Skripsi/Tugas Akhir

Implementasi Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Mata Kuliah Berbasis Web

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Penjadwalan mata kuliah merupakan hal wajib yang ada di setiap perguruan tinggi. Penjadwalan mata kuliah dilakukan untuk kebutuhan perguruan tinggi dan bertujuan agar kegiatan belajar mengajar berjalan dengan baik tanpa kendala. Dalam penelitian, proses penjadwalan mata kuliah dan praktikum dilakukan dengan menggunakan Algoritma Genetika yang terdiri dari proses inisialisasi populasi, seleksi, crossover, dan mutasi. Terdapat beberapa kendala atau kendala dalam membuat penjadwalan mata kuliah yaitu penjadwalan yang membutuhkan proses waktu dan sering bertabrakan mata kuliah dengan ruangan atau waktu. Kesalahan serupa juga terjadi, seperti jadwal dosen mengajar mata kuliah yang sama bertepatan dengan kelas lain, sehingga terjadi tabrakan jadwal dosen dan mahasiswa. Masalah penjadwalan mata kuliah difokuskan pada penanganan jadwal perkuliahan menggunakan metode algoritma genetika (GA) dengan harapan sistem penjadwalan dapat bermanfaat dan menyelesaikan masalah.
Kata Kunci: Penjadwalan, Algoritma Genetika, Crossover, Seleksi

ABSTRACT
Scheduling courses is a mandatory thing that exists in every college. The scheduling of courses is carried out for the needs of universities and aims to make teaching and learning activities run well without any problems. In research, the process of scheduling courses and practicum is carried out using a Genetic Algorithm which consists of a population initialization process, selection, crossover, and mutation. There are several obstacles or problems when making course scheduling, namely scheduling requires a time process and frequent collisions of courses with room or time. Similar errors occurred, such as the schedule of lecturers teaching the same subject coincided with other classes, resulting in schedule collisions for lecturers and students. Course scheduling problems are focused on handling lecture schedules using the Genetic Algorithm (GA) method with the hope that the scheduling system can be useful and solve problems.
Keywords: Scheduling, Genetic Algorithm, Crossover, Selection

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 22-46 AND i - 0292TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2022

Deskripsi Fisik

xiii + 140 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 22-46

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Cetakan Mei 2022

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Algoritma Genetika

Lampiran File