Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sisfotek Global
Adi Rizky Pratama
Universitas Buana Perjuangan
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Implemntasi Algoritma Particle Swarm Optimization untuk Penjadwalan Perkuliahan di Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer Universitas Buana Perjuangan Karawang Ayu Ratna Juwita; Adi Rizky Pratama; Triono Triono
JURNAL SISFOTEK GLOBAL Vol 10, No 1 (2020): JURNAL SISFOTEK GLOBAL
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Bina Sarana Global

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (869.246 KB) | DOI: 10.38101/sisfotek.v10i1.270

Abstract

Pengaturan waktu, ruang, kelas dan matakuliah merupakan kegiatan dari penjadwalan matakuliah. sistem informasi penjadwalan kuliah di fakultas teknik dan ilmu komputer universitas buana perjuangan karawang yang dilakukan masih secara manual. penjadwalan perkuliahan dimana sejumlah matakuliah harus dijadwalkan kedalam ruang dan slot-waktu tertentu. untuk mempermudah proses pembuatan penjadwalan perkuliahan maka di buat secara komputerisasi. dalam pengembangan aplikasi dengan model prototype. Aplikasi ini di bangun mengunakan algoritma particle swarm optimization (PSO). Paricle Swarm Optomization (PSO) adalah teknik komputasi berbasis populasi yang dikembangkan oleh James Kennedy dan Russ Ebrhart pada tahun 1995. data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data perkuliahan di fakultas teknik dan ilmu computer pada prodi teknik infomatika dan sisem informasi. pengujian dilakukan untuk mendapatkan hasil optimal dari algoritma PSO. pengujian menggunakan metode black box dan white box testing. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan algoritma particle swarm Optimization dengan jumlah partikel yang dibangkitkan mempengaruhi optimasi jadwal yang dihasilkan, semakin banyak partikel yang terlibat maka dapat menghasilkan jadwal dengan rata-rata hasilnya belum optimal.Kata Kunci— Paricle Swarm Optomization (PSO), Penjadwalan perkuliahan, Prototype.
Co-Authors Juwita, Ayu Ratna Triono Triono