Implementasi Sistem Penjadwalan Akademik Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Menggunakan Metode Algoritma Genetika

Authors

  • Andreas Christian Universitas Tanjungpura
  • Herry Sujaini Universitas Tanjungpura
  • Arif Bijaksana Putra Negara Universitas Tanjungpura

Keywords:

Penjadwalan Akademik, Mata Kuliah, Algoritma Genetika, Optimasi

Abstract

Penjadwalan akademik merupakan masalah mengalokasikan waktu, mata kuliah, dosen, ruangan kelas, dengan memperhatikan sejumlah aturan yang berhubungan dengan kapasitas dan lokasi ruangan yang tersedia, waktu bebas yang diperlukan dan sejumlah aturan lain yang berkaitan. Berdasarkan karakteristik permasalahan yang terjadi, algoritma genetika cocok untuk menyelesaikannya dengan merepresentasikan komponen-komponen masalah ke dalam kromosom dan dievaluasi berdasarkan constraint penjadwalan yang telah dibuat sehingga   menghasilkan jadwal kuliah yang optimal. Aplikasi dibangun berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Proses optimasi penjadwalan dengan menggunakan algoritma genetika akan melalui proses representasi kromosom, inisialisasi populasi, menghitung fitness, seleksi, crossover dan mutasi. Pengujian dilakukan dengan metode black box untuk menguji komponen-komponen yang ada didalam sistem penjadwalan dan pengujian performansi untuk mengukur parameter-parameter yang optimal untuk proses penjadwalan. Berdasarkan hasil pengujian, karakteristik bentrok yang sering terjadi dalam proses algoritma genetika adalah karakteristik bentrok persimpangan waktu, banyak generasi yang optimal yaitu 200 sampai dengan 250, ukuran populasi yang optimal 100 dan nilai probabilitas crossover rate 0.7 dan mutation rate 0.3, serta dengan diimplementasikannya soft constraint penggunaan kapasitas ruangan mempengaruhi tingkat keberhasilan Hard Constraint. Dengan diimplementasikannya soft constraint kapasitas ruangan maka tingkat keberhasilan soft constraint-nya meningkat mencapai 93% dari 75%, Tetapi dengan diimplementasikannya soft constraint tersebut maka waktu yang dibutuhkan untuk komputasi meningkat dari 2,8 menit menjadi 38 menit. Hal ini terjadi karena pada proses komputasi harus melakukan pengecekan terhadap jumlah peserta dan kapasitas ruangan pada setiap kromosom.

References

Marwana. 2012. “Optimasi Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Algoritma Genetika Berbasis Permintaan Mahasiwaâ€, Prosiding Konferensi Nasional Ilmu Komputer 2012.

Teno Siswono dan Sarngadi Palgunadi, 2014. “Analisa Kombinasi Algoritma Genetika dengan Algoritma Palgunadi untuk Penjadwalan Mata Kuliah di Universitas Sebelas Maretâ€, Prosiding SNST ke-5: Surakarta.

Putra, Yendrika. 2009. “Aplikasi Penjadwalan Perkuliahan Menggunakan Algoritma Genetikaâ€. Riau.

Maharani, Febria. 2013. “Sistem Penjadwalan Proyek Menggunakan Algoritma Genetikaâ€, Pekanbaru.

Adriana Fanggidae dan Fadly Rano Lado. 2015. Algoritma Genetika dan Penerapannya. Yogyakarta: Teknosain.

Abdul, Kadir. 2008. Dasar Perancangan dan Implementasi Database Relasional. Yogyakarta:Andi.

Arief, M.Rudianto. 2011. Pemrograman Web Dinamis Menggunakan PHP dan MySQL. Yogyakarta: Andi.

Larantika, Fitria. 2015. “Sistem Penjadwalan Otomatis Menggunakan Algoritma Genetika di Fakultas Sains dan Teknologiâ€, Yogyakarta.

Hanita, Mery. 2011. “Penerapan Algoritma Genetika pada Penjadwalan Mata Kuliah (Studi Kasus:Program Studi Matematika FMIPA Universitas Bengkulu), Bengkulu.

Kusumadewi, Sri. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Graha Ilmu. Yogyakarta.

Nidhra, Srinivas dan Dondeti, Jagruthi. 2012, Black Box And White Box Testing Techniques A Literature Review, International Journal Of Embedded Systems and Applications (IJESA) Vol.2, No.2,8-9.

Suhartono, Entot. 2015. “Optimasi Penjadwalan Mata Kuliah dengan Algoritma Genetikaâ€. Vol 11, No 5:Semarang.

Wiga Ayu P., Arif Junaidi, dan Retno Aulia V., 2013, “Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Algoritma Genetika di Jurusan Sistem Informasi ITSâ€, Vol 2. No.1:Surabaya.

Downloads

Published

2017-02-20

Issue

Vol. 5 No. 2 (2017)

Section

Articles

License

The author owns the copyright in his paper and agrees to publish his paper to JUSTIN by giving the rights to the first publication of his paper which is simultaneously licensed under the Creative Commons Attribution License, namely the Similar International 4.0 license (CC BY-NC-SA 4.0).  

                             

This is a human-readable summary of (and not a substitute for) the license. Disclaimer.

You are free to:
Share "” copy and redistribute the material in any medium or format
Adapt "” remix, transform, and build upon the material
The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.

Under the following terms:
Attribution "” You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
NonCommercial "” You may not use the material for commercial purposes.
ShareAlike "” If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
No additional restrictions "” You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.

Notices:
You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation.
No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rights may limit how you use the material.