http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Algoritma Grouping Genetic berdasarkan Kepangkatan dan Grup Riset untuk Penjadwalan Ujian Skripsi

## Genetic Grouping Algorithm based on Rank and Research Group for Timetabling Thesis Examination
Habibie Ed Dien*, M. Hasyim Ratsanjani, Andhika Satrio Wiratama, Vit Zuraida Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang Kota Malang, Indonesia
*e-mail: habibie@polinema.ac.id
( received : 2 Maret 2023, revised : 4 Mei 2023, accepted : 13 Mei 2023)

## Abstrak
Penjadwalan adalah masalah umum yang dihadapi oleh berbagai institusi akademik, terutama dalam proses penjadwalan ujian skripsi. Pada proses penjadwalan skripsi ada beberapa masalah yang muncul yaitu  masalah  penentuan  penguji  dan  urutannya,  mengatur  slot  ruang  dan  waktu,  yang  membuat proses  penjadwalan  tidak  efisien.  Masalah  tersebut  akan  diselesaikan  dengan  algoritma grouping genetic (GGA)  yang  dikombinasikan  dengan  parameter  Daftar  Urut  Kepangkatan  (DUK)  dan  grup riset (GR)  dosen,  yang  terbukti  efisien  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  seperti  pada  proses penjadwalan ujian skripsi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa GGA dengan DUK dan GR berhasil meningkatkan  efisiensi  sebesar  99,97%  apabila  diterapkan  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut pada proses penjadwalan ujian skripsi.
Kata kunci: penjadwalan skripsi, grouping genetic , kepangkatan, grup riset.

## Abstract
Timetabling is a common problem faced by various academic institutions, especially in the process of timetabling  thesis  examination.  In  the  process  of  timetabling  thesis  examination  there  are  several problems that arise, namely the problem of determining examiners and their order, arranging space and time slots, which makes the timetabling process inefficient. This problem will be solved by using a genetic grouping algorithm (GGA) combined with the parameters of rank and research groups (RG), which  have  proven  to  be  efficient  to  use  to  solve  problems  such  as  in  the  thesis  exam  timetabling process. The results showed that GGA with ran and RG succeeded in increasing efficiency by 99,97% when applied to solving this problem in the thesis exam timetabling process..
Keywords: thesis timetabling, grouping genetic, rank, research groups.

## 1 Pendahuluan
Penjadwalan  merupakan  permasalahan  umum  yang  dihadapi  oleh  berbagai  institusi  akademik seperti sekolah, perguruan tinggi atau universitas [1], [2]. Permasalahannya selalu dihadapkan dengan kombinasi yang sangat kompleks dengan permasalahan optimasi yang  cukup menarik perhatian para peneliti  [2],  [3].  Salah  satu  permasalahan  yang  dihadapi  dalam  menyusun  jadwal  seminar  proposal dan sidang skripsi adalah selain jumlah mahasiswa, penguji, waktu, ruang dan judul, juga adanya hard constraint (HC)  dan soft  constraint (SC)  [4]  yang  harus  diperhatikan.  HC  harus  dapat  terpenuhi, misalnya  tidak  boleh  ada  jadwal  bentrok  dengan  munculnya  nama  dosen  yang  sama  di  waktu  dan ruang  yang  sama.  Sedangkan  SC  lebih  baik  dapat  dipenuhi  atau  boleh  juga  tidak,  misalnya  dosen maksimal  mendapat  jadwal  dalam  sehari  dua  atau  tiga  kali  karena  mempertimbangkan  tingkat kejenuhan atau kepadatan jadwal.
Masalah  penjadwalan  ujian  biasanya  terjadi  karena  ujian  memiliki  durasi  yang  seragam  dan jumlahnya  terbatas,  ketersedian  ruangan  yang  terkadang  tidak  memungkinkan  untuk  menjadwalkan ujian  karena  beberapa  ujian  dilakukan  pada  waktu  yang  sama,  atau  kendala  lain  seperti  formasi penguji harus sesuai Daftar Urut Kepangkatan (DUK) [5] dan Grup Riset (GR) yang ditetapkan oleh institusi akademik.
GGA  merupakan  salah  satu  modifikasi  dari  algoritma  genetika  yang  digunakan  untuk permasalahan  penjadwalan  [2],  [6].  Algoritma  ini  memiliki  konsep  mengelompokkan  beberapa variabel  gen  menjadi  satu  gen  [2].  Algoritma  ini  sangat  cocok  dengan  permasalahan  yang  dihadapi untuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan skripsi yang menggunakan parameter DUK dan GR. Judul  skripsi  dan  penguji  harus  dalam  satu  GR  yang  sama  dengan  memperhatikan  formasi  penguji berdasarkan DUK.
Penjadwalan untuk seminar proposal  skripsi di instansi biasanya dilakukan pada akhir semester ganjil dan ujian/sidang skripsi pada akhir semester genap. Pelaksanaannya terdiri dari 3 (tahap) yang mempunyai  jeda  dua  pekan  antar  tahap.  Biasanya  setiap  tahap  terdapat  50  sampai  100  judul  skripsi yang  mendaftar  untuk  ujian.  Sedangkan  slot  waktu  yang  diberikan  seminimal  mungkin  dapat dilakukan,  mengingat  tahap  berikutnya  akan  dibuka  kembali.  Seiring  waktu  berjalan,  peningkatan jumlah  mahasiswa  terus  terjadi.  Hal  tersebut  berdampak  terhadap  jumlah  judul  skripsi  yang  terus bertambah. Jika tidak dibangun sebuah sistem yang dapat menyusun jadwal ujian skripsi, maka akan semakin rumit permasalahan yang dihadapi serta waktu yang dibutuhkan.

## 2 Tinjauan Literatur
Riset permasalahan penjadwalan telah lama dilakukan lebih dari 40 tahun, dimulai oleh Gotlieb pada  tahun  1962  [2],  [7].  Para  peneliti  telah  melakukan  banyak  pendekatan  untuk  menyelesaikan permasalah penjadwalan tersebut [8], [9], diantaranya [6], [10] menggunakan metode graph coloring , constraint-based , population-based (misalnya  algoritma  genetika  (AG),  optimasi  koloni  semut, algoritma memetic), metaheuristic (misalnya tabu search (TS), simulated annealing (SA), dan great deluge ), variable neighborhood search (VNS), hybrid dan hyperheuristic . Pada tahun 1993, Falkenauer[11] memperkenalkan algoritma grouping genetic hasil modifikasi algoritma  genetika  yang  menerapkan  pengkodean  grup  dan  operator  genetik  terkait  untuk memecahkan  masalah  pengelompokan.  Perkembangan  ini  dilatarbelakangi  oleh  kebutuhan  untuk meningkatkan kinerja AG pada masalah pengelompokan [10].
Algoritma  ini  lahir  dari  fakta  bahwa  yang  diperhitungkan  dalam  masalah  pengelompokan merupakan  kelompok  serta  operator  genetik  harus  fokus  pada  manipulasi  kelompok  dari  pada  item individual.  Menurut  Falkenauer  [11],  AG  umumnya  tidak  bekerja  dengan  baik  di  permasalahan pengelompokan  karena  redundansi  yang  tinggi  di  antara  kromosom  dan  ketidakpekaan  konteks  dari operator crossover . Berbeda  dengan  AG  yang  berfokus  pada  item  individual,  GGA berfokus  pada kelompok item yang menjadi dasar fungsi dan fitness (nilai kebugaran kromosom) [12]. Algoritma grouping genetic (GGA) diilustrasikan seperti pada Gambar 1 berikut ini. Proses yang dilakukan  antara  lain  (a)  formasi  tim,  (b)  solusi  pengelompokan,  (c)  skema  group  encoding,  yang didalamnya  terdapat  proses group  encoding (pengkodean  grup), group  crossover ,  mutasi  dan inversion operators (operator inversi) [10].
Gambar 1. Formasi Tim, Solusi Pengelompokan dan Skema Group Encoding
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Menurut  Falkenauer,  tiap  kelompok  mewakili  gen  dan  urutan  item  dalam  kelompok  tidak signifikan. Berbeda dengan pendekatan algoritma genetika, skema pengkodean grup tidak mengalami redundansi [10].
Pengelompokan masalah berfungsi untuk membangun himpunan bagian dari anggota (item) dari anggota himpunan yang diberikan berdasarkan beberapa kriteria optimasi sehingga kriteria keputusan dipusatkan pada komposisi kelompok item [6].
Skema  pengkodean  untuk  masalah  pengelompokan  diilustrasikan  seperti  pada  Gambar  2  [10] yang  terdiri  dari  tiga  kelompok,  yaitu  kelompok  1,  2,  3.  Berisi  item  masing-masing  {4,5},  {2,3,6}, dan {1,7}.

## Gambar 2. Pengkodean Grup
Langkah selanjutnya adalah group crossover yang merupakan operator utama sebagai pertukaran informasi  terpandu  antar  kromosom  untuk  menghasilkan  kromosom  baru  tanpa  gangguan  yang merugikan dari struktur kelompok kromosom saat ini [10].
Gambar 3. Ilustrasi Operasi G roup Crossover Berdasarkan  Gambar  3  sebagai  contoh group  crossover ,  langkah  pertama  adalah  memilih  dua titik silang dalam dua kromosom, dan pilih bagian persilangan dari tetua pertama, yang diberi label 1 pada Gambar 3. Langkah kedua adalah menyisipkan atau menyuntikkan bagian persilangan ke induk kedua  yang  menghasilkan  keturunan  baru  yang  kemungkinan  mengandung  item  berulang,  yang disebut doubles (ganda).  Langkah  ketiga  adalah  menyingkirkan  item  yang  berulang,  sambil menghindari item yang baru disuntikkan. Beberapa gen pada orang tua kedua dimodifikasi, misalnya, gen  4  dan  6  masing-masing  dimodifikasi  menjadi  4'  dan  6'.  Selanjutnya,  gen  yang  dimodifikasi diadaptasi  menggunakan  heuristik  spesifik  masalah,  yang  menghasilkan  gen  7.  Berikutnya  adalah saling  menukar  peran  dua  kromosom  induk:  induk  1  dan  2.  Langkah  terakhir  adalah  mengulangi langkah 2 sampai 4 sampai jumlah keturunan yang dibutuhkan dihasilkan [10].
Setelah group crossover adalah menjalankan group mutation yang memiliki tiga strategi utama yiatu membuat grup baru, menghilangkan grup yang dipilih, dan mengacak sejumlah kecil item yang dipilih di antara grup. Namun, ini juga akan tergantung pada masalah spesifik yang harus dipecahkan [10].
Operator  inversi  ( inversion )  menjadi  operator  pelengkap.  Tujuan  dari  inversi  adalah  untuk memfasilitasi  transmisi  skemata  yang  baik  dari  orang  tua  ( parent )  ke  keturunannya  ( child )  untuk memastikan peningkatan laju pengambilan sampel skema tersebut yang berkinerja lebih baik. Sebagai contoh, kromosom [1 2 3 4] dapat dibalik menjadi kromosom [1 4 3 2], Karena item 1 dan 4 sekarang lebih  dekat  satu  sama  lain  berimbas  meningkatkan  kemungkinan  transmisi  kedua  gen  1  dan  4 bersama-sama ke generasi berikutnya ketika crossover berikutnya dilakukan [10].
Proses  penjadwalan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  dikombinasikan  dengan pengelompokan  parameter  GR  dan  DUK.  Daftar  Urut  Kepangkatan  (DUK)  adalah  daftar  yang memuat  nama  Pegawai  Negeri  Sipil  dari  suatu  satuan  organisasi  negara  yang  disusun  menurut
tingkatan  kepangkatan.  Acuan  yang  digunakan  untuk  menetapkan  nomor  urut  dalam  DUK  menurut PP  No.  15  Tahun  1979  tentang  Daftar  Urut  Kepangkatan  Pegawai  Negeri  Sipil  [5]  secara  berturut- turut adalah a) pangkat; b) jabatan; c) masa kerja; d) latihan jabatan; e) pendidikan; dan f) usia.

## 3 Metode Penelitian
Kegiatan  penelitian  ini  dilakukan  di  Jurusan  Teknologi  Informasi  Politeknik  Negeri  Malang dengan  studi  kasus  menggunakan  data  judul  skripsi  dari  program  studi  D4  Teknik  Informatika. Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahapan sebagai berikut.

## A. Studi Literatur dan Definisi Masalah
Pada  tahap  studi  literatur,  tim  peneliti  melakukan  kajian  lebih  lanjut  mengenai  konsep  metode atau algoritma dan teknologi yang akan digunakan. Kajian tersebut antara lain mengenai metode yang tepat untuk melakukan penjadwalan secara tersistem. Selain itu, kajian tentang pengolahan data yang sesuai untuk mendapatkan informasi yang relevan terhadap jadwal yang akan dibangkitkan.
Proses  ini  dilakukan  dengan  harapan  untuk  menemukan  inovasi  atau  ide-ide  tambahan  yang mampu mendukung prototipe yang akan dibangun. Inovasi atau ide-ide tersebut dapat dilihat dari sisi fitur sistem dan teknologi yang akan digunakan.
Permasalahan  yang  dihadapi  ketika  proses  penjadwalan  dapat  didefinisikan  sebagai hard constraint (HC) dan soft constraint (SC) [13]. HC merupakan batasan yang harus dipenuhi, sedangkan SC merupakan batasan yang boleh dipenuhi atau diabaikan. Rincian poin-poin tiap HC dapat dilihat sebagai berikut:
HC1:  Pembimbing  utama  dan  pendamping  tidak  boleh  sama  dengan  penguji  utama  dan pendamping.
HC2: Penguji utama tidak boleh sama dengan penguji pendamping.
HC3: Nama pembimbing dan penguji tidak boleh muncul lebih dari 1 (satu) kromosom pada hari dan sesi yang sama.
HC4:  Jika  pembimbing  atau  penguji  berhalangan  hadir  pada  hari  atau  sesi  tertentu,  maka  tidak masuk dalam proses penjadwalan pada hari atau sesi tersebut.
HC5: Hanya judul yang telah disetujui oleh pembimbing dapat masuk proses penjadwalan.
HC6: Penguji utama memiliki nilai DUK lebih tinggi dibanding penguji pendamping. HC7: Penguji harus dalam satu grup riset yang sama dengan judul yang akan diuji. HC8: Penguji utama adalah dosen senior dan penguji pendamping adalah dosen junior.
Untuk rincian poin-poin SC dapat dilihat sebagai berikut:
SC1: Pembimbing atau penguji hanya boleh muncul pada sesi genap atau ganjil saja dalam sehari. SC2: Kuota jumlah menguji rata pada semua judul yang diuji.
SC3:  Hanya  judul  yang  telah  disetujui  dosen  pembimbing  yang  boleh  dilakukan  proses penjadwalan.

## B. Observasi, Wawancara, dan Analisis Kebutuhan
Observasi dan analisis kebutuhan dilakukan dengan melakukan wawancara kepada panitia skripsi yang  selama  ini  telah  berpengalaman  menyusun  jadwal  seminar  proposal  dan  sidang  skripsi  secara konvensional.  Hasil  dari  wawancara  tersebut  akan  dirumuskan  dalam  bentuk  kebutuhan  fungsional dan  kebutuhan  non  fungsional.  Hasil  dari  tahapan  ini  adalah  daftar  kebutuhan  fungsional  dan  non fungsional tersebut.
Beberapa  hal  yang  perlu  diketahui  pada  saat  observasi  dan  analisis  kebutuhan  untuk mempermudah pada saat melakukan perancangan prototipe antara lain:
1. Data apa saja yang digunakan untuk menyusun jadwal.
2. Faktor apa saja yang memengaruhi penyusunan jadwal.
3. Faktor apa saja yang memengaruhi perubahan susunan jadwal.
4. Faktor apa saja yang memengaruhi hambatan dalam menyusun jadwal.
5. Aksi  apa  saja  yang  diperlukan  untuk  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  dalam penyusunan jadwal.
e-ISSN:2540-9719
Setelah mendapatkan kebutuhan fungsional dan non-fungsional dari tahapan analisis kebutuhan, maka tim peneliti membuat rancangan prototipe sistem  yang  merupakan representasi kebutuhan dari pengguna. Rancangan prototipe sistem digambarkan dalam bentuk diagram-diagram yang digunakan sebagai pedoman dalam pembangunan prototipe. Diagram  yang digunakan antara lain bisnis proses, diagram fungsional, diagram aktivitas, diagram entitas, serta diagram use case.

## C. Analisis Data
Grup  riset  merupakan  pengelompokan  bidang  minat untuk  riset  para  dosen.  Setiap  dosen dapat memiliki grup riset mayor dan minor. Grup riset mayor adalah bidang minat utama, sedangkan grup riset  minor  adalah  bidang  minat  sekunder.  Setiap  judul  skripsi  yang  dikerjakan  oleh  mahasiswa dikelompokkan berdasarkan grup riset ini, karena setiap dosen yang membimbingnya juga merupakan bagian dari grup riset ini. Ada 5 (lima) jenis grup riset yang digunakan seperti terlihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data Grup Riset ID  Kode Nama 1 SC Sistem Cerdas 2 SI Sistem Informasi 3 CV Computer Vision 4 MG Multimedia dan Game
5 NA Jaringan Komputer, Arsitektur, dan Keamanan Data
Data  jumlah  judul  skripsi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  4 berikut  ini.  Data  ini  diperoleh  dari  basis  data  panitia  skripsi  mulai  dari  angkatan  mahasiswa  2014 sampai 2021. Pada Tabel 2 menunjukkan jumlah judul skripsi tiap tahun angkatan.
Gambar 4. Grafik Jumlah Judul Skripsi Per Grup Riset Per Tahun
Tabel 2. Data Jumlah Judul Skripsi per Tahun Angkatan No.  Tahun Angkatan  Jumlah Judul
1. 2014 6 2. 2015 7 3. 2016 196 4. 2017 199 5. 2018 90 6. 2019 34 7. 2020 14 8. 2021 25 Total Keseluruhan 671 3 2 48 50 48 11 6 12 2 5 94 77 86 17 7 10 1 29 22 22 3 2 11 25 20 2 1 13 25 14 1 1 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
Grafik Jumlah Judul Skripsi per Grup Riset per Tahun
SC SI CV MG NA
Pada Gambar 4 untuk angkatan tahun 2019, 2020 dan 2021 merupakan mahasiswa transfer dari prodi  D2  dan  D3.  Namun,  untuk  jadwal  ujian  skripsi  mengikuti  jadwal  dari  angkatan  tahun  2018, yaitu dijadwal pada semester genap tahun ajaran 2021/2022. Akhir semester genap sekitar bulan Juli- Agustus  2022.  Atribut  data  judul  proposal  terdiri  dari  id  judul,  nim  mahasiswa,  nama  mahasiswa, judul skripsi, id grup riset, id pembimbing utama. Sebaran jumlah dosen per grup riset dapat dilihat pada Gambar 5 berikut ini. Tiga dosen yang termasuk dalam kelompok tanpa grup riset mayor adalah dosen  baru  diterima  (CPNS/Kontrak).  Sedangkan  dosen  yang  termasuk  dalam  kelompok  tanpa  grup riset  minor  adalah  dosen-dosen  dari  ketua  grup  riset  atau  yang  hanya  fokus  di  satu  bidang.  Dosen tanpa grup riset mayor dalam kelompok ini akan dialokasikan sebagai penguji pendamping.

## Gambar 5. Grafik Jumlah Dosen Per Grup Riset
Struktur data dosen dapat dilihat seperti pada Tabel 3 berikut ini. Ada 68 (enam puluh delapan) dosen yang digunakan dalam penelitian ini untuk menyusun jadwal skripsi. Kolom bobot nilai DUK akan ditambahkan pada tabel dosen, karena akan digunakan saat penentuan urutan penguji.
Tabel 3 Sampel Struktur Data Dosen
ID Nama NIP Status Golongan Jabfung Aktif Menguji Aktif Membimbing Grup Riset Mayor Grup Riset Minor Pendidikan 1 Xxx PNS SENIOR III/C LEKTOR ya ya SI SC S2 2 Yyy PNS SENIOR IV/A LEKTOR KEPALA ya ya SI SC S3 … IV/A LEKTOR KEPALA ya ya CV SI S3 … PNS JUNIOR III/B ASISTEN AHLI tidak ya MG SI S2 68 Zzz KONTRAK NULL NULL tidak ya NA SI S2
Saat  penelitian  ini  dilakukan,  ruang  sidang  skripsi  pada  saat  pandemi  Covid-19  menggunakan aplikasi Zoom. Tersedia 10 (sepuluh) ruang daring seperti yang terlihat pada Tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Data Ruang ID  Kode Ruang  Label Ruang ID Zoom Host Key 1 R.7.13 Ruang 01 1234567xxx  170xxx 2 R.7.15 Ruang 02 1234567xxx  170xxx 3 R.7.16 Ruang 03 1234567xxx  170xxx 4 R.7.17 Ruang 04 1234567xxx  170xxx 5 R.7.18 Ruang 05 1234567xxx  170xxx 6 R.7.20 Ruang 06 1234567xxx  170xxx 7 R.7.07 Ruang 07 1234567xxx  170xxx
16 17 9 13 5 8 24 18 9 6 8 3 0 5 10 15 20 25 30 SC SI CV MG NA Tanpa Grup Riset Jumlah Dosen Per Grup Riset Mayor Minor
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
8 R.7.08 Ruang 08 1234567xxx  170xxx 9 R.7.19 Ruang 09 1234567xxx  170xxx 10  R.7.06 Ruang 10 1234567xxx  170xxx
Durasi waktu pelaksanaan seminar proposal skripsi adalah 60 (enam puluh) menit. Dalam sehari bisa  dilakukan  6  (sesi)  pelaksanaan  seminar  seperti  pada  Tabel  5  berikut  ini.  Untuk  durasi  waktu sidang  skripsi  adalah  90  (sembilan  puluh)  menit.  Lebih  sedikit  sesi  yang  bisa  dilaksanakan  dalam sehari yaitu hanya 4 (empat) sesi seperti terlihat pada Tabel 6 berikut ini.

## Tabel 5. Data Sesi Proposal
ID Sesi 1 08:00 – 09:00 2 09:15 – 10:15
3 10:30 – 11:30
4 13:00 – 14:00
5 14:15 – 15:15
6 15:30 – 16:30 Tabel 6. Data Sesi Sidang ID Sesi 1 08:00 – 09:30 2 10:00 – 11:30 3 13:00 – 14:30 4 15:00 – 16:30

## D. Perancangan Algoritma dan Pembangunan Sistem Informasi
Algoritma  untuk  membangkitkan  jadwal  seminar  dan  ujian  skripsi  dapat  dilihat  seperti  pada Gambar 6 berikut ini.
Gambar 6. Flowchart Algoritma Penjadwalan Skripsi
Berdasarkan flowchart Gambar 6 di atas, langkah pertama adalah mengimpor data id judul dan id  pembimbing  sebagai  moderator  ke  tabel  kromosom  (jadwal).  Lalu  tentukan  id  tahap,  kode  tahap, kode prodi, hari dan tanggal ujian yang akan dilaksanakan. Kemudian tentukan jumlah sesi dan jam pelaksanaan  dalam  sehari,  maka  diperoleh  id  sesi.  Selanjutnya  tentukan  jumlah  ruang  yang  akan digunakan,  maka  diperoleh  id  ruang.  Lalu  tentukan  jumlah  dosen  penguji  yang  bisa  hadir,  jika berhalangan  hadir  maka  tidak  dijadwalkan.  Masukkan  id  dosen  yang  tidak  bisa  hadir  pada  hari
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
tertentu  ke  dalam  daftar exclude sesuai  hari.  Berikutnya  tentukan  beberapa  id  judul  untuk  diset pengujinya  jika  ada  permintaan  khusus  atau  hari/sesi  tertentu.  Lalu  hitung  jumlah  judul  skripsi  per grup riset yang masih kosong pada id tahap, sesi, atau pengujinya. Ambil total judul skripsi lalu dibagi dengan  jumlah  hari  pelaksanaan  ujian,  lalu  set  id  tahap  secara  merata  per  hari  pada  masing-masing judul.  Isi  id  sesi  ganjil  dan  genap  bergantian  per  hari  dengan  cek  bentrok  paralel  proses  bangkitkan penguji  utama  dengan  status  dosen  adalah  PNS  senior  dengan  grup  riset  yang  sesuai  judul  skripsi. Bangkitkan penguji pendamping dengan status dosen adalah bukan PNS senior dengan grup riset yang sesuai judul skripsi. Tinjau kembali hasil pembangkitan jadwal, jika sudah selesai dan tidak ada isu, maka jadwal siap dirilis.
Parameter  DUK  digunakan  untuk  menilai  bobot  dari  penguji  yang  berhak  menjadi  penguji utama  atau  pendamping.  Pada Tabel  7  berikut  menunjukkan  bobot  nilai  DUK untuk  pangkat  dosen. Sedangkan pada Tabel 8 untuk jabatan dosen dan Tabel 9 untuk jenjang pendidikan dosen.

## Tabel 7. Nilai DUK untuk Pangkat Dosen
No. Pangkat Golongan Ruang Nilai DUK 1 CPNS/Kontrak 0 2 III/b 1 3 III/c 2 4 III/d 3 5 IV/a 4 6 IV/b 5 7 IV/c 6 8 IV/d 7 9 IV/e 8 Tabel 8. Nilai DUK untuk Jabatan Dosen No.  Jabatan Fungsional  Nilai DUK 1 NULL 0 2 Asisten Ahli 1 3 Lektor 2 4 Lektor Kepala 3 5 Profesor 4 Tabel 9. Nilai DUK untuk Jenjang Pendidikan Dosen No.  Jenjang Pendidikan  Nilai DUK 1 S2 1 2 S3 2
Setelah  dihitung  bobot  nilai  DUK  setiap  dosen,  kemudian  disimpan  ke  kolom  yang  telah disediakan di dalam basis data. Susunan masing-masing bobot nilai DUK kemudian dijadikan seperti pada Tabel 10 berikut ini.
Tabel 10. Susunan bobot nilai DUK Susunan parameter nilai DUK
ABCCDEE A = nilai bobot pangkat B = nilai bobot jabatan CC = nilai bobot masa kerja
D = nilai bobot pendidikan EE = nilai bobot usia
Untuk  pembobotan  nilai  latihan  jabatan  tidak  digunakan,  karena  data  tersebut  sulit  diperoleh. Namun  dari  5  (lima)  kriteria  DUK,  sudah  cukup  untuk  mewakili  nilai  DUK  yang  akan  digunakan sebagai  pembobotan  untuk  menentukan  urutan  penguji  utama  dan  pendamping.  Bobot  nilai  DUK dapat  dimanfaatkan  ketika  terjadi  perubahan  penguji  secara  mendadak  di  hari  pelaksanaan  ujian. Karena kejadian yang selalu berulang adalah mencari kandidat penguji yang sesuai dengan grup riset dan  urutan  nilai  DUK.  Sehingga  pemilihan  penguji  akan  dapat  dipertanggungjawabkan  dan  bukan keputusan personal subjektif dari stakeholder atau pihak lain yang berkepentingan.
Contoh pemenggalan NIP  untuk mengambil tahun kelahiran dan tahun angkatan CPNS dosen sebagai perhitungan nilai DUK adalah sebagai berikut.
Volume 12, Nomor 2, Mei 2023: 537-550
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
1992 0412 2019 031013
Setelah proses pemenggalan NIP, diperoleh angka tahun kelahiran di penggalan pertama dan  angka  tahun  angkatan  CPNS  di  penggalan  kedua  yang  ditunjukkan  pada  teks  bercetak tebal tersebut. Selanjutnya dihitung bobot masa kerja dengan rumus seperti pada  persamaan (1) berikut ini dengan cara menghitung selisih tahun saat ini dan tahun diangkatnya CPNS.
𝑓(𝑀𝐾) = 𝑇𝑠𝑘𝑟 − 𝑇𝑐𝑝𝑛𝑠 (1)
Kemudian  dihitung  bobot  nilai  DUK  berdasarkan  parameter  usia  menggunakan  rumus  seperti  pada persamaan (2) berikut ini dengan menghitung selisih tahun saat ini dan tahun kelahiran dosen.
𝑓(𝑈) = 𝑇𝑠𝑘𝑟 − 𝑇𝑙𝑎ℎ𝑖𝑟
(2)
Algoritma  dalam  proses  pembobotan  nilai  DUK  tiap  dosen  dapat  dilihat  pada  Algoritma  1 berikut  ini.  Lalu  dilakukan  secara  iteratif  kepada  setiap  individu  dosen,  sehingga  masing-masing dosen  akan  mempunyai  bobot  nilai  DUK  yang  berbeda-beda  berupa  bilangan  bulat  (integer).  Hasil bobot  nilai  DUK  ini  mudah  dilakukan  perbandingan  oleh  sistem  atau  program  dengan  logika matematika sederhana seperti lebih dari atau kurang dari.
Algoritma 1 Pembobotan nilai DUK
1: 2: 3: 4: 5: 6:
7: 8:
while ambil daftar dosen dari Tabel 3 do pangkat = ambil bobot nilai dari Tabel 7 jabatan = ambil bobot nilai dari Tabel 8 masa kerja = rumus nomor (1) pendidikan = ambil bobot nilai dari Tabel 9 usia = rumus nomor (2) simpan bobot nilai DUK tiap dosen

## end while
Algoritma yang digunakan untuk penentuan posisi penguji berdasarkan bobot nilai DUK dapat dilihat  pada  Algoritma  2  berikut  ini.  Selain  atribut  PNS  Senior  dan  non-senior  membantu  dalam proses penentuan posisi penguji, namun tidak semua penguji memiliki formasi PNS senior dan non- senior.  Terkadang  formasi  dapat  terjadi  berupa  sama-sama  PNS/CPNS  non-senior,  hal  ini  sangat membantu ketika ada bobot nilai DUK.
Algoritma 2 Penentuan posisi penguji berdasarkan bobot nilai DUK 1:
2: 3: 4:
if bobot nilai DUK dosen A lebih besar dari dosen B then set dosen A sebagai penguji utama, B sebagai pendamping else set dosen A sebagai penguji pendamping, B sebagai utama

## endif
Algoritma  utama  untuk  membangkitkan  jadwal  dapat  dilihat  pada  Algoritma  3  berikut  ini. Algoritma ini merupakan bagian inti dalam proses pembangkitan jadwal seminar proposal dan sidang skripsi.
Algoritma 3 Pembangkitan Jadwal 1: 2:
3: 4: 5: 6:
7:
impor data id judul dan id moderator (pembimbing) tentukan id tahap (berapa hari pelaksanaan) tentukan id sesi dan durasi/jam pelaksanaan tentukan id ruang dan ruang/link zoom yang akan digunakan cek dosen yang bisa menguji, jika tidak bisa hadir maka dimasukkan ke daftar exclude set manual beberapa request/constraint dari dosen misalnya hari, sesi, atau penguji untuk judul tertentu
TJ := hitung jumlah total judul per grup riset
Volume 12, Nomor 2, Mei 2023: 537-550
e-ISSN:2540-9719
8:
9:
10: for i to jumlah id grup riset jumlah judul dalam sehari = TJ / jumlah hari pelaksanaan BangkitkanPenguji(utama/pendamping)
Fungsi  untuk  menentukan  penguji  menggunakan  Algoritma  4  berikut  ini.  Dalam  menentukan formasi penguji juga mempertimbangkan kehadiran dan jumlah penguji.
Algoritma 4 BangkitkanPenguji() 1:
2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10:
inisial id judul, id tahap, id sesi, id pembimbing, id grup riset ambil kandidat dosen dengan grup riset yang sama ambil kandidat dosen yang bukan pembimbing ambil kandidat dosen dengan status senior jika untuk penguji utama, ambil status non senior jika untuk penguji pendamping ambil kandidat dosen dengan hak menguji dan tidak termasuk dalam daftar exclude ambil kandidat dosen dari penguji seminar proposal dan bukan pembimbing hitung jumlah menguji kandidat dosen ambil kandidat dosen pada tahap dan sesi yang tersedia ambil kandidat dosen dengan jumlah menguji yang paling sedikit set id dosen sebagai penguji utama atau pendamping
Setelah  jadwal  terbentuk,  proses  selanjutnya  adalah  mengecek  setiap  jadwal,  jika  ada  yang bentrok, maka akan ditampilkan sebagai jadwal bentrok. Algoritmanya dapat dilihat pada Algoritma 5 berikut ini.
Algoritma 5 Fungsi cek jadwal bentrok 1: 2: 3:
4: 5: 6:
init id tahap, id sesi obtain semua dosen dengan tahap dan sesi yang sama count kemunculan dosen pada tahap dan sesi yang sama if kemunculan > 1 then terdapat bentrok endif
Algoritma  6  berikut  untuk  memastikan  pembimbing  tidak  menguji  judulnya  sendiri,  artinya formasi  pembimbing  utama  dan  pendamping  serta  penguji  utama  dan  pendamping  harus  berbeda semua.
Algoritma 6 Fungsi cek pembimbing tidak sama dengan penguji 1: 2: 3:
4: 5: 6: 7: 8:
9:
for each jadwal in kromosom jadwal get pembimbing utama get pembimbing pendamping get penguji utama get penguji pendamping if pembimbing  utama  ==  penguji  utama or pembimbing  pendamping  ==  penguji  utama or pembimbing  utama  ==  penguji  pendamping or pembimbing  pendamping  ==  penguji pendamping then tandai pembimbing == penguji, get id judul endif endfor
Algoritma  7  berikut  untuk  menghitung  jumlah  judul  yang  sudah  terjadwal,  sehingga  tidak timpang  jumlah  menguji  antar  dosen.  Sehingga  beban  setiap  dosen  memiliki  jumlah  yang  rata. Walaupun secara pasti tidak mungkin sama rata, karena itu termasuk dalam SC.
Algoritma 7 Fungsi counter penguji sidang
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
1: 2: 3: Ambil semua id penguji utama pada semua tahap

## Ambil semua id penguji pendamping pada semua tahap Hitung jumlah menguji tiap dosen penguji

## E. Pengujian Hasil
Pengujian  dilakukan  dengan  beberapa  metode,  yaitu  menghitung  nilai  fitness  seperti  pada persamaan  (3)  dari  algoritma  yang  telah  dijalankan,  pengujian  fungsional  dan  non-fungsional  pada sistem yang telah dibangun. Rumus untuk menghitung nilai fitness [2], [13] dari GGA adalah sebagai berikut.
𝑓(𝑓) = 1 1+(∑ 𝐻𝐶 𝑛 ) (3)
Nilai F adalah nilai Fitness. Fungsi angka “1” pada denominator (besaran nilai pembagi) adalah agar nilai maksimal yang didapatkan = “1” untuk tidak adanya nilai konflik (nilai konflik = “0”), serta mencegah denominator = “0”.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pada bagian ini, akan dibahas hasil dan pembahasan penelitian yang telah dilakukan. Penelitian ini memanfaatkan parameter nilai DUK untuk menentukan siapa yang berhak menjadi dosen penguji utama  dan  pendamping.  Meskipun  dengan  atribut  dosen  senior  dan  junior  dapat  ditentukan,  namun adanya  DUK  sangat  bermanfaat  ketika  mendadak  formasi  penguji  harus  digantikan.  Sedangkan parameter grup riset digunakan untuk memilih kandidat dosen yang masih linear dengan judul skripsi yang  akan  diuji.  Sehingga  diharapkan  setiap  dosen  penguji  telah  sesuai  dengan  bidang  topik skripsinya.
Sistem  informasi  yang  telah  dibangun  menggunakan  konsep software  wizard . Software  wizard atau setup  assistant adalah  antarmuka  pengguna  yang  menampilkan  kotak  dialog  untuk  memandu pengguna melalui urutan langkah-langkah kecil  [14], [15]. Tabel 10 berikut ini menunjukkan urutan menu dan submenu yang telah dikembangkan ke dalam sebuah sistem informasi penjadwalan skripsi.
Tabel 10. Konsep Menu Dengan Software Wizard Main Menu Sub Menu Deskripsi Beranda Jadwal Sempro 1. Data Awal 2. Tahap 3. Ruang 4. Sesi
5. Dosen
6. Permintaan Khusus
7. Bangkitkan Jadwal 8. Peninjauan Impor data id judul dan id moderator Tentukan jumlah hari pelaksanaan dengan id tahap Tentukan ruang yang akan digunakan Tentukan jam dan durasi/sesi pelaksanaan
Tentukan jumlah dosen atau cek status
Set manual hari, sesi, atau penguji pada judul tertentu Bangkitkan jadwal secara otomatis Peninjauan ulang jadwal proposal yang telah berhasil dibangkitkan Jadwal Sidang 1. Data Awal 2. Tahap 3. Ruang
4. Sesi
5. Dosen
6. Permintaan Khusus
7. Bangkitkan Jadwal
8. Peninjauan Impor data id judul dan id moderator Tentukan jumlah hari pelaksanaan dengan id tahap Tentukan ruang yang akan digunakan Tentukan jam dan durasi/sesi pelaksanaan
Tentukan jumlah dosen atau cek status Set manual hari, sesi, atau penguji pada judul tertentu
Bangkitkan jadwal secara otomatis Peninjauan  ulang  jadwal  sidang  yang  telah  berhasil dibangkitkan
Penelitian  ini  menghasilkan  prototipe  berupa  aplikasi  berbasis  web.  Aplikasi  ini  dapat  diakses melalui tautan: http://tugasakhir.jti.polinema.ac.id/penjadwalan .
e-ISSN:2540-9719
Setelah  melakukan  proses login,  pengguna  superadmin  dan  panitia  akan  diarahkan  langsung  ke halaman beranda seperti yang terlihat pada Gambar 7 berikut ini. Pada halaman beranda ini terdapat petunjuk penggunaan aplikasi, terutama untuk proses menjadwal seminar proposal dan sidang skripsi.

## Gambar 7. Tampilan Dashboard Sistem Informasi Penjadwalan Skripsi Berbasis Web

## Gambar 8. Struktur Kromosom Jadwal Skripsi
Pada  Gambar  8  mengilustrasikan  struktur  kromosom  pada  satu  jadwal  skripsi.  Gen  yang  harus dalam  satu  grup  riset  yang  sama  adalah  topik/judul  skripsi  dengan  kedua  penguji.  Pembimbing, mahasiswa  dan  judul  tidak  dapat  dipisahkan,  mereka  menjadi  satu  grup  genetik.  Sedangkan  gen lainnya  memungkinkan  untuk  dilakukan  mutasi  atau crossover .  ID  tahap  dan  tanggal  menjadi  satu grup genetik, karena itu tidak dapat dipisahkan dan setiap ID tahap memiliki atribut hari, tanggal, dan kode tahap pendaftaran skripsi. Misalnya kode tahap P1 untuk proposal tahap 1 dan S1 untuk sidang tahap 1 dan seterusnya.

## Gambar 9. Sampel Data Kromosom Jadwal Yang Telah Dibangkitkan
Pada  Gambar  9  di  atas  menunjukkan  sampel  data  kromosom  jadwal  yang  telah  berhasil dibangkitkan.  Data  ini  mempunyai  total  data  jadwal  sebanyak  1397.  Data  ini  terdiri  dari  angkatan 2014 hingga 2021, termasuk pembagian tahap ujian per tahun angkatan masing-masing. Hasil validasi dan  verifikasi  hasil  kromosom  jadwal  berdasarkan  HC  dan  SC  yang  dihasilkan  dapat  dilihat  pada Tabel 11 berikut ini. M berarti “memenuhi” dan TM adalah “tidak memenuhi”. Perlu dilakukan tiga kali  iterasi  untuk  mencapai  hasil  jadwal  yang  maksimum  sesuai  kriteria  HC  dan  SC  yang  telah didefinisikan. Pada iterasi-1 memiliki nilai fitness sebesar 9 11 atau 81,8%, pada iterasi-2 sebesar 90,9% dan iterasi-3 baru memperoleh nilai maksimal fitness -nya menjadi 100%.
Tabel 11. Hasil Validasi HC dan SC Terhadap Kromosom Jadwal No.  Kriteria  Iterasi-1  Iterasi-2  Iterasi-3
Volume 12, Nomor 2, Mei 2023: 537-550
1 HC1 M M M 2 HC2 M M M 3 HC3 M M M 4 HC4 M M M 5 HC5 M M M 6 HC6 M M M 7 HC7 M M M 8 HC8 M M M 9 SC1 TM TM M 10 SC2 TM M M 11 SC3 M M M
Hasil  perbandingan  kecepatan  penjadwalan  dapat  dilihat  pada  grafik  Gambar  10  berikut  ini. Berdasarkan  Gambar  10  menunjukkan  bahwa  penjadwalan  GGA  memiliki  efisiensi  sebesar  99,97% dibanding  menggunakan  SQL  dan  cara  manual.  Proses  SQL  yang  dilakukan  sebenarnya memanfaatkan query , view ,  dan store  procedure di  basisdata  MySQL  untuk  melakukan  proses penjadwalan.  Ini  merupakan  salah  satu  strategi  untuk  membuat  prototipe  sebelum  memanfaatkan GGA.

## Gambar 10. Perbandingan Efisiensi Penjadwalan Skripsi

## 5 Kesimpulan
GGA  adalah  pengembangan  dari  algoritma  genetik  klasik  untuk  menyelesaikan  masalah komputasi  pengelompokan  berdasarkan  permasalahan  objektif  kelompok-kelompok  kecil.  Penelitian yang  telah  dilakukan  adalah  menggabungkan  GGA  dengan  parameter  DUK  dan  GR  untuk menentukan  formasi  jadwal  skripsi.  Metode  ini  telah  dilakukan  menggunakan  data  riil  judul  skripsi sejak tahun angkatan 2014 sampai 2021 di Prodi D4 Teknik Informatika, Politeknik Negeri Malang.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa GGA dengan DUK dan GR berhasil meningkatkan efisiensi sebesar  99,97%  apabila  diterapkan  untuk  menyelesaikan  masalah  pada  proses  penjadwalan  ujian skripsi dibanding menggunakan metode SQL dan manual. Metode yang diusulkan menunjukkan stabil dan kualitas hasilnya dapat diterima sesuai kriteria HC dan SC yang telah didefinisikan.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terimakasih  dan  apresiasi  kepada  seluruh  pihak-pihak  yang  terlibat  dalam  mendukung penelitian ini dapat terlaksana dengan baik. Ucapan terimakasih juga kami sampaikan kepada Jurusan Teknologi Informasi yang telah memberi kesempatan dan P2M Politeknik Negeri Malang yang telah mendanai  kegiatan  penelitian  ini.  Tidak  lupa  terimakasih  kepada  segenap  pengurus  Jurnal SISTEMASI atas kesempatan yang diberikan.
2 3 4 4,5 1 2 3 4 0,1 0,2 0,3 0,3 0 1 2 3 4 5 1-100 100-200 200-300 >300 Jumlah hari Juml ah Jud u l Perbandingan Efisiensi Penjadwalan Skripsi GGA SQL Manual
e-ISSN:2540-9719

## Referensi
[1] M.  C.  Chen,  S.  N.  Sze,  S.  L.  Goh,  N.  R.  Sabar,  and  G.  Kendall,  “A  Survey  of  University Course Timetabling  Problem:  Perspectives, Trends  and  Opportunities,” IEEE  Access ,  vol.  9, pp. 106515–106529, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3100613.
[2] O.  Ramos-Figueroa,  M.  Quiroz-Castellanos,  E.  Mezura-Montes,  and  R.  Kharel,  “Variation Operators  for  Grouping  Genetic  Algorithms:  A  Review,” Swarm  Evol  Comput ,  vol.  60,  p. 100796, Feb. 2021, doi: 10.1016/J.SWEVO.2020.100796.
[3] D.  Van  Bulck  and  D.  Goossens,  “The  international  timetabling  competition  on  sports timetabling (ITC2021),” Eur J Oper Res , Nov. 2022, doi: 10.1016/J.EJOR.2022.11.046.
[4] S.  Yang  and  S.  N.  Jat,  “Genetic  Algorithms  With  Guided  and  Local  Search  Strategies  for University  Course  Timetabling,” IEEE  Trans  Syst  Man  Cybern ,  vol.  41,  no.  1,  pp.  93–106, 2011, doi: 10.1109/TSMCC.2010.2049200.
[5] Pemerintah  Pusat, Peraturan  Pemerintah  (PP)  tentang  Daftar  Urut  Kepangkatan  Pegawai
Negeri Sipil . Indonesia, 1979. [Online]. Available:
https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/66790/pp-no-15-tahun-1979
[6] M. Mutingi and C. Mbohwa, Grouping Genetic Algorithm Advances and Applications . 2015. doi: 10.1201/b18889-7.
[7] C. C. Gotlieb, “The construction of class-teacher timetables,” in Proc. IFIP Congr. , 1962, pp. 73–77.
[8] S.  B.  Bhaskoro,  B.  Bayu  Aji,  and  S.  Aminah,  “Sistem  Penjadwalan  Sidang  Tugas  Akhir menggunakan Algoritma Genetika,” JTT (Jurnal Teknologi Terapan) , vol. 7, no. 1, p. 27, May 2021, doi: 10.31884/jtt.v7i1.310.
[9] Y.  Bastian,  D.  J.  Surjawan,  and  A.  Adelia,  “Aplikasi  Penjadwalan  Sidang  Tugas  Akhir  di Fakultas  Teknologi  Informasi  Universitas  Kristen  Maranatha  Dengan  Metode  Depth  First Search,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 4, no. 1, pp. 173 – 184–173 – 184, Apr. 2018, doi: 10.28932/jutisi.v4i1.760.
[10] M. Mutingi, C. Mbohwa, and H. Musiyarira, “Grouping Genetic Algorithms: An Exploratory Study,” in Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science , 2017.
[11] E. Falkenauer, “The grouping genetic algorithms  - widening the scope of the GAs,” Belgian Journal of Operations Research, Statistics and Computer Science , vol. 33, pp. 79–102, 1993.
[12] M. Mutingi and C. Mbohwa, Grouping Genetic Algorithm Advances and Applications . 2015. doi: 10.1201/b18889-7.
[13] S.  Yang  and  S.  N.  Jat,  “Genetic  Algorithms  With  Guided  and  Local  Search  Strategies  for University  Course  Timetabling,” IEEE  Trans  Syst  Man  Cybern ,  vol.  41,  no.  1,  pp.  93–106, 2011, doi: 10.1109/TSMCC.2010.2049200.
[14] N. Babich, “Wizard Design Pattern.” https://uxplanet.org/wizard-design-pattern-8c86e14f2a38 (accessed Nov. 02, 2022).
[15] J.  Tidwell,  M.  van  Welie,  J.  Bollaert,  S.  Carliner,  and  B.  Baxley,  “Wizard  Design  Pattern.” https://ui-patterns.com/patterns/Wizard (accessed Nov. 02, 2022).