Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun aplikasi penjadwalan kuliah menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Algoritma ini dipilih sebagai algoritma yang digunakan dalam penelitian ini karena algoritma PSO yang merupakan algoritma heuristik, adalah salah satu metode optimasi yang menggabungkan localsearch dan global search. Algoritma ini dapat memecahkan masalah dengan membentuk partikel-partikel pada populasi awal secara acak, mengevaluasi nilai fitness, dan meng-update velocity serta posisi dari partikel. Dengan demikian diharapkan output yang dihasilkan merupakan kombinasi terbaik dari serangkaian komponen yang ada. Kasus penjadwalan yang digunakan pada penelitian ini adalah penjadwalan mata kuliah di UIN Sultan Syarif Kasim Riau (UIN SUSKA). Permasalahan yang terjadi pada penjadwalan mata kuliah di UIN SUSKA Riau adalah tidak optimalnya pemenuhan beberapa contraint seperti keterbatasan ruangan. Dari hasil pengujian, aplikasi penjadwalan perkuliahan meggunakan algoritma PSO mampu menghasilkan jadwal perkuliahan yang sudah tidak ada bentrok tetapi masih tidak memenuhi dari segi kualitas yaitu jam dimulainya perkuliahan inti yang difokuskan pada jam-jam yang efektif.Kata kunci: Constraint, Fitness, Particle swarm optimizaton, Penjadwalan
Towards an election year (elections) in 2019 to come, many mass campaign conducted through social media networks one of them on twitter. One online campaign is very popular among the people of the current campaign with the hashtag #2019GantiPresiden. In studies sentiment analysis required hashtag 2019GantiPresiden classifier and the selection of robust functionality that mendaptkan high accuracy values. One of the classifier and feature selection algorithms are Naive Bayes classifier (NBC) with Tri-Gram feature selection Character & Term-Frequency which previous research has resulted in a fairly high accuracy. The purpose of this study was to determine the implementation of Algorithm Naive Bayes classifier (NBC) with each selection and compare features and get accurate results from Algorithm Naive Bayes classifier (NBC) with both the selection of the feature. The author uses the method of observation to collect data and do the simulation. By using the data of 1,000 tweets originating from hashtag # 2019GantiPresiden taken on 15 September 2018, the author divides into two categories: 950 tweets as training data and 50 tweets as test data where the labeling process using methods Lexicon Based sentiment. From this study showed Naïve Bayes classifier algorithm accuracy (NBC) with feature selection Character Tri-Gram by 76% and Term-Frequency by 74%,the result show that the feature selection Character Tri-Gram better than Term-Frequency.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.