## Penerapan Algoritma ACO untuk Penjadwalan Kuliah Pengganti pada Perguruan Tinggi

## (Studi Kasus: Program Studi Informatika, Universitas Multimedia Nusantara)
Indah Noviasari 1 , Andre Rusli 2 , Seng Hansun 3
Fakultas Teknik dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang Indonesia indahnovia3@gmail.com andre.rusli@umn.ac.id hansun@umn.ac.id
Diterima 12 November 2018
Disetujui 21 Desember 2018
Abstract— Students and scheduling are both essential parts  in  a  higher  educational  institution.  However,  after schedules  are  arranged  and  students  has  agreed  to  them, there  are  some  occasions  that  can  occur  beyond  the control  of  the  university  or  lecturer  which  require  the courses  to  be  cancelled  and  arranged  for  replacement course  schedules.  At  Universitas  Multimedia  Nusantara, an  agreement  between  lecturers  and  students  manually every  time  to  establish  a  replacement  course.  The agreement  consists  of  a  replacement  date  and  time  that will  be  registered  to  the  division  of  BAAK  UMN  which then  enter  the  new  schedule  to  the  system.  In  this  study, Ant  Colony  Optimization  algorithm  is  implemented  for scheduling replacement courses to make it easier and less time  consuming.  The  Ant  Colony  Optimization  (ACO) algorithm  is  chosen  because  it  is  proven  to  be  effective when  implemented  to  many  scheduling  problems.  Result shows  that  ACO  could  enhance  the  scheduling  system  in Universitas  Multimedia  Nusantara,  which  specifically tested  on  the  Department  of  Informatics  replacement course  scheduling  system.  Furthermore,  the  newly  built system  has  also  been  tested  by  several  lecturers  of Informatics  UMN  with  a  good  level  of  perceived usefulness and perceived ease of use.
Keywords—scheduling  system,  replacement  course,
Universitas Multimedia Nusantara, Ant Colony Optimization

## I. P ENDAHULUAN
Perguruan  Tinggi  merupakan  wahana  tenaga  ahli yang  diharapkan  mampu  mengembangkan  ilmu pengetahuan  dan  meningkatkan  kualitas  sumber  daya manusia  (SDM)  [1].  SDM  merupakan  sumber  daya yang  terpenting  yang  dimiliki  oleh  suatu  organisasi, dengan  kata  lain  bahwa  sumber  daya  manusia  yang dapat  membuat  sumber-sumber  lain  dari  sebuah organisasi  dapat  berfungsi  dan  mampu  bergerak sehingga dapat mencapai tujuan yang telah ditetapkan [2].  Perguruan  tinggi  yang  menjadi  studi  kasus  pada penelitian ini adalah Universitas Multimedia Nusantara (UMN), khususnya program studi Informatika.
Badan  Pusat  Statistik  Indonesia  pada  2015 menuliskan bahwa setidaknya sudah ada kurang lebih 613.665  orang  pada  tahun  2014  yang  meneruskan  ke jenjang  perguruan  tinggi  dari  keseluruhan  jumlah penduduk  di  Indonesia.  Pada  tahun  2015  angka tersebut  naik  mencapai  satu  juta  orang  lebih  tinggi 60%  dari  tahun  sebelumnya.  Apabila  hal  tersebut berlangsung  secara  konsisten  setiap  tahunnya,  maka Badan  Pusat  Statistik  Indonesia  memperkirakan  pada tahun  2020  jumlah  mahasiswa  di  Indonesia  akan mencapai angka dua juta orang [3].
Selain  mahasiswa,  dalam  suatu  perguruan  tinggi jadwal  pada  sebuah  kegiatan  belajar  mengajar  juga menjadi  salah  satu  faktor  yang  penting,  agar  kegiatan tersebut  berjalan  dengan  lancar  tanpa  adanya gangguan  seperti  bentroknya  jadwal.  Penyusunan jadwal memiliki tantangan tersendiri karena penjadwalan  harus  dibuat  sedemikian  rupa  sehingga tidak  ada  kegiatan  pada  waktu  yang  bersamaan  [4]. Namun  ketika  penjadwalan  jumlah  mata  kuliah, jumlah  mahasiswa,  jumlah  ruangan,  jumlah  dosen serta  waktu  perkuliahan  telah  ditetapkan,  terkadang dosen  yang  bersangkutan,  justru  berhalangan  hadir, libur  nasional,  atau  kejadian  tidak  terduga  di  luar kendali  universitas  atau  dosen  bersangkutan  yang mengharuskan perkuliahan ditiadakan dan harus diatur kembali  jadwal  kuliah  pengganti.  Jadi,  kuliah pengganti akan diadakan ketika hal-hal tersebut terjadi [5].
Penjadwalan  kuliah  pengganti  diartikan  bahwa sebelumnya  sudah  ada  jadwal  pasti  pada  mahasiswa dan  dosen  sehingga  harus  diatur  kembali  jadwal pengganti  untuk  menggantikan  jadwal  kuliah  yang ditiadakan  karena  hal-hal  penyebab  kuliah  ditiadakan [5].  Menurut  Hery  dari  divisi  BAAK  UMN  [6], prosedur  penjadwalan  kuliah  pengganti  harus  melalui kesepakatan  antara  dosen  dan  mahasiswa  yang bersangkutan.  Kesepakatan  tersebut  berupa  tanggal dan  jam  kuliah  pengganti  yang  telah  disepakati.  Biro Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK) hanya  bertugas  dalam  administrasi  jadwal  kuliah pengganti yang didaftarkan oleh dosen atau perwakilan  kelas  tersebut  dan  kemudian  mencari

## ISSN 2085-4579
ruangan  untuk  jadwal  kuliah  pengganti  tersebut  serta memasukkan  ke  sistem  yang  nantinya  jadwal  kuliah pengganti  yang  telah  didaftarkan  akan  ditampilkan  di jadwal  masing-masing  mahasiswa  dan  dosen  dalam kelas tersebut [6].
Menurut  Hayi  dan  Ginting  [7],  pengaturan penjadwalan  kuliah  pengganti  dapat  dilakukan  secara manual  maupun  secara  otomatis  (menggunakan software )  yang  mana  dalam  menentukan  jadwal- jadwal tersebut membutuhkan waktu yang cukup lama dan  cukup  rumit.  Dengan  demikian,  tidak  jarang terjadi jadwal yang bentrok satu sama lain baik untuk mahasiswa,  dosen  ataupun  ruangan  kelas.  Untuk memudahkan  pengaturan  penjadwalan  kuliah  yang efektif  dan  optimal  melalui  suatu  proses  otomatisasi,
algoritma Ant Colony Optimization
diimplementasikan  agar  mahasiswa  dan  dosen  tidak mengalami jadwal yang bentrok satu sama lain [7].
Menurut  Berlianty  dan  Arifin  ,  algoritma  Ant Colony Optimization (ACO) pertama kali dikemukakan  oleh  Marco  Dorigo  dan  kawan–kawan pada  tesis  PhD  tahun  1992  yang  merupakan  sebuah pendekatan  awal  terhadap  berbagai  masalah  sulit seperti  masalah  Traveling  Salesman  Problem  dan masalah tugas ganda (Quadratic Assignment Problem) [8].  Algoritma  Ant  Colony  Optimization  meniru tingkah  laku  semut  ketika  semut  berada  di  dalam sebuah koloni untuk mencari sebuah sumber makanan. Algoritma  semut  lebih  menitikberatkan  pada  perilaku kebiasaan  atau  yang  sering  dilakukan  (dilewati)  oleh semut.  Semut  memiliki  keunikan  dan  kemampuan secara  alami  untuk  menemukan  alur  atau  lintasan terpendek  dari  sarangnya  ke  suatu  sumber  makanan tanpa pengertian visual atau penglihatan [9].
Menurut  Lorena  dan  Akbar  [10],  algoritma  Ant Colony  Optimization  dapat  melakukan  pengaturan penjadwalan  kuliah  secara  otomatis  dan  cepat  yang dibuat  berdasarkan  kesediaan  waktu  dari  dosen  dan kesediaan  ruangan.  Di  sisi  lain,  penjadwalan  dengan algoritma Ant Colony Optimization berhasil mengatasi bentrokan  antar  jadwal  mahasiswa.  Berdasarkan  latar belakang  permasalahan  yang  telah  dijabarkan, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan dan  mengetahui  pengaruh  penggunaan  algoritma  Ant Colony  Optimization  untuk  penjadwalan  kuliah pengganti  pada  perguruan  tinggi,  yang  lalu  pengujian dilakukan  untuk  mata  kuliah  yang  terdapat  pada program  studi  Informatika  di  Universitas  Multimedia Nusantara.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Technology Acceptance Model
Menurut Simarmata [11], Technology Acceptance Model (TAM) adalah teori yang mampu menjelaskan perilaku  pengguna  terhadap  teknologi,  penerimaan teknologi  disebabkan  oleh  faktor perceived  ease  of use , perceived  usefulness ,  dan  pada  akhirnya actual use , yang diusulkan oleh Davis pada tahun 1986.
Perceived  usefulness didefinisikan  sebagai  sejauh mana seseorang percaya bahwa dengan menggunakan suatu  teknologi  akan  meningkatkan  performanya. Perceived  ease  of  use didefinisikan  sebagai  sejauh mana  seseorang  percaya  bahwa  menggunakan  suatu teknologi  akan  terbebas  dari  usaha  fisik  maupun mental  [11].  Pertanyaan  untuk  perceived  usefulness mengacu pada pertanyaan yang meyakinkan seseorang  apakah  teknologi  yang  digunakan  akan memberikan manfaat dan pertanyaan untuk perceived ease  of  use mengacu  pada  pertanyaan  yang meyakinkan  seseorang  apakah  teknologi  tersebut mudah digunakan [12].
B. Penjadwalan & Kuliah Pengganti pada Perguruan Tinggi
Di  perguruan  tinggi,  program  penjadwalan merupakan  salah  satu  hal  penting  dalam  proses belajar  mengajar,  karena  semua  kegiatan  dosen  dan mahasiswa  bergantung  pada  jadwal  yang  ada, sehingga  harus  disusun  optimasi  penjadwalan sehingga  tidak  ada  jadwal  dalam  waktu  yang bersamaan  antara  dosen  dan  mahasiswa  [13]. Dikarenakan  dalam  penyusunan  jadwal  memiliki tantangan  tersendiri  yang  cukup  rumit  agar  tidak  ada kegiatan pada waktu yang bersamaan [4].
Kuliah  pengganti  diartikan  bahwa  sebelumnya sudah  ada  jadwal  pasti  pada  mahasiswa  dan  dosen sehingga harus diatur kembali jadwal pengganti untuk menggantikan  jadwal  kuliah  yang  ditiadakan  [5]. Dosen  yang  berhalangan  hadir  karena  alasan  yang dibenarkan  atau  alasan  tertentu  menurut  peraturan diharuskan  melapor  kepada  penanggung  jawab  mata kuliah  dan  menentukan  solusi  yaitu  dosen  yang berhalangan hadir memberikan jadwal kuliah pengganti  pada  waktu  lain  yang  telah  disepakati bersama oleh dosen dan mahasiswa [14].

## C. Algoritma Ant Colony Optimization
Algoritma  Ant  Colony  Optimization  (ACO) merupakan  teknik  probabilistik  untuk  menjawab masalah  komputasi  yang  bisa  dikurangi  dengan menemukan  jalur  yang  baik  dengan  graf.  ACO pertama  kali  dikembangkan  oleh  Marco  Dorigo  pada tahun 1992. Sesuai dengan  nama algoritmanya,  ACO diinspirasi  oleh  koloni  semut  karena  tingkah  laku semut yang menarik ketika mencari makanan. Semut- semut  menemukan  jarak  terpendek  antara  sarang semut  dan  sumber  makanannya.  Ketika  berjalan  dari sumber  makanan  menuju  sarang  semut,  semut memberikan tanda dengan zat feromon sehingga akan tercipta  jalur  feromon.  Feromon  adalah  zat  kimia yang  berasal  dari  kelenjar  endokrin  dan  digunakan oleh  makhluk  hidup  untuk  mengenali  sesama  jenis. Berbeda  dengan  hormon,  feromon  menyebar  ke  luar tubuh  dan  hanya  dapat  dikenali  oleh  individu  lain yang  sejenis.  Semut  dapat  mencium  feromon  dan ketika  semut  memilih  jalur  semut,  semut  cenderung memilih  jalur  yang  ditandai  oleh  feromon  dengan konsentrasi yang tinggi.
Apabila  semut  telah  menemukan  jalur  yang terpendek maka semut-semut akan terus melalui jalur tersebut.  Jalur  lain  yang  ditandai  oleh  feromon  lama akan  memudar  atau  menguap,  seiring  berjalannya waktu.  Jalur-jalur  yang  pendek  akan  mempunyai ketebalan  feromon  dengan  probabilistik  yang  tinggi dan  membuat  jalur  tersebut  akan  dipilih  dan  jalur yang panjang akan ditinggalkan.
Jalur  feromon  membuat  semut  dapat  menemukan jalan kembali ke sumber makanan atau sarang semut. Algoritma  ACO  telah  banyak  digunakan  untuk menghasilkan  penyelesaian  yang  mendekati  optimal [15].  Aplikasi  algoritma  semut  dalam  kehidupan sehari-hari  mencakup  beberapa  persoalan  sebagai berikut [16].
a. Traveling  Salesman  Problem  (TSP),  yaitu mencari  jalur  terpendek  dalam  sebuah  graf menggunakan jalur Hamilton.
b. Quadratic  Assignment  Problem  (QAP)  yang berusaha  menempatkan  sejumlah  sumber  n pada sejumlah m lokasi dengan meminimalkan biaya assignment.
c. Job-shop  Scheduling  Problem  (JSP),  juga salah  satu  contoh  aplikasi  algoritma  semut untuk  menjadwalkan  sejumlah  j  pekerjaan menggunakan  sejumlah  m  mesin  sehingga seluruh  pekerjaan  diselesaikan  dalam  waktu yang minimal.
Pewarnaan  graf  koloni  semut  yang  nyata  dan artificial terdapat  banyak  kemiripan  [8].  Keduanya terbentuk  dari  sebuah  populasi  yang  terdiri  dari individu-individu yang berkerja sama untuk mencapai tujuan.  Semut artificial hidup  di  dunia  virtual, karenanya  semut  hanya  memodifikasi  nilai  numerik (disebut analogi artificial pheromones) yang berhubungan  dengan  keadaan-keadaan  permasalahan yang  berbeda.  Sebuah  rangkaian  dari  nilai-nilai feromon yang berhubungan dengan keadaan permasalahan  disebut  pheromone  trail  atau  jejak feromon. Mekanisme untuk evaporation atau penguapan  feromon  pada  koloni  semut  nyata  yang membuat  semut artificial dapat  melupakan  sejarah (jalur-jalur yang pernah diambil) dan fokus pada arah pencarian  baru  yang  menjanjikan.  Seperti  semut- semut  nyata,  semut-semut artificial membuat  solusi secara  berurut  dengan  bergerak  dari  satu  keadaan permasalahan  ke  lainnya.  Semut-semut  nyata  hanya berjalan,  memilih  arah  berdasarkan  konsentrasi feromon  lokal  dan  kebijakan  keputusan  stokastik. Semut artificial membuat  solusi  sedikit  demi  sedikit, dan  bergerak  dari  keadaan  permasalahan  yang tersedia  dan  membuat  keputusan  stokastik  setiap langkah.  Meskipun  begitu,  terdapat  perbedaan  antara yang nyata dan semut artificial sebagai berikut.
a. Semut artificial hidup  di  dunia  dan  pada waktu diskrit, semut berpindah secara sekuen melewati setiap batasan dari permasalahan.
b. Update feromon (penumpukan dan penguapan  feromon)  tidak  dilakukan  dengan
jalan  yang  sama  pada  semut  yang  nyata  dan semut artificial .  Update  feromon  dilakukan oleh  beberapa  dari  semut artificial dan terkadang dilakukan saat solusi telah dibangun.
c. Beberapa  implementasi  dari  semut artificial menggunakan  mekanisme  tambahan  yang tidak  ada  pada  semut-semut  nyata,  seperti local search, backtracking, dan lain-lain.
Dalam  algoritma  semut,  diperlukan  beberapa variabel dan langkah-langkah untuk menentukan jalur terpendek [10], yaitu:
Langkah 1 :
a. Inisialisasi harga parameter-parameter algoritma.
Parameter-parameter yang diinisialisasikan adalah.
 Intensitas  jejak  semut  antar  titik  dan perubahannya (Ʈij).
 Banyak titik.
 titik berangkat dan titik tujuan.
 Banyak semut.
 Tetapan penguapan jejak semut (ρ), nilai ρ  dimulai  dari  0  sampai  dengan  1  untuk mencegah  jejak  feromon  yang  tak terhingga.
 Jumlah  siklus  maksimum  (NCmax) bersifat tetap selama algoritma dijalankan,  sedangkan  Ʈij  akan  selalu diperbaharui  nilainya  pada  setiap  siklus algoritma  mulai  dari  siklus  pertama (NC=1)  sampai  tercapai  jumlah  siklus maksimum  (NC=NCmax)  atau  sampai terjadi konvergensi.
b. Inisialisasi titik pertama setiap semut.
Setelah  inisialisasi  pada  poin  pertama  dilakukan, kemudian m semut ditempatkan pada titik pertama.
Langkah 2 :
Pengisian  titik  pertama  ke  dalam  tabu  list.  Hasil inisialisasi titik pertama setiap semut dalam langkah 1 harus diisikan sebagai elemen pertama tabu list. Hasil dari langkah ini adalah terisinya elemen pertama tabu list  setiap  semut  dengan  indeks  titik  tertentu,  yang berarti  bahwa  setiap  [tabu]_k  (1)  bisa  berisi  indeks titik  antara  1  sampai  n  sebagaimana  hasil  inisialisasi pada langkah 1.
Langkah 3 :
Penyusunan rute kunjungan setiap semut ke setiap titik.  Koloni  semut  yang  sudah  terdistribusi  ke sejumlah  atau  setiap  titik,  akan  mulai  melakukan perjalanan  dari  titik  pertama,  masing-masing  sebagai titik  asal  dan  salah  satu  titik  lainnya  sebagai  titik tujuan,  kemudian  dari  titik  kedua  masing-masing,
koloni  semut  akan  melanjutkan  perjalanan  dengan memilih  salah  satu  dari  wilayah  yang  tidak  terdapat pada  [tabu]-k  sebagai  titik  tujuan  selanjutnya. Perjalanan  koloni  semut  berlangsung  terus  menerus sampai semua titik satu persatu dikunjungi atau telah menempati [tabu]-k.
Langkah 4 :
a. Memperbarui intensitas jejak kaki semut antar titik.
Koloni semut akan  meninggalkan jejak-jejak kaki pada  lintasan  antar  titik  yang  dilaluinya.  Adanya penguapan  dan  perbedaan  jumlah  semut  yang  lewat, menyebabkan  kemungkinan  terjadinya  perubahan nilai  intensitas  jejak  kaki  semut  antar  titik.  Untuk siklus selanjutnya, semut yang akan melewati lintasan tersebut  harga  intensitasnya  telah  berubah.  Harga intensitas  jejak  kaki  semut  antar  titik  untuk  siklus selanjutnya dihitung dengan persamaan (2.1).
τ_ij= ρ+τ_ij
Dimana :
τ_ij    = Intensitas jejak semut antar titik ρ     = Tetapan penguapan jejak semut
Langkah 5 :
Pengosongan  tabu  list,  dan  ulangi  langkah  2  jika diperlukan.  Tabu  list  perlu  dikosongkan  untuk  diisi lagi  dengan  urutan  titik  yang  baru  pada  siklus selanjutnya,  jika  jumlah  siklus  maksimum  belum tercapai  atau  belum  terjadi  konvergensi,  algoritma diulang  lagi  dari  langkah  2  dengan  harga  parameter intensitas  jejak  kaki  semut  antar  titik  yang  sudah diperbaharui.

## III. M ETODE DAN P ERANCANGAN S ISTEM

## A. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian ini dapat dipecah menjadi beberapa tahapan utama,  yaitu  Telaah  Literatur,  Perancangan  Sistem, Pemrograman  Sistem,  Uji  Coba  dan  Evaluasi,  dan Penulisan Laporan.

## B. Perancangan Aplikasi
Gambar 1. Flowchart Halaman Menu Utama
Aplikasi  yang  dibangun  merupakan  aplikasi berbasis  desktop.  Perancangan  yang  dilakukan  adalah dengan  membuat  flowchart  dari  aplikasi.  Berikut adalah  flowchart  utama  dari  sistem.  Gambar  1 merupakan  flowchart  untuk  Halaman  Menu  Utama. Pada  halaman  ini  dilakukan  proses  menampilkan tampilan halaman Menu Utama yang berisi dua pilihan yaitu  user  dapat  memilih  untuk  melihat  daftar mahasiswa  berdasarkan  mata  kuliah  dan  untuk menentukan jadwal kuliah pengganti.

## IV. I MPLEMENTASI DAN U JI C OBA
Pada  bagian  ini  dijelaskan  mengenai  hasil implementasi  dari  desain  user  interface  yang  telah dilakukan  dalam  bentuk  screenshot  aplikasi.  Dalam proses implementasi, pembangunan aplikasi menggunakan bahasa pemrograman Java.
Gambar 2. Halaman Menu Utama
Gambar  2  merupakan  implementasi  dari  halaman menu  utama  pada  sistem.  Pada  halaman  menu  utama terdapat  dua  pilihan  untuk  user  yaitu  untuk  melihat
daftar mahasiswa dan untuk menentukan jadwal kuliah pengganti.
Gambar 3. Halaman Cek Daftar Mahasiswa
Gambar  3  merupakan  implementasi  dari  halaman cek daftar mahasiswa. Halaman ini akan menampilkan sebuah  form  yang  memiliki  field  Mata  Kuliah  dan Kelas  yang  perlu  dimasukkan  oleh  user  untuk  dapat melihat  daftar  mahasiswa  berdasarkan  mata  kuliah. Hasil  akan  menampilkan  nama  mahasiswa,  nomor induk  mahasiswa  berdasarkan  mata  kuliah  dan  kelas yang  ditentukan.  Terdapat  tombol  ‘Cari’  yang digunakan  untuk  mencari  dan  tombol  ‘Kembali  ke menu utama’ untuk kembali ke halaman menu utama.
Gambar 4. Halaman Hasil Pencarian Mahasiswa
Gambar  4  merupakan  implementasi  dari  halaman hasil  pencarian  mahasiswa  untuk  menampilkan  daftar mahasiswa  berdasarkan  mata  kuliah  dan  tombol ‘Kembali’  untuk  kembali  ke  halaman  cek  daftar mahasiswa.
Gambar 5. Halaman Penjadwalan Kuliah Pengganti
Gambar  5  merupakan  implementasi  dari  halaman penjadwalan kuliah pengganti. Halaman akan menampilkan  sebuah  form  yang  memiliki  field  yang perlu  dimasukkan  oleh  user  untuk  mendapatkan jadwal kuliah pengganti yang sesuai. Terdapat tombol ‘Tambah’  untuk  menambahkan  jadwal  kuliah pengganti  yang  ditentukan  dan  akan  ditampung  ke dalam  tabel  pilihan  jadwal  kuliah  pengganti.  Tombol ‘Hapus’  pada  tabel  yang  menampilkan  jadwal  kuliah pengganti yang dipilih untuk menghapus jadwal kuliah pengganti  yang  ditambahkan  sebelumnya.  Tombol ‘Hitung Penjadwalan’ untuk menghitung dan mencari hasil  penjadwalan  kuliah  pengganti  yang  sesuai. Tombol  ‘Kembali  ke  menu  utama’  untuk  kembali  ke halaman menu utama.
Gambar 6. Halaman Hasil Penjadwalan Kuliah Pengganti

## ISSN 2085-4579
Gambar 7. Halaman Jumlah Mahasiswa Tersedia Gambar  6  merupakan  implementasi  dari  halaman hasil penjadwalan kuliah pengganti untuk menampilkan  hasil penjadwalan  kuliah  pengganti dan tombol  ‘Kembali’  untuk  kembali  ke  halaman penjadwalan kuliah pengganti. Jika user klik sebanyak dua  kali  pada  masing-masing  kolom  Jumlah Mahasiswa Bersedia maka akan ditampilkan mahasiswa  yang  dapat  menghadiri  kuliah  pengganti pada jam dan tanggal tersebut seperti pada Gambar 7.
Setelah  sistem  selesai  dirancang  dan  dibangun dilakukan  pengujian  yang  dibagi  menjadi  tiga pengujian..  Pada  pengujian  bagian  pertama  bertujuan untuk  mengetahui  bahwa  jumlah  mahasiswa  yang dapat  hadir  pada  kuliah  pengganti  dalam  proses otomatisasi  sistem  sama  dengan  jumlah  mahasiswa yang  dicek  secara  manual  berdasarkan  jadwal  reguler masing-masing  mahasiswa.  Pada  pengujian  bagian kedua  dilakukan  dengan  simulasi  yang  bertujuan untuk  mengetahui  tanggal  dan  jam  kuliah  pengganti yang paling banyak memiliki jumlah mahasiswa yang dapat  hadir  pada  kuliah  pengganti  tersebut.  Pada pengujian  ketiga  bertujuan  untuk  mendapatkan feedback  dari  responden  tentang  kegunaan  sistem untuk memperkuat hasil penelitian
Pengujian  pertama  menggunakan  data  kuliah pengganti yang telah terjadi pada 10 kelas di semester 5  dan  6  tahun  ajaran  2016-2017  program  studi Informatika UMN dan didapatkan hasil bahwa jumlah mahasiswa  yang  dapat  hadir  pada  kuliah  pengganti dalam  proses  otomatisasi  sistem  100%  sama  dengan jumlah  mahasiswa  yang  dicek  secara  manual berdasarkan jadwal reguler masing-masing mahasiswa.  Pengujian  pertama  menunjukkan  bahwa hasil output pada sistem benar dan sesuai.
Pengujian  kedua  dilakukan  dengan  simulasi  yang menggunakan  tanggal  dan  jam  kuliah  pengganti  baru pada  2  kelas  di  semester  5  dan  6  tahun  ajaran  2016- 2017 program studi Informatika UMN dan didapatkan hasil  bahwa  sistem  dapat  menentukan  bahwa  dari beberapa  banyak  pilihan  jadwal  kuliah  pengganti, sistem  dapat  menentukan  salah  satu  dari  beberapa pilihan  tanggal  dan  jam  tersebut  dengan  mahasiswa yang  paling  banyak  dapat  menghadiri.  Hal  ini membuktikan  bahwa  mahasiswa  yang  berperan
sebagai  semut  pada  algoritma  ACO  akan  memilih tanggal  dan  jam  kuliah  pengganti  yang  berperan sebagai  jalur  dengan  jejak  feromon  yang  paling banyak  karena  pada  jalur  tersebut  mahasiswa  tidak mengalami  bentrokan  jadwal  sehingga  jejak  feromon pada  jalur  tersebut  akan  bertambah  dan  mahasiswa (semut) akan memilih jalur tersebut
Pengujian  ketiga  menggunakan  dua  responden yang  merupakan  dosen  program  studi  Informatika Universitas Multimedia Nusantara. Pengujian dilakukan  dengan  cara  studi  lapangan  dimana responden  diminta  untuk  menggunakan  sistem penjadwalan  kuliah  pengganti  dan  setelah  itu dilakukan wawancara kepada responden.  Dari wawancara  tersebut  berisi  5  pertanyaan  berdasarkan perceived  ease  of  use dan perceived  usefulness dari
Technology Acceptance Model (TAM) dan didapatkan  hasil  bahwa  responden  pertama  setuju bahwa  sistem  penjadwalan  kuliah  pengganti  sangat berguna  dan  memudahkan  responden  sebagai  dosen untuk  menentukan  kuliah  pengganti,  setelah  itu responden pertama juga berpendapat bahwa fitur pada sistem  sangat  jelas  ketika  digunakan  serta  menurut responden  pertama,  sistem  penjadwalan  kuliah pengganti  ini  membuat  penjadwalan  kuliah  pengganti menjadi  cepat  dan  tidak  membutuhkan  waktu  yang lama sehingga membuat penjadwalan kuliah pengganti menjadi  efisien.  Dan  responden  kedua  setuju  bahwa sistem  penjadwalan  kuliah  pengganti  sangat  berguna dan  sangat  memudahkan  responden  sebagai  dosen untuk  menentukan  kuliah  pengganti,  setelah  itu responden kedua juga berpendapat bahwa fitur mudah dipahami ketika digunakan dan membuat penjadwalan kuliah pengganti menjadi lebih cepat.

## V. S IMPULAN DAN S ARAN
A. Simpulan
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, disimpulkan bahwa Algoritma Ant Colony Optimization  untuk  menentukan  jadwal  kuliah pengganti  pada  perguruan  tinggi,  dengan  studi  kasus pada program studi Informatika, Universitas Multimedia  Nusantara,  telah  selesai  dilaksanakan  dan hasil pengujian menunjukkan bahwa jumlah mahasiswa  yang  dapat  hadir  pada  kuliah  pengganti dalam  proses  otomatisasi  sistem  100%  sama  dengan jumlah  mahasiswa  yang  dicek  secara  manual berdasarkan jadwal reguler masing-masing mahasiswa dan  dapat  menentukan  bahwa  dari  beberapa  banyak pilihan  jadwal  kuliah  pengganti,  sistem  dapat menentukan  salah  satu  dari  beberapa  pilihan  tanggal dan  jam  tersebut  dengan  mahasiswa  yang  paling banyak dapat menghadiri.
Selain  itu,  sistem  penjadwalan  kuliah  pengganti telah  diterima  dari  aspek perceived  usefulness dan perceived ease of use yang didasari oleh TAM. Hal ini dibuktikan  dengan  hasil  wawancara  dengan  dua responden  sebagai  dosen  yang  menyatakan  bahwa sistem  penjadwalan  kuliah  pengganti  sangat  berguna dan memudahkan pengguna untuk menentukan kuliah

## ISSN 2085-4579
pengganti  yang  mengacu  pada  aspek perceived usefulness ,  serta  sistem  sangat  jelas  saat  digunakan dan  tidak  membutuhkan  waktu  yang  lama  dalam menentukan  kuliah  pengganti  yang  mengacu  pada aspek perceived ease of use .

## B. Saran
Berikut  ini  merupakan  beberapa  saran  dan pengembangan  selanjutnya  dari  hasil  penelitian  yang telah didapat.
1. Integrasi  secara  langsung  dengan  database  pusat UMN,  sehingga  semua  mata  kuliah  ada  pada sistem  ini,  data  jadwal  perkuliahan  pada  sistem tersinkronisasi  secara  real  time  dan  dapat digunakan oleh semua dosen Universitas Multimedia Nusantara.
2. Untuk  pengembangan  lebih  lanjut,  ketika  sudah terintegrasi secara langsung dengan database pusat UMN  dapat  menambahkan  fitur  Login  agar  dosen hanya dapat memilih kelas yang sedang diajar pada semester dan tahun ajaran tersebut.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Artawan,  I.  M.  (2002).  Strategi  Meningkatkan  Mutu Pendidikan di Perguruan Tinggi.
[2] Jalaludin.  (2012).  Latar  Belakang  Penelitian:  Sumber  Daya Manusia.  Efektivitas  Manajemen  Pengembangan  Kinerja Dosen UPI.
[3] Statistik,  B.  P.  (2017,  May  2014).  Jumlah  Perguruan  Tinggi, Mahasiswa,  dan  Tenaga  Edukatif  (Negeri  dan  Swasta) Menurut  Provinsi  2013/2014  dan  2014/2015.  [Online]  dari
Badan Pusat Statistik: https://www.bps.go.id/linkTabelStatis/view/id/184. Diakses pada 09 September 2017.
[4] Fernandez,  A.,  Handoyo,  E.,  &  Somantri,  M.  (2009). Pembangunan Aplikasi Penyusun Jadwal Kuliah Menggunakan Algoritma Semut. [5] Winatha,  D.  N.  (2010).  Program  Bantu  Pemilihan  Jadwal Kuliah  Pengganti  Dan  Tambahan  Dengan  Menggunakan Teori Himpunan.
[6] Hery.  (2017).  Prosedur  Penjadwalan  Kuliah  Pengganti  Di Universitas Multimedia Nusantara. (I. Noviasari,
Pewawancara).
[7] Ginting, S. B., & Akbar, H. (2011). Pembangunan Perangkat Lunak  Menggunakan  Algoritma  Ant  Colony  Optimization untuk  Optimalisasi  Penjadwalan  Kuliah  (Studi  Kasus Penjadwalan Kuliah Jurusan Teknik Komputer UNIKOM).
[8] Dorigo, M., Birattari, M., & Stützle, T. (2006). Artificial Ants as a Computational Intelligence Technique. IEEE Computational Intelligence Magazine, 28-39.
[9] Karjono,  Budiyanto,  U.,  &  Moedjiono.  (2016).  Aplikasi Penjadwalan  Crew  Ship  Menggunakan  Ant  Colony Optimization: Studi Kasus PT Scorpa Pranedya.
[10] Lorena,  S.,  &  Akbar,  H.  (2011).  Pembangunan  Perangkat Lunak  Menggunakan  Algoritma  Ant  Colony  Optimization Untuk Optimalisasi Penjadwalan Kuliah. 2-16.
[11] Simarmata,  M.  (2015).  Model  Penerimaan  Teknologi (Technology  Acceptance  Model).  Medan:  Universitas  HKBP Nommensen.
[12] Rahmah, N. (2017, October). Technology  Acceptance Model (TAM). [Online] dari Dictio Website: www.dictio.id. Diakses pada 25 Juli 2018.
[13] Ariani,  D.,  Fahriza,  A.,  &  Prasetyaningrum,  I.  (2012). Optimasi  Penjadwalan  Mata  Kuliah  Di  Jurusan  Teknik Informatika PENS Dengan Menggunakan Algoritma PSO.
[14] TIM  SPMI  UNDIP.  (2011).  Perkuliahan  Tamu  Area  Bidang Akademik. Semarang.
[15] Bullnheimer,  B.,  Hartl,  R.  F.,  &  Strauss,  C.  (1997).  An improved ant system algorithm for the vehicle. 1.
[16] Leksono,  A.  (2009).  Algoritma  Ant  Colony  Optimization Untuk Menyelesaikan Traveling Salesman Problem.