Penjadwalan Mata Kuliah Otomatis Menggunakan Algoritma Late Acceptance Hill-Climbing Hyper-Heuristics dengan Domain Permasalahan ITC

Cut Alna Fadhilla

doi:10.70340/jirsi.v3i3.168

Penulis

Cut Alna Fadhilla Universitas Samudra

DOI:

https://doi.org/10.70340/jirsi.v3i3.168

Kata Kunci:

penjadwalan mata kuliah, international timetabling competition, algoritma late acceptance hill climbing, hyper-heuristics

Abstrak

Permasalahan penjadwalan mata kuliah merupakan topik yang sangat menarik untuk diselesaikan dikarenakan termasuk salah satu permasalahan NP-hard, dimana belum ada algoritma konvensional eksak yang mampu menyelesaikannya dalam waktu polinomial. International Timetabling Competition adalah kompetisi yang diadakan khusus untuk permasalahan penjadwalan mata kuliah. Kompetisi yang sudah diadakan keempat kalinya ini terus memberikan tantangan yang berbeda dalam penyelesaian masalah untuk mendapatkan solusinya. Tujuan permasalahan penjadwalan mata kuliah pada International Timetabling Competition adalah untuk meminimalkan biaya yang dikeluarkan pada semua konten permasalahan. Terdapat dua permasalahan mata kuliah secara umum yang akan diselesaikan. Pertama adalah menjadwalkan mata kuliah pada waktu dan ruang yang telah disediakan dan kedua adalah membagi mahasiswa kepada kelas-kelas yang telah terjadwal. Selain itu terdapat pula batasan yang harus dipenuhi akan menjadi tantangan dalam menyelesaikan masalah ini. Beberapa penelitian untuk melakukan penyelesaian permasalahan penjadwalan mata kuliah telah dilakukan dengan menggunakan berbagai macam algoritma. Terdapat beberapa algoritma yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan mata kuliah, salah satunya adalah algoritma Late acceptance hill climbing dengan menggunakan pendekatan Hyper-heuristics. Algoritma ini yang akan dipilih untuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan mata kuliah menggunakan dataset dari International Timetabling Competition. Hasil luaran yang diharapkan dari pengerjaan penelitian ini adalah daftar jadwal mata kuliah dan daftar mahasiswa yang mengambil mata kuliah tersebut dengan memenuhi batasan-batasan yang telah ditetapkan sehingga hasil dari luaran tersebut dapat menjadi solusi untuk penyelesaian permasalahan penjadwalan mata kuliah dari domain permasalahan International Timetabling Competition yang kompetitif dengan hasil dari algoritma benchmark.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

S. Putra, M. Iqbal, A. Putera, and U. Siahaan, “Analysis Of Course Distribution Scheduling For Lecturers Using Genetic Algorithms And Analysis Of Course Distribution Scheduling For Lecturers Using Genetic Algorithms And Constraint Satisfaction Methods At Batam University,” Informatika dan Sains, vol. 14, no. 04, p. 2024, doi: 10.54209/infosains.v14i04.

A. Muklason, A. Marom, and I. G. A. Premananda, “Automated Course Timetabling Optimization Using Tabu-Simulated Annealing Hyper-Heuristics Algorithm,” Khazanah Informatika : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, vol. 10, no. 1, pp. 15–21, Apr. 2024, doi: 10.23917/khif.v10i1.4835.

A. Naskar, R. Pramanik, S. K. S. Hossain, S. Mirjalili, and R. Sarkar, “Late acceptance hill climbing aided chaotic harmony search for feature selection: An empirical analysis on medical data,” Expert Syst Appl, vol. 221, p. 119745, Jul. 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2023.119745.

R. R. Hutama, “Pembentukan Solusi Awal International Timetabling Competition 2021,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), vol. 8, no. 4, pp. 1939–1944, Dec. 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1155.

E. K. Burke et al., “Hyper-heuristics: a survey of the state of the art,” Journal of the Operational Research Society, vol. 64, no. 12, pp. 1695–1724, Dec. 2013, doi: 10.1057/jors.2013.71.

G. Nagarajan and L. D. Dhinesh Babu, “A hybrid of whale optimization and late acceptance hill climbing based imputation to enhance classification performance in electronic health records,” J Biomed Inform, vol. 94, p. 103190, Jun. 2019, doi: 10.1016/j.jbi.2019.103190.

J. H. Drake, E. Özcan, and E. K. Burke, “A Case Study of Controlling Crossover in a Selection Hyper-heuristic Framework Using the Multidimensional Knapsack Problem,” Evol Comput, vol. 24, no. 1, pp. 113–141, Mar. 2016, doi: 10.1162/EVCO_a_00145.

D. Romaguera, J. Plender-Nabas, J. Matias, and L. Austero, “Development of a Web-based Course Timetabling System based on an Enhanced Genetic Algorithm,” Procedia Comput Sci, vol. 234, pp. 1714–1721, 2024, doi: 10.1016/j.procs.2024.03.177.

M. Kumar Sharma and B. Kumar Chauhan, “Timetable rationalization & Operational improvements by human intervention in an urban rail transit system: An exploratory study,” Transp Res Interdiscip Perspect, vol. 13, p. 100526, Mar. 2022, doi: 10.1016/j.trip.2021.100526.

S. Abdipoor, R. Yaakob, S. L. Goh, and S. Abdullah, “Meta-heuristic approaches for the University Course Timetabling Problem,” Intelligent Systems with Applications, vol. 19, p. 200253, Sep. 2023, doi: 10.1016/j.iswa.2023.200253.

T. Müller, H. Rudová, and Z. Müllerová, “Real-world university course timetabling at the International Timetabling Competition 2019,” Journal of Scheduling, Apr. 2024, doi: 10.1007/s10951-023-00801-w.

J. H. Drake, A. Kheiri, E. Özcan, and E. K. Burke, “Recent advances in selection hyper-heuristics,” Eur J Oper Res, vol. 285, no. 2, pp. 405–428, Sep. 2020, doi: 10.1016/j.ejor.2019.07.073.

A. Lamghari and R. Dimitrakopoulos, “Hyper-heuristic approaches for strategic mine planning under uncertainty,” Comput Oper Res, vol. 115, p. 104590, Mar. 2020, doi: 10.1016/j.cor.2018.11.010.

M. Alzaqebah, S. Jawarneh, M. Alwohaibi, M. K. Alsmadi, I. Almarashdeh, and R. Mustafa A. Mohammad, “Hybrid Brain Storm Optimization algorithm and Late Acceptance Hill Climbing to solve the Flexible Job-Shop Scheduling Problem,” Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, vol. 34, no. 6, pp. 2926–2937, Jun. 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2020.09.004.

J. Hall and K. M. Brown, “Creating feelings of inclusion in adventure tourism: Lessons from the gendered sensory and affective politics of professional mountaineering,” Ann Tour Res, vol. 97, p. 103505, Nov. 2022, doi: 10.1016/j.annals.2022.103505.