untuk meminimalkan jumlah dari waktu idle, tanpa melangkahi nomor stasiun didepannya.
Pada Pada simple assembly line balancing problem SALBP tipe 1, dilakukan perhitungan waktu siklus untuk meminimalkan jumlah stasiun kerja,
sedangkan pada Pada simple assembly line balancing problem SALBP tipe 2 dilakuka untuk mengurangi waktu siklus produk akhir.
Penelitian terkait metode SALBP tipe 1 dan SALBP tipe 2 menunjukan bahwa tujuan utama dari Tabu Search untuk mengkombinasikan pencarian lokal
dengan pencarian lompatan yang lebih rendah. Metode ini juga digunakan untuk melakukan pendeketan dengan Tabu Search untuk meniadakan ketidaklayakan
lintasan. Metode Tabu Search menetapkan perbaikan untuk meminimisasi waktu makespan untuk mesin paralel yang identik.
3.7. Uji Kenormalan Data dengan Kolgomorov-smirnov
Uji kenormalan data yang diperoleh dilakukan dengan menggunakan menggunakan Kolmogorov-smirnovtest. Uji ini kita membuktikan kesesuaian
antara frekuensi hasil pengamatan dengan frekuensi yang diharapkan, untuk melihat pola distribusi data yang didapatkan, apakah data berdistribusi normal
atau tidak. Adapun tahapan pengujian kenormalan data menggunakan Kolmogorov-smirnov test adalah sebagai berikut:
1. Data pengamatan diurutkan mulai dari pengamatan dengan nilai terkecil
sampai nilai terbesar.
2. Dari nilai pengamatan tersebut lalu disusun distribusi frekuensi kumulatif
relatif, notasikan dengan Fa X, dapat dihitung menggunakan rumus berikut:
data total
data nomor
X Fa
=
3. Dihitung nilai Z dengan menggunakan rumus berikut ini:
σ µ
− =
X Z
4. Dihitung nilai distribusi frekuensi kumulatif teoritis, yaitu berdasarkan area
kurva normal, dinotasikan dengan Fe X. Dengan interpolasi nilai peluang dari Z yang digunakan. Atau dengan menggunakan rumus dari aplikasi
Microsoft Excel dengan format berikut. =NORMSDISTz
5. Dihitung selisih antara Fa X dengan Fe X.
6. Diambil selisih maksimum dan notasikan dengan D
D= Max Fa X – Fe X
7. Bandingkan antara nilai D hitung tersebut dengan nilai D yang didapatkan
dari tabel nilai D untuk uji Kolmogorov – Smirnov untuk sampel tunggal dengan
α yang telah ditentukan. 8.
Tentukan wilayah penerimaan untuk pengambilan keputusannya: Ho: Data tersebut Berdistribusi Normal
H1: Data Tersebut Berdistribusi Tidak Normal Jika D
≤ Dα , maka H diterima
Jika D D α , maka H
ditolak
3.7.1. Distribusi Normal
Distribusi peluang kontinu yang paling terpenting dalam seluruh bidang statistika adalah distribusi normal. Grafiknya, disebut kurva normal yang
berbentuk lonceng seperti pada gambar 2.10, yang menggambarkan dengan cukup baik banyak gejala yang muncul di alam, industri, dan penelitian. Pengukuran
fisik di bidang seperti percobaan metereologi, penelitian curah hujan, dan pengukuran suku cadang yang diproduksi sering dengan baik dapat diterangkan
menggunakan distribusi normal. Di samping itu galat dalam pengukuran ilmiah dapat dihampiri dengan sangat baik oleh distribusi normal.Walpole, 1995
Pada gambar 2.1 telah dilukiskan dua kurva normal yang mempunyai simpangan baku yang sama tetapi rataanya berbeda. Kedua kurva bentuknya
persis sama tapi titik tengahnya terletak di tempat yang berbeda di sepanjang sumbu datar.
1 2
Frekuensi
X
Mean
2 σ
σ
Sumber : Wallpole, Pengantar Statistik
Gambar 3.1. Kurva Normal
