View
258
Download
27
Category
Preview:
Citation preview
1
Perancangan dan Implementasi
Penjadwalan Mata Kuliah
Menggunakan Algoritma Steepest Ascent Hill Climbing
(Studi Kasus : Fakultas Psikologi UKSW)
Artikel Ilmiah
Peneliti:
Klaudius Nikotino Putranto (672008192)
M. A. Ineke Pakereng, M.Kom.
Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Teknologi Informasi
Universitas Kristen SatyaWacana
Salatiga
Mei 2012
2
3
4
Perancangan dan Implementasi
Penjadwalan Mata Kuliah
Menggunakan Algoritma Steepest Ascent Hill Climbing
(Studi Kasus : Fakultas Psikologi UKSW)
1) Klaudius Nikotino P.,
2) M. A. Ineke Pakereng,
3) Ramos Somya
Fakultas Teknologi Informasi
Universitas Kristen Satya Wacana
Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga 50771, Indonesia
Email: 1)
klaudius.niko@yahoo.co.id, 2)
inekep200472@yahoo.com 3)
ramos.somya@gmail.com
Abstract
Schedule of courses has been one of the most important part in a universitys
teaching and learning activity. The large number of courses and lecturers that are
involved, make some clashes on courses schedule or class rooms schedule could happens frequently, so it requires an application to simplify the process of developing the
course schedule. Steepest ascent hill climbing algorithm is an algorithm that generates all possible solutions, and then checks every solution to obtain optimum solution. The
result of this research is this course scheduling system can facilitate courses schedulling,
in addition steepest ascent hill climbing algorithm is able to obtain optimum scheduling
courses solutions.
Keywords : Course Schedulling, Steepest Ascent Hill Climbing
Abstrak
Jadwal mata kuliah telah menjadi salah satu bagian terpenting dalam proses
belajar mengajar sebuah universitas. Banyaknya jumlah mata kuliah dan dosen yang terlibat, mengakibatkan sering terjadinya bentrokan jadwal mata kuliah atau pun dalam
pemakaian ruang perkuliahan, sehingga diperlukan sebuah aplikasi guna mempermudah
proses penyusunan jadwal mata kuliah tersebut. Algoritma steepest ascent hill climbing adalah algoritma yang mengumpulkan seluruh solusi yang mungkin, dan mengecek setiap
solusi untuk memperoleh solusi yang optimal. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi
yang dibangun dapat digunakan untuk memudahkan penjadwalan mata kuliah selain itu algoritma steepest ascent hill climbing mampu memperoleh solusi penjadwalan mata
kuliah yang optimal.
Kata Kunci : Penjadwalan Mata Kuliah, Steepest Ascent Hill Climbing. 1) Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi Jurusan Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya
Wacana Salatiga. 2) Staff Pengajar Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga. 3) Staff Pengajar Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga.
mailto:inekep200472@yahoo.com
5
1. Pendahuluan
Jadwal mata kuliah menjadi salah satu bagian terpenting dalam proses belajar
mengajar suatu lembaga pendidikan, termasuk Fakultas Psikologi Universitas
Kristen Satya Wacana. Banyaknya jumlah mata kuliah dan dosen yang terlibat,
mengakibatkan sering terjadinya bentrokan jadwal mata kuliah atau pun dalam
pemakaian ruang perkuliahan.
Terdapat beberapa aspek yang perlu dipertimbangkan dalam menyusun jadwal
mata kuliah yang baik. Pada Aspek dosen perlu dihindari adanya jadwal mengajar
2 (dua) mata kuliah yang berbeda pada hari dan jam yang sama. Pada aspek ruang,
ketersediaan ruang pun menjadi pertimbangan tersendiri dan menjadi poin penting
yang tidak dapat diabaikan dalam pembuatan jadwal mata kuliah, di mana dalam
pembuatan setiap jadwal mata kuliah, harus melihat ketersediaan ruang yang ada
serta kapasitas maksimal masing-masing ruang. Proses penyusunan jadwal mata
kuliah atau yang dalam istilah asing disebut university timetabling problem ini
bukanlah pekerjaan mudah dan kerap kali terjadi kesalahan. Sejauh ini Fakultas
Psikologi Universitas Kristen Satya Wacana masih melakukan penyusunan jadwal
mata kuliah secara manual. Selain rentan terjadi kesalahan dalam pelaksanaannya,
proses penyusunan jadwal mata kuliah tersebut juga merepotkan serta kurang
efektif dan efisien, sehingga diperlukan sebuah aplikasi guna mempermudah
proses penyusunan jadwal mata kuliah tersebut. Dalam aplikasi tersebut
diperlukan pula metode optimasi untuk memperoleh hasil yang terbaik, mengingat
banyaknya aspek yang harus dipertimbangkan. Sehingga dibutuhkan algoritma
yang dapat menyelesaikan masalah multi-kriteria dan multi-objektif, seperti
penyusunan jadwal mata kuliah. Salah satu algoritma yang dapat digunakan
adalah steepest ascent hill climbing. Berdasarkan latar belakang tersebut, muncul
sebuah ide untuk membuat sebuah penjadwalan mata kuliah menggunakan
algoritma steepest ascent hill climbing.
2. Kajian Pustaka
Penelitian tentang penjadwalan mata kuliah telah cukup banyak dilakukan.
Pada penelitian berjudul Aplikasi Algoritma Genetik untuk Optimasi Penjadwalan
Kegiatan Belajar Mengajar, diperoleh hasil bahwa aplikasi penjadwalan mata
kuliah dapat menyusun jadwal mata kuliah secara optimal, selain itu dapat
meminimalkan frekuensi mengajar seorang dosen, frekuensi kuliah suatu kelas
dan faktor pengaruh lainnya [1]. Penelitian lainnya, yaitu Penggunaan Tabu
Search dalam Penjadwalan Kuliah dan Ujian Perguruan Tinggi (Studi Kasus :
Sekolah Tinggi Manajemen Bandung) diperoleh kesimpulan bahwa aplikasi
penjadwalan ini mempermudah bagian sekretariat dalam menyusun jadwal kuliah
dan ujian pada tiap semesternya [2].
Demikian pula dengan penerapan algoritma steepest ascent hill climbing
dalam suatu aplikasi atau pun penelitian mengenai algoritma tersebut telah cukup
banyak dilakukan. Penelitian yang membahas tentang Implementasi Metode
Steepest Ascent Hill Climbing pada Mikrokontroler MCS51 untuk Robot Mobil
Pencari Jalan Terpendek diperoleh kesimpulan bahwa algoritma steepest ascent
6
hill climbing dapat diterapkan pada masalah pencarian jarak terpendek serta dapat
bekerja dengan cukup baik [3]. Penelitian lain tentang Algoritma Steepest Ascent
Hill Climbing untuk Menyelesaikan Masalah Penugasan menunjukkan bahwa
algoritma steepest ascent hill climbing dapat melakukan perhitungan yang akurat
pada kasus penugasan [4].
Berdasarkan penelitian sebelumnya terkait penjadwalan mata kuliah, dan
penelitian penerapan algoritma steepest ascent hill climbing, maka melalui
penelitian ini akan dirancang sebuah penjadwalan mata kuliah menggunakan
algoritma steepest ascent hill climbing. Algoritma steepest ascent hill climbing
memiliki keunggulan di mana semua solusi yang mungkin akan dibangkitkan
kemudian akan diperiksa satu persatu, sehingga akan diperoleh solusi terbaik dan
mendekati hasil optimasi yang diharapkan.
Algoritma Steepest Ascent Hill Climbing
Algoritma steepest ascent hill climbing adalah salah satu algoritma yang
sering digunakan untuk memecahkan masalah optimasi. Secara harafiah steepest
berarti tertinggi, sedangkan ascent adalah kenaikan. Sehingga steepest ascent
dapat diartikan sebagai kenaikan tertinggi, di mana prinsip dasar dari algoritma ini
adalah mencari kenaikan tertinggi dari solusi-solusi yang mungkin terjadi, untuk
mencapai nilai yang paling optimal [5].
Algoritma steepest ascent hill climbing merupakan pengembangan dari
algoritma simple hill climbing. Perbedaan kedua algoritma ini adalah, pada simple
hill climbing, next state akan ditentukan dengan membandingkan current state
dengan satu successor saja. Proses pembandingan ini dimulai dari sebelah kiri.
Apabila ditemukan successor baru yang lebih baik dari current state maka
successor tersebut akan menjadi next state. Sedangkan pada steepest ascent hill
climbing dalam menentukan next state, current state akan dibandingkan dengan
semua successor yang ada di dekatnya, sehingga next state yang diperoleh
merupakan successor yang paling baik serta mendekati hasil optimasi yang
diharapkan. Selain itu pada steepest ascent hill climbing urutan penggunaan
operator tidak berpengaruh terhadap solusi, sedangkan pada simple hill climbing
urutan penggunaan operator sangat berpengaruh.
Adapun urutan atau langkah dari algoritma steepest ascent hill climbing
[5] adalah sebagai berikut : (1) Pada keadaan awal dilakukan pengujian: jika
merupakan tujuan maka berhenti; dan jika tidak maka lanjutkan pencarian dengan
keadaan sekarang sebagai keadaan awal; (2) Lakukan proses berikut tujuan
tercapai atau hingga iterasi tidak memberikan perubahan pada keadaan sekarang :;
(a) Tentukan SUCC sebagai nilai heuristik terbaik dari successor-successornya;
(b) Lakukan proses berikut untuk tiap operator yang digunakan oleh keadaan
sekarang :; (i) Gunakan operator tersebut dan bentuk keadaan baru.; (ii) Evaluasi
keadaan baru yang diperoleh. Jika merupakan tujuan, keluar. Jika bukan,
bandingkan nilai heuristik yang ada dengan SUCC, apabila lebih baik, jadikan
nilai heuristik keadaan baru sebagai SUCC. Namun apabila tidak lebih baik, maka
nilai SUCC tetap.; (c) Jika SUCC lebih baik dari nilai heuristik keadaan sekarang,
ubah node SUCC menjadi keadaan sekarang.
Recommended