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: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: