## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3418
Penerapan Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Mata Pelajaran
Hendri Ardiansyah 1 , Mochammad Bagoes Satria Junianto 2
1,2 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pamulang, Tangerang Selatan, Indonesia Email: 1 dosen00832@unpam.ac.id, 2 dosen00849@unpam.ac.id
Abstrak− Penjadwalan mata pelajaran di sekolah sering kali memiliki masalah terhadap jalannya kegiatan belajar mengajar. Terdapat berbagai macam variasi dalam permasalahan tersebut, dikarenakan perbedaan kebijakan yang berbeda-beda dalam penjadwalan, di SD Lazuardi Global Compassionate School Kota Depok pembuatan jadwal dilakukan dengan cara membuat gambaran  kasar  jadwal  kemudian  dipindahkan  ke  aplikasi  google  sheet,  penjadwalan  dengan  cara  ini  masih  sering  terjadi ketidaksesuaian penjadwalan yang dibuat dan juga memerlukan waktu yang cukup lama. Hal ini menyebabkan penjadwalan yang optimal sulit didapatkan.  Penelitian ini membahas penerapan algoritma genetika untuk penjadwalan mata pelajaran di SD  Lazuardi Global  Compassionate School .  Algoritma  genetika  adalah  algoritma  yang  dapat  memecahkan  masalah  dalam penjadwalan  mata pelajaran dan memberikan solusi untuk mendapatkan hasil penjadwalan yang optimal. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, parameter yang digunakan adalah jumlah populasi, jumlah generasi, persilangan dan mutasi bahwa algoritma genetika dapat bekerja dengan baik dan menyelesaikan masalah dengan menghasilkan penjadwalan yang optimal dan mempersingkat waktu pembuatan jadwal sehingga pembuatan jadwal menjadi efektif dan efisien.
Kata Kunci: Algoritma; Genetika; Penjadwalan; Mata Pelajara; Optimal
Abstract− Scheduling of subjects in schools often has problems with the course of teaching and learning activities. There are various variations in this problem, due to differences in different policies in scheduling, at Lazuardi Global Compassionate School, Depok City, the schedule is made by making a rough description of the schedule and then transferring it to the Google Sheet application, scheduling in this way is still often mismatched. scheduling is made and also takes quite a long time. This causes the optimal scheduling difficult to obtain. This study discusses the application of genetic algorithms for scheduling subjects at Blue Blue Compassionate School Elementary School. Genetic algorithm is an algorithm that can solve problems in lesson scheduling and provide solutions to get optimal scheduling results. Based on the results of the tests carried out, the parameters used are the number of populations, the number of generations, crosses and mutations that the genetic algorith m can work well and solve problems by producing optimal scheduling and shorten the time of making the schedule so that the making of the schedule becomes effective and efficient.
Keywords : Algorithm; Genetics; Scheduling; Subjects; Optimal

## 1. PENDAHULUAN
Jadwal  merupakan  salah  satu  hal  yang  sangat  diperlukan  dalam  setiap  kegiatan,  seperti  dalam  kegiatan  dunia pendidikan yaitu jadwal pelajaran. Jadwal pelajaran berperan penting dalam kegiatan proses belajar mengajar [1], kegiatan mengatur jadwal biasa dikenal dengan istilah penjadwalan [2].
Asal  kata  penjadwalan  adalah  jadwal  yang  memiliki  arti  pembagian  waktu  berdasarkan  rencana  alokasi perintah kerja, atau daftar pekerjaan, atau tabel, atau rencana tindakan dengan pembagian waktu yang terperinci [2]. Permasalahan penjadwalan sering kali dihadapi oleh lembaga pendidikan, hal ini juga yang sedang dihadapi oleh SD Lazuardi Global Compassionate School . Proses penjadwalan mata pelajaran masih dilakukan dengan cara semi-manual  yaitu  membuat  gambaran  kasar  jadwal  kemudian  dipindahkan  ke  dalam google  sheet sehingga memerlukan waktu yang lama hingga beberapa pekan dengan cara pembuatan jadwal seperti ini juga menyababkan bentroknya jadwal mata pelajaran dan ketidaksesuaian jadwal mata pelajaran. Penyusunan jadwal yang baik perlu memperhatikan beberapa aspek seperti ketersediaan ruang kelas, jumlah guru, jumlah mata pelajaran dan jadwal guru  yang  bersangkutan.  Agar  permasalah  tersebut  dapat  terselesaikan  diperlukan  suatu  aplikasi  yang mempermudah  dalam  peyusunan  jadwal  dengan  menggunakan  algoritma  penjadwalan  yang  tepat.    Terdapat beberapa algoritma yang digunakan untuk penjadwalan seperti algoritma genetika[3], [4], [5], [6], [7], [8], [9] , algoritma Particle Swarm Optimization (PSO)  [10], algoritma Simulated Annealing [11] dan algoritma Greedy [12].  Algoritma  genetika  lebih  banyak  digunakan  untuk  penjadwalan  dalam  kurun  waktu  lima  tahun  terakhir berdasarkan beberapa penelitian berikut.
Penelitian yang dilakukan oleh Tri Handayani dkk [13] dengan menbandingkan beberapa algortima yang digunakan  untuk  penjadwalan,  bahwasannya  algoritma  genetika  memiliki  keunggulan  dibandingkan  dengan algoritma Greedy dan algoritma Simulated Annealing. Hasil ini ditunjukan oleh algoritma genetika yang mampu memperoleh solusi optimal dengan waktu tercepat.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Afrizal  Nehemia Toscany  dan  Rusdianto  Roestam  menghasilkan  bahwa implementasi algoritma genetika sangat mendukung proses penjadwalan dengan menghasilkan jadwal yang lebih presisi sesuai dengan penempatan jam mengajar, ruang kelas dan dosen yang tepat dan juga mempercepat proses penyusunan dan pembuatan jadwal perkuliahan. [5].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dwi  Oktarina  dan  Alyauma  Hajjah  algoritma  genetika  digunakan  untuk penjadwalan seminar proposal  dan sidang akhir skripsi  menghasilkan bahwa proses penjadwalan menjadi lebih cepat dan dapat meminimalisir kesalahan penjadwalan [6].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Delpiah  Wahyuningsih  dan  Ellya  Helmud  penerapan  algoritma  genetika untuk  optimasi  penjadwalan  pada  MTS  Negeri  1 Pangkalpinang,  hasil  penelitian  ini  algoritma  genetika  sangat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3418
efektif digunakan untuk penjadwalan dengan hanya memutuhkan waktu tidak lebih dari 8 menit untuk mengasilkan penjadwalan yang optimal [7].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ilham  Hidayat  Sugeha  dkk,  algoritma  genetika  digunakan  untuk penjadwalan  proyek  rehabilitasi  puskesmas  minanga.  Sistem  penjadwalan  proyek  ini  menggunakan  algoritma genetika telah berhasil dikembangkan dan diimplementasikan untuk menemukan solusi perencanaan yang optimal, yaitu untuk memenuhi batasan penjadwalan proyek, termasuk beberapa aktivitas yang tidak dapat dimulai sampai aktivitas lain selesai dan tidak boleh melebihi durasi proyek yang ditentukan [8].
Penelitian yang dilakukan oleh Rudolfo Rizki damanik algortiama genetika digunakan untuk penjawalan perawat  rs  porsea  menghasilkan  penjadwalan  yang  optimal  dengan  pembetukan  gen  yang  terdiri  dari  jumlah perawat, jumlah bulan dalam setahun, jumlah hari dalam sebulan, jumlah shift dan usia perawat [9].
Dari  penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  algoritma  genetika  banyak  diimplementasikan  untuk penjadwalan. Algoritma genetika merupakan suatu teknik pencarian solusi dengan menggunakan prinsip seleksi alam,  Sifat  dari  algoritma  genetika  adalah  mencari  kemungkinan-kemungkinan  dari  kandidat  solusi  untuk mendapatkan suatu soluasi yang optimal bagi penyelesain masalah [14]. Atas dasar kesulitan inilah, maka perlu melakukan pendekatan algoritma genetika terhadap sistem penjadwalan mata pelajaran untuk bidang studi pada SD Lazuardi Global Compassionate School .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  awal  penelitian  adalah  analisis  permasalahan  kemudian  dilanjutkan  dengan  studi  literatur  untuk penentuan  metode  yang  digunakan  dalam  penyelesaian  masalah.  Tahapan  selanjutnya  adalah  membuat  design sistem yang akan dibuat, kemudian dilanjutkan dengan implementasi metode ke dalam sistem ( coding ). Tahapan terakhir adalah tahap uji coba sistem. Tahapan peneleitian secara sistematis digambarkan pada gambar berikut:
Gambar  1. Tahapan Penelitian

## 2.3 Algortima Genetika
Algoritma  genetika  adalah  algoritma  pencarian  yang  didasarkan  pada  mekanisme  seleksi  alamiah dan  genetika alamiah. Awalnya, algoritma genetika digunakan sebagai algoritma untuk menemukan parameter yang optimal. Namun  dalam  perkembangannya,  algoritma  genetika  dapat  diterapkan  pada  berbagai  masalah  lain,  seperti pembelajaran,  peramalan,  pemrograman  otomatis,  dan  sebagainya.  Dalam  bidang  soft  computing,  algoritma genetika  banyak  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  parameter  yang  optimal  [3].  Saat  memecahkan  masalah, algoritma  genetika  memetakan  ( encoding )  masalah  pada  rantai  kromosom.  Rantai  kromosom  ini  terdiri  dari beberapa  gen  yang  menggambarkan  variabel  keputusan  yang  digunakan  dalam  keputusan.  Representasi  rantai kromosom  beserta  fungsi  fitness  untuk  menilai  seberapa  bagus  suatu  kromosom  menjadi  solusi  yang  dapat diterapkan  sehingga  dapat  dimasukkan  ke  dalam  algoritma  genetika  [15]. Flowchar algoritma  genetika ditunjukkan pada gambar berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3418
Start Mulai Masukkan Data pengkodean Inisialisasi Populasi Evaluasi Fitness Seleksi Penjadwalan Dengan fitness terbaik Crossover Mutasi Kromosom terbaik Hasil Penjadwalan Selesai Generate Populasi terbaik
Gambar  2. Diagram Alir Algoritma Genetika
1.   Pengkodean
Coding  (pengkodean)  adalah  metode  bagaimana  gen  dikodekan  dari  kromosom,  gen  adalah  bagian  dari kromosom.  Gen  akan  menjadi  variabel,  sehingga  solusinya  harus  dikodekan  terlebih  dahulu  dalam  bentuk kromosom agar dapat diproses dengan algoritma genetika. Setiap kromosom mengandung beberapa gen yang mengkodekan informasi yang disimpan dalam individu atau kromosom [8], [16].
2.  Menentukan populasi awal dan inisialisasi kromosom Menentukan populasi awal adalah proses membuat beberapa kromosom secara acak. Kromosom mewakili satu solusi alternatif yang mungkin. Dapat dikatakan kromosom sama seperti pada individu. Besar kecilnya populasi tergantung pada masalah yang sedang dipecahkan. Setelah menentukan ukuran populasi, populasi awal dibuat dengan menginisialisasi  solusi  yang mungkin pada kromosom yang berbeda. Panjang kromosom ditentukan berdasarkan masalah yang diteliti [3] [14].
3.  Evaluasi fitness
Fungsi evaluasi dalam algoritma genetika adalah fungsi yang memberikan penilaian kromosom (nilai fitness) yang akan digunakan sebagai acuan untuk mencapai nilai optimal dalam suatu algoritma genetika. Nilai fitness ini kemudian menjadi nilai bobot kromosom. Saat mengevaluasi kromosom, ada dua hal yang perlu dilakukan, yaitu  mengevaluasi  fungsi  tujuan  (objective  function)  dan  mengubah  fungsi  tujuan  menjadi  fungsi  fitness. Secara umum fungsi fitness ditentukan dari fungsi tujuan dengan nilai non-negatif, jika ternyata nilai fungsi tujuan negatif maka perlu ditambahkan konstanta x agar nilai fitness yang dihasilkan tidak negatif [8].
4.   Seleksi
Seleksi  adalah  proses  pemilihan  orang  tua  untuk  dikembangbiakkan  (biasanya  berdasarkan  nilai  fitness). seleksi ditujukan untuk memberikan peluang reproduksi terbaik bagi perwakilan terbaik dari populasi. [8].
5. Crossover
Crossover digunakan sebagai  metode pemotongan kromosom  secara acak dan merupakan peleburan bagian pertama  dari  kromosom  utama  1  dengan  bagian  kedua  dari  kromosom  utama  2.  Crossover  hanya  dapat dilakukan  jika  bilangan  acak  yang  dihasilkan  untuk  kromosom  kurang  dari  probabilitas  crossover  yang ditentukan (Pc) biasanya diatur mendekati 1, misalnya 0,5.
Metode  crossover  yang  paling  banyak  digunakan  adalah  crossover  satu  titik  potong  (one-point  crossover)  . Titik perpotongan dipilih secara acak, kemudian bagian pertama dari kromosom utama 1 digabungkan dengan bagian kedua dari kromosom utama 2. Untuk menentukan posisi breakpoint, dibangkitkan bilangan acak [1 - N], dimana N adalah jumlah gen pada kromosom [17], [18].
6.   Mutasi Mutasi  adalah proses perubahan  secara acak nilai  satu  atau lebih gen pada  suatu  kromosom. Mutasi  adalah operator dari algoritma genetika yang bertujuan untuk membentuk individu-individu dengan kualitas yang baik atau di atas rata-rata. Selain itu, mutasi digunakan untuk memperbaiki kerusakan materi genetik akibat proses crossover [8], [17].
7.   Kriteria Penghentian Ada beberapa kriteria terminasi yang dapat digunakan [3]:
a.    Memberikan  batasan  jumlah  iterasi.  Jika  batas  iterasi  tercapai,  iterasi  berhenti  dan melaporkan individu dengan nilai fitness tertinggi sebagai solusi terbaik.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3418
Submitted: 13/11/2021 ; Accepted: 14/12/2021 ; Published: 25/01/2022
b.   Pemberian batasan waktu proses algoritma genetika. Kriteria ini digunakan pada sistem-sistem waktu nyata (real time system), dimana solusi harus ditemukan paling lama, misalkan 12 jam. Dengan demikian, sudah diantisipasi, ketika proses berlangsung hampir 12 jam.
c.    Menghitung  ada  tidaknya  penggantian  anggota  populasi,  yang  terjadi  secara  berurutan  sampai  dengan jumlah tertentu.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil dan Pembahasan
Jadwal  tesusun  dari  beberapa  komponen  seperti  kelas,  mata  pelajaran,  hari,  waktu  dan  guru. Setiap  komponen memiliki karakteristik yang unik. tahapan pembuatan jadwal dengan algoritma genetika adalah sebagai berikut: dan akan dikodekan agar algoritma genetika dapat diproses dalam pembuatan jadwal.
1. Pengkodean
Setiap komponen pembentuk jadwal akan dikodekan agar algoritma genetika dapat diproses dalam pembuatan jadwal.  Komponen-komponen  pembentuk  jadwal  yang  telah  dikodekan  ditunjukkan  dengan  tabel  1  sampai dengan tabel 5.
Tabel 1. Kelas No Nama Kelas Kode Kelas 1 4 Asma Bin Yazid 1 2 5 Khalid Bin walid 2 3 5  Hamzah Bin Abdul Manaf 3 4 6 Abu Ubaidillah Bin Jafar 4 5 6 Abu Musa Al-Asyari 5 Tabel 2. Mata Pelajaran No Nama Mata Pelajaran Kode Mata Pelajaran 1 Seni Art 1 2 Matematika 2 3 Sains 3 4 English 4 5 PAI 5 6 Olahraga 6 7 IT 7 8 Tematika 8 Tabel 3. Guru No NIP Nama Guru Kode Guru 1 LAZ01 M Sholeh 1 2 LAZ02 Fajar Wibowo 2 3 LAZ03 Nugroho 3 4 LAZ04 Wahyuningsih 4 5 LAZ05 Sudaryat 5 6 LAZ06 Ina Indriyani 6 7 LAZ07 Rifai 7 8 LAZ08 Aisyu Sholihah 8 9 LAZ09 Amalia 9 Tabel 4. Tabel Hari No Hari Kode Hari 1 Senin 1 2 Selasa 2 3 Rabu 3 4 Kamis 4 5 Jum’at 5 Tabel 5. Waktu No Waktu Kode Waktu 1 07.00 – 07.40 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3418
No Waktu Kode Waktu 2 07.40 – 08.20 2 3 08.20 – 09.00 3 4 09.00 – 09.40 4 5 10.00 – 10.40 5 6 10.40 – 11.20 6 7 11.20 – 12.00 7 Tabel 6. Guru Pengampu Mata Pelajaran No Mata Pelajaran Guru Pengampu Kelas 1 IT Fajar Wibowo 4 Asma Bin Yazid 2 IT Fajar Wibowo 5 Khalid bin Walid 3 Olahraga M Sholeh 4 Asma Bin Yazid 4 Olahraga M Sholeh 5 Hamzah Bin Abdul Manaf 5 Seni Art Sudaryat 5 Khalid bin Walid 6 Seni Art Sudaryat 5 Hamzah Bin Abdul Manaf 7 Tematik Amalia 4 Khaulah binti Azur
2. Pembentukan Kromosom dan Populasi
Kromosom akan di inisialisasikan dan disimpan dalam bentuk larik atau array. Kromosam berisikan  kumpulan gen-gen  yaitu  kumpulan  kombinasi  dari  guru,  matapelajaran,  hari,  waktu  dan  kelas.  Setelah  kromosom dibentuk,  kemudian  dilakukan  pembentukan  populasi  awal  dimana  populasi  terdiri  dari  individu-individu pembentuk solusi awal penjadwalan.
Diasumsikan satu populasi terdiri dari dua kromosom setiap kromosom terdiri dari empat gen yang merupakan kombinasi dari guru pengampu, matapelajaran, hari, waktu dan kelas.
Tabel 7. Pembentukan Kromosom Gen 1 Gen 2 Gen 3 Gen 4 Kromosom 1 7 2 1 3 5 5 2 2 1 1 4 3 1 2 4 6 4 4 7 3 Kromosom 2 6 4 4 6 2 8 8 1 5 1 1 6 2 6 1 5 2 5 3 5

## 3. Evaluasi Fitness
Salah satu langkah dalam algoritma genetika adlah penentuan nilai fitness. Nilai terbaik pada fitness adalah yang  nilanya  terbesar.  Nilai  yang  dihasilkan  oleh  fungsi  fitness  merepresentasikan  seberapa  banyak  jumlah persyaratan yang dilanggar, sehingga dalam kasus penjadwalan perkuliahan semakin kecil jumlah pelanggaran yang dihasilkan maka solusi yang dihasilkan akan semakin baik.
Kriteriam pelanggaran:
4. Seleksi
Proses seleksi adalah proses penentuan individu-induvidu yang akan diseleksi untuk crossover. Banyak jenis metode  seleksi  yang  digunakan,  diantaranya:  Sebuah  metode  yang  mensimulasikan  permainan  dengan  roda roulette ( roulette-wheel ), di mana setiap kromosom menempati bagian dari lingkaran pada roda roulette, relatif terhadap nilai fitnessnya. Proses seleksi dimulai dengan menyortir atau mengurutkan kromosom dalam suatu populasi sesuai dengan fitness nya dan memberikan nilai fitness baru sesuai urutannya.
5. Crossover
Crossover adalah pertukaran gen antara dua kromosom. Kromosom yang menjadi induk atau parent dipilih secara acak berdasarkan probabilitas crossover (Pc) yang ditentukan sejak awal.
6. Mutasi
Selama pembentukan kromosom induk, mutasi otomatis terjadi sebelum proses kawin silang berlangsung. Proses mutasi awal ini dilakukan untuk memvalidasi guru yang mengajar pada jadwal yang sama.
7. Kriteria berhenti
Kriteria berhenti adalah kriteria yang digunakan untuk menghentikan proses algoritma genetika, yang merupakan tujuan yang harus dicapai oleh proses tersebut dalam hal ini adalah untuk penjdwalan yang optimal.
Ujicoba proses pembuatan jadwal mata pelajaran pada Sekolah Dasar Lazuardi Global Compassionate School dengan memasukkan data-data pada tabel berikut:
Tabel 8. Ujicoba Data Masukkan No Data Masukkan Jumlah Data Masukkan 1 Guru 16 2 Mata Pelajaran 8

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3418
No Data Masukkan Jumlah Data Masukkan 3 Kelas 9 4 Waktu 17 5 Guru Pengampu 23

## 3.2 Implementasi Sistem
Agar dapat menggunakan aplikasi penjadwalan dengan menerapkan algoritma genetika pengguna harus login terlebih dahulu, tampilan login dari aplikasi dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar  3. Login Sistem
Setelah login maka akan menampilkan halaman dashboard dengan tampilan menu dan submenu aplikasi berada pada sebelah kiri seperti gambar berikut:
Gambar  4. Halaman Dashboard
Pada halaman dashboard admin dapat menambahkan data guru, waktu off, mata pelajaran, guru pengampu, kelas, jam dan hari. Setelah semua data di masukkan penjadwalan dapat di buat pada menu penjadwalan.
Gambar  5. Halaman Tambah Data Guru
Halaman tambah data guru digunakkan untuk menambahkan data-data guru yang nantinya akan digunakaan untuk proses pembuatan jadwal. Admin memasukan NIP, nama guru dan nomor telepon kemudian terdapat tombol simpan untuk menyimpan data dan tombol kembali untuk ke halaman sebelumnya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3418
Submitted: 13/11/2021 ; Accepted: 14/12/2021 ; Published: 25/01/2022
Gambar  6. Halaman Mengelola Guru Pengampu
Pada  halaman  tambah  data  guru  pengampu  memiliki  fungsi  untuk  menambahkan  data  guru  pengampu, admin memilih nama mata pelajaran, nama guru dan kelas serta terdapat tombol simpan untuk menyimpan data dan  tombol  kembali  untuk  ke  halaman  sebelumnya.  Setelah  semua  data-data  yang  diperlukan  dimasukkan  ke dalam sistem, langkah selanjutnya adalah membuat penjadwalan, tampilan halaman membuat jadwal terlihat pada gambar berikut:

## Gambar  7. Halaman Membuat Jadwal
Pada  halaman  membuat  jadwal  memiliki  fungsi  untuk  bagian  kurikulum  apabila  ingin  membuat  jadwal pelajaran, hanya dengan  masukan  jumlah populasi, jumlah generasi, crossover rate, dan mutasi  rate kemudian dapat langsung menekan tombol create jadwal untuk membuat jadwal pelajaran secara otomatis yang akan diproses oleh  sistem  yang  akan  menghasilkan  sebuah  jadwal  pelajaran  yang  nantinya  ditampilkan  dalam  sebuah  tabel berupa  no,  hari,  waktu,  mata  pelajaran,  guru,  kemudian  kelas  serta  terdapat  tombol  print  untuk  mencetak  hasil jadwal pelajaran yang telah jadi serta tombol export to excel untuk mendownload hasil jadwal dalam bentuk excel.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3418

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil setelah implementasi dan pengujian sistem yang dibangun. Proses penjadwalan mata  pelajaran  jauh  lebih  efisien  dengan  penggunaan  aplikasi  penjadwalan  mata  pelajaran  yang  menggunakan algoritma genetika dan Penerapan Algoritma Genetika untuk penjadwalan mata pelajaran dapat menghemat waktu pengerjaan.

## REFERENCES
[1] G. R. Victor and F. Faisal, “Optimasi Penjadwalan Mata Pelajaran Menggunakan Algoritme Genetika ( Studi Kasus : SMKN 7 BALEENDAH ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 1, no. 10, pp. 1066–1072, 2017.
[2] A. Josi, “Implementasi Algoritma Genetika Pada Aplikasi Penjadwalan Perkuliahan Berbasis Web Dengan Mengadopsi Model Waterfall,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 02, no. 02, pp. 77–83, 2017.
[3] A. T. Saud, D. W. Nugraha, and A. Y. E. Dodu, “Sistem Penjadwalan Perkuliahan Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus Pada Jurusan Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Tadulako),” J. Ilm. Mat. Dan Terap. , vol. 14, no. 2, pp. 242–255, 2017.
[4] C. P. Damayanti and Dkk, “Implementasi Algoritma Genetika Untuk Penjadwalan Customer Service ( Studi Kasus : Biro Perjalanan Kangoroo ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 1, no. 6, pp. 456–465, 2017.
[5] A. N. Toscany and R. Roestam, “Pengembangan Sistem Penjadwalan Kuliah Menggunakan Algoritma Genetik (Studi Kasus : Pascasarjana Universitas Jambi),” J. Manaj. Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 379–393, 2017.
[6] D. Oktarina and A. Hajjah, “Perancangan Sistem Penjadwalan Seminar Proposal dan Sidang Skripsi dengan Metode Algoritma Genetika,” JOISIE (Journal Inf. Syst. Informatics Eng. , vol. 3, no. 1, p. 32, 2019.
[7] D. Wahyuningsih and E. Helmud, “Penerapan Algoritma Genetika Untuk Optimasi Penjadwalan pada MTS Negeri 1 Pangkalpinang,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 3, pp. 435–441, 2020.
[8] P.  A.  K.  P.  Ilham  Hidayat  Sugeha,  Revo  L.  Inkiriwang,  “Optimasi  Penjadwalan  Menggunakan  Metode  Algoritma Genetika Pada Proyek Rehabilitasi Puskesmas Minanga,” J. Sipil Statik , vol. 7, no. 12, 2019.
[9] R. R. Damanik, “Aplikasi Penjadwalan Perawat Rs Porsea Menggunakan Algoritma Genetika,” J. Inf. Syst. Dev. … , vol. 5, no. 1, 2020.
[10]  A. R. Juwita, A. R. Pratama, and T. Triono, “Implemntasi Algoritma Particle Swarm Optimization untuk Penjadwalan Perkuliahan di Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer Universitas Buana Perjuangan Karawang,” J. Sisfotek Glob. , vol. 10, no. 1, pp. 18–26, 2020.
[11]  Wiktasari and J. E. Suseno, “Metode Simulated Annealing untuk Optimasi Penjadwalan Perkuliahan Perguruan Tinggi,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 6, no. 2, p. 133, 2016.
[12]  Y. M. Khader, Y. I. Nurhasanah, and A. D. Kartika, “Penjadwalan Matakuliah Menggunakan Algoritma Greedy (Studi Kasus Penjadwalan Semester Ganjil 2017-2018 Informatika Itenas),” J. Ilm. Teknol. Infomasi Terap. , vol. 4, no. 3, pp. 207–213, 2018.
[13]  T.  Handayani, D.  H.  Fudholi,  and  S.  Rani,  “Kajian  Algoritma  Optimasi  Penjadwalan  Mata  Kuliah,” J.  Pengkaj.  dan Penerapan Tek. Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 212–222, 2020.
[14]  S. Sobirin, “Implementasi Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Kuliah,” Jutikomp , vol. 1, no. 2, pp. 188–194, 2018.
[15]  F. L. Mu’asyaroh and W. F. Mahmudy, “Implementasi Algoritma Genetika Dalam Optimasi Model AHP,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 4, pp. 226–237, 2016.
[16]  C. N. Jonathan et al. , “Implementasi Metode Algoritma Genetika Pada Penentuan Menu Makanan Untuk Membentuk Berat Badan Ideal,” J. Teknol. Inf. dan Terap. , vol. 6, no. 1, pp. 35–40, 2019.
[17]  I. K. W. I Gusti Ayu Desi Saryanti, “Penerapan Metode Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Mengajar,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 1, pp. 53–60, 2017.
[18]  N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra  and  I.  B.  G.  Anandita,  “Implementasi  Algoritma  Genetika  Berbasis  Web  Pada  Sistem Penjadwalan Mengajar Di Smk Dwijendra Denpasar,” J. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 130–138, 2019.