UG JURNAL VOL.11 NO.09 EDISI 02 39 RANCANG BANGUN PENJADWALAN KURSUS LEMBAGA
PENGEMBANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ANT COLONY OPTIMIZATION
Guntur Eka Saputra, Lulu Chaerani Munggaran Manajemen Sistem Informasi
Jl. Margonda Raya No.100 Pondok Cina Depok
email : guntur@staff.gunadarma.ac.id, lulu@staff.gunadarma.ac.id
ABSTRAK
Penelitian ini membuat rancang bangun sistem untuk penjadwalan kursus di lembaga pengembangan. Lembaga pengembangan merupakan tempat mahasiswa untuk mendapatkan pengajaran yang lebih sehingga mahasiswa dapat memiliki kemampuan yang lebih mendalam dari suatu bidang ilmu tertentu. Penjadwalan kursus semakin sulit dilakukan karena bertambahnya mahasiswa setiap tahunnya dan mahasiswa dapat memilih modul yang diinginkan pertama kali sebagai dasar acuan minat dari mahasiswa tersebut. Penjadwalan kursus sulit dilakukan karena harus melihat beberapa batasan yang tidak boleh dilanggar, yaitu tidak boleh tumpang tindih dengan jadwal kuliah dan praktikum reguler kelas yang diikuti oleh setiap mahasiswa. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu algoritma ant colony optimization (ACO), dengan menggunakan behaviour semut untuk mendapatkan jadwal yang optimal. ACO digunakan untuk membantu memetakan jadwal kursus yang dipilih oleh mahasiswa yang akan diterapkan di sistem penjadwalan kursus ini. Rancang bangun ini menggunakan unified modelling language (UML) untuk pemodelan yang dikomunikasikan dengan pengguna hingga data preprocessing yang disiapkan untuk digunakan dalam sistem penjadwalan kursus. Penelitian ini dihasilkan rancang bangun dengan pemodelan UML, rancangan tampilan, dan data preprocessing yang akan diterapkan pada persamaan algoritma ACO.
Kata Kunci: Algoritma, Ant Colony Optimization (ACO), Kursus, Lembaga Pengembangan, UML
ABSTRACT
In this research, a system design for scheduling courses in development institutions is conducted. Development institutions is a place for students to get more teaching so that students can have more profound ability of a certain field of science. Course scheduling is becoming increasingly difficult because of the growing number of students each year and students can choose the modules they want first as the fundamental of the student’s interest. Course scheduling is dificult because it has to see some constraints that should not be violated, that is, it should not overlap with class schedules and regular laboratory followed by every students.The method used in this research is ant colony optimization (ACO) algorithm, by ant using behaviour to be applied in the scheduling system of this course. The design builds on a unified modelling language (UML) for modeling communicated to the user to prepared data preprocessing for ue in the course scheduling system. This research is designed with UML modeling, display design, and data preprocessing which will be applied to ACO algorithm equation.
PENDAHULUAN
Penjadwalan adalah proses mengatur, mengontrol, dan mengoptimalkan pekerjaan. Penjadwalan juga dapat dikatakan sebagai proses pengambilan keputusan yang digunakan secara teratur di banyak manufaktur dan jasa industri (L. Pinedo, 2008). Teori penjadwalan terutama bersangkutan dengan model matematika yang berhubungan dengan proses penjadwalan, dimana pengembangan model yang berguna, yang mengarah kepada teknik solusi dan wawasan praktis, bahkan memiliki antarmuka antara teori dan praktek (R. Baker, 2009). Penjadwalan dapat digunakan untuk penjadwalan University Course Timetable (Dino Matijas, 2010) dan college timetable scheduling (Yelure, 2015).
Timetabling adalah salah satu dari masalah komputasional yang sulit dalam penjadwalan (Dorigo, 2004). Masalah penjadwalan dapat muncul di banyak pengaturan yang berbeda, tetapi umumnya mengacu pada penjadwalan di lembaga pendidikan yang mengatur penjadwalan mata kuliah (Aprilius, 2013), tetapi juga penjadwalan laboratorium latihan dan penjadwalan kursus di lembaga pengembangan perguruan tinggi atau universitas. Lembaga pengembangan sebagai wadah atau tempat pendidikan tambahan yang lebih fokus mendalami dari suatu bidang ilmu. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi proses penjadwalan secara umum diantaranya waktu perkuliahan, jadwal mata kuliah, ruang kelas, dosen, dan mahasiswa.
Penjadwalan kursus untuk setiap mahasiswa masih dilakukan cara konvensional oleh lembaga pengembangan. Mahasiswa memilih materi kursus yang dipilih untuk mendalami suatu bidang ilmu tertentu harus dapat dijadwalkan sesuai dengan slot time atau waktu yang bisa diikuti
oleh mahasiswa tersebut dengan kriteria hari, ruang, sesi, dan materi kursus sesuai dengan waktu bisa yang dimiliki oleh mahasiswa tersebut. Hal ini menjadi masalah penjadwalan kursus karena setiap tahun akan mengalami penambahan mahasiswa dengan terbatasnya jumlah ruang, jumlah sesi, dan pemilihan materi kursus yang dipilih oleh mahasiswa. Mahasiswa memilih satu materi kursus dari semester 1 (satu) hingga 7 (tujuh) di universitas dengan tingkatan fundamental, beginner, intermediate, dan project atau sertification preparation. Setiap individu mahasiswa dapat memilih materi kursus yang diminati dan disatukan dengan mahasiswa lain dengan pemilihan materi kursus yang sama. Dalam penjadwalan kursus ini, harrus memenuhi kriteria atau batasan (hard and soft constraints) yang harus dipenuhi, yaitu mahasiswa tidak boleh tumpang tindih jadwal dengan jadwal mata kuliah, praktikum reguler, integrated laboratory, dan physic laboratory.
Masalah penjadwalan ini merupakan masalah NP-Hard (non deterministic polynomial –hard), yaitu masalah kombinatorial yang sulit diselesaikan (Ashish, 2010). Waktu yang diperlukan untuk perhitungan pencarian solusi meningkat secara eksponensial dengan bertambahnya ukuran masalah. Dalam hal ini, maka mahasiswa dengan jurusan berbeda di dalam satu rumpun ilmu komputer dapat dijadwalkan bersama dengan slot time dan materi kursus yang sama.
UG JURNAL VOL.11 NO.09 EDISI 02 41
Search (ILS), dan Ant Colony
Optimization (ACO) (Dorigo, 2005). Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) adalah salah satu metode metaheuristics yang cukup banyak digunakan dalam penjadwalan dan termasuk ke dalam swarm inteligence (Yelure, 2015). Beberapa penelitian penjadwalan telah dilakukan dengan menggunakan Ant Colony Optimization untuk penjadwalan kuliah (Saragih, 2012), usulan penjadwalan produksi (Liliani, 2014) dan penjadwalan lapangan futsal (Latif, 2015). Algoritma ant colony optimization dapat menghasilkan jadwal yang baik, oleh karena itu penelitian ini menggunakan pendekatan metode ant colony optimization dalam rancang bangun sistem ototamatis penjadwalan kursus di lembaga pengembangan untuk menghasilkan jadwal yang efisien dalam penyusunan.
METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, tahap awal yang dilakukan dalam metode penelitian adalah mengidentifikasi masalah terlebih dahulu. Dalam proses penentuan jadwal yang dilakukan oleh lembaga pengembangan dilakukan dengan konvensional. Masalah penjadwalan ini timbul karena jumlah mahasiswa yang terus bertambah, terbatasnya jumlah serta kapasitas dalam satu ruang, dan harus dikelompokkan mahasiswa berdasarkan materi kursus yang dipilih di sesi yang tidak konflik jadwal. Penentuan jadwal kursus ini dilakukan oleh staff lembaga pengembangan dengan memetakan jadwal kuliah setiap kelas/jurusan yang kursus di lembaga pengembangan
terlebih dahulu, setelah itu mendapatkan jadwal kosong dari setiap kelas. Hal yang dilakukan selanjutnya memetakan jadwal materi kursus di setiap hari dan sesi, kemudian mahasiswa dipetakan berdasarkan kesamaan materi kursus yang dipilih, setelah itu mahasiswa dimasukkan ke dalam slot time yang bisa.
Setelah itu dilakukan studi pustaka dan lapangan. Studi pustaka dilakukan untuk mengetahui metode yang cocok digunakan menyelesaikan masalah ini. Studi pustaka dilakukan dengan mempelajari buku-buku, artikel ilmiah, dan literatur untuk menyelesaikan masalah penjadwalan kursus ini. Pengumpulan data dilakukan untuk mengambil data sebagai bahan untuk melakukan perancanganan dan simulasi yang dilakukan. Data yang diambil adalah data primer. Data primer adalah data yang secara langsung dikumpulkan untuk kebutuhan penelitian di lembaga pengembangan (Indriantoro, 2012).
Gambar 1. Jadwal Kuliah dan Praktikum Reguler
Jadwal sesi kursus di lembaga pengembangan diketahui seperti pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Tabel Sesi dan Waktu Kursus
Sesi Jam
0 07.30 – 10.00
1 10.00 – 12.30
2 13.00 – 15.30
3 15.45 – 18.15
4 18.15 – 21.00
Setelah dilakukan tahap data preprocessing adalah tahap menentukan hard dan soft constraints yang akan digunakan dalam penerapan metode ant colony optimization. Hard Constraint merupakan contraint yang bersifat tegas atau tidak boleh dilanggar (Aprilius, 2013). Berikut adalah hard constraint yang harus dipatuhi dalam penjadwalan kursus di lembaga pegembangan.
a. Tidak ada seorang mahasiswa yang hadir lebih dari satu jadwal kursus. b. Mahasiswa hadir hanya satu sesi
jadwal kursus dalam satu minggu. c. Hanya satu jadwla kursus yang
ditempatkan pada setiap ruang dari waktu yang ditentukan.
d. Jadwal kelas mahasiswa tidak konflik dengan jadwal materi kursus yang telah dipetakan oleh
pihak staff lembaga pengembangan.
e. Mengalokasikan setiap mater kursus dan mahasiswa yang mengambil materi kursus pilihan tersebut dan sesuai dengan ruang yang dipetakan oleh jadwal pihak staff.
Setelah didapatkan hard constraint, selanjutnya menentukan soft constraint.
Soft constraint digunakan untuk
menyatakan tingkat keseimbangan suatu solusi. Semakin sedikit pelanggaran yang terjadi dalam suatu solusi, main seimbang solusi tersebut (Yelure, 2015). Berikut adalah soft
constraint yang dispesifikasi
berdasarkan:
a. Mahasiswa tidak hanya memiliki jadwal kelas pada timeslot terakhir di satu hari.
b. Mahasiswa tidak memiliki jadwal kelas sebanyak lebih dari dua yang berurutan pada satu hari.
UG JURNAL VOL.11 NO.09 EDISI 02 43 Tahap selanjutnya adalah menerapkan
penggunaan algoritma Ant Colony Optimization untuk pengolahan data, sehingga didapatkan jadwal kursus yang optimal sesuai metode dan persamaan yang digunakan di dalam algoritma ant colony optimization. Rancangan algoritma Ant Colony
Optimzation digunakan untuk
pengolahan data penjadwalan kursus. Algoritma ant colon optimization dasar dapat dituliskan sebagai berikut (Dorigo, 2004).
Procedure ACOMetaheuristic()
Set parameters, initialize pheromone trails
While
(termination_criterion_not_satisfied)
Schedule_activities
Ants_generation_and_activity();
Daemon_actions(); {optional}
Update Pheromones
End schedule_activities
End while
End procedure
Algoritma ant colony optimzation dapat digambarkan dengan flowchart untuk memperjelas perancangan dan algoritma ACO.
Proses inisialisai feromon dengan menggunakan persamaan berikut :
[1]
Keterangan :
m= jumlah semut (mahasiswa)
Cnn= panjang tur yang dihasilkan
τ0= feromon awal
Nilai visibiltas slot waktu yang dinyatakan dengan ηij dimana dihitung berdasarkan persamaan berikut:
[2]
Keterangan :
= nilai visibilitas slot waktu
jadwal kursus i ke j
= jarak slot waktu jadwal
kursus
Dimana,
Pembangunan solusi, semut akan memilih jadwal kursus yang bisa secara acak dengan menggunakan persamaan [3]
Keterangan :
= peluang semut ke-k
untuk mengunjungi jadwal kursus i ke j
= inisialisasi feromon
antara jadwal kursus i dan j
= kumpulan jadwal kursus yang akan dikunjungi oleh semut
α = parameter yang
mengontrol feromon (α ≥ 0)
β = parameter yang
mengontrol jarak (β ≥ 0)
Setelah semua semut menyelesaikan tur, feromon akan diperbaharui secara menyeluruh dengan menghitung perubahan nilai feromon antar jadwal kursus. Persamaan perubahan ini adalah :
[4]
Keterangan :
= jumlah feromon yang
ditambahkan oleh k
= rute keseluruhan
= panjang dari rute keseluruhan
Selanjutnya penguapan feromon akibat perjalanan dengan menggunakan persamaan :
[5]
Keterangan :
= konsentrasi
feromon yang baru
= inisialisasi feromon
antar jadwal kursus i dan j
= parameter laju penguapan feromon ( 0< < 1)
=jumlah feromon yang
ditambahkan oleh semut k
UG JURNAL VOL.11 NO.09 EDISI 02 45 jadwal yang tersedia dari mahasiswa
tersebut untuk dapat ditempatkan.
Setelah mendapatkan gambaran jelas tahap yang dilakukan pada rancang bangun penjadwalan kursus ini, tahap berikutnya adalah perancangan sistem. Komponen-komponen yang dirancang ini untuk dikomunikasikan dengan pengguna (user) (Latif, 2015). Dalam hal ini pengguna adalah staff lembaga pengembangan. Pendefinisian kebutuhan-kebutuhan fungsional, bagaimana suatu sistem dibentuk, penggambaran, dan perencanaan rancang bangun penjadwalan kursus lembaga pengembangan ini menggunakan use case diagram dan activity diagram dari unified modelling language (UML) serta rancangan tampilan yang akan dibangun pada sistem. Pada tahap perancangan, proses perancangan menerjemahkan segala kebutuhan ke dalam suatu perangkat lunak yang dapat diperkirakan demi kualitas sebelum dimulai code.
PEMBAHASAN
Rancang bangun penjadwalan
kursus otomatis di lembaga
pengembangan ditujukkan untuk pengguna administrator, yaitu staff lembaga pengembangan. Rancang bangun aplikasi ini digunakan oleh pengguna yang sudah menggunakan data yang sudah diolah terlebih dahulu pada tahap data preprocessing. Penjadwalan kursus yang dirancang dan kemudian diterapkan ini mempunyai krakteristik sebagai suatu sistem yang dapat mendukung proses penjadwalan kursus dengan menajdwalan mahasiswa yang mengambil materi kursus diminati dapat dipetakan dengan jadwal kursus yang sesuai yang dilakukan oleh pihak lembaga pengembangan dengan melihat jadwal kosong dari jadwal kuliah dan jadwal praktikum mahasiswa di tiap
kelas. Berikut ini usulan model rancangan sistem yang dibangun dengan menggunakan unified modelling language (UML).
Model interaksi pengguna dengan sistem dari rancang bangun penjadwalan kursus ini dengan menggunakan use case diagram dan activity diagram dari Unified Modelling Language (UML). Use case diagram menggambarkan fungsionalitas yang diharapkan dari sebuah sistem. Use case diagram menekankan pada “apa” yang diperbuat sistem, bukan “bagaimana” (Ibrahim, 2011). Pemodelan ini dimaksudkan untuk menggambarkan kegiatan dan hubungan yang terjadi antara actor dan use case di dalam sistem yang berjalan. Rancangan use case diagram dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Use Case Diagram
Gambar 4. Activity Diagram Penjadwalan Kursus
Selanjutnya dibuat rancangan tampilan yang merupakan pendefinisian dari kebutuhan-kebutuhan fungsional yang dapat berupa penggambaran, perencanaan, dan pembuatan sketsa. Rancangan tampilan ini berfungsi untuk memberikan gambaran mengenai rancang bangun sistem yang dibangun dalam peneleitian ini. Berikut merupakan perancangan dari aplikasi yang dibangun.
Gambar 5. Rancangan Tampilan Halaman Awal
Gambar 6. Rancangan Tampilan Jadwal Kuliah Tab Data Jadwal Kuliah
Gambar 7. Rancangan Tampilan Jadwal Kuliah Tab Data Jadwal Kuliah Kosong
Gambar 8. Rancangan Tampilan Tab Data Jadwal Kuliah Penempatan Kursus
UG JURNAL VOL.11 NO.09 EDISI 02 47 Gambar 10. Rancangan Tampilan
Daftar Mahasiswa dan Materi Kursus (Modul)
Tahap selanjutnya adalah penggunaan data reprocessing. Jadwal sesi kursus disesuaikan dengan jadwal
kuliah yang sudah dicatat secara konvensional di tahap metode penelitian untuk mendapatkan jadwal kelas yang kosong pada hari dan sesi mana serta terdapat jadwal mata kuliah atau tidak dari penyesuaian jadwal sesi kursus di lembaga pengembangan seperti pada gambar 11.
Gambar 11. Penyesuaian Jadwal Sesi Kursus dengan Jadwal Kuliah
Setelah penyesuaian, maka selanjutnya untuk mendapatkan jadwal timeslot yang tersedia dipetatakan dari jadwal kuliah yang memiliki jadwal dari senin hingga sabtu dipetakan dengan kondisi pada gambar 11 dimana hari, sesi, dan mata kuliah yang null atau tidak ada.
Jadwal kosong ini dapat digunakan untuk mahasiswa tersebut mendapatkan jadwal kursus ketika sesuai dengan jadwal materi kursus yang sudah dipetakan terlebih dahulu oleh staff lembaga pengembangan. Maka jika dituliskan terlihat seperti tabel 2.
Tabel 2. Jadwal Kosong Kelas
Hari Kelas Sesi
Senin 1IA01 0
Senin 1IA01 4
Setelah didapatkan jadwal kosong dari jadwal kuliah dan praktikum, maka dilakukan preprocessing berikutnya, yaitu data mahasiswa yang telah
Gambar 12. Data Kursus Mahasiswa yang Diminati
Setelah itu dilakukan data pemetaan jadwal kursus yang dibuat oleh staff
dan dibuat menjadi ruang, hari, sesi, dan materi kursus (modul) pada tabel 3.
Tabel 3. Jadwal Kursus Pemetaan Berdasarkan Modul
Data yang dilakukan pada tahap ini untuk mempersiapkan menjadi data yang dapat diolah oleh sistem dan diformulasikan dengan metode ant colony.
Langkah selanjutnya adalah penerapan dan uji coba dengan metode ant colony optimization. Dari hasil rancang bangun ini, hasil keluaran yang diharapkan dari penelitian ini adalah rancangan sistem penjadwalan kursus di lembaga pengembangan dan metode ant colony optimization diterapkan pada rancangan tampilan gambar 8 (delapan) pada bagian proses penjadwalan.
SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa didapatkan hasil rancang bangun use case diagram yang berfungsi untuk menggambarkan aktifitas apa yang bisa dilakukan oleh staff, activity diagram dengan fungsi untuk menggambarkan alur aktifitas yang dilakukan oleh staff pada sistem penjadwalan kursus, rancangan tampilan yang dihasilkan 9 tampilan, dan dihasilkan data preparation yang harus disiapkan oleh staff untuk dapat diolah dengan menerapkan metode ant colony
optimization di dalam sistem
penjadwalan kursus lembaga pengembangan. Rancang bangun yang telah dibuat akan dilanjutkan dengan Hari Ruang Sesi Modul
senin E2 0 fundamental networking
senin E2 1 fundamental erp
senin E2 2 fundamental dbms
senin E2 3 fundamental web
UG JURNAL VOL.11 NO.09 EDISI 02 49 penerapan menggunakan bahasa
pemrograman berbasis web dan tahap pengujian aplikasi.
DAFTAR PUSTAKA
Aprilius, William., Lorentzo Augustino, dan Ong Yeremia M. H. 2013.
Implementasi Algoritma MAX-MIN
Ant System pada Penjadwalan Mata
Kuliah. ULTIMATICS, Vol. V, No. 2 Desember 2013, ISSN: 2085-4552.
Ashish, Jain., Suresh Jain and P.K. Chande. 2010. Formulation of Genetic Algorithm to Generate Good Quality Course Timetable. International Journal of Innovation, Management and Technology, Vol. 1, No. 3, August 2010 ISSN: 2010-0248.
Dino Matijas, V., Molnar, Goran., Cupic, Marko, dkk. 2010. University Course Timetabling Using ACO: A Case Study on Laboratory Exercises.
Dorigo, Marco., Stutzle, Thomas. 2004. Ant Colony Optimization. Cambridge: MIT Press.
Ibrahim, Noraini., Ibrahim, Rosziati., Saringat, Mohd Zainuri., dkk. 2011. Concistency Rules between UML Use Case and Activity Diagrams Using Logical Approach. International Journal of Software Engineering and Its Applications Vol. 5 No.3, July.
Indriantoro, N, dan Supomo B. 2012. Metodologi Penelitian Bisnis untuk Akuntansi dan Manajemen. Yogyakarta, BPFE-Yogyakarta.
L. Pinedo, Michael. 2008. Scheduling Theory, Algorithms, and Systems Third Edition. New York: Springer.
Latif, Agustan. 2015. Aplikasi Penjadwalan Lapangan Futsal Menggunakan Algoritma Ant Colony Berbasis Web. Jurnal Ilmiah Mustek Anim Ha Vol. 4 No. 1, April 2015. ISSN 2089-6697.
Liliani,. Alfian, Achmad. 2014. Usulan Penjadwalan Produksi Dengan Algoritma Ant Colony (Studi Kasus PT. Shima Prima Utama Palembang). Simposium Nasional RAPI XIII – 2014 FT UMS ISSN 1412-9612.
R. Baker, Kenneth., Trietsch, Dan. 2009. Principles of Sequencing and Scheduling. New Jersey: A John Wiley and Sons.
Saragih, Hoga., Genrawan Hoendarto, Bobby Reza dan Didik Setiyadi. 2012. Aplikasi Sistem Perangkat Lunak Menggunakan Algoritma Ant Untuk Mengatur Penjadwalan Kuliah. Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer Vol 01 No. 03, Juli – September 2012
