Optimalisasi Algoritma Genetika dengan Mutasi Terbatas untuk Penjadwalan Perkuliahan - Hikmawan , Sisferi (Jurnal Kajian Ilmiah, 2021)
Abstract In University, lecture scheduling is the most important factor in service satisfaction for students. UNISMA Bekasi still uses the manual method in scheduling lectures. Genetic Algorithms can solve scheduling with different constraints. In the proposed Genetic Algorithm, the mutation operator is changed to be a limited individual mutation and a selection feature that is adjusted to the constraints in the problem to be solved. And Genetic Algorithms with limited mutations are proven to have advantages in accommodating the constraints found in UNISMA Bekasi. The result of testing in experiments conducted on curriculum data for the Odd Semester of the Academic Year 2020/2021 using a Genetic Algorithm with mutation_individu_terbatas, namely minimum load = 0 with iterations = 10 and population = 500. Keywords: Data Mining, Genetic Algorithm, Schedule, Mutation Abstrak Dalam perkuliahan, penjadwalan perkuliahan merupakan faktor paling penting dalam kepuasan pelayanan terhadap mahasiswa. UNISMA Bekasi masih menggunakan cara manual dalam penjadwalan perkuliahan. Algoritma Genetika dapat memecahkan penjadwalan dengan constraint berbeda-beda. Pada Algoritma Genetika yang diajukan, dilakukan pengubahan operator mutasi menjadi mutasi individu terbatas dan fitur seleksi yang disesuaikan dengan constraint dalam permasalahan yang ingin dipecahkan. Dan Algoritma Genetika dengan mutasi terbatas terbukti memiliki kelebihan dalam mengakomodir permasalahan constraint yang terdapat di UNISMA Bekasi. Dihasilkan Pengujian dalam percobaan yang dilakukan terhadap data kurikulum untuk Semester Ganjil Tahun Akademik 2020/2021 dengan menggunakan Algoritma Genetika dengan mutasi_individu_terbatas yaitu beban minimum = 0 dengan iterasi = 10 dengan populasi = 500. Kata kunci: Data Mining, Algoritma Genetika, Mutasi, Jadwal Perkuliahan