## Optimasi Parameter Pemintalan Elektrik Menggunakan Teknik Algoritma Genetika:
Tegangan Listrik dan Jarak Nozzle -Kolektor
S. Saehana, F. Iskandar, M. Abdullah, dan 1 Khairurrijal Kelompok Keahlian Fisika Material Elektronik Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknolo gi Bandung, Jalan Ganesa 10, Bandung 40132, Indonesia
1 krijal@fi.itb.ac.id Received date: 10 Januari 2011 Accepted date : 13 Maret 2011

## Abstrak
Studi  optimasi  dua  parameter  pemintalan  elektrik,  yaitu tegangan  listrik  dan  jarak nozzle -kolektor, telah dilakukan dengan teknik algoritma genetika dalam domain [1,60] kV dan [5,25] cm serta jumlah populasi 100 buah, peluang pindah silang (p c ) 0,7 dan peluang mutasi (p m ) 0,5. Jejari serat seukuran 155 nm diperoleh dari hasil subsitusi nilai optimum tegangan listrik 1,83 kV dan jarak nozzle -kolektor 23,50 cm pada simulasi pemintalan elektrik yang dimodelkan oleh Reneker, dkk . Hasil optimasi ini diharapkan dapat membantu eksperimen di laboratorium.
Kata kunci: pemintalan elektrik, algoritma genetika, jejari serat, optimasi.

## Abstract
The  study  of  optimizing  two  electrospinning  parameters,  i.e.  electric  voltage  and  nozzle-collector distance, was done by employing a genetic algorithm technique in the domain of [1,60] kV and [5,25] cm, the population of 100, the crossover probability of 0.7, and the mutation probability of 0.5. Fiber radius of 155 nm was obtained from the substitution of optimal values of electric voltage of  1.83 kV and nozzle-collector of 23.50 cm, which are from the simulation of a model made by  Reneker, et al. This optimization result could help experiments in obtaining desired fiber radius .
Keywords: electrospinning, genetic algorithm, fiber radius, optimization.

## 1 Pendahuluan
Proses  pemintalan  elektrik  ( electrospinning )  sebagai  salah  satu  metode  untuk menghasilkan  serat  berorde  nanometer  telah  dikenal  luas,  baik  di  kalangan  peneliti maupun  industri  [1][2].  Prosesnya  yang  relatif  cepat  serta  parameter  eksperimen  yang dapat dikontrol menjadi keunggulan metode ini [2][3][4]. Namun demikian, seiring  dengan berkembangnya  metode  pemintalan  elektrik,  kebutuhan  akan  serat  yang  berjejari  kecil (orde  mikron  hingga  nanometer)  juga  meningkat.  Oleh  karena  itu,  optimasi  parameter pemintalan  elektrik  tersebut  perlu  dilakukan.  Prediksi  terhadap  nilai  jejari  serat  hasil pemintalan  elektrik  sebelumnya  telah  dibuat  oleh  Fridrikh, dkk., namun  hasil  perkiraan tersebut masih berbeda dengan hasil eksperimen [5].
Optimasi dapat dilakukan baik melalui eksperimen maupun teori. Dalam kerangka teoretis, optimasi  dapat  dilakukan  dengan  metode  numerik  maupun  stokastik  [6].  Algoritma genetika  (AG)  sebagai  salah  satu  metode  optimasi  stokastik  banyak  digunakan  dalam berbagai  persoalan  optimasi  kompleks  [6][7][8].  Optimasi  parameter  pemintalan  elektrik dengan  teknik  AG  baru-baru  ini  dilakukan  oleh  Maleki, dkk. [9],  dimana  jejari  serat
minimum yang diperoleh  sebesar 202 nm. Namun  demikian, dalam paper ini, penyelidikan terhadap dua parameter tersebut dilakukan untuk  menghasilkan jejari serat yang lebih kecil dari nilai tersebut.
Parameter  pemintalan  elektrik  yang  cukup  signifikan  berpengaruh  terhadap  jejari  serat akhir adalah tegangan listrik dan jarak nozzle -kolektor [10][11]. Besarnya gaya oleh medan listrik  serta  adanya  ketidakstabilan  pembengkokan jet dapat  dikontrol  melalui  parameter tersebut  [11][12][13][14][15].  Oleh  karena  itu,  optimasi  terhadap  kedua  parameter tersebut perlu dilakukan.
Dalam makalah ini, dilakukan optimasi parameter tegangan listrik dan jarak nozzle -kolektor dengan  metode  algoritma  genetika.  Nilai  kedua  parameter  yang  diperoleh  kemudian disubtitusi  ke  simulasi  pemintalan  elektrik  yang  dimodelkan  oleh  Reneker, dkk. untuk mengetahui besar jejari serat yang dihasilkan [16][17].

## 2 Kajian Teoretis
Hubungan antara jejari serat (r) dan tegangan listrik (V) serta jarak nozzle -kolektor (d), yang diperoleh dari simulasi [10], diberikan oleh Persamaan (1) dan (2).
r(V) = (0,1V 2 + 2,5V + 592,2) x 10 -9 (1)
r(d) = (0,13d 3 – 6,44d 2 + 84,31d – 84,28) x 10 -8 (2)
Grafik  hubungan  antara  kedua  parameter  tersebut  dengan  jejari  serat,  sesuai  Persamaan (1) dan (2), dapat dilihat pada Gam bar 1.
500 550 600 650 700 750 800 850 900 950 0 10 20 30 40 50 60 70 T e g a n g a n L is tr ik ( k V ) Jejari Serat (nm) a) b) 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 0 5 10 15 20 25 30 J a ra k N o z z le -K o le k to r (c m ) Jejari Serat (  m)
Gambar 1 Grafik hubungan (a) tegangan listrik  dan (b) jarak nozzle -kolektor dengan jejari serat hasil [10]
Pengaruh  parameter  tegangan  listrik  dan  jarak nozzle -kolektor  terhadap  jejari  serat  yang dihasilkan, dalam proses pemintalan elektrik, cukup signifikan seperti terlihat pada Gambar 1. Dari grafik sebenarnya dapat diperkirakan nilai jejari serat minimum berada pada interval tegangan listrik 0 - 5 kV dan jarak nozzle -kolektor 25 cm. Namun demikian, untuk menjamin akurasi penentuan nilai optimum kedua parameter tersebut, implementasi teknik algoritma genetika perlu dilakukan.
Dalam  implementasi  AG,  Persamaan  (1)  dan  (2)  digunakan  sebagai  fungsi fitness dalam pencarian nilai optimum. Adapun algoritma yang digunakan dalam makalah ini adalah:
1. Tetapkan fungsi fitness .
2. Tentukan domain pencarian.
3. Bangkitkan populasi secara acak dalam domain.
4. Pilih dua individu, dari populasi, yang memiliki peluang sebanding dengan nilai fitness .
5. Terapkan pindah silang terhadap kedua individu sesuai dengan peluang pindah silang .
6. Pilih secara acak, dari populasi, satu individu untuk diterapkan prinsip mutasi.
7. Ulangi langkah (4)-(6) hingga kriteria berhenti dipenuhi ( error terpenuhi, iterasi dicapai atau dihentikan oleh pemakai).
Proses  optimasi  parameter  tegangan  listrik  dan  jarak nozzle -kolektor  dalam  makalah  ini mengikuti diagram  alir seperti ditunjukkan oleh Gambar 2.
Mulai Input Data Pembentukan populasi awal Hitung nilai fitness Crossover Mutasi Berhenti Tidak Kriteria Berhenti Ya Pembentukan populasi akhir

## Gambar 2 Diagram  alir optimasi parameter pemintalan elektrik dengan metode AG

## 2.1 Penentuan Nilai Fitness
Nilai fitness merupakan  ukuran  baik  atau  tidaknya  suatu  kromosom  dan  menggambarkan tingkat kecocokan kromosom dalam ruang solusi serta ketepatannya dalam menyelesaikan suatu masalah [18]. Nilai fitness pada penelitian ini ditentukan dengan Persamaan (1) dan (2) pada interval [1,60] kV dan [5,25] cm. Nilai fitness yang diperoleh dari hasil perhitungan merupakan  kriteria  evaluasi  suatu  individu.  Individu  dengan  nilai fitness tinggi  akan bertahan  hidup  sedangkan  individu  dengan  nilai fitness rendah  akan  mati.  Kromosom dengan  nilai fitness tertinggi  kemudian  ditetapkan  sebagai  individu  yang  tidak  tergantikan ( elitisme ) [6].

## 2.2 Inisialisasi dan Pindah Silang
Setelah populasi awal dibangkitkan secara random , kemudian populasi tersebut dievaluasi berdasarkan  nilai fitness .  Pemilihan  dua  buah  kromosom  sebagai  orang  tua,  yang  akan dipindahsilangkan, dilakukan secara proposional sesuai nilai fitness- nya. Penerapan pindah silang  pada  dua  individu  sesuai  dengan  peluang  pindah  silang  yang  ditetapkan  (P)  dan dibangkitkan (P c ). Ilustrasi proses pindah silang disajikan di Gambar 3.
P = 0,70 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1
Gambar 3 Proses pindah silang dengan Pc, P sebesar 0,9 dan 0,7. Garis putus -putus menyatakan titik pindah silang [19]
Gambar  3  menjelaskan  proses  pindah  silang  pada  dua  individu,  yang  direpresentasikan oleh gen dan dinyatakan dalam bilangan biner. Syarat terjadinya pindah silang yaitu apabila peluang  pindah  silang  (P c ),  yang  dibangkitkan  secara  acak,  lebih  besar  dari  probabilitas pindah  silang  yang  ditetapkan  (P).  Mekanisme  pindah  silang  terjadi  dengan  pergantian  1 dengan  0,  ataupun  sebaliknya.  Gen  yang  mengalami  proses  pindah  silang  berada  di sebelah kanan  garis putus-putus. Setelah proses ini terjadi, diperoleh  dua individu  dengan gen yang baru.

## 2.3 Proses Mutasi
Dalam  tahap  ini,  dilakukan  pemilihan  individu  dalam  populasi  untuk  diterapkan  prinsip mutasi.  Proses  mutasi  dilakukan  dengan  menambah  atau  mengurangi  individu  dalam populasi  dengan  nilai  yang  sangat  kecil  serta  dengan  peluang  yang  rendah  [19].  Ilustrasi proses mutasi dapat dilihat di Gambar 4.
1,29 5,68 2,86 4,11 5,55 1,29 5,68 2,73 4,22
5,55
Gambar 4 Proses mutas i [19]
Gambar  4  memperlihatkan  proses  mutasi  dengan  menambah  atau  mengurangi  individu terpilih  dengan  nilai  yang  sangat  kecil,  sehingga  menghasilkan  individu  baru.  Proses  ini dilakukan  untuk  mencegah  terjadinya  konvergensi  lokal  [19].  Peluang  mutasi  (p m )  harus ditentukan  dalam  nilai  yang  tepat  untuk  mengendalikan  gen  baru  yang  akan  dievaluasi. Pemilihan  nilai  peluang  yang  kurang  tepat,  lebih  besar  atau  kecil,  akan  menyebabkan gangguan acak, kehilangan histori pencarian bahkan tidak adanya evaluasi gen [19].

## 2.4 Kriteria Berhenti
Proses  pindah  silang  dan  mutasi  dilakukan  secara  terus  menerus  hingga  kriteria  berhenti dipenuhi,  yaitu error dipenuhi, iterasi dicapai, atau dihentikan oleh pemakai.  Melalui proses ini diperoleh populasi akhir dengan individu yang memiliki nilai fitness berbeda. Nilai fitness tertinggi  merupakan  kriteria  pemilihan  individu  terbaik   dalam  populasi  akhir.  Secara lengkap proses yang terjadi ditunjukkan oleh Gambar 5.
Seleksi Pindah Silang
Mutasi 10010110 01100010 10100100 10011001 10010110 01100010 10100100 10011101
Generasi Sekarang Generasi Akhir Elitisme
Gambar 5 Skema metode algoritma genetika dalam  proses optimasi [6]

## 3 Hasil dan Diskusi
Optimasi nilai tegangan listrik dan jarak nozzle -kolektor dilakukan dengan metode  AG  yang diberikan  oleh  diagram  alir  pada  Gambar  2.  Dalam  optimasi  dengan  teknik  ini  pemilihan parameter input seperti ukuran populasi, peluang pindah silang dan peluang mutasi sangat menentukan  akurasi  hasil  akhir  [20][21][22].  Dari  hasil  ujicoba  dengan  beberapa parameter tersebut, kemudian digunakan ukuran populasi 100 buah, peluang pindah silang 0,5,  peluang  mutasi  0,2.  Sedangkan  parameter  algoritma  genetika,  yang  tidak  kalah pentingnya yaitu fungsi fitness , sesuai persamaan (1) dan (2).

## 3.1 Pengaruh Tegangan Listrik
Dalam  beberapa  makalah  [1][3][10],  nilai  tegangan  listrik  yang  digunakan  dalam  proses pemintalan  elektrik   adalah  5  -  40  kV.  Namun,  dalam  penelitian  ini  optimasi  dilakukan dalam interval 1 - 60 kV karena berdasarkan pertimbangan bahwa  dalam kondisi tersebut pemintalan  elektrik  masih  memungkinkan  untuk  dilakukan.  Hal  ini  juga  didukung  oleh beberapa data eksperimen yang dikemukakan oleh Thompson, dkk. [9].
Dalam proses pemintalan elektrik, tegangan listrik dapat menyebabkan perpindahan massa dan  muatan  polimer  ( jet) yang  bergerak  menuju  kolektor.  Dalam  makalah  terdahulu  [15] dilaporkan  bahwa  ketidakstabilan  pembengkokan jet akan  meningkat  jika  tegangan  listrik diturunkan.  Sedangkan  ketidakstabilan  pembengkokan  akan  berkurang  apabila  tegangan listrik  ditingkatkan.  Adanya  ketidakstabilan  pembengkokan jet tersebut  berpengaruh terhadap  jejari  akhir  serat.  Fenomena  yang  sama  juga  diperoleh  melalui  simulasi pemintalan elektrik dalam penelitian ini. Tegangan listrik yang tinggi menyebabkan jet akan lebih cepat mencapai kolektor sebelum ketidakstabilan pembengkokan jet meningkat.  Hal ini  disebabkan  karena  gaya  oleh  medan  listrik  berpengaruh  pada  kecepatan jet pada
sumbu vertikal, dimana  gaya oleh medan listrik  yang besar akan membuat jet dapat lebih cepat mencapai kolektor.
Dalam  makalah  ini,  ukuran  jejari  serat  minimum  sebesar  550  nm  diperoleh  untuk  nilai tegangan  listrik  optimum  sebesar  1,83  kV  dengan  peluang  pindah  silang  ( p c )  dan  mutasi 0,2  dan  0,5,  secara  berurut.  Hasil  yang  diperoleh  ini  lebih  baik  dari  studi  terdahulu  yang pernah  dilakukan  oleh  tim  kami  [11].  Dalam  skala  produksi,  penggunaan  tegangan  listrik sebesar  1,83  kV,  yang  dapat  menghasilkan  serat  550  nm,  cukup  efektif  karena  dapat mengefektifkan  penggunaan  tegangan  listrik,  tetapi  di  sisi  lain  dapat  menghasilkan  jejari serat dalam  orde sub mikron.

## 3.2 Pengaruh Jarak Nozzle -Kolektor
Jarak nozzle- kolektor menggambarkan kekuatan medan listrik serta waktu yang dibutuhkan pelarut  untuk  mengalami  evaporasi  sebelum  serat  mencapai  kolektor.  Peningkatan parameter  ini  pada  umumnya  akan  mengurangi  jejari  serat.  Sedangkan,  apabila  jarak nozzle -kolektor  yang  terlalu  kecil  akan  menghasilkan  serat  ‘basah’  yang  terkumpul  pada kolektor [3].
Beberapa  eksperimen  menunjukkan  bahwa  pemintalan  elektrik   pada  umumnya  dilakukan dalam rentang 7  - 50 cm [10]. Seperti telah dikemukakan di atas, bahwa alasan pemintalan elektrik  tidak  dilakukan  dalam   jarak  <7  cm  karena  pada  kondisi  tersebut,  pelarut  belum menguap  secara  keseluruhan  sehingga  serat  yang  terkumpul  di  kolektor  masih  dalam keadaan  basah.  Sebaliknya,  pada  jarak  >50cm,  serat  tidak  terbentuk/habis  karena penguapan  bahkan  tidak   sampai  di  kolektor  karena  berada  di  u dara  dalam  orde  yang sangat kecil atau justru terdeposisi di tempat lain.
Hasil  studi yang dilaporkan  dalam makalah  terdahulu [11] menjelaskan bahwa pada jarak 7cm-10cm, ketidakstabilan pembengkokan jet berkurang, sedangkan pada jarak 12,5 - 20 cm,  ketidakstabilan  pembengkokan jet bertambah.  Selama  proses  pemintalan  elektrik, rata-rata  jejari  serat  mengalami  fluktuasi  disebabkan  adanya  persaingan  antara  gaya Coulomb,  gaya  tegangan  permukaan,  gaya  viscoelastic  dan  gaya  oleh  medan  listrik.  Pada umumnya,  jejari  serat  minimum  diperoleh  pada  jarak nozzle -kolektor  20  cm  sedangkan rata-rata jejari maksimum diperoleh pada jarak nozzle -kolektor 7cm .
Dalam  makalah  ini,  dilakukan  optimasi  parameter  jarak nozzle- kolektor  dalam  interval  7  - 25  cm,  dimana  ukuran  jejari  serat  minimum  sebesar  162  nm  diperoleh  untuk  nilai  jarak nozzle -kolektor 23.50 cm dengan peluang pindah silang (p c ) dan mutasi 0,2 dan 0,5, secara berurut.  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  teknik  AG  cukup  efektif  digunakan sebagai metode optimasi jarak nozzle -kolektor dalam proses pemintalan elektrik.
Penggunaan  nilai  optimum  tegangan  listrik  1,83  kV  dan  jarak nozzle -kolektor  23,50  cm secara bersamaan pada  simulasi pemintalan elektrik memberikan jejari serat sebesar 155 nm. Dengan demikian, hasil optimasi yang diperoleh dalam makalah ini dapat menjelaskan lebih  baik  parameter  ini  dibandingkan  beberapa  makalah  terdahulu  [10].  Oleh  karena  itu, penyelidikan  terhadap beberapa parameter pemintalan elektrik lain, seperti rapat muatan, perlu  dilakukan  agar  dapat  memberi  informasi  yang  lebih  akurat  sehingga  dapat  lebih mudah diaplikasikan untuk  eksperimen di laboratorium.

## 4 Kesimpulan
Optimasi  parameter  tegangan  listrik  dan  jarak nozzle -kolektor  telah  berhasil  dilakukan dengan  teknik algoritma genetika (AG). Optimasi dengan teknik AG pada domain [1,60] kV
dan [5,25] cm dilakukan dengan jumlah populasi 100,  nilai peluang pindah silang (p c ) 0,5 dan  nilai  peluang  mutasi  (p m )  0,2.  Serat  minimum  155  nm  diperoleh  dari  nilai  optimum tegangan listrik dan jarak nozzle -kolektor, sebesar 1,83 kV dan 23,50 cm, secara berurut.

## 5 Ucapan Terima Kasih
Ucapan terima kasih disampaikan kepada DP2M  Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi atas bantuan dana yang diberikan melalui Program  Hibah Fundamental tahun anggaran 2010.

## 6 Referensi
[1] Kim,  T.G,  dkk., Electrospun  Carbon  Nanotubes–Gold  Nanoparticles  Embedded Nanowebs: Prosperous Multi-Functional Nanomaterials, Nanotechnology, vol. 21, hh. 134021/1-11, 2010.
[2] Liu, Y., dkk., Factors  Affecting Melt Electrospinning , Plastic Research Online, hh. 1-2, 2010.
[3] Andrady, A.L., Science and Technology of Polymer Nanofibers, Wiley, 2008.
[4] Ramakrishna,  S.,  dkk., Introduction  to  Electrospinning  and  Nanofibers ,  World Scientific, 2005.
[5] Fridrikh,  S.V.,  dkk., Controlling  The  Fiber  Diameter  During Electrospinning,  Physical Review Letter vol. 90 no. 14, hh. 144502-1-144502-4, 2003.
[6] Jang,  J.S.R.,  dkk., Neuro-Fuzzy  and  Softcomputing ,  Prentice  Hall  International  Inc., 1997.
[7] Widhiyasa,  A., Kajian  Genetic  Algorithm  Dalam  Penyelesaian  TSP ,  Prodi  Teknik Informatika
ITB, www.informatika.org/~rinaldi/Matdis/2006./Makalah0607-
119.pdf, (1 Desember 2010).
[8] Suyanto, Algoritma Genetika Dalam MATLAB , Andi Ofset, 2005.
[9] Maleki, M., dkk., Optimizing Electrospinning Parameters for Finest Diameter of Nano Fibers World, World  Academ y  of  Science,  Engineering  and  Technology,  vol.  64,  hh.
389-392, 2010.
[10]  Thompson, C ., An  Analysis of Variable Effect on  Theoritical Model of The Electrospin Process  for  Making  Nanofibers ,  Thesis,  Departemen  of  Physics,  Akron  University, 2007.
[11]  Saehana,  S.,  dkk. ,  Simulasi  Fabrikasi  Serat  Nano  (Nanofiber)  dengan  Metoda Pemintalan  Elektrik (Electrospinning):  Pengaruh  Jarak  Nozzle-Kolektor, Jurnal Nanosains dan Nanoteknologi, vol. 2 no. 2, hh. 74-82, 2009.
[12]  Saehana,  S.,  dkk., Simulasi  Geometri  Nanoserat  Hasil  Pemintalan  Elektrik, Jurnal Nanosains dan Nanoteknologi Edisi Khusus Agustus, hh.45-49, 2009.
[13]  Saehana, S., dkk., Simulation of Fabrication of Nanofibers Using Alternating Current Electrospinning  Technique, in  Proceeding  of  The  3 rd Asian  Physics  Symposium,  hh. 147-149, 2009.
[14]  Saehana, S., dkk., The Effect of Liquid  Properties to Fiber Radius on  Electrospinning Process , Jurnal Nanosains dan Nanoteknologi vol. 3 no. 1, hh.15-17, 2010.
[15]  Kowalewsky,  T.A.,  dkk., Experiments  and  Modelling  of  Electrospinning  Process, Bulletin of the Polish Academy of Sciences, vol. 53 no. 4, hh.385-394, 2005.
[16]  Reneker, D.H., dkk., Bending Instability of Electrically  Charged Liquid Jets of Polymer Solutions  in  Electrospinning ,  Journal  of  Applied  Physics,  vol.  87  no.  9,  hh.  4531- 4547, 2000.
[17]  Reneker, D.H., dkk., Advance in Applied Mechanics , Elsevier, 2007.
[18]  Prebys, E.K., The Genetic Algorithm in Computer Science, MIT Undergraduate Journal
of Mathematics, vol. 1 no. 1, hh. 165-170, 1999.
[19]  Satriyanto,  E., Kecerdasan  Buatan ,  eepis-its,  http://lecturer.eepis-its.edu/~kangedi /materi%20kuliah/Kecerdasan%20Buatan/Bab%20AG.pdf, (4 Desember 2010).
[20]  Gazonas, G.A., dkk., Genetic Algorithm Optimization of Phononic Bandgap Structures , International Journal of Solids and Structures, vol. 43, hh. 5851–5866, 2006.
[21]  Yang, E., dkk., A  Comparative Study of Genetic  Algorithm  Parameters for  The Inverse Problem-Based  Fault  Diagnosis  of  Liquid  Rocket  Propulsion  Systems ,  International Journal of Automation and Computing, vol. 4 no. 3 , hh. 255-261, 2007.
[22]  Lopez-Pujalte,  C.  &  Guerrero-Bote,  V.P., Order-Based  Fitness  Functions  for  Genetic Algorithms  Applied  to  Relevance  Feedback ,  Journal  of  the  American  Society  for
Information Science And Technology, vol. 54 no. 2, hh. 152–160, 2003.