BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan

dokumen-dokumen yang mirip
BAB I PENDAHULUAN. Gambar 1.1. Statistik data mahasiswa Pendidikan Dokter (DAA UGM, 2014)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Perancangan Sistem Penjadwalan Asisten Dosen Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus: STIKOM Bali)

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. sejumlah aktivitas kuliah dan batasan mata kuliah ke dalam slot ruang dan waktu

Keywords Algoritma, Genetika, Penjadwalan I. PENDAHULUAN

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

RANCANG BANGUN PERANGKAT LUNAK PENJADWALAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN METODE META- HEURISTIK (PENGGABUNGAN METODE ALGORITMA GENETIK DAN TABU SEARCH)

BAB I PENDAHULUAN. Penjadwalan merupakan kegiatan yang harus dimiliki oleh setiap

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. disebut Univesitas Timetabling Problems (UTP). Permasalahan ini dilihat dari sisi

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Penjadwalan kegiatan merupakan pekerjaan yang tidak mudah, karena dalam. penyusunannya memerlukan perencanaan yang matang agar kegiatan tersebut

PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN PENJADWALAN DOSEN DENGAN FUZZY

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR DENGAN ALGORITMA GENETIK

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Khowarizmi. Algoritma didasarkan pada prinsiup-prinsip Matematika, yang

BAB I PENDAHULUAN. menjawab setiap pertanyaan dari mahasiswa. (Satria, 2015) (UMN), khususnya pada fakultas Information and Communications Technology

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. Penjadwalan (timetabling) yang baik akan meningkatkan produktivitas dan efisiensi

BAB I PENDAHULUAN. berjalan sesuai dengan yang telah di rencanakan. penjadwalan ini merupakan proses yang menyulitkan karena proses ini

PENGEMBANGAN APLIKASI PENJADWALAN KULIAH SEMESTER I MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA

1.2 Tujuan Beberapa tujuan yang ingin dicapai pada penelitian tugas akhir penjadwalan, sebagai berikut.

BAB 1 PENDAHULUAN. cukup lama dan memakan biaya yang cukup mahal serta tidak konsisten. Penjadwalan

Implementasi Algoritma Genetika dalam Pembuatan Jadwal Kuliah

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

2.16. Keaslian Penelitian BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN Analisa sistem Observasi Wawancara

PENJADWALAN UJIAN AKHIR SEMESTER DENGAN ALGORITMA GENETIKA (STUDI KASUS JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UNESA)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

OTOMASI PENJADWALAN KEGIATAN PRKULIAHAN DI PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA ( STUDI KASUS STIKI )

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1 Randy L Haupt & Sue Ellen Haupt, Practical Genetic Algorithms second edition, Wiley Interscience,2004.

BAB 1 PENDAHULUAN. jadwal yang disusun tetap realistis untuk digunakan. berjalan sebagaimana mestinya. Agar praktikum berjalan dengan baik, kepala

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ALGORITMA GENETIKA PADA PEMROGRAMAN LINEAR DAN NONLINEAR

OPTIMASI PENJADWALAN CERDAS MENGGUNAKAN ALGORITMA MEMETIKA

Algoritma Genetika dan Penerapannya dalam Mencari Akar Persamaan Polinomial

Generator Jadwal Perkuliahan Menggunakan Algoritma Genetika

BAB I PENDAHULUAN. kegiatan yang menunjang proses pendidikan adalah kegiatan penjadwalan.

TAKARIR. algorithm algoritma/ kumpulan perintah untuk menyelesaikan suatu masalah. kesalahan program

PERFORMANCE ALGORITMA GENETIKA (GA) PADA PENJADWALAN MATA PELAJARAN

ALGORITMA GENETIKA. Suatu Alternatif Penyelesaian Permasalahan Searching, Optimasi dan Machine Learning

BAB I PENDAHULUAN. teliti. Sehingga tidak terjadi bentrok baik antar mata pelajaran, guru, kelas

Implementasi Sistem Penjadwalan Akademik Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Menggunakan Metode Algoritma Genetika

Vukovich dinamis yang digabungkan dengan model PRoFIGA didalamnya.

1. Pendahuluan 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. I.1 Latar Belakang I-1

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Lingkup Metode Optimasi

APLIKASI UNTUK PREDIKSI JUMLAH MAHASISWA PENGAMBIL MATAKULIAH DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA, STUDI KASUS DI JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA ITS

KNAPSACK PROBLEM DENGAN ALGORITMA GENETIKA

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Teka-Teki Silang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah 1.2. Rumusan Masalah

2 TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Peringkasan Teks

OPTIMASI PENJADWALAN BIMBINGAN BELAJAR MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB II KAJIAN TEORI. genetika, dan algoritma memetika yang akan digunakan sebagai landasan dalam

Program Studi Sistem Informasi STMI - Kementerian Perindustrian Jakarta 2012

Bab 1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang

ALGORITMA GENETIKA Suatu Alternatif Penyelesaian Permasalahan Searching, Optimasi dan Machine Learning

SISTEM PENJADWALAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA (STUDI KASUS PADA JURUSAN TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS TADULAKO)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

1 BAB I PENDAHULUAN. masalah. Namun, tidak demikian jika penjadwalan tersebut melibatkan

BAB 2 LANDASAN TEORI

LABORATORIUM EKONOMI PERTANIAN

BAB 1 PENDAHULUAN. manfaatnya meliputi segala aspek kehidupan manusia. agar tujuan tercapai merupakan hal yang penting dalam masalah penjadwalan.

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang. Laboratorium komputer (Labkom) adalah salah satu unit kerja di Stikom

BAB 1 PERSYARATAN PRODUK

PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA PADA PERENCANAAN LINTASAN KENDARAAN Achmad Hidayatno Darjat Hendry H L T

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah 1.2 Perumusan Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. yang bersifat pelaksanaan praktis di laboratorium. Mahasiswa wajib mengikuti

IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY EVOLUSI PADA PENJADWALAN PERKULIAHAN

Genetic Algorithme. Perbedaan GA

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

Universitas Bina Nusantara. Jurusan Teknik Informatika Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2006/2007

Perancangan Dan Pembuatan Aplikasi Rekomendasi Jadwal Perkuliahan Pada Institut Informatika Indonesia Memanfaatkan Algoritma Genetika

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

ABSTRAK. Kata kunci : Aplikasi, Penjadwalan, Algoritma Genetika. viii

BAB I PENDAHULUAN I - 1

APLIKASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENJADWALAN MATA KULIAH

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Pengembangan dan Optimasi Algoritma Genetik untuk Penjadwalan Kuliah di Fakultas IT

Optimasi Penjadwalan Ujian Menggunakan Algoritma Genetika

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Algoritma Genetika

BAB I PENDAHULUAN 1. BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Aplikasi Algoritma Genetika Untuk Menyelesaikan Travelling Salesman Problem (TSP)

BAB I PENDAHULUAN. bangunan seperti pada frames ataupun truss. Hal ini dikarenakan penggunaan

TEKNIK PENJADWALAN KULIAH MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA. Oleh Dian Sari Reski 1, Asrul Sani 2, Norma Muhtar 3 ABSTRACT

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Bagan Alir (Flowchart) ialah gambar yang menggunakan lambang-lambang

BAB I PENDAHULUAN. wisata budaya, wisata belanja, hingga wisata Alam. Untuk menarik minat

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

MANUAL PROSEDUR PELAKSANAAN PRAKTIKUM MAHASISWA JURUSAN SOSIOLOGI FAKULTAS ILMU SOSIAL DAN ILMU POLITIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA

Transkripsi:

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan Masalah penjadwalan secara umum adalah aktivitas penugasan yang berhubungan dengan sejumlah constraint, sejumlah kejadian yang dapat terjadi pada suatu periode waktu dan tempat, sehingga fungsi objektif sedekat mungkin dapat terpenuhi. Masalah ini muncul di berbagai bidang kegiatan maupun instansi seperti rumah sakit, universitas, pabrik, transportasi, dan lain-lain (Albert, 1012). Pada instansi pendidikan atau universitas misalnya, memiliki beberapa struktur penyusun di bawahnya, seperti : fakultas, departemen, hingga program studi. Di dalam struktur penyusun tersebut, dapat dijumpai berbagai hal yang dapat menjadi objek dari suatu masalah penjadwalan. Mulai dari penyusunan jadwal perkuliahan, pembagian jadwal pengawas ujian tengah/akhir semester, pembagian periode kerja (shift) untuk petugas jaga, dan lain-lain. Program Studi D-3 Komputer dan Sistem Informasi (D-3 KOMSI) sebagai salah satu program studi di Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada sudah pasti memiliki agenda rutin di setiap semester, yaitu melakukan penyusunan jadwal perkuliahan untuk diterapkan selama satu semester. Proses penyusunan jadwal menjadi hal penting yang tidak bisa dihindari. Hal ini dikarenakan keberlangsungan kegiatan belajar mengajar selama satu semester ke depan sangat bergantung pada jadwal yang ditetapkan. Jadwal yang ditetapkan harus feasible atau memungkinkan untuk dilakukan oleh seluruh entitas yang terlibat. Entitas tersebut antara lain, mahasiswa, dosen, asisten, mata kuliah dan ruangan. Ketika ada proses penyusunan jadwal, berarti ada beberapa ketentuanketentuan yang mendasari proses penyusunan tersebut. Ketentuan-ketentuan tersebut merupakan standar yang telah ditetapkan di lingkungan Program Studi D- 3 KOMSI Sekolah Vokasi UGM. Seperti misalnya, perkuliahan praktikum harus dilaksanakan di sebuah laboratorium komputer. Sementara, perkuliahan teori harus dilaksanakan di sebuah ruangan kelas biasa. Kemudian, durasi per SKS untuk masing-masing jenis perkuliahan (teori atau praktikum) yang juga 1

2 mempengaruhi banyaknya (jumlah) tatap muka yang harus diselenggarakan dalam satu minggu. Selain terdapat ketentuan mengenai ketepatan (kesesuaian) penggunaan resource dan banyaknya tatap muka yang diselenggarakan, ketentuan mengenai feasibility juga menjadi tujuan utama (main point) dalam suatu proses penyusunan jadwal. Jadwal yang bersifat feasible (memungkinkan untuk diterapkan), membuat entitas-entitas yang terlibat dapat melaksanakan kegiatannya sesuai jadwal. Berikut adalah salah satu contoh yang menunjukkan bahwa jadwal yang disusun telah bersifat feasible, yaitu : mahasiswa yang masih berada di semester 1 dapat mengikuti seluruh perkuliahan yang diperuntukkan baginya (matakuliah semester 1). Dengan terjadinya hal tersebut berarti menandakan bahwa antara matakuliah semester 1 dengan matakuliah lain yang berada di semester yang sama, seluruhnya dilaksanakan dalam waktu yang berbeda. Sehingga memungkinkan mahasiswa tersebut untuk dapat menghadiri seluruh perkuliahan wajibnya. Feasibility ini juga berlaku untuk penggunaan ruangan, penjadwalan dosen dan penjadwalan asisten. Berbekal data tentang jumlah sumber daya (resource) yang dimiliki oleh Program Studi, pihak pengelola Program Studi berharapan dapat mengoptimalkan penggunaan sumber daya tersebut. Selama ini, jadwal yang dihasilkan oleh pihak program studi dilakukan melalui 2 (dua) tahapan. Pertama, melakukan penyusunan jadwal perkuliahan yang menghasilkan jadwal diselenggarakannya mata kuliah, jadwal dosen pengampu perkuliahan, dan jadwal penggunaan ruang. Kemudian tahap kedua adalah melakukan proses optimasi untuk penempatan asisten ke dalam kelas-kelas praktikum. Untuk meningkatkan kualitas dari proses penyusunan jadwal, terutama dalam hal mempersingkat waktu penyelesaian dan megoptimalkan sumber daya (resource) yang dimiliki, diperlukan suatu metode yang dapat memenuhi tantangan tersebut. Metode yang semula sering dipakai untuk menyelesaikan masalah optimasi adalah metode-metode deterministik (Grainger, 1983). Metode ini memerlukan informasi tambahan, untuk dapat mencapai solusi optimal yang diinginkan, seperti kontinuitas (continuity) dan turunan fungsi. Disamping itu,

3 karena metode deterministik melakukan pencarian nilai optimum dari titik ke titik dalam ruang penyelesaian, maka sangat memungkinkan pencapaian nilai optimum lokal (local optima), apabila di dalam ruang pencarian terdapat banyak titik penyelesaian (Goldberg, 1989). Salah satu metode yang bisa digunakan sebagai penyelesaian masalah optimasi adalah Algoritma Genetika. Algoritma Genetika merupakan algoritma pencarian yang dilandaskan atas mekanisme genetika dan seleksi alam. Algoritma Genetika memulai pencarian solusi dengan suatu populasi solusi penyelesaian secara simultan, sehingga kemungkinan terjadinya optimum lokal (local optima) dapat direduksi. Selain bekerja pada sekumpulan solusi, yang disebut populasi, Algoritma Genetika tidak memerlukan informasi yang dihitung secara analitik dan numerik, seperti yang dilakukan pada metode lain yang memerlukan informasi turunan. Algoritma Genetika hanya menggunakan informasi fungsi fitness yang diperoleh dari fungsi objektif. Untuk mengarahkan pencarian, Algoritma Genetika menggunakan aturan transisi probabilistik sebagai alat bantu. Algoritma yang memiliki prinsip kerja serupa dengan Algoritma Genetika, termasuk ke dalam Algoritma Evolusi (Evolutionary Algorithm). Karena karakteristiknya yang tidak rumit dan memiliki kinerja yang baik (powerful performance), Algoritma Genetika tepat digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi. Faktanya, Algoritma Genetika telah banyak diaplikasikan untuk penyelesaian masalah dan permodelan dalam bidang teknologi, bisnis, dan entertainment, seperti optimasi penjadwalan, pemrograman otomatis, machine learning, model ekonomi, model sistem imunisasi, model ekologis, serta interaksi antara evolusi dan belajar (Sam ani, 2012). Penelitian ini bermaksud untuk mengembangkan sebuah program yang dapat melakukan proses penyusunan jadwal perkuliahan sekaligus penempatan asisten di lingkungan Program Studi D-3 KOMSI Sekolah Vokasi UGM dalam satu tahapan. Dengan menerapkan metode algoritma genetika pada pengembangan program ini, diharapkan waktu yang dibutuhkan untuk menghasilkan solusi paling optimal dapat menjadi lebih sedikit (singkat).

4 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, dapat dirumuskan bahwa permasalahan yang diteliti adalah bagaimana mengimplementasikan Algoritma Genetika untuk optimasi penyusunan jadwal perkuliahan di lingkungan Program Studi D-3 KOMSI Sekolah Vokasi UGM. 1.3 Batasan Masalah Berdasarkan rumusan masalah yang telah disebutkan, maka dapat dituliskan batasan masalah yang terdapat dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Data yang digunakan dalam penelitian, diperoleh dari transformasi data mentah (raw data), yang awalnya berupa jadwal perkuliahan Program Studi D-3 KOMSI Sekolah Vokasi UGM tahun akademik 2015/2016 semester ganjil dan data calon asisten yang telah mengikuti serangkaian tahap rekrutmen. 2. Data mentah (raw data) yang dijadikan sebagai data sumber, tidak dibuat di dalam sistem yang dibangun. 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan Algoritma Genetika untuk optimasi penyusunan jadwal perkuliahan di lingkungan Program Studi D-3 KOMSI Sekolah Vokasi UGM. 1.5 Manfaat Penelitian Manfaat yang diperoleh dari pengimplementasian Algoritma Genetika dalam sistem ini adalah : 1. Mempersingkat waktu yang dibutuhkan oleh staf akademik dalam melakukan penyusunan jadwal perkuliahan satu semester ke depan. 2. Mempermudah proses penyusunan jadwal perkuliahan, mulai dari penentuan waktu perkuliahan untuk setiap mata kuliah, pengalokasian ruangan, dan pembagian asisten praktikum untuk perkuliahan praktikum.

5 1.6 Metodologi Penelitian Metodologi penelitian dijabarkan dalam dua poin, yaitu pengumpulan data dan pengembangan sistem. 1. Pengumpulan data Untuk memperoleh data sumber sebagai acuan dalam pengembangan sistem, tiga metode pengumpulan data berikut ini telah dilakukan dalam penelitian : a. Studi literatur Mengumpulkan informasi-informasi yang berkaitan dengan penelitian, seperti konsep dasar algoritma genetika dan penerapannya dalam menyelesaikan jenis kasus optimasi. Dengan melakukan studi literatur, diharapkan bahwa sistem yang dibangun mampu menghasilkan himpunan solusi kromosom yang optimal dan bisa diterapkan. b. Observasi Melakukan pengamatan ke lingkungan Program Studi D-3 KOMSI Sekolah Vokasi UGM. Pengamatan yang dilakukan meliputi pengamatan terhadap jumlah ruang kelas dan laboratorium yang tersedia. Kemudian prosedur pelaksanaan perkuliahan yang berlaku juga menjadi objek observasi dalam penelitian ini. Hal lain yang juga ditinjau dalam penelitian ini adalah proses pengangkatan (recruitment) asisten praktikum, jumlah asisten, jumlah sesi perkuliahan dalam satu minggu, dan durasi waktu untuk satu SKS mata kuliah (teori maupun praktikum). c. Wawancara Menggali informasi secara lebih rinci atau spesifik, mengenai informasi yang tidak bisa diperoleh ketika proses observasi. Seperti misalnya informasi yang berkaitan tentang, strategi pembagian kelas teori dan kelas praktikum untuk suatu kumpulan mahasiswa dalam satu kelas pada satu angkatan tertentu.

6 2. Pengembangan sistem Setelah proses pengumpulan data selesai dilaksanakan, berikut ini adalah 4 tahapan dalam metode pengembangan sistem yang telah dilakukan : a. Analisis Melakukan analisis terhadap permasalahan, sehingga kebutuhan sistem dapat segera dirinci. Setelah kebutuhan sistem diketahui, maka ide-ide atau gagasan mengenai desain solusi untuk kasus optimasi penjadwalan ini, dapat dibawa ke tahap analisis selanjutnya. b. Perancangan Merancang desain solusi optimal yang menjadi keluaran (output) dari sistem yang dibangun dengan penerapan konsep algoritma genetika. Sebelum menjadi keluaran (output) yang diharapkan, desain solusi optimal ini melalui beberapa tahapan dalam algoritma genetika. Tahapan tahapan yang dimaksud adalah : seleksi parent, evaluasi individu, perkawinan silang (crossover), mutasi kemudian terakhir update populasi untuk generasi selanjutnya. c. Implementasi Menerapkan seluruh konsep, yang sudah dipersiapkan selama tahap perancangan, ke dalam sebuah sistem. d. Pengujian Melakukan percobaan (pengujian) dengan menggunakan beberapa parameter yang berbeda. Tahap ini dilakukan untuk mengetahui hasil dari program yang telah dibangun serta menilai kinerja (performance) dari algoritma genetika yang telah diterapkan. 1.7 Sistematika Penulisan Penulisan laporan skripsi ini disusun dalam tujuh bab. Sistematika penulisan laporan ini diuraikan sebagai berikut : 1) BAB I PENDAHULUAN Bab ini memuat penjelasan mengenai dari latar belakang masalah, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian serta sistematika penulisan.

7 2) BAB II TINJAUAN PUSTAKA Bab ini memuat uraian singkat mengenai studi pustaka dengan tema sejenis, yang dijadikan sebagai bahan referensi. Dalam bab ini juga dipaparkan mengenai perbedaan dari penelitian ini dengan penelitian sebelumnya. 3) BAB III LANDASAN TEORI Bab ini memuat penjelasan mengenai teori-teori dasar yang digunakan sebagai pedoman dalam mengimplementasikan algoritma genetika, dan penjelasan tentang pustaka (library) dari pihak ketiga, yang digunakan dalam tahap pengembangan sistem ini. 4) BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini memuat uraian tentang analisis permasalahan, analisis kebutuhan sistem yang berupa rincian data. Selain itu dalam bab ini, dijabarkan juga tentang bagaimana perancangan algoritma genetika, perancangan proses hingga bagaimana tahapan perancangan pengujian sistem. 5) BAB V IMPLEMENTASI SISTEM Bab ini memuat penjelasan mengenai tahap-tahap pengimplementasian sistem berdasarkan analisis dan perancangan yang telah dilakukan. 6) BAB VI HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Bab ini memuat uraian tentang hasil pengujian terhadap sistem dengan menggunakan beberapa parameter yang telah dicantumkan pada tahap perancangan. 7) BAB VII PENUTUP Bab ini memuat kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan dan saran untuk pengembangan sistem selanjutnya.