## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 156-168 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
JURNAL WIDYA This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .

## Optimasi Klasifikasi Jentik Nyamuk Pada Citra Digital Menggunakan Algoritma Genetika Dan Augmentasi
1 Faisal Akbar, 2 Dadang Iskandar Mulyana *
1,2, Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika Jalan Raden Inten II No 8 Duren Sawit, Jakarta Timur, Indonesia
*e-mail: mahvin2012@gmail.com , akb.faisal02@gmail.com
Received: 22-07-2022, Revised: 18-08-2022, Accepted: 22-08-2022

## Abstrak
Keberadaan  jentik  nyamuk  di  waduk  (TPA)  dapat  berimbas  beberapa  faktor.  Wujud  penelitian  ini adalah  untuk  menentukan  sifat-sifat  tempat  berkembang  biak  yang  potensial  bagi  nyamuk  dengan memperoleh  skor  kebugaran  spesifik  spesies  larva  nyamuk  menggunakan  metode  algoritma  genetika. Penelitian  ini  bertujuan  mengoptimasi  klasifikasi  jentik  nyamuk  pada  citra  digital  menggunakan Algoritma  Genetika.  Mengaugmentasikan  data  variasi  meningkatkan  gambar  dengan  memanipulasi transformasi  dimensi  gambar.  Penelitian  ini  menggunakan  dataset  dari  Google  Image  dataset  memiliki 228  gambar  jentik  nyamuk  Aedes  Aegypti,  114  gambar  jentik  nyamuk  Aedes  Albopictus,  168  gambar jentik  nyamuk  Anopheles,  269  gambar  jentik  nyamuk  Culex,  158  gambar  jentik  nyamuk  Phsopora,  120 gambar jentik nyamuk Toxorhynchites dengan resolusi tentu nya juga beragam. Skor fitness untuk setiap kromosom  dihitung  berdasarkan  skor  kompetisi  untuk  setiap  populasi  gen.  Augmentasi  pada  masing- masing jenis jentik nyamuk memiliki jumlah yang sama yaitu 1000 gambar, tujuan nya untuk mengetahui nilai Fitness pada Algortima Genetika. Hasil nilai Fitness pada masing-masing jenis jentik nyamuk yaitu Aedes  Aegypti  59821.73,  Aedes  Albopictus  79896.53,  Anopheles  53532.99,  Culex  11499.65,  Pshopra 54718.63,  dan  Toxorhynchites  52077.35.  Dari  nilai  tersebut  dapat  di  simpulkan  nilai  Fitness  pada Algoritma Genetika yang terbaik adalah Culex dengan 11499.65.
Kata kunci: Optimasi Klasifikasi, Jentik Nyamuk, Algoritma Genetika, dan Augmentasi

## Abstract
The  presence  of  mosquito  larvae  in  reservoirs  (TPA)  It  can  be  influenced  by  several  factors.  This study aimed to determine the properties of potential breeding sites for mosquitoes by obtaining a species- specific  fitness  score  for  mosquito  larvae  using  genetic  algorithm  methods.  This  examine  targets  to optimize  the  classification  of  mosquito  larvae  on  digital  images  using  Genetic  Algorithm.  Augmenting variation data enhances an image by manipulating image dimensional transformations. This study uses a dataset  from  Google  Image  The  dataset  has  228  images  Larva  of  Aedes  aegypti,  114  images  of  Aedes Albopictus  larvae  mosquito,  168  images  of  Anopheles  mosquito  larvae,  269  images  of  Culex  mosquito larvae, 158 images of Phsopora mosquito larvae, 120 images of Toxorhynchites mosquito larvae  with a resolution  of  course  also  diverse.  The  fitness  score  for  each  chromosome  is  calculated  based  on  the competition score for each gene population. Augmentation on each type of mosquito larvae has the same number of 1000 images, the goal is to determine the Fitness value in the Genetic Algorithm. The results of the  fitness  values  for  each  type  of  mosquito  larvae  are  Aedes  Aegypti  59821.73,  Aedes  Albopictus

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 156-168 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
JURNAL WIDYA This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
79896.53, Anopheles 53532.99, Culex 11499.65, Pshopra 54718.63, and Toxorhynchites 52077.35. From this  value,  it  can  be  concluded  that  the  Fitness  value  on  the  Genetic  Algorithm  is  the  best  Culex  with 11499.65.
Keywords: Classification Optimization, Mosquito Larvae, Genetic Algorithm, and Augmentation

## 1. Pendahuluan (or Introduction)
Lingkungan  adalah  tempat  interaksi  antara  inang,  patogen  dan  vektor  dan  merupakan  faktor  kunci dalam  penularan  penyakit  yang  ditularkan  melalui  vektor[1].  Dewasa  ini  teknologi  perkembangan mengalami  pertumbuhan  yang  deras,  dan  setiap  orang  saling  bertukar  informasi  dalam  berbagai  ilmu kehidupan,  salah  satunya    dengan  adanya  teknologi  ini[2].  Karya  ini  membuktikan  bahwa  optimasi metode  pemilihan  fitur  dapat  digunakan  untuk  memanfaatkan  hasil  klasifikasi  untuk  sejumlah  besar dataset[3].  Dalam  karya  ini,  kami  merinci  cara  mengoptimalkan  algoritma  klasifikasi.  Menurut  penulis, optimasi  adalah  proses  pemecahan  masalah  tertentu  dalam  hal  kondisi  yang  paling  menguntungkan[4]. Mengumpulkan  sejumlah  besar  sampel  data  membutuhkan  biaya  yang  besar,  sehingga  Metode  ekstensi data  biasanya  digunakan.  Augmentasi  Data  Meningkatkan  Keragaman  Gambar  dengan  Memanipulasi Transformasi Dimensi Gambar [5]. Peneliti menggunakan  Google  Colab  dan menerapkan  metode[6].

## 2. Tinjauan Literatur (or Literature Review)

## A. Optimasi
Teknik  data  mining  terbagi  menjadi  dua  kategori:  prediktif  dan  deskriptif.  Metode  prediksi  dapat dilakukan dengan menggunakan model klasifikasi. Klasifikasi adalah proses mengubah catatan  menjadi satu  set  kelas  yang  sama[7].  Jika  Anda  memilih  tingkat  pengklasifikasi  dasar,  pengklasifikasi  dasar terlatih  dikodekan  dalam  biner,  dan  jumlah  pengklasifikasi  dasar  yang  terlibat  dalam  integrasi  dan kesalahan  generalisasi  dari  pengklasifikasi  dasar  digunakan  sebagai  fungsi  tujuan  untuk  optimasi  multi- tujuan[8].
B. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  mengidentifikasi  objek  ke  dalam  sebuah  kategori,  kelas,  atau  kelompok tertentu berdasarkan karakteristik. Dengan kata lain, klasifikasi adalah pengelompokan objek berdasarkan kelompok yang biasa disebut kelas. Selain klasifikasi, Anda juga dapat melakukan proses pengelompokan objek  dengan  menggunakan  teknik  clustering  yaitu  mengelompokkan  objek  berdasarkan  kemiripan  di antara mereka[9].

## C. Citra Digital
Gambar  yang  diambil  dari  kamera    dikuantisasi  dalam  bentuk  nilai  diskrit  yang  disebut  .  gambar digital.  Foto  yang  dicetak  pada  Pencetak  tidak  dapat  diberi  nama  gambar  digital,  tetapi  foto  yang disimpan  dalam  bentuk  file  gambar  (bmp,  jpg,  png,  dll)  di  komputer  dapat  disebut  sebagai  gambar digital[10]. Citra merupakan representasi (gambar), kemiripan atau tiruan berdasarkan suatu objek. Citra digital  merupakan  gambaran  yg  bisa  diproses  sang  komputer.  Baru-baru  ini,  istilah  "citra  digital"  telah menjadi  populer[11].  Gambar  digital    pribadi  dan  rahasia  sangat  rentan  terhadap  intersepsi  oleh  orang lain,  terutama  ketika  gambar  didistribusikan  melalui  Internet.  Salah  satu  teknik  untuk  meminimalkan tindakan  di atas adalah dengan menggunakan teknik kriptografi[12].
D. Jentik Nyamuk

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 156-168 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
JURNAL WIDYA This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
Virus  dengue  menyebabkan  demam  berdarah  dengue  (DBD)  yang  menjangkit  dari  orang  ke  orang oleh Aedes aegypti. Dengue virus termasuk dalam genus flavivirus dan Aedes aegypti merupakan vektor yang  paling  potensial  dan  penting  untuk  penyakit  demam  berdarah  karena  letaknya  yang  dekat  dengan pemukiman  penduduk.  Rata-rata  4-7  hari[13].  Infeksi  yang    beralasan  oleh  virus  dengue,  terutama disebabkan  oleh  Aedes  aegypti  Pemberantasan  Sarang  Nyamuk  3M  (PSN)    merupakan  produk    daur ulang  yang  dapat  menjadi  tempat  berkembang  biaknya  nyamuk  pembawa  DBD[15].  Kesehatan  kita dipengaruhi  oleh  Nyamuk  sebagai  vektor  berbagai  penyakit  yang  dibawa  nyamuk  termasuk  demam berdarah,  malaria  dan  filariasis  [16].Parasit  Plasmodium  menyebabkan  penyakit  Malaria  yang  menular, berkembang biak dan hidup di dalam sel darah merah manusia[17].Ditularkan penyakit melalui serangga telah menjadi masalah global utama selama  beberapa tahun. Negara-negara dengan iklim sedang adalah korban  utama    penyakit  ini.  Namun,  kenaikan  suhu  global  telah  menunjukkan  statistik  yang mengkhawatirkan bahwa negara-negara yang tidak mengalami penyakit yang ditularkan melalui serangga memiliki  pengendalian  yang  buruk  terhadap  populasi  nyamuk[18].  Baru-baru  ini,  semakin  banyak  studi GeoHealth    menggunakan  data  penginderaan  jauh  untuk  memetakan  risiko  kesehatan  dan  memantau penyakit yang ditularkan melalui vektor[19].
E. Algoritma Genetika
Pencarian dan teknik optimasi adalah algoritma genetika yang mencakup serangkaian langkah seperti crossover,  seleksi,  mutasi,  penggantian,  dan  inisialisasi.  Pencarian  yang  memaksimalkan  atau meminimalkan  karakteristik  tertentu  adalah  algoritma  genetika.[20].  John  Holland  di  University  of Michigan  (1975)  mengembangkan  Algoritma  genetika  pertama  kali.  John  Holland  menyatakan  bahwa setiap  masalah    dapat  dirumuskan  dalam  bentuk  adaptasi  (alami  atau  buatan)    dalam  rekayasa  genetika. Algoritma  Genetika  Proses  Evolusi  Darwin  dan  simulasi  manipulasi  genetik  pada  kromosom.  Mutasi pada kromosom ini  mempengaruhi tingkat produksi dan kelangsungan  hidup organisme[21]. Algoritma ini adalah dua algoritma evolusioner yang membantu menemukan solusi optimal untuk berbagai masalah optimasi. Algoritma genetika membutuhkan waktu lama untuk dijalankan, yang mengurangi efisiensi[22]. Algoritma genetika telah berhasil diterapkan untuk mengatasi berbagai masalah pencarian dalam biologi komputasi dan bioinformatika[23].
F. Augmentasi
Studi  ini  mencoba  menerapkan  teknik  augmentasi  data    untuk  meningkatkan  kinerja  tugas penambangan  teks  menggunakan  sejumlah  kecil  kumpulan  data[24].  Dalam  penelitian  ini,  optimasi berupa  penambahan  data.  Lebih  sedikit  data  berarti  lebih  banyak  variasi  dalam  data  pelatihan[25]. Augmentasi  data  adalah  overfiting  teknik  yang  dapat  mengurangi  peningkatan  ukuran  dataset  dengan sedikit  usaha  [26].  Augmentasi  data  biasanya  digunakan  dalam    pemrosesan  gambar  untuk  memperluas kumpulan  data  dan  meningkatkan  kekokohan  model  pembelajaran  mendalam  [27].  Model  pembelajaran mesin  yang  dilatih  pada  kumpulan  data    kecil  seringkali  tidak    cukup  baik[28].  Efek  pembesar  tunggal diterapkan ke seluruh gambar,  membatasi berbagai fitur lokal dalam gambar yang diperbesar[29].

## 3. Metode Penelitian (or Research Method)
Pada  penelitian  ini  dataset  yang  digunakan  diambil  dari  Goggle  Image  lalu  di  buat  oleh  penulis dengan sendiri, menjadikan dataset ini publik. Dengan pixel yang beragam dan format yang juga beragam penulis  mencoba  untuk  mersncsng  dataset  ini.  Dataset  memiliki  228  gambar  jentik  nyamuk  Aedes Aegypti,  114  gambar  jentik  nyamuk  Aedes  Albopictus,  168  gambar  jentik  nyamuk  Anopheles,  269 gambar  jentik  nyamuk  Culex,  158  gambar  jentik  nyamuk  Phsopora,  120  gambar  jentik  nyamuk Toxorhynchites dengan resolusi tentu nya juga beragam.
A. Penerapan Metodologi

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 156-168 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
JURNAL WIDYA This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
Berikut adalah tahapan metodologi yang diciptakan dalam penelitian ini:

## Gambar 1 Tahapan Metodologi Yang Digunakan
Individu  dinilai  menggunakan  fitur  spesifik  sebagai  ukuran  kinerja.  Individu  dengan  skor  kebugaran kromosom  tinggi  dipertahankan  dan  individu  dengan  skor  kebugaran  kromosom  rendah    diubah.  Peran fitness tersila pada masalah representasi tertentu  yang dipakai.
Rancangan Pengujian
Rancangan pengujian yang dilakukan oleh peneliti yaitu mengklasifikasi jenis-jenis jentik nyamuk pada  penelitian  ini.  Pada  metode  prediktif  dapat  dilakukan  dengan  model  klasifikasi.  Klasifikasi  adalah proses  mengubah  catatan  data  menjadi  sekumpulan  kelas  yang  sama  dengan  membagi  beberapa  kelas pada jenis-jenis jentik nyamuk. Dataset memiliki 68 gambar jentik  nyamuk  Aedes Aegypti, 114 gambar jentik  nyamuk  Aedes  Albopictus,  168  gambar  jentik  nyamuk  Anopheles,  269  gambar  jentik  nyamuk Culex, 158 gambar jentik nyamuk Phsopora, 120 gambar jentik nyamuk Toxorhynchites dengan resolusi tentu  nya  juga  beragam.  Peneitian  ini  juga  mengaugmentasikan  dataset  dikarenakan  dataset  jenis-jenis jentik  nyamuk  masih  sedikit  yang  beredar  di  publik.  Augmentasi  data  menaikkan  variasi  gambar menggunakan memanipulasi transformasi dimensi gambar.
Harapan  penelitian  ini  mengimplementasikan  algoritma  genetika  dan  augmentasi  untuk mengoptimasi  klasifikasi  jentik  nyamuk.  Dengan  mengevaluasi  nilai  fitness  pada  algortima  genetika. Tujuan  dari  nilai  fitness  adalah  dapat  mengetahui  bobot  atau  jenis  jentik  nyamuk  mana  yang  paling banyak  kita  temui  disekitar.    Perhitungan  nilai  fitness  dari  masing-masing  kromosom dapat  dirumuskan sebagai berikut:
Fitness = 11+( 𝐹 1 𝐵 1+ 𝐹 2 𝐵 2+ ⋯ ) ……………………………………………………………(1) Penjelasan : Bn = Berat

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 156-168 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
JURNAL WIDYA This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
160
Gambar 2 Augmentasi Aedes Aegypti
Sumber: Olahan Data Hasil Augmentasi
Gambar 3 Augmentasi Aedes Albopictus Sumber: Olahan Data Hasil Augmentasi
Fn = Jumlah n = 1 . . . n

## 4. Hasil dan Pembahasan (or Results and Analysis)
A. Augmentasi
Augmentasi pada masing-masing gambar jenis jentik nyamuk bertujuan untuk memperbanyak data. Karena yang kita tau data atau gambar pada jenis jentik nyamuk masih sedikit umum nya. Pada penelitian ini  augmentasi  di  implementasikan  menggunakan  Google  Colab.  Masing-masing  jenis  jentik  nyamuk  di augmentasikan dengan jumlah yang sama yaitu 1000 gambar. Tujuan meratakan jumlah augmentasi pada masing-masing  jenis  jentik  nyamuk  adalah  untuk  nanti  nya  mengetahui  nilai  fitness  pada  Algoritma Genetika. Berikut adalah sebagian dari hasil augmentasi nya :

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 156-168 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
JURNAL WIDYA This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .

## Gambar 4 Augmentasi Anhopeles
Sumber: Olahan Data Hasil Augmentasi
Gambar 6 Augmentasi Pshoporaa
Sumber: Olahan Data Hasil Augmentasi
Gambar 7 Augmentasi Toxorhynchites Sumber: Olahan Data Hasil Augmentasi
Gambar 5 Augmentasi Culex Sumber: Olahan Data Hasil Augmentasi

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 156-168 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
JURNAL WIDYA This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .

## B. Hasil Pengujian
Setelah  di  lakukan  nya  augmentasi  pada  masing-masing  jenis  jentik  nyamuk,  peneliti mengklasifikasi  masing-masing  jenis  jentik  nyamuk  menggunakan  Algoritma  Genetika  untuk mendapatkan nila fitnest. Untuk megimplementasikan nya peneliti masih memakai Google Colab. Berikut adalah hasil dari masing-masing jenis jentik nyamuk.
 Aedes Aegypti
Nilai fitness dari solusi terbaik = 59821.73477077548 Indeks solusi terbaik : 0 Nilai fitness terbaik dicapai setelah 999 generasi.
 Aedes Albopictus Nilai fitness dari solusi terbaik = 79896.53665991392
Indeks solusi terbaik : 0 Nilai fitness terbaik dicapai setelah 998 generasi.
Gambar 8 Hasil Klasifikasi dan Nilai Fitness Pada Aedes Aegypti Sumber : Olahan Klasifikasi Menggunakan Algoritma Genetika

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 156-168 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
JURNAL WIDYA This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
Gambar 9 Hasil Klasifikasi dan Nilai Fitness Pada Aedes Albopictus Sumber : Olahan Klasifikasi Menggunakan Algoritma Genetika
 Anhopeles
Nilai fitness dari solusi terbaik = 53532.99616565027 Indeks solusi terbaik : 9 Nilai fitness terbaik dicapai setelah 1000 generasi.
Gambar 10 Hasil Klasifikasi dan Nilai Fitness Pada Anhopeles Sumber : Olahan Klasifikasi Menggunakan Algoritma Genetika

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 156-168 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
JURNAL WIDYA This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
 Culex
Nilai fitness dari solusi terbaik = 11499.659536397216 Indeks solusi terbaik : 7 Nilai kebugaran terbaik dicapai setelah 1000 generasi.
 Pshopora Nilai fitness dari solusi terbaik = 54718.63265423957
Indeks solusi terbaik : 9 Nilai fitness terbaik dicapai setelah 1000 generasi.
Gambar 11 Hasil Klasifikasi dan Nilai Fitness Pada Culex Sumber : Olahan Klasifikasi Menggunakan Algoritma Genetika
Gambar 12 Hasil Klasifikasi dan Nilai Fitness Pada Pshopora Sumber : Olahan Klasifikasi Menggunakan Algoritma Genetika

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 156-168 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
JURNAL WIDYA This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
 Toxorhynchites
Nilai fitness dari solusi terbaik = 52077.35304883782 Indeks solusi terbaik : 0 Nilai fitness terbaik dicapai setelah 998 generasi.

## 5. Kesimpulan (or Conclusion)
Dapat  di  simpulkan  bahwa  masing-masing  jenis  jentik  nyamuk  mempunyai  nilai  yang  berbeda. Penelitian  ini  mengaugmentasikan  gambar  dari  masing-masing  jenis  jentik  nyamuk  sebanyak  1000 gambar,  dengan  tujuan  untuk  mengetahuin  nilai  Fitness  dari  Algoritma  Genetika.  Setelah  di implementasikan  pada  Algortima  Genetika  masing-masing  jenis  jentik  nyamuk  memiliki  nilai  Fitness yang  berbeda-beda.  Perbandingan  dari  semua  jenis  jentik  nyamuk  sangat  lah  tipis,  tetapi  disini  peneliti sudah  menemukan  nilai  Fitness  terbaik  yaitu  pada  jentik  nyamuk  Culex  dengan  11499.659536397216. Jadi dapat di simpulkan bahwa jentik nyamuk Culex yang terbaik pada Algoritma Genetika.

## Referensi (Reference)
[1] A.  Ruliansyah,  W.  Ridwan,  and  A.  J.  Kusnandar,  “Pemetaan  Habitat  Jentik  Nyamuk  Di Kecamatan Cibalong, Kabupaten Garut, Provinsi Jawa Barat,” J.  Vektor  Penyakit , vol. 13, no. 2, pp. 115–124, 2019, doi: 10.22435/vektorp.v13i2.946.
[2] A. Josi, “Implementasi Algoritma Genetika Pada Aplikasi Penjadwalan Perkuliahan Berbasis Web

## Gambar 13 Hasil Klasifikasi dan Nilai Fitness Pada Toxohrynchites
Sumber : Olahan Klasifikasi Menggunakan Algoritma Genetika

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 156-168 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
JURNAL WIDYA This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
Dengan  Mengadopsi  Model  Waterfall,” J.  Inform.  J.  Pengemb.  IT ,  vol.  02,  no.  02,  pp.  77–83,
2017, [Online]. Available:
http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/view/517/554.
[3] T.  Arifin  and  A.  Herliana,  “Optimasi  Metode  Klasifikasi  Dengan  Menggunakan  Particle  Swarm Optimization  Untuk  Identifikasi  Penyakit  Diabetes  Retinopathy,” Khazanah  Inform.  J.  Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, p. 77, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i2.6825.
[4] I. Wahyudi, S. Bahri, and P. Handayani, “Aplikasi Pembelajaran Pengenalan Budaya Indonesia,” vol. V, no. 1, pp. 135–138, 2019, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[5] J.  Sanjaya  and  M.  Ayub,  “Augmentasi  Data  Pengenalan  Citra  Mobil  Menggunakan  Pendekatan Random Crop, Rotate, dan Mixup,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 311–323, 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2688.
[6] S.  T.  Informatika,  “Implementasi  Deteksi  Real  Time  Klasifikasi  Jenis  Kendaraan  Di  Indonesia Menggunakan Metode YOLOV5,” vol. 6, pp. 13971–13982, 2022.
[7] Yoga  Religia,  Agung  Nugroho,  and  Wahyu  Hadikristanto,  “Klasifikasi  Analisis  Perbandingan Algoritma  Optimasi  pada  Random  Forest  untuk  Klasifikasi  Data  Bank  Marketing,” J.  RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  187–192,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i1.2813.
[8] W. Liu, W. Wu, Y. Wang, Y. Fu, and Y. Lin, “Selective ensemble learning method for belief-rule- base classification system based on PAES,” Big Data Min. Anal. , vol. 2, no. 4, pp. 306–318, 2019, doi: 10.26599/BDMA.2019.9020008.
[9] H. Muhamad, C. A. Prasojo, N. A. Sugianto, L. Surtiningsih, and I. Cholissodin, “Optimasi Naïve Bayes Classifier Dengan Menggunakan Particle  Swarm Optimization Pada Data  Iris,” J.  Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 3, p. 180, 2017, doi: 10.25126/jtiik.201743251.
[10] A. Sindar and R. M. Sinaga, “Implementasi Teknik Threshoding Pada Segmentasi Citra Digital,” J. Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, pp. 48–51, 2017.
[11] J.  I.  Sari,  H.  T.  Sihotang,  and  T.  Informatika,  “Implementasi  Penyembunyian  Pesan  Pada  Citra Digital Dengan Menggabungkan Algoritma Hill Cipher Dan Metode Least Significant Bit (LSB),” J.  Mantik  Penusa ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  1–8,  2017,  [Online].  Available:  http://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/article/view/253.
[12] Taronisokhizebua1,  “Pengamanancitradigitalberdasarkan  Modifikasialgoritmarc4,”  vol.  4,  no.  4, pp. 275–282, 2017, doi: 10.25126/jtiik.201744474.
[13] J.  K.  Masyarakat,  “Kepadatan  Jentik  Nyamuk  Aedes  Sp.  (House  Index)  Sebagai  Indikator Surveilans Vektor Demam Berdarah Dengue Di Kota Semarang,” J. Kesehat. Masy. , vol. 5, no. 5, pp. 906–910, 2017.
[14] K. Sumur, G. Dan, and K. Jentik, “HIGEIA : JOURNAL OF PUBLIC HEALTH Aedes aegypti,” vol. 1, no. 1, pp. 8–14, 2017.

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 156-168 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
JURNAL WIDYA This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
[15] R.  D.  Kurniawati,  A.  Sutriyawan,  and  S.  R.  Rahmawati,  “Analisis  Pengetahuan  dan  Motivasi Pemakaian  Ovitrap  Sebagai  Upaya  Pengendalian  Jentik  Nyamuk  Aedes  Aegepty,” J.  Ilmu Kesehat. Masy. , vol. 9, no. 04, pp. 248–253, 2020, doi: 10.33221/jikm.v9i04.813.
[16] S.  Siahaan  and  R.  Fauziah,  “Studi  Kepadatan  Jentik  Nyamuk  di  Kelurahan  Tebing  Tinggi Kecamatan  Tebing  Tinggi  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Barat  Jambi  Tahun  2019,” J.  Ilm.  Univ. Batanghari Jambi , vol. 20, no. 1, p. 302, 2020, doi: 10.33087/jiubj.v20i1.865.
[17] H.  Ndiki,  A.  A.  Adu,  and  R.  Limbu,  “Survei  Jentik  Nyamuk  Anopheles  di  Desa  Maukeli Kecamatan  Mauponggo,” Media  Kesehat.  Masy. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  10–17,  2020,  doi: 10.35508/mkm.v2i1.1948.
[18] D. A. A. Santos et al. , “Perangkap Selektif Cerdas Berbasis Kipas,” pp. 1–5, 2018.
[19] R.  J.  Calantonea,  S.  T.  Cavusgila,  and  Y.  Zhaob,  “Machine  Translated  by  Google  Machine Translated by Google,” Artic. Investig. Científica , vol. 31, pp. 515–524, 2002.
[20] Y. Sari, M. Alkaff, E. S. Wijaya, S. Soraya, and D. P. Kartikasari, “Optimasi Penjadwalan Mata Kuliah  Menggunakan  Metode  Algoritma  Genetika  dengan  Teknik  Tournament  Selection,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 1, p. 85, 2019, doi: 10.25126/jtiik.2019611262.
[21] D.  Oktarina  and  A.  Hajjah,  “Perancangan  Sistem  Penjadwalan  Seminar  Proposal  dan  Sidang Skripsi dengan Metode Algoritma Genetika,” JOISIE (Journal Inf. Syst. Informatics Eng. , vol. 3, no. 1, p. 32, 2019, doi: 10.35145/joisie.v3i1.421.
[22] A.  Mahasiswa,  E.  Babaei,  A.  Senior,  and  D.  A.  N.  A.  L.  I.  Bidram,  “Teknik  Optimasi  Hibrida Menggunakan Exchange Pasar dan Algoritma Genetika,” pp. 2417–2427, 2020.
[23] M. G. Souza, E. E. Vallejo, and K. Estrada, “Mendeteksi Varian Langka Independen Berkelompok Asosiasi Menggunakan Algoritma Genetika,” vol. 18, no. 10, pp. 932–939, 2021.
[24] R. N. Harahap and K. Muslim, “Peningkatan Akurasi pada Prediksi Kepribadian Mbti Pengguna Twitter Menggunakan Augmentasi Data,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 4, p. 815, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020743622.
[25] S. I. Pradika, B. Nugroho, and E. Y. Puspaningrum, “Pengenalan Tulisan Tangan Huruf Hijaiyah Menggunakan Convolution Neural Network Dengan Augmentasi Data,” Pros. Semin. Nas. Inform. Bela Negara , vol. 1, pp. 129–136, 2020, doi: 10.33005/santika.v1i0.35.
[26] R.  Z.  Fadillah,  A.  Irawan,  M.  Susanty,  and  I.  Artikel,  “Data  Augmentasi  Untuk  Mengatasi Keterbatasan Data Pada Model Penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO),” J. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 208–214, 2021, [Online]. Available:
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/10768.
[27] K.  Nirkabel et  al. ,  “Augmentasi  Data  untuk  Deep  Learning-Based  Klasifikasi  Modulasi  Radio,” no. November 2019, 2020.
[28] L. Liu and D. A. N. W. Choi, “Augmentasi Data Berbasis Terjemahan Iteratif Metode untuk Tugas

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 156-168 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
JURNAL WIDYA This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License .
Klasifikasi Teks,” vol. 9, no. November, pp. 0–8, 2021.
[29] K.  Kim  and  A.  F.  M.  S.  Uddin,  “Augment  Lokal :  Memanfaatkan  Properti  Bias  Lokal  dari Jaringan Saraf Konvolusi untuk Augmentasi Data,” vol. 9, pp. 15191–15199, 2021.