Sistem Informasi Pelaksanaan Proyek Akhir PCR dengan Pembebanan Dosen dan Penjadwalan Sidang Menggunakan Metode Algoritma Genetika

Authors

  • Firdaus Josua Politeknik Caltex Riau
  • Ardianto Wibowo Politeknik Caltex Riau
  • Warnia Nengsih Sikumbang Politeknik Caltex Riau

Abstract

Pada saat ini sistem pelaksanaan proyek akhir pada pembebanan dosen, penjadwalan sidang proposal, dan sidang akhir yang ada di Politeknik Caltex Riau masih dilakukan secara manual. Sistem informasi pelaksanaan proyek akhir dengan pembebanan dosen dan penjadwalan sidang menggunakan Algoritma Genetika dapat memberikan solusi terbaik dari kemungkinan-kemungkinan masalah human error  yang ada. Pada sistem ini permasalahan yang dapat diselesaikan dengan Algoritma Genetika adalah pembebanan dosen dan penjadwalan sidang. Adapun data dosen, mahasiswa, judul, dan waktu yang tersedia merupakan data–data yang akan diproses dengan memasukkan parameter jumlah generasi, populasi, peluang crossover, dan peluang mutasi. Algoritma Genetika didasarkan pada proses seleksi, crossover, dan mutasi. Hasil keluaran sistem menggunakan Algoritma Genetika yaitu: data pembebanan dosen, penjadwalan sidang proposal, dan sidang akhir. Sehingga diperoleh optimasi yaitu kondisi dimana terjadi kombinasi terbaik untuk pasangan judul dengan dosen pembimbing maupun reviewer serta jadwal sidang yang akan dibuat. Data tersebut dapat membantu koordinator dalam menyelesaikan tugas pembuatan data pembebanan dan penjadwalan. Pengguna sistem terdiri dari koordinator, dosen dan mahasiswa. Sistem ini memberikan kemudahan bagi pengguna untuk mengakses informasi data pembebanan dosen, jadwal sidang proposal, dan sidang akhir serta data-data pelaksanaan proyek akhir lainnya.Kata kunci: Penjadwalan, pembebanan, Algoritma Genetika, Proyek Akhir

Author Biographies

Firdaus Josua, Politeknik Caltex Riau

Sistem Informasi

Ardianto Wibowo, Politeknik Caltex Riau

Teknik Informatika

Warnia Nengsih Sikumbang, Politeknik Caltex Riau

Sistem Informasi

References

Suyanto. (2007). Artifical Intelligence. Bandung: Informatika.

Lukas S., Anwar T., Yuliani W. (2005). Penerapan Algoritma Genetika untuk Traveling Salesman Problem dengan Menggunakan Metode Order Crossover dan Insertion Mutation. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2005 : I-2.

Kusumadewi, Sri. (2003). Artifical Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Andi Offset.

Gazali, Harry Rahmat. (2010). Penjadwalan Kuliah Menggunakan Genetic Algorithm (Studi Kasus pada Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan UNILAK) :Politeknik Caltex Riau.

Suyanto. (2008). Evolutionary Computation: Komputasi Berbasis Evolusi dan Genetika. Bandung: Informatika.

Kuswandi, Son. (2007). Kendali Cerdas, Teori dan Aplikasi Praktisnya. Yogyakarta: Andi Offset.

Stranz, David D. dan Martin III, Leroy B. Derivation of Peptide Sequence from Mass Spectral Data using the Genetic Algorithm. Diakses tanggal 11 juni 2012 dari http://www.abrf.org/JBT/Articles/JBT0004/JBT0004.html.

Published

2012-05-19

Issue

Section

Artikel