@phdthesis{digilib40527,
           month = {May},
           title = {APLIKASI PEMBAGIAN KELOMPOK DAN LOKASI KKN UIN
SUNAN KALIJAGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE
ALGORITMA GENETIKA},
          school = {UIN Sunan Kalijaga},
          author = {15650042 MISBAHUL ULUM},
            year = {2019},
            note = {Nurochman, S.Kom., M.Kom},
        keywords = {Kata kunci : Dekstop, Java, algoritma genetika, KKN.},
             url = {https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/40527/},
        abstract = {Kuliah Kerja Nyata (KKN) merupakan aktvitas perkuliahan di luar kelas
dalam bentuk pengabdian masyarakat yang wajib diikuti oleh mahasiswa Universitas
Islam Negeri Sunan Kalijaga. Kegiatan KKN di UIN sendiri di kelola oleh Lembaga
Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM). Untuk pelaksanaanya KKN
biasanya diselengarakan setiap semester pendek dan diikuti oleh ratusan bahkan
ribuan mahasiswa. Banyaknya peserta yang mengikuti kegiatan ini menjadikan
pihak LPPM memerlukan sistem yang dapat membagi kelompok dan lokasi KKN.
Dalam pembagian kelompok LPPM menggunakan sistem. Sedangkan penempatan
kelompok ke lokasi KKN LPPM masih menggunakan cara manual sehingga proses
pembagian membutuhkan waktu yang lama. Dalam pembagiannya kelompok dan
lokasi memiliki kriteria. Kriteria kelompok seperti: jenis kelamin, prodi, fakultas,
kepemilikan kendaraan, dan riwayat sakit. Kriteria lokasi seperti: suhu lokasi dan
fasilitas kesehatan dekat lokasi.
Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sebuah alat bantu atau aplikasi
digital yang mampu membuat proses pembagian kelompok dan lokasi KKN sesuai
kriteria dengan lebih efektif dan efisien. Selain itu menempatkan kelompok yang
memiliki peserta dengan riwayat sakit seperti alergi dingin dan peserta yang perlu
penanganan khusus dilokasi yang sesuai. Metode yang digunakan pada penelitian ini
adalah dengan metode algoritma genetika. Tahapan dalam algoritma genetika antara
lain pembangkitan populasi awal, mutasi dan elitisme. Kriteria-kriteria dalam
pembagian kelompok dan lokasi KKN dijadikan sebagai konstrain dengan bobot
sesuai prioritas.
Hasil dari penerapan algoritma genetika dapat dilihat dari nilai fitness
mencapai 1 dengan resource seluruh konstrain lokasi terpenuhi. Jika resource lokasi
hanya sebagian konstrain terpenuhi maka proses algoritma genetika akan berhenti
sesuai dengan syarat yang telah ditentukan.
Kata kunci : Dekstop, Java, algoritma genetika, KKN}
}