PENDEKATAN ALGORITMA GENETIKA DALAM UPAYA OPTIMALISASI PENJADWALAN DI PT. NUANSA INDAH
DOI:
https://doi.org/10.24853/jisi.9.2.145-154Abstrak
Dari hasil observasi diketahui penjadwalan proses produksi pada industri Pengecatan di PT. Nuansa Indah memiliki kendala, terutama dalam melakukan pengaturan dan penjadwalan pekerjaan sehingga masih ditemuinya kesulitan dalam memenuhi tenggat waktu pengiriman yang diinginkan konsumen. dengan variasi jenis barang mencapai 30 jenis. Setiap jenis barang akan melalui 15 proses yang terkelompok dalam 4 tahapan yang harus dilakukan secara berurut. Adanya limitasi fleksibilitas proses pada keempat tahapan ini menyebabkan masalah penjadwalan menjadi kompleks.Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan menerapkan dua metode dispatching rule, yaitu SPT (shortest processing time) dan EFT (earliest finish time). Kombinasi kedua metode ini dituangkan ke dalam suatu algoritma multiproduct-multistage dan diaplikasikan pada inisialisasi solusi. Dari inisialisasi solusi ini dihasilkan penjadwalan awal untuk masing-masing tahapan. Dari hasil penelitian diketahui bahwa optimasi penjadwalan menggunakan pendekatan Genetic Algorithm menunjukkan pengurangan makespan sebesar 17090 detik atau 20.2385%.Referensi
Adiyanto, O., & Clistia, A. F. (2020). Perancangan Ulang Tata Letak Fasilitas UKM Eko Bubut dengan Metode Computerized Relationship Layout Planning ( Corelap ). Jisi, 7(1), 49–56.
Alfandianto, A., Nugroho, Y. A., & Setiafindari, W. (2017). Penjadwalan produksi menggunakan pendekatan algoritma genetika di pt pertani (persero) cabang di yogyakarta. Jurnal Disprotek, 8(2).
Bayani, L., Herlina, L., & Febianti, E. (2017). Usulan Penjadwalan Produksi Pada Aliran Flow Shop dengan Algoritma Genetika untuk Meminimasi Makespan. Jurnal Teknik Industri Untirta.
Havi, N. F., Lubis, M. Y., & Yanuar, A. A. (2018). Penerapan Metode 5S Untuk Meminimasi Waste Motion Pada Proses Produksi Kerudung Instan Di Cv . Xyz Dengan Pendekatan Lean Manufacturing. Jurnal Integrasi Sistem Industri, 5(2), 55–62.
Krisnanti, R., & Sudiarso, A. (2012). Penjadwalan Mesin Bertipe Job Shop Untuk Meminimalkan Makespan Dengan Metode Algoritma Genetika (Studi Kasus Pt X). Simposium Nasional RAPI XI FT UMS, 60–65.
Muhammad Fachrie, A. F. W. (2021). Model Paralelisasi Algoritma Genetika Terpandu pada Sistem Penjadwalan. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 5(3), 550–556.
Putri, R. K., Sutari, W., & Lalu, H. (2018). Perancangan Prosedur Pelatihan Pegawai Based Thinking Menggunakan Metode Business Process Improvement ( Studi Kasus : Universitas Xyz ). Jurnal Integrasi Sistem Industri, 5(1), 27–36.
Satriyanto, E. (2017). Penjadwalan Satpam Jaga Dengan Algoritma Genetika. Proxies, 1(2), 81–87. http://entin.lecturer.pens.ac.id/Kecerdasan Buatan/Buku/Bab 7 Algoritma Genetika.pdf.
Tampubolon, F. R. (2021). Penyelesaian Penjadwalan Flexible Job Shop Untuk Minimasidue Windows Dengan Algoritma Genetika. Jurnal Indonesia Sosial Sains, 2(Juni), 894–903.
##submission.downloads##
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
COPYRIGHT POLICY
The author(s) of an article published in the JISI UMJ retains ownership of the intellectual property rights in work (s).
PUBLISHING RIGHTS
The author(s) of an article published in the JISI UMJ have unrestricted publication rights. The authors give the JISI UMJ the right to publish the article and designate the Industrial of Engineering Universitas Muhammadiyah Jakarta Publishing as the original publisher of the article.
LICENSING POLICY
Journal of Industrial Engineering and Sciences is an open-access journal that follows the Creative Commons Non-Commercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0), which states that:
Under this license, the reusers must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. Users may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses users or their use.
Please take the time to read the whole license agreement (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/). As long as reusers follow the license conditions, the owner cannot withdraw these freedoms. The following components are included under this license:
Attribution: Users must provide appropriate attribution, including a link to the license, and indicate whether or not they made any modifications. Users are free to do so reasonably, but not in a manner that indicates the licensee approves of their usage.
NonCommercial: Users may not use the material for commercial purposes.
