populasi populasi (PopSize), probabilitas (Pc), probabilitas mutasi (Pm), dan maksimal generasi (Maxgen). Nilai parameter tersebut di tentukan berdasarkan permasalahan yang di selesaikan dan banyak tidak nya titik yang akan di proses. semakin besar kromosom yang di bangkitkan,maksimal generasi yang di inputkan crossover dan peluang maka semakin baik proses algoritma genetika. Berbeda dengan peluang mutasi jika semakin besar peluang mutasi di masukan maka akan mengakibatkan ketidak akuratan.

#### 3.3.7 3.3.7

Setelah proses seleksi telah selesai di lakukan, maka selanjutnya adalah dilakukan crossover. crossover proses Pada proses dua kromosom induk di dalam populasi akan disilangkan agar menghasilkan kromosom baru offspring. yaitu kromosom anak atau crossover Proses ini tidak akan di alami oleh seluruh kromosom induk, tetapi ditentukan crossover oleh ukuran probabilitas ang di crossover inputkan. Misalkan kita inputkan 0.5 dan titik konsumen atau gen adalah 5 maka crossover probabilitas yang di lakukan adalah 0.5 x 5 = maka 2 kromosom.setelah di temukan crossover maka akan mengalami proses . crossover Dalam melakukan proses pertama membangkitkan Nilai R sebanyak jumlah populasi yang di masukan

#### 3.3.4 Membentuk jumlah populasi

Populasi adalah kumpulan dari sejumlah kromosom. populasi di bentuk dengan membangkitkan populasi secara acak, untuk membangkitkan populasi digunakan rumus pembangkitan bilangan secara random yaitu:

𝑝𝑜𝑝 = 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 (𝑟𝑛, 𝑅)	(3.1)

#### 3.3.8 Mutasi

Selanjutnya, dilakukan proses mutasi. Kita tentukan terlebih dahulu nilai Pm yang di inputkan misalnya 0.1 Pm. Pertama hitung total gen pada satu populasi dengan rumus:

Pop = populasi rn = titik atau gen dalam satu kromosom R = banyak nya kromosom dalam satu populasi

#### 3.3.5 3.3.5 Evaluasi

- Setiap langkah algoritma genetika di fitness fitness lakukan perhitungan , evaluasi didapat dengan melakukan invers dari total jarak yang di dapat dari setiap kromosom. fitness Rumus untuk mencari :

𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑔𝑒𝑛 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 1 𝑐𝑟𝑜 ∗ 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑟𝑜	(3. 4)

Misalnya dalam satu kromosom terdapat 5 gen atau titik lokasi konsumen dan jumlah kromosomnya 5. Maka

𝐹[𝑘] 𝐹[𝑘] = 𝐾[𝑘]	(3. 2)

𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑔𝑒𝑛 = 5 𝑥 4 = 20	(3. 5)

Setelah didapatkan nilai tersebut maka untuk menentukan banyaknya gen yang akan mengalami mutasi ditentukan ukuran Pm yang telah di tentukan sebelum nya yaitu 0.1 dan di kalikan total gen yang telah di dapat.

F = Nilai fitnes dari masing-masing kromosom

### K = Total jarak dari masing-masing kromosom

#### 3.3.6 Seleksi Kromosom

𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑔𝑒𝑛 𝑑𝑖 𝑚𝑢𝑡𝑎𝑠𝑖 = 20𝑥0.1 = 2	(3. 1)

Setelah Setelah total dari semua kromosom sudah di ketahui pada proses fitness. perhitungan Kemudian di cari nilai probabilitas nya menggunakan rumus:

Kemudian untuk menentukan posisi gen mana yang mengalami mutasi mana yang akan didapat dengan membangkitkan bilangan acak dari 1 sampai 20 total gen.

𝑃 = 𝐹𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠/𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠	(3. 3)

Setelah didapat probabilitas nya fitness dihitung nilai kumulatif. kemudian Roulette Whell proses seleksi dengan metode Selection di lakukan. Dengan membangkitkan bilangan acak antara 0 sampai 1 sebanyak jumlah populasi. Setelah itu di bandingkan nilai R dan C. jika Rk < Ck maka dapat di pilih kromosom k sebagai induk, selain itu pilih kromosom ke-k sebagai induk dengan syarat Ck-1 < R < Ck.

- 3.3 Flowchart Algoritma Genetika

Flowchart sistem algoritma genetika gambaran suatu alur kerja urutan proses keseluruhan didalam suatu sistem algoritma genetika dengan menggunakan simbol tertentu. Untuk itu penulis merancang flowchart algoritma genetika pada gambar 2.