<![CDATA[ABSTRAKAlgoritma genetika merupakan suatu metode pencarian yang sangat efektif untukmenyelesaikan permasalahan optimasi pada dunia industri atau manufaktur yang memilikipermasalahan–permasalahan kompleks secara lebih mudah dan lebih akurat. Metodepencarian ini didasarkan oleh mekanisme evolusi. Evolusi akan mengakibatkan perubahanyang terus–menerus untuk menuju suatu kesempurnaan atau keseimbangan. Fungsi optimasipada pengujian ini dibuat dari persamaan waktu permesinan dimana parameter yang digunakanadalah kecepatan potong dengan ambang batas antara 24 m/min sampai dengan 30 m/menitdan gerak makan berkisar antara 0,1 mm sampai dengan 0,5 mm. Proses optimasi dimulai darimembangkitkan populasi awal secara acak kemudian dilakukan seleksi dengan metode rodaroulette lalu proses genetika yaitu rekombinasi (crossover) dan mutasi, selanjutnya dievaluasinilai fitness dari individu baru. Parameter terbaik ditentukan oleh nilai fitness terkecil karenafungsi optimasinya diturunkan dari waktu permesinan sehingga akan diperoleh nilai yang palingoptimal dengan kecepatan potong 28,8517 m/menit, gerak makan 0,475 mm dan waktupemotongan 0,17233 min.Kata kunci : Algoritma genetika, optimasi, pemesinan]]>
Copyrights © 2013
