IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA DALAM SISTEM OPTIMASI KASUS PENJADWALAN SEKOLAH (Studi Kasus: MAN 3 CILACAP

Septiana, Rizki Fajar (2025) IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA DALAM SISTEM OPTIMASI KASUS PENJADWALAN SEKOLAH (Studi Kasus: MAN 3 CILACAP. Other thesis, Universitas Amikom Purwokerto.

[thumbnail of COVER.pdf] Text
COVER.pdf

Download (601kB)
[thumbnail of DAFTAR ISI.pdf] Text
DAFTAR ISI.pdf

Download (444kB)
[thumbnail of ABSTRAK.pdf] Text
ABSTRAK.pdf

Download (407kB)
[thumbnail of BAB I.pdf] Image
BAB I.pdf
Restricted to Registered users only

Download (490kB)
[thumbnail of BAB II.pdf] Image
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (657kB)
[thumbnail of BAB III.pdf] Image
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (432kB)
[thumbnail of BAB IV.pdf] Image
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[thumbnail of BAB V.pdf] Image
BAB V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (407kB)
[thumbnail of DAFTAR PUSTAKA.pdf] Image
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (518kB)
[thumbnail of LAMPIRAN.pdf] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (658kB)

Abstract

Penyusunan jadwal mengajar kelas XII di MAN 3 Cilacap masih dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel, yang memakan waktu sekitar satu minggu dan berisiko mengalami human error karena kompleksitas variabel kelas XII dibandingkan dengan kelas reguler. Kompleksitas ini muncul dari perbedaan mata pelajaran di berbagai jurusan, yang menyebabkan ketidakefektifan dan sering memerlukan penyesuaian yang memperpanjang proses. Penelitian ini menggunakan metode observasi untuk memahami proses penyusunan jadwal manual dan melibatkan wawancara dengan staf kesiswaan. Algoritma genetika diterapkan melalui tahapan analisis, perancangan, pengembangan menggunakan python, dan pengujian dengan data asli dari MAN 3 Cilacap. Sistem optimasi penjadwalan berbasis algoritma genetika menghasilkan jadwal yang lebih efisien dengan konflik minimal dibandingkan dengan metode manual. Validasi menunjukkan tidak ada bentrokan jadwal, dan alokasi ruang kelas telah dioptimalkan. Proses yang sebelumnya memakan waktu 1-2 minggu kini hanya memerlukan 7 menit, membuktikan efektivitas dan efisiensi algoritma genetika dalam penjadwalan di MAN 3 Cilacap.
Item Type: Thesis (Other)
Additional Information: Dosen Pembimbing: Dr. Fandy Setyo Utomo, S.Kom., M.Cs.
Uncontrolled Keywords: Kata kunci: Penjadwalan, Sistem Optimasi, Algoritma Genetika, Python
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User: UPT Perpustakaan Pusat Universitas Amikom Purwokerto
Date Deposited: 22 Apr 2025 02:56
Last Modified: 22 Apr 2025 02:56
URI: https://eprints.amikompurwokerto.ac.id/id/eprint/2787

Actions (login required)

View Item
View Item