Yasmin Math Khader, Youllia Indrawaty Nurhasanah, Afriyanti Dwi Kartika
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
PENJADWALAN MATAKULIAH MENGGUNAKAN ALGORITMA GREEDY
(STUDI KASUS PENJADWALAN SEMESTER GANJIL 2017-2018 INFORMATIKA ITENAS)
Yasmin Math Khader 1 , Youllia Indrawaty Nurhasanah 2 , Afriyanti Dwi Kartika 3
Program Studi Teknik Informatika,  Jurusan Informatika Institut Teknologi Nasional
Jl. PKH. Mustopha No.23, Neglasari, Cibeunying Kaler, Bandung. yasminmathkhader@gmail.com 3 , youllia@itenas.ac.id 2 , afriyantidwikartika@itenas.ac.id 3

## Abstrak
Penjadwalan  mata  kuliah  menjadi  salah  satu masalah di dunia perkuliahan. Ruangan yang terbatas, waktu  dosen  yang  harus  disesuaikan,  jadwal  mata kuliah  yang  banyak  menyebabkan  penjadwalan  harus disusun  secara  hati-hati  dan  teliti.  Hal  tersebut mengakibatkan  pembuatan  penjadwalan  mata  kuliah secara  manual  membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama sehingga dapat menghambat berbagai hal. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengimplementasikan algoritma greedy sehingga didapatkan hasil penjadwalan  perkuliahan  yang  tidak  memiliki bentrok, kapasitas  kelas dan jumlah  mahasiswa  dapat menyesuaikan.  Sehingga  dalam  penelitian  ini  akan menggunakan  Algoritma  Greedy.  Algoritma  Greedy adalah  algoritma  komputasi  untuk  mencari  jarak terpendek,  dari  teori  tersebut  kemudian  diadposi menjadi  algoritma  komputasi  untuk  mencari  nilai terendah dalam kombinasi pada penjadwalan matakuliah.  Dengan  menerapkan  algoritma  greedy pada  sistem,  sistem  dapat  menghasilkan  jadwal matakuliah tanpa adanya bentrok, kapasitas kelas dan jumlah  mahasiswa  dapat  menyesuaikan.  Output  dari sistem ini adalah jadwal matakuliah yang tersimpan di kalender.
Kata Kunci : Greedy, Penjadwalan, Matakuliah

## Abstract
Arranging  college  subject  becomes  one  of  the problem  for  the  institute.  Limited  of  class  rooms, lecturer’s time that should be adjusted, many courses should  be  attended  by  college  student  cause arranging  college  subject  should  carefully  arranged. Making  manual  schedule  need  more  time  and
obstructing  lectures.    The  purpose  of  this  study  is  to implement  greedy  algorithms  so  that  the  results  of scheduling lectures that have no clash, class capacity and number of students can adjust. Greedy algorithm is  a  computational  algorithm  to  find  the  shortest distance,  from  the  theory  then  diadposi  into computational  algorithms  to  find  the  lowest  value  in the  combination  of  scheduling  a  class.  By  applying the  greedy  algorithm  to  the  system,  the  system  can generate  class  schedules  without  clashes,  class capacity  and  number  of  students  can  adjust.  The output of this system  is the course schedule stored in the calendar.
Keyword : Greedy, Scheduling, College Subject.

## I. P ENDAHULUAN

## I.1 Latar Belakang
Dalam  kegiatan  penyusunan  jadwal  matakuliah yang  dilakukan  secara  manual,  dibutuhkan  ketelitian dan waktu yang tidak sebentar, dan seringkali terdapat berbagai masalah seperti banyaknya jadwal matakuliah  yang harus disusun, jumlah ruangan  yang terbatas, dan kesanggupan dosen untuk mengajar pada jadwal tertentu, sehingga dapat menyebabkan bentroknya  jadwal  mata  kuliah  ataupun  adanya ketidaksesuaian  jadwal  mata  kuliah.  Penyelesaian masalah penjadwalan mata kuliah dalam jumlah yang sangat  besar  hingga  saat  ini  masih  menjadi permasalahan  yang  rumit  untuk  diselesaikan  secara manual (Wiga dkk, 2013).
Oleh  karena  itu,  karena  adanya  berbagai  macam kesulitan  yang  dapat  terjadi  pada  saat  di  lakukannya pembuatan  jadwal  matakuliah  secara  manual,  dibuat

## Yasmin Math Khader, Youllia Indrawaty Nurhasanah, Afriyanti Dwi Kartika
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
penelitian  untuk  mengimplementasikan  algoritma greedy sehingga  di  dapatkan  hasil  penjadwalan perkuliahan  yang  tidak  memiliki  bentrok.  Algoritma greedy merupakan  salah  satu  algoritma  yang  paling popular  dalam  menyelesaikan  kasus  permasalahan optimasi. Greedy adalah  algoritma  yang  praktis, ringkas,  dan fleksible sehingga  dapat  digunakan  pada kasus  persoalan  optimasi.  Hal  ini  dapat  di  buktikan dengan terdapatnya beberapa penelitian yang menggunakan  greedy  sebagai  algoritma  dalam penyelesaian masalah, misalnya Penerapan Algoritma Greedy untuk  Menentukan  Penjadwalan  Kelas Gedung  Labtek  V  (  Albhikautsar,  2013),  Sistem Pencarian  Hotel  Berdasarkan Rute  Perjalanan Terpendek  Dengan  Mempertimbangkan  Daya  Tarik Wisata  Menggunakan  Algoritma Greedy (Audrey, 2015),  Penerapan  Algoritma Greedy Pada  Mesin Penjual  Otomatis  ( Vending  Machine )  (Alamsyah. 2014)  dan  lain-lain.  Penerapan  algoritma  ini  adalah membentuk solusi langkah per langkah ( step by step ).

## I.2 Rumusan Masalah
Bentrok antara salah satu jadwal mata kuliah dengan yang lainya merupakan suatu permasalahan yang sering terjadi dalam melakukan penjadwalan mata kuliah. Penjadwalan mata  kuliah  merupakan  kegiatan  administratif yang  penting  dan  memakan  waktu  yang  cukup lama  (Simamora,  2015).  Penelitian  ini  juga diharapkan  mampu  membuat  perangkat  lunak yang  menjadi  sumber  informasi  jadwal  mata kuliah  bila  mana  ada  kegiatan  kampus  atau kegiatan  seorang  dosen  yang  mempengaruhi jadwal  mata  kuliah.  Berdasarkan  dari  masalah tersebut terdapat rumusan masalah yaitu :
1. Bagaimana  cara  penerapan  algoritma greedy untuk mendapatkan hasil penjadwalan perkuliahan  yang  tidak  memiliki  bentrok, kapasitas  kelas  dan  jumlah  mahasiswa  dapat menyesuaikan.
2. Bagaimana  cara  penerapan constraint untuk data  dosen,  mata  kuliah,  ruangan,  dan  jam kuliah.

## I.3 Batasan Masalah
Batasan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah:  (1) Sistem  mengelola penjadwalan kuliah untuk Program Studi  Teknik  Informatika  dan  Program  Studi  Teknik Informatika Institut Teknologi Nasional. (2)
Penjadwalan kuliah dilakukan untuk semester regular (gasal dan genap).

## II. K AJIAN L ITERATUR
II.1 Algoritma Greedy
Algoritma greedy merupakan  salah  satu  jenis algoritma Best  First  Search yang  paling  sederhana dengan  hanya  memerhitungkan  biaya  perkiraan ( estimated  cost )  saja,  yakni  f(n)  =  h(n). Greedy algorithm adalah  kelompok  algoritma  yang  selalu mengambil penyelesaian sementara/lokal yang terbaik dalam  setiap  langkahnya  untuk  menyelesaikan  suatu permasalahan.  Pilihan  terbaik  akan  diambil  pada setiap  langkah  tanpa  perlu  memikirkan  bagaimana pengaruhnya terhadap penyelesaian secara keseluruhan (Hendarto, Janoe, 2007).

## II.2 Penjadwalan
Berdasarkan  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia, jadwal  merupakan  pembagian  waktu  berdasarkan rencana  pengaturan  urutan  kerja.  Jadwal  juga didefinisikan  sebagai  daftar  atau  tabel  kegiatan  atau rencana kegiatan dengan pembagian waktu pelaksanaan  yang  terperinci.  Sedangkan  penjadwalan merupakan  proses,  cara,  perbuatan  menjadwalkan atau memasukkan  dalam  jadwal  (Departemen Pendidikan  dan  Kebudayaan,  1995).  Definisi  yang lebih  umum  adalah  menugaskan  satu  kumpulan peristiwa  (kuliah,  kendaraan,  acara-acara  publik,  dll) dengan  kumpulan  terbatas  sumber  dari  waktu  ke waktu  sedemikian  rupa  untuk  memenuhi  kendala (batasan/constraint) yang telah ditetapkan, kendala ini dapat  dikategorikan  sebagai  hard  constraint  dan soft constraint , di mana hard constraint memiliki prioritas yang  lebih  tinggi  dari  pada soft constraint.  Terdapat dua  batasan  dalam  penyusunan  penjadwalan  kuliah yang  dikemukakan  oleh  Burke  dkk.  (2002),  yaitu  : hard constraint  (harus  terpenuhi)  dan soft constraint (diupayakan  untuk  terpenuhi). Hard constraints merupakan  batas-batas  yang  harus  diterapkan  pada penjadwalan  mata  kuliah dan harus dipenuhi.  Sebuah solusi  hanya  dapat  dikatakan  sahih  dan  valid  apabila dalam  solusi  tersebut  sama  sekali  tidak  ada hard constraint yang  terlanggar. Hard  constraints yang ditetapkan  dalam  pembangunan  sistem  penjadwalan matakuliah  berbasis  algoritma greedy adalah  sebagai berikut :
1. Satu  (1)  dosen  dapat  berada  pada  dua  (2) kelas atau lebih pada waktu yang bersamaan.

## Yasmin Math Khader, Youllia Indrawaty Nurhasanah, Afriyanti Dwi Kartika
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
2. Satu (1) ruangan tidak bisa digunakan  untuk dua  (2)  atau  lebih  mata  kuliah  pada  waktu yang bersamaan.
3. Satu  (1)  kelas  tidak  bisa  memiliki  dua  (2) jadwal  mata  kuliah  atau  lebih  pada  waktu yang bersamaan.
4. Mata  kuliah  teori  harus  berada  pada  ruang kelas  reguler  dan  mata  kuliah  praktikum harus berada pada ruang kelas laboratorium.
5. Hari  jum’at  pukul  11:00-13:00  tidak  bisa dipakai untuk kegiatan belajar.
6. Hari  kuliah  adalah  hari  senin  hingga  sabtu dan jam kuliah dimulai dari jam 07:00-17:50 WIB.
7. Satu  (1)  sks  mata  kuliah  berdurasi  selama  1 jam  (50  menit  perkuliahan  ,10  menit istirahat). Berbeda  dengan hard constraint , soft constraint merupakan  kendala  yang tidak  selalu  dapat  terpenuhi  dalam  proses pembentukan  jadwal,  akan  tetapi  meskipun tidak harus terpenuhi, jadwal yang dihasilkan harus semaksimal mungkin berusaha memenuhi ketentuan soft constraint. Dosen dapat meminta waktu jadwal
mengajar tertentu yang diinginkan.
Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  terdapat sejumlah  batasan-batasan  tertentu,  dimana pada batasan-batasan tersebut terdapat batasan  yang  tidak  boleh  dilanggar  atau harus terpenuhin. Batasan tersebut merupakan ukuran kualitas dari penjadwalan matakuliah, sehingga
suatu jadwal matakuliah yang optimal dapat terbentuk

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN

## III.1 Analisa Kebutuhan Sistem
Dalam  membangun  sistem  penjadwalan matakuliah  dengan  algoritma  greedy,  dibutuhkan spesifikasi software dan hardware tertentu agar proses membangun sistem dapat berjalan dengan lancar, dan sistem  juga  memiliki  kebutuhan  yang  harus  dimiliki, berikut adalah identifikasi kebutuhan tersebut.

## III.2 Identifikasi Kebutuhan Sistem
Pada tahap ini dilakukan identifikasi untuk mengetahui  kebutuhan  dan  fungsi  sistem  yang
diharapkan.  Berikut  ini  merupakan  kebutuhan  utama yang diharapkan pada sistem penjadwalan matakuliah dengan  algoritma greedy ,  yaitu  diantaranya  adalah sebagai berikut :
1. Sistem mampu menghasilkan jadwal matakuliah tanpa adanya bentrok sama sekali didalam  jadwal  yang  dihasilkan,  meliputi tidak adanya bentrok dosen, bentrok ruangan dan bentrok waktu.
2. Sistem mampu menyesuaikan jumlah mahasiswa dengan kapasitas kelas.
Sistem  mampu  mengecualikan  dosen  pada  jam dan hari tertentu.

## A. Identifikasi Kebutuhan Software
Dalam  membangun  sistem  penjadwalan matakuliah  dengan  algoritma  g reedy ,  dibutuhkan berbagai  macam  perangkat  lunak,  perangkat  lunak tersebut diantaranya adalah sebagai berikut :
1. Windows  10  64-bit,  dibutuhkan  sebagai operating  system  yang  digunakan  untuk membuat dan menjalankan aplikasi.
2. Slim  Framework,  sebagai  Framework  PHP yang  digunakan  dalam  perancangan  sistem yang berbasis website.
3. XAMPP,  sebagai  server  lokal  untuk  proses pengetesan sistem dan juga untuk menyediakan database yang berbasis MySQL.
4. HeidiSQL, sebagai aplikasi untuk mengakses dan membuat database.
5. Google Chrome, sebagai alat untuk membuka sistem yang dibangun.
6. Sublime  Text,  sebagai  alat  untuk  penulisan dan pengkodean sistem yang dibangun.

## B. Identifikasi Kebutuhan Hardware
Dalam  membangun  sistem  penjadwalan matakuliah  dengan  algoritma greedy ,  dibutuhkan perangkat  keras,  perangkat  keras  terpenting  yang dibutuhkan dalam pembangunan sistem adalah laptop, dengan spesifikasi sebagai berikut :
• Laptop  Dell  Inspiron  5448,  dengan spesifikasi :
▪ Sistem Operasi Windows 10 Pro,
▪ Intel® Core™ i5 5200U Processor,
▪ RAM 8GB,
▪ Harddisk Internal 500GB

## Yasmin Math Khader, Youllia Indrawaty Nurhasanah, Afriyanti Dwi Kartika
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018

## IV. P ERANCANGAN
Perancangan  dijelaskan  menggunakan flowchart yang dapat dilihat pada gambar 1 .
Start Urutkan berdasarkan nilai konflik Cari Slot Waktu yang memiliki nilai terbaik menggunakan greedy Apakah slot waktu ditemukan ? Simpan matakuliah di slot waktu yang ditemukan Y Simpan matakuliah di listmatkuliah tak terjadwal N Ambil matakuliah ke n Simpan jadwal di database end Hapus matakuliah ke n dari listmatakuliah Untuk setiap matakuliah Listmatkulah > 0 ? Y N ListMatakuliah[]

## Gambar 1. Flowchart sistem
Berikut  adalah  langkah  .dalam  proses  kerja sistem penjadwalan matakuliah menggunakan algoritma greedy
1. Langkah  pertama  adalah  membuat  list matakuliah  yang  akan  di  masukan  ke  dalam jadwal
2. Langkah ke dua urutkan matakuliah berdasarkan nilai konflik terbesar
3. Langkah ketiga pilih matakuliah yang paling tinggi nilai konfliknya
4. Langkah  ke  empat  cari  slot  waktu  yang memiliki nilai terbaik menggunakan
algoritma greedy
5. Langkah  kelima  jika  slot  watu  di  temukan maka hapus matakuliah tersebut di dalam list matakuliah, jika slot waktu tidak di temukan maka  mata  kuliah  tersebut  di  simpan  dalam list matakuliah tak terjadwal
6. Langkah  ke  6  simpan  matakuliah  yang  telah menemukan slot waktu ke dalam database

## V. S TUDI K ASUS
Komponen  penjadwalan  yang  digunakan (dosen,  ruangan,  matakuliah,  dan  kelas  matakuliah) kemudian  menentukan  nilai  bobot  konflik  dengan cara sebagai berikut :
N1 = constraint ruangan : 0.1 / banyak constraint ruangan;
N2  =  constraint  waktu  dosen  dapat  mengajar :0.45 / Cd (banyak constraint waktu/sks matakuliah)
N  3  =    type  kelas  :  jika  kelas  matakuliah  dapat digabung nilainya 0.45 jika tidak bernilai 0
Nilai_conflict = N1+N2+N3

## Contoh Kasus Perhitungan Greedy :
Diketahui :
• Matakuliah  1  Tingkat  1    =  M1  (tipe  kelas  : Mandiri, Sks : 4, Jumlah mahasiswa : 40)
• Matakuliah  2  Tingkat  1    =  M2  (tipe  kelas  : Mandiri, Sks : 2, Jumlah mahasiswa : 30)
• Matakuliah  3  Tingkat  1    =  M1  (tipe  kelas  : Mandiri, Sks : 4, Jumlah mahasiswa : 30)
Kelas : A
Ruangan :
• R1, Kapasitas 60
• R2, Kapasitas 30
• R3, Kapasitas 30
Dosen :
• D1, Constraint waktu : -.
• D2, Constraint waktu : -.
• D3,  Constraint  waktu  :  Senin,  jam  pertama, kedua, ketiga, dan keempat.
Rumus perhitungan yang digunakan adalah :

## Yasmin Math Khader, Youllia Indrawaty Nurhasanah, Afriyanti Dwi Kartika
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
• Nilai Konflik (NC) : N1+N2+N3
Dimana :
▪ N1  = constraint ruangan  :  0.1  / banyak constraint ruangan;
▪ N2  = constraint waktu  dosen  dapat mengajar : 0.45 / CD
▪ N3=    tipe  kelas  (jika  kelas matakuliah  dapat  digabung  nilainya 0.45 jika tidak bernilai 0)
▪ CD  =  banyak constraint waktu dosen/sks matakuliah
Kualitas Slot Waktu : P1+P2+P3
Dimana : ▪ P1 = Check apakah pada hari di slot ini kelas tersebut telah melaksanakan  kuliah  atau  belum, jika  telah  melaksakan  kuliah  beri nilai 0.40
▪ P2 = Check apakah pada hari di slot ini  dosen  yang  mengajar  telah mengajar  suatu  kuliah  atau  belum, jika  telah  melaksakan  kuliah  beri nilai 0.35
▪ P3 = lihat apakah pada hari dan jam yang  sama  pada  slot  ini  terdapat kelas  yang  sama dengan 1 angkatan di  atas  /  di  bawahnya.  Jika  iya  beri nilai 0.25.
Penjadwalan
1. Pengurutan dari nilai constraint tertinggi agar  menempati  ruang/  waktu  yang sesuai
2. Mendahulukan  pengurutan  matakuliah tingkat awal
3. Mendahulukan pengurutan dosen
dengan jadwal mengajar paling banyak Nilai konflik matakuliah : M1  Kelas  A  diajar  oleh  D1  =  M1AD1. Jumlah mahasiswa = 60.
Maka : o N1 = 0.1/1 =0.1
o N2 = 0.45/(0/4) = 0
o N3 = 0 o NC = 0.1+0+0 = 0.1
M2  Kelas  A  diajar  oleh  D2  =  M2AD2. Jumlah mahasiswa = 30.
Maka :
o N1 = 0.1/0 = 0
o N2 = 0.45/(0/2) = 0
o N3 = 0
o NC = 0+0+0 = 0 M3  Kelas  A  diajar  oleh  D3  =  M3AD3. Jumlah mahasiswa = 30.
Maka : o N1 = 0.1/0 = 0
o N2 = 0.45/(4/4) = 0.45 o N3 = 0
o NC = 0+0.45+0 = 0.45
Hasil Pengurutan dari niali konflik terbesar :
1. M3AD3
2. M1AD1
3. M2AD2

## M3AD3
Constraint waktu ajar = [1.2,1.3,1.4,1.5] 1.1 2.1 3.1
1.2 2.2
3.2
1.3 1.4 2.3 2.4 3.3 3.4 1.5 2.5 3.5
Cari nilai f curNode [1.2] = cari nilai kualitas slot Penjadwalan a. P1 = 0 b. P2 = 0
c. P3 = 0
d. nilai kualitas Slot Penjadwalan= P1+P2+P3=0
e. F=0
Berdasarkan  constraint  waktu  mengajar  dosen matakuliah  M3AD3  dapat  diljadwalkan  pada  slot  12 (senin  jam  ke  2  hingga  jam  ke  5  (4Sks  pelajaran)). Dilakukan  pengecekan  ruang  yang  akan  digunakan. Karena  Kelas  matakuliah  tidak  memiliki constraint ruangan  maka    dilakukan  pengecekan  ketersedian ruangan R1, R2 dan R3 pada slot tersebut dimana R2 pada  slot  1.2  tersedia,  sehingga  matakuliah  dapat dijadwalkan  pada  waktu  tersebut.  Jadwal  terpilih Senin Jam ke 2 Pada Ruangan R2
Senin Jam Matakuliah Dosen Ruangan 08.00-12.00 M3 D3 R2

## Yasmin Math Khader, Youllia Indrawaty Nurhasanah, Afriyanti Dwi Kartika
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018

## M1AD1

## Constraint Ruangan [R1]
1.1 2.1 3.1 1.2 2.2 3.2 1.3 1.4 2.3 2.4 3.3 3.4 1.5 2.5
3.5
Cari  nilai  f  node  1.1  =  cari  nilai  kualitas  Slot Penjadwalan a. P1 = 0.40
b. P2 = 0
c. P3 = 0
d. nilai kualitas Slot Penjadwalan= P1+P2+P3=0.40
e. F=0.40
Dari  hasil  nilai  f  node  (1.1)  yang  bernilai  lebih dari  nol  dilakukan  proses  buka  node  tetangga  pada slot 1.1 (2.1,1.2)
Hitung f untuk 2,1
a. P1 = 0
b. P2 = 0
c. P3 = 0
d. F=Nilai Kualitas Slot Jadwal =0
M1AD1  dapat  diljadwalkan  pada  slot  2.1  (selasa jam  ke  1  hingga  jam  ke  4  (4Sks  pelajaran)). Dilakukan  pengecekan  ruang  yang  akan  digunakan. Karena Kelas matakuliah memiliki constraint ruangan(R1)  maka  hanya  dilakukan  ketersedian ruangan  R1  dislot  tersebut  dimana  R1  pada  slot  2.1 kosong sehingga perkuliahan dapat di jadwalkan pada slot  tersebut.  Jadwal  terpilih  Selasa  Jam  ke  1  Pada Ruangan R3.
Selasa Jam Matakuliah Dosen Ruangan 07.00-11.00 M1 D1 R3 M2AD2 1.1 2.1 3.1
1.2 2.2 3.2 1.3 1.4 2.3 2.4 3.3 3.4 1.5 2.5 3.5
Cari nilai f curNode [1.1] = cari nilai kualitas Slot
Penjadwalan
a. P1 = 0.40 b. P2 = 0
c. P3 = 0
d. nilai kualitas Slot Penjadwalan= P1+P2+P3=0.40
e. F=0
Dari  hasil  f  node  [1.1]  lebih  dari  nol  dilakukan proses buka node berikutnya.
Hitung f untuk 2.1 a. P1 = 40 b. P2 = 0
c. P3 = 0 d. F=Nilai Kualitas Slot Jadwal =40
Dari hasil f node [2.1] lebih dari nol maka masuk ke proses buka node tetangga pada slot [3.1]
Hitung f untuk 3.1 a. P1 = 0
b. P2 = 0 c. P3 = 0 d. F=Nilai Kualitas Slot Jadwal =0
M2AD2  dapat  diljadwalkan  pada  slot  3.1  (Rabu jam  ke  1  hingga  jam  ke  2  (2Sks  pelajaran)). Dilakukan  pengecekan  ruang  yang  akan  digunakan. Dilakukan pengecekan ketersedian ruangan R1,R2,R3 dislot  tersebut  dimana  R2  pada  slot  3.1  kosong  dan mencukupi  kapasitas  untuk  menampung  kelas matakuliah  M2AD2  sehingga  perkuliahan  dapat  di jadwalkan  pada  slot  tersebut.  Jadwal  terpilih  Rabu Jam ke 1 Pada Ruangan R2.
Rabu Jam Matakuliah Dosen Ruangan 07.00-09.00 M2 D2 R3

## Yasmin Math Khader, Youllia Indrawaty Nurhasanah, Afriyanti Dwi Kartika
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
Berdasarkan  dari  hasil  rancangan  maka  pada sistem  ini  terdapat  beberapa  menu,  yaitu  menu Penjadwalan,  Data  Kandidat  yang  di  dalamnya termasuk menu halaman Dosen, Matakuliah, Ruangan,  Kelas  Matakuliah,  serta  menu  Kalender, dan Jadwal Dosen.
Hasil  dari  penjadwalan  matakuliah  dengan ketentuan  Data  Ruang,  Data  Matakuliah,  Data  Dosen yang  di  proses  dengan  algoritma  greedy  di  halaman kalender.

## VI. P ENGUJIAN I MPLEMENTASI
Dari 165 kelas mata kuliah dengan jumlah 50 mata  kuliah,  lima  ruangan  mata  kuliah  penjurusan informatika, tiga ruangan bahasa inggris, satu ruangan khusus  laboratorium  fisika,  satu  ruangan  khusus laboratorium  bahasa  inggris,  satu  ruangan  khusus laboratorium  dasar  komputer,  satu  ruangan  khusus laboratorium,  satu  ruangan  khusus  laboratorium jaringan  komputer, satu ruangan  khusus laboratorium multimedia,  dan  dengan  total  30  staff  pengajar  yang terdiri  dari  19  dosen  tetap,  empat  asisten  dosen,  dan tujuh dosen tidak tetap. Sistem berhasil menjadwalkan semua kelas mata kuliah.

## VII. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Kesimpulan  yang  didapat  dari  penelitian  ini adalah  sistem  pendukung  keputusan  penjadwalan mata  kuliah  dengan  model  pemrograman heuristic menggunakan  algoritma  A*  ini  menghasilkan  solusi jadwal mata kuliah yang dapat menjadi pertimbangan pengambil keputusan (decision maker) dalam membangun jadwal mata kuliah.

## R EFERENSI
Adiguna  R,  2018, Implementasi  Algoritma  Genetika Pada  Sistem  Penjadwalan  Perkuliahan.
Teknik  Informatika,  Institut  Teknologi Nasional.
Alamsyah,  Indriani  Tiara  Putri.  2014. Penerapan Algoritma  Greedy  Pada  Mesin  Penjual Otomatis  (Vending  Machine) .  Fakultas Teknik. Unversitas Negeri Semarang. Ayu W, Djunaidy A dan Aulia R. 2013. Penjadwalan Mata  Kuliah  Menggunakan  Algoritma Genetika  di  Jurusan  Sistem  Informasi  ITS
Jurusan Sistem Informasi. Fakultas Teknologi  Informasi,  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember. Baker, Kenneth R. 2009. Principles of Sequencing and
Scheduling. United States.
Wiley Faridzqi I, 2017. Sistem Informasi Penjadwalan Perkuliahan  Pada  Universitas  Pendidikan Indonesia Kampus Tasikmalaya Menggunakan Algoritma Genetika. Program  Studi  Sistem  Informasi ,  Fakultas Teknik  dan  Ilmu  Komputer,  Universitas Komputer Indonesia.
Herli A, Indra Kharisma Raharjana, Purbandini. 2015.
Sistem  Pencarian  Hotel  Berdasarkan  Rute Perjalanan Terpendek Dengan
mempertimbangkan  Daya  Tarik  Wisata Menggunakan  Algoritma  Greedy. Jurusan Sistem  Informasi,  Fakultas  Sains  dan Teknologi, Universitas Airlangga.
Haryadi D dan Jamal A. 2015. Preferensi Dosen Pada Proses  Penjadwalan  Kuliah Menggunakan Algoritma Genetik Studi
Kasus: Universitas  Al  Azhar  Indonesia .  Program Studi  Teknik  Informatika,  Fakultas  Sains dan  Teknologi.  Universitas  Al  Azhar Indonesia.
Jakaria  R,  Rosid  M.  2017. Implementasi  Algoritma Greedy Pada Metode Transportasi Dengan Menggunakan Vam Dalam Pendistribusian Produk . Program Studi Teknik
Informatika,  Universitas  Muhammadiyah Sidoarjo Indonesia.
Kesuma A. 2013. Penerapan Algoritma Greedy untuk Menentukan  Penjadwalan  Kelas  Gedung Labtek  V .  Jurusan  Teknik  Informatika, Institut Teknologi Bandung.
Morton,  Thomas  dan  David  W  Pentico.  2001.
Heuristic Schedulling System With Aplications to Production System &Project
Management.  New  York.  JohnWiley  & Sons, Inc.