Probabilitas fitness adalah perhitungan masing-masing nilai fitness pada setiap kromosom dalam suatu populasi terhadap jumlah total nilai fitnessnya.
Rumus yang digunakan adalah . Pada tahap ini juga dapat ditentukan
nilai kumulatif dari probabilitasnya. Perhitungan probabilitas fitness ini
diimplementasikan dengan fungsi sort.
Gambar 4.3 Sintak Probabilitas Fitness
V ariabel yang digunakan untuk mencari probabilitas fitness yaitu
popsize ukuran populasi dan MaxGen maksimum generasi. Keluarannya
adalah probabilitas fitness dan nilai kumulatif dari probabilitasnya yang dapat dilihat pada Lampiran 10.
Nilai Kumulatif dari probabilitas fitness yang diperoleh adalah 1, hal ini terjadi karena bila dilihat berdasarkan definisi teori probabilitas, nilai probabilitas
berkisar antara interval 0 – 1 di mana
, artinya, nilai probabilitas yang dihasilkan tidak boleh lebih dari 1. Nilai probabilitas maksimum yang
dihasilkan harus bernilai 1.
4.1.5 Roulette Wheel Selection
Proses seleksi adalah proses mencari kromosom terbaik dalam satu generasi, di mana untuk menentukan suatu kromosom terbaik dapat dilihat dari
while generasiMaxGen,
generasi=generasi+1; gengenerasi=generasi;
F=sumpop:,N+2; for
i=1:popsize, pi=popi,N+2F;
qi=sump1:i; end
; [Urut,indek]=sortpop:,N+2;
nilai fitnessnya. Proses seleksi dilakukan dengan mengevaluasi setiap kromosom berdasarkan nilai fitnessnya untuk mendapatkan peringkat terbaik. Pada tahap ini,
kromosom diseleksi sesuai dengan nilai fitnessnya. Tahap pertama yang dilakukan adalah nilai fitness yang diperoleh dijumlahkan, kemudian bangkitkan bilangan
random. Setelah itu, nilai fitness yang telah terurut tadi dibandingkan dengan bilangan random yang dibangkitkan. Jika
bilangan random yang telah dibangkitkan, maka kromosom tersebut akan terpilih sebagai induk untuk
melakukan proses selanjutnya. H yang dapat dilihat pada Lampiran 11.
4.1.6 Update Probabilitas Crossover dan Probabilitas Mutasi
Pada proses ini, update probabilitas crossover dan probabilitas mutasi menggunakan teknik kendali logika fuzzy. Pada prinsipnya proses kendali logika
fuzzy dipergunakan untuk mengontrol nilai parameter algoritma genetika pada suatu generasi secara otomatis automatic fine-tuning berdasarkan informasi yang
diperoleh dari populasi sebelumnya. nilai statistik dari populasi dan generasi yang ada dimasukkan dalam proses fuzzy sehingga menghasilkan parameter yang
kemudian akan digunakan dalam proses algoritma genetika sehingga akan
menghasilkan keluaran akhir.
Dalam skripsi ini perhitungan probabilitas crossover dan probabilitas mutasi menggunakan bantuan perhitungan fuzzy sugeno yang terdapat di dalam
software MATLAB. Untuk perhitungan manualnya dapat dilihat pada Lampiran 12.
4.1.6 Implementasi Program
Setelah memperoleh data dari PT Pos Indonesia DC Tugu Semarang berupa list nama beserta alamat penerima dan mencari koordinat beserta jarak
antar alamat penerima, kemudian dibangun perangkat lunak implementasi Algoritma Genetika dengan Teknik Kendali Logika Fuzzy pada Travelling
Salesman Problem melalui bantuan software MATLAB. Setelah perangkat lunak implementasi Algoritma Genetika dengan Teknik
Kendali Logika Fuzzy pada Travelling Salesman Problem selesai dibangun, maka tahap selanjutnya adalah tahap uji coba program. Tahap uji coba tampilan adalah
tahap pengujian dengan menjalankan program Travelling Salesman Problem yang sebagai masukan adalah titik koordinat tempat tujuan, jarak antar lokasi tempat
tujuan, jumlah populasi, dan batas generasi yang akan diperoleh. Dalam perangkat yang telah dibuat, terdapat beberapa tampilan antara lain: tampilan Menu Utama,
tampilan About, dan tampilan Help. Hasil pada tampilan Menu Utama, tampilan About, dan tampilan Help dapat dilihat pada Lampiran 4. Untuk coding pada
matlab dapat dilihat pada Lampiran 5. Tampilan TSP dapat dilihat pada Gbr 4.6.
