ABSTRAKSI: Jaringan telekomunikasi dikembangkan untuk menciptakan informasi dan mendistribusikannya melalui suatu proses routing. Proses routing dari suatu router ke router yang lain mempertimbangkan efisiensi waktu dan delay sehingga diperlukan ketepatan dalam menentukan shortest path routing dari sumber ke tujuan dalam jaringan telekomunikasi. Secara umum, penentuan shortest path routing dapat dibagi menjadi dua metode, yaitu metode konvensional dan metode heuristik. Secara konsep algoritma, metode konvensional lebih mudah dipahami daripada metode heuristik, tetapi hasil yang diperoleh dari metode heuristik lebih variatif.
Dalam tugas akhir ini akan diterapkan salah satu metode heuristik yang bernama algoritma genetika yang mampu melakukan komputasi dengan cukup handal dalam mencari solusi dari sebuah permasalahan yang rumit dan kompleks. Algoritma genetika menerapkan pemahaman evolusi alamiah seperti proses seleksi berdasarkan fitness, crossover, dan mutasi dalam memecahkan permasalahan.
Dari hasil pengujian simulasi yang dibangun menggunakan MATLAB Versi 7.4.0.287 (R2007a), algoritma dijkstra dengan metode konvensional lebih unggul daripada algoritma genetika untuk persoalan yang tidak rumit dalam skala jaringan kecil. Algoritma genetika memiliki kemampuan komputasi yang lebih cepat hingga 48,567 % pada skala jaringan besar jika dibandingkan algoritma dijkstra.Kata Kunci : shortest path routing, algoritma genetika, algoritma dijkstraABSTRACT: Telecommunication network was developed to create and distribute information through a routing process. Routing process from a router to another router consider the efficiency of time and delay, so it is needed accurateness to establish shortest path routing from source to destination in telecommunication network. Generally, establishing the shortest path routing can be divided into two methods that are conventional method and heuristic method. According to the concept of algorithm, conventional method is easier to understand than heuristic method, but the result from heuristic method more variety.
This thesis will be applied one of heuristic method which name is genetic algorithm that can do computation quite reliable in order to find solution from a difficult and complex problem. Genetic algorithm applies the comprehension of natural evolution such as selection process based on fitness, crossover, and mutation in solving the problem.
From the result of testing which is developed using MATLAB Version 7.4.0.287 (R2007a), dijkstra algorithm with convensional method is more superior to genetic algorithm for a problem that is not so difficult in small network. Genetic algorithm has the ability to compute faster up to 48,567 % in large network than dijkstra algorithm.Keyword: shortest path routing, genetic algorithm, dijkstra algorithm