JOISIE Journal Of Information System And Informatics Engineering
Vol. 3, No.1 Juni 2019, Hlm 32-40
ISSN: 2503-5304
E-ISSN: 2527-3116

## PERANCANGAN SISTEM PENJADWALAN SEMINAR PROPOSAL DAN SIDANG SKRIPSI DENGAN METODE ALGORITMA GENETIKA
Dwi Oktarina 1) , Alyauma Hajjah 2)
1 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Pelita Indonesia, Jl. Jend. Ahmad Yani no. 82-88 Pekanbaru
2 Teknik Informatika Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Pelita Indonesia, Jl. Jend. Ahmad Yani no. 82-88 Pekanbaru
email: dwi.oktarina@lecturer.pelitaindonesia.ac.id , alyauma.hajjah@lecturer.pelitaindonesia.ac.id

## Abstrak
Sistem  Penjadwalan  Seminar  Proposal  dan  Sidang  Skripsi  pada  STIKOM  Pelita  Indonesia  masih dilakukan secara semi terkomputerisasi. Terjadinya bentrok dan keterlambatan penjadwalan sering terjadi, penjadwalan merupakan salah satu prosedur yang rumit karena harus menyesuaikan dengan ketersediaan ruangan, jam dan juga dosen yang akan menguji, Sekretaris Prodi harus mencocokkan jadwal  tersebut  secara  manual  lalu  di  input  ke  dalam  Microsoft  Excel,  sehingga  kemungkinan kesalahan dan keterlambatan penjadwalan sering dialami. Untuk mengatasi permasalahan ini perlu dikembangkan  Sistem  Penjadwalan  Seminar  Proposal  dan  Sidang  Skripsi  pada  STIKOM  Pelita Indonesia menggunakan metode Algoritma Genetika. Penerapan Algoritma Genetika ini bertujuan untuk  mengoptimalkan  penjadwalan  secara  keseluruhan  dengan  adanya  beberapa  kriteria penjadwalan yang telah ditentukan, sehingga diperoleh suatu optimasi penjadwalan yang baik dalam pemasangan tiap kriteria seperti jam, hari, dan ruang pelaksanaan tidak ada terjadi permasalahan tumbukan jadwal. Aplikasi Program Sistem Penjadwalan Seminar Proposal dan Sidang Skripsi ini dibuat  dengan  menggunakan  pemrograman  berbasis  Web,  Database,  Adobe  Dreamweaver  CS6, Visual Basic dan metode pengembangan sistem yang dipakai adalah System Development Life Cycle (SDLC).  Dengan  diterapkan  sistem  informasi  Penjadwalan  Seminar  Proposal  dan  Sidang  Skripsi pada STIKOM Pelita Indonesia ini akan mempermudah proses penjadwalan untuk bagian BAAK dan Prodi.

## Kata Kunci: Sistem Penjadwalan, Algoritma Genetika, Seminar Proposal, Sidang Skripsi, Web

## Abstract
Scheduling  System  for  Thesis  Proposal  and  Session  Seminar  on  STIKOM  Pelita  Indonesia  is  still conducted  semi-computerized.  Clashes  and  scheduling  delays  often  occur,  scheduling  is  one complicated procedure because it has to adjust to the availability of rooms, hours and also the lecturers who will test, the Secretary of the Study Program must match the schedule manually and then input into Microsoft Excel, so that the errors and scheduling delay is often experienced. To overcome this problem  it  is  necessary  to  develop  a  Thesis  Proposal  and  Session  Seminar  Scheduling  System  at STIKOM  Pelita  Indonesia  using  the  Genetic  Algorithm  method.  The  application  of  Genetic Algorithms  aims  to  optimize  overall  scheduling  with  several  predetermined  scheduling  criteria, so that a good optimization of scheduling can be obtained in the installation of each criterion such as hours, days, and implementation space. Application Scheduling System Program This Thesis Proposal and Session Seminar is made using Web-based programming, Database, Adobe Dreamweaver CS6, Visual  Basic  and  the  system  development  method  used  is  the  System  Development  Life  Cycle (SDLC). With the implementation of information systems Scheduling Proposal Seminars and Thesis Sessions on STIKOM Pelita Indonesia, this will simplify the scheduling process for the BAAK and Study Program sections.
Keywords: Schedul System, Genetic Algorithm, Thesis Proposal, Session Seminar, Web.
1. PENDAHULUAN
Menurut  Ilmuan  Baker  pata  tahun  1974, penjawalan  adalah  proses  penempatan  dari sumber daya terhadap waktu untuk
menghasilkan  penempatan sumber  daya  yang sesuai  dengan  suatu  urutan  pekerjaan.  Proses pembuatan jadwal diharapkan bisa lebih efekti dan  efisien  dalam  memenuhi  semua  kendala
yang dihadapi suatu instansi (Burke, Elliman, & Weare, 1994).
Sistem  Informasi  adalah  seperangkat komponen  yang  saling  berkaitan  yang mengumpulkan,  memanipulasi,  menyimpan, dan  menyebarluaskan  data dan informasi  dan menyediakan  mekanisme  umpan  balik  untuk memenuhi  tujuan  (Stair  &  Reynolds,  2010), sedangkan  Perancangan  Sistem  menurut Laudon  merupakan  keseluruhan  model  atau rencana  untuk  sistem  yang  terdiri  dari sfesifikasi  sistem  yang  memberikan  struktur dan bentuk (C. Laudon, 2003). Dengan adanya sistem  informasi  dan  perancangan  sistem sangat  membantu  proses  pendistribusian informasi (Siddik & Sirait, 2018).
Sekolah Tinggi Ilmu
Komputer
(STIKOM)  Pelita  Indonesia  merupakan  salah satu  institusi  yang  ada  di  Yayasan  Pelita Indonesia. STIKOM Pelita Indonesia memiliki jumlah  mahasiswa  sebanyak  540  orang, dengan jumlah mahasiswa yang cukup banyak. Sistem  Penjadwalan  Seminar  Proposal  dan Sidang Skripsi pada STIKOM Pelita Indonesia masih dilakukan secara semi terkomputerisasi. Terjadinya bentrok dan keterlambatan penjadwalan  sering  terjadi,  penjadwalan merupakan  salah  satu  prosedur  yang  rumit karena harus menyesuaikan dengan ketersediaan ruangan, jam dan juga dosen yang akan menguji, Sekretaris Prodi harus mencocokkan  jadwal  tersebut  secara  manual lalu  di  input  ke  dalam  Microsoft  Excel, sehingga kemungkinan kesalahan dan keterlambatan penjadwalan sering dialami.
Dalam proses pembuatan jadwal Seminar Proposal  dan  Sidang  Skripsi  harus  melalui beberapa  tahapan  penting  sebelum  bisa dinyatakan  sebagai  sebuah  hasil  karya  yang valid dan teruji. Dalam pelaksanaannya sistem ini  melibatkan  BAAK,  sekretaris  Program Studi,  dan  Ketua  Program  Studi.  Setelah usulan  penelitian  disetujui,  Ketua  Program Studi  akan  menentukan  jadwal  Seminar Proposal  yang  akan  di  hadiri  oleh  3  penguji, kemudian  penentuan  pembimbing  yang  akan disesuaikan  dengan  judul  penelitian  hingga Sidang Skripsi. Sistem ini memiliki kelemahan khususnya  dari  segi  efisiensi,  mulai  dari penentuan  dosen  pembimbing  dan  penguji, serta penyusunan jadwal Seminar Proposal dan Sidang  Skripsi  memerlukan  waktu  sekitar  2 hari.  Kendala  utama  yang  dihadapai  pada sistem  ini  terletak  pada  proses  penyusunan jadwal  Seminar  Proposal  dan  Sidang  Skripsi
yang masih dijalankan secara semi terkomputerisasi. penyusunan jadwal dipengaruhi faktor-faktor seperti ketersediaan ruangan,  jadwal  mengajar  dan  jadwal  kerja dosen.  Pihak  yang  bertanggung  jawab  dalam penyusunan  ini  perlu  melakukan  analisa dengan  teliti  yang  cukup  memakan  waktu sehingga  jadwal  yang  disusun  tidak  berjalan paralel  dengan  jadwal  mengajar  dosen  dan penggunaan ruangan untuk perkuliahan, serta tidak  menimbulkan  penundaan  salah  satu aktivitas  setelah  jadwal  tersebut  diumumkan. Solusi  yang  diusulkan  adalah  membangun sebuah  sistem  penjadwalan  yang  dapat mengakomodir seluruh proses dalam pengelolaan  Seminar  Proposal  dan  Sidang Skripsi di STIKOM Pelita Indonesia menggunakan metode Algoritma Genetika.
Algoritma Genetika merupakan salah satu algoritma  optimasi  yang  cukup  handal  dan sering dipakai dalam permasalahan penjadwalan.  Algoritma  ini  telah  diterapkan pada  berbagai  masalah  penjadwalan,  seperti yang diterapkan pada permasalahan  Rancang Bangun  Sistem  Penjadwalan  Sidang  Skripsi Menggunakan  Algoritma  Genetika  oleh  I Made Budi Adnyana dan I Komang Wijayana, yang  diterapkan  pada  STIKOM  Bali  untuk mengatasi berbagai kendala dalam penjadwalan  sidang  skripsi  (Adnyana  & Wijayana, 2017). Julianto membahas Rancang bangun  aplikasi  pengololaan  tugas  akhir dengan menggunakan prinsip-prinsip teknologi (Simatupang & Muhammad, 2018), Masalah  penjadwalan  sidang  tugas  akhir dalam  penelitian  lainnya  oleh  Oki  Virgiawan membahas  tetang  penjadwalan  sidang  tugas akhir menggunakan metode Algoritma Genetika Adaftif dan Fuzzy Relation
(Virgiawan  Pramudita,  Nhita,  &  Aditsania, 2016).

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Algoritma Genetika
Algoritma Genetika pertama kali dikembangkan  oleh  John  Holland  dari Universitas  Michigan  (1975).  John  Holland mangatakan  bahwa  setiap  masalah  yang berbentuk  adaptasi  (alami  maupun  buatan) dapat  di  formulasikan  dalam  teknologi genetika. Algoritma Genetika adalah simulasi dari  proses  evolusi  Darwin  dan  operasi genetika atas kromoson (Kusumadewi, n.d.)
Algoritma  Genetika  merupakan  suatu algoritma heuristic yang  didasarkan  atas
mekanisme  evolusi  biologis  (Gen  &  Cheng, 1997).  Keberagaman  pada  evolusi  biologis adalah  variasi  dari  kromosom  antar  individu organisme.  Variasi  kromosom  ini  akan mempengaruhi  laju  produksi  dan  tingkat kemampuan organisme untuk hidup.
Adapun tahap Algoritma Genetika (Jollyta, Johan, & Hajjah, 2017) adalah
Gambar 1. Tahapan Algoritma Genetika
Metodologi  penelitian  menguraikan  seluruh kegiatan  yang  dilaksanakan  selama  penelitian berlangsung. Adapun langkah-langkah yang dilalui pada  penelitian  ini  diperlihatkan  pada  gambar berikut :

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
1. Studi Pustaka dan Observasi Studi  Pustaka:  mempelajari  Algoritma Genetika  dan  cara  penggunaannya,  serta
pembuatan  Sistem  Penjadwalan  Seminar Poposal dan Sidang Skripsi.
Oservasi:
memperhatikan dan mendapatkan  data-data  yang  bersesuaian dengan penyelesaian Algoritma Genetika dan perancangan  sistem  penjadwalan,  dimana peraturan penjadwalan sebagai kromosom dan kriteria  yang  disusun  ke  dalam  gen-gen sehingga  dapat  ditentukan skema  yang  cocok dalam pembentukan dan panjang kromosomnya.  Mendefenisikan  sistem  yang akan dikembangkan. Sistem pengajuan
Seminar  Proposal  dan  Sidang  Skripsi  pada STIKOM  Pelita  Indonesia  dan  akan  di impelementasikan dalam bahasa pemograman PHP dan MySQL sebagai databasenya. 2. Analisa Data. Mengumpulkan kebutuhan-kebutuhan dengan  sistem  yang  akan  di  bangun.  Bila sebelumnya  yang  dapat  melakukan  keahlian dalam  menganalisis  petugas  pengamat  maka pada  sistem  yang  dibangun,  tugas  tersebut akan dilakukan oleh sistem.
3. Penerapan Algoritma Genetika.
Tahap  ini  merupakan  langkah-langkah yang dilakukan untuk mempersiapkan komponen-komponen  Algoritma  Genetika yang  digunakan,  yakni  satu  populasi  dengan kromosom  yang  ditentukan,  pengkodean, penentuan  nilai  fitness,  seleksi,  crossover, mutasi dan populasi baru.
4. Perancangan Sistem Penjadwalan. Merancang  Sistem,  Setelah  dikumpulkan beberapa  informasi  aliran  sistem  pengajuan Seminar  Proposal  dan  Sidang  Skripsi,  Maka langkah selanjutnya adalah Merancang sistem antar muka sistem yang akan diterapkan.
5. Pengujian Sistem Melakukan  berbagai  pengujian  terkait dengan sistem baru, setelah membuat program maka  dilakukan  tes  apakah  program  yang dibuat  tersebut running atau  tidak.  Jika  tidak running maka dilakukan pengecekan kesalahan kembali pada programnya. Namun,
Jika running maka  dapat  dilanjutkan  ke tahapan  berikutnya 6. Implementation a. Menyiapkan Production
b. Documentation
c. Konversi Sistem
7. Maintenance
Pemeliharaan berkala. Setelah program dinyatakan running ,  maka  yang  dilakukan selanjutnya  adalah  menjaga  dan  memelihara
Mulai Studi Pustaka dan Observasi Analisa Data Penerapan Algoritma Genetika
Perancangan Sistem Penjadwalan Pengujian Sistem Implementasi Selesai Maintenance
programnya  agar  tidak  rusak,  yaitu  dengan mengupdatenya setiap ada informasi terbaru.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Agar  jadwal  dapat  dibuat  dengan  lebih efisien  dan  efektif.  Maka  sejumlah  kendala harus diperhatikan. STIKOM Pelita Indonesia mempunyai aturan dalam penjawalan seminar proposal dan sidang skripsi yaitu:
1. Dalam satu sesi seminar proposal dan sidang skripsi terdiri dari 3 dosen yaitu satu dosen pembimbing dan dua dosen penguji.
2. Jadwal  menguji  dari  dosen  penguji dan  dosen  pembimbing  tidak  boleh sama  dengan  jadwal  mengajar  setiap dosen
3. Seminar  proposal  dan  sidang  skripsi harus  dilaksanakan  pada  hari  Senin, Selasa, Kamis dan Sabtu
4. Ruangan  yang  dipakai  untuk  seminar proposal  dan  sidang  skripsi  adalah 302, 309, 310 dan 312
5. Waktu  pelaksanaan  seminar  proposal dan  Sidang  Skripsi  yaitu  jam  08.00, 10.00, 13.00 dan 15.00 Berikut
adalah kodifikasi kriteria penjadwalan.
Tabel 1. Kodefikasi Kriteria Penjadwalan Kode Mahas iswa X1=Kriteria 1 X2= Kriteria 2 G 1 G
2 G 3 G 4 G 1 G 2 G 3 G 4 Kode Mahas iswa X2=Kriteria 3
X4= Kriteria 4
G 1 G 2 G 3 G 4 G 1 G 2 G 3 G 4
Poses Kodifikasi adalah mengkodekan variabel-variabel  yang  terdapat  pada  proses penjadwalan. Dimana variabel tersebut diantaranya adalah mahasiswa yang dikodekan sebagai  kromosom  sebanyak  24  berdasarkan jumlah  sampel.  Masing–masing  kromosom terdiri  dari 4  kriteria,  masing–masing  kriteria memiliki  4  sub  kriteria  yang  dikodekan sebagai gen, sehingga masing–masing kromosom  memiliki  16  gen.  Kodifikasi dilakukan dengan bilangan biner yang diangun secara  acak  dalam  percobaan  pertama. Pengkodean  kromosom  bentuk  biner  dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 2. Pengkodean Kromosom Dalam Biner
Kromosom X1 X2 X3 X4 Ketua Sidang Hari Jam Ruangan
G1 G2 G3 G4 G1 G2 G3 G4 G1 G2 G3 G4 G1 G2 G3 G4 Mahasiswa 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 Mahasiswa 2 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 Mahasiswa 3 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 Mahasiswa 4 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 Mahasiswa 5 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 Mahasiswa 6 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 Mahasiswa 7 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 Mahasiswa 8 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 Mahasiswa 9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 Mahasiswa 10 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 Mahasiswa 11 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 Mahasiswa 12 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 Mahasiswa 13 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 Mahasiswa 14 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 Mahasiswa 15 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 Mahasiswa 16 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 Mahasiswa 17 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 Mahasiswa 18 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 Mahasiswa 19 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 Mahasiswa 20 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 Mahasiswa 21 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0
Mahasiswa 22 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 Mahasiswa 23 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 Mahasiswa 24 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0
Melalui proses optimasi kriteria menggunakan  metode  Algoritma  Genetika,
Maka    nilai  terbaik  seluruh  kriteria  setiap generasi  diperoleh  dari  proses  elitisme  yang didasarkan  pada  nilai  fitness  terbaik  pada
kromosom  tiap  generasi  dan  nilai  kromosom secara keseluruhan. Kromosom terbaik terdapat  pada  generasi  ke  14  dengan  nilai setiap generasi  dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3. Nilai Kriteria Seluruh Generasi Generasi Ke Kromosom X1 X2 X3 X4 Total X Ketua Penguji Hari Jam Ruangan 1 Mahasiswa 22` 11,3125 8,5 13,1875 10,375 43,375 2 Mahasiswa 18` 15,0625 8,5 13,1875 10,375 47,125 3 Mahasiswa 24` 14,125 9,4375 13,1875 10,375 47,125 4 Mahasiswa 16` 9,4375 10,375 13,1875 9,4375 42,4375 5 Mahasiswa 15` 4,75 12,25 14,125 12,25 43,375 6 Mahasiswa 4` 9,4375 11,3125 8,5 10,375 39,625 7 Mahasiswa 23` 9,4375 11,3125 9,4375 10,375 40,5625 8 Mahasiswa 17` 9,4375 11,3125 9,4375 10,375 40,5625 9 Mahasiswa 5` 15,0625 10,375 13,1875 1,9375 40,5625 10 Mahasiswa 19` 15,0625 10,375 13,1875 1,9375 40,5625 11 Mahasiswa 23` 15,0625 10,375 13,1875 1,9375 40,5625 12 Mahasiswa 18` 14,125 14,125 9,4375 1,9375 39,625 13 Mahasiswa 1` 14,125 14,125 9,4375 1,9375 39,625 14 Mahasiswa 20` 13,1875 10,375 13,1875 1,9375 38,6875
Perolehan  nilai  atribut  bervariasi  namun pencarian  Algoritma  Genetika  ini  berujung pada  nilai  fitness  dan  X  yang  terbaik dikarenakan akan digunakan untuk pemilihan kriteria  penjadwalan  terbaik.  Dari  Tabel  3 terlihat  pada  generasi  7  dan  8  memiliki  total nilai dan rata – rata tertinggi. Maka diperoleh nilai kriteria optimal, yaitu :
Ketua Penguji   = 9,4375 Hari = 11,3125 Jam = 9,4375 Ruangan = 10,375 Nilai – nilai tersebut adalah nilai optimal yang akan  dihasilkan  melalui  pencarian  dengan Algoritma  Genetika.  Hasil  keseluruan  yakni 40,5625.

## 3.2 Use Case Diagram Baru
Diagram ini digunakan untuk menggambarkan  pengguna  aplikasi  aplikasi dan  kegiatan  terhadap  aplikasi.  Pengguna diwakili  oleh  aktor  sedangkan  kegiatannya diwakili oleh Use Case.
a. Use Case Diagram Baru Desktop.

## b. Use Case Diagram Baru Web
Gambar 4. Use Case Diagram Baru  Web

## 3.4 Tampilan Aplikasi
1. Halaman Form Login
Halaman Form  Login  User merupakan form  yang  digunakan  sebagai  pembatas antara user  dan  non-user, akan  tampil pertama kali saat program dijalankan.
Gambar 5. Halaman Form Log In Web User
2. Halaman Form Menu Utama Halaman Form  Menu Utama  adalah
sebuah  tampilan  halaman  awal  program yang berisi fitur sub menu-menu program. Gambar 6. Halaman Form Main Menu 3. Halaman Form Home Web
Halaman Form  Home  pada  Web ini merupakan  halaman  awal  yang  akan  di kunjungi oleh user atau pengguna.

## 4. Halaman Form Login Dosen
Form Login ini berfungsi untuk membatasi user, yang ditentukan adalah dosen yang bersangkutan ataupun dosen yang telah diberi hak akses untuk menerima jadwal sebagai penguji.
Gambar 8. Halaman Form Login Desktop

## 5. Halaman Form Jadwal Dosen
Form ini berfungsi untuk menampilkan jadwal berdasarkan dosen yang melakukan login. Dosen juga diberi hak untuk menerima atau menolak jadwal yang telah diajukan.
Gambar 9. Halaman Form Jadwal Dosen
6. Halaman Form Master Shift Jadwal
Halaman Form  Mater  Shift  Jadwal ini  berfungsi  untuk  entri  shift  jadwal  yang  telah  ditentukan berdasarkan  kebijakan  prodi.  Dan  dapat  diubah  atau di  tambahkan  oleh  user  yang  terdapat tombol save dan delete.
Gambar 10. Halaman Form Master Shift
7. Halaman Form Pengajuan Proposal Halaman Form  Pengajuan ini  berfunsi  untuk  mendata  daftar  antrian  mahasiswa  yang  akan melaksanakan seminar proposal, berdasarkan data mahasiswa yang sudah ada. Pada halaman form ini terdapat beberapa tombol button seperti save, cancel, update dan print. Untuk menyimpan data harus memenuhi kelengkapan persyaratan.
Gambar 11. Halaman Form Pengajuan Proposal Halaman Form Penjadwalan Manual Proposal
Halaman Form Manual Proposal ini berfungsi untuk melakukan penjadwalan  secara manual atau ketika antrian mahasiswa sedikit.
Gambar 12. Halaman Form Penjadwalan Manual Proposal

## 4. SIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  membuktikan  bahwa Sistem  Penjadwalan  seminar  proposal  dan sidang    skripsi  dapat  mempercepat  proses kegiatan  penjadwalan  dan  dengan  adanya informasi yang didapatkan dari web mempermudah  mahasiswa  dan  dosen  untuk mengetahui  jadwal  yang  telah  di  ajukan,  dan daftar  jadwal  menguji  bagi  dosen.  Dengan diterapkannya  Algoritma  Genetika  pada sistem  penjadwalan  seminar  proposal  dan sidang skripsi, proses kesalahan dan keterlambatan dapat diminimalisir.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih kepada Sekolah Tinggi Ilmu
Komputer  Pelita  Indonesia  serta  pengelola Jurnal  STIKOM  Pelita  Indonesia  yang  sudah menerbitkan Artikel ini.
6. DAFTAR PUSTAKA
Adnyana, I. M. B., & Wijayana, I. K. (2017).
Rancang  Bangun  Sistem  Penjadwalan Sidang Skripsi Menggunakan Algoritma Genetika. Jurnal Sistem Dan Informatika , 12 (1), 38–47.
Burke, E., Elliman, D., & Weare, R. (1994). A genetic  algorithm  based  university timetabling system. East-West Conference  on  Computer  Technologies in  Education,  Crimea,  Ukraine , East - West (1994), 35–40.
C. Laudon, K. (2003). Management
information  systems:  managing  the digital firm. In Revista de Administração Contemporânea (Vol. 7). https://doi.org/10.1590/S1415- 65552003000100014
Gen,  M.,  &  Cheng,  R.  (1997). Genetic ALgorithms And Engineering Design . A Wiley-Interscience  Publication,  JOHN WILEY & SONS, INC.
Jollyta,  D.,  Johan,  J.,  &  Hajjah,  A.  (2017). Genetic  Algorithms  to  Optimizatize Lecturer  Assessment’s  Criteria. IOP
Conference Series: Earth and Environmental Science , 97 (1).
https://doi.org/10.1088/1755-
1315/97/1/012005
Kusumadewi, S. (n.d.). Penyelesaian Masalah Optimasi Dengan Teknik-teknik Heuristik . Graha Ilmu. Siddik, M., & Sirait, A. (2018). PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI AKADEMIK DENGAN
RANCANGAN  MODUL  PROGRAM MENGGUNAKAN. JOISIE  Journal  Of Information  System  And  Informatics Engineering , 2 (1), 51–57.
Simatupang,  J.,  &  Muhammad.  (2018).
RANCANG BANGUN APLIKASI PENGELOLAAN TUGAS AKHIR DENGAN. JOISIE Journal Of Information  System  And  Informatics
Engineering , 2 (2), 39–48.
Stair, R., & Reynolds, G. (2010). Principles of Information  Systems:  a  managerial Approach, 9th Edition . 10.
Virgiawan  Pramudita,  O.,  Nhita,  F.,  & Aditsania,  A.  (2016).  Penjadwalan
Sidang Tugas Akhir Prodi Ilmu Komputasi Universitas Telkom Menggunakan Metode Algoritma Genetika Adaptif dan Fuzzy Relation. E-
Prosiding of Engineering , 3 (2), 229–244. https://doi.org/10.21108/indosc.2016.14 9