JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 80 - 87

## QUERY PENJADWALAN MATA PELAJARAN MENGGUNAKAN BASIS DATA TERELASI (STUDI KASUS SMKN 1 BUKATEJA)
Fuad Hasan 1 , Mihuandayani 2 , Yayak Kartika Sari 3
1) SMK Negeri 1 Bukateja Jl. Raya Purwandaru, Bukateja, Purbalingga, Jawa Tengah
2, 3) Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl. Ring Road Utara, Sleman, Yogyakarta e-mail: ppkpp.che@gmail.com 1) , mihuandayani20@gmail.com 2) , yayakkartikasari93132042@gmail.com 3)

## ABSTRAK
Penjadwalan  pelajaran  disekolah  menengah  kejuruan  (SMK)  merupakan  masalah  yang  cukup  rumit.  Selain jadwal jam kerja yang diadakan pada waktu yang bersamaan, jumlah ruang kelas yang minim serta tuntutan ba- nyaknya siswa yang harus diberi materi pelajaran, jadwal guru mengajar menjadi salah satu kendala. Algoritma heuristic  dan  genetic  merupakan  solusi  dalam  memecahkan  permasalahan  ditawarkan  oleh  para  peneliti.  Ten- tunya pada algoritma tersebut mempunyai kelebihan dan kekurangan masing-masing dalam kondisi tertentu. Pa- da penelitian ini memberikan solusi penjadwalan mata pelajaran yang sering bermasalah dengan menggunakan metode  basis  data  yang  terelasi  dengan  menggunakan  teknik  random  data.  Algoritma  tersebut  pada  mulanya mengkombinasikan  sejumlah  kemungkinan  jadwal  yang  tersedia  berdasarkan  jumlah  mata  pelajaran,  jumlah waktu (jam pelajaran), jumlah kelas, dan jumlah guru. Algoritma mengambil setiap jam pelajaran dari mata pe- lajaran secara random lalu didistribusikan ke dalam jadwal. Jika jadwal tersebut telah digunakan untuk sebuah mata pelajaran yang lain, maka jadwal untuk mata pelajaran tersebut harus dirandom kembali hingga jadwal- nya  terdistribusikan  dengan  baik.  Algoritma  heuristic  dan  genetic  pada  penjadwalan  mata  pelajaran menghasilkan  jadwal  yang  memenuhi  syarat  dan  ketentuan.  Otomasi  penetapan  kelas  dan  mata  pelajaran berhasil memenuhi jumlah jam pelajaran dan guru mengajar serta megurangi kejadian dimana jadwal mengajar guru yang berbenturan antara kelas satu dengan yang lain maupun waktu yang bersamaan. Jumlah siswa pada tiap rombel akan menggunakan ruang kelas yang sesuai dengan kapasitas yang cukup.
Kata Kunci : Database Terelasi, Genetic, Heuristic.

## ABSTRACT
Scheduling  subjects  in  vocational  schools  (SMK)  is  a  complicated  issue.  In  addition  the  scheduled  working hours  are  held  at  the  same  time,  the  number  of  minimal  classrooms  and  the  demands  of students  who  must  be given the subject, the teacher's teaching schedule becomes one of the obstacles. Heuristic and genetic algorithms are solutions to solve problems offered by researchers. Of course the algorithm has advantages and disadvantag- es of each in certain conditions. On this occasion researchers will provide scheduling solutions subjects that are often  problematic  by  using  a  related  database  method  by  using  random data.  The  algorithm  initially  combines the  number  of  available  schedule  possibilities  based  on  the  number  of  subjects,  the  amount  of  time  (hours  of study), the number of classes, and the number of teachers. The algorithm takes each lesson from the subject ran- domly and then distributed into the schedule. If the schedule has been used for a different subject, then the sche- dule for the subject should be randomized back in such a way that the schedule is well distributed. Heuristic and genetic algorithms on the scheduling of subjects produce a schedule that meets the terms  and conditions. Auto- mation of classroom setting and subjects succeeded in the number of hours of subjects and teaching of teachers and  reducing  the  occurrence  of  teacher  teaching  schedules  that  clashed  between  classes  one  another  and  the same time. The number of students in each rombel will use a class with adequate capacity.
Keywords : Related Database, Genetic, Heuristic.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 80 - 87

## I. PENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Pembuatan jadwal pelajaran di sekolah menengah kejuran (SMK) merupakan masalah yang cukup rumit. Permasalahan  ini  tidak  hanya  berhubungan  dengan  bagaimana  membuat  jadwal  pelajaran  yang  baik  tetapi  juga membuat jadwal pelajaran yang optimal pada waktu yang sama sehingga terjadinya tabrakan jam mengajar bisa diminimalisir dan  penempatan  rombel  pada  ruangan  yang  sesuai.  Beberapa  hal  yang  harus  dipertimbangkan antara  lain  guru,  siswa,  jam  mengajar,  mata  pelajaran,  tingkat  dan  ruang  kelas.  Guru  yang  tidak  bisa  mengajar pada waktu yang telah ditentukan karena sedang tugas luar atau sudah memiliki waktu mengajar pada pelajaran yang  lain.  Selain  itu,  adanya  jadwal  pelajaran  yang  bersamaan  (bentrok)  dengan  jadwal  kuliah  kelas  lain  atau tingkat  sebelumnya  maupun  sesudahnya.  Ruang  kelas  yang  akan  digunakan  untuk  proses  kegiatan  belajar mengajar (KBM) harus sesuai dengan banyaknya siswa pada kelas tersebut. penentuan penggunaan lab komputer, lab  jaringan,  lab  perakitan,  lab  fisika,  lab  kimia,  lab  multimedia,  lab  bahasa,  lab  bangunan,  lab  autocad,    lab busana, bengkel sepeda motor, bengkel bubut, bengkel las, harus sesuai dengan jam pelajaran  produktif masing- masing jurusan.
Dalam  membuat  query  penjadwalan  mata  pelajaran  menggunakan  contoh  penyelesaian  dalam  penyusu- nan matakuliah yang dapat dilakukan dengan berbagai macam algoritma seperti algoritma heuristic, genetic, dan sebagainya  [1].  Algoritma  tersebut  ada  kelebihan  dan  kekurangannya  masing-masing.  Akan  tetapi  tujuan  dari algoritma  tersebut  yaitu  untuk  menghasilkan  jadwal  pelajaran  secara  optimal  pada  waktu  yang  sama  sehingga jadwal guru dalam mengajar tidak berada pada waktu yang sama dengan kelas yang berbeda, walaupun guru ter- sebut mengampu beberapa pelajaran yang akan diajarkan, begitu juga dengan ruang kelas, lab dan bengkel yang akan digunakan untuk kegiatan belajar mengajar (KBM) teori maupun praktek bisa digunakan dengan optimal.
SMK  Negeri  1  Bukateja  memiliki  beberapa  jurusan  diantaranya  :  Teknik  Gambar  bangunan  (TGB), Teknik  kendaraan  Ringan  (TKR),  Teknik  Komputer  dan  jaringan  (TKJ)  Multimedia  (MM),  dan  Busana  Butik (BB).  Masa  studi  yang  ditempuh  selama  tiga  tahun  dengan  tiga  tingkatan  (tingkat  X,  XI  dan  XII).  Jumlah Rombongan Belajar (Rombel) 51 Rombel, yang terdiri dari TGB 9 rombel, TKR 15 rombel, TKJ 15 rombel, MM 6  rombel,  dan  BB  6  rombel.    Tiap  jurusan  harus  menjalankan  proses  administrasinya  dengan  baik,  khususnya pada  proses  penjadwalan  pelajaran  yang  saling  berkaitan  dengan  guru,  kelas,  jurusan,  dan  siswa.  Proses penjadwalan  pelajaran  merupakan  hal  yang  penting  untuk  diperhatikan,  mengingat  semua  faktor  yang mendukung  di  dalamnya,  seperti  guru  yang  tidak  bisa  mengajar  pada  waktu  yang  telah  ditentukan  karena kesibukannya. Ruang kelas yang digunakan telah digunakan untuk kelas lainnya.
Penelitian  pertama  yang  dilakukan  oleh  Ferdian  Tomhart,  Afriyudi,  Mutakin  Bakti yang  berjudul “Optimasi  Penjadwalan  Perkuliahan  Di  Universitas  Tridinanti  Palembang”  [2].  Penelitian  ini  bertujuan mengoptimasai  penjadwalan  perkuliahan  menggunakan  algoritma  genetik  di  Universitas  Tridinanti  Palembang khususnya fakultas keguruan ilmu pendidikan,  hasil dari optimasi penjadwalan diperoleh  kondisi dimana terjadi kombinasi  terbaik  untuk  pasangan  mata  kuliah  dan  dosen  pengajar  secara  keseluruhan,  tidak  ada  permasalahan bentrokan  jadwal  pada  sisi  mahasiswa,  serta  ketersediaan  ruang  yang  cukup  dan  sesuai  secara  fasilitas  untuk seluruh mata kuliah yang ada.
Penelitian kedua yang dilakukan oleh Wiga Ayu Puspaningrum, Arif Djunaidy, dan Retno Aulia Vinarti yang berjudul “Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan  Algoritma Genetika di Jurusan  Sistem  Informasi  ITS” [3].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sebuah  sistem  penjadwalan  matakuliah  yang  terotomatisasi  dengan menggunakan algoritma genetika sebagai alat untuk menyelesaikan masalah-masalah yang ada pada penjadwalan di  jurusan.  Penjadwalan  yang  dibuat  disesuaikan  dengan  beberapa  batasan  yang  ada  di  jurusan,  seperti  keterse- diaan dosen, mahasiswa yang mengambil mata kuliah, serta ketersediaan waktu dan ruang  kelas. Dari penelitian terdahulu  algoritma  generik  dapat  digunakan  untuk  membuat  sistem  penjadwalan  yang  terotomatisasi menggunakan basis data terelasi.
Dengan  dilakukannya  penjadwalan  yang  baik  dan  teratur  maka  akan  membantu  kelancaran  proses kegiatan belajar mengajar (KBM). materi pelajaran yang disampaikan sesuai dengan jurusannya yang tertera pada silabus  maupun  standar  kompetensi,  yang  ada  pada  tiap  semester  dan  tahun  ajaran.  Jumlah  ruang  kelas  yang minim  harus  bisa  menyesuaikan  jumlah  rombel  yang  banyak  dengan  ukuran  rombel  yang  ideal  (35  siswa  per rombel).  Rombel  terakhir    pada  tiap  tingkat  dan  jurusan  merupakan  sisa  dari  pembagian  rombel  ideal,  sebagai contoh jumlah siswa di tingkat 10 jurusan TGB ada 106 siswa maka pembagiannya terdiri dari tiga rombel den- gan  porsi  10TGB1  terdiri  dari  35  siswa,  10TGB2  terdiri  35  siswa  dan  10TGB2  terdiri  36  siswa.  Penentuan

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 80 - 87
jadwal pelajaran dan ruang kelas (teori) akan dilakukan secara acak sehingga ditemukan jadwal dan ruang yang cocok untuk mata pelajaran tersebut. Jika jadwal dan ruang telah digunakan maka harus dilakukan pemilihan lagi sampai  ditemukan  jadwal  yang  tepat.  kemudian  untuk  jadwal  pelajaran  produktif  (praktikum)  juga  akan dilakukan secara acak sesuai dengan jurusan, tingkat dan mata pelajarannya.
Sedangkan  untuk  kondisi  saat  ini,  pelajaran  normatif  dan  adaptif  matematika  sering  bertempat  di  lab maupun  di  bengkel.  sedangkan  yang  produktif  sering  bertempat  di  ruang  kelas.  Hal  ini  membuat  bagian kurikulum  sering  mengalami  kesulitan  dalam  melakukan  penjadwalan  mata  pelajaran,  dan  antara  guru,  waktu pengajar,  dan  ruangan  yang  digunakan  untuk  kegiatan  belajar  mengajar  (KBM)  masing  sering  terjadi  benturan antara  satu  dengan  yang  lainnya.  Hal  ini  menyusahkan  administrasi  yang  bekerja  dalam  penyusunan  jadwal pelajaran.  Berdasarkan  masalah  yang  ada  maka  diperlukan  sebuah  sistem  manajemen  informasi  untuk memudahkan  administrasi  dalam  menyusun  jadwal  pelajaran  di  SMK  negeri  1  Bukateja  dengan  menggunakan basis data terelasi.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Pengumpulan Data dan Observasi
Metode pengumpulan data dan observasi merupakan langkah yang dilakukan peneliti untuk mengumpul- kan  data-data  sebagai  kelengkapan  perancangan.  Peneliti  melakukan  pengumpulan  data  yang  berkaitan  dengan data  guru,  data  siswa,  data  mata  pelajaran,  data  waktu  mengajar  dan  data  jurusan  melalui  angket,  wawancara, pengamatan, tes, dokumentasi pada SMKN 1 Bukateja. Setelah data-data tersebut diperoleh, peneliti mendeskrip- sikan semua data ke dalam bentuk dokumen permintaan ( requirement ) tentunya setelah proses analisa permasala- han dilaksanakan.

## B. Perancangan Aplikasi
Peneliti melakukan perancangan Entity Relational Diagram (ER-Diagram) yang diperoleh dari hasil do- kumen permintaan. ER-Diagram merupakan penjabaran semua permintaan dari konsumen ke dalam bentuk dia- gram sehingga memudahkan pengembang aplikasi di dalam mengimplementasikan aplikasi penjadwalan. Sebagai hasil dari  tahap ini, peneliti menjelaskan dan mendeskripsikan ke dalam bentuk dokumen final mapping . Selain itu, penjadwalan pelajaran juga membutuhkan sebuah algoritma untuk mendistribusikan pelajaran-pelajaran seca- ra otomatis ke dalam bentuk jadwal pelajaran. Algoritma  yang digunakan peneliti dalam merancang aplikasi ini adalah dengan menggunakan metode random sederhana. Untuk memudahkan dalam pembuatan program, peneliti menuangkan algoritma tersebut ke dalam bentuk flowchart .

## C. Pengimplementasian Program
Pada tahap ini, peneliti mengimplementasikan sebuah program pembuatan jadwal pelajaran yang dipero- leh  dari  hasil final  mapping .  Adapun  program  tersebut  diimplementasikan  dengan  menggunakan  sebuah  bahasa pemrograman  query  standar  yang  dikenal  dengan Standard  Query  Language (SQL).  Seperti  yang  dikutip  dari buku   Beginning MySQL, “MySQL is a relational database management system (RDBMS), allows you to man- age data and support applications that rely on access to MySQL data”. Dijelaskan bahwa MySQL merupakan se- buah sistem manajemen database yang ter-relasi yang dapat digunakan untuk mendukung aplikasi yang membu- tuhkan database [4].

## D. Peralatan Utama dan Pendukung
Spesifikasi Hardware yang digunakan  yaitu Notebook Lenovo G40 (Prosessor Intel Core i3, RAM 4GB DDR3, Hardisk 500GB, 802.11b/g/n). Sedangkan untuk spesifikasi Software yang digunakan yaitu Sistem Ope- rasi Windows 7 64 bit, Browser ( Firefox, Chrome, Opera ) dan Modul Mysql (Xampp ).

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 80 - 87

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Implementasi Secara Umum
ER-Diagram digunakan untuk menggambarkan hubungan antar entitas yang dilibatkan dalam sistem [5]. Dengan Entity  Relationship  Diagram dapat  memudahkan  pengguna  dalam  hal  ini  orang  yang  merancang database tersebut  dalam  membuat  perubahan  di  dalam database jika  sewaktu-waktu  terjadi.  Rancangan  ERD pada penjadwalan mata pelajaran penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar. 1.  ERD Penjadwalan Mata Pelajaran
Pada  ER-Diagram  di  atas  terdapat  enam  entitas  yang  saling  berelasi  yaitu  entitas  guru  yang  memiliki empat atribut, entitas mata pelajaran yang terdiri dari empat atribut, entitas jurusan yang terdiri dari dua atribut, entitas  siswa    yang  terdiri  dari  dua  atribut,  entitas  waktu  yang  terdiri  dari  empat  atribut,  dan  entitas  kelas  yang terdiri  dari  tiga  atribut.  Selain  itu,  pada  ER-Diagram  juga  terdapat  tiga  relasi  yaitu  relasi  mengajar  yang  terdiri dari tiga atribut, relasi ambil terdiri dari tiga atribut dan relasi punya terdiri dari empat atribut.
Setelah membuat ER diagram, langkah selanjutnya adalah merealisasikan dalam bentuk tabel sesuai den- gan entitas dan  atribut  yang  telah dirancang  dalam ER diagram. Relasi  tabel dilengkapi dengan keterangan tipe data dan panjang data yang digunakan. Selain itu diperlukan penentuan primary key dan foreign key dalam atribut yang didefinisikan. Setiap entitas yang terelasi menggambarkan hubungan kardinalitas.  Relasi tabel dari penjad- walan mata pelajaran ditunjukan pada Gambar 2.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 80 - 87

## B. Final Mapping
Final mapping dilakukan untuk menjelaskan sistem ER-Diagram ke dalam bentuk struktur tabel [6]. Ter- dapat  tujuh  langkah  yang  dilakukan  dalam  proses mapping [7].  Adapun  hasil mapping dari  ER-Diagram  pada gambar 1 adalah:
- Guru (nip: numeric , nama_guru: string , alamat: string , J_Kelamin: string )
- Matapelajaran (kodeMapel: numeric , mapel: string , semester: string , kodejurusan: numeric )
- Jurusan (kodejurusan: numeric , nama_jurusan: string )
- Siswa (Nis: numeric , Nama: string )
- Waktu (idwaktu: numeric , hari: string , jam_masuk: string , jam_keluar: string )
- Kelas (kodekelas: numeric , nama_kelas: string , kapasitas: string )
- Mengajar (thn_ajar: string , kodemapel: numeric , nip: numeric )
- Mendapat (thn_ajar: string , kodemapel: string , Nis: numeric)
- Punya (thn_ajar: string , idwaktu: numeric , kodekelas: numeric , nip: numeric )

## C. Flowchart dan Algoritma Penjadwalan
Flowchart merupakan keterangan yang lebih rinci tentang setiap langkah program. Flowchart ini menun- jukkan setiap langkah program atau prosedur dalam urutan yang tepat saat terjadi. Bentuk flowchart dari aplikasi ini dapat dilihat pada Gambar 3.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 80 - 87
Pada  gambar  3  menjelaskan  bahwa  inputan  kode  jurusan,  tahun  ajaran  dan  semester  sangat  dibutuhkan pada  saat  program  ini  dijalankan.  Adapun  inisialisasi  waktu  belajar  mengajar  telah  ditetapkan  sebanyak  enam hari  dari  hari  Senin  sampai  hari  Sabtu.  Karena  dalam  satu  hari  waktu  yang  dilaksanakan  untuk  mengajar  seba- nyak  delapan  waktu  (pukul  07:00-07:45,  07:45-  08:30,  08:30-09:15,  09:30-10:15,  10:15-11:00,  11:00-11:45, 12:15-13:00  dan  13:00-13:45)  dan  hari  jumat  sebanyak  lima  waktu  (kecuali  jam  11:00-11:45,  12:15-13:00  dan 13:00-13:45   karena  pelaksanaan  ibadah  sholat  jum’at),  maka  total  waktu  mengajar  yang  dibutuhkan  adalah  45 waktu.  Adapun  sebagai  contoh  disini  jurusan  teknik  gambar  bangunan  (TGB)  dengan  jumlah  ruang  delapan ruangan teori dan lab dengan rincian kapasitas muat dari setiap ruangan dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
T ABEL I N AMA R UANG DAN K APASITAS R UANGAN No Nama Ruang Kapasitas 1 R. Teori 1 36 siswa 2 R. Teori 2 36 siswa 3 R. Teori 3 36 siswa 4 R. Teori 4 36 siswa 5 LAB Bangunan 1 36 siswa 6 LAB Bangunan 2 35 siswa 7 LAB Autocad 1 36 siswa 8 LAB Autocad 2 35 siswa
Tabel diatas merupakan data ruang yang dialokasikan untuk jurusan teknik gambar dan bangunan (TGB). Untuk jumlah ruang teori dan lab ada sebanyak 8 ruangan sedangkan jumlah rombel yang ada pada jurusan TGB sebanyak 9 rombel. Maka dari itu tentu jumlah ruangan tidak mencukupi jumlah rombel yang ada di TGB, kemu- dian  diatur  sedemikian  rupa  oleh  sistem  untuk  kekurangan  yang  ada  dialokasikan  untuk  melakukan  kegiatan praktek kerja industri (prakerin).
Pada tahap awal, semua mata pelajaran berdasarkan jurusan, tahun ajaran dan semester, dan jumlah siswa yang memiliki matapelajaran tersebut ditampilkan secara terpisah. Kemudian aplikasi menampilkan jumlah ruan- gan beserta kapasitasnya. Kemudian, jumlah kombinasi dari ruangan dan jumlah waktu menjadi slot jadwal bela- jar untuk masing-masing mata pelajaran.
Selanjutnya setiap mata pelajaran diambil secara acak ( random ) dan didistribusikan ke dalam slot jadwal belajar  tadi.  Jika  slot  tersebut  masih  kosong,  maka  jadwal  mata  pelajaran  adalah  pada  slot  itu.  Sedangkan  jika slotnya tidak kosong maka dilakukan proses penjadwalan kembali ( reschedule ). Proses ini terus dilakukan sampai semua mata pelajaran terisi pada slot jadwal belajar dan tidak ada slot yang terduplikasi dengan mata pelajaran. Berikut merupakan algoritma untuk melalukan proses penjadwalan untuk setiap mata pelajaran dengan menggu- nakan algoritma random .

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 80 - 87
Pada gambar 4, proses awal yang dilakukan adalah mengkombinasi kemungkinan waktu dan kelas yang tersedia  untuk  pengalokasian  slot  jadwal  pelajaran.  Proses  ini  dapat  ditampilkan  dengan  menggunakan  perintah SQL yang dapat dilihat melalui potongan program 1.
SELECT j.hari, j.jam_Masuk, j.jam_Keluar, r.nama_kelas FROM jadwal AS j, kelas AS r, WHERE kodejurusan ='01' ORDER BY r.kelas, j.hari
Kemudian algoritma tersebut menampilkan semua mata pelajaran yang disajikan oleh jurusan, semester, dan tahun ajaran tertentu. Mata pelajaran tersebut dapat diperoleh dengan menggunakan potongan program 2.
SELECT m.kodemapel, m.mapel, a.jmlswa, IF (m.bobot>3, 2, 1) AS jmlMasuk FROM matapelajaran AS m JOIN ( SELECT d.kodemapel, d.jmlswa FROM mengajar as d WHERE d.kodejurusan='01’ AND d.semester='3' AND d.jmlswa >= 7 ORDER BY d.jmlswa DESC ) AS a ON m.kodemapel=a.kodemapel
Selanjutnya algoritma mengacak mata pelajaran untuk didistribusikan ke dalam slot jadwal pelajaran. Ji- ka seandainya jumlah siswa yang mengikuti mata pelajaran lebih banyak dari kapasitas ruangan, maka algoritma mencarikan ruangan lain yang sesuai dengan daya tampung ruangan. Proses pengacakan dan pendistribusian un- tuk setiap mata pelajaran dapat dijalankan melalui potongan program 3.
SELECT t1.* FROM ( SELECT d.kodemapel, d.jmlswa, r.kelas, r.kapasitas, j.hari, j.jam_Masuk, j.jam_Keluar FROM mengajar AS d, ruang AS r, Jadwal AS j WHERE d.kodejurusan = '01' AND Semester= '3' " AND kodemapel = 'PTGB01'AND d.jmlswa<=r.kapasitas ORDER BY kelas, hari, and jam_Masuk ) AS t1 ORDER BY rand () LIMIT 1
Pada program diatas menunjukkan salah satu contoh pengalokasian mata pelajaran “produktif TGB” den- gan  kode  pelajaran  "PTGB01"  yang  didistribusikan  melalui  hasil  acakan  dari  aplikasi.  Misalkan  rombel  jumlah siswa yang ikut pelajaran ini adalah 36 orang siswa dan jumlah ruangan yang sangup menampung jumlah siswa tersebut  adalah  2  ruangan  serta  jumlah  sesi  waktu  belajar  adalah  45  jam  pelajaran  dengan  jumlah  6  hari  KBM, maka terdapat 90 kemungkinan waktu yang bisa dialokasikan kepada mata pelajaran  PTGB01. Jika diasumsikan waktu  untuk  mata  pelajaran  PTGB01  dengan  jumlah  6  jam  pada  pelajaran  tersebut  dan  dilaksanakan  pada  hari senin, pukul 07:00-12:00, ruang Lab bangunan 1. Jika hasil  kombinasi tersebut tidak kosong atau sedang dijad- walkan untuk mata pelajaran yang lain maka jadwal untuk mata pelajaran tersebut harus random kembali sampai ditemukannya waktu dan ruang yang muat. Proses random terus dilakukan sampai dengan semua mata pelajaran sudah terjadwal di dalam semua kemungkinan waktu yang diberikan.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 80 - 87

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan implementasi yang dilakukan maka dapat disimpulkan yaitu sebagai berikut:
1. Jumlah rombongan belajar (rombel) yang tidak mendapatkan ruang kelas dapat di minimalisir.
2. Jadwal penggunaan ruang yang berbenturan antara kelas satu dengan yang lain pada waktu yang bersamaan dapat diminimalisir.
3. Ruang kelas teori dan lab / bengkel dapat dioptimalkan dengan pemilihan ruang yang berdasarkan pada mata pelajaran.
4. Aplikasi masih belum bisa menyelesaikan permasalahan jika seorang ada siswa yang kembali dari (praktek kerja industri) prakerin.
5. Aplikasi  masih  belum  bisa  menyelesaikan  permasalahan  jika  lab  digunakan  untuk  UKK,  UAS,  UNBK, Ujian LSP dan Ujian Sekolah Online.

## V. SARAN
Pada  penelitian  ini  masih  banyak  kekurangan  yang  perlu  diperbaiki.  Maka  diperlukan  beberapa  saran yang membangun agar penelitian ini memiliki nilai yang lebih bermanfaat di kemudian hari.
1. Perlu  adanya  penambahan  fitur  pada  penjadwalan  berkaitan  dengan  siswa  yang  kembali  ke  sekolah  ketika prakerin sudah selesai.
2. Perlu adanya penambahan layanan pada penjadwalan berkaitan dengan penggunaan lab untuk ujian.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  waka  kurikulum,  staf  kurikulum,  operator,  dan  tata  usaha (TU) atas bantuannya sehingga penelitian ini dapat terlaksana dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.A. Al-Betar, A.T. Khader, T.A Gani. A Harmony Search Algorithm for University Course Timetabling . University Sains, Penang, Malaysia.
[2] Tomhart, Ferdian, Afriyudi, Mutakin Bakti. (2013) . Optimasi Penjadwalan Perkuliahan di Universitas Tridinanti . Palembang. Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer. Hal: 1-11.
[3] Puspanigrum, Wiga Ayu, Arif Djunaidy, dan Retno Aulia Vinarti. (2013). Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Algoritma Genetika di Jurusan Sistem Informasi ITS . Jurnal Teknik Pomits. Hal: A127-A131.
[4] Sheldon, R. (2005). Beginning MySQL . New York: Wiley Publishing.
[5] Kusrini. (2007). Strategi Perancangan dan Pengelolaan Basis Data . Andi, Yogyakarta.
[6] Pohan, Iskandar, H. Bahri, Saiful K. (1997). Pengantar Perancangan Sistem . Erlangga, Jakarta.
[7] Fathansyah. (2007). Basis Data . Informatika, Bandung.