OPTIMASI PENJADWALAN SHIFT CUSTOMER SERVICE AGENT MENGGUNAKAN GENETIC ALGORITHM Studi Kasus: Customer Service Center Pizza Hut Indonesia (CSC Solo)

Penelitian berjudul “Optimasi Penjadwalan Shift Customer Service Agent Menggunakan Genetic Algorithm Studi Kasus: Customer Service Center Pizza Hut Indonesia (CSC Solo)” bertujuan menerapkan Genetic Algorithm untuk mengoptimalkan penyusunan jadwal shift Customer Service Agent berdasarkan kebutuhan operasional dan constraint penjadwalan. Penelitian dibatasi pada proses penjadwalan 38 agent aktif dan 134 slot kebutuhan operasional dengan mempertimbangkan data Off Request dan constraint yang telah ditetapkan. Analisis dilakukan melalui pengujian parameter Genetic Algorithm, meliputi Population Size, Max Generations, dan Mutation Rate, dengan fitness sebagai indikator utama serta total penalty, unfilled, dan waktu komputasi sebagai indikator pendukung. Hasil pengujian menunjukkan konfigurasi terbaik berupa Population Size 100, Max Generations 400, dan Mutation Rate 0,01. Penerapan konfigurasi tersebut menghasilkan nilai fitness sebesar 0,0447, total penalty sebesar 21,39, unfilled sebesar 0, dan waktu komputasi 1 menit 24 detik dengan proses berhenti pada generasi ke-152. Hasil tersebut menunjukkan bahwa seluruh kebutuhan slot operasional berhasil terisi, meskipun masih terdapat penalti pada beberapa constraint pemerataan. Pengujian black-box terhadap sistem juga menunjukkan 59 dari 59 kasus berhasil. Berdasarkan hasil penelitian, Genetic Algorithm dapat diterapkan untuk membantu proses penyusunan jadwal shift Customer Service Agent CSC Solo. Sistem yang dikembangkan mampu menghasilkan jadwal berdasarkan kebutuhan operasional dan constraint yang digunakan serta telah berhasil diterapkan pada server sehingga dapat diakses oleh pengguna.
Kata kunci: Genetic Algorithm, penjadwalan shift, Customer Service Agent,
optimasi, constraint