OPTIMASI PENJADWALAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA STUDI KASUS PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS BHAYANGKARA SURABAYA
Penulis ROHMAN, YASIRTA
2021
495/UB/FT-Inf/21
Ind
OPTIMASI PENJADWALAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA STUDI KASUS PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS BHAYANGKARA SURABAYA
#1514321109Pengarang: ROHMAN, YASIR
Pembimbing Pertama: Syaiful Alim, S.Kom.M.Cs
Jenis: TA
Penerbit: UBHARA - FT. Inf
Tahun Terbit: 2021
Bahasa: Ind
Kode: 495/UB/FT-Inf/21
No. Klasifikasi: 621.317 Roh o
Jenis Karya: S1
Jenis
TA
Tahun
2021
Status
Tersedia
Kode
495/UB/FT-Inf/21
Deskripsi Fisik
xv + 97 hal; 30 cm
Subyek
METODE ALGORITA GENETIKA
Kata Kunci
Anotasi
ABSTRAK Penjadwalan mata kuliah merupakan kegiatan yang sangat penting untuk proses belajar mengajar di Jurusan Teknik Informatika. Proses belajar mengajar dilaksanakan oleh seluruh mahasiswa dan dosen yang mengajar, sehingga jadwal mata kuliah yang disusun harus dapat memfasilitasi kepentingan dosen dan mahasiswanya. Apabila beberapa batasan yang ada dalam penjadwalan tidak diperhitungkan dengan baik, maka akan menyebabkan sulitnya untuk melakukan penjadwalan mata kuliah atau menyebabkan bentroknya mata kuliah yang satu dengan yang lain. Batasan-batasan tersebut, antara lain mata kuliah yang diselenggarakan, jumlah kelas yang tersedia, jumlah waktu yang ada, dan ketersediaan dosen yang mengajar. Masalah-masalah penjadwalan yang terjadi di Jurusan Teknik Informatika tersebut dapat diminimalkan dengan perhitungan penjadwalan yang tepat dan mempertimbangkan seluruh aspek yang berkaitan dengan kegiatan belajar mengajar di Jurusan Teknik Informatika. Permasalahan penjadwalan yang rumit di Jurusan Teknik Informatika Universitas Bhayangkara Surabaya menjadikan alasan untuk membuat sebuah sistem penjadwalan mata kuliah yang terotomatisasi. Penjadwalan mata kuliah ini, dibuat dengan menggunakan algoritma genetika sebagai alat bantu untuk menyelesaikan masalah-masalah yang ada pada penjadwalan di jurusan. Penjadwalan yang dibuat disesuaikan dengan beberapa batasan yang ada di jurusan, seperti ketersediaan dosen, mahasiswa yang mengambil mata kuliah, serta ketersediaan waktu dan ruang kelas. Pada penelitian ini didapatkan pada pengujian dengan semester ganjil kelas pagi didapatkan rata – rata nilai fitness 0,0269. Pada pengujian dengan semester ganjil kelas malam didapatkan rata – rata nilai fitness 0,0259. Pada penelitian ini didapatkan pada pengujian dengan semester genap kelas pagi didapatkan rata – rata nilai fitness 0,0254. Pada pengujian dengan semester genap kelas malam didapatkan rata – rata nilai fitness 0,0253. Sedangkan untuk nilai parameter terbaik dengan jumlah kromosom 100. K