## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Submitted: 14/04/2020 ; Accepted: 09/10/2020 ; Published : 10/12/2020

## Implementasi Algoritma Genetika Dalam Penjadwalan Jeda Iklan
Pada Stasiun Radio 99.1 Most FM
Mutiah * , Efori Buulolo, Natalia Silalahi
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 mutiahtambunan@gmail.com

## Abstrak
Pemutaran iklan pada sebuah stasiun radio komersial dilakukan setiap hari mulai dari hari minggu sampai Sabtu. Pada stasiun radio  komersial,  pada  umumnya  pembuatan  jadwal  iklan  masih  secara  manual  yang  mana  hal  ini  berakibat    kelambatan penyajian jadwal iklan mingguan. Waktu pemutaran terdiri dari dua jenis yaitu prime time dan regular time . Penjadwalan Iklan Radio yang akan dibahas pada penelitian ini adalah pemutaran iklan yang dilakukan pada jadwal siar radio yaitu antara jam 5 pagi sampai jam 24 malam di mana dengan aturan setiap 15 menit disediakan 3 slot pemutaran iklan dengan durasi per iklan maksimumnya adalah 1 menit. Jadi jika waktu siar radio per hari adalah 19 jam, maka jumlah maksimum iklan per hari yang dapat ditayangkan adalah 76 iklan. Aturan lainnya adalah diberlakukannya prime time yaitu jam-jam dimana masyarakat umum (pendengar) mempunyai peluang terbesar mendengarkan radio yaitu antara jam 6:00-10:00 pagi dan jam 16:00-20:00 malam. Jumlah pemutaran iklan yang sama pada satu hari dibatasi untuk prime time yaitu 5 kali, sedangkan untuk regular tim e 8 kali. Proses penjadwalan radio dilakukan menggunakan algoritma genetika yang terdiri dari proses-proses inisialisasi kromosom, seleksi, crossover serta mutasi. Kromosom pada penelitian ini terdiri dari 3 gen, yang mana setiap kromosom akan dievaluasi berdasarkan nilai fitnesnya yang dihitung berdasarkan jumlah pelanggaran aturan yang terjadi pada setiap kromosom dalam suatu individu. Dimana aturan 1 adalah jumlah pemutaran per iklan tidak boleh lebih dari 5 kali dalam satu hari dan aturan 2 adalah tidak boleh ada dua atau lebih penjadwalan iklan yang ditayangkan pada hari dan waktu yang sama. Setelah itu diperoleh nilai fitnes masing-masing kromosom, maka dilakukan seleksi, crossover dan mutasi. Dari penelitian ini dihasilkan jadwal iklan yang optimal dengan menjadwalkan keseluruhan data iklan, hari dan waktu pemutaran iklan
Kata Kunci: Penjadwalan; Jeda; Iklan; Algoritma Genetika

## Abstract
The screening of advertisements on a commercial radio  station is done every day from Sunday to Saturday. In commercial radio stations, in general, making ad schedules is still manually which results in delays in the presentation of the weekly ad schedule. Playback time consists of two types, namely prime time and regular time. Radio Ad Scheduling that will be discussed in this study is the ad screening that is carried out on the radio broadcast schedule, which is between 5 am to 24 pm in which with the rules every 15 minutes are provided 3 ad playback slots with a maximum duration of 1 minute per ad. So if the radio broadcast time per day is 19 hours, then the maximum number of ads per day that can be displayed is 76 ads. Another rule is the implementation of prime time, the hours at which the general public (listeners) have the greatest opportunity to listen to the radio, which is between 6:00 and 10:00 in the morning and 16: 00-20: 00 at night. The number of screenings of the same advertisement on one day is limited to prime time which is 5 times, while for regular time is 8 times. The radio scheduling process  is  carried  out  using  genetic  algorithms  consisting  of  chromosome  initialization,  selection,  crossover  and  mutation processes. The chromosomes in this study consist of 3 genes, each chromosome will be evaluated based on its fitness value which is calculated based on the number of violations of rules that occur on each chromosome in an individual. Where rule 1 is the number of plays per advertisement that cannot be more than 5 times in a day and rule 2 is that there cannot be two or more ad scheduling shows on the same day and time. After that the fitness value of each chromosome is obtained, then the selection, crossover and mutation are carried out. From this research an optimal ad schedule is produced by scheduling overall ad data, day and time of ad playback
Keywords : Scheduling; Pause; Advertising; Genetic Algorithms

## 1. PENDAHULUAN
Radio merupakan salah satu media massa dan media penyiaran yang bersifat konvensional namun masih banyak digunakan oleh semua lapisan masyarakat. Tidak hanya sekedar sebagai media untuk mencari hiburan, radio juga sebagai  media  penyedia  informasi  dan  komunikasi.  Layanan    informasi  yang  disampaikan  kepada  masyarakat salah satunya adalah berupa iklan. Iklan merupakan salah satu  cara yang digunakan dalam melakukan promosi baik  berupa  barang  maupun  jasa.  Iklan  adalah  informasi  yang  isinya  membujuk  khalayak  banyak  atau  orang banyak  supaya  tertarik  kepada  barang  atau  jasa  yang  ditawarkan.  Iklan  radio  memiliki  karakteristik  yang  khas yaitu hanya dapat  didengar melalui audio  (suara) yang merupakan perpaduan dari  kata-kata ( voice ), music dan sound effect .
Penayangan  dan  penjadwalan  jeda  iklan  pada  radio  Most  FM  memerlukan  manajemen  yang  baik  yang mencakup pemesanan siar ( broadcast ), jam siar serta sesuai dengan durasi dan frekuensi iklan.  Manajemen yang kurang baik akan berakibat kerugian pada radio Most FM. Jadwal iklan yang baik akan memberikan dampak baik berupa pendapatan pada stasiun radio Most FM. Masalah sering terkendala dalam lamanya penyajian jadwal iklan mingguan  sehingga  berkurang  pemasukan  dari  jasa  penayangan  iklan.  Iklan  dalam  radio  Most  FM  sering terkendala dalam penayangan iklan karena harus membagi jenis-jenis iklan dan menentukan waktu penayangan sesuai slot-slot yang ada, dan juga pembagian jam tayang prime time dan reguler time. Rumitnya cara pembuatan jadwal  penayangan iklan radio membuat  penjadwalan iklan di  Most FM  harus dikerjakan oleh petugas khusus

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Submitted: 14/04/2020 ; Accepted: 09/10/2020 ; Published : 10/12/2020
dengan tingkat ketelitian yang tinggi. Masalah juga dihadapi oleh bagian marketing yaitu lamanya waktu mencari slot  jadwal  yang  masih  kosong,  selain  itu  petugas  siaran  harus  mencari  iklan  yang  diputar  didalam  komputer sehingga menyebabkan keterlambatan pemutaran atau durasi siaran menjadi molor diluar jadwal yang di tentukan dan tentunya durasi  dari  iklan harus di  sesuaikan  dengan program  siaran agar bisa berjalan sesuai  jadwal  pada Most  FM.  Penjadwalan  ( schedulling )  adalah  pengaturan  proses  pengambilan  waktu  dari  suatu  operasi. Penjadwalan  mencakup  kegiatan  megalokasikan  fasilitas,  peralatan  maupun  tenaga  kerja  bagi  suatu  kegiatan operasi. Penjadwalan selalu berkaitan dengan pengalokasian sumber daya yang ada pada jangka waktu tertentu, hal tersebut adalah proses pengambilan keputusan yang bertujuan sebagai optimasi.
Pada penelitian ini menggunakan algoritma genetika pada penjadwalan jeda iklan di Most FM. Algoritma genetika  merupakan  pendekatan  komputasional  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  dimodelkan  dengan  proses biologi dari evolusi, meliputi seleksi, crossover , dan mutasi. Dengan demikian pada penelitian ini menggunakan algoritma genetika dalam proses untuk mengatur penjadwalan suatu aktifitas yang berulang, pembagian slot-slot dan jam tayangan prime time dan reguler time dan juga penjadwalan jeda iklan radio pada Most FM. Fitria  Larantika,  Sistem  penjadwalan  otomatis  dalam  menentukan  jadwal  matakuliah  menggunakan algoritma  genetika  di  fakultas  sains  dan  teknologi.  Penyusunan  jadwal  mata  kuliah  yang  dapat  menghasilkan jadwal yang berurutan dalam satu hari penjadwalan [1]. Pada penelitian Ridha Apriani, Algoritma genetic auntuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan perkuliahan dan praktikum. Dengan algoritma genetika dapat mencari solusi penjadwalan perkuliahan dan praktikum dengan waktu yang lebih cepat [2]. Hasil pengujian dengan input nilai parameter yang sama atau berbeda, proses penjadwalan menghasilkan hasil generasi dan iterasi yang berbeda – beda. Pada penelitian Justina Adamanti, Penyelesaian masalah penjadwalan mata kuliah di fakultas matematika dan  ilmu  pengetahuan  alam  Universitas  Gadjah  Mada  dengan  menggunakan  algoritma  genetika.  Dengan menggunakan  algoritma  genetika  program  dapat  menghasilkan  suatu  jadwal  kuliah.  Berdasarkan  hasil  uji parameter, metode seleksi terbaik adalah seleksi turnamen, metode perkawinan silang terbaik adalah perkawinan silang banyak titik, tanpa elitsm umumnya lebih cepat menyelesaikan penjadwalan dan jumlah populasi yang lebih baik untuk model kromosom masalah penjadwalan jeda iklan yang memiliki gen pada individu, tetapi tidak lebih cepat dalam waktu dibandingkan dengan jumlah populasi yang lebih sedikit [3].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Artificial Intelligence
Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) merupakan salah satu  bagian dari  ilmu komputer yang mempelajari bagaimana  membuat  mesin  (komputer)  dapat  melakukan  pekerjaan  seperti  dan  sebaik  yang  dilakukan  oleh manusia bahkan bisa lebih baik daripada yang dilakukan manusia. Untuk mengetahui dan memodelkan proses– proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia. Cerdas, berarti memiliki pengetahuan ditambah pengalaman, penalaran (bagaimana membuat keputusan dan mengambil tindakan), moral yang baik. Manusia cerdas (pandai) dalam menyelesaikan permasalahan karena manusia mempunyai pengetahuan dan pengalaman. Pengetahuan diperoleh dari belajar. Semakin banyak bekal pengetahuan yang dimiliki tentu akan lebih mampu menyelesaikan permasalahan. Tapi bekal  pengetahuan saja tidak cukup, manusia juga diberi  akal untuk  melakukan  penalaran,mengambil  kesimpulan  berdasarkan  pengetahuan  dan  pengalaman  yang  dimiliki. Tanpa memiliki kemampuan untuk menalar dengan baik, manusia dengan segudang pengalaman dan pengetahuan tidak akan dapat menyelesaikan masalah dengan baik. Demikian juga dengan kemampuan menalar yang sangat baik,namun tanpa bekal pengetahuan dan pengalaman yang memadai, manusia juga tidak akan bisa menyelesaikan masalah dengan baik. Demikin  juga agar mesin  bisa cerdas (bertindak seperti dan sebaik  manusia) maka  harus diberi bekal pengetahuan, sehingga mempunyai kemampuan untuk menalar.

## 2.2 Algoritma Genetika
Sejak pertama kali dirintis oleh John Holland pada tahun 1960-an, algoritma genetika telah dipelajari, diteliti, dan diaplikasikan secara luas pada berbagai bidang.Algoritma banyak digunakan pada masalah praktis yang berfokus pada pencarian parameter-parameter optimal [3] . Algoritma genetika merupakan teknik pencarian nilai optimum secara  stochastic  berdasarkan  mekanisme  seleksi  alam  algoritma  genetika  berbeda  dengan  teknik  konvergensi- konvensional yang lebih bersifat deterministic. Dalam proses evolusi, individu secara terus menerus mengalami perubahan gen untuk menyesuaikan dengan lingkungan hidupnya

## 2.3 Periklanan
Iklan adalah bagian dari bauran promosi (promotion mix) dan bauran promosi adalah bagian dari bauran pemasaran (marketing  mix).  Secara  sederhana  iklan  didefinisikan  sebagai  pesan  yang  menawarkan  suatu  produk  yang ditujukan kepada masyarakat lewat suatu media [5].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Analisa masalah dalam penjadwalan iklan adalah masalah menempatkan waktu dan ruangan kepada sejumlah iklan dengan beberapa  variabel  tanggal, jam, menit, durasi  dan frekuensipemutaran. Penempatan waktu kepada iklan dengan memperhatikan sejumlah aturan yang berhubungan dengan kapasitas dan lokasi dari ruang yang tersedia, waktu  bebas  yang  diperlukan  dan  sejumlah  aturan  lain  yang  berkaitan.  Komponen-komponen  utama  dari penjadwalan sebuah iklan adalah tanggal, jam, menit, durasi, frekuensi, dan menentukan waktu penayangan sesuai slot-slot  yang  ada  dan  pemutaran  yang  ditawarkan.  Hasil  dari  proses  penjadwalan  merupakan  pengelompokan komponen-komponen  utama  secara  bersama-sama  dengan  memperhatikan  aturan-aturan  yang  telah  ditetapkan dalampenjadwalan. Masalah juga dihadapi oleh bagian marketing yaitu lamanya waktu mencari slot jadwal yang masih kosong, selain itu petugas siaran harus mencari iklan yang diputar didalam komputer sehingga menyebabkan keterlambatan pemutaran atau durasi siaran menjadi molor diluar jadwal yang di tentukan dan tentunya durasi dari iklan harus di sesuaikan dengan program siaran agar bisa berjalan sesuai jadwal pada Most FM.
Penjadwalan ( schedulling ) adalahpengaturan proses pengambilan waktu  dari  suatu  operasi. Penjadwalan mencakup  kegiatan  mengalokasikan  fasilitas,  peralatan  maupun  tenaga  kerja  bagi  suatu  kegiatan  operasi. Penjadwalan selalu berkaitan dengan pengalokasian sumber daya yang ada pada jangka waktu tertentu, hal tersebut adalah proses pengambilan keputusan yang bertujuan sebagai optimasi. Masalah dalam penjadwalan iklan adalah masalah menempatkan waktu dan ruangan kepada sejumlah iklan dengan beberapa variabel tanggal, jam, menit, durasi  dan frekuensi  pemutaran. Penempatan waktu  kepada iklan dengan memperhatikan sejumlah aturan yang berhubungan dengan kapasitas dan lokasi  dari  ruang yang tersedia, waktu bebas yang diperlukan dan sejumlah aturan lain yang berkaitan.
Pemutaran iklan yang dilakukan pada jadwal siar radio yaitu antara jam 5 pagi sampai jam 00:00 malam dengan aturan setiap 15 menit disediakan 3 slot pemutaran iklan dengan durasi per iklan maksimum 1 menit. Jadi jika waktu siar radio per hari ada 19 jam, maka jumlah maksimum iklan per hari yang dapat ditayangkan adalah 76 iklan. Rancangan Pemasukan Iklan ini berfungsi  untuk  memilih  iklan yang akan dijadwalkan sesuai  dengan jenis  waktu  pada  stasiun  radio  komersialiklan.  Jadi  panjang  kromosom  itu  sendiri  dari  satu  individu  adalah sebanyak  30  kromosomdari  jumlah  iklan  yang  akan  disiarkan  sesuai  data  yang  ada  dan  yang  diperlukan. Sedangkan panjang satu kromosom terdiri dari 3 gen. Populasi awal tersebut kemudian dibangkitkan secara acak untuk  selanjutnya dilakukan proses evaluasi  setiap kromosomnya. Representasi  kromosom  dalam penelitian ini dapa dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. IDPenjadwalan Kromosom IDIklan IDHari IDWaktu 1 0022 3 12 2 0006 3 12 3 0010 1 14 4 0002 1 11 5 0005 4 29 6 0013 7 03 7 0014 5 08 8 0008 6 14 9 0012 6 03 10 0007 4 21 11 0015 2 18 12 0009 1 07 13 0024 4 06 14 0017 3 22 15 0001 7 12 16 0019 1 17 17 0004 7 14 18 0007 5 15 19 0028 1 45 20 0011 5 04 21 0030 2 09 22 0025 3 12 23 0016 6 02 24 0018 6 07 25 0023 4 08 26 0021 7 19 27 0029 2 23

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Kromosom IDIklan IDHari IDWaktu 28 0020 4 07 29 0027 1 05 30 0026 6 05

## 3.2 Penerapan Genetika
Berikut  adalah  contoh  aplikasi  algoritma  genetika  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  kombinasi. Misalkan ada persamaan a+2b+3c+4d = 30, kita mencari nilai a, b, c, dan d yang memenuhi persamaan diatas dan sesuai dengan kebutuhannya. Kita mencoba menggunakan algoritma genetika untuk menyelesaikan permasalahan diatas.

## 1. Inisialisasi
Proses inisialisasi dilakukan dengan cara memberikan nilai awal gen-gen dengan nilai acak sesuai batasan yang telah ditentukan. Maka kita tentukan jumlah populasi adalah 30, maka: Chromosome[1]=[a;b;c;d]=[22;03;12] Chromosome[2]=[a;b;c;d]=[06;03;12] Chromosome[3]=[a;b;c;d]=[10;01;14] Chromosome[4]=[a;b;c;d]=[02;01;11]
Chromosome[5]=[a;b;c;d]=[05;04;29] Chromosome[6]=[a;b;c;d]=[13;07;03]
Chromosome[7]=[a;b;c;d]=[14;05;08]
Chromosome[8]=[a;b;c;d]=[08;06;14] Chromosome[9]=[a;b;c;d]=[12;06;03] Chromosome[10]=[a;b;c;d]=[07;04;21] Chromosome[11]=[a;b;c;d]=[15;02;18] Chromosome[12]=[a;b;c;d]=[09;01;07] Chromosome[13]=[a;b;c;d]=[24;04;06] Chromosome[14]=[a;b;c;d]=[17;03;22] Chromosome[15]=[a;b;c;d]=[01;07;12] Chromosome[16]=[a;b;c;d]=[19;01;17] Chromosome[17]=[a;b;c;d]=[04;05;02] Chromosome[18]=[a;b;c;d]=[07;05;15] Chromosome[19]=[a;b;c;d]=[28;01;45] Chromosome[20]=[a;b;c;d]=[11;05;04] Chromosome[21]=[a;b;c;d]=[30;02;09] Chromosome[22]=[a;b;c;d]=[25;03;12] Chromosome[23]=[a;b;c;d]=[16;06;02] Chromosome[24]=[a;b;c;d]=[18;06;07] Chromosome[25]=[a;b;c;d]=[23;04;08] Chromosome[26]=[a;b;c;d]=[21;07;19]
Chromosome[27]=[a;b;c;d]=[29;02;23] Chromosome[28]=[a;b;c;d]=[20;04;07] Chromosome[29]=[a;b;c;d]=[27;01;05] Chromosome[30]=[a;b;c;d]=[26;06;05]

## 2. Evaluasi Chromosome
Permasalahan yang ingin diselesaikan adalah  nilai variabel a, b, c, dan d yang memenuhi persamaan a+2b+3c+4d =  30,  sesuai  dengan  kebutuhan  yang  akan  digunakan.  Maka  fungsi_objektif  yang  dapat  digunakan  untuk mendapatkan  solusi  adalah   fungsi_objektif  (chromosome)  =  [(a+2b+3c)=30].  Kita  hitung  fungsi_objektif  dari chromosome yang telah dibangkitkan:
Inisialisasi
Proses inisialisasi dilakukan dengan cara memberikan nilai awal gen-gen dengan nilai acak sesuai batasan yang telah ditentukan.
Maka kita tentukan jumlah populasi adalah 30, maka: fungsi_objektif(chromosome[1])   = Abs((22 + 2*3 + 3*12) – 30) = Abs((22 + 6 +36) – 30) = Abs(64 – 30) = 34 fungsi_objektif(chromosome[2])   = Abs((6 + 2*3 + 3*12) – 30)
= Abs((6 + 6 +36) – 30) = Abs(48 – 30) = 18

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
fungsi_objektif(chromosome[3])   = Abs((10 + 2*1 + 3*14) – 30) = Abs((10 + 2 +42) – 30) = Abs(54 – 30) = 24 fungsi_objektif(chromosome[4])   = Abs((5 + 2*1 + 3*11) – 30) = Abs((5 + 2 +33) – 30)
= Abs(40 – 30)
= 10 fungsi_objektif(chromosome[5])   = Abs((2 + 2*4 + 3*29) – 30)
= Abs((2 + 8 +87) – 30) = Abs(97 – 30)
= 67
Rata-rata dari fungsi objektif adalah: rata-rata = (34+18+24+10+67+6+18+32+3+48+43+2+10+59+21+42+30+32+135+3+31+37+4+21+25+62+72+19+14+23)/ 30 = 939/ 30 = 31.3

## 3. Seleksi Chromosome
Proses Seleksi Chromosome dilakukan dengan cara membuat chromosome yang mempunyai fungsi_objektif kecil mempunyai  kemungkinan  terpilih  yang  besar  atau  mempunyai  nilai  probabilitas  yang  tinggi.  Untuk  itu  dapat digunakan  fungsi fitness  =  (1/(1+fungsi_objektif)) ,  fungsi_objektif  perlu  ditambah  1  untuk  menghindari kesalahan program yang diakibatkan pembagian oleh 0. fitness [1] = 1 / (fungsi_objektif[1]+1)
= 1 / 35 = 0.02857 fitness [2]
= 1 / (fungsi_objektif[2]+1)
= 1 / 19 = 0.05263 fitness [3]
= 1 / (fungsi_objektif[3]+1)
= 1 / 25 = 0.04 fitness [4]
= 1 / (fungsi_objektif[4]+1)
= 1 / 11 = 0.0909 fitness [5] = 1 / (fungsi_objektif[5]+1) = 1 / 68 = 0.0147
Total fitness = 0.02857 + 0.05263 + 0.04 +0.0909 + 0.0147 +  0.1428 + 0.0526 + 0.0303 + 0.25 + 0.0204 + 0.227 + 0.333 + 0.0909 + 0.01666 + 0.0454 + 0.0232 + 0.0322 + 0.0303 +  0.0073 + 0.25 + 0.03125 + 0.0263 + 0.02 + 0.0454 + 0.0384 + 0.0158 + 0.01408 + 0.05 + 0.0666 +0.0416 = 2.12829 Rumus untuk mencari probabilitas: P[i] = fitness[i] / total_fitness P[1] = 0.02857/ 2.12829 = 0.0134 P[2] = 0.05263 / 2.12829 = 0.0247 P[3] = 0.04 / 2.12829 = 0.0187 P[4] = 0.0909 / 2.12829 = 0.0427 P[5] = 0.0147 / 2.12829 = 0.0069 Dari probabilitas diatas dapat kita lihat kalau chromosome ke 12 yang mempunyai fitness paling besar maka chromosome  tersebut  mempunyai  probabilitas  untuk  terpilih  pada  generasi  selanjutnya  lebih  besar  dari chromosome lainnya. Untuk proses seleksi kita gunakan roulette wheel , untuk itu kita harus mencari dahulu nilai kumulatif probabilitasnya: C[1] = 0.0134 C[2] = 0.0134 + 0.0247 = 0.0381 C[3] =0.0134 + 0.0247 + 0.0187 = 0.0568 C[4]     = 0.0134 + 0.0247 + 0.0187 + 0.0427 = 0.0995 C[5]     = 0.0134 + 0.0247 + 0.0187 + 0.0427 +0.0069 = 0.713

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Submitted: 14/04/2020 ; Accepted: 09/10/2020 ; Published : 10/12/2020
Setelah  dihitung  cumulative  probabilitasnya  maka  proses  seleksi  menggunakan  roulete-wheel  dapat dilakukan. Prosesnya adalah dengan membangkitkan bilangan acak R dalam range 0-1.Jika R[k] <C[1] maka pilih chromosome 1 sebagai induk, selain itu pilih chromosome ke-k sebagai induk dengan syarat C[k-1] < R < C[k]. Kita  putar  roulete  wheel  sebanyak  jumlah  populasi  yaitu  30  kali  (bangkitkan  bilangan  acak  R)  dan  pada  tiap putaran, kita pilih satu chromosome untuk populasi baru.
Tabel 2. Pembangkitan Cromosome Kromosom Fitness Kromosom Fitness Rank A 1 B 5 1 B 5 C 3 2 C 3 D 3 3 D 3 E 1 4 E 2 A 2 5 R[1] =0.6025 R[16] = 0.9108 R[2] = 0.3303 R[17] = 0.7003 R[3] = 0.8353 R[18] = 0.8499 R[4] = 0.4464 R[19] = 0.2129 R[5] = 0.174 R[20] = 0.7145 R[6] = 0.0995 R[21] = 0.0134 R[7] = 0.0670 R[22] = 0.8622 R[8] = 0.9794
R[23] = 0.6852
R[9] = 0.0381
R[24] = 0.3398
R[10] = 0.1987 R[25] = 0.8715
R[11] = 0.9482
R[26] = 0.653
R[12] = 0.6743
R[27] = 0.9182 R[13] = 0.8928
R[28] = 0.713 R[14] = 0.9989 R[29] = 0.9248 R[15] = 0.0568 R[30] = 0.7179
Acak pertama R[1] adalah lebih besar dari C[1] dan lebih kecil daripada C[2] maka pilih chromosome[2] sebagai  chromosome  pada  populasi  baru,  dari  bilangan  acak  yang  telah  dibangkitkan  diatas  maka  populasi chromosome baru hasil proses seleksi adalah: chromosome[1] = chromosome[12] chromosome[2] = chromosome[9] chromosome[3] = chromosome[20] chromosome[4] = chromosome[11] chromosome[5] = chromosome[6] chromosome[6] = chromosome[4] chromosome[7] = chromosome[13] chromosome[8] = chromosome[29] chromosome[9] = chromosome[2] chromosome[10] = chromosome[7] chromosome[11] = chromosome[28] chromosome[12] = chromosome[15] chromosome[13] = chromosome[24] chromosome[14] = chromosome[30] chromosome[15] = chromosome[3] chromosome[16] = chromosome[25] chromosome[17] = chromosome[17] chromosome[18] = chromosome[21] chromosome[19] = chromosome[8] chromosome[20] = chromosome[18] chromosome[21] = chromosome[1] chromosome[22] = chromosome[22] chromosome[23] = chromosome[16] chromosome[24] = chromosome[10] chromosome[25] = chromosome[23] chromosome[26] = chromosome[14] chromosome[27] = chromosome[26] chromosome[28] = chromosome[5] chromosome[29] = chromosome[27] chromosome[30] = chromosome[19]

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Dari proses pembangkitan maka diketahui hasil Chromosome baru hasil proses seleksi: chromosome[1] = [09;01;07] chromosome[2] = [12;06;03] chromosome[3] = [11;05;04] chromosome[4] = [15;02;18] chromosome[5] = [13;07;03] chromosome[6] = [05;01;11] chromosome[7] = [24;04;06] chromosome[8] = [27;01;05] chromosome[9] = [06;03;12] chromosome[10] = [14;05;08] chromosome[11] = [20;04;07] chromosome[12] = [01;07;12] chromosome[13] = [18;06;07] chromosome[14] = [26;06;05] chromosome[15] = [10;01;14] chromosome[16] = [23;04;08] chromosome[17] = [04;07;14] chromosome[18] = [30;02;09] chromosome[19] = [08;06;14] chromosome[20] = [07;05;15] chromosome[21] = [22;03;12] chromosome[22] = [25;03;12] chromosome[23] = [19;01;17] chromosome[24] = [07;04;21] chromosome[25] = [16;06;02] chromosome[26] = [17;03;22] chromosome[27] = [21;07;19] chromosome[28] = [02;04;29] chromosome[29] = [29;02;23] chromosome[30] = [28;01;45]
4. Crossover
Setelah proses seleksi  maka  proses selanjutnya adalah proses crossover. Metode yang digunakan salah satunya adalah one-cut point, yaitu memilih secara acak satu posisi dalam chromosome induk kemudian saling menukar gen. Chromosome yang dijadikan induk dipilih secara acak dan jumlah chromosome yang mengalami crossover dipengaruhi oleh parameter crossover_rate  ( ρc ).
Setelah  ditentukan  crossover  probability  adalah  sebesar  31%,  maka  diharapkan  dalam  satu  generasi  ada >50% Chromosome (3 chromosome) dari  satu  generasi  mengalami  proses crossover. Prosesnya adalah sebagai berikut:
Pertama kita bangkitkan bilangan acak R sebanyak jumlah populasi.
R[1] =0.2129 R[16] = 0.8353 R[2] =   0.9182 R[17] = 0.7179 R[3] =   0.174 R[18] = 0.0568 R[4] =   0.653 R[19] = 0.3398 R[5] =   0.9989
R[20] = 0.713
R[6] =   0.6852
R[21] = 0.3303
R[7] = 0.1987 R[22] = 0.0670 R[8] =   0.9108 R[23] = 0.9248 R[9] =   0.9108 R[24] = 0.4464 R[10] = 0.6025                                 R[25] = 0.8928 R[11] = 0.9794 R[26] = 0.0995 R[12] = 0.8499 R[27] = 0.9482 R[13] = 0.0134 R[28] = 0.0381 R[14] = 0.7003 R[29] = 0.7145 R[15] = 0.8715
R[30] = 0.0134
Maka Chromosome ke k akan dipilih sebagai induk jika R[k] < ρc, dari bilangan acak R diatas maka yang dijadikan induk adalah chromosome[1], chromosome[3], chromosome[4], chromosome[7], chromosome[10], chromosome[13], chromosome[18], chromosome[19], chromosome[20], chromosome[21], chromosome[22], chromosome[24], chromosome[26], chromosome[28], chromosome[30].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Submitted: 14/04/2020 ; Accepted: 09/10/2020 ; Published : 10/12/2020
Setelah melakukan pemilihan induk proses selanjutnya adalah menentukan posisi crossover. Ini dilakukan dengan cara membangkitkan bilangan acak dengan batasan 1 sampai (panjang chromosome-1), dalam kasus ini bilangan acak yang dibangkitkan adalah 1 – 15. Misalkan didapatkan posisi crossover adalah 1 maka chromosome induk akan dipotong mulai gen ke 1 kemudian potongan gen tersebut saling ditukarkan antar induk. chromosome[1] >< chromosome[3] chromosome[3] >< chromosome[4] chromosome[4] >< chromosome[7] chromosome[7] >< chromosome[10] chromosome[10] >< chromosome[13] chromosome[13] >< chromosome[18] chromosome[18] >< chromosome[19] chromosome[19] ><chromosome[20] chromosome[20] >< chromosome[21] chromosome[21] >< chromosome[22] chromosome[22] >< chromosome[24] chromosome[24] >< chromosome[26] chromosome[26] >< chromosome[28] chromosome[28] >< chromosome[30] chromosome[30] >< chromosome[1] C[1] = 1 C[2] = 3 C[3] =4 C[4] = 7 C[5] = 10 C[6] = 1 C[7] = 18 C[8] = 19 C[9] =20 C[10] = 21 C[11] = 22 C[12] = 24 C[13] = 26 C[14] = 28 C[15] =30 offspring[1] = chromosome[1] >< chromosome[3] = [09;01;07]><[11;05;04] = [09;05;04] offspring[3] = chromosome[3] >< chromosome[4] = [11;05;04]><[15;02;18] = [11;02;18] offspring[4] = chromosome[4] >< chromosome[7] = [15;02;18]><[24;05;08] = [15;05;08] offspring[7] = chromosome[7] >< chromosome[10] = [24;05;08]><[14;05;08] = [24;05;08] offspring[10] = chromosome[10] >< chromosome[1] = [14;05;08]><[09;01;07] = [14;01;07] offspring[1] = chromosome[1] >< chromosome[18] = [09;01;07]><[30;02;09] = [09;02;09] offspring[18] = chromosome[18] >< chromosome[19] = [30;02;09]><[08;06;14] = [30;06;14] offspring[19] = chromosome[19] >< chromosome[20] = [08;06;14]><[07;05;15] = [08;05;15] offspring[20] = chromosome[20] >< chromosome[21] = [07;05;15]><[22;03;12] = [07;03;12] offspring[21] = chromosome[21] >< chromosome[22]

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
= [22;03;12]><[25;03;12] = [22;03;12] offspring[22] = chromosome[22] >< chromosome[24] = [25;03;12]><[07;04;21] = [25;04;21] offspring[24] = chromosome[24] >< chromosome[26] = [07;04;21]><[17;03;22] = [07;03;22] offspring[26] = chromosome[26] >< chromosome[28] = [17;03;22]><[02;04;29] = [17;04;29] offspring[28] = chromosome[28] >< chromosome[30] = [02;04;29]><[28;01;45] = [02;01;45] offspring[30] = chromosome[30] >< chromosome[1] = [28;01;45]><[09;01;07]  = [28;01;07] Dengan demikian populasi Chromosome setelah mengalami proses crossover: chromosome[1] = [09;05;04] chromosome[16] = [23;04;08] chromosome[2] = [12;06;03] chromosome[17] = [04;07;14] chromosome[3] = [11;02;18] chromosome[18] = [30;06;14] chromosome[4] = [15;05;08] chromosome[19] = [08;05;15] chromosome[5] = [13;07;03] chromosome[20] = [07;03;12] chromosome[6] = [05;01;11] chromosome[21] = [22;03;12] chromosome[7] = [24;05;08] chromosome[22] = [25;04;21] chromosome[8] = [27;01;05] chromosome[23] = [19;01;17] chromosome[9] = [06;03;12] chromosome[24] = [07;03;22] chromosome[10] = [14;01;07] chromosome[25] = [16;06;02] chromosome[11] = [20;04;07] chromosome[26]=[17;04;29] chromosome[12] = [01;07;12] chromosome[27] = [21;07;19] chromosome[13] = [18;06;07] chromosome[28] = [02;01;45] chromosome[14] = [26;06;05] chromosome[29] = [29;02;23] chromosome[15] = [10;01;14] chromosome[30] = [28;01;07]

## 5. Mutasi
Jumlah chromosome yang mengalami mutasi dalam satu populasi ditentukan oleh parameter mutation_rate. Proses mutasi dilakukan dengan cara mengganti satu gen yang terpilih secara acak dengan suatu nilai baru yang didapat secara acak. total_gen = (jumlah gen dalam chromosome) * jumlah populasi = 3*30 = 90
Untuk memilih posisi gen yang mengalami mutasi dilakukan dengan cara membangkitkan bilangan integer acak antara 1 sampai total_gen, yaitu 1 sampai 90. Jika bilangan acak yang kita bangkitkan lebih kecil daripada variabel mutation_rate (ρm) maka pilih posisi tersebut sebagai sub-chromosome yang mengalami mutasi. Misal ρm kita tentukan 10% maka diharapkan ada 10% dari total_gen yang mengalami populasi: jumlah mutasi = 0.1*90 = 9
Setelah kita bangkitkan bilangan acak terpilih  posisi  gen 2, 1, 21, 9, 5, 6, 16, 7, dan 8 yang mengalami mutasi.  Maka  nilai  gen  pada  posisi  tersebut  kita  ganti  dengan  bilangan  acak  0-30.  Setelah  dihihitung  maka bilangan acak yang terbangkitkan setelah mengalami proses mutasi adalah: 1, 2, 5, 6, 7,8 ,9, 16 dan 21 chromosome[1] = [09;05;04] chromosome[7] = [05;04;08] chromosome[2] = [12;05;03] chromosome[8] = [27;03;12] chromosome[3] = [11;02;18] chromosome[9] = [06;03;12] chromosome[4] = [06;02;12] chromosome[10] = [14;01;07] chromosome[5] = [11;05;12] chromosome[11] = [20;04;07] chromosome[6] = [05;05;11] chromosome[12] = [01;07;12] chromosome[13] = [18;06;07] chromosome[22] = [25;04;21] chromosome[14] = [26;06;05] chromosome[23] = [19;01;17] chromosome[15] = [10;01;14] chromosome[24] = [07;03;22] chromosome[16] = [23;04;08] chromosome[25] = [16;06;02] chromosome[17] = [04;07;14] chromosome[26] = [17;04;29] chromosome[18] = [30;06;14] chromosome[27] = [21;07;19] chromosome[19] = [08;05;15] chromosome[28] = [02;01;45]
chromosome[20] = [07;03;12] chromosome[29] = [29;02;23] chromosome[21] = [11;02;18] chromosome[30] = [28;01;07]

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 99-108 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Submitted: 14/04/2020 ; Accepted: 09/10/2020 ; Published : 10/12/2020
Setelah  selesai  dilakukan  evaluasi  chromosome  dengan  berbagai  tahapan  sesuai  dengan  rumus  maka diketahui nilai-nilai chromosomenya dan memasukkan  nilainya kemudian kita lakukan penjdwalan iklan sesuai dengan  cromosome  diatas  untuk  ditentukan  apakah  algoritma  genetika    dapat  digunakan  dan  diterapkan  pada penjadwalan iklan pada Most FM. Hasil dari penjadwalan setelah terjadi fungsi acak dapat kita lihat pada tabel berikut:
Tabel 3. Penjadwalan iklan Kromosom IDIklan IDHari IDWaktu 1 0012 5 3 2 0009 5 4 3 0011 2 15 4 0006 3 12 5 0011 5 12 6 0005 5 11 7 0023 4 8 8 0005 4 8 9 0027 3 12
Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa algoritma genetika  tidak dapat diterapkan dalam penjadwalan iklan pada  Most  FM  karena  hasil  penjadwalannya  tidak  beraturan  dan  setelah  dimutasi  penjadwalan  menjadi  lebih sedikit  jumlahnya.  Karena  populasi  dipengaruhi  fungsi  acak  sehingga    hasil      yang  diperoleh  pada  proses penjadwalan jeda iklan tidak optimal dan  algoritma genetika pada dasarnya terbentuk dari partikel terkecil dan memiliki kesamaan dan membentuk populasi. Sehingga algoritma genetika tidak cocok dalam penjadwalan jeda iklan pada Most FM.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  maka  penulis  dapat  menyimpulkan  bahwa  algoritma  genetika  tidak  dapat diterapkan dalam penjadwalan iklan radio di Most FM di karenakan algoritma genetika pada dasarnya terbentuk dari partikel terkecil dan memiliki kesamaan yang membentuk populasi lalu terjadi kromosom. Sehingga algoritma genetika  tidak  cocok  dalam  penjadwalan  jeda  iklan.  Proses  penjadwalan  jeda  iklan  tersebut  tidak  selalu mendapatkan hasil yang optimal di karenakan algoritma genetika sangat di pengaruhi oleh fungsi acak. Aplikasi Microsoft Visual Studio.net 2008 yang dirancang dapat mengoptimalkan penjadwalan jeda iklan yang ada.

## REFERENCES
[1] Nasri, Kecerdasan Buatan, Yogyakarta: Graha Ilmu,  2014
[2] Muliadi,  Pemodelan  algoritma  genetika  pada  sistem  penjadwalan  perkuliahan    prodi  ilmu  komputer  universitas  lambungmangkurut banjarmasin, 2014.
[3] I Gusti Ayu Desi Saryanti, I Kadek Wijanegara, Penerapan metode algoritma genetika untuk penjdwalan mengajar.bali, 2017
[4] Farah, B.P. (2014). Penerapan Algoritma Genetik untuk Vehicle Routing  Problem with Time Windows (VRPTW) Pada Kasus Optimasi Distribusi Beras Bersubsidi. Universitas Brawijaya, Malang.
[5] Atih, Ani. 2011. Periklanan dan Etika: Pengontrolan Terhadap Iklan dan  Penilaian Etis Terhadap Iklan .com/2014/05/periklanan dan etika-pengontrolan.html. Diakses Hari Rabu, 14 Mei 2014.
[6] Eka  Iswandy,    2014,  Perancangan  sistem  informasi  tentang  pencatatan  hasil  tes  kemampuan  fisik  atlet  (studi  kasus  :  Fakultas  Ilmu Keolahragaan (UNP) Padang.
[7] Rosa  A.S,  M.  Shalahuddin.  2011.  Modul  Pembelajaran  Rekayasa  Perangkat  Lunak  (Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek).    Modula. Bandung.
[8] Ade Hendini, (2016),  Pemodelan UML sistem informasi monitoring penjualan dan stok barang, Pontianak.
[9] Hidayatullah, P. 2012. Visual Basic .NET. Informatika Bandung. Bandung
[10] Aditya,  Primananda  Arif.  Dasar  -Dasar  Pemrograman  Database  Dekstop  Dengan  Visual  Basic.NET  2008.  Jakarta.  Elex  Media Komputindo. 2013
[11] Arief M Rudianto, (2011). Pemrograman Web Dinamis menggunakan PHP dan MySQL.C.V ANDI OFFSET.Yogyakarta.