Optimasi Pembuatan Jadwal Pelajaran Menggunakan Algoritma Genetik Studi Kasus SMK Ma'arif Kota Mungkid

Optimasi Pembuatan Jadwal Pelajaran Menggunakan Algoritma Genetik Studi Kasus SMK Ma'arif Kota Mungkid

• By Sulistyo, Gunawan Budi;
• Jurnal Nasional Tidak Terakreditasi
• 126

Kegiatan pembuatan jadwal pada kegiatan belajar mengajar disuatu sekolah merupakan rutinitas yang rumit. Scool Timetabling Problems (STP) ini selain dilihat dari sisi guru, yang kemungkinan akan mengajar lebih dari satu pelajaran, mengingat jumlah guru yang masih kuran dibanding jumlah pelajaran dan ruang kelas. Sehingga  harus dicarikan solusi agar seorang guru tidak mengampu dua mata pelajaran berbeda pada hari dan jam yang sama. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah tersebut adalah pendekatan algoritma genetic. Algoritma genetic merrupakan pendekatan komputasional untuk menyelesaikan masalah yang dimodelkan dengan proses biologi dari evolusi. Diharapkan dengan digunakannya algoritma genetik akan diperoleh optimasi penjadwalan yaitu kondisi dimana terjadi kombinasi terbaik untuk pasangan mata pelajaran dan guru secara keseluruhan, tidak ada permasalahan bentrokan jadwal pada sisi siswa, serta ketersediaan ruang yang cukup dan sesuai secara fasilitas untuk seluruh mata pelajaran yang ada.

• Katakunci Optimasi, pembuatan Jadwal, Mengajar, Algoritma, Genetik
• URL http://speed.web.id/ejournal/index.php/speed/article/view/387
• Penerbit Journal Speed – Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi, Surakarta Jawa Tengah

REFERENSI

Randy L. Haupt . 2004. “Practical Genetic Algorithms”. A John Wiley & Sons, Inc.

Muhammad Aria. 2006. "Aplikasi Algoritma Genetik Untuk Optimasi Penjadwalan Mata Kuliah". Universitas Komputer Indonesia.

Wilhelm Erben 2005 "A Hybrid Grouping Genetic Algorithm for Examination Timetabling". University of Applied Sciences. [4] http://www.esat.kuleuven.ac.be/sista/mai/2016- 2017/cs/gafortimetabling.pdf Tanggal Akses 20 Mei 2017

http://ilmukomputer.com/2007/03/29/algoritma-genetikadan-contoh-aplikasinya/ . Tanggal Akses 20 Mei 2008

http://lancet.mit.edu/~mbwall/presentations/IntroToGAs/ . Tanggal akses 20 Mei 2017

D. Dutta, R. Roy and K. Choudhury, 2013. Training Artificial Neural Network using Particle Swarm Optimization Algorithm. India: West Bengal: International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering.

F. Gorunescu, Data Mining Concepts, Models and Techniques, Berlin: Springer, 2011.

Kusrini, luthfi taufiq Emha, (2009), Algoritma Data Mining, Penerbit Andi