OPTIMASI PENJADWALAN MATA KULIAH DENGAN KOMBINASI CONSTRAINT SATISFACTION PROBLEM (CSP) DAN ALGORITMA GENETIKA (Studi Kasus: Universitas Duta Bangsa Surakarta)TriyonoTriyonoauthorPenelitian ini bertujuan menyusun jadwal kuliah yang feasible dan berkualitas untuk 17 cohort, 116 sesi, 41 dosen, dan 19 ruang (14 teori, 5 laboratorium). Variabel keputusan dibatasi pada penugasan tiap sesi ke slot waktu dan ruang. Hard constraint meliputi tidak ada bentrok dosen/cohort/ruang, kesesuaian kapasitas dan tipe ruang, serta kepatuhan terhadap slot terblokir; sedangkan soft constraint meminimalkan penempatan sesi pada slot S1/S8 dan memastikan hari bebas cohort. Metode analisis menggabungkan CSP menggunakan Google OR-Tools CP-SAT untuk penegakan batasan dan perhitungan penalti, serta Genetic Algorithm untuk eksplorasi; solusi GA terbaik dijadikan hint untuk pemolesan akhir oleh CP-SAT. Eksperimen pada dataset membandingkan CSP murni, GA murni, dan hibrida. CP-SAT murni mencapai objective 0 dalam ±5 detik pada bobot (w_s1=1, w_s8=1, w_free_day=12), seluruh hard constraint terpenuhi dan setiap cohort memperoleh hari bebas. GA murni menghasilkan jadwal feasible namun penalti soft lebih tinggi (objective 43) dan beban harian kurang seimbang. Pendekatan hibrida menurunkan penalti dari solusi GA (objective 40) serta memperbaiki keseimbangan beban tanpa pelanggaran hard constraint. Pada bobot institusi (1/1/8), peningkatan intensitas GA menurunkan objective dari 52 (populasi 8, generasi 6) menjadi 42 (populasi 12, generasi 10). Kesimpulannya, CP-SAT efektif menjamin kelayakan dan refinement cepat, sedangkan GA bermanfaat untuk eksplorasi preferensi ketika konfigurasi bobot membuat optimasi lebih sulit. Kombinasi GA-CP-SAT menghasilkan jadwal yang stabil, bebas konflik, dan lebih sesuai prioritas institusi.000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum005 Pemrograman komputer, program dan data2025-12-01Universitas AMIKOM Yogyakarta;PJJ Magister InformatikaThesis