OPTIMASI PENJADWALAN FLOW SHOP PADA LINI PRODUKSI DENGAN METODE ALGORITMA GENETIKA

Dwi Muhammad Yusuf, Ir. Andi Sudiarso, S.T., M.T., M.Sc.,Ph.D., IPM. ASEAN. Eng

2010 | Skripsi | S1 TEKNIK INDUSTRI

Penjadwalan flowshop merupakan penjadwalan dengan volume produksi yang tinggi dengan desain produk yang stabil. Masing-masing pekerjaan memiliki urutan proses yang relatif sama. Oleh karena itu, penjadwalan flow shop, yang secara umum dikenal sebagai penjadwalan n pekerjaan m mesin, memegang peranan yang penting dalam proses produksi flow shop. Pada penelitian ini, penjadwalan yang dilakukan oleh perusahaan akan dibandingkan dengan penjadwalan menggunakan pendekatan kecerdasan buatan (artificial intelegence). Metode penjadwalan dengan pendekatan kecerdasan buatan yang digunakan adalah metode Algoritma Genetika. Dengan parameter awal berupa ukuran populasi 80, probabilitas pindah silang 0,45, probabilitas mutasi 0,01. Selanjutnya, dilakukan optimasi terhadap nilai parameter algoritma genetika yang meliputi ukuran populasi, probabilitas pindah silang, dan probabilitas mutasi. Penelitian ini menunjukkan bahwa makespan yang dihasilkan oleh metode algoritma genetika lebih singkat dibandingkan makespan yang dihasilkan oleh penjadwalan yang berlaku di perusahaan saat ini yaitu memberikan penghematan waktu rata-rata sebesar 3,1 % setiap harinya. Selanjutnya, penelitian mengenai optimasi parameter memberikan hasil yang menunjukkan bahwa penentuan nilai awal parameter internal algoritma genetika sudah tepat.

Kata Kunci : flow shop, algoritma genetika, optimasi parameter, penjadwalan produksi, makespan