Visualisasi data merupakan kunci untuk memahami informasi kompleks, dan penelitian ini berfokus pada peningkatan representasi visual tersebut melalui optimasi algoritma pembangkitan fraktal 2D. Fraktal, dengan karakteristik self-similarity dan kompleksitasnya, memiliki potensi unik untuk menggambarkan pola dan struktur data yang rumit. Dengan mengeksplorasi teknik optimasi seperti algoritma genetika, jaringan saraf tiruan, dan pendekatan berbasis aturan, penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan visualisasi fraktal yang lebih efisien, akurat, dan informatif. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan signifikan dalam kualitas visualisasi data, membuka peluang baru dalam analisis data ilmiah, visualisasi informasi geografis, dan desain grafis.
Copyrights © 2024