Penerapan Algoritme Genetika Pada Kasus Optimasi Penentuan Bibit dan Pemerataan Subsidi pupuk (Studi Kasus: Desa Pandansari, Kabupaten Kediri)

  Vol. 2, No. 5, Mei 2018, hlm. 1803-1812 http://j-ptiik.ub.ac.id

  

Penerapan Algoritme Genetika Pada Kasus Optimasi Penentuan Bibit dan

Pemerataan Subsidi pupuk (Studi Kasus: Desa Pandansari, Kabupaten

₁ Kediri) _{2 3} Erlyan Eka Pratiwi , Agus Wahyu Widodo , Wayan Firdaus Mahmudy

  Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya _{1 2 3} Email: erlyanep@gmail.com, a_wahyu_w@ub.ac.id @ub.ac.id, wayanfm@ub.ac.id

  

Abstrak

  Pemerataan dalam pembagian pupuk bersubsidi memiliki beberapa kendala. Berdasarkan survei pemerataan subsidi benih dan pupuk pada kelompok tani Desa Pandansari Kabupaten Kediri, beberapa kendala pemerataan tersebut yaitu kebanyakan petani tidak mempunyai dasar dan perhitungan yang tepat dalam membeli subsidi pupuk berdasarkan kebutuhan nutrisi jenis benih yang di tanam. Sehingga berakibat petani hanya membeli jenis pupuk dengan komposisi yang sama padahal varietas tanaman yang ditanam berbeda menyebabkan hasil panen yang kurang maksimal. selain itu juga jika komposisi pupuk tidak sesuai dengan varietas maka jumlah pupuk di gudang akan kekurangan dan kelebihan. Untuk memecahkan masalah tersebut digunakan metode Algoritme Genetika. Parameter algoritme yang digunakan pada tanaman padi adalah populasi sebanyak 220, generasi sebanyak 1100, nilai crossover

  

rate 0,8 dan mutation rate 0,2 sedangkan pada tanaman jagung populasi sebanyak 320, generasi

  sebanyak 1250, nilai crossover rate 0,8 dan crossover rate 0,2. Nilai selisih persentase rata-rata yang dihasilkan algoritme genetika dan pupuk di gudang pada tanaman padi sebesar 9,873% sedangkan pada tanaman jagung menghasilkan selisih persentase rata-rata antara pupuk di gudang dan algoritme genetika sebesar 24,882%. Solusi Komposisi pupuk yang dihasilkan oleh algoritme genetika dapat dipastikan bahwa nutrisi yang dibutuhkan tanaman terpenuhi sehingga hasil panen dapat meningkat.

  Kata kunci: Pupuk, subsidi, pemerataan, algoritme genetika

Abstract

  

Equity in the distribution of subsidized fertilizer has several constraints. Based on a survey of equal

distribution of seed and fertilizer subsidy at farmer group of Pandansari Village of Kediri Regency,

several equality obstacles are that most farmers have no basis and proper calculation in buying fertilizer

subsidy based on nutrition requirement of planted seeds. So that resulted in farmers only buy the type

of fertilizer with the same composition when different plant varieties that cause less than maximum yield.

Besides also if the composition of fertilizer not in accordance with the varieties then the amount of

fertilizer in the warehouse will be shortages and excess. To solve the problem used Genetic Algorithm

method. The algorithm parameters used in rice plants are population as much as 220, generation as

much as 1100, crossover rate 0,8 and mutation rate 0,2 whereas in corn plant population as much as

320, generation 1250, crossover rate 0,8 and crossover rate 0 , 2. The average percentage difference in

value generated by genetic algorithm and fertilizer in warehouses on rice plant is 9,873% while in corn

plants yield difference of mean percentage between fertilizer in warehouse and genetic algorithm equal

to 24,882%. Solution The composition of fertilizers produced by genetic algorithms can be ascertained

that the nutrients needed by plants are met so that the yield can increase.

  Keywords: Fertilizer, subsidy, equity, genetic algorithm .

  .

  Pandansari Kabupaten Kediri, beberapa kendala 1. pemerataan tersebut yaitu kebanyakan petani

   PENDAHULUAN

  tidak mempunyai dasar dan perhitungan yang Pemerataan dalam pembagian pupuk tepat dalam membeli subsidi pupuk berdasarkan bersubsidi memiliki beberapa kendala.

  .

  kebutuhan nutrisi jenis benih yang di tanam Hal Berdasarkan survei penulis pemerataan subsidi tersebut dapat berakibat petani hanya membeli benih dan pupuk pada kelompok tani Desa

  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

1803 jenis pupuk dengan komposisi yang sama padahal varietas tanaman yang ditanam petani berbeda- beda sehingga menyebabkan hasil panen yang kurang maksimal selain itu juga jika komposisi pupuk tidak sesuai dengan varietas maka jumlah pupuk di gudang akan kekurangan. Misalkan anggota kelompok tani semua menanam varietas ir-64 dan ciherang dengan komposisi pupuk yang sama maka hasil panen juga berbeda selain itu juga kedua varietas tersebut mempunyai kebutuhan pupuk yang banyak jika semua petani hanya menanam varietas tersebut maka kekurangan pupuk di gudang semakin banyak. Oleh sebab itu pemerataan penyaluran bantuan benih dan pupuk diperlukan agar semua petani dapat menghasilkan panen yang sesuai dengan target pemerintah

  .

2. DASAR TEORI 2.1. Tanaman Pangan

  46

  tanaman dalam proses pertumbuhan. Jika tanaman tidak diberikan pupuk maka tanaman tidak dapat tumbuh dengan optimal (Adil, dkk, 2006). Batas minimal dan maksimal jumlah pupuk yang digunakan pada masing-masing varietas tanaman terdapat pada tabel 2

  20 Pupuk merupakan suatu hal yang diperlukan

  5. Petroganik

  15

  15

  15

  4. Phonska

  21

  3. Za

  36

  2. Sp-36

  1. Urea

  Untuk pemecahan masalah tersebut maka diperlukan perhitungan yang tepat agar petani mendapatkan bantuan sesuai dengan nutrisi yang dibutuhkan secara optimal. Untuk penyelesaian masalah pemerataan bantuan dibutuhkan algoritme yang tepat untuk mendapatkan solusi terbaik. Salah satu algoritme optimasi yang populer dalam menyelesaikan masalah optimasi adalah algoritme genetika. Algoritme Genetika Merupakan teknik pencarian solusi secara

  N P K

  Tabel 1 kandungan unsur hara pupuk No Nama Pupuk Kandungan(%)

  Komposisi pupuk pada tanaman jagung dan padi merupakan kebutuhan dan faktor utama yang harus diperhatikan dalam menentukan hasil panen. Hasil panen yang maksimal ditentukan dari komposisi pupuk yang diberikan kepada tanaman tersebut. Komposisi pupuk yang digunakan terdiri dari unsur N, P, dan K. Unsur pupuk N, P, Dan K yang di berikan petani untuk tanaman berfungsi sebagai penyeimbang unsur hara yang kurang dari tanah. Pada tabel 1 kandungan unsur hara pupuk bersubsidi

  2.3. Komposisi Pupuk dan Unsur Hara

  pasal 1 yang dimaksud pupuk bersubsidi adalah pupuk yang pengadaanya dan penyalurannya mendapat subsidi dari pemerintah untuk kenutuhan petani yang dilaksanakan atas dasar program pemerintah.

  70/MPP/Kep/2/2003 tanggal 11 Pebruari 2003

  2.2. Pupuk Bersubsidi Melalui Surat Keputusan Menperindag No.

  Jagung (Zea mays ssp. mays) adalah salah satu Jagung memilki beberapa manfaat di bidang kesehatan misalnya mengandung protein,mencegah anemia, menjaga kekebalan tubuh.

  2.1.2. Tanaman Jagung

  Padi (Oryza sativa L) merupakan tanaman pangan yang sangat penting karena dari tanaman padi menghasilkan beras yang digunakan sebagai bahan makanan pokok. Bahan makanan dari beras merupakan makanan pokok bagi sebagaian besar penduduk indonesia yaitu sekitar 90% dari penduduk indonesia menggunakan beras sebagai bahan makanan pokok (AAK, 2003).

  Tanaman pangan adalah segala jenis tanaman yang di dalamnya terdapat karbohidrat dan protein sebagai sumber energi manusia. Tanaman pangan biasanya di sebut dengan tanaman utama yang di konsumsi manusia sebagai makanan untuk memberikan asupan energi bagi tubuh.

  genetika tersebut meniru mekanisme seleksi alam dan genetik yaitu mahluk hidup yang terbaik berhasil bertahan hidup (Mahmudy,2013).

  stochastic yang prosesnya, pada algoritme

2.1.1. Tanaman Padi

  1 MemBra mo 150

  6. Seleksi Seleksi digunakan untuk memilih individu yang dapat dipertahankan untuk generasi berikutnya yang berasal dari himpunan populasi dan offspring . pada penelitian ini menggunakan algoritme genetika untuk optimasi komposisi pupuk sehingga representasi kromosom berbentuk matrik yaitu jenis pupuk dan jenis varietas dinyatakan dalam kolom dan jumlah petani dinyatakan dalam baris. Alur penyelesaian masalah optimasi komposisi pupuk menggunakan algoritma genetika ditunjukkan pada Gambar 1.

  5. Evaluasi Evaluasi bertujuan untuk mendapatkan generasi yang akan bertahan, yang didapatkan dari perhitungan fitness (Tyas,dkk, 2013).

  Tabel 2 Batas Maksimal dan Minimal Jumlah Pupuk N o

  Nama varietas tanaman Jenis Pupuk yang digunakan(kg)

  Ure a Sp-36 Za Phon ska petr oga nik

• 350 100- 150 150
• 350 350- 550 200
• 300

2 Ciherang 200

• 400 50- 100 200
• 400 200- 400 400
• 500 3 ir-64 250
• 450 80- 130 150
• 350 300- 500 300
• 400 4 dk 95 200

  400- 500 250

• 300 80- 100 85- 100
• 300 5 dk 959 250

  450- 550 250

• 350 80- 100 85- 100
• 300 6 dk 85 300
• 400 125- 140 120
• 140 500- 600 300
• 350

  Algoritme genetika (Genetic Algorithms, GAs) merupakan tipe EA yang paling popular. Algoritme genetika berkembang seiring dengan perkembangan teknologi informasi yang sangat pesat. Karena kemampuannya untuk menyelesaikan berbagai masalah kompleks (Mahmudy,2013). Berikut proses algoritma genetika :

  1.Representasi Kromosom Reprsentasi kromosom merupakan suatu proses untuk menyelesaikan masalah, yaitu dengan cara mengkodekan suatu permasalahan kedalam kromosom (Gen & Cheng, 2000).

  2. Pembangkitan Populasi Pembangkitan populasi awal dilakukan secara random dengan range angka tertentu.

  Populasi itu sendiri terdiri dari sejumlah kromosom yang merepresentasikan solusi yang diinginkan (Wahid & Mahmudy).

  4. Reproduksi Proses reproduksi bertujuan untuk menghasilkan keturunan (offspring) individu yang berasal dari populasi awal dua operator algoritme genetika, yaitu crossover dan mutasi.

  Gambar 1 Perancangan Sistem

  3. ALGORITME GENETIKA

3.1. Representasi & Inisialisasi Kromosom

  263 78 283 249 497 Ciheran g 297 104 249 450 332 Ir-6-64 369

  Proses evaluasi pada algoritme genetika adalah menghitung nilai fitness pada setiap individu. Pada penelitian ini selisih antara jumlah digudang dan komposisi pupuk pada algoritme genetika di anggap sebagi nilai eror. Maka untuk menghitung nilai fitness digunakan

  3.3. Evaluasi

  Gambar 5 offspring crossover Gambar 6 offspring mutasi

  mutasi terdapat pada gambar 5 dan 6

  cut point) dan mutasi (reciprocal exchange mutation) . Hasil dari proses crossover dan

  Setelah individu induk diinisialisasikan maka dilakukan reproduksi, dimana reproduksi dilakukan dengan dua metode crossover (one-

  Reproduksi

  71 287 207 500 ciherang 282 92 292 266 497 ciherang 3.2.

  Gambar 2 Representasi Kromosom

  Pada gambar 2 dapat dilihat bahwa representasi kromosom berbentuk matrik dengan banyak baris 5 berarti jumlah petani 5, sedangkan pada kolom terdapat 5 kolom berarti terdapat 5 jenis pupuk dan 1 kolom untuk keterangan varietas. Langkah awal yang dilakukan adalah mengkalikan masing-masing gen kromosom pada gambar 2 di kalikan dengan luas lahan pada gambar 3

  328 94 302 374 251 membra mo 307 75 338 275 453 Ciheran g 319 110 275 389 352 Ir-64 293

  331 87 365 359 443 Ciheran g P2 341 132 154 487 251 Membra mo

  86 229 385 407 Ciheran g 361 54 299 306 449 Ciheran g 277 103 280 455 313 Ir-64 indi vidu Kromosom

  Kromosom P1 226 105 218 441 212 Membra mo 285

  Tabel 2 Inisialisasi Populasi Awal indi vidu

  Setelah parameter algoritme genetika di inisialisasi maka dapat dibentuk individu sesuai dengan populasi yang di tentukan. Pada Gambar 5 merupakan contoh inisialisasi populasi awal.

  Gambar 4 Hasil Perkalian

  Hasil perkalian pada gambar 2 dan gambar 3 terdapat pada gambar 4

  Gambar 3 Luas Lahan

  71 384 218 415 Ciheran g P3 399 54 310 368 417 Ciheran g

• Pet : persentase error
• Xi : Jumlah pupuk digudang
• Ft : Jumlah pupuk pada kromosom masalah minimasi maka nilai fitness untuk tiap individu adalah sebagai berikut ini:

• N : Jumlah jenis pupuk

  Pada pengujian ukuran populasi pada tanaman jagung digunakan nilai 100 generasi dengan menggunakan nilai yang sama pada cr dan mr yaitu 0,9 dan 0,1. Gambar 10 dan gambar 11 pengujian ukuran populasi pada tanaman padi menunjukkan bahwa ukuran populasi dengan niilai rata-rata fitness tertinggi terdapat pada populasi 220.sedangkan nilai rata-rata fitness tertinggi pada tanaman jagung terdapat pada

  Gambar 9 Hasil Pengujian Ukuran Populasi Tanaman Padi Gambar 10 Hasil Pengujian Ukuran Populasi Tanaman Jagung

  4.1 Pengujian Jumlah Populasi Pengujian ukuran populasi ini dilakukan pada kelipatan dua puluh, dimulai dari ukuran populasi 20 sampi 200. Pengujian pada setiap ukuran populasi dilakukan sebanyak sepuluh kali percobaan. Banyak generasi yang digunakan pada pengujian populasi ini adalah 100 generasi dengan membandingan hasil populasi paling optimal yang didapatkan dari setiap nilai generasi yang berbeda dan kombinasi nilai cr dan mr yang digunakan adalah 0,9 dan 0,1.

   PENGUJIAN

  Gambar 8 hasil seleksi elitism 4.

  Proses seleksi digunakan untuk memilih individu yang layak dipertahankan untuk generasi berikutnya berdasarkan nilai fitness yang dimiliki individu. Jumlah individu yang terpilih sesuai dengan jumlah populasi yang telah di inisialisasi. Teknik seleksi yang digunakan pada penelitian ini adalah elitism selection .

  Gambar 7 offspring mutasi

  Pada Gambar 7 merupakan nilai fitness yang dimilki masing-masing individu.

  (3) Keterangan :

  1000 ( )

  =

  ) × 100% (2) Keterangan :

  −

  ∑(| | (1) = (

  1

  persamaan 1 berikut langkah menghitung fitness: =

• F = nilai fitness
• ( ) = nilai mape yang di cari dari persamaan 1 dan 2

3.4. Seleksi

  populasi 320. Penggunaan ukuran populasi yang terlalu banyak akan menambah waktu komputasi namun nilai rata-rata fitness tetap (konvergen) dari nilai rata-rata fitness sebelumnya (Khuluqi, dkk, 2016) .

4.2 Pengujian Jumlah Generasi

  Pengujian ini dilakukan pada banyak generasi awal adalah 50 generasi dan dilanjutkan dengan kelipatan 150 sehingga mencapai nilai generasi 1400. Pengujian pada masing masing generasi dilakukan sebanyak sepuluh kali. Ukuran populasi yang digunakan adalah 220 pada tanaman padi dan 320 pada tanaman jagung, nilai mr adalah 0,9 dan nilai cr adalah 0,1.

  Gambar 11 Hasil Pengujian Banyak Generasi Tanaman Padi Gambar 12 Hasil Pengujian Banyak Generasi Tanaman Jagung

  Pada gambar 11 yaitu tanaman padi nilai rata rata fitness tertinggi diperoleh pada generasi 1100 dengan nilai sebesar 91,2097. Sedangkan pada gambar 12 tanaman jagung nilai rata rata

  fitness tertinggi diperoleh pada generasi 1250

  dengan nilai sebesar 34,3423. Pada pengujian generasi disimpulkan bahwa jumlah generasi terlalu sedikit maka area pencarian algoritma semakin sempit sehingga menghasilkan nilai solusi yang kurang optimal, tetapi jika banyak generasi semakin besar waktu komputasi semakin lama dan belum tentu menghasilkan solusi yang lebih optimal dibandingkan dengan generasi yang bernilai sedikit

  (Khuluqi, dkk, 2016).

  4.3 Pengujian Kombinasi Cr dan Mr Kombinasi nilai cr dan mr jika dijumlahkan harus menghasilkan 1 sehingga populasi yang dihasilkan tetap stabil. Kombinasi nilai cr dan mr yang diuji adalah kelipatan 0,1 mulai dari 0 sampai 1. Percobaan dilakukan sebanyak 10 kali pada setiap kombinasi. Ukuran populasi yang digunakan pada pengujian ini adalah sebanyak 220 populasi dan banyak generasi yang digunakan adalah sebanyak 1100 generasi.

  Gambar 13 Hasil Pengujian Kombinasi nilai cr dan mr pada tanaman padi Gambar 14 Hasil Pengujian Kombinasi nilai cr dan mr pada tanaman Jagung

  nilai rata- rata fitness tertinggi pada tanaman jagung dan padi terdapat pada kombinasi nilai cr 0,8 dan mr 0,2 dengan nilai rata-rata fitness 89,8208. Apabila nilai cr lebih tinggi dari mr, algoritma genetika akan mengalami penurunan untuk menjaga keragaman populasi. Nilai cr yang tinggi akan menghasilkan anak yang mirip dengan induknya sehingga algoritme genetika tidak bisa memperlebar area pencarian. Hal sebaliknya jika nilai mr lebih tinggi dari cr algoritme genetika dapat memperlebar area pencarian dan keragaman populasi yang tinggi. Sedangkan nilai cr yang rendah menyebabkan algoritme genetika tidak bisa belajar dari generasi sebelumnya sehingga area pencarian tidak bisa dimanfaatkan secara efektif (Mahmudy,2014).

4.4 Analisis Pengujian Hasil

  = ∑

  Setelah menghitung persentase jumlah selisih pupuk langkah selanjutnya adalah menghitung rata-rata selisih pupuk. Berikut ini jumlah rata- rata persentase selisih pupuk pada gambar 18

  padi

  14 Gambar 17 Pengujian Hasil Pada Tanaman

  Persentaseselisihpupuk = persentase jumlah selisih pupuk yang ada pada gudang dan algoritme genetika berikut ini persentase selisih pupuk pada gambar

  Keterangan : Selisih pupuk = banyak selisih pupuk di gudang dan algoritme genetika Pupukgudang = jumlah pupuk yang berada pada gudang Pupukalgen = pupuk yang diproses menggunkan algoritme genetika

  (6)

  Pada pengujian hasil komposisi pupuk ini adalah membandingkan hasil komposisi pupuk yang digunakan oleh petani dan hasil komposisi pupuk yang di dapatkan menggunakan algoritme genetika. Pada tanaman padi menggunakan parameter algoritme genetika nilai populasi sebanyak 220 populasi, jumlah generasi 1100, nilai kombinaasi cr 0,8 dan nilai mr 0,2 sedangkan pada tanaman jagung parameter algoritme genetika nilai populasi sebanyak 320 populasi, jumlah generasi 1250 dan nilai kombinasi cr 0,8 dan mr 0,2.

  .

  ℎ ∑ ℎ × 100 = … %

  ℎ = (∑ − ∑ ) (4) ℎ =

  Berdasarkan subsidi pupuk yang diberikan pemerintah, didapatkan hasil selisih komposisi pupuk pada petani dan komposisi pupuk menggunakan algoritme genetika. Jumlah selisih pupuk terdapat pada gambar 16, proses selanjutnya adalah menghitung persentase selisih komposisi pupuk yang di proses menggunakan algoritme genetika, dengan menggunakan rumus pada persamaan 4, 5, dan 6

  Persentase Selisih Hasil Pupuk Pada Tanaman Padi

  Berikut merupakan proses perhitungan yang dilakukan untuk melakukan pengujian hasil yaitu: 1.

  Gambar 15 Pengujian Hasil Pada Tanaman Padi Gambar 16 Pengujian Hasil Pada Tanaman Jagung

  (5) algoritme genetika lebih baik jika dibandingkan dengan petani

  5. KESIMPULAN

  Berdasarkan hasil pengujian maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut:

  Gambar 18 Rata-Rata Jumlah Persentase Selisih Pupuk Tanaman Padi

  1. Pemanfaatan algoritme genetika dalam penelitian ini menggunakan representasi Pada gambar 19 menunjukkan bahwa persentase kromosom berbentuk matrik m×n dimana jumlah rata-rata selisih pupuk yang dihasilkan kolom merepresentasikan jenis pupuk, dari data petani dan algoritme genetika maka varietas dan baris merepresentasikan dapat disimpulkan bahwa solusi yang dihasilkan jumlah petani yang mendapatkan bantuan. algoritme genetika lebih baik jika dibandingkan

  Perhitungan nilai fitness pada penelitian ini dengan petani adalah menghitung seberapa banyak selisih jumlah pupuk yang didapatkan bantuan

  2. Persentase Selisih Hasil Pupuk Pada yang diberikan pemerintah dengan jumlah Tanaman Jagung pupuk yang didapatkan melalui proses

  Berdasarkan subsidi pupuk yang algoritme genetika. Teknik reproduksi yang diberikan pemerintah, didapatkan hasil digunakan adalah one cut point crossover selisih komposisi pupuk pada petani dan dan reciprocal exchange mutation. Proses komposisi pupuk menggunakan algoritme seleksi individu dilakukan menggunakan genetika. Jumlah selisih pupuk terdapat pada teknik elitism gambar 17, proses selanjutnya adalah menghitung persentase di proses

  2. U kuran parameter algoritme genetika sangat menggunakan algoritme genetika, dengan berpengaruh pada hasil nilai fitness yang menggunakan rumus pada persamaan 4, 5, dihasilkan. Hal itu berarti ukuran parameter dan 6 algoritme genetika mempengaruhi nilai

  fitness atau solusi yang dihasilkan. Dapat

  disimpulkan bahwa hasil dari ukuran populasi, banyak generasi nilai fitness yang dihasilkan semakin tinggi nilai fitness semakin besar tetapi jika nilai fitness sudah mencapai nilai maksimal maka, nilai fitness yang dihasilkan pada populasi dan generasi selanjutnya akan menurun. Ukuran parameter pada tanaman padi adalah ukuran populasi sebanyak 220 populasi, 1100

  Gambar 19 Pengujian Hasil Pada Tanaman

  generasi, nilai kombinasi crossover rate 0,8

  Jagung

  dan mutation rate 0,2. sedangkan pada tanaman jagung diperoleh ukuran populasi Setelah menghitung persentase jumlah 320 populasi, 1250 generasi, nilai kombinasi selisih pupuk langkah selanjutnya adalah crossover rate 0,8 dan mutation rate 0,2. menghitung rata-rata selisih pupuk berikut ini jumlah rata-rata persentase selisih pupuk pada

  3. Perbandingan hasil rata-rata selisih gambar 20 komposisi pupuk pada tanaman padi dengan algoritme genetika menghasilkan 9,873% dan komposisi pupuk pada petani sebesar 30,701% sedangkan pada tanaman jagung sebesar 24,882% dan pada petani 43,763%

  Gambar 20 Rata-Rata Jumlah Persentase Selisih

  hal tersebut terjadi perbedaan nilai

  Pupuk Tanaman Jagung

  persentase karena nilai pupuk di gudang Pada gambar 20 menunjukkan bahwa persentase berbeda antara tanaman padi dan jagung. jumlah rata-rata selisih pupuk yang dihasilkan Solusi yang dihasilkan oleh algoritme genetika pada komposisi pupuk sudah dari data petani dan algoritme genetika maka dapat disimpulkan bahwa solusi yang dihasilkan memenuhi kebutuhan nutrisi setiap masing- masing varietas sehingga hasil panen yang diperoleh petani dapat lebih maksimal.

6. DAFTAR PUSTAKA Annissa,R., & Mahmudy, W,F.,(2015).

  Sulistyorini, R., & Mahmudy, W,F.,(2015).

  Knapsack Problem Dalam Pendistribusian produk (Studi Kasus UD. TOSA)t. DORO:Repository Jurnal Mahasiswa PTIIK Universitas Brawijaya , vol. 1, no. 4.

  Roidah,I.,2013. Manfaat pupuk organik bagi

  kesuburan tanah . Dosen fakultas pertanian. Universitas Tulungagung.

  Sirait,M,R., 2008. “Analisis Pemasaran Pupuk Bersubsidi (Urea, ZA, SP-36, NPK Phonska) di Kabupaten Simalungun”.

  Skripsi. Fakultas Pertanian Universitas Negeri Sumatera Utara. Sunjayaputra.,2012. Pengaruh pupuk N,P,K

  tunggal,majemuk, dan pupuk daun terhadap peningkatan produksi padi gogo varietas situ patengang . Universitas Udayana Bali.

  Penerapan Algoritma Genetika untuk Permasalahan Optimasi Distribusi Barang Dua Tahap. DORO: Repository Jurnal

  PupukBersubsidi sebagai Barang Dalam Pengawasan". Ryan., I., Agus, W. W., & Wayan, F.M., 2017.

  Mahasiswa PTIIK Universitas Brawaijaya, vol.5, no.1

  Suprihatno,B., Daradjat,A., Satoto.,Baehaki.,Suprihanto.,Setyono,A., Indrasari,S., Wardana,I., Sembiring,H.,2010. Deskripsi varietas padi . Balai Besar.

  Suryana,A., Agustian,A., Yofa,D,R.,2016.

  Alternatif kebijakan penyaluran subsidi pupuk bagi petani pangan. Pusat Sosial

  Ekonomi dan Kebijakan Pertanian. Susila,R,M,2009. Kebijakan Subsidi Pupuk :

  Ditinjau Kembali. PT Riset Perkebunan Nusantara.

  Pemanfaatan Algoritma Genetika Untuk Kasus Optimasi 0/1 Multi-Dimensional

  Optimasi Komposisi Pupuk Tanaman Padi Menggunakan Algoritma Genetika. DORO: Repository Jurnal

  Mahasiswa PTIIK Universitas Brawaijaya, vol.7, no.16

  Khuluqi, M, A., Mahmudy, W,F., Rahmi, Asyrofa.,2016., Profit Optimization Based On Total Production In Textile Home Industry Using Evolution Strategies Algorithms. Fakultas Ilmu Komputer.

  Cutello, V., Nicosia, G., & Pavone, M. (2006).

  Real coded clonal selection algorithm for unconstrained global optimization using a hybrid inversely proportional hypermutation operator. Paper

  presented at the Proceedings of the 2006 ACM symposium on Applied computing. Gen, M., & Cheng, R. (2000). Genetic

  Algoritms and Engineering Optimization. New York:Willey.

  Irianto, S, G.,2010. Kata pengantar pada Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian 2010. Kementerian Pertanian.

  Keputusan Menteri Pertanian Nomor 511/Kpts/PD.310/9/2006 tentang “jenis komoditi tanaman binaan direktorat jenderal perkebunan, direktorat jenderal tanaman pangan, dan direktorat jenderal h ortikultura”.

  Universitas Brawijaya. Mahmudy, W, F., 2014. Optimisation of integrated multi-period production planning and scheduling problems in flexiable manufacturing systems (FMSs) using hybrid genetic algorithms. Tesis, University of South Australia.

  Peraturan Pemerintah No. 8 Tahun 2001 tentang “Pupuk Budidaya Tanaman”. Pertanian (Permentan) No. Tyas, R. A., Rahman, M. A., & Dewi, C.

  Mahmudy, W,F., 2015, Dasar-dasar Algoritma

  Evolusi. Program Teknologi Informasi

  dan Ilmu Komputer (PTIIK). Universitas Brawijaya Malang. Munawar,D.,2013. Memahami Pengertian dan Kebijakan Subsidi dalam APBN.

  Widyaiswara Utama BDK Cimahi. Peraturan menteri pertanian, 2007. Nomor 40/permentan/OT.140/04/2007.

  Rekomendasi pemupukan N,P,K.

  Peraturan Menteri Pertanian No.

  06/Permentan/SR.130/ 2/2011 tentang “Kebutuhan dan Harga Eceran Tertinggi (HET) Pupuk Bersubsidi untuk Sektor Pertanian Tahun Anggaran 2011”.

  02/Pert/HK.060/2/2006 tentang “definisi pupuk organik. (PP No. 77 Tahun 2005 tentang “Penetapan

  2013.Implementasi Algoritma Genetika Untuk Optimasi 0/1 Multi-Dimensional Knapsack Problem Dalam enentuan Menu Makanan Sehat. DORO:Repository

  Jurnal Mahasiswa PTIIK , vol. 1, no. 4. Universitas Brawijaya

  Wahid, N., Mahmudy, W,F.,(2015). Optimasi Komposisi Makanan untuk Penderita Kolesterol Menggunkan Algoritma Genetika. DORO: Repository Jurnal

  Mahasiswa PTIIK Universitas Brawijaya, vol.5, no.15.