Optimasi Penjadwalan Praktikum Menggunakan Modified Real Code Particle Swarm Optimization (Studi Kasus Fakultas Imu Komputer Universitas Brawijaya)
Year: 2016
Type: article
Abstract: Abstrak Penjadwalan adalah salah satu proses dalam manajemen waktu yang di atur sedemikian rupa agar kegiatan dapat berjalan dengan lancar. Banyak algoritma yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan. Pada kasus ini penulis menggunakan algoritma Modified Real Code PSO (M-RCPSO). Data yang digunakan terdiri dari data dosen, asisten, mahasiswa, ruangan dan waktu praktikum. Dari hasil pengujian popsize , pengujian iterasi, pengujian parameter kognitif dan sosial, dan pengujian parameter terbaik, didapatkan nilai rata-rata fitness adalah 1. Hal ini menunjukkan bahwa solusi yang didapatkan sudah mendekati optimum. Kata kunci : modified real code particle swarm optimization, penjadwalan Abstract Scheduling is one of the time management process that well regulated so that the activities can run fluently. Many algorithms can be used to solve scheduling problems. In this case, the author uses a Modified Real Code PSO (M-RCPSO) algorithm. The data used consisted of lecturer, assistant, student, room and lab time. From the results of popsize testing, iterative testing, cognitive parameter testing, and the best parameters testing obtained the average fitness value is 1. This matter shows that the solution obtained is already approaching optimal. Keywords : modified real code particle swarm optimization, scheduling
Institution: University of Brawijaya
Language: Indonesian
Field: Decision Sciences
Domain: Social Sciences
Open Access status: gold
Estimated APC paid: $65
OpenAlex ID: W2612756379