SISTEM PENJADWALAN MATA KULIAH DENGAN KOMBINASI ALGORITMA GENETIKA DAN TABU SEARCH

71120066, Yosafat Adi Wicaksono (2016) SISTEM PENJADWALAN MATA KULIAH DENGAN KOMBINASI ALGORITMA GENETIKA DAN TABU SEARCH. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

	Text (Skripsi Informatika) 71120066_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf Download (3MB)
	Text (Skripsi Informatika) 71120066_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Penjadwalan mata kuliah adalah satu hal yang penting, karena tanpa ada penjadwalan, kegiatan belajar mengajar menjadi tidak teratur. Penjadwalan mata kuliah dalam satu program studi sangat rumit, karena dalam proses pembuatan jadwal harus melihat berbagai faktor dan batasan agar jadwal yang dihasilkan dapat memudahkan mahasiswa dalam memilih mata kuliah yang ingin diambil. Setiap pergantian semester, ketua program studi menyusun jadwal kuliah yang memenuhi semua kendala dan persyaratan yang ada. Banyaknya kendala yang disyaratkan menjadikan pekerjaan cukup rumit untuk dilakukan secara manual. Dengan latar belakang seperti yang disebutkan diatas, penulis membangun sebuah sistem yang dapat men-generate jadwal secara otomatis. Jadwal disusun dengan melihat batasan atau constraint yang didefinisikan. Algoritma yang digunakan adalah Algoritma Genetika yang dikombinasikan dengan Tabu Search. Proses jalannya algoritma mulai dari pengkodean kromosom, evaluasi nilai fitness, seleksi, crossover dan mutasi. Tabu Search digunakan ketika proses crossover, untuk memfilter parent agar parent yang sama tidak mengalami crossover berulang - ulang. Crossover yang digunakan adalah crossover banyak titik dan metode seleksi yang digunakan adalah Roulette Wheel Selection. Hasil dari penelitian, untuk mendapatkan penjadwalan yang optimum didapatkan kombinasi probabilitas crossover = 0,9 , probabilitas mutasi = 0,7 , jumlah generasi 500, jumlah kromosom mata kuliah teori 70 dan jumlah kromosom mata kuliah praktikum 30. Dari kombinasi nilai tersebut rata – rata nilai fitness yang dihasilkan adalah 0,82046 dengan rata – rata akurasi yang didapatkan adalah 99,98 %. Waktu pemrosesan Algoritma Genetika yang dikombinasikan dengan Tabu Search (51,777 detik) lebih sedikit dibanding Algoritma Genetika tanpa Tabu Search (54,578 detik).

Actions (login required)

View Item