Alfarisi, Fariz (2018) Perbandingan algoritma genetika dan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) pada penjadwalan mata kuliah. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_cover.pdf Download (118kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (104kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf Download (196kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
4_bab1.pdf Download (175kB) | Preview |
|
![[img]](https://digilib.uinsgd.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB II)
5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB III)
6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB IV)
7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (726kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB V)
8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (166kB) | Request a copy |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (175kB) | Request a copy |
Abstract
Penyusunan jadwal merupakan suatu permasalahan yang sering terjadi dalam kehidupan kampus atau universitas. Proses belajar mengajar dilaksanakan oleh seluruh mahasiswa dan dosen yang mengajar, sehingga jadwal mata kuliah yang disusun harus dapat memfasilitasi kepentingan dosen dan mahasiswanya. Terdapat beberapa aspek yang harus diperhatikan dalam pembuatan jadwal mata kuliah, diantaranya tidak boleh adanya jadwal yang bentrok, misalnya ada seorang dosen yang dijadwalkan mengajar 2 kelas berbeda pada saat yang bersamaan atau mahasiswa dijadwalkan kuliah di 2 mata kuliah yang berlainan pada jam yang sama, ketersediaan waktu mengajar bagi dosen tidak tetap, keterbatasan ruangan, dan perbedaan sks misalnya dalam 2 sks itu 100 menit dan 3 sks 150 menit. Penjadwalan mata kuliah ini dibuat dengan menggunakan algortima genetika dan algoritma particle swarm optimization (PSO). Setelah kedua algoritma tersebut diimplementasikan, kemudian dilakukan analisis perbandingan hasil proses penjadwalan mata kuliah dengan membandingkan nilai fitness dan kecepatan eksekusi dari algortima genetika dan algortima particle swarm optimization (PSO). Dimana untuk mencapai penjadwalan yang optimal nilai fitness tiap generasi/iterasi bernilai 1.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Penjadwalan; Sistem Penjadwalan; Algoritma genetika; algoritma particle swarm optimization (PSO); |
| Subjects: | Applied Physics > Communication Engineering Applied Physics > Computer Engineering |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
| Depositing User: | fariz alfarisi fariz |
| Date Deposited: | 17 Jan 2019 06:34 |
| Last Modified: | 17 Jan 2019 06:34 |
| URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/17935 |
Actions (login required)
 |
View Item |
