Judul: Penerapan Algoritme Genetika untuk Penjadwalan Kuliah Kurikulum Mayor Minor Studi Kasus Institut Pertanian Bogor
Abstrak: Kampus Institut Pertanian Bogor (IPB) dalam menyelenggarakan pendidikannya menggunakan kurikulum mayor minor. Kurikulum ini memungkinkan mahasiswa mengambil paket mata kuliah atau beberapa mata kuliah lintas fakultas sesuai dengan yang diminatinya. IPB juga menggunakan konsep penggunaan bersama (resource sharing) seperti sarana dan prasarana perkuliahan termasuk ruang kuliah. Dalam prakteknya, penggunaan ruang kuliah bersama sering dilakukan terutama untuk kelas mata kuliah yang tidak membutuhkan ruangan khusus dan memiliki jumlah peserta banyak. Penelitian ini bertujuan membangun sistem penjadwalan kuliah dengan memanfaatkan algoritme genetika. Ruang lingkup penelitian ini adalah: 1) jadwal kuliah yang akan dicari solusinya adalah jadwal kuliah pada program sarjana IPB, 2) algoritme genetika digunakan sebagai suatu metode untuk mencari solusi jadwal kuliah, 3) Dosen tidak dapat memilih atau meminta waktu untuk kuliah, 4) program yang dibangun berbasis desktop. Tahap awal yang dilakukan dalam penelitian adalah tahap akuisisi data. Tahap ini meliputi observasi, wawancara dan studi pustaka. Dari tahap ini diperoleh data kelas matakuliah . Data yang digunakan sebanyak 635 kelas matakuliah dari sembilan fakultas pada program Sarjana IPB. Metode komputasi yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan pendekatan algoritme genetika. Algoritme genetika memiliki beberapa tahapan yaitu inisialisasi populasi, evaluasi populasi, seleksi individu, pindah silang, dan mutasi. Cara pindah silang (crossover) yang digunakan dalam penelitian ini adalah Two-point Crossover dan metode seleksi yang digunakan adalah metode Mesin Roullete (Roulette Wheel). Pengkodean kromosom dalam penelitian ini menggunakan pengkodean integer atau bilangan bulat. Kromosom yang terbentuk adalah jadwal kelas matakuliah yang dibangkitkan secara otomatis oleh algoritma genetika. Populasi itu sendiri adalah kumpulan jadwal perkuliahan mulai dari hari Senin sampai Jumat. Nilai fitness terbaik dari penelitian ini adalah 0.01 dengan rata-rata fitness dalam populasi sebesar 0.0099901. Nilai ideal algoritme genetika ini adalah 1. Dari nilai fitness terbaik yang diperoleh menunjukkan masih adanya kelas matakuliah yang tidak terjadwalkan dengan baik. Prototipe program menggunakan bahasa pemrograman C# dengan Database Management System menggunakan MySQL. Hasil keluaran dari program tersimpan dalam database agar dapat digunakan untuk menajemen jadwal kuliah.
Keyword: Genetic Algorithm (GA), C#, course scheduling, optimization

Judul: Sistem penjadwalan perkuliahan menggunakan algoritma genetika : studi kasus fakultas matematika dan IPA IPB
Abstrak: Masalah penjadwalan merupakan salah satu tipe dari masalah pengalokasian sumber daya yang ada pada suatu slot waktu yang tersedia. Terdapatnya persyaratan-persyaratan yang harus dipenuhi dalam merancang suatu sistem penjadwalan perkuliahan membuat semakin kompleks dan rumitnya dalam merancang suatu sistem penjadwalan. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari dan menerapkan algoritma genetika pada sistem penjadwalan perkuliahan. Percobaan dilakukan dengan menggambil studi kasus Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Institut Pertanian Bogor terutama pada semes- ter ganjil tahun 2002/2003. Percobaan yang dilakukan dalam penelitian ini ada 3, yaitu pengujian pe- ngaruh perubahan nilai dari parameter operator algoritma genetika (crossover, mutasi dan propagasi) dengan metode evolusi 3-tournament based selection, pengujian pengaruh perbedaan hasil penjad- walan pada jumlah dan iterasi populasi populasi, dan pengujian pengaruh perbedaan metode inisialisa- si terhadap hasil dan durasi proses penjadwalan perkuliahan. Untuk percobaan pertama, pada pasangan persentase operator algoritma genetika yang cocok dan optimal dapat mempercepat proses pembuatan jadwal perkuliahan. Hal ini dibuktikan dari hasil yang didapatkan yaitu pada persentase crossover 40 persen dan mutasi 50 persen serta propagasi 10 persen didapatkan durasi proses penjadwalan yang tercepat. Operator mutasi memegang peranan yang penting sekali dalam suatu proses evolusi. Pada percobaan 1 uji ke 5 didapatkan hasil pelanggaran konflik terkecil. Jumlah kromosom dalam satu populasi yang akan diproses dengan menggunakan GA, mempengaruhi dalam mendapatkan hasil penjadwalan tercepat dan optimal. Hal ini disebabkan pada jumlah populasi yang semakin besar, keragaman dalam satu populasi bertambah besar dalam mencapai solusi optimum. Metode inisialisasi yang berbeda tidak mempengaruhi hasil penjadwalan (baik dari sisi waktu maupun jumlah konstraint yang dilanggar) secara signifikan pada jumlah populasi dan iterasi yang kecil, tapi akan tampak jelas pada jumlah populasi dan iterasi yang besar.
Keyword: algoritma genetika, sistem penjadwalan

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: