ALGORITMA GENETIKA
TESIS
ADIDTYA PERDANA
127038053
PROGRAM STUDI S2 TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2015
PERSETUJUAN
Judul Tesis : ANALISIS PERFORMANSI PADA PENERAPAN
HUKUM KETETAPAN HARDY-WEINBERG DALAM ALGORITMA GENETIKA
Kategori : TESIS
Nama Mahasiswa : ADIDTYA PERDANA
NIM : 127038053
Program Studi : MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA
Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Komisi Pembimbing
Pembimbing 2, Pembimbing 1,
Dr. Marwan Ramli, M.Si Prof. Dr. Opim Salim Sitompul, M.Sc
Diketahui/disetujui oleh
Program Studi S2 Teknik Informatika Ketua,
Prof. Dr. Muhammad Zarlis, M.Sc NIP: 19570701 198601 1 003
PERNYATAAN
ANALISIS PERFORMANSI PADA PENERAPAN HUKUM
KETETAPAN HARDY-WEINBERG DALAM
ALGORITMA GENETIKA
TESIS
Saya mengakui bahwa tesis ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, April 2015
Adidtya Perdana 127038053
PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN
AKADEMIS
Sebagai sivitas akademika Universitas Sumatera Utara, saya yang bertanda tangan dibawah ini:
Nama : Adidtya Perdana
NIM : 127038053
Program Studi : Magister Teknik Informatika
Jenis Karya Ilmiah : Tesis
Demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada Universitas Sumatera Utara Hak Bebas Royalti Non-Eksklusif (Non-Exclusive Royalty Free Right) atas tesis saya yang berjudul:
ANALISIS PERFORMANSI PADA PENERAPAN HUKUM KETETAPAN HARDY-WEINBERG DALAM ALGORITMA GENETIKA
Beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti Non-Eksklusif ini, Universitas Sumatera Utara berhak menyimpan, mengalih media, memformat, mengelola dalam bentuk database, merawat dan mempublikasikan tesis saya tanpa meminta izin dari saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis dan sebagai pemegang dan/atau sebagai pemilik hak cipta.
Demikian pernyataan ini dibuat dengan sebenarnya.
Medan, April 2015
Adidtya Perdana 127038053
Telah diuji pada
Tanggal: 03 Februari 2015
PANITIA PENGUJI TESIS
Ketua : Prof. Dr. Opim Salim Sitompul
Anggota : 1. Dr. Marwan Ramli
2. Prof. Dr. Muhammad Zarlis 3. Dr. Erna Budhiarti Nababan 4. Dr. Zakarias Situmorang
RIWAYAT HIDUP
DATA PRIBADI
Nama Lengkap : Adidtya Perdana
Tempat dan Tanggal Lahir : Medan, 24 Desember 1989
Alamat Rumah : Jln. Guru Sinumba 1 No 13
Telepon/Fax/HP : 081375362363
Email : [email protected]
Instansi Tempat Bekerja : Sekolah Tinggi Teknik Harapan Medan
Alamat Kantor : Jln. HM Joni No. 70 Medan
DATA PENDIDIKAN
SD : SDN 060825 Medan TAHUN : 2001
SMP : SMP Negeri 4 Medan TAHUN : 2004
SMA : SMA Islam Al-Ulum Terpadu Medan TAHUN : 2007
S1 : Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik Harapan TAHUN : 2012
UCAPAN TERIMA KASIH
Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas berkah, rahmat dan karunianya berupa pengetahuan, kesehatan dan kesempatan yang diberikan kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan tesis dengan judul “ANALISIS PERFORMANSI PADA PENERAPAN HUKUM KETETAPAN HARDY-WEINBERG DALAM ALGORITMA GENETIKA”.
Dalam penyusunan untuk menyelesaikan tesis ini, penulis banyak mendapati pelajaran yang besar, baik berupa saran maupun nasehat dari berbagai pihak terutama dari dosen pembimbing serta dari dosen pembanding, sehingga pengerjaan tesis ini dapat diselesaikan dengan baik. Tidak lepas dari dukungan orang tua, yang juga telah banyak memberikan bantuan sehingga penulis dapat sampai pada tahap penyelesaian tesis ini.
Untuk itu penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
1. Bapak Prof. Dr. Syahril Pasaribu, DTMH, M.Sc(CTM), Sp.A(K) selaku Rektor Universitas Sumatera Utara atas kesempatan yang telah diberikan kepada penulis sehingga bisa mengikuti dan menyelesaikan pendidikan Magister Teknik Informatika.
2. Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis, selaku Dekan dan Ketua Program Studi Pascasarjana Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara Medan.
3. Bapak Prof. Dr. Opim Salim Sitompul Selaku Dosen Pembimbing I yang telah bersedia memberikan bimbingan serta pengarahan hingga selesainya penulisan tesis ini.
4. Bapak Dr. Marwan Ramli, M.Si Selaku Dosen Pembimbing II yang telah bersedia memberikan bimbingan serta pengarahan hingga selesainya penuliasn tesis ini.
5. Bapak dan Ibu Dosen Pembanding/Penguji yang telah memberikan saran untuk perbaikan dan penyelesaian tesis ini.
pengetahuan selama penulis menyelesaikan Program Studi Pascasarjana Teknik Informatika.
7. Segenap sivitas akademika Program Studi Pascasarjana Teknik Informatika Sumatera Utara.
8. Kedua Orangtua saya Ayahanda Zulkifli dan Ibunda Aryani tercinta yang telah memberikan kasih sayangnya, doa yang tak pernah putus serta dorongan moril maupun materil kepada saya sehingga dapat menyelesaikan tesis ini dengan baik.
9. Orang yang saya sayangi dan cintai Eva Rinanti, ST yang telah memberi semangat dan dukungan kepada saya sehingga dapat menyelesaikan tesis ini. 10. Adik saya Vania Adissya yang telah banyak memberikan dorongan dan bantuan
kepada saya sehingga dapat menyelesaikan tesis ini.
11. Teman – teman seperjuangan Angkatan 2012 Kom-C yang telah memberikan dukungan dalam penyelesaian tesis ini terutama Erianto Ongko yang memberikan dukungan yang lebih terhadap penulis.
12. Sahabat- sahabat terbaik Ade Zulkarnain, ST, M.Kom, T. Mohd. Diansyah, ST, M.Kom, Ilham Faisal, ST, M.Kom, Sri Melvani Hardi, M.Kom, Sayuti Rahman, ST, M.Kom, Habibi Ramdhani Safitri, M.Kom, Indra Firnando, ST, Ayu Aulia Utami, ST, Hanny Trisuci Ramadhani, ST, Aditya Fawzan, ST, Rizki Puji Lestari, dan sahabat-sahabat yang tidak dapat saya sebutkan satu persatu, yang telah memberikan dukungan dalam penyelesaian tesis ini.
Penulis menyadari bahwa masih ada kekurangan dalam penulisan tesis ini, untuk itu, penulis mengharapkan kritik dan saran dari pembaca demi kesempurnaan penelitian selanjutnya. Akhir kata penulis berharap semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat bagi semua pihak, khususnya dalam bidang pendidikan. Penulis menyadari bahwa masih ada kekurangan dalam penulisan tesis ini, untuk itu, penulis mengharapkan kritik dan saran dari pembaca demi kesempurnaan penelitian selanjutnya.
Medan, Januari 2015 Penulis
Adidtya Perdana 127037053
ABSTRAK
Algoritma genetika sering digunakan untuk penemuan solusi optimal pada permasalahan-permasalahan non-deterministik. Kelebihan algoritma genetika terdapat pada kemampuan mendapatkan solusi global optima sehingga digunakan untuk optimasi. Algoritma genetika sering dimodifikasi untuk kepentingan dan tujuan tertentu. Salah satu tujuannya adalah lebih mengoptimalkan solusi yang diinginkan dari suatu permasalahan tertentu dengan menggabungkan teknik atau metode lain ke dalam algoritma genetika. Teknik atau metode yang akan digabungkan ke dalam algoritma genetika dan dianalisis adalah hukum ketetapan Hardy-Weinberg dengan studi permasalahan yang digunakan adalah Traveling Salesman Problem (TSP). Dalam hukum ketetapan Hardy-Weinberg memiliki beberapa syarat yaitu persilangan dilakukan secara acak, tidak terjadi mutasi gen, tidak terjadi migrasi dan seleksi alam, dan jumlah individu dari suatu populasi selalu besar. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan hasil analisis performansi dari penerapan hukum ketetapan Hardy-Weinberg kedalam algoritma genetika dengan masalah utama untuk mendapat gambaran mengenai kaitan antara proses mutasi dan seleksi yang dihilangkan dengan performansi dari algoritma genetika.
Kata Kunci : algoritma genetika, hukum ketetapan Hardy-Weinberg, TSP, mutasi, seleksi.
PERFORMANCE ANALYSIS ON THE APPLICATION OF THE HARDY-WEINBERG EQUILIBRIUM LAW IN GENETIC ALGORITHMS
ABSTRACT
Genetic algorithm often used to find optimal solution for the non-deterministic problems. The advantages of genetic algorithms contained on its ability to obtain global optima solution and is used to optimization. Genetic algorithm often modified for specific interests and goals. One aim is to optimize the desired solution of a particular problem by combining techniques or other methods into genetic algorithm. In this research, Traveling Salesman Problem (TSP) used to analyzed performance of genetic algorithm and Hardy-Weinberg equilibrium law. Hardy-Weinberg equilibrium law require randomized crossover, gene mutation does not occur, no migration and natural selection, and bigger population. Purpose of this research is to get the performance analysis of the application of the Hardy-Weinberg equilibrium law into genetic algorithm.
Keywords: genetic algorithms, Hardy-Weinberg equilibrium law, TSP, mutation, selection.
DAFTAR ISI
Halaman
PERSETUJUAN ... ii
PERNYATAAN ... iii
PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI ... iv
PANITIA PENGUJI TESIS ... v
RIWAYAT HIDUP ... vi
UCAPAN TERIMA KASIH ... Error! Bookmark not defined. ABSTRAK ... ix
ABSTRACT ... x
DAFTAR ISI ... xi
DAFTAR GAMBAR ... xiv
DAFTAR TABEL ... xv BAB I PENDAHULUAN ... 1 1.1 Latar Belakang ... 1 1.2 Perumusan Masalah ... 3 1.3 Pembatasan Masalah ... 3 1.4 Tujuan Penelitian ... 4 1.5 Manfaat Penelitian ... 4
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 5
2.1 Algoritma Genetika ... 5
2.2 Struktur Umum Algoritma Genetika ... 6
2.3 Membangkitkan Populasi Awal dan Kromosom ... 8
2.4 Evaluasi Fitness ... 8
2.5 Operator Genetik ... 9
2.5.1 Seleksi ... 9
2.6 Variasi Genetika ... 10
2.7 Hukum Ketetapan Hardy-Weinberg ... 11
2.8 Traveling Salesman Problem (TSP) ... 13
2.9 Penelitian Terkait ... 13
2.10.1 Penelitian Terdahulu ... 13
2.10.2 Perbedaan Dengan Penelitian Lain ... 14
2.10 Kontribusi Penelitian ... 18
BAB IIIMETODOLOGI PENELITIAN ... 19
3.1 Pendahuluan ... 19
3.2 Data yang Digunakan ... 19
3.3 Rancangan Penelitian ... 19
3.3.1 Algoritma Genetika Umum ... 20
3.3.1.1 Pendefinisian Individu ... 21
3.3.1.2 Pembentukan Populasi Awal ... 21
3.3.1.3 Proses Seleksi ... 23
3.3.1.4 Proses Persilangan (Crossover) ... 25
3.3.1.5 Proses Mutasi ... 27
3.3.2 Penerapan Hukum Ketetapan Hardy-Weinberg dalam Algoritma Genetika ... 28
3.3.2.1 Pendefinisian individu. ... 29
3.3.2.2 Pembentukan populasi awal. ... 29
3.3.2.3 Proses Persilangan ... 31
3.3.3 Modifikasi Hukum Hardy-Weinberg dalam Algoritma Genetika 32 3.3.3.1 Pendefinisian individu. ... 33
3.3.3.2 Pembentukan populasi awal. ... 33
3.3.3.3 Proses Persilangan ... 35
3.3.3.4 Proses Mutasi ... 36
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ... 37
4.1 Pendahuluan ... 37
4.2.2 Pengujian Tahap Kedua Terhadap Data berlin52.tsp ... 40
4.2.3 Pengujian Tahap Ketiga Terhadap Data berlin52.tsp ... 42
4.2.4 Hasil Perbandingan Ketiga Tahap Pengujian... 43
4.3 Pengujian Kedua ... 45
4.3.1 Pengujian Tahap Pertama Terhadap Data st70.tsp... 46
4.3.2 Pengujian Tahap Kedua Terhadap Data st70.tsp ... 48
4.3.3 Pengujian Tahap Ketiga Terhadap Data st70.tsp ... 50
4.3.4 Hasil Perbandingan Ketiga Tahap Pengujian... 51
4.4 Pembahasan ... 53
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 59
5.1 Kesimpulan ... 59
5.2 Saran ... 59
Daftar Pustaka ... 61
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Ilustrasi tahapan proses dari algoritma genetika ... 6
Gambar 2.2 Diagram Struktur Umum Algoritma Genetika ... 7
Gambar 2.3 Diagram Frekuensi genotype untuk kawin acak. ... 12
Gambar 3.1 Skema Rencana Kerja Penelitian ... 20
Gambar 3.2 Proses Umum Algoritma Genetika Umum ... 20
Gambar 3.3 Peta Kota yang akan Dikunjungi Salesman ... 21
Gambar 3.4 Proses Tahapan Penerapan Hukum Ketetapan Hardy-Weinberg dalam Algoritma Genetika ... 29
Gambar 3.5 Proses Tahapan Modifikasi Hukum Ketetapan Hardy-Weinberg dalam Algoritma Genetika ... 33
Gambar 4.1 Grafik Perbandingan Pengujian Tahap Pertama untuk Jarak Terpendek. 39 Gambar 4.2 Grafik Perbandingan Pengujian Tahap Pertama untuk Generasi ... 40
Gambar 4.3 Grafik Perbandingan Pengujian Tahap Kedua untuk Jarak Terpendek. .. 41
Gambar 4.4 Grafik Perbandingan Pengujian Tahap Kedua untuk Generasi... 41
Gambar 4.5 Grafik Perbandingan Pengujian Tahap Ketiga untuk Jarak Terpendek. .. 43
Gambar 4.6 Grafik Perbandingan Pengujian Tahap Ketiga untuk Generasi. ... 43
Gambar 4.7 Grafik Perbandingan Hasil Pengujian Setiap Tahap untuk Best Distance ... 44
Gambar 4.8 Grafik Perbandingan Hasil Pengujian Setiap Tahap untuk Best Generation ... 44
Gambar 4.9 Grafik Perbandingan Pengujian Tahap Pertama untuk Jarak Terpendek. ... 47
Gambar 4.10 Grafik Perbandingan Pengujian Tahap Pertama untuk Generasi ... 48
Gambar 4.11 Grafik Perbandingan Pengujian Tahap Kedua untuk Jarak Terpendek. 49 Gambar 4.12 Grafik Perbandingan Pengujian Tahap Kedua untuk Generasi ... 49
Gambar 4.13 Grafik Perbandingan Pengujian Tahap Ketiga untuk Jarak Terpendek. 51 Gambar 4.14 Grafik Perbandingan Pengujian Tahap Ketiga untuk Generasi. ... 51
Gambar 4.15 Grafik Perbandingan Hasil Pengujian Setiap Tahap untuk Best Distance ... 52
Gambar 4.16 Grafik Perbandingan Hasil Pengujian Setiap Tahap untuk Best Generation ... 52
Gambar 4.17 Algoritma Genetika Umum untuk Data berlin52 ... 55
Gambar 4.18 Penerapan Hukum Ketetapan Hardy-Weinberg dalam Algoritma Genetika untuk Data berlin52 ... 55
Gambar 4.19 Modifikasi Hukum Ketetapan Hardy-Weinberg untuk Data berlin52 ... 56
Gambar 4.20 Algoritma Genetika Umum untuk Data st70 ... 57
Gambar 4.21 Penerapan Hukum Ketetapan Hardy-Weinberg dalam Algoritma Genetika untuk Data st70 ... 57
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Perbandingan dengan Penelitian Lain ... 15
Tabel 3.1 Pembentukan Populasi Awal ... 23
Tabel 3.2 Pembentukan Populasi Awal ... 31
Tabel 3.3 Pembentukan Populasi Awal ... 35
Tabel 4.1 Hasil Pengujian Tahap Pertama untuk Data berlin52 ... 39
Tabel 4.2 Hasil Pengujian Tahap Kedua untuk Data berlin52 ... 40
Tabel 4.3 Hasil Pengujian Tahap Ketiga untuk Data berlin52 ... 42
Tabel 4.4 Hasil Pengujian Tahap Pertama untuk Data berlin52 ... 46
Tabel 4.5 Hasil Pengujian Tahap Kedua untuk Data st70.tsp ... 48
