## EULER: Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi
Journal Homepage: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/Euler DOI: https://doi.org/10.34312/euler.v11i1.17364 Juni 2023, Vol. 11, No. 1, Hal. 22-34

## Algoritma Genetika Untuk Penjadwalan Karyawan Ira Stationary
Kurniasari Abram 1* , Novianita Achmad 1 , Muhammad Rezky Friesta Payu 1 , Nurwan 1 , Djihad Wungguli 1 , Asriadi 1
1 Jurusan Matematika, Universitas Negeri Gorontalo, Bone Bolango 96554, Indonesia
*Penulis Korespondensi. Email: sarikurnia2717@gmail.com

## Abstrak
Penjadwalan  karyawan  adalah  rencana  aktifitas  untuk  pembagian  waktu  yang  dimana  berisi mengenai  jadwal  untuk  melakukan aktifitas yang telah direncanakan berupa tabel. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model jadwal karyawan dengan menggunakan Algoritma Genetika yang merupakan salah satu metode heuristik yang terinspirasi dari proses seleksi alam, yang kuat akan bertahan  dan  berkembang  biak,  tahapan  Algoritma  Genetika  adalah  inisialisasi  populasi,  nilai fitness, seleksi, crossover, dan mutasi. Hasil penelitian menunjukkan sebuah model optimal yakni paling banyak terdiri dari dua shift dengan hari libur maksimal dua kali libur dalam sepekan dan tidak berturut-turut.
Kata Kunci: Penjadwalan; Karyawan; Algoritma Genetika

## Abstract
Employee scheduling is an activity plan for time sharing that contains a schedule for carrying out planned activities in  the form of  a table. This study aims to  create an employee schedule model using a Genetic Algorithm, which is a heuristic method inspired by the process of natural selection, the  strong  will  survive  and  reproduce,  the  stages  of  the  Genetic  Algorithm  are  population initialization, fitness value, selection, crossover, and mutation. The study results show an optimal model  consisting  of  at  most  two  shifts  with  a  maximum  of  two  holidays  a  week  and  not consecutively.
Keywords: Scheduling; Employee; Genetic Algorithm

## 1. Pendahuluan
Di era globalisasi saat ini, perkembangan industri manufaktur dan jasa mengalami perubahan dari hari ke hari, salah satu pengaruh yang paling signifikan dari era pasar bebas adalah meningkatnya permintaan  dan  persaingan  industri  yang  berdampak  signifikan  terhadap  kepuasan  konsumen. Penjadwalan  dalam  suatu  perusahaan  memiliki  peran  penting  dalam  menentukan  kualitas  yang dihasilkan perusahaan [1] .
Penjadwalan adalah rencana aktifitas untuk pembagian waktu yang dimana berisi jadwal untuk melakukan aktifitas yang telah direnjanakan berupa tabel. Jadwal yang baik berpengaruh terhadap informasi  pelayanan,  karyawan  harus  bisa  memberi  pelayanan  kepada  konsumen  sehingga  dapat berjalan  dengan  baik  dan  menunjukkan  etika  yang  memuaskan  terutama  kepada  konsumen  [2]. Khususnya di Ira Stationery yang merupakan toko yang menjual berbagai kebutuhan mainan anak, melukis/menggambar,  gitar,  alat  tulis  kantor,  alat  elektronik  dan  lain-lain,  penjadwalannya  belum optimal.  Berdasarkan  observasi  awal  yang  dilakukan  di  toko  tersebut  hanya  terdiri  100  karyawan yang dibagi ke dalam lima jenis pekerjaan yang berbeda yaitu Admin, Kasir, Kantor, Helper , dan Pramuniaga. Di Ira Stationery tersebut seringkali karyawannya mengerjakan pekerjaan lebih dari satu pekerjaan, hal ini sesuai hasil wawancara dengan salah satu admin di toko tersebut. Diketahui bahwa
di  Ira  Stationery masih  terdapat  karyawan  yang  rangkap jabatan.  Seperti  pada  bagian helper pada posisi tersebut merangkap sebagai pramuniaga dan penitipan barang, tentunya ini akan berdampak pada  kinerja  karyawan.  Hasil  kerja  secara  kualitas  dan  kuantitas  yang  dapat  dicapai  oleh  seorang karyawan dalam melaksanakan tugas agar sesuai dengan tanggung jawab yang diberikan kepadanya [3].  Rangkap  jabatan  akan  menimbulkan  benturan  kepentingan  dan  rangkap  jabatan  juga berkemungkinan menimbulkan hambatan kinerja karyawan, karena setiap divisi memiliki tugas yang berbeda  dan  dikerjakan  oleh  satu  orang maka  hal  tersebut  dapat  menganggu  kerja  karyawan  yang merangkap  jabatan  tersebut  [3].    Dikarenakan  masalah  rangkap  jabatan  harus  diselesaikan  dengan cepat  dan  di  kecerdasan  buatan  terdapat  metode  yang  dapat  memperoleh  hasil  dengan  cepat  dan penggunaannya  efisien  pada  permasalahan  khusus  terutama  dalam  hal  optimasi,  maka  untuk menyelesaikan rangkap jabatan dapat menggunakan kecerdasan buatan.
Kecerdasan  buatan  adalah  bagian  dari  ilmu  komputer,  yang  membuat  mesin  bekerja  seperti manusia  [4],  dalam  kecerdasan  buatan  terdapat  beberapa  metode  salah  satunya  adalah  metode algoritma genetika yang didasarkan pada prinsip-prinsip genetik dan proses seleksi alam. Algoritma genetika merupakan metode yang memandu proses pencarian berdasarkan seleksi alam [5]. algoritma genetika memiliki kemampuan untuk dengan cepat menemukan solusi yang “baik” (dapat diterima) masalah  berdimensi  tinggi  [6].  Terdapat  berbagai  penelitian  terhadap  penjadwalan  menggunakan Algoritma genetika.
Berbagai  penelitian  terhadap  masalah  penjadwalan  menggunakan  algoritma  genetika  telah banyak  dipelajari  dan  dikembangkan  oleh  beberapa  penelitian  diantaranya  :  sistem  informasi penjadwalan shift kerja  karyawan  menggunakan  algoritma  genetika  yang  menghasilkan  tidak  ada jadwal berurut setelah shift malam, jumlah libur dan jarak libur merata [7], Algoritma genetika untuk melakukan  optimasi  penjadwalan  pada  proyek  rehabilitas  minanga  yang  menghasilkan  beberapa kegiatan tidak bisa dimulai sebelum kegiatan lain selesai juga mengoptimalkan efisiensi pemakaian waktu pelaksanaan setiap kegiatan dan tidak boleh melebihi durasi proyek [8], Penerapan algoritma genetika untuk penjadwalan mata pelajaran (studi kasus: SMK AKP malang) yang menghasilkan guru tidak  boleh  mengajar  ruangan  yang  berbeda  dalam  waktu  yang  bersamaan  serta  jadwal  dalam  1 minggu  untuk  2  kelas  berjalan  dengan  baik  [9],  Penerapan  algoritma  genetika  untuk  penjadwalan mata  pelajaran  yang  menghasilkan  proses  penjadwalan  mata  pelajaran  jauh  lebih  efisien  [10], Optimasi  penjadwalan  proyek  dengan  metode  algoritma  genetika  yang  menghasilkan  jadwal  yang optimal, efisien serta dapat menghindari penjadwalan bentrok  [11]. Berdasarkan permasalahan dan penelitian  yang  telah  dibuktikan  maka  dilakukan  penelitian  penjadwalan  karyawan  menggunakan algoritma genetika pada Ira Stationary yang diharapkan dapat menyelesaikan permasalahan rangkap jabatan.
Algoritma  genetika  adalah  suatu  pencarian  yang  berbasis  pada  mekanisme  seleksi  alam, Algoritma  genetika  memulai  dengan  suatu  himpunan  penyeleksian  yang  disebut  populasi.  Setiap individu  di  dalam  populasi  disebut  kromosom  yang  merepresentasikan  suatu  penyelesaian  dari masalah  yang  ditangani  [12],  maka  dari  itu  gen  akan  mewakili shift ,  kromosom  akan  mewakili individu, dan populasi mewakili sejumlah individu yang berada dalam bagian yang sama. Hasil dari penelitian ini adalah membuat jadwal karyawan 2 shift dengan mengatur 2 kali libur dalam sebulan dengan  ketentuan  tidak  ada  libur  dalam  pekan  berurutan  serta shift karyawan  yang  tidak  bisa berurutan lebih dari 2 shift yang sama agar tidak terjadi lagi rangkap jabatan.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  data  penjadwalan  karyawan  di  toko  Ira Stationary Gorontalo, dengan langkah-langkah sebagai berikut :
1. Merumuskan masalah yang akan diteliti
2. Menelusuri jurnal dan referensi yang akan digunakan dalam penelitian
3. Mencari data yang akan diteliti
4. Menghitung nilai fitness
5. Menghitung Crossover
6. Menghitung Mutasi
7. Mendapatkan kromosom terbaik
Algoritma  Genetika    yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  teknologi  pencarian  dan teknologi optimasi yang berfungsi dengan meniru proses evolusi dan perubahan struktual organisme gen. Cara kerja Algoritma Genetika terinspirasi dari proses seleksi alam, dimana pesaing bertahan dan berkembang biak [13]. Cara algoritma genetika agar bisa digunakan dalam penjadwalan adalah merubah shift menjadi gen, individu menjadi kromosom, dan sekumpulan indvidu menjadi populasi awal.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Deskripsi Data
Toko  Ira  Stationary  memberlakukan  7  (tujuh)  hari  kerja,  dengan jatah  libur  untuk  karyawan diatur  dengan  2  (dua)  kali  libur  dalam  sebulan  dengan  ketentuan  tidak  ada  libur  dalam  pekan berurutan, Karyawan toko Ira Stationary memiliki 100 (seratus) orang karyawan dengan karyawan kantor tetapi bagian kantor tidak memiliki shift maka total karyawan ada 92 (sembilan puluh dua) dengan Admin 4 (empat) orang, Kasir 8 (delapan) orang, Helper 12 (duabelas) orang, dan Pramuniaga 68  (enam  puluh  delapan)  orang.  Setiap shift dibagi  atas  dua section yaitu  pagi  dan  siang  dengan kapasitas untuk satu section 46 (empat puluh enam) orang karyawan, diketahui shift di Ira Stationary memiliki 2 (dua) shift yaitu Pagi dari jam 08.00 Wita-17.00 Wita dan Siang dari 12.30 Wita-21.30 Wita.

## 3.2 Admin
Admin merupakan pekerjaan dalam sebuah instansi atau perusahaan yang bersifat administratif atau bersifat teknis ketatausahaan tergantung dari perusahaan. Pada toko Ira Stationery pekerjaan seorang admin yaitu sebagai karyawan yang bisa berada di seluruh area dan menerima instansi dari luar.

## 3.2.1 Representasi Kromosom
Representasi kromosom merupakan proses  (encoding) atau pengkodean dari penyelesaian asli dari suatu masalah. Pengkodean kandidat penyelesaian ini disebut kromosom [14]. Kromosom adalah string  yang berisi kode/sandi yang mungkin untuk parameter/variabel yang akan diotimasikan  [4]. Penjadwalan karyawan Toko Ira Stationery ini memiliki beberapa komponen yaitu jumlah shift per hari,  jumlah  karyawan  dalam  suatu  shift.  Jadwal  sebelumnya  dan  satu  komponen  yang  bersifat opsional  yaitu  permohonan  jadwal  karyawan  Toko  Ira  Stationery.  Beberapa  komponen  akan digunakan  sebagai  pembentuk  model  kromosom.  Ada  beberapa  macamtekhnik  pengkodean  yang dapat dilakukan di algoritma genetika diantaranya pengkodean biner (biner encoding), Pengkodean permutasi (permutation encoding), Pengkodean nilai (value encoding) dan Pengkodean Pohon (tree encoding) [15]. Teknik pengkodean yang digunakan dalam penelitian ini adalah Pengkodean Nilai dimana  Komponen-komponen  yang  digunakan  akan  dibangun  dengan  menempatkan  setiap komponen menjadi sebuah kode untuk mempresentasikan masalah ke dalam bentuk kromosom.
Satu  Kromosom  adalah  satu calon  solusi  atau  jadwal  penuh,  Kromosom terdiri  dari  gen  yang jumlahnya sesuai hari berdasarkan bulan. Setiap gen berisi  Shift dan off (libur), jumlah  off sesuai dengan total libur. Inisialisasi populasi awal untuk pembuatan penjadwalan bagian Admin disajikan pada Tabel 1.
Dari Tabel 1 terdiri dari gen yang berisi shift, dimana Kromosom mewakili jadwal full sebulan, lalu 𝑋 1 , 𝑋 2 , .., 𝑋 𝑛 mewakili hari, dan untuk gen nya berisi 0, 1, dan off , dimana 0 adalah Shift Pagi dan 1 adalah Shift Siang  dan  off  mewakili  Libur,  dapat  dilihat  pada  kromosom  0  dapat  dijelaskan  bahwa 𝑋 2 berisi  0  yang menunjukkan bahwa hari 𝑋 2 masuk shift 0, begitu juga dengan 𝑋 3 yang berisi 1 yang menunjukkan bahwa hari 𝑋 2 masuk shift 1, dan seterusnya sampai dengan gen yang menunjukkan off yang artinya libur.

## 3.2.2 Nilai Fitness
Nilai Fitness adalah  nilai  yang  dimiliki  oleh  setiap  individu  untuk  menentukan  tingkat  kesesuaian individu tersebut dengan kriteria atau tujuan permasalahan ingin dicapai [16]. Nilai Fitness suatu kromosom menggambarkan  kualitas  kromosom  dalampopulasi  tersebut  [17].  Nilai Fitness menentukan  kualitas baik/buruknya kromosom yang diperoleh dari pelanggaran terhadap aturan-aturan yang ditentukan. Semakin kecil nilai Fitness suatu kromosom maka kromosom tersebut semakin baik.
Tabel 1 . Inisialisasi populasi awal Kromosom 𝑋 1 𝑋 2 𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 6 𝑋 7 𝑋 8 𝑋 9 ..... 𝑋 29 𝑋 30 Kromosom 0 1 0 1 0 0 1 1 1 off ... off 0 Kromosom 1 0 1 0 off 0 1 0 1 1 ... 1 1 Kromosom 2 0 1 0 0 1 0 1 1 0 ... 1 0 Kromosom 3 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ... 1 0 Kromosom 4 0 0 1 off 0 1 0 1 1 ... 0 0 Kromosom 5 0 off 1 1 0 0 0 1 1 ... 1 0 Kromosom 6 1 1 0 0 off 0 0 1 1 ... 1 1 Kromosom 7 0 1 0 1 0 0 0 0 0 ... 1 0 Kromosom 8 0 0 off 0 0 1 0 1 0 ... off 1 Kromosom 9 0 1 0 0 1 0 1 1 0 ... 0 1
Setelah  Proses  inisialisasi  populasi  awal,  dalam  suatu  populasi  dapat  dihitung  nilai  Fitness berdasarkan Penalty yang terjadi di setiap kromosom.
Definisi 1 [18] Nilai Fitness didefinisikan sebagai berikut :
fitness = 1 1 +   ∑ 𝑋 1 𝑛 𝑖=1 (1)
Setelah dilakukan perhitungan didapatkan hasil yang ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai fitness populasi awal Kromosom 0 1 2 3 4 Fitness 0,232 0,4 0,322  0,294  0,370 Kromosom 5 6 7 8 9 ∑ 𝑓 𝑖 𝑛
𝑖=1 Fitness 0,222  0,454  0,153  0,277  0,166 2,894
Setelah perhitungan fitness dilakukan didapatkan hasil seperti pada Tabel 2, dapat dilihat dari tabel bahwa kromosom 6 adalah nilai fitness yang paling tinggi yang menandakan bahwa Kromosom 6 memiliki pelanggaran paling sedikit diantara kromosom lainnya, dapat terlihat dari nilai dimana yang dilanggar hanyalah shift berurutan lebih dari 2 yang bernilai 0,2, dan selisihnya yang senilai 1, sedangkan  untuk  jumlah  libur  tidak  sesuai  itu  nilainya  0,  lalu  jarak  libur  yang  juga  bernilai  0, sedangkan  Kromosom  terendah  adalah  Kromosom  7  yang  menandakan  Kromosom  7  memiliki pelanggaran paling tinggi diantara kromosom lainnya, dapat dilihat dari nilai shift berurut adalah 0,5 yang berarti terdapat 5 shift berurut lebih 2, jarak libur yang tidak sesuai yang bernilai 2, lalu jumlah off  atau  libur  yang  sudah  sesuai  yaitu  0,  dan  terakhir  memiliki  nilai  selisih  shift  3,  setelah  itu dilakukan perhitungan Probabilitas dengan cara membagi nilai  fitness kromosom dengan total nilai fitness.

## 3.2.3 Seleksi
Setelah perhitungan fitness dilakukan didapatkan hasil seperti pada Tabel 2, dapat dilihat dari tabel bahwa kromosom 6 adalah nilai fitness yang paling tinggi yang menandakan bahwa Kromosom 6 memiliki pelanggaran paling sedikit diantara kromosom lainnya, dapat terlihat dari nilai dimana yang dilanggar hanyalah shift berurutan lebih dari 2 yang bernilai 0,2, dan selisihnya yang senilai 1, sedangkan  untuk  jumlah  libur  tidak  sesuai  itu  nilainya  0,  lalu  jarak  libur  yang  juga  bernilai  0, sedangkan  Kromosom  terendah  adalah  Kromosom  7  yang  menandakan  Kromosom  7  memiliki pelanggaran paling tinggi diantara kromosom lainnya, dapat dilihat dari nilai shift berurut adalah 0,5 yang berarti terdapat 5 shift berurut lebih 2, jarak libur yang tidak sesuai yang bernilai 2, lalu jumlah off  atau  libur  yang  sudah  sesuai  yaitu  0,  dan  terakhir  memiliki  nilai  selisih  shift  3,  setelah  itu dilakukan perhitungan Probabilitas dengan cara membagi nilai  fitness kromosom dengan total nilai fitness.
Definisi 2 [18] Probabilitas didefinisikan sebagai berikut :
𝑃 𝑖 = 𝑓 𝑖 ∑ 𝑓 𝑖 𝑛 𝑖=1 (2)
Nilai probabilitas berdasarkan persamaan (2) disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai probabilitas populasi awal Kromosom 𝑃 0 𝑃 1 𝑃 2 𝑃 3 𝑃 4 Probabilitas  0,080  0,138  0,111  0,101  0,127 Kromosom 𝑃 5 𝑃 6 𝑃 7 𝑃 8 𝑃 9 Total Probabilitas  0,076  0,157  0,053  0,095  0,057 1
Setelah  dilakukan  perhitungan  probabilitas,  didapatkan  hasil  seperti  pada  Tabel  3,  yang nantinya  akan  dilihat  sebagai  daerah  nilai  terpilih  yang  akan  di  bangun  di  interval  [0-1],  langkah selanjutnya adalah menempatkan masing-masing kromosom pada interval nilai [0-1], yang hasilnya disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Interval populasi awal Kromosom 𝑃𝑘 0 𝑃𝑘 1 𝑃𝑘 2 𝑃𝑘 3 𝑃𝑘 4 𝑃𝑘 5 𝑃𝑘 6 𝑃𝑘 7 𝑃𝑘 8 𝑃𝑘 9
Probabilitas Kumulatif  0,080  0,218  0,329  0,431  0,559  0,636  0,793  0,846  0,942
1
Dari Tabel 4 dapat dilihat merupakan hasil tambah nilai  probabilitas populasi, yang nantinya akan menentukan kromosom mana yang terpilih berdasarkan range 0-1 yang akan dibangun. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah seleksi roda roulette (Roulette wheel selection) dimana semakin tinggi nilai fitness maka semakin besar kemungkinan terpilih menjadi induk. Bilangan acak (R) yang dibangkitkan dalam range 0-1 disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Bilangan acak seleksi R [0] R [1] R [2] R [3] R [4] 0,304 0,336 0,488 0,310 0,452 R [5] R [6] R [7] R [8] R [9] 0,428 0,542 0,061 0,420 0,465
Dari Tabel 5 dapat dilihat bahwa R[0] memiliki nilai 0.304 dimana nilai ini terdapat di rentang nilai Pk 2, maka Pk 2 terpilih, membuat Kromosom 2 akan menggantikan Kromosom 0 sebelumnya, sampai R[9] yang  memiliki  rentang  nilai  Pk  4,  yang  akan  membuat  Kromosom  4  akan  menggantikan  Kromosom  9 sebelumnya. Kromosom yang dipilih dalam proses seleksi ditampilkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Kromosom terpilih setelah seleksi K[0] K[1] K[2] K[3] K[4] K[5] K[6] K[7] K[8] K[9] K[2] K[3] K[4] K[2] K[4] K[3] K[4] K[0] K[3] K[4]
Dari Tabel 6 dapat terlihat bahwa K[0] atau Kromosom 0 akan diganti dengan kromosom terpilih yaitu K[2] atau kromosom 2, sampai K[9] atau Kromosom 9 akan diganti dengan K[4] atau kromosom 4. Dimana bisa  dikatakan  bahwan  calon  solusi  penjadwalan  0  atau  kromosom  0  akan  diganti  dengan  calon  solusi penjadwalan terpilih yaitu calon solusi penjadwalan 2 atau kromosom 2, sampai pada calon solusi penjadwalan 9 atau kromosom 9 akan diganti dengan calon solusi penjadwalan 4 atau kromosom 4.
Susunan kembali kromosom setelah seleksi disebut populasi baru setelah proses seleksi dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Inisialisasi populasi baru setelah seleksi Kromosom 𝑋 1 𝑋 2 𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 6 𝑋 7 𝑋 8 𝑋 9 ..... 𝑋 29 𝑋 30 Kromosom 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 ... 1 0 Kromosom 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ... 1 0 Kromosom 2 0 0 1 off 0 1 0 1 1 ... 0 0 Kromosom 3 0 1 0 0 1 0 1 1 0 ... 1 0 Kromosom 4 0 0 1 off 0 1 0 1 1 ... 0 0 Kromosom 5 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ... 1 0 Kromosom 6 0 0 1 off 0 1 0 1 1 ... 0 0 Kromosom 7 1 0 1 0 0 1 1 1 off ... off 0 Kromosom 8 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ... 1 0 Kromosom 9 0 0 1 off 0 1 0 1 1 ... 0 0
Setelah  dilakukan  seleksi  dan  mendapatkan  populasi  baru  seperti  pada  Tabel  7,  maka  dilakukan perhitungan Nilai Fitness kembali dengan menggunakan Rumus pada persamaan (1), sehingga diperoleh hasil pada Tabel 8.
Tabel 8. Nilai fitness populasi baru setelah seleksi Kromosom 0 1 2 3 4 Fitness 0,322  0,294  0,370  0,370  0,370 Kromosom 5 6 7 8 9 ∑ 𝑓 𝑖 𝑛
𝑖=1 Fitness 0,370  0,370  0,322  0,370  0,370 3,531
Dapat terlihat dari Tabel 8 bahwa Kromosom 2, Kromosom 3, Kromosom 4, Kromosom 5, Kromosom 6,  Kromosom  8,  dan  Kromosom  9  memiliki  nilai  tertinggi  yang  artinya  memiliki  pelanggaran  terendah, sedangkan  Kromosom  0,  Kromosom  1,  dan  Kromosom  7  memiliki  nilai  terendah  yang  artinya  memiliki pelanggaran tertinggi.

## 3.2.4 Crossover
Pindah silang merupakan pertukaran gen antara dua buah kromosom. Kromosom yang menjadi induk dipilih secara acak sebanyak crossover rate yang sudah diatur di awal. Metode pindah silang yang digunakan adalah One Point Crossover dimana setiap pasangan akan dipilih 1 buah bilangan acak antara 1 sampe jumlah gen dalam kromosom. Bilangan acak yang dibangkitkan disajikan secara lengkap pada Tabel 9.
Tabel 9. Bilangan acak crossover R [0] R [1] R [2] R [3] R [4] R [5] R [6] R [7] R [8] R [9] 0,332 0,165 0,438 0,387 0,854 0,623 0,783 0,929 0,155 0,845
Dari tabel 9 dapat dilihat Kromosom 0, Kromosom 1, Kromosom 2, Kromosom 3, Kromosom 5 dan  8 adalah Kromosom terpilih, yang dimana akan menjadi parent . Setelah ditentukan parent pindah silang atau calon solusi penjadwalan yang akan dilakukan pindah silang, maka dilakukan proses pindah silang dengan cara menyilangkan gen atau shift pada kromosom 0 dengan kromosom 1, kromosom 1 dengan kromosom 2 sampai kromosom 5 dengan kromosom 8.
Setelah dilakukan Crossover maka disusun kembali Populasi Baru berdasarkan Crossover , populasi baru setelah dilakukan Crossover dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Inisialisasi populasi baru setelah crossover
Kromosom 𝑋 1 𝑋 2 𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 6 𝑋 7 𝑋 8 𝑋 9 ..... 𝑋 29 𝑋 30 Kromosom 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 ... 1 0 Kromosom 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ... 0 0 Kromosom 2 0 0 1 off 0 1 0 1 0 ... 1 0 Kromosom 3 0 1 0 0 1 0 1 1 0 ... 1 0 Kromosom 4 0 0 1 off 0 1 0 1 1 ... 0 0 Kromosom 5 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ... 1 0 Kromosom 6 0 0 1 off 0 1 0 1 1 ... 0 0 Kromosom 7 1 0 1 0 0 1 1 1 off ... off 0 Kromosom 8 0 1 0 0 1 0 1 1 0 ... 1 0 Kromosom 9 0 0 1 off 0 1 0 1 1 ... 0 0
Setelah populasi baru ditentukan seperti pada Tabel 10 setelah dilakukan Crossover , maka dilakukan Perhitungan Nilai fitness dengan menggunakan rumus pada persamaan (1) sehingga diperoleh nilai fitness seperti pada Tabel 11.
Tabel 11. Nilai fitness populasi baru setelah crossover Kromosom 0 1 2 3 4 Fitness 0,153  0,232  0,909  0,322  0,370 Kromosom 5 6 7 8 9 ∑ f i n
i=1 Fitness 0,294  0,370  0,322  0,243  0,370 3,589
Dapat  terlihat  dari  Tabel  11  bahwa  Kromosom  2  memiliki  nilai  tertinggi  yang  artinya  memiliki pelanggaran  terendah,  sedangkan  Kromosom  lainnya  memiliki  nilai  terendah  yang  artinya  memiliki pelanggaran tertinggi.

## 3.2.5 Mutasi
Mutasi adalah penggantian gen atau shift, gen yang dimutasi hanya diganti shift saja. Cara mutasi adalah membangkitkan bilangan acak antara 1 sampe total gen (300) sebanyak 75 kali. Berikut adalah bilangan acak yang telah dibangkitkan.
76 : [2, 15]        57 : [1, 26]       255 : [8, 14]        108 : [3, 17]        21 : [0, 20]        50 : [1, 19]       248 : [8, 7] 237 : [7, 26]      229 : [7, 18]       139 : [4, 18]          73 : [2, 12]      297 : [9, 26]      154 : [5, 3]          38 : [1, 7] 137 : [4, 16]        37 : [1, 6]           23 : [0, 22]        293 : [9, 22]        94 : [3, 3]         133 : [4, 12]        63 : [2, 2] 246 : [8, 5]        268 : [8, 27]         16 : [0, 15]          60 : [1, 29]      122 : [4, 1]         250 : [8, 9]        120 : [3, 29] 254 : [8, 13]        65 : [2, 4]         259 : [8, 18]        280 : [9, 9]        282 : [9, 11]       200 : [6, 19]      170 : [5, 19] 92 : [3, 1]        124 : [4, 3]         292 : [9, 21]            2 : [0, 1]         112 : [3, 21]      266 : [8, 25]      166 : [5, 15] 259 : [8, 18]        67 : [2, 6]         220 : [7, 9]          204 : [6, 23]         38 : [1, 7]          52 : [1, 21]        58 : [1, 27] 72 : [2, 11]      218 : [7, 7]         232 : [7, 21]        119 : [3, 28]       149 : [4, 28]      191 : [6, 10]     209 : [6, 28] 153 : [5, 2]          30 : [0, 29]       119 : [3, 28]          95 : [3, 4]          272 : [9, 1]          97 : [3, 6]         32 : [1, 1] 214 : [7, 3]        235 : [7, 24]         86 : [2, 25]          86 : [2, 25]        218 : [7, 7]        157 : [5, 6]       266 : [8, 25] 186 : [6, 5]          65 : [2, 4]           41 : [1, 10]        289 : [9, 18]        247 : [8, 6].
Setelah dilakukan mutasi, maka populasi disusun kembali dengan komposisi seperti pada Tabel 12.
Tabel 12. Inisialisasi populasi baru setelah mutasi Kromosom 𝑋 1 𝑋 2 𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 6 𝑋 7 𝑋 8 𝑋 9 ..... 𝑋 29 𝑋 30 Kromosom 0 0 1 off 0 1 0 0 0 0 ... 1 1 Kromosom 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 ... 1 1 Kromosom 2 0 0 0 off 1 1 off 1 0 ... 0 1 Kromosom 3 0 1 0 off 0 0 1 1 0 ... 0 0 Kromosom 4 0 0 1 1 0 1 0 1 1 ... 0 0 Kromosom 5 0 1 0 1 1 1 1 0 0 ... 1 0 Kromosom 6 off 0 1 off 0 1 0 1 1 ... 0 0 Kromosom 7 1 0 1 1 0 1 0 off off ... 1 0 Kromosom 8 1 1 0 0 1 1 0 1 0 ... 1 off Kromosom 9 0 0 1 off 0 0 0 1 1 ... 1 0
Populasi  baru  ditentukan  setelah  dilakukan  mutasi  seperti  pada  Tabel  12,  maka  dilakukan  kembali perhitungan nilai fitness menggunakan persamaan (1) yang hasilnya diberikan pada Tabel 13.
Tabel 13. Nilai fitness populasi baru setelah mutasi Kromosom 0 1 2 3 4 Fitness 0,149  0,222  0,322 1 0,208 Kromosom 5 6 7 8 9 ∑ 𝑓 𝑖 𝑛
𝑖=1 Fitness 0,285  0,204  0,238  0,238  0,416 3,285
Dapat terlihat dari Tabel 13 maka didapatkan kromosom 3 merupakan kromosom terbaik dengan nilai 1 yang artinya sudah tidak ada lagi pelanggaran yang terjadi, sedangkan kromosom lainnya memiliki nilai terendah  yang  artinya  memiliki  pelanggaran  tertinggi.  Kromoson  terbaik  selanjutnya  dirangkum  dan ditampilkan pada Tabel 14, sementara jadwal admin dapat dilihat pada Tabel 15 dan tabel 16.
Tabel 14. Kromosom terbaik admin Kromosom 𝑋 1 𝑋 2 𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 6 𝑋 7 𝑋 8 𝑋 9 ..... 𝑋 29 𝑋 30 Kromosom 3 0 1 0 off 0 0 1 1 0 ... 0 0 Tabel 15. Jadwal admin ID 𝑋 1 𝑋 2 𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 6 𝑋 7 𝑋 8 𝑋 9 𝑋 10 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 13 𝑋 14 𝑋 15 A1 0 1 0 off 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 A2 1 0 off 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 A3 0 off 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 off A4  off 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 off 0 Tabel 16. Jadwal admin (lanjutan) ID 𝑋 16 𝑋 17 𝑋 18 𝑋 19 𝑋 20 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 23 𝑋 24 𝑋 25 𝑋 26 𝑋 27 𝑋 28 𝑋 29 𝑋 30 A1 1 off 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 A2  off 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 A3 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 A4 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0
Dari Tabel 14 pada kromosom 3 dapat dijelaskan bahwa 𝑋 3 mendapat nilai 0 yang berarti pada hari 𝑋 3 masuk pada pagi hari, lalu 𝑋 2 yang mendapat nilai 1 yang berarti pada hari 𝑋 2 masuk siang, begitu juga dengan 𝑋 4 hari yang berisi off yang artinya pada hari 𝑋 4 yang mendapat  itu libur atau tidak masuk kerja. Berdasarkan hasil yang didapatkan maka penjadwalan terbaik dari admin dapat dilihat pada Tabel 15 dan Tabel 16.

## 3.3 Kasir
Kasir  merupakan  seorang  yang  bertugas  untuk  melayani  pembayaran  yang  dilakukan  oleh konsumen. Pada toko Ira Stationery kasir bertugas untuk melayani pembeli, menawarkan barang dan melakukan  laporan  keuangan.  Perhitungan  Kasir  sama  dengan  admin,  maka  setelah  dilakukan perhitungan didapatkan Kromosom 8 merupakan kromosom terbaik. Kromosom terbaik untuk Kasir diberikan pada Tabel 17 dengan jadwal terbaik dapat dilihat pada Tabel 18 s.d Tabel 19.
Tabel 17. Kromosom terbaik kasir Kromosom 𝑋 1 𝑋 2 𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 6 𝑋 7 𝑋 8 𝑋 9 ..... 𝑋 29 𝑋 30 Kromosom 8 1 0 1 1 0 1 1 0 1 ... 0 0 Tabel 18. Jadwal kasir ID 𝑋 1 𝑋 2 𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 6 𝑋 7 𝑋 8 𝑋 9 𝑋 10 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 13 𝑋 14 𝑋 15 B1 1 0 1 1
0 1 1 0 1 0 1 0 off 1 1
B2 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 off 1 1 0 B3 1 1 0 1 1 0
1 0 1 0
off 1 1 0 0 B4 1 0 1 1 0
1 0 1 0 off 1 1 0 0 1 B5 0 1 1 0
1 0 1 0 off 1 1 0 0 1 1 B6 1 1 0 1 0 1 0 off 1 1 0 0 1 1 0 B7 1 0 1 0 1 0 off 1 1 0 0 1 1 0 0 B8 0 1 0 1 0 off 1 1 0 0 1 1 0 0 1
Tabel 19. Jadwal kasir (lanjutan)
ID 𝑋 16 𝑋 17 𝑋 18 𝑋 19 𝑋 20 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 23 𝑋 24 𝑋 25 𝑋 26 𝑋 27 𝑋 28 𝑋 29 𝑋 30 B1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 off 0 0 B2 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 off 0 0 1 B3 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 off 0 0 1 0 B4 1 0 0 1 0 1 0 0 1 off 0 0 1 0 1 B5 0 0 1 0 1 0 0 1 off 0 0 1 0 1 1 B6 0 1 0 1 0 0 1 off 0 0 1 0 1 1 0 B7 1 0 1 0 0 1 off 0 0 1 0 1 1 0 1 B8 0 1 0 0 1 off 0 0 1 0 1 1 0 1 1
Dari Tabel 17 pada kromosom 8 dapat dijelaskan bahwa 𝑋 2 mendapat nilai 0 yang berarti pada hari 𝑋 2 masuk pada pagi hari, lalu 𝑋 1 yang mendapat nilai 1 yang berarti pada hari 𝑋 1 masuk siang, begitu juga dengan 𝑋 yang berisi off yang artinya libur atau tidak masuk kerja. Berdasarkan hasil yang didapatkan maka penjadwalan dari kasir terbaik terdapat di Tabel 18 dan Tabel 19.

## 3.4 Helper
Helper merupakan seseorang yang memiliki tugas membantu kebutuhan yang akan dibutuhkan perusahaan sebagaimana pekerjaan seorang helper pada toko Ira Stationery yaitu melakukan packing barang di kasir dan area lainnya. Perhitungan Helper sama dengan admin, maka setelah dilakukan perhitungan  didapatkan  Kromosom  7  yang  merupakan  kromosom  terbaik  seperti  pada  Tabel  20 dengan jadwal terbaik pada Tabel 21 s.d Tabel 22.
Tabel 20. Kromosom terbaik kasir Kromosom 𝑋 1 𝑋 2 𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 6 𝑋 7 𝑋 8 𝑋 9 ..... 𝑋 29 𝑋 30 Kromosom 7 1 1 0 0 1 off 0 1 0 ... 0 1 Tabel 21. Jadwal Kasir ID 𝑋 1 𝑋 2 𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 6 𝑋 7 𝑋 8 𝑋 9 𝑋 10 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 13 𝑋 14 𝑋 15
C1 1 1 0 0 1 off 0 1 0 0 1 0 1 0 1 C2 1 0 0 1 off 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0
C3 0 0 1 off 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 C4 0 1 off 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 C5 1 off 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 C6 off 0 1
0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 C7 0 1 0 0
1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 C8 1 0 0 1
0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 off C9 0 0 1 0
1 0 1 0 1 0 1 0 0 off 1 C10 0 1 0 1
0 1 0 1 0 1 0 0 off 1 0 C11 1 0 1 0
1 0 1 0 1 0 0 off 1 0 1 C12 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 off 1 0 1 1
Tabel 22. Jadwal Kasir (lanjutan)
ID 𝑋 16 𝑋 17 𝑋 18 𝑋 19 𝑋 20 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 23 𝑋 24 𝑋 25 𝑋 26 𝑋 27 𝑋 28 𝑋 29 𝑋 30 C1 0 1 0 1 0 0 off 1 0 1 1 0 1 0 1 C2 1 0 1 0 0 off 1 0 1 1 0 1 0 1 1 C3 0 1 0 0 off 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 C4 1 0 0 off 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 C5 0 0 off 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 C6 0 off 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 C7 of f 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 off C8 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 off 0 C9 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 off 0 1 C10 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 off 0 1 0 C11 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 off 0 1 0 0 C12 0 1 0 1 1 1 0 0 1 off 0 1 0 0 1

## 3.5 Pramuniaga
Pramuniaga  adalah  seseorang  yang  melayani  konsumen  di  suatu  toko  atau  perusahaan. Pekerjaan  dari  pramuniaga  pada  toko  Ira  Stationery  adalah  melakukan  pengaturan  barang, mengetahui stok barang dan serta melakukan order barang. Perhitungan Pramuniaga sama dengan admin, maka setelah dilakukan perhitungan didapatkan Kromosom 5 merupakan kromosom terbaik dengan jadwal terbaik dapat dilihat pada Tabel 24 s.d Tabel 25.
Tabel 23. Kromosom terbaik pramuniaga Kromosom 𝑋 1 𝑋 2 𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 6 𝑋 7 𝑋 8 𝑋 9 ..... 𝑋 29 𝑋 30 Kromosom 5 1 0 0 1 1 0 0 1 0 ... 1 0 Tabel 24. Jadwal pramuniaga ID 𝑋 1 𝑋 2 𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 6 𝑋 7 𝑋 8 𝑋 9 𝑋 10 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 13 𝑋 14 𝑋 15 D1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 off 1 1 0 1 D2 0 0 1 1 0 0 1 0 0 off 1 1 0 1 0 D3 0 1 1 0 0 1 0 0 off 1 1 0 1 0 1 D4 1 1 0 0 1 0 0 off 1 1 0 1 0 1 0 D5 1 0 0 1 0 0 off 1 1 0 1 0 1 0 1 D6 0 0 1 0
0 off 1 1 0 1 0 1 0 1 1 D7 0 1 0 0 off 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 D8 1 0 0 off 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 D9 0 0 off 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 D10 0 off 1 1
0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 D11  off 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 off D12 1 1 0 1
0 1 0 1 1 0 1 0 1 off 0 D13 1 0 1 0
1 0 1 1 0 1 0 1 off 0 0 D14 0 1 0 1
0 1 1 0 1 0 1 off 0 0 1 D15 1 0 1 0 1
1 0 1 0 1 off 0 0 1 1 D16 0 1 0 1 1
0 1 0 1 off 0 0 1 1 0 D17 1 0 1 1 0 1 0 1 off 0 0 1 1 0 1
Tabel 25. Jadwal pramuniaga (lanjutan)
ID 𝑋 16 𝑋 17 𝑋 18 𝑋 19 𝑋 20 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 23 𝑋 24 𝑋 25 𝑋 26 𝑋 27 𝑋 28 𝑋 29 𝑋 30 D1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 off 0 0 1 1 0 D2 1 0 1 1 0 1 0 1 off 0 0 1 1 0 1 D3 0 1 1 0 1 0 1 off 0 0 1 1 0 1 0 D4 1 1 0 1 0 1 off 0 0 1 1 0 1 0 0 D5 1 0 1 0 1 off 0 0 1 1 0 1 0 0 1 D6 0 1 0 1 off 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 D7 1 0 1 off 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 D8 0 1 off 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 D9 1 off 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 D10  off 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 D11 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 D12 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 off D13 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 off 1 D14 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 off 1 1 D15 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 off 1 1 0 D16 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 off 1 1 0 1 D17 0 0 1 1 0 0 1 0 0 off 1 1 0 1 0
Dari Tabel 23 pada kromosom 5 dapat dijelaskan bahwa 𝑋 1 mendapat nilai 1 yang berarti pada hari 𝑋 1 masuk pada siang hari, lalu 𝑋 2 yang mendapat nilai 0 yang berarti pada hari 𝑋 2 masuk pagi, sampai dengan hari 𝑋 yang mendapat off yang artinya libur atau tidak masuk kerja. Dengan demikian, penjadwalan terbaik sesuai dengan Tabel 24 dan Tabel 25.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dengan  menggunakan  metode  Algoritma  Genetika  jadwal  yang dihasilkan  mendapatkan  nilai fitness 1 menunjukkan  bahwa  sudah  tidak  ada  lagi gen  buruk.  Hasil jadwal cukup sesuai dengan peraturan yang ada di toko Ira Stationary dengan hasil jadwal yang lebih efektif dan dapat menyelesaikan permasalahan rangkap jabatan yang terjadi  karena hari libur yang tidak ditentukan.

## Referensi
[1] T.  Syahputri,  J.  Leviza,  dan  T.  K.  Devi,  “Penjadwalan  Tenaga  Kerja  untuk  Menentukan Reguler Days Off (RDOs) dengan Menggunakan Algoritma Monroe,” Media Tek. J. Teknol. , vol. 12, no. 1, pp. 10-16, 2017, doi: https://doi.org/10.24071/mt.v12i1.942
[2] M. G. Wibisono, Penjadwalan Shift Kerja Toko Buku Togamas Soekarno Hatta Menggunakan Algoritma Genetika , Universitas Muhammadiyah Malang, 2018.
[3] B.  A.  Prasista,  G.  A.  Yuniarta,  and  M.  A.  Wahyuni,  “Analisis  Efektivitas  Dan  Dampak Rangkap  Jabatan  Dalam  Peningkatan  Kinerja  Organisasi  Pada  PT.  Harta  Ajeg  Lestari,  Di Kelurahan Banyuning, Kecamatan Buleleng,” e-journal S1 Ak Univ. Pendidik. Ganesha , vol.
8, no. 2, pp. 1–10, 2017, [Online]. Available: https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/S1ak/article/view/10530 [4] H. Jaya et al. , Kecerdasan Buatan . Makassar: Fakultas MIPA Universitas Negeri Makassar, 2018.
[5] M. Abdy, M. S. Wahyuni, and N. Ilmi, “Algoritma Genetika dan Penerapannya dalam Mencari Akar  Persamaan  Polinomial,” Saintifik ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–8,  2017,  doi: 10.31605/saintifik.v2i1.90.
[6] S. Suyanto, Algoritma Genetika dalam Matlab . Yogyakarta: C.V Andi Offset, 2005.
[7] Z.  Fatkhurrohman  and  Y.  Ardian,  “Sistem  Informasi  Penjadwalan  Shift  Kerja  Karyawan Menggunakan Metode Algoritma Genetika,” in Semin. Nas. FST , 2018, pp. 475–483.
[8] I.  Hidayat,  S.  Revo,  L.  Inkiriwang,  and  P.  A.  K.  Pratasis,  “Optimasi  Penjadwalan Menggunakan Metode Algoritma Genetika Pada Proyek Rehabilitasi Puskesmas Minanga,” J. Sipil Statik , vol. 7, no. 12, pp. 1669–1680, 2019.
[9] A. Nasution and R. A. Simangusong, “Penerapan Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Mata Pelajaran (Studi Kasus : SMK AKP Galang),” J. Inf. Technol. Softw. Eng. Netw. , vol. 1, no. 2, pp. 169-178, 2022.
[10]  H.  Ardiansyah  and  M.  B.  S.  Junianto,  “Penerapan  Algoritma  Genetika  untuk  Penjadwalan Mata  Pelajaran,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  1,  p.  329,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3418.
[11]  A. Rinaldi and A. A. Rismayadi, “Optimasi Penjadwalan Proyek Dengan Metode Algoritma Genetika,” eProsiding Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 107–120, 2022.
[12]  V. Amrizal and Q. Aini, Kecerdasan Buatan . Jakarta: Moeka Publishing, 2013.
[13]  Y.  Arkeman,  K.  B.  Seminar,  and  H.  Gunawan, Algoritma  Genetika  Teori  dan  Aplikasinya untuk Bisnis dan Industri . Bogor: IPB Press, 2012.
[14]  N.  Hijriana,  “Penerapan  Metode  Algoritma  Genetika  Untuk  Permasalahan  Penjadwalan Perawat (Nurse Schedulling Problem),” Info Tek. , vol. 16, no. 1, pp. 61–74, 2015.
[15]  I. Mutakhiroh, F. Saptono, N. Hasanah, and R. Wiryadinata, “Pemanfaatan Metode Heuristik Dalam  Pencarian  Jalur  Terpendek  Dengan  Algoritma  Semut  dan  Algoritma  Genetika,”  in SNATI  (Seminar  Nas.  Apl.  Teknol.  Informasi)  2007 ,  vol.  2007,  pp.  B33–B39,  [Online]. Available: http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/article/viewFile/1623/1398
[16]  W. F. Mahmudy, R. M. Marian, and L. H. S. Luong, “Hybrid Genetic Algorithms for Part Type Selection  and  Machine  Loading  Problems  with  Alternative  Production  Plans  in  Flexible Manufacturing System,” ECTI Trans. Comput. Inf. Technol. , vol. 8, no. 1, pp. 80–93, 1970, doi: 10.37936/ecti-cit.201481.54390.
[17]  D. A. Suprayogi and W. F. Mahmudy, “Penerapan Algoritma Genetika Traveling Salesman Problem with Time Window: Studi Kasus Rute Antar Jemput Laundry,” J. Buana Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 121–130, 2015, doi: 10.24002/jbi.v6i2.407.
[18]  D.  Setiawan,  “Penjadwalan  Mata  Kuliah  Menggunakan  Algoritma  Genetika  di  Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara,” J. Pembang. Wil. Kota , vol. 1, no. 3, pp. 82–91, 2021.