ANALISA PERBANDINGAN METODE ROULETTE WHEEL SELECTION, RANK SELECTION DAN TOURNAMENT SELECTION PADA AGLORITMA GENETIKA (STUDI KASUS : TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP))

Abstract

Algoritma genetika dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan travelling salesman problem (TSP). Metode seleksi yang digunakan diantaranya roulette wheel selection (RWS) metode seleksi yang memilih orang tua berdasarkan nilai kecocokannya, rank selection (RS) metode seleksi yang melakukan perankingan untuk populasi terlebih dahulu, dan tournament selection (TS) dimana sebuah grup dipilih secara acak dan memilih kromosom yang terbaik dari grup tersebut. Penelitian dilakukan untuk mencari metode seleksi mana yang paling efektif dalam menyelesaikan permasalahan TSP yang grafnya lengkap dan berbobot dengan melihat 4 aspek perbandingan, yaitu time complexity tiap-tiap metode, space complexity tiap-tiap metode, apakah tiap tiap metode menemukan solusi (completeness), dan solusi dengan metode tersebut merupakan optimality atau tidak. Hasil dari penelitian ini baik secara manual maupun sistem menunjukkan bahwa metode TS memiliki time complexity dan space complexity yang lebih baik dibandingkan metode RWS dan RS. Secara sistem untuk 100 kali percobaan hingga jumlah kota 200, persentase kecepatan TS dibandingkan RWS dan RS adalah 22.46% dan 9.59%. Persentase memori TS dibandingkan RWS dan RS adalah 12.20% dan 6.97%. Ketiga metode ini dapat menemukan solusi (completeness) dan sama sama optimality dari proses pencarian solusi permasalahan TSP. Kata Kunci : Algoritma genetika, rank selection, roulette wheel selection, tournament selection, travelling salesman proble