## Penerapan Algoritma Genetika Untuk Optimasi Penjadwalan pada MTS Negeri 1 Pangkalpinang
Delpiah Wahyuningsih [1]* , Ellya Helmud [2]
Program Studi Teknik Informatika [1] , Program Studi Sistem Informasi [2]
ISB Atma Luhur Pangkalpinang, Indonesia delphibabel@atmaluhur.ac.id [1], ellyahelmud@atmaluhur.ac.id [2]
Abstract— Scheduling  is  a  very  important  thing  to  do  at school. The schedule, which is still being carried out manually at MTS  Negeri  1  Pangkalpinang,  requires  time  to  manage  teacher slots,  classes,  subjects,  and  times  where  in  MTS  teacher  hours have  been  determined  by  the  department  of  religion  so  that  it takes quite a long time to process the formation of the schedule. This  study  aims  to  utilize  genetic  algorithms  in  optimizing scheduling in a short time. The genetic algorithm is an algorithm that  is  effective  in  dealing  with  scheduling.  The  results  of  data testing were carried out with 15, 20, 25 and 30 subjects. Testing with 15 subjects took 19.56 seconds to form a schedule and there were  no  conflicting  schedules,  while  with  20  data  subjects  the time  to  process  the  schedule  formation  took  42.15  seconds,  25 data  with  94.07  seconds  and  30  data  with  time  471.60.  The average time required to process the data is 156.845 seconds.
Keywords— Scheduling,  MTS  Negeri  1  Pangkalpinang, Genetic Algorithm
Abstrak—Penjadwalan  merupakan  hal  yang  sangat  penting untuk  dilakukan  pada  sekolah.  Jadwal  yang  masih  dilakukan secara  manual  pada  MTS  Negeri  1  Pangkalpinang  ini membutuhkan  waktu  untuk  mengatur  slot  guru,  kelas,  mata pelajaran,  dan  waktu  dimana  pada  MTS  jam  guru  telah ditentukan  oleh  departemen  agama  sehingga  membutuhkan waktu yang cukup lama untuk memproses terbentuknya jadwal. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan algoritma genetika dalam  mengoptimalkan  pembuatan  jadwal  dengan  waktu  yang singkat.  Algoritma  genetika  merupakan  algoritma  yang  efektif dalam  mengatasi  pembuatan  jadwal.  Hasil  dari  pengujian  data dilakukan  dengan  15,  20,  25  dan  30  mata  pelajaran.  Pengujian dengan  15  mata  pelajaran  membutuhkan  waktu  19,56  detik untuk  terbentuknya  jadwal  dan  tidak  ada  jadwal  yang  bentrok sedangkan  dengan  20  data  mata  pelejaran  waktu  untuk memproses  terbentuknya  jadwal  membutuhkan  waktu  42,15 detik,  25  data  dengan  waktu  94,07  detik  dan  30  data  dengan waktu  471,60.  Rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan  untuk memproses data tersebut yaitu 156,845 detik.
Kata  Kunci—Penjadwalan,  MTS  Negeri  1  Pangkalpinang, Algoritma Genetika

## I. PENDAHULUAN
Penjadwalan  pada  MTS  Negeri  1  Pangkalpinang  masih dilakukan  secara  manual.  Penelitian  ini  banyak  sudah  pernah
dilakukan  peneliti  lain  dengan  algoritma  yang  sama  tentang penjadwalan  matakuliah  sedangkan  ini  penjadwalan  tentang matapelajan  yang  pengerjaan  algoritma  untuk  penyusunan jadwalnya  hampir  sama,  dimana  terdapat  ruang,  waktu,  mata pelajaran [1] tetapi yang membedakan yaitu data guru dimana pada  MTS  Negeri  1  ini  waktu  pengajaran  guru  telah ditentukan oleh departemen agama bukan lagi ditentukan oleh pihak sekolah. Penjadwalan pada MTS Negeri 1 Pangkalpinang  sama  halnya  dengan  penjadwalan  pada penelitian[2],  tetapi  yang  membedakan  adalah  setiap  guru memiliki  jam  mengajar  yang  maksimal  sesuai  dengan peraturan  dari  departemen  agama.  Setiap  semester  biasanya pihak  yang  mengurus  jadwal  harus  membuat  dengan  teliti dimana  setiap  guru  memiliki  batas  jam  mengajar  yang  sudah ditentukan  oleh  departemen  agama,  kelas  yang  terbatas  serta waktu mengajar yang telah di tentukan sehingga membutuhkan ketelitian dalam penyusunan jadwal. guru yang ada  pada  MTS  Negeri  1  juga  memiliki  keterbatasan  dimana guru  yang  ada  kadang  kala  mengajar  tidak  sesuai  dengan kompetensi masing-masing contoh dimana guru A kompetensi yaitu  di  bidang  ekonomi  tetapi  mengajar  mata  pelajaran geografi  atau  sebaliknya  sehingga  tim  pembuat  jadwal  harus menentukan  jadwal  masing-masing  guru  dengan  teliti  agar masing-masing  guru  mengajar  sesuai  dengan  kompetensi masing-masing, untuk membuat jadwal tersebut membutuhkan waktu yang cukup lama dengan teliti dan terkadang menyusun jadwal ulang jika tidak sesuai.
Dari  permasalahan  di  atas  penulis  melakukan  inovasi untuk  mempermudah  tim  penyusun  jadwal  pada MTS  Negeri 1 Pangkalpinang yaitu menyusun jadwal dengan menggunakan  algoritma  genetika  yang  bertujuan  untuk memudahkan tim penjadwalan dalam mengoptimalkan jadwal pelajaran dengan menggunakan algoritma genetika.
Algoritma  Genetika  merupakan  salah  satu  algoritma optimasi  yang  cukup  handal  dan  sering  dipakai  dalam penjadwalan  [3][4][5].  Algoritma  genetika  yang  menghitung jumlah  populasi,  kromosom,  hitung  fitness  tiap  kromosom, seleksi,  pindah  silang  dan  mutase  dilakukan  dalam  bertahap [6],  langkah  yang  lakukan  pada  penelitian  lain  yaitu  input parameter,  populasi  awal,  crossover,  mutasi,  evaluasi  dan seleksi populasi baru [7]. Dari kutipan tersebut

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Algoritma Genetika
Algoritma  Genetika  merupakan  metode  yang  layak  dan efektif  dalam  mengatasi  masalah  penjadwalan  [8].  Algoritma genetika  menghasilkan  solusi  optimal  yang  sangat  berguna pada  penyelesaian  masalah  dengan  banyak  obyektif,  serta dapat  digunakan  menyelesaikan  masalah  yang  kompleks dengan banyak variabel [9] Adapun tahapan genetika yaitu [2]

## 1) Pembentukan populasi
Proses  ini  merupakan  proses  yang  digunakan  untuk membangkitkan  populasi  awal  secara  random  sehingga didapatkan solusi awal. Populasi awal ini dibangkitkan secara random  sehingga  diperoleh  solusi  awal.  Populasi  ini  sendiri terdiri atas sejumlah kromosom yang mempresentasikan solusi yang diinginkan.
TABEL 1. CONTOH MODEL KROMOSOM [2] Jam 1 Jam 2 R1 R2 R3 R4 Mapel Guru Mapel Guru  Mapel Guru Mapel Guru
Pada tabel 1 merupakan kombinasi jam dan ruang belajar dilakukan  pada  5  hari  (senin-jumat)  dan  jumlah  ruang  terdiri dari  2 di  masing-masing  kelasnya. Mata pelajaran menempati susunan  jam  dan  ruang  yang  tersedia  kemudian  dilakukan penentuan pengecekan bentrok antar guru.
Inisialisasi koromosom membantu dalam mendefenisikan Kromosom awal.
Panjang  kromosom  =  jumlah  kelas  X  jumlah  jam  pada proses belajar mengajar dalam 1 minggu
Panjang kromosom = 6 X 25 = 150 gen.
Setiap  gen  memiliki  2  parameter  yaitu  mata  pelajaran dan  guru.  Parameter  ini  berguna  untuk  pengecekan  nilai fitness.

## 2) Evaluasi Fitness
Proses  ini  merupakan  proses  untuk  mengevaluasi  setiap populasi  dengan  menghitung  nilai  fitness  setiap  kromosom dan mengevaluasinya sampai terpenuhi kriteria berhenti. Suatu individu  dievaluasi  berdasarkan  suatu  fungsi  tertentu  sebagai ukuran  performansinya.  Didalam  evolusi  alam,  individu  yang bernilai fitness rendah akan mati. Pada masalah optimasi, jika solusi  yang  dicari  adalah  memaksimalkan  sebuah  fungsi  h (dikenal  sebagai  masalah maksimasi),  maka nilai fitness yang digunakan adalah nilai dari fungsi h tersebut, yakni fitness f = h .
Fitness = 1/(1+aturan1*pinalti1+aturan2*pinalti2+………)
TABEL 2. ATURAN DAN NILAI PINALTI [2] Aturan Nilai Pinalti Bentrok jam mengajar guru 1

## 3) Seleksi
Proses  seleksi  merupakan  proses    untuk  menentukan individu-individu mana saja yang akan dipilih untuk dilakukan crossover.  Ada  beberapa  jenis  metode  seleksi  yang  biasa
digunakan  diantaranya  yaitu  :  Metode  yang  menirukan permainan  roulette-wheel  dimana  masing-masing  kromosom menempati  potongan  lingkaran  pada  roda  roulette  secara proporsional sesuai  dengan nilai fitnessnya. Seleksi  Rangking Proses  dimulai  dengan  merangking  atau  mengurutkan kromosom  di  dalam  populasi  berdasarkan  fitnessnya kemudian memberi nilai fitness baru berdasarkan urutannya.

## 4) CrossOver
Proses crossover ini merupakan proses untuk menambah keanekaragaman  string  dalam  satu  populasi.  Operator  pindah silang mempunyai peran yang paling penting dalam algoritma genetik  karena  didalamnya  terdapat  proses  perkawinan (persilangan)  gen  antara  dua  individu  (parent)  yang menghasilkan  dua  individu  baru  (offspring)  pada  generasi berikutnya.
TABEL 3. PROSES CROSSOVER (KAWIN SILANG) [2]
Induk_1 4,58 2,23 7,38 12,57 4,59 7,2 12,37 9,32 Induk_2 10,18 8,43 6,8 5,29 4,8 7,15 9,25 1,37 Anak_1 4,58 2,23 7,38 12,57 4,8 7,15 9,25 1,37 Anak_2 10,18 8,43 6,8 5,29 4,59 7,2 12,37 9,32

## 5) Mutasi
Mutasi  merupakan  proses  mengubah  nilai  dari  satu  atau beberapa  gen  dalam  suatu  kromosom.  Mutasi  menciptakan individu  baru  dengan  melakukan  modifikasi  satu  atau  lebih gen  dalam  individu  yang  sama.  Mutasi  berfungsi  untuk menggantikan  gen  yang  hilang  dari  populasi  selama  proses seleksi  serta menyediakan gen yang tidak ada dalam populasi awal.
TABEL 4. PROSES MUTASI [2] Sebelum 5,9 10,52 8,41 7,19 4,24 11,26 1,22 Sesudah 5,9 10,52 5,2 7,19 4,24 4,3 1,22

## 6) Kriteria Berhenti
Kriteria  berhenti  merupakan  kriteria  yang  digunakan untuk  menghentikan  proses  Algoritma  Genetika  yang merupakan tujuan yang ingin dicapai dari proses tersebut.

## 7) Hasil
Hasil  merupakan  solusi  optimum  yang  didapat  dengan menggunakan Algoritma Genetika.

## B. Analisis Sistem Usulan
Analisis  sistem  usulan  merupakan  sistem  yang  dibuat untuk mengoptimasikan sistem penjadwalan dengan algoritma genetika. Dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini:
Gambar  1  menjelaskan  fungsi  dari  sistem  yang  diusulkan yang  terdiri  dari  data  guru,  hari,  jam,  kelas,  mapel, ketersediaan pengampu mapel, proses genetika dan jadwal.
Gambar  2  menjelaskan  dimana  admin  mengisi  jumlah populasi,  probalitas,  jumlah  generasi,  tahun  ajaran  dan semester  yang  untuk  di  proses  di  sistem  yang  di  ambil  dari masing-masing  tabel  pada database .  Proses  class  diagram dapat di lihat gambar 3.

## Gambar 1. Analisis Sistem Usulan
Proses aktivitas gentika dapat dilihat di gambar 2.
Gambar 2. Activity Diagram Proses Genetika
Gambar 3. Class Diagram
Class  diagram  tersebut  ada  beberapa class yaitu pelajaran,  kelas,  jam,  jadwal  genetika,  hari,  guru,  ampu,  dan dampu  dimana setiap class saling terkait satu  sama lain. Alur proses  genetika  yang  menjelaskan  alur  program  yang  dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Sequence Diagram Proses Genetika

## C. Analisis Penjadwalan
Adapun  analisis  penyelesaian  dari  penelitian  ini  seperti gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5. Flowchart Algoritma Genetika untuk Penjadwalan
Dari gambar 5 di atas menjelaskan langkah-langkah yang dilakukan saat terbentuknya jadwal.

## D. Perhitungan Manual Algoritma Genetika
Pertama  Membangkitkan  populasi  awal  yang  terdiri  dari jumlah kromosom.
Kromosom 1 = {[0, 2, 4], [1, 5, 13], … [20, 4, 0]}
Dapat  dilihat  Kromosom  1  memiliki  20  gen  yang  artinya terdapat  20  pelajaran.  Setiap  gen  adalah  kombinasi  [mapel, ruang,  waktu].  Dalam  gen  data  dimasukkan  dalam  angka
(indeks dimulai dari 0). Gen [0, 2, 4] artinya pelajaran ke satu, ruang  ke  2  dan  waktu  ke  4.  Tapi  harus  diperhatikan  semakin banyak  kromosom  dibangkitkan  maka  semakin  berat  dam lambat proses generate jadwal.
Kedua melakukan seleksi dimana proses seleksi melakukan pemilihan kromosom  mana yang digunakan untuk proses  algoritma  selanjutnya.  Seleksi  dilakukan  berdasarkan nilai  fitness  kromosom.  Misalnya  ada  2  kromosom  yang dibangkitkan dengan masing-masing fitness
Kromosom 1 = 0,8 dan Kromosom 2 = 0,3
Maka total nilai fitness = 0,8 + 0,3 = 1,1
Probabilitas 1 = 0,8 / 1,1 = 0,73
Probabilitas 2 = 0,3 / 1,1 = 0,27
Dari  Probabilitas  dapat  menghitung  jatah  masing-masing individu  pada  angka  1  sampai  100  yaitu  dengan  mencari komulatif dari probabilitas.
PK1 = 0 +0,73 = 0,73
PK2 = 0,73 + 0,27 = 1
Langkah berikut membangkitkan bilangan acak antara 0  – 1  sejumlah  kromosom.  Dari  bilangan  acak  yang  di  hasilkan maka  algoritma  ini  menentukan  individu  mana  yang  terpilih dalam  proses  seleksi.  Jika  bilangan  pertama  0,3  maka kromosom  1  terpilih  (kromosom  1  antara  0  –  0,73),  jika bilangan berikutnya 0,92 maka 2 terpilih (kromosom  2 antara 0,73  –  1),  Kromosom  yang  di  pilih  sebanyak  jumlah kromosom  awal  tapi  bisa  saja  ada  kromosom  yang  sama terpilih dan tidak terpilih.
Ketiga crossover atau  pindah  silang  yaitu  pertukaran  gen antara  2  buah  kromosom.  Kromosom  yang  menjadi  induk dipilih  secara acak sebanyak crossover rate yang sudah diatur di  awal.  Misal  ada  10  kromosom  dengan  dengan  CR  70%, maka  induk  yang  digunakan  adalah  7.  Dari  7  induk  ini  akan dipasangkan  dua  dua  yang  menghasilkan  1  individu  baru. Pasangan induk yang terjadi adalah 7 pasang yaitu, induk1 dan induk2,  induk  2  dan  induk  3,  dan  seterusnya  sampe  induk  7 dengan induk 1. Setiap induk akan berpasangan 2 kali.
Langkah  terakhir  mutasi  atau  pergantian  gen.  Gen  yang diganti  hanya  kelas  dan  waktu  saja.  Jumlah  gen  yang  diganti tergantung Mutation  Rate  (MR). contoh  ada  2  kromosom dengan gen 10 masing-masing  kromosom, MR 50% sehingga total  gen  2  x  10  (jumlah  kromosom  x  jumlah  gen  per kromosom) = 20 gen.
Jumlah mutasi 50% x 20 = 10 gen.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil
Hasil dari sistem penjadwalan yaitu tampilan awal beruapa halaman login seperti gambar 6

## Gambar 6. Halaman Login
Gambar  6  di  atas  menjelaskan  dimana  pengguna  harus melalui  login  terlebih  dahulu  sebelum  masuk  ke  sistem penjadwalan. Username dan password harus  sesuai  dengan yang ada di database .
Setelah  login  berhasil  admin  dapat  mengakses  halaman guru seperti gambar 7 di bawah ini.

## Gambar 7. Halaman Guru
Gambar  7  di  atas  berfungsi  untuk  menambahkan  data guru  yang  terdiri  dari  NIP,  Nama,  dan  pertemuan  dalam  satu minggu.
Admin  juga  dapat  menambahkan  data  master  hari  pada gambar 8 dan menambahkan data jam pada gambar 9 dimana hari dan jam disini di maksud hari dan jam aktif mengajar atau sekolah dalam proses belajar mengajar.
Gambar 8. Halaman Hari
Gambar  8  di  atas  berfungsi  untuk  menambah  data  hari yang terdiri dari Nama Hari yang aktif di sekolah.

## Gambar 9. Halaman Jam
Gambar  9  di  atas  berfungsi  untuk  menambahkan  jam aktif  proses  belajar  mengajar  di  sekolah  tersebut.  Jika  ada penambahan  kelas  baru  maka  admin  dapat  menambahkan kelas pada sistem penjadwalan ini seperti gambar 10.

## Gambar 10. Halaman Kelas
Gambar  10  di  atas  berfungsi  untuk  menampung  data semua  kelas  yang  digunakan  pada  MTS  Negeri  1 Pangkalpinang.  Hal  terpenting  dalam  penjadwalan  yaitu  data mata  pelajaran  dimana  admin  dapat  menambah  atau  pun menghapus  serta  mengubah  data  mata  pelajaran  di  sistem seperti gambar 11.
Gambar 11. Halaman Mata Pelajaran
Gambar  11  berfungsi  untuk  menampung  data  mata pelajaran  untuk  semua  mata  pelajaran  yang  ada  di  MTS Negeri  1  Pangkalpinang  mulai  dari  kelas  VII  sampai  dengan mata  pelajaran  kelas  IX.  Semua  data  mata  pelajaran  akan tertampung di data mata pelajaran.
Proses  pembuatan  jadwal  pada  MTS  Negeri  1  ini  guru mengampu  mata  pelajaran  yang  sesuai  bidangnya  dan ketersediaan  guru  tersebut  dalam  mengajar  mata  pelajaran tersebut  dimana  admin  dapat  memasukkan  data  ketersediaan guru dalam mengampu mata pelajaran seperti gambar 12.

## Gambar 12. Halaman Ketersediaan Pengampu Mapel
Gambar  12  di  atas  berfungsi  untuk  menyimpan ketersediaan  guru  untuk  mengampu  mata  pelajaran,  setiap guru  dapat  mengampu  lebih  dari  satu  mata  pelajaran  seperti gambar 13 dibawah ini.
Gambar 13. Halaman tambah pengampu mapel
Gambar  13  berfungsi  untuk  menambahkan  data ketersediaan  guru  untuk  mengampu  mata  pelajaran.  Pada gambar  13  ini  guru  pengampu  dapat  mengajar  lebih  dari  satu mata pelajaran.
Pada gambar 12 terdapat action detail yang dapat dilihat pada gambar 14.

## Gambar 14. Halaman Detail Pengampu
Data  detail  pengampu  ini  berfungsi  untuk  memudahkan admin  melihat  setiap  guru  pengampu  apa  saja  mata  pelajaran yang akan di ampu oleh masing-masing guru pengampu.
Setelah semua data guru, hari, jam, kelas, mata pelajaran dan ketersediaan guru ada maka admin dapat membuat jadwal pada  sistem  ini  menggunakan  algoritma  genetika  seperti halaman  15.  Dimana  halaman  proses  Algoritma  genetika  di proses oleh bagian akademik untuk membentuk jadwal secara otomatis dengan menginput semester, tahun akademik, jumlah populasi, probalitas CrossOver, Probalitas Mutasi  dan Jumlah Generasi, gambar 15.

## Gambar 15. Halaman Proses Jadwal Genetika
Setelah di klik button proses maka akan terbentuk jadwal seperti gambar 16. Dimana pada halaman jadwal ini berfungsi untuk  melihat  dan  atau  mencetak  jadwal  untuk  di  bagikan  ke guru di MTS Negeri 1 Pangkalpinang.
Gambar 16. Halaman Jadwal
Ketika  admin  memilih  menu  jadwal  pada  gambar  16 maka  admin  akan  memilih  semester  dan  tahun  akademik kemudian  mengklik  lihat  jadwal  sehingga  menampilkan jadwal untuk keseluruhan seperti gambar 17.
Gambar 17. Halaman Lihat Jadwal

## B. Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan dengan 15 data mata pelajaran, 20  data  mata  pelajaran,  25  data  dan  30  data  mata  pelajaran dengan penjabaran seperti berikut:
Pertama  percobaan  dengan  15  data  mata  pelajaran membutuhkan waktu 19,55811882019 detik hingga terbentuknya  jadwal.  dari  waktu  tersebut  tidak  adanya  jadwal yang  bentrok  baik  dari  segi  guru,  jam,  hari,    dan  kelas  ajar, yang dapat dilihat pada gambar 18.
Gambar 18. Pengujian dengan 15 Data Mapel
Kedua,  Percobaan  dengan  20  data  mata  pelajaran membutuhkan waktu 42,152410984039 detik untuk membentuk jadwal yang dapat dilihat pada gambar 19.

## Gambar 19. Pengujian dengan 20 Data Mapel
Ketiga,  Percobaan  dengan  25  data  mata  pelajaran. Pengujian  dengan  25  data  mapel  membutuhkan  waktu 94,069380044937  detik  untuk  membentuk  jadwal  pada gambar 20.
Gambar 20. Pengujian dengan 25 Data Mapel
Keempat,  Percobaan  dengan  30  data  mata  pelajaran. Pengujian  dengan  30  data  mapel  membutuhkan  waktu 471,59997391701  detik  untuk  membentuk  jadwal  pada gambar 21.

## Gambar 21. Pengujian dengan 30 Data Mapel
Dari  ke  empat  pengujian  tersebut  dengan  data  yang berbeda  dengan  15  data,  20  data,  25  data  dan  30  data  mata pelajaran dapat dilihat perbedaan pada grafik dibawah ini.
Gambar 22. Grafik Pengujian Proses Penjadwalan

## IV. PENUTUP
Adapun  hasil  dari  optimasi  penjadwalan  ini  dengan algoritma  genetika  dapat  ditarik  kesimpulan  yaitu  pertama sistem yang telah dilakukan uji coba dengan empat data yaitu dengan  15,  20,  25  dan  30  data  matapelejaran  hanya membutuhkan  waktu  masing-masing  percobaan  yaitu  15  data butuh waktu 19,56 detik, 20 data butuh waktu 42,15 detik, 25 data butuh waktu 94,07 detik dan 30 data butuh waktu 471,60
detik  sehingga  algoritma  genetika  ini  sangat  efektif  untuk penjadwalan yang hanya membutuhkan waktu tidak melebih 8 menit  untuk  keempat  data  tersebut.  Keempat  data  tersebut dilakukan  uji  coba  dengan  15,  20,  25  dan  30  data  tidak  ada terjadinya  bentrok  sehingga  algoritma  ini  tepat  untuk digunakan dalam memproses penjadwalan pada MTS Negeri 1 Pangkalpinang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  T.  Ma’arif  and  D.  P.  Pamungkas,  “Penerapan  Metode  Algoritma Genetika untuk Optimasi Penjadwalan Mata Kuliah,” Semin. Nas. Inov. Teknol. UN PGRI Kediri , pp. 93–97, 2018.
[2] S. Ni Luh Gede Pivin, S. I Made, and D. Suta, “Penerapan Algoritma Genetika Untuk Penjadwalan Mata Pelajaran,” J. Appl. Intell. Syst. , vol. 1, no. 3, pp. 220–233, 2016.
[3] D. Oktarina and A. Hajjah, “Perancangan Sistem Penjadwalan Seminar Proposal  dan  Sidang  Skripsi  dengan  Metode  Algoritma  Genetika,” JOISIE (Journal Inf. Syst. Informatics Eng. , vol. 3, no. 1, p. 32, 2019, doi: 10.35145/joisie.v3i1.421.
[4] A.  Hajjah,  “Penerapan  Algoritma  Genetika  dalam  Optimasi Penjadwalan Proyek,” vol. 2, no. 1, pp. 50–55, 2020.
[5] A. Josi, “Implementasi Algoritma Genetika Pada Aplikasi Penjadwalan Perkuliahan  Berbasis  Web  Dengan  Mengadopsi  Model  Waterfall,” J. Inform.  J.  Pengemb.  IT ,  vol.  02,  no.  02,  pp.  77–83,  2017,  doi: 10.30591/JPIT.V2I2.517.G554.
[6] Y. Elva, “Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran Menggunakan Algoritma Genetika,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  49,  2019,  doi: 10.36294/jurti.v3i1.687.
[7] R. M. Puspita, A. Arini, and S. U. Masrurah, “Pengembangan Aplikasi Penjadwalan Kegiatan Pelatihan Teknologi Informasi Dan Komunikasi Dengan Algoritma Genetika (Studi Kasus: Bprtik),” J. Online Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 76–81, 2016, doi: 10.15575/join.v1i2.43.
[8] Monalisa  and  Diana,  “OPTIMASI  PENJADWALAN  SHIFT  KERJA MENERAPKAN  ALGORITMA  GENETIK,” Bina  Darma  Conf. Comput.  Sci. ,  no.  Vol  2  No  2  (2020):  Bina  Darma  Conference  on Computer  Science  (BDCCS),  pp.  453–460,  2020,  [Online].  Available: http://conference.binadarma.ac.id/index.php/BDCCS/article/view/1318.
[9] A.  Nugroho,  W.  Priatna,  and  I.  Romli,  “Implementasi  Algoritma Genetika  Untuk  Optimasi  Penjadwalan  Mata  Kuliah,” J.  Teknol.  dan Ilmu  Komput.  Prima ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  35–41,  2018,  doi: 10.34012/jutikomp.v1i2.238. 19,56 42,15 94,07 471,6 0 100 200 300 400 500 15 Data Mapel 20 Data Mapel 25 Data Mapel 30 Data Mapel W akt u/ de ti k Pengujian  Waktu Proses Penjadwalan