• Login
    View Item 
    •   Home
    • Proceedings
    • Prosiding Simposium Nasional Rekayasa Aplikasi Perancangan dan Industri
    • Simposium Nasional Ke-13 RAPI 2014
    • View Item
    •   Home
    • Proceedings
    • Prosiding Simposium Nasional Rekayasa Aplikasi Perancangan dan Industri
    • Simposium Nasional Ke-13 RAPI 2014
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Algoritma Genetika dengan Mempertimbangkan Team-Teaching

    Thumbnail
    View/Open
    19.Agus Darmawan.pdf (302.7Kb)
    Date
    2014-12
    Author
    Darmawan, Agus
    Hasibuan, Riky Marojahan
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Permasalahan penjadwalan terjadi dalam berbagai bidang termasuk pendidikan, lembaga kesehatan, transportasi, olahraga dan lain lain. Permasalahan penjadwalan pada bidang pendidikan berkaitan dengan penjadwalan mata kuliah yang membahas tentang pembagian jadwal untuk tiap mahasiswa pada kuliah tertentu sekaligus dosen pengajarnya. Pada penelitian ini, penjadwalan mata kuliah mengarah pada pengalokasikan dosen yang berbentuk team teaching dan mata kuliah ke dalam kelas dan waktu tertentu untuk meratakan beban kerja dosen per hari dan sekelompok mahasiswa per hari dalam satu minggu dengan tanpa melanggar constraint. Metode yang digunakan pada penelitian ini ialah metode heuristic algoritma genetika. Proses algoritma genetika dilakukan dengan mendapatkan beberapa kandidat solusi yang mengalami proses seleksi, mutasi, dan pindah silang untuk menghasilkan kromosom dengan nilai fitness yang terbaik. Fungsi objektif pada penelitian ini adalah meminimasi rata rata varian beban kerja dosen dan mahasiswa per hari dalam satu minggu. Parameter yang digunakan dalam AG ditentukan berdasarkan mekanisme Design Of Experiments (DOE). Nilai parameter optimal yang digunakan untuk melakukan running program adalah sebagai berikut: ukuran populasi = 25, dengan probabilitas pindah silang = 0,4 dan probabilitas mutasi = 0,007. Hasil penjadwalan dengan algoritma genetika menunjukkan bahwa nilai varian beban kerja dosen dan mahasiswa dengan mempertimbangkan team teaching lebih baik dibandingkan penjadwalan aktual. Penerapan metode algoritma genetika menghasilkan penurunan nilai standar deviasi beban kerja dosen dan sekelompok mahasiswa dalam satu minggu sebesar 0,107 (3,65%) dan 3,02 (55,3%). Selain itu, penjadwalan mata kuliah menggunakan algoritma genetika dengan mempertimbangkan team teaching lebih baik dari algoritma genetika tanpa mempertimbangkan team teaching karena tidak adanya jadwal kuliah yang clash pada kondisi nyata.
    URI
    http://hdl.handle.net/11617/5490
    Collections
    • Simposium Nasional Ke-13 RAPI 2014

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV
     

     

    Browse

    Publikasi IlmiahCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    Login

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV