Yudantiar, Mayang Arinda (2018) Optimasi Penjadwalan Ujian Semester Menggunakan Algoritme Genetika (Studi Kasus: STMIK KADIRI)”. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Penjadwalan merupakan permasalahan penting dalam pelaksanaan kegiatan, sehingga tanpa adanya penjadwalan kegiatan tersebut tidak akan berjalan dengan lancar. Salah satu contoh dari penjadwalan adalah penjadwalan ujian semester yang dilakukan pada Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Kediri. Penjadwalan ujian yang dilakukan masih secara manual (konvensional) sehingga memerlukan waktu komputasi yang lebih lama. Hal tersebut dikarenakan kesulitan menempatkan slot jadwal agar tidak terjadi bentrok dan terdapat banyak kelas namun ruang ujian yang dapat digunakan sedikit. Sehingga diperlukannya optimasi penjadwalan yang mampu meminimalisisr bentrok jadwal dan kegiatan ujian dapat berjalan dengan baik. Algoritma genetika merupakan salah satu metode optimasi yang paling sering digunakan untuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan. Data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan data jadwal ujian yang akan direpresentasikan dalam kromosom, berupa kode jadwal ujian. Metode crossover yang digunakan adalah onecut point sedangkan metode mutase menggunakan reciporal exchange mutation dan metode seleksi elitism dan roulette wheel. Nilai parameter optimal yang didaptkan berdasarkan hasil pengujian yaitu ukuran populasi 60, ukuran generasi sebanyak 850, dengan nilai cr dan mr adalah 0,5 dan 0,5. Sehingga nilai fitness yang didapetkan sebesar 0,000574.
English Abstract
Scheduling is an important issue in the implementation of activities, so that absence of such activities will not run smoothly. One example of scheduling is the scheduling of semester exam is performed on a STMIK Kadiri. Scheduling tests done still manually (conventional) so it may take longer computation. This is because the difficulty of putting slots schedule to avoid clashing occurs and there are lots of class but the test room which can be used a bit. So it needs optimization scheduling that is able to minimize conflicting schedules and activities the test can run well. Genetic algorithm is one of the most common optimization methods is used to solve the problems of scheduling. The data used in this study using the test schedule data will be represented in chromosomes, in the form of code exam schedule. Crossover method used is onecut point while mutase method using reciporal exchange mutation and elitism selection method and roulette wheel. The optimal parameter values obtained based on the test result are population size 60, generation size as much as 850, with cr and mr value is 0,5 and 0,5. So the fitness value that is gained is 0.000574.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2018/735/051808648 |
| Uncontrolled Keywords: | Penjadwalan, Algoritma Genetika Scheduling, Genetic Algorithm |
| Subjects: | 300 Social sciences > 371 Schools and their activities; special education > 371.3 Methods of instruction and study > 371.33 Teaching aids, equipment, materials > 371.334 Computer science |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 25 Mar 2019 02:32 |
| Last Modified: | 19 Oct 2020 12:18 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/13890 |
Preview |
Text
Mayang Arinda Yudantiar.pdf Download (3MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |