Aplikasi Algortima Genetika Untuk Optimasi Penjadwalan Mata Kuliah Di Jurusan Teknik Komputer UNIKOM Bandung

Proses penjadwalan mata kuliah adalah suatu proses untuk menerapkan event yang berisi komponen mata kuliah, kelas dan dosen pada time slot yang berisi komponen waktu dan ruang. Jadwal mata kuliah merupakan hal yang sangat penting bagi kelancaran proses belajar mengajar di Jurusan Teknik Komputer Universitas Komputer Indonesia.Dalam membangun alternative solusi, algoritma genetika akan mempertimbangkan aspek waktu dosen untuk mengajar. Tidak boleh adanya jadwal kuliah yang berisian dengan jadwal kuliah angkatan sebelum maupun angkatan sesudahnya. Solusi algoritma genetika dihitung berdasarkan kemerataan distribusi mengajar setiap dosen. Salah satu algoritma yang muncul untuk menyelesaikan persoalan ini adalah algoritma genetika, Pada peneletian ini akan dibuat program algoritma genetik untuk membuat penjadwal mata kuliah. Sistem algoritma genetik didesain menggunakan representasi kromosom, inisialisi populasi, reproduksi dan seleksi, crossover, mutasi dan evaluasi fitness. Pengaplikasian algoritma genetik ini diuji dengan program visual basic 6.0, dan dilakukan dalam 100 generasi, dimana setiap generasi mempunyai nilai yang bervariasi tergantung input masukan. Ukuran populasi 100 dan 50, probabilitas crossover 75 dan probabilitas mutasi 3, 4, dan 5. pada hasil akhir diperoleh solusi penjadwalan mata kuliah dengan harga fitness 97,222.

The process of scheduling courses is a process to implement an event that contains the components of courses, classes, and lecturer at the time slot that contains the components of time and space. Schedule of courses is very important for the smooth process of teaching and learning at the University Computer Engineering Department of Computer Indonesia.Dalam build alternative solutions, the genetic algorithm will consider aspects of faculty time for teaching. There should be a schedule of lectures berisian with class schedules before and the armed forces afterwards. Genetic algorithm solution is calculated based on the evenness of the distribution of teaching each lecturer. One algorithm that appears to solve this problem is genetic algorithms, In this will be an intensive program of genetic algorithm to create a course scheduler. The system is designed using a genetic algorithm representation of chromosomes, inisialisi population, reproduction and selection, crossover, mutation and fitness evaluation. Application of genetic algorithm was tested with visual basic 6.0 program, and performed in 100 generations, where each generation has a value that varies depending on the input input. Population size 100 and 50, the probability of crossover 75 and the probability of mutations 3, 4, and 5. results obtained at the end of the course scheduling solutions at a price of 97.222 fitness.