INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 6 Tahun 2023 Page 5744-5757 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Sistem Penjadwalan Piket Pegawai di Dinas Pencegahan dan Penyelamatan Kota Medan
Rahma Fikria 1 ✉ , Rika Puspita Sari 2
Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Email: rahmafikria2002@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Dinas Pencegahan dan Penyelamatan Kota Medan (DPPM) memiliki peran penting dalam menjaga ketertiban,  keamanan,  dan  keselamatan  masyarakat  Kota  Medan.  Salah  satu  tugas  utama  DPPM adalah  memberikan  layanan  tanggap  darurat  selama  24  jam  sehari,  7  hari  seminggu.  Untuk memastikan layanan tanggap darurat yang optimal, DPPM membutuhkan penjadwalan piket pegawai yang efektif dan efisien. Penjadwalan piket pegawai DPPM saat ini masih dilakukan secara manual, yang  seringkali  menghadapi  beberapa  tantangan,  seperti  memenuhi  semua  aturan  yang  berlaku, mendapatkan  jadwal  piket  yang  optimal,  dan  melakukan  perubahan  jadwal  piket  jika  diperlukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem penjadwalan piket pegawai DPPM yang lebih optimal menggunakan algoritma genetika. Algoritma genetika merupakan salah satu metode optimasi yang terinspirasi dari proses evolusi alami dan memiliki kemampuan untuk mencari solusi yang optimal secara  efisien,  bahkan  untuk  masalah  yang  kompleks  seperti  penjadwalan  piket  pegawai.  Sistem penjadwalan piket pegawai DPPM yang dikembangkan menggunakan algoritma genetika diharapkan dapat memenuhi semua aturan yang berlaku, menghasilkan jadwal piket yang optimal, dan mudah untuk melakukan perubahan jadwal piket jika diperlukan. Pengembangan sistem penjadwalan piket pegawai DPPM menggunakan algoritma genetika diharapkan dapat memberikan beberapa manfaat seperti meningkatkan kualitas pelayanan ke masyarakat dan meningkatkan efisiensi dan efektivitas kerja pegawai.
Kata Kunci : Algoritma, Genetika, DPPM, Penjadwalan

## Abstract
Dinas Pencegahan dan Penyelamatan of Medan City (DPPM) plays a crucial role in maintaining order, security, and safety for the people of Medan City. One of DPPM's primary responsibilities is to provide emergency response services 24/7. To ensure optimal emergency response services, DPPM requires an effective and efficient employee scheduling system. Currently, employee scheduling at DPPM is conducted  manually,  facing  challenges  such  as  adhering  to  all  regulations,  achieving  an  optimal scheduling solution, and making necessary changes to schedules.This research aims to develop an optimal  employee  scheduling  system  for DPPM  using  a  genetic  algorithm.  The  genetic  algorithm, inspired by natural evolutionary processes, has the capability to efficiently search for optimal solutions, even in complex problems like employee scheduling. The employee scheduling system developed using the genetic algorithm is expected to comply with all regulations, generate optimal schedules, and facilitate ease in making schedule changes when necessary.The development of the employee scheduling  system  for  DPPM  using  a  genetic  algorithm  is  anticipated  to  bring  several  benefits, including  enhancing  the  quality  of  service  to  the  community  and  improving  the  efficiency  and effectiveness of employee work."
Keyword: Algorithm, Genetics, DPPM, Scheduling

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi telah mengubah cara manusia bekerja dan hidup. Komputer yang awalnya hanya digunakan untuk menghitung, kini telah berkembang pesat dan dapat melakukan berbagai tugas yang sebelumnya hanya dapat dilakukan manusia. Hal ini  berkat  perkembangan  perangkat  lunak  (software)  dan  perangkat  keras  (hardware) komputer, serta algoritma-algoritma yang semakin canggih.
Kecerdasan  buatan  (AI)  adalah  cabang  ilmu  komputer  yang  mempelajari  cara membuat komputer dapat berpikir dan bertindak seperti manusia. AI memiliki potensi untuk memecahkan  masalah  yang  rumit,  termasuk  penjadwalan  mata  pelajaran.  Algoritma genetika  adalah  salah  satu  metode  AI  yang  terinspirasi  dari  proses  seleksi  alam.  Dalam algoritma  genetika,  solusi  masalah  direpresentasikan  sebagai  individu-individu  yang memiliki  gen.  Individu-individu  ini  kemudian  diseleksi  dan  dikombinasikan  untuk menghasilkan individu-individu baru yang lebih baik. Algoritma genetika telah digunakan untuk memecahkan berbagai masalah, termasuk penjadwalan mata pelajaran. Dalam kasus penjadwalan mata pelajaran, individu-individu direpresentasikan sebagai daftar jadwal mata pelajaran untuk setiap siswa. Individu-individu yang memiliki jadwal yang lebih baik akan memiliki peluang lebih besar untuk bertahan. Algoritma genetika dapat digunakan untuk menghasilkan jadwal mata pelajaran yang lebih efisien dan adil daripada jadwal yang dibuat secara manual.
Menurut Baker pada tahun 1974, penjadwalan adalah langkah penempatan sumber daya  pada  suatu  rentang  waktu  guna  menciptakan  penataan  sumber  daya  yang  sesuai dengan  urutan  pekerjaan  tertentu.  Diharapkan  bahwa  proses  penyusunan  jadwal  dapat menjadi lebih efektif dan efisien dalam mengatasi segala kendala yang dihadapi oleh suatu lembaga. (Oktarina, 2019)
Asal  usul  kata  penjadwalan  merujuk  pada  proses  rencana  alokasi  perintah  kerja, daftar  tugas,  tabel,  atau  rencana  tindakan  dengan  informasi  waktu  sebagai  dasar manajemen  waktu.  Permasalahan  terkait  penjadwalan  sering  dihadapi  oleh  berbagai lembaga pendidikan, termasuk SD Lazuardi Global Compassionate School. Saat ini, proses penjadwalan  mata  pelajaran  masih  dilakukan  secara  semi-manual,  dengan  pembuatan gambaran kasar jadwal yang kemudian ditransfer ke  Google  Sheet. Proses ini memakan waktu yang lama, bahkan hingga beberapa pekan, dan seringkali menyebabkan bentrok dan ketidaksesuaian jadwal mata pelajaran. Jadwal yang berhasil harus mempertimbangkan berbagai faktor, seperti ketersediaan ruang kelas, jumlah guru, jumlah mata pelajaran, dan jadwal  guru.  Diperlukan  suatu  aplikasi  yang  menggunakan  algoritma  penjadwalan  yang sesuai untuk mempermudah penyusunan jadwal untuk mengatasi permasalahan tersebut. Particle Swarm Optimization (PSO), Greedy, Simulated Annealing, dan algoritma genetika adalah beberapa algoritma yang digunakan. (Ardiansyah, 2022)
Dinas Pencegahan dan Penyelamatan Kota Medan (DPPM) memiliki peran penting dalam menjaga ketertiban, keamanan, dan keselamatan masyarakat Kota Medan. Salah satu tugas utama DPPM adalah memberikan layanan tanggap darurat selama 24 jam sehari, 7 hari  seminggu.  Untuk  memastikan  layanan  tanggap  darurat  yang  optimal,  DPPM membutuhkan  penjadwalan  piket  pegawai  yang  efektif  dan  efisien.  Penjadwalan  piket pegawai  DPPM  saat  ini  masih  dilakukan  secara  manual,  yang  seringkali  menghadapi beberapa tantangan, seperti memenuhi semua aturan yang berlaku, mendapatkan jadwal piket yang optimal, dan melakukan perubahan jadwal piket jika diperlukan.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem penjadwalan piket pegawai DPPM yang lebih optimal menggunakan algoritma genetika. Algoritma genetika merupakan salah  satu  metode  optimasi  yang  terinspirasi  dari  proses  evolusi  alami  dan  memiliki kemampuan untuk mencari solusi yang optimal secara efisien, bahkan untuk masalah yang kompleks seperti penjadwalan piket pegawai.
Sistem penjadwalan piket pegawai DPPM yang dikembangkan menggunakan algoritma genetika  diharapkan dapat memenuhi semua aturan yang berlaku, menghasilkan jadwal piket  yang  optimal,  dan  mudah  untuk  melakukan  perubahan  jadwal  piket  jika
diperlukan.Pengembangan  sistem  penjadwalan  piket  pegawai  DPPM  menggunakan algoritma  genetika  diharapkan  dapat  memberikan  beberapa  manfaat,  antara  lain: meningkatkan kualitas pelayanan kepada masyarakat, meningkatkan efisiensi dan efektivitas kerja  pegawai  DPPM,  meningkatkan  kepuasan  pegawai  DPPM,  mengurangi  beban  kerja petugas  DPPM,  dan  meningkatkan  akurasi  dan  konsistensi  dalam  penjadwalan  piket pegawai DPPM.

## METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan studi literatur sebagai metode pengumpulan data. Studi literatur  dilakukan  dengan  membaca,  menganalisis,  dan  meringkas  sumber-sumber kepustakaan yang relevan dengan permasalahan penelitian.

## 2.2 Alur Analisis
Penelitian ini dilakukan dalam dua tahap, yaitu tahap pengumpulan data dan tahap implementasi  metode.  Tahap  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  membaca, menganalisis,  dan  meringkas  sumber-sumber  kepustakaan  yang  relevan  dengan permasalahan  penelitian.  Tahap  implementasi  metode  dilakukan  dengan  menerapkan metode  yang  dipilih  pada  data  yang  telah  dikumpulkan.  Berikut  adalah  diagram  alur penelitian yang dilakukan.
Gambar 1. Tahapan penelitian
Dalam penyelenggaraan penelitian ini, penulis menggunakan metode sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data
Dalam penulisan ini, teknik pengumpulan data melibatkan:
a. Tinjauan Pustaka
Metode  untuk mengumpulkan  data dan informasi  dengan merinci  pengetahuan atau informasi dari berbagai sumber seperti buku, artikel, jurnal ilmiah, makalah, dan sumber lain yang relevan dengan objek penelitian.
b. Wawancara
Teknik  pengumpulan  data  yang  melibatkan  dialog  langsung  atau  tanya  jawab dengan narasumber dan pihak terkait guna mendapatkan informasi yang berkaitan dengan judul penelitian.
2. Analisis Sistem
Analisis  sistem  merupkan  proses memahami sistem yang sedang berjalan, termasuk identifikasi  permasalahan  yang  ada,  sehingga  memungkinkan  perancangan  sistem informasi yang efektif dan efisien.
3. Desain Sistem
Pada tahap  desain  sistem, penulis akan merancang  solusi untuk mengatasi  masalah yang telah diidentifikasi melalui pengumpulan data.
4. Implementasi
Dilakukan penerapan dari peracangan yang telah dilakukan
2.3 Algoritma Genetika
Algoritma Genetika secara umum dijelaskan pada diagram alir dibawah ini.
Gambar 2. Flowchart Algoritma Genetika
Berikut keterengan dari diagram alir diatas.
1. Bangkitkan Populasi Awal
Populasi awal dalam algoritma genetika dibangkitkan secara acak untuk mendapatkan solusi  awal.  Populasi  ini  terdiri  atas  sejumlah  kromosom  yang  masing-masing kromosom mewakili solusi yang mungkin.
2. Evaluasi fungsi tujuan ( fitness)
Dalam algoritma genetika, setiap populasi divaluasi berdasarkan nilai fitnessnya. Nilai fitness adalah ukuran performa suatu individu. Individu dengan nilai fitness tinggi akan bertahan,  sedangkan  individu  dengan  nilai  fitness  rendah  akan  mati.  Pada  masalah maksimasi, nilai fitness adalah nilai fungsi h yang dioptimasi.
3. Seleksi
Dalam  algoritma  genetika,  proses  seleksi  digunakan  untuk  menentukan  individu- individu yang akan diikutsertakan dalam crossover. Terdapat beberapa metode seleksi yang dapat digunakan, salah satunya adalah metode roulette wheel. Pada metode ini, setiap individu menempati potongan lingkaran pada roda roulette secara proporsional sesuai  dengan  nilai  fitnessnya.  Metode  seleksi  lainnya  adalah  metode  ranking,  yang dimulai dengan mengurutkan individu-individu berdasarkan nilai fitnessnya kemudian memberi nilai fitness baru berdasarkan urutannya.
4. Crossover
Proses crossover dalam algoritma genetika merupakan operator penting yang berperan untuk  meningkatkan  keanekaragaman  string  dalam  populasi.  Proses  ini  dilakukan dengan  cara  menyilangkan  gen-gen  dari  dua  individu  induk  (parent)  untuk menghasilkan dua individu baru ( offspring).
5. Mutasi
Mutasi  adalah  perubahan  nilai  gen  dalam  kromosom,  yang  dapat  menghasilkan individu  baru  dengan  memodifikasi  satu  atau  lebih  gen  pada  individu  yang  sama. Fungsinya mencakup penggantian gen yang hilang dari populasi selama seleksi alam, sekaligus menyediakan gen baru yang tidak ada dalam populasi awal.
6. Individu Terbaik (Kriteria Berhenti)
Individu  terbaik  merupakan  proses  untuk  menghentikan  Algoritma  Genetika  yang merupakan tujuan yang ingin dicapai dari proses tersebut.
7. Hasil
Hasilnya adalah solusi paling optimal yang diperoleh dengan menggunakan algoritma Genetika

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 2.1 Ketentuan Umum
Untuk  pembuatan  jadwal  piket  pegawai  dibutuhkan  beberapa  hal  yang  harus diperhatikan, dimana hal-hal tersebut yang akan menjadi aturan atau rule dalam algoritma Genetika.  Berikut  ini  adalah  beberapa  aturan  yang  diterapkan  pada  proses  pembuatan jadwal piket pegawai di Dinas Pencegahan dan Penyelamatan di Kota Medan.
1. Terdapat 3 buah divisi (bidang) pada dinas terkait. Yaitu divisi informasi, divisi operator dan divisi penyelamatan dan kebakaran.
2. Jadwal piket dalam satu hari dibagi menjadi 2 shift
3. Setiap shift terdapat 3 orang pegawai yang piket
4. Hanya boleh 1 pegawai dari setiap divisi pada satu shift
5. Pegawai yang sudah piket pada shift pertama tidak boleh piket pada shift kedua di hari yang sama
Tahapan penjadwalan menggunakan algoritma Genetika.

## a. Kodefikasi (Penamaan variabel)
Proses  kodefikasi  adalah  proses  pemberian  nama  sementara  kepada  variabel  yang  ada untuk mempermudah proses
Tabel 1. Kodefikasi variabel 1 No. DIVISI Informasi Operator Penyelamatan 1 A1 B1 C1 2 A2 B2 C2 3 A3 B3 C3
Proses  diatas  merupakan  contoh  proses  kodefikasi,  dimana  setiap  dilakukan pengkodean kepada setiap variabel yang pada kasus ini yang merupakan variabel adalah
b. Membangkitkan Populasi awal
Langkah  pertama  adalah  melakukan  pembuatan  populasi  awal,  dimana populasi awal merupakan kumpulan solusi atau jadwal yang memungkinkan dijadikan sebagai  jadwal  piket  pegawai.  Pada  umumnya  proses  ini  dilakukan  secara random.
Semakin  banyak  populasi  awal  yang  dibangkitkan  maka  probabilitas  didapatkannya
solusi  terbaik  semakin  baik  pula.  Berikut  adalah  contoh  populasi  awal  yang dibangkitkan. Pada pembangkitan populasi awal di sampel ini terdapat 6 kromosom per  populasi.  Dimana  dalam  1  populasi  adalah  jadwal  piket  untuk  1  hari  (2 shift). Kromosom urutan pertama sampai ketiga adalah untuk jadwal piket di shift 1 sedangkan kromosom keempat sampai keenam adalah kromosom untuk jadwal piket di shift 2.
Tabel 2. Sampel pembangkitan populasi awal
Populasi Pegawai Piket (dalam 2 shift) 1 A2 - B1 - C1 - B2 - C1 - C3 2 A1 - C2 - C3 - C1 – A2 – A1 3
B2 - C1 - C3 - A3 - A1 -
C1
4 A3 - A1 - C1 - B1 – C1 – A2 5
B1 – B2 – B3 - B2 - C1 - C3 6
A1 – B1 – C2 - B1 – A1 –

## C2
Setelah membangkitkan populasi, langkah selanjutnya adalah penghitungan nilai fitness, dimana nilai inilah yang akan menentukan populasi mana yang memiliki nilai error paling rendah. Nilai error adalah jumlah kejadian pada populasi yang melanggar aturan atau rule yang sudah ditetapkan diawal.
c. Iterasi (seleksi – crossover - mutasi)
Langkah  selanjutnya  setelah  populasi  induk  ditentukan,  maka  akan dilakukan  proses  iterasi,  dimana  proses  ini  terbagi  menjadi  3  tahap.  Yaitu  seleksi, crossover  dan  mutasi.  Proses  seleksi  adalah  proses  pemilihan  2  populasi  induk  dari seluruh populasi awal yang telah dibangkitkan, populasi yang dipilih adalah populasi yang  memiliki  nilai  kesalahan  paling  rendah.  Kemudian  dilakukan  tahap crossover, langkah ini adalah proses persilangan dari dua populasi terpilih untuk menghasilkan populasi terbaru yang akan memiliki sifat dari kedua populasi induknya. Kemudian pada tahap  mutasi,  beberapa  solusi  pada  populasi  baru  akan  dilakukan  mutasi,  yaitu
perubahan acak pada solusi.
Proses iterasi (seleksi – crossover - mutasi)  akan dilakukan sebanyak mungkin untuk  mendapatkan  solusi  paling  optimum,  dimana  pada  proses  iterasi  populasinya tidak  berubah  lagi  karna  telah  mencapai  konvergen  atau  sudah  menemukan  solusi optimal
2.2 Diagram
1. Usecase Diagram
Use  case  diagram  merupakan  diagram  yang  menggambarkan  interaksi  antara pengguna dan sistem,serta mendokumentasikan kebutuhan fungsional dari sistem. Use case  diagram  adalah  alat  yang  penting  dalam  pengembangan  perangkat  lunak. Diagram ini dapat membantu untuk memastikan bahwa sistem memenuhi kebutuhan pengguna.
Secara sederhana, use case diagram adalah diagram yang menggambarkan apa yang dapat dilakukan sistem dan siapa yang dapat melakukannya. Diagram ini dapat membantu untuk memahami bagaimana sistem akan digunakan dan bagaimana sistem akan memenuhi kebutuhan pengguna.
Gambar 3. Usecase diagram

## 2. Activity Diagram
Activity diagram adalah jenis diagram yang dapat digunakan untuk memodelkan banyak  proses  yang  terjadi  di  dalam  suatu  sistem.  Proses  runtime  suatu  sistem ditampilkan secara vertikal. Activity Diagram merupakan pengembangan dari Use Case
Diagram.
Secara sederhana, activity diagram adalah diagram yang menggambarkan apa yang  dilakukan  sistem  dan  bagaimana  sistem  melakukannya.  Diagram  ini  dapat membantu untuk memahami bagaimana sistem akan beroperasi dan bagaimana sistem akan memenuhi kebutuhan pengguna.

## Gambar 4. Activity Diagram

## 2.3 Hasil Program
Program yang dibuat mencakup halaman untuk admin sebagai pengatur jadwal dan halaman untuk pengguna. Adapun program yang telah dibuat adalah sebagai berikut.
a. Halaman Login
Pada  halaman  ini, username  dan  password    yang  dimasukkan  akan  menentukan seseorang yang mencoba masuk ke program berupa admin atau pengguna, sehingga akan langsung dialihkan ke beranda masing-masing.

## Gambar 5. Halaman Login

## b. Halaman Beranda Admin
Halaman  beranda  admin  merupakan  halaman  yang  pertama  kali  saat  orang  yang mencoba  login  adalah  seorang  admin.  Pada  halaman  ini  admin  dapat  melihat, menambah, menghapus dan merubah data anggota yang ingin dibuat jadwal piketnya.
Gambar 6. Beranda Admin

## c. Halaman Pembuatan Jadwal
Halaman  pembuatan  jadwal  adalah  halaman  hasil  pembuatan  jadwal  menggunakan algoritma Genetika berdasarkan anggota yang ada pada halaman beranda admin. Pada halaman  ini  akan  ditampilkan  hasil  algoritma  dan  jadwal  yang  telah  dibuat  dapat disimpan ke dalam database.
Gambar 7. Pembuatan Jadwal
d. Halaman Beranda Pengguna
Halaman  beranda  pengguna  merupakan  tampilan  awal  ketika  seseorang  yang  masuk adalah seorang pengguna biasa. Pada halaman ini pengguna hanya dapat melihat daftar anggota yang ada.
Gambar 8. Beranda Pengguna

## e. Halaman Jadwal
Halaman jadwal merupakan halaman yang dapat diakses oleh pengguna untuk melihat jadwal  yang  telah  dibuat  dan  disimpan  oleh  admin  pada  saat  pembuatan  jadwal sebelumnya. Pada halaman ini mengguna dapat mengunduh jadwal yang ada dalam ekstensi . csv, .xlsx dan .pdf.
Gambar 9. Halaman Jadwal

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  membuktikan  bahwa  Sistem  Penjadwalan  Piket  Pegawai  yeng memanfaatkan  algoritma  Genetika  dapat  memudahkan  pihak  dinas  terkait  dalam manejemen  daftar  piket  untuk  skala  divisi  atau  bagian  serta  jumlah  pegawai  yang  lebih banyak. Semakin banyak pembangkitan populasi awal dan jumlah iterasi yang dilakukan pada  proses  penjadwalan  menggunakan  algoritma  Genetika  maka  kemungkinan diperolehnya jadwal optimam semakin meningkat.
Adapun saran dari penulis adalah agar lebih mengembangkan sistem penjadwalan untuk dapat menangani kasus yang lebih kompleks seperti untuk menangani penjadwalan dengan jumlah variabel yang jumlahnya lebih banyak. Dan ada baiknya juga jika penerapan sistem  yang  dapat  dimigrasi  ke android  agar  lebih  memdahkan  banyak  pihak  untuk menangani kasus yang mirip.

## DAFTAR PUSTAKA
Ardiansyah,  H.,  &  Junianto,  M.  B.  S.  (2022).  Penerapan  Algoritma  Genetika  untuk Penjadwalan Mata Pelajaran. Jurnal Media Informatika Budidarma, 6(1), 329-336.
Assidiq, M., & Qashlim, A. A. (2021). Sistem Informasi Penjadwalan Mata Pelajara Berbasis Web  Menggunakan  Metode  Algoritma  Genetika  Pada  SMKN  6  Majene.  Journal Peqguruang, 3(2), 861-865.
Bagus, P., & Pranatawijaya, V. H. (2019). Implementasi Algoritma Genetika Pada Penjadwalan Program  Profesional  Jurusan  Teknik  Informatika  Universitas  Palangka  Raya.  Jurnal Sains dan Informatika: Research of Science and Informatic, 5(2), 90-98.
Nugraha, Y. S., Darusalam, U., & Iskandar, A. (2022). Implementasi Algoritma Genetika pada Perancangan Aplikasi Penjadwalan Instalasi Antivirus Berbasis Website menggunakan Metode Waterfall. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), 6(1), 125- 137.
Oktarina, D., & Hajjah, A. (2019). Perancangan Sistem Penjadwalan Seminar Proposal dan Sidang  Skripsi  dengan  Metode  Algoritma  Genetika.  JOISIE  (Journal  Of  Information Systems And Informatics Engineering), 3(1), 32-40.
Pambudi, A. P., & Waluyo, A. (2021). Perancangan Sistem Penjadwalan Perkuliahan Berbasis Website  Menggunakan  Algortima  Genetika.  JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem Informasi), 8(3), 1133-1146.
Ramadhani,  S.,  Mauliana,  P.,  Wiguna,  W.,  Hunaifi,  N.,  &  Firmansyah,  R.  (2022).  Sistem Penjadwalan  Antrian  Service  Mobil  Toyota  Menggunakan  algoritma  Genetika  di AUTO2000 Pasteur. Infotronik: Jurnal Teknologi Informasi dan Elektronika, 7(1), 11-26.
Rinaldi,  A.,  &  Rismayadi,  A.  A.  (2022).  Optimasi  Penjadwalan  Proyek  Dengan  Metode Algoritma Genetika. eProsiding Teknik Informatika (PROTEKTIF), 3(1), 107-120.
Sugeha, I. H., Inkiriwang, R. L., & Pratasis, P. A. (2019). Optimasi penjadwalan menggunakan metode algoritma genetika pada proyek rehabilitasi puskesmas minanga. Jurnal Sipil Statik, 7(12).
Swari,  M.  H.  P.,  Putra,  C.  A.,  &  Handika,  I.  P.  S.  (2022).  Analisis  Perbandingan  Algoritma Genetika  dan  Modified  Improved  Particle  Swarm  Optimization  dalam  Penjadwalan Mata Kuliah. Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika: JANAPATI, 11(2), 92-101.