Implementasi Algoritma Genetika pada Penjadwalan Mata Kuliah (Studi Kasus: Program Studi Informatika Universitas Multimedia Nusantara)

Prago, Ardhi (2020) Implementasi Algoritma Genetika pada Penjadwalan Mata Kuliah (Studi Kasus: Program Studi Informatika Universitas Multimedia Nusantara). Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img] Text
HALAMAN_AWAL.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (352kB)
[img]
Preview
Text
DAFTAR_PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (241kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (248kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (202kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (421kB) | Preview
[img] Text
BAB_IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (941kB)
[img] Text
BAB_V.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (117kB)
[img] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (400kB)

Abstract

Penjadwalan memiliki peran sebagai teknologi inti dalam sistem produksi. Di dalam dunia perkuliahan, terdapat sejumlah permasalahan yang berkaitan dengan penjadwalan, yaitu penjadwalan Kartu Rencana Studi (KRS), dosen, ruangan kelas dan lain-lain. Sebelum penjadwalan KRS, terdapat proses yaitu menyusun mata kuliah berdasarkan kelas yang dibuka dan pembagian dosen sesuai dengan mata kuliah yang diajar. Dalam penjadwalan mata kuliah dan dosen, terdapat beberapa constraint untuk menentukan jadwal tersebut secara otomatis yang lebih optimal untuk digunakan oleh program studi Informatika Universitas Multimedia Nusantara. Berdasarkan hasil wawancara dengan ibu Nunik Afriliana selaku kepala program studi Informatika Universitas Multimedia Nusantara, selama proses penjadwalan yang dilakukan menjadi time consuming karena tidak adanya program atau software yang membuat penjadwalan secara otomatis sehingga dilakukan secara manual. Untuk itu dibuatlah sistem yang dapat melakukan generate jadwal secara otomatis. Penelitian ini melakukan pembahasan mengenai penerapan salah satu metode optimisasi, yaitu Algoritma Genetika yang digunakan untuk melakukan penyusunan penjadwalan mata kuliah secara langsung dengan jadwal yang bervariasi. Penjadwalan yang dilakukan terdiri dari penyusunan mata kuliah dan dosen berdasarkan jumlah kelas yang dibuka pada semester yang ingin dilakukan penyusunan. Penelitian ini menggunakan dataset berupa seluruh mata kuliah dan dosen yang mengajar berdasarkan jumlah kelas yang dibuka pada program studi Informatika dari Biro Informasi Akademik di UMN. Pada penerapannya, penelitian ini menggunakan list dosen dan list course yang terdiri dari kelas yang dibuka pada seluruh mata kuliah dan dosen yang mengajar pada mata kuliah tersebut. Hasil dari pengujian yang paling ideal diperoleh pada pengujian semester 1 dengan pemetaan mata kuliah berdasarkan jumlah kelas yang dibuka sebanyak 36 dengan dosen ajar sebanyak 24 orang menggunakan jumlah populasi sebanyak 10 dengan mutation rate 1.0 menghasilkan rata-rata generasi adalah 4 generasi dengan rata-rata waktu 1,42 detik.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords: Algoritma Genetika, Kartu Rencana Studi (KRS), Penjadwalan
Subjects: 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++
Divisions: Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor: mr admin umn
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 04 Dec 2020 18:56
Last Modified: 24 Aug 2023 07:52
URI: https://kc.umn.ac.id/id/eprint/14538

Actions (login required)

View Item View Item