Fungsi Evaluasi Algoritme Genetika
sama serta jarak sebaran yang merata antar titik solusi merupakan pembentukan akhir dari NSGA-II yang ilustrasi sebaran hasil dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 4 Ilustrasi sebaran front pada populasi awal.
Threshold FLBP
Operator LBP
Nilai PNN
Front 5
2 0.970035
1 5
2 0.970035
1 4
2 0.969156
1 2
2 0.96169
1 4
2 0.969156
1 5
2 0.970035
1 6
1 0.97262
1 7
2 0.972108
2 6
2 0.97082
2 8
2 0.972552
2 8
2 0.972552
2 7
2 0.972108
2 8
2 0.972552
2 7
2 0.972108
2 6
2 0.97082
2 9
2 0.972473
3 9
2 0.972473
3 10
2 0.972196
4 10
2 0.972196
4 10
2 0.972196
4
Tabel 5 Hasil NSGA-II
Ind X
1
X
2
Threshold FLBP
Operator LBP
Nilai PNN
1 0 0 0 1 0 1 0 0 1
1 0 0 0
1 2
1 0.96
2 1 1 0 1 0 1 0 0 1
1 0 0 0
1 9
1 0.98
3 0 0 0 1 0 1 0 0 1
1 0 0 0
1 2
1 0.96
4 0 0 1 1 1 1 0 0 0
1 0 0 0
1 4
1 0.97
5 0 0 1 1 0 1 0 0 1
1 0 0 0
1 3
1 0.97
6 0 0 1 1 0 1 0 0 1
1 0 0 0
1 3
1 0.97
7 1 0 1 0 0 1 1 0 1
1 0 0 0
1 7
1 0.97
8 0 0 1 1 1 1 0 0 0
1 0 0 0
1 4
1 0.97
9 0 1 1 0 0 1 0 0 1
1 0 0 0
1 5
1 0.97
10 1 1 0 1 0 1 0 0 1
1 0 0 0
1 9
1 0.97
11 0 0 0 1 0 1 0 0 1
1 0 0 0
1 2
1 0.96
12 1 0 1 1 0 1 0 1 1
0 0 0 1
8 1
0.98
Ind X
1
X
2
Threshold FLBP
Operator LBP
Nilai PNN
13 1 0 1 1 0 1 0 1 1
1 0 0 0
1 8
1 0.98
14 0 0 0 1 0 1 0 0 1
1 0 0 0
2 1
0.96 15
0 1 1 1 1 1 0 0 1 1
0 0 0 1
6 1
0.97 16
0 0 0 1 0 1 0 0 1 1
0 0 0 1
2 1
0.96 17
1 1 0 1 0 1 0 0 1 1
0 0 0 1
9 1
0.98 18
1 1 0 1 0 1 0 0 1 1
0 0 0 1
9 1
0.98 19
1 1 0 1 0 1 1 0 1 1
0 0 0 1
9 1
0.98 20
1 0 1 0 0 1 0 0 1 1
0 0 0 1
7 1
0.98
Hasil NSGA-II pada Tabel 2 merupakan kumpulan solusi untuk minimasi operator LBP dan threshold FLBP serta memiliki nilai peluang yang tinggi. Untuk
identifikasi pada sistem menggunakan fungsi objektif individu pertama yaitu menggunakan operator LBP 8,1 dan nilai threshold FLBP F = 2. Kumpulan
solusi lainnya dapat dijadikan alternatif dalam penentuan operator LBP dan nilai threshold FLBP identifikasi dari citra kueri.