DNA, Algortima DNA, Optimasi, Perumahan
1.
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang MasalahBisnis Perumahan adalah bisnis yang cukup menjanjikan. Pertumbuhan manusia yang tinggi dan migrasi manusia dari daerah atau desa ke kota menyebabkan peningkatan penduduk di kota.
Peningkatan pendudukan ini menyebabkan peningkatan kebutuhan papan dan sandang. Semakin meningkatannya kebutuhan manusia memberikan peluang yang baik untuk usaha atau bisnis perumahan.
Peningkatan Pembangunan perumahan juga menyebabkan peningkatan pengunaan lahan untuk pembangunan perumahan dan menyebabkan harga lahan meningkat. Bagi pengembang perumahan ini menjadi masalah dan mendapat perhatian yang serius untuk memaksimalkan pengunaan lahan dalam menentukan type rumah yant tepat untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal. Perlu dipikirkan bagaimana menghasilkan keuntungan yang maksimal, yang seringkali menjadi permasalahan awal yang sering dihadapi oleh pengembang, dengan berbagai batasan yang dihadapi, seperti luas lahan, peraturan pemerintah dan tingkat permintaan masyarakat. Berdasarkan pengalaman dan pengamatan, penentuan secara kasar tidak membuahkan hasil yang terbaik.
Dibutuhkan waktu yang cukup panjang untuk
memperoleh komposisi perbandingan tipe rumah yang optimal, dan perlu dilakukan Operation Research untuk mencapai keuntungan yang seoptimal mungkin dengan memaksimalkan sumber daya yang ada serta memenuhi persyaratan yang berlaku. akan dilakukan analisa perbandingan unit rumah berbagai tipe rumah yang sesuai dan tepat, supaya diperoleh keuntungan yang paling maksimal. Digunakan Komputasi sebagai salah satu alternatif metode dengan mentode Algoritma yang
diharapkan memberikan hasil yang merupakan
perbandingan terbaik. Dalam menentukan perbandingan
tipe rumah, batasan berupa luas lahan efektif, dan batasan permintaan masing-masing tipe rumah.
1.2 Tujuan dan Manfaat
Tujuan dari penulisan ini adalah sebagai berikut : 1. Tujuan Internal Akademik sebagai prasyarat untuk
kelulusan mata kuliah Analisis dan Desaing Algoritma.
2. Tujuan Eksternal untuk memaksimalkan lahan
perumahan untuk membangun type rumah yang tepat untuk menghasilkan keuntungan yang maksimal bagi pemgembang perumahan.
3. Untuk mendapatkan String DNA yang terbaik untuk
perumahan tersebut.
Manfaat dari penulisan ini adalah sebagai berikut :
1. Untuk sebagai bahan kajian algoritma untuk proses-
proses optimalisasi dengan mengunakan Algoritma DNA
2. Membantu Pengembang Perumahan untuk
menyelesaikan persoalan optimasi perumahan untuk mendapatkan keuntungan yang optimal
1.3 Batasan Masalah
Batasan masalah penulisan ini adalah
1. Lahan Perumahan yang telah dibuat blok-blok dan jalan
2. Type rumah yang tepat yang disediakan oleh
pengembang.
2. METODE PENELITIAN
Untuk menyelesaikan tulisan ini mengunakan metode Algoritma DNA untuk melakukan komputasi dalam menentukan type rumah yang tepat untuk menghasilkan keuntungan yang maksima pada lahan yang telah dibuat site plannya.
Genome (kumpulan kromosom) manusia tersusun atas 23 pasang kromosom, dimana tiap kromosom terdiri dari gene dan intergenic region (daerah yang diapit dua gen). Pada gen terdapat 20.000-25.000 protein coding region (exon-intron) yang berperan dalam melakukan sintesa protein. Sebagai pembentuk genome, DNA tersusun atas 4 basa nucleotida, yaitu A:adenine, C:cytosine, G:guanine, dan T:tymine. Setiap Individu manusia, terdiri dari 3 milyar pasangan basa nucleotidenamun hanya 6% saja yang mampu mensintesa protein dan l.k 50% adalah junk sequence. Sebagian besar dari penelitian satu dasawarsa terakhir, menitikberatkan pada teknik identifikasi coding region dengan mengunakan ICT yang dapat mereduksi waktu dan biaya dibandingkan dengan metode kimiawi biasa.
3. PEMBAHASAN DAN HASIL
3.1 Penyelesaian Permasalahan
Untuk menyelesaikan permasalahan perumahan dengan menentukan type rumah yang akan dibangun pada suatu lokasi perumahan maka langkah-langkah yang dilakukan sebagai berikut :
82
82
2. Membuat jalan, blok dan baris deret rumah pada
setiap blok. Setiap deret baris rumah dapat berbeda satu dengan yang lainnya
3. Menentukan type rumah yang akan dibuat dengan
mengkombinasikan dengan luas lahan tiap rumah atau lebar setiap rumah
4. Menentukan keuntungan setiap type rumah dan
luas/lebar lahan dan mementukan string DNA. Untuk mendapatkan hasil yang optimal maka perlu diperhatikan adalah type rumah yang akan dibangun, luas lahan yang akan digunakan, dan biaya pembangun type rumah.Langkah untuk menyelesaikan type rumah yang akan dibangun pada setiap bloknya dengan komputasi sebagai berikut :
1. Menghitung panjang blok
2. Melakukan perhitungan dengan jumlah type rumah
masing-masing untuk setiap blok yang berbeda yang dapat dibangun dan menghitung keuntungan yang akan didapat setiap bloknya
3. Untuk setiap blok terdiri dari dua baris maka jumlah rumah, type dan keuntungan dikalikan dua.
4. Untuk setiap blok yang sama maka akan dikalikan dengan jumlah type yang terdapat pada masing- masing sesuai dengan hasil yang optimal pada langkah nomor 2
3.2.
Penyelesain
dengan
metode
Algoritma DNA
Teori Optimasi sangat aplikatif pada permasalahan- permaalahan yang menyangkut pengoptimalan, entah itu maksimasi atau minimasi. Ada banyak metode-metode optimasi yang berkembang mengikuti perkembangan di
berbagai bidang, terutama dibidang perencanaan
pembangunan, bidang industri, bidang perdagangan dan bidang-bidang lain yang juga menggunakan toeri optimasi. Untuk menyelesaikan persoalan terebut dengan metode Algoritma DNA. Langkah-Langkah sebagai berikut :
1. Menentukan string terpendek DNA untuk setiap
kombinasi A, T, G, dan C (5’3’) dan pasangannya (3’5’) (Adding) yang didefenisikan dibawah ini
2. Melakukan komputasi dengan mempertimbangkan
atau keuntungan yang maksimal pada setiap baris blok rumah dengan melakukan permutasi dan kombinasi pada setiap barisnya dengan type rumah yang ada.
3. Untuk setiap baris yang sama pada balok maka baris
yang berikutnya menjadi (3’5’)
4. Untuk setiap blok yang sama maka akan dilakukan pengkopian DNA
5. Mengabungkan secara keseluruhan rangkaian DNA
dari rangkaian DNA yang terbentuk dari blok
3.3 Flowchart Algoritma DNA
3.4 INPUT
3.4.1.1 Input Perumahan
Data Input adalah profile perumahan yaitu kode perumahan, nama, alamat dan luas area Contoh :
Code : PBP
Name : Nama Perumahan Barombong Permai
Address : Jl. Abdul Kudus – Barombong
Area : 2000 M2
3.4.1.2 Input Type Rumah Type Rumah
Contoh Input data perumahan
No Type Nama DNA Nett Lbr 1 T72 Type Mawar ATT AA 21.000.000,- 12 2 T45 Type Melati ATC AG 20.000.000,- 8 3 T35 Type Mawar ATG GC 18.000.000,- 6 3.4.1.3 Input Blok
No Blok Baris Jumlah Baris
83
83
2 B 210 2
3 C 250 2
4 D 205 2
3.5 Proses Komputasi dan Kombinasi
3.5.1 Solusi Permasalahan
Proses ini didapat dengan melakukan komputasi pada panjang blok dengan panjang dan lebar/luas type rumah kemudian mengkalikan jumlah type rumah yang didapat untuk setiap proses. Nilai terbesar dari proses tersebut adalah solusi optimal. Proses berikut adalah yang didapat setelah dilakukan beberapa kali kombinasi dan permutasi
---Optimal DNA Solution --- Pattern(1) Blok length: 200 Type Rumah T45- Type 45 Seruni
Panjang = 8 dengan jumlah type rumah = 25 Keuntungan = 25 x 20000000 = 500000000 Pattern(2) Blok length: 200
Type Rumah T45- Type 45 Seruni
Panjang = 8 dengan jumlah type rumah = 1 Keuntungan = 1 x 20000000 = 20000000 Type Rumah T36- Type 36 Melati
Panjang = 6 dengan jumlah type rumah = 32 Keuntungan = 32 x 18000000 = 576000000 Pattern(3) Blok length: 200
Type Rumah T72- Type 21 Traket
Panjang = 10 dengan jumlah type rumah = 20 Keuntungan = 20 x 21000000 = 420000000
--- Optimal DNA Solution --- Pattern(1) Blok length: 210 Type Rumah T45- Type 45 Seruni
Panjang = 8 dengan jumlah type rumah = 25 Keuntungan = 25 x 20000000 = 500000000 Type Rumah T72- Type 21 Traket
Panjang = 10 dengan jumlah type rumah = 1 Keuntungan = 1 x 21000000 = 21000000 Pattern(2) Blok length: 210
Type Rumah T36- Type 36 Melati
Panjang = 6 dengan jumlah type rumah = 35 Keuntungan = 35 x 18000000 = 630000000 Pattern(3) Blok length: 210
Type Rumah T72- Type 21 Traket
Panjang = 10 dengan jumlah type rumah = 21 Keuntungan = 21 x 21000000 = 441000000
--- Optimal DNA Solution --- Pattern(1) Blok length: 250 Type Rumah T45- Type 45 Seruni
Panjang = 8 dengan jumlah type rumah = 30 Keuntungan = 30 x 20000000 = 600000000 Type Rumah T72- Type 21 Traket
Panjang = 10 dengan jumlah type rumah = 1 Keuntungan = 1 x 21000000 = 21000000 Pattern(2) Blok length: 250
Type Rumah T45- Type 45 Seruni
Panjang = 8 dengan jumlah type rumah = 2 Keuntungan = 2 x 20000000 = 40000000 Type Rumah T36- Type 36 Melati
Panjang = 6 dengan jumlah type rumah = 39 Keuntungan = 39 x 18000000 = 702000000 Pattern(3) Blok length: 250
Type Rumah T72- Type 21 Traket
Panjang = 10 dengan jumlah type rumah = 25 Keuntungan = 25 x 21000000 = 525000000
--- Optimal DNA Solution --- Pattern(1) Blok length: 205 Type Rumah T45- Type 45 Seruni
Panjang = 8 dengan jumlah type rumah = 24 Keuntungan = 24 x 20000000 = 480000000 Type Rumah T36- Type 36 Melati
Panjang = 6 dengan jumlah type rumah = 2 Keuntungan = 2 x 18000000 = 36000000 Pattern(2) Blok length: 205
Type Rumah T36- Type 36 Melati
Panjang = 6 dengan jumlah type rumah = 34 Keuntungan = 34 x 18000000 = 612000000 Pattern(3) Blok length: 205
Type Rumah T45- Type 45 Seruni
Panjang = 8 dengan jumlah type rumah = 3 Keuntungan = 3 x 20000000 = 60000000 Type Rumah T72- Type 21 Traket
Panjang = 10 dengan jumlah type rumah = 18 Keuntungan = 18 x 21000000 = 378000000
3.5.1.1 3.5.2. Total Type Rumah
3.5.3. Hasil DNA String DNA BLOK A
DNA :
String DNA untuk perumahan di atas :
5’
ATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTA AATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATT AAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAAT TAAATTAAATTAAATTAAATTAA ATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTA AATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATT AAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAAT TAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAA TTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAA ATTAA ATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTA AATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATT AAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAAT TAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAA TTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAA ATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTA A ATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTA AATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATT AAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAAT TAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAA TTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAA ATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTA
84
84 ATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTA AATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATT AAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAAT TAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAA TTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAA 3’Sedangkan String DNA untuk pasangan blok (Compliment) : 3’ TAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATT TAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTA ATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTA ATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTA ATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTA ATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTA ATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTA ATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTAATTTAA TTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAAT TTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATT TAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATT 5’
Penjelasan :Blok A terdiri: Type Rumah T45- Type 45 Seruni
Panjang = 8 dengan jumlah type rumah = 25 Keuntungan = 25 x 20000000 = 500000000 Total Keuntungan = 1500000000,00
Blok A : Rangkaian DNA sebagai berikut : DNA = ATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTA AATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATT AAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAAT TAAATTAAATTAAATTAAATTAA Compliment = TAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATT Blok B terdiri:
Type Rumah T36- Type 36 Melati
Panjang = 6 dengan jumlah type rumah = 35 Keuntungan = 35 x 18000000 = 630000000 Total Keuntungan = 1260000000,00
Blok B : Rangkaian DNA sebagai berikut : DNA = ATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTA AATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATT AAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAAT TAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAA TTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAA ATTAA Compliment = TAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATT Blok C terdiri :
Type Rumah T45- Type 45 Seruni
Panjang = 8 dengan jumlah type rumah = 2 Keuntungan = 2 x 20000000 = 40000000 Type Rumah T36- Type 36 Melati
Panjang = 6 dengan jumlah type rumah = 39
Keuntungan = 39 x 18000000 = 702000000 Total Keuntungan = 1444000000,00
Blok C : Rangkaian DNA sebagai berikut : DNA = ATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTA AATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATT AAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAAT TAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAA TTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAA ATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTA A Compliment = TAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATT Blok D terdiri :
Type Rumah T36- Type 36 Melati
Panjang = 6 dengan jumlah type rumah = 34 Keuntungan = 34 x 18000000 = 612000000 Total Keuntungan = 1224000000,00
Blok D : Rangkaian DNA sebagai berikut : DNA = ATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTA AATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATT AAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAAT TAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAA TTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAAATTAA Compliment = TAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATTT AATTTAATTTAATTTAATTTAATTTAATT
4. KESIMPULAN
Dari pembahasan proses algortima DNA dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Proses optimasi perumahan adalah
membandingkankan panjang blok perumahan dengan lebar masing-masing type rumah yang tepat dengan melakukan komputasi dan komputasi, kemudian mencari nilai terbesar dari proses komputasi tersebut. 2. Untuk mendapatkan string DNA yang terbaik adalah dengan mengkonversi dari hasil optimal yang didapat pada proses (1) untuk baris pertama pada blok (5`3`) dan Compliment (5’3’) untuk baris kedua pada blok tersebut.
Referensi :
[1] L.M. Adleman, Molecular computation of solutions to
combinatorial problems, Science 266 (1994) 1021– 1024.
[2] L.M. Adleman, On constructing a molecular computer, in: R.J. Lipton, E.M. Baum (Eds.), DNA Based Computers I, Proceedings of a DIMACS Workshop, Princeton, 1995, American Mathematical Society, Providence, RI, 1996, pp. 1–22.
[3] M. Amos, A. Gibbons, D. Hodgson, Error-resistant implementation of DNA computation, in: L.F. Landweber, E.B. Baum, (Eds.), DNA Based Computers II, Proceedings of a DIMACS Workshop, Princeton, 1996, American Mathematical Society, Providence, RI, 1998, pp. 87–101.
[4] C.R. Calladine, H.R. Drew, Understanding DNA: The Molecule and How it Works, Academic Press, New York, 1999. [5] E. Csuhaj-Varju, R. Freund, L. Kari, G. Paun, DNA computing based on splicing: universality results, in: L. Hunter, T. Klein (Eds.), Proceedings of the First Pacific Symposium on
85
85 Biocomputing, World Scientific, Singapore, 1996, pp.
179–190.
[6] T. Head, Formal language theory and DNA: an analysis of the generative capacity of specific recombinant behaviors, Bull. Math. Biol. 49 (1987) 737–759.
[7] T. Head, Splicing schemes and DNA, in: G. Rozenberg, A. Salomaa (Eds.), Lindenmayer Systems, Springer, Berlin, 1991, pp. 371–383.
[8] T. Head, G. Paun, D. Pixton, Language theory and moleculargenetics, in: G. Rozenberg, A. Salomaa (Eds.), Handbook of Formal Languages, Vol. 2, Springer, Berlin, 1997,pp. 295–358.
[9] Rudolf FREUND, DNA Computing Based on Splicing: The Existence of Universal Computers1, Technical University Wien, Institute for Computer Languages
86
86