BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Perguruan Tinggi
advertisement
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perguruan Tinggi merupakan institusi yang memiliki peran dan posisi strategis dalam pencapaian tujuan pendidikan, yang mana hal ini memerlukan upaya perbaikan yang harus dilakukan secara terus-menerus untuk mewujudkan Sumber Daya Manusia (SDM) yang berkualitas. SDM merupakan sumber daya yang penting di suatu perguruan tinggi, karena tanpa adanya unsur manusia dalam perguruan tinggi, tidak mungkin perguruan tinggi tersebut mampu bergerak dan mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga memiliki 8 progam studi strata satu dan 2 progam studi pasca sarjana. Dan satu progam studi Double Degree Bidang Biochemistry dan Biotechnology. Penjadwalan mata kuliah secara umum adalah sebuah aktifitas penyusunan jadwal kegiatan dengan beberapa kendala (constraint). Karena penyusunan jadwal akan melibatkan waktu perkuliahan, tempat (ruang kuliah), dan dosen. Maka ketiga unsur utama tersebut merupakan constraint yang harus diselesaikan. Pada proses penyusunan jadwal di Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga Surabaya.penyusunan jadwal juga dilaksanakan dengan prodi yang ada dalam fakultas (resource sharing). Dan juga ada batasan yang harus dipertimbangkan. Batasan-batasan ini biasanya disebut constraint. Constraint dimaksudkan untuk memberi batasan atau acuan dalam penyusunan jadwal. Dengan tidak melanggar constraint yang ditentukan maka dapat dipastikan jadwal yang terbentuk sudah cukup baik. Syaratsyarat dalam penjadwalan kuliah terbagi dalam dua kelompok sesuai dengan tingkat kewajiban syarat tersebut terpenuhi, yaitu harus terpenuhi yang disebut hard constraint dan diupayakan untuk terpenuhi soft constraint. Sebuah solusi hanya dapat dikatakan valid apabila dalam solusi tersebut sama sekali tidak ada hard constraint yang terlanggar. Contoh hard constraint adalah dosen tidak boleh mengajar dua mata kuliah dalam waktu yang bersamaan. Berbeda dengan hard constraint, kendala yang termasuk dalam soft constraint adalah kendala yang tidak selalu dapat terpenuhi dalam proses pembentukan jadwal, akan tetapi meskipun tidak harus terpenuhi, jadwal yang dihasilkan haru diusahakan semaksimal mungkin untuk memenuhi ketentuan soft constraint. Contoh soft constraint adalah dalam satu hari dosen mengajar maksimal 6 sks. Prosedur pemecahan masalah optimasi adalah memodelkan persoalannya ke dalam sebuah progam matematis dan kemudian memecahkannya dengan menggunakan teknik - teknik atau metode optimasi seperti genetic algoritma (GA), ant colony, dan metode-metode lainnya yang sudah berkembang saat ini. Dalam penelitian ini akan menggunakan metode particle swarm optimization untuk menyelesaikan persoalan optimasi. Dalam buku Kennedy and Eberhart (1995) yang membahas tentang algoritma Particle Swarm Optimization yang berfokus pada penyelesaian masalah optimasi dalam pencarian ruang untuk mendapatkan solusi (Kennedy and Eberhart, 1995). Menurut Shiau (2011) dalam penelitiannya mengenai a hybrid particle swarm optimization for a university course scheduling proble with flexible preferences. Particle Swarm Optimization akan mengoptimasi penjadwalan dengan kondisi di mana terjadi kombinasi terbaik untuk pasangan mata kuliah. Kompleksitas terjadi ketika jumlah mahasiswa dan pertemuan matakuliah yang harus dijadwalkan sangat banyak hingga mencapai ratusan bahkan ribuan. Dalam proses penjadwalan kuliah, tidak hanya memperhatikan terjadinya bentrok pada level kelas dan dosen tetapi juga harus memperhatikan jadwal pertemuan semua mahasiswa agar tidak bentrok, sehingga jadwal yang dihasilkan dapat menjadi efisien dengan preferensi yang fleksibel (Shiau, 2011). Penjadwalan mata kuliah yang tepat dengan parameter jumlah kelas, jumlah pengajar, serta jumlah mata kuliah yang ada sebagai indikator untuk menentukan pilihan yang optimal. Sehingga keluaran yang diharapkan ialah menjadi alat yang berguna dalam memberikan keputusan yang optimal bagi penentuan penjadwalan mata kuliah ini, terutama dalam studi kasus ini yaitu di progam studi S1 Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga Surabaya. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang masalah di atas maka rumusan masalah dalam penelitian proposal skripsi ini adalah, bagaimana membuat rancang bangun system pendukung keputusan optimasi penjadwalan mata kuliah menggunakan metode Particle Swarm Optimization (PSO). 1.3 Tujuan Penelitian Sesuai dengan permasalahan yang telah dikemukakan pada rumusan masalah, maka tujuan penelitian ini yaitu, membuat rancang bangun sistem pendukung keputusan optimasi penjadwalan mata kuliah di S1 Sistem Informasi Universitas Airlangga menggunakan metode Particle Swarm Optimization (PSO). 1.4 Manfaat Manfaat yang diharapkan dari penerapan metode ini adalah : 1. Penjadwalan mata kuliah yang ada di lingkungan FST khususnya prodi S1 Sistem Informasi lebih optimal. 2. Menyusun jadwal perkuliahan yang otomatis. 3. Membantu pihak akademik dalam penjadwalan mata kuliah di lingkup S1 Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga Surabaya. 4. Mempermudah untuk mengetahui jadwal mata kuliah yang telah disusun oleh pihak akademik. 5. Meminimalisir terjadi tabrakan atau bentrokan dalam penjadwalan mata kuliah. 1.5 Batasan Masalah 1. Penjadwalan dibatasi hanya untuk prodi S1 Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga Surabaya. 2. Data yang diperlukan dosen, departemen, ruang, waktu, dan mahasiswa. 3. Penjadwalan dibatasi hanya untuk semester ganjil tahun ajaran 2015/2016.