Abstrak — Sistem penjadwalan akademik pada STMIK Atma Luhur  Pangkal  Pinang  terdapat  beberapa  kendala  disaat melakukan  penyusunan  jadwal  akademik  perkuliahan.  Pertama sulit mengatur waktu, tempat serta matakuliah agar tidak terjadi duplikat  matakuliah  pada  waktu  dan  tempat  yang  sama.  Kedua sulit  mengatur  jadwal  dosen  yang  mengajar  agar  dosen  yang mengajar  tidak  mengajar  dua  matakuliah  yang  berbeda  pada waktu  yang  bersamaan,  dan  masih  banyak  kendala  lain  yang begitu rumit dalam mengatur jadwal akademik perkuliahan serta membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  untuk  mengatur  jadwal akademik  perkuliahan.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  memberikan sebuah perancangan sistem penjadwalan akademik pada STMIK Atma  Luhur  Pangkal  Pinang  dengan  optimal.  Rancangan  sistem ini  menerapkan  max  min  ant  system,  algoritma  yang  bersifat heuristik  untuk  menyelesaikan  masalah  optimasi.  Rancangan  ini untuk menghasilkan penjadwalan yang dapat di optimasi dengan waktu  yang  efektif  dan  tidak  terjadinya  bentrok  antar matakuliah setiap sesi dan kelompok.
Kata Kunci — Ant Colony, Max Min Ant, Penjadwalan

## I. PENDAHULUAN
aat didalam masyarakat terutama dalam kawasan teknologi yang  semakin  pesat  perkembangan  teknolgi.  Teknologi yang  digunakan  upaya  dapat  mempermudah  pengguna  dalam menggunakannya. Berbagai macam teknologi yang ditawarkan oleh  banyak  perusahaan  di  dunia  teknologi.  Tawaran-tawaran tersebut  merambah  kesegala  aspek  baik  di  dalam  lingkungan bermasyarakat, perusahaan serta lembaga pendidikan. Teknologi yang berpengaruh di berbagai lembaga pendidikan, mulai  dari  pendidikan  kursus  hingga  perguruan  tinggi.  Salah satu  perguruan  tinggi  yaitu  pada  Sekolah  Tinggi  Manajemen Informatika  dan  Komputer  (STMIK)  Atma  Luhur  Pangkal Pinang.
STMIK  Atma  Luhur  Pangkal  Pinang  merupakan  satu- satunya perguruan tinggi ilmu komputer di pulau Bangka saat ini. STMIK Atma Luhur Pangkal Pinang terdapat tiga program studi yaitu manajemen informatika (D3), sistem informasi (S1) dan  tehnik  informatika  (S1).  Pada  akademik  perkuliahan  di STMIK  Atma  Luhur  Pangkal  Pinang  terdapat  jadwal  kuliah yang  mengatur  jadwal  mahasiswa  dalam  proses  belajar mengajar.  Penjadwalan  perkuliahan  di  atur  dengan  ketelitian agar  tidak  terjadi  kesamaan  tempat  dan  waktu  yang  sama dalam proses belajar mengajar.
Sistem  penjadwalan  akademik  pada  STMIK  Atma  Luhur Pangkal  Pinang  terdapat  beberapa  kendala  disaat  melakukan penyusunan  jadwal  akademik  perkuliahan.  Pertama  sulit mengatur  waktu,  tempat  serta  matakuliah  agar  tidak  terjadi duplikat matakuliah pada waktu dan tempat yang sama. Kedua sulit  mengatur  jadwal  dosen  yang  mengajar  agar  dosen  yang mengajar  tidak  mengajar  dua  matakuliah  yang  berbeda  pada waktu  yang  bersamaan,  dan  masih  banyak  kendala  lain  yang begitu  rumit  dalam  mengatur  jadwal  akademik  perkuliahan serta  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  untuk  mengatur jadwal akademik perkuliahan.
Disini  peneliti  akan  merancang  sebuah  sistem  penjadwalan perkuliahan  dengan  menggunakan  sebuah  metode  yang penggunaannya  efektif,  efisien  serta  mempermudah  pengguna dalam  menyusun  jadwal  akademik  perkuliahan  pada  STMIK Atma  Luhur  Pangkal  Pinang.  Metode  yang  digunakan  dalam rancangan sistem penjadwalan akademik ini yaitu menggunakan metode algoritma max min ant system. Ant  colony  algorithms merupakan  algorima  yang  bersifat heuristik  untuk  menyelesaikan  masalah  optimasi. Ant  colony algorithms ini  meniru  tingkah  laku  semut  ketika  mereka berada  dalam  sebuah  koloni  untuk  mencari  sebuah  sumber makanan, Yuwono [4].

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Ant Colony Algorithms
Ant  colony  algorithms diadopsi  dari  perilaku ant  colony yang  dikenal  sebagai  sistem ant ,  Dorigo  [2]. Ant  colony algorithms dalam  menemukan  makanan  dengan  cara berkeliaran  dan  secara  acak.    Terutama  kehidupan  dari beberapa  spesies ant adalah trial  feromon . Trial  feromon digunakan  untuk  menandai  jalan  di  lapangan  misalnya  jalur dari  sumber  makanan ke sarang. Ant dapat mengikuti jalur ke makanan  yang  dapat  ditemukan ant lain  dengan  merasakan feromon yang ditinggalkan ant yang lain. Banyaknya ant yang  menempuh  perjalanan  pada  jalur,  itu menentukan kekuatan trial feromon . Setiap jalur yang dilintasi ant akan meninggalkan feromon. Feromon ini akan membantu ant lain  untuk  mengikuti  jalur  tersebut.  Ketika ant telah menempuh jalur dari sarang ke makanan secara acak. Ant yang tiba  dengan  jalur pendek yang dilaluinya itu merupakan suatu

## Rancangan Sistem Penjadwalan Akademik Menggunakan Algoritma Max Min Ant System (Studi Kasus: STMIK Atma Luhur Pangkalpinang)
Delpiah Wahyuningsih 1 1 STMIK Atma Luhur Pangkalpinang e-mail : delphibabel@yahoo.com
S
jalur yang paling diikuti oleh ant yang lainnya.  Jejak feromon yang ditinggalkannya akan lebih peka di rasakan oleh ant dan jejak feromon yang ditinggalkan ant pada jalur lain mengalami penguapan karena ant yang melalui jalur lain lebih sedikit dari pada jalur pendek.
Terdapat  tiga  gagasan  utama  yang  dapat  diambil  oleh ant algorithms yang berasal dari riil ant :
1) Ant-ant (ants) mempunyai suatu pilihan  probabilistic atau kemungkinan untuk memilih suatu lintasan atau alur dengan nilai  pheromone yang tinggi.
2) Alur yang lebih pendek cenderung untuk suatu tingkat pertumbuhan  nilai pheromone yang lebih tinggi.
Dengan  menggunakan  suatu  sistem  komunikasi  tak  langsung melalui phromonea edge , Eva Yustina [3].
Tingkah laku ant dapat dilihat gambar di bawah ini.
Gambar 1. Cara Kerja Ant
Dari  gambar  1    di    atas  dapat    dijelaskan  memiliki  beberapa cabang.  Cabang  pertama  dengan  jalur  pendek  dan  cabang kedua  jalur  yang  panjang.  Dari  gambar  1.a    ant    dibiarkan secara bebas bergerak antara sarang dan sumber makanannya, saat    ant    mencari  makanan  memiliki  jalur  terpisah.  Dari gambar  1.b  sebagian    ant    memilih  cabang  pendek  dan sebagiannya  lagi  memilih  cabang  panjang.  Ketika    ant menemukan  makanannya.  Mereka    kembali  pada  koloni  dan menentukan  jalur  mana  yang  akan  dipilih  untuk  ketempat makanannya.    Ant    memilih  jalur  pendek,  karena  tingkat feromon yang ditinggalkan pada cabang pendek lebih tinggi dari pada cabang panjang. Feromon mulai mengakumulasi  lebih  cepat    pada  cabang  pendek,  Antonio Fernandez, dkk [7].

## B. Algoritma Max Min Ant System
Ant  colony  algorithms menggunakan max  min  ant  system (MMAS). Persamaan update pheromone MMAS.
Algoritma umum ant colony algorithms masukan data permasalahan
while not selesai do bangkitkan semut bangkitkan solusi update pheromone hancurkan semut
end while keluarkan solusi Persamaan Update Pheromone MMAS
       ) , ( ) , ( ) , ( ). 1 ( 1 ). 1 ( t e t e t e    
 , jika (e,t) adalah (1)
        ) , ( max ) , ( max min ) , ( min ) , ( , , t e t e t e t e jika jika
        (2)

## Sumber: Marco Dorigo
Keterangan:  T (e,t) pada  (1)  dan  (2)  adalah  kandungan pheromone e pada  saat t,  P adalah  derajat  penguapan pheromone .
Flowchart atau  alir  diagram  algoritma  di  bagikan  beberapa alir  diagram  pertama flowchart algoritma  MMAS  secara global, flowchart bentuk node graf, telusuri graf.
1) Flowchart Max Min Ant System Diagram max min ant system secara global.
Start
End Schdule STMIK Node Graf Finish shedule Search Graf Ant colony search graf Colony search and ant the best Update Pheromone Koefisien Alfa, betha, rho, max siklus
Gambar 2. Flowchart Max Min Ant System

## C. Deskripsi Masalah
Deskripsi masalah pada STMIK Atma Luhur Pangkal Pinang yaitu hard constraint and soft constraint .
Hard constraint in STMIK Atma Luhur Pangkal Pinang:
1. Dosen mengajar sesuai dengan kelompok yang dibagikan
2. Dosen  tidak  dapat  mengajar  dari  satu  kelas  dalam  waktu yang sama
3. Dosen  tidak  dapat  mengajar  dari  satu  kelompok  dalam waktu yang sama
4. Dosen  tidak  dapat  mengajar  lebih  dari  satu  matakuliah dalam waktu yang sama
5. Mahasiswa yang memilih kelompok, matakuliah dan waktu
hanya  bisa  ditempatkan  pada  kelompok,  matakuliah  dan waktu tersebut.
6. Kelas  yang  sama  tidak  dapat  digunakan  lebih  dari kelompok dalam waktu yang sama
7. Kelompok  yang  berbeda  tidak  dapat  mengikuti  satu  kelas pada waktu yang sama
Untuk pencapaian jadwal yang optimal maka hard constraint tersebut tidak dapat di langgar. Jadwal yang baik yaitu jadwal yang tidak terjadi bentrok antar komponen yang dijadwalkan.
Soft  constraint  pada  rancangan  jadwal  kuliah  yaitu penempatan  jadwal  untuk  kelompok,  matakuliah  dan  waktu yang telah dipesan mahasiswa disesuaikan dengan kuota kelas yang disediakan.

## D. Node Graf
Pembuatan  node  graf  terdapat  beberapa  parameter  pada penggunaan MMAS.
a. Menentukan  matakuliah  yang  akan  diikuti  mahasiswa pada akademik
b. Menentukan kelompok yang akan diikuti mahasiswa pada akademik
c. Menentukan slot waktu yang didapatkan dari sesi dan hari. Time slot = 7 sesion x 5 days = 35 time slot
d. P (derajat  penguapan  pheromone)  =  0,3  Sehingga didapatkan pembuatan node graf.
Sehingga  didapatkan  node  graf  dan  node  graf  yang dihasilkan sama dengan pheromone
e1  e2  e3  e4  e5  e6 … e315 t1 O  O  O  O  O  O … O t2 O  O  O  O  O  O … O t3 O  O  O  O  O  O … O
t4 O  O  O  O  O  O … O t5 O  O  O  O  O  O … O t6 O  O  O  O  O  O … O t7 O  O  O  O  O  O … O t8 O  O  O  O  O  O … O …  O  O  O  O  O  O … O t35  O  O  O  O  O  O … O Gambar 3. Node Graf
Dari  Gambar  3,  total  node  t  x  e  =  11.025  node,  sehingga pheromone =  sebanyak node.

## E. Activity Diagram
Gambar 4 . Activity Diagram Max Min Ant
Dari gambar 4 menjelaskan bahwa data STMIK untuk di susun dalam  penjadwalan  perkuliahan  maka  akan  di  lakukan  value MMAS  dimana  membuat  node  graf  dan  ant  membuat  jalan random  untuk  mencari  hard  constrain,  jika  terdapat  hard constrain  maka  ant  akan  meninggalkan  jejak  pheromone, sehingga  ant  menemukan  jejak  yang  terbaik  sehingga terbentuk jadwal tanpa adanya hard constrain.

## F. Rancangan Utama
Rancangan tampilan utama dari program setelah user berhasil login.

## G. Rancangan Bangkit Ant
Gambar 6 . Rancangan Bangkit Ant
Gambar  6  merupakan  rancangan  bangkit ant yang mempunyai  nilai  parameter ant yang  akan  di  input  yaitu  alfa, betha,  max  siklus  dan  rho.  Alfa  merupakan  nilai  derajat kepentingan  antara  node  yang  terdekat.  Rho  merupakan  nilai koefisien  penguapan.  Max  siklus  merupakan  nilai  siklus  yang akan di capai.
Ketika  melakukan  pemrosesan  penjadwalan  dari  data  yang akan  di  susun  penjadwalannya.  Terutama  memasukkan  nilai alfa  =  0.9,  betha  =  0.09,  max  siklus  =  1000  dan  rho  =  0.1. Setelah  itu  akan  di proses penjadwalan dengan ant seperti di gambar  4. Kemudian akan terbentuk jadwal akademik.

## H. Rancangan Cetak Jadwal
Gambar 7 . Rancangan Cetak Jadwal
Gambar  7  merupakan  rancangan  cetak  jadwal  akademik perkuliahan. Data diperoleh dari hasil gambar 6.

## III. KESIMPULAN/RINGKASAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan mengenai rancangan  penjadwalan  dengan  penerapan  MMAS  dapat disimpulkan.
1. Rancangan sistem penjadwalan ini dapat membantu proses penyusunan  jadwal  akademik  STMIK  Atma  Luhur Pangkalpinang.
2. Penerapan max  min  ant  system bertujuan  untuk  sistem penjadwalan tidak terjadi bentrok.
3. Penyusunan  penjadwalan  akademik  di  proses  dengan max min ant system

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  Bruckerr,  ‖Scheduling  Algorithms  Edisi,‖  Germany,  Springer (2006).
[2] M. Dorigo dan Thomas Stutzle, ‖Ant Colony Optimization,‖ MIT Press Cambridge, Massachusetts, London, England (2004).
[3] M.  Dorigo,  ‖Optimization,  Learning  and  Natural  Algorithms,‖  Milan, Italy, Politecnico di Milano (1992).
[4] M. Dorigo dan L.M. Gambardella, ‖Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem,‖ (1997).
[5] Yustina.  Eva,  ‖Desain  dan  Implementasi  Jadwal  Kuliah  dengan Menggunakan Algoritma Semut Berbasis Web, ‖ Malang, UIN (2008).
[6] Yuwono. Bambang. dkk, ‖Implementasi Algoritma Koloni Semut pada Proses  Pencarian  Jalur  Terpendek  jalan  Protokol  di  Kota  Yogyakarta,‖ Yogyakarta, UPN Veteran (2009).
[7] Fernandez.  Antonio.  dkk,  ―Pembangunan  Aplikasi  Penyusunan  Jadwal Kuliah menggunakan Algoritma Semut,‖ Semarang.
[8] Sarwosri  dan  Davie  Rosa  Anamisa,  ―Implementasi  Penjadwalan Matakuliah  Menggunakan  Algoritma  Koloni  Semut  di  Jurusan  Teknik Informatika ITS,‖ Jurnal Ilmiah Kursor vol 5 no 1, Surabaya (2009).
[9] Rusdiyanto,  ―Pemecahan  Masalah  Penjadwalan  Kuliah  dengan menggunakan Algoritma Max Min Ant System,‖  Universitas Komputer Indonesia.
[10] C. Rajendran dan H. Ziegler, ―Ant Colony Algorithms for permutation flowshop  scheduling  to  minimize  makespan/total  flowtime  of  jobs‖, Europen Journal of Operational Research (2004).