IMPLEMENTASI METODE DECISION TREE DENGAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DALAM OPTIMASI PENYUSUNAN JADWAL KULIAH DI KAMPUS

Universitas berperan penting dalam mempersiapkan mahasiswa untuk menjadi anggota masyarakat yang kompeten secara akademis dan profesional. Namun, penjadwalan mata kuliah di universitas sering kali menghadapi kendala seperti bentrok kelas dan ketidaksesuaian waktu dosen, yang mempengaruhi efisiensi dan kualitas jadwal. Untuk mengatasi masalah ini, dibutuhkan metode penjadwalan yang efektif. Data mining dengan menggunakan decision tree telah menunjukkan akurasi hingga 82,79% dalam memprediksi kelulusan mahasiswa, menjadikannya metode yang bermanfaat untuk menyederhanakan proses pengambilan keputusan. Penjadwalan yang dilakukan secara manual menggunakan tabel konvensional dapat menguras waktu dan tenaga, terutama saat menangani jadwal yang kompleks. Untuk mengatasi masalah ini, pengembangan sistem penjadwalan berbasis algoritma menjadi solusi yang menjanjikan. Particle Swarm Optimization (PSO) merupakan algoritme metaheuristik yang terkenal dalam memecahkan masalah optimasi multiparameter. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Decision Tree yang dikombinasikan dengan algoritma Particle Swarm Optimization dalam mengoptimasi penyusunan jadwal kuliah di kampus, guna meningkatkan efisiensi dan kualitas hasil penjadwalan.