2013 : Perbandingan Algoritma Genetika dan Particle Swarm Optimization dalam Optimasi Penjadwalan Matakuliah

Dr. Ir Endah Mutiara Marhaeni Putri


Abstract

Penjadwalan matakuliah dalam suatu universitas merupakan hal yang penting diperhatikan untuk menunjang proses perkuliahan yang baik. Beberapa aspek yang terlibat diantaranya mata kuliah, dosen yang mengajar, alokasi waktu dan ketersediaan ruang. Penyusunan jadwal matakuliah yang dilakukan di prodi Teknik Informatika-FT UMRAH saat ini masih dengan cara manual. Dalam penelitian ini peneliti membangun aplikasi untuk menyelesaikan masalah penjadwalan dengan membandingkan 2 algoritma optimasi, yaitu Algoritma Genetika (GA) dan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Secara umum, kedua algoritma memiliki hasil yang variatif tergantung parameter input yang dimasukkan saat pengujian dan bilangan acak yang dibangkitkan saat proses berjalan. GA mampu menyelesaikan permasalahan penjadwalan matakuliah di prodi Teknik Informatika pada jumlah data 42 matakuliah, iterasi ke 10 dalam waktu 8, 79 detik dengan nilai fitness terbaik 1, 0. Dengan data yang sama, algoritma PSOmenyelesaikan permasalahan penjadwalan matakuliah di prodi Teknik Informatika dengan 7 pelanggaran pada iterasi ke 50 dalam waktu 41,636 detik dengan nilai fitness terbaik 0,111. Ujicoba beberapa populasi diperoleh fitness rata-rata GA mengungguli PSO, sebaliknya PSO memiliki standar deviasi yang cenderung lebih rendah dibandingkan PSO dengan artian hasil fitness yang dihasilkan PSO lebih stabil dibandingkan GA.