Penjadwalan Mesin Produk Lampu Emergency dengan Menggunakan Metode Ant Colony

Abstract

Dalam mengatur penjadwalan pada perusahaan, pemahaman konsep penjadwalan menjadi sangat penting. Dalam melakukan penjadwalan, unit-unit produksi harus dimanfaatkan secara optimum dan sumber daya yang terbatas harus diatur secara efisien. Untuk mengatasi masalah penjadwalan, berbagai model telah dikembangkan. Salah satu metode heuristik yang berkembang pesat di dunia akademisi adalah ant colony optimization (ACO). Algoritma ACO dapat menghasilkan solusi kandidat untuk masalah optimasi melalui mekanisme konstruksi yang dilakukan secara probabilitas. Algoritma ini sering digunakan dalam berbagai masalah, termasuk pada permasalahan penjadwalan produksi job shop. Metode algoritma semut digunakan dalam penelitian ini untuk menentukan waktu penyelesaian keseluruhan pekerjaan yang paling optimal. Algoritma semut digunakan untuk mencari waktu paling minimum untuk menyelesaikan n buah pekerjaan oleh m buah mesin. Dengan penerapan algoritma semut, diharapkan dapat meminimalkan biaya operasi dan waktu pengiriman, sehingga dapat meningkatkan kepuasan pelanggan. Berdasarkan hasil perhitungan maka yang didapatkan melalui penelitian yaitu mendapatkan total probilitas elemen kerja yang paling singkat dalam suatu produk (makespan) yaitu 495 detik dengan alternatif makespan yang optimal dengan metode SPT dikarenakan dapat meningkatkan efficiency index perusahaan yaitu 2,06. EI > 1 menunjukan bahwa metode usukan dapat memberikan performance baik untuk meminimasi terjadinya keterlambatan. dengan mengelompokkan elemen kerja 1 - 3 di stasiun kerja I, elemen kerja 4 - 7 di stasiun kerja II, elemen kerja 8-15 di stasiun kerja III.

In managing scheduling in a company, understanding the concept of scheduling is very important. In scheduling, production units must be utilized optimally and limited resources must be efficiently managed. To solve the scheduling problem, various models have been developed. One rapidly developing heuristic method in the academic world is ant colony optimization (ACO). The ACO algorithm can generate candidate solutions to optimization problems through probabilistic construction mechanisms. This algorithm is often used in various problems, including job shop production scheduling problems. The ant algorithm method is used in this study to determine the most optimal overall job completion time. The ant algorithm was used to find the minimum time to complete n jobs by m machines. With the implementation of the ant algorithm, it is expected to minimize operational costs and delivery time, thus improving customer satisfaction. Based on the calculation results, the total probability of the shortest work element in a product (makespan) obtained through the study is 495 seconds with the optimal makespan alternative using the SPT method, as it can improve the company's efficiency index, which is 2.06. An EI > 1 indicates that the heuristic method can provide good performance in minimizing delays. By grouping work elements 1-3 at workstation I, work elements 4-7 at workstation II, and work elements 8-15 at workstation III.