METODOLOGI PENELITIAN
3.3 Teknik Analisa Konsep E-Learning .1 Kebutuhan Optimasi
Konsep E-learning pada SMK Barumun yang akan dioptimasi adalah Implementasi E-learning sebagai pengganti les tambahan yang merupakan program pihak sekolah untuk meningkatkan hasil belajar siswa. Kegiaran belajar on-line yang dilakukan oleh guru bidang studi adalah pemberian materi dan tugas secara on line yang juga harus diikuti oleh siswa pada jam-jam yang telah ditentukan. Untuk memudahkan pihak guru bidang studi, maka guru hanya memberikan file materi dan tugas yang selalu terupdate untuk diserahkan pada admin selanjutnya admin akan memasukkan dalam situs e-learning sekolah.
Keterbatasan pihak sekolah yang hanya mempunyai 2 (dua) admin tentu membuat jalannya pembelajaran online beresiko akan terjadi benturan jadwal dan bisa
38
memperlambat jalannya koneksi situs. Untuk itu perlu dilakukan optimasi database yang mana akan dikaji optimasi yang lebih baik dengan membandingkan antara metode optimasi M2S cross over dan Chunk cross over.
3.3.2 Data base Elearning
Data yang tersimpan dalam database elearning diklasifikasikan dan dikombinasikan dengan menggunakan pendekatan algoritma genetika. Tabel-tabel database yang berkaitan dengan optimasi elearning adalah sebagai berikut:
Tabel 3.1. Database tabel guru
Tabel guru dalam database elearning terdiri dari 6 field dengan 2 field yang akan di kombinasikan dengan tabel lain yakni id sebagai kode guru dan namaguru adalah staf pengajar.
Tabel 3.2. Database tabel siswa
Tabel siswa dalam database elearning terdiri dari 7 field dengan 4 field yang akan di kombinasikan dengan tabel lain yakni id sebagai kode siswa, dan
field nama adalah nama siswa, field fkelas yakni tingkatan kelas siswa yang terdiri dari kelas sepuluh (X), sebelas (XI) dan duabelas (XII) dan field jurusan yakni jurusan A, B dan C.
Tabel 3.3. Database tabel Matapelajaran
Tabel Matapelajaran dalam database elearning terdiri dari 3 field dengan 3 field yang akan di kombinasikan dengan tabel lain yakni field id sebagai kode pelajaran, field pelajaran adalah nama mata pelajaran dan field kelas adalah kelas siswa yakni kelas sepuluh (X), sebelas (XI) dan duabelas (XII).
Tabel 3.4. Database tabel porsi
Tabel por dasilam database elearning terdiri dari 4 field dengan 4 field yang akan di kombinasikan dengan tabel lain yakni field id sebagai kode porsi, field namaguru yakni staf pengajar dalam elearning, field semester adalah semester berjalan dan field porsi adalah porsi untuk staff pengajar dalam melakukan proses pengajaran dalam elearning.
Tabel 3.5. Database tabel Waktu
40
Tabel waktu dalam database elearning terdiri dari 4 field dengan 4 field yang akan di kombinasikan dengan tabel lain yakni field id sebagai kode waktu, field termin yakni termin elearning dalam satu hari, field jam adalah waktu jam proses elearning dan field hari adalah jadwal hari proses elearning.
Tabel 3.6. Database tabel jadwal elearning
Tabel jadwal dalam database elearning terdiri dari 10 field dengan 10 field yang akan di optimasi yakni field idguru sebagai kode guru, field namaguru yakni nama staf pengajar, field idpelajaran sebagai kode mata pelajaran, field pelajaran yakni mata pelajaran dalam elearning, field jurusan yakni penjurusan dari siswa, field semester yakni semester berjalan, field kelas yakni tingkatan kelas siswa, field hari yakni hari proses elearning dan field termin yakni termin dalam waktu elearning yakni terbagi dalam termin 1,2 dan seterusnya berkaitan dengan field jam yakni jam 16.30-17.30, 17.30-18.30, 18.30-19.30 , 19.30-20.30 dan 20.30-21.30 .
3.3.3 Representasi Kromosom
Elemen utama dalam pengoperasian algoritma genetik yakni kromosom dimana pada optimasi query database elearning diberikan sejumlah join dan relasi.
Tabel-mana saja atau setiap tabel dapat dijoinkan dengan tabel-tabel lainnya. Relasi dan join tabel elaearning dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 3.4 Relasi dan Joint tabel 3.3.4 Prosedur Inisialisasi
Pada prosedur inisiasi dilakukan proses inisiasi porsi guru pengajar elearning dengan data awal 25 data guru dan 10 data mata pelajaran.
Id
42
Tabel 3.7. Database data Guru SMK N 1 Barumun
Kode Guru Nama Guru
GU001 Reza Hakin
GU002 Mustika Rani
GU003 Siti Humaira
GU004 Raja Jamil
GU005 Eka Dinavia
GU006 Ari
GU007 Bernard
GU008 Cici
GU009 Dwi
GU010 Eli
GU011 Fadly
GU012 Gandi
GU013 Hari
GU014 Izul
GU015 Jaja
GU016 Kenanga
GU017 Luban
GU018 Mirna
GU019 Noni
GU020 Oka
GU021 Patrick
GU022 Qila
GU023 Rara
GU024 Sandi
GU025 Tuti
Tabel 3.8. Database data Mata Pelajaran SMK N 1 Barumun Kode Guru Nama Mata Pelajaran
MP001 Matematika
MP002 Bahasa Inggris
MP003 Bahasa Indonesia
MP004 Bahasa Daerah
MP005 Pendidikan Agama
MP006 Kimia
MP007 Fisika
MP008 Komputer
MP009 Seni budaya
MP010 Sejarah
Dari tabel-tabel tersebut diatas diinisiasi berdasarkan porsi mengajar online yang ditugaskan kerpada guru mata pelajaran dalam e-learning Web SMK N 1 Barumun yang akan di tangani oleh 5 (lima) admin yakni Admin Susi, Admin Raka, Admin Anton, Admin Budi dan Admin Cintia dengan uraian sebagai berikut:
a. Kode guru : GU001 Nama guru : Reza hakin Kode Mata pelajaran : MP001 Mata Pelajaran : Matematika
Jurusan : OTO
Semester : I
Kelas : X
44
Tabel 3.9. Kode Guru GU001 Hari Kode Mata pelajaran : MP002
Mata Pelajaran : Bahasa inggris
Jurusan : OTO
Semester : I
Kelas : X
Tabel 3.10. Kode Guru GU002 Hari
Kode Mata pelajaran : MP003
Mata Pelajaran : Bahasa indonesia
Jurusan : OTO
Semester : I
Kelas : X
Tabel 3.11. Kode Guru GU003 Hari Kode Mata pelajaran : MP004
Mata Pelajaran : Bahasa Daerah
Jurusan : OTO
Semester : I
Kelas : X
Tabel 3.12. Kode Guru GU004 Hari
46
IV. 19.30-20.30 Raka Anton
V. 20.30-21.30
e. Kode guru : GU005 Nama guru : Eka Dinavia Kode Mata pelajaran : MP005
Mata Pelajaran : Pendidikan Agama
Jurusan : OTO
Semester : I
Kelas : X
Tabel 3.13. Kode Guru GU005 Hari Kode Mata pelajaran : MP006 Mata Pelajaran : Kimia
Jurusan : OTO
Semester : I
Kelas : X
Tabel 3.14. Kode Guru GU006 Kode Mata pelajaran : MP007 Mata Pelajaran : Fisika
Jurusan : OTO
Semester : I
Kelas : X
Tabel 3.15. Kode Guru GU007 Hari