Algoritma Heuristik Pour LANDASAN TEORI

Anggiat H.O. Siregar : Analisis Perbandingan Kinerja Antara Algoritma Heuristic Pour Dan Algoritma Nawaz, Enscore Dan Ham NEH Dalam Menyelesaikan Penjadwalan Flowshop Pada PT Cakra Compact Aluminium Industries Medan, 2009. USU Repository © 2009 Tabel 3.13. Penjadwalan Parsial Urutan Job 4-3-1-2 Lanjutan Mesin Job Durasi Mulai Siap menit menit 2 4 8 4 13 2 3 4 13 17 2 1 9 18 27 2 2 3 27 30 3 4 8 12 20 3 3 5 20 25 3 1 8 27 35 3 2 10 35 45 4 4 7 20 27 4 3 8 27 35 4 1 10 35 45 4 2 1 45 46 5 4 2 27 29 5 3 6 35 41 5 1 1 45 46 5 2 8 46 54 Cmax = 54.00, F = 42.50 Maka calon urutan parsial baru tadi yang terpilih adalah urutan parsial 4-3-1-2, jadi ururtan parsial adalah 4-3-1-2. Karena k=n, urutan parsial final telah ditemukan yaitu 4-3-1-2 dengan makespane = 54 dan mean flow time =42,5

23.6. Algoritma Heuristik Pour

Hamid Davoud Pour 2001 mengembangkan algoritma heuristik baru didalam menyelesaikan penjadwalan flowshop dengan tujuan meminimalkan makespan yaitu berdasarkan pendekatan kombinasi. Hal ini dilakukan dengan cara Anggiat H.O. Siregar : Analisis Perbandingan Kinerja Antara Algoritma Heuristic Pour Dan Algoritma Nawaz, Enscore Dan Ham NEH Dalam Menyelesaikan Penjadwalan Flowshop Pada PT Cakra Compact Aluminium Industries Medan, 2009. USU Repository © 2009 mengganti setiap job dengan job yang lainnya dalam urutan sampai ditemukan kombinasi urutan yang dapat memenuhi kriteria tujuan. Dalam metode ini diasumsikan bahwa semua job diproses secara terpisah dan independent untuk setiap mesinnya. Berikut adalah notasi yang digunakan: § Pij = Waktu proses dari job i pada mesin j. § Cij = Rentang waktu antara saat job i pada mesin j dimulai t=0 sampai job itu selesai. § _Ci = sum of completion time untuk job i pada semua mesin. § Fmax = rentang waktu antara saat pekerjaan tersedia atau dapat dimulai sampai pekerjaan itu selesai makespan. Langkah-langkah pengerjaan Algoritma Heuristik Pour: 1. Memilih job secara acak sebagai urutan pertama sementara dalam urutan pengerjaan. 2. Menempatkan job-job lain selain job yang sudah dipilih sebagai urutan pertama pada urutan berikutnya. 3. Memilih waktu proses terkecil untuk masing-masing mesin. 4. Melakukan penambahan waktu proses secara increasing time pada Pij yang lain, selain Pij paling minimal yang terpilih sebelumnya. 5. Menghitung sum of completion time _Ci untuk setiap job yang ada. 6. Mengurutkan _Ci dengan aturan increasing order untuk diletakkan pada urutan setelah job yang sudah dipilih untuk urutan pertama sementara. 7. Setelah didapatkan urutan sementara, maka hitunglah Fmax-nya. Anggiat H.O. Siregar : Analisis Perbandingan Kinerja Antara Algoritma Heuristic Pour Dan Algoritma Nawaz, Enscore Dan Ham NEH Dalam Menyelesaikan Penjadwalan Flowshop Pada PT Cakra Compact Aluminium Industries Medan, 2009. USU Repository © 2009 8. Melakukan ulang langkah 1-7 untuk setiap job yang ada sampai didapatkan Fmax paling minimal, yang akan ditempatkan sebagai urutan pertama dari urutan job. 9. Melakukan ulang langkah 1-8 sampai semua job berada pada urutan pengerjaan. Berikut ini akan dijelaskan contoh pengerjaan algoritma Heuristic Pour dengan menggunakan kasus kombinasi 5 job dan 5 mesin: 1. Memilih job 1 sebagai job pertama untuk ditempatkan dalam urutan pengerjaan. 2. Job 1 dipilih untuk menduduki urutan pertama sehingga waktu proses job 1 pada semua mesin dianggap 0. Tempatkan job selain job 1 sebagai urutan pertama pada urutan berikutnya. Tabel 3.14. Data Waktu Proses Kombinasi 5 job dan 5 Mesin Tabel 3.15. Job 1 Sebagai Urutan Pertama 3. Memilih waktu proses terkecil untuk masing-masing mesin contoh M1=5, M2=6 Lakukan penambahan waktu proses completion time pada setiap Anggiat H.O. Siregar : Analisis Perbandingan Kinerja Antara Algoritma Heuristic Pour Dan Algoritma Nawaz, Enscore Dan Ham NEH Dalam Menyelesaikan Penjadwalan Flowshop Pada PT Cakra Compact Aluminium Industries Medan, 2009. USU Repository © 2009 Pij dengan aturan increasing processing time, contoh urutan waktu proses di M1 terkecil-terbesar adalah J3, J4, J5, J2 sehingga waktu proses J4 di M =5+8 =13, J5 di M1=13+8=21, J2 di M1=21+17=38. 4. Hitunglah sum of completion time Ci untuk setiap job yang ada Tabel 3.16. Langkah 3 dan 4 5. Didapatkan urutan sementara dengan job 1 sebagai posisi pertama adalah J1-J3-J2-J4-J5. 7. Urutan J1-J3-J2-J4-J5 mempunyai Fmax = 94. Tabel 3.17. Tabel Waktu Urutan J1-J3-J2-J4-J5 8. Memilih job 2 sebagai urutan pertama sementara dalam pengerjaan dan langkah pengerjaan 1-7 berulang lagi. Dari semua urutan dengan job 1 sebagai posisi pertama, job 2 sebagai urutan pertama dan seterusnya dipilih urutan yang mempunyai Fmax terkecil. 9. Dilakukan langkah 1-8 untuk job yang akan menempati posisi berikutnya. Anggiat H.O. Siregar : Analisis Perbandingan Kinerja Antara Algoritma Heuristic Pour Dan Algoritma Nawaz, Enscore Dan Ham NEH Dalam Menyelesaikan Penjadwalan Flowshop Pada PT Cakra Compact Aluminium Industries Medan, 2009. USU Repository © 2009

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

Dokumen yang terkait

Penjadwalan Produksi Dengan Menggunakan Algoritma Genetik Di PT. Cakra Compact Aluminium Industries

7 59 221

Penjadwalan Flowshop Menggunakan Algoritma Nawaz Enscore HAM

1 4 6

Penjadwalan Flowshop Berdasarkan Algoritma Nawaz, Enscore dan Ham (NEH) dengan Pendekatan Shortest Processing Time (SPT) dan Longest Processing Time (LPT) di PT Growth Sumatra Industry, Ltd

0 5 160

Penjadwalan Flowshop Berdasarkan Algoritma Nawaz, Enscore dan Ham (NEH) dengan Pendekatan Shortest Processing Time (SPT) dan Longest Processing Time (LPT) di PT Growth Sumatra Industry, Ltd

1 0 21

Penjadwalan Flowshop Berdasarkan Algoritma Nawaz, Enscore dan Ham (NEH) dengan Pendekatan Shortest Processing Time (SPT) dan Longest Processing Time (LPT) di PT Growth Sumatra Industry, Ltd

0 0 1

Penjadwalan Flowshop Berdasarkan Algoritma Nawaz, Enscore dan Ham (NEH) dengan Pendekatan Shortest Processing Time (SPT) dan Longest Processing Time (LPT) di PT Growth Sumatra Industry, Ltd

0 0 6

Penjadwalan Flowshop Berdasarkan Algoritma Nawaz, Enscore dan Ham (NEH) dengan Pendekatan Shortest Processing Time (SPT) dan Longest Processing Time (LPT) di PT Growth Sumatra Industry, Ltd

0 0 39

Penjadwalan Flowshop Berdasarkan Algoritma Nawaz, Enscore dan Ham (NEH) dengan Pendekatan Shortest Processing Time (SPT) dan Longest Processing Time (LPT) di PT Growth Sumatra Industry, Ltd

0 0 1

Penjadwalan Flowshop Berdasarkan Algoritma Nawaz, Enscore dan Ham (NEH) dengan Pendekatan Shortest Processing Time (SPT) dan Longest Processing Time (LPT) di PT Growth Sumatra Industry, Ltd

0 0 13

Kata kunci : Ignall-Scharge, makespan, Nawaz Enscore Ham (NEH), penjadwalan produksi

4 5 13