INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 4268-4282 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Implementasi Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Perkuliahan (Studi Kasus : Program Studi Sarjana Matematika di FMIPA Universitas Sumatera Utara)
Hasanah Dwi Putri Sinaga 1 ✉ , Parapat Gultom 2 , Syahriol 3 , Suyanto 4
Universitas Sumatera Utara Email: hasanahsinaga508@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penjadwalan perkuliahan yang efektif dan efisien merupakan tantangan utama karrena kompleksitas mengatur waktu, ruang, dan dosen yang sesuai dengan berbagai mata kuuliah dan jumlah mahasiswa. Algoritma genetika dipilih karena kemampuannya dalam mencari solusi optimal melaui proses seleksi, crossover,  dan  mutasi.  Penelitian  ini  dimulai  dengan  pembuatan  populasi  awal  secara  acak  dan dilanjutkan dengan evaluasi berdasarkan fungsi tujuan yang mempertimbangkan konflik yang terjadi. Proses seleksi digunakan untuk memilih individu-individu terbaik yang akan menjadi orang tua bagi generasi berikutnya.Crossover dan mutasi diterapkan untuk menghasilkan variasi dalam populasi, diikuti oleh  mekanisme  perbaikan  (GeneRepair)  untuk  memastikan  semua  solusi  yang  dihasilkan  valid  dan layak.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  genetika  dapat  menghasilkan  jadwal perkuliahan yang lebih optimal dibandingkan dengan metode tradisional, dengan mengurangi jumlah konflik dan meningkatkan efisiensi penggunaan ruang dan waktu. Implementasi ini diharapkan dapat membantu pihak administrasi universitas dalam mengelola penjadwalan perkuliahan secara lebih efektif dan efisien.
Kata Kunci: Algoritma Genetika, Penjadwalan Perkuliahan, Universitas Sumatera Utara, GeneRepair
Abstract
Scheduling  lectures  effectively  and  efficiently  is  a  major  challenge  because  of  the  complexity  of arranging time, space and lectures according to various courses and number of students. The genetic algorithm was chosen because of its ability to find optimal solutions through selection, crossover and mutation processes. This research began with creating and initial population randomly and continued with evaluation based on an objective function that took into account the conflicts that occurred. The selection process is used to select the best individuals who will become parents for the next generation. Crossover  and  mutation  are  applied  to  generate  variation  in  the  population,  followed  by  a  repair mechanism  (GeneRepair)  to  ensure  all  resulting  solution  are  valid  and  feasible.  The  results  of  this research  show  that  genetic  algorithms  can  produce  more  optimal  lecture  shedules  compared  to traditional methods, by reducing the number of conflicts and increasing the efficient use of space and time. This implementation is expected to help the university administration manage lecture sheduling more effectively and efficiently.
Keywords: Genetic Algorithm, Lecture Scheduling, University of North Sumatra, GeneRepair

## PENDAHULUAN
Dalam konteks matematika, penjadwalan perkuliahan seringkali melibatkan berbagai jenis  mata  kuliah  yang  memerlukan  alokasi  sumber  daya  yang  efisien,  termasuk penggunaan ruang kelas yang sesuai dengan kebutuhan spesifik. Algoritma genetika telah terbukti  menjadi  pendekatan  yang  kuat  dalam  menangani  masalah  penjadwalan  yang kompleks, karena kemampuannya untuk mengeksplorasi ruang pencarian yang luas dan menemukan  solusi  yang  baik.  Namun,  ketika  diterapkan  dalam  konteks  penjadwalan perkuliahan,  algoritma  genetika  mungkin  menghadapi  kendala  dalam  menangani ketidakpastian, ambiguitas, dan preferensi yang bersifat subjektif dari para pengguna.
Permasalahan yang sering disebut dengan University Timetabling Problems (UTP) ini selain  dilihat  dari  sisi  mahasiswa,  juga  harus  dilihat  dari  sisi  dosen,  yaitu  kemungkinan- kemungkinan  dosen  akan  mengampu  lebih  dari  satu  mata  kuliah  yang  ada,  sebab  ada kemungkinan  jumlah  mata  kuliah  dan  jumlah  dosen  tidak  sebanding.  Selain  itu,  harus dipertimbangkan  juga  ketersediaan  kelas  agar  kegiatan  belajar  dapat  dilaksanakan  dan kapasitas kelas yang harus sesuai dengan jumlah mahasiswa yang ada. Adanya pembatasan bagi dosen yang mengampu mata kuliah dan mempunyai beban wajib mengajar. Dengan kata  lain, bahwa  setiap  dosen yang mempunyai  jabatan struktual  dan mengampu mata kuliah dikenakan beban mengajar di dalam jam kerja, mulai jam 07.30 – 13.40 WIB. Dan jika dosen tersebut mengampu lebih dari beban mengajarnya maka jadwal kelebihan mengajar dosen tersebut harus diletakkan diluar jam kerja.
Berdasarkan permasalahan penjadwalan perkuliahan di atas, maka diperlukan suatu algoritma  untuk  memecahkan  masalah  penjadwalan  yang  ada.    Algoritma  genetika ditemukan  oleh  John  H.  Holland  dari  University  Of  Michigan  pada  tahun  1960  dan merupakan  algoritma  optimasi  yang  tidak  berdasarkan  pada  matematika  namun berdasarkan fenomena alam yang dalam penelusurannya mencari titik optimal berdasarkan ide yang ada pada genetika dan teori Darwin survival of the fittest. Algoritma genetika telah diujikan oleh  Oluwasefunmi dari Universitas Chinese  Academy of Science, Beijing, China dalam  penelitiannya  untuk  penjadwalan  ujian  pada  University  of  Agriculture,  Abeokuta, Nigeria. Dalam penelitiannya menyimpulkan bahwa algoritma ini dapat digunakan untuk optimalisasi penjadwalan ujian meskipun tidak sepenuhnya optimal namun algoritma ini dapat memberi hasil optimal terdekat (Arogundade et al., 2010).
M aka diusulkan penelitian ini tentang “Penjadwalan Perkuliahan dengan Implementasi Algoritma  Genetika  Pada  Universitas  Sumatera  Utara  khususnya  untuk  Program  Studi Sarjana Matematika di FMIPA ”.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode algoritma genetika untuk mengatasi penjadwalan perkuliahan  agar  optimal.  Fokus  utama  penelitian  ini  adalah  analisis  metode  dan penerapannya pada  penjadwalan perkuliahan, menggunakan data  sekunder. Metode ini dipilih  karena  efektif  dalam  menemuka  solusi  optimal  untuk  masalah  kompleks  dengan ruang  pencarian  yang  besar  yang  memungkinkan  pencarian  solusi  yang  lebih  baik. Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa jadwal perkuliahan untuk satu semester ganjil  tahun  akademik  2023-2024  yang  ada  pada  program  studi  sarjana  di  FMIPA Universitas Sumatera Utara. Adapun tahapan dalam penelitian ini, sebagai berikut:
1. Menentukan data dari paramater yang dapat dikategorikan ke dalam gen, kromosom dan individu.
2. Mengubah paramater ke bentuk kode yang dibuat ke dalam tabel agar lebih mudah untuk melakukan proses algoritma genetika.
3. Membentuk sebuah individu yang terdiri dari kromosom, dimana kromosom terdiri dari beberapa gen. Satu individu terdiri dari kromosom dimana kromosom adalah tiap baris dari individunya. Tiap kromosom berisi dari beberapa gen yang berisikan mata kuliah, jumlah mahasiswa, SKS, kelas, dosen, hari, dan jam (sesi).
4. Melakukan pengacakan untuk setiap kromosom dan gen menggunakan excell dengan fungsi acak ‘RAND’ .
5. Menghitung  nilai  fitness  untuk  setiap  individu  dalam  populasi.  Fitness  diukur berdasarkan  seberapa  baik  jadwal  tersebut  memenuhi hard  constraint  dan  soft constraint, seperti :
a. Meminimkan tabrakan jadwal antara mata kuliah.
b. Memaksimalkan penggunaan ruangan dan kapasitas ruangan.
c. Meminimkan waktu tunggu antara mata kuliah.
d. Meminimalkan jadwal yang terlalu padat atau terlalu panjang.
Untuk fungsi fitness yang akan diterapkan pada penjadwalan perkuliahan digunakan persamaan (1)
𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 = 1 1+∑ 𝑝𝑒𝑛𝑎𝑙𝑡𝑦 (1)

## Selanjutnya dilakukan perhitungan probabilitasnya dengan persamaan (2)
(2)
6. Melakukan  seleksi dengan memilih individu-individu yang memiliki fitness tertinggi untuk menjadi orang tua dalam proses reproduksi berikutnya. Dalam  penelitian ini akan  menggunakan  metode  seleksi  roulette  wheel  selection  untuk  menentukan individu yang akan dipilih.
7. Melakukan reproduksi yaitu crossover dan mutasi pada individu yang terpilih untuk menghasilkan  populasi  baru.  Operasi  crossover  menggabungkan  informasi  genetik dari  dua  individu  untuk  menghasilkan  keturunan  baru,  sedangkan  mutasi memperkenalkan variasi genetik ke dalam populasi.
8. Menggantikan  populasi  lama  dengan  populasi  baru  yang  dihasilkan  dari  proses crossover dan mutasi. Dimana setelah melakukan mutasi, dipilih satu individu dengan nilai  fitness  terrbesar  karena  individu  yang  nilainya  lebih  besar  mendekati  individu terbaik.
9. Melakukan GeneRepair pada populasi baru, dimana setelah melakukan perhitungan fitness pada populasi baru selanjutnya dilakukan perbaikan untuk kendala yang terjadi dengan menggunakan GeneRepair.
10. Mendapatkan  solusi  jadwal  perkuliahan  optimal  sesuai  dengan  kriteria  yang ditetapkan.
𝑃 = 𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  data  sekunder  yang  merupakan jadwal perkuliahan yang diperoleh pada program studi Sarjana di FMIPA yaitu matematika untuk satu semester ganjil tahun akademik 2023 – 2024. Jadwal Perkuliahan antara lain mata kuliah, dosen pengampu, ruangan, dan waktu untuk meminimkan terjadinya benturan pada  jadwal  yang  akan  ditentukan.  Permasalahan  pada  penjadwalan  perkuliahan  yang sering terjadi yaitu berhubungan dengan kendala yang harus dihindari, kendala yang harus dihindari  (hard  constraint)  dan  yang  masih  bisa  terjadi  selama  batas  toleransi  (soft constraint).

## 1. Hard Constraint
Kendala yang harus dihindari dalam proses pennyusunan jadwal perkuliahan antara lain:
a. Setiap dosen hanya boleh mengajar satu kelas dalam satu mata kuliah diruangan pada hari dan jam yang sama.
b. Kelas tidak boleh dijadwalkan lebih dari satu mata kuliah pada hari dan jam yang sama.
c. Jumlah  mahasiswa  dalam  satu  kelas  tidak  boleh  melebihi  kapasitas  ruangan  yang tersedia.
d. Benturan mata kuliah wajib dan mata kuliah pilihan.
e. Kurangnya rentang waktu antar mata kulaih dengan bobot 3 SKS dan 2 SKS.

## 2. Soft Constraint
Kendala  yang  masih  boleh  terjadi  tetapi  masih  dalam  batas  toleransi  pada  proses penyusunan jadwal perkuliahan antaralain :
a. benturan hari dan jam perkuliahan suatu mata kuliah dalam kelompok jadwal yang sama.
b. Kelebihan rentang waktu antar mata kuliah dengan bobot 3 SKS dan 2 SKS. Dalam penelitian ini hal pertama yang dilakukan adalah mengambil parameter dan mengubah  beberapa  parameter  yaitu  waktu,  bobot  SKS,  dosen,  mata  kuliah  ,  kapasitas ruangan  dan  ruangan  ke  bentuk  sebuah  kode  agar  lebih  mudah  dalam  pembentukan kromosom. Setelah itu kita membangkitkan kromosom untuk 4 individu (Ulum & Fitriani, 2021). Pendekatan yang digunakan yaitu Random Approach yaitu melakukan pendekatan secara acak. Pendekatan acak dalam penelitian ini dilakukan dengan excell menggunakan fungsi ‘RAND’.
Tabel 1. Populasi Awal untuk Individu 1
Kromosom Gen 1 Gen 2 Gen 3 Kode Mata Kuliah Jumlah Mahasiswa SKS  Kelas Kode Dosen Kode Ruang Hari Jam/Sesi 1 MK1 46 3 IIA D1 R6 Kamis 07.30-10.01 2 MK1 38 3 IIB D4 R9 Jumat 09.00-10.41 3 MK2 55 3 VA D3 R8 Selasa 12.00-13.41 4 MK2 55 3 VB D4 R7 Jumat 07.30-10.00 5 MK3 52 3 VIIA D6 R10 Senin 10.10-11.50 6 MK3 58 3 VIIB D8 R6 Rabu 07.30-10.03 … … … … … … … … … 60 MK34 40 2 VII D22 R6 Kamis 10.10-11.52
Langkah selanjutnya adalah proses perhitungan fitness dan probabilitas pada individu 1 menggunakan persamaan (1).
Tabel 2. Fitness dan Probabilitas Individu 1 Kromosom Penalti Fitness Probabilitas 2 dan 4 1000 0,000999 0,00867 24 dan 35 1000 0,000999 0,00867 24 dan 38 1000 0,000999 0,00867 35 dan 38 1000 0,000999 0,00867 11 dan 52 50 0,01960784 0,1701 … … … … Total 0,1152 1,0011
Selanjutnya dilakukan perhitungan untuk individu 2 dan melakukan pengacakan data.
Tabel 3. Individu 2 Kromosom Gen 1 Gen 2 Gen 3 Kode Mata Kuliah Jumlah Mahasiswa SKS Kelas Kode Dosen Kode Ruang Hari Jam/Sesi 1 MK1 46 3 IIA D1 R6 Selasa 10.10-12.44 2 MK1 38 3 IIB D4 R2 Selasa 07.30-10.00 3 MK2 55 3 VA D3 R7 Rabu 07.30-10.01 4 MK2 55 3 VB D4 R6 Jumat 12.00-13.40
… … …
… … … … … … 60 MK34 40 2 VII D22 R10 Rabu 10.10-11.50
Langkah selanjutnya adalah proses perhitungan fitness dan probabilitas pada individu 2 menggunakan persamaan (1).
Tabel 4. Fitness dan Probabilitas Individu 2 Kromosom Penalti Fitness Probabilitas 7 ,49 1000 0,000999001 0,0570 24,35 1000 0,000999001 0,0570 44, 50 1000 0,000999001 0,0570 27,52 1000 0,000999001 0,0570 … … … … Total 0,1751 1,1349
Selanjutnya dilakukan perhitungan untuk individu 3 dan melakukan pengacakan data.
Tabel 5. Individu 3 Kromosom Gen 1 Gen 2 Gen 3 Kode Mata Kuliah Jumlah Mahasiswa SKS Kelas Kode Dosen Kode Ruang Hari Jam/Sesi 1 MK1 46 3 IIA D1 R9 Rabu 10.10-11.53 2 MK1 38 3 IIB D4 R6 Jumat 12.00-13.40 3 MK2 55 3 VA D3 R1 Selasa 07.30-10.00 4 MK2 55 3 VB D4 R2 Jumat 12.00-13.42 … … … … … … … … … 60 MK34 40 2 VII D22 R10 Senin 10.10-11.50
Langkah selanjutnya adalah proses perhitungan fitness dan probabilitas pada individu 3 menggunakan persamaan (1).
Tabel 6. Fitness dan Probabilitas Individu 3 Kromosom  Penalti Fitness Probabilitas 2,4 1000 0,000999001 0,00830 8,24 1000 0,000999001 0,00830 11,18 1000 0,000999001 0,00830 13,39 1000 0,000999001 0,00830 … … … …
… Total
Selanjutnya dilakukan perhitungan untuk individu 4 dan melakukan pengacakan data.
Tabel 7. Individu 4 Kromosom Gen 1 Gen 2 Gen 3 Kode Mata Kuliah Jumlah Mahasiswa SKS  Kelas Kode Dosen Kode Ruang Hari Jam/Sesi 1 MK1 46 3 IIA D1 R6 Senin  12.00-13.40 2 MK1 38 3 IIB D4 R2 Selasa  10.00-11.51 3 MK2 55 3 VA D3 R6 Rabu  10.10-12.44 4 MK2 55 3 VB D4 R9 Kamis  09.00-10.41 … … … … … … … … … 60 MK34 40 2 VII D22 R1 Senin  07.30-10.00
Langkah selanjutnya adalah proses perhitungan fitness  dan probabilitas pada individu 4 menggunakan persamaan (1).
Tabel 8. Fitness dan Probabilitas Individu 4 Kromosom  Penalti Fitness Probabilitas 7,25 1000 0,000999001 0,01189 15,21 1000 0,000999001 0,01189 19,36 1000 0,000999001 0,01189 24,35 1000 0,000999001 0,01189 … … … … Total 0,0840 1,0016
Dengan kapasitas ruangan tiap individu :
Tabel 9. Kapasitas Ruangan Tiap Individu No Kode Kapasitas 1 R1 78 2 R2 74 3 R3 113 4 R4 75 5 R5 49 6 R6 83
7 R7 101
8 R8 87 9 R9 97 10 R10 92
Selanjutnya dilakukan proses seleksi dengan metode seleksi roulette wheel atau roda rolet.
a. Bangkitkan bilangan random R yang bernilai antara 0 sampai 1 (0 ≤ 𝑅 ≤ 1).
Diperoleh :
Tabel 10. Bilangan Random R Nilai Kumulatif  Random R 1,001 2,287 2,136 1,935 3,136 3,580 4,137 2,481
b. Jika 𝑅[𝑖] < 𝐶[1] maka pilih individu 1 sebagai individu pertama atau jika 𝐶[𝑘 − 1] < 𝑅 < 𝐶[𝑖] maka pilih individu ke-i.
Diperoleh :
𝐼𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑢 1 = 𝑅[1] > 𝐶[1] 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑢 2 = 𝑅[2] < 𝐶[2] 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑢 3 = 𝑅[3] > 𝐶[3] 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑢 4 = 𝑅[4] < 𝐶[4]
Maka  didapat  individu  2  dan  individu  4  yang  terpilih  sebagai  induk.  Selanjutnya dilakukan proses reproduksi yaitu crossover dan mutasi.
Pada proses crossover ini, menggunakan crossover rate [0-59] dimana 59 didapat dari k – 1, k adalah kromosom yang terdiri dari 60 kromosom. Setelah itu dari crossover rate akan dicari generate random value [0-59] dan didapat 30. Langkah selanjutnya akan dipilih dua induk secara acak kemudian menghasilkan one-cut point crossover.
Dilakukan pemisalan untuk kromosom individu 1 “1 – 60” dan individu 4 “61 – 120”.

## Tabel 11. Proses Crossover
Individu 2 1 2 3 4 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 Individu 4 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112
Child 1 1 2 3 4 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 22 23 24 25 26 27 28 29 30 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115
116 117 118 119 120
Child 2 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50

## 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai  fitness  menggunakan  persamaan  (1)    dan probabilitasnya menggunakan persamaan (2) sebagai berikut :
Nilai fitness pada child 1 : 0,08191 Nilai probabilitas pada child 1 : 0,9999
Nilai fitness pada child 2 : 0,13386
Nilai probabilitas pada child 2 : 1
Selanjutnya dilakukan proses mutasi yaitu menukar atau merubah nilai gen pada suatu kromosom  induk  atau  individu  secara  acak.  Teknik  ini  digunakan  untuk  jam/sesi  dalam penjadwalam  dengan  teknik  yang  digunakan  adalah  teknik  scramble  mutation  yaitu sejumlah gen dari beberapa kromosom dipilih secara acak, kemudian urutan gen-gen yang terpilih diacak untuk menghasilkan offspring baru.
Tabel 12. Mutasi Child 1 Kromosom Jam/Sesi Inisial Mutasi 1 10.10-12.44 J1 2 07.30-10.00 J2 3 07.30-10.00 J3 4 12.00-13.40 J4 5 07.30-10.00 J5 6 07.30-10.00 J6 7 10.10-12.41 J7 8 09.00-10.41 J8 … 60 … 07.30-10.00 … J60
Pada  tabel  menunjukkan  bentuk  proses  mutasi  child  1  dengan  mengambil  1 kromosom dengan gen  jam/sesi. Karena di penjadwalan sering terjadi bentrok di waktu maka kita mutasi gen jam/sesi.

## Tabel 13. Mutasi Child 2
Kromosom Jam/Sesi Inisial Mutasi 1 12.00-13.40 J1 2 10.00-11.51 J2 3 10.10-12.44 J3 4 09.00-10.41 J4 5 10.10-11.53 J5 … … … 12 07.30-10.00 J12 … … … 25 12.00-13.41 J25 … 60 … 10.10-11.50 … J60
Pada  tabel  juga  menunjukkan  bentuk  proses  mutasi  child  2  dengan  mengambil  1 kromosom dengan gen jam/sesi. Selanjutnya dilakukan pembangkitan populasi baru.
Tabel 14. Populasi Baru Parent 1
Kromosom Gen 1 Gen 2 Gen 3 Kode Mata Kuliah Jumlah Mahasiswa SKS Kelas Kode Dosen Kode Ruang Hari Jam/Sesi 1 MK1 46 3 IIA D1 R6 Selasa 07.30-10.00 2 MK1 38 3 IIB D4 R2 Selasa 07.30-10.00 3 MK2 55 3 VA D3 R7 Rabu 10.10-11.50 4 MK2 55 3 VB D4 R6 Jumat 12.00-13.40 … … … … … … … … … 60 MK34 40 2 VII2 D22 R1 Senin 07.30-10.00 Tabel 15. Populasi Baru Parent 2 Kromosom Gen 1 Gen 2 Gen 3 Kode Mata Kuliah Jumlah Mahasiswa SKS  Kelas Kode Dosen Kode Ruang Hari Jam/Sesi 1 MK1 46 3 IIA D1 R6 Senin  12.00-13.40 2 MK1 38 3 IIB D4 R2 Selasa  10.00-11.50
Rabu 10.10-12.45 4 MK2 55 3 VB D4 R9 Kamis  09.00-10.40 … … … … … … … … … 60 MK34 40 2 VII D22 R10 Rabu  07.30-10.05
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai  fitness  menggunakan  persamaan  (1)    dan probabilitas setiap individu yang dibangkitkan menggunakan persamaan (2).
Nilai fitness pada parent 1 : 0,03297 Nilai probabilitas pada parent 1 : 1
Nilai fitness pada parent 2 : 0,05694
Nilai probabilitas pada parent 2 : 1
Karena fitness parent 2 > parent 1 maka parent 2 adalah solusi terbaik.
Setelah  dilihat  tabel  diatas  pada  parent  2  masih  ada  terjadi  konflik,  maka  akan diterapkan GeneRepair yaitu perbaikan setelah seleksi untuk memperbaiki konfik. Misalnya jika dua kelas dijadwalkan pada waktu yang sama untuk satu ruangan, pindahkan salah satu kelas ke waktu atau ruangan lain yang tersedia.
Tabel 16. Contoh Penerapan Generepair MK6 12 MK2_B D4 R9 Kamis 09.00-10.41 R10 Pindah ke Selasa MK10 54 MK6_B D16 R8 Kamis 07.30-10.02 Ganti ke R1 MK5 58 MK10_AB D18 R8 Kamis 07.30-10.04 MK24 47 MK22_B D3 R9 Kamis 07.30-10.03 R2
Begitu Seterusnya sampai tidak ada terjadinya konflik antar jadwal.
GeneRepair juga diterapkan untuk mengoptimalkan kapasitas ruangan dan didapat :
Tabel 17. GeneRepair untuk Kapasitas Ruangan Kode Kapasitas Ac Proyektor Infokus R1 78 2 1 R2 74 2 1 R3 113 3 1 R4 75 2 1 R5 49 2 1 R6 83 2 1 R7 101 3 1 R8 87 2 1 R9 97 3 1 R10 92 3 1
Dengan pertimbangan sebagai berikut :
• Menentukan kapasitas dipertimbangkan dari jumlah mahasiswa yang ada, kapasitas
yang di buat mengikuti dari program sarjana matematika di FMIPA yang telah dibuat karena sudah sesuai dengan jumlah mahasiswa.
• Menentukan AC dipertimbangkan dari kondisi dari ruangan, dimana jika ruangan luas dan besar maka disarankan AC berjumlah 3. Sedangkan ruangan yang lebih kecil bisa menggunakan AC berjumlah 2.
• Proyektor Infokus dipertimbangkan sesuai dengan ruangan yang ada, dimana setiap ruangan harus memiliki  proyektor  infokus sendiri  dan tidak boleh berbagi dengan ruangan yang lain.
Maka didapat hasil penjadwalan perkuliahan menggunakan metode algoritma genetika.
Tabel 18. Hasil Penjadwalan Perkuliahan dengan Algoritma Genetika
Hari Kode Mata Kuliah Jumlah Mahasiswa SKS Kelas Kode Dosen Kode Ruang Jam/Sesi Senin MK9 54 2 VB D25 R3 07.00-10.00 Senin MK13 52 3 VIIA D12 R8 07.30-10.05 Senin MK29 44 3 IB D28 R3 07.30-10.00 Senin MK32 19 2 VII D42 R6 07.30-10.00 Senin MK10 54 2 V D18 R8 10.10-11.55 Senin MK11 49 3 IA D28 R10 10.10-11.50 ... … … … … … … … Jumat MK23 38 2 VII D20 R6 12.00-13.40
Dengan kapasitas ruangan :

## Tabel 19. Hasil Kapasitas Ruangan dengan Algoritma Genetika
Kode  Kapasitas  Ac  Proyektor Infokus R1 78 2 1 R2 74 2 1 R3 113 3 1 R4 75 2 1 R5 49 2 1 R6 83 2 1 R7 101 3 1 R8 87 2 1 R9 97 3 1 R10 92 3 1

## SIMPULAN
Penjadwalan  Perkuliahan  menggunakan  algoritma  genetika  dapat  menghasilkan jadwal  yang  optimal.  Dapat  dilihat  pada  penjadwalan  perkuliahan  awal  banyak  terjadi berbenturan jadwal, dosen, mata kuliah, dan penetapan ruangan yang kurang maksimum. Kualitas  dari  kromosom  sangat  berpengaruh  sebagai  pecarian  solusi  optimal  dalam penjadwalan. Kualitas  kromosom ditentukan dari  nilai fitness  karena  akan membentuk batasan atau aturan pada jadwal kuliah yang dilanggar. Dengan menerapkan algoritma genetika dapat menyelesaikan permasalahan yang ada dan dapat mempercepat proses pembuatan  jadwal  kuliah,  karena  dilakukan  dengan  proses  iterasi  atau  perulangan. Dimana pada setiap iterasi, akan dilakukan pemeriksaan terhadap pelanggaran ketentuan aturan  atau  batasan  yang  telah  ditetapkan.  Dengan  demikian,  selain  prosesnya  yang cepat juga menghasilkan data jadwal kuliah yang optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Arogundade, O. T., Akinwale, A. T., & Aweda, O. M. (2010). A Genetic Algorithm Approach for a Real-World University Examination Timetabling Problem. International Journal of Computer Applications, 12(5), 1 – 4. https://doi.org/10.5120/1678-2083
Deb, K. (1999). Introduction to genetic algorithms. Sadhana - Academy Proceedings in Engineering Sciences, 24(4), 293 – 315. https://doi.org/10.1007/BF02823145
G. G. Mitchell D. O’Donoghue, D. B., & McCar, M. (2003). GeneRepair - A Repair Operator for Genetic Algorithms, late-breaking paper. Gecco, June.
Martina, I. (2011). Penerapan Algoritma Genetika Dengan Crossover Cut and Splice Dalam Optimasi Routing Jaringan. Jurnal Telematika, 7(1).
Mauluddin, S., Ikbal, I., & Nursikuwagus, A. (2018). Optimasi Aplikasi Penjadwalan Kuliah Menggunakan  Algoritma  Genetik. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi Informasi), 2(3), 792 – 799. https://doi.org/10.29207/resti.v2i3.597
Muthmainnah, R. N. (2015). Volume 1 No.1 JULI 2015. Jurnal Pendidikan Matematika & Matematika, 1(1), 43 – 56.
Myori, D. E., & Hastuti. (2018). Kombinasi Logika Fuzzy dan  Algoritma Genetika untuk Masalah  Penjadwalan  Perkuliahan. Seminar  Nasional  Teknik  Elektro  UIN  Sunan Gunung Djati Bandung, 284 – 292.
Setemen,  K.  (2010).  Implementasi  Algoritma  Genetika  Dalam  Pengembangan  Sistem
Aplikasi Penjadwalan Kuliah. Jurnal IKA, 8(1), 56 – 68.
http://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/IKA/article/viewFile/156/147
Sihaloho, I., Cholisoddin, I., & Tibyani, T. (2019). Optimasi Travelling Salesman Problem Pada Angkutan Sekolah Menggunakan Algoritme Genetika (Studi Kasus: Sekolah MI Salafiyah  Kasim  Blitar). …  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  … .  http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/4137%0Ahttps://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/download/4137/1904
Studi, G., Di, K., Puspasari, A., Novianingsih, K., & Agustina, F. (2019). Penyelesaian Masalah Penjadwalan  Perkuliahan  Menggunakan  Algoritma  Genetika  (Studi  Kasus  Di Departemen  Pendidikan  Matematika  Fpmipa  Universitas  Pendidikan  Indonesia). Jurnal EurekaMatika, 7(1), 80 – 92.
Ulum,  P.,  &  Fitriani,  D.  (2021).  Implementation  of  Genetic  Algorithm  in  the  Current
Scheduling System. Jurnal
Riset Informatika, 3(2), 119 – 126. https://doi.org/10.34288/jri.v3i2.167
Waluyo, P. (2018). ALGORITMA GENETlKA Teori dan Aplikasinya untuk Bisnis dan Industri. In Https:Www.Academia.Ed//  (p.  12).  https://www.academia.edu/15288949/ ALGORITMA_GENETlKA_Teori_dan_Aplikasinya_untuk_Bisnis_dan_Industri?bulkDow nload=thisPaper-topRelated-sameAuthor-citingThis-citedByThis-
secondOrderCitations&from=cover_page