## Implementasi Algoritma Genetika untuk Aplikasi Penjadwalan Sistem Kerja Shift
Genetic Algorithm Implementation for Shift Work Scheduling Application
Wowon Priatna 1 , Joni Warta 2 , Dwi Sulistiyo 3 1,2,3 Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya E-mail: 1 wowon.priatna@dsn.ubharajaya.ac.id, 2 joniwarta@dsn.ubharajaya.ac.id,
3 dwi.sulistiyo@mhs.ubharajaya.ac.id

## Abstrak
Perusahaan yang beroperasi jam kerja 24 jam mempunyai tugas berat dalam menentukan jadwal shift  kerja.  Selain  memberikan  layanan  terbaik  untuk  pelanggan  setiap  waktu,  dan  memiliki segmen pasar khusus. Untuk melakukan produktivitas optimal diperlukan jadwal shift kerja yang teratur  bagi  perusahaan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  memecahkan  permasalahan  pengelolaan jadwal  kerja  menggunakan  algoritma  genetika  disalah  satu  perusahaan  konektivitas  penyedia jaringan internet yang secara manual membuat jadwal dengan bantuan microsoft excel dengan pertimbangan  bahwa  setiap  karyawan  memiliki  shift  kerja  berbeda  untuk  setiap  bulannya. Aplikasi ini menggunakan Unified Modeling Language sebagai model dari sistem penjadwalan shift kerja yang bertujuan untuk pengembangan sistem bisa dilakukan secara maksimal. Hasil dari implementasi perhitungan algoritma genetika menggunakan variabel waktu shift, variabel hari, variabel  nama  karyawan  tidak  ditemukan  permasalahan  penjadwalan  shift  kerja  begitu  juga setelah  dirancang  menggunakan  aplikasi  penjadwalan  shift  kerja  muncul  penjadwalan  sistem secara otomatis dengan acuan permasalahan yang sudah bernilai value 0.
Kata kunci: Shift Kerja, Unified Modeling Language, Penjadwalan, Algoritma Genetika, Aplikasi Penjadwalan

## Abstract
Companies that operate 24-hour working hours have a tough task in determining the work shift schedule. In addition to providing the best service to customers every time, and having a special market segment.  To  perform  optimal  productivity,  it  is  necessary  to  have  a  regular  work  shift schedule for the company. The purpose of this study is to solve the problem of managing work schedules  using  genetic algorithms in  an internet  network  provider  connectivity  company that manually  creates  schedules  with  the  help  of  Microsoft  Excel  with  the  consideration  that  each employee has a different work shift for each month. This application uses the Unified Modeling Language  as  a  model  of  the  work  shift  scheduling  system  which  aims  to  maximize  system development.  The  results  of  the  implementation  of  the  genetic  algorithm  calculation  using  the shift  time  variable,  day  variable,  employee  name  variable,  no  work  shift  scheduling  problems were  found  as  well  as  after  being  designed  using  the  work  shift  scheduling  application,  the scheduling system appeared automatically with reference to the problem which had a value of 0.
Keywords: work scheduling, UML, Genetic Algoritm, Sceduling Application

## 1. PENDAHULUAN
Organisasi perusahaan yang memiliki jadwal kerja tidak teratur harus menerapkan shift kerja  kepada  karyawannya.  Untuk  memenuhi  volume  pekerjaan  yang  besar  dengan  jumlah karyawan yang sedikit penjadwalan shift kerja perlu dilaksanakan dengan perencanaan waktu dan biaya yang minimal dengan tetap mempertimbangkan sejumlah batasan yang berkaitan dengan kendala tenaga kerja. Banyak organisasi perusahaan dalam pembuatan jadwal shift kerja masih menggunakan  sistem  konvensional  dengan  memanfaatkan  aplikasi  excel  sehingga  berdampak
penjadwalan shift kerja sering terjadi bentrok sehingga memakan waktu lama atau menimbulkan berbagai  macam  masalah.  Metode  yang  digunakan  dalam  membuat  shift  yang  cocok  untuk menyelesaikan masalah dalam penjadwalan adalah algoritma genetika [1, 2, 3].
Algoritma genetika adalah algoritma pencarian untuk menangani masalah optimasi[4,5,6] menggunakan  seleksi  alam[7], genetic alam[8]  dan  rekombinasi[9].  Algoritma  genetika  juga digunakan untuk klasifikasi serta pengoptimalan lainnya[10]. Kinerja algoritma genetika berkerja dalam bentuk kode sekumpulan parameter[11], Untuk menyelesaikan masalah yang lebih rumit, algoritma genetika terintegrasi menggunakan metode hibridisasi untuk meningkatkan efektivitas kinerjanya[12].  Pencarian  dilakukan  dengan  populasi  dari  masalah  penjadwalan  di representasikan menjadi string kromosom[13,14] serta berinterkasi dalam sub komponen[15] .
Implementasi algoritma genetika merupakan metode komputasi yang digunakan dalam perancangan aplikasi penjadwalan[2,7,16]. Beberapa penelitian menggunakan algoritma genetika dalam memecahkan masalah penjadwalan diantaranya: algoritma genetika untuk mengembangkan penjadwalan shift kerja[17], kerja Paruh waktu [18], penjadwalan mahasiswa [19],  penjadwalan  sekuriti[20]  algoritma  genetika  untuk  menemukan  solusi  optimal  untuk masalah penjadwalan shift kerja[21].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  memecahkan  permasalahan  pengelolaan  jadwal  kerja menggunakan algoritma genetika disalah satu perusahaan konektivitas penyedia jaringan internet yang  secara  manual  membuat  jadwal  dengan  bantuan  Microsoft  Excel  dengan  pertimbangan bahwa setiap karyawan memiliki shift kerja berbeda untuk setiap bulannya. Setiap periode jadwal berlangsung selama satu bulan, dalam satu hari, terdapat tiga shift kerja yang tersedia yaitu: pagi, siang dan malam.
Untuk menjawab permasalahan dalam penjadwalan shift kerja diatas, maka penelitian ini bertujuan menghasilkan aplikasi penjadwalan shift kerja karyawan yang optimum dalam sebulan dan  mengidentifikasi  parameter  algoritma  genetika  yang  optimum  menggunakan  algoritma genetika yang belum terdapat dalam penelitian lain.

## 2. METODE PENELITIAN
Gambar 1 adalah kerangka dari penelitian yang akan dilakukan.
Gambar 1 Tahapan Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Diambil  dari  permasalahan  yang  dihadapi  perusahaan  dalam  melakukan  penjadwalan shift kerja diantaranya: sering bentrok dalam menyusun jadwal, penjadwalan masih dibuat manual dengan bantuan Microsoft Excel dan pembagian shift kerja tidak merata.

## 2.2 Teknik Pengumpulan Data
Data didapatkan hasil wawancara dengan manajer, staf dan karyawan untuk mengetahui kondisi penjadwalan jadwal kerja saat ini di PT. Dwi Tunggal Putra.

## 2.3 Analisis Data
Hasil pengumpulan data didapatkan dalam penyusunan jadwal, terdapat karyawan dari tiga divisi yang terlibat dalam melakukan penjadwalan sistem kerja shifting adalah Divisi HRD, customer  care,  NOC  dan  TOC.  Dari  hasil  pengumpulan  data  dilakukan  Analisa  data  dengan menggambarkan kedalam Analisa sistem berjalan yang ditunjukan pada gambar 2. Pada gambar 2  dalam proses  penjadwalan  terdapat  3 aktor  yang terkait  dalam  penjadwalan  yaitu supervisor divisi, staff dan HRD.

## Gambar 2 Analisis Sistem Berjalan

## 2.4 Implementasi Algoritma Genetika
Tahapan implementasi genetika tersaji pada gambar 3 dimulai dengan Tahap Penentuan Nilai Awal adalah menentukan ukuran individu secara acak yang didapatkan dari populasi yang bergantung  kepada  masalah  yang  dihadapi.  Tahapan  kedua  adalah  reproduksi  berfungsi  untuk menentukan kesesuaian antara individu dan populasi menggunakan fungsi fitness. Dalam setiap generasi  individu  yang  paling  cocok  dipilih  Fitness  dan  banyak  teknik  yang  yang  dapat digunakan. Untuk mencari nilai fitness dapat digunakan pada persamaan 1.
𝑓(𝑔) = 1 (1+∑ 𝑃𝑖 𝑣𝑖 (𝑔)) (1)
Dimana  f(g)  adalah  fungsi  fitness  untuk  mendapatkan  nilai  individu  terbaik,  Pi:  Penalti  yang ditetapkan untuk aturan I Vi(g) = 1 jika jadwal g melanggar aturan i, bernilai 0 jika sebaliknya.

## Gambar 3 Tahapan Algoritma Genetika
Tahap ketiga dalah seleksi dimananya proses untuk menyaring kromosom yang lebih baik dengan memilih dari dua kromosom secara acak dibandingkan untuk mendapatkan nilai crossover dan mutasi [22]. Untuk melakukan seleksi dilakukan dengan mencari persentase dari nilai fitness dibagi total fitness dikalikan 100%.
Persentase = 𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐹𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 × 100% (2)
Dimana fitness menyatakan nilai individu terbaik, Total Fitnes adalah total nilai fitness yang telah didapatkan dari masing -masing individu.
Tahap  keempat adalah  crossover  berfungsi untuk  memilih secara acak  satu  posisi  dari kromosom induk yang akan dilakukan penukaran gen[11] yang akan didapatkan kromosom yang lebih baik[7], [23].
Tahap kelima adalah mutasi dalam prosesnya mengacu pada parameter probabilitas[24] dengan  untuk  megubah  nilai  gen  tertentu  dari  0  ke  1  atau  sebaliknya.  Proses  mutasi  ini  akan menghasilkan individu baru yang berasal dari kombinasi kromosom induk.

## 2.5 Implementasi Algoritma Genetika
Hasil  dari  perhitungan  dari  algoritma  genetika  dilanjutkan  merancang  aplikasi penjadwalan menggunakan use case dan class diagram.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Algoritma Genetika
Implementasi algoritma generika dimulai dengan memetakan penjadwalan dari data excel yang  diambil  dari  data  karyawan  divisi  customer  care  yang  ditampilkan  pada  tabel  1.  Untuk penjadwalan yang berjalan divisi customer care ditampilkan pada gambar 4.
Tabel 1 Data Karyawan No Nik Nama Divisi Jabatan 1 JC081292 Ade Priyatna Customer Care Staff 2 JC8388191 Agung Dwi Customer Care Staff
3 JC8388192 Dwi Sulistiyo Customer Care Staff 4 JC8388192 Lukni Fajar Customer Care Staff 5 JC8388192 Nuri Ramdani Customer Care Staff 6 JC8388192 Rizal Saputra Customer Care Staff 7 JC8388192
Santi Lestiana
Customer Care Staff
Gambar 4 Contoh Penjadawalan Pada Divisi Customer Care
Keterangan dari gambar 4 dimana s adalah shift siang, m adalah shift malam, p adalah shift pagi dan o adalah libur shift.
Membangkitkan populasi awal. Pada tahap ini menentukan variabel waktu shift , variabel hari, variabel nama pegawai, kemudian digunakan sebagai kromosom. Populasi awal dibentuk berdasarkan  jumlah  kromosom  N.  Kemudian  dihasilkan  secara  acak  untuk  proses  evaluasi kromosom, dimana panjang gen terdiri gen 1, gen 2 hingga gen N seperti terlihat pada Gambar 5.

## Chromosome 1

## Gambar 5 Membangkitkan Populasi Awal
Pembentukan kromosom. deklarasi jumlah dan dapat menentukan solusi permasalahan yang dihadapi. Untuk merekmendasikan dari permasahalan yang dihadapi sebagai  solusi maka dibuatkan parameter. Parameter ini dinamakan dengan gen yang bersatu membentuk kromosom, jumlah hari kerja yang ada adalah 1 minggu, dari hari senin sampai minggu, waktu kerja 24 jam mulai  jam  08.00  dan  selesai  jam  08.00  pagi  dihari  berikutnya,  jumlah  kromosom  adalah  20, sedangkan  satu  kromosom  terdiri  dari  N  gen.  Pengkodean  yang  dilakukan  adalah  pengkodean permutasi, yaitu pembentukan suatu kromosom yang dibentuk oleh suatu barisan bilangan yang menyatakan  bilangan-bilangan  tersebut  dalam  suatu  barisan.  Dalam  menentukan  suatu  gen dilakukan dengan mengacak nilai panjangnya, nilai gen tersebut adalah 0, 1, 2, 3, dimana 0 adalah shift  off,  1  shift  pagi,  2  shift  siang  dan  3  adalah  shift  malam.  Gambar  6  menunjukkan  cara mendapatkan nilai kromosom dari data tiap kromosom memakili nama karyawan. Contoh gambar  7 adalah contoh nama 3 karyawan yang dimasukan dalam kromosom untuk implementasi penjadwalan shift dalam seminggu.
Gambar 6 Proses Mendapatkan Nilai Kromosom
Gen 1 Gen 2 Gen N

## Gambar 7 Contoh Perwujudan Kromosom dalam Karyawan
Fitness.  Untuk  mendapat  nilai  fitness  dilakukan  terlebih  dahulu  menentukan  aturan penalty dengan aturan Tidak terdapat off dalam satu minggu, terdapat off sebanyak lebih dari 2 hari dalam 1 minggu, operator harus istirahat sedikitnya 8 jam dan operator wanita tidak dapat shift malam. Sebagian kromosom yang yang dihitung fitnessnya dapat dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8 Sample Kromosom Untuk Fitness
Dari sample kromosom gambar 6 kromosom maka menghasilkan: Penalti tidak ada off dalam satu minggu = 0 Penalti off lebih dari 2 hari = 1 Penalti istirahat kurang dari 8 jam = 0 Penalti karyawan wanita = 0
Hitung fitness kromosom 1 = 1 1 +1 = 0.5
Penalti tidak ada off dalam satu minggu = 1
Penalti off lebih dari 2 hari = 0 Penalti istirahat kurang dari 8 jam = 2 Penalti karyawan wanita = 0
Hitung fitness kromosom 2 = 1 1 +3 = 0.25
Penalti tidak ada off dalam satu minggu = 1
Penalti off lebih dari 2 hari = 0 Penalti Istirahat kurang dari 8 jam = 1 Penalti karyawan wanita = 2
Hitung fitness kromosom 2 = 1 1 +3 = 0.25
Seleksi. proses seleksi akan mendapatan nilai besar jika nilai fitness besar sehingga akan menentukan  pemilihan  parent.  Nilai  persentase  fitness  berdasarkan  Persamaan  (2)  dapat dinyatakan pada Tabel 2.

## Tabel 2 Persentase Fitnes
Individu Fitness Persentase 1 0.50 52.63% 2 0.25 26.31% 3 0.25 21.05% Total 1.00 99.99%
Tabel 1 menunjukkan tingkat probabilitas seleksi individu untuk proses seleksi. Individu 1  memiliki  probabilitas  paling  besar  yaitu  52,63%  terpilih  sebagai  tetua  pertama  untuk pembentukan  keturunan  baru  pada  seleksi  individu  untuk  persilangan  proses  kromosom.  Dan individu 2 dengan probabilitas 26,31% dipilih sebagai induk kedua untuk pembentukan keturunan baru dalam pemilihan individu untuk proses crossover kromosom.
Crossover dalam   proses ini, pilih dua kromosom induk untuk disilangkan secara acak. Proses perkawinan silang menggunakan persilangan satu titik. Pada proses ini akan dihasilkan kromosom  anak  sebagai  hasil  persilangan  kedua  orang  tua,  dimana  kromosom  anak  ini mengandung gen dari kombinasi kedua orang tua dan merupakan berbeda dengan gen induknya. Berikut ini adalah contoh proses perkawinan silang (crossover) seperti terlihat pada gambar  9. Dalam tahap crossover ini adalah untuk mendapatkan jadwal terbaik sehingga tidak diketemukan lagi penjadwalan yang bentrok.
Gambar 9 Proses Kawin Silang ( crossover )
Mutasi dimana proses dilakukan secara random dengan memilih atau memodifikasi gen– gen pada kromosom. Hasil mutasi didapatkan dari nilai fitness yang rendah atau sebaliknya[20]. Proses mutasi ditunjukan pada gambar 10.
Tahap terakhir dalam impelementasi algoritma genetika adalah mengevaluasi penjadwalan dengan memasukan inputan data dalam table 3.
Tabel 3 Data Ujicoba Untuk Penjadwan No Data Jumlah Masukan 1 Karyawan 7 2 Shift 3 3 NIK 7

## 3.2 Perancangan Aplikasi
Perancangan UML pertama  adalah  membuat Use  Case  Diagram [25] yang  berfungsi untuk  memodelkan  aplikasi  penjadwalan shifting kerja  dimana  terdapat  3  aktor  yaitu  staff, supervisor dan HRD. Staff hanya bisa melihat jadwal, supervisor bertugas membuat jadwal kerja shifting yang menjadi acuan jam kerja para karyawan pada divisinya masing-masing, dan dapat mempunyain akses melihat data shift serta data karyawan yang ada pada divisinya masing-masing sedangkan  HRD  mempunyai  wewenang  untuk  menyetujui  jadwal  yang  sudah  diajukan  oleh supervisor dan  memiliki  akses  untuk  mengelola  data  karyawan  dan  data detail  shifting yang berlaku. gambar 11 menunjukan use case diagram .
Gambar 11 Use Case Diagram
Tahap  kedua  adalah  merancang class  diagram diawali  dari class  login yang diimplementasi  oleh class  user untuk  mendapatkan  login  id, class user  membutuhkan class karyawan karena user adalah karyawan perusahan tersebut. Class penjadwalan bergantung class karyawan  karena  yang  melihat,  membuat  dan approve jadwal  adalah  karyawan  perusahan tersebut. Class divisi dan class jabatan adalah komposisi pada karyawan artinya class tersebut bagian dari class karyawan. Sedangkan penjadwalan bergantung pada class shift karena jika tidak ada class shift maka penjadwalan tidak bisa dilakukan dan. Class diagram ditunjukan oleh gambar 12.

## Gambar 12 Class Diagram

## 3.3 Implementasi Aplikasi
Pada  tahap  ini  adalah  impelementasi  hasil  dari  dari  perhitungan  algoritma  dan perancangan  aplikasi.  Aplikasi  shift  kerja  dibuat  berdasarkan  logic  dari  algoritma  genetika. Beberapa  tampilan  dari  aplikasi  yang  ditampilkan  di  penelitian  ini  adalah  detail  shifting, pembuatan jadwal dan konfirmasi jadwal.
Detail shifting berfungsi untuk melihat data karyawan beserta posisi kerja disetiap divisi, sebagai acuan untuk pembuatan jadwal. Detail shifting dapat dilihat pada gambar 13. Halaman membuat jadwal diakses oleh supervisor yang berfungsi untuk generate jadwal. Halaman ketika disimpan  akan  memberikan  notifikasi  kepada  HRD  pada  tampilan  approve  HRD.  Tampilan membuat  jadwal  dapat  dilihat  pada  gambar  14.  Konfirmasi  jadwal  diakses  oleh  HRD  untuk konfirmasi  pengajuan  jadwal  yang  diajukan  oleh  Supervisor.  Halaman  konfirmasi  atau persetujuan jadwal ditunjukan oleh gambar 15.

## Gambar 14 Membuat Jadwal

## Gambar 15 Halaman Konfirmasi Jadwal

## 3.4 Impementasi Algoritma Genetika Dalam Aplikasi
Penerapan  algoritma  genetika  terletak  pada  submenu  form  penjadwalan  dari  menu Schedule  Details  yang  ditunjukan pada  gambar 11.  Pada  submenu  ini  akan  menampilkan  data karyawan  yang  sudah  dilakukan  sortir  berdasarkan  divisi  karyawan  masing-masing.  Pihak supervisor  akan  menginputkan  periode  jadwal  yang  ingin  dibuat  beserta  dengan  detail  tahun. Setelah  semua  input  data  periode  dan  tahun  sudah  dimasukan,  algoritma  genetika  yang  telah dibangun  baru  akan  bekerja.  Data  yang  input  yang  sudah  dimasukan  akan  menjadi  parameter tambahan  dimana  akan  dilakukan  penjadwalan  dengan  mengambil  variabel  jumlah  karyawan, variabel nomor induk karyawan, variabel jumlah hari, variabel kode shift serta variabel periode yang diajukan.

## 3.5 Hasil Penjadawalan Shift oleh Sistem
Berdasarkan penjadwalan shift kerja yang dilakukan oleh sistem dengan data karyawan PT Dwi Tunggal Putra yang akan dilakukan pencarian solusi sampai mendapatkan nilai optimal dengan acuan penalty sudah bernilai value 0. Gambar 14 menunjukan sistem penjadwalan sudah sesuai dengan perhitungan algoritma genetika. Tampilan gambar 14 menunjukan dalam 7 hari ada
waktu non shift dan wanita tidak ada kode shift 3 yang berarti sistem menunjukan wanita tidak mendapat shift malam sesuai yang ditetapkan.
Maka jadwal yang diperoleh berupa nilai random dengan range 0 s/d 3 yang menjelaskan pengkodean jenis shift yang diberlakukan pada aplikasi ini akan menjadi acuan jadwal karyawan untuk satu bulan kedepan seperti yang terlihat pada gambar 14.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dalam  penelitian  ini  adalah  Penjadwalan  shift  bertujuan  agar  dapat melakukan  penjadwalan  secara  otomatis,  sehingga  menampilkan  jadwal  harian  untuk  setiap karyawan.  Sehingga  dapat  memaksimalkan  penjadwalan  karyawan  menggunakan  algoritma genetika, diperlukan parameter sebagai referensi seperti jumlah pegawai, data pegawai.
Implementasi algoritma genetika dalam penjadwalan shift kerja penjadwalan shift kerja yang dilakukan oleh sistem dengan data karyawan PT Dwi Tunggal Putra yang akan dilakukan pencarian solusi sampai mendapatkan nilai optimal dengan acuan penalty sudah bernilai value 0. Maka  jadwal  yang  diperoleh  berupa  nilai  random  dengan  range  0  s/d  3  yang  menjelaskan pengkodean jenis shift yang diberlakukan pada aplikasi ini akan menjadi acuan jadwal karyawan untuk satu bulan kedepan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Kannan,  K.  Bajpayee,  and  S.  Roy,  “Solving  timetable  scheduling  problems  using genetic Algorithm,” Int. J. Recent Technol. Eng. , vol. 7, no. 5, pp. 168–170, 2019.
[2] B. Tağtekin, M. U. Öztürk, and M. K. Sezer, “A Case Study: Using Genetic Algorithm for Job Scheduling Problem,” 2021, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2106.04854.
[3] J. Xu, “Improved Genetic Algorithm to Solve the Scheduling Problem of College English Courses,” Complexity , vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/2021/7252719.
[4] A. Maghawry, R. Hodhod, Y. Omar, and M. Kholief, “An approach for optimizing multi- objective problems using hybrid genetic algorithms,” Soft Comput. , vol. 25, no. 1, pp. 389– 405, 2021, doi: 10.1007/s00500-020-05149-3.
[5] M.  Durairaj  and  C.  Dhanavel, “A  Survey  on  Cloud Service  Scheduling  Using Genetic Algorithm,” Int. J. Comput. Sci. Eng. , pp. 1201–1207, 2018.
[6] I  Gede  Agus  Widyadana  and  Andree  Pamungkas,  “Perbandingan  Kinerja  Algoritma Genetika Dan Simulated Annealing Untuk Masalah Multiple Objective Pada Penjadwalan Flowshop,” J.  Tek.  Ind. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  26–35,  2002,  [Online].  Available: http://puslit2.petra.ac.id/ejournal/index.php/ind/article/view/16008.
[7] T.  Suratno,  N.  Rarasati,  and  G.  Z`,  “Optimization  of  Genetic  Algorithm  for Implementation Designing and Modeling in Academic Scheduling,” EKSAKTA Berk. Ilm. Bid. MIPA , vol. 20, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.24036/eksakta/vol20-iss1/166.
[8] A.  Kinast,  K.  F.  Doerner,  and  S.  Rinderle-Ma,  “Combing  metaheuristics  and  process mining:  Improving  cobot  placement  in  a  combined  cobot  assignment  and  job  shop scheduling  problem,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  200,  pp.  1836–1845,  2022,  doi: 10.1016/j.procs.2022.01.384.
[9] J.  Luo  and  D.  El  Baz,  “A  survey  on  parallel  genetic  algorithms  for  shop  scheduling problems,” Proc. - 2018 IEEE 32nd Int. Parallel Distrib. Process. Symp. Work. IPDPSW 2018 , pp. 629–636, 2018, doi: 10.1109/IPDPSW.2018.00103.
[10] R.  T.  Prasetio,  U.  Adhirajasa,  and  R.  Sanjaya,  “SELEKSI  FITUR  DAN  OPTIMASI PARAMETER k-NN BERBASIS ALGORITMA GENETIKA PADA,” J. RESPONSIF , vol. 2, no. 2, pp. 213–221, 2020.
[11] A. Hassanat, K. Almohammadi, E. Alkafaween, E. Abunawas, A. Hammouri, and V. B. S. Prasath, “Choosing mutation and crossover ratios for genetic algorithms-a review with a new dynamic approach,” Inf. , vol. 10, no. 12, 2019, doi: 10.3390/info10120390.
[12] T. A. El-Mihoub, A. A. Hopgood, and L. Nolle, “Self-adaptive learning for hybrid genetic
algorithms,” Evol. Intell. , vol. 14, no. 4, pp. 1565–1579, 2021, doi: 10.1007/s12065-020- 00425-5.
[13] J. S. Park, H. Y. Ng, T. J. Chua, Y. T. Ng, and J. W. Kim, “Unified genetic algorithm approach for solving flexible job-shop scheduling problem,” Appl. Sci. , vol. 11, no. 14, 2021, doi: 10.3390/app11146454.
[14] L.  Damayanti  and  I.  Cholissodin,  “Optimasi  Penjadwalan  Bimbingan  Skripsi Menggunakan Algoritme Genetika ( Studi Kasus : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 9, pp. 3370–3375, 2018.
[15] G.  Carmona-Arroyo,  M.  Quiroz-Castellanos,  and  E.  Mezura-Montes,  “Variable Decomposition  for  Large-Scale  Constrained  Optimization  Problems  Using  a  Grouping Genetic  Algorithm,” Math.  Comput.  Appl. ,  vol.  27,  no.  2,  p.  23,  2022,  doi: 10.3390/mca27020023.
[16] D. Rooyani and F. M. Defersha, “An efficient two-stage genetic algorithm for flexible job- shop  scheduling,” IFAC-PapersOnLine ,  vol.  52,  no.  13,  pp.  2519–2524,  2019,  doi: 10.1016/j.ifacol.2019.11.585.
[17] S. Informasi, P. Shift , and A. Genetika, “( Studi Kasus Jawara Digital Art Store Yogjakarta ) ( Studi Kasus Jawara Digital Art Store Yogjakarta ),” pp. 1–13, 2020.
[18] Y. Pratama, “Optimalisasi penjadwalan karyawan paruh waktu berdasarkan nilai fitness terbaik  menggunakan  algoritma  genetika  (studi  kasus  pada  pt  3g  indonesia),” J.  Nas. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 114–142, 2021.
[19] D.  Oktarina  and  A.  Hajjah,  “Perancangan  Sistem  Penjadwalan  Seminar  Proposal  dan Sidang  Skripsi  dengan  Metode  Algoritma  Genetika,” JOISIE  (Journal  Inf.  Syst. Informatics Eng. , vol. 3, no. 1, p. 32, 2019, doi: 10.35145/joisie.v3i1.421.
[20] I.  F.  Ashari,  A.  G.  Manalu,  and  R.  Setiawan,  “Analysis  of  Security  Guard Scheduling System  Using  Genetic  Algorithm  and  Tournament  Selection  (  Case  Study :  Institut Teknologi Sumatera ),” vol. 5, no. 2, pp. 202–207, 2021.
[21] N.  Xue,  D.  Landa-Silva,  I.  Triguero,  and  G.  P.  Figueredo,  “A  Genetic  Algorithm  with Composite  Chromosome  for Shift Assignment  of  Part-time  Employees,” 2018  IEEE Congr. Evol. Comput. CEC 2018 - Proc. , pp. 1–8, 2018, doi: 10.1109/CEC.2018.8477818.
[22] E.  Ongko,  “ANALISIS  PENGARUH  MUTASI  TERHADAP  PERFORMANCE ALGORITMA,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 1, no. 1, pp. 46–51, 2017.
[23] W. Khamprapai, C. F. Tsai, and P. Wang, “Analyzing the performance of the multiple- searching genetic algorithm to generate test cases,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 20, pp. 1–16, 2020, doi: 10.3390/app10207264.
[24] A. Basak, “A Rank based Adaptive Mutation in Genetic Algorithm,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 175, no. 10, pp. 49–55, 2020, doi: 10.5120/ijca2020920572.
[25] Silvi, W. Priatna, T. S. Lestari, and M. Khaerudin, “Penerapan Fuzzy Inference System Sugeno  dalam  Sistem  Pengangkatan  Karyawan  Kontrak  menjadi  Karyawan  Tetap,” Techno.Com , vol. 21, no. 2, pp. 332–342, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i2.5992.