Laela, Ela siti et al., (2022) Optimalisasi Algoritma Greedy dalam Penyusunan Jadwal Pelajaran pada SMK Nurul  Islam  Cianjur, Syntax  Literate  :  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  (7)12, http://dx.doi.org/10.36418/syntax- literate.v7i12.10910 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 12, Desember 2022

## OPTIMALISASI  ALGORITMA  GREEDY  DALAM  PENYUSUNAN  JADWAL PELAJARAN PADA SMK NURUL ISLAM CIANJUR

## Ela Siti Laela, Windu Gata, Jajang Jaya Purnama
Magister Ilmu Komputer, Teknik Informatika, STMIK Nusa Mandiri Email 14002448@nusamandiri.ac.id, windu@nusamandiri.ac.id, jajang.jjp@nusamandiri.ac.idmail@e-mail.com

## Abstrak
Algoritma greedy merupakan algoritma yang bersifat heuristik dan urutan logisnya disusun  berdasarkan  langkah-langkah  penyelesaian  masalah  yang  disusun  secara sistematis. Dalam penelitian ini algoritma greedy digunakan untuk mengoptimalisasi  penggunaan  ruangan  kelas  yang  ada  di  SMK  Nurul  Islam Cianjur.  Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  apakah algoritma  greedy  dapat  mengoptimalisasi  pembuatan  Sistem  Penjadwalan  Mata Pelajaran  di  SMK  Nurul  Islam  Cianjur  dalam  mengetahui  jumlah  ruangan  kelas yang  kosong  setelah  digunakannya  algoritma,  dan  mengetahui  apakah  metode menggunakan  algoritma  greedy  lebih  baik  dari  pada  sistem  manual.  Data  yang digunakan  adalah  jadwal  mata  kuliah  tahun  ajaran  2018/2019  ganjil  genap,  dan 2017/2018 ganjil. Hasil akhir pembuatan sistem berupa suatu jadwal pelajaran yang dapat  dilihat  ruangan  kosong  yang  ada  dan  durasi  kosongnya  ruangan  tersebut. Pengujian dilakukan dengan cara membandingkan banyaknya ruangan kosong hasil dari  sistem  yang  menggunakan  algoritma  greedy  dengan  sistem  manual. Berdasarkan data jadwal pelajaran yang diinput ke dalam sistem ditunjukkan bahwa algoritma  greedy  memiliki  ruangan  kosong  lebih  banyak,  hal  itu  menunjukkan bahwa algoritma greedy mampu mengoptimalisasi ruangan pada penjadwalanpelajaran di SMK Nurul Islam Cianjur secara baik .
Kata Kunci : Algoritma Greedy, Penjadwalan, Optimalisasi Ruangan.

## Abstract
The  greedy  algorithm  is  an  algorithm  that  is  heuristic  and  its  logical  sequence is arranged  based  on  systematic  problem  solving  steps.  In  this  study,  the  Greedy algorithm  is  used  to  optimize  the  use  of classrooms  at  SMK  Nurul  Islam  Cianjur. The  purpose  of  this  research  is  to  find  out  whether  the  Greedy  algorithm  can optimize the creation of the Subject Scheduling System at SMK Nurul Islam Cianjur in knowing the number of empty classrooms after using the algorithm, and to find out  whether  the  method  using  the  Greedy  algorithm  is  better  than  the  manual system. The data used is the course schedule for the academic year 2018/2019 odd even, and 2017/2018 odd. The final result of making the system is in the form of a
lesson schedule that can be seen by the available empty space and the duration of the empty room. Testing is done by comparing the number of empty rooms resulting from a system that uses the Greedy algorithm with a manual system. Based on the lesson  schedule  data  that  is  inputted  into  the  system,  it  is  shown  that  the  greedy algorithm  has  more  free  space,  it  shows  that  the  greedy  algorithm  is  able  to optimize the space in lesson scheduling at SMK Nurul Islam Cianjur well.
Keywords : Greedy Algorithm, Scheduling, Room Optimization.

## Pendahuluan
Menciptakan  suatu  jadwal  pelajaran  yang  optimal  cukup  sulit  dikarenakan banyak  variabel  yang  saling  terkait  sehingga  membutuhkan  suatu  penanganan  yang signifikan  (Sitinjak,  2018).  Penjadwalan  pelajaran  merupakan  pengaturan  penempatan waktu,  kelas  (kelas  siswa),  guru,  ruangan  kelas.  Sistem  Penjadwalan  dikatakan  baik apabila  dapat  memberikan  solusi  terhadap  faktor-faktor  tertentu,  seperti  guru  tidak boleh mengajar banyak kelas dalam satu waktu, ruangan tidak boleh diisi oleh banyak mata  pelajaran  dalam  satu  waktu,  dan  kelas  tidak  boleh  mengikuti  banyak  mata pelajaran dalam satu waktu (Mustari, 2022).
Dalam penjadwalan pelajaran di SMK Nurul Islam Cianjur yang ada saat ini banyak guru yang tidak mendapatkan ruangan untuk jam pengganti. Penyusunan jadwal bisa memakan waktu berminggu-minggu dengan minimal pengerjaannya sampai dengan 4  minggu.  Dibutuhkan  ketelitian  yang  tinggi  karena  harus  memperhatikan  banyak variabel agar jadwal tidak bentrok. Siswa tidak memiliki ruangan kosong untuk belajar di luar jam pelajaran
Cara  manual  yang  dilakukan  saat  ini  juga  memungkinkan  terjadinya  kesalahan dengan intensitas yang cukup banyak. Ketersediaan ruangan yang sedikit, penjadwalan yang berubah- ubah di awal semester merupakan isu-isu yang perlu diperhatikan dalam penjadwalan  pelajaran  di  SMK  Nurul  Islam  Cianjur.  Dalam  penelitian  ini  akan  diuji seberapa  optimal  pemanfaatan  ruangan  menggunakan  algoritma  greedy  dalam penerapannya  ke  jadwal  pelajaran  di  SMK  Nurul  Islam  Cianjur.  Sehingga  diharapkan dapat menjadi referensi dalam meminimalisir isu-isu penjadwalan di SMK Nurul Islam Cianjur
A. Algoritma Greedy
“Algoritma  adalah  urutan  logis  langkah-  langkah  penyelesaian  masalah  yang disusun secara sistematis” (Hasibuan, 2022). Awalnya kata algoritma merupakan istilah yang  merujuk  kepada  aturan-aturan  aritmetis  untuk  menyelesaikan  persoalan  dengan menggunakan  bilangan  numerik  Arab,  namun  pada  abad  ke-18  istilah  ini  telah berkembang  sehingga  makna  algoritma  menjadi  lebih  luas  lagi  menjadi  suatu  urutan langkah  atau  prosedur  yang  jelas  dan  diperlukan  untuk  menyelesaikan  suatu permasalahan. Kata algoritma berasal dari latinisasi nama seorang ahli matematika dari Uzbekistan  Al  Khawārizmi  (hidup  sekitar  abad  ke-9),  sebagaimana  tercantum  pada
terjemahan karyanya lam bahasa latin dari abad ke-12 "Algorithmi de numero Indorum" (Sulasmoro,  2022).  Algoritma  Greedy  merupakan  metode  yang  paling  populer  dalam memecahkan  persoalan  optimasi.  Hanya  ada  dua  macam  persoalan  optimasi,  yaitu maksimasi  dan  minimasi.  Pada  penelitian  ini,  algoritma  greedy  yang  digunakan menerapkan  pendekatan  maksimasi.  Algoritma  Greedy  adalah  algoritma  yang memecahkan masalah langkah per langkah. Pada setiap langkah terdapat banyak pilihan yang perlu dieksplorasi. Persoalan optimalisasi dalam konteks algoritma greedy disusun oleh elemen-elemen sebagai berikut (Subakti & Gata, 2021):
1. Himpunan Kandidat, C.
Himpunan  ini  berisi elemen-elemen  pembentuk  solusi.  Pada  setiap langkah,  satu buah kandidat diambil dari himpunannya (Darnita & Toyib, 2019).
2. Himpunan Solusi, S.
Himpunan  ini  berisi  kandidat-kandidat  yang  terpilih  sebagai  solusi  persoalan. Dengan  kata  lain,  himpunan  solusi  adalah  himpunan  bagian  dari  himpunan  kandidat (Sunandar & Pristiwanto, 2019).
3. Fungsi Seleksi ( Selection Function )
Fungsi ini dinyatakan dengan predikat seleksi. Merupakan fungsi yang pada setiap langkah  memilih  kandidat  yang  paling  memungkinkan  mencapai  solusi  optimal. Kandidat yang sudah dipilih pada suatu langkah tidak pernah dipertimbangkan lagi pada langkah selanjutnya (Yunata & Widayati, 2020).
4. Fungsi Kelayakan ( Feasible )
Fungsi  ini  dinyatakan  dengan  predikat  layak.  Fungsi  kelayakan  ini  merupakan fungsi  yang  memeriksa  apakah  suatu  kandidat  yang  telah  dipilih  dapat  memberikan solusi yang layak, yakni kandidat tersebut bersama-sama dengan himpunan solusi yang sudah terbentuk tidak melanggar batasan/aturan  ( constraints )  yang ada. Kandidat yang layak dimasukkan  ke dalam himpunan solusi, sedangkan yang tidak layak dibuang dan tidak pernah dipertimbangkan lagi (Darnita & Toyib, 2019).
5. Fungsi Obyektif
Fungsi  obyektif  ini  merupakan  sebuah  fungsi  yang  memaksimumkan  atau meminimumkan  nilai  solusi.  Dengan  kata  lain,  algoritma  greedy  melibatkan  pencarian sebuah  himpunan  bagian,  S,  dari  himpunan  kandidat,  C  yang  dalam  hal  ini,  S  harus memenuhi  beberapa  kriteria  yang  ditentukan,  yaitu  menyatakan  suatu  solusi  dan  S dioptimasi  oleh  fungsi  obyektif  (Sunandar  &  Pristiwanto,  2019).  Ada  kalanya  solusi optimum  global  yang  diperoleh  dari  algoritma  greedy  yang  diharapkan  sebagai  solusi optimum dari persoalan, belum tentu merupakan solusi. optimum (terbaik), tetapi solusi sub-optimum  atau  pseudo-optimum.  Hal  ini  dikarenakan  algoritma  greedy  tidak beroperasi  secara  menyeluruh  terhadap  semua  alternatif  solusi  yang  ada  dan  terdapat beberapa  fungsi  seleksi  yang  berbeda,  yaitu  jika  fungsi  seleksi  tidak  identik  dengan fungsi  obyektif  karena  fungsi  seleksi  biasanya  didasarkan  pada  fungsi  obyektif. Sehingga  harus  dipilih  fungsi  yang  tepat  jika  menginginkan  algoritma  menghasilkan solusi optimal atau nilai yang optimum. Jadi, pada sebagian masalah algoritma greedy tidak  selalu  berhasil  memberikan  solusi  yang  benar-benar  optimum,  tetapi  algoritma
greedy pasti memberikan solusi yang mendekati ( approximation ) nilai optimum (Fahmi, 2022).
Menurut  Angga  &  Munir  jika  jawaban  terbaik  mutlak  tidak  diperlukan,  maka algoritma  greedy  sering  berguna  untuk  menghasilkan  solusi  cukup  baik ( approximation ),  daripada  menggunakan  algoritma  yang  lebih  rumit  untuk menghasilkan solusi  yang terbaik (Ramadhani, 2022). Bila algoritma greedy optimum, maka keoptimalannya itu dapat dibuktikan secara matematis.

## Gambar 1. Contoh Skema Algoritma Greedy
B. Penjadwalan
Baker menyatakan bahwa pengertian penjadwalan adalah kegiatan pengalokasian sumber-sumber atau mesin-mesin yang ada untuk menjalankan sekumpulan tugas dalam jangka waktu tertentu (Rachman, Watunglawar, Amperajaya, Adnan, & Sriwana, 2022).

## C. Jquery
JQuery  adalah  library  atau  kumpulan  kode  JavaScript  siap  pakai.  Keunggulan menggunakan JQuery dibandingkan dengan JavaScript standar, yaitu menyederhanakan kode  JavaScript  dengan  cara  memanggil  fungsi-fungsi  yang  disediakan  oleh  JQuery (Venata, 2022).

## Metode Penelitian
Pada penelitian ini, metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode prototyping .  Hal  ini  dikarenakan  penggunaan prototyping dalam  pembuatan  sebuah sistem  menjadikan  pengembangan  lebih  dekat  dengan user (Hamidy,  Surahman,  & Famelia, 2022). Metode ini memiliki beberapa tahapan diantaranya adalah seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Metode Prototyping

## A. Requirements and definition
Pada tahap ini, peneliti melakukan beberapa hal untuk mengetahui kebutuhan dari sistem yang dibangun. Adapun tahapannya adalah :
1. Wawancara  dilakukan  untuk  mengumpulkan  semua  informasi  sebagai  bahan  untuk melakukan penelitian kepada ketua Program Studi Teknik Informatika
2. Menganalisa permasalahan apa yang akan dicari penyelesaiannya.
3. Mencari  data-data,  mempelajari  jurnal-jurnal,  artikel,  atau  buku  dan  sumber informasi  dari  internet  yang  digunakan  sebagai  bahan  referensi  sebelum memecahkan permasalahan yang dihadapi.
4. Menganalisa alat dan bahan yang dibutuhkan dalam penyelesaian masalah.

## B. System and software design
Pada tahap ini, dibuat perancangan dari sistem:
1. Cara  kerja  sistem  secara  keseluruhan  didesain  menggunakan  notasi  diagram  flow chart  dan  data  flow  diagram.  Diagram  sistem  dapat  dilihat  pada  Gambar  3  dan Gambar 4.
2. Anggota  himpunan  kandidat  merupakan  suatu  array  yang  terdiri  dari  data  dosen, mata kuliah, ruangan, jumlah jam, dan kelas.
3. Fungsi  seleksi  yang  mengecek  apakah  pasangan  data  yang  didapat  dari  himpunan kandidat  dapat  dinyatakan  sebagai  bagian  dari  solusi.  Pada  fungsi  ini  dimasukkan sejumlah  aturan  yang  dimiliki  organisasi  SMK  NURUL  ISLAM  CIANJUR  dalam menyusun  jadwal,  seperti  aturan  pasangan  data  yang  dinyatakan  bentrok,  aturan jumlah jam maksimal dosen mengajar, dll
4. Fungsi  Objektif  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  bertujuan  menentukan  mana solusi paling baik, dari sekumpulan solusi yang ada.
C. Implementation and Unit Testing
Pada  tahap  ini,  semua  yang  telah  dirancang  akan  diimplementasikan  sesuai  hasil rancangan. Berikut adalah tahapannya:
1. Melakukan  implementasi  dan  pembangunan  sistem  sebagai  penyelesaian  masalah, dengan membuat sistem penjadwalan dengan algoritma greedy.
2. Uji  coba  dengan  melakukan  perbandingan  jumlah  ruangan  kosong  pada  sistem manual dengan sistem
yang menggunakan
algoritma greedy.

## Gambar 3. Flowchart Penjadwalan
D. S ystem Testing
Pada  tahap  ini,  metode  pengujian  memanfaatkan  data  riil  dari  SMK  NURUL ISLAM  CIANJUR  dengan  data  pada  Tabel  1.  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan  browser  Google  Chrome  dan  Microsoft  Excel  atau  Adobe  Reader. Pengujian  dilakukan  dengan  melakukan  pengamatan  di  kedua  alat  ini.  Metode pengujian  ini  menggunakan  sebuah  tabel  yang  memiliki  2  kolom  utama,  kolom  yang pertama  merupakan  metode  lama  yang  sudah  diterapkan,  sementara  kolom  kedua merupakan  metode  yang  menggunakan  algoritma  greedy.  Pengujian  ini  menghitung berapa  waktu  kosong  yang  dimiliki  oleh  setiap  ruangan  dari  jadwal  pelajaran  yang terbentuk oleh sistem, dimana waktu kosong tersebut dihitung perhari dalam sepekan.

## Tabel 1 Data Riil Dari Smk Nurul Islam Cianjur
Langkah  pertama  pengujian  adalah  memastikan  data  yang  diterapkan  pada metode  lama  yang  digunakan  oleh  SMK  NURUL  ISLAM  CIANJUR  adalah berdasarkan  per  ruangan.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mempermudah  dalam  proses perbandingan.
Langkah  kedua  adalah  mulai  meng-input  data  dosen,  mata  kuliah,  kelas, ruangan, dan kurikulum berdasarkan jadwal manual SMK NURUL ISLAM CIANJUR.
Langkah  ketiga  adalah  mulai  membandingkan  setiap  ruangan  setiap  harinya antara  metode  lama  yang  digunakan  oleh  SMK  NURUL  ISLAM  CIANJUR  dengan sistem yang telah dibuat dengan metode algoritma greedy pada modul penjadwalan.
No Data
Jumlah 1 Ruangan 27 2 Mata Pelajaran 214 3 Kelas 52 4 Guru 47 5 Kurikulum 484
banyaknya ruangan
(presentase ruangan kosong tiap ruangan) × 100% (2)
Langkah  keempat  adalah  menyimpulkan  setiap  ruangan  dengan  perhitungan persentase ruangan kosong dengan rumus (1).
Langkah kelima adalah menyimpulkan keseluruhan dari setiap kesimpulan per- ruangan dan dengan rumus (2).
(total jam per hari) ×100%
(1)
14

## Hasil dan Pembahasan
Data hasil pengujian dilihat dari banyaknya ruang kosong per harinya pada jadwal real  dan  jadwal  hasil  algoritma  greedy.  Karena  hal  ini  dapat  menjadi  tolak  ukur penilaian  seberapa  solutif  kedua  jadwal  dalam  pengoptimalisasian  ruangan.  Semakin banyak ruangan kosong pada hari tersebut, semakin solutif jadwal tersebut.
Berdasarkan  tabel  2  ditunjukkan  bahwa  sistem  menggunakan  algoritma  greedy memiliki  ruang  kosong  lebih  banyak  dibandingkan  penjadwalan  menggunakan  teknik manual yang terlihat hampir semua ruangan terisi setiap harinya. Hal ini berarti bahwa penjadwalan  menggunakan  algoritma  greedy  telah  berhasil  untuk  mengoptimasi penggunaan ruangan.
Dari  data  hasil  pengujian  pada  tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  jadwal  yang  dibuat menggunakan  metode  algoritma  greedy  lebih  solutif  dalam  hal  pengoptimalisasian ruangan  ketimbang  jadwal  real,  dapat  dilihat  dari  data  keseluruhan.  Jumlah  ruangan kosong pada algoritma greedy jauh lebih banyak, ini terjadi karena penumpukan jadwal pada  awal-  awal  ruangan,  sehingga  membuat  ruangan  lain  tidak  kebagian  jadwal  dan menghasilkan  ruangan  kosong  yang  dapat  dimanfaatkan.  Hal  itu  terjadi  karena algoritma  greedy  akan  melihat  kandidat  terbaik  pada  saat  itu  dan  setiap  penyusunan kandidat akan mempengaruhi ruangan mana yang akan terisi lebih awal.

## Tabel 2 Hasil Pengujian
Tahun Ajaran  Semester Hari Ruangan Kosong dengan Metode Manual Ruangan Kosong dengan Metode Greedy Senin 14,81% 4  74,07% 20 Selasa 18,52% 5  74,07% 20 2018/ 2019 Genap Rabu 14,81% 4  74,07% 20 Kamis 11,11% 3  77,78% 21 Jum’at  18,52% 5  81,48% 22 Sabtu 77,78% 21  77,78% 21 Senin 22,22% 6  81,48% 22 Selasa 22,22% 6  81,48% 22 2018/ Ganjil Rabu 25,93% 7  81,48% 22
Berbeda  dengan  jadwal  riil  dengan  metode  manual  yang  digunakan  oleh  SMK Nurul Islam Cianjur, data cenderung rata per harinya. Ruangan kosong hanya terlihat di hari  Sabtu  sehingga  akan  membuat  masalah-  masalah  seperti  dosen  tidak  kebagian ruangan  di  jam  pengganti  atau mahasiswa  tidak  memiliki  ruangan  untuk  belajar  diluar jam kuliah. Jika dilihat ruangan kosong di jadwal riil bisa mencapai lebih dari 50%, itu karena dalam 1 hari total jam aktif adalah 14 jam tetapi pada kenyataannya jadwal riil aktif  hanya  6-12  jam  per  harinya  dan  menimbulkan  ruangan  kosong  di  sisa  jam ditambah ruangan lain yang benar-benar tidak terpakai di hari itu.

## Kesimpulan
Berdasarkan  pelaksanaan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan bahwa penerapan algoritma greedy terhadap sistem penjadwalan mata kuliah pada SMK Nurul Islam Cianjur mampu mengatasi optimasi ruangan dilihat dari banyaknya ruangan yang  kosong.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  hasil  tahap  pengujian  yang  menunjukkan bahwa  pada  algoritma  greedy  setiap  ruangan  yang  pertama  kali  dilalui  oleh  proses algoritma  akan  dimasukkan  oleh  kurikulum  yang  tersedia  saat  itu  sampai  batas maksimum  total  jam  per  ruangan,  yaitu  14  jam.  Hal  tersebut  mengakibatkan  banyak ruangan  lain  kosong.  Ini  berarti  menunjukkan  bahwa  SMK  Nurul  Islam  Cianjur  tidak perlu menambahkan ruangan lagi karena ruangan yang tersedia saat ini sudah lebih dari cukup  apabila  SMK  Nurul  Islam  Cianjur  menerapkan  algoritma  greedy  pada  sistem penjadwalannya.  Lebih  jauh  dari  itu,  ruangan-ruangan  yang  kosong  bisa  dimanfaatkan untuk  keperluan  lain  seperti  tempat  belajar  ataupun  lab.  Selain  itu  dengan  algoritma greedy pembuatan jadwal akan lebih cepat sekitar 1 menit, banyaknya hari libur akibat teroptimalisasinya  jadwal  pada  hari-hari  awal  di  setiap  kelas  dan  meminimalisir kesalahan- kesalahan seperti bentrok jadwal pelajaran.
Hal  yang  perlu  diperhatikan  lainnya  adalah  selain  memberikan  hasil  positif, namun  algoritma  ini  dalam  penerapannya  ke  penjadwalan  mata  kuliah  bersifat  tidak humanis  karena  beberapa  kejanggalan  akan  ditemukan  dalam  pengujian,  yaitu  adanya guru  yang  mengajar  dari  pagi  sampai  sore,  guru  wanita  mengajar  pada  sore  hari, dikatakan  tidak  humanis  karena  kebanyakan  dari  guru  wanita  tidak  menginginkan  hal
2019 Kamis 37,04% 10  81,48% 22 Jum’at  59,26% 16  81,48% 22 Sabtu 96,30% 26  85,19% 23 Senin 22,22% 6  74,07% 20 Selasa 22,22% 6  77,78% 21 2017/ 2018 Ganjil Rabu 22,22% 6  77,78% 21 Kamis 25,93% 7  77,78% 21 Jum’at  29,63% 8  77,78% 21 Sabtu 92,59% 25  81,48% 22
ini,  tidak  adanya  jeda  waktu  untuk  istirahat,  serta  siswa  dituntut  untuk  mengikuti pelajaran dari pagi sampai sore.

## BIBLIOGRAFI
Darnita, Yulia, & Toyib, Rozali. (2019). Penerapan Algoritma Greedy Dalam Pencarian Jalur  Terpendek  Pada  Instansi-Instasi  Penting  Di  Kota  Argamakmur  Kabupaten
Bengkulu Utara. Jurnal Media Infotama , 15 (2).
Fahmi, Anisah Nuril. (2022). Sistem penjadwalan ujian skripsi menggunakan algoritma Greedy . Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
Hamidy,  Fikri, Surahman, Ade, & Famelia, Revi Hikmah. (2022). Perancangan Sistem Informasi  Akuntansi  Apotek  Menggunakan  Metode  MPKP  (FIFO). Jurnal  Tekno Kompak , 16 (2), 188–199.
Hasibuan,  Tyirmyji  Tachir.  (2022).  Penerapan  Algoritma  Adaptif  Dalam  Mengenali Wajah Manusia Berdasarkan Penjajaran Minutiae. Jurnal Ilmu Komputer , 1 (1), 1– 7.
Mustari, Muhamad. (2022). Administrasi dan manajemen pendidikan sekolah . Prodi S2 Studi Agama-Agama UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
Rachman, Taufiqur, Watunglawar, Darmiolla Natasia, Amperajaya, M.Derajat, Adnan, Septian  Rahmat,  &  Sriwana,  Iphov  Kumala.  (2022).  Penentuan  Interval  Waktu Penggantian  dan  Perbaikan  Komponen  Kritis  Mesin  Bubut  Type  SS-850  di  PT. Hamdan  Jaya  Makmur  Dengan  Metode  Age  Replacement. Jurnal  Metris , 23 (1), 52–62.
RAMADHANI,  SITI  DINAR  REZKI.  (2022). Optimasi  Rute  Distribusi  Berdasarkan Vehicle Routing Problem Dengan Fuzzy Time Windows .
Sitinjak,  Kardo.  (2018). Pengaruh  Disiplin  Belajar,  dan  Variasi  Mengajar  Guru Terhadap  Prestasi  Belajar  Ekonomi  pada  Siswa  Kelas  VIII  SMP  Negeri  1 Tigalingga. Tahun Pelajaran 2018/2019 .
Subakti, Hani, & Gata, Windu. (2021). Optimasi Minimum Pola Baju Khas Kain Tenun Sarung Samarinda Menggunakan Algoritma Greedy. Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 11 (1), 1–6.
Sulasmoro,  Arfan  Haqiqi.  (2022). Buku  ajar  algoritma  dan  pemrograman  I .  Penerbit P4I.
Sunandar,  Hery,  &  Pristiwanto,  Pristiwanto.  (2019).  Optimalisasi  Implementasi Algoritma  Greedy  dalam  Fungsi  Penukaran  Mata  Uang  Rupiah. Jurnal  Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas , 4 (2), 193–201.
Venata, Sendy Andrian. (2022). Sistem Informasi Penjualan Dan Pembelian Buah Pada Toko Buah Surman Efendi Berbasis Website . Univeristas Komputer Indonesia.
Yunata,  Ardian,  &  Widayati,  Qoriani.  (2020).  Penjadwalan  Pembuatan  Container Portacamp  Menggunakan  Algoritma  Greedy. Bina  Darma  Conference  on Computer Science (BDCCS) , 2 (1), 183–195.
Copyright holder:
Ela Siti Laela, Windu Gata, Jajang Jaya Purnama (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: