Usulan Penjadwalan Job dengan Algoritma Campbell, Dudek and Smith (CDS) dan Algoritma Genetika untuk Meminimasi Makespan Proses Perakitan Pistol Mainan di PT. ABC

Abstract

Penjadwalan merupakan kegiatan penting dalam sebuah perusahaan sebagai tolak ukur produktivitas. PT. ABC merupakan sebuah perusahaan perakitan pistol mainan dengan 5 tipe produk pistol melalui 7 stasiun kerja. Permintaan terhadap pistol yang sangat beragam dan waktu perakitan yang berbeda-beda menjadi sebuah tantangan bagi PT. ABC membuat penjadwalan mesin se-efisien mungkin. Oleh karena itu pada penelitian ini perusahaan bertujuan untuk menganalisis metode penjadwalan yang tepat untuk mendapatkan nilai penyelesaian produk atau makespan tersingkat. Penelitian ini mengaplikasikan metode perhitungan makespan mengaplikasikan algoritma Campbell Dudek and Smith (CDS) dan Algoritma Genetika (GA). Algoritma CDS berkaitan dengan penggunaan banyak tahap aturan johnson terhadap masalah baru. Pada algoritma CDS setiap tugas diselesaikan harus melewati setiap mesin. Tujuan penjadwalan dengan algoritma CDS untuk mendapatkan nilai makespan terkecil dengan urutan pengerjaan tugas paling baik.  GA bersifat adaptif dan fleksibel serta terbukti berhasil diterapkan pada beberapa masalah optimisasi. Salah satu kekuatan GA adalah mengaplikasikan informasi masa lalu untuk mengarahkan pencarian dengan asumsi peningkatan kinerja. Hasil penjadwalan menunjukkan GA lebih baik dalam memberikan alternatif urutan pengerjaan job dibandingkan dengan algoritma CDS dengan efisiensi sebesar 19.14 %. Urutan job yang menjadi solusi terbaik yakni ADCEB, AECDB, AEDCB, CADEB, CAEDB, CDAEB, CEADB, CEDAB, DCAEB, DCEAB, DECAB, EADCB, ECADB, dan EDCAB dengan nilai makespan 1394 jam.

Scheduling is an important activity in a company to measure the productivity planning. PT. ABC is a toy gun assembly company with 5 types of gun products through 7 work stations. The demand of toy guns very diverse and the difference of assembly times is a challenge for PT. ABC to making machine scheduling as efficient as possible. Therefore in this study the company aims to analyze the appropriate scheduling method to obtain the shortest product completion value or makespan. This study uses the makespan calculation method using the Campbell Dudek Smith (CDS) algorithm and the Genetic Algorithm (GA). The CDS algorithm deals with the use of many stages of Johnson's rule for new problems. In the CDS algorithm, job completed must pass through each machine. The purpose of scheduling with the CDS algorithm is to get the smallest makespan value with the best order of doing tasks. GA are adaptive and flexible and have proven to be successfully applied to several optimization problems. One of GA's strengths is using past information to direct searches assuming increased performance. The scheduling results show that the GA is better at providing alternative job sequences compared to the CDS algorithm with an efficiency of 19.14%. The job order that is the best solution is ADCEB, AECDB, AEDCB, CADEB, CAEDB, CDAEB, CEADB, CEDAB, DCAEB, DCEAB, DECAB, EADCB, ECADB, and EDCAB with a makespan value of 1394 hours.