Ula, Yolanda Nailil (2017) Penjadwalan Dinas Pegawai Menggunakan Algoritma Genetika Pada PT Kereta Api Indonesia (KAI) Daerah Operasi 7 Stasiun Besar Kediri. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Penjadwalan merupakan salah satu hal yang sangat penting untuk menciptakan keteraturan dalam kegiatan berorganisasi di perusahaan, salah satunya adalah penjadwalan pegawai. Pada penelitian ini digunakan data jadwal dinas pegawai PT Kereta Api Indonesia Stasiun Besar Kediri tahun 2017, untuk mendapatkan hasil penjadwalan yang optimal digunakan metode algoritma genetika sebagai solusi permasalahan berdasarkan aturan yang ditetapkan. Pada algoritma genetika ini proses inisialisasi populasi awal, setiap kromosom dibangkitkan menggunakan bilangan permutasi dengan panjang gen 98 yang mewakili 14 pegawai dalam 7 hari. Proses reproduksi terbagi menjadi crossover dan mutasi, metode crossover yang digunakan adalah one cut point, sedangkan metode mutasi yang digunakan adalah reciprocal exchange mutation. Proses evaluasi diperoleh dari perhitungan nilai fitness pada masing-masing kromosom. Seleksi dilakukan dengan elitism selection yaitu menyeleksi nilai fitness sehingga hasil terbaik akan lolos ke generasi selanjutnya. Berdasarkan hasil pengujian diperoleh parameter yang optimal yaitu nilai cr 0,1 nilai mr 0,9, generasi ke 50 dan populasi 50 dengan rata-rata nilai fitness 0,093.
English Abstract
Scheduling is one thing that very important to create regularity organizational activities in the company, especially about the scheduling employee service. In this study data schedule employee PT Kereta Api Indonesia Kediri Besar Station in 2017, for optimal scheduling result use genetic algorithm method bese on company regulation. In the genetic algorithm process initial population process is done by chromosome representation using permutation number with length of gene 98 representing 14 employees in 7 days. The reproduction process is divided into crossover and mutation, the crossover method use one cut point, and the mutation method use reciprocal exchange mutation. The selection process is done by elitism selection with selecting the fitness value based on the best result to be the parent in the next generation. Based on the test results are obtained the optimal parameters of cr value 0,1 mr value 0,9 in the 50th generation and population 50 with average fitness value 0,093.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2017/832/051800989 |
| Uncontrolled Keywords: | Penjadwalan Dinas Pegawai, Algoritma Genetika. Employee Service Scheduling, Genetic Algorithm. |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data > 005.1 Programming |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 19 Apr 2020 03:34 |
| Last Modified: | 19 Apr 2020 03:34 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/166743 |
Actions (login required)
 |
View Item |