## PENERAPAN RESOURCE LEVELING DENGAN METODE ALGORITMA GENETIKA PADA PROYEK KONSTRUKSI DI JAKARTA
Hendy 1 , Henny Wiyanto 2
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta Email: h_mudyono@yahoo.com
2 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta Email: hennyw@ft.untar.ac.id

## ABSTRAK
Tenaga  kerja  merupakan  salah  satu  sumber  daya  yang  berpengaruh  terhadap  penyelesaian proyek konstruksi.     Pada     fase     konstruksi    sering    kali   muncul   masalah   yang   berkaitan    dengan pengaturan    tenaga    kerja.    Fluktuasi  kebutuhan  tenaga  kerja  yang  tajam  menyebabkan  kebutuhan puncak  tenaga  kerja  harian  menjadi  tinggi.    Untuk    itu    diperlukan    suatu    cara    untuk    mengatasi fluktuasi yang tajam tersebut yaitu dengan perataan tenaga kerja.  Perataan tenaga kerja menggunakan metode  algoritma  genetika  dengan    bantuan    program    Evolver.  Hasil  penelitian  pada  proyek  X menunjukkan bahwa  perataan  tenaga  kerja pada  tenaga kerja (tukang  batu,  tukang kayu,  dan  tukang besi)  berpengaruh  terhadap    kebutuhan  puncak  tenaga  kerja  harian.  Terjadi  penurunan  kebutuhan puncak tenaga kerja tukang besi dari 77 orang menjadi 70 orang. Efisiensi yang terjadi adalah 9,1%. Dapat disimpulkan bahwa perataan tenaga kerja yang dilakukan pada penelitian ini dapat mengurangi kebutuhan puncak tenaga kerja.
Kata kunci: fluktuasi,  perataan tenaga kerja, proyek konstruksi, algoritma genetika

## 1. PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Pembangunan  infrastruktur  di  Indonesia  sangatlah  pesat  di  segala  bidang.  Oleh  karenanya,  sejalan  dengan perkembangan ini, diperlukan pengawasan dalam perencanaan dan pelaksanaan pembangunan proyek konstruksi agar dapat mencapai tujuan dan harapan yang diinginkan.
Karakteristik  volume  pekerjaan  yang  tersedia  pada  proyek  konstruksi  yang  bersifat  tidak  stabil  menyebabkan berfluktuasinya kebutuhan terhadap tenaga kerja. Selain itu, pada penjadwalan banyak terjadi overlap antara aktivitas satu dengan aktivitas lainnya, sehingga menyebabkan kebutuhan puncak tenaga kerja harian menjadi tinggi.
Pemerataan sumber daya manusia ( resource leveling ) merupakan salah satu usaha yang dilakukan untuk menghindari fluktuasi yang tajam tersebut. Tujuan dilakukannya pemerataan adalah untuk meperoleh pemanfaatan yang optimal dari sumber daya manusia dan untuk menghindari saat dimana kebutuhan tenaga menjadi sangat tinggi atau sangat rendah (Raja and Kumanan, 2007).

## Maksud dan tujuan
Maksud dari penelitian ini adalah menghitung jumlah perbedaan tenaga kerja sebelum dan sesudah dilakukan resource leveling dengan  metode  Algoritma  Genetika.  Sedangkan  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengetahui    banyak perbedaan tenaga kerja sebelum dan sedudah dilakukan resource leveling dengan metode Algoritma Genetika.

## Ruang lingkup
Ruang lingkup dari penelitian ini adalah perataan tenaga kerja yang dilakukan dengan metode Algoritma Genetika. Data yang dikumpulkan adalah data penjadwalan proyek yang dapat menunjukkan informasi jenis kegiatan, durasi kegiatan, dan keterkaitan aktivitas beserta keterangan kebutuhan tenaga kerja per hari untuk setiap kegiatan.

## Batasan masalah
Batasan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah  waktu  mulai  daan  selesai  pengerjaan  proyek  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  tetap  dan  tidak  dapat  diperpanjang.  Durasi  setiap  kegiatan  didalam  proyek  adalah  tetap. Produktivitas pekerja setiap kegiatan dianggap sama.

## 2. DASAR TEORI

## Perataan sumber daya (resource leveling)
Sering terjadi pada saat tertentu proyek terlalu banyak menyedot sumber daya (tenaga kerja) dan pada saat yang lain terlalu  sedikit  membutuhkan  sumber  daya  sehingga  pemakaian  sumber  daya  ini  tidak  merata.  Untuk  itu  harus dilakukan  perataan  agar  tidak  ada  sumber  daya  yang  dibiarkan  (terutama  tenaga  kerja)  setelah  pada  saat  tertentu diperlukan.
Soeharto (2001) menyatakan, naik turunnya pekerjaan baik yang disebabkan oleh ada atau tidaknya kontrak atau usaha yang ditangani, maupun oleh sifat kegiatan proyek sendiri yang bersifat dinamis, mengakibatkan jumlah keperluan tenaga kerja yang berubah-ubah selama siklus proyek, baik kuantitas maupun kualitasnya. Untuk menjaga efisiensi, maka  jumlah  tenaga  kerja  harus  disesuaikan  dengan  perubahan  tersebut.  Caranya  adalah  dengan  sistem  multiguna ( multicraft ), yaitu seorang tenaga kerja dilatih dan ditingkatkan kemampuan agar dapat menangani berbagai macam pekerjaan. Cara lain adalah dengan meratakan pemakaian tenaga kerja ( resource leveling ), tujuannya adalah untuk mencegah terjadinya gejolak naik-turun (fluktuasi) yang tajam.
Fluktuasi  kebutuhan  sumber  daya  yang  berlebihan  menyebabkan  berbagai  masalah,  misalnya  pengadaan  dan pemulangan  pekerja  secara  tidak  beraturan,  penurunan  efisiensi  kerja  di  lapangan,  dan  penurunan  semangat  kerja. Keadaan ideal tercapai apabila bentuk histogram pembebanan sumber daya adalah rata. Keadaan optimum perlu dicari dengan  pengaturan  jadwal  kerja  agar  kebutuhan  sumber  daya  mempunyai  fluktuasi  yang  sama.  Hal  ini  dilakukan dengan  menggeser  jadwal  pekerjaan  yang  memiliki  float,  sehingga  tidak  mengganggu  penyelesaian  proyek  secara keseluruhan.

## Resource leveling metrics
Metrik perataan sumber daya telah dikembangkan untuk dapat menghitung secara langsung dampak yang dihasilkan dari fluktuasi sumber daya pada suatu proyek dari segi produktivitas dan biaya (El-Rayes and Jun, 2009). Fluktuasi ini dapat dibedakan menjadi 2 berdasarkan dampak yang dihasilkan terhadap efisiensi penggunaan tenaga kerja yaitu :  (1)  Fluktuasi  yang  dapat  diterima  / acceptable  fluctiation dan  (2)  fluktuasi  yang  tidak  diinginkan  / undesirable fluctuation .
Fluktuasi  yang  dapat  diterima  adalah  fluktuasi  yang  membentuk  grafik  naik  dan  kemudian  turun  yang  memiliki puncak di bagian atas grafik seperti bentuk gunung pada histrogram pekerja, Histrogram yang membentuk grafik naik diawal dan kemudian turun diakhir akan meminimalisasi tugas kontraktor untuk memanggil, mengistirahatkan, dan kemudian memanggil kembali pekerja (Matilla dan Abraham, 1998).
Fluktuasi  yang  tidak  diinginkan  membentuk  grafik  turun  yang  bersifat  sementara  pada  histrogram  pekerja.  Jenis fluktuasi ini dapat digambarkan seperti lembah pada histrogram kebutuhan pekerja. Pada jenis fluktuasi ini, kontraktor dipaksa untuk : (1) memulangkan pekerja dan kemudian memanggilnya kembali disaat dibutuhkan, atau (2) menahan pekerja yang menganggur di proyek sampai ia dibutuhkan kembali di hari selanjutnya. Maka, untuk meningkatkan produktivitas  pekerja  dan  mengurangi  biaya,  jenis  fluktuasi  ini  harus  dihitung  dan  diminimalisasi  dengan  cara menghitung: (1) Release and Re-Hire (RRH)  dan (2) Resources Idle Days (RID).
Release and Re-Hire Metric : RRH, adalah metrik yang digunakan untuk menghitung jumlah sumber daya yang perlu dipulangkan sementara saat kebutuhan pekerja menurun dan kemudian memanggilnya kembali saat kebutuhan tenaga kerja meningkatkan kembali. RRH dapat dihitung dengan persamaan:
(1)
(2)
dengan H = total kenaikan permintaan sumber daya harian, HR = total fluktuasi sumber daya harian,  T = total durasi proyek, r t = jumlah sumber daya pada hari ke- t ,  r t+1 = permintaan sumber daya pada hari ke- ( t+1 ), r T = permintaan sumber daya pada hari akhir proyek (T).
Resource  Idle  Days  Metric :  RID,  adalah  metrik  yang  digunakan  untuk  menghitung  jumlah  sumber  daya  yang menganggur (tidak produktif) selama proyek berlangsung. Metrik RID dapat dihitung dengan persamaan:
(3)
dengan T = total durasi proyek, dan r t = jumlah kebutuhan sumber daya pada hari ke- t .

## Model optimasi
Metrik pemerataan sumber daya yang dikembangkan oleh El-Rayes dan  Jun ini memiliki tujuan untuk meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya (memaksimalkan penggunaan sumber daya) dengan cara menurunkan angka RRH atau  RID.  Tujuan  selanjutnya  adalah  menurunkan  angkahkebutuhan  maksimun  /  kebutuhan  puncak  tenaga  kerja (MRD). Oleh karenanya, sebuah fungsi optimasi telah dirancang untuk menggabungkan bobot perencanaan ( W 1 ) dan ( W 2 )  untuk  menurunkan  angka  RRH  atau  RID  yang  sekaligus  meminalisasi  angka  kebutuhan  puncak  tenaga  kerja (MRD) dengan persamaan sebagai berikut:
Min ( W 1 RRH + W 2 MRD)  atau  Min ( W 1 RID + W 2 MRD)
dengan W 1 adalah bobot atau kepentingan relatif  untuk  RRH atau RID sedangkan W 2 adalah bobot atau kepentingan relatif  untuk  MRD.

## Algoritma genetika
Algoritma genetika adalah simulasi dari proses evolusi Darwin dan operasi genetika atas kromosom (Kusumadewi, 2003). Algoritma genetika mengikuti prosedur atau tahap-tahap yang menyerupai proses evolusi, yaitu adanya proses seleksi, crossover dan  mutasi.  Pada  setiap  generasi,  himpunan  baru  dari  deretan  individu  dibuat  berdasarkan kecocokan pada generasi sebelumnya (Goldberg, 1989). Istilah-istilah penting yang perlu diketahui dalam melakukan penyelesaian masalah menggunakan algoritma genetika yaitu:
a. Genotype (Gen) adalah sebuah nilai yang menyatakan satuan dasar yang membentuk suatu arti tertentu dalam satu kesatuan gen yang dinamakan kromosom. Dalam algoritma genetika, gen ini dapat berupa biner, integer, karakter ataupun kombinatorial.
b. Kromosom adalah gabungan gen-gen yang membentuk nilai tertentu
c. Alelle merupakan nilai dari gen
d. Individu menyatakan suatu nilai atau keadaan yang menyatakan salah satu solusi yang mungkin dari permasalahan yang diangkat.
e. Populasi merupakan sekumpulan individu yang akan diproses berdama dalam satu siklus proses evolusi.
f. Generasi menyatakan satu siklus proses evolusi atau satu interasi didalam algoritma genetik.
Algoritma  genetika  sangat  tepat  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  optimasi  yang  kompleks.  Didalam algoritma genetika, solusi permasalahan direpresentasikan ke dalam bentuk kromosom. Tiga aspek yang penting untuk penggunaan algoritma genetika yaitu :
1. Fungsi fitness.
2. Implementasi representasi genetik berupa kromosom.
3. Implementasi operasi genetik berupa operator crossover dan mutasi
Algoritma  genetika  membutuhkan  beberapa  parameter  yang  merupakan  parameter  kontrol  genetik  algoritma  yang terdiri dari ukuran populasi ( popsize ), peluang crossover (P c ), dan peluang mutasi (P m ). Ukuran populasi ( popsize ) menunjukkan jumlah kromosom yang terdapat didalam populasi. Peluang crossover (P c ) menunjukkan kemungkinan crossover yang terjadi antara dua kromosom. Peluang mutasi (P m ) menunjukkan kemungkinan mutasi yang terjadi antara pada gen-gen yang menyusun sebuah kromosom. Nilai parameter ini ditentukan juga berdasarkan permasalahan yang akan dipecahkan (Kusumadewi, 2005).
Ada beberapa rekomendasi yang bisa digunakan antara lain:
1. Untuk permasalahan yang memiliki kawasan solusi cukup besar, De Jong merekomendasikan untuk nilai parameter kontrol:
( popsize ; P c ; P m ) = (50; 0,6; 0,001)
2. Bila rata-rata fitness setiap generasi digunakan sebagai indikator, maka Grefenstette merekomendasikan: ( popsize ; P c ; P m ) = (30; 0,95; 0,01)
3. Bila fitness dari individu terbaik dipantau pada setiap generasi, maka usulannya adalah:
( popsize ; P c ; P m ) = (80; 0,45; 0,01)
4. Ukuran populasi sebaiknya tidak lebih kecil dari 30, untuk sembarang jenis permasalahan.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## Metode pengumpulan data
Data yang digunakan berupa data master schedule proyek yang memberikan informasi jenis kegiatan, durasi kegiatan, dan keterkaitan kegiatan serta keterangan jumlah kebutuhan tenaga kerja yang dibutuhkan setiap harinya untuk tiap jenis kegiatan. Data yang ada kemudian dibuatlah barchart untuk menngetahui alokasi sumber daya disetiap pekerjaan dan dibentuk histogram tenaga kerja.
Proyek yang ditinjau untuk penelitian ini adalah proyek high rise building yang terletak di daerah Jakarta Selatan yang dilaksanakan  oleh  kontraktor  X.  Penelitian  difokuskan  pada  tower  3  yang  digunakan  sebagai  apartemen.  Dalam penjadwalan proyek X ini, penjadwalan lantai B5 tipikal hingga GF dan penjadwalan lantai 2 tipikal hingga top roof . Pekerjaan struktur atas pada proyek X tower 3, dibagi menjadi 3 zona. Setiap zona memiliki jadwal yang sama yang terdiri dari pekerjaan struktur kolom, pekerjaan struktur shearwall , dan pekerjaan struktur dan pelat. Masing-masing pekerjaan struktur terdiri dari kegiatan pembesian yang dilakukan oleh tukang besi, kegiatan bekisting dilakukan oleh tukang kayu, dan kegiatan pengecoran dilakukan oleh tukang batu.
Tabel 2.  Data Penjadwalan Lantai 2 – top roof Tabel 1.  Data Penjadwalan Lantai B5-GF
ID Kegiatan Durasi (Hari) Predecessors Pekerja (Orang) 2370 ZONA 1 14 2371 KOLOM 5
2372 Pembesian 3 26 2373 Bekisting 3 2372FS - 2d 16 2374 Pengecoran 1 2373 5 2375 SHEARWALL 8 2376 Pembesian 4 2372SS + 1d 21 2377 Bekisting 4 2376FS - 1d 11 2378 Pengecoran 1 2364FF, 2377 5 2379 BALOK DAN PELAT 7 2380 Bekisting 4 2378FS - 2d 50 2381 Pembesian 4 2380FS - 2d 30 2382 Pengecoran 1 2381 15 2383 ZONA 2 14 2384 KOLOM 5 2385 Pembesian 3 2376SS + 1d 23 2386 Bekisting 3 2385FS - 2d 14 2387 Pengecoran 1 2386 5 2388 SHEARWALL 8 2389 Pembesian 4 2385SS + 1d 7 2390 Bekisting 4 2389FS - 1d 11 2391 Pengecoran 1 2387FF, 2390 5 2392 BALOK DAN PELAT 7 2393 Bekisting 4 2391FS - 2d 28 2394 Pembesian 4 2393FS - 2d 17 2395 Pengecoran 1 2394 10 2396 ZONA 3 14 2397 KOLOM 5 2398 Pembesian 3 2389SS + 1d 26 2399 Bekisting 3 2398FS - 2d 16 2400 Pengecoran 1 2399 5 2401 SHEARWALL 8 2402 Pembesian 4 2398SS + 1d 21 2403 Bekisting 4 2402FS - 1d 11 2404 Pengecoran 1 2400FF, 2403 5 2405 BALOK DAN PELAT 7 2406 Bekisting 4 2404FS - 2d 50 2407 Pembesian 4 2406FS - 2d 30 2408 Pengecoran 1 2407 15
ID Kegiatan Durasi (Hari) Predecessors Pekerja (Orang) 2610 ZONA 1 9 2611 KOLOM 4 2612 Pembesian 2 2582FS + 2d 28 2613 Bekisting 2 2612FS - 1d 32 2614 Pengecoran 1 2613 5 2615 SHEARWALL 6 2616 Pembesian 3 2612SS + 1d 20 2617 Bekisting 3 2616FS - 1d 16 2618 Pengecoran 1 2614FF, 2617 5 2619 BALOK DAN PELAT 6 2620 Bekisting 4 2618FS - 4d 57 2621 Pembesian 3 2620FS - 2d 37 2622 Pengecoran 1 2621 15 2623 ZONA 2 9 2624 KOLOM 4 2625 Pembesian 2 2595FS + 2d, 2616SS + 1d 24 2626 Bekisting 2 2625FS - 1d 27 2627 Pengecoran 1 2626 5 2628 SHEARWALL 6 2629 Pembesian 3 2625SS + 1d 6 2630 Bekisting 3 2629FS - 1d 5 2631 Pengecoran 1 2627FF, 2630 5 2632 BALOK DAN PELAT 6 2633 Bekisting 4 2631FS - 4d 32 2634 Pembesian 3 2633FS - 2d 21 2635 Pengecoran 1 2634 10 2636 ZONA 3 9 2637 KOLOM 4 2638 Pembesian 2 2608FS + 2d, 2696SS + 1d 28 2639 Bekisting 2 2638FS - 1d 32 2640 Pengecoran 1 2639 5 2641 SHEARWALL 6 2642 Pembesian 3 2638SS + 1d 20 2643 Bekisting 3 2642FS - 1d 16 2644 Pengecoran 1 2640FF, 2643 5 2645 BALOK DAN PELAT 6 2646 Bekisting 4 2644FS - 4d 57 2647 Pembesian 3 2646FS - 2d 37 2648 Pengecoran 1 2647 15

## Metode analisis data
Data barchart yang telah dibentuk kemudian dilakukan perataan tenaga kerja dengan menggunakan metode algoritma genetika. Proses perataan dibantu program Evolver 7.5.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perataan tenaga kerja hanya dilakukan pada kegiatan-kegiatan yang tidak kritis dengan mengituki aturan tie-breaking (El-Rayes dan Jun, 2009) yaitu sebagai berikut :
1. Pilih aktivitas tidak kritis terakhir ( n * ) dengan waktu LF terakhir yang belum bergeser dalam siklus pergeseran sebelumnya.
2. Jika aturan i) menghasilkan nilai yang sama ( tie ), maka pilih aktivitas tidak kritis ( n * ) dengan float terkecil. 3. Jika aturan ii) juga menghasilkan nilai yang sama (tie), pilih aktivitas tidak kritis terbaru ( n * ) yang memiliki urutan terakhir ( n )
Berdasarkan penjadwalan dengan metode PDM, diketahui bahwa kegiatan kritis untuk zona 1, 2, dan 3 pada lantai B5 hingga lantai GF terjadi pada semua kegiatan shearwall dan semua kegiatan balok dan pelat. Kegiatan tidak kritis terjadi pada kegiatan pembesian, bekisting, dan pengecoran kolom. Hal ini sama terjadi pada penjadwalan lantai 2 hingga lantai top roof .

## Hasil resource leveling lantai B5 – GF
Pada  penjadwalan  awal  pekerjaan  pengecoran  lantai  B5  yang  dilakukan  oleh  tukang  batu,  jumlah  maksimum permintaan tenaga kerja tukang batu per hari selama proyek berlangsung (MRD) untuk lantai B5 adalah 15 orang dan total jumlah tenaga kerja per hari yang tidak produktif (RID) untuk lantai B5 adalah 75 orang, seperti terlihat pada histogram gambar 1. Setelah dilakukan perataan tenaga kerja, nilai RID tukang batu menurun menjadi 35 orang dengan nilai MRD tetap.
Gambar 1.  Histogram tenaga kerja tukang batu lantai B5 sebelum Resource Leveling Gambar 2.  Histogram tenaga kerja tukang batu lantai B5 setelah Resource Leveling
Gambar 4.  Histogram tenaga kerja tukang kayu lantai B5 setelah Resource Leveling Gambar 3.  Histogram tenaga kerja tukang kayu lantai B5 sebelum Resource Leveling
Pada penjadwalan awal pekerjaan bekisting lantai B5 yang dilakukan oleh tukang kayu, jumlah maksimum permintaan tenaga  kerja  tukang  kayu  per  hari  selama  proyek  berlangsung  (MRD)  untuk  lantai  B5  adalah  100  orang  dan  total jumlah tenaga kerja per hari yang tidak produktif (RID) untuk lantai B5 adalah 24 orang. Setelah dilakukan perataan, histogram pekerja  menjadi  seperti gambar 4 dengan nilai RID tukang batu  menurun menjadi 0 orang dengan nilai MRD tetap.
Pada gambar 5, pekerjaan pembesian lantai B5 yang dilakukan oleh tukang besi memiliki jumlah maksimum permintaan tenaga kerja tukang kayu per hari selama proyek berlangsung (MRD) untuk lantai B5 adalah 77 orang dan total jumlah tenaga kerja per hari yang tidak produktif (RID) untuk lantai B5 adalah 105 orang. Pada gambar 6 setelah dilakukan perataan, nilai RID tukang batu menurun menjadi 68 orang dan  nilai MRD pun turun menajdi 70 orang.

## Hasil resource leveling lantai 2 – top roof
Seperti  terlihat  pada  gambar  7,  jumlah  maksimum  permintaan  tenaga  kerja  tukang  batu  per  hari  selama  proyek berlangsung (MRD) untuk lantai 2 adalah 20 orang dan total jumlah tenaga kerja per hari yang tidak produktif (RID) untuk lantai B5 adalah 35 orang. Setelah dilakukan perataan, nilai RID tukang batu menurun menjadi 25 orang dengan nilai MRD tetap.
Gambar 5.  Histogram tenaga kerja tukang besi lantai B5 sebelum Resource Leveling
Gambar 6.  Histogram tenaga kerja tukang besi lantai B5 setelah Resource Leveling Gambar 7.  Histogram tenaga kerja tukang batu lantai 2 sebelum Resource Leveling Gambar 8.  Histogram tenaga kerja tukang batu lantai 2 setelah Resource Leveling
\
Dapat dilihat pada gambar 9, banyaknya tenaga kerja tukang kayu yang tidak produktif (RID) pada jadwal awal adalah 0  orang  dengan  jumlah  maksimum  permintaan  tenaga  kerja  tukang  kayu  per  hari  (MRD)  adalah  142  orang.  Hasil analisis menggunakan program menunjukkan bahwa tidak terjadi pergeseran pada barchart . Hal ini mengindikasikan bahwa  program  tidak  menemukan  angka  yang  lebih  baik  dari  nilai  fungsi  objektif  semul.  Oleh  karenanya,  pada pekerjaan bekisting kolom lantai 2 tidak terjadi pergeseran.
Berdasarkan gambar 10, banyaknya tenaga kerja tukang besi yang tidak produktif (RID) pada jadwal awal adalah 78 orang dengan jumlah maksimum permintaan tenaga kerja tukang kayu per hari (MRD) adalah 91 orang. Pekerjaan pembesian kolom pada lantai 2 tidak dapat dilakukan pergeseran karena tidak memiliki free float yang dikarenakan tidak terdapat pergeseran pada pekerjaan bekisting kolom lantai 2.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis data yang telah dilakukan, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode algoritma genetika dapat menurunkan jumlah tenaga kerja yang tidak produktif. Hal ini ditunjukkan dengan turunnya nilai RID ( Resources Idle Days ) pada tenaga kerja tukang batu, tukang kayu, dan tukang besi.
2. Tenaga kerja tukang batu lantai B5 hingga lantai GF mengalami penurunan nilai RID dari 75 orang menjadi 35 orang dengan nilai MRD tetap.
3. Tenaga kerja tukang kayu lantai B5 hingga lantai GF mengalami penurunan nilai RID dari 24 orang menjadi 0 orang dengan nilai MRD-yang tetap.
4. Tenaga kerja tukang besi lantai B5 hingga lantai GF mengalami penurunan nilai RID dari 105 orang menjadi 66 orang dan nilai MRD berkurang dari 77 orang menjadi 70 orang.
5. Tenaga kerja tukang batu lantai 2 hingga lantai top roof mengalami penurunan nilai RID dari 35 orang menjadi 25 orang dengan nilai MRD tetap.
6. Tenaga kerja tukang kayu dan besi lantai 2 hingga lantai top roof tidak mengalami penurunan nilai RID maupun MRD.
Gambar 9.  Histogram tenaga kerja tukang kayu lantai 2
Gambar 10.  Histogram tenaga kerja tukang besi lantai 2
7. Perataan tenaga kerja pada proyek X ini menghasilkan persentase penurunan kebutuhan tenaga kerja tukang besi sebesar 9,1% untuk lantai B5 hingga lantai GF.

## DAFTAR PUSTAKA
Callahan,  M.  T.,  Quackenbush,  D.  G.,  and  Rowings,  J.  E.  (1992). Construction  Project  Scheduling .  New  York: McGraw-Hill. Desiani, A. dan Arhami, M. (2005). Konsep Kecerdasan Buatan . Yogyakarta: Penerbit ANDI
El-Rayes,  K.,  and  Jun,  D.H.  (2009).  “ Optimizing  Resource  Leveling  in  Construction  Projects”  J.  Constr.  Eng. Manage ., 10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0000097 Ervianto, Wulfram I. (2005). Manajemen Proyek Konstruksi . Yogyakarta: Andi Offset Gen, M. and Cheng, R. (1997). Genetic Algorithm and Engineering Design .     New York: John Wiley & Sons, Inc. Goldberg, D.E. (1989). Genetic Algorithms In Search, Optimization And Machine Learning . New York: Addison- Wesley Publishing Hegazy, T. (1999). “ Optimization of Resource Allocation and Leveling Using Genetic Algorithms” J. Constr. Eng. Manage ., 125(3), 167–175. Kerzner, H. (1995). Project Management: A System Approach to Planning Scheduling, and Controlling ( 5 th Edition ). New York: Van Nostrand Reinhold Company Kristanto, A. (2004). Jaringan Syaraf Tiruan (Konsep Dasar, Algoritma, dan Aplikasi) . Yogyakarta: Gaya Media Kusumadewi, Sri. (2003). Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya) . Yogyakarta: Graha Ilmu. Kusumadewi,  Sri,  dan  Hari  Purnomo.  (2005). Penyelesaian  Masalah  Oprimasi  dengan  Teknik-Teknik  Heuristik . Yogyakarta: Graha Ilmu Matilla,  K.G.,  and  Abraham,  D.M.  (1998).  “ Resource  Leveling  of  Linear  Schedules  using  Integer  Linear Programming ”. J. Constr. Eng. Manage ., 124(3), 232–244. Nurhayati. (2010). Manajemen Proyek . Yogyakarta: Graha Ilmu Oberlender, G.D. (1993), Project Management For Enginering And Construction . New York: McGraw-Hill Prasetya, Hery, dan Lukiastuti, F. (2009). Manajemen Operasi . Jakarta: PT. Buku Kita Santosa, B. (2009). Manajemen Proyek Konsep & Implementasi . Yogyakarta: Graha Ilmu Santosa, B., dan Ai, T.J. (2017). Pengantar Metaheuristik (Implementasi dengan Matlab) . Surabaya: ITS Tekno Sains Schwalbe, K. (2004). Information Technology Project Management ( 3 rd Edition ). Canada: Thompson Soeharto, I. (2001). Manajemen Proyek Jilid 2 . Semarang: Erlangga Steven, J. D. (1990). Technique for Construction Network Scheduling . United States: McGraw-Hill Companies