Optimasi penjadwalan perkuliahan menggunakan Algoritma Genetika: Studi kasus Jurusan Teknik Informatika UIN Maulana Malik Ibrahim Malang

ABSTRAK

Penyusunan jadwal perkuliahan setiap semester adalah suatu pekerjaan yang rumit karena harus mengkombinasikan antara mata kuliah yang ditawarkan, waktu kesediaan dosen, ruangan, dan dilengkapi dengan sejumlah aturan yang harus dilaksanakan. Selama ini di Jurusan Teknik Informatika UIN Maliki Malang penjadwalan perkuliahan dilakukan secara manual dengan kondisi memiliki banyak mahasiswa, ruang perkuliahan terbatas, waktu yang dibatasi, dan jumlah dosen yang masih sedikit, sehingga perlu adanya aplikasi penjadwalan perkuliahan secara otomatis. Pada skripsi ini, peneliti mencoba menyelesaikan masalah penjadwalan perkuliahan menggunakan Algoritma Genetika sebagai metode optimasinya.

Algoritma Genetika merupakan algoritma pendekatan komputasional untuk menyelesaikan masalah yang dimodelkan dengan proses biologi dari evolusi. Keuntungan penggunaan Algoritma Genetika adalah dari kemudahan implementasi dan kemampuannya untuk menemukan solusi yang bagus dan cepat untuk masalah-masalah berdimensi tinggi. Penggunaan Algoritma Genetika untuk menyelesaikan seputar masalah penjadwalan telah banyak dipergunakan oleh para peneliti bidang ini.

Berdasarkan uji coba yang dilakukan menggunakan data sebanyak 217 kelas perkuliahan, dengan probabilitas crossover 60% dan probabilitas mutasi 1%, menghasilkan jadwal kuliah dengan fitness rata-rata 0,03656 dan tingkat kesalahan sebesar 27,79%. Aplikasi ini sudah dapat digunakan untuk membuat jadwal perkuliahan dengan melakukan perubahan secara manual pada jadwal-jadwal yang bentrok.

ABSTRACT

Scheduling classes each semester is a complicated job because it must combine courses that are offered, the ability of lecturer, space, and is equipped with a number of rules that must be implemented. During this time at Department of Informatics Engineering, State Islamic University of Maulana Malik Ibrahim Malang scheduling is done manually with the condition have a lot of students, lecture space is limited, time is limited, and few number of lecturers, so it needs a lecture scheduling applications automatically. In this thesis, the researcher tried to resolve the problem of scheduling lectures as a method using genetic algorithm optimization.

Genetic Algorithm is an algorithm approach to solve computational problems that are modeled with the biological processes of evolution. The advantage of using genetic algorithms is the ease of implementation and ability to find a good and quick solutions to the problems of high dimension. The use of genetic algorithms to solve around issues of scheduling has been widely used by researchers of this field.

Based on experiments performed using the data as much as 217 classroom courses, with 60% crossover probability and 1% mutation probability, resulting in a fitness class schedule with an average of 0.03656 and an error rate of 27.79%. This application can already used to schedule courses with some manual changes at the error schedules.