Optimasi Penyelesaian University Course Timetabling Problem (UCTP) Menggunakan compact Genetic Algorithm (cGA)

Abstract

University Course Timetabling Problem (UCTP) adalah permasalahan yang selalu muncul disetiap pergantian semester. Penjadwalan mata kuliah yang ada pada universitas harus dilakukan dengan baik. Penjadwalan mata kuliah bukanlah suatu pekerjaan yang mudah, karena melibatkan data yang banyak dan komplek serta harus memperhatikan dan memenuhi aturan dan batasan yang telah ditetapkan, sehingga tidak efektif jika dilakukan secara manual. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk membuat model genetika untuk masalah penjadwalan mata kuliah dan menerapkan compact Genetic Algorithm sebagai alternatif solusi masalah penjadwalan mata kuliah dengan menggunakan perangkat lunak. Diharapkan dengan optimasi penyelesaian University Course Timetabling Problem dengan cGA ini maka akan didapatkan solusi penjadwalan mata kuliah dalam waktu yang relatif cepat namun tetap memperhatikan aturan dan batasan penjadwalan. Tahapan yang dilakukan dalam proses penjadwalan dengan cGA yaitu inisialisasi semua probability vector, generate 2 (dua) individu, seleksi (perhitungan fitness cost), update terhadap vector, pengecekan solusi apakah suatu vector valid atau tidak valid. Sistem penjadwalan ini juga menggunakan beberapa kriteria untuk melakukan proses perhitungan, dimana kriteria tersebut sesuai dengan keadaan sesungguhnya. Hasil dari penelitian ini didapatkan tingkat akurasi rata – rata pada kondisi valid yaitu pada iterasi ke 480,5 untuk cGA1 dan 180 untuk cGA2 sebesar 87,54%. Solusi penjadwalan ini dipengaruhi oleh proses random sehingga tidak selalu menghasilkan solusi yang terbaik, namun dapat diperoleh solusi yang baik. Untuk waktu proses sistem, dipengaruhi oleh jumlah iterasi yang dilakukan dan panjang kromosom yang diproses. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa sistem optimasi penjadwalan dengan cGA ini dapat menjadi solusi alternatif untuk penyelesaian UCTP

Similar works

Full text

bkgProvided a free PDF (195.62 KB)

152469oai:repository.ub.ac.id:152469
Last time updated on April 5, 2020View original full text link

This paper was published in bkg.

Having an issue?

Is data on this page outdated, violates copyrights or anything else? Report the problem now and we will take corresponding actions after reviewing your request.