Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dan Algoritma Genetika dalam Penjadwalan Mata Kuliah Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Cirebon

• Kategori : Skripsi
• Penulis : Rangga Manggal Yudha, S.T
• Identitas : 200511129
• Abstrak :
  

  Proses penjadwalan mata kuliah di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Cirebon seringkali melibatkan proses manual yang kompleks, memakan waktu, dan rentan terhadap tumbukan jadwal. Dalam rangka meningkatkan efisiensi dan akurasi penjadwalan, penelitian ini mengusulkan integrasi Jaringan Syaraf Tiruan (JST) untuk memprediksi peserta mata kuliah berdasarkan data historis pada tahun-tahun sebelumnya. Prediksi ini menjadi dasar dalam pembangkitan kelas kuliah yang optimal dengan membagi rata jumlah peserta hasil prediksi ke dalam kelas-kelas pekuliahan. Setelah kelas berhasil dibangkitkan, algoritma genetika digunakan untuk menyusun jadwal yang meminimalkan konflik dan meningkatkan penggunaan ruang serta waktu. Hasilnya menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan berhasil menerapkan jaringan syaraf tiruan dengan tingkat akurasi rata-rata 93%, memprediksi minat mahasiswa pada 78 mata kuliah semester genap tahun 2023. Sistem dapat membangkitkan 231 kelas dengan distribusi yang merata. Sistem berhasil mengimplementasikan algoritma genetika untuk melakukan proses penjadwalan pada 231 kelas yang dibangkitkan dengan total 78 mata kuliah semester genap tahun 2024 yang memenuhi aturan wajib dan aturan khusus tanpa adanya bentrok waktu, ruang dan jam mengajar dosen dengan total waktu pemrosesan sebesar 7592,76 detik. Kata Kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Prediksi, Algoritma Genetika, Penjadwalan.

Preview