PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA PADA KNAPSACK PROBLEM Studi Kasus : Optimasi Pemilihan Buah Kemasan Kotak - Bambang Sunarwan, Riyadi Juhana SUNARWAN (Jurnal Teknik | Majalah Ilmiah Fakultas Teknik UNPAK, 2018)
AbstrakAlgoritma genetika adalah algoritma pencarian yang didasarkan atas mekanisme dari seleksi alam yang lebih dikenal dengan proses evolusi. Dalam proses evolusi, individu secara terusmenerus mengalami perubahan gen untuk menyesuaikan dengan lingkungan hidupnya. Hanya individu-individu yang kuat yang mampu bertahan. Proses seleksi alamiah ini melibatkan perubahan gen yang terjadi pada individu melalui proses perkembang-biakan. Dalam algoritma genetika, proses perkembang-biakan ini menjadi proses dasar yang menjadi perhatian utama, dengan dasar berpikir: Bagaimana mendapatkan keturunan yang lebih baik.Permasalahan yang akan diselesaikan pada Knapsack Problem ini adalah optimasi pemilihan buah kemasan kotak pada proses distribusi barang untuk menekan biaya pengiriman dan memaksimalkan keuntungan. Adapun parameterparameter yang digunakan adalah sebagai berikut: a. Hanya terdapat satu item paket buah kemasan kotak yang sejenis dan memiliki profit, tingkat kebutuhan pasar, berat, volume, dan masa awet buah yang akan dipilih b). Berat ataupun volume total dari item buah kemasan kotak yang dipilih tidak boleh melebihi kapasitas dari Knapsack. Parameter-parameter pada algoritma genetika dapat diubah-ubah sesuai keinginan user seperti: ukuran populasi, probabilitas mutasi, dan probabilitas crossover d. Sistem akan menampilkan solusi optimal dari hasil pencarian yang berupa terpilih atau tidaknya suatu item untuk bisa dimasukkan ke dalam Knapsack, nilai keuntungan total, berat total, dan volume total dari item yang terpilihDari pengembangan dan ujicoba yang telah dilakukan terkait dengan implementasi algoritma genetika pada knapsack problem, dapat disimpulkan beberapa hal, yaitu: 1). Algoritma genetika cukup baik digunakan pada knapsack problem. 2). Peningkatan jumlah populasi akan memberikan nilai fitness yang semakin tinggi, yang berarti bahwa solusi optimal yang ditemukan semakin baik. Karena dengan peningkatan jumlah populasi akan memberikan ruang solusi yang semakin banyak.Kata Kunci: Algoritma Genetika (AG), Knapsack