Optimasi Algoritma Genetika Dalam Menentukan Rute Optimal Topologi Cincin Pada Wide Area Network

Authors

  • Qilbaaini Effendi Muftikhali Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
  • Arnoldus Yansen Friska Danar Yudhistira Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
  • Aris Kusumawati Insitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
  • Syukron Hidayat Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya

DOI:

https://doi.org/10.30872/jim.v13i1.1007

Keywords:

Wide Area Network, Routing Problem, Algoritma Genetika, Topologi Ring,

Abstract

Implementasi jaringan komputer memiliki banyak masalah, terutama pada Wide Area Network (WAN), salah satunya adalah masalah routing. Routing masalah adalah bagaimana melakukan transmisi data antara node dengan jalur tercepat, terutama dalam topologi ring. Dalam topologi ring, setiap simpul hanya bisa dilalui oleh sebanyak satu. Untuk mengatasi masalah ini, kami menggunakan algoritma genetika. Kami telah diuji pada arsitektur wan dari PT. XYZ terletak di Kotawaringin Barat, Kalimantan Tengah. Dengan ukuran populasi 100, metode seleksi elitisme, dan tingkat mutasi 0,08, hasil yang optimal diperoleh dengan jarak akhir adalah 44. Penggunaan metode seleksi elitisme dan nilai rate mutasi sangat berpengaruh untuk mendapatkan rute yang optimal.

Author Biographies

  • Qilbaaini Effendi Muftikhali, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
    Sistem Informasi
  • Arnoldus Yansen Friska Danar Yudhistira, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
    Sistem Informasi
  • Aris Kusumawati, Insitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
    Sistem informasi
  • Syukron Hidayat, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
    Sistem Informasi

References

Huanga Cheng-Fu, et-all. “Routing scheme of a multi-state computer network employing a retransmission mechanism within a time threshold”. Information Sciences. 2016

“Cisco System Inc”, 2004 www.Cisco.com/en/US humpgs

Holland HJ. Adaptation in natural and artificial systems. Ann Arbor : University of Michigan Press ; 1975.

Goldberg DE . Genetic algorithms in search optimization and machine learning. Reading , Massachusetts : Addison – Wesley ; 1989.

A. Y. Hamed, “A genetic algorithm for finding the k shortest paths in a network,” Egypt. Informatics J., vol. 11, no. 2, pp. 75–79, Dec. 2010.

Ahmed, Z.H. “Genetic Algorithm for Travelling Salesman Problem using Sequential Constructive Crossover Operator”. International Journal of Biometrics & Bioinformatics 3, 96-105. 2005

Thiang, Ronald Kurniawan, Hany Ferdinando. “Implementasi Algoritma Genetika pada Mikrokontroler MCS51 Untuk Mencari Rute Terpendek”. Proceeding, Seminar of Intelligent Technology and Its Applications (SITIA 2001) Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2001

Hannawati ,Anies.Thiang, Eleazar. “Pencarian Rute Optimum Menggunakan Algoritma Genetika”. Jurnal Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri – Universitas Kristen Petra Vol. 2, No. 2, 78 – 83. September 2002

Zhang ,Yueqin, Jinfeng Liu, Fu Duan and Jing Ren. “Genetic Algorithm in Vehicle Routing Problem”. Institute of Computer and Software, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, Shanxi, China, 030024

Hannawati, A. dkk.Pencarian Rute Optimum Menggunakan Algoritma Genetika. Jurnal Teknik Elektro Volume 2. 2002.

Wati, A. W. 2011. “Penerapan Algoritma Genetika Dalam Optimasi Model Dan Simulasi DariSuatu Sistem”. Jurnal Keilmuan Tehnik Industri (Edisi 1 Nomor 2), Jakarta :Universitas Trisakti.

Junginger, M., Lee, Y., 2002. The multi-ring topology-high-performance group communication in peer-to-peer networks. Presented at the Peer-to-Peer Computing, 2002.(P2P 2002). Proceedings. Second International Conference on, IEEE, pp. 49–56.

Downloads

Published

2018-02-28