## Algoritma Improved Symbiotic Organism Search (I-SOS) Sebagai Pendukung Keputusan dalam Penentuan Dosen Pengampu Matakuliah

## ( Improved Symbiotic Organism Search (I-SOS) Algorithm As A Decision Support In The Determination Of Lecturer )
Zulkarnaen [1] , Herman Budianto [2] , Hendrawan Armanto [3]
[1],[2] Magister Teknologi Informasi, Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, Surabaya, Indonesia
E-mail: zolcakep@gmail.com, herman_budianto@stts.edu
[3] Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, Surabaya, Indonesia
Jl. Ngagel Jaya Tengah 73-77, Surabaya Indonesia, www.stts.edu
E-mail: hendrawan@stts.edu

## KEYWORDS:
ABSTRACT Lecturer Allocation, Teaching Load, Algorithm, Organism, Testing Optimizing the allocation of lecturers is very influential on the preparation of class schedules. Unbalanced teaching load and inaccurate allocation of lecturers requires that a lecturer teaches a subject not in accordance with his interests and expertise. This  study  discusses  the  allocation  of  lecturer  lecturers  using  the  Improved Symbiotic  Organism  Search  (I-SOS) algorithm.  The  solution  is obtained  after the organism is calculated through the four phases of the algorithm. In this study there were two types of trials conducted. In manual testing there are five organisms that are  processed  in  as  many  as  three  iterations.  From  these  trials  obtained  the  best organism fitness value of 0.002512563 with fairly high construction violations. The second  trial was conducted  on applications  that  were  made  during  four tests  with varying  numbers  of  organisms.  This  trial  resulted  in  the  three  best  organisms, namely  in  the  60th  iteration  with  the  fitness  value  of  0.72727401  from  the  40th organism,  in  the  100th  iteration  the  organism  with  the  best  fitness  value  was 0.72636112  from  the  300th  organism,  while  in  the  end  iteration obtained  the  best organism fitness value of 0.84538611 from the organism to 100. This result is quite optimal even though the hypothesized value of 85% has not yet been reached because the  violation  of  soft  constraints  on  the  300th  organism  is  not  very  influential  in allocating lecturers. KATA KUNCI: ABSTRAK Pengalokasian Dosen, Beban Mengajar, Algoritma, Organisme, Pengujian Optimalisasi pengalokasian dosen sangat berpengaruh terhadap penyusunan jadwal kuliah. Beban mengajar yang tidak berimbang serta ketidaktepatan pengalokasian dosen  mengharuskan  seorang  dosen  mengampu mata  kuliah  tidak  sesuai  dengan minat  dan  keahliannya.  Penelitian  ini  membahas  tentang  pengalokasian  dosen pengampu  mata  kuliah  menggunakan  algoritma  Improved  Symbiotic  Organism Search (I-SOS). Solusi diperoleh setelah organisme dihitung melalui keempat fase algoritma.  Pada  penelitian  ini  terdapat  dua  jenis  uji  coba  yang  dilakukan.  Pada pengujian manual terdapat lima organisme yang diproses sebanyak tiga iterasi. Dari iji  coba  tersebut  diperoleh  nilai  fitnes  organisme  terbaik  sebesar  0.002512563 dengan pelanggaran konstrain cukup tinggi. Uji coba kedua dilakukan pada aplikasi yang dibuat selama empat kali pengujian dengan jumlah organisme yang bevariasi. Uji coba ini mengahasilkan tiga organisme terbaik yaitu pada iterasi ke 60 dengan nilai  fitnes  0.72727401  dari  organisme  ke-40,  pada  iterasi  ke-100  diperoleh
organisme dengan nilai fitnes terbaik 0.72636112 dari organisme ke-300, sedangkan pada ahir  iterasi  diperoleh  nilai  fitnes  organisme  terbaik sebesar  0.84538611 dari organisme ke 100. Hasil ini cukup optimal meskipun belum mencapai nilai hipotesa yang ditentukan sebesar 85% karena pelanggaran soft konstraint pada organisme ke-300 tidak terlalu berbengaruh dalam pengalokasian dosen.

## I. PENDAHULUAN
Pengalokasian  dosen  pengampu  matakuliah merupakan salah satu kegiatan rutin yang dilakukan oleh  pihak  akademik  di  setiap  awal  semester. Optimalisasi pengalakoasian dosen sangat berpengaruh  terhadap  penyusunan  jadwal  kuliah, kompleksitas  permasalahan  yang  ada  dalam pengalokasian dosen membutuhkan perhatian khusus untuk memperoleh distribusi beban mengajar yang  seimbang  sesuai  dengan  kompetensi  dan peminatan masing-masing dosen.
Penjadwalan  matakuliah  yang baik  harus  mampu memenuhi  kebutuhan  dari  pihak-pihak  yang berkaitan  langsung  dalam  proses  penjadwalan tersebut,  disamping  itu  dalam  pengalokasian  dosen pengampu matakuliah harus memperhatikan kesiapan dosen serta bagaimana mempertimbangkan kesesuaian  antara  bobot  matakuliah  dengan  tingkat kompetensi maupun peminatan dari masing-masing dosen yang ada.
Proses  distribusi  dosen  pengampu  matakuliah merupakan suatu sub permasalahan yang membutuhkan  penyelesaian  tersendiri  pada  tahap penyusunan  jadwal  matkuliah,  setiap  perguruan tinggi  tentu  memiliki  cara  tersendiri  dalam pengalokasian dosen pengampu matakuliah. Sebagai contoh,  metode  konvensional  yang  digunakan  saat ini  pada  salah  satu  perguruan  tinggi  di  Kabupaten Lombok Timur tidak jarang menimbulkan permasalahan  dalam  hal  efisiensi  serta  akurasi, bahkan  terkadang  mengabaikan  ketentuan  yang dijadikan  sebagai  batasan  sesuai  dengan  kebijakan yang ada. Proses  ini  biasanya  membutuhkan waktu yang  cukup  lama,  sehingga    berpengaruh  langsung terhadap  proses  penyusunan  jadwal  matakuliah. Masalah  yang  lainnya  adalah  ketidakseimbangan beban  mengajar  dan  ketidak  tepatan  pengalokasian dosen  mengharuskan  seorang  dosen  mengajar matakuliah  yang  tidak  sesuai  dengan  minat  dan keahliannya.
Permasalahan tersebut di atas tentu membutuhkan solusi komputasi yang baik dikarenakan permasalahan tersebut tidak dapat dipecahkan kalau
hanya  menggunakan  sebuah  aplikasi  program komputer  biasa.  Salah  satu  solusi  yang  dapat  di terapkan  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut adalah  teknik  optimasi.  Pada  saat  ini  telah  banyak diterapkan teknik optimasi heuristik dalam memecahkan permasalahan komputasi yang kompleks  dengan  tujuan  untuk  mengoptimalkan waktu komputasi dalam pengambilan keputusan.
Algoritma metaheuristik memiliki skema pencarian solusi yang terinsfirasi dari prinsip-prinsip alamiah  yang  dikembangkan  oleh  mahluk  hidup, antara  lain  evolusi  dan  seleksi  alam  yang  diadopsi oleh  Algoritma  Genetika,  disisi  lain  algoritma metaheuristik  juga  dapat  menghasilkan  kualitas solusi yang cukup baik dengan waktu pencarian yang cendrung relatif cepat.
Algoritma Improved Symbiotic Organisms Search (I-SOS) merupakan salah satu metode metaheuristik terbaru  yang  terinsfirasi  dari  prilaku  interaksi  yang terlihat antara organaisme di alam semesta, Berbeda dari  GA  dan  algoritma  metaheuristik  berbasis evolusionary,  I-SOS  tidak  memprodukusi  atau menciptakan keturunan. Namun layaknya algoritma yang berbasi populasi, algoritma I-SOS menciptakan sebuah populasi awal yang disebut dengan ekosistem dan akan  melalui  berbagai operator pencarian  yang secara  iteratif  akan  mencoba  untuk  memodifikasi populasi  untuk  menghasilkan  variabel  solusi  yang disebut dengan organisme yang optimal.
Berdasarkan  dari  permasalahan  yang  ada, penelitian  ini  difokuskan  pada  pembuatan  sistem pengalokasian  dosen  dengan  menerapkan  teknik optimasi  heuristik  untuk  mengatasi  masalah ketidakseimbangan  beban  mengajar  sesuai  dengan batasan  maupun  aturan-aturan  akademik  yang berlaku  pada  perguruan  tinggi  yang  dijadikan sebagai objek penelitian.

## II. METODOLOGI
Penelitian  ini  membahas  tentang  pengalokasian dosen  pengampu  matakuliah  dengan  menerapkan konsep  optimasi  heuristik  menggunakan  algoritma Improved Symbiotic Organism Search (I-SOS).
Algoritma  I-SOS  merupakan  pengembangan  dari algoritma  sebelumnya  yaitu  Algoritma  Symbiotic Organism Search (SOS) yang merupakan salah satu metode  metaheuristik  terbaru  yang  terinsfirasi  dari prilaku  interaksi  yang  terlihat  antara  organisme  di alam semesta. Algoritma ini berbeda dari algoritma metahueristik  berbasis  evolusionary,  I-SOS  tidak memproduksi  atau  menciptakan  keturunan,  namun layaknya  algoritma  yang  berbasis  populasi  I-SOS menciptakan  populasi  awal  yang  disebut  sebagai ekosistem  dan  akan  melalui  berbagai  operator pencarian secara iteratif akan memodifikasi populasi untuk menghasilkan variabel solusi yang optimal.

## A. Data Penelitan
Data  input  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan data akademik yang diperoleh dari salah satu perguruan tinggi swasta di  kabupaten Lombok Timur  NTB.  Evaluasi  kinerja  dari  algoritma  yang digunakan  difokuskan  pada  proses  pengalokasian dosen pengampu matakuliah yang meliputi pembagian beban mengajar sesuai dengan peminatan  dan  serta  keahlian  dosen  terhadap matakuliah yang akan diberikan. Data penelitan yang digunakan meliputi data distribusi dosen pengampu matakuliah pada jurusan sistem informasi dan teknik informatika  dengan  rincian  data  mata  kuliah  yang dibuka pada semester ganjil sebanyak 63 matakuliah dan  smester  genap  48  matakuliah  pada  tahun akademik 2018/2019 dan 2019/2020 sebagai berikut:

## TABEL I. DISTRIBUSI MATA KULIAH
Dosen Semester Jumlah Matakuliah Jumlah SKS Total SKS SI TI SI TI
30
Ganjil 30 33 79 84 163 Genap 24 24 64 61 125 Jumlah 54 57 144 145 288

## B. Representasi Organisme
Pembentukan representasi organisme yang digunakan  pada  penelitian  ini  berdasarkan  angka random  dengan  rentang  nilai  antara  0  hingga  1 sedangkan  jumlah  sell  organisme  merupakan representasi dari banyaknya matakuliah yang dibuka pada  semester  yang  sedang  berlangsung.  Bentuk
representsai organisme yang digunakan seperti pada gambar berikut:

## Gbr. 1  Contoh Representasi Organisme
Nilai  random  pada  tiap  sell  organisme  pada gambar  1  merupakan  representasi  dari  slot  dosen terhadap indeks matakuliah yang diperoleh dari hasil pembagian antara kode dosen dabagi dengan jumlah dosen dengan ketentuan range nilai antara 0 hingga 0.03 akan di alokasikan untuk dosen ke-1, sedangkan range nilai 0.031 hingga 0.06 untuk dosen ke-2 dan 0.061 untuk dosen ke-3 dan seterusnya

## C. Pembentukan Fungsi Fitnes
Fungsi  fitnes  yang  digunakan  pada  penelitian  ini berdasarkan  ketentuan  akademik  pada  STMIK Syaikh  Zainuddin  yang  dijadikan  sebagai  lokasi penelitian sebagai berikut:
 Jumlah SKS maksimal dosen tidak boleh lebih dari 12 SKS
 Setiap dosen tidak boleh di tugaskan lebih dari 3 matakuliah
 Dosen tidak boleh diberikan  matakuliah  yang tidak ada dalam list pilihan matakuliah.
 Dosen  Informatika  tidak  boleh  ditugaskan pada matakuliah muatan lokal
 Setiap  matakuliah  harus  memiliki  dosen pengampu
 Matakuliah  keahlian  tidak  boleh  ditugaskan pada  dosen non IT.
 Matakuliah  dosen  harus  sesuai  dengan  data pilihan matakuliah dosen
Dari  ketentuan  syarat  tersebut,  selanjutnya  akan dibagi menjadi dua kategori pelanggaran yaitu hard konstrain dan soft konstrain sebagai berikut:
a. Hard Konstraint
 Beban  mengajar  dosen  maksimal  12  SKS. Bobot dari setiap pelanggaran untuk syarat ini adalah 20 untuk setiap pelanggaran.
 Dosen tidak boleh ditugaskan lebih dari tiga matakuliah.  Bobot  pelanggaran  untuk syarat ini adalah 10 untuk setiap pelanggaran
 Setiap  dosen  harus  mendapatkan  jatah mengajar  minimal  1  matakuliah.  Bobot pelanggaran  untuk  syarat  ini  adalah  20 untuk setiap pelanggaran
 Dosen  non  informatika  hanya  ditugaskan pada  matakuliah  umum  dan  mulok.  Bobot pelanggaran  untuk  syarat  ini  adalah  20 untuk setiap pelanggaran.
 Setiap  matakuliah  harus  memiliki  dosen pengampu. Bobot pelanggaran untuk syarat ini adalah 20 untuk setiap pelanggaran.
b. Soft Konstraint
 Dosen  ditugaskan  pada  matakuliah  yang diinginkan. Bobot pelanggaran untuk syarat ini adalah 3 untuk setiap pelanggaran.
 Dosen  Informatika  mengampu  matakuliah mutan  lokal.  Bobot  pelanggaran  untuk syarat ini adalah 5 untuk setiap pelanggaran.
Dari  kedua  kategori  syarat  tersebut  tahap selanjutnya dapat dilakukan perhitungan nilai fitnes untuk  setiap  organisme berdasarkan jumlah kemunculan pelanggaran dari masing-masing syarat yang digunakan dengan ketentuan setiap pelanggaran  yang  muncul  akan  dianggap  1 pelanggaran.  Perhitungan  nilai  fitnes  dilakukan berdasarkan persamaan 1 sebagai berikut:
𝑓(𝑥) = 1
(∑ 𝑝1 + ∑ 𝑝2 + ∑ 𝑝3 + ∑ 𝑝4 + ∑ 𝑝5 + ∑ 𝑝6 + ∑ 𝑝7) (1)
Keterangan:
𝑃1 : Banyaknya  pelanggaran  terhadap  jumlah SKS maksimal
𝑃2 : Banyaknya  pelanggaran  jatah  maksimum matakuliah
𝑃3 : Dosen tidak memiliki beban mengajar
𝑃4 : Pelanggaran  terhadap  matakuliah  MKDK ditugaskan pada  dosen non IT.
𝑃5 : Dosen IT mengampu Matakuliah MULOK
𝑃6 : Pelanggaran  terhadap  matakuliah  yang tidak sesuai dengan  list matakuliah pilihan dosen.

## D. Psoudecode Algoritma I-SOS

## Gbr. 2  Psoudecode Algoritma I-SOS

## E. Inisialisasi Organisme
Pada  tahap  inisialisasi  organisme,  ada  tiga  hal yang  harus  ditentukan  terlebih  dahulu  yaitu menentukan  jumlah  organisme,  penentuan  jumlah iterasi  dan  penentuan  datasource/data  akademik yang akan digunakan dalam pembentukan organisme. Dari ketiga tahapan tersebut, selanjutnya akan dilakukan identifikasi organisme terbaik ( 𝑋 best ) yang  diikuti  dengan  perhitungan  semua  fase algoritma  I-SOS  meliputi  fase  mutulaisme,  fase komensalisme, fase parasit dan, fase predasi.

## F. Operator Algoritma I-SOS
Operator  pada  algoritma  I-SOS  terdiri  dari  ke empat fase yaitu fase mutualisme, fase komesalisme, fase parasitisme dan, fase predasi. Penjelasan dari ke empat fase tersebut sebagai berikut:
a. Fase Mutuallisme
Pada  fase  ini,  organisme  ke-i  di  dalam ekosistem, (𝑋 𝑖 ) akan berinteraksi secara mutualisme  dengan  organisme  lain  yang  dipilih secara acak (𝑋 𝑗 ) dengan tujuan untuk meningkatkan  kualitas  hidup  masing-masing  di ekosistem.  Selanjutnya,  dua  variabel  solusi, 𝑋 𝑖_𝑛𝑒𝑤 dan 𝑋 𝑗_𝑛𝑒𝑤 akan  diciptakan  melalui  hasil modifikasi  setelah  simbiosis  metualisme  di
lakukan  dengan  operasi  matematis  yang  juga melibatkan 𝑋 best (organisme  dengan  nilai  fitnes terbaik dalam ekosistem). apabila nilai fitnes dari kandidat  solusi, 𝑋 𝑖_𝑛𝑒𝑤 dan 𝑋 𝑗_𝑛𝑒𝑤 hasil modifikasi 𝑋 𝑖 dan 𝑋 𝑗 lebih  baik  dari  nilai  fitnes organisme  sebelumnya  maka  seluruh  nilai  pada organisme 𝑋 𝑖 dan 𝑋 𝑗 akan diperbarui dengan nilai yang terdapat pada organisem 𝑋 𝑖_𝑛𝑒𝑤 dan 𝑋 𝑗_𝑛𝑒𝑤 . Perhitungan fase mutualisme dilakukan berdasarkan persamaan berikut:
RWRV (Random Reflection Vektor) RWRV = 1 -0.5 * ( 1 + rand (1:D)) Benefit Vektor (BF) BF1 = rand (1:2) BF2 = rand (1:2)
Mutual Vektor (Mv) = (xi + xj) / 2 Xinew = Xi + RWRV*(Xbest-Mv * BF1) (2) Xjnew = Xj + RWRV*(Xbest-Mv * BF2) (3)

## b. Fase Komensalisme
Pada  Pada  fase  ini,  organisme 𝑋 𝑖 akan berinteraksi secara komensalisme dengan organisme lain yang dipilih secara acak 𝑋 𝑗 . pada pase  ini organisme 𝑋 𝑖 mendapatkan keuntungan dari  interaksi  dengan 𝑋 𝑗 namun  organisme 𝑋 𝑗 sendiri  tidak  diuntungkan  maupun  dirugikan. Variabel  solusi 𝑋 𝑖_𝑛𝑒𝑤 diciptakan  melalui  hasil modifikasi  setelah  simbiosis  komensalisme dilakukan dengan persamaan berikut:
Xi new = X i + RWRV * (X best – X j ) (4)
c. Fase Parasit
Fase Fase parasit dimulai dengan organisme 𝑋 𝑖 yang  memproduksi  parasit  buatan  bernama parasit_vektor.  Variabel  solusi  parasit_vektor tersusun  dari  hasil  perpaduan  antara  kloning terhadap  organisme 𝑋 𝑖 .  Evaluasi  terhadap  nilai fitnes akan dilakukan terhadap parasit_vektor dan organisme 𝑋 𝑗 . parasit_vektor akan menggantikan posisi  organisme 𝑋 𝑗 dalam  ekosistem  hanya  jika nilai  fitnesnya  lebih  baik,  Sebaliknya 𝑋 𝑗 akan bertahan  dari  parasit_vektor  bila  nilai  fitnesya lebih baik dari parasit_vektor.

## d. Fase Predasi
Pada  fase  predasi  merupakan  upaya  untuk memperbaiki  organisme  degan  nilai  fitnes
terburuk  dalam  ekosistem.  Organisme  dengan nilai  fitnes  terkecil  akan  digantikan  oleh predasion  vektor.  Organisme  predasi  dibentuk berdasarkan persamaan berikut.
𝑋𝑖 = 𝑟𝑎𝑛𝑑 (0 ∶ 1) ∗ (𝑋𝑖 𝑚𝑎𝑥 −   𝑋𝑖 𝑚𝑖𝑛 ) (5)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk menguji kinerja algoritma yang digunakan, terdapat dua tahapan pengujian yang dilakukan oleh peneliti,  pada  tahap  pertama  pengujian  algoritma dilakukan  secara  manual,  yang  kedua  pengujian menggunakan aplikasi yang dibuat oleh peneliti.

## A. Uji Coba Manual
Pengujian  algoritma  pada  tahap  ini  di  fokuskan pada  perhitungan  matematis  setiap  fase  yang terdapat  pada  algoritma I-SOS .  Pada  hitungan manual  yang  dilakukan,  terdapat  lima  organisme yang  diproses  sebanyak  tiga  iterasi.  Berikut merupakan  hasil  prolehan  nilai  fitnes  organisme pada tiap iterasi:

## TABEL II . NILAI FITNES ORGANISME ITERASI 1
Organisme Nilai Fitnes Total Pelanggaran Organisme ke-1 0.001550388 645 Organisme ke-2 0.001801802 555 Organisme ke-3 0.002352941 425 Organisme ke-4 0.002512563 398 Organisme ke-5 0.002066116 484
TABEL III . NILAI FITNES ORGANISME ITERASI 2 Organisme Nilai Fitnes Total Pelanggaran Organisme ke-1 0.001841621 543 Organisme ke-2 0.001968504 508 Organisme ke-3 0.002352941 425 Organisme ke-4 0.002512563 398 Organisme ke-5 0.002166116 469
TABEL IV . NILAI FITNES ORGANISME ITERASI 3
Organisme Nilai Fitnes Total Pelanggaran Organisme ke-1 0.002347418 426 Organisme ke-2 0.001968504 508 Organisme ke-3 0.002352941 425 Organisme ke-4 0.002512563 398 Organisme ke-5 0.002066116 469
Dari  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  diperoleh organisme  Xbest  dengan  perolehan  nilai  fitnes sebesar 0.002512563 dengan representasi organisme sebagai berikut:
Gbr. 3  Representasi Organisme Xbest

## TABEL V . PELANGGARAN KONSTRAIN ORGANISME TERBAIK
Kode Konstrain Bobot Jumlah Total 𝑃1 Beban SKS Dosen Lebih dari 12 SKS 20 3 60 𝑃2 Matakuliah Maksimal 10 6 60 𝑃3 Dosen Tidak Memiliki Beban Mengajar 20 7 140 𝑃4 Dosen IT mengampu Matakuliah Mulok 3 15 45 𝑃5 Dosen Non IT Mengampu Matakuliah Keahlian/MKDK 20 2 40 𝑃6 Kesesuaian Matakuliah Dosen 5 11 55

## B. Uji Coba Program
Tahap  uji  coba  yang  kedua  pada  penelitian  ini telah  dibuat  suatu  aplikasi  untuk  menguji  kinerja algoritma yang dipakai dalam proses pengalokasian dosen  pengampu  mata  kuliah  menggaunakan algoritma Improved Symbiotic Orgranism Search (I- SOS).  Data  penelitian  yang  akan  diproses  pada aplikasi  tersebut  terdiri  dari  data  distribusi  mata kuliah pada tiap semester yang sedang berlangsung serta  data  distribusi  dosen  pada  tahun  akademik 2018/2019  dan  2019/2020.  berikut  merupakan tampilan aplikasi yang digunakan.
Gbr. 4  Menu Utama Aplikasi Pengalokasian Dosen
Gbr. 5  Form Import Mata Kuliah
Gbr. 6  Form Import Dosen
Gbr. 8  Form  Seting Preferensi

## Gbr. 9  Form  Ploting Mata Kuliah Dosen
Pada  aplikasi  pengalokasian  dosen  pengampu mata  kuliah  yang  telah  dibuat,  pengujian  algoritma dilakukan  terhadap  data  penelitian  semester  ganjil untuk  tahun  akademik  2018/2019.  dari  proses inisialisasi  organisme  yang  pertama  ditentukan jumlah organisme yang akan diproses sebanyak 100 dengan  perhitungan  selama  50  iterasi,  uji  coba tersebut  menghasilkan  organisme  terbaik  dengan nilai  fitnes  sebesar  0.058823529.  pada  pengujian yang  kedua  jumlah  organisme  yang  digunakan sebanyak  200  dan  50  iterasi.  Pada  uji  coba  yang kedua  ini  diperoleh  organisme  terbaik  dengan prolehan nilai fitnes sebesar 0.14857143, sedangkan pada  pengujian  yang  ketiga  dilakukan  penambahan jumlah  organisme  yang  digunakan  sebanyak  500
dengan  50  iterasi.  Dari  pengujian  yang  ke  tiga  ini diperoleh  nilai  fitnes  untuk  organisme  terbaik sebesar 0.15287192.
Dikarenakan  perolehan  nilai  fitnes  organisme tebaik  dari  beberapa  percobaan  yang  dilakukan belum  menghasilkan  solusi  optimal,  pada  tahap  ini peneliti kembali melakukan uji coba dengan jumlah orgranisme  jauh  lebih  banyak  dari  organisme  yang digunakan  pada  percobaan  sebelumya.  Pada percobaan yang ke empat ini jumlah organisme yang digunakan  sebanyak  1000  dengan  perhitungan selama  200  iterasi.  dari  histori  aplikasi  yang digunakan  diperoleh  tiga  organisme  terbaik  yaitu pada  iterasi  ke  60  dengan  nilai  fitnes  0.72727401 yang dimiliki oleh organisme ke 40, pada iterasi ke 100 diperoleh organisme dengan nilai fitnes terbaik 0.72636112  dimiliki  oleh  organisme  ke  300, sedangkan  di  ahir  iterasi  diperoleh  nilai  fitnes organisme terbaik sebesar 0.84538611 yang dimiliki oleh organisme ke 100.

## IV. PENUTUP
Dari  beberapa  uji  coba  yang  dilakukan  terhadap data  distribusi  dosen  pada  semester  gajil  tahun akademik  2018/2019  diperoleh  organisme  terbaik dengan  nilai  fitnes  0.84538611  yang  dimiliki  oleh organisme  ke  40  pada  iterasi  ke  60  dengan  jumlah organisme  yang  diujikan  sebanyak  1000.  hasil  ini merupakan solusi optimal meskipun belum mencapai  nilai  hipotesa  yang  dipakai  sebesar  85% akan  tetapi  bentuk  pelanggaran  konstrain  pada organisme tersebut berupa pelanggara soft konstrain yang  nilainya  tidak  terlalu  berbengaruh  dalam ploting  mata  kuliah  dosen,  karena  hampir  mustahil dapat dilakukan distribusi mata kuliah sesuai dengan keinginan dari seorang dosen.
.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Dalam penyusunan paper ini, peneliti menyadari tanpa ada  dukungan  dan  bimbingan  dari  berbagai  pihak  sejak awal penelitian, sangat tidak mungkin bagi penulis untuk dapat  menyelesaikan  paper  ini  sesuai  dengan  yang diharapkan,  untuk  itu  taklupa  peneliti  mengucapkan terimakasih dan penghargaan yang tinggi kepada bapak Ir. Herman  Budianto,  MM.  selaku  pembimbing  akdemik, bapak  Hendrawan  Armanto,  S.Kom.,  M.Kom  selaku dosen pembimbing yang telah meluangkan waktu, tenaga dan  pikiran  untuk  mengarahkan  peneliti  dari  awal penelitian  hingga  penyusunan  paper  ini.  Kepada  civitas
akademik  STMIK  Syaikh  Zainuddin  NW  yang  telah banyak membantu dalam penyajian data yang diperlukan peneliti.  Orang  tua  yang  telah  memberikan  dukungan moril  dan  materil  serta  para  keluarga  dan  para  sahabat yang telah banyak membantu peneliti dalam penyelesaian paper ini.

## R EFERENSI
[1] Mohammed Abdullahi, dkk. 2015. Symbioctic Organism Serach  Optimization  Based  Task  Scheduling  In  Cloud Computing. Departement of Computer Science,
University Teknologi Malaysia.
[2] Sukanta  Nama,  Dkk.  2016. Improved  Symbiotic
Organisms  Search  (I-SOS)  Algorithm  For  Solving Unconstrained Function Optimization, Institut Teknologi Nasional Agartala India .
[3] Dody  Prayogo,  dkk. Implementasi  Metode  Symbiotic
Organism Seacrh Dalam Penentuan Tata Letak Pasilitas Proyek Konstruksi Berdasarkan Jarak  Tempuh  Pekerja. JTI, Vol. 19, No. 2, Desember 2017, pp. 103–114
[4] Hendarawan, dkk. Perprocessing Data dan Representasi Organisme Algoritma Symbiotic Organism Search Pada
Permasalahan  Penjadwalan  Praktikum  Perguruan Tinggi. Sekolah Tinggi Teknik Surabaya. 2017.
[5] Muhammad  Abduh,  dkk. Optimasi  Pembagian  Tugas
Dosen  Pengampu  Matakuliah  dengan  Metode  Particle Swarm  Optimization ,  Jurnal  Pembangunan  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer.  Vol.  1,  page  989-999. 2017
[6] Muhammad  Isnaini  Hidayatul  Umam,  dkk. Modifikasi algoritma  Symbiotic  Organism  Search  untuk  Traveling Salesman Problem. Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIV 2016.