BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Transkripsi

1 12 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah penjadwalan secara umum adalah aktifitas penugasan yang berhubungan dengan sejumlah kendala, sejumlah kejadian yang dapat terjadi pada suatu periode waktu dan tempat/lokasi tertentu sehingga fungsi objektif sedekat mungkin terpenuhi. Masalah ini muncul di berbagai bidang kegiatan maupun instansi seperti rumah sakit, universitas, penerbangan, pabrik, dan lain-lain. Desain model masalah penjadwalan bervariasi sesuai dengan kebutuhan serta keadaan kendala di lapangan. Penyampaian informasi pada lembaga akademik merupakan hal yang sangat penting terutama informasi yang berkaitan dengan kegiatan perkuliahan. Salah satunya adalah informasi jadwal kuliah. Penjadwalan kuliah merupakan pekerjaan yang tidak mudah, dimana inti dari masalah ini adalah bagaimana menjadwalkan berbagai komponen yang terdiri dari mahasiswa, dosen, ruang, dan waktu dengan memperhatikan sejumlah batasan dan syarat tertentu. Menurut Scharef (1999) masalah penjadwalan kuliah adalah penjadwalan sejumlah mata kuliah dimana untuk setiap mata kuliah diberikan sejumlah ruangan dan jadwal atau periode waktu penyelenggaraan. Jika ada dua mata kuliah diikuti oleh sejumlah mahasiswa yang sama, maka akan terjadi konflik jika kedua mata kuliah tersebut dijadwalkan bersamaan. Sedangkan menurut Duong dan Dien, penjadwalan selain harus menentukan bahwa setiap mata kuliah diletakkan pada periode waktu tertentu setiap minggunya, penjadwalan mata kuliah juga harus menghitung batasan lain

2 13 yang menghindarkan konflik situasi antar mata kuliah. Dua mata kuliah dianggap memiliki konflik apabila penyelenggaraannya bersamaan dan melibatkan dosen yang sama, atau ruangan yang sama, atau minimal melibatkan sejumlah mahasiswa yang sama. Syarat-syarat dalam penjadwalan kuliah terbagi dalam dua kelompok sesuai dengan tingkat kewajiban syarat tersebut terpenuhi, yaitu hard constraint (harus terpenuhi) dan soft constraint (diupayakan untuk terpenuhi). Sebuah solusi hanya dapat dikatakan sah dan valid apabila dalam solusi tersebut sama sekali tidak ada hard constraint yang terlanggar. Berbeda dengan hard constraint, kendala yang termasuk dalam soft constraint adalah kendala yang tidak selalu dapat terpenuhi dalam proses pembentukan jadwal, akan tetapi meskipun tidak harus terpenuhi, jadwal yang dihasilkan harus semaksimal mungkin berusaha memenuhi ketentuan soft constraint. Terdapat berbagai aspek yang berkaitan dalam penjadwalan mata kuliah yang harus dilibatkan dalam pertimbangan, diantaranya: 1. Terdapat jadwal-jadwal dimana dosen yang bersangkutan tidak bisa mengajar baik karena sedang tugas belajar di jenjang lebih lanjut maupun karena sudah memiliki jadwal mengajar di jurusan lain. 2. Terdapat jadwal-jadwal yang telah ditentukan oleh pihak laboratorium untuk kelas-kelas tertentu. 3. Tidak boleh adanya jadwal kuliah yang beririsan dengan jadwal kuliah angkatan sebelumnya maupun sesudahnya, sehingga mahasiswa dapat mengambil mata kuliah angkatan sebelumnya maupun sesudahnya. 4. Distribusi jadwal perkuliahan diharapkan dapat merata tiap harinya untuk setiap kelas.

3 14 5. Pekerjaan penjadwalan mata kuliah ini akan semakin berat jika melibatkan semakin banyak kelas per angkatannya. Masalah penjadwalan kuliah dapat diselesaikan dengan beberapa metode heuristik, seperti tabu search, simulated annealing, dan algoritma genetika. Metode yang yang akan diterapkan untuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan kuliah ini adalah metode tabu search. Tabu search adalah teknik local search yang memilih langkah berikutnya (neighbor solution) berdasarkan constraint dan penalti. Setiap constraint yang ada akan didefinisikan dengan sebuah nilai penalti yang akan dikenakan apabila constraint itu terlanggar (Glover, 1986). Dengan metode ini diharapkan akan diperoleh kombinasi terbaik untuk pasangan mata kuliah dan dosen pengajar secara keseluruhan, serta ketersediaan ruang yang cukup dan sesuai secara fasilitas untuk seluruh mata kuliah yang ada dengan tidak melanggar ketentuan yang ada. 1.2 Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang masalah diatas maka permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana menghasilkan kombinasi terbaik untuk pasangan mata kuliah dan dosen pengajar secara keseluruhan, serta ketersediaan ruang yang cukup dan sesuai secara fasilitas untuk seluruh mata kuliah yang ada dengan tidak melanggar ketentuan yang ada. 1.3 Pembatasan Masalah Dalam penelitian ini terdapat beberapa batasan masalah, yaitu: 1. Jadwal yang akan dibuat merupakan simulasi penjadwalan kuliah. 2. Setiap dosen bersedia mengajar kapan saja dan di ruangan mana pun. 3. Pemecahan permasalahan menggunakan metode tabu search.

4 Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan jadwal kuliah yang optimal dengan menggunakan tabu search. 1.5 Metode Penelitian Langkah-langkah yang akan ditempuh dalam menyelesaikan penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Studi literatur algoritma tabu search untuk masalah penjadwalan kuliah. 2. Mengidentifikasi permasalahan atau kendala yang dihadapi dalam penjadwalan kuliah. 3. Merepresentasikan permasalahan yang dihadapi dengan tabu search. 1.6 Tinjauan Pustaka Tabu search pertama kali diperkenalkan oleh Glover sekitar tahun Glover menyatakan bahwa tabu search adalah salah satu prosedur metaheuristik tingkat tinggi untuk penyelesaian permasalahan optimasi kombinatorial (Glover, 1986). Tabu search dirancang untuk mengarahkan metode-metode lain (atau komponen proses tabu search itu sendiri) untuk keluar atau menghindari dari masuk dalam solusi optimal yang bersifat lokal. Kemampuan tabu search dalam menghasilkan solusi yang mendekati optimal telah dimanfaatkan dalam beragam permasalahan berbagai bidang seperti penjadwalan hingga bidang telekomunikasi. Pemilihan kandidat terbaik didasarkan nilai fungsi tujuan. Pemeriksaan nilai fungsi tujuan terlebih dahulu dilakukan sebelum pemeriksaan status tabu. Apabila nilai fungsi tujuan sebuah kandidat lebih baik dari yang lain, maka kandidat tersebut berpotensi untuk diterima sehingga perlu diperiksa status tabu-nya. Pemilihan kandidat

5 16 solusi terbaik yang dilakukan oleh tabu search menggunakan prinsip global test strategy bukan first best strategy. Global test strategy adalah strategi dimana algoritma akan mengganti solusi terbaik saat ini dengan solusi terbaik yang ada pada neighborhood. Sedangkan first best strategy adalah strategi dimana algoritma akan mengganti solusi terbaik saat ini secara langsung jika solusi yang lebih baik ditemukan. Gendreau et.al (1998) menyatakan bahwa tabu search memiliki kelebihan pada struktur memori yang fleksibel. Struktur memori ini akan memperbolehkan pencarian terus dilakukan meskipun solusi yang diperoleh saat ini tidak ada yang lebih baik dari solusi terbaik yang telah diperoleh. Struktur memori tersebut juga mampu menjaga agar proses pencarian tidak jatuh pada lokal optimal yang pernah muncul pada pencarian sebelumnya. Tabu search tidak menggunakan kandidat solusi secara acak sebagaimana simulated annealing dan genetic algorithm. Pemilihan kandidat solusi dalam tabu search juga tidak dilakukan secara probabilistik sebagaimana ant colony system, simulated annealing dan genetic algorithm. Karakteristik ini menjadikan solusi yang dihasilkan tabu search akan sama setiap kali dilakukan proses pencarian solusi terhadap suatu permasalahan. Karakteristik ini juga menjadi salah satu keunggulan tabu search dibanding ant colony system, simulated annealing dan genetic algorithm. Sri Kusumadewi dan Hari Purnomo (2005) menyatakan bahwa tabu search merupakan suatu metode optimasi yang menggunakan short-term memory untuk menjaga agar proses pencarian tidak terjebak pada nilai optimum lokal. Kandidat solusi adalah suatu fungsi yang memetakan setiap solusi layak (feasible) S ke solusi solusi yang lainnya. Jumlah solusi layak dalam neighborhood biasanya dibatasi dengan menggunakan berbagai kriteria untuk mengurangi waktu proses pencarian solusi. Buku Operations Scheduling, Michael Pinedo, McGraw-Hill International, Buku yang membahas tentang algoritma tabu search. Dalam buku ini dijelaskan secara rinci mengenai pencarian iterasi yang tidak layak pada proses pencarian tabu.