## CORRECTION ARTICLE • OPEN ACCESS
Komentar untuk artikel Savitri et al .: Implementasi algoritma genetika dalam mengestimasi kepadatan populasi jackrabbit dan

## coyote

## Mohamad Khoirun Najib and Sri Nurdiati

## Volume 3, Issue 2, Pages 73–74, December 2022
Received 29 Oktober 2022, Accepted 24 December 2022, Published Online 31 December 2022 To Cite this Article : M. K. Najib and S. Nurdiati, “Komentar untuk artikel Savitri et al .: Imple- mentasi algoritma genetika dalam mengestimasi kepadatan populasi jackrabbit dan coyote ”, Jambura J. Biomath , vol. 3, no. 2, pp. 73–74, 2022, https://doi.org/10.34312/jjbm.v3i2.16857
© 2022 by author(s)

## JOURNAL INFO • JAMBURA JOURNAL OF BIOMATHEMATICS
S Homepage : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/JJBM/index ǚ Journal Abbreviation : Jambura J. Biomath. Ѓ Frequency : Biannual (June and December) Ŕ Publication Language : English (preferable), Indonesia  DOI : https://doi.org/10.34312/jjbm ʀ Online ISSN : 2723-0317 Ǜ Editor-in-Chief : Hasan S. Panigoro Ŗ Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo ź Country : Indonesia ̎ OAI Address : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjbm/oai  Google Scholar ID : XzYgeKQAAAAJ ͐ Email
: editorial.jjbm@ung.ac.id

## JAMBURA JOURNAL • FIND OUR OTHER JOURNALS
Jambura Journal of
Mathematics Jambura Journal of Mathematics Education Jambura Journal of Probability and Statistics EULER : Jurnal Ilmiah Matematika, Sains, dan Teknologi

## Komentar untuk artikel Savitri et al .: Implementasi algoritma genetika dalam mengestimasi kepadatan populasi jackrabbit dan coyote
Mohamad Khoirun Najib 1 , ∗ dan Sri Nurdiati 2
1 , 2 Departemen Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, IPB University, Bogor 18660, Indonesia
ABSTRAK. Artikel ini merupakan komentar untuk penelitian yang dilakukan oleh Savitri dkk yang telah dipublikasikan pada Jambura Journal of Biomathematics volume 3 nomor 1 tahun 2022. Diperoleh bahwa terjadi kesalahan dalam perhitungan MAPE untuk solusi aproximasi kepadatan populasi coyote. Diperoleh MAPE untuk coyote sebesar 66.05% sehingga terjadi perbedaan yang cukup signifikan dengan yang telah diberikan sebelumnya. Dengan adanya hasil ini, maka terbuka peluang untuk melakukan estimasi parameter dengan akurasi yang lebih baik.
ABSTRACT. This article is a commentary on research conducted by Savitri et al which was published in Jambura Journal of Biomathematics volume 3 number 1 in 2022. It was found that there was an error in the MAPE calculation for the approximation of population density of coyote. The MAPE obtained for coyotes was 66.05% so there was a significant difference from what had been given before. With these results, there is an opportunity to estimate parameters with better accuracy.
This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-NonComercial 4.0 International License. Editorial of JJBM: Department of Mathematics, Uni- versitas Negeri Gorontalo, Jln. Prof. Dr. Ing. B. J. Habibie, Bone Bolango 96554, Indonesia.
Dalam artikelnya, Savitri dkk. [1] telah membagikan hasil penelitian yang sangat menarik terkait implementasi algoritma genetika untuk mengestimasi parameter dari suatu model di- namik, yaitu model prey-predator Lotka-Voltera, pada data kepa- datan populasi jackrabbit dan coyote . Banyak penelitian, khusus- nya di Indonesia, melakukan simulasi numerik pada suatu model dinamik dengan memberikan nilai parameter berdasarkan asumsi. Terdapat pula yang memodifikasi model dinamik dengan menambahkan kompartemen, tetapi nilai parameter model diam- bil berdasarkan penelitian lain yang tidak memiliki kompartemen tersebut. Padahal, terdapat kemungkinan bahwa nilai parameter tidak lagi sesuai dengan data yang nyata, karena adanya penam- bahan kompartemen tersebut. Penelitian ini memberikan alter- natif untuk mengestimasi parameter dari suatu model dinamik, sesuai dengan data aktual yang ada.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma genetika mampu mengestimasi parameter model prey-predator Lotka- Voltera dengan baik dengan fungsi tujuan yaitu meminimumkan
V = 1 n v u u t n X i =1 [( y 2 i − ˆ y 2 i ) 2 + ( y 1 i − ˆ y 1 i ) 2 ] (1)
dengan variabel y 1 i dan y 2 i masing-masing merepresentasikan data nyata predator dan prey . Sementara itu, variabel ˆ y 1 i dan ˆ y 2 i masing-masing merepresentasikan populasi predator dan prey , ∗ Corresponding Author.
Check for updates
Correction Article

## ARTICLE HISTORY
Received 29 Oktober 2022 Accepted 24 December 2022 Published 31 December 2022 KEYWORDS Correction Jackrabbit Coyote MAPE Lotka-Volterra
yang merupakan solusi dari model Lotka-Volterra dengan para- meter yang diestimasi menggunakan algoritma genetika. Akan tetapi, terdapat miskalkulasi ketika menghitung kesalahan dari solusi model untuk populasi coyote . Koreksi untuk kesalahan berdasarkan mean absolute percentage error (MAPE) tersebut terse- but disajikan pada Tabel 1 .
Dengan demikian, nilai MAPE yang benar adalah sebagai berikut.
M AP E ( jackrabbits ) = 1 11 11 X i =1 x ( t ) − ˆ x ( t ) x ( t ) × 100 % = 7 . 75 % (2)
M AP E ( coyote ) = 1 11 11 X i =1 y ( t ) − ˆ y ( t ) y ( t ) × 100 % = 66 . 05 % (3)
Nilai MAPE yang benar untuk estimasi populasi coyote ini cukup jauh dari kalkulasi yang dilakukan [1] , yaitu 7.95%. Dengan adanya kesalahan yang cukup besar ini, peluang penelitian lebih lanjut menjadi terbuka untuk menghasilkan akurasi yang lebih baik. Dengan digunakannya persamaan (1) sebagai fungsi tu- juan yang akan diminimumkan oleh algoritma genetika untuk mengestimasi parameter model, kesalahan untuk populasi preda- tor dan prey memiliki bobot yang sama, tetapi tidak proporsional. Perhatikan jumlah populasi aktual jackrabbits dan coyotes pada Tabel 1 . Populasi jackrabbits jauh lebih tinggi daripada popu-
Email : mkhoirun_najib@apps.ipb.ac.id (A. Atti) Homepage : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/JJBM/index / E-ISSN : 2723-0317 © 2022 by the Author(s).
Tabel 1. Koreksi untuk kesalahan estimasi parameter dengan algoritma genetika
Tahun Populasi jackrabbits populasi coyote relative error relative error data, x ( t ) estimasi, ˆ x ( t ) data, y ( t ) estimasi, ˆ y ( t ) jackrabbits coyote* 1981 80 80 15 15 0 0 1982 89 89.7934 20 15.5719 0.0089 0.2214 1983 79 85.7348 22 16.2753 0.0853 0.2602 1984 72 71.3504 18 16.6539 0.0090 0.0748 1985 53 57.6929 8 16.5189 0.0885 1.0649 1986 45 50.5558 4 16.0242 0.1235 3.0061 1987 57 50.7253 6 15.4315 0.1101 1.5719 1988 65 57.9457 8 14.9773 0.1085 0.8722 1989 87 71.1474 15 14.8578 0.1822 0.0095 1990 90 85.2294 16 15.1899 0.0530 0.0506 1991 83 89.9672 14 15.8687 0.0839 0.1335 MAPE 0.0775 0.6605 *Koreksi untuk [1]
lasi coyotes . Dengan demikian, jika estimasi lebih tinggi dengan jumlah yang sama, maka kesalahan relatif untuk populasi coyotes akan lebih tinggi daripada jackrabbits . Akan tetapi, persamaan (1) memberikan bobot yang sama terhadap jackrabbits dan coyotes , sehingga kesalahan relatif dari jackrabbits menjadi lebih diper- hatikan daripada coyotes . Akibatnya, nilai MAPE untuk estimasi populasi coyotes menjadi jauh lebih tinggi daripada jackrabbits .
Dengan adanya fakta tersebut, penggunaan fungsi tujuan lain, seperti rata-rata dari kesalahan relatif data predator dan prey , bisa dipertimbangkan untuk penelitian selanjutnya. Selain itu, implementasi pengoptimuman multi objektif menggunakan algo- ritma genetika juga dapat dipertimbangkan [2, 3] , sehingga ke-
salahan data predator dan prey dapat diterima.

## References
[1] D. Savitri, N. W. Hidajati, and H. S. Panigoro, “Implementasi algoritma genetika dalam mengestimasi kepadatan populasi jackrabbit dan coyote ,” Jambura Journal of Biomathematics , vol. 3, no. 1, pp. 23–28, 2022. DOI: 10.34312/jjbm.v3i1.11935
[2] A. Konak, D. W. Coit, and A. E. Smith, “Multi-objective optimization using genetic algorithms: A tutorial,” Reliability engineering & system safety , vol. 91, no. 9, pp. 992–1007, 2006. DOI: 10.1016/j.ress.2005.11.018
[3] C.-H. Wang and S.-W. Tsai, “Multi-objective optimization using genetic algo- rithm: Applications to imperfect preventive maintenance model,” in 2011 6th International Conference on Computer Science & Education (ICCSE) . IEEE,
pp. 1355–1360, 2011. DOI: 10.1109/ICCSE.2011.6028884