Analisis Metode Seleksi Rank-Based Fitness Assigment Dan One Point Crossover Pada Penjadwalan Matakuliah
BAB I
PENDAHULUAN
Umumnya penyusunan jadwal mata kuliah merupakan hal yang sangat penting
bagi kelancaran proses belajar mengajar disuatu perguruan tinggi khususnya pada
Fakultas Ilmu Komputer (FIKOM) Universitas Almuslim. Penyusunan jadwal mata
kuliah dilakukan secara manual maka sering terjadi tumbukan baik tumbukan yang
terjadi pada mata kuliah yang diambil oleh mahasiswa maupun tumbukan yang terjadi
pada dosen sendiri sehingga mengakibatkan tidak efektifnya pada proses belajar
mengajar di Fakultas ditambah lagi terjadinya pergantian jadwal mata kuliah yang
sehingga mengakibatkan bertambahnya tumbukan yang terjadi. Oleh karena itu, maka
dibutuhkan suatu penjadwalan mata kuliah yang baik.
1.1 Latar Belakang Masalah
Proses penjadwalan matakuliah tersebut membutuhkan waktu yang lama, sehingga
proses belajar mahasiswa jadi terhambat. Beberapa masalah yang menyebabkan
lamanya waktu pembuatan jadwal diantaranya dosen, ruang, jam mengajar, dan
jumlah SKS yang berbeda antara mata kuliah yang satu dengan mata kuliah yang lain
dan ruang kuliah yang tidak mencukupi. Jadwal yang dihasilkan seperti ini cenderung
menghasilkan jadwal yang menumpuk dan tingkat keakuratnya tidak bisa dijamin.
Jadwal yang baik semestinya dapat mengakomodasikan semua syarat yang telah
ditentukan, sebagai contoh adalah seorang dosen hanya dapat mengajar pada waktu
dan jam tertentu. Dengan syarat seharusnya jadwal yang disusun menyediakan
sejumlah solusi sehingga kelas yang diajarkan oleh dosen tersebut tidak bentrok
dengan dosen yang lain, dan waktu mengajarnya sesuai dengan keinginan dosen yang
telah ditentukan.
Masalah penjadwalan di atas dapat dibuat secara otomatis sehingga dapat
memberikan solusi yang optimal sesuai dengan batasan dan syarat yang sudah
ditentukan. Sejumlah metode dari berbagai disiplin ilmu telah diusulkan, seperti antara
lain algoritma semut atau Ant Colony Optimization (ACO) dengan pendekatan Max
1
Universitas Sumatera Utara
2
Min Ant System (MMAS), Taboo Search, tehnik perwarnaan graf (Coloring
Graph) dan lainya (ihsan, 2006).
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan di universitas trisakti, dilakukan
penjadwalan kuliah menggunakan metode constraints programming dan simulated
annealing dimana penelitian tersebut penjadwalan kuliah yang menerapkan constraints
programming pada tahapan pertama dan menerapkan simulated annealing pada
tahapan kedua. Hasilnya terjadi penurunan jumlah kelas yang tidak teralokasi sebesar
34,5% pada jadwal akhir yang dihasilkan (rochman Abdul,2012).
Sedangkan jurnal berbeda lainnya dari mariana dan hiryanto L (2006) dalam
penelitiannya mengenai penjadwalan kelas matakuliah menggunakan vertex graph
coloring dan simulated annealing menyatakan bahwa hasil penjadwalan yang
diperoleh dari penggabungan kedua metode ( vertex graph coloring dan simulated
annealing) adalah menghasilkan penjadwalan yang visible dan optimal meskipun
beberapa ketentuan soft constraints masih terlanggar. Dan dalam penelitian Yuntara
(2012) hasil penelitiannya menunjukkan bahwa pengembangan metode crossover
dapat di implementasikan pada kasus penjadwalan dan terlihat bahwa metode yang
memotong gen hanya pada gen yang bentrok lebih cepat mencapai nilai terbaik untuk
mendekati 1 daripada metode yang hanya merandom gen saja. Dari nilai akhir juga
terlihat bahwa metode yang memotong gen pada gen yang bentrok memiliki nilai
akhir yang baik. Selain itu kedua metode ini mampu meminimalisir kerusakan pada
kromosom hasil dari crossover.
Genetic Algorithm memberikan solusi dari masalah yang tidak memiliki suatu
metode pencarian solusi yang tepat, ataupun bila ada, mungkin membutuhkan waktu
yang lama dalam mencari solusinya. Dengan kata lain pencarian solusi suatu masalah
dengan Genetic Algorithm akan terus berevolusi karena melalui proses seleksi alam
tersebut. Ini berarti bahwa masalah memiliki lebih dari satu solusi dan solusi-solusi
tersebut tidak memiliki kualitas yang sama. Genetic Algorithm menghasilkan populasi
persaingan kandidat solusi dan kemudian menyebabkan mereka untuk berkembang
melalui proses seleksi alam, dimana solusi yang buruk cenderung mati, sementara
solusi yang lebih baik bertahan hidup dan bereproduksi.
Algoritma genetika adalah salah satu algoritma yang memanfaatkan proses
seleksi alamiah yang dikena dengan proses evolusi. Hal yang harus dilakukan dalam
menggunakan algoritma genetika adalah mendefinisikan individu, dimana individu
Universitas Sumatera Utara
3
menyatakan salah satu solusi yang mungkin dari permasalahan yang ingin
diselesaikan, selanjutnya mendefinisikan nilai fitness yang merupakan ukuran baik
atau tidaknya sebuah individu atau sebuah solusi yang didapatkan, menentukan proses
pembangkitan populasi awal, menentukan proses seleksi akan digunakan, menentukan
proses perkawinan silang(crossover) atau mutasi gen yang digunakan.
Berdasarkan penelitian yang ada tersebut, penulis ingin mencoba melakukan
penelitian yang lebih mendalam terhadap teknik operator seleksi, yaitu Rank Based
Fitness Assigment
dan metode crossover yang digunakan adalah One point
crossover, untuk mengetahui pengaruhnya terhadap kinerja algoritma genetika ketika
menyelesaikan kasus penjadwalan mata kuliah. Sehingga penulis tertarik untuk
mengambil judul Analisi Metode Seleksi Rank-Based Fitness Assigment dan One point
crossover pada penjadwalan matakuliah.
1.2 Rumusan Masalah
Adapun rumusan masalah yang akan dicapai dalam penelitian ini adalah Bagaimana
proses penjadwalan kuliah dengan menggunakan analisis metode seleksi rank base
fitness assignment dan One point crossover?
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah:
1. Membuat penjadwalan perkuliahan pada institusi perguruan tinggi secara
keseluruhan dengan menghindari seminimal mungkin terjadinya bentrok ruang,
hari, waktu dan dosen pengajar.
2. Mempercepat proses penyusunan penjadwalan perkuliahan dengan menggunakan
Algoritma Genetika.
1.4 Batasan dan Ruang Lingkup Penelitian
Batasan masalah yang dimaksud adalah agar pembahasan dapat dilakukan secara
terarah dan tercapai nya tujuan sesuai dengan yang diharapkan, maka perlu batasan
permasalahan yang akan dibahas. Adapun batasan masalah dari penelitian yang akan
dibahas ini adalah sebagai berikut:
1. Menganalisis metode seleksi pada algoritma genetika
2. Penelitian ini hanya membahas tentang permasalahan yang terjadi dalam
penjadwalan kuliah
Universitas Sumatera Utara
4
3. Data yang digunakan adalah data roster semester ganjil Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Almuslim tahun 2012/2013
4. Aplikasi yang akan digunakan dalam pembuatan penjadwalan kuliah yaitu
menggunakan pemrograman visual basic net dan sistem operasi windows.
5. Metode yang digunakan yaitu metode Rank-Based Fitness Assignment yang akan
diterapkan pada proses seleksi,dan One point crossover.
6. Penjadwalan perkuliahan pada jurusan tehnik informatika Universitas Almuslim
dengan aturan penjadwalan tidak ada yang bentrok ruang dan waktu, bentrok
dosen, bentrok keinginan waktu dosen.
Universitas Sumatera Utara
PENDAHULUAN
Umumnya penyusunan jadwal mata kuliah merupakan hal yang sangat penting
bagi kelancaran proses belajar mengajar disuatu perguruan tinggi khususnya pada
Fakultas Ilmu Komputer (FIKOM) Universitas Almuslim. Penyusunan jadwal mata
kuliah dilakukan secara manual maka sering terjadi tumbukan baik tumbukan yang
terjadi pada mata kuliah yang diambil oleh mahasiswa maupun tumbukan yang terjadi
pada dosen sendiri sehingga mengakibatkan tidak efektifnya pada proses belajar
mengajar di Fakultas ditambah lagi terjadinya pergantian jadwal mata kuliah yang
sehingga mengakibatkan bertambahnya tumbukan yang terjadi. Oleh karena itu, maka
dibutuhkan suatu penjadwalan mata kuliah yang baik.
1.1 Latar Belakang Masalah
Proses penjadwalan matakuliah tersebut membutuhkan waktu yang lama, sehingga
proses belajar mahasiswa jadi terhambat. Beberapa masalah yang menyebabkan
lamanya waktu pembuatan jadwal diantaranya dosen, ruang, jam mengajar, dan
jumlah SKS yang berbeda antara mata kuliah yang satu dengan mata kuliah yang lain
dan ruang kuliah yang tidak mencukupi. Jadwal yang dihasilkan seperti ini cenderung
menghasilkan jadwal yang menumpuk dan tingkat keakuratnya tidak bisa dijamin.
Jadwal yang baik semestinya dapat mengakomodasikan semua syarat yang telah
ditentukan, sebagai contoh adalah seorang dosen hanya dapat mengajar pada waktu
dan jam tertentu. Dengan syarat seharusnya jadwal yang disusun menyediakan
sejumlah solusi sehingga kelas yang diajarkan oleh dosen tersebut tidak bentrok
dengan dosen yang lain, dan waktu mengajarnya sesuai dengan keinginan dosen yang
telah ditentukan.
Masalah penjadwalan di atas dapat dibuat secara otomatis sehingga dapat
memberikan solusi yang optimal sesuai dengan batasan dan syarat yang sudah
ditentukan. Sejumlah metode dari berbagai disiplin ilmu telah diusulkan, seperti antara
lain algoritma semut atau Ant Colony Optimization (ACO) dengan pendekatan Max
1
Universitas Sumatera Utara
2
Min Ant System (MMAS), Taboo Search, tehnik perwarnaan graf (Coloring
Graph) dan lainya (ihsan, 2006).
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan di universitas trisakti, dilakukan
penjadwalan kuliah menggunakan metode constraints programming dan simulated
annealing dimana penelitian tersebut penjadwalan kuliah yang menerapkan constraints
programming pada tahapan pertama dan menerapkan simulated annealing pada
tahapan kedua. Hasilnya terjadi penurunan jumlah kelas yang tidak teralokasi sebesar
34,5% pada jadwal akhir yang dihasilkan (rochman Abdul,2012).
Sedangkan jurnal berbeda lainnya dari mariana dan hiryanto L (2006) dalam
penelitiannya mengenai penjadwalan kelas matakuliah menggunakan vertex graph
coloring dan simulated annealing menyatakan bahwa hasil penjadwalan yang
diperoleh dari penggabungan kedua metode ( vertex graph coloring dan simulated
annealing) adalah menghasilkan penjadwalan yang visible dan optimal meskipun
beberapa ketentuan soft constraints masih terlanggar. Dan dalam penelitian Yuntara
(2012) hasil penelitiannya menunjukkan bahwa pengembangan metode crossover
dapat di implementasikan pada kasus penjadwalan dan terlihat bahwa metode yang
memotong gen hanya pada gen yang bentrok lebih cepat mencapai nilai terbaik untuk
mendekati 1 daripada metode yang hanya merandom gen saja. Dari nilai akhir juga
terlihat bahwa metode yang memotong gen pada gen yang bentrok memiliki nilai
akhir yang baik. Selain itu kedua metode ini mampu meminimalisir kerusakan pada
kromosom hasil dari crossover.
Genetic Algorithm memberikan solusi dari masalah yang tidak memiliki suatu
metode pencarian solusi yang tepat, ataupun bila ada, mungkin membutuhkan waktu
yang lama dalam mencari solusinya. Dengan kata lain pencarian solusi suatu masalah
dengan Genetic Algorithm akan terus berevolusi karena melalui proses seleksi alam
tersebut. Ini berarti bahwa masalah memiliki lebih dari satu solusi dan solusi-solusi
tersebut tidak memiliki kualitas yang sama. Genetic Algorithm menghasilkan populasi
persaingan kandidat solusi dan kemudian menyebabkan mereka untuk berkembang
melalui proses seleksi alam, dimana solusi yang buruk cenderung mati, sementara
solusi yang lebih baik bertahan hidup dan bereproduksi.
Algoritma genetika adalah salah satu algoritma yang memanfaatkan proses
seleksi alamiah yang dikena dengan proses evolusi. Hal yang harus dilakukan dalam
menggunakan algoritma genetika adalah mendefinisikan individu, dimana individu
Universitas Sumatera Utara
3
menyatakan salah satu solusi yang mungkin dari permasalahan yang ingin
diselesaikan, selanjutnya mendefinisikan nilai fitness yang merupakan ukuran baik
atau tidaknya sebuah individu atau sebuah solusi yang didapatkan, menentukan proses
pembangkitan populasi awal, menentukan proses seleksi akan digunakan, menentukan
proses perkawinan silang(crossover) atau mutasi gen yang digunakan.
Berdasarkan penelitian yang ada tersebut, penulis ingin mencoba melakukan
penelitian yang lebih mendalam terhadap teknik operator seleksi, yaitu Rank Based
Fitness Assigment
dan metode crossover yang digunakan adalah One point
crossover, untuk mengetahui pengaruhnya terhadap kinerja algoritma genetika ketika
menyelesaikan kasus penjadwalan mata kuliah. Sehingga penulis tertarik untuk
mengambil judul Analisi Metode Seleksi Rank-Based Fitness Assigment dan One point
crossover pada penjadwalan matakuliah.
1.2 Rumusan Masalah
Adapun rumusan masalah yang akan dicapai dalam penelitian ini adalah Bagaimana
proses penjadwalan kuliah dengan menggunakan analisis metode seleksi rank base
fitness assignment dan One point crossover?
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah:
1. Membuat penjadwalan perkuliahan pada institusi perguruan tinggi secara
keseluruhan dengan menghindari seminimal mungkin terjadinya bentrok ruang,
hari, waktu dan dosen pengajar.
2. Mempercepat proses penyusunan penjadwalan perkuliahan dengan menggunakan
Algoritma Genetika.
1.4 Batasan dan Ruang Lingkup Penelitian
Batasan masalah yang dimaksud adalah agar pembahasan dapat dilakukan secara
terarah dan tercapai nya tujuan sesuai dengan yang diharapkan, maka perlu batasan
permasalahan yang akan dibahas. Adapun batasan masalah dari penelitian yang akan
dibahas ini adalah sebagai berikut:
1. Menganalisis metode seleksi pada algoritma genetika
2. Penelitian ini hanya membahas tentang permasalahan yang terjadi dalam
penjadwalan kuliah
Universitas Sumatera Utara
4
3. Data yang digunakan adalah data roster semester ganjil Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Almuslim tahun 2012/2013
4. Aplikasi yang akan digunakan dalam pembuatan penjadwalan kuliah yaitu
menggunakan pemrograman visual basic net dan sistem operasi windows.
5. Metode yang digunakan yaitu metode Rank-Based Fitness Assignment yang akan
diterapkan pada proses seleksi,dan One point crossover.
6. Penjadwalan perkuliahan pada jurusan tehnik informatika Universitas Almuslim
dengan aturan penjadwalan tidak ada yang bentrok ruang dan waktu, bentrok
dosen, bentrok keinginan waktu dosen.
Universitas Sumatera Utara