## Volume 4
Januari No 1 2021

## Implementasi Metode Algoritma Genetika Untuk Menentukan Penjadwalan Pelajaran Di SMKN 1
Yuliana 1 , Vivi Nur Alaeyda 2
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi Universitas Darwan Ali yuliana08016@gmail.com

## Abstrak
Menentukan jadwal pelajaran merupakan suatu hal yang sangat penting dalam kegiatan mengajar. Dengan memiiki jadwal pelajaran yang tepat maka guru yang mengajar serta siswa dapat  menjalani  pelajaran  dengan  baik.  Oleh  karena  itu  guru  maupun  siswa  memerlukan penjadwalan yang baik agar tidak terjadi bentrok antara pelajaran yang satu dengan pelajaran yang lainnya. Nah dalam kasus tersebut maka sangat diperluknnya sistem algoritma yang baik yaitu  dengan  menggunakan  sistem  algoritma  genetika  yang  dapat  membantu  meringankan kesulitan  penjadwalan  tersebut.  Metode ini  lebih  memudahkan  kita  melakukan  penjadwalan dibandingkan  metode  konvensional.  Dengan  kita  menerapkan metode  ini  untuk  kedapannya maka akan sangat membantu kita untuk melakukan penjadwalan pelajaran disekolah SMKN 1 yang lebih efektif dan dan tapat.
Kata kunci : Algoritma Genetika, Penjadwalan Pelajaran.

## Abstract
Determining a lesson schedule is very important in teaching activities. By having the right lesson schedule, teachers who teach and students can undergo lessons well. Therefore, teachers and students need fair scheduling to have no clash between one class and another. In this case, a suitable algorithm system is required, namely by using a genetic algorithm system that can help alleviate scheduling difficulty. This method makes scheduling more comfortable than conventional methods. Applying this method to its practicality will significantly help us schedule lessons at SMKN 1, which is more effective and accurate.
Keywords: Genetic Algorithm, Lesson Scheduling.

## PENDAHULUAN
Penjadwalan pembelajaran merupakan suatu  hal  yang  sangat  penting,  kegitan  ini termasuk  dalam  sebuah  proses  mengajar. Terkadang disetiap sekolah terdapat bentrokan  terhadap  jam  pelajaran  yang lainnya, sedangkan kita harus meleksanakan  pelajaran  dengan  waktu yang tepat agar dapat bejalan lancar. Untuk membuat jadwal pelajaran tidaklah mudah kita harus melihat dari berbagai aspek yang dapat mempengaruhi penjadwalan tersebut. Menetukan  penjadwalan  ini  merupakan sebuah  kegitan  yang  sangat  penting  dan
menjadi prioritas terhadap guru dan siswa. Dalam  pembuatan  penjadwalan  pelajaran ini  kita  harus  memilahguru  berdasarkan keahliannya dan untuk menentukan waktunya kita harus memperhatikan pelajaran yang lain apakahn terdapat Tumpukan  pelajaran  sebelumnya kepada  siswa.  Salah  satu  solusi  dari masalah  ini  adalah  membuat  penjadwalan pelajarn  yang  efektif  dan  baik  dengan menggunakan  algoritma  genetika  yang merupakan salah satu cara yang tepat untuk digunakan menyelesaikan masalah tersebut. Dibandingkan menggunakan
metode  konvensional,  metode  algorima genetika  ini  jauh  lebih  mudah  untuk menyelesaikan masalah penjadwalan ini

## Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk membantu permasalahan  yang  sering  terjadi  saat melakukan  penjadwalan  pembelajaran, Serta dapat meminimalisir human error .

## Tinjauan Pustaka
Algoritma  Genetika  (GA)  pertama  kali pertama kali diciptakan oleh John Holland dari Universitas Michigan (1975).
Penemuan  algoritma  genetika  terinspirasi dari teori evolusi Darwin. Algoritma buatan Holland adalah metode untuk memindahkan  satu  populasi  lain  dengan menggunakan seleksi alam bersama dengan operator genetik lainnya seperti crossover, dan mutasi. Crossover menukar bagian dari dua kromosom, meniru rekombinasi biologis diantara  dua  organisme  “ single chromosom” . Mutasi secara random mengubah  nilai gen pada  beberapa  lokasi yang ada didalam kromosom. Variasi pada suatu  kromosom  akan  mempengaruhi reproduksi dan tingkat kemampuan organisme untuk tetap hidup.
Terdapat  beberapa  tahapan  dari  algoritma genetika yaitu:
1. Inisialisasi Kromosom
Inisialisasi dilakukan untuk membangkitkan  himpunan  solusi  baru secara  acak/random  yang  terdiri  atas sejumlah string chromosome dan
ditempatkan  pada  pen  ampungan  yang disebut populasi (Mahmudy, 2015).
Representasi kromosom
dapat menggunakan  bilangan  biner,  bilangan integer, real coded, maupun permutasi.
2. Crossover merupakan operasi yang bekerja untuk menggabungkan 2 kromosom induk menjadi  kromosom  baru.  Jumlah  solusi
jadwal yang mengalami crossover ditentukan  oleh  parameter crossover rate. Metode crossover yang  paling  umum digunakan  adalah  metode  one-cut-point, yang secara acak memilih satu titik potong dan  menukarkan  bagian  kanan  dari  tiap induk untuk menghasilkan offspring (Mahmudy, 2015).
3. Mutasi  dilakukan  dengan  memilih  satu induk  secara  acak  dari  populasi.  Metode mutasi  yang  digunakan  adalah  dengan memilih satu titik acak kemudian mengubah  nilai  gen  pada  titik  tersebut. Metode  mutasi  yang  paling  sederhana adalah  reciprocal  exchange  mutation. Metode  ini  bekerja  dengan  memilih  dua posisi (exchange point / XP) secara random kemudian  menukarkan  nilai  pada  posisi tersebut (Mahmudy, 2015). Selain itu juga terdapat metode insertion exchange mutation.
4. Evaluasi  adalah  fungsi  yang  digunakan untuk  mengetahui  ketahanan  kromosom masih  pantas  diteruskan  eksistensinya (Tyas, Rahman, & Dewi, 2013). Setelah itu dihitung nilai fitness yang merepresentasikan  nilai  suatu  inidividu. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan  Ilmu  Komputer  458  Fakultas  Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Semakin besar  nilai  fitness  maka  semakin  baik individu tersebut. 5. Seleksi Proses terakhir dalam  algoritma  genetika  adalah  seleksi yaitu  memilih  individuindivide  terbaik berdasarkan  nilai  fitness  yang  telah dihasilkan.  Metode  seleksi  ada  metode seleksi  elitism,  binary  tournament  dan roulette wheel selection

## LANDASAN TEORI
Menurut Asle Montagu ilmu pengetahuan  dalam  bukunya  the  cultured man  yaitu  suatu  pengetahuan  yang  dapat disusun dalam satu tempat atau sistem yang berasal dari pengalaman, proses pembelajaran  dan  percobaan  yang  telah
dilakukan dan hasilnya dapat dipakai untuk menentukan  hakikat  prinsip  tentang  hak yang sedang dipelajari.
Ilmu  mempunyai  sebuah  objek  yang bisa didapatkan sendiri dan bersifat kajian yang  terdiri  dari  suatu  golongan  masalah sama  baik  sifat  serta  hakikatnya,  tampak dari  luar  ataupun  bentuknya  dari  dalam. Objek kajiannya dapat bersifat ada, karena masih harus diuji dulu keberadaannya.
Begitupun  juga  dengan  pengetahuan yang  dapat  dicari  atau  dipelajari  oleh sesama  manusia  hasil  dari  usaha  mencari definisi  alam  semesta,  ilmu  jenis  tidak mempunyai  kepastian,  jadi  dapat  berubah entah itu bertambah ataupun akan berkurang  sesuai  kebutuhan  zamannya ataupun  hasil  riset  penemuan  manusia sebagai makhluk yang berakal.

## METODE PENELITIAN
Jenis data Terdapat dua jenis data, yaitu primer dan skunder:
1) Data primer, yaitu data  yang didapat secara lansung dari penelitian
2) Data skunder, yaitu data yang didapat dari data yang sudah ada
Teknik mengumpul data
1) melakukan studi Pustaka studi  Pustaka  yaitu  suatu  metode pengumpulan  data  dengan  melihat laporan studi yang sudah ada sebelumnya.
2) Observasi Metode ini dilakukan dengan melakukan pengamatan secara lansung
3) Wawancara Wawancara yaitu sebuah proses tanya jawab terhadap pihak yang terkait
.
Gambar 1. Alur Penelitian

## IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN Analisa Permasalahan
sistem penjawalan pelajaran yang ada disekolah  menengah  kejuruan  (SMKN)  1 mungkin  sudah  bisa  dikatakan  baik. Namun,  masih  terdapat  ketidak  efektifan dengan  aplikasi  penjadwalan  sekolah tersebut  karena  setiap  guru  dan  mata pelajaran  belum  mempunyai  database sendiri.  Masih  terdapat  kekurangan  dan sering  terjadi  human  eror  saat  melalukan input  data  oleh  pihak  kurikulum.  Masalah ini  disebabkan  oleh  banyaknya  data  guru yang  mengajar  yang  harus  dimasukan kedalam  aplikasi  Microsoft  excel  secara manual. Saat ingin melihat jadwal pelajaran para  guru  dikasih  kertas  jadwal  pelajaran atau  ditempelkan  dimading  sekolah  agar dapat  mengetahui  jadwalnya  masing- masing. Padahal pembutan jadwal pelajaran  sudah  menggunakan  computer hanya  saja  computer  tersebut  hnaya digunakan untuk membuat dan menyimpan data. Nah oleh karena itu maka dibutuhkannya pengembangan suatu penjadwalan pelajaran yang dapat mengatasi kekurangan dari masalah tersebut.

## Analisis sistem
wawanca ra Observasi Pendefin isian masalah
analisa
Penerapan metode kesimpu lan Studi pustaka
disekolah
SMKN1 merupakan sekolah  yang  cukup  favorit  didaerah setempat.  Di  sekolah  SMKN1  kegiatan mengajar  dilaksanakan  dari  senin-sabtu, pada hari senin dimulai pukul 06.30 sampai 15.00  dan  hari  selasa-sabtu  dimulai  pukul 06.45  sampai  15.00.  dalam  sehari  di sekolah  ini  ada  2  kali  istirahat  yaitu  pada pukul  09.30  dan  pukul  11.30.  dalam seminggu  jumlah  jam  mengajar  diSMK tersebut  adalah  24  jam.  Guru  mengampu mata  pelajaran  yang  sudah  ditentukan. Penerapan  metode  algoritma  ini  bertujuan untuk  pengumpulan  data  yang  dibutuhkan sebagai  input,  untuk  membuat  aplikasi penjadwalan  pelajaran  dengan  metode algoritma  genetika  adalah  guru,  mata pelajaran  guru,mata    pelajaran,  ruang, waktu,dan kelas.
Gambar 2. Analisa Sistem
Analisa Dalam Kebutuhan Non Fungsional
analisa  ini  dapat  menunjukkan bahwa ada aspek-aspek dalam memperluaskan  penjadwalan  mengajar diantaranya  yaitu  menganalisa  user  dan data  dalam  mengajar  yang  akan  nantinya digunakan  untuk  menghitung  algoritma genetika.
Desain Umum Sistem Gambar diatas menjelaskan ilustrasi umum sebagai desain sistem penjadwalan mengajar menggunakan  rumus  algoritma  genetika tersebut.  Tahap  awal  di  mulai  dengan menginput dari data MP  guru sampai data waktu, lalu dilakukan dengan lanjutan data akan  diproses  menggunakan perhitungan algoritma genetika dan akan menghasilkan output penjadwalan mengajar
bentuk output Penjadwalan mengajar di  SMKN  1  sangat  di  perlukan  oleh  jam lajar-mengajar  setiap  minggu  nya,  jumlah mata  pelajaran  yang  akan  disesuaikan dengan kurikulum, jumlah ruang kelas yang ada  disesuaikan  dan  jumlah  guru  yang mengajar  dalam  suatu  mata  pelajaran. Kurikulum yang ada di SMKN 1 ini bahwa jumlah jam pelajaran atau mengajar dalam 24  jam  seminggu  itu  tidak  termasuk  jam ekstrakurikuler.
Sehingga  mata  pelajaran  ini  akan diberlakukan mulai hari senin sampai jumat dengan maksimal satu jam pelajaran dalam waktu 40 menit. Proses pembelajaran akan dimulai sejak jam 07.00 sampai jam 15.00 wib rentang waktu pembelajaran ini hanya berlaku I hari senin sampai kamis. Di hari jumat  proses  waktu  pembelajaran  sama dimulai  pada  pukul  07.00,  tapi  berakhir pukul 11.15.
Tabel 1. Jadwal
Masalah terbesar yang akan dihadapi oleh guru adalah ketersediaan tenaga guru masing-masing  mata  pelajaran  untuk mengajar  seluruh  kelas.  Bagaimana  jika mengatur jadwal pelajaran dalam sejumlah kelas dengan sejumlah mata pelajaran yang akan  diampu oleh sejumlah guru yang ada. Kendala  inilah  yang  akan  dicari  jalan terbaik  dengan  menggunakan  metode perhitungan Algortima Genetika.
Constraint Ada beberapa persyaratan (constraint)  dalam  mengatur  penjadwalan mengajar.  Constraint  ini  adalah  sebuah syarat yang akan dipenuhi ketika menimbulkan  susunan  penjadwalan  yang baik. Beberapa constraint tersebut, yaitu:
a. guru tidak boleh mengajar di jam yang sama kecuali mata pelajaran olahraga.
b. Guru  sudah  di  tetapkan  mengajar  di mata pelajaran tertentu.
c. Jam mengajar dimaksimalkan adalah 8 jam per hari.
d. Satu jam pelajaran adalah 40 menit. Parameter  yang  dapat  dipakai  pada perhitungan algoritma genetika yaitu:
a. Fungsi  fitness  atau  fungsi  tujuan  akan dimiliki oleh beberapa calon
penjadwalan  untuk  memilih  tingkat fitness individu ini dengan kriteria yang hendak dicapai.
b. komunitas  jumlah  individu  yang  akan dilibatkan pada semua tim atau tingkat melalui proses seleksi. c. peluang terjadinya persilangan ( crossover ) pada suatu tim atau tingkat.
d. Peluang  terjadinya  mutasi  pada  setiap perorangan.
Adapun  teori-teori  yang  diterapkan  dalam sistem ini adalah:
Seleksi  Operasi:  seleksi  yang  akan digunakan  dengan  memperhatikan  fitness atau  tujuan  dari  tiap  orang,  generasi  atau tingkat manakah yang dapat dipergunakan untuk  masa  selanjutnya.  Seleksi  ini  juga dilakukan  untuk  mendapatkan  calon  bibit utama  yang  baik,  semakin  kecil  nilai tujuannya maka semakin kecil juga
Gambar 3 Chromosome
Mutasi  adalah  suatu  operator  yang sangat penting dalam perhitungan algoritma  genetika  selain crossover .
Metode  dan  tipe  mutasi  ini  yang digunakan  dalam  encoding  dan  kendala yang diangkat.  Berdasarkan encodingnya ini  diantaranya  adalah  sebagai  berikut: Permutation Encoding Memilih dua nilai dari gen dan menukarnya.
Contoh: ( 1 2 3 4 5 6 7 8 ) => ( 1 6 3 4 5 9 2 7 8 )
Operator mutasi telah ini diciptakan untuk representasi  permutasi,  seperti  metode insertion  mutation.  Insertion  Mutation dapat  menampilkan  sebuah  gen  dengan cara  acak  dan  dapat    memasukkan  ke kromosom dengan secara acak pula.
e. Kawin Silang (Crossover)
Kawin  silang  (crossover)  adalah  salah
satu
operator penting
dalam
perhitungan algoritma genetika, metode dan tipe crossover yang akan dilakukan tergantung  dari  encoding  dan  kendala yang diangkat. Cara yang bisa dilaukan untuk  menggunakan crossover sesuai dengan  encodingnya  yang  dijelaskan sebagai berikut: Permutation Encoding dapat  Memilih  satu  titik  tertentu,  nilai permutasi  sampai  titik crossover pada induk  pertama  dilakukan  sebagai sisanya  lalu  dilakukan  scan  terlebih dahulu, jika nilai permutasi pada induk kedua  belum  ada  pada  offspring  nilai tersebut akan ditambahkan.
Contoh:  (12345678)  +  (453689721)  = 123456978
Nilai Fitness Kemudian dapat
merancang  sebuah  kromosom  (kandidat solusi/penjadwalan),  langkah  berikutnya adalah  ketentuan  fungsi  fitness.  Fungsi fitness yang akan berguna untuk memilah nilai sebuah kromosom. Nilai inilah yang
akan nantinya dilakukan untuk
menentukan apakah kromosom ini merupakan  termasuk  solusi  terbaik  atau solusi  yang  lebih  baik  dari  kromosom lainnya.  Beberapa  definisi  yang  akan berkaitan  dalam  penghitungan  nilai fitness atau nilai tujuan dapat dilihat pada
Gambar 5 Jadwal Untuk mendapatkan nilai rata-rata, kita harus menjumlahkan jam pelajaran guru dalam seminggu. Berikut cara menghitungnya; =24+24+24+24+24+24+24+24+24+24 +24+24+24+24+24+24+24+24+24+24
+24+24+24+24+24+24+24+24+24
= 696
= 696/29 = 24 Berikut ini akan ada contoh perhitungan nilai fitness function pada sebuah kromosom sampel
(24-24) 2 +(24-24) 2 +(24-24) 2 +(24-
24) 2+ (24-24) 2 +(24-24) 2
(24-24) 2 +(24-24) 2 +(24-24) 2 +(24-
24) 2+ (24-24) 2 +(24-24) 2
(24-24) 2 +(24-24) 2 +(24-24) 2 +(24- 24) 2+ (24-24) 2 +(24-24) 2
(24-24) 2 +(24-24) 2 +(24-24) 2 +(24- 24) 2+ (24-24) 2 +(24-24) 2
(24-24) 2 +(24-24) 2 +(24-24) 2 +(24-
24) 2+ (24-24) 2
dengan melakukan  standar  deviasi.
Dimana  X  jumlah  jam  mengajar  dalam satu  minggu  dikurangi  M  rata-rata  jam mengajar  dibagi  N  dengan  jumlah  guru dan  dikurangi  nilai  1.  Maka  nilai  fitness adalah.
=0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+ 0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0= 0 = 0= 0/29 = 0
Maka nilai fitnesnya adalah 0 berdasarkan standar deviasi

## KESIMPULAN
Penjadwalan pembelajaran
merupakan suatu hal yang sangat penting, kegitan ini termasuk dalam sebuah proses  mengajar.  Untuk  membuat  jadwal pelajaran tidaklah mudah kita harus melihat dari berbagai aspek yang dapat
mempengaruhi
penjadwalan tersebut.  Dalam  pembuatan  penjadwalan pelajaran  ini  kita  harus  memilah  guru berdasarkan keahliannya dan untuk menentukan waktunya kita harus memperhatikan pelajaran yang lain apakah terdapat  tumpukan  pelajaran  sebelumnya kepada  siswa.  Berdasarkan  penelitian
diatas  maka  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut:
a).  Pada  pembuatan  jadwal  mengajar  ini lebih  baik  dan  tepat  menggunakan algoritma  genetika  daripada  dengan  cara manual.
b). Dalam penelitian ini mendapatkan suatu perhitungan  yang  memerlukan  metode algoritma genetika dalam jadwal mengajar di sekolah tersebut.
c).  Metode  ini  dapat  mengimplemtasikan sebagai developer atau pengembang untuk menjalankan system-nya dalam hal penjadwalan mengajar.

## DAFTAR PUSTAKA
Andhyka, A. (2018). Penerapan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Matematika . SYSTEMIC, ISSN: 2460-8092, vol.4 no.01.
Elva, Y. (2019). Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran  Menggunakan  Algoritma
Genetika. Jurnal Teknologi Informasi,
P-ISSN:2580-7927 E-ISSN:2615- 2738, vol.3 no.1. Kevin Krisnandi1,
h. a. (2017). Implementasi Algoritma Genetika untuk  Memprediksi  Waktu  dan  Biaya Pengerjaan  Proyek  Konstruksi .  P-
ISSN:2085-4315  E-ISSN:2502-8332, JURNAL ILMIAH FIFO, vol.IX no.2.
Sugeha, I. H. (2019). Optimasi Penjadwalan  Menggunakan  Metode Algoritma    Genetika  Pada  Proyek Rehabilitas  Puskesmas  Minangga . ISSN:  2337-6732  Jurnal  Sipil  Statik, vol.7 no.12.
Syafrial  Fachri  Pane1,  R.  M.  (2019).
Implementasi  Algoritma  Genetika
Untuk Optimalisasi Pelayanan Kependudukan .  ISSN:  1907-4964, Jurnal Tekno Insentif, vol.13, no.2.
Hajis  Setiawan,  D.  R.  (2012). Penerapan Algoritma  Genetika  Pada  Software Penjadwalan  Mata  Pelajaran  (Studi Kasus: SMPK KARITAS 2 Surabaya) . 1-
cusnah  puteri  damayanti,  r.  r.  (2017).
Implementasi  Algoritma  Genetika Untuk Penjadwalan  Customer Servis
(Studi Kasus: Biro Perjalanan Kangoro). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu
Komputer,    ISSN:  2548-964X.  vol.1 no.6. 10 .