ALGORITMA GENETIKA PENJADWALAN MESIN BERTIPE SISTEM PRODUKSI UNTUK MEMINIMALKAN WAKTU PROSES PRODUKSI
Keywords:
Algoritma Genetika, Penjadwalan Mesin, Sistem Produksi, Proses ProduksiAbstract
Penjadwalan sistem produksi merupakan permasalahan yang kompleks yang sering disebut np-hard problem di mana waktu penyelesaian masalah akan meningkat secara eksponensial seiring dengan berkembangnya luas permasalahan secara linear. Pada penelitian ini penjadwalan memiliki 146 produksi dalam simulasi waktu satu bulan. Penjadwalan ini memiliki 12 macam proses permesinan yang berbeda-beda, namun setiap produksi paling banyak melewati 4 proses permesinan. Selain itu, setiap proses permesinan memiliki sejumlah mesin yang dapat digunakan secara paralel, sehingga apabila suatu mesin sibuk maka produksi akan dialihkan ke mesin yang sama yang idle. Dalam penjadwalan ini juga diterapkan sistem grouping kelompok komponen satu produk, sehingga terdapat sekumpulan produksi yang harus dikerjakan dalam rentan waktu yang sama berdasarkan grup produk yang sama. Metode penjadwalan yang sedang dilakukan oleh PT.X adalah Earliest Due Date (EDD) dan Shostest Processing Time (SPT). EDD dan SPT ini akan dibandingkan dengan penjadwalan pendekatan kecerdasan buatan yaitu menggunakan metode Algoritma Genetika (AG). Parameter yang digunakan dalam AG ditentukan dengan metode Design of Experiment dengan 33 factorial design. Pada penelitian ini dibuat empat variasi model penjadwalan sebagai alternatif pilihan untuk penggunaan asumsi yang digunakan. Pada empat variasi model penjadwalan menggunakan AG tersebut, keempat variasi menunjukkan AG mampu menghasilkan makespan yang lebih singkat dibandingkan dengan metode EDD dan SPT. Pada asumsi satu mesin di setiap proses, metode EDD dan SPT memberikan makespan sebesar 135,1 jam sedangkan AG memberikan makespan sebesar 112,5 jam untuk sistem produksi acak dan 115,9 jam untuk sistem produksi grup produk. Pada asumsi semua mesin digunakan, metode EDD dan SPT memberikan makespan sebesar 38,1 jam sedangkan AG memberikan makespan sebesar 33,9 jam untuk sistem produksi acak dan 34,6 jam untuk sistem produksi grup produk.
References
Betrianis and P. T. Aryawan, “Penerapan Algoritma Tabu Search dalam Penjadwalan Job Shop,” Makara Teknol., vol. 7, no. 3, pp. 107–112, 2003.
I. M. S. PUTRA, “Penerapan Algoritma Genetika Dan Implementasi,” pp. 1–57, 2018.
D. Applegate and W. Cook, “Computational study of the job-shop scheduling problem,” ORSA journal on computing, vol. 3, no. 2. pp. 149–156, 1991. doi: 10.1287/ijoc.3.2.149.
J. W. Herrmann, “How To Improve Production Scheduling,” Ind. Manag., vol. 77, no. 9, pp. 13–14, 1977, doi: 10.1108/eb056780.
K. Setemen, “Implementasi Algoritma Genetika Dalam Pengembangan Sistem Aplikasi Penjadwalan Kuliah,” J. IKA, vol. 8, no. 1, pp. 56–68, 2010, [Online]. Available: http://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/IKA/article/viewFile/156/147
Y. Sari, M. Alkaff, E. S. Wijaya, S. Soraya, and D. P. Kartikasari, “Optimasi Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Metode Algoritma Genetika dengan Teknik Tournament Selection,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 1, p. 85, 2019, doi: 10.25126/jtiik.2019611262.
W. A. Puspaningrum, A. Djunaidy, and R. A. Vinarti, “Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Algoritma Genetika di Jurusan Sistem Informasi ITS,” J. Tek. Pomits, vol. 2, no. 1, pp. 127–131, 2013.
D. Oktarina and A. Hajjah, “Perancangan Sistem Penjadwalan Seminar Proposal dan Sidang Skripsi,” Joisie, vol. 3, no. 1, p. 32, 2019.
R. Arifudin, “Optimasi Penjadwalan Proyek Dengan Penyeimbangan Biaya Menggunakan Kombinasi Cpm Dan Algoritma Genetika,” J. Masy. Inform., vol. 2, no. 4, pp. 1–14, 2012, doi: 10.14710/jmasif.2.4.1-14.
R. M. Puspita, A. Arini, and S. U. Masrurah, “Pengembangan Aplikasi Penjadwalan Kegiatan Pelatihan Teknologi Informasi Dan Komunikasi Dengan Algoritma Genetika (Studi Kasus: Bprtik),” J. Online Inform., vol. 1, no. 2, pp. 76–81, 2016, doi: 10.15575/join.v1i2.43.
E. Suhartono, “Optimasi Penjadwalan Mata Kuliah dengan Algoritma Genetika ( Studi Kasus di AMIK JTC Semarang ),” Infokam, vol. 2, pp. 132–146, 2015.
