Penerapan Algoritma Genetika dengan Metode Roulette Wheel, Binary Tournament, Elitist, dan Replacement pada Optimasi Laba

Abstract

Perhitungan optimasi laba serta analisis yang tepat terhadap proses produksi diperlukan untuk memaksimalkan laba perusahaan. Permasalahan optimasi laba ini dapat diselesaikan dengan algoritma genetika. Terdapat banyak metode seleksi dalam algoritma genetika, 4 di antaranya ialah roulette wheel, binary tournament, elitist, dan replacement. Penelitian dilakukan untuk mencari metode seleksi terbaik berdasarkan rata-rata nilai fitness yang dihasilkan. Penelitian ini ditinjau berdasarkan tiga kasus yang berbeda dalam membandingkan empat metode seleksi yang diuji, kasus pertama menggunakan pop_size=10 dan N=10, kasus kedua menggunakan pop_size=25 dan N=10, dan kasus ketiga menggunakan pop_size=10 dan N=50. Ketiga kasus tersebut menggunakan parameter tetap yaitu cr=0,8 dan mr=0,1. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa metode terbaik secara berturut-turut ialah metode replacement, roulette wheel, dan elitist. Sedangkan metode seleksi binary tournament dinilai kurang sesuai pada penelitian ini.

Calculation of profit optimization as well as proper analysis of the production process are needed to maximize the company's profit. This profit optimization problem can be solved with genetic algorithms. There are many selection methods in genetic algorithms, four of which are roulette wheel, binary tournament, elitist, and replacement. The study was conducted to find the best selection method based on the average fitness value produced. This study was reviewed based on three different cases in comparing the four selection methods tested, the first case used pop_size=10 and N=10, the second case used pop_size=25 and N=10, and the third case used pop_size=10 and N=50. All three cases use fixed parameters, namely cr=0.8 and mr=0.1. The results of this study found that the best methods consecutively are replacement, roulette wheel, and elitist methods. Meanwhile, the binary tournament selection method was considered inappropriate in this study.