## Implementasi Algoritma Genetika Proses Mutasi Differential Evolution Pada Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran
Meiliya Cahya Yustina, Ichwan Nul Ichsan * , Galura Muhammad Suranegara
Kampus Daerah Purwakarta, Sistem Telekomunikasi, Universitas Pendidikan Indonesia, Purwakarta, Indonesia Email: 1 meiliyacahya@upi.edu, 2,* ichwannul.ichsan90@upi.edu, 3 galurams@upi.edu Email Penulis Korespondensi: ichwannul.ichsan90@upi.edu
Abstrak− Pembuatan jadwal di SMAN 2 Purwakarta memerlukan upaya ekstra karena banyaknya kelas dan guru. Sistem penjadwalan saat  ini  menggunakan  dua  software  berbeda  yaitu  Asc  Timetables  dan Microsoft  Excel.  Penggunaan  kedua  software  tersebut  tidak efisien dan rawan kesalahan. Kedua software tidak dapat saling terhubung sehingga pembuatan jadwal harus terpisah dan memerlukan banyak  waktu  dalam  sinkronisasi  berdampak  pada  kualitas  pembelajaran  yang  diperoleh  siswa.  Untuk  mengatasi  masalah  ini diperlukan  sebuah  sistem  penjadwalan  terpadu  yang  dapat  bekerja  secara  otomatis  dan  efisien  dalam  satu  sistem.  Penelitian  ini bertujuan untuk membuat sebuah sistem penjadwalan yang dibuat secara otomatis dengan metode optimasi. Salah satu metode optimasi yaitu  Algoritma  Genetika  dan  Differential  Evolution.  Terminologi  yang  digunakan  yaitu  populasi  awal,  hitung  fitness,  seleksi, crossover, mutasi dan iterasi. Sehingga implementasi sistem pada penelitian ini menggunakan algoritma genetika dengan proses mutasi differential  evolution.  Metode  yang  digunakan  yaitu  menggunakan  Software  Development  Life  Cycle  (SDLC)  dengan  model pengembangan waterfall. Hasil penerapan dari algoritma genetika dengan proses mutasi  differential evolution menunjukkan bahwa pembuatan jadwal memenuhi batasan agar hasil lebih optimal. Batasan tersebut yaitu tidak boleh terjadi benturan jadwal antar guru dalam jam dan hari yang sama. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan SUS sistem mendapatkan skor dari perhitungan SUS yaitu 69,1.  Dari  skor  tersebut  mendapatkan  bobot  skor  SUS  Grade  Scale  “B”  dan  Adjective  Rating  “Good”.  Sehingga  memerlukan pengembangan lebih lanjut pada sistem. Namun, dengan kategori tersebut sistem layak digunakan jika berpatokan pada pengujian SUS.
Kata Kunci: Penjadwalan; Algoritma Genetika; Differential Evolution; Mata Pelajaran; Optimasi
Abstract− Making schedules at SMAN 2 Purwakarta requires extra effort due to the large number of classes and teachers. The current scheduling system uses two different software namely Asc Timetables and Microsoft Excel. The use of both software is inefficient and error-prone. The two software cannot be connected to each other so that the creation of schedules must be separate and requires a lot of time in synchronization which has an impact on the quality of learning obtained by students. To overcome this problem, an integrated scheduling system is needed that can work automatically and efficiently in one system. This research aims to create a scheduling system that  is  made  automatically  with  optimization  methods.  One  of  the  optimization  methods  is  Genetic  Algorithm  and  Differential Evolution. The terminology used is the initial population, calculate fitness, selection, crossover, mutation and iteration. So that the implementation of the system in this study uses a genetic algorithm with a differential evolution mutation process. The method used is using the Software Development Life Cycle (SDLC) with a waterfall development model. The results of the application of the genetic algorithm with the differential evolution mutation process show that the schedule generation meets the limitations for more optimal results. The limitation is that there should be no schedule clashes between teachers in the same hours and days. Based on the test results using SUS, the system gets a score from the SUS calculation which is 69.1. From this score get the weight of the SUS Grade Scale score “B” and Adjective Rating “Good”. So that it requires further development on the system. However, with this category the system is feasible to use if based on SUS testing.
Keywords : Scheduling; Genetic Algorithm; Differential Evolution; Subject; Optimization

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  berbagai  pakar  pendidikan,  pembelajaran  memiliki  makna  yang  lebih  konstruktif  yaitu  mengupayakan  agar peserta  didik  dapat  belajar,  terdorong  untuk  belajar,  ingin  belajar,  dan  tertarik  untuk  terus  belajar  [1].  Sehingga, menekankan pada peserta didik aktif dalam belajar dan memberikan stimulus untuk mencapai hasil yang maksimal dalam proses pembelajaran. Proses tersebut menggunakan pendekatan pembelajaran [2]. Pendekatan kepada peserta didik agar pembelajaran berjalan secara optimal dapat menggunakan metode pembelajaran. Metode pembelajaran merupakan cara atau  jalan  yang  digunakan  oleh  pendidik  dalam  proses  pembelajaran.  Salah  satu  cara  untuk  mendukung  proses pembelajaran adalah dengan adanya jadwal mata pelajaran [3].
Mata  pelajaran  merupakan  kumpulan  instrumen  pembelajaran  yang  berisi  materi.  Materi  dirancang  untuk membantu siswa mencapai tujuan pembelajaran. Materi pembelajaran digunakan oleh guru dalam menyampaikan materi kepada siswa. Penjadwalan mata pelajaran sangat penting untuk kegiatan belajar mengajar agar dapat berkesinambungan dengan mekanisme pelaksanaan di dalam ruang kelas. Tujuan kegiatan tersebut adalah untuk memfasilitasi, memperbaiki, dan  meningkatkan  standar  pendidikan.  Penjadwalan  mata  pelajaran  umumnya  mendukung  kegiatan  akademik  dengan meningkatkan disiplin antara para guru dan siswa [4].
Membuat, merencanakan, dan menyusun rencana adalah tugas umum yang dilakukan setiap sekolah di awal tahun ajaran baru. Diperlukan upaya ekstra saat penyusunan jadwal. Jika kurang teliti maka jadwal akan berbenturan. Akibatnya akan terjadi tumpang tindih jadwal antara guru dan  siswa [5]. Dengan banyaknya kelas dan guru di sekolah, tak dapat dipungkiri bahwa pengoptimalan diperlukan untuk membantu penjadwalan. Institusi pendidikan sering kali menghadapi kendala dalam hal penjadwalan akademik [6]. Kendala penjadwalan akademik dapat disebabkan karena beberapa sekolah masih  melakukan  penjadwalan  secara  manual  sehingga  kurang  efisien.  Penjadwalan  ini  merupakan  masalah  optimasi yang  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan  sebuah  metode  [7].  Optimasi  adalah  suatu  prosedur  tujuannya  untuk
Meiliya  Cahya  Yustina,  Implementasi  Algoritma  Genetika  Proses  Mutasi  Differential  Evolution  Pada  Sistem

## Penjadwalan Mata Pelajaran
mencapai hasil  optimal  dan memaksimalkan  efektivitas. Optimasi  mengacu  pada  peningkatan  produk  yang  sudah  ada atau mendesain sesuatu menjadi efisien [8].
Penjadwalan  mata  pelajaran  di  sekolah  membutuhkan  waktu,  usaha  dan  ketelitian.  Perancangan  jadwal  kursus perlu mempertimbangkan aturan penjadwalan serta faktor-faktor yang mempengaruhi seperti guru, kelas, waktu, mata pelajaran  dan  batasan  [9].  Batasan-batasan  memiliki  peran  penting  dalam  menciptakan  jadwal  yang  efektif.  Untuk mencegah benturan jadwal memerlukan batasan yang berhubungan antar komponen dalam alokasi jadwal [10]. Semakin banyak kendala yang dihadapi maka semakin sulit alokasi jadwal [11]. Teknik optimasi dilakukan untuk menyelesaikan masalah  tersebut.  Batasan-batasan  memiliki  peran  penting  dalam  menciptakan  jadwal  yang  efektif.  Untuk  mencegah benturan jadwal memerlukan batasan pada hubungan antar komponen untuk mencegah benturan jadwal [12].
Adapun batasan lain yang digunakan dalam sistem yaitu tidak mengulang jadwal yang sama dalam satu hari dan waktu.  Pihak  sekolah  bertanggung  jawab  untuk  penyusunan  jadwal  mata  pelajaran  [13].  Namun,  penyusunan  jadwal membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama.  Hal  tersebut  dikarenakan  pihak  sekolah  menggunakan  metode  lama  ataupun perangkat  lunak  yang  digunakan  lebih  dari  satu  sehingga  tidak  efisien  [14].  Penulis  mencoba  untuk  menerapkan Algoritma  Genetika  dengan  proses  mutasi Differential  Evolution pada  penjadwalan  mata  pelajaran  di  sekolah  untuk mengatasi tantangan ini.
Dalam ilmu komputer, algoritma genetika merupakan sebuah metode yang prosesnya melibatkan evolusi biologis yaitu seleksi alam dan genetika. Kategori algoritma evolusioner yang dikenal sebagai algoritma genetika menggunakan metode termasuk populasi awal, seleksi, crossover dan mutasi yang dipengaruhi oleh biologi evolusioner [15]. Algoritma genetika  lebih  disukai  daripada  metode  tradisional.  Hal  ini  dikarenakan  kemampuan  untuk  menghasilkan  optimasi berskala besar pada ruang parameter yang kompleks dengan kecepatan yang lebih cepat dan lebih efisien [16]. Masing- masing  populasi  dimodifikasi  dengan  cara  pengulangan  menggunakan  algoritma  genetika.  Hasil  akan  memperoleh sejumlah penyelesaian yang ideal dan optimal [17]. Algoritma genetika terbukti efektif dalam menyelesaikan benturan jadwal  mata  pelajaran  sesuai  penelitian  terdahulu.  Parameter  algoritma  genetika  berupa  populasi  awal,  nilai fitness , seleksi, crossover ,  mutasi  dan  iterasi.  Jumlah  populasi  dengan  hasil  yang  terbaik  berdasarkan  nilai fitness akan menghentikan  proses  iterasi  [18].  Metode  optimasi  lain  yang  mirip  dengan  Algoritma  Genetika  yaitu Differential Evolution . Differential Evolution (DE) merupakan sebuah metode optimasi berfungsi untuk penyelesaian masalah secara kompleks dan terarah [19]. Parameter d ifferential evolution sama seperti algoritma genetika, namun prosesnya bermula dari mutasi, crossover dan seleksi. Mutasi pada differential evolution terdapat faktor skala (F) yang menjadi pengontrol besarnya  perubahan  dari  proses  ini.  Individu  baru  terbentuk  dari  kombinasi  3  individu  secara  acak  yang  berasal  dari populasi sebelumnya.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Pangestu dkk. pada tahun 2023, didapatkan hasil jika penelitian terkait penjadwalan mata pelajaran algoritma genetika di SD Kreatif Muhammadiyah 2 Bontang. Dalam pengujian menunjukkan bahwa algoritma genetika berhasil menyelesaikan kasus penjadwalan. Pengujian menggunakan teknik sensitivitas dengan tingkat nilai fitness rata-rata 0,5 pada skenario 1 dan skenario 2 nilai fitness 1 [20]. Dalam penelitian Lukman dkk. pada tahun 2021 membahas mengenai perbandingan implementasi algoritma genetika dan differential evolution pada proses penjadwalan.  Penelitian  tersebut  membandingkan  nilai fitness dan  kecepatan  eksekusi  dari  kedua  algoritma  dan  hasil analisis menyebutkan bahwa differential evolution memiliki nilai output yang lebih baik dibandingkan algoritma genetika [8]. Penelitian oleh F. Mone dan J. E. Simarmata pada tahun 2021 menghasilkan pembuatan jadwal kuliah berupa web menggunakan algoritma genetika di Universitas Timor secara efisien. Pengujian menggunakan black-box testing dan hasil dari running sebanyak 30 kali pada 51 dosen (51 kromosom) secara berurut-turut yaitu 25,86 menit [12]. Pada penelitian lain yang menggunakan algoritma genetika pada kasus penjadwalan sekolah dilakukan oleh P. Puspitasari dan M. A. I. Pakereng di SMP Negeri 2 Wonosegoro pada tahun 2023. Hasil penelitian tersebut dapat membuat jadwal yang optimal dengan nilai fitness sebesar 1 sehingga guru tidak memiliki jam dalam waktu bersamaan [21]. Dari keberhasilan penelitian sebelumnya oleh karena itu penulis akan menggunakan Algoritma Genetika dengan proses mutasi Differential Evolution sebagai optimasi penyelesaian masalah.
Menurut kepala kurikulum SMAN 2 Purwakarta, penyusunan jadwal mata pelajaran di sekolah dilakukan dengan dua metode menggunakan aplikasi aSc TimeTables dan Microsoft Excel. Namun, hasil penjadwalan yang dibuat oleh tim kurikulum masih kurang ideal karena sering terjadi benturan jadwal guru jika hanya menggunakan satu software . Untuk mengatasi masalah ini, tim kurikulum menggunakan conditional formatting di Microsoft Excel sebagai penanda untuk menghindari benturan. Namun proses menggunakan dua software memakan waktu, membutuhkan ketelitian tinggi dan berdampak pada kualitas pembelajaran yang diperoleh siswa. Selain itu kedua software tersebut berasal dari pihak luar, sehingga penulis mengembangkan sistem penjadwalan khusus untuk SMAN 2 Purwakarta.
Data  yang  digunakan  untuk  menyusun  jadwal  mencakup  data  dari  mata  pelajaran,  kelas,  guru,  jam  atau  slot mengajar dan hari yang disusun. Adapun tujuan dari penelitian untuk menyusun sebuah jadwal mata pelajaran dengan memenuhi  kriteria  batasan  yang  telah  ditetapkan.  Dengan  begitu  akan  diperoleh  jadwal  pelajaran  yang  lebih  optimal, efektif dan efisien. Berdasarkan latar belakang yang sudah diuraikan, penelitian ini mencoba memberikan solusi berupa sistem penjadwalan mata pelajaran sekolah dengan studi kasus di SMA Negeri 2 Purwakarta menggunakan algoritma genetika  dengan  proses  mutasi  dari differential  evolution .  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  unit  kurikulum SMAN 2 Purwakarta dalam penyusunan jadwal mata pelajaran di sekolah dengan sebuah sistem yang lebih mudah dan efisien.
Meiliya  Cahya  Yustina,  Implementasi  Algoritma  Genetika  Proses  Mutasi  Differential  Evolution  Pada  Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Model Pengembangan Sistem Waterfall
Penelitian  ini  menggunakan  metode  adalah  metode  untuk  mengembangkan  sistem  informasi.  SDLC  menjadi  langkah awal  untuk  membuat  kerangka  kerja  dalam  pengendalian  dan  perencanaan  sistem  informasi.  Dengan  model pengembangan SDLC salah satunya yaitu waterfall . Pada penelitian ini menggunakan waterfall yang prosesnya dilakukan secara berurutan sebagai model pengembangan sistem [22].
Model  air  terjun  ( waterfall )  adalah  salah  satu  metodologi  pengembangan  yang  paling  banyak  digunakan. Pendekatan pengembangan ini mendorong penulis untuk menentukan apa yang harus dicapai oleh sistem. Capaian sistem untuk mengumpulkan dan mendeskripsikan kebutuhan sistem sebelum dibangun. Metodologi ini membantu menguraikan pengembangan yang kompleks menjadi tahapan-tahapan logis berupa analisis, desain, pengkodean dan pengujian. Dari setiap  tahapan  akan  menghasilkan  produk  akhir  yang  siap  digunakan.  Untuk  menjamin  bahwa  sistem  tersebut  dapat digunakan, setiap tahapan akan membutuhkan validasi, masukan, dan kriteria yang harus dipenuhi [22].

## 2.2 Alur Penelitian
Alur penelitian yang akan dilakukan secara garis besar dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
Penjelasan  lebih  lanjut  mengenai  diagram  alir  mengenai  alur  penelitian  akan  dibahas  secara  merinci  sebagai berikut.

## 2.2.1 Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  dan  informasi  dilakukan  dalam  perancangan  sistem  yaitu  studi  literatur,  observasi  dan wawancara. Studi literatur dengan mengumpulkan data sesuai dengan topik yang relevan. Observasi dilakukan dengan meninjau secara langsung terhadap objek yang akan diteliti. Wawancara pada penelitian ini dilakukan secara langsung oleh kepala kurikulum SMAN 2 Purwakarta yang menentukan persebaran jadwal mengajar guru.

## 2.2.2 Analisis Kebutuhan
Gambaran untuk mengetahui apa saja yang dibutuhkan oleh sistem dengan visualisasi arsitektur sistem yang terlihat pada gambar 2.
Meiliya  Cahya  Yustina,  Implementasi  Algoritma  Genetika  Proses  Mutasi  Differential  Evolution  Pada  Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran
Admin berperan penting dalam penggunaan sistem. Sistem diakses oleh admin dalam membuat jadwal. Pembuatan jadwal  berkaitan  dengan  data  kelas,  data  guru,  data  mata  pelajaran  dan  data  penugasan  guru.  Data  penjadwalan diaplikasikan  menggunakan  algoritma  genetika  dengan  proses  mutasi differential  evolution sehingga  dalam  sistem menghasilkan jadwal yang dibuat secara otomatis. Jadwal yang sudah dibuat dimasukkan serta disimpan dalam database .

## 2.2.3 Desain Sistem
Diagram alir untuk memperoleh gambaran awal mengenai perancangan sistem penjadwalan mata pelajaran menggunakan Algoritma Genetika proses mutasi Differential Evolution dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Diagram alir algoritma genetika dengan proses mutasi differential evolution
Visualisasi  dari  algoritma  genetika  dengan  proses  mutasi differential  evolution terlihat  pada  gambar  3.  Dari diagram alir tersebut dapat diuraikan sebagai berikut: a. UML dirancang untuk penggambaran untuk pengembangan sebuah sistem.
b. Parameter  penelitian  yang digunakan  seperti  data  guru,  kelas,  mata  pelajaran  dan  penugasan  yang ditetapkan oleh admin.
c. Inisialisasi  populasi  merupakan  tahap  utama  dari  proses  algoritma  genetika.  Dengan  membangkitkan  individu- individu agar mendapatkan hasil yang terbaik secara acak. Dalam penelitian ini mengasilkan menentukan waktu dan ruang untuk aktivitas pembelajaran guru dan siswa. Dalam satu individu berisikan hari, jam mengajar, kelas, dan kode guru (termasuk mata pelajaran yang diampu oleh guru terkait).
d. Hitung Fitness mengevaluasi nilai setiap individu dari jumlah benturan guru. Parameter nilai fitness yaitu tidak boleh terjadi benturan jadwal guru dalam jam yang sama. Rumus menghitung fitness pada (1).
𝐹 = 1 1+(𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑒𝑛𝑡𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑔𝑢𝑟𝑢) (1)
e. Seleksi  dapat  menghitung  nilai  probabilitas  (2)  dari  setiap  individu  menggunakan  metode roulette-wheel .  Nilai probabilitas akan ditambahkan untuk mendapatkan nilai kumulatif (3). Perhitungan nilai kumulatif akan bertambah terus menerus hingga seluruh individu sudah terhitung. Dari perhitungan nilai probabilitas dan kumulatif ditentukan roulette-wheel sesuai dengan jumlah individu. Penempatan kromosom yang memiliki nilai fitness lebih besar berada dipotongan lingkaran roulette-wheel lebih besar, dibandingkan dengan kromosom dengan nilai fitness rendah.
𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 (2) 𝐾𝑢𝑚𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑓 = 𝑔𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑢 (3)
f. Crossover dengan menukarkan kromosom antara dua buah individu yang berdasarkan crossover rate . Pada penelitian ini crossover rate yang digunakan yaitu 0.9. Nilai crossover rate sudah dimasukkan pada proses pengkodean. Titik potong  diperlukan  untuk  menukarkan  kromosom.  Titik  potong  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah one  point crossover . One point crossover merupakan metode kawin silang dengan membagi dua bagian dengan satu titik potong. Hal yang dilakukan pada metode crossover ini yaitu membangkitkan bilangan acak antara 1 sampai dengan n (panjang kromosom dikurangi 1). Penempatan titik potong dipilih secara acak oleh sistem.
g. Mutasi  dengan  proses Differential  Evolution yaitu  membuat  individu  baru  dari  individu  sebelumnya  dengan menggunakan  rumus  yang  berbeda  dari  Algoritma  Genetika  (secara  acak).  Jika  rumus  mutasi  pada Differential Evolution V merupakan mutasi baru, F merupakan faktor skala  sebesar 0,5 (nilai tersebut  sudah dimasukkan pada proses pengkodean) dan 𝑋 𝑟1 , 𝑋 𝑟2 , 𝑋 𝑟3 merupakan kromosom yang sedang dimutasi. Secara sistematis rumus mutasi Differential Evolution dituliskan sebagai berikut (4):
𝑉 = 𝑋 𝑟1 + 𝐹 × (𝑋 𝑟2 − 𝑋 𝑟3 ) (4)
Meiliya  Cahya  Yustina,  Implementasi  Algoritma  Genetika  Proses  Mutasi  Differential  Evolution  Pada  Sistem

## Penjadwalan Mata Pelajaran
h. Terminasi yaitu dimana proses jika iterasi telah terpenuhi maka seluruh populasi telah diproses dan mencapai jadwal yang terbaik sesuai dengan nilai fitness . Proses  ini juga berpengaruh terhadap masukkan dari jumlah populasi dan maksimal generasi pada sistem. Seluruh masukkan akan diproses hingga selesai dan akan dipilih menurut sistem untuk jadwal yang terbaik.

## 2.2.4 Pengkodean
Pengkodean dilakukan dengan bahasa pemograman PHP. Bahasa PHP didukung dengan framework Laravel, HTML, CSS yang terkoneksi dengan database dan dijalankan memanfaatkan Laragon sebagai web server lokal. Pengkodean dilakukan pada  Visual  Studio  Code  dengan  konfigurasi  dari  Laravel.  Proses  Algoritma  Genetika  dengan  mutasi Differential Evolution yang  telah  dikembangkan  pada  tahap  desain  sistem  diubah  menjadi  kode  optimasi  sehingga  menghasilkan jadwal secara otomatis.

## 2.2.5 Pengujian System Usability Scale (SUS)
Kuesioner yang telah divalidasai oleh para ahli sebagai instrumen penelitian menggunakan variabel kegunaan ( usability ). Instrumen  pengukuran  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur kegunaan  sistem  adalah System  Usability  Scale (SUS). Pengujian SUS memiliki kelebihan mudah dipelajari. Pada penelitian yang dilakukan oleh Isnaeni Rachmawati dan Resad Setyadi menyebutkan bahwa ukuran sampel yang digunakan  pada SUS dapat menggunakan ukuran sampel berukuran sangat  kecil  yaitu  minimal  2  responden.  Daftar  pertanyaan  yang  diujikan  berjumlah  10  tetap  memberikan  hasil  yang terbaik [23].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Istilah Algoritma Genetika
Implementasi  komponen  algoritma  genetika  dalam  penelitian  ini,  dengan  proses  mutasi  menggunakan differential evolution dapat dinyatakan secara singkat dalam istilah pada tabel 1.
Tabel 1. Istilah algoritma genetika Istilah Pengertian Populasi Jumlah jadwal acak yang dihasilkan oleh kuantitas tertentu. Jadwal 1 dan 2 disebut sebagai satu unit populasi. Individu satu rangkaian jadwal mata pelajaran. Kromosom Satu kelas dalam satu minggu, gen dalam sebuah jadwal akan memengaruhi panjang kromosom. Gen Setiap pertemuan guru pada sebuah kelas. Iterasi Angka yang merepresentasikan laju pembangkitan dan perulangan. Crossover Proses kawin silang, dimana dua kromosom dipasangkan dengan pasangannya setelah memotong matriks tertentu. Mutasi Pembentukan individu baru dengan kombinasi dari 3 vektor secara acak berasal dari populasi sebelumnya.

## 3.2 Rancangan Kebutuhan
Observasi  dan  wawancara  dilakukan  secara  langsung  di  SMAN  2  Purwakarta.  Wawancara  dilakukan  kepada  kepala kurikulum yang mengatakan bahwa pembuatan jadwal pelajaran sudah menggunakan aplikasi bernama ASc TimeTables namun  masih  melakukan  pemeriksaan  secara  manual  menggunakan conditional  formatting di  Microsoft  Excel  untuk meminimalkan benturan jadwal guru.
Pihak sekolah terbuka untuk mencoba sistem penjadwalan yang baru namun belum paham mengenai Algoritma Genetika. Hasil penjadwalan yang dibuat oleh tim kurikulum masih kurang ideal karena sering terjadi benturan jadwal guru  jika  hanya  menggunakan  satu software saja.  Sehingga  penulis  melakukan  penelitian  untuk  membuat  sistem penjadwalan mata pelajaran khusus SMAN 2 Purwakarta yang menggunakan Algoritma Genetika dengan proses mutasi Differential  Evolution .  Dalam  perancangan  sistem  membutuhkan  perangkat  keras  dan  lunak  dalam  konfigurasi  dan pengembangan sistem. Perangkat keras yang digunakan pada penelitian terdapat pada tabel 2.
Tabel 2. Spesifikasi perangkat keras
Spesifikasi Laptop bermerek HP Model 14s-cf2xxx Prosesor Intel(R) Core(TM) i5-10210U CPU @ 1.60GHz (8 CPUs) ~2.1GHz RAM 8 GB
Pada tabel 2 mencantumkan perangkat keras yang digunakan pada penelitian ini. Terdapat merek laptop yaitu HP, model  laptop  14s-cf2xxx,  prosesor  pada  perangkat  yaitu  Intel(R)  Core(TM)  i5-10210U  CPU  @  1.60GHz  (8  CPUs)
Meiliya  Cahya  Yustina,  Implementasi  Algoritma  Genetika  Proses  Mutasi  Differential  Evolution  Pada  Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran
~2.1GHz dan RAM sebanyak 8 GB yang digunakan. Sementara itu, perangkat lunak yang digunakan pada penelitian ini dapat terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. Kebutuhan perangkat lunak Perangkat Lunak Kegunaan Windows 10 Sistem operasi Microsoft Edge Web browser Laragon versi 6.0 Web server MySQL versi 8.0.30 Database Visual Studio Code Editor pengkodean
Pada tabel 3 mencantumkan kebutuhan dari perangkat lunak dan kegunaannya yang digunakan pada penelitian ini. Kegunaan untuk sistem operasi menggunakan Windows 10. Microsoft Edge digunakan sebagai web browser . Laragon menggunakan  versi 6.0  sebagai web  server .  MySQL  dengan  versi  8.0.30  digunakan untuk database .  Terakhir,  Visual Studi Code digunakan untuk editor pengkodean.

## 3.3 Hasil Desain Sistem
Kerangka acuan proses perancangan sistem dalam penelitian menggunakan UML ( Unified Modelling Language ). Proses perancangan  sistem  diuraikan  dengan use  case diagram  dan activity diagram. Use  case diagram  bagian  dari  UML. Fungsinya untuk mengilustrasikan perilaku sistem dari sudut pandang luar sistem dan hubungan admin terkait dengan sistem yang sedang dibuat. Use case diagram dari sistem yang akan dibuat dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Use Case Diagram
Admin akan melakukan semua tugas yang ada dalam sistem seperti mengelola data kelas, data guru, data mata pelajaran,  penugasan  dan generate jadwal.  Pengembangan  dari Use  Case Diagram  menciptakan Activity Diagram. Activity Diagram berbentuk visual yang mengilustrasikan deretan proses aktivitas sebuah sistem. Berikut prosedur dari activity diagram  dari  sistem  pembuatan  jadwal  mata  pelajaran  menggunakan  Algoritma  Genetika  proses  mutasi Differential Evolution di SMAN 2 Purwakarta terlihat pada gambar 5.
Meiliya  Cahya  Yustina,  Implementasi  Algoritma  Genetika  Proses  Mutasi  Differential  Evolution  Pada  Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran
Dalam gambar 5 menggambarkan bahwa admin memiliki kendali seluruh proses pada sistem. Setiap proses yang dilakukan oleh admin akan berpengaruh pada sistem. Admin dapat memulai dengan membuka pada halaman utama sistem dan sistem akan menampilkan halaman utama. Setelah itu admin akan membuat jadwal dengan memilih menu generate jadwal dan sistem akan menampilkannya. Jika sudah admin memasukkan parameter dari algoritma genetika yaitu jumlah populasi  dan  maksimal  generasi  sesuai  yang  diinginkan.  Admin  dapat  memencet  tombol generate dan  sistem  akan membuat  jadwal  sesuai  dengan  proses  algoritma  genetika  dan  proses  mutasinya  menggunakan differential  evolution . Setelah  selesai  sistem  akan  menampilkan  jadwal  yang  terbaik.  Admin  dapat  mencetak  jadwal  atau  tidak  dan  proses pembuatan jadwal selesai.

## 3.4 Proses Perhitungan Algoritma Genetika Mutasi Differential Evolution
Seluruh  tahapan  dibuat  dalam  bentuk  pemisalan  agar  proses  perhitungan  lebih  mudah  dipahami.  Proses  perhitungan algoritma genetika dengan proses mutasi differential evolution dapat diuraikan sebagai berikut.
a. Inisialisasi Populasi
Dalam penelitian ini, solusi penjadwalan menghasilkan penentuan waktu dan ruang untuk aktivitas pembelajaran guru.  Contoh  tabel  4,  tabel  5,  dan  tabel  6  adalah  mewakili  dalam  satu  individu.  Angka  yang  terdapat  di  dalam  kelas merupakan kode guru yang sudah mewakili nama guru dan mata pelajaran.
Tabel 4. Individu 1 Hari Jam Ke Waktu Kelas X1 X2 X3 Senin 1 07.00 – 08.00 5 1 5 2 08.00 – 09.00 5 1 5 3 09.00 – 10.00 1 3 2 Selasa 1 07.00 – 08.00 2 2 4 Tabel 5. Individu 2 Hari Jam Ke Waktu Kelas X1 X2 X3 Senin 1 07.00 – 08.00 5 6 4 2 08.00 – 09.00 5 6 4 3 09.00 – 10.00 1 3 3 Selasa 1 07.00 – 08.00 6 2 1 Tabel 6. Individu 3 Hari Jam Ke Waktu Kelas X1 X2 X3 Senin 1 07.00 – 08.00 4 5 1 2 08.00 – 09.00 4 5 1 3 09.00 – 10.00 2 3 4 Selasa 1 07.00 – 08.00 5 4 5
Tabel 4 mewakili dari individu 1, tabel 5 mewakili individu 2 dan tabel 6 mewakili individu 3. Pada setiap individu membangkitkan jadwal yang berisikan hari, jumlah jam mengajar, waktu mengajar, kelas dan kode guru.
b. Hitung Fitness
Pada individu 1 memiliki jumlah benturan guru sebanyak 2 kali, individu 2 sebanyak 1 kali, individu 3 sebanyak 1 kali maka hasil perhitungan dari nilai fitness masing-masing individu sesuai dengan persamaan (1) yaitu: Individu 1: F = 1/1+2 = 0,333 Individu 2: F = 1/1+1 = 0,5 Individu 3: F = 1/1+1 = 0,5 Total nilai fitness = 0,333 + 0,5 + 0,5= 1,333
c. Seleksi
Memproses  nilai fitness dengan  menghitung  nilai  probabilitas  dan  kumulatif  setiap  individu.  Menghitung  nilai probabilitas sesuai dengan persamaan 2:
Individu 1 = 0,333/1,333 = 0,2 Individu 2 = 0,5/1,333= 0,3 Individu 3 = 0,5/1,333= 0,3
Setelah nilai probabilitas sudah dihitung maka langkah selanjutnya yaitu menghitung nilai kumulatif sesuai dengan persamaan 3 Kumulatif 1 = Probabilitas 1 = 0,2 Kumulatif 2 = Probabilitas 1 + Probabilitas 2 = 0,2 + 0,3 = 0,5
Meiliya  Cahya  Yustina,  Implementasi  Algoritma  Genetika  Proses  Mutasi  Differential  Evolution  Pada  Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran
Kumulatif 3 = Probabilitas 1 + Probabilitas 2 + Probabilitas 3 = 0,2 + 0,3 + 0,3 = 0,7 Dalam  metode roulette-wheel dari  perhitungan  proses  seleksi  nilai  individu  2  dan  3  akan  dipilih  pada  proses selanjutnya.
d. Crossover
Individu 2 dan 3 akan di- crossover , kromosom yang akan dipilih yaitu secara acak sebagai berikut: Sebelum crossover Individu 2 = Kromosom X2 = 6 6 | 3 2 Individu 3 = Kromosom X3 = 1 1 | 4 5 Menerapkan one point crossover secara acak. Jika yang terpilih 2 maka akan seperti berikut: Sesudah crossover Individu 2 = Kromosom X2 = 6 6 4 5 Individu 3 = Kromosom X3 = 1 1 3 2 Jika hasil proses crossover berbentuk tabel dapat dilihat pada tabel 7 dan 8.
Tabel 7. Hasil Crossover Individu 2 Hari Jam Ke Waktu Kelas X1 X2 X3 Senin 1 07.00 – 08.00 5 6 4 2 08.00 – 09.00 5 6 4 3 09.00 – 10.00 1 4 3 Selasa 1 07.00 – 08.00 6 5 1 Tabel 8. Hasil Crossover Individu 3 Hari Jam Ke Waktu Kelas X1 X2 X3 Senin 1 07.00 – 08.00 4 5 1 2 08.00 – 09.00 4 5 1 3 09.00 – 10.00 2 3 3 Selasa 1 07.00 – 08.00 3 4 2
Tabel 7 dan tabel 8 merupakan hasil dari proses crossover . Hasil dari populasi baru pada individu 3 masih belum memenuhi nilai fitness . Sehingga dilanjutkan pada tahap selanjutnya.
e. Mutasi Differential Evolution
Contoh perhitungan mutasi dari rumus menggunakan individu 3 sebagai berikut: Kromosom X1 = 4 4 2 3 (Target vektor) Kromosom X2 = 5 5 3 4 (Vektor acak 1) Kromosom X3 = 1 1 3 2 (Vektor acak 2) Maka jika dimasukkan ke dalam persamaan 4 yaitu sebagai berikut: V = (4,4,2,3) + 0.5×(5,5,3,4 – 1,1,3,2) V = (4,4,2,3) + 0.5×(4,4,0,2) V = (4,4,2,3) + (2,2,0,1) V = (6,6,2,4) Populasi  baru  dari  kromosom  X1  dengan  menggunakan  vektor  acak  X2  dan  X3  dari  individu  3  adalah  V  = (6,6,2,4). Individu baru dari populasi mutasi akan bertambah setiap iterasi dilakukan.
f. Iterasi
Proses iterasi berpengaruh terhadap masukkan dari jumlah populasi dan maksimal generasi pada sistem. Seluruh masukkan akan diproses hingga selesai dan akan dipilih menurut sistem untuk jadwal yang terbaik.

## 3.5 Implementasi Sistem
Implementasi dari pengkodean bahasa pemrograman yang sudah dirancang sebelumnya akan diuraikan pada  tahap ini. Tampilan antarmuka sistem yaitu sebagai berikut.
a. Halaman Awal
Halaman  ini berisikan  tampilan  awal dari  sistem.  Jika  ingin  masuk  ke  halaman  utama  dapat  memencet  tombol “ Login ” pada kanan atas halaman terlihat pada gambar 6.
Meiliya  Cahya  Yustina,  Implementasi  Algoritma  Genetika  Proses  Mutasi  Differential  Evolution  Pada  Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran
Gambar 6. Halaman awal
b. Halaman Login
Pengguna  dapat  memasukkan  email  dan password pada  kolom  yang  terlihat  pada  halaman Login .  Email  dan password sesuai dengan data yang sudah tersimpan dalam sistem terlihat pada gambar 7.
Gambar 7. Halaman login
c. Halaman Utama Sistem
Pada tampilan dashboard menampilkan tata cara penggunaan sistem penjadwalan. Sistem tersebut berfokus pada navigasi sisi kiri halaman terlihat pada gambar 8.
Gambar 8. Halaman dashboard
d. Halaman Data Kelas
Pada halaman ini menampilkan kelas-kelas mana saja yang akan dimasukkan dalam pembuatan jadwal. Pengguna dapat menambahkan, mengedit, dan menghapus kelas. Data yang wajib diisi dalam halaman ini yaitu nomor kelas terlihat pada gambar 9 dan gambar 10.
Meiliya  Cahya  Yustina,  Implementasi  Algoritma  Genetika  Proses  Mutasi  Differential  Evolution  Pada  Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran
Gambar 10. Halaman data kelas (2)

## e. Halaman Data Guru
Pada halaman ini menampilkan guru mana saja yang akan dimasukkan dalam pembuatan jadwal. Dalam halaman data guru dapat menambahkan guru dengan memencet tombol “Tambah Data”. Pada data guru kolom yang wajib diisi yaitu Nama Guru, NIP, dan Jenis Kelamin. Jika ingin menghapus data guru dapat memencet tombol “Hapus”. Mengubah data dengan memencet tombol “Edit” pada halaman data guru terlihat pada gambar 11.
Gambar 11. Halaman data guru
f. Halaman Data Mapel
Pada halaman ini menampilkan mata pelajaran (mapel) mana saja yang akan dimasukkan dalam pembuatan jadwal. Dalam halaman data mapel dapat menambahkan mata pelajaran dengan memencet tombol “Tambah Data”. Pada data mapel kolom yang wajib diisi yaitu Nama Mapel. Jika ingin menghapus data mapel dapat memencet tombol “Hapus”. Dapat mengubah data dengan memencet tombol “Edit” pada halaman data mapel terlihat pada gambar 12.
Gambar 12. Halaman data mapel
g. Halaman Penugasan
Pada halaman ini menampilkan penugasan guru mana saja yang akan dimasukkan dalam pembuatan jadwal. Dalam halaman  penugasan  dapat  menambahkan  penugasan  guru  dengan  memencet  tombol  “Tambah  Data”.  Dalam menambahkan  penugasan  kolom  yang  wajib  diisi  yaitu  Kode  Guru,  Jam  Mengajar,  Kelas,  Guru/Pengajar  dan  Nama Mapel. Jika ingin menghapus data penugasan dapat memencet tombol “Hapus”. Dapat mengubah data dengan memencet
Meiliya  Cahya  Yustina,  Implementasi  Algoritma  Genetika  Proses  Mutasi  Differential  Evolution  Pada  Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran
tombol “Edit” pada halaman data penugasan. Pengguna dapat mengunduh penugasan berupa PDF pada “Export PDF” atau Microsoft Excel “Export Excel” terlihat pada gambar 13.
Gambar 13. Halaman penugasan guru
h. Halaman Generate Jadwal
Pada  halaman generate jadwal  masukkan  jumlah  populasi  dan  maksimal  generasi  dalam  rentan  1  hingga  100. Masukkan tersebut akan diolah oleh sistem maka hasilnya akan menampilkan data jadwal dari senin hingga jumat. Jumlah masukkan akan mempengaruhi waktu pembuatan jadwal. Semakin tinggi angka, semakin lama waktu yang dibutuhkan. Pengguna dapat mengunduh jadwal berupa PDF atau Microsoft Excel terlihat pada gambar 14.
Gambar 14. Halaman generate jadwal
i. Hasil Generate Jadwal PDF
Hasil dari generate jadwal yang sudah diunduh berupa PDF terlihat pada gambar 15.
Gambar 15. Hasil generate jadwal j. Hasil Generate Jadwal Excel
Hasil dari generate jadwal yang sudah diunduh berupa Ms. Excel terlihat pada gambar 16.
Meiliya  Cahya  Yustina,  Implementasi  Algoritma  Genetika  Proses  Mutasi  Differential  Evolution  Pada  Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran
Gambar 16. Hasil generate jadwal

## 3.6 Pengujian SUS
Pertanyaan dari pengujian SUS terlihat pada tabel 9.
Tabel 9. Butir pertanyaan SUS No. Pertanyaan SUS 1. Saya berpikir akan menggunakan sistem ini lagi 2. Saya merasa sistem ini rumit untuk digunakan 3. Saya merasa sistem ini mudah digunakan
4. Saya membutuhkan bantuan dari orang lain atau teknisi dalam menggunakan sistem ini
5. Saya merasa fitur-fitur sistem ini berjalan dengan semestinya
6.
Saya merasa ada banyak hal yang tidak konsisten (tidak serasi pada sistem ini)
7. Saya merasa orang lain akan memahami cara menggunakan sistem ini dengan cepat
8.
Saya merasa sistem ini membingungkan
9. Saya merasa tidak ada hambatan dalam menggunakan sistem ini
10. Saya perlu membiasakan diri terlebih dahulu sebelum menggunakan sistem ini
Skor dari setiap pertanyaan memiliki 5 tingkat jawaban yang disediakan oleh SUS dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Skor pertanyaan SUS Jawaban Pertanyaan SUS Sangat Tidak Setuju 1 Tidak Setuju 2 Netral 3 Setuju 4 Sangat Setuju 5
Pedoman untuk menentukan skor kuesioner SUS yaitu sebagai berikut: a. Kurangi satu skor pengguna untuk pertanyaan ganjil,
b. Kurangi lima skor pengguna untuk pertanyaan genap, dan
c. Kalikan jumlah dari skor pengguna dengan angka 2,5.
Untuk menghitung skor rata-rata dengan mencari skor SUS dari setiap responden yaitu menjumlahkan semua skor pengguna dan membaginya dengan jumlah total responden. Skor SUS dihitung dengan menggunakan rumus berikut (5).
Skor rata-rata = Jumlah Skor SUS Jumlah Responden
(5)
Jika  setelah  skor  dihitung  maka  dapat  disimpulkan  dari  parameter  penilaian  yaitu Grade  Scale dan Adjective Rating . Untuk lebih lanjut mengenai hasil skor yang dicapai dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11. Bobot skor SUS SUS Score Grade Scale Adjective Rating > 80.3 A Excellent
Meiliya  Cahya  Yustina,  Implementasi  Algoritma  Genetika  Proses  Mutasi  Differential  Evolution  Pada  Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran
68 – 80.3 B Good 68 C Okay 51-68 D Poor < 51 E Awful
Sampel pengujian menggunakan data kelas 10 tahun ajaran 2023/2024 semester ganjil. Alasan data tersebut dipilih sebab  di  SMAN  2  Purwakarta  untuk  pertama  kalinya  menggunakan  Kurikulum  Merdeka.  Oleh  karena  itu,  untuk kedepannya  sistem  ini  akan  digunakan  untuk  penjadwalan  di  SMAN  2  Purwakarta.  Data  pengujian  menggunakan  12 kelas, 17 mata pelajaran dan 25 guru. Setiap guru memiliki kode masing-masing yang dibuat pada halaman penugasan. Sehingga  dalam  kode  tersebut  sudah  mewakili  mata  pelajaran  yang  diampu  oleh  guru  terkait.  Pada  penelitian  ini menggunakan  3  responden.  Responden  yang  dipilih  berkaitan  dengan  sistem  penjadwalan  yang  dibuat.  Responden tersebut  yaitu  1  kepala  kurikulum  dan  2  staf  kurikulum  sekolah.  Berikut  adalah  akumulasi  hasil  pengujian  SUS  yang merupakan data asli sesuai dengan pengisian kuesioner oleh user sebelum diolah menggunakan perhitungan SUS dapat dilihat pada tabel 12.
Tabel 12. Data asli kuesioner responden No. Skor Asli P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 R1 3 2 4 4 3 3 4 2 3 4 R2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 3 R3 4 1 4 2 5 2 5 2 4 3
Data asli yang sesuai dengan pengisian kuesioner tersebut akan diolah dengan perhitungan SUS. R1, R2, dan R3 merupakan responden dan P1-P10 merupakan pertanyaan. Berdasarkan pedoman SUS pertanyaan ganjil akan dikurangi 1  maka  sebagai  contoh  R1  dari  pertanyaan  1  data  asli  bernilai  3  maka  hasil  perhitungan  SUS  menjadi  2.  Langkah selanjutnya kurangi 5 skor pengguna untuk pertanyaan genap sebagai contoh R2 dari pertanyaan 2 data asli bernilai 2 maka hasil perhitungan SUS menjadi 3. Seluruh perhitungan SUS setiap pertanyaan akan dijumlahkan maka hasil dari responden 1 totalnya berjumlah 22, responden 2 berjumlah 29 dan responden 3 berjumlah 32. Setelah itu, kalikan jumlah dari skor setiap responden dengan angka 2,5. Terakhir, untuk mengetahui skor rata rata dapat menjumlahkan keseluruhan nilai total dari setiap responden sesuai dengan persamaan 5.
Skor rata-rata = 55 + 72,5 + 80 3 = 69,1
Akumulasi perhitungan dari data dapat dilihat pada tabel 13.
Tabel 13. Hasil perhitungan SUS No. Skor Perhitungan SUS Total  Nilai (Total × 2,5) P1  P2 P3  P4  P5  P6  P7  P8  P9  P10 R1 2 3 3 1 2 2 3 3 2 1 22 55 R2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 29 72,5 R3 3 4 3 3 4 3 4 3 3 2 32 80 Skor rata-rata (hasil akhir) 69,1

## 3.7 Pembahasan
Penelitian dilakukan sesuai dengan metodologi penelitian yang sudah dipaparkan sebelumnya. Hasil dari penelitian ini yaitu  sebuah  sistem  penjadwalan  mata  pelajaran  menggunakan  algoritma  genetika  dengan  proses  mutasi differential evolution . Proses algoritma genetika dimulai dengan membangkitkan populasi awal secara acak yang berisikan kumpulan dari individu-individu. Setiap individu tersebut dihitung nilai fitness dan seleksi yang mana saja individu yang dapat lanjut ke  proses  selanjutnya.  Individu  yang  terpilih  akan  dikawin silang  ( crossover )  pada  kromosom  secara  acak dan  proses terakhir mutasi gen dari kromosom tertentu sehingga menghasilkan individu baru. Jika individu sudah memenuhi nilai fitness yang baik maka proses selesai, namun jika individu belum memenuhi nilai fitness maka proses akan terus berulang hingga mencapai nilai fitness terbaik atau memenuhi batasan yang diberikan. Batasan dari sistem penjadwalan ini yaitu tidak boleh terjadi benturan jadwal antar guru dalam jam dan hari yang sama.
Sistem  berhasil  memenuhi  batasan  tersebut  sehingga  jadwal  yang  terbaik  akan  dipilih  dan  ditampilkan  setelah generate jadwal. Namun kelemahan dari algoritma genetika sendiri hasil jadwal sangat mengacak dan proses generate jadwal membutuhkan waktu yang cukup lama sehingga diharapkan pada penelitian selanjutnya  memperbaiki mengenai proses generate ini. Selain itu, jumlah jam mengajar masih belum sinkron pada halaman penugasan dengan hasil generate jadwal,  perlu  perbaikan  mengenai  hal  tersebut.  Berdasarkan  data  yang  telah  diolah,  sistem  mendapatkan  skor  dari perhitungan  SUS  yaitu  69,1.  Dari  skor  tersebut  mendapatkan  bobot  skor  SUS Grade  Scale “B”  dan Adjective  Rating “ Good ”. Sehingga memerlukan pengembangan lebih lanjut pada sistem. Namun, dengan kategori tersebut sistem layak digunakan jika berpatokan pada pengujian SUS. Keputusan penggunaan sistem ini diserahkan sepenuhnya kepada pihak sekolah.
Meiliya  Cahya  Yustina,  Implementasi  Algoritma  Genetika  Proses  Mutasi  Differential  Evolution  Pada  Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa sistem penjadwalan mata pelajaran menggunakan algoritma genetika proses mutasi differential evolution yaitu sistem yang dirancang mempunyai 4 tahapan yaitu analisis kebutuhan  (menganalisis  kebutuhan  sistem  serta  perangkat  lunak  dan  keras),  desain  sistem  (UML  digunakan  dalam rancangan desain sistem), pengkodean (bahasa pemograman PHP dengan perhitungan dari algoritma genetika dan mutasi differential  evolution )  dan  pengujian  (menggunakan  SUS).  Uji  sistem  pada  sisi  kegunaan  yang  menggunakan  SUS. Responden yang terlibat yaitu kepala kurikulum dan staf kurikulum sekolah yang menjadi admin. Hasil pengujian SUS pada penelitian ini yaitu 69,1 dan memiliki rentan kelayakan good serta dapat digunakan dengan pertimbangan oleh pihak sekolah.  Dengan  adanya  sistem  ini,  sekolah  tidak  perlu  menggunakan  2  buah software yang  berbeda.  Sehingga, pembuatan penjadwalan lebih efektif dan efisien. Untuk saran penelitian selanjutnya dapat membuat tampilan agar lebih menarik dan setiap guru memiliki persebaran mengajar kelas mana saja yang akan diajar oleh guru tersebut dalam satu minggu dan data tersebut dapat diunduh pada sistem secara langsung. Sehingga guru tidak mencari kodenya dan menandai penugasan kelas mana saja yang akan diajar. Proses generate jadwal memerlukan perbaikan agar tidak memakan waktu yang cukup lama.

## REFERENCES
[1] N. Wahyono, A. Subhan Akbar, dan J. Minardi, “Sistem Penjadwalan Mengajar di SMA NU Al Ma’ruf Kudus Menggunakan Algoritma Genetika,” J Inf Sys Comp , vol. 2, no. 1, hlm. 1–14, Jul 2022, doi: 10.34001/jister.v1i2.267.
[2] I. Efendi, M. Prawitasari, dan H. Susanto, “Implementasi Penilaian Pembelajaran Pada Kurikulum 2013 Mata Pelajaran Sejarah,” Prabayaksa , vol. 1, no. 1, hlm. 21, Mar 2021, doi: 10.20527/prb.v1i1.3081.
[3] T. K. Jeriko, D. F. Racma, C. E. Widjayanti, dan A. A. Setyawan, “Penerapan Algoritma Genetika Dalam Sistem Informasi Penjadwalan Mata Kuliah Berbasis Website Pada Stikom Yos Sudarso Purwokerto,” Jurnal Muara Sains, Teknologi, Kedokteran dan Ilmu Kesehatan , vol. 6, no. 1, hlm. 101–118, 2022, doi: https://doi.org/10.24912/jmstkik.v6i1.17262.
[4] T.  J.  Ahyana  dan  Y.  Jumaryadi,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Penjadwalan  Mengajar  Menggunakan  Metode  Algoritma Genetika (Studi Kasus: SMK Satria Jakarta),” Ensiklopedia of Journal , vol. 1, no. 2, hlm. 112–116, 2019, [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.ensiklopediaku.org
[5] S. N. S. Sidabutar, M. Amin, dan A. Putri, “Penjadwalan Operasi Mesin Produksi Dengan Metode CDS (Campbell Dudek Smith) di PT Tjokro Bersaudara Balikpapanindo,” PROTON (Jurnal Ilmu-Ilmu Teknik Mesin) , vol. 11, no. 2, hlm. 53–61, 2019, doi: https://doi.org/10.31328/jp.v11i2.1234.
[6] S. N. Sari, R. Kaban, A. Khaliq, dan A. Andari, “Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran Sekolah Menggunakan Metode Hybrid Artificial Bee Colony (HABC),” JNASTEK , vol. 2, no. 1, hlm. 20–32, Feb 2022, doi: 10.61306/jnastek.v2i1.21.
[7] Y. Makaborang, “Evaluasi Implementasi Kurikulum 2013 Mata Pelajaran Biologi di SMA Negeri,” Kelola , vol. 6, no. 2, hlm. 130–145, Des 2019, doi: 10.24246/j.jk.2019.v6.i2.p130-145.
[8] N. Lukman, M. Irfan, A. Nugraha, dan J. Jumadi, “Comparison Between Genetic Algorithm with Differential Evolution in Study Scheduling,” IOP  Conf.  Ser.:  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  1098,  no.  3,  hlm.  032082,  Mar  2021,  doi:  10.1088/1757- 899X/1098/3/032082.
[9] M. Furqan, R. Ananda, dan Armansyah, “Algoritma Genetika Untuk Perancangan Aplikasi Penjadwalan Mata Pelajaran,” J- SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer  &  Informatika) ,  vol.  6,  no.  2,  hlm.  591–600,  2022,  doi:  http://dx.doi.org/10.30645/j- sakti.v6i2.476.
[10]  P. A. Rizki, Y. Hendriyani, D. Novaliendry, dan K. Budayawan, “Rancang Bangun Aplikasi Penjadwalan Mata Pelajaran SMK Muhammadiyah  1  Pekanbaru  Berbasis  Web  Menggunakan  Algoritma  Genetika,” Fakultas  Ilmu  Pendidikan  Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai , vol. 7, no. 3, hlm. 24787–24797, 2023, doi: https://doi.org/10.31004/jptam.v7i3.10541.
[11]  D. Oktarina dan A. Hajjah, “Perancangan Sistem Penjadwalan Seminar Proposal dan Sidang Skripsi dengan Metode Algoritma Genetika,” JOISIE , vol. 3, no. 1, hlm. 32, Jul 2019, doi: 10.35145/joisie.v3i1.421.
[12]  F. Mone dan J. E. Simarmata, “Aplikasi Algoritma Genetika Dalam Penjadwalan Mata Kuliah,” BAREKENG: J. Il. Mat. & Ter. , vol. 15, no. 4, hlm. 615–628, Des 2021, doi: 10.30598/barekengvol15iss4pp615-628.
[13]  M.  K.  Fajarlestari  dan  I.  B.  Suban,  “Kombinasi Crossover dan  Mutasi  Terbaik pada  Algoritma  Genetika dalam  Penjadwalan Mata Kuliah,” tc , vol. 22, no. 4, hlm. 843–853, Nov 2023, doi: 10.33633/tc.v22i4.9298.
[14]  A.  Yusron  Mubarok  dan  U.  Chotijah,  “Penerapan  Algoritma  Genetika  Untuk  Mencari  Optimasi  Kombinasi  Jalur  Terpendek Dalam Kasus Travelling Salesman Problem,” j. teknologi terpadu , vol. 7, no. 2, hlm. 77–82, 2021, doi: 10.54914/jtt.v7i2.424.
[15]  D.  Wahyuningsih  dan  E.  Helmud,  “Penerapan  Algoritma  Genetika  Untuk  Optimasi  Penjadwalan  pada  MTS  Negeri  1 Pangkalpinang,” SISFOKOM , vol. 9, no. 3, hlm. 435–441, Des 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i3.994.
[16]  Eka Yulia Sari, Dina Yulina H, dan Titik Rahmawati, “Pemodelan Sistem Optimasi Penjadwalan Mata Kuliah Dengan Algoritma Genetika,” teknimedia , vol. 4, no. 1, hlm. 70–78, Jun 2023, doi: 10.46764/teknimedia.v4i1.97.
[17]  Y. Elva, “Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran Menggunakan Algoritma Genetika,” JurTI , vol. 3, no. 1, hlm. 49, Jul 2019, doi: 10.36294/jurti.v3i1.687.
[18]  A.  Andriyadi,  D.  Yuliawati,  dan  S.  Saleh,  “Penerapan  Algoritma  Genetika  Untuk  Penjadwalan  Sidang  dan  Seminar  IIB Darmajaya,” Seminar Nasional Hasil Penelitian dan Pengabdian Masyarakat 2022 , vol. 1, hlm. 22–31, 2022.
[19]  Aswani,  V.  V.  Praveen, dan  S.  Thangavelu,  “Performance  Analysis  of  Variants of  Differential  Evolution on  Multi-Objective Optimization  Problems,” Indian  Journal  of  Science  and  Technology ,  vol.  8,  no.  17,  hlm.  1–6,  Agu  2015,  doi: 10.17485/ijst/2015/v8i17/65727.
[20]  L. A. Pangestu, S. H. Suryawan, dan A. J. Latipah, “Penerapan Algoritma Genetika Dalam Penjadwalan Mata Pelajaran,” Jurnal Penelitian  Teknik  Informatika,  Manajemen  Informatika  dan  Sistem  Informasi ,  vol.  10,  no.  2,  hlm.  194–205,  Okt  2023,  doi: 10.31294/inf.v10i2.16701.
Meiliya  Cahya  Yustina,  Implementasi  Algoritma  Genetika  Proses  Mutasi  Differential  Evolution  Pada  Sistem Penjadwalan Mata Pelajaran
[21]  P. Puspitasari dan M. A. I. Pakereng, “Implementasi Algoritma Genetika Untuk Penjadwalan Sekolah (Studi Kasus: SMP Negeri 2  Wonosegoro),” Jurnal  Sains  Komputer  &  Informatika  (J-SAKTI) ,  vol.  7,  no.  1,  hlm.  369–382,  2023,  doi: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v7i1.600.
[22]  A.  A.  Wahid,  “Analisis  Metode  Waterfall  Untuk  Pengembangan  Sistem  Informasi,” Jurnal  Ilmu-ilmu  Informatika  dan Manajemen STMIK , hlm. 1–5, 2020.
[23]  I. Rachmawati dan R. Setyadi, “Evaluasi Usability Pada Sistem Website Absensi Menggunakan Metode SUS,” josh , vol. 4, no. 2, hlm. 551–561, Jan 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2868.