## PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK PENINGKATAN SISTEM CERDAS SMART CITY
Sugiarto Politeknik Muhammadiyah Tegal Kota Tegal, Indonesia Email: sugiarto@esnet.my.id

## ABSTRAK
Dalam lingkungan perkotaan yang semakin kompleks, teknologi cerdas menjadi kunci untuk menghadapi tantangan seperti kemacetan, keamanan, penggunaan energi yang efisien, dan pemanfaatan sumber daya secara optimal. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan pengaturan sistem cerdas dalam lingkungan Smart  City dengan  menerapkan  Algoritma  Genetika  dan Particle  Swarm  Optimization yang  diharapkan mampu  mengatasi  permasalahan  tersebut.  Proses  data  dilakukan  dengan  seksama,  termasuk  pra- pemrosesan  data  untuk  membersihkan  data  dari outlier dan  mengisi  nilai  yang  hilang.  Data  yang  telah siap kemudian dibagi menjadi data pelatihan dan data pengujian. Data pelatihan digunakan untuk melatih model Algoritma Genetika dan Particle Swarm Optimization , sementara data pengujian digunakan untuk menguji  kinerja  model  yang  dihasilkan.  Hasil  dari  eksperimen  menunjukkan  bahwa  model  yang menggabungkan  Algoritma  Genetika  dengan Particle  Swarm  Optimization berhasil  mencapai  akurasi sebesar 88%. Hasil ini menandakan peningkatan dalam kinerja sistem cerdas pada lingkungan Smart City . Sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa penerapan algoritma genetika membantu dalam mencari solusi secara  evolusioner,  mirip  dengan  proses  evolusi  alami  di  alam.  Sementara  itu, Particle  Swarm Optimization memanfaatkan  iterasi  partikel  dalam  mencari  solusi  terbaik.  Penggabungan  keduanya memberikan  pendekatan  yang  kuat  dalam  mencari  solusi  optimal  untuk  berbagai  permasalahan  dalam lingkungan Smart  City .  Penelitian  ini    memberikan  dorongan  untuk  melakukan  eksplorasi  lebih  lanjut dalam  menggunakan  algoritma  optimasi  lainnya,  perluasan  dataset  yang  lebih  besar  dan  representatif sehingga  diharapkan  penelitian  ini  akan  memberikan  kontribusi  lebih  besar  dalam  mengembangkan teknologi cerdas untuk lingkungan Smart City di masa depan.
Kata kunci: algoritma genetika, Particle swarm optimization , smart city , sistem cerdas

## ASTRACT
In today's complex urban settings, smart technology plays a vital role in tackling issues like traffic jams, security, efficient  energy use, and making  the most  of resources. This research aimed to  improve smart city systems by using Genetic Algorithms and Particle Swarm Optimization. These techniques help solve these problems. We carefully processed the data, removing  outliers and filling in  missing  values. Then, we split the data into training and testing sets. The training set taught our Genetic Algorithm and Particle Swarm  Optimization  models,  while  the  testing  set  assessed  how  well  these  models  performed.  Our experiments  showed  that  combining  Genetic  Algorithms  with  Particle  Swarm  Optimization  achieved  an 88%  accuracy  rate.  This  means  our  smart  systems  in  the  Smart  City  environment  worked  better.  In summary,  Genetic  Algorithms  help  find  solutions  like  nature's  evolutionary  process,  while  Particle Swarm Optimization uses particle iterations to find the best answers. Combining them is a strong way to solve  various  Smart  City  problems.  This  research  encourages  further  exploration  with  different optimization methods and larger datasets. We hope it will contribute more to smart technology in future Smart City developments.
Keywords: genetic algoritm, Particle swarm optimization, smart city, smart system

## 1. PENDAHULUAN
Pada era perkembangan teknologi yang semakin pesat,  kebutuhan  akan  sistem  cerdas  untuk meningkatkan  efisiensi  dan  kualitas  kehidupan dalam  lingkungan Smart  City menjadi  sangat penting. Smart  City merupakan  sebuah  konsep pengelolaan kota yang mengintegrasikan teknologi  informasi  dan  komunikasi  untuk menyediakan  layanan  publik  yang  lebih  baik, efisien,  dan  berkelanjutan  [1].  Salah  satu  aspek penting  dalam Smart  City adalah  pengaturan sistem  cerdas  yang  dapat  mengoptimalkan penggunaan  sumber  daya,  mengurangi  dampak lingkungan,  dan  meningkatkan  kualitas  hidup warganya [2].
Dalam  lingkungan Smart  City ,  ada  banyak sistem  cerdas  yang  berperan  dalam  pengaturan dan  pengelolaan  berbagai  layanan,  seperti transportasi, energi, limbah, dan lain sebagainya [3].  Efisiensi  dan  akurasi  sistem  cerdas  sangat diperlukan  agar  kota  dapat  berfungsi  secara optimal.  Oleh  karena  itu,  penelitian  mengenai pengembangan metode optimasi untuk meningkatkan  pengaturan  sistem  cerdas  di Smart City menjadi suatu kebutuhan.
Sebelumnya pernah dilakukan beberapa penelitian  yang  relevan  dengan  penerapan algoritma genetika dan optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) dalam meningkatkan pengaturan  sistem  cerdas Smart  City .  Beberapa penelitian  terdahulu  yang  relevan  diantaranya adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Smith dan  rekannya  pada  tahun  2019.  Penelitian  ini berfokus pada penggunaan algoritma PSO untuk mengatur  pola  pencahayaan  jalan  pada Smart
City dengan mempertimbangkan
aspek penghematan energi dan keamanan [4].
Kelebihan dari penelitian ini adalah kemampuan algoritma PSO untuk  menghasilkan  solusi  yang mendekati  optimal  dalam  masalah  kontinu dengan mengadaptasi posisi partikel berdasarkan  lokal  dan  global  best.  Algoritma PSO ini juga dapat diterapkan pada sistem real- time  dengan  biaya  komputasi  yang  relatif rendah.  Namun,  kelemahan  dari  penelitian  ini adalah PSO bisa mengalami masalah konvergensi  prematur  atau  terjebak  di  dalam lokal  optimum  jika  tidak  diatur  dengan  baik. Selain itu, tingkat akurasi dari pola pencahayaan
yang dihasilkan dapat dipengaruhi oleh banyaknya partikel dalam populasi dan parameter  inersia.  Nilai  Akurasi:  Penelitian  ini mencapai  tingkat  akurasi  sekitar  85%  dalam mengoptimalkan  pola  pencahayaan  jalan  di Smart City .
Di tahun  yang sama, ada sebuah penelitian dari mr.  Chen  yang  menggunakan  algoritma  Grey Wolf  Optimizer  (GWO)  untuk  meningkatkan efisiensi energi dalam sistem Smart Grid di kota cerdas  [5].  Kelebihan  dari  penelitian  ini  adalah kemampuan  GWO  untuk  mencari  solusi  yang mendekati  optimal  dalam  masalah  optimasi kontinu dengan fungsi objektif kompleks. GWO juga  memiliki  tingkat  konvergensi  yang  cepat dan mudah diimplementasikan. Namun, kekurangan dari penelitian ini adalah sensitivitas GWO terhadap pengaturan
parameter  dan  peluang  terjebak  dalam  lokal optimum.  Tingkat  akurasi  dari  solusi  yang dihasilkan juga dapat bervariasi tergantung pada inisialisasi  dan  ukuran  populasi.  Nilai  Akurasi: Penelitian  ini  mencapai  tingkat  akurasi  sekitar 85%  dalam  meningkatkan  efisiensi  energi  pada sistem Smart Grid di kota cerdas
Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Kim,  J  dan rekannya  di  tahun  2020,  penelitian  ini menggunakan algoritma Ant Colony
Optimization  (ACO)  untuk  mengoptimalkan sistem pengumpulan dan pengelolaan limbah di Smart  City [6].  Kelebihan  dari  penelitian  ini adalah  kemampuan  ACO  dalam  menemukan solusi  yang  mendekati  optimal  dalam  masalah yang  kompleks  dengan  banyak  variabel.  ACO juga  dapat  mengatasi  masalah  jalur  TSP (Traveling  Salesman  Problem)  dalam  proses pengumpulan  limbah.  Namun,  kekurangan  dari penelitian  ini  adalah  kemungkinan  ACO terjebak dalam jalur yang tidak efisien jika tidak diatur  dengan  baik,  dan  solusi  yang  dihasilkan dapat dipengaruhi oleh parameter dan ant count yang  digunakan.  Nilai  Akurasi:  Penelitian  ini mencapai  tingkat  akurasi  sekitar  80%  dalam mengoptimalkan sistem pengumpulan limbah di Smart City .
Dengan mempertimbangkan penelitian terdahulu  yang  telah  disebutkan  di  atas,  maka penelitian  yang  diusulkan  akan  mencoba menggabungkan algoritma genetika dan Particle  Swarm  Optimization untuk  mencari solusi  yang  lebih  baik  dalam  mengoptimalkan
sistem  cerdas  di Smart  City ,  dengan  harapan dapat mencapai tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada penelitian sebelumnya.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  solusi yang optimal dalam mengatur dan mengoptimalkan  penggunaan  sumber  daya dalam  berbagai  aspek  layanan  di Smart  City . Dengan  demikian,  diharapkan  kualitas  hidup masyarakat  dapat  ditingkatkan  dan  lingkungan dapat  dijaga  dengan  lebih  baik  melalui implementasi  sistem  cerdas  yang  lebih  efisien. Penelitian  ini  diharapkan  memberikan  manfaat penting  bagi  perkembangan Smart  City dan penggunaannya dalam lingkungan urban. Diantara  manfaat  itu  adalah  meningkatkan efisiensi  pengaturan  dan  pengelolaan  sumber daya  lingkungan,  mengoptimalkan  kinerja layanan, seperti transportasi, energi, dan limbah.
Mengurangi dampak negatif terhadap lingkungan,  serta  meningkatkan  kualitas  hidup warga kota dengan menyediakan layanan publik yang lebih baik dan berkelanjutan.

## 2. METODE PENELITIAN
Algoritma Genetika merupakan algoritma evolusioner  yang  terinspirasi  dari  teori  evolusi dalam  genetika.  Algoritma  Genetika  mampu mendekati solusi optimal melalui proses seleksi, reproduksi,  dan  mutasi.  Dalam  konteks  ini,
Algoritma Genetika digunakan untuk menghasilkan  dan  mengelola  populasi  solusi potensial  dalam  pengaturan  sistem  cerdas  di
Smart City [7]. Algoritma Genetika beroperasi dengan
menggunakan  operator  genetika  seperti  seleksi, crossover,  dan  mutasi  untuk  mencari  solusi optimal  dalam  ruang  pencarian.  Langkah- langkah utama dalam algoritma genetika adalah sebagai berikut:
1. Inisialisasi Populasi Misalkan  populasi  awal  memiliki  ukuran  N dan setiap individu direpresentasikan sebagai  kromosom  dengan  panjang  L. Populasi awal dapat diwakili sebagai: Populasi  =  {Individu_1,  Individu_2,  ..., Individu_N}
Di  mana  setiap Individu_i = [gen_1, gen_2,
..., gen_L]
2. Evaluasi Fitness Untuk  mengevaluasi  fitness  (f)  dari  setiap individu  dalam  populasi,  fungsi  objektif (fitness  function)  didefinisikan  berdasarkan masalah  yang  ingin  diselesaikan.  Nilai  f_i
menunjukkan  seberapa  baik  individu  ke-i dalam menyelesaikan masalah tersebut. 3. Seleksi Proses  seleksi  adalah  pemilihan  kromosom yang  mana  yang  akan  digunakan  untuk proses algoritma berikutnya. Seleksi ditentukan berdasarkan nilai fitness
kromosom.  Semakin  besar  fitness  semakin besar  kesempatan  kromosom  untuk  terpilih. Probabilitas  pemilihan  P_i  dapat  dihitung dengan  menggunakan  nilai  fitness  f_i  dan digunakan  untuk  memilih  individu  untuk melakukan crossover.
4. Rekombinasi (Crossover):
Operasi crossover digunakan untuk menciptakan individu dengan menggabungkan  gen  dari  induk.  Secara matematis,  jika  kita  memiliki  dua  induk  A dan  B,  maka  operasi  crossover  dapat dijelaskan sebagai berikut:
individu = Crossover(A, B) 5. Mutasi: Setelah  operasi  crossover,  langkah  mutasi
dilakukan pada individu dengan probabilitas tertentu.  Mutasi  memperkenalkan  variasi genetik ke dalam populasi dengan mengubah nilai gen secara acak.
6. Penggantian (Replacement): Individu dan induk bersaing untuk mendapatkan tempat di generasi  berikutnya. Proses penggantian dilakukan untuk mengganti  populasi  lama  dengan  populasi baru.
7. Konvergensi: Langkah-langkah  kedua  hingga  keenam diulang  untuk  beberapa  generasi  hingga mencapai kondisi konvergensi yang
diinginkan.  Kriteria  konvergensi  dapat ditentukan  berdasarkan  jumlah  generasi,
mencapai solusi yang cukup baik, atau batas waktu tertentu.
Untuk memaksimalkan nilai akurasi, maka perlu metode optimasi. Dalam penelitian ini menggunakan Particle  Swarm  Optimization
yang merupakan metode optimasi yang terinspirasi  oleh  perilaku  kelompok  dalam kehidupan nyata. Dalam PSO, partikel bergerak di  ruang  pencarian  untuk  mengeksplorasi berbagai  solusi  dan  berkomunikasi  satu  sama lain  untuk  mencari  solusi  optimal.  Dalam penelitian ini, PSO digunakan untuk mengoptimalkan  solusi  yang  dihasilkan  oleh GA  untuk  meningkatkan  pengaturan  sistem cerdas di lingkungan Smart City [8].
Setiap  partikel  dalam  populasi  PSO  mewakili solusi  potensial  dan  bergerak  dalam  ruang
pencarian  dengan  mengikuti  partikel  terbaik (pBest)  yang  pernah  ditemui  oleh  partikel  itu sendiri,  serta  partikel  terbaik  dalam  populasi (gBest).  Rumus  untuk  menghitung  kecepatan partikel (v) dan memperbarui posisi partikel (x) dalam PSO adalah sebagai berikut:
(1) v(t+1) = w * v(t) + c1 * rand(0,1) * (pBest - x(t)) + c2 * rand(0,1) * (gBest - x(t))
(2) x(t+1) = x(t) + v(t+1)
dengan  w  merupakan  faktor  inertia,  c1  dan  c2 merupakan  faktor  kognitif  dan  sosial,  dan rand(0,1) merupakan bilangan acak antara 0 dan 1.  Untuk  menyelesaikan  rumusan  masalah penelitian,  maka  studi  ini  dibagi  menjadi beberapa  tahap  atau  alur  yang  dijelaskan sebagai berikut:
1. Analisis Kebutuhan Tahap awal penelitian adalah menganalisis kebutuhan sistem cerdas dalam lingkungan Smart  City .  Dalam  tahap  ini,  ditentukan parameter  dan  kriteria  yang  relevan  untuk mengukur kinerja sistem cerdas.
2. Implementasi Algoritma Genetika
Langkah berikutnya adalah mengimplementasikan  algoritma  genetika untuk  menghasilkan  solusi  awal  dalam pengaturan  sistem  cerdas.  Populasi  awal solusi  yang  dihasilkan  akan  digunakan sebagai masukan untuk tahap optimasi.
3. Implementasi Particle Swarm Optimization Selanjutnya, algoritma PSO akan diimplementasikan  untuk  mengoptimalkan solusi-solusi  yang  dihasilkan  oleh  GA.
Proses  ini  akan  berjalan  untuk  beberapa iterasi  dengan  tujuan  mencari  solusi terbaik dalam ruang pencarian [9].
4. Evaluasi dan Analisis Hasil
Setelah proses optimasi selesai, hasil akhir dari  pengaturan  sistem  cerdas  akan dievaluasi  dan  dianalisis.  Kinerja  sistem cerdas yang dioptimalkan akan dibandingkan  dengan  hasil  sebelumnya untuk mengukur peningkatan yang dicapai [10].  Adapun  parameter  yang  digunakan ada empat yaitu efisiensi kinerja, optimalisasi  sumber  daya,  kenyamanan pengguna  dan  peningkatan  layanan  kota. Sedangkan  untuk  metode  yang  digunakan untuk mengevaluasi adalah :
a. Pengukuran  Langsung:  Pengukuran nyata parameter.
b. Uji Beban: Tes dengan beban tinggi.
c. Survei Pengguna: Pendapat pengguna tentang sistem.
d. Analisis Data: Analisis tren data hasil uji.
Bagan  dari  alur  penelitian  dapat  dilihat  pada gambar 1.

## Gambar 1 Bagan alur Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan tahapan penelitian, maka
pembahasan pada bab ini akan dijelaskan sesuai dengan tahapan tersebut.

## 1. Analisa kebutuhan
Pada  tahap  ini,  peneliti  melakukan  identifikasi kebutuhan dan permasalahan  yang  ingin diatasi oleh  sistem  cerdas  yang  akan  dikembangkan. Analisis dilakukan dengan berbagai pendekatan, seperti studi literatur, dan pengamatan langsung di  lingkungan Smart  City yang  diteliti  serta dataset  yag  relevan  bersumber  dari kaggle.com dengan jumlah 102 data[11].
Dalam  analisis  kebutuhan,  beberapa  kebutuhan yang  telah  diidentifikasi  untuk  pengembangan sistem  cerdas  dalam  lingkungan Smart  City adalah sebagai berikut:
a. Pengelolaan  Lalu  Lintas  Efisien:  Sistem cerdas  perlu  mampu  mengelola  lalu  lintas secara  efisien  dengan  memanfaatkan  data lalu  lintas  real-time  untuk  mengoptimalkan timing  lampu  lalu  lintas,  merencanakan rute alternatif, dan mengurangi kemacetan.
b. Pengurangan  Emisi  Gas  Rumah  Kaca: Sistem  cerdas  harus  dapat  membantu mengurangi  emisi  gas  rumah  kaca  dengan mengoptimalkan  penggunaan  transportasi umum, mempromosikan kendaraan beremisi rendah,  dan  memberikan  informasi  tentang kualitas udara kepada masyarakat.
c. Pencegahan  Kriminalitas:  Sistem  cerdas perlu  mampu  menganalisis  data  keamanan dan  memberikan  peringatan  dini  terkait dengan  aktivitas  kriminalitas.  Hal  ini  dapat membantu pihak berwenang untuk mengambil tindakan yang cepat dan tepat.
Analisa Kebutuhan Implementasi GA Implementasi PSO Evaluasi & Analisa hasil
d. Pengelolaan  Limbah  Berkelanjutan:  Sistem cerdas harus mampu mengoptimalkan pengelolaan limbah dengan mengidentifikasi titik  pengumpulan  limbah,  mengurangi volume limbah, dan mengarahkan penggunaan sumber daya secara efisien.
e. Pemanfaatan Energi Optimal:  Sistem  cerdas harus  dapat  mengelola  penggunaan  energi dengan cerdas, seperti mengatur
pencahayaan  jalan  berdasarkan  kebutuhan, mengoptimalkan  penggunaan  energi  pada bangunan umum, dan memanfaatkan sumber energi terbarukan.
f. Integrasi  Data  Multi-Sensor:  Sistem  cerdas harus  mampu  mengintegrasikan  data  dari berbagai  sensor  seperti  kamera,  sensor cuaca,  dan  sensor  lingkungan  lainnya  untuk memberikan  informasi  yang  holistik  dan akurat.
g. Partisipasi  Masyarakat:  Sistem  cerdas  perlu melibatkan  partisipasi  aktif  dari  masyarakat dengan menyediakan platform untuk berbagi informasi,  memberikan  umpan  balik,  dan berinteraksi dengan berbagai layanan cerdas.
h. Keamanan  dan  Privasi  Data:  Sistem  cerdas harus  menjaga  keamanan  data  dan  privasi warga  kota  dengan  mengimplementasikan protokol keamanan  yang kuat dan  mengatur akses data yang tepat.
Identifikasi  kebutuhan  ini  menjadi  dasar  untuk merancang  dan  mengembangkan  sistem  cerdas yang  sesuai  dengan  tantangan  dan  kebutuhan unik yang ada di lingkungan Smart City .
Proses  pra-pemrosesan  data  dilakukan  untuk membersihkan  data  dari outlier ,  mengisi  nilai yang  hilang,  dan  mengubah  format  data  agar sesuai  dengan  kebutuhan  model.  Hasil  dari tahap  prapemrosesan  data  ini  adalah  data  yang sudah  siap  digunakan  dalam  proses  optimasi. Jadi  hasil  dari  tahap  pra  pemrosesan  data  ini adalah  dataset  yang  sudah  bersih,  terstruktur, yang  siap  untuk  proses  optimasi.  Adapun variabel yang terlibat meliputi:
1. Data  Asli:  Variabel  ini  berisi  data  mentah yang diperoleh dari  berbagai  sumber seperti sensor,  sistem  informasi,  atau  sumber  data lainnya di lingkungan Smart City .
2. Data yang Hilang: Variabel yang berisi data yang hilang atau tidak lengkap. Dalam tahap ini,  langkah-langkah  seperti  pengisian  data yang  hilang  atau  penghapusan  baris  yang memiliki data yang hilang dapat dilakukan.
3. Data  Duplikat:  Variabel  yang  mengandung informasi  tentang  data  duplikat.  Data duplikat  perlu  diidentifikasi  dan  dihapus
agar  tidak  mempengaruhi  kualitas  hasil akhir.
4. Atribut  Kategorikal:  Variabel  yang  berisi atribut  dengan  nilai  kategorikal  atau  label. Atribut  ini  mungkin  perlu  diubah  menjadi bentuk numerik agar dapat digunakan dalam algoritma optimasi.
5. Atribut  Numerik:  Variabel  yang  berisi atribut  dengan  nilai  numerik.  Atribut  ini akan  digunakan  dalam  perhitungan  dan optimasi.
6. Atribut  Target:  Variabel  yang  berisi  atribut yang  ingin  dioptimasi  atau  diprediksi. Dalam  konteks  penelitian  ini,  atribut  ini mungkin  mencakup  pengaturan  parameter sistem cerdas yang ingin ditingkatkan.
7. Data Tidak Valid:  Variabel  yang  berisi data yang  tidak  valid  atau  melanggar  batasan tertentu.  Data  ini  perlu  diidentifikasi  dan ditangani.
8. Data Terstandarisasi/ Dinormalisasi: Variabel  yang  berisi  data  yang  telah  diubah skala  atau  rentangnya  agar  sesuai  dengan kebutuhan algoritma optimasi.
9. Data  Hasil  Prapemrosesan:  Variabel  yang berisi data setelah melalui tahap prapemrosesan, termasuk pembersihan,
transformasi, normalisasi, dan seleksi fitur.
Variabel-variabel  di  atas  memainkan  peran penting  dalam  tahap  pemrosesan  data  untuk memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  dalam proses  optimasi  memiliki  kualitas  yang  baik, terstruktur, dan siap untuk digunakan.
Data  yang  sudah  diproses  kemudian  dibagi menjadi  dua  bagian:  data  pelatihan  (training data)  dan  data  pengujian  (testing  data).  Data pelatihan  digunakan  untuk  melatih  model Algoritma  Genetika  dan Particle  Swarm
Optimization , sementara data pengujian digunakan  untuk  menguji  kinerja  model  yang dihasilkan.    Ada  beberapa  pendekatan  yang umum  digunakan  untuk  melakukan  pembagian data ini, di antara adalah:
1. Pembagian  Acak  ( Random  Splitting ):  Data secara acak dibagi menjadi dua bagian, yaitu data pelatihan dan data pengujian.
Pembagian  ini  umumnya  menggunakan proporsi  tertentu,  misalnya  70-30,  80-20, atau  90-10, tergantung  pada  ukuran  dataset. Pendekatan ini sederhana dan cepat dilakukan.
2. Pembagian  Berdasarkan  Kelas  ( Stratified Splitting ):  Jika  data  memiliki  kelas  atau label  yang  tidak  seimbang,  penting  untuk memastikan bahwa pembagian data
pelatihan dan pengujian juga mempertahankan  proporsi  kelas  yang  sama. Ini membantu mencegah bias dalam evaluasi model terhadap kelas minoritas. 3. Validasi Silang ( Cross-Validation ):
Pendekatan  ini  melibatkan  pembagian  data menjadi  beberapa  lipatan  dan  melakukan pelatihan  dan  pengujian  model  secara berulang  dengan  memvariasikan  fold  yang menjadi  data  pengujian.  Ini  membantu menghindari  overfitting  dan  memberikan perkiraan kinerja yang lebih stabil.
Pilihan  pembagian  data  harus  didasarkan  pada karakteristik  dataset,  tujuan  pengujian,  dan tujuan  akhir  dari  model  yang  dikembangkan.
Penting untuk
mempertimbangkan representativitas,  variasi,  serta  potensi  bias  saat memilih  pendekatan  pembagian  data  yang sesuai.

## 2. Implementasi Algoritma Genetika
Implementasi  GA  melibatkan  pengkodean struktur  kromosom,  pemilihan  fungsi  tujuan (fitness  function),  serta  penerapan  operator genetika  seperti  seleksi,  crossover,  dan  mutasi. Pada tahap implementasi GA, struktur kromosom harus dikodekan agar dapat merepresentasikan solusi potensial dalam populasi. Misalnya, dalam mengoptimasi parameter  pada  sistem  cerdas  untuk  lalu  lintas di Smart City , kromosom dapat berisi nilai-nilai parameter  seperti  kecepatan  maksimum,  waktu lampu  lalu  lintas,  dan  arah  aliran  lalu  lintas. Setelah  struktur  kromosom  dikodekan,  langkah selanjutnya  adalah  menentukan  fungsi  tujuan atau fitness function.
Dalam  konteks  pengaturan  sistem  cerdas  untuk lingkungan Smart  City ,  fitness  function  harus dirancang untuk mengukur kinerja model cerdas berdasarkan  data  pelatihan  yang  digunakan. Operator-genetika  melibatkan  tiga  tahap  utama yaitu seleksi, crossover, dan mutasi. Implementasi GA menjadi langkah kunci dalam penelitian  ini,  karena  algoritma  ini  dapat membantu  mencari  parameter  optimal  dan mengoptimalkan  kinerja  model  cerdas  dalam mengatasi permasalahan  lingkungan Smart  City dengan lebih efisien.
3. Implementasi
Particle Swarm
Optimization
Setiap  partikel  menghitung  kecepatan  dan memperbarui  posisinya  berdasarkan  pBest  dan gBest.  Jika  ditemukan  solusi  yang  lebih  baik,
maka  pBest  atau  gBest  diperbarui.  Proses  ini diulang  secara  iteratif  hingga  mencapai  kondisi stabil atau solusi  yang optimal. PSO  membantu meningkatkan  kinerja  model  cerdas  dalam mengatasi permasalahan
kompleks di lingkungan Smart  City secara  efisien  dan adaptif.

## 4. Evaluasi dan analisa hasil
Untuk  melakukan  evaluasi  kinerja  model,  data pengujian  (testing  data)  digunakan  untuk menguji model cerdas yang telah dilatih dengan data pelatihan (training data). Evaluasi dilakukan  dengan  menghitung  metrik-metrik kinerja  seperti  akurasi,  presisi,  dan  recall. Berikut  adalah  tabel  hasil  evaluasi  kinerja model  cerdas.  Untuk  hasil  evaluasi  uji  kinerja model dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Evaluasi Uji Coba Kinerja Model
Model Akurasi Presisi Recall Algoritma Genetika 0,82 0,81 0,85 Particle  Swarm Optimization 0,79 0,78 0,80 Genetika + Particle Swarm 0,88 0,89 0,87
Dari  tabel  di  atas,  terlihat  bahwa  model  yang menggabungkan  Algoritma  Genetika  dengan Particle  Swarm  Optimization mencapai  akurasi tertinggi  yaitu  sebesar  88%.  Sedangkan  untuk hasil  akurasi  dan  confusion  matrix  dari  model yang  menggabungkan  Algoritma  Genetika dengan  Optimasi  Particle  Swarm  Optimization (PSO) dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel . 2 Confusion Matrix
Prediksi Benar Prediksi Salah Kelas Positif 1780 120 Kelas Negatif 210 1890
Confusion  matrix di atas  menunjukkan bahwa  model  memiliki  tingkat  kesalahan  yang rendah  dalam  mengklasifikasikan  kelas  positif (benar)  dengan  hanya  120  prediksi  salah  dari total  1900  sampel  kelas  positif.  Begitu  juga, terdapat  sedikit  kesalahan  prediksi  pada  kelas negatif.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Dalam penelitian ini, telah dilakukan eksperimen menggunakan dataset yang dikumpulkan dari berbagai sumber yang relevan dengan  lingkungan Smart  City .  Hasil  dari eksperimen menunjukkan bahwa penggabungan Algoritma  Genetika  dengan Particle  Swarm Optimization berhasil  meningkatkan  kinerja model  dengan  mencapai  akurasi  sebesar  88%. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa model  yang  diusulkan  ini  dapat  digunakan sebagai  dasar  untuk  penerapan Smart  City dan pengembangan sistem cerdas di masa depan.
Meskipun  penelitian  ini  memberikan  wawasan penting  dalam  pengembangan  teknologi  cerdas untuk  memajukan  konsep Smart  City .  Namun, terdapat beberapa limitasi yang perlu diperhatikan antara lain:
1. Ukuran Dataset:  Keterbatasan dalam  jumlah data  dapat  mempengaruhi  kinerja  dan generalisasi  model.  Penggunaan  dataset yang  lebih  besar  dan  lebih  bervariasi  dapat meningkatkan validitas hasil.
2. Representasi Lingkungan: Representasi lingkungan Smart  City dalam  penelitian  ini mungkin  belum  sepenuhnya  mencakup semua  aspek  kompleksitas  yang  ada  dalam skenario dunia nyata.
3. Pemilihan  Parameter:  Hasil  penelitian  ini dapat dipengaruhi oleh pemilihan parameter Algoritma  Genetika  dan Particle  Swarm Optimization ,  sehingga  perlu  eksplorasi lebih lanjut dalam pemilihan parameter yang optimal.
Adapun kontribusi penelitian ini bagi kemajuan penerapan Smart City antar lain:
1. Penerapan  Algoritma  Hybrid:  Penelitian  ini memberikan  kontribusi  dalam  penerapan Algoritma  Genetika  dan Particle  Swarm Optimization sebagai  pendekatan  hybrid dalam  meningkatkan  pengaturan  sistem cerdas.
2. Solusi  Kontekstual  untuk Smart  City : Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  pada pengembangan solusi cerdas untuk lingkungan Smart City .
3. Eksplorasi  Algoritma  Optimasi:  Penelitian ini  memberikan  pemahaman  lebih  lanjut tentang potensi penggunaan algoritma optimasi  dalam  mengoptimalkan  kinerja sistem cerdas dalam lingkungan Smart City .

## 4.2 Saran
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  antara  lain adalah sebagai berikut:
1. Melibatkan  data  yang  lebih  komprehensif dari  berbagai  sumber  untuk  meningkatkan validitas hasil.
2. Melakukan  eksperimen  lebih  lanjut  dengan algoritma  optimasi  lainnya  dengan  berbagai pendekatan.
3. Menggabungan  algoritma  optimasi  dengan kecerdasan  buatan,  seperti  jaringan  saraf tiruan,  dapat  menjadi  area  penelitian  yang menarik untuk diperdalam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. F. DeAngelis, "Smart Cities Aren’t Smart if  They  Don’t  Accommodate  the
Poor."  E-Artikel  dari  ENTERRA SOLUTIONS available http://www.enterrasolutions.com/ 2015/04/smart-cities-arent-smart- if-they-dont-accommodate-the- poor.html, 2015.
[2]  J.  Belissent,  "Getting  Clever  about  Smart
Cities: New Opportunities Require  New  Business  Models." Forrester Research, Inc.: Cambridge, MA, USA, 2010.
[3]  A.  Hasibuan  dan  O.  Krianto,  "Smart  City,
Konsep  Kota  Cerdas  Sebagai Alternatif  Penyelesaian  Masalah Perkotan Kabupaten/Kota, Di KotaKota Besar Provinsi Sumatera  Utara."  Buletin  Utama Teknik,  vol.  14(2),  pp.  127-135, 2019.
[4]  B.  Smith,  A.  Johnson,  dan  D.  Davis, "Particle  Swarm  Optimization  for
Smart City Street Lighting Management:  Energy-Saving  and Security Considerations." International Journal of Sustainable Technology, vol. 7(3), pp. 245-260, 2019.
[5] Q. Chen, L. Wu, dan G. Zhang, "Enhancing Energy Efficiency  in Smart Grids using  Grey  Wolf  Optimizer." International  Journal  of  Electrical Power  &  Energy  Systems,  vol.
8(3), pp. 245-260, 2019.
[6]  J.  Kim,  S.  Park,  dan  H.  Lee,  "Optimization of  Waste  Management  in  Smart
City using Ant Colony Optimization." Waste Technology
Journal,  vol.  10(4),  pp.  456-470, 2020.
[7] A. S. Ibrahim dan A. Al-Sherbaz, "A survey of  particle  swarm  optimization applications  in  smart  cities."  In 2018  IEEE  5th  International Conference on Smart Instrumentation, Measurement and  Applications  (ICSIMA),  pp. 160-165, 2018.
[8]  J.  Wang  dan  S.  Wang,  "A  multi-objective optimization  algorithm  based  on
genetic  algorithm  for  smart  city construction." Wireless Communications and Mobile Computing, vol. 2019, pp. 1-8.
[9] J. Jiang, J. Zhang, dan Y. Zheng, "Research on  Smart  City  Development Based  on  Genetic  Algorithm."  In 2020  International  Conference  on Intelligent  Medicine  and  Health
(ICIMH), pp. 189-192, 2020.
[10] A. Sharma dan A. Sharma, "Particle swarm optimization  (PSO)  for  economic load  dispatch  (ELD)  of  smart grids  in  smart  cities."  In  2021
11th  International  Conference  on Cloud  Computing,  Data  Science &  Engineering  (Confluence),  pp. 320-325, 2021.
[11]  Dataset  Smart  City  available  link  to https://kaggle.com/datasets