SISTEM INFORMASI PENJADWALAN PEMBELAJARAN BERBASIS METODE ALGORITMA GENETIK UNTUK MENGOPTIMALKAN PROSES BELAJAR MENGAJAR DI SMPN 2 JAMBLANG

SISTEM INFORMASI PENJADWALAN PEMBELAJARAN BERBASIS METODE ALGORITMA GENETIK UNTUK MENGOPTIMALKAN PROSES BELAJAR MENGAJAR DI SMPN 2 JAMBLANG Panji Muttaqin, Sandy Eka Permana ABSTRAK Perkembangan sistem informasi pada suatu badan pendidikan semakin lama semakin kompleks, salah satunya adalah pada badan pendidikan SMPN 2 Jamblang, kebutuhan akan sistem informasi untuk memaksimalkan proses kegiatan belajar mengajar serta keteraturan dan ketertiban dalam proses belajar seperti keteraturan dalam penjadwalan pembelajaran. Berdasarkan pemanfaatan sistem informasi yang begitu kompleks seperti tersebut di atas memerlukan penanganan serius pada masalah penjadwalan pembelajaran yang digunakan. Dengan mengacu pada keteraturan dan ketertiban dalam proses penjadwalan pembelajaran, maka perlu dibentuk suatu sistem informasi berupa aplikasi penjadwalan pembelajaran. Sehingga proses penjadwalan bisa lebih cepat dan efisien serta mengurangi resiko kekacauan dalam proses pembelajaran. Kata kunci : Penjadwalan, Algoritma genetik

1.

LATAR BELAKANG

Penjadwalan kegiatan belajar mengajar dalam suatu Sekolah Menengah Pertama adalah hal yang rumit. Ada beberapa faktor yang harus diperhatikan dalam membuat jadwal pembelajaran, yaitu: a. Terdapat jadwal – jadwal dimana guru yang bersangkutan tidak bisa mengajar. b. Tidak boleh adanya jadwal mengajar yang beririsan dengan jadwal mengajar kelas lain, sehingga para murid dapat mengambil mata pelajaran sesuai dengan jadwal yang ditentukan. c. Distribusi jadwal pembelajaran dapat merata tiap harinya untuk setiap kelas. d. Ketersediaan jumlah kelas sehingga kegiatan belajar dapat dilaksanakan. Di samping aspek – aspek di atas, dalam penyusunan jadwal pembelajaran ini pun terdapat sangat banyak kemungkinan yang selayaknya dicoba untuk menemukan penjadwalan yang terbaik. Karena itu diperlukan metode optimasi yang dapat diterapkan untuk mengerjakan penjadwalan pembelajaran ini.

Algoritma Genetik adalah salah satu algoritma optimasi yang meniru mekanisme dari genetika alam yang dikembangkan untuk mencari solusi bagi permasalahan optimasi seperti penjadwalan. Dengan digunakannya algoritma genetik, diharapkan akan diperoleh optimasi penjadwalan yaitu kondisi dimana terjadi kombinasi terbaik untuk pasangan mata pelajaran dan guru secara keseluruhan, tidak ada permasalahan bentrokan jadwal pada sisi murid, serta ketersediaan ruang yang cukup dan sesuai secara fasilitas untuk seluruh mata pelajaran yang ada. Dengan permasalahan di atas, terciptalah sebuah ide untuk membuat “Sistem Informasi Penjadwalan Pembelajaran Berbasis Metode Algoritma Genetik untuk Mengoptimalkan Proses Belajar Mengajar di SMPN 2 Jamblang”. Diharapkan dengan adanya sistem informasi ini, maka akan diperoleh kombinasi terbaik untuk pasangan mata pelajaran dan guru pengajar, tidak ada masalah bentrokan, serta ketersediaan ruang yang cukup.

Jurnal Online ICT-STMIK IKMI-Vol 1 – No.2 Edisi Desember 2012

1

2. RUMUSAN MASALAH Berdasarkan latar belakang masalah di atas, maka disusunlah perumusan permasalahan, yaitu bagaimana memperoleh optimasi penjadwalan dengan menggunakan aplikasi berbasis web dan dipadukan dengan algoritma genetik sehingga diperoleh kombinasi terbaik untuk pasangan mata pelajaran dan guru pengajar, tidak ada masalah bentrokan, serta ketersediaan ruang yang cukup dan sesuai secara fasilitas untuk seluruh mata pelajaran yang ada. 3.

TUJUAN PENELITIAN

Tujuan dari penelitian ini adalah memperoleh optimasi penjadwalan dengan menggunakan aplikasi berbasis web sehingga diperoleh kombinasi terbaik untuk pasangan mata pelajaran dan guru pengajar secara keseluruhan, tidak ada permasalahan bentrokan jadwal pada sisi murid, serta ketersediaan ruang yang cukup dan sesuai secara fasilitas untuk seluruh mata pelajaran yang ada. 4. MANFAAT PENELITIAN Manfaat dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan pemahaman tentang penggunaan algoritma genetik dalam memperoleh optimasi penjadwalan sehingga diperoleh kombinasi terbaik untuk pasangan mata pelajaran dan guru pengajar secara keseluruhan, tidak ada permasalahan bentrokan jadwal pada sisi murid, serta ketersediaan ruang yang cukup dan sesuai secara fasilitas untuk seluruh mata pelajaran yang ada. 5.

TINJAUAN PUSTAKA

a.

Sistem Informasi Sistem dapat diartikan sebagai serangkaian komponen – komponen yang saling berinteraksi dan bekerja sama untuk mencapai tujuan tertentu.

Sedangkan Informasi merupakan hasil pemrosesan data (fakta) menjadi sesuatu yang bermakna dan bernilai untuk pengambilan keputusan. Jadi, Sistem Informasi merupakan serangkaian komponen berupa manusia, prosedur, data dan teknologi (seperti komputer) yang digunakan untuk melakukan sebuah proses untuk menghasilkan informasi yang bernilai untuk pengambilan keputusan.[3] b. Algoritma Genetik Algoritma adalah suatu metode pemecahan masalah yang beracuan pada pola pikir dan sifat suatu objek yang dapat memberikan suatu alternatif solusi.[1] Algoritma genetik adalah suatu algoritma optimasi yang meniru mekanisme dari genetika alam. Pada dasarnya algoritma genetik adalah salah satu perkembangan dari metode algoritma pencarian yang telah dikembangkan dengan ide dasar yang berbeda.[4] Deskripsi algoritma genetik: 1) [Start]. Generate populasi pertama secara random sebanyak n individu. 2) [Fitness]. Evaluasi nilai fitness f(x) dari setiap individu x di dalam populasi. 3) [New Population]. Bentuk populasi baru dengan melakukan pengulangan langkah – langkah di bawah ini sehingga didapatkan populasi baru. a) [Selection]. Pilih 2 individu sebagai orang tua dari sebuah populasi sesuai dengan fitness mereka (semakin baik fitness, maka semakin besar peluang mereka untuk dipilih). b) [Crossover]. Lakukan persilangan antara kedua orang tua sesuai dengan probabilitas crossover untuk membentuk keturunan yang baru. Jika tidak terjadi persilangan, maka keturunan yang dihasilkan akan


2

sama persis dengan orang tuanya. c) [Mutation]. Mutasi setiap keturunan yang baru sesuai dengan probabilitas mutasi di setia gen. d) [Accepting]. Tempatkan keturunan yang baru sebagai populasi yang baru. 4) [Replace]. Gunakan populasi yang baru dibentuk untuk menjalankan algoritma. 5) [Test]. Jika kondisi akhir dipenuhi, maka berhenti dan tampilkan solusi dari populasi. 6) [Loop]. Kembali ke nomor 2. c.

Teori Optimasi Penjadwalan Berdasarkan buku Pengoptimalan Guru Mengajar di Era Komunikasi, optimasi diartikan sebagai upaya penuh dalam hal pelayanan pendidikan berupa peningkatan kinerja pengajar yang didukung oleh ketersediaan fasilitas. Dalam hal ini, optimasi penjadwalan didasarkan pada upaya penyesuaian kegiatan belajar dengan kondisi yang sedang berjalan yang meminimalisir kemungkinan terjadinya irisan dari masing – masing objek.[6]

pengumpulannya dilakukan dalam waktu bersamaan.[2] c. Teknik Pengumpulan Data Melakukan observasi pada perancangan penjadwalan pembelajaran secara manual di SMPN 2 Jamblang yang ada saat ini dengan menggunakan pedoman observasi dan melakukan wawancara mendalam kepada petugas bagian akademik. Instrumen yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan menggunakan pertanyaan kuisioner. d. Pengolahan Data Tahap – tahap yang dilakukan dalam pengolahan data adalah: 1) Tahap pengumpulan data dilakukan melalui instrumen pengumpulan data. 2) Tahap editing, yaitu memeriksa kejelasan dan kelengkapan pengisian instrumen pengumpulan data. 3) Tahap coding, yaitu proses identifikasi dan klasifikasi dari setiap pertanyaan yang terdapat dalam instrumen. Pengumpulan data menurut variabel – variabel yang diteliti. 4) Tahap tabulasi data, yaitu mencatat atau entry data ke dalam tabel induk penelitian.

6.

METODE PENELITIAN

Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilaksanakan di SMPN 2 Jamblang dan dilakukan pada bulan Januari 2011. b. Jenis Penelitian Jenis penelitian ini termasuk deskripsi, yaitu suatu penelitian yang bertujuan menggambarkan tentang keadaan tertentu secara objektif. Menggunakan rancangan cross sectional adalah data yang menggunakan titik waktu tertentu atau

5) Tahap mendeskripsikan data, yaitu tabel frekuensi atau diagram serta bagan ukuran fenelensi sentral maupun ukuran distersi. Tujuannya adalah untuk memahami karakteristik data sampel penelitian.

a.

7.

METODE PENGEMBANGAN


3

Metode pengembangan sistem yang digunakan pada perancangan sistem informasi penjadwalan adalah Linear Sequential Model atau biasa disebut dengan model Waterfall. Metode ini mengusulkan sebuah pendekatan kepada perkembangan perangkat lunak yang sistematik. Metode ini memiliki 4 tahapan, yaitu Analisis (analysis), Perancangan (design), Pengkodean (coding) dan Pengujian (implementation).

Gambar 2. Diagram Dekomposisi Sistem Informasi Penjadwalan

HASIL DAN PEMBAHASAN

Kriteria pencarian

Jadwal guru

Jadwal siswa

P.1 Pencarian Jadwal Siswa

data jadwal data ruang data kelas data mapel data guru data guru_tbm

P.2 Pencarian Jadwal Guru

P.3 Login

guru

Jadwal

data jadwal pelajaran

Gambar 1. Diagram Konteks Sistem Informasi Penjadwalan Diagram Dekomposisi

Jadwal guru

melihat jadwal data jadwal pelajaran melihat jadwal

Kriteria pencarian

sistem

Valid admin

siswa

data guru_tbm data guru data mapel data kelas data ruang data jadwal

b.

Login admin

user

Diagram Konteks

admin

DFD Level 0 User

Jadwal siswa

a.

c.

Kriteria pencarian

Berdasarkan metode yang dipakai, maka diperoleh suatu hasil rancangan Sistem Informasi Penjadwalan Pembelajaran Berbasis Metode Algoritma Genetik untuk Mengoptimalkan Proses Belajar Mengajar di SMPN 2 Jamblang sebagai berikut:

Kriteria pencarian

8.

Admin

Gambar 3. DFD Level 0 User d.

DFD Level 0 Admin

Data siswa

P3.2 Pembuatan Jadwal

P3.1 Data Master

Admin

Data mapel Data guru Data guru_tbm

Siswa Lihat jadwal

Data kelas Data ruang Data jadwal





Storage Data mapel Data guru Data guru_tbm

Data jadwal pelajaran siswa

Data jadwal

Lihat jadwal guru


Data jadwal guru mengajar

Guru

Data siswa

Jadwal

Gambar 4. DFD Level 0 Admin Jurnal Online ICT-STMIK IKMI-Vol 1 – No.2 Edisi Desember 2012

4

e.

ERD (Entity Relationship Diagram) 1

M

mempunyai

1

guru

Id_guru

mempunyai waktu

M

Waktu_bentrok

Waktu_bentrok

Id_jadwal hari

Nm_guru

masuk

Waktu_bentrok

Hari_bentrok

Alamat_guru

guru_tbm

Telp_guru

Waktu_bentrok

Waktu_bentrok

Tabel 3. Paired Samples Test Paired Differences

keluar Id_kelas

mapel

1

jadwal

M

memiliki

kelas

95% Confidence Std. Interval of Std. Mean Error the Dev. Mean Difference

Nama_kelas

guru

Jumlah_kelas

ruang

1

kelas admin

M

mempunyai

siswa

Abjad_kelas

Nis Id_ruang

M

mempunyai

Nama_siswa

kelas Jk_siswa

Alamat_siswa

Pair

Kode_ruang

kelas

Nama_ruang Kapasitas_ruang

1

terdapat

M

Gambar 5. Entity Relationship Diagram Sistem Informasi Penjadwalan Dari hasil rancangan sistem di atas, selanjutnya dibuat aplikasi Sistem Informasi Penjadwalan. Pengujian user acceptence dilakukan dengan menggunakan uji T-Test dua sampel berpasangan (Paired Samples T Test). Sehingga dari pengujian tersebut didapatkan hasil penelitian sebagai berikut:

Tabel 1. Paired Samples Statistics Mea n

N

Std. Dev.

69,6 7 69,7 2

58 58

8,60 3 8,47 5

Std. Error Mea n 1,13 0 1,11 3

Tabel 2. Paired Samples Correlations N &

1 Sko ,71 r_X – -,052 1,067 ,140 -,332 ,229 -,369 57 3 Skor_ Y

Kode_mapel sks

Pair 1 Skor_X Skor_Y

Sig. (2tail ed)

Id_mapel

mapel

Nama_mapel

Pair 1 Skor_X Skor_Y

df

Abjad_kelas

Id_siswa

1

t

58

Correlation ,992

Sig. ,000

Pada Tabel 1 dapat dilihat rata - rata (mean) untuk sebelum menggunakan sistem penjadwalan berbasis web sebesar 69,67, sedangkan setelah menggunakan sistem penjadwalan berbasis web sebesar 69,72. Artinya, sistem penjadwalan berbasis web dapat membantu mengatasi bentrok jadwal pelajaran sesuai dengan ruang yang tersedia.

9.

KESIMPULAN DAN SARAN

a.

Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut: 1) Dengan adanya aplikasi sistem penjadwalan, dapat dilihat rata - rata (mean) untuk sebelum menggunakan sistem penjadwalan berbasis web sebesar 69,67, sedangkan setelah menggunakan sistem penjadwalan berbasis web sebesar 69,72. Artinya, sistem penjadwalan berbasis web dapat membantu mengatasi bentrok jadwal pelajaran sesuai dengan ruang yang tersedia. 2) Aplikasi sistem informasi penjadwalan berbasis algoritma genetik dapat mengoptimalkan proses pembelajaran dengan menekan adanya bentrok jadwal baik dari jumlah ruang, jumlah guru dan


5

waktu yang Jamblang.

tersedia

di

SMPN

2

b. Saran 1) Sebaiknya pihak pengumpulan data – data penunjang pembuatan jadwal pembelajaran tiap tahun ajaran baru bisa lebih cepat dalam memproses data – data yang diperlukan guna memperoleh data yang valid serta mempercepat proses pembuatan jadwal pembelajaran. Masalah ini mungkin bisa dipecahkan dengan merubah sistem pengumpulan data secara manual dengan sistem pengumpulan data secara komputerisasi. 2) Perkembangan perangkat lunak lebih diperluas, tidak hanya terbatas pada kegiatan pengolahan jadwal pembelajaran saja tetapi juga membahas pengolahan data yang lain. 3) Adanya pemeliharaan terhadap sistem yang telah dibuat agar sistem tetap terjaga dengan baik dengan cara melakukan perbaikan dan perawatan apabila aplikasi program tersebut terdapat kesalahan.

DAFTAR PUSTAKA [1] Muhammad Aria, Aplikasi Algoritma Genetik untuk Optimasi Penjadwalan Mata Kuliah, Bandung: Universitas Komputer Indonesia. [2] Surakhmad Winarno, Pengantar Penelitian Ilmiah, Bandung: TARSITO, 1998. [3] Bonnie, S., dan Marion, P., Designing Information System, Jakarta: Elex Media Komputindo, 2008. [4] Novandry Widyastuti, Astika Ratnawati, dan Rahma Nur Cahyani, Optimasi Penjadwalan Kegiatan Belajar Mengajar dengan Algoritma Genetik, Surakarta: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sebelas Maret, 2008. [5] Fathul Wahid, Dasar – Dasar Algoritma & Pemrograman, Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2003. [6] Arifin Zainal, Pengoptimalan Guru Mengajar di Era Komunikasi, Bandung: PRENADA MEDIA, 2008.


6

SISTEM INFORMASI PENJADWALAN PEMBELAJARAN BERBASIS METODE ALGORITMA GENETIK UNTUK MENGOPTIMALKAN PROSES BELAJAR MENGAJAR DI SMPN 2 JAMBLANG

Recommend Documents