## Sistem Penjadwalan Hybrid Learning di Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Hybrid Learning Scheduling System in Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Luri Shafira Amalia 1 , Ira Prasetyaningrum 2 , Rengga Asmara 3
Program Studi Teknik Informatika, Departemen Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 123 Jl. Raya ITS, Keputih, Kec. Sukolilo, Kota Surabaya, Jawa Timur, 60111 123 lurishafa@gmail.com 1 , ira@pens.ac.id 2 , rengga@pens.ac.id* 3

## Abstrak
Penjadwalan  kuliah  merupakan  aktivitas  rutin  yang  dilakukan  tiap  semester  dalam  sistem  akademik.  Pada  proses penyusunan  jadwal  terdapat  beberapa  komponen  seperti  matakuliah,  pengampu,  ruang  kelas,  dan  waktu.  Dalam pelaksanaannya, terkadang hasil penyusunan jadwal kurang sesuai dengan kebutuhan. Pada dasarnya untuk menentukan jadwal kuliah perlu diatur agar mahasiswa dapat mengikuti perkuliahan tanpa bertabrakan dengan jadwal kuliah lain dan sesuai  dengan  jam  dosen  mengajar.  Terutama  penjadwalan  di  Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya  yang  juga menerapkan sistem hybrid learning dalam pelaksanaan kuliah. Sistem penjadwalan yang diperlukan bukan hanya jadwal kuliah  pada  umumnya,  melainkan  sistem  jadwal  yang  memadukan  pertemuan  tatap  muka  dengan  perkuliahan  daring. Agar dapat merancang jadwal yang sesuai, maka susunan jadwal harus detail dan dapat mencakup semua kemungkinan, sehingga  pembuatan  jadwal  dapat  dilakukan  secara  komputerisasi  menggunakan  suatu  algoritma.  Penelitian  ini merepresentasikan  sistem hybrid  learning menggunakan  algoritma  genetika  untuk  sistem  penjadwalan  di  Politeknik Elektronika  Negeri  Surabaya  yang  berbasis  web,  sekaligus  bertujuan  untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan  pemetaan jadwal  dengan  algoritma  genetika.  Dari  rancangan  sistem  tersebut  dapat  bermanfaat  dalam  melakukan  penjadwalan kuliah  secara  otomatis,  ataupun  mampu  menjadi  dasar  untuk  pengembangan  sistem  akademik.  Berdasarkan  hasil rancangan  program,  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  kesamaan  jadwal  yang  bertabrakan  serta  proses  dalam penjadwalan bisa lebih singkat sesuai dengan data-data yang di generate . Kata kunci: Algoritma Genetika; Penjadwalan; Hybrid Learning .

## Abstract
Scheduling  is  a  routine  activity  in  every  semester  of  academic  system.  When  preparing  the  schedule  there  are  various components  needed  such  as  courses,  lectures,  classrooms,  and  time.  Sometimes  the  schedule  made  is  not  as  expected. Basically, indentified  the  schedule,  it  needs to arranged  in detail so  that  students  can  attend lectures  without  colliding with  other  class  schedules  and according  to  the  teaching  hours  of  the  lecturer.  Especially  scheduling at  the  Politeknik Elektronika  Negeri  Surabaya  which  also  implements  a  hybrid  learning  system  in  the  academic  system.  The  scheduling system  needed  is  not  as  usual  class  schedule,  but  a  schedule  system  that  combines  face-to-face  meetings  with  online meetings. In order to able to design an efficient schedule, the schedule must be thorough and include all possibilities that can be made, so that the schedule can be made computerized using an algorithm. This final project research represents a hybrid  learning  system  using  a  genetic  algorithm  for  a  web-based  scheduling  system  at  Politeknik  Elektronika  Negeri Surabaya,  while  also  aiming  to  measure  the  success  rate  of  scheduling  mapping  with  a  genetic  algorithm.  From  the design  of  the  system,  it  can  be  useful  in  scheduling  automatically,  or  being  able  to  become  the  new  method  for  the development  of  an  academic  system.  The  conclusion  of  this  research  is  that  there  are  no  crash  schedules  and  the scheduling process can be faster by around 60 to 300 seconds according to the data generated.
Keywords: Genetic Algorithm; Scheduling; Hybrid Learning.
Naskah diterima 2 Januari 2023; direvisi 3 Maret 2023; dipublikasi 6 Maret 2023. JATI is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Penjadwalan  merupakan  salah  satu  aktivitas  dalam  sistem  akademik  di  Instansi  Pendidikan.  Terutama pada  proses  pembelajaran  di  Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya,  yang  tidak  hanya  mencakup  aspek pembelajaran  di  kampus,  tetapi  juga  pembelajaran  daring.  Sistem  yang  dikembangkan  untuk  menunjang perkuliahan  adalah hybrid  learning ,  yang  memadukan  antara  perkuliahan  di  kampus  dengan  kuliah  daring. Dalam  proses  penjadwalan  yang  mampu  mencakup  seluruh  kemungkinan  bisa  membutuhkan  waktu  dan ketelitian, sehingga cukup rumit untuk disusun secara manual. Selain proses yang cukup rumit, penjadwalan juga memiliki suatu fungsi sebagai sistem pengambilan keputusan untuk pengaturan dan alokasi sumber daya berupa  sarana  serta  waktu  tanpa  adanya  kesamaan  jadwal  yang  bertabrakan  supaya  perkuliahan  berjalan
dengan lancar [13][15]. Penjadwalan sistem hybrid learning dapat dibuat dengan melibatkan parameter unsur perkuliahan dengan sistem komputerisasi menggunakan algoritma tertentu.
Penelitian  ini  merepresentasikan  penjadwalan  sistem hybrid  learning menggunakan  algoritma  genetika untuk  penjadwalan  di  Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya  dalam  bentuk  aplikasi  berbasis  web. Penjadwalan  disusun  menggunakan  algoritma  genetika  yang  merupakan  metode  dengan  pendekatan komputasional  digunakan  dalam  penyelesaian  masalah  dengan  pemodelan  evolusi  biologis.  Proses penjadwalan  menggunakan  algoritma  tersebut  diawali  dengan  inisialisasi  populasi,  seleksi,  crossover,  dan mutasi  [18].  Hasil  dari  sistem  pembuatan  jadwal  ini  adalah  penjadwalan  yang  sesuai  dengan  kesediaan waktu, mata kuliah, ruang kuliah, dan jadwal dosen.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  aplikasi  sebagai  representasi  dari  susunan  penjadwalan  dan mengetahui  ukuran  tingkat  keberhasilan  dalam  pemetaan  jadwal  menggunakan  algoritma  genetika.  Dengan ini,  mahasiswa  yang  sedang  dikampus  maupun  tidak  dikampus  tetap  dapat  berpartisipasi  dalam  kegiatan perkuliahan.  Mahasiswa  akan  diatur  penjadwalannya.  Ada  mahasiswa  yang  mengikuti  pembelajaran dikampus  dan  sebaliknya,  yaitu  mengikuti perkuliahan dari luar kampus secara daring
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Akhmad  Qashlim  dan  Muhammad  Assidiq,  di  tahun 2016  membangun  tentang  sistem  penjadwalan  kuliah  dengan  algoritma  genetika  yang    digunakan  dalam melakukan  pengelolaan  data  sumber  daya  dan constraint yang  tersedia  disertai  hasil  optimal.  Sesuai  hasil pengujian  menggunakan  parameter soft  constraint dan hard  constraint disimpulkan  bahwa  penjadwalan dapat  dibuat  dengan  sistem  otomatis  dan  menghasilkan  jadwal  yang  tidak  bertabrakan  dengan  waktu penyusunan  jadwal yang  relatif  lebih  cepat  [8].  Sedangkan penelitian  lainnya  yang  dilakukan oleh  Yuslena Sari,  Muhammad  Alkaf,  Eka  Setya  Wijaya,  Syarifah  Soraya,  dan  Dany  Primanita  Kartikasari,  pada  tahun 2018.  Penelitian  ini  membangun  sistem  jadwal  menggunakan  algoritma  genetika  dengan  metode  seleksi berupa teknik tournament selection yang dapat memberikan kemudahan dan kecepatan pada user atau admin dalam  penyusunan  jadwal  untuk  kegiatan  kuliah,  yaitu  hanya  diperlukan  waktu  sekitar  14,7  menit dibandingkan  dalam  sistem  manual  yang  memerlukan  waktu  sekitar  2  hari.  Sistem  ini  dapat  menghasilkan penjadwalan  kuliah  dengan  kombinasi  terbaik  antara  matakuliah,  dosen  pengampu,  mahasiswa  yang mengambil  matakuliah,  dan  ruangan  yang  tersedia.  Hasil  pengujian  didapatkan  nilai  variabel  dari  jumlah populasi  dibangkitkan  adalah  25,  maksimal  generasi  adalah  600,  probabilitas  crossover  adalah  75  dan probabilitas mutasi adalah 5. Sedangkan hard constraint sudah terpenuhi keseluruhan dengan estimasi waktu 109.270  detik  atau  sekitar  1,8  menit.  Sedangkan  untuk soft  constraint yang  disertai  6  dosen  melakukan permintaan  khusus  adalah  880,430  detik  atau  sekitar  14,7  menit  [6].  Dan  ada  juga  penelitian  sebelumnya yang dilakukan oleh Entot Suhartono, pada tahun 2015. Penelitian ini merancang sebuah sistem penyusunan penjadwalan  matakuliah  yang  dapat  dioptimalkan  dengan  Algoritma  Genetika.  Dengan  metode  ini  mampu menghasilkan  solusi  untuk  mahasiswa  dengan  waktu  terbatas  dan  memanfaatkan  jumlah  ruangan  yang terbatas. Dengan menggunakan metode best fitness , maka algoritma genetika akan menunjukkan peningkatan fitness atau d, generasi selanjutnya lebih baik atau minimal sama dengan generasi sebelumnya [9].
Dari  beberapa  penelitian  serupa  tentang  sistem  penjadwalan  kuliah  yang  sudah  pernah  dilakukan, penelitian  ini  memiliki  perbedaan  dari  penelitian  sebelumnya,  seperti  objek  penelitian  yang  sebelumnya terbatas  hanya  pada  program  studi  tertentu,  penelitian  yang  akan  dilakukan  ini  di  implementasikan  untuk mahasiswa pada satu perguruan tinggi dan memiliki unsur waktu tidak bersedia untuk dosen dalam mengajar. Selain  itu  juga  terdapat  perbedaan  jika  pada  penelitian  sebelumnya  ditujukan  untuk  sistem  penjadwalan kuliah  pada  umumnya,  sedangkan  pada  penelitian  ini  ditujukan  untuk  penjadwalan  kuliah  dengan  model hybrid  learning.  Perbedaan  lainnya  pada  algoritma  yang  digunakan,  jika  pada  penelitian  di  Politeknik Elektronika  Negeri  Surabaya  sebelumnya  menggunakan  algoritma  PSO,  maka  kali  ini  akan  dilakukan penelitian dengan metode lain, yaitu algoritma genetika. Untuk ruang lingkup penelitian ini dengan penelitian sebelumnya terdapat kesamaan pada pembahasan tentang sistem penjadwalan pada proses perkuliahan.

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian meliputi analisis permasalahan, arsitektur atau rancangan sistem yang digunakan dalam menyelesaikan masalah. Perancangan sistem penjadwalan bertujuan untuk mencari bentuk yang optimal dari aplikasi yang akan dibangun dengan mempertimbangkan berbagai faktor permasalahan serta kebutuhan yang ada pada sistem. Pada metode penelitian ini menggunakan tahapan Software Development Life Cycle (SDLC) yang  meliputi  :  tahap  analisis  ( requirement  analysis ),  tahap  rancangan  sistem  ( design  system ),  tahap implementasi sistem ( coding ), dan tahap pengujian ( testing ) [1][20] seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Volume 13 Nomor 1 Edisi Maret 2023 P-ISSN 2088-2270, E-ISSN 2655-6839 DOI 10.34010/jati.v13i1
Gambar 1. Bagan Metode Penelitian
2.1 Tahap Analisis ( requirement analysis )
Tahap analisis ini merupakan tahap untuk mendapatkan kebutuhan informasi yang akan digunakan dalam pembuatan  sistem.  Tahapan  analisis  ini  terbagi  menjadi  dua  tahap  lagi,  yaitu  tahapan  pengumpulan  data melalui observasi ataupun survei mengenai masalah yang dihadapi sebenarnya dan tahap yang kedua adalah melakukan analisis terhadap kendala yang dihadapi selama proses rancangan jadwal untuk menemukan solusi dari  permasalahan  tersebut.  Kerangka  sistem  penjadwalan  melibatkan  bagian  administrator  sistem penjadwalan yang bertugas untuk melakukan input data Program Studi, Mata Kuliah, Ruanag Kelas, Dosen, Hari,  dan  Jam  melalui  sebuah  interface  sistem  yang  dirancang  berbasis  website  [16].  Data  yang  di  input kemudian masuk ke database untuk diproses menggunakan algoritma genetika [12]. Output yang dihasilkan dari proses data ini adalah jadwal kuliah yang telah di generate oleh admin.
Gambar 2. Skema Proses
2.2 Tahap Rancangan Sistem ( design system )
Perancangan  sistem  dilakukan  berdasarkan  data  yang  telah  didapatkan  untuk  penyusunan  aplikasi  pada penelitian  ini.  Perancangan  ini  juga  disebut  desain  sistem  yang  merupakan  penjelasan  teknikal  dari  solusi yang  berisi  urutan  –  urutan  proses  yang  kan  dilakukan  untuk  menyelesaikan  masalah.  Desain  sistem  ini disertai dengan diagram arsitektur secara high level view untuk mendapatkan gambaran menyeluruh tentang sistem  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan.  Gambar  3  merupakan  contoh  diagram  desain sistem secara high level view dan contoh sistematika pembahasan dari diagram desain.
Dari desain sistem pada Gambar 3, Aplikasi penjadwalan ini akan dirancang berbasis web. Untuk input dari  aplikasi  ini  adalah  data  –  data  yang  menunjang  proses  perkuliahan.  Data  tersebut  di  input  kedalam database  untuk  dapat  diolah  pada  proses  selanjutnya.  Pada  tahapan  selanjutnya,  data  inputan  akan  diproses menggunakan  algoritma  genetika.  Sedangkan  untuk  output  berupa  aplikasi  sistem  penjadwalan  untuk perkuliahan  semi-daring  atau  disebut hybrid  learning sebagai  jadwal  kuliah  mahasiswa  dan  jam  mengajar dosen.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)

## Gambar 3. Desain Sistem
Pada sistem penjadwalan terdapat 3 user yang dapat mengaksesnya, yaitu admin, dosen, dan mahasiswa. Apa saja yang dapat dilakukan oleh user, digambarkan pada use case berikut.
Gambar 4. Use-case Diagram
Gambar  4.  adalah  gambaran mengenai use  case yang  merupakan  rancangan  umum pada  sistem  dimana didalamnya  terdapat actor yang  menjalankan  sistem  pada case tertentu  [11].  Dalam  hal  ini  bisa  dikatakan fitur yang dapat digunakan oleh user. Fitur inti pada aplikasi untuk user admin adalah melakukan input data dan  generate  penjadwalan.  Sedangkan  hasilnya,  aplikasi  ini  dapat  menampilkan  tabel  jadwal  untuk  dosen mengajar dan kuliah mahasiswa.
2.3 Tahap Implementasi Sistem ( coding )
Pada  tahapan  implementasi  sistem  ( coding )  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman Web yaitu PHP dengan framework Code Igniter , HTML, CSS yang dihubungkan dengan database dijalankan menggunakan XAMPP. Pengerjaan dalam implementasi sistem pada penelitian ini menggunakan PC dengan spesifikasi  perangkat  keras  berupa  sistem  64-bit  OS,  x-64 based  processor ,  Processor  Intel®  Core™  i5- 6300U, RAM sebesar 8 GB, Penyimpanan 512 GB SSD, Graphic Card Intel® HD Graphics 520, dan Sistem Operasi windows 10.
2.4 Tahap Pengujian ( testing )
Setelah  keseluruhan  komponen  selesai  dirancang,  maka diperlukan  skema uji  coba  yang berisi  skenario untuk  melakukan  percobaan  terhadap  penelitian  yang  dilakukan  agar  dapat  mengetahui  percobaan  yang dilakukan  apakah  sudah  sesuai  dengan  rancangan  atau  tidak  sehingga  nantinya  dari  pengujian  dapat disimpulkan  bahwa  aplikasi  dapat  berjalan  sesuai  dengan  rancangan  yang  telah  dibuat  [7][17].  Metode pengujian dilakukan dengan menggunakan black box testing . Berikut merupakan tabel 1 sebagai representasi komponen untuk melakukan skema uji coba pada penelitian ini.
Tabel 1. Skema Uji Coba No. Subjek Objek Skenario Ekspektasi Hasil 1 Admin Data Dosen, Matakuliah, Pengampu, Ruang, Jam, Hari Melakukan proses Create, Read, Update, Delete terhadap objek pengujian Sistem berhasil mengeksekusi perintah CRUD objek pengujian dan memberi respon terhadap aksi yang dijalankan 2 Dosen Data Dosen dan Pengampu Melihat dan melakukan pencarian terhadap objek pengujian Sistem dapat menampilkan hasil sesuai aksi yang dijalankan 3 Admin Proses Penjadwalan Melakukan generate jadwal sesuai inputan data pada halaman penjadwalan Sistem dapat menampilkan jadwal kuliah sesuai dengan tahun ajaran akademik 4 Dosen Jadwal Kuliah Melihat dan melakukan pencarian terhadap objek pengujian Sistem berhasil menampilkan jadwal kuliah sesuai dengan tahun ajaran akademik
Tabel 1 merupakan Skema uji coba berupa tabel yang berisi beberapa kolom komponen yang diperlukan dalam tahap pengujian. Beberapa kolom tersebut seperti kolom subjek merepresentasikan role atau user yang memiliki akses pada fitur teretentu dalam aplikasi. Dalam hal ini terdapat dua role pada subjek, yaitu Admin dan  Dosen.  Lalu  terdapat  kolom  objek  yang  berisi  beberapa  menu  atau  fitur  tertentu  untuk  dapat  diakses sesuai role .  Selanjutnya  terdapat  kolom  skenario  yang  berisi action tertentu  yang  dapat  dilakukan  oleh masing – masing user atau role yang sesuai. Dari skema tersebut dapat disimpulkan untuk skenario input data dan  akses  fitur  proses  data  dilakukan  oleh role admin,  sedangkan  skenario  untuk  melihat  hasil  dari pemrosesan  data  dan  melihat  berbagai  inputan  data  dapat  dilakukan  oleh role dosen.  Dan  untuk  kolom terakhir, terdapat kolom ekspektasi hasil yang didalamnya berisi hasil yang diharapkan dari action yang telah dilakukan oleh masing – masing role pada keseluruhan fitur.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  metode  penelitian  didapatkan  hasil  mengenai  proses  pembuatan  sistem  penjadwalan  yang dapat dijelaskan dari pembahasan yang telah disatukan menjadi beberapa bagian seperti rancangan database, perhitungan  dari  komponen  algoritma  genetika  yang  dihasilkan,  representasi  jadwal  dari  hasil  algoritma, tampilan antarmuka pada aplikasi sistem penjadwalan berbasis website dengan akses masing  – masing role yang  berbeda,  dan  skema  hasil  dari  skenario  pengujian  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Selain  itu  juga disertai  performasi  hasil  dari  penelitian  yang  sudah  dikerjakan  dan  saran  sebagai  bentuk  perbaikan  yang dapat dilakukan untuk penelitian dalam kedepannya yang telah dirangkum pada bagian kesimpulan.
Dalam pembuatan aplikasi ini, semua data yang diinput oleh admin disatukan penyimpanan dalam basis data  agar  semua  data  dapat  ditampung  secara  terpusat  dan  sistematis.  Berikut  merupakan  Tabel  Relasi Database dari aplikasi penjadwalan ini.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Gambar 5. Tabel Relasi Database
Pada  Gambar  5,  pembuatan  basis  data  mengacu  pada  tabel  relasi  database  atau  bagan  relasi  entitas dimana  bagan  ini  merupakan  gambaran  mengenai  hubungan  masing  –  masing  entitas  yang  terlibat  dalam penelitian. Dalam entitas tersebut terdapat tabel dosen pengampu, matakuliah, ruang kelas, hari, jam, waktu tidak bersedia, dan jadwal kuliah.
Sistem  penjadwalan  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  genetika,  yaitu  suatu  metode  untuk menyelesaikan  permasalahan  dalam  hal  optimasi  berbasis  teori  evolusi  yang  digunakan  dalam  biologi. Algoritma ini bekerja pada populasi kandidat penyelesaian yang disebut kromosom. Awal mula dibangkitkan secara acak dari ruang penyelesaian fungsi tujuan. Dengan menggunakan mekanisme operator genetik yaitu persilangan  dan  mutasi  populasi  yang  dibuat  evolusi  melalui  fungsi  fitness.  Algoritma  ini  dapat  diterapkan pada sebagian besar area fungsi optimasi, salah satunya  adalah diterapkan pada sistem penjadwalan.
Untuk menyusun suatu jadwal dengan menggunakan algoritma genetika, langkah yang dilakukan adalah melakukan  representasi  mata  kuliah  dalam  bentuk  yang  dapat  dipahami  oleh  Algoritma  Genetika.  Dalam Genetika terdapat kata kunci Gen, Kromosom, serta Populasi. Dalam penerapannya pada penjadwalan kuliah terdapat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Komponen Algoritma Genetika Kata Kunci Definisi Gen Representasi hari,  jam,  dan  ruang  tertentu  untuk kelas kuliah tersebut. Kromosom Kumpulan Gen, sebagai representasi jadwal mata kuliah selama seminggu. Populasi Kumpulan dari jadwal mata kuliah.
Proses yang dilakukan dengan membangun populasi awal, evaluasi nilai fitness, seleksi, persilangan, dan mutasi [17]. Sebagai gambaran pada umumnya, flowchart algoritma  genetika  diterapkan  pada penjadwalan mata kuliah sebagai berikut.
Gambar  6  merupakan  flowchart  algoritma  genetika  yang  secara  umum  strukturnya  dilakukan implementasi  kedalam  beberapa  tahapan  untuk  dapat  menghasilkan  output  yang  sesuai.  Sebelum  masuk  ke tahap  operasi  algoritma  genetika,  langkah  awal  adalah  membangkitkan  populasi  awal.  Pada  tahap  awal  ini terdapat  beberapa  entitas  yang  disebut  sebagai  gen  dalam  pembentukan  kromosom,  yaitu  jam,  hari,  ruang, dan  pengampu  mata  kuliah  [16].  Kemudian  kumpulan  kromosom  ini  membentuk  suatu  individu.  Pada penelitian  ini,  kromosom  yang  terbentuk  berupa  sejumlah  pengampu  mata  kuliah.  Sedangkan  satu  individu yang  terbentuk  adalah  suatu  jadwal  yang  dibangkitkan  secara  acak  dan  belum  memenuhi constraint yang ditetapkan.  Jadi  kromosom  disini  merupakan  sekumpulan  gen  kode  pengampu,  gen  kode  mata  kuliah,  gen kode hari, dan gen kode jam. Gabungan beberapa kromosom ini merupakan individu yang berperan sebagai kandidat jadwal yang terbentuk.
Setelah  dilakukan  representasi  keseluruhan  komponen  gen  dalam  kromosom,  dan  kromosom  terbentuk maka  dapat  dilakukan  evaluasi  fitness.  Evaluasi  fitness  ini  dapat  menentukan  nilai  fitness  pada  tiap kromosom.  Nilai  fitness  berperan  sebagai  penentu kromosom  tersebut  baik  atau  tidak. Nilai  fitness  didapat kan  dari  banyaknya  pelanggaran  dalam  1  kromosom.  Tahap  evaluasi  ini  memiliki  tujuan  untuk0  mencari individu  terbaik  dalam  suatu  populasi.  Individu  terbaik  ditandai  dengan  nilai  pelanggaran  minimum  yang
diberikan  pada  individu  akibat  adanya  pelanggaran hard  constraint dan soft  constraint antar  kromosom. Setiap adanya pelanggaran akan dikenakan nilai penalty 1, dan jika tidak terdapat pelanggaran maka diberi nilai penalty 0 [14]. Tahapan proses dari evaluasi nilai fitness yang pertama yaitu tiap kromosom dalam satu populasi  dicek  masing  –  masing  nilai  gen  yang  terdapat  pelanggaran  sehingga  dikenakan  penalty.  Lalu jumlahkan  setiap  penalty  yang  terjadi pada  setiap  kromosom  mulai dari kromosom  awal  hingga  kromosom terakhir. Hitung nilai fitness untuk populasi tersebut.

## Gambar 6. Flowchart Algoritma Genetika
Setelah didapatkan hasil dari evaluasi fitness, maka tahap selanjutnya masuk pada proses regenerasi yang merupakan proses perubahan gen  – gen generasi sekarang ke gen generasi berikutnya. Proses regenerasi ini meliputi Seleksi, Crossover, dan Mutasi. Proses regenerasi yang pertama adalah Seleksi. Seleksi merupakan proses  penentuan  dua  kromosom  yang  akan  menjadi  calon  kandidat  parent  untuk  membentuk  kromosom baru.  Pada  proses  seleksi  dilakukan  model  seleksi Roulette  Wheel  Selection dengan  mengacu  pada  nilai fitness  tersebut.  Semakin  kecil  nilai  fitnessnya,  maka  kromosom  tersebut  dipilih  sebagai  parent  untuk populasi selanjutnya. Semakin kecil jumlah fitness yang dimiliki kromosom tersebut, maka akan berdampak pada  pergeseran  kromosom  ke  slot  teratas.  Semakin  banyak  nilai  fitnessnya  maka  akan  menduduki  posisi terendah.  Pada  proses  seleksi  akan  menentukan  2  kromosom  terbaik  untuk  dijadikan  parent.  Dari  proses seleksi  ini  diambil  2  kromosom  dengan  nilai  fitness  terkecil  yang  kemudian  kedua  individu  tersebut  akan dipakai pada proses selanjutnya, yaitu persilangan atau crossover [5].
Sesudah  diperoleh  parent  dari  hasil  seleksi,  selanjutnya  diproses  pada  tahap  perkawinan  silang  atau crossover. Crossover merupakan proses penggabungan dua kromosom yang berasal dari dua parent terpilih. Hasil  dari  penggabungan  ini  akan  membentuk  kromosom  baru.  Seleksi  kromosom  berdasarkan  seleksi Roulette Wheel Selection. Pada Crossover ini dilakukan dengan cara nilai gen pada  parent pertama, ditukar secara acak dengan nilai gen pada parent kedua. Untuk kasus penjadwalan kuliah ini akan menerapkan One Point Crossover [10].
Tahapan  selanjutnya  setelah  proses  Crossover  adalah  Mutasi.  Mutasi    merupakan  pertukaran  gen  yang satu ke gen yang lain dalam satu kromosom [19]. Mutasi yang digunakan dalam aplikasi adalah mutasi biasa, yang tidak memperlihatkan nilai fitness. Semua gen memiliki probabilitas yang sama untuk  dimutasi. Proses mutasi  dilakukan  atas  berbagai  pertimbangan,  seperti  terjadinya  duplikasi  alel  setelah  melewati  tahap crossover dan mempercepat kromosom untuk mencapai solusi.
Setelah  tahapan  rancangan  sistem  selesai,  maka  selanjutnya  adalah  tahapan  untuk  melakukan  pengujian aplikasi  agar  mengetahui  kesesuaian  aplikasi  dengan  tujuan.  Tahapan  hasil  eksperimen ini  berupa  tampilan user interface aplikasi beserta detail – detail komponen didalamnya.

## Gambar 7. Halaman Beranda
Gambar 7 sebagai halaman beranda  menjadi tampilan pertama setelah user mengakses aplikasi. Terdapat sidebar pada sisi kiri tampilan. Disini terdapat pilihan menu yang menjadi akses untuk menuju halaman yang menjadi fitur utama pada aplikasi ini. Pilihan menu tersebut seperti Modul Dosen, Modul Matakuliah, Modul Pengampu,  Modul Ruang, Modul Waktu/Jam, Modul  Hari, Modul Waktu Tidak Tersedia, dan  Menu untuk Proses Penjadwalan.

## Gambar 8. Halaman Modul Dosen
Gambar  8  menunjukkan  halaman  modul  dosen  yang  berisi  tabel  data  dosen  pengajar  di  Politeknik Elektronika  Negeri  Surabaya.  Tabel  halaman  ini  terdiri  dari  kolom  NIP  dosen  yang  berisi  nomor  induk kepegawaian milik masing – masing dosen, dan kolom nama dosen yang berisi nama lengkap beserta gelar akademik  masing  –  masing  dosen.  Pada  halaman  ini  terdapat  fitur  tambah  data  untuk  menambahkan  data dosen  baru,  fitur  edit  untuk  memperbarui  perubahan  data  dosen,  fitur search untuk  mencari  data  dosen berdasarkan nama ataupun NIP dosen, dan fitur delete untuk menghapus data dosen.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)

## Gambar 9. Halaman Modul Matakuliah
Gambar 9 menunjukkan halaman modul matakuliah berisi tabel data matakuliah untuk tiap program studi di Politeknik Elektronika Negeri Surabaya. Tabel halaman ini terdiri dari kolom untuk kode matakuliah yang berisi  campuran  huruf  dan  angka  sebagai  kode  tertentu  untuk  membedakan  masing  –  masing  matakuliah, kolom nama yang berisi nama dari masing – masing matakuliah, kolom sks yang berisi jumlah sks pada tiap matakuliah, kolom semester yang berisi jenjang semester untuk tiap matakuliah, kolom jenis yang berisi jenis pelaksanaan dari tiap matakuliah yang dimaksudkan untuk kuliah teori dengan pelaksanaan secara daring dan untuk  kuliah  praktikum  dilaksanakan  secara  luring,  dan  yang  terakhir  terdapat  kolom  lokasi  yang  berisi tempat dilaksanakan kegiatan perkuliahan. Pada halaman ini juga terdapat beberapa fitur seperti fitur tambah data  yang  berfungsi  untuk  menambahkan  data  matakuliah  baru,  fitur  edit  untuk  memperbarui  jika  ada perubahan  terkait  data  matakuliah,  fitur search untuk  mencari  nama  matakuliah  tertentu  berdasarkan  kode matakuliah  ataupun  nama  dari  matakuliah,  dan  fitur delete untuk  menghapus  data  matakuliah  yang  sudah tidak diperlukan dalam sistem.

## Gambar 10. Halaman Modul Pengampu
Gambar  10  menunjukkan  halaman  modul  pengampu  berisi  tabel  data  pengampu  atau  biasa  disebut pengajar matakuliah tertentu di Politeknik Elektronika Negeri Surabaya. Tabel pada halaman ini terdiri dari kolom  matakuliah  yang  berisi  nama  matakuliah  sesuai  pada  inputan  menu  matakuliah,  kolom  dosen  yang berisi  nama  dosen  yang  mengampu  matakuliah  tertentu  sesuai  bidangnya,  kolom  total  semester  yang berisi jumlah  semester  dari  setiap  dosen  mengajar  matakuliah  tertentu,  kolom  jenis  perkuliahan  yang  berisi  jenis pelaksanaan untuk tiap perkuliahan seperti kuliah teori yang dilaksanakan secara daring dan kuliah praktikum yang dilaksanakan secara luring, kolom lokasi yang berisi tempat pelaksanaan dari tiap matakuliah tertentu, dan  kolom  tahun  akademik  yang  berisi  tahun  pelaksanaan  dari  setiap  matakuliah  yang  berjalan.  Selain  itu juga terdapat beberapa fitur pada halaman ini seperti fitur tambah data untuk menambahkan data pengampu yang  baru,  fitur  edit  untuk  memperbarui  data  pengampu  jika  ada  perubahan  komponen  didalamnya,  fitur delete untuk  menghapus  data  pengampu,  dan  filter  untuk  mencari  data  pengampu  berdasarkan  nama  dosen ataupun matakuliah dan bisa juga difilter berdasarkan kategori semester ganjil atau genap, serta berdasarkan tahun akademik.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)

## Gambar 11. Halaman Modul Ruang
Gambar 11 menunjukkan halaman modul ruang yang berisi daftar ruangan untuk kegiatan perkuliahan di Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya.  Tabel  halaman  ini  terdiri  dari  kolom  nama  yang  berisi  kombinasi huruf  dan  angka  sebagai  representasi  ruangan  tertentu,  kolom  kapasitas  yang  berisi  muatan  dari  jumlah mahasiswa yang dapat ditampung dalam satu  ruangan, dan kolom  jenis yang berisi kategori dari tiap  ruang perkuliahan  apakah  termasuk  ruangan  kelas  untuk  kuliah  teori  atau  termasuk  kategori  laboratorium  untuk kuliah  praktikum.  Pada  halaman  ini  juga  terdapat  berbagai  fitur  seperti  fitur  tambah  data  berfungsi  untuk menambahkan  data  ruangan  baru,  fitur  edit  untuk  memperbarui  jika  ada  perubahan  komponen  dalam  data ruangan yang ada, dan fitur delete untuk menghapus data ruangan.

## Gambar 12. Modul Jam
Gambar 12 menunjukkan halaman modul jam yang berisi data untuk tiap rentang waktu yang digunakan dalam  jadwal  perkuliahan  di  Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya.  Tabel  halaman  ini  terdiri  dari  kolom range jam yang berisikan rentang waktu sesuai urutan perkuliahan. Rentang waktu yang diisikan juga harus meneyesuaikan  dengan  standar  waktu  kegiatan  perkuliahan.  Dalam  kasus  penelitian  ini,  mengikuti  standar waktu kegiatan perkuliahan yang ada di Politeknik Elektronika Negeri Surabaya. Standar waktu tersebut juga dikelompokkan  berdasarkan  urutan  sesi  seperti  waktu  mulai  hingga  waktu  selesainya  perkuliahan.  Pada halaman  modul  jam  ini  juga  terdapat  beberapa  fitur  seperti  fitur  tambah  data  yang  digunakan  untuk menambahkan  data  rentang  waktu  yang  baru,  fitur  edit  untuk  memperbarui  perubahan  data  rentang  waktu yang ada, dan fitur delete yang berfungsi untuk menghapus interval waktu yang tidak digunakan.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)

## Gambar 13. Halaman Modul Hari
Gambar  13  menunjukkan  halaman  modul  hari  yang  berisi  daftar  hari  aktif  selama  masa  perkuliahan  di Politeknik Elektronika Negeri Surabaya. Di menu modul hari terdapat kolom nama yang berisikan nama dari hari  tertentu untuk  pelaksanaan  kegiatan  perkuliahan.  Pada  halaman  ini  juga  terdapat  beberapa  fitur  seperti fitur  tambah  data  yang  berfungsi  dalam  menambahkan  nama  hari  yang  baru,  fitur  edit  untuk  memperbarui jika ada perubahan dari data hari yang ada, dan fitur delete yang digunakan untuk menghapus data hari yang sudah tidak digunakan.
Gambar 14. Halaman Waktu Tidak Bersedia
Gambar  14  menunjukkan  halaman  waktu  tidak  bersedia  yang  berisi  data  untuk  keterangan  tidak bersedianya  dosen  dalam  mengajar  di  waktu  tertentu.  Tabel  halaman  ini  terdiri  dari  kolom  hari,  jam  yang berisi rentang waktu jadwal, dan kolom status yang berisi keterangan tidak bersedia dalam mengajar.
Gambar 15. Halaman Proses Penjadwalan
Gambar  15  menunjukkan  halaman  proses  penjadwalan  yang  berisi  kolom  semester  untuk  memilih semester ganjil atau genap, kolom tahun akademik, form jumlah populasi, form jumlah generasi, dan button proses. Dari pilihan kolom tersebut digunakan untuk melakukan generate jadwal kuliah sesuai dengan data – data yang di iputkan pada halaman beberapa modul. Kemudian pada bagian bawah kolom terdapat tabel yang berisi  hasil  dari generate jadwal  kuliah  sebagai  output  utama.  Output  dari  sistem  penjadwalan  ini
menghasilkan  tabel  jadwal  kuliah  yang  terdiri  dari  kolom  hari  berisikan  urutan  hari  perkuliahan  yang tersusun  dalam  setiap  minggu,  kolom  jam  yang  berisi  keterangan  waktu  dalam  bentuk  interval  untuk pelaksanaan perkuliahan, kolom matakuliah yang berisi nama dari matakuliah tertentu, kolom semester yang berisi pelaksanaan semester dalam masa perkuliahan dilaksanakan, kolom kelas yang berisi keterangan kelas tertentu untuk mahasiswa melaksanakan perkuliahan sesuai waktunya, kolom dosen yang berisi nama dosen pengampu sesuai bidang matakuliah tertentu, dan kolom ruang berisi nama ruangan tempat perkuliahan.
Gambar 16. Halaman Login Dosen
Halaman login dosen pada  Gambar 16 merupakan fitur untuk dosen setelah melakukan login. Pada fitur ini  hanya  dapat  diakses role dosen  yang  didalamnya  terdapat  halaman  pengampu  untuk  dapat  mengisikan matakuliah dari dosen yang bersangkutan dan halaman penjadwalan yang digunakan untuk melihat hasil dari jadwal  yang  dihasilkan  tanpa  perlu  melakukan  input  keseluruhan  komponen  jadwal.  Selain  itu,  di  halaman penjadwalan  ini  juga  terdapat  kolom  untuk  melakukan  pencarian  semester  dan  kelas  yang  nantinya  dapat muncul jadwal sesuai dengan kelas atau semester yang di inputkan.
Dari  pembuatan  sistem  penjadwalan  yang  telah  dilakukan  mampu  menghasilkan  output  yang  dapat memenuhi  beberapa  skenario  pengujian  yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Hasil  dari  skenario  pengujian terhadap sistem yang telah dibuat pada rancangan aplikasi sesuai pada tabel berikut.
Tabel 3. Hasil Skenario Uji Coba No. Subjek Objek Skenario Ekspektasi Hasil Pengujian 1 Admin Data Dosen, Matakuliah, Pengampu, Ruang, Jam, Hari Melakukan proses Create, Read, Update, Delete terhadap objek pengujian Sistem berhasil mengeksekusi perintah CRUD objek pengujian dan memberi respon terhadap aksi yang dijalankan Sesuai 2 Dosen Data Dosen dan Pengampu Melihat dan melakukan pencarian terhadap objek pengujian Sistem dapat menampilkan hasil sesuai aksi yang dijalankan Sesuai 3 Admin Proses Penjadwalan Melakukan generate jadwal sesuai inputan data pada halaman penjadwalan Sistem dapat menampilkan jadwal kuliah sesuai dengan tahun ajaran akademik Sesuai 4 Dosen Jadwal Kuliah Melihat dan melakukan pencarian terhadap objek pengujian Sistem berhasil menampilkan jadwal kuliah sesuai dengan tahun ajaran akademik Sesuai
Berdasarkan  hasil  skenario  uji  coba  pada  Tabel  3  terdapat  empat  skenario  hasil  pengujian  yang didapatkan.  Pada  skenario  uji  coba  pertama,  user  admin  melakukan  input  data  pada  objek  pengujian  yaitu data dosen, matakuliah, pengampu, ruang, jam, dan hari. Dari skenario pertama ini mendapatkan hasil yang
sesuai  harapan,  yaitu  sistem  berhasil  mengeksekusi  perintah  CRUD  objek  pengujian  dan  memberi  respon terhadap  aksi  yang  dijalankan.  Untuk  skenario  uji  coba  yang  kedua,  user  dosen  melihat  dan  melakukan pencarian  terhadap  objek  pengujian,  yaitu  data  dosen  dan  pengampu.  Hasil  pengujian  kedua  sesuai  dengan harapan,  yaitu  sistem  dapat  menampilkan  hasil  sesuai  aksi  yang  dijalankan.  Selanjutnya  untuk  skenario  uji coba  yang  ketiga,  user  admin  melakukan generate jadwal  sesuai  inputan  data  pada  halaman  penjadwalan. Pengujian yang ketiga ini menghasilkan sistem yang sesuai harapan, yaitu dapat menampilkan jadwal kuliah sesuai  dengan  tahun  ajaran  akademik.  Dan  pengujian  terakhir  pada  skenario  user  dosen  melihat  dan melakukan  pencarian  terhadap  objek  pengujian  yaitu  jadwal  kuliah.  Pengujian  terakhir  ini  menghasilkan sistem  yang  sesuai  harapan,  yaitu  sistem  berhasil  menampilkan  jadwal  kuliah  sesuai  dengan  tahun  ajaran akademik.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  membuat  model  penjadwalan  kuliah  menggunakan  algoritma  genetika didapatkan  kesimpulkan  bahwa  peran  penting  dari  algoritma  genetika  pada  proses  penyusunan  jadwal matakuliah  dapat  dioptimalkan.  Program  aplikasi  penjadwalan  matakuliah  ini  sebagai  solusi  untuk meminimalisir jadwal yang bertabrakan antar matakuliah sehingga dapat menghasilkan jadwal kuliah dengan susunan yang sesuai dalam kegiatan akademik. Lalu jika dilakukan perbandingan dengan sistem manual yang menyesuaikan  satu  persatu  antara  matakuliah,  ruangan,  waktu,  hari,  dan  dosen  pengampu  membutuhkan waktu  dalam  jangka  lebih  lama  sekitar  1  sampai  2  hari.  Jika  menggunakan  aplikasi  penjadwalan  ini  sistem mampu menghasilkan waktu dalam proses penjadwalan rata-rata sekitar 30 sampai dengan 100 detik sesuai dengan  data-data  yang  di generate pada  program.  Selain  itu  output  dari  jadwal  kuliah  juga  tidak  ada  yang bertabrakan  di  waktu  yang  sama.  Sehingga  sistem  aplikasi  penjadwalan  ini  memiliki  efisiensi  dalam melakukan proses penjadwalan matakuliah. Pada penelitian ini menghasilkan aplikasi yang belum memiliki beberapa  fitur  tambahan  seperti  perbedaan  tampilan  pada  akses  untuk  role  mahasiswa  yang  dapat  melihat hasil  penjadwalan  kuliah  dan  mungkin  diperlukan  pengujian  parameter  yang  lebih  banyak  lagi  agar  dapat menghasilkan solusi penjadwalan yang lebih optimal lagi.

## Daftar Pustaka
[1] D.  Haryadi  and  A.  Jamal,  “Preferensi  Dosen  Pada  Proses  Penjadwalan  Kuliah  Menggunakan Algoritma Genetik Studi Kasus: Universitas Al Azhar Indonesia,” JURNAL Al-AZHAR INDONESIA SERI SAINS DAN TEKNOLOGI , vol. 3, no. 2, p. 91, 2017, doi: 10.36722/sst.v3i2.191.
[2] L.  P.  S.  Ardiyani,  “Perbandingan  Algoritma  Genetika  dengan  Algoritma  Steepest  Ascent  Hill Climbing  untuk  Optimasi  Penjadwalan  Kuliah,” Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika (JANAPATI) , vol. 11, no. 1, p. 63, 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i1.43172.
[3] W.  Setiawati,  “Sistem  Penjadwalan  Mata  Kuliah  Berdasarkan  Peminatan  Mahasiswa  Menggunakan Metode Asosiasi Yang Disempurnakan Dengan Algoritma Genetika,” Jurnal Informatika Universitas Dian Nuswantoro , 2015, [Online]. Available: http://eprints.dinus.ac.id/16873/1/jurnal_15945.pdf.
[4] A.  Qashlim  and  M.  Assidiq,  “Penerapan  Algoritma  Genetika  untuk  Sistem  Penjadawalan  Kuliah,” Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, vol. 2, no. 1, pp. 1–6, 2016, [Online]. Available: http://ejournal.fikom- unasman.ac.id.
[5] Y.  Sari,  M.  Alkaff,  E.  S.  Wijaya,  S.  Soraya,  and  D.  P.  Kartikasari,  “Optimasi  Penjadwalan  Mata Kuliah  Menggunakan  Metode  Algoritma  Genetika  dengan  Teknik  Tournament  Selection,”  Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 6, no. 1, p. 85, 2019, doi: 10.25126/jtiik.2019611262.
[6] E.  Suhartono,  “Optimasi  Penjadwalan  Mata  Kuliah  dengan  Algoritma  Genetika  (  Studi  Kasus  di AMIK JTC Semarang ),” Infokam, vol. 2, pp. 132–146, 2015, doi: 10.53845/infokam.v11i5.86.
[7] F.  Mone  and  J.  E.  Simarmata,  “Aplikasi  Algoritma  Genetika  Dalam  Penjadwalan  Mata  Kuliah,” BAREKENG:  Jurnal  Ilmu  Matematika  dan  Terapan.,  vol.  15,  no.  4,  pp.  615–628,  2021,  doi: 10.30598/barekengvol15iss4pp615-628.
[8] H.  D.  Ariessanti,  D.  S.  Suharti,  A.  B.  Warsito,  and  I.  J.  Dewanto,  “Pengembangan  Penjadwalan Kuliah Menggunakan Metode : Auto Generate Time Table,” Seminar Nasional Sistem Informasi dan Teknologi Informasi 2018 , pp. 486–491, 2018, doi: 10.30700/pss.v1i1.244.
[9] Y.  Afandi  and  W.  Setiyaningsih,  “Sistem  Pejadwalan  Kuliah  Meggunakan  Metode  Algoritma Genetika pada Program Magister Fakultas Ekonomi dan Bisnis,” RAINSTEK: Jurnal Terapan Sains & Teknologi, vol. 1, no. 1, pp. 40–47, 2019, doi: 10.21067/jtst.v1i1.3069.
[10] A.  Darmawan  and  R.  M.  Hasibuan,  “Penjadwalan  Mata  Kuliah  Menggunakan  Algoritma  Genetika Dengan  Mempertimbangkan  Team-Teaching,” Simposium  Nasional  RAPI  XIII, vol.  8,  pp.  125–132, 2014, [Online]. Available: https://publikasiilmiah.ums.ac.id/handle/11617/5490.
[11] C.  Suranto,  “Membangun  Sistem  Informasi  Penjadwalan  dengan  Metode  Algoritma  Genetika  pada
Laboratorium  Teknik  Informatika  UMMU  Ternate,”  Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer  dan Informatika, vol. 1, no. 2, p. 65, 2017, doi: 10.47324/ilkominfo.v1i2.13.
[12] A.  Josi,  “Implementasi  Algoritma  Genetika  pada  Aplikasi  Penjadwalan  Perkuliahan  Berbasis  Web dengan Mengadopsi Model Waterfall,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT (JPIT), vol. 02, no. 02, pp. 77–83, 2017, [Online]. Available:
http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/view/517/554.
[13] R.  Ali,  H.  Umrah,  and  J.  P.  Senggarang,  “Perbandingan  Algoritma  Genetika  dan  Particle  Swarm Optimization  dalam  Optimasi  Penjadwalan  Matakuliah,” Fakultas  Teknik  UMRAH. ,  pp.  1–7,  2013, [Online]. Available: http://jurnal.umrah.ac.id/wp-content/uploads/2013/08/Yuniar-Marbun- 090155201007.pdf.
[14] M.  Fachrie  and  Anita  Fira  Waluyo,  “Model  Paralelisasi  Algoritma  Genetika  Terpandu  pada  Sistem Penjadwalan  Kuliah  Universitas  dengan  Alokasi  Waktu  Dinamis,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem dan Teknologi Informasi ), vol. 5, no. 3, pp. 550–556, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.2988.
[15] H. Hermawan, A. Fauzi, Y. Cahyana, and H. H. Handayani, “Performa Optimal Penerapan Algoritma genetika Pada Penjadwalan Mata Kuliah,” Conference on Innovation and Application of Science and Technology  (CIASTECH  2020) ,  no.  02  Desember  2020,  pp.  683–690,  2020,  [Online].  Available: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/ciastech/article/view/1964.
[16] R. Christian and D. S. Donoriyanto, “Penerapan Algoritma Genetika Dalam Penjadwalan Mata Kuliah Program  Studi  Teknik  Industri  Upn  ”Veteran”  Jawa  Timur,”  Tekmapro:  Journal  of  Industrial Engineering and Management, vol. 16, no. 2, pp. 1–12, 2021, doi: 10.33005/tekmapro.v16i2.157.
[17] A.  Janata  and  E.  Haerani,  “Sistem  Penjadwalan  Outsourcing  Menggunakan  Algoritma  Genetika  ( Studi  Kasus :  PT  .  Syarikatama  ),” Jurnal  CoreIT ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  17–24,  2015,  doi: 10.24014/coreit.v1i1.1220.
[18] M. A. Priambodo, Nhita, Dan, and A. Aditsania, “Penjadwalan Mata  Kuliah Menggunakan Metode Hybrid Algoritma Genetika Dan Algoritma Koloni Semut,” eProceedings of Engineering. , vol. 3, no.
2, pp. 3711–3720, 2016, [Online]. Available:
http://libraryeproceeding.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/2465.
[19] W.  A.  Puspaningrum,  A.  Djunady,  dan  R.  A.  Vinarti,  “Penjadwalan  Mata  Kuliah  Menggunakan Algoritma  Genetika  di  Jurusan  Sistem  Informasi  ITS,”  vol.  2,  no.  1,  pp.  127–131,  2013,  [Online]. Available: https://ejurnal.its.ac.id/index.php/teknik/article/view/3234.
[20] H.  Ardiansyah  and  M.  B.  S.  Junianto,  “Penerapan  Algoritma  Genetika  untuk  Penjadwalan  Mata Pelajaran,”  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  vol.  6,  no.  1,  p.  329,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3418.