Penjadwalan mata kuliah disetiap universitas merupakan pekerjaan yang rumit dan kompleks karena banyak kendala dan aturan-aturan yang harus diperhatikan. Penjadwalan pun menjadi hal yang krusial dalam proses belajar mengajar karena kegiatan dosen dan mahasiswa tergantung pada jadwal yang telah disusun. Permasalahan umum yang perlu diperhatikan pada saat penjadwalan yaitu kemungkinan dosen mengajar lebih dari satu mata kuliah dan kemungkinan jumlah matakuliah dan dosen tidak seimbang. Penyusunan jadwal perkuliahan di Fakultas Teknik UST masih dilakukan secara manual dengan menggunakan excel sehingga proses penyusunan jadwal tersebut membutuhkan waktu yang lama sehingga kurang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah pemodelan sistem optimasi penjadwalan matakuliah di Fakultas Teknik UST dengan algoritma Genetika agar dapat mempermudah pengembangan sistem penjadwalan dan mengoptimalisasikan waktu penyusunan jadwal matakuliah. Data yang digunakan adalah data sekunder berupa data penjadwalan mata kuliah di Fakultas Teknik UST semester genap tahun akademik 2022/2023. Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah pemodelan sistem optimasi penjadwalan matakuliah di Fakultas Teknik UST. Pemodelan proses sistem dilakukan dengan UML (Unified Modeling Language) yang terdiri dari 3 diagram yaitu Use Case Diagram, Activity Diagram, dan Class Diagram sedangkan pemodelan analisis penyimpanan datanya menggunakan ERD (Entity Relation Diagram). Pada penelitian ini menerapkan 4 hard constraint dan 3 soft constraint yang menjadi batasan dalam memproses penjadwalan dengan algortima genetika.
Pada era digital saat ini, transformasi industri adalah hal yang pasti terjadi. Perusahaan-perusahaan berusaha untuk memanfaatkan potensi besar yang ditawarkan oleh teknologi informasi dan kecerdasan buatan guna meningkatkan efisiensi operasional, pengambilan keputusan yang tepat waktu, serta memperoleh wawasan berharga dari data yang begitu banyak. Sebagai kunci utama untuk mengurai dan menafsirkan data ini, profesi analis data berperan sebagai salah satu sentral dalam menghadapi tantangan dan menggali peluang baru di era digital ini. Perkembangan teknologi informasi, pertumbuhan Big Data, dan kemajuan kecerdasan buatan yang secara signifikan mempengaruhi lingkup kerja analis data. Kemampuan Analis data dalam mengumpulkan, menyusun, membersihkan, dan menganalisis data menjadi elemen penting dalam mendukung proses pengambilan keputusan berbasis data. Profesi Analis data menghadapi masa depan yang cerah dan menjanjikan di era digital ini. Adapun hal lain yang perlu diperharikan bahwa transformasi industri yang berlangsung cepat, maka analis data harus siap beradaptasi dengan perubahan dan mengasah keterampilan mereka untuk menghadapi tantangan baru. Peluang penawaran peran analis data di masa depan sangat luas, dan kesadaran akan pentingnya etika profesional dan tanggung jawab profesional harus terus diperkuat. Dengan peningkatan teknologi yang pesat, serta kebutuhan bisnis yang berkembang, peran analis data akan terus menjadi keahlian yang banyak dibutuhkan dalam era digital yang semakin maju ini.
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.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.