## Optimalisasi Jadwal Kegiatan Belajar Mengajar di MI NW I Talun Selama Pandemi Covid-19
K Azmi 1 , B N Syechah 2 , A T Ruslan 3 , Nurhabibah 4 ,
E Y Asmarani 5 , E Setiawana 6
1,2,3,4,5,6 Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Mataram, Indonesia, bulqisnebullas@unram.ac.id
Abstract. The  Covid-19  pandemic  has  impacted  many  areas  of  life,  including education in Indonesia. After the Indonesian government implemented a lockdown in a few months, now we are in a new normal era where everyone can do any activity based  on  the  covid-19  protocol.  In  the  new  normal  era,  students  and  teachers  are allowed  to  do  teaching  and  learning  activities  with  an  offline  system  based  on  the Covid-19 protocol, this makes the schedule ineffective, such as in MI NW 1 Talun. At this school, each class has a schedule to do learning activities three times a week. Based  on  this,  in  this  study,  the  authors  will  offer  a  schedule  formulated  based  on variables  of  teachers,  students,  classes,  classrooms,  days  and  times,  and  covid-19 protocols. This research method is a genetic algorithm that is a method of optimization based  on  natural  selection. The  results  of  this  study  show  that  the  new  schedule  is more effective than before and every student or teacher can do teaching and learning activities to the maximum and avoid covid-19.
Keywords: covid19, optimation, scheduling.
Abstrak. Pandemi  Covid-19  berdampak  pada  banyak  bidang  kehidupan,  termasuk pendidikan di Indonesia. Setelah pemerintah Indonesia menerapkan lockdown dalam beberapa  bulan,  kini  kita  berada  di  era  new  normal  yaitu  era  dimana  semua  orang dapat melakukan aktivitas apapun berdasarkan protokol covid-19. Di era new normal, siswa  dan  guru  diperbolehkan  melakukan  kegiatan  belajar  mengajar  dengan  sistem offline  berdasarkan  protokol  Covid-19,  ini  membuat  jadwal  menjadi  tidak  efektif, seperti  di  MI  NW  1  Talun.  Di  sekolah  ini,  setiap  kelas  memiliki  jadwal  untuk melakukan  kegiatan  belajar  tiga  kali  dalam  seminggu.  Berdasarkan  hal  tersebut, dalam penelitian ini penulis akan menawarkan jadwal yang dirumuskan berdasarkan variabel  guru,  siswa,  kelas,  ruang  kelas,  hari  dan  waktu  serta  protokol  covid-19. Metode penelitian ini adalah algoritma genetika yaitu metode optimasi  berdasarkan seleksi alam. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa jadwal baru lebih efektif dari sebelumnya dan setiap  siswa atau guru dapat  melakukan kegiatan belajar mengajar dengan maksimal dan terhindar dari covid-19.
Kata Kunci: covid19, optimasi, penjadwalan .

## 1  Pendahuluan
Algoritma  genetika  bekerja  berdasarkan  prinsip-prinsip  genetik  dan  seleksi alam.  Unsur-unsur  penting  dari  genetik  alami  adalah  reproduksi,  crossover (pindah silang), dan mutasi. Elemen-elemen yang digunakan dalam algoritma genetika, seperti TSP, VRP, penjadwalan kru hingga masalah kontrol. Akhirnya, penentuan  prosedur  seperti  mutasi,  seleksi  dan  crossover  akan  menemukan solusi yang optimal [1]. Kelebihan dari algoritma genetika adalah kemudahan implementasi  dan  kemampuan  untuk  menemukan  solusi  untuk  masalah berdimensi tinggi [2]. Kelebihan lain dari algoritma genetika adalah hasil yang optimal  dengan  waktu  yang  singkat,  dimana  metode  penjadwalan  lain  tidak dapat melakukan hal tersebut [3]. Algoritma genetika dengan metode crossover dapat  diimplementasikan  dalam  kasus  penjadwalan.  Metode  crossover mencegah hasil keturunan yang tidak valid [3].
Ada  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  algoritma  genetika. Mawaddah, N.K, dan Mahmudy meneliti tentang penjadwalan ujian akhir tahun 2005/2006  di  Jurusan  Matematika  Univ  Brawijaya,  dengan  variabel  jadwal, guru,  kelas,  dan  waktu  [4].  Pada  tahun  2016,  Suwirmayanti  dkk.  meneliti penjadwalan  belajar  mengajar  dengan  algoritma  genetika,  dan  menghasilkan jadwal  yang  akurat  dalam  waktu  yang  singkat  [5].  Dan  pada  tahun  2016, Maharsi,  A.L  mendapatkan  bahwa  kepuasan  penggunaan  algoritma  genetika adalah 88,98 % [6].

## 2 Metode Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Metode penelitian ini adalah studi literatur, membaca referensi tentang algoritma genetika seperti buku, makalah, dan artikel. Data penelitian ini diperoleh dari MI NW 1 Talun yaitu guru, ruang kelas, siswa, mata pelajaran, dan periode kelas.

## 2.2 Algoritma Genetika
Metode penelitian ini adalah algoritma genetika. Algoritma genetika yang utama adalah sebagai berikut:
• [Mulai] Populasi acak genetik dari n kromosom
• [ Fitness /Kebugaraan] Evaluasi fitness f(x)  dari  setiap  kromosom  x  dalam populasi
• [Populasi  baru]  Buat  populasi  baru  dengan  mengulangi  langkah-langkah berikut sampai populasi baru selesai.
➢ [Seleksi]  Pilih  dua  kromosom  induk  dari  suatu  populasi  sesuai dengan fitnessnya ➢ [Pindah Silang] Dengan probabilitas pindah silang, silangkan orang tua untuk membentuk keturunan baru (anak). Jika tidak ada pindah silang yang dilakukan, keturunannya adalah salinan persis dari orang tua
➢ [Mutasi]  Dengan  kemungkinan  mutasi,  mutasi  keturunan  baru  di

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
setiap lokus (posisi dalam kromosom)
➢ [Menerima] Tempatkan keturunan baru di populasi baru
➢ [Mengganti]  Gunakan  populasi  yang  baru  terbentuk  untuk  jumlah algoritma lebih lanjut
➢ [Uji] Jika kondisi akhir terpenuhi, hentikan, dan kembalikan solusi terbaik dalam populasi saat ini
➢ [Perulangan]  Ulangi  ke  langkah  2  untuk  evaluasi  nilai  fitness
(kebugaran) [7]

## 3 Hasil dan Pembahasan
Ini adalah jadwal yang tidak valid karena beberapa guru memiliki jadwal yang bertabrakan dan tidak berdasarkan protokol covid-19.
Gambar 1. Jadwal yang tidak valid.
Perumusan  kromosom  terdiri  dari  jadwal  penuh  dan  jadwal  yang  diharapkan. Jadwal  terdiri  dari  kolom  yaitu  kelas  dan  baris  yaitu  periode  kelas.  Berdasarkan protokol  covid-19,  setiap  ruang  kelas  tidak  diperbolehkan  lebih  dari  20  siswa, sehingga setiap kelas akan dibagi di kelas A dan B. Jadwal kelas A adalah Senin, Selasa  dan  Rabu,  dan  jadwal  kelas  B  adalah  Kamis,  Jumat  dan  Sabtu.  Gen  dari kromosom tersebut adalah kode mata pelajaran dan kode guru. Ada 13 guru yang akan mengajar selama pandemi covid-1. Populasi awal terdiri dari 10 kromosom yang dirumuskan sebagai berikut.
Gambar 2. Kromosom

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  fungsi  fitness  dan menghitung  fitness  dari  masing-masing  kromosom.  Fungsi  fitness  atau  fungsi kebugaran  adalah  ukuran  kebaikan  terhadap  masalah  yang  sedang dipertimbangkan [7]. Dalam penelitian ini, fungsi fitness dihitung dengan rumus berikut :
𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 =
1
1 + 𝑝𝑒𝑛𝑎𝑙𝑡𝑖 1 + 𝑝𝑒𝑛𝑎𝑙𝑡𝑖 2 + ⋯ + 𝑝𝑒𝑛𝑎𝑙𝑡𝑖 𝑛
Fungsi fitness yang diharapkan dalam penelitian ini adalah 1, karena jika jumlah penalti  1  maka  tidak  ada  guru  yang  bentrok  jadwal  dan  jumlah  jam  pelajaran sesuai dengan standar sekolah.
Pilih  2  kromosom  sebagai  induk  dengan  metode  roulette  wheele,  dua kromosom  dengan  fitness  terbaik  dipilih  sebagai  induk.  Kami  melakukan crossover dengan pemotongan satu titik, dua kromosom yang dipilih dipotong pada  satu  titik  dan  bagiannya  disambung  untuk  membuat  kromosom  baru  [7]. Kromosom baru akan menggantikan tetua yang terpilih pada populasi baru pada iterasi berikutnya.
Gambar 3. Pindah Silang
Langkah selanjutnya adalah memilih gen untuk mutasi. Mutasi tersebut mencegah algoritma  terjebak  dalam  minimum  lokal  [4].  Dalam  penelitian  ini,  diggunakan pertukaran. Artinya, posisi 2 dan 7 dipertukarkan.
Gambar 4. Mutasi
Setelah  melakukan  mutasi,  sekarang  kita  mendapatkan  populasi  baru  dan menghitung fitness dari setiap kromosom pada populasi baru. Dilakukan iterasi sampai  mendapatkan  kromosom  dengan  fitness  1.  Kromosom  dengan  nilai fitness 1 merupakan jadwal efektif karena tidak ada guru yang bentrok jadwal, jumlah jam pelajaran sesuai standar sekolah dan sesuai dengan protokol covid - 19. Kromosom di bawah ini merupakan kromosom yang kita dapatkan setelah melakukan beberapa iterasi. Fungsi fitness dari kromosom ini adalah 1, dan itu merupakan tujuan akhir dalam penelitian ini.
Kromosom Akhir A1 A12 B5 A7 B3 D9 A1 B12 B5 B3 D9 E10 B4 B12 C5 D9 E10 F2 B4 C12 D9 E10 F2 A7 C4 D9 E10 F2 H6 B3 D9 E10 F8 C11 A7 G2 E10 F8 G8 H3 G2 I7 F8 G8 A5 G2 C11 C6 G8 A12 A5 I3 I7 H6
Gambar 5. Kromosom dengan fitness 1.
Setelah kromosom itu diubah menjadi jadwal yang sebenarnya, maka didapatkan jadwal sebagai berikut :

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa algoritma genetika dapat diimplementasikan untuk penjadwalan di MI NW 1 Talun, dan didapatkan jadwal yang efektif karena tidak ada guru yang bentrok jadwal dan sesuai protokol covid- 19.

## 5 Daftar Pustaka
[1] B. Santosa and T. J. Ai, Pengantar Metaheuristik Implementasi dengan Matlab (Tekno Sains, Surabaya, 2017), pp.117.
[2] V. Hartati, D. T. Pribadi, & Haryono.(2004). Penentuan Ukuran Lot dan Urutan Job dalam  Penjadwalan  Flow  Shop  dengan  Algoritma  Genetika.  National  Conference: Design and Application of Technology 2004, 77-81.
[3] Muliadi.Pemodelan Algoritma Genetika pada Sistem Penjadwalan Perkuliahan Prodi Ilmu  Komputer  Universitas  Lambungmangkurat,  Collection  of  Computer  Science Journals (KLIK),Vol.01 No.01, 67-78.(2014).
[4] N. K. Mawaddah and W.F. Mahmudy.(2006). Optimasi Penjadwalan Menggunakan Algortima Genetika. Kursor, Vol. 2, pp.1-8.
[5] N.L.G.P. Suwirmayanti, I.M. Sudarsana, S. Darmayasa.(2016). Penerapan Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Mata Pelajaran. Journal of Applied Intelligent System. Vol.1, No.3, pp.220-233.
[6] A. L. Maharsi. Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran Sekolah Menggunakan Algoritma Genetika.(Yogyakarta State University, 2013).
[7] S.  N.  Sivanandam  and  S.  N.  Deepa.  Introduction  to  Genetic  Algorithms.  (Springer Berlin Heidelberg, New York, 2008), pp.31-56.
[8] Salwa,  I.  G.  A.  W.  Wardhana,  Q.  Aini,  Irwansyah  and  N.W.  Switrayni.    Pelatihan Membuat Dan Menggunakan Media Pembelajaran Daring Dimasa Pandemi. Prosiding PEPADU Vol 2 2020.
[9] N.  W.  Switrayni,  I  G.  A.  W.  Wardhana,  Irwansyah,  Q  Aini,  Salwa.    Webinar Pengenalan Google Classroom Dan Google Form Sebagai Media Dan Alat Evaluasi Pembelajaran Daring Pada Masa Pandemi Covid-19.  Jurnal Abdi Insani Vol.8, No.1, 2021.
[10] M.  Hadijati,  L.  Harsyiah,  N.  Fitriyani.  Peningkatan  Pemahaman  Statistika  dan Peranannya pada Era Revolusi Industri 4.0 di Madrasah Aliyah Hidayatul Muhsinin Labulia, Jurnal Karya Pengabdian 3 (1), 42-46, 2021.
[11] K.  Nurwijayanti,  M.R.  Alfian,  Efektivitas  Problem  Solving  Ditinjau  Dari  Prestasi Belajar,  Kemampuan  Berpikir  Kritis  Dan  Kepercayaan  Diri,  Jurnal  Pendidikan Matematika 12 (1), 36-49, 2018.
[12] B.  N.  Syechah,  E. Apriliani,  Construction  of  Lyapunov Function  for SIRS  Models, Proceedings Of The 6 th Annual Basic Science International Conference, Vol.6,  382- 386, 2016.