## PERAKITAN MOBIL RADIO CONTROL BUGGY NITRO OFFROAD MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
Ridho Firmansyah 1) , Safrina Amini 2) , Gandung Triyono 3) 1,2,3 Teknik informatika, Teknologi Informasi, Universitas Budi Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan, Jakarta, 12260 ridhofirmansyah@gmail.com 1) , safrina.amini@budiluhur.ac.id 2) , gandung.triyono@budiluhur.ac.id 3)
Abstract
Control  radio  technology  is  already  experiencing  good  growth.  This  is  evident  by  the  many  areas  that utilize these technologies, one of which is a game of toy cars. The Game car by utilizing the radio control are  called  Car  Radio  Control  (MRC).  At  this  time  to  have  an  MRC  we  can  assemble  them,  with  the desired  component.  However,  the  problem  is  to  assemble  the  MRC  requires  quite  a  long  time.  It  takes quite  a  long  time  due  to  choosing  the  components  that  fit  your  budget  quite  difficult.  The  existence  of these  problems  then  developed  optimization  application  to  help  choose  the  components  of  MRC  with  a genetic algorithm. Applications developed using the Selection Roulette Wheel, Two Point Crossover, and Random Mutation. The results of the trial population size and the number of best generation are 30 and 200.  Values  parameter  combinations  crossover  probability  (Pc)  and  the  probability  of  mutation  (Pm) earn on average the highest fitness is Pc 0.9 and 0.1 Pm. It was concluded that the genetic algorithm is proven to make the process of finding combinations of components to be more efficient than the manual way.
Keywords : genetic algorithms, optimization, radio control, radio control buggy nitro offroad;

## Abstrak
Teknologi  radio  control  sudah  mengalami  perkembangan  yang  baik.  Hal  tersebut  terbukti  dengan banyaknya  bidang  yang  memanfaatkan  teknologi  tersebut,  salah  satunya  adalah  permainan  mobil- mobilan.  Permainan  mobil-mobilan  dengan  memanfaatkan  radio  control  disebut  Mobil  Radio  Control (MRC).  Pada  saat  ini  untuk  memiliki  sebuah  MRC  kita  dapat  merakit  sendiri,  dengan  komponen  yang diinginkan.  Tetapi,  permasalahan  yang  ada  adalah  untuk merakit  MRC  memerlukan  waktu  yang  cukup lama. Waktu yang dibutuhkan cukup lama karena untuk memilih komponen yang sesuai dengan anggaran cukup  sulit.  Adanya  masalah  tersebut,  maka  dikembangkan  aplikasi  optimasi  untuk  membantu  memilih komponen-komponen  MRC  dengan  algoritma  genetika.  Aplikasi  yang  dikembangkan  menggunakan metode Seleksi Roulette  Wheel,  Two  Point  Crossover  dan  Random  Mutation.  Hasil  uji  coba  ukuran populasi  dan  jumlah  generasi  terbaik  adalah  30  dan  200.  Nilai  kombinasi  parameter  probabilitas crossover (Pc) dan probabilitas mutasi (Pm) mendapatkan rata-rata fitness tertinggi adalah Pc 0.9 dan Pm  0.1 . Dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  genetika  terbukti  membuat  proses  pencarian  kombinasi komponen menjadi lebih efisien dibandingkan dengan cara manual.
Kata kunci: algoritma genetika, optimasi, radio control, radio control buggy nitro offroad;

## 1. PENDAHULUAN
Mobil radio  control merupakan  salah  satu mainan  yang  berupa  mobil-mobilan.  Teknologi yang  digunakan  untuk  mengendalikan  adalah gelombang  radio.  Kelebihan  dari  teknologi  ini adalah  jangkauan  untuk  mengendalikan  mainan lebih jauh. Mobil radio control sudah menggunakan bahan bakar seperti mobil sunggukan.  Karena  ketangguhan  di  medan  dan sudah  tidak  menggunakan  baterai,  maka  harga mainan  ini  masih  relatif  mahal.  Seiring  dengan perkembangan  yang  pesat radio  control, minat masyarakat semakin meningkat untuk memilikinya.
Mobil  radio  control  dapat  dibeli  sudah  dalam bentuk  mobil  atau  dapat  merakit  sendiri,  jika merakit sendiri maka diperlukan banyak
komponen  yang  harus  disediakan.  Untuk membentuk  satu  unit  mobil  radio  control  yang handal perlu pengalaman yang cukup. Selama ini pembeli  sering  mempunyai  kesulitan  dalam memilih komponen-komponen yang ada, sehingga  sering  kali  dilakukan trial  and  error . Masalah  yang  dihadapi  saat  ini  adalah  belum adanya  aplikasi  yang  mampu  membantu  pihak penjual  ataupun  pembeli  dalam  mendapatkan kombinasi komponen-komponen dengan kualitas terbaik dan biaya kecil. Dengan mengimplementasikan  algoritma  genetika  dapat dijadikan sebagai solusi dari masalah tersebut. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  dikembangkan aplikasi  untuk  pemilihan  komponen  mobil radio control buggy nitro  offroad dengan  kualitas terbaik sesuai dengan anggaran dan kriteria yang
Pengamanan  Sistem  Menggunakan One  Time  Password Dengan  Pembangkit Password  Hash SHA-256  dan Pseudo  Random  Number  Generator (PRNG) Linear Congruential Generator (LCG) di Perangkat Berbasis Android
diinginkan  pembeli.  Tenologi  yang  digunakan untuk  menyelesaikan  kasus  ini  adalah  algoritma genetika, dengan metode roulette wheel selection , two point dan random mutation .

## 2. LANDASAN TEORI
Algoritma  genetika  adalah  algoritma  pencarian yang  digunakan  dalam  perhitungan  untuk mencari  solusi  perkiraan  yang  optimal  (Padhy, 2005).  Kekuatan  utama  Algoritma  genetika adalah  kemampuannya  untuk  menyelesaikan masalah  kompleks  dalam  waktu  yang  relatif cepat.  Dengan  keutamaannya  algoritma  genetika layak  diterapkan  untuk  permasalahan  yang dihadapi oleh toko Rctronic.
Suatu pendekatan normatif untuk mengidentifikasikan  penyelesaian  terbaik  dalam pengambilan  keputusan  dari  suatu  permasalahan adalah  pengertian  dari  Optimasi.  Penyelesaian permasalahan  dalam  teknik  optimasi  diarahkan untuk  mendapatkan  titik  maksimum  dan  titik minimum dari fungsi yang dioptimalkan. Tujuan dari  optimasi  adalah  untuk  meminimumkan usaha  yang  diperlukan  atau  biaya  operasional dan  memaksimumkan  hasil  yang  diinginkan (Witary dkk., 2013).
Algoritma Genetika merupakan algoritma pencarian heuristic yang didasarkan atas mekanisme evolusi biologis.  Diperkenalkan oleh Holland (1975) yang digunakan dalam menyelesaikan  masalah  optimasi.  Algoritma genetika  mensimulasikan  proses  yang  terjadi pada  populasi  alamiah  yang  merupakan  hal penting  dalam  evolusi.  Algoritma  ini  didasarkan pada  proses  genetik  yang  ada  dalam  makhluk hidup,  yaitu  individu  secara  terus-menerus mengalami  perubahan  gen  untuk  menyesuaikan dengan  lingkungan  hidupnya.  Hanya  individu- individu yang kuat yang mampu bertahan (Sutojo dkk.,  2011).  Algoritma  genetika  sangat  baik diterapkan  untuk  masalah  optimasi  dan  dapat digunakan  untuk  mencari  pemecahan  optimum (Muthmainnah dan Muntini, 2010).
Dalam  algoritma  genetika  ada  beberapa  definisi penting  yang  harus  diketahui  untuk  membangun suatu  penyelesaian  masalah.  Diantaranya  adalah sebagai berikut (Fadlisyah, 2009):
(1) Gen merupakan  nilai  yang  menyatakan satuan  dasar  yang  membentuk  arti  tertentu dalam  satu  kesatuan  gen  yang  dinamakan kromosom.
(2) Kromosom  /  Individu  merupakan  gen-gen yang membentuk nilai tertentu dan menyatakan  solusi  yang  mungkin  dari  suatu permasalahan.
(3) Populasi  merupakan  sekumpulan  individu yang  akan  diproses  bersama  dalam  satu kesatuan siklus evolusi.
(4) Fitness merupakan  seberapa  baik  nilai  dari suatu individu atau solusi yang didapatkan.
(5) Seleksi merupakan proses untuk mendapatkan calon induk yang baik
(6) Crossover merupakan proses pertukaran atau kawin  silang  gen-gen  dari  dua  induk tertentu.
(7) Mutasi  merupakan  proses  pergantian  salah satu gen yang terpilih dengan nilai tertentu.
(8) Generasi merupakan urutan iterasi.
(9) Offspring merupakan  kromosom  baru  yang dihasilkan setelah melewati suatu generasi.
Algoritma  genetika  memiliki  6  komponen penting, diantaranya (Kusumadewi,  2003):
(1) Teknik Pengkodean
Pengkodean adalah suatu teknik untuk merepresentasikan  masalah  ke  dalam  bentuk kromosom.
Teknik pengkodean adalah bagaimana  mengkodekan  gen  dari  kromosom.
Gen merupakan bagian dari kromosom. Satu gen biasanya  akan  mewakili  satu  variabel.  Ada  3 macam  teknik  pengkodean,  yaitu  biner,  integer dan permutasi.
(2) Prosedur Inisialisasi
Ukuran  populasi  tergantung  pada  masalah  yang ingin  dipecahkan  dan  jenis  operator  genetika yang  akan  diimplementasikan.  Setelah  ukuran populasi  ditentukan,  kemudian  harus  dilakukan inisialisasi  terhadap  kromosom  yang  terdapat pada  populasi  tersebut.  Inisialisasi  kromosom dilakukan secara random , namun demikian harus tetap  memperhatikan  domain  solusi  dan  kendala permasalahan yang ada.
(3) Evaluasi Fitness
Fungsi  fitness  untuk  mengevaluasi  fitness kromosom adalah sebagai berikut:
𝑓(𝑥) = ((𝑣/ max 𝑣)+(ℎ/  max ℎ)) 2
Sedangkan  rumus  untuk  mengevaluasi  individu atau solusi kombinasi adalah sebagai berikut:
F = 𝑓(𝑥1)+𝑓(𝑥2)+⋯+𝑓(𝑥9)
9
Keterangan dari rumus diatas adalah: 𝑓(𝑥) :  Nilai fitness kromosom
(0  –  1).  0  untuk  nilai fitness terendah  dan  1  untuk  nilai fitness tertinggi.
F :  Nilai  fitness  individu  atau solusi  (0  –  1).  0  untuk  nilai fitness terendah  dan  1  untuk nilai fitness tertinggi.
𝑣 :  Value dari kualitas komponen
max 𝑣 :   Maksimal  value  dari  kualitas komponen
Pengamanan  Sistem  Menggunakan One  Time  Password Dengan  Pembangkit Password  Hash SHA-256  dan Pseudo  Random  Number  Generator (PRNG) Linear Congruential Generator (LCG) di Perangkat Berbasis Android
ℎ :  Harga dari sebuah komponen
max ℎ :  Maksimal  harga  dari  sebuah komponen
(4) Seleksi
Seleksi  dilakukan  untuk  menentukan  individu- individu  mana  saja  yang  akan  dipilih  untuk melakukan rekombinasi dan bagaimana offspring yang  terbentuk  dari  individu-individu  terpilih tersebut.  Pencarian  nilai fitness adalah  langkah pertama  yang  dilakukan  didalam  proses  seleksi. Nilai fitness itulah yang nantinya digunakan pada tahap  seleksi  berikutnya  (Kusumadewi,    2003). Seleksi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  seleksi Roulette  Wheel . Roulette  Wheel adalah sebuah metode seleksi yang menggunakan analogi  dari roulette  wheel untuk  memilih individu-individu  dari  sebuah  populasi.  Semakin tinggi fitness dari sebuah individu maka semakin besar ruang  yang didapatkannya [7].    Cara  kerja metode  ini  adalah:  Hitung  total fitness semua individu,  Hitung  probabilitas  seleksi  masing- masing  individu,  Dari  probabilitas  tersebut, dihitung  jatah  interval  masing-masing  individu pada  angka  0  sampai  1,  Bangkitkan  bilangan random  antara  0  sampai,  dan  Dari  bilangan random yang  dihasilkan,  tentukan  urutan  untuk populasi baru hasil dari proses seleksi. Contoh dari gambar  seleksi roulette wheel dapat dilihat sebagai berikut

## Gambar 1: Seleksi Roulette Wheel
(5) Operator Genetika
Operator genetika terdiri dari dua operator, yaitu crossover dan mutasi. Crossover bertujuan untuk menambahkan  keanekaragaman  individu  dalam satu  populasi.  Mutasi  berperan  untuk  menjaga keanekaragaman populasi dengan cara mengubah nilai  dari  satu  atau  beberapa  gen  dalam  suatu individu.
Crossover adalah  suatu  proses  dimana  individu- individu dari sebuah populasi bertukar informasi genetik,  diharapkan  untuk  menciptakan  sebuah individu  yang  berisi  bagian-bagian  terbaik  dari gen  orangtuanya.  Selama  proses crossover ,
setiap  individu  dalam  populasi  dianggap  siap untuk  di crossover ;  disinilah  digunakannya probabilitas crossover (Pc). Dengan membandingkan nilai Pc dengan nilai pembangkitan random per  individu,  kita  bisa memilih apakah individu tersebut harus terproses crossover atau  individu  tersebut  tidak  terproses crossover (Jacobson dan Kanber, 2015): Crossover yang  digunakan  adalah two  point crossover dan  dapat  dilihat  pada  tabel  dibawah ini.
Tabel 1: Two Point Crossover P 1 1 3 5 4 2 1 6
P 2 3 1 2 7 6 4 5 O 1 1 3 2 7 6 1 6 O 2 3 1 5 4 2 4 5
Mutasi  merupakan  sebuah  proses  yang  jarang terjadi, menggambarkan sebuah perubahan dalam gen.  Mutasi  dapat  menyebabkan  peningkatan yang  signifikan  pada fitness sebuah  kromosom.
Sering  kali  proses  seleksi  dan crossover menyebabkan susunan gen pada sebuah individu menjadi  itu-itu  saja.  Dalam  kondisi  seperti  itu, semua  kromosom  identik  dan  dengan  demikian fitness nya pun sama dan sulit untuk ditingkatkan. Tugas  mutasi  adalah  untuk  menjamin  agar  tidak hilang  keanekaragaman  genetik  (Negnevitsky, 2015).  Mutasi  yang  digunakan  adalah random mutation dan dapat dilihat pada Gambar 2.
3 4 5 2 6 1 7 3 4 5 13 6 1 7

## Gambar 2: Random Mutation
Efek  dari  proses  crossover  dan  mutasi  sering membuat  kita  kehilangan  individu  terbaik  kita. Oleh  karena  itu,  kita  membutuhkan  operator yang  dapat  memberikan  kita  solusi  dari  masalah tersebut. Salah satu teknik dasar yang digunakan untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan selalu  memungkinkan  individu  dengan  fitness terbesar untuk ditambahkan ke generasi berikutnya.  Proses  yang  mempertahankan  yang terbaik  untuk  generasi  selanjutnya  disebut dengan Elitism. Elitism berkerja dengan mengurutkan individu berdasarkan fitness terbesar ke terkecil (Jacobson dan Kanber, 2015).
(6) Penentuan Parameter
Algoritma Genetika memiliki setidaknya beberapa  parameter  yang  perlu  diperhatikan selama proses. Diantaranya adalah mutation rate (Pm), crossover  rate (Pc), Population  Size
0.18 0.16 0.15 0.13 0.11 0.09 0.07 0.06 0.03 0.02 Probabilitas Fitness Ind 1 Ind 2 Ind 3
Ind 4 Ind 5 Ind 6 Ind 7 Ind 8 Ind 9 Ind 10
Pengamanan  Sistem  Menggunakan One  Time  Password Dengan  Pembangkit Password  Hash SHA-256  dan Pseudo  Random  Number  Generator (PRNG) Linear Congruential Generator (LCG) di Perangkat Berbasis Android
(Ukuran Populasi) (Jacobson dan Kanber, 2015). Mutation  Rate adalah  probabilitas  dimana  gen tertentu didalam kromosom solusi akan bermutasi.  Secara  teknis,  tidak  ada  nilai  yang sangat  tepat  untuk  probabilitas  ini.  Namun, beberapa nilai biasanya akan menghasilkan hasil yang lebih baik dari yang lain. Nilai dari Pm itu sendiri  adalah  0-1.  Nilai  Pm  yang  terlalu  tinggi dapat  menyebabkan  terlalu  banyak  variasi genetik antara setiap generasi, yang menyebabkan  berpeluang  kehilangan  solusi  baik yang telah ditemukan dalam populasi sebelumnya. Crossover  Rate adalah  probabilitas dimana  indiviidu  yang  ada  didalam  populasi akan saling bertukar informasi genetik. Nilai dari Pc  itu  sendiri  adalah  0-1.  Nilai  Pc  yang  besar memungkinkan  untuk  menghasilkan  banyak solusi  yang  baik  dalam  proses crossover .  Nilai Pc yang rendah akan membantu untuk mempertahankan  solusi  yang  lebih  baik  untuk generasi  selanjutnya. Population  Size atau  kuran populasi  adalah  jumlah  individu  yang  terdapat dalam  populasi.  Semakin  besar  ukuran  populasi semakin  besar  pula  ruang  Algoritma  Genetika untuk  mendapatkan  sampel  solusi,  ini  akan membantu  mendapatkan  solusi  yang  lebih optimal. Ukuran populasi yang kecil mengakibatkan didapatkannya solusi yang kurang optimal.

## 3. RANCANGAN APLIKASI
Dalam  kasus  yang  didapatkan  bahwa  jika pembeli  memiliki  anggaran  sebanyak  “X”  maka pihak  toko  atau  penjual  akan  melakukan pemilihan  komponen  sesuai  dengan  angaran. Dari komponen-komponen tersebut akan menjadi satu  mobil radio  control .  Pada  proses  tersebut memakan  waktu  yang  lama  karena  harus memilih  komponen-komponen  yang  optimal dengan  anggaran  yang  ada.  Pada  kasus  tersebut pokok permasalahanya adalah mencari kombinasi komponen secara manual tidak efisien karena pihak penjual harus mengecek komponen satu  persatu  sampai  menjadi  sebuah  kombinasi yang sesuai anggaran.
Untuk  merakit  satu  mobil  radio  control diperlukan  komponen  seperti engine,  servo throttle, servo steering, fuel dan reciever battery. Engine sebagai  mesin  utama  dari  mobile radio control. Servo sebagai  pengatur  pergerakan mobil  ke  arah  kiri  atau  kanan. Fuel merupakan komponen  yang  digunakan  untuk  memompa bahan  bakar.  Dan reciever fungsinya  digunakan untuk  menerima  sinyal  gelompang  dario  dari pusat pengendali atau remote.
Dikembangkanya aplikasi ini dapat meringankan kerja pihak penjual untuk mendapatkan kombinasi  komponen  yang  sesuai  dengan keadaan yang ada secara cepat.

## Gambar 3: Arsitektur Sistem.
Pada  Gambar  3  dijelaskan  bahwa  alur  proses  dalam aplikasi  yang  dikembangkan  ada  3  bagian  proses, yaitu:
(1) User menginput  nama  pembeli,  anggaran  yang dimiliki dan kebutuhan atas mobil radio control dari pembeli.
(2) Proses selanjutnya adalah melakukan perhitungan untuk mendapatkan komponen yang dibutuhkan.  Metode  yang  digunakan  adalah algoritma genetika.
(3) Setelah  proses  (2)  selesai,  maka  daftar komponen  yang  dibutuhkan  diberikan  ke  user sebagai rekomendasi.
Dari  hasil  rancangan  didapatkan  model  struktur data. Struktur data yang digunakan adalah model data  relasi.  Untuk  memperlihatkan  struktur  data digunakan diagram  entity  relationship. Dalam penelitian ini software basis data yang digunakan adalah Mysql. Struktur data yang dibentuk dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4: Logical Record Structure (LRS).
Pengamanan  Sistem  Menggunakan One  Time  Password Dengan  Pembangkit Password  Hash SHA-256  dan Pseudo  Random  Number  Generator (PRNG) Linear Congruential Generator (LCG) di Perangkat Berbasis Android
Pada Gambar 4 dijelaskan bahwa data-data yang digunakan  untuk  mendukung  proses  pemilihin komponen  seperti  data buggy,  kit,  battery, transmitter,  servo,  fuel dan engine .  Data-data tersebut  yang  digunakan  untuk  membentuk  satu mobil radio control.
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  algoritma genetika  adalah  pengambilan  data,  pembangkitan populasi  awal,  melakukan  seleksi, crossover, mutasi dan  update  generasi. Flowchart proses  algoritma genetika dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5: Flowchart Proses Algoritma Genetika
Logika dalam proses algoritma genetika adalah sebagai berikut:
1. Mulai
2. Ambil  data Engine , Fuel , Glowplug , Glowplug Igniter ,  KIT, Receiver B,  Servo Throttle ,  Servo Streeing dan Transmitter secara random
3. Pembangkitan populasi awal
4. Seleksi
5. Crossover
6. Mutasi
7. Update Generasi
8. If Iterasi == Max Then
9. Selesai 10. Else 11. Kembali ke proses 4
12. End If 13. Selesai

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Fungsi untuk Pemilihan Komponen Aplikasi  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk melakukan pemilihan komponen-komponen yang  optimal  berdasarkan  kondisi  keuangan pembeli.  Tapi  sebelum  dapat  menggunakan aplikasi  ini  user  harus  memasukan  beberapa kompenen terlebih dahulu. Jadi semua komponen harus di input ke fungsi yang telah disediakan. Pada  aplikasi  ini  fungsi  utama  yang  digunakan untuk  memilih  komponen  yang  paling  optimal adalah  fungsi  pada  menu  “Generate”  pada
aplikasi.  Pada  menu  ini  user  tinggal  memasukan data pembeli dan harga yang dimiliki.
Di  dalam  menu  “Generate”  terdapat  tombol “ Generate”. Tombol  ini  digunakan  untuk kombinasi  semua  komponen  secara  otomatis dengan  teknik random .  Tetapi,  jika  pembeli menginginkan beberapa komponen yang spesifik maka  user  dapat  memilih  beberapa checkbox yang telah tersedia.
Apabila user sudah  yakin  dengan  inputan  yang telah  dipilih, user dapat  menekan  tombol
Generate untuk  melihat  hasil  dari  kombinasi komponen. Jika sudah tampil kombinasi komponen  didalam  tabel generate , user dapat memilih tombol “Simpan” jika ingin
menyimpan. Kemudian, memilih tombol  “Lihat” jika  ingin  melihat  data  pembeli  yang  telah tersimpan,  tampilan  aplikasi  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Gambar 6: Tampilan Layar Form Generate

## 4.2 Uji Coba Ukuran Populasi
Pada  pengujian  berikut,  diukur  ukuran  populasi untuk  mengetahui  berapa  ukuran  populasi  yang menghasilkan  rata-rata  nilai fitness tinggi.
Ukuran  populasi  yang  diuji  yaitu  10,  15,  20,  25 dan  30  individu  dengan  masing-masing  10  kali pengujian.  Nilai  probabilitas crossover dan probabilitas mutasi yang digunakan yaitu 0.7 dan 0.3, lalu jumlah  generasi  yang digunakan adalah 100,  hasil  dari  pengujian  dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Pengamanan  Sistem  Menggunakan One  Time  Password Dengan  Pembangkit Password  Hash SHA-256  dan Pseudo  Random  Number  Generator (PRNG) Linear Congruential Generator (LCG) di Perangkat Berbasis Android
Gambar 7: Uji Coba Ukuran Populasi
Pada  Gambar  7  diperlihatkan  bahwa  hasil  uji coba  didapatkan  bahwa fitness tertinggi  didapat pada  ukuran  populasi  30  individu  dengan  nilai fitness dan  waktunya  adalah  0.90687  dan  2.087 detik.  Sedangkan  nilai fitness terendah  didapat pada ukuran populasi 10 dengan nilai fitness dan waktunya adalah 0.89903 dan 0.896 detik. Dapat disimpulkan  bahwa  ukuran  populasi  dapat membengaruhi  besar  kecilnya fitness yang didapat,  namun  ukuran  populasi  juga  dapat membuat proses algoritma genetika membutuhkan waktu yang semakin lama.

## 4.3 Uji Coba Jumlah Generasi
Pada  pengujian  berikut,  diukur  banyaknya jumlah  generasi  pada  proses  algoritma  genetika untuk  mengetahui  berapa  ukuran  generasi  yang menghasilkan  rata-rata  nilai fitness tinggi. Jumlah generasi yang diuji adalah 100, 125, 150, 175  dan  200  dengan  masing-masing  10  kali pengujian.  Sesuai  dengan  hasil  uji  coba  ukuran populasi,  maka  ukuran  populasi  yang  digunakan adalah sebesar 30 individu. probabilitas crossover dan probabilitas mutasi yang digunakan  adalah  0.7  dan  0.3,  hasil  dari pengujian dapat dilihat  pada Gambar 8.

## Gambar 8: Uji Coba Jumlah Generasi
Pada  Gambar  7  diperlihatkan  bahwa  hasil  uji coba  didapatkan  bahwa fitness tertinggi  didapat pada  generasi  yang  berjumlah  200  dengan  nilai fitness dan  waktunya  adalah  0.91274  dan  6.087 detik.  Sedangkan  nilai fitness terendah  ada  pada generasi yang berjumlah 100 dengan nilai fitness dan  waktunya  adalah  0.90872  dan  3.244  detik. Dengan  kata  lain,  jumlah  generasi  dapat mempengaruhi Algoritma Genetika untuk menghasilkan  nilai fitness yang  semakin  baik, namun  juga  dapat  membuat  proses  Algoritma Genetika semakin lama.

## 4.4 Hasil Uji Coba Kombinasi Pc dan Pm
Pada  pengujian  berikut,  akan  diukur  kombinasi nilai  Pc  dan  Pm  terhadap  nilai fitness untuk mengetahui  kombinasi  nilai  Pc  dan  Pm  yang menghasilkan fitness tertinggi.  Sesuai  dengan hasil  uji  coba  ukuran  populasi  dan  jumlah generasi  pada  uji  coba  sebelumnya,  didapat ukuran populasi yang optimal adalah 30 individu dan  jumlah  generasinya  adalah  200.  Maka, digunakan  ukuran  populasi  dan  jumlah  generasi tersebut.  Kombinasi  Pc  dan  Pm  yang  akan  diuji adalah  0.1:0.9,  0.2:0.8,  0.3:0.7,  0.4:0.6,  0.5:0.5, 0.6:0.4,  0.7:0.3,  0.8:0.2  dan  0.9:0.1  dengan  10 kali  pengujian  pada  masing-masing  kombinasi, hasil dari pengujian dapat dilihat Gambar 9.
0.89903 0.903260.90387 0.90474 0.90867 0.896 1.1508 1.438 1.768 2.087 0.5 0.7 0.9 1.1 1.3 1.5 1.7 1.9 2.1 2.3 0.89 0.892 0.894 0.896 0.898 0.9 0.902 0.904 0.906 0.908 0.91 10 15 20 25 30 WA KTU FITN ES S POPULASI

## Hasil Uji  Cob a  Ukuran
Populasi Terhadap  Nilai Fitness dan Waktu Fitness Waktu (detik) 0.90872 0.91114 0.91249 0.9125 0.91274 3.244 3.858 4.596 5.184 6.087 3 4.5 6 7.5 0.908 0.909 0.91 0.911 0.912 0.913 100 125 150 175 200 WA KTU FITN ES S GENERASI Hasil Uji Coba Jumlah Generasi Terhadap Nilai Fitness
Fitness
Waktu (detik)
Pengamanan  Sistem  Menggunakan One  Time  Password Dengan  Pembangkit Password  Hash SHA-256  dan Pseudo  Random  Number  Generator (PRNG) Linear Congruential Generator (LCG) di Perangkat Berbasis Android

## Gambar 9: Uji Coba Kombinasi Pc dan Pm
Pada  Gambar  7  diperlihatkan  bahwa  hasil  uji coba didapatkan bahwa fitness tertinggi didapatkan  pada  kombinasi  Pc  0.9  dan  Pm  0.1. Maka,  pada  aplikasi  ini  kombinasi  Pc  dan  Pm yang digunakan adalah 0.9 dan 0.1.

## 4.5 Evaluasi Program
Dari  hasil  evaluasi  dari  program  maka  aplikasi yang dikembangkan memiliki kelebihan seperti:
(1) Aplikasi ini dapat membuat proses pencarian kombinasi komponen lebih cepat dibandingkan dengan cara manual.
(2) Aplikasi ini dapat menyimpan hasil kombinasi komponen.
(3) Aplikasi  ini  memiliki interface yang  mudah untuk digunakan oleh user .
Selain  memiliki  kelebihan,  juga  memiliki kelemahan.  Dari  hasil  evaluasi  aplikasi  yang dikembangkan masih memiliki beberapa kekurangan, antara lain:
(1) Dikarenakan  Algoritma  Genetika  mencari solusi-solusi  secara random ,  maka  solusi yang  sekarang  belum  tentu  sama  dengan solusi sebelumnya dan setelahnya.
(2) Jumlah data perkomponen yang masih perlu diperbanyak  agar  mendapatkan  solusi  yang lebih bervariasi.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  dan  hasil  pengujian, maka  dapat  disimpukan  bahwah  algoritma
genetika  dapat  diimplementasikan  ke  dalam proses  pencarian  kombinasi  komponen  terbaik untuk  perakitan radio  control buggy nitro offroad .  Aplikasi  ini  membuat  proses  pemilihan komponen  lebih  efisien  dari  sisi  waktu  yang dibutuhkan  memilih  komponen.  Aplikasi  ini hanya  memberikan  saran  untuk  kombinasi komponen.  Hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa nilai  parameter  algoritma  genetika  berpengaruh terhadap  jalannya  aplikasi  dan  solusi  yang didapat. Seperti besar kecilnya fitness dan waktu proses pencarian solusi.
6. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Padhy,  N.,  P.,  2005, Artificial  Intelligence and Intelligent Systems . New Delhi: Oxford University Press.
[2]  Witary,  V.,  Rachmat,  N.,  dan  Inayatullah, 2013,    Optimasi  Penjadwalan  Perkuliahan dengan Menggunakan Algoritma Genetika ( Studi  Kasus :  AMIK  MDP  ,  STMIK  GI MDP dan STIE MDP ), J. STMIK GI MDP , pp. 1–7.
[3]  Sutojo,  T.,  Mulyanto,  E.,  dan  Suhartono, V.,  2011, Kecerdasan  Buatan  Pertama .
Yogyakarta: Andi. [4]  Muthmainnah,  dan  Muntini,  M.,  S.,  2010, Penerapan Algoritma genetik Untuk Optimasi Transfer Daya, Pros. Semin. Nas. Sains , pp. 189–195.
[5]  Fadlisyah., Arnawan., Faisal., 2009,
Algoritma  Genetika ,  1st  ed.  Yogyakarta: Graha Ilmu. [6]  Kusumadewi, S., 2003, Artificial Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya) ,  1st ed. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[7]  Jacobson, L., dan Kanber, B., 2015, Genetic Algorithms in Java Basics . Apress.
[8]  Negnevitsky,
M., 2015, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems , 2nd ed. Addison-Wesley. 0.86341 0.87277 0.88024 0.88972 0.89193 0.90564 0.91408 0.91506 0.917 0.86 0.87 0.88 0.89 0.9 0.91 0.92 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 FITN ES S PM PC

## UJI COBA KOMBINASI PC PM TERHADAP NILAI FITNESS