Vol. 16, No. 2, June 2023, pp. 142~153 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i2.16657  142
Implementasi Metode Support Vector Machine Dengan Algoritma Genetika Pada Prediksi Konsumsi Energi Untuk Gedung Beton Bertulang
Asep Syaputra 1 , Buhori Muslim 2 , Nanda S. Prawira 3 , Edowinsyah 4
13 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Putra Indonesia (UNPI) Cianjur, Indonesia
4 Program Studi Teknik Sipil, Institut Teknologi Pagar Alam, Indonesia
Article Info ABSTRACT Article history: Received Sep xx, 20xx Revised May xx, 20xx Accepted Jun xx, 20xx
Informasi tentang konsumsi energi sangat penting dalam mengukur efisiensi energi  dan  penghematan  energi  dalam  bangunan.  Konsumsi  energi  ini mengacu  pada  jumlah  energi  yang  dibutuhkan  untuk  memberi  daya  pada bangunan  pada  waktu  tertentu.  Dalam  jangka  panjang,  penghematan  energi dapat  membantu  mengurangi  biaya  dan  juga  memberikan  manfaat  bagi lingkungan  dengan  mengurangi  emisi  gas  rumah  kaca  yang  dihasilkan  oleh bangunan.  Oleh  karena  itu,  memperoleh  informasi  konsumsi  energi  yang akurat  sangat  penting  bagi  semua  pihak  yang  terlibat  dalam  perencanaan, pembangunan, dan pengelolaan bangunan. Selama beberapa dekade terakhir, konsumsi energi di bangunan terus meningkat di seluruh dunia, dan sebagian besar  konsumsi  energi  ini  berasal  dari  Pemanasan,  Ventilasi,  dan  Penyejuk Udara (HVAC) di dalam bangunan. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian dilakukan dengan membuat model mesin vektor dukungan yang menggunakan algoritma  genetika  untuk  memprediksi  konsumsi  energi  di  bangunan  secara akurat.  Dalam  penelitian  ini,  dua  model  mesin  vektor  dukungan  diuji,  yaitu support  vector  machine  dan  support  vector  machine  yang  menggunakan algoritma genetika. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model support vector machine memberikan nilai RMSE sebesar 2,6. Selanjutnya, algoritma genetika digunakan untuk mengoptimalkan parameter C dan memilih variabel prediktor yang paling relevan, dan hasilnya adalah nilai RMSE sebesar 1,7 dan hanya 3 variabel  prediktor  yang  dipilih.  Pada  tahap  selanjutnya,  optimasi  parameter dan  pemilihan  fungsi  dilakukan  untuk  mencapai  nilai  RMSE  terendah  yang mungkin, dan hasilnya adalah RMSE sebesar 1,537. Dengan menggabungkan SVM  dan  Algoritma  Genetika,  penelitian  ini bertujuan  untuk  meningkatkan kualitas  prediksi  konsumsi  energi  untuk  gedung  beton  bertulang.  Dalam implementasi ini, SVM digunakan sebagai model prediksi utama, sementara Algoritma  Genetika  digunakan  untuk  menemukan  parameter  optimal  SVM atau  fitur-fitur  yang  relevan.  Penelitian  terbaru  dalam  domain  ini  telah menunjukkan bahwa penggabungan SVM dengan Algoritma Genetika dapat menghasilkan  prediksi  yang  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  metode standar. Pendekatan ini dapat membantu dalam perencanaan energi yang lebih efisien,  pengurangan  biaya  operasional,  dan  pengoptimalan  sumber  daya  di gedung  beton  bertulang.  Namun,  penting  untuk  memperhatikan  bahwa implementasi ini mungkin memerlukan pemrosesan dan penggunaan sumber daya  yang  signifikan  untuk  menghasilkan  hasil  yang  baik,  tergantung  pada ukuran dan kompleksitas dataset yang digunakan.

## Keywords:
Algoritma Genetika
Support Vector Machine Gedung Beton Bertulang Konsumsi Energi
Copyright © 2023 Universitas Indraprasta PGRI. All rights reserved.
Corresponding Author:
Asep Syaputra, Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam, JL. Simpang Bacang No.43, Karang Dalo, Dempo Tengah, Kota Pagar Alam, Sumatera Selatan, Indonesia. Email: asepsyaputra68@itpa.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Peningkatan  konsumsi  energi  yang  terus  meningkat  menjadi  masalah  global  yang  membutuhkan solusi  untuk  mengurangi  konsumsi  energi  dan  emisi  gas  rumah  kaca.  Salah  satu  cara  untuk  mengurangi konsumsi  energi  adalah  dengan  membangun gedung  yang lebih  efisien  secara  energi  [1].  Berdasarkan  data terbaru yang dipublikasikan oleh Badan Standar Nasional Indonesia (SNI) 1726 - 2012 tentang seismik sejak Indonesia termasuk dalam negara rentan gempa berkekuatan besar, ditunjukkan platform atau kondisi gerak ekstrim percepatan di tanah dari banyak tempat di Indonesia jika diklasifikasi bisa kelas desain seismik D, E, atau F, yang dapat sangat mempengaruhi tindakan pekerjaan teknik sipil atau tempat lain struktur bangunan, dan bisa sangat berisiko runtuh dan mengancam jiwa manusia [2].
Untuk merancang struktur bangunan tinggi yang tahan gempa bumi, setidaknya struktur tersebut harus memiliki  kekuatan  dan  perilaku  yang  baik  di  bawah  beberapa  tingkat  pembebanan,  termasuk  beban gempa bumi yang paling penting [3]. Ketika gempa bumi terjadi, gaya yang  sesuai dengan kekakuan struktur bekerja, dan struktur merespons hingga runtuh. Pada saat merancang bangunan tahan gempa bumi, diharapkan struktur dapat  menahan  beban gempa bumi  secara  memadai  sehingga  bangunan  tidak  akan rusak  pada  gempa  bumi skala kecil dan sedang, dan bangunan tidak akan runtuh pada gempa bumi skala besar [4]. Peraturan gempa bumi terbaru adalah SNI 03-1726-2012 Target untuk mengubah peraturan pada tahun 2012 sebelumnya yaitu SNI  03-1726-2002.  Adanya  Peraturan  ini  melihat  terjadinya  fenomena  seismik  di Indonesia  dengan  tingkat kerusakannya infrastruktur yang substansial. Zona seismik No dibagi menjadi 6 zona seismik Mana yang lebih detail dari sebelumnya, respons spektral, akselerasi platform masuk daerah dengan risiko gempa rendah dari 0 hingga  0,15  g,  zona  risiko  gempa  rata-rata dari 0.15g  ke  0.5g dan  daerah dengan  risiko gempa  tinggi  lebih besar dari 0,5 g [5].
SNI  03-1726-2012  menetapkan  bahwa  sistem  struktur  untuk  menahan  gaya  horisontal,  aksial,  dan momen  yang  disebabkan  oleh  gempa  bumi  dapat  dilakukan  melalui  sistem  rangka  yang  mampu  menahan momen. Sistem rangka ini terdiri dari komponen struktur dan konsumsi energi beton yang diperlukan untuk memberikan daya pada bangunan pada waktu tertentu [5]. Konsumsi energi bangunan menjadi semakin penting karena  meningkatnya  kekhawatiran  tentang  penggunaan  energi  yang  tidak  efisien  dan  dampak  negatifnya terhadap lingkungan. Oleh karena itu, memprediksi konsumsi energi bangunan menjadi langkah penting dalam penghematan energi yang bermanfaat bagi individu dan masyarakat. Dengan memprediksi konsumsi energi, kita  dapat  merancang  bangunan  baru  dengan  lebih  bijaksana  dan  meningkatkan  efisiensi  energi  untuk menghemat  energi  dan  mengurangi  dampak  lingkungan  [6].  Ada  banyak  penelitian  yang  dilakukan  untuk memprediksi konsumsi energi pada beton dengan tingkat akurasi yang tinggi menggunakan berbagai metode komputasi  dan  kumpulan  data  yang  berbeda.  Penelitian  tersebut  telah  mengadopsi  dua  jenis  metode perhitungan, yaitu metode variabel individual dan metode gabungan. Dalam mengoptimalkan setiap masalah, komputer dapat digunakan jika variabel yang terlibat dapat diubah menjadi bentuk elektronik. Dengan cara ini, solusi untuk masalah tersebut dapat diperoleh dengan mudah jika data terkait dengan masalah tersebut dapat diolah di komputer. Optimasi dapat dilakukan untuk memecahkan suatu masalah dengan mencari kondisi yang paling menguntungkan [7].
Menurut  Asphalt  Institute  (1993),  untuk  mencapai  kualitas  perkerasan  yang  dibutuhkan,  perhatian harus  diberikan  pada  keberadaan  agregat,  yaitu  bahan  keras  dan  kaku  yang  digunakan  sebagai  campuran. Persyaratan campuran beton aspal atau ikatan beton aspal (AC - BC) adalah kekuatan, keawetan, kelenturan, kekuatan geser, kekuatan leleh, kemudahan pemrosesan, ketahanan air dan ekonomi. Untuk mengetahui tingkat kegunaan agregat yang digunakan dalam campuran pengaspalan dilakukan uji Marshall [8]. Dalam penelitian di  Cina,  metode  decision  tree  digunakan  untuk  memprediksi  tingkat  konsumsi  energi  beton.  Sementara  itu, dalam penelitian lain di Cina, Li, Meng, dan rekan-rekan mereka menggunakan Support Vector Machine untuk memprediksi  beban  pendinginan  per  jam  pada  musim  panas  di  sebuah  gedung  perkantoran.  Di  Yunani, Ekonomou melakukan penelitian yang menggunakan Artificial Neural Network untuk memprediksi konsumsi energi jangka panjang [9].
Support Vector Machine (SVM) merupakan algoritma yang berguna dalam menyelesaikan masalah dengan  sampel  kecil,  non-linear,  dan  multidimensi. SVM bertujuan  untuk  meminimalkan  risiko  struktural daripada risiko empiris. SVM digunakan untuk memetakan data dalam ruang input dengan cara nonlinier ke dalam ruang fitur multidimensi, dimana optimalisasi klasifikasi model menggunakan hyperplane linear . Saat menggunakan SVM , terdapat dua masalah yang perlu diatasi, yaitu memilih fitur yang optimal untuk SVM dan mengatur  parameter  terbaik.  Pemilihan  fitur  yang  tepat  dapat  mempengaruhi  kecocokan  parameter,  dan sebaliknya, fitur yang tidak relevan akan mengurangi akurasi classifier [10]. Untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi classifier, beberapa fitur harus dihilangkan. Selain itu, pengaturan parameter yang tepat juga sangat penting dalam meningkatkan akurasi pengklasifikasi SVM. Parameter kunci dalam SVM harus disesuaikan agar akurasi klasifikasi atau regresi yang dihasilkan optimal [11].
144
Metode Support  Vector  Machine  (SVM) telah  digunakan  dalam  banyak  bidang,  termasuk  dalam prediksi  konsumsi  energi  gedung. SVM dapat  memproses  data  dengan dimensi  tinggi dan  dapat  menangani masalah regresi dengan baik Namun, SVM memiliki beberapa kekurangan, seperti sensitif terhadap parameter dan  memiliki  tingkat error yang  tinggi.  Algoritma  genetika  (GA)  adalah  teknik  optimisasi  yang  dapat membantu  meningkatkan  performa SVM dengan  mengoptimalkan  parameter SVM [12]. Untuk  memperoleh prediksi yang lebih akurat dari Support Vector Machine, perlu dilakukan optimasi parameter seperti jumlah unit hidden  layer  and  learning  rate .  Algoritma  Genetika  digunakan  untuk  mencari  parameter-parameter tersebut secara efisien. Prinsip dasar dari algoritma genetika adalah mencari keturunan yang lebih baik melalui proses seleksi yang mirip dengan seleksi alam, dan tujuan utamanya adalah untuk menemukan nilai optimal dari parameter model SVM. Algoritma Genetika sangat sesuai untuk mengoptimalkan parameter manifold dan multi-objektif dalam pengujian Marshall dengan menentukan struktur dan parameter optimal untuk model SVM [13] .

## 2. METODE PENELITIAN
Pemilihan fitur digunakan untuk mengidentifikasi subset dari prediktor yang kuat dalam database dan mengurangi jumlah prediktor yang digunakan dalam proses perhitungan [14]. Hal ini mempengaruhi berbagai aspek dari model klasifikasi, termasuk akurasi algoritma klasifikasi yang dilatih, waktu yang diperlukan untuk melatih classifier, jumlah contoh yang diperlukan untuk melatih model, dan biaya yang terkait dengan fungsi tersebut. Terkadang tidak semua prediktor sama pentingnya dalam aplikasi tertentu dan efisiensi yang lebih baik dapat dicapai dengan menghapus beberapa prediktor yang tidak relevan atau mengganggu. Oleh karena itu, kami melakukan pemilihan fitur dengan cara menghilangkan data yang tidak berguna seperti noise, outlier, dan redundansi, sambil tetap menjaga integritas data yang relevan dan berguna. Data mining digunakan sebagai proses untuk mengatasi masalah dengan menganalisis data yang ada dalam database. Data mining didefinisikan sebagai  proses  untuk  menemukan  pola  dalam  data.  Data  mining,  yang  juga  dikenal  sebagai Knowledge Discovery In Database (KDD), adalah kegiatan untuk mengumpulkan dan menggunakan data historis untuk menemukan keteraturan, pola, atau hubungan dalam kumpulan data yang besar.

## 2.1.  Support Vector Machine (SVM)
Pada  tahun  1992,  Vapnik  bersama  rekannya  Bernhard  Boser  dan  Isabelle  Guyon  memperkenalkan Support  Vector  Machine  (SVM). Algoritma SVM dapat  meningkatkan  dimensi  data  pelatihan  asli  dengan menggunakan pemetaan nonlinier, sehingga dapat menemukan hyperplane untuk dekomposisi linier. Dalam teknik ini, SVM menggunakan support vector dan margin untuk mencari fungsi classifier terbaik yang dapat memisahkan  dua  kelas  yang  berbeda. SVM bertujuan  untuk  mencari  fungsi  pemisah  terbaik  yang  dapat membedakan dua jenis objek dan hyperplane terbaik adalah yang berada di tengah kumpulan objek dari dua kelas  [15].  Teknik  ini  telah  digunakan  secara  luas  dalam  klasifikasi  dan  regresi,  dan SVM adalah  model matematis yang dapat memisahkan dua kelas atau lebih dari data dengan menggunakan hyperplane diruang fitur.
SVM berfungsi dengan mencari hiperplane dengan margin terbesar antara kedua kelas, di mana margin dihitung  sebagai  jarak  antara  hiperplane  dan  titik-titik  data  terdekat  dari  setiap  kelas.  SVM  juga  dapat digunakan untuk  mengatasi  masalah  overfitting  dengan  menambahkan parameter  yang disebut  dengan  "C", yang mengontrol trade-off antara margin dan kesalahan klasifikasi. Selain itu, SVM dapat menangani masalah regresi  dengan  memperkenalkan  fungsi  kernel,  yang  dapat mengubah  data  ke  dalam  ruang  fitur  yang  lebih tinggi [16]. Fungsi kernel dapat membantu SVM menemukan hubungan yang lebih kompleks antara data.
Beberapa keuntungan dari SVM adalah [16]:
• SVM dapat menangani data dengan dimensi tinggi
• SVM dapat menangani kasus di mana jumlah sampel jauh lebih sedikit dibandingkan dengan jumlah fitur
• SVM dapat menghasilkan model yang akurat dan stabil
SVM menemukan hyperplane yang paling sesuai dengan memaksimalkan jarak atau margin antara dua set kelas yang berbeda. Dalam SVM untuk klasifikasi linier, masalah optimisasi dapat dirumuskan sebagai berikut.
min1 2 ||ω||2 (1) Subject to yi(wxi+b) ≥ 1, i=1,…, λ (2)
Langkah-langkah  umum  untuk  melakukan  pengklasifikasian  menggunakan  metode  SVM  adalah sebagai berikut:
1. Persiapan data Langkah ini meliputi pengumpulan data, preprocessing data, dan pemilihan fitur. Data yang telah dikumpulkan kemudian diproses untuk menghilangkan noise, missing value, atau outlier. Selain itu, fitur-fitur yang tidak penting juga dapat dihapus agar model SVM lebih efisien.
2. Pembagian  data  menjadi  data  latih  dan  data  uji  Data  latih  digunakan  untuk  melatih  model  SVM, sedangkan data uji digunakan untuk menguji performa model SVM.
3. Pelatihan model SVM Model SVM dilatih dengan menggunakan data latih. Pada saat pelatihan, SVM mencari hiperplane terbaik untuk memisahkan dua kelas atau lebih dari data.
4. Validasi model Model SVM yang telah dilatih kemudian diuji dengan menggunakan data uji.  Hasil prediksi SVM kemudian dibandingkan dengan label kelas yang sebenarnya untuk mengukur performa model SVM.
5. Optimisasi  parameter  Jika  performa  model  SVM  masih  belum  memuaskan,  parameter  SVM  dapat diatur ulang agar model SVM lebih baik. Parameter-parameter yang dapat diatur ulang antara lain C (penalty parameter), kernel (fungsi kernel), dan gamma (parameter kernel).
6. Penggunaan model SVM Setelah model SVM telah diuji dan dinyatakan baik, model dapat digunakan untuk memprediksi kelas atau nilai pada data yang belum diketahui.
7. Evaluasi model SVM Setelah digunakan, model SVM dapat dievaluasi kembali untuk memastikan apakah model masih memiliki performa yang baik. Jika model tidak memiliki performa yang baik, maka langkah-langkah sebelumnya dapat diulangi untuk meningkatkan performa model SVM.

## 2.2.  Algoritma Genetika
Algoritma  genetika  adalah  algoritma  optimasi  yang  terinspirasi  oleh  prinsip-prinsip  evolusi  dalam alam. Prinsip utama dari algoritma genetika adalah seleksi alamiah dan rekombinasi genetik, dimana individu- individu yang paling cocok atau fit untuk lingkungan akan diwariskan gen-gennya untuk generasi berikutnya. Dalam konteks prediksi konsumsi energi untuk gedung beton bertulang, algoritma genetika digunakan untuk mencari parameter-parameter terbaik dalam model prediksi konsumsi energi dengan metode Support Vector Machine (SVM) [17] .
Parameter-parameter yang dioptimalkan melalui algoritma genetika adalah parameter C dan gamma pada  kernel RBF  (Radial  Basis  Function) pada  SVM.  Parameter  C  mengontrol  tingkat  toleransi  terhadap kesalahan  dalam  model,  sedangkan  parameter  gamma  mengontrol  lebar  fungsi  kernel.  Proses  optimasi parameter  dimulai  dengan  membuat  populasi  awal  yang  terdiri  dari  sejumlah  kandidat  solusi  acak.  Setiap kandidat solusi diberi skor berdasarkan akurasinya dalam memprediksi konsumsi energi pada data training. Kemudian, kandidat solusi dengan skor terbaik akan diturunkan menjadi solusi baru untuk generasi berikutnya melalui rekombinasi dan mutasi genetik. Proses ini berulang-ulang hingga mencapai kondisi terminasi yang ditentukan sebelumnya, seperti jumlah iterasi atau nilai tertentu dari nilai fitness [18].
Dengan menggunakan algoritma genetika pada SVM, model prediksi konsumsi energi untuk gedung beton  bertulang  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  SVM  tanpa  algoritma genetika. Selain itu, penggunaan algoritma genetika pada SVM juga dapat mempercepat waktu pelatihan model dan mengurangi overfitting. Namun, perlu diingat bahwa proses optimasi parameter pada algoritma genetika dapat memerlukan waktu yang cukup lama dan membutuhkan sumber daya komputasi yang cukup besar. Oleh karena  itu,  pemilihan  parameter  yang  tepat  sangat  penting  untuk  mengoptimalkan  penggunaan  algoritma genetika dalam prediksi konsumsi energi untuk gedung beton bertulang.

## 2.3.  Desain Penelitian
Desain penelitian Implementasi Metode Support Vector Machine dengan Algoritma Genetika pada Prediksi Konsumsi Energi untuk Gedung Beton Bertulang dapat dirancang dengan langkah-langkah sebagai berikut:

## Gambar 1. Desain Penelitian
1. Tujuan Penelitian: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji efektivitas implementasi metode Support  Vector  Machine  dengan  Algoritma  Genetika  dalam  memprediksi  konsumsi  energi  untuk gedung beton bertulang.
2. Data: Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data konsumsi energi gedung beton bertulang yang dikumpulkan dari beberapa gedung di daerah tertentu. Data ini harus lengkap dengan variabel input seperti luas bangunan, jenis penggunaan gedung, waktu pemakaian, kondisi cuaca, dan variabel output berupa konsumsi energi.
3. Metode: Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Support Vector Machine dengan Algoritma  Genetika.  Proses  pemodelan  akan  dilakukan  dengan  cara  membagi  data  menjadi  dua bagian,  yaitu  data  training  dan  data  testing.  Data  training  digunakan  untuk  membangun  model prediksi, sedangkan data testing digunakan untuk menguji akurasi model yang dibangun.
4. Proses Optimasi: Proses optimasi dilakukan dengan menggunakan algoritma genetika untuk mencari parameter-parameter  terbaik  dalam  model  prediksi  konsumsi  energi.  Parameter-parameter  yang dioptimalkan melalui algoritma genetika adalah parameter C dan gamma pada kernel RBF pada SVM . Proses optimasi parameter dilakukan pada data training.
5. Analisis Hasil: Analisis hasil dilakukan dengan membandingkan akurasi model yang dibangun dengan menggunakan  metode Support  Vector  Machine dengan  Algoritma  Genetika  dengan  akurasi  model yang  dibangun  tanpa  menggunakan  algoritma  genetika.  Akurasi  model  dievaluasi  dengan menggunakan metrik-metrik seperti Mean Squared Error (MSE) atau R-squared.
6. Kesimpulan:  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  menunjukkan  efektivitas  implementasi  metode Support  Vector  Machine  dengan  Algoritma  Genetika  dalam  memprediksi  konsumsi  energi  untuk gedung  beton  bertulang.  Hasil  penelitian  dapat  digunakan  sebagai  panduan  untuk  meningkatkan efisiensi energi pada gedung beton bertulang dengan mengoptimalkan penggunaan energi.
7. Saran:  Saran  yang  diberikan  adalah  mengembangkan  penelitian  ini  dengan  mempertimbangkan variabel lain yang dapat mempengaruhi konsumsi energi pada gedung beton bertulang, seperti jenis bahan bangunan dan orientasi bangunan. Selain itu, penelitian dapat dilakukan dengan menggunakan data yang lebih luas dan diversifikasi jenis gedung beton bertulang yang digunakan sebagai sampel penelitian.

## 2.4.  Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dapat  dilakukan  dengan  mengumpulkan  informasi  dari  sumber  literatur  atau mengambil  data  dari  gedung  beton  bertulang  yang  telah  dibangun  sebelumnya.  Data  yang  dikumpulkan meliputi variabel-variabel yang telah diidentifikasi sebelumnya. Identifikasi variabel yang berpengaruh pada konsumsi energi gedung beton bertulang, seperti luas bangunan, orientasi gedung, material dinding, jumlah jendela, jenis sistem pendingin, dan sebagainya. Data yang dipergunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang didapatkan dari UCI machine learning repository berkenaan dengan Energy efficiency . Terdapat 768 bangunan yang terdiri dari 12 jenis bentuk yang berbeda, di mana beberapa bangunan memiliki area kaca dan  beberapa  yang  lain  tidak.  Parameter-parameter  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  faktor perilaku energi bangunan, konstruksi bangunan dan analisis sifat termal bahan fisik, seperti kepadatan relatif, luas wilayah, area dinding, area atap, total tinggi bangunan, orientasi, area kaca dan beban pendinginan.
Desain Penelitian Tujuan Penelitian Data Metode Proses Optimasi Analisis Hasil Kesimpulan

## Tabel 1. Data Efisiensi Konsumsi Energi Bangunan
No Kepadatan Relatif Luas Wilayah Area Dinding Area Atap Total Tinggi Bangunan Orientasi Area Kaca Beban Pendinginan 1 0,9 514,5 294,1 110,2 7,0 2 0 21,3 2 0,9 514,5 294,1 110,2 7,0 3 0 21,3 3 0,9 514,5 294,1 110,2 7,0 4 0 21,3 4 0,9 514,5 294,1 110,2 7,0 5 0 21,3 5 0,9 514,5 294,1 110,2 7,0 2 0,1 26,47 6 0,9 514,5 294,1 110,2 7,0 3 0,1 26,37 7 0,9 514,5 294,1 110,2 7,0 4 0,1 26,44 8 0,9 514,5 294,1 110,2 7,0 5 0,1 26,29 9 0,9 514,5 294,1 110,2 7,0 2 0,1 25,95 10 0,9 514,5 294,1 110,2 7,0 3 0,1 25,63

## 2.5.  Pengolahan Data
Data  yang  tidak  memiliki nilai  dalam  setiap  dataset  akan dihapus dan  tidak  dipergunakan,  sebagai bagian  dari  usaha  untuk  memperoleh  data  yang  berkualitas.  Beberapa  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk mencapai hal tersebut adalah sebagai berikut:
1. Validasi  data  dapat  menunjukkan  bahwa  kualitas  data  input  tidak  memuaskan  karena  kurang  lengkap, terdapat kebisingan atau ketidaksesuaian. Untuk mengatasi masalah tersebut, dapat dilakukan identifikasi, perbaikan, dan penghapusan data yang aneh (outlier/noise), data yang tidak konsisten, serta data yang tidak lengkap (Missing Value).
2. Integrasi dan transformasi data dilakukan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi algoritma. Data yang digunakan dalam penulisan ini memiliki nilai numerik dan kemudian ditransformasikan ke dalam perangkat lunak Rapidminer .
3. Reduksi ukuran data dan diskritisasi dilakukan untuk mendapatkan dataset yang memiliki jumlah atribut dan catatan yang lebih sedikit namun tetap memberikan informasi yang signifikan.
Gambar 2. Skema Pengganti Data yang Hilang

## 2.6.  Model yang Direkomendasikan
Dalam fase pemodelan, terdapat dua jenis data yang diproses yaitu data latihan (90%) dan data uji (10%).  Pada  tahap  ini,  akan dijelaskan  mengenai  teknik  algoritma  yang  diujikan  dengan  memasukkan  data penggunaan energi, kemudian dianalisis dan dibandingkan. Berikut adalah deskripsi dari teknik algoritma yang akan diujikan.

## Gambar 3. Model yang Direkomendasikan

## 2.7.  Evaluasi Model
Studi ini terdiri dari tahapan eksperimen dan pengujian model dengan menggunakan kumpulan data efisiensi  energi  dari  UCI  Repository  pada  aplikasi  RapidMiner  5.  Pada  tahap  eksperimen, Software dan Hardware tertentu digunakan sebagai bantuan, yang terperinci dalam Tabel 2.
Tabel 2. Parameter Software dan Hardware
Software Hardware Versi Sistem Operasi: Microsoft Windows 7 Prosesor: Intel Pentium Dual Core Pengolahan Data: RapidMiner Versi 5 Memory : 4 GB Hardisk : 500 GB

## 2.7.  Uji Coba dan Validasi
Output yang dihasilkan dari penelitian ini adalah proses validasi pada model yang telah digunakan. Validasi dilakukan untuk mengevaluasi model prediksi yang dianggap optimal dengan menghitung kesalahan prediksi menggunakan nilai Root Mean Square Error (RMSE). Validasi ini dilakukan dengan menghitung nilai Root Mean Square Error (RMSE ) yang merupakan salah satu metrik evaluasi yang umum digunakan untuk model  prediksi. RMSE mengukur  rata-rata  perbedaan  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai  observasi  yang sebenarnya dalam skala yang sama. Semakin rendah nilai RMSE , semakin baik performa model prediksi. hasil dari  proses  validasi  ini  akan  memberikan  indikasi  apakah  model  yang  telah  digunakan  optimal  atau  perlu diperbaiki lagi. Jika hasil validasi menunjukkan nilai RMSE yang rendah, maka model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi data baru dengan tingkat akurasi yang tinggi. Namun, jika nilai RMSE tinggi, maka model tersebut perlu diperbaiki atau dimodifikasi untuk meningkatkan performanya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini bertujuan untuk memvalidasi model yang digunakan, dimana validasi tersebut dilakukan dengan tujuan untuk mengevaluasi keakuratan model prediksi yang dianggap optimal, dengan memperhatikan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebagai indikator kesalahan prediksi. Dengan melakukan proses validasi tersebut, diharapkan dapat memastikan bahwa model tersebut dapat memberikan hasil prediksi yang akurat. Dalam hal ini, model akan diuji dengan menggunakan teknik validasi yang relevan guna memastikan hasilnya dapat diandalkan dan valid . Selain itu, nilai RMSE akan dijadikan acuan dalam mengukur tingkat akurasi model prediksi  tersebut.  Dengan  demikian,  hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang signifikan bagi pengembangan dan peningkatan kualitas model prediksi yang lebih baik di masa depan.

## 3.1.  Hasil Uji dan Implementasi Metode
Hasil uji dan implementasi metode merupakan bagian penting dari suatu penelitian, khususnya dalam bidang ilmu komputer dan teknologi informasi. Pada tahap ini, peneliti akan melakukan uji coba dan evaluasi terhadap metode atau teknik yang telah dikembangkan. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa metode tersebut dapat bekerja secara efektif dan efisien, serta memberikan hasil yang akurat dan valid. Hasil uji dan implementasi  metode  ini  sangat  penting  untuk  menentukan  apakah  metode  yang  dikembangkan  dapat digunakan  secara  luas  atau  tidak.  Selain  itu,  hasil  uji  dan  implementasi  metode  juga  dapat  memberikan masukan bagi peneliti dalam pengembangan metode yang lebih baik dan efektif di masa depan. Oleh karena itu, hasil uji dan implementasi metode merupakan tahap krusial dalam suatu penelitian dan harus dilakukan dengan teliti dan cermat.

## 3.1.1  Pendekatan Dengan Metode SVM
Untuk  mengevaluasi  kinerja  algoritma Support  Vector  Machine, dilakukan  pengujian  dengan menggunakan teknik K-Fold Cross Validation . Pengujian ini melibatkan penggunaan data testing yang dipilih secara hati-hati untuk memastikan bahwa data tersebut dapat mewakili keseluruhan data yang tersedia. Hasil dari  pengujian  ini  diolah  dengan  bantuan  aplikasi RapidMiner, sehingga  memudahkan  dalam  analisis  dan visualisasi  dari  hasil  yang  diperoleh.  Dengan  demikian,  penggunaan  teknik K-Fold  Cross  Validation dan aplikasi RapidMiner dapat membantu dalam memperoleh hasil pengujian yang lebih akurat dan efisien.
Gambar 4. Evaluasi menggunakan Teknik K-Fold Cross Validation Pada Algoritma Support Vector Machine
Setelah melalui serangkaian pengujian yang dilakukan dengan menggunakan metode Support Vector Machine, diperoleh hasil evaluasi berupa nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 2.613. Dengan adanya hasil  pengujian  ini,  dapat  membantu  dalam  memperbaiki  kualitas  dan  akurasi  dari  model  prediksi  yang digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat dan akurat.

## 3.1.2  Optimasi Parameter Support Vector Machines dengan Algoritma Genetika
Di bawah ini terdapat ilustrasi hasil pengujian algoritma Support Vector Machine berbasis Genetic Algorithm untuk melakukan optimasi parameter, yang dilakukan dengan menggunakan teknik K-Fold Cross Validation dan  aplikasi RapidMiner .  Teknik K-Fold  Cross  Validation digunakan  untuk  menguji  dan mengevaluasi kinerja model prediksi yang dihasilkan oleh algoritma tersebut, sementara optimasi parameter dilakukan dengan memanfaatkan algoritma genetika. Hasil pengujian ini dapat memberikan informasi yang berguna dalam meningkatkan kualitas dan akurasi model prediksi.
150
Gambar 5. Pengujian Optimasi Parameter Support Vector Machine dengan Pendekatan Algoritma Genetika
Dalam  rangka  meningkatkan  kinerja  dan  akurasi  prediksi  dari  model  mesin vector pendukung, dilakukan  suatu  eksperimen  untuk  melakukan  pemilihan  parameter  C  dan  γ  dengan  menggunakan  teknik Genetic  Algorithm .  Pengujian  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  parameter  terbaik  yang  dapat meminimalkan  nilai Root  Mean  Square  Error  (RMSE) .  Setelah  melalui  serangkaian  pengujian,  didapatkan hasil evaluasi berupa nilai RMSE sebesar 1.825.
3.1.3  Metode Seleksi Fitur Support Vector Machines Menggunakan Algoritma Genetika Berikut ini adalah ilustrasi pengujian algoritma Support Vector Machine yang didasarkan pada teknik Genetic Algorithm untuk melakukan seleksi fitur pada model. Pengujian ini menggunakan teknik K-Fold Cross Validation untuk  memastikan  keakuratan  dan  keandalan  dari  model.  Untuk  melakukan  pengujian  tersebut, digunakan aplikasi Rapid Miner sebagai sarana utama untuk menganalisis data dan memvisualisasikan hasil dari eksperimen.
Gambar 6. Pengujian Seleksi Fitur Support Vector Machine menggunakan Metode Algoritma Genetika
Dalam penelitian ini, dilakukan seleksi atribut atau fitur yang akan digunakan dalam model prediksi. Fitur-fitur tersebut  dipilih  berdasarkan  relevansinya  dalam  mempengaruhi  beban  pendinginan  pada  bangunan.  Proses seleksi  fitur  dilakukan  dengan  mempertimbangkan  nilai  korelasi  antara  setiap  atribut  dan  target  yang  ingin diprediksi. Berdasarkan analisis tersebut, fitur yang terpilih meliputi kepadatan relatif (relative compactness), luas  wilayah (surface  area), area  dinding (wall  area), area  atap (roof  area), total  tinggi  bangunan (overall height), orientasi (orientation), dan area kaca (glazing area). Selain itu, satu atribut juga dijadikan sebagai label yaitu beban pendinginan (cooling load) yang menjadi target prediksi dari model yang dikembangkan.

## Gambar 7. Ekstraksi Fitur Terbaik sebelum Evaluasi
Dari 7 variabel prediktor, dipilih 3 atribut yang memiliki pengaruh terhadap beban pendinginan (cooling load) dengan nilai RMSE sebesar 1.767, yaitu wall area, overall height , dan glazing area . Hasil seleksi atribut ini menunjukkan bahwa wall area, overall height, dan glazing area merupakan faktor-faktor yang paling signifikan dalam mempengaruhi beban pendinginan (cooling load) pada sistem yang sedang diuji. Oleh karena itu, ketiga atribut  ini  dapat  dijadikan  fokus  dalam  pengembangan  sistem  yang  lebih  optimal  dan  efisien.  Selain  itu, penggunaan  teknik  seleksi  atribut  ini  juga  dapat  membantu  dalam  mempercepat  waktu  komputasi  dan mengurangi kompleksitas model yang digunakan.
Gambar 8. Ekstraksi Fitur Optimal setelah Pengujian
3.1.3  Seleksi Fitur dan Optimasi Parameter Support Vector Machines dengan Algoritma Genetika Setelah  melakukan  seleksi  fitur  dan  parameter,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian dengan menggunakan algoritma genetika untuk memperoleh nilai RMSE yang optimal. Dalam pengujian ini, digunakan algoritma Support Vector Machine berbasis Genetic Algorithm untuk melakukan seleksi fitur dan parameter. Dalam proses pengujian ini, dilakukan iterasi sebanyak beberapa kali dengan variasi parameter dan fitur yang berbeda-beda. Hasil pengujian kemudian dianalisis untuk memilih kombinasi fitur dan parameter yang paling optimal. Dengan menggunakan teknik ini diharapkan dapat ditemukan model prediksi yang lebih akurat dan efisien. Pengujian dilakukan dengan menggunakan aplikasi Rapid Miner seperti yang ditunjukkan dalam gambar berikut:
Gambar 9. Pengujian Optimasi Fitur dan Parameter Support Vector Machines dengan Pendekatan Algoritma Genetika
Hasil pengukuran RMSE sebesar 1.537 menunjukkan bahwa model prediksi yang telah dikembangkan mampu memberikan estimasi beban pendinginan (cooling load) dengan akurasi yang baik. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan teknik seleksi fitur dan parameter dengan algoritma genetika pada Support Vector Machine dapat meningkatkan kinerja model prediksi dan menghasilkan nilai RMSE yang lebih rendah dibandingkan dengan
152
model prediksi yang tidak mengalami seleksi fitur dan parameter. Dalam konteks aplikasi praktis, peningkatan kinerja model prediksi ini dapat memberikan manfaat yang signifikan, seperti penghematan biaya dan energi pada  sistem  pendinginan,  serta  peningkatan  kualitas  dan  kenyamanan  lingkungan  di  dalam  gedung  atau bangunan.

## 3.2.  Evaluasi dan Validasi Hasil
Beban  pendinginan (cooling  load) memiliki  peranan  yang  penting  dalam  memprediksi  konsumsi energi pada bangunan. Berdasarkan hasil pengujian, nilai RMSE sebesar 2.613 menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine dapat dijadikan sebagai alat prediksi yang efektif untuk memproyeksikan konsumsi energi  pada  bangunan.  Hal  tersebut  mengindikasikan  bahwa  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  beban pendinginan  dapat  menjadi  acuan  dalam  mengestimasi  konsumsi  energi  pada  bangunan  dengan  metode Support Vector Machine . Meskipun nilai RMSE tersebut masih terbilang tinggi, namun penggunaan metode ini  dapat  ditingkatkan  dengan  melakukan  penyesuaian  pada  parameter  dan  fitur  yang  digunakan  agar menghasilkan prediksi yang lebih akurat.
Tahapan berikutnya melibatkan penggunaan algoritma genetika untuk memaksimalkan nilai C dan γ dalam rangka mengoptimalkan nilai RMSE menjadi 1,825. Selain itu, algoritma genetika juga digunakan untuk melakukan seleksi fitur, yang menghasilkan RMSE sebesar 1,767. Dalam seleksi fitur, dari 7 variabel prediktor, yakni relative compactness, surface area, wall area, roof area, overall height, orientation, dan glazing area, hanya 3 atribut yang terpilih, yaitu wall area, overall height, dan glazing area, yang mempengaruhi cooling load.  Selanjutnya,  dilakukan  optimasi  parameter  dan  seleksi  fitur  untuk  mencari  nilai  RMSE  yang  paling optimal, dan diperoleh nilai sebesar 1,537.
Gambar 10. Grafik Validasi Hasil Optimasi Fitur dan Parameter Support Vector Machines
Penelitian  ini  memiliki  implikasi  yang  signifikan  pada  prediksi  konsumsi  energi  bangunan  beton bertulang.  Implikasi  ini  mencakup  beberapa  aspek,  seperti  pengurangan  biaya  operasional  bangunan, peningkatan  kenyamanan  lingkungan,  dan  pengurangan  dampak  negatif  pada  lingkungan.  Selain  itu,  hasil penelitian ini dapat menjadi acuan bagi pengembangan teknologi energi yang lebih efisien dan berkelanjutan pada  bangunan.  Implikasi  lainnya  adalah  pentingnya  penggunaan  metode support  vector  machine dan algoritma genetika untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas dalam prediksi konsumsi energi pada bangunan beton bertulang.
Dari  implikasi  terhadapa  aspek  system  berdasarkan  hasil  evaluasi,  terbukti  bahwa  penerapan Algoritma Genetika pada Support Vector Machines (SVM) untuk seleksi fitur dan optimasi parameter dapat menunjukkan atribut yang mempengaruhi hasil prediksi konsumsi energi dengan nilai error paling kecil. Oleh karena  itu,  metode SVM berbasis  Algoritma  Genetika  dapat  dianggap  sebagai  metode  yang  efektif  dalam klasifikasi data. Hasil ini menunjukkan bahwa penerapan Algoritma Genetika pada SVM dapat menjadi solusi dalam  memprediksi  konsumsi  energi  bangunan  beton  bertulang  dan  membantu  arsitek  bangunan  dalam merancang  bangunan  baru  yang  hemat  energi.  Di  Indonesia,  teknik  ini  dapat  diterapkan  oleh  Kementrian Pekerjaan Umum.
Penggunaan Algoritma Genetika pada Support Vector Machine (SVM) melalui software RapidMiner dapat memberikan kontribusi dalam pengambilan keputusan dalam merancang bangunan beton bertulang. Hal ini menekankan pentingnya kemampuan manajerial dari arsitek bangunan untuk merencanakan perancangan bangunan baru secara lebih efektif. Dalam konteks penelitian, penerapan Algoritma Genetika pada SVM dapat digunakan untuk mengevaluasi kehandalan metode tersebut. Oleh karena itu, penelitian selanjutnya sebaiknya melibatkan  penggunaan  lebih  dari  satu  dataset  untuk  meningkatkan  validitas  hasil.  Penelitian  semacam  ini dapat diaplikasikan pada unit bisnis lain yang serupa. Selain itu, metode lain seperti Neural Network, Decision Tree, C4.5 dan sejenisnya dapat digunakan untuk pengembangan lebih lanjut.

## 4. PENUTUP
1,825 1,767 1,537 1 1,5 2 Validasi Hasil Optimasi Parameter C & Y Seleksi Fitur Optimasi & Seleksi Fitur
153
SVM yang  didasarkan  pada  Algoritma  Genetika  digunakan  untuk  melakukan  seleksi  atribut  dari 7 variabel  prediktor  yang  tersedia.  Dalam  hal  ini,  penggunaan  Algoritma  Genetika  dapat  membantu  memilih atribut yang paling berpengaruh dalam memprediksi konsumsi energi pada bangunan. Dari hasil eksperimen pada data set energy efficiency UCI , terdapat perbedaan signifikan  antara nilai rata-rata RMSE sebelum dan setelah  dilakukan  seleksi  atribut  dan  optimasi  parameter  dengan  Algoritma  Genetika.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  penggunaan SVM dengan  Algoritma  Genetika  dapat  meningkatkan  akurasi  dalam  memprediksi konsumsi  energi  bangunan  beton  bertulang  dengan  nilai error terkecil.  Peningkatan  akurasi  dalam memprediksi  konsumsi  energi  bangunan  beton  bertulang  dapat  membantu  arsitek  dan  insinyur  dalam merancang bangunan yang lebih efisien dan ramah lingkungan. Selain itu, penelitian ini dapat memberikan kontribusi  pada  pengembangan  teknologi  dan  metode  dalam  bidang  arsitektur  dan  teknik  sipil,  khususnya dalam  penggunaan  teknologi SVM dan  Algoritma  Genetika  untuk  analisis  data  pada  bangunan  dan infrastruktur. Hasil penelitian ini dapat memberikan pemahaman yang lebih baik mengenai bagaimana data dapat digunakan untuk memperbaiki keefektifan dan efisiensi penggunaan energi pada bangunan. Selain itu, penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  metode  lain  seperti Neural  Network,  Decision  Tree, C4.5  dan sejenisnya untuk mengembangkan dan memperluas penggunaan teknologi SVM dan Algoritma Genetika dalam analisis data pada bangunan dan infrastruktur.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. Kumala, R. Ulpa, And A. Rahayu, “Pajak Karbon: Perbaiki Ekonomi Dan Solusi Lindungi Bumi,” In Prosiding Seminar Stiami, 2021, Vol. 8, No. 1, Pp. 66–73.
[2]  S.  A.  Fauzan  And  A.  Sapei,  “Evaluasi  Struktur  Gedung  X  Di  Jakarta  Berdasarkan  Sni  03-1726-2012 Ketahanan Gempa Untuk Struktur Gedung,” J. Tek. Sipil Dan Lingkung., Vol. 3, No. 1, Pp. 11–24, 2018.
[3]  A.  Prasetyo  And  B.  Bukhori,  “Perbandingan  Kebutuhan  Tulangan  Struktur  Beton  Bertulang  Tahan Gempaterhadap Biaya Konstruksi Berdasarkan Pembebanan Sni 1726: 2012 Serta Sni 1727: 2013 Dengan Pembebanan Sebelumnya,” Log. J. Ilm. Lemlit Unswagati Cirebon, Vol. 23, No. 1, Pp. 12–25, 2019.
[4]  A. Prihatiningrum, “Karakter Bentuk Hunian Suku Rejang Di Daerah Rawan Gempa (Studi Kasus: Desa Gunung Alam, Kabupaten Lebong),” Arsitektura, Vol. 18, No. 1, Pp. 84–93, 2020.
[5]  M.  Masril,  “Analisis  Perilaku  Struktur  Atas  Gedung  Asrama  Pusdiklat  Ipdn  Baso,  Bangunan  Wing  1 Dengan Beban Gempa Berdasarkan Sni 03-1726-2012,” Rang Tek. J., Vol. 2, No. 1, 2019.
[6]  A. Savitri, Revolusi Industri 4.0: Mengubah Tantangan Menjadi Peluang Di Era Disrupsi 4.0. Penerbit Genesis, 2019.
[7]  A.  Syaputra,  “Implementasi Metode  Random  Sampling  Pada  Animasi  Motion  Grapich  Herbisida  Dan Fungisida,” J. Sisfokom (Sistem Inf. Dan Komputer), Vol. 11, No. 2, Pp. 142–147, 2022.
[8]  A. I. No, Teknologi Beton Dan Bahan Bangunan. Media Sahabat Cendekia, 2019.
[9]  D. Dewi And S. M. Lumbanraja, “Rantai Pasok Industri Baja Untuk Pembangunan Pltn Di Indonesia,” J. Pengemb. Energi Nukl., Vol. 19, No. 1, Pp. 51–60, 2017.
[10]  I.  C.  R.  Drajana,  “Metode  Support  Vector  Machine  Dan  Forward  Selection  Prediksi  Pembayaran Pembelian Bahan Baku Kopra,” Ilk. J. Ilm., Vol. 9, No. 2, Pp. 116–123, 2017.
[11]  D. P. A. Sb  And H. Suparwito, “Analisis Sentimen Bantuan Langsung Tunai Covid-19 Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine,”  In  Prosiding  Seminar  Nasional  Sanata  Dharma  Berbagi" Pengembangan, Penerapan Dan Pendidikan’sains Dan Teknologi’pasca Pandemi", 2022, P. 72.
[12]  H. C. Husada And A. S. Paramita, “Analisis Sentimen Pada Maskapai Penerbangan Di Platform Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (Svm),” Teknika, Vol. 10, No. 1, Pp. 18–26, 2021.
[13]  M. Huda And M. Kom, Algoritma Data Mining: Analisis Data Dengan Komputer. Bisakimia, 2019.
[14]  A. Syaputra, “Analisis Kombinasi Metode Algoritma Mfep Dan Ahp Pada Pemilihan Bibit Unggul Kopi Robusta,” Komputika J. Sist. Komput., Vol. 11, No. 2, Pp. 185–192, 2022.
[15]  R.  I.  Nurachim,  “Pemilihan  Model  Prediksi  Indeks  Harga  Saham  Yang  Dikembangkan  Berdasarkan Algoritma  Support  Vector  Machine  (Svm)  Atau  Multilayer  Perceptron  (Mlp)  Studi  Kasus:  Saham  Pt Telekomunikasi Indonesia Tbk,” J. Teknol. Inform. Dan Komput., Vol. 5, No. 1, Pp. 29–35, 2019.
[16]  F. S. Jumeilah, “Penerapan Support Vector Machine (Svm) Untuk Pengkategorian Penelitian,” J. Resti (Rekayasa Sist. Dan Teknol. Informasi), Vol. 1, No. 1, Pp. 19–25, 2017.
[17]  B.  V.  Christioko,  S.  Asmiatun,  And  S.  Susanto,  “Penjadwalan  Kegiatan  Praktikum  Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus: Jurusan Teknologi Informasi Universitas Semarang),” J. Voi (Voice Informatics), Vol. 11, No. 1, Pp. 25–34, 2022.
[18]  M.  Saukani,  E.  A.  Hakim,  And  I.  Pakaya,  “Analisa  Perbandingan  Aliran  Daya  Optimal Mempertimbangkan  Biaya  Pembangkitan  Dan  Kestabilan  Daya  Menggunakan  Particle  Swarm Optimization Dan Algoritma Genetika,” In Prosiding Sentra (Seminar Teknologi Dan Rekayasa), 2016, No. 2, Pp. 77–82.