## PENERAPAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) DAN GENETIC ALGORITHM (GA) PADA SISTEM OPTIMASI VISIBLE LIGHT COMMUNICATION (VLC) UNTUK MENENTUKAN POSISI ROBOT
Nanda Febri Istighfarin Program Studi Teknik Elektro Universitas Pertamina Email: nandafebri.work@gmail.com

## Regina Anisa Rahmastati
Program Studi Teknik Elektro Universitas Pertamina Email: reginaanisar@gmail.com

## Herminarto Nugroho
Program Studi Teknik Elektro Universitas Pertamina Email: herminarto.nugroho@gmail.com

## ABSTRAK
Visible Light Communication (VLC) adalah suatu teknologi komunikasi yang memanfaatkan pancaran cahaya tampak untuk pengiriman dan penerimaan sinyal. Perkembangan VLC merupakan sebuah inovasi dalam sistem navigasi untuk melacak posisi dari sebuah objek dengan komunikasi cahaya tampak LED. LED digunakan  untuk  menentukan  titik  koordinat  dari  sebuah  objek.  Pada  penelitian  ini  digunakan  metode Particle Swarm Optimization (PSO) dan Genetic Algorithm (GA) untuk menentukan posisi robot terhadap posisi LED.  Dari dua metode tersebut dapat diketahui keefisienan masing-masing metode serta mengetahui tingkat keakuratan posisi robot dalam menerima informasi data dari LED. Hasil analisis menunjukan jika nilai path loss yang diterima receiver semakin besar, maka nilai squared error semakin besar pula. Saat nilai squared error semakin besar, tingkat keakuratan penentuan posisi robot semakin kecil karena posisi robot semakin jauh dari titik referensi yaitu posisi LED. Dengan menggunakan metode PSO dan GA diketahui jika hasil pencarian nilai minimum error relatif sama baiknya. Perbedaan pada kedua metode terlihat pada proses komputasi, yaitu waktu komputasi serta banyaknya partikel atau generasi yang dihitung.
Kata Kunci : visible light communication ; particle swarm optimization ; genetic algorithm.

## ABSTRACT
Visible Light Communication (VLC) is a communication technology that utilizes visible light beam for signal transmission and reception. VLC development is an innovation in navigation system to determine the position of an object by using the visible light communication of LED.  LED is used for determining the coordinate point of an object. In this research, Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic Algorithm (GA) method are used to determine the position of the robot to the position of LED. From the two methods, the efficiency of each method and the level of accuracy of the position of the robot in receiving information from the LED  can be determined. The  results of the analysis showed if the value  of the path loss of the receiver getting bigger, the squared error also comes bigger. When the value of the squared error is bigger, the accuracy of determining the robot position is getting smaller because the robot position farther from the reference point, which is known as LED position. By using the PSO and GA method, both methods have the good result of the minimum squared error value. The difference of the two method is the computation process, which is the computation time and the number of particle and generation calculated.
Keywords : visible light communication ; particle swarm optimization ; genetic algorithm.

## 1. PENDAHULUAN
Bidang  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  mengalami  kemajuan  yang  cukup  pesat  seiring  dengan berkembangnya zaman. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi memungkinkan banyaknya sistem otomasi  pada  kehidupan  sehari-hari.  Banyaknya  aplikasi  sistem  otomasi  pada  kehidupan  sehari-hari
mendorong  manusia  untuk  menggunakan  robot  pada  beberapa  alat.  Robot  yang  digunakan  pada  sebuah sistem pun harus diatur sedemikian rupa sehingga sesuai dengan keinginan pengguna. Salah satu variabel yang harus diketahui dalam pengaturan robot pada sebuah sistem adalah posisi robot.
Salah satu inovasi dalam menentukan posisi robot adalah penggunaan cahaya tampak ( visible light ) sebagai pembawa informasi atau juga dikenal dengan Visible Light Communication (VLC). VLC merupakan suatu teknologi komunikasi yang memanfaatkan pancaran cahaya tampak untuk pengiriman dan penerimaan informasi atau data [1]. Selain VLC, pengiriman dan penerimaan data dapat menggunakan global positioning system (GPS) [2]. Namun, penggunaan GPS pada robot mobile masih kurang efektif jika digunakan di dalam ruangan dan memiliki tingkat keakuratan yang kurang presisi saat terhalang oleh suatu objek [3]. Salah satu alternatif  untuk  mengatasi  kekurangan  tersebut  yaitu  dengan  pengembangan  VLC  dengan  komunikasi cahaya tampak LED.
Cahaya tampak yang berasal dari LED memiliki peluang untuk menghasilkan iluminasi yang simultan dan dapat dipakai dalam komunikasi data [4]. Pemanfaatan cahaya tampak dari LED dapat mengefisienkan pengiriman dan penerimaan sebuah data. Selain itu, VLC juga dapat meningkatkan pemanfaatan penggunaan LED. Hal ini merujuk pada penggunaan LED yang tidak hanya dijadikan sebagai penerangan saja namun dapat menjadi media komunikasi.
Selain  itu, penentuan  metode yang  digunakan  pada  VLC juga  menentukan  kekuratan  sistem  dalam menentukan  posisi  sebuah  robot.  Perancangan  VLC  pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  dua  metode optimasi, yaitu metode Particle Swarm Optimization (PSO) dan Genetic Algorithm (GA). Berdasarkan dua metode  tersebut  dapat  diketahui  keefisienan  dari  masing-masing  metode  dengan  mengetahui  tingkat keakuratan posisi robot dalam menerima informasi data dari LED.

## 1.1 Particle Swarm Optimization (PSO)
Metode  PSO  merupakan  teknik  optimasi  yang  pencarian  solusinya  mengikuti  perilaku  sosial  yang terjadi pada kehidupan populasi burung ( flock of bird ) dan populasi ikan ( school of fish ) dalam bertahan hidup  [5].  Setiap  populasi  memiliki  individu  yang  dapat  mempengaruhi  individu  lainya.  Masing-masing individu tersebut merupakan partikel yang diibaratkan seperti sebuah titik ada suatu dimensi ruang waktu tertentu [6]. Misal pada sekelompok burung yang bermigrasi dari satu tempat ke tempat lain. Sekelompok burung cenderung akan membentuk sebuah formasi karena tiap burung yang bertetangga memiliki informasi jarak antar satu sama lain. Hal yang sama juga berlaku pada sekumpulan ikan yang bermigrasi. Ikan dapat mengetahui jarak  antar  satu  sama  lain  karena bantuan  gelombang  air.  Hal  ini  mengakibatkan  ikan dapat bergerak dengan cepat dan jarak yang akurat dalam sebuah kelompok.
Metode PSO digunakan untuk mencari posisi dengan pengembalian nilai fungsi minimal dan teknik optimasinya  yaitu  dengan  iterasi  sampel  dengan  menggunakan  titik  acuan  kualitas  [5].  Pencarian  solusi algoritma PSO dilakukan secara acak dari suatu populasi, dimana setiap partikel memiliki dua karakteristik yaitu posisi dan kecepatan [7]. Setiap partikel bergerak dalam ruang atau space tertentu kemudian mencari posisi  terbaik  yang  dilaluinya  dengan  memperbaharui  posisinya.  Masing-masing  partikel  menyampaikan informasi posisi terbaik ke partikel lain dan menyesuaikan posisi dan kecepatan berdasarkan informasi posisi terbaik yang diterima.

## 1.2 Genetic Algorithm (GA)
Metode GA merupakan bagian dari Evolutionary Algorithm, yaitu algoritma yang mengikuti proses evolusi alami.  Konsep utama dari Evolutionary Algorithm adalah individu yang paling unggul akan bertahan hidup, sedangkan individu yang lemah akan punah. Oleh sebab itu, metode ini digunakan untuk menemukan solusi optimal pada masalah komputasi yang diberikan. Solusi optimal yang didapatkan oleh GA didapatkan dengan cara memaksimalkan atau meminimalkan fungsi tertentu [8].
Pencarian solusi algoritma GA diawali dengan menentukan populasi awal. Populasi awal terdiri dari himpunan  solusi  yang  dihasilkan  secara  acak.  Setiap  individu  yang  berada  dalam  populasi  disebut kromosom,  yang  merupakan  representasi  dari  kandidat-kandidat  solusi.  Setiap  kromosom  kemudian dievaluasi  tingkat  ketangguhanya  ( fitness )  oleh  fungsi  yang  telah  ditentukan.  Setelah  itu  akan  dilakukan seleksi alam gen dari dua kromosom ( parent ). Seleksi alam akan menghasilkan kromoson baru dengan fitness yang lebih tinggi sebagai generasi baru ( offspiring ). Kromosom tersebut akan mengalami iterasi yang disebut generasi. Setiap generasi kromosom dievaluasi berdasarkan nilai fungsi fitness . Setelah melalui beberapa generasi, maka GA akan mendapatkan kromosom terbaik yang merupakan solusi optimal [9].

## 2. METODE PENELITIAN
Simulasi dilakukan pada sebuah ruangan dengan ukuran 24m × 24m (luas = 576m ) . Pada rungan tersebut ketinggian LED ditentukan sebesar 12m dari permukaan tanah. Skema ruangan yang disimulasikan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Spesifikasi Ruangan yang Digunakan
. Receiver pada robot yang disimulasikan merupakan sebuah photodetector . Adapun skematika pancaran daya dari LED pada ruangan hingga mencapai photodetector dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Posisi Relatif Transmitter (LED) terhadap Receiver (Photodetector ) [1]
Posisi yang tegak lurus dengan LED diasumsikan sebagai posisi acuan dalam penentuan posisi robot (R).  Hal  ini  mengindikasikan  jika  posisi  robot  merupakan  jarak  dari  titik  acuan  yang  telah  ditentukan. Melalui Gambar 2 posisi robot dapat ditentukan melalui Hukum Pythagoras berdasarkan variabel H yang mendefinisikan tinggi dari transmitter (LED) terhadap tanah, serta variabel D yang mendefinisikan posisi terhadap pancaran aktual LED yang diterima robot. Adapun penentuan posisi robot dapat dituliskan pada persamaan (1).
𝑅 =   𝐷 − 𝐻
(1)
Nilai D merupakan salah satu variabel yang mempengaruhi parameter path loss ( 𝐿 ) yang dipancarkan dari LED. Path loss merupakan parameter dimana daya yang diterima oleh receiver dari LED tidak mencapai nilai maksimum pancaran daya yang dapat dikeluarkan LED. Berdasarkan penelitian [1], perhitungan path loss LED dapat dituliskan menjadi persamaan (2).
𝐿 = (𝑚 + 1)𝐴 2𝜋𝐷 𝑐𝑜𝑠𝛼𝑐𝑜𝑠 𝛽 (2)
Nilai 𝑚 merepresentasikan orde emisi Lambert yang dituliskan pada persamaan (3).
𝑚 =
𝑙𝑛(2) 𝑙𝑛(𝑐𝑜𝑠 (𝜙 ⁄ ))
(3)
Pada persamaan (2) terdapat variabel 𝛽 yang dapat diketahui melalui Gambar 3.
Gambar 3. Sudut 𝜶 dan 𝜷
Berdasarkan Gambar 2 dan Gambar 3 dapat diketahui jika sudut 𝛼 dan 𝛽 memiliki nilai yang sama. Oleh karena itu sudut 𝛼 dan 𝛽 dapat dituliskan dalam fungsi D seperti persamaan (4).
cos 𝛼 = cos 𝛽 = 𝐻 𝐷 (4)
Adapun nilai dari 𝐿 juga dapat dituliskan dalam fungsi D seperti persamaan (5)
𝐿 = (𝑚 + 1)𝐻. 𝐴 2𝜋𝐷 𝐻 𝐷
(5)
Dalam mencari tingkat keakuratan hasil penentuan posisi robot, maka pada penelitian ini digunakan parameter squared error seperti pada penelitian [1]. Apabila nilai squared error semakin kecil maka nilai dari jarak robot terhadap posisi referensi semakin akurat. Oleh karena itu dilakukan optimasi untuk mencari nilai minimum squared error yang dapat dituliskan pada persamaan (6).
min(𝐿 , − 𝐿 , ) (6)
Nilai 𝐿 , pada  persamaan  (6)  didapatkan  dari  persamaan  (5),  sedangkan  nilai  dari 𝐿 , merupakan nilai yang berkisar dari 0-1.

## 2.1 Particle Swarm Optimization (PSO)
Simulasi menggunakan metode PSO dilakukan pada MATLAB dengan pengaturan default dan fungsi objektif pada persamaan (6). Adapun terdapat batasan-batasan yang harus dipenuhi dalam mencapai nilai maksimal pada fungsi objektif berdasarkan spesifikasi ruangan yang telah ditentukan.
Asumsi nilai D minimum yang akan didapatkan adalah sebesar 12m. Hal ini dikarenakan robot berada tepat di bawah LED sehingga memiliki jarak sebesar tinggi ruangan. Kemudian asumsi nilai maksimum D sebesar 𝟏𝟐√𝟐 m  yang  didapatkan  dengan  menggunakan  Hukum  Pythagoras  pada  persamaan  (1).  Pada perhitungan  persamaan  (1),  nilai  H  tetap  konstan  dan  nilai  R  dianggap  maksimum  sebesar  12m,  yaitu setengah dari panjang ruangan yang diimulasikan.
Maka, secara lengkap fungsi objektif dalam pencarian nilai desain variabel D adalah sebagai berikut,
min(𝐿 , − (𝑚 + 1)𝐻. 𝐴 2𝜋𝐷 𝐻 𝐷 ) 𝑠. 𝑡 12 ≤ 𝐷 ≤ 12√2
Photodetector yang  digunakan  pada  simulasi  memiliki  luas  permukaan  sebesar 𝟏 × 𝟏𝟎 𝟒 𝐦 𝟐 . Sedangkan nilai semi-angle phase dari LED memiliki nilai sebesar 𝟕𝟎° . Kemudian, kode pemrograman pada MATLAB dapat dituliskan sebagai berikut,
tic %Menentukan opsi untuk plotting fungsi objektif pada setiap iterasi options = optimoptions(@particleswarm, 'PlotFcn' ,@pswplotbestf);
%Menentukan Parameter theta = 70; %Nilai Semi-Angle Phase dari LED yang digunakan ar = 1e-4; %Luas Receiver (Photodetector) Robot LL_des = 0.006; %Nilai Path Loss yang diinginkan H = 12; %Tinggi Ruangan nvar = 1; %Jumlah Desain Variabel %Menentukan Orde Emisi Lambert m = log(2)/(log(cosd(theta)));
% Membuat Fungsi Objektif fun = @(D)(LL_des-((m+1)*ar/2*pi*D^2)*(H/D)*(H/D)^m)^2;
%Menentukan Batasan pada Fungsi Objektif lb = [12]; ub = [12*sqrt(2)];
% Menjalankan Proses Optimasi [DA,fvalA] = particleswarm(fun,nvar,lb,ub,options) toc
%Mencari Jarak Robot dari Posisi Referensi R = sqrt((DA^2)-(H^2))

## 2.2 Genetic Algorithm (GA)
Simulasi dengan metode GA dilakukan pada MATLAB dengan pengaturan default dan menggunakan fungsi objektif pada persamaan (6). Adapun terdapat batasan-batasan yang harus dipenuhi dalam mencapai nilai maksimal pada fungsi objektif, berdasarkan spesifikasi ruangan yang telah ditentukan.
Asumsi nilai D minimum yang akan didapatkan adalah sebesar 12m. Hal ini dikarenakan robot berada tepat di bawah LED sehingga memiliki jarak sebesar tinggi ruangan. Kemudian asumsi nilai maksimum D sebesar 𝟏𝟐√𝟐 m  yang  didapatkan  dengan  menggunakan  Hukum  Pythagoras  pada  persamaan  (1).  Pada perhitungan  persamaan  (1),  nilai  H  tetap  konstan  dan  nilai  R  dianggap  maksimum  sebesar  12m,  yaitu setengah dari panjang ruangan yang diimulasikan.
Maka, secara lengkap fungsi objektif dalam pencarian nilai desain variabel D adalah sebagai berikut,
min(𝐿 , − (𝑚 + 1)𝐻. 𝐴 2𝜋𝐷 𝐻 𝐷 ) 𝑠. 𝑡 12 ≤ 𝐷 ≤ 12√2
Photodetector yang  digunakan  pada  simulasi  memiliki  luas  permukaan  sebesar 𝟏 × 𝟏𝟎 𝟒 𝐦 𝟐 . Sedangkan nilai semi-angle phase dari LED memiliki nilai sebesar 𝟕𝟎° . Kemudian, kode pemrograman pada MATLAB dapat dituliskan sebagai berikut,
tic %Menentukan opsi untuk plotting fungsi objektif pada setiap iterasi options = optimoptions(@particleswarm, 'PlotFcn' ,@pswplotbestf);
%Menentukan Parameter theta = 70; %Nilai Semi-Angle Phase dari LED yang digunakan ar = 1e-4; %Luas Receiver (Photodetector) Robot LL_des = 0.006; %Nilai Path Loss yang diinginkan H = 12; %Tinggi Ruangan nvar = 1; %Jumlah Desain Variabel
%Menentukan Orde Emisi Lambert m = log(2)/(log(cosd(theta)));
% Membuat Fungsi Objektif fun = @(D)(LL_des-((m+1)*ar/2*pi*D^2)*(H/D)*(H/D)^m)^2;
%Menentukan Batasan pada Fungsi Objektif lb = [12]; ub = [12*sqrt(2)];
% Menjalankan Proses Optimasi [DA,fvalA] = ga(fun,nvar,[],[],[],[],lb,ub,[],options) toc
%Mencari Jarak Robot dari Posisi Referensi R = sqrt((DA^2)-(H^2))

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tingkat  keakuratan  penentuan  posisi  robot  menggunakan  metode  PSO  dan  GA  dilakukan  dengan pencarian  nilai minimum  squared  error pada  masing-masing  metode  dengan  variasi 𝐿 , .  Pada pengujian pertama digunakan metode PSO pengujian dengan lima nilai 𝐿 , yang berbeda. Adapun hasil pengujian menggunakan metode PSO dapat dilihat pada Tabel 1 dan Gambar 4.
Tabel 1. Hasil pengujian dengan metode PSO No 𝑳 𝑳,𝒅𝒆𝒔𝒊𝒓𝒆𝒅 PSO D (m) R (m) Squared Error Waktu Komputasi(s) 1 0,006 12 0 4,03E-06 1,484118 2 0,009 12,8767 4,67 5,31E-11 1,70848 3 0,01 13,7346 6,6813 1,58E-17 1,323035 4 0,4 16,9706 12 0,1489 1,466332 5 1 16,9706 12 0,9719 1,447215 Rata-rata Waktu 1,485836
Keterangan:
D = Posisi terhadap pancaran aktual LED yang diterima robot R = Posisi robot yang tegak lurus terhadap LED
(a)
(b)
Gambar 4. Hasil Pencarian Nilai Squared Error pada Metode PSO dengan (a) 𝑳 𝑳,𝒅𝒆𝒔𝒊𝒓𝒆𝒅 = 0.006 dan (b) 𝑳 𝑳,𝒅𝒆𝒔𝒊𝒓𝒆𝒅 = 1
Berdasarkan Tabel 1 diketahui jika semakin besar nilai path loss (𝐿 , ) maka nilai posisi terhadap pancaran aktual LED yang diterima robot (D) akan semakin besar. Semakin besar nilai D, maka nilai posisi robot yang tegak lurus terhadap LED (R) juga semakin besar. Hal ini dikarenakan nilai R didapatkan dari persamaan (1) dengan nilai tinggi transmitter terhadap tanah (H) selalu konstan. Apabila nilai D semakin besar sedangkan nilai H konstan, maka nilai R akan bertambah besar.
Nilai R yang besar mengindikasikan jika posisi robot semakin jauh dari titik referensi yang berada tepat di bawah LED. Namun, dapat dilihat pada Tabel 1, seiring dengan pertambahan nilai 𝐿 , maka nilai squared error semakin besar. Saat nilai squared error semakin besar maka tingkat keakuratan penentuan posisi robot semakin kecil karena semakin jauhnya posisi robot dari titik referensi yang berupa posisi LED.
Pada  Gambar 4  dapat diketahui jika  metode PSO  dengan 𝐿 , yang  berbeda  memiliki jumlah komputasi yang sama, yaitu sebanyak 21 kali. Seluruh komputasi pada metode PSO dapat dilakukan dengan rata-rata waktu sebesar 1,485836 detik. Banyaknya partikel yang diproses pada metode PSO secara default pada MATLAB sebesar min(100, 10*nvar)dengan nilai nvar yang digunakan pada simulasi adalah 1. Hal ini mengindikasikan jumlah partikel pada simulasi yang dilakukan adalah 10 partikel.
Pada  percobaan  kedua  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  metode  GA  dengan  lima  nilai
𝐿 , yang berbeda. Adapun hasil pengujian menggunakan metode GA dapat dilihat pada Tabel 2 dan Gambar 5.
Tabel 2. Hasil pengujian dengan metode GA No 𝐿 , GA D (m) R (m) Squared Error Waktu Komputasi (s) 1 0,006 12 0 4,03E-06 3,547342 2 0,009 12,883 4,6874 1,28E-16 3,568643 3 0,01 13,7347 6,6814 4,46E-15 4,028039 4 0,4 16,9706 12 0,1489 3,425379 5 1 16,9706 12 0,9719 3,041352 Rata-rata Waktu 3,522151
Keterangan:
D = Posisi terhadap pancaran aktual LED yang diterima robot R = Posisi robot yang tegak lurus terhadap LED
(a)
(b)
Gambar 5. Hasil Pencarian Nilai Squared Error pada Metode GA dengan (a) 𝑳 𝑳,𝒅𝒆𝒔𝒊𝒓𝒆𝒅 = 0.006 dan  (b) 𝑳 𝑳,𝒅𝒆𝒔𝒊𝒓𝒆𝒅 = 1
Berdasarkan Tabel 2 diketahui jika semakin besar nilai path loss (𝐿 , ) maka nilai posisi terhadap pancaran aktual LED yang diterima robot (D) akan semakin besar. Semakin besar nilai D, maka nilai posisi robot yang tegak lurus terhadap LED (R) juga semakin besar. Hal ini dikarenakan nilai R didapatkan dari persamaan (1) dengan nilai tinggi transmitter terhadap tanah (H) selalu konstan. Apabila nilai D semakin besar sedangkan nilai H konstan, maka nilai R akan bertambah besar.
Nilai R yang besar mengindikasikan jika posisi robot semakin jauh dari titik referensi yang berada tepat di bawah LED. Namun, dapat dilihat pada Tabel 2, seiring dengan pertambahan nilai 𝐿 , maka nilai squared error semakin besar. Saat nilai squared error semakin besar maka tingkat keakuratan penentuan posisi robot semakin kecil karena semakin jauhnya posisi robot dari titik referensi yang berupa posisi LED.
Pada  Gambar  5  dapat  diketahui  jika  metode  GA  dengan 𝐿 , yang  berbeda  memiliki  jumlah komputasi sebanyak 51 kali. Seluruh komputasi pada metode GA dapat dilakukan dengan rata-rata waktu sebesar 3,522151 detik. Banyaknya generasi yang diproses pada metode GA secara default pada MATLAB sebesar 100*nvar dimana nilai nvar yang digunakan pada simulasi adalah 1. Hal ini mengindikasikan jumlah generasi pada simulasi yang dilakukan adalah 100 generasi.

## 4. KESIMPULAN
Pada pengujian metode PSO dan GA, keefisienan masing-masing  metode diketahui  melalui tingkat keakuratan posisi robot dalam menerima informasi data dari LED. Berdasarkan hasil dan pembahasan dari kedua simulasi metode yang telah dilakukan, dapat diketahui jika hasil pencarian nilai minimum squared error memiliki nilai yang relatif sama baiknya. Perbedaan terlihat pada proses komputasi yang dilakukan oleh  kedua  metode.  Pada  metode  PSO  dengan  jumlah  partikel  sebanyak  10,  program  secara  otomatis melakukan 21 kali komputasi dengan rata-rata waktu sebesar 1,485836 detik. Sedangkan pada metode GA dengan jumlah generasi sebanyak 100, program secara otomatis melakukan 51 kali komputasi dengan rata- rata  waktu  sebesar  3,522151  detik.  Berdasarkan  hasil  percobaan  tersebut,  maka  dapat  disimpulkan  jika metode PSO lebih unggul dibandingkan  dengan  metode GA. Hal ini dikarenakan dengan hasil squared error yang sama, metode PSO dapat melakukan komputasi lebih sedikit dan dengan waktu yang relatif lebih cepat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  H. Pathak,  X.  Feng, P. Hu,  and P.  Mohapatra,  “Visible Light  Communication, Networking,  and Sensing: A Survey, Potential and Challenges,” IEEE Communications Surveys and Tutorials . 2015, doi: 10.1109/COMST.2015.2476474.
[2]  L. M. Varalakshmi and R. Ramalingam, “GPS-based Navigated Autonomous Robot,” Int. J. Emerg. Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 4, pp. 8–13, 2015.
[3]  Auto  Alert,  “Potential  Problems  with  GPS  Tracking,”  2015,  [Online].  Available: https://www.autoalert.me.uk/problems-with-gps-tracking/.
[4]  D. C. O’Brien, L. Zeng, H. Le-Minh, G. Faulkner, J. W. Walewski, and S. Randel, “Visible Light Communications: Challenges and possibilities,” in IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, PIMRC , 2008, doi: 10.1109/PIMRC.2008.4699964.
[5]  A. Rosita and Y. Purwananto, “Implementasi Algoritma Particle Swarm untuk Menyelesaikan Sistem Persamaan Nonlinear,” J. Tek. ITS Vol. 1, (Sept, 2012) , 2012.
[6]  M.  Mansur,  T.  Prahasto,  and  F.  Farikhin,  “Particle  Swarm  Optimization  Untuk  Sistem  Informasi Penjadwalan  Resource  Di  Perguruan  Tinggi,” J.  Sist.  Inf.  BISNIS ,  vol.  4,  2014,  doi: 10.21456/vol4iss1pp11-19.
[7]  D. F. Shiau, “A hybrid particle swarm optimization for a university course scheduling problem with flexible preferences,” Expert Syst. Appl. , 2011, doi: 10.1016/j.eswa.2010.06.051.
[8]  J.  Carr,  “An  Introduction  to  Genetic  Algorithms,”  pp.  1–40,  2014,  [Online].  Available: http://www.javamath.com/snucode/lecture.pdf.
[9]  L. Rohaeni, D. Saepudin, and A. A. Rohmawati, “Penerapan Algoritma Genetika Untuk Optimasi Debit Air  Pada  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Air  ‘Studi  Kasus :  Waduk  Situ  Cileunca,  Jawa  Barat,’”  in e- Proceeding of Engineering , 2016.