Evaluasi Metode Penugasan Maksimum Dalam Optimal Penempatan Sumber Daya Melalui Pendekatan Systematis Literature Review - Mayendri, Yoli Vanezi (Riset Sinergi Indonesia, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi berbagai metode, termasuk Metode Tugas Maksimal, Metode Alokasi Sumber Daya Optimal, dan Metode Penempatan Sumber Daya, untuk menemukan metode yang paling efektif untuk penempatan sumber daya optimal. Pendekatan Sistematic Literature Review (SLR), yang didasarkan pada pedoman PRISMA 2020, digunakan dalam penelitian ini. Sumber literatur dalam penelitian ini berasal dari basis data Scopus pada jurnal bereputasi dari kuartil pertama hingga kuartil keempat tahun 2020–2025. Dari 424 artikel yang dikirim, 16 terpilih karena relevan dan berkualitas.Hasil analisis menunjukkan bahwa metode berbasis optimasi multi-objektif dan kecerdasan buatan (AI) seperti Artificial Bee Colony (ABC), Optimization of Particle Swarms (PSO), Multi-Objective Cuckoo Search (MOCS), Reinforcement Learning, dan Deep Learning dapat meningkatkan efisiensi sistem hingga 70%, menurunkan biaya operasional hingga 30%, dan mengurangi emisi karbon hingga 40%. Diharapkan bahwa penelitian ini akan memberikan landasan ilmiah untuk membangun model manajemen sumber daya kontemporer yang efektif, fleksibel, dan berkelanjutan. Selain itu, akan memberikan arah bagi penelitian lebih lanjut yang berkaitan dengan penerapan metode penugasan maksimum dalam dunia nyata.