ABSTRAKSI: Salah satu masalah optimasi kombinatorial yang paling sulit dalam penelitian yang berkembang saat ini adalah penjadwalan job shop. Penjadwalan job shop yang juga memegang kunci profitabilitas perusahaan merupakan masalah krusial yang dihadapi oleh berbagai perusahaan manufaktur. Penjadwalan yang tersusun dengan baik berpotensi untuk mengurangi biaya operasi dan meningkatkan keuntungan. Artificial Fish Swarm Algorithm (AFSA) merupakan salah satu algoritma optimasi untuk menyelesaikan permasalahan kombinatorial. Oleh karena itu, pada Tugas Akhir ini, akan diimplementasikan AFSA pada kasus penjadwalan job shop untuk menghasilkan solusi jadwal yang optimal, yaitu jadwal dengan waktu total penyelesaian seluruh pekerjaan (makespan) yang minimum. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa AFSA yang dirancang untuk optimasi permasalahan penjadwalan job shop mampu memberikan solusi dengan nilai efisiensi terbaik yang pernah dicapai adalah sebesar 75%. Angka tersebut dinilai masih belum memuaskan dilihat dari makespan yang dihasilkan. Namun, kemampuan AFSA dalam mencari solusi sudah cukup baik mengingat tingkat efisiensi tersebut dicapai dengan hanya membangkitkan 10000 artificial fish pada 100 generasi untuk ruang solusi sebesar 3,72e+41.KATA KUNCI: artificial fish, Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA, job shop, makespanABSTRACT: One of the most difficult combinatorial optimization problems in the developed research at this time is job shop scheduling. Job shop scheduling which also holds the key to the company's profitability is a crucial problem faced by many manufacturing companies. Well-structured scheduling has the potential to reduce operating costs and increase profits. Artificial Fish Swarm Algorithm (AFSA) is one of optimization algorithms to solve combinatorial problems. Therefore, in this Final Project, AFSA will be implemented in the case of job shop scheduling to produce an optimal solution schedules, ie schedules with a total time of completion of the entire job (makespan) which is minimum. The results showed that the AFSA which is designed for job shop scheduling problem optimization is able to provide solutions with the best efficiency value ever achieved was 75%. This figure is still considered unsatisfactory, seen from the resulting makespan. However, the ability of AFSA in the search for solutions is quite good considering that level of efficiency is achieved by generating only 10000 artificial fishes at 100 generations in the 3,72e+41 solution spaces.KEYWORD: artificial fish, Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA, job shop, makespan