PENJADWALAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ANT COLONY OPTIMIZATION: Studi Kasus Prodi Matematika dan Prodi Pendidikan Matematika S1 FPMIPA UPI

Haniifah Nasywaa Ramadhani, - (2024) PENJADWALAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ANT COLONY OPTIMIZATION: Studi Kasus Prodi Matematika dan Prodi Pendidikan Matematika S1 FPMIPA UPI. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

Abstract

Penjadwalan perkuliahan merupakan masalah optimisasi yang masih sering ditemukan di perguruan tinggi. Untuk menyusun jadwal perkuliahan, banyak aspek yang harus diperhatikan, seperti mata kuliah, ruang kelas, dosen, mahasiswa, waktu, dan hari. Masalah penjadwalan perkuliahan masih terjadi di Prodi Matematika dan Prodi Pendidikan Matematika S1 FPMIPA UPI. Oleh karena itu, penelitian ini akan mengimplementasikan Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) untuk menyelesaikan masalah penjadwalan di Prodi Matematika dan Prodi Pendidikan Matematika S1 FPMIPA UPI dengan mengikutsertakan kedua dosen mata kuliah, mata kuliah nonpraktikum, mata kuliah praktikum, dan mempertimbangkan kapasitas ruangan dengan jumlah mahasiswa setiap kelasnya. Cara kerja Algoritma ACO terinspirasi dari koloni semut dalam pencarian makanan. Semut akan meninggalkan zat kimia feromon pada jalan yang dilaluinya sebagai penanda jalur yang perlu diikuti oleh anggota koloni lainnya. Algoritma ini bekerja dengan cara inisialisasi parameter, konstruksi rute, dan update feromon. Masalah penjadwalan akan direpresentasikan terlebih dahulu menjadi sebuah graf kemudian Algoritma ACO digunakan untuk mencari lintasan terpendek pada graf. Hasil implementasi menunjukkan bahwa Algoritma ACO dapat menghasilkan jadwal perkuliahan yang layak dan optimal di Prodi Matematika dan Prodi Pendidikan Matematika S1 FPMIPA UPI dengan mengikutsertakan kedua dosen mata kuliah, mata kuliah nonpraktikum, mata kuliah praktikum, dan mempertimbangkan kapasitas ruangan dengan jumlah mahasiswa setiap kelasnya.

Lecture scheduling is an optimization problem that is still often found in universities. To construct a lecture schedule, many aspects must be considered, such as courses, classrooms, lecturers, students, time, and days. Lecture scheduling problems still occur in the Mathematics Study Program and Mathematics Education Study Program S1 FPMIPA UPI. Therefore, this research will implement the Ant Colony Optimization (ACO) Algorithm to solve scheduling problem in the Mathematics Study Program and Mathematics Education Study Program S1 FPMIPA UPI by including both course lecturers, non-practicum courses, practicum courses, and considering room capacity with the number of students in each class. ACO algorithm works inspired by ant colonies in search of food. Ants will leave pheromone chemicals on the path they travel as a path marker that other colony members need to follow. This algorithm works by initializing parameters, constructing routes, and updating pheromones. The scheduling problem will be represented first into a graph then the ACO Algorithm is used to find the shortest path on the graph. The implementation results show that the ACO Algorithm can produce a feasible and optimal lecture schedule in the Mathematics Study Program and Mathematics Education Study Program S1 FPMIPA UPI by including both course lecturers, non-practicum courses, practicum courses, and considering room capacity with the number of students in each class.

	Text S_MAT_2006213_Title.pdf Download (309kB)
	Text S_MAT_2006213_Chapter1.pdf Download (47kB)
	Text S_MAT_2006213_Chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (237kB)
	Text S_MAT_2006213_Chapter3.pdf Download (144kB)
	Text S_MAT_2006213_Chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (470kB)
	Text S_MAT_2006213_Chapter5.pdf Download (40kB)
	Text S_MAT_2006213_Appendix.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (816kB)

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	https://scholar.google.com/citations?user=hyQi4YwAAAAJ&hl=en ID SINTA Dosen Pembimbing: Siti Fatimah: 5978161 Khusnul Novianingsih: 258640
Uncontrolled Keywords:	Algoritma Ant Colony Optimization (ACO), feromon, optimisasi, penjadwalan. Ant Colony Optimization (ACO) Algorithm, pheromones, optimization, scheduling.
Subjects:	L Education > L Education (General) L Education > LB Theory and practice of education > LB2300 Higher Education Q Science > QA Mathematics
Divisions:	Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Program Studi Matematika - S1 > Program Studi Matematika (non kependidikan)
Depositing User:	Haniifah Nasywaa Ramadhani
Date Deposited:	09 Sep 2024 08:02
Last Modified:	09 Sep 2024 08:02
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/122064

Actions (login required)

View Item