## PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENJADWALAN MENGAJAR PRATIKUM ASISTEN LABORATORIUM SISTEM DAN JARINGAN KOMPUTER DI TEKNIK INFORMATIKA INSTITUT TEKNOLOGI NASIONAL MALANG
Baharudin Yusuf Affandi Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang beje2807@gmail.com

## ABSTRAK
Asisten  Laboratorium  seringkali  memiliki  permasalahan  pada  penjadwalan  mengajar.  Asisten Laboratorium tidak bisa mengajar sesuai sesi jadwal praktikum yang telah dijadwalkan karena terjadi bentrokan mata kuliah dan jadwal praktikum yang harus ia ikuti. Untuk mengatasi permasalahan ini koordinator praktikum sering  kali  kesulitan  untuk  mengatur  jadwal  asisten  tersebut  agar  tidak  mengganggu  jadwal  kuliah  dan  jadwal praktikum.  Untuk  membagi  Asisten  Laboratorium  sesuai  dengan  sesi    yang  di  tentukan  dalam  waktu  tertentu diperlukan  musyawarah  yang  cukup  lama  dan  rumit  dalam  menyelesaikan  penjadwalan  tersebut,  sehingga seringkali membutuhkan waktu yang lama untuk menemukan solusi tersebut.
Program  dibuat  berbasis  web  mengunakan  bahasa  pemrograman php dengan database mysql. Data  yang digunakan  adalah  data  yang  diambil  dari  hasil  wawancara  dengan  asisten  pada  Laboratorium  Sistem  dan Jaringan  Komputer Jurusan Teknik Informatika, Institut Teknologi  Nasional Malang. Dalam proses  Algoritma Genetika  terdiri  dari  beberapa  seleksi  antara  lain  Pembangkitan  individu,  Evaluasi  fungsi  objektif  dan  nilai fitness, Seleksi Roulette Wheel, Crossover / Persilangan, Mutasi dan Pembangkitan individu baru
Hasil  akhir  aplikasi  berupa  jadwal  yang  sudah  di  proses  oleh  metode  Algoritma  Genetika.  Berdasarkan pengujian  fungsional  yang  dilakukan  didapatkan  hasil  program  80%  sudah  berjalan  sesuai  dengan  yang diharapkan.
Kata  kunci  : Penjadwalan,  Asisten,  Algoritma  Genetika,  Laboratorium  Sistem  dan  Jaringan  Komputer,  ITN Malang.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Institut  Teknologi  Nasional  (ITN)  Malang merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi  swasta terkemuka  dalam  bidang  teknik  di  Malang.  Institut Teknologi  Nasional  (ITN)  Malang  mempunya  2 fakultas  yaitu  Fakultas  Teknologi  Industri  (FTI)  dan Fakultas  Teknik  Sipil  Dan  Perencanaan  (FTSP). Dalam  FTI  mempunyai  8  jurusan  salah  satunya adalah  Jurusan  Teknik  Informatika.  Jurusan  Tenik Informatika memiliki Laboratorium Pemrogaman dan Rekayasa Perangkat Lunak, Laboratorium Sistem dan Jaringan  Komputer,  Laboratorium  Database  dan Sistem  Informasi,    Laboratorium  Pengolahan  Citra dan Multimedia, serta  Laboratorium Robotika.
Pada Laboratorium Sistem dan Jaringan Komputer  penjadwalan  asisten  praktikum  masih sering kali terjadi permasalahan. Asisten Laboratorium seringkali memiliki permasalahan pada penjadwalan  mengajar.  Asisten  Laboratorium  tidak bisa  mengajar  sesuai  sesi  jadwal  praktikum  yang telah  dijadwalkan  karena  terjadi  bentrokan  mata kuliah  dan  jadwal  praktikum  yang  harus  ia  ikuti. Untuk  mengatasi  permasalahan  ini  koordinator praktikum  sering  kali  kesulitan  untuk  mengatur jadwal asisten tersebut agar tidak mengganggu jadwal kuliah  dan  jadwal  praktikum.  Untuk  membagi Asisten  Laboratorium  sesuai  dengan  sesi    yang  di tentukan dalam waktu tertentu diperlukan musyawarah  yang  cukup  lama  dan  rumit  dalam
menyelesaikan penjadwalan tersebut, sehingga seringkali  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk menemukan solusi tersebut.
Dalam  penyusun  penjadwalan  terdapat  banyak metode  yang  digunakan  yaitu  Algoritma  Simulated Annealing  (Santoso  dkk,  2012),  Metode  Repetitive Scheduling  (Hutapea  dkk,  2011),  dan  Algoritma Genetika  (okky  dkk,  2015).  Seperti  pada  penelitian (Okky  dkk,  2015)  Algoritma  Genetika  menggunakan teknik  dan  proses  yang  terinspirasi  dari  evolusi biologi  untuk  memecahkan  masalah  optimasi  yang kompleks,  terdapat  beberarapa  seleksi  diantaranya natural  selection,  crossover  and  mutation  diterapkan untuk mendapatkan nilai baru dan menemukan solusi yang optimal.
Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari  hasil  wawancara  langsung  dengan  asisten Laboratorium  Sistem  dan  Jaringan  Komputer  Teknik Informatika Institut Teknologi Nasional Malang. Data tersebut tentunya mempengaruhi penjadwalan praktikum  yang  selama  ini  menjadi  permasalahan yaitu data jenis pratikum, jumlah asisten laboratorium,  jumlah  pertemuan,  dan    jumlah pendamping dalam setiap sesi pertemuan.

## 1.2 Rumusan Masalah
Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Bagaimana  menerapkan  metode  Algoritma Genetika untuk menyelesaikan masalah penentuan jadwal mengajar asisten praktikum ?
2. Bagaimana  menentukan  parameter  Algoritma Genetika yang tepat ?

## 1.3 Batasan Masalah
Batasan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut :
1. Data  yang  digunakan  untuk  sistem  ini didapatkan dari laboratorium  sitem dan jaringan komputer.
2. Penjadwalan  yang  digunakan  adalah  jenis pratikum,  jumlah  asisten  laboratorium,  jumlah pertemuan,  dan    jumlah  pendamping  dalam setiap sesi pertemuan.
3. Parameter-parameter  Algoritma  Genetika  yang digunakan  adalah  jumlah  individu,  crossover, dan  mutasi.

## 1.4 Tujuan
Tujuan    dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai serikut :
1. Menerapkan Algoritma Genetika dalam menyelesaikan  permasalahan  penentuan  jadwal mengajar asisten praktikum.
2. Mengimpletasikan  jadwal  asisten  laboratoritum sistem dan jaringan komputer jadi lebih optimal.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1   Penelitian Terdahulu Selama ini penjadwalan mata pelajaran khususnya  dalam  penelitian  ini  studi  kasus  di  SMP yang  meliputi  pembagian  mata  pelajaran,  kelas  dan guru  masih  menggunakan  cara  manual  sehingga, terdapat  beberapa  guru  yang  bentrok  antar  jam mengajarnya  sehingga  untuk  membagi  guru  sesuai dengan  kelas  dan  mata  pelajaran  yang  di  tempunya dalam  waktu  tertentu  diperlukan  peraturan  yang cukup  rumit  dan  lama  dalam  menyelesaikan penjadwalan  tersebut.  Dalam  penyusun  jadwal  mata pelajaran  ini  pun  terdapat  banyak  kemungkinanan yang selayaknya dicoba untuk menemukan penjadwalan  terbaik.  Karena  itu  dibutuhkan  metode optimasi  yang  dapat  diterapkan  untuk  mengerjakan penjadwalan  mata  pelajaran  tersebut  adalah  dengan mengunakan  metode  kecerdasan  buatan  yaitu Algoritma Genetika (Suwirmayanti dkk, 2016)
Untuk  menanggulangi  panjangnya  antrian  pada shelter Bus Transjakarta, dilakukan dengan  membuat model penjadwalan busway yang optimal. Pemodelan ini  dibuat  dengan  mengimplementasikan  teori penjadwalan  Repetitive  Scheduling  Method  untuk memberikan simulasi pengoperasian Bus Transjakarta agar berfungsi secara optimal. Dengan adanya model dan  sistem  ini,  diharapkan  pengoperasian  Bus Transjakarta  akan  dapat  menjadi  lebih  efektif  dan pada  akhirnya  akan  mengurangi  kemacetan  yang terjadi di kota Jakarta (Hutapea dkk, 2011).
Pada  penelitian  ini  Pemodelan  akan  dilakukan dengan menjadwalkan hari libur dan pembagian shift tenaga  kerja.  Dengan  implementasi  algoritma genetika  melalui  MATLAB,  pemodelan  tersebut diharapkan  memberikan solusi berupa jadwal tenaga kerja  berdasarkan  pada  peraturan  yang  berlaku  pada PT  XYZ  dan  keinginan  dari  tenaga  kerja  keadilan dalam  pembagian  hari  libur  dan  pembagian  shift (Hendrastiti dkk, 2012).

## 2.2 Dasar Teori
2.2.1 Algoritma Genetika
Algoritma genetika merupakan metode pencarian  yang  disesuaikan  dengan  proses  dari organisme  organisme  biologi  yang  berdasarkan  pada teori  evolusic  harles  Darwin.  Algoritma  genetika pertama  kali  ditemukan  oleh  John  Holland,  itu  dapat dilihat  dalam  bukunya  yang  berjudul  Adaption  in Natural and Artifical System pada tahun 1960-an dan kemudian  dikembangkan  bersama  murid  dan  rekan kerjanya di Universitas Michigan pada tahun 1960-an sampai  1970-an.  Tujuan  Holland  mengembangkan Algoritma  Genetika  saat  itu  untuk  mendesain  suatu algoritma  yang  dapat  memecahkan  suatu  masalah, namun  lebih  mengarah  ke  studi  mengenai  fenomena adaptasi di alam dan mencoba menerapkan mekanisme  adaptasi  alam  tersebut  ke  dalam  sistem computer  (Suyanto,  2010),  beberapa  Struktur  umum dari  suatu  Algoritma  Genetika  dapat  didefinisikan dengan langkah-langkah sebagai berikut yaitu: 1) Pembangkitan individu.
2) Evaluasi fungsi objektif dan nilai fitness. 3) Penentuan nilai probabilitas. 4) Seleksi Roulette Wheel. 5) Crossover / Persilangan. 6) Mutasi.
7) Pembangkitan individu baru.

## 2.2.2 Asisten Laboratorium
Asisten  laboratorium    juga  dapat  dikatakan sebagai  Tenaga  Kependidikan  yang  bekerja  di laboratorium  dan  membantu  proses  belajar  mengajar mahasiswa  vokasi  dan  akademik  Strata  1,  2  dan  3, serta penelitian dosen. Keberadaan asisten laboratorium di  suatu laboratorium  sangatlah penting dalam menentukan keberhasilan akademik dosen dan mahasiswa.  Untuk  ini,  asisten  laboratorium  memiliki hard  skills  dan  soft  skills  yang  memadai.  Inisiatif, ketekunan,  kreatifitas,  kecakapan  dan  keterampilan serta  pengetahuan  yang  dikuasai  oleh  asisten laboratorium,  seringkali  membantu  efisiensi  dan efektifitas  serta  produktifitas  dari  laboratorium  yang dikelola oleh perguruan tinggi.

## 2.2.3 Penjadwalan
Penjadwalan  merupakan  alokasi  dari  sumber daya  terhadap  waktu  untuk  menghasilkan  sebuah kumpulan  pekerjaan.Penjadwalan  jugadidefinisikan sebagai  rencana  pengaturan  urutan  kerja  serta pengalokasian  sumber,  baik  waktu  maupun  fasilitas
untuk  setiap  operasi  yang  harus  diselesaikan. Penjadwalan  dapat  didefinisikan  sebagai  sebuah permasalahan  yang  memiliki  empat  parameter: himpuan  berhingga  waktu  (T),  himpunan  berhingga sumber  daya  (R),  himpunan  berhingga  pertemuan (M), dan himpunan berhingga batasan (C) . Sehingga, dapat  dikatakan  bahwa  penjadwalan  merupakan pengalokasian  segala  sumber  daya,  sesuai  dengan waktu  dan  batasan  yang  harus  dipenuhi  (Sholihan dkk, 2013).

## 3. Analisis dan Perancangan
3.1  Sistem Terdahulu Pada sistem terdahulu dalam menentukan penjadwalan  asisten  praktikum  laboratorium  sistem dan jaringan masih memilih asisten prakrikum secara musyawarah  seperti  pada  saat  memilih  hari  atau  sesi praktikum,    asisten  dapat  memlih  jadwal  sendiri dengan  cara  mengajukan  hari  dan  sesi  pratikum sehingga  bisa  menimbulkan  jadwal  kuliah  bentok dengan jadwal mengajar asisten.

## 3.2 Blog Diagram
Dalam pembuatan penjadwalan Algorima Genetika  ini  penulis  Gambarkan  dalam  sebuah  blok diagram  pada  Gambar  3.1 agar  aliran  data  yang terjadi mudah dipahami.
Gambar 3.1 Blog Diagram

## 3.3 Flowchart Aplikasi
Pada  tahap  ini,  aplikasi  penjadwalan  akan menunjukkan  diagram  alir  prosedur  sistem,  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.2
Start Input username password Data ada ? Otput menu utama Data Ouput Tampilan dan pilih data Aslab, kesedian Aslab Kesediaan Exit End Algoritma Genetika CRUD Aslab CRUD Kesediaan CRUD Algoritma Genetika Proses Algoritma Genetika Tampil Perhitungan Laporan Hasil Laporan Tidak Ya Tidak Ya Tidak Tidak Tidak Ya Ya Ya Ya Tidak Gambar 3.2 Flowchart aplikasi

## 3.4 Flowchart Metode Algoritma Genetika
Pada  Gambar  3.3  ini  merupakan  alur  dari  setiap Algorima Genetika.
Selesai Bangkitan Gen dan Individu
Roulete Wheel Evaluasi Fitnes Crossover Mutasi Memenuhi Syarat Individu terbaik ? Tampilkan Data Mulai Ya Tidak

## Gambar 3.3 Alur metode Algoritma Genetika

## 3.5 DFD (Data Flow Diagram)
1. DFD level 0 Pada  Gambar  3.1  menunjukan  DFD  level  0  yang merupakan  gambaran  dasar  sistem  yang  akan dibangun, ditunjukan pada Gambar 3.4
Penjadwaln Asisten Laboratorium Mengunakan Algoritma Genetika User Admin Data Asisten Laboratorium (NIM dan Nama) Hasil Jadwal Mengajar Lihat Data Asisten Laboratorium Proses Algorima Genetika
Gambar 3.4 DFD level 0
2. DFD level 1 DFD  level  1  merupakan  suatu  lingkaran  besar yang  mewaliki  lingkar-lingkar  kecil  yang  ada didalamnya dan merupkan pemecahan dari DFD level 0, DFD level 1 ditunjukan pada Gambar 3.5
1 Pendataan Asisten Laboratorium 2 Kesediyaan Mengjar Asisten Laboratorium 3 Algoritma Genetika User NIM Nama Tb_asisten Laboratorium Data Asisten Laboratorium Data Asisten Laboratorium Admin Tb_Mengajar Data Kesediyaan Mengajar Data Kesediyaan Mengajar Proses Jadwal Tb_Hasil Hasil Proses Hasil Proses Data Kesediyaan Mengajar Hasil Penjadwalan Gambar 3.5 DFD level 1

## 4. HASIL DAN PENGUJIAN
4.1 Halaman Utama
Halaman    utama    merupakan    halaman    yang ditampilkan pertama  kali saat membuka website aplikasi ini. Pada halaman ini terdapat beberapa menu diantaranya yaitu    menu    hari    praktikum,  data  asisten,  kesediyaan asisten,  perhitungan  Algoritma  Genetika  dan  hasil  proses Algoritma Genetika. Berikut halaman utama seperti pada Gambar 4.1
Gambar 4.1 Tampilan halaman utama

## 4.2 Halaman Hari Praktikum
Halaman ini merupakan halaman yang menampilkan hari dan jam praktikum di laboratorium sistem  dan  jaringan  komputer  ditunjukan  pada Gambar 4.2
Gambar 4.2 Tampilan halaman  hari praktikum
4.3 Halaman Data Asisten Halaman ini merupakan halaman yang menampilkan    data  asisten  laboratorium  berupa  nim dan nama lengkap, ditunjukan pada Gambar  4.3
Gambar 4.3 Tampilan halaman data asisten
4.4 Halaman Kesediyaan Asisten
Halaman ini merupakan halaman yang menampilkan    data  kesediyaan  asisten  untuk menentukan hari dan jam kesediyaan ditunjukan pada Gambar  4.4
Gambar 4.4 Tampilan halaman kesediyaan asisten
4.5 Halaman Genetika jadwal Halaman ini merupakan halaman yang menghitung proses jadwal secara perhitungan dengan Algoritma Genetika ditunjukan pada Gambar  4.5
Gambar 4.5 Tampilan halaman Genetika jadwal 4.6 Pengujian Perhitungan Manual
1. Inisialisasi Proses ini merupakan proses yang harus dilakukan dalam  penyelesain  masalah  mengunakan  algoritma genetika.  Proses  selanjutnya  memanggil  populasi dengan  cara  random  .  Contoh  dari  inisialisasi kromosom dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Proses Inisialisasi
2. Evaluasi fitness Proses ini merupakan proses untuk mengevaluasi  setiap  populasi  dengan  menghitung nilai fitness setiap Gen Suatu Kromosom. Kromosom 1 = 1+1+2+2+4+4+5+6+7+2+8+9+10+11+12+13+4 = 111 Proses  selanjutnya  seleksi  dengan  cara  membuat kromosom  yang  mempunyai  fungsi  objektif  yang besar  atau  mempunyai  nilai  probabilitas  yang  tinggi, untuk itu dapat digunkan fungsi fitnes.
Fitness 1 = (hasil dari Kromosom 1) /  jumlah asisten laboratorium.
Total fitness = 111/17 = 6,529 3. Crossover Crossover  merupakan  proses  kawin  silang  di mana  sepasang    individu  dipotong  melalui  matriks tertentu untuk dipasangakan dengan individu pasangannya.  Contoh  dari    kromosom  yang  akan dilakukan  crossover  yang  misal  dipilih  adalah kromosom 1 dan kromosom 2, seperti pada Tabel 2
Tabel 2. Tabel crossover
Hasil dari crossover dari kromosom 1 dan kromosom 2 dapat dilihat pada Tabel 3
Tabel 3. Tabel Hasil dari kromosom 1 dan kromosom 2

## 4.7 Pengujian Fungsional
Hasil dari pengujian fungsional, ditunjukan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian fungsional
Keterangan : B = berhasil.
T = tidak berhasil.
Berdasarkan  hasil  pengujian  terhadap  web browser  pada  Tabel  4  maka  kesimpulan  bahwa perangkat  lunak  ini  sudah  berjalan  secara  fungsional dan  memberikan  sesuai  yang  diharapakan  telah diujikan pada beberapa web browser.

## 4.8 Pengujian Metode
1. Inisialisasi  proses  memanggil  populasi  secara random di tunjukan pada Gambar 4.7
Gambar 4.7 Tampilan Insialisasi Kromosom
2. Evaluasi fitness menghitung nilai dari setiap populasi ditunjukan pada Gamabar 4.8
Gambar 4.8 Tampilan hasil perhitungan mencari nilai fitness

## 5. PENUTUP
5.1 Kesimpulan Dari pembuatan aplikasi berbasis web ini, maka kesimpulan yang dapat diambil adalah :
1. Dengan menggunakan aplikasi penjadwalan ini pembuatan jadwal dapat dilakukan dalam beberapa jam, sebelumnya masih menggunakan musyawarah yang membutuhkan banyak waktu.
2. Pada pengujian halaman genetika masih dalam proses perhitungan manual belum berupa hasil jadwal.
5.2 Saran
Dari beberapa kesimpulan yang diambil, maka dapat dikemukakakn  saran-saran  yang  akan  sangat  membantu untuk pengembangan perangkat lunak ini selanjutnya.
1. Sistem ini diharapkan dapat dikembangkan menjadi suatu aplikasi berbasis mobile.
2. Diharapkan dapat diterapkan di laboratorium lainnya tidak  hanya  di  laboratorium  sitem  dan  jaringan komputer saja.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hendrastiti,  W.,  Anggraeni,  W.,  &  Vinarti,  R. A.  (2012).  Penjadwalan  Tenaga  Kerja  Proyek Kereta Barang PT.XYZ Mengunakan Algoritma Genetika. JURNAL  TEKNIK  POMITS ,  Vol.  1, No. 1.
[2] Hutapea,  H.,  Michael,  &  Manik,  N.  I.  (2011). Perancangan  Program  Simulasi  penjadwalan busway  transjakarta  dengan  metode  repetitive scheduling. Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Bina Nusantara , Vol. 11 No. 1.
[3] Okky , D. C., Mahmudy, W. F., & Setiawan, B. D. (2015). Penerapan Algoritma Genetika untuk
Penjadwalan Asisten Praktikum. DORO:
RepositoJurnal Mahasiswa PTIIK  Universitas
Brawijaya , vol.5, no. 11.
[4] Sholihan,  A.,  Saputra,  H.  A.,  Maulida,  N.,  & Wijayanto, F. (2013). Aplikasi sistem penjadwalan  Praktikum  denga  metode  Bipartite Graphs. Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi (SNATI) .
[5] Suwirmayanti,  N.  G.,  Sudarsana,  M.,  & Darmayasa,  S.  (2016).  Penerapan  Algorima Genetika  untuk  penjadwalan  mata  pelajaran. Journal  of  Applied  Intelligent  System ,  Vol.1, No. 3.
[6] Suyanto. (2010). Algoritma Optimasi Deterministik  atau  Probabilitik. Yogyakarta: Graha ilmu.