OPTIMISASI JARINGAN DISTRIBUSI SISTEM PENYEDIAAN AIR MINUM (SPAM) MENGGUNAKAN GENETIC ALGORITHM (GA)

• Main Author: Aliya Rahmani Fadila, - (Author)
• Format: Book
• Published: 2023-12-20.
• Subjects: Thesis; NonPeerReviewed
• Online Access: Link Metadata
• Notes: http://repository.upi.edu/113884/8/S_MAT_1903439_Title.pdf; http://repository.upi.edu/113884/2/S_MAT_1903439_Chapter1.pdf; http://repository.upi.edu/113884/3/S_MAT_1903439_Chapter2.pdf; http://repository.upi.edu/113884/4/S_MAT_1903439_Chapter3.pdf; http://repository.upi.edu/113884/5/S_MAT_1903439_Chapter4.pdf; http://repository.upi.edu/113884/6/S_MAT_1903439_Chapter5.pdf; http://repository.upi.edu/113884/7/S_MAT_1903439_Appendix.pdf
• Keywords: QA Mathematics; QA76 Computer software

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Genetic Algorthm (GA) untuk menentukan diameter optimal pipa yang akan dipasang pada instalasi jaringan pipa pada SPAM Ciwidey PDAM Kabupaten Bandung dengan mempertimbangkan tekanan air, panjang pipa, diameter pipa, dan koefisien pipa pada tiap segmen pipa. Genetic Algorithm (GA) bekerja dengan cara merepresentasi solusi dalam bentuk kromosom menggunakan metode value encoding. Setiap gen pada kromosom merepresentasikan diameter solusi pada satu segmen pipa. Panjang kromosom ditentukan oleh banyaknya pipa dalam jaringan distribusi. Setelah populasi awal dibangkitkan secara acak, GA akan menerjemahkan setiap gen ke dalam variabel yang sesuai yaitu ukuran pipa, dan menghitung biaya total untuk selanjutnya dilakukan evaluasi pada setiap kromosom. Perhitungan nilai fitness dilakukan dengan mensubstitusikan panjang pipa dan biaya berdasarkan diameter pipa. Setelah itu dilakukan seleksi dengan metode ranking, di mana populasi diurutkan berdasarkan nilai fitness. Selanjutnya dilakukan crossover dengan metode single point crossover melalui penentuan parameter probabilitas crossover. Mutasi dilakukan berdasarkan parameter probabilitas mutasi. GA bekerja secara iteratif sampai maksimum generasi sehingga diperoleh kromosom terbaik. Hasil implementasi menunjukan bahwa Genetic Algorithm (GA) dapat menyelesaikan masalah penentuan diameter optimal dari pipa yang akan dipasang pada instalasi jaringan pipa SPAM Ciwidey PDAM Kabupaten Bandung dengan total biaya yang minimum. Diameter pipa yang diperoleh telah memenuhi tekanan minimum pipa yang dibutuhkan. Demikian juga, GA mampu bekerja secara efisien dalam menyelesaikan permasalahan di atas. This research implements Genetic Algorithm (GA) to determine the the diameter of pipes in pipe network installation problem at Ciwidey SPAM, PDAM Bandung Regency. The problem is solved by considering water pressure, pipe length, pipe diameter, and coefficient of the pipe in each pipe segment. GA works by representing chromosomes as solution which are generated using the value encoding method. Each gene of the chromosome has an integer number representing a diameter in a pipe segment. The length of the chromosome represents the number of pipes in the distribution network. After, the population is generated randomly, GA will translate each gene into the corresponding variable, that is the pipe size, and calculate the total cost for further analysis. The fitness value of chromosome is calculated by substituting the pipe length and the cost based on the pipe diameter. The selection is performed using the ranking method, that is the population is sorted based on the fitness value. Next, crossover is performed using the single-point crossover method based on crossover probability parameters. Mutation is carried out based on the mutation probability parameter. GA works iteratively until the maximum generation is reached. The implementation results show that Genetic Algorithm (GA) can solve the problem and it gives the optimal diameter pipes with minimum costs in the pipe network installation of Ciwidey SPAM PDAM Bandung Regency. The diameter results were fulfilled the minimum diameter required for the pipe. Moreover, GA able to work efficiently in solving the problem.