Algoritma Genetika (Genetic Algorithm/GA) adalah salah satu metode dalam bidang kecerdasan buatan dan optimasi yang terinspirasi dari proses evolusi biologis.
Algoritma ini pertama kali diperkenalkan oleh John Holland pada tahun 1975, dan hingga kini masih digunakan secara luas untuk menyelesaikan berbagai masalah kompleks yang sulit dipecahkan dengan metode konvensional.
Konsep Dasar
Algoritma genetika bekerja dengan prinsip yang menyerupai proses seleksi alam pada makhluk hidup. Dalam biologi, individu yang lebih “fit” memiliki peluang lebih besar untuk bertahan hidup dan berkembang biak. Prinsip ini diadaptasi ke dalam dunia komputasi untuk mencari solusi terbaik dari sebuah permasalahan.
Pada GA, setiap kandidat solusi disebut individu dan direpresentasikan dalam bentuk kromosom (biasanya berupa string biner, angka, atau simbol tertentu).
Kualitas sebuah solusi diukur menggunakan fungsi fitness, yang akan memberikan nilai seberapa baik solusi tersebut dalam menyelesaikan masalah.
Tahapan Algoritma Genetika
Secara umum, proses GA terdiri dari beberapa langkah utama:
- Inisialisasi Populasi
Proses dimulai dengan membentuk sekumpulan individu secara acak sebagai populasi awal. Populasi ini merepresentasikan sekumpulan solusi sementara. - Evaluasi Fitness
Setiap individu diuji menggunakan fungsi fitness untuk mengukur kualitasnya. - Seleksi
Individu dengan fitness lebih tinggi dipilih untuk menjadi “orang tua” (parent) yang akan menghasilkan keturunan. Metode seleksi bisa bermacam-macam, seperti roulette wheel selection, tournament selection, atau rank selection. - Crossover (Penyilangan)
Dua individu parent dipasangkan untuk menghasilkan keturunan baru dengan cara menukar sebagian kromosomnya. Tujuan crossover adalah menggabungkan sifat baik dari kedua parent. - Mutasi
Proses perubahan acak pada kromosom keturunan untuk menjaga keberagaman solusi dan mencegah konvergensi terlalu cepat. - Penggantian Populasi
Keturunan yang dihasilkan akan menggantikan sebagian atau seluruh populasi lama. Proses ini terus berulang hingga tercapai kriteria penghentian, seperti jumlah generasi tertentu atau nilai fitness optimal.
Kelebihan dan Kekurangan
Kelebihan GA adalah kemampuannya untuk mencari solusi optimal pada masalah yang memiliki ruang pencarian luas dan kompleks, serta tidak memerlukan turunan matematis dari fungsi objektif.
Namun, GA juga memiliki kekurangan, seperti waktu komputasi yang cukup lama dan kemungkinan terjebak pada solusi lokal jika tidak diatur dengan baik.
Penerapan Algoritma Genetika
GA digunakan di berbagai bidang, seperti:
- Optimasi rute pada transportasi dan logistik.
- Desain struktur di bidang teknik sipil dan arsitektur.
- Pemodelan keuangan untuk memaksimalkan keuntungan investasi.
- Pemrograman mesin seperti penjadwalan produksi.
- Machine Learning untuk optimasi parameter model.
Kesimpulan
Algoritma genetika adalah metode optimasi berbasis evolusi yang meniru mekanisme seleksi alam. Dengan memanfaatkan konsep populasi, seleksi, crossover, dan mutasi, GA mampu menemukan solusi yang mendekati optimal pada masalah yang sulit dipecahkan dengan pendekatan tradisional.
Meski memiliki keterbatasan, GA tetap menjadi salah satu algoritma yang relevan untuk berbagai aplikasi di era komputasi modern.