Optimasi penjadwalan perkuliahan dengan menggunakan Artificial Immune System

ABSTRAK

Penjadwalan perkuliahan merupakan salah satu pengaturan kegiatan akademik di universitas, dan juga merupakan suatu permasalahan yang sulit untuk dipecahkan, khususnya pada jurusan Teknik Informatika UIN Maulana Malik Ibrahim Malang. Penjadwalan perkuliahan ini penting karena banyak aspek yang berkaitan dan masing-masing memiliki prioritas yang berbeda. Aspek-aspek yang harus dipertimbangkan dalam penjadwalan diantaranya yaitu jumlah mahasiswa, dosen, waktu, jumlah ruangan, serta persyaratan lainnya.

Algoritma Artificial Immune System merupakan pendekatan komputasi untuk menyelesaikan permasalahan optimasi yang terinsipirasi dari sistem imun tubuh manusia, meliputi adanya antibodi, patogen, antigen, kloning dan maturasi. Dan algoritma ini diklaim lebih baik atau bentuk penyempurnaan dari algoritma genetika.

Hasil ujicoba menunjukkan bahwa penilitian ini dihasilkan jadwal yang optimal dengan parameter dari jumlah kloning yang dihasilkan. Dalam penelitian ini masih terdapat kesalahan yang belum tertangani, terjadi kesalahan rata-rata sebesar 20,92% dalam 5 kali percobaan dengan jumlah kloning yang berbeda.

Sehingga algoritma Artificial Immune System ini masih butuh penyempurnaan dalam pengoptimalan. Pemrosesan penjadwalan perkuliahan membutuhkan akses memory yang besar, sehingga mempengaruhi kinerja komputer dan kecepatan proses penjadwalan. Maka dibutuhkan kombinasi dengan algoritma lain untuk inisialisasi antibodi awal atau solusi jadwal awal sehingga kinerja algoritma lebih optimal.

ABSTRACT

lectures scheduling is one of the regulation of academic activity within the university, and also a difficult problem to solve, especially in the Department of Informatic Engineering UIN Maulana Malik Ibrahim Malang. Lectures scheduling is important because many aspects related and each has different priorities. Aspects that should be considered in scheduling among which the number of students, teacher, time, number of rooms, as well as other requirements.

Artificial Immune System Algorithms is a computational approach to solve optimization problems are inspired by the human immune system, including the presence of antibodies, pathogens, antigens, cloning and maturation. And the algorithm is claimed to be better or refinement of the genetic algorithm.

The test results show that this research produced the optimal schedule with the parameters of the number of clones generated. In this study there are errors that have not been handled, an error occurred an average of 20.92% in the five trials with a number of different cloning.

So the algorithm Artificial Immune System is still needed improvement in the optimization. Lectures scheduling process requires a large memory access, thus affecting computer performance and speed of the scheduling process. Then it is required in combination with other algorithms for initialization initial antibody or initial schedule solution, so that the performance of the algorithm is optimal.