Jurnal Teknologi Bahan dan Barang Teknik Vol. 12, No. 1, Juni 2022: 21-34 e-ISSN: 2715-9116 DOI: 10.37209/jtbbt.v12i1
Email: arief.goeritno@uika-bogor.ac.id DOI: DOI: http://dx.doi.org/10.37209/jtbbt.v12i1.259
ALGORITMA GENETIKA BERBANTUAN MATLAB UNTUK PENETAPAN PARAMETER TIDAK KONSTAN PADA TURBIN AIR SKALA MIKRO
GENETIC ALGORITHM ASSISTED BY MATLAB FOR DETERMINING THE NOT CONSTANT PARAMETERS ON MICRO-SCALE WATER TURBINE
Fauzan Shulhan 1 , Arief Goeritno *1 , Ridwan Arief Subekti 2
1 Electrical Engineering Study Program, Fakultas Teknik dan Sains, Universitas Ibn Khaldun Bogor Jalan Sholeh Iskandar km.2 Kedungbadak, Tanah Sareal, Kota Bogor 16164
2 P2 Telimek, Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) Jalan Sangkuriang, Dago, Coblong, Kota Bandung 40135
Diterima: 12 April 2022 Direvisi: 17 Mei 2022 Disetujui: 13 Juni 2022

## ABSTRAK
Metode Algoritma Genetika (AG) telah dikenal sebagai  algoritma dengan teknik pencarian secara acak dan mampu dengan solusi akurat dan optimal, digunakan dalam aktivitas prediksi di berbagai bidang. Sejumlah parameter berpengaruh pada turbin air, meliputi gaya gravitasi bumi dan densitas air yang dapat dianggap konstan, sedangkan parameter tidak konstan meliputi tinggi jatuh air, debit air, dan efisiensi mekanis. Pencapaian efisiensi mekanis pada nilai  optimum  dilakukan  dengan  pendugaan  berbantuan  metode  AG  dengan  aplikasi  MATLAB  terhadap  tiga parameter berpengaruh bersifat tidak konstan. Dua hal pokok sebagai sasaran penelitian, meliputi perolehan logical array untuk  dua  struktur  matriks  berbeda,  yaitu  5x3  dan  3x2.  Metode  pelaksanaan  optimasi  berupa  (a)  penyiapan aplikasi MATLAB dan (b) pelaksanaan simulasi dengan tahapan proses inisialisasi, evaluasi, crossover , mutasi dan seleksi. Hasil kedua proses simulasi yang diperoleh sesuai dengan pendugaan, yaitu kesempurnaan pada nilai logical array .  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan,  bahwa  pendugaan  dengan  metode  AG  terhadap  sejumlah parameter berpengaruh tidak konstan pada turbin air skala mikro  sangat  cocok  untuk  pencapaian efisiensi  mekanis pada nilai optimum.
Kata kunci : algoritma genetika, parameter berpengaruh, turbin air skala mikro, efisiensi mekanis

## ABSTRACT
The Genetic Algorithm (GA) method is known as an algorithm with a random search technique and is capable of accurate and optimal solutions so that it can be used in predictive activities in various fields. Parameters that affect the water turbine, including the earth's gravity and water density, can be considered constant, while the influential parameters  that  are  not  constant  include  the  height  of  the  waterfall,  water  flow,  and  mechanical  efficiency. The achievement  of  mechanical  efficiency  at  the  optimum  value  was  estimated  using  the  AG  method  assisted  by  the MATLAB  application  on  three  parameters  that  were  not  constant.  The  two  main  things  as  research  objectives, including  the  acquisition  of  logical  arrays  for  two  different  matrix  structures,  i.e.,  5x3  and  3x2.  The  optimization implementation  methods  are  (a)  the  preparation  of  the  MATLAB  application  and  (b)  the  implementation  of  a simulation  with  the  stages  of  the  process  of  initialization,  evaluation,  crossover,  mutation,  and  selection.  Both simulation processes obtained results that match the predictions, i.e., perfection in the logical array values. Based on these results, it can be concluded that the estimation using the GA method on several of the not constantly influential parameters on micro-scale water turbines is very suitable to achieve mechanical efficiency at the optimum value.
Keywords: genetic algorithm, influential parameters, micro-scale water turbine, mechanical efficiency
Implementasi
algoritma genetika merupakan  pencarian  solusi  yang  cepat  untuk proses optimasi. Algoritma Genetika (AG) berasal dari  algoritma  komputasi  yang  terinspirasi  oleh teori evolusi Darwin. Salah satu aplikasi AG pada permasalahan optimasi kombinasi, diperoleh nilai solusi  optimal  terhadap  permasalahan.  Sebuah solusi  terbangkitkan  dalam  AG  disebut  sebagai kromosom  [1].  Kesederhanaan  dan  pencarian solusi  yang  cepat  merupakan  salah  satu keunggulan  dari  AG.  Keunggulan  tersebut merupakan  alasan  AG  dapat  digunakan  dalam berbagai  bidang  [2],  sehingga  metode  AG digunakan  untuk  penemuan  variabel  rancangan kondisi  optimal  guna  pencapaian  kriteria  bebas kejutan  pada  turbin  air  [3].  Variabel  rancangan kondisi  optimal  tersebut  digunakan  untuk pembuatan  model  turbin  air  yang  didasarkan kepada  data  diameter,  lebar,  jumlah  sudu,  sudut kelengkungan sudu, debit air, dan beban generator [4].  Penjelasan  tersebut  merupakan  alasan terhadap  pemilihan  judul  pada  artikel  ini,  agar efisiensi  mekanis  turbin  air  skala  mikro  dapat diperoleh  seoptimal  mungkin  melalui  penetapan sejumlah  parameter  berpengaruh  pada  turbin  air yang  bersifat  tidak  konstan  dan  dipilih  sebagai parameter acuan.
Sejumlah state-of-the-art penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan penelitian ini meliputi  (i)  pemilihan  simulasi  berbasis  metode AG  berbantuan  aplikasi  MATLAB  [5],  (ii) tinjauan  optimasi  kinerja  sebuah  turbin  air  skala mikro  yang  dapat  diuji  dengan  proses  simulasi, agar diperoleh daya listrik pada kondisi  maksimal [6], dan (iii) tinjauan efisiensi mekanis pada turbin air.  Penetapan  tahapan  optimasi  dengan  bantuan AG  dilakukan  melalui  beberapa  tahapan.  Nilai- nilai  yang  terbentuk  dari  hasil  perhitungan berbasis  metode  AG  nantinya  menjadi  sebuah program  [7]  yang  dibaca  dan  diolah  dengan aplikasi MATLAB [8]. Program tersebut digunakan  untuk  penentuan  jumlah  faktor  yang menjadi  parameter  pencarian fitness  value tidak hanya  1  atau  2  variabel  saja,  tetapi  dapat dihasilkan  yang  bersifat multivariableI [9]. Tinjauan  pencapaian  kondisi  kinerja  maksimal berdasarkan ketiga parameter berpengaruh tersebut  pada  turbin  air  skala  piko  tipe  vorteks, berupa  optimasi  setiap  sudu  turbin  untuk pemenuhan kriteria bebas kejutan.
Penelitian  lain  terkait  penggunaan  metode AG pada Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA) tipe  mini,  yaitu  untuk  optimasi  penempatan  titik interkoneksi Distributed Generation ( DG ).
Optimasi tersebut bertujuan untuk perolehan nilai rugi-rugi  daya  seminimal  mungkin.  Hasil penggunaan metode AG mampu untuk penurunan nilai  rugi-rugi  daya  secara  signifikan  melalui penentuan  penempatan  DG  secara  tepat  [10]. Penggunaan  metode  AG  pada  PLTA  tipe  mikro berupa  penyelesaian  terhadap  permasalahan kompleks  pada  waduk  Logung  sebagai  waduk multifungsi.  Permasalahan  kompleks  tersebut berupa  optimasi  pola  operasi  waduk  Logung, sehingga  dapat  dihasilkan  kapasitas  sebesar  500 kW [11].
Penetapan sejumlah parameter berpengaruh yang  bersifat  tidak  konstan  untuk  optimasi efisiensi mekanis pada turbin air, merupakan salah satu  bentuk  aktivitas  untuk  pelaksanaan  proses prediksi  atau  pendugaan.  Optimasi  kinerja  turbin air secara keseluruhan dipengaruhi oleh sejumlah parameter (variabel) penting (berpengaruh), yaitu (i) densitas air (ρ), (ii) gaya gravitasi bumi ( g ), (iii) tinggi  jatuh  air  ( h ),  (iv)  debit  air  ( Q ),  dan  (v) efisiensi  mekanis  (η).  Parameter  densitas  air  (ρ) dan  gaya  gravitasi  bumi  ( g ),  dapat  diasumsikan bernilai  konstan,  sedangkan  pada  pembangkit listrik  tenaga  air  (PLTA)  untuk  aliran  sungai (skala mikro) hanya dipengaruhi oleh debit air ( Q ) dan efisiensi mekanis (η) [12]. Parameter debit air ( Q ) dan efisiensi mekanis (η) pada turbin air skala mikro  merupakan  penentu  nilai  kinerja  sebuah turbin  air  [13],  sehingga  kinerja  turbin  air  dapat dilakukan optimalisasi keberadaannya.
Berpedoman  pada  sejumlah state-of-the- art dari  penelitian  terdahulu,  ditunjukkan  bahwa turbin air skala mikro sangat dipengaruhi oleh dua parameter  berpengaruh  bersifat  tidak  konstan, yaitu debit air dan efisiensi mekanis. Simulasi ini dilakukan dalam dua tahapan  pada penelitian ini. Pertama,  lima  parameter  berpengaruh  ditetapkan sebagai  masukan,  sedangkan  tiga  parameter berpengaruh  bernilai  tidak  konstan  ditetapkan sebagai keluaran. Tahap kedua dilakukan simulasi dengan  penetapan  tiga  parameter  berpengaruh bersifat tidak konstan sebagai masukan, sedangkan  keluaran  berupa  dua  parameter berpengaruh  tidak  konstan  terhadap  turbin  air skala mikro, yaitu debit air dan efisiensi mekanis. Berdasarkan hal itu, pada penelitian ini dilakukan dua  tahap  simulasi  dengan  dua  struktur  matriks berbeda, yaitu 5x3 dan 3x2.
Studi  prediksi  ini  ditandai  dengan  dua sasaran  penelitian,  yaitu  melaksanakan  simulasi berbasis metode AG berbantuan aplikasi MATLAB  [5] untuk dua  kategori  simulasi,  yaitu untuk  matriks  5x3  dan  3x2.  Penyiapan  aplikasi
Jurnal Teknologi Bahan dan Barang Teknik Vol. 12, No. 1, Juni 2022: 21-34 e-ISSN: 2715-9116 DOI: 10.37209/jtbbt.v12i1
MATLAB  [8]  merupakan  tahapan  awal  untuk proses  simulasi  berbasis  AG,  sehingga  proses pendugaan terhadap pemilihan faktor berpengaruh pada  kinerja  turbin  air  skala  mikro  dapat dilaksanakan. Berpedoman kepada sasaran penelitian,  maka  perlu  ditetapkan  ruang  lingkup penelitian  yang  berkaitan  dengan  sejumlah parameter  berpengaruh  yang  bersifat  konstan maupun  tidak  konstan  pada  turbin  air  berbasis algoritma  genetika  berbantuan  MATLAB  [5]. Perolehan kepastian terhadap penetapan sejumlah parameter  yang  bersifat  tidak  konstan  tersebut untuk pencapaian optimasi kinerja turbin air skala mikro.

## BAHAN DAN METODE

## Bahan
Proses pengerjaan dalam penetapan sejumlah  parameter  berpengaruh  untuk  optimasi kinerja  turbin  skala  mikro  berbantuan  AG  dapat dilakukan  dengan  bantuan  aplikasi  MATLAB [14].  Aplikasi  MATLAB  adalah platform pemrograman  berbasis  matriks,  biasa  digunakan untuk  analisis  data,  pembuatan  algoritma,  dan penciptaan  permodelan  dan  pembuatan  aplikasi MATLAB  [8].  Pengoperasian  metode  AG berbantuan aplikasi MATLAB menjadikan fungsi AG  prospektif  dalam  optimasi  kinerja  turbin  air. Optimasi  kinerja  turbin  air  secara  keseluruhan dipengaruhi oleh parameter bersifat konstan, yaitu (i)  densitas  air  (ρ),  (ii)  gaya  gravitasi  bumi  ( g ), sedangkan  parameter  bersifat  tidak  konstan meliputi (i) tinggi jatuh air  ( h ), (ii) debit air  ( Q ), dan  (iii)  efisiensi  mekanis  turbin  (η).  Penentuan nilai  kinerja  sebuah  turbin  air  skala  mikro  [13], difokuskan  kepada  hasil  simulasi  dengan parameter debit air dan efisiensi mekanis turbin.

## Metode

## Penyiapan Aplikasi MATLAB
Penggunaan  aplikasi  MATLAB  untuk simulasi,  disiapkan  dengan  tahapan,  yaitu  i) penyusunan  struktur syntax di window ,  (ii) pengoperasian atau pelaksanaan running terhadap struktur syntax ,  (iii)  penampilan  data  hasil  dari proses running terhadap  struktur syntax, dan (iv) proses  evaluasi  terhadap  struktur syntax sebagai bentuk  pemeriksaan  akhir.  Pembentukan  struktur syntax dilakukan  untuk  kemudahan  proses simulasi penetapan urutan parameter berpengaruh terhadap optimasi kinerja turbin air.

## Penyusunan Struktur Syntax di Window
Penyusunan  struktur syntax dilakukan untuk  pemberian  perintah  pengolahan  nilai-nilai optimasi.  Perintah  pada  MATLAB  berdasarkan urutan proses yang disyaratkan pada metode AG, yaitu  inisialisasi,  evaluasi, crossover ,  mutasi  dan seleksi.  Tujuan    pemberian  perintah,  yaitu  untuk pembentukan matriks. Penyimpanan dan penamaan file struktur syntax dilakukan  sesuai dengan proses dari setiap tahapan AG. Pemberian perintah  dilakukan  pada  bagian  “editor”  dari aplikasi MATLAB [5]. Bagian “editor” berisikan struktur syntax masukan, seperti ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Bagian “Editor” Berisikan Struktur Syntax Masukan
Berdasarkan Gambar 1 dapat dijelaskan, sejumlah baris  struktur syntax yang  merupakan  bagian proses  inisialisasi.  Bermula  dari  struktur syntax tersebut,  nantinya  akan  diperlihatkan  sebuah matriks  hasil  dari  pembangkitan  bilangan  secara acak.
Pengoperasian  atau  Pelaksanaan  Running terhadap Struktur Syntax
Setelah keterbentukan struktur syntax pada aplikasi  MATLAB  [5],  selanjutnya  dapat dilakukan running (dioperasikan).  Pengoperasian struktur syntax bertujuan  untuk  pemeriksaan terhadap  program  dapat  beroperasi  atau  tidak. Struktur syntax program yang beroperasi menampilkan  data  pada  bagian  “ Command ”, sedangkan  program  yang  tidak  beroperasi berwarna  merah  dan  bertuliskan  “ error” .  Untuk pengoperasian  program  pada  aplikasi  MATLAB dapat  menggunakan  bagian  “ Run ”  pada  kolom “ Home ”. Tampilan proses pengoperasian, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Proses Pengoperasian
Berdasarkan  Gambar  2  dapat  dijelaskan  bahwa untuk penyusunan struktur syntax dapat digunakan  bagian  “ Run ”  atau  dengan  tombol  F5 pada papan ketik ( keyboard ) di laptop .
Saat  penyusunan  struktur syntax ,  terdapat perintah  untuk  penambahan directory .  Tampilan perintah penambahan directory , seperti ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Tampilan Perintah Penambahan

## Directory
Berdasarkan  Gambar  3  dapat  dijelaskan,  bahwa penambahan direktori dilakukan guna pembacaan perintah  pada  struktur syntax terprogram  pada aplikasi  MATLAB.  Data  hasil  penyusunan struktur syntax tertampilkan  setelah  struktur syntax berhasil  di- running .  Data  tertampilkan pada  bagian  “ Command  Windows ”  di  aplikasi MATLAB.
Penampilan  Data  Hasil  dari  Proses  Running terhadap Truktur Syntax
Hasil  pengoperasian  terhadap  struktur syntax pada aplikasi MATLAB tertampilkan pada bagian “ Command Windows ”. Tampilan data hasil pengoperasian terhadap struktur syntax , ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Data Hasil Pengoperasian terhadap Struktur Syntax
Berdasarkan  Gambar  4  terlihat,  bahwa  hasil pengoperasian MATLAB pada bagian “ Command Windows ”.

## Proses Evaluasi terhadap Struktur Syntax sebagai Bentuk Pemeriksaan Akhir
Tahapan  setelah  data  tertampilkan  pada bagian  “ Command Windows ”,  selanjutnya
struktur syntax program  dievaluasi.  Evaluasi struktur syntax program berguna untuk perbaikan perintah  yang  tidak  beroperasi,  sehingga  nilai tidak  tertampilkan  pada  bagian  “Command”. Tampilan hasil evaluasi, seperti ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan hasil evaluasi
Berdasarkan  Gambar  5  dapat  dijelaskan,  bahwa terdapat  hasil  baris syntax berwarna  merah  yang merupakan fungsi dari syntax program yang tidak beroperasi,  sehingga  hasil  tertampilkan  tidak sesuai perintah.
Tahapan-tahapan
Pelaksanaan Proses
Simulasi  Berbasis  Metode  AG  Berbantuan Aplikasi MATLAB
Metode  penelitian  merupakan  langkah- langkah  untuk  pencapaian  sasaran  penelitian berbentuk  diagram  alir  ( flow  chart )  [15-19] melalui  batasan  masalah.  Diagram  alir  metode penelitian, seperti ditunjukkan pada Gambar 6.
ALGORITMA GENETIKA BERBANTUAN MATLAB UNTUK PENETAPAN PARAMETER TIDAK KONSTAN PADA TURBIN AIR SKALA MIKRO mulai Simulasi Berbasis Metode AG Berbantuan Aplikasi MATLAB Tahapan proses: #i) inisialisasi, #ii) evaluasi, #iii) crossover , #iv) mutasi, dan #v) seleksi Apakah proses inisialisasi, sudah dilakukan dan selesai? inisialisasi tidak evaluasi Apakah proses evaluasi, sudah dilakukan dan selesai? tidak crossover Apakah proses crossover , sudah dilakukan dan selesai? ya ya tidak mutasi Apakah proses mutasi, sudah dilakukan dan selesai? tidak seleksi Apakah proses seleksi, sudah dilakukan dan selesai? ya tidak ya ya selesai Inventarisasi Hasil Simulasi Simulasi untuk: #a) 5 masukan, 3 keluaran #b) 3 masukan, 2 keluaran
Gambar 6. Diagram Alir Metode Penelitian
Berdasarkan Gambar 6 dapat dijelaskan, bahwa di dalam diagram alir metode penelitian terkandung dua  sasaran  penelitian.  Tahapan-tahapan  pada penyiapan  aplikasi  MATLAB,  meliputi  (i) penyusunan  struktur syntax di window ,  (ii) pengoperasian atau pelaksanaan running terhadap struktur syntax ,  (iii)  penampilan  data  hasil  dari proses running terhadap  struktur syntax, dan (iv) proses  evaluasi  terhadap  struktur syntax sebagai
bentuk  pemeriksaan  akhir.  Tahapan-tahapan pelaksanaan  proses  simulasi  berbantuan  metode AG  berbantuan  aplikasi  MATLAB  [5],  [8], meliputi  inisialisasi,  evaluasi, crossover ,  mutasi, dan seleksi.
Tahap pertama dalam pengoperasian algoritma genetika, adalah pembuatan kromosom yang  berisi  jumlah  parameter  masukan  ( input ) untuk  perolehan  parameter  keluaran  ( output ). Kromosom  berbentuk  matriks m x n (parameter input x  parameter output ),  seperti yang ditunjukkan pada persamaan (1).
𝑋 𝑝 = [ 𝑋 11 𝑋 12 …  𝑋 1𝑛 𝑋 21 𝑋 22 …  𝑋 2𝑛 ….    ….     ….  … . 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 … 𝑋 𝑚𝑛 ] (1),
X p merupakan  kromosom  ke- p , p merupakan jumlah  populasi  yang  digunakan,  dan X mn merupakan  gen  pada  parameter input (m)  dan parameter output (n).
Tahap evaluasi merupakan tahap
perhitungan  parameter input terhadap  parameter output berdasarkan  jumlah  variabel.  Tahapan evaluasi  berfungsi  untuk  perolehan  nilai  fungsi tujuan,  yaitu  minimasi  dan/atau  maksimasi. Prosedur  evaluasi  menggunakan  tahapan,  seperti persamaan (2).
(X 11 *d 11 ) + (X 12 *d 12 ) … (X 1n *d 1n )*m
______________________________+     (2) Eval. Total ( X p )
X p merupakan  kromosom  ke p ,  p  merupakan jumlah populasi yang digunakan, X mn merupakan gen  yang  ada  pada  parameter input (m)  dan parameter output (n), d mn merupakan lama proses, m merupakan  parameter input ,  dan Eval.  Total (X p ) merupakan total biaya pada proses evaluasi.
Penentuan kromosom pada tahap crossover dilakukan  secara  acak  dan  dipilih  berdasarkan kromosom  yang  terbentuk  dari  tahap  inisialisasi. Perolehan  dua  kromosom  gen  yang  disilangkan ditentukan melalui tiga tahapan, yaitu:
Tahap-1. Pembuatan  dua  matriks  baru  dari matriks  awal  yang  telah  ditentukan  dengan  cara seperti pada persamaan (3) dan (4).
d ij = (x 1 ij + x 2 ij )/2 (3), r ij = (x 1 ij + x 2 ij )mod 2 (4), dengan:
d ij merupakan bentuk baru dari matriks D dan ( r ij ) merupakan bentuk baru dari matriks R .
Tahap-2. Pembagian terhadap matriks R menjadi dua  matriks  baru,  seperti  ditunjukkan  pada persamaan (5).
R = R 1 + R 2 (5).
Tahap-3. Diperoleh dua matriks baru ( offspring ) berdasarkan  dua  persamaan,  seperti  ditunjukkan pada persamaan (6) dan (7).
X 1 = D + R 1 (6),
X 2 = D + R 2 (7),
dengan:
X 1 dan X 2 merupakan matriks baru yang terbentuk dari penjumlahan antara matriks D dan matriks R 1 dan antara matriks D dan R 2 .
Proses mutasi dilakukan untuk pembentukan  submatriks  yang  telah  dihasilkan dari proses crossover melalui tiga tahapan, yaitu:
Tahap-1. Pembuatan  submatriks Y ( p x q )  dari kromosom dengan  status parent X ( m x n )  yang dipilih  secara  acak,  dengan p dan q ditentukan secara  acak  dengan  ketentuan 2  <  𝑝  <  𝑚 dan 2  <  𝑞  <  𝑛 .
Tahap-2. Pelaksanaan  relokasi  nilai  matriks parent ke submatriks dengan pengaturan:
𝑎 𝑖 𝑦 =   ∑ 𝜖{𝑖 1 … 𝑖 𝑞 } 𝑌 𝑖𝑗 𝑖 dengan: i = i 1 , i 2, … i p
𝑏 𝑗 𝑦 =   ∑ 𝜖{𝑗 1 … 𝑗 𝑞 } 𝑌 𝑖𝑗 𝑗 dengan: j = j 1 , j 2, … j p
Tahap-3. Penggantian  nilai  matriks parent dengan nilai baru dari submatriks melalui tahapan:
- Ilustrasi kromosom parent yang dipilih secara acak;
- Ilustrasi submatriks Y ( p x q );
- Ilustrasi kromosom hasil proses mutasi, diperoleh: dan,
- Ilustrasi kromosom parent yang dipilih secara acak.
Proses  terakhir  dari  urutan  pada  algoritma genetika  berupa  proses  seleksi  untuk  perolehan kromosom dengan nilai lebih besar.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengoperasian  algoritma  genetika  dalam pemecahan  proses  optimasi,  bertujuan  untuk pembelajaran  penerapan  AG  terhadap  suatu kendala dan kesesuaiannya terhadap struktur data pada sebuah masalah yang dipecahkan. Pemecahan  masalah  ini  dicirikan  dengan  fungsi
tujuan  untuk  memaksimalkan output .  Tahapan- tahapan  penyelesaian  berbasis  AG,  seperti ditunjukkan pada Gambar 7.
mulai inisialisasi
evaluasi
crossover mutasi
seleksi Apakah urutan proses, telah selesai dan sesuai? selesai tidak ya A A
Gambar 7. Tahapan-tahapan Penyelesaian
Berbasis AG
Berdasarkan  Gambar  7  dapat  dijelaskan,  bahwa tahapan  penyelesaian  AG  dimulai  dari  proses inisialisasi,  evaluasi, crossover ,  mutasi,  dan seleksi.

## Simulasi terhadap Ukuran Matriks 5x3
Matriks  5x3  dimaknai  sebagai  lima masukan  dan  tiga  keluaran.  Lima  masukan merupakan  lima  parameter  berpengaruh  pada turbin  air  (bersifat  konstan  dan  tidak  konstan), sedangkan tiga keluaran merupakan tiga parameter berpengaruh bersifat tidak konstan pada turbin air.

## Inisialisasi untuk matriks 5x3
Tampilan  subprogram  inisialisasi,  seperti ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Tampilan subprogram inisialisasi
Berdasarkan  struktur syntax subprogram  untuk proses  inisialisasi,  diperoleh  kromosom  hasil running terhadap subprogram inisialisasi. Penetapan waktu tersebut berkaitan dengan proses kemunculan bilangan acak pada aplikasi MATLAB untuk keterbentukan matriks kromosom berjumlah lima buah matriks, yaitu:
Jurnal Teknologi Bahan dan Barang Teknik Vol. 12, No. 1, Juni 2022: 21-34 e-ISSN: 2715-9116 DOI: 10.37209/jtbbt.v12i1
𝑋 1 =
[
0.9797 0.5949  0.1174
0.4389  0.2622  0.2967
0.1111  0.6028  0.3188 0.2581 0.7112  0.4242
0.4087 0.2217  0.5079   ]
𝑋 2 =
[ 0.0855  0.7303  0.9631 0.2625  0.4886  0.5468 0.8010  0.5785  0.5211 0.0292  0.2373  0.2316 0.9289  0.4588  0.4889  ]
𝑋 3 = [ 0.6241  0.0377  0.2619 0.6791  0.8852  0.3354 0.3955  0.9133  0.6797 0.3674  0.7962  0.1366 0.9880  0.0987  0.7212  ]
𝑋 4 = [
0.1068  0.9037  0.0305 0.6538  0.8909  0.7441 0.4942  0.3342  0.5000 0.7791  0.6987  0.4799 0.7150  0.1978  0.9047  ]
𝑋 5 = [ 0.6099  0.1829  0.1679 0.6177  0.2399  0.9787
0.8594  0.8865  0.7127
0.8055  0.0287  0.5005
0.5767  0.4899  0.4711  ]
Jumlah  kromosom  terbentuk  berdasarkan  jumlah variabel  terbesar,  baik  variabel  masukan  atau keluaran,  kemudian  hasil  proses  inisialisasi diteruskan menuju proses crossover .
Evaluasi untuk Matriks 5x3 Tampilan subprogram evaluasi ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Subprogram Evaluasi
Berdasarkan Gambar 9 dapat dijelaskan, bahwa: Lama Proses = 5 m = 5 nilai tinggi jatuh = 1 a_1 = 1 eval_11 = 5 nilai debit air = 1 a_2 = 1 eval_12 = 5 nilai efisiensi mekanis = 5 a_3 = 5 eval_13 = 25
nilai densitas air = 1 a_4 = 1 eval_14 = 5 nilai gaya gravitasi bumi = 1 a_5 = 1 eval_15 = 5 eval_total = eval_11 + eval_12 + eval_13 + eval_14 + eval_15 eval_total = 45 Nilai Evaluasi = 45
Nilai  evaluasi  berfungsi  untuk  perolehan  nilai fungsi  tujuan  yang  dihasilkannya,  sebagai  nilai untuk pembuktian logical array .

## Crossover untuk Matriks 5x3
Tampilan  struktur syntax subprogram crossover untuk  matriks  5x3,  ditunjukkan  pada Gambar 10.
Gambar 10. Tampilan Struktur Syntax Subprogram Crossover untuk Matriks 5x3 Gambar  10  menjelaskan,  bahwa  terhadap subprogram crossover dilakukan running , sehingga  diperoleh  kromosom hasil crossover sebagai berikut:
Kromosom terpilih secara acak, yaitu:
𝑋 5 =
[ 0.6099  0.1829  0.1679 0.6177  0.2399  0.9787 0.8594  0.8865  0.7127 0.8055  0.0287  0.5005
0.5767  0.4899  0.4711  ]
Pemilihan  terhadap  kromosom X 5 ,  karena pemilihan  kromosom  secara  acak  dengan  proses perulangan  sebanyak  lima  kali  sesuai  dengan jumlah iterasi yang telah ditentukan.
Matriks  baru  dari  kromosom  terbentuk  dengan status parent , yaitu:
𝑅 = [ 2.0000  0.6342  0.6641 2.0000  0.5201  2.0000 2.0000  2.0000  2.0000 2.0000  0.9427  2.0000 2.0000  0.0202  0.0578  ]
𝐷 =
[ 1.1099  0.6829  0.6679 1.1177  0.7399  1.4787 1.3594  1.3865  1.2127 1.3055  0.5287  1.0005 1.0767  0.9899  0.9711  ]
Matriks  baru  yang  terbentuk  dari  matriks R , menggunakan persamaan (5), sehingga diperoleh:
𝑅 1 =
[ 1.0000  0.3171  0.3321 1.0000  0.2601  1.0000 1.0000  1.0000  1.0000 1.0000  0.4714  1.0000
1.0000  0.0101  0.0289  ]
𝑅 2 =
[ 1.0000  0.3171  0.3320 1.0000  0.2600  1.0000 1.0000  1.0000  1.0000 1.0000  0.4713  1.0000 1.0000  0.0101  0.0289  ]
Kromosom kondisi offspring diperoleh  setelah digunakan persamaan (6) dan (7), yaitu:
X 1 = D + R 1 dan X 2 = D + R 2 .
𝑋 1 = [
2.1000  1.0000  1.0000 2.1177  1.2600  2.4787 2.0000  2.3865  2.2127 2.3055  1.0001  2.0005 2.0767  1.0000  1.0000  ]
𝑋 2 = [ 2.1099  1.0000  0.9999 2.1177  0.9999  2.4787 2.0000  2.3865  2.2127 2.3055  1.0000  2.0005 2.0767  1.0000  1.0000  ]
Kromosom  hasil  proses crossover ,  selanjutnya diteruskan  ke  proses  mutasi  untuk  pembentukan submatriks.

## Mutasi untuk Matriks 5x3
Tampilan  struktur syntax subprogram mutasi  untuk  matriks  5x3,  ditunjukkan  pada Gambar 11.
Gambar 11. Tampilan Struktur Syntax Subprogram Mutasi untuk Matriks 5x3
Gambar  11  menunjukkan,  bahwa  hasil  proses berdasarkan  subprogram  mutasi  yang  telah dilakukan dengan proses running , menghasilkan:
𝑅 =
[ 2.0000  0.6342  0.6641 2.0000  0.5201  2.0000 2.0000  2.0000  2.0000 2.0000  0.9427  2.0000 2.0000  0.0202  0.0578  ]
Kromosom R merupakan kromosom dengan status parents yang dihasilkan melalui tahap crossover . Submatriks Y dihasilkan atas proses pengoperasian  matriks offspring yang  terbentuk melalui  proses crossover .  Pembuatan  submatriks Y ( p x q ) dari  kromosom dengan  status parent X ( m x n ) yang dipilih secara acak, dengan p dan q ditentukan secara acak dengan ketentuan
2  <  𝑝  <  𝑚 dan 2  <  𝑞  <  𝑛 , diperoleh Y ( p x q ), yaitu:
Matriks: 𝑌 = [ 2.0000  2.0000 0.9427  2.0000 0.0202  0.0578 ]
Submatriks Y setelah relokasi nilai, menjadi
𝑌 = [ 2.0000  2.0000
0.8427  2.1000 0.0578  0.0202 ] Kromosom hasil proses mutasi, menghasilkan: 𝑋 = [ 2.0000  0.6342  0.6641 2.0000  0.5201  2.0000 2.0000  2.0000  2.0000 2.0000  0.8427  2.1000 2.0000  0.0578  0.0202  ]
Kromosom  hasil  mutasi  terbentuk  melalui  hasil pengoperasian terhadap  kromosom dengan status “ parents ” yang dihasilkan oleh proses crossover , sehingga  diperoleh  nilai  yang  sama  ( p x q )  atau matriks ukuran 5 x 3 dengan proses relokasi.
Jurnal Teknologi Bahan dan Barang Teknik Vol. 12, No. 1, Juni 2022: 21-34 e-ISSN: 2715-9116 DOI: 10.37209/jtbbt.v12i1

## Seleksi untuk Matriks 5x3
Tampilan  struktur syntax subprogram seleksi  untuk  matriks  5x3,  ditunjukkan  pada Gambar 12.
Gambar 12. Tampilan Struktur Syntax
Subprogram Seleksi untuk Matriks 5x3
Perolehan tersebut didasarkan pada ketentuan:
- Pengurutan kromosom (minimasi
dan/atau maksimasi),
- Penyusunan score dan  fungsi  distribusi probabilitas,
- Penyusunan  fungsi  distribusi  kumulatif, dan
- Pembangkitan bilangan acak.
Untuk  kondisi  dimana  bilangan  acak  lebih  kecil dari fungsi distribusi probabilitas, maka kromosom tersebut dipertahankan dan diperoleh: score = 5 probabilitas = 0.6000 komprob = 0.6000
Nilai score , probabilitas, dan distribusi kumulatif diperoleh  berdasarkan  hasil  dari  pengoperasian pada  tahapan  seleksi,  yaitu  kemunculan  matriks ukuran 5 x 3 sebagai logical array, yaitu:
[ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 ]
Susunan  matriks  akhir  yang  terbentuk  pada tahapan  seleksi  pada  algoritma  genetika  berupa matriks dengan nilai satu (benar).
Logical  array merupakan  sebuah  sistem pengubah  dari  sebuah  elemen  atau  nilai  pada aplikasi  MATLAB  menjadi  nilai  logika.  Elemen atau  nilai  yang  bukan  bernilai  0  (nol)  diubah menjadi 1 (benar) dan elemen atau nilai dengan 0 (nol) diubah menjadi 0 (salah). Elemen atau nilai
kompleks tidak dapat diubah menjadi nilai logika, sehingga  menjadi error .  Berdasarkan  kondisi logical array yang bernilai benar keseluruhannya, maka  penetapan  seluruh  parameter  berpengaruh (gravitasi bumi, densitas air, tinggi jatuh, debit air, dan  efisiensi  mekanis)  sebagai  masukan  dan penetapan  parameter  berpengaruh  bersifat  tidak konstan  (tinggi  jatuh,  debit  air,  dan  efisiensi mekanis) sebagai keluaran, telah sesuai dalam hal penetapannya.  Keberadaan logical  array untuk matriks  berukuran  5x3  merupakan  syarat  untuk pelaksanaan  simulasi  lanjutan  untuk  matriks berukuran  3x2.  Tiga  masukan  merupakan  tiga parameter berpengaruh bersifat tidak konstan pada turbin  air  (tinggi  jatuh,  debit  air,  dan  efisiensi mekanis),  sedangkan  dua  parameter  sebagai keluaran  merupakan  dua  parameter  berpengaruh bersifat tidak konstan pada turbin air skala mikro, yaitu debit air dan efisiensi mekanis turbin.

## Simulasi terhadap Ukuran Matriks 3x2
Matriks 3x2 dimaknai sebagai tiga masukan dan dua keluaran. Penjelasan terhadap penetapan matriks berukuran 3x2 didasarkan kepada jumlah parameter  berpengaruh  bersifat  tidak  konstan yang  meliputi  tinggi  jatuh  air,  debit  air  dan efisiensi  mekanis  sebagai  masukan,  sedangkan dua  keluaran  ditetapkan  sebagai  parameter berpengaruh tidak konstan, yaitu parameter debit air  dan  efisiensi  mekanis.  Penetapan  turbin  air skala mikro, merupakan implementasi turbin yang relatif  tidak  dipengaruhi  oleh  tinggi  jatuh  air, sehingga  parameter  berpengaruh  bersifat  tidak konstan  menjadi  tersisa  dua,  sehingga  proses simulasi lanjutannya berupa tiga masukan dan dua keluaran.

## Inisialisasi untuk Matriks 3x2
Tampilan  subprogram  inisialisasi  matriks 3x2, seperti ditunjukkan pada Gambar 13.
Gambar 13. Tampilan Subprogram Inisialisasi Matriks 3x2
Berdasarkan  Gambar  13,  diperoleh  ilustrasi kromosom hasil  inisialisasi,  yang  ditunjukkan pada Gambar 14.
Gambar 14. Ilustrasi Kromosom Hasil Inisialisasi
Gambar 14 menunjukkan bahwa jumlah kromosom terbentuk berdasarkan jumlah variabel terbesar,  baik  variabel  masukan  atau  keluaran, sehingga ditampilkan tiga kromosom.
𝑋 1 = [ 0.3500 0.6160
0.1966 0.4733 0.2511 0.3517 ] 𝑋 2 = [ 0.8308 0.9172 0.5853 0.2858 0.5497 0.7572 ]
𝑋 3 = [ 0.7537 0.0759 0.3804 0.0540 0.5678 0.5308
]
Tahapan  lanjutan,  hasil  proses  inisialisasi diteruskan menuju proses crossover .

## Evaluasi untuk Matriks 3x2
Tahapan evaluasi berfungsi untuk perolehan  nilai  minimasi  dan/atau  maksimasi dengan  penggunaan  persamaan  (2).  Tampilan subprogram  evaluasi  matriks  3x2,  ditunjukkan pada Gambar 15.
Gambar 15. Tampilan Subprogram Evaluasi Matriks 3x2
Berdasarkan  Gambar  15, diperoleh  ilustrasi  hasil evaluasi, seperti ditunjukkan pada Gambar 16.
Gambar 16. Ilustrasi Hasil Eksekusi pada Subprogram Evaluasi
Berdasarkan Gambar 16 dapat dijelaskan, bahwa Lama Proses = 3 c = 3 nilai tinggi jatuh = 1 a_1 = 1 eval_11 = 3 nilai debit air = 1 a_2 = 1 eval_12 = 3 nilai efisiensi mekanis = 5 a_3 =5 eval_13 =15
eval_total = eval_11 + eval_12 + eval_13 = 3 + 3 + 15 eval_total = 21 Nilai Evaluasi = 21
Nilai  evaluasi  berfungsi  untuk  perolehan  nilai fungsi  tujuan  yang  dihasilkannya,  sehingga sebagai nilai untuk pembuktian logical array .

## Crossover untuk Matriks 3x2
Tampilan  struktur syntax subprogram crossover untuk  matriks  3x2  ditunjukkan  pada Gambar 17.
Gambar 17. Tampilan Struktur Syntax Subprogram Crossover untuk Matriks 3x2
Jurnal Teknologi Bahan dan Barang Teknik Vol. 12, No. 1, Juni 2022: 21-34 e-ISSN: 2715-9116 DOI: 10.37209/jtbbt.v12i1
Berdasarkan  Gambar  17,  diperoleh  ilustrasi kromosom hasil crossover ,  ditunjukkan  pada Gambar 18.
Gambar 18. Ilustrasi Kromosom Hasil Crossover
Gambar 18 dapat dijelaskan bahwa: Kromosom terpilih secara acak, yaitu:
𝑋 3 = [ 0.7537 0.0759 0.3804 0.0540 0.5678 0.5308 ]
Matriks  baru  yang  terbentuk  dari  kromosom parent , yaitu:
𝐷 =   [ 1.2537  0.5759
0.8804 0.5540 1.0678 1.0308 ] 𝑅 =   [ 2.0000 0.8483
0.2391 0.8921 2.0000 2.0000 ]
Matriks baru yang terbentuk dari matriks R , yaitu:
𝑅 =   [ 1.0000 0.4241 0.1196 0.4460 1.0000 1.0000 ]
Kromosom offspring , yaitu: 𝑋 =   [ 2.2537 1.0000 1.0000 1.0000
2.0678 2.0308 ]
Kromosom  hasil  proses crossover ,  selanjutnya diteruskan  ke  proses  mutasi  untuk  pembentukan submatriks.

## Mutasi untuk Matriks 3x2
Tampilan  struktur syntax subprogram mutasi  untuk  matriks  3x2,  ditunjukkan  pada Gambar 19.
Gambar 19. Tampilan Struktur Syntax Subprogram Mutasi untuk Matriks 3x2
Berdasarkan  Gambar  19,  diperoleh  ilustrasi kromosom hasil  mutasi,  yang  ditunjukkan  pada Gambar 20.
Gambar 20. Ilustrasi Kromosom hasil Mutasi
Berdasarkan  Gambar  20  dapat dijelaskan,  bahwa berdasarkan  subprogram  mutasi  yang  telah dilakukan dengan proses running , diperoleh:
- Ilustrasi kromosom parent yang dipilih
secara acak 𝑋 =   [ 2.2537 1.0000 1.0000 1.0000 2.0678 2.0308 ] - Submatriks Y ( p x q ) 𝑌 =   [ 1.0000 1.0000 2.0678 2.0308 ] - Submatriks Y setelah relokasi nilai,
menjadi:
𝑌 =   [ 0.9000 1.1000 2.0308 2.0678 ]
- Kromosom hasil mutasi, diperoleh: 𝑋 =   [ 2.2537 1.0000 0.9000 1.1000 2.0308 2.0678 ]

## Seleksi untuk Matriks 3x2
Tampilan  struktur syntax subprogram seleksi  untuk  matriks  3x2,  seperti  ditunjukkan pada Gambar 21.
Gambar 21. Tampilan Struktur Syntax
Subprogram Seleksi untuk Matriks 3x2
Berdasarkan  Gambar  21,  diperoleh  ilustrasi kromosom hasil  seleksi,  yang  ditunjukkan  pada Gambar 22.
Gambar 22. Ilustrasi Kromosom Hasil Seleksi
Dari  Gambar  22  dapat  dijelaskan  bahwa berdasarkan  subprogram  mutasi  yang  telah dilakukan dengan proses running , diperoleh: sc = 0 sc = 3 prob = 0.6667 pb = 0 pb = 0.6667 komprob = 0.6667
Hasil untuk 3×2 logical array , yaitu:
[ 1 1 1 1 1 1
]
Susunan  matriks  akhir  yang  terbentuk  pada tahapan  seleksi  pada  algoritma  genetika  berupa matriks dengan nilai satu (benar).
Logical  array merupakan  sebuah  sistem pengubah  dari  sebuah  elemen  atau  nilai  pada aplikasi  MATLAB  menjadi  nilai  logika.  Elemen atau  nilai  yang  bukan  bernilai  0  (nol)  diubah menjadi 1 (benar) dan elemen atau nilai dengan 0 (nol) diubah menjadi 0 (salah). Elemen atau nilai kompleks tidak dapat diubah menjadi nilai logika, sehingga  menjadi error .  Berdasarkan  kondisi logical array yang bernilai benar keseluruhannya, maka penetapan sejumlah parameter berpengaruh tidak konstan sebagai masukan (tinggi jatuh, debit air,  dan  efisiensi  mekanis)  dan  penetapan parameter bernilai tidak konstan sebagai keluaran (debit  air  dan  efisiensi  mekanis),  telah  sesuai dalam hal penetapannya.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Simulasi  pendugaan  untuk  optimasi  nilai daya  keluaran  dari  turbin  air  yang  berdasarkan pada lima parameter berpengaruh, telah dilakukan. Lima parameter berpengaruh terbagi ke dalam  dua  kelompok,  yaitu  kelompok  bersifat konstan  dan  tidak  konstan.  Kelompok  parameter berpengaruh  bersifat  konstan,  meliputi  gaya gravitasi  bumi  dan  densitas  air,  sedangkan kelompok  parameter  berpengaruh  bersifat  tidak konstan,  meliputi  tinggi  jatuh  air,  debit  air,  dan efisiensi  mekanis  turbin.  Parameter  berpengaruh bersifat  tidak  konstan  sebagai  penentu  optimasi daya keluaran dari turbin air.
Simulasi  pertama  dilakukan  berkaitan dengan  turbin  air  skala  besar,  sedang,  dan  kecil, sehingga ditetapkan lima masukan dengan seluruh parameter berpengaruh sebagai masukan (densitas air, gaya gravitasi bumi, tinggi jatuh air, debit air, dan efisiensi mekanis), sedangkan tiga parameter berpengaruh  bersifat  tidak  konstan  sebagai keluaran  (tinggi  jatuh  air,  debit  air,  dan  efisiensi mekanis).  Hasil  tertampilkan  lima  kromosom sebagai  “ parent ”  dan logical  array bernilai  1 (benar)  di  akhir  proses,  keseluruhan  berbentuk matriks  ukuran  5x3.  Simulasi  kedua  dilakukan berkaitan dengan turbin air skala mikro, sehingga ditetapkan  tiga  parameter  berpengaruh  bersifat tidak  konstan  sebagai  masukan  (tinggi  jatuh  air, debit air, dan efisiensi mekanis) dan dua parameter berpengaruh  bersifat  tidak  konstan  sebagai keluaran  (debit  air  dan  efisiensi  mekanis).  Hasil tertampilkan tiga kromosom sebagai “ parent ” dan logical array bernilai 1 (benar) di akhir proses dan merupakan  hasil  yang  sesuai  dengan  kriteria, keseluruhan berbentuk matriks ukuran 3x2.
Jurnal Teknologi Bahan dan Barang Teknik Vol. 12, No. 1, Juni 2022: 21-34 e-ISSN: 2715-9116 DOI: 10.37209/jtbbt.v12i1

## Saran
Untuk  penelitian  lanjutan,  perlu  dilakukan simulasi  lebih  lanjut  terkait  dengan  diferensiasi terhadap subparameter pada parameter berpengaruh  bersifat  tidak  konstan  (terutama parameter efisiensi mekanis), agar dapat ditentukan subparameter untuk peningkatan daya keluaran  pada  turbin  air,  yaitu  subparameter “mana  saja”  sebagai  masukan  ( m )  terpilih  dan subparameter  “mana  saja”  sebagai  keluaran  ( n ) terpilih.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aziz, A., Prihandono, B., and Ilhamsyah, I. Algoritma  Genetika  pada  Pemrograman Linear dan Nonlinear, [e-journal] Bimaster: Buletin  Ilmiah  Matematika,  Statistika  dan Terapannya ,  5(3),  pp.  265-274,  2016, http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jbmstr/a rticle/view/16935/14505
[2] Fauzan,  M.,  Setiawan,  B.,  and  Indriati,  I. Algoritma Genetika Untuk Optimasi Fuzzy Time Series Dalam Memprediksi Debit Air (Studi  Kasus:  PDAM  Indramayu). Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan
Ilmu Komputer, vol. 3, no. 1, pp. 831-835, 2019, https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/4235
[3] Soesanto, Q.M.B., Widiyanto, P., Susatyo, A., and Yazid, E. Cascade optimization of an  axial-flow  hydraulic  turbine  type propeller  by  a  genetic  algorithm,” International  Journal  Technolog ,  10(1), 200–211,  2019,  https://dx.  doi.org/10. 14716/ijtech.v10i1.1744
[4] Juni, J., Yusva, N.A., Pandiangan, I.O.M.,
and Nugroho, H. 2022. Penerapan Metode Particle  Swarm  Optimization  dan  Genetic Algorithm pada Optimisasi Sudut Kelengkungan  Turbin  Air  Banki  untuk Mendapatkan  Efisiensi  Daya  Optimal,  [e- journal] Energi  dan  Kelistrikan:  Jurnal Ilmiah ,  14(1),  pp.  82-89,  2022,  https://stt- pln.e-journal.id/energi/article/view/1636
[5] Widiyatun, F., Sumarni, R.A., and Okyranida, I.Y.  GUI  MATLAB  untuk  Pembuatan Kalkulator  Fisika  Gerak  Media  Belajar Mahasiswa  Teknik  Informatika,  Seminar Nasional  Sains,  2(1),  pp.  435–442,  2021, http://proceeding.unindra.ac.id
/index.php/sinasis/article/view/5381/1174
[6] Fauzi,  F.,  and  Hermanto,  A.  Analisis Kelayakan Ekonomi dan Finansial
Pembangkit  Listrik  Tenaga  Air  (PLTA) dengan  Menggunakan  Software  Visual Basic  for  Applications  (VBA),  [e-journal] Barometer ,  6(2),  pp.  pp.  335–342,  2021, https://dx.doi.org/10.35261/barometer.v6i2. 4887
[7]   Rustandi,  D.,  Firman,  L.O.M.,  and Harahap,  S.  Perancangan  dan  Optimasi Desain  Turbin  Francis  pada  Pembangkit Listrik  Tenaga  Minihidro  di  Bendungan Jatibarang  Kota  Semarang, Teknobiz:
Jurnal  Ilmiah  Program  Studi  Magister Teknik  Mesin ,  9(3),  pp.  20–28,  2019, https://journal.univpancasila.ac.id/index.ph p/teknobiz/article/view/1152
[8] MATLAB.  no-year.  Create  an  Executable Notebook,  [online],  Available:  https:// www.mathworks.com/products/ matlab/ live-editor
[9] Ratulangi,  D.R.G.  Penerapan  Algoritma Genetika Untuk Optimasi Penawaran Biaya Pekerjaan  Konstruksi  Dengan  Bantuan Software  Matlab, Jurnal  Ilmiah  Media Engineering ,  9(1),  pp.  2087–9334,  2019, https://ejournal.unsrat.ac.id/index. php/jime/article/view/31321
[10]  Putra,  I.K.W.T.,  Utama,  N.P.S.,  and Setiawan, I.N. 2019. Optimasi Penempatan Titik  Interkoneksi  Distributed  Generation (DG)  PLTM  Muara  pada  Penyulang  Panji dengan  Metode  Genetic  Algorithm  (GA),
J.  SPEKTRUM ,  6(2),  pp.  141-147,  2019, https://dx.doi.org/10.24843/spektrum.2019 .v06.i02.p19
[11]   Harjanti,  W.N.,  and  Darsono,  S.  Optimasi Lepasan Waduk Logung dengan Algoritma Genetik, SIKLUS: Jurnal Teknik Sipil , 6(1), pp. 38–48, 2020, https://dx.doi.org/10.31849 /siklus.v6i1.3693
[12]   Zulmahendra,  and  Derta,  S.  Penjadwalan Kuliah  Otomatis  Menggunakan  Algoritma Genetika  Program  Studi  PTIK  IAIN Bukittinggi, JSI:  Jurnal  Sistem  Informasi , 12(2), pp. 2128–2137, 2020, https://dx.doi. org/10.36706/jsi.v12i2.12097
[13] Candra, E.N., Cholissodin,  I., and Wihandika, R.C. Klasifikasi Status Gizi Balita menggunakan  Metode  Optimasi  Random Forest  dengan  Algoritme  Genetika  (Studi Kasus:
Puskesmas Cakru),
Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan
Ilmu Komputer , 6(5), pp. 2188–2197, 2022, https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/11010
[14]   Cynthia,  E.P.,  Ismanto,  E.,  and  Alrian,  R. Integrasi Geographical Information System dan Algoritma Genetika Dalam Penentuan Lokasi  Objek  Wisata,  Seminar  Nasional Teknologi  Informasi  Komunikasi  dan Industri  (SNTIKI),  11,  83–92,  2019, http://ejournal.uinsuska.ac.id/index.php/S N TIKI/article/view/7843/4435
[15]   Goeritno, A., Nurmansyah, D., and Maswan,
M. Safety instrumented systems to investigate  the  system  of  instrumentation and process control on the steam purification system, International Journal of Safety and Security  Engineering ,  10(5),  pp.  609-616,
2020, https://doi.org/10.18280 /ijsse.100504
[16]   Goeritno, A., Nugraha, I., Rasiman, S., and Johan,  A.  Injection  Current  into  the  Power Transformer as an Internal Fault Phenomena for  Measuring  the  Differential  Relay Performance, Instrumentation Mesure
Métrologie ,  19(6),  pp.  443-451,  2020, https://doi.org/10.18280/i2m.190605
[17]   Goeritno,  A.,  Setyawibawa,  I.,  Suhartono, D. 2021. Designing a microcontroller-based half  duplex  interface  device  drove  by  the touch-tone  signal, J.  INFOTEL ,  13(4), pp. 205-215,  2021,  https://dx.doi.org/10.20895 /infotel.v13i4.712
[18]  Goeritno,  A.  and  Setyawibawa,  I.  An Electronic Device Reviewed by Diagnosing on  the  Module  Embodiment, International Journal of Electronics and Communications
Systems , 1(2), pp. 41-55, 2021, http://ejournal.radenintan.ac.id/index.
php/IJECS/article/view/10383/pdf
[19]   Prayudyanto,  M.N.,  Goeritno,  A.,  Ikhsan, S.H.A.,  and  Taqwa,  F.M.L.  Designing  a model  of  the  early  warning  system  on  the road  curvature  to  prevent  the  traffic accidents, International  Journal  of  Safety and  Security  Engineering ,  12(3), pp.  291- 298,  2022,  https://doi.org/10.18280/ ijsse. 120303