Optimasi Penjadwalan Mata Pelajaran Pondok Pesantren Mahasiswa Menggunakan Algoritme Genetika (Studi Kasus: Yayasan Bina Insani Sukses Malang)
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Untuk menentukan parameter algoritma genetika maka dilakukan pengujian parameter yang terdiri dari ukuran populasi (popsize), jumlah generasi dan kombinasi crossover rate
Untuk mengetahui nilai akurasi yang diperoleh, dilakukan perhitungan dengan menggunakan parameter pengujian algoritma genetika terbaik dan data artificial data barang
Penelitian tersebut menggunakan metode algoritme genetika untuk menghasilkan kombinasi kromosom terbaik sehingga akan diperoleh susunan bahan makanan untuk ibu hamil
Dalam menyelesaikan permasalahan penjadwalan ujian semester dengan menggunakan algoritme genetika diawali dengan proses inisialisasi populasi awal dengan arameter
Gambar 6 Graphic Pengujian Generasi Tabel 3 dapat dilihat jadwal pegawai Haga coffee shop untuk 1 minggu yang didapatkan dengan menggunakan parameter generasi
Penelitian tersebut menggunakan metode algoritme genetika untuk menghasilkan kombinasi kromosom terbaik sehingga akan diperoleh susunan bahan makanan untuk ibu hamil
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, didapatkan bahwa proses watermarking citra biometrik menggunakan Algoritme Genetika memiliki tingkat invisibility yang
Nilai cr dan mr yang digunakan dalam kombinasi nilai cr dan mr ini dilakukan sebanyak 10 kali dengan parameter dari hasil uji coba ukuran populasi dan hasil uji
