## Optimalisasi Regresi Logistik Pada Proses Klasifikasi Menggunakan Algoritma Genetika
Abdurrahman Salim Program Studi Budidaya Tanaman Perkebunan
Jurusan Produksi Pertanian Politeknik Negeri Jember Jember, Jawa Timur Indonesia abdurrahman.salim@polije.ac.id Muhammad Rijal Alfian Program Studi Teknik Komputer Univesitas Teknologi Mataram Mataram, Nusa Tenggara Barat Indonesia rijal.alfian@gmail.com
Abstract— Classification  of  data  is  a  large amount  of  data  and  with  a  variety  of  attributes  so that  it  can  make  accuracy  results  low.  Low accuracy  can  result  in  a  method  that  cannot  be represented  in  applying  a problem.  One  of method is  Logistic  Regression  method.  Logistic  Regression is  one  of  classification method,  if  response  variable has  binary  characteristic  and  there  are  many predictor variable such as combination of category and continue.Methd of Logistic Regression requires a stage selection independent variable in improving the model accuration. So it takes a good method in fixing  the  deficiency  is  Genetic  Algorithm  (GA). This  method  is  an  iterative  method  to  get  global optimum. The  results  of  the  classification  accuracy of Logistic Regression in the case of septictank data in  East  Surabaya  with  11  independent  variables and  binary  dependent variable  is Logistic Regression  accuracy  of  54.55%.  However  when selected  with  GA,  the  classification  accuracy  of Binary Logistic Regression is 90.91%.
Keywords—  Genetic  Algorithm  (GA),  Logistic Regression, Classification.
Abstrak—  Pengklasifikasian  data  merupakan sejumlah  data  dalam  jumlah  banyak  dan  dengan atribut  yang  beraneka  ragam  sehingga  dapat membuat  hasil  akurasi  menjadi  rendah.  Akurasi yang  rendah  dapat  mengakibatkan  metode  tidak dapat  direpresentasikan  dalam  menerapkan  suatu masalah.  Sehingga  salah  satu  metode  yang  dapat menangani  atribut  yang  beraneka  ragam  adalah metode Regresi Logistik. Regresi logistik merupakan
salah satu metode dalam pengklasifikasian, dimana terdapat variabel respon yang  bersifat  biner  dan  terdapat  banyak  variabel prediktor berupa gabungan katagorik dan kontinu. Metode Regresi Logistik ini membutuhkan tahapan seleksi  variabel  Independen  dalam  meningkatkan keakurasian modelnya. Sehingga dibutuhkan metode yang bagus dalam memperbaiki kekurangan  tersebut  yaitu  algoritma  genetika.
Metode  ini  merupakan  metode  iteratif  untuk mendapatkan global optimum. Dalam penerapannya  menggunakan  data  septiktank  di wilayah  Surabaya  Timur  dimana  hasil  ketepatan klasifikasi  yang  dihasilkan  dari  Regresi  Logistik dengan  11  variabel  independen  dan  variabel dependennya  berbentuk  biner  dengan  akurasi sebesar  54.55  %.  Namun  ketika  diseleksi  dengan Algoritma  Genetika,  Regresi  Logistik  Biner memiliki ketepatan klasifikasi yaitu 90.91 %.
Keywords— Algoritma Genetika, Regresi Logistik, Klasifikasi

## PENDAHULUAN
Pengklasifikasian  merupakan  salah  satu  metode statistika  untuk  mengelompok  atau  menglasifikasi suatu  data  yang  disusun  secara  sistematis.  Masalah klasifikasi  sering  dijumpai  dalam  kehidupan  sehari- hari.  Baik  itu  pengklasifikasian  data  pada  bidang akademik,  sosial,  pemerintahan,  maupun  pada  bidang lainnya. Masalah klasifikasi ini muncul  ketika terdapat sejumlah  ukuran  yang  terdiri  dari  satu  atau  beberapa kategori  yang  tidak  dapat  diidentifikasikan  secara langsung tetapi harus menggunakan suatu ukuran.
Dalam  statistika  ada  beberapa  metode  klasifikasi yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  data seperti:  Analisis  Diskriminan,  Regresi  Logistik,  Naïve Bayes,  dll.  Masing-masing  metode  tersebut  memiliki kelebihan  dan  kelemahan.  Dalam  penelitian  ini  yang akan dibahas ialah metode klasifikasi regresi logistik.
Regresi  logistik  biner  adalah  salah  satu  metode statistika yang sering digunakan untuk mengklasifikasikan  sejumlah  pengamatan  dengan respon biner ke dalam beberapa kelompok berdasarkan satu  atau  lebih  variabel  prediktor.  Melalui  metode  ini akan  dihasilkan  peluang  dari  masing-masing  kategori respon  yang  akan  dijadikan  sebagai  pedoman pengklasifikasian  dan  suatu  pengamatan  akan  masuk kedalam  respon  kategori  tertentu  berdasarkan  nilai peluang  yang  terbesar  [1].  Regresi  logistik  juga  dapat diartikan  salah satu  pendekatan model matematis  yang digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  antara  satu
atau  beberapa  variabel  independen  yang  bersifat kontinu  maupun  biner  dengan  satu  variabel  dependen yang  bersifat  dikotomus  (biner).  Dalam  penggunaan metode Regresi Logistik diperlukan tahapan penseleksian  variabel  untuk  meningkatkan  keakuratan model  dalam  menjelaskan  data.  Sehingga  diperlukan metode lain dalam seleksi variabel salah satunya adalah Algoritma Genetika. Algoritma genetik merupakan  salah  satu  algoritma  optimasi,  yang diciptakan  untuk  meniru  beberapa  proses  yang diamati  dalam  evolusi  alam  [2] .  Metode  ini termasuk  salah  satu  metode  optimasi  yang    mutakhir [3].  Algoritma  Genetika  adalah  suatu  teknik  optimasi yang didasarkan pada prinsip genetik dan seleksi alam. Dalam  Algoritma  Genetika  populasi  terbentuk  dari banyak individu yang berkembang sesuai aturan seleksi spesifik  dengan  memaksimalkan  fitness.  Menurut Sivanandam  dan  Deepa  [4]  kelebihan  yang  dimiliki Algoritma  Genetika  dibanding  metode-metode  yang lain  diantaranya  yaitu  sangat  cocok  digunakan  untuk menyelesaikan masalah global optimum, mudah diubah atau  fleksibel  untuk  diimplementasikan  pada  berbagai masalah  dan  ruang  solusi  lebih  luas.  Menurut  insani, 2019  [5]  Algoritma  Genetika  dapat  digunakan  dalam optimasi  biaya  bahan  dan  jasa  pembangunan  rumah. Sedangkan  menurut  Buani,  2016  [6]  bahwa  setelah optimasi  dengan  menggunakan  data  yang  sama  untuk mengoptimalkan  Naïve  Bayes  dengan  Algoritma Genetika  hasilnya  meningkat.  Menurut  Purba  dkk, 2019  bahwa  penggunaan  regresi  logistik  pada  data microarray lebih kecil akurasinya dibandingkan dengan akurasi regresi logistik dengan algoritma genetika yang lebih  tinggi  akurasinya  dan  lebih  baik  dalam pengaplikasiannya.
Berdasarkan uraian di atas, tujuan dari penelitian ini adalah  keakuratan  klasfikasi  dari  metode  Regresi Logistik Biner dengan pengoptimumannya menggunakan Algoritma Genetika.

## REGRESI LOGISTIK
Regresi  logistik  merupakan  salah  satu  metode klasifikasi  yang  sering  digunakan.  Regresi  logistik biner  digunakan  saat  variabel  dependen  merupakan vaiabel  dikotomus.  Menurut  Hosmer,  D.W.  dan Lemeshow,  S.  2000  didalam  Purwa,  2019  [7]  bahwa secara umum model regresi logistik adalah :
0 1 1 2 2 0 1 1 2 2 ( ) 1 k k k k x x x x x x e x e          + + + + + + + + = + (1)
Dimana ( ) x  merupakan  nilai  probabilitas  dari ( ) 0 x x    ,  yang  berarti  bahwa  regresi  logistik menggambarkan suatu probabilitas. Dengan
mentransformasikan ( ) x  pada  persamaan  di  atas dengan transformasi logit g(x), dimana :
( ) ( ) 1 ( ) x g x ln x    
=   −   (2)
maka diperoleh bentuk logit :
0 1 1 2 2 ( ) k k g x x x x     = + + + + (3)

## ALGORITMA GENETIKA
Algoritma  Genetika  menggunakan  analogi  secara langsung dari kebiasaan yang alami yaitu seleksi alam. Algoritma  ini  berkerja  dengan  sebuah  populasi  yang terdiri  dari  individu-individu,  yang  masing-masing individu  merepresentasikan  sebuah  solusi  yang mungkin  bagi  persoalan  yang  ada.  Dalam  kaitan  ini, individu  dilambangkan  dengan  dengan  sebuah  nilai fitness  yang  akan  digunakan  untuk  mencari  solusi terbaik  dari  persoalan  yang  ada  [8].  Algoritma Genetika  merupakan  metode  pencarian  yang  meniru perumpamaan evolusi biologis alami untuk menentukan kromosom atau individu berkualitas tinggi dalam suatu kawasan berhingga potensial yang disebut populasi. Proses pemilihan individu dari suatu populasi dievaluasi  berdasarkan  fungsi  fitness.  Kromosom berwujud  string  tersebut  merupakan  calon  pada  setiap siklus  operasi yang  disebut generasi  [9].  Algoritma ini juga  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  global optimum  dengan  cara  melakukan  perulangan  atau iterasi pada konsep evolusi darwin.
Menurut  Trevino  dan  Falcian  [10]  terdapat  7 tahapan untuk menjalankan algoritma genetika, yaitu :
1. Membentuk  populasi  awal  terdiri  dari  beberapa kromosom yang didalamnya memuat gen kromosom pada algoritma genetika yang digunakan untuk  menunjukkan  kandidat  sekelompok gen  yang dapat  digunakan  sebagai  solusi  permaslahan.  Gen pada  algoritma  genetika  berisi  variabel  yang  ingin dioptimumkan,  pada  penelitian  ini  gen  berisi variabel indepnden.
2. Masing-masing kromosom dalam populasi dievaluasi  kemampuannya  dengan  menggunakan fungsi  fitness.  Pada  penelitian  ini  fungsi  fitnesnya berupa kesalahan klasifikasi.
3. Ketika  sebuah  kromosom  memiliki  nilai  fitness lebih  optimum  daripada  nilai  inisialnya,  maka kromosom  dihentikan,  namun  apabila  tidak  maka tahapan  analisis dilanjutkan  ke  tahap 4.  Nilai  fitnes terkecil  yang  dipilih  sebagai  solusi  permasalahan dari  penelitian  ini,  karena  fungsi  fitnes  yang digunakan adalah tingkat kesalahan klasifikasi.
4. Memilih  kromosom  dengan  nilai  fitnes  yang optimum yang dijadikan orang tua.
5. Mengkombinasikan  informasi  genetika  yang  ada dalam  replikasi  orang  tua  melalui  pindah  silang. Dua  induk  secara  random  dipilih  dan  digunakan untuk membentuk dua kromosom baru.
6. Melakukan  mutasi  untuk  memperkenalkan  unsur gen baru pada kromosom secara acak.
7. Tahapan diulangi  dari  tahapan  2  sampai  kromosom yang  memberikan  nilai  fitnes  paling  optimum  atau sudah mencapai konvergen.

## KLASIFIKASI DATA
Pada  tahapan  ini  pengujian  dilakukan  dengan menghitung  nilai  Accuracy,  Sensitifity,  dan  Presicion [11].  Akurasi  merupakan  perhitungan  jumlah  proporsi prediksi yang benar [12].
Data  aktual  dan  data  hasil  prediksi  dari  model klasifikasi  disajikan  dengan  menggunakan  Tabulasi silang (Confusion matrix), yang mengandung informasi tentang  kelas  data  aktual  direpresentasikan  pada  baris matriks dan kelas data hasil prediksi pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Klasifikasi Aktual Prediksi Positif  Negatif Positif TP FN Negatif FP TN dimana, TN TP akurasi TN TP FN FP + = + + + (4)
Selain  akurasi,  performa  klasifikasi  dapat  dinilai pula  berdasarkan  nilai  sensitivity  dan  specificity. Sensitivity  merupakan  akurasi  kelas  positif  sedangkan specificity  merupakan  akurasi  pada  kelas  negatif. Rumus  sensitivity  dan  specificity  adalah  sebagai berikut.
100% ( )
TP
Sensitivity TP FN =  + (5)
100% ( ) TN Specificity TN FP =  + (6)

## METODE PENELITIAN
A. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  penelitian [13].  Data  yang  diambil  adalah  rumah  tangga  yang membuang  limbah  domestik  (rumah  tangga)  atau blackwater (tinja) pada tangki septik dan rumah tangga yang  membuang  limbah  langsung  ke  badan  air (selokan,  sungai,  dan  lain-lain)  atau  yang  mencemari tanah.  Jumlah  data  yang  digunakan  adalah  102 observasi.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  respon  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah terdapat pada Tabel 2., sebagai berikut :
Tabel 2. Variabel Respon
Variabel Respon (Y) Y = Pembuangan Air Limbah Domestik blackwater (tinja)  yang dibuang oleh setiap rumah tangga 0 = mempunyai septictank 1 = tidak mempunyai septictank Variabel prediktor yang digunakan untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  rumah tangga membuang limbah domestik di Surabaya Timur pada Tabel 3., sebagai berikut.
Tabel 3 Variabel Prediktor
Variabel Prediktor(X) Variabel Keterangan X 1 = Jumlah keluarga 0 = ≤4 1 = >4 X 2 = Pendidikan Kepala Keluarga 0 = ≤SD 1 = SMP/Sederajat 2 = SMA/Sederajat 3= Diploma/Sarjana X 3 = Pekerjaan Kepala Keluarga 0 = PNS/BUMN 1 = Karyawan Swasta 2 = Wirausaha 3 = Pertukangan X 4 = Pendapatan Kepala Keluarga 0 = < Rp 1.750.000 1 = ≥ Rp 1.750.000 X 5 = Pengeluaran Rumah Tangga 0 = < Rp 1.750.000 1 = ≥ Rp 1.750.000 X 6 = Status Kepemilikan Rumah 0 = Status Hak Milik (SHM) 1 = Kontrak/Kos 2 = Milik Orangtua 3 = Rumah Dinas X 7 = Lama Waktu Pengurasan 0 = ≤4 1 = >4 X 8 = Jenis Kloset 0 = Kloset Duduk 1 = Kloset Jongkok X 9 = Penyakit 0 = Diare (Sakit Perut)
Variabel Prediktor(X) Variabel Keterangan 1 = Tipus 2 = Demam Berdarah 3 = Lainnya X 10 = Air Mandi dan Cuci  0 = Air Tanah/Sumur
1 = PDAM X 11 = Perilaku Sanitasi 0 = Baik 1 = Kurang Baik

## C. Tahapan Penelitian
Langkah analisis yang digunakan secara garis besar adalah sebagai berikut :
1. Melakukan analisis karateristik pada kasus data.
2. Mengolah  data  menggunakan  Regresi  Logistik dan  Naïve Bayes,  kemdian menentukan  ketepatan klasifikasi.
3. Menggabungkan  metode  Regresi  Logistik  dan Naïve  Bayes  dengan  Algoritma  Genetika  untuk seleksi  variabel  dan  menentukan  ketepatan klasifikasinya
4. Membandingkan  ketepatan  klasifikasi  regresi logistik  dan  Naïve  Bayes  serta  penggunaan algoritma genetika dalam penseleksian.
5. Perbandingan pengklasifikasian terbaik
menggunakan Akurasi, APER, Sensitivity,
Specificity, dan G-Mean

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Karakteristik Data
Karateristik yang terdapat pada pembuangan limbah domestik  blackwater  (feces).  Adapun  jumlah  rumah tangga  yang  sudah  menggunakan  septictank  yang sesuai  dengan  standar  SNI  dan  belum  menggunakan septictank adalah sebagai berikut.
Gambar 1. Jumlah Pembuangan Limbah Domestik

## Rumah Tangga

## B. Analisis Regresi Logistik Biner
Regresi  Logistik  merupakan  salah  satu  metode dalam  mengatasi  data  klasifikasi.  Dalam  metode  ini
penentuan  estimasi  model  yang  digunakan  adalah untuk  mengetahui  faktor  mana  yang  mempengaruhi secara  signifikan  untuk  model  terbaik  sehingga  dapat dilihat  dari  akurasinya.  Maka  dilakukan  pembagian data  Training 90% dan  data Testing sebesar  10  %  dari 102  observasi.  Pada  Tabel  4  akan  dilihat  estimasi secara keseluruhan dengan menggunakan data Training untuk  melihat  model  yang  siginifikan  sebelum penentuan klasifikasinya, sebagai berikut:
Tabel 4. Estimasi Parameter Regresi Logistik Koefisien Estimasi  Std. Error z-value Pr(>|z|) (Intercept) 11,5660  2095,1010 0,0060 0,9960 X 1 (1) 4,5360 1,5080 3,0070 0,0030 X 2 (1) 0,7490 0,9860 0,7600 0,4480 X 2 (2) 2,5110 1,3220 1,9000 0,0570 X 2 (3) 3,1650 1,6270 1,9440 0,0520 X 3 (1) 3,3540 2,0650 1,6240 0,1040 X 3 (2) 3,4930 1,8870 1,8520 0,0640 X 3 (3) 4,9380 2,1300 2,3190 0,0200 X 4 (1) -0,9020 0,9220 -0,9770 0,3280 X 5 (1) -3,8350 1,4560 -2,6350 0,0080 X 6 (1) 2,0290 1,0270 1,9770 0,0480 X 6 (2) 2,2180 1,3590 1,6320 0,1030 X 6 (3) - 15,0500 4612,2030 -0,0030 0,9970 X 7 (1) - 20,2680 2095,0990 -0,0100 0,9920 X 7 (2) - 18,4380 2095,0990 -0,0090 0,9930 X 8 (1) 1,4240 1,6640 0,8560 0,3920 X9 (1) 1,9470 1,6810 1,1580 0,2470 X9 (2) 1,3750 2,1220 0,6480 0,5170 X9 (3) -1,8240 1,0430 -1,7490 0,0800 X10 (1) 0,7970 0,9070 0,8790 0,3790 X11 (1) 2,1060 0,9550 2,2050 0,0270
Dengan  pengujian  alpha  5  %  atau  0.05,  maka  kriteria yang diperoleh untuk p-value<0.1 adalah variabel yang signifikan yang akan dibentuk menjadi model logitnya. Dari Tabel 4.16 terlihat bahwa variabel yang signifikan adalah X 1 , X 3 , X 5 , X 6 , dan X 11 . Jika dibuat model dari variabel  yang  signifikan,  maka  model  regresi Logistiknya menjadi :
. ( ) ( ) 1 3 5 6 11 1 3 5 6 11 exp 4.536 (1) 4.938 (3) 3.835 (1) 2.029 (1) 2.106 (1) ( ) 1 exp 4.536 (1) 4.938 (3) 3.835 (1) 2.029 (1) 2.106 (1) X X X X X x X X X X X  + − + + = + + − + + (8)
Kemudian  menghitung  ketepatan  klasifikasi  dari model  Regresi  Logistik  Biner  dengan  data  Testing  10
% pada Tabel 5.

## Tabel 5. Tabel Klarifikasi Model Regresi Logistik
Biner aktual Prediksi 0 1
0 2 3 1 2 4
Dari  Tabel  5  didapatkan  ketepatan  klasifikasi  pada Tabel 6 sebagai berikut : Tabel 6 Ketepatan Klasifikasi Regresi Logistik Biner Akurasi APER Specificity  Sensitivity 54.55% 44.45% 0.57 0.50

## C. Analisis seleksi GA - Regresi Logistik Biner
Tahapan algoritma genetika akan berhenti jika nilai fitness  minimum  sudah  konvergen  dari  generasi sebelumnya  dan  selanjutnya.  Hasil  dari  algoritma genetika dengan model dari regresi logistik biner dapat dilihat pada Tabel 7 sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil 100 kromosom dan nilai fitness
Kromosom Nilai Fitness X1 X2 X3 X9 X10 X11 1 0 1 0 1 1 1 0,134 2 0 0 1 1 1 1 0,134 . . . . . . . . . 99 0 0 1 1 1 1 0,134 100 0 0 1 1 1 1 0,134
Dari  Tabel  7  diberikan  100  kromosom  dengan  nilai fitness-nya  dan  hasil  seleksi  Algoritma  Genetika  di atas didapatakan 5 variabel yang terpilih yaitu X 2 , X 7 , X 8 ,  X 9 ,  X 10 dan  X 11 yang  terdapat  pada  Kromosom pertama  dengan  nilai fitness sebesar  0,134.  Berikut Tabel 8. akan merangkum hasil ketepatan klasifikasinya.
Tabel 8. Ketepatan Klasifikasi GA-Reglog Biner Akurasi APER Specificity Sensitivity 90,91% 9,09% 1 0,75

## D. Perbandingan Hasil Klasifikasi
Dari  hasil  yang  didapatkan,  maka  perbandingan klasifikasi  antara  Regresi  Logistik  dan  Algoritm Genetika  –  Regresi  Logistik  yang  dirangkum  pada Tabel 9, sebagai berikut :
Tabel 9. Perbandingan Ketepatan Klasifikasi
Metode Variabel Terpilih Ukuran Ketepatan Klasifikasi 1 2 3 4 5
Regresi Logistik X 1 , X 2 , ..., X 11 54,55% 44,45% 0,57 0,5 0,54 GA - Regresi Logistik X 2 , X 7 , X 8 , X 9 , X 10 , X 11 90,91% 9,09% 1 0,75 0,875 Ket : 1 : Akurasi 2 : APER 3 : Specificity
4 : Sensitivity 5 : G-Mean

## KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dari hasil dan pembahasan,  maka  Keakuratan  klasifikasi  pada Regresi  Logistik  untuk  semua  variabel  independen yang  digunakan  adalah  akurasi  sebesar  54,55  %, Specificity  sebesar  0,57,  Sensitivity  sebesar  0,50,  dan G-Mean sebesar 0,68.
Pada  analisis  seleksi  menggunakan  Algoritma Genetika  ini  bertujuan  untuk  melihat  seleksi  variabel yang  digunakan  pada  setiap  Regresi  Logistik.  Dan hasil  seleksi  Algoritma  Genetika  untuk  Regresi Logistik adalah X2, X7, X8, X9, X10, dan X11 dengan nilai  kesalahannya  adalah  0,134.  Dan  penggunaan menggunakan  algoritma  genetika  ini  meningkatkan hasil  klasifikasi  pada  regresi  logistik  yaitu  akurasi sebesar  90,91%,  APER  sebesar  9,09%,  specificity sebesar 1, dan sensitifity sebesar 0,75.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  D.  Wulansari,  “Perbandingan  Ketepatan Klasifikasi antara Metode Regresi Logistik dan Klasifikasi  Pohon:  Suatu  Aplikasi  pada  Kasus Program Wajardikdas 9 Tahun,” Aug. 2019.
[2] R. W.-A. B.  Tasikmalaya,  “Penerapan
Algoritma  Genetika  Untuk  Seleksi  Fitur  Pada Analisis  Sentimen  Review  Jasa  Maskapai Penerbangan  Menggunakan  Naive  Bayes,”
EVOLUSI    J.  Sains  dan  Manaj. ,  vol.  4,  no.  1, Jan. 2016.
[3] B.  S.  Koentjoro,  I.  S.  Sitanggang,  A.  K. Makarim,  and  A.  K.  Makarim,  “Model Simulasi dan Visualisasi Prediksi Potensi Hasil dan  Produksi  Kedelai  di  Jawa  Timur,” J. Penelit. Pertan. Tanam. Pangan , vol. 34, no. 3, p. 195, Feb. 2016.
[4] S.  N.  Sivanandam  and  S.  N.  Deepa,  “Genetic Algorithms,”  in Introduction  to  Genetic Algorithms , Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2008, pp. 15–37.
[5] F.  Insani  and  A.  R.  Ramadhan,  “Optimasi
Biaya  Bahan  Dan  Jasa  Pembangunan  Rumah Menggunakan  Algoritma  Genetika,” Semin.
Nas. Teknol. Inf. Komun. dan Ind. , vol. 0, no. 0, pp. 222–229, Nov. 2019.
[6] D.  C.  P.  Buani,  “Optimasi  Algoritma  Naïve
Bayes dengan Menggunakan Algoritma
Genetika untuk Prediksi Kesuburan (Fertility),”
EVOLUSI    J.  Sains  dan  Manaj. ,  vol.  4,  no.  1, Mar. 2016.
[7] T.  Purwa,  “Perbandingan  Metode  Regresi Logistik  dan  Random  Forest  untuk  Klasifikasi Data  Imbalanced  (Studi  Kasus:  Klasifikasi
Rumah Tangga Miskin di Kabupaten Karangasem,  Bali  Tahun  2017),” J.  Mat.  Stat.
dan Komputasi , vol. 16, no. 1, p. 58, Jun. 2019.
[8] I.  Ispandi  and  R.  S.  Wahono, Journal  of Intelligent Systems. , vol. 1, no. 2. 2015.
[9] E.  Elyan  and  M.  M.  Gaber,  “A  genetic algorithm  approach  to  optimising  random forests  applied  to  class  engineered  data,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 384, pp. 220–234, Apr. 2017.
[10] V.  Trevino  and  F.  Falciani,  “GALGO:  an  R package  for  multivariate  variable  selection using  genetic  algorithms,” Bioinformatics ,  vol.
22, no. 9, pp. 1154–1156, May 2006.
[11] Y.  I.  Kurniawan,  “Perbandingan  Algoritma Naive Bayes Dan C.45 Dalam Klasifikasi Data Mining,” vol. 5, no. 4, pp. 455–464, 2018.
[12] T. Vafeiadis, K. I. Diamantaras, G.
Sarigiannidis,  and  K.  C.  Chatzisavvas,  “A comparison of machine learning techniques for customer  churn  prediction,” Simul.  Model.
Pract. Theory , vol. 55, pp. 1–9, Jun. 2015.
[13] A.  Kusumawati,  “Efektivitas  Pemberian
Paclobutrazol Terhadap Keseimbangan
Pertumbuhan  Dua  Varietas  Kacang  Tanah:,”
2010.