## IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK OPTIMALISASI PELAYANAN KEPENDUDUKAN
Syafrial Fachri Pane 1 , Rolly Maulana Awangga 2 , Esi Vidia Rahcmadani 3 , Seta Permana 4 1,2,3,4 Program Studi D4 Teknik Informatika, Politeknik Pos Indonesia
1 syafrial.fachri@poltekpos.ac.id
2 awangga@poltekpos.ac.id
3 esividiarahcmadani@gmail.com
4 setapermana21@gmail.com
Abstrak -  Pelayanan  merupakan  deretan  peristiwa  yang  terjadi  dalam  berinteraksi  langsung  kepada  masyarakat disekeliling atau dengan alat secara fisik dan menyajikan fasilitas yang memuaskan untuk penduduk lebih tepatnya dalam  proses  pembuatan  surat  pengantar  akta  kelahiran,  seperti  penjadwalan  tanggal  yang  terlalu  lama  setelah penduduk  mendaftar.  Pada  pelayanan  kependudukan  membutuhkan  inovasi  terbaru  untuk  meningkatkan  dalam memberikan  pelayanan  yang  baik  tepat  dan  cepat  kepada  masyarakat.  Proses  pelayanan  pada  pembuatan  jadwal pengambilan surat pengantar akta kelahiran yang dicatat dengan proses manual belum bisa dibuat secara maksimal sehingga  perlu  adanya  perbaikan  konsep  kegiatan  yang  dikelola  secara  maksimal  melalui  penggunaan  aplikasi optimalisasi penjadwalan yang tersusun secara otomatis. Oleh karena itu, kebutuhan tentang optimalisasi penjadwalan menjadi penting dan pembuatan aplikasi pada pelayanan tersebut harus dibangun secara lebih lengkap dan meliputi ruang lingkup yang lebih luas. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan penjadwalan pengambilan akta kelahiran menggunakan Algoritma Genetika, serta mendefinisikan Algoritma Genetika dalam proses penjadwalan. Algoritma Genetika yang terdiri dari definisi individu, inisialisasi chromosome , evaluasi chromosome , proses seleksi ( crossover )  dan  proses mutase .  Hasil  dari  algoritma  genetika  berupa  tanggal  dan  bulan  yang  digunakan  untuk pengambilan surat  pengantar akta  kelahiran berupa  data penjadwalan yang tepat  agar tidak terjadi keterlambatan. Hasil dari penelitian ini adalah berupa penjadwalan yang sudah terdapat waktu ruangan yang sudah tersusun lebih cepat dan akurat dari pada proses penjadwalan manual yang memakan waktu yang cukup lama sehingga menyulitkan petugas di catatan sipil serta menciptakan kinerja yang lebih maksimal dalam proses pemilihan dan pengolahan data terhadap aplikasi yang sudah dikelola sehingga menciptakan penjadwalan yang lebih terstruktur.
Kata kunci : Pelayanan, Penjadwalan, Optimalisasi, Algoritma Genetika, Chromosome .
Abstract - Service is a series of events that occur in interacting directly with the community around or with physical means and presenting satisfying facilities for residents more precisely in the process of making a birth certificate cover letter,  such as scheduling dates that are  too long after residents register. In population services, the  latest innovations are needed to improve in providing good and fast service to the community. The service process in making schedules for taking birth certificates for birth certificates that are recorded with a manual process cannot be made to the maximum, so there needs to be an improvement in the concept of activities that are managed optimally through the use of automated scheduling optimization applications. Therefore, the need for optimizing scheduling is important and making applications for these  services must be  built more  fully and cover a wider scope. This study aims to implement  scheduling  birth  certificate  using  Genetic  Algorithms,  as  well  as  defining  Genetic  Algorithms  in  the scheduling  process.  Genetic  Algorithms  which  consist  of  individual  definitions,  chromosome  initialization, chromosome evaluation, selection process (crossover) and mutase process. The results of the genetic algorithm in the form of dates and months are used to retrieve the birth certificate cover in the form of appropriate scheduling data so that there is no delay. The results of this study are in the form of scheduling where there is a time that has been arranged more quickly and accurately than the manual scheduling process which takes quite a long time, making it  difficult  for  officers  in  the  civil  registry  and  creating  maximum  performance  in  the  process  of  selecting  and processing data on applications which have been managed so as to create more structured scheduling.
Keywords : Service, Scheduling, Optimization, Genetic Algorithms, Chromosomes.

## 1. PENDAHULUAN
Layanan  adalah  merupakan  deretan  peristiwa  yang terjadi  dalam  berinteraksi  langsung  kepada masyarakat disekeliling atau dengan alat secara fisik dan  menyajikan  fasilitas  yang  memuaskan  untuk penduduk, layanan biasanya merupakan fungsi yang diterapkan  dalam  perangkat  lunak  (Sharma  & Nelson, 2018).
Kualitas  pelayanan  sebagai  standar  kesuksesan sebuah  organisasi,  tidak  hanya  pada  organisasi bisnis,  tetapi  pada  sebuah  organisasi  atau  sebuah institusi  pemerintah  sebagai  lembaga  penyedia pelayanan publik (Karno, Rukminto Adi, & Shergi Laksmono,  2017).  Selain  itu,  parameter  mutu  dari pelayanan  ditentukan  dari  banyak  faktor  yang bersifat intangible (tidak nyata atau tidak berwujud)
dan  memiliki  banyak  aspek  psikologis  yang  sulit diukur (Yuli Angliawati, 2016)
Penjadwalan  juga  termasuk  dalam  pelayanan  yang penting,  karena  jika  penjadwalan  tersusun  secara rapi dan lebih terjadwal masyarakat juga lebih puas dalam  pelayanannya.  Bagaimana  persetujuan  dan masalah penjadwalan di bawah ketidakpastian pada hakikatnya adalah penting. Sebab penjadwalan yang baik tidak hanya dapat mengurangi biaya tetapi juga dapat  mengurangi  peluang  dari  melanggarnya tanggal jatuh tempo (Wibowo, 2015).
Cara  yang  dipakai  dalam  membuat  penjadwalan dengan mengalokasikan waktu atau penyeimbangan biaya yakni dengan menggunakan metode Algoritma Genetika.  Algoritma  genetika  menyelesaikan permasalahan  dengan  cara  yang  evolusioner. Mengikuti  proses  evolusi  alam  dan  juga  mencari solusi yang baik untuk penyelesaian masalahnya itu merupakan  keunggulan  dari  Algoritma  Genetika (Gutama, 2016).
Algoritma  genetika  ialah  cara  pencarian  yang  di dalam  ilmu  komputer  untuk  dapat  menentukan penyelesaian  optimisasi  serta  masalah  pencarian. Komponen  dari  algoritma  genetika  terdiri  dari kromosom, crossover , fitness , evolusi, dan populasi (Buddy  Septyanto,  Setyaningsih,  &  Bacharuddin, 2017).  Algoritma  banyak  digunakan  untuk menyelesaikan  kasus – kasus  dalam  pelayanan publik atau proses di perusahaan (Pane, Awangga, & Maulyanda, 2019)
Dari  hasil  proses  penelitian  terdapat  ada  beberapa kekurangan antara lain yaitu bagaimana mengimplementasikan  penjadwalan  pengambilan akta  kelahiran  menggunakan  Algoritma  Genetika serta bagaimana mendefinisikan Algoritma Genetika dalam  proses  penjadwalan.  Proses  pelayanan  pada pembuatan jadwal pengambilan surat pengantar akta kelahiran yang dicatat dengan proses manual belum bisa dibuat secara maksimal sehingga perlu adanya perbaikan  konsep  kegiatan  yang  dikelola  secara maksimal melalui penggunaan aplikasi optimalisasi penjadwalan  yang  tersusun  secara  otomatis.  Oleh karena  itu,  kebutuhan  tentang  optimalisasi penjadwalan  menjadi  penting  dan  pembuatan aplikasi  pada  pelayanan  tersebut  harus  dibangun secara  lebih  lengkap  dan  meliputi  ruang  lingkup yang lebih luas. Dari  masalah yang di paparkan di atas  perlu  adanya  kebutuhan  untuk  pengembangan proses terkomputerisasi tersebut menjadi lebih baik lagi sehingga dapat mempermudah pengelolaan data pelayanan  kependudukan  dan  pencatatan  sipil (Ibrahin,  Rifai,  &  Oktarina,  2016)  khususnya pengurusan  Akta  Kelahiran  di  Kabupaten  Sidrap. Tujuan  dari  pengembangan  ini  adalah  untuk mengimplementasikan  penjadwalan  pengambilan akta  kelahiran  menggunakan  Algoritma  Genetika,
serta  mendefinisikan  Algoritma  Genetika  dalam proses penjadwalan.
Implementasi penjadwalan menggunakan Algoritma Genetika  yaitu  untuk  pemecahan  masalah  yang dimodelkan  sesudah  proses  evolusi  biologis. Mendefinisikan  Algoritma  Genetika  termasuk proses penjadwalan dengan menggunakan nilai yang diperoleh  dari  fungsi  fitness  pada  Algoritma Genetika  merepresentasikan  seberapa  banyak penjadwalan  yang crash ,  sehingga  di  kasus penjadwalan  pelayanan  kependudukan  semakin sedikit  jumlah  crash  yang  dihasilkan  maka  solusi yang diperoleh semakin baik.

## 2. KAJIAN PUSTAKA DAN PERUMUSAN HIPOTESIS
Pelayanan  merupakan  suatu  prosedur,  metode  atau sistem  tertentu  yang  dibuat  untuk  orang  lain,  agar kebutuhan pelanggan tersebut bisa terpenuhi sesuai dengan harapan masyarakat (Suminar & Apriliawati, 2017).  Pelayanan  kependudukan  adalah  isu  yang sangat  penting karena masyarakat  banyak meminta mutu  pelayanan  yang  optimal.  Masyarakat  setiap kali  meminta  pelayanan  kependudukan  yang berkualitas, pelayanan yang cepat, mudah dan murah (Hermawan,  Budiman,  &  Hutagaol,  2017). Penjadwalan  merupakan  pelayanan  dan  menjadi persoalan  yang  sering  muncul  dalam  dunia  kinerja yang  dapat  ditemukan  di  berbagai  macam  instansi (Pamungkas,  Lestari,  &  Sumarno,  2016).  Sistem pemerintahan  sebagai  acuan  dalam  pelayanan kepada  warga  negara  dalam  mendapatkan  jaminan atas  haknya,  karena  peningkatan  mutu  dari pelayanan akan menjadi sangat penting. Penjadwalan yang baik memberikan dampak positif bagi  pengguna,  yaitu  rendahnya  biaya  operasi, penghematan  tenaga  sumber  daya  manusia  dan waktu yang dikeluarkan, sehingga dapat meningkatkan  kepuasan  pelanggan.  Hal  ini dilakukan  agar  dalam  proses  penjadwalan  bisa dijalankan  dengan  optimal  untuk  mengurangi masalah  dan  kekacauan  pada  penjadwalan  dengan kepuasan pelanggan dan optimasi waktu dan sumber daya (Patricia & Suryono, 2014).
Dalam  masalah  pada  pelayanan  terutama  pada penjadwalan  digunakan  dengan  metode  Algoritma genetika.  Algoritma  genetika  merupakan  algoritma yang  megimplementasikan  pemikiran  tentang evolusi  alamiah  pada  upaya  penyelesaian  masalah (Khoirul  L.M.A,  Wahyu  Widodo,  &  Darma Setiawan,  2017).  Metode  algoritma  genetika merupakan  sebuah  metode  penyelesaian  masalah optimasi  yang  didasari  pada  seleksi  alam,  yaitu teknik  yang  mengikuti  evolusi  dan  perkembangan biologi (Kenedy Tupan, Nur Nurhasanah, & Wijono, 2018).  Jenis  algoritma  ini  secara  bersamaan mengevaluasi banyak titik di ruang pencarian, lebih mungkin  untuk  menemukan  solusi  global  dari
masalah  yang  diberikan.  Pada  algoritma  genetika terdapat  proses  evolusi  alami  dan  mencakup populasi,  pewarisan, mutasi, crossover, dan seleksi (Coonery  Sumarta,  2016).  Di  dalam  metode algoritma genetika, sebuah solusi direpresentasikan sebagai  sebuah  kromosom  (Permata  Sri,  Firdaus Mahmudy, & Eka Ratnawati, 2015). Komponen dari algoritma genetika terdiri dari kromosom (himpunan dari  gen-gen  yang  membentuk  nilai  tertentu  dan menjelaskan  solusi  yang  mungkin  dari  suatu permasalahan  yang ada), crossover (penggabungan ulang  yaitu  gen  dari  induk  berkombinasi  dengan beberapa cara untuk menciptakan kromosom baru), fitness (menentukan  gen  terbaik  yang  didapatkan), evolusi  (pencarian  untuk  keuntungan  beradaptasi dengan  cepat  dalam  perubahan  lingkungan  di sekitarnya),  populasi  (teknik  pencarian  yang dilakukan  bersamaan  dengan  beberapa  jumlah kemungkinan solusi).
Penjadwalan  memainkan  peran  penting  dalam mengurangi  konsumsi  energi  dan  sumber  daya manusia.  Operasi  penelitian  dengan  metode algoritma  genetika  sangat  dibutuhkan,  karena  data lebih  cepat  diproses  dan  dikelola  dalam  proses penjadwalan (Samaher & Firdaus Mahmudy, 2015). Pada  penelitian  kali  ini  akan  membahas  dan membuat aplikasi tentang penjadwalan menggunakan  metode  algoritma  genetika,  tetapi yang  membedakan  yaitu  pada  proses  penjadwalan digunakan pada proses pembuatan akta kelahiran di pelayanan kependudukan.
1. Rumus Mencari Evaluasi Chromosome
a+2b+3c+4d+…+Nn – X
Keterangan: a, b, c, … n = nilai dari chromosome 1, 2, 3, … n.
2, 3, 4, … n = angka tetap dalam rumus algoritma genetika.
X = diperoleh dari jumlah chromosome yang terbentuk.
2. Rumus Menentukan Rata-Rata Mencari Nilai Fitness
fungsi objektif 1 + fungsi objektif 2 + fungsi objektif 3 + ….. + fungsi objektif N / jumlah fungsi objektif
3. Rumus Menentukan Nilai Fitness
1 / (fungsi_objektif+1)
Keterangan:
1 = Merupakan angka tetap dalam pembagian dan penjumlahan
fungsi_objektif    = Nilai dari fungsi objektif
4. Rumus Mencari Nilai Probabilitas
P[i] = fitness[i] / total_fitness Keterangan: P[i] = Probabilitas Fitness[i] = Nilai fitness Total_fitness = Total jumlah fitness yang Dihasilkan

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Algoritma Genetika dalam proses pelayanan penjadwalan pada pengambilan  akta  kelahiran.  Algoritma  genetika menggunakan  pemahaman  mengenai  evolusi alamiah pada cara pemecahan masalah. Pendekatan yang diambil pada algoritma genetika ialah dengan menghimpun  secara  acak  beragam  solusi  terbaik yang dipilih di himpunan untuk mendapatkan solusi terbaik yaitu pada saat kondisi yang memaksimalkan kecocokan yang setelah itu akan disebut dengan nilai fitness . Generasi yang terpilih adalah generasi yang merepresentasikan  pembaruan  pada  populasi  atau kumpulan  sebelumnya.  Dengan  melewati  proses yang berulang-ulang, algoritma ini bisa mendapatkan penyelesaian  yang paling tepat untuk permasalahan  yang  dihadapi  (Yunus  &  Thobias Rumlaklak, 2018).

## 1. Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  ini  mencari  bahan  dasar yaitu  mengumpulkan  data  nama  kepala  keluarga, nama anak. Pengumpulan data merupakan awal dari penelitian,  dalam  hal  ini  pengumpulan  data  dapat diambil dari observasi atau wawancara.

## 2. Definisi Individu
Definisi  individu  dilakukan  untuk  memberikan penamaan  terhadap  gen  yang  akan  di  analisis, sehingga  mempermudah  peneliti  dalam  melakukan proses algortima genetika.
3. Inisialisasi Chromosome
Menentukan nilai kromosom secara acak dan sesuai dengan nilai maksimalnya.
4. Evaluasi Chromosome
Mencari  nilai  yang  di  cari  dalam  evaluasi chromosome yaitu fungsi objektif setiap chromosome  dimana  nilai  tersebut  diperoleh  dari rumus  yang  ada  pada  algoritma  genetika. Permasalahan yang diselesaikan contohnya yaitu nilai  variabel  a,  b,  c,  dan  d  yang  memenuhi persamaan a+2b+3c+4d = 30, maka fungsi_objektif yang bisa digunakan untuk memeroleh solusi adalah: fungsi_objektif(chromosome)= |(a+2b+3c+4d) – 30 | Kita  hitung  fungsi_objektif  dari  chromosome  yang telah dibangkitkan: fungsi_objektif(chromosome[1]) = Abs(( 12 + 2*5 + 3*3 + 4*8 ) – 30)
= Abs((12 + 10 + 9 + 32 ) – 30) = Abs(63 – 30) = 33
5. Proses Seleksi Chromosome
Pada proses ini mencari tiga nilai yaitu nilai fitness, nilai probabilitas dan nilai komulatif probabilitas.
6. Crossover Crossover atau proses perkawinan silang yaitu untuk mencari  nilai-nilai  baru.  Menggabungkan  dua kromosom atau lebih agar menjadi kromosom baru. Sebuah kromosom yang mengarah pada solusi baik dapat diperoleh melalui proses crossover . Crossover bertujuan untuk menambah keanekaragaman string di  satu  populasi  dengan  penyilangan  antara string yang didapatkan dari reproduksi sebelumnya. Hasil crossover dari 2 kromosom induk selanjutnya akan menghasilkan  2 offspring ,  oleh  karena  itu,  jumlah populasi bertambah 2 kali dari jumlah populasi awal.

## 7. Proses Mutasi
Memilih kromosom yang akan dimutasi secara acak, dan  kemudian  menentukan  titik  mutasi  pada kromosom  tersebut  secara  acak  pula.  Jumlah banyaknya  kromosom yang  akan  dilakukan  mutasi dihitung berdasarkan probabilitas mutasi yang telah ditentukan  terlebih  dahulu.  Apabila  probabilitas mutasi mencapai 100% jadi semua kromosom yang ada pada populasi akan mengalami mutasi.

## 8. Hasil Analisis Data
Hasil  penelitian  yang  diperoleh  dari  analisis  data menggunakan  Algoritma  Genetika.  Dengan  hasil data tersebut dapat membantu proses pelayanan pada penjadwalan  pengambilan  akta  kelahiran.  Maka hasil dari penelitian ini dapat digunakan oleh catatan sipil.

## 4. ANALISIS DAN PERANCANGAN
Dari  hasil  pengumpulan  data  yang  telah  dilakukan untuk  mendukung  analisis,  telah  dijelaskan  bahwa melakukan analisis menggunakan beberapa fase dari metode  yang  digunakan,  yaitu  metode  algoritma genetika.  Definisi  individu  dilakukan  untuk memberikan  penamaan  terhadap  gen  yang  akan memudahkan dalam analisis. Dari definisi individu yang  dilakukan,  penulis  membentuk  65  gen  dari jumlah total item yang ada dalam proyek.

## 1. Definisi Individu
Dari definisi individu yang dilakukan, dibentuk 65 gen  dari  total  jumlah  pendaftar  yang  ada  dalam aplikasi.  Untuk  no  nik  dibuat  sesuai  urutan pendaftar, no ini merupakan inisialisasi dalam proses algoritma genetika, dari 65 pendaftar pada Tabel 1 akan dijadikan sebagai gen yang mana akan di proses untuk algoritma genetika.

## Tabel 1. Definisi Individu
No Nama Kepala Keluarga Nama Anak Plan Re-Plan 1 Agus Farel 27/01/1 9 28/01/1 9 2 Andri Rama K Klaila 27/01/1 9 28/01/1 9 3 Agus Boyah 27/01/1 9 28/01/1 9 4 Taufik Hidayat Bagus Biyyu 27/01/1 9 28/01/1 9 5 Dadi Hasanudin Frans Edi 27/01/1 9 28/01/1 9 6 Klai Aditya Amalia Safaatin 27/01/1 9 28/01/1 9 … … … … … 65 Seta Permana Oni 27/01/1 9 28/01/1 9 2. Inisialisasi Chromosome
Pada  saat  inisialisasi  chromosome,  peneliti membentuk  13  chromosome.  13  chromosome  di bentuk dari jumlah pendaftar, sehingga terbentuk 13 chromosome  dari  65  gen  dibagi  dengan  maksimal jadwal  pengambilan  dalam  satu  hari.  Terdapat peraturan  5  hari  kerja  di  setiap  minggu  dan  jam kerjanya,  kemudian  mendapatkan  tanggal  yang sudah sesuai dari hal tersebut yang digunakan untuk menjadi kromosom.
Karena  yang  dicari  adalah  nilai  a,  b,  c,  d,  e  maka variabel   a,  b,  c,  d,  e  dijadikan  sebagai  gen-gen pembentuk chromosome. Batasan nilai pada variabel a yaitu bilangan integer 0 sampai 30. Batasan nilai variabel b, c, d, dan e adalah bilangan integer yaitu 0 sampai 10.
Berikut  contoh  penentuan  Allele  Gen  sampai Chromosome ke 13.
Chromosome [1] = [a;b;c;d;e] = [02;07;01;04;09] Chromosome [2] = [a;b;c;d;e] = [12;05;03;06;08] Chromosome [3] = [a;b;c;d;e] = [10;09;02;01;07] Chromosome [4] = [a;b;c;d;e] = [06;03;05;08;04] Chromosome [5] = [a;b;c;d;e] = [03;01;10;02;06] Chromosome [6] = [a;b;c;d;e] = [28;02;04;07;10] Chromosome [7] = [a;b;c;d;e] = [15;04;08;03;01] Chromosome [8] = [a;b;c;d;e] = [07;10;06;05;02]
Chromosome [9] = [a;b;c;d;e] = [23;06;07;09;10]
Chromosome [10] = [a;b;c;d;e] = [01;08;09;10;03]
Chromosome [11] = [a;b;c;d;e] = [09;03;10;07;09]
Chromosome [12] = [a;b;c;d;e] = [27;07;02;04;06]
Chromosome [13] = [a;b;c;d;e] = [20;01;05;07;02]
Tabel 2. Inisialisasi Chromosome
Pembangkitan Generasi Ke-1 No. Bulan Chromosome Allele Gen 1 Kloter Ke-1 Chromosome 1 02  07  01  04  09 2 Kloter Ke-2 Chromosome 2 12  05  03  06  08 3 Kloter Ke-3 Chromosome 3 10  09  02  01  07 4 Kloter Ke-4 Chromosome 4 06  03  05  08  04 5 Kloter Ke-5 Chromosome 5 03  01  10  02  06 6 Kloter Ke-6 Chromosome 6 28  02  04  07  10 7 Kloter Ke-7 Chromosome 7 15  04  08  03  01 8 Kloter Ke-8 Chromosome 8 07  10  06  05  02 9 Kloter Ke-9 Chromosome 9 23  06  07  09  10 10 Kloter Ke-10 Chromosome 10 01  08  09  10  03 11 Kloter Ke-11 Chromosome 11 09  03  10  07  09 12 Kloter Ke-12 Chromosome 12 27  07  02  04  06 13 Kloter Ke-13 Chromosome 13 20  01  05  07  02

## 3. Evaluasi Chromosome
Untuk  memaksimalkan  hasil  penjadwalan  setiap harinya sehingga hasil penjadwalan tetap maksimal maka  digunakan  fungsi  objektif.  Fungsi  objektif pada  permasalahan  optimasi  penjadwalan  adalah fungsi  tujuan  untuk  memaksimalkan  nilai  fitness. Nilai yang di cari dalam evaluasi chromosome yaitu fungsi  objektif  setiap  chromosome  dimana  nilai tersebut  diperoleh  dari  rumus  yang  ada  pada algoritma genetika dan di hasilkan seperti pada tabel berikut: fungsi_objektif( chromosome [1])
= Abs(( 2 + 7*2 + 1*3 + 4*4 + 9*5 ) – 30)
= Abs((2 + 14 + 3 + 16 + 45 ) – 30)
= Abs(80 – 30) = 50
Tabel 3. Evaluasi Chromosome Fungsi Objektif Jumlah Fungsi Objektif Chromosome 1 50 Chromosome 2 65 Chromosome 3 43 Chromosome 4 49 Chromosome 5 44 Chromosome 6 72 Chromosome 7 34 Chromosome 8 35 Chromosome 9 112 Chromosome 10 79 Chromosome 11 88 Chromosome 12 63 Chromosome 13 45 Rata-Rata 737,5 4. Proses Seleksi Chromosome
Pada  proses  seleksi  chromosome  nilai  yang  dicari ada tiga yaitu nilai fitness, nilai probabilitas dan nilai komulatif probabilitas.
fitness[1] = 1 / (fungsi_objektif[1]+1) = 1 / 51 = 0.0196
Tabel 4. Nilai Fitness Fitness Nilai Fitness 1 0,0196 Fitness 2 0,0152 Fitness 3 0,0227 Fitness 4 0,02 Fitness 5 0,0222 Fitness 6 0,0137 Fitness 7 0,0286 Fitness 8 0,0278 Fitness 9 0,0088 Fitness 10 0,0125 Fitness 11 0,0112 Fitness 12 0,0156 Fitness 13 0,0217 Total 0,2396
P[i]  = fitness[i] / total_fitness P[1] = 0.0294 / 0.2914 = 0.1009
Tabel 5. Nilai Probabilitas Probabilitas Nilai Probabilitas 1 0,0196 Probabilitas 2 0,0634 Probabilitas 3 0,0947 Probabilitas 4 0,0835 Probabilitas 5 0,0927 Probabilitas 6 0,0572 Probabilitas 7 0,1194 Probabilitas 8 0,1160 Probabilitas 9 0,0367 Probabilitas 10 0,0522 Probabilitas 11 0,0467 Probabilitas 12 0,0651 Probabilitas 13 0,0906 Komulatif Probabilitas 1,8 Tabel 6. Hasil Proses Seleksi Chromosome Fitness Nilai Probabilitas Nilai Rank Fitness 1 0,0196 Probabilitas 1 0,0196 3 Fitness 2 0,0152 Probabilitas 2 0,0634 11 Fitness 3 0,0227 Probabilitas 3 0,0947 2 Fitness 4 0,02 Probabilitas 4 0,0835 6 Fitness 5 0,0222 Probabilitas 5 0,0927 13 Fitness 6 0,0137 Probabilitas 6 0,0572 7 Fitness 7 0,0286 Probabilitas 7 0,1194 4 Fitness 8 0,0278 Probabilitas 8 0,1160 5 Fitness 9 0,0088 Probabilitas 9 0,0367 10 Fitness 10 0,0125 Probabilitas 10  0,0522 8 Fitness 11 0,0112 Probabilitas 11  0,0467 12 Fitness 12 0,0156 Probabilitas 12  0,0651 9 Fitness 13 0,0217 Probabilitas 13  0,0906 1 Total Finess 0,2396 Komulatif Probabilitas 1,8 Dari hasil proses  seleksi chromosome terlihat  2 probabilitas  dengan  ranking  terendah  dimana  2 probabilitas  ini  akan  di  eksekusi  ke  proses
selanjutnya  yaitu  proses  perkawinan  silang  atau crossover .
5. Proses Perkawinan Silang ( Crossover)
Proses  sederhana  pada crossover yaitu  dengan menentukan  satu  titik  sebagai  titik  potong  pada proses chromosome dimana  titik  ini  akan  menjadi tempat  pertukaran  gen  satu  dengan  gen  lawan sehigga menghasilkan offspring yang akan menjadi chromosome baru dari hasil one cut point .
Tabel 7. Chromosome Baru Proses Crossover One Cut Point Chromosome 5 03 01 10 02 06
Chromosome 11 09 03 10 07 09 Hasil Crossover Chromosome 5 03 01 10 07 06
Chromosome 11 09 03 10 02 09
Pada  proses  ini  setiap  kromosom  yang  memiliki probabilitas  rendah  akan  dipasangkan  secara  acak agar  dapat  menghasilkan offspring yang  akan  di jadikan  sebagai  kromosom  baru,  sebagai  contoh kromosom  5  dipasangkan  dengan  kromosom  11 sehingga menghasilkan offspring 5 dan 11 yang akan menjadi  kromosom  5  dan  11  yang  baru  atau  anak kromosom.

## 6. Proses Mutasi
Mutasi  otomatis  dibuat  pada  saat  proses pembentukan  kromosom  induk  sebelum  dilakukan proses crossover. Proses mutasi diawal dibuat untuk mengecek jadwal yang dikirim pada slot yang sama. Mutasi  manual  dilakukan  jika  hasil  penjadwalan tetap  kurang  sesuai  dengan  hasil  yang  diinginkan oleh  pembuat  jadwal.  Mutasi  manual  bias membenarkan  hasil  yang  kurang  maksimal  dengan membenarkan nilai fitness yang dihasilkan sehingga memiliki  nilai fitness yang  lebih  kecil,  serta  dapat memperbaiki peletakan jadwal yang kurang sesuai. Proses  algoritma  genetika  akan  berulang  dari inisialisasi chromosome sampai dengan mutase jika nilai fungsi objektif yang diharapkan tercapai dalam hal ini apabila pada saat looping nilai fungsi objektif memiliki  output  yang  sama  dengan  generasi sebelumnya.

## 7. Hasil Analisis Data
Tanggal  yang  terbentuk  merupakan  hasil  dari beberapa  proses  dari  algoritma  genetika,  sehingga memberikan  hasil  akhir  berupa  penjadwalan  yang akan  digunakan  saat  penjadwalan  dilaksanakan. Dengan  begitu  akan  mendapatkan  hasil  untuk menentukan jam, tanggal, ruang, dan nama petugas. Untuk  ruang  dan  petugas  ditentukan  juga  sesuai jadwal kerja.

## Tabel 8. Hasil Analisis
No Jam Nama Kepala Keluarga Plan Nama Petugas Loket Ruang 1 08.00- 08.50 Agus 28/01/ 19 Esi V Loket 7 2 08.00- 08.50 Andri Rama K 28/01/ 19 Septi Loket 2 3 08.00- 08.50 Agus 28/01/ 19 Reghina Loket 3 4 08.00- 08.50 Taufik Hidayat 28/01/ 19 Denny Loket 1 5 08.00- 08.50 Dadi Hasanudin 28/01/ 19 Chandra Loket 5 6 08.50- 09.30 Klai Aditya 28/01/ 19 Dilla Loket 4 … … … … … … 65 14.40- 15.30 Seta Permana 28/01/ 19 Kevin Loket 7

## 8. Implementasi Aplikasi
Implementasi  aplikasi  yaitu  aplikasi  yang  sudah dibangun  dan  dijalankan  serta  gunakan  untuk membantu  proses  pembentukan  pada  pelayanan penjadwalan.  Dalam  aplikasi  tersebut  terdapat pengaturan  seperti  data  loket,  kk,  ruang,  jam,  dan hari.  Pada  saat  kondisi  inilah  algoritma  genetika bekerja  serta  melakukan  proses  untuk  menyusun jadwal secara tepat dan cepat. Hasilnya akan terlihat dalam  Penjadwalan.  Dan  pada  penjadwalan menerapkan first come first serve.

## Gambar 1. Halaman Hasil Penjadwalan

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah dilakukan  maka  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Dengan menggunakan pengembangan menggunakan  algoritma  genetika  aplikasi pelayanan  yang  dirancang  mampu  melakukan proses penjadwalan secara cepat.
2. Penjadwalan  dikatakan  maksimal  jika  di  dalam pengolahan data penjadwalan memberikan solusi efisiensi baik dari segi waktu, tenaga, dan sumber daya  lainnya,  dan  tidak  terjadi  jadwal  yang bentrok dalam ruangan yang sama.
3. Algoritma  genetika  dapat  diterapkan  dalam berbagai bahasa pemrograman.

## Saran
Saran yang akan disampaikan untuk pengembangan analisis pada penelitian ini sebagai berikut:
1. Penelitian  dengan  menggunakan  algoritma genetika pada aplikasi pelayanan ini merupakan untuk  menentukan  penjadwalan  dan  dapat dikembangkan dengan baik lagi.
2. Penelitian  pada  aplikasi  pelayanan  ini  dapat dikembangkan  dengan  menggunakan    metode atau algoritma lainnya serta dengan membutuhkan sumber daya manusia yang dapat mengelola sistem dengan baik dan mengerti pada penerapan algoritma genetika.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Arifudin, R. (2011). Optimasi Penjadwalan Proyek Dengan Penyeimbangan Biaya Menggunakan  Kombinasi  CPM  dan Algoritma Genetika. Jurnal Masyarakat Informatika,  2,  No.  4 , 1-14.
Buddy  Septyanto,  R.,  Setyaningsih,  E.,  &
Bacharuddin, F. (2017). Analisis Penempatan  Evolved  Node  B  Area  DKI Jakarta  Dengan  Menggunakan  Algoritma Genetika  Dan Evolutionary Programming.
TESLA, 19 (2), 108-123.
Coonery  Sumarta,  S.  (2016).  Pengaruh  Pengaturan Individu  Proses  Crossover  Dan  Mutasi Algoritme Genetika Pada Kasus Traveling Salesman Problem. Jurnal Tematika, 4 (2),
83-89.
Ditjen Dikti Kemdikbud. (2012, February 2). Surat Dirjen  Dikti  No.  152/E/T/2012  :  Wajib Publikasi  Ilmiah  Bagi  S1/S2/S3. Diambil kembali dari Kementrian Riset, Teknologi dan  Pendidikan  Tinggi  Kopertis  WIlayah XII Maluku Utara: http://www.kopertis12.or.id/2012/02/01/su rat-dirjen-dikti-no-152et2012-tentang- wajib-publikasi-ilmiah-bagi-s1s2s3.html
Gutama,  E.  (2016).  Algoritma  Genetika  Untuk Menyelesaikan  Coin  Problem:  Aplikasi Pada Mesin ATM. Jurnal Sistem Informasi (JSI), 8 (2), 1056-1068.
Hermawan,  W.,  Budiman,  D.,  &  Hutagaol,  P. (2017).  Analisis  Kepuasan  Masyarakat terhadap  Kualitas  Pelayanan  dalam Pendaftaran  Tanah  Pertama  kali  Pada Kantor  Pertanahan  Kabupaten  Bogor. Jurnal Ilmu Keluarga dan Konsumen, 9 (1), 65-75.
Ibrahin,  A.,  Rifai,  A.,  &  Oktarina,  L.  (2016).
Rancang Bangun Aplikasi Pencatatan Data Kependudukan
Kelurahanpahlawan
Berbasis  Web. Jurnal  Sistem  Informasi (JSI), 8 (1), 947-957.
Karno,  Rukminto  Adi,  I.,  &  Shergi  Laksmono,  B.
(2017,  April).  Analisis  Pengaruh  Faktor Organisasi  dan  Faktor  Individu  Terhadap Kualitas Pelayanan Puskesmas Studi Pada Puskesmas Kecamatan Kedawung
Kabupaten  Sragen-Provinsi  Jawa  Tengah. Ilmu Kesejahteraan Sosial , 34-47.
Kenedy Tupan, H., Nur Nurhasanah, R., & Wijono.
(2018). Optimasi Penempatan Load Break Switch  (LBS)  pada  Penyulang  Karpan  2 Ambon  menggunakan  Metode  Algoritma
Genetika. Electrical, Electronics, Communications, Controls and Informatics
System, 11 (2), 1-8.
Khoirul L.M.A, O., Wahyu Widodo, A., & Darma Setiawan, B. (2017). Optimasi Penjadwalan Mata  Pelajaran  Menggunakan  Metode Tabu  Search  (Studi  Kasus:  SMKN  2
Singosari). International Clinical Psychopharmacology, 22 (6), 338-347. Pamungkas, D., Lestari, D., & Sumarno, B. (2016). Model Goal Programming Untuk Optimisasi Penjadwalan Perawat Di Rumah Sakit  GRHASIA. Jurnal  Pendidikan Matematika dan Sains , 1-6.
Pane, S. F., Awangga, R. M., & Maulyanda. (2019).
Sireuboh:  klasifikasi  data  lokasi  barang menggunakan  region  of  interest  (roi)  dan algoritma  ransac. Jurnal  Tekno  Insentif , Jurnal Tekno Insentif.
Patricia,  E.,  &  Suryono,  H.  (2014).  Analisis Penjadwalan  Kegiatan  Produksi  Pada  Pt  . Muliaglass Float Division Dengan Metode Forward  Dan  Backward. Journal  of Industrial  Engineering  &  Management System (JIEMS), 43 (1), 71-79.
Permata  Sri,  D.,  Firdaus  Mahmudy,  W.,  &  Eka
Ratnawati, D. (2015). Optimasi
Penjadwalan Mata Pelajaran Menggunakan Algoritma Genetika ( Studi Kasus : SMPN 1  Gondang  Mojokerto  ). Universitas Brawijaya, 5 (13), 1-9.
Saiful Umam, M., Arifin, M., Huda, M., Fuada, S., &  Wibawanto,  S.  (2013).  Aplikasi Pengelolaan Data Pelayanan Kependudukan dan  Pencacatan  Sipil  Kota Blitar. Seminar  Nasional  Pengaplikasian Telematika SINAPTIKA, 1 , 105-110. Samaher,  &  Firdaus  Mahmudy,  W.  (2015). Penerapan  Algoritma  Genetika  Untuk Memaksimalkan Laba. Journal of
Environmental Engineering & Sustainable Technology, 2 (1), 6-11.
Sharma,  A.,  &  Nelson,  A.  (2018).  A  Study  Of Different  Phases  And  Model  Of  Cloud Application. Global Journal of Computing and Software Testing, 1 (1), 1-7.
Suminar,  R.,  &  Apriliawati,  M.  (2017).  Pelayanan Prima  Pada  Orang  Tua  Siswa  Di  Sempoa SIP  TC  Paramount  Summarecon. Jurnal Sekretari, 4 (2), 1-25. Wibowo, S. (2015). Penerapan Logika Fuzzy Dalam Penjadwalan  Waktu  Kuliah. Informatika UPGRIS , 59-77.
Yuli  Angliawati,  R.  (2016).  Peran  Remunerasi Terhadap  Kualitas  Pelayanan  Publik: Theoretical Review. Ecodemica, 7 (PPPM- BSI), 203-213. Yunus,  M.,  &  Thobias  Rumlaklak,  R.  (2018). Optimasi  Waktu  Eksekusi  Penetuan  Rute Menuju  Obyek  Wisata  Di  Malang  Raya Dengan  Algoritma  Genetika. Jurnal Tenologi Informasi, 9 (1), 29-40.