<![CDATA[Dinas Pencegahan dan Penyelamatan Kota Medan (DPPM) memiliki peran penting dalam menjaga ketertiban, keamanan, dan keselamatan masyarakat Kota Medan. Salah satu tugas utama DPPM adalah memberikan layanan tanggap darurat selama 24 jam sehari, 7 hari seminggu. Untuk memastikan layanan tanggap darurat yang optimal, DPPM membutuhkan penjadwalan piket pegawai yang efektif dan efisien. Penjadwalan piket pegawai DPPM saat ini masih dilakukan secara manual, yang seringkali menghadapi beberapa tantangan, seperti memenuhi semua aturan yang berlaku, mendapatkan jadwal piket yang optimal, dan melakukan perubahan jadwal piket jika diperlukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem penjadwalan piket pegawai DPPM yang lebih optimal menggunakan algoritma genetika. Algoritma genetika merupakan salah satu metode optimasi yang terinspirasi dari proses evolusi alami dan memiliki kemampuan untuk mencari solusi yang optimal secara efisien, bahkan untuk masalah yang kompleks seperti penjadwalan piket pegawai. Sistem penjadwalan piket pegawai DPPM yang dikembangkan menggunakan algoritma genetika diharapkan dapat memenuhi semua aturan yang berlaku, menghasilkan jadwal piket yang optimal, dan mudah untuk melakukan perubahan jadwal piket jika diperlukan. Pengembangan sistem penjadwalan piket pegawai DPPM menggunakan algoritma genetika diharapkan dapat memberikan beberapa manfaat seperti meningkatkan kualitas pelayanan ke masyarakat dan meningkatkan efisiensi dan efektivitas kerja pegawai. Abstract Dinas Pencegahan dan Penyelamatan of Medan City (DPPM) plays a crucial role in maintaining order, security, and safety for the people of Medan City. One of DPPM's primary responsibilities is to provide emergency response services 24/7. To ensure optimal emergency response services, DPPM requires an effective and efficient employee scheduling system. Currently, employee scheduling at DPPM is conducted manually, facing challenges such as adhering to all regulations, achieving an optimal scheduling solution, and making necessary changes to schedules.This research aims to develop an optimal employee scheduling system for DPPM using a genetic algorithm. The genetic algorithm, inspired by natural evolutionary processes, has the capability to efficiently search for optimal solutions, even in complex problems like employee scheduling. The employee scheduling system developed using the genetic algorithm is expected to comply with all regulations, generate optimal schedules, and facilitate ease in making schedule changes when necessary.The development of the employee scheduling system for DPPM using a genetic algorithm is anticipated to bring several benefits, including enhancing the quality of service to the community and improving the efficiency and effectiveness of employee work."]]>
