3.1.2.1 Membangun Populasi Awal
Populasi awal pada umumnya dibangun terdiri dari 2 teknik yaitu sebuah populasi dibangun dari semua informasi constraints dan populasi awal
dibangkitkan secara random. Pada penelitian ini digunakan teknik populasi awal dengan mengambil
semua informasi constraints dari pusat data, yang terlebih dahulu setiap informasi constraints tersebut direpresentasikan, kemudian populasi awal
dibangun berdasarkan informasi yang ada sebanyak N kromosom, dengan N merupakan banyaknya kuliah dan dapat dikatakan bahwa setiap gen dalam
kromosom mewakili suatu kuliah. Populasi awal tersebut kemudian dibangkitkan secara random untuk selanjutnya dilakukan proses evaluasi setiap
kromosomnya. Representasi kromosom tersebut sebagai berikut:
1. Ada 3 informasi constraints utama yaitu: a. Dosen pengajar available.
b. Mata kuliah yang telah ditetapkan pengajarnya. c. Informasi ruang kuliah available.
2. Pada ke-empat informasi diatas dapat direpresentasikan kromosom dalam bentuk matriks sebagai berikut:
a. Dosen Pengajar available Representasi ini menginformasikan waktu dosen pengajar dapat
mengajar yang dinotasikan D[i,j] dengan i = hari dan j = jam. Bentuk representasi dalam matriks dapat digambarkan dengan matriks dua
dimensi, dengan panjang baris Hari [N] = maksimum hari perminggu dan panjang kolom Jam [N] = maksimum jam perhari.
Matriks tersebut dapat dilihat pada Tabel 3.1.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.1 Matriks Dosen Pengajar Available
Jam Hari
1 …
N D11
D12 …
D1N 1
D21 D22
… D2N
… …
… …
… N
DN1 DN2 … DNN
b. Mata Kuliah Bentuk representasi dari mata kuliah adalah matriks satu dimensi
yang dinotasikan KM[i] dengan i = mata kuliah ke-i. Representasi ini menginformasikan kelas mata kuliah yang telah ditentukan
pengajarnya, dengan panjang matriks = banyak mata kuliah. Bentuk matriks satu dimensi mata kuliah ditunjukkan pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2 Matriks Kelas Mata Kuliah
1 …
N Kelas
Mata Kuliah
KM1 KM2 … KMN
c. Ruang Kuliah Representasi yang menginformasikan waktu ruang yang dapat
digunakan untuk kuliah. Representasi ini dinotasikan R[i,j] dengan i=hari dan j = jam, dengan panjang baris Hari[N] = maksimum hari
perminggu dan panjang kolom Jam[N] = maksimum jam perhari. Bentuk matriks ruang available ditunjukkan pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3 Matriks Ruang Available
Jam Hari
1 …
N R11
R12 …
R1N 1
R21 R22
… R2N
… …
… …
… N
RN1 RN2 … RNN
Universitas Sumatera Utara
3. Dari constraints yang ada dapat ditunjukkan matriks penyelesaian penjadwalan kuliah dengan bentuk matriks 3 dimensi, dengan algoritma
sebagai berikut Gambar 3.1 For tiap ruang;
For tiap hari; For tiap jam;
Tempatkan kelas mata kuliah available
Gambar 3.1 Algoritma Penyelesaian Jadwal Kuliah
3.1.2.2 Evaluasi Penalty Kromosom