Penjadwalan Mesin dengan Menggunakan Metode Algoritma Genetika dan metode Campbell Dudek Smith (CDS)

Abstract

PT. Z adalah sebuah perusahaan manufaktur yang khusus memproduksi mobil mainan. Di perusahaan ini, terdapat aliran terus-menerus unit-unit produk melalui serangkaian stasiun kerja yang diatur berdasarkan jenis produk. Masalah umum yang dihadapi adalah bagaimana mengatur serangkaian kegiatan dalam jangka waktu tertentu sehingga waktu total penyelesaian pekerjaan dapat diminimalkan. Dalam penyelesaiannya, PT. Z menggunakan metode Algoritma Genetika (GA) dan metode Campbell Dudek Smith (CDS). Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan penjadwalan produksi Algoritma Genetika (GA) dan algortima Campbell Dudek Smith (CDS) serta Memilih metode terbaik dengan melakukan perhitungan parameter performansi antara kedua metode tersebut. Berdasarkan hasil penelitian tentang pemodelan penjadwalan dalam proses produksi tipe flow shop, metode algoritma genetika digunakan untuk inisialisasi solusi penjadwalan dengan tujuan mendekati tingkat optimal. Hasil penjadwalan dengan menggunakan algoritma Genetik dengan urutan job : B-C-A-D-E memiliki nilai makespan sebesar 748,9  jam. Sedangkan hasil penjadwalan dengan algoritma CDS adalah Job D-C-E-B-A memiliki nilai makespan sebesar 831,9 jam. Hasil perhitungan performansi parameter adalah EI < 1, yang berarti bahwa penjadwalan dengan algoritma Genetik lebih baik dibandingkan dengan algoritma CDS dengan nilai RE = 8,3 %. Maka usulan penjadwalan terbaik di perusahaan ini yaitu dengan menggunakan Algoritma Genetika (GA).

PT. Z is a manufacturing company that specializes in toy cars. In this company, there is a continuous flow of product units through a series of work stations organized by product type. The common problem faced is how to arrange a series of activities within a certain period of time so that the total time for completing work can be minimized. In its completion, PT. Z uses the Genetic Algorithm (GA) method and the Campbell Dudek Smith (CDS) method. This study aims to implement production scheduling of the Genetic Algorithm (GA) and Campbell Dudek Smith's Algorithm (CDS) and to select the best method by calculating the performance parameters between the two methods. Based on the results of research on scheduling modeling in the flow shop type production process, the genetic algorithm method is used to initialize the scheduling solution with the aim of approaching the optimal level. The results of scheduling using the Genetic algorithm with job order: B-C-A-D-E has a makespan value of 748.9 hours. While the results of scheduling with the CDS algorithm are Job D-C-E-B-A having a makespan value of 831.9 hours. The result of parameter performance calculation is EI < 1, which means that scheduling with the Genetic algorithm is better than the CDS algorithm with RE = 8.3%. So the best scheduling proposal in this company is to use a Genetic Algorithm (GA).