BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengenalan Perencanaan Tata Letak Ruang Perencanaan tata letak adalah satu tahap dalam perencanaan fasilitas yang bertujuan untuk mengembangkan suatu sistem aliran yang efisien dan efektif. Perancangan tata letak merupakan pengaturan tata letak fasilitas-fasilitas operasi dengan memanfaatkan area yang tersedia untuk penentuan letak ruangan. Perancangan tata letak hendaknya fleksibel untukmengantisipasi adanya perubahan permintaan yang akan mengubah tata letak. Perencanaan tata letak ruang bertujuan untuk menemukan satu set lokasi pada serangkaian kegiatan sehingga tata letak yang dihasilkan memenuhi kedua persyaratan antara aktivitas dan tujuan desain yang nyata, yang biasanya ditentukan oleh sebuah prioritas. Selain itu, nuansa emosional bangunan, aliran ruang, transisi antara ruang, filosofis dan teori desain (misalnya ritme, harmoni, variasi, prioritas, pola, tekstur dan lain-lain) yang dipertimbangkan oleh desainer. Oleh karena itu, jelas bahwa sebuah program komputer saja mungkin tidak cukup untuk menggabungkan banyak aspek desain non-nyata untuk menghasilkan tata letak yang memuaskan. Sebelum munculnya metode yang menggunakan komputer, pendekatan penentuan tata ruang secara luas dianggap sebagai sebuah proses tiga kali lipat: pengumpulan informasi, trial and error desain dan solusi presentasi. 2.1.1 Penentuan Kebutuhan Ruang Untuk memperoleh suatu bentuk dan desain rumah tempat tinggal yang mempunyai jumlah serta jenis ruang yang sesuai dengan kebutuhan, maka sebelum membangun rumah sebaiknya tentukan terlebih dahulu kebutuhan-kebutuhan ruang yang akan dimasukkan dalam rumah tinggal tersebut. Sebuah tahapan perencanaan untuk

6 mementukan kebutuhan ruang dalam rumah yang akan dibangun sangat mutlak, karena perencanaan yang baik merupakan tahapan awal dan merupakan langkah penting dalam proses untuk mendesain rumah. Penentuan kebutuhan ruang dalam perencanaan rumah tinggal merupakan langkah pertama yang harus dilakukan agar rumah yang akan dibangun tersebut bisa berfungsi secara maksimal dan memberi kenyamananan terhadap seluruh penghuni. Hal tersebut sangat penting dilakukan, karena penghuni seluruhnya yang bisa memahami kebutuhan ruang. 2.1.2 Perencanaan dan Penataan Ruang Untuk menciptakan keserasian hubungan dan kesatuan antar ruang dalam rumah, maka perlu dilakukan perencanaan yang matang serta penataan ruang yang sesuai dengan kegiatan dan aktivitas penghuni. Selain itu, penataan ruang juga bisa menciptakan aksesibilitas pencapaian antar ruang yang merata antar ruang yang satu dengan lainnya. Dengan meletakkan ruang-ruang berdasarkan karakter dan fungsinya kemudian ditambah ruang pengikat yang berupa ruang bersama (ruang makan dan ruang keluarga), maka akan menciptakan keserasian antara penghuni dengan ruangruang yang dipakai, dan selanjutnya penghuni bisa merasa nyaman dan tenang, serta betah untuk tinggal di dalamnya. Untuk meningkatkan efisiensi dalam penataan ruang, sebaiknya ruang-ruang yang mempunyai fungsi serupa, misalnya teras dan ruang tamu, ruang keluarga dan ruang makan dapat disatukan atau ditempatkan dalam zona yang sama. Menentukan zonasi ruang merupakan upaya untuk menciptakan komposisi ruang yang menyatu berikut jalur sirkulasi yang tidak cross (terjadi benturan antar penghuni) dalam rumah tinggal dan betul-betul ideal, karena susunan tatana ruang yang tidak sesuai dengan kaidah dan kondisi seta sifat dan karakter penghuni akan berdampak terhadap perubahan pola dan perilaku penghuni rumah. Ada tiga pengelompokan aktivitas dalam perumahan antara lain: 1. Area Permukiman (Living Area) Area ini merupakan kelompok ruang yang terdiri atas: a. Ruang tamu, berfungsi sebagai tempat untuk menerima tamu. Ruang ini menampung fungsi-fungsi sesuai dengan kebutuhan aktivitas penghuni, misalnya untuk pertemuan atau perjamuan. Biasanya ruang ini terletak pada

7 area yang mudah di akses oleh tamu dari arah luar. Pada umumnya ruang tamu ini berada di bagian depan bangunan. b. Ruang Makan, merupakan tempat untuk makan seluruh anggota keluarga. Sesuai dengan fungsinya, ruang ini sebaiknya di letakkan berdekatan dengan area persiapan makanan (dapur). Biasanya saat makan bersama maka seluruh atau sebagian besar anggota keluarga berkumpul sehingga aktivitas ini juga merupakan sarana interaksi antar anggota keluarga. Karenanya ruang makan sebaiknya dapat menampung dua aktifitas tersebut. c. Ruang Keluarga, merupakan tempat berkumpul dan berinteraksi antar anggota keliuarga. Di ruang ini sering kali di lakukan aktivitas hiburan dan bersantai, ruang ini merupakan area semi publik dan di rencanakan dengan suasana akrab. 2. Area Peristirahatan (Sleeping Area) Area ini merupakan kelompok ruang yang terdiri atas: a. Ruang Tidur, merupakan ruang tempat beristirahat setalah seharian beraktivitas. Karenanya ruang ini harus di rencanakan dengan perlengkapan istirahat dan suasana santai serta tenang, agar penghuni dapat beristirahat dengan yaman. Ruang ini harus di hindarkan dari kebisingan, polusi cukup sinar mataharai dan memiliki sirkulasi udara yang lancar. b. Kamar mandi, merupakan area untuk membersihkan diri. 3. Area Pelayanan (Service Area) Area ini merupakan kelompok ruang yang terdiri atas: a. Dapur, merupakan ruang untuk mempersiapkan makanan, Sirkulasi udara di ruang ini harus di rencanakan dengan baik agar asap yang timbul dari aktivitas memasak dapat secepat mungkin hilang. b. Ruang Penyimpanan (Gudang), yang disediakan untuk menyimpan berbagi peralatan dan perlengkapan rumah tangga, baik yang belum akan digunakan, maupun yang sudah tidak digunakan lagi. c. Garasi, yaitu area untuk menyimpan kendaraan. Area ini perlu di pisahkan karena biasanya dekat denngan debu dan polusi dan pada umumnya terletak pada bagian depan rumah.

8 Berdasarkan pengelompokan aktivitas dalam perumahan, kita dapat menyimpulkan pengelompokan ruang adalah sebagai berikut : Area Pelayanan Area Pemukiman Area Peristirahatan Dapur Garasi Gudang Ruang Tamu Ruang Keluarga Ruang Dapur Kamar Tidur Utama Kamar Mandi Kamar Tidur Anak Gambar 2.1 Pola Zonasi Ruang Berdasarkan Aktivitas (Sumber : Suparman, 2012) Berdasarkan hak akses setiap rumah memiliki 3 pengelompokan antara lain : 1. Area Publik Pada area publik, aktifitas ruangan tergolong sibuk dan akses ruangan tergolong bebas, tidak ada pembatasan akses sehingga setiap orang dibolehkan mengakses dan menggunakan fungsi ruangan pada area ini. 2. Area Semi Publik Pada area semi publik, aktifitas ruangan tergolong tidak terlalu sibuk dan akses ruangan tergolong tidak terlalu bebas, ada pembatasan akses namun tidak terlalu kuat sehingga ada batasan akses pada ruangan pada area ini. 3. Area Privat Pada area privat, aktifitas ruangan tergolong tidak sepi dan akses ruangan tergolong tidak bebas, ada pembatasan akses yang kuat sehingga tidak setiap orang dibolehkan mengakses dan menggunakan fungsi ruangan pada area ini. Gambar 2.2 Pola Zonasi Ruang Berdasarkan Hak Akses

9 2.2 Algoritma Genetika Ide awal algoritma genetika berasal dari teori Charles Darwin tentang evolusi yang berbasis pada konsep survival of the fittest yang menyatakan bahwa evolusi jenisjenis spesies makhluk hidup dan ekosistemnya terjadi karena seleksi alam. Semakin tinggi kemampuan individu untuk beradaptasi, maka semakin tinggi kemungkinan individu tersebut dapat bertahan dan memiliki keturunan. Keturunan dari individuindividu tersebut akan mewarisi sifat-sifat induknya, dimana sifat-sifat tersebut dapat mengalami perubahan yang disebabkan oleh pencampuran sifat kedua induk maupun proses mutasi. Algoritma Genetika ditemukan pertama kali pada tahun 1960. Algoritma Genetika merupakan salah satu algoritma pemodelan evolusi (evolutionary modelling) yang dikembangkan oleh John Holland pada dekade 1960 dan 1970-an dengan tujuan memodelkan perkembangan kemampuan adaptasi sebuah sistem. Algoritma genetika diimplementasikan sebagai simulasi yang berawal dari sebuah populasi yang dihasilkan secara random dan terdiri dari kromosom-kromosom, seperti halnya anggota tubuh makhluk hidup dan merepresentasikan solusi dari masalah. Populasi tersebut akan menghasilkan keturunan populasi yang baru dan diharapkan lebih baik dari populasi sebelumnya. Semakin baik kondisi suatu populasi, semakin besar kemungkinan populasi itu untuk dikembangkan menjadi populasi selanjutnya.kondisi ini diulangi sampai mendapatkan kondisi yang diharapkan, dengan kata lain solusi terbaik sudah diperoleh. Untaian solusi merupakan analogi sebuah kromosom, dimana setiap kromosom memiliki sebuah nilai fungsi obyektif yang bersesuaian dengan parameter masalah yang disebut nilai fitnes (fitness value). Apabila sebuah kromosom dikatakan unggul berarti memiliki nilai fitness yang tinggi (untuk masalah maksimasi) atau nilai fitness yang rendah (untuk masalah minimasi). Nilai fitness menunjukkan kromosom mana yang memiliki potensi terbaik untuk diturunkan pada generasi berikutnya. Satu tahapan iterasi pada algoritma genetika disebut generasi, dan selama langkah inistruktur dalam populasi saat itu akan dievaluasi untuk menentukan populasi pada generasi berikutnya (Berlianty & Arifin 2010).

10 2.2.1 Aplikasi Algoritma Genetika Ada 3 keuntungan utama dalam mengaplikasikan Algoritma Genetika pada masalahmasalah optimasi (Sam ani, 2012) : 1. Algoritma Genetika tidak memerlukan kebutuhan matematis banyak mengenai masalah optimasi. 2. Kemudahan dan kenyamanan pada operator-operator evolusi membuat Algoritma Genetika sangat efektif dalam melakukan pencarian global. 3. Algoritma Genetika menyediakan banyak fleksibelitas untuk digabungkan dengan metode heuristic yang tergantung domain, untuk membuat implementasi yang efisien pada masalah-masalah khusus. Algoritma genetika telah banyak diaplikasikan untuk penyelesaian masalah dan pemodelan dalam bidang teknologi, bisnis dan entertainment (Sam ani, 2012) antara lain: 1. Optimasi Algoritma Genetika untuk optimasi numeric dan optimasi kombinatorial seperti Traveling Salesman Problem (TSP), perancangan Intergrated Circuit atau IC, job shop scheduling, optimasi video, dan suara. 2. Pemograman otomatis Algoritma genetika telah digunakan untuk melakukan proses evolusi terhadap program komputer untuk merancang struktur komputasional, seperti cellular automatis dan sorting networks. 3. Machine learning Algoritma genetika telah berhasil diaplikasikan untuk memprediksi struktur protein. Algoritma genetika juga berhasil diaplikasikan dalam perancangan neural networks (jaringan syaraf tiruan) untuk melakukan proses evolusi terhadap aturan-aturan pada learning classifier systems atau symbolic prosuction systems. Algoritma genetika juga digunakan untuk mengontrol robot. 4. Model Ekonomi Algoritma genetika telah digunakan untuk memodelkan proses-proses inovasi dan pembangunan bidding strategis.

11 5. Model Sistem Imunisasi Algoritma genetika telah berhasil digunakan untuk memodelkan berbagai aspek pada sistem imunisasi alamiah, termasuk somatic mulation selama kehidupan individu dan menentukan keluarga dengan gen ganda (multi -gen families) sepanjang waktu evolusi. 6. Model Ekologis Algoritma genetika telah berhasil digunakan untuk memodelkan fenomena ekologis seperti host-parasite co-evolutions, simbiosis dan aliran sumber daya dalam ekologi. 7. Interaksi antara Evolusi dan Belajar Algoritma genetika telah digunakan untuk mempelajari bagaimana proses belajar suatu individu bisa mempengaruhi proses evolusi suatu species dan sebaliknya. 2.2.2 Komponen Algoritma Genetika Ada beberapa komponen algoritma genetika yang perlu diketahui sebelum pembuatan program diantaranya yaitu: A. Teknik Pengkodean Teknik pengkodean adalah bagaimana mengodekan gen dari kromosom, dimana gen merupakan bagian dari kromosom. Satu gen biasanya akan mewakili satu variable. Agar dapat diproses melalui algoritma genetik, maka alternatif solusi tersebut harus dikodekan terlebih dahulu kedalam bentuk kromosom. Masing-masing kromosom berisi sejumlah gen yang mengodekan informasi yang disimpan didalam kromosom. Gen dapat direpresentasikan dalam bentuk bit, bilangan real, daftar aturan, elemen permutasi, elemen program atau representasi lainnya yang dapat diimplementasikan untuk operator genetika.

12 Kromosom 1 1 2 3 N 2 1 2 3 N M-1 1 2 3 N M 1 2 3 N Populasi M = besar kromosom N = panjang kromosom Gambar 2.2 Pengkodean dengan Algoritma Genetika B. Pengertian Individu Individu menyatakan salah satu solusi yang mungkin. Individu dapat dikatakan sama dengan kromosom, yang merupakan kumpulan gen. Beberapa definisi penting yang perlu diperhatikan dalam membangun penyelesain masalah menggunakan algoritma genetika. Istilah-istilah tersebut dapat disebutkan sebagai berikut (Berlianty & Arifin 2010): 1. Kromosom, merupakan tempat penyimpanan informasi gentika. Di dalam algoritma genetika pada umumnya string dianalogikan sebagai kromosom. 2. Genotype(struktur), kombinasi satu atau beberapa kromosom yang membentuk fungsi kerja suatu organisme. Interaksi sekumpulan kromosom disenut dengan genotype. Di dalam algoritma gentika struktur dianalogikan sebagai genotype. 3. Phenotype (set parameter), interaksi di dalam struktur terjadi karena adanya proses transformasi kode-kode genetika. Modifikasi ini disebut phenotype. Phenotype tersebut merupakan representasi set parameter masalah yang sedang dihadapi. Representasi kode dapat berupa numerik atau non numerik. 4. Genes, suatu kromosom yang dibentuk oleh beberapa gen. 5. Alleles (feature value), suatu feature yang memiliki nilai feature tertentu yang disebut dengan allele. 6. Locus (positioning), letak gen dalam suatu kromosom. Setiap featurememiliki urutan posisi di dalam string.

13 Hal-hal yang harus dilakukan dalam Algoritma Genetika yaitu: 1. Mendefinisikan individu, dimana individu menyatakan salah satu solusi (penyelesaian) yang mungkin dari permasalahan yang diangkat. 2. Mendefinisikan nilai fitness, yang merupakan ukuran baik-tidaknya sebuah individu baik-tidaknya solusi yang didapat. 3. Menentukan proses pembangkitan populasi awal. Hal ini biasanya dilakukan dengan menggunakan pembangkitan acak seperti random-walk. 4. Menentukan proses seleksi yang akan digunakan. 5. Menentukan proses perkawinan silang (cross-over) dan mutasi gen yang akan digunakan. Hal penting yang harus diketahui dalam pemakaian Algoritma genetika: 1. Algoritma Genetika adalah algoritma yang dikembangkan dari proses pencarian solusi menggunakan pencarian acak, ini terlihat pada proses pembangkitan populasi awal yang menyatakan sekumpulan solusi yang dipilih secara acak. 2. Algoritma Genetika bekerja dengan bilangan acak pada kromosom awal, sehingga memungkinkan kromosom terbaik tidak terlibat dalam proses. 3. Algoritma genetika menggunakan pembangkit bilangan random dalam setiap pemilihan kromosom, baik induk, proses persilangan, maupun mutasi. 4. Solusi yang dihasilkan belum tentu merupakan solusi yang optimal, karena sangat dipengaruhi oleh bilangan acak yang dibangkitkan. C. Membangkitkan Populasi Awal Kebanyakan metode optimasi klasik memasukkan urutan deterministik dan komputasi berdasarkan gradien atau turunan dengan orde lebih tinggi dari fungsi objektif. Metode ini diterapkan pada titik tunggal dalam space search. Pendekatan point to point ini dapat menyebar pada lokal optimal. Algoritma genetika menampilkan mutiple directional search dengan menjaga populasi dari solusi potensial (Berlianty & Arifin 2010). Membangkitkan populasi awal adalah proses membangkitkan sejumlah individu secara acak atau melalui procedure tertentu. Ukuran untuk populasi tergantung pada masalah yang akan diselesaikan dan jenis operator genetika yang

14 akan diimplementasikan. Setelah ukuran populasi ditentukan, kemudian dilakukan pembangkitan populasi awal. Teknik dalam pembangkitan populasi awal ini ada beberapa cara, diantaranya adalah sebagai berikut: 1. Seperti pada metode random seach, pencarian solusi dimulai dari suatu titik uji tertentu. Titik uji tersebut dianggap sebagai alternative solusi yang disebut sebagai populasi. 2. Random Generator Random generator adalah melibatkan pembangkitan bilangan random untuk nilai setiap gen sesuai dengan representasi kromosom yang digunakan. 3. Pendekatan tertentu (memasukan nilai tertentu kedalam gen) Cara ini adalah dengan memasukan nilai tertentu kedalam gen dari populasi awal yang dibentuk. 4. Permutasi Gen Cara ini adalah penggunaan permutasi josephus dalam permasalahan kombinatorial seperti TSP. D. Fungsi fitness Suatu individu atau kromosom dievaluasi berdasarkan suatu fungsi tertentu sebagai ukuran performasinya.fungsi yang digunakan untuk mengukur nilai kecocokan atau derajat optimalitas suatu kromosom disebut dengan fitness function.nilai yang dihasilkan dari fungsi tersebut menandakan seberapa optimal solusi yang diperoleh. Nilai yang dihasilkan oleh fungsi fitness merepresentasikan seberapa banyak jumlah persyaratan yang dilanggar, sehingga dalam kasus penjadwalan perkuliahan semakin kecil jumlah pelanggaran yang dihasilkan maka solusi yang dihsilkan akan semakin baik. E. Seleksi Setiap kromosom yang terdapat dalam populasi akan melalui proses seleksi untuk dipilih menjadi orang tua. Sesuai dengan teori Evolusi Darwin maka kromosom yang baik akan bertahan dan menghasilkan keturunan yang baru untuk generasi selanjutnya.

15 Ada beberapa metode seleksi, yaitu: a. Seleksi Roulette Wheel Model seleksi ini merupakan model yang paling besar variansinya. Munculnya individu superior sering terjadi pada model ini, sehingga perlu strategi lain menangani hal ini. b. Seleksi Rangking Seleksi ini memperbaiki proses seleksi yang sebelumnya yaitu roulette wheel karena pada seleksi tersebut kemungkinan selain satu kromosom mempunyai nilai fitness yang mendominasi hingga 90% bisa terjadi.sehingga nilai fitness yang lain akan mempunyai kemungkinan yang sangat kecil untuk terpilih. Seleksi rangking dipakai untuk mengatasi masalah di atas, pertama-tama, diurutkan seluruh kromosom berdasarkan bagus-tidaknya solusi berdasarkan nilai fitness-nya.setelah diurutkan, kromosom terburuk diberi nilai fitness baru sebesar 1, kromosom kedua terburuk diberi nilai fitness baru sebesar 2, dan seterusnya.kromosom terbaik diberi nilai fitness baru sebesar n dimana n adalah banyak kromosom dalam suatu populasi. c. Seleksi Steady State Metode ini tidak banyak digunakan dalam proses seleksi karena dilakukan dengan mempertahankan individu yang terbaik. Pada setiap generasi, akan dipilih beberapa kromosom-kromosom yang memiliki nilai fitness terburuk akan digantikan dengan offspring yang baru. Sehingga pada generasi selanjutnya akan terdapat beberapa populasi yang dipertahankan. d. Seleksi Turnamen Merupakan metode seleksi lainnya yang didasari fenomena alamiah seperti turnamen antar individu dalam populasi.dilakukan dengan memilih secara acak beberapa kromosom dari populasi. Individu-individu yang terbaik dalam kelompok ini akan diseleksi sebagai induk. e. Truncation Random Metode ini lebih mudah diterapkan jika dibandingkan dengan metode Roulette Wheel, pemilihan kromosom dilakukan secara acak tetapi tidak semua kromosom mendapatkan kesempatan tersebut, hanya kromosom terbaik saja yang berpeluang.

16 F. Cross-Over atau Kawin Silang Proses kawin silang adalah salah satu operator penting dalam algoritma genetika, metode dan tipe crossover yang dilakukan tergantung dari encoding dan permasalahan yang diangkat. Ada beberapa cara yang bisa digunakan untuk melakukan crossover sesuai dengan encodingnya sebagai berikut: a. Binary Encoding i. Single Point Crossover Memilih satu titik tertentu, selanjutnya nilai biner sampai titik crossovernya dari induk pertama digunakan dan sisanya dilanjutkan dengan nilai biner dari induk kedua. Gambar 2.3 Single Point Crossover dengan Representasi Bit ii. Two Point Crossover Memilih dua titik tertentu, lalu nilai biner sampai titik crossover pertama pada induk pertama digunakan, dilanjutkan dengan nilai biner dari titik sampai titik kedua dari induk kedua, kemudian sisanya dilanjutkan nilai biner dari titik kedua induk pertama lagi. Gambar 2.4 Two Point Crossover dengan Representasi Bit iii. UniformCrossover Nilai biner yang digunakan dipilih secara random dari kedua induk. Gambar 2.5 Uniform Crossover dengan Representasi Bit

17 iv. Arithmetic Crossover Suatu operasi aritmatika digunakan untuk menghasilkan offspring yang baru. Gambar 2.6 Arithmetic Crossover dengan Representasi Bit b. Permutation Encoding Memilih satu titik tertentu, nilai permutation sampai titik crossover. Pada induk pertama digunakan lalu sisanya dilakukan scan terlebih dahulu, jika nilai permutasi pada induk kedua belum ada pada offspring nilai tersebut ditambahkan. (123456789) + (453689721) = (123456 7 89) c. Value Encoding Semua metode crossover pada binary crossover bisa digunakan. d. Tree Encoding Memilih satu titik tertentu dari tiap induk, dan menggunakan tree dibawah titik pada induk pertama dan tree dibawah induk kedua. Gambar 2.7 Crossover dengan Representasi Tree G. Mutasi Mutasi merupakan proses mengubah nilai dari satu atau beberapa gen dalam suatu kromosom. Mutasi ini berperan untuk menggantikan gen yang hilang dari populasi akibat seleksi yang memungkinkan munculnya kembali gen yang tidak muncul pada

18 inisialisasi populasi. Beberapa cara operasi mutasi yang diterapkan dalam algoritma genetika, antara lain: a. Mutasi Kromosom dengan Representasi bit. Caranya dengan memilih bit dan kemudian dibalikkan, apabilatadinya 0 maka dibalikkan menjadi 1, dan sebaliknya. Gambar 2.8 Mutasi Kromosom dengan Representasi Bit b. Mutasi Kromosom dengan Representasi Integer. Caranya dengan melakukan penukaran urutan dengan memilih dua titik dan menukarkan posisinya. (1 2 3 4 5 6 7 8 9) => (1 8 3 4 5 6 7 2 9) c. Mutasi Kromosom dengan Representasi Floating Point. Caranya dengan melakukan penambahan bilangan kecil untuk pengkodean bilangan rill. (1,43 1,29 4,61 9,01 6,94) => (1,43 1,19 4,51 9,01 6,94) d. Mutasi dalam pengkodean pohon Mutasi dalam pengkodean pohon dapat dilakukan antara lain dengan cara mengubah operator ( +, -, *, / ) atau nilai yang terkandung dalam suatu verteks pohon yang dipilih. Gambar 2.9 Mutasi dalam Representasi Tree

19 H. Kondisi Selesai Jika kondisi telah terpenuhi, maka algoritma genetika akan menghentikan proses pencariannya, tetapi jika belum terpenuhi maka algoritma genetika akan kembali ke evaluasi fitness. 2.3 Penelitian Sebelumnya Beberapa penelitian melibatkan optimasi menggunakan algoritma genetika dilakukan oleh Purnomo & Kusumadewi (2005) Aplikasi Algoritma Genetika untuk Penentuan Tata Letak Mesin yang menggunakan algoritma genetika untuk menentukan tata letak mesin pada suatu gudang dengan memperhatikan aktifitas penggunaan mesin, Manahan (2004) Perencanaan Tata Guna Lahan dengan Algoritma Genetika di Kota Bandung yang menggunakana algoritma genetika dalam penyusunan tata guna lahan, Dewi (2009) Algortima Genetika untuk Permasalahan Pengaturan Box Pada Kontainer yang menggunakan algoritma genetika dalam penyusunan box yang bersifat homogen pada sebuah kontainer, Prasetio (2010) yang menggunakan algoritma genetika dalam penentuan rute optimal di kota Bandung, Abdullah (2009) Analisis dan Implementasi Algoritma Genetika pada Penjadwalan Mata Kuliah yang menggunakan algoritma genetika dalam penentuan jadwal mata kuliah dengan parameter jam sibuk dan jam kosong. Secara ringkas dapat dilihat dalam Tabel 2.1

20 Tabel 2.1 Penelitian Optimasi Menggunakan Algoritma Genetika No Judul / Tahun Peneliti Kelebihan / kekurangan 1 Aplikasi Algoritma Genetika untuk Penentuan Tata Letak Mesin, 2005 Hari Purnomo, Sri Kusumadewi Kelebihan :Sistem dapat mengahasilkan fitness area yang cenderung tinggi karena bersifat homogen. Kekurangan : Penentuan parameter terlalu sedikit 2 Perencanaan Tata Guna Lahan dengan Algoritma Genetika di Kota Bandung, 2004 Manahan P Siallagan, S.Si, M.T, Santi Novani, S.Si, Yogie Cudiyanto Kelebihan : Sistem dapat memudahkan hubungan antar bagian kota Kekurangan : solusi pada untaian kromosom dapat divisualisasikan dalam bentuk Peta pada Sistem Informasi Geografis. 3 Algortima Genetika untuk Permasalahan Pengaturan Box Pada Kontainer, 2009 Indra Kurnia Dewi Kelebihan : Sistem dapat mengahasilkan fitness area yang cenderung tinggi karena bersifat homogeny. Kekurangan: Sistem hanya sedikit parameter optimasi. 4 Decision Suport System of Optimal Route in Bandung City with Genetic Algorithm, 2010 Kristian Prasetio Kelebihan : Sistem dapat memanfaatkan variabel kecepatan di setiap jalannya yang mempengaruhi waktu tempuh di setiap jalan Kekurangan : - 5 Analisis Dan Implementasi Algori tma Genetika pada Penjadwalan Mata Kuliah, 2009 Ihsan Sani Abdullah Kelebihan : - Kekurangan :Penetapan parameter soft constraint sangat mempengaruhi hasil jadwal.

21 Berdasarkan penelitian terdahulu, maka dalam penelitian ini, penulis akan menerapkan Algoritma Genetika dalam Penentuan Tata Letak Ruang, dan diharapkan dapat menghasilkan satu set Tata Letak Ruang yang dapat memenuhi permintaan.