## Penerapan Algoritma Genetika serta Metode TOPSIS Sebagai Solusi Penjadwalan Mata Kuliah
Marwa Sulehu 1* , Watty Rimalia 2
1 Prodi Sistem Informasi, Universitas Teknologi AKBA Makassar,
2 Universitas Pancasakti Makassar
1 marwa.sulehu@akba.ac.id , 2 watty.rimalia@unpacti.ac.id

## Abstrak
Algoritma Genetika akan melakukan pencarian untuk mencari solusi ideal, dimana pada penelitian ini jadwal matakuliah akan diposisikan ke jadwal yang ideal, kegiatan penjadwalan  tersebut  harus  selesai  dalam  waktu  yang  telah  ditentukan  dengan memperhitungkan variabel yang terkait seperti ruangan tersedia, memisah matakuliah praktikum  dan  teori,  dan/atau  kesediaan  dosen  mengampuh  matakuliah.  Sehingga tujuan  dari  penelitian  ini  menyeimbangkan  antara  kesediaan  dosen  dalam mengampuh  mata  kuliah  dengan  waktu  dan  ruang  yang  tersedia,  dimana  waktu kesediaannya  dosen  dalam  mengampuh  matakuliah  diwaktu  tersebut  akan  dibobot menggunakan metode topsis  dan dilakukan pencarian waktu yang ideal bagi setiap dosen,  serta  waktu  pengerjaan  penjadwalan  matakuliah  yang  dilakukan  oleh  tim penyusun jadwal matakuluah menjadi semakin singkat yang sebelumnya 2 hingga 4 hari menjadi kurang dari sehari.
Kata Kunci : Algoritma Genetika, pencarian, topsis, bobot, matakuliah, dosen
The Genetic Algorithm will  find the ideal solution, where the course schedule will be positioned according to the ideal schedule. The scheduling activity must be completed within the allocatted time by considering related variables such as available rooms, practicum and theory courses, and/or the willingness of lecturers to teach the course. This study aims to balance the lecturers' willingness to take courses with the available time and rooms, which is messured using topsis method and an ideal time search is carried out for each lecturer. In addition, the time for scheduling coursework carried out by the course scheduler team is getting shorter where previously 2 to 4 days has become less than one. day.
Keyword : Genetic Algorithm, find, topsis, weight, course, lecture

## 1. Pendahuluan
Penjadwalan  adalah  proses,  cara,  perbuatan  menjadwalkan  atau  memasukkan dalam  jadwal  (Https://kbbi.kemdikbud.go.id  2021),  sedangkan  jadwal  sendiri  yaitu pembagian waktu berdasarkan rencana pengaturan urutan kerja; daftar atau tabel kegiatan atau rencana kegiatan dengan pembagian waktu pelaksanaan yang terperinci(Https://kbbi.kemdikbud.go.id  2021),  dari  definisi  penjadwalan  tersebut peneliti  dapat  menyimpulkan  bahwa  kegiatan  penjadwalan  merupan  aktivitas menyelaraskan  objek  yaitu  daftar  kegiatan  atau  rencana  dengan  waktu  yang  telah ditetapkan.
Vol. 4 No. 1 Januari 2023
Proses  penjadwalan mata kuliah yang dilakukan  di  UNITAMA saat  ini dengan memasangkan jadwal dan ruangan untuk mengantisipasi adanya ruangan yang terpakai dua kali dalam satu waktu, di tahap berikutnya memasukkan mata kuliah kedalam jadwal yang telah ditetapkan dengan melihat kelompok dari mata kuliah tersebut seperti mata kuliah  praktikum  hanya  dapat  menempati  ruang  laboratoium  komputer  saja,  serta mempertimbangkan kehadiran dosen tepat waktu dan melaksanakan proses perkuliahan, di tahap berikutnya memilah dan memindahkan seumpamanya ada dosen yang memiliki dua waktu yang bersamaan, hingga semua jadwal tertata sebagai mana mestinya. Hal ini cukup rumit dan tim penjadwalan mata kuliah harus telaten dalam pengerjaannya, proses penjadwalan tersebut akan memakan waktu yang cukup lama yaitu 2 hari hingga 4 hari kerja  dan  kemungkinan  akan  melakukan  perombakan  jika  terjadi  sesuatu  yang mengharuskan mengubah jadwal tersebut.
Hambatan-hambatan  berupa  jadwal  yang  cukup  lama  dikerjakan  dan  rentannya waktu  kesediaan  dosen  pengampuh  matakuliah  untuk  hadir  tepat  waktu  dalam mengampuh mata kuliah menjadi masalah  yang perlu diselesaikan, dimana penelitian ini menerapkan algoritma genetika dalam mencari solusi ideal bagi pengampuh matakuliah untuk  hadir  dijadwal  yang  telah  ditetapkan,  untuk  hasil  yang  maksimal  peneliti melakukan pembobotan terhadap kesediaan dosen untuk hadir mengampuh matakuliah tepat waktu dengan menggunakan metode TOPSIS dan algoritma genetika untuk mencari solusi jadwal terbaik untuk digunakan.
Metode topsis akan menghasilkan nilai terbaik bukan saja memiliki jarak terdekat dari solusi yang terbaik yaitu solusi ideal positif namun juga memiliki jarak terjauh dari solusi yang terburuk yaitu solusi ideal negatif(Khorshidi dan Hassani 2013)
Algoritma genetika adalah algoritma yang berdasarkan atau seperti proses evolusi makhluk  hidup  untuk  beradaptasi  terhadap  lingkungan  hidupnya(Kusumadewi  2003), evolusi  tersebut  kemungkinan  akan  bermutasi  lebih  dari  sekali  untuk  menemukan  gen terbaik dari proses tersebut. Algoritma genetika yang dikerjakan akan memasukkan objek dan  ketentuan  serta  waktu  dalam  variable  yang  disimpan  dalam  basis  data,  untuk ketentuan yaitu kelompok mata kuliah serta kesiapan dosen dalam melakukan atau hadir dalam perkuliahan, kesiapan dosen akan dilakukan secara pembobotan dimana nilai dari pembobotan  akan  diambil  dari  persentase  kehadiran  dosen  yang  bersangkutan  dan kuisioner yang diberikan kepada dosen yang bersangkutan.
Beberapa penelitian terkait tentang pengaplikasian penjadwalan atau pembuatan jadwal yang peneliti bandingkan atau mengutip antara lain adalah sebagai berikut:
▪ Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yuslena  Sari,  dkk(Sari  dkk.  2019),  yang  berjudul Optimasi  Penjadwalan  Mata  Kuliah  Menggunakan  Metode  Algoritma  Genetika Dengan Teknik Tournament Selection dengan kesimpulan Dari hasil pengujian sistem dapat  memberikan  kemudahan  dan  kecepatan  kepada  user  atau  Program  Studi Teknologi Informasi sebagai administrator dalam proses pembuatan atau penyusunan jadwal  untuk  perkuliahan,  yaitu  hanya  diperlukan  waktu  sekitar  14,7  menit dibandingkan dengan proses manual yang memerlukan waktu sekitar 2 hari. Sistem dapat  menghasilkan  jadwal  perkuliahan,  sehingga  mendapatkan  kombinasi  terbaik antara mata kuliah, dosen yang mengajar, mahasiswa yang mengambil mata kuliah, dan ruangan yang tersedia
▪ Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dwi  Oktarina  dan  Alyauma  Hajjah(Oktarina  dan Hajjah 2019) dengan judul Perancangan Sistem Penjadwalan Seminar Proposal dan Sidang  Skripsi  Dengan  Metode  Algoritma  Genetika,  dengan  kesimpulan  bahwa Sistem Penjadwalan seminar proposal dan sidang skripsi dapat mempercepat proses
kegiatan  penjadwalan  dan  dengan  adanya  informasi  yang  didapatkan  dari  web mempermudah mahasiswa dan dosen untuk mengetahui jadwal yang telah di ajukan, dan  daftar  jadwal  menguji  bagi  dosen  serta  penerapan  Algoritma  Genetika  dalam sistem  penjadwalan  seminar  proposal  dan  sidang  skripsi,  proses  kesalahan  dan keterlambatan jadwal dapat diminimalisir.
▪ Penelitian yang dilakukan oleh Gunawan Wibisono, dkk (Wibisono, Amrulloh, dan Ujianto  2019)  berjudul  penerapan  metode  topsis  dalam  penentuan  dosen  terbaik dengan  kesimpulan  dari  6  alternatif  dosen  terbaik  disimpulkan  bahwa  jumlah penelitian dan rangking pengajaran mempengaruhi kinerja dosen terbaik sedangkan lama kerja tidak begitu mempengaruhi.
▪ Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Theresia  Sunarni,  dkk  (Sitasi  dkk.  2017),  berjudul Optimasi Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Pewarnaan Graf. Prosiding SNTI dan SATELIT dengan kesimpulan bahwa pewarnaan graf diperoleh jadwal yang tidak bentrok antara mahasiswa, dosen serta ruang dan juga permintaan dosen untuk tidak dijadwalkan pada waktu tertentu dapat dipenuhi.
▪ Penelitian yang dilakukan oleh Dwi Ana Ratna Wati dan Yuli Agusti Rochman (Ana, Wati, dan Rochman, t.t.) berjudul Model Penjadwalan Matakuliah Secara Otomatis Berbasis Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO), dengan kesimpulan jadwal yang  dihasilkan  memenuhi  semua  kriteria  yang  bersifat  wajib  dan  dapat mengakomodasi preferensi dosen dalam memilih waktu mengajar. Model ini sangat membantu  tugas  penjadwalan  yang  cukup  rumit  sehingga  tugas  penjadwalan  dapat dilakukan secara otomatis dalam waktu yang cepat.

## 2.  Metode Penelitian
Penelitian serta pengembangan sistem penjadwalan mata kuliah ini diterapkan di kampus  Universitas  Teknologi  AKBA  Makassar  (UNITAMA)  dengan  menggunakan metode  extreme  programming  (XP)  sebagai  model  pengembangan  sistemnya  serta Uniform  Modeling  Language  (UML)  dalam  perancangannya  dan  Algoritma  Genetika sebagai Algoritma penentuan jadwalnya.
Extreme  Programming  (XP)  merupakan  model  pendekatan  pengembangan perangkat lunak yang menyederhanakan berbagai tahapan dalam proses pengembangannya sehingga menjadi lebih adaptif dan fleksibel (Pratama 2017). XP akan menyederhanakan proses menjadi empat proses dalam satu siklus yang bekesinambungan yaitu planning, design, coding dan testing. 1) Planning atau perencanaan dimulai dengan mengumpulkan  berbagai  data  yang  akan  dikembangkan  dan  menentukan  pandangan umum terhadap output dan fungsi utama dari perangkat lunak dengan melihat kebutuhan pengguna  untuk  mendeskripsikan  ouput,  fitur,  dan  fungsi  dari  aplikasi  yang  akan dikembangkan,  2)  Design  akan  disesuaikan  dengan  permintahan  kebutuhan  dari pengguna aplikasi itu sendiri, 3) pengkodean akan lebih efektif bila perencaan dan desain awal telah ditetapkan, dan 4) testing sangat dibutuhkan untuk mengetahui kesalahan atau ketidak sesuaian produk yang dibuat dengan rencana awal pengembang. Adapun diagram tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Tahapan Penelitian

## 2.1. Pengumpulan data
Pengumpulan  data  menggunanakan  pendekatan  studi  dokumentasi  dan menyebarkan  angket,  dokumen  yang  dikumpulkan  berupa  1)  file  jadwal  mata  kuliah periode sebelumnya, 2) daftar mata kuliah dan kelompoknya serta dosen pengampuhnya, 3) Absensi dosen pengampuh mata kuliah pada periode sebelumnya, serta 4) kuisioner kesediaan dosen untuk hadir tepat waktu.

## 2.2. Desain Perancangan Sistem
Perancangan  desain  menggunakan  UML  (Unified  Modeling  Language),  Model UML  akan  memberikan  gambaran  secara  detail  tentang  perancangan  sistem  dengan membaginya  dalam  beberapa  tool  desain  pengembangan  UML(Irwanto  2005).  Tool desain pengembang UML yang akan digunakan antaranya use case, Sequence Diagram, activity diagram, serta Class Diagram.

## 2.2. Implementasi TOPSIS dan Algoritma Genetika

## 2.2.1. Metode Topsis
Sebelum menghitung jadwal menggunakan algoritma genetika, ditentukan dahulu bobot kepentingan antara waktu mengampuh matakuliah dengan dosen pengampuhnya, nilai  dari  bobot  tersebut  diperoleh  dari  kalkulasi  menggunakan  metode  topsis  yang menghitung tingkat kehadiran dosen untuk hadir dalam mengampuh mata kuliah dengan menggunakan data absensi kehadiran dosen periode sebelumnya dan kuisioner kesediaan dosen  yang  di  isi  oleh  dosen  yang  bersangkutan.  Topsis  sendiri  adalah  singkatan  dari Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution ,  dimana  topsis  akan menghasilkan  nilai  terbaik  bukan  saja  memiliki  jarak  terdekat  dari  solusi  yang  terbaik yaitu solusi ideal positif namun juga memiliki jarak terjauh dari solusi yang terburuk yaitu solusi ideal negatif(Khorshidi dan Hassani 2013). Metode topsis memiliki 7 langkah yang dapat dilakukan dengan cara berikut:

## 2.2.1.1. Perangkingan
Metode perangkingan dapat menggunakan metode Rank Order Centroid (ROC). ROC adalah metode perangkingan yang memiliki aturan berdasarkan tingkat kepentingan yang ada(M. Diansyah Mesran dan F Fadlina 2019). Dalam topsis ranking tersebut adalah bobot  dari  kriteria  yang  akan  dihitung.  Secara  umum  perangkingan  ROC  dapat menggunakan persamaan berikut:
𝑊 𝑛 = 1 𝑛 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana
𝑊 = 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑛 = 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑖 = 𝑢𝑟𝑢𝑡𝑎𝑛 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑘𝑒𝑝𝑒𝑛𝑡𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛

## 2.2.1.2. Mentukan matriks keputusan
𝑥 𝑖𝑗 =   [ 𝑥 11 ⋯ 𝑥 1𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑚1 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ]
Pemberian nilai kriteria (j) terhadap alternatif (i) yang ada akan membentuk suatu matrix yang disebut matrix keputusan.

## 2.2.1.3. Normalisasi matriks keputusan
Normalisasi  dilakukan  untuk  menyetarakan  nilai  dari  matrix  keputusan  dimana nilai persentase, nilai mutlak, nilai mata uang, jumlah, dan lain sebagainya akan lakukan pergantian nilai menggunakan persamaan normalisasi matrix, matrix yang ternormalisasi akan mudah dihitung karena setiap atribut memiliki satuan yang setara.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗2 𝑚 𝑖=1
(2)
Vol. 4 No. 1 Januari 2023

## Dimana
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑥 𝑡𝑒𝑟𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑥 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑥 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑖 = 𝑎𝑙𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑖 = 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎

## 2.2.1.4. matriks ternormalisasi terbobot
Nilai yang ternormalisasi tersebut akan dikalikalikan dengan bobot dari masing – masing kriteria.
𝑣 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑗 . 𝑟 𝑖𝑗 Dimana 𝑣 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑥 𝑡𝑒𝑟𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑤 𝑗 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑥 𝑡𝑒𝑟𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖

## 2.2.1.5. Solusi ideal positif dan solusi ideal negative
Terdapat dua penilaian dalam metode topsis yaitu kriteria yang bersifat cost dan benefit,  dimana  nilai  cost  adalah  nilai  kriteria  yang  terendah  adalah  yang  terbaik  dan sebaliknya  benefit  adalah  nilaik  kriteria  yang  tertinggilah  yang  terbaik,  gunakan  salah satu persaaman berikut untuk menentukan nilai kriteria.
𝐴 + =   {(𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 |𝑗  ∈  𝐽), (𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 |𝑗  ∈  𝐽′)}
(3)
𝐴 − =   {(𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 |𝑗  ∈  𝐽), (𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 |𝑗  ∈  𝐽′)}
(4)
Dimana
𝐴 + = 𝑠𝑜𝑙𝑢𝑠𝑖 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝐽 = 𝑎𝑡𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 𝑗′ = 𝑎𝑡𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑐𝑜𝑠𝑡

## 2.2.1.6.  jarak antara solusi ideal positif dan/atau solusi ideal negative terhadap kriteria
Hitung  Jarak  antara  nilai  positif  atau  negative  untuk  menentukan  batasan  dari masing-masing kriteria dengan menggunakan persamaan berikut
𝑆 𝑖 + = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 + ) 2 𝑛 𝑗=1 (5)
𝑆 𝑖 − = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (6)
Dimana 𝑣 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑡𝑒𝑟𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑣 𝑗 + = 𝑠𝑜𝑙𝑢𝑠𝑖 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝑘𝑒 𝑗 𝑣 𝑗 − = 𝑠𝑜𝑙𝑢𝑠𝑖 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑘𝑒 𝑗

## 2.2.1.7. kedekatan relative
Nilai tertinggi dari setiap kriteria dapat dilakukan dengan menghitung kedekatan relative terhadap solusi negafit dan positif
𝐶 𝑖 = 𝑆 𝑖 − 𝑆 𝑖 − +𝑆 𝑖 + (7)
Dimana
𝑆 𝑗 + = 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑠𝑜𝑙𝑢𝑠𝑖 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓
𝑆 𝑗 − = 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑠𝑜𝑙𝑢𝑠𝑖 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒
Kedekatan relative di sort dari nilai yang tertinggi ke nilai yang terendah dan akan menjadi bobot dari attribute tersebut.

## 2.2.2. Algoritma Genetika
Algoritma genetika melakukan pencarian dengan meniru proses evolusi mahluk hidup  seperti  seleksi  alam  mahluk  hidup  dalam  bertahan  hidup  seperti  berevolusi  dan reproduksi(Arkeman,  Seminar,  dan  Gunawan  2012).  Sehingga  algoritma  genetika memiliki siklus yang berulang untuk mendapatkan populasi yang terbaik, siklus tersebut dimaulai dari 1) populasi awal, populasi awal didapatkan dari hasil random walk , yaitu memasangkan  gen  secara  acak  hingga  memperoleh  populasi  yang  belum  tertata.  2) Evaluasi  Fitness,  Fitness  adalah  nilai  atau  bobot  yang  diberikan  ketiap  individu  dalam suatu populasi, 3) Reproduksi dapat juga disebut proses genetika dilakukan dengan cara crossover dan/atau mutation , 4) menyeleksi kelayakan suatu populasi dijadikan sebagai solusi  atau tidak selection ini menghasilkan populasi baru 5) bila populasi  baru belum layak  dijadikan  solusi  maka  dilakukan  kembali  evaluasi  terhadap  populasi  yang  lain dengan tetap mempertahankan populasi terbaik yang disebut elitisme.
Gambar 2. Flowchart algoritma genetika

## 2.2.2.1. Generasi awal
Generasi  awal  adalah  generasi  sebelum  terjadi  mutasi  genetika  yang  diperoleh dari  data  random,  populasi  awal  berjumlah  sama  dengan  waktu  yang  telah  ditetapkan dikalikan  dengan  jumlah  ruangan  yang  tersedia.  Penelitian  ini  menggunakan  data
perkuliahan  kelas  sabtu  minggu.  Peneliti  membangkitkan  6  populasi  yang  akan dibandingkan.
Populasi yang degenerate adalah populasi yang valid, dimana kevalidan populasi dilihat  dari  dosen  dan  kelas  yaitu  dosen  tidak  bisa  mengampuh  dua  kelas  dalam  satu waktu begitu pula dengan kelas tidak dapat melakukan perkuliahan dua kali dalam waktu yang sama. Populasi yang tidak valid digantikan dengan populasi baru yang valid.

## 2.2.2.2. Evaluasi

## 2.2.2.2.1. Mengihitung fitness
Fitness  sebagai  dasar  menentukan  nilai  terbaik  atau  toloak  ukur  dalam penjadwalan,  menentukan  nilai  fitness  akan  berbeda  dengan  melihat  hasil  yang dinginkan, bila bobot chromosome tertinggi adalah yang terbaik maka nilai fitness adalah total jumlah dari cromosome sedangkan bila bobot chromosome terendah yang terbaik maka nilai fitness adalah invert dari total jumlah chromosome, dapat ditentukan dengan menggunakan persamaan berikut 𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 = 𝐴 − 𝐹(𝑋)
(8.a) atau 𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 = 𝐴 𝐹(𝑋)+𝜀 (8.b)
Dimana
𝐴 = 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑡𝑎𝑝𝑘𝑎𝑛 𝑋 = 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑢/𝑐ℎ𝑟𝑜𝑚𝑜𝑠𝑜𝑚𝑒 𝜀 = 𝑏𝑖𝑙𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑡𝑎𝑝𝑘𝑎𝑛 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑚𝑒𝑛𝑔ℎ𝑖𝑛𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 0

## 2.2.2.2.2. Menghitung probabilitas
Nilai yang dibuat untuk menghitung peluang yang mungkin terjadi adalah salah satu  Langkah  dalam  algoritma  genetika  dimana  nilai  tersebut  adalah  probabilitas  dari fitness. Probabilitas adalah kemungkinan yang mungkin akan terjadi

## 2.2.2.3. Proses Genetika
Proses pencarian gen terbaik dengan melakukan dua langkah yaitu crossover atau persilangan  dan/atau mutation atau  mutasi,  persilangan  dilakukan  dengan  cara menyilangkan chromosome pada individu dengan individu yang lain dan menghasilkan individu  yang  baru,  sedang  mutasi  akan  membentuk  gen  baru  dari  gen  ada  atau megenerate gen baru.

## 2.2.2.3.1. Crossover
Cross  over  adalah  metode  penyilangan  cromosome  yang  dilakukan  untuk mendapakan populasi baru dari suatu gen

## 2.2.2.3.2. mutation
dalam penelitian ini mutasi  dilakukan dengan cara shift  mutation , dimana baris cromosom ditukar dengan baris cromosom lainnya, penukaran tersebut dilakukan dengan cara pembangkitan nilai acak sebagai patokannya.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  untuk  proses  generate  dengan  menggunakan  algoritma genetika  adalah  jadwal  matakuliah  semester  ganjil  tahun  ajaran  2017/2018  pada  mata kuliah kelas sabtu minggu di Universitas Teknologi AKBA Makassar.
Tabel 1. Rekapitulasi Temuan Data kelas sabtu minggu
Variabel nilai Jumlah ruang 6 ruangan Jumlah Laboratorium komputer 4 ruangan Jumlah mata kuliah teori kelas sabtu minggu 32 pertemuan dalam se minggu Jumlah mata kuliah praktikum kelas sabtu minggu 18 pertemuan dalam se minggu Jumlah waktu 8 waktu
Sebelum  melakukan  proses  pembuatan  jadwal  mata  kuliah  perlu  di pertimbangkan  kevalidan  data  sehingga  dalam  melakukan  perhitungan  tidak  terjadi masalah,  dalam  data  tersebut  harus  dihitung  jumlah  ruangan  dikalikan  dengan  jumlah waktu harus lebih besar dibandingkan jumlah pertemuan mata kuliah, sehigga dapat di tuliskan dalam tabel berikut
Tabel 2. Validasi perbandingan jumlah pertemuan dengan waktu yang tersedia
Kelas Jumlah ruang x waktu Jumlah pertemuan Valid Kelas Sabtu Minggu praktikum 4 x 8 = 24 waktu 18 pertemuan Ya Kelas Sabtu Minggu Teori 6 x 8 = 48 waktu 32 pertemuan Ya
Dalam penjadwalan yang akan dibuat juga memiliki aturan dan menjadi batasan yang harus di seleksi dalam proses seleksi individu yaitu:
▪ Ruangan tidak dapat digunakan lebih dari sekali dalam waktu yang bersamaan
▪ Dosen tidak dapat mengajar dua waktu bersamaan
▪ Kelas  yang  sama  tidak  dapat  melakukan  perkuliahan  lebih  dari  sekali  dalam  satu waktu
▪ Pada hari jumat tidak ada perkuliahan pada pukul 11.30 hingga 13.10
▪ Mata kuliah teori tidak dapat menggunakan ruangan laboratorium
▪ Mata kuliah praktek hanya bisa menggunakan ruang laboratorium
▪ Waktu perkuliahan kelas regular hanya berada direntan hari senin, selasa, rabu, kamis dan jumat pada pukul 08.00 hingga 14.55
▪ Waktu perkuliahan kelas sabtu minggu hanya berada direntan hari sabtu dan minggu pada pukul 08.00 hingga 14.55
▪ Waktu perkuliahan kelas malam dapat melakukan perkuliahan di semua hari kecuali minggu pada pukul 15.00 hingga 22.00
Vol. 4 No. 1 Januari 2023
Data uji pada penelitian menggunakan data pada perkuliah kelas sabtu minggu, setelah  melakukan  pembobotan  menggunakan  metode  topsis  ditemunkan  bobot  seperti pada tabel 3, bobot tersebut antara rentan 0.0000 hingga 1.0000 semakin besar nilai dari bobot  tersebur  semakin  besar  kemungkinan  dosen  bersangkutan  untuk  hadir  untuk mengampuh mata kuliah pada waktu yang terbobot.
Tabel 3. Hasil pembobotan menggunakan metode topsis
no kelas Mata kuliah dosen sabtu minggu 08.00 09.40 09.45 11.25 11.30 13.10 13.15 14.55 08.00 09.40 09.45 11.25 11.30 13.10 13.15 14.55 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1  TI.35  LSDI 220AA 0.2962  0.2568  0.2118  0.2033  0.7779 0.6105  0.7354  0.9550 2  SI.51 LSIB 164AM  0.5879  0.0255  0.9091  0.3940  0.6908 0.0745  0.5703  0.9681 3  SI.54 LPBO 214EG 0.5134  0.7556  0.2123  0.3675  0.7784 0.3445  0.5046  0.7014 4  SI.35 LAKG 236HS 0.8880  0.6264  0.8976  0.0576  0.3421 0.0403  0.4171  0.0859 5  TI.35  LAKG 104RZ 0.0878  0.9846  0.6458  0.9116  0.5056 0.5682  0.3583  0.3471 6  SI.35 LPEV 230IM 0.4707  0.2908  0.6930  0.3902  0.8329 0.6793  0.1733  0.9863 7  TI.51  LTEI 140SS 0.3068  0.3289  0.5030  0.9470  0.2784 0.2259  0.2891  0.7835 8  TI.15  LPAP 161MA  0.8525  0.7453  0.8450  0.3478  0.2960 0.3920  0.2188  0.0533 9  TI.35  LAKG 104RZ 0.4483  0.7902  0.6010  0.0839  0.7605 0.0469  0.5552  0.7448 10  SI.71 LAKP 146AM  0.4248  0.1744  0.5606  0.0041  0.3492 0.8673  0.8448  0.1475 11  SI.71 LAKR 146AM  0.7722  0.2991  0.9380  0.9943  0.6213 0.3757  0.8820  0.3914 12  SI.71 LAKM 142JL 0.5493  0.1238  0.3191  0.3701  0.8904 0.9789  0.7457  0.6651 13  SI.15 LPAP 161MA  0.6113  0.1748  0.2773  0.5120  0.8021 0.5242  0.8102  0.5840 14  TI.15  LAP1 231NQ 0.1018  0.8737  0.9513  0.4075  0.7276 0.1632  0.6739  0.8738 15  SI.73 LSIT 111FW 0.4436  0.2337  0.8683  0.9710  0.1648 0.1399  0.5934  0.9742 16  SI.54 LPW2 122PA 0.8811  0.5323  0.8131  0.4426  0.5926 0.9467  0.4065  0.3975 17  TI.54  LPW2 122PA 0.9301  0.9051  0.5027  0.5015  0.1257 0.9858  0.4894  0.9470 18  TI.15  LSDI 238DN 0.5859  0.2197  0.6946  0.6336  0.5230 0.2797  0.8114  0.3963 19  SI.11 RPAI 114NH 0.4097  0.5313  0.4249  0.7162  0.9074 0.4879  0.2706  0.5015 20  TI.54  RIMK 224WB  0.7515  0.8436  0.1529  0.6634  0.7396 0.8889  0.9990  0.8905 21  SI.54 RIMK 224WB  0.0585  0.0712  0.9044  0.3154  0.4515 0.0433  0.3262  0.8615 22  SI.15 RAK1 230UM  0.2119  0.8481  0.9625  0.2225  0.7009 0.7016  0.9967  0.3263 23  TI.15  RBI1 016MR 0.6952  0.9674  0.4747  0.8149  0.3744 0.2716  0.0403  0.7618 24  TI.74  RMPI 122PA 0.9373  0.8494  0.9840  0.5161  0.8508 0.7045  0.4860  0.4304 25  TI.35  RSDP 222LU 0.5059  0.7763  0.8949  0.7330  0.3207 0.6587  0.4449  0.6733 26  SI.35 RSDP 222LU 0.9782  0.3730  0.1853  0.4998  0.2244 0.4222  0.6542  0.9601 27  TI.15  RFSK 220AA 0.8165  0.7307  0.3939  0.5870  0.1028 0.1414  0.9320  0.3100 28  SI.73 RPSI 162MK  0.8146  0.5760  0.9811  0.1490  0.0743 0.2007  0.5654  0.4609 29  SI.15 RMTD 224WB  0.9223  0.0914  0.2889  0.8840  0.8593 0.6995  0.4908  0.1965 30  TI.54  RIDT 113IF 0.7162  0.1824  0.1542  0.3109  0.5120 0.8469  0.5231  0.8674 31  SI.54 RIDT 113IF 0.5609  0.8145  0.0303  0.3125  0.0421 0.3480  0.2737  0.5587 32  SI 74 RTSI 111FW 0.0642  0.8214  0.1076  0.2062  0.5314 0.9357  0.2727  0.4097 33  TI.15  RMTD 222LU 0.0030  0.8397  0.4975  0.2500  0.7213 0.8588  0.1405  0.2469 34  SI.71 RAKM 142JL 0.5486  0.8032  0.2978  0.5190  0.1184 0.3604  0.9924  0.5439 35  TI.73  RMPL 111FW 0.3958  0.7298  0.3503  0.2101  0.9201 0.9322  0.6647  0.2215 36  TI.71  RSTI 223KR 0.6536  0.4747  0.8067  0.0069  0.2144 0.4867  0.5566  0.9523 37  SI.15 RSDE 004NN 0.7387  0.3776  0.9325  0.4890  0.7205 0.9974  0.5089  0.1728 38  TI.54  RPSN 111FW 0.1099  0.1467  0.3974  0.3621  0.0448 0.2846  0.8152  0.9542 39  SI.54 RPSN 111FW 0.2179  0.4489  0.2078  0.1004  0.7075 0.4092  0.8881  0.6642 40  SI.51 RTBK 111FW 0.6374  0.1011  0.1014  0.0853  0.8854 0.8633  0.4486  0.4612 41  TI.15  RSDE 004NN 0.1217  0.1019  0.6232  0.7110  0.7875 0.0947  0.1843  0.8845 42  SI.15 RPAI 116WH  0.4406  0.6831  0.6574  0.3437  0.5382 0.9546  0.7913  0.1260 43  TI.35  RBI3 235EM 0.9182  0.7287  0.9938  0.2005  0.8157 0.4332  0.1937  0.5233 44  SI.74 RSPK 214EG 0.0006  0.0655  0.8219  0.8709  0.1783 0.1695  0.0831  0.0012 45  TI.74  RSPK 214EG 0.4240  0.2542  0.5311  0.7529  0.0915 0.8638  0.6220  0.0100
46  TI.35  RMDT 220AA 0.2267  0.5391  0.4163  0.2488  0.1172 0.3788  0.5920  0.0544 47  SI.54 RBI5 147TH 0.5380  0.1115  0.8428  0.3825  0.7521 0.3204  0.0501  0.0442 48  TI.35  RSOK 237NV 0.8111  0.3852  0.0162  0.2180  0.5271 0.5978  0.2461  0.0621 49  SI.35 RMDT 220AA 0.8543  0.2068  0.0106  0.5998  0.6602 0.2466  0.0946  0.6486 50  SI.15 RBI1 235EM 0.1073  0.6605  0.2939  0.6805  0.6842 0.1329  0.6338  0.2188
Hasil pombobotan tersebut telah dapat meleakukan generate gen pertama, sebagai contoh  akan  peneliti  menggenerate  6  populasi  sebagau  sample  data,  salah  satu  hasil generate populasi adalah seperti pada tabel 4

## Tabel 4. populasi #1 pada generasi awal
L102  L205  L304  L204  R104  R202  R203  R301  R302  R303
sab tu 08.00 - 09.40 1 2 11 4 20 39 23 24 37 09.45 - 11.25 8 26 21 28 35 42 43 11.30 - 13.10 9 10 3 32 33 22 36 13.15 - 14.55 13 6 16 38 41 25
m in g g u 08.00 - 09.40 5 14 12 19 45 40 47 30 49 09.45 - 11.25 15 50 46 11.30 - 13.10 18 7 44 29 48 13.15 - 14.55 17 27 34 31
Populasi  tersebut  akan  dikodekan  menjadi  nilai  dari  bobot  masing  masing variable, nilai tersebut adalah chromosome dari populasi tersebut.

## Tabel 5. Pengkodean populasi #1 pada generasi awal
L102 L205 L304 L204 R104 R202 R203 R301 R302 R303 sab tu 08.00 - 09.40  0.2962  0.5879  0.7722  0.8880  0.7515  0.0000  0.2179  0.6952  0.9373  0.7387 09.45 - 11.25  0.0000  0.0000  0.0000  0.8525  0.3730  0.0712  0.5760  0.7298  0.6831  0.7287
11.30 - 13.10  0.6010  0.5606  0.2123  0.0000  0.1076  0.4975  0.9625  0.0000  0.8067  0.0000 13.15 - 14.55  0.5120  0.3902  0.0000  0.8811  0.3621  0.0000  0.0000  0.7110  0.0000  0.7330
m in g g u 08.00 - 09.40  0.5056  0.7276  0.0000  0.5493  0.9074  0.0915  0.8854  0.7521  0.5120  0.6602 09.45 - 11.25  0.0000  0.0000  0.1399  0.0000  0.1329  0.0000  0.3788  0.0000  0.0000  0.0000 11.30 - 13.10  0.0000  0.8114  0.2891  0.0000  0.0831  0.0000  0.0000  0.4908  0.2461  0.0000
13.15 - 14.55  0.9470  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.3100  0.0000  0.5439  0.0000  0.5587

## Hasil dari evaluasi kode dari generasi pertama adalah sebagai berikut

## Tabel 6. Fitness dan Probabilitas generasi #1
Populasi Fitness Probabilitas Probabilitas komulatif Populasi #1 27.7596 15.28459 % 0.0000 hingga 0.1528 Populasi #2 25.8375 16.42166 % 0.1528 hingga 0.3171 Populasi #3 29.9803 16.69606 % 0.3171 hingga 0.4840 Populasi #4 28.8422 16.80018 % 0.4840 hingga 0.6520 Populasi #5 28.2234 17.06212 % 0.6520 hingga 0.8226 Populasi #6 28.3994 17.73538 % 0.8226 hingga 1.0000

## Gambar 3. Grafik perbandingan probabilitas gen #1
Grafik  pada  gambar  3  menggambarkan  peluang  setiap  populasi  terpilih  sebagai populasi induk atau hasil dari solusi yang akan digunakansebagai hasil dari perhitungan genetika,  perbandingan  probabilitas  pada  grafik  tersebut  cukup  seimbang  antara  15% hingga  18%.  Untuk  mengetahui  populasi  mana  yang  terpilih,  dapat  dilakukan  dengan membangkitkan angka acak dan dengan melihat nilai probabilitas komulatifnya.
Tabel 7. Populasi terpilih dari proses selection
random Populasi pemenang 0.181913285 populasi#1 0.959138957 populasi#4 0.695065874 populasi#4 0.121393248 populasi#2 0.209825342 populasi#1 0.787593122 populasi#4
Populasi  pemenang  adalah  populasi  #1,  populasi  #2,  dan  populasi  #4  sedangkan populasi #3, populasi #5 dan populasi #6 teriliminasi dari gen dan tidak diikutkan pada iterasi  atau  gen  ke  dua,  bila  tanpa  melakukan  proses  genetika  dengan  merangking  kan fitness dari ketiga populasi tersebut populasi #4 dengan fitness 28.8422 dapat digunakan sebagai  solusi,  namun  bila  ingin  melanjutkan  ke  iterasi  atau  evolusi  selanjutnya  harus melalui tahap genenika, yaitu cross over dan/atau mutase.
Proses  cross  over  dapat  dilakukan  dengan  memasangkan  populasi  dan  menukan cromosomnya,  dan  menghasilkan  populasi  baru,  pemasangan  yang  dilakukan  adalah dengan memasangkan populasi pemenang, sekali lagi menggunakan nilai random untuk menentukan pasangan populasi mana yang harus di crossover.
Tabel 8. Nilai Fitness setelah dilakukan crossover dan mutasi
Populasi baru Hasil crossover Hasil mutasi populasi#1 25.8375 25.8375 populasi#2 28.2234 28.2234 populasi#3 28.0249 28.0249 populasi#4 27.6239 27.6239 populasi#5 25.8375 24.5284 populasi#6 29.5697 29.5697
Populasi #1; 15.2846; 15%
Populasi #2; 16.4217; 16% Populasi #3; 16.696; 17% Populasi #4; 16.8001; 17% Populasi #5; 17.0621; 17% Populasi #6; 17.7353; 18%

## PROBABILITAS
Vol. 4 No. 1 Januari 2023
Setelah mendapatkan gen baru dari hasil genetika proses penghitungannya diulang kembali  hingga  menghasilkan  hasil  nilai  maksimas  secara  beruntun,  berikut  hasil perhitungan generasi #2 dan memperoleh genetika baru, dan populasi #6 adalah populasi yang terpilih sebagai gen terbaik, jika populasi #6 tetap berulang menjadi pemenang di beberapa proses  genetika berikutnya maka proses genetika dihentikan dan populasi #6 adalah solusi dalam kasus penjadwalan tersebut.
Tabel 9. Nilai fitness generasi #2
Populasi Fitness populasi#3 28.0249 populasi#2 28.2234 populasi#6 29.5697 populasi#3 28.0249 populasi#3 28.0249 populasi#3 28.0249

## Tabel 10. Populasi #6 pada generasi #2 setelah menjadi jadwal
L102 L205 L304 L204 R104 R202 R203 R301 R302 R303
sa btu
08.00 - 09.40
SI.71 LAKM 142JL TI.54 RIMK 224WB SI.54 RPSN 111FW TI.74 RMPI 122PA SI.35 RMDT 220AA 09.45 - 11.25 SI.73 RPSI 162MK TI.73 RMPL 111FW SI.15 RPAI 116WH TI.35 RBI3 235EM 11.30 - 13.10 SI.73 LSIT 111FW TI.15 RMTD 222LU TI.74 RSPK 214EG SI.54 RIMK 24WB TI.35 RMDT 220AA TI.71 RSTI 223KR SI.15 RSDE 004NN 13.15 - 14.55 TI.15 LSDI 238DN TI.54 LPW2 122PA SI.35 LAKG 236HS SI.11 RPAI 14NH SI.15 RBI1 235EM SI.54 RBI5 147TH TI.35 RSDP 222LU min g g u 08.00 - 09.40 SI.71
LAKP 146AM TI.35 LSDI 220AA SI 74 RTSI 111FW SI.15 RMTD 224WB TI.15 RSDE 004NN 09.45 - 11.25 TI.35 LAKG 104RZ SI.71 LAKR 146AM SI.74 RSPK 214EG SI.51 RTBK 111FW TI.15 RBI1 016MR TI.54 RIDT 113IF 11.30 - 13.10 SI.15 LPAP 161MA SI.54 LPW2 122PA TI.51 LTEI 140SS TI.15 LAP1 231NQ SI.35 RSDP 222LU TI.35 RSOK 237NV 13.15 - 14.55 TI.35 LAKG 104RZ SI.51 LSIB 164AM TI.54 RPSN/ 11FW TI.15 RFSK 220AA SI.15 RAK1 230UM SI.71 RAKM 142JL SI.54 RIDT 113IF

## 4. KESIMPULAN
Penyusunan jadwal yang rumit dan memerlukan waktu mulai dari 2 hingga 4 hari kerja serta kesiapan pengampuh mata kuliah menjadi masalah yang kerap terjadi dalam proses  penjadwalan,  peneliti  melakukan  perangkingan  menggunakan  metode  TOPSIS untuk  memperoleh  nilai  kesediaan  dosen  untuk  hadir  mengampuh  mata  kuliah  dan algoritma genetikan untuk menyusun jadwal matakuliah. Berdasarkan hasil pengujian dan pembahasan  tersebut  dimana  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  algoritma  genetika serta metode TOPSIS sebagai solusi penjadwalan mata kuliah dapat diterapakan untuk membantu  tim  penyusun  jadwal  matakuliah dalam  menyusun jadwal  matakuliah, yang sebelumnya  membutuhkan  waktu  pengerjaan  2  hingga  4  hari  dan  harus  menyesuaikan jumlah  ruangan,  waktu  dan  kelas  yang  terbatas  serta  penyelarasannya  dengan  waktu kesiapan  tenaga  pengajar  menjadi  lebih  singkat  dibanding  penyusunan  seperti  yang
Vol. 4 No. 1 Januari 2023
dilakukan  selama  ini.  Run  time  akan  berbeda  tergantung  banyaknya  jadwal  yang  akan dipasangkan. penerapan algoritma genetika dan TOPSIS memberikan hasil yang positif, efektif  dan  mengurangi  run  time  dalam  mencari  posisi  ideal  antara  dosen  pengampuh mata kuliah dan waktu mereka mengampuh mata kuliah.

## Daftar Pustaka
Ana, Dwi, Ratna Wati, dan Yuli Agusti Rochman. t.t. “Model Penjadwalan Matakuliah Secara Otomatis Berbasis Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO).”
Arkeman,  Yandra,  Kudang  Boro  Seminar,  dan  Hendra  Gunawan.  2012. Algoritma Genetika Teori Dan Aplikasinya Untuk Bisnis Dan Industri . Bogor: IPB University.
Https://kbbi.kemdikbud.go.id. 2021. “KBBI.” 2021. https://kbbi.kemdikbud.go.id.
Irwanto, Djon. 2005. Perancangan Object Oriented Software Dengan UML . Yogyakarta: Penerbit ANDI.
Khorshidi, R, dan A Hassani. 2013. “Comparative Analysis between TOPSIS and PSI Methods of Materials Selection to Achieve a Desirable Combination of Strength and Workability in Al/SiC Composite.” Materials & Design (1980-2015) 52: 999–1010. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.matdes.2013.06.011.
Kusumadewi,  Ri.  2003. Artificial  Intelligence :  Teknik  Dan  Aplikasinya .  Yogyakarta: Graha Ilmu.
M.  Diansyah  Mesran,  dan  F  Fadlina.  2019.  “Implemententasi  Metode  Rank  Order Cendroid (ROC) Dan Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) Dalam Penilaian  Kinerja  Dosen  Komputer  Menerapkan  (Studi  Kasus:  STMIK  Budi Darma).”  Dalam  .  Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Information  Science (SENARIS).
Oktarina, Dwi, dan Alyauma Hajjah. 2019. “Perancangan Sistem Penjadwalan Seminar Proposal Dan Sidang Skripsi.” Joisie 3 (1): 32.
Pratama,  I  Putu  Agus  Eka.  2017. Sistem  Informasi  Dan  Implementasinya .  Bandung: Informatika Bandung.
Sari,  Yuslena,  Muhammad  Alkaff,  Eka  Setya  Wijaya,  Syarifah  Soraya,  dan  Dany Primanita  Kartikasari.  2019.  “Optimasi  Penjadwalan  Mata  Kuliah  Menggunakan Metode  Algoritma  Genetika  Dengan  Teknik  Tournament  Selection.” Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer 6 (1): 85.
https://doi.org/10.25126/jtiik.2019611262.
Sitasi, Petunjuk, T Sunarni, R K Bendi, dan A Alfian. 2017. “Optimasi Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Pewarnaan Graf. Prosiding SNTI Dan SATELIT.”
Wibisono, Gunawan, Arif Amrulloh, dan EIH Ujianto. 2019. “PENERAPAN METODE TOPSIS DALAM PENENTUAN DOSEN TERBAIK.” ILKOM Jurnal  Ilmiah 11 (2): 102–9. https://doi.org/10.33096/ilkom.v11i2.430.102-109.