PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENJADWALAN MATA PELAJARAN: STUDI KASUS : SMP HASBUNALLAH - Ghaniyyu Muqsit, Diagy; Achmadi, Sentot; Agus Pranoto, Yosep (Institut Teknologi Nasional Malang, 2023)
Penjadwalan mata pelajaran di SMP Hasbunallah saat ini masih dilakukan secara manual oleh waka kurikulum, yang seringkali memakan banyak waktu dan menghasilkan jadwal yang kurang optimal. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem penjadwalan mata pelajaran di SMP Hasbunallah menggunakan metode algoritma genetika. Dalam penelitian ini, beberapa parameter algoritma genetika telah ditentukan, seperti jumlah individu, crossover rate, mutation rate, dan jumlah generasi. Hasil dari pengujian ini menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode crossover one-cut point, dengan jumlah individu sebanyak 5, generasi 20, dan kombinasi crossover rate sebesar 25% dan mutation rate sebesar 75%, sistem ini berhasil membuat jadwal mata pelajaran dengan tingkat akurasi sekitar 92,13% dengan menggunakan data yang diperoleh selama Semester Genap pada tahun akademik 2022-2023. Ini merupakan langkah positif dalam upaya meningkatkan efisiensi penjadwalan mata pelajaran di SMP Hasbunallah.