## PENGANTAR REDAKSI
J-INTECH  merupakan  jurnal  yang  diterbitkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Komputer Indonesia Malang guna mengakomodasi kebutuhan akan perkembangan Teknologi Informasi  serta  guna  mensukseskan  salah  satu  program  DIKTI  yang  mewajibkan  seluruh Perguruan  Tinggi  untuk  menerbitkan  dan  mengunggah  karya  ilmiah  mahasiswanya  dalam bentuk terbitan maupun jurnal online.
Pada edisi ini, redaksi menampilkan beberapa karya ilmiah mahasiswa yang mewakili beberapa mahasiswa yang lain, yang dianggap cukup baik sebagai media pembelajaran bagi para lulusan selanjutnya.
Tentu  saja  diharapkan  pada  setiap  penerbitan  memiliki  nilai  lebih  dari  karya  ilmiah  yang dihasilkan sebelumya sehingga merupakan nilai tambah bagi para adik kelas maupun pihak- pihak yang ingin studi atau memanfaatkan karya tersebut selanjutnya.
Pada kesempatan ini kami juga mengundang pihak-pihak dari PTN/PTS lain sebagai kontributor  karya  ilmiah  terhadap  jurnal  J-INTECH,  sehingga  Perkembangan  IPTEK  dapat dikuasai secara bersama- sama dan membawa manfaat bagi institusi masing-masing.
Akhir redaksi berharap semoga dengan terbitnya jurnal ini membawa manfaat bagi para mahasiswa,  dosen  pembimbing,  pihak  yang  bekerja  pada  bidang  Teknologi  Informasi  serta untuk perkembangan IPTEK di masa depan.

## DAFTAR ISI
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Beasiswa dengan Metode Decision
Tree ID3 pada SMAK Kalam Kudus Malang ................................................ 01-12 Erwin Prasetya Chrisnata Sistem Informasi Logistik Berbasis Web di Unit Donor Darah PMI Kota Malang............................................................................................................ 13-16 Anjang Wijaya Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Paru-Paru dengan Metode Weighted Product guna Membantu Proses Anamnesa Berbasis Mobile  ...... 17-24
Devi Tri Wahyuningtyas
Penerapan Metode Bayes Classifier untuk Pradiagnosa Penyakit Tuberculo- sis ............................................................................................................ 25-31 Andhika Dwi Indra Irawan Sistem Informasi Positioning Samsat Keliling Berbasis Android ................. 32-39 Yosia Prabowo Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Weighted Product di PT Makmur Jaya Kharisma ............................
40-43 Yehezkiel Fernando
Sistem Penunjang Keputusan Mekanisme Pemilihan Hasil Pertanian dengan Metode Topsis Berbasis Webgis di Dinas Pertanian Kabupaten Malang ......
44-47 RB. Dandy Raga Utama Kontrol Suhu dan Kelembaban pada Green House ....................................... 48-53 Rizka Septiandoyo Nugroho
Aplikasi Pendeteksi Kelayakan Telur Menggunakan Metode Backpropaga- tion dan Thresholding .................................................................................... 54-63 Harman Tunggorono
Sistem  Penunjang  Keputusan  Penggolongan  Keluarga  Melalui  Posdaya dengan Metode Decision Table Berbasis Webgis .......................................... 64-70
Sephira Elliandini Widodo
Pemanfaatan Engine Vuforia untuk Implementasi Teknologi Augmented
Reality dalam Metode Pembelajaran Sholat Berbasis Mobile ....................... 71-81

## Dawang Mahendra Sudirman Putra
Prototype Alat Bantu Tuna Netra Berupa Tongkat Menggunakan Arduino dan Sensor Ultrasonik .................................................................................... 82-90 Charles Setiawan Pemanfaatan Corona SDK dalam Perancangan Game Edukasi Matematika
Berbasis Android ............................................................................................   91-103
Rindang Raharjo Rozak
Optimasi Penjadwalan Kegiatan Belajar Mengajar menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus: SMKN 8 Malang).....................................................  104-109 Gusti Dani Arianto
Sistem Pakar Identifikasi Hama dan Penyakit Buah Mangga Menggunakan Metode Inferensi Forward Chaining Berbasis Web ......................................  110-118 Muhammad Zaidi Efendi
Implementasi Corona Game Engine untuk Game Edukasi “ Galaxy of Science ” Berbasis Android .............................................................................  119-126 Albert Ferento
Game Tutorial Pengenalan Rambu Rambu Lalu Lintas untuk Anak Sekolah Dasar   ............................................................................................................  127-134 L. Danny Adventus Rufus
Aplikasi Kompetisi Bola Basket Berbasis Mobile (Studi Kasus: STIKI Basket- ball League ) ...................................................................................................  135-138
Sendi Kurniawaty
Sistem Penunjang Keputusan untuk Menentukan Barang Terlaris dengan Algoritma Apriori pada CV Calosa Global Indonesia  ..................................  139-146

## Septian Widjaya
Pemanfaatan Sistem Temu Kembali Informasi dalam Pencarian Dokumen
Menggunakan Metode Vector Space Model .................................................. 147-153 Ferry Sanjaya
Pelindung : Ketua STIKI Penasehat : Puket I, II, III Pembina : Ka. LPPM Editor : Subari, S.Kom, M.Kom Section Editor : Daniel Rudiaman S.,ST, M.Kom Reviewer : Dr. Eva Handriyantini, S.Kom, M.MT. Evi Poerbaningtyas, S.Si, M.T.
Laila Isyriyah, S.Kom, M.Kom
Anita, S.Kom, M.T.
Layout Editor
: Nira Radita, S.Pd., M.Pd Muh. Bima Indra Kusuma

## Optimasi Penjadwalan Kegiatan Belajar Mengajar menggunakan Algoritma Genetika
(Studi Kasus: SMKN 8 Malang)

## Gusti Dani Arianto
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang Email: gustidaniarianto @gmail.com

## ABSTRAK
Artificial  Inteligent  merupakan  kecerdasan  tiruan  yang  menyerupai  tingkah  laku  mesin  yang dilakukan oleh manusia, salah satu metode yang terdapat dalam Artificial Inteligent adalah metode algoritma  genetika.  Algoritma  genetika  merupakan  teknik  pencarian  dengan  data  yang  beragam yang dilakukan dengan menghasilkam sejumlah solusi atau dikenal dengan istilah populasi. Hal ini juga di alami oleh SMKN 8 Malang, dimana data matapelajaran setiap semesternya selalu beragam dan menghasilkan data yang cukup banyak, dengan memperhatikan waktu serta kelas yang beragam untuk membentuk sebuah jadwal waktu ajar dengan kombinasi terbaik. Dalam penggunaan metode algoritma genetika harus mendapatkan populasi awal terlebih dahulu yang nanti nya akan dihitung nilai  fitness  dan  nilai  probabilitas.  Jika  sudah  dihasilkan  nilai  fitness  dan  probabilitas  dilakukan pembentukan  populasi  baru  atau  generasi  baru  dengan  perhitungan  20%  elitism,  70%  crossover (pindah  silang),  10%  mutasi.  Jika  sudah  didapatkan  dengan  perhitungan  tersebut,  maka  proses pembuatan jadwal waktu ajar telah selesai.
Kata kunci: optimasi penjadwalan, artificial intelligent, algoritma genetika.

## ABSTRACT
Artificial  Intelligent  an  artificial  intelligence  engine  that  resembles  the  behavior  performed  by human  beings,  one  of  the  methods  contained  in  Artificial  Intelligent  is  a  method  of  genetic algorithms. Genetic algorithm is a search technique with a variety of data is done by generating a number of solutions or known as a population. It is also experienced by SMKN 8 Malang, where data subjects each semester is always diverse and generates quite a lot of data, taking into account the  time  and  diverse  class  to establish  a  time  schedule  of  teaching  with  the  best  combination.  In using  a  genetic  algorithm  method  must  first  obtain  an  initial  population  that  its  future  will  be calculated fitness value. If you already generated a fitness value, then do the formation of a new population or the new generation with the calculation of 20% elitism, 70% crossover (crossover), 10% mutation, the process will be conducted to find the fitness value of 1 or fitness value converges. If it had been obtained by the calculation, the time resource scheduling process has been completed.
Keyword: scheduling optimization, artificial intelligent, genetic algorithms.

## 1. PENDAHULUAN
SMK  Negeri  8  Malang  merupakan sebuah lembaga pendidikan kejuruan di Kota Malang  yang  bertugas  mencetak  calon mahasiswa  dan  calon  tenaga  kerja  yang bergerak  di  bidang  Informatika.  Untuk menjalankan  fungsinya,  SMK  Negeri  8 Malang  mempunyai  beberapa  unit  kerja dengan tanggung jawab yang beragam, salah satunya yaitu bagian kurikulum sekolah.
Salah satu fungsi dari bagian kurikulum adalah menyusun jadwal kegiatan belajar  mengajar  di  SMK  Negeri  8  Malang. Penyusunan jadwal kegiatan belajar mengajar dilakukan secara manual dan dalam kenyataanya  menyusun  jadwal  kegiatan
belajar  mengajar  bukanlah  hal  yang  mudah, serta membutuhkan waktu yang tidak sedikit. Dalam  penyusunan  jadwal  kegiatan  belajar mengajar  terdapat  beberapa  hal  yang  harus diperhatikan  diantaranya,  kompetensi  guru dan perbedaan jam kegiatan belajar mengajar pada tiap – tiap mata pelajaran.
Dalam  penyusunan  jadwal  kegiatan belajar mengajar tersebut, terdapat beberapa masalah  yang  menghambat  penyusunan jadwal kegiatan belajar mengajar, antara lain proses  pengaturan  jadwal  kegiatan  belajar mengajar di setiap awal semester membutuhkan  banyak  waktu  serta  terdapat guru  yang  mengajar  lebih  dari  satu  mata pelajaran. Sehingga dibutuhkan suatu metode
optimasi untuk menyelesaikan permasalahan di atas. Dalam perkembangan ilmu komputer beberapa  ahli  mengembangkan  kecerdasan buatan  atau  ( Artificial  Intelligence), salah satu perkembangan tersebut adalah metodologi  Algoritma  Genetika.  Algoritma Genetika  banyak  digunakan  pada  masalah praktis  yang  berfokus  pada  pencarian parameter  -  parameter  optimal.  Terdapat beberapa kelebihan  Algoritma Genetika jika dibandingkan  dengan  algoritma  lain  dalam proses  optimasi,  yaitu  melakukan  sedikit perhitungan  matematis,  Operator  –  operator evolusi membuat algoritma ini sangat efektif pada  pencarian  global,  dan  memiliki fleksibilitas  yang  tinggi  untuk  dihibridkan dengan  metode  pencarian  lainnya  supaya lebih  efektif.  Sehingga  digunakan  algoritma genetika untuk menyelesaikan permasalahan pada  penyusunan  jadwal  kegiatan  belajar mengajar.
Optimasi adalah proses menyelesaikan suatu masalah tertentu supaya berada pada kondisi yang paling menguntungkan  dari  suatu  sudut  pandang. Masalah  yang  harus  diselesaikan  berkaitan erat dengan data – data yang dapat dinyatakan dalam  satu  atau  beberapa  variabel  (Siska, 2014).
Secara singkat, optimasi adalah suatu proses yang berhubungan dengan penyesuaian masukan, pemilihan karakteristik peralatan, proses matematis, dan pengujian yang dilakukan untuk menemukan keluaran optimum (Siska, 2014).
Sebagaimana diperlihatkan dalam Gambar 1, masukan  terdiri  atas  variabel  –  variabel, proses atau fungsi disebut sebagai fungsi kos, fungsi tujuan atau fungsi fitness, dan keluaran adalah kos atau fitness.

## Gambar 1. Diagram optimasi fungsi atau optimasi proses

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian yang digunakan  pada  penelitian  ini  digambarkan pada bagan sebagai berikut:
Gambar 2. Bagan metodologi Penelitian A. Analisa Masalah Penjadwalan kegiatan belajar mengajar  dilakukan  setiap  awal  semester dengan jumlah jam kegiatan belajar mengajar, waktu, dan pengajar yang berbeda. Proses  penyusunan  penjadwalan  kegiatan belajar  mengajar  ini  masih  dilakukan  secara manual  oleh  waka  kurikulum.  Karena penyusunan  penjadwalan  kegiatan  belajar mengajar ini masih dilakukan manual, maka muncul  berbagai  macam  kesalahan  yang terjadi, diantaranya adalah:
1. Kesalahan  penempatan  list  kegiatan belajar  mengajar  yang  menyebabkan kegiatan  belajar  mengajar  tersebut bertabrakan  dengan  kegiatan  belajar mengajar  yang  lain,  atau  terdapat kesalahan  dengan  guru  yang  mengajar dua kelas dengan waktu mengajar yang bersamaan.
2. Kerumitan untuk melakukan penyusunan  jadwal  kegiatan  belajar mengajar dikarenakan banyaknya
aturan  yang  ada  antara  lain  terdapat perbedaan jam kegiatan belajar mengajar  pada  masing  –  masing  mata pelajaran,  jumlah  jam  kegiatan  belajar mengajar  satu  hari  yang  tidak  boleh melebihi  14  jam  kbm,  dan  adanya jumlah  jam  kegiatan  belajar  mengajar selama  satu  minggu  yang  harus terpenuhi, serta dibutuhkan waktu yang cukup  panjang  untuk  menyelesaikan
proses  penjadwalan  kegiatan  belajar mengajar.
3. Sering  terjadi human  error atau kesalahan  yang  terletak  pada  manusia dalam  melakukan  penjadwalan  mata pelajaran,  maka  ketika  penyusunan dimulai  akan  muncul  kesalahan  baru dimana kesalahan tersebut harus segera diperbaiki  lagi  hingga  menemukan jadwal yang tepat dan sesuai.

## B. Perancangan
Use Case Diagram Use  case diagram  ini  dibuat  dengan tujuan  untuk  mendeskripsikan  siapa  yang akan  menggunakan  sistem  dan  dalam  cara apa pengguna mengharapkan interaksi dengan sistem itu.
Gambar 3. Use Case Diagram
Activity Diagram Activity Diagram
menggambarkan aktifitas sistem secara keseluruhan. Menggambarkan  bagaimana  alur  sebuah sistem  tersebut  berjalan.  Pada  aplikasi penjadwalan  kegiatan  belajar  mengajar  ini terdapat satu proses generate .
Gambar 4. Activity Diagram Sequence Diagram
Gambar 5. Sequence Diagram
Setelah  masuk  form log  in ,  waka kurikulum masuk ke dalam form menu utama yang  menu  –  menunya  sudah  dijelaskan  di atas.  Sedangkan  alur Sequence diagram  di atas setelah memasuki form log in dan form utama,  kurikulum  memilih  form  tugas mengajar  dimana  kurikulum  wajib  untuk memasukkan data yang dibutuhkan sebelum proses generate .

## ER Diagram
Berikut  ini  merupakan  ER  Diagram dari  aplikasi  penyusunan  jadwal  kegiatan belajar mengajar, Gambar tersebut menampilkan  struktur  hubungan  antar  tabel yang ada.

## Gambar 6. ER Diagram
3. HASIL PEMBAHASAN
A. Layout Program
Setelah  user  memasukkan  username dan  password  pada  form  Log  in,  maka  user akan masuk ke dalam form menu utama yang di  dalam  nya  terdapat  fitur  utama  aplikasi penjadwalan.  Diantaranya  adalah  fitur  input data,  yaitu  meliputi  input  data  guru,  input matapelajaran,  input  rung  kelas,  dan  input jam  perminggu.  Selanjutnya  fitur  view  data yang  meliputi  view  data  guru,  data matapelajaran,  data  ruangan,  dan  data  jam perminggu.  Selanjutnya,  fitur  generate jadwal  matapelajaran  digunakan  untuk melakukan proses pembuatan jadwal matapelajaran, didalamnya juga terdapat fitur export,  yaitu  fitur  untuk  mengexport  jadwal yang sudah jadi menjadi data excel.
Gambar 7. Form Menu Utama
Sebelum  masuk  ke  dalam  menu generate  jadwal  matapelajaran,  user  harus melakukan  pengisian  data  di  dalam  form input.  Diantaranya  terdapat  data  guru, matapelajaran, ruangan, dan jam perminggu.
Gambar 8. Form Input Data Guru
Gambar 9. Form Input Data Mata Pelajaran
Gambar 10. Form Input Data Ruangan

## Gambar 11. Form Input Data Jam Perminggu
Setelah  memasukkan  data  yang diperlukan  di  dalam  tugas  mengajar,  user kembali  ke dalam  menu utama dan memilih fitur generate jadwal  untuk  dapat  masuk  ke form  ini.  Form generate jadwal  mengambil data  dari  input  guru,  matapelajaran  dan ruangan, dimana di dalam form ini data yang diguanakan  di  acak  dengan  aturan  tiap  hari
jumlah  kbm  harus  tidak  lebih  dari  14. Gambar form acak jadwal dapat dilihat pada gambar.
Gambar 12. Form Acak Jadwal
Setelah  semua  proses  dilakukan, berikut  merupakan  hasil  dari  semua  proses yang telah dilakukan. Di form tersebut telah menampilkan  jadwal  dengan  kombinasi terbaik
Gambar 13. Hasil Acak Jadwal

## B. Pembahasan
Untuk  dapat  mengetahui  apakah fungsi  algoritma  genetika  yang  telah diaplikasikan  dapat  berfungsi  dengan  benar maka  harus  dilakukan  pengujian  di  dalam proses generate jadwal.  Pada  pengujian  ini yang  harus  di  perhatikan  adalah  parameter yang  digunakan  untuk  melakukan  seleksi, yaitu meliputi 20% Elitisme, 70% Crossover, dan  10%  mutasi.  Selain  ketiga  parameter tersebut, yang juga perlu diperhatikan adalah nilai konvergen disetiap populasi, yaitu 80% mendekati  1.  Langkah  -  langkah  yang dilakukan dalam melakukan pengujian antara lain:
1. Mengisi data yang digunakan, yaitu data guru,  data  mata  pelajaran,  data  jam perminggu, dan data kelas.
2. Menentukan  nilai  konvergen  sebagai bahan  pengujian,  dalam  pengujian  ini penulis  menetukan  nilai  kovergen sebagai berikut: 60%, 70%, dan 80%. Berikut ini merupakan hasil banyaknya gen bentrok dari percobaan 3 kali pembentukan populasi baru yang terdiri dari 20 kromosom, dengan  nilai konvergen  yang berbeda pada tiap – tiap pembentukannya.
Tabel 1. Hasil Uji Coba
Nilai gen bentrok 60 %
18 15 11
18 17 11 18 19 15 18 17 11 19 18 17 11 15 18 19 11 70 % 11 13 13 11 9 11 10
9 13 12 11 10 9 12 9 11 13 15 11 11 80 % 4 3 9
9 3 4 9 3 2 2 6 6 2
5
5
Nilai gen bentrok 4 6 3 2 9
Dari  hasil  percobaan  diatas,  dapat terlihat  bahwa  percobaan  dengan  nilai konvergen  80%  memiliki  tingkat  bentrok yang  cukup  sedikit,  walaupun  diperlukan waktu  generate  lebih  lama  dibandingkan dengan  2  percobaan  yang  lain.  Bedasarkan hasil  percobaan  tersebut,  maka  penulis memilih  nilai  konvergen  80%  sebagai  nilai konvergen pada sistem yang penulis rancang dan menentukan banyaknya kromosom yaitu 20 kromosom agar diperoleh hasil penjadwalan  dengan  nilai  bentrok  paling sedikit dan dengan waktu yang singkat.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil analisa penerapan algoritma genetika  pada  penjadwalan  kegiatan  belajar mengajar, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Implementasi  algortima  genetika  dapat digunakan  untuk  mendapatkan  jadwal mata pelajaran setiap semester.
2. Implementasi algoritma genetika untuk pembangkitan  populasi  awal  dengan banyaknya kromosom 50 menggunakan parameter  perhitungan  20% elitisme , 70%  pindah  silang  ( cross  -  over ),  dan 10%  mutasi,  serta  nilai  kovergen  80% mendekati  satu  menghasilkan  jadwal mata  pelajaran  dengan  tingkat  bentrok kecil.
3. Semakin  besar  nilai fitness yang dihasilkan maka semakin sedikit jadwal yang mengalami bentrok, namun semakin  kecil  nilai fitness akan menghasilkan  banyak  jadwal  kegiatan belajar mengajar yang bentrok.
5. REFERENSI
[1] Diatinari,  Siska.  (2014).  Optimasi
Penjadwalan  Kegiatan  Perkuliahan  di Perguruan
Tinggi
Menggunakan
Metode  Algoritma  Genetika  (Studi Kasus: STIKI). STIKI. Malang.
[2] Kusumadewi,  S.  (2003).  Artificial Intelligent  (Teknik  dan  Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu.
[3] Mawaddah,  NK  &  Mahmudy.  (2006). Optimasi penjadwalan ujian
menggunakan algoritma genetika.
Universitas Brawijaya.Malang
[4] Purnomo, Mauridhi Hery. (2002). Dasar Algoritma  Cerdas.  Yogyakarta:  Graha Ilmu.
[5] Santoso  A  (2006).  Desain  Aplikasi Penentuan  Jadwal  Mengajar  Asisten Laboratorium  STIKI  Menggunakan Algortima Genetika. STIKI. Malang.
[6] Setiawan,
A. (2012). Sistem Penjadwalan Kuliah Untuk Memudahkan  Tugas Biro Administrasi Akademik Dengan Menggunakan
Algoritma  Genetika  (Studi  Kasus STIKI). STIKI Malang.
[7] Sianturi,  Lampatar.  (2012).  Optimasi penjadwalan karyawan pengawas pembangunan kapal dengan menggunakan algoritma genetika.
Universitas Indonnesia. Depok
[8] Suyanto.  (2005).  Algoritma  Genetika dalam Matlab. Yogyakarta: Andi.
[9] Suyanto. (2007). Artificial Intelligence. Bandung: Informatika Bandung.
[10] Witten  J,Bently  L,  Ditman  K  (2009). Metode Desain dan Analis sistem Edisi 6. Yogyakarta: Andi.
[11] Zukhri,  Zainudin.  (2013).  Algoritma
Genetik. Metode Komputasi Evolusioner untuk Menyelesaikan Masalah Optimasi. Yogyakarta: Andi.