Sistem Informasi Penjadwalan Jam Kerja Karyawan Pabrik Gula II Kwala Madu Menggunakan Algoritma PSO
Sistem Informasi Penjadwalan Jam Kerja Karyawan Pabrik Gula II Kwala Madu Menggunakan Algoritma PSO
DOI:
https://doi.org/10.53513/jis.v23i2.9626Keywords:
Constraint, Fitness, Particle Swarm Optimizaton, Penjadwalan KaryawanAbstract
Penjadwalan karyawan merupakan hal yang penting di dunia industri, karena semua kegiatan produksi bergantung pada jadwal yang disediakan, sehingga harus disusun dengan benar dan diperbaiki pada setiap awal periode produksi, sehingga nantinya tidak mengganggu aktifitas jam kerja karyawan. Untuk menyelesaikan masalah tersebut digunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Algoritma ini dapat memecahkan masalah dengan membentuk partikel- partikel pada populasi awal secara acak, mengevaluasi nilai fitness, dan memperbarui velocity serta posisi dari partikel. Hal ini bertujuan untuk memecahkan permasalahan yang ditinjau dari fungsi fitness setiap partikel. Dari hasil pengujian, aplikasi penjadwalan jam kerja meggunakan algoritma PSO mampu menghasilkan jadwal karyawan yang efektif yang mencakup jam dimulainya shift hingga stasiun kerja masing-masing.References
I. Akbar, F. Marisa, and I. D. Wijaya, “Sistem Informasi Pemberian Bonus Upah Dan Penjadwalan Karyawan Menggunakan Metode Algoritma Genetika,†J. Teknol. Inf., vol. 10, pp. 59–70, 2019, doi: 10.36382/jti-tki.v10i1.349.
Taofik Safrudin, G. Tri Pranoto, and W. Hadikristanto, “Optimasi Algoritma K- Nearest Neighbor Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Meningkatkan Kebutuhan Barang,†Bull. Inf. Technol., vol. 4, no. 3, pp. 281–286, 2023, doi: 10.47065/bit.v4i3.724.
D. M. B. Tarigan, D. P. Rini, and Samsuryadi, “Seleksi Fitur pada Klasifikasi Penyakit Gula Darah Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) pada Algoritma C4.5,†J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 4, no. 3, pp. 569–575, 2020.
A. Mukti, E. Azizul, and N. Setyawan, “Optimasi Biaya Pembangkitan Pada Sistem Standar IEEE 30 Bus Menggunakan Adaptive Particle Swarm Optimization,†SinarFe7, pp. 297–302, 2019, [Online]. Available: http://ejournal.fortei7.org/index.php/SinarFe7/article/view/60.
K. R. Surya, “Optimasi Penjadwalan Jam Kerja Dimasa Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode Particle,†J. Ind. Kreat. dan Inform., vol. 1, no. 1, pp. 44–50, 2021.
R. Fikria and R. P. Sari, “Sistem Penjadwalan Piket Pegawai di Dinas Pencegahan dan Penyelamatan Kota Medan,†Innov. J. Soc. Sci. Res., vol. 3, no. 6, pp. 5744–5757, 2023.
D. Darmawansyah, N. Umar, and Nurfaedah, “Optimasi Penjadwalan Perkuliahan Pada Universitas Handayani Makassar Menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization,†Pros. Semin. Nas. Sist. Inf. dan Teknol., pp. 157–164, 2023, [Online]. Available: https://seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOTEK/article/view/403.
H. Syahputra, B. Sugito, and Z. Sitorus, “Application Of Particle Swarm Optimization Algorithm In Information Systems Class Scheduling SMK Panca Budi 1 Medan,†Int. J. Comput. Sci. Math. Eng., vol. 2, no. 2, 2023.
A. Fricco and K. Setiawan, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Menggunakan Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Penjualan Produk Air Mineral,†J. Sains dan Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 193–197, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.55338/saintek.v5i1.1430.
Dika Prasisti and Y. A. Nugroho, “Optimasi Penjadwalan Produksi untuk Meminimalkan Makespan dengan Pendekatan Particle Swarm Optimization dan Genetic Algorithm,†J. Teknol. dan Manaj. Ind. Terap., vol. 2, no. 2, pp. 111–118, 2023, doi: 10.55826/tmit.v2i2.134.
M. Muhardeny, M. H. Irfani, and J. Alie, “Penjadwalan Mata Pelajaran Menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) Pada SMPIT Mufidatul Ilmi,†J. Softw. Eng. Comput. Intell., vol. 1, no. 1, pp. 51–63, 2023, doi: 10.36982/jseci.v1i1.3047.
M. S. Zuhri and P. P. S. Saputra, “Economic Dispacth Pada Pembangkit Listrik Tenaga Gas Dan Uap Di PT . Petrokimia Gresik Menggunakan Particle Swarm Optimization ( PSO ),†SinarFe7, vol. 3, pp. 15–20, 2020.
U. Ghoni, N. W. Hidayat, and H. Rakhmawati, “Algoritma Particle Swarm Optimization Untuk Penjadwalan Kuliah Di Stmik Muhammadiyah Paguyangan Brebes,†J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 1–7, 2023.
D. R. Ramdania, M. Irfan, F. Alfarisi, and D. Nuraiman, “Comparison of genetic algorithms and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms in course scheduling,†J. Phys. Conf. Ser., vol. 1402, no. 2, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1402/2/022079.
M. Ali Albar and R. Afwani, “Sistem Penjadwalan Matakuliah Otomatis Berbasis Web Menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) Studi Kasus Program Studi Teknik Informatika (PSTI) Universitas Mataram,†Univ. Mataram, 2023.
M. I. Aeman, R. Latuconsina, and C. Setianingsih, “Sistem Penjadwalan Anggota pada Aplikasi Event Management menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization Berbasis Web,†e-Proceeding Eng., vol. 8, no. 5, pp. 6746–6754, 2021.
Alfina Febiani, Agung Mulyo Widodo, Nizirwan Anwar, Binastya Anggara Sekti, and Alivia Yulfitri, “Implementasi Algoritma ‘Particle Swarm Optimization’ (PSO) Penjadwalan Belajar Mengajar,†IKRA-ITH Inform. J. Komput. dan Inform., vol. 8, no. 1, pp. 152–161, 2024, doi: 10.37817/ikraith-informatika.v8i1.3210.
M. H. P. Swari, C. A. Putra, and I. P. S. Handika, “Analisis Perbandingan Algoritma Genetika dan Modified Improved Particle Swarm Optimization dalam Penjadwalan Mata Kuliah,†J. Nas. Pendidik. Tek. Inform., vol. 11, no. 2, pp. 92–101, 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i2.49061.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Nama dan alamat email yang masuk ke situs jurnal ini akan digunakan secara eksklusif untuk tujuan jurnal ini dan tidak akan digunakan untuk tujuan dan pihak lain.
