SIMULASI (TRAVELLING SALESMAN PROBLEM) TSP UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN DISTRIBUSI BARANG MENGGUNAKAN GENETIC ALGORITHM BERBASIS JAVA SKRIPSI

Transkripsi

1 SIMULASI (TRAVELLING SALESMAN PROBLEM) TSP UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN DISTRIBUSI BARANG MENGGUNAKAN GENETIC ALGORITHM BERBASIS JAVA SKRIPSI Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Rahmat Arief Hidayat JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG 2015

2

3

4

5

6 LEMBAR PERSEMBAHAN Dengan menyebut nama Allah SWT yang maha pengasih dan penyayang. Segala puji bagi Allah SWT karena atas rahmat dan hidayahnya-lah penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul Simulasi (Travelling Salesman Problem) TSP Untuk Menyelesaikan Permasalahan Distribusi Barang Menggunakan Algoritma Genetika Berbasis Java. Shalawat dan salam atas junjungan besar kita Nabi Muhammad S.A.W. beserta keluarga dan para sahabat sekalian. Skripsi ini disusun untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Komputer di Fakultas Teknik Jurusan Informatika Universitas Muhammadiyah Malang. Melalui kesempatan ini, penulis ingin menyampaikan rasa hormat dan terima kasih penulis yang sebesar-besarnya kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan-bantuan baik lahir maupun batin selama penulisan tugas akhir ini. Oleh karena itu, pada kesempatan ini penulis ingin menyapaikan rasa hormat dan terima kasih penulis kepada: 1. Ayahanda Laning Basir, Ibunda Warniati, Adikku Andini Aisyah, Kakakkakakku, dan seluruh keluarga besar atas segala nasehat, semangat, kasih sayang, perhatian dan kesabarannya dalam membantu walapun secara tidak langsung dalam penulisan skripsi ini dan senantiasa tiada henti memberika doa dan semangat demi terselesaikannya skripsi ini. 2. Zamah Zari, S.T, M.T dan Ilyas Nuryasin, S.Kom, M.Kom selaku dosen pembimbing skripsi yang senantiasa memberikan bimbingan skripsi dan sabar mengarahkan penulis sehingga dapat menyelesaikan skripsi ini. 3. Affandi, Irvan, Lutfi selaku teman sahabat seperjuangan yang selalu sabar membantu dan menemani penulis hingga selesainya skripsi ini. 4. Seluruh dosen dosen teknik informatika universitas muhammadiyah malang atas kesediaannya mengajari ilmunya kepada penulis.

7 5. Teman seangkatan 2011 teknik informatika, terima kasih atas segala bantuannya selama menempuh studi di teknik informatika universitas muhammadiyah malang. 6. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu yang terlibat baik secara langsung maupun yang tidak langsung demi terselesaikannya skripsi ini. Hanya doa yang bisa penulis berikan semoga Allah SWT memberikan pahala serta balasan kebaikan yang berlipat. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih banyak kekurangan dan masih jauh dari sempurna. Untuk ini, saran dan kriti yang membangun sangat penulis harapakan. Semoga skripsi ini membawa manfaat bagi penyusun maupun pihak lain yang menggunakannya. Malang, 03 September 2015 Penulis

8 ABSTRAK Permasalahan yang sering dihadapi oleh perusahaan penyedia barang yang memiliki banyak agen adalah masalah pemilihan rute yang efisien berdasarkan jarak. Untuk saat ini masih banyak perusahaan seperti perusahaan rokok, media cetak, dan lain-lain yang masih menggunakan metode prefrensi atau berdasarkan pengalaman sales saja untuk menentukan rute terpendek. Dalam melakukan pemilihan rute yang tepat dapat dilakukan berbagai macam metode, salah satunya ialah menggunakan algoritma genetika. Algoritma genetika merupakan suatu prosedur penelusuran yang berdasarkan pada mekanisme dari natural selection dan natural genetics yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah kombinasi yang kompleks khususnya TSP(travelling salesman problem). Dari hasil penelitian ini yang menggunakan 10 data dari 27 data yang ada di dalam database dan melakukan 7 kali percobaan di setiap parameter yang berbeda (PM, PC, Individu, dan Generasi) diperoleh hasil yang paling baik adalah dengan pengujian individu yang berbeda dimana didapatkan hasil rata-rata 25,06 km. dimana kombinasi probabilitas crossovernya sebanyak 70% dan probabilitas mutasinya sebesar 20%. Kata kunci: rute, algoritma genetika, Travelling Salesman Problem (TSP).

9 ABSTRACT The problems often faced by providers of goods that have a lot of agents is a matter of efficient route selection based on distance. For now there are many companies like the tobacco companies, print media, and others that are still using the method of preference or based on sales experience alone to determine the shortest route. In choosing the right route can be done a variety of methods, one of which is using genetic algorithms. The genetic algorithm is a search procedure which is based on the mechanism of natural selection and natural genetics that can be used to solve complex problems, especially the combination of TSP (traveling salesman problem). From the results of this study which uses 10 data from 27 existing data in the database and perform 7 times the experiment in each of different parameters (PM, PC, Individuals, and generation) obtained the best results is to test different individuals where the obtained results an average of km. where the combination of probability crossovernya as muchs 70% and 20% probability of mutation. Key Word: route, genetic algorithm, Travelling Salesman Problem (TSP).

10 KATA PENGANTAR Assalamu alaikum Wr. Wb Dengan memanjatkan puji syukur kehadirat Allah SWT, Atas limpahan rahmat dan hidayah-nya sehingga peneliti dapat menyelesaikan tugas akhir yang berjudul: SIMULASI (TRAVELLING SALESMAN PROBLEM) TSP UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN DISTRIBUSI BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA BERBASIS JAVA Peneliti menyadari sepenuhnya bahwa dalam penulisan tugas akhir ini masih banyak kekurangan dan keterbatasan. Oleh karena itu peneliti mengharapkan saran yang membangun agar tulisan ini bermanfaat bagi perkembangan ilmu pengetahuan kedepan. Akhir kata penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu sehingga tugas akhir ini terselesaikan Wassalamu alaikum Wr. Wb. Malang 03 September 2015 Penulis Rahmat Arief Hidayat

11 DAFTAR ISI LEMBAR PERSETUJUAN... ii LEMBAR PENGESAHAN... iii LEMBAR PERNYATAAN... iv LEMBAR PERSEMBAHAN... vi ABSTRAK... viii ABSTRACT... ix KATA PENGANTAR... x DAFTAR ISI... xi DAFTAR GAMBAR... xiv DAFTAR TABEL... xvi BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Penelitian Batasan Masalah Metodologi Analisa Dan Pengumpulan Data Observasi Wawancara Rancangan Sistem Desain Interface Flowchart Implementasi Pengujian Jadwal Kegiatan... 5 BAB II LANDASAN TEORI... 6

12 2.1. Travelling Salesman Problem Algoritma Genetika Struktur Uum Algoritma Genetika Pengertian Kromosom Pengertian Nilai Fitness Komponen Utama Algoritma Genetika Teknik Pengkodean Prosedur Inisialisasi Evaluasi Seleksi Teknik Crossover Teknik Mutasi BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM Analisa Sistem Analisa Kebutuhan Kebutuhan Fungsional Kebutuhan Nonfungsional Perancangan Algoritma Genetika Usecase Diagram Perancangan Sistem Activity Diagram Sequence Diagram Class Diagram Perancangan Interface BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN APLIKASI Implementasi Implementasi Algoritma Genetika Memilih Agen / toko Yang Akan Di lalui Membangkitkan Populasi Evaluasi Kromosom Seleksi Roulette Wheel... 39

13 Crossover Mutasi Implementasi User Interface Implementasi Halaman Utama Implementasi Halaman Menu Manage Agen Implementasi Database Tabel Matriks Menghubungkan Java Dengan Database Mysql Mengambil Data Agen / toko Dari Database Pengujian Sistem Pengujian Dengan Parameter Yang Berbeda Pengujian Dengan Persyaratan Pemberhentian Berbeda Pengujian Black Box BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA BIOGRAFI PENULIS... 59

14 DAFTAR GAMBAR Gambar 1.1 Graf... 1 Gambar 1.2 Flowchart... 4 Gambar 2.1 Graf Travelling Salesman Problem dengan 5 kota... 7 Gambar 2.2 Flowchart algoritma genetika... 9 Gambar 2.3 Struktur umum algoritma genetika Gambar 2.4 Ilustrasi Roulette Wheel Selection Gambar 3.1 Usecase diagram Gambar 3.2 Activity diagram create agen/toko Gambar 3.3 Activity diagram delete agen/toko Gambar 3.4 Activity diagram edit agen/toko Gambar 3.5 Activity diagram ceklist agen/toko Gambar 3.6 Activity diagram input nilai parameter algoritma genetika Gambar 3.7 Activity diagram generate algoritma genetika Gambar 3.8 Sequence diagram create agen/toko Gambar 3.9 Sequence diagram delete agen/toko Gambar 3.10 Sequence diagram edit agen/toko Gambar 3.11 Sequence diagram memilih agen/toko Gambar 3.12 Sequence diagram input nilai parameter GA Gambar 3.13 Sequence diagram generate algoritma genetika Gambar 3.14 Class diagram Gambar 3.15 Rancangan user interface pada tampilan utama Gambar 4.1 Source code hitung agen/toko dipilih Gambar 4.2 Source code Menyimpan data agen/toko dalam bentuk array Gambar 4.3 Source code membangkitkan populasi Gambar 4.4 Source code hitung nilai objektif Gambar 4.5 Source code hitung nilai fitness Gambar 4.6 Source code hitung nilai probabilitas Gambar 4.7 Source code hitung nilai komulatif... 38

15 Gambar 4.8 Source code seleksi roulette wheel Gambar 4.9 Source code crossover Gambar 4.10 Source code mutasi Gambar 4.11 Halaman utama Gambar 4.12 Proses algoritma genetika ketika dijalankan Gambar 4.13 Proses algoritma genetika diberhentikan secara paksa Gambar 4.14 Halaman menu manage agen Gambar 4.15 Halaman tambah agen Gambar 4.16 Halaman hapus agen Gambar 4.17 Edit agen Gambar 4.18 Source code menghubungkan java dengan mysql Gambar 4.19 Source code mengambil data agen/toko dari database Gambar 4.20 grafik pengujian dengan jumlah individu berbeda Gambar 4.21 grafik pengujian dengan PC berbeda Gambar 4.22 grafik pengujian dengan PM berbeda Gambar 4.23 grafik pengujian dengan iterasi berbeda... 54

16 DAFTAR TABEL Tabel 1.1 Jadwal kegiatan... 5 Tabel 4.1 Tabel matriks Tabel 4.2 Pengujian dengan jumlah individu berbeda Tabel 4.3 Pengujian dengan PC berbeda Tabel 4.4 Pengujian dengan PM berbeda Tabel 4.5 Pengujian dengan iterasi berbeda Tabel 4.6 Pengujian black box... 54

17 DAFTAR PUSTAKA Adipranata, R, Felicia Soedjianto, & Wahyudi Tjondro. Maret Perbandingan Algoritma Exhaustive, Algoritma Genetika Dan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Hpfiel untuk Pencarian Rute Terpendek. Hardianti, Yayun & Purwanto Penerapan Agoritma Genetika Dalam Penyelesaian Travelling Salesman Problem With Precedence Constraints. Volume 1, No. 2. Jacobson, Lee. Creating a genetic algorithm for beginners. 12 Februari Jacobson, Lee. Applying a genetic algorithm to the traveling salesman problem. 20 Agustus Joni, Dewa, Adi, Baskara & Vivine, Nurcahyawati. Juni Penentuan Jarak Terpendek Pada Jalur Distribusi Barang Di Pulau Jawa Dengan Menggunakan Algoritma Genetika. Zukhri, Zainudin. Maret 2013 Algoritma Genetika: Metode Komputasi Evolusioner Untuk Menyelesaikan Masalah Optimasi. Wayan, F.M. September Algoritma Evolusi. Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya. Marianne, F. The Travelling Salesman. 22 Oktober