## Algoritma Genetika Untuk Perancangan Aplikasi Penjadwalan  Mata Pelajaran
Mhd Furqan 1* , Armansyah 2 , Rizki Ananda 3 1,2,3 Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia e-mail: 1 mfurqan@uinsu.ac.id, 2 armansyah@uinsu.ac.id, 3 rizkiananda832@gmail.com

## Abstract
The  schedule  is  one  of  the  important  activities  to  help  the  teaching  and  learning  process  in schools,  the  schedule  planning  process  is  still  done  manually  so  there  are  still  conflicting schedules between classes. because of the large number of classes and a lot of time ordering a certain day so that sometimes up to 3 times the revision schedule, and the implementation of learning  becomes  late.  To  overcome  this,  one  of  the  appropriate  ones  is  used  so  that  the scheduling  process  can  run  well.  One  of  the  algorithms  used  for  scheduling  the  genetic algorithm is one of the improvement algorithms that can be used in various types of problems such  as  scheduling,  the  schedule  will  be  tested  on  classes  that  clash,  which  are  selected randomly. random or random in each class, the test will be asked to input or fill in the crossover probability  number  =  0.70  and  mutation  probability  =  0.40  and  the  number  of  generations = 1000,  then  executed.  After  that  it  will  occur  and  program  execution  in  the  form  of  selection, crossover, and mutation that will occur in the background of the screen, so that the results of applying 17 classes and 1 laboratory room using the genetic algorithm method can be used to compile a list of lessons.
Keywords: Algorithm, Genetics, Scheduling, Application, Web

## Abstrak
Jadwal i merupakan  salah  satu  kegiatan  aktivitas  penting  untuk  membantu  proses  belajar mengajar  di  sekolah,  proses  perencanaan  jadwal  masih  dilakukan  secara  manual  sehingga masih  terdapat  jadwal  yang  bentrok  antara  kelas.  di  karena  kan  kelas  yang  banyak  dan banyaknya guru yang memesan hari tertentu sehingga kadang sampai 3 kali revisi jadwal, dan waktu pelaksanaan belajar menjadi terlambat. untuk mengatasi  hal tersebut digunakan salah satunya algoritma yang tepat agar proses penjadwalan bisa berjalan dengan baik salah satu algoritma yang digunakan  untuk jadwal iala algoritma e genetika, algoritma a genetika adalah salah satu algoritma peningkatan yang dapat digunakan dalan berbagai jenis  permasalahan seperti  penjadwalan,  jadwal  akan  diujikan  kepada  kelas  yang  terjadi  bentrok  yang  dipilih secara acak maupun random pada setiap kelasa nya, Pengujian akan diminta menginput atau mengisikan angka e Probabilitasi Crossover = 0.70 dan Probabilitas Mutasi = 0.40 dan jumlah generasi  =  1000,  Kemudian  di  eksekusi  Setelah  itu  akan  terjadi  pengulangan  dan  eksekusi program  berupa  seleksi,  crossover,  dan  mutasi  yang  akan  terjadi  di  latar  belakang  layar, sehingga  hasil  penerapan  17  kelas dan  1    ruang    laboratorium  dengan  mengunakan  metode algoritma genetika dapat  digunakan untuk  meyusun roster pelajaran.
Kata e Kunci : Algoritma, Genetika, Penjadwalan, Aplikasi, Web .

## 1. PENDAHULUAN u
Penjadwalan  mata pelajaran merupakan kegiatan yang diawali dengan pergantian  kelas  di  setiap  sekolah.  Banyaknya    hambatan  dalam  beberapa kasus  membuat  jadwal  sangat  sulit  dibuatw  [1].  Cara  yang  paling  umum untuk  menggabungkan    rencana  sekolah  disaat  ini  sebenarnya  dilakukan secara  semi  fisik  dengan  bantuan Microsoft e Excel .  Adanya  jadwal  yang bentrok  akibat  banyaknya  jumlah  kelas  dan  jumlah  tenaga  pendidik  yang memesan  pada  hari-hari  tertentua  [2].  Algoritama i genetika  adalah
perhitungan  berburu  yang  bergantung  pada  instrumen  pilihan  reguler  dan kualitas turun-temurun. perhitungan gentika cukup untuk digunakan dalam pemesanan mata pelajaran di sekolah karena perhitungan turun-temurun ini dapat  mengatasi  masalah  yang  ditampilkan  oleh  siklus  alam    dan perkembangan.  Dengan  tujuan  agar    perhitungan  turun  temurun  dapat diterapkan  dalam  rencana  agregasi  untuk  sekolah  [3].  Untuk  mendorong jadwal  yang  layak,  koneksi    antar  bagian    ini  harus  diselesaikan    sehingga tidak ada contoh dampak jadwal, Bukan hanya jadwal crash yang dipikirkan. [4].
Namun  juga  beberapa  batasan  yang  berbeda,  misalnya    jadwal    yang sama  tidak  boleh  diulang  dalam    satu  hari  jumlah  jam  tayang  yang  telah ditentukan untuk pendidik, jumlah  jam untuk siswa  berubah sesuai dengan tingkat  kelas  mereka,  dani  beberapai  ilustrasi  yang  tidak  boleh  dilakukan setelah  pagi hari,  salah satu  nya  kelas  9 masuk pelajaran bahasa  Indonesia, sedangkan  kelas  7  juga  masuk  di  jam  yang  sama  dengan  guru  yang  sama akibatnya  terjadi  tabrakan  guru  dengan  siswa  [5].  Banyak  nya    Dalam masalah  ini,  individu  yang  bertanggung  jawab  untuk  membuat  jadwal mungkin  akan  mengalami  kesulitan,  Peneliti  tetertarik  untuk  menelitii memeberikan  judul  penerapan  algoritma  genetika  untuk  perancangan penjadwalan matapelajaran [6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian    ini  digunakan  untuk  membuat  peroses  penyusunan  roster pada mata pelajaran penerapan ini dilakukan  disekolah dengan mengunakan metode algoritma genetika berbasis web agar tidak  terjadi tabrakan  jadwal dan prosesnya lebih optimal

## 2.1. Penerapan Algoritma Genetika
Tahap  awal  dalam  perhitungan  ini  adalah  membentuk  berbagai populasi  awal  yang  digunakan  untuk  menelusuri  susunan  yang  ideal. Populasi dasar yang bekerja dalam tugas terakhir ini menggunakan bilangan tak  beraturan  [7].  Fungsi  Fitness  tersebut  dimanfaatkan  untuk  proses penilaian kromosom untuk mendapatkan kromosom yang ideal. Kapasitas ini mengenali  sifat  kromosom  untuk  memutuskan  seberapa  baik  kromosom yang diciptakan oleh pekerjaan kesehatan adalah sebagai berikut. [8]
Fitness IE = (1)
Dari  situasi  di  atas,  jumlah Fitness ditentukan  oleh  jumlah  penalty, menunjukkan  jumlah  pelanggaran  imperatif  pada  kromosom,  semakin rendah jumlah fitness  (maka jumlah pihak yang bersalah semakin  banyak ) nilai fitness nya jadi fungsi fitness :
∑ ∑ (2)
Keterangan: e Bp fE = Bobot E pelanggaran i Np E = Indikator E Pelanggaran

## 2.2. Perancangan
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan  satu  elemen  penuh  jadwal dalam  siklus  rencana  multi  minggu.  Di  dalam  diri  setiap  orang,  pada  tahap perencanaan,  kemajuan  yang  paling  tepat  waktu  adalah  menentukan  cara perhitungan  turun-temurun  untuk  menghasilkan  orang,  dalam  setiap  orang ada bagian-bagian kualitas yang membentuk satu kesatuan, kualitas-kualitas ini  dimasukkan  ke  dalam  kotak-kotak  pameran.  rencana  jadwal.  Dari  kelas, kode pendidik atau mata pelajaran dalam jadwal, berikut adalah garis besar rencana flowchart kerangka perhitungan turun temurun. adalah istilah untuk satu substansi penuh dari jadwal dalam beberapa minggu dari siklus jadwal. Dalam  setiap  orang  ini,  ada  bagian  kualitas  yang  membentuk  satu  unit tunggal,  Kualitas,  ini  tersebar  dalam  jaringan  cluster  dalam  pola  jadwal. Bagian  kualitas  adalah  penggambaran  kelas,  kode  instruktur  atau  mata pelajaran dalam sebuah jadwal. Setiap perhitungan adalah bermacam-macam tahapan  numerik  yang  konsisten  dan  tidak  dapat  disangkal.  Perhitungan herediter  memiliki  beberapa  tahap  utama,  pada  umumnya,  perhitungan herediter terdiri dari populasi pendahuluan => estimasi harga kesehatan => penentuan Jadwal Kromosom => Crossover => Mutasi => Seleksi => Hasil
Gambar u 1. Tahapan i Algoritma u Genetika o
Pada  Gambar    tahapan  algoritma  genetika  populasi  adalah  Populasi adalah  jumlah  jadwal  sewenang-wenang  yang  dibuat  oleh  jumlah tertentu.Nilai  fitness  merupakan  perhitungan  masing-masing  nilaiu  dari fungsi  objektif,  untuk  kemudian  dicari  nilai  fitness  yang  menunjukkan
kualitas  dari  masing-masing  kromosom  Pemilihan  Kromosom  jadwal merupakan  kromosom  untuk  dijadikan  jadwal  yang  dilakukan  secara serampangan, subjek dipilih melalui interaksi pilihan yang digunakan untuk pilihan rencana adalah memilih dua kromosom [9]
Gambar i 2. Flowchart Sistem u algoritma u genetika
Gambar diatas merupakan sistem alur dari sebuah sistem penjadwalan algoritma  genetika  langkah  proses  awal  yang  dilakukan  dengan  memulai memasukkan  jadwal  kemudian  dip  roses  setelah  dip  roses  melakukan inputan  populasi, crossover dan  mutasi  setelah  data  dip  roses  lalu  keluran hasil data input kemudian evaluasi nilai fitness kemudian pemilihan kriteria apakah  jadwal  sesuai,  kalau  tidak  maka  melakukan  seleksi crossover dan mutasi    lalu  muncul    hasilnya    kemudian  hasilnya  dimasukkan  ke  nilai evaluasi fitness kemudian keluar hasil lalu pemilihan kriteria apakah jadwal seusai kalau iya maka selanjutnya jadwal diperoses setelah keluaran output jadwal kemudian selesai [10].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis Data
Analisis Data yang dibutuhkan dalam penelitiani ini adalah data mentah berupa  jadwal  pelajaran  yang  kemudian  diolah  dengan  menggunakan aplikasi  web  menggunakan  metode  algoritma  genetika  pada  tahap  analisis data  dilakukan  data  dinput    dan  data  output  serta  perancang  tampilan  ada
beberapa langkah program yang dilakukan adalah menginputkan data mata pelajaran,  melakukan  proses  penjadwalan,  melakukan  penjadwalan  dengan metode algoritma genetika [11].
Tabel 1. Nama Mata pelajaran No Nama Pelajaran Kode 1 Bahasa Indonesia Bi 2 Bahasa Inggris Bs 3 Sejerah Kebudyaan Islam Sk 4 Pendidikan pancasila dan kewarganegraan Pp
Tabel  tersebut  merupakan  Repsentasi e Data  yang  digunakan  dari penjadwalan e di sekolah e Mts Yaspi yang meliputi data mata pelajaran, guru, ruang e kelas, tabel repsentasi e jadwal.
Tabel u 2. Repsentasi Jadwal Pelajaran Jadwal Representasi Nama guru Senin Komputer Ruangan 1 Lukmanul Hakim Selasa bahasa inggris Ruangan 2 Syamsidar Rabu Bahasa Indonesia Ruangan 3 Marlina Kamis bahasa arab Ruangan 4 Rudi hamdiah Jumat matematika Ruangan 5 Zul effendi Sabtu al-hadist Ruangan 6 Devi
Tabel  di  atas  merupakan  repsentasi  data  jadwal  pelajaran  yang  terdiri jadwal hari repsentasi data nama guru.
3.2. Pembangkitan e Kromosom Pembangkitan e Kromosom  Langkah g e paling  awal i dalam i menentukan jalan e algoritma e genetika  adalah  membangkitkan  Kromosom g .  Kromosom e dalam  kasus e penjadwalan  adalah  istilah  untuk  satu  substansi  penuh  dari jadwal dalam beberapa minggu dari siklus jadwal, Seperti tabel berikut;
Tabel 3. Kode guru dan pelajaran Pertemuan Senin 1 2 3 4 1--> Ip,Sz Bi,Ap Sb,Hp Mm,Ha 2--> Ip,Sz Bi,AP Sb,Hp Mm,Ha 3--> Pe,Sg Ba,Ra Bi,Ma Ti,Lk 4--> Pe,Sg Ba,Ra Bi,Ma Fh,Nu
Tabel diatas adalah sebuah kromosom jadwal dengan komponen. dalam perhitungan  bentuk  jadwal  satu  kromosom  utuh i direpsentasikan  dalam bentuk kode w angka e sebagai i tabel berikut. [12]
Tabel 4. Kode angka guru e dan mata pelajaran 1--> 1,62 14,05 12,5 16,50 2--> 1,62 14,05 12,5 16,50 3--> 4,60 6,12 6,30 12,5
4--> 4,60 6,12 6,30 41,9
Tabel    tersebut  adalah  representasi u indeks  kromosom  ke  0  seperti halnya  kualitas  yang  ditulis  dalam  struktur  numerik  untuk  kode  mata pelajaran  dan  untuk  kode  pendidik.  Ini  tidak  benar-benar  diselesaikan  dari jumlah amplop potensial dan instruktur yang mungkin muncul di gen cluster [13].

## 3.3. Perhitugan Nilai Fitness
Perhitungan  nilai fitness membahas  tingkat  kesehatan  kromosom. semakin  tinggi  nilai  yang  dihasilkan,  semakin  tinggi  tingkat  kesehatan  dan kemungkinan  lulus  pilihan.  Perhitungan  nilai  ditentukan  tergantung  pada tingkat  kesalahan  pada  setiap  kromosom.  Tingkat  kesalahan  ini  dilihat  dari resep  kapasitas  asli  kerangka  tabel  di  atas,  tidak  terlalu  ditentukan  dari batasan-batasan  yang  menyertainya:  Peristiwa  temu  kode  pengajar  adalah sesuatu  yang  sangat  mirip  antara  kelas  dengan  mata  pelajaran  bahasa Indonesia  diluar  jam  pagi  (diluar  jam  loster  pelajaran).  1,2,3,4,5  dan  jam pertemuan  kelima).  6  pada  hari  itu).  Semakin  banyak  kesempatan  dalam tindakan berkualitas, semakin tinggi penghargaan kesalahan [14].
Tabel 5. Parameter e perhitungan i nilai i error 1--> 1,62  14,05  12,5 16,50 2--> 1,62  14,05  12,5 16,50 3--> 4,60  6,12 6,30 80,90 4--> 4,60  6,12 6,30 1,9 5--> 1,62  14,05  1,9 16,50 Error 6--> 1,62  1,62 80,90  16,50 7--> 4,60  1,62 80,90  12,5 8--> 4,60  6,12 80,90  80,90 Error
Total e error =  2
Tabel  diatas  dijelaskan  bahwa  perhitungan  nilai error berdasarkan  2 kondisi yaitu :
a) Jumlah  kemunculan  pertemuan  kode  guru  sama  antar  kelas.  Satu kemunculan dobel dihitung +1.
b) Adanya e mapel  Teknologi  informasi  komputer    pada e jam  diluar pagi (diluar jam e pertemuan ke e 1,2,3,4,5 dan 6 dalam hari). Satu kemunculan berarti dihitung +1

## 3.4. Seleksi
Proses selection lebih tepat disebut sebagai metode yang terlibat dalam pembuatan  varietas  karena  dalam  siklus  ini  akan  ada  dua  siklus  untuk pengembangan  manusia  baru  melalui  hibrida  dan  perubahan.  Tahap  yang mendasari  adalah  bahwa  semua  orang  dalam  populasi  akan  diatur tergantung  pada  nilai  fitness    yang  dimiliki  Sejak  saat  itu,  untuk  interaksi Crossover ,  10%  populasi  dipilih  untuk  melampaui  tingkat Crossover , kemudian,  pada  saat  itu,  yang  menjadi  patokan  adalah  harga  tingkat
Crossover , tepatnya dengan menurunkan 10% orang hingga setara. ke tingkat Crosover .  Kemungkinan  berikutnya  adalah  bahwa  jumlah    tingkat Crossover lebih penting dar ipada nilai 10% dari populasi. Ini disempurnakan  dengan memilih orang dari 90% populasi untuk digunakan sebagai penjaga sampai level  hybrid  tercapai.  Contoh:  asumsikan  ada  populasi  10  individu  dengan half-breeding rate 0,8, maka pada saat itu, sekitar 2 individu (10%) masih di bawah  tingkat  hibrida,  sehingga  individu  dipilih  secara  bebas  dari  karunia. individu  bernilai  0,8  dari  10  orang.  (8)  tercapai.  Salah  satu  pembenaran untuk  menggunakan  metodologi  keputusan  orang  tua  ini  adalah  model penilaian.[15]
a) Menghitung  nilai fitness setiap  Misalnya,  ada  4  kualitas  yang  bekerja dengan fitness nilai terbaik
Kromosom m 1 = 0.8 w Kromosom m 2 = 0.3 Kromosom m 3 = 0.5 Kromosom m 4 = 0.4 w
b) Menghitung  jumlah  nilai,  semuanya  dianggap  sama  nilai u fitness adalah 0,8 x + 0,3 x + 0,5 x + 0.4 y = t 2
c) Menghitung u probabilitas  individu  Peluang  yang  diperoleh  dari  nilai fitness dibagi dengan jumlah fitness , hasilnya adalah: PF1 = 0.8 / g 2 = 0.4 c PF2 = 0.3 / g 2 = 0.15 c PF3 = 0.5 / g 2 = 0.25 c PF4 = 0.4 / g 2 = 0.2 c
d) Dari probabilitas tersebut, hitunglah porsi setiap  individu dalam angka 1 sampai  100  kepastian  porsi  diselesaikan  dengan  melihat  ageregat  dari probabilitas:
PQ1= 0 x + 0.4 = 0 z PQ2= 0.4 x + 0.15 = 0.55 z PQ3= 0.55 x + 0.25 = 0.80 z PQ4= 0.80 x + 0.2 = 1 z
e) buatlah  angka  subjektif  antara  angka  0  –  1  kromosom  berbeda  Dari angka  sporadis  Hasilnya,  mencari  tahu  orang  mana  yang  dipilih  dalam interaksi penentuan. dengan asumsi bilangan pokok 0,2 maka dipilihlah kromosom 1 (kromosom 1 antara 0-0,4), jika bilangan berikut adalah 0,7 maka yang dipilih adalah kromosom 3 (kromosom 3 antara 0,55 sampai 0,80). Tampaknya Kromosom 1 akan dipilih lebih besar karena cakupan nilai harga paling panjang. Jumlah kromosom yang dipilih praktis setua jumlah  kromosom  dasar,  namun  mungkin  ada  kromosom  yang  dipilih dan beberapa tidak dipilih. [16]
3.5. Crossover e Crossover e penting  untuk  Algoritma  Genetika  yang  bekerja  dengan perpotongan satu kromosom dengan kromosom lainnya. bilangan kromosom ganjil-ganjil,  genap-genap,  atau  genap  subyektif.  Setelah  blending,  hal selanjutnya  yang  harus  dilakukan  adalah  cross  quality.  Tekniknya  adalah
sebagai berikut: a) Bagilah kromosom menjadi set ganjil dan ganjil.Rencana permainan  adalah  seperti  berikut  ini  :  1  dan  3,  2  dan  4,  5  dan  7,  6  dan  8. Dapat  diakses  hingga  10  pengaturan  hibrida  dari  19  kromosom.  b)  Efek lanjutan  dari  persilangan  di  bawahnya  adalah  model  utama  setengah  dan setengah  pada  kromosom  1  (nomor  dokumen  1)  dari  kromosom e 2  (daftar nomor e 2)  dan  diambil  dengan  fragmen  fundamental.  Kerangka  kerja komponen hybrid adalah seperti berikut:
Tabel 6. Mekanisme e Crossover Kromosom1 Kromosom2 1--> 11,3,8,16, 1--> 16,5,5,9 2--> 12,13,11,4 2--> 17,2,10,1 3--> 15,9,13,10, 3--> 6,12,5,10 4--> 4,4,17,5, 4--> 4,16,12,12, 5--> 7,10,4,9, 5--> 11,1,14,4, Setelah  Crossover  di  potong  kolom  bagian pertama 1-> 11,5,5,9 2--> 12,2,10,1 3--> 15,12,5,10, 4--> 4,15,12,12,
5--> 7,1,14,4
Tabel di atas adalah ikhtisar utama dari kromosom 1 yang dipulihkan dan semua susunan kromosom 2 dibongkar dari dokumen dasar, kemudian, pada saat itu, sekitar catatan utama dari kromosom dasar bergabung dengan ikhtisar  yang  diambil  dari  kromosom  2  dan  unik.  kromosom  diperoleh setengah dan setengah ringkasan informasi dari kromosom 1 ke kromosom 2.  Setelah  selesai  koneksi  potensi  tidak  benar-benar  menetap  lagi  untuk memilih  kromosom  terbaik,  berikut  adalah  tampilan  hasil  pengujian  sistem di bawah ini.
Gambar 3. Proses Input Mata Pelajaran

## Gambar 4. Tampilan Hasil  Mata Pelajaran
Berdasarkanegambarxadalahwhasil  pengujianjyang  dilakukanuterhadap  19 mata  pelajaran  dan  42  guru  kelas  dan  17  kelas  1  ruangan  laboratorium komputer menggunakan algoritmawgenetika berbasis web.

## 4. SIMPULAN
Kesimpulan  dari  hasil  penerapan  17  kelas  dan  1  ruang  laboratorium Penyusunan  roster  dengan  menggunakan  teknik  algoritma  genetika  yang digunakan dalam menyusun jadwal mata pelajaran dapat membantu sekolah Mts Yaspi yang selama ini dilakukan secara fisik. Saran untuk Penelitian yang lebih lanjut dapat dikombinasikans dengan metode yang lain seperti metode algoritma u genetika, algoritma e K-Means e agar dapat dikembangkan menjadi suatu aplikasi yang berbasis web android mobile dan ditambahkan fitur tols lainnya .
DAFTAR i PUSTAKA ex
[1]   Qashlim , Assidiq, M., A. Pemanfaatan Algoritma Genetikae untuk Sistem Penjadwalan e Perkuliahan  “Penerapan  Algoritma  Genetika  untuk Sistem Penjadwalan Perkuliahan”, J. Ilm. Ilmu Pengolahan., vol. 2, tidak.
1, 2016.
[2]   “An  Application of  Genetic e Algorithm e for  University  Course Timetablinge Problem u ,” [Online]. Available: www.ijais.org.
[3]   Siahaan et  a A.  P.  U. l. ,  “Comparative study  of  prim  and  genetic algorithms  in  minimum  spanning  tree  and  travelling  salesman problem,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 4, pp. 3654–3661, 2018.
[4]  Arghinaa  Listyaningrum,  D.  U.  Lestari,  N.  Widyastuti,  T.  Informatika, and  I.  Akprind,  “Implementasie  Algoritma e Genetika  Pada Penjadwalane Perkuliahan,” 2014
[5]  Teknike,  F.  J.  Sipil,  U.  Sam,  and  R.  Manado,  “Optimasi e penjadwalan menggunakan  metode  algoritma a genetika a pada  proyek rehabilitas puskesmas minanga,” vol. 7, no. 12, 2019.
[6]  Ayu,I. G. D. Saryanti, and I. K. Wijanegara, “Mengajar,” vol. 8, no. 1, pp. 53–60, 2017.
[7]  Ameliaa  and  Apriantou  L.,  “Optimalisasi  Penjadwalane  Produksie
Dengan Metode Algoritma a Genetik Di Pt . Progress Diecast,” Inovisi TM , vol. 7, no. 2, pp. 40–46, 2011.
[8]  Tambunan,  L.  “Implementasi Algoritma  Genetika dalam  Pembuatan a Jadwal Kuliah s ,” Jar. Sist. Inf. Robot. , vol. 1, no. 01, pp. 1–7, 2017.
[9]  Furqan,  M.  Hartono,  E.  Ongko,  and  M.  Ikhsan,  “Performancee  of Arithmetice Crossover r and  Heuristic  Crossover in Genetic  Algorithm Based on  Alpha Parameter,” IOSR J.Comput. Eng. , vol. 19, no. 5, pp. 31– 36, 2017.
[10]  Sitompul et al ,. O. S. . , “Nazaruddin Nasution, Sriani, A Revieww of Prime and  Genetic  Algorithms  in  Findings  andr  Determininge  Routes  on Connectede Weighted Graphs z ,” Artic. Int. J. Civ.Eng.Technol. , vol. 9, no. 9, pp. 1755–1765, 2018.
[11]  Wintoro,P.  B.  “Penerapan y Algoritma  Genetika q Untuk  Optimalisasi i Jadwal Kuliah Di Stkipi Muhammmadiyah Kota bumi,” 2016.
[12]  Mutftikhali,  Q. E. A. Y. F. D.  Yudhistira, A. Kusumawati, and S. Hidayat, “Optimasi  Algoritma a Genetika a Dalam Menentukany  Rute Optimal Topologie  Cincin Pada  Wides  Area Network,” Inform. Mulawarman    J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 13, no. 1, p. 43, 2018.
[13]  Damanik  R.  R.,“Aplikasi i Penjadwalan u Perawat  Rs  Porsea Menggunakan Algoritma a Genetika,” J.  Inf.  Syst.  Dev.  … ,  vol.  5,  no.  1, 2020.
[14]  Pratama et al R. R. . , “Penyelesaian Travelling Salesman Problem,” vol. 2, no. 1, 2020.
[15]  Pane, S. F. R. M. Awangga, E. V. Rahcmadani, S. Permana, P. P. Indonesia, and  A.  Genetika,  “Implementasie  algoritma a genetika a untuk optimalisasi pelayanan kependudukan,” vol. 13, no. 2, pp. 36–43, 2019.
[16]  Busono,S. “Optimasii Naiver Bayes Menggunakan Algoritma u Genetika u Sebagai  Seleksi Fitur r Untuk  Memprediksi i Performa a Siswa,” J.  Ilm. Teknol. Inf. Asia , v vol. 14, no. 1, p. 31, 2020.