• Tidak ada hasil yang ditemukan

Penjadwalan Dinas Pegawai Menggunakan Algoritma Genetika Pada PT Kereta Api Indonesia (KAI) Daerah Operasi 7 Stasiun Besar Kediri

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2018

Membagikan "Penjadwalan Dinas Pegawai Menggunakan Algoritma Genetika Pada PT Kereta Api Indonesia (KAI) Daerah Operasi 7 Stasiun Besar Kediri"

Copied!
6
0
0

Teks penuh

(1)

Fakultas Ilmu Komputer

Universitas Brawijaya

4371

Penjadwalan Dinas Pegawai Menggunakan Algoritma Genetika Pada PT

Kereta Api Indonesia (KAI) Daerah Operasi 7 Stasiun Besar Kediri

Yolanda Nailil Ula1, Dian Eka Ratnawati2, Satrio Agung Wicaksono3

Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email: 1yolannailil@gmail.com, 2dian_ilkom@ub.ac.id, 3satrio@ub.ac.id

Abstrak

Penjadwalan merupakan salah satu hal yang sangat penting untuk menciptakan keteraturan dalam kegiatan berorganisasi di perusahaan, salah satunya adalah penjadwalan pegawai. Pada penelitian ini digunakan data jadwal dinas pegawai PT Kereta Api Indonesia Stasiun Besar Kediri tahun 2017, untuk mendapatkan hasil penjadwalan yang optimal digunakan metode algoritma genetika sebagai solusi permasalahan berdasarkan aturan yang ditetapkan. Pada algoritma genetika ini proses inisialisasi populasi awal, setiap kromosom dibangkitkan menggunakan bilangan permutasi dengan panjang gen 98 yang mewakili 14 pegawai dalam 7 hari. Proses reproduksi terbagi menjadi crossover dan mutasi, metode crossover yang digunakan adalah one cut point, sedangkan metode mutasi yang digunakan adalah reciprocal exchange mutation. Proses evaluasi diperoleh dari perhitungan nilai fitness pada masing-masing kromosom. Seleksi dilakukan dengan elitism selection yaitu menyeleksi nilai fitness sehingga hasil terbaik akan lolos ke generasi selanjutnya. Berdasarkan hasil pengujian diperoleh parameter yang optimal yaitu nilai cr 0,1 nilai mr 0,9, generasi ke 50 dan populasi 50 dengan rata-rata nilai fitness 0,093.

Kata kunci: Penjadwalan Dinas Pegawai, Algoritma Genetika

Abstract

Scheduling is one thing that very important to create regularity organizational activities in the company, especially about the scheduling employee service. In this study data schedule employee PT Kereta Api Indonesia Kediri Besar Station in 2017, for optimal scheduling result use genetic algorithm method base on company regulation. In the genetic algorithm process initial population process is done by chromosome representation using permutation number with length of gene 98 representing 14 employees in 7 days. The reproduction process is divided into crossover and mutation, the crossover method use one cut point, and the mutation method use reciprocal exchange mutation. The selection process is done by elitism selection with selecting the fitness value based on the best result to be the parents in the next generation. Based on the test results are obtained the optimal parameters of cr value 0,1 mr value 0,9 in the 50 th generation and population 50 with average fitness value 0,093.

Keywords: Employee Service Scheduling, Genetic Algorithm

1. PENDAHULUAN

Di zaman teknologi seperti sekarang, perusahan ditutuntut untuk cepat beradaptasi dengan zaman terutama soal inovasi dan kreatifitas dalam pelayanan baik internal maupun eksternal. Perkembangan itu mendorong perusahan untuk selalu bertindak efisien dan efektif menjalankan tugas organisasi guna menghemat seumber daya seperti biaya dan waktu. Perkembangan saat ini sangat mempengaruhi perusahan keseluruhan, dan tidak

dapat dihindari bahwa teknologi informasi sangat berpengaruh untuk melakukan kegiatan organisasi secara otomatis dan tersistem dengan rapi. Salah satunya yang terpengaruh perkembangan adalah penjadwalan.

(2)

(dalam penggajian) dan waktu serta akan membantu pegawawai agar tidak mengalami kebingungan dalam melaksakan tugas organisasinya.

Perusahaan atau instansi biasanya masih menggunakan penjadwalan secara manual dan belum terkomputerisasi. Permasalahan yang muncul saat menggunakan penjadwalan manual adalah beban kerja yang tidak merata, pembagian jam kerja yang kurang adil hingga terjadi bentrok dalam organisasi, dan jumlah pegawai yang lebih sedikit dibandingakan beban kerja, serta sangat rentan dengan kesalahan manusia (human eror). Hal-hal ini menjadi faktor yang menyulitkan dalam membuat jadwal secara manual, untuk itu dibuatlah jadwal secara komputerisasi.

Masalah penjadwalan ini juga menimpa salah satu perusahaan transportasi pemerintah yaitu PT Kereta Api Indonesia (Persero) atau PT KAI. PT KAI hampir memiliki stasiun pemberhentian disetiap kota di pulau jawa, salah satunya adalah Stasiun Besar Kediri dibawah Daerah Operasi 7 Madiun. Setiap stasiun diberikan wewenang dalam menjalankan organisasinya termasuk pengaturan jadwal. Stasiun Besar Kediri untuk menentukan jadwal pegawainya masih menggunakan cara manual yang itu kurang efektif dan efisien berdasarkan masalah yang telah dibahas diatas, untuk mengatasi dan menghindari hal tersebut dapat dilakukan penjadwalan secara otomatis atau komputerisasi.

Penjadwalan pegawai secara otomatis dapat dilakukan menggunakan macam-macam metode seperti simulated annealing atau algoritma koloni semut, graph coloring, dan algoritma genetika (Mahmudy & rahman,2011). Algoritma genetika merupakan metode yang paling optimal untuk menyelesaikan masalah penjadwalan (Hayati,2013).

Algoritma genetika pernah dipakai pada penelitian mengenai penjadwalan oleh Devi, Mahmudy, & Setiawan (2015). Penelitian tersebut membahas penerapan algoritma genetika untuk penjadwalan asisten praktikum pada jurusan Teknik Informatika Universitas Barawijaya, penelitian tersebut menghasilkan kromosom terbaik dalam penjadwalan dengan waktu paling optimal dan jumlah penalti terendah. Penelitian lain yang dilakukan oleh Puspa ningrum, Djunaidy, &Vinarti (2013) menggunakan algoritma genetika untuk penelitian jurusan Sistem Informasi Institut Sepuluh November, menghasilkan keberhasilan

yang diharapkan degan berjalannya sistem dan memberikan output yang sesuai aplikasi, walau terdapat batasan lunak yang belum terpenuhi namun dianggap sama. Berdasarkan penelitian diatas menunjukan algoritma genetika dapat menyelesaikan masalah penjadwalan secara optimal.

Latar belakang permasalah diatas maka penelitian yang dilakukan menggambil judul “Penjadwalan Dinas Pegawai Menggunakan Algoritma Genetika Pada PT Kereta Api Indonesia (KAI) Daop 7 Stasiun Besar Kediri”. Penelitian ini diharap dapat menyelesaikan masalah penjadwalan dalam instansi.

2. METODOLOGI PENELITIAN

Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan dapat dilihat pada Gambar 1:

Gambar 1. Metodologi Penelitian

2.1 Studi Literatur

Pada tahapan ini bertujuan untuk mencari referensi mengenai penjadwalan menggunakan algoritma genetika. Sumber yang digunakan diperoleh dari internet, jurnal penelitian, dan sumber yang relevan.

2.2 Pengambilan Data

Data yang digunakan dalam penelitian diperoleh dari PT Kereta Api Indonesia khususnya Stasiun Besar Kediri, data diambil dari bidang kepegawaian tahun 2017 yang berisi nama dan nomor induk pegawai.

2.3 Analisis Kebutuhan

Tahapan analisis kebutuhan bertujuan untuk mengetahui kebutuhan yang diperlukan dalam membangun sistem penjadwalan dinas pegawai.

(3)

Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem yang akan dibuat, perancangan tersebut meliputi tampilan sistem dan komponen yang dibutuhkan dalam membangun sistem

2.5 Implementasi

Tahapan ini merupakan tahap realiasasi dari perancangan sistem, pada tahap ini digunakan algoritma genetika dan bahasa pemrograman java.

2.6 Pengujian dan Evaluasi

Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap sistem untuk mendapatkan seberapa besar pengaruh algoritma genetika terhadap penjadwalan pegawai dan mengetahui parameter terbaik yang dihasilkan oleh sistem.

3. PERANCANGAN

3.1. Data

Data yang digunakan dalam penjadwalan dinas pegawai yaitu data yang diperoleh dari PT Kereta Api Indonesia khususnya Stasiun Besar Kediri. Data yang digunakan merupakan data nama pegawai dan nomor induk pegawai.

3.2. Algoritma Genetika dalam Penjadwalan

Dibawah ini menampilkan diagram alur yang digunakan oleh sistem untuk mengimplementasikan penjadwalan ditunjukan pada gambar 2

3.2.1 Inisialisasi Populasi

Inisialisasi populasi awal merupakan proses pengkodean kromosom, pada penelitian ini digunakan pengkodean bilangan permutasi. Bilangan permutasi mewakili index pegawai sejumlah 14 kromosom yang dimulai dari 0 sampai 13. Penjadwalan dilakukan selama 7 hari, dengan 14 kromosom pada masing-masing hari sehingga total kromosom yang dihasilkan sepanjang 98. Berikut contoh representasi kromosom dalam 7 hari dapat dilihat pada Gambar 3.

Gambar 2. Alur Algoritma Genetika pada Penjadwalan Dinas Pegawai

Gambar 3. Representasi Kromosom Bilangan Permutasi

3.2.2 Reproduksi

3.2.2.1 Crossover

Crossover merupakan proses awal dalam reproduksi. Pada kasus penjadwalan dinas pegawai crossover dilakukan dengan menggunakan metode one cut point. Pemilihan induk dilakukan secara random berdasarkan probabilitas nilai crossover rate dan popsize. Setelah pemilihan induk, crossover point ditentukan dengan cara random kemudian dilakukan pemotongan gen dan penukaran gen pada individu dan gen terpilih.

(4)

3.2.2.2 Mutasi

Mutasi merupakan proses kedua setelah crossover dalam reproduksi. Pada kasus penjadwalan dinas pegawai mutasi dilakukan dengan menggunakan metode reciprocal exchange mutation. Pemilihan induk dilakukan secara random berdasarkan probabilitas nilai mutation rate dan popsize. Setelah pemilihan induk, mutasu point ditentukan dengan cara random kemudian dilakukan pemotongan gen dan penukaran gen pada individu dan gen terpilih.

Sebagai contoh induk 3 terpilih, kemudian dipilih mutasi point pada gen ke-2 dan ke-96. Nilai pada gen ke-2 dan ke-96 ditukar dan menghasilkan anak 3.

3.2.3 Evaluasi

Proses eveluasi bertujuan untuk menghitung nilai fitness, nilai fitness pada kasus penjadwalan dinas pegawai diperoleh dengan cara mengitung penalti pada masing-masing individu yang dihasilkan pada proses reproduksi. Bobot nilai penalti pada masing-masing pelanggaran disesuaikan dengan aturan penjadwalan. Rumus fitness yang digunakan dapat dilihat pada persamaan (1).

Hasil perhitungan fitness terdapat pada Tabel 1.

Tabel 1. Hasil perhitungan fitness

3.2.4 Seleksi

Seleksi merupakan proses pemilihan individu terbaik yang dihasilkan dari proses evaluasi. Pemilihan individu yang berdasarkan probabilitas ukuran populasi. Dapat dipastikan

individu yang lolos seleksi sama jumlahnya dengan ukuran populasi. Pada proses ini digunakan metode elitism selection, metode tersebut melakukan seleksi dengan mengurutkan individu berdasarkan nilai fitness tertinggi. Hasil seleksi tersebut terdapat pada Tabel 2.

Tabel 2. Hasil seleksi

4. PENGUJIAN

4.1 Pengujian Kombinasi Cr dan Mr

Pengujian cr dan mr dilakukan untuk mencari parameter nilai fitness terbaik yang dihasilkan dari beberapa kombinasi nilai cr dan mr yang diuji cobakan sebagai parameter terbaik yang digunakan untuk dijadikan solusi permasalahan. Apabila nilai fitness yang dihasilkan tidak terjadi perubahan pada parameter yang telah ditentukan, nilainya akan dijadikan parameter terbaik dari cr dan mr. Nilai parameter yang digunakan pada pengujian ini :

Popsize : 10

 Generasi : 20

(5)

Gambar 4. Grafik Pengujian KombinasiCr dan Mr

4.2 Pengujian Banyak Generasi

Pengujian banyak generasi dilakukan untuk mencari parameter nilai fitness terbaik yang dihasilkan dari generasi yang diuji cobakan sebagai parameter terbaik yang digunakan untuk dijadikan solusi permasalahan. Apabila nilai fitness yang dihasilkan tidak terjadi perubahan pada parameter yang telah ditentukan, nilainya akan dijadikan parameter terbaik dari suatu generasi. Nilai parameter yang digunakan pada pengujian ini :

 Generasi : 10-100

Popsize : 30

Cr : 0,2

Mr : 0,4

Saat pengujian dilakukan hasil generasi 10 meningkat hingga generasi 40, selanjutnya di generasi 50 telah mengalami kesetabilan atau konvergensi nilai fitness. Hasil dari pengujian tersebut didapatkan nilai konvergensi tidak didapat secara cepat dikarenakan pengaruh banyaknya generasi. Proses algoritma mengalami peningkatan yang stabil dan mengalami konvergensi pada generasi 50 yang dapat digunakan sebagai parameter. Grafik hasil pengujian banyak generasi terdapat pada Gambar 5.

Gambar 5. Grafik Pengujian Banyak Generasi

4.3 Pengujian Ukuran Populasi

Pengujian ukuran populasi dilakukan untuk mencari parameter nilai fitness terbaik yang dihasilkan dari populasi yang diuji cobakan sebagai parameter terbaik yang digunakan untuk dijadikan solusi permasalahan. Apabila nilai fitness yang dihasilkan tidak terjadi perubahan pada parameter yang telah ditentukan, nilainya akan dijadikan parameter terbaik dari suatu generasi. Sama halnya dengan pengujian kombinasi cr dan mr dan pengujian banyak generasi. Nilai parameter yang digunakan pada pengujian ini :

 Populasi : 10-100

 Generasi : 50

Cr : 0,2

Mr : 0,4

Pada saat pengujian dilakukan hasil generasi 10 meningkat hingga generasi 40, selanjutnya di generasi 50 telah mengalami kesetabilan atau konvergensi nilai fitness. Hasil dari pengujian tersebut didapatkan nilai konvergensi tidak didapat secara cepat dikarenakan pengaruh banyaknya generasi. Proses algoritma mengalami peningkatan yang stabil dan mengalami konvergensi pada generasi 50 yang dapat digunakan sebagai parameter. Grafik hasil pengujian banyak generasi dapat dilihat pada Gambar 6.

Gambar 6. Grafik Pengujian Ukuran Populasi

4.4 Pembahasan Hasil

(6)

Sistem penjadwalan dikatakan benar apabila jadwal yang dihasilkan telah sesuai dengan aturan yang telah ditetapkan. Jadwal yang tidak sama dengan aturan bisa dimasukan sebagai nilai penalti. Algoritma genetika berjalan secara acak atau random, maka jadwal yang dihasilkan dari perhitungan algoritma juga secara random.

Dalam penjadwalan ini ketetapan nilai benar tidak didapat dari pakar namun berdasarkan pada aturan yang disusun sesuai dengan kondisi perusahaan. Metode algoritma genetika digunakan oleh sistem penjadwalan dinas pegawai yang disesuaikan dengan aturan yang digunakan oleh perusahaan yang bersangkutan.

5. PENUTUP

Kesimpulan yang didapat dari penelitian ini adalah:

1. Pembangkitan representasi kromosom secara random dengan panjang kromosom 98. Representasi permutasi pada range 0-13 sebagai indek pegawai, berdasarkan total pembangkitan gen, dibagi 7 hari dan masing-masing memiliki 14 gen. Representasi diatas dapat digunakan untuk membentuk jadwal dinas pegawai.

2. Dari uji coba yang dilakukan diperoleh rata-rata nilai fitness tertinggi menggunakan parameter sistem sebagai berikut:

 Generasi : 50

Popsize : 50

Cr : 0,1

Mr : 0,9

3. Penjadwalan dinas pegawai dilakukan menggunakan algoritma genetika dengan melalui beberapa tahap seperti inisialisasi populasi awal dilakukan dengan merandom indek pegawai, crossover menggunkan one cut point, mutasi menggunakan reciprocal exchange mutation, untuk menentukan nilai penalti dan fitness setiap individu melalui proses evaluasi, pada tahap akhir dilakukan proses seleksi menggunakan metode elitism selection dalam penentuan individu terbaik dan nilai fitness tertinggi.

4. Setelah dilakukan pengujian mendapat nilai fitness terbesar 0,093 dan memiliki pelanggaran terkecil, untuk itu sistem dapat digunakan untuk penjadwalan dinas

pegawai PT. Kereta Api Indonesia (Persero).

DAFTAR PUSTAKA

Devi, O. C., Mahmudy W. F. & Setiawan, B. D. (2015). Penerapan Algoritma Genetika Untuk Penjadwalan Asisten Praktikum. DORO: Repository Jurnal Mahasiswa. PTIIK Universitas Brawijaya, Vol 5, No 11.

Gen, M. & Cheng, R. (1997). Genetic Algorithms and Engineering Design. New York: John Wiley & Sons, Inc.

Ginting, Rosnani. (2009). Penjadwalan Mesin. Graha Ilmu. Yogyakarta

Hayati, A. R. (2013). Pengembangan Metode Algoritma Genetika Dan Darwinian Particle Swam Optimization Untuk Fungsi Multimodal. ELTEK, 11 no 02, 93-101.

Mahmudy, Wayan. 2015. Dasar-Dasar Algoritma Evolusi. Malang. Universitas Brawijaya

Mahmudy, W. F., & Rahman, M. (2011). Optimasi Fungsi Multi-obyektif Berkendala Menggunakan Algoritma Genetika Adaptif Dengan Pengkodean Real Kursor. Vol. 6 no.1, 19-26.

Mahmudy, W. F. (2013). Algoritma Evolusi

Gambar

Gambar 1. Metodologi Penelitian
Gambar 2. Alur Algoritma Genetika pada
Tabel 2. Hasil seleksi
Gambar 5.

Referensi

Dokumen terkait

Masalah perdagangan, peredaran dan penyalahgunaan narkoba sebagai salah satu bentuk kejahatan transnasional yang sedang dapat sorotan baik dari masyarakat internasional

Berdasarkan hasil-hasil yang telah diuraikan sebelumnya, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: surfaktan Sodium Lignosulfonat dapat dibuat dari Jerami Padi

Terdapat juga pelajar India yang berbahasa ibunda Tamil juga telah melalui pendidikan pada peringkat rendah, iaitu selama 6 tahun memiliki pengetahuan yang lemah dan sederhana

adalah untuk lebih memperkenalkan professional event pada menggunakan jasa perusahaan ini dengan cara membuat visual identity berupa logo untuk menggambarkan visi dan

Tahap analisis data pada penelitian ini dilakukan dengan tahap-tahap: (1) memberikan skor pada setiap soal tes yang dilakukan dengan mengoreksi jawaban siswa; (2)

1) Mengidentifikasi masalah yang dikaji dari hasil refleksi siklus I. dalam hal ini selain guru harus selektif memilih soal latihan untuk peserta didik, guru juga

Bibit Jati dengan pemberian aquasorb jenis A dan B tidak memiliki perbedaan yang signifikan dalam mencapai waktu layu awal, tengah dan akhir sama halnya terhadap parameter

Adam Malik Medan yang telah memberikan kesempatan dan sarana kepada Saya selama mengikuti program pendidikan magister di Departemen Obstetri dan Ginekologi.. Direktur