UPT Perpustakaan UNSIQ Wonosobo

Universitas Sains Al-Quran Jawa Tengah di Wonosobo

  • Beranda
  • Informasi
  • Berita
  • Bantuan
  • Pustakawan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

{{tmpObj[k].text}}
No image available for this title
Penanda Bagikan

Tugas Akhir

Aplikasi Algoritma Genetika Untuk Penjadwalan Mata Pelajaran Di Sma Takhassus Al-Qur'an Dengan Menggunakan Sistem Sks

Nurstianto - Nama Orang;

Kata Kunci : Penjadwalan, Matapelajaran, Algoritma Genetika, Sma Takhassus Al-Qur’an.
Seiring dengan perkembangan zaman penjadwalan mata pelajaran di SMA ( Sekolah Menengah Atas ) yang meliputi jadwal mata pelajaran dan pembagian jam guru di setiap kelas yang ada masih menggunakan cara yang manual seperti menetapkan jadwal guru dengan cara kombinasi yang di tulis di papan tulis untuk mengaturnya, sedangkan untuk mambagi jadwal guru dengan sistem sks sangatlah rumit karna kelas dan jam pelajaran yang tak menentu. Permasalahan yang di hadapi ( sebagai simple adalah SMA Takhassus Al-Qur’an ) sama dengan hal tersebut, belum adanya sistem koputasi yang yang sudah di buat agar mempermudah seperti yang di inginkan.
Algoritma Genetika termasuk teknik pencarian acak terarah (guide random search). Algoritma ini digunakan untuk mendapatkan solusi dari persoalan yang menggunakan satu atau multi variabel seperti pada persoalan penjadwalan mata kuliah.
Dari uji coba yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan bahwa semakin sedikit jumlah populasi semakin banyak generasi yang diperlukan untuk mencapai nilai fitness lebih baik. Pada saat parameter populasi dimasukkan nilai 20, pada 3 kali uji coba program untuk mencapai fitness terbaik diperlukan 55 generasi. Kemudian pada percobaan nilai populasi 60, untuk mencapai fitness terbaik dibutuhkan 21 generasi. Dan pada percobaan dengan populasi 100, untuk mencapai fitness terbaik dibutuhkan generasi sampai 36. Hal ini disebabkan banyaknya kemungkinan kombinasi komponen penjadwalan yang diwakili oleh individu-individu di dalam populasi, sehingga kemungkinan mencapai nilai fitness lebih baik lebih besar. Peningkatan rata-rata fitness cenderung lebih lambat pada populasi kecil, seperti yang bisa dilihat pada nilai standar deviasi yang tidak lebih besar dari populasi besar. Akan tetapi perlu diketahui bahwa semakin besar jumlah populasi maka semakin lama waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi fitness setiap generasi.


Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
FASTIKOM 670 NUR a
Penerbit
Wonosobo : FASTIKOM UNSIQ., 2015
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
NONE
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
Aplikasi algoritma
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
-
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Tidak Ada Data
Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

UPT Perpustakaan UNSIQ Wonosobo
  • Informasi
  • Layanan
  • Pustakawan
  • Area Anggota

Tentang Kami

As a complete Library Management System, SLiMS (Senayan Library Management System) has many features that will help libraries and librarians to do their job easily and quickly. Follow this link to show some features provided by SLiMS.

Cari

masukkan satu atau lebih kata kunci dari judul, pengarang, atau subjek

Donasi untuk SLiMS Kontribusi untuk SLiMS?

© 2025 — Senayan Developer Community

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik
Kemana ingin Anda bagikan?