## KLASIFIKASI JADWAL MENGAJAR DENGAN METODE ANT COLONY
OPTIMIZATION
Niko Surya Atmaja 1 , Deri Lianda 2
Universitas Pembangunan Panca Budi 1 , Universitas Dehasen Bengkulu 2
Jl. Jend. Gatot Subroto Km. 4,5 Sei Sikambing 20122 Kota Medan, Propinsi Sumatera Utara, Indonesia E-mail : niko.suryaatmaja@gmail.com 1 , derilianda04@unived.ac.id 2

## ABSTRAK
Setiap  jurusan  pada  sekolah  memiliki  jadwal  mengajar  yang  disusun  sedimikian  rupa  untuk  menjaga berlangsungnya  proses  belajar-mengajar  di  jurusan  tersebut.  Jadwal  mengajar  yang  baik  memiliki  distribusi mata  pelajaran  yang  merata  setiap  harinya  untuk  setiap  tingkatnya  tanpa  mengalami  kendala  dalam  proses belajar-mengajar.  Dalam  penyusunan  jadwal  mengajar,  dibentuk  berdasarkan  jumlah  guru  yang  mengajar, jumlah  mata  pelajaran,  jumlah  hari  mengajar  dan  jumlah  ruangan  kelas.  Masalah  yang  terjadi  adalah  ruang kelas  yang  banyak  dan  jumlah  guru  yang  sedikit  membuat  rumitnya  penyusunan  jadwal  mengajar  dan  harus menyusun  kembali  jadwal  mengajar,  karena  setiap  penyusunan  sering  terjadinya  bentrok  yaitu  satu  guru mengajar  di  ruangan  yang  berbeda  dengan  jam  yang  sama.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  sebuah  cara  agar penyusunan  jadwal  mengajar  tidak  lagi  rumit.  Penelitian  ini  membuat  sebuah  aplikasi  yang  dapat  menyusun jadwal  mengajar  dengan  metode Ant  colony  optimization sehingga  penyusunan  jadwal  mengajar  tidak  lagi rumit.
Kata kunci : Klasifikasi, Jadwal, Mengajar, Guru, Metode Ant colony optimization .

## ABSTRACT
Each department in the school has a subject schedule which is arranged in such a way as to ensure the teaching and  learning  process  in  that  department  continues.  A  good  teaching  schedule  has  an  even  distribution  of subjects  every  day  for  each  level  without  experiencing  obstacles  in  the  teaching  and  learning  process.  In preparing  the  teaching  schedule,  it  is  formed  based  on  the  number  of  teachers  teaching,  number  of  subjects, number  of  teaching  days  and  number  of  classrooms.  The  problem  that  occurs  is  that  the  large  number  of classrooms  and  the  small  number  of  teachers  makes  it  complicated  to  prepare  the  teaching  schedule  and  you have to re-arrange the teaching schedule, because each time it is prepared there are often conflicts, namely one teacher teaching in a different room at the same time. Therefore, we need a way to make teaching schedules no longer  complicated.  This  research  creates  an  application  that  can  arrange  teaching  schedules  using  the  Ant colony optimization method so that preparing teaching schedules is no longer complicated.
Keywords: Classification, Schedule, Teaching, Teacher, Ant colony optimization Method.

## 1. PENDAHULUAN
Jadwal  mengajar  merupakan  hal  yang  penting dalam  proses  belajar-mengajar.  Jadwal  mengajar adalah  susunan  pertemuan  belajar  mengajar  pada suatu  kelas.  [1][2].  Setiap  jurusan  pada  sekolah memiliki jadwal mengajar yang disusun sedimikian  rupa  untuk  menjaga  berlangsungnya proses  belajar-mengajar  di  jurusan  tersebut. [3][4].  Jadwal  mengajar  yang  baik  memiliki distribusi  mata  pelajaran  yang  merata  setiap harinya untuk  setiap tingkatnya tanpa mengalami kendala  dalam  proses  belajar-mengajar.  Dalam penyusunan jadwal mengajar, dibentuk
berdasarkan  jumlah  guru  yang  mengajar,  jumlah mata  pelajaran,  jumlah  hari  mengajar  dan  jumlah ruangan kelas.  Masalah yang terjadi adalah ruang kelas  yang  banyak  dan  jumlah  guru  yang  sedikit membuat  rumitnya  penyusunan  jadwal  mengajar dan  harus  menyusun  kembali  jadwal  mengajar, karena  setiap  penyusunan  sering  terjadinya bentrok yaitu satu guru mengajar di ruangan yang berbeda  dengan  jam  yang  sama.  Oleh  karena  itu dibutuhkan  sebuah  cara  agar  penyusunan  jadwal mengajar tidak lagi rumit.
Cara  yang  dapat  digunakan  adalah  dengan menerapkan  metode  yang  dapat  melakukan klasifikasi  jadwal  mengajar  berdasarkan  jumlah
guru  yang  mengajar,  jumlah  mata  pelajaran, jumlah  hari  mengajar  dan  jumlah  ruangan  kelas. Klasifikasi  adalah penyusunan suatu  bentuk  yang mulanya tidak tersusun menjadi susunan berkelompok. [5][6].
Dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Putri  dan Ade  (2020)  mengenai  Penjadwalan  Kegiatan Belajar  Menggunakan  Algoritma Ant  colony optimization ,  Putri  dan  Ade  menggunakan Ant colony  optimization untuk  penjadwalan  kegiatan belajar mengajar. [7].
Dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ndruru (2020) mengenai Algoritma Ant colony optimization Sistem dalam Penjadwalan Kegiatan Belajar  Mengajar  di  SMP  Prayatna  Medan, Ndruru  menggunakan Ant  colony  optimization untuk penjadwalan kegiatan belajar mengajar. [8].
Dari penelitian yang dilakukan oleh Indah (2019) mengenai Penjadwalan perkuliahan dengan metode  metaheuristic ant  colony  optimization studi  kasus  Politeknik  Negeri  Bali,  Indah menggunakan ant  colony  optimization untuk penjadwalan perkuliahan. [9].
Dari  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah berhasil  menggunakan ant  colony  optimization untuk  berbagai  bidang  penyusunan  jadwal mengajar  maka  penelitian  ini  menggunakan ant colony  optimization untuk  klasifikasi  jadwal mengajar.  Sehingga  dengan  adanya  klasifikasi jadwal  mengajar  dengan  metode ant  colony optimization maka  penyusunan  jadwal  mengajar tidak lagi rumit.

## 2. METODE  PENELITIAN

## 2.1. Alir Metode Penelitian
Metode  untuk  melaksanakan  penelitian  dilakukan menggunakan  diagram waterfall dengan  beberapa tahapan diantaranya requirement , design , implementation , verification ,  dan maintenance . [10][11].  Tahapan  metode  untuk  melaksanakan penelitian disajikan pada gambar 1.
Gambar 2.1 Diagram Alir Penelitian
Penjelasan :
a. Requirement
Seluruh kebutuhan untuk menyelesaikan penelitian  ini  adalah  gambar  dengan  berbagai format.
b. Design
Design  pada  sistem  menggunakan  pemrograman web . c. Implementation
Metode ant  colony  optimization diterapkan  pada pemrograman web .
d. Verification Pengujian dari penerapan metode yang digunakan untuk penyusunan jadwal mengajar.
e. Maintenance Setiap hasil uji dari aplikasi  yang memiliki  hasil yang  tidak  baik  maka  dilakukan  perbaikan  dan mengulang pada tahapan metode penelitian yang dibutuhkan.

## 2.2. Metode Ant Colony Optimization
Metode ant  colony  optimization adalah  metode pencarian  solusi  tersingkat  berdasarkan  perilaku semut yang mengumpulkan makanan pada datu titik berkumpul. [12][13] . Langkah-langkah  metode ant  colony  optimization dapat dilihat sebagai berikut:
a.  Pada  awalnya,  semut  berkeliling  secara  bebas dan acak (penentuan graph).
b.  Lalu  ketika  semut-semut  menemukan  jalur  yang berbeda,  misalnya  sampai  pada  persimpangan, mereka akan mulai menentukan arah jalur secara acak.
c.  Kemudian, sebagian semut memilih cabang yang pendek  dan  sebagian  lainnya  memilih  cabang panjang.
d.  Ketika  menemukan  makanan,  semut-semut tersebut kembali ke koloninya sambil memberikan  tanda  dengan  jejak  feromon  dan menentukan  jalur  mana  yang  akan  dipilih  untuk ketempat makanan tersebut.
e.  Karena  jalur  yang  ditempuh  lewat  jalur  bawah lebih  pendek,  dengan  asumsi  kecepatan  semua semut  adalah  sama,  maka  semut  yang  bawah akan tiba lebih dulu.
f.  Semut  akan  memilih  jalur  yang  pendek  karena tingkat  feromon  yang  ditinggalkan  pada  cabang pendek  lebih  tinggi  daripada  cabang  yang panjang.
g.  Semut-semut lain akan mengikuti jalur terpendek tersebut. [14][15].
Berikut  ini  adalah  contoh  kasus  dari  metode ant colony optimization untuk penyusunan jadwal :
Tabel 2.1 Mata Pelajaran
Kode Mata Pelajaran 0 Agama 1 PPKN 2 Bahasa Indonesia (BI) 3 Matematika (MM) 4 Sejarah Indonesia 5 Bahasa Inggris (B.Ing) 6 Seni Budaya 7 PJOK 8 Kewirausahaan 9 Fisika 10 Kimia 11 Sistem Komputer 12 Komputer dan Jaringan Dasar 13 Pemrograman Dasar 14 Dasar Desain Grafis 15 Basis Data 16 Pemodelan Perangkat Lunak
a. Pada awalnya, semut berkeliling secara bebas dan acak (penentuan graph).
Gambar 3.2 Ilustrasi Graph Dengan 4 Bagian Pelajaran Perhari
b. Lalu  ketika  semut-semut  menemukan  jalur yang berbeda, misalnya sampai pada persimpangan,
mereka akan mulai menentukan  arah  jalur  secara  acak.  Contoh penerapan untuk hari senin :
Tabel 3.1 Jarak Antar Bagian Jam Pelajaran Dengan Ruangan Senin Ruang (1) Ruang (2) Ruang (3) Jam Pelajaran (1) 0 1, 5, 12 3, 3, 9 Jam Pelajaran (2) 1, 5, 12 0 2, 4, 9 Jam Pelajaran (3) 3, 3, 9 2, 4, 9 0 Jam Pelajaran (4) 6, 7, 7, 10 5, 6, 8 4, 7, 9
c. Kemudian,  sebagian  semut  memilih  cabang yang  pendek  dan  sebagian  lainnya  memilih cabang panjang.

## Tabel 3.2 Cabang Pendek Antar Bagian Jam
Pelajaran Dengan Ruangan Senin Ruang (1) Ruang (2) Ruang (3) Jam Pelajaran (1) 0 1 3 Jam Pelajaran (2) 1 0 2 Jam Pelajaran (3) 3 2 0 Jam Pelajaran (4) 6 5 4 Tabel 3.3 Cabang Panjang Antar Bagian Jam Pelajaran Dengan Ruangan Senin Ruang (1) Ruang (2) Ruang (3) Jam Pelajaran (1) 0 12 9 Jam Pelajaran (2) 12 0 9 Jam Pelajaran (3) 9 9 0 Jam Pelajaran (4) 10 8 9 d.
Ketika  menemukan  makanan,  semut-semut tersebut  kembali  ke  koloninya  sambil  memberikan tanda  dengan  jejak  feromon  dan  menentukan  jalur mana  yang  akan  dipilih  untuk  ketempat  makanan tersebut.

## Tabel 3.4 Jarak Terpendek Antar Bagian Jam
Pelajaran Dengan Ruangan Senin Ruang (1) Ruang (2) Ruang (3) Jam Pelajaran (1) 0 1 3 Jam Pelajaran (2) 1 0 2 Jam Pelajaran (3) 3 2 0 Jam Pelajaran (4) 6 5 4
e. Karena  jalur  yang  ditempuh  lewat  jalur  bawah lebih  pendek,  dengan  asumsi  kecepatan  semua semut adalah sama, maka semut yang bawah akan tiba lebih dulu.
Tabel 3.5 Transformasi Ke Mata Pelajaran
1 2 3 4 1 2 3 4 5
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 11 No:2 2023                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247
Senin Ruang (1) Ruang (2) Ruang (3) Jam Pelajaran (1) Agama PPKN MM Jam Pelajaran (2) PPKN Agama BI Jam Pelajaran (3) MM BI Agama Jam Pelajaran (4) Seni Budaya B.Ing Sejarah
f. Semut  akan  memilih  jalur  yang  pendek  karena tingkat  feromon  yang  ditinggalkan  lebih  tinggi dari pada cabang yang panjang.
Tabel 3.6 Hasil Penjadwalan Senin Ruang (1) Ruang (2) Ruang (3) Jam Ke-1 Agama PPKN MM Jam Ke-2 Agama PPKN MM Jam Ke-3 PPKN Agama BI Jam Ke-4 Istirahat Istirahat Istirahat Jam Ke-5 PPKN Agama BI Jam Ke-6 MM BI Agama Jam Ke-7 MM BI Agama Jam Ke-8 Istirahat Istirahat Istirahat Jam Ke-9 Seni Budaya B.Ing Sejarah Jam Ke- 10 Seni Budaya B.Ing Sejarah
g. Semut-semut lain akan mengikuti jalur terpendek tersebut. Dengan kata lain, untuk hari selasa, rabu, kamis,  jumat  dan  sabtu mengikuti  cara penjadwalan  hari  senin  dan  menggunakan mata pelajaran yang belum tersusun.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  yaitu sebuah  aplikasi  klasifikasi  jadwal  mengajar dengan  metode ant  colony  optimization dan disajikan sebagai berikut:

## 1. Tampilan Form Login
Gambar  3.1  merupakan  tampilan  hasil form login dari pembuatan aplikasi klasifikasi jadwal mengajar  dengan  metode ant  colony  optimization pada bagian server.
Gambar 3.1 Tampilan Form Login

## 2. Tampilan Form Menu
Gambar  3.2  merupakan  tampilan  hasil form menu dari pembuatan aplikasi klasifikasi jadwal mengajar dengan metode ant colony optimization pada bagian server.
Gambar 3.2 Tampilan Form Menu

## 3. Tampilan Form Guru
Gambar  3.3  merupakan  tampilan  hasil form Guru dari pembuatan aplikasi klasifikasi jadwal mengajar dengan metode ant colony optimization pada bagian server.
Gambar 3.3 Tampilan Form Guru

## 4. Tampilan Form Mata Pelajaran
Gambar  3.4  merupakan  tampilan  hasil form Mata Pelajaran  dari  pembuatan  aplikasi  klasifikasi  jadwal mengajar  dengan  metode ant  colony  optimization pada bagian server.
Gambar 3.4. Tampilan Form Mata Pelajaran

## 5. Tampilan Form Jadwal
Gambar  3.5  merupakan  tampilan  hasil form Jadwal dari  pembuatan  aplikasi  klasifikasi  jadwal  mengajar dengan  metode ant  colony  optimization pada  bagian server.
Gambar 3.5. Tampilan Form Jadwal
6. Tampilan Hasil Bagian User
Gambar 3.6 merupakan tampilan hasil actvity jadwal dari  pembuatan  aplikasi  klasifikasi  jadwal  mengajar dengan  metode ant  colony  optimization pada  bagian user.
Gambar 3.6. Tampilan Form Jadwal
Berikut  adalah  uji  coba  klasifikasi  jadwal mengajar dengan metode
ant colony
optimization :
Tabel 4.1 Pengujian Form Login No.  Form Login Keterangan Hasil 1. Isi sandi dan klik tombol submit Jika sandi benar, maka sistem akan menampilkan form menu utama. Jika sandi salah, maka sistem akan menampilkan pesan kesalahan
Sesuai Tabel 4.2 Pengujian Form Menu No.  Form Menu Keterangan Hasil 1. Klik Button Menu Sistem akan menampilkan form menu Sesuai 2. Klik Button Guru Sistem akan menampilkan form Guru Sesuai 3. Klik Button Mata Pelajaran Sistem akan menampilkan form Mata Pelajaran Sesuai 4. Klik Button Jadwal Sistem akan menampilkan form Jadwal Sesuai 5. Klik Button Keluar Sistem akan menampilkan form Login dan menutup form menu Sesuai Tabel 4.3 Pengujian Form Guru No. Form Guru Keterangan Hasil 1. Isi seluruh data pada kotak teks dan klik tombol simpan Sistem akan menyimpan seluruh isi kotak  teks  ke dalam database Sesuai 2. Klik tombol ubah Sistem akan menampilkan form ubah untuk mengubah data Sesuai
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 11 No:2 2023                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247
3. Klik tombol hapus Sistem akan menghapus  isi database sesuai  dengan data yang dipilih Sesuai Tabel 4.4 Pengujian Form Mata Pelajaran No. Form Mata Pelajaran
Keterangan
Hasil 1. Isi seluruh data pada kotak teks dan klik tombol simpan Sistem  akan menyimpan seluruh isi kotak  teks ke dalam
database Sesuai 2. Klik tombol ubah Sistem  akan menampilkan form ubah untuk mengubah data Sesuai 3. Klik tombol
Sistem  akan menghapus Sesuai hapus isi database sesuai dengan  data yang dipilih Tabel 4.5 Pengujian Form Jadwal No. Form Jadwal Keterangan Hasil 1. Klik tombol susun Sistem  akan menampilkan susunan jadwal mengajar Sesuai Tabel 4.6 Pengujian Form Jadwal No. Form Jadwal Keterangan Hasil 1. Klik tombol susun Sistem akan menampilkan susunan  jadwal mengajar Sesuai

## 3. 2 Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  perangkat  lunak  dan perangkat  keras  sehingga  mendapatkan  hasil  akhir penelitian.
a. Perangkat Lunak
Perangkat lunak yang digunakan yaitu:
1. Sistem Operasi Windows
2. Microsoft Word 2007
3. Appserv
4. Peramban Web
b. Perangkat Keras
Perangkat keras yang digunakan adalah komputer dengan spesifikasi:
1. Processor Core i3
2. RAM 8Gb
3. Hardisk 500Gb
Kekurangan dari penelitian ini yaitu:
a. Aplikasi hanya menyusun delapan jam pelajaran.
b. Aplikasi  disusun  bergantung  jumlah  mata pelajaran.

## 4.  KESIMPULAN

## 4.1 Saran
Sebaiknya aplikasi dibuat dapat menyusun lebih dari delapan  jam  pelajaran  dan  dapat  disusun  tidak bergantung  dengan  mata  pelajaran  yang  tersedia sehingga  saat  terdapat  penambahan  pelajaran, aplikasi dapat merubah isi jadwal mengajar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Audita,  S.  T.  Siska,  and  A.  Budiman,
“Perancangan  Sistem  Jadwal  Dan Absensi Mengajar Guru Menggunakan  Visual  Studio  2012 Dan  Mysql,” J.  Pus.  Kaji.  Teknol. Artif. Intell. , vol. 2, no. ISSN : 2809- 4069, p. 1, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.pustakagalerimandiri.co .id/index.php/pustakaai/article/view/ 189
[2]  I.  Mualim,  “Sistem  Komputerisasi  Absen  Guru dan  Jadwal  Mengajar  Pada  SMK Darul Amal Kota Metro,” Electrician ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  12– 19, 2021, doi: 10.23960/elc.v15n1.2178.
[3]  M.  I.  Arrosyad,  L.  F.  Ulfa,  M.  Mersy,  C. Claudia,  and  I.  E.  Safitri,  “Peran Kepala Sekolah Dalam Mengembangkan  Kultur  Sekolah  di SD Negeri 5 Mendo Barat,” Sustain.
J.  Kaji.  Mutu  Pendidik. ,  vol.  3,  no.
1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.32923/kjmp.v3i1.1149.
[4]  D.  D.  Darmansah,  “Perancangan  Sistem Informasi  Pengolahan  Jadwal  Mata Pelajaran  Siswa  Secara  Online  Di Smpn  31  Padang  Berbasis  Web,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan Sist.  Informasi) ,  vol.  7,  no.  3,  pp. 451–465, 2020, doi:
10.35957/jatisi.v7i3.490.
[5]  A.  K.  Nugroho  and  I.  Permadi,  “Ant  Colony Optimization Untuk Menyeleksi Fitur  Dan  Klasifikasi  Artikel,”
Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan Ilmu  Komput. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.
223–232, 2019, doi: 10.24176/simet.v10i1.2944.
[6]  A.  Fariza,  Arif  Basofi,  and  Mochammad  Rizki
Hidayat, “Pencarian Jalur berdasarkan  Kepadatan  Lalu  Lintas di Surabaya Menggunakan Algoritma  Koloni  Semut,” J.  Appl.
Comput. Sci. Technol. , vol. 1, no. 2,
pp. 50–55, 2020, doi: 10.52158/jacost.v1i2.10.
[7]  F.  Ade  Putri,  “Penjadwalan  Kegiatan  Belajar Menggunakan Algoritma Ant Colony,” J. Sist. Inf. Kaputama , vol.
4, no. 2, pp. 2–7, 2020.
[8]  E.  Ndruru  and  K.  Medan,  “Algoritma  Ant Colony  Sistem  dalam  Penjadwalan Kegiatan  Belajar  Mengajar  di  SMP Prayatna Medan,” J. Teknol.
Technoscientia ,  vol.  2,  no.  145,  p. 156, 2022.
[9] K. A. T. Indah and P. G. Sukarata, “Penjadwalan
Perkuliahan dengan Metode Metaheuristic Ant Colony Optimization Studi Kasus Politeknik Negeri  Bali,” Matrix    J.  Manaj. Teknol.  dan  Inform. ,  vol.  9,  no.  2, pp.
74–82,
2019, doi:
10.31940/matrix.v9i2.1335.
[10]  S.  Supiyandi,  M.  Zen,  C.  Rizal,  and  M.  Eka,
“Perancangan  Sistem  Informasi Desa Tomuan
Holbung Menggunakan  Metode  Waterfall,”
JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) , vol.  9,  no.  2,  p.  274,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3986.
[11]  A.  A.  Wahid,  “Analisis  Metode  Waterfall Untuk Pengembangan Sistem
Informasi,” J. Ilmu-ilmu Inform. dan Manaj.  STMIK ,  no.  November,  pp.
1–5, 2020.
[12]  W. F. Amanullah, S. Wahyuningsih, and L. T. Oktoviana, “Ant colony optimization ( ACO ) pada job shop scheduling  problem  (  JSSP  ),”  pp. 1–12.
[13]  P.  Aplikasi,  P.  Mata,  A.  Silalahi,  M.  M. Santoni, and A. Muliawati,
“MENGGUNAKAN ALGORITMA ANT  COLONY  OPTIMIZATION ( Studi Kasus : Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta  ),”  vol.  4221,  pp.  148–155,
2020.
[14]  E.  Febianti,  Y.  Muharni,  D.  Falti,  L.  Herlina, and K. Kulsum, “Usulan penjadwalan mesin paralel menggunakan  metode  Ant  Colony Optimization Algorithm
dan
Longest  Processing  Time,” J.
Integr.  Syst. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  42– 52, 2023,  [Online]. Available:
https://doi.org/10.28932/jis.v6i1.561
0
[15]  I.  A.  Soenandi,  J.  Joice,  and  B.  Marpaung,
“Optimasi Capacitated Vehicle Routing Problem with Time
Windows dengan Menggunakan Ant Colony  Optimization,” J.  Sist.  dan Manaj.  Ind. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  59, 2019, doi: 10.30656/jsmi.v3i1.1469.