## Analisis Perbandingan Metode Particle Swarm
Optimization dan Metode Algoritma Genetika untuk Optimasi Rute Fiber To The Home pada Perumahan Bernady Land Slawu Jember
Nadya Pitaloka Rahmasari pitalokanad@gmail.com
Universitas Jember Ike Fibriani Ikefibriani.teknik@unej.ac.id Universitas Jember Widya Cahyadi

## cahyadi@unej.ac.id
Universitas Jember
Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  keandalan  dari metode Algoritma Genetika dalam pencarian rute terbaik untuk jaringan  FTTH  dengan  performasi  Power  Link  Budget  dan redaman  total  yang  dihasilkan  dengan  metode  Particle  Swarm Optimization.  Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  Januari  2020  – April 2020  di  PT  Telekomunikasi  Indonesia  Tbk Jember,  Divisi SDI. Penelitian ini melakukan pengukuran dengan Google Earth yaitu  nilai  jarak  ODP  pelanggan  pada  perumahan  sebanyak  30 ODP  dengan  koordinat  ODP  pelanggan  longitude  dan  latitude dengan  pembagian  3  wilayah  optimasi.  Dilanjutkan  pengujian metode optimasi Algoritma Genetika dengan parameter Npop 10 –  200,  Maxgen  200  dengan  proses  seleksi  random  selection, proses  Crossover  two  cut  point  0.9  dan  proses  mutasi  swap mutation  0.3.  Hasil  pengujian  jarak  total  memiliki  selisih  jarak sebesar  2,7  Meter  lebih  besar  dari  hasil  penelitian  sebelumnya yaitu metode PSO atau sebesar 0,027% dengan waktu komputasi yang dihasilkan dari metode Particle Swarm Optimization lebih cepat  sebesar  0,23357  detik  sedangkan  metode  Algoritma Genetika  3,2333  detik.  Nilai  redaman  total  yang  di  pengaruhi jarak  total  dihasilkan  sebesar  0,33796  dBm  untuk  metode  PSO dan  metode  Algoritma  Genetika  sebesar  0,33887  dBm.  Nilai Power  Link  Budget  yang  di  hasilkan  arah  downstream  metode Particle  Swarm  Optimization  lebih  baik  dibanding  Algoritma Genetika.
Kata Kunci —  Algoritma  Genetika,  Particle  Swarm Optimization,  Optimasi Jaringan FTTH.

## Abstract
This research aimed to know the reliability of Genetic Algorithm method  in  finding  the  best  route  to  FTTH  network  with  Power Link Budget performance and total attenuation is resulted from the  method  used  in  the  previous  study  is  Particle  Swarm Optimization method. This research conducted on January 2020 until  April  2020  at  PT  Telekomunikasi  Indonesia  Tbk  Jember. This  research  used  Google  Earth  to  measurement,  resulted  the value  of  ODP  distance’s  customer  in  the  housing  complex  as much  as  30  ODP  with  coordinates  of  ODP  longitude  and latitude’s  customer  is  divided  in  3  optimization  areas.  Testing continued  with  Genetic  Algorithm  method.  The  parameter  used are  Npop  10  –  200,  Maxgen  200,  random  selection  process, Crossover two cut point 0.9 process and swap mutation 0.3. The
finding  revealed  that  the  total  distance  has  a  difference  of  2.7 meters  greater  than  PSO  method  or  by  0,027%  with  the computation  time  generated  from  the  Particle  Swarm Optimization  method  is  faster  by  0.23357  seconds  while  the Genetic  Algorithm  method  is  3.2333  seconds.  The  value  of  total attenuation  influenced  by  total  distance  is  0,33796  dBm  for Particle  Swarm  Optimization  method  and  0,33887  dBm  for Genetic  Algorithm  method.  Downstream  direction  of  Particle Swarm  Optimization  method  resulted  greater  value  of  Power Link Budget rather than Genetic Algorithm method.
Keywords  —  Genetic  Algorithm,    Particle  Swarm  Optimization,

## FTTH Network Optimization

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi  informasi  yang semakin pesat  di zaman  modern  mendorong  tingginya  kebutuhan  masyarakat terhadap  media  transmisi.  Media  transmisi  yang  dapat menyalurkan informasi dari jarak jauh dengan kapasitas besar dan  kecepatan  tinggi.  Pengguna  layanan  internet  semakin meningkat  tiap  tahun  nya.  Layanan  internet  yang  paling banyak  digunakan  oleh  masyarakat  Indonesia  adalah  layanan yang  diberikan  oleh  PT  Telekomunikasi  Indonesia  Tbk Jember.  Layanan  internet  pada  PT  Telekomunikasi  Indonesia Tbk yaitu Indihome dengan menggunakan Jaringan komunikasi akses fiber (Jarlokaf) [2].
Dari  permasalahan  yang  ditemukan  ketika  kegiatan  Kerja Praktik  di  PT  Telekomunikasi  Indonesia  Tbk  Jember,  pada perumahan  –  perumahan  baru  yang  ada  di  Jember  masih dalam  tahap  perkembangan  dan  kebutahan  internet  menjadi hal yang sangat di butuhkan pastinya. Menurut data dari STO Telkom  Jember  2  setiap  tahunnya  pemasangan  tiang  ODP layanan Indihome menambah 2 buah tiang. Maka dari itu jalur pemasangan ODP harus di atur secara optimal sehingga dapat menghemat  biaya  pemasangan  fiber  optik  dan  mengurangi nilai redaman pada kabel fiber optik [4].
Pada  penelitian  ini  menganalisis  perbandingan  metode optimasi  rute  FTTH  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  pada perumahan  Bernady  Land  Slawu  Jember  yang  menggunakan metode  Particle  Swarm  Optimization  dengan  pembanding
metode  yang  digunakan  yaitu  Algoritma  Genetika.  Untuk mengatasi masalah optimasi pada jalur pemasangan ODP yang terletak  pada  Perumahan  Bernady  Land  Slawu  Jember,  maka diperlukan  metode  Algoritma  Genetika.  Penggunaan  metode Algortima  Genetika  dapat  menjadi  solusi  efektif  untuk optimalisasi  jalur  pemasanagan  ODP  agar  menghemat  biaya dan mengurangi nilai redaman [3].
Pada penelitian sebelumnya menggunakan prinsip pedagang  keliling  sebagai  pencarian  rute  terbaik  dengan jumlah  populasi  yang  digunakan    10-100,  dengan  nilai maximal iterasi 10-200 nilai dan setelah di optimasi dihasilkan jarak total 376,48 m.
Dari  penelitian  analisis  perbandingan  metode  Particle Swarm  Optimization  dan  metode  Algoritma  Genetika  untuk optimasi  rute  FTTH  pada  perumahan  Bernady  Land  Slawu Jember,  menggunakan  jumlah  populasi  10-200,  iterasi maksimal  digunakan  200  dengan  nilai  pc  0,9  dan  pm  0,3 dengan proses evolusi seleksi dengan random selection, proses crossover  twocut  point  dan  proses  mutasi  exchange. Diharapkan  dengan  optimasi  metode  Algoritma  Genetika  ini dapat  menghasilkan  rute  yang  lebih  baik  dari  penelitian sebelumnya dengan nilai redaman yang rendah.

## II. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  untuk  mencari  rute  terbaik  digunakan metode  algoritma  genetika  sebagai  pembanding  dengan metode sebelumnya yaitu metode Particle Swarm Optimization.  Pengumpulan  data  pada  pembagian  wilayah Bernady Land Slawu Jember  berupa  30  titik koordinat ODP, keterangan  30  ODP,  spesifikasi  ODP,  jarak  antar  ODP  – pelanggan  dan  titik  kabel  fiber  optik  udara  dilakukan  di  PT Telekomunikasi Indonesia Tbk Jember Divisi SDI, pegukuran jarak  pada  masing  masing  ODP  dengan  mistar  pada  Google Earth  yang  terbagi  menjadi  3  wilayah. Pada  wilayah  pertama terdapat 7 ODP, wilayah kedua terdapat 13 ODP dan wilayah ketiga terdapat 13 ODP.
Kemudian  untuk  melakukan  proses  optimasi  dengan metode  Algoritma  Genetika,  parameter  yang  digunakan seperti  n  populasi,  Maxgen,  proses  crossover  (Pc)  sebagai eksplorasi  dan  proses  mutasi  (Pm)  sebagai  eksploitasi  yang bernilai  0  sampai  dengan  1.  Inisialisasi  populasi  awal  atau Npop untuk menghitung total jarak yang akan di tempuh yang kemudian  akan  menghasilkan  nilai  kromosom  terbaik  atau nilai  fitness  berdasarkan  solusi  jarak  terkecil.  Selanjutnya kandidat  terbaik  tadi  dilakukan  seleksi  menggunakan  metode random  selection  dengan  menggunakan  iterasi  maksimal maxgen bernilai 200. Setelah proses seleksi induk dilanjutkan dengan  proses  perkawinan  silang  atau  crossover  dengan menggunakan metode two cut point, yang mana menggunakan 2 buah point jarak dengan menggunakan nilai (Pc) 0.9. Proses selanjutnya  dilakukan  permutasi  induk  menggunakan  metode exchange  atau  swap  mutation  dengan  nilai  (Pm)  yang digunakan  nilai  0.3.  Setelah  proses  evolusi  telah  selesai dilakukan  di  dapatkan  populasi  baru  atau  kromosom  terbaik sebagai solusi dari rute terbaik yang dihasilkan.
Mulai Evaluasi Nilai Fitness Pada Setiap Individu dalam generasi Proses Seleksi (Random Selection) Proses Crossover (Two Cut Point) Proses Mutasi (Swap Mutation) Evaluasi Fitness Hasil Nilai Optimal ? Tidak Selesai Inisialisasi Populasi Awal Populasi Baru (Data Jarak terkecil) Ya

## Gbr. 1 Flowchart Metode Algoritma Genetika
Perbandingan  metode  dilakukan  dengan  parameter  nilai fitness,  nilai  iterasi  maksimum,  waktu  komputasi    yang digunakan  dan  hasil  nilai  redaman  yang  dihasilkan.  pada metode  Algoritma  Genetika  menggunakan  iterasi  maksimum sedangkan  metode Particle  Swarm  Optimization menggunakan variasi  jumlah  nilai  iterasi.  Alur  diagram  dari  metode Algortima Genika yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 1.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bab  ini  membahas  tentang  hasil  perbandingan optimasi dari metode Algoritma Genetika dan metode Particle Swarm  Optimization  pada  penelitian  sebelumnya  yang bertujuan  untuk  mengoptimalkan  jarak  titik  ODP  pada perumahan  Bernady  Land  Slawu  Jember,  menggunakan software  matlab  r2015a  dan  menampilkan  hasil  pengukuran, perhitungan serta analisis perbandingan hasil metode.

## A. Pengujian  Metode  Algoritma  Genetika  dan  Metode Particle Swarm Optimization
Pengujian  kedua  metode  menggunakan  parameter  jumlah populasi,  jumlah  iterasi  dan  waktu  komputasi  untuk mendaptkan nilai fitness terbaik dari setiap pengujian.
1) Pengujian  Perbandingan  Jumlah  Iterasi  Maksimum: Pada  pengujian  penelitian  ini  dengan  membandingkan  hasil nilai  fitness  yang  diperoleh  dari  iterasi  maksimum.  Metode Algoritma  Genetika  memakai  iterasi  nilai  maksimal  bernilai 200,  pada  metode  Particle  Swarm  Optimization  yang  di perkuat  oleh  [1]  digunakan  10  nilai  iterasi  tetapi disini  untuk iterasi  di  ambil  dengan  nilai  yang  sama  dengan  metode Algoritma Genetika yaitu nilai iterasi maksimal 200.
Dari  data  Tabel  1  yaitu  pengujian  perbandingan  jumlah iterasi  dapat  di  lihat  bahwa  dihasilkan  nilai  fitness  yang hampir  mirip  dengan  metode  Particle  Swarm  Optimization hanya terjadi perbedaan pada wilayah bagian ketiga.
2) Pengujian  Perbandingan  Jumlah  Populasi: Selanjut nya  pengujian  dengan  jumlah  populasi,  referensi  [1] menunjukan  bahwa  metode  Particle  Swarm  Optimization memakai 10 nilai populasi sedangkan pada metode Algoritma Genetika  memakai  20  kali  percobaan  pada  proses  optimasi jarak  ODP  ini.  Nilai  fitness  yang  di  hasilkan  dari  sample perbandingan kedua metode ini seperti pada Tabel 2.
TABEL I H ASIL P ENGUJIAN P ERBANDINGAN J UMLAH I TERASI Iterasi Maksimum
Nilai Fitness Metode Wilayah 1
Wilayah 2
Wilayah 3 200 0,003806 0,002156 0,002033 PSO 0,003806 0,002156 0,002427 AG
TABEL II H ASIL P ENGUJIAN P ERBANDINGAN J UMLAH P OPULASI
Jumlah Populasi Nilai Fitness Metode Wilayah 1 Wilayah 2 Wilayah 3 10 0,003806 0,001926 0,00232 PSO 30 0,003806 0,002093 0,002408 50 0,003806 0,002156 0,002427 10 0,003806 0,00210 0,02357 AG 30 0,003806 0,002077 0,002229 50 0,003806 0,002059 0,002427

## Gbr. 2 Grafik Hasil Pengujian Perbandingan Nilai Fitness Terhadap Jumlah Populasi
Dari  Tabel  2  dapat  dilihat  proses  optimasi  dengan menggunakan  kedua  metode  tersebut  bahwa    rata  rata  nilai fitness  yang  di  hasilkan    merupakan  nilai  fitness  tertinggi dalam  setiap  percobaan.  Nilai  fitness  tidak  mempengaruhi semakin  besar  nilai  populasi,  nilai  fitness  nya  akan  semakin tinggi. Dari sample jumlah populasi disini terlihat bahwa nilai fitness  tertinggi  terdapat  pada  saat  jumlah  populasi  nya  50. Lebih jelasnya dapat dilihat pada grafik berikut.
3) Pengujian  Perbandingan  Hasil  Waktu  Komputasi:
Selanjutnya pengujian dengan hasil waktu komputasi dan nilai fitness  pada  metode  algoritma  dan  metode  pembanding Particle Swarm Optimization seperti pada Tabel 3.
Dari  Tabel  3  dapat  dilihat  proses  waktu  komputasi  dengan menggunakan kedua metode tersebut bahwa  nilai fitness yang dihasilkan  hampir  mirip  dari  kedua  metode  tersebut,  untuk hasil waktu komputasi lebih jelasnya dapat dilihat pada grafik berikut.
TABEL III
H ASIL P ENGUJIAN P ERBANDINGAN W AKTU K OMPUTASI Parameter Wilayah 1 Wilayah 2 Wilayah 3 Metode Algoritma Genetika Waktu Komputasi (s) 0,12026 4,17 0,23357 Nilai Fitness 0.003806 0.02156 0.002427 Metode PSO Waktu Komputasi (s) 3,2333 3,3457 3,2817 Nilai Fitness 0.003806 0.02126 0.242228
Gbr. 3 Grafik Hasil Pengujian Perbandingan Waktu Komputasi Terhadap Nilai Fitness
Dari grafik pada Gambar 3 dapat di analisa bahwa dari hasil waktu  komputasi  program  yang  dijalankan  pada  masukan metode Particle Swarm Optimization dihasilkan lebih cepat di bandingkan dengan menggunakan metode Algoritma Genetika tetapi  nilai  fitness  yang  di  hasilkan  sama.  Hasil  dari  waktu komputasi  bervariasi  bergantung  pada  parameter  masukan. Dari  hasil nilai fitness yang dihasilkan  sama tetapi  Algoritma Genetika memerlukan waktu yang lebih lambat.

## B. Analisis Hasil Jarak Total
Pada  penelitian  ini  dilakukan  perhitungan  jarak  yang digunakan untuk perbandingan jarak sebelumnya yaitu dengan metode  Particle  Swarm  Optimization  [1]  dan  dengan menggunakan  metode  pembanding  penelitian  ini  yaitu Algoritma Genetika dengan matlab 2015a. Hasil dari optimasi jarak seperti pada Tabel 4.
TABEL IV T OTAL J ARAK KABEL F IBER O PTI K DARI STO SAMPAI ONT PELANGGAN
ONT ODP Jarak ODP – ONT (m) Jarak STO – ONT (m) Metode PSO Metode Algoritma Genetika Pelanggan 1 FAQ/D03/52 26,39 5031,57 5034,79 Pelanggan 2 FAQ/D03/51 17,63 5055,28 5056,03 Pelanggan 3 FAQ/D03/47 21,02 5151,1 5151,42 Pelanggan 4 FAQ/D03/46 7,34 5105,94 5105,74 Pelanggan 5 FAQ/D03/48 13,94 5120,36 5122,34 Pelanggan 6 FAQ/D03/50 43,83 5104,32 5152,23 Pelanggan 7 FAQ/D03/50 17,20 5077,69 5078,60 Pelanggan 8 FAQ/D03/49 11,84 5073,25 5071,24 Pelanggan 9 FAQ/D03/45 11,35 5019,48 5019,75 Pelanggan 10 FAQ/D03/44 5,06 5034,7 5035,46 Pelanggan 11 FAQ/D03/43 21,58 5095,06 5099,98 Pelanggan 12 FAQ/D03/43 20,45 5093,93 5098,85 Pelanggan 13 FAQ/D03/42 11,25 5112,63 5119,65 Pelanggan 14 FAQ/D03/41 8,50 5132,81 5136,90 Pelanggan 15 FAQ/D03/41 20,50 5144,81 5150,90 Pelanggan 16 FAQ/D03/38 13,94 5155,14 5165,34 Pelanggan FAQ/D03/37 25,68 5198,22 5198,08
17 Pelanggan 18 FAQ/D03/34 21,72 5219,49 5230,12 Pelanggan 19 FAQ/D03/35 14,94 5110,24 5123,34 Pelanggan 20 FAQ/D03/28 17,69 5082,62 5096,09 Pelanggan 21 FAQ/D03/28 27,82 5092,75 5095,22 Pelanggan 22 FAQ/D03/21 10,30 5152,53 5158,70 Pelanggan 23 FAQ/D03/24 18,78 5192,75 5197,18 Pelanggan 24 FAQ/D03/25 13,48 5117,56 5121,88 Pelanggan 25 FAQ/D03/29 12,32 5047,38 5049,72 Pelanggan 26 FAQ/D03/17 14,34 5254,95 5275,74 Pelanggan 27 FAQ/D03/18 8,48 5272,63 5286,88 Pelanggan 28 FAQ/D03/19 9,09 5304,31 5317,49 Pelanggan 29 FAQ/D03/20 17,37 5165,6 5125,77 Pelanggan 30 FAQ/D03/22 14,48 5096,81 5099,88
Didapatkan  hasil  pebandingan  jarak  total  optimasi perumahan bernady land slawu jember dengan metode Particle Swarm  Optimization  sebesar  965,5  meter  dan  dengan  proses optimasi  metode  Algoritma  Genetika  didapatkan  jarak  total sebesar  968,2  meter.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa kedua algoritma tersebut  dapat  dijadikan proses optimasi rute fiber  optik,  selisih    hasil  optimasi  sebesar  2,7  meter  lebih panjang  atau  sebesar  0,027  %  lebih  besar  dari  hasil  optimasi Particle  Swarm  Optimization.  Lebih  jelasnya  dapat  dilihat pada grafik di Gambar 4.
Gbr. 4 Grafik Perbandingan Hasil Optimasi Jarak Total STO Ke ONT Dengan Metode Particle Swarm Optimization Dan Metode Algoritma Genetika
Dari  Gambar  4  terlihat  bahwa  jarak  hasil  optimasi sebelumnya  atau  dengan  menggunakan  metode  Particle Swarm  Optimization  memiliki  hasil  nilai  yang  mirip  atau hanya  berbeda  sedikit  dengan  hasil  optimasi  Algoritma Genetika  ini.  Dari  hasil  jarak  total  tersebut  bahwa  di  ketahui bahwa  parameter  iterasi  yang  di  gunakan  oleh  Algoritma Genetika  yaitu  iterasi  maksimum  yang  menyebabkan  tidak banyak variasi nilai fitness terbaik yang di hasilkan dan waktu komputasi yang berjalan. Tetapi  dari hasil proses optimasi ini rata  rata  nilai  yang  di  hasilkan  tidak  terlampau  berbeda  jauh dengan hasil optimasi metode Particle Swarm Optimization.

## C. Perhitungan Power Link Budget
Dalam  penelitian  ini,  jaringan  FTTH  menggunakan teknologi  GPON.  Sehingga  perhitungan  untuk  penentuan keandalan  dari  layanan  yang  diberikan  yang  mengacu  pada batasan  nilai  yang  digunakan  oleh  PT  Telkomunikasi Indonesia  Tbk  berstandart  ITU-T  G.984.2  bahwa  nilai maksimal dalam daya terima tidak boleh melebihi -28 dB dan dalam keadaan optimal pada rentan -14 dBm sampai -18 dBm [5].  Perhitungan  contoh  pelanggan  di  perumahan  Bernady Land Slawu Jember ini sesuai dengan letak ODP yang telah di tentukan.  Perhitungan  dilakukan  untuk  mengetahui  arah Downstream  dan  Upstream  jaringan  FTTH  pada  perumahan ini.
Dari  hasil  perhitungan  nilai  daya  terima  arah  Downstream pada  sample  pelanggan  di  perumahan  Bernady  Land  Slawu Jember dengan menggunakan dua metode yang berbeda, dapat diketahui bahwa keduanya dapat memperkecil nilai jarak total dari yang digunakan sebelum pada proses optimasi yang mana berpengaruh  pada  nilai  daya  terima  arah  Downstream  yang mengurang pada setiap pelanggan. nilai hasil optimasi dengan metode  Algoritma  Genetika  lebih  besar  sedikit  dengan  rata rata nilai daya terima arah Downstream sebesar -19,8355 dBm sedangkan dengan metode optimasi Particle Swarm Optimization sebesar -19,831 dBm.
Setelah  mendapatkan  hasil  pengujian  perbandingan powerlink  budget  arah  downsnstream  (Tabel  5),  selanjutnya hasil  perhitungan  perbandingan  Power  Link  Budget  arah Upstream seperti pada Tabel 6.
TABEL V H ASIL P ENGUJIAN P ERBANDINGAN P OWERLINK B UDGET A RAH D OWNSTREAM Pelanggan Jarak Total Metode Pelanggan 5 5122,34 -19,89481 Algoritma Genetika Pelanggan 15 5150,9 -20,17281 Pelanggan 25 5049,72 -19,7134 Pelanggan 5 5120,36 -19,8941 PSO Pelanggan 15 5144,81 -20,1707 Pelanggan 25 5047,38 -19,6343
TABEL VI
H ASIL P ENGUJIAN P ERBANDINGAN P OWERLINK B UDGET A RAH U PSTREAM Pelanggan Jarak Total Metode Pelanggan 5 5122,34 -19,48181 Algoritma Pelanggan 15 5152,23 -20,26081
Pelanggan 25 5078,6 -20,0074 Genetika Pelanggan 5 5120,36 -19,8941 PSO Pelanggan 15 5104,32 -20,1707 Pelanggan 25 5077,69 -19,7126
Gbr.  5  Grafik  Perbandingan  Nilai  Rata-Rata  Daya  Kirim  dan  Daya  Terima Dengan Metode Particle Swarm Optimization dan Algoritma Genetika
Dari  hasil  perhitungan  nilai  daya  terima  arah  upstream pada  sample  pelanggan  dengan  menggunakan  dua  metode yang  berbeda,  dapat  diketahui  bahwa  dengan  rata  rata  nilai daya  terima  arah  upstream  menggunakan  metode  Algoritma Genetika  lebih  kecil  dengan  nilai  -19,8522  dBm  di bandingkan  dengan  metode  Particle  Swarm  Optimization sebesar  -19,8332  dBm.  Untuk  lebeih  jelasnya  seperti  yang diperlihatkan pada Gambar 5.

## IV. KESIMPULAN (PENUTUP)
Dari hasil analisis perbandingan metode algoritma genetika dan  metode  Particle  Swarm  Optimization  di  dapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Jarak  total  ODP  setelah  di  lakukan  optimasi  dengan menggunakan  metode  algoritma  genetika  memiliki  nilai jarak  yang  lebih  besar  sedikit  dari  jarak  total  dengan menggunakan  metode  sebelumnya  yaitu  Particle  Swarm Optimization. Dari hasil total jarak kabel fiber optik dari STO  sampai  ONT  pelanggan  memiliki  selisih  jarak sebesar  2,7  meter  lebih  panjang  atau  sebesar  0,027  % lebih besar, diperkuat dari hasil optimasi metode Particle Swarm  Optimization  sebesar  5031,57  m  dan  metode Algoritma Genetika sebesar 5034,79 m .
2. Hasil  dari  perhitungan  nilai  redaman  di  pengaruhi  oleh jarak  total  ODP,  diperkuat  dari  hasil  optimasi  metode Particle Swarm Optimization dihasilkan sebesar 0,33796 dBm  sedangkan  dengan  Algoritma  Genetika  sebesar 0,33887  dBm.  Untuk  hasil  nilai  power  link  budget dengan  optimasi  Algoritma  Genetika  pada  arah downstream pelanggan ke-10 dihasilkan sebesar -20,544 dBm  sedangkan  dengan  metode  Particle  Swarm Optimization  dihasilkan  nilai  yang  lebih  baik  sebesar  -
20,254  dBm.  Dikarenakan  nilai  power  link  budget berpengaruh  pada  jarak  total  ODP  dan  nilai  power  link budget  sebagai  parameter  salah  satu  kelayakan  layanan telekomunkasi.
3. Dari  hasil  perbandingan  parameter  iterasi,  jumlah populasi  dan  waktu  komputasi  oleh  metode  sebelumnya yaitu  metode  Particle  Swarm  Optimization  dan  metode pembanding Algoritma Genetika bahwa nilai fitness atau kromosom  terbaik  yang  dihasilkan  hampir  mirip walaupun  dengan  variasi  yang  berbeda.  Tetapi  waktu komputasi  yang  di  perlukan  untuk  proses  optimasi  ini lebih cepat metode Particle Swarm Optimization dengan rata-rata  waktu  0,23357  detik  sedangkan  metode Algoritma Genetika 3,2333 detik.
4. Perbandingan  hasil  analisis  metode  Algoritma  Genetika dan  metode  Particle  Swarm  Optimization  dengan menggunakan  jumlah  populasi  dan  nilai  iterasi  yang sama,  maka  didapatkan  hasil  terbaik  yaitu  oleh  metode
Particle  Swarm  Optimization  dengan  hasil  jarak  kabel fiber  optik,  nilai  redaman,  dan  waktu  komputasi  yang lebih baik dan cepat.

## R EFERENSI
[1] Evi  Nur  Imamah.  2018.  Optimasi  Rute  Jaringan  Fiber  To  The  Home (FTTH)  Perumahan  Bernady  Land  Jember  dengan  menggunakan Metode Particle Swarm Optimization (PSO). Universitas Jember.
[2] Inu  Manggalo  dan  Ihsan  Marzuki.  2011.  Optimalisasi  Perencanaan Jaringan  Akses  Serat  Optik  Fiber  To  The  Home  Menggunakan Algoritma Genetika. Universitas Mercubuana.
[3] ITU-T  Recommendation  G.984.2..2019.  Gigabit-capable  Passive Optical  Networks  (G-PON):  Physical  Media  Dependent  (PMD)  layer specification.
[4] Nadya  Pitaloka  Rahmasari  dan  Muhammad  Rizza.  2019.  Tinjauan Fungsionalistas  Infrastruktur  PT.  Telekomunikasi  Indonesia  Tbk  Area Network Jatim Timur Jember.
[5] Try  Feby  Ramadonna.  2017.  Perbandingan  Algoritma  Genetika  dan TSP  Untuk  Optimalisasi  Jaringan  Akses  Fiber  To  The  Home. Politeknik Sriwijaya.