## PEMODELAN SISTEM PENJADWALAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA

## Nizar Rabbi Radliya
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipati Ukur No. 112-116, Bandung 40132 Email: nizar@email.unikom.ac.id

## ABSTRAK
Penjadwalan  perkuliahan  merupakan  kegiatan  pembuatan  jadwal  kuliah  pada perguruan tinggi. Jadwal kuliah tersebut akan dijadikan sebagai acuan kegiatan belajar mengajar  selama  satu  semester.  Sistem  penjadwalan  yang  cepat  dan  tepat  menjadi kebutuhan  bagi  setiap  perguruan  tinggi,  karena  keberlangsungan  proses  akademik (belajar dan mengajar) bergantung pada kesiapan jadwal kuliah. Penggunaan algoritma genetika  pada  pemodelan  sistem  penjadwalan  perkuliahan  merupakan  upaya  dalam mempercepat  proses  sistem  penjadwalan  perkuliahan.  Proses  yang  cepat  juga  akan diikuti dengan proses yang tepat, dimana jadwal kuliah yang dihasilkan sesuai dengan aturan atau batasan penjadwalan yang sudah ditetapkan. Algoritma genetika merupakan proses pencarian terhadap solusi optimal menggunakan konsep genetika. Solusi optimal yang  dimaksud  pada  penelitian  ini  adalah  paket  jadwal  kuliah  yang  sudah  siap  untuk digunakan.
Prosedur  penelitian  ini  diawali  dengan  studi  literatur  mengenai  sistem penjadwalan  perguruan  tinggi  dan  algoritma  genetika.  Langkah  berikutnya  adalah mengidentifikasi  permasalah  yang  biasa  muncul  dalam  kegiatan  penjadwalan perkuliahan. Setelah itu melakukan pengumpulan data dan analisis data terkait dengan sistem  penjadwalan  perkuliahan  dan  algoritma  genetika.  Beikutnya  adalah  tahap perancangan  model,  dimana  proses  penjadwalan  perkuliahan  akan  dikaitkan  dengan proses pada algoritma genetika.
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  model  sistem  penjadwalan  perkuliahan menggunakan  algoritma  genetika.  Penggunaan  algoritma  genetika  pada  sistem penjadwalan  perkuliahan  dapat  mempercepat  proses  pembuatan  jadwal  kuliah,  karena dilakukan  secara  otomatis  dengan  proses  iterasi  atau  perulangan.  Dimana  pada  setiap perulangan  akan  dilakukan  pemeriksaan  pelanggaran  terhadap  ketentuan  aturan  atau batasan  yang  sudah  ditetapkan.  Jadi  selain  prosesnya  yang  cepat  juga  menghasilkan data jadwal kuliah yang tepat.
Kata Kunci: Pemodelan Sistem, Penjadwalan Perkuliahan, Algoritma Genetika.

## I. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Penelitian
Pada  perguruan  tinggi  selalu dihadapkan pada tuntutan untuk melakukan  penjadwalan  perkuliahan. Keberlangsungan perkuliahan bergantung  pada  proses  penjadwalan atau pembuatan jadwal kuliah. Perkuliahan tidak akan bisa dilaksanakan  apabila  belum  terbentuk jadwal kuliah. Jadwal kuliah merupakan  ketetapan  matakuliah  yang diajarkan  oleh  dosen  (tenaga  pendidik) terhadap  mahasiswa  (peserta  didik)
pada  waktu  (hari  dan  jam)  tertentu  di ruangan yang sudah ditentukan.
Sistem  penjadwalan  yang  cepat dan  tepat  merupakan  kebutuhan  bagi setiap  perguruan  tinggi,  karena  setiap perguruan  tinggi  memiliki  tenggang waktu dalam pembuatan jadwal kuliah. Pada  penelitian  ini  akan  mencoba menerapkan  algoritma  genetika  pada sistem  penjadwalan.  Salah  satu  tujuan dari  penerapan  algoritma  genetika adalah  untuk  mempercepat  proses penjadwalan.
Algoritma  genetika  merupakan
algoritma pencarian solusi optimal atas permasalahan yang ada dengan menggunakan  prinsip  seleksi  alam dalam  ilmu  genetika  (Haupt  &  Haupt, 2004).  Berdasarkan  pengertian  tersebut maka algoritma genetika dapat digunakan  untuk  proses  penjadwalan perkuliahan  guna  menghasilkan  solusi optimal  berupa  jadwal  kuliah  yang tidak  menyalahi  aturan  yang  sudah ditetapkan.
Ketelitian merupakan kunci utama  dalam  melakukan  pembuatan jadwal kuliah, apabila dilakukan secara manual.  Hal  tersebut  dikarenakan proses  pembuatan  jadwal  kuliah  pada setiap perguruan tinggi memiliki beberapa batasan atau aturan yang tidak boleh dilanggar. Apabila terjadi pelanggaran  terhadap  aturan  yang sudah
ditetapkan, maka
akan menyebabkan  jadwal  kuliah  yang berbenturan.  Salah  satu  contoh  jadwal kuliah yang berbenturan adalah adanya dosen yang mengajar pada waktu (hari, jam)  yang  sama  di  lebih  dari  satu ruangan.
Atas  dasar  dari  latar  belakang masalah yang ada maka pada penelitian ini  akan  dilakukan  pemodelan  sistem penjadwalan yang menerapkan algoritma genetika. Tujuan dari
penerapan  algoritma  genetika  yaitu
untuk  menghasilkan  pemodelan  sistem penjadwalan  yang  cepat  dan  diproses secara otomatis tanpa menyalahi aturan yang sudah ditetapkan.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang telah  dijelaskan  diatas,  maka  didapat rumusan  masalah  penelitian  sebagai berikut:
1. Bagaimana  menerapkan  algoritma genetika untuk sistem penjadwalan perkuliahan? 2. Bagaimana membuat proses penjadwalan perkuliahan yang dapat  dilakukan  secara  otomatis tanpa menyalahi aturan atau
batasan yang sudah ditetapkan? 1.3 Tujuan Penelitian Adapun tujuan diadakannya penelitian ini adalah: 1. Membuat model sistem penjadwalan perkuliahan yang menerapkan algoritma genetika. 2. Membuat proses penjadwalan perkuliahan  yang  lebih  cepat  dan otomatis  tanpa  menyalahi  aturan atau  batasan  penjadwalan  yang sudah ditetapkan.
1.4 Batasan Masalah
Berikut  adalah  ruang  lingkup
(batasan)  dan  asumsi  pada  penelitian ini, diantaranya:
1. Pembentukan  kromosom  jadwal kuliah  yaitu  perkuliahan  (dosen,
mata  kuliah,  kelas),  waktu  (hari,
jam), ruangan.
2. Dalam  satu  generasi  memiliki batas minimal populasi yaitu 10.
3. Menggunakan  fungsi  minimum untuk fungsi fitness . 4. Metode good fitness digunakan pada proses seleksi. 5. Metode crossover satu titik digunakan pada tahapan crossover .
6. Penjadwalan  hanya  menggunakan hard constraint , yaitu diantaranya:
a. Seorang dosen hanya dapat
mengajar  satu  perkuliahan  pada satu  ruangan  untuk  waktu  yang sama.
b. Satu  kelas  hanya  dapat  mengikuti perkuliahan  pada  satu  ruangan untuk waktu yang sama.
c. Satu ruangan hanya dapat digunakan  untuk  satu  perkuliahan pada waktu yang sama.

## II. KAJIAN PUSTAKA
2.1 Konsep Dasar Algoritma Menurut Munir (2011), algoritma  merupakan  urutan  langkah logis  untuk  menyelesaikan  masalah yang  disusun  secara  sistematis.  Atas dasar pengertian tersebut maka algoritma dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah, dimana penyelesaian masalah dilakukan dengan tahapan yang logis dan tahapan tersebut  memungkinkan  ditransformasi menjadi  proses  komputasi.  Adapun masalah yang dimaksud dalam
penelitian  ini  adalah  masalah  yang muncul ketika proses pembuatan jadwal kuliah.
2.2 Algoritma Genetika
Algoritma  genetika  merupakan algoritma  pencarian  yang  didasarkan pada  mekanisme  seleksi  alamiah  dan genetika  alamiah.  Algoritma  genetika melakukan  pencarian  terhadap  solusi optimal berupa individu dengan kualitas  terbaik  dari  suatu  populasi (Suyanto,  2005).  Pada  penelitian  ini yang  dimaksud  dengan  solusi  optimal adalah jadwal kuliah.
Terdapat  beberapa  istilah  yang ada  pada  algoritma  genetika  yang  di antaranya:
1. Gen, merupakan komponen pembentuk kromosom. 2. Kromosom,  merupakan  individu yang  dibentuk  oleh  sekumpulan gen.
3. Populasi,  merupakan  kelompok individu. 4. Kawin silang, merupakan perkawinan  individu  induk  untuk menghasilkan individu baru dengan  gen  yang  berbeda  dengan induknya. 5. Mutasi, merupakan modifikasi gen untuk menghasilkan individu yang baru. 6. Fitness, merupakan  nilai  yang menentukan  kualitas  dari  sebuah kromosom  atau  individu  (Zukhri,
2014).

## 2.3 Penjadwalan Perkuliahan
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia  (KBBI)  jadwa  merupakan pembagian  waktu  berdasarkan  rencana pengaturan  urutan  kerja;  daftar  atau tabel  kegiatan  atau  rencana  kegiatan dengan  pembagian  waktu  pelaksanaan yang terperinci.
Penjadwalan perkuliahan
merupakan  kegiatan  pembuatan  jadwal kuliah  pada  perguruan  tinggi.  Jadwal kuliah  tersebut  akan  dijadikan  sebagai acuan kegiatan belajar mengajar selama satu semester. Penjadwalan perkuliahan akan  melibatkan  beberapa  data  yang diantaranya
data kurikulum (matakuliah),  dosen,  kelas,  mahasiswa, hari, jam dan ruangan.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Prosedur  yang  digunakan  pada penelitian  ini  dapat  di  lihat  pada gambar 1 di bawah ini.
STUDI LITERATUR MENGIDENTIFIKASI PERMASALAHAN MENDESKRIPSIKAN HASIL TEMUAN PENGUMPULAN DATA ANALISIS DATA PERANCANGAN MODEL MODEL SISTEM
Gambar 1 Prosedur Penelitian
Adapun  penjelasan  dari  setiap tahapan adalah sebagai berikut: 1. Penelitian ini diawali dengan studi literatur mengenai sistem penjadwalan  perguruan  tinggi  dan algoritma genetika. 2. Langkah berikutnya adalah
mengidentifikasi  permasalah  yang biasa  muncul  dalam  kegiatan penjadwalan perkuliahan. 3. Hasil  dari  identifikasi  masalah akan dideskripsikan atau dirumuskan sebagai temuan permasalahan  yang  akan  diteliti pada penelitian ini.
4. Melakukan pengumpulan data terkait dengan sistem penjadwalan perkuliahan dan algoritma genetika. 5. Melakukan  analisis  data  untuk menentukan  data  apa  saja  yang
akan digunakan pada sistem penjadwalan  perkuliahan.  Seluruh data yang digunakan akan ditransformasi  ke  dalam  bentuk basis  data  menggunakan  teknik normalisasi. 6. Beikutnya adalah tahap perancangan model. Pada tahap ini proses  penjadwalan  perkuliahan akan dikaitkan dengan proses pada algoritma genetika. 7. Langkah  terakhir  adalah  membuat bentuk pemodelan sistem penjadwalan perkuliahan menggunakan algoritma genetika.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  pemodelan  sistem penjadwalan perkuliahan menggunakan algoritma  genetika  dapat  dilihat  pada gambar di bawah ini.
REPRESENTASI KROMOSOM
SKEMA PENGKODEAN SET POPULASI INISIALISASI POPULASI EVALUASI FITNESS SELEKSI INDIVIDU POPULASI BARU MUTASI PERKAWINAN SILANG SOLUSI OPTIMAL? INDIVIDU SOLUSI TIDAK YA
Gambar 2 Model Sistem Penjadwalan Perkuliahan menggunakan Algoritma Genetika
Setiap  tahapan  pada  algoritma genetika disesuaikan dengan kebutuhan pada  sistem  penjadwalan  perkuliahan. Adapun  penjelasan  dari  setiap  tahapan pada  sistem  penjadwalan  perkuliahan menggunakan algoritma genetika adalah sebagai berikut: 1. Representasi Kromosom Tahap awal yang perlu dilakukan adalah merepresentasikan jadwal kuliah ke dalam bentuk kromosom. Kromosom dibentuk dari beberapa gen. Beberapa gen yang membentuk kromosom  jadwal  kuliah  dapat  di  lihat pada gambar 3 di bawah ini.

## Gambar 3 Representasi Kromosom Jadwal Kuliah
Satu  individu  dalam  algoritma genetika  akan  dibentuk  oleh  beberapa kromosom.  Jumlah  kromosom  pada sistem  penjadwalan  ditentukan  oleh jumlah  data  dari  masing-masing  gen. Satu individu dalam sistem penjadwalan  perkuliahan  merupakan
satu  paket  jadwal  kuliah  untuk  satu semester.

## 2. Skema Pengkodean
Seluruh  data  gen  akan  disimpan pada  basis  data.  Setiap  data  yang mewakili  gen  akan  dilakukan  skema pengkodean.  Teknik  pengkodean  yang
digunakan  adalah  teknik  normalisasi, dimana  kode  yang  digunakan  adalah data  unik  yang  di  dapat  dari  basis  data yang  sudah  dibuat.  Tabel  di  bawah  ini menunjukkan hasil dari skema pengkodean  untuk  setiap  gen  pada kromosom jadwal kuliah.
Tabel 1. Hasil Skema Pengkodean Gen Pengkodean Perkuliahan  Kode  yang  digunakan  adalah  data  kunci  utama  pada  tabel  perkuliahan (dosen, mata kuliah, kelas). Hari Kode yang digunakan adalah data kunci utama pada tabel hari. Jam Kode yang digunakan adalah data kunci utama pada tabel jam. Ruangan Kode yang digunakan adalah data kunci utama pada tabel ruangan.

## 3. Set Populasi
Satu  populasi  dalam  algoritma genetika  akan  dibentuk  oleh  beberapa individu.  Pada  tahapan  ini  akan ditentukan jumlah individu yang dibuat dalam  satu  populasi.  Dalam  sistem penjadwalan  perkuliahan  set  populasi merupakan  jumlah  versi  paket  jadwal kuliah dalam satu semester.
4. Inisialisasi Populasi
Inisialisasi merupakan pembentukkan  generasi  awal  atau populasi  awal.  Pembentukan  setiap individu  pada  populasi  awal  dilakukan dengan cara random data dengan aturan struktur  kromosom  jadwal  kuliah. Tabel  di  bawah  ini  merupakan  contoh dari pembentukkan inisialisasi populasi awal.
Tabel 2. Inisialisasi Populasi Awal Set Populasi = 4 Jumlah Kromosom = 4 Individu Kromosom 1 Kromosom 2 Kromosom 3 Kromosom 4 Individu 1 (4,1,4,1) (3,2,3,2) (2,3,2,3) (1,4,1,4) Individu 2 (1,2,3,1) (4,3,4,2) (3,1,2,4) (2,4,1,3) Individu 3 (2,3,4,2) (1,2,3,3) (4,4,2,1) (3,1,1,4) Individu 4 (4,2,1,1) (2,1,2,3) (1,3,3,2) (4,3,4,4) Setiap  individu  merupakan  versi paket jadwal kuliah untuk satu semester. Kromosom pada setiap individu  dibentuk  dengan  cara  random data kode untuk setiap gen. Contohnya kromosom 1 pada individu 1
menjelaskan bahwa kromosom tersebut merupakan  satu  data  jadwal  kuliah yang dibentuk oleh 4 (nilai kunci utama untuk  data  perkuliahan),  1  (nilai  kunci
utama  untuk  data  hari),  4  (nilai  kunci utama  untuk  data  jam)  dan  1  (nilai kunci utama untuk data ruangan).
5. Evaluasi Fitness
Tujuan  dari  tahapan  evaluasi
fitness adalah untuk menentukan kualitas  individu  atau  kualitas  versi jadwal kuliah yang dibentuk. Perhitungan fitness akan  melibatkan constraint .  Pada  penelitian  ini  hanya
menggunakan hard  constraint . Hard Constraint pada  sistem  penjadwalan perkuliahan  merupakan  aturan  atau batasan  penjadwalan  yang  tidak  boleh dilanggar,  karena  apabila  dilanggar akan  menghasilkan  jadwal  kuliah  yang berbenturan.
Penelitian ini menggunakan fungsi  minimum  untuk  perhitungan nilai fitness. Adapun rumus dari fungsi fitness  yang  digunakan  dapat  di  lihat pada gambar 4 di bawah ini.
Gambar 4 Rumus Fungsi Fitness
Penggunaan bilangan kecil bertujuan  untuk  mencegah  terjadinya nilai tak hingga, saat nilai fungsi tujuan bernilai 0. Adapun bilangan kecil yang digunakan  adalah  1.  Fungsi  tujuan merupakan jumlah pelanggaran ( penalty )  yang  dikalikan  dengan  bobot untuk  setiap  pelanggaran.  Penalty merupakan pelanggaran terhadap constraint atau terdapat aturan
penjadwalan  yang  dilanggar.  Fungsi fitness yang  digunakan  pada  sistem penjadwalan  perkuliahan  dapat  dilihat pada gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5 Rumus Fungsi Fitness Sistem Penjadwalan Perkuliahan
Pada  rumus  di  atas  melibatkan bobot penalty, dimana bobot penalty itu merupakan  nilai  pelanggaran  terhadap setiap
constraint pada sistem
penjadwalan perkuliahan. Adapun bobot  penalty  untuk  setiap  constrain dapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3 Bobot Penalty Constraint Sistem Penjadwalan Perkuliahan Hard Constraint Bobot Penalty Satu  dosen  mengajar  lebih  dari  satu  perkuliahan  pada  waktu  (hari dan jam) yang sama. 1 Satu  kelas  mengikut  lebih  dari  satu  perkuliahan  satu  pada  waktu (hari dan jam) yang sama. 1 Satu  ruangan  digunakan  untuk  lebih  dari  satu  perkuliahan  pada waktu (hari dan jam) yang sama. 1 6. Solusi  Optimal  dan  Individu Solusi Pada tahap ini dilakukan penetapan  solusi  optimal.  Penetapan
solusi  optimal  dilakukan  dengan  cara memeriksa  nilai  fitness  tertinggi  pada satu generasi/populasi. Hasil dari solusi optimal  adalah  ditemukannya  individu
solusi.  Sebuah  individu  ditetapkan sebagai individu solusi apabila individu tersebut  memiliki  nilai fitness tertinggi dalam  satu  populasi  dengan  mencapai nilai fitness yang  optimal  ( fitness =  1). Pada  sistem  penjadwalan  perkuliahan, individu solusi  tersebut dijadikan sebagai  versi  jadwal  kuliah  terpilih (individu  solusi).  Individu  solusi  juga dicapai ketika pada generasi berikutnya tidak  ada  perubahan  nilai  fitness tertinggi.
7. Seleksi Individu Tahapan seleksi
individu dilakukan  apabila  belum  ditemukan individu  solusi  (versi  jadwal  kuliah terbaik).  Tahapan  seleksi  individu merupakan  tahapan  awal  pada  iterasi (pembentukkan generasi/populasi baru) pada  algoritma  genetika.  Perhitungan nilai fitness pada  setiap  individu,
dilakukan sebelum tahap seleksi individu. Adapun tahapan proses seleksi  yang  digunakan  adalah  metode good fitness . Seleksi individu menggunakan  metode good  fitness dilakukan  dengan  cara  menghilangkan setengah  individu  dari  satu  populasi yang  memiliki  nilai fitness yang terendah.  Setengah  individu  dari  satu populasi  yang  memilik  nilai fitness tertinggi akan dijadikan sebagai individu terpilih atau induk. 8. Perkawinan Silang Pada  tahapan  ini  dilakukan perkawinan silang ( crossover ) terhadap individu  terpilih  atau  induk  untuk menghasilkan individu baru ( offspring ).
Individu baru yang dihasilkan berfungsi untuk memenuhi aturan jumlah
populasi  dalam  satu  generasi.  Teknik perkawinan  silang  ( crossover )  yang digunakan  pada  sistem  penjadwalan perkuliahan  adalah  perkawinan  silang ( crossover ) satu titik. Contoh
penggambaran  dari  perkawinan  silang ( crossover ) satu titik dapat dilihat pada tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4 Perkawinan Silang ( Crossover ) Individu Terpilih 1 (4,1,4,1) (3,2,3,2) (2,3,2,3) (1,4,1,4) Individu Terpilih 2 (1,2,3,1) (4,3,4,2) (3,1,2,4) (2,4,1,3) Individu Baru (offspring) 1 (4,1,4,1) (3,2,3,2) (3,1,2,4) (2,4,1,3) Individu Baru (offspring) 2 (1,2,3,1) (4,3,4,2) (2,3,2,3) (1,4,1,4) 9. Mutasi Pada tahapan mutasi akan
menciptakan individu baru dari pertukaran  nilai  gen  individu  yang sudah  ada  sebelumnya.  Penciptaan individu baru
bertujuan untuk
mendapatkan kemungkinan adanya individu  baru  dengan  nilai fitness yang lebih  tinggi/baik.  Teknik  pengkodean permutasi  merupakan  teknik  mutasi
yang digunakan
pada sistem penjadwalan perkuliahan. Teknik tersebut dilakukan dengan cara
menukarkan  nilai  gen  yang  sejenis diantara  individu.  Sebagai  contoh  ada dua  jadwal  kuliah  (individu)  yang saling bertukar data hari (gen) sehingga menghasilkan  2  data  jadwal  kuliah (individu)  baru  yang  berbeda.  Apabila contoh  tersebut  digambarkan  dalam bentuk  kromosom  makan  dapat  dilihat pada tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5 Proses Mutasi Individu 1 (4, 1 ,4,1) (3,2,3,2) (2,3,2,3) (1, 4 ,1,4) Individu Baru (4, 4 ,4,1) (3,2,3,2) (2,3,2,3) (1, 1 ,1,4)

## 10. Populasi Baru
Populasi  baru  atau  generasi  baru dihasilkan setelah melalui proses iterasi yaitu  seleksi  individu,  perkawinan silang  ( crossover )  dan  mutasi.  Pada generasi/populasi baru dilakukan evaluasi  nilai fitness. Proses  algoritma genetika pada sistem penjadwalan akan berhenti  apabila  sudah  ditemukan  nilai fitness tertinggi  dalam  satu  populasi dengan  mencapai  nilai  optimal  ( fitness =  1).  Individu  dengan  nilai  fitness tersebut  dijadikan  sebagai  versi  jadwal kuliah terpilih (individu solusi). Sedangkan  apabila  belum  ditemukan individu  solusi  maka  akan  dilakukan iterasi  berikutnya  untuk  menciptakan populasi/generasi baru.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan
Kesimpulan  dari  penelitian  ini adalah: 1. Pemodelan  sistem  penjadwalan perkuliahan menggunakan algoritma genetika merupakan pencarian  solusi  optimal  berupa paket  jadwal  kuliah  dalam  bentuk kromosom  (data  jadwal  kuliah) yang berkualitas. Kualitas kromosom  akan  ditentukan  oleh sebuah  nilai fitness ,  hal  ini  karena nilai fitness akan dibentuk berdasarkan  batasan  atau  aturan penjadwalan perkuliah yang dilanggar.  Setiap  kromosom  akan dibentuk oleh beberapa gen. Penentuan  gen  pada  penjadwalan perkuliahan didasarkan pada komponen-komponen penjadwalan  seperti  mata  kuliah, dosen,  kelas  waktu  (hari  dan  jam)
dan ruangan.
2. Sistem  penjadwalan  perkuliahan menggunakan  algoritma  genetika dapat mempercepat proses pembuatan  jadwal  kuliah,  karena dilakukan  secara  otomatis  dengan proses  iterasi  atau  perulangan.
Dimana  pada  setiap  perulangan akan dilakukan pemeriksaan pelanggaran  terhadap  ketentuan aturan  atau  batasan  yang  sudah ditetapkan.  Jadi  selain  prosesnya yang cepat juga menghasilkan data jadwal kuliah yang tepat. 5.2 Saran Adapun saran untuk pengembangan  dari  penelitian  ini adalah  melakukan  implementasi  model sistem penjadwalan perkuliahan menggunakan  algoritma  genetika  ke dalam bentuk perangkat lunak (pemrograman). Sehingga sistem penjadwalan perkuliahan menggunakan algoritma genetika, dapat dimanfaatkan penerapannya pada perguruan tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pengembangan  dan  Pembinaan Bahasa, Kemdikbud. (2012). Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia. Tersedia di: https://kbbi.web.id/jadwal. Ddiakses 2 Juli 2016. Haupt,  L.  Randy  &  Haupt,  Sue  Ellen. (2004). Practical Genetic Algorithms  (Second  Edition) . USA: Wiley - Interscience.
Munir,  Rinaldi.  (2011). Algoritma  & Pemrograman:  Dalam  Bahasa PASCAL  dan  C  (Edisi  Revisi) . Bandung: Informatika.
Suyanto.  (2005). Algoritma  Genetika dalam  MATLAB .  Yogyakarta: Andi. Zukhri,  Zainudin.  (2014). Algoritma Genetika,  Metode  Komputasi
Evolusioner untuk Menyelesaikan Masalah Optimasi . Yogyakarta: Andi.