## IMPLEMENTASI ALGORTIMA GENETIKA DALAM SISTEM PENJADWALAN MATA PELAJARAN PADA SMP NEGERI 3 PEMULUTAN BERBASIS WEB
Jemakmun 1 , M Shahib Arkan 2
1,2 Program Studi  Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bina Darma Email: 1 jemakmun@binadarma.ac.id, 2 181420074@student.binadarma.ac.id

## ABSTRAK
Penjadwalan sangatlah penting untuk mengelola kegiatan, terutama didalam dunia pendidikan. Seperti hal nya pada  proses  penjadwalan  di  sekolahan  dimana  pembuatan  jadwalnya  masih  kurang  efektif,  dimana  dalam membuat  jadwal  pelajaran  di  SMP  Negeri  3  Pemulutan  masih  penyusunan  jadwal  secara  manual  yang  berisi komponen seperti guru, mata pelajaran, waktu dan kelas, sehingga masih sering terjadi bentrok .Untuk mengatasi hal  tersebut,  peneliti  memiliki  solusi  yaitu  membuat  penjadwalan  sekolahan  secara  otomatis  sesuai  yang diinginkan  oleh  guru  dan  siswa,  metode  yang  digunakan  yaitu  dengan  menggunakan  algoritma  genetika. Algoritma  genetika  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  paling  cocok  untuk  memecahkan  masalah  optimasi kompleks yang sulit diselesaikan dengan metode konvensional. Diharapkan algoritma ini dapat digunakan untuk mencari solusi jadwal untuk masalah optimisasi dan masalah pencarian penjadwalan mengajar pada SMP Negeri 3 Pemulutan. Dengan sistem aplikasi penjadwalan ini siswa dan guru dapat melihat jadwal secara langsung dan pihak sekolah akan dengan mudah dalam mengelola dan mengoptimalkan data jadwal.
Kata Kunci: Sistem aplikasi, Penjadwalan, Algoritma Genetika.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi sekarang  memiliki  peranan  penting  dalam  semua sektor  kehidupan.  Teknologi  sekarang  memiliki banyak peranan dan mengalami perkembangan yang sangat  pesat  dan  banyak  memberikan  keuntungan bagi  keberlangsungan  kehidupan.  Perkembangan teknologi memiliki banyak manfaat dan berdampak positif dan membuat perkembangan sistem komputer, dengan berkembangnya ini berdampak ke berbagai  sektor,  terutama  pada  sektor  bidang pendidikan.
Dalam  bidang  pendidikan  memiliki  sebuah  jadwal, dimana  penjadwalan  merupakan  salah  satu  hal penting  yang  akan  dibutuhkan  untuk  bidang pendidikan.  Penjadwalan  merupakan  sebuah  upaya pengelolaan waktu terhadap suatu kegiatan, dengan tujuan  kelancaran  dalam  keberlangsungan  kegiatan tersebut  (Pambudi  et  al.,  2021).  Dalam  membuat jadwal yang baik, ada beberapa batasan yang harus diperhatikan  agar  dapat  sesuai  kebutuhan  agar jadwal yang dibuat dapat sesuai dalam penggunaannya  agar  proses  pengolahan  data penjadwalan cepat, efektif, efisien dan akurat untuk meningkatkan standar mutu Pendidikan (Waluyo & Fatich, 2017).
Dalam Pendidikan tingkat SMP penjadwalan sudah sangat penting dan dibutuhkan karena biasanya pada pada  tingkat  SMP  masih  sangat  minim  dan  masih dilakukan  secara  manual.  Pada  proses  penjadwalan secara  manual  bentrokan  jadwal  sangatlah  sering terjadi  antara  guru  mengajar  pada  kelas  yang berbeda  dalam  waktu  yang  sama  sehingga  harus memiliki  waktu  yang  luang  untuk  menyesuaikan jadwal  yang  baru  dibuat  dampaknya  kurang
maksimal. Seperti yang terjadi pada SMP Negeri 3 Pemulutan merupakan sekolah yang berada di desa simpang  pelabuhan  dalam.  Sekolah  Menengah Petama  ini  terletak  di  Sumsel,  Kecamatan Pemulutan, Kabupaten Ogan Ilir, Sumatera Selatan. Setelah Penulis melakukan penelitian, ternyata SMP Negeri  3  ini  membutuhkan  suatu  sistem  aplikasi penjadwalan.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  maka  akan dirancang  dan  dibangun  sebuah  sistem  yang  akan memudahkan  kinerja  penjadwalan  sekolah.  Untuk lebih mengoptimalkan penjadwalan dan meminimalisasi  masalah-masalah  yang  ada  dalam penyususan jadwal secara manual. Salah satu solusi optimasi penjadwalan yang dapat menyusun jadwal secara  otmatis  dan  baik  yaitu  algoritma  genetika. Algoritma genetika merupakan pendekatan komputasional  untuk  menyelesaikan  masalah  yang dimodelkan  dengan  proses  biologi  dari  evolusi. Algoritama  ini  merupakan  algoritma  yang  dapat digunakan  untuk  mengenerate  hasil  penjadwalan sesuai  dengan  inputan  yang  ada  (Demasya,  2018). Dengan sebab itu untuk memaksimalkan penjadwalan disekolah tersebut, solusi terbaik yang diberikan  untuk  memaksimalkan  penjadwalan tersebut  yaitu  dengan  membangun  sebuah  aplikasi sistem  penjadwalan  yang  menggunakan  algoritma genetika agar memudahkan siswa dan pihak sekolah dalam penjadwalan (Paranduk et al., 2018).
1.2. Tinjuan Pustaka
a. Penjadwalan
Merupakan proses pengumpulan sebuah data  yang memiliki  tugas  tersendiri.  Penjadwalan  mata pelajaran  sekolah  merupakan    informasi  yang dimana  didalamnya  terdapat  data  guru,  mata pelajaran,  hari  dan  jam  dimulainya  hingga  ruang
yang akan digunakan dimana akan membentuk suatu jadwal  yang  terstruktur  dan  tertata  rapi  sehingga kegiatan  belajar  mengajar  dapat  terselenggarakan dengan  baik  (Dummy  et  al.,  2020).  Dapat disimpulkan  bahwa  penjadwalan  merupakan  salah satu  kegiatan  yang penting dalam penentuan waktu dan urutan kegiatan produksi.
b. Algoritma Genetika
Algoritma  genetik  adalah  algoritma  yang  berusaha menerapkan pemahaman mengenai evolusi alamiah pada  tugas-tugas  pemecahan  masalah  (problem solving)  (Chandra  W,  J,  &  Aghitsni,  2020).  Jadi bahwa  algoritma  genetika  merupakan  algoritma yang terbaik untuk pencarian yang lebih optimal.
c. PHP
PHP  adalah  sebuah  bahasan  pemrograman  server- side  yang  dimana  pengolahan  datanya  dilakukan oleh  komputer  server  atau  penyedia,  PHP merupakan  singkatan  dari Hypertext  Preprocessor . PHP  merupakan  bahasa  berbentuk  skrip  yang ditempatkan dalam server dan diproses diserver dan hasilnya dapat dikirimkan ke client , tempat pemakai menggunakan browser .  PHP  dirancang  untuk membentuk  web  yang  artinya  dapat  membentuk suatu  tampilan  berdasarkan  kebutuhan,  misalnya bisa  menampilkan  isi database ke  halaman  web (Erlansyah & Widyanto, 2016).
1.3. Metodologi Penelitian
a. Alur Penelitian
Adapun  alur  penelitian  yang  digunakan  sebagai pedoman  atau  acuan  yang  akan  dibuat  dalam penelitian  ini  agar  dapat  melakukan  secara terstruktur  dengan  sesuai  yang  akan  dibuat.  Alur penelitian yang diterapkan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Alur Penelitian
a). Pengumpulan data yang digunakan menggunakan  data  yang  terbaru,  karena  data harus  menyesuaikan  dengan  penelitian  yang dibuat,  tahap  ini  pengumpulan  data  dan informasi  yang  didapatkan  dari  beberapa metode  yang  digunakan  yaitu  wawancara, dengan cara menanyakan beberapa pertanyaan
sesuai  kebutuhan  dengan  pihak  sekolah  yang sedang bertugas untuk mendapatkan informasi penjadwalan  yang  ada  di  sekolah  bagaimana sistem  penjadwalan  yang  sedang  berjalan. Kemudian  observasi,  tahap  observasi  yaitu dengan  cara  pengamatan  secara  langsung bagaimana  pihak  sekolah  mengatur  sistem penjadwalan.  Selain  dilakukannya  wawancara dan  observasi,  pada  penelitian  ini  juga menggunakan  teknik  studi  pustaka  melalui referensi  jurnal  yang  ada  di  internet  sebagai acuan referensi sesuai dengan permasalahan.
b). Analisis kebutuhan termasuk kedalam identifikasi kebutuhan yang dibutuhkan dalam pengembangan  sistem  aplikasi  penjadwalan. Pengumpulan  data  yang  dibutuhkan  dan diperlukan yaitu komponen data yang mencakup  guru,  mata  pelajaran,  ruang,  jam, hari dan pengampu yang akan dibuat.
c). Pengembangan sistem pada tahap ini merancang  sistem  dengan  menggunakan pengembangan  sistem  metode  RAD,  Rapid Aplication Development (RAD) adalah metode yang  berfokus  pada  pengembangan  aplikasi secara  cepat,  melalui  pengulangan  dan feedback  berulang-ulang  dan  terdiri  dari  3 tahap yang saling berhubungan yaitu:
Requirements Planning, RAD Design
Workshop, dan Implementation.
d). Penyusunan laporan pada tahapan ini merupakan penyusunan laporan mengenai hasil dari  penelitian  yang  dibuat  dan  sekaligus dengan hasil dari pengujian yang akan dibuat.
b. Metode Pengembangan
Pada  metode  pengembangan  yang  digunakan pengembangan  sistem  adalah  Rapid  Aplication Development  (RAD).  Beberapa  tahapan-tahapan dalam metode pengembangan dengan menggunakan metode RAD:

## Gambar 2. Metode RAD
Metode  yang  digunakan  dalam  pengembangan sistem  aplikasi  ini  adalah  Rapid  Aplication Development  (RAD).  Metode  RAD  memiliki  3 tahapan yaitu sebagai berikut:
a). Requirement  planning  (rencana  kebutuhan) pada  tahap  ini  terjadi  keterlibatan  antara  User dan analyst. Kedua belah pihak bertemu secara langsung  untuk  mengidentifikasi  tujuan  dari sistem aplikasi dan kebutuhan informasi untuk mencapai  tujuan  yang  ingin  dicapai  pada sistem aplikasi nantinya.
b). Design  system  (proses  desain  sistem)  pada tahap  ini  keaktifan  user  terlibat  menentukan
untuk mencapai tujuan dalam proses pengembangan aplikasi. Analyst akan membangun dan menunjukkan tampilan visual desain dan alur kerja pengguna. Apabila sistem terdapat ketidaksesuaian desain antara user dan analyst  maka  akan  dilakukan  perbaikan.  User dapat  memberikan  tanggapan  atau  komentar apabila  terdapat  ketidaksesuaian  pada  desain tersebut.  Output  tahapan  ini  yaitu  spesifikasi perangkat  lunak  yang  meliputi  struktur  data, visual  desain  dan lain-lain.  Agar pada design nantinya sesuai kebutuhan User.
c). Implementation (implementasi)  pada tahap ini adalah  tahapan  dimana  seorang  programmer menerapkan  suatu  program  yang  baru  sesuai yang akan dibuat dan mengembangkan desain yang sesuai  dengan apa yang akan dibuat dan disetujui oleh pihak user dan analyst. Sebelum dilakukan  proses  pengujian  program  aplikasi yang telah dibangun diperkenalkan kepada user terlebih  untuk  diaplikasikan  kepada  suatu ogranisasi  telebih  dahulu  apakah  program tersebut memiliki kesalahan atau tidak. Seteah melalui  proses  tersebut  maka  user  dapat memberikan tanggapan terkait dengan aplikasi yang sudah dibuat apakah setuju dengan sistem yang dibuat tersebut.
c. Metode Algoritma Genetika
Algoritma genetika adalah metode untuk memecahkan  masalah  optimasi  terbatas  dan  tidak terbatas  yang  didasarkan  pada  seleksi  alam,  proses yang  mendorong  evolusi  biologis.  Algoritma genetika berulang kali memodifikasi populasi solusi individu.  Pada  setiap  langkah,  algoritma  genetika memilih  individu  dari  populasi  saat  ini  untuk menjadi  parent  dan  menggunakannya  untuk menghasilkan  individu  untuk  generasi  berikutnya. Selama generasi berturut-turut, populasi berkembang  menuju  solusi  optimal.  Perkawinan dilakukan  dengan  proses  acak  (random).  Dimana struktur  gen  hasil  proses  perkawinan  ini,  akan menghasilkan gen inovatif untuk diseleksi (Demasya,  2018).  Jadi  bahwa  algoritma  genetika merupakan  algoritma  yang  terbaik  untuk  pencarian yang  lebih  optimal.  Adapun  alur  proses  dalam algoritma genetika secara umum dapat  dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 3. Model Algoritma Genetika
Penjelasan  dari  diagram  alur  model  Algoritma Genetika secara umum terstruktur tersebut yaitu:
a). Populasi  awal  merupakan  proses  algoritma genetika diawali dengan dengan penentuan set populasi,  yang  digunakan  untuk  menentukan jumlah  individu  dalam  populasi  tersebut. Populasi  tersebut  diwakili  oleh  terdiri  dari sejumlah kromosom-kromosom yang merepresentasikan solusi yang diinginkan.
b). Evaluasi fitness merupakan fungsi menentukan seberapa fit dimana kemampuan individu untuk bersaing dengan individu lain. Ini memberikan skor kebugaran untuk setiap individu.
Probabilitas bahwa individu akan dipilih untuk reproduksi didasarkan pada
skor kebugarannya. Didalam evolusi alam, individu yang bernilai fitness rendah akan mati. Sebagai solusi permasalahan optimasi, perlu dicari nilai maksimal  dari  sebuah  fitness,  sehingga didapatkan nilai fitness terbaik yang digunakan sebagai nilai dalam fungsi tersebut (Wahyuningsih & Helmud, 2020).
c). Seleksi  tahap  seleksi  merupakan  proses pemilihan  kromosom    yang  terpilih  untuk proses  selanjutnya,  seleksi  yang  digunakan berdasarkan  nilai  fitness  yang  besar  agar kesempatan  terpilih  lebih  baik,  kemudian setelah terpilih yang mana saja akan dilakukan crossover,  pada  tahap  seleksi  terdapat  dua metode  yakni  metode  roulette-wheel  dan seleksi ranking.
d). Crossover  merupakan  operator  genetik  yang digunakan untuk memvariasikan pemrograman kromosom  atau  kromosom  dari  satu  generasi ke  generasi  berikutnya.  Operator  pindah didalamnya terdapat proses perkawinan (persilangan) gen antara dua individu (parent) yang menghasilkan dua individu baru (offspring) pada generasi berikutnya (Ramadhani et al., 2020).
e). Mutasi  merupakan  proses  yang  dilakukan dengan  modifikasi  perubahan  gen,  cara  kerja yaitu dengan menukarkan gen dari  kromosom yang telah dipilih yaitu individu yang memiliki nilai  fitness  terbaik  (Jumeilah,  2015).  Fungsi mutasi  itu  sendiri  membuat  individu-individu yang terdapat pada populasi semakin beragam dan  bervariasi  dan  menggantikan  gen  yang hilang.
f). Kriteria  berhenti  merupakan  kriteria  yang apabila sudah terpenuhi maka prosess algoritma genetika akan berhenti sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai.
g). Hasil merupakan tahapan akhir dari pengomptimalan  algoritma  genetika  yang didapatkan.

## 2. PEMBAHASAN
Dengan  adanya  sistem  algoritma  genetika  yang dibuat  maka  penjadwalan  lebih  optimal  untuk meningkatkan  suatu  pekerjaan  dan  mempermudah dalam  penyusunan  jadwal.  Jika  pada  sistem  terjadi suatu  kondisi  yang  tidak  sesuai  ataupun  terjadi bentrok,  maka  akan  secara  otomatis  algoritma genetika  ini  akan  bekerja  mengevaluasi  jadwal selama  proses  algoritma  masih  berjalan.  Namun apabila  algoritma  yang  digunakan  sudah  selesai tetapi  tidak  sesuai  dengan  yang  diinginkan  maka hasil  jadwal  ini  akan  dievaluasi  dengan  diubah secara manual pada sistemnya. Dengan menggunakan sistem seperti itu membuat penjadwalan  sekolah  lebih  baik  dan  lebih  optimal. Terdapat  beberapa  batasan  yang  tidak  boleh dilanggar dalam proses penjadwalan yakni:
a. Seorang  guru  tidak  dapat  mengajar  mata pelajaran  di  ruang  yang  sama  dengan  waktu yang bersamaan pula.
b. Sebuah ruang hanya boleh digunakan untuk satu mata  pelajaran  dan  kelas  pada  satu  waktu  yang sama.
c. Suatu  kelas  hanya  boleh  mengikuti  mata pelajaran  dan  menempati  satu  ruang  pada  satu waktu yang sama.
d. Ruang  teori  hanya  untuk  mata  pelajaran  yang bersifat  teori,  dan  praktikum  menempati  lab. Praktikum.
e. Hari aktif Persekolahan Senin sampai Jum’at.
f. Persekolahan  hanya  dapat  diselenggarakan dalam sesi waktu sekolah yang disediakan.

## 2.1. Data Pendukung Penjadwalan
Data-data yang diperlukan untuk mendukung proses penjadwalan persekolahan ini antara lain adalah data guru,  mata  pelajaran,  ruang,  jam,  hari,  dan pengampu  mata  pelajaran.  Berdasarkan  hasil pencarian dengan narasumber pihak sekolahan SMP Negeri 3 Pemulutan, didapatkan rincian jumlah data komponen  pendukung  seperti  pada  tabel  1  sebagai berikut:
Tabel 1. Jumlah Data Pendukung Penjadwalan No Data Jumlah Data 1 Guru 20 2 Mata Pelajaran 18 3 Ruang 2 4 Jam 31 5 Hari 5
6 Pengampu 22

## 2.2. Use Case Diagram
Sistem  aplikasi  yang  diusulkan  dengan  use  case diagram pada penjadwalan mata pelajaran pada SMP Negeri 3 Pemulutan. Memperlihatkan bahwa sistem aplikasi ini terdiri dari 3 (tiga) actor atau user. Actor dari  aplikasi  ini  yaitu  Admin,  Siswa  dan  Guru. Masing-masing  actor  mempunyai  aktivitas  yang berbeda-beda  sesuai  dengan  level  user  tersebut. Setiap  aktivitas  admin  di  awali  dengan  login aplikasi.  Sistem  aplikasi  hanya  dapat  dibuka  oleh admin  yang  telah  mempunyai  hak  akses  berupa username dan password, sedangkan siswa dan guru hanya dapat melihat data penjadwalan. Pengelolaan data  yang  dilakukan  oleh  admin  adalah  menambah data, mengubah, dan menghapus data dalam sistem aplikasi penjadwalan sekolahan ini.

## Gambar 4. Use Case Diagram

## 2.3. Activity Diagram Proses Penjadwalan
Proses  penjadwalan  perkuliahan  dapat  dilakukan dengan baik jika seluruh data pada data pendukung telah  dilengkapi.  Pada  Gambar  5  dapat  dilihat  alur proses penjadwalan yang dilakukan secara otomatis
menggunakan  algoritma  genetika.  Sebelum  proses generate, admin harus menginputkan tahun akademik  dan  semester,  kemudian  mengisi  jumlah populasi, probabilitas mutasi, probabilitas crossover, dan  jumlah  generasi.  Lama  proses  generate tergantung pada jumlah data dan kesesuaian dengan nilai  populasi,  probabilitas  mutasi,  probabilitas crossover,  dan  nilai  generasi  yang  diinputkan.

## Gambar 5. Activity Diagram Proses Penjadwalan

## 2.4. Class Diagram Penjadwalan
Class  Diagram  di  bawah  ini  menggambarkan  alur basis  data  yang  akan  dibuat  dalam  membangun sistem  aplikasi  penjadwalan  mata  pelajaran  pada SMP Negeri 3 Pemulutan.

## Gambar 6. Class Diagram Penjadwalan

## 2.5. Output Sistem
Pada Gambar 7 – 12 ditampilkan hasil output sistem berupa  interface  halaman  data  pendukung  sistem penjadwalan  sekolahan  menggunakan  algoritma genetika.

## Gambar 7. Tampilan Halaman Guru
Dalam  tampilan  gambar  diatas  untuk  melihat  data guru yang sudah di input, terdapat beberapa tombol antara lain  yaitu tombol untuk mencari data,  tambah data, ubah dan hapus data guru.

## Gambar 8. Tampilan Halaman Mata Pelajaran
Dalam  tampilan  gambar  diatas  untuk  melihat  data mata  pelajaran  yang  sudah  di  input,  terdapat beberapa  tombol  antara  lain  yaitu  tombol  untuk mencari data, tambah data, ubah dan hapus data mata pelajaran.

## Gambar 9. Tampilan Halaman Pengampu
Dalam  tampilan  gambar  diatas  untuk  melihat  data pengampu  yang  sudah  di  input,  terdapat  beberapa tombol antara lain yaitu tombol untuk mencari data, tambah data, ubah dan hapus data pengampu.

## Gambar 10. Tampilan Halaman Ruangan
Dalam  tampilan  gambar  diatas  untuk  melihat  data ruangan  yang  sudah  di  input,  terdapat  beberapa tombol antara lain yaitu tombol untuk mencari data, tambah data, ubah dan hapus data ruangan.

## Gambar 11. Tampilan Halaman Waktu
Dalam  tampilan  gambar  diatas  untuk  melihat  data waktu yang sudah di input, terdapat beberapa tombol antara lain yaitu tombol tambah data, ubah dan hapus data waktu.

## Gambar 12. Tampilan Halaman Hari
Dalam  tampilan  gambar  diatas  untuk  melihat  data mata  pelajaran  yang  sudah  di  input,  terdapat beberapa  tombol  antara  lain  yaitu  tombol  tambah data, ubah dan hapus data hari.

## Gambar 13. Proses Generate Sistem Aplikasi Penjadwalan
Setelah  seluruh  data  pendukung  diinputkan,  tahap selanjutnya adalah proses generate jadwal persekolahan.  Pada  tahap  ini,  pengujian  sistem
dilakukan  dengan  mengubah  jumlah  populasi, probabilitas  mutasi,  probabilitas  crossover,  dan jumlah  generasi  untuk  mendapatkan  nilai  yang paling sesuai dalam proses penjadwalan.

## Gambar 14. Hasil Generate Sistem Aplikasi Penjadwalan
Berdasarkan  hasil  proses  algoritma  genetika didapatkan  output  sistem  informasi  penjadwalan yang terdiri atas 18 mata pelajaran dengan  22  guru pengampu  yang  telah  terbagi  sesuai  dengan ketentuan.  Mata  pelajaran  yang  dijalani  oleh  suatu kelas  pada  suatu  waktu  telah  terbagi  secara  acak namun tidak bertabrakan waktunya, dengan diampu oleh guru pengampu yang sesuai dan ruangan yang tidak sama. Setelah diteliti lebih dalam, hasil output mendapatkan  data  yang  tidak  bertabrakan  antara kelas,  guru  pengampu,  mata  pelajaran,  waktu,  dan ruangan. Hasil output sistem informasi penjadwalan ini kemudian dapat disimpan dalam bentuk database atau di export ke dalam format Excel.

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan  pada penerapan  sistem  penjadwalan  sekolahan  di  SMP Negeri  3  Pemulutan,  kesimpulan  yang  didapatkan antara  lain  adalah  sistem  penjadwalan  sekolahan yang  dirancang  menggunakan  algoritma  genetika dapat  mengoptimasi  proses  penjadwalan  dengan waktu yang relatif singkat, tanpa adanya jadwal yang bentrok.  Durasi  paling  cepat  dalam  proses penjadwalan  dengan  algoritma  genetika  adalah 00:05:09 dengan nilai populasi 10, nilai mutasi 0,4, dan nilai crossover 0,7. Sehingga, algoritma genetika dapat  dimanfaaatkan  untuk  melakukan  proses penjadwalan perkuliahan yang akurat, cepat, efisien, dan efektif.
Saran untuk lebih meningkatkan lagi aplikasi sistem penjadwalan  sekolahan  ini  masih  memerlukan beberapa pengembangan untuk  menjadikanya lebih akurat dan lebih sempurna lagi, durasi untuk proses generate jadwal  mungkin  bisa  berbeda  tergantung perangkat keras yang digunakan dan koneksi internet yang  digunakan.  Sistem  penjadwalan  sekolahan  ini masih  terpisah  antara  kelas  yang  akan  di generate jadwalnya.

## PUSTAKA
Chandra W, J, & Aghitsni, R. (2020). Sistem Informasi Penjadwalan Menggunakan Algoritma Genetika Pada Program Studi
Sastra Inggris Fakultas Sastra Unikom. Paper Knowledge . Toward a Media History of Documents , 33–48.
Demasya. (2018). UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Poliklinik UNIVERSITAS SUMATERA UTARA. Jurnal Pembangunan Wilayah & Kota , 1 (3), 82–91.
Dummy, M. S. A. G., Wijaya, I. G. P. S., & Maududi, N. (2020). Sistem Informasi Penjadwalan Pembelajaran Pada Sman 5 Mataram. Jurnal Begawe Teknologi Informasi (JBegaTI) , 1 (1), 68–78. https://doi.org/10.29303/jbegati.v1i1.148
Erlansyah, D., & Widyanto. (2016). SISTEM INFORMASI PENGOLAHAN DATA KECELAKAAN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE TOTAL ARCHITECTURE SYNTESIS (STUDI KASUS: POLRES OGAN ILIR). Jurnal Manajemen Informatika , 2 (2).
Jumeilah, F. S. (2015). Implementasi Algoritma Genetika pada Penjadwalan Job Shop. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 1 (2), 226–236.
Pambudi, A. P., Waluyo, A., & Fatich, E. V. L. N. (2021). Perancangan Sistem Penjadwalan Perkuliahan Berbasis Website Menggunakan Algortima Genetika. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 8 (3), 1133–1146. https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i3.1051
Paranduk, L., Indriani, A., Hafid, M., & Suprianto. (2018). Sistem Informasi Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Algoritma Genetika Berbasis Web. Seminar Nasional Aplikasi
Teknologi Informasi (SNATi) , E46–E50.
Ramadhani, F. D., Rahman, K. K. A., Rafi, M. Y., Salamah, U., & Rosyani, P. (2020). Perancangan Sistem Informasi Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Algoritma Genetika Berbasis Web. Jurnal Kreativitas Mahasiswa Informatika , 1 , 133–142.
Wahyuningsih, D., & Helmud, E. (2020). Penerapan Algoritma Genetika Untuk Optimasi Penjadwalan pada MTS Negeri 1 Pangkalpinang. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) , 9 (3), 435–441. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v9i3.994
Waluyo, A., & Fatich, E. V. L. N. (2017). Perancangan Website Dinas Pendidikan Pemuda Dan Olah Raga (Studi Kasus Dinas Pendidikan Pemuda Dan Olah Raga Kabupaten Kebumen). J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika) , 1 (2), 186. https://doi.org/10.30645/j-sakti.v1i2.42