## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 515 − 523 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1859

## Sistem Penjadwalan Maintenance AC Berbasis Mobile Menggunakan Algoritma Genetika Pada Hotel Nusa Dua Convention Center
I Putu Gd Abdi Sudiatmika * , Komang Hari Santhi Dewi, Mafrul Zaenal Alfian
Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM BALI, Denpasar Jl. Raya Puputan No.86, Dangin Puri Klod, Kec. Denpasar Tim., Kota Denpasar, Bali, Indonesia Email: 1,* gede_abdi@stikom-bali.ac.id, 2 santhi.dewi@stikom-bali.ac.id, 3 salfian_zm@yahoo.com Email Penulis Korespondensi: gede_abdi@stikom-bali.ac.id Submitted: 13/07/2022 ; Accepted: 23/07/2022 ; Published: 31/07/2022
Abstrak −Penjadwalan Merupakan hal terpenting dalam instansi, pada hotel Bali Nusa Dua Convention Center. Dalam sistem ini  penjadwalan  maintenance  AC yang  ditujukan  untuk  teknisi staf pada hotel  BNDCC.  Pada  BNDCC  penjadwalan  masih menggunakan sistem manual menggunakan pencatatan pada buku sehingga penjadwalan maintenance ac membutuhkan waktu yang lama dan informasi jadwal yang dihasilkan kurang efektif karena proses cenderung membutuhkan waktu yang lama dan informasi yang dihasilkan kurang akurat. Tujuan penelitian ini menerapkan algoritma genetika untuk memecahkan masalah optimasi  dalam  penjadwalan  maintenance  ac.  Algoritma  genetika  mempresentasikan  kandidat  solusi  secara  acak,  lalu  di evaluasi menggunakan fungsi fitness dan seterusnya dilakukan seleksi, kemudian dilakukan pindah silang dan mutase. Setelah beberapa generasi maka algoritma genetika menghasilkan jadwal terbaik. Penjadwalan Dalam pembuatan sisitem penjadwalan ini menggunakan pengembangan metode waterfall dan dirancang menggunakan Unified Modeling Language (UML) dengan Bahasa  pemrograman  Hypertext  Preprocessing  (php)  dan  MySQL  sebagai  database.  Dalam  sistem  penjadwalan  memiliki fungsi  generate  yang  menghasilkan  jadwal  maintenance  ac  secara  otomatis.  Dengan  adanya  sistem  penjadwalan,  proses penjadwalan dapat dilakukan dengan cepat dan efektif. Selain itu sistem penjadwalan yang dibangun dapat menampilkan jadwal secara  keseluruhan  yaitu  Hari,  Jam,  Ruangan,  Teknisi  dan  Job.  Pada  tahap  akhir  pengujian,  sistem  ini  diuji  menggunakan metode blackbox testing dan seluruh pengujian yang dilakukan telah memperoleh  hasil semua fungsi berjalan sesuai dnegan skema yang telah ditentukan.
Kata Kunci: Algoritma Gentika; AC (Air Conditioner); Maintenance; Penjadwalan
Abstract −Scheduling is the most important thing in Instasi, at the Bali Nusa Dua Convention Center hotel. In this system AC maintenance scheduling is intended for staff technicians at BNDCC hotels. In BNDCC, scheduling still uses a manual system using bookkeeping so that ac maintenance scheduling takes a long time and the resulting schedule information is less effective because the process tends to take a long time and the information generated is less accurate. The purpose of this study is to apply a genetic algorithm to solve optimization problems in scheduling ac maintenance. Genetic algorithms present candidate solutions randomly, then evaluate using the fitness function and then do a selection, then cross-move and mutase. After a few generations  the  genetic  algorithm  produces  the  best  schedule.  Scheduling  In  making  this  scheduling  system  uses  the development  of  the  waterfall  method  and  is  designed  using  the  Unified  Modeling  Language  (UML)  with  the  Hypertext Prepprocessing (php) programming language and MySQL as a database. In the scheduling system it has a generate function that generates an AC maintenance schedule automatically. With the scheduling system, the scheduling process can be done quickly and effectively. Besides the scheduling system that is built to display the overall schedule, namely Day, Time, Room, Technician and Job. At the final stage of testing, the system is tested using the blackbox testing method and all tests performed have obtained the appropriate results.
Keywords : Gentika Algorithm; AC (Air Conditioner); Maintenance; Scheduling

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  memiliki  pengaruh  yang    besar  terhadap  berbagai  aspek  kehidupan  manusia  karena merupakan bagian dari  kehidupan manusia. Pesatnya perkembangan teknologi   memudahkan  pekerjaan dalam suatu  organisasi  yang  cenderung  bergantung  pada  keakuratan  dan  kebenaran  arus  informasi.  Di  sisi  lain, perkembangan teknologi membawa dampak transformatif bagi peradaban manusia yang mulai bergantung pada teknologi[1].  Istilah  IT  ( Information Technology )  atau  IT  ( Information Technology )  yang  populer  saat  ini merupakan bagian dari langkah panjang  istilah yang berkembang dalam dunia SI ( Information System )[2]. Istilah komputasi  lebih mengacu pada teknologi yang digunakan untuk  mengirimkan dan memproses informasi, tetapi pada  dasarnya  masih  merupakan  bagian  dari    sistem  informasi[3].  Penjadwalan  adalah    proses  pelaksanaan kegiatan yang memanfaatkan sumber daya untuk menentukan  waktu dari setiap operasi yang akan dilakukan[4]. Penjadwalan  yang  baik  akan  meningkatkan  efektifias  pekerjaan  dan  dapat  mengurangi  pembiayaan pemeliharaan[5].    Sebuah  penjadwalan  biasanya  digunakan  untuk  melakukan  pengambilan  keputusan  yang memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam  industry  manufaktur  dan  jasa  [6].  Seperti  halnya  di  dalam  industry Hotel,  peremajaan  alat  yang  ada  di  dalam  hotel merupakan  salah  satu  faktor  penting  yang    mendukung  proses peningkatan pelayanan dari hotel [4]. Oleh karena itu, proses tersebut harus didukung oleh peralatan yang tersedia dan dapat diandalkan. Untuk mencapai hal tersebut, peralatan AC yang mendukung operasional hotel harus selalu dirawat secara teratur dan sesuai dengan rencana serta harus mengetahui sejauh mana pihak hotel memperhatikan pelaksanaan  rencana  tersebut  [7].Pada  pemeliharaan  Ac,  seorang  teknisi  harus  bisa  mengatur  jadwal  untuk melakukan pemeliharaan AC [8]. Jika menggunakan sistem manual, masalah ini akan memakan waktu  lama untuk dicarikan  solusinya,  apalagi  jika  jumlah  komponen  bertambah  dan  perencanaan  perawatan  AC  masih

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 515 − 523 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1859
mengandalkan  memori  dari  teknisi,dengan  bantuan  teknologi  proses  penjawadwalan  bisa  dibantu  dengan menggunakan  menggunakan algoritma genetika dengan menggunakan prangkat mobile[9]. Penggunaan prangkat mobile sudah menjadi kebutuhan pada kehidupan sekarang ini. Banyak aplikasi yang telah dikembangkan pada mobile  seperti game ,  aplikasi  pos,  aplikasi  kasir dan  lain lain[10].  Design  yang  lebih  mudah  dibawa  dan  lebih simple membuat  mobile lebih banyak  di  minati. Manfaat mobile app yang  dapat  digunakan dimana saja, baik menggunakan smartphone maupun feature phone, selama ada browser atau internet dan alamat  mobile app dapat diakses dari mesin pencari[11]. Beberapa metode dan algoritma  sering digunakan untuk melakukan penjadwalan, masing-masing  metode  memiliki  kelebihan.  Salah  satu  metode  algoritma    adalah Algoritma Genetika[5]. Algoritma  genetika  dikembangkan  untuk  menemukan  solusi  untuk  masalah  seperti  perencanaan[12].  Dua keuntungan  dari  algoritma  genetika  adalah  kemampuannya  untuk  memecahkan  masalah  yang  kompleks  dan paralel[13]. Algoritma genetika dapat menangani optimasi secara berbeda tergantung pada apakah fungsi tujuan (fitness)  seimbang  atau  tidak  seimbang, linier atau non - linier ,  kontinu  atau  terputus-putus,  atau  dengan  noise acak[14]. Dengan penggunaan algoritma genetika, kami berharap mendapatkan jadwal, artinya kondisi ruangan yang ber-AC harus menjadi prioritas untuk pemeliharaan[15]. Dengan menggunakan algoritma genetika,  sistem perencanaan pemeliharaan AC diimplementasikan berdasarkan beberapa aspek yang telah dipertimbangkan dan memiliki waktu proses yang lebih cepat dibandingkan dengan sistem manual[16]. Masalah-masalah penjadwalan yang sering terjadi pada saat perwataan AC dapat di minimalisisr dengan perhitungan penjadwalan yang tepat[17]. Selain  itu  dengan  mempertimbangkan  seluruh  aspek  yang  berkaitan  dengan  kegiatan  pemeliharaan  ac  pada Hotel[18]. Bali Nusa Dua Convention Center (BNDCC) merupakan sebuah resor yang terletak dikawasan Nusa Dua. BNDCC memiliki infrastruktur pariwisata yang sangat baik dengan lebih dati 4000 kamar yang disediakan dengan jaringan hotel bintng 4 dan bintang 5. BNDCC juga menawarkan 44 ruangan yang bisa digunakan untuk bergaia  acara  resmi.  Ukuran  ruang  pertemuan  bervariasi  dari  20  hingga  5.000  kursi  dan  dirancang  untuk mengakomodasi berbagai macam penataan ruangan[19]. BNDCC memiliki kapasistas kamar sebanyak 99 kamar. BNDCC  untuk  menjaga  pelayanan  dan  kenyamanan  dari  tamu  domistik  maupun  mancanegara  selalu  menjaga berbagai sarana dan prasaranan agar tetap terjaga dengan kualitas yang terbaik. Peremajaan alat yang ada di dalam BNDCC merupakan salah satu faktor penting yang  mendukung proses peningkatan pelayanan. Jumlah AC Pada BNDCC ada sejumlah 165 Unit. Dengan menggunakan algoritma genetika diharapkan dapat mengatasi masalah mengenai penjdwalan untuk teknisi ac sehingga jadwal perbaikan dan jadwal pemeliharaan yang disusun tidak ada yang bentrok sehingga tidak lagi diadakan revisi dalam penyusunan jadwal. Konsep dari algoritma genetika sangat mudah untuk dimengerti, flexible dan memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat.
Berdasarkan hal tersebut penulis bertujuan untuk membuat sebuah aplikasi untuk melakukan penjadwalan pemeliharaan AC yang bertujuan untuk mempermudah jadwal kerja teknisi dan memudahkan staff Bali Nusa Dua Convention Center untuk  mengetahui jadwal perawatan, perawatan dan pertukaran informasi selama shift teknisi. Penggunaan algoritma genetika  dikarenakan algoritma genetika dapat memecahkan  masalah  yang cukup besar dengan solusi  yang cukup baik  meskipun  masalah tersebut  membutuhkan waktu  eksekusi  yang lebib  lama jika dilakukan secara manual

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Algoritma Genetika
Algoritma genetika merupakan algoritma pencarian yang menerapkan proses seleksi alam dan evolusi. Algoritma genetika  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Jhon  Holland  (1975)  dari  Universitas  Michigan.  Jhon  Holland menyatakan bahwa setiap masalah yang berbentuk adaptasi alami maupun buatan dapat diformulakan ke dalam terminology  genetika  [2].  Algoritma  dimulai  dengan  menentukan  representasi  individu  dari  populasi,  dan melakukan  pembentukan  populasi  individu  secara  acak.  Setelah  itu  Evaluasi  yang  cocok  akan  dikumpulkan kedalam  populasi  berdasarkan  fungsi  fitness.  Setelah  itu  dilanjutkan  dengan  memilih  individu  dengan  nilai kecocokan  paling  tinggi.  Kombinasi  antar  individu  terpilih  dalam  populasi  dan  mutasi  individu  dengan  tingkat tertentu untuk membentuk populasi baru. Proses itu akan diulang sampai mendapatkan solusi terbaik.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 515 − 523 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1859
2.1.1 Penghitungan Algoritma
a. Populasi Awal
Populasi awal akan dibangkitkan secara acak dengan parameter sebagai berikut:
a) Room: Nusa Dua 1, Nusa Dua 2 dan Nusa Dua 3
b) Waktu: Hari dan Jam
c) Kromosom Jadwal dari nilai acak (0,2,2),(1,1,2),(1,1,3),(0,1,3),(0,1,2),(1,2,1),(1,2,2),(1,1,1).
Tabel 1. Inisialisasi Populasi Awal Room Jadwal Nusa Dua 1 Nusa Dua 2 Uluwatu 1 Hari Jam Jadwal 1 2 2 1 4 2 Jadwal 2 3 3 2 6 1 Jadwal 3 2 5 2 5 2 Jadwal 4 1 5 1 1 1 Jadwal 5 2 6 1 3 2 Jadwal 6 2 4 1 4 1 Jadwal 7 2 5 2 3 1 Jadwal 8 1 2 2 3 1 Menghitung nilai fitness Kromosom 1 fitnes = 1/ 1+4 = 0,20 Kromosom 5 fitnes = 1/ 1+3 = 0,25 Kromosom 2 fitnes = 1/ 1+4 = 0,20 Kromosom 6 fitnes = 1/ 1+4 = 0,20 Kromosom 3 fitnes = 1/ 1+5 = 0,17 Kromosom 7 fitnes = 1/ 1+5 = 0,17 Kromosom 4 fitnes = 1/ 1+4 = 0,25 Kromosom 8 fitnes = 1/ 1+3 = 0,25

## b. Tahap Seleksi
Seleksi untuk memndapatkan calon induk yang baik, induk yang baik akan mendapatkan keturunan yang baik, semakin  tinggi  nilai  fitness  suatu  individusemakin  besar  kemungkinan  terpilih.  Probabilitas  mutasi  (Pm)  di dapat dari nilai fitness dibagi total fitness seperti pada tabel berikut ini.
Tabel 3. Menghitung Probabilitas Mutasi Kromosom Probabilitas Jadwal 1 0,20/1,69 = 0,118 Jadwal 2 0.20/1,69 = 0,118 Jadwal 3 0,17/1,69 = 0,101 Jadwal 4 0,25/1,69 = 0,148 Jadwal 5 0,25/1,69 = 0,148 Jadwal 6 0,20/1,69 = 0,118 Jadwal 7 0,17/1,69 = 0,101 Jadwal 8 0,25/1,69 = 0,148 Total Probabilitas 1
Menghitung interval diambil dari hasil probabilitas mutasi dari n = 0,1,2,3,4,… dan i=1,2,3,4,… Jadi Jadwal (i)= C(n)+ (pm)
Tabel 4. Menghitung Interval Kromosom Interval nilai Jadwal 1 0 - 0,118 Jadwal 2 0,119 – 0,236 Jadwal 3 0,237 – 0,337 Jadwal 4 0,338 – 0,485 Jadwal 5 0,486 – 0,633 Jadwal 6 0,634 – 0, 751 Jadwal 7 0,752 – 1,853 Jadwal 8 0,853 - 1 Bangkitkan bilangan acak: Jadwal 1 = 0,99 Jadwal 2 = 0,26 Jadwal 3 = 0,97 Jadwal 4 = 0,46 Jadwal 5 = 0,64 Jadwal 6 = 0,46 Jadwal 7 = 0,64 Jadwal 8 = 0,39

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 515 − 523 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1859
Bilangan acak akan mendapatkan pasangannya berdasarkan nilai acak dan table interval hingga populasi baru hasil seleksi seperti relihat pada Tabel 5
Tabel 5. Populasi baru hasil seleksi Room Jadwal Nusa Dua 1 Nusa Dua 2 Uluwatu 1 Hari Jam Jadwal 1 1 2 2 3 1 Jadwal 2 2 5 2 5 2 Jadwal 3 1 2 2 3 1 Jadwal 4 1 5 1 1 1 Jadwal 5 2 4 1 4 2 Jadwal 6 1 5 1 1 1 Jadwal 7 2 6 1 3 2 Jadwal 8 1 5 1 1 1
c. Tahap Crossover Tahap Crossover dengan probabilitas 0,4 Bangkitkan bilangan acak: Jadwal 1 = 0,28, Jadwal 2 = 0,26 Jadwal 3 = 0,78 Jadwal 4 = 0,57 Jadwal 5 = 0,78 Jadwal 6 = 0,18
Jadwal 7 = 0,81
Jadwal 8 = 0,68
Maka terpilih indukan yang akan disilang jadwal 1, jadwal 2, jadwal 6: Jadwal 1 >< Jadwal 2 Jadwal 2 >< Jadwal 6 Jadwal 6 >< Jadwal 1 Bangkitkan bilangan acak untuk posisi crossover dalam kromosom induk: C1 = 3 C2 = 4 C3 = 2 Persilangan indukan, C1   = Jadwal 1 >< Jadwal 2 = [1,2,2,|3,1] >< [2,5,2|5,2] = 1,2,2,5,2 C2   = Jadwal 2 >< Jadwal 6 = [2,5,2,5,|2] >< [1,5,1,1,|1] =2,5,2,5,1 C3  = Jadwal 6 >< Jadwal 1 = [1,5,|1,1,1] >< [1,2,|2,3,1] =1,5,2,3,1
Tabel 6. Populasi baru hasil crossover Room Jadwal Nusa Dua 1 Nusa Dua 2 Uluwatu 1 Hari Jam Jadwal 1 1 2 2 5 2 Jadwal 2 2 5 2 5 1 Jadwal 3 1 2 2 3 1 Jadwal 4 1 5 1 1 1 Jadwal 5 2 4 1 4 1 Jadwal 6 1 5 2 3 1 Jadwal 7 2 6 1 3 2 Jadwal 8 1 5 1 1 1
d. Tahap Mutasi,
Menghitung total gen = 5 x 40, sehingga 40 x 0,2 = 8 berarti ada 8 gen yang akan dimutasi berdasarkan bilangan acak yang dibangkitkan.
Tabel 7. Populasi baru hasil Mutasi Room Jadwal Nusa Dua 1 Nusa Dua 2 Uluwatu 1 Hari Jam Jadwal 1 3 2 2 5 2 Jadwal 2 2 5 2 5 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 515 − 523 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1859
Room Jadwal Nusa Dua 1 Nusa Dua 2 Uluwatu 1 Hari Jam Jadwal 3 3 6 2 3 2 Jadwal 4 1 5 1 1 1 Jadwal 5 2 4 1 5 1 Jadwal 6 1 5 2 3 1 Jadwal 7 2 1 2 3 2 Jadwal 8 1 5 1 1 1

## 2.2 Pengujian Software
Pada  aplikasi  yang  dikembangkan  menggunakan  pengujian  Blackbox  testing  adalah  pengujian  yang  dilakukan hanya mengamati hasil eksekusi melalui data uji dan memeriksa fungsional dari perangkat lunak.  Pengujian ini juga  dilakukan  untuk  memastikan  suatu  aplikasi  berjalan  dengan  baik  sesuai  dengan  proses  yang  tepat  dan menghasilkan output sesuai dengan yang diinginkan. uji blackbox ini dilakukan pada program menu utama dari aplikasi berbasis mobile.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Tampilan Aplikasi
Pada bagian menu utama terdapat 6 menu utama dari menu aplikasi yakni menu  Waktu , Maintenance , Teknisi, Algoritma Generate , Hasil jadwal dan Password. Untuk menu waktu digunakan untuk memasukan, mengedit juga menghapus data waktu, Untuk menu Maintenance digunakan untuk memasukan,mengedit juga menghapus data Maintenance, Untuk menu Teknisi digunakan untuk memasukan,mengedit juga menghapus data Teknisi, Untuk menu Algoritma generate untuk memproses penjadwalan, Untuk menu Hasil jadwal untuk melihat hasil tampilan jadwal dan menu Password untuk mengganti password.
Gambar 2. Halaman utama sistem penjadwalan administrator (1) dan user (2)
Halaman waktu merupakan halaman dimana administrator sistem dapat mengakses seluruh data waktu, Subitem hari dan Subitem jam. Serta menambah, mengedit waktu dan menghapus data waktu.
Gambar 4. Halaman menu waktu
Halaman  Maintenance  merupakan  halaman  dimana administrator sistem  dapat  mengakses  seluruh  data maintenance,  Subitem  room  dan  Subitem  job.  Serta  menambah,  mengedit  maintenance  dan  menghapus  data maintenance.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 515 − 523 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1859
Gambar 5. Halaman menu maintenance
Halaman Teknisi merupakan halaman dimana administrator sistem dapat mengakses seluruh data Teknisi. Serta menambah, mengedit maintenance dan menghapus data teknisi
Gambar 6. Halaman menu teknisi
Halaman ini mengolah data jumlah kromosom dan maksimal generasi dari data waktu, data maintenance dan data teknisi sehingga menghasilkan fitness terbaik dan cromosom terbaik.
Gambar 7. Halaman menu algoritma generate
Halaman ini menampilkan informasi hasil jadwal yang telah di proses di halaman algoritma generate.
Gambar 8. Halaman menu hasil jadwal administrator

## 3.2 Pengujian Aplikasi
Berikut ini merupakan kasus dan hasil pengujian Sistem Penjadwalan Maintenance AC Menggunakan Algoritma Genetika  Berbasis  Mobile.  Berikut  ini  merupakan  hasil  pengujian  administrator  dari  sistem  penjadwalan maintenance ac menggunakan algoritma genetika. Pada Tabel 10. Merupakan hasil pengujian login pada halaman login untuk administrator sistem.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 515 − 523 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1859
Tabel 8. Hasil Pengujian Login
No. Input Data Hasil Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan 1. Userid , password Admin  sistem  berhasil login dan masuk  ke  halaman dashboard a dministrator sistem Berhasil login dan masuk  ke  halaman dashboard a dministrator Sesuai
Pengujian kelola data Waktu sistem dilakukan pada halaman Administrator sistem seperti pada Tabel 11.
Tabel 9. Hasil Pengujian Kelola Data Waktu
No. Input Data Hasil Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan 1. Memasukan  data waktu Data  waktu  tersimpan  dan ditampilkan  pada  halaman waktu Data waktu tersimpan dan ditampilkan pada halaman waktu Sesuai 2. Memasukan pembaharuan  data waktu Pembaharuan  data  waktu tersimpan  dan  ditampilkan pada halaman waktu Pembaharuan data waktu  tersimpan  dan ditampilkan pada halaman waktu Sesuai 3. Menekan  tombol delete  pada  salah satu data waktu Sistem akan menghapus data waktu yang dipilih kemudian mereload halaman waktu Sistem akan menghapus data waktu  yang  dipilih kemudian  mereload halaman waktu Sesuai 4. Melakukan pencarian salah satu  data  waktu pada menu serach Sistem  akan  menampilkan data waktu yang berhubungan dengan pencarian yang diinput  pada halaman waktu Sistem akan menampilkan data waktu yang berhubungan  dengan pencarian yang diinput pada halaman data waktu Sesuai
Pengujian  kelola  data  maintenance  dilakukan  pada  halaman  Admin  yang  dilakukan  oleh administrator sistem seperti pada tabel berikut ini.
Tabel 10. Hasil Pengujian Kelola Data Maintenance No Input Data Hasil yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan 1. Memasukan data Maintenance Data Maintenance tersimpan  dan  ditampilkan  pada halaman Maintenance Data Maintenance tersimpan dan ditampilkan pada halaman Maintenance Sesuai 2. Memasukan pembaharuan data Maintenance Pembaharuan data Maintenance tersimpan  dan  ditampilkan  pada halaman Maintenance Pembaharuan data Maintenance tersimpan dan ditampilkan pada halaman Maintenance Sesuai 3. Menekan tombol delete pada  salah  satu data Maintenance Sistem akan menghapus data Maintenance yang  dipilih  kemudian  mereload halaman Maintenance Sistem  akan  menghapus data Maintenance yang  dipilih  kemudian mereload halaman Maintenance Sesuai 4. Melakukan pencarian  salah satu data Maintenance pada menu serach Sistem akan menampilkan data Maintenance yang  berhubungan  dengan  pencarian yang diinput pada halaman Maintenance Sistem akan menampilkan data Maintenance yang berhubungan dengan pencarian  yang  diinput pada halaman data Maintenance Sesuai
Pengujian  kelola  data  teknisi  dilakukan  pada  halaman  Admin  yang  dilakukan  oleh administrator sistem seperti pada tabel berikut ini.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 515 − 523 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1859
Tabel 11. Hasil Pengujian Kelola Data teknisi
No. Input Data Hasil Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan 1. Memasukan  data teknisi Data  teknisi  tersimpan  dan ditampilkan  pada  halaman teknisi Data teknisi tersimpan dan ditampilkan pada halaman teknisi Sesuai 2. Memasukan pembaharuan  data teknisi Pembaharuan  data  teknisi tersimpan  dan  ditampilkan pada halaman teknisi Pembaharuan data teknisi tersimpan  dan  ditampilkan  pada halaman teknisi Sesuai 3. Menekan  tombol delete  pada  salah satu data teknisi Sistem akan menghapus data teknisi yang dipilih kemudian mereload halaman teknisi Sistem  akan  menghapus  data teknisi  yang  dipilih  kemudian mereload halaman teknisi Sesuai 4. Melakukan pencarian salah satu  data  teknisi pada menu serach Sistem  akan  menampilkan data teknisi yang berhubungan dengan pencarian yang diinput  pada halaman teknisi Sistem  akan  menampilkan  data teknisi yang berhubungan dengan  pencarian  yang  diinput pada halaman data teknisi Sesuai
Pengujian algoritma generate dilakukan pada halaman algoritma generate pada aplikasi android seperti pada Tabel 12.
Tabel 12. Hasil Pengujian Menu Algoritma Generate No. Input Data Hasil Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan 1. Memilih menu algoritma generate Sistem menampilkan editext kromosom dan maximal generasi  untuk  diinput  oleh administrator pada web admin dan di aplikasi android Sistem  memproses  yang  telah diinput oleh administrator pada web  admin  dan  di  aplikasi android dan ditampilkan fitness  terbaik  dan  cromosom terbaik
Sesuai 2 Memilih button opsi lain Sistem menampilkan editext crossover  dan  mutasi  untuk diinput  oleh  administrator pada  web  admin  dan  di aplikasi android Sistem  memproses  yang  telah diinput oleh administrator pada web  admin  dan  di  aplikasi android dan ditampilkan fitness  terbaik  dan  cromosom terbaik Sesuai
Pengujian menu hasil jadwal dilakukan pada halaman Hasil Jadwal pada web admin dan aplikasi android seperti pada Tabel 13.
Tabel 13. Hasil Pengujian Menu Hasil Jadwal No. Input Data Hasil Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan 1. Memilih  menu  hasil jadwal  pada web admin aplikasi android Sistem menampilkan informasi hasil jadwal Sistem  menampilkan informasi hasil jadwal Sesuai
Maka  dari  hasil  pengujian  system  aplikasi  stock  opname  asset  barang  menggunakan  metode blackbox pengujian yang dilakukan berhasil 100% dengan data yang di dapat dalam pengujian sesuai dengan inputan data dengan hasil yang diharapkan.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapat  dari  hasil  perekayasaan  dan  pembuatan  “Sistem  Penjadwalan  Maintenance  AC Menggunakan Algoritma Genetika Berbasis Mobile” ini adalah sebagai berikut: Sistem mampu membuat jadwal menggunakan Algoritma Genetika yang cepat  dan dapat meminimalisisr kesalahan, w ebsite Administrator dapat mengelola data waktu, data maintenance, data teknisi, password dan algoritma generate. Aplikasi android dapat mengelola data waktu, data maintenance, data teknisi, password dan algoritma generate dalam bentuk software. Implementasi  sistem  sudah  sesuai  dengan  perancangan  dalam  penelitian  ini.  Sistem  ini  sudah  diuji  dengan blackbox testing dengan hasil penelitian sesuai perancangan sehingga dapat diterapkan pada perusahaan.  Dalam perekayasaan sistem ini masih jauh dari sempurna banyak kekurangan sehingga perlu dilakukan pengembangan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 515 − 523 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1859
dan penyempurnaan lebih lanjut. Oleh karena itu diperlukan beberapa saran yaitu: Sistem ini dapat ditambahkan data AC / verifikasi untuk tambah dan edit profil pada aplikasi android maupun web. Agar perubahan data dapat dikontrol  oleh  A dministrator. Sistem  ini  dapat  ditambahkan  fitur  tambah  data  user  pada  aplikasi  android  dan dilengkapi dengan persetujuan / verifikasi untuk tambah data user pada aplikasi android. Agar penambahan data dapat  dikontrol  oleh  A dministrator. Aplikasi  android  dapat  dikembangkan  agar  semua  user  bisa  menggunakan melalui gadget berbasis android. Aplikasi android dapat ditambahkan fitur notifikasi setiap proses perubahan status data pada sistem penjadwalan.

## REFERENCES
[1] Abdul Kadir, “Pengenalan Sistem Informasi Edisi Revisi,” Edisi Revisi . 2014.
[2] I. P. G. A. Sudiatmika dan K. H. S. Dewi, “Pengembangan Aplikasi Terapi Pengenalan Toilet Untuk Anak Autis Berbasis Android,” Pendidik. Teknol. dan Kejuru. , 2018.
[3] D. Normalasari dan I. Afrianto, “Aplikasi Identifikasi Kata Berbasis Optical Character Recognition dan Augmented Reality,” Komputa  J. Ilm. Komput. dan Inform. , vol. 8, no. 2, 2019, doi: 10.34010/komputa.v8i2.3053.
[4] F.  E.  Koilam,  “Perencanaan  Waktu  Penyelesaian  Proyek  Pembangunan  Hotel  Marron  Resort  Tomohon  Dengan Menggunakan Precedence Diagram Method,” Sipil Statik , vol. 8, no. 5, 2020.
[5] D. Oktarina dan A. Hajjah, “Perancangan Sistem Penjadwalan Seminar Proposal dan Sidang Skripsi dengan Metode Algoritma Genetika,” JOISIE (Journal Inf. Syst. Informatics Eng. , vol. 3, no. 1, 2019, doi: 10.35145/joisie.v3i1.421.
[6] I.  Isnawaty,  M.  L.  Liyata,  dan  S.  Subardin,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Penjadwalan  Ruang  Meeting  Hotel Menggunakan Algoritma Multiple Feedback Queue (Mfq) Berbasis Android,” semanTIK , 2016.
[7] J. Lianda dan H. Amri, “Pelatihan Perawatan Air Conditioning (Ac),” Dikemas (Jurnal Pengabdi. Kpd. Masyarakat) , vol. 2, no. 1, 2018, doi: 10.32486/jd.v2i1.259.
[8] M. D. Sebayang, “Perawatan Air Condisioner ( AC ) Sentral,” TEKINFO J. Penelit. Tek. dan Inform. , vol. 1, no. April, 2019.
[9] A. D. Putri dan D. Suhendra, “Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Kerusakan Air Conditioner Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 1, no. 2, 2016, doi: 10.35314/isi.v1i2.134.
[10] I. P. G. A. Sudiatmika dan K. H. S. Dewi, “Toilet Training Therapy Application For Children With Autism Based On Android,” J. Pendidik. Teknol. dan Kejuru. , 2018, doi: 10.23887/jptk-undiksha.v15i1.13064.
[11] P. Putu Gede Putra Pertama, D. Thomas Suselo, K. Kunci, dan A. Bali, “Pengembangan Aplikasi Mobile Pengenalan Aksara Bali Kedalam Huruf Latin Dengan Augmented Reality,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. , 2015.
[12] R. Christian dan D. S. Donoriyanto, “Penerapan Algoritma Genetika Dalam Penjadwalan Mata Kuliah Program Studi Teknik  Industri  Upn  ”Veteran”  Jawa  Timur,” Tekmapro    J.  Ind.  Eng.  Manag. ,  vol.  16,  no.  2,  2021,  doi: 10.33005/tekmapro.v16i2.157.
[13] A.  Laksono,  M.  Utami,  dan Y.  Sugiarti,  “Sistem  Penjadwalan  Kuliah  Menggunakan  Metode Algoritma  Genetika (Studi Kasus: Fakultas Kedokteran dan Kesehatan Universitas Muhammadiyah Jakarta),” Stud. Inform. J. Sist. Inf. , vol. 9, no. 2, 2018.
[14] A. P. Pambudi, A. Waluyo, dan E. V. L. N. Fatich, “Perancangan Sistem Penjadwalan Perkuliahan Berbasis Website Menggunakan  Algortima  Genetika,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  3,  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i3.1051.
[15] “Sistem Informasi Penjadwalan Kegiatan Belajar Mengajar Berbasis Web (Studi Kasus : Yayasan Ganesha Operation
Semarang) | Hermawan | EVOLUSI : Jurnal Sains dan Manajemen.”
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/evolusi/article/view/648/539 (diakses 26 April 2022).
[16] M. Destiningrum dan Q. J. Adrian, “Sistem Informasi Penjadwalan Dokter Berbassis Web Dengan Menggunakan Framework Codeigniter (Studi Kasus: Rumah Sakit Yukum Medical Centre),” J. Teknoinfo , vol. 11, no. 2, 2017, doi: 10.33365/jti.v11i2.24.
[17] R. Rachman, “Penjadwalan Produksi Garment Menggunakan Algoritma Heuristic Pour,” J.  Inform. ,  vol.  5,  no.  1, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i1.2743.
[18] N. W. Lasmi dan N. K. M. F. D. Fungky, “Kepuasan Kerja, Komitmen Organisasional dan Organizational Citizenship Behavior Terhadap Kinerja Karyawan Hotel Bali Relaxing Resort & Spa Nusa Dua,” J. Ilm. Manaj. dan Bisnis , vol. 3, no. 2, 2018.
[19] “Pelaksanaan Bauran Pemasaran Meeting Incentive Conference Exhibition Di Bali Nusa Dua Convention Center,” Journey  J. Tour. Culinary, Hosp. Conv. Event Manag. , vol. 2, no. 1, 2019, doi: 10.46837/journey.v2i1.39.
[20] M.  Bolung  dan  H.  R.  K.  Tampangela,  “Analisa  Penggunaan  Metodologi  Pengembangan  Perangkat  Lunak,” J. ELTIKOM , 2017, doi: 10.31961/eltikom.v1i1.1.