Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol.09, No.01 , hal.38-44 , Mei 2020
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2615-6334 (Online) ISSN 2087-5347 (Print)
Optimasi Pembagian Kendaraan Penumpang Pada Kapal Roro Menggunakan Algoritma Genetika
Suryaman 1,* , Eka Suswaini 2 , Muhamad Radzi Rathomi 3 1,2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji
1,2 Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29100
* Corresponding Author: Soerya085@Gmail.com
Abstract - Increasing  the  crossing  of  vehicles  from  Tanjung  Uban  to  Telaga  Punggur  or  vice versa, it is necessary to optimize the selection vehicles partition and determine which vehicles will take precedence in order to achieve accuracy in terms of optimal vehicle load, therefore it takes an algorithm  that  can  produce  vehicles  based  on  vahicles  placement.  This  research  will  try  to  use genetic  algorithm  in  optimizing  Roro  vehicles  partition.  The  result  of  the  experiment  shows  the result in Test then the best fitness result is in the 4th parameter with the number of chromosomes = 5, pc = 0.8, pm = 0.01, 0.05 and is in the 50th generation and the resulting fitness value is 0.5. Keywords — Genetic Algorithm, Optimization, Vehicles Partition
Intisari — Meningkatnya  penyeberangan  kendaraan  dari  Tanjung  Uban  tujuan  Telaga  Punggur atau sebaliknya, maka diperlukan pembagian kendaraan untuk beberapa kapal dengan menentukan kendaran mana yang akan didahulukan guna mencapai ketepatan dalam hal muat kendaraan secara optimal,  oleh  karena  itu  dibutuhkan  sebuah  algoritma  yang  dapat  menghasilkan  pembagian kendaraan  yang  optimal.  Penelitian  ini  akan  mencoba  menggunakan  algoritma  genetika  dalam optimasi  pembagian  kendaraan  berdasarkan  penempatan  kendaran  penumpang.  Hasil  penelitian menunjukan hasil pada Uji coba maka hasil pada Uji coba diatas maka hasil fitness terbaik terdapat pada parameter ke 4 dengan jumlah kromosom = 5,  pc = 0.8, pm = 0.01, 0.05 dan terdapat pada generasi ke 50 serta nilai fitness yang dihasilkan adalah 0.5.
Kata kunci —Algoritma Genetika, Optimasi, Pembagian Kendaraan

## I. P ENDAHULUAN
Transportasi  merupakan  fasilitas  yang penting untuk perkembangan pembangunan dari suatu  Kota,  melalui  infrastruktur  pelabuhan penyebrangan  kendaraan  antar  pulau  yang dikelola  oleh  pihak  ASDP  (Angkutan  Sungai Danau  dan  Penyeberangan)  Tanjung  Uban. Kapal  yang  biasa  memuat  kendaraan  yang berjalan  masuk  ke  dalam  kapal  dengan pergerakan  sendiri  dan  keluar  dengan  sendiri juga, kapal ini biasa disebut kapal Roll on – Roll off atau disingkat Ro-Ro. Kapal ini tidak hanya untuk  mengangkut  kendaraan  truk  melainkan
mengangkut  kendaraan  bus,  mobil  penumpang, sepeda motor serta penumpang pejalan kaki.
Kapal  penyebrangan  ASDP  Tanjung  Uban mengikuti  prosedur  dari  pihak  otoritas pelabuhan,  pada  umumnya  kondisi  dilapangan tidak  sesuai  dengan  yang  ditetapkan  oleh  pihak otoritas  pelabuhan.  Hal  ini  dipicu  oleh  faktor saat  terjadinya  peningkatan  antrian  kendaraaan di  pelabuhan  kapal  penyebrangan,  maka  perlu melakukan pembagian kendaraan untuk penempatan
kendaraan.
Meningkatnya penyebrangan  kendaraan  dari  Tanjung  Uban tujuan  Telaga  Punggur  atau  sebaliknya,  maka
ISSN 2087-5347 (Print) diperlukan pembagian kendaraaan untuk beberapa  kapal  dengan  menentukan  kendaran mana  yang  akan  didahulukan  guna  mencapai ketepatan  dalam  hal  muat  kendaraan  secara optimal,  oleh  karena  itu  dibutuhkan  sebuah algoritma  yang  dapat  menghasilkan  pembagian kendaraan yang optimal pada kapal-kapal RoRo.
Penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan Algoritma  Genetika  adalah  penelitian  yang berjudul  ―Implementasi  Algoritma  Genetika Pada Knapsack Problem Untuk Proses Optimasi Pemilihan  Buah  Kemasan  Kotak‖.  Knapsack problem adalah masalah optimasi kombinatorik, dimana  tujuan  yang  ingin  dicapai  adalah memaksimalkan  profit  atau  keuntungan  dari item-item  yang  dipilih  untuk  dimasukkan  ke dalam  knapsack  tanpa  melewati  kapasitas  yang ada[1]. implementasinya menggunakan algoritma  genetika,  dengan  tujuan  dapat memberikan hasil yang optimal.
Disamping itu dengan menggunakan algoritma genetika, solusi yang ditawarkan tidak hanya  satu  tetapi  lebih.  Oleh  karenanya dimungkinkan  pengguna  untuk  memilih  solusi yang  lain  selain  solusi  optimal  yang  diberikan oleh sistem. Implementasi algoritma genetika ini dikembangkan  dengan  bahasa  pemrograman Visual  basic  6.0.  Dari  uji  coba  yang  telah dilakukan hasil implementasi dapat memberikan hasil  yang  cukup  baik,  dimana  algoritma genetika  mampu  memberikan  solusi  optimal sesuai dengan yang diharapkan.
Algoritma  Genetika  merupakan  salah  satu metode yang bisa digunakan untuk menyelesaikan  masalah  optimasi,  Algoritma Genetika  digunakan  untuk  pemilihan  jumlah kendaraan  yang  tepat  untuk  kapal-kapal  RoRo tertentu.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan mencoba  menggunakan  Algoritma  Genetika dalam  penentuan  kapal  yang  sesuai,  sehingga penelitian  ini  akan  diberi  judul  ―Optimasi Pembagian  Kendaraan  Penumpang  Pada  Kapal RoRo Menggunakan Algoritma Genetika.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Algoritma  Genetika  yang  diterapkan  pada kasus pemilihan antihipertensi untuk mendapatkan  solusi  yang  paling  optimum  dari
segi  kelayakan  dan  ekonomis.  Optimasi pemilihan antihipertensi menggunakan algoritma genetika  menggunakan  teknik  crossover  dengan one-cut point, mutasi dengan exchange mutation dan  seleksi  dengan  elistm  selection.  Solusi optimal diperoleh dari ukuran populasi sebanyak 100  individu,  kombinasi  crossover  rate  dan mutation  rate  sebesar  0,3  dan  0,7,  serta  jumlah generasi  sebesar  90.  Hasil  akhir  berupa rekomendasi  antihipertensi  yang  di  ajukan  oleh sistem[2].
Algoritma genetika dapat menyusun penjadwalan  dosen  secara  optimal  dan  aplikasi dapat  mencari  solusi  dari  populasi  berdasarkan kasus  yang  diberikan  dari  sumber.  Aplikasi  ini juga  dapat  mencegah  jadwal  dosen  atau  kelas yang  bertabrakan  dan  mengurangi  kelas  yang bergabung pada semester yang sama[3].
Algoritma  Genetika  untuk  penjadwalan terhadap  77  Mahasiswa,  2  Ruangan  dan  13 Dosen. Optimalisasi Penempatan Dosen Pembimbing  dan  Penjadwalan  Tugas  Akhir dilakukan  dengan  pembangkitan  populasi  awal, evaluasi  fungsi  kecocokan,  seleksi,  persilangan, dan mutasi. Dari lima kali pengujian dengan 100 kali evolusi, sistem menghasilkan solusi dengan jumlah  rata-rata  pelanggaran  sebanyak  lima pelanggaran,  dan  waktu  proses  rata  rata  selama 55,6  detik.  Sistem  telah  diimplementasikan dalam  perangkat  lunak  dan  secara  fungsional telah sesuai dengan perancangan yang diinginkan[4].
Algoritma  genetika  adalah  salah  satu algoritma  untuk  menyelesaikan  permasalahan multi objective, sehingga dapat diterapkan untuk masalah  pemilihan  rute  antar  jemput  laundry. Pencarian  solusi  untuk  permasalahannya  adalah dengan mengkombinasikan solusi-solusi (kromosom) yang ada untuk menghasilkan solusi baru  dengan  menggunakan  operator  genetika (seleksi,  crossover  dan  mutasi).  Untuk  mencari solusi  terbaik  digunakan  beberapa  kombinasi probabilitas  crossover  dan  mutasi  serta  jumlah populasi  dan  jumlah  generasi.  Dari  hasil pengujian kombinasi probabilitas crossover yang terbaik  adalah  0.4  dan  mutasi  adalah  0.6 sedangkan untuk jumlah generasi optimal adalah
Suryaman,  E.  Suswaini,  dan  R.  Rathomi,  Optimasi  Pembagian  Kendaraan  Penumpang  Pada  Kapal  Roro Menggunakan Algoritma Genetika
2000  dan  jumlah  populasi  yang  optimal  adalah 80 populasi[5].
Algoritma  genetik  dapat  diimplementasikan pada aplikasi  ICT  LAB  sebagai  alternatif solusi untuk menyelesaikan masalah penugasan asisten laboratorium.Berdasarkan hasil uji coba, dengan menggunakan  one  point  crossover,  mutasi  pada tingkat  bit,  dan  rank  selection  didapatkan  rata- rata  nilai  fitness  sebesar  67.571%  dari  total lowongan  asisten  laboratorium  yang  tersedia. Nilai  fitness  yang  didapat  ini  terkendala  oleh jumlah mahasiswa yang tidak memenuhi jumlah slot  penugasan  dan  terdapat  slot  penugasan untuk  mata  kuliah  tertentu  yang  tidak  memiliki peminat.  Nilai  fitness  yang  dimiliki  berubah menjadi  80,5%  saat  slot-slot  tersebut  tidak dimasukkan dalam perhitungan nilai fitness[6].

## A. Optimasi
Menurut  Zukhri  [7]  Optimasi  adalah proses  menyelesaikan  suatu  masalah  tertentu supaya  berada  pada  kondisi  yang  paling menguntungkan  dari  suatu  sudut  pandang. Masalah  yang  harus  diselesaikan  berkaitan  erat dengan  data-data  yang  dapat  dinyatakan  dalam satu  atau  beberapa  variabel.  Pengertian menguntungkan,  biasanya  berhubungan  dengan pencarian  nilai  minimum  atau  pencarian  nilai maksimal, bergantung pada sudut pandang yang digunakan.
B. Metode Algoritma Genetika
Menurut  Haupt  dan  Haupt  (2004)  dalam Zukhri  [7],  struktur  dasar  algoritma  genetika mempunyai langkah-langkah sebagai berikut :
1. Inisialisasi populasi.
2. Pembangkitan secara acak
3. Evaluasi  populasi  atau  evaluasi fitness pada kromosom.
4. Seleksi  populasi  yang  akan  dikenai operator genetika.
5. Proses  penyilangan  pasangan  kromosom tertentu.
6. Proses mutasi kromosom tertentu.
7. Evaluasi populasi baru.
8. Ulangi dari langkah ketiga selama syarat berhenti belum terpenuhi.
1) Inisialisasi populasi
Pada  awal  penerapan  algoritma  genetika dibutuhkan inisialisasi populasi awal. Pada tahap
ini  harus  ditentukan  berapa  jumlah  kromosom dalam satu populasi dan tentukan reprentasi dari gen  yang  di  inginkan,  biner,  real,  integer  dan permutasi,  kemudian  tentukan  jumlah  interasi maksimal  guna  untuk  membatasi  interasi. Tentukan  nilai  probabilitas  Crossover  dan mutasi.  Setelah  ditentika,  kemudian  bangkitkan populasi awal secara random/acak.

## 2) Nilai Fitness
Fungsi fitness merupakan  ukuran  untuk kondisi  dari  kromosom  yang  mengekspresikan kemungkinan suatu kromosom  akan tetap hidup dalam  generasinya.  Kromosom  dipilih  untuk diseleksi  dan  memperoleh  generasi  baru. Semakin  besar  nilai fitness -nya  maka  semakin baik  pula  solusi  yang  didapatkan  dari  individu tersebut  dan  akan  mempunyai  kesempatan dipertahankan  untuk  menghasilkan  generasi selanjutnya.
Fungsi  fitness  yang  digunakan  untuk menghitung nilai fitness adalah sebagai berikut:
(1)
3) Seleksi dalam Algoritma Genetika Seleksi merupakan proses memilih kromosom  yang  akan  bertahan  dalam  populasi. Kromosom yang terpilih memiliki kemungkinan untuk  melakukan  kawin  silang  dengan kromosom  lain  atau  mengalami    proses penyilangan  sebanding  dengan  probabilitas penyilangan  yang  menghasilkan  kromosom anak[8].
Mengunakan Rumus Probabilitas Kromosom:
∑ (2)
Seleksi sebanding nilai Fitness ini biasanya diimplementasi dengan model roda rolet. Dalam model ini, keliling lingkaran roda rolet dibentuk dari  busur-busur  sebanyak  N.  Perbandingan besar  busur  sama  dengan  perbandingan  nilai Fitness setiap kromosom.
Proses seleksi di dasarkan pada posisi jarum roda  rolet  berhenti.  Jika  jarum  diputar  secara acak  maka  dapat  dikatakan  bahwa  busur  yang lebih besar mempunyai kemungkinan lebih besar pula  sebagai  tempat  jarum  berhenti.  Sehingga
kemungkinan besar yang terjadi adalah beberapa kromosom dalam suatu populasi akan mati dans angatlah  mungkin  sebuah  kromosom  dengan nilai  fungsi Fitness paling  tinggi  akan  terpilih lebih dari sekali [8].
4) Penyilangan dalam Algoritma Genetika
Penyilangan  merupakan  operator  yang bertujuan  untuk  melahirkan  kromosom  baru yang mewarisi  sifat-sifat  induknya sebagaimana proses reproduksi  yang terjadi  dalam kehidupan alam.  Dengan  adanya  operator  ini  proses pencarian yang dilakukan akan bergerak menuju titik-titik pencarian yang berbeda.

## 5) Mutasi dalam Algoritma Genetika
Mutasi  merupakan  operator  yang  bertujuan untuk  mengubah  gen-gen  tertentu  dari  satu kromosom. Proses ini  dimodelkan sebagaimana yang terjadi dalam kehidupan alam.  Probabilitas mutasi dari satu gen biasanya sangat kecil, persis seperti  kejadian  yang  sebenarnya  di  kehidupan alam  yang  memungkinkan  terjadinya  mutasi genetis tetapi dalam presentasi yang sangat kecil.
6) Kriteria Berhenti Terdapat
berbagai
macam kriteria penghentian  yang  bisa  digunakan[8],  tiga diantaranya adalah :
1. Memberikan  batasan  jumlah  iterasi. Apabila  batas  iterasi  tersebut  dicapai, iterasi  dihentikan  dan  laporan  individu bernilai fitness tertinggi  sebagai  solusi terbaik.
2. Memberikan  batasan  waktu  proses algoritma genetika. Kriteria ini digunakan  pada  sistem-sistem  waktu nyata  ( real  time  systems ),  dimana  solusi harus ditemukan paling lama, misalkan 3 menit.  Dengan  demikian,  algoritma genetika  bisa  dihentikan  ketika  proses sudah  berlangsung  selama  hampir  3 menit.
3. Menghitung kegagalan penggantian anggota  populasi  yang  terjadi  secara berurutan  sampai  jumlah  tertentu. Misalkan,  setelah  100  iterasi  tidak  ada penggantian  individu  dalam  populasi karena  individu  anak  yang  dihasilkan
selalu  memiliki  nilai fitness yang  lebih rendah  daripada  orangtuanya.  Dalam kondisi seperti ini, kita bisa menghentikan iterasi .

## III. M ETODE P ENELITIAN
Pada  flowchart  yang  akan  dibahas  adalah mengenai jalannya sistem pembagian kendaraan pada  kapal  roro  berdasarkan  kendaraan penumpang  menggunakan  Algoritma  Genetika. Gambar  1  menunjukkan  Algoritma  Genetika dalam optimasi pembagian kendaraan pada kapal Roro  berdasarkan  kendaraan  penumpang  secara umum:
Memenuhi Generasi max atau F = 1 Mulai Inisialisasi Jumlah Kromosom, Probabilitas Crossover, Probabilitas Mutasi dan Generasi Evaluasi fitness untuk semua Kromosom F= 1/1+(totlal selisih perkendaraan) Pembangkitan Kromosom Secara Acak Seleksi Kromosom Fitness terbaik atau Generasi terbaik Mutasi Kawin silang ( Crossover ) Ya Berhenti Evaluasi fitness untuk semua Kromosom F= 1/1+(totlal selisih perkendaraan) Tidak
Gambar 1. Flowchart Diagram Algoritma Genetika
Keterangan:
1. Inisialisasi  jumlah  kromosom,  probabilitas crossover (pc), probabilitas mutasi (pm) dan generasi,  dalam  proses  ini  user    menginput jumlah  kromosom  agar  membangkitkan
Suryaman,  E.  Suswaini,  dan  R.  Rathomi,  Optimasi  Pembagian  Kendaraan  Penumpang  Pada  Kapal  Roro Menggunakan Algoritma Genetika
sejumlah  kromosom  yang  diinput,  nilai  pc berpengaruh pada proses crossover, nilai pm berpengaruh pada proses mutasi dan jumlah generasi  yang  diinput  melakukan  proses perulangan  pada  proses  seleksi,  crossover dan mutasi.
2. Pembangkitan  komosom  secara  acak,  pada proses  ini  dibangkitkan  nilai  acak/random pada  masing-masing  kromosom  sejumlah dengan panjang kromosom yang digunakan, nilai  acak  ini  mempengaruhi  pembagian jumlah  masing-masing  golongan  kendaraan yang  akan  dimasukkan  ke  masing-masing kapal.
3. Evaluasi  fitness  dalam  kasus  pemilihan kapal roro berdasarkan kendaraan
penumpang  bertujuan  untuk  menentukan hasil optimal dalam algoritma genetika atau hasil  dari  pemilihan  kapal  penumpang, dimana  F  disimbolkan  dengan  fitness,  x1 adalah sisa kendaraan kapal 1, dan x2 adalah sisa kendaraan kapal 2.
4. Seleksi  kromosom  dilakukan  dengan menghitung  nilai  probabilitas  seleksi  tiap kromosom  berdasarkan  nilai  fitnessnya. Dari  nilai  probabilitas  ini  bisa  dihitung probabilitas kumulatif yang digunakan pada proses  seleksi  tiap  individu,  pada  proses seleksi  langkah  yang  digunakan  adalah model roda rolet.
5. Crossover  (Kawin  Silang),  Crossover dilakukan  dengan  memilih  dua  induk (parent)  secara  acak  dari  kromosom,  teknik yang  digunakan  adalah  one  cut  point crossover.
6. Mutasi,  Mutasi  ini  berperan  untuk menggantikan gen yang hilang dari populasi akibat  proses  seleksi  yang  memungkinkan munculnya  kembali  gen  yang  tidak  muncul pada inisialisasi populasi.
7. Kromosom  Baru  adalah  kromosom  hasil dari  proses  Algoritma  Genetika  yaitu, seleksi, kawin silang dan mutasi.
8. Evaluasi kembali nilai fitness
9. Proses  pencarian  nilai  fitness  terbaik  dan Generasi terbaik
10. Memenuhi  kriteria  berhenti,  jika  belum memenuhi  kriteria  maka  lanjut  pada  proses berikutnya,  jika  sudah  memenuhi  kriteria dan mencapai.

## IV. A NALISIS D AN P EMBAHASAN

## A. Analisa Data
Adapun  data  yang  digunakan  pada penelitian ini yaitu data satu trip pada tanggal 1 Oktober  2016,  dimana  data  tersebut  digunakan untuk  melakukan  proses  uji  coba  dimana bertujuan  untuk  mendapatkan  pembagian kendaraan  pada  kapal  yang  diharapkan  dalam penempatan kendaraan.
Variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu  jumlah  kendaraan  pergolongan,  kapal, ruang parkir dalam kapal. Data digunakan untuk pengujian  adalah  data  Tabel  1  yang  ada  pada Bab  sebelumnya  yang  merupakan  data  jumlah data kendaraan pergolongan.

## B. Pengujian Data

## 1) Pengujian 1
Data  yang  digunakan  pada  uji  coba  1  ini ditunjukkan  seperti  pada  Tabel  1.  Berikut  ini merupakan parameter uji coba terhadap nilai  pc yang  akan  digunakan  seperti  yang  ditunjukan oleh Tabel 1.
Tabel 1. Perameter Pengujian
No  Kromosom  Pc  Pm Generasi 1 5 0,5  0,01  50 2 5 0,6  0.01  50 3 5 0,7  0,01  50 4 5 0.8  0,01  50
Uji  coba  1  yang  dilakukan  pada  optimasi pemilihan  kapal  dengan  mengunakan  algoritma genetika dilakukan  dengan  menggunakan parameter  seperti  Tabel  1  dengan  jumlah  data inputan pada Tabel 1.
Maka nilai fitness masing-masing parameter seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian 1
No  Kromosom  Pc Pm Generasi Fitness 1 5 0,5  0,01  50 0.042 2 5 0,6  0.01  50 0.1 3 5 0,7  0,01  50 0.2 4 5 0.8  0,01  50 0.5
Berdasarkan  hasil  pada  Uji  coba  1  maka hasil fitness terbaik terdapat pada parameter ke 4 dengan  jumlah  kromosom  =  5,  pc  =  0.8,  pm  = 0.01  dan  generasi  50,  serta  nilai fitness yang dihasilkan adalah 0.5.
Sedangkan  kendaraan  yang  masuk  pada kapal 1 dan 2 seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Solusi Optimal Pada Pengujian 1 Kapal Kedaraan Jlh  Kapal Kendaran  Jlh  Selisih Kapal 1 Mobil 11 Kapal 2  Mobil 12 1 Kapal 1 Pick Up 2 Kapal 2  Pick Up 1 1 Kapal 1 Truk 1 Kapal 2  Truk 1 0 Kapal 1 Motor 18 Kapal 2  Motor 18 0 Total 32 32 2 Fitness 0.5

## 2) Pengujian 2
Data  yang  digunakan  pada  uji  coba  2  ini ditunjukkan  seperti  pada  Tabel  1.  Berikut  ini merupakan  parameter  uji  coba  nilai  pm  yang akan  digunakan  seperti  yang  ditunjukan  oleh Tabel 4.
Tabel 4. Parameter Pengujian
No  Kromosom  Pc  Pm Generasi 1 5 0.5  0.05  50 2 5 0.6  0.05  50 3 5 0.7  0.05  50 4 5 0.8  0.05  50
Uji  coba  2  yang  dilakukan  pada  optimasi pembagian  kendaraan  dengan  mengunakan algoritma
genetika dilakukan dengan menggunakan parameter seperti Tabel  4 dengan jumlah  data  inputan  pada  Tabel  1.  Maka  nilai fitness masing-masing  parameter  seperti  pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pengujian 2 No kromosom Pc Pm Generasi Fitness 1 5 0.5 0.05 50 0.038 2 5 0.6 0.05 50 0.067 3 5 0.7 0.05 50 0.083 4 5 0.8 0.05 50 0.5
Berdasarkan  hasil  pada  Uji  coba  2  maka hasil fitness terbaik terdapat pada parameter ke 2 dengan  jumlah  kromosom  =  5,  pc  =  0.8,  pm  = 0.05  dan  generasi  50,  serta  nilai fitness yang
dihasilkan  adalah  0.5.  Sedangkan  kendaraan yang  masuk  pada  kapal  1  dan  2  seperti  pada Tabel 6.
Tabel 6. Solusi Optimal Pada Pengujian 2 Kapal Kendaraan Jlh Kapal Kendaraan Jlh Selisih Kapal 1 Mobil 11 Kapal 2 Mobil 12 1 Kapal 1 Pick Up 1 Kapal 2 Pick Up 2 1 Kapal 1 Truk 1 Kapal 2 Truk 1 0 Kapal 1 Motor 18 Kapal 2 Motor 18 0 Total 31 Total 33 2 Fitness 0.5
Berdasarkan hasil pada Uji coba diatas maka hasil fitness terbaik terdapat pada parameter ke 4 dengan  jumlah  kromosom  =  5,  pc  =  0.8,  pm  = 0.01, 0.05 dan terdapat pada generasi ke 50 serta nilai fitness yang dihasilkan adalah 0.5
Tabel 7. Perbandingan Hasil pengujian
Gambar 8. Grafik perbandingan uji coba generasi
Pada Gambar 8 dapat dilihat nilai fitness terbaik  terdapat  pada  pengujian  1  dan  2  dengan
Pengu- jian Kapal Kedaraan Jlh Kapal Kendaran Jlh 1 Kapal 1 Mobil 11 Kapal 2 Mobil 12 Kapal 1 Pick Up 2 Kapal 2 Pick Up 1 Kapal 1 Truk 1 Kapal 2 Truk 1 Kapal 1 Motor 18 Kapal 2 Motor 18 Fitness 0.5 2 Kapal 1 Mobil 11 Kapal 2 Mobil 12 Kapal 1 Pick Up 1 Kapal 2 Pick Up 2 Kapal 1 Truk 1 Kapal 2 Truk 1 Kapal 1 Motor 18 Kapal 2 Motor 18
Fitness 0.5 0 0.2 0.4 0.6 1 2 3 4 Fi tn es s Parameter Grafik Perbandingan Uji Coba 1 dan 2 pengujian 1 pengujian 2
Suryaman,  E.  Suswaini,  dan  R.  Rathomi,  Optimasi  Pembagian  Kendaraan  Penumpang  Pada  Kapal  Roro Menggunakan Algoritma Genetika
nilai  0.5,  nilai  fitness  terendah  terdapat  pada pengujuan 1 dan 2 dengan nilai 0.038 dan 0.042. Pengujian  parameter  1  sampai  4  mengalami perubahan  nilai  fitness  dalam  proses  crossover dan  mutasi.  Dalam  pengujian  ini  dapat disimpulkan  parameter  4  merupakan  parameter terbaik dengan nilai fitness 0.5.

## V. P ENUTUP

## A. Kesimpulan
Setelah  dilakukan  uji  coba  dan  analisa terhadap  tugas  akhir  ini,  maka  didapatkan kesimpulan sebagai berikut :
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh penulis  mengenai  pembagian  kendaraan  pada kapal  RoRo  berdasarkan  kendaran  penumpang, didapatkan  hasil  optimal  pembagian  dengan menggunakan    Algoritma  Genetika  yaitu  hasil fitness  terbaik  terdapat  pada  parameter  ke  4 dengan  jumlah  kromosom  5,  pc    0.8,  pm    0.01 dan  0.05,  nilai  fitness  tersebut  diperoleh  pada generasi  ke  50  dengan  nilai  fitness  yang dihasilkan adalah 0.5
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  penulis mengenai  optimasi  pembagian  kendaraan  untuk dua  kapal  RoRo  berdasarkan  penempatan kendaraan dengan Algoritma Genetika mendapatkan  hasil  untuk  penempatan  kedaraan yang  layak  untuk  diletakan  di  kapal. Berdasarkan  pembagian  kendaraan  Optimasi  ini mampu  mengurangi  antrian  kendaraan  di pelabuhan.

## B. Saran
Adapun saran penelitian
kedepannya diharapkan  untuk  mencoba  menggunakan metode optimasi yang berbeda untuk melakukan optimasi  pemilihan  kapal  seperti  menggunakan alogoritma optimasi dengan model kombinatorial  yaitu  cabang  matematika  yang mempelajari  pengaturan  objek-objek,  untuk mendapatkan solusi yang ingin kita dapatkan.

## R EFERENSI
[1] Setemen,
K., 2010, Implementasi Algoritma  Genetika  Pada  Knapsack Problem  Untuk  Optimasi  Pemilihan  Buah Kemasan Kotak. [2] Wibisono,  K  dan  Mahmudy  F.W.,  2016, Optimasi Pemilihan Antihipertensi Menggunakan Algoritma Genetika. [3] Setyaningsih, A.F, 2014, System Application  of  Genetic  Algorithm  for Scheduling  Optimization  Study  Using Java, Journal of Proceeding Series, Vol 1.
[4] Purwana,  N  dan  C.djamal,  E.,Renaldi,  F., 2016,  Optimalisasi  Penempatan  Dosen Pembimbing  Dan  Penjadwalan  Seminar Tugas  Akhir  Menggunakan  Algoritma Genetika.
[5] Suprayogi, D.A, Mahmud, W.F & Furqon, 2014,  Optimasi  rute  antar  jemput  laundry dengan tiyme windows (TSPTW) menggunakan algoritma genetika.
[6] Kusnadi,  A  dan  Santoso  S,  D.,  2015, Implementasi  Algoritma  Genetika  Pada Penempatan  Tugas  Asisten  Laboratorium Berbsis Web.
[7] Zukhri,  Z.,  2014,  Algoritma  Genetika Metode  Komputasi  Evolusioner  untuk Menyelesaikan  Masalah  Optimasi,  Ed.  I, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[8] Suyanto,  2005, Algoritma Genetika dalam MATLAB. Yogyakarta: Andi Offset
[9] Gen,  M  dan  Cheng,  1997.  Genetic Algoritma  and  Engineering  Design. Canada: John Wiley dan Sons, Inc.