Pembuatan jadwal mata kuliah dilakukan oleh pihak akademik pada setiap awal semester. Saat awal semester itulah mahasiswa akan memprogram kartu rencana studi dengan menempuh perkuliahan sesuai dengan jumlah SKS maksimal sesuai indeks prestasi yang diperoleh pada semester sebelumnya. Pembuatan jadwal membutuhkan tenaga, pikiran dan waktu yang banyak karena harus mempertimbangkan ketersediaan ruang, waktu, dosen dan perkiraan jumlah mahasiswa yang mengambil mata kuliah. Seringkali pihak akademik mengalami kesulitan memprediksi jumlah mahasiswa yang akan menempuh mata kuliah tertentu, khususnya memprediksi mahasiswa yang sebelumnya telah menempuh mata kuliah tersebut namun masih memperoleh nilai yang kurang memuaskan apakah akan memperbaiki nilainya atau tidak. Sehingga sering terjadi kekurangan kelas, karena mata kuliah yang sedang dibuka banyak diminati. Dilain sisi ada pula kelas yang masih banyak kosong, dimana mahasiswa kurang minat terhadap kelas yang dibuka. Sehingga diperlukan sebuah sistem yang mampu membantu pihak akademik dalam menentukan perkiraan kelas yang akan dibuka. Dalam optimasi menggunakan algoritma genetika, representasi kromosom yang digunakan adalah binary, proses crossover yang digunakan adalah one cut point crossover, proses mutasi menggunakan random mutation, serta seleksi menggunakan metode seleksi elitism. Hasil penelitian memberikan nilai parameter terbaik yaitu ukuran populasi 600, jumlah generasi 400, dengan kombinasi cr : mr berturut-turut adalah 0,4 : 0,6. Dalam pengujian yang dilakukan peneliti, hasil terbaik dari optimasi ini dibuktikan dengan nilai MSE terkecil 5,64 dengan kromosom terpilih 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 . Sehingga dapat disimpulkan model regresi linear berganda yang dibangun menggunakan algoritma genetika mampu untuk memprediksi jumlah mahasiswa pengambil mata kuliah dengan akurasi yang baik dan dengan usaha yang lebih mudah dibandingkan dengan model prediksi lainnya.