Abstrak — Optimasi  merupakan  hal  yang  penting  dalam  berbagai bidang.  Salah  satunya  adalah  bidangpenempatan  pegawai  dalam manajemen  sumber  daya  manusia.  Dengan  optimasi  penempatan pegawai  dapat  dilakukan  dengan  efektif,  efisien  dan  sesuai kebutuhan  perusahaan.  Pada  beberapa  literatur  terdapat  banyak metode  untuk  optimasi.  Namun  dalam  penelitian  ini  digunakan Algoritma  Genetika  untuk  mengoptimalkan  model  pilihan  dari perspektif dua arah  sebagai model  dari penempatan  pegawai  pada PT.  Petrokimia  Gresik.  Pada  akhir  penelitian  ditunjukkan  bahwa Algoritma  Genetika  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  model pilihan  dari  perspektif  dua  arah  dan  dirancang  dalam  sebuah prototipe perangkat lunak .
Kata  Kunci —Penempatan  pegawai,  Model  pilihan  dari perspektif  dua  arah,  Algoritma  Genetika,  Protipe  perangkat lunak.

## I. PENDAHULUAN
STILAH  " The  right  man  on  the  right  place  and  the  right man  behind  the  job ‖menjadi  pedoman  dalam  manajemen sumber  daya  manusia  terutama  dalam  penempatan  seorang pegawai  yang  harus  didasarkan  pada job  description dan job specification yang  telah  ditentukan  [1].  Istilah  tersebut  juga menggambarkan  betapa  pentingnya  penempatan  pegawai dengan  keahlian  dan  kemampuan  yang  dimiliki  sehingga sesuai dengan kualifikasi yang diberikan oleh perusahaan yang bersangkutan.  Menempatkan  pegawai  dalam  posisi  yang strategis memerlukan perencanaan dan seleksi yang dilakukan secara  profesional  untuk  meningkatkan  mutu  dan  keuntungan perusahaan  dalam  persaingan  global  di  masa  sekarang  dan dalam jangka waktu yang panjang.
Proses penempatan pegawai berbeda-beda sesuai kebutuhan masing-masing perusahaan. Namun inti sebenarnya dari penempatan pegawai adalah seorang manajer menempatkan  pegawainya  ke  posisi  yang  bermacam-macam dibawah kendali perusahaan sehingga terjadi kombinasi antara tujuan  perusahaan  dengan  tujuan  pribadi  pegawai.  Penelitian telah  menunjukkan  bahwa  produktivitas  kerja  dari  pegawai terbaik adalah tiga kali lebih tinggi dari pegawai terburuk pada posisi  yang  sama.  Namun,  dalam  sebuah  perusahaan, perusahaan yang akan mengalokasikan harus memilih pegawai dengan optimal  sesuai dengan sistem secara  keseluruhan, dan bukan memilih pegawai terbaik ke satu departemen. Ini berarti bahwa  penempatan  pegawai  membutuhkan  identifikasi  dan proses  seleksi  yang  baik  untuk  memilih  secara  tepat  dari
pegawai  yang  mempunyai  keterampilan,  pengetahuan  dan pengalaman  yang  sesuai.  Pada  saat  yang  sama  penempatan pegawai menjadi pencapaian untuk optimasi sistem organisasi. Namun,  dalam  proses  penempatan  pegawai  yang  sebenarnya, sering tidak mencapai hasil yang diinginkan karena kurangnya metode ilmiah dan memenuhi kelayakan kebutuhan perusahaan  [2].  Penelitian  tentang  permasalahan  optimasi telah  banyak  dilakukan,  diantaranya  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  Pudji  Santoso  dkk.  Penelitian  ini  membahas tentang  konsep  pengambilan  keputusan  pada  model  sistem keamanan  laut  yang  berhubungan  dengan  kasus  penangkapan ikan ilegal, pembalakan liar, dan pelanggaran batas laut negara dalam  area  timur  Indunesia.  Untuk  menentukan  strategi  yang tepat  dalam  meminimalkan  kasus  tersebut,  penelitian  ini mensimulasikan  penugasan  patroli  kapal  menggunakan metode  optimasi  yang  disebut  Algoritma  Geetika  Biner  [3]. Penelitian  yang  kedua  adalah  penelitian  yang  dilakukan Hozairi  dkk.  Penelitian  ini  membahas  tentang  bagaimana mendistribusikan  kapal  perang  AL  pada  seluruh  wilayah  laut Indonesia  yang  terbentur  masalah  keterbatasan  jumlah  kapal, kurangnya  dana,  luasnya  area  laut  Indonesia  yang  harus diamankan,  dan  kurang  tepatnya  keputusan  AL  dalam menentukan  pengelolalan  operasional  kemanan  pada  laut Indonesia. Kemudian Nondominated Sortng Genetic Algorithm  -  II digunakan  sebagai  metode  optimasi  untuk menyelesaikan  permasalahan ini [4].
Berdasarkan  permasalahan  yang  diuraikan  diatas  maka dalam  Tugas  Akhir  ini  dibahas  tentang  pembuatan  prototipe perangkat  lunak  untuk  penempatan  pegawai  berbasis Algoritma  Genetika(AG)  berdasarkan  Model  Pilihan  dari Perspektif  Dua  Arah  yang  menggunakan Analytic  Hierarchy Process (AHP)  untuk  mendapatkan  bobot  departemen  dan kualifikasi.  Model  tersebut  adalah  model  yang  digunakan ketika  disatu  sisi  perusahaan  memilih  pegawai  untuk  posisi yang tersedia dan disisi lain pegawai juga memilih posisi yang diinginkan.  Proses  penempatan  pegawai  yang  dibahas merupakan proses pengambilan keputusan yang menggabungkan  tujuan  perusahaan  dengan  tujuan  pribadi pegawai.  Di  satu  sisi,  proses  penempatan  pegawai  harus memungkinkan perusahaan untuk mencapai tujuan organisasi. Sementara  disisi  lain,  proses  penempatan  pegawai  juga  harus membantu  pegawai  untuk  mencapai  tujuan  pribadinya. Algoritma  Genetika  dpilih  untuk  diterapkan  pada  model tersebut  karena  AG  mempunyai performansi bagus dalam  hal optimasi.

## Perancangan Prototipe Perangkat Lunak untuk Penempatan Pegawai dengan Model Pilihan dari Perspektif Dua Arah Berbasis Algoritma Genetika
Mohamad Muhtaromi dan Mohammad Isa Irawan Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : mii@its.ac.id
I

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian dimulai dengan melakukan survey lapangan dan pengambilan  data  di  PT.  Petrokimia  Gresik.  Data  tersebut digunakan untuk menghitung bobot kriteria dan alternatif yaitu departemen dan kualifikasi yang dibutuhkan dalam perhitungan  nilai  fitness.  Nilai  fitness  ini  didapatkan  dari model pilihan dari perspektif dua arah [2] sebagai berikut: Fungsi tujuan:

## ( )   ∑ ∑
Dengan:
∑ ∑ ( )
∑ ∑ ( )
∑ ∑ ( )
∑ ∑ ( )
Dimana:
: tingkat kepentingan departemen ke-
: bobot kualifikasi ke- dari departemen ke-
:  nilai  kompetensi  pegawai  ke- pada  kualifikasi ke- dari perspektif perusahaan
:  nilai  kompetensi  pegawai  ke- pada  kualifikasi ke- dari perspektif pegawai
:  nilai  kompetensi  minimal  ke- dari  departemen ke-
: index dari departemen
: index dari pegawai
: total jumlah departemen
: total jumlah pegawai
:  nilai  komprehensif  dari  perusahaan  ketika menilai  antara  pegawai  dengan  kualifikasi departemen.
:  nilai  komprehensif  dari  pegawai  ketika  menilai antar departemen dengan kualifikasi pegawai.
Dan Variabel keputusan:

## {
Setelah  semua  data  didapatkan  dan  kondisi  lapangan diketahui, maka dilakukan perhitungan bobot departemen dan kualifikasi dengan metode Analytic Hierarchy Process (AHP). Tahap  dalam  metode  AHP  sendiri  antara  lain,  membuat matriks perbandingan berpasangan, menormalisasikan matriks, menghitung prioritas masing-masing kriteria, menghitung Indeks Konsistensi dan Rasio Konsistensi [5].
Selanjutnya  melakukan  perancangan  prototipe  perangkat lunak dan implementasi Algoritma Genetika. Pada permasalahan  ini  Algoritma  Genetika  yang  digunakan mempunyai  tiga  tahap  antara  lain,  tahap Pre-Process , GA- Process dan Post-Process .  Tahap Pre-Process meliputi
pengambilan  semua  data  yang  dibutuhkan  pada  implementasi AG  dari database ,  dan  pembangkitan  kromosom.  Tahap GA- Process meliputi  penghitungan  nilai  fitness,  seleksi  induk, crossover dan  mutasi  [6].  Sedangkan  pada  tahap Post- Process meliputi penghitungan nilai akhir pegawai, pemeriksaan  departemen  yang  melebihi  kuota  pegawai  dan relokasi pegawai.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pembobotan Kriteria dan Alternatif dengan AHP
Permasalahan yang dibahas dalam penelitian ini merupakan  studi  kasus  pada  PT.  Petrokimia  Gresik,  yaitu bagaimana  menempatkan  pegawai  pada  11  Departemen dengan 7 Kualifikasi seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 1. Departemen dan Kualifikasi dalam prosespenempatan pegawai
di PT. Petrokimia Gresik Departemen Kualifikasi Akuntansi (D1) Penampilan (K1) Anggaran (D2) Pengetahuan Khusus (K2) Keuangan (D3) Kemampuan Menyatakan Pendapat(K3) Pemeliharaan I (D4) Kematangan Kepribadian (K4) Pemeliharaan II (D5) Ambisi (K5) Pemeliharaan III (D6) Potensi untuk Berkembang (K6) Pengelolaan Pelabuhan (D7) Kegiatan Organisasi (K7) Prasarana Publik dan
Kawasan (D8)
Produksi I (D9)
Produksi II A (D10) Produksi II B (D11)
Sehingga  model  hierarki  dalam  permasalahan  diatas  adalah sebagai berikut:

## Gambar 1.Hierarki Penempatan Pegawai
Penilaian  kriteria  dan  alternatif  dilakukan  oleh  3  orang pakar  yang  disatukan  menggunakan  Persamaan  Rata-Rata Geometri [7]:
√( )( )   ( ) Dengan: = Geometric Mean
Penempatan Pegawai K2 K1 K7 D11 D3 D2 D1 (6)
(2) (3) (1)
(1) (4)
(5)
=  Pakar =  Banyaknya Pakar
Sehingga  diperoleh  matriks  perbandingan  hasil  Rata-rata Geometri  untuk  Departemen  dengan  jumlah  setiap  kolomnya sebagai berikut:
Tabel 2. Matriks Perbandingan Departemen
Setelah  diperoleh  matriks  perbandingan  berpasangan diatas,  akan  dicari  matriks  normalisasinya  dengan  cara membagi  setiap  nilai  elemen  kolom  dengan  jumlah  matriks kolom.  Sehingga  matriks  normalisasinya  adalah  sebagai berikut:
Tabel 3. Matriks Normalisasi
Kemudian  mendapatkan  bobot  masing-masing  kriteria dilakukan  dengan  cara  membagi  jumlah  baris  matriks normalisasi  dengan  banyaknya  kriteria.  Sehingga  diperoleh bobot masing-masing departemen ( ) sebagai berikut:
Tabel 4. Bobot Departemen ( ) Departemen Bobot Departemen ( ) D1 0,024 D2 0,023 D3 0,052 D4 0,105 D5 0,108 D6 0,100 D7 0,062 D8 0,024 D9 0,153 D10 0,174 D11 0,175
Untuk  menguji  kekonsistenan  matriks  perbandingan berpasangan  antar  departemen  dilakukan  dengan  menghitung CI dan CR sebagai berikut:
( ) (     )
Dengan: = Consistency Index atau rasio penyimpangan konsistensi
=  Nilai eigen terbesar dari matriks ber-ordo =  Jumlah kolom ke- i matriks perbandingan berpasangan
=  Bobot kriteria ke- i
=  Ordo matriks Akan dicari terlebih dahulu, yaitu: = = + +...+ = 48,097*0,024+46,890*0,023+...+5,362*0,175 = 11,966
Maka didapatkan Index Konsistensi, yaitu:
(      )
(   )
(         )
(    )
Karena  terdapat  11  kriteria  maka Random  Index nya  adalah 1,51. Sehingga Rasio Konsistensinya adalah sebagai berikut:

## 0,064
Jadi  matriks  perbandingan  berpasangan  untuk  kriteria departemen dapat diterima (konsisten) karena nilai .
Untuk  menghitung  bobot  alternatif  Kualifikasi  sejumlah kriteria Departemen, dilakukan dengan cara yang sama seperti menghitung  bobot  Departemen.  Sehingga  didapatkan  bobot Kualifikasi dalam matriks ( ) sebagai berikut:
Tabel 5. Bobot Kualifikasi dalam setiap Departemen ( ) B. Implementasi Algoritma Genetikadalam Program Penempatan Pegawai
Algoritma  Genetika  digunakan  untuk  mendapatkan  solusi optimal dengan studi kasus bagaimana perusahaan menempatkan 11 pegawai dalam 11 departemen yang tersedia, namun dengan  memperhatikan bahwa pegawai diperbolehkan memilih  departemen  yang  diminati.  Sehingga  diakhir penelitian  dapat  diketahui  pegawai  mana  yang  cocok ditempatkan dalam masing-masing departemen.
a) Tahap Pre-Process Pada  tahap  ini  dilakukan  pemanggilan  data  dari database . Data tersebut antara lain: 1. Data Pilihan Pegawai ( ).
Data  pilihan  pegawai  digunakan  untuk  mengetahui departemen  apa  saja  yang  dipilih  oleh  pegawai  sehingga pada  saat  pembangkitan  kromosom,  random  posisi  tidak melebar  ke  departemen  yang  bukan  menjadi  pilihan pegawai tersebut.
2. Nilai-A  Pegawai  ( ),  Nilai-B  Pegawai  ( )  dan  Nilai
Minimum ( ). (7)
Ketiga nilai ini digunakan untuk menentukan nilai dan dalam  fungsi  fitness.  Selain  itu  Nilai-A  Pegawai  dan Nilai  Minimum  digunakan  juga  untuk  menentukan  nilai akhir pegawai dalam tahap Post-Process.
3. Bobot Departemen ( ).
4. Bobot Kualifikasi ( ).
5. Kuota Departemen.
Kuota  departemen  adalah  batas  jumlah  pegawai  yang boleh  memasuki  departemen.  Data  ini  digunakan  untuk melihat  apakah  terdapat  departemen  yang  melebihi  kuota sebagai hasil dari tahap GA-Process.
Langkah  selanjutnya  adalah  membangkitkan  kromosom. Pembangkitan  kromosom  dilakukan  dengan  men- generate matriks  be-rordo
yang  berisi bilangan  random  0  dan  1  dengan  aturan  setiap  baris  matriks hanya  diisi  satu  angka  1  dan  memperhatikan  pilihan departemen yang diminati pegawai ( ) .
Tabel 6. Contoh matriks random dengan bilangan 0 dan 1
Departemen
Peg a wa i 1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0 0     0     0     0     1     0     0     0     0     0     0 0     0     0     0     0     0     0     1     0     0     0 0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0 0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0 0     0     0     0     0     0     0     1     0     0     0 0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0 0     0     0     0     0     0     1     0     0     0     0 0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0 0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0 0     0     0     1     0     0     0     0     0     0     0
Karena  satu  kromosom  merepresentasikan  satu  solusi,  maka matriks  tersebut  diubah  kedalam  bentuk  1  x dengan perkalian  banyaknya  pegawai  dengan  banyaknya  departemen seperti dibawah ini:
P1                   P2 ...          P10  P11
[10000000000 | 00001000000 |…| 00000000100 |00010000000] Kemudian  di- generate lagi  sebanyak  populasi.  Sehingga diperoleh populasi awal yang merepresentasikan solusi. b)Tahap GA-Process
Tahap  ini  merupakan  tahap  untuk  mendapatkan  formasi pegawai  yang  optimal  dengan  nilai  fitness  paling  tinggi. Setelah  generasi  pertama  didapatkan,  nilai  fitness  tiap kromosom  dihitung.  Fungsi  fitness  yang  digunakan  adalah fungsi  objektif  (1)  yang  memaksimumkan  formasi  pegawai dalam  departemen  ( ) dengan  memperhatikan  tingkat kepentingan  setiap  departemen ( ) serta  nilai-nilai  pegawai dari pandangan perusahaan ( ) dan dari pandangan pegawai sendiri ( ) .
Langkah  selanjutnya  adalah  seleksi  induk  dengan  metode seleksi  yang  digunakan  adalah roullette-wheel .  Dimana masing-masing  individu  menempati  potongan  lingkaran  pada roda roulette secara  proporsional  sesuai  dengan  nilai  fitness yang telah dihitung. Kemudian setiap kromosom dihitung nilai proporsi  dan  nilai  proporsi  kumulatif.  Semaki  tinggi  nilai fitnessnya,  semakin  tinggi  pula  nilai  proporsi  kumulatif kromosom  tersebut.  Sehingga  peluang  untuk  terpilih  menjadi induk juga semakin tinggi.
Setelah  induk  terpilih,  maka  dilakukan  pindah  silang  atau crossover . Crossover dilakukan dengan menggunakan metode
single-point yaitu  menentukan  lokus    dari  setiap  dua parent yang  terpilih.  Lokus  kedua  individu  pertama  ditukar  dengan lokus  kedua  individu  kedua.  Untuk  tetap  menjaga  formasi pegawai  yang  telah  disusun,  penentuan  letak  lokus  dilakukan secara  random  sesuai  dengan  kelipatan  jumlah  departemen. Hasil  dari crossover ini  adalah  2  individu  baru  sebanyak populasi.  Sehingga  dihasilkan  populasi  baru  dengan  jumlah yang  sama.  Selanjutnya  populasi  yang  lama  dengan  populasi yang  baru  disatukan  dan  disorting  berdasarkan  nilai  fitness tertinggi  yang  akan  dipilih  sejumlah  populasi  awal.  Namun individu yang akan di crossover ditentukan dengan parameter probabilitascrossover ( ).  Dibawah  ini  merupakan  ilustrasi contoh  proses crossover .  Terdapat  dua  individu  yang disimbolkan  dengan  warna  merah  dan  biru  dan  tanda  panah yang menunjukkan letak lokus.

## Induk
Lokus Pertama                   Lokus Kedua
P1      P2      P3      P4P5      P6P7P8P9      P10P11
P1      P2      P3      P4P5      P6P7P8P9      P10P11
Individu Baru P1      P2      P3      P4P5      P6P7P8P9      P10P11
P1      P2      P3      P4P5      P6P7P8P9      P10P11
Alur kerja atau algoritma proses ini adalah sebagai berikut: Proses Crossover
Random angka desimal dengan range 0-1; Jika hasil Random <
1. Pilih induk dari proses seleksi;
2. Random posisi lokus;
3. Tukar posisi lokus;
4.  Sortir  berdasarkan  fitness  tertinggi  untuk  menjadi populasi di iterasi berikutnya;
Mutasi dilakukan pada tingkat bit dengan cara menukarkan bit pada  gen  pegawai  yang  sama  dalam  satu  kromosom.  Mutasi juga  ditentukan  dengan  parameter  probabilitas  mutasi  ( ). Alur kerja atau algoritma proses ini adalah sebagai berikut:

## Proses Mutasi
Random angka desimal dengan range 0-1; Jika hasil Random <
1. Cari  atau  pindai  angka  1  secara  random  dalam  satu kromosom;
2.Tentukan  pegawai  mana  yang  sesuai  dengan  hasil pemindaian angka 1;
3. Cek pilihan pegawai tersebut;
4. Pilih posisi pegawai tersebut secara acak;
5. Tukar  atau  mutasikan  sesuai  posisi  pegawai  yang terpilih dengan mengganti angka 0 dengan 1;
Untuk  penghentian  proses  iterasi,  dilakukan  dengan  memberi batasan  jumlah  iterasi  dan  memberikan  batasan  nilai konvergen  sebesar    90%  kepada  nilai  fitness.  Tujuan
Lokus
pengambilan  nilai  konvergen  sebesar  90%  adalah  untuk menghindari  konvergen  prematur  jika  konvergennya  dibawah 90%.
c)Tahap Post-Process Setelah  tahap GA-Process selesai  dan  didapatkan  formasi penempatan  pegawai,  tahap Post-Process dibutuhkan  untuk mengatasi  departemen  yang  mengalami  over  kuota.  Langkah yang  dibutuhkan  adalah  yang  pertama  ambil  hasil  formasi penempatan pegawai dari tahap GA-Process. Kemudian hitung nilai akhir pegawai dengan rumus berikut:
∑ ∑ (8)
Dimana adalah  nilai  A  dari  pegawai, adalah  jumlah pegawai, adalah  nilai  minimum  tiap  kualifikasi,  dan adalah  jumlah  departemen.  Kemudian  cek  apakah  terdapat departemen  yang  mengalami  over  kuota.  Jika  iya  relokasi pegawai  yang  ada  di  departemen  tersebut  ke  departemen  lain sesuai pilihannya.  Alur kerja  atau algoritma proses ini adalah sebagai berikut:
Proses Relokasi Pegawai 1. Ambil hasil formasi pegawai dari GA-Process ; 2. Hitung nilai akhir tiap pegawai;
3. Cek over kuota dalam departemen;
Jika over kuota
4. Relokasi pegawai;
5.  Ulangi  langkah  3  sampai  tidak  ada  departemen  yang  over kuota;

## C. Hasil dan Uji Coba Prototipe Perangkat Lunak untuk Penempatan Pegawai
Sesuai  dengan  rancangan  prototipe  perangkat  lunak  yang didapatkan  dari  hasil  survey  lapangan  dan  analisis  kebutuhan pengguna,  maka  tampilan  antarmuka  pengguna  dapat ditunjukkan sebagai berikut:
Gambar 2. Form Login Aplikasi
Gambar 3. Panel Program Penempatan Pegawai
Gambar 4.Tampilan utama prototipe perangkat lunak

## Gambar 5. Panel Hasil Penempatan Pegawai
Uji coba pada penelitian ini adalah uji coba parameter AG pada program penempatan pegawai yang meliputi Probabilitas Crossover,  Probabilitas  Mutasi,  dan  Ukuran  Populasi  untuk mengetahui kombinasi parameter yang tepat dalam menghasilkan formasi penempatan pegawai yang stabil. Selain parameter yang telah disebutkan terdapat juga parameter untuk menentukan  hasil  AG  yang  optimal,  yaitu  nilai  fitness.  Pada permasalahan  ini  nilai  fitness  pada  formasi  penempatan pegawai  merupakan  acuan  untuk  setiap  hasil  yang  keluar. Pada umumnya nilai fitness yang tertinggi untuk permasalahan optimalisasi  maksimum  adalah  yang  terbaik.  Namun perbedaan  nilai  fitness  pada  setiap  uji  coba,  mengakibatkan perbedaan pula formasi penempatan pegawai yang dihasilkan. Sehingga  uji  coba  yang  akan  dilakukan  adalah  untuk mendapatkan  parameter  AG  yang  menghasilkan  nilai  fitness yang stabil.
Pada  uji  coba  ini,  akan  diambil  kombinasi  parameter  AG yaitu  probabilitas  crossover  sebesar  60%  dan  88%. Probabilitas  mutasi  yang  digunakan  yaitu  0,7%,  dan  0,8%. Ukuran populasi  yang diambil adalah  sebesar 30, 70, dan  80. Sedangkan  iterasi  yang  diambil  adalah  sebanyak  250  untuk
semua  uji  coba  dan  percobaan  dilakukan  5  kali  setiap kombinasi parameter.
Data uji coba yang telah dilakukan  menunjukkan bahwa terdapat  nilai  fitness  tertinggi  yaitu  sebesar  15,606  pada kombinasi  parameter  PC=88%,  PM=0,8%  dan  UP=30  dan nilai  fitness  terendah  yaitu  sebesar  12,956  pada  kombinasi parameter  yang  sama.  Sedangkan  hasil  fitness  yang  lain berkisar  pada  angka  14.  Namun  hasil  fitness  yang  keluar paling  sering  adalah  fitness  sebesar  14,281  yang  keluar sebanyak 21 kali dengan rincian sebagai berikut
Tabel 7. Kemunculan Fitness Dominan No PC PM Uk. Pop Kemunculan 1 60% 0,7% 30 1 kali 2 60% 0,7% 70 2 kali 3 60% 0,7% 80 4 kali 4 60% 0,8% 30 Tidak muncul 5 60% 0,8% 70 2 kali 6 60% 0,8% 80 1 kali 7 88% 0,7% 30 Tidak muncul 8 88% 0,7% 70 3 kali 9 88% 0,7% 80 4 kali 10 88% 0,8% 30 1 kali 11 88% 0,8% 70 4 kali 12 88% 0,8% 80 3 kali Total 21 Kali
Dari  rincian  tabel  diatas  diketahui  bahwa  kemunculan fitness  dominan  terbanyak  berada  pada  kombinasi  kromosom nomor  3,  9  dan  11.  Maka  diambil  kombinasi  parameter  pada ketiga tabel untuk diuji kestabilan nilai fitnessnya. Diambil 10 kali  uji  coba  dengan  iterasi  yang  sama.  Tabel  8  dibawah  ini menunjukkan  hasil  pengujian  kestabilan  nilai  fitness  serta waktu komputasinya pada ketiga kombinasi parameter.
Tabel 8. Hasil Uji Kestabilan Nilai Fitness
PC PM UP PC PM UP PC PM UP 60% 0,7% 80 88% 0,7% 80 88% 0,8% 70 WK Fitness WK Fitness WK Fitness 1 40,42 14,624 46,38 14,281 64,23 14,281 2 60,59 14,643 57,56 14,281 58,06 14,281 3 93,68 14,281 76,36 14,575 53,81 14,281 4 58,05 14,593 66,7 14,281 53,71 14,281 5 48,73 14,27 65,48 14,613 71,14 14,281 6 87,63 14,281 85,1 14,281 56,5 14,281 7 83,91 14,575 49,16 14,281 62,19 14,281 8 69,54 14,281 71,03 14,281 64,13 14,281 9 47,22 14,27 63,2 14,445 45,21 14,281 10 63,36 14,36 54,92 14,281 41,42 14,624
Dapat  dilihat  pada  tabel  diatas  bahwa  dari  10  kali  uji  coba kestabilan  yang  dilakukan,  kombinasi  parameter  AG  yang pertama  menghasilkan  fitness  dominan  sebanyak  3  kali, kombinasi  parameter  AG  yang  kedua  menghasilkan  fitness dominan sebanyak 7 kali, sedangkan kombinasi parameter AG yang  ketiga  menghasilkan  fitness  dominan  sebanyak  9  kali. Sehingga  berdasarkan  data  hasil  uji  kestabilan  diatas,  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  nilai  parameter  AG  dengan PC=88%,  PM=0,8%,  UP=70  adalah  yang  paling  stabil.
Sehingga  parameter  ini  dapat  digunakan  dalam  proses  AG selanjutnya.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa pendekatan  AG sebagai salah satu  metode dalam optimalisasi dapat diimplementasikan dalam permasalahan pada penelitian ini.    Pada  uji  coba  yang  telah  dilakukan,  didapatkan  nilai fitness yang dominan yang menjadi acuan kestabilan dalam uji coba parameter AG yaitu sebesar 14,281. Sedangkan pada uji parameter  AG  itu  sendiri  didapatkan  pula  nilai  yang  stabil pada  9  kali  percobaan  dari  10  kali  percobaan.  Yaitu  88% untuk Probabilitas Crossover, 0,8% untuk Probabilitas Mutasi dan  70  untuk  Ukuran  Populasi  sehingga  nilai  dari  kombinasi parameter  ini  dapat  digunakan  sebagai  acuan  pada  input parameter dalam program penempatan pegawai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hasibuan, Malayu S.P. (2005). ―Manajemen Sumber Daya Manusia‖. Jakarta, Bumi Aksara.
[2] Zhang,  Yi.  (2010).  ―Research  on  Human  Resource Allocation Optimizaton Based on Genetic Algorithm From the Perspective of Two-way  Choice Model‖. International Conference on Educational and Information Technology.
[3] Santoso,  P.,  Buda,  A.  K.,  Masroeri,  Irawan,  M.  I.,
Dinariyana,  A.  (2014).    ―The  Implementation  of  Binary Genetic  Algorithm  (BGA)  for  Optimizing  The  Task  of Indonesian  Navy  Ship  Patrols  Related  to  The  Security  of Indonesia  Seas‖.  Journal  of  Theoretical  and  Aplied Information Technology, Vol. 67, 247-253.
[4] Hozairi,  Buda,  A.  K.,  Masroeri,  Irawan,  M.  I.  (2014). ―Implementation  of  Nondominated  Sorting  Genetic Algorithm – II (NSGA-II) for Multiobjective Optimization Problems  on  Distributed  of  Indonesian  Navy  Warship‖. Journal of Theoretical and Aplied Information Technology, Vol. 64, 274-281.
[5] Saaty,  T.L.  (1990). “ Multicriteria  Decision  Making:  The
Analytic Hierarchy
process-Planing Priority Setting,Resource Allocation‖. New York, McGraww-Hill. [6] Suyanto,  (2011).    ―Artificial  Inteligence:  Searching  - Reasoning - Planning - Learning‖. Bandung, Informatika.
[7] Ishizaka, A., Lusti, M. (2006). ―How to derive priorities in AHP: A comparative study‖. Central European Journal of Operations Research, Springer.