## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJADWALAN PENGEMUDI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ROUND ROBIN (STUDI KASUS: ZENA TRAVEL)
1 Yogie Ariyanto P, 2 Soetam Rizky Wicaksono
1 2 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Ma Chung, Jl. Villa Puncak Tidar N-01, Malang 65651 Telp. (0341) 550171; Fax. (0341) 550175
e-mail: yogieariyanto@gmail.com , soetam.rizky@machung.ac.id

## Abstrak
Penjadwalan merupakan aspek umum dalam suatu perusahaan travel.  Dalam proses bisnisnya selain  pengaturan  reservasi  pelanggan,  pengaturan  jadwal  beban  kerja  pada  pengemudi  juga merupakan faktor yang penting.  Pada travel komuter (dalam kasus ini dengan jadwal rutin harian) yang masih mengadaptasi sistem penjadwalan manual, akan menimbulkan masalah pada saat pembagian jadwal pengemudi sering tidak berimbang.  Hal ini akan mengakibatkan beban kerja dan gaji setiap pengemudi juga tidak imbang.  Selain itu, sering terjadi  kesalahan dari operator dalam melakukan proses penjadwalan yang masih manual. Sehingga perlu dibuat solusi berupa sistem penjadwalan pengemudi dengan memanfaatkan algoritma round robin atau sering disebut RR.    RR  adalah  algoritma  yang  dalam  prosesnya  dapat  disela  oleh  proses  lain  dan  tidak berprioritas  karena  adanya  quantum.    Hal  ini  tentu  merupakan  keunggulan  RR  dalam  kriteria penjadwalan  yaitu  fairness.  Hasil  ujicoba  algoritma  RR  telah  terbukti  meningkatkan  efisiensi dalam  proses  penjadwalan  dan  dapat  dihandalkan  sebagai  solusi  untuk  meingkatkan  kinerja operator serta sesuai dengan kriteria penjadwlan yaitu fairness.
Kata Kunci : sistem penjadwalan driver, round robin, sistem informasi, Travel

## Abstract
Schedulling  is  the  common  aspect  of  Travel  Company.  In  business  process,  beside customer reservation, setting scheduling to job rate of the driver is an important factor in a travel company.  For some travel companies that still use manual system, There is problem like driver plotting become unfair.  This problem will cause job rate and salary of the driver become unfair too.  Otherwise, it is oftenly making human error mistake for the operator to do their job by using manual system. Based on these problems, a driver scheduling system can be optimized using round robin algorithm or so called RR.  RR is the algorithm that the process can be interrupted by another process and is not prioritized because of the quantum. It is certainly an advantage in the RR scheduling fairness criteria. RR algorithm on test results has proven to increase efficiency in the process of scheduling and reliable as a solution to boost the performance of the operator and also in accordance with the fairness criteria of scheculling.
Keywords : scheduling system for drivers, round robin, information system, Travel

## PENDAHULUAN
Zena  Travel  merupakan  perusahaan jasa  transportasi  yang  dibentuk  oleh  P.O Zena.    Zena  travel  berlokasi  di  Kecamatan Buring, Kota Malang. Jasa transportasi Zena ini  dibentuk  untuk  mengambil  peluang menggaet  penumpang  yang  bertujuan  ke Bandara Juanda karena tidak dimungkinkan bagi P.O untuk mengambil alih penumpang
yang  bertujuan  ke  Bandara  Juanda  secara langsung.
Zena  travel  telah  memiliki  77  agen untuk  area  kota  Malang.  Saat  ini,  Zena Travel  melakukan  ekspansi,  sehingga  ada beberapa  perusahaan  yang  cukup  besar juga menjadi agen dari Zena travel.  Namun dalam bisnisnya, sistem manual yang masih diadaptasikan  oleh  Zena  Travel  perlahan menjadi  masalah  yang  perlu  diwaspadai.
Pengaturan  jadwal  pengemudi  yang  masih manual  mengakibatkan  operator  kesulitan hingga  menimbulkan human  error serta sering tidak adil dalam menentukan plotting jadwal  yang  sesuai  karena  jumlah  armada dan pengemudi yang tidak seimbang. Selain itu,  jika  pengemudi  berhalangan  hadir, penjadwalan  manual  jelas  tidak  efisien karena operator harus membuat jadwal dari awal dengan mengecek parameter satu per satu.    Penjadwalan  manual  mengakibatkan beban  kerja  pengemudi  dan  gaji  tidak seimbang.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa Zena Travel membutuhkan  suatu  sistem  penjadwalan pengemudi yang lebih efektif dan tepat guna untuk  dapat membantu  pihak  Travel  dalam menentukan jadwal dengan parameter yang sesuai sehingga beban kerja, libur dan gaji pengemudi  seimbang.  Algoritma  Round Robin  dapat  dimanfaatkan  untuk  optimasi sistem  karena  algoritma  ini  sesuai  dengan kriteria  penjadwalan  yang  cepat,  fair  dan efisien  (Monica  &  Hansen,  2014;  Triono, 2015; Nieh, Vaill, & Zhong, 2001).
Dengan
dibuatnya
sistem penjadwalan pengemudi
dengan menggunakan algoritma yang tepat, diharapkan  akan  mampu  membantu  Zena Travel dalam mengatur jadwal dengan lebih cepat  dan  akurat  tanpa  terjadi  bentrok jadwal berdasarkan parameter yang terkait. Selain  itu  diharapkan  sistem  penjadwalan pengemudi dapat membantu operator untuk mengoptimalkan kinerjanya.

## METODE PENELITIAN
Sebagai  dasar  untuk  dibangunnya suatu Sistem Pendukung Keputusan
Penjadwalan driver dengan algoritma round robin, penulis menggunakan metode wawancara  pada  narasumber  dari  zena travel  sendiri,  yaitu  langsung  kepada manager zena travel. Wawancara dilakukan untuk  mengetahui  kebutuhan  sistem  serta proses  bisnis  yang  ada  pada  zena  travel khususnya  yang  terkait  dan  berhubungan langsung dalam pembuatan jadwal pengemudi, gaji dan reservasi customer .
Sedangkan
metodologi yang digunakan  untuk  pengembangan  sistem mengacu  pada  teori  pengembangan  SDLC ( System  Development  Life  Cycle ).Tahapan
yang  dilakukan  pada  proses  SDLC  adalah (Kendall,  2011;  Jogiyanto,  2009):  (1) Identifying  Problems,  Opportunities,  and Objectives, (2) Determining Human Information  Requirements, (3) Analyzing System Needs, (4) Designing the
Recommended  System, (5) Developing  and Documenting  Software, (6) Testing  and Maintaining the System , dan (7) Implementing  and  Evaluating  the  System . Fase  pertama  dan  kedua  telah  dijelaskan dalam pendahuluan, sedangkan fase ketiga dan keempat akan dijelaskan pada bab ini. Fase  kelima  sampai  ketujuh  akan  dibahas pada  bab  berikutnya.  Fase  perancangan didokumentasikan  dengan  menggunakan Data  Flow  Diagram (DFD) ,  Workflow dan Entity Relation Diagram (ERD)

## Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem
Pendukung Keputusan adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer  yang  termasuk  dalam  sistem berbasis  pengetahuan  yang  digunakan untuk  mendukung  pengambilan  keputusan dalam  suatu  organisasi  atau  perusahaan, dan  sebagai  pengolah  data  menjadi informasi untuk mengambil suatu keputusan dari  masalah  yang  semi  terstruktur  yang spesifik  (Kusrini,  2007;  Goswami  &  Barua, 2008).
SPK biasanya dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah atau mengevaluasi peluang. SPK yang seperti itu disebut Aplikasi SPK yang digunakan untuk mengambil  keputusan.  SPK  lebih  ditujukan untuk mendukung manajemen dalam melakukan perkerjaan yang bersifat analitis dalam  situasi  yang  kurang  terstruktur  dan dengan  kriteria  yang  kurang  jelas  (Kusrini, 2007).    SPK    tidak  dimaksudkan    untuk mengoptimasikan  pengambilan  keputusan, tetapi    memberikan    perangkat  interaktif yang memungkinkan pengambil keputusan      untuk      melakukan      berbagai analisa  menggunakan  model-model  yang tersedia.
Beberapa  karakteristik  yang  dimiliki oleh SPK, antara lain (Kusrini, 2007; Perraju, 2013;  Druzdzel  &  Flynn,  2010)  : ( a) mengontrol  tahapan  dalam  pembuatan keputusan,  (b)  mendukung  banyak  proses dan  gaya  pengambilan  keputusan,  (c) menyediakan dukungan terhadap keputusan
yang  berlanjut,  serta  (d)  meningkatkan efektifitas  pembuatan  sistem  dalam  hal waktu dan kualitas.

## Algoritma Round Robin
Algoritma  Round  Robin  adalah sebuah algoritma yang paling tua, sederhana,  fair  dan  luas,  Algoritma  ini mempunyai  dasar  menggunakan  quantum (Hartomo,  2005;  Rajput  &  Gupta,  2012; Nieh,  Vaill,  &  Zhong,  2001).  Algoritma Round  Robin  merupakan  penjadwalan Preemptive , terutama oleh penjadwal berdasarkan lama berjalannya proses, yang disebut preempt  by  time (Datta,  2015; Rasmussen & Trick, 2008) .
Penggunaan  RR  di  dalam  proses penjadwalan  di  dunia  nyata  (bukan  untuk proses CPU) telah banyak dilakukan secara empiris  oleh  peneliti  terdahulu.  Sebagai contoh  adalah  proses  penjadwalan  untuk pengiriman  barang  (Monica  &  Hansen, 2014),  pendaftaran  siswa  baru  (Triono, 2015),  dan  penjadwalan  secara real  time (Datta,  2015).  Sehingga,  penggunaan  RR untuk  penjadwalan  memang  telah  terbukti dapat digunakan secara efektif di beberapa kasus yang memang membutuhkan pengaturan tersebut.
Disamping  itu  juga  merupakan penjadwalan  tanpa  prioritas.    Dengan menganalisa kriteria penilaian penjadwalan, maka:  (a)  berdasarkan Fairness ,  maka penjadwalan  RR  adil,  bila  dipandang  dari persamaan  pelayanan  oleh  pemroses,  (b) berdasarkan efisiensi ,  maka  penjadwalan RR cenderung efisien pada sistem interaktif, (c)  berdasarkan waktu  tanggap ,  maka
penjadwalan  RR  memuaskan  untuk  sistem interaktif, tidak memadai untuk sistem waktu nyata,  (d)  berdasarkan Turn  Arround Time , maka  penjadwalan  RR  cukup  bagus,  serta (e) berdasarkan Throughtput ,  maka penjadwalan RR cukup bagus.
Pada  dasarnya  algoritma  ini  mirip dengan  FIFO,  hanya  bersifat Preemptive dan  didalamnya  digunakan Quantum  time untuk  membatasi  waktu  proses.  Formula yang  digunakan  untuk  menghitung  waktu tunggu  rata-rata  dalam  algoritma  Round Robin .
λ=∑W/n………………………………... (1)
Keterangan: λ = waktu tunggu rata-rata W   = waktu tunggu tiap proses n   = jumlah proses antrian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Halaman  Plotting  armada  digunakan untuk  mengatur  armada  dan  Pengemudi yang  mengemudikan  armada  tersebut. Halaman plotting armada dapat dilihat pada gambar 3.3.
Halaman transaksi penjadwalan digunakan  untuk  mengatur  jadwal  secara otomatis  dengan  memanfaatkan  algoritma RR  sesuai  parameter  yang  telah  didapat. Input yang diperlukan adalah nilai quantum, tanggal  awal  dan  tanggal  akhir  pada  form penjadwalan  yang  dapat  dilihat  pada gambar 1,  Selanjutnya klik button generate untuk menuju ke form jadwal yaitu hasil dari eksekusi  program  pada  form  penjadwalan yang dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 1. Halaman Transaksi Penjadwalan
Gambar 2. Halaman Transaksi Penjadwalan
Uji Coba Algoritma RR Tujuan dari uji coba penghitungan ini adalah untuk dilakukan analisa  terhadap  proses  penjadwalan untuk mengetahui performa dari algoritma  round  robin.    Uji  coba  akan dilakukan dengan cara membuat
plotting  kerja  pengemudi  sama  dengan
nilai quantum yang bervariasi.
Kemudian  membuat  plotting  kerja pengemudi  bervariasi  dan  besar  nilai quantum yang bervariasi pula.  Dengan analisa  ini  akan  diketahui  kriteria fairness  algoritma  dalam  pembagian proses yang masuk.
 Beban  kerja  rata  yaitu    6  dan quantum bernilai 6
Gambar 3. Beban kerja dan Quantum sama
Pada  gambar  3  beban  kerja  setiap pengemudi  di  plotting  rata  dengan  nilai yang sama yaitu 6 dengan nilai quantum
6.  Maka dihasilkan rentang kerja setiap
pengemudi  adalah  6  hari  kerja  dilihat dari tanggal awal dan tanggal akhir.
 Beban  kerja  rata  yaitu  6  dan quantum lebih besar bernilai 7
Gambar 4. Quantum lebih besar dari beban kerja
Pada  gambar  4  beban  kerja setiap pengemudi diplotting rata dengan nilai  yang  sama  yaitu  6  dengan  nilai quantum 7.  Maka hasilnya akan sama
dengan  nilai  quantum  yang  sama karena  quantum  lebih  besar  dari  nilai beban  kerja  sehingga  proses  yang masuk dieksekusi habis.
 Beban  kerja  rata  yaitu  6  dan quantum lebih kecil bernilai 3
Gambar 5. Beban kerja lebih besar dari quantum
Pada  gambar  5  beban  kerja setiap pengemudi diplotting rata dengan nilai  yang  sama  yaitu  6  dengan  nilai quantum 3.  Maka hasilnya proses yang
masuk akan dikurangi sejumlah quantum  untuk  selanjutnya  menunggu giliran hingga proses diekseskusi habis. Rentang kerja terlihat pada tanggal awal dan tanggal akhir yaitu 3 hari.  Beban Kerja Variatif dan quantum  bernilai  3  (Studi  kasus pengemudi  kodir  nilai  quantum
lebih kecil dari beban kerja)
Gambar 6. Studi Kasus beban kerja variatif dan quantum lebih kecil
Pada  gambar  6 beban  kerja setiap  pengemudi  diplotting  variatif dengan nilai quantum 3.  Maka hasilnya proses  yang  masuk  akan  dikurangi sejumlah  quantum  untuk  selanjutnya menunggu giliran hingga proses
diekseskusi  habis.    Pada  pengemudi
bernama  Kodir  dengan  beban  kerja  7 maka  akan  dieksekusi  sebanyak  tiga kali.  Beban Kerja Variatif dan quantum  bernilai  7  (Studi  kasus pengemudi  kodir  nilai  quantum
sama dengan beban kerja)
Gambar 7. Studi Kasus beban kerja dan Quantum sama
Pada  gambar  7  beban  kerja setiap  pengemudi  di  plotting  variatif dengan nilai quantum 7.  Maka hasilnya proses  yang  masuk  akan  dikurangi sejumlah  quantum  untuk  selanjutnya menunggu giliran hingga proses diekseskusi  habis.    Pada  pengemudi bernama  Kodir  dengan  beban  kerja  7 maka  akan  dieksekusi  sekali  karena
jumlah  beban  kerja  sama  dengan  nilai quantum.
 Beban Kerja Variatif dan quantum  bernilai  9  (Uji  coba pengemudi bernama Kodir beban  kerja  kurang  dari  nilai quantum dan pengemudi
bernama  Joko  memiliki  beban kerja  yang  lebih  besar  dari  nilai quantum)
Gambar 8. Beban kerja dan Quantum sama
Kesimpulan hasil uji coba adalah dengan nilai beban kerja yang jumlahnya  sama  dengan  nilai  quantum maka  hasilnya  akan  sama  dengan quantum  yang  jumlahnya  melebihi beban  kerja.    Karena  RR  akan  sama dengan  algoritma  FIFO  jika  quantum sama atau lebih besar dari beban kerja. Namun  hal  ini  menjadi  kelebihan  RR karena  dapat  menghindari  fairless terhadap  proses  yang  memiliki  beban kerja  dibawah  quantum.  Jika  nilai quantum  lebih  kecil  maka  proses  akan digilir secara adil sesuai konsep dari RR.
Berdasarkan hasil uji coba yang dilakukan,  nilai  beban  kerja  yang
diplotting  secara  variatif  maka  proses akan  diproses  sesuai  dengan  giliran yang  masuk  dan  dikurangi  dengan quantum.    Maka  dilihat  pada  hasil  uji coba  pengemudi  bernama  Kodir  pada gambar 8 dengan nilai beban kerja yang lebih  kecil  dari  quantum  maka  proses Kodir  ketika  masuk  akan  langsung dihabiskan. Berbeda dengan pengemudi  bernama  Joko  karena  nilai beban  kerjanya  10  dengan  quantum  9 maka pada saat pertama proses masuk akan  diproses  sesuai  quantum  untuk sisa  1  selanjutnya  akan  diproses kembali ketika gilirannya.
SIMPULAN Berdasarkan hasil dan
pembahasan,  maka  dapat  diambil beberapa  kesimpulan  bahwa  Sistem Penjadwalan  pengemudi  pada  studi kasus  Zena  Travel  ini  telah  memenuhi tujuan  yaitu:  (1)  sistem  penjadwalan dapat membantu operator untuk memaksimalkan  kinerjanya  termasuk dalam  pembuatan  jadwal  pengemudi, (2)  sistem  penjadwalan  pengemudi dapat  membantu  Zena  Travel  untuk mendukung proses bisnis selain penjadwalan pengemudi juga
dokumentasi  customer  dan  reservasi, (3)  sistem  penjadwalan  pengemudi dapat  menghasilkan  laporan  jadwal yang  fleksibel  yaitu  dapat  diprint  atau diexport berupa pdf sehingga paperless, serta  (4)  hasil  ujicoba  algoritma  round robin telah terbukti meningkatkan efficiency pada proses penjadwalan dan telah  memenuhi  kriteria  penjadwalan yaitu fairness.
Namun  jika  nilai  quantum  lebih dari atau sama dengan nilai beban kerja maka algoritma round robin akan sama dengan  algoritma  FIFO  artinya  akan mengeksekusi proses yang masuk lebih dulu.  Namun  hal  ini  menjadi  kelebihan algoritma  round  robin  karena  dapat menghindari  fairless  terhadap  proses yang  memiliki  beban  kerja  dibawah quantum (Rasmussen & Trick, 2008).
Saran  untuk  pengembangan lebih  jauh  dari  Sistem  Penjadwalan
Pengemudi ini diantaranya: (1)
dilengkapi reservasi online untuk kemudahan customer, serta (2)
dilengkapi  dengan  tambahan  fitur  sms broadcast  sebagai  notifikasi  kepada customer.

## DAFTAR PUSTAKA
Datta, L. (2015). Efficient Round Robin Scheduling Algorithm with Dynamic Time. I.J. Education and Management Engineering , 10-19.
Druzdzel, M. J., & Flynn, R. R. (2010).
Decision Support Systems. In
M. J. Bates, & M. N. Maack, Encyclopedia of Library and
Information Sciences Third
Edition (pp. 1-9). Taylor Francis. doi:10.1081/E-ELIS3- 120043887 Goswami, R., & Barua, P. (2008). Web- Based Decision Support System : Concept and Issues. In D. Laha, & P. Mandal, Handbook of Computational Intelligence in Manufacturing and Production Management (pp. 300-313). IGI Global. doi:10.4018/978-1- 59904-582-5 Hartomo, D. (2005). Sistem Operasi. Yogyakarta: Graha Ilmu. Jogiyanto. (2009). Sistem Teknologi Informasi. 3 ed. Yogyakarta: ANDI. Kendall, K. (2011). System Analysis and Design. 8th ed. New Jersey: Pearson Education. Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: ANDI. Monica, S., & Hansen, S. (2014, Desember). Implementasi Algoritma Short Job First dan Round Robin pada Sistem Penjadwalan Pengiriman Barang. ULTIMATICS, VI (2), 94-99. Retrieved from http://library.umn.ac.id/jurnal/pu blic/uploads/papers/pdf/3ae310 9872e51407830483c2f558b76c. pdf
Nieh, J., Vaill, C., & Zhong, H. (2001).
Virtual-Time Round-Robin: An
O(1) Proportional Share Scheduler. Proceesing 2001 USENIX Annual Technical Conference. Boston: USENIX.
Perraju, T. (2013, April). Artificial Intelligence And Decision Support Systems. International
Journal of Advanced Research in IT and Engineering, 2 (4), 17- 26. Rajput, I. S., & Gupta, D. (2012, October). A Priority based
Round Robin CPU Scheduling
Algorithm for Real Time
Systems. International Journal of Innovations in Engineering and Technology (IJIET), 1 (3), 1- 11. Rasmussen, R. V., & Trick, M. A.
(2008). Round robin scheduling – a survey. European Journal of
Operational Research , 617-636.
Triono, G. (2015). Implementasi Load Balancing dengan
menggunakan Algoritma Round
Robin pada Kasus Pendaftaran Siswa Baru Sekolah Menengah
Pertama Labschool UNESA Surabaya. iDeaTech (pp. 169- 176). Surabaya: iSTTS. Retrieved from http://ideatech.stts.edu/proceedi ng2015/169%20- %20Gaguk%20Triono.pdf