Moving Class dengan Algoritma Genetika Sebagai Optimasi Penyusunan Jadwal Guru Mata Pelajaran Sekolah

Authors

  • Anang Aris Widodo Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Merdeka Pasuruan
  • Mohammad Nur Cholis Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Merdeka Pasuruan

DOI:

https://doi.org/10.31328/jointecs.v3i1.507

Keywords:

Cuaca, Iklim, Jenis Tanaman, Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, SAW, Regresi Linier

Abstract

Menyusun jadwal pelajaran merupakan salah satu kegiatan rutin yang harus dilakukan oleh sekolah. Menyusun jadwal pelajaran memerlukan ketelitian, ketelatenan dan banyak menyita waktu. Terlebih lagi sejak tahun 2008, SMPN 1 Paiton menerapkan sistem belajar mengajar moving class yaitu sistem belajar mengajar bercirikan siswa yang mendatangi kelas dimana mata pelajaran tersebut akan diajarkan. Sehingga membuat jadwal pelajaran moving class akan lebih rumit daripada jadwal pelajaran kelas klasik karena kita harus memperhatikan mata pelajaran, guru dan ruang untuk menghindari bentrok pada penjadwalan. Oleh karena itu pada penelitian kali ini akan dicoba membuat aplikasi yang dapat mempermudah penyusunan jadwal pelajaran moving class dengan mengimplementasikan algoritma genetika. Keuntungan penggunaan Algoritma Genetika adalah dari kemudahan implementasi, Sehingga kemampuannya untuk menemukan solusi yang bagus dan cepat untuk masalah-masalah berdimensi tinggi. Berdasarkan uji coba yang dilakukan pada aplikasi penjadwalan moving class dengan algoritma genetika dapat disimpulkan bahwa Semakin banyak jumlah data dan persyaratan yang harus dipenuhi maka akan semakin besar juga jumlah generasi dan semakin lama waktu yang dibutuhkan.

References

. Desiani, A., Arhami, M. 2006. Konsep Kecerdasan Buatan. Yogyakarta : Andi.

. Hariyanto. 2010/2011. Pedoman Sistem Belajar Moving Class SMA Negeri 3 Malang. Malang : SMA Negeri 3 Malang.

. Jati, H. dan Widyaningsih, W. Pelaksanaan Penjadwalan Moving Class (Kelas Berpindah) SMA Negeri 3 Bantul Sebagai Rintisan Sekolah Kategori Mandiri. Yogyakarta : Universitas Negeri Yogyakarta.

. Kusumadewi, S. 2003. Artifical Intelegence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta : Graha Ilmu.

. Nugroho, R. B. 2009. Strategi Belajar Dengan Moving Class. (Online), (http://www.wikimu.com/News/DisplayNews.asp x?ID=14443, Diakses Tanggal 26 November ‎2011).

. Sujana, Y. Bahan ajar Kecerdasan Buatan

. Suyanto. 2005. Algoritma Genetika Dengan

Matlab. Yogyakarta : Andi.

. Widyastuti, N., Ratnawati, A. dan Cahyani, R. N.

Optimasi Penjadwalan Kegiatan Belajar Mengajar dengan Algoritma Genetik. Surakarta : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sebelas Maret.

Downloads

Published

2018-01-25

Issue

Section

Articles