OPTIMASI PENJADWALAN MATA KULIAH MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA PADA PRODI TEKNIK INFORMATIKA STT PELITA BANGSA

Agung Nugroho, Wowon Priatna, Ikhsan Romli

Sari


Penjadwalan atau sering disebut dengan istilah University Course Timetabling Problem (UCTP) termasuk ke dalam masalah kombinatorial yang memiliki batasan-batasan kondisi yang harus dipenuhi, oleh karena itu hal ini menjadi sebuah pekerjaan rumit yang harus diselesaikan secara cepat, tepat, dan akurat. Kapasitas ruang kelas, ketersediaan ruang kelas, ketersediaan dosen, dan mahasiswa merupakan batasan mutlak yang harus dipenuhi, sedangkan kecenderungan dosen dalam memilih waktu mengajar dapat dijadikan batasan lunak. Penjadwalan mata kuliah di program studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Pelita Bangsa selama ini masih dilakukan secara manual dan membutuhkan waktu yang lama. Hal ini terjadi karena jumlah mata kuliah yang ditawarkan di seluruh kelas yang tersedia sangat banyak. Pengoptimalan masalah tersebut biasanya melibatkan suatu algoritma. Algoritma yang telah banyak digunakan dalam masalah penjadwalan adalah Algoritma Genetika. Algoritma ini berhasil mengungguli Algoritma yang lain dengan fitness rata-rata paling tinggi. Pada penelitian ini, telah dibuat aplikasi penjadwalan matakuliah menggunakan optimasi Algoritma Genetika untuk menyelesaikan masalah UCTP pada program studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Pelita Bangsa

Kata Kunci


penjadwalan, algoritma genetika, optimasi

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Desiani, A. dan Arhami, M. 2006. “Konsep Kecerdasan Buatan”. Yogyakarta :Andi.

Kusumadewi, Sri, (2003). Artificial Intelligence. Graha Ilmu, Yogyakarta.

Marbun, Yuniar dkk. 2013. Analisa PSO dan GA untuk optimasi penjadwalan matakuliah. Universitas Indonesia. Jakarta.

Pinedo, Michael. 2002. Scheduling Theory, Algorithms, and System, Third Edition. New York : Prentice Hall, Inc.

Puspaningrum, Wiga Ayu, dkk. 2013. Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Algoritma Genetika di Jurusan Sistem Informasi ITS. Jurnal Teknik Pomits. Vol 2, No 1, Hal 127-131. Institut Teknologi Sepuluh November.

Rich, E. and Knight, K., Artificial Intelligence, Second Editions, 1991.

Stevenson, William J. (2009). Operations Management.10th Edition. New York: Mc.Graw-Hill.

Thiang, Ronald Kurniawan, Hany Ferdinando. “Implementasi Algoritma Genetika pada Mikrokontroler MCS51 Untuk Mencari Rute Terpendek”. Proceeding, Seminar of Intelligent Technology and Its Applications (SITIA 2001) Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2001.

Wati, D.A.R., dan Rochman, Y.A., 2013, Model Penjadwalan Matakuliah Secara Otomatis Berbasis Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Jurnal Rekayasa Sistem Industri, 2(1), 22-31.


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.