## JI FO T ECH (J OURNAL OF I NFORMATION T ECHNOLOGY )
Vol. 4, No. 1, Maret 2024

## Penjadwalan Pembelajaran Narapidana: Penerapan Algoritma Genetika di LPKA Kelas I Tanjung Gusta Medan
Yun Betry Siagian 1 , Heri Santoso 2 , Muhammad Dedi Irawan 3 1,3 Sistem Informasi, Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
2 Ilmu Komputer, Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
1 yunbetry2306@gmail.com, 2 herisantoso@uinsu.ac.id, 3 muhammaddediirawan@uinsu.ac.id
All publications by Journal Of Information Technology is licensed under a Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional . (CC BY 4.0 )
Abstract—  Scheduling  in  education  has  been  a  common  issue faced, particularly concerning the mismatch between class hours and  teacher  availability.  Addressing  this  necessitated  careful precision and a significant amount of time for subject scheduling. Genetic  algorithms  emerged  as  a  suitable  choice  for  managing school subject scheduling due to their capability to address multi- criteria  and  multi-objective  problems  inspired  by  biological evolution. The concept of genetic algorithms could be effectively applied in the context of schedule arrangement within educational institutions. This study employed a quantitative methodology and implemented  the  Rapid  Application  Development  (RAD)  system development  method.  The  utilization  of  genetic  algorithms  in subject scheduling, as demonstrated in this research, was deemed beneficial  for  correctional  institutions  previously  engaged  in manual scheduling processes. The outcomes indicated the success of the genetic algorithm approach in resolving school scheduling issues by seeking optimal scheduling combinations, as evidenced by achieving maximum fitness values and minimal errors (in this case, an error value of 0), indicating the absence of class schedule conflicts.
Intisari— Penjadwalan pendidikan merupakan masalah umum yang  sering  dihadapi,  terutama  terkait  ketidaksesuaian  antara jam  belajar  dan  ketersediaan  guru.  Untuk  mengatasinya, diperlukan ketelitian yang hati-hati dan waktu yang cukup untuk menyusun jadwal pelajaran. Algoritma genetika muncul sebagai pilihan yang tepat untuk menangani penjadwalan mata pelajaran di sekolah karena kemampuannya menyelesaikan masalah multi- kriteria dan multi-objektif yang terinspirasi dari evolusi biologis. Konsep algoritma genetika dapat diterapkan secara efektif dalam konteks penyusunan jadwal di institusi pendidikan. Penelitian ini menggunakan  metodologi  kuantitatif  dan  menerapkan  metode pengembangan  sistem  Rapid  Application  Development  (RAD). Penggunaan algoritma genetika dalam penyusunan jadwal mata pelajaran,  seperti  yang  ditunjukkan  dalam  penelitian  ini,  dapat memberikan  manfaat  bagi  lembaga  pemasyarakatan  yang sebelumnya  melakukan  proses  penyusunan  jadwal  secara manual. Hasilnya menunjukkan kesuksesan pendekatan algoritma  genetika  dalam  menyelesaikan  masalah  penjadwalan sekolah  dengan  mencari  kombinasi  penjadwalan  optimal,  yang terbukti  dengan  mencapai  nilai  kecocokan  maksimal  dan kesalahan  minimal  (dalam  kasus  ini,  kesalahan  bernilai  0), menunjukkan tidak adanya bentrok jadwal pelajaran.
Kata Kunci— Sistem, Penjadwalan, Algoritma Genetika, RAD

## I. P ENDAHULUAN
Teknologi  informasi  dan  komunikasi  telah  menjadi  bagian integral dari kehidupan manusia modern. Dalam era globalisasi, peran teknologi informasi dan komunikasi sangat signifikan di berbagai  bidang  kehidupan  manusia[1].  Dampak  yang dihasilkan oleh teknologi informasi dan komunikasi cenderung positif  dalam  berbagai  konteks[2].  Perkembangan  teknologi juga  mempengaruhi  sistem  komputer  secara  luas,  termasuk dalam  proses  pembuatan  jadwal  pembelajaran  di  Lembaga Pemasyarakatan Khusus Anak Kelas I Tanjung Gusta Medan.
Lembaga  Pemasyarakatan  Khusus  Anak  Kelas  I  Tanjung Gusta Medan, yang merupakan sebuah unit pelayanan teknis di bawah  Direktorat  Jendral  Pemasyarakatan  Kementerian Hukum  dan  Hak  Asasi  Manusia,  bertanggung  jawab  atas pembinaan  narapidana  dan  anak  didik  pemasyarakatan  agar dapat  berintegrasi  kembali  ke  masyarakat  setelah  menjalani hukuman[3].  Bagian  registrasi  Lembaga  Pemasyarakatan mendata  warga  binaan  yang  telah  dihukum  atau  telah menyelesaikan  masa  hukumannya  untuk  mendukung  tugas pokok lembaga tersebut.
Penjadwalan  merupakan  aspek  krusial  dalam  administrasi lembaga,  namun  sering  kali  kompleksitasnya  menyulitkan proses penyusunannya[4]. Di lapas, penyusunan jadwal masih dilakukan  secara  manual,  mengakibatkan  potensi  bentrok jadwal antara pembelajaran anak binaan dengan kegiatan lain seperti  bimbingan  psikologis  dan  kegiatan  seni.  Solusi  yang diusulkan  untuk  mengatasi  kendala  ini  adalah  penerapan algoritma  genetika,  yang  terbukti  efektif  dalam  menangani masalah  penjadwalan  dengan  banyak  variabel.  Algoritma genetika dapat dioptimalkan untuk menyusun jadwal di lapas, memungkinkan  penyelesaian  permasalahan  dengan  banyak obyektif.  Pembangunan  sistem  ini  menggunakan  bahasa pemrograman PHP dan basisdata MySQL.
Beberapa penelitian terdahulu telah dilakukan oleh peneliti- peneliti  dalam  konteks  penjadwalan  menggunakan  berbagai metode.  Salah  satunya  adalah  penelitian  oleh  Rizky  Ananda yang  mengaplikasikan  Algoritma  Genetika  untuk  merancang
penjadwalan  laboratorium  di  Fakultas  Sains  dan  Teknologi, dengan tujuan membantu optimalisasi penjadwalan laboratorium  agar  menghindari  benturan  jadwal  di  MTs YASPI[5].  Selain  itu,  Ipung  Permadi  dan  Subanar  juga melakukan  penelitian  terkait  penerapan  Algoritma  Genetika untuk  optimasi  penjadwalan  tebang  hutan.  Meskipun  hasil percobaan  menunjukkan  bahwa  nilai  objektif  cenderung meningkat dari satu generasi ke generasi berikutnya, program optimasi ini dapat membantu penjadwalan tebang hutan dengan lebih  efisien[6].  Selanjutnya,  Yusuf  Afandi  melakukan penelitian  tentang  Sistem  Penjadwalan  Kuliah  menggunakan Algoritma Genetika pada Program Magister Fakultas Ekonomi dan Bisnis.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa program  ini mendapatkan  respon  positif  dari  pengguna  dan  dapat membantu  mengoptimalkan  penjadwalan  kuliah  di  program Magister tersebut[7].
Berdasarkan  uraian  yang  dijelaskan  sebelumnya,  peneliti mengidentifikasi tantangan yang dihadapi dalam penyelenggaraan  pembelajaran  di  Lembaga  Pemasyarakatan Khusus  Anak  Kelas  I  Tanjung  Gusta  Medan.  Sebagai  solusi, peneliti  mengusulkan  pembangunan  sebuah  sistem  informasi untuk penjadwalan pembelajaran narapidana, yang menggunakan  pendekatan  Algoritma  Genetika.  Tujuan  dari pengembangan  aplikasi  ini  adalah  untuk  memudahkan  dan meningkatkan kualitas penjadwalan pembelajaran di Lembaga Pemasyarakatan Khusus Anak Kelas I Tanjung Gusta Medan, sehingga  dapat  memberikan  manfaat  yang  optimal  bagi  para narapidana yang berada di sana.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Dalam  menginisiasi  penelitian  ini,  langkah  pertama dilakukan  melalui  pencarian  dari  berbagai  sumber  literatur. Tujuannya adalah untuk  mengidentifikasi riset-riset  terdahulu yang  relevan  dengan  topik  penelitian  yang  sedang  diteliti. Fokus  diberikan  pada  studi-studi  sebelumnya  yang  telah dilakukan dalam konteks yang serupa. Pertimbangan diberikan terhadap penerapan sistem pendukung keputusan sebagai suatu strategi  yang  krusial  dalam  menjaga  daya  saing,  terutama mengingat dinamika dan kompleksitas lingkungan bisnis yang senantiasa  berubah.  Langkah  ini  dianggap  sebagai  suatu strategi krusial  dalam meningkatkan profitabilitas dari  entitas atau organisasi yang menjadi pusat perhatian dalam penelitian ini.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Elva  pada  tahun  2019 memiliki fokus untuk merubah proses penyusunan jadwal yang sebelumnya  dilakukan  secara  manual  menjadi  sebuah  sistem yang terkomputerisasi. Tujuan dari perubahan ini adalah untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan jadwal, serta  untuk  mengatasi  masalah  yang  sering  terjadi  dalam penjadwalan,  terutama  dalam  menghindari  tabrakan  antara jadwal-jadwal  yang  berbeda.  Dalam  rangka  mencapai  tujuan tersebut,  Elva  menggunakan  pendekatan  algoritma  Genetika,
yang  telah  terbukti  efektif  dalam  menyelesaikan  masalah optimasi, termasuk dalam hal penyusunan jadwal[8].
Pada  tahun  yang  sama,  tim  yang  dipimpin  oleh  Pene  juga melakukan penelitian serupa dengan menggunakan pendekatan algoritma genetik. Mereka ingin mengimplementasikan inovasi teknologi untuk meningkatkan kualitas pelayanan dan efisiensi proses penjadwalan. Dengan memanfaatkan algoritma genetik, mereka berupaya untuk membuat sistem penjadwalan menjadi lebih adaptif dan responsif terhadap perubahan, sehingga dapat memberikan pelayanan yang lebih baik kepada pengguna[9].
Selanjutnya, pada tahun 2020, Wahyuni Ngsih dan Helmud melakukan penelitian di MTS Negeri 1 Pangkalpinang dengan tujuan  serupa.  Mereka  berusaha  untuk  merubah  proses penjadwalan yang sebelumnya manual menjadi terkomputerisasi,  dan  juga  mengatasi  masalah-masalah  yang sering  muncul  dalam  penjadwalan  dengan  memanfaatkan algoritma  Genetika.  Melalui  penelitian  ini,  mereka  berharap dapat  meningkatkan  efisiensi  pengelolaan  jadwal  dan meminimalisir kemungkinan terjadinya bentrok jadwal[10].
Dengan  mengacu  pada  penelitian  terdahulu  serta  telaah literatur  yang  telah  dilakukan,  penelitian  ini  memiliki  tujuan untuk  mengatasi  tantangan  yang  dihadapi  dalam  penyusunan jadwal  pembelajaran  di  Lembaga  Pemasyarakatan  Khusus Anak  Kelas  I  Tanjung  Gusta  Medan.  Berdasarkan  kerangka kerja  yang  telah  ada  dan  temuan  yang  relevan,  penelitian  ini difokuskan  pada  penerapan  pendekatan  Algoritma  Genetika yang  telah  dioptimalkan  untuk  penjadwalan  di  lingkungan lembaga pemasyarakatan. Pengembangan aplikasi ini bertujuan untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  kualitas  penjadwalan pembelajaran di lembaga tersebut, dengan harapan memberikan  manfaat  yang  maksimal  bagi  para  narapidana yang berada di dalamnya.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Dalam  konteks  penelitian  ini,  metodologi  yang  diterapkan adalah  penelitian  kuantitatif  dengan  pendekatan  eksperimen. Pendekatan  eksperimen  mengacu  pada  penelitian  di  mana variabel-variabel  tertentu  dikendalikan  dengan  metode  yang telah  ditentukan. Variabel  yang  ditetapkan  dalam  keperluan penelitian  ini  meliputi  jadwal  ketersediaan  ruangan, ketersediaan  tenaga  pengajar,  partisipasi  narapidana  dalam pembelajaran,  dan  penentuan  waktu  pembelajaran  yang optimal.    Pada  penelitian  ini,  variabel-variabel  tersebut  akan diatur oleh operator algoritma genetika yang diimplementasikan  melalui  pemrograman  PHP.  Metode  ini menekankan pada analisis data berupa angka atau data numerik, yang  bertujuan  untuk  memberikan  dukungan  terhadap pencapaian dalam proses penelitian.

## A. Pengumpulan Data
Berikut  adalah  langkah-langkah  pengumpulan  data  yang dilakukan dalam penelitian ini:
1. Penelitian Kepustakaan (Library Research)
Penulis  menjalankan  penelitian  ini  dengan  menggali informasi  dari  berbagai  sumber  seperti  jurnal,  eBook,  data lapangan,  dan  wawancara  untuk  memperoleh  pemahaman mendalam serta referensi dari artikel dan jurnal daring.
2. Studi Literatur
Literatur yang digunakan sebagai landasan teori mencakup buku-buku,  skripsi,  dan  jurnal  tentang  penjadwalan  dengan algoritma  genetika.  Fokus  pada  tahap  ini  adalah  untuk mengumpulkan  referensi  dan  sumber  informasi  yang  penting dalam penelitian ini.

## 3. Wawancara
Peneliti  berinteraksi  langsung  dengan  petugas  pembinaan anak di Lembaga Pembinaan Anak untuk mengumpulkan data dan  memahami  permasalahan  dalam  penyusunan  jadwal. Wawancara terbagi dalam beberapa kelompok: pertama, terkait informasi  kelas,  mata  pelajaran,  dan  guru;  kedua,  mengenai bentrok  jadwal;  dan  ketiga,  prosedur  penyusunan  jadwal manual.

## B. Pengembangan Sistem
Model  pengembangan  perangkat  lunak  Rapid  Application Development  (RAD)  menyoroti  siklus  pengembangan  yang singkat  dan  melibatkan  berbagai  teknik,  seperti  teknik prototyping  dan  pengembangan  aplikasi  bersama,  dengan tujuan  untuk  mempercepat  proses  pengembangan  sistem  atau aplikasi[11].

## Gambar 1. Siklus RAD
RAD terstruktur dalam tiga tahap yang berhubungan secara terkait satu sama lain, yaitu:
1. Reqruitments Planning (Perencanaan Kebutuhan)
Dalam  tahap  ini,  terjadi  dialog  untuk  mengidentifikasi tujuan  dari  pengembangan  aplikasi  atau  sistem,  serta  untuk menentukan  kebutuhan  informasi  yang  diperlukan  guna mencapai tujuan tersebut. Pada tahap ini, terdapat keterlibatan dari  kedua  belah  pihak,  memastikan  bahwa  kebutuhan informasi  dari  setiap  pengguna  dapat  terpenuhi  secara memuaskan.
2. Design Workshop (Proses Perancangan)
Pada  tahap  ini,  terjadi  proses  perancangan  sistem  dan pengembangan  struktur  keseluruhan  dari  sistem  yang  akan dibangun. Pada fase ini, peneliti melakukan pembuatan desain menggunakan  metode Unified  Modeling  Language (UML), merancang struktur basis data, serta mengembangkan tampilan antarmuka.
3. Implementation (Penerapan)
Setelah mendapat persetujuan terhadap desain sistem yang telah disusun, langkah selanjutnya adalah melakukan penulisan
kode  program  sistem,  mengacu  pada  tahapan  yang  telah direncanakan  dalam Requirements  Planning dan Workshop Design , serta menerapkan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL.
Setelah selesai dibangun dan dievaluasi secara menyeluruh, langkah berikutnya adalah menguji sistem. Peneliti menerapkan metode pengujian Black box Testing untuk menilai kesesuaian  sistem  informasi  penjadwalan  yang  menggunakan algoritma  genetika  yang  telah  dikembangkan,  sehingga  dapat memastikan bahwa tidak ada kesalahan yang terjadi saat sistem dioperasikan.

## C. Algoritma Genetika
Setiap  algoritma  merupakan  kumpulan  dari  tahapan- tahapan  matematis  yang  logis  dan  dapat  dibuktikan kebenarannya[12].  Algoritma  genetika  memiliki  beberapa tahapan  yang  utama  secara  garis  besar  algoritma  genetika terdiri  dari.  populasi  awal  =>  perhitungan  nilai  fitness  => pemilihan  KromosomJadwal  => Crossover =>  Mutasi  => Seleksi => Hasil[13].

## Gambar 2. Tahapan Algoritma Genetik
Berdasarkan dari gambar 2 di atas berikut penjelasannya: Populasi  merupakan  jumlah  jadwal  acak  yang  dihasilkan dalam  jumlah  tertentu.  Nilai  fitness  adalah  hasil  perhitungan dari  fungsi  objektif  untuk  setiap  kromosom,  yang  kemudian menentukan  kualitas  masing-masing  kromosom.  Pemilihan kromosom untuk dijadikan jadwal dilakukan secara acak, dan mata  pelajaran  dipilih  melalui  proses  seleksi.  Metode  seleksi yang digunakan adalah dengan memilih dua kromosom.
Seleksi, yaitu proses pemilihan kromosom  untuk  dijadikan parents yang selanjutnya akan melalui proses Crossover , yaitu proses penyilangan kromosom sehingga membentuk
Hitung nilai fitness Memilih fitness  tertinggi Mutation Crosover Seleksi Pemilihan Populasi
kromosom  baru  ( off  spring )  yang  harapannya  lebih  baik  dari pada kualitas parent-nya.
Mutasi,  yaitu  proses  pengubahan  nilai  dari  satu  atau beberapa  gen  pada  kromoso  Memlih  ftnes  tertinggi  adalah kromosom  yang mempunyai  nilai  sangat bagus  kemungkinan kecil nilai error minimum yang dimiliki.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berikut adalah tahapan yang akan dibahas dalam penelitian ini:  analisis  data,  cara  data  direpresentasikan,  hasil  analisis data, dan rancangan yang akan dijelaskan.
A. Requirement Planning
1) Analisis Sistem Berjalan
Dalam penelitian ini, berikut menjadi gambaran sistem yang berjalan pada objek penelitian yang nantinya akan dievaluasi.
Gambar 3. Flowmap Sistem Berjalan Pada flowmap yang  digambarkan  dalam  gambar  3  di  atas, proses  dimulai  dengan  admin  yang  mengatur  jadwal  untuk setiap  mata  pelajaran  dan  menentukan  guru  yang  akan mengajarnya.  Setelah  itu,  admin  mencatat  jadwal  secara manual  pada  papan  pengumuman  di  LPKA  Kelas  I  Tanjung Gusti Medan.
2) Analisis Sistem Usulan
Berikut  digambarkan  sebuah flowmap dari  sistem  usulan
pada penelitian ini.
Gambar 4. Flowmap Sistem Usulan
Gambar  sistem  usulan  di  atas  menampilkan  serangkaian proses  yang  dilakukan  oleh  seorang  admin.  Pertama,  admin membuka aplikasi dan melakukan login dengan menggunakan username  dan password .  Setelah  berhasil  masuk,  sistem menampilkan halaman utama. Selanjutnya, admin memasukkan  data  waktu,  hari,  dan  jam  yang  dibutuhkan. Kemudian, admin juga menginputkan data mengenai pelajaran, mata  pelajaran,  guru,  kelas,  dan  jurusan  yang  terkait.  Data ruangan  juga  dimasukkan  oleh  admin.  Setelah  semua  data terinput,  admin  menjalankan  proses  generate  jadwal  atau menggunakan  proses  Algoritma  Genetika.  Hasil  penjadwalan yang  dihasilkan  dari  proses  tersebut  kemudian  dapat  dilihat oleh  admin.  Terakhir,  admin  memiliki  kemampuan  untuk mengubah password login sesuai kebutuhan.
3) Penerapan Algoritma Genetika
Dalam  studi  ini,  penerapan  algoritma  genetika  akan

## Flowmap Sistem  Berjalan
dilakukan dengan menggunakan data mentah berupa jadwal pelajaran  yang  akan  diproses  melalui  sebuah  aplikasi  web. Proses analisis data akan mencakup tahap input dan output data,  serta  desain  tampilan  yang  memanfaatkan  metode algoritma  genetika.  Penggunaan  algoritma  genetika  dalam penjadwalan  akan  melibatkan  langkah-langkah  sebagai berikut: pertama, memasukkan data mata pelajaran;  kedua, melakukan  proses  penjadwalan;  dan  terakhir,  menjalankan penjadwalan menggunakan metode algoritma genetika.

## 4) Representasi Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  dari  penjadwalan  di Lembaga  Pemasyarakatan  Khusus  Anak  Kelas  I  Tanjung Gusta Medan yang meliputi data mata pelajaran, guru, ruang kelas, tabel representasi jadwal pelajaran. Berikut ini adalah tabel data yang diperoleh sebagai berikut:
Tabel 1. Representasi Data
No Mata Pelajaran Jlh Jam kelas Guru 1 Matematik a 1 [1][LPKA Kelas 1] Hermalina Nur Afni 2 Matematik a 1 [2][LPKA Kelas 1] Mawarni, S.Pd, MM 3 Matematik
a 1 [3][LPKA Kelas 1] Mawarni, S.Pd, MM 4 Bahasa Indonesia 1 [1][LPKA Kelas 1] Hermalina Nur Afni 5 Bahasa Indonesia 1 [2][LPKA Kelas 1] M. Otis Yuda Prawira M. Hum 6 Bahasa Indonesia 1 [3][LPKA Kelas 1] Dessy Handayani, S.Pd 7 IPA 1 [1][LPKA Kelas 1]  Dra. Natijah 8 IPA 1 [2][LPKA Kelas 1]  Cut Melisa 9 PKn 1 [1][LPKA Kelas 1] Hermalina Nur Afni 10 PKn 1 [2][LPKA Kelas 1] Dessy Handayani, S.Pd 11 PKn 1 [3][LPKA Kelas 1] M. Otis Yuda Prawira M. Hum 12 IPS 1 [1][LPKA Kelas 1] Hermalina Nur Afni 13 IPS 1 [2][LPKA Kelas 1] Dessy Handayani, S.Pd 14 Seni Budaya 1 [1][LPKA Kelas 1]  Dra. Natijah 15 Seni Budaya 1 [2][LPKA Kelas 1] Dessy Handayani, S.Pd 16 Seni Budaya 1 [3][LPKA Kelas 1] Dessy Handayani, S.Pd 17 PJOK 1 [1][LPKA Kelas 1] M. Otis
Yuda Prawira M. Hum 18 PJOK 1 [2][LPKA Kelas 1] M. Otis Yuda Prawira M. Hum 19 PJOK 1 [3][LPKA Kelas 1] M. Otis Yuda Prawira M. Hum 20 Bahasa Inggris 1 [2][LPKA Kelas 1] M. Otis Yuda Prawira M. Hum 21 Agama Islam 1 [1][LPKA Kelas 1] Purnama Laoly, S.Pd 22 Agama Islam 1 [2][LPKA Kelas 1] Purnama Laoly, S.Pd 23 Agama Islam 1 [3][LPKA Kelas 1] Purnama Laoly, S.Pd 24 Agama Kristen 1 [1][LPKA Kelas 1] Evi Sinulingga, S.Pd 25 Agama Kristen 1 [2][LPKA Kelas 1] Evi Sinulingga, S.Pd 26 Agama Kristen 1 [3][LPKA Kelas 1] Evi Sinulingga, S.Pd 27 Bahasa Inggris 1 [2][LPKA Kelas 1] Dessy Handayani, S.Pd 28 Sejarah 1 [2][LPKA Kelas 1] Nadia Utami, S.Pd 29 Geografi 1 [3][LPKA Kelas 1]  Dra. Natijah
Tabel Diatas mmerupakan Repsentasi Data Jadwal Pelajaran yang Terdiri dari Jadwal hari Repsentasi Ruangan Dan Nama Guru.
Dalam  melakukan  penjadwalan  menggunakan  algoritma genetika harus terlebih dahulu sebagai berikut;

## a. Pembangkitan Kromosom
Tahap  awal  dalam  mengeksekusi  Algoritma  Genetika adalah  menghasilkan  Kromosom.  Kromosom,  dalam  konteks penjadwalan,  merujuk  pada  satu  set  lengkap  entitas  jadwal untuk  satu  minggu  siklus  jadwal.  Dalam  perhitungan  bentuk jadwal  satu  kromosom  utuh  direpresentasikan  dalam  bentuk kode angka adalah seperti pada tabel berikut:
Tabel 2. Penjadwalan Dengan Kode Angka 1--> 1,1 1,2 2,3 2,1 2--> 1,1 1,2 2,3 2,1 3--> 3,5 3,6 4,4 4,3 4--> 3,5 3,6 4,4 4,3 5--> 1,1 1,2 6,5 12,3 6--> 1,1 1,1 14,8 12,3
7--> 7,4 9,5 8,9 7,3 8--> 7,4 12,3 1,2 1,2 9--> 1,1 1,2 2,3 2,1 10--> 3,5 3,6 4,4 4,3 11--> 1,1 1,2 6,5 12,3 12--> 7,4 9,5 8,9 7,3 13--> 1,2 6,5 2,3 12,3 14--> 3,6 8,9 4,4 7,3 15--> 1,2 2,3 6,5 2,1 16--> 9,5 4,4 8,9 4,3 17--> 1,2 2,3 6,5 2,1 18--> 2,1 6,5 2,3 1,2 19--> 2,1 6,5 2,3 1,2 20--> 3,5 3,6 4,4 4,3 21--> 1,2 2,3 6,5 2,1 22--> 1,1 1,2 6,5 12,3 23--> 7,4 9,5 8,9 7,3
Tabel  di  atas  adalah  representasi  indeks  kromosom  ke  0 beserta  gen-gen  yang  ditulis  dalam  bentuk  angka  untuk  kode mata pelajaran dan untuk kode guru. Angka ini ditentukan dari jumlah kemungkinan mapel dan guru yang boleh muncul dalam susunan gen.
b. Perhitungan nilai fitness
Perhitungan  nilai fitness Nilai fitness merepresentasikan tingkat  kebugaran  sebuah  kromosom.  Semakin  tinggi  nilai fitness ,  maka  semakin  tinggi  pula  tingkat  kebugaran  dan probabilitas untuk  lolos  seleksi.  Nilai fitness dihitung berdasarkan tingkat error pada setiap kromosom. Tingkat error ini dicari dengan formula fungsi objektif.
Tabel 3. Parameter Perhitungan Nilai Error 1-->  1,1  1,2  2,3  2,1
2-->  1,1  1,2  2,3  2,1 3-->  3,5  3,6  4,4  4,3 4-->  3,5  3,6  4,4  4,3 5-->  1,1  1,2  6,5  12,3 6-->  1,1  1,1  14,8  12,3 Error +1, kode guru sama antar kelas (kode 1,1) 7-->  7,4  9,5  8,9  7,3 8--> 7, 4 12,3  1,2  1,2 Error +1, Adanya mapel matematika pada jam di luar pagi (jam tatap muka1 dan 2).
Total Error = 2
Dari  tabel  di  atas  dijelaskan  bahwa  perhitungan  nilai kesalahan didasarkan pada 2 kondisi:
1. Jumlah  pertemuan  guru  yang  sama  di  berbagai kelas. Setiap duplikasi dihitung sebagai +1.
2. Keberadaan mata pelajaran matematika di luar jam pagi  (selain  pertemuan  pertama  hingga  keenam pada hari itu). Setiap kemunculan dihitung sebagai +1.
Setelah  perhitungan  kesalahan,  langkah  berikutnya  adalah menghitung  nilai  kebugaran.  Nilai  kebugaran  merupakan ukuran  keunggulan  setiap  kromosom.  Semakin  tinggi  nilai kebugaran, semakin baik kromosom tersebut.
c. Seleksi
Proses selection lebih  tepat  disebut  sebagai  proses pembuatan  variasi  karena  dalam  proses  ini  akan  terjadi  dua proses  pembentukan  individu  baru  melalui crossover dan mutation [14].  Tahap  awalnya  adalah  semua  individu  dalam populasi  akan  diurutkan  berdasarkan  nilai fitness yang dimilikinya.  Setelah  itu untuk  proses crossover memilih 10% dari populasi untuk menjadi parent. Jika nilai 10% dari populasi melebihi crossover rate maka yang menjadi patokan adalah nilai crossover rate yaitu dengan mengurangi individu 10% tersebut sampai sama jumlahnya dengan crossover rate . Kemungkinan kedua adalah nilai crossover rate lebih besar daripada nilai 10% populasi. Maka yang dilakukan adalah dengan memilih individu secara  acak  dari  90%  sisa  populasi  untuk  dijadikan  parent sampai  nilai crossover  rate tercapai.  Jika  ada  kemungkinan untuk melakukan proses mutation, maka semua individu dalam populasi  akan  dipilih  secara  acak  untuk  dimutasi  hingga memenuhi  nilai  dari  mutation  rate.  berikut  langkah  dalam melakukan perhitungannya.
1. Menghitung nilai fitness dari masing-masing individu
2. Menghitung total fitness dari semua individu
3. Menghitung  probabilitas  masing-masing  individu, probabilitas didapat darinilai fitness dibagi dengan total fitness
4. Dari  probabilitas  tersebut,  menghitung  jatah  masing- masing  individu  pada  angka  1  sampai  100.  Penentuan jatah dilakukan dengan  mencari  komulatif  dari probabilitas
5. Membangkitkan  bilangan  acak  antara  0  –  1  sejumlah kromosom.
d. Crossover
Crossover adalah bagian dalam Algoritma Genetika yang cara  kerjanya  adalah  menyilangkan  kromosom  yang  satu dengan  kromosom  lainnya[15].  Komosom  akan  dipotong menjadi dua sesuai kaidah tertentu dan menghasilkan dua buah himpunan  gen  yang  berdiri  sendiri.  Setiap  himpunan  gen tersebut  akan  dipasangkan  dengan  himpunan  gen  dari
kromosom lain.
Tabel 4. Mekanisme Crossover Kromosom 1 Kromosom 2 1-->11,3,8,16, 1-->16,5,5,9 2-->12,13,11,4 2-->17,2,10,1 3-->15,9,13,10, 3-->6,12,5,10 4-->4,4,17,5, 4-->4,16,12,12, 5-->7,10,4,9, 5-->11,1,14,4, Setelah Crossover di potong kolom bagian pertama
1-->11,5,5,9, 2-->12,2,10,1, 3-->15,12,5,10, 4-->4,16,12,12, 5-->7,1,14,4,
Tabel  di  atas  merupakan  Indeks  pertama  dari  kromosom  1 diambil dansemua indeks dari kromosom ke 2 diambil kecuali indeks  pertama,  kemudian  indeks  pertama  dari  kromosom pertama  digabungkan  dengan  indeks  yang  diambil  dari kromosom  ke  2  dan  didapatkan  kromosom  baru  dengan  data indeks crossover dari  kromosom  1  dengan  kromosom  2. Setelah selesai proses crossover kemudian dihitung ulang nilai fitness  dan  probabilitas  untuk  menentukan  kromosom  yang terbaik.
e. Mutation
Proses  mutasi  hanya  terjadi  jika  nilai  mutasi  mencapai tingkat mutasi yang ditentukan. Proses ini melibatkan langkah- langkah  berikut:  Pertama,  penentuan  tingkat  mutasi,  yang merupakan waktu acak yang menentukan probabilitas individu melakukan  mutasi.  Kedua,  jika  individu  memenuhi  kriteria, langkah  berikutnya  adalah  mengacak  lokasi  urutan  gen. Sebagai contoh, jika hasil pengacakan menunjukkan urutan ke- 3, maka mutasi akan diterapkan pada gen yang memiliki nomor urutan  ke-3.  Urutan  gen  yang  telah  dimutasi  akan  digantikan dengan urutan gen yang baru.
Tabel 5. Mekanisme mutation Sebelum mutasi Susunan gen untuk mutasi Setelah mutasi 3--> 8,9,2,14, 18 8,18,2,14 3--> 1,11,9,17, 17 1,17,9,17 3--> 16,13,7,13, 4 16,4,7,13 3--> 7,7,13,9, 16 7,16,13,9 3--> 3,18,14,11, 0 3,0,14,11 3--> 15,5,15,7, 13 15,13,15,7 3--> 14,6,1,4, 8 14,8,1,4 3-->17,10,16,2, 6 17,6,16,2 3-->9,1,1,1, 12 9,12,1,1 3-->2,8,0,0, 7 2,7,0,0
Tabel  di  atas  merupakan  Indeks  ke  tiga  dari  kromosom diambil  dan  kemudian  dilakukan  proses  pengacakan  data sehingga  posisi  awal  akan  berubah.  Setelah  selesai  proses mutation kemudian dihitung ulang nilai fitness dan probabilitas untuk menentukan kromosom yang terbaik.

## 5) Hasil Analisis
Hasil  analisis  yg  diperoleh  dari Lembaga  Pemasyarakatan Khusus Anak Kelas I Tanjung Gusta Medan berupa data guru dan  data  pelajaran  data  ruangan  data  waktu  dan  hari,  adapun tabel data yang dikoleksi sebagai berikut.
Tabel 6. Data yg di koleksi Data yang didapat Penjelasan Raw data ruangan kelas Raw data  ruangan  kelas  berupa data  mentah ruangan  kelas  yang terdiri dari kelas 8 ruangan Raw data mata pelejaran Raw data mata pelajaran berupa data mentah mata pelajaran dan berapa jam dalam mengajar guru Roster pelajaran
Roster pelajaran berupa bentuk format xlsx, yg terdiri dari data guru data pelajaran data ruangan data waktu dan hari, data ini dapat di uraikan sebagai beikut : roster jadwal pelajaran terdiri dari kelas LPKA Kelas 1,  LPKA  Kelas  2  ,dan LPKA  Kelas  3  dimana  kelas tersebut berjumlah tiga kelas
Tabel 7. Raw data mata pelajaran Mata pelajaran
No Nama Pelajaran LPKA Kelas 1 LPKA Kelas 2 LPKA Kelas 3 1 Matematika 1 1 1 2 Bahasa Indonesia 1 1 1 3 IPA 1 1 4 PKn 1 1 1 5 IPS 1 1 6 Seni Budaya 1 1 1 7 Bahasa Inggris 1 1 8 Sejarah 1 9 Geografi 1 10 Sosiologi 1 11 Ekonomi 1 12 PJOK 1 1 1 13 Agama Islam 1 1 1 14 Agama Kristen 1 1 1 15 Kewirausahaan 1
Tabel  Raw  data  Mata  pelajaran  yang  terdiri  dari  mata pelajaran  kelas  VII,VIII,IX  dan  beberapa  les  sebagai  jadwal mentah dalam menyusun mata pelajaran.

## B. Workshop Design
Dalam  proses  perancangan  UML,  penulis  membatasi  diri untuk  membuat  hanya  dua  jenis  diagram,  yaitu  diagram  use case  dan  diagram  class.  Diagram  use  case  digunakan  untuk menggambarkan interaksi antara sistem yang sedang dirancang dengan  aktor-aktor  yang  terlibat  dalam  sistem  tersebut, sementara  diagram  class  digunakan  untuk  menggambarkan struktur  statis  dari  sistem,  termasuk  kelas-kelas  yang  ada,
atribut-atributnya,  dan  hubungan  antara  kelas-kelas  tersebut. Dengan  hanya  fokus  pada  kedua  jenis  diagram  ini,  penulis dapat  menyajikan  representasi  yang  lebih  terfokus  dan  jelas mengenai desain sistem yang sedang dibangun.
1) Use Case Diagram
Usecase  Diagram yaitu  penjelasan  mengenai  hal  aktivitas yang  dilakukan  oleh  aktor  selaku  user  dan  admin  didalam sebuah sistem yang dibangun atau dikembangkan. Pada gambar dibawah ini yang menjadi sebuah peran aktor yaitu pelanggan dan admin.
Gambar 5. Use Case Diagram
Pada gambar use case diagram memiliki 1 user yang dapat berinteraksi dengan sistem. Admin, dapat melakukan kegiatan dalam system untuk mengopersasika sistem.

## 2) Class Diagram
Berikut  merupakan  gambaran  dari class  diagram yang menjadi acuan dalam pembuatan sistem tersebut.
Gambar 6. Class Diagram
Pada gambar 6 diatas dapat disumpulkan terdapat kelas-kelas yang  dapat  dijalankan  oleh  masing-masing  aktor.  Masing- masing  memiliki  fungsi  yang  berbeda  beda  dan  menjadi ketentuan dalam kelas lainnya.

## C. Implementation
1. Tampilan awal sistem aplikasi
Tampilan  pada  gambar  ini  merupakan  tampilan  halaman login untuk  mengakses  user  kehalaman  aplikasi  dashboard penjadwalan.
Gambar 7. Tampilan awal from login

## 2. Tampilan Data Waktu Admin
Tampilan  pada  gambar  ini  merupakan  tampilan  halaman data waktu dimana admin dapat melihat, mengedit, menambah, dan menghapus data waktu.
Gambar 8. Tampilan Data Waktu Admin

## 3. Tampilan Data Hari Admin
Tampilan  pada  gambar  ini  merupakan  tampilan  halaman data  hari  dimana  admin  dapat  melihat,  mengedit,  menambah, dan menghapus data hari.
Gambar 9. Tampilan Data Hari Admin

## 4. Tampilan Data Jam Admin
Tampilan  pada  gambar  ini  merupakan  tampilan  halaman data  jam  dimana  admin  dapat  melihat,  mengedit,  menambah, dan menghapus data jam.

## Gambar 10. Tampilan Jam Hari Admin

## 5. Tampilan Data Pelajaran Admin
Tampilan  pada  gambar  ini  merupakan  tampilan  halaman data  pelajaran  dimana  admin  dapat  melihat,  mengedit, menambah, dan menghapus data pelajaran.
Gambar 11. Data Pelajaran Admin

## 6. Tampilan Data Mata pelajaran Admin
Tampilan  pada  gambar  ini  merupakan  tampilan  halaman data  mata  pelajaran  dimana  admin  dapat  melihat,  mengedit, menambah, dan menghapus data mata pelajaran.
Gambar 12. Data Mata Pelajaran Admin

## 7. Tampilan Data Guru Admin
Tampilan  pada  gambar  ini  merupakan  tampilan  halaman data guru dimana admin dapat melihat, mengedit, menambah, dan menghapus data guru.
Gambar 13. Data Guru Admin
8. Tampilan Data Kelas Admin
Tampilan  pada  gambar  ini  merupakan  tampilan  halaman data kelas dimana admin dapat melihat, mengedit, menambah, dan menghapus data kelas.
Gambar 14. Tampilan Data Kelas Admin

## 9. Tampilan Data Paket Admin
Tampilan  pada  gambar  ini  merupakan  tampilan  halaman data paket dimana admin dapat melihat, mengedit, menambah, dan menghapus data pakte.
Gambar 15. Tampilan Data Paket Admin

## 10. Tampilan Data Ruang Admin
Tampilan  pada  gambar  ini  merupakan  tampilan  halaman data ruang dimana admin dapat melihat, mengedit, menambah, dan menghapus data ruang.
Gambar 16. Tampilan Data Ruang Admin

## 11. Tampilan Generate Jadwal Admin
Tampilan  pada  gambar  ini  merupakan  tampilan  halaman generate  jadwal  dimana  admin  dapat  melakukan  proses algoritma genetika pada halaman ini.

## Gambar 17. Tampilan Generate Jadwal Admin

## 12. Tampilan Hasil Jadwal Admin
Tampilan  pada  gambar  ini  merupakan  tampilan  halaman hasil  jadwal  dimana  admin  dapat  melihat,  hasil  jadwal  dari proses algoritma genetika.

## Gambar 18. Tampilan Hasil Jadwal Admin

## 13. Tampilan Hasil Jadwal Pengajar
Tampilan    pada  gambar  ini  merupakan  tampilan  halaman hasil jadwal dimana pengajar dapat melihat, hasil jadwal dari proses algoritma genetika.
Gambar 19. Tampilan Hasil Jadwal Pengajar
D. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  akan  menggunakan  metode blackbox testing, yang  merupakan  pendekatan  yang  menitikberatkan pada  pengujian  fungsi-fungsi  sistem  tanpa  memperhatikan detail  internal  dari  implementasinya.  Metode  ini  difokuskan pada kebutuhan fungsional dari sistem yang sedang diuji.
Tabel 8. Tabel Pengujian Sistem No Rancangan Input/Output Hasil yang Diharapkan Validator 1 Membuka Sistem Masuk ke Halaman Login √ 2 Melakukan Login Admin Login Sukses Menampil kan HalamanHome √ 3 Melihat Data Waktu Admin Masuk ke          Halaman Input Waktu √ 4 Melihat Data Hari Admin Masuk ke Halaman Data Hari √ 5 Melihat Data Jam Admin Masuk ke Halaman Data Jam √ 6 Melihat Data Pelanjaran Admin Masuk ke Halaman Data Pelajaran √ 7 Melihat Data Mata Pelajaran Admin Masuk ke Halaman Data Mata Pelajaran √ 8 Melihat Data Guru Admin Masuk ke Halaman Data Guru √ 9 Melihat Data Kelas Admin Masuk ke Halaman Data Kelas √ 10 Melihat Data Jurusan Admin Masul ke Halaman Data Jurusan √ 11 Melihat Data Ruang Admin Masuk ke Halaman Data Ruang √ 12 Melihat Generate Jadwal Admin Masuk Ke Halaman Generate Jadwal √ 13 Melihat Hasil Jadwal Admin Masuk ke Halaman Hasil Jadwal √ 14 Melihat Ganti Password Admin Masuk ke Halaman Ganti Password √ 15 Melakukan Login Pengajar Login Sukses Menampil kan Halaman Home √ 16 Melihat Hasil Jadwal Pengajar Masuk ke √
Halaman Hasil Jadwal 17  Melakukan logout Masuk ke Tampilan Logout √
Hasil  pengujian blackbox menunjukkan  bahwa  sistem beroperasi  sesuai  dengan  yang  diharapkan  dan  menghasilkan output  yang  sesuai.  Antarmuka  sistem  mudah  dipahami  dan menarik  bagi  pengguna.  Sistem  ini  juga  mampu  menyusun roster  mata  pelajaran  di  Lembaga  Pemasyarakatan  Khusus Anak Kelas I Tanjung Gusta Medan sesuai dengan rancangan flowchart yang telah disiapkan.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Dari  penerapan  penjadwalan  menggunakan  metode algoritma  genetika  dalam  menyusun  roster  mata  pelajaran dapat  memberikan  manfaat  bagi  Lembaga  Pemasyarakatan Khusus  Anak  Tanjung  Gusta  dengan  menggantikan  proses penyusunan jadwal yang sebelumnya dilakukan secara manual. Penerapan  Algoritma  Genetika  dalam  penyelesaian  masalah penjadwalan  di  Lembaga  Pemasyarakatan  berhasil  karena mampu  menemukan  kombinasi  penjadwalan  yang  optimal dengan  nilai  fitness  maksimal  dan  nilai error minimal, sehingga menghindari terjadinya tabrakan jadwal pelajaran.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  terdapat  beberapa  saran yang  dapat  diberikan  oleh  penulis  untuk  pengembangan  dan perbaikan aplikasi
ini. Salah satunya
adalah mempertimbangkan  diversifikasi  platform  dalam  penyusunan jadwal,  selain  hanya  menggunakan  web,  sehingga  dapat memperluas  jangkauan  pengguna.  Selain  itu,  pengembangan aplikasi ini dapat melibatkan metode selain Algoritma Genetika untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  fleksibilitas  dalam penjadwalan.

## R EFERENSI
[1] M.  Z.  Batubara  and  M.  I.  P.  Nasution,  “Sistem  Informasi  Online Pengelolaan  Dana  Sosial  Pada  Rumah  Yatim  Sumatera  Utara,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 5, no. 3, pp. 164–171, 2023.
[2] Syahranitazli and Samsudin, “SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PERSEBARAN PONDOK PESANTREN
KABUPATEN LANGKAT  DAN  BINJAI  MENGGUNAKAN  LEAFLET,” J. Pendidik. Teknol. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 2621–1467, 2023.
[3] P. D. J. Tamba, H. S. Tessalonika, and M. I. Sinaga, “PEMBINAAN NARAPIDANA  ANAK  DI  LEMBAGA  PEMASYARAKATAN ANAK KELAS I TANJUNG GUSTA,” JURNALRECTUM , vol. 4, no. 1, pp. 82–94, 2022.
[4] E.  Shenita  and  Suendri,  “Web-Based  Village  Fund  Assistance Distribution  Information  System Using  the  Quota  Based  Method,”
Sink.  J. dan Penelit. Tek. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 708–718, 2023.
[5] M. Furqan, Armansyah, and R. Ananda, “Algoritma Genetika Untuk Perancangan  Aplikasi  Penjadwalan  Mata  Pelajaran,” J.  Sains Komput. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 591–600, 2022.
[6] I.  Permadi  and  Subanar,  “Penerapan  Algoritma  Genetika  untuk Optimasi  Penjadwalan  Tebangan  Hutan  (Applying  of  Genetic Algorithm for Scheduling Optimation Cuts Away Forest),” JUITA , vol. 1, no. 1, pp. 19–27, 2010.
[7] Y.  Afandi  and  W.  Setiyaningsih,  “Sistem  Pejadwalan  Kuliah Meggunakan  Metode  Algoritma  Genetika  pada  Program  Magister Fakultas Ekonomi dan Bisnis,” J. Terap. Sains Teknol. , vol. 1, no. 1, pp. 40–47, 2019.
[8] Y.  Elva,  “Sistem  Penjadwalan  Mata  Pelajaran  Menggunakan Algoritma Genetika,” J. Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 49–57, 2019.
[9] S.  F.  Pane,  R.  M.  Awangga,  E.  V.  Rahcmadani,  and  S.  Permana,
“IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK OPTIMALISASI  PELAYANAN  KEPENDUDUKAN,” J.  Tekno Insentif , vol. 13, no. 2, pp. 36–43, 2019.
[10] D. Wahyuningsih and E. Helmud, “Penerapan Algoritma Genetika Untuk Optimasi Penjadwalan pada MTS Negeri 1 Pangkalpinang,” J. SISFOKOM , vol. 09, no. 3, pp. 435–441, 2020.
[11] S.  Aminah  and  D.  Puspita,  “MODEL  RAPID  APPLICATION DEVELOPMENT DALAM PERANCANGAN SISTEM
INFORMASI  KEPEGAWAIAN,” Jusikom    J.  Sist.  Komput. Musirawas , vol. 7, no. 1, pp. 11–19, 2022.
[12] M.  D.  A.  Syahputra,  H.  Santoso,  and  F.  Hasyifah  Sibarani, “Implementasi  Sistem  Pengelolaan  Persediaan  dengan  Algoritma FIFO Pada Gudang Sparepart Sepeda Motor,” J.  Teknol.  Dan  Sist. Inf. Bisnis , vol. 6, no. 1, pp. 167–176, 2024.
[13] R. E. Wiratna, A. L. Nurlaili, and A. M. Rizki, “Pembuatan Aplikasi Penjadwalan  Mata  Kuliah  Menggunakan  Algoritma  Genetika,” Wiratna , vol. 4, no. 1, pp. 13–20, 2023, doi: 10.31284/j.jtm.2023.v4i1.3990.
[14] A.  Tohari,  “PENERAPAN  ALGORITMA  GENETIKA  DALAM MENENTUKAN  RUTE  TERPENDEK  PT.  POS  CABANG LAMONGAN,” MATHunesa J. Ilm. Mat. , vol. 11, no. 3, pp.  458– 467, 2023.
[15] M. K. Fajarlestari and I. B. Suban, “Kombinasi Crossover dan Mutasi Terbaik pada Algoritma Genetika dalam Penjadwalan Mata Kuliah,” Techno.COM , vol. 22, no. 4, pp. 843–853, 2023.