PENERAPAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) UNTUK OPTIMASI JADWAL MATA PELAJARAN (Studi Kasus: SMP Negeri 1 Tumpang)

Dwiyoga, Masbukhin (2014) PENERAPAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) UNTUK OPTIMASI JADWAL MATA PELAJARAN (Studi Kasus: SMP Negeri 1 Tumpang). Skripsi thesis, ITN MALANG.

Text 1018106.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (7MB)

Abstract

Penggunaan sistem komputerisasi di lingkungan sekolahan merupakan kebutuhan yang harus diperhatikan, banyak hal yang menjadi lebih efisien dalam penggunaannya. Salah satu wujud pelayanan yang cukup komplek disini yakni pembuatan jadwal mata pelajaran. SMP Negeri 1 Tumpang menerapkan sistem pembuatan jadwal mengajar secara manual, tentunya hal ini akan memakan waktu dan tenaga yang tidak sedikit. Sebuah sistem terkomputerisasi sangat dibutuhkan untuk mempercepat proses pengerjaan pembuatan jadwal sehingga waktu dan tenaga bisa digunakan lebih efisien lagi. Secara garis besar proses algoritma Particle Swarm Optimiztion terdiri dari tiga tahap yaitu pembangkitan posisi serta kecepatan partikel, Update velocity dan update Posisi. Ketika tiga tahapan tersebut sudah di lalui maka dilakukan pengecekan apakah hasil sudah optimal atau tidak Bila hasil sudah optimal maka proses akan berhenti, namun bila hasil belum optimal maka proses akan berulang sampai mendapatkan hasil optimal atau sampai proses pengulangan maksimal. Setelah proses pengujian fungsional sistem yang telah dilakukan, dapat dinyatakan bahwa sistem telah berjalan dengan baik dengan persentase 100% Hasil dari responden juga menunjukan bahwa kerja dari sistem optimasi jadwal mata pelajaran mendapat nilai yang baik Sedangkan Hasil solusi jadwal akhir yang diberikan oleh algoritma Particle Swarm Optimization dipengaruhi oleh penentuan posisi dan kecepatan awal secara random dan juga dipengaruhi oleh beberapa parameter yaitu CI dan C2 antara (1.5-2). Dari hasil pengujian yang optimal maka didapatkan nilai C1-1.7 dan C2-1.6 dengan iterasi kurang dari 800.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Masbukhin Dwiyoga (1018106)
Uncontrolled Keywords:	Particle Swarm Optimization, Optimast, Scheduling, Mata Pelajaran
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User:	septiani rosyidah
Date Deposited:	19 May 2022 02:42
Last Modified:	19 May 2022 02:42
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/7955

Actions (login required)

View Item