Rifaldi, Rafli (2022) PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA DALAM MEREKOMENDASIKAN JADWAL KULIAH / Rafli Rifaldi / 14180039 / SISTEM INFORMASI / Pembimbing I : Adiat Pariddudin / Pembimbing II : Binanda Wicaksana. FINKOM - UNBIN, Bogor.
HALAMAN JUDUL.pdf - Published Version
Download (762kB)
BAB I PENDAHULUAN.pdf - Published Version
Download (600kB)
BAB II KERANGKA TEORITIS.pdf - Published Version
Download (684kB)
BAB III METODOLOGI PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN.pdf - Published Version
Download (1MB)
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (4MB)
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf - Published Version
Download (327kB)
DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version
Download (419kB)
Abstract
Perencanaan mata kuliah adalah bagian rutin dari operasi sistem akademik Universitas. Dalam praktiknya, jadwal yang ditetapkan seringkali bukan jadwal yang direncanakan sebelumnya. Pada dasarnya dalam menentukan jadwal kelas sebaiknya diatur agar semua mahasiswa dapat mengikuti mata pelajaran yang dipelajarinya tanpa berbenturan dengan mata kuliah lain dan sesuai dengan jam mengajar dosen. dan waktu perkuliahan dengan memperhatikan aturan-aturan tertentu dalam kurikulum masalah yang di hadapi adalah Belum efektif dalam proses pembuatan jadwal matakuliah serta belum akurat nya dalam penentuan penjadwalan matakuliah sehingga terjadi bentrok. Algoritma genetika digunakan sebagai pendekatan terhadap masalah yang dihadapi selama perencanaan pembelajaran. Untuk menemukan solusi masalah, algoritma genetika menerapkan sistem seleksi alam. Penelitian ini bertujuan untuk merancang algoritma genetika untuk menyusun jadwal sekolah dan mengukur tingkat keberhasilan pemetaan. belajar sejarah menggunakan algoritma genetika. Langkah-langkah dalam proses algoritma genetika meliputi populasi awal, penilaian kesehatan kromosom (kalender) dan operator genetika, khususnya crossover dan mutasi. Mengenai penerapan jumlah kromosom dalam algoritma genetika, semakin tinggi populasi, semakin cepat penyelesaian garis besar mata kuliah. Telah dilakukan uji kelayakan pada aplikasi yang dibangun dengan nilai kelayakan sebesar 93% yang artinya aplikasi yang di bangun sangat layak dan juga sudah dilakukan uji uji akurasi dengan menggunakan Root Mean Square Error dengan hasil 44,83%
Item Type: | Other |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Algoritma Genetika, Penjadwalan, Matakuliah, Rekomendasi |
Subjects: | W Computer Science > Data Mining W Computer Science > Information Systems |
Depositing User: | R. Rizka Nurmala |
Date Deposited: | 01 Apr 2023 07:28 |
Last Modified: | 01 Apr 2023 07:28 |
URI: | http://finkom.repository.unbin.ac.id/id/eprint/199 |