Citra hiperspektral merupakan citra yang memiliki saluran spektrum yang kontinyu dengan lebar saluran setiap spektrum sangat kecil yaitu sekitar 10 nm. Citra hiperspektral biasanya berukuran besar dan memiliki ratusan frame data, hal ini dikarenakan jumlah spektrum yang banyak dan kontinyu. Besarnya data citra hiperspektral mengakibatkan dapat terjadinya fenomena kutukan dimensi (curse of dimensionality) dalam proses klasifikasi citra hiperspektral. Fenomena kutukan dimensi terjadi pada jumlah set data latihan terbatas dan lebih kecil jika dibandingkan dengan jumlah data yang ada. Untuk mengatasi hal ini, maka perlu dilakukan proses pemilihan ciri pada citra hiperspektral. Pada tugas akhir ini, akan diimplementasikan algoritma SFFS, genetika dan kombinasi keduanya pada proses pemilihan ciri. Dalam menghitung nilai estimasi kombinasi ciri terbaik digunakan nilai statistik dari Bhattacharyya Distance.Dalam penelitian ini diimplementasikan pemilihan ciri dengan menggunakan filter approach, dimana penilaian kombinasi ciri terbaik berdasarkan pada nilai statistik dari Bhattacharyya Distance, tampilan false color composite display dan matriks korelasi. Dari implementasi terlihat bahwa algoritma genetika sudah cukup baik untuk diterapkan pada proses pemilihan ciri citra hiperspektral. Sedangkan algoritma kombinasi SFFS & genetika walaupun menghasilkan nilai kriteria pemilihan (jarak Bhattacharyya Distance) yang lebih besar jika dibandingkan dengan algoritma genetika, tetapi memiliki waktu komputasi yang juga lebih besar. Algoritma SFFS menghasilkan kombinasi ciri yang hampir serupa dengan algoritma kombinasi keduanya. Dari hasil tampilan gambar, terlihat bahwa algoritma genetika walaupun menghasilkan nilai kriteria Bhattacharyya Distance lebih kecil, tetapi menghasilkan gambar dan matriks korelasi yang lebih baik. Sedangkan algoritma SFFS dan kombinasi algoritma SFFS & genetika walaupun memiliki nilai Bhattacharyya Distance yang lebih besar tetapi memiliki tampilan gambar dan matriks korelasi yang kurang baik. Kata kuci: citra hiperspektral, pemilihan ciri (feature selection), Sequential Forward Floating Selection (SFFS), genetika, Bhattacharyya Distance, matriks korelasi, filter approach.