## PENERAPAN METODE GENETIK PADA SISTEM INFORMASI PENJADWALAN PERKULIAHAN STMIK JAKARTA STI&K
Linda Wahyu Widiyanti 1) , Suyatno 2)
1 Sistem Informasi, STMIK Jakarta STI&K email: lindawewe100@gmail.com
2 Teknik Informatika, Universitas Pamulang, Banten email: yatyes75@gmail.com

## Abstract
Lecture activities from a university are increasingly complex along with the number of scientific fields in a study program. One of these complications is the  scheduling of courses given to students and supporting lecturers. The number of courses and the large number of lecturers make the scheduling process require extra in managing it. STMIK Jakarta STI&K is a college in the field of computers that has several  study programs in the field of computers consisting of the Information Systems Study Program, Computer Systems and  Information  Management.  At  the  beginning  of  each  lecture,  they  often  experience  difficulties  in scheduling the lectures. The need for a system that can process scheduling data is very important so that it can help maximize the process so that lecture activities are more organized. Answering the problem of the complicated process of scheduling lectures for students and lecturers, in this study a scheduling system was developed  using  the  Genetic  Method.  The  use  of  this  genetic  method  can  minimize  scheduling  conflicts between courses, between lecturers and between classes. The development of this scheduling system was developed using the PHP language and MySQL database so that it can be applied online so that the results can be  directly  informed  to  lecturers  and  students.  Based  on  the application of  the  system  developed,  it helps the scheduling department of STMIK Jakarta STI&K faster in making schedules because it minimizes schedule conflicts, informs schedules more quickly so that all lecturers and students are better prepared. The comparison of the average speed of making schedules manually and using genetic methods is between 69.67 and 69.72.
Keywords: Genetic Algorithm, Scheduling, Courses, Academic, PHP, MySQL

## 1. PENDAHULUAN
Penjadwalan  kegiatan  belajar  mengajar dalam  suatu  institusi  pendidikan  tinggi  dengan jumlah  fakultas  atau  disiplin  ilmu  yang  banyak menjadi sesuatu yang perlu diperhatikan. Faktor- faktor  yang  menjadi  fokus  pada  saat  proses pembuatan  jadwal  perkuliahan,  antara  lain: kemampuan dosen-dosen untuk mengajar matakuliah sesuai spesialisasi tertentu, menghindari  penjadwalan  matakuliah  dosen beririsan  satu  dengan  yang  lain  karena menyulitkan  mahasiswa  mengambil  matakuliah tertentu.  Selain  itu,  jadwal  matakuliah  setiap kelas  harus  didistribusikan  secara  merata  pada kelas  tingkat  yang  sama  atau  kelas  paralel,  dan jumlah  ruangan  yang  tersedia  cukup  untuk memenuhi  jadwal  perkuliahan  selama  satu minggu.
Kegiatan  penyusunan  jadwal  perkuliahan yang  memiliki  jumlah  banyak  tentunya  tidak mudah  dilakukan  sampai  menemukan  metode yang  tepat.  Diperlukan  metode  optimasi  untuk mengotimalkan proses pembuatan jadwal perkuliahan.  Salah  satu  metode  yang  tersedia adalah menggunakan Algoritma Genetik. Algoritma  ini  bekerja  dengan  mengoptimasi meniru  mekanisme  genetika  alam.  Metode Algoritma  Genetik  yang  digunakan pada  proses penjadwalan  bekerja  dimana  tahap  penentuan kombinasi  terbaik  antara  matakuliah  dengan dosen,  jadwal  mahasiswa  tidak  bentrok,  dan ruangan yang tersedia untuk kegiatan perkuliahan secara keseluruhan.
Beberapa  penelitian  yang  menggunakan metode genetika telah dilakukan seperti
Implementasi Algoritma Genetika untuk
Penjadwalan  Asisten  Dosen  di  STIKOM  Bali. Metode    Algoritma  Genetika  ini  diusulkan sebagai sebuah solusi implementasi dalam sistem penjadwalan  asdos  [1].  Metode  seleksi  juga berpengaruh  terhadap  jumlah  iterasi  dan  waktu komputasi,  metode  seleksi  yang  paling  baik adalah  metode  elite.  Penelitian  lainnya  juga dilakukan dengan menerapkan Algoritma Genetika  Untuk  Penjadwalan  Mata  Pelajaran. Dalam  penelitian  ini  membahas  Penerapan metode  Algortima  Genetika  untuk  Penjadwalan Mata  Pelajaran  diharapkan  dapat  dikembangkan lebih lanjut ke dalam suatu sistem terkomputerisasi  yang  dapat  mengganti  cara manual  penjadwalan  mata  pelajaran  dan  dapat menghasilkan  jadwal  yang  lebih  akurat  dengan aturan yang ada dalam waktu yang lebih singkat [2].
Penjelasan  permasalahan  penjadwalan  dan penggunaan metode genetic tersebut memberikan  ide  dalam  penelitian  ini  untuk mengembangkan suatu sistem berbasis computer untuk  menterjemahan  dan  memberikan  solusi permasalahan tersebut. Penelitian yang dilakukan tersebut dapat diterapkan pada sistem penjadwalan perkuliahan yang ada pada kampus STMIK  Jakarta  STI&K.  Sistem  informasi memberikan solusi pembuatan jadwal perkuliahan  sehingga  tercipta  kombinasi  yang baik  antara  dosen,  matakuliah,  mahasiswa  dan ruangan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metodologi pengembangan sistem
Metode
pengembangan sistem diterapkan  saat  pengembangan  sistem  informasi Model  klasik  menjadi  pilihan  sebagai  panduan dalam  pengembangan  sistem  informasi  dimana tahapan ini sudah umum digunakan.
Model pengembangan klasik menggunakan pendekatan dengan analogi seperti air  terjun  atau  waterfall  approach  yang didalamnya terdiri dari beberapa proses pengembangan  sistem  [1].  Berikut  tahapan pengembangan sistem model klasik tersebut:
1 Tahapan perencanaan merupakan tahap awal pengembangan dilakukan
dengan
pendefinisian semua kebutuhan baik berbentuk  perangkat  lunak  atau  perangkat kerass.
2 Tahapan analisis dilakukan dengan
mengumpulkan  data-data  untuk  membantu pengembangan sistem yang baru.
3 Tahapan desain sistem baru dengan menteremahkan  hasil  analisis  data  menjadi sistem baru.
4 Tahapan  penerapan  sistem  dengan  membuat program  computer  menjadi  suatu  aplikasi yang siap untuk dijalankan.
5 Tahapan pemeliharaan sistem menjadi sangat penting  dengan  melakukan  proses  audit sistem,  pemeliharaan,  perbaikan  sampai menigkatkan kemampuan sistem.

## 2.2 Analisa data kebutuhan sistem
Proses penjadwalan secara umum berhubungan  dengan  alokasi  kegiatan  untuk sumber  daya  disesuaikan  prioritas  waktu, kapasitas,  durasi,  dan  masalah  kecocokan  [2]. Penjadwalan merupakan kegiatan dalam pengambilan  keputusan  untuk  alokasi  sumber daya dalam melakukan tugas dengan memperimbangkan  optimalisasi  waktu  dan tujuan kegiatan. [3].
Kegiatan penjadwalan perkuliahan merupakan  kegiatan  administrasi  secara  rutin pada  suatu  organisasi  atau  institusi  pendidikan. Kegiatan  penjadwalan  ini  secara  umum  ada dua kegiatan utama yaitu perkuliahan dan ujian [4].
Perbedaan  penjadwalan  perkuliahan  dengan penjadwalan  ujian  adalah  masalah  waktu. Penjadwalan  perkuliahan  dilakukan  dalam beberapa  waktu  sedangkan  pada  penjadwalan ujain hanya dilakukan dalam satu waktu saja. Jadi secara  umum  penjadwalan  perkuliahan  lebih rumit dibanding penjadwalan ujian [4].
Masalah proses kegiatan penjadwalan berhubungan  dengan  pengolahan  data  dosen, kelas,  matakuliah  dan  ruangan  sesuai  periode waktu. Proses ini dikerjakan dengan tujuan tidak terjadi  bentrok  antara  elemen  tersebut  dimana kombinasi  elemen  tadi  dikanal  dengan  tuple. Tuple  dilakukan  penjadwalan  dalam  periode waktu satu minggu. [5].
Secara  teori  permasalah  yang  muncul dalam kegiatan penjadwalan dikatagorikan menjadi dua seperti berikut:
1. Hard  Constraints  adalah  masalah  wajib diselesaikan  pada  proses  penjadwalan.
Contoh  kendala  seperti  ini  adalah:  seorang mahasiswa  dan  seorang  dosen  hanya  bisa melakukan  kegiatan  perkuliahan  pada  satu lokasi  dan  waktu  saja.  Contoh  lain  adalah jumlah total dosen dan kelas tidak lebih besar dari jumlah kelas dan jumlah dosen tersedia dalam satu periode waktu.
2. Soft Constraints adalah batasan penjadwalan jika dilanggar masih bisa mendapakan solusi terbaik  yang  diusahakan  terpenuhi.  Kualitas penjadwalan  dinilai  sesuai  banyaknya  soft constraints terpenuhi [5].
Algoritma  Genetik  merupakan  algoritma mengadopsi  pemahaman  evolusi  alamiah  untuk mencari solusi dari suatu permasalahan. Algoritma  ini  bekerja  dengan  pendekatan penggabungan  acak  berbagai  solusi  terbaik. Algoritma  ini  bekerja  dengan  mengambil  dari sekumpulan  data  untuk  menghasilkan  solusi terbaik  proses  pencocokan  secara  maksimal disebut  fitness.  Proses  yang  dilakukan  ini dilakukan secara berulang sampai menghasilkan solusi  tepat  bagi  permasalahan.  Terdapat beberapa tahapan dari proses Algoritma Genetika seperti berikut ini:
1. Algoritma  Genetika  dalam  proses  optimasi tidak mengandung banyak rumus
matematika. Algoritma  ini dapat diterapkan pada  fungsi  lain  baik  dalam  bentuk  linier atau non-linier;
2. Algoritma  ini  beroperasi  evolusi  sangat efektif  dalam  observasi  acak  pad  posisi global;
3. Penerapan  algoritma  sangat  fleksibilitas untuk problematika tertentu.
Solusi  permasalahan dalam algoritma genetik dengan menggunakan kromosom. Aspek utama  dalam  algoritma  ini  terdiri  dari  definisi- definisi  function:  fitness,  definisi,  representasi dan  implementasi.  Algoritma  ini  akan  berjalan
dengan  baik  jika  aspek  tersebut  sudah didefinisikan dangan baik.
1. Fitness
Individu  tertentu  dievaluasi  sesuai  fungsi yang  menjadi  ukuran  kemampuannya  [6]. Evolusi  alam  menjelaskan  bahwa  individu  yang bisa  bertahan  hidup  adalah  yang  bernilai  fitnes tinggi  dan  mati  jika  fines  bernilai  rendah. Masalah  optimasi  pencarian  solusinya  adalah menjalankan  secara  maksimal  fungsi  likelihood. Proses  selanjunya  adalah  meminimumkan  least square  pada  fungsi produksi  Cobb-Dauglas  atau fungsi produksi CES.
2. Seleksi Kromosom induk Menentukan  dua  buah  kromosom  dimana kemudian dilakukan persilangan secara proporsional  berdasarkan  nilai  fitness.  Metoda seleksi  biasanya  menggunakan  teknik  roulette wheel. Metoda ini bekerja seperti permainan roda roulette  dengan  setiap  kromosom  berada  pada roda  lingkaran  secara  proporsional  sesuai  nilai fitness.  Kromosom  menempati  potongan  besar jika nilai fitness besar begitu juga sebaliknya.
Gambar 1. Seleksi kromosom model roullete wheel
Metoda ini sangat mudah diterapkan karena pada  pemprograman.  Langkah  pertama  adalah pembuatan  nilai  interval  kumulatif  nilai  fitness setiap kromosom. Pemilihan kromosom jika nilai random ada pada interval tersebut. Gambar 1, K4 berada  dalam  interval  [0,875;  1].  K3  dalam interval  [0,  75;  0,875]  dan  K2  berada  pada interval  [0,  25;  0,74],  K1  berada  pada  interval kumulatif  [0;  0,25].  Contoh:  jika  angka  random bernilai 0,6 maka kromosom K2 menjadi parent.
Tetapi  jika  nilai  yang  dibangkitkan  0,9  terpilih kromosom K4.
3. Pindah Silang
Proses  pindah  silang  menjadi  komponen sangat  penting  dalam  algoritma  ini.  Kromosom yang  baik  merupakan  hasil  dari  proses  pindah silang dua buah kromosom.
Gambar 2: Proses Pindah Silang kromosom
Proses  pindah  silang  bisa  menghasilkan sesuatu  yang  tidak  baik  jika  nilai  populasinya kecil.  Populasi  bernilai  kecil  berakibat  pada solusi yang sulit karena menyebar ke kromosom lainnya. Solusi masalah ini menggunakan aturan pindah  silang  jika  memiliki  probabilitas  suatu bilangan  random  kurang  dari  nilai  probabilitas tujuan  yaitu  niai  1.  Proses  pindah  silang sederhana  jika  duilakukan  secara  random  pada satu titik potong. Selanjutnya induk 1 pada bagian pertama di gabung dengan yang ada pada bagian kedua.
Operator Crossover menjadi bagian penting Algoritma Genetika bekerja pada dua kromosom pada  suatu  waktu  membentuk  kombinasi offspring.  Offspring  diperoleh  dari  kombinasi satu  segmen  induk  kiri  dipisahkan  dengan segmen  induk  kanan.  Rasio  jumlah  offspring terhadap luas populasi setiap generasi merupakan Crossover rate.
4. Mutasi
Proses  mutasi  dilakukan  pada  gen  dengan probabilitas  tersendiri.  Bilangan  random  kurang dari  probabilitas  maka  perlu  perubahan  gen menjadi  nilai  kebalikan.  Binary  encoding,  0 menjadi 1, dan 1 menjadi 0. Probabilitas mutasi 1/12 maka 1 gen dimutasi dari kromosom 12 gen. Algoritma genetika selama evolusi memiliki nilai
probabilitas mutasi tetap. Beikut ini adalah proses mutase  yang  terjadi  pada  gen  seperti  ditunjukan pad gambar 3.
Gambar 3: Mutasi Gen dari induk ke anak.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  perancangan  sistem  dilaksanakan memakai  perangkat  bantu  dalam  hal  ini menggunakan  diagram  UML.  Diagram  UML yang  digunakan  antara  lain  Diagram  Use  Case, Diagram  aktivitas,  rancangan  database,  beserta rancangan tampilan halaman aplikasi penjadwalan menggunakan algoritma genetik.

## 3.1 Diagram Use Case Penjadwalan
Diagram  Use  Case  penjadwalan  yang dikembangkan memiliki alur seperti terlihat pada gambar 4. Gambar tersebut menjelaskan kegiatan pengguna  dalam  hal  ini  adalah  staff  BAAK  di kampus  STMIK  Jakarta  STI&K  melakukan kegiatan  pembuatan  jadwal  perkuliahan.  Sistem pembuatan jadwal ini dilakukan secara otomatis menggunakan  aplikasi  yang  dikembangkan dalam peneliatian.
Gambar 4 Use case penjadwalan kuliah
Tahapan  awal  pembuatan  penjadwalan perkuliahan diawalai dengan menentukan matakuliah yang diterima dari bagian secretariat
Program Studi. Program Studi memberikan daftar matakuliah  yang  dikeluarkan  pada  semester bersangkutan.  Menentukan  dosen-dosen  yang mangajar  matakuliah  sesuai  dengan  spesifikasi yang  sudah  biasa  dipilih.  Tahapan  berikutnya membangkitan  jadwal  baru  secara  otomatis menggunakan  algoritma  genetik.  Perbaikan tambahan dapat dilakukan dengan melihat bahwa jadwal baru belum optimal.

## 3.2 Diagram Activitas Penjadwalan
Diagram Aktivitas yang dirancang kemudian dikembangkan  dijelaskan  lebih  detail  sehingga membantu  dalam  menterjemahkan  bisnis  proses aplikasi  yang  dibuat.  Gambarn  bisnis  proses tersebut  dapat  dijelaskan  pada  gambar  5  berikut ini:
Gambar 5. Diagram Aktivitas Penjadwalan
Proses  penjadwalan  hasil  dari  rancangan sistem tersebut membutuhkan data master sesuai kebutuhan  pengembangan.  Berikut  adalah  data- data yang dibutuhkan sisem penjadwalan seperti data matakuliah, data dosen, data semester, data kelas, data jam, data ruang, data prodi, dan data mahasiswa. Pemetaan data-data tersebut dilakukan untuk memenuhi ketersediaan masing- masing  sumber  daya.  Fungsi  penting  pada aplikasi  dapat  melakukan  proses  pembuatan jadawl  secara  otomatis.    Selanjutnya  adalah
fungsi yang disediakan dalam pengolahan seperti proses edit, sampai pembuatan laporan. Pembuatan  laporan  jadwal  berbentuk  matrik sehingga menampilkan data penting seperti hari, periode waktu, kelas, ruangan, dan mata kuliah.

## 3.3 Database Sistem Penjadwalan
Berikut  ini  adalah  diagram  yang digunakan  untuk  merancang  database.  Diagram yang  digunakan  dalam  merancang  database sistem  penjadwalan  ini  menggunakan  Diagram Entity  Relasional.  Rancangan  Diagram  Entity Relasional  tersebut  diterjemahkan  kedalam Database  Manajemen  Sistem  menggunakan Perangkat  Lunak  MySQL  seperti  pada  gambar berikut:
Gambar 3. Rancangan Database Penjadwalan
Berikut  ini  adalah  data-data  yang  digunakan untuk menjalankan aplikasi penjadwalan dimana terdapat data matakuliah, data hari, data jam, data dosen seperti pada tabel-tabel berikut:
Tabel 1. Data Matakuliah No Kode Matakuliah 1. TK-38101 Internet of Things 2. MI-24204 Pemrograman Web 3. TK-26301 Komunikasi Data 4. TK-17304 Jaringan Komputer
Tabel  1  berisi  contoh  data  matakuliah  yang ada di perguruan tinggi STMIK Jakarta STI&K. Data  matakuliah  tersebut  terdiri  dari  kode matakuliah, Nama Matakuliah, SKS. Pengkodean matakuliah berdasarkan tiga program studi yang: sistem informasi, sistem Komputer dan Manajemen Informatika.

## Tabel 2. Data Hari
No Kode Nama 1. 1 Senin 2. 2 Selasa 3. 3 Rabu 4. 5. 6. 4 5 6 Kamis Jumat Sabtu
Tabel  2  merupakan  data  hari  pelaksanaan perkuliahan dimana terdiri dari hari senin sampai sabtu. Perkuliahan dilakukan selama 6 hari dalam 1 minggu sesuai penjadwalan setiap kelas.
Tabel 3. Data Jam Perkuliahan
No Jam Waktu 1. 01 07:30-08:30 2. 02 08:30-09:30 3. 03 09:30-10:30 4. 5. 6. 7. 8.
9. 10. 11.
12. 13. 14.
04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 10:30-11:30 11:30-12:30 12:30-13:30 13:30-14:30 14:30-15:30 15:30-16:30 16:30-17:30 17:30-18:30 18:30-19:30 19:30-20:30 20:30-21:30
Tabel  3  berii  data  jam  perkuliahan  yang terdapat  pada  kampus  STMIK  Jakarta  STI&K. Setiap jam perkuliahan akan disesuaikan dengan jumlah SKS matakuliah. Jumlah SKS matakuliah akan  dikonversikan  ke  dalam  jam,  contoh:  jika matakuliah  memiliki  2  SKS  maka  jam  akan diformat  01/02  artinya  pelaksanaan  perkuliahan dilakukan antara jam 07:30 sampai jam 09:30.

## 3.4. Tampilan Sistem Penjadwalan
Berikut ini adalah hasil rancangan pengkodean  program  computer  menggunakan Bahasa  pemrograman  PHP  dengan  database MySQL.
Gambar 6. Halaman Login Sistem
Gambar 7. Halaman administrator
Gambar 8. Halaman Data Matakuliah
Gambar 9. Halaman Data Dosen
Gambar 10. Halaman Proses Input data
Perkuliahan

## Gambar 11. Halaman Proses Generate Menggunakan Genetika

## 3.5. Hasil Pengujian Sistem Penjadwalan
Berikut  ini  adalah  hasil  pengjian  sistem penjadwalan  yang  dirancang  menggunakan Merode Genetika sebagai bisnis prosesnya. Dari hasil  perancangan  sistem  berikutnya  dibuat aplikasi Sistem Informasi Penjadwalan. Pengujian  user  acceptence  dilakukan  dengan menggunakan uji T-Test dua sampel berpasangan (Paired Samples T Test). Sehingga dari pengujian tersebut  didapatkan  hasil  penelitian  sebagai berikut:
Tabel 1 Sampel Statistik Mean N Std. Dev Std. Err Mean Pair Skor_X 68,67 57 8,604 1.132 Pair Skor_Y 68,73 57 8,476 1.114 Tabel 2 Sampel Korelasi N Correlation Sig
Pair 1 Skor_X & Skor_Y 58 0,992 0,001
Tabel 3. Sampel Tes Paired Deferences Mean Std. Dev. Std. Error Mean 95%Conf. Interv. Of The Diff T df Sig. (det) Pair 1 Skor_ X
& Skor_ Y -0,052 1,067 0,140 - 0,332 0,22 9 -0,369 57 0,71 3
Pada  Tabel  1  terlihat  nilai  mean  pada  saat sebelum menggunakan sistem penjadwalan  baru bernilai  68,67.  sedangkan  setelah  menggunakan sistem penjadwalan baru bernilai 68,73. Berdasarkan nilai-nilai pengujian tersebut menjelaskan bahwa pengembagan sistem penjadwalan hasil penelitian ini dapat membantu mengatasi  kesulitan  dalam  menyusun  jadwal perkuliahan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Dengan adanya aplikasi sistem penjadwalan, terlihat  rata-rata  nilai  sebelum  dan  sesudah menggunakan  sistem  adalah  69,67.  Nilai setelah menggunakan sistem sistem penjadwalan  adalah  69,72.  Nilai  tersebut menjelaskan bahwa sistem penjadwalan baru membantu meminimalisir jadwal bentrok
2. Sistem  informasi  penjadwalan  membantu proses  penjadwalan  menjadi  lebih  optimal dengan  meminimalisir  jadwal  bentrok
dengan  memanfaatkan  sumberdaya  yang tersedia secara maksimal.
3. Data-data  yang  dibutuhkan  setiap  awal semester  dapat  lebih  cepat  dilaksanakan karena dapat membantu lebih optimal dalam pembuatan jadwal semester baru.
Permasalahan  tersebut  dapat  diatasi  dengan menggunakan  database  secara  tertib  setiap kegiatan perkuliahan dari waktu ke waktu.
4. Pembuatan  laporan  pada  sistem  ini  dapat membantu menginformasikan kepada semua dosen  dan  mahasiswa  untuk  mendapatkan jadwal lebih cepat sehingga dapat
mempersiapkan  perkuliahan  dengan  lebih baik.

## 5. REFERENSI
[1.] Supriyanto,  A.,  “ Pengantar  Teknologi Informasi ”,  Jakarta:  Salemba  Infotex,
2007.
[2.] Bartak, R. “ Dynamic Constraint Models for Planning  and  Schedulling  Problems “. Charles  University,  Prague.  Tersedia: http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak/ 9-0- 2012.
[3.] Pinedo,  M.,  “ Scheduling  -  Theory, Algorithms,  and  Systems ”.  Prentice  Hall, Englewood Cliffs. 1995
[4.] Petrovic, S & Burke, E. “ University Time Tabling ”.  Nottingham:  University  of Nottingham, 2004.
[5.] Abramson,  D.  &  Abela,  J.,  “ A  Parallel Genetic Algorithm for Solving The School Timetabling  Problem ”.  Australia:  CSIRO
& RMIT. 1992
[6.] Sanjoyo.  “Aplikasi  Algoritma  Genetika”, Universitas Minchigan, USA 2006
[7.] Surakhmad Winarno, Pengantar Penelitian Ilmiah, Bandung: TARSITO, 1998.
[8.] Bonnie,  S.,  dan  Marion,  P.,  “ Designing Information System ”, Jakarta: Elex Media Komputindo, 2008.
[9.] N.  Widyastuti,  A.  Ratnawati,  dan  R  N.
Cahyani, “ Optimasi Penjadwalan
Kegiatan  Belajar  Mengajar  dengan
Algoritma  Genetik ”,  Surakarta:  Fakultas
Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam Universitas Sebelas Maret, 2008.
[10.] Pradnyana,  N.  Bagus,  D.  Sunaryono,  dan
A.  Munif.  “ Perancangan dan  Pembuatan Aplikasi
Penjadwalan
Perkuliahan
Menggunakan  Algoritma  Genetik  dan Teknologi Java API for XML Web Service , pada  Platform  Android ”.  Jurnal  Teknik Pomits Vol. 1, No. 1, (2012) 1-5.
[11.] Nugraha,  I.  2008.  “ Aplikasi  Algoritma Genetik  Untuk  Optimasi  Penjadwalan Kegiatan  Belajar  Mengajar ”.  Makalah IF2251  Strategi  Algoritmik:  Program
Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung.
[12.] A’mal  Sholihan,  Hendika,  Neilsa,  Feri,
“ Aplikasi  Sistem  Penjadwalan  Praktikum dengan Metode Bipartite Graphs”.
Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi  (SNATI)  ISSN:  1907-5022, Hlm 51, 2013.
[13.] Syahrizal,  “ Perancangan  Sistem  Aplikasi Pembuatan  Roster  Mata  Kuliah  Pada Perguruan Tinggi. Pelita Informatika Budi Darma” Volume 1. ISSN: 2301-9425-01, 2012.
[14.] Yandra  Arkeman,  “ Algoritma  Genetika Teori  dan  Aplikasinya  untuk  Bisnis  dan Industri .”  Kampus  IPB  Taman  Kencara Bogor. IPB Press, 2012.
[15.] Y. Sari, M. Alkaff, E.S. Wijaya, S. Soraya, D.P.  Kartikasari,  “ Optimasi  Penjadwalan Mata  Kuliah  Menggunakan  Metode Algoritma Genetika Dengan  Teknik Tournament Selection”, Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK) Vol. 6, No. 1, Februari 2019, hlm. 85-92
[16.] Yesri  Elva,  “ Sistem  Penjadwalan  Mata
Pelajaran Menggunakan Algoritma Genetika ”  Jurnal  Teknologi  Informasi, Vol 3, No 1 (2019)
[17.] Ma'arif,  A'an  Tamim,  Pamungkas,  D. Putra,  Wulanningrum,  R.  “ Penerapan Metode Algoritma Genetika Untuk
Optimasi  Penjadwalan  Mata  Kuliah ”. Prosiding Semnasinotek 2020. ISSN 2549- 7952
[18.] Ferdyawan  Ferdyawan,  Alyauma  Hajjah
" Penerapan  Algoritma  Genetika  dalam
Optimasi  Penjadwalan  Proyek "  Jurnal Mahasiswa Aplikasi Teknologi Komputer dan Informasi Vol 2 No 1 2020 [19.] P. Bagus, V. H. Pranatawijaya “ Implementasi  Algoritma  Genetika  Pada Penjadwalan Program
Profesional
Jurusan  Teknik  Informatika  Universitas Palangka  Raya ”,  Jurnal  Sains  dan Informatika, Volume 5 No. 2, 2019
[20.] Ivan  Ivan  Stephanus  Raphael  Halim Agung  “ Aplikasi  Penjadwalan  Mata
Pelajaran  Di  Sman  31  Menggunakan Algoritma Genetika Berbasis Web” Jurnal Simetris, Vol 9, No 1, 2018