LAPORAN TUGAS SISTEM CERDAS. docx
LAPORAN TUGAS
SISTEM CERDAS
Dibuat Oleh :
1. EDISON PANJAITAN
DBC 113 043
2. SUND BERTO S.
DBC 113 100
3. ELVRINDO PARMAN PURBA
DBC 113 142
JURUSAN/PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS PALANGKA RAYA
2016
Masalah penjadwalan kuliah adalah salah satu kasus yang sulit jika
dipecahkan dengan metode konvensional seperti kasus exhaust attack, brutus
algorithm, maupun teknik-teknik lain sejenis dalam penyelesaiannya. Sehingga
sering ketika penjadwalan waktu perkuliahan diselesaikan secara manual.
Berikut adalah hasil analisis data mentah untuk dimasukan sebagai bahan
implementasi dalam algoritma genetika. Penyelesaian di bawah ini mengambil
sebuah kasus di jurusan Teknik Informatika Universitas Palangka Raya dengan
konstrain-konstrain sebabagai berikut :
1. Satu dosen bisa mengajar sembarang mata kuliah sembarang kelas.
2. Hari kuliah adalah senin sampai jumat. Dengan jam kuliah mulai jam 7.00
sampai jam 16.00.
3. 1 SKS mata kuliah berdurasi 50 Menit.
4. Satu dosen tidak boleh berada pada dua jadwal untuk waktu/jam yang
sama.
5. Untuk sebuah jadwal kuliah, seorang dosen mungkin tidak bisa hadir
sehingga untuk jadwal tersebut harus dihindari, diprioritaskan pada jadwal
yang dosen tersebut bisa hadir.
Berikut perincian hasil analisis :
1.
Ruang kuliah
Ada 3 ruang kuliah yang digunakan : FT-5, FT-6, FT-9(kasus nyatanya ada 6
ruang kuliah)
Tabel Ruang Kuliah
N
Ruangan
o
1
2
3
4
5
6
FT-5
FT-6
FT-9
FT-10
FT-13
Audit
1.1. Jam Kuliah
Diasumsikan setiap mata kuliah adalah 3 SKS, sehingga ada 1 jadwal kuliah
setiap ruangan yaitu 07.00 – 09.30, 09.30 – 12.00, 12.00 – 14.30, 14.30 – 17.00.
Tabel di bawah ini hanya utnuk hari senin dan selasa saja, sebenarnya sampai hari
jumat, sehingga kode jadwal sampai dengan 60.
Tabel Jadwal
Jadwal
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
1.2.
Hari
Senin
Senin
Senin
Senin
Senin
Senin
Senin
Senin
Senin
Senin
Senin
Senin
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Jam kuliah
07.00 – 09.30
09.30 – 12.00
12.00 – 14.30
14.30 – 17.00
07.00 – 09.30
09.30 – 12.00
12.00 – 14.30
14.30 – 17.00
07.00 – 09.30
09.30 – 12.00
12.00 – 14.30
14.30 – 17.00
07.00 – 09.30
09.30 – 12.00
12.00 – 14.30
14.30 – 17.00
07.00 – 09.30
09.30 – 12.00
12.00 – 14.30
14.30 – 17.00
07.00 – 09.30
09.30 – 12.00
12.00 – 14.30
14.30 – 17.00
Ruangan
FT-5
FT-5
FT-5
FT-5
FT-6
FT-6
FT-6
FT-6
FT-9
FT-9
FT-9
FT-9
FT-5
FT-5
FT-5
FT-5
FT-6
FT-6
FT-6
FT-6
FT-9
FT-9
FT-9
FT-9
Mata kuliah yang diampu dosen
Dosen dapat mengampu lebih dari satu mata kuliah, satu mata kuliah
terdiri dari 1 Kelas. Dibawah ini adalah sampel kombinasi dosen, mata kuliah dan
kelas.
Dosen
Dosen
Mata Kuliah
Deddy Ronaldo, ST., MT
Agus S Saragih, ST., MT
Multimedia
Multimedia
Mengaja
r
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Viktor H, ST., MT
Enny Dwi Oktaviyani, ST., M.kom
Nova Noor Kamala Sari, ST., MT
Abertun S Sahay, ST., M.eng
Licantik, S.Kom., M.Kom
Abertun S Sahay, ST., M.eng
Deddy Ronaldo ST., MT
Licantik, S.Kom., M.Kom
V. Abdi Gunawan, ST., MT
Abertun S Sahay, ST., M.eng
Devi Karolita, S.Kom., M.Kom
Agus S Saragih, ST., MT
Ade Chandra, ST., MT
Felicia Sylviana, ST., MM
Jadiaman Parhusip, S.Kom., M.Kom
Rony Teguh, Ph.d
Marhayu, ST., M.Sc
Nova Noor Kamala Sari
Multimedia
Analisis Desain SI
Analisis Desain SI
Analisis Desain SI
Intranet dan Internet
Intranet dan Internet
Intranet dan Internet
Manajemen Proyek
Manajemen Proyek
Manajemen Proyek
Sistem Cerdas
Sistem Cerdas
Sistem Cerdas
Metodologi Penelitian
Metodologi Penelitian
Metodologi Penelitian
Program Profesional
Metode
Pengembangan
21
Deddy Ronaldo, ST., MT
PL
Metode
Pengembangan
Widiatri, ST., MT
PL
Metode
Pengembangan
Felicia Sylviana, ST.,MM
Jadiaman Parhusip, S.Kom., M.Kom
Rony Teguh, Ph.d
PL
Statistika II
Statistika II
Statistika II
22
23
24
25
Misalnya : jika ada 25 kombinasi seperti di atas, sebuah dapat dibentuk dengan
pola:
[(D1,J1), (D2,J2), (D3,J3), (D4,J4), (D5,J5), (D6,J6), (D7,J7), (D8,J8), (D9,J9),
(D10,J10), (D11,J11), (D12,J12), (D13,J13), (D14,J14), (D15,J15), (D16,J16),
(D17,J17), (D18,J18), (D19,J19), (D20,J20), (D21,J21), (D22,J22), (D23,J23),
(D24,J24), (D25,J25).
Pembuatan kromosom dilakukan secara acak untuk subgen jadwal, sedangkan
dosen mengajar tidak. Misalnya :
[(1.10), (2.9), (3.8), (4.7), (5.6), (6.5), (7.4), (8.3), (9.2), (10.1), (11.15), (12.14),
(13.11), (14.12), (15.13), (16.25), (17.23), (18.24), (19.21), (20.21), (21.20),
(22.18), (23.17), (24.16), (25,19).
a. Inisialisasi
Kromosom 1 = [(1,5), (2,3), (3,25), (4,24), (5,23), (6,8), (7,7), (8,21),
(9,21), (10,16), (11,15), (12,22), (13,9), (14,19), (15,11), (16,8), (17,10),
(18,7), (19,13), (20,19), (21,19), (22,13), (23,19), (24,18), (25,17)].
Kromosom 2 = [(1,5), (19,13), (3,25), (4,24), (2,3), , (9,21), (10,16),
(11,15), (12,22), (13,9), (14,19), (15,11), (5,23), (6,8), (7,7), (8,21)
(20,19), (22,13), (23,19), (24,18), (25,17) (16,8), (17,10), (18,7), (21,19),].
Kromosom 3 = [ (11,15), (12,22), (1,5), (19,13), (3,25), (13,9), (10,16),
(16,8), (17,10), (18,7), (21,19), (14,19), (15,11), (5,23), (6,8), (7,7), (8,21),
(4,24), (2,3) , (9,21), (20,19), (22,13), (23,19), (24,18), (25,17),].
Kromosom 4 = [(13,9), (10,16), (16,8), (17,10), (11,15), (12,22), (1,5),
(19,13), (3,25), (20,19), (22,13), (23,19), (24,18), (25,17), (18,7), (21,19),
(14,19), (15,11), (5,23), (6,8), (7,7), (8,21), (4,24), (2,3) , (9,21)].
b. Evaluasi kromosom
Hitung nilai fitness dari tiap kromosom yang telah dibangkitkan.
Fitness [1] = 167
Fitness [2] = 189
Fitenss [3] = 180
Fitness [4] = 176
c. Seleksi kromosom
Oleh karena pada persoalan ini yang diinginkan yaitu kromosom dengan
fitness yang lebih tinggi akan mempunyai probabilitas untuk terpilih kembali
lebih besar maka digunakan inverse :
Q[i] =1 / fitness [i]
Q[1] = 1 / 167 = 0,0059
Q[2] = 1 / 189 = 0,0052
Q[3] = 1 / 180 = 0,0055
Q[4] = 1 / 176 = 0,0056
Total = 0,0222
Untuk mencari probabilitas kita menggunakan rumus berikut :
P [i] = Q[i] / total
P[1] = 0.0059 / 0,0222 = 0.265
P[2] = 0,0052 / 0,0222 = 0,234
P[3] = 0.0055 / 0,0222 = 0,247
P[4] = 0,0056 / 0,0,222 = 0,252
Dari probabilitas di atas dapat terlihat bahwa kromosom ke-1 mempunyai
fitness paling besar mempunyai probabilitas untuk terpilih pada generasi
selanjutnya lebih besar dari kromosom
ainnya. Untuk proses seleksi kita
menggunakan rouletewheel, untuk itu kita terlebih dahulu
mencari nilai
kumulatif dari probabilitasnya.
C[1] = 0,265
C[2] = 0,265 + 0,234 = 0,499
C[3] = 0,499 + 0,247 = 0,746
C[4] = 0,746 + 0,252 = 0,998
Proses roulete-wheel adalah membangkitkan nilai acak R antara 0-1. Jika
R[k] pc. Maka yang
akan dijadikan induk adalah kromosom[1], kromosom[3]. Setelah melakukan
pemilihan induk, proses selanjutnya adalah menentukan posisi crossover. Hal
tersebut dilakukan dengan membangkitkan bilangan acak antara 1 sampai dengan
panjang kromosom-1. Dalam kasus ini bilangan acaknya adalah antara 1-2. Misal
diperoleh bilangan acaknya 1, maka gen yang ke-1 pada kromosom induk pertama
diambil kemudian ditukar dengan gen pada kromosom induk kedua yang belum
ada pada induk pertama dengan tetap memperhatikan urutannya. Bilangan acak
untuk 2 kromosom induk yang akan di- crossover : C[1] = 2, C[3] = 1
proses crossover :
Kromosom[1] = Kromosom[1] >< Kromosom[3]
Kromosom[3] = Kromosom[3] >< Kromosom[1]
Populasi setelah di crossover :
Kromosom 1 = [(1,5), (2,3), (3,25), (9,21), (6,8), (7,7) , (10,16), (11,15),
(12,22), (13,9), (14,19), (15,11), (16,8), (17,10), (18,7), (19,13), (20,19),
(4,24), (5,23), (21,19), (22,13), (23,19), (24,18), (25,17)].
Kromosom 2 = [(1,5), (19,13), (9,21), (10,16), (11,15), (12,22), (3,25),
(4,24), (2,3), (13,9), (14,19), (15,11), (5,23), (6,8), (7,7), (8,21) (20,19),
(16,8), (17,10), (18,7), (22,13), (23,19), (24,18), (25,17), (21,19)].
Kromosom 3 = [(16,8), (17,10), (11,15), (12,22), (1,5), (19,13), (3,25),
(13,9), (10,16), (18,7), (21,19), (14,19), (15,11), (5,23), (6,8), (7,7), (8,21),
(4,24), (2,3) , (9,21), , (23,19), (24,18), (25,17) (20,19), (22,13)].
Kromosom 4 = (19,13), (3,25+), (13,9), (10,16), (18,7), (21,19), (14,19),
(15,11), (5,23), (6,8), (7,7), [(16,8), (8,21), (4,24), (2,3) , (9,21) , (23,19),
(24,18), (25,17) (20,19), (22,13) (17,10), (11,15), (12,22), (1,5)].
e. Mutasi
Jumlah kromosom yang mengalami mutasi dalam satu populasi ditentukan
oleh parameter mutation rate(pm). Proses mutasi dilakukan dengan cara menukar
gen yang dipilih secara acak dengan gen sesudahnya.Jika gen tersebut berada di
akhir kromosom, maka ditukar dengan gen yang pertama. Pertama kita hitung
dulu panjang total gen yang ada pada satu populasi:
Panjang total gen = jumlah gen dalam 1 kromosom * jumlah Kromosom = 25 *
4 = 100
Untuk memilih posisi gen yang mengalami mutasi dilakukan dengan
membangkitkan bilangan acak antara 1 – Panjang total gen yaitu 1- 25. Misal kita
tentukan
m = 20 %. Maka jumlah gen yang akan dimutasi adalah = 0,20*100 = 20.
4, 7, 12, 19, 25, 27, 38, 41, 44, 48,57,59, 63, 70,72,76,82,87,89, 94, 99, 98, 102
105, 110.
Proses mutasi :
Kromosom 1 = [(1,5), (2,3), (3,25), (9,21), (6,8), (7,7), (4,24) , (10,16),
(11,15), (12,22), (13,9), (14,19), (15,11), (16,8), (17,10), (18,7), (19,13),
(20,19), (8,21), (5,23), (21,19), (22,13), (23,19), (24,18), (25,17)].
Kromosom 2 = [(1,5), (19,13), (9,21), (10,16), (11,15), (12,22), (3,25),
(4,24), (2,3), (13,9), (14,19), (15,11), (5,23), (6,8), (7,7), (8,21), (20,19),
(16,8), (17,10), (18,7), (22,13), (23,19), (24,18), (25,17), (21,19)].
Kromosom 3 = [(16,8), (17,10), (11,15), (12,22), (1,5), (3,25), (9,21),
(13,9), (10,16), (18,7), (21,19), (14,19), (15,11), (5,23), (6,8), (7,7), (8,21),
(4,24), (2,3) , (19,13), (23,19), (24,18), (25,17), (20,19), (22,13)].
Kromosom 4 = [(19,13), (3,25), (13,9), (10,16), (18,7), (21,19), (14,19),
(15,11), (5,23), (6,8), (7,7), [(16,8), (8,21), (4,24), (2,3) , (9,21) , (23,19),
(24,18), (25,17) (20,19), (22,13) (17,10), (11,15), (12,22), (1,5)].
Pada kasus penjadwalan ujian nilai probabilitas perkawinan silang yang
optimal digunakan adalah 0.265. Pada probabilitas 0.265 didapatkan nilai fitness
tertingggi.
2.
Jadwal Hari Selasa
2.1. Kromosom Selasa
K[1] : [(07.00 – 09.30. 04. I) . (07.00 – 09.30. 07. M) . (09.30 – 12.00. 10. K)
(09.30 – 12.00. 11. F) . (12.00 - 14.30. 14. N) . (14.30 – 17.00. 20. J)]
K[2] : [(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 04. D)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
K[3] : [(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 04. D) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 11. C) . (14.30 – 17.00. 14. N)]
K[4] : [(07.00 – 09.30. 22. F) . (07.00 – 09.30. 10. J) . (09.30 – 12.00. 07. F)
(09.30 – 12.00. 04. K) . (12.00 - 14.30. 20. I) . (14.30 – 17.00. 11. N)]
a.
Menentukan Nilai Fitness
Fitness [1] : (150 – 100) + (150 – 150) + ( 150 – 60 ) + (150 – 150) +
(150 – 100) + (150 – 100) = 240
Fitness [2] : (150 – 60) + (150 – 120) + ( 150 – 120 ) + (150 – 150) +
(150 –60) + (150 – 100) = 290
Fitness [3] : (150 – 80) + (150 – 120) + ( 150 – 60 ) + (150 – 90) +
(150 – 150) + (150 – 100) = 300
Fitness [4] : (150 – 150) + (150 – 100) + ( 150 – 150 ) + (150 – 60) +
(150 – 80) + (150 – 100) = 260
b. Menghitung Nilai Fitness Kromosom Q[i] =
Q[1] =
1
240
= 0, 00417
Q[2] =
1
290
= 0, 00345
Q[3] =
1
300
= 0, 00385
1
F (fitnes [ I ] )
Q[4] =
1
260
= 0, 00148
Total Q = 0, 00417 + 0, 00345 + 0, 00385 + 0, 00148 = 0,0148
c.
Mencari Propabilitas Kromosom P[i] =
P[1] =
0,00417
0,0148
= 0,286
P[2] =
0,00345
0,0148
= 0,233
P[3] =
0,00333
0,0148
= 0,225
P[4] =
0,00385
0,0148
= 0,26
Q[i ]
Total Q
d. Mencari Nilai Komulatif dari Probabilitas ( C )
C[1] = 0,286
C[2] = 0,286 + 0,233 = 0,519
C[3] = 0,519 + 0,255 = 0,774
C[4] = 0,774 + 0,26 = 1,034
Menentukan nilai random R
R[1] = 0,421
R[2] = 0,351
R[3] = 0,251
R[4] = 0,556
2.2. Populasi Terbaru
Kromosom [1] = [2] :
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 04. D)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
Kromosom [2] = [2] :
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 04. D)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
Kromosom [3] = [1] :
[(07.00 – 09.30. 04. I) . (07.00 – 09.30. 07. M) . (09.30 – 12.00. 10. K)
(09.30 – 12.00. 11. F) . (12.00 - 14.30. 14. N) . (14.30 – 17.00. 20. J)]
Kromosom [4] = [3] :
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 04. D) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 11. C) . (14.30 – 17.00. 14. N)]
2.3. Crossover Menggunakan Older Crossover
Jika PC = 50%
Harapan dalam 1 generasi ada 50% * 4 = 2 kromosom yang mengalami
crossover.
a. Menentukan Nilai acak R sebanyak jumlah populasi
R [1] = 0,621
R [2] = 0,351
R [3] = 0,731
R [4] = 0,210
b. Menentukan kromosom induk jika R[k] < PC
Kromosom Induk : Kromosom [2] dan Kromosom [4]. Posisi crossover
dibangkitkan berdasarkan bilangan acak 1- 6
C[2] = 2
C[4] = 3
Proses crossover Kromosom [2] = Kromosom [2] >< Kromosom [4]
Kromosom [4] = Kromosom [4] >< Kromosom [2]
K[2] =
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 04. D)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
><
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 04. D) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 11. C) . (14.30 – 17.00. 14. N)]
K[2] = [(07.00 – 09.30. 04. D) . (07.00 – 09.30. 14. M). (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 11. C) . (14.30 – 17.00. 19. I)]
K[4] =
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 04. D) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 11. C) . (14.30 – 17.00. 14. N)]
><
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 04. D)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
K[4] = [(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
c.
Populasi Baru
Kromosom [1]
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 04. D)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
Kromosom [2]
[(07.00 – 09.30. 04. D) . (07.00 – 09.30. 14. M). (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 11. C) . (14.30 – 17.00. 19. I)]
Kromosom [3]
[(07.00 – 09.30. 04. I) . (07.00 – 09.30. 07. M) . (09.30 – 12.00. 10. K)
(09.30 – 12.00. 11. F) . (12.00 - 14.30. 14. N) . (14.30 – 17.00. 20. J)]
Kromosom [4]
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
2.4. Mutasi Menggunakan Swapping Mutation
Panjang total gen 6*4 = 24
PM = 15%
= 0,15 * 24 = 3,6 = 4
Posisi gen yang mengalami mutasi dibangkitkan secara acar yaitu 2, 9, 13,
19.
a. Posisi Gen awal
Kromosom [1]
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 04. D)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
Kromosom [2]
[(07.00 – 09.30. 04. D) . (07.00 – 09.30. 14. M). (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 11. C) . (14.30 – 17.00. 19. I)]
Kromosom [3]
[(07.00 – 09.30. 04. I) . (07.00 – 09.30. 07. M) . (09.30 – 12.00. 10. K)
(09.30 – 12.00. 11. F) . (12.00 - 14.30. 14. N) . (14.30 – 17.00. 20. J)]
Kromosom [4]
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
b. Posisi Gen Setelah di Mutasi
Kromosom [1]
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (09.30 – 12.00. 04. D) . (07.00 – 09.30. 14. M)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
Kromosom [2]
[ (07.00 – 09.30. 14. M) . (07.00 – 09.30. 04. D) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 11. C) . (14.30 – 17.00. 19. I)]
Kromosom [3]
[ (07.00 – 09.30. 07. M) . (07.00 – 09.30. 04. I) . (09.30 – 12.00. 10. K)
(09.30 – 12.00. 11. F) . (12.00 - 14.30. 14. N) . (14.30 – 17.00. 20. J)]
Kromosom [4]
[(07.00 – 09.30. 14. M) . (07.00 – 09.30. 19. I) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
c.
Nilai fitness dari generasi di atas adalah
Fitness [1] : (150 – 80) + (150 – 120) + ( 150 – 120 ) + (150 – 90) +
(150 – 60) + (150 – 100) = 330
Fitness [2] : (150 – 120) + (150 – 120) + ( 150 – 100 ) + (150 – 90) +
(150 –150) + (150 – 80) = 240
Fitness [3] : (150 – 120) + (150 – 80) + ( 150 – 60 ) + (150 –150) +
(150 – 100) + (150 – 100) = 290
Fitness [4] : (150 – 120) + (150 – 80) + ( 150 – 100 ) + (150 – 90) +
(150 – 60) + (150 – 100) = 350
Kromosom dengan nila fitness terkecil adalah Kromosom [2] dengan nilai
fitness 240
SISTEM CERDAS
Dibuat Oleh :
1. EDISON PANJAITAN
DBC 113 043
2. SUND BERTO S.
DBC 113 100
3. ELVRINDO PARMAN PURBA
DBC 113 142
JURUSAN/PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS PALANGKA RAYA
2016
Masalah penjadwalan kuliah adalah salah satu kasus yang sulit jika
dipecahkan dengan metode konvensional seperti kasus exhaust attack, brutus
algorithm, maupun teknik-teknik lain sejenis dalam penyelesaiannya. Sehingga
sering ketika penjadwalan waktu perkuliahan diselesaikan secara manual.
Berikut adalah hasil analisis data mentah untuk dimasukan sebagai bahan
implementasi dalam algoritma genetika. Penyelesaian di bawah ini mengambil
sebuah kasus di jurusan Teknik Informatika Universitas Palangka Raya dengan
konstrain-konstrain sebabagai berikut :
1. Satu dosen bisa mengajar sembarang mata kuliah sembarang kelas.
2. Hari kuliah adalah senin sampai jumat. Dengan jam kuliah mulai jam 7.00
sampai jam 16.00.
3. 1 SKS mata kuliah berdurasi 50 Menit.
4. Satu dosen tidak boleh berada pada dua jadwal untuk waktu/jam yang
sama.
5. Untuk sebuah jadwal kuliah, seorang dosen mungkin tidak bisa hadir
sehingga untuk jadwal tersebut harus dihindari, diprioritaskan pada jadwal
yang dosen tersebut bisa hadir.
Berikut perincian hasil analisis :
1.
Ruang kuliah
Ada 3 ruang kuliah yang digunakan : FT-5, FT-6, FT-9(kasus nyatanya ada 6
ruang kuliah)
Tabel Ruang Kuliah
N
Ruangan
o
1
2
3
4
5
6
FT-5
FT-6
FT-9
FT-10
FT-13
Audit
1.1. Jam Kuliah
Diasumsikan setiap mata kuliah adalah 3 SKS, sehingga ada 1 jadwal kuliah
setiap ruangan yaitu 07.00 – 09.30, 09.30 – 12.00, 12.00 – 14.30, 14.30 – 17.00.
Tabel di bawah ini hanya utnuk hari senin dan selasa saja, sebenarnya sampai hari
jumat, sehingga kode jadwal sampai dengan 60.
Tabel Jadwal
Jadwal
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
1.2.
Hari
Senin
Senin
Senin
Senin
Senin
Senin
Senin
Senin
Senin
Senin
Senin
Senin
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Selasa
Jam kuliah
07.00 – 09.30
09.30 – 12.00
12.00 – 14.30
14.30 – 17.00
07.00 – 09.30
09.30 – 12.00
12.00 – 14.30
14.30 – 17.00
07.00 – 09.30
09.30 – 12.00
12.00 – 14.30
14.30 – 17.00
07.00 – 09.30
09.30 – 12.00
12.00 – 14.30
14.30 – 17.00
07.00 – 09.30
09.30 – 12.00
12.00 – 14.30
14.30 – 17.00
07.00 – 09.30
09.30 – 12.00
12.00 – 14.30
14.30 – 17.00
Ruangan
FT-5
FT-5
FT-5
FT-5
FT-6
FT-6
FT-6
FT-6
FT-9
FT-9
FT-9
FT-9
FT-5
FT-5
FT-5
FT-5
FT-6
FT-6
FT-6
FT-6
FT-9
FT-9
FT-9
FT-9
Mata kuliah yang diampu dosen
Dosen dapat mengampu lebih dari satu mata kuliah, satu mata kuliah
terdiri dari 1 Kelas. Dibawah ini adalah sampel kombinasi dosen, mata kuliah dan
kelas.
Dosen
Dosen
Mata Kuliah
Deddy Ronaldo, ST., MT
Agus S Saragih, ST., MT
Multimedia
Multimedia
Mengaja
r
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Viktor H, ST., MT
Enny Dwi Oktaviyani, ST., M.kom
Nova Noor Kamala Sari, ST., MT
Abertun S Sahay, ST., M.eng
Licantik, S.Kom., M.Kom
Abertun S Sahay, ST., M.eng
Deddy Ronaldo ST., MT
Licantik, S.Kom., M.Kom
V. Abdi Gunawan, ST., MT
Abertun S Sahay, ST., M.eng
Devi Karolita, S.Kom., M.Kom
Agus S Saragih, ST., MT
Ade Chandra, ST., MT
Felicia Sylviana, ST., MM
Jadiaman Parhusip, S.Kom., M.Kom
Rony Teguh, Ph.d
Marhayu, ST., M.Sc
Nova Noor Kamala Sari
Multimedia
Analisis Desain SI
Analisis Desain SI
Analisis Desain SI
Intranet dan Internet
Intranet dan Internet
Intranet dan Internet
Manajemen Proyek
Manajemen Proyek
Manajemen Proyek
Sistem Cerdas
Sistem Cerdas
Sistem Cerdas
Metodologi Penelitian
Metodologi Penelitian
Metodologi Penelitian
Program Profesional
Metode
Pengembangan
21
Deddy Ronaldo, ST., MT
PL
Metode
Pengembangan
Widiatri, ST., MT
PL
Metode
Pengembangan
Felicia Sylviana, ST.,MM
Jadiaman Parhusip, S.Kom., M.Kom
Rony Teguh, Ph.d
PL
Statistika II
Statistika II
Statistika II
22
23
24
25
Misalnya : jika ada 25 kombinasi seperti di atas, sebuah dapat dibentuk dengan
pola:
[(D1,J1), (D2,J2), (D3,J3), (D4,J4), (D5,J5), (D6,J6), (D7,J7), (D8,J8), (D9,J9),
(D10,J10), (D11,J11), (D12,J12), (D13,J13), (D14,J14), (D15,J15), (D16,J16),
(D17,J17), (D18,J18), (D19,J19), (D20,J20), (D21,J21), (D22,J22), (D23,J23),
(D24,J24), (D25,J25).
Pembuatan kromosom dilakukan secara acak untuk subgen jadwal, sedangkan
dosen mengajar tidak. Misalnya :
[(1.10), (2.9), (3.8), (4.7), (5.6), (6.5), (7.4), (8.3), (9.2), (10.1), (11.15), (12.14),
(13.11), (14.12), (15.13), (16.25), (17.23), (18.24), (19.21), (20.21), (21.20),
(22.18), (23.17), (24.16), (25,19).
a. Inisialisasi
Kromosom 1 = [(1,5), (2,3), (3,25), (4,24), (5,23), (6,8), (7,7), (8,21),
(9,21), (10,16), (11,15), (12,22), (13,9), (14,19), (15,11), (16,8), (17,10),
(18,7), (19,13), (20,19), (21,19), (22,13), (23,19), (24,18), (25,17)].
Kromosom 2 = [(1,5), (19,13), (3,25), (4,24), (2,3), , (9,21), (10,16),
(11,15), (12,22), (13,9), (14,19), (15,11), (5,23), (6,8), (7,7), (8,21)
(20,19), (22,13), (23,19), (24,18), (25,17) (16,8), (17,10), (18,7), (21,19),].
Kromosom 3 = [ (11,15), (12,22), (1,5), (19,13), (3,25), (13,9), (10,16),
(16,8), (17,10), (18,7), (21,19), (14,19), (15,11), (5,23), (6,8), (7,7), (8,21),
(4,24), (2,3) , (9,21), (20,19), (22,13), (23,19), (24,18), (25,17),].
Kromosom 4 = [(13,9), (10,16), (16,8), (17,10), (11,15), (12,22), (1,5),
(19,13), (3,25), (20,19), (22,13), (23,19), (24,18), (25,17), (18,7), (21,19),
(14,19), (15,11), (5,23), (6,8), (7,7), (8,21), (4,24), (2,3) , (9,21)].
b. Evaluasi kromosom
Hitung nilai fitness dari tiap kromosom yang telah dibangkitkan.
Fitness [1] = 167
Fitness [2] = 189
Fitenss [3] = 180
Fitness [4] = 176
c. Seleksi kromosom
Oleh karena pada persoalan ini yang diinginkan yaitu kromosom dengan
fitness yang lebih tinggi akan mempunyai probabilitas untuk terpilih kembali
lebih besar maka digunakan inverse :
Q[i] =1 / fitness [i]
Q[1] = 1 / 167 = 0,0059
Q[2] = 1 / 189 = 0,0052
Q[3] = 1 / 180 = 0,0055
Q[4] = 1 / 176 = 0,0056
Total = 0,0222
Untuk mencari probabilitas kita menggunakan rumus berikut :
P [i] = Q[i] / total
P[1] = 0.0059 / 0,0222 = 0.265
P[2] = 0,0052 / 0,0222 = 0,234
P[3] = 0.0055 / 0,0222 = 0,247
P[4] = 0,0056 / 0,0,222 = 0,252
Dari probabilitas di atas dapat terlihat bahwa kromosom ke-1 mempunyai
fitness paling besar mempunyai probabilitas untuk terpilih pada generasi
selanjutnya lebih besar dari kromosom
ainnya. Untuk proses seleksi kita
menggunakan rouletewheel, untuk itu kita terlebih dahulu
mencari nilai
kumulatif dari probabilitasnya.
C[1] = 0,265
C[2] = 0,265 + 0,234 = 0,499
C[3] = 0,499 + 0,247 = 0,746
C[4] = 0,746 + 0,252 = 0,998
Proses roulete-wheel adalah membangkitkan nilai acak R antara 0-1. Jika
R[k] pc. Maka yang
akan dijadikan induk adalah kromosom[1], kromosom[3]. Setelah melakukan
pemilihan induk, proses selanjutnya adalah menentukan posisi crossover. Hal
tersebut dilakukan dengan membangkitkan bilangan acak antara 1 sampai dengan
panjang kromosom-1. Dalam kasus ini bilangan acaknya adalah antara 1-2. Misal
diperoleh bilangan acaknya 1, maka gen yang ke-1 pada kromosom induk pertama
diambil kemudian ditukar dengan gen pada kromosom induk kedua yang belum
ada pada induk pertama dengan tetap memperhatikan urutannya. Bilangan acak
untuk 2 kromosom induk yang akan di- crossover : C[1] = 2, C[3] = 1
proses crossover :
Kromosom[1] = Kromosom[1] >< Kromosom[3]
Kromosom[3] = Kromosom[3] >< Kromosom[1]
Populasi setelah di crossover :
Kromosom 1 = [(1,5), (2,3), (3,25), (9,21), (6,8), (7,7) , (10,16), (11,15),
(12,22), (13,9), (14,19), (15,11), (16,8), (17,10), (18,7), (19,13), (20,19),
(4,24), (5,23), (21,19), (22,13), (23,19), (24,18), (25,17)].
Kromosom 2 = [(1,5), (19,13), (9,21), (10,16), (11,15), (12,22), (3,25),
(4,24), (2,3), (13,9), (14,19), (15,11), (5,23), (6,8), (7,7), (8,21) (20,19),
(16,8), (17,10), (18,7), (22,13), (23,19), (24,18), (25,17), (21,19)].
Kromosom 3 = [(16,8), (17,10), (11,15), (12,22), (1,5), (19,13), (3,25),
(13,9), (10,16), (18,7), (21,19), (14,19), (15,11), (5,23), (6,8), (7,7), (8,21),
(4,24), (2,3) , (9,21), , (23,19), (24,18), (25,17) (20,19), (22,13)].
Kromosom 4 = (19,13), (3,25+), (13,9), (10,16), (18,7), (21,19), (14,19),
(15,11), (5,23), (6,8), (7,7), [(16,8), (8,21), (4,24), (2,3) , (9,21) , (23,19),
(24,18), (25,17) (20,19), (22,13) (17,10), (11,15), (12,22), (1,5)].
e. Mutasi
Jumlah kromosom yang mengalami mutasi dalam satu populasi ditentukan
oleh parameter mutation rate(pm). Proses mutasi dilakukan dengan cara menukar
gen yang dipilih secara acak dengan gen sesudahnya.Jika gen tersebut berada di
akhir kromosom, maka ditukar dengan gen yang pertama. Pertama kita hitung
dulu panjang total gen yang ada pada satu populasi:
Panjang total gen = jumlah gen dalam 1 kromosom * jumlah Kromosom = 25 *
4 = 100
Untuk memilih posisi gen yang mengalami mutasi dilakukan dengan
membangkitkan bilangan acak antara 1 – Panjang total gen yaitu 1- 25. Misal kita
tentukan
m = 20 %. Maka jumlah gen yang akan dimutasi adalah = 0,20*100 = 20.
4, 7, 12, 19, 25, 27, 38, 41, 44, 48,57,59, 63, 70,72,76,82,87,89, 94, 99, 98, 102
105, 110.
Proses mutasi :
Kromosom 1 = [(1,5), (2,3), (3,25), (9,21), (6,8), (7,7), (4,24) , (10,16),
(11,15), (12,22), (13,9), (14,19), (15,11), (16,8), (17,10), (18,7), (19,13),
(20,19), (8,21), (5,23), (21,19), (22,13), (23,19), (24,18), (25,17)].
Kromosom 2 = [(1,5), (19,13), (9,21), (10,16), (11,15), (12,22), (3,25),
(4,24), (2,3), (13,9), (14,19), (15,11), (5,23), (6,8), (7,7), (8,21), (20,19),
(16,8), (17,10), (18,7), (22,13), (23,19), (24,18), (25,17), (21,19)].
Kromosom 3 = [(16,8), (17,10), (11,15), (12,22), (1,5), (3,25), (9,21),
(13,9), (10,16), (18,7), (21,19), (14,19), (15,11), (5,23), (6,8), (7,7), (8,21),
(4,24), (2,3) , (19,13), (23,19), (24,18), (25,17), (20,19), (22,13)].
Kromosom 4 = [(19,13), (3,25), (13,9), (10,16), (18,7), (21,19), (14,19),
(15,11), (5,23), (6,8), (7,7), [(16,8), (8,21), (4,24), (2,3) , (9,21) , (23,19),
(24,18), (25,17) (20,19), (22,13) (17,10), (11,15), (12,22), (1,5)].
Pada kasus penjadwalan ujian nilai probabilitas perkawinan silang yang
optimal digunakan adalah 0.265. Pada probabilitas 0.265 didapatkan nilai fitness
tertingggi.
2.
Jadwal Hari Selasa
2.1. Kromosom Selasa
K[1] : [(07.00 – 09.30. 04. I) . (07.00 – 09.30. 07. M) . (09.30 – 12.00. 10. K)
(09.30 – 12.00. 11. F) . (12.00 - 14.30. 14. N) . (14.30 – 17.00. 20. J)]
K[2] : [(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 04. D)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
K[3] : [(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 04. D) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 11. C) . (14.30 – 17.00. 14. N)]
K[4] : [(07.00 – 09.30. 22. F) . (07.00 – 09.30. 10. J) . (09.30 – 12.00. 07. F)
(09.30 – 12.00. 04. K) . (12.00 - 14.30. 20. I) . (14.30 – 17.00. 11. N)]
a.
Menentukan Nilai Fitness
Fitness [1] : (150 – 100) + (150 – 150) + ( 150 – 60 ) + (150 – 150) +
(150 – 100) + (150 – 100) = 240
Fitness [2] : (150 – 60) + (150 – 120) + ( 150 – 120 ) + (150 – 150) +
(150 –60) + (150 – 100) = 290
Fitness [3] : (150 – 80) + (150 – 120) + ( 150 – 60 ) + (150 – 90) +
(150 – 150) + (150 – 100) = 300
Fitness [4] : (150 – 150) + (150 – 100) + ( 150 – 150 ) + (150 – 60) +
(150 – 80) + (150 – 100) = 260
b. Menghitung Nilai Fitness Kromosom Q[i] =
Q[1] =
1
240
= 0, 00417
Q[2] =
1
290
= 0, 00345
Q[3] =
1
300
= 0, 00385
1
F (fitnes [ I ] )
Q[4] =
1
260
= 0, 00148
Total Q = 0, 00417 + 0, 00345 + 0, 00385 + 0, 00148 = 0,0148
c.
Mencari Propabilitas Kromosom P[i] =
P[1] =
0,00417
0,0148
= 0,286
P[2] =
0,00345
0,0148
= 0,233
P[3] =
0,00333
0,0148
= 0,225
P[4] =
0,00385
0,0148
= 0,26
Q[i ]
Total Q
d. Mencari Nilai Komulatif dari Probabilitas ( C )
C[1] = 0,286
C[2] = 0,286 + 0,233 = 0,519
C[3] = 0,519 + 0,255 = 0,774
C[4] = 0,774 + 0,26 = 1,034
Menentukan nilai random R
R[1] = 0,421
R[2] = 0,351
R[3] = 0,251
R[4] = 0,556
2.2. Populasi Terbaru
Kromosom [1] = [2] :
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 04. D)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
Kromosom [2] = [2] :
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 04. D)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
Kromosom [3] = [1] :
[(07.00 – 09.30. 04. I) . (07.00 – 09.30. 07. M) . (09.30 – 12.00. 10. K)
(09.30 – 12.00. 11. F) . (12.00 - 14.30. 14. N) . (14.30 – 17.00. 20. J)]
Kromosom [4] = [3] :
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 04. D) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 11. C) . (14.30 – 17.00. 14. N)]
2.3. Crossover Menggunakan Older Crossover
Jika PC = 50%
Harapan dalam 1 generasi ada 50% * 4 = 2 kromosom yang mengalami
crossover.
a. Menentukan Nilai acak R sebanyak jumlah populasi
R [1] = 0,621
R [2] = 0,351
R [3] = 0,731
R [4] = 0,210
b. Menentukan kromosom induk jika R[k] < PC
Kromosom Induk : Kromosom [2] dan Kromosom [4]. Posisi crossover
dibangkitkan berdasarkan bilangan acak 1- 6
C[2] = 2
C[4] = 3
Proses crossover Kromosom [2] = Kromosom [2] >< Kromosom [4]
Kromosom [4] = Kromosom [4] >< Kromosom [2]
K[2] =
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 04. D)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
><
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 04. D) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 11. C) . (14.30 – 17.00. 14. N)]
K[2] = [(07.00 – 09.30. 04. D) . (07.00 – 09.30. 14. M). (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 11. C) . (14.30 – 17.00. 19. I)]
K[4] =
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 04. D) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 11. C) . (14.30 – 17.00. 14. N)]
><
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 04. D)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
K[4] = [(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
c.
Populasi Baru
Kromosom [1]
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 04. D)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
Kromosom [2]
[(07.00 – 09.30. 04. D) . (07.00 – 09.30. 14. M). (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 11. C) . (14.30 – 17.00. 19. I)]
Kromosom [3]
[(07.00 – 09.30. 04. I) . (07.00 – 09.30. 07. M) . (09.30 – 12.00. 10. K)
(09.30 – 12.00. 11. F) . (12.00 - 14.30. 14. N) . (14.30 – 17.00. 20. J)]
Kromosom [4]
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
2.4. Mutasi Menggunakan Swapping Mutation
Panjang total gen 6*4 = 24
PM = 15%
= 0,15 * 24 = 3,6 = 4
Posisi gen yang mengalami mutasi dibangkitkan secara acar yaitu 2, 9, 13,
19.
a. Posisi Gen awal
Kromosom [1]
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 04. D)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
Kromosom [2]
[(07.00 – 09.30. 04. D) . (07.00 – 09.30. 14. M). (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 11. C) . (14.30 – 17.00. 19. I)]
Kromosom [3]
[(07.00 – 09.30. 04. I) . (07.00 – 09.30. 07. M) . (09.30 – 12.00. 10. K)
(09.30 – 12.00. 11. F) . (12.00 - 14.30. 14. N) . (14.30 – 17.00. 20. J)]
Kromosom [4]
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (07.00 – 09.30. 14. M) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
b. Posisi Gen Setelah di Mutasi
Kromosom [1]
[(07.00 – 09.30. 19. I) . (09.30 – 12.00. 04. D) . (07.00 – 09.30. 14. M)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
Kromosom [2]
[ (07.00 – 09.30. 14. M) . (07.00 – 09.30. 04. D) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 11. C) . (14.30 – 17.00. 19. I)]
Kromosom [3]
[ (07.00 – 09.30. 07. M) . (07.00 – 09.30. 04. I) . (09.30 – 12.00. 10. K)
(09.30 – 12.00. 11. F) . (12.00 - 14.30. 14. N) . (14.30 – 17.00. 20. J)]
Kromosom [4]
[(07.00 – 09.30. 14. M) . (07.00 – 09.30. 19. I) . (09.30 – 12.00. 17. H)
(09.30 – 12.00. 21. B) . (12.00 - 14.30. 21. H) . (14.30 – 17.00. 22. N)]
c.
Nilai fitness dari generasi di atas adalah
Fitness [1] : (150 – 80) + (150 – 120) + ( 150 – 120 ) + (150 – 90) +
(150 – 60) + (150 – 100) = 330
Fitness [2] : (150 – 120) + (150 – 120) + ( 150 – 100 ) + (150 – 90) +
(150 –150) + (150 – 80) = 240
Fitness [3] : (150 – 120) + (150 – 80) + ( 150 – 60 ) + (150 –150) +
(150 – 100) + (150 – 100) = 290
Fitness [4] : (150 – 120) + (150 – 80) + ( 150 – 100 ) + (150 – 90) +
(150 – 60) + (150 – 100) = 350
Kromosom dengan nila fitness terkecil adalah Kromosom [2] dengan nilai
fitness 240