SISTEM PENJADWALAN MATA KULIAH MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA (STUDI KASUS PENJADWALAN MATA KULIAH KELAS R1 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKAUMBY)

Lova, Martina (2017) SISTEM PENJADWALAN MATA KULIAH MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA (STUDI KASUS PENJADWALAN MATA KULIAH KELAS R1 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKAUMBY). Skripsi thesis, Universitas Mercu Buana Yogyakarta.

[img]
Preview
Text
BAB I.pdf

Download (534kB) | Preview
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (290kB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (667kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (650kB)
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf

Download (86kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (92kB) | Preview
[img] Text
Laporan.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)

Abstract

Masalah penjadwalan dalam dunia pendidikan dapat dibagi menjadi dua kategori, yaitu penjadwalan matakuliah dan ujian. Penyelesaian masalah penjadwalan perkuliahan dalam jumlah yang sangat besar hingga saat ini masih menjadi permasalahan yang rumit untuk diselesaikan secara manual. Algoritma genetik adalah algoritma yang berusaha menerapkan pemahaman mengenai evolusi alamiah pada tugas-tugas pemecahan-masalah (problem solving). Pendekatan yang diambil oleh algoritma ini adalah dengan menggabungkan secara acak berbagai pilihan solusi terbaik di dalam suatu kumpulan untuk mendapatkan generasi solusi terbaik berikutnya yaitu pada suatu kondisi yang memaksimalkan kecocokannya atau lazim disebut fitness. Generasi ini akan merepresentasikan perbaikan-perbaikan pada populasi awalnya. Dengan melakukan proses ini secara berulang, algoritma ini diharapkan dapat mensimulasikan proses evolusioner. Penelitian penjadwalan matakuliah menggunakan algoritma genetika (studi kasus progran studi Teknik Informatika Universitas Mercu Buana Yogyakara) adalah dengan memasukan jumlah nilai kromosom, jumlah generasi, jumlah crossover rate, dan mutation rate. Dari hasil uji coba dalam penelitian ini dengan menggunakan jumlah kromosom dari yang terkecil 4 dan yang terbesar 15, jumlah generasi dari yang terkecil 10 dan yang terbesar 50, nilai crossover rate 0.3 dan 0.5, nilai mutation rate 0.25 dan banyak generasi yang bervariasi. Diperoleh hasil terbaik yaitu pada uji coba ke-3 dengan nilai kromosom 15, nilai generasi 10, nilai crossover rate 0.5 dan nilai mutation rate 0.25 dngan hasil 70%. Dari hasil yang diperoleh dalam penelitian ini di harapakan dapat menyelesaikan permasalahan penjadwalan mata kuliah. Kata Kunci :Penjadwalan, Matakuliah, Algoritma Genetika

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information/ Lokasi Hardcopy: Ozzi Suria, S.T,. M.T
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Teknik Informatika UMBY
Date Deposited: 10 Oct 2017 07:10
Last Modified: 19 Aug 2022 04:09
URI: http://eprints.mercubuana-yogya.ac.id/id/eprint/852

Actions (login required)

View Item View Item