## IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA DALAM PENJADWALAN KERJA DAN PENGAJUAN CUTI PEGAWAI  DI PT.MEDAN SUGAR INDUSTRI
Yolanda Tua Parulian Simbolon 1 , Asaziduhu Gea 2
Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Methodist Indonesia
1 yolandasimbolon12@gmail.com , 2 asaziduhugea@gmail.com

## ABSTRACT
The  key  to  success  in  achieving  the  company's  vision  and  mission  is  not  only  determined  by  the  availability  of technology and the availability of materials owned by the company. However, the potential of human resources is one of the capital that plays an important role in achieving company goals. However, the productivity of human resources  can  decrease  due to  various  influencing  factors.  In  addition to  individual  factors  that  come  from  the employees  themselves,  excessive  workload  is  a  factor  that  can  cause  a  decrease  in  employee  productivity. Therefore, employees need to get good treatment in terms of the division of working hours, so that employees can work  more  optimally.  The  division  of  work  shifts  is  one  solution  that  can  be  carried  out  by the  company.  The problem with the existing leave application system at PT. Medan Sugar Industry is still done manually. Checking the remaining leave, submitting leave, and leaving approval is carried out in stages and still relies on the leave card contained in each employee file data. With the Scheduling and Submission System for employee leave using the Genetic Algorithm Method at PT. Medan Sugar Industry, the employee scheduling process can be computerized and more effective.
Keywords: Scheduling, Leave Application, Genetic Algorithm.

## I. PENDAHULUAN
Kunci  Sukses  keberhasilan  pencapaian  visi  misi perusahaan  tidak  hanya  di  tentukan  oleh  ketersediaan teknologi serta ketersediaan material yang dimiliki oleh perusahaan.  Akan  tetapi  potensi  sumber  daya  manusia merupakan  salah  satu  modal  yang  memegang  peranan pentinguntuk pencapaian tujuan perusahaan. Kebutuhan sumber  daya  manusia  dengan  kompetensi  tinggi menjadi faktor yang menentukan persaingan usaha. Namun  produktivitas  sumber  daya  manusia  bisa menurun  karena  berbagai  macam  faktor  yang mempengaruhi.  Selain  faktor  individual  yang  berasal dari  diri  karyawan  itu  sendiri,  faktor  beban  pekerjaan yang berlebihan menjadi faktor yang dapat menimbulkan penurunan produktivitas karyawan. Oleh karena itu karyawan perlu mendapatkan perlakuan yang baik dari sisi pembagian jam kerja, sehingga karyawan bisa  bekerja  lebih  optimal.  Pembagian  shift  kerja merupakan  salah-satu  solusi  yang  bisa  dijalankan oleh perusahaan.  Seperti  yang  selama  ini  dijalankan  oleh PT.Medan Sugar Industri namun masih belum optimal, misalnya  masih  terdapat  shift  yang  double  atau ketidakteraturan pembagian shift.

## II. LANDASAN TEORI

## Sistem Informasi
Sistem  Informasi  merupakan  suatu  sistem  di  dalam suatu  organisasi  yang  mempertemukan  kebutuhan pengolahan transaksi harian, mendukung operasi,bersifat  manajerial  dan  kegiatan  strategi  dari suatu  organisasi  dan  menyediakan  pihak  luar  tertentu dengan  laporan-laporan  yang  diperlukan  (Arista Mahaseptiviana, 2014)

## Algoritma Genetika
Algoritma  genetika  adalah  suatu  algoritma  pencarian yang  berbasis  pada  mekanisme  seleksi  alam  dan genetika.  Algoritma  genetika  merupakan  salah  satu algoritma  yang  sangat  tepat  digunakan  dalam menyelesaikan  masalah  optimasi  kompleks,  yang  sulit dilakukan oleh metode konvernsional.

## Penjadwalan dan Pengajuan Cuti
Penjadwalan  adalah  aktivitas  perencanaan  untuk menentukan  kapan  dan  dimana  setiap  operasi  sebagai bagian  dari  pekerjaan  secara  keseluruhan  harus dilakukan  pada  sumber  daya  yang  terbatas,  serta pengalokasian  sumber  daya  pada  suatu  waktu  tertentu dengan  memperhatikan  kapasitas  sumber  daya  yang ada(Nunung Indra Lesmana, 2016).  Cuti  secara umum dapat diartikan tidak masuk kerja yang diizinkan dalam jangka  waktu  tertentu  dan  mematuhi  semua  peraturan yang  berlaku  di  perusahaan  tersebut.    Jenis  cuti merupakan  macam-macam  cuti  yang  dapat  diajukan oleh karyawan di PT. Medan Sugar Industri.

## Database
Database  adalah  kumpulan  dari  item  data  yang  saling berhubungan satu dengan yang lainnya yang diorganisasikan berdasarkan sebuah skema atau struktur tertentu, yang kelak dapat dimanfaatkan kembali dengan cepat dan  mudah. Database  juga  merupakan kumpulan data  (elementer) yang  secara logic  berkaitan  dalam mempresentasikan  fenomena/fakta  secara  terstruktur dalam domain tertentu untuk mendukung aplikasi dalam system tertentu (Minarni, 2014)

## IV. ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
Menentukan Penjadwalan Kerja Dengan Menggunakan Algoritma Genetika  dengan  nilai Crossover Probabiliy =  25  %,  Kromosom  =  3,  Mutasi  =  40%,  dan  proses iterasi sebanyak 1x

## 1. Data Karyawan
Data  karyawan  berisikan  pengkodean  setiap  karyawan seperti Tabel 1:
Kode Karyawan Nama Karyawan K1 Andi K2 Johan K3 Budi K4 Robi K5 Kiki
2. Data Shift
Data shift berisikan pengkodean shift kerja   yang dapat dilihat pada tabel 2 :
Kode Shift Shifi SP Pagi SS Siang SM Malam L Libur 3. Menentukan  Populasi  Awal  dan  Inisialisasi Kromosom
Menenetukan
populasi
awal
dengan cara membangkitkan  sejumlah  kromosom  dengan  teknik random  pada  representasi  gen.  dalam  satu  kromosom memiliki  gabungan  dari  gen  berdasarkan  kode  gan  itu sendiri seperti kode hari, kode shift, dan kode karyawan. Seperti  contoh  dibawah  ini  inisialisasi  pembentukan kromosom data hari pada tabel 1, data shift pada tabel 2 dan data karyawan pada tabel 4 berikut :
Sen in Sel asa Rab u Ka mis Jum at Sab tu Min ggu Kromo som 1 K1 SP K2 SP K3 SP K4 SP K5 SP K1 SP K2 SS K3 SP K4 SM K5 SM K1 L K2 SM K3 SM K4 SS K5 SP K1 SP K2 SP K3 SS K4 L K5 SP K1 SP K2 L K3 L K4 L K5 SP K1 SP K2 SS K3 SP K4 SM K5 L K1S P K2S M K3S P K4L K5S P Kromo som 2 K1 SP K2 SP K3 SS K4 L K5 SM K1 L K2 SM K3 L K4 SS K5 L K1 L K2 L K3 SP K4 SM K5 SS K1 SP K2 SS K3 SM K4 SM K5 SS K1 SP K2 SP K3 SS K4 L K5 SM K1 SP K2 L K3 SP K4 SS K5 SM K1S P K2S S K3S M K4S M K5S M Kromo som 3 K1 L K1 L K1 L K1 L K1 SM K1 SM K1S M
K2 L K3 L K4 SP K5 SP K2 SS K3 L K4 SM K5 SM K2 SP K3 SP K4 SM K5 SM K2 SM K3 SM K4 SS K5 SS K2 SM K3 L K4 L K5 L K2 SS K3 SM K4 L K5 L K2S M K3L K4L K5L

## 4. Menghitung Nilai Fitness
Menghitung  nilai fitness berfungsi  untuk  mengukur masing-masing  kualitas  kromosom  dan  menandakan seberapa optimal solusi yang diperoleh. Hasil dari nilai fitness akan  digunakan  pada  proses  selanjutnya  pada tahapan seleksi untuk  mencari kromosom terbaik  yang akan  menjadi  solusi  terbaik  dalam  penyelesaian masalah.  Pada  peneltian  ini  menghitung  nilai fitness digunakan rumus :
𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 =

## 1
1 + (∑ 𝑃)
Keterangan : P1  =  Nilai  pelanggaran  terhadap Hard  Constraint karyawan  tidak  boleh  jaga  shift  yang  sama  ke  esokan harinya.
Dalam penelitian ini P1 dan P2 merupakan pelanggaran yang  tidak  sesuai  dengan  aturan  yang  memiliki  nilai pelanggaran kemunculan pada kromosom dengan setiap kemunculan  memiliki  nilai  yang  berbeda-beda  sesuai dengan jenis pelanggaran tersebut seperti Tabel 5 :
Kode Pelanggaran Keterangan Jenis Pelanggaran Nilai Pelanggaran P Karyawan Tidak Boleh  Jaga Shift  yang sama keesokan harinya
Hard Constraint 0.2
Proses  pelanggaran  dapat  dilihat  pada  tabel  populasi pada setiap kromosom seperti yang terlihat pada tabel di bawah ini
Sen in Sel asa Rab u Ka mis Jum at Sab tu Min ggu Kromo som 1 K1 SP K2 SP K3 SP K4 SP K5 SP K1 SP K2 SS K3 SP K4 SM K5 SM K1 L K2 SM K3 SM K4 SS K5 SP K1 SP K2 SP K3 SS K4 L K5 SP K1 SP K2 L K3 L K4 L K5 SP K1 SP K2 SS K3 SP K4
SM K5 L
K1S P
K2S M K3S P K4L K5S P Kromo som 2 K1 SP K2 SP K1 L K2 SM K1 L K2 L K1 SP K2 SS K1 SP K2 SP K1 SP K2
L
K1S P K2S S
K3 SS K4 L K5 SM K3 L K4 SS K5 L K3 SP K4 SM K5 SS K3 SM K4 SM K5 SS K3 SS K4 L K5 SM K3 SP K4 SS K5 SM K3S M K4S M K5S M Kromo som 3 K1 L K2 L K3 L K4 SP K5 SP K1 L K2 SS K3 L K4 SM K5 SM K1 L K2 SP K3 SP K4 SM K5 SM K1 L K2 SM K3 SM K4 SS K5 SS K1 SM K2 SM K3 L K4 L K5 L K1 SM K2 SS K3 SM K4 L K5 L K1S M K2S M K3L K4L K5L
Dari tabel di atas dapat dilihat pelanggaran yaitu setiap karyawan  tidak  boleh  memiliki  shift  yang  sama  untuk hari  berikutnya  yaitu:  dimana kromosom 1  memiliki 9 pelanggaran,  kromosom 2 memiliki 8 pelanggaran dan kromosom  3  memiliki  13  pelanggaran  sehingga  nilai fitness dapat dicari seperti di bawah ini
P1 = 1
1+(0.2∗9) = 0.3571 P2 = 1 1+(0.2∗8) = 0.3846
P3 = 1 1+(0.2∗13) = 0.278
Rumus  untuk  mencari  probabilitas:  P[i]  =  fitness[i]  / total_fitness
P1 = 0.3571/1.0197 = 0.3502
P2 = 0. 3846 /1.0197 = 0.3771
P3 = 0. 278 /1.0197 = 0.2726
Dari  probabilitas  diatas  dapat  kita  lihat  kalau chromosome ke 2 yang mempunyai fitness paling besar maka  chromosome  tersebut  mempunyai  probabilitas untuk terpilih pada generasi selanjutnya lebih besar dari chromosome lainnya. Untuk proses seleksi kita gunakan roulete wheel, untuk itu kita harus mencari dahulu nilai kumulatif probabilitasnya:
C[1] = 0.3502
C[2] =  0.3771 + 0.3502 = 0.7273 P3 = 0.3771 + 0.3502 + 0.7273 = 1
Setelah  dihitung  cumulative  probabilitasnya  maka proses  seleksi  menggunakan  roulete-wheel  dapat dilakukan.  Prosesnya  adalah  dengan  membangkitkan bilangan acak R dalam range 0-1. Jika R[k] < C[1] maka pilih  chromosome  1  sebagai  induk,  selain  itu  pilih chromosome ke-k sebagai induk dengan syarat C[k-1] < R  <  C[k].  Kita  putar  roulete  wheel  sebanyak  jumlah populasi yaitu 3 kali (bangkitkan bilangan acak R) dan pada  tiap  putaran,  kita  pilih  satu  chromosome  untuk populasi baru. Misal: R[1] = 0.458 R[2] = 0.284 R[3] = 0.514
Angka acak pertama R[1] adalah  lebih  besar dari C[1] dan lebih kecil daripada C[2] maka pilih chromosome[2]  sebagai  chromosome  pada  populasi baru, dari bilangan acak yang telah dibangkitkan diatas maka  populasi  chromosome  baru  hasil  proses  seleksi adalah:
chromosome[1] = chromosome[2] chromosome[2] = chromosome[1] chromosome[3]  = chromosome[2]
Chromosome baru hasil proses seleksi:
Sen in Sel asa Rab u Ka mis Jum at Sab tu Min ggu Kromo som 1 K1 SP K2 SP K3 SS K4 L K5 SM K1 L K2 SM K3 L K4 SS K5 L K1 L K2 L K3 SP K4 SM K5 SS K1 SP K2 SS K3 SM K4 SM K5 SS K1 SP K2 SP K3 SS K4 L K5 SM K1 SP K2 L K3 SP K4 SS K5 SM K1S P K2S S K3S M K4S M K5S M Kromo som 2 K1 SP K2 SP K3 SP K4 SP K5 SP K1 SP K2 SS K3 SP K4 SM K5 SM K1 L K2 SM K3 SM K4 SS K5 SP K1 SP K2 SP K3 SS K4 L K5 SP K1 SP K2 L K3 L K4 L K5 SP K1 SP K2 SS K3 SP K4 SM K5 L K1S P K2S M K3S P K4L K5S P Kromo som 3 K1 SP K2 SP K3 SS K4 L K5 SM K1 L K2 SM K3 L K4 SS K5 L K1 L K2 L K3 SP K4 SM K5 SS K1 SP K2 SS K3 SM K4 SM K5 SS K1 SP K2 SP K3 SS K4 L K5 SM K1 SP K2 L K3 SP K4 SS K5 SM K1S P K2S S K3S M K4S M K5S M

## 5. Crossover
S etelah  proses  seleksi  maka  proses  selanjutnya  adalah proses crossover. Metode yang digunakan salah satunya adalah  one-cut  point,  yaitu  memilih  secara  acak  satu posisi  dalam  chromosome  induk  kemudian  saling menukar gen. Chromosome yang dijadikan induk dipilih secara  acak  dan  jumlah  chromosome  yang  mengalami crossover dipengaruhi oleh parameter crossover_rate   (ρc).  Misal  ditentukan  crossover probability adalah sebesar 25%, maka diharapkan dalam satu  generasi  ada  50%  Chromosome  (3  chromosome) dari  satu  generasi  mengalami  proses  crossover. Prosesnya  adalah  sebagai  berikut:  Pertama  kita bangkitkan  bilangan acak R sebanyak  jumlah  populasi R[1]=0.191 R[2]=0.259 R[3] = 0.760
Maka Chromosome ke k akan dipilih sebagai induk jika R[k]  <  ρc,  dari  bilangan  acak  R  diatas  maka  yang dijadikan induk adalah chromosome[1] dan chromosome[2].  Setelah  melakukan  pemilihan  induk proses selanjutnya adalah menentukan posisi crossover. Ini  dilakukan  dengan  cara  membangkitkan  bilangan acak dengan batasan 1 sampai (panjang chromosome-1), dalam kasus ini bilangan acak yang dibangkitkan adalah 1  –  2.  Misalkan  didapatkan  posisi  crossover  adalah  1 maka chromosome induk akan dipotong mulai gen ke 1 kemudian potongan gen tersebut saling ditukarkan antar induk.
chromosome[1]><chromosome[2] chromosome[2] >< chromosome[1]
Posisi  cut-point  crossover  dipilih  menggunakan bilangan  acak  1-7  sebanyak  jumlah  crossover  yang terjadi, misal
C[1]=1 C[2] = 2
offspring[1] = chromosome[1] >< chromosome[2]
Sen in Sel asa Rab u Ka mis Ju mat Sab tu Min ggu offspri ng[1] K1 SP K2 SP K3 SS K4 L K5 SM K1 SP K2 SS K3 SP K4 SM K5 SM K1 L K2 SM K3 SM K4 SS K5 SP K1 SP K2 SP K3 SS K4 L K5 SP K1 SP K2 L K3 L K4 L K5 SP K1 SP K2 SS K3 SP K4 SM K5 L K1S P K2S M K3S P K4L K5S P offspring[2] = chromosome[2] >< chromosome[1] Sen in Sela sa Rab u Ka mis Ju mat Sab tu Min ggu offspri ng[2] K1 SP K2 SP K3 SP K4 SP K5 SP K1 SP K2 SS K3 SP K4 SM K5 SM K1 L K2 SM K3 SM K4 SS K5 SP K1 SP K2 SP K3 SS K4 L K5 SP K1 SP K2 L K3 L K4 L K5 SP K1 SP K2 SS K3 SP K4 SM K5 L K1S P K2S M K3S P K4L K5S P
Dengan  demikian  populasi  Chromosome  setelah mengalami proses crossover menjadi:
Sen in Sel asa Rab u Ka mis Jum at Sab tu Min ggu Kromo som 1 K1 SP K2 SP K3 SS K1 SP K2 SS K3 SP K1 L K2 SM K3 SM K1 SP K2 SP K3 SS K1 SP K2 L K3 L K1 SP K2 SS K3 SP K1S P K2S M K3S P K4L
K4 L K5 SM K4 SM K5 SM K4 SS K5 SP K4 L K5 SP K4 L K5 SP K4 SM K5 L K5S P Kromo som 2 K1 SP K2 SP K3 SP K4 SP K5 SP K1 SP K2 SS K3 SP K4 SM K5 SM K1 L K2 SM K3 SM K4 SS K5 SP K1 SP K2 SP K3 SS K4 L K5 SP K1 SP K2 L K3 L K4 L K5 SP K1 SP K2 SS K3 SP K4 SM K5 L K1S P K2S M K3S P K4L K5S P Kromo som 3 K1 L K2 L K3 L K4 SP K5 SP K1 L K2 SS K3 L K4 SM K5 SM K1 L K2 SP K3 SP K4 SM K5 SM K1 L K2 SM K3 SM K4 SS K5 SS K1 SM K2 SM K3 L K4 L K5 L K1 SM K2 SS K3 SM K4 L K5 L K1S M K2S M K3L K4L K5L

## 6. Mutasi
Jumlah chromosome yang mengalami mutasi dalam satu populasi  ditentukan  oleh  parameter  mutation_rate. Proses  mutasi  dilakukan  dengan  cara  mengganti  satu gen  yang  terpilih  secara  acak  dengan  suatu  nilai  baru yang  didapat  secara  acak.  Prosesnya  adalah  sebagai berikut.  Pertama  kita  hitung  dahulu  panjang  total  gen yang ada dalam satu populasi. Dalam kasus ini panjang total gen adalah:
total_gen  =  (jumlah  gen  dalam  chromosome)  * jumlah populasi = 35*3 = 105
Untuk  memilih  posisi  gen  yang  mengalami  mutasi dilakukan dengan cara membangkitkan bilangan integer acak antara 1 sampai total_gen, yaitu 1 sampai 105. Jika bilangan acak yang kita bangkitkan lebih kecil daripada variabel  mutation_rate (ρm)  maka pilih posisi tersebut sebagai  sub-chromosome  yang  mengalami  mutasi. Misal ρm kita tentukan 40% maka diharapkan ada 40% dari total_gen yang mengalami populasi: jumlah mutasi = 0.4*105 = 42
Misalkan setelah kita bangkitkan bilangan acak terpilih posisi gen 1,2,5,7,10,11,15,18,19,20,21,23,24,25,30,35,39,40,41,4 3,46,47,51,52,55,57,60,61,65,68,69,70,71,73,74,75,80,
85,89,90  yang  mengalami  mutasi.  D    Maka  nilai  gen pada  posisi  tersebut  kita  ganti  dengan  bilangan  acak seperti yang ditampilkan pada gambar di bawah ini :
Sen in Sel asa Rab u Ka mis Jum at Sab tu Min ggu Kromo som 1 K1 SM K2 SP K3 SM K4 L K1 SS K2 SS K3 SP K4 SP K1 L K2 SP K3 L K4 SM K1 SP K2 SM K3 SP K4 SS K1 SM K2 L K3 L K4 L K1 SP K2 SS K3 SM
K4 SM K1S M
K2S M
K3S S
K4L
K5 SM K5 SS K5 SP K5 SP K5 SP K5 L K5S M Kromo som 2 K1 SP K2 SM K3 SP K4 SS K5 SP K1 SP K2 SS K3 SS K4 SM K5 SS K1 L K2 SM K3 SP K4 SS K5 SP K1 SM K2 L K3 SS K4 SM K5 SP K1 SS K2 SM K3 L K4 SS K5 SS K1 L K2 SS K3 SM K4 SM K5 SM K1S P K2S M K3S P K4L K5L Kromo som 3 K1 SS K2 L K3 SS K4 SP K5 SP K1 L K2 SS K3 L K4 SM K5 SM K1 SM K2 SS K3 SP K4 SM K5 SM K1 SS K2 SM K3 SM K4 SS K5 SS K1 SP K2 SM K3 SS K4 L K5 L K1 SM K2 SS K3 SP K4 L K5 L K1S M K2S
M
K3L K4L
K5L
Dari tabel di atas dapat dilihat pelanggaran yaitu setiap karyawan  tidak  boleh  memiliki  shift  yang  sama  untuk hari  berikutnya  yaitu:  dimana kromosom 1  memiliki 2 pelanggaran, kromosom 2 memiliki 2 pelanggaran dan kromosom  3  memiliki  9  pelanggaran  sehingga  nilai fitness dapat dicari seperti di bawah ini:
P1 = 1 1+(0.2∗2) = 0.7142
P2 = 1
1+(0.2∗2) = 0.7142
P3 = 1 1+(0.2∗8) = 0.384
Nilai  Fitness  dari  ketiga  kromosom  memiliki peningkatan dari nilai kromosom populasi awal dan ini membuktikan bahwa algoritma genetika dapat meminimalkan  proses  pelanggaran.  Dari  ketiga kromosom  tersebut  nilai  terbesar  dimiliki  oleh kromosom 1 dan 2 tetapi masih ditemukan pelanggaran, untuk  mengatasi  hal  tersebut  proses  iterasi  harus dilakukan  kembali.  Proses  iterasi  harus  dilakukan sebanyak mungkin sampai tidak ditemukan pelanggaran dan  proses  ini  akan  dilakukan  secara  komputasi  pada sistem  yang  akan  dibangun  dikarenakan  proses  iterasi harus dilakukan
sebanyak-banyaknya
agar mendapatkan hasil optimal dan apabila dilakukan secara manual akan tidak terasa efektif dan memerlukan waktu yang lama.

## V. PEMBAHASAN
Implementasi  Sistem  adalah  langkah-langkah  atau prosedur  yang  dilakukan  dalam  menyelesaikan  desain sistem  yang  telah  disetujui,  menguji,  dan  memulai sistem baru yang telah disempurnakan

## 1. Perancangan Login HRD
Perancangan login berfungsi bagi HRD menginput data username  dan  password  sebelum  masuk  ke  halaman
akun HRD. Perancangan login HRD dapat dilihat pada gambar  di bawah ini
Gambar 1 Perancangan Login HRD
2. Perancangan Input Data User
Perancangan  input  data User berfungsi  bagi  HRD menginput  data User yang  baru.  Data  yang  diinput adalah  username,email,  password,  dan  konfirmasi password

## Gambar 2 Perancangan Input Data User

## 3. Perancangan Input Data Bagian
Perancangan input data Bagian berfungsi bagi HRD menginput data Bagian yang baru. Data yang diinput adalah nama Bagian

## 4. Perancangan Input Data Karyawan
Perancangan input data Karyawan berfungsi bagi HRD menginput data Karyawan yang baru. Data yang diinput adalah  NIK,nama  karyawan,  bagian,  password,alamat, nomor HP, dan tahun mulai bekerja.
Gambar 4. Perancangan Input Data Karyawan

## 5. Perancangan Input Data Jenis Cuti
Perancangan input data Karyawan berfungsi bagi  HRD menginput data jenis cuti yang baru. Data yang diinput adalah nama jenis cuti dan deskripsi

## Gambar 5 Perancangan Input Data Jenis Cuti

## 6. Perancangan Form Generate Jadwal Shift Karyawan
Perancangan ini adalah perancangan yang menampilkan form  inpuan  parameter  untuk  jadwal  shift  Karyawan dengan  menggunakan  algoritma  genetika.  Adapun parameter inputan yang diberikan adalah nilai crossover probability,  nilai  kromosom,nilai  mutasi,dan  jumlah iterasi. Perancangan    ini dapat dilihat pada gambar di bawah ini

## Gambar 6 Perancangan Form Generate Jadwal Shift
Karyawan

## 7. Perancangan  Data  Hasil  Generet  Jadwal Karyawan
Perancangan ini adalah perancangan yang menampilkan data  hasil  generate  jadwal  shift  Karyawan  dengan menggunakan  algoritma  genetika  yang  dapat  dilihat oleh HRD. Perancangan ini dapat dilihat pada gambar di bawah ini
Gambar 7 Perancangan Data Hasil Generate Jadwal Karyawan
8. Perancangan Data Pengajuan Cuti
Perancangan  data  pengajuan  cuti  adalah  perancangan yang menampilkan data pengajuan cuti yang sudah diisi oleh karyawan dan siap untuk dikonfirmasi oleh HRD. Perancangan ini dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

## VI. KESIMPULAN
Berdasarkan  Hasil  pengujian  dan  pembahasan  yang telah  dibuat  maka  dapat  ditarik kesimpulan  sebagai berikut :
1. Dengan  menggunakan  algoritma  genetika  pada penjadwal  dan  pengajuan  cuti  pegawai  memberi hasil yang lebih cepat, lebih tepat, dan lebih akurat dan  juga  lebih  sederhana  khususnya  ketika diterapkan di PT. Medan Sugar Industri.
2. Dengan implementasi algoritma genetika ini maka pekerjaan  HRD  lebih  mudah  dan  lebih  efisien dalam menentukan jadwal shift pegawan
3. Pencarian pegawai sebagai pengganti bagi pegawai yang  tidak  bisa  hadir  pada  hari  tertentu  menjadi akan  lebih  mudah  karena  HRD  bisa  melihat langsung  pegawai  lain  yang  bisa  menggantikan pegawai tersebut.
4. Dengan  dibuatnya  aplikasi  ini  diharapkan  dapat membantu  karyawan  dalam  mengajukan  cuti sehingga  dalam  meminta  perizinan  atasan  tidak terhambat  waktu  dan  ruang  juga  membantu  staf HRD dalam mengelola laporan pengajuan cuti yang dibuat dalam periode satu tahun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Abner  Mahendra,2015. Rancang  Bangun  Aplikasi Pelayanan  Administrasi  Perawatan  Sepeda Motor di PT. Surapita Unitrans Surabaya SIKA
Vol.4,No. 2. September 2015 [2] Arista Mahaseptiviana, 2014. Analisi dan Perancangan  Sistem  Informasi  Penjualan  Air Minum Pada CV. Air Putih
[3]. Chrisantus  Tristianto,  2018 Rancang  Bangun Media  Pembelajaran  Berbasis  Animasi  Pada Materi Instalasi Jaringan Komputer
[4] Indra Griha Tofik Isa, , 2017. Perancangan Aplikasi Koperasi  Simpan  Pinjam  Berbasis  Web  (Studi Kasus Koperasi Mitra Setia)
[5] Nunung  Indra  Lesmana,  2016. Penjadwalan Produksi  Untuk  Meminimalkan  Waktu  Produksi Dengan Menggunakan Metode Branch and bound (Studi Kasus PT.Malindo Intitama Raya)
[6] Rulia Puji Hastanti,2015. Penjualan Berbasis Web (E-Commerce)  Pada  Distro  Tata  Kabupaten Pacitan
.