Perbandingan Tabu Search Dan Algoritma Genetika Dalam Menyelesaikan Masalah Penjadwalan Job Shop

Abstract

Job shop adalah istilah yang digunakan untuk mendeskripsikan keadaan ketika produk-produk yang diproduksi oleh sebuah perusahaan dapat memiliki rute pemrosesan yang berbeda-beda. Membuat jadwal produksi di sebuah perusahaan manufaktur yang mengadopsi job shop dapat menjadi sebuah tantangan akibat tingginya fleksibilitas dalam proses produksi, yang menyebabkan meningkatnya kompleksitas saat membuat jadwal produksi. Pendekatan metaheuristik biasanya digunakan untuk menyelesaikan masalah penjadwalan job shop (JSSP). Dalam penelitian ini, dua metode metaheuristik dibandingkan, yaitu tabu search dan algoritma genetika, untuk menentukan metode mana yang lebih unggul. Kedua metode akan dijalankan menggunakan parameter yang paling optimal untuk masing-masing nya, sehingga dapat memberikan perbandingan yang adil. Data sampel akan digunakan untuk simulasi. Metode yang dapat menghasilkan makespan terendah akan dianggap lebih unggul. Berdasarkan hasil simulasi, diketahui bahwa tabu search lebih unggul untuk menyelesaikan JSSP, baik untuk masalah JSSP sederhana maupun kompleks, karena dapat menghasilkan makespan yang paling rendah untuk kedua kasus tersebut.