economicsinsight.files.wordpress.com · web view1107 1.582674 0.399474 0.174512 0.937881...

LAMPIRAN 4AEDITOR PROGRAM MATLAB – SIMULASI 1 ALGORITMA GENETIKA-MAXIMUM LIKELIHOODFUNGSI PRODUKSI CES

clear, clc;fprintf('Algoritma Genetika - Maximum Likelihood - Simulasi 1\n');fprintf('Fungsi Produksi CES \n');fprintf('Menaksir parameter b1, b2, b3 dan b4 Fungsi Produksi CES \n');fprintf('Memerlukan File: mlces, f1, evalpopu, evalech,bit2num, nextpopu \n');fprintf('Oleh : La Ode Sabaruddin (1006782570)\n');fprintf('Program Pasca Sarjana Ilmu Ekonomi Universitas Indonesia \n');fprintf('............................................................... \n\n\n'); t = cputime; generation_n = 10000; % jumlah generasipopuSize = 50; % jumlah populasixover_rate = 1.0; % crossover ratemutate_rate = 0.03; % mutation rateconverge = 90; % persen kriteria konvergensi kromosom untuk semua populasi dalam 1 generasibit_n = 40; % jumlah bit untuk setiap varabel inputobj_fcn = 'mlces'; % fungsi Objectivevar_n = 4; % jumlah input variabelrange = [ 0 2; 0 1; 0 1 ; 0 1]; popu = rand(popuSize, bit_n*var_n) > 0.5;upper = zeros(generation_n, 1);average = zeros(generation_n, 1);lower = zeros(generation_n, 1); %2. ASUMSI DAN KRITERIAfprintf('1. ASUMSI DAN KRITERIA : \n\n');fprintf(' a. Jumlah Generasi Definisi Awal =%9.2f \n',generation_n);fprintf(' b. Jumlah Populasi =%9.2f \n',popuSize);fprintf(' c. Xover Rate =%9.2f \n',xover_rate);fprintf(' d. Mutation Rate =%9.2f \n',mutate_rate);fprintf(' e. Jumlah bit untuk setiap variabel input =%9.2f \n\n',bit_n);fprintf(' f. Range variabel beta(1),beta(2),beta(3) dan beta(4) = [0 2; 0 1; 0 1; 0 1] \n\n\n');fprintf(' g. Tingkat keseragaman terkecil setiap unsur kromosom per generasi \n'),fprintf(' yang disyaratkan =%9.2f \n\n\n',converge);

%3. HASIL OPTIMASI OBJECTIVE FUNCTIONfprintf('2. NILAI OBJECTIVE FUNCTION TERBAIK PADA SETIAP GENERASI : \n\n'); fprintf(' ---------------------------------------------------------------------\n'); fprintf(' tingkat keseragaman \n'); fprintf(' Genrsi beta(1) beta(2) beta(3) beta(4) L(beta) kromosom *) \n'); fprintf(' terkecil rata-rata \n'); fprintf(' ---------------------------------------------------------------------\n'); for i = 1:generation_n; k = i; fcn_value = evalpopu(popu, bit_n, range, obj_fcn); upper(i) = max(fcn_value); average(i)= mean(fcn_value); lower(i) = min(fcn_value); [best, index] = max(fcn_value); popu = nextpopu(popu, fcn_value, xover_rate, mutate_rate, k);% *** Kriteria Konvergensi

kon=(sum(popu))/popuSize*100; popu_s = size(popu, 1); string_leng = size(popu, 2); for j=1:string_leng if kon(j)<50 kon(j)=100-kon(j); end prc=min(kon); avrg=mean(kon); end if prc>converge fprintf('%5.0f %10.6f %10.6f %10.6f %10.6f %15.6f %8.2f %8.2f\n',i,... bit2num(popu(index, 1:bit_n), range(1,:)),... bit2num(popu(index, bit_n+1:2*bit_n), range(2,:)),... bit2num(popu(index, 2*bit_n+1:3*bit_n), range(3,:)),... bit2num(popu(index, 3*bit_n+1:4*bit_n), range(4,:)),... best,prc,avrg); break; end; fprintf('%5.0f %10.6f %10.6f %10.6f %10.6f %12.6f %8.2f %8.2f\n',i,... bit2num(popu(index, 1:bit_n), range(1,:)),... bit2num(popu(index, bit_n+1:2*bit_n), range(2,:)),... bit2num(popu(index, 2*bit_n+1:3*bit_n), range(3,:)),... bit2num(popu(index, 3*bit_n+1:4*bit_n), range(4,:)),... best,prc,avrg);endr=i;fprintf(' ---------------------------------------------------------------------\n'); fprintf(' Generasi terakhir (generasi ke-%g)',i);fprintf(' memiliki nilai objective function yang terbaik. \n');fprintf(' *) nilai dalam persen \n\n\n'); % Kriteria AIC dan SCaic = abs(-2*(best)+2*var_n); sc = abs(-2*(best)+log(30)*var_n); %5. SUSUNAM KROMOSOM GENERASI TERAKHIRfprintf('4. SUSUNAN KROMOSOM PADA GENERASI KE - %g ',i),fprintf('(dengan jumlah populasi %g) : \n\n',popuSize); for i=1:popu_s fprintf('Susunan kromosom populasi ke-%i adalah ;\n',i); for j=1:string_leng fprintf(' %d',popu(i,j)) end fprintf('\n\n'); endfprintf('\n'); %6. HASIL EVALUASI KONVERGENSI KROMOSOMfprintf('5. EVALUASI KESERAGAMAN UNSUR KROMOSOM PADA GENERASI TERAKHIR : \n');fprintf(' (Setiap populasi terdiri atas %i ', string_leng), fprintf('unsur kromosom)\n\n'); for j=1:string_leng fprintf(' Tingkat keseragaman unsur kromosom ke %i = ',j), fprintf('%5.1f', kon(j)), fprintf(' persen \n'); endfprintf('\n');e = cputime-t; %7. KESIMPULANfprintf('6. KESIMPULAN AKHIR : \n\n');fprintf(' a. Tingkat keseragaman terkecil unsur kromosom yang disyaratkan (persen) =%7.2f \n',converge);fprintf(' b. Tingkat keseragaman terkecil unsur kromosom yang terjadi (persen) =%7.2f \n',min(kon)); if converge<min(kon) fprintf(' c. Hasil simulasi telah memenuhi persyaratan terkecil keseragaman unsur kromosom\n');

fprintf(' Terjadi pada generasi ke = %d \n\n',r); else fprintf(' c. Hasil simulasi belum memenuhi persyaratan terkecil keseragaman unsur kromosom\n\n'); endfprintf(' d. Parameter hasil simulasi Algoritma Genetik : \n');fprintf(' - Beta(1) =%15.6f \n', bit2num(popu(index, 1:bit_n), range(1,:)));fprintf(' - Beta(2) =%15.6f \n', bit2num(popu(index, bit_n+1:2*bit_n), range(2,:)));fprintf(' - Beta(3) =%15.6f \n', bit2num(popu(index, 2*bit_n+1:3*bit_n), range(3,:)));fprintf(' - Beta(4) =%15.6f \n', bit2num(popu(index, 3*bit_n+1:4*bit_n), range(4,:)));fprintf(' - L(beta) =%15.6f \n\n', best);fprintf(' e. Nilai AIC = %7.6f \n',aic);fprintf(' f. Nilai SC = %7.6f \n',sc);fprintf(' g. Waktu untuk proses perhitungan =%5.5f\n',e);……………………………………………………………………………………………………………………………………function mlces = mlces(input) LKy = [5.4293 6.6871 8.1879; 5.5530 5.5175 7.4104; 6.7105 6.6477 8.9496; 6.6425 6.2364 8.3695; 6.2046 6.6307 8.5519; 6.1883 6.0521 8.3299; 6.5191 6.1137 8.4877; 6.6174 6.7056 9.1260; 6.5889 6.7393 8.7961; 6.5439 6.8648 8.7941; 6.1269 4.4308 6.8657; 6.8886 3.0445 5.7132; 6.6931 5.6870 8.1641; 6.0615 5.6240 7.9482; 5.4424 6.3026 8.1264; 6.4983 4.8598 7.2432; 6.4473 2.8832 5.2521; 4.0775 6.8090 7.7220; 6.6983 5.4072 8.0002; 6.6307 4.9767 7.3157; 3.9120 5.0814 5.9833; 6.7130 1.7918 4.4132; 6.1800 6.7286 8.7229; 6.5250 6.2558 8.6233; 4.7536 6.8352 7.8589; 6.0868 6.2046 8.0981; 6.1225 5.2204 7.5533; 5.8348 4.5218 6.8249; 5.8805 6.1841 8.2967; 5.0876 6.8395 8.1922]; L = LKy(:,1);K = LKy(:,2);y = LKy(:,3); x = [L K]; b1 = input(1); b2 = input(2); b3 = input(3);b4 = input(4); T = length (x); f = b1*(b2*(L.^b3) + (1-b2)*(K.^b3)).^(b4/b3);s2 = (y-f)'*(y-f)/T;mlces = -0.5*(log(2*pi*s2) + (y-f)'*(y-f)/s2);…………………………………………………………………………………………………………………………………….function num = bit2num(bit, range) % BIT2NUM Conversion from bit string representations to decimal numbers.

% BIT2NUM(BIT, RANGE) converts a bit string representation BIT ( a 0-1% vector) to a decimal number, where RANGE is a two-element vector% specifying the range of the converted decimal number.%% For example:%% bit2num([1 1 0 1], [0, 15])% bit2num([0 1 1 0 0 0 1], [0, 127]) integer = polyval(bit, 2);num = integer*((range(2)-range(1))/(2^length(bit)-1)) + range(1);…………………………………………………………………………………………………………………………………….function out = evaleach(string, bit_n, range, obj_fcn) % EVALEACH Evaluation of each individual's fitness value.% bit_n: number of bits for each input variable% string: bit string representation of an individual% range: range of input variables, a ver_n by 2 matrix% fcn: objective function (a MATLAB string) var_n = length(string)/bit_n;input = zeros(1, var_n); for i = 1:var_n, input(i) = bit2num(string((i-1)*bit_n+1:i*bit_n), range(i, :));end out = feval(obj_fcn, input);…………………………………………………………………………………………………………………………………function fitness = evalpopu(popu, bit_n, range, obj_fcn) %EVALPOPU Evaluation of the population's fitness values.% population: 0-1 matrix of popu_n by string_leng% bit_n: number of bits used to represent an input variable% range: range of input variables, a var_b by 2 matrix% fcn: objective function (a MATLAB string) global count pop_n = size(popu, 1);fitness = zeros(pop_n, 1); for count = 1:pop_n, fitness(count) = evaleach(popu(count, :), bit_n, range, obj_fcn);end……………………………………………………………………………………………………………………………….........function new_popu = nextpopu(popu, fitness, xover_rate, mut_rate,k) new_popu = popu;popu_s = size(popu, 1);string_leng = size(popu, 2); % ---- For Max. Likelihoodtmp_fitness = fitness;[junk, index1] = max(tmp_fitness); % find the besttmp_fitness(index1) = min(tmp_fitness);[junk, index2] = max(tmp_fitness); % find the second bestnew_popu([1 2], :) = popu([index1 index2], :); % rescaling the fitnessfitness = min(fitness) - fitness; % keep it positivetotal = sum(fitness); if total == 0, fprintf('=== Warning: converge to a single point ===\n'); fitness = ones(popu_s, 1)/popu_s;% sum is 1

else fitness = fitness/sum(fitness); % sum is 1end cum_prob = cumsum(fitness); % ====== SELECTION and CROSSOVER for i = 2:popu_s/2, % === Select two parents based on their scaled fitness values tmp = find(cum_prob - rand > 0); parent1 = popu(tmp(1), :); tmp = find(cum_prob - rand > 0); parent2 = popu(tmp(1), :); % === Do crossover if rand < xover_rate, % Perform crossover operation xover_point = ceil(rand*(string_leng-1)); new_popu(i*2-1, :) = ... [parent1(1:xover_point) parent2(xover_point+1:string_leng)]; new_popu(i*2, :) = ... [parent2(1:xover_point) parent1(xover_point+1:string_leng)]; end end % ====== MUTATION (elites are not subject to this.) mask = rand(popu_s, string_leng) < mut_rate;new_popu = xor(new_popu, mask); % restore the elitesnew_popu([1 2], :) = popu([index1 index2], :);.........................................................................................................................................................................................................OUTPUT PROGRAM MATLAB – SIMULASI 1 ALGORITMA GENETIKA-MAXIMUM LIKELIHOODFUNGSI PRODUKSI CES

Algoritma Genetika – Maximum Likelihood - Simulasi 1Fungsi Produksi CES Menaksir parameter b1, b2, b3 dan b4 Fungsi Produksi CES Memerlukan File: mlces, f1, evalpopu, evalech,bit2num, nextpopuProgram Pasca Sarjana Ilmu Ekonomi Universitas Indonesia ....................................................................................

1. ASUMSI DAN KRITERIA :

a. Jumlah Generasi Definisi Awal = 10000.00 b. Jumlah Populasi = 50.00 c. Xover Rate = 1.00 d. Mutation Rate = 0.03 e. Jumlah bit untuk setiap variabel input = 40.00 f. Range variabel beta(1),beta(2),beta(3) dan beta(4) = [0 2; 0 1; 0 1; 0 1] g. Tingkat keseragaman terkecil setiap unsur kromosom per generasi yang disyaratkan = 90.00

2. NILAI OBJECTIVE FUNCTION TERBAIK PADA SETIAP GENERASI :

------------------------------------------------------------------------------------- tingkat keseragaman Genrsi beta(1) beta(2) beta(3) beta(4) L(beta) kromosom *) terkecil rata-rata ------------------------------------------------------------------------------------- 1 1.421640 0.803241 0.492902 0.448210 -16.265706 50.00 59.80 2 1.805979 0.998706 0.956603 0.655225 -14.631235 50.00 65.34

3 1.543873 0.469336 0.489377 0.920285 -14.631235 50.00 67.41 4 1.628910 0.648063 0.958128 0.925468 -14.453990 50.00 71.64 5 1.098561 0.347999 0.489376 0.906247 -14.148727 50.00 71.25 6 1.606374 0.422570 0.747408 0.933528 -14.001702 50.00 73.83 7 1.512120 0.410922 0.174171 0.933103 -14.001702 50.00 73.25 8 1.512120 0.410922 0.174171 0.933103 -14.001702 50.00 73.55 9 1.539723 0.418734 0.497119 0.920880 -13.965473 50.00 73.85 10 1.543385 0.391198 0.053573 0.925024 -13.965473 50.00 73.41

1001 1.687500 0.369618 0.000010 0.872636 -14.001741 50.00 78.67 1002 1.687500 0.369618 0.000010 0.872636 -14.001741 50.00 77.26 1003 1.687500 0.369618 0.000010 0.872636 -14.001741 50.00 77.19 1004 1.687500 0.369618 0.000010 0.872636 -14.001741 50.00 77.28 1005 1.687500 0.369618 0.000010 0.872636 -14.001741 50.00 78.15 1006 1.687500 0.369618 0.000010 0.872636 -14.001741 50.00 76.35 1007 1.687500 0.369618 0.000010 0.872636 -14.001741 50.00 75.69 1008 1.687500 0.369618 0.000010 0.872636 -14.001741 52.00 76.99 1009 1.687500 0.369618 0.000010 0.872636 -14.001741 50.00 77.36 1010 1.687500 0.369618 0.000010 0.872636 -14.001741 50.00 77.70

5001 1.500794 0.383910 0.147453 0.937500 -13.903235 50.00 80.81 5002 1.500794 0.383910 0.147453 0.937500 -13.903235 50.00 81.33 5003 1.500794 0.383910 0.147453 0.937500 -13.903235 50.00 80.75 5004 1.500794 0.383910 0.147453 0.937500 -13.903235 50.00 80.84 5005 1.500794 0.383910 0.147453 0.937500 -13.903235 52.00 80.28 5006 1.500794 0.383910 0.147453 0.937500 -13.903235 50.00 79.86 5007 1.500794 0.383910 0.147453 0.937500 -13.903235 50.00 79.24 5008 1.500794 0.383910 0.147453 0.937500 -13.903235 52.00 80.63 5009 1.500794 0.383910 0.147453 0.937500 -13.903235 50.00 79.04 5010 1.500794 0.383910 0.147453 0.937500 -13.903235 50.00 80.13

7501 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 80.42 7502 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 52.00 81.04 7503 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 52.00 80.34 7504 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 80.78 7505 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 52.00 80.99 7506 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 80.51 7507 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 79.03 7508 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 78.47 7509 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 52.00 79.96 7510 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 52.00 80.58

9001 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 74.91 9002 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 74.34 9003 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 72.19 9004 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 72.74 9005 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 72.60 9006 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 73.35 9007 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 73.38 9008 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 72.71 9009 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 75.28 9010 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 78.83

9501 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 84.60 9502 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 52.00 83.71 9503 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 54.00 82.99 9504 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 54.00 81.28 9505 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 52.00 80.63 9506 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 52.00 78.95 9507 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 77.89 9508 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 52.00 79.16 9509 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 79.70 9510 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 80.72

9751 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 52.00 81.04 9752 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 79.95 9753 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 77.65 9754 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 77.34 9755 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 77.19 9756 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 76.74 9757 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 77.08

9758 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 52.00 77.64 9759 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 52.00 78.54 9760 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 52.00 80.10

9991 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 78.21 9992 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 79.05 9993 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 80.81 9994 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 79.88 9995 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 52.00 78.06 9996 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 78.95 9997 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 76.21 9998 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 75.71 9999 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 75.0010000 1.500793 0.383909 0.147461 0.937500 -13.903235 50.00 75.47 ------------------------------------------------------------------------------------- Generasi terakhir (generasi ke-10000) memiliki nilai objective function yang terbaik. *) nilai dalam persen

4. SUSUNAN KROMOSOM PADA GENERASI KE - 10000 (dengan jumlah populasi 50) :

Susunan kromosom populasi ke-1 adalah ; 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1








Susunan kromosom populasi ke-9 adalah ; 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0

0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1












Susunan kromosom populasi ke-21 adalah ;

1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1


















5. EVALUASI KESERAGAMAN UNSUR KROMOSOM PADA GENERASI TERAKHIR : (Setiap populasi terdiri atas 160 unsur kromosom)

Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 1 = 96.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 2 = 98.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 3 = 98.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 4 = 98.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 5 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 6 = 60.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 7 = 74.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 8 = 68.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 9 = 62.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 10 = 96.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 11 = 68.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 12 = 94.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 13 = 74.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 14 = 72.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 15 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 16 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 17 = 76.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 18 = 68.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 19 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 20 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 21 = 76.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 22 = 72.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 23 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 24 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 25 = 76.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 26 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 27 = 58.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 28 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 29 = 70.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 30 = 62.0 persen

Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 31 = 64.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 32 = 52.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 33 = 70.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 34 = 68.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 35 = 76.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 36 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 37 = 56.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 38 = 70.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 39 = 64.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 40 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 41 = 96.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 42 = 94.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 43 = 64.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 44 = 52.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 45 = 94.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 46 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 47 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 48 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 49 = 66.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 50 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 51 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 52 = 76.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 53 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 54 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 55 = 70.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 56 = 88.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 57 = 66.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 58 = 62.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 59 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 60 = 66.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 61 = 76.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 62 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 63 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 64 = 56.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 65 = 88.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 66 = 64.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 67 = 62.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 68 = 58.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 69 = 56.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 70 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 71 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 72 = 62.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 73 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 74 = 64.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 75 = 56.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 76 = 68.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 77 = 72.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 78 = 90.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 79 = 54.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 80 = 74.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 81 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 82 = 68.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 83 = 74.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 84 = 66.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 85 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 86 = 70.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 87 = 60.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 88 = 60.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 89 = 74.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 90 = 72.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 91 = 90.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 92 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 93 = 88.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 94 = 62.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 95 = 98.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 96 = 74.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 97 = 62.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 98 = 62.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 99 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 100 = 68.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 101 = 86.0 persen

Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 102 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 103 = 56.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 104 = 62.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 105 = 66.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 106 = 66.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 107 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 108 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 109 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 110 = 52.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 111 = 60.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 112 = 62.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 113 = 94.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 114 = 70.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 115 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 116 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 117 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 118 = 56.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 119 = 60.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 120 = 72.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 121 = 92.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 122 = 94.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 123 = 92.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 124 = 94.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 125 = 94.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 126 = 94.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 127 = 62.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 128 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 129 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 130 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 131 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 132 = 50.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 133 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 134 = 62.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 135 = 92.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 136 = 74.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 137 = 50.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 138 = 92.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 139 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 140 = 58.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 141 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 142 = 90.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 143 = 74.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 144 = 96.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 145 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 146 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 147 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 148 = 88.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 149 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 150 = 72.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 151 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 152 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 153 = 62.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 154 = 76.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 155 = 76.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 156 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 157 = 66.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 158 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 159 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 160 = 82.0 persen

6. KESIMPULAN AKHIR :

a. Tingkat keseragaman terkecil unsur kromosom yang disyaratkan (persen) = 90.00 b. Tingkat keseragaman terkecil unsur kromosom yang terjadi (persen) = 50.00 c. Hasil simulasi belum memenuhi persyaratan terkecil keseragaman unsur kromosom d. Parameter hasil simulasi Algoritma Genetik : - Beta(1) = 1.500793 - Beta(2) = 0.383909 - Beta(3) = 0.147461 - Beta(4) = 0.937500 - L(beta) = -13.903235

e. Nilai AIC = 35.806470 f. Nilai SC = 41.411260

LAMPIRAN 4BEDITOR PROGRAM MATLAB – SIMULASI 2 ALGORITMA GENETIKA-MAXIMUM LIKELIHOODFUNGSI PRODUKSI CES

clear, clc;fprintf('Algoritma Genetika - Maximum Likelihood - Simulasi 2\n');fprintf('Fungsi Produksi CES \n');fprintf('Menaksir parameter b1, b2, b3 dan b4 Fungsi Produksi CES \n');fprintf('Memerlukan File: mlces, f1, evalpopu, evalech,bit2num, nextpopu \n');fprintf('Oleh : La Ode Sabaruddin (1006782570)\n');fprintf('Program Pasca Sarjana Ilmu Ekonomi Universitas Indonesia \n');fprintf('............................................................... \n\n\n'); t = cputime; generation_n = 15000; % jumlah generasipopuSize = 50; % jumlah populasixover_rate = 1.0; % crossover ratemutate_rate = 0.02; % mutation rateconverge = 90; % persen kriteria konvergensi kromosom untuk semua populasi dalam 1 generasibit_n = 40; % jumlah bit untuk setiap varabel inputobj_fcn = 'mlces'; % fungsi Objectivevar_n = 4; % jumlah input variabelrange = [ 0 2; 0 1; 0 1 ; 0 1]; popu = rand(popuSize, bit_n*var_n) > 0.5;upper = zeros(generation_n, 1);average = zeros(generation_n, 1);lower = zeros(generation_n, 1); %2. ASUMSI DAN KRITERIAfprintf('1. ASUMSI DAN KRITERIA : \n\n');fprintf(' a. Jumlah Generasi Definisi Awal =%9.2f \n',generation_n);fprintf(' b. Jumlah Populasi =%9.2f \n',popuSize);fprintf(' c. Xover Rate =%9.2f \n',xover_rate);fprintf(' d. Mutation Rate =%9.2f \n',mutate_rate);fprintf(' e. Jumlah bit untuk setiap variabel input =%9.2f \n\n',bit_n);fprintf(' f. Range variabel beta(1),beta(2),beta(3) dan beta(4) = [0 2; 0 1; 0 1; 0 1] \n\n\n');fprintf(' g. Tingkat keseragaman terkecil setiap unsur kromosom per generasi \n'),fprintf(' yang disyaratkan =%9.2f \n\n\n',converge);

%3. HASIL OPTIMASI OBJECTIVE FUNCTIONfprintf('2. NILAI OBJECTIVE FUNCTION TERBAIK PADA SETIAP GENERASI : \n\n'); fprintf(' ---------------------------------------------------------------------\n'); fprintf(' tingkat keseragaman \n'); fprintf(' Genrsi beta(1) beta(2) beta(3) beta(4) L(beta) kromosom *) \n'); fprintf(' terkecil rata-rata \n');

fprintf(' ---------------------------------------------------------------------\n'); for i = 1:generation_n; k = i; fcn_value = evalpopu(popu, bit_n, range, obj_fcn); upper(i) = max(fcn_value); average(i)= mean(fcn_value); lower(i) = min(fcn_value); [best, index] = max(fcn_value); popu = nextpopu(popu, fcn_value, xover_rate, mutate_rate, k);% *** Kriteria Konvergensi kon=(sum(popu))/popuSize*100; popu_s = size(popu, 1); string_leng = size(popu, 2); for j=1:string_leng if kon(j)<50 kon(j)=100-kon(j); end prc=min(kon); avrg=mean(kon); end if prc>converge fprintf('%5.0f %10.6f %10.6f %10.6f %10.6f %15.6f %8.2f %8.2f\n',i,... bit2num(popu(index, 1:bit_n), range(1,:)),... bit2num(popu(index, bit_n+1:2*bit_n), range(2,:)),... bit2num(popu(index, 2*bit_n+1:3*bit_n), range(3,:)),... bit2num(popu(index, 3*bit_n+1:4*bit_n), range(4,:)),... best,prc,avrg); break; end; fprintf('%5.0f %10.6f %10.6f %10.6f %10.6f %12.6f %8.2f %8.2f\n',i,... bit2num(popu(index, 1:bit_n), range(1,:)),... bit2num(popu(index, bit_n+1:2*bit_n), range(2,:)),... bit2num(popu(index, 2*bit_n+1:3*bit_n), range(3,:)),... bit2num(popu(index, 3*bit_n+1:4*bit_n), range(4,:)),... best,prc,avrg);endr=i;fprintf(' ---------------------------------------------------------------------\n'); fprintf(' Generasi terakhir (generasi ke-%g)',i);fprintf(' memiliki nilai objective function yang terbaik. \n');fprintf(' *) nilai dalam persen \n\n\n'); % Kriteria AIC dan SCaic = abs(-2*(best)+2*var_n); sc = abs(-2*(best)+log(30)*var_n); %5. SUSUNAM KROMOSOM GENERASI TERAKHIRfprintf('4. SUSUNAN KROMOSOM PADA GENERASI KE - %g ',i),fprintf('(dengan jumlah populasi %g) : \n\n',popuSize); for i=1:popu_s fprintf('Susunan kromosom populasi ke-%i adalah ;\n',i); for j=1:string_leng fprintf(' %d',popu(i,j)) end fprintf('\n\n'); endfprintf('\n'); %6. HASIL EVALUASI KONVERGENSI KROMOSOMfprintf('5. EVALUASI KESERAGAMAN UNSUR KROMOSOM PADA GENERASI TERAKHIR : \n');fprintf(' (Setiap populasi terdiri atas %i ', string_leng), fprintf('unsur kromosom)\n\n'); for j=1:string_leng fprintf(' Tingkat keseragaman unsur kromosom ke %i = ',j), fprintf('%5.1f', kon(j)), fprintf(' persen \n'); end

fprintf('\n');e = cputime-t; %7. KESIMPULANfprintf('6. KESIMPULAN AKHIR : \n\n');fprintf(' a. Tingkat keseragaman terkecil unsur kromosom yang disyaratkan (persen) =%7.2f \n',converge);fprintf(' b. Tingkat keseragaman terkecil unsur kromosom yang terjadi (persen) =%7.2f \n',min(kon)); if converge<min(kon) fprintf(' c. Hasil simulasi telah memenuhi persyaratan terkecil keseragaman unsur kromosom\n'); fprintf(' Terjadi pada generasi ke = %d \n\n',r); else fprintf(' c. Hasil simulasi belum memenuhi persyaratan terkecil keseragaman unsur kromosom\n\n'); endfprintf(' d. Parameter hasil simulasi Algoritma Genetik : \n');fprintf(' - Beta(1) =%15.6f \n', bit2num(popu(index, 1:bit_n), range(1,:)));fprintf(' - Beta(2) =%15.6f \n', bit2num(popu(index, bit_n+1:2*bit_n), range(2,:)));fprintf(' - Beta(3) =%15.6f \n', bit2num(popu(index, 2*bit_n+1:3*bit_n), range(3,:)));fprintf(' - Beta(4) =%15.6f \n', bit2num(popu(index, 3*bit_n+1:4*bit_n), range(4,:)));fprintf(' - L(beta) =%15.6f \n\n', best);fprintf(' e. Nilai AIC = %7.6f \n',aic);fprintf(' f. Nilai SC = %7.6f \n',sc);fprintf(' g. Waktu untuk proses perhitungan =%5.5f\n',e);……………………………………………………………………………………………………………………………………function mlces = mlces(input) LKy = [5.4293 6.6871 8.1879; 5.5530 5.5175 7.4104; 6.7105 6.6477 8.9496; 6.6425 6.2364 8.3695; 6.2046 6.6307 8.5519; 6.1883 6.0521 8.3299; 6.5191 6.1137 8.4877; 6.6174 6.7056 9.1260; 6.5889 6.7393 8.7961; 6.5439 6.8648 8.7941; 6.1269 4.4308 6.8657; 6.8886 3.0445 5.7132; 6.6931 5.6870 8.1641; 6.0615 5.6240 7.9482; 5.4424 6.3026 8.1264; 6.4983 4.8598 7.2432; 6.4473 2.8832 5.2521; 4.0775 6.8090 7.7220; 6.6983 5.4072 8.0002; 6.6307 4.9767 7.3157; 3.9120 5.0814 5.9833; 6.7130 1.7918 4.4132; 6.1800 6.7286 8.7229; 6.5250 6.2558 8.6233; 4.7536 6.8352 7.8589; 6.0868 6.2046 8.0981; 6.1225 5.2204 7.5533; 5.8348 4.5218 6.8249; 5.8805 6.1841 8.2967; 5.0876 6.8395 8.1922]; L = LKy(:,1);K = LKy(:,2);y = LKy(:,3); x = [L K]; b1 = input(1); b2 = input(2); b3 = input(3);

b4 = input(4); T = length (x); f = b1*(b2*(L.^b3) + (1-b2)*(K.^b3)).^(b4/b3);s2 = (y-f)'*(y-f)/T;mlces = -0.5*(log(2*pi*s2) + (y-f)'*(y-f)/s2);…………………………………………………………………………………………………………………………………….function num = bit2num(bit, range) % BIT2NUM Conversion from bit string representations to decimal numbers.% BIT2NUM(BIT, RANGE) converts a bit string representation BIT ( a 0-1% vector) to a decimal number, where RANGE is a two-element vector% specifying the range of the converted decimal number.%% For example:%% bit2num([1 1 0 1], [0, 15])% bit2num([0 1 1 0 0 0 1], [0, 127]) integer = polyval(bit, 2);num = integer*((range(2)-range(1))/(2^length(bit)-1)) + range(1);…………………………………………………………………………………………………………………………………….function out = evaleach(string, bit_n, range, obj_fcn) % EVALEACH Evaluation of each individual's fitness value.% bit_n: number of bits for each input variable% string: bit string representation of an individual% range: range of input variables, a ver_n by 2 matrix% fcn: objective function (a MATLAB string) var_n = length(string)/bit_n;input = zeros(1, var_n); for i = 1:var_n, input(i) = bit2num(string((i-1)*bit_n+1:i*bit_n), range(i, :));end out = feval(obj_fcn, input);…………………………………………………………………………………………………………………………………function fitness = evalpopu(popu, bit_n, range, obj_fcn) %EVALPOPU Evaluation of the population's fitness values.% population: 0-1 matrix of popu_n by string_leng% bit_n: number of bits used to represent an input variable% range: range of input variables, a var_b by 2 matrix% fcn: objective function (a MATLAB string) global count pop_n = size(popu, 1);fitness = zeros(pop_n, 1); for count = 1:pop_n, fitness(count) = evaleach(popu(count, :), bit_n, range, obj_fcn);end……………………………………………………………………………………………………………………………….........function new_popu = nextpopu(popu, fitness, xover_rate, mut_rate,k) new_popu = popu;popu_s = size(popu, 1);string_leng = size(popu, 2); % ---- For Max. Likelihoodtmp_fitness = fitness;[junk, index1] = max(tmp_fitness); % find the best

tmp_fitness(index1) = min(tmp_fitness);[junk, index2] = max(tmp_fitness); % find the second bestnew_popu([1 2], :) = popu([index1 index2], :); % rescaling the fitnessfitness = min(fitness) - fitness; % keep it positivetotal = sum(fitness); if total == 0, fprintf('=== Warning: converge to a single point ===\n'); fitness = ones(popu_s, 1)/popu_s;% sum is 1else fitness = fitness/sum(fitness); % sum is 1end cum_prob = cumsum(fitness); % ====== SELECTION and CROSSOVER for i = 2:popu_s/2, % === Select two parents based on their scaled fitness values tmp = find(cum_prob - rand > 0); parent1 = popu(tmp(1), :); tmp = find(cum_prob - rand > 0); parent2 = popu(tmp(1), :); % === Do crossover if rand < xover_rate, % Perform crossover operation xover_point = ceil(rand*(string_leng-1)); new_popu(i*2-1, :) = ... [parent1(1:xover_point) parent2(xover_point+1:string_leng)]; new_popu(i*2, :) = ... [parent2(1:xover_point) parent1(xover_point+1:string_leng)]; end end % ====== MUTATION (elites are not subject to this.) mask = rand(popu_s, string_leng) < mut_rate;new_popu = xor(new_popu, mask); % restore the elitesnew_popu([1 2], :) = popu([index1 index2], :);.........................................................................................................................................................................................................OUTPUT PROGRAM MATLAB – SIMULASI 2 ALGORITMA GENETIKA-MAXIMUM LIKELIHOODFUNGSI PRODUKSI CES

Algoritma Genetika – Maximum Likelihood - Simulasi 2Fungsi Produksi CES Menaksir parameter b1, b2, b3 dan b4 Fungsi Produksi CES Memerlukan File: mlces, f1, evalpopu, evalech,bit2num, nextpopuProgram Pasca Sarjana Ilmu Ekonomi Universitas Indonesia ....................................................................................

1. ASUMSI DAN KRITERIA :

a. Jumlah Generasi Definisi Awal = 15000.00 b. Jumlah Populasi = 50.00 c. Xover Rate = 1.00 d. Mutation Rate = 0.02 e. Jumlah bit untuk setiap variabel input = 40.00 f. Range variabel beta(1),beta(2),beta(3) dan beta(4) = [0 2; 0 1; 0 1; 0 1]

g. Tingkat keseragaman terkecil setiap unsur kromosom per generasi yang disyaratkan = 90.00

2. NILAI OBJECTIVE FUNCTION TERBAIK PADA SETIAP GENERASI :

------------------------------------------------------------------------------------- tingkat keseragaman Genrsi beta(1) beta(2) beta(3) beta(4) L(beta) kromosom *) terkecil rata-rata ------------------------------------------------------------------------------------- 1 1.758957 0.287709 0.909963 0.705155 -16.036600 50.00 58.94 2 1.771570 0.976365 0.657010 0.505936 -14.738095 50.00 61.40 3 1.343950 0.431037 0.909963 0.705645 -14.737047 50.00 64.81 4 1.582589 0.493545 0.561072 0.967431 -14.316385 50.00 68.05 5 1.734274 0.419205 0.153774 0.853677 -14.316385 50.00 70.83 6 1.582589 0.919694 0.247450 0.713396 -14.307403 50.00 72.10 7 1.421775 0.481705 0.138149 0.853641 -14.052076 50.00 72.89 8 1.421530 0.419205 0.354348 0.966469 -14.052076 50.00 73.14 9 1.421530 0.419205 0.354348 0.966469 -14.052076 50.00 73.94 10 1.421530 0.419205 0.354348 0.966469 -14.052076 50.00 73.21

1101 1.500000 0.383970 0.146430 0.937881 -13.902911 54.00 84.25 1102 1.500000 0.383970 0.146430 0.937881 -13.902911 52.00 82.72 1103 1.504517 0.378798 0.172803 0.937873 -13.902911 50.00 81.85 1104 1.500000 0.383970 0.146430 0.937881 -13.902911 50.00 82.64 1105 1.500000 0.383970 0.146430 0.937881 -13.902911 50.00 80.22 1106 1.500000 0.383970 0.146430 0.937881 -13.902911 52.00 81.54 1107 1.582674 0.399474 0.174512 0.937881 -13.902911 50.00 80.80 1108 1.500000 0.383970 0.146430 0.937881 -13.902911 50.00 81.60 1109 1.500000 0.383970 0.146430 0.937881 -13.902911 52.00 82.92 1110 1.500000 0.383970 0.146430 0.937881 -13.902911 50.00 83.56

5001 1.500000 0.384033 0.146103 0.937887 -13.902910 52.00 80.09 5002 1.500000 0.384033 0.146103 0.937887 -13.902910 52.00 81.44 5003 1.500000 0.384033 0.146103 0.937887 -13.902910 50.00 82.85 5004 1.500000 0.384033 0.146103 0.937887 -13.902910 50.00 82.01 5005 1.500000 0.384033 0.146103 0.937887 -13.902910 50.00 81.89 5006 1.500000 0.384033 0.146103 0.937887 -13.902910 50.00 81.46 5007 1.500000 0.384033 0.146103 0.937887 -13.902910 50.00 79.63 5008 1.500000 0.384033 0.146103 0.937887 -13.902910 50.00 82.86 5009 1.500000 0.384033 0.146103 0.937887 -13.902910 52.00 82.54 5010 1.500000 0.384033 0.146103 0.937887 -13.902910 52.00 84.36

10001 1.376199 0.389313 0.304687 0.985352 -13.879017 50.00 81.7010002 1.376199 0.389313 0.304687 0.985352 -13.879017 50.00 82.1510003 1.376199 0.389313 0.304687 0.985352 -13.879017 52.00 82.2510004 1.376199 0.389313 0.304687 0.985352 -13.879017 52.00 83.6010005 1.376199 0.389313 0.304687 0.985352 -13.879017 50.00 83.5310006 1.376199 0.389313 0.304687 0.985352 -13.879017 54.00 83.6310007 1.376199 0.389313 0.304687 0.985352 -13.879017 54.00 84.3110008 1.376199 0.389313 0.304687 0.985352 -13.879017 50.00 84.3310009 1.376199 0.389313 0.304687 0.985352 -13.879017 50.00 84.4210010 1.376199 0.389313 0.304687 0.985352 -13.879017 50.00 83.04

12501 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 52.00 84.3312502 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 50.00 85.1512503 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 52.00 86.2012504 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 50.00 86.5812505 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 52.00 86.0612506 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 50.00 85.7912507 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 52.00 85.0912508 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 52.00 82.8812509 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 50.00 83.4112510 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 50.00 83.75

14991 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 54.00 83.2214992 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 52.00 80.9014993 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 50.00 81.9914994 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 50.00 81.2414995 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 50.00 81.0814996 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 50.00 80.91

14997 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 50.00 79.5414998 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 50.00 79.5414999 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 50.00 81.1615000 1.376048 0.389331 0.304687 0.985413 -13.879016 54.00 82.26 ------------------------------------------------------------------------------------- Generasi terakhir (generasi ke-15000) memiliki nilai objective function yang terbaik. *) nilai dalam persen

4. SUSUNAN KROMOSOM PADA GENERASI KE - 15000 (dengan jumlah populasi 50) :











Susunan kromosom populasi ke-11 adalah ;

1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0























Susunan kromosom populasi ke-46 adalah ; 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0

0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1





5. EVALUASI KESERAGAMAN UNSUR KROMOSOM PADA GENERASI TERAKHIR : (Setiap populasi terdiri atas 160 unsur kromosom)

Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 1 = 98.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 2 = 98.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 3 = 98.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 4 = 92.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 5 = 96.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 6 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 7 = 100.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 8 = 94.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 9 = 88.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 10 = 88.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 11 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 12 = 92.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 13 = 90.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 14 = 68.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 15 = 94.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 16 = 92.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 17 = 70.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 18 = 100.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 19 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 20 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 21 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 22 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 23 = 100.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 24 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 25 = 68.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 26 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 27 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 28 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 29 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 30 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 31 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 32 = 90.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 33 = 90.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 34 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 35 = 88.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 36 = 68.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 37 = 94.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 38 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 39 = 72.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 40 = 86.0 persen

Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 41 = 98.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 42 = 96.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 43 = 88.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 44 = 90.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 45 = 90.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 46 = 88.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 47 = 92.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 48 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 49 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 50 = 96.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 51 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 52 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 53 = 88.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 54 = 56.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 55 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 56 = 76.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 57 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 58 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 59 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 60 = 68.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 61 = 60.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 62 = 56.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 63 = 60.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 64 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 65 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 66 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 67 = 58.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 68 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 69 = 70.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 70 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 71 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 72 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 73 = 88.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 74 = 68.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 75 = 98.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 76 = 72.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 77 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 78 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 79 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 80 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 81 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 82 = 60.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 83 = 60.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 84 = 54.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 85 = 88.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 86 = 94.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 87 = 74.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 88 = 96.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 89 = 70.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 90 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 91 = 68.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 92 = 90.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 93 = 96.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 94 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 95 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 96 = 76.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 97 = 92.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 98 = 70.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 99 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 100 = 92.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 101 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 102 = 66.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 103 = 74.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 104 = 92.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 105 = 88.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 106 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 107 = 66.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 108 = 62.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 109 = 60.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 110 = 74.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 111 = 78.0 persen

Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 112 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 113 = 100.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 114 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 115 = 74.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 116 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 117 = 92.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 118 = 78.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 119 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 120 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 121 = 98.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 122 = 98.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 123 = 96.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 124 = 94.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 125 = 98.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 126 = 74.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 127 = 92.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 128 = 60.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 129 = 60.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 130 = 96.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 131 = 100.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 132 = 70.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 133 = 76.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 134 = 88.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 135 = 92.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 136 = 88.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 137 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 138 = 70.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 139 = 92.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 140 = 72.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 141 = 88.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 142 = 82.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 143 = 94.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 144 = 68.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 145 = 92.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 146 = 90.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 147 = 84.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 148 = 88.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 149 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 150 = 66.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 151 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 152 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 153 = 62.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 154 = 92.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 155 = 86.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 156 = 60.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 157 = 54.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 158 = 76.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 159 = 80.0 persen Tingkat keseragaman unsur kromosom ke 160 = 92.0 persen

6. KESIMPULAN AKHIR :

a. Tingkat keseragaman terkecil unsur kromosom yang disyaratkan (persen) = 90.00 b. Tingkat keseragaman terkecil unsur kromosom yang terjadi (persen) = 54.00 c. Hasil simulasi belum memenuhi persyaratan terkecil keseragaman unsur kromosom d. Parameter hasil simulasi Algoritma Genetik : - Beta(1) = 1.376048 - Beta(2) = 0.389331 - Beta(3) = 0.304687 - Beta(4) = 0.985413 - L(beta) = -13.879016 e. Nilai AIC = 35.758031 f. Nilai SC = 41.362821

economicsinsight.files.wordpress.com · web view1107 1.582674 0.399474 0.174512 0.937881...

Documents