OPTIMASI PENJADWALAN KULIAH FAKULTAS TEKNIK MENGGUNAKAN PENDEKATAN HIBRIDA GREEDY DAN CONSTRAINT SATISFACTION PROBLEM
##plugins.themes.academic_pro.article.main##
Abstract
Course scheduling is a complex academic process that must consider the availability of lecturers, classrooms, time slots, student groups, and specific regulations of each study program. This study aims to implement the Greedy Algorithm combined with a Constraint Satisfaction Problem (CSP) approach to optimize course scheduling in the Faculty of Engineering. The system was developed using Python and tested using scheduling data from the Even Semester of the 2025/2026 Academic Year at the Faculty of Engineering, Universitas Muhammadiyah Makassar. The dataset consisted of 432 courses from six study programs, 136 lecturers, 16 classrooms, seven operational days, and five class sessions per day. The Greedy Algorithm was employed to generate an initial schedule using a first-fit strategy based on priority and slot availability. Subsequently, CSP was applied to model and resolve constraints, including lecturer conflicts, room conflicts, student conflicts, Zoom-class regulations, MKDU scheduling rules, non-regular class schedules, and fixed PWK schedules. The experimental results indicate that the proposed system successfully generated a conflict-free schedule with a Constraint Satisfaction Rate of 100%. All seven hard constraints were satisfied without any lecturer, room, or student conflicts. The core scheduling process required only 0.679 seconds and successfully resolved nine room conflicts within two iterations. These findings demonstrate that the integration of the Greedy Algorithm and CSP is effective in producing valid, efficient, and adaptive course schedules that meet the academic requirements of the Faculty of Engineering.
##plugins.themes.academic_pro.article.details##
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
References
[2] Y. Eri, “Penerapan algoritma genetika dan algoritma greedy dalam menentukan rute terpendek pendistribusian air mineral kemasan di Bandar Lampung,” Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung, 2025.
[3] M. & B. Pramono, “Implementasi metode pewarnaan graf menggunakan algoritma greedy untuk menentukan jadwal mata pelajaran pada SMKN 4 Kendari,” J. Informatika Ilmu Komputer dan Sist. Inf., vol. 1, no. 2, 2023.
[4] N. W. Filkaromah, “Kalender akademik dalam manajemen strategi pendidikan Islam,” J. Inov. dan Kolabor. Nusantara, vol. 6, no. 2, 2025.
[5] A. Harfani, “Penerapan metode constraint satisfaction problem pada sistem pakar diagnosa penyakit shigellosis,” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 2, no. 4, pp. 145–150, 2022.
[6] A. Ihtiara and M. Abdul Muthalib, “Penjadwalan mata kuliah menggunakan algoritma greedy dengan mempertimbangkan preferensi dosen,” J. Sains dan Teknol. 4.0, vol. 1, no. 2, pp. 37–46, 2024.
[7] M. K. Lubis, Sistem pakar diagnosa penyakit skizofrenia dengan menerapkan kombinasi metode constraint satisfaction problem (CSP) dan metode certainty factor, 2023.
[8] U. S. Mustakim, “Hubungan manajemen waktu perkuliahan dan efektivitas pembelajaran dengan ruang kelas terbatas,” J. Pendidik. dan Penelit. Semesta Mendidik, vol. 2, no. 2, pp. 169–178, 2025.
[9] V. Nurcahyawati, M. Risqiwahid, and A. Arrosyidi, “Optimasi penjadwalan mata pelajaran menggunakan constraint programming,” J. Informatika dan Teknol. Inf. (JUTEK), vol. 1, no. 3, pp. 118–124, 2023.
[10] L. A. Pangestu, S. H. Suryawan, and A. J. Latipah, “Penerapan algoritma genetika dalam penjadwalan mata pelajaran,” J. Informatika, vol. 10, no. 2, pp. 194–205, 2023.
[11] H. D. Pitaloka and R. A. N. Pamudji, “Implementasi forward chaining dan CSP untuk diagnosa penyakit lambung pada manusia,” IKRAM: J. Ilmu Komputer Al Muslim, vol. 4, no. 2, pp. 70–77, 2025.
[12] E. W. Pratiwi and M. Z. Siambaton, “Aplikasi penjadwalan dokter pada Rumah Sakit Umum Kota Pinang dengan menggunakan algoritma greedy,” Hello World J. Ilmu Komputer, vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2022, doi: 10.56211/helloworld.v1i1.4.
[13] I. A. H. Rahman, “Implementasi integer linear programming dalam sistem penjadwalan perkuliahan berbasis web pada Jurusan Ilmu Komputer Universitas Lampung (Skripsi),” Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung, 2025.
[14] I. A. H. Rahman, “Optimasi penjadwalan perkuliahan menggunakan pemrograman linear: Studi kasus Program Studi Informatika Universitas Baturaja,” 2026.
[15] A. Roihan, K. Nasution, and M. Z. Siambaton, “Implementasi algoritma greedy kombinasi dengan perulangan pada aplikasi penjadwalan praktikum,” Sudo J. Teknik Informatika, vol. 1, no. 2, pp. 42–50, 2022, doi: 10.56211/sudo.v1i2.8.
[16] M. A. Rohim, F. Wiranto, and D. A. Fauziah, “Optimasi pembuatan jadwal perkuliahan menggunakan algoritma genetika berbasis pendekatan multivariat,” BIOS: J. Teknol. Inform. dan Rekayasa Komputer, vol. 6, no. 1, pp. 31–38, 2025, doi: 10.37148/bios.v6i1.160.
[17] R. M. Rohmawati, M. I. A. Fathoni, and I. Ismanto, “Penerapan algoritma Welch-Powell pada penyusunan jadwal perkuliahan di program studi pendidikan matematika,” Euler: J. Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi, vol. 10, no. 2, pp. 200–210, 2022.
[18] S. Serliana, R. Rahman, H. Hastuti, F. Yusuf, and A. M. Abidin, “Penerapan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) pada sistem penjadwalan kegiatan mentoring baca tulis Al-Qur’an,” Switch: J. Sains dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 5, pp. 55–71, 2025, doi: 10.62951/switch.v3i1.337.
[19] N. Siregar and H. Jumianto, “Penerapan algoritma backtracking dalam penyelesaian masalah,” Jusinfo: J. Sains dan Informatika, vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2025.
[20] N. Sri Dewi and A. Hasan, “Perbandingan genetic algorithm dan ant colony optimization dalam optimasi penjadwalan perawat di rumah sakit,” J. Nasional Teknol. Komputer, vol. 6, no. 1, pp. 85–93, 2026, doi: 10.61306/jnastek.v6i1.351.
[21] V. Suhandi, V. Arisandhy, and D. T. Liputra, “Penjadwalan mata kuliah dengan mempertimbangkan ketersediaan waktu pengajar dan satuan kredit semester yang tidak terpisah menggunakan integer linear programming,” J. Integrated System, vol. 6, no. 1, pp. 73–86, 2023.
[22] A. F. Syuhada, R. Mardhiyyah, and F. I. Sanjaya, “Integrasi model algoritma genetika dan constraint satisfaction problem pada optimasi penjadwalan shift karyawan UMKM kuliner,” Bull. Comput. Sci. Res., vol. 6, no. 1, pp. 458–468, 2025.
[23] T. Triyono and K. Kusrini, “Algoritma genetika dalam penjadwalan mata kuliah: Eksplorasi metode crossover, mutasi, dan seleksi terbaik,” Duta.com, vol. 17, no. 2, pp. 126–134, 2024.
[24] S. A. Windari, “Aplikasi penjadwalan dan laporan kegiatan patroli Sat Samapta berbasis website pada Polres Ogan Komering Ilir (OKI) (Diploma thesis),” Politeknik Negeri Sriwijaya, 2024.
[25] [30] E. Yulia Sari, T. Rahmawati, and A. Priyanto, “Pengaruh hybrid adaptive repairing genetic algorithm dan VIKOR-based fitness dalam optimasi penjadwalan perkuliahan,” J. Media Informatika, vol. 7, no. 1, pp. 16–25, 2026, doi: 10.55338/jumin.v7i1.7676.
[26] R. G. Zahidah and R. A. Putri, “Implementasi algoritma constraint satisfaction problems dan backtracking pada penjadwalan kegiatan belajar mengajar,” METIK Jurnal, vol. 9, no. 1, pp. 82–91, 2025.
[27] Y. X. G. H. Zega and G. E. Kurniawati, “Pentingnya manajemen waktu bagi mahasiswa dalam meningkatkan prestasi belajar di Sekolah Tinggi Teologi Duta Panisal Jember,” Metanoia, vol. 4, no. 1, pp. 58–70, 2022.