## Optimasi  Penyusunan  Jadwal Guru

## Model Moving Class dengan  Algoritma  Genetika
Anang Aris Widodo 1 ,  Mohammad Nur Cholis 2
1 anangariswidodo@gmail.com, 2 cholis8918@gmail.com
Program Studi  Teknik Informatika,  Fakultas Teknologi  Informasi, Universitas Merdeka Pasuruan
Abstract—  School  lesson  schedule  arrangement  is routines activity. It needs thoroughness, patience and takes a lot  of  time.  Especially  in  moving  class  school  model,  since 2008 SMPN 1 Paiton Probolinggo has applied Moving Class Model teaching and learning process  that students needs to come to certain classroom based on the subjects they would attend. To avoid overlapping schedule  we need to to classify thoroughly the subject, teacher and room. It’s makes making of  moving  class  schedule  more  complicated  than  classical class  schedule.  Regarding  problem  above,  in  this  research we try to make an application that can  arrange sc hedule of moving  class  lesson  more  effective  and  efficient  by implementing a  Genetic Algorithm. Be nefits o f t his  method are  easy  to  implements,  have  abilities  to  find  the  best  and fast  solution  for  high  dime nsion  problem.  Based  on  the Genetic  Algorithm  test  that  has  been  done  in  moving  class schedule application could be concluded that the more data and  more  requirements  used  in  this  case  would  make  the more generation amount and of course the more time would be needed.
I ntisari — Menyusun  jadwal  pelajar an  me merlukan ketelitian,  ketelate nan  dan  banyak  me nyita  waktu.  Sejak tahun  2008,  S MPN  1  Paiton  mener apkan  sistem  bel ajar meng ajar Moving  Class yang  merupakan  sistem  bel ajar meng ajar   me miliki  ciri  siswa  mendatangi  kelas  dimana mata pelajaran tersebut akan di ajarkan. Hal ini  me mbuat jadwal    pel ajar an Moving    Class lebi h    rumi t    dari pada kelas  klasik  karena  har us    me mper hatikan  j a d w a l mata  pelajar an,  guru  dan  ruang  untuk  menghindari bentr ok  penjadwalan. Penelitian  kali  i ni  akan  di buat suatu  aplikasi  yang   dapat  me mper mudah  pe nyusunan jadwal pelajaran Moving Class
deng an mengi mple me ntasikan  Algoritma    Gene tika.  Ke untung an penggunaan  Algoritma  Gene tika  adal ah  ke mudahan imple mentasi,  me milik  kemampuan  untuk  me ne muk an solusi  yang  bagus  dan  ce pat  untuk  masalah-masal ah ber di mensi  tinggi. Ber dasarkan  uji  coba  yang  te l ah dil akukan  pada  aplikasi  penjadwal an  Moving  Cl ass de ngan  Algoritma  Gene tika  dapat  disimpulkan  bahwa semakin  banyak  jumlah    data    dan persyar atan    yang harus    ter pe nuhi   maka  semakin  besar  pul a  juml ah generasi dan  semakin lama  waktu  yang  dibutuhkan.
Kata  Kunci —  Optimasi  Jadwal  Pelajaran  ,  Algoritma Genetika,  Moving Class.

## I.    PENDAHULUAN
Seja k  tahun  2008,  SMP  Negeri  1  Pa iton  menerapkan sistem  belaja r  mengaja r    moving  c lass   [1]  moving  c lass me rupakan  sistem  bela jar  mengajar  berc irikan   siswa  yang mendatangi guru di ke las, bukan sebaliknya.  Dengan  moving class,  siswa  akan   belaja r  bervariasi  dari  satu  kelas  ke   ke las lain  sesuai dengan bidang studi yang dipela jarinya   sehingga me reka    t idak    merasa    bosan  [3]    Sistem    ini  me mpunyai banyak      kelebihan      baik      bagi      siswa  maupun  guru.  Bagi siswa  lebih  punya  wa ktu  untuk  bergerak  dan  mendapatkan suasana  ke las  berbeda  setiap  ja mnya   sehingga  diharapkan siswa tidak jenuh sedangkan  bagi  guru  bisa  leb ih  ma ksima l dala m  menggunakan  berbagai  media  bela jar,  pe manfaatan waktu  bela jar  leb ih  efesien  tanpa  terpotong  persiapan  media belajar,  lebih   mudah  mengelola   suasana  kelas  dan  suasana belajar  mengajar  sesuai  dengan  mata  pela jaran  ka rena  ruang kelas telah didesain untuk mata pelajaran tersebut.
Menyusun    jadwal  [4]    pe laja ran    merupakan    salah  satu kegiatan  rutin  yang harus dilaku kan  oleh  sekolah.  Menyusun jadwa l  pela jaran  me me rlukan  kete lit ian,  ketelatenan  dan banyak  menyita  wa ktu.  Masalah  yang sering  dihadapi  dalam menyusun  jadwal  pela jaran  di  SMP  Negeri  I  Pa iton  adalah sulitnya  mengatur  pengunaan  ruangan  karena  setiap  ruangan seharusnya khusus digunakan untuk satu   mata pe laja ran dan tidak bo leh digunakan untuk 2 kelas yang berbeda dija m yang sama.  Serta  sulitnya  mengatur  jadwa l  mata  pelaja ran  yang me miliki  lebih  dari  1  perte muan  dala m  1    minggu    yang seharusnya  dijad walkan  pada  hari yang berla inan.  Sela in itu sering  kali  pada  ja m  yang  bersamaan  seorang  guru  berada terjadwa l  di  2  ke las  yang  berbeda  (kres/bentrok)  dan  hal  ini diketahui ketika  kegiatan bela jar  mengaja r telah  berlangsung, sehingga    sangat    menggangu    kegiatan    be laja r  mengajar [3][6].
Untuk  menyelesaikan  masalah  diatas,  dibutuhkan  suatu metode  optimasi  yang  dapat  diterapkan  untuk  mengerjakan masalah penjadwa lan. Menurut Widyastuti, N.,  Ratnawati, A. dan Cahyani, R.  N (2008)   dalam   “Optimasi    Pen jadwalan Kegiatan Belajar  Mengajar dengan Algoritma  Genetik”  salah satu          metode          yang          dapat          d igunakan          untuk menyelesaikan permasalahan tersebut adalah dengan menggunakan pendekatan algoritma  genetika. Widyastuti, N., Ratnawati,  A.  dan  Cahyani,  R.  N  sendiri  mencoba menerap kan algorit ma genetika untuk menyelesaikan  masalah penjadwalan perkuliahan. Sedangkan Ulfa , M. L (2011) da la m tugas  akhirnya  yang  berjudul  “Optimasi  Pen jadwalan Perku liahan Menggunakan Algorit ma  Genetika (Studi  Kasus : Jurusan  Teknik  Info rmatika  UIN  Maulana  Malik  Ibrah im Malang)”  men jelaskan  bahwa  keuntungan  penggunaan
e-ISSN:  2541-6448
Algorit ma  Genetika adalah dari  ke mudahan imple mentasi dan ke ma mpuannya  untuk  mene mukan  solusi  yang  bagus  dan cepat untuk masalah-masalah berdimensi tinggi dan penggunaan  algorit ma  genetika  untuk  menyelesaikan  seputar masalah   penjadwalan   telah   banyak  dipergunakan  o leh  para peneliti bidang ini [2][5][7].
Oleh  ka rena  itu  pada  penelitian  in i  me mbuat  sebuah aplikasi yang dapat me mpermudah da la m penyusunan jadwal pelajaran moving class dengan mengimple mentasikan algorit ma genetika [8][9]. Na mun berbeda dengan penjadwalan  perkuliahan,  pada  penjadwalan  pelajaran  ja m belajar mengaja r sama  untuk setiap kelas dan harus urut tanpa jeda  kecuali  ja m  istirahat.  Di  SMP  Negeri  1  pa iton  sendiri belum  menerapakan sistem  SKS sehingga jumlah  kelas untuk setiap  mata  pelaja ran  sama  untuk  satu      tingakatan.      Se lain itu      pada      sistem      belaja r  mengajar  mov ing  class  setiap ruangan  seharusnya  digunakan  khusus  untuk  satu  mata pelajaran.
Diharap kan  dengan  mengimp le mentasikan  a lgorit ma genetika  untuk  me mbangun  aplikasi  penjadwalan  pela jaran dengan sistem  bela jar  moving  class  akan  me mpermudah  dan me mpe rcepat  dala m  proses  pembuatan  jadwal  pela jaran dengan hasil yang optimal  di SMP Negeri  1 Paiton

## II.  METODE  PENELITIAN
Aplikasi    penjadwa lan    pela jaran    moving    class   dibuat dengan  mengimple mentasikan  algorit ma  genetika   untuk mencari  ko mbinasi terbaik dari  mata pelaja ran, ruangan, guru dan ja m pela jaran, dan diharapkan  tida k ada  lag i seorang guru terjadwa l  di  2  ke las  yang  berbeda  pada  jam  pe laja ran  yang sama,  tersedianya  ruang  yang  cukup  untuk  masing -masing mata  pela jaran,  ruang  yang  digunakan  sesuai  dengan  mata pelajaran  yang  diajarkan  dan  jadwal  yang  dihasilkan  sesuai dengan  yang  diinginkan.  Pada      ap likasi    penjadwalan pelajaran     moving c lass yang akan dibuat, proses pembagian tugas  mengajar  d ilakukan  d iluar  sistem.  Sistem  hanya ditujukan  untuk    menyusun  jadwal    pelajaran.  Proses pembagian tugas mengajar tersebut bertujuan untuk  me mbagi tugas  masing-masing  guru  berdasarkan  mata  pela jaran  dan kelas akan diajar.
Secara  u mu m  cara   ke rja   aplikasi  penjadwa lan  pela jaran moving  class  diawali  dengan  pengguna  me masukkan  data - data  antara  lain   data  mata  pe laja ran,  data  kelas,  data  ruang, data  guru  dan data pembagian  tugas      mengajar    serta     data ju mlah   ja m  pe laja ran perhari.  Dari data-data tersebut sistem akan mencari ko mbinasi terbaik berdasarkan n ila i fitness yang dimiliki  mela lui  tahap  seleksi,  crossover,  dan  mutasi  sesuai dengan  parameter-para mete r  kontrol  a lgorit ma  genetika  yang telah ditetapkan

## A.  Analisa Kebutuhan
Dala m  pe mbuatan  jadwal  pela jaran  moving  class  harus memenuhi  aturan-aturan dibawah ini
o Hard constraint :
a. Setiap  mata  pelajaran  memiliki   ruang  sendiri- sendiri.
b. Satu  ruangan  hanya  boleh  digunakan  oleh  satu  mata pelajaran  atau  kelas  pada  jam   pelajaran yang sama.
c. Tidak  se mua  mata  pela jaran  bisa  diaja rkan  pada  semua tingkatan kelas.
d. Satu  mata  pela jaran  bisa  diaja rkan  lebih  dari  1 pertemuan   dala m   se minggu   sesuai   dengan jumlah ja m pelajaran  mata  pela jaran  tersebut,  misalkan  mata   pela jaran
bahasa  Indonesia  yang  memiliki  5  ja m  pe lajaran  dala m seminggu  bisa  dibagi  menjad i  2  atau  3  kali  perte muan  di hari yang berbeda dalam  satu kelas.
e. Seorang  guru  hanya  boleh  mengajar  satu  kelas  pada jam  pelajaran  yang sama
f. Jadwal belajar  siswa tidak boleh bentrok.
g. Jadwal  bela jar  siswa  dala m  sehari   harus  urut tanpa jeda kecuali jam  istirahat.
o Soft constraint :
a. Jadwal  mengajar  guru  dala m  sehari  diusahakan  urut tanpa jeda.
b. Jadwal  mengajar  guru  dala m  sehari  diusahakan maksimal  5 jam  pelajaran.
c. Jadwal  mengajar  guru  dala m  sehari  diusahakan  di dalam  1 ruang.

## B. Algoritma Genetika

## a. Pengk odean
Pengkodean  yang  akan  digunakan  pada  aplikasi penjadwalan  mata  pe laja ran  moving  class  ini  adalah pengkodean  nilai.  Pe milihan  pengkodean  nilai  karena  jika dila kukan     pengkodean    biner     a kan      me mbuat barisan semakin  ko mple ks  dan  panjang  sehingga  diperlukan pengkodean    ulang    untuk    mendapatkan  nilai  sebenarnya dari aturan yang direpresentasikan.

## b. Inisialisasi Kromosom
Sebuah  individu    me miliki  satu    kromosom  dan kro mosom    disusun    dari    beberapa    gen.          Inia lisasi kro mosom  direpresentasikan  dala m  bentuk  larik  dengan tipe  data  record  yang  berisi  data  yang  mendukung  proses penjadwalan. Pan jang dari  kro mosom ada lah sebanyak gen yang ada, dala m ha l  ini   setiap  gen    me wakili pe mbagian tugas  mengajar  dan ruang.

## Gambar 1. Contoh kumpulan gen pada kromosom Keterangan : T  (Pembagian tugas mengajar), dan R (Ruang)
Pada  Ga mbar  1  dimisalkan  setiap  hari  hanya  me miliki  2 ja m  pe laja ran.  Pengin isialisasi  subgen  ruangan  dilakukan secara  acak  sedangkan  penginisialisasi  subgen    pembagian tugas    mengajar    (T)    dila kukan  secara  aca k  dengan  tetap me mpe rhatikan  urutan  ke las  dan  slot  jam  pela jaran  yang tersedia.

## c. Fungsi Fitness
Individu-indiv idu    dala m    populasi    telah  terbentuk, ma ka         langkah         selanjutnya        adalah   menghitung nila i fitness  setiap  individu.  Nila i  fitness  tiap  individu  diperoleh dari penghitungan ju mlah  ket idaksesuaian  dan  bentrok  yang terjadi    dengan  ru mus  sebagai  berikut  :  Nila i  Fitness    = 1/(( ∑ bentrok    guru    + ∑ bentrok  ruangan    + ∑
ketidaksesuaian  ruangan dengan  mata  pela jaran  + ∑ ju mlah mata  pela jaran  yang  dia jarkan  lebih   dari  1 ka li sehari pada satu  ke las  + ∑ ket idaksesuaian  jadwal  d iaja rkan   (mata pelajaran) + ∑ Ketidaksesuaian jadwal  mengajar  (guru) + ∑ ju mlah  jad wal  mengaja r guru da la m sehari yang tida k urut  + ∑ ju mlah  jadwa l  mengajar  guru  dala m  sehari  yang  tidak dala m  satu  ruangan  + ∑ ju mlah  jadwa l    mengajar  guru dala m sehari  me la mpaui batas mengajar   ( lebih   dari    5    ja m pelajaran))+1)
Se makin      kec il      nila i      fitnes s     dari      indiv idu      maka semakin  besar  bentrok  dan  ketidaksesuaian  yang  terjadi,  dan tidak baik digunakan sebagai induk untuk proses reproduksi.

## d.   Selek si
Proses  seleksi  akan  dilaku kan  dengan  metode  roulette wheel  karena  dengan  metode  ini  ca lon  induk  yang  akan terpilih ditentukan berdasarkan nilai fitness yang dimilikinya. Se makin  kec il  nilai  fitnessnya  maka  akan  mendapatkan ke mungkinan  yang  leb ih  besar  untuk  terpilih   sebagai  induk, dan  sebalikanya  semakin  besar  nilai  fitnessnya  maka  akan mendapatkan  ke mungkinan  yang  lebih  kec il  untuk  terpilih sebagai induk.

## e.    Pindah Silang (Crossover)
Crossover  yang  akan  digunakan  adalah crossover 2-t itik. Penentuan  jumlah  kro mosom  yang  akan   dicrossover ditentukan dari nilai peluang crossover (Pc) dimana  pros esnya sebagai berikut :
1. Bangkitkan   bilangan   acak   r   antara   [0,1] sebanyak popsize sehingga setiap individu me miliki b ilangan acak r.
2. Pilih  bilangan  acak  tersebut  yang  kurang  dari  pc.  Jika ju mlah  b ilangan  acak  (individu)  yang  dihasilkan  dari pilihan  tersebut  ganjil  maka  individu  terpilih  yang terakhir  akan dibuang.
3. Pilih dua bilangan acak antara  0 sa mpai  (L-1) dimana  L adalah  ju mlah  ke las  yang  akan  dilaku kan  penjadwa lan. Dua  bilangan  in i  a kan  menentukan  gen-gen  yang  akan dicrossover 2- titik.
4. Melakukan  c rossover  2-titik  pada  pasangan  kro mosom terpilih  tersebut.
5. Penyilangan    ini    d ila kukan    untuk    se mua pasangan kromosom  yang akan disilangkan.

## f.      Mutasi
Proses  mutasi  akan  dila kukan  dengan  menuka r  letak    2 gen  terpilih,  dimana  pemilihan  dua  gen tersebut ditentukan secara acak dengan syarat dua gen tersebut terdapat pada satu kro mosom,  satu  kelas,  dan  me miliki  ju mlah  ja m  pela jaran yang sama.
Penentuan  jumlah    gen    yang    akan    dicrossover ditentukan    dari  n ila i  peluang  permutasi  (Pm)  d imana prosesnya sebagai berikut :
1. Hitung ju mlah gen yang akan dimutasi : Jumlah_gen_mutasi = ukuran populasi x Pm Jika ganjil maka  jumlah  subgen kurangi satu.
2. Menentukan   secara   acak   gen   yang   a kan dimutasi sebanyak jumlah_gen_mutasi.
3. Lakukan  mutasi.

## g.   Penghentian generasi
Penghentian    generasi    d ila kukan     jika   persyaratan  telah terpenuhi  (nila i  fitness  telah  sesuai  harapan)  atau  jika  pada 1000  generasi tidak terjadi perbaikan nilai  fitness.

## III.  HASIL  DAN  PEMBAHASAN

## A. Antar Muka Aplikasi dan Hasil Penjadwalan
Ketika    aplikasi    pertama   dijalankan,    tampila n yang muncul seperti  Ga mbar 2. Pada  menu utama   ini berisi pilihan  menu  seperti  menu  untuk    menuju  ke   fo rm  dan me lihat data mata pe la jaran, data ke las, data ruang, data guru, data  pembagian   tugas  mengajar,  jadwa l,      menu      untuk melakukan    pengaturan,   dan keluar.

## Gambar 2. Antar muka menu utama
Diba wah ini ta mpilan antar muka  form yang berguna untuk menginputkan  data  berupa  data  mata  pe laja ran,  data  ke las, data  ruang,  data  guru,  data  pembagian  tugas  mengajar,  dan data pengaturan yang ada dalam  program.
Gambar  3. Antar muka form mata pelajaran
Gambar 4 Antar muka form kelas
Gambar 5. Antar muka form ruang
Gambar 6. Antar muka form guru
Gambar 7. Antar muka form Pembagian Tugas Mengajar  PTM
Gambar 8. Antar muka form pengaturan
Ga mbar  9 adalah  Antar  muka   untuk  me mbuat  jadwal pelaja ran baru. To mbo l “buat jadwa l baru” digunakan untuk me mp roses  data-data  yang  telah  diinputkan  dengan algorit ma   genetika   men jadi  sebuah  jadwal  pe laja ran  ba ru. Setelah  pe mprosesan  dengan  algorit ma    genetika   selesai, kolo m  “Info rmasi”  akan  mena mp ilkan  hasil  te rbaik  yang dari  p roses  penjadwalan  yang  telah  dilaku kan  dan  akan mena mp ilkan  para meter a lgorit ma  genetika  yang  digunakan serta  waktu  atau  durasi  pe mp rosesan.  Tombo l    “ lihat    dan
simpan    jadwa l    pe la jaran”  digunakan  untuk  menyimpan jadwal  pe la jaran  da la m  bentuk  *.xls  dan   untuk  me mbu ka atau menampilkan  jadwal pelajaran  yang telah dibuat.

## Gambar 9. Antar Muka form Jadwal
Ga mbar  10  dan  11  menunjukkan   hasil  pen jadwalan yang telah tersimpan dala m bentuk *.xls. Hasil penjadwa lan yang telah  disimpan  dalam  bentuk *.xls  akan  berisi  2  sheet  yaitu  sheet  pembagian  tugas mengaja r  yang  berisi  data  pe mbagian  tugas  mengajar  guru seperti pada Ga mbar 10 dan sheet jadwal yang berisi  jadwa l yang telah  dibuat  seperti  pada  Gambar 11.
Gambar 10. Hasil penjadwalan sheet pembagian tugas mengaja r
Gambar  11.  Hasil penjadwalan sheet jadwal 3.2    Pengujian
3. 2. 1 Pe nguji an de ngan  persyaratan pe nghentian  yang berbeda
Pengujian  ini  dilaku kan  untuk  mengetahui  perbedaan jumlah   generasi  dan  waktu  proses  yang dibutuhkan jika syarat penghentian berbeda serta hasil p roses penjadwalan    yang    d ilakukan.    Ju mlah    ke las  yang digunakan  dala m  pengujian  ini  ada lah  9  ke las  dengan      3 kelas   untuk    masing-masing    tingkatan, jumlah  ruangan  yang  digunakan  adalah  26  ruangan,
dan ju mlah  guru  yang digunakan adalah 31  guru.  Para meter algorit ma  yang digunakan ada lah ju mlah populasi 5, peluang crossover 0.5,  dan peluang mutasi 0.01.
Pengujian perta ma, penghentian dilakukan jika bentrok guru dan bentrok ruang sama  dengan 0 atau  jika  pada 1000 generasi tidak terjad i perbaikan nilai  fitness. Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 1
Tabel 1. Pengujian penghentian 1

## Keterangan :
F1 = bentrok guru F2 = bentrok ruangan F3 = ketidaksesuaian ruangan dengan mata pelajaran F4  =  jumlah  mata  pelajaran  yang  diajarkan  lebih  dari  1  kali  sehari  pada satu kelas
F5  =  ketidaksesuaian  jadwal  diajarkan  (mata  pelajaran)  F6  = Ketidaksesuaian jadwal mengajar (guru) F7 = jumlah jadwal mengajar guru dalam sehari yang tidak urut F8  =  jumlah  jadwal  mengajar  guru  dalam  sehari  yang  tidak  dalam  satu ruangan
F9  =  jumlah  jadwal  mengajar  guru  dalam  sehari  melampaui  batas mengajar (lebih dari 5 jam pelajaran).
G  = jumlah generasi
Pengujian  kedua,  penghentian  dila kukan  jika  bentrok guru, bentrok ruangan, ketida ksesuaian ruangan dengan mata pelaja ran, ju mlah  mata pe laja ran yang diaja rkan  lebih da ri 1 kali  sehari  pada  satu  kelas,  ketida ksesuaian    jad wal diaja rkan   (mata   pela jaran) sa ma  dengan  0  atau  jika   pada 1000  generasi  tida k  terjadi  pe rbaikan  nila i  fitness.  Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Pengujian penghentian 2
Pengujian  ketiga,  penghentian  dila kukan   jika   semua constraint  telah  terpenuhi  (sama  dengan  0)  atau  jika  pada 1000  generasi  tida k  te rjad i  perbaikan  nila i  fitness.  Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Pengujian penghentian 3

## 3.2.2 Pengujian  dengan  parameter  yang berbeda
Pengujian  dilaku kan  untuk  mengetahui perbedaan  hasil penjadwalan  jika  menggunakan  paramenter  yang  berbeda. Penghentian  generasi  yang  digunakan  dala m  pengujian  ini adalah ketika  nila i fitness       bentrok guru, bentrok ruangan, ketidaksesuaian   ruangan   dengan   mata   pela jaran,  ju mlah mata   pela jaran   yang  dia jarkan  lebih   dari  1  kali  sehari  pada satu  kelas,  ketida ksesuaian jadwa l dia jarkan  (mata pe la jaran)
sama dengan 0  atau  jika  pada    1000   generasi   t idak   terjadi perbaikan    nilai  fitness.  Pengujian  dila kukan  dengan  data yang  sama  seperti  pada  pengujian  pada  persyaratan penghentian berbeda.
a.      Pengujian dengan jumlah populasi yang berbe d a
Pada  pengujian  ini  para meter  yang  digunakan  adalah peluang crossover 0.5,  peluang  mutasi  0.01  dan  ju mlah populasi  yang  berbeda.  Tabel  4,  5  dan  6  adalah  hasil pengujian yang telah dilakukan.
Tabel 4. Pengujian dengan jumlah populasi 5
Tabel 5. Pengujian dengan jumlah populasi 30
Tabel 6. Pengujian dengan jumlah populasi 50
b. Pengujian dengan peluang crossover yang berbeda
Pada  pengujian  ini  pa ra meter  yang  digunakan  adalah ju mlah  populasi 5, peluang mutasi 0.01 dan pe luang crossover yang berbeda.
Tabel 7. Pengujian dengan peluang crossover 0.5

## 3.2.3 Pengujian  dengan  jumlah  data  yang berbeda
Pengujian  dilaku kan  untuk  mengetahui perbedaan  hasil penjadwalan  jika  ju mlah data berbeda.  Penghentian  generasi yang    digunakan    da la m  pengujian   in i  adalah   ket ika   n ila i fitness    bentrok  guru,  bentrok    ruangan,    ketidaksesuaian ruangan  dengan mata pe la jaran,  ju mlah  mata  pela jaran yang diaja rkan   leb ih    dari    1    ka li    sehari    pada    satu    ke las, ketidaksesuaian    jadwal    dia ja rkan    (mata    pela jaran)  sama dengan  0    atau  jika  pada  1000  generasi  tida k  terjadi perbaikan nilai  fitness.
Pengujian  perta ma   dila kukan    pada    data    yang  sama seperti pada pengujian pada persyaratan penghentian berbeda. Parameter  yang digunakan
Pengujian  kedua  dilakukan  dengan  jumlah  ke las  24,  8  kelas untuk  masing-masing  tingkatan,  ju mlah   ruangan  yang digunakan  adalah  26  ruangan,  dan  ju mlah  guru  yang digunakan  adalah  26  guru.  Para meter  yang  digunakan ju mlah  populasi  5,  pe luang crossover 0.5,  dan  peluang mutasi 0.001
e-ISSN:  2541-6448
Tabel 8. Pengujian 2

## IV.  KESIMPULAN  DAN  SARAN
Se makin  banyak  ju mlah  persyaratan  yang  harus  dipenuhi ma ka  a kan  sema kin  besar  juga  ju mlah  generasi  dan  sema kin la ma  wa ktu  yang  dibutuhkan serta  semakin  sulit   persyaratan terpenuhi. Sema kin banyak ju mlah populasi wa ktu pemprosesan  semakin  la ma .  Sedangkan  nilai  fitness  dan ju mlah  generasi  yang  dibutuhkan  tidak  jauh  berbeda. Perbedaan  peluang  crossover  tidak  terla lu  berpengaruh  pada hasil  penjadwalan . Pe luang  mutasi  tidak  boleh  terlalu  kec il karena  a kan  tida k  ada  gen  yang  termutasi  atau  terla lu  besar karena  akan  menghasilkan  regenerasi  yang sangat  berbeda dengan  induknya. Sema kin  banyak  ju mlah   data  maka   a kan semakin  besar    juga    ju mlah    generasi    dan    sema kin  la ma waktu yang dibutuhkan serta semakin  jele k hasil penjadwa lan yang diperoleh.
Selan jutnya, disarankan  mencoba     mode l-mode l operator algorit ma  genetika  yang  la in  untuk  mengetahui  kinerja algorit ma genetika. Mencoba menyelesaikan masalah penjadwalan  mata  pela jaran  moving  c lass  ini  dengan algorit ma  la in. Mencoba  mengabungkan  algorit ma   genetika
dengan  algoritma   yang  la in  untuk  menyelesaikan  masalah penjadwalan mata pelajaran  moving class ini .

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] Isronak.  2007.  Pe ran  Media  Pe mbela jaran.Ja karta : Rineka  Cipta
[2] Desiani,        A.,        Arha mi,        M.        2006. Konsep Kecerdasan Buatan. Yogyakarta : Andi.
[3] Hariyanto.  2010/2011. Pedoman Sistem Belajar  Moving Class  SMA  Negeri  3  Malang. Malang  :  SMA  Negeri  3 Malang .
[4] Jati,    H.    dan    Widyaningsih,    W. Pelak sanaan Penjadwalan  Moving  Class    (Kelas  Berpindah)  SMA Negeri  3  Bantul  Sebagai  Rintisan  Sek olah  Kategori Mandiri. Yogyakarta  : Universitas Negeri  Yogyakarta.
[5] Kusumadewi,      S.      2003. Arti fical      Intelegence (Tek nik   dan  Aplik asinya) . Yogyakarta  :  Graha Ilmu.
[6] Nugroho,  R.  B.  2009. Strategi  Belajar  Dengan
Moving Class. (Online),
(wikimu.com/News/DisplayNews.aspx?ID=14443, Diak ses Tanggal 26 November 2011).
[7] Sujana, Y. Bahan ajar Kecerdasan Buatan
[8] Suyanto.   2005. Algoritma   Genetik a   Dengan Matlab . Yogyakarta : Andi.
[9] Widyastuti, N.,  Ratnawati, A. dan  Cahyani,  R.  N.  2008. Optimasi  Penjadwalan  Kegiatan  Belajar  Mengajar dengan Algoritma Genetik . Surakarta: Faku ltas Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam,  Un iversitas Sebelas Maret.