Optimasi Aplikasi Penjadwalan Kuliah Menggunakan Algoritma Genetik

Abstract

Course Scheduling is a routine activity at a college and it is a very important activity for the implementation of condusive academic activities. Problems that often occur in course scheduling are the length of the schedule making process and the clashes due to the many rules that must be considered. This problem happened in Indonesian Computer University at accounting major because the lecture scheduling process was still done conventionally. Given the importance of this scheduling process, optimization steps are needed so that the scheduling process will be faster and the schedule clashes can be minimized. Based on the problems, this research purpose is to optimize course scheduling application using genetic algorithm. The system approach method used in the development of course scheduling applications is object-oriented approach, with system development methods namely prototype models. to build the application we use the Java SE programming language with MySQL database. The conclusion of this study is that the implementation of genetic algorithms to course scheduling applications is able to achieve 0 (zero) clash which means very optimal, and view by time the result is very fast with an average of 1.003 seconds from 10 times the schedule creation attempt. AbstrakPenjadwalan kuliah merupakan kegiatan rutin pada sebuah perguruan tinggi dan merupakan kegiatan yang sangat penting untuk terselenggaranya kegiatan akademik yang baik. Permasalahan yang sering terjadi dalam penjadwalan kuliah adalah lamanya proses pembuatan jadwal dan adanya bentrok jadwal karena banyaknya aturan-aturan yang harus diperhatikan. Hal tersebut terjadi pada program studi akuntansi Universitas Komputer Indonesia karena proses penjadwalan kuliah masih dilakukan secara konvensional. Mengingat pentingnya proses penjadwalan ini, maka perlu dilakukan langkah optimasi sehingga proses penjadwalan lebih cepat dan bentrok jadwal dapat diminimalisir. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini bermaksud untuk melakukan optimasi aplikasi penjadwalan kuliah dengan menggunakan algoritma genetik. Metode pendekatan sistem yang digunakan pada pengembangan aplikasi penjadwalan kuliah yaitu pendekatan berorientasi objek, dengan metode pengembangan sistem yaitu model prototipe. Dalam membangun aplikasi penjadwalan kuliah ini menggunakan bahasa pemrograman Java SE dengan database MySQL. Kesimpulan penelitian ini yaitu penerapan algoritma genetika pada aplikasi penjadwalan kuliah mampu mencapai bentrok 0 (nol) yang berarti sangat optimal, dan dilihat dari waktu sangat cepat dengan rata-rata 1,003 detik dari 10 kali percobaan pembuatan jadwal.

Optimasi Extended Genetic Algorithm Dalam Memecahkan Masalah Penjadwalan Perkuliahan Dengan Strategi Greedy

“…Permasalahan yang terjadi akan terlihat ketika banyak dosen yang memiliki keahlian dan waktu tersedia yang sama untuk mengajar, sedangkan kuota yang tersedia memiliki keterbatasan. Pun sebaliknya ketika kuota mengajar yang tersedia melebihi dari ketersediaan dosen yang mengajar atau adanya jadwal yang bentrok (Toscany & Roestam, 2017) karena terpengaruh dengan peraturanperaturan yang berlaku (Mauluddin et al, 2017).…”

“…Penjadwalan yang dilakukan digunakan untuk mengoptimalkan (Mangkuto, 2017) (Hadi, 2017) seluruh keahlian dosen yaitu dengan meminimalkan waktu eksekusi dan memaksimalkan parelisasi dalam menentukan jadwal dosen (Akbari et al, 2017) serta mempercepat proses pembuatan jadwal (Mauluddin et al, 2017)(Ni Luh Gede Pivin et al, 2016 yang bernilai objektif (Rahmani Hosseinabadi et al, 2019), karena kompetensi akan berpengaruh positif terhadap kinerja (Gede et al, 2016 (Zhou et al, 2020). Selain itu pada penelitian lainpun menyatakan bahwa penggunaan algoritma genetik pun telah dilakukan dalam membantu mengoptimalkan penjadwalan (Nitisiri et al, 2019) kapal untuk meminimalkan (Feng et al, 2017) jarak masing-masing kapal, di mana terdapat beberapa pelabuhan yang akan dikunjungi oleh beberapa kapal.…”

“…Penjadwalan pada tingkat universitas akan dipengaruhi oleh jam mengajar, ruang kelas, dosen pengampu (Toscany & Roestam, 2017), mata kuliah dan juga kelas (Mauluddin et al, 2017). Pada penelitian ini kami mengusulkan optimasi penjadwalan menggunakan extended genetic algorithm (EGA) dengan strategi greedy dan pembatasan jumlah mengajar dosen berdasarkan kebijakan universitas untuk masing-masing jenis dosen.…”