## OPTIMASI DISTRIBUSI TRUK PENGANGKUT SAMPAH MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA PADA SISTEM PENGELOLAAN SAMPAH KOTA BOGOR

## DISTRIBUTION OPTIMIZATION OF WASTE TRANSPORT TRUCK USING GENETIC ALGORITHM IN THE WASTE MANAGEMENT SYSTEM OF BOGOR CITY
Khadijah Febriana 1)* , Sri Wahjuni 1) , dan Andes Ismayana 2)
1) Departemen Ilmu Komputer,Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,Institut Pertanian Bogor Jl. Meranti,Wing 20, Kampus IPB Dramaga, Bogor, 16680,Indonesia
E-mail : khadijahfebriana91@gmail.com 2)Departemen Teknologi Industri Pertanian,Fakultas Teknologi Pertanian,Institut Pertanian Bogor
Makalah: Diterima 28 April 2019; Diperbaiki 20 November 2019; Disetujui 2 Desember 2019

## ABSTRACT
Waste  is  one  of  the  problems  faced  by  Bogor  city,  with  waste  production  of  2,701  m 3 per  day.  Waste management of Bogor city currently still has limited garbage facilities and infrastructure that make garbage not yet  maximally  resolved,  including  not  having  a  regular  schedule  of  truck  distribution  in  serving  sub-district waste.  The  aim  of  this  research  is  to  optimize  the  distribution  of  garbage  transport  trucks  using  genetic algorithms.  The  initial  stage  of  the  research  carried  out  is  the  calculation  of  the  waste  generation  projection based  on  population  data  from  Badan  Pusat  Statistik  with  reference  to  SNI  19-3964-1994.  Optimization  with genetic  algorithms  consists  of  a  selection  process  where  this  study  uses  the  Roulette  Wheel  selection  method, crossover,    and  mutation.  The  optimization  process  using  genetic  algorithms  (GA)  from  the  number  of  DLH trucks  operating  currently  as  many  as  60  trucks  in  serving  490  polling  stations  (TPS)  spread  across  six  sub- districts  in  Bogor  City,  the  distribution  results  are  to  West  Bogor  district  15  trucks,  South  Bogor  district  13 trucks,  East  Bogor  district  4  trucks,  Central  Bogor  district  3  trucks,  North  Bogor  12  trucks,  and 13  trucks  for Tanah Sareal district. Optimization testing with GA showed that with 60 dump truck type trucks with a capacity of 7 m 3 operating and transporting as many as 3 rit, the garbage transported is only about 46.64% of the total waste. To achieve the government's target regarding solid waste services of 80 until 85%, 110 trucks are needed.
Keywords : genetic algorithm, optimization, scheduling

## ABSTRAK
Sampah  merupakan  salah  satu  permasalahan  yang  dihadapi  kota  Bogor,  dengan  produksi  sampah sebanyak  2.701  m 3 per  hari.  Pengelolaan  sampah  kota  Bogor  saat  ini  masih  memiliki  keterbatasan  sarana  dan prasarana persampahan yang membuat sampah belum teratasi dengan maksimal,termasuk belum memiliki jadwal reguler pendistribusian truk dalam melayani sampah kecamatan. Tujuan penelitian ini adalah optimasi distribusi truk  pengangkut  sampah  menggunakan  algoritma  genetika.  Tahapan  awal  penelitian  yang  dilalui  adalah penghitungan  proyeksi  timbulan  sampah  berdasarkan  data  jumlah  penduduk  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) dengan acuan SNI 19-3964-1994. Selanjutnya dilakukan optimasi dengan algoritma genetika (GA)  yang terdiri dari proses seleksi individu menggunakan metode seleksi Roulette Wheel , crossover dan mutasi. Proses optimasi menggunakan  algoritma  genetika  (GA)  dari  jumlah  truk  milik  DLH  yang  beroperasi  saat  ini  sebanyak  60  truk dalam  melayani  490  TPS  yang  tersebar  di  enam  kecamatan  di  Kota  Bogor  diperoleh  hasil  pendistribusian  ke Bogor  Barat  15  truk,  Kecamatan  Bogor  Selatan  13  truk,  Kecamatan  Bogor  Timur  4  truk,  Kecamatan  Bogor Tengah 3 truk, Bogor Utara 12 truk, dan 13 truk untuk Kecamatan Tanah Sareal. Pengujian optimasi dengan GA menunjukkan  bahwa  dengan  60  truk  jenis  dump  truk  berkapasitas  7  m 3 yang  beroperasi  dan  tiap  truk mengangkut  sebanyak  3  rit  maka  sampah  yang  diangkut  hanya  sekitar  46,64%  dari  total  sampah.  Untuk memenuhi target pemerintah terkait layanan persampahan sebesar 80-85% dibutuhkan 110 truk.
Kata kunci : algoritma genetika, optimasi, penjadwalan

## PENDAHULUAN
Kota Bogor merupakan salah satu kota/kabupaten  dari  100 smart  cities indonesia (aptika.kominfo.go.id).  Dalam  upayanya  pemerintah mencoba  menerapkan  teknologi  maupun  inovasi terbaru  untuk  pencapaian  sebagai smart  city diantaranya smart  governance , smart  living , smart health , smart  branding , smart  people dan smart
environment .  Untuk  smart  environment  terkait dengan layanan kebersihan dan persampahan.
Kebersihan  kota  menjadi  salah  satu  hal yang penting yang harus diperhatikan untuk kualitas hidup  masyarakat.  Berdasarkan  data  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  Kota  Bogor  tahun  2017  dengan Jumlah  penduduk  1.081.009  jiwa  yang  diikuti pertumbuhan  ekonomi    mempengaruhi  perubahan pola  hidup  masyarakat  konsumtif  di  era  digital  saat ini  (bappeda.kotabogor.go.id).  Hal  tersebut  menjadi
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 29 (3):260-268 (2019)
Nomor DOI: 10.24961/j.tek.ind.pert.2019.29.3.260
ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-390
Terakreditasi Peringkat 2 Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan No 30/E/KPT/2018 Tersedia online http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnaltin
salah  satu  faktor  yang  berpengaruh  terhadap peningkatan produksi sampah. Selain itu, kota Bogor yang  merupakan  destinasi  wisata  dan  kuliner mingguan dapat menghasilkan sampah sekitar 2.700 m 3 per harinya. Sampah masih menjadi permasalahan  yang  belum  bisa  diatasi  dengan maksimal hingga saat ini.
Peningkatan produksi sampah setiap harinya  tidak  sebanding  dengan  kemampuan pengelolaan  sampah  yang  ada.  Saat  ini  pengelolaan sampah  di  kota  Bogor  masih  menggunakan  sistem kumpul-angkut-buang,  dimana  sampah  dari  sumber sampah  seperti  sampah  rumah  tangga  misalnya, dikumpulkan  menggunakan  gerobak  sampah  dari tiap  RT/RW  untuk  dipindahkan  ke  TPS  terdekat, selanjutnya  di  angkut  oleh  truk  pengangkut  sampah milik  Dinas  Lingkungan  Hidup  (DLH)  kota  Bogor untuk dibuang ke Tempat Pembuangan Akhir (TPA) Galuga. Keterbatasan sarana dan prasarana yang ada saat  ini  membuat  sampah  belum  diatasi  secara maksimal.  Jumlah  truk  pengangkut  sampah  jenis dump  truck  milik  DLH  berkapasitas  7  m 3 yang beroperasi saat ini sebanyak  60 truk  harus  melayani 490 Tempat Penampungan Sementara (TPS) di kota Bogor.  Kendala  lainnya  adalah  kemacetan  di beberapa ruas jalan menuju TPA galuga, menjadikan kemampuan  operasional  truk  menjadi  kurang optimal.  Untuk  itu  diperlukan  sebuah  alat  bantu untuk  lebih  mengoptimalkan  pemanfaatan  truk pengangkut sampah.
Algoritma  genetika  bisa  diterapkan  untuk proses  optimasi  karena  sifat  perubahan  evolusi alamiahnya.  Algoritma  ini  hanya  melakukan  sedikit perhitungan  matematis  dengan  masalah  yang  ingin diselesaikan, mencari penyelesaian tanpa memperhatikan  proses-proses  yang  berhubungan dengan  masalah  yang  diselesaikan  secara  langsung. Selain  itu  operator-operator  evolusi  membuat algoritma  genetika  sangat  efektif  pada  pencarian global  (Zukhri,  2014).  Pada  penelitian  terdahulu algoritma genetika digunakan untuk mengoptimalkan permasalahan dalam mencari solusi untuk  kasus  TSP  ( Traveling  Salesman  Problem ) dengan  jumlah  titik  yang  harus  dilalui  20  kota (Lukas et al ., 2005). Dalam penelitian ini ditemukan solusi kota mana yang dijangkau dengan rute paling pendek.  Penelitian  Hasibuan et  al. (2015)  untuk mencari rute terbaik dalam jadwal angkut sampah di Dinas  Kebersihan  dan  Pertamanan  kota  Pekanbaru juga  menerapkan  algoritma  genetika.  Penelitian  lain yaitu mencari jalur alternatif menggunakan algoritma genetika dengan dipengaruhi jumlah node, jumlah  iterasi  yang  dilakukan  serta  jumlah  edge (Trianto et  al .,  2008).  Algoritma  genetika  juga diterapkan  pada  kasus  penjadwalan,  diantaranya penelitian  Mawaddah et  al. (2006)  yang  melakukan optimasi  penjadwalan  ujian.  Dalam  penelitian  ini jadwal  perkuliahan  yang  dibuat  sering  mengalami kendala  terkait  ruangan  dan  jadwal  mengajar  dosen yang  sering  bertabrakan  dengan  jadwal  mengajar  di
kelas  lain  pada  hari  dan  jam  yang  sama.  Selain  itu, Muliadi  (2014)  juga  menggunakan  algoritma genetika  pada  sistem  penjadwalan  perkuliahan program  studi  ilmu  komputer  universitas  lambung mangkurat.
Dengan adanya kendala keterbatasan jumlah  truk  dan  ritase  pengangkutanakibat  kondisi lalu  lintas  Kota  Bogor,  maka  diperlukan  untuk melakukan  optimasipendistribusian  truk  ke  tiap kecamatan  dengan  metode  algoritma  genetika. Target  yang  ingin  dicapai  adalah  meminimalisasi sisa sampah tidak terangkut di tiap kecamatan dalam upaya  memenuhi  target  pemerintah  untuk  layanan pengangkutan sampah Kota Bogor sebesar 80-85%.

## METODE PENELITIAN

## Data Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  bulan  Mei sampai Desember 2017. Data sampah dan palayanan persampahan  Kota  Bogor  diperoleh  dari  hasil interview  dengan  Dinas  Lingkungan  Hidup  Kota Bogor.  Data  penduduk  diperoleh  dari  badan  pusat statistik kota Bogor.

## Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  ada  beberapa  tahapan yang  dilakukan  seperti  pada  Gambar  1.  Pertama pengumpulan  data    penduduk  yang  didapatkan  dari Badan  Pusat  Statistik  Kota  Bogor.  Setelah  itu dilakukan  perhitungan  proyeksi  timbulan  sampah berdasarkan  jumlah  data  penduduk  yang  diperoleh sebelumnya.  Data  penduduk  dan  proyeksi  timbulan sampah  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  sebagai parameter input untuk algoritma genetika. Algoritma genetika memiliki beberapa tahapan yaitu representasi  kromosom,  set  parameter  kemudian dilakukan  proses  evaluasi  populasi  dengan  operator seleksi, crossover dan  mutasi.  Dalam  penelitian  ini data  yang  dipakai  adalah  data  sekunder.  Data sekunder  merupakan data  yang diperoleh dari Dinas Lingkungan  Hidup  dan  Badan  Pusat  Statistik  kota Bogor.
Data Penduduk
Data penduduk pada penelitian ini merupakan  data  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik (BPS) Kota Bogor Tahun 2016-2017 seperti terlihat pada Tabel 1.
Tabel  1.  Jumlah  penduduk  dan  laju  pertumbuhan penduduk kota Bogor Kecamatan Jumlah Penduduk (Jiwa) Laju Pertumbuhan Penduduk (%) 2016 2017 2016-2017 Bogor Barat 236.302 239.860 1,51 Bogor Selatan 199.248 201.618 1,19 Bogor Timur 104.737 106.029 1,23 Bogor Tengah 104.682 104.853 0,16 Bogor Utara 192.812 196.051 1,68 Tanah Sareal 226.906 232.598 2,51 Total 1.064.687 1.081.009 1,53 Sumber : BPS Kota Bogor

## Proyeksi Timbulan Sampah
Berdasarkan  SNI  19-3964-1994  untuk menghitung  volume  sampah  dapat  digunakan  angka timbulan sampah sebagai berikut:
- Satuan  timbulan  sampah  kota  besar  =  2  –  2,50 L/orang/hari atau = 0,4 – 0,5 kg/orang/hari.
- Satuan timbulan sampah  kota sedang/kecil = 1,5– 2L/orang/hari atau = 0,3-0,4 kg/orang/hari.
Dengan  Jumlah  penduduk  lebih  dari  satu juta  jiwa  kota  bogor  dikategorikan  sebagai  kota besar  sehingga  untuk  menghitung  jumlah  timbulan sampah  per  kecamatan  di  kota  Bogor  menggunakan Persamaan 1.
Jumlah Sampah (m 3 /hari) =
2.50 liter/orang/hari x jumlah penduduk 1000 (1)

## Algoritma Genetika
Algoritma genetika adalah algoritma pencarian lokal dimulai dari solusi awal yang disebut populasi  dan  menerapkan  operator  genetik  untuk menemukan  solusi  yang  lebih  optimal  daripada sebelumnya  (Zukhri,  2014).  Proses  diulangi  hingga mencapai  batas  maksimum  iterasi  dan  setiap kromosom  baru  sesuai  dengan  suatu  solusi (Kalshetty  dan  Bashole,  2016).  Algoritma  genetika merupakan  kelas  algoritma  pencarian  stokastik berdasarkan  evolusi  biologi  (Negnevitsky,  2005). Keberagaman  pada  evolusi  biologis  adalah  variasi dari  kromosom  antar  individu  organisme.  Variasi kromosom  akan  mempengaruhi  laju  reproduksi  dan tingkat  kemampuan  organisme  untuk  tetap  hidup. Dalam  penggunaannya  algoritma  genetika  dapat digunakan  dalam  kasus  pencarian  jalur  alternatif yang  menghasilkan  rute  dengan  pemotongan  di beberapa  node  (Trianto et  al .,  2008),  Optimasi penjadwalan  mata  kuliah  dengan  menggunakan algoritma  genetika  (Fauzi,  2015)  dan  optimasi
penjadwalan  pengangkutan  sampah  secara  adaptif (Anwari et al ., 2014 ).

## Representasi Kromosom
Kromosom  merupakan  struktur  dalam  sel makhluk  hidup  berupa  deretan  molekul  yang  terdiri dari  berbagai  unsur  protein  yang  merupakan informasi  genetik  suatu  organisme  (Engelbrecht, 2007;  Firdaus,  2016).  Pada  penelitian  ini  yang  akan dioptimasi  adalah  pendistribusian  truk.  Jumlah  truk yang  berjumlah  enam  puluh  di  optimasi  dalam pendistribusiannya dimana tiap truk bekerja maksimal tiga kali ritase pengangkutan.

## Set Parameter
Pada  algoritma  genetika,  setelah  proses representasi  kromosom  tahapan  berikutnya  yaitu menentukan parameter. Pada penelitian ini parameternya  yaitu  jumlah  truk  yang  beroperasi sebanyak  60  truk,  volume  sampah  kecamatan  per hari  pada  tahun  2017  sebanyak  2701  m 3 ,  ritase pengangkutan  per  truk  per  hari  3  ritase  berdasarkan data  yang  diperoleh  dari  Dinas  Lingkungan  Hidup Kota  Bogor.  Simulasi  parameter  dilakukan  terhadap jumlah  truk  pengangkut  sampah  dan  juga  jumlah ritase  yang  menjadi  4  kali,  untuk  melihat  optimasi penyebarannya.

## Evaluasi Populasi
Suatu  individu  atau  kromosom  dievaluasi berdasarkan  suatu  fungsi  tertentu  sebagai  ukuran performasinya.  Fungsi  yang  digunakan  untuk mengukur  nilai  kecocokan  disebut fitness  function (Hijriana,  2015).  Untuk  menghitung  nilai  fitness suatu  kromosom  diperlukan  fungsi  matematika untuk menghitung biaya atau berat kromosom. Oleh karena  itu  setiap  kromosom  (individu)  dapat dievaluasi seberapa besar solusi untuk masalah yang diberikan  (Haupt  dan  Haupt,  2004).    mengevaluasi fungsi fitness seperti  pada  Persamaan  2  (Anwari et al ., 2014)
f = 1 𝑥  + 𝑎 …………………………………………. (2)
dimana x merupakan nilai dari individu atau kromosom  yang  artinya  semakin  kecil  nilai x ,  maka semakin  besar  nilai  fitnessnya  tetapi  ini  akan menjadi masalah jika x bernilai 0, yang mengakibatkan f bisa  bernilai  tak  hingga.  Untuk mengatasinya, x ditambah  dengan a merupakan bilangan yang dianggap sangat kecil, agar konvergensi  dicapai  pada  saat  diperoleh  nilai f terbaik sesuai kriteria.
Pada  penelitian  ini  yang  ingin  dilakukan adalah  melakukan  optimasi  pendistribusian  truk dengan  tujuan  meminimalisasi  sisa  sampah  yang tidak  terangkut,  untuk  melakukan  proses  evaluasi parameter  yang  digunakan  yaitu  jumlah  truk pengangkut  sampah,  ritase  pengangkutan  dan  total volume  sampah  Kota  Bogor  tahun  2017.  Dalam
penelitian ini ada dua objektif yaitu jumlah truk (F1) dan  volume  sampah  yang  harus  diangkut  (F2), penghitungan  F1  mengikuti  Persamaan  3  dan Persamaan 4, sedangkan penghitungan F2 mengikuti Persamaan 5.
F 1 = 1 1+C+a ………………………………………. (3)
a=1 – (g/C) 2 …………………………………….  (4)
F 2 = 1
1+X+c ………………………………………..  (5)
F = 1 F1+F2 ………………………………………… (6)
dimana  :
C = truk yang belum di assign X = banyaknya TPS
g =   truk
c = volume sampah
Sebagai adaptasi Persamaan 1 ke Persaman 6, dalam penelitian  ini  ada  dua  fungsi  objektif  yaitu  F1  dan F2,  untuk  F1  dibutuhkan  variabel a yang  diperoleh dari Persamaan 4 (Anwari et al ., 2014).

## Seleksi
Setelah  evaluasi  populasi  dilakukan  proses seleksi  untuk  memilih  dua  individu  atau  kromosom sebagai  induk  untuk  anak  pada  generasi  berikutnya (Mawaddah  dan  Mahmudy,  2006).  Pada  penelitian ini  metode  yang  dipakai  yaitu Roullete  wheel selection .  Metode  ini  dipilih  untuk  menghemat waktu yang digunakan pada komputasi. Proses untuk melakukan  seleksi  dengan  metode Roulette  wheel yaitu : 1. Menghitung  nilai  fitness  dari  masing  –  masing individu    ( f i ),  dimana i adalah  individu  ke  –  1 sampai dengan ke – n ), 2. Menghitung total fitness semua individu,
3. Menghitung probabilitas setiap individu tersebut. Dari  nilai  fitness  setiap  individu  dihitung  nilai total fitness semua individu. Probabilitas individu dicari  dengan  membagi  nilai  fitness-nya  dengan nilai  total  fitness  semua  individu,  menggunakan Persamaan 7 (Anwari et al . , 2014)
P[ i ] = 𝑓(𝑖) ∑ 𝑓(𝑖) 𝑛 𝑖=1 ……………………………..  (7) dengan P[ i ] = Probabilitas individu ke-i dan f ( i ) = nilai fitness individu ke-i, i=1,2,3,..., n,
4. Mengacak suatu bilangan [0,1]
5. Memilih  individu  dimana  bilangan  random tersebut berada sebagai parent
Dalam  penelitian  ini  optimasi  dilakukan untuk  meminimumkan sampah  yang tidak terangkut sehingga  diinverskan  untuk  nilai  F  pada  Persamaan 6.  Nilai f ( i ) pada  Persamaan  7  diperoleh  dari
Persamaan 6.
Pindah Silang ( Crossover ) Pindah  silang  ( Crossover )  adalah  salah  satu operator  utama  dalam  algoritme  genetika  yang bertujuan  untuk  menghasilkan  keragaman  individu dalam  populasi  (Asmoro,  2018).  Pindah  silang menghasilkan keturunan baru dalam ruang pencarian yang  siap  diuji.  Individu  dipilih  secara  acak  untuk dilakukan crossing dengan  Probabilitas Crossover (Pc  )  antara  0,5  sampai  dengan  0,95.  Prinsip  dari pindah  silang  ini  adalah  melakukan  operasi (pertukaran  aritmatika)pada  gen  yang  bersesuaian dari  dua  induk  untuk  mengasilkan  individu  baru. Proses crossover dilakukan  pada  setiap  individu dengan  probabilitas crossover yang  ditentukan. Beberapa jenis crossover adalah :
a. One-point crossover ( Crossover satu titik) Pada crossover satu titik string dipecah menjadi dua  bagian,  satu  bagian  ditukarkan  dengan  satu bagian  dari  string  yang  lain  yang  sudah dipisahkan dengan cara yang sama.
b. Two-point crossover ( Crossover dua titik) Proses  crossover  ini  dilakukan  dengan  memilih crossover  dua  titik.  Keturunannya  ( offspring ) dibentuk oleh urutan bit dari kromosom awal ke titik  crossover  pertama,  disalin  dari  induk pertama, bagian dari titik crossover pertama dan kedua  disalin  dari  induk  kedua,  dan  kemudian yang lain disalin dari induk pertama.
c. N-point / Uniform crossover Crossover yang seragam menghasilkan keturunan dengan cara menyalin bit secara acak dari kedua  orang  tua  (parents).  Secara  skematis  proses crossover pada Gambar 2.

## Gambar 2. Sistematika proses crossover (CO)

## Mutasi
Mutasi  merupakan  operator  yang  menukar nilai  gen  secara  acak  (Lukas et  al., 2005).  Mutasi dilakukan  dengan  memberikan  nilai  inversi  atau menggeser  nilai  gen  pada  gen  terpilih  untuk dimutasikan  (Sofwan et  al., 2008).  Menurut  Basuki
(2003) proses mutasi dilakukan setelah menjalankan crossover kromosom dan jumlah mutasi gen didapat dari  probabilitas  mutasi  (Pm).  Tujuan  dari  mutasi adalah  untuk  menjaga  keragaman  dari  karakteristik genetik dari suatu populasi (Cao et al., 2011). Secara skematis  proses  mutasi  dapat  di  gambarkan  pada Gambar 3.

## Solusi Final
Solusi final untuk proses optimasi distribusi truk pengangkut sampah di Kota Bogor yaitu berupa rekomendasi  jumlah  truk  yang  didistribusikan  ke kecamatan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah  penduduk  Kota  Bogor  berdasarkan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kota  Bogor  pada  tahun  2016  sebanyak  1.064.687 Jiwa dan pada tahun 2017 sebanyak 1.081.009 Jiwa. Berdasarkan  Tabel  1  diperoleh  bahwa  laju pertumbuhan  penduduk  Kota  Bogor  2016-2017 sekitar 1,53%.

## Proyeksi Timbulan Sampah
Proyeksi  timbulan  sampah  kecamatan  per hari (Gambar 3) tahun 2016 dan 2017 dapat dihitung menggunakan Persamaan 3 berdasarkan data jumlah penduduk  yang  didapatkan  dari  Badan  Pusat Statistik Kota Bogor.
Gambar  3.    Volume  sampah  kecamatan/hari  tahun 2016- 2017
Berdasarkan  data  jumlah  penduduk  dan perhitungan  volume  sampah    diperlihatkan  pada Gambar  7  pada  tahun  2016  volume  sampah  harian Kota Bogor sebanyak 2659 m 3 dan pada tahun 2017 mengalami  kenaikan  menjadi  2701  m 3 .  Dengan keterbatasan    armada  pengangkut  sampah  yang dimiliki  oleh  DLH  Kota  Bogor  maka  diupayakan untuk  mengoptimalkan  pembagian  truk  yang berkapasitas 7 m 3 dengan metode algoritma genetika agar  sampah  bisa  diangkut  semaksimal  mungkin. Adapun  jumlah  TPS  pada  tiap  kecamatan  sangat bervariasi baik jumlah ataupun volume sampah yang
ada seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel  2.  Jumlah  TPS  dan  volume  sampah  per  hari
tahun 2017 Kecamatan Jumlah TPS Volume Sampah (m 3 ) Bogor Barat 85 599 Bogor Selatan 62 504 Bogor Timur 70 265 Bogor Tengah 121 262 Bogor Utara 63 490 Tanah Sareal 89 581 Total 490 2701
*) Berdasarkan jumlah penduduk pada masing-masing kecamatan

## Representasi Kromosom
Jumlah  truk  yang  berjumlah  enam  puluh truk  tersebut  direpresentasikan  sebagai  kromosom dalam  bentuk  bilangan  bulat.  Adapun  bentuk representasi  kromosom  digambarkan  pada  Tabel  3 dan  penyebaran  paket  pengambilan  sampah  yang harus dilayani disajikan pada Tabel 4.
Tabel 3.  Representasi kromosom
Truk Ritase Kecamatan Ritase yang dibutuhkan 1 1 1 1 2 1 2 1 3 1 3 1 4 1 4 1 5 1 5 1 6 1 6 1 1 2 1 2 2 2 2 2 3 2 3 2 4 2 4 2 5 2 5 2 6 2 6 2 1 3 1 3 2 3 2 3 3 3 3 3 4 3 4 3 5 1 5 3 . . . . . . . . 60 1 6 86
Tabel  4.  Penyebaran  paket  pengambilan  sampah yang harus dilayani Kecamatan Ritase yang dibutuhkan Bogor Barat 86 Bogor Selatan 72 Bogor Timur 38 Bogor Tengah 37 Bogor Utara 70 Tanah Sareal 83 Total 386
Evaluasi Crossover dan Mutasi Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengujian pengaruh  nilai  Probabilitas crossover (Pc)  dan Probabilitas  mutasi  (Pm)  terhadap  waktu  eksekusi untuk  melihat  konvergensi  nilai  parameter  yang diuji.  Menurut  Firdaus  (2016)  untuk  penentuan parameter  probabilitas crossover dan  mutasi  dicoba dengan  beberapa  masukan  nilai  dimana  nilai  acuan dirujuk  dari  Arkeman et  al .  (2012),  yaitu  antara  0,5 sampai  dengan  0,95.  Hasil  pengujian  Pc  dan  Pm disajikan pada Tabel 5.
Hasil perhitungan populasi dengan memasukkan  beberapa  nilai,  maka  Pc  yang  dipilih
adalah  Pc=0,5  dan  Pm=0,2  untuk  nilai  parameter yang cepat dan stabil mencapai konvergen (Tabel 6). Selain  nilai  Pc  dan  Pm,  dilakukan  pengujian  yang ditunjukkan  pada  Tabel  6  untuk  melihat  pengaruh jumlah  populasi  terhadap  waktu  eksekusi.  Dari kedua pengujian yang dilakukan Tabel 5 dan Tabel 6 terlihat  perubahan  Pm,  Pc  dan  populasi  awal mempengaruhi  waktu  eksekusi  dan  yang  paling besar  pengaruhnya  adalah  jika  nilai  Pc  dan  Pm berubah dengan gap yang cukup besar.

## Solusi Final
Solusi final yang diharapkan pada penelitian  ini  adalah  optimasi  pendistribusian  truk pengangkut sampah menggunakan algoritma genetika  agar  pendistribusian  truk  ke  kecamatan  di Kota  Bogor  lebih  optimal.  Pengujian  dilakukan sebanyak  10  kali  percobaan  atau  running  program dengan  memasukkan  data  nilai  ritase  pengangkutan yang  berbeda  yaitu  3  ritase  dan  4  ritase  dengan jumlah truk yang berbeda-beda, dan hasil perhitungannya  diperlihatkan    pada  Tabel  7.  Selain pengujian  untuk  layanan  pengangkutan  3  ritase, dilakukan  pengujian  dengan  meningkatkan  ritase pengangkutan menjadi 4 ritase.
Tabel 5. Pengujian Pc dan Pm
No Populasi Awal Pc Pm Waktu eksekusi (detik) 1 180 0,5 0,2 2.611034 2 180 0,5 0,5 2.688233 3 180 0,6 0,2 2.650434 4 180 0,6 0,5 2.661848 5 180 0,7 0,2 2.661992 6 180 0,7 0,5 2.702195

## Tabel 6. Pengujian pengaruh populasi
No Populasi Pc Pm Waktu eksekusi (detik) 1 60 0,5 0,2 1.279608 2 70 0,5 0,2 1.457931 3 80 0,5 0,2 1.559899 4 90 0,5 0,2 1.610908 5 100 0,5 0,2 1.704652 6 110 0,5 0,2 1.753643 Tabel 7.  Pengujian ritase Kecamatan 3 ritase 4 ritase Jumlah Truk Jumlah Truk 60 70 80 90 100 110 60 70 80 90 100 110 Bogor Barat 16 17 20 27 33 33 14 16
24 25 29 38 Bogor Selatan 10 13 14 14 15 23 11 12
13 17 15 16 Bogor Timur 7 9 11 6 10 8 8 11 6 6 10 7 Bogor Tengah 6 5 7 5 8 7 5 5 6 5 8 6 Bogor Utara 9 11 13 13 11 10
9 12 10 16 14 13 Tanah Sareal 12 15 15 25 23 29 13 14
21 21 24 30
Berdasarkan  hasil  optimasi  yang  dilakukan menggunakan  algoritme  genetika  dengan  jumlah truk  sebanyak  60  truk  dengan  ritase  pengangkutan sebanyak  3  ritase  diperoleh  hasil  seperti  Tabel  7. Hasil optimum yang diperoleh untuk pendistribusian truk  yaitu  Kecamatan  Bogor  Barat  16  truk,  Bogor Selatan 10 truk, Bogor Timur 7 truk, Bogor Tengah 6 truk, Bogor Utara 9 truk dan Tanah Sareal 12 truk. Dari  hasil  optimasi  tersebut  ditunjukkan  persentase sampah yang terangkut dari total sampah di tiap-tiap kecamatan  pada  Tabel  8.  Tabel  8  menunjukkan pendistribusian  truk  yang  optimal  menggunakan algoritme  genetika  ke  tiap-tiap  kecamatan  dan persentase sampah yang terangkut.
Sebelum dilakukan proses optimasi menggunakan  algoritme  genetika  pendistribusian truk  belum  optimal.  Pendistribusian  merata  ke semua kecamatan  walaupun kebutuhan truk berbeda berdasarkan  volume  sampah  yang  berbeda  di  tiap kecamatan. Tabel 8 dilihat dengan jumlah truk yang sama  dalam  mengangkut  sampah  tidak  optimal, Kecamatan  Bogor  Barat  dengan  jumlah  sampah yang paling besar hanya terangkut sebanyak 35,05% sedangkan Kecamatan Bogor Tengah yang memiliki sampah  setengah  dari  Kecamatan  Bogor  Barat diangkut sebanyak 80,15%.
Selain itu,  untuk  menunjukkan bahwa  hasil optimasi  untuk  pendistribusian  truk  pengangkut sampah  menggunakan  algoritme  genetika  dilakukan pernghitungan standar deviasi untuk melihat sebaran tersebut    optimum.  Hasil  penghitungan  standar deviasi berdasarkan volume sampah kecamatan yang ada pada Tabel 8 menggunakan persamaan 8.
s = √ 𝑛  ∑ 𝑥 𝑖 2 −(∑ 𝑥 1 𝑛 𝑖=1 )2 𝑛 𝑖=1 𝑛 (𝑛−1)
dimana :
s =  Standar deviasi
n = Ukuran sampel x = Rata-rata
x i = Nilai x ke-i
Dari  hasil  penghitungan  nilai  standar deviasi  diperoleh  hasil  bahwa  pendistribusian  dari
hasil  optimasi  menggunakan  algoritme  genetika diperoleh  nilai  standar  deviasi  sebesar  7,32 sedangkan  yang  tidak  dioptimasi  nilai  standar deviasinya  sebesar  21,27.  Nlai  standar  deviasi  yang kecil menunjukkan persentase sampah yang berhasil diangkut di tiap TPS itu relatif sama sedangkan yang tidak  optimal  itu  ditunjukkan  dengan  nilai  standar deviasi  yang  besar  dimana  sampah  ada  yang  tidak terangkut.
Tabel 9 menunjukkan hasil pengujian ritase pengangkutan  yang  berbeda  dengan  jumlah  truk yang ada saat ini adalah 60 truk. Dari hasil pengujian dilihat  jika  truk  milik  DLH  yang  beroperasi  saat  ini beroperasi  sebanyak  3  ritase  setiap  harinya  hanya mampu  mengangkut  sampah  Kota  Bogor  sebanyak 50,35%,  tetapi  jika  ritase  pengangkutan  menjadi  4 kali  ritase  sehari,  sampah  yang  dapat  diangkut sebanyak 62,19%.
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan dengan  membandingkan  Tabel  9,  jika  ritase pengangkutan  sebanyak  3  ritase    dan  solusi  yang ditawarkan  adalah  penambahan  truk  maka    untuk mengangkut    sampah  sebanyak  62.19%  dibutuhkan 80  truk,  sedangkan  jika  pengangkutan  dilakukan sebanyak 4 ritase hanya dibutuhkan truk pengangkut sebanyak 60 truk.
Tabel 9.  Perbandingan daya angkut
Kecamatan 60 truk 3 ritase 4 ritase Bogor Barat 336 392 Bogor Selatan 210 308 Bogor Timur 147 224 Bogor Tengah 126 140 Bogor Utara 189 252 Tanah sareal 352 364 Total 1360 1680
Tabel  10  menunjukkan  sampah  yang terangkut  jika  solusi  yang  dipilih  yaitu  menambah jumlah  truk  berkapasitas  7  m 3 dengan  layanan pengangkutan sebanyak tiga kali ritase pengangkutan. Tabel 8.  Distribusi truk Kecamatan Optimal Tidak Optimal Truk Ritase Sampah terangkut (%) Truk Ritase Sampah terangkut (%) Bogor Barat 16 48 56,09 10 30 35,05 Bogor Selatan 10 30 41,66 10 30 41,66 Bogor Timur 7 21 55,47 10 30 79,24 Bogor Tengah 6 18 48,1 10 30 80,15 Bogor Utara 9 27 38,57 10 30 42,85 Tanah Sareal 12 36 43,37 10 30 36,14

## Tabel 10.  Volume sampah terangkut hasil optimasi
Kecamatan Total sampah / hari (m 3 ) Jumlah Truk 60 70 80 90 100 110 Bogor Barat 599 336 357 420 567 693 693 Bogor Selatan 504 210 273 294 294 315 483 Bogor Timur 265 147 189 231 126 210 168 Bogor Tengah 262 126 105 147 105 168 147 Bogor Utara 490 189 231 273 273 231 210 Tanah Sareal 581 252 315 315 525 483 609

## Implikasi Manajerial
Algoritma  genetika  dapat  diterapkan  untuk mengoptimalkan  pendistribusian  truk  pengangkut sampah  ke  kecamatan  di  Kota  Bogor  untuk meminimalisasi  sampah  yang  tidak  terangkut.  Dari hasil  pengujian  yang  dilakukan  jika  solusi  yang dipilih  adalah  penambahan  truk  hal  yang  harus diperhatikan  yaitu kondisi infrastruktur Kota Bogor, kondisi  lalu  lintas  sepanjang  jalan  dari  TPS-TPS menuju  TPA  Galuga.  Selain  itu,  harus  diperhatikan dari  segi  ekonomis  biaya  untuk  truk  baru,  biaya bahan bakar dan luas jalan saat ini agar penambahan truk efektif. Sebaliknya, jika yang ingin ditambahkan adalah ritase pengangkutan berarti jam kerja  bertambah.  Untuk  solusi  tersebut  perlu dipertimbangkan  ketersediaan  sumber  daya  manusia yang dimiliki DLH dan biaya operasional tambahan untuk  jam  kerja  yang  melebihi  standar  sebelumnya. Selain  itu,  agar  lebih  efektif  bisa  diterapkan teknologi  monitoring  pemantauan  posisi driver agar jadwal  pengangkutan  sampah  di  Kota  Bogor  lebih terkontrol.  Jika  kedua  solusi  tersebut  dibandingkan, maka  penambahan  ritase  pengangkutan  lebih available baik dari sisi ekonomi dan efisiensi waktu.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Opimasi distribusi truk pengangkut sampah dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritme genetika.  Hasil  penelitian  menunjukkan  jumlah  truk yang harus didistribusikan ke tiap-tiap kecamatan di Kota Bogor dimana pendistribusian tersebut dipengaruhi  oleh  jumlah  volume  sampah  harian kecamatan.  Hasil  ini  ditunjukkan  oleh  nilai  standar deviasi  antara  yang  optimum  dengan  yang  tidak optimum  dimana  hasil  optimasi  yang  optimum  nilai standar  deviasinya  sebesar  7.32  dan  yang  tidak optimum  nilai  standar  deviasinya  adalah  21.127. Dengan  pertimbangan  dari  sisi  ekonomi  dan efisiensi  waktu,  solusi  yang  diberikan  yaitu penambahan jumlah ritase pengangkutan.

## Saran
1. Melibatkan  kondisi  kepadatan  lalu  lintas  sebagai parameter  waktu  operasi  pengangkutan  (ritase pengangkutan)
2. Meningkatkan  kegiatan  pengurangan  sampah seperti  3R,bank  sampah  dan  pengomposan  untuk mengurangi  beban  angkut  sampah  menuju  TPA Galuga.
3. Penelitian  berikutnya  diharapkan  melakukan optimasi lebih detail hingga ke level TPS.

## DAFTAR PUSTAKA
Anwari  N,  Fariza  A,  dan  Prasetyaningrum  S.  2014. Optimasi  penjadwalan  pengangkutan  sampah di  Surabaya  secara  adaptif  menggunakan metode  algoritme  genetika. SCAN. IX  (1). ISSN : 1978-0087
Arkeman  Y,  Seminar  KB,  dan  Gunawan  H.  2012.
Algoritme  genetika  teori  dan  aplikasinya untuk  bisnis  dan  industri.    Bogor  (ID):  IPB Press.
Arnantha    M.  2012.  Studi  optimasi  teknis operasional  pengumpulan  dan  pengangkutan sampah  dengan  model  simulasi. Jurnal Ilmiah Teknik Sipil, 16 (1).
Asmoro  G.  2018.  Development  of  truck  scheduling system  using  genetic  algorithm  (case  study cross  docking  ahm  company).  [skripsi]. Bogor (ID) : Institut Pertanian Bogor.
Basuki    A.  2003. Algoritme  Genetika  Suatu Alternatif Penyelesaian Permasalahan Searching, Optimasi, Dan Mechine Learning . PENS – ITS Surabaya.
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik  Kota  Bogor.  2018. Penduduk kota bogor menurut kecamatan dan rasio jenis kelamin. [Internet]. [Diunduh 2017
Desember
20]. Tersedia
pada: https://bogorkota.bps.go.id/statictable/2018/0 5/14/114/penduduk-kota-bogor-menurut- kecamatan-dan-rasio-jeniskelamin2016.html
Cao  K,  Batty  M,  Huang  B,  Liu  Y,  Yu  L,  Chen  J. 2011. Spatial multiobjective land use optimization:extensions to the non-dominated sorting  genetic  algorithm-II. International Journal  Geographical  Information  Science 25  (12):    1949-1969.  doi.org/10.1080/ 13658816.2011.570269
Engelbrecht  P.2007. Computational  Intelligence  An Introduction, 2 ed .  England:  John  Wiley  & Sons Ltd.
Fauzi  R.  2015.  Optimasi  penjadwalan  mata  kuliah dengan  menggunakan  algoritme  genetiuka
(studi kasus program studi teknik informatika  Universitas  Darma  Persada).
[Skripsi].  Jakarta  (ID)  :  Universitas  Darma
Persada
Firdaus.  2016.  Perencanaan  penggunaan  lahan industri biodiesel berkelanjutan
menggunakan  algoritme  genetika  tujuan jamak. [Tesis]. Bogor (ID) : Institut Pertanian Bogor.
Haupt  dan  Haupt.  2004. Practical  Genetic Algorithms,  Secondedition. United  State  of America  (USA)  :  John  Wiley  &  Sons  Inc Publication.
Harrison  C,  Eckman  B,  Hamilton  R,  Hartswick  P, Kalagnanam  J,  Paraszczak  J,  Williams  P. 2010.  Foundations  for  smarter  cities.  IBM Journal of Research and Development. 54: 4. 1–16.
Hasibuan  M,    dan  Lusiana.  2015.  Pencarian  rute terbaik  pada  travelling  salesman  problem (TSP)  menggunakan algoritme genetika pada dinas  kebersihan  dan  pertamanan  kota pekanbaru. SATIN-Sains  dan  Teknologi Informasi. 1 (1).
Hijriana  N.  2015.  Penerapan  metode  algoritme genetika  untuk  permasalahan  penjadwalan perawat  (nurse  scheduling  problem). Info Teknik. 16 (1): 61-74.
Kalshetty Y, dan Bhosale P. 2016. Genetic algorithm for  job  shop  scheduling. International Journal  Innovations  In  Engineering  And Technology . 7. ISSN: 2319 – 1058. P358
Kurniawan  B.  2008.    Aplikasi  algoritme  genetika untuk optimasi penjadwalan kegiatan perkuliahan. Jurnal  Transformatika .  6  (1): 1-8.
Kusumadewi S. 2003. Artificial Intelligence: Teknik dan  Aplikasinya. Yogyakarta  (ID):  Graha Ilmu.
Lukas  S,  Toni  A,  dan  Yuliani  W.  2005.  Penerapan algoritme  genetika  untuk  traveling  salesman problem  dengan  menggunakan  metode  order crossover  dan  insertion  mutation.  Seminar Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi- SNATI2005.  Yogyakarta:  18  Juni  2005. ISBN: 979-756-061-6.
Mawaddah  NK  dan  Mahmudy  WF.  2006.  Optimasi penjadwalan  ujian  menggunakan  algoritme genetika. Kursor . 2 (2):1-8. Moengin  P.  2011. Metode  Optimasi .  Bandung  (ID): Muara Indah Muliadi. 2014. Pemodelan Algoritme Genetika Pada Sistem  Penjadwalan  Perkuliahan  Prodi  Ilmu Komputer  Universitas  Lambung  Mangkurat . Jurnal  Ilmu  Komputer. 1(01). ISSN:  2406- 7857 Negnevitsky  M.  2005. Artificial  Intelligence:  A Guide  To  Intelligent  Systems .  2 ed .  United Kingdom (UK): Addison Wesley Publisher Pramono.  2018.  Optimasi  perencanaan  infrastruktur pengelolaan  sampah  dengan  pemodelan program  linier.  [Tesis].  Surakarta  (ID)  : Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Putu.  2014. Smart  City  Beserta  Cloud  Computing Dan Teknologi-Teknologi
Pendukung
Lainnya .  Bandung  (ID):  Informatika.Hal  93- 102
Sofwan  A,    Handoyo  E,    dan  Ramdhony.  2008. Algoritme genetika dalam pemilihan spesifikasi  komputer.  Seminar  Nasional Aplikasi  Teknologi  Informasi  2008  (SNATI 2008). ISSN: 1907-5022
Standar  Nasional  Indonesia:    SNI  19-3964-1994 Metode pengambilan dan pengukuran contoh timbulan dan komposisi sampah perkotaan Trianto  N,  Wahyu    PJ,  dan  Agus  HN.  2008. Algoritma  genetika  dalam  pencarian  jalur alternatif. jurnal informatika. 4 (1).
Umar  N.  2014.  Aplikasi  Algoritma  genetika  untuk menyelesaikan  Travelling  Salesman  Problem (TSP). Journal  of  Technology  Research Informatioan-JTRISTE. 1 (2) : 50-57. Zukhri  Z.  2014. Algoritme  Genetika  Metode Komputasi Evolusioner Untuk Menyelesaikan Masalah Optimasi . Yogyakarta (ID): ANDI.