IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENJADWALAN UJIAN PADA UNIVERSITAS HANDAYANI MAKASSAR

Syahrul, Saleh and Najirah, Umar and Adnan, Nur (2025) IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENJADWALAN UJIAN PADA UNIVERSITAS HANDAYANI MAKASSAR. Post-Doctoral thesis, UNIVERSITAS HANDAYANI MAKASSAR.

[thumbnail of Skripsi Syahrul Saleh 2019020037 IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENJADWALAN UJIAN PADA UNIVERSITAS HANDAYANI MAKASSAR.docx] Text
Skripsi Syahrul Saleh 2019020037 IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENJADWALAN UJIAN PADA UNIVERSITAS HANDAYANI MAKASSAR.docx

Download (3MB)

Abstract

Penjadwalan ujian di perguruan tinggi, seperti Universitas Handayani Makassar, merupakan proses yang kompleks, terutama ketika dilakukan secara manual. Keterbatasan sumber daya seperti ruangan, waktu dosen penguji, dan jumlah mahasiswa sering kali menyebabkan konflik jadwal yang mengganggu efisiensi operasional. Untuk mengatasi masalah ini, diterapkan Algoritma Genetika sebagai metode optimasi berbasis evolusi, yang mampu memberikan solusi optimal dengan meminimalkan konflik dan meningkatkan efisiensi penjadwalan.
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem penjadwalan ujian berbasis Algoritma Genetika. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup informasi mahasiswa, dosen, waktu, dan ruangan. Algoritma Genetika bekerja dengan prinsip seleksi, crossover, dan mutasi untuk menghasilkan solusi yang optimal. Pengujian dilakukan untuk mengukur keakuratan dan efisiensi algoritma dalam menyelesaikan masalah penjadwalan.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa Algoritma Genetika mampu meminimalkan konflik jadwal secara signifikan, terutama terkait bentroknya jadwal dosen dan keterbatasan ruangan. Setelah beberapa iterasi, sistem dapat menghasilkan jadwal yang menghindari konflik dengan memanfaatkan ruangan dan waktu yang tersedia secara optimal. Proses penjadwalan yang sebelumnya dilakukan secara manual dan memakan waktu lama kini dapat diselesaikan lebih cepat dengan hasil yang lebih akurat.,sehingga risiko bentrok dapat diminimalisir dalam proses pembuatannya..

Item Type: Thesis (Post-Doctoral)
Uncontrolled Keywords: Algoritma Genetika; Optimasi; Konflik Jadwal.
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Chemistry
Depositing User: Unnamed user with email adisadli@handayani.ac.id
Date Deposited: 26 Nov 2025 06:47
Last Modified: 26 Nov 2025 06:47
URI: https://repo.handayani.ac.id/id/eprint/43

Actions (login required)

View Item
View Item