PENGOPTIMALAN PROSES PENGELOMPOKKAN KAMAR ASRAMA MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE SKEWED GENERAL VARIABLE NEIGHBORHOOD SEARCH PADA ASPEK KUALITAS HASIL PENGELOMPOKKAN DAN WAKTU PEMROSESAN
Institut Teknologi Sumatera telah menyediakan fasilitas asrama untuk mahasiswa
tingkat pertama. Berdasarkan ketetapan dan aturan akademik, ITERA membagi
mahasiswa ke dalam kelompok kamar asrama yang dibagi berdasarkan asal daerah,
program studi, kemampuan ekonomi, dan agama. Pembagian mahasiswa ke dalam
kamar asrama merupakan contoh dari Maximally Diverse Grouping Problem
(MDGP). Saat ini aplikasi pengelompokan mahasiswa ITERA ke dalam kamar
asrama menerapkan algoritma Hybrid Genetic Algorithm (HGA). Seiring dengan
berkembangnya penelitian, HGA untuk permasalahan MDGP diuji dengan
berbagai algoritma lainnya, salah satu nya adalah algoritma Skewed General
Variable Neighborhood Search (SGVNS). Kedua algoritma tersebut diuji
menggunakan data dan spesifikasi komputer yang sama. Hasil pengujian
menunjukkan bahwa algoritma SGVNS memberikan waktu pemrosesan yang lebih
cepat sebesar 1873.69s pada asrama wanita dan 637.63s lebih cepat pada asrama
pria daripada algoritma HGA. SGVNS juga memberikan kualitas hasil
pengelompokan lebih rendah sebesar 2.66 poin pada asrama wanita dan lebih
rendah 9.67 poin pada asrama pria daripada algoritma HGA.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2102020013
Keyword