I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   5 ,  Octo b e r   2 0 1 7 ,   p p .   2 8 3 8 ~ 2 846   I SS N:  2088 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 7 i 5 . pp 2 8 3 8 - 2 846           2838       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   O pti m i z a tion o f  F uzz y  Tsu k a m o to  M e m be rship  Fun ction using   G ene tic  Alg o rith m   to De ter m in e t he River  Wa ter       Q o irul K o t i m a h ,  Wa y a n F irda us   M a h m ud y ,  Viv i N ur  W ij a y a nin g ru m   F a c u lt y   o f   Co m p u ter S c ien c e ,   Bra w ij a y a   Un iv e rsit y ,   In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct   10 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   J u n   18 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   Sep t   11 ,   2 0 1 7       S o m e   a q u a ti c   e c o s y ste m s  in   riv e rs  d e p e n d   o n   t h e   riv e r  w a ter,  so   it   n e e d s  to   b e   m a in tain e d   b y   m e a su rin g   a n d   a n a ly z in g   th e   riv e r  w a ter  q u a li t y .   S T ORET  is  o n e   o f   th e   m e th o d s  u se d   to   m e a su re   th e   riv e r  w a ter  q u a li ty ,   b u t  it   tak e s  a   q u it e   h ig h   o f   ti m e   a n d   c o sts.  F u z z y   T su k a m o to   is  a n   a lt e rn a ti v e   m e th o d   t h a t   w o rk s   b y   g ro u p in g   th e   riv e r  w a t e r  d a ta,  b u t  it   is  d if f icu lt   to   d e term in e   th e   m e m b e rsh ip   f u n c ti o n   v a lu e .   T h e   so lu ti o n   o f f e re d   in   th is  stu d y   is  th e   u se   o f   g e n e ti c   a l g o rit h m   to   d e ter m in e   th e   m e m b e rsh ip   f u n c ti o n   v a lu e   o f  e a c h   c rit e rio n .   Ba se d   o n   t h e   tes t  re su lt s,  th e   o p ti m iza ti o n   o f   f u z z y   m e m b e rsh ip   f u n c ti o n   u si n g   g e n e ti c   a l g o rit h m   p ro v id e s  h ig h e r  a c c u ra c y   v a lu e   th a t  is  9 5 % ,   w h il e   th e   a c c u ra c y   v a lu e   w it h o u t  o p ti m iza ti o n   p ro c e ss   is  9 0 % .   T h e   p a ra m e ters   u se d   in   g e n e ti c   a lg o rit h m   a re   a s  f o ll o w s:  p o p u lati o n   siz e   is  8 0 ,   g e n e ra ti o n   n u m b e r  is  1 7 5 ,   c r o ss o v e r  ra te  ( cr )  is  0 . 6 ,   a n d   m u tatio n   r a te  ( mr )  is   0 . 4 .   K ey w o r d s :   Fu zz y   ts u k a m o to   Gen etic  al g o r ith m   Me m b er s h ip   f u n ctio n   W ater   q u alit y   Co p y rig h t  ©   2 0 1 7   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Viv i  N u r   W ij ay a n i n g r u m ,    Facu lt y   o f   C o m p u ter   Scien ce ,   B r a w ij ay a  U n i v er s it y ,   R OC   Ve ter an   R o ad ,   Ma lan g ,   I n d o n esia .   E m ail: l s n t l@ cc u . ed u . t w       1.   I NT RO D UCT I O N     W ater   is   o n e  o f   t h e  n at u r al  r eso u r ce s   t h at  i s   v er y   i m p o r tan t   to   h u m a n   b ein g s   an d   o t h er   b ein g s .   T h e   r iv er   is   o n e  o f   th e  p lace   o r   c o n tain er   to   h o ld   th e  w ater   r es o u r ce s   f lo w i n g   to   th e  lo w e s t  p o in t  o n   th e  ea r th 's   s u r f ac e.   R i v er s   h a v e  a  r o le  as  h o m e  to   s e v er al  aq u atic  ec o s y s te m s   o n   ea r th   t h at  f lo w s   f r o m   u p s tr ea m   to   d o w n s tr ea m .   T h e  r iv er   is   o n e   o f   th e  n ea r e s t  w ater   s o u r ce s   f o r   s o m e  r esid en t s   i n   r u r al  an d   u r b an   ar ea s   i n   I n d o n esia.  Ho w e v er ,   t h e  r iv er   w h ic h   a n   i m p o r tan t   p ar t  o f   h u m a n   li f e  s o u r ce s   h av e   b ee n   p o llu ted .   I t  is   m o s tl y   ca u s ed   b y   h u m an   ac ti v it y   th a t  o cc u r r ed   in   th e  ca tch m en t  a r ea   w h ic h   b ec a m e  a  r iv er   w at er   s u p p l y   an d   th e n   f lo w ed   to   r esid en tial  ar ea s .   I n cr ea s ed   in d u s tr ial  ac ti v it y   a n d   h o u s eh o ld   ac ti v it y   b ec a m e  o n e  o f   th e  m ai n   ca u s e s   o f   p o llu tio n   th at  o cc u r r ed   in   th e  w ater s h ed .   T h e  d is p o s al  o f   in d u s tr ial   waste  a n d   h o u s e h o ld   w as te  t h at  d o es  n o t   d o   th e   s cr ee n in g   p r o ce s s   co n tr ib u ted   to   a  d ec r ea s e  in   th e  q u a lit y   a n d   q u a n tit y   o f   t h e  r i v er   w ater .   T h er ef o r e,   it  n ee d s   a n   e f f o r t  to   m ai n tai n   t h e  q u alit y ,   q u a n ti t y ,   a n d   co n ti n u it y   o f   t h e  w at er   s o   t h e  ec o s y s te m s   t h at   e x is t   t h er ein   r e m ai n   b alan ce d   [ 1 ] .   T h is   is   d o n e  b y   m o n ito r i n g   a n d   co n tr o lli n g   th e  w ater   p o ll u tio n   r e g u lar l y .   An   ef f o r t  to   m o n ito r   an d   co n tr o l  th e  w ater   p o llu ti o n   is   d o n e  b y   m ea s u r i n g   an d   an al y zin g   t h e  w ater   q u alit y   s o   th at  t h e  f ac to r s   af f ec tin g   t h e  p o llu ti o n   ca n   b e  k n o w n ,   as  s t ip u lated   i n   th e  I n d o n esian   Go v er n m e n t  R e g u lat io n   No .   8 2   o f   2 0 0 1 .   B ased   o n   th e   Mi n is tr y   o f   th e   L i v i n g   E n v ir o n m en t  o f   I n d o n esia  No .   1 1 5   o f   A r ticle  2   o f   2 0 0 3 ,   th e  g u id elin e s   u s ed   to   d eter m i n e  t h e  s tat u s   o f   t h e  w a ter   q u ali t y   is   u s i n g   t h e  ST OR E T   m et h o d   o r   P o llu tio n   I n d ex   Me th o d .   Dete r m i n atio n   o f   th e   w ater   q u alit y   u s i n g   ST OR E T   m et h o d   s till   d o n e  m a n u al l y   s o   it   to o k   q u ite  a  lo n g   ti m e   an d   n ee d s   a  lab o r ato r y   co s t  wh ich   is   q u i te  ex p en s i v e.   T h e  d ev elo p m e n t  o f   e x is t in g   tec h n o lo g ies  ca n   p r o v id e   s o lu tio n s   to   ass is t  i n   th e  ca l cu latio n   a n d   d eter m i n atio n   o f   th e  w ater   q u alit y   to   r ed u ce   th e  ti m e  an d   co s t  r eq u ir ed .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       Op timiz a tio n   o f F u z z y  Ts u ka mo to   Memb ers h ip   F u n ctio n   u s in g   Gen etic  A lg o r ith m  to   … ( Qo ir u l Ko tima h )   2839   On e  o f   th e   r esear ch   r elat in g   t o   th e  d eter m i n atio n   o f   th e  r i v er   w ater   q u alit y   h a s   b ee n   co n d u cted   b y   A la m ,   So eb r o to ,   an d   De w i ( 2 0 1 5 )   u s in g   t h e  F u z z y   T s u k a m o to   m et h o d .   I n   t h is   s tu d y ,   th e  r iv er   w a ter   q u alit y   i s   ca lcu lated   b ased   o n   t h e  cr iter i a  o f   c h e m ical  p h y s ics   t h at  h a v e  b ee n   s tip u lated   i n   t h e   I n d o n esia n   Go v er n m e n t   R eg u latio n   No .   8 2   o f   2 0 0 1 .   T h e  p ar am eter s   u s ed   i n   th i s   s tu d y   ar e  T SS ,   B OD,   D O,   p H,   p h en o l s ,   o il,  a n d   g r ea s e.   T h is   s tu d y   u s e s   th e  6 0   r iv er   w a ter   d ata  to   ca lcu late  its   q u alit y   u s i n g   th e  F u zz y   T s u k a m o to   m e th o d .   T h en ,   th e   ca lc u latio n   r es u lts   a r e  co m p ar ed   to   th e   ST OR E T   m et h o d .   B ased   o n   te s t r es u lt s   o b tain ed ,   th er e  ar e  6   d if f er e n t  d ata  b et w ee n   t h e  ca l cu latio n s   u s i n g   t h e  F u zz y   T s u k a m o to   m et h o d   an d   t h e  ST OR E T   m e th o d ,   s o   t h e   ac cu r ac y   v al u e  o b tai n ed   is   9 0 %  [ 2 ] .   An   o p ti m izatio n   p r o ce s s   o n   t h e  f u zz y   m e m b er s h i p   f u n ct io n   o f   ea c h   cr iter io n   th at  h as b ee n   s e t is r e q u ir ed   to   g et  a  h ig h er   ac cu r ac y   v al u e.   R ese ar ch   o n   o p ti m izat io n   u s in g   g en et ic  al g o r ith m   h a s   b ee n   s u cc e s s f u ll y   ca r r ied   o u t   b y   s o m e   p r ev io u s   r esear c h er s   to   s o lv e   d if f er en t   p r o b lem s .   T h e  g e n etic  alg o r it h m   h as  b ee n   ap p li ed   to   s o lv e  f le x ib le   j o b - s h o p   s c h ed u li n g   p r o b lem   [ 3 ] ,   s h ip ' s   r o u te  s c h ed u lin g   [ 4 ] ,   an d   f r o ze n   f o o d   d is tr ib u tio n   [ 5 ] .   T h er ef o r e,   th is   r esear ch   u s e s   t h e  g e n etic  al g o r ith m   to   o p tim ize  th e  m e m b er s h ip   f u n ctio n   i n   t h e  f u zz y   T s u k a m o to   to   m ea s u r e   th e  r i v er   w ater   q u ali t y .   T h e  w ater   q u alit y   w il l  b e  d iv id ed   in to   f o u r   cla s s es   b ased   o n   s o m e   p r ed eter m in ed   cr iter ia.   T h e  s o lu tio n   o f f er ed   in   th is   r esear ch   i s   f o r m i n g   a  m e m b er s h ip   f u n ctio n   in   t h e  f u zz y   T s u k a m o to   to   m ea s u r e  th e  r i v er   w a ter   q u alit y   to   o b tain   h i g h er   ac c u r ac y   v a lu e.       2.   WAT E R   W ater   is   p ar t  o f   th e   li f e  o f   t h e  ea r th ' s   s u r f ac e  t h at   h a s   a n   i m p o r tan t  r o le.   W ater   as  o n e  o f   t h e  p r i m ar y   m ater ials   r eq u ir ed   to   m ee t  t h e   n ee d s   o f   m a n y   p eo p le,   ev en   b y   all  l iv i n g   b ein g s .   A cc o r d in g   to   th e  I n d o n e s ian   Go v er n m en t Re g u la tio n   No .   8 2   o f   2 0 0 1 ,   th e  w ater   q u alit y   cl ass i f icatio n   d ef i n ed   in to   f o u r   class es a s   f o llo w s :     C las s   I :  w ater   t h at  ca n   b e  u s e d   f o r   d r in k i n g   an d   o r   o th er   u s es  t h at  r eq u ir e  t h e  w ater   q u ali t y   eq u al  to   th a t   u s ab ilit y .     C las s   I I :  w ater   th a t  c an   b e  u s ed   f o r   in f r a s tr u ct u r e/ w ater   r ec r ea tio n   f ac ilit ies,  f r e s h w a te r   f is h   f ar m in g ,   an i m al  h u s b an d r y ,   w ater   to   i r r ig ate  cr o p s   o r   o th er   u s es   t h at  r eq u ir e  t h e  w ater   q u ali t y   eq u al  to   t h at   u s ab ilit y .     C las s   I I I :  w ater   t h at  ca n   b e  u s ed   f o r   f r esh w ater   f i s h   f ar m i n g ,   an i m a l  h u s b a n d r y ,   w ater   to   i r r ig ate  cr o p s   o r   o th er   u s e s   th at  r eq u ir e  t h e  w at er   q u alit y   eq u al  to   t h at  u s ab ilit y .     C las s   I V:  w ater   t h at  ca n   b e  u s ed   to   ir r ig ate  cr o p s   o r   o th er   u s es  th a t  r eq u ir e  t h e  w ater   q u a lit y   eq u al  to   th a t   u s ab ilit y .     B ased   o n   th e  Mi n is tr y   o f   th e  L i v i n g   E n v ir o n m en t o f   I n d o n e s ia  No .   0 1   o f   2 0 1 0 ,   th e  w ater   p o llu tio n   i s   d ef in ed   as  th e  en tr y   o f   li v in g   b ein g s ,   s u b s ta n ce s ,   en er g y   o r   o th er   co m p o n e n t s   in to   th e  w at er   ca u s ed   b y   h u m an   ac tiv it y .   T h is   ca n   d e g r ad e  th e  w ater   q u al it y   u p   to   a  ce r tain   lev e l,  w h ic h   ca u s es  t h e  w a ter   ca n n o t  f u n ctio n   ac co r d in g   to   its   u s e f u ln e s s .   T h e  w a ter   p o llu tio n   o r   co m m o n l y   ca lled   liq u id   w ast e  t h at  p o llu te s   th e  w ater s h ed   ca n   b e  d iv id ed   in to   d o m e s tic  w a s te  an d   i n d u s tr ial  w aste.       3.   P H YSI CO CH E M I CAL P A RAM E T E RS   T o   f in d   o u t  th e  o cc u r r en ce   o f   w ater   p o llu tio n ,   w ater   p o llu ta n t  p ar a m eter   i s   u s ed   as  an   in d i ca to r   to   b e  ab le  to   c o n d u ct  a  p r ev en tio n   an d   co n t r o l  o f   p o llu tio n   th at  o cc u r r ed .   T h is   r esear ch   u s es  t h e  g u id elin e s   o f   th e   Min i s tr y   o f   t h e  L iv i n g   E n v ir o n m e n t  o f   I n d o n esia  No .   1 1 5   o f   2 0 0 3   r eg ar d in g   Gu id eli n es  f o r   Dete r m i n atio n   o f   W ater   Qu alit y   Stat u s   as  a  s tan d ar d   o f   th e  w ater   q u alit y   p ar am eter s .   W h er ea s   t h e  w at er   q u alit y   s ta n d ar d   r ef er r in g   I n d o n esia n   Go v er n m en t  R e g u la tio n   No .   8 2   o f   2 0 0 1   r eg ar d in g   W ater   Qu alit y   Ma n a g e m en t  a n d   P o llu tio n   C o n tr o l.  So m e  p ar am eter s   o f   p h y s ico c h e m ica l  to   test   th e  q u alit y   o f   th e  r iv er   wate r   ar e  as  f o llo w s :   te m p er atu r e,   T o tal  Dis s o lv ed   So lid   ( T DS) ,   T o tal  Su s p en d ed   So lid   ( T SS ) ,   d eg r ee   o f   ac id it y   ( p H) ,   B io lo g ical  Ox y g e n   De m a n d   ( B OD) ,   C h e m ical  O x y g e n   De m a n d   ( C OD) ,   Dis s o lv ed   Ox y g e n   ( DO) ,   p h o s p h ate,   n itra t e   ( NO3 ) ,   Am m o n ia - Ni tr o g en   ( NH3 - N) ,   ar s en ic,   co b alt,   b ar iu m ,   b o r o n ,   s elen i u m ,   ca d m i u m ,   ch r o m i u m   ( VI ) ,   co p p er ,   ir o n ,   an d   lead .   ST OR E T   ( s to r ag e  an d   r etr iev al)   is   a  m et h o d   u s ed   to   ass es s   w ater   q u alit y   s tatu s .   T h e  b asic  co n ce p t  o f   ST OR E T   is   co m p ar i n g   t h e  d ata  o f   w ater   q u al it y   an d   i ts   s tan d ar d   [ 6 ] .   B ased   o n   t h e   g u id eli n es  o f   t h e  Min i s tr y   o f   t h e  L i v in g   E n v ir o n m e n t  o f   I n d o n esia  No .   1 1 5   o f   2 0 0 3 ,   th er e  ar e  4 8   p ar am ete r s   o f   w ater   q u alit y   s tatu s   ac co r d in g   to   ST OR E T   v alu e   s y s te m   ar e  a s   f o llo w s :   T o tal  Dis s o lv ed   So lid   ( T DS) ,   w ater   te m p er atu r e,   elec tr ical  co n d u c tiv it y   ( DH L ) ,   b r ig h t n es s ,   m er cu r y ,   ar s e n ic,   b ar iu m ,   f lo u r i n e,   ca d m i u m ,   c h r o m i u m   ( VI ) ,   m an g a n ese,   s o d iu m ,   Nitr ate - Nitr o g en   ( NO3 - N) ,   Nitr ite - N itro g en   ( NO2 - N) ,   Am m o n ia - Nitr o g en   ( NH3 - N) ,   d eg r ee   o f   ac id it y   ( p H) ,   s elen iu m ,   z in c,   c y an id e,   s u l f ate,   h y d r o g e n   s u l f id e,   co p p er ,   lead ,   R esid u al  So d iu m   C ar b o n ate  ( R S C ) ,   B io lo g ical   Ox y g e n   De m a n d   ( B OD) ,   C h e m ical  Ox y g en   De m a n d   ( C OD) ,   f at s ,   o ils ,   p h o s p h ate,   p h e n o l,  c h lo r in e,   b o r o n ,   n ick el,   b icar b o n ate,   ca r b o n   d io x id e,   s alin it y ,   Dis s o l v ed   Ox y g en   ( DO) ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l .  7 ,   No .   5 ,  Octo b er   201 7   :   2 8 3 8   –   2 8 4 6   2840   ald r in ,   d ield r in ,   ch lo r d an e,   d ich lo r o d ip h en y l tr ich lo r o eth a n e  ( DDT ) ,   d eter g en t,  lin d a n e,   P o ly c h lo r in a ted   B ip h en y ls   ( P C B ) ,   en d r in e,   b e n ze n e  h ex ac h lo r id e  ( B HC ) ,   f ec al  co lif o r m ,   an d   to tal  co lif o r m .   Dete r m i n atio n   o f   w ater   q u alit y   u s i n g   ST OR E T   h av e  to   u s e  all  o f   th e s e  p ar a m eter s   w h i le  i n   F u zz y   T s u k a m o to ,   th e  w ater   q u al it y   ca n   b e  ca lcu lated   o n l y   w it h   8   p ar am eter s   as  f o llo w s :  T o tal  Su s p en d ed   So lid   ( T SS ) ,   B io lo g ical  Ox y g e n   De m a n d   ( B OD) ,   C h e m ical  Ox y g e n   De m a n d   ( C OD) ,   Dis s o l v ed   Ox y g en   ( DO) ,   d eg r ee   o f   ac id it y   ( p H) ,   p h en o l,   f ats,  a n d   o ils .   T h e  u s e  o f   Fu z z y   T s u k a m o to   to   d eter m in e  t h e  w ate r   q u alit y   b y   u s i n g   f e w er   p ar a m eter s   t h a n   ST OR E T   w ill b e  ab le  to   s av e  t h e  co s t o f   i n s p ec tio n .       4.   F U Z Z Y  L O G I C   L o th f i  A .   Z ad e h   i n tr o d u ce d   f u zz y   lo g ic,   w h ic h   i s   th e   s et  t h e o r y   o f   lo g ic  to   o v er co m e  t h e  co n ce p t  o f   v alu e  b et w ee n   t h e  tr u th   v al u e s   'tr u e '   a n d   'f al s e ' .   F u zz y   lo g i c  ad o p ts   th e  h u m an   w a y   o f   t h in k i n g   s o   t h at  t h e  v alu e  i s   n o t  o n l y   0   an d   1 ,   b u t  also   all  th e  p o s s ib ilit ies  b et w e en   0   an d   1   [ 7 ] .   T h e  lan g u ag e  v ar iab les  in tr o d u ce d   to   d escr ib e  f u zz y   p h e n o m en a   in   t h e  n at u r al  la n g u a g e  q u a n titati v el y .   I f   th e   v al u e  i s   e x p r ess ed   in   ter m s   o f   lan g u a g e,   f u zz y   tr u t h   v al u e  to   b e  v er y   tr u e,   tr u e,   f air l y   tr u e,   l ess   tr u e,   a n d   n o t tr u e  [ 8 ] .   I n   f u zz y   co n ce p t,  f o r m u lati n g   an   i n p u t   to   an   o u tp u t   u s in g   f u zz y   lo g ic  ca l led   f u zz y   r ea s o n in g .   F u zz y   r ea s o n in g   ca n   b e  s o lv ed   u s in g   T s u k a m o to ,   Ma m d a n i,  an d   Su g en o .   E ac h   t y p e  o f   r ea s o n in g   w i ll  p r o v id e  a  d if f er e n t  w a y   to   g et  t h e  o u tp u t .   Fu zz y   r ea s o n i n g   co n s is ts   o f   f iv e  m a in   p ar ts   as  f o llo w s   [ 9 ] :   a.   Fu zz i f icatio n   o f   i n p u t  v ar iab les in   t h e  f o r m   o f   cr is p   d ata.   b.   T h e  u s e  o f   f u zz y   o p er ato r   ( OR   o r   A ND) .   c.   T h e  i m p licat io n s   o f   th e  p r e m is e.   d.   T g g r eg atio n   e f f ec t b ased   o n   th e  r u le  b ase  th at  h as b ee n   d eter m i n ed .   e.   Def u zz if icatio n .       5.   G E NE T I C  A L G O RI T H M   T h e  g en etic   al g o r ith m   ( G A )   in s p ir ed   b y   ev o l u tio n ar y   b i o lo g y ,   w h ic h   u s ed   to   f i n d   a p p r o x im a te  s o lu tio n s   to   an   is s u e,   esp ec iall y   in   o p ti m iza tio n   p r o b lem s   [ 1 0 ] .   GA   h as  a  p o p u latio n   co n s is tin g   o f   s o m e   ch r o m o s o m e s   t h at   r ep r esen t  p o s s ib le  s o lu tio n s .   G A   h a s   t h r ee   m ai n   p r o ce s s es   to   f o r m   a   n e w   g e n er atio n   i n   ea ch   iter atio n   t h at  is   cr o s s o v e r ,   m u tatio n ,   a n d   s elec tio n   [ 1 1 ] .   T h ese  p r o ce s s es  ar e  th e   b asi c  p r in cip les  o f   G A  to   co n d u ct  ex p lo r atio n   an d   e x p lo itatio n   a m o n g   t h e  p o s s ib le  s o lu tio n s   [ 1 2 ] .   T h e  p r o ce s s   o f   g e n etic  al g o r ith m   a s   f o llo w s   [ 1 3 ] :   a.   Gen er ati n g   a  p o p u latio n   co n s i s ti n g   o f   s e v er al  r an d o m   in d iv id u a l  ch r o m o s o m es,  t h at  h a v e  th e   co m p o s i tio n   o f   s p ec if ic  g en e s .   b.   C alcu lati n g   t h e  f itn e s s   v al u e  o f   ea ch   i n d iv id u al.   c.   C o n d u ct in g   t h e  r ep r o d u ctio n   p r o ce s s   to   p r o d u ce   o f f s p r in g   b y   p er f o r m i n g   cr o s s o v er   an d   m u tatio n .   d.   Selectin g   in d i v id u al s   f r o m   a  p o p u latio n   co n s is ti n g   o f   p ar en ts   a n d   o f f s p r in g   to   s ta y   al iv e  f o r   th e   n e x t   g en er atio n s   to   r ep lace   th e  o ld   p o p u latio n .       6.   M E T H O DO L O G Y   T h e  d ata  u s ed   in   t h is   s tu d y   co n s is ts   o f   6 0   r ec o r d s   o f   th e   r iv e r   w a ter   s a m p le.   T h is   d a ta  w i ll  b e  g r o u p ed   in to   f o u r   cla s s e s   ac co r d in g   to   t h e  clas s i f icatio n   o f   th e   w ater   q u al it y   th a t  h as   b ee n   r eg u lated   b y   I n d o n esia n   Go v er n m en t  R eg u latio n   No .   8 2   o f   2 0 0 1 .   T h e  w ater   q u alit y   s y m b o lized   b y   A  f o r   cla s s   I ,   B   f o r   class   I I ,   C   f o r   class   I I I ,   an d   D  f o r   class   I V.     6 . 1 .   Chro m o s o m e  Repre s e nt a t io n   T h e  f ir s t  s tep   in   th e  G A   p r o ce s s   i s   d eter m i n i n g   th e  t y p e  o f   ch r o m o s o m e  r ep r esen tatio n   t h at  w il l  b e  u s ed .   I n   t h is   r esear c h ,   th e  t y p e  o f   ch r o m o s o m e  r ep r ese n ta tio n   u s ed   is   a  r ea l  co d e.   E ac h   ch r o m o s o m e  h as   g en e s   as  m u c h   as  2 0   w h ich   r e p r esen ts   t h e  v a lu e  o f   th e  f u zz y   m e m b er s h ip   f u n ctio n s   f o r   a ll  cr iter ia.   Fig u r e  1   s h o w s   a  c h r o m o s o m e  r ep r esen tatio n   th a t c an   b e  f o r m ed .       g e n e   50   110   3   4   8   14   8   23   70   120   3   4   6   7   6   9   0 . 0 0 1 2   0 . 0 0 2 3   1 . 5   2   p a r a m e te r   T S S   BOD   COD   DO   pH   p h e n o l   f a ts  a n d   o il s   Fig u r e  1 .   C h r o m o s o m e  r ep r esen tatio n     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       Op timiz a tio n   o f F u z z y  Ts u ka mo to   Memb ers h ip   F u n ctio n   u s in g   Gen etic  A lg o r ith m  to   … ( Qo ir u l Ko tima h )   2841   T h e  g en e  v alu e s   in   ea ch   ch r o m o s o m e  as  s h o w n   in   Fi g u r e  1   is   u s ed   as  b o u n d ar y   v alu e s   o f   m e m b er s h ip   f u n ctio n   o n   f u zz y .   T h e  m e m b er s h ip   f u n ctio n s   f o r   all  p ar am eter s   u s ed   ar e  s h o w n   in   Fi g u r e  2   to   Fig u r e  8 .           Fig u r e  2 .   Me m b er s h ip   f u n ctio n   o f   T SS           Fig u r e  3 .   Me m b er s h ip   f u n ctio n   o f   B OD           Fig u r e  4 .   Me m b er s h ip   f u n ctio n   o f   C OD       0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 50 1 1 0 T otal S uspen de d S oli d (T S S )   B ad   Go o d   0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 3 4 8 14 B iol og ica l  Ox y g e n  De mand  (B OD )   Ver y   Go o d   B ad   Go o d   P r etty   Go o d   0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 8 23 70 1 2 0 C he mi c a l Ox y g e n  De mand  (COD )   B ad   Ver y   Go o d   Go o d   P r etty   Go o d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l .  7 ,   No .   5 ,  Octo b er   201 7   :   2 8 3 8   –   2 8 4 6   2842       Fig u r e  5 .   Me m b er s h ip   f u n ctio n   o f   DO           Fig u r e  6 .   Me m b er s h ip   f u n ctio n   o f   p H           Fig u r e  7 .   Me m b er s h ip   f u n ctio n   o f   p h e n o l       0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 3 4 6 7 Dissol ve d Ox y g e n  (D O)   B ad   Ver y   Go o d   P r etty   Go o d   Go o d   0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 5 6 9 10 De g re e   of   Ac idi ty   (pH )   B ad   Go o d   B ad   0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 0 . 0 0 1 2 0 . 0 0 2 3 P he nol   B ad   Go o d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       Op timiz a tio n   o f F u z z y  Ts u ka mo to   Memb ers h ip   F u n ctio n   u s in g   Gen etic  A lg o r ith m  to   … ( Qo ir u l Ko tima h )   28 43       Fig u r e  8 .   Me m b er s h ip   f u n ctio n   o f   f ats a n d   o ils       6 . 2 .   F it nes s   F un ct io n   T o   ca lcu late  th e  f it n es s   v al u es,  th e  g e n e  v alu e s   o n   ea c h   ch r o m o s o m e  ar e  ap p lied   to   th e  f u zz y   m e m b er s h ip   f u n ctio n   ac co r d in g   to   t h e  p ar a m eter s   th at   h a v e  b ee n   d eter m in ed .   T h e n ,   6 0   r ec o r d s   o f   th e   r iv er   w ater   s a m p le s   ar e  p r ed icted   th eir   clas s   t y p e   u s i n g   f u zz y   T s u k a m o to   b ased   o n   th e  m e m b e r s h ip   f u n ctio n   t h at   h as  f o r m ed .   Ha v i n g   o b tain ed   th eir   clas s   t y p e,   th e   ac cu r ac y   v alu e   ca lcu lated   b y   co m p ar i n g   t h e  clas s i f icatio n   r esu lt s   u s i n g   f u zz y   T s u k a m o t o   w it h   t h e  clas s i f icatio n   r e s u l t s   u s in g   t h e  ST OR E T   m eth o d .   T h e  f itn e s s   v al u e  is   th e  ac cu r ac y   v al u e   ca lc u lated   u s i n g   E q u atio n   ( 1 ) .     r eco r d s   d a t a   of n u m b e r     t h e t i o n cl as s i f i ca   e ap p r o p r i at an     of n u m b e r     t h e f i t n e s s         ( 1 )     6 . 3 .   Cro s s o v er   T h e  cr o s s o v er   p r o ce s s   w o r k s   b y   e x ch a n g i n g   i n f o r m atio n   b e t w ee n   t h e  ch r o m o s o m es  o f   t wo   p ar en ts   [ 1 4 ] .   C r o s s o v er   p r o v id es a   m e th o d   to   ex p lo r e  a  n e w   r eg io n   i n   th e  s ea r ch   s p ac e  [ 1 5 ] .   T h e  ty p e  o f   cr o s s o v er   m e th o d   u s ed   is   e x te n d ed   in ter m ed iat e  cr o s s o v er ,   w h ic h   w o r k s   b y   co m b i n i n g   g en e s   f r o m   b o th   p ar en t s   to   p r o d u ce   t w o   o f f s p r in g   [ 1 6 ] .   T h e  o f f s p r in g   f o r m ed   u s i n g   E q u ati o n   2 ,   b y   c h o o s in g   a   r an d o m   v al u e  i n   th e  r an g e  o f   v alu es [ - 0 . 2 5 ,   1 :2 5 ]   f o r   .     2 1 2 2 1 2 1 1 Pa r e n t Pa r e n t Pa r e n t O f f s p r i n g Pa r e n t Pa r e n t Pa r e n t O f f p s p r i n g           ( 2 )     6 . 4 .   M ut a t io n   T h e  m u tatio n   p r o ce s s   p r ev en t s   th e  o b tain ed   s o l u tio n s   f all  i n to   lo ca l  o p ti m u m   b ec au s e  it  p r o v id es  a  d iv er s it y   o f   c h r o m o s o m es  in   a   p o p u latio n   [ 1 4 ] .   Mu tatio n   p la y s   a  r o le  i n   r esto r i n g   th e   lo s t  g en etic  i n f o r m atio n   as  w e ll a s   d is t u r b s   g e n etic  i n f o r m at io n   r an d o m l y   to   h elp   t h e   ex p lo r atio n   p r o ce s s   in   th e  s ea r ch   s p ac e  [ 1 7 ] .   T h e  ty p e  o f   m u tatio n   u s ed   i s   th e  r a n d o m   m u ta tio n ,   w h ic h   w o r k s   b y   ch a n g in g   t h e  v al u e  o f   t h e  s elec ted   g e n e  w it h   a  s m all  r a n d o m   n u m b er .   S u p p o s e  v ar iab le  x i   h a s   a  v al u e  r a n g e   f r o m   m in i   to   ma x i   a n d   o f f s p r in g   f o r m ed   is   C = [ x' i ,   . . . ,   x' n ] ,   th en   th e   o f f s p r i n g   ca n   b e  f o r m ed   u s i n g   E q u atio n   3 ,   b y   c h o o s in g   a   r an d o m   v alu e  i n   t h e  r an g e  o f   v a lu e s   [ - 0 . 1 ,   0 . 1 ]   f o r   r .     i i r i x i x m i n m a x ' '                 ( 3 )     6 . 5 .   Select io n   Selectio n   i s   a  s tep   i n   G A   w h i ch   is   u s ed   to   s elec t  i n d i v id u al s   th at  w i ll  b e  u s ed   in   t h e  n e x t  g en er atio n   [ 1 8 ] .   T h e  s elec tio n   m e th o d   u s ed   is   elitis m .   T h is   s elec tio n   t y p es  w o r k   b y   s elec ti n g   in d i v id u als  w h o   h av e  a   g r ea ter   f it n es s   f o r   s u r v i v al.   A ll   ch r o m o s o m es   in   a   p o p u lat io n   co n s i s ti n g   o f   p ar en t s   a n d   o f f s p r in g   ar e  co m b i n ed   in to   o n e  an d   th e n   s o r ted   f r o m   t h e  h i g h est  to   t h e  lo w est  f it n es s   v al u e.   T h e  to p   o f   ch r o m o s o m es  i n   t h e  p o p u latio n   a s   m u ch   a s   p o p u latio n   s ize  ( p o p s ize)   tak en   f o r   u s e  in   t h e  n e x t  g en er atio n   [ 1 9 ] .   7.   RE SU L T S  A ND  D I SCU SS I O N   0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 5 2 F a ts  a nd Oils   B ad   Go o d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l .  7 ,   No .   5 ,  Octo b er   201 7   :   2 8 3 8   –   2 8 4 6   2844   T ests   co n d u cted   in   th i s   s t u d y   co n s is t  o f   t h r ee   test i n g   t y p e s ,   n a m el y   test i n g   o f   th e  p o p u l atio n   s ize,   test i n g   o f   t h e  co m b in a tio n   o f   cr   an d   m r ,   an d   test i n g   th e  g e n er atio n   n u m b er .   T h is   test in g   i s   d o n e  to   o b tain   th e  b est  p ar a m eter s   o f   th e   g e n etic   alg o r it h m .   E ac h   test   s ce n ar io   p er f o r m ed   1 0   ti m es  to   o b tain   an   a v er ag e   f i t n es s   v alu e.   I n   th e  te s ti n g   o f   p o p u latio n   s ize,   a  p o p u latio n   th at  i s   u s e d   is   th e  n u m b er s   w it h   m u lt i p les  o f   2 0   s tar tin g   f r o m   n u m b er   2 0   to   2 0 0 .   T h e  cr   v al u e  u s ed   i s   0 . 5   an d   th e   m r   v al u e   is   0 . 5 .   T h e  g en er atio n   n u m b er   u s ed   is   1 0 0 .   T h e  test   r esu lt s   o f   t h e  p o p u l atio n   s ize  s h o w n   in   Fig u r e  9 .           Fig u r e  9 .   T est r esu lts   o f   t h e  p o p u latio n   s ize       Fig u r e  9   s h o w s   t h at   th e   b est   av er ag e   f i tn e s s   v al u e   p r o d u ce d   b y   p o p u latio n   s ize  o f   8 0   is   0 . 9 3 8 .   T h e   test   r es u lts   s h o w   t h at  t h e  b i g g er   a  p o p u latio n ,   th e  g r ea ter   th e  p o s s ib ilit y   to   o b tain   o p ti m u m   s o l u tio n s   s o   t h at  it   ca n   p r o d u ce   h ig h   f itn e s s   v al u e s .   T h e  test in g   o f   t h e  co m b i n atio n   o f   cr   a n d   mr   u s ed   to   d eter m in e  t h e  m o s t  o p ti m al  cr   an d   mr   v al u e s   i n   o r d e r   to   p r o d u ce   th e  b est  s o lu tio n .   T h e  p o p u latio n   s ize  u s e d   is   8 0 .   T h e  g en er atio n   n u m b er   u s ed   is   1 0 0 .   T h e   test   r esu lts   o f   t h e  co m b i n atio n   o f   cr   an d   mr   ar e  s h o w n   i n   Fi g u r e  1 0 .           Fig u r e  1 0 .   T est r esu lt o f   t h e  c o m b i n atio n   o f   cr   a n d   mr       Fig u r e  1 0   s h o w s   th a t  t h e  b est  av er ag e  f it n es s   v alu e  p r o d u ce d   b y   t h e  co m b i n atio n   o f   cr   i s   0 . 6   an d   m r   is   0 . 4 .   B ased   o n   Fig u r e  1 0 ,   it  ca n   b e  s ee n   th at  t h e  av er ag e   f itn e s s   o b tain ed   is   v er y   d iv e r s e  b ec au s e  o f   th e   ab s en ce   o f   p r o v i s io n s   cr   an d   m r   t h at  s h o u ld   b e  u s ed   to   o b tain   a n   o p ti m al  s o lu tio n .   E ac h   is s u e  w il l  h a v e  a   co m b i n ed   v al u e  o f   cr   a n d   m r   th at   is   d if f er en t.   I f   th e   v al u e  o f   cr   a n d   m r   ar e  n o t  w el l  d ef i n ed ,   t h en   th e   ex p lo r atio n   an d   ex p lo itatio n   ca n n o t  p r o d u ce   a  s o lu tio n   th at  is   f av o r ab le,   s o   p r em at u r e  co n v er g e n ce   m a y   o cc u r   [ 2 0 ] .     T h e  test in g   o f   g e n er atio n   n u m b er   is   d o n e  to   g et  an   o p tim al  g en er atio n   n u m b er   to   p r o d u ce   a n   o p ti m al   s o lu tio n .   T h e  g en er atio n   n u m b er   u s ed   is   th e  n u m b er s   w ith   m u ltip les  o f   2 5   s tar tin g   f r o m   n u m b er   2 5   to   2 5 0 .   0 . 9 2 4   0 . 9 3 2   0 . 9 2 8   0 . 9 3 8   0 . 9 3 3   0 . 9 3 5   0 . 9 3 7   0 . 9 3 7   0 . 9 3 5   0 . 9 3 7   0 . 9 1 5 0 . 9 2 0 0 . 9 2 5 0 . 9 3 0 0 . 9 3 5 0 . 9 4 0 20 40 60 80 1 0 0 1 2 0 1 4 0 1 6 0 1 8 0 2 0 0 A v e ra g e   F it n e ss   V a lu e   P o p u latio n   S ize   The   T e st of P opulation  S iz e   0 . 9 2 3   0 . 9 3 3   0 . 9 3 3   0 . 9 3 2   0 . 9 3 3   0 . 9 3 3   0 . 9 3 7   0 . 9 3 0   0 . 9 3 3   0 . 9 3 5   0 . 9 3 3   0 . 9 1 5 0 . 9 2 0 0 . 9 2 5 0 . 9 3 0 0 . 9 3 5 0 . 9 4 0 0 0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 0 . 9 1 A v e ra g e   F it n e ss   V a lu e   cr   V a lu e   T he  T es t   of   C om bi nat i on  of   cr   and  mr   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       Op timiz a tio n   o f F u z z y  Ts u ka mo to   Memb ers h ip   F u n ctio n   u s in g   Gen etic  A lg o r ith m  to   … ( Qo ir u l Ko tima h )   2845   T h e  o th er   p ar am eter s   u s ed   ar e  th e  p ar a m eter s   f r o m   th e  p r ev i o u s   tes tin g   r es u lt s   as  f o llo w s :  th e  p o p u latio n   s ize   is   8 0 ,   th e  cr   v a lu e  is   0 . 6 ,   an d   th e  m r   v al u e  i s   0 . 4 .   T h e  test in g   r es u lt  o f   g e n er atio n   n u m b er   is   s h o w n   in   Fi g u r e   11.           Fig u r e  1 1 .   T est r esu lt o f   t h e  g en er atio n   n u m b er       B ase d   o n   th e  te s t  r es u lt s   o f   t h e  g en er atio n   n u m b er   in   Fi g u r e  1 1 ,   th e  g e n er atio n   n u m b er   a s   m u c h   as   1 7 5   p r o d u ce   th e  h i g h est  a v er ag e  f itn e s s   v al u e.   T h e  g e n er atio n   n u m b er   o f   7 5   u n til  1 5 0   p r o d u cin g   u n s tab le   f it n es s   v al u e.   W h ile  th e  g en e r atio n   n u m b er   o f   1 7 5   u n til  2 5 0   h as  s tar ted   to   s h o w   s tab ilit y   in   t h e  ab s en ce   o f   g r ea t  c h an g e  o n   t h e   av er a g e  f it n es s   v al u e.   T h e  m o r e   th e   g en er atio n   n u m b er ,   t h e  lo n g e r   co m p u tat io n   t i m e   r eq u ir ed   an d   th e  r esu lt in g   s o l u tio n   is   n o t n ec es s ar il y   o p ti m al.   T h e  p ar am eter s   o f   th e   g e n eti c  alg o r ith m   w h ic h   h as  b ee n   o b tain ed   f r o m   t h e  tes tin g   r es u lts   u s ed   to   class i f y   t h e  6 0   r ec o r d s   o f   t h e  r i v er   w ater   s a m p le.   T ab le  1   s h o w s   a  co m p ar i s o n   o f   th e  w ater   q u ali t y   class i f icatio n   r esu lts   i n   2 0 0 9   u s in g   ST OR E T ,   Fu zz y   T s u k a m o to ,   an d   o p tim ized   Fu zz y   T s u k a m o to .       T ab le  2 .   C o m p ar is o n   o f   th e  wate r   q u alit y   cla s s i f icatio n   r esu l ts   in   2 0 0 9   M o n t h s   W a t e r   Q u a l i t y   C l a ssi f i c a t i o n   R e su l t s   S T O R ET   F u z z y   T su k a mo t o   O p t i mi z e d   F u z z y   T su k a mo t o   Jan u a r y   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   F e b r u a r y   H e a v i l y   p o l l u t e d   H e a v i l y   p o l l u t e d   H e a v i l y   p o l l u t e d   M a r c h   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   A p r i l   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M a y   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   Ju n e   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   Ju l y   L i g h t l y   p o l l u t e d   L i g h t l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   A u g u st   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   S e p t e mb e r   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   O c t o b e r   H e a v i l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   H e a v i l y   p o l l u t e d   N o v e mb e r   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   D e c e mb e r   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d   M o d e r a t e l y   p o l l u t e d       B ased   o n   th e  clas s i f icatio n   r esu lt s   u s i n g   f u zz y   T s u k a m o t o ,   5 7   r ec o r d s   o f   th e  r iv er   w a ter   s a m p le   p r o d u ce   th e  s a m e  c lass   t y p e   o f   cla s s i f icatio n   r es u lt s   w er e  p er f o r m ed   u s i n g   ST OR E T   m et h o d .   T h is   i n d icate s   th at  t h e  ac cu r ac y   v al u e  o b tain ed   is   9 5 %.       8.   CO NCLU SI O N     B ased   o n   t h e  te s ti n g   r es u lts   a n d   an a l y s is   t h at  h as   b ee n   d o n e,   it  ca n   b e  co n clu d ed   t h at   th e  g e n etic   alg o r ith m   ca n   b e  u s ed   to   o p ti m ize  th e  m e m b er s h ip   f u n ctio n   in   t h e  f u zz y   T s u k a m o to   to   d eter m in e  t h e  r iv er   w ater   q u alit y   b y   u s i n g   a   r ea l   co d e  r ep r esen tatio n .   T h e  g e n etic  al g o r ith m   p ar a m eter s   t h at  ar e  u s ed   g r ea tl y   af f ec t  t h e  b est  c h r o m o s o m e  t h at  w il l  b e  u s ed   as  t h e  v alu e   o f   m e m b er s h ip   f u n ctio n   in   th e  f u zz y   T s u k a m o to .   T h e  p ar am eter s   to   p r o d u ce   t h e  b est  s o l u tio n   ar e  as   f o llo w s :   p o p u latio n   s ize  i s   8 0 ,   g e n er at io n   n u m b er   is   1 7 5 ,   cr   is   0 . 6 ,   an d   m r   is   0 . 4 .   T h e   o p tim izat io n   p r o ce s s   o f   m e m b er s h ip   f u n ctio n   in   t h e  f u z z y   T s u k a m o to   u s i n g   g en et ic  alg o r it h m   to   m ea s u r e  th e  r iv er   w a ter   q u alit y   is   p r o v en   to   p r o d u ce   h ig h er   ac c u r ac y   v al u e  th at   is   eq u a l   to   9 5 % c o m p ar ed   to   th e  m ea s u r e m e n t  w it h o u t o p ti m izatio n   th at  is   9 0 %.   0 . 9 3 2   0 . 9 3 2   0 . 9 3 5   0 . 9 3 3   0 . 9 3 2   0 . 9 3 3   0 . 9 3 7   0 . 9 3 5   0 . 9 3 5   0 . 9 3 5   0 . 9 3 0 0 . 9 3 2 0 . 9 3 4 0 . 9 3 6 0 . 9 3 8 25 50 75 1 0 0 1 2 5 1 5 0 1 7 5 2 0 0 2 2 5 2 5 0 A v e ra g e   Fi tn e s s   V a lu e   G e n e ra ti o n   Nu m b e r   The   T e st of Ge ne ra ti on  Numbe r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l .  7 ,   No .   5 ,  Octo b er   201 7   :   2 8 3 8   –   2 8 4 6   2846   I n   f u r t h er   r esear c h ,   t h e  o p ti m i za tio n   o f   r u le  b ase   i n   F u zz y   I n f er e n ce   S y s te m   T s u k a m o to   c an   b e  d o n e   u s i n g   th e  g en e tic  alg o r it h m   s o   th at  th e  ac c u r ac y   v alu e  o b t ain ed   to   b e  h ig h er   th a n   th e  o p ti m izatio n   p r o ce s s   th at  i s   o n l y   d o n e  i n   t h e  m e m b er s h ip   f u n ctio n .   T h e  u s e  o f   h y b r id izatio n   o f   g en e tic  al g o r ith m   a n d   Var iab le  Neig h b o r h o o d   Sear ch   ( VNS)   ca n   also   b e  d ev elo p ed   o n   th is   is s u e  s o   t h at  th e  s o l u tio n   o b t ain ed   o p ti m al  an d   ef f icien t [ 2 1 ] .       RE F E R E NC E S    [1 ]   Bo sk id is  I,   G ik a s  GD ,   S y laio s   G ,   T sih rin tzis  V A .   “ W a ter  Qu a n ti ty   a n d   Qu a li ty   A ss e ss m e n t  o f   L o w e r  Ne sto s  Riv e r, ”   G re e c e .   J E n v iro n   S c i  He a l  P a rt  A   T o x ic/Ha z a rd o u s S u b st  En v iro n   En g .   2 0 1 1 ;   4 6 (1 0 ): 1 0 5 0 – 6 7 .     [2 ]   A la m   G M R,   S o e b ro to   A A ,   De w i   C.   “ I m p le m e n tas i  F u z z y   In fe re n c e   S y ste m   (F IS )  M e to d e   T su k a m o to   p a d a   S istem   P e n d u k u n g   Ke p u t u sa n   P e n e n tu a n   Ku a li tas   A ir  S u n g a i  [ Im p le m e n ta ti o n   o f   F u z z y   In fe re n c e   S y ste m   ( F IS )  T su k a m o to   M e th o d   o n   De c isio n   S u p p o rt  S y s tem   f o r  De ter m in a ti o n   o f   Riv e r  W a ter  Qu a li ty ] . ”   DO RO  R e p o s  J  M h s  P T IIK  Un iv   Bra w ij a y a .   2 0 1 5 ;   5 ( 6 ).     [3 ]   M a h m u d y   W F .   “ S o lv in g   F lex ib le   Jo b - S h o p   S c h e d u li n g   P ro b lem   U sin g   Im p ro v e d   Re a l  Co d e d   G e n e t ic  A l g o rit h m s. ”   In t  Co n f   S c i  T e c h n o l  S u sta in .   2 0 1 4 ;   1 8 1 – 8 .     [4 ]   W ij a y a n in g ru m   V N,  M a h m u d y   W F .   “ Op ti m iza ti o n   o f   S h i p ’s  Ro u te  S c h e d u li n g   Us in g   G e n e ti c   A l g o rit h m . ”   In d o n e s  J E lec tr  En g   Co m p u t  S c i .   2 0 1 6 ;   2 (1 ):1 8 0 – 6 .     [5 ]   L e s m a w a ti   W ,   Ra h m i  A ,   M a h m u d y   W F .   “ Op ti m iz a ti o n   o f   F ro z e n   F o o d   Distri b u ti o n   u si n g   G e n e ti c   A lg o rit h m s. ”   J  En v iro n   En g   S u sta in   T e c h n o l.   2 0 1 6 ;   3 (1 ) :5 1 – 8 .     [6 ]   S h o l ich in   M ,   Ot h m a n   F ,   L ima n tara   L M .   “ Us e   o f   P I  a n d   S T ORE T   M e th o d s  t o   Ev a lu a te  W a ter  Qu a li ty   S tatu s  o f  Bra n tas   Riv e r. ”   J M a th   T e c h n o l.   2 0 1 0 ;   3:   1 1 6 – 1 2 4 .     [7 ]   Zad e h   L A .   F u z z y   S e ts.   In f   Co n tro l.   1 9 6 5 ;   8:   3 3 8 – 5 3 .     [8 ]   Zu o ji e   W .   “ Co n c e p t  S o l u ti o n   G e n e ra ti o n   f o r  P ro d u c t  In n o v a ti o n   u n d e r  Us e r  F u z z y   S e m a n ti c   Re q u irem e n ts. ”   In t   J  In tell  E n g   S y st.  2 0 1 5 ;   8 (3 ): 1 – 1 0 .     [9 ]   M lak ić  D,  Nik o lo v sk i  S N,  Kn e ž e v ić  G .   “ A n   A d a p ti v e   Ne u ro - F u z z y   In fe re n c e   S y ste m   in   A ss e ss m e n t  o f   Tec h n ica l   L o ss e s in   Distrib u ti o n   Ne tw o rk s. ”   In t  J E lec tr  C o m p u t  En g .   2 0 1 6 ;   6 (3 ): 1 2 9 4 – 3 0 4 .   [1 0 ]   P e n g   Z,   S o n g   B.   “ Re se a rc h   o n   F a u lt   Dia g n o sis   M e th o d   f o r  T ra n sf o rm e r  b a se d   o n   F u z z y   G e n e ti c   A lg o rit h m   a n d   A rti f icia l  Ne u ra l  Ne t w o rk . ”   K y b e rn e tes .   2 0 1 0 ;   3 9 (8 ) :1 2 3 5 – 4 4 .   [1 1 ]   S iv a sa n k a r  S ,   Na ir  S ,   Ju d y   M V.  “ F e a tu re   Re d u c ti o n   in   Cli n ica l  Da ta  Clas sif ic a ti o n   u si n g   A u g m e n ted   G e n e ti c   A l g o rit h m . ”   In t  J E lec tr  Co m p u t  En g .   2 0 1 5 ;   5 (6 ): 1 5 1 6 – 2 4 .     [1 2 ]   M a h d i  H o m a y o u n i  S ,   Ho n g   T a n g   S .   “ A   F u z z y   Ge n e ti c   A lg o rit h m   fo r  S c h e d u li n g   o f   Ha n d li n g /S t o ra g e   Eq u i p m e n t  in   A u to m a ted   Co n tain e r  T e rm in a ls. ”   In t  J E n g   T e c h n o l.   2 0 1 5 ;   7 ( 6 ): 4 9 7 – 5 0 1 .   [1 3 ]   B   W ira w a n   Yo h a n e s,  H  Ha n d o k o ,   H  Ku su m a   W a rd a n a ,   " F o c u se d   Cra w l e r  Op ti m iza ti o n   Us in g   G e n e ti c   A lg o rit h m , ”   T EL KOM NIKA  T e lec o mm u n ic a ti o n ,   C o mp u ti n g ,   El e c tro n ics   a n d   Co n tro l. ,   v o l .   9 ,   n o .   3 ,   p p .   4 0 3 - 4 1 0 ,   2 0 1 1 .   [1 4 ]   L a u   HCW ,   N a k a n d a la  D,  Zh a o   L .   “ De v e lo p m e n t  o f   a   H y b rid   F u z z y   G e n e ti c   A l g o rit h m   M o d e l  f o r  S o lv in g   T ra n sp o rtatio n   S c h e d u li n g   P ro b le m . ”   J In f   S y st T e c h n o l  M a n a g .   2 0 1 5 ;   1 2 ( 3 ): 5 0 5 – 24.   [1 5 ]   Co ley   D A .   “ A n   In tro d u c ti o n   to   G e n e ti c   A l g o rit h m s  f o r  S c ien ti sts  a n d   En g in e e rs. ”   W o rld   S c ien t if ic;  1 9 9 9 .   1 2 5 - 1 2 6   p .     [1 6 ]   M ü h le n b e i n   H,   S c h li e rk a m p - V o o se n   D.  “ P re d ictiv e   M o d e ls  f o r  th e   Bre e d e r  G e n e ti c   A lg o rit h m :  Co n ti n u o u s  P a ra m e ter Op ti m i z a ti o n . ”   Ev o l  C o m p u t.   1 9 9 3 ;   1 :2 5 – 4 9 .     [1 7 ]   S iv a n a n d a m   S N,  De e p a   S N.  “ In tr o d u c t io n   to   G e n e ti c   A l g o rit h m s. ”   Ne w   Yo rk ,   USA :  S p rin g e r;  2 0 0 8 .     [1 8 ]   S in g h   S ,   A g ra w a l  S .   “ P a ra m e t e r  Id e n ti f ica ti o n   o f   th e   G la z e d   P h o t o v o lt a ic  T h e rm a l  S y ste m   u sin g   G e n e ti c   A l g o rit h m - F u z z y   S y ste m   ( GA - F S )  A p p ro a c h   a n d   it s  Co m p a ra ti v e   S tu d y . ”   En e rg y   Co n v e rs   M a n a g .   2 0 1 5 ;   1 0 5 :   7 6 3 – 71.   [1 9 ]   M a h m u d y   W F ,   M a rian   RM ,   L u o n g   L HS.   “ M o d e li n g   a n d   Op ti m iza ti o n   o f   P a rt  Ty p e   S e lec ti o n   a n d   L o a d in g   P ro b lem   in   F lex ib le  M a n u f a c tu rin g   S y ste m   U sin g   Re a l  Co d e d   G e n e ti c   A l g o rit h m s. ”   In t  J  El e c tr  Co m p u t  El e c tro n   Co m m u n   En g .   2 0 1 3 ;   7 (4 ): 2 5 1 – 6 0 .     [2 0 ]   He rre ra   F ,   L o z a n o   M .   “ F u z z y   A d a p ti v e   G e n e ti c   A l g o rit h m s:  De sig n ,   T a x o n o m y ,   a n d   F u tu re   Dire c ti o n s. ”   S o f t  Co m p u t.   2 0 0 3 ;   7 (8 ): 5 4 5 – 6 2 .     [2 1 ]   M a h m u d y   W F ,   M a rian   RM ,   L u o n g   L HS.   “ H y b rid   G e n e ti c   A lg o rit h m s  f o r  M u lt i - P e ri o d   P a r t  Ty p e   S e lec ti o n   a n d   M a c h in e   L o a d i n g   P ro b lem s  in   F lex ib le   M a n u f a c tu rin g   S y s tem . ”   In :  IE EE   I n tern a ti o n a l   Co n f e re n c e   o n   Co m p u tatio n a l  I n telli g e n c e   a n d   C y b e rn e ti c s.  2 0 1 3 .   p p .   1 2 6 – 3 0 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.