Abhisastra, DesakGedeSarasMutiara (2016) Implementasi Algoritma Genetika Untuk Optimasi Nilai Densitas Metode Dempster-Shafer pada Deteksi Penyakit Sapi. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Salah satu faktor yang menyebabkan ketidakakuratan dalam mendiagnosa adalah nilai densitas yang kurang optimal. Untuk mendapatkan nilai densitas yang konsisten dan optimal, maka diperlukan optimasi terhadap nilai densitas. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan dalam optimasi, yaitu algoritma genetika, Ant Colony Algorithm, dan lain sebagainya. Dari beberapa metode optimasi yang ada, penelitian ini menggunkan metode Algoritma Genetika karena pada beberapa penelitian mampu meningkatkan akurasi setelah melakukan optimasi menggunakan algoritma genetika. Metode yang digunakan dalam Algoritma Genetika yaitu Extended Intermediate Crossover, Random Mutation dan Replacement Selection. Berdasarkan hasil pengujian dan analisis sistem parameter algoritma genetika yang baik untuk menentukan nilai densitas yaitu probabilitas crossover 0,8, probabilitas mutasi 0,8, jumlah generasi 450 dan ukuran populasi 15. Hasil perhitungan akurasi rata-rata sistem dengan menggunakan nilai densitas yang telah dioptimasi pada 18 kasus penyakit sapi menunjukkan akurasi sebesar 93,33%. Hasil akurasi ini mengalami kenaikan sebesar 4,44% dimana pada penelitian sebelumnya akurasi yang didapatkan sebesar 88,89% (Prihastuti, 2014).
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2016/133/051601451 |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 29 Feb 2016 14:12 |
| Last Modified: | 21 Oct 2021 05:04 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/146664 |
Preview |
Text
115060801111012-DesakGedeSarasMA(LAPORAN).pdf Download (8MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |