PENJADWALAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA

Liyan, Sur (2024) PENJADWALAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA. Masters thesis, Universitas Teknologi Digital Indonesia.

[img] Text (HALAMAN DEPAN)
2210070070TSD12_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version
Download (1MB)
[img] Text (BAB I)
2210070070TSD12_BAB_I.pdf - Published Version
Download (221kB)
[img] Text (BAB II)
2210070070TSD12_BAB_II.pdf - Published Version
Download (283kB)
[img] Text (BAB III)
2210070070TSD12_BAB_III.pdf - Published Version
Download (415kB)
[img] Text (BAB IV)
2210070070TSD12_BAB_IV.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (368kB)
[img] Text (BAB V)
2210070070TSD12_BAB_V.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (1MB)
[img] Text (BAB VI)
2210070070TSD12_BAB_VI.pdf - Published Version
Download (216kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
2210070070TSD12_DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Published Version
Download (435kB)

Abstract

Penjadwalan perkuliahan pada suatu perguruan tinggi merupakan salah satu elemen yang sangat penting, karena menentukan berjalannya proses kegiatan perkuliahan. Pada Universitas Teknologi Digital Indonesia proses penjadwalan perkuliahan masih menggunakan MS Excel, hal tersebut dirasa kurang optimal karena memakan waktu yang relatif lama, proses yang panjang dan membutuhkan tingkat ketelitian yang tinggi merupakan hal yang sering menjadi penghambat dalam proses penjadwalan. Algoritma genetika merupakan salah satu algoritma yang dapat dapat digunakan untuk memecahkan masalah dalam skala besar dan memiliki tingkat kerumitan yang tinggi seperti penjadwalan perkuliahan. Algoritma genetika memiliki kelebihan daripada metode optimasi lainnya yaitu algoritma genetika dapat melakukan optimasi masalah dengan masalah yang kompleks dan ruang pencarian yang sangat luas. Ada beberapa tahapan dalam algoritma genetika, yaitu: inisialiasi populasi awal, evaluasi fitness, seleksi, crossover dan mutasi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penjadwalan perkuliahan menggunakan metode algoritma genetika hasilnya lebih cepat dan akurat, karena prosesnya dilakukan oleh program dengan cara mencari solusi terbaik dari tiap iterasi generasi dan prosesnya akan berhenti apabila sudah mendapatkan solusi yang dibutuhkan. Sedangkan penjadwalan perkuliahan menggunakan MS Excel membutuhkan waktu yang lebih lama karena dilakukan secara manual dengan bantuan rumus VLOOKUP dan membutuhkan tingkat ketelitian yang tinggi supaya tidak ada jadwal perkuliahan yang bertabrakan. Dari hasil pengujian, menggunakan software Python dengan algoritma genetika membutuhkan waktu 0.609356 detik dengan tingkat akurasi 100%. Sedangkan pengujian menggunakan MS Excel dengan VLOOKUP membutuhkan waktu sekitar 20 menit dengan tingkat akurasi 95%. Kata Kunci: Penjadwalan, Perkuliahan, Algoritma genetika

Item Type: Thesis (Masters)
Additional Information: Pembimbing: Dr. Domy Kristomo, S.T., M.Eng.
Uncontrolled Keywords: Penjadwalan, Perkuliahan, Algoritma genetika
Subjects: A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Algoritma
Divisions: Jenjang S2 > Teknologi Informasi (S2)
Depositing User: Titis Pratiwi
Date Deposited: 06 Feb 2024 03:07
Last Modified: 06 Feb 2024 03:07
URI: http://eprints.utdi.ac.id/id/eprint/10262

Actions (login required)

View Item View Item
UTDI Repository is powered by EPrints 3 which is developed by the School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton. More information and software credits.