Jurnal Elektronik Ilmu Komputer - Universitas Udayana JELIKU Vol 1 No. 2 Nopember 2012 14 ANALISIS DAN IMPLEMENTASI PENJADWALAN DENGAN MENGGUNAKAN PENGEMBANGAN MODEL CROSSOVER DALAM ALGORITMA GENETIKA Made Darma Yunantara, I Gede Santi Astawa, Ngr. Agus Sanjaya ER Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Udayana. Email: ABSTRAK Optimasi penjadwalan dapat dilakukan dengan berbagai metode salah satunya algoritma genetika. Pada algoritma genetika dilakukan beberapa tahap dalam melakukan optimasi penjadwalan yaitu seleksi, crossover dan mutasi. Pada metode crossover kromosom penjadwalan akan diacak dan ditukarkan dengan kromosom yang lainya. Pada penelitian ini, dilakukan pengembangan terhadap metode crossover yang diambil dari metode crossover yang biasa dilakukan di algoritma genetika. dimana pada metode crossover pada umumnya memungkinkan terjadinya kerusakan pada kromosom. Terdapat 2 metode yang dikembangkan, pertama dengan memotong gen hanya pada gen yang mengalami bentrok, dan yang kedua merandom gen yang akan dipotong. Gen dipotong secara utuh tidak memotong ditengah gen, sehingga tidak merusak gen. Analisis terhadap hasil uji coba menunjukan bahwa pengembangan metode crossover dapat diimplementasikan pada kasus penjadwalan dan terlihat bahwa metode yang memotong gen hanya pada gen yang bentrok lebih cepat mencapai nilai terbaik atau mendekati 1 daripada metode yang hanya merandom gen saja. Dari nilai akhir juga terlihat bahwa metode yang memotong gen pada gen yang bentrok memiliki nilai akhir lebih baik. Selain itu kedua metode ini mampu meminimalisir kerusakan pada kromosom hasil dari crossover. Kata Kunci : penjadwalan, pengembangan crossover, algoritma genetik ABSTRACT Much digital image has been used in various aspects. Almost all digital images need a wide enough space, meaning that a wide enough space is needed; however, the images kept in the database are limited.One of the solutions to overcoming the problems mentioned above is compressing the image prior to storage. Then they are reconstructed again in such a way that they look like original (decompressed) again. One of the lossless compressions available now still uses arithmetic coding algorithms. From the results of implementation and examination of the performance of arithmetic coding algorithms on images with the same resolution but with the same number of different colors, it can be concluded that the more colors an image had, the smaller the compression ratio would be. It was proved that the result of examination based on 1 to 10 colors, there was a decrease in regard to compression ratio from 77.9% to 48.9%. However, in the examination of image compression using the same number of colors but different resolution, it was found that the compression ratio was 59.2%. This indicated that the resolution with different images but the same colors did not highly affect the compression ratio. The value of PSNR for arithmetic coding algorithm was infinite, proving that arithmetic coding algorithm was the lossless compression algorithm, in which the image produced by the