OTOMATISASI SISTEM PENJADWALAN UJIAN AKHIR SEMESTER MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA (Studi Kasus : Fakultas Ilmu Kesehatan Universitas Muhammadiyah Magelang)

Nofianto, Agung Dwi (2020) OTOMATISASI SISTEM PENJADWALAN UJIAN AKHIR SEMESTER MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA (Studi Kasus : Fakultas Ilmu Kesehatan Universitas Muhammadiyah Magelang). Other thesis, Skripsi,Universitas Muhammadiyaj Magelang.

[img]
Preview
 PDF (Skripsi)
14.0504.0045_BAB I_BAB II_BAB VI_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version
Download (1MB) | Preview
[img] PDF (Skripsi)
14.0504.0045_BAB III_BAB IV_BAB V.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only
Download (1MB) | Request a copy
[img] PDF (Skripsi)
14.0504.0045_PERNYATAAN PUBLIKASI.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only
Download (722kB) | Request a copy
[img]
Preview
 PDF (Skripsi)
14.0504.0045_FULLTEXT.pdf - Published Version
Download (4MB) | Preview

Abstract

Permasalahan pembuatan penjadwalan ujian merupakan permasalahan yang membutuhkan banyak waktu dalam proses penyelesaiannya dan masalah ini sering dihadapi oleh Fakultas Ilmu Kesehatan Universitas Muhammadiyah Magelang dikarenakan proses penjadwalan ujian akhir semester masih dilakukan secara manual menggunakan microsoft excel. Tujuan dari penelitian adalah menemukan cara menjadwalkan sejumlah komponen yang terdiri dari mata kuliah, ruang, waktu dan pengawas dengan batasan-batasan tertentu. Untuk mempermudah proses otomatisasi penjadwalan penulis menggunakan metode Algoritma Genetika, yaitu Algoritma yang menggunakan prinsip genetika dan seleksi alamiyah dalam proses optimisasi penjadwalan. Algoritma ini dimulai dengan beberapa kombinasi populasi, yang terdiri dari kromosom-kromosom yang berisi data mata kuliah, waktu, ruangan dan pengawas, dan dilakukan proses seleksi untuk mendapatkan solusi terbaik. Hasil yang dicapai dari penelitian ini berupa jadwal yang optimum dimana jadwal yang diolah dengan jumlah kromosom 50 dan maksimal generasi 100 menghasilkan nilai fitness 1

Item Type: Karya Ilmiah (Other)
Pembimbing: Nugroho Agung Prabowo, S.T., M.Kom dan Emilya Ully Artha, M.Kom
Uncontrolled Keywords: Penjadwalan, Algoritma genetika , Otomatis
Subjects: T Technology > T2 Information Technology
Depositing User: Atin Istiarni
Date Deposited: 28 Sep 2020 03:32
Last Modified: 28 Sep 2020 03:32
URI: http://eprintslib.ummgl.ac.id/id/eprint/1521

Actions (login required)

View Item View Item
KIM Lib UMMgl is powered by EPrints 3 which is developed by the School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton. More information and software credits.