ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulIMPLEMENTASI ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) PADA PENJADWALAN KUNJUNGAN WARGA BINAAN PEMASYARAKATAN BERBASIS WEB (STUDI KASUS LEMBAGA PEMASYARAKATAN KELAS IIA PALU) |
| Nama: ANGGUN VRILIA |
| Tahun: 2024 |
| Abstrak Lembaga Pemasyarakatan Kelas IIA Palu merupakan salah satu Unit Pelaksana Teknis (UPT) di bawah Kantor Wilayah Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia yang bertanggung jawab dalam pembinaan narapidana. Narapidana memiliki hak untuk menerima kunjungan, namun proses kunjungan di Lapas Kelas IIA Palu belum terorganisir dengan baik, mengakibatkan data pengunjung dan narapidana tidak valid. Kurangnya sistem informasi untuk pendaftaran kunjungan narapidana menyebabkan masalah yang tidak terkendali. Solusi yang diusulkan adalah pengembangan sistem penjadwalan kunjungan narapidana dengan menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Algoritma PSO dapat membantu memecahkan masalah dengan membentuk partikel-partikel secara acak, mengevaluasi nilai fitness, dan meng-update velocity serta posisi partikel berdasarkan ruang pencarian. Dengan sistem ini, pendaftaran kunjungan menjadi lebih praktis, memastikan pengunjung tidak melebihi batas waktu kunjungan, dan meningkatkan validitas data. Sistem ini akan memberikan manfaat bagi Lapas Kelas IIA Palu dalam meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelolaan kunjungan narapidana. Diharapkan penerapan algoritma PSO dalam sistem ini dapat mengatasi masalah yang ada, memberikan kepastian bagi narapidana dan pengunjung, serta mendukung tujuan pembinaan narapidana sesuai dengan undang-undang tentang permasyarakatan. Kata Kunci-SI, Particle Swarm Optimization, PSO. Palu Class IIA Penitentiary is one of the Technical Implementation Units (UPT) under the Regional Office of the Ministry of Law and Human Rights which is responsible for developing prisoners. Prisoners have the right to receive visits, but the visitation process at the Class IIA Palu prison is not well organized, resulting in invalid visitor and prisoner data. The lack of an information system for registering prisoner visits causes uncontrolled problems. The proposed solution is the development of a prisoner visit scheduling system using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. The PSO algorithm can help solve problems by forming particles randomly, evaluating fitness values, and updating velocity and position of particles based on the search space. With this system, visit registration becomes more practical, ensures visitors do not exceed the visit time limit, and increases data validity. This system will provide benefits for the Class IIA Palu Prison in increasing the efficiency and accuracy of managing inmate visits. It is hoped that the application of the PSO algorithm in this system can overcome existing problems, provide certainty for inmates and visitors, and support the goals of inmate development in accordance with the law on corrections. Keywords-SI, ParticleSwarm Optimization, PSO. |