Pemecahan Masalah Penjadwalan Kuliah Dengan Algoritma Genetika (Studi Kasus: Fakultas Informatika Institut Teknologi Telkom Tahun 2009 Semester Ganjil)

Shandy Feryatna

Informasi Umum

Kode

113060215

Klasifikasi

005.1 - Computer programming

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Informatika Teori Dan Pemrograman

Dilihat

203 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAKSI: Penjadwalan kuliah merupakan masalah kombinatorial dalam menemukan jadwal yang tidak melanggar kriteria pelanggaran untuk memenuhi berbagai kepentingan dengan menyesuaikan berbagai entitas utama yakni, dosen, grup kelas dan ruangan. Algoritma Genetika Hibrida sangat cocok digunakan untuk masalah kombinatorial yang kompleks. Algoritma ini merupakan penggabungan antara Algoritma Genetika dan Local Search [6]. Algoritma Genetika digunakan untuk melakukan global eksplorasi diantara populasi, sedangkan prosedur Local Search melakukan lokal eksploitasi di sekitar kromosom.<br><br>Tugas akhir ini membahas mengenai pemecahan masalah penjadwalan kuliah dengan Algoritma Genetika Hibrida pada studi kasus Fakultas Informatika Institut Teknologi Telkom Tahun 2009 Semester Ganjil. Berdasarkan hasil pengujian, Algoritma Genetika Hibrida mampu memberikan solusi yang memenuhi kriteria jadwal mengajar dosen tidak bentrok dan kapasitas ruangan memadai, sedangkan jadwal kuliah grup kelas tidak bentrok, tidak ada jadwal mengajar dosen tiga kali berturut-turut, dan pertemuan kedua suatu mata kuliah dijadwalkan pada hari yang berlainan. Pada tahap mahasiswa, dari 1957 mahasiswa, 198 mahasiswa masih mengalami bentrok jadwal kuliah.Kata Kunci : Algoritma Genetika Hibrida, Algoritma Genetika, Local Search, Penjadwalan Kuliah.ABSTRACT: University Timetabling is combinatorial problem of finding a schedule that does not violate the constraints criteria to feasible by adjusting a variety of major entities such as, lectures, classs group and class room. Hybrid Genetic Algorithm is suitable for complex combinatorial problems. This algorithm is a merger between Genetic Algorithm and Local Search [6]. Genetic Algorithm is used to perform global exploration among the population, while the Local Search procedures perform local exploitation around chromosomes.<br><br>This final project discusses about solving the university timetabling problem by Hybrids Genetic Algorithm. From the test results, Hybrid Genetic Algorithm is able to provide solutions that meet the criteria for lecturers teaching schedule does not clash and adequate space capacity, while the class group class schedules do not clash, no professors teaching schedule three times in a row, and the second meeting is scheduled for a course different days. In the student level, from 1957 students, 198 students are still having class schedules clashed.Keyword: Hybrid Genetic Algorithm, Genetic Algorithm, Local Search, University Timetabling.