Rita Rismala, Mahmud Dwi Sulistiyo Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016

## PENERAPAN TEKNIK KLASIFIKASI PADA SISTEM REKOMENDASI MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
Rita Rismala 1 , Mahmud Dwi Sulistiyo 2
Program Studi S1 Teknik Informatika, Fakultas Informatika Universitas Telkom 1, 2
Jl. Telekomunikasi - Terusan Buah Batu - Bandung 40257, Jawa Barat, Indonesia 1, 2 ritaris@telkomuniversity.ac.id 1 , mahmuddwis@telkomuniversity.ac.id 2

## Abstrak
Sistem  rekomendasi  yang  dibangun  dalam penelitian  ini  adalah  sistem  rekomendasi  yang  dapat memberikan rekomendasi sebuah item terbaik kepada user .  Dari  sisi data  mining ,  pembangunan  sistem rekomendasi  satu item ini  dapat  dipandang  sebagai upaya  untuk  membangun  sebuah  model classifier yang  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  data ke  dalam  satu  kelas  tertentu.  Model classifier yang digunakan  bersifat  linier.  Untuk  menghasilkan konfigurasi  model classifier yang  optimal  digunakan Algoritma  Genetika  (AG).  Performansi  AG  dalam melakukan  optimasi  pada  model  klasifikasi  linier yang digunakan cukup dapat diterima. Untuk dataset yang  digunakan  dengan  kombinasi  nilai  parameter terbaik  yaitu  yaitu  ukuran  populasi  50,  probabilitas crossover 0.7,  dan  probabilitas  mutasi  0.1,  diperoleh rata-rata  akurasi  sebesar  72.80%  dengan  rata-rata waktu  proses  6.04  detik,  sehingga  penerapan  teknik klasifikasi  menggunakan  AG  dapat  menjadi  solusi alternatif dalam membangun sebuah sistem rekomendasi,  namun  dengan  tetap  memperhatikan pengaturan  nilai  parameter  yang  sesuai  dengan permasalahan yang dihadapi.
Kata kunci:
sistem rekomendasi, klasifikasi, Algoritma Genetika

## Abstract
In  this  study  was  developed  a  recommendation system that can recommend top-one item to a user. In terms of data mining, it can be seen as a problem to develop a classifier model that can be used to classify data into one particular class. The model used was a linear classifier. To produce the optimal configuration  of  classifier  model  was  used  Genetic Algorithm  (GA).  GA  performance  in  optimizing  the linear classification model was acceptable. Using the case  study  dataset  and  combination  of  the  best
parameter  value,  namely  population  size  50, crossover  probability  0.7  and  mutation  probability 0.1, obtained average accuracy 72.80% and average processing  time  of  6.04  seconds,  so  that  the implementation of classification techniques using GA can  be  an  alternative  solution  in  developing  a recommender  system,  due  regard  to  setting  the parameter value depend on the encountered problem.
Keywords:
Recommendation  system,  classification,  Genetic Algorithm

## I. P ENDAHULUAN
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  teknik  dasar dalam  bidang data  mining .  Teknik  klasifikasi diperlukan  untuk  dapat  melakukan  pengenalan  pola, prediksi nilai, hingga pengambilan keputusan. Dalam hal  pengambilan  keputusan,  diperlukan  sistem rekomendasi  yang  berperan  dalam  memberikan rekomendasi  sejumlah item kepada user sehingga dapat  membantu user dalam  mengambil  keputusan. Adapun  sistem  rekomendasi  yang  dibangun  dalam penelitian  ini  adalah  sistem  rekomendasi  yang  dapat memberikan  rekomendasi  sebuah item kepada user . Pendekatan yang umumnya digunakan untuk membangun  sebuah  sistem  rekomendasi  diantaranya content-based , collaborative , dan hybrid (Adomavicius  &  Tuzhilin,  2005).  Namun  dari  sisi data  mining ,  pembangunan  sistem  rekomendasi  satu item ini  dapat  dipandang  sebagai  upaya  untuk membangun  sebuah  model classifier yang  dapat digunakan  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam satu  kelas  tertentu.  Untuk  menghasilkan  model classifier dengan performansi tinggi, umumnya harus melalui  mekanisme  yang  kompleks.  Hal  ini  tentu berpengaruh  terhadap  semakin  “mahal”-nya  biaya komputasi yang dibutuhkan untuk membangun model
Rita Rismala, Mahmud Dwi Sulistiyo Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
tersebut.  Terkait  dengan  hal  tersebut,  maka  pada penelitian  ini  dibangun  model classifier yang sederhana,  namun  dapat  menghasilkan  performansi yang cukup baik dan tetap  menjaga biaya komputasi yang “rendah”.
Agar model classifier memiliki performansi yang baik,  maka  dibutuhkan  tahap  pembelajaran  untuk menghasilkan konfigurasi yang optimal. Jika dikaitkan  dengan  permasalahan  di  dunia  kecerdasan buatan, proses ini dapat dipandang sebagai permasalahan  optimasi.  Oleh  sebab  itu,  algoritma- algoritma optimasi dapat digunakan sebagai alternatif cara  untuk  membangun  model  classifier.  Sejauh  ini, Algoritma  Genetika  merupakan  algoritma  optimasi yang  telah  diaplikasikan  secara  luas  dalam  bidang engineering karena  kemampuannya  yang  cukup powerful untuk  menemukan  solusi  optimal  dalam waktu yang relatif cepat (Hegerty & Kasprak, 2009). Selain  itu,  dalam  penelitian  (Widodo  &  Mahmudy, 2010)  juga  didapatkan  bahwa  waktu  proses Algoritma Genetika untuk menyelesaikan permasalahan kombinatorial pada sistem rekomendasi  wisata  kuliner  terbukti  cukup  cepat. Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  digunakan Algoritma  Genetika  untuk  membangun  sistem rekomendasi dengan menerapkan teknik klasifikasi.

## II. K AJIAN L ITERATUR

## II.1. Sistem Rekomendasi
Sistem  rekomendasi  memberikan  rekomendasi item kepada user dengan cara menganalisis data user serta  informasi  lain  yang  berhubungan  dengan user tersebut,  seperti  informasi  mengenai user lain  yang memiliki  preferensi  yang  sama  atau  informasi mengenai environment dari user tersebut  (Sebastia, Garcia,  Onaindia,  &  Guzman,  2009).  Terdapat  dua fungsi  utama  sistem  rekomendasi:  (1)  Rekomendasi top-N  item ,  yaitu  sistem  rekomendasi  memberikan daftar  N  item  yang  paling  direkomendasikan  untuk user .  (2)  Prediksi rating ,  yaitu  memprediksi preference  score dari  seorang user untuk item tertentu  (Thai-Nghe,  Drumond,  Krohn-Grimberghe, & Schmidt-Thieme, 2010).

## II.2. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  teknik  dasar dalam data mining yang saat ini masih menjadi open
topic terutama  untuk  dimensi  data  yang  besar  (Yang & Wu, 2006). Proses pembelajaran dalam klasifikasi dilakukan  untuk  membangun  model classifier berdasarkan  data  latih  sehingga  dapat  digunakan untuk  mengklasifikasikan  data  “masa  depan”  (Fung, Wang,  &  Yu,  2007).  Jika  dipandang  dari  dunia kecerdasan  buatan,  proses  ini  dapat  dipandang sebagai  permasalahan  optimasi  untuk  mendapatkan model classifier yang  dapat  meminimumkan error klasifikasi.

## II.3. Algoritma Genetika
Algoritma  Genetika  (AG)  telah  diaplikasikan secara  luas  dalam  bidang engineering .  Pada  AG, kandidat solusi untuk suatu permasalahan direpresentasikan dalam bentuk kromosom. Kemudian  kromosom  tersebut  dievolusi  dengan menerapkan tiga operator genetika yaitu rekombinasi, mutasi  dan  seleksi,  untuk  menghasilkan  kandidat solusi  yang  lebih  baik.  Beberapa  nilai  parameter perlu  diatur  agar  AG  berjalan  secara  optimal, diantaranya:  ukuran  populasi,  maksimum  iterasi, jenis seleksi, jenis dan probabilitas rekombinasi, serta jenis  dan  probabilitas  mutasi  (Kachitvichyanukul, 2012).  AG  dalam  bentuk pseudocode dapat  dilihat pada Kode 1 (Hegerty & Kasprak, 2009).
Kode 1. Pseudocode Algoritma Genetika
Inisialisasi populasi secara acak.
Hitung nilai fitness dari populasi awal.

## REPEAT
Pilih  pasangan  orang  tua  berdasarkan nilai fitness.
Rekombinasikan pasangan orang tua tersebut sehingga dihasilkan dua anak.
Lakukan  mutasi  pada  setiap  anak  hasil rekombinasi.
Evaluasi anak hasil mutasi.
Seleksi individu (orang tua/ anak) yang akan dipilih menjadi populasi baru.
UNTIL kondisi berhenti

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN

## III.1 Data
Sistem  rekomendasi  yang  dibangun  sebagai  studi kasus dalam penelitian ini adalah sistem rekomendasi
Rita Rismala, Mahmud Dwi Sulistiyo Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
pemilihan  bidang  keahlian  tugas  akhir.  Data  yang digunakan adalah data akademik mahasiswa Program Studi S1 Teknik Informatika Universitas Telkom dari tahun  2008  –  2013.  Data  ini  berisi  nilai-nilai  mata kuliah  yang  telah  diambil  oleh  mahasiswa  beserta pilihan  bidang  keahlian  dari  setiap  mahasiswa tersebut. Data bersifat non-linearly separable .
Sebelum  diproses  ke  dalam  sistem,  data  mentah di- preprocess terlebih  dahulu    dengan  cara:  (1) Mengubah data nilai indeks menjadi numerik, dengan ketentuan:  A  =  4;  B  =  3;  C  =  2;  D  =  1;  E  =  0.  (2) Mengelompokkan  mata  kuliah  (MK)  menjadi  MK dasar, MK bidang keahlian 1, MK bidang keahlian 2, dan MK bidang keahlian 3. (3) Menghitung rata-rata nilai  MK  untuk  setiap  kelompok.  Atribut  data  hasil preprocessing dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Kemudian data  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji  dengan proporsi 308 data latih dan 131 data uji.
Tabel 1. Atribut Data Nama Kode Nilai Keterangan MK dasar x 1 Real [0 .. 4] Masukan
MK bidang keahlian 1 x 2 Real [0 .. 4] MK bidang keahlian 2 x 3 Real [0 .. 4] MK bidang keahlian 3 x 4 Real [0 .. 4] Kelas T bidang keahlian 1 = 1, bidang keahlian 2 = 2, bidang keahlian 3 = 3 Keluaran

## III.2 Model Klasifikasi
Penelitian  ini  menggunakan  model  klasifikasi linier seperti pada persamaan (1), (2), (3), dan (4).
y 1 = k 11 x 1 +k 12 x 2 +...+k 1n x n ... [1]
y 2 = k 21 x 1 +k 22 x 2 +...+k 2n x n ... [2]
y 3 = k 31 x 1 +k 32 x 2 +...+k 3n x n ... [3]
1 ; max (y 1 , y 2 , y 3 ) = y 1 ... [4] T 2 ; max (y 1 , y 2 , y 3 ) = y 2
3 ; max (y 1 , y 2 , y 3 ) = y 3 yang mana:
y 1 : nilai kelayakan untuk kelas 1
y 2 : nilai kelayakan untuk kelas 2
y 3 : nilai kelayakan untuk kelas 3
x 1 ..x n : atribut masukan
k 11 ..k 1n :  bobot  atribut  masukan  1  s.d.  n  untuk  nilai kelayakan kelas 1
k 21 ..k 2n :  bobot  atribut  masukan  1  s.d.  n  untuk  nilai kelayakan kelas 2
k 31 ..k 3n :  bobot  atribut  masukan  1  s.d.  n  untuk  nilai kelayakan kelas 3

## III.3 Pemetaan Data Ke Dalam Sistem Rekomendasi
Pada  sistem  rekomendasi,  data  yang  tersedia dipetakan menjadi user , item , dan rating (Thai-Nghe, Drumond,  Krohn-Grimberghe,  &  Schmidt-Thieme, 2010).  Dalam  penelitian  ini,  mahasiswa  dipetakan sebagai user ,  atribut  data  sebagai item ,  dan  nilai atribut  sebagai rating ,  seperti  diilustrasikan  pada Tabel  2.  Proses  untuk  menentukan  nilai  kelayakan seperti dijelaskan pada sub-bab 2.2, dapat dipandang sebagai  proses  untuk  menentukan  rating  untuk  item y 1 , y 2 ,  dan y 3 .  Kemudian  berdasarkan rating tersebut dilakukan  proses  klasifikasi  untuk  menentukan  kelas yang sesuai bagi user .
Tabel 2. Matriks Pemetaan User – Item – Rating
x 1 x 2 x 3 x 4 y 1 y 2 y 3 Mhs 1 2,41 3,21 1,24 1,87 ? ? ? Mhs 2 3,12 1,98 1,76 4,00 ? ? ? Mhs 3 2,78 3,21 3,56 2,89 ? ? ? ... Mhs n 3,56 3,21 3,11 2,98 ? ? ?

## III.4 Perancangan Algoritma Genetika
Algoritma  Genetika  (AG)  berperan  dalam menemukan nilai-nilai yang tepat untuk semua bobot pada  model  klasifikasi,  sehingga  mampu  untuk mengklasifikasikan  setiap  pola  data  masukan  ke dalam kelas-kelas  yang sesuai dengan akurasi sebaik mungkin. Skema AG yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Rita Rismala, Mahmud Dwi Sulistiyo Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
Start Inisialisasi Seleksi Orangtua Rekombinasi
Mutasi Seleksi Survivor Terminasi End Population Mating Pool Mutated Chromosome Offspring Yes No New Population Dekode & Evaluasi Fitness Gambar 1. Skema Algoritma Genetika

## III.4.1 REPRESENTASI KROMOSOM
Representasi  kromosom  yang  digunakan  adalah representasi  bilangan real ,  di  mana  setiap  gen menyatakan nilai bobot untuk setiap atribut masukan pada  model.  Ilustrasi  representasinya  dapat  dilihat pada Gambar 2.
k 11 k 12 .. k 1n k 21 k 22 .. k 2n k 31 k 32 .. k 3n bobot atribut masukan 1 s.d. n untuk nilai kelayakan kelas 1 bobot atribut masukan 1 s.d. n untuk nilai kelayakan kelas 2 bobot atribut masukan 1 s.d. n untuk nilai kelayakan kelas 3

## Gambar 2. Representasi Kromosom pada GA

## III.4.2 SELEKSI ORANG TUA
Seleksi  orangtua  pada  GA  merupakan  tahap memilih  sejumlah  pasangan  kromosom  untuk ditempatkan  pada mating  pool .  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode roulette  wheel .  Dengan  metode  ini,  semakin  tinggi nilai fitness suatu  kromosom,  maka  peluang terpilihnya kromosom tersebut akan semakin besar.

## III.4.3 REKOMBINASI
Pada  tahap  rekombinasi,  digunakan  cara  pindah silang  dengan  menggunakan  1  titik  potong  yang ditentukan  secara  acak  dengan  probabilitas  tertentu, sebagaimana diilustrasikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Rekombinasi Satu Titik

## III.4.4 MUTASI
Proses  mutasi  menggunakan  metode  mutasi non- uniform dengan  probabilitas  tertentu.  Pada  mutasi non-uniform dengan  distribusi  tetap,  nilai  gen  hasil mutasi diperoleh dari nilai gen lama ditambah dengan bilangan real yang  dibangkitkan  secara  acak  dengan distribusi tertentu.

## III.4.5 SELEKSI SURVIVOR
Pada tahap seleksi survivor , ada dua metode yang digunakan,  yaitu generational  replacement dan steady  state .  Dengan generational  replacement , populasi  lama  digantikan  oleh  kromosom  hasil elitisme dan kromosom-kromosom lain hasil rekombinasi dan mutasi. Adapun dengan steady state , populasi  lama  digabung  dengan  populasi  baru  dan dipilih berdasarkan fitness yang tertinggi.

## III.4.6 TERMINASI
Untuk  kriteria  pemberhentian  evolusi,  terdapat dua  kondisi,  yaitu  jika  telah  memenuhi  maksimum generasi  yang  sudah  ditentukan  atau  jika fitness terbaiknya  tidak  berubah-ubah  selama  sejumlah generasi berturut-turut.

## III.4.7 FUNGSI FITNESS
Kromosom  dievaluasi  dengan  menggunakan rumus fitness yang didefinisikan pada persamaan (5).
nAllData nTrueData fitness 
... [5]
yang mana:
nTrueData  =  jumlah  data  yang  terklasifikasikan dengan benar
nAllData = jumlah semua data
.
Rita Rismala, Mahmud Dwi Sulistiyo Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Selama  percobaan,  dilakukan  pelatihan  melalui proses  evolusi  GA  dengan  menggunakan  data  latih, dan  pengujian  untuk  melihat  performansi  model classifier yang  sudah  dilatih  dengan  menggunakan data uji, seperti dapat dilihat pada Gambar 4. Tujuan dari  percobaan  ini  adalah  untuk  menganalisis pengaruh  nilai-nilai  parameter  terhadap  jalannya proses  evolusi  serta  untuk  mendapatkan  kombinasi nilai parameter yang menghasilkan akurasi yang baik.

## Gambar 4. Skema Percobaan
Adapun  parameter  yang  diobservasi  meliputi ukuran populasi, probabilitas crossover , dan probabilitas  mutasi.  Secara  umum,  hasil  observasi setiap nilai parameter tertentu akan berpengaruh pada setting  nilai  untuk  observasi  parameter  selanjutnya. Untuk  setiap  kombinasi  nilai  parameter  dilakukan observasi sebanyak 10 kali.
Keterangan pada Tabel 3 s.d. Tabel 8: Ukpop = ukuran  populasi;  Sel  =  seleksi survivor (1: generational  replacement ,  2: steady  state );  Pc  = probabilitas crossover ;  Pm  =  probabilitas  mutasi; accTr = rata-rata tingkat akurasi data latih (%); accTs =  rata-rata  tingkat  akurasi  data  uji  (%);  accRata  = rata-rata tingkat akurasi accTr dan accTs, acc = rata- rata  tingkat  akurasi  accRata  untuk  setiap  nilai parameter, dan Wkt = rata-rata waktu proses (detik).

## IV.1 Observasi terhadap Ukuran Populasi
Pada  observasi  GA  tahap  pertama,  belum  ada informasi terkait nilai-nilai parameter yang sebaiknya digunakan.  Oleh  karenanya,  ditentukan  nilai-nilai yang  sudah  umum  digunakan,  yaitu  probabilitas crossover yang  nilainya  mendekati  1,  yaitu  sebesar 0.9  dan  probabilitas  mutasi  yang  nilainya  mendekati 0, yaitu sebesar 0.1.

## Tabel 3. Hasil Observasi Pengaruh Ukuran Populasi
terhadap Performansi Sistem Parameter Performansi Ukpop Sel accTr accTs accRata Wkt 5 1 51.69 50.76 51.41 0.35 10 1 60.84 59.92 60.57 0.94 20 1 69.9 67.56 69.20 2.35 50 1 70.39 66.72 69.29 4.91 5 2 55.36 52.67 54.56 0.31 10 2 63.44 60.69 62.62 1.12 20 2 66.92 64.89 66.31 2.44 50 2 75.26 71.3 74.08 6.11
Dari  data  pada  Tabel  3,  dilakukan  pengolahan hingga  diperoleh  rata-rata  untuk  tingkat  akurasi  dan waktu  proses  yang  dihasilkan  dari  beberapa  nilai ukuran populasi. Tingkat akurasi di sini menunjukkan kemampuan  model  dalam  mengklasifikasikan  data, baik pada proses latih maupun uji. Sedangkan waktu proses di sini menunjukkan kecepatan sistem menuju kondisi  konvergen,  sehingga  solusi  yang  dihasilkan sudah tidak berubah lagi.

## Tabel 4. Ringkasan Hasil Observasi untuk Setiap
Ukuran Populasi Ukpop 5 10 20 50 Acc (%) 51.72 60.31 66.23 69.01 Wkt (s) 0.33 1.03 2.40 5.51
Rita Rismala, Mahmud Dwi Sulistiyo Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016

## Gambar 5. Pengaruh Ukuran Populasi terhadap Performansi AG
Berdasarkan  Tabel  4  dan  Gambar  5,  dalam  hal tingkat  akurasi  terlihat  bahwa  semakin  besar  ukuran populasi,  maka  semakin  bagus  pula  akurasi  model. Dalam  percobaan  ini,  nilai  terbesar  ukuran  populasi yang digunakan adalah 50 dan pada nilai tersebutlah akurasi  terbaik  diperoleh.  Hal  ini  dikarenakan  ketika ukuran  populasi  yang  digunakan  semakin  besar, maka  jumlah sample yang  diambil  sebagai  calon solusi  pun  semakin  banyak.  Hal  tersebut  tentu  akan menambah  kemungkinan  diambilnya  solusi  yang terbaik  di  antara  ruang  solusi  yang  sangat  besar. Namun,  tidak  ada  jaminan  bahwa  jika  ukuran populasi  terus  ditambah,  maka  akurasinya  juga  akan bertambah.  Bisa  jadi  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan tidak akan beda jauh. Hal tersebut dapat diperkirakan dengan  melihat  akurasi  yang  tidak  terlalu  berbeda jauh antara ukuran populasi 20 dan 50.
Adapun  jika  melihat  dari  sisi  waktu  proses, terlihat  bahwa  semakin  kecil  ukuran  populasi, semakin cepat pula proses pencarian yang dilakukan. Jika  diasumsikan  proses  pencarian  selalu  berhenti karena  telah  mencapai  maksimum  generasi,  hal  ini sangat  jelas  karena  dengan  sedikitnya  jumlah  calon solusi  yang  dievaluasi,  semakin  cepat  pula  AG menyelesaikannya. Jika diasumsikan proses pencarian  berhenti  karena  telah  mencapai  titik konvergen,  maka  dapat  dipahami  bahwa  dengan
jumlah  sample  yang  diamati  lebih  sedikit,  variasi calon solusi akan lebih sedikit, sehingga mengakibatkan  konvergensi  prematur  akan  lebih mudah  terjadi.  Jadi,  cepatnya  proses  pencarian tersebut  tidak  menjamin  kualitas  solusi  yang  bagus. Oleh karenanya, nilai 50 sebagai ukuran populasi ini diambil untuk proses observasi selanjutnya.

## IV.2 Observasi terhadap Probabilitas Crossover
Pada observasi tahap kedua ini, ukurang populasi yang  digunakan  adalah  50,  sebagaimana  hasil observasi  terbaik  pada  tahap  sebelumnya.  Adapun untuk  probabilitas  mutasi,  digunakan  nilai default seperti tahap sebelumnya, yakni 0.1.
Dari  data  pada  Tabel  5,  dilakukan  pengolahan hingga  diperoleh  rata-rata  untuk  tingkat  akurasi  dan waktu  proses  yang  dihasilkan  dari  beberapa  nilai probabilitas crossover .
Berdasarkan  Tabel  6  dan  Gambar  6,  dalam  hal tingkat  akurasi  terlihat  bahwa  nilai  probabilitas crossover (Pc)  terbaik  adalah  0.7.  Pc  berpengaruh terhadap  munculnya  individu-individu  baru  atau dalam  hal  ini  berpengaruh  terhadap  kemampuan eksloratif  GA.  Semakin  besar  Pc,  GA  akan  lebih eksploratif atau menyebar dalam proses pencariannya. Artinya, lebih besar pula kemungkinan untuk  mendapatkan  solusi  yang  lebih  baik  dari generasi  ke  generasi.  Namun,  sejauh  ini  tidak  ada nilai  Pc  terbaik  yang  pasti  untuk  semua  kasus optimasi  karena  sangat  sangat  dipengaruhi  oleh kondisi  data  yang  dihadapi.  Dalam  percobaan  ini, terlihat  bahwa  akurasi  GA  naik  ketika  nilai  Pc ditambah  dari  0.5  menjadi  0.7.  Namun,  kondisinya malah berbalik ketika Pc terus ditambah hingga nilai maksimalnya, yaitu 1. Penurunan tersebut dimungkinkan terjadi karena saat GA menjadi sangat eksploratif,  kemampuan GA  untuk  mencapai  kondisi konvergen  di  titik  dengan  solusi  yang  optimal menjadi  terpengaruh.  Bisa  jadi  dengan  kondisi  data klasifikasi yang digunakan di sini, GA justru menjadi lebih  sulit  menentukan  titik  optimum  global  ketika persebaran calon solusinya sangat luas.
Adapun  dari  segi  waktu  proses,  pada  grafik terlihat  hasil  yang  fluktuatif  antara  0.5  sampai  0.9. Hal ini dapat dipandang bahwa Pc tidak berpengaruh terhadap  waktu  komputasi  GA.  Oleh  sebab  itu,  nilai 0.7  diambil  sebagai  Pc  untuk  proses  observasi selanjutnya.
Rita Rismala, Mahmud Dwi Sulistiyo Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
Tabel 5. Hasil Observasi Pengaruh Probabilitas Crossover terhadap Performansi Sistem Parameter Performansi Pc Sel accTr accTs accRata Wkt 0.5 1 70.81 70.53 70.73 5.60 0.7 1 72.56 71.76 72.32 6.10 0.9 1 70.68 70.61 70.66 5.34 1 1 70.75 69.39 70.34 5.46 0.5 2 74.29 72.21 73.67 6.23 0.7 2 75.1 73.05 74.49 8.10 0.9 2 73.8 71.15 73.01 6.98 1 2 73.44 72.75 73.23 6.39
Tabel 6. Ringkasan Hasil Observasi untuk Setiap Nilai Pc Pc 0.5 0.7 0.9 1 Acc (%) 72.20 73.40 71.83 71.79 Wkt (s) 5.91 7.10 6.16 5.92
Gambar 6. Pengaruh Probabilitas Crossover terhadap Performansi GA

## IV.3 Observasi terhadap Probabilitas Mutasi
Pada  observasi  ini,  digunakan  nilai  tetap untuk  beberapa  parameter,  yaitu  ukuran  populasi  = 50  dan  probabilitas crossover =  0.7.  Kedua  nilai tersebut  dipilih  berdasarkan  observasi  di  tahap sebelumnya,  yang  menghasilkan  performansi  terbaik di antara pilihan nilai lainnya.
Dari  data  pada  Tabel  7,  dilakukan pengolahan  hingga  diperoleh  rata-rata  untuk  tingkat akurasi  dan  waktu  proses  yang  dihasilkan  dari beberapa nilai probabilitas mutasi.
Berdasarkan Tabel 8 dan Gambar 7, dari sisi keakuratan  model  terlihat  jelas  bahwa  probabilitas mutasi  (Pm)  0.1  memberikan  hasil  yang  paling  baik dibandingkan  nilai-nilai  yang  lain.  Proses  mutasi pada  GA  memungkinkan  sebuah  kromosom  menjadi lebih  baik  dengan  mengubah  beberapa  nilai  gen.  Pm merupakan parameter untuk mengendalikan seberapa banyak gen  yang akan dimutasi. Semakin besar  nilai Pm,  semakin  besar  kemungkinan  dilakukannya mutasi  untuk  setiap  gen,  begitu  pula  sebaliknya. Mutasi  pada  banyak  gen  akan  berdampak  tidak  baik karena  dapat  menyebabkan  perubahan  yang  terlalu ‘radikal’.  Bisa  jadi  kromosom  yang  akan  dimutasi sudah  merepresentasikan  solusi  yang  baik.  Namun, karena terlalu banyak gen yang berubah, maka solusi yang sudah baik tersebut menjadi ‘rusak’.
Adapun dari segi waktu proses, tidak adanya pola  yang  konsisten  menunjukkan  bahwa  nilai  Pm tidak  berpengaruh  terhadap  kompleksitas  algoritma. Artinya,  besar  kecilnya  Pm  hanya  akan  berpengaruh terhadap  persebaran  atau  kualitas  solusi  yang dihasilkan,  tidak  pada  kebutuhan  algoritma  akan waktu  pemrosesan  data.  Dengan  demikian,  pada observasi  ini  diambil  nilai  0.1  sebagai  Pm  yang memberikan  performansi  paling  baik  di  antara  nilai- nilai yang lainnya.
Tabel 7. Hasil Observasi Pengaruh Probabilitas Mutasi terhadap Performansi Sistem Parameter Performansi Pm Sel accTr accTs accRata Wkt 0.1 1 70.88 68.4 70.14 5.20 0.3 1 72.11 71.68 71.98 5.11 0.5 1 69.12 68.78 69.02 3.50 0.7 1 69.64 71.07 70.07 4.17 0.9 1 70.52 68.47 69.91 4.31
Rita Rismala, Mahmud Dwi Sulistiyo Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
0.1 2 76.72 72.52 75.47 6.88 0.3 2 71.53 69.77 71.00 4.79 0.5 2 76.49 74.43 75.88 4.56 0.7 2 72.08 71.76 71.98 3.67 0.9 2 71.72 72.44 71.93 4.89 Tabel 8. Ringkasan Hasil Observasi untuk Setiap Nilai Pm Pm 0.1 0.3 0.5 0.7 0.9 Acc (%) 72.80 71.49 72.45 71.03 70.92 Wkt (s) 6.04 4.95 4.03 3.92 4.60

## Gambar 7. Pengaruh Probabilitas Mutasi terhadap Performansi GA
Berdasarkan  hasil  observasi,  dapat  dilihat  bahwa penerapan teknik  klasifikasi menggunakan  AG dapat menjadi  solusi  alternatif  dalam  membangun  sebuah sistem rekomendasi, namun dengan tetap memperhatikan  pengaturan  nilai  parameter  yang sesuai  dengan  permasalahan  yang  dihadapi.  Dalam penelitian  ini,  dengan  menggunakan  kombinasi  nilai parameter  terbaik  yaitu  ukuran  populasi  50, probabilitas crossover 0.7,  dan  probabilitas  mutasi
0.1,  didapatkan  rata-rata  akurasi  sebesar  72.80% dengan  rata-rata  waktu  proses  6.04  detik.  Hal  ini menunjukkan bahwa performansi AG dalam membangun  model classifier untuk  data  yang non- linearly separable cukup dapat diterima.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Pada AG, parameter ukuran populasi, probabilitas crossover ,  dan  probabilitas  mutasi  berpengaruh terhadap  hasil  yang  diperoleh  dari  proses  evolusi dipandang  dari  segi  tingkat  akurasi.  Berdasarkan percobaan  yang  dilakukan,  nilai  terbaik  untuk  ketiga parameter  tersebut  berturut-turut  adalah  50,  0.7,  dan 0.1.  Adapun  jika  dipandang  dari  segi  waktu  proses, hanya  ukuran  populasi  yang  berpengaruh  terhadap kompleksitas proses komputasi, sedangkan
probabilitas crossover dan  mutasi  relatif  tidak berpengaruh terhadap waktu proses yang dibutuhkan.
Dari percobaan dan analisis yang telah dilakukan, performansi  AG  dalam  melakukan  optimasi  pada model  klasifikasi linear  yang digunakan cukup dapat diterima.  Untuk dataset yang  digunakan  dengan kombinasi nilai parameter terbaik, diperoleh rata-rata akurasi  sebesar  72.80%  dengan  rata-rata  waktu proses  6.04  detik,  sehingga  penerapan  teknik klasifikasi  menggunakan  AG  dapat  menjadi  solusi alternatif dalam membangun sebuah sistem rekomendasi,  namun  dengan  tetap  memperhatikan pengaturan  nilai  parameter  yang  sesuai  dengan permasalahan yang dihadapi.
Untuk keperluan pengembangan studi ke depannya,  dapat  digunakan  model  klasifikasi  yang lebih  kompleks  dan  dapat  menangani  berbagai kondisi persebaran data, baik yang linearly separable maupun non- linearly separable . Selain itu, dapat pula menggunakan  metode  optimasi  lain,  baik  yang berbasis Evolutionary  Algorithms maupun Swarm Intelligence .

## R EFERENSI
Adomavicius, G., & Tuzhilin, A. (2005). Toward the next generation of recommender systems: A survey  of  the  state-of-the-art  and  possible extensions.
Knowledge and Data
Engineering,  IEEE  Transactions  on,  17(6), 734-749.
Rita Rismala, Mahmud Dwi Sulistiyo Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
Hegerty,  B.,  Hung,  C.  C.,  &  Kasprak,  K.  (2009, November).  A  comparative  study  on differential evolution and genetic algorithms for  some  combinatorial  problems.  In Proceedings  of  8th  Mexican  International Conference on Artificial Intelligence (pp. 9- 13).
Widodo,  A.  W.,  &  Mahmudy,  W.  F.  (2010). Penerapan  algoritma  genetika  pada  sistem rekomendasi  wisata  kuliner.  Jurnal  Ilmiah Kursor, 3(4), 205-2011.
Sebastia,  L.,  Garcia,  I.,  Onaindia,  E.,  &  Guzman,  C. (2009). e-Tourism: a tourist recommendation  and  planning  application.
International
Journal
on Artificial Intelligence Tools, 18(05), 717-738.
Thai-Nghe, N., Drumond, L., Krohn-Grimberghe, A., & Schmidt-Thieme, L. (2010). Recommender system for predicting student performance.  Procedia  Computer  Science, 1(2), 2811-2819.
Yang, Q., & Wu, X. (2006). 10 challenging problems in  data  mining  research.  International Journal  of  Information  Technology  & Decision Making, 5(04), 597-604.
Fung,  B.,  Wang,  K.,  &  Yu,  P.  S.  (2007). Anonymizing  classification  data  for  privacy preservation. Knowledge and Data Engineering,  IEEE  Transactions  on,  19(5), 711-725.
Kachitvichyanukul,  V.  (2012).  Comparison  of  three evolutionary algorithms: GA, PSO, and DE. Industrial  Engineering  and  Management Systems, 11(3), 215-223.