Definisi 2.9 Ruas Garis (Bazaraa, 2006:684) Diberikan , Himpunan
G. Algoritma Genetika
Algoritma genetika (AG) pertama kali dikenalkan oleh John Holland dari Universitas Michigan pada tahun 1960-an. Kemunculan AG diinspirasikan oleh proses biologi dari teori evolusi Darwin, sehingga banyak istilah dan konsep biologi yang digunakan dalam AG (Chambers, 2000 : 13). AG banyak digunakan untuk memecahkan masalah optimisasi, walaupun pada kenyataannya juga memiliki kemampuan yang baik untuk masalah- masalah selain optimisasi. John Holland menyatakan bahwa setiap masalah yang berbentuk adaptasi (alami maupun buatan) dapat diformulasikan dalam terminologi genetika. Algoritma genetika adalah simulasi dari proses evolusi Darwin dan operasi genetika atas kromosom.
Pada algoritma genetika, teknik pencarian dilakukan sekaligus atas sejumlah solusi yang mungkin, dikenal dengan istilah populasi. Individu yang terdapat dalam satu populasi disebut dengan istilah kromosom. Kromosom ini merupakan suatu solusi yang masih berbentuk simbol. Populasi awal dibangun secara acak, sedangkan populasi berikutnya merupakan hasil evolusi kromosom- kromosom melalui iterasi yang disebut dengan generasi.
Pada setiap generasi, kromosom akan melalui proses evaluasi dengan menggunakan alat ukur yang disebut dengan fungsi fitness (kebugaran). Nilai fitness dari suatu kromosom akan menunjukkan kualitas dari kromosom dalam populasi tersebut (Zainudin Zukhri, 2014 : 23). Generasi berikutnya dikenal dengan istilah anak (offspring) terbentuk dari gabungan dua kromosom generasi sekarang yang bertindak sebagai induk (parent) dengan menggunakan operator
penyilangan (crossover). Selain operator penyilangan, suatu kromosom dapat juga dimodifikasi dengan menggunakan operator mutasi.
Pemrosesan kromosom-kromosom sebagai sebuah populasi oleh operator genetika terjadi secara berulang (Cole, 1998 : 19). Populasi generasi yang baru dibentuk dengan cara menyeleksi nilai fitness dari kromosom induk (parent) dan nilai fitness dari kromosom anak (offspring), serta menolak kromosom-kromosom yang lainnya sehingga ukuran populasi (jumlah kromosom dalam suatu populasi) konstan. Setelah melalui beberapa generasi, maka algoritma ini akan konvergen ke kromosom terbaik.
Menurut Gen dan Cheng Ada tiga kelebihan dari Algoritma Genetika dalam proses pencarian nilai optimal (Zainudin Zukhri, 2014 : 11 ), yaitu: (a) Algoritma Genetika hanya memerlukan sedikit perhitungan matematis yang berhubungan dengan masalah yang ingin diselesaikan; (b) Operasi evolusi dari Algoritma Genetika sangat efektif untuk mengobservasi posisi global secara acak; dan (c) Algoritma Genetika mempunyai fleksibilitas untuk diimplementasikan secara efisien pada problematika tertentu.
Algoritma genetika sangat tepat jika digunakan untuk menyelesaikan masalah optimisasi yang kompleks dan sukar diselesaikan dengan menggunakan metode konvensional (Supriyanto, 2010 : 4). Sebagaimana halnya dengan proses evolusi di alam, suatu algoritma genetika yang sederhana umumnya terdiri dari tiga operasi, yaitu: operasi seleksi, operasi crossover (persilangan), dan operasi mutasi.
a. Membangkitkan Populasi Awal
Proses pembangkitan populasi awal diawali dari pengkodean gen dari kromosom. Satu gen biasanya merepresentasikan satu variabel. Gen dapat diwakili dalam bentuk : bilangan real, bit, daftar aturan, elemen permutasi, elemen program, atau representasi lainya yang dapat diimplementasikan untuk operator genetika. Teknik pengkodean ini tergantung pada pemecahan masalah yang dihadapi. Misalnya, pengkodean secara langsung bilangan real atau integer. Selanjutnya untuk mendapatkan populasi awal metode yang biasa digunakan adalah pembangkitan secara acak.
b. Seleksi
Seleksi digunakan untuk memilih individu-individu mana saja yang akan dipilih untuk proses crossover dan mutasi. Selain itu, untuk mendapatkan calon induk yang baik. “Induk yang baik akan menghasilkan keturunan yang baik”. Langkah yang dilakukan dalam seleksi ini adalah pencarian nilai fitness. Nilai fitness ini nantinya akan digunakan pada tahap-tahap seleksi berikutnya.Untuk itu dapat digunakan rumus
(2.32) fungsi objektif perlu ditambah 1 untuk menghindari kesalahan yang
diakibatkan pembagian oleh 0. Semakin tinggi nilai fitness suatu individu semakin besar kemungkinannya untuk dipilih.
Masing-masing individu dalam wadah seleksi akan menerima probabiltas yang tergantung pada nilai fitnessnya. Selanjutya akan dicari nilai probabilitasnya dengan rumus
(2.33) Setelah didapatkan nilai probabilitasnya selanjutnya dihitung komulatif probabilitasnya. Proses seleksi menggunakan roulete-wheel dilakukan setelah didapatkan nilai komulatif probabilitas. Prosesnya adalah dengan
membangkitkan bilangan acak R dalam range 0-1. Jika maka
pilih kromosom 1 sebagai induk, jika maka pilih
kromosom ke-k sebagai induk. c. Crossover
Pindah silang (Crossover) adalah operator dari algoritma genetika
yang melibatkan dua induk untuk membentuk kromosom baru. Crossover
menghasilkan titik baru dalam ruang pencarian yang siap diuji. Operasi ini tidak selalu dilakukan pada semua individu yang ada. Jumlah kromosom yang
mengalami crossover dalam satu populasi ditentukan oleh parameter
crossover probability ( ). Individu dipilih secara acak untuk dilakukan penyilangan dengan antara 0,6 sampai 0,95 (Achmad Basuki, 2003 : 24). Jika crossover tidak dilakukan, maka nilai dari induk akan diturunkan kepada anak (keturunan).
Prinsip dari crossover adalah melakukan operasi genetika (pertukaran, aritmatika) pada gen-gen yang bersesuaian dari dua induk untuk menghasilkan
individu baru. Para crossover dilakukan pada setiap individu dengan
d. Mutasi
Proses ini berperan untuk menggantikan gen yang hilang dari populasi akibat proses seleksi yang memungkinkan munculnya kembali gen yang tidak muncul pada inisialisasi populasi. Jumlah kromosom yang mengalami mutasi dalam satu populasi ditentukan oleh parameter mutation probability ( ). Pada umumnya nilainya adalah (Supriyanto, 2010:10). Proses mutasi dilakukan dengan cara mengganti satu gen yang terpilih secara acak dengan suatu nilai baru yang didapat secara acak. Pertama hitung dahulu panjang total gen yang ada dalam satu populasi.
(2.34) Jika peluang mutasi terlalu kecil, banyak gen yang mungkin berguna tidak pernah dievaluasi. Tetapi jika peluang mutasi terlalu besar, maka akan terlalu banyak gangguan acak, sehingga anak akan kehilangan kemiripan dari induknya dan algoritme kehilangan kemampuan untuk belajar dan melakukan pencarian.
e. Evaluasi Solusi
Evaluasi solusi akan mengevaluasi setiap populasi dengan menghitung nilai fitness dari setiap kromosom hingga kriteria berhenti terpenuhi. Namun karena seleksi dilakukan secara acak maka diperlukan langkah untuk menjaga agar individu bernilai fitness terbaik tidak hilang selama proses evolusi. Proses ini dikenal dengan nama elitism. Bila kriteria berhenti belum terpenuhi, maka akan dibentuk lagi generasi baru dengan mengulangi langkah sebelumnya tetapi tetap menyertakan individu yang disimpan dalam proses elitism
sehingga hasil perhitungan dapat konvergen. Beberapa kriteria berhenti menurut Budi Sukmawan (2003 : 25) antara lain :
1) Berhenti pada generasi tertentu.
2) Berhenti setelah dalam beberapa generasi berturut-turut didapatkan nilai fitness tertinggi/terendah yang tidak berubah.
3) Berhenti bila dalam generasi berikutnya tidak diperoleh nilai fitness yang lebih tinggi/rendah.
Algoritma Genetika secara umum dapat diilustrasikan pada flowchart yang Click here to enter text.
Gambar 2.12 Flowchart Proses Algoritma Genetika Membengkitkan Populasi Awal Selesai Mutasi Crossover Kromosom terbaik ? ya Seleksi tidak ditunjukkan pada gambar 2.12.
Evaluasi solusi Elitism
Selanjutnya, diberikan contoh penyelesaian pemrograman linear dengan algoritma genetika. Contoh berikut diberikan untuk menggambarkan cara kerja algoritma genetika dalam menyelesaikan sebuah masalah optimisasi.
Berikut diberikan gambaran umum proses algoritma yang berlangsung dalam optimisasi. Contoh 2.6 Minimumkan fungsi : dengan kendala : , , , , Penyelesaian :
a. Membangkitkan populasi awal
Karena yang dicari adalah nilai , , , maka variabel , , , dijadikan sebagai gen-gen pembentuk kromosom. Selanjutnya, proses inisialisasi dilakukan dengan cara memberikan nilai awal gen-gen dengan nilai acak sesuai batasan yang telah ditentukan. Misalkan kita tentukan jumlah populasi adalah 6, maka: Kromosom[1] = ; ; = [06;20;17] Kromosom [2] = ; ; = [06;01;11] Kromosom [3] = ; ; = [05;06;18] Kromosom [4] = ; ; = [08;10;18] Kromosom [5] = ; ; = [13;18;19] Kromosom [6] = ; ; = [11;03;01]
b. Seleksi
Permasalahan yang ingin diselesaikan adalah nilai variabel , dan
yang meminimumkan , maka fungsi objektif yang dapat
digunakan untuk mendapatkan solusi adalah fungsi objektif (kromosom) = .
Hitung nilai fungsi objektif dari kromosom yang telah dibangkitkan, yaitu: (kromosom 1) = 77 (kromosom 2) = 21 (kromosom 3) = 51 (kromosom 4) = 62 (kromosom 5) = 86 (kromosom 6) = 0
Rata- rata dari fungsi objektif adalah : 46
Proses seleksi dilakukan dengan cara membuat kromosom yang mempunyai nilai fungsi objektif kecil mempunyai kemungkinan terpilih yang besar. Untuk itu dapat digunakan fungsi fitness sesuai dengan persamaan (2.32) Fitness 1 = 0,013 Fitness 2 = 0,045 Fitness 3 = 0,019 Fitness 4 = 0,016 Fitness 5 = 0,011
Fitness 6 = 1 Total fitness = 1,104
Selanjutnya akan dicari probabilitas terpilihnya menggunakan persamaan (2.33). P(1) = 0,013/1,104 = 0,012 P(2) = 0,045/1,104 = 0,041 P(3) = 0,019/1,104 = 0,017 P(4) = 0,016/1,104 = 0,014 P(5) = 0,011/1,104 = 0,010 P(6) = 1/1,104 = 0,906
Berdasarkan probabilitas diatas didapatkan kromosom ke 6 yang
mempunyai fitness paling besar maka kromosom tersebut mempunyai
probabilitas untuk terpilih pada generasi selanjutnya lebih besar dari kromosom lainnya. Untuk proses seleksi digunakan roulete wheel, untuk itu dicari dahulu nilai kumulatif probabilitasnya:
C(1) = 0,012 C(2) = 0,053 C(3) = 0,070 C(4) = 0,084 C(5) = 0,094 C(6) = 1
Setelah dihitung komulatif probabilitasnya maka proses seleksi menggunakan roulette wheel dapat dilakukan. Putar roulete wheel sebanyak
jumlah populasi yaitu 6 kali (bangkitkan bilangan acak R sebanyak 6) dan pada tiap putaran pilih satu kromosom untuk populasi baru. Misal didapatkan bilangan acak : R(1) = 0,195 R(2) = 0,449 R(3) = 0,075 R(4) = 0,161 R(5) = 0,705 R(6) = 0,225
Bilangan acak pertama R(1) lebih besar dari C(5) dan lebih kecil daripada C(6) maka pilih kromosom (6) sebagai kromosom pada populasi baru, dari bilangan acak yang telah dibangkitkan diatas maka populasi kromosom baru hasil proses seleksi adalah:
Kromosom (1) = kromosom(6) Kromosom (2) = kromosom(6) Kromosom (2) = kromosom(4) Kromosom (2) = kromosom(6) Kromosom (2) = kromosom(6) Kromosom (2) = kromosom(6)
Kromosom baru hasil proses seleksi adalah : Kromosom (1) = [11;03;01]
Kromosom (2) = [11;03;01] Kromosom (3) = [08;10;18]
Kromosom (4) = [11;03;01] Kromosom (5) = [11;03;01] Kromosom (6) = [11;03;01]
c. Crossover
Setelah proses seleksi maka proses selanjutnya adalah proses crossover.
Metode yang digunakan salah satunya adalah one-cut point, yaitu memilih secara acak satu posisi dalam kromosom induk kemudian saling menukar gen. kromosom yang dijadikan induk dipilih secara acak dan jumlah kromosom yang mengalami crossover dipengaruhi oleh parameter crossover probability
( ). Pada umumnya ditentukan mendekati 1, misalnya 0,8 (Suyanto,
2005).
Misal ditentukan crossover probability adalah sebesar 0,8. Prosesnya adalah sebagai berikut:
Pertama kita bangkitkan bilangan acak R sebanyak jumlah populasi R(1) = 0,399 R(2) = 0,187 R(3) = 0,82 R(4) = 0,322 R(5) = 0,161 R(6) = 0,921
Kromosom ke-k akan dipilih sebagai induk jika R(k) < , dari bilangan acak yang telah dibangkitkan maka yang menjadi induk adalah kromosom(1), kromosom(2), kromosom(4) dan kromosom(5).
Posisi cut-point crossover dipilih menggunakan bilangan acak 1 – (panjang kromosom-1), dalam persoalan ini berarti dipilih bilangan acak 1-2 sebanyak jumlah crossover yang terjadi.
Karena kromosom yang akan mengalami crossover, yaitu
kromosom(1), kromosom(2), kromosom(4) dan kromosom(5) semuanya memiliki gen yang sama maka hasil persilangannya juga akan sama (tidak ada perubahan).
Dengan demikian populasi kromosom setelah mengalami crossover
adalah : Kromosom (1) = [11;03;01] Kromosom (2) = [11;03;01] Kromosom (3) = [08;10;18] Kromosom (4) = [11;03;01] Kromosom (5) = [11;03;01] Kromosom (6) = [11;03;01] d. Mutasi
Jumlah kromosom yang mengalami mutasi dalam satu populasi ditentukan oleh parameter mutation probability ( ). Pertama hitung dahulu panjang total gen yang ada dalam satu populasi. Dalam kasus ini panjang total
gen sesuai persamaan (2.36) .
Untuk memilih posisi gen yang mengalami mutasi dilakukan dengan cara membangkitkan bilangan integer acak antara 1 sampai total gen, yaitu 1 sampai 18. Jika bilangan acak yang dibangkitkan lebih kecil daripada
maka pilih posisi tersebut sebagai sub-kromosom yang mengalami mutasi. Misal kita tentukan 0,05 maka kemungkinan ada 5% dari total gen yang
mengalami mutasi. Jumlah mutasi , , (dibulatkan menjadi 1).
Misalkan setelah dibangkitkan bilangan acak terpilih posisi gen 4 yang mengalami mutasi. Dengan demikian yang akan mengalami mutasi adalah kromosom ke-2 gen nomor 1. Maka nilai gen pada posisi tersebut diganti dengan bilangan acak 0-20
Misal bilangan acak yang terbangkitkan adalah 6, maka kromosom ke-2 gen nomor 1 diganti dengan bilangan 6.
Setelah proses mutasi maka kita telah menyelesaian satu iterasi dalam algoritma genetika atau disebut satu generasi dan didapatkan :
Kromosom (1) = [11;03;01] Kromosom (2) = [06;03;01] Kromosom (3) = [08;10;18] Kromosom (4) = [11;03;01] Kromosom (5) = [11;03;01] Kromosom (6) = [11;03;01] e. Evaluasi
Selanjutnya akan diperiksa fungsi objektif setelah 1 generasi. (kromosom 1) = 0
(kromosom 2) = -5 (kromosom 3) = 62 (kromosom 4) = 0
(kromosom 5) = 0 (kromosom 6) = 0
Rata-rata fungsi objektif setelah satu generasi , .
Dapat dilihat dari hasil perhitungan fungsi objektif diatas bahwa setelah satu generasi, nilai hasil rata-rata fungsi objektif mengalami penurunan dibandingkan hasil fungsi objektif pada saat sebelum mengalami seleksi,
crossover dan mutasi. Hal ini menunjukkan bahwa kromosom atau solusi yang dihasilkan setelah satu generasi lebih baik dibandingkan generasi sebelumnya.
Selanjutnya generasi baru yang telah terbentuk akan mengalami proses yang sama seperti generasi sebelumnya yaitu proses evaluasi, seleksi,
crossover dan mutasi yang kemudian akan menghasilkan kromosom- kromosom baru untuk generasi yang selanjutnya. Proses ini akan berulang sampai mendapatkan generasi terbaik atau akan berhenti setelah sejumlah generasi yang telah ditetapkan sebelumnya.
Selanjutnya, dengan menggunakan bantuan Matlab ( script dapat dilihat di lampiran 1) didapatkan solusi dari permasalahan diatas adalah :
nilai a = 5,0003 b = 0,0000 c = 6,0002
Pada umumnya proses Algoritma Genetika untuk mendapatkan hasil optimal membutuhkan proses pengulangan yang cukup panjang. Oleh karena itu, selanjutnya penyelesian optimisasi dengan Algoritma Genetika akan dilakukan dengan bantuan Software Matlab.
BAB III
PEMBAHASAN
Pada bab ini akan dijelaskan mengenai langkah penyelesaian masalah pemrograman nonlinear dan penerapannya dalam penetapan jumlah produksi optimal pada biaya produksi perbulan di Tempe Murni dengan pendekatan separable programming menggunakan hampiran fungsi linear sepotong-sepotong dengan algoritma genetika.
A. Penyelesaian Masalah Nonlinear Menggunakan Pendekatan Separable
