## IMPLEMENTASI ALGORITMA CONSTRAINT SATISFACTION PROBLEMS PADA SISTEM PENJADWALAN MATA KULIAH
Rosmasari 1 , Nataniel Dengen 2 , Felix Chandra 3
Teknik Informatika Universitas Mulawarman http://www.unmul.ac.id/ rosmasari.unmul@gmail.com
Abstract— Course  scheduling  often  time  made manually.  Hence,  it  needs  time  and  energy.  Also, there  are  still  the  possibility  of  course  clashing between  each  other  that  can  cause  hindrance  to lecturing  activity.  One  of  the  algorithm  that  can be  used  for  course  scheduling  is  Constraint Satisfaction Problems (CSP) which is an algorithm for  solving  problems.  Currently  at  Faculty  of Computer  Science  and  Technical  Information, course  scheduling  are  still  done  manually  and random  hence  the  possibility  of  intercourse  clash that can disrupt the lecturing activity. The result of this scheduling application can optimize the use of  rooms  and  time  as  much  as  12  hour  and  30 minute per week hence the lecturing activity will not  be  disrupted  by  intercourse  clash  and scheduled optimally.
Keyword: Course Scheduling,
Constraint Satisfaction Problems
Abstrak — Penjadwalan  mata  kuliah  seringkali dilakukan secara manual sehingga membutuhkan banyak  tenaga  dan  waktu  serta  terdapat kemungkinan  untuk  terjadi  bentrok  antar  mata kuliah.  Salah  satu  algoritma  yang  dapat diterapkan  untuk  menyusun  jadwal  perkuliahan adalah algoritma Constraint Satisfaction Problems  (CSP).  Algoritma  CSP  merupakan algoritma  pendekatan  untuk  menyelesaikan suatu masalah dengan menemukan keadaan atau objek yang memenuhi sejumlah persyaratan atau kriteria.  Penjadwalan  mata  kuliah  di  Fakultas Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi  masih dilakukan  secara  manual  sehingga  terdapat kemungkinan  terjadinya  bentrok  antar  mata kuliah  akibat  penjadwalan  mata  kuliah  secara acak.  Hasil  pembangunan  aplikasi  penjadwalan mata  kuliah  di  Fakultas  Ilmu  Komputer  dan Teknologi  Informasi  dapat  mengoptimalkan penggunaan  ruang  dan  waktu  sebanyak  12  jam 30  menit  per  minggu  sehingga  kegiatan perkuliahan  berjalan  tanpa  ada  bentrok  antar mata kuliah dan terjadwal secara optimal.
Kata  Kunci:  Penjadwalan  Mata  Kuliah,  Constraint Satisfaction Problems

## PENDAHULUAN
Penyusunan  jadwal  perkuliahan  secara manual membutuhkan banyak tenaga, waktu, dan ketelitian  yang  tinggi  untuk  menghindari terjadinya  tabrakan  antara  satu  mata  kuliah dengan  yang  lain  sehingga  terjadi  kesalahan (Nuraisyah, Permana, & Salisah, 2017). Selain itu, terdapat  banyak  sekali  kombinasi  jadwal  dan constraint  atau  halangan  yang  berbeda-beda setiap  jurusan  bahkan  fakultas  seperti  adanya dosen  tertentu  yang  tidak  dapat  dijadwalkan pada  waktu  tertentu  karena  berbagai  macam faktor,  keterbatasan  ruang  maupun  waktu  yang tersedia,  dan  adanya  perbedaan  kelas  dan semester yang mengambil mata kuliah.
Penyusunan  jadwal  perkuliahan  di  Fakultas Ilmu  Komputer  dan  Teknik  Informatika  masih dilakukan  secara  manual  (Albar,  2013), (Siswanto,  2017)  sehingga  memakan  banyak waktu  (Gunawan  &  Toba,  2016)  dan  tenaga dalam  penyusunannya  dan  masih  dapat  terjadi tabrakan  antar  mata  kuliah  seperti  adanya  dua mata  kuliah  berbeda  yang  sedang  berlangsung dengan dosen pengampu yang sama (Sylvi, 2017). Terjadinya  tabrakan  antar  mata  kuliah  dapat mengganggu berlangsungnya kegiatan perkuliahan yang dapat menyebabkan suatu kelas tertinggal  dalam  penyampaian  materi  mata kuliah yang bertabrakan.
Salah  satu  algoritma  yang  dapat  diterapkan untuk  menyusun  jadwal  perkuliahan  adalah Algoritma  Constraint  Satisfaction  Problems yang merupakan sebuah pendekatan untuk menyelesaikan  suatu  masalah  dengan  tujuan menemukan keadaan atau objek yang memenuhi sejumlah  persyaratan    atau  kriteria  (Syarif  & Gunawan,  2013).  Sebuah  constraint  dapat diartikan sebagai sebuah batasan dari solusi yang memungkinkan dalam sebuah problem optimasi.
Berdasarkan  penjelasan  tersebut  diatas  maka dirumuskan  pernyataan  permasalahan  sebagai
berikut:  “Bagaimana  caranya  merancang  dan mengimplementasikan  algoritma  Constraint Satisfaction Probelms kedalam sistem
penjadwalan mata kuliah di FKTI UNMUL?”. Penelitian ini akan menggunakan menggunakan  Algoritma  Constraint  Satisfaction Problems karena dalam pengaplikasian Algoritma  CSP  mengoptimalkan  ruang  yang tersedia  karena  menerapkan  constrain  atau batasan.  Dalam  hal  ini,  peneliti  membatasi jumlah kemunculan mata kuliah yang memiliki 3 sks yang memakan waktu kegiatan selama 2 jam 30  menit.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan menjadwalkan  mata  kuliah  yang  telah  dibuat secara manual dengan menggunakan langkah-langkah  pemenuhan  constraint,  dan membandingkan jumlah slot (ruang dan waktu) yang  digunakan  penjadwalan  awal  dengan penjadwalan  yang  dibuat  dengan  menggunakan algoritma CSP.
Dalam  rangka  membantu  bidang  prodi  FKTI dalam
menyusun
jadwal perkuliahan, Penelitian  ini  akan  membangun  aplikasi  yang menerapkan  algoritma  CSP  dalam  membuat menjadwalkan  kegiatan  perkuliahan  di  FKTI UNMUL.

## BAHAN DAN METODE
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  beberapa tahapan  penelitian,  dibawah  ini  disajikan tahapan penelitian yang digunakan:
Sumber: (Rachman, Dengen, & Chandra, 2018) Gambar 1 Tahapan Penelitian yang Digunakan

## Pengumpulan data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data yang diperoleh secara langsung dari mading FKTI UNMUL berupa jadwal mata kuliah semester Genap 2017/2018. Data yangdigunakan  sebanyak  99  record  dan  terdiri dari 7 atribut.

## Pengolahan data awal
Dalam  tahapan  pengolahan  data  awal, dilakukan  4  jenis  pengolahan,  yaitu:  (1) Perhitungan  bobot  mata  kuliah,  (2)  Penyortiran berdasarkan  bobot  tertinggi,  (3) Tabulasi  jadwal dan  (4)  Pembuatan  tabel  tetangga.Keempat tahapan diatas dilakukan untuk memperoleh data yang siap diolah dengan menggunakan algoritma CSP.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Metode yang diusulkan
Pada  tahapan  ini  dibuatkan  suatu  metode yang  digunakan  dalam  pengolahan  jadwal  mata kuliah dengan algoritma CSP. Berikut flowchartdari metode yang digunakan:
Sumber: (Rachman et al., 2018) Gambar 2. Flowchart Algoritma Penjadwalan pada sesi pertama sampai kelima
Berikut  keterangan  dari  perkondisian  yang dikodekan dengan alfabet kapital.
Kondisi  A:  Jika  Jumlah  Kemunculan  Mata  Kuliah Terbanyak = Jumlah Kelas Terbanyak, maka… Kondisi  B:  Jika  Jumlah  Kemunculan  Mata  Kuliah Terbanyak < Jumlah Kelas Terbanyak, maka… Kondisi  C:  Jika  jumlah  kemunculan  mata  kuliah yang  dipilih  <  jumlah  kelas  mata  kuliah  yang dipilih, maka…
Kondisi  D:  Jika  jumlah  kemunculan  mata  kuliah yang  dipilih  =  jumlah  kelas  mata  kuliah  yang dipilih, maka…
Kondisi  E:  Jika  jumlah  kemunculan  mata  kuliah yang  dipilih  =  jumlah  kemunculan  tertinggi sekarang, maka…
Kondisi  F:  Jika  jumlah  kemunculan  mata  kuliah yang  dipilih  <  jumlah  kemunculan  tertinggi sekarang, maka…
Kondisi  G:  Jika  belum  terdapat  3  mata  kuliah  3 SKS, maka…
Kondisi  H:  Jika  sudah  terdapat  3  mata  kuliah  3 SKS, maka…
Kondisi I: Jika SKS dari mata kuliah yang dipilih adalah 3, maka…
Kondisi J: Jika SKS dari mata kuliah yang dipilih adalah 2, maka…
Kondisi  K:  Jika  mata  kuliah  yang  dipilih  adalah tetangga  dari  mata  kuliah  yang  telah dijadwalkan sebelumnya, maka…
Kondisi  L:  Jika  mata  kuliah  yang  dipilih  bukan tetangga  dari  mata  kuliah  yang  telah dijadwalkan sebelumnya, maka…
Kondisi  M:  Jika  masih  ada  jumlah  kemunculan mata  kuliah  yang  kurang  dari  jumlah kemunculan tertinggi, maka… Kondisi  N:  Jika  tidak  ada  jumlah  kemunculan mata  kuliah  yang  kurang  dari  jumlah kemunculan tertinggi, maka…
Setelah  flowchart  algoritma  penjadwalan sesi  pertama  sampai  kelima,  selanjutnya  adalah flowchart algoritma penjadwalan sesi extra.
Berikut adalah flowchart algoritma penjadwalan sesi extra. Sumber: (Rachman et al., 2018)
Gambar 3 Flowchart Algoritma Penjadwalan pada sesi extra
Berikut  keterangan  dari  perkondisian  yang dikodekan dengan alfabet kapital pada sesi extra.
Kondisi  A:  Jika  terdapat  lebih  dari  atau  sama dengan 2 mata kuliah 3 SKS, maka…
Kondisi B: Jika terdapat kurang dari 2 mata kuliah 3 SKS, maka…
Kondisi  C:  Jika  jumlah  kemunculan  mata  kuliah yang  dipilih  =  jumlah  kelas  mata  kuliah  yang dipilih, maka…
Kondisi  D:  Jika  jumlah  kemunculan  mata  kuliah yang  dipilih  <  jumlah  kelas  mata  kuliah  yang dipilih, maka…
Kondisi  E:  Jika  Jumlah  Kemunculan  Mata  Kuliah Terbanyak = Jumlah Kelas Terbanyak, maka… Kondisi  F:  Jika  Jumlah  Kemunculan  Mata  Kuliah Terbanyak < Jumlah Kelas Terbanyak, maka… Kondisi G: Jika SKS dari mata kuliah yang dipilih adalah 3, maka…
Kondisi H: Jika SKS dari mata kuliah yang dipilih adalah 2, maka…
Kondisi  I:  Jika  mata  kuliah  yang  dipilih  adalah tetangga dari mata kuliah yang telah dijadwalkan sebelumnya, maka…
Kondisi  J:  Jika  mata  kuliah  yang  dipilih  bukan tetangga dari mata kuliah yang telah dijadwalkan sebelumnya, maka…
Untuk sesi pertama pada hari jumat, apabila terdapat  mata  kuliah  dengan  3  SKS  yang dijadwalkan  kedalam  ruangan  maka  pada  sesi kedua  hanya  dapat  diisi  dengan  mata  kuliah  2 SKS.  Hal  ini  dikarenakan  waktu  yang  terbatas sebelum dilaksanakan Sholat Jumat. Eksperimen dan Pengujian Hasil Setelah menetapkan metode yang diusulkan untuk  digunakan  dalam  penelitian  ini,  dilakukan eksperimen  dan  pengujian  hasil  dengan menggunakan  excel.Untuk  menentukan  mata kuliah  mana  yang  akan  dijadwalkan  terlebih dahulu  maka  akan  dihitung  bobot  dari  mata kuliah  tersebut.  Berikut  adalah  perhitungan bobot dari masing-masing mata kuliah yang akan dijadwalkan.  Formulasi  yang  digunakan  adalah sebagai berikut.
Bobot = Jumlah SKS + Jumlah Kelas + Status  + Jumlah Tetangga (1)
Jumlah SKS memiliki nilai antara 3 SKS yang memiliki  poin  bobot  sebesar  3  atau  2  SKS  yang memiliki  poin  bobot  sebesar  2.  Jumlah  kelas memiliki  poin  bobot  sebesar  1  per  jumlah  kelas yang  mengambil  mata  kuliah  tersebut.  Status memiliki  nilai  antara  Wajib  yang  memiliki  poin bobot  sebesar  2  atau  Pilihan  yang  memiliki  poin bobot  sebesar  1.  Jumlah  Tetangga  memiliki  nilai
berupa  1  tetangga  yang  memiliki  poin  bobot sebesar  1  atau  2  tetangga  yang  memiliki  poin bobot  sebesar  2.  Berdasarkan  rumus  tersebut maka dibuat table1 sebagai berikut.

## Tabel 1. Tabel perhitungan bobot
K D Mata kuliah Sk s kl s W/ P Tetang ga Bob ot 1 Ilmu Sosial budaya 3 4 2 0 9 2 Struktur Data 2 4 2 0 8
3 Pengolahan Citra 2 2 1 1 6 4 Interaksi Manusia dan
Komputer 2 3 2 1 8
5 Sistem Manajemen Basis Data 2 5 2 2 11 6 Kecerdasan Buatan 2 5 2 1 10 7 Pemrogramam Visual 2 5 2 2 11 8 Audit Sistem infotmasi 2 3 1 1 7 9 Komputer Masyarakat 2 4 2 2 10 10  Sistem Operasi 2 4 2 0 8 11  Pendidikan Agama Islam 3 4 2 0 9 12  Konsep Penembangan Elearning
2 4 1 1 8 13  Manajemen Local Area Network 3 2 1 1 7
14  Pemrograman Framework 2 5 2 2 11 15  Teknologi Multimedia 3 5 1 1 10 16  Teori  Grap  dan Otomata 3 4 2 1 10 17  Pemrograman Berbasis Jaringan 3 1 1 1 6
18  Kriptografi 2 3 1 1 7
19  Technopreneurs hip 2 5 2 0 9
20  Etika dan Profesionalis Informatika 3 4 2 1 10 21
Sistem Pendukung Keputesan
2 3 1 1 7
22  Basis Data Terdistribusi 3 2 1 1 7 23  Metode Numerik 3 4 2 1 10 24 Animasi Komputer 3 2 1 2 8 25  Sistem  Jaringan Komputer 2 4 2 0 8 26 Rekayasa Pengembangan Web 3 1 1 2 7 27 Matematika Diskrit 3 4 2 0 9 Sumber: (Rachman et al., 2018) Data    jadwal  yang  telah  diambil sebelumnya ditabulasi kembali dengan
menggunakan  kode  dari  tabel  diatas  1.  Setiap mata kuliah didata jumlah SKS, jumlah kelas yang mengambil  mata  kuliah  tersebut,  wajib  atau tidaknya  mata  kuliah  tersebut,  dan  jumlah  mata kuliah  lain  yang  memiliki  dosen  pengampu  yang sama  (disebut  sebagai  jumlah  tetangga). Nilai-nilai mata  kuliah  yang  telah data  kemudian dijumlahkan  sehingga  menjadi  bobot  yang menentukan  mata  kuliah  mana  yang  akan terlebih  dahulu  dijadwalkan.  Berdasarkan  table diatas,  disusun  kembali  urutan  mata  kuliah berdasarkan bobot tertinggi untuk menjadi acuan penjadwalan  mata  kuliah  dengan  menggunakan algoritma CSP.
Berikut adalah table hasil penyusunan berdasarkan bobot tertinggi.
Tabel 2. Tabel bobot tersortir Kode Mata Kuliah Bobot 5 Sistem Manajemen Basis Data 11 7 Pemrograman Visual 11 14 Pemrograman Framework 11 6 Kecerdasan Buatan 10 9 Komputer Masyarakat 10 15 Teknologi Multimedia 10 16 Teori Grap dan Otomata 10 20 Etika dan Profesionalis Informatika 10 23 Metode Numerik 10 1 Ilmu social Budaya 9 11 Pendidikan Agama Islam 9 19 Technopreneurship 9 27 Matematika Diskrit 9 2 Struktur Data 8 4 Interaksi Manusia dan Komputer 8 10 Sistem Operasi 8 12 Konsep Pembangunan E-learning 8 24 Animasi Komputer 8 25 Sistem Jaringan Komputer 8 8 Audit Sistem informasi 7 13 Manajemen Local Area Network 7 18 Kriptografi 7 21 Sistem Pendukung Keputusan 7 22 Basis Data terdistribusi 7 26 Rekayasa Pengenbangan Web 7 3 Pengolahan Citra 6 17 Pemrograman Berbasis Jaringan 6
Sumber: (Rachman et al., 2018)
Setelah  menyortir  data  beradasarkan  bobot tertinggi, selanjutnya dibuat table yang berisikan mata kuliah yang memiliki dosen pengampu yang sama  (disebut  sebagai  tetangga).  Berikut  table  3 yang  menjelaskan  mata  kuliah  mana  yang memiliki tetangga.
Tabel 3. Tabel tetangga Kode Tetangga 1 Tetangga 2 5 4 22 7 9 24
14 8 26 6 20 - 9 7 23 15 - - 16 21 - 20 6 - 23 9 - 1 - - 11 - - 19 - - 27 - - 2 - - 4 5 - 10 - - 12 18 - 24 7 - 25 - - 8 14 - 13 17 - 18 12 - 21 16 - 22 5 - 26 3 14 3 26 - 17 13 - Sumber: (Rachman et al., 2018)
Berdasarkan  table  3  diatas,  satu  mata kuliah dapat memiliki sebanyak 0 sampai 2 mata kuliah lain yang memiliki dosen pengampu yang sama.  Salah  satu  contohnya  adalah  mata  kuliah dengan kode 5 memiliki 2 mata kuliah lain yang memiliki  dosen  pengampu  yang  sama  dengan mata  kuliah  tersebut,  yaitu  mata  kuliah  dengan kode  4  dan  22.  Hal  ini  berarti  apabila  mata kuliah  dengan  kode  5  dijadwalkan  maka  mata kuliah  dengan  kode  4  dan  22  tidak  boleh dijadwalkan  pada  sesi  yang  sama  dengan  mata kuliah dengan kode 5.
Setelah  data  awal  diolah  dan  siap  untuk digunakan  maka  tahap  selanjutnya  adalah menjadwalkan mata kuluah dengan menggunakan metode yang diusulkan. Tampilan tabel 4 penjadwalan data adalah sebagai berikut.
Tabel 4 Tabel penjadwalan hari senin
Table  penjadwalan  diatas  4  memiliki  5 kolom  yang  mewakili  masing-masing  sesi perkuliahan  dan  tambahan  1  kolom  berupa  sesi extra apabila pada akhir sesi ke 5 terdapat  kelas yang memiliki waktu tambahan (sepanjang 5 sesi perkuliahan,  kelas  tersebut  hanya  diisi  4  mata kuliah 2 SKS dan 1 mata kuliah 3 SKS). Kolom id berisi  mata  kuliah  yang  telah  disortir berdasarkan  bobot  prioritas.  Pada  setiap  kolom sesi,  terdapat  4  slot  yang  mewakili  dari  ruangan yang  tersedia  untuk  diisi  perkuliahan.  Satu  slot yang  ditandai  berarti  mata  kuliah  tersebut dijadwalkan  pada  slot  (sesi&ruang)  tersebut.  4 slot  yang  ditandai  berarti  bahwa  mata  kuliah tersebut  merupakan  tetangga  dari  mata  kuliah yang sudah dijadwalkan pada sesi yang sama dan tidak dapat dijadwalkan pada sesi yang sama.
Satu  baris  ditandai  berarti  mata  kuliah tersebut  sudah  memenuhi  jumlah  penjadwalan yang  dibutuhkan  (sudah  dijadwalkan  sesuai jumlah  kelas  yang  mengambil  mata  kuliah tersebut).
Sebagai  contoh,  pada  hari  senin,  slot  1  (sesi pertama,  ruang  405)  diisi  oleh  mata  kuliah dengan  id  5.  Setelah  dipilih  maka  tandai  4  slot mata  kuliah  lain  yang  merupakan  tetangga  dari mata  kuliah  dengan  id  5  berdasarkan  table tetangga  yang  telah  dibuat,  dalam  hal  ini  mata kuliah dengan kode 4 dan 22 ditandai agar tidak dipilih pada sesi yang sama. Langkah selanjutnya adalah  menambah  jumlah  kemunculan  mata kuliah  tersebut  dan  bandingkan  dengan  jumlah kelas  yang  mengambil  mata  kuliah  tersebut. Apabila  jumlah  kemunculan  mata  kuliah  dan jumlah  kelas  yang  mengambil  mata  kuliah tersebut  sama,  maka  semua  kelas  yang mengambil mata kuliah tersebut telah terjadwalkan.
Ulangi langkah-langkah sebelumnya sehingga  semua  slot  sampai  sesi  ke  5  terisi. Setelah  terisi  semua,  maka  dilihat  apakah  ada kelas yang memiliki slot extra untuk dijadwalkan mata kuliah yang memiliki 2 sks, dalam kasus ini ruang ke 4 memiliki satu slot ekstra karena mata kuliah yang dijadwalkan pada 5  sesi sebelumnya hanya memiliki satu mata kuliah 3 SKS saja.
Mata  kuliah  dengan  kode  13  tidak  dipilih karena  mata  kuliah  dengan  kode  13  memiliki  3 SKS,  mata  kuliah  18  dijadwalkan  kedalam  sesi ekstra  di  ruang  ke  4  karena  mata  kuliah  dengan kode  18  memiliki  2  SKS.  Apabila  terdapat  mata kuliah yang sudah muncul dan memenuhi jumlah kelas yang mengambil mata kuliah tersebut maka akan  baris  dari  kode  mata  kuliah  tersebut  akan ditandai  dengan  warna  merah  sehingga  tidak akan dipilih untuk dijadwalkan lagi.
Berikut  hasil  penjadwalan  yang  ditabulasi.  Table hasil memiliki kolom berupa sesi dan ruang yang
5 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 7 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 14 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 6 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 9 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 15 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 16 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 20 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 23 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 1 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 11 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 19 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 27 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 2 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 4 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 8 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 10 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24
12 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 24 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24
25 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 13 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24
18 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 6 s22 s23 s24 21 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24
22 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 26 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 3 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 17 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s16 s17 s18 s19 s20 s21 s22 s23 s24 senin 1 2 3 4 5 extra ID
berisikan  mata  kuliah  yang  dijadwalkan  dan SKS dari mata kuliah tersebut.
Tabel 5 hasil penjadwalan hari senin Senin 405 406 407 P1 1 5,2 7,2 14,2 6,2 2 9,2 15,3 16,2 20,3 3 23,3 1,3 11,3 19,2 4 27,3 2,2 4,2 8,2 5 10,2 12,2 24,2 25,2 Ekstra 18,2 Sumber: (Rachman et al., 2018)
Tabel  diatas  memiliki  5  kolom  berupa  kolom hari,  dan  4  ruangan  yang  tersedia  untuk digunakan.  Angka  pada  kolom  hari  merupakan sesi perkuliahan yang akan dijadwalkan. Isi dari persilangan  antara  baris  sesi  dengan  kolom ruangan adalah kode mata kuliah dan jumlah sks yang dijadwalkan kedalam slot tersebut. Berikut  tabel  penjadwalan  dan  tabel  hasil penjadwalan hari-hari selanjutnya.
Tabel 6 Tabel penjadwalan hari selasa
Sumber: (Rachman et al., 2018)
Tabel 7 Tabel hasil penjadwalan hari selasa Senin 405 406 407 P1 1 13,2 21,2 22,3 26,3 2 3,2 17,3 5,2 7,2 3 14,2 6,2 9,2 15,3 4 16,3 20,3 23,3 1,3 5 11,3 19,2 27,3 2,2 Ekstra Sumber: (Rachman et al., 2018)
Tabel 8 Tabel penjadwalan hari rabu
Sumber: (Rachman et al., 2018)
Tabel 9 Tabel hasil penjadwalan hari rabu Senin 405 406 407 P1 1 4,2 8,2 10,2 12,2 2 24,3 25,2 13,3 18,2 3 21,2 22,3 3,2 7,2 4 5,2 14,2 6,2 9,2 5 15,3 16,3 20,3 23,3 Ekstra 19,2 Sumber: Tabel 9 penjadwalan hari kamis Sumber: (Rachman et al., 2018) Tabel 10 Tabel hasil penjadwalan hari kamis Senin 405 406 407 P1 1 1,3 11,3 27,3 2,2 2 4,2 8,2 10,2 12,2 3 25.2 18.2 21.2 5.2 4 7,2 14,2 6,2 15,2 5 9,2 16,2 20,3 1,3 Ekstra 19,2 Sumber: (Rachman et al., 2018) 5 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 7 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 14 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 6 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 9 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 15 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 16 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 20 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 23 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 1 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 11 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 19 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 27 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 2 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 4 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 8 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 10 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 12 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 24 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 25 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 13 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 18 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 21 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 22 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 26 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 3 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 17 s25 s26 s27 s28 s29 s30 s31 s32 s33 s34 s35 s36 s37 s38 s39 s40 s41 s42 s43 s44 s45 s46 s47 s48 ID selasa 1 2 3 4 5
extra
5 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 7 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 14 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 6 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 9 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 15 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 16 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 20 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 23 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 1 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 11 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 19 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 27 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 2 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 4 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 8 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 10 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 12 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 24 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 25 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 13 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 18 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 21 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 22 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 26 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 3 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 17 s49 s50 s51 s52 s53 s54 s55 s56 s57 s58 s59 s60 s61 s62 s63 s64 s65 s66 s67 s68 s69 s70 s71 s72 ID
Rabu 1 2 3 4 5 extra 5 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96
7 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 14 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 6 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 9 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 15 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 16 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 20 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 23 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 1 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 11 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 19 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 27 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 2 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 4 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 8 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 10 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 12 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 24 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 25 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 13 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 18 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 21 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 22 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 26 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 3 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96 17 s73 s74 s75 s76 s77 s78 s79 s80 s81 s82 s83 s84 s85 s86 s87 s88 s89 s90 s91 s92 s93 s94 s95 s96
ID Kamis 1 2 3 4 5 extra
Tabel 11 penjadwalan hari jumat Sumber: (Rachman et al., 2018) Tabel 12 hasil penjadwalan hari jumat Senin 405 406 407 P1 1 2,2 10,2 12,2 25,3 2 5,2 7,2 14,2 6,2 3 4 23,3 11,3 27,3 15,3 5 19,2 Ekstra
Sumber: (Rachman et al., 2018)
Analisis  perbandingan  jadwal  awal  dengan jadwal baru
Perbandingan  jadwal  awal  dengan  jadwal baru  dilakukan  dengan  membandingkan  jumlah slot  yang  dipakai  per  hari  (apabila  semua  slot terpakai  maka  penjadwalan  dijadwalkan  secara efektif dengan poin tambahan  apabila  slot extra terpakai) dan jumlah slot terpakai paling sedikit pada  hari  jumat  (hal  ini  menandakan  bahwa penjadwalan  di  hari  senin  sampai  kamis dijadwalkan secara efektif).

## Tabel 13 perbandingan hari senin
Awal 405 406 407 IKA CSP 405 406 407 IKA 1 1 2 3 4 1 5 7 14 6 2 5 2 6 7 2 9 15 16 20 3 5 8 9 6 3 23 1 11 19 4 10 11 3 12 4 27 2 4 8
5 10 13 6 8 5 10 12 24 25 Ext 18 Sumber: (Rachman et al., 2018)
Penjadwalan  awal  yang  dilakukan  secara manual  oleh  bagian  akademik  memiliki  pola berupa mata kuliah yang muncul berturut-turut sebanyak 2 sampai 3 kali dalam  satu hari, mata kuliah  pertama  di  ruang  405  memiliki  3  SKS setiap hari, dan tidak memiliki pola khusus pada pemilihan mata kuliah sepanjang lima sesi (tidak mengacu pada jumlah SKS). Penjadwalan dengan pola  kemunculan  mata  kuliah  berturut-turut tanpa  sela  jeda  dapat  menyebabkan  kelelahan bagi dosen yang mengajar.
Pada hari senin, penjadwalan awal mengisi semua slot awal yang tersedia dan menggunakan
dua slot extra namun terdapat 6 mata kuliah yang dijadwalkan  lebih  dari  satu  kali,  hal  ini menyebabkan  mata  kuliah  lain  yang  belum dijadwalkan  kehilangan  kesempatan  untuk dijadwalkan  sehingga  memiliki  kemungkinan untuk tidak terjadwalkan sama sekali. Penjadwalan dengan menggunakan algoritma CSP mengisi  semua  slot  awal  yang  tersedia  dan menggunakan  satu  slot  extra  namun  tidak terdapat  duplikat  mata  kuliah  yang  sama sehingga  semua  mata  kuliah  dipastikan  akan muncul terlebih dahulu sebelum muncul duplikat mata kuliah yang akan dijadwalkan.

## Tabel 14 perbandingan hari selasa
Awa l 40 5 40 6 40 7 IK A CS P 40 5 40 6 40 7 IK A 1 1 16 4 17 1 13 21 22 26 2 16 18 19 11 2 3 17 5 7 3 16 13 20 9 3 14 6 9 15 4 19 20 7 5 4 16 20 23 1 5 4 12 15 5 11 19 27 2

## Ext
Sumber: (Rachman et al., 2018)
Pada hari selasa, penjadwalan awal memiliki satu slot kosong pada sesi kelima ruang keempat, terdapat dua mata kuliah yang dijadwalkan lebih dari satu kali, dan tidak menggunakan slot extra. Sedangkan  penjadwalan  dengan  menggunakan algoritma  CSP  mengisi  semua  slot  yang  tersedia tanpa menggunakan slot ekstra.
Tabel 14 perbandingan hari rabu
Awa l 40 5 40 6 40 7 IK
A CS P 40 5 40 6 40 7 IK A 1 20 21 22 9 1 4 8 10 12 2 23 19 6 18 2 24 25 13 18 3 23 2 10 21 3 21 22 3 7 4 2 27 19 21 4 5 14 6 9 5 14 24 12 5 15 16 20 23
Ext Sumber: (Rachman et al., 2018)
Pada  hari  rabu,  penjadwalan  awal  memiliki satu slot kosong pada sesi kelima ruang pertama, terdapat tiga mata kuliah yang dijadwalkan lebih dari satu kali, dan tidak menggunakan slot extra. Sedangkan  penjadwalan  dengan  algoritma  CSP mengisi  semua  slot  yang  tersedia  dan menggunakan satu slot extra.

## Tabel 15 perbandingan hari kamis
Awal 405 406 407 IKA CSP 405 406 407 IKA
1 1 16 25 20 1 1 11 27 2 2 6 23 7 22 2 4 8 10 12
3 15 23 11 5 3 25 18 21 5 4 14 19 11 10 4 7 14 6 15
5 14 25 7 15 5 9 16 20 1 Ext
ext
Sumber: (Rachman et al., 2018)
5 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104
s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120
7 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104
s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120
14 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104
s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120
6 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104
s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120
9 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104
s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120
15 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104 s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120 16 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104 s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120 20 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104
s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120
23 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104
s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120
1 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104
s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120
11 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104
s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120
19 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104 s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120 27 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104
s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120
2 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104 s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120 4 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104
s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120
8 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104
s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120
10 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104
s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120
12 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104
s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120
24 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104 s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120 25 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104 s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120 13 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104 s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120 18 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104 s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120 21 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104 s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120 22 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104 s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120 26 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104
s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120 3 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104 s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120 17 s97 s98 s99 s100 s101 s102 s103 s104 s109 s110 s111 s112 s113 s114 s115 s116 s117 s118 s119 s120 ID Jumat 1 2 3 4 5 extra
Pada hari kamis, penjadwalan awal mengisi semua  slot  yang  tersedia  tanpa  menggunakan slot  extra  dan  terdapat  lima  mata  kuliah  yang dijadwalkan  lebih  dari  satu  kali.  Sedangkan penjadwalan  dengan  menggunakan  algoritma CSP  mengisi  semua  slot  mata  kuliah,  terdapat satu  mata  kuliah  duplikat  yang  dikarenakan adanya  beberapa  mata  kuliah  lain  yang  sudah dijadwalkan  dan  memenuhi  jumlah  kelas  dari mata  kuliah  tersebut,  dan  menggunakan  satu slot extra.

## Tabel 16 perbandingan hari jumat
Awal 405 406 407 IKA CSP 405 406 407 IKA 1 1 15 25 9 1 2 10 12 25 2 27 7 5 18 2 5 7 14 6 3 Sholat Jumat 3 Sholat Jumat 4 26 27 25 8 4 23 11 27 15 5 24 14 27 12 5 19
Ext Ext Sumber: (Rachman et al., 2018)
Pada hari  jumat, semakin  banyak  slot yang terpakai maka semakin tidak efektif penjadwalan  mata  kuliah  karena  penggunaan slot  pada  hari  senin  sampai  hari  kamis  tidak digunakan  secara  optimal.  Penjadwalan  awal pada  hari  jumat  mengisi  semua  slot  yang tersedia  dan  terdapat  dua  mata  kuliah  yang dijadwalkan  lebih  dari  satu  kali.  Sedangkan penjadwalan  dengan  menggunakan  algoritma CSP  mengisi  slot  sampai  sesi  kelima  ruang pertama  dan  memiliki  tiga  slot  yang  tersedia. Berdasarkan perbandingan diatas, maka didapatkan  optimasi  penjadwalan  mata  kuliah sebanyak  5  slot  mata  kuliah  3  SKS  (optimasi waktu  12  jam  30  menit  per  minggu)  dan  1  slot extra  mata  kuliah  2  SKS  (optimasi  waktu  1  jam 40  menit)  sehingga  didapatkan  total  optimasi waktu selama 14 jam 10 menit per minggu.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  melakukan  pengolahan  data mata  kuliah  yang  diperoleh  dari  mading  FKTI UNMUL.  Peneliti  melakukan  pengolahan  data untuk  memperoleh perbandingan antara penjadwalan  manual  dengan  penjadwalan dengan  menggunakan  algoritma  CSP.  Diketahui dari hasil penelitian yaitu dengan menggunakan algoritma  CSP  diperoleh  optimasi  penjadwalan mata  kuliah  sebanyak  5  slot  mata  kuliah  3  SKS (optimasi  waktu  12  jam  30  menit  per  minggu) dan  1  slot  extra  mata  kuliah  2  SKS  (optimasi waktu  1  jam  40  menit)  sehingga  didapatkan total optimasi waktu selama 14 jam 10 menit per minggu.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa penjadwalan  dengan  menggunakan  algoritma CSP  lebih  optimal  dibandingkan  dengan penjadwalan yang dilakukan secara manual.

## REFERENSI
Albar, M. A. (2013). ALGORITMA GENETIK TABU
SEARCH DAN MEMETIKA PADA PERMASALAHAN  PENJADWALAN  KULIAH. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE , 1 (1), 18–45.
Retrieved from https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semna steknomedia/article/view/609
Gunawan, C. A., & Toba, H. (2016). Pembangkitan Solusi  Penjadwalan  Berprioritas  Melalui Penerapan  Constraint  Satisfaction  Problem (Studi  Kasus:  Laboratorium  Fakultas Teknologi  Informasi  Universitas  XXX). Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem Informasi , 2 (1),  43–52.  Retrieved  from http://journal.maranatha.edu/index.php/ju tisi/article/view/607
Nuraisyah, N., Permana, I., & Salisah, F. N. (2017). SISTEM PENJADWALAN OTOMATIS
TEMPAT  KHUTBAH  JUM’AT  MUBALIGH.
Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  Dan  Manajemen Sistem  Informasi , 3 (1),  59–64.  Retrieved from http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/ RMSI/article/view/3127
Rachman,  R.,  Dengen,  N.,  &  Chandra,  F.  (2018). Laporan  Akhir  Penelitian  -  Implementasi Algoritma  Constraint  Satisfaction  Problems Pada  Sistem  Penjadwalan  Mata  Kuliah .
Samarinda.
Siswanto,  A.  (2017).  PERANCANGAN  SISTEM OTOMATIS  PENJADWALAN    PENGAWAS UJIAN  AKHIR  SEMESTER  (UAS)      (STUDI KASUS :  STIKOM  DINAMIKA  BANGSA JAMBI). Jurnal  Processor , 11 (2),  783–797.
Retrieved from http://ejournal.stikom-db.ac.id/index.php/ processor/article/view/169 Syarif, A. C., & Gunawan, F. H. (2013). Penerapan Algoritma Evolusi Dengan Metode Generation  Replacement  Pada  Aplikasi Penjadwalan  Mata  Kuliah. TEMATIKA, Journal  of  Informatics  and  Information Systems , 1 (2),  10–23.  Retrieved  from http://tematika.uajm.ac.id/index.php/tema tika/article/view/12
Sylvi,  P.  (2017).  PENJADWALAN  TUTORIAL TATAP  MUKA  MENGGUNAKAN  SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN. Jurnal
Pendidikan , 13 (2),  77–88.  Retrieved  from http://www.ilp.ut.ac.id/index.php/JP/articl e/view/153