Abstrak —Produksi  pakaian  dalam  jumlah  banyak  tentu  akan menghabiskan  banyak  waktu  dan  tenaga.  Seorang  pembuat pola  harus  menggandakan  pola  satu  per  satu  dan  harus memikirkan  pemetaan  pola  pada  kain  yang  tepat.  Pemetaan yang  seadanya  akan  berdampak  pada  biaya  industri dikarenakan  bahan  baku  mengambil  peranan  yang  sangat penting  di  dalam  efisiensi  produksi.  Dengan  kuantitas  bahan baku  kain  yang  minimal,  diusahakan  dapat  menghasilkan kuantitas pola yang maksimal. Oleh karena itu, optimasi bahan baku  perlu  dilakukan  guna  mendapatkan  tingkat  efisiensi produksi  yang  tinggi,  yaitu  kebutuhan  bahan  seminimum mungkin.  Pada  penelitian  ini  diimplementasikan  algoritma genetika untuk menyelesaikan permasalahan optimasi peletakan  pola  busana  pada  kain.  Algoritma  genetika  mampu menyelesaikan  masalah  kombinatorial  dengan  waktu  yang singkat sehingga memberikan solusi terbaik. Sistem menggunakan  metode  2-point  crossover  pada  proses  pindah silang,  pertukaran  gen  pada  proses  mutasi,  seleksi  dengan Stochastic Universal Sampling, dan evaluasi dengan pergeseran per  piksel  untuk  menghitung  nilai  fitness  yaitu  lebar  kain minimum  yang  diperlukan.  Data  yang  digunakan  pada  sistem berjumlah  339  pola  yang  terdiri  dari  berbagai  macam  pola busana  mulai  dari  atasan,  rok,  celana,  macam-macam  model lengan dan kerah, serta gaun. Pola-pola tersebut divisualisasikan  dalam  format  Scalable  Vector  Graphics.  Uji coba  dilakukan  pada  kain  berukuran  500x150  dengan  variasi banyak generasi yakni 3, 5, 7, 9, dan 11 serta variasi mutation rate dan crossover rate mulai dari 0.1 sampai 0.9. Pada uji coba dengan 6 pola diperoleh hasil terbaik pada generasi 7, mutation rate  0.3,  dan  crossover  rate  0.6  dengan  kebutuhan  kain minimum yakni 137 piksel atau setara dengan 137 cm.
Kata  Kunci — Algoritma  Genetika,  Optimasi,  Peletakan  Pola Busana, Scalable Vector Graphics.

## I. PENDAHULUAN
NDUSTRI konveksi atau garment mengalami perkembangan  pesat  saat  ini.  Industri  di  bidang  tekstil dapat  berkembang  karena  pakaian  merupakan  salah  satu kebutuhan  primer  manusia.  Proses  produksi  pakaian  oleh pribadi atau setingkat konveksi biasanya masih menggunakan  metode  manual.  Mulai  dari  pembuatan  pola, pemotongan  kain,  penjahitan, washing / dyeing ,  buang benang, ironing /setrika, labeling hingga packing [1]. Produksi  pakaian  dalam  jumlah  banyak  tentu  akan menghabiskan  banyak  waktu  dan  tenaga.  Seorang pattern maker harus  menggandakan  pola  satu  per  satu  dan  harus memikirkan  pemetaan  pola  pada  kain  yang  tepat.  Pemetaan yang  seadanya  akan  berdampak  pada  biaya  industri.  Ini dikarenakan  bahan  baku  mengambil  peranan  yang  sangat
penting di dalam efisiensi produksi. Dengan kuantitas bahan baku  produk  yang minimal, diusahakan dapat menghasilkan kuantitas  produk  yang  maksimal.  Oleh  karena  itu  optimasi bahan  baku  perlu  dilakukan  guna  mendapatkan  tingkat efisiensi  produksi  yang  tinggi,  yaitu  kebutuhan  bahan seminimum mungkin. Penelitian terkait optimasi bahan baku telah dilakukan sebelumnya dengan menggunakan algoritma A*.  Penelitian  mengenai  peletakan  pola  pakaian  dengan algoritma  tersebut  memperoleh  hasil  yang  kurang  optimal karena  masih  menyisakan  ruang  diantara  pola  yang  cukup banyak  [2].  Masih  dengan  masalah  yang  sama,  dalam penelitian  lain  juga  telah  dilakukan  optimasi  pemanfaatan bahan  baku  pada  industri  mebel  menggunakan  algoritma genetika  dengan Corner  Junction .  Penelitian  tersebut menghasilkan  nilai  rata-rata fitness terkecil  sebesar  0.6 sedangkan  nilai  rata-rata  terbesar  dihasilkan  sebesar  0.9 yang  menunjukkan  kemampuan  belajar  individu  terhadap individu  sebelumnya  menjadi  lebih  tinggi  sehingga  mampu mempertahankan  keberagaman  populasi  [3].  Permasalahan optimalisasi  peletakan  pola  busana  juga  sudah  pernah diimplementasikan  pada dotted-board  model dengan Extended  Local  Search [4].  Penelitian  lain  menggunakan Extended Local Search dan Polygon Grouping untuk bangun 2D tidak beraturan [5].
Pada  penelitian  ini  akan  diusulkan  algoritma  genetik untuk  menyelesaikan  masalah  optimasi  pada  bahan  baku kain agar menghasilkan keuntungan yang maksimum dengan jumlah  bahan  baku  yang  minimum.  Metode  algoritma genetik  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  metode Greedy dan Brute Force . Dalam kasus optimasi metode Brute Force memakan  waktu  komputasi  yang  lama  untuk  mencari solusi karena  mencoba  seluruh  kemungkinan  yang  ada  dari  awal hingga  akhir.  Sedangkan  pada  algoritma Greedy, jika  data yang  digunakan  sangat  kompleks,  algoritma  tersebut  tidak mampu  memberikan  hasil  yang  optimum  meskipun  waktu komputasinya relatif cepat. Alasan utama mengapa algoritma genetika digunakan  pada  penelitian  ini  karena  algoritma tersebut memiliki karakteristik yang sama dengan permasalahan  optimasi  bahan  baku  dalam  kehidupan  nyata. Adapun  karakteristik  tersebut  yaitu  algoritma  genetika mampu  menyelesaikan  permasalahan  kombinatorial  dengan waktu  yang  singkat.  Selain  itu  algoritma  genetika  juga mampu menyelelesaikan masalah optimasi dengan memberikan  solusi  terbaik  bahkan  pada  model  matematika yang rumit  [6].

## Optimasi Peletakan Pola Busana pada Kain Menggunakan Algoritma Genetika
Davin Masasih, Nanik Suciati, dan Chastine Fatichah Departemen Informatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : nanik@if.its.ac.id
I

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Algoritma Genetika
Algoritma genetika merupakan metode optimasi probabilistik  yang  didasarkan  pada  prinsip-prinsip  genetika dan  evolusi  [7].  Evolusi  sendiri  diartikan  sebagai  suatu proses  yang  didasarkan  pada  reproduksi  seksual  dan aseksual,  seleksi  alam,  mutasi,  dan  sebagainya.  Selama beberapa  generasi,  organisme  biologis  berevolusi  secara acak untuk dapat bertahan hidup mengikuti perubahan alam. Sedangkan genetika merupakan ilmu yang berkaitan dengan mekanisme  yang  bertanggung  jawab  atas  persamaan  dan perbedaan  dalam  suatu  spesies.  Genetika  digunakan  untuk membedakan antara keturunan dan variasi. Di alam, seorang individu  akan  bersaing  satu  sama  lain  untuk  mendapatkan sumber  daya  serta  pasangan  untuk  reproduksi.  Karena seleksi  ini,  individu  yang  paling  dapat  beradaptasi  akan menghasilkan  keturunan  yang  relatif  besar.  Selama reproduksi, penggabungan karakteristik yang baik dari induk dapat  menghasilkan  keturunan  terbaik  yang  memiliki kebugaran yang lebih besar daripada induknya [8].

## B. Siklus Algoritma Genetika
Pengembangan  solusi  untuk  masalah  pencarian  pada algoritma genetika adalah sebagai berikut [7]: (1) Inisialisasi. Pada  awal  penerapan  algoritma  genetika  dibutuhkan pembentukan  populasi  awal  dari  kandidat  solusi.  Jumlah individu  dalam  satu  populasi,  jumlah  kromosom  dari  tiap individu,  representasi  kromosom,  representasi  gen,  jumlah iterasi  atau  generasi  maksimal, dan perhitungan nilai fitness harus  ditentukan  pada  tahap  ini.  Populasi  awal  dihasilkan melalui  proses  pemilihan  secara  acak  dari  kandidat  solusi; (2) Evaluasi. Nilai-nilai kebugaran atau fitness dari kandidat solusi dievaluasi. Nilai fitness adalah nilai yang menyatakan baik atau tidaknya suatu solusi (individu). Nilai ini dijadikan acuan  dalam  mencapai  nilai  optimal  dalam  algoritma genetika.  Perhitungan  nilai fitness berbeda-beda  bergantung kebutuhan  pada  masalah  yang  terkait;  (3) Seleksi .  Seleksi mengalokasikan  lebih  banyak  salinan  dari  solusi  tersebut dengan  nilai fitness yang  lebih  tinggi  untuk  menemukan solusi terbaik. Pada tahap ini dilakukan pemilihan orang tua untuk  kemudian  meregenerasi  anak  untuk  menciptakan populasi  baru.  Terdapat  6  metode  seleksi  yang  dapat diterapkan untuk memilih individu orang tua [9]; (4) Pindah Silang. Rekombinasi  menggabungkan  bagian  dari  dua  atau lebih  solusi  induk  untuk  menciptakan  solusi  baru  yang mungkin  lebih  baik  (yaitu  keturunan).  Kromosom  yang  ada pada  induk  dibagi  secara  acak  dan  digabung,  dengan konsekuensi  beberapa  gen  berasal  dari  satu  orang  tua
Gambar 1. Diagram Alir Sistem yang Dibangun
Gambar 2. Contoh Pola Busana
Gambar 3. Pola I
Gambar 4. Hasil Uji Coba Variasi Mr pada Pola I
Gambar 5. Hasil Uji Coba Variasi Cr pada Pola I
sementara  yang  lain  berasal  dari  orang  tua  lainnya.  Pindah silang atau crossover merupakan metode mengurangi materi genetika  baru  dan  mempertahankan  keanekaragaman genetika yang dihasilkan dari orang tua dengan kinerja yang baik; (5) Mutasi . Sementara rekombinasi beroperasi pada dua atau lebih kromosom orangtua, mutasi secara lokal dan acak memodifikasi  solusi.  Ada  banyak  variasi  mutasi,  tetapi biasanya  melibatkan  satu  atau  lebih  perubahan  yang dilakukan  pada  sifat  individu.  Dengan  kata  lain,  mutasi melakukan  secara  acak  di  sekitar  kandidat  solusi;
(6) Replacement .  Populasi  keturunan  yang  dibuat  oleh seleksi,  rekombinasi,  dan  mutasi  akan  menggantikan populasi  orang  tua  asli.  Populasi  yang  baru  ini  terdiri  dari campuran  kromosom  ataupun  gen  dari  orang  tua.  Populasi terpilih kemudian akan digunakan dalam iterasi berikutnya.

## C. Scalable Vector Graphics (SVG)
SVG  adalah  platform  untuk  menggambarkan  aplikasi grafis  2D  dalam  bahasa  XML  [10].  Platform  SVG menawarkan grafik XML untuk web melalui tiga jenis objek
grafik:  bentuk  grafik  vektor  (garis  dan  kurva),  gambar,  dan teks.  Objek  dapat  dikelompokkan,  ditransformasikan,  serta diwakili secara dinamis dan interaktif. Kelebihan dari format SVG  adalah  ukurannya  yang  kecil.  Selain  itu  format  ini mudah  untuk  dikompres  dibandingkan  dengan  format lainnya.  Grafis  SVG  dapat  dicetak  dalam  resolusi  yang tinggi  karena  gambar  dengan  format  SVG  merupakan gambar  vektor,  sehingga  dapat  diperbesar  tanpa  kehilangan kualitas sama sekali.

## D. Processing
Processing  merupakan  sebuah  perangkat  lunak  yang berfungsi  dalam  pembuatan  gambar,  animasi,  dan  interaksi. Processing memiliki 2 fungsi utama yaitu fungsi setup() dan fungsi draw() [11] . Fungsi setup() dipanggil  hanya  sekali, yaitu  ketika  pertama  kali  program  dijalankan.  Sedangkan fungsi draw() dipanggil  setelah  menjalankan  fungsi setup() , kemudian  fungsi  ini  diulang  secara  terus-menerus  selama sistem  berjalan.  Fungsi  ini  memungkinkan  sistem  untuk merespon interaksi pengguna secara cepat dan realtime .
Gambar 6. Hasil Uji Coba Variasi Generasi pada Pola I
Gambar 7. Hasil Uji Coba Variasi Terbaik pada Pola I
Gambar 8. Pola II
Gambar 9. Hasil Uji Coba Variasi Mr pada Pola II
Gambar 10.  Hasil Uji Coba Variasi Cr pada Pola II
Gambar 11. Hasil Uji Coba Variasi Generasi pada Pola II
Gambar 12. Hasil Uji Coba Variasi Terbaik pada Pola II
Gambar 13. Hasil Uji Coba Variasi Mr pada Pola III

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## A. Peranvangan Data
Data yang digunakan dalam sistem ini dibuat berdasarkan pada  Buku  Penuntun  Membuat  Pola  Busana  Tingkat  Dasar karya  Soekarno  [12] . Pola-pola  tersebut  divisualisasikan dalam format Scalable Vector Graphics (SVG). Data terdiri dari  berbagai  macam  pola  mulai  dari  baju  atasan  wanita, baju  atasan  pria,  rok,  celana,  macam-macam  model  lengan dan kerah baju, serta gaun.

## B. Desain Umum Sistem
Pada  tugas  akhir  ini  akan  dibuat  aplikasi  berbasis Processing yang bertujuan untuk mengoptimalkan peletakan pola  pada  kain.  Metode  yang  digunakan  adalah  algoritma genetika  sebagai  alternatif  yang  diharapkan  memiliki  hasil yang maksimal. Aplikasi ini menerima input berupa id pola, jumlah  iterasi  atau  generasi, crossover  rate ( Cr )  atau
peluang  pindah  silang, mutation  rate ( Mr )  atau  peluang mutasi,  dan output berupa  gambaran  peletakan  pola. Diagram  alir  pada  sistem  aplikasi  yang  akan  dibangun ditunjukkan pada Gambar 1 terdiri dari
1) Preprocessing Preprocessing terhadap data dilakukan melalui perubahan posisi  verteks  acuan  pola  dengan  nilai  acuan  (0,0). Perubahan  ini  dilakukan  karena  posisi  dari  pola  dalam format  SVG  yang  acak.  Setiap  verteks  pada  pola  akan diubah  sebagaimana  hingga  pusat  rotasi  pola  akan  terletak tepat  di  koordinat  tengah  dari  pola  tersebut. Dalam  tahap preprocessing ini,  setiap  pola  akan  diinisialisasi menjadi  kromosom.  Berikut  adalah  representasi  tiap kromosom:  Z,  X,  Y,  R.  Keterangan:  Z  adalah  id  pola  yang tersimpan  pada  file  SVG;  X  adalah  koordinat  x  atau  absis dari  posisi  acuan  pola;  Y  adalah  koordinat  y  atau  ordinat dari  posisi  acuan  pola;  R  adalah  sudut  putar  pola.  Contoh dari kromosom seperti ditunjukkan di bawah ini:
[ “A011” , 23 , 54 , 270 ]
Diartikan sebagai pola dengan id A011 berada pada absis 23  dan  ordinat  54  dengan  sudut  putar  270  derajat. Representasi  gen  untuk  X,  Y,  dan  A  menggunakan real value atau  nilai  asli.  Sedangkan  representasi  untuk  gen  Z menggunakan  4  digit  kombinasi  angka  dan  huruf  dengan ketentuan sebagai berikut: “A011”. Keterangan: A mewakili kode jenis pola; 0 mewakili kode gender (wanita atau pria); 1 mewakili kode ukuran pola (S = 1, M = 2, atau L = 3); 2 mewakili kode sub jenis pola.
2) Inisialisasi
Populasi  awal  dibentuk  secara  random  di  seluruh  ruang pencarian.  Jumlah  populasi  disesuaikan    dengan  inputan yang  telah  diberikan.  Urutan  id  individu  dalam  populasi dipastikan  tidak  ada  yang  sama  dengan  individu  lainnya. Begitu pun dalam satu individu dipastikan tidak memiliki id yang  sama  antar  kromosomnya.  Sudut  rotasi  untuk  masing- masing  kromosom  tiap  individu  juga  akan  ditentukan  pada tahap  ini.  Sudut  akan  ditetapkan  berdasarkan  hasil  random dari  ruang  pencarian  yakni  0,  90,  180,  dan  270.  Ukuran sudut  tersebut  dipilih  berdasarkan  tekstur  serat  kain  yang biasanya  akan  menjadi  fokus  seorang  penjahit  dan  industri konveksi  atau garment .  Pemotongan  yang  salah  bisa membuat  serat  kain.  rusak  sehingga  rotasi  sudut  dalam peletakan pola pada kain tidak dapat diabaikan.
3) Evaluasi
Pada  awalnya,  setiap  kromosom  akan  diletakkan  tepat  di posisi  kiri  atas  dari  kain.  Kemudian  dicek  kemungkinan overlap  .dengan  pola  sebelumnya  dengan  cara  mengecek tiap  piksel  warna  pada  kain.  Apabila  hal  tersebut  terjadi, posisi  pola  akan  digeser  dengan  aturan  mendahulukan menggeser  secara  vertikal  ke  bawah.  Kemudian  akan dilakukan  pengecekan  terhadap  cukup  atau  tidaknya  pola berada  di  posisi  bawah  kain  dengan  mencari  posisi y maksimal.  Jika  posisi y maksimal  mencapai  tinggi  kain maksimum dan masih terdeteksi adanya overlap, maka tinggi kain  dianggap  tidak  cukup  sehingga  pola  harus  digeser  ke kanan.  Posisi x dengan  nilai  maksimal  akan  digunakan sebagai nilai fitness atau nilai kebugaran. Nilai fitness dalam permasalahan ini adalah kebutuhan kain seminimal mungkin. Evaluasi  nilai fitness dihitung  berdasarkan  lebar  minimum
Gambar 14. Hasil Uji Coba Variasi Mr pada Pola III
Gambar 15. Hasil Uji Coba Variasi Cr pada Pola III
Gambar 16. Hasil Uji Coba Variasi Generasi pada Pola III
Gambar 17. Hasil Uji Coba Variasi Terbaik pada Pola III
kain  yang  dibutuhkan.  Semakin  panjang  lebar  yang dibutuhkan pada kain maka nilai fitness nya semakin buruk. 4) Pindah Silang
Pada tahap ini jumlah kemungkinan penukaran kromosom didasarkan  pada  nilai input berupa Crossover  Rate ( Cr ). Hasil dari Cr dikalikan dengan jumlah populasi menghasilkan  jumlah  individu  baru  ( offspring )  yang mungkin terbentuk. Dari kemungkinan jumlah tersebut akan dipilih  2  individu  secara  acak  yang  akan  berperan  sebagai orang  tua.  Pertukaran  kromosom  antar  orang  tua  akan didasarkan  pada  metode 2-point  crossover. 2  poin  yang dimaksud  adalah  nilai  random  dari  ukuran  panjang kromosom  individu. Range atau  wilayah  dari  2  titik menentukan  kromosom  mana  saja  yang  mengalami pertukaran.  Dari  pertukaran  tersebut,  memungkinkan terjadinya duplikasi id kromosom dalam satu individu. Oleh karena  itu,  setelah  kromosom  di  dalam range tertukar semua,  akan  dilakukan  pengecekan  duplikasi.  Apabila terdapat  dua  id  yang  sama  dalam  satu  kromosom,  maka kromosom  diluar range yang  sama  akan  ditukar  dengan kemungkinan kromosom yang menghilang
5) Mutasi
Pada  tahap  mutasi,  jumlah  kemungkinan  penukaran kromosom  juga  didasarkan  pada  parameter input yakni Mutation Rate ( Mr ). Hasil dari Mr dikalikan dengan jumlah populasi  menghasilkan  jumlah  individu  baru  ( offspring ) yang mungkin terbentuk. Dari kemungkinan jumlah tersebut akan  dipilih  masing-masing  1  individu  secara  acak.  Mutasi dilakukan  dengan  menukarkan  sudut  rotasi  antar  2 kromosom  berbeda  dalam  satu  individu.  Penentuan kromosom terpilih juga didasarkan pada angka random.
6) Seleksi Pada  tahap ini populasi awal dan offspring digabung lalu dirangking  berdasarkan fitness terbaik.  Semakin  baik  nilai fitness  sebuah  individu,  maka  probabilitas  untuk  terpilih semakin besar. Individu bertahan dipilih berdasarkan metode Stochastic  Universal  Sampling (SUS).  Metode  ini menggunakan  sistem Roulette  Wheel yang  titik  pemilihan individu-nya  diletakkan  pada  2  tempat  berbeda  sehingga dalam sekali pemilihan akan dihasilkan 2 individu sekaligus atau  satu pasang orangtua. Pemilihan dilakukan secara acak untuk  memilih  individu  pertama.  Individu  kedua  diperoleh dari  nilai  random  dikurangi  dengan  suatu  nilai  yang  telah ditentukan sebelumnya.

## 7) Menampilkan Hasil
Individu  hasil  dari  proses  pindah  silang,  mutasi,  dan seleksi belum tentu sudah optimal. Dibutuhkan beberapa kali proses  untuk  dapat  menghasilkan  individu  terbaik  yang diharapkan.  Individu  dengan  nilai fitness terbaik  atau kebutuhan  bahan  seminimum  mungkin  menjadi  solusi  dari optimasi  yang  diharapkan.  Hasil  individu  terbaik  akan digambarkan pada kain sesuai dengan posisi x , y , dan sudut rotasi dari individu tebaik.

## IV. PENGUJIAN DAN EVALUASI
A. Dataset
Data yang digunakan dalam sistem ini dibuat berdasarkan pada  Buku  Penuntun  Membuat  Pola  Busana  Tingkat  Dasar karya  Soekarno  [12]. Pola-pola  tersebut  divisualisasikan
dalam format Scalable Vector Graphics (SVG). Data terdiri dari  berbagai  macam  pola  mulai  dari  baju  atasan,  rok, celana,  macam-macam  model  lengan  dan  kerah  baju,  serta gaun. Masing-masing pola tersedia dengan ukuran S, M, dan L. Pola dibuat dengan perbandingan 1 cm = 1 piksel. Contoh pola busana dapat dilihat pada Gambar 2.

## B. Evaluasi Pengujian
Hasil  pengujian  menilai  keefektifan  tiap  parameter  uji coba  pada  optimasi  peletakan  pola  busana  pada  kain menggunakan algoritma genetika. Pada uji coba dengan Pola I (Gambar 3) berjumlah 6 yang terdiri dari pola baju bukaan depan  wanita  dan  rok  standar  panjang menunjukkan  bahwa tingkat  peluang  mutasi  cukup  rendah. Fitness terbaik  pada saat Mr bernilai  0.1  dan  0.3, Cr bernilai  0.4  dan  0.6,  dan jumlah  generasi  7.  Hal  ini  ditunjukkan masing-masing pada Gambar  4,  Gambar  5,  dan  Gambar  6.  Penggabungan  dari variasi  jumlah  generasi, Mr ,  dan Cr terbaik  untuk  Pola  I menunjukkan  bahwa  individu  optimal  diperoleh  pada  saat Mr =  0.3, Cr =  0.6,  dan  jumlah  generasi  7  dengan  nilai fitness 137  dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Nilai  fitness tersebut  merupakan  nilai  terbaik  dari  seluruh  hasil  uji  coba pada variasi Mr , Cr , maupun jumlah generasi terhadap Pola I.  Pada  uji  coba  Pola  II  (Gambar  8)  berjumlah  10  yang terdiri  dari  pola  baju  tanpa  bukaan  wanita,  celana  panjang, dan  lengan licin pendek menunjukkan bahwa fitness terbaik pada saat Mr = 0.4, Cr = 0.3, dan jumlah generasi 1. Hal ini ditunjukkan masing-masing pada Gambar 9, Gambar 10, dan Gambar 11. Penggabungan dari variasi jumlah generasi, Mr , dan Cr terbaik  untuk  Pola  II menunjukkan  bahwa  individu optimal memiliki nilai fitness 169 dapat dilihat pada Gambar 12. Hasil ini tidak cukup baik karena hasil dari beberapa uji coba variasi Mr dan Cr ada yang memiliki nilai fitness lebih baik, yakni mencapai 151. Uji coba berikutnya menggunakan Pola III (Gambar 13) berjumlah 12 yaitu baju atasan pria tanpa bukaan, celana pendek, lengan gladde, dan kerah  sport.  Variasi Mr terbaik  untuk  pola  ini  bernilai  0.8 dan  0.9, Cr bernilai  0.9,  sedangkan  jumlah  generasi  3.  Hal ini  ditunjukkan  masing-masing  pada  Gambar  14,  Gambar 15,  dan  Gambar  16.  Penggabungan  dari  variasi  jumlah generasi, Mr ,  dan Cr terbaik  untuk  Pola  III menunjukkan bahwa individu optimal diperoleh pada saat Mr = 0.8 dan Cr = 0.9 dengan nilai fitness 157 dapat dilihat pada Gambar 17. Hasil  ini  tidak  cukup  baik  karena  hasil  dari  beberapa  uji coba variasi Mr dan Cr ada yang memiliki nilai fitness lebih baik, yakni mencapai 150.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berikut  adalah  kesimpulan  dari  proses  pengerjaan penelitian  mulai  dari  tahap  analisis,  desain,  implementasi, hingga pengujian antara lain; (1)Masalah optimasi peletakan pola  dapat  dimodelkan  menggunakan  algoritma  genetika melalui  proses  pindah  silang  dengan 2-point  crossover , mutasi  dengan  pertukaran  sudut  rotasi,  dan  seleksi  dengan Stochastic  Universal  Sampling (SUS);  (2)Representasi kromosom  dengan  4  gen,  yakni Z sebagai  id  dengan representasi gen 4 digit, X sebagai posisi x dari pola dengan nilai real atau asli, Y sebagai posisi y dari pola dengan nilai
real  atau  asli,  dan  A  sebagai  sudut  rotasi  pola  dengan  nilai asli;  (3)Pembentukan  populasi  awal  dilakukan  dengan pencarian  secara  random  sebanyak  4  individu  tiap  populasi dengan  memperhatikan  batasan  duplikasi;  (4)Kinerja algoritma genetika diukur berdasarkan kebutuhan bahan kain paling  minimum  berdasarkan  posisi x ujung  kanan  dari bahan  melalui  pengecekan  warna  pada  tiap  piksel;  (5)Hasil terbaik  dari  beberapa  variasi  banyak  pola  didasarkan  pada parameter  yang  berbeda-beda  dengan  kecenderungan semakin  banyak  pola  maka mutation  rate semakin  besar; (6)Hasil uji coba terbaik pada uji coba 4 dengan banyak pola 6 buah dihasilkan pada jumlah generasi 7, mutation rate 0.3, dan crossover  rate 0.6,  dengan  nilai fitness atau  kebutuhan kain  minimum  137  cm;  (7)Waktu  yang  dibutuhkan  untuk satu kali iterasi proses masih lama dikarenakan pola busana yang  bukan  merupakan  bangun  beraturan  sehingga  harus menggunakan  pergeseran  per  piksel  untuk  menemukan  area optimal yang dapat ditempati pola.

## B. Saran
Berikut  merupakan  beberapa  saran  untuk  perbaikan  dan pengembangan  sistem  di  masa  akan  dating  antara  lain: (1)Perlu  dilakukan  uji  coba  lebih  lanjut  pada  optimasi peletakan  pola  busana  menggunakan  algoritma  genetic dengan metode pindah silang, mutasi, dan seleksi lain untuk dapat  ditemukan  hasil  yang  lebih  optimal;  (2)Mencari  cara agar peletakan pola busana tidak memakan waktu yang lama dikarenakan pergeseran yang dilakukan per piksel.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  “Bagaimana Alur Produksi Pakaian di Industri.” https://pabrikkaosbandung.com/bagaimana-alur-produksi-pakaian-di- industri/.
[2]  S.  D.  D.  A.  P.  Irma  Amalia  Dewi,  Asep  Nana  H.,  “Algoritma  A* Dalam Peletakan Pola Pakaian Pada Kain,” pp. 3–5, 2017.
[3]   andika  indra  Kusuma,  A.  W.  Widodo,  and  M.  A.  Fauzi,  “Optimasi Sisa  Bahan  Baku  pada  Industri  Mebel  Menggunakan  Algoritma Genetika,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Univ. Brawijaya ,  vol.  vol  2,  No,  no.  3,  pp.  1119–1125,  2018,  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[4]  F. Bimantoro, N. Suciati, and I. Arieshanti, “Dotted-Board Model dan Extended  Local  Search  untuk  Optimalisasi  Tata  Letak  Pola  Busana pada Bahan Bermotif dengan Mempertimbangkan Aturan Keserasian Motif,” pp. 75–85.
[5]  F. T. Anggraeny, N. Suciati, and A. Yuniarti, “Extended Local Search and  Polygon  Grouping  for  2D  Irregular  Strip  Packing  Problem,”  in Proceedings  -  International  Conference  on  ICT  for  Smart  Society 2013:  “Think  Ecosystem  Act  Convergence”,  ICISS  2013 ,  2013,  pp. 10–15, doi: 10.1109/ICTSS.2013.6588054.
[6]  Wayan  Firdaus  Mahmudy,  “Algoritma  Evolusi,” Progr.  Teknol.  Inf. Dan Ilmu Komputer, Univ. Brawijaya, Malang , 2013.
[7]  G. K. Kumala Sastry, David Goldberg, “Genetic Algorithms.”
[8]  W. F. Mahmudy, “Dasar-Dasar Algoritma Evolusi,” Univ. Brawijaya , 2015.
[9]  S. N. S. S.N. Deepa, Introduction to Genetic Algorithms . New York: Springer-Verlag, 2008.
[10]  M.  Vlada,  “SVG  Language  (  Scalable  Vector  Graphics  )  For  2D Graphics in XML and Applications,” no. January 2008, pp. 297–306, 2008.
[11]  “Processing.org.” https://processing.org/ (accessed May 10, 2020).
[12]  Soekarno, Penuntun Membuat Pola Busana Tingkat Dasar, . Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, 2012.