ABSTRAKSI: Batik merupakan salah satu warisan budaya Indonesia yang perlu dilestarikan dan dikembangkan. Berbagai cara telah digunakan untuk mengapresiasikan bentuk pelestarian Batik oleh masyarakat. Selain mengenakan kain batik dalam berpakaian sehari-hari, cara lain yang dapat dilakukan ialah, dengan menciptakan variasi motif batik. Variasi motif batik dapat dilakukan secara manual oleh desainer batik, ataupun orang yang ahli dibidang tersebut. Agar proses menciptakan variasi motif batik dapat dilakukan dengan mudah dan dapat dilakukan oleh semua orang, maka dalam tugas akhir ini, dibuatlah suatu aplikasi yang dapat menghasilkan variasi motif batik.
Aplikasi yang dibuat dalam tugas akhir ini menggunakan Algoritma Genetika, yang digunakan dalam proses pemilihan komposisi dan posisi beberapa bentuk dan warna, untuk dijadikan suatu motif. Algoritma Genetika adalah sebuah algoritma yang mengadaptasi proses evolusi, dimana pada setiap generasinya menghasilkan solusi yang lebih baik atau sama baiknya. Selain menggunakan Algoritma Genetik, digunakan pula konsep Fraktal. Penggunaan konsep Fraktal ini bertujuan agar variasi motif yang dihasilkan memiliki ciriciri umum motif batik, dimana pada motif batik, sering terdapat perulangan bentuk yang sama, yang menyerupai motif itu sendiri.
Dalam pengujian performansi Algoritma Genetika, dalam menemukan komposisi bentuk dan warna yang sesuai, dilakukan dengan cara mengubah-ubah nilai parameter evolusi Algoritma Genetika. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, pada saat nilai probabilitas pindah silang=1, probabilitas mutasi=0.33, jumlah iterasi=20 dan ruang populasi=50, solusi yang dihasilkan oleh Algoritma Genetik mencapai fitness tertinggi.
Selain itu, dilakukan pula pengujian terhadap kualitas dari variasi motif batik. Pengujian dilakukan dengan menggunakan kuesioner terhadap 20 orang, 15 orang ahli dan 5 orang masyarakat awam. Dari hasil kuesioner tersebut, penilaian koresponden terhadap variasi motif yang dihasilkan, sebesar 85% menilai kualitas motif berbanding lurus dengan besar fitness. Selain itu, diperoleh kesimpulan, perbedaan dimensi fraktal pada suatu motif, berpengaruh lebih terhadap kualitas variasi motif yang dihasilkan, dibandingkan warna dan bentuk.Kata Kunci : Algoritma Genetik, Konsep Fraktal, probabilitas pindah silang, mutasi, jumlah iterasi, ruang populasi, fitnessABSTRACT: Batik is one of Indonesia's cultural heritage should be preserved and developed. Various methods have been used to appreciate the form of Batik by community preservation. Besides wearing a batik cloth in everyday dress, how else can do is, by creating variations of batik motifs. Variation of batik can be done manually by batik designers, or people who are experts in the field. In order for the process of creating batik pattern variations can be done easily and can be done by everyone, so in this final, made an application which can produce variations of batik motifs.
Applications are made in this thesis using Genetic Algorithm, which is used in the process of selecting the composition and position of several shapes and colors, to be used as a motif. Genetic algorithm is an algorithm that adapts the process of evolution, where every generation produces a better solution or as good. Besides using Genetic Algorithm, used the concept of Fractals. Use of Fractals concept aims to produce variations of the motif has the general characteristics of batik, which on batik motives, there is often repetition of the same shape, which resembles the motif itself.
In performance testing Genetic Algorithm, in discovering the composition of form and color matching, carried out by varying the parameter values evolution Genetic Algorithm. From the testing that has been done, when the value of crossover probability = 1, probability of mutation = 0:33, the number of iterations = 20 and space population = 50, solutions yielded by the Genetic Algorithm to reach the highest fitness.
In addition, we also performed testing on the quality of batik pattern variations. Tests conducted using a questionnaire to 20 people, 15 people experts and ordinary people 5 people. From the results of the questionnaire, assessing motives correspondent to variations produced, amounting to 85% rate the quality of the motif is directly proportional to the magnitude of fitness. Moreover, the conclusion, the difference of fractal dimension on a motive, an effect more on the quality of the resulting patterns of variation, compared to the color and shape.Keyword: Genetic Algorithms, Fractals Concepts, probability of crossover, mutation, the number of iterations, the population space, a fitness