IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA DALAM PENJADWALAN MATA KULIAH DI JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK INDUSTRI UPN “VETERAN” YOGYAKARTA

Chandra Hardika, Rianindya (2017) IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA DALAM PENJADWALAN MATA KULIAH DI JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK INDUSTRI UPN “VETERAN” YOGYAKARTA. Other thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.

[img]
Preview
Text
ABSTRAK.pdf

Download (407kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR ISI.pdf

Download (498kB) | Preview
[img]
Preview
Text
HALAMAN JUDUL.pdf

Download (276kB) | Preview
[img]
Preview
Text
HALAMAN PENGESAN.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Penyusunan penjadwalan kuliah adalah kegiatan rutin yang dilakukan oleh Sekretaris Jurusan Teknik Informatika setiap awal semester. Membuat jadwal kuliah dalam jumlah besar menjadi permasalahan yang rumit untuk diselesaikan dengan sumber daya dan aturan penjadwalan kuliah. Berdasarkan observasi penyusunan jadwal kuliah dengan cara manual dapat terselesaikan, tetapi proses ini akan membutuhkan ketelitian dan menghabiskan waktu yang lebih banyak untuk memenuhi aturan-aturan penjadwalan di Jurusan Teknik Informatika. Dari permasalahan penjadwalan kuliah dengan cara manual dibutuhkan sistem yang dapat menyelesaikan masalah penjadwalan kuliah. Metode algoritma genetika dengan metode seleksi based-rank fitness adalah metode menyelesaikan masalah penjadwalan kuliah berdasarkan prinsip genetika dan proses seleksi alamiah. Algoritma genetika digunakan untuk menentukan solusi optimal dari beberapa solusi jadwal yang dihasilkan. Pengembangan perangkat lunak yang digunakan pada aplikasi penjadwalan adalah metode waterfall. Aplikasi ini berbasis web based application yang dibangun menggunakan framework codeingniter dan database yang digunakan adalah MySQL. Setelah dilakukan implementasi dan pengujian sistem, algoritma genetika berhasil menghasilkan jadwal kuliah Semester Gasal Tahun Akademik 2016/2017 serta memenuhi aturan-aturan (hard constraint) penjadwalan kuliah Jurusan Teknik Informatika. Aturan-aturan penjadwalan yang diselesaikan dengan algoritma genetika adalah penjadwalan tidak terjadi ruang kelas digunakan lebih dari 1 tenaga pengajar di waktu bersamaan, tenaga pengajar tidak mengajar lebih dari 2 kali sehari, dan tersedia permintaan tenaga pengajar tidak mengajar diwaktu tertentu. Proses penjadwalan kuliah dengan algoritma genetika yang dihasilkan lebih baik dari cara manual berdasarkan waktu penyelesaian dengan membandingkan pembuatan jadwal kuliah cara manual dengan sistem aplikasi. Pengujian parameter algoritma genetika menghasilkan kombinasi probabilitas crossover 0.70 dan probabilitas mutasi 0.70, semakin tinggi nilai probabilitas maka iterasi menurun dan mendapatkan nilai optimal. Kata kunci : Permasalahan penjadwalan kuliah, aturan-aturan penjadwalan, algoritma genetika, seleksi based-rank fitness, parameter algoritma genetika.

Item Type: Thesis (Other)
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: 09 Mar 2017 06:36
Last Modified: 09 Mar 2017 06:36
URI: http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/11498

Actions (login required)

View Item View Item