APLIKASI ALGORITMA GENETIK UNTUK OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN PERKULIAHAN

Authors

  • Robby Kurniawan Budhi

DOI:

https://doi.org/10.26623/transformatika.v6i1.32

Keywords:

scheduling, optimization, genetic algorithms

Abstract

Penjadwalan  kegiatan  belajar  di kampus  adalah  masalah rumit.  Masalahnya  sering disebut  Masalah  timetabling  Universitas(UTP).  Selain  faktor  siswa,  masalah juga  bisa  datang dari  para dosen.  Ada  kemungkinan  bahwa  dosen  akan  mengajar lebih darisatu mata pelajaran,  karena  ada kemungkinan  bahwa  jumlah  mata pelajaran  dan jumlah  dosen  tidak sebanding,  sehingga  harus ada  solusi untuk  sosok yang  tidak mendukung  dua mata pelajaran  dosen  pada yang sama  hari dan  jam.  Selain itu,  juga  harus mempertimbangkan  ketersediaan  kelas  sehingga kegiatan  belajar  dapat  dilakukan.
Salah satu metode  yang dapat digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  adalah dengan menggunakan  pendekatan  algoritma genetika.  Algoritma  genetik  adalah pendekatan  komputasi untuk  memecahkan masalah  yang menggunakan  proses  evolusi  biologisebagai proses.
Diharapkan  dengan  penggunaan  algoritma  genetika  akan  mengoptimalkan  jadwal  sehingga tidak akan  ada  kecelakaan  antara 'jadwal,  dosen  mahasiswa  jadwal,  dan ketersediaan  kelas.

Downloads

Published

2008-07-19

Issue

Vol. 6 No. 1 (2008): July 2008

Section

Artikel

License

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
  2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
  3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.

Creative Commons License
Transformatika is licensed under a  Creative Commons Attribution 4.0 International License.