PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK

Abstract

Algoritma Genetika telah banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi, salah satunya yaitu masalah knapsack. Masalah knapsack merupakan masalah optimasi yang berusaha memaksimalkan keuntungan. Untuk menghasilkan optimasi yang terbaik dipengaruhi beberapa variabel diantaranya yaitu jumlah kromosom, nilai peluang crossover dan nilai peluang mutasi, sehingga perlu dilakukan penelitian dengan cara memberikan beberapa variasi peluang crossover dan mutasi untuk mendapatkan nilai fitness terbaik sehingga penelitian-penelitian selanjutnya yang berhubungan dengan penerapan algortima generika dalam menyelesaikan masalah knapsack tidak lagi memberikan nilai peluang crossover dan mutasi dengan cara trial and error. Pada penelitian ini dibuat aplikasi penerapan algoritma genetika dalam menyelesaikan masalah knapsack dengan menggunakan Visual Basic dan Microsoft Access, dan dilakukan pengujian untuk mencari nilai fitness terbaik pada pemberian beberapa variasi peluang crossover dan peluang mutasi. Hasil pengujian didapatkan bahwa nilai fitness terbaik (terbesar) pada pemberian nilai peluang mutasi rata-rata 0,1 dan nilai peluang crossover rata-rata 0,3.