Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.632 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1765-1772 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## OPTIMIZATION OF ACCESS POINT ARRANGEMENT AND PLACEMENT IN THE INDOOR ROOM OF SMP NEGERI 6 SALATIGA USING GENETIC ALGORITHM
Arzan Khoirul Anam *1 , Wiwin Sulistyo 2
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia Email: 1 arzan.anam24@gmail.com , 2 wiwin.sulistyo@uksw.edu
(Naskah masuk: 05 Oktober 2022, Revisi : 11 Oktober 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
Access  points  are  generally  only  recommended  to  load  up  to  40  clients  only.  Thus,  proper  placement  and arrangement of access points in a room or building can optimize the signal strength received by users. The purpose of  this  study  is  to  optimize  the  arrangement  and  placement  of  access  points  built  using  the  genetic  algorithm method. In the system built, the user is required to input the number of populations, iterations and the number of nodes  1  and  2.  In  the  program  implementation,  the  population  functions  to  load  the  genes  resulting  from  the possible  placement  of  the  access  point  based  on  the  iteration  results.  The  access  point  placement  optimization system using the genetic algorithm method has been successfully implemented, the system can perform calculations in  processing  the  ideal  access  point  placement.  Access  point  placement  using  genetic  algorithms  can  provide recommendations  for  network  architecture  design  in  terms  of  the  coverage  area  that  needs  to  be  used  so  that designers can save time on node point design and estimate the ideal price in determining the number of access points for network installation and can assist in determining the required coverage area. ideal for schools.
Keywords : Access Point, Genetic Algorithm, Optimization.

## OPTIMASI PENATAAN DAN PENEMPATAN ACCESS POINT PADA RUANGAN INDOOR SMP NEGERI 6 SALATIGA MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA

## Abstrak
Access  point umumnya  hanya  direkomendasikan  memuat  hingga  40  klien  saja.  Sehingga,  penempatan  dan penataan access point yang tepat pada sebuah ruangan atau gedung dapat mengoptimalkan kekuatan sinyal yang diterima oleh pengguna. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan optimasi penataan dan penempatan access point yang  dibangun  dengan  metode  algoritma  genetika.  Pada  system  yang  dibangun,  user  diharuskan menginputkan jumlah populasi, iterasi dan jumlah node 1 dan node 2. Didalam implementasi program, populasi berfungsi  untuk  memuat  gen  hasil  kemungkinan-kemungkinan  penempatan  dari access  point berdasarkan  hasil iterasi.  Sistem  optimasi  penempatan access  point menggunakan  metode  algoritma  genetika  berhasil diimplementasikan,  sistem  dapat  melakukan  kalkulasi  dalam  memproses  penempatan access  point yang ideal. Penempatan Access Point menggunakan algoritma genetika dapat memberikan rekomendasi kepada perancangan arsitektur  jaringan  dalam  segi coveran  area yang  perlu  digunakan  sehingga  para  perancang  dapat  menghemat waktu  perancangan  titik  node  dan  mengestimasi  harga  ideal  dalam  penentuan  jumlah access  point untuk pemasangan jaringan tersebut serta dapat membantu dalam menentukan coveran area yang ideal bagi sekolah.
Kata kunci : Access Point, Algoritma Genetika, Optimasi.

## 1. PENDAHULUAN
Penempatan access point yang optimal menjadi salah  satu  hal  yang  perlu  dikaji  dalam  ilmu  bidang jaringan  computer.  Hal  ini  dikarenakan  penempatan access  point yang  optimal  dalam  jaringan Wi-Fi memerlukan  beberapa  pertimbangan  dan  analisa teoritis sebelum diimplemetasikan [1].
Titik akses pada jaringan atau biasanya disebut sebagai access  point merupakan  komponen  yang bertugas  sebagai  pengirim  dan  penerima  data  dari
titik  akses  nirkabel  kabel  yang  mengubah  sinyal digital menjadi frekuensi radio. Jalur akses bertindak sebagai penghubung antara jaringan internet. Sebuah access point akan dapat memuat banyak klien secara bersamaan, namun access point hanya direkomendasikan  untuk  memuat  hingga  40  klien saja.
Access point bertindak seperti penghubung host dengan  jaringan.  Jalur  akses  juga  bertindak  sebagai jembatan  atau  repeater  (penguat  sinyal)  di  jaringan
nirkabel. Router nirkabel adalah kombinasi router dan access  point yang  bertindak  sebagai  koneksi  antara jaringan kabel dan access point .  [2]. Ada banyak cara untuk mendapatkan penempatan access point yang optimal, yaitu dengan cara  menempatkan access  point di  tengah  ruangan yang dimana diharapkan dengan cara ini sinyal akan menyebar dengan merata keseluruh ruangan, namun ternyata hal ini juga tidak mungkin dilakukan, karena biasanya dalam penginstalasian terkadang pengembangan  jaringan Wi-Fi tidak  hanya  sekedar instalasi,  namun  harus  memperhatikan  berbagai faktor  seperti  kekuatan  sinyal access  point ,  desain dan  infrastruktur  ruangan,  distribusi  kelompok  user. Lokasi  penempatan access  point akan  sangat mempengaruhi  area  jangkauan  penerimaan  jaringan Wi-Fi . [3].
Penempatan access  point secara  manual membutuhkan lebih banyak  usaha dan membutuhkan lebih banyak waktu dan biaya untuk melakukan studi di  lapangan  [4].  Penempatan access  point secara manual  menyebabkan  kekuatan  sinyal  tidak  optimal seperti  yang  terjadi  di  area  SMP  Negeri  6  Salatiga. Oleh  karena  itu,  kami  menggunakan  algoritma genetika  untuk  melakukan  optimasi  penempatan access  point  pada kondisi  eksisting.  Optimalisasi penempatan access point untuk mencapai hasil yang terbaik dapat diterima, mengingat keadaan tergantung pada masalah yang ingin dipecahkan.
Metode yang digunakan ini nantinya diharapkan akan dapat membantu untuk meningkatkan kekuatan sinyal  yang  diterima  oleh  pengguna [5].  Namun, solusi yang baik belum tentu menghasilkan hasil yang optimal.  Jumlah  access  point  ditentukan  untuk berbagai  ukuran  jangkauan  yang  dapat  ditentukan dengan melakukan perhitungan tanpa harus melakukan survei lapangan
Algoritma  Genetika  merupakan  program  yang mensimulasikan proses dalam teori evolusi. Kromosom  atau  variabel  yang  digunakan  untuk pemecahan  masalah,  jadi  jika  kita  mengembangkan kromosom  yang  baik,  kita  dapat  menemukan  solusi yang  solusi  untuk  memecahkan  masalah.  Untuk setiap  generasi,  setiap  program  yang  dikembangkan dijalankan dan kinerjanya diukur pada domain setiap masalah. Hasil yang diperoleh dari program komputer yang  dikembangkan  digunakan  untuk  mengukur kesesuaian program [6].
Penelitian  tentang  penempatan access  point pernah  dilakukan  I.  G.  S.  Artawan  yang  berjudul Optimasi  Penataan  Access  Point  Pada  Jaringan Nirkabel  Menggunakan  Algoritma  Simulated Annealing  pada  2021 .  Dalam  penelitian  tersebut menghasilkan optimalisasi jaringan Wi-Fi menggunakan metode enkripsi  yang di  kembangkan dan menghasilkan beberapa koordinat dari  beberapa access point yang diuji dan berbeda dari hasil uji yang telah  didapatkan  kenaikan  dari  jangkauan  wilayah dari  beberapa access  point tersebut  dengan  nilai sebesar 20% untuk access point pertama, lalu untuk
access  point kedua  mendapatkan  18%,  dan  untuk access  point ketiga  mendapatkan  hasil  sebesar  20% [7].
Penelitian  tentang  penempatan access  point pernah  dilakukan  Putu  Feby  Pradipta,  Gede Sukadarmika, I Gst A. Komang Diafari Djuni H yang berjudul Rancangan  Penempatan  Access  Point Untuk  Mendukung  Layanan  E-Learning  di  Area Kampus  Teknik  Elektro  Universitas  Udayana pada  2019 .  Dari  hasil  yang  diperoleh  dalam penelitian, dapat disimpulkan bahwa hasil perhitungan level sinyal tergantung pada jarak antara titik  pemancar  dan  penerima  ,  Semakin  besar  jarak dari  penerima  sehingga  sinyal  produk  lemah  yang dihasilkan.  Membandingkan  nilai  yang  diukur  dan dihitung, ada perbedaan yang segnifikan [8].
Penelitian  tentang  penempatan access  point pernah dilakukan Ahadi Arif Nugraha yang berjudul Optimasi  Peletakan  Base  Transceiver  Station  di Kabupaten  Mojokerto  Menggunakan  Algoritma Differential Evolution pada 2015 . Dalam penelitian tersebut  mengenai  metode  yang  digunakan  di penelitian ini adalah Algoritma Differental Evolution yang  dimana  metode  ini  menggunkan  beberapa parameter  yang  diuji  seperti  halnya  untuk  nilai parameter F adalah 0,9 dan untuk nilai parameter CR adalah 0,2 yang tiap parameter memiliki kemampuan yang  cukup  baik  guna  menemukan  solusi  dari permasalahn area jangkauan access point [9]. Penelitian  tentang  penempatan access  point pernah  dilakukan  Lilik  Suhery  yang  berjudul Rancang  Bangun  infrastruktur  Wireless  Dengan Pendekatan  Metode  Line  Of  Sight  pada  2018 . Dalam  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa jaringan  dengan  nilai  garis  yang  lebih  tinggi  akan memiliki  kekuatan  sinyal  yang  lebih  rendah.  Di  sisi lain,  jika  jaringan  memiliki  garis  nilai  visual  yang rendah  maka  jaringan  tersebut  dapat  dikatakan memiliki jangkauan sinyal yang sangat tinggi [10].
Untuk  mengoptimalisasi access  point yang akan  mencakup  banyak  data  pengguna  dapat menggunakan pendekatan atau uji simulasi. Di SMP Negeri  6  Salatiga  memiliki  14  titik  penempatan access point yang penempatannya kurang efektif dan kurang  stabil.  Masih  ada  penempatan  yang sebenarnya tidak perlu seperti ruangan R.7A dan R.7b yang  sebenarnya  dengan  1  node  saja  sudah  cukup untuk  mengcover  area  tersebut.  Dapat  dilihat  dari fungsi  internet  sendiri  yang  sebenarnya  bisa  sangat dapat  membantu  segala  kegiatan  di  sekolah  seperti belajar  dan  mengajar,  dapat  sebagai  media  diskusi, pencarian teori dan juga pengaksesan fasilitas sekolah seperti  perpustakaan  dan  juga e-learning sehingga memerlukan cakupan wilayah internet yang menyeluruh. Penataan dan penempatan access point berpeluang menjadi media yang cocok di SMP Negeri 6 Salatiga.
Melihat permasalahan tersebut, muncul gagasan tentang  optimasi  penataan  dan  penempatan access point yang  dibangun  dengan  metode  algoritma
genetika  ini.  Fungsi  dari  metode  ini  adalah  untuk memecahkan  masalah  yang  ada  untuk  menemukan optimasi atau untuk mendapatkan solusi yang optimal dengan beberapa kemungkinan solusi [11].
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  di sebutkan  diatas,  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menghasilkan  metode  optimasi  penataan  dan penempatan access point pada ruangan indoor SMP Negeri  6  Salatiga  menggunakan  algoritma  genetika sehingga optimasi dalam penataan access point dapat ter cover , tepat guna, dan tidak terjadi pemborosan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penempatan  access  point  di  SMP  6  Salatiga dengan  menggunakan  penerapan  metode  Algoritma Genetika yang digunakan untuk mengambil tindakan keputusan untuk penempatan access point. Hal utama yang harus dilakukan saat mengatur atau mengkonfirmasi  titik  akses  adalah  menghitung ukuran router dan kapasitas titik akses terlebih dahulu untuk mempermudah proses ini. Dengan kata lain, ini adalah  proses  algoritma  genetika  yang  mencari penempatan titik akses terbaik untuk penggunaan Wi- Fi.
Menggunakan parameter populasi yang berfungsi sebagai menyimpan hasil dari proses iterasi atau  perhitungan  segala  kemungkinan  penempatan access  point,  iterasi  yaitu  dalam  pencarian  hasil penempatan, node 1 dan node 2 yang memiliki fungsi sebagai  input  parameter  luas  jangkauan  dari  access point  sehingga  mengeluarkan  output  coveran  area access  point  berdasarkan  denah  SMP  N  6  Salatiga. Berikut adalah foto denah  dan data ruang dari SMP N  6  Salatiga  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1  dan Gambar  2,  sedangkan  gambar  3  menunjukkan flowchart dari alur kerja system.
Gambar 1. Denah SMP Negeri 6 Salatiga
Gambar  3.  Menjelaskan  tahapan  pengujian jalan  kerja  sistem,  awalnya  user  diharuskan menginputkan  jumlah  populasi,  iterasi  dan  jumlah node 1 dan node 2. Didalam implementasi program, populasi  berfungsi  untuk  memuat  gen  hasil
kemungkinan-kemungkinan  penempatan  dari access point berdasarkan  hasil  iterasi.  Iterasi  merupakan proses  perulangan  dalam  menghitung  kemungkinan tersebut  berdasarkan  jumlah  node  1  dan  node  2. Algoritma  genetika  akan  melakukan looping secara terus  menerus  sesuai  dengan  jumlah  iterasi  yang sudah  ditentukan  sehingga  nantinya  sistem  akan memunculkan coveran area berdasarkan jumlah node yang kita tentukan.
Selain flowchart jalannya sistem, berikut adalah flowchart dari  kerja  algoritma  genetika  yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 2. Data Ruang SMP Negeri 6 Salatiga
Start Input jumlah populasi, iterasi, node 1 & 2 Proses Algoritma Genetik Stop Y Perulangan sudah sejumlah iterasi? Output penempatan Access Point N Gambar 3. Flowchart Alur Kerja Sistem Start Input Data Inisialisasi Stop Sudah Generasi Max? Belum Penempatan Access Point Hitung Nilai Fitness Seleksi Rhoulette Mutasi Crossover Populasi Baru
Gambar 4. Inisialisasi  populasi  awal  dilakukan untuk  menghasilkan  solusi  awal  dari  suatu permasalahan  algoritma  genetika.  Inisialisasi  ini dilakukan secara acak sebanyak jumlah kromosom  / populasi yang di inginkan. Selanjutnya dihitung nilai fitness dan  seterusnya  dilakukan  seleksi  dengan menggunakan metode roda roullete , tournament atau rangking.  Kemudian  dilakukan  perkawinan  silang ( crossover )  dan  mutase.  Setelah  melalui  beberapa generasi  maka algoritma ini akan berhenti sebanyak generasi yang diinginkan.
Algoritma  genetika  adalah  suatu  sistem  yang dikembangkan  manusia  berdasarkan  prinsip-prinsip genetika  dan  proses  seleksi  alam  dari  Teori  Evolusi Darwin.  Metode  terbaik  dikembangkan  oleh  John Holland pada tahun 1960-an dan dikembangkan oleh David  Goldberg pada tahun 1980-an. Menggunakan algoritma  ini  untuk  mendapatkan  solusi  yang  benar dari  masalah  optimal  dari  satu  atau  lebih  variabel. Sebelum  menjalankan  algoritma  ini,  fungsi  tujuan, yang dikenal sebagai fungsi fitness, harus menentukan masalah yang akan dioptimalkan.Semua nilai fitness yang mungkin pada awalnya sangat kecil (karena  algoritme  menghasilkannya  secara  acak), tetapi beberapa lebih tinggi dari yang lain.Kromosom dengan  kebugaran  yang  lebih  tinggi  lebih  mungkin untuk menyebar ke generasi berikutnya.[5].
Pendekatan  yang  dilakukan  oleh  algoritma  ini adalah dengan menggabungkan secara acak berbagai pilihan  solusi  terbaik  pada  himpunan  tersebut  untuk memaksimalkan  fitnessnya,  atau  yang  biasa  disebut fitness,  untuk  mencari  solusi  terbaik  generasi berikutnya.  Dengan berulang kali melakukan proses ini,  algoritma  ini  bertujuan  untuk  mensimulasikan proses  evolusi.  [12].  Algoritma  genetika  telah terbukti  dapat  digunakan  untuk  berbagai  macam kasus,  seperti  prediksi,  klasifikasi[13],  maupun optimasi[14], [15].
Dengan  menggunakan  metode  ini  maka  dapat menyelesaikan  masalah  dengan  sebuah  solusi. metode  Algoritma  Genetika  menggunakan  analogi secara garis besar, bekerja dengan populasi individu yang  mempresentasikan  sebuah  solusi  bagi  sebuah permasalahan. Sebelum menerapkan metode Algoritma  Genetika,  sebuah  kode  harus  dirancang terlebih  dahulu  agar  dapat  memberikan  suatu  solusi yang  dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada dalam  bentuk  komponen  komponen  gen  terkecil, yaitu:
a. Operasi  yang  terkandung  dalam  teori  evolusi dengan melibatkan proses seleksi .
b. Operasi  yang  terdpaat  pada  teori  genetika dengan melibatkan operator  dan mutasi. Untuk  dapat  mengetahui  hasil  dari  optimasi,
sangat
diperlukan
Fitness yang dapat menggambarkan sebuah solusi yang sudah dikodekan.
Dalam  penelitian  ini  dilaksanakan  di  ruang indoor SMP  Negeri  6  Salatiga  tepatnya  di  jalan Tegalrejo  Raya  No.100,  Kelurahan  Tegalrejo,
Kecamatan Argomulyo, Kota Salatiga, Propinsi Jawa Tengah.
Kondisi  saat  ini  SMP  Negeri  6  Salatiga mempunyai  14  titik  penempatan  access  point  lama yang  masih  belum  maksimal  untuk  koveran  area, sehingga  masih  perlu  pengoptimalan  berdasarkan koveran  area.  Masih  ada  penempatan  yang sebenarnya tidak perlu seperti ruangan R.7A dan R.7b yang  sebenarnya  dengan  1  node  saja  sudah  cukup untuk mengcover area tersebut.
Dalam  hal  ini  perancangan  penempatan  access point  dilakukan  dengan  perhitungan  menggunakan metode  algoritma  genetika  dikarenakan  jaringan tidak  bisa  dilihat  dengan  kasat  mata  sehingga diharapkan  dengan  metode  algoritma  genetika  ini bisa  menemukan  solusi  optimal  cakupan  area jaringan yang ada di SMP Negeri 6 Salatiga dengan mensimulasikan  penempatan  access  point  sesuai dengan kebutuhan user sehingga dalam memposisikan access point bisa efektif dan tepat guna sesuai kebutuhan.
Gambar 5. Perancangan Access Point Terdahulu.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Pengujian
Dalam melakukan pengujian,
maka dipersiapkan terlebih dahulu source code yang akan mengkontruksi  system.  Gambar  6  menunjukkan Source  code yang  berfungsi  sebagai  pengaktifan perintah pada tombol button “proses”, ketika tombol tersebut  ditekan,  maka  sistem  akan  menjalankan fungsi  pemrosesan  perhitungan  seperti  jam,  tanggal yang  berupa  hari,  bulan  dan  tahun,  jarak  dan  juga inisialisasi perandoman x,y antar node.
Gambar 7 menunjukkan Source Code memunculkan Gambar Lingkaran pada denah ketika semua  proses  iterasi,  populasi,  perhitungan  jarak node,  tanggal  dan  waktu  sudah  selesai  dilakukan. Untuk node 1 dengan radius 5,4 berwarna hitam dan
untuk  node  2  dengan  radius  6,5  berwarna  kuning. Pada baris pertama menjelaskan bahwa proses iterasi akan  terus  berlanjut  hingga  system  sudah  mencapai lebih  dari  jumlah  yang  ditentukan.  Setelah  jumlah iterasi  dicapai,  maka  sistem  akan  menampilkan lingkaran pada denah sesuai dengan jarak radius dan warna radius yang sudah ditentukan sebelumnya.
Gambar 6. Source Code Ketika Sistem Berjalan
Gambar 7. Source Code Memunculkan Gambar Lingkaran
Pada Gambar 8 menunjukkan source code yang berfungsi  sebagai  menampilkan tabel  koordinat x, y dibawah denah.
Gambar 8. Source Code Tabel Koordinat.

## 3.2. Pengujian Study Kasus
Berdasarkan  pengujian  study  kasus,  maka terdapat tampilan awal yang dapat ditunjukkan pada Gambar 9.

## Gambar 9. Tampilan Awal
Gambar  9.    Pada  bagian  ini  menampilkan keseluruhan  pada  program  optimasi  dan  penataan access  point  pada  rungan  indoor  SMP  6  Salatiga menggunakan algoritma genetika.
Gambar 10. Input Data
Pada Gambar 10. Pada tampilan ini menginputkan  data  seperti  jumlah  populasi,  jumlah iterasi, node 1 dan node 2 kemudian menekan tombol proses maka sistem akan membaca gambar yang ada di  komputer  melalui  fungsi  imread.  Menampilkan hasil  dari  kecepatan  baca  saat  program  di  jalankan untuk mengetahui coverage area terbaik.
Gambar 11. Coverage Area
Gambar  11.  Setelah  menekan  tombol  proses maka  akan  menampilkan  coverage  area  pada  denah sekolah.
Gambar  12.  Menampilkan  waktu  berupa  jam dan tanggal saat program di jalankan.
Tabel 1. Koordinat X, Y X Y 221.4511 285.1226 70.2422 97.7336
Tabel  1.    Fungsi  koordinat  X,Y  untuk menentukan jarak  koordinat X,Y, apabila jarak X,Y masih belum berjauhan, maka sistem akan melakukan looping hingga mendapatkan jarak yang sesuai.
Dalam  pengujian  sistem,  akan  dilakukan  3 skenario pengujian yang di tampilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Skenario Pengujian Pengujian Populasi Iterasi Node 1 Node 2 Skenario 1 50 10 5 4 Skenario 2 10 25 5 6 Skenario 3 50 15 4 7
Tabel  2.  Pada  skenario  1,  diinputkan  jumlah populasi 50, jumlah iterasa 10 node 1 sebanyak 5 dan node  2  sebanyak  4.  Pada  skenario  2,  diinputkan jumlah populasi  10, iterasi  25, node 1 5 dan node 2 berjumlah 6. Lalu pada skenario 3 diinputkan jumlah populasi 7, iterasi 15, node 1 berjumlah 4 dan  node 2 berjumlah  7.  Setelah  skenario  pengujian,  hasil  dari setiap scenario dapat ditunjukkan oleh gambar 13.
(a)
(b) (c)
Gambar 13. Hasil skenario 1(a), skenario 2(b), skenario 3(c)

## 4. DISKUSI
Hasil  analisis  pengujian  disajikan  lengkap dalam bentuk tabel yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian
Uji Populasi Iterasi Node 1 & Node 2 Kecepatan Baca 1 50 10 5 & 4 0.6203 2 10 25 5 & 6 0.5984 3 50 15 4 & 7 8.267
Tabel 3. Setelah dilakukannya pengujian, maka didapat analisa bahwa antara node 1 dan node 2 saling membuat coverage area. Namun coverage area yang lebih  ideal  terdapat  pada  bagian  atas  peta.  Dari  sini dapat  disimpulkan  bahwa  antara  node  1  dan  node  2 dapat  saling  membentuk  coverage  area.  Ini  berarti lebih  baik  dari  pada  pengujian  1  dikarenakan memiliki coverage area yang lebih luas. Namun pada pengujian  3  dapat  di  analisis  bahwa  pada  pengujian ke 3 terdapat lebih banyak area yang tercover. Dapat disimpulkan  bahwa  node  terbaik  terdapat  di  jumlah node  yang  lebih  banyak.  Hasil  dari  karakteristik algoritma  genetika  adalah  semakin  besar  jumlah node, semakin besar perhitungannya, tetapi semakin baik cakupannya.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas,  berikut adalah  perbandingan  dari  rancangan  access  point sebelumnya  dengan  rancangan  access  point  baru. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 14.
d (b)
Gambar 14. Perancangan Access Point Terdahulu  (a) dan Baru
(b)
Berdasarkan  output  uji  coba  dan  perancangan Access Point terdahulu masih belum maksimal untuk setiap koveran area, sehingga masih perlu pengoptimalan berdasarkan koveran area. Masih ada penempatan  yang  sebenarnya  tidak  perlu  seperti ruangan  R.7A  dan  R.7B  yang  sebenarnya  dengan  1 node  saja  sudah  cukup  untuk  mengcover  area tersebut.  Namun  untuk  programnya  sendiri  masih lebih merata untuk penyebaran access pointnya . Pada access  point  yang  lama  juga  lebih  boros  akan penempatan  dikarenakan  masih  terdapat  ruangan yang  seharusnya  hanya  membutuhkan  1  node  saja tetapi terdapat 2 node. Pada node rekomendasi sistem rata  rata  memiliki  2  hingga  4  rungan  pada  setiap nodenya.

## 5. KESIMPULAN
Sistem  optimasi  penempatan access  point menggunakan  metode  algoritma  genetika  berhasil diimplementasikan, sistem dapat melakukan kalkulasi dalam memproses penempatan access point yang ideal .  Penempatan Access  Point menggunakan algoritma  genetika  dapat  memberikan  rekomendasi kepada  perancangan  arsitektur  jaringan  dalam  segi coveran  area yang  perlu  digunakan  sehingga  para perancang dapat menghemat waktu perancangan titik node dan mengestimasi harga ideal dalam penentuan jumlah access  point untuk  pemasangan  jaringan tersebut  serta  dapat  membantu  dalam  menentukan coveran  area yang ideal bagi  sekolah.  Sistem  ini tidak  terlalu  berpengaruh  terhadap  kualitas  jaringan internet  sendiri  dikarenakan  untuk  kualitas  baik  dan buruknya  suatu  jaringan  internet  masih  harus ditentukan  berdasarkan Quality  Of  Service .  Kinerja metode  ini  dilihat  berdasarkan  perhitungan  waktu
pembacaan.  Proses  dapat  dihitung  dengan  cepat ketika jumlah kebutuhan sedikit karena memori yang dibutuhkan untuk menjalankan proses tidak terbatas. Namun, sistem yang baik harus dapat memproses ini dengan cepat meskipun jumlah data yang dimasukkan banyak.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  mungkin perlu  menggabungkan  metode  pengoptimasian penempatan access point ini dengan metode Quality Of Service , sehingga ketika sistem algoritma genetik ini  menghasilkan  output  penempatan  maka  langkah selanjutnya  akan  dicoba  perhitungan quality  of service pada jaringan tersebut agar dapat menentukan penempatan  yang  lebih ideal berdasarkan  performa dari penyedia jaringan internet tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. . Puspitasari and R.Pulungan, “Optimisasi Penempatan  Posisi  Access  Point  pada Jaringan Wi-Fi Menggunakan Metode Simulated  Annealing,” Citec  J. ,  vol.  2,  pp.
52–64, 2015.
[2] Irawan,  “Jaringan  Komputer  Untuk  Orang
Awam,” Palembang: Maxikom , 2013.
[3] F.  F.  Octavian,  “Perencanaan  Coverage Indoor  Wireless  Local  Area  Network (WLAN) Di Hotel Graha Petrokimia Gresik,” Skripsi  Fak. Tek. Univ. Brawijaya , 2010.
[4] A.Wanto,  J.  T.  Hardinata,  H.  .  Silaban,  and W.Saputra,  “Analisis  dan  Pemodelan  Posisi
Access Point Pada Jaringan WI-FI menggunakan Metode Simulated Annealing,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 1,
pp. 134–143, 2017.
[5] L.  O.  Siregar,  M.  R.,  &  Sari,  “Optimasi Wireless Access Point Menggunakan Algoritma Genetika ( Studi Kasus Gedung C Fakultas Teknik ),” vol. 5, pp. 1–8, 2018.
[6] T.  .  K.P  Kartika,  Santoso,  and  S.  N.A, “PENS-ITS  dengan  Menggunakan  Metode Algoritma  Genetika”,” Semin.  Proy.  Akhir Jur.  Telekomun.  Politek.  Elektron.  Negeri Surabaya – ITS , p. pp 13-23, 2010.
[7] I. G. S. Artawan, “Optimasi Penataan Access Point  Pada  Jaringan  Nirkabel  Menggunakan Algoritma Simulated Annealing,” vol. 18, 1, 2021.
[8] P. P. Feby, S. Gede, and I. G. A. K. D. D. H, “Rancangan Penempatan Access Point Untuk Mendukung  Layanan  E-Learning  Di  Area Kampus  Elektro  Universitas  Udayana,” 2019.
[9] A.  A.  Nugraha  and  Achmad  M,  “Optimasi Peletakan  Base  Transceiver  Station  di Kabupaten Mojokerto Menggunakan
Algoritma  Diferensial  Evolution:  Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya,” J. Fak. Tek. Elektro dan Elektron. , 2015.
1772 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1765-1772
[10] L. Suhery, Merancang Infrastruktur Nirkabel Menggunakan  Pendekatan  Metode  Line  of
Sight , Edisi 2., vol. 1. 2018.
[11] S.  Rummi,  “Optimasi  Penempatan  Access Point  Pada  Jaringan  Wi-Fi  Di  Universitas Budi Luhur. Arsitron,” pp. 1–7, 2017.
[12] R. L. Tobing, “Sistem Simulasi Penjadwalan Kuliah  Dengan  Menggunakan  Algoritma Genetik,” Univ. Sumatera Utara , 2010.
[13] R.  Bhalla  and  A.  Bagga,  “Opinion  mining framework  using  proposed  rb-bayes  model for text classification,” Int. J. Electr. Comput.
Eng. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  477–484,  2019,  doi:
10.11591/ijece.v9i1.pp477-484.
[14] I.  W.  Supriana,  M.  A.  Raharja,  I.  M.  S. Bimantara, and
D. Bramantya, “Implementasi  Dua  Model  Crossover  Pada Algoritma Genetika Untuk Optimasi Penggunaan  Ruang  Perkuliahan,” J.  Resist. (Rekayasa Sist. Komputer) , vol. 4, no. 2, pp. 167–177, 2021,
doi:
10.31598/jurnalresistor.v4i2.758.
[15] Taslim, D. Toresa, D. Jollyta, D. Suryani, and E.  Sabna,  “Optimasi  K-Means  dengan Algoritma Genetika untuk Target Pemanfaat Air  Bersih  Provinsi  Riau,” Indones.  J.
Comput. Sci. , vol. 10, no. 1, pp. 1–12, 2021.