## Membangun Sistem Informasi Penjadwalan Dengan Metode Algoritma Genetika Pada Laboratorium Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Maluku Utara
Agil Assagaf 1 , Adelina Ibrahim 2 , Catur Suranto 3
Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik,Universitas Muhammadiyah Maluku Utara agill.assagaf@gmail.com

## Abstrak
Penjadwalan  praktikum  merupakan  proses  penyusunan  jadwal  pelaksanaan  yang menginformasikan sejumlah mata kuliah, dosen  yang mengajar, ruang, serta waktu kegiatan perkuliahan  di  laboratorium.  Perlu  diperhatikan  beberapa  aspek  untuk  menyusun  jadwal perkuliahan yang sesuai dengan kebutuhan. Aspek yang perlu diperhatikan antara lain adalah aspek dari dosen yang mengajar, mata kuliah yang diajar. Penyusunan jadwal secara manual cenderung  membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama  dan  ketelitian  yang  cukup  bagi  pembuat jadwal.  Untuk  dapat  membuat  jadwal  yang  optional,  dibutuhkan  metode  optimasi.  Pada penelitian  ini,  akan  diuji  coba  metode  optimasi  dalam  pembuatan  jadwal  praktikum  yaitu Algoritma  Genetika.  Algoritma  genetika  merupakan  pendekatan  komputasional  untuk menyelesaikan  masalah  yang  dimodelkan  dengan  proses  biologi  dari  evolusi.  Parameter- parameter  Algoritma  Genetika  yang  mempengaruhi  jadwal  perkuliahan  yang  dihasilkan adalah  jumlah  individu,  probabilitas  crossover,  probabilitas  mutasi  serta  metode  seleksi, crossover  yang  digunakan.  Pengujian  dilakukan  dengan  cara  mencari  nilai  parameter- parameter algoritma genetika yang paling optimal dalam jadwal perkuliahan. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  dengan  jumlah  generasi,  jumlah  individu,  probabilitas  crossover  dan probabilitas mutasi dapat menghasilkan jadwal yang paling optimal.
Kata kunci: Optimasi, Penjadwalan, Seleksi, Crossover, Mutasi, Algoritma Genetika

## Abstract
Practical scheduling is the process of preparation of an implementation schedule that informs a number of courses, lecturers who teach, space, and time of lecture  activities in the laboratory. It should be noted several aspects to arrange lecture schedule in accordance with the needs. Aspects that need to be considered include aspects of lecturers who teach, courses taught. Manual scheduling tends to take longer and enough accuracy for the schedule maker. To  be  able  to  create  an  optional  schedule,  an  optimization  method  is  required.  In  this research, will be tested the optimization method in the preparation of the practice schedule that  is  Genetic  Algorithm.  Genetic  algorithms  are  a  computational  approach  to  solving problems  modeled  by  biological  processes  of  evolution.  The  parameters  of  the  Genetic Algorithm  affecting  the  course  schedule  are  the  number  of  individuals,  the  probability  of crossover,  the  probability  of  mutation  and  the  method  of  selection,  the  crossover  used. Testing is done by finding the most optimal parameter values of genetic algorithm in lecture schedule.  The  results  show  that  with  the  number  of  generations,  the  number  of  individuals, the  probability  of  crossover  and  the  probability  of  mutation  can  produce  the  most  optimal schedule.
Keywords: Optimization, Scheduling, Selection, Crossover, Mutation, Genetic Algorithm

## PENDAHULUAN
Penjadwalan merupakan kegiatan yang harus  dimiliki  oleh  setiap  orang  untuk dapat membantu dalam melakukan aktivitasnya  sehari-hari.  Terlebih  lagi sebuah  instansi  atau  lembaga  yang memiliki agenda-agenda penting dan rumit yang  diselesaikan  secara  teratur  dan  rapi. Begitu  pentingnya  penjadwalan  ini  agar kegiatan dapat berjalan sesuai dengan yang telah direncanakan.
Kecerdasan dari komputer yang meniru sistem kerja manusia sering disebut dengan kecerdasan buatan (artificial intelligence)  yang  mampu  memecahkan masalah  (problem  solving)  yang    rumit dimana    belum  tentu  dapat  diselesaikan oleh  manusia,  terutama  dalam  kegiatan penjadwalan  yang  masih  menggunakan cara manual.
Algoritma
Genetik sebenarnya terinspirasi dari prinsip genetika  dan  seleksi  alam  (teori  Darwin) yang  ditemukan  di  Universitas  Michigan, Amerika  Serikat  oleh  John  Holland melalui sebuah penelitian dan dipopulerkan  oleh  salah  satu  muridnya, David Goldberg menghasilkan buku berjudul  "Adaption  in  Natural  and Artificial Systems" pada tahun 1975.
Teknik  Informatika  merupakan  salah satu  jurusan  yang  ada  di  Universitas Muhammadiyah  Maluku  Utara.  Teknik Informatika di Universitas Muhammadiyah Maluku Utara merupakan salah  satu  jurusan  /  prodi  (program  studi) yang  memiliki  jumlah  mahasiswa  yang cukup  banyak.  Dengan  jumlah  mahasiswa yang  cukup  banyak,  tentu  dibutuhkan dosen yang memadai. Penjadwalan kegiatan praktikum dalam suatu Perguruan Tinggi  /  kampus  adalah  suatu  hal  rumit dan sering mengalami kesulitan.
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka penulis  mencoba  mengambil  penelitian
dengan judul “Membangun Sistem Informasi  Penjadwalan  dengan  Metode Algoritma  Genetika  pada  Laboratorium Teknik  Informatika  ummu  Ternate”. sebagai tujuan utama untuk dikembangkan lebih  lanjut  ke  dalam  suatu  sistem terkomputerisasi  yang  dapat  mengganti cara  manual  penjadwalan  Laboratorium dan dapat menghasilkan jadwal yang lebih akurat  dengan  aturan  yang  ada  dalam waktu yang lebih singkat..

## Rumusan Masalah
Bagaimana
Membangun Sistem Informasi  Penjadwalan  Dengan  Metode Algoritma  Genetika  Pada  Laboratorium Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Maluku Utara?

## Tujuan Penelitian
1. Membangun Sistem Informasi Penjadwalan Dengan Metode Algoritma Genetika Pada Laboratorium Teknik Informatika
2. Mengganti  cara  manual  penjadwalan Laboratorium  dan  dapat  menghasilkan jadwal yang lebih akurat dengan aturan yang  ada  dalam  waktu  yang  lebih singkat

## Manfaat Penelitian
Memudahkan Petugas dalam mengelola  data  jadwal  pada  laboratorium Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Maluku Utara, serta dapat mengoptimalkan penyusunan jadwal praktikum  di  jurusan  Teknik  Informatika Universitas Muhammadiyah Maluku Utara.

## Tinjauan Pustaka
Menurut Martina  Lova  pada penelitian dengan  judul  Sistem  Penjadwalan  Mata Kuliah  Menggunakan  Algoritma  Genetika (Studi  Kasus  Penjadwalan  Mata  Kuliah
Kelas R1 Program Studi Teknik Informatika  UMBY)  mengatakan  bahwa Penyelesaian masalah
penjadwalan perkuliahan  dalam  jumlah  yang  sangat besar  hingga  saat  ini  masih  menjadi permasalahan yang rumit untuk diselesaikan  secara  manual.  Algoritma genetik  adalah  algoritma  yang  berusaha menerapkan pemahaman mengenai evolusi alamiah  pada  tugas-tugas  pemecahan- masalah  (problem    solving).  Pendekatan yang  diambil  oleh  algoritma  ini  adalah dengan    menggabungkan  secara  acak berbagai  pilihan  solusi  terbaik  di  dalam suatu    kumpulan  untuk  mendapatkan generasi  solusi  terbaik  berikutnya  yaitu pada  suatu    kondisi  yang  memaksimalkan kecocokannya  atau  lazim  disebut  fitness. Generasi  ini  akan  merepresentasikan perbaikan-perbaikan pada populasi awalnya.  Dari  hasil  uji  coba  dalam penelitian  ini  dengan    menggunakan jumlah kromosom dari yang terkecil 4 dan yang  terbesar  15,  jumlah    generasi  dari yang terkecil 10 dan yang terbesar 50, nilai crossover  rate  0.3  dan    0.5,  nilai  mutation rate  0.25  dan  banyak  generasi  yang bervariasi.  Diperoleh  hasil    terbaik  yaitu pada uji coba ke-3 dengan nilai kromosom 15,  nilai  generasi  10,    nilai  crossover  rate 0.5  dan  nilai  mutation  rate  0.25  dngan hasil  70%.  Dari  hasil    yang  diperoleh dalam  penelitian  ini  di  harapakan  dapat menyelesaikan  permasalahan penjadwalan mata kuliah.
Pada Penelitian yang dilakukan Ahmad Josi dengan judul Implementasi Algoritma Genetika  pada  Aplikasi  Penjadwalan Perkuliahan Berbasis Web dengan mengadopsi model Waterfall (Studi Kasus: STMIK  Prabumulih),  mengatakan  bahwa Proses  penyusunan  jadwal  perkuliahan  di stmik prabumulih  masih dilakukan secara semi-manual  dengan  bantuan  Microsoft
Excel  dan  membutuhkan  waktu  berhari- hari, bahkan berminggu-minggu, sedangkan  dalam  membuat  jadwal    harus dilakukan  dengan  optimal  dan  cepat dikarenakan  jadwal  akan  dipergunakan untuk kegiatan perkuliahan tiap semesternya,  agar  proses  penjadwalan dapat  dilakukan  secara  efektif  dan  efesien maka    diperlukan  suatu aplikasi  yang  bisa mempermudah  proses  penjadwalan  yaitu aplikasi  penjadwalan  dan    menerapkan algoritma  yang  tepat,  salah  satu  algoritma bisa digunakan dalam aplikasi penjadwalan  adalah  Algoritma  Genetika. Algoritma  Genetika  adalah  algoritma pencarian yang didasarkan pada mekanisme  seleksi  alamiah  dan  genetika alamiah.

## LANDASAN TEORI Algoritama Genetika
Metode  Algoritma  Genetika  ditemukan di  Universitas  Michigan,  Amerika  serikat oleh  Holland,  (1975)  melalui  sebuah penelitian  dan  dipopulerkan  oleh  salasatu muridnya,  Goldberg,  (1989).  Dimana mendefenisiskan  algoritma  genetika  ini sebagai  metode  Algoritma  pencarian berdasarkan  pada  mekanisme seleksi alam dan genetik Alam.
Algoritma  genetik  adalah  algoritma yang  berusaha  menerapkan  pemahaman mengenai  evolusi  alamiah  pada  tugas- tugas pemecahan masalah (problem solving).  Pendekatan  yang  diambil  oleh algoritma ini adalah dengan menggabungkan  secara  acak  berbagai pilihan  solusi  terbaik  didalam  suatu kumpulan  untuk  mendapatkan  generasi solusi  terbaik  berikutnya  yaitu  pada  suatu kondisi yang memaksimalkan kecocokannya  atau  lazim  disebut  Fitness. Generasi  ini  akan  mempresentasikan perbaikan-perbaikan  pada  solusi  awalnya.
Dengan  melakukan  proses  ini  secara berulang,  algoritma  ini  diharapkan  dapat mensimulasikan proses evolusioner.
Pada  akhirnya,  akan  didapatkan  solusi- solusi yang paling tepat bagi permasalahan yang dihadapi. Untuk menggunakan Algoritma  genetik,  solusi  permasalahan dipresentasikan  sebagai  kromosom.  Tiga aspek  yang  penting  untuk  penggunaan algoritma genetik:
1. Defenisi fungsi Fitness
2. Defenisi  dan  implementasi  representasi genetik
3. Defenisi dan implementasi oprasi genetik  Jika  ketiga  aspek  diatas  telah didefenisikan,  algoritma  genetika  akan bekerja dengan baik.

## Struktur Umum Algoritma Genetika
Algoritma  genetika  memberikan  suatu pilihan  bagi  penentuan  nilai  parameter dengan  meniru  cara  reproduksi  genetika, pembentukan kromosom baru serta seleksi alami  seperti  yang  terjadi  pada  makhluk hidup.  Algoritma  Genetika  secara  umum dapat  diilustrasikan  dalam  diagram  alir berikut ini:
Bangkitkan
populasi awal Evaluasi fungsi awal Apakah kriteria optimasi tercapai Individu Individu terbaik seleksi crosover mutasi TIDAK YA AWAL
Gambar 1 Diagram Alir Algoritma Genetika (Kusumadewi, 2003)
(Kusumadewi,  2003)  Pada    algoritma ini,    teknik  pencarian  dilakukan  sekaligus atas  sejumlah  solusi    yang  mungkin
dikenal  dengan  istilah    populasi.  Individu yang  terdapat  dalam  satu  populasi  disebut dengan istilah kromosom , Charles  L  Karr (1999).  Kromosom  ini  merupakan  suatu solusi  yang  masih  berbentuk  simbol. Populasi  awal  dibangun  secara  acak, sedangkan  populasinya  merupakan  hasil evolusi kromosom-kromosom melalui iterasi yang disebut dengan istilah generasi .  Pada  setiap  generasi  kromosom akan  melalui  proses  evaluasi  dengan menggunakan  alat  ukur  yang  disebut fungsi  fitness .  Nilai  fitness  dari  suatu kromosom  akan  menunjukkan  kualitas kromosom dalam populasi tersebut.

## Penyendian
Teknik  penyandian  disini  meliputi penyandian  gen  dari  kromosom.  Gen merupakan  bagian  dari  kromosom.  Satu gen biasanya akan mewakili satu variable. Gen dapat direpresentasikan dalam bentuk : string  bit,  pohon,  array bilangan  real, daftar  aturan,  elemen  permutasi,  elemen program,  atau  representasi  lainnya  yang dapat  diimplementasikan  untuk  operator genetika.
STRING BINER 0    1    0 1   0   0   1 1  0  0  1 GEN-1 GEN-2 GEN-3
Gambar  2.  Penyandian  Biner  pada Operator Genetika (Kusumadewi, 2003)
Demikian  juga,  kromosom  dapat direpresentasikan dengan menggunakan:
1. String bit:011, 01101, 11101, dst.
2. Bilangan Real :65.65,-67.98. 562.88, dst.
3. Elemen  Program:  pemrograman genetika

## Operator Genetika
Algoritma      genetik      merupakan proses   pencarian   yang   heuristik   dan acak sehingga penekanan pemilihan operator yang digunakan sangat menentukan  keberhasilan      algoritma genetik      dalam      menemukan      solusi optimum  suatu  masalah  yang  diberikan. Hal  yang  harus  diperhatikan  adalah menghindari terjadinya konvergensi premature , yaitu mencapai solusi optimum yang  belum  waktunya,  dalam  arti  bahwa solusi yang diperoleh adalah hasil optimum lokal.
Operator  genetika  yang  digunakan setelah  proses  evaluasi  tahap  pertama membentuk  populasi  baru  dari  generasi sekarang.  Operator  -operator  tersebut adalah  operator  seleksi,  crossover dan mutasi.  (Kusumadewi,  2003).  Berikut  ini akan  dijelaskan  masing-masing  operator pada Genetika.

## Seleksi
Seleksi bertujuan memberikan kesempatan  reproduksi  yang  lebih  besar bagi  anggota    populasi    yang    paling fit .
Langkah    pertama    dalam    seleksi    ini adalah  pencarian  nilai fitness .  Masing- masing  individu  dalam  suatu  wadah seleksi akan menerima probabilitas reproduksi  yang  tergantung  pada  nilai objektif  dirinya  sendiri  terhadap  nilai objektif dari semua individu dalam wadah seleksi  tersebut.  Nilai fitness inilah  yang nantinya  akan  digunakan  pada  tahap seleksi berikutnya (Kusumadewi, 2003).
Kemampuan  algoritma  genetik  untuk memproduksi  kromosom  yang lebih  baik secara    progresif      tergantung      pada penekanan    selektif    ( selective  pressure ) yang  diterapkan  ke  populasi.  Penekanan selektif  dapat  diterapkan dalam dua cara. Cara  pertama  adalah  membuat  lebih
banyak  kromosom    anak  yang    dipelihara dalam    populasi    dan    memilih      hanya kromosom-kromosom terbaik bagi generasi  berikut.  Walaupun  orang  tua dipilih  secara  acak,  metode  ini  akan  terus menghasilkan  kromosom  yang lebih baik berhubungan    dengan  penekanan  selektif yang  diterapkan  pada  individu  anak tersebut. Cara lain menerapkan penekanan selektif  adalah  memilih  orang  tua  yang lebih baik ketika membuat keturunan baru. Dengan  metode  ini,  hanya  kromosom sebanyak  yang  dipelihara  dalam  populasi yang perlu dibuat bagi generasi berikutnya.  Walaupun  penekanan  selektif tidak  diterapkan  ke  level  keturunan, metode  ini  akan  terus  menghasilkan kromosom yang lebih baik, karena adanya penekanan  selektif  yang  diterapkan  ke orangtua.
Ada  beberapa  metode  untuk  memilih kromosom  yang  sering  digunakan  antara lain  adalah  seleksi  roda  rolet  ( roulette wheel  selection ),  seleksi  ranking  ( rank selection ) dam seleksi turnamen ( tournament selection ).

## Crossover
Crossover (perkawinan    silang) bertujuan    menambah    keanekaragaman string dalam populasi dengan penyilangan    antar-string    yang    diperoleh dari sebelumnya. Beberapa jenis crossover tersebut adalah:
a. Crossover 1-titik
Pada crossover dilakukan  dengan memisahkan  suatu  string  menjadi  dua bagian  dan  selanjutnya  salah  satu bagian dipertukarkan dengan salah satu bagian    dari    string    yang    lain    yang telah    dipisahkan  dengan    cara    yang sama.    Proses    yang    demikian dinamakan    operator crossover satu
titik seperti diperlihatkan pada gambar berikut:
Tabel 1. Contoh Crossover 1 titik
Kromosom Orangtua 1 11001 011 Kromosom Orangtua 2 11011 111 Keturunan 11001111
b. Crossover 2 Titik
Proses crossover ini  dilakukan dengan    memilih    dua    titik crossover .  Kromosom  keturunan kemudian  dibentuk  dengan  barisan bit  dari  awal  kromosom  sampai titik crossover pertama  disalin  dari orang  tua  pertama,  bagian    dari titik crossover pertama    dan kedua    disalin    dari    orang  tua kedua, kemudian selebihnya disalin dari orang tua pertama lagi.
Tabel 2. Contoh Crossover 2 titik
Kromosom Orangtua 1 11 0010 11 Kromosom Orangtua 2 11 0111 11 Keturunan 11011111
c. Crossover Seragam Crossover seragam  manghasilkan kromosom keturunan dengan
menyalin  bit-bit  secara  acak  dari
kedua orangtuanya.
Table 3. Contoh Crossover Seragam
Kromosom Orangtua 1 110 010 11 Kromosom Orangtua 2 110 111 11 Keturunan 11011111
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini diperoleh dari Universitas
Muhammadiyah  Maluku  Utara  fakultas Teknik jurusan Informatika

## Metode Algoritma Genetika
Metode yang digunakan adalah algoritma genetika karena dapat menyelesaikan  permasalahan  penjadwalan praktikum yang sangat rumit dan kompleks.  Algoritma  genetika  merupakan metode  pencarian  dimana  dalam  proses e ncoding (pengkodean) menghasilkan string  yang  kemudian  disebut  kromosom yang  terdiri  dari  sekumpulan  bit-bit.  Bit- bit  ini  dikenal  sebagai  penyusun  sebuah kromosom. Jadi satu kromosom terdiri dari gen-gen.

## ANALISA DAN PERANCANGAN
Gen  dalam  kasus  ini  adalah  urutan tabel  mata  kuliah,  tabel  dosen,  jadwal ruangan  dan  waktu  yang  telah  dikodekan terlebih dahulu sehingga membentuk suatu kromosom, berarti bahwa panjang kromosom  akan  sesuai  dengan  jumlah penjadwalan praktikum. Sedangkan individu merupakan kumpulan kromosom, dalam  kasus  ini  satu  individu  memiliki satu  kromosom.  Sedangkan  populasi, merupakan  kumpulan  individu  yang  telah ditentukan jumlahnya oleh admin.

## Rancangan Sistem
Rancangan  Sistem  merupakan  tahapan dimana sebelum sistem itu bangun di buat kerangka terlebih dahulu dengan menggunakan suatu metode dan alat bantu (tools)  yang  dipakai  untuk  menyusun sistem  tersebut  berupa  tahapan  diagram dan  lainnya,  Berikut  merupakan  tahapan rancangan sistem menggunakan alat bantu berbasis object yaitu UML
Set Parameter
a. Matakuliah b. Dosen c. Kelas d. Ruang e. Jam f.  Hari MULAI Proses data inputan Input data Pembentukan Kromosom Dari populasi Evaluasi Fitnes Proses seleksi Perkawinan silang Mutasi Cek Kondisi SELESAI TIDAK YA Gambar 3. Diagram Alir Perancangan
Proses  rancangan  sistem  algoritma genetika  pada  penjadwalan  praktikum terdiri dari proses data input, Pembentukan Kromosom dari Populasi, Evaluasi Fitness, Seleksi Proses, Perkawinan Silang (Crossevor),  Proses  Mutasi  dan  Kondisi selesai. Rancangan sistem dapat dijelaskan melalui flowchart. Flowchart adalah bagan-bagan yang menggambarkan langkah-langkah suatu masalah atau penyelesaian  masalah  dengan  menetukan permasalahan penjadwalan praktikum.

## Use Case
Use  case  merupakan  suatu  rancangan sistem  secara  umum  dimana  dalam rancangan  tersebut  terdapat  actor  yang bertugas  mengedalikan  dan  menjalankan sistem  yang  terhubung  pada  case  satu sama lainnya
Admin Menambah data Waktu Merubah data Waktu Menambah data Hari Merubah data Jam Menambah data Praktikum Merubah data Praktikum Menambah data Matakuliah Merubah data Matakuliah Menambah data Dosen Merubah Data Dosen Mahasiswa Login <include> <include> <include> <include> <include> <include> <include> <Include> <include> <include> Hasil Jadwal kuliah Data dosen Data matakuliah Data ruang Halaman Pengunjung Halaman Admin Menambah Data Kelas Merubah Data Kelas Menambah Data Ruang Merubah Data Ruang Generate Jadwal Hasil Jadwal <include> <include> <include> <include> <include> <include>
Gambar 4. Use case diagram

## Tabel 4. Peran Aktor Petugas Penjadwalan
Aktor Use Case Deskripsi Admin/petug as Pnjadwalan - Menambah,meru bah dan menghapus Data Waktu -Menambah & merubah data Waktu yang akan menentukan Jadwal Praktikum - Menambah,merub ah dan menghapus Data Hari -Menambah &  merubah data Hari untuk mengetahui jadwalan praktikum - Menambah,merub ah dan menghapus Data Jam -Menambah & merubah data Jam yang akan dijadwalkan - Menambah,merub ah dan menghapus Data -Menambah & merubah data Praktikum
Praktikum yang sesuai dengan dosen pengajar. - Menambah,merub ah dan menghapus Data Dosen -Menambah & merubah data Dosen yang Akan mengajarkan Materi praktikum - Menambah,merub ah dan menghapus Data Kelas -Menambah & merubah data Kelas yang sesuai dengan Jumlah Mahasiswa - Menambah,merub ah dan menghapus Data Ruang -Menambah & merubah data Ruang Laboratoriu m yang ada. -Generate Jadwal -Menginput nilai dari metode Algoritma yang di terapkan -Hasil Jadwal -Hasil Penjadwalan Praktikum yang telah di proses dengan menggunaka n Algoritma Genetika

## Tabel 5 PeranAktorMahasiswa/Pengunjung
Aktor Use Case Deskripsi Mahasiswa/Pengunjun g -Hasil data dosen - Melihat jumblah data dosen -Hasil data matakulia h - Melihat jumblah data matakuliah -Hasil data ruang -Melihat jumblah data ruangan -Hasil jadwal kuliah - Melihat Jadwal Perkuliaha n yang telah Dibuat sesuai dengan tahun ajaran

## IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN Halaman Login
Gambar  5  merupakan  tampilan  menu login  dimana  petugas  login  disini  untuk masuk ke dalam menu utama.

## Gambar 5. Halaman Login

## Menu Utama
Gambar 6. merupakan tampilan menu utama  dimana  terdapat  menu-menu  yg biasa  dipilih  petugas  dalam  menjalankan aplikasi  seperti,  lihat  &  edit  data,  tambah data,  cari  data,  dan  generate  jadwal.  Pada menu  utama  tedapat  menu  waktu,  kuliah, ruang, penjadwalan, password dan logoout dimana setiap menu mempunyai fungsional  dan  pengelolaan  data  masing- masing  seperti  mengedit,  menambah, mencari dan menyimpan data

## Gambar 6. Halaman Utama

## Tambah Data Waktu
Gambar 7 merupakan tampilan menu tambah  data  waktu  dimana  terdapat  data- data  yg  biasa  dipilih  petugas  dalam mengubah  data  seperti  hari  dan  jam praktikum
Gambar 7. Halaman Tambah data Waktu

## Tambah Data Hari
Gambar  8  merupakan  tampilan  menu tambah data hari dimana terdapat data-data yg  biasa  dipilih  petugas  dalam  mengubah data seperti, data kode hari dan nama hari.
Gambar 8. Halaman Tambah data Hari

## Tambah Data Jam
Gambar  9  merupakan  tampilan  menu tambah data jam dimana terdapat data-data yg  biasa  dipilih  petugas  dalam  mengubah data seperti, data kode jam dan nama jam
Gambar 9. Halaman Tambah data Jam

## Tambah Data Praktikum
Gambar  10  merupakan  tampilan menu tambah data  dosen dimana terdapat data-data  yg  biasa  dipilih  petugas  dalam mengubah  data  seperti  kode  matakuliah, kelas dan dosen

## Gambar 10. Halaman Tambah data Praktikum

## Tambah Data Matakuliah
Gambar 11 merupakan tampilan menu tambah  data  matakuliah  dimana  terdapat data-data  yg  biasa  dipilih  petugas  dalam mengubah  data  seperti,  kode  matakuliah, nama matakuliah dan sks
Gambar 11. Halaman Tambah data Matakuliah

## Tambah Data Dosen
Gambar 12 merupakan tampilan menu tambah  data  dosen  dimana  terdapat  data- data  yg  biasa  dipilih  petugas  untuk menambah data seperti, kode dosen, nama dosen dan keterangan
Gambar 12. Halaman Tambah data

## Dosen

## Tambah Data Kelas
Gambar 13 merupakan tampilan menu tambah  data  kelas  dimana  terdapat  data- data  yg  biasa  dipilih  petugas  untuk menambah  data  seperti  kode  kelas,  nama kelas dan keterangan.
Gambar 13. Halaman Tambah data Kelas

## Tambah Data Ruang
Gambar  14  merupakan  tampilan menu tambah data ruang dimana terdapat data-data  yg  biasa  dipilih  petugas  untuk menambah data seperti kode ruang, nama ruang dan keterangan.
Gambar 14. Halaman Tambah data Ruang

## General Jadwal
Gambar 15 merupakan tampilan menu generate  jadwal  dimana  terdapat  data-data yg  biasa  dipilih  petugas  untuk  menginput nilai jumlah kromosom, maksimal generasi, crosover dan mutasi, metode dari algoritma genetika.

## Gambar 15. Halaman Generate

## Hasil Jadwal Praktikum
Gambar  16  merupakan  tampilan halaman data hasil jadwal praktikum yang telah di proses dengan menggakan metode algoritma genetika
Gambar 16. Halaman Hasil Jadwal

## Praktikum

## KESIMPULAN DAN SARAN
1. Algoritma  genetika  dapat  digunakan untuk  mengoptimalkan  penyusunan jadwal  praktikum  di  jurusan  Teknik
Informatika Universitas Muhammadiyah Maluku Utara.
2. Dalam  mengoptimalkan  penyusunan jadwal  praktikum  diperlukan  empat parameter  antara  lain  jumlah  populasi, jumlah generasi, crossover dan mutasi.
Besar kecilnya masing-masing parameter sangat mempengaruhi jadwal  perkuliahan  yang  dihasilkan. Semakin  besar  nilai  parameternya maka  semakin  baik  pula  nilai  fitness yang dihasilkan atau jadwal perkuliahan  yang  dihasilkan  semakin optimal.

## Saran
Metode  yang  telah  digunakan  dapat diaplikasikan untuk permasalahan penjadwalan  lainnya,  seperti  penjadwalan praktikum  dengan  data  yang  jauh  lebih kompleks  dan  dengan  batasan  masalah yang  jauh  lebih  kompleks  seperti  jadwal perkuliahan.

## DAFTAR PUSTAKA
Goldberg,  D.E.  1989. Genetik  Algorithms In Search, Optimization And Machine Learning . Addison - Wesley Publishing. New York
Onno  W.  Purbo,  Akhmad  D.  Sembiring,
2000. Apache  Web  Server ,  PT  Elex Media Komputindo, Jakarta
Sunarfrihantono,  Bimo.  2002. PHP  dan Mysql Untuk Web . Andi. Yogyakarta: http://google.com.  Diakses  tanggal  1 Maret, 2018
Kusumadewi, S. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya) . Graha Ilmu. Yogyakarta
Kusumadewi,  S.,  dan  Purnomo,  H.  2005. Penyelesaian Masalah Optimasi
Dengan Teknik-Teknik Heuristik .
Graha Ilmu. Yogyakarta
Munawar. 2005. Pemodelan Visual Menggunakan  UML .  Graha  Ilmu. Yogyakarta
Nugroho  Adi.  2005. Rational  Rose  Untuk Pemodelan Berorientasi Objek .
Informatika. Bandung
Dosen  TI,  UMMU.  2013. Buku  Panduan Penulisan  Skripsi .  Program  Studi: Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Maluku Utara.
Martina  Lova  2017. Sistem  Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Algoritma Genetika  (Studi  Kasus  Penjadwalan Mata Kuliah Kelas R1 Program Studi
Teknik Informatika UMBY). Repository Skripsi, Universitas Mercu Buana, Yogyakarta Fauzi Rahmad. 2015. Optimasi Penjadwalan Matakuliah dengan Menggunakan  Algoritma  Genetika . Teknik Informatika Universitas Darma Persada, Jakarta. Andrie  Tri  Laksono,  Meinarini  C  U  dan Yuni S. Sistem Informasi
Penjadwalan  Kuliah  Menggunakan Metode  Algoritma  Genetika  (Studi
Kasus:  Fakultas  &  Kesehatan  UMJ) , Studia  Informatika, 9  (2),  177-188,
2016 Adi  Chandra  Syarif,  Farif  Hartono Gunawan. Penerapan Algorirma Evolusi Dengan Metode Generalitaion Replacement pada aplikasi Penjadwalan Kuliah , JURNAL  TEMATIKA  VOL.  1,  NO. 2,  SEPTEMBER  2013, ISSN:  2303 3878
Ahmat  Josi, Implementasi  Algoritma Genetika  Pada  Aplikasi  Penjadwalan Perkuliahan  Berbasis  Web  Dengan Mengadopsi  Model  Waterfall  (Studi Kasus:  STMIK  Prabumulih ).  Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT (JPIT),  Vol.  02,  No.  02,  Juli  2017,
ISSN:2477-5126 (print), 2548-9356 (online)
Akbar Poipessy, Mirna Umasagadji, Pembuatan  Aplikasi  Jadwal  Kerja Karyawan berbasis Web Pada Stasiun Pengisian  Bahan  Bakar  (SPBU) Kalumata Ternaete , IJIS – Indonesian Journal On Information System, Vol 3 Nomor  1  April  2018, e-ISSN  2548- 6438, p-ISSN 2614-7173