BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.2 Pembahasan
4.2.2 Analisis Hasil Pengujian
a. Analisis Perbandingan Jarak
Berikut grafik perbandingan jarak yang dihitung menggunakan algoritma genetika tanpa pencarian lokal dan algoritma genetika hibrida dengan skema pencarian lokal adaptif untuk case1, case2, case3, case4 dan case5.
- Analisis perbandingan jarak pada case1
Gambar 4.8 Grafik Jarak Perjalanan pada Case1
Pada gambar 4.8 menunjukkan perbandingan jarak untuk 7 kota pada case1 yang dihasilkan pada 10 kali percobaan oleh algoritma genetika dan algoritma
genetika hibrida. Jarak terbaik dihasilkan sama oleh kedua algoritma, algoritma genetika tanpa pencarian lokal mendapatkan jarak terbaik pada percobaan ke 1, 2, 3, 4, 5, 7, sedangkan jarak terbaik yang dihasilkan oleh algoritma genetika hibrida pada semua percobaan. Jarak terburuk dihasilkan oleh algoritma genetika tanpa pencarian lokal pada percobaan ke 6, 8, 9.
- Analisis perbandingan jarak pada case2
Gambar 4.9 Grafik Jarak Perjalanan pada Case2
Pada gambar 4.9 menunjukkan perbandingan jarak untuk 14 kota pada case2 yang dihasilkan pada 10 kali percobaan oleh algoritma genetika dan algoritma genetika hibrida. Jarak terbaik dihasilkan sama oleh kedua algoritma, algoritma genetika tanpa pencarian lokal mendapatkan jarak terbaik pada percobaan ke-4, sedangkan jarak terbaik yang dihasilkan oleh algoritma genetika hibrida pada percobaan ke-2, 3, 4, 7, 10. Jarak terburuk dihasilkan oleh algoritma genetika tanpa pencarian lokal pada percobaan ke-9.
- Analisis perbandingan jarak pada case3
Gambar 4.10 Grafik Jarak Perjalanan pada Case3
Pada gambar 4.10 menunjukkan perbandingan jarak untuk 20 kota pada case3 yang dihasilkan pada 10 kali percobaan oleh algoritma genetika dan algoritma genetika hibrida. Jarak terbaik dihasilkan oleh algoritma genetika hibrida pada percobaan ke-2. Sedangkan jarak terburuk dihasilkan oleh algoritma genetika tanpa pencarian lokal pada percobaan ke-10.
- Analisis perbandingan jarak pada case4
Pada gambar 4.11 menunjukkan perbandingan jarak untuk 25 kota pada case4 yang dihasilkan pada 10 kali percobaan oleh algoritma genetika dan algoritma genetika hibrida. Jarak terbaik dihasilkan oleh algoritma genetika hibrida pada percobaan ke-10. Sedangkan jarak terburuk dihasilkan oleh algoritma genetika tanpa pencarian lokal pada percobaan ke-8.
- Analisis perbandingan jarak pada case5
Gambar 4.12 Grafik Jarak Perjalanan pada Case5
Pada gambar 4.12 menunjukkan perbandingan jarak untuk 36 kota pada case5 yang dihasilkan pada 10 kali percobaan oleh algoritma genetika dan algoritma genetika hibrida. Jarak terbaik dihasilkan oleh algoritma genetika hibrida pada percobaan ke-9. Sedangkan jarak terburuk dihasilkan oleh algoritma genetika tanpa pencarian lokal pada percobaan ke-10.
Berdasarkan analisis pengujian jarak, algoritma genetika hibrida dengan skema pencarian lokal adaptif mampu mendapatkan hasil jarak terbaik dalam 3 dari 5 (60%) pengujian data sampel TSP yaitu pada pengujian case3, case4 dan case5, sedangkan pada case1, case2 jarak terbaik yang dihasilkan sama dengan jarak terbaik yang dihasilkan oleh algoritma genetika tanpa pencarian lokal. Dalam hal ini tidak berarti bahwa performa dari algoritma genetika hibrida tidak lebih baik daripada algoritma genetika tanpa pencarian lokal karena pada case1 jumlah kota kecil yang mencerminkan masalah yang sederhana.
Dalam pengujian dengan data yang lebih kompleks terutama dimana jumlah kota lebih dari 17, algoritma genetika hibrida mendapatkan hasil yang lebih baik dibandingkan algoritma genetika tanpa pencarian lokal. Secara keseluruhan algoritma genetika hibrida mampu mengungguli algoritma genetika tanpa pencarian lokal pada jarak rata-rata yang didapatkan dari jarak rata-rata 10 percobaan pada case1, case2, case3, case4 dan case5. Algoritma genetika menunjukkan performa yang buruk ditunjukkan dalam mendapatkan jarak terburuk pada semua pengujian case1, case2, case3, case4 dan case5.
b. Analisis Perbandingan Waktu Komputasi
Berikut grafik perbandingan waktu komputasi yang dihasilkan dari 10 percobaan menggunakan algoritma genetika tanpa pencarian lokal dan algoritma genetika hibrida dengan skema pencarian lokal adaptif untuk case1, case2, case3, case4 dan case5.
- Analisis perbandingan waktu komputasi pada case1
Gambar 4.13 Grafik Waktu Komputasi pada Case1
Pada gambar 4.13 menunjukkan perbandingan waktu komputasi untuk 7 kota pada case1 yang dihasilkan pada 10 kali percobaan oleh algoritma genetika dan algoritma genetika hibrida. Algoritma tercepat dalam menyelesaikan TSP pada case1 adalah algoritma genetika dengan rata-rata waktu komputasi 0,036
detik. Sedangkan algoritma genetika hibrida membutuhkan waktu komputasi rata-rata 0,151 detik.
- Analisis perbandingan waktu komputasi pada case2
Pada gambar 4.14 menunjukkan perbandingan waktu komputasi untuk 14 kota pada case2 yang dihasilkan pada 10 kali percobaan oleh algoritma genetika dan algoritma genetika hibrida. Algoritma tercepat dalam menyelesaikan TSP pada case2 adalah algoritma genetika dengan rata-rata waktu komputasi 0,362 detik. Sedangkan algoritma genetika hibrida membutuhkan waktu komputasi rata- rata 1,4918 detik.
- Analisis perbandingan waktu komputasi pada case3
Gambar 4.15 Grafik Waktu Komputasi pada Case3
Pada gambar 4.15 menunjukkan perbandingan waktu komputasi untuk 20 kota pada case3 yang dihasilkan pada 10 kali percobaan oleh algoritma genetika dan algoritma genetika hibrida. Algoritma tercepat dalam menyelesaikan TSP pada case3 adalah algoritma genetika dengan rata-rata waktu komputasi 0,890 detik. Sedangkan algoritma genetika hibrida membutuhkan waktu komputasi rata- rata 5,605 detik.
- Analisis perbandingan waktu komputasi pada case4
Gambar 4.16 Grafik Waktu Komputasi pada Case4
Pada gambar 4.16 menunjukkan perbandingan waktu komputasi untuk 25 kota pada case4 yang dihasilkan pada 10 kali percobaan oleh algoritma genetika dan algoritma genetika hibrida. Algoritma tercepat dalam menyelesaikan TSP pada case4 adalah algoritma genetika dengan rata-rata waktu komputasi 1,744 detik. Sedangkan algoritma genetika hibrida membutuhkan waktu komputasi rata- rata 12.657 detik.
- Analisis perbandingan waktu komputasi pada case5
Pada gambar 4.17 menunjukkan perbandingan waktu komputasi untuk 35 kota pada case5 yang dihasilkan pada 10 kali percobaan oleh algoritma genetika dan algoritma genetika hibrida. Algoritma tercepat dalam menyelesaikan TSP pada case5 adalah algoritma genetika dengan rata-rata waktu komputasi 5.374 detik. Sedangkan algoritma genetika hibrida membutuhkan waktu komputasi rata- rata 47.803 detik.
Berdasarkan analisis pengujian waktu komputasi, algoritma genetika mendapatkan hasil waktu komputasi tercepat pada semua pengujian data sampel TSP yaitu case1, case2, case3, case4 dan case5. Sedangkan algoritma genetika hibrida mendapatkan hasil waktu komputasi lebih lama dibandingkan algoritma genetika tanpa pencarian lokal, dalam hal ini dikarenakan pada algoritma genetika
hibrida diperlukan perhitungan cosine similarity dan penggunaan pencarian lokal
hill climbing yang membutuhkan waktu dalam masing-masing prosesnya sehingga waktu keseluruhan pada algoritma genetika hibrida menjadi lebih lama.