Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 369-382 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Implementasi Algoritma Genetika Untuk Penjadwalan Sekolah (Studi Kasus: SMP Negeri 2 Wonosegoro)
Pipit Puspitasari*¹, Magdalena A. Ineke Pakereng² 1,2 Jurusan Teknik Informatika, FTI UKSW, Salatiga, Indonesia e-mail : ¹672018186@student.uksw.edu, ²ineke.pakereng@uksw.edu

## Abstract
The development of increasingly advanced technology can help in the work, so that it can be done more quickly  and  easily.  One  of  them  is  scheduling  subjects  using  genetic  algorithms.  Genetic  algorithm  is  a technique to find the best solution from several solutions so that it gets the best results according to the stopping criteria if it has done 10 experiments and reached 100 generations. This study uses teacher data, subject data, and time. The results of the study provide a list of optimal schedules with the highest fitness score of 1, where teachers do not have teaching hours at the same time. The system can assist in solving existing problems, which can process data to carry out the scheduling process.
Keywords : Genetic algorithm, SMP N 2 Wonosegoro, scheduling

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  maju  dapat  membantu  dalam  pekerjaan,  sehingga  dapat dikerjakan  dengan  lebih  cepat  dan  mudah.  Salah  satunya  penjadwalan  mata  pelajaran  dengan menggunakan  algoritma  genetika.  Algoritma  genetika  merupakan  teknik  untuk  mencari  solusi  terbaik dari  beberapa solusi sehingga mendapatkan  hasil  yang terbaik sesuai dengan  kriteria berhenti apabila telah melakukan 10 kali percobaan dan mencapai 100 generasi. Penelitian ini menggunakan data guru, data mata pelajaran, dan waktu. Hasil penelitian memberikan daftar jadwal yang optimal  dengan nilai fitnes tertinggi yaitu sebesar 1, dimana guru tidak mempunyai jam mengajar di waktu yang sama. Sistem dapat membantu dalam menyelesaikan masalah yang ada, yaitu dapat mengolah data untuk  melakukan proses penjadwalan.
Kata kunci :Algoritma Genetika, SMP N 2 Wonosegoro, Penjadwalan

## 1. PENDAHULUAN
Pada era globalisasi ini tentunya banyak beragam jenis penjadwalan yang harus dikerjakan.  Penjadwalan  sendiri  adalah  sebuah  rentetan  pekerjaan  yang  harus dilakukan  dalam  selang  waktu  tertentu  dan  mempunyai  suatu  tujuan.  Dalam prosesnya,  penjadwalan  selalu  berhubungan  dengan  waktu  dan  tempat.  Salah  satu contoh  penjadwalan  yang  biasa  digunakan,  adalah penjadwalan  mata  pelajaran  oleh sekolahan. Dalam penyusunan jadwal tentu akan melibatkan pihak-pihak terkait dan perlu rapat sehingga akan membuang waktu jika dilakukan dengan cara manual.
Dengan  perkembangan  teknologi  yang  semakin  berkembang,  yang  dulunya menyusun  jadwal  harus  dilakukan  manual  diharap  dengan  berkembangan  teknologi yang ada dapat mempermudah penyusunan jadwal. Dengan menggunakan algoritma- algoritma  yang  ada  sehingga  terbuat  sistem  yang  dapat  membantu  pekerjaan
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 369-382 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
manusia.  Misalnya  ketika  sekolah  yang  membuat  jadwal  menginginkan  satu  guru hanya  memiliki  jadwal  satu  mata  pelajaran  dalam  satu  waktu  (jam  mengajar bertumpuk), jam mengajar yang tidak boleh melebihi batas mengajar, ruang mengajar yang mungkin terbatas atau butuh praktek dalam pengajaran seperti halnya olahraga misalnya.  Kesulitan  semacam  ini,  seharusnya  dapat  dipermudah  dengan  adanya perkembangan  teknologi.  Salah  satu  peningkatan  penyusunan  jadwal  yang  baik dengan  point-point  tersebut  maka  diperlukan  algoritma  genetika  untuk menyelesaikan penyusunan jadwal yang sulit jika dilakukan manual.
Algoritma  Genetika  ditemukan  oleh  John  Holland  dan  dikembangkan  oleh muridnya yaitu David Goldberg pada tahun 1975. Algoritma Genetika adalah sebuah algoritma  yang  memanfaatkan  proses  seleksi  alamiah  yang  sering  disebut  sebagai proses  evolusi.  Algoritma  genetika  biasanya  digunakan  dalam  sebuah  proses  untuk melakukan  pencarian  dan  optimasi  untuk  menghasilkan  nilai  optimal  dari  sebuah fungsi,  seperti  menentukan  jalur  optimal  pada  program  TSP  (Travelling  Salesman Problem/TSP), dan penjadwalan pelajaran [1]. Algoritma genetika adalah proses yang dikembangkan  dari  proses  pencarian  solusi  yang  menggunakan  pencarian  acak. Berikutnya  pencarian  akan  dilakukan  dengan  proses  teori  genetika  yang memperhatikan  pemikiran  bagaimana  akan  menghasilkan  individu  yang  lebih  baik. Sehingga dalam proses evolusi memperoleh individu yang terbaik.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  disampaikan  maka  hendak  dilakukan penelitian  yang  menerapkan  Algoritma  Genetika  (GA)  dalam  penyelesaian  masalah penjadwalan,  dengan  topik  penelitian  Implementasi  Algoritma  Genetika UntukPenjadwalan  Sekolah  Genetika , dengan  mengambil  studi  kasus  pada  Sekolah SMP  Negeri  2  Wongsonegoro.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  pihak sekolah  sekaligus  guru  dalam  menyusun  jadwal  sehingga  penyusunan  jadwal  dapat dilakukan dengan lebih mudah dan tidak terlalu banyak membuang waktu.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  terdahulu  dengan  judul  “Optimasi  Algoritma  C4.5  Menggunakan Algoritma Genetika untuk prediksi penyakit Hepatitis” mempunya kesimpulan bahwa Evaluasi  dalam  pengujian  menggunakan  Algoritma  C4.5  dengan  seleksi  fitur Algoritma  Genetika  ini  didapatkan  nilai  akurasi  89.71%.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  adanya  peningkatan  nilai  akurasi  sebesar  12.42  %  dari  penelitian sebelumnya 77.29 % tanpa fitur seleksi [2].
Penelitian  terdahulu  dengan  judul  “Penerapan  Algoritma  Genetika  Dalam Optimum  Penjadwalan  Proyek”  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  penjadwalan proyek  dapat  membantu  PT.  Jaya  Nika  Permata  dalam  membentuk  jadwal pembangunan  yang  efektif.  Dengan  diterapkan  metode  algoritma  genetika  terbukti dapat memberikan hasil yang cepat dan mendekati optimal dalam membentuk jadwal proyek [3].
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 369-382 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Penelitian terdahulu dengan judul “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Gangguan Kesehatan Mental Menggunakan Algoritma Genetika“ menyimpulkan dari pembuatan aplikasi  sistem  pakar  guna  membantu  mendiagnosa  jenis  penyakit  mental  dengan gejala  tanpa  harus  melakukan  pemeriksaan  medis,  dan  mampu  memberikan  solusi untuk hasil dari diagnosisnya. Dengan menggunakan nilai CF berada pada rentang 0 sampai 1. Jika output CF mendekati 1, maka nilai kepastiannya mendekati true . Selain itu,  sistem  dapat  memperbarui  data  dan  menambahkannya  ke  basis  pengetahuan, termasuk data aturan dan data yang terkandung di dalamnya [3].
Penelitian  terdahulu  dengan  judul  “Penerapan  Metode  Algoritma  Genetika Untuk  Penjadwalan  Mengajar“  Penelitian  ini  telah  memperoleh  suatu  perhitungan dengan  menggunakan  metode  algoritma  genetika  untuk  penjadwalan  mengajar. Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan  untuk  ke  depannya  dapat  mempermudah developer dalam melakukan penjadwalan. Algoritma genetika cukup efektif dan efisien digunakan untuk pembuatan jadwal mengajar dibandingkan dengan cara manual [5].
Berdasarkan latar belakang yang telah disampaikan, maka dilakukan penelitian untuk  membuat  penjadwalan  dengan  metode  Algoritma  Genetika  di  SMP  N  2 Wonosegoro. Sudah banyak masalah yang telah selesai dengan Algoritma Genetika di antaranya  Penjadwalan  proyek,  mendiagnosa  penyakit,  transportasi  dan  mungkin masih  banyak  lagi  [6].  Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  algoritma  genetika diharapkan dapat mendapat peroleh kombinasi terbaik untuk ruangan, pengajar serta mata pelajaran.
Metode  atau  tahapan  yang  akan  digunakan  dalam  pembuatan  karya  ilmiah  ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  pada  Gambar  1,  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut:  1) Persiapan,  Pada  tahapan  persiapan  ini  meliputi  pengumpulan  data  dengan
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 369-382 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
mengumpulkan studi literatur pada tinjauan pustaka berupa jurnal serta website yang berkaitan  dengan  Algoritma  Genetika;  2)  Pengumpulan  Data,  pada  tahapan pengumpulan  data  ini,  dikumpulkan  data  dengan  observasi  dan  wawancara. Observasi  adalah  proses  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  peninjauan langsung  ke  tempat  yang  ingin  dijadikan  bahan  sebagai  penelitian.  Sedangkan wawancara sendiri adalah proses tanya jawab yang dilakukan guna lebih memperkuat informasi. Karena akan langsung ditanyakan pada pihak-pihak yang terkait mengenai penetlitian; 3) Analisa Data, Sekolah Menengah Pertama (SMP) Negri 2 Wonosegoro merupakan salah satu sekolah yang sudah terakreditasi A, yang berdiri di Karangjati, Kec.  Wonosegoro,  Kab.  Boyolali,  Jawa  Tengah.  Merupakan  SMP  yang  berada  dalam naungan Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan. kegiatan belajar mengajar di SMP N  2  Wonosegoro  dilakukan  seminggu  6  kali,  yaitu  senin  sampai  sabtu  dimulai  sejak pagi;  dan  4)  Kesimpulan,  Setelah  dilakukan  analisa  data,  maka  diberikan  simpulan atas penjelasan diatas. Dimana simpulan ini dijelaskan lebih ringkas dari analisis yang telah dilakukan, serta saran untuk ke depannya untuk dikembangkan lagi.
Model  Algoritma  Genetika  secara  umum  dapat  diilustrasikan,  seperti  terlihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Model Algoritma Genetika
Model  Algoritma  Genetika  pada  Gambar  2,  dijelaskan  secara  singkat  struktur yang akan diimplementasikan adalah sebagai berikut :

## a) Bangkitkan Populasi
Proses  ini  adalah  sebuah  proses  yang  digunakan  untuk  membangkitkan populasi awal hinggga menghasilkan solusi awal, dengan popuslasi yang terdiri dari kromoson yang menghasilkan solusi yang kita inginkan.
b) Evaluasi
Merupakan  sebuah  proses  untuk  melakukan  evaluasi  pada  setiap  populasi dengan  memperhitungkan  nilai  setiap  kromoson,  sehingga  proses  evaluasi
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 369-382 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sampaip  selesai  terpenuhi  kriteria  berhenti.  Individu  yang  di  evaluasi  sesuai dengan ukuran perfoman nya. Dalam evolusi alam, fitnes yang bernilai rendah akan mati. Ketika yang dihadapi masalah optimasi, maka solusi yang di dapat adalah memaksimalkan fungsi h(masalah maksimal), maka dapat disimpulkan nilai dari fungsi h tersebut, yakni fitnes f= h. [7]
c) Seleksi
Proses  seleksi  adalah  proses  dimana  kita  mencari  indivu  yang  baik  untuk selanjutkan  akan  dilakukan  Crossover.  Semakin  tinggi  nilai  fitnes  individu maka semakin besar kemungkinan terpilih. Seleksi dapat diselesaikan dengan dua macam teknik yaitu, Mesin Roullet dan Turnamen.
d) Crossover
Proses  pindah  silang  atau  sering  disebut  dengan  Crossover  ini  merupakan sebuah  operator  dalam  algoritma  genetika  yang  melibatkan  dua  induk  untuk menghasilkan  keturunan  baru.  Sehingga  proses  ini  sangat  penting  untuk menghasilkan individu baru pada generasi berikutnya.
e) Mutasi
Mutasi  adalah  proses  mengubah  nilai  gen  pada  kromosn.  Mutasi  dilakukan dengan menggeser nilai gen atau memberikan nilai inversi yang terpilih untuk dimutasi.  Fungsi  dari  mutasi  sendiri  adalah  menggantikan  gen  yang  hilang pada prosese seleksi dan dan membuat gen baru.
f) Kriteria Berhenti
Kriteria berhenti adalah sebuah proses dimana kegiatan akan terhenti karena proses algoritma genetika atau tujuan proses yang ingin dicapai sudah sampai.
g) Hasil Hasil adalah solusi Optimum yang dihasilkan dari proses algoritma genetika
Dalam melakukan rancangan system penjadwalan menggunakan UML : Use Case Diagram, Activity Diagram , dan Class Diagram.

## Gambar 3. Use Case Diagram Sistem
Use  Case menjelaskan  cara  kerja  sistem  secara  garis  besar.  Gambar  3 menunjukkan bahwa sistem penjadwalan dijalankan oleh 1 (satu) actor yaitu admin. Admin dapat melakukn proses input data, melakukan proses edit data, melihat data,
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 369-382 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dan  menghapus data.  Setelah data  selesai  diolah,  admin  dapat ploting data  sehingga dapat menghasilkan jadwal yang diinginkan.
Gambar 4. Activity Diagram Sistem Penjadwalan
Gambar  4  menunjukkan activiy  diagram yang  menggambarkan  aliran  kerja. Admin  melakukan login ,  ketika login admin  membutuhkan username dan password yang  sesuai  dalam  database.  Setelah  admin  berhasil login ,  admin  dapat  melakukan proses input data  serta  melakukan  pengolahan  data,  setelah  itu  data  di- ploting sehingga menghasilkan jadwal.
Gambar 5. Class Diagram Sistem Penjadwalan
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 369-382 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 5 class diagram dalam sistem penjadwalan yang memiliki beberapa class dan saling berelasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  dari  penelitian  yang  dilakukan,  dijelaskan  sebagai berikut:
a) Populasi awal
Sebelum  menentukan  populasi,  lebih  dulu  ditentukan  kromosom  yang  akan digunakan. Kromosom yang digunakan dalam penelitian ini adalah: a. Kode mata pelajaran (M) b. Kode guru (T) c. Kode Jam Pelajaran (W) Sehingga jika disusun maka kromosom akan terbentuk <M, T, W>. Kromosom sendiri  merupakan  sebuah  kumpulan gen yang  terdiri  dari  Mata  Pelajaran, Guru, Hari dan Waktu selama satu minggu. Sebagai contoh bentuk kromosom dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kumpulan Gen No Jam Kd Jam Kd Guru Kd Mata Pelajaran Mata Pelajaran Guru 1 7.30-08.05 W1 T01 M01 PAI May 2 08.05-08.40 W2 T02 M02 PPKN Ninik 3 08.40-0915 W3 T03 M03 Matematika Alifandi 4 09.15-09.50 W4 T04 M04 Bahasa Inggris Setyo 5 09.50-10.25 W5 T05 M05 IPS Sutarno
Berdasarkan data pada Tabel 1, dapat disimpulkan bahwa pada populasi ada 5 kromosom  dan  sesuai  mata  pelajaran  yang  tertera  dan  tiap  kromosom memiliki  5  (lima) gen .  Berdasarkan  data  tersebut  dapat  dibuat  populasi  dari tabel  yang  dipilih  secara  acak.  Dimna  T01  sebagai  Kode  Guru,  M01  sebagai kode mata pelajaran dan W1 sebagai jam. Susunan populasi yang dapat diambil secara acak, adalah sebagai berikut :
1. T01M01W1 T02M04W4 T02M03W2 T02M02W3 T03M01W4
2. T03M04W2 T02M02W1 T03M03W3 T01M02W3 T02M02W1
3. T02M03W4 T01M04W1 T01M01W1 T02M03W3 T02M04W4
4. T01M01W2 T02M02W3 T04M04W4 T01M01W3 T03M03W2
5. T03M02W3 T02M03W2 T03M04W3 T01M01W3 T03M04W3
Urutan gen terdiri dari kode guru, kode mata pelajaran dan jam pelajaran. Yang sudah diambil secara acak sesuai kode mata pelajaran dan waktu yang ada.

## b) Fungsi Fitnes
Di  tahap  ini  akan  dilakukan  pemilihan  untuk  mendapatkan  nilai fitnes yang tertinggi  sehingga  mendapatkan  nilai  individu  terbaik  dengan  fungsi fitness ,
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 369-382 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dengan memberikan nilai satu sebagai pinalty . Batasan yang harus diutamakan adalah guru hanya boleh mengajar sekali dalam waktu bersamaan.
1. T01M01W1 T02M04W4 T02M03W2 T02M02W3 T03M01W4
2. T03M01W2 T02M02W1 T03M03W3 T01M02W3 T02M02W1
3. T02M03W4 T01M01W1 T01M01W1 T02M03W3 T02M04W4
4. T01M01W2 T02M02W3 T04M04W4 T01M01W3 T03M03W2
5. T03M02W3 T02M03W2 T03M04W3 T01M01W3 T03M04W3
Dari susunan populasi yang sudah diperoleh tersebut, maka dapat dilihat jika kromosom  1  dan  3  tidak  terdapat  pelanggaran  dalam  batasan.  Namun  pada populasi 2, 3 dan 5 dimana pada kromosom ke 2 ada pinalti TO2 kode guru dan W1 kode jam, kromosom ke 3 ada pinalti T01 kode guru dan W1 kode jam, dan kromosom ke 5 juga terdapat pinalti  T03 kode guru dan W3 kode jam. Maka dari data yang diperoleh maka nilai fitnes adalah sebagai berikut:
Fitnes Kromosom 1 =            1              =1 1+ (0+0+0+0+0) Fitnes Kromosom 2 =            1              =0.33 1+ (0+0+0+0+1) Fitnes Kromosom 3 =            1              =1 1+ (0+0+0+0+0) Fitnes Kromosom 4 =            1              =0.33 1+ (0+1+1+0+0) Fitnes Kromosom 5 =            1              =0.25 1+ (1+0+1+0+1) c) Seleksi
Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  seleksi  untuk  mendapatkan  calon  induk  yang baik,  dengan  mendapatkan  induk  yang  baik  maka  akan  menghasilkan keturunan  yang  baik  juga.  Semakin  tinggi  nilai fitnes maka  semakin  besar peluang  untuk  terpilih.  Langkah  pertama  menghitung  nilai fitnes pada kromosom,  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Fitnes Kromosom  Nilai Fitnes 1 1 2 0.33 3 1 4 0.33 5 0.25
Langkah kedua adalah menghitung probabiltas nilai setiap kromosom dengan cara  membagi  nilai fitnes dengan  total  dari  semua  nilai fitnes ,  yang  hasilnya dapat  dilihat pada Tabel 3.
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 369-382 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 3. Probabilitas Nilai
Fitnes Kromosom Probabilitas 1 1 / 2.91=0.34 2 0.33 / 2.91=0.11 3 1 / 2.91=0.34 4 0.33 / 2.91=0.11 5 0.25 / 2.91=0.08
Selanjutnya adalah menempatkan masing-masing kromosom pada interval 0-1, yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Interval Nilai Probabilitas Kromosom  Nilai Fitnes 1 0-0.34 2 0.35-0.45 3 0.46-0.79 4 0.80-0.90 5 0.91-1
Untuk  mendapatkan  nilai  populasi  baru  dari  hasil  seleksi  maka  dapat dibangkitkan dengan menggunakan bilangan secara acak antara 0 - 1, misalkan bilangan  yang  dibangkitkan  0,2;  0,6;  0,4;  0,8;  dan  0,95.  Maka  dari  nilai  yang dibangkitkan secara acak dapat dilihat dari nilai 0.2 adalah kromosom 1 yaitu dengan nilai interval antara 0 - 0.34, maka dapat disimpulkan jika kromosom 1 tidak  perlu  mengalami  proses  seleksi.  Untuk  nilai  0.6  adalah  nilai  untuk kromosom  ke  3  dengan  nilai  interval  antara 0.46  -  0.79,  dengan  begitu  maka disimpulkan jika kromosom ke 3 akan mengalami proses seleksi untuk menuju kromosom  2,  dan  secara  otomatis  kromosom  ke  2  juga  mengalami  seleksi untuk mengisi nilai dari kromosom ke 3, untuk nilai 0.8 adalah kromosom ke 4 dengan nilai interval 0.80 - 0.90 dan nilai interval 0.91-1 adaalah kromosom ke 5 dengan nilai yang sesuai yaitu 0.95 dengan demikian maka yang mengalami seleksi karena nilai yang telah diacak dan dibangkitkan sesuai dengan interval nilai  pada  kromosom.  Dapat  dilihat  untuk  susunan  populasi  baru  yang dihasilkan dari proses seleksi, adalah :
1. T01M01W1 T02M04W4 T02M03W2 T02M02W3 T03M01W4
2. T02M03W4 T01M01W1 T01M01W1 T02M03W3 T02M04W4 3. T03M01W2 T02M02W1 T03M03W3 T01M02W3 T02M02W1 4. T01M01W2 T02M02W3 T04M04W4 T01M01W3 T03M03W2
5. T03M02W3 T02M03W2 T03M04W3 T01M01W3 T03M04W3
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 369-382 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## d) Crosover
Crossover (Pindah  Silang)  merupakan  salah  satu  operator  dalam  algoritma genetika yang melibatkan dua induk untuk menghasilkan keturunan yang baru. Crossover dilakukan dengan melakukan pertukaran gen dari dua induk secara acak.  Proses Crossover dilakukan  pada  setiap  individu  dengan  probabilitas crossover yang ditentukan. Misalkan nilai bilangan random nya adalah 0,2; 0,6; 0,4; 0,8 dan 0,95 dengan nilai Probabilitas minimal 0,6 mendekati 1. Dari  hasil  nilai  yang  telah  dibangkitkan  pada  proses crossover adalah  nilai kromosom 1 dan 3 yang memiliki nilai kurang dari nilai probabilitas yang telah ditentukan,  dimana  nilai  1  dan  3  adalah  bernilai  0,2  dan  0,6.  Maka  proses pindah silangnya adalah sebagai berikut :
Kromoson 1=  T01M01W1 T02M04W4 T02M03W2 T02M02W3 T03M01W4 Kromoson 3=  T03M01W2 T02M02W1 T03M03W3 T01M02W3 T02M02W1
Hasil pindah silang dari kedua kromosom, adalah sebagai berikut: Kromososn 1 = T02M01W4 T02M04W4 T02M03W1 T02M02W3 T03M01W4 Kromoson 3 = T01M01W4 T01M04W4 T02M03W2 T02M02W3

## T03M01W4
Fitnes kromosom 1 sesudah pindah silang, adalah : =             1           =0.33
1+(1+0+1+0+0) Fitnes Kromosom 3 sesudah pindah silang, adalah : =             1           =0.33 1+(1+1+0+0+0) e) Mutasi
Mutasi  gen  merupakan  operator  yang  menukar  nilai gen dengan  nilai inversisnya,  setiap  individu  akan  mengalami  mutasi gen dengan  probabilitas mutasi yang sudah ditentukan. Mutasi diberikan dengan cara menggeser nilai gen pada gen yang terpilih untuk dimutasikan. Berdasarkan data yang ada, maka total semua gen dalah 5 x 5 = 25. Sedangkan nilai  probabilitas fitnes adalah  0.1  jadi  dengan  demikian  diharapkan  nilai mutasi  yang  terjadi  adalah  :  0.1  x  25=2.5=  3  maka  ada  3 gen yang  akan mengalami proses mutasi. Maka gen yang akan dimutasi ada gen 1, 2 dan 3. Gen yang akan dirubah adalah waktu, dan akan menghasilkan kromosom : Kromosom sebelum diubah= T02M01W4 T02M04W4 T02M03W1 T02M02W3 T03M01W4 Kromosom setelah diubah= T02M01W4 T02M04W4 T02M03W4 T02M02W3 T03M01W4
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 369-382 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Berdasarkan proses mutasi yang sudah dilakukan maka menghasilkan sebuah susunan kromoson baru, sebagai berikut :
1. T01M01W1 T02M04W4 T02M03W2 T02M02W3 T03M01W4
2. T02M01W4 T02M04W4 T 02 M03W4 T02M02W3 T03M01W4
3. T03M01W2 T02M02W1 T03M03W3 T01M02W3 T02M02W1
4. T01M01W2 T02M02W3 T04M04W4 T01M01W3 T03M03W2
5. T03M02W3 T02M03W2 T03M04W3 T01M01W3 T03M04W3
Fitnes kromosom 1 sesudah dimutasi :
=               1             =1
1+(0+0+0+0+0) Fitnes kromosom 2 sesudah dimutasi : =               1             =0.33
1+(0+1+1+0+0) Fitnes kromosom 3 sesudah dimutasi : =               1             =0.33
1+(0+1+0+0+1) Fitnes kromosom 4 sesudah dimutasi : =               1             =0.33
1+(1+0+0+0+1) Fitnes kromosom 5 sesudah dimutasi : =               1             =0.25 1+(1+0+1+0+1)
Maka  dari  hasil  tersebut  dapat  disimpukan  bahwa  kromosom  1  adalah kromosom  yang  memiliki  hasil  nilai fitnes terbaik.  Karena  memiliki  nilai yang  tidak  memiliki  pelanggaran  terhadap  apa  yang  sudah  menjadi ketentuan  di  awal,  sehingga  ditetapkan  sebagai  solusi  yang  diinginkan. Setiap guru tidak boleh mengajar dalam waktu yang sama. Hasil akhir dari proses dapat dilihat pada Tabel 5.
Kromosom  1  =  T01M01W1  T02M04W4  T02M03W2  T02M02W3 T03M01W4.
Tabel 5. Hasil Proses Id Mapel  Nama Mapel  Id waktu   Waktu  Id Guru   Nama Guru T01 PAI W1 Senin M01 May T02 B Inggris W4 Kamis  M04 Setyo B T02 PPKN W2 Rabu M03 Tuti T02 B Indonesia W3 Selasa  M02 Ninik T03 B Inggris W4 Senin M04 Setyo B
Syarat berhentinya proses ( stoping criteria ) merupakan ketentuan berhentinya proses  dalam  algoritma  genetika.  Sehingga  didapatkan  hasil  yang  optimal,  dengan
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 369-382 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
kriteria  berhenti  apabila  telah  melakukan  10  kali  percobaan  dan  mencapai  100 generasi, dengan memperoleh nilai maksimum apabila nilai fitnes = 1. Pada  implementasi  penjadwalan  ini,  hasil  dapat diexport menjadi file Excel. Dalam  pembuatan  penjadwalan  ini  memerlukan  2  data  utama  yaitu  data  guru  dan mata pelajaran yang ada di SMP N 2 Wonosegoro. Data guru sendiri terdiri dari nama, mata  pelajaran  yang  diampu  dan  waktu.  Tampilan  jadwal  yang  sudah  di- ploting dengan algoritma genetika, dapat dilihat pada Gambar  3.
Gambar 6. Tampilan Jadwal dengan Algoritma Genetik
Kode Program 1 Perintah untuk  Proses Ploting
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 369-382 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Kode Program 1 merupakan perintah untuk melakukan ploting , sehingga akan mendapatkan jadwal yang akan digunakan,  seperti pada Gambar 6.
Setelah sistem dibangun, selanjutnya dilakukan pengujian sistem menggunakan User Acceptance Test (UAT) dengan tujuan untuk melihat apakah sistem yang telah dibuat sesuai dengan kebutuhan pengguna. Pengujian ini dilakukan pada staff yang berada di SMP  N 2 WONOSEGORO. Hasil pengujian User Acceptance Test ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil User Acceptance Test Sistem Penjadwalan No Pertanyaan Jawaban Jumlah X5 X4 X3 X2 X1 1 Apakah sistem penjadwalan ini membantu dalam menyelesaikan masalah? 10 0 0 0 0 50 2 Apakah fungsi dalam sistem penjadawalan ini sudah berfungsi sebagaimana mestinya? 5 4 1 0 0 44 3 Apakah sistem penjadwalan mudah digunakan? 8 2 0 0 0 48 4 Apakah tampilan dalam sistem penjadwalan menarik? 7 2 1 0 0 47
Berdasarkan  hasil  pengujian User  Acceptance  Test pada  Tabel  6  dapat  dilihat hasil  dari  rata-rata  jawaban  yang  pertama  menhasilkan  5  sehingga  presentasinya adalah  100%,  sedangkan  nilai  rata-rata  pada  jawaban  kedua  4,4  sehingga  nilai presentasinya  88%,  pada  nilai  rata-rata  ketiga  berjumlah  4,8  dan  nilai  pada presentasinya  96%,  dan  pada  jumlah  rat-rata  keempat  menhasilkan  nilai  4,7 sehinngga  nilai  presentsinya  mendapat  94%.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa sistem penjadwalan sudah membantu dalam menyelesaikan masalah yanng ada pada SMP Negeri 2 Wonosegoro, dan sesuai dengan fungsi yang telah dibutuhkan, mudah dalam penggunaan serta memiliki tampilan yang cukup menarik.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  penerapan  algoritma  genetika  pada  sistem penjadwalan  mata pelajaran  di  SMP  Negeri  2 Wonosegoro  dapat  diterapkan  dengan hasil  yang  optimal.  Berdasarkan  nilai fitnes tertinggi  yaitu  sebesar  1,  dimana  guru tidak mempunyai jam mengajar di waktu yang sama. Sistem dapat membantu dalam menyelesaikan  masalah  yang  ada,      yaitu  dapat  mengolah  data  untuk    melakukan proses penjadwalan dengan Algoritma Genetika.
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 369-382 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Lian Aga Aditya, W. M. (2017). Implementasi Algoritma Genetika Untuk Penjadwalan Mata  Pelajaran  Pada  Lms  Penjadwalan  Mata  Pelajaran  Pada  Lms. Jurnal  Mantik Penusa .
[2] Ferdyawan, A. H. (2020). Penerapan Algoritma Genetika Dalam Optimasi Penjadwalan Proyek. Jurnal Mahasiswa Aplikasi Teknologi Komputer Dan Informasi .
[3] Septiani,  W.  D.  (1  Agustus  2020).  Optimasi  Algoritma  C4.5  Menggunakan  Algoritma Genetika. Inti Nusa Mandiri .
[4] Daniel  Dwi  Kurnia,  S.  A.  (2021).  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Gangguan Kesehatan  Mental  Menggunakan  Algoritma  Genetika. Jurnal  Teknik  Informatika  Dan Sistem Informasi .
[5] I  Gusti Ayu Desi Saryanti, I. K. (2017). Penerapan Metode Algoritma Genetika Untuk Penjadwalan Mengajar. Jurnal Simmetris .
[6] Anita Desiani. “Konsep Kecerdasan Buatan”. Andi Offset. Yogyakarta. 2006
[7] Ni Luh Gede Pivin Suwirmayanti, I. M.  (2016). Penerapan Algoritma Genetika Untuk Penjadwalan Mata Pelajaran. Journal Of Applied Intelligent System .