(0721) 8030188    pusat@itera.ac.id   

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