Penulis : Yuniar Marbun,Nerfita Nikentari, ST., M.Cs., Martaleli Bettiza, S.Si, M.Sc
Keywords: Optimization algorithm, Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization algorithm, fitness value
Jurnal Penelitian | JURNAL TEKNIK INFORMATIKA PERBANDINGAN ALGORITMA GENETIKA DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DALAM OPTIMASI PENJADWALAN MATAKULIAH | Penjadwalan matakuliah dalam suatu universitas merupakan hal yang penting diperhatikan untuk menunjang proses perkuliahan yang baik. Beberapa aspek yang terlibat diantaranya mata kuliah, dosen yang mengajar, alokasi waktu dan ketersediaan ruang. Penyusunan jadwal matakuliah yang dilakukan di prodi Teknik Informatika-FT UMRAH saat ini masih dengan cara manual. Dalam penelitian ini peneliti membangun aplikasi untuk menyelesaikan masalah penjadwalan dengan membandingkan 2 algoritma optimasi, yaitu Algoritma Genetika (GA) dan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO).
Secara umum, kedua algoritma memiliki hasil yang variatif tergantung parameter input yang dimasukkan saat pengujian dan bilangan acak yang dibangkitkan saat proses berjalan. GA mampu menyelesaikan permasalahan penjadwalan matakuliah di prodi Teknik Informatika pada jumlah data 42 matakuliah, iterasi ke 10 dalam waktu 8,79 detik dengan nilai fitness terbaik 1,0. Dengan data yang sama, algoritma PSOmenyelesaikan permasalahan penjadwalan matakuliah di prodi Teknik Informatika dengan 7 pelanggaran pada iterasi ke 50 dalam waktu 41,636 detik dengan nilai fitness terbaik 0,111. Ujicoba beberapa populasi diperoleh fitness rata-rata GA mengungguli PSO, sebaliknya PSO memiliki standar deviasi yang cenderung lebih rendah dibandingkan PSO dengan artian hasil fitness yang dihasilkan PSO lebih stabil dibandingkan GA.
Sejumlah permasalahan diteliti untuk mendapatkan jadwal perkuliahan yang optimal dimana aspek penjadwalan tidak bertabrakan satu sama lain. Banyak kemungkinan yang perlu dipertimbangkan dalam penyusunan jadwal yang optimal sehingga dibutuhkan metode optimasi untuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan, diantaranya Algoritma Genetika dan Particle Swarm Optimization. Dengan membandingkan kedua algoritma tersebut ditemukan algoritma yang lebih optimal pada studi kasus penjadwalan matakuliah di prodi Teknik Informatika semester genap dengan 3 semester aktif, 42 matakuliah, 13 dosen, 6 ruangan dan 6 hari perkuliahan aktif per minggu.
Silahkan Download Disini :
0 Response to "JURNAL TEKNIK INFORMATIKA PERBANDINGAN ALGORITMA GENETIKA DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DALAM OPTIMASI PENJADWALAN MATAKULIAH"
Post a Comment