PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK OPTIMASI PENJADWALAN KERJA DI OPTIK TUNGGAL METROPOLITAN MALL CILEUNGSI

Satria, Luqman Aji (2022) PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK OPTIMASI PENJADWALAN KERJA DI OPTIK TUNGGAL METROPOLITAN MALL CILEUNGSI. Other thesis, UPN 'Veteran" Yogyakarta.

	Text COVER.pdf Download (421kB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Download (387kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (122kB)
	Text HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING (1).pdf Download (527kB)
	Text Skripsi Luqman Aji 123140064.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (183kB)

Abstract

Tujuan: Membentuk sebuah jadwal kerja yang dianggap optimal berdasarkan parameter�parameter penjadwalan yang ditentukan menggunakan algoritma genetika.
Perancangan/metode/pendekatan: Menggunakan Metode Algoritma Genetika untuk melakukan
pembuatan jadwal yang dikatakan optimal berdasarkan parameter-parameter penjadwalan yang
ditentukan.
Hasil: Dari melakukan proses inisialisasi populasi awal lalu proses seleksi dari individu-individu
yang memiliki nilai fitness terbaik serta melakukan proses kawin silang dan mutasi juga
dilakukan perulangan proses hingga mencapai perulangan yang diinginkan maka akan
mendapatkan individu baru yang dikatakan terbaik dengan nilai fitness yang terbaik yang
menjadi sebuah jadwal yang optimal.
Keaslian/ state of the art: Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya adalah pada
bagian metode optimasi penjadwalan dan objek penelitian. Pada penelitian ini data parameter�parameter penjadwalan dianalisa lalu dilakukan proses impor ke database. Kemudian hasil
analisa data parameter penjadwalan akan diproses menggunakan metode Algoritma Genetika.
Keluaran dari sistem ini berupa jadwal kerja yang dikatakan sudah optimal berdasarkan
parameter penjadwalan yang sudah ditentukan.
Kata Kunci: Penjadwalan Kerja, Algoritma Genetika, Penjadwalan Pegawai

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Penjadwalan Kerja, Algoritma Genetika, Penjadwalan Pegawai
Subjects:	H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User:	Eko Yuli
Date Deposited:	23 Nov 2022 04:23
Last Modified:	23 Nov 2022 04:23
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/31704

Actions (login required)

View Item