## PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENJADWALAN LABORATORIUM FISIKA DASAR DI UNIVERSITAS GUNADARMA
Sabila Nadhirah 1
Febriani 2
1,2Teknik Informatika, Universitas Gundarma 1,2{sabila, febriani }@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Proses  penjadwalan  kegiatan  perkuliahan  disuatu  instasi  pendidikan  merupakan  hal yang  sangat  penting  untuk  diperhatikan.  Kegiatan  di  instasi  pendidikan  dapat  berjalan dengan  lancar  apabila  penyusunan  jadwal  sesuai  dengan  kebutuhan.  Penjadwalan praktikum merupakan salah satu bagian dari penjadwalan kegiatan perkuliahan. Proses penjadwalan  praktikum  di  Laboratorium  (Lab)  Fisika  Dasar  Universitas  Gunadarma dilakukan  setiap  semesternya  dan  merupakan  hal  yang  rumit  untuk  dikerjakan  secara manual.  Selain  itu  penjadwalan  secara  manual  memakan  waktu  cukup  lama  karena banyak faktor yang harus dipertimbangkan. Faktor – faktor tersebut antara lain, jumlah kelas  yang  akan  mengikuti  praktikum  fisika  dasar  setiap  semesternya  berubah,  jumlah mahasiswa  yang  setiap  tahunnya  berubah,  jumlah  modul,  dan  waktu  praktikum  yang terbatas. Ruang praktikum yang terbatas menyebabkan Lab Fisika Dasar harus membuat jadwal  praktikum  yang  efektif.  Konsep  algoritma  genetika  dapat  diterapkan  dalam permasalahan penjadwalan praktikum di Lab Fisika Dasar inidapat dicari solusi terbaik dengan menggunakan operator genetika (seleksi, crossover dan mutasi).
Kata kunci : Algoritma Genetika, Laboratorium, Penjadwalan, Praktikum

## DESIGNING SCHEDULE SYSTEM APPLICATION FOR BASIC PHYSICS IN GUNADARMA UNIVERSITY

## Abstract
The process of scheduling lecture activities in an education institution is very important to  consider.  Activities  in  an  education  institution  would  runs  well  when  the  schedule organizing is accordance with their needs. Laboratory practicum scheduling is part of the scheduling  lecture  activities.  The  process  of  laboratory  practicum  scheduling  of Gunadarma  University  basic-physics  laboratory  is  regularly  conduct  in  every  semester and very difficult to be conducted manually. Besides that, manual scheduling process will be  inefficient  because  it  must  consider  many  factors.  Those  factors  are;  the  amount  of class  that  participate  basic  physics  laboratory  practicum  in  each  semester,  the  limited basic-physics laboratory which make the use of laboratory must be effective, the amount of module and the limited practicum period. The limited practicum laboratory causing the use of basic-physics laboratory must be effective.  The concept of genetics algorithm can applied  in  every  scheduling  problem  of  basic-physics  laboratory.  By  using  operator genetics  (selection,  crossover  and  mutation),  it  helps  to  find  the  best  solution  of scheduling problems.

## Keywords:  Genetic Algorithm, Lab, Laboratory, Schedule

## PENDAHULUAN
Penjadwalan  praktikum  merupakan salah  satu  bagian  dari  penjadwalan kegiatan perkuliahan. Proses penjadwalan praktikum  di  Laboratorium  (Lab)  Fisika Dasar  Universitas  Gunadarma  dilakukan setiap  semesternya  dan  merupakan  hal yang  rumit  untuk  dikerjakan  secara manual.  Selain  itu  penjadwalan  secara manual  memakan  waktu  cukup  lama karena  banyak  faktor  yang  harus  diper- timbangkan. Faktor-faktor tersebut antara lain,  jumlah  kelas  yang  akan  mengikuti praktikum fisika dasar setiap semesternya berubah,  jumlah  mahasiswa  yang  setiap tahunnya  berubah,  jumlah  modul,  dan waktu praktikum yang terbatas.
Berdasarkan masalah yang dihadapi mengenai  pembuatan  jadwal  praktikum fisika  dasar  yang  masih  dibuat  secara manual,  diperlukan  sistem  yang  mampu memecahkan  setiap  detail  masalah  yang muncul dalam proses penjadwalan di Lab Fisika  Dasar  Universitas  Gunadarma. Algoritma genetika merupakan salah satu cara  untuk  memecahkan  masalah  yang cukup  besar  dengan  solusi  yang    cukup baik  meskipun  masalah  tersebut  mem- butuhkan  waktu  eksekusi  yang  lama  bila dilakukan secara manual.
Metode  algoritma  genetika  telah banyak diimplementasikan dalam penjad- walan,  salah  satunya  yaitu  penelitian sebelumnya,  yang  telah  menyelesaikan kasus  penjadwalan  pengawas  ujian  pada salah  satu  universitas  di  Jepang  (Prom- charoen, Pana dan Tanhan, 2009).

## METODE PENELITIAN
Indikator  yang  mempengaruhi  da- lam  pembuatan  sistem  penjadwalan  ini, yaitu  inisialisasi  awal,  jumlah  generasi, genotype  (gen),  kromosom,  individu, jumlah populasi (pop), probabilitas cross-
over, probabilitas titik crossover, probabi- litas mutation,  nilai fitness.
Pada  penelitian  ini  yang  menjadi gen  adalah  kelas-kelas  yang  mengikuti praktikum  fisika  dasar.  Di  mana  setiap kelas diberikan inisialisasi masing- masing  yang  telah  ditentukan  terlebih dahulu. Inisialisasi yang  ditentukan  ber- dasarkan  jurusan  yang  diikuti  nomor kelas. Inisialisasi setiap  jurusan  dapat dilihat pada Tabel 1.
Pada  evolusi  di  dunia  nyata,  indi- vidu  bernilai fitness tinggi  akan  bertahan hidup. Sedangkan individu bernilai fitness rendah  akan  mati.  Pada  Algoritma  Gene- tika,  suatu  individu  dievaluasi  berdasar- kan  suatu  fungsi  tertentu  sebagai  ukuran nilai fitness -nya.  Pada  masalah  optimasi, jika  solusi  yang  dicari  adalah  memaksi- malkan  sebuah  fungsi  h  (masalah  maksi- mal),  maka  nilai fitness yang  digunakan adalah nilai dari fungsi h tersebut, yakni f = h (dimana f adalah nilai fitness ). Tetapi jika  masalahnya  adalah  meminimalkan fungsi h (masalah minimasi), maka fungsi h  tidak  bisa  digunakan  secara  langsung. Hal  ini  disebabkan  Algoritma  Genetika menggunakan  suatu  aturan  bahwa  indi- vidu  yang  memiliki  nilai fitness lebih tinggi  akan  memiliki  kemampuan  berta- han  hidup  lebih tinggi dari  pada  individu yang  bernilai fitness rendah  (Suyanto, 2014).
Nilai fitness adalah  nilai  yang menyatakan baik tidaknya suatu individu. Semakin  besar  nilai fitness yang  dimiliki suatu  individu,  maka  semakin  besar  pula kesempatan  individu  tersebut  untuk  tetap bertahan atau berkembangbiak. Algoritma genetika  bertujuan  mencari  individu dengan  nilai fitness yang  paling  tinggi. Jumlah  yang  sesuai  kepala cluster di- tentukan  oleh  algoritma  genetika  dengan nilai fitness yang  cocok  (Ehsan  Heidari and Ali Movaghar, 2011).
Tabel 1. Inisialisasi Jurusan Jurusan Inisialisasi Teknik Informatika IA Teknik Elektro IB Teknik Mesi IC Teknik Indutri ID Sistem Informasi KA Sistem Komputer KB Manajemen Informatika DB 𝐹 = 1 (h+a) (1)
Dimana:
F = fitness h = F
a = bilangan yang sangat kecil
Pembangunan  individu  baru  dila- kukan  secara  random  pada  sistem  yang sebelumnya  telah  ditentukan  terlebih dahulu akan menggunakan berapa kromo- som.  Dalam  penelitian  pembentukan kromosom dibagi empat untuk melakukan tournament selection.
Tournament  selection yang  diguna- kan  dalam  sistem  penjadwalan  ini  meng- gunakan  teknik roulette  wheel  selection . Dalam roulette  wheel  selection menentu- kan interval kumulatif terlebih dahulu,  di mana digunakan interval dengan nilai 0-1. Setelah  mendapatkan  nilai  dari  setiap kromosom  langkah  selanjutnya  yaitu membangkitkan  nilai  random  untuk  me- nentukan  orang  tua  pada  individu berikutnya.
Pada  saat  melakukan crossover sebelumnya  ditentukan  terlebih  dahulu probabilitas crossover .  Peluang  keberha- silan crossover dinyatakan dengan proba- bilitas crossover atau  pc.  Setelah  mela- kukan  percobaan  beberapa  kali  maka ditentukan  probabilitas crossover untuk sistem  ini  yaitu  0,8.  Kromosom  yang memiliki  nilai  dari  kurang  dari  proba- bilitas crossover maka  perlu  diperbaiki dengan  cara  menjadikan  kromosom  ter- sebut menjadi orang tua untuk mendapat- kan  kromosom  yang  lebih  baik.  Metode yang  digunakan  dalam  membangun
sistem  ini    adalah Multi  Point  Crossover (MPX).
Multi  Point  Crossover (MPX) merupakan  kawin  silang  dengan  banyak titik potong. Algoritma dari MPX (Weise, 2009) adalah sebagai berikut:
1. Tentukan  banyaknya  area  perpotongan (harus  lebih  dari  1),  untuk  setiap  area perpotongan  harus  ditentukan  secara acak  (nilainya  berupa  bilangan  bulat dari  1  sampai  panjang  gen  dari  suat kromosom)  posisi  awal  dan  akhir  gen yang  akan  mengalami crossover .  Tan- dai allele allele yang akan di crossover (mulai  dari  posisi  awal  hingga  posisi akhir untuk setiap area perpotongan)
2. Tukarkan allele yang  ditandai  antara parent1 dan parent2 .
Berikut  merupakan  ilustrasi  sebagai contoh penggunaan Multi Point Crossover (MPX) 1. Langkah 1 Area perpotongan ke-1
Posisi awal gen yang akan di crossover = 1 Posisi akhir gen yang akan di crossover = 2 Area perpotongan ke-2 Posisi awal gen yang akan di crossover = 3
Posisi akhir gen yang akan di crossover = 3 Parent 1 1 1 0 1 1 Parent 2 1 0 0 0 0 2. Langkah 2 Child 1 1 0 0 0 1 Child 2 1 1 0 1 0
Gambar 1. Langkah Pada Crossover

## Gambar 2. Langkah Pada Mutasi
Hal  pertama  yang  harus  dilakukan dalam  proses  mutasi  adalah  menentukan nilai  pm  (probabilitas  mutasi),  mutasi diterapkan  dengan  probabilitas  yang sangat  kecil,  nilai  probabilitas  mutasi pada  sistem  ini  yaitu  0,2.  Gen  dalam kromosom  akan  berubah  apabila  pem- bangkitan  nilai  random  lebih  kecil  dari probabilitas  mutasi.  Apabila  mutasi  dila- kukan  terlalu  sering  maka  akan  meng- hasilkan  individu  yang  lemah  karena konfigurasi  gen  pada  individu  yang  ung- gul  akan  dirusak.  Berikut  ini  merupakan ilustrasi dari mutasi.
Elistisme berfungsi  untuk  menjaga agar  individu  bernilai fitness tertinggi tidak  hilang  selama  evolusi.  Karena individu  dilakukan  secara  acak  maka tidak  ada  jaminan  bahwa  suatu  individu bernilai fitness tertinggi  akan  selalu  ter- pilih.  Kalaupun  individu  bernilai fitness tertinggi  terpilih,  mungkin  saja  individu tersebut  akan  rusak  karena  proses  pindah silang.
Kriteria  penghentian  yang  diguna- kan dalam pembuatan sistem penjadwalan Lab  Fisika  Dasar  yaitu  dengan  cara menghitung kegagalan
penggantian anggota  populasi  yang  terjadi  sampai jumlah  tertentu.  Misalkan,  setelah  100 iterasi tidak  ada  penggantian  individu dalam  populasi  karena  individu  anak yang  dihasilkan  selalu  memiliki  nilai fitness yang  lebih  rendah  daripada  orang tuanya.  Dalam  kondisi  ini  kita  bisa menghentikan iterasi .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perancangan  sistem  penjadwalan praktikum  fisika  dasar  secara  terkompu- terisasi  menggunakan  algoritma  genetika
pada Unified  Modelling  Languange (UML)  melalui  U se  Case  Diagram, Activity  Diagram ,  dan Class  Diagram untuk  menjelaskan  perancangan  sistem yang baru.
Use  case  diagram  dapat  digunakan untuk  melihat  hubungan  antara  aktor yang  terlibat  dengan  sistem  yang  akan dibagun.
Langkah  perancangan  berikutnya membuat  activity  diagram.  Activity  dia- gram menjelaskan tentang alur aktifitas di dalam  sistem  yang  sedang  dirancang, bagaimana berawal, bagaimana keputusan dapat  terjadi  dan  terkahir  bagaimana sistem berakhir.
Pada  Gambar  5  memperlihatkan activity  diagram LogIn  aplikasi.  Admin memasukkan user  name dan password pada  sistem,  apabila user  name dan password benar  maka  akan  masuk  ke halaman  utama,  tapi  apabila user  name atau password yang  dimasukkan  salah maka  akan  kembali  ke  input user  name
dan password . Langkah berikutnya membuat activity  diagram input  master  kelas,
seperti yang terlihat pada Gambar 5. Pada Gambar  5dapat  dilihat activity diagram input  master kelas.  Setelah  masuk  keha- laman  menu,  admin  memilih  menu  kelas dan  menginput  kelas-kelas  yang  mengi- kuti  praktikum  pada  semester  berjalan. Data yang harus diinput pada menu kelas adalah  kode  kelas,  jurusan,  dan  input jumlah mahasiswa. Setelah itu data dapat disimpan  atau  batal  untuk  disimpan. Apabila  data  telah  tersimpan  dan  ingin mengubah  data,  dapat  memilih  edit,  dan apabila  ingin  menghapus  data  dapat memilih menu hapus.
Gambar 4. Activity Diagram
Gambar 5. Activity Diagram Master Kelas
Pada  Gambar  6  dapat  dilihat activity diagram input  master Praktikum. Setelah  masuk  ke  halaman  menu,  admin memilih  menu  praktikum.  Data  yang harus  diinput  pada  menu  praktikum adalah  inisialisasi  yang  telah  ditentukan terlebih  dahulu  untuk  mewakilkan  setiap shift pada praktikum, hari, dan input shift. Setelah itu data dapat disimpan atau batal untuk  disimpan.  Apabila  data  telah tersimpan  dan  ingin  mengubah  data, dapat  memilih  edit,  dan  apabila  ingin menghapus  data  dapat  memilih  menu
hapus.  Gambar  7  mempresentasikan activi-ty diagram  inputjadwal  kuliah. Setelah  masuk  kehalaman  menu,  admin memilih  menu  jadkul.  Setelah  masuk menu  jadkul  pilih  kelas,  setelah  itu  pilih hari  setelah  itu  pilih  jam  mulai  dan  jam selesai.  Selanjutnya    data  dapat  disimpan atau  batal  untuk  disimpan.  Apabila  data telah tersimpan dan ingin mengubah data, dapat  memilih  edit,  dan  apabila  ingin menghapus  data  dapat  memilih  menu hapus.
Gambar 6. Activity Diagram Master Praktikum
Gambar 7. Activity Diagram Master Jadwal kuliah

## SIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan makadengan  dirancangnya  aplikasi  pen- jadwalan  praktikum  laboratorium  Fisika Dasar  Universitas  Gunadarma  dapat mempermudah pembuatan sistem penjad- walan.  Menggunakanalgoritma  genetika penyusunan  penjadwalan  praktikum  LAb Fisika  Dasar  Universitas  Gunadarma  da- pat dioptimalkan. Program dapat mencari solusi  penjadwalan  agar  tidak  terjadi kesamaan  antara  jadwal  praktikum  dan jadwal perkuliahan.
Adapun  saran  yang  diberikan  oleh peneliti  adalah  adanya  pengembangan lanjutan untuk menjadikan sistem penjad- walan  Lab  Fisika  Dasar  menjadi  lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
Heidari,  E.,  Movaghar,  A.  (2011).  An Efficient  Method  Based  On  Genetic Algorithms  to  Solve  Sensor  Network Optimization  Problem. International journal  on  applications  of  graph theory in wireless ad hoc networks and
sensor networks (GRAPH-HOC) . Vol.3, No.1 pp 18-33 Jain,  A.,  Jain,  S.  &Chande,  2010. Formulation  of  Genetic  Algorithm  to Generate Good Quality Course Timetable.  IACSIT,  Volume  248-251,
p. 1.
Promcharoen,  S.,  Pana,  W.  &Tanhan,  P., 2009.  Genetic  Algorithm  for  Exam. ICROS-SICE International Joint
Conference , pp. 29032906.
Shatnawi,  A.,  Fraiwan,  M.,  Al-Qahtani, H.  S.  (2017).Exam  Scheduling:  A Case  Study. IEEE .  ISSN  978-1-5090- 4726-0. pp 132-147
Sulistyorini, P. (2009). Permodelan Visual  dengan  Menggunakan  UML dan  Rational  Rose. Jurnal  Teknologi Informasi  DINAMIK .  Vol.  XIV,  No.1, hal. 23-29
Suparno,  S.,    Soleman,  M.  A.  (2013).
Model  Penjadwalan  Moving  Class Menggunakan Metode Algoritma Genetika Untuk Mendukung Kemandirian  Siswa. Jurnal  Teknologi
Informasi . Vol 9 No. 1 pp 50-59 Suyanto.  2014. Artificial  Intelligence .
Bandung:Informatika.