A ANALISIS PERBANDINGAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DAN METODE ALGORITMA GENETIKA UNTUK OPTIMASI RUTE FIBER TO THE HOME PADA PERUMAHAN BERNADY LAND SLAWU JEMBER

  • Nadya Pitaloka Rahmasari Teknik Elektro Universitas Jember
  • Ike Fibriani Universitas Jember
  • Widya Cahyadi Universitas Jember

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keandalan dari metode Algoritma Genetika dalam pencarian rute terbaik untuk jaringan FTTH (Fiber To The Home) dengan performasi Power Link Budget dan redaman total yang dihasilkan dengan metode yang digunakan pada penelitian sebelumnya oleh (Imamah,2018) yaitu metode PSO (Particle Swarm Optimization). Penelitian ini dilaksanakan pada Januari 2020 – April 2020 di PT. Telekomunikasi Indonesia, Tbk. Witel Jember Divisi SDI. Penelitian ini melakukan pengukuran dengan Google Earth yaitu nilai jarak ODP pelanggan pada perumahan sebanyak 30 ODP dengan koordinat ODP pelanggan longitude dan latitude dengan pembagian 3 wilayah optimasi. Dilanjutkan pengujian metode optimasi Algoritma Genetika dengan parameter Npop 10 – 200, Maxgen 200 dengan proses seleksi random selection, proses Crossover two cut point 0.9 dan proses mutasi swap mutation 0.3. Hasil pengujian jarak total memiliki selisih jarak sebesar 2,7 meter lebih besar dari hasil penelitian sebelumnya yaitu metode PSO atau sebesar 0,027%. Nilai redaman total yang di pengaruhi jarak total dihasilkan sebesar 0,33796 dBm untuk metode PSO  dan metode Algoritma Genetika sebesar 0,33887 dBm. Nilai Power Link Budget yang di hasilkan arah downstream metode PSO lebih baik dibanding Algoritma Genetika.

Published
2021-05-23
How to Cite
RAHMASARI, Nadya Pitaloka; FIBRIANI, Ike; CAHYADI, Widya. A ANALISIS PERBANDINGAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DAN METODE ALGORITMA GENETIKA UNTUK OPTIMASI RUTE FIBER TO THE HOME PADA PERUMAHAN BERNADY LAND SLAWU JEMBER. Jurnal Arus Elektro Indonesia, [S.l.], v. 7, n. 1, p. 29-34, may 2021. ISSN 2443-2318. Available at: <https://jurnal.unej.ac.id/index.php/E-JAEI/article/view/21109>. Date accessed: 23 nov. 2024. doi: https://doi.org/10.19184/jaei.v7i1.21109.
Section
Articles