Skripsi/Tugas Akhir

Aplikasi Penjadwalan Kelas Menggunakan Algoritma Genetika Berbasis Web

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Penjadwalan mata kuliah adalah suatu kegiatan yang sangat penting untuk dapat terlaksananya proses belajar mengajar yang baik bagi sebuah jurusan di universitas atau perguruan tinggi, banyak kendala yang biasa dihadapi ketika membuat sebuah penjadwalan mata kuliah. Beberapa batasan yang ada dalam sebuah penjadwalan mata kuliah apabila tidak diperhitungkan dengan baik akan menyebabkan sulitnya melakukan penjadwalan yang tepat dan baik. Maka perlu dirancang aplikasi berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan JavaScirpt dengan menerapkan metode Algoritma Genetika yang cukup baik digunakan dalam penjadwalan mata kuliah di sebuah perguruan tinggi, karena di dalam Algoritma Genetika terdapat proses evaluasi nilai. Aplikasi berbasis web ini dirancang agar pengaturan penjadwalan kelas dapat terintegrasi dengan baik dengan penerapan Algoritma Genetika agar tidak ada lagi jadwal yang bertabrakan.
Kata Kunci: Aplikasi Penjadwalan Kelas, PHP, Javascript, Algoritma Genetika

ABSTRACK
Scheduling courses is an activity that is very important for the implementation of a good teaching and learning process for a department at a university or college, there are many obstacles that are commonly faced when making a course scheduling. Some of the limitations that exist in a course scheduling if not taken into account properly will make it difficult to do proper and good scheduling. So it is necessary to design a web-based application using the PHP and JavaScirpt programming languages by applying the Genetic Algorithm method which is quite good for use in scheduling courses at a tertiary institution, because in the Genetic Algorithm there is a value evaluation process. This webbased application is designed so that class scheduling settings can be well integrated with the implementation of the Genetic Algorithm so that there are no more conflicting schedules.
Keywords: Class Scheduling Application, PHP, Javascript, Genetic Algorithm

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 23-47 FAU a - 0438TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2023

Deskripsi Fisik

xii + 96 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 23-47

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Cetakan Maret 2023

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Aplikasi Penjadwalan
Algoritma Genetika

Lampiran File