APLIKASI PEMBAGIAN KELOMPOK DAN LOKASI KKN UIN SUNAN KALIJAGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA

MISBAHUL ULUM, 15650042 (2019) APLIKASI PEMBAGIAN KELOMPOK DAN LOKASI KKN UIN SUNAN KALIJAGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA. Skripsi thesis, UIN Sunan Kalijaga.

Preview	Text (APLIKASI PEMBAGIAN KELOMPOK DAN LOKASI KKN UIN SUNAN KALIJAGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA) 15650042_BAB_I-BAB_V-DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Published Version Download (6MB) | Preview
Preview	Text 15650042_BAB_II-BAB_IV.pdf Download (6MB) | Preview
	Text (APLIKASI PEMBAGIAN KELOMPOK DAN LOKASI KKN UIN SUNAN KALIJAGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA) 15650042_BAB_II-BAB_IV.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (6MB)

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

Share this knowledge with your friends :

Actions (login required)

View Item