Skripsi
Analisis Metode Greedy pada Single-Point Crossover dalam Penyelesaian Kasus Traveling Salesman Problem
XMLTraveling Salesman Problem (TSP) merupakan permasalahan optimasi yang sering ditemui dalam pencarian rute terpendek. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan berbagai macam algoritma, salah satunya adalah algoritma genetika. Algoritma genetika merupakan algoritma heuristik yang berdasar pada mekanisme evolusi biologis dan efisiensinya bergantung pada operator seleksi, kawin silang (crossover), dan mutasi. Penelitian ini menganalisis penerapan algoritma optimasi greedy pada metode kawin silang Single-Point Crossover (SPX) untuk menyelesaikan permasalahan TSP. Parameter yang digunakan adalah probabilitas crossover = 0.25, probabilitas mutasi = 0.01, jumlah generasi = 1000, threshold konvergensi populasi = 80%, jumlah kota (25, 50, 75, 100), dan ukuran populasi (30, 60, 90, 120). Hasil pengujian menunjukkan bahwa Greedy Single-Point Crossover (GrSPX) mampu memberikan rata-rata nilai fitness minimum sebesar 36% lebih baik dibandingkan metode SPX, rata-rata generasi yang dibutuhkan 73% lebih baik dari SPX, dan dari 16 percobaan, 13 diantaranya menunjukkan rata-rata waktu komputasi SPX 88% lebih baik dari GrSPX sedangkan sisanya menunjukkan rata-rata waktu komputasi GrSPX 51% lebih baik dari SPX.
Detail Information
Item Type | |
---|---|
Penulis |
Keflin Regina Willa - Personal Name
|
Student ID |
1706080052
|
Dosen Pembimbing |
ADRIANA FANGGIDAE - 197811102003122002 - Dosen Pembimbing 1
|
Penguji |
Adriana Fanggidae - 197811102003122002 - Ketua Penguji
Bertha Selviana Djahi - 198009102006042001 - Penguji 1 Arfan Yeheskiel Mauko - 198005202008121003 - Penguji 2 |
Kode Prodi PDDIKTI |
55201
|
Edisi |
Published
|
Departement |
Ilmu Komputer
|
Kontributor | |
Bahasa |
Indonesia
|
Penerbit | UPT Perpustakaan Undana : Kupang., 2022 |
Edisi |
Published
|
Subyek | |
No Panggil |
552.01 Wil A
|
Copyright |
Individu Penulis
|
Doi |