TESIS
IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIK DAN METODE FUZZY C-MEANS DALAM PENENTUAN KOMPETENSI MAHASISWA
OLEH: ROSALIA HADI
PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR 2016
1
TESIS
IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIK DAN METODE FUZZY C-MEANS DALAM PENENTUAN KOMPETENSI MAHASISWA
OLEH: Nama: Rosalia Hadi NIM: 1191761013
PROGRAM MAGISTER PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR 2016
2
IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIK DAN METODE FUZZY C-MEANS DALAM PENENTUAN KOMPETENSI MAHASISWA
Tesis untuk Memperoleh Gelar Magister pada Program Magister, Program Studi Teknik Elektro, Program Pascasarjana Universitas Udayana
ROSALIA HADI NIM 1191761013
PROGRAM MAGISTER PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR 2016
3
LEMBAR PENGESAHAN
TESIS INI TELAH DISETUJUI PADA TANGGAL 21 JULI 2016
Pembimbing I,
Pembimbing II,
Prof. Dr. IKG Darma Putra, S.Kom., MT.
I Nyoman Satya Kumara, ST., M.Sc., PhD.
NIP. 197404241999031003
NIP. 197002011997021002
Mengetahui,
Ketua Program Magister Program Studi Teknik Elektro Program Pascasarjana Universitas Udayana
Direktur Program Pascasarjana Universitas Udayana
Prof. Ir. Ida Ayu Dwi Giriantari, M.EngSc.,PhD. NIP. 196512131991032001
4
Prof. Dr. dr. A.A Raka Sudewi, Sp.S(K) NIP. 195902151985102001
Tesis Ini Telah Diuji pada Tanggal 14 Juli 2016
Panitia Penguji Tesis Berdasarkan SK Rektor Universitas Udayana, No.: 195/UN14.4/TU/TE/2016, Tanggal 11 Juli 2016
Ketua
: Prof. Dr. I Ketut Gede Darma Putra, S.Kom,. MT
Anggota
:
1. I Nyoman Satya Kumara, ST., M.Sc., PhD 2. Prof. Ir. Rukmi Sari Hartati, MT., PhD 3. Dr. Ir. Made Sudarma, M.A.Sc 4. Dr. Eng. Putu Agung Bayupati, ST., MT
5
SURAT PERNYATAAN BEBAS PLAGIAT
Saya yang bertanda tangan dibawah ini : Nama
: Rosalia Hadi
NIM
: 1191761013
Program Studi
: Magister Teknik Elektro
Judul Tesis
: Implementasi Algoritma Genetik dan Metode Fuzzy CMeans dalam Penentuan Kompetensi Mahasiswa
Dengan ini menyatakan bahwa karya ilmiah Tesis ini bebas plagiat. Apabila di kemudian hari terbukti plagiat dalam karya ilmiah ini, maka saya bersedia menerima sanksi sesuai peraturan Mendiknas RI No. 17 tahun 2010 dan Peraturan Perundang-undangan yang berlaku
Denpasar, 14 Juli 2016 Yang membuat pernyataan,
Rosalia Hadi
6
KATA PENGANTAR Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa atas segala berkah, semangat, kekuatan, dan karunia yang telah diberikan-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan laporan tesis yang berjudul “Implementasi Algoritma Genetik dan Metode Fuzzy C-Means dalam Penentuan Kompetensi Mahasiswa”. Dalam penyusunan laporan tesis ini penulis banyak sekali mendapatkan bantuan baik berupa pengetahuan maupun moril dari berbagai pihak, sehingga akhirnya penulis dapat menyelesaikan tesis ini. Mengingat hal tersebut, penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada berbagai pihak, antara lain: 1. Ibu Prof. Dr. dr. A.A Raka Sudewi, Sp.S (K), sebagai Direktur Program Pasca Sarjana Univeristas Udayana. 2. Ibu Prof. Ir. Ida Ayu Dwi Giriantari, M.Eng.Sc.,Ph.D, sebagai Ketua Program Magister Program Studi Teknik Elektro Program Pasca Sarjana Universitas Udayana. 3. Bapak Prof. Dr. IKG Darma Putra, S.Kom., MT, selaku pembimbing I yang telah banyak membantu dalam memberikan ilmu, bimbingan, saran dan motivasi dalam menyelesaikan laporan tesis ini. 4. Bapak I Nyoman Satya Kumara, ST., M.Sc., PhD, selaku pembimbing II yang telah memberikan bimbingan, saran dan motivasi dalam menyelesaikan tesis ini. 5. Bapak dan Ibu dosen Program Studi Teknik Elektro Program Pasca Sarjana Universitas Udayana beserta staff dan karyawan. 6. Alm. Papa, Mama dan Keluarga yang selalu memberikan doa, dukungan, materi dan motivasi sehingga penulis bisa menyelesaikan studi ini. 7. Suami tercinta Gusti Ngurah Yogi Suharta yang selalu setia memberikan doa dan dukungan serta motivasi untuk menyelesaikan studi ini. 8. Teman-teman Dosen, Bapak Budi Sentana, Komang Budiarta, Ibu Ari Jayanti, Bapak Ricky Aurelius N. Diaz, Bapak Muchammad Naseer, Bapak Adi Purwantara, Pivin, Echi, Melati. yang senantiasa memberikan bantuan, dukungan, dan motivasi untuk menyelesaikan studi ini. 9. Seluruh pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu-persatu, atas partisipasi dan kontribusinya terhadap penyusunan laporan tesis ini. Akhirnya penulis mohon maaf atas segala keterbatasan yang ada dalam laporan tesis ini. Semoga tesis ini dapat memberikan kontribusi positif bagi semua pihak. Denpasar, Juli 2016 Penulis
7
ABSTRAK Penentuan kompetensi mahasiswa merupakan hal yang penting karena akan memudahkan mahasiswa untuk memasuki dunia kerja yang sesuai dengan kompetensinya dimana kompetensi akan berpengaruh positif terhadap kinerja seseorang dalam pekerjaannya. Teknik klasterisasi data telah dipakai dengan sangat luas sekarang ini. Namun pada kenyataannya, masalah-masalah tentang fitur yang digunakan dalam proses klasterisasi data masih sangat diabaikan, sehingga kerap kali terjadi penggunaan fitur yang kurang relevan dalam proses klasterisasi data tersebut. Untuk itu penelitian ini menggunakan penggabungan antara Algoritma Genetik dan Fuzzy C-Means dalam penentuan kompetensi mahasiswa. Data uji yang digunakan adalah data mahasiswa program studi Sistem Informasi STIKOM Bali. Algoritma Genetik digunakan dalam melakukan pemilihan fitur yang relevan dan Fuzzy C-Means digunakan dalam melakukan klasterisasidata secara optimal. Kombinasi antara dua buah algoritma ini menghasilkan dari 77 fitur yang dimiliki oleh dataset, hanya 61 fitur yang relevan dan valid untuk digunakan dalam proses clustering.Hasil percobaan yang dilakukan, penggabungan Algoritma Genetik dan Fuzzy C-Means memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan FuzzyC-Means saja denganpersentase rata-rata kesesuaian pada pengujian yang dilakukan adalah sebesar 88.89%. Kata kunci: Kompetensi Mahasiswa, Pemilihan Fitur, Klasterisasi Data, Algoritma Genetik, Fuzzy C-Means
8
ABSTRACT The Students’ competence determination is a very important thing because it will ease the students in entering the work world which is appropriate with their competence in which competence has positive effect to someone’s performance on his work. Data clustering technique has been used widely nowadays. However on the real world, the problems about the features used in data clustering process is still very much neglected, thus there are often features used are not quite relevant in the data clustering process. Therefore this research uses the combination between Genetic Algorithm and Fuzzy C-Means in the students’ competence determination. The data used is the data of STIKOM Bali students in Information System programme. The genetic algorithm is used to features selection and Fuzzy C-Means is used in data clustering optimally. The combination between these two algorithms result in 77 features had by the dataset, but only 61 features are relevant and valid to use in clustering process. From the experiment result, the combination of Genetic Algorithm and Fuzzy C-Means gives better result than using only Fuzzy C-Means with the average percentage on the test conducted is 88.89%. Keywords: Student Competence, Features Selection, Clustering, Genetic Algorithm, Fuzzy C-Means.
9
DAFTAR ISI
LEMBAR PENGESAHAN .................................................................................... 4 SURAT PERNYATAAN BEBAS PLAGIAT ....................................................... 6 KATA PENGANTAR ............................................................................................ 7 ABSTRAK .............................................................................................................. 8 ABSTRACT .............................................................................................................. 9 DAFTAR ISI ......................................................................................................... 10 DAFTAR TABEL ................................................................................................. 18 DAFTAR ISTILAH .............................................................................................. 19 BAB I PENDAHULUAN ...................................... Error! Bookmark not defined. 1.1
Latar Belakang ........................................... Error! Bookmark not defined.
1.2
Rumusan Masalah ...................................... Error! Bookmark not defined.
1.3
Tujuan Penelitian ....................................... Error! Bookmark not defined.
1.4
Manfaat Penelitian ..................................... Error! Bookmark not defined.
1.5
Batasan Masalah ........................................ Error! Bookmark not defined.
1.6
Keaslian Penelitian..................................... Error! Bookmark not defined.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ........................... Error! Bookmark not defined. 2.1
State Of The Art ......................................... Error! Bookmark not defined.
2.2
Kompetensi ................................................ Error! Bookmark not defined.
2.3
Clustering ................................................... Error! Bookmark not defined.
2.4
Validity Cluster .......................................... Error! Bookmark not defined.
2.5
Feature Selection ....................................... Error! Bookmark not defined.
2.5.1 Ranking Selection................................... Error! Bookmark not defined.
10
2.5.2 Subset Selection ..................................... Error! Bookmark not defined. 2.6
Algoritma Fuzzy C-Means ......................... Error! Bookmark not defined.
2.7
Algoritma Genetik ..................................... Error! Bookmark not defined.
2.8
Konsep Individu ......................................... Error! Bookmark not defined.
2.9
Siklus Algoritma Genetik .......................... Error! Bookmark not defined.
2.10
Teknik Encoding/Decoding Gen dan Individu ........ Error! Bookmark not
defined. 2.11
Membangkitkan Populasi Awal ................. Error! Bookmark not defined.
2.12
Nilai Fitness ............................................... Error! Bookmark not defined.
2.13
Elitisme ...................................................... Error! Bookmark not defined.
2.14
Seleksi ........................................................ Error! Bookmark not defined.
2.15
Crossover ................................................... Error! Bookmark not defined.
2.16
Mutasi ........................................................ Error! Bookmark not defined.
2.17
Evaluasi Fitness dengan Objective Function ........... Error! Bookmark not
defined. 2.18
Metode Kuesioner ...................................... Error! Bookmark not defined.
BAB III METODE PENELITIAN ........................ Error! Bookmark not defined. 3.1
Tempat dan Waktu Penelitian .................... Error! Bookmark not defined.
3.2
Sumber Data............................................... Error! Bookmark not defined.
3.3
Jenis Data ................................................... Error! Bookmark not defined.
3.4
Teknik Pengumpulan Data ......................... Error! Bookmark not defined.
3.5
Gambaran Umum Sistem ........................... Error! Bookmark not defined.
3.5.1 Input Atribut........................................... Error! Bookmark not defined. 3.5.2 Input Parameter ...................................... Error! Bookmark not defined.
11
3.5.3 Run Proses ............................................. Error! Bookmark not defined. 3.5.4 Performance ........................................... Error! Bookmark not defined. 3.5.5 Keterangan ............................................. Error! Bookmark not defined. 3.5.6 Hasil Kompetensi Mahasiswa ................ Error! Bookmark not defined. 3.6
Tahapan Penelitian ..................................... Error! Bookmark not defined.
3.7
Penggabungan Algoritma Genetik dan Fuzzy C-Means . Error! Bookmark
not defined. 3.7.1 Inisialisasi Populasi ................................ Error! Bookmark not defined. 3.7.2 Clustering dengan Fuzzy C-Means ........ Error! Bookmark not defined. 3.7.3 Seleksi .................................................... Error! Bookmark not defined. 3.7.4 Crossover ............................................... Error! Bookmark not defined. 3.7.5 Mutasi .................................................... Error! Bookmark not defined. 3.7.6 Evaluasi Nilai Fitness dengan Perhitungan Total Cost.................. Error! Bookmark not defined. 3.8
Hasil ........................................................... Error! Bookmark not defined.
3.9
Uji Coba Data ............................................ Error! Bookmark not defined.
3.11
Instrumen Penelitian .................................. Error! Bookmark not defined.
BAB IV HASIL DAN PENGUJIAN ..................... Error! Bookmark not defined. 4.1
Halaman Antarmuka Sistem ...................... Error! Bookmark not defined.
4.2
Load Data Mahasiswa ................................ Error! Bookmark not defined.
4.3
Parameter Atribut ....................................... Error! Bookmark not defined.
4.4
Parameter Algoritma Genetik .................... Error! Bookmark not defined.
4.5
Parameter Fuzzy C-Means ......................... Error! Bookmark not defined.
4.6
Eksekusi Program ...................................... Error! Bookmark not defined.
12
4.6.1 Hasil Penggabungan Algoritma Genetik dan Fuzzy C-Means ....... Error! Bookmark not defined. 4.6.2 Hasil Fuzzy C-Means ............................. Error! Bookmark not defined. 4.7
Halaman Antarmuka Performance ............ Error! Bookmark not defined.
4.8
Load Data Hasil Clustering ....................... Error! Bookmark not defined.
4.9
Pemilihan Atribut ....................................... Error! Bookmark not defined.
4.10
Hasil Proses Performance .......................... Error! Bookmark not defined.
4.11
Halaman Antarmuka Keterangan ............... Error! Bookmark not defined.
4.12
Load Data Hasil Clustering ....................... Error! Bookmark not defined.
4.13
Hasil Pencarian per Cluster........................ Error! Bookmark not defined.
4.14
Halaman Antarmuka Kompetensi Mahasiswa ......... Error! Bookmark not
defined. 4.15
Load Data Hasil Clustering ....................... Error! Bookmark not defined.
4.16
Hasil Tampilan Data Mahasiswa ............... Error! Bookmark not defined.
4.17
Pencarian Kompetensi per Mahasiswa ...... Error! Bookmark not defined.
4.18
Hasil Pemilihan Fitur ................................. Error! Bookmark not defined.
4.19
Pengujian Total Cost dan Jumlah Variabel Error! Bookmark not defined.
4.20
Pengujian dengan Kuesioner...................... Error! Bookmark not defined.
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ................ Error! Bookmark not defined. 5.1
Kesimpulan ................................................ Error! Bookmark not defined.
5.2
Saran .......................................................... Error! Bookmark not defined.
DAFTAR PUSTAKA ............................................ Error! Bookmark not defined.
13
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Pendekatan Baru................................. Error! Bookmark not defined. Gambar 2.2 Data Sebelum Klasterisasi.................. Error! Bookmark not defined. Gambar 2.3 Pengelompokan berdasarkan kesamaan warna Error! Bookmark not defined. Gambar 2.4 Pengelompokan berdasarkan kesamaan bentuk Error! Bookmark not defined. Gambar 2.5 Algoritma Fuzzy C-Means ................. Error! Bookmark not defined. Gambar 2.6 Siklus Algoritma Genetik yang diperkenalkan oleh David Goldberg .................................................................... Error! Bookmark not defined. Gambar 2.7 Siklus Algoritma Genetik Zbigniew Michalewics .. Error! Bookmark not defined. Gambar 2.8 Algoritma Genetik.............................. Error! Bookmark not defined. Gambar 2.9 Seleksi ............................................... Error! Bookmark not defined. Gambar 3.1 Gambaran Umum Sistem ................... Error! Bookmark not defined. Gambar 3.2 Tahapan-tahapan penelitian ............... Error! Bookmark not defined. Gambar 3.3 Penggabungan Algoritma Genetik dan Fuzzy C-Means ............ Error! Bookmark not defined. Gambar 3.4 Bentuk Kromosom ............................. Error! Bookmark not defined. Gambar 4.1 Halaman Antarmuka Sistem .............. Error! Bookmark not defined. Gambar 4.2 Load Data Mahasiswa ........................ Error! Bookmark not defined. Gambar 4.3 Pemilihan Dataset ............................. Error! Bookmark not defined. Gambar 4.4 Dataset telah di-load .......................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.5 Parameter Atribut ............................... Error! Bookmark not defined. 14
Gambar 4.6 Parameter Algoritma Genetik ............ Error! Bookmark not defined. Gambar 4.7 Parameter Fuzzy C-Means ................. Error! Bookmark not defined. Gambar 4.8 Penggabungan Algoritma Genetik dan Fuzzy C-Means ............ Error! Bookmark not defined. Gambar 4.9 Hasil Penggabungan Algoritma Genetik dan metode Fuzzy C-Means .................................................................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.10 Inisialisasi Populasi .......................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.11 Fase Pemilihan Fitur ........................ Error! Bookmark not defined. Gambar 4.12 Fase Clustering ................................ Error! Bookmark not defined. Gambar 4.13 Evaluasi Fitness ............................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.14 Pengkopian Individu Terbaik ........... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.15 Hasil Roulette Wheel ........................ Error! Bookmark not defined. Gambar 4.16 Hasil Pindah Silang .......................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.17 Hasil Mutasi ..................................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.18 Hasil Fuzzy C-Means ....................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.19 Hasil Uji Fuzzy C-Means ................. Error! Bookmark not defined. Gambar 4.20 Halaman Antarmuka Performance .. Error! Bookmark not defined. Gambar 4.21 Load Data Hasil Clustering.............. Error! Bookmark not defined. Gambar 4.22 Pemilihan Data Hasil Clustering...... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.23 Kolom Pemilihan Atribut ................. Error! Bookmark not defined. Gambar 4.24 Pemilihan Atribut ............................. Error! Bookmark not defined. Gambar 4.25 Pemilihan Atribut untuk Sumbu x, y dan z .... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.26 Keanggotaan Setiap Mahasiswa....... Error! Bookmark not defined.
15
Gambar 4.27 Halaman Antarmuka Keterangan ..... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.28 Load Data Hasil Clustering.............. Error! Bookmark not defined. Gambar 4.29 Pemilihan Data ................................. Error! Bookmark not defined. Gambar 4.30 Hasil Pencarian per Cluster.............. Error! Bookmark not defined. Gambar 4.31 Anggota Tiap Cluster ....................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.32 Halaman Antarmuka Kompetensi Mahasiswa Error! Bookmark not defined. Gambar 4.33 Load Data Hasil Clustering.............. Error! Bookmark not defined. Gambar 4.34 Load Data Hasil Clustering.............. Error! Bookmark not defined. Gambar 4.35 Hasil Tampilan Data Mahasiswa ..... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.36 Hasil Tampilan Kompetensi Mahasiswa dengan NIM 100030025 .................................................................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.37 Hasil Tampilan Kompetensi Mahasiswa dengan NIM 100030027 .................................................................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.38 Hasil Tampilan Kompetensi Mahasiswa dengan NIM 100030055 .................................................................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.40 Hasil Percobaan terhadap Total Cost dengan input total populasi 5 dan generasi max 5..................................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.41 Hasil Percobaan terhadap Jumlah Variabel dengan input total populasi 5 dan generasi max 5 ................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.42 Hasil Percobaan terhadap Total Cost dengan input total populasi 10 dan generasi max 10................................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.43 Hasil Percobaan terhadap Jumlah Variabel dengan input total populasi 10 dan generasi max 10 ............... Error! Bookmark not defined.
16
Gambar 4.44 Hasil Percobaan terhadap Total Cost dengan input total populasi 15 dan generasi max 15................................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.45 Hasil Percobaan terhadap Jumlah Variabel dengan input total populasi 15 dan generasi max 15 ............... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.46 Hasil Percobaan terhadap Total Cost dengan input total populasi 50 dan generasi max 25................................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.47 Hasil Percobaan terhadap Jumlah Variabel dengan input total populasi 50 dan generasi max 25 ............... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.48 Hasil Percobaan terhadap Total Cost dengan input total populasi 100 dan generasi max 50................................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.49 Hasil Percobaan terhadap Jumlah Variabel dengan input total populasi 100 dan generasi max 50 ............. Error! Bookmark not defined. Gambar 4.50 Hasil Percobaan terhadap Total Cost dengan input total populasi 150 dan generasi max 50................................... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.51 Hasil Percobaan terhadap Jumlah Variabel dengan input total populasi 150 dan generasi max 50 ............. Error! Bookmark not defined. Gambar 4.52 Hasil Percobaan terhadap Total Cost dengan input total populasi 150 dan generasi max 100................................. Error! Bookmark not defined. Gambar 4.53 Hasil Percobaan terhadap Jumlah Variabel dengan input total populasi 150 dan generasi max 100 ........... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.54 Grafik Hasil Perbandingan Total Cost ........... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.55 Grafik Hasil Pemilihan Variabel ...... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.56 Load Data Hasil Kuisioner ............... Error! Bookmark not defined.
17
Gambar 4.57 Halaman Performance dengan Input Sumbu x, y dan z........... Error! Bookmark not defined. Gambar 4.58 Halaman Keterangan Setiap Cluster Error! Bookmark not defined. Gambar 4.59 Halaman Kompetensi Mahasiswa .... Error! Bookmark not defined.
18
DAFTAR TABEL
Tabel 3.1 Variabel Dataset ..................................... Error! Bookmark not defined. Tabel 3.2 Contoh Data ........................................... Error! Bookmark not defined. Tabel 3.3 Tabel Kompetensi .................................. Error! Bookmark not defined. Tabel 4.1 Hasil Pemilihan Fitur ............................. Error! Bookmark not defined. Tabel 4.2 Tabel Percobaan untuk Perhitungan Total Cost dan Jumlah Variabel .................................................................... Error! Bookmark not defined. Tabel 4.3 Hasil Uji Coba Data ............................... Error! Bookmark not defined.
19
DAFTAR ISTILAH
AG
: Algoritma Genetik
Cluster
: kelompok
Clustering
: proses pengelompokan data berdasarkan ukuran kedekatan (kemiripan)
Crisp
: data berada pada satu cluster
Crossover
: perkawinan silang
FCM
: Fuzzy C-Means
Feature selection
: pemilihan fitur yang berpengaruh dan mengesampingkan fitur yang tidak berpengaruh pada penganalisaan data
Fuzzy
: data dapat berada pada dua atau lebih cluster berbeda
Inisialisasi populasi
: pembuatan kromosom awal
Kompetensi
: kemampuan yang dimiliki seseorang untuk melaksanakan tugas yang dilandasi keterampilan dan pengetahuan yang dimiliki
Kromosom
: gabungan gen-gen yang membentuk nilai tertentu
Mutasi
: proses pertukaran informasi yang dibawa oleh masingmasing gen dalam kromosom anak hasil crossover
Nilai fitness
: nilai yang menyatakan baik tidaknya suatu solusi
Seleksi
: proses memilih individu-individu yang akan dilakukan crossover dan mutasi
20
