Penelitian Terkait LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

2.1. Penelitian Terkait

Penelitian terkait yang menggunakan algoritma genetika untuk menemukan solusi dalam menyelesaikan permasalahan penjadwalan kuliah telah banyak dilakukan. Sam’ani [3] melakukan penelitian tentang penjadwalan kuliah dan ujian akhir semester program studi Diploma III Manajemen Informatika STMIK Palangkaraya dengan menggunakan algoritma genetika. Teknik pengkodean dalam penelitian tersebut menggunakan string bit atau varchar untuk teknik pengkodean, populasi awal dibentuk secara acak random, fungsi fitness digunakan untuk meminimalkan jumlah pelanggaran antar jadwal, metode seleksi dengan roulette- wheel, pindah silang satu titik potong one-point crossover, mutasi dengan pengkodean nilai, menggunakan elitisme dan kondisi selesai ditentukan bila iterasi maksimum telah tercapai. Hasil output dari sistem berupa susunan penjadwalan kuliah dan ujian akhir semester dan didapatkan hasil terbaik dengan semua nilai fitness tiap generasi bernilai satu dan waktu tercepat dicapai pada generasi ke-5, populasi ke-5, probabilitas pindah silang 25 dan mutasi 2. Kazarlis, S. [4] melakukan penelitian tentang penjadwalan dengan membagi batasan constraint ke dalam dua bagian yaitu hard constraint dan soft constraint. Untuk mendapatkan suatu sistem penjadwalan kuliah, peneliti menyusun suatu Universitas Sumatera Utara algoritma penjadwalan tersendiri yang berbeda dengan agoritma genetika. Proses penjadwalan pertama sekali dilakukan dengan algoritma penjadwalan dengan menjadwalkan kuliah berdasarkan urutan tertentu yang dapat mengatasi hard constraint dan soft constraint. Algoritma penjadwalan terbatas pada pencarian solusi yang paling optimum dari masalah yang dihadapi di dalam proses penjadwalan. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, jadwal yang dihasilkan nantinya akan dievaluasi berdasarkan kesesuaiannya dan dijadikan sebagai dasar dalam operasi algoritma genetika. Dalam penelitian ini, pencarian solusi dengan menggunakan 5000 generasi tidak dapat menghasilkan zero hard maupun soft constraint. Dari hasil diperoleh bahwa dengan algoritma genetika tidak dapat mengatur kepuasan seluruh hard constraint , meskipun hubungan hasil yang diperoleh berdekatan, masih saja ditemukan dua kesalahan. Dengan kata lain, apabila hanya mengandalkan algoritma genetika saja, maka hasil yang diperoleh adalah hanya berupa soft constraint saja dan hasilnya lebih baik dibandingkan penjadwalan yang dibuat admin. Edmund Burke [5] melakukan penelitian terhadap penjadwalan dengan algoritma genetika pada lembaga pendidikan di Inggris. Penelitian tersebut dilakukan karena pada saat itu terjadi perkembangan dalam dunia pendidikan yang memperbolehkan mahasiswa untuk memilih mata kuliah yang akan diambilnya. Hal ini menyebabkan proses penjadwalan diharuskan lebih fleksibel terhadap perubahan jumlah mahasiswa, jumlah dosen, dan kebutuhan ruang kuliah. Pada sistem penjadwalan kuliah yang dilakukan, pemilihan ruang dilakukan berdasarkan kapasitas ruang yang digunakan. Jadwal dievaluasi berdasarkan jenis jadwal yang dihasilkan Universitas Sumatera Utara dan kursi yang tersisa untuk setiap ruang. Penjadwalan dimulai dari jumlah mata kuliah yang sedikit sehingga dihasilkan beberapa pilihan jadwal.

2.2. Penjadwalan Kuliah

Dokumen yang terkait

Penjadwalan Perkuliahan Dengan Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus: S-1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara)

7 85 140

Sistem Penjadwalan Dinamis Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus: Registrasi Ulang Mahasiswa Baru Universitas Sumatera Utara)

0 0 11

Sistem Penjadwalan Dinamis Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus: Registrasi Ulang Mahasiswa Baru Universitas Sumatera Utara)

0 0 2

Sistem Penjadwalan Dinamis Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus: Registrasi Ulang Mahasiswa Baru Universitas Sumatera Utara)

0 0 6

Sistem Penjadwalan Dinamis Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus: Registrasi Ulang Mahasiswa Baru Universitas Sumatera Utara)

0 0 21

Sistem Penjadwalan Kuliah dengan Menggunakan Algoritma Genetika Studi Kasus Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara

0 3 44

BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Penelitian Terkait - Sistem Penjadwalan Kuliah dengan Menggunakan Algoritma Genetika Studi Kasus Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara

0 0 27

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah - Sistem Penjadwalan Kuliah dengan Menggunakan Algoritma Genetika Studi Kasus Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara

0 0 9

Sistem Penjadwalan Kuliah dengan Menggunakan Algoritma Genetika Studi Kasus Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara

0 0 17

SKRIPSI SISTEM PENJADWALAN MATA KULIAH MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA (STUDI KASUS PENJADWALAN MATA KULIAH KELAS R1 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKAUMBY)

2 9 19