PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SIMULATED ANNEALING PADA PENJADWALAN FLOWSHOP

Abstract

Penjadwalan adalah suatu proses pengambilan keputusan yang memainkan peranan penting dalam kebanyakan bidang manufaktur dan pelayanan industri. Penjadwalan juga merupakan alat ukur yang baik bagi perencanaan industri, untuk jangka pendek dalam rentang periode beberapa hari sampai satu bulan, perusahaan harus melakukan penjadwalan produksi untuk memenuhi order atau permintaan konsumen. Secara umum penjadwalan merupakan suatu proses dalam perencanaan dan pengendalian produksi serta pengalokasian sumber daya pada suatu waktu tertentu dengan memperhatikan kapasitas sumber daya yang ada, sehingga diperlukan adanya pengaturan sumber daya yang ada secara efisien. Penjadwalan flowshop adalah salah satu jenis penjadwalan produksi dimana setiap job akan melalui setiap mesin dengan urutan yang seragam. UD. Samjaya merupakan salah satu industri yang memproduksi kerupuk jenis padat dan cair. Dalam proses pembuatan kerupuk terdapat 9 mesin yang digunakan dalam proses produksinya dengan 10 pekerjaan. Dalam proses produksinya, industri UD.Samjaya tidak memiliki jadwal yang tetap, penumpukan pesanan dari banyaknya permintaan pelanggan, sistem penjadwalan perusahaan yang kurang tepat sehingga dapat mengakibatkan keterlambatan dalam pengiriman barang. Tujuan yang ingin dicapai dalam penulisan skripsi ini adalah mencari solusi terbaik berdasarkan makespan optimal dengan algoritma Genetika dan algoritma Simulated Annealing. Tujuan berikutnya yaitu mengetahui hasil perbandingan kedua algoritma tersebut berdasarkan efektifitas algoritma dan tingkat kecepatan konvergensi. Penelitian dilakukan melalui beberapa langkah yang terdiri dari mengolah data yang diperoleh menjadi data urutan mesin dan waktu proses kemudian menjadwalkan dengan kedua algoritma, dan menentukan algoritma yang cepat konvergen. Langkah selanjutanya membandingkan hasil kedua algoritma berdasarkan makespan, kompleksitas waktu, dan kecepatan konvergensi yang diperoleh. Langkah terakhir adalah menentukan kesimpulan berdasarkan perbandingan sebelumnya. Hasil penelitian yang dilakukan dapat dilihat bahwa makespan terbaik dari 14 kali pengujian dengan menggunakan algoritma Genetika dan algoritma Simulated Annealing menghasilkan nilai makespan sebesar 8878 menit. Artinya penggunaan kedua algoritma memiliki efektifitas yang sama dalam penjadwalan produksi kerupuk. Apabila ditinjau dari perhitungan kompleksitas waktu yang dihasilkan, algoritma Genetika dan algoritma Simulated Annealing memiliki kompleksitas waktu yang sama pada produksi kerupuk. Dengan kata lain menurut kompleksitas waktu yang diperoleh dapat dikatakan algoritma Genetika dan algoritma Simulated Annealing mempunyai tingkat efisiensi yang sama. Sedangkan berdasarkan tingkat konvergensi, algoritma Genetika lebih cepat kovergen dibanding dengan algoritma Simulated Annealing.