HASIL DAN PEMBAHASAN
4.3. Hasil Pengujian untuk 300 Generas
4.3.1. Pengujian dengan Probabilitas Crossover (PC=0.25)
Pengujian dilakukan sebanyak 300 generasi dengan nilai probabilitas crossover 0.25 dan nilai mutation rate sebesar 0.1 serta nilai α sebesar 0.5 untuk melihat nilai best fitness dari masing-masing metode arithmetic crossover dengan mengambil nilai rata- rata pada masing-masing metode arithmetic crossover. Pengujian dilakukan sebanyak 5 kali dan hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 4.9, 4.10, dan 4.11.
Tabel 4.9. Probabilitas Crossover (PC=0.25) untuk Whole Arithmetic Crossover untuk 300 Generasi
No. Best Fitness Generasi Rute Optimal 1 0.00004861 190 20571.1279 2 0.00004695 12 21299.3290 3 0.00004548 273 21985.2763 4 0.00004420 139 22621.7135 5 0.00004544 284 22006.5320 6 0.00004365 194 22911.5749 7 0.00004695 268 21299.4648 8 0.00004932 299 20274.0864 9 0.00004761 242 21002.3694 10 0.00004423 21 22607.5841 Rata-rata Best Fitness = 0.00004624
Dari Tabel 4.9. terlihat bahwa untuk 10 kali pengujian dengan menggunakan metode whole arithmetic crossover secara umum nilai best fitness dapat bervariasi untuk tiap kali pengujian. Pada Pengujian pertama nilai best fitness yang diperoleh cukup kecil yaitu sebesar 0.00004861 yang diperoleh pada generasi ke-190, yang merupakan nilai best fitness kedua terbaik pada pengujian dan pada pengujian kedua mengalami penurunan best fitness yang cukup signifikan menjadi sebesar 0.00004695 yang diperoleh pada generasi ke-12. Pada pengujian ketiga kembali terjadi penurunan sehingga nilai best fitness menjadi sebesar 0.00004548 yang diperoleh pada generasi ke-273 dan pada pengujian keempat kembali lagi terjadi penurunan sehingga nilai best fitness menjadi sebesar 00.00004420 yang diperoleh pada generasi ke-139, dan nilai
best fitness yang terbaik adalah sebesar 0.00004932 yang diperoleh pada pengujian ke-8 yang diperoleh pada generasi ke-299. Nilai best fitness terkecil adalah sebesar 0.00004365 yang diperoleh pada pengujian ke-6.
Dari Tabel 4.9 diperoleh bahwa pada pengujian untuk 300 generasi, dengan menggunakan metode whole arithmetic crossover dan nilai PC sebesar 0.25 diperoleh bahwa Rata-rata Best Fitness = 0.00004624 dan Rata-rata Rute Optimal = 21657.9058
Tabel 4.10. Probabilitas Crossover (PC=0.25) untuk Simple Arithmetic Crossover
untuk 300 Generasi
No. Best Fitness Generasi Rute Optimal 1 0.000047 296 21278.1413 2 0.00004679 61 21370.0935 3 0.00004479 280 22324.6452 4 0.00004624 139 21624.6576 5 0.00004515 184 22147.9774 6 0.00004382 292 22819.6369 7 0.00004598 193 21750.4717 8 0.00004623 56 21631.7484 9 0.00004515 64 22147.8770 10 0.00004488 239 22282.1650 Rata-rata Best Fitness = 0.0000456
Dari Tabel 4.10. terlihat bahwa untuk 10 kali pengujian dengan menggunakan metode simple arithmetic crossover secara umum nilai best fitness dapat bervariasi untuk tiap kali pengujian. Pada Pengujian pertama nilai best fitness yang diperoleh cukup besar yaitu sebesar 0.000047 yang diperoleh pada generasi ke-296, yang merupakan nilai best fitness terbaik pada pengujian dan pada pengujian kedua mengalami penurunan best fitness yang cukup signifikan menjadi sebesar 0.00004679 yang diperoleh pada generasi ke-61. Pada pengujian ketiga kembali terjadi penurunan sehingga nilai best fitness menjadi sebesar 0.00004479 yang diperoleh pada generasi ke-280 dan pada pengujian keempat kembali lagi terjadi peningkatan sehingga nilai
best fitness menjadi sebesar 0.00004624yang diperoleh pada generasi ke-139, dan Nilai best fitness terkecil adalah sebesar 0.00004382 yang diperoleh pada pengujian ke-6 pada generasi ke-292.
Dari Tabel 4.10 diperoleh bahwa pada pengujian untuk 300 generasi, dengan menggunakan metode simple arithmetic crossover dan nilai PC sebesar 0.25 diperoleh bahwa Rata-rata Best Fitness = 0.0000456 dan Rata-rata Rute Optimal = 21937.7414
Tabel 4.11. Probabilitas Crossover (PC=0.25) untuk Single Arithmetic Crossover
untuk 300 Generasi
No. Best Fitness Generasi Rute Optimal 1 0.00004869 72 20535.5802 2 0.00004486 41 22289.4086 3 0.00004603 291 21723.5903 4 0.00004706 285 21248.4994 5 0.00004086 46 24474.1395 6 0.00004319 120 23151.864 7 0.00004509 180 22176.1895 8 0.00004633 271 21582.2283 9 0.00004437 225 22536.8112 10 0.00004226 174 23661.1845 Rata-rata Best Fitness = 0.00004487
Dari Tabel 4.11. terlihat bahwa untuk 10 kali pengujian dengan menggunakan metode single arithmetic crossover secara umum nilai best fitness dapat bervariasi untuk tiap kali pengujian. Pada Pengujian pertama langsung diperoleh nilai best fitness
yang terbaik yaitu sebesar 0.00004869 yang diperoleh pada generasi ke-72, dan pada pengujian kedua mengalami penurunan best fitness yang cukup signifikan menjadi sebesar 0.00004486 yang diperoleh pada generasi ke-41. Pada pengujian ketiga kembali terjadi peningkatan sehingga nilai best fitness menjadi sebesar 0.00004603 yang diperoleh pada generasi ke-291 dan pada pengujian keempat kembali lagi terjadi peningkatan sehingga nilai best fitness menjadi sebesar 0.00004706 yang diperoleh pada generasi ke-285, dan Nilai best fitness terkecil adalah sebesar 0.00004086 yang diperoleh pada pengujian ke-5 pada generasi ke-46.
Dari Tabel 4.11 diperoleh bahwa pada pengujian untuk 300 generasi, dengan menggunakan metode single arithmetic crossover dan nilai PC sebesar 0.25 diperoleh bahwa Rata-rata Best Fitness = 0.00004487 dan Rata-rata Rute Optimal = 22337.9496.
Berdasarkan Tabel 4.9, 4.10, dan 4.11 diperoleh hasil bahwa hasil fitness dari metode whole arithmetic crossover pada nilai PC sebesar 0.25 untuk 300 generasi adalah lebih baik dari metode simple arithmetic crossover dan simple arithmetic crossover memiliki nilai fitness yang lebih baik daripada single arithmetic crossover. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 4.12.
Tabel 4.12. Hasil Pengujian PC=0.25 untuk 300 Generasi
Metode Crossover Average Best Fitness Best Distance Whole Arithmetic 0.00004624 21657.9058 Simple Arithmetic 0.0000456 21937.7414 Single Arithmetic 0.00004487 22337.9496
Adapun hasil pengujian secara umum dengan menggunakan PC=0.25 untuk 300 generasi dengan menggunakan metode whole arithmetic, simple arithmetic, dan
Gambar 4.3 Hasil Pengujian dengan PC Sebesar 0.25 untuk 300 Generasi Pada Gambar 4.3 terlihat bahwa whole arithmetic crossover memberikan nilai
fitness yang lebih baik daripada simple arithmetic crossover dan single arithmetic crossover. Terkecuali pada pengujian ke-3, ke-4, ke-6, dan ke-10 dimana simple arithmetic crossover ataupun single arithmetic crossover dapat memberikan hasil best fitness yang lebih baik daripada whole arithmetic crossover. Demikian juga halnya
simple arithmetic crossover juga memberikan hasil yang lebih baik daripada single arithmetic crossover. Namun, pada pengujian ke-1, ke-3, dan ke-4 single arithmetic crossover memberikan hasil yang lebih baik daripada simple arithmetic crossover, secara keseluruhan whole arithmetic crossover masih memberikan hasil average best fitness yang lebih baik daripada simple arithmetic crossover, dan simple arithmetic crossover masih memberikan hasil average best fitness yang lebih baik daripada
single arithmetic crossover
4.3.2. Pengujian dengan Probabilitas Crossover (PC=0.5)
Pengujian dilakukan sebanyak 300 generasi dengan nilai probabilitas crossover 0.5 dan nilai mutation rate sebesar 0.1 serta nilai α sebesar 0.5 untuk melihat nilai best fitness dari masing-masing metode arithmetic crossover dengan mengambil nilai rata- rata pada masing-masing metode arithmetic crossover. Pengujian dilakukan sebanyak 5 kali dan hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 4.13, 4.14, dan 4.15.
0 0.00001 0.00002 0.00003 0.00004 0.00005 0.00006 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Hasil Pengujian dengan PC Sebesar 0.25 untuk 300 Generasi
Whole Arithmetic Simple Arithmetic Single Arithmetic
Fitness
Tabel 4.13. Probabilitas Crossover (PC=0.5) untuk Whole Arithmetic Crossover untuk 300 Generasi
No. Best Fitness Generasi Rute Optimal 1 0.00004609 84 21695.2777 2 0.00004596 44 21758.9993 3 0.00004603 184 21723.6582 4 0.00004666 74 21432.1774 5 0.00004738 89 21107.0299 6 0.00004643 254 21539.7906 7 0.00004577 266 21849.5430 8 0.00004646 271 21524.2003 9 0.00004578 260 21843.9031 10 0.00004647 170 21518.6057 Rata-rata Best Fitness = 0.000046303
Rata-rata Rute Optimal = 21599.31852
Dari Tabel 4.13. terlihat bahwa untuk 10 kali pengujian dengan menggunakan metode whole arithmetic crossover secara umum nilai best fitness dapat bervariasi untuk tiap kali pengujian. Pada Pengujian pertama diperoleh nilai best fitness sebesar 0.00004609 yang diperoleh pada generasi ke-84, dan pada pengujian kedua mengalami penurunan best fitness menjadi sebesar 0.00004596 yang diperoleh pada generasi ke-44. Pada pengujian ketiga kembali terjadi peningkatan sehingga nilai best fitness menjadi sebesar 0.00004603 yang diperoleh pada generasi ke-184 dan pada pengujian keempat kembali lagi terjadi peningkatan sehingga nilai best fitness menjadi sebesar 0.00004666 yang diperoleh pada generasi ke-74, dan puncaknya Nilai best fitness terbaik dihasilkan pada pengujian ke-5 sebesar 0.00004738 yang diperoleh pada generasi ke-89. Nilai best fitness terendah adalah sebesar 0.00004577 yang diperoleh pada pengujian ke-7.
Dari Tabel 4.13 diperoleh bahwa pada pengujian untuk 300 generasi, dengan menggunakan metode whole arithmetic crossover dan nilai PC sebesar 0.5 diperoleh bahwa Rata-rata Best Fitness = 0.000046303 dan Rata-rata Rute Optimal = 21599.31852
Tabel 4.14. Probabilitas Crossover (PC=0.5) untuk Simple Arithmetic Crossover
untuk 300 Generasi
No. Best Fitness Generasi Rute Optimal 1 0.00004301 296 23251.0399 2 0.00004747 161 21066.1337 3 0.00004440 92 22522.6380 4. 0.00004491 33 22268.2464 5 0.00004439 176 22529.7429 6 0.00004813 283 20776.1747 7 0.00004866 259 20549.7619 8 0.00004643 165 21539.8019 9 0.00004525 100 22098.4926 10 0.00004494 286 22253.9430 Rata-rata Best Fitness = 0.00004576
Rata-rata Rute Optimal = 21885.5975
Dari Tabel 4.14. terlihat bahwa untuk 10 kali pengujian dengan menggunakan metode simple arithmetic crossover secara umum nilai best fitness dapat bervariasi untuk tiap kali pengujian. Pada Pengujian pertama diperoleh nilai best fitness sebesar 0.00004301 yang diperoleh pada generasi ke-296 yang merupakan nilai best fitness
terendah pada pengujian, dan pada pengujian kedua mengalami peningkatan best fitness menjadi sebesar 0.00004747 yang diperoleh pada generasi ke-161. Pada pengujian ketiga kembali terjadi penurunan sehingga nilai best fitness menjadi sebesar 0.00004440 yang diperoleh pada generasi ke-92 dan pada pengujian keempat kembali lagi terjadi peningkatan sehingga nilai best fitness menjadi sebesar 0.00004491 yang diperoleh pada generasi ke-33. Nilai best fitness terbaik dihasilkan pada pengujian ke- 6 dengan nilai best fitness sebesar 0.00004866 untuk generasi ke-283.
Dari Tabel 4.14 diperoleh bahwa pada pengujian untuk 300 generasi, dengan menggunakan metode simple arithmetic crossover dan nilai PC sebesar 0.5 diperoleh bahwa Rata-rata Best Fitness = 0.00004576 dan Rata-rata Rute Optimal = 21885.5975.
Tabel 4.15. Probabilitas Crossover (PC=0.5) untuk Single Arithmetic Crossover
No. Best Fitness Generasi Rute Optimal 1 0.00004346 108 23010.5303 2 0.00004361 143 22932.7881 3 0.00004107 77 24347.0696 4 0.00004818 271 20754.9021 5 0.00004553 30 21963.9698 6 0.00004323 4 23130.7893 7 0.00004511 108 22167.6589 8 0.00004415 96 22649.7644 9 0.00004180 18 23921.3290 10 0.00004459 1 22422.2655 Rata-rata Best Fitness = 0.00004407
Rata-rata Rute Optimal = 22730.1067
Dari Tabel 4.15. terlihat bahwa untuk 10 kali pengujian dengan menggunakan metode single arithmetic crossover secara umum nilai best fitness dapat bervariasi untuk tiap kali pengujian. Pada Pengujian pertama diperoleh nilai best fitness sebesar 0.00004346 yang diperoleh pada generasi ke-108, dan pada pengujian kedua mengalami peningkatan kecil sehingga best fitness menjadi sebesar 0.00004361 yang diperoleh pada generasi ke-143. Pada pengujian ketiga kembali terjadi penurunan signifikan sehingga nilai best fitness menjadi sebesar 0.00004107 yang diperoleh pada generasi ke-77 dan merupakan nilai best fitness terendah pada pengujian dan pada pengujian keempat kembali lagi terjadi peningkatan signifikan sehingga nilai best fitness menjadi sebesar 0.00004818 yang diperoleh pada generasi ke-271.
Dari Tabel 4.15 diperoleh bahwa pada pengujian untuk 300 generasi, dengan menggunakan metode simple arithmetic crossover dan nilai PC sebesar 0.5 diperoleh bahwa Rata-rata Best Fitness = 0.00004407 dan Rata-rata Rute Optimal = 22730.1067
Berdasarkan Tabel 4.13, 4.14, dan 4.15 diperoleh hasil bahwa hasil fitness dari metode whole arithmetic crossover pada nilai PC sebesar 0.5 untuk 300 generasi adalah lebih baik dari metode simple arithmetic crossover dan simple arithmetic crossover memiliki nilai fitness yang lebih baik daripada single arithmetic crossover. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 4.16.
Tabel 4.16. Hasil Pengujian PC=0.5 untuk 300 Generasi
Metode Crossover Average Best Fitness Average Best Distance Whole Arithmetic 0.000046303 21599.3185 Simple Arithmetic 0.00004576 21885.5975 Single Arithmetic 0.00004407 22730.1067
Adapun hasil pengujian secara umum dengan menggunakan PC=0.5 untuk 300 generasi dengan menggunakan metode whole arithmetic, simple arithmetic,dan whole arithmetic dapat dilihat pada Gambar 4.4.
Gambar 4.4 Hasil Pengujian dengan PC Sebesar 0.5 untuk 300 Generasi
Pada Gambar 4.4 terlihat bahwa whole arithmetic crossover memberikan nilai
fitness yang lebih baik daripada simple arithmetic crossover dan single arithmetic crossover. Terkecuali pada pengujian ke-2, ke-4, ke-6, dan ke-7 dimana simple arithmetic crossover ataupun single arithmetic crossover dapat memberikan hasil best
0.000036 0.000038 0.00004 0.000042 0.000044 0.000046 0.000048 0.00005 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Hasil Pengujian dengan PC Sebesar 0.5 untuk 300 Generasi
Whole Arithmetic Simple Arithmetic Single Arithmetic
Fitness
simple arithmetic crossover juga memberikan hasil yang lebih baik daripada single arithmetic crossover. Namun, pada pengujian ke-1, ke-4, dan ke-5 single arithmetic crossover memberikan hasil yang lebih baik daripada simple arithmetic crossover, secara keseluruhan whole arithmetic crossover masih memberikan hasil average best fitness yang lebih baik daripada simple arithmetic crossover, dan simple arithmetic crossover masih memberikan hasil average best fitness yang lebih baik daripada
single arithmetic crossover