Penggunaan Algoritma Genetik dengan Pemodelan Dua Tingkat dalam Permasalahan Penjadwalan Perawat pada Unit Gawat Darurat Rumah Sakit Umum XYZ Surabaya
|
|
- Ida Darmali
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Penggunaan Algoritma Genetik dengan Pemodelan Dua Tingkat dalam Permasalahan Penjadwalan Perawat pada Unit Gawat Darurat Rumah Sakit Umum XYZ Surabaya Oleh: Anisa Ulya Dosen pembimbing 1: Mahendrawathi Er, Ph.D Dosen pembimbing 2: Danu Pranantha, ST, M.Sc
2 LATAR BELAKANG MASALAH Ketersediaan sumber daya medis UGD dituntut selama 24 jam sehari 7 hari seminggu Panjangnya jam kerja dikhawatirkan berdampak buruk pada kondisi fisik, kualitas kerja, dan hubungan sosial perawat Penjadwalan manual membutuhkan waktu yang lama dan hasilnya relatif kurang optimal Diperlukan teknik penjadwalan yang lebih cepat untuk menghasilkan jadwal yang memenuhi peraturan pemerintah, kebijakan management RS tapi tetap bisa membagi beban kerja secara merata antar perawat serta memperhatikan preferensi jadwal perawat
3 PERUMUSAN MASALAH Bagaimana representasi kromosom dari solusi yang diinginkan Bagaimana mengimplementasikan Algoritma Genetik dengan pemodelan 2 tingkat untuk penjadwalan perawat pada UGD ke dalam program Bagaimana pengaruh faktor kontrol berupa maksimal generasi, jumlah gen yang dimutasi dan jumlah titik potong dalam crossover terhadap nilai fungsi tujuan dari solusi yang dihasilkan Bagaimana pengaruh pembobotan fungsi fitness terhadap nilai tujuan solusi yang dihasilkan.
4 Tujuan Tugas Akhir Merepresentasikan data-data penjadwalan ke dalam bentuk kromosom yang akan mewakili solusi permasalahan. Mengimplementasikan GA dengan pemodelan 2 tingkat untuk mendapatkan solusi yang paling mendekati optimal pada permasalahan penjadwalan perawat pada UGD ini. Mengetahui pengaruh nilai faktor kontrol terhadap nilai fungsi tujuan untuk mendapatkan solusi yang paling optimal Mengetahui pengaruh pembobotan fungsi fitness terhadap nilai solusi dan menentukan nilai pembobotan terbaik yang akan digunakan untuk mendapatkan solusi yang paling optimal
5 BATASAN MASALAH Penjadwalan dibuat untuk periode satu bulan (31 hari) Penjadwalan tidak memperhatikan variable biaya. Data yang digunakan merupakan data nyata pada Rumah Sakit XYZ Surabaya Jumlah shift kerja perawat adalah 3 shift kerja dalam sehari, yaitu shift pagi, sore dan malam.
6 TINJAUAN PUSTAKA
7 ALGORITMA GENETIK Algoritma Genetik adalah teknik pencarian stokastik berdasarkan mekanisme seleksi alam dan warisan genetik (Gen & Cheng, 1997). - Solusi direpresentasikan dalam sebuah kromosom, yang terdiri dari gen. - Fungsi fitness digunakan untuk mengevaluasi kualitas kromosom
8 OPERATOR GENETIK Setiap populasi berevolusi dengan 3 operator genetik, yaitu: Seleksi, merepresentasikan individu yang terbaiklah yang bisa bertahan. Crossover, merepresentasikan persilangan 2 individu untuk mendapatkan individu baru. Mutasi, merepresentasikan modifikasi acak pada suatu individu.
9 METODOLOGI 1 start Studi literatur Pengumpulan data Mengadaptasi model pada studi kasus 1 Pembuatan aplikasi Ujicoba & evaluasi program Aplikasi yang dibuat sudah benar? ya Menganalisis hasil keluaran tdk selesai
10 PERANCANGAN & IMPLEMENTASI SISTEM
11 ALGORITMA PENYELESAIAN Algoritma genetika dengan pemodelan 2 tingkat: 1. Model penjadwalan hari libur perawat 2. Model penjadwalan shift kerja perawat
12 REPRESENTASI KROMOSOM Gen = A sampai J, merupakan tingkat prioritas hari j untuk menjadi hari libur dasar oleh perawat i Gen = 1, perawat i mendapat giliran shift pagi pada hari j Gen = 2, perawat i mendapat giliran shift sore pada hari j Gen = 3, perawat i mendapat giliran shift malam pada hari j Gen = 4, perawat i mendapat libur spesial pada hari j Gen = 5, hari j belum terjadwalkan untuk perawat i
13 FUNGSI FITNESS Penjadwalan hari libur: (1) meminimalkan rasio perbedaan hari kerja & libur pada jadwal yang diinginkan perawat dengan jadwal yang dihasilkan sistem serta (2) meminimalkan nilai varians libur para perawat Penjadwalan shift kerja: (1) Meminimalkan rasio perbedaan perolehan shift kerja pada jadwal yang diinginkan perawat dan jadwal yang dihasilkan sistem (2)meminimalkan varians shift pagi, shift sore dan shift malam pada penjadwalan oleh sistem
14 FUNGSI BATASAN Penjadwalan hari libur: (1.1)Jumlah libur seorang perawat tidak bisa melebihi jumlah libur yang ditetapkan rumah sakit (1.2)Jumlah perawat libur dalam 1 hari maksimal sejumlah perawat yang ditoleransi pihak rumah sakit. Penjadwalan Shift Kerja: (2.1)-(2.3)Jumlah perawat untuk shift pagi, sore dan malam setiap hari harus diatas jumlah minimal perawat per shift yang ditentukan rumah sakit (2.4)Tidak boleh berjaga shift pagi setelah berjaga shift malam pada hari sebelumnya (1.3)Dalam 7 hari jaga secara berturut-turut harus terdapat 1 hari libur
15 FUNGSI TUJUAN Tahap penjadwalan hari libur perawat Y=rasio perbedaan jadwal ; Z=varians hari libur Tahap penjadwalan hari libur perawat X=varians shift pagi; Y=varians shift sore; W=varians shift malam; V=rasio perbedaan jadwal
16 MODIFIKASI KROMOSOM (1) t=1 t=2 t=3... t=t i=1 1 2 F i=2 A 1 B i=3 2 1 C... D i=n A 2 D
17 MODIFIKASI KROMOSOM(2) Mencari perawat i yang mendapatkan jadwal shift malam kemudian diikuti shift pagi keesokan harinya Mencari perawat j yang mendapat giliran shift malam Menukar shift pagi perawat i dengan shift malam perawat j
18 PENJADWALAN HARI LIBUR PERAWAT
19 PENJADWALAN SHIFT KERJA PERAWAT
20 UJI COBA & ANALISIS
21 DATA YANG DIGUNAKAN Jadwal buatan sistem P = Shift pagi S = Shift sore M = Shift malam L = Libur C = Cuti
22 jadwal yang diinginkan perawat Periode Maret 2010
23 EVALUASI BATASAN 1.1 Batasan ini mengatur jumlah maksimal libur yang bisa didapat seorang perawat dalam 1 bulan pejadwalan, yaitu 12 hari. Perawat Jml Libur Perawat Jml Libur Perawat Jml Libur A 10 H 11 O 11 B 11 I 11 P 11 C 11 J 11 Q 12 D 12 K 11 R 11 E 11 L 11 S 11 F 11 M 12 T 11 G 11 N 11 U 11 Jadwal buatan sistem tidak melanggar batasan 1.1
24 EVALUASI BATASAN 1.1 Batasan ini mengatur jumlah maksimal libur yang bisa didapat seorang perawat dalam 1 bulan pejadwalan, yaitu 12 hari. Perawat Jml Jml Jml Perawat Perawat Libur Libur Libur A 5 H 7 O 11 B 15 I 8 P 10 C 8 J 10 Q 11 D 8 K 10 R 9 E 12 L 10 S 10 F 9 M 7 T 10 G 11 N 8 U 7 jadwal yang diinginkan perawat melanggar batasan 1.1
25 EVALUASI BATASAN 1.2, 2.1, 2.2 & 2.3 Batasan 1.2 mengatur bahwa jumlah maksimal perawat yang boleh libur dalam satu hari adalah 9 orang. Batasan 2.1 hingga 2.3 mengatur bahwa jumlah minimal perawat jaga shift pagi, shift sore dan shift malam masing-masing adalah 4 orang. Jadwal buatan sistem tidak melanggar batasan 1.2, 2.1 s/d 2.3
26 EVALUASI BATASAN 1.2, 2.1, 2.2 & 2.3 jadwal yang diinginkan perawat melanggar batasan 1.2, 2.1 s/d 2.3
27 EVALUASI BATASAN 1.3 & 2.4 Batasan 1.3 mengatur bahwa tidak ada perawat yang boleh bekerja selama 7 hari berturut-turut tanpa libur Jadwal buatan sistem tidak melanggar batasan 1.3 (lihat tabel 5.5 halaman 58) jadwal yang diinginkan perawat melanggar batasan 1.3 (lihat tabel 5.10 halaman 62-63) Batasan 2.4 mengatur bahwa perawat yang berjaga shift malam tidak boleh berjaga shift pagi pada keesokan harinya. Karena tidak ditemukan munculnya shift M dan P yang berurutan, baik pada jadwal buatan sistem maupun jadwal yang diinginkan perawat, maka bisa disimpulkan bahwa batasan 2.4 tidak terlanggar.
28 PERBANDINGAN NILAI FITNESS Jadwal yang diinginkan perawat Jadwal buatan sistem Varians hari libur Varians shift pagi Varians shift sore Varians shift malam 4, ,2381 5,3243 4,9116 0,1814 5,2018 3,1066 4,6304
29 EVALUASI SKENARIO UJI Nilai solusi minimal didapat dari skenario ke enam, dengan rerata fitness 8,871 dan nilai rerata rasio perbedaan jadwal 0,374.
30 EVALUASI PEMBOBOTAN FUNGSI FITNESS Uji coba pertama dengan bobot varians 1 dan bobot rasio 1,5 menghasilkan hasil uji yang paling seimbang, yaitu varians hari libur perawat sebesar 0,0209 dan nilai rasio perbedaan jadwal sebesar 0,2206.
31 TERIMA KASIH
PENGGUNAAN ALGORITMA GENETIK DENGAN PEMODELAN DUA TINGKAT DALAM PERMASALAHAN PENJADWALAN PERAWAT PADA UNIT GAWAT DARURAT RUMAH SAKIT UMUM XYZ SURABAYA
PENGGUNAAN ALGORITMA GENETIK DENGAN PEMODELAN DUA TINGKAT DALAM PERMASALAHAN PENJADWALAN PERAWAT PADA UNIT GAWAT DARURAT RUMAH SAKIT UMUM XYZ SURABAYA Mahendrawathi Er, Ph.D, Danu Pranantha, ST, M.Sc,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Instalasi Gawat Darurat (IGD) merupakan unit yang sangat penting dan paling sibuk di rumah sakit. Sebagai unit pertama yang menangani pasien dalam keadaan darurat,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pengertian jadwal menurut kamus besar bahasa Indonesia adalah pembagian waktu berdasarkan rencana pengaturan urutan kerja; daftar atau tabel kegiatan atau rencana kegiatan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Algoritma Genetika merupakan metode yang menggunakan evolusi alam sebagai gagasan utamanya dalam menyelesaikan suatu permasalahan tertentu. Algoritma ini diterapkan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. disebut Univesitas Timetabling Problems (UTP). Permasalahan ini dilihat dari sisi
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penjadwalan perkuliahan merupakan suatu masalah yang sangat kompleks yang sering disebut Univesitas Timetabling Problems (UTP). Permasalahan ini dilihat dari sisi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. sejumlah aktivitas kuliah dan batasan mata kuliah ke dalam slot ruang dan waktu
18 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Penjadwalan merupakan kegiatan administrasi utama di berbagai institusi. Masalah penjadwalan merupakan masalah penugasan sejumlah kegiatan dalam periode
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka. Penelitian serupa mengenai penjadwalan matakuliah pernah dilakukan oleh penelliti yang sebelumnya dengan metode yang berbeda-neda. Berikut
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
digilib.uns.ac.id BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini sebelumnya diawali oleh pengumpulan litelatur dan pengumpulan data. Pengumpulan literatur merupakan pengumpulan bahan-bahan seperti jurnal, buku,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari, penjadwalan merupakan masalah klasik yang paling sering ditemui. Berbagai instansi atau perusahaan dihadapkan dengan masalah penjadwalan
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR
PRESENTASI TUGAS AKHIR Travelling Salesman Problem menggunakan Algoritma Genetika Via GPS berbasis Android (kata kunci : android,gps,google Maps, Algoritma Genetika, TSP) Penyusun Tugas Akhir : Azmi Baharudin
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. hampir di seluruh dunia, termasuk Indonesia. Alat transportasi ini memiliki
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kereta api merupakan alat transportasi darat utama yang digunakan hampir di seluruh dunia, termasuk Indonesia. Alat transportasi ini memiliki multi keunggulan komparatif,
Lebih terperinciOPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR DENGAN ALGORITMA GENETIK
OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR DENGAN ALGORITMA GENETIK Usulan Skripsi S-1 Jurusan Matematika Diajukan oleh 1. Novandry Widyastuti M0105013 2. Astika Ratnawati M0105025 3. Rahma Nur Cahyani
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tinjauan Pustaka (Samuel, Toni & Willi 2005) dalam penelitian yang berjudul Penerapan Algoritma Genetika untuk Traveling Salesman Problem Dengan Menggunakan Metode Order Crossover
Lebih terperinciPENERAPAN METODE ALGORITMA GENETIKA UNTUK PERMASALAHAN PENJADWALAN PERAWAT (Nurse Schedulling Problem)
INFO TEKNIK Volume 16 No. 1 Juli 2015 (61-74) PENERAPAN METODE ALGORITMA GENETIKA UNTUK PERMASALAHAN PENJADWALAN PERAWAT (Nurse Schedulling Problem) Nadiya Hijriana Program Studi Teknik Informatika Universitas
Lebih terperinciOptimasi Penjadwalan Ujian Menggunakan Algoritma Genetika
Optimasi Penjadwalan Ujian Menggunakan Algoritma Genetika Nia Kurnia Mawaddah Wayan Firdaus Mahmudy, (wayanfm@ub.ac.id) Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Brawijaya, Malang 65145 Abstrak Penjadwalan
Lebih terperinciZbigniew M., Genetic Alg. + Data Structures = Evolution Program, Springler-verlag.
Zbigniew M., Genetic Alg. + Data Structures = Evolution Program, Springler-verlag. 12/11/2009 1 Ditemukan oleh Holland pada tahun 1975. Didasari oleh fenomena evolusi darwin. 4 kondisi yg mempengaruhi
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA GENETIKA PADA PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP)
PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA PADA PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP) Mohamad Subchan STMIK Muhammadiyah Banten e-mail: moh.subhan@gmail.com ABSTRAK: Permasalahan pencarian rute terpendek dapat
Lebih terperinciABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK PT. Kerta Laksana merupakan perusahaan yang bergerak di bidang manufaktur mesin. Sistem produksi yang diterapkan perusahaan ialah job shop karena perusahaan ini memproduksi banyak variasi mesin
Lebih terperinciKeywords Algoritma, Genetika, Penjadwalan I. PENDAHULUAN
Optimasi Penjadwalan Mata Kuliah Dengan Algoritma Genetika Andysah Putera Utama Siahaan Universitas Pembangunan Pancabudi Jl. Gatot Subroto Km. 4,5, Medan, Sumatra Utara, Indonesia andiesiahaan@gmail.com
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
27 BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Penelitian Terkait Penelitian terkait yang menggunakan algoritma genetika untuk menemukan solusi dalam menyelesaikan permasalahan penjadwalan kuliah telah banyak dilakukan.
Lebih terperinci1. Pendahuluan 1.1. Latar Belakang
1. Pendahuluan 1.1. Latar Belakang Perkembangan teknologi informasi yang begitu pesat sekarang ini memberikan dampak yang besar terhadap kinerja manusia khususnya dalam bekerja. Segala sesuatu yang dahulu
Lebih terperinciPERANCANGAN TATA LETAK FASILITAS BAGIAN PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIK DI PT. PUTRA SEJAHTERA MANDIRI
PERANCANGAN TATA LETAK FASILITAS BAGIAN PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIK DI PT. PUTRA SEJAHTERA MANDIRI TUGAS SARJANA Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Dari Syarat-Syarat Memperoleh Gelar Sarjana
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 7 Diagram alur proses mutasi.
5 Mulai HASIL DAN PEMBAHASAN Kromosom P = rand [0,1] Ya P < Pm R = random Gen(r) dimutasi Selesai Tidak Gambar 7 Diagram alur proses mutasi. Hasil populasi baru yang terbentuk akan dievaluasi kembali dan
Lebih terperinciDAFTAR ISI. Tim Redaksi... i Kata Pengantar... ii Daftar Isi... iii
DAFTAR ISI Tim Redaksi... i Kata Pengantar... ii Daftar Isi... iii Faiz Rafdh Ch SISTEM INFORMASI ZAKAT BERBASIS WEB MENGGUNAKAN PHP DAN MYSQL PADA RUMAH ZAKATINDONESIA 1-7 Abdul Jamil Syamsul Bachtiar
Lebih terperinciPENGEMBANGAN APLIKASI PENJADWALAN KULIAH SEMESTER I MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
PENGEMBANGAN APLIKASI PENJADWALAN KULIAH SEMESTER I MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA Bagus Priambodo Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana e- mail : bagus.priambodo@mercubuana.ac.id
Lebih terperinciBAB III. Metode Penelitian
BAB III Metode Penelitian 3.1 Diagram Alir Penelitian Secara umum diagram alir algoritma genetika dalam penelitian ini terlihat pada Gambar 3.1. pada Algoritma genetik memberikan suatu pilihan bagi penentuan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. cukup lama dan memakan biaya yang cukup mahal serta tidak konsisten. Penjadwalan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penjadwalan secara manual membutuhkan ekstra ketelitian serta waktu yang cukup lama dan memakan biaya yang cukup mahal serta tidak konsisten. Penjadwalan diperlukan
Lebih terperinciBAB III ALGORITMA MEMETIKA DALAM MEMPREDIKSI KURS VALUTA ASING. Untuk memberikan penjelasan mengenai prediksi valuta asing
BAB III ALGORITMA MEMETIKA DALAM MEMPREDIKSI KURS VALUTA ASING Untuk memberikan penjelasan mengenai prediksi valuta asing menggunakan algoritma memetika, akan diberikan contoh sebagai berikut. Contoh Misalkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada awal diciptakan, komputer hanya difungsikan sebagai alat hitung saja. Namun seiring dengan perkembangan zaman, maka peran komputer semakin mendominasi kehidupan.
Lebih terperinciPenjadwalan kegiatan merupakan pekerjaan yang tidak mudah, karena dalam. penyusunannya memerlukan perencanaan yang matang agar kegiatan tersebut
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penjadwalan kegiatan merupakan pekerjaan yang tidak mudah, karena dalam penyusunannya memerlukan perencanaan yang matang agar kegiatan tersebut terlaksana dengan optimal.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. berjalan sesuai dengan yang telah di rencanakan. penjadwalan ini merupakan proses yang menyulitkan karena proses ini
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penjadwalan merupakan kegiatan yang harus dimiliki oleh seseorang untuk membantu aktivitas dalam kehidupan sehari-hari. Terlebih sebuah instansi atau lembaga yang memiliki
Lebih terperinciALGORITMA GENETIKA Suatu Alternatif Penyelesaian Permasalahan Searching, Optimasi dan Machine Learning
ALGORITMA GENETIKA Suatu Alternatif Penyelesaian Permasalahan Searching, Optimasi dan Machine Learning Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS-ITS Surabaya 2003 Algoritma Genetika Algoritma
Lebih terperinciBab 1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang
Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Pentingnya suatu jadwal dalam sebuah kegiatan tidak lain agar kegiatan tersebut berjalan dengan lancar tanpa adanya gangguan seperti bentroknya jadwal. Penyusunan jadwal
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3 Agar penelitian yang dilakukan sesuai dengan tujuan yang diharapkan maka diperlukan langkah-langkah yang tersusun secara sistematis seperti yang dijabarkan pada gambar 3.1
Lebih terperinci2 TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Peringkasan Teks
4 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Peringkasan Teks Peringkasan teks adalah proses pemampatan teks sumber ke dalam versi lebih pendek namun tetap mempertahankan informasi yang terkandung didalamnya (Barzilay & Elhadad
Lebih terperinciT I N J A U A N P U S T A K A Algoritma Genetika [5]
Algoritma Genetika [5] Fitness adalah nilai yang menyatakan baik-tidaknya suatu jalur penyelesaian dalam permasalahan TSP,sehingga dijadikan nilai acuan dalam mencari jalur penyelesaian optimal dalam algoritma
Lebih terperinciOPTIMALISASI PENJADWALAN ACARA TELEVISI SWASTA MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
OPTIMALISASI PENJADWALAN ACARA TELEVISI SWASTA MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA Aek Mustofa *, Esmeralda C Djamal, Agus Komarudin Jurusan Informatika, Fakultas MIPA, Universitas Jenderal Achmad Yani Jl.
Lebih terperinciAPLIKASI UNTUK PREDIKSI JUMLAH MAHASISWA PENGAMBIL MATAKULIAH DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA, STUDI KASUS DI JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA ITS
APLIKASI UNTUK PREDIKSI JUMLAH MAHASISWA PENGAMBIL MATAKULIAH DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA, STUDI KASUS DI JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA ITS Hafid Hazaki 1, Joko Lianto Buliali 2, Anny Yuniarti 2
Lebih terperinciTugas Mata Kuliah E-Bisnis REVIEW TESIS
Tugas Mata Kuliah E-Bisnis REVIEW TESIS Desain Algoritma Genetika Untuk Optimasi Penjadwalan Produksi Meuble Kayu Studi Kasus Pada PT. Sinar Bakti Utama (oleh Fransiska Sidharta dibawah bimbingan Prof.Kudang
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Penjadwalan kegiatan belajar mengajar pada suatu lembaga pendidikan biasanya merupakan salah satu pekerjaan yang tidak mudah dan menyita waktu. Pada lembaga pendidikan
Lebih terperinciGenerator Jadwal Perkuliahan Menggunakan Algoritma Genetika
Generator Jadwal Perkuliahan Menggunakan Algoritma Genetika Zainal Akbar 1), Muh. Fajri Raharjo 2), Eddy Tungadi 3) CAIR, Politeknik Negeri Ujung Pandang Jl. Perintis Kemerdekaan km. 10, Tamalanrea Makassar,
Lebih terperinciABSTRAK. Laporan Tugas Akhir. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK PT. Kerta Laksana adalah perusahaan manufaktur yang bergerak di bidang pembuatan mesin, dimana pesanan pada perusahaan ini bersifat Job Order. Dalam menjadwalkan pesanan yang diterima, perusahaan
Lebih terperinciABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Perusahaan X merupakan salah satu perusahaan manufaktur yang memproduksi berbagai macam produk berbahan baku besi dan stainless steel. Produk yang dihasilkan seperti cabinet, trolley, pagar, tangki
Lebih terperinciAplikasi Algoritma Genetika Untuk Menyelesaikan Travelling Salesman Problem (TSP)
JTRISTE, Vol.1, No.2, Oktober 2014, pp. 50~57 ISSN: 2355-3677 Aplikasi Algoritma Genetika Untuk Menyelesaikan Travelling Salesman Problem (TSP) STMIK Handayani Makassar najirah_stmikh@yahoo.com Abstrak
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Dalam kehidupan sehari-hari, penjadwalan merupakan masalah klasik yang sering ditemui. Berbagai instansi atau perusahaan dihadapkan dengan masalah
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Perancangan program aplikasi dalam skripsi ini menggunakan aturan linear sequential atau waterfall. Metode ini terdiri dari empat tahapan, yaitu : analisis, perancangan,
Lebih terperinciContoh Penggunaan Algoritma Genetika dan NEH
Contoh Penggunaan Algoritma Genetika dan NEH Mata Kuliah Tawar Program Studi Teknik Informatika Kode_mk Mata Kuliah SKS Semester Kelas Dosen Pengampu TKC108 Aljabar Linear 3 2 A Mula'ab, S.Si., M.Kom TKC108
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA GENETIK UNTUK OPTIMASI POLA PENYUSUNAN BARANG DALAM RUANG TIGA DIMENSI ABSTRAK
PENERAPAN ALGORITMA GENETIK UNTUK OPTIMASI POLA PENYUSUNAN BARANG DALAM RUANG TIGA DIMENSI Eddy Triswanto Setyoadi, ST., M.Kom. ABSTRAK Melakukan optimasi dalam pola penyusunan barang di dalam ruang tiga
Lebih terperinciTAKARIR. algorithm algoritma/ kumpulan perintah untuk menyelesaikan suatu masalah. kesalahan program
TAKARIR advanced tingkat lanjut algorithm algoritma/ kumpulan perintah untuk menyelesaikan suatu masalah alleles nilai suatu gen. bug kesalahan program chromosome kromosom crossover penyilangan kromosom
Lebih terperinciOPTIMASI PENJADWALAN BIMBINGAN BELAJAR MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA
OPTIMASI PENJADWALAN BIMBINGAN BELAJAR MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.kom) Pada Program Studi Sistem Informasi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. digunakan sebagai alat pembayaran yang sah di negara lain. Di dalam
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Valuta Asing Valuta asing dapat diartikan sebagai mata uang yang dikeluarkan dan digunakan sebagai alat pembayaran yang sah di negara lain. Di dalam hukum ekonomi bila terdapat
Lebih terperinciALGORITMA GENETIKA. Suatu Alternatif Penyelesaian Permasalahan Searching, Optimasi dan Machine Learning
ALGORITMA GENETIKA Suatu Alternatif Penyelesaian Permasalahan Searching, Optimasi dan Machine Learning Disusun oleh: Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, PENS ITS Surabaya 2003 Algoritma
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA PADA KNAPSACK PROBLEM UNTUK OPTIMASI PEMILIHAN BUAH KEMASAN KOTAK
IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA PADA KNAPSACK PROBLEM UNTUK OPTIMASI PEMILIHAN BUAH KEMASAN KOTAK Komang Setemen Jurusan Manajemen Informatika, Fakultas Teknik Kejuruan, Universitas Pendidikan Ganesha
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Penjadwalan Perkuliahan Penjadwalan memiliki pengertian durasi dari waktu kerja yang dibutuhkan untuk melakukan serangkaian untuk melakukan aktivitas kerja[10]. Penjadwalan juga
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN PENJADWALAN DOSEN DENGAN FUZZY
PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN PENJADWALAN DOSEN DENGAN FUZZY Arief Kelik Nugroho Fakultas Teknik, Universitas PGR Yogyakarta e-mail : ariefkeliknugroho@gmail.com Abstrak
Lebih terperinciPEMAMPATAN MATRIKS JARANG DENGAN METODE ALGORITMA GENETIKA MENGGUNAKAN PROGRAM PASCAL
Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 1 Hal. 98 106 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PEMAMPATAN MATRIKS JARANG DENGAN METODE ALGORITMA GENETIKA MENGGUNAKAN PROGRAM PASCAL YOSI PUTRI, NARWEN
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA GENETIKA PADA PERENCANAAN LINTASAN KENDARAAN Achmad Hidayatno Darjat Hendry H L T
PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA PADA PERENCANAAN LINTASAN KENDARAAN Achmad Hidayatno Darjat Hendry H L T Abstrak : Algoritma genetika adalah algoritma pencarian heuristik yang didasarkan atas mekanisme evolusi
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Latar Belakang
Latar Belakang PENDAHULUAN Pada saat sekarang ini, setiap perusahaan yang ingin tetap bertahan dalam persaingan dengan perusahaan lainnya, harus bisa membuat semua lini proses bisnis perusahaan tersebut
Lebih terperinciOPTIMALISASI PENEMPATAN DOSEN PEMBIMBING DAN PENJADWALAN SEMINAR TUGAS AKHIR MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
OPTIMALISASI PENEMPATAN DOSEN PEMBIMBING DAN PENJADWALAN SEMINAR TUGAS AKHIR MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA Nendi Purwana 1, Esmeralda C. Djamal 2, Faiza Renaldi 3 Jurusan Informatika, Fakultas MIPA Universitas
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1. Analisis Sistem Berjalan 3.1.1. Penyusunan Menu Makanan Dalam penyusunan menu makanan banyak hal yang perlu diperhatikan, terutama jika menu makanan yang disusun untuk
Lebih terperinciAPLIKASI ALGORITMA GENETIKA DALAM MENENTUKAN SPESIFIKASI PC BERDASARKAN KEMAMPUAN FINANSIAL KONSUMEN
APLIKASI ALGORITMA GENETIKA DALAM MENENTUKAN SPESIFIKASI PC BERDASARKAN KEMAMPUAN FINANSIAL KONSUMEN Eva Haryanty, S.Kom. ABSTRAK Komputer adalah salah satu peralatan yang pada saat ini banyak pula digunakan
Lebih terperinciALGORITMA GENETIK SEBAGAI FUNGSI PRUNING ALGORITMA MINIMAX PADA PERMAINAN TRIPLE TRIAD CARD.
ALGORITMA GENETIK SEBAGAI FUNGSI PRUNING ALGORITMA MINIMAX PADA PERMAINAN TRIPLE TRIAD CARD. Nico Saputro [1] dan Erico Darmawan Handoyo [2] Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pembentukan kelas belajar merupakan kegiatan rutin yang dilakukan oleh setiap sekolah pada setiap tahun ajaran baru. Pembentukan kelas biasanya dilakukan dengan membagi
Lebih terperinciRANCANG BANGUN PERANGKAT LUNAK PENJADWALAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN METODE META- HEURISTIK (PENGGABUNGAN METODE ALGORITMA GENETIK DAN TABU SEARCH)
RANCANG BANGUN PERANGKAT LUNAK PENJADWALAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN METODE META- HEURISTIK (PENGGABUNGAN METODE ALGORITMA GENETIK DAN TABU SEARCH) TUGAS AKHIR Disusun Oleh : RIO PRAYOGA SUPRAYANA NPM. 06
Lebih terperinciOPTIMASI PENJADWALAN PERAWAT MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
OPTIMASI PENJADWALAN PERAWAT MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA Rifqy Rosyidah Ilmi 1, Wayan Firdaus Mahmudy 2, Dian Eka Ratnawati 2 1 Mahasiswa, 2 Dosen Pembimbing Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penjadwalan adalah proses, cara, pembuatan menjadwalkan atau memasukkan dalam jadwal. Persoalan penjadwalan berkaitan dengan pengalokasian sumber daya ke dalam tugas-tugas
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Genetika dalam Pembuatan Jadwal Kuliah
Implementasi Algoritma Genetika dalam Pembuatan Jadwal Kuliah Leonard Tambunan AMIK Mitra Gama Jl. Kayangan No. 99, Duri-Riau e-mail : leo.itcom@gmail.com Abstrak Pada saat ini proses penjadwalan kuliah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Travelling Salesman Problem (TSP) Travelling Salesmen Problem (TSP) termasuk ke dalam kelas NP hard yang pada umumnya menggunakan pendekatan heuristik untuk mencari solusinya.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. masyarakat umum. Di dalam rumah sakit, terdapat bagian-bagian pelayanan yang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Kesehatan sangat penting bagi semua penduduk di Indonesia. Pemerintah menyediakan rumah sakit sebagai salah satu bentuk pelayanan kesehatan untuk masyarakat umum. Di
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dengan memperhatikan batasan-batasan yang ada. Pada penjadwalan terdapat
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penjadwalan merupakan salah satu bagian dari rutinitas di kehidupan sehari-hari. Penjadwalan banyak digunakan diberbagai bidang seperti industri, manajeman, pendidikan
Lebih terperinciPerancangan Dan Pembuatan Aplikasi Rekomendasi Jadwal Perkuliahan Pada Institut Informatika Indonesia Memanfaatkan Algoritma Genetika
Perancangan Dan Pembuatan Aplikasi Rekomendasi Jadwal Perkuliahan Pada Institut Informatika Indonesia Memanfaatkan Algoritma Genetika Hermawan Andika, S.Kom., M.Kom. Jurusan Teknik Informatika Institut
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. telah diadopsi untuk mengurangi getaran pada gedung-gedung tinggi dan struktur
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tuned mass damper (TMD) telah banyak digunakan untuk mengendalikan getaran dalam sistem teknik mesin. Dalam beberapa tahun terakhir teori TMD telah diadopsi untuk mengurangi
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM. analisis, desain/perancangan, kode, dan pengujian/implementasi. Tahap analisis
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM Perancangan program simulasi dalam skripsi ini terdiri dari empat tahapan, yaitu analisis, desain/perancangan, kode, dan pengujian/implementasi. Tahap analisis kebutuhan,
Lebih terperinciOPTIMALISASI PENJADWALAN BABAK PENYISIHAN PERTANDINGAN SEPAK BOLA LIGA MAHASISWA JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
OPTIMALISASI PENJADWALAN BABAK PENYISIHAN PERTANDINGAN SEPAK BOLA LIGA MAHASISWA JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA Nurul Faturakhman S 1), Esmeralda C. Djamal 2), Agus Komarudin 3) 1),2),3 ) Informatika,Universitas
Lebih terperinciOptimasi Multi Travelling Salesman Problem (M-TSP) Menggunakan Algoritma Genetika
Optimasi Multi Travelling Salesman Problem (M-TSP) Menggunakan Algoritma Genetika Wayan Firdaus Mahmudy (wayanfm@ub.ac.id) Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia Abstrak.
Lebih terperinciSerealia, umbi, dan hasil olahannya Kacang-kacangan, bijibijian,
4 generasi, kromosom akan melalui proses evaluasi dengan menggunakan alat ukur yang disebut dengan fungsi fitness. Nilai fitness dari suatu kromosom akan menunjukkan kualitas kromosom dalam populasi tersebut.
Lebih terperinciOptimasi Penjadwalan Mata Pelajaran Pada Kurikulum 2013 Dengan Algoritme Genetika (Studi Kasus: SMA Negeri 3 Surakarta)
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: 2548-964X Vol. 1, No. 12, Desember 2017, hlm. 1535-1542 http://j-ptiik.ub.ac.id Optimasi Penjadwalan Mata Pelajaran Pada Kurikulum 2013
Lebih terperinciDAFTAR ISI BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian...
DAFTAR ISI Halaman Judul... Lembar Pengesahan Pembirnbing... Lembar Pengesahan Penguji... Halaman Persembahan... Halaman Motto... Kata Pengantar... Daftar Isi... Daftar Gambar... Daftar Tabel... Abstrak...
Lebih terperinciTeam project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP
Hak cipta dan penggunaan kembali: Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENJADWALAN UJIAN TUGAS AKHIR PADA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG
PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENJADWALAN UJIAN TUGAS AKHIR PADA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Sarjana Strata 1 Teknik Informatika
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
A. KERANGKA PEMIKIRAN III. METODOLOGI PENELITIAN Produksi bunga krisan yang mengalami peningkatan dari tahun ke tahun memberikan kontribusi yang positif kepada petani dalam peningkatan kesejahteraan mereka.
Lebih terperinci5.5.4 Rekapitulasi Hari Kerja di Unit Perawatan Rekapitulasi Hari Kerja di Unit Perawatan Rekapitulasi Hari Kerja di
ABSTRAK Rumah Sakit Kebonjati berlokasi di Jalan Kebonjati no. 152, Bandung. Dalam rangka menata kembali jadwal kerja shift bagi para perawatnya agar sesuai dengan Peraturan Kepegawaian yang ditetapkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini akan dijelaskan mengenai hal-hal yang menjadi latar belakang dilakukan penelitian ini, perumusan masalah, batasan penelitian yang dikerjakan, tujuan, manfaat penelitian terhadap
Lebih terperinciALGORITMA GENETIKA PADA PEMROGRAMAN LINEAR DAN NONLINEAR
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 5, No. 03(2016), hal 265 274. ALGORITMA GENETIKA PADA PEMROGRAMAN LINEAR DAN NONLINEAR Abdul Azis, Bayu Prihandono, Ilhamsyah INTISARI Optimasi
Lebih terperinciPenjadwalan Job Shop pada Empat Mesin Identik dengan Menggunakan Metode Shortest Processing Time dan Genetic Algorithm
Jurnal Telematika, vol.9 no.1, Institut Teknologi Harapan Bangsa, Bandung ISSN: 1858-251 Penjadwalan Job Shop pada Empat Mesin Identik dengan Menggunakan Metode Shortest Processing Time dan Genetic Algorithm
Lebih terperinciPROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS MERCU BUANA YOGYAKARTA. Disusun Oleh : : Martina Lova.
SKRIPSI SISTEM PENJADWALAN MATA KULIAH MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA (STUDI KASUS PENJADWALAN MATA KULIAH KELAS R1 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKAUMBY) Disusun Oleh : Nama : Martina Lova Nim : 13111092
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI
27 BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI 3.1 Analisis Pada subbab ini akan diuraikan tentang analisis kebutuhan untuk menyelesaikan masalah jalur terpendek yang dirancang dengan menggunakan algoritma
Lebih terperinciBAB III ANALISA MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM
BAB III ANALISA MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM III.1. Analisa Masalah Perkembangan game dari skala kecil maupun besar sangat bervariasi yang dapat dimainkan oleh siapa saja tanpa memandang umur, dari anak
Lebih terperinciOPTIMASI PENJADWALAN CERDAS MENGGUNAKAN ALGORITMA MEMETIKA
OPTIMASI PENJADWALAN CERDAS MENGGUNAKAN ALGORITMA MEMETIKA Muhammad Arief Nugroho 1, Galih Hermawan, S.Kom., M.T. 2 1, 2 Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipatiukur No. 112-116, Bandung 40132 E-mail
Lebih terperinciPenyusun Tugas Akhir: Nanda Bagus Pradnyana NRP Pembimbing I : Dwi Sunaryono, S.Kom., M.Kom. NIP
PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI PENJADWALAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIK DAN TEKNOLOGI JAVA API FOR XML WEB SERVICE PADA PLATFORM ANDROID Penyusun Tugas Akhir: Nanda Bagus Pradnyana NRP.
Lebih terperinci8. Evaluasi Solusi dan Kriteria Berhenti Perumusan Masalah METODE PENELITIAN Studi Pustaka Pembentukan Data
Gambar 4 Proses Swap Mutation. 8. Evaluasi Solusi dan Kriteria Berhenti Proses evaluasi solusi ini akan mengevaluasi setiap populasi dengan menghitung nilai fitness setiap kromosom sampai terpenuhi kriteria
Lebih terperinciENKRIPSI-DEKRIPSI DENGAN ALGORITMA GENETIKA
ENKRIPSI-DEKRIPSI DENGAN ALGORITMA GENETIKA Studi Kasus : "Implementasi konsep Algoritma Genetik untuk meningkatkan aspek kerahasiaan data pada Algoritma Knapsack" 1. Pendahuluan Masalah keamanan dan kerahasiaan
Lebih terperinciImplementasi Sistem Penjadwalan Akademik Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Menggunakan Metode Algoritma Genetika
Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 1, No. 2, (2017) 28 Implementasi Sistem Penjadwalan Akademik Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Menggunakan Metode Algoritma Genetika Andreas Christian
Lebih terperinciBAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Teka-Teki Silang
BAB 2 DASAR TEORI 2.1 Teka-Teki Silang Teka-teki silang atau disingkat TTS adalah suatu permainan yang mengharuskan penggunanya untuk mengisi ruang-ruang kosong dengan huruf-huruf yang membentuk sebuah
Lebih terperinciBAB III PENJADWALAN KULIAH DI DEPARTEMEN MATEMATIKA DENGAN ALGORITMA MEMETIKA. Penjadwalan kuliah di departemen Matematika UI melibatkan
BAB III PENJADWALAN KULIAH DI DEPARTEMEN MATEMATIKA DENGAN ALGORITMA MEMETIKA Penjadwalan kuliah di departemen Matematika UI melibatkan beberapa komponen yakni ruang kuliah, dosen serta mahasiswa. Seorang
Lebih terperinciOPTIMALISASI AKSI NON PLAYER CHARACTER PADA GAME KARTU REMI MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
F.23 OPTIMALISASI AKSI NON PLAYER CHARACTER PADA GAME KARTU REMI MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA Wage Rizal Solichin *, Esmeralda Contesa Djamal, Rezki Yuniarti Jurusan Informatika, Fakultas MIPA, Universitas
Lebih terperinciPENGGUNAAN ALGORITMA GENETIKA PADA PENJADWALAN PRODUKSI DI PT DNP INDONESIA PULO GADUNG
PENGGUNAAN ALGORITMA GENETIKA PADA PENJADWALAN PRODUKSI DI PT DNP INDONESIA PULO GADUNG Suriadi AS, Ulil Hamida, N. Anna Irvani STMI Jakarta, Kementerian Perindustrian RI ABSTRAK Permasalahan yang terjadi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Algoritma Genetika
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Algoritma Genetika Algoritma genetika merupakan metode pencarian yang disesuaikan dengan proses genetika dari organisme-organisme biologi yang berdasarkan pada teori evolusi
Lebih terperinciAnalisis Operator Crossover pada Permasalahan Permainan Puzzle
Analisis Operator Crossover pada Permasalahan Permainan Puzzle Kun Siwi Trilestari [1], Ade Andri Hendriadi [2] Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbanga Karawang
Lebih terperinciAPLIKASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENJADWALAN MATA KULIAH
APLIKASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENJADWALAN MATA KULIAH (Studi Kasus: Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta) SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Lebih terperinci