## IMPLEMENTASI POPULATION RESIZING ON FITNESS IMPROVEMENT GENETIC ALGORITHM (PROFIGA) UNTUK OPTIMASI RUTE KUNJUNGAN PROMOSI UNIVERSITAS MURIA KUDUS BERBASIS ANDROID DAN GOOGLE MAPS API
Tri Listyorini Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: trilistyorini@umk.ac.id
Syafiul Muzid Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi Universitas Muria Kudus Email: syafiul.muzid@umk.ac.id

## ABSTRAK
Tim Promosi Universitas Muria Kudus (UMK) melakukan kunjungan promosi ke sekolah menengah atas  pada  setiap  tahun.  Kunjungan  tersebut  dilakukan  ke  sekolah-sekolah  menengah  atas  di  wilayah Kudus, Jepara, Pati, Demak, Rembang dan Purwodadi. Untuk memudahkan kunjungan, setiap kunjungan dibatasi sekitar 15 (lima belas) sekolah. Namun pada saat melakukan kunjungan, tim tersebut mengalami kesulitan dalam menentukan rute kunjungan sekolah. Hal ini dikarenakan jarak sekolah yang dikunjungi cukup jauh atau memiliki rute yang rumit sehingga menyebabkan waktu kunjungan yang molor dan biaya pengeluaran bahan bakar yang cukup boros. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, dikembangkan suatu aplikasi  menggunakan  metode  heuristik  algoritma  genetika  dengan  dinamisasi  ukuran  populasi  atau Population  Resizing  on  Fitness  Improvement  Genetic  Algorithm (PRoFIGA).  Aplikasi  dikembangkan dengan basis android digunakan untuk memudahkan mencari rute kunjungan terpendek bagi tim promosi UMK  sehingga  waktu  kunjungan  menjadi  efektif  dan  efisien.  Hasil  dari  penelitian  adalah  aplikasi berbasis android untuk penentuan rute kunjungan sekolah terpendek menggunakan metode heuristik yang efisien dan efektif yang dikombinasikan dengan Google Maps Application Programming Interface (API) untuk display rute kunjungan sehingga lebih memudahkan bagi tim promosi UMK.
Kata kunci: optimasi rute kunjungan, algoritma fuzzy evolusi, optimasi rute android.

## ABSTRACT
Promotion Team of Muria Kudus University visits high school to promote about student admission every year in Kudus, Jepara, Pati, Demak, Rembang and Purwodadi. To facilitate the team, each visit is limited  to  about  15  (fifteen)  school.  However,  at  the  time  of  the  visit,  the  team  had  difficulty  in determining these school visits . This is because the schools are visited far enough or has a complicated route,  causing  a  traffic  delay  and  spend  a  lot  of  costs  for  fuel.  To  resolve  the  issue  developed  an application using heuristic methods fuzzy evolutionary algorithm based on Android to search the shortest route for promotion teams that make the visiting time to be effective and efficient. Results of the study are based android application for the determination of the shortest school visits using heuristic methods that efficiently  and  effectively  combined  with  Google  Maps  Application  Programming  Interface  (API)  to display these visits so much easier for promotion team.
Keywords : optimization route, fuzzy evolutionary algorithms, route optimization using android.

## 1. PENDAHULUAN
Universitas  Muria  Kudus  (UMK)  merupakan  sebuah  universitas  swasta  yang  ada  di  daerah  Pantai Utara (Pantura) tepatnya berada di Kabupaten Kudus. Seperti halnya universitas lain, setiap tahun UMK menunjuk tim promosi untuk melakukan promosi terkait penerimaan mahasiswa baru di sekolah-sekolah menengah  atas. Salah  satu  kegiatan  promosi  yang  dilakukan  oleh  tim  promosi  adalah  melakukan kunjungan  ke  sekolah  dengan  membagikan  atribut  promosi  meliputi  brosur,  poster,  kalender,  dan merchandise.  Adapun  target  sekolah  yang  dikunjungi  meliputi  sekolah-sekolah  di  7  (tujuh)  kabupaten yaitu  Kudus,  Jepara,  Pati,  Demak,  Rembang,  Blora,  dan  Purwodadi  dengan  jumlah  sekolah  sekitar  350 sekolah  [1].  Pada  saat  kunjungan,  tim  promosi  dibagi  menjadi  beberapa  tim  kecil  yang  bertugas
mengunjungi sekitar 15 (lima belas) sekolah untuk setiap timnya. Tim kecil tersebut bertugas melakukan promosi ke sekolah yang telah ditentukan.
Namun pada saat melakukan kunjungan, tim kecil tersebut mengalami kesulitan dalam menentukan rute kunjungan sekolah. Hal ini dikarenakan jarak sekolah yang dikunjungi cukup jauh atau memiliki rute yang rumit sehingga menyebabkan waktu kunjungan yang molor dan biaya pengeluaran bahan bakar yang cukup  boros.  Molornya  waktu  kunjungan  akan  menyebabkan  jumlah  sekolah  yang  dikunjungi  semakin sedikit,  karena  sekolah  tersebut  hanya  menerima  tamu  kunjungan  pada  jam  sekolah  yaitu  antara  jam 07.00  –  13.30. Walaupun  sebagian  besar  tim  kecil  telah  memiliki  smartphone  android  yang  dapat digunakan untuk melihat peta daerah dengan aplikasi GPS ( Global Positioning Sistem ), akan tetapi hal ini masih  menjadi kendala dikarenakan data-data peta sekolah  yang dikunjungi tidak terdapat pada aplikasi GPS tersebut serta tidak ada fitur optimasi jarak tempuh terpendek untuk suatu kunjungan.
Algoritma  genetika  merupakan  salah  satu  metode  heuristik  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan permasalahan  optimasi  kasus  yang  bersifat Travelling  Salesman  Problem (TSP).  Salam  satu pengembangan  dari  algoritma  genetika  adalah Population  Resizing  on  Fitness  Improvement  Genetic Algorithm (PRoFIGA)  yaitu  satu  model  perhitungan  untuk  menentukan  ukuran  populasi  baru  secara dinamis berdasarkan perkembangan nilai fitness terbaik pada generasi sebelumnya yang akan digunakan pada  generasi  berikutnya  [2].  Algoritma  PRoFIGA  ini  digunakan  untuk  menghindari  terjadinya konvergensi dini pada saat proses iterasi sehingga ditemukan hasil yang paling optimal. Penyelesaian  masalah  TSP  dapat  dibantu  dengan display rute  terpendek  ke  dalam  peta  dengan memanfaatkan Google  Maps  Application  Programming  Interface (API)  yang  bersifat free .  Melihat perkembangan smartphone android yang cukup pesat dan sangat membantu mobilitas dari penggunanya, sehingga  kolaborasi  penerapan  algoritma  PRoFIGA  dengan Google  Maps  API dapat  dengan  mudah diterapkan di smartphone android.
Melihat  permasalahan  diatas,  peneliti  tertarik  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut  dengan mengembangkan  suatu  aplikasi  yang  mengimplementasikan  algoritma  PRoFIGA  untuk  mencari  rute kunjungan  terpendek  bagi  tim  promosi  UMK  yang  akan  melakukan  kunjungan  sekolah  dengan memanfaatkan Google Maps Application Programming Interface (API) yang diterapkan pada smartphone android untuk memudahkan mobilitas penggunaannya.

## 1.1 Algoritma Genetika
Soft  Computing merupakan  model  heuristik  untuk  pemecahan  masalah  yang  komputasinya  meniru akal manusia dan memiliki kemampuan untuk menalar dan belajar pada lingkungan yang penuh dengan ketidakpastian  [3].  Beberapa  komponen  pembentuk Soft  Computing adalah  komputasi  evolusioner  atau algoritma genetika, sistem fuzzy, dan penalaran dengan probabilitas. Algoritma genetika adalah salah satu model Soft  Computing yang  dikenalkan  oleh  John  Holland  dari  Universitas  Michigan  pada  tahun  1975 yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  optimasi.  Tahapan  dalam  algoritma  genetika  terdiri dari  (1)  Representasi  kromosom,  (2) Inisialisasi populasi,  (3)  Perhitungan  fungsi  evaluasi,  (4)  Proses seleksi, (5) Operator genetika meliputi operator pindah silang ( crossover ) dan mutasi serta (6) Penentuan parameter kontrol algoritma genetika yaitu: ukuran populasi, probabilitas pindah  silang, dan probabilitas mutasi [4].

## 1.2 Population Resizing on Fitness Improvement Genetic Algorithm (PRoFIGA)
Algoritma Population Resizing on Fitness Improvement Genetic Algorithm (PRoFIGA)  merupakan suatu  teknik  komputasi  pengembangan  dari  algoritma  genetika  yang  menggunakan  ukuran  populasi secara dinamis pada setiap generasinya. Perubahan ukuran populasi berdasarkan pada perkembangan nilai fitness  terbaik  dari  setiap  generasi  yang  akan  digunakan  sebagai  ukuran  populasi  pada  generasi selanjutnya. Algoritma ini dikembangkan untuk menghindari terjadinya konvergensi dini pada saat sistem sedang di- running . Ukuran populasi merupakan sebuah parameter yang penting dalam algoritma genetika. Jika ukuran populasi terlalu kecil akan memungkinkan terjadinya konvergensi dini, dan jika terlalu besar akan  mengakibatkan  lamanya  waktu  yang  dibutuhkan  algoritma  genetika  dalam  menghasilkan  solusi terbaik. Model PRoFIGA memiliki 4 aturan kondisi sebagai berikut [5]:
1. Nilai fitnes maksimum meningkat.
Apabila nilai fitnes maksimum pada generasi saat ini lebih baik dari nilai fitnes maksimum generasi sebelumnya maka ukuran populasi akan bertambah dengan rumus sebagai berikut:
Pada  persamaan  1  persentase  pertumbuhan  untuk  ukuran  populasi  adalah X .  Adapun  variabel increaseFactor adalah  nilai  parameter  pertumbuhan  yang  berada  dalam  interval  0  sampai  1, maxEvalNum adalah  maksimum  generasi  yang  digunakan  dalam  proses  running, currEvalNum adalah  generasi  saat  ini, maxFitnessnew adalah  nilai  fitness  maksimum  generasi  saat  ini, maxFitnessold adalah  nilai  fitnes  maksimum  generasi  sebelumnya  dan initMaxFitness adalah  nilai fitness maksimum yang diharapkan.
2. Nilai fitnes maksimum menurun.
Apabila  nilai  fitnes  maksimum  generasi  saat  ini  menurun  nilai  fitnes  maksimum  generasi sebelumnya  maka  ukuran  populasi  akan  menyusut  dengan  nilai  persentase  penyusutan  yang didefinisikan  oleh  pengguna.  Menurut  Eiben,  dkk  (2004)  nilai  persentase  penyusutan  adalah persentase kecil antara 1 hingga 5 persen (1-5%).
3. Nilai fitnes maksimum sama.
Apabila  nilai  fitnes  maksimum  generasi  sebelumnya  dan  generasi  saat  ini  bernilai  sama  maka ukuran  populasi  akan  menyusut  dengan  nilai  persentase  penyusutan  yang  didefinisikan  oleh pengguna.
4. Nilai fitnes maksimum sama dalam batas waktu tertentu.
Sedangkan  jika  nilai  fitnes  maksimum  tidak  berubah  atau  sama  dari  generasi  sebelumnya  selama beberapa  generasi  yang  telah  ditentukan  maka  ukuran  populasi  akan  bertambah.  Pengguna  dapat menentukan  nilai  persentase  pertumbuhan  sama  dengan  kondisi  jika  nilai  fitness  maksimum meningkat.
Dalam  pemanfaatan  PRoFIGA  tingkat  keberagaman  individu  kromosom  dalam  populasi  harus dipertahankan  dengan  baik,  sehingga  tidak  terjadi  homogenitas  individu.  Karena  hal  ini  dapat menyebabkan  terjadinya  konvergensi  dini.  Menurut  Muzid,  Cara  atau  metode  yang  digunakan  dalam PRoFIGA untuk menghasilkan solusi yang lebih optimum dan mencegah homogenitas dari individu atau kromosom dalam populasi adalah sebagai berikut [4]:
a. Jika ukuran populasi baru bertambah maka akan dibangkitkan individu baru secara acak sesuai tipe kromosom yang digunakan sejumlah banyaknya penambahan ukuran populasi.
b. Jika ukuran populasi baru menyusut maka populasi baru dibentuk dengan rumus berikut ini:
1) Sebanyak  30  persen  (30%)  populasi  baru  diambilkan  dari  populasi  lama  yang  memiliki  nilai fitness terbaik.
2) Sebanyak  30  persen  (30%)  populasi  baru  yang  lain  diambilkan  dari  populasi  lama  yang memiliki nilai fitness terburuk.
3) Sedangkan sisanya sebanyak 40 persen (40%) diambilkan secara acak dari populasi lama.

## 1.3 Travelling Salesman Problem (TSP)
Travelling Salesman Problem (TSP) merupakan salah satu permasalahan optimasi klasik yang sulit untuk  dipecahkan  secara  konvensional.  TSP  digunakan  untuk  mencari  jalur  terpendek.  TSP  dapat diselesaikan  secara  eksak  akan  tetapi  harus  melakukan  perhitungan  terhadap  semua  kemungkinan  rute yang dapat diperoleh, kemudian memilih salah satu rute yang terpendek [6]. Jika terdapat sejumlah n kota yang  harus  dikunjungi,  maka  terdapat  n!  kombinasi  kota  yang  akan  dibandingkan  jarak  masing-masing kota tersebut. Sehingga akan membutuhkan waktu komputasi yang cukup lama apabila jumlah kota yang harus dikunjungi semakin banyak.

## 1.4 Tinjauan Pustaka
Dinamisasi  ukuran  populasi  dalam  algoritma  genetika  untuk  peningkatan  kecepatan  menghasilkan solusi  terbaik  dan  menghindari  terjadinya  homogenitas  individu  populasi  yang  dapat  mengakibatkan terjadinya  konvergensi  dini  [7]. Population  Resizing  on  Fitness  Improvement  Genetic  Algorithm (PRoFIGA)  merupakan  salah  satu  model  pengembangan  algoritma  genetika  pada  dinamisasi  ukuran populasi,  dimana  ukuran  populasi  pada  generasi  selanjutnya  dapat  berubah  berdasarkan  kondisi  nilai fitness terbaik dari generasi sebelumnya.
Menurut Joni  dan  Nurcahyawati  menjelaskan tentang aplikasi untuk  membantu dalam  menentukan jalur  distribusi  barang  di  pulau  jawa  menggunakan  algoritma  genetika.  Aplikasi  ini  memanfaatkan algoritma genetika dalam menyelesaikan masalah pemilihan jalur optimal. Kelemahan dari penelitian ini adalah  titik  koordinat  dari  lokasi  pendistribusian  barang  diatur  secara  statis,  sehingga  apabila  ada penambahan lokasi baru maka akan menyulitkan dan menggunakan algoritma genetika standar [8].
Hal yang serupa dilakukan oleh Nurzaki dalam penelitian tentang algoritma genetika untuk mencari rute terpendek dalam penanganan situasi darurat di Kota Semarang menjelaskan bahwa dengan algoritma
genetika, tim penanganan bencana daerah Kota Semarang dapat mencari rute terpendek untuk menuju ke lokasi bencana atau situasi darurat. Penelitian ini memiliki kelemahan pada daerah yang akan dikunjungi karena hanya bersifat satu daerah atau lokasi tujuan dan menggunakan algoritma genetika standar [9].
Baharudin,  dkk  mengembangkan  aplikasi  untuk Travelling  Salesman  Problem (TSP)  berbasis android yang menggunakan algoritma genetika. Aplikasi yang dikembangkan digunakan oleh kurir suatu perusahaan  dalam  mencari  rute  terpendek  pada  saat  mengirimkan  barang.  Penelitian  ini  memiliki kekurangan pada titik tujuan kunjungan yang hanya tertuju pada lokasi kunjungan tanpa memperhatikan titik awal lokasi [10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  metode  pengembangan  yang  digunakan  dalam  implementasi  algoritma PRoFIGA  berbasis  android  dan  GPS  adalah  menggunakan  metode waterfall . Waterfall  model adalah model  yang  paling  populer  dan  sering  dianggap  sebagai  pendekatan  klasik  dalam  daur  hidup pengembangan sistem [11]. Tahapan dari metode penelitian tersebut adalah sebagai berikut:
1. Obervasi dan Interview
Observasi penelitian ini melalui pengamatan dan pencatatan secara langsung di Kantor Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas Muria Kudus sehingga dapat diketahui secara detil permasalahan yang harus diselesaikan. Pengumpulan data melalui tatap muka dan tanya jawab langsung dengan sumber data atau pihak-pihak  yang berkepentingan  yang berhubungan dengan penelitian. Wawancara akan dilakukan  dengan  Kepala  Bagian  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  dan  Ketua  Panitia  Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas Muria Kudus.
2. Studi pustaka
Studi pustaka dilakukan dengan cara mempelajari, mendalami, dan mengutip teori atau konsep dari sejumlah literatur, baik buku, jurnal yang relevan dengan topik, fokus atau variabel penelitian yang berkaitan  dengan  algoritma  genetika,  permasalahan  TSP,  dan  algoritma  PRoFIGA,  serta  teknologi android dan GPS.
3. Analisa dan Desain Sistem
Tahap  ini  dilakukan  untuk  menganalisa  teori  yang  ada,  teori  terkait  teori  PRoFIGA  dan  teori  TSP khususnya untuk permasalahan kunjungan promosi Universitas Muria Kudus ke sekolah menengah atas di esk Karesidenan Pati. Desain sistem dilakukan untuk merancang proses dan antarmuka dari sistem  yang  akan  dikembangkan.  Metode  desain  atau  perancangan  sistem  yang  digunakan  adalah menggunakan diagram Flowchart dan metode perancangan Unified Modelling Languange (UML)
4. Pengembangan Sistem
Tahap ini adalah tahap dimana sistem baru mulai dibangun dengan menuliskan kode program dalam bentuk  modul  fungsi  dan  pengembangan graphic  user  interface (GUI)  serta  integrasi  dari  modul- modul  fungsi  tersebut.  Pada  tahap  ini,  dilakukan  pembuatan  aplikasi  berbasis  android  untuk penentuan rute promosi terpendek Universitas Muria Kudus yang akan digunakan oleh tim promosi pada saat melakukan kunjungan ke sekolah sesuai dengan urutan yang terdekat.
5. Pengujian ( Testing )
Pengujian  dilakukan  untuk  menguji  sistem  yang  dikembangkan  terhadap  masalah  yang  akan diselesaikan.  Pengujian  dilakukan  dengan  melakukan  inisialisasi  masalah  ke  dalam  komponen- komponen  dalam  algoritma  PRoFIGA  kemudian  menyelesaikan  masalah  tersebut  menggunakan aplikasi  PRoFIGA  dengan  terlebih  dahulu  mendata  daftar  sekolah  yang  akan  dikunjungi  dalam promosi  Universitas  Muria  Kudus.  Pengujian  juga  dilakukan  dengan  melakukan running sistem dengan beberapa data sekolah hal ini ditujukan untuk mengetahui rute yang dihasilkan dari aplikasi apakah sudah sesuai dengan perhitungan dari algoritma PRoFIGA ataua tidak.

## 3. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
a. Algoritma PRoFIGA
Alur  algoritma  pada Population  Resizing  on  Fitness  Improvement  Genetic  Algorithm (PRoFIGA) adalah sebagai berikut:
1) Inisialisasi  populasi,  yaitu  tahap  dimana  populasi  di  inisialisasi  ke  dalam  bentuk  yang  mudah untuk  diproses  seperti  ke  dalam  bentuk  biner,  integer  atau  permutasi.  Kemudian  populasi dibangkitkan sejumlah dengan ukuran populasi yang diinginkan.
2) Evaluasi, yaitu tahapan perhitungan nilai fitness dari setiap kromosom individu.
3) Seleksi,  yaitu  proses  untuk  pengurutan  nilai  fitness  dari  setiap  individu  didalam  populasi  yang akan dipilih dan diproses ke tahap Crossover.
4) Crossover,  yaitu  proses  pindah  silang  dimana  akan  dipilih  secara  acak  2  (dua)  buah  individu kromosom  yang  akan  dipindah  silangkan  beberapa  gennya.  Pemilihan  individu  kromosom dilakukan menggunakan nilai probabilitas crossover yang telah ditentukan.
5) Mutasi, yaitu tahapan dimana ada gen didalam kromosom yang akan diubah atau ditukar dengan gen  lain.  Pemilihan  gen  yang  akan  dimutasi  berdasarkan  nilai  probabilitas  mutasi  yang  telah ditentukan.
6) Perubahan  ukuran  populasi,  yaitu  proses  pengecekan  nilai  fitness  terbaik.  Proses  ini  dilakukan mulai pada generasi kedua. Dimana nilai fitness terbaik dari generasi pertama akan dibandingkan dengan  nilai  fitness  pada  generasi  kedua.  Apabila  nilai  fitness  generasi  kedua  lebih  baik  maka ukuran  populasi  pada  generasi  selanjutnya  akan  bertambah  sesuai  dengan  aturan  yang ditentukan. Sedangkan apabila nilai fitness generasi kedua menurun, maka ukuran populasi pada generasi selanjutnya akan menyusut.
7) Diulangi proses evaluasi untuk generasi selanjutnya.
Adapun alur algoritma PRoFIGA dalam penelitian ini dapat dilihat lebih jelas pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur algoritma PRoFIGA
b. Analisa Aktor
Aktor yang terlibat dalam sistem adalah sebagai berikut:
1) Seksi  Kunjungan  dan  Roadshow  yang  bertugas  membuat  daftar  sekolah  menengah  atas  dan memasukkan titik lokasi sekolah tersebut kedalam aplikasi.
2) Tim  Kunjungan,  yang  bertugas  melakukan  kunjungan  ke  sekolah-sekolah  sesuai  dengan  daftar sekolah tujuan yang dibagi oleh Seksi Kunjungan dan Roadshow.
c. Proses Bisnis
Tahapan proses bisnis yang ada dalam sistem dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Proses Diagram Sistem Use Case No Proses Bisnis Aktor Use Case 1 Pengguna menambah, mengubah dan menghapus data kecamatan. Seksi Kunjungan dan Roadshow Proses pendataan kecamatan 2 Pengguna menambah, mengubah dan menghapus data sekolah beserta titik lokasi sekolah tersebut. Seksi Kunjungan dan Roadshow Pendataan sekolah 3 Pengguna memilih lokasi yang ingin dikunjungi Tim Kunjungan Memilih sekolah 4 Pengguna melakukan proses pencarian rute terpendek dari daftar sekolah yang akan dikunjungi Tim Kunjungan Pencarian rute 5 Pengguna dapat melihat rute terpendek hasil pencarian oleh sistem Tim Kunjungan Melihat hasil rute 6 Pengguna melihat rute yang dihasilkan dalam bentuk peta GPS Tim Kunjungan Melihat peta rute
d. Use Case Diagram
Berdasarkan tahapan proses bisnis diatas, maka ditentukan jumlah use case yang digunakan adalah sebanyak 6 (enam) buah use case dan 2 (dua) aktor. Lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Use case Sistem Penentuan Rute Kunjungan Terpendek Promosi UMK menggunakan algoritma PRoFIGA
e. Class Diagram
Berdasarkan use case tersebut,  maka dikembangkan diagram class dengan  membuat obyek ( class ) yang digunakan dalam sistem. Class diagram sistem dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 . Class Diagram Sistem Penentuan Rute Kunjungan Terpendek Promosi UMK menggunakan algoritma PRoFIGA

## 3.2 Pembahasan
a. Antar Muka Sistem
Antarmuka  dari  Sistem  Penentuan  Rute  Kunjungan  Terpendek  Promosi  UMK  dapat  dilihat  pada Gambar  4  dan  Gambar  5.  Gambar  4  adalah  antarmuka  yang  digunakan  untuk  menambahkan  data sekolah  baru.  Sedangkan  Gambar  5  adalah  antarmuka  untuk  penempatan  lokasi  sekolah  sesuai dengan peta yang ada pada Google Maps.
Gambar 4. Antarmuka data sekolah Gambar 5. Tampilan Peta Lokasi Sekolah
Pada saat melakukan kunjungan promosi, tim promosi harus terlebih dahulu memilih daftar sekolah yang akan dikunjungi dan kemudian melakukan proses pencarian rute terpendek dengan klik tombol Buat  Rute  seperti  pada  Gambar  6.  Setelah  dilakukan  proses  iterasi  untuk  mencari  rute  terpendek maka  akan  muncul  hasil  pencarian  dan  juga  jarak  terpendek/terdekat  serta  urutan  daftar  sekolah yang akan dikunjungi seperti pada Gambar 7.
Gambar 6. Antarmuka pilih sekolah yang akan dikunjungi Gambar 7. Tampilan Rute Teroptimal
b. Pengujian Sistem
Dalam  algoritma  PRoFIGA,  pencarian  solusi  terbaik  dilakukan  secara  berulang  didalam  beberapa generasi  sehingga  menemukan  1  (satu)  solusi  yang  terbaik.  Pada  pengujian  dicari  rute  kunjungan dari beberapa sekolah sebagai berikut:
Tabel 2. Daftar jarak antarsekolah
MA BANAT NU Kudus MA Ma’ahid MA NU Hasyim Asyari 3 MA NU Mawqi’ul Ulum MA Nurussalam MA BANAT NU Kudus 0 2.0 km 2.4 km 4.7 km 2.2 km MA Ma’ahid 2.0 km 0 3.3 km 3.9 km 3.2 km MA NU Hasyim Asyari 3 2.4 km 3.3 km 0 6.9 km 0.2 km MA NU Mawqi’ul Ulum 4.7 km 3.9 km 6.9 km 0 6.7 km MA Nurussalam 2.2 km 3.2 km 0.2 km 6.7 km 0
Kemudian  dilakukan  proses  algoritma  PRoFIGA  dengan  beberapa  ketentuan  parameter  sebagai berikut:
1. Inisialisasi Populasi
Untuk  memudahkan  proses  perhitungan,  setiap  sekolah  dikodekan  ke  dalam  bentuk.  Misalnya:  A untuk MA Banat NU Kudus, B untuk MA Ma’ahid dan seterusnya. Inisialisasi ini digunakan untuk membangkitkan populasi  sesuai ukuran  yang ditentukan  yaitu 50. Tipe inisialisasi  yang digunakan adalah tipe Permutasi seperti contoh berikut: Kromosom[1] = [E A B D C] 2. Evaluasi Populasi
Setelah populasi awal terbentuk,  selanjutnya  menghitung nilai fitness setiap individu. Fitness  yang dicari  dalam  kasus  ini  adalah  jarak  terpendek  dari    urutan  sekolah  yang  akan  dikunjungi.Misalnya Fitness[1] = EA +  AB + BD + DC = 2.2+2.0+4.7+6.9 = 23.9 3. Seleksi
Langkah  selanjutnya  adalah  seleksi  jarak  terpendek,  maka  kromosom  dengan  nilai  fitness  terkecil memiliki  kemungkinan  untuk  dipilih  kembali  dalam  generasi  selanjutnya.Dalam  penelitian  ini, metode yang digunakan untuk menyeleksi adalah roullete wheel .
4. Crossover
Proses ini memilih beberapa individu yang akan mengalami crossover . Untuk menentukan individu- individu  mana  yang  akan  di- crossover ,  maka  harus  menentukan  nilai  Probabilitas Crossover -nya (PC). Nilai yang digunakan adalah 0,6. Pada penelitian ini, metode crossover yang digunakan adalah Ordered Crossover .
5. Mutasi
Metode mutasi yang digunakan adalah Swap Mutation . Prosesnya adalah dengan memilih posisi gen secara  acak,  dan  menukarnya  dengan  gen  sesudahnya.  Gen  yang  dipiih  berdasarkan  nilai probabilitas mutasi (pm) yang ditentukan. Nilai pm yang digunakan adalah 0,01.
6. Perubahan ukuran populasi
Pada penelitian ini, perubahan ukuran populasi akan dimulai pada generasi ketiga dengan beberapa aturan sebagai berikut:
a) Ukuran  populasi  bertambah,  jika  nilai  fitness  generasi  saat  ini  lebih  baik  dari  generasi sebelumnya, Pertambahan ukuran populasi adalah menggunakan rumus persamaan 1.
b) Ukuran populasi menyusut, jika nilai fitness generasi saat ini menurun dari generasi sebelumnya. Menurut Eiben, dkk nilai persentase penyusutan adalah persentase kecil antara 1 hingga 5 persen (1-5%).  Kondisi  penyusutan  juga  berlaku  apabila  nilai  fitnes  maksimum  generasi  sebelumnya dan generasi saat ini bernilai sama maka ukuran populasi akan menyusut dengan nilai persentase penyusutan  yang  didefinisikan  oleh  pengguna.  Pada  penelitian  ini  nilai  persentase  penyusutan yang digunakan adalah 5% [2].
7. Kondisi berhenti
Pada  penelitian  ini,  proses  iterasi  akan  berhenti  apabila  sudah  mencapai  generasi  yang  telah ditentukan atau nilai fitness terbaik dari 5 (tiga) generasi terakhir adalah sama.
Dari hasil pengujian untuk daftar sekolah diatas menggunakan algoritma PRoFIGA maka ditemukan jarak rute terpendek atau terdekat yaitu 56.082738637924194 Km. Dengan urutan daftar sekolah sebagai berikut:
1) Keberangkatan dari Universitas Muria Kudus
2) Lokasi pertama adalah MA NU Hasyim Asyari 3
3) Lokasi kedua adalah MA NU Nurussalam
4) Lokasi ketiga adalah MA Ma’ahid
5) Lokasi keempat adalah MA Banat NU Kudus
6) Lokasi kelima adalah MA NU Mawqi’ul Ulum
4. KESIMPULAN DAN SARAN
a. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian maka dapat diambil beberapa kesimpulan berikut:
1) Implementasi  algoritma  PRoFIGA  mampu  mempercepat  pencarian  rute  kunjungan  terpendek bagi  Tim  Promosi  UMK  untuk  melakukan  kunjungan  ke  sekolah  menengah  atas  secara  efektif dan efisien.
2) Penerapan  algoritma  PRoFIGA  dengan  memanfaatkan  aplikasi  berbasis  android  dan Google Map  Service sangat  memudahkan  pengguna  dalam  pemanfaatan  aplikasi  dikarenakan kemudahan mobilitas dan penampilan rute kunjungan secara riil dalam bentuk peta.
b. Saran
Penelitian ini masih memiliki beberapa kekurangan, untuk itu perlu dilakukan penelitian lebih lanjut. Beberapa saran dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Diharapkan  adanya  penelitian  lebih  lanjut  terkait  penentuan  bertambah  atau  berkurangnya ukuran  populasi  berdasarkan  nilai  fitness  terbaik  pada  generasi  sebelumnya,  dikarenakan pengaturan bertambah atau berkurangnya ukuran populasi masih diatur secara manual.
2) Diharapkan  adanya  studi  komparasi  untuk  membandingkan  beberapa  jenis  algoritma  genetika sehingga dapat ditemukan algoritma yang baik optimal dalam menghasilkan solusi.
3) Diharapkan  aplikasi  ini  dapat  lebih  dikembangkan  lagi  dengan  memperbaiki  performa  aplikasi agar lebih cepat dan ringan dan juga dapat digunakan pada perangkat dengan sistem operasi iOS.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Lembaga  Penelitian  Universitas  Universitas  Muria  Kudus  karena  telah memfasilitasi penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] PMB, Laporan Penerimaan Mahasiswa Baru, Universitas Muria Kudus, Kudus, 2014
[2] Eiben,  A.E.,  Marchiori,  E.,  dan  Valko,  V.A.,  2004,  Evolutionary  algorithm  with  on-the-fly Population size adjustment, dalam Parallel Problem Solving from Nature, PPSN VIII, volume 3242 dari Lecture Notes in Computer Science, 41-50, Springer, New York.
[3] J. S. C. d. M. E. Jang, Neuro-Fuzzy and Soft Computing, London: Prentice Hall, 1997.
[4] S. Muzid, Dinamisasi Parameter Algoritma Genetika Menggunakan Population Resizing On Fitness Improvement  Fuzzy  Evolutionary  Algorithm  (PROFIFEA),  in  Seminar  Nasional  Teknologi  dan Informatika (SNATIF), Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus, Kudus, 2015.
[5] A. T. M. Tettamanzi, "Soft Computing," Springer, New York, 2001.
[6] Suyanto, Algoritma Genetika dalam MATLAB, ANDI, Yogyakarta, 2005.
[7] S.  K.  S.  d.  P.  I.  Muzid,  "Matlab  Toolbox  for  Fuzzy  Evolutionary  Algorithm,"  in  International Conference on  Robotics, Vision, Signal Processing and Power  Application (ROVISP), , Universiti Sains Malaysia, Langkawi Kedah Malaysia, 2009.
[8] I.  N.  V.  Joni,  "Penentuan  Jarak  Terpendek  Pada  Jalur  Distribusi  Barang  Di  Pulau  Jawa  Dengan Menggunakan Algoritma Genetika," STMIK STIKOM, Yogyakarta, 2012.
[9] M.  Nurzaki,  "Aplikasi  Pelaporan  Gawat  Darurat  dan  Perutean  menggunakan  Algoritma  Genetika untuk  Penanganan  Situasi  Darurat  Kota  Semarang,"  Program  Studi  Teknik  Informatika  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, 2014.
[10] A. S. A. P. B. Baharudin, "Travelling Salesman Problem menggunakan Algoritma Genetika via GPS Berbasis  Android,"  Jurusan  Teknik  Informatika  Fakultas  Teknologi  Informasi  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2014.
[11] R.  Pressman,  Software  Engineering  A  Practitioner's  Approach  7th  Edition,  New  York:  McGraw- Hill, 2002.