Analisis Perbandingan Algoritma Genetika dan Modified Improved Particle Swarm Optimization dalam Penjadwalan Mata Kuliah - Made Hanindia Prami Swari; Chrystia Aji Putra; I Putu Susila Handika (Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI, 2022)
Pembuatan jadwal secara manual yang terdiri dari banyak batasan tentunya bukan perkara mudah. Dengan adanya berbagai algoritma penjadwalan, proses penjadwalan dapat dilakukan melalui pengembangan sistem penjadwalan mata kuliah. Pemilihan algoritma yang akan digunakan dalam sistem penjadwalan merupakan hal krusial untuk menghasilkan jadwal yang memiliki kinerja terbaik dari sisi ketiadaan bentrok antar jadwal dan waktu terbentuknya jadwal. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja algoritma genetika yang dinyatakan memiliki kinerja baik serta algoritma MIPSO yang diklaim pada penelitian lain dapat memberikan kinerja baik pada kasus optimasi. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi berupa rekomendasi algoritma penjadwalan terbaik. Berdasarkan pengujian kinerja algoritma Genetika dan MIPSO yang dilakukan pada penjadwalan semester Genap 2021/2022 menggunakan platform hardware yang sama, maka didapatkan kesimpulan bahwa MIPSO menghasilkan jadwal optimal (menghasilkan jadwal tanpa bentrok) dengan rata-rata waktu yang lebih cepat yakni 190,281 detik dibandingkan waktu yang dibutuhkan oleh algoritma Genetika yakni selama 988,199 detik, dengan kata lain algoritma MIPSO menghasilkan kinerja lebih baik 5 kali lipat atau sebesar 500% dibandingkan algoritma genetika dari sisi waktu yang dibutuhkan untuk melakukan penjadwalan. Untuk penelitian selanjutnya dapat dilakukan penambahan jumlah individu yang akan dilakukan proses crossover dan mutation sehingga didapatkan jumlah optimal individu yang akan dilakukan proses crossver dan mutation.