Review Jurnal Algoritma Genetika [PDF]

Citation preview

TUGAS KECERDASAN BUATAN (AI) REVIEW JURNAL



IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENJADWALAN CUSTOMOR SERVICE (Studi Kasus: Biro Perjalanan Kangoroo) Diajukan untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Kecerdasan Buatan (AI) Program Studi Teknik Informatika Universitas Catur Insan Cendikia (UCIC) Cirebon



Oleh : Melly Amalia (2016102023)



PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS CATUR INSAN CENDIKIA (UCIC) CIREBON 2019



Review Jurnal Nasional “Agoritma Genetika” Implementasi Judul Jurnal



Algoritma



Genetika



Untuk



Penjadwalan Customer Service (Studi Kasus: Biro Perjalanan Kangoroo)



Nama Penulis Tahun



Chusnah Puteri Damayanti1, Rekyan Regasari Madi Putri2, Mochammad Ali Fauzi3 2017 Biro



perjalanan



atau



travel



membutuhkan



penjadwalan dalam mengatur jam kerja karyawan karena kebutuhan akan transportasi yang tinggi. Untuk mengantisipasi hal tersebut, tentunya harus Permasalahan



ada karyawan yang selalu ada untuk berhubungan langsung dengan pelanggan, yaitu Customer service. Customer



service



harus



mampu



memberikan



informasi yang dibutuhkan pelanggan secepatnya, dan informasi yang diberikan harus benar, tepat, dan cepat sehingga customer akan merasa puas Objek Penelitian Metode yang digunakan Kinerja Metode



Biro Perjalanan Kangoroo algoritma genetika Proses genetik algoritma diawali dengan mengambil populasi



awal



menemukan



yang



kromosom



telah



dibentuk.



dengan



solusi



Untuk terbaik,



algoritma genetika dilakuksan secara berulang-ulang yang disebut sebagai generasi. Setiap generasi dilakukan 3 tahapan yaitu seleksi kromosom, crosover dan mutasi sehingga menghasilkan sebuah populasi baru. Pada proses regenerisasi ada 2 kondisi yang



dilakukan



regenerisasi



yaitu



untuk



menghentikan



convergence



atau



proses



maksimal



generasi. Kondisi convergence adalah konsisi dimana kromosom memenuhi nilai objektifitas yang sama dalam hal ini adalah jadwal yang sesuai dengan dosen,



mata



kuliah,



ruangan,



jam



dan



hari.



Sedangkan kondisi maksimal generasi adalah kondisi dimana regenerasi akan berhenti apabila telah memenuhi batas jumlah generasi yang dibangkitkan. Pada pengembangan berikutnya dapat digunakan metode mutasi lain seperti insertion exchange mutation dan penggunaan metode seleksi lainnya seperti binary tournament selection dan roulette Ide Pengembangan



wheel selection untuk menghasilkan hasil yang lebih optimal. Optimasi pada pengecekan pinalti baiknya dilakukan untuk mengurangi lama waktu yang dibutuhkan



program.



Lalu,



pemfokusan



untuk



konvergensi dalam algoritma genetika juga perlu dilakukan agar penjadwalan menjadi lebih baik. Sumber Jurnal



j-ptiik.ub.ac.id