## Perancangan Sistem Informasi Penjadwalan Resource Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Particle Swarm Optimization (PSO)
Mansur Prodi Teknik Informatika Politeknik Negeri Bengkalis Kampus Politeknik Negeri Bengkalis, Jalan Bathin Alam, Sei. Alam, 28651 Telp (+62)766-7008877, Fax. (+62)766-8001000 Email: mansur.polbeng82@gmail.com

## Abstrak
Sistem informasi manajemen penjadwalan kuliah merupakan suatu sistem berfokus pada pengelolaan data akademik dan constraints dalam  upaya  mengoptimalkan  penggunaan resource yang  tersedia  dan  terhindar  dari  bentrok, sehingga  informasi  yang  dihasilkan  efektif.  Hasil  dari  informasi  tersebut  dapat  membantu  perguruan  tinggi  dalam merencanakan penggunaan ruangan, dan melakukan pengembangan program studi pada Politeknik Negeri Bengkalis. Tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat  sistem  informasi  penjadwalan  kuliah  untuk pemanfaatan resource pada perguruan  tinggi  menggunakan particle  swarm  optimization. Data resource dan constraint diimplementasikan menggunakan  sistem  informasi  penjadwalan  dengan  pendekatan  algoritma  PSO.  Hasil  analisa  data  menggunakan algoritma  PSO  dengan  menggabungkan  enam hard  constraint dan  dua soft  constraint belum  dapat  menghasilkan solusi yang optimal, karena masih terdapat bentrok dosen-timeslot (soft1), namun tanpa menggabungkan kedua soft constraint dapat  menghasilkan  solusi  yang  optimal  dalam  penggunaan  ruangan,  dimana  solusi  terbaik  dengan  nilai fitness (0,333), c1 (2,0), c2 (2,0), w (0,2), dan maksimal iterasi 10 dari solusi yang diinginkan. Hasil akhir penelitian adalah  sistem  informasi  manajemen  penjadwalan  kuliah  berbasis  web  (lokal)  dan  desktop  untuk  pemanfaatan resource yang menghasilkan informasi jadwal kuliah dan penggunaan ruangan pada perguruan tinggi.

## Kata kunci : Perancangan sistem informasi, penjadwalan kuliah, PSO, perguruan tinggi

## Abstract
Course timetabling management  information  system  is  a  system  focusing  on  academic  data  management and constraints  in  optimizing  the  use  of  available  resources  and  avoid  clashing  in  the  process  of  making  class timetabling, so that the resulting information will be effective. The results of such information may assist the college in  planning  the  use  of  space,  and  to  develop  new  majors  at  State  Polytechnic  of  Bengkalis. The  purpose of  this research is  to  create an  information  system for the  utilization  of resource course timetabling in  college using Particle Swarm Optimization  (PSO).  The  data of resource  and  constraints  are  implemented  using timetabling information system with PSO algorthm. The results of the data analysis using the PSO algorithm by combining six hard  constraint  and  two  soft  constraints  cannot  produce  an  optimal  solution,  because  there  are  still  clashing lecturer-timeslot (soft1), but without combining both soft constraints can produce maximum solutions in the use of the  room,  where  the  solution  with  the  best  fitness  value  (0.333),  c1(2,0),  c2(2,0),  w(0,2),  and  maximum  of  10 iterations  of  the  desired  solution.  The  final  results of  research are timetabling management  information  system is web-based (local) and desktop for  resource  utilization  that  generates  class timetable information  and  use  of  the room.
Keywords : Plan of Information System, Course Timetabling, PSO, College

## PENDAHULUAN
Sistem informasi manajemen penjadwal- an  kuliah  pada  perguruan  tinggi  merupakan suatu  upaya  dalam  meningkatkan  kinerja akademik dalam mengelola, memproses data resource dan  kendala  yang  tersedia.  Penge- lolaan  tersebut  bertujuan  untuk  menghasil- kan  informasi  berkualitas  dan  efektif  (De-
mirdjian, 2003), sehingga dapat memberikan informasi  yang  akurat  dalam  pengambilan keputusan untuk  mencapai tujuan perguruan tinggi (Kenneth dan Jane, 2010).
Penjadwalan  merupakan  suatu  alokasi, berfokus pada kendala (constraints), dan re- source untuk object yang ditempatkan dalam ruang dan waktu (Pongcharoen et al, 2008).
Penjadwalan di perguruan tinggi merupakan masalah nested  partitioning dan  kompleksi- tas,  seperti  jadwal  kuliah  dan  ujian  akhir (Chu et al., 2006). Kompleksitas terjadi keti- ka  jumlah  mahasiswa  dan  pertemuan  ma- takuliah  yang  harus  dijadwalkan  sangat  ba- nyak  hingga  mencapai  ratusan  bahkan  ribu- an. Dalam proses penjadwalan kuliah kita ti- dak  hanya  memperhatikan  terjadinya  ben- trok  pada  level  kelas  dan  dosen  tetapi  juga harus  memperhatikan  jadwal  pertemuan  se- mua mahasiswa agar tidak bentrok, sehingga jadwal yang dihasilkan dapat menjadi efisien dengan  preferensi  yang  fleksibel  (Shiau, 2011).
Penjadwalan  kuliah pada  perguruan  ti- nggi merupakan masalah pencarian yang me- libatkan  dan  menugaskan  satu  set timeslot dalam  meningkatkan  kepuasan  untuk  meng- atasi constraint yang merupakan  peranan penting  dalam  menghasilkan  jadwal  yang optimal (Kanoh  dan  Chen,  2013).  Masalah tersebut secara umum memiliki karakteristik yang  tidak  jauh  berbeda  dengan  perguruan tinggi  lainya,  dimana jadwal  kuliah  selalu berkaitan dengan timeslot, ruangan, mata ku- liah, mahasiswa, dosen dan constraint, dima- na setiap  tahun  ajaran  terdiri  dari  dua  se- mester  yaitu  ganjil  dan  genap  (Irene et  al., 2009).
Algoritma  PSO  berfokus  pada  penyele- saian masalah optimasi dalam pencarian rua- ng  untuk  mendapatkan  solusi  (Kennedy  dan Eberhart,  1995).  Algoritma  PSO  dapat  me- nyelesaikan masalah penjadwalan kuliah de- ngan meminimalkan kesenjangan waktu dan memaksimalkan  pemanfaatan resource dan constraints dalam penggunaan ruangan yang efektif  (Teoh et  al,  2013).  PSO  dapat diterapkan  untuk  penjadwalan  diperguruan tinggi maupun ditingkat sekolah secara efek- tif dan efisien.
Ada tiga dasar pokok dalam penjadwalan pendidikan  yaitu : university  timetabling, exam  timetabling and  school  timetabling, yang memiliki dua kategori dalam penerapan sistem  penjadwalan  yaitu; hard  constraints
berhubungan dengan kepuasan dalam meng- hasilkan  jadwal  yang  fisibel  dan soft  cons- traints berhubungan  kualitas sistem  penjad- walan,  dimana  data yang  dibutuhkan  seperti data pengajar, ruangan,  hari, jam mata pela- jaran,  jam  mengajar  per  hari,  jam  mengajar perkelas, total  jam  mengajar,  total  jam  per kelas dan  biaya  (Tassopoulos  dan  Beligian- nis, 2012).
Berdasarkan  masalah  tersebut  maka  pe- neliti  terta rik  untuk  melakukan  “Perancang - an Sistem Informasi Penjadwalan Kulah Per- guruan  Tinggi  menggunakan  Metode  PSO, sehingga  dapat  membantu  kinerja  akademik dalam  melakukan  pengolahan,  pembuatan dan penyajian informasi jadwal kuliah secara efisien dan efektif.

## TINJAUAN PUSTAKA
Penjadwalan akademik merupakan masa- lah penjadwalan pada perguruan tinggi. Pen- jadwalan  akademik  meliputi  jadwal  perku- liahan dan  ujian  akhir,  jadwal  perkuliahan bertujuan  untuk  meminimalkan  kesenjangan antara  waktu  dosen  dan  mahasiswa,  semen- tara  jadwal  ujian  akhir  untuk  memaksimal- kan  kesenjangan  waktu  dan  pengawas.  Ma- salah  penjadwalan  dapat  diterapkan  dengan menggunakan  metode metaheuristic seperti tabu  search  (TS),  genetic  algorithm  (GA), simulated  annealing  (SA),  particle  swarm optimization  (PSO),  fuzzy  logic  algorithm, ant  colony  optimization  (ACO),  and  hyper- heuristics (Teoh, et al., 2013).
Beberapa  penelitian  mengenai  penjad- walan  yang  berfokus  pada  alokasi  ruangan dan  waktu  dalam  menyelesaikan  masalah untuk mencapai tujuan yang telah ditentukan seperti,  penerapan  sistem  penjadwalan  di universitas  menggunakan Hybrid  particle swarm  optimization (HPSO) dengan  6 hard constraint dan  4 soft  constraint untuk  me- nghasilkan  preferensi  yang  fleksibel.  Algo- ritma  HPSO  diuji  pada  universitas di  Tai- wan.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bah- wa  algoritma  HPSO  dapat  menyelesaikan masalah pengaturan penjadwalan matakuliah
untuk  instruktur  dan  mahasiswa secara  efi- sien berdasarkan kepuasan yang optimal (Shi- au, 2011).
Membangun penjadwalan pengajaran de- ngan  menggunakan  variabel  acak  melalui teknik dan algoritma yang berfokus pada pe- nerapan  aplikasi school  timetable  builder (STB)  yang terdiri dari teachers, classroom, and  time pada  sistem  pendidikan  yang  spe- sifik. Aplikasi STB dibuat menggunakan vi- sual  basic  6.0  yang  berjalan  pada  microsoft windows,  dengan  menciptakan  array  pada masing-masing  variabel  guru,  ruangan,  hari kerja, jam pelajaran per hari untuk setiap ru- angan. Teknik yang digunakan random sam- pling function, conjunction  with  the  ran- domize command,  and  integer  number.  Pe- nelitian  ini  menghasilkan  aplikasi  yang  be- kerja dengan variabel acak dan output sangat efektif (Panagiotakopoulos, 2008).
Dalam  pemecahan  masalah  penjadwalan untuk mengoptimalkan penggunaan resource dan constraint tidak mudah sehingga komu- nitas  peneliti  AI (artificial  intelligence) da- lam  penelitian  dibidang timetable menemu- kan beberapa variasi dalam memecahkan ma- salah  tersebut  dengan  menggunakan  berba- gai teknik yaitu (Norberciak, 2009) :
1. Metode  sekuensial,  metode ini  menggu- nakan  teknik  heuristik  dan  menetapkan kegiatan secara beruruta kedalam periode waktu  yang  telah  ditentukan (timeslot), sehingga  kegiatan  yang  ditempatkan  pa- da timeslot tidak  bentrok  dengan  kegia- tan yang lain.
2. Metode cluster, pada metode ini kegiatan dikumpulkan kedalam kelompok dimana setiap dua kegiatan dalam kelompok ter- sebut  tidak  bertentangan  satu  sama  lain- nya. Kelemahan  pendekatan  ini  pada pembentukan kelompok dari awal secara tetap sehingga  menghasilkan  kualitas timetable yang kurang baik.
3. Metode  berbasis  kendala,  pada  metode ini timetable dimodelkan sebagai satu set variable  domain  berupa  kegiatan  yang memiliki keterbatasan resource yang ha-
rus ditempatkan pada timeslot untuk me- menuhi sejumlah kendala yang ada. 4. Metode metaheuristik, variasi metode me- taheuristik  dalam  menyelesaikan  masa- lah timetable yaitu:  SA,  tabu  search, PSO, evolutionary algorithm, dan pendekatan hybrid lainnya.  Metode  ter- sebut bertujuan untuk menemukan strate- gi dalam proses pencarian dalam mening- katkan  solusi optimal  dan  menghindari lokal optimal.
Menurut  Irene et al, (2009) dalam pene- rapan  penjadwalan  kuliah  pada  Universitas ada beberapa hard constraints dan soft cons- traints yang  digunakan  untuk  mendapatkan hasil  jadwal  yang  lebih  baik.  Adapun cons- traint yang digunakan yaitu sebagai berikut : 1. Hard constraints :
a. Kendala bentrok waktu  dosen; dosen tidak  boleh  mengajar  lebih  dari  satu matakuliah  dalam  timeslot  yang  sa- ma.
b. Kendala  bentrok  waktu group maha- siswa; satu group mahasiswa  tidak boleh  ditugas  lebih  dari  satu  mata kuliah dalam timeslot yang sama.
c. Kendala  bentrok  ruangan  kelas;  satu ruangan tidak boleh ditugaskan lebih dari  satu  matakuliah  untuk timeslot yang sama.
d. Kendala kapasitas  ruangan  kelas; jumlah mahasiswa yang mengikuti pembelajaran  pada  ruangan  kelas tidak  boleh  melebihi  kapasitas  ru- angan.
e. Kendala  ruangan  kelas  dan domain- timeslot;  ruangan  kelas  atau timeslot yang  ditugaskan  untuk  matakuliah harus berada pada domain yang ada.
f. Kendala timeslot;  untuk  kegiatan bukan akademik seperti ektra kurikulum  dan  jam  makan  siang disediakan timeslot tertentu sehingga mereka tidak bersedia untuk melakukan proses perkuliahan. 2. Soft constraints :
a. Dosen dapat  menentukan  jadwal  de- ngan  preferensi  matakuliah  dan  peri- ode waktu berdasarkan timeslot yang tersedia.
b. Menentukan jadwal dengan preferen- si  matakuliah  terhadap  ruang  kelas atau laboratorium yang tersedia.
Tabel  1,  menunjukkan  representasi jad- wal  kuliah  dalam  satu  set  pertemuan  dalam lima hari dengan 43 periode.
Tabel 1. Jadwal kuliah dalam satu minggu
Time Mond Tuesd Wed Thurs Frid 08:00 - 08:50 1 2 3 4 5 09:00 - 09:50 6 7 8 9 10 10:00 - 10:50 11 12 13 14 15 11:00 - 11:50 16 17 18 19 20 12:00 - 12:50 21 22 23 24 13:00 - 13:50 14:00 - 14:50 25 26 27 15:00 - 15:50 28 29 30 31 16:00 - 16:50 32 33 34 35 17:00 - 17:50 36 47 38 39 18:00 - 18:50 40 41 42 43
Sumber : Irene, et al, (2009)
PSO  merupakan  salah  satu  teknik  dasar dari swarm intelligence system untuk menye- lesaikan  masalah  optimasi  dalam  pencarian ruang sebagai suatu solusi. PSO pertama kali diusulkan oleh James Kennedy dan Eberhart (1995), dirancang untuk mensimulasikan bu- rung dalam  proses  pencarian makanan. Swarm intelligence system melakukan penye- baran  kecerdasan  yang  inovatif  dalam  me- nyelesaikan  masalah  optimasi  dengan  me- ngambil  inspirasi  dari  contoh  biologis,  se- perti  fenomena  kelompok (swarm) pada  he- wan,  dimana  setiap  kelompok  memiliki  pri- laku  individu  dalam  melakukan  tindakan bersama  untuk  mencapai  tujuan  yang  sama. Swarm biasa  disebut  agen,  setiap  agen bertindak berdasarkan aturan lokal meskipun tidak  ada  pusat  kendali  untuk  setiap  agen dalam  melakukan  reaksi,  sehingga  terben- tuknya  suatu  kecerdasan (intelligence) glo- bal  tanpa  disadari  oleh  setiap  agen  dalam
suatu  kawanan  untuk  mencapai  tujuan  (Su- mathi dan Surekha, 2010).
PSO merupakan salah satu metode meta- heuristik  yang  pencarian  solusi  berdasarkan populasi  dari  sekelompok  burung  atau  ikan, dimana  setiap  populasi  memiliki  individu yang  dapat  mempengaruhi  individu  lainya. Individu  tersebut  disebut  juga  sebagai  par- tikel  yang  diperlakukan  seperti  sebuah  titik pada  suatu  dimensi  ruang  waktu  tertentu (Santoso dan Willy, 2011).
Pada algoritma PSO pencarian solusi di- lakukan  secara  acak  dari  suatu  populasi,  di- mana setiap partikel berkaitan dengan posisi dan  kecepatan  dalam  melakukan  pencarian baru  secara  dinamis  berdasarkan  prilaku mereka. Setiap partikel memiliki nilai fitness yang harus dievaluasi untuk  setiap  generasi berdasarkan local  best  (pbest) dan global best  (gbest) yang  me-rupakan  pengalaman dari  setiap  partikel  dalam  menghasilkan  so- lusi terbaik. Pengalaman tersebut dapat digu- nakan  sebagai  parameter weight  inerta da- lam menentukan pengaruh kecepatan sebe- lumnya dengan  kecepatan baru (Shiau, 2011).
Nilai weight  inerta dapat  memperbaiki kecepatan  partikel  dalam  menyeimbangkan proses  pencarian  global  dan  lokal  (Eberhart dan Shi, 2001; Grosan, et al, 2006;  Bratton dan  Kennedy,  2006). Pada  kasus  penjad- walan ini, partikel diwakili oleh slot-slot da- lam  satu  set  jadwal  yang  terdiri  dari  bebe- rapa  kelas  yang  merupakan  satu  partikel (Ariani et  al,  2010;  Rachman, et  al,  2012;

## Rifa’i dan Kurniawati, 2013).
Adapun  istilah  yang  digunakan  dalam proses algoritma PSO adalah sebagai berikut (Sumathi dan Surekha, 2010) :
1. Swarm; populasi dari sekawanan partikel
2. Particle; individu pada suatu swarm. Se- tiap partikel mempresentasikan suatu so- lusi dari permasalahan yang diselesaikan.
3. Pbest;  suatu  partikel  yang  menunjukkan posisi terbaik.
4. Gbest; posisi terbaik dari seluruh partikel yang ada dalam suatu swarm.
5. Velocity;  kecepatan  yang  dimiliki  oleh setiap  partikel  dalam  menentukan  arah perpindahan  suatu  partikel  untuk  mem- perbaiki posisi semula.
6. c1 dan c2; c1 merupakan konstanta pem- belajaran  kognitif,  dan  c2  konstanta pem-belajaran sosial.
Ada  4  tahapan  algoritma  PSO yang  di- gunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  pen- jadwalan kuliah yaitu (Shiau, 2011) : 1. Initialization
Inisialisasi suatu populasi dengan po- sisi  partikel ,  dan  kecepatan dari sekumpulan  partikel  yang  dibangkitkan secara random dengan menggunakan ba- tas atas dan batas bawah .
Dapat  dirumuskan  dalam  persamaan  1, dan 2 yaitu (Rachman, et al, 2012) :
..... (1)
..... (2)
Posisi partikel dan kecepatan dapat di tampilkan dalam bentuk vektor dimana n dimensi  vektor  yang  direpsentasikan  de- ngan notasi partikel ke i pada waktu ke k. Proses inisialisasi dari kumpulan partikel dapat  terdistribusi  secara  random  pada rancangan ruang (design space).
2. Evaluation fungsi fitness Fungsi fitness bertujuan untuk meng-
ukur  sejauh  mana  partikel  dalam  men- dapatkan  solusi yang  baik dalam  meme- nuhi constraint. Se-tiap  partikel  dieva- luasi dengan menggunakan fungsi fitness untuk mengetahui partikel yang memiliki nilai fitness yang  terbaik  (Ariani, et  al, 2010; Suyanto, 2010).
Fitness terbaik adalah nilai fitness ya- ng  memiliki  jumlah  pelanggaran  yang kecil  dalam  menghasilkan  solusi.  Untuk setiap  pelanggaran  yang  terjadi  akan  di- berikan  nilai  1.  Agar  tidak  terjadi  nilai fitness yang  tak  terhingga  maka  jumlah total semua pe-langgaran ditambah 1 (Sa
ntoso dan Willly, 2011).
3. Update
Hitung kecepatan dari  setiap  partikel dan pindahkan  posisi  partikel  yang  didapat dari nilai local terbaik dan global terbaik. Ada  tiga  parameter  yang  perlu  diperha- tiakan  dalam  pencarian  pada  algoritma PSO yaitu w, c1, c2 yang diformulasikan dalam  persamaan  3  (Rachman, et  al, 2012; Rifa’i dan Kurniawati, 2013) yaitu:
...(3) ............................(4)
dengan :
w = Faktor  inersia (inertia  weight) batasan nilai antara (0,14 - 1,14). = Kecepatan partikel.
= Posisi partikel
rnd = Parameter random yang terdistri- busi dengan batasan nilai [0 – 1]. c1,c2 = Konstanta faktor pembelajaran untuk kemampuan  partikel  dan pengaruh sosial dari kawanan. c1 = (1,5 – 2.0) dan c2 = (2 - 2,5).
= Local best
= Global best
i = Partikel
4. Termination Algoritma  PSO  berakhir  apabila  kriteria yang  dicari  sudah  tercapai,  jika  belum maka  lanjutkan  ke  iterasi  berikut  dan tahapan ke 2, begitu seterusnya.

## ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
Analisa  data  yang  digunakan  dalam  pe- nelitian  ini  diawali  dengan  melakukan  iden- tifikasi  masalah,  penentuan  program  studi, menentukan  permasalahan  dari  sistem  pen- jadwalan,  analisa  kebutuhan  sistem,  penera- pan  menggunakan  algoritma  PSO  sebagai pengujian  sistem.  Pengambilan  data  dilaku- kan  dengan  observasi  dan  wawancara,  sam-
pel  data  berdasarkan  karakteristik  yang  di- tentukan  sesuai  sesuai  dengan  masalah  pe- nelitian.  Dalam  hal  ini  data  yang digunakan adalah  data  skunder  diambil  dari  perguruan tinggi  Politeknik  Negeri  Bengkalis,  untuk semester  ganjil  tahun  ajaran  2012/2013  de- ngan tujuh program studi yaitu teknik kapal, teknik  mesin,  teknik  sipil,  teknik  elektro, teknik  informatika,  administrasi  bisnis  dan bahasa inggris bisnis. Data  yang dibutuhkan berupa  data resources (timeslot,  dosen,  ma- hasiswa,  matakuliah,  gedung,  ruangan,  dan program studi) dan  data soft constraint.
Untuk menyusun penjadwalan kuliah pa- da perguruan tinggi Politeknik Negeri Beng- kalis  ada  dua constraints yang  harus  diper- hatikan (Irene et al, 2009) yaitu :
1. Hard constraints
a. Dosen tidak boleh mengajar lebih da- ri satu matakuliah dalam timeslot ya- ng sama.
b. Satu group kelas  mahasiswa  tidak boleh  ditugas  lebih  dari  satu  mata- kuliah dalam timeslot yang sama.
c. Satu  ruangan  tidak  boleh  ditugaskan lebih dari satu matakuliah untuk time- slot yang sama.
d. Jumlah  mahasiswa  yang  mengikuti pembelajaran pada ruangan tidak bo- leh  melebihi  kapasitas  dari  ruangan kelas.
e. Beberapa  matakuliah  tertentu  harus dijadwalkan  dalam  ruangan  tertentu seperti laboratorium computer
f. Pada  hari  jum’at,  untuk  periode 11:40  s/d  14:20  adalah  jam  istirahat sholat.
2. Soft constraints
1. Dosen  dapat  menunjukkan  preferensi dengan  hari  dan  periode  waktu  yang disukai  berdasarkan timeslot yang  ter- sedia.
2. Ruangan  dengan  preferensi  hari  dan periode  jam  dalam  kesediaan  melaksa- nakan proses perkuliahan.
Berikut flawchart dari  algoritma PSO, dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart algoritma PSO untuk penjadwalan kuliah.
Pada  kasus  penjadwalan  kuliah  ini,  partikel adalah satu set jadwal kuliah yang terdiri da- ri beberapa kelas (Rachman, et al, 2012; Ri- fa’i dan Kurniawati, 2013).
Perancangan sistem informasi penjadwa- lan menggunakan model UML dengan taha- pan yaitu :
1. Use-case  diagram sistem  informasi penjadwalan  dapat  dilihat  pada Gambar 2 yang menunjukkan  bahwa  administra- tor adalah staff bagian akademik (BAK), merupakan  admin  sistem  yang  memiliki semua  hak  askses  dari  sistem,  yaitu mulai  dari  mengelola  data resource se- perti input, update, dan menghapus data, mengelola  data soft constraint melaku-
kan generate sistem  penjadwalan,  men- dapatkan informasi jadwal kuliah dan pe- manfaatan ruangan, mengatur pengguna- an hak akses sistem, mengelola database sistem.  Sedangkan  program  studi  hanya dapat  melakukan  input  data  matakuliah, dosen  dan  melihat  informasi  jadwal  ku- liah  melalui  sistem  informasi,  dan  pim- pinan hanya dapat melihat informasi jad- wal kuliah dan pemanfaatan ruangan me- lalui sistem informasi berbasis web.
Gambar 2. Use case diagram sistem informasi penjadwalan kuliah
2. Diagram aktivitas  proses  analisa  meng- gunakan Algoritma PSO
Pada diagram ini menggambarkan bagai- mana proses analisa dalam pembentukan jadwal  kuliah  secara  otomatis  dengan algoritma  PSO,  dimana  ada  dua  entitas yang terlibat  yaitu administrator dan sis- tem  komputer,  dimana  setiap  entitas  ya-
ng  terlibat  memiliki  peran  tersendiri  da- lam menjalankan sebuah sistem. Gambar 3  menunjukkan aktivitas  proses  analisa menggunakan Algoritma PSO.
Gambar 3. Diagram aktivitas proses analisa menggunakan Algoritma PSO

## 3. Diagram Class
Diagram  kelas  merupakan  inti  dalam proses pemodelan objek dari sistem yang dirancang.  Diagram  kelas  dapat  menun- jukkan  interaksi  dan  hubungan  masing- masing kelas yang mempunyai informasi yang  bermakna  dalam  mendapatkan  in- formasi  sesuai  kebutuhan  sistem  infor- masi penjadwalan. Diagram kelas sistem informasi  penjadwalan  kuliah  dapat  dili- hat pada Gambar 4.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Sistem informasi penjadwalan kuliah de- ngan algoritma PSO dibangun berbasis desk- top  dengan  menggunakan  bahasa  pemogra- man ASP.Net/VB.Net, dan SQLServer 2008 r2  Express  sebagai  database  server.  Pene- litian  menggunakan  studi  kasus  pada  pergu- ruan tinggi Politeknik Negeri Bengkalis.
Hasil  penjadwalan  kuliah  menggunakan algoritma PSO dengan menggabungkan hard constraint dan soft  constraint belum  dapat menghasilkan jadwal yang optimal sesuai de- ngan target yang diinginkan, disebabkan ma-
sih ada bentrok dosen-timeslot (soft1), namun tanpa  menggabungkan soft  constraint dapat menghasilkan  jadwal  yang  optimal  dengan nilai target yang telah ditentukan.

## Pembahasan
Sistem  penjadwalan  dengan  algoritma PSO dilakukan  untuk  mengelola resource dan constraint yang  tersedia,  sehingga  pe- nggunaan resource dapat dimanfaatkan seca- ra  optimal  oleh  perguruan  tinggi  Politeknik Negeri Bengkalis. Input data bersumber dari tiga  entitas  yaitu  bagian  akademik  sebagai administrator,  sedangkan  program  studi  dan pimpinan sebagai pengguna biasa. Data yang
Gambar 4. Diagram kelas sistem informasi penjadwalan kuliah
sudah  diinput  oleh  BAK,  selanjutnya  dila- kukan  proses  untuk  pembuatan  jadwal  kuli- ah. Berikut  algoritma  PSO  untuk  penjadwa- lan kuliah dapat dilihat pada Gambar 5.

## Inisialisasi :
1. Tentukan timeslot awal secara default (Inisialisasi Timeslot, ruang-waktu (RT), Kesediaan Ruangan (Default ‘Y’), dan Insialisasi Kesediaan Dosen (Default ‘Y’).
2. Tentukan parameter w, c1, c2, dan Vmak.
3. Untuk setiap partikel ke i dalam suatu populasi (swarm). a. Tentukan Kombinasi dari suatu partikel (DMKRT) - Inisialiasi partikel secara acak kedalam RT.
b. Hitung fitness [i].
c. Hitung velocity V[i] secara random.
d. Update Position local best [i]
e. Mencari posisi global best dari suatu populasi.
4. Proses PSO Algorithm ():
1. Panggil fungsi init_sqdb()
2. Panggil fungsi qinit_swarm()
3. Do While Not Done
4. loop  berhenti  jika  target  terpenuhi  atau  max  epoch tercapai
5. If Epoch < max_epoch Then
6. cari global best 7. cek apakah pBest lbh baik dari pada gBest 8. If Math.Abs(target_min - qhitung_fitness (gBestTest))
< _ Math.Abs(target_min - qhitung_fitness(gBest)) Then 9. gBest = gBestTest 10. End If 11. If (Math.Abs(target_min - qhitung_fitness (gBest)) = 0) Then 12. Done = True 13. End If
14. cari kecepatan (formula 3) 15. update posisi   (formula 4) 16. Lakukan pengulangan iterasi sampai menemukan solusi yang terbaik. 17. Else 18. Iterasi berhenti dengan batas maksimal iterasi 19. End If 20. Loop
21. Ambil satu partikel yang memiliki nilai fitness yang nilai maksimum untuk dijadikan sebagai pembuatan
jadwal.
22. Simpan kedalam tabel schedule.

## Gambar 5. Algoritma PSO dalam sistem penjadwalan
Pengujian  sistem  informasi  manajemen penjadwalan  kuliah  menggunakan  data re- source dan constraint yang tersedia, kemudi-
an dilanjutkan dengan proses pembuatan jad- wal  secara  otomatis,  data  rekapitulasi re- source dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Resource yang tersedia di Perguruan Tinggi No Keterangan Jumlah 1 Program studi: TI, ADM,  BIB,  TK,  TM, TE, dan TS. 7 Prodi 2 Hari Per Minggu 6 Hari 3 Jam Periode Per Hari 10 Periode 4 Total matakuliah semester  ganjil  2012- 2013 (SMT 1, 3 dan 5) 215 Matakuliah 5 Jumlah  dosen  tetap  dan dosen  luar  biasa  untuk proses pembelajaran 73 Orang 6 Jumlah mahasiswa Politeknik Negeri Bengkalis secara keseluruhan. 867 Orang 7 Jumlah gedung yang tersedia 6 Gedung 8 Jumlah ruangan kelas 20 Kelas 9 Jumlah ruangan laboratorium 34 Lab

## Sumber : Bagian Umum, Politeknik Negeri Bengkalis
(2014)
Sedangkan constraint yang digunakan dalam mengatur  proses  penjadwalan  kuliah  dapat dilihat  pada  bagian  3 atau (hard dan soft constraint).
Hasil  analisa  data resource mengguna- kan  algoritma  PSO  dengan  mengabungkan hard  constraint dan soft  constraint belum dapat menghasilkan jadwal yang optimal se- suai dengan target yang diinginkan, disebab- kan masih ada bentrok dosen-timeslot (soft1) dengan  nilai fitness terbaik  (0,333),  nilai parameter  c1  (2,0),  c2  (2,0),  w  (0,2),  mak- simal  iterasi  10  dengan  nilai  target  yang  di- capai (Gambar  6),  namun  tanpa  mengga- bungkan soft  constraint dapat  menghasilkan
jadwal yang optimal dengan nilai target yang telah ditentukan (Gambar 7).
Gambar 6. Proses penjadwalan kuliah menggunakan soft constraint
Gambar 7. Proses penjadwalan kuliah tanpa memperhatikan soft constraint
Tabel 3 menunjukkan bahwa proses data resource dan constraint menggunakan  algo- ritma PSO dengan jumlah partikel 10 dalam suatu  populasi,  dimana  setiap  partikel  me- miliki  nilai fitness dari  target  yang  telah  di- tentukan.  Berdasarkan  10  partikel  tersebut terdapat  tiga  partikel  yang  memiliki  nilai fitness yang mendekati nilai target satu yaitu partikel ke 1,3,4,5,7 dan 9. Dari tiga partikel tersebut diambil partikel ke 9 untuk pembua- tan jadwal kuliah pada Perguruan Tinggi Po- liteknik Negeri Bengkalis.
Dari resource yang ada pada partikel ke- 9  dapat  menghasilkan  informasi  berupa  jad- wal kuliah berdasarkan nama dosen, ruangan dan group mahasiswa, program studi dan pe-
manfaatan  penggunaan  ruangan  (kelas  dan laboratorium).  Gambar  8  menunjukkan  con- toh  informasi  penjadwalan  kuliah  berdasar- kan  program  studi.  Informasi  berisi  tentang hari,  jam  mengajar,  ruangan,  dosen,  group mahasiswa dan matakuliah yang disajikan.
Tabel 3. Nilai fitness untuk setiap partikel. Partik el Ke-i Fitness Paramete r PSO Target Waktu Proses 1 0.3333 W(0,2), c1(2,0), c2(2,0), Iterasi (10) 1 4 menit 8 detik 2 0.0047 3 0.3333 4 0.3333 5 0.3333 6 0.0046 7 0.3333 8 0.0097 9 0.3333 10 0.0060
Sumber : data olahan (2014)
Gambar 8. Jadwal kuliah berdasarkan program studi
Gambar  9  dapat  menunjukkan  informasi pemanfaatan resource ruangan  dengan  me- nampilkan  informasi  mengenai  penggunaan timeslot ruangan yang digunakan dalam pro- ses  perkuliahan.  Informasi  tersebut  berupa total jumlah jam yang digunakan dan jumlah jam  kosong  pada  setiap  ruangan  yang  ter- sedia, sehingga dari informasi tersebut dapat membantu  perguruan  tinggi  dalam  meren- canakan  penggunaan  ruangan,  dan  melaku- kan pengembangan program studi.

## Gambar 9. Grafik Penggunaan Ruangan

## KESIMPULAN
Sistem  informasi  manajemen  penjad- walan  kuliah  dibangun  menjadi  dua  yaitu berbasis web (local) dan desktop yang dapat diakses oleh pengguna, merupakan suatu sis- tem  untuk  dapat  mengelola resource dan constraints yang  tersedia. Resource tersebut diolah  menggunakan  algoritma  PSO  untuk membantu  mengoptimalkan  penggunaan  ru- angan  dalam  proses  pembuatan  jadwal  kuli- ah secara otomatis.
Hasil  analisa resource dan constraint menggunakan  algoritma  PSO  dengan  mem- perhatikan hard  constraint dan soft  cons- traint belum dapat menghasilkan solusi yang optimal,  karena  masih  terdapat  bentrok  do- sen-timeslot (soft1), namun  tanpa  mengga- bungkan soft  constraint dapat  menghasilkan solusi  yang  optimal  dalam  penggunaan  ru- angan,  dimana  solusi  terbaik  dengan  nilai fitness (0,333),  c1  (2,0),  c2  (2,0),  w  (0,2), dan maksimal iterasi 10 dari nilai target yang dicapai.
Dari penelitian ini, masih perlu pengem- bangan  terutama  dalam  hal  penambahan  al- goritma  PSO  dengan  metode  metaheuristik yang lain, penambahan soft constraint seper- ti  preferensi  mahasiswa  dalam  menentukan pembuatan  jadwal  kuliah,  memperhatikan jarak  tempuh  mahasiswa  antar  gedung,  dan
terintegrasinya  sistem  informasi  akademik dengan sistem informasi penjadwalan kuliah sehingga  hasil  yang  diperoleh  dalam  proses pembuatan jadwal kuliah menjadi lebih flek- sibel dan optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariani,  D.,  Fahriza,  A.,  dan    Prasetyaning- rum,  I (2010) Optimasi  Penjadwalan Mata Kuliah di Jurusan Teknik Informa- tika Pens Dengan Menggunakan Algorit- ma  Particle  Swarm  Optimization  (PSO),
PENS-Surabaya.
Bratton, D., dan Kennedy, J (2006) Defining a Standard for Particle Swarm Optimiza- tion, Proceedings  of  IEEE  Swarm Intelligence Symposium, Vol.33, pp 859- 871.
Chu, C.S.,  Chen,  T.Y.,  dan  Ho,  H.J (2006) Timetable  Scheduling  Using  Particle Swarm Optimization, Proceedings of the
First International Conference on Innovative  Computing,  Information  and Control, Vol. 3, pp. 324-327.
Demirdjian,  Z  S (2003) Marketing  research and  information  systems:  The  unholy separation of the Siamese twins, Journal of  American  Academy  of  Business,Vol. 3, pp. 218-223.
Eberhart,  C.R.,  dan  Shi,  Y (2001) Particle Swarm  Optimization,  Developments, Applications and  Resources. Vol.  1,  pp. 81-86.
Grosan,C., Abraham, A., dan Chis, M (2006) Swarm  Intelligence  in  Data  Mining, Studies  in  Computational  Intelligence, Romani.
Irene, F.S.H., Deris, S., dan Hashim, M.Z.S.,
(2009) Incorporating  Of  Constraint- Based  Reasoning Into  Particle  Swarm Optimization For University Timetabling Problem, ISSR Journals, Vol. 1, No. 1.
Kanoh,  H.,  dan  Chen,  S (2013) Particle Swarm  Optimization  with  Transition Probability  for  Timetabling  Problems, LNCS, Springer.
Kennedy, J., dan Eberhart, R (1995) Particle Swarm  Optimization, Purdue  School    of Engineering  and  Technology,  0-7803- 2768-3/95, IEEE.
Kenneth,  C.  L.,  dan  Jane,  P.  L.,  2010. Management Information System,
Managing  The  Digital  Firm  Eleventh Edition. Pearson Prentice Hall.
Kenneth,  E.K.,  dan  Julie,  E.K.,  2011, Systems  Analysis  and  Design  Eighth Edition, Pearson  Education,  Camden New Jersey.
Norberciak, M., 2006, Universal Method for
Timetable Construction based on
Evolutionary  Approach, World Academy
of Science, Engineering and Technology. Panagiotakopoulos,  T.C.,  2008, Building
Teaching  Timetables  Using  Random Variables:  Algorithms  and  Techniques, Innovations and Advanced Techniques in
Systems, Computing Sciences and Software Engineering, 131 – 136, Springer. Pongcharoen, P., Promtet, W., Yenradee, P., dan Hicks, C., 2008, Stochastic Optimisation Timetabling Tool for university  course  scheduling, Int.  J. Production  Economics 112  903 – 918, Elsevier.
Rachman,  A.R.,  Syarif,  D.,  dan  Sari,  P.R., 2012, Analisa  dan  Penerapan  Metode Particle  Swarm Optimization  Pada Optimasi  Penjadwalan  Kuliah,  Jurnal
Teknik Informatika, Vol 1.
Rifa’i,  I.H.Q.,  dan  Kurniawati,  A.,  2013,
Analisis dan Penerapan Algoritma Particle Swarm Optimizationpada Optimasi  Penjadwalan  Matakuliah  di Jurusan  Teknik  Informatika  Universitas Trunojoyo Madura, Jurnal Teknik Informatika Vol. 1, No. 1, hlm 1-4.
Santoso,  B.,  dan  Willy,  P.,  2011,  Metoda Metaheuristik Konsep dan Implementasi, Guna Widya.
Shiau,  F.D.,  2011,  A  hybrid  particle  swarm optimization  for  a  university  course scheduling problem with flexible preferences, Expert Systems with
Applications 38 235 – 248, Elsevier.
Sumathi, S., dan Surekha, P (2010) Compu- tational  Intelligence  Paradigms  Theory and  Applications  Using  Matlab,  Taylor and Francis Group.
Suyanto,  2010, Algoritma  Optimasi  Deter- ministik  dan  Probabilitik,  Graha  Ilmu, Jakarta.
Tassopoulos,  X.L.,  dan  Beligiannis,  N.G.,
(2012) Using  particle  swarm  optimiza- tion  to  solve  effectively  the  school timetabling problem, Soft Comput 1229 –
1252, Springer.
Teoh,  K.C., Wibowo,  A.,  dan  Ngadiman,
S.M., 2013, Review of state of the art for metaheuristic  techniques  in  Academic Scheduling  Problems, Artif  Intell OI 10.1007/s10462-013-9399-6, Springer.