## PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENJADWALAN MATA PELAJARAN (STUDI KASUS: SMP HASBUNALLAH)
Diagy Ghaniyyu Muqsit, Achmadi Sentot, Yosep Agus Pranoto Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918014@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Penjadwalan  mata  pelajaran  di  SMP  Hasbunallah  saat  ini  masih  dilakukan  secara  manual  oleh  waka kurikulum, yang seringkali memakan banyak waktu dan menghasilkan jadwal yang kurang optimal. Oleh karena itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah  sistem  penjadwalan  mata  pelajaran  di  SMP Hasbunallah  menggunakan  metode  algoritma  genetika.  Dalam  penelitian  ini,  beberapa  parameter  algoritma genetika telah ditentukan, seperti jumlah individu, crossover rate, mutation rate , dan jumlah generasi. Hasil dari pengujian ini menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode crossover one-cut point , dengan jumlah individu sebanyak 5, generasi 20, dan kombinasi crossover rate sebesar 25% dan  mutation rate sebesar 75%, sistem  ini berhasil membuat jadwal mata pelajaran dengan tingkat akurasi sekitar 92,13% dengan menggunakan data yang diperoleh selama Semester Genap pada tahun akademik 2022-2023. Ini merupakan langkah positif dalam upaya meningkatkan efisiensi penjadwalan mata pelajaran di SMP Hasbunallah.
Kata kunci :  algoritma genetika, mata pelajaran, penjadwalan, smp hasbunallah.

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP)  adalah jenjang pendidikan yang mempersiapkan siswa untuk melanjutkan  pendidikan  di  jenjang  yang  lebih  tinggi. Pendidikan di SMP memiliki kurikulum yang lengkap dan  terstruktur,  yang  terdiri  dari  beberapa  mata pelajaran yang harus dikuasai oleh siswa. Setiap mata pelajaran  memerlukan waktu yang cukup  lama untuk dipelajari  dan  dipraktikkan,  sehingga  memerlukan penjadwalan  yang  tepat  untuk  memastikan  bahwa siswa  dapat  memperoleh  hasil  yang  maksimal  dalam belajar.
Di  SMP  Hasbunallah,  penjadwalan  mata pelajaran  dilakukan  secara  manual  oleh  waka kurikulum. Hal ini memakan waktu yang cukup lama dan  jadwal  tersebut  harus  melalui  masa  uji  coba selama  1  minggu  karena  pada  penerapannya  masih sering  ditemukan  jam  mengajar  yang  bentrok.  Selain itu  memerlukan  keahlian  khusus  untuk  menentukan jadwal  yang  efektif  dan  efisien.  Penggunaan  metode manual  seringkali  menghasilkan  jadwal  yang  tidak optimal, yang dapat mengakibatkan siswa kehilangan peluang  untuk  memperoleh  hasil  belajar  yang maksimal.
Oleh  karena  itu,  diperlukan  sebuah  sistem penjadwalan yang mampu mempertimbangkan sejumlah faktor, termasuk jumlah guru, jadwal waktu, ketersediaan ruang kelas, serta preferensi siswa dalam mengikuti mata pelajaran tertentu. Algoritma genetika adalah metode pencarian yang terinspirasi oleh evolusi biologis,  di  mana  variasi  dalam  kromosom  individu menjadi  titik  kunci.  Metode  ini  digunakan  untuk mencari  solusi  yang  optimal  dalam  penyelesaian masalah  penjadwalan  mata  pelajaran  di  SMP Hasbunallah.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menciptakan sebuah website yang akan membantu dalam menyusun
jadwal  mata  pelajaran  di  SMP  Hasbunallah.  Dalam upaya  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  jadwal, penelitian  ini  akan  menggunakan  algoritma  genetika. Harapannya,  hasil  penelitian  ini  akan  memberikan kontribusi  yang  signifikan  bagi  pengelola  sekolah dalam  menciptakan  jadwal  yang  optimal,  sehingga siswa dapat mencapai hasil belajar yang terbaik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Amriyani  Amir  S,  Muhammad  Assidiq,  dan  A. Akhmad  Qashlim  dalam  penelitiannya  yang  berjudul “Sistem  Informasi  Penjadwalan  Mata  Pelajara Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  Algoritma Genetika  Pada  SMKN  6  Majene”,  tujuannya  adalah menciptakan  sebuah  program  bantu  untuk  mengatasi permasalahan  penjadwalan  mata  pelajaran  dengan memanfaatkan  Algoritma  Genetika.  Hasil  pengujian setelah melakukan perhitungan dengan menggunakan metode  Algoritma  Genetika  menunjukkan  bahwa sistem  penjadwalan  mata  pelajaran  memberikan kemudahan  bagi  petugas  staf  operator  dalam mengelola  data  penjadwalan  mata  pelajaran.  Hal  ini menghasilkan efektivitas dan efisiensi yang signifikan karena penjadwalan tidak lagi perlu diinputkan secara manual satu per satu. [1].
Joseph  Dedy  Irawan  dan  Emmalia  Adriantantri dalam  penelitiannya  yang  berjudul  “PEMBUATAN APLIKASI  PENJADWALAN  KULIAH”  yang bertujuan  untuk  membuat  sebuah  aplikasi  untuk menjadwalkan  kuliah  untuk  mengatasi  permasalahan yang  sering  terjadi  terjadi  seperti  kesamaan  jadwal, dimana mata kuliah berbeda dengan mahasiswa yang sama dan dosen yang berbeda atau dosen sama dengan mahasiswa  yang  berbeda.  Dengan  menggunakan aplikasi  penjadwalan  kuliah  ini,  proses  penjadwalan kuliah  dapat  ditingkatkan  dan  masalah  kesamaan
jadwal atau bentrok jadwal antara mahasiswa, dosen, dan  ruang  kuliah  untuk  mata  kuliah  yang  berbeda dapat dihindari [2].
Kemudian  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Menurut  Azrul  Haifan,  Yosep  Agus  Pranoto  dan Nurlaily  Vendyansyah  dalam  penelitiannya  yang berjudul “SISTEM PENJADWALAN PRAKTIKUM MENGGUNAKAN  ALGORITMA  GENETIKA” yang bertujuan untuk menciptakan sistem pembuatan jadwal  praktikum  yang  lebih  minim  kesalahan. Kesalahan  yang  dimaksud  seperti  jadwal  praktikum yang bentrok dengan jadwal kuliah, waktu praktikum yang  menempati  ruang  dan  waktu  yang  sama, mahasiswa  yang  ditempatkan  pada  ruang  berbeda dalam waktu yang sama. Pengujian dilakukan dengan data yang didapatkan dari Prodi Teknik Informatika S- 1  ITN  Malang  periode  Semester  Ganjil  Tahun Akademik 2019/2020 didapatkan hasil rata-rata bahwa sistem yang dibangun mampu menghasilkan penjadwalan  praktikum  dengan  error  sebesar  2.26  % dalam waktu 15.5 detik [3].

## 2.2. Penjadwalan
Penjadwalan  dapat  didefinisikan  sebagai  proses pengalokasian  sumber  daya  (seperti  mesin,  tenaga kerja,  dan  bahan  baku)  untuk  menyelesaikan serangkaian  pekerjaan  dengan  mempertimbangkan berbagai  kriteria  seperti  waktu  penyelesaian,  biaya, dan  ketersediaan  sumber  daya.  Scheduling  dapat melibatkan  penjadwalan  pekerjaan,  penentuan  urutan pekerjaan, pengalokasian sumber daya, dan perencanaan aktivitas  lainnya untuk  mengoptimalkan kinerja sistem produksi. Dalam konteks produksi atau manufaktur,  scheduling  merupakan  proses  yang penting untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas perusahaan [4].

## 2.3. Penjadwalan Mata Pelajaran
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia (KBBI),  arti  mata  pelajaran  adalah  pelajaran  yang harus  diajarkan  (dipelajari)  untuk  sekolah  dasar  atau sekolah  lanjutan.  Dalam  konteks  penjadwalan pelajaran di sekolah, fokusnya adalah pada pembagian jadwal  pelajaran  untuk  setiap  kelas  yang  ada  dan mengalokasikan  guru  pengajar  untuk  mata  pelajaran tertentu [5].
Penjadwalan  mata  pelajaran  di  sekolah  adalah suatu  hal  yang  sangat  penting  dalam  pelaksanaan kegiatan  belajar  mengajar  di  sekolah.  Tujuan  utama dari  penjadwalan  ini  adalah  untuk  mendukung, memperlancar, dan meningkatkan kualitas pendidikan. Dengan adanya  jadwal  mata pelajaran, proses belajar mengajar  dapat  berjalan  dengan  baik,  lancar,  dan efisien [6].
Beberapa komponen  memengaruhi penjadwalan mata  pelajaran  diantaranya  yaitu  guru,  ruang  kelas, mata pelajaran, dan waktu. Penjadwalan tersebut harus mematuhi sejumlah batasan yang telah ditetapkan, dan beberapa  batasan  tersebut  harus  dipenuhi  atau  tidak boleh dilanggar. Kepatuhan terhadap batasan-batasan
ini  menjadi  ukuran  kualitas  dari  penjadwalan  mata pelajaran,  sehingga  jadwal  yang  optimal  dapat dibentuk [7].
Terdapat dua kategori batasan dalam penjadwalan mata pelajaran yang dikenal dengan hard constraint  dan  soft  constraint  dimana  hard  constraint memiliki  prioritas  lebih  tinggi  dari  pada  soft constraint.  hard  constraint  adalah  batasan  yang  tidak boleh  dilanggar  dan  harus  terpenuhi,  sedangkan  soft constraint  adalah  batasan  yang  diupayakan  untuk terpenuhi [8].

## 2.4. Algoritma Genetika
Algoritma  Genetika  atau  yang  lebih  dikenal dengan  Genetic  Algorithm  (GA)  pertama  kali dikembangkan  oleh  John  Holland  dari  Universitas Michigan  pada  tahun  1975.  GA  sendiri  merupakan sebuah  simulasi  dari  proses  evolusi  pada  makhluk hidup  yang  ditemukan  oleh  Charles  Darwin  serta operasi  genetika  pada  kromosom.  GA  menjadi  salah satu  metode  pilihan  dalam  bidang  ilmu  komputer untuk  menyelesaikan  masalah  optimasi,  seperti optimasi  fungsi  matematika atau algoritma pencarian rute terpendek [9].
Gambar 1. Flowchart Alur Algoritma Genetika.
Ada  beberapa  istilah dalam  Algoritma Genetika menurut [10], istilah-istilah tersebut antara lain:
1. Gen  adalah  nilai  dasar  yang  membentuk  arti tertentu dalam satu kumpulan gen, yang disebut kromosom.
2. Allel adalah nilai dari suatu gen, biasanya berupa biner, float, integer, atau karakter.
3. Kromosom  adalah  gabungan  dari  gen-gen  yang membentuk nilai tertentu.
4. Individu menyatakan suatu nilai atau menyatakan suatu solusi yang mungkin dari permasalah yang diangkat.
5. Populasi adalah  sekelompok individu yang akan diproses dalam satu siklus.
6. Generasi  adalah  hasil  evolusi  kromosom- kromosom melalui proses iterasi.
7. Fungsi  fitness  adalah  nilai-nilai  dari  suatu individu,  yang  diambil  yang  paling  baik  untuk mendapatkan solusi terbaik.
Adapun  flowchart  dari  alur  proses  Algoritma Genetika secara umum [1].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Analisa Kebutuhan Fungsional
Adapun  beberapa  kebutuhan  fungsional  dalam sistem  penjadwalan  mata  pelajaran  dengan  algoritma genetika di SMP Hasbunallah antara lain:
1. Menampilkan  overview  data  jumlah  guru,  mata pelajaran, dan ruang
2. Variable input yang  digunakan  yaitu  populasi awal,  jumlah  generasi,  dan  fungsi fitness yang ditentukan berdasarkan constaints 3. Variable  output yang  digunakan  yaitu  jadwal terbaik, nilai fitness terbaik, dan detail jadwal
4. Melakukan  proses  penyusunan  jadwal  mata pelajaran menggunakan algoritma genetika
5. Sistem yang
dikembangkan mampu
menampilkan  data  jam  mengajar  kedalam dashboard setiap guru.
6. Admin  dapat  mengelola  setiap  data  yang dibutuhkan seperti data guru, mata pelajaran, hari
& jam belajar, dan generate jadwal
3.2. Analisa Kebutuhan Non-Fungsional
Layanan yang dirancang membutuhkan spesifikasi minimal untuk sistem antara lain :
1. Aplikasi yang telah dibuat dapat diakses selama 24 jam.
2. Aplikasi  yang  telah  dibuat  dapat  melakukan membuat secara jadwal mata pelajaran.
3. Aplikasi  yang  telah  dibuat  dapat  dijalankan hanya menggunakan jaringan internet.
4. Aplikasi  yang  telah  dibuat  dapat  dijalankan minimal pada web browser mozilla firefox.
Gambar 2. Use Case Diagram

## 3.3. Use Case Diagram
Use  Case  Diagram penjadwalan  mata  pelajaran menggunakan algoritma genetika di SMP Hasbunallah dapat dilihat pada Gambar 2.

## 3.4. Activity Diagram
Activity  Diagram penjadwalan  mata  pelajaran menggunakan algoritma genetika di SMP Hasbunallah dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Activity Diagram

## 3.5. Class Diagram
Class  Diagram penjadwalan  mata  pelajaran menggunakan algoritma genetika di SMP Hasbunallah dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Class Diagram
3.6. Flowchart  Metode  Algoritma  Genetika  Untuk Penjadwalan Mata Pelajaran
Gambar 6. Flowchart Metode
a. Input Data Input  data  yang  diperlukan  meliputi  informasi tentang  mata  pelajaran  yang  akan  dijadwalkan, jumlah  kelas  yang  ada,  jumlah  guru  yang  tersedia, dan ketersediaan ruang kelas pada setiap waktu.
Tabel 1. Tabel nama guru, mapel, kelas dan jumlah
jam No Nama Mapel Kelas Jumlah Jam 1  Pahriati, S.Pd.I pai 7 6 quran hadist 7,8,9 z 18 2 Laila Rahmah, S.Pd fiqih 7,8,9 18 pai 8 6 3 Muhammad Khudri S. Pd ski 7.8,9 18 pai 9 6 4 Siti Rabiatul Helda, S.Pd pkn 7.8,9 18 5 Diyah Kusmiyatun, S.Pd b. indonesia 8 12 6 Sarbani Yusuf, S.Pd b. indonesia 7,8 24 7 Nira Nawastiti, M.Pd matematika 7,8 24 8  Rini, S.Pd matematika 9 12 9  Rose Julianti, S.Pd b. inggris 7,8 24 10 Mirana Caesaria, S.Pd b. inggris 9 12 11  Mili Yana, S.Pd biologi 7.8,9 18
No Nama Mapel Kelas Jumlah Jam 12 Siti Nor Fatmah, S.Pd fisika 7.8,9 18 13 Shella Oktaviani, S.Pd ips 7.8,9 18 14  Salsabila, S.Kom tik 7,8,9 18 15 Siti Nur Khasanah, S.Pd b. arab 7,8,9 18 16 Afini Tri Indrati, S.Psi bp 7,8,9 18 17 Quratul Ayun, S.Pd.I ummi 7,8,9 24 18  Fitransyah, B.Sc sbk dan prakarya 7,8,9 18 19  M. Padjri, S.Pd ummi 7,8,9 24 20 M. Noor Hairullah, S.Pd ummi 7,8,9 24 21  Noor Hanifah K ummi 7,8,9 24 22 Khaidir Samarkandy, S.Pd penjas 7,8,9 18 23 M. Adi Rifani, S.Pd ummi 7,8,9 24 24 Zulkipli, S.Pd, S.Sos tauhid 7,8,9 18 25  Muhammad Iqbal ummi 7,8,9 24 b. Pengkodean Kromosom Pengkodean kromosom adalah proses
menyimpan  informasi  genetik  dalam  struktur kromosom.  Dalam  penelitian  ini,  pengkodean kromosom mencakup data guru, mata pelajaran, jam belajar,  hari,  dan  ruang  kelas.  Setiap  kromosom mewakili sebuah jadwal penjadwalan yang mungkin dalam penjadwalan tersebut.
Tabel 2. Tabel pengkodean kromosom
Ko de Nama guru Mapel Kel as Jumlah Jam 1 Pahriati, S.Pd. Quran Hadist 9A 2 2 Pahriati, S.Pd. Quran Hadist 9B 2 3 Pahriati, S.Pd. Quran Hadist 9C 2 4 Laila Rahmah, S.Pd Fiqih 9A 2 5 Laila Rahmah, S.Pd Fiqih 9B 2 6 Laila Rahmah, S.Pd Fiqih 9C 2 7 Muhammad Khudri S. Pd SKI 9A 2 8 Muhammad Khudri S. Pd SKI 9B 2 9 Muhammad Khudri S. Pd SKI 9C 2 … … … … … 216 Muhammad Iqbal Ummi 7C 2
Panjang  dari  sebuah  kromosom  sebanyak  dari jumlah  kode  guru.  Representasi  kromosom  pada dijelaskan  pada  Gambar  7.  Pada  inisialisasi
kromosom,  isi  dari  kromosom  tersebut  berupa  gen- gen.
Gambar 7. Inisialisasi Kromosom
c. Inisialisasi Populasi Proses inisialisasi populasi awal dimulai dengan menentukan jumlah popsize terlebih dahulu. Setelah mendapatkan nilai popsize, kromosom- kromosomnya  dihasilkan  secara  acak  oleh  sistem. Dalam  kasus  ini,  inisialisasi  populasi  awal melibatkan pembuatan 5 popsize, sehingga terbentuk 5 individu yang diberi label P1 hingga P5.
Gambar 8. Inisialisasi Populasi
d. Perhitungan Fitness Nilai  fitness  digunakan  untuk  menilai  sejauh mana  kromosom  merupakan  solusi  yang  baik  atau tidak dalam menyelesaikan permasalahan yang ada.
Tabel 3. Tabel nilai pelanggaran No Pelanggaran Kategori Bobot 1. Seorang guru hanya bisa mengajar satu mata pelajaran di satu lokasi pada waktu tertentu. Hard Constraint 1 2. Suatu lokasi (ruangan) hanya bisa digunakan untuk satu mata pelajaran pada waktu tertentu. Hard Constraint 1 3. Dalam 1 hari tidak boleh ada mata pelajaran yang sama Hard Constraint 1 Rumus nilai fitness yang digunakan dijelaskan pada Persamaan (1)
𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 =   1/(1 + (∑ 𝑝𝑒𝑙𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑟𝑎𝑛) (1)
Keterangan: Fitness = Nilai fitness ∑ pelanggaran = Total jumlah pelanggaran
e. Seleksi
Langkah  selanjutnya  adalah  memilih  2  solusi jadwal,  yang  bertujuan  untuk  menciptakan  solusi jadwal  baru  berdasarkan  nilai  fitness  solusi-solusi tersebut.  Metode  yang  digunakan  dalam  pemilihan ini  adalah Roulette  Wheel  Selection .  Metode  ini bekerja  dengan  cara  memilih  solusi  jadwal berdasarkan  nilai  fitnessnya.  Semakin  tinggi  nilai fitness, semakin besar peluang solusi jadwal tersebut untuk dipilih.
f. Crossover
Proses  crossover  adalah  saat  dua  individu (parent) digabungkan untuk menghasilkan keturunan baru,  yaitu  anak  (child).  Persilangan  ini  dilakukan dengan  menggunakan  metode  one-cut  point crossover.
Gambar 9. Ilustrasi Crossover
g. Mutasi Mutasi  adalah  proses  perubahan  genetik  pada keturunan secara acak. Dalam konteks penjadwalan mata  pelajaran,  proses  mutasi  mengacu  pada perubahan acak dalam pengajar yang mengajar suatu mata pelajaran.
Gambar 10. Ilustrasi Mutasi
h. Perhitungan Akurasi Penjadwalan Untuk  mengukur  kinerja  sistem  pada  penelitian ini,  digunakan  metrik  kinerja  yang  umum  dikenal sebagai  akurasi.  Akurasi  adalah  metrik  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  sejauh  mana  sistem mampu memprediksi data yang benar dari total data yang ada dalam dataset.
Rumus  perhitungan  akurasi  dijelaskan  pada persamaan 2
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑎𝑑𝑤𝑎𝑙  𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑏𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑘
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑢𝑔𝑎𝑠𝑎𝑛 𝑔𝑢𝑟𝑢 𝑥 100 (2)
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Tampilan
Ada dua bagian dalam aplikasi  ini,  yaitu bagian admin dan bagian guru. Berikut adalah  implementasi tampilan yang terdapat pada system penjadwalan mata pelajaran :
a. Halaman Generate Jadwal Tampilan  Gambar  11.  merupakan  tampilan halaman  penjadwalan  yang  sudah  dibuat.  Halaman ini  digunakan  untuk  men  generate  jadwal  mata pelajaran menggunakan algoritma genetika.
Gambar 11. Halaman Proses Perhitungan
Hasil  dari  proses  perhitungan  algoritma genetika  ditampilkan  pada  tab  selanjutnya  seperti pada Gambar 12.
Gambar 12. Halaman Hasil Perhitungan
b. Halaman Dashboard Guru Tampilan  Gambar  13.  merupakan  tampilan halaman  dashboard  guru  yang  sudah  dibuat. Halaman  ini  digunakan  untuk  menampilkan  jadwal mengajar guru.

## Gambar 13. Halaman Dashboard Guru

## 4.2. Pengujian
Analisis  dilakukan  dari  hasil  pengujian  sistem terhadap hasil keluaran dari sistem penjadwalan mata pelajaran.  Hasil  analisis  ini  yang  menentukan ketepatan  program  dalam  memberikan  informasi. Adapun  beberapa  hal  yang  akan  diujikan  adalah sebagai berikut :
a. Pengujian pembangkitan individu dan generasi Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui seberapa  banyak  jumlah  individu  dan  generasi dengan  nilai  fitness  terbesar.  Pada  pengujian individu,  banyaknya  individu  yang  di  ujikan  ada  5 individu  yang  dilabeli  dengan  P1,  P2,  P3,  P4,  P5 dengan  jumlah  generasi  20.  Pada  pengujian  ini menggunakan nilai crossover rate 75% dan mutation rate  25%.  Masing-masing  individu  terdapat  216 kromosom  Hasil  pengujian  terhadap  pembangkitan individu dan generasi dapat di jelaskan pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel pengujian individu dan generasi No Individu Kromosom Fitness 1 P1 145 193 205 157 172 181 206 166 … 0.03571428571 4286 2 P2 145 178 205 193 151 172 206 196 … 0.03846153846 1538 3 P3 166 154 205 151 184 190 206 187 … 0.04 4 P4 148 167 205 190 160 145 206 202 … 0.03225806451 6129 5 P5 148 199 205 161 160 145 206 173 … 0.03846153846 1538
Nilai fitness terbesar didapatkan individu P3 dengan nilai fitness- nya 0.04.
b. Pengujian  nilai  probabilitas,  kumulatif,  dan pembangkitan nilai random
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai nilai probabilitas, kumulatif, dan pembangkitan nilai random.  Nilai  tersebut  nantinya  merupakan  hasil proses  seleksi.  Hasil  pengujian  terhadap  nilai probabilitas,  kumulatif,  dan  pembangkitan  nilai random dapat di jelaskan pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel pengujian nilai prob, kumulatif, dan random
N o Indiv idu Probabilitas Kumulatif Random 1 P1 0.19315937 805556 0.19315937 805556 0.29420116 650602 2 P2 0.20801779 175214 0.40117716 98077 0.95737034 220126 3 P3 0.21633850 342223 0.61751567 322993 0.56615899 576161 4 P4 0.17446653 501793 0.79198220 824786 0.14119845 309351 5 P5 0.20801779 175214 1 0.29109354 00478
Berdasarkan  hasil  tersebut  maka  individu  baru hasil proses seleksi adalah sebagai berikut:
P1 = P2
P2 = P5 P3 = P3 P4 = P1
P5 = P2
c. Pengujian  pembangkitan  individu  baru  hasil seleksi Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui individu  baru  telah  berubah  sesuai  dengan  hasil seleksi. Setelah diberhasil  maka di bangkitkan nilai random untuk memilih individu yang akan di jadikan parent  pada  proses  crossover,  apabila  nilai  random dibawah nilai crossover rate  sesuai pada poin 1 (75%
/ 0,75), maka individu tersebut akan di pilih sebagai parent.  Hasil  pengujian  terhadap  pembangkitan individu  baru  hasil  seleksi  dan  pemilihan  parent crossover dapat di jelaskan pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel pembangkitan individu baru hasil
seleksi No Individu Kromosom Fitness 1 P1 145 178 205 193 151 172
206 196 … 0.26836155600304
2 P2 148 199 205 161 160 145 206 173 … 0.24421203240948 3 P3 166 154 205 151 184 190 206 187 … 0.45835801188758 4 P4 145 193 205 157 172 181 206 166 … 0.63806947536677 5 P5 145 178 205 193 151 172 206 196 … 0.62017307552517
Berdasarkan  hasil  tersebut  maka  individu  yang terpilih untuk dijadikan parent pada proses crossover adalah P1, P2, P3, P4, dan P5.
d. Pengujian crossover
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui proses crossover  sudah  berjalan.  Hasil  pengujian  terhadap proses crossover dapat di jelaskan pada Tabel 7
Tabel 7. Tabel individu hasil crossover No Titik potong Kromosom 1 192 145 178 205 193 151 172 206 196 … 2 91 148 199 205 161 160 145 206 173 … 3 147 166 154 205 151 184 190 206 187 … 4 146 145 193 205 157 172 181 206 166 … 5 204 145 178 205 193 151 172 206 196 …
e. Pengujian mutasi Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui proses mutasi  sudah  berjalan.  Hasil  pengujian  terhadap proses mutasi dapat di jelaskan pada Tabel 8
Tabel 8. Tabel individu hasil mutasi No Individu Kromosom Fitness 1 P1 145 178 205 193 151 172
206 160 …
0.032258064516129 2 P2 148 199 205 161 160 145
206 151 …
0.03448275862069 3 P3 166 154 205 151 184 190
206 187 …
0.041666666666667 4 P4 145 193 205 157 172 181 206 166 … 0.035714285714286 5 P5 145 178 205 151 172 196 206 160 … 0.045454545454545
f. Pengujian max generasi
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui apakah proses iterasi bisa berhenti pada nilai yang di tentukan,  dari  hasil  iterasi  sebanyak  20x,  maka didapat individu dengan nilai fitness tertinggi. Hasil pengujian  terhadap  proses  max  generasi  dapat  di jelaskan pada Tabel 9
Tabel 9. Tabel individu hasil mutasi No Individu Kromosom Fitness 1 P3 172 157 205 187 181 167 206 160 … 0.055555555555556
g. Pengujian akurasi penjadwalan Dari  hasil  nilai  fitness  yang  didapat  yaitu 0.055555555555556,  diketahui  terdapat  17  data jadwal  yang  bentrok  dengan  199  data  jadwal  yang tidak bentrok, maka nilai akurasi penjadwalan yang dihasilkan yaitu 92,13%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  didapat  setelah  dilakukan pengujian adalah pertama, 1.
Dari pengujian yang  dilakukan  dengan  jumlah  individu  5  dan  max generasi 20, didapatkan fitness terbaik 0.055555555555556  dengan  jumlah  pelanggaran sebanyak  17  dari  216  data  jadwal  penugasan  guru.
Kedua, 2.
Algoritma Genetika berhasil membuat jadwal mata pelajaran dengan tingkat akurasi sekitar  92,13%  dengan  menggunakan  data  yang diperoleh  selama  Semester  Genap  pada  tahun akademik 2022-2023. Berdasarkan hasil penelitian ini, disarankan  untuk  menggunakan  metode  crossover yang  lain  seperti  two-cut  point  atau  PMX  untuk mendapatkan  nilai  fitness  yang  optimal.  Selanjutnya pemberian  hak  khusus  suatu  mata  pelajaran  untuk menempati  jam  tertentu  sehingga  jadwal  yang  di hasilkan lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  A.  S,  M.  Assidiq,  dan  A.  A.  Qashlim, “SISTEM  INFORMASI  PENJADWALAN
MATA PELAJARA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA PADA SMKN 6 MAJENE,” Journal Peqguruang: Conference
Series , vol. 3, no. 2, hlm. 861, Nov 2021, doi: 10.35329/jp.v3i2.2235.
[2] J. D. Irawan dan E. Adriantantri,
“PEMBUATAN APLIKASI PENJADWALAN KULIAH,” Jurnal MNEMONIC , vol. 1, hlm. 71–74, 2018.
[3] A.  Haifan,  Y.  A.  Pranoto,  dan  N. Vendyansyah,  “SISTEM  PENJADWALAN
PRAKTIKUM MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA,” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika , vol. 4, no. 1,
2020.
[4] K.  R.  Baker  dan  Trietsch, Principles  of sequencing  and  scheduling .  John  Wiley  & Sons, 2013.
[5] KBBI  Daring,  “Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan  Republik  Indonesia,”  16  Maret 2022.
[6] L.  D.  Oktavia,  “SISTEM  PENJADWALAN
MATA PELAJARAN SEKOLAH MENGGUNAKAN METODE HYBRID

## ARTIFICIAL BEE COLONY(HABC),”
Universitas  Islam  Negeri  Maulana  Malik Ibrahim, Malang, 2019.
[7] I.  Ardi,  “RANCANG  BANGUN  APLIKASI PENJADWALAN MATA PELAJARAN
PADA SMA GIKI 2 SURABAYA,” Universitas Dinamika, 2020. [8]
N. I. M. Rojabi, “ANALISIS PENJADWALAN MATA KULIAH DENGAN  MELIBATKAN  ALGORITMA GENETIKA,”  Universitas  Islam  Negeri Maulana Malik Ibrahim, Malang, 2020. [9] D. Oktarina dan A. Hajjah, “PERANCANGAN SISTEM PENJADWALAN  SEMINAR  PROPOSAL DAN SIDANG SKRIPSI DENGAN METODE  ALGORITMA  GENETIKA,”
JOISIE  Journal  Of  Information  System  And Informatics  Engineering ,  vol.  3,  no.  1,  hlm.
32–40, 2019.
[10] N. Luh
dkk. ,
“IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA BERBASIS WEB  PADA  SISTEM  PENJADWALAN MENGAJAR DI SMK DWIJENDRA DENPASAR,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komput , vol. 5, no. 1, hlm. 130–138, 2019.