Kerangka Berpikir Penelitian Rancangan Penelitian

waktu sehingga diperlukan rancangan jadwal yang optimal dengan metode Algoritma Genetika. 2. Studi kepustakaan meliputi teori mengenai Penjadwalan berupa Terminologi Penjadwalan, Model Penjadwalan, dan Kriteria Penjadwalan, Pengukuran Waktu Time Study terdiri atas pengukuran waktu jam henti, tingkat ketelitian dan keyakinan, pengujian keseragaman data, pengujian kecukupan data, rating factor dan allowance, dan perhitungan waktu standar, dan Algoritma Genetika. 3. Pengumpulan data Data-data yang dikumpulkan untuk menghasilkan rancangan jadwal produksi terdiri atas beberapa jenis, yaitu: a. Data permintaan produk Data permintaan produk diperoleh dari data dokumentasi perusahaan yaitu dari Departemen Marketing. Data permintaan produk meliputi jenis dan jumlah produk yang diminta oleh konsumen. Data permintaan produk dikumpulkan dalam 30 periode mingguan yaitu periode 23 Juni 2014 - 18 Januari 2015. b. Data waktu proses mesin Data waktu proses mesin adalah lama waktu yang diperlukan mesin untuk menyelesaikan proses dalam satuan batch. Data waktu proses meliputi waktu proses mesin Autogrind, Bowl Cutter, Mixer, Refoformer, Fryer I, Fryer II, IQF, dan waktu material handling conveyor. c. Data waktu siklus operator Data waktu siklus operator diperoleh melalui pengukuran langsung pada lantai pabrik menggunakan stopwatch time study. Data waktu siklus operator meliputi waktu siklus operator Autogrind, Bowl Cutter, Mixer, Refoformer, dan operator packing. 4. Pengolahan data Langkah-langkah pengolahan data dalam penelitian ini terdiri atas beberapa tahapan yaitu: a. Peramalan permintaan Peramalan permintaan adalah langkah untuk menentukan jumlah tepung nugget yang dihasilkan pada periode selanjutnya. Data penjualan produk periode 23 Juni 2014 – 18 Januari 2015 digunakan untuk meramalkan permintaan di periode mendatang yaitu periode 19 Januari - 25 Januari 2015. Metode peramalan yang digunakan adalah metode double eksponensial dua parameter dari Holt dan metode smoothing eksponensial linier satu parameter dari Brown. Alasan pemilihan metode eksponensial smoothing dikarenakan horizon peramalan jangka pendek yaitu kurang dari 6 bulan dan dalam bentuk mingguan. Ditinjau dari pola data, data cenderung berfluktuasi dan tidak stasioner. Dari kedua metode ini, metode yang dipilih untuk meramalkan produk adalah metode yang menghasilkan error terendah. b. Penentuan waktu standar operator Waktu standar operator ditentukan berdasarkan waktu siklus yang telah diukur. Langkah-langkah penentuan waktu standar adalah perhitungan uji keseragaman dan kecukupan data, perhitungan rating factor dengan metode Westinghouse, perhitungan waktu normal berdasarkan waktu siklus dan rating factor, penentuan allowance, dan perhitungan waktu standar berdasarkan waktu normal dan allowance. c. Penjadwalan dengan metode aktual di perusahaan Metode penjadwalan yang digunakan perusahaan adalah pengurutan produk yang memiliki penggunaan bahan baku yang sama. Rancangan jadwal hasil metode aktual di perusahaan adalah makespan dan urutan produksi untuk periode yang disusun. d. Penjadwalan dengan metode Algoritma Genetika Penjadwalan dengan metode algoritma genetika terdiri atas beberapa tahap yaitu pembentukan kromosom, penentuan parameter, inisialisasi parameter, crossover, mutasi, dan evaluasi. Rancangan jadwal hasil metode algoritma genetika adalah makespan minimum dan urutan job yang optimal. 5. Analisis pemecahan masalah Analisis pemecahan masalah menguraikan jawaban dari pertanyaan yang berkaitan dengan masalah dalam penelitian ini. Analisis yang dilakukan adalah: a. Analisis faktor penyebab produk tidak selesai tepat waktu b. Analisis metode Algoritma Genetik untuk menghasilkan produk tepat waktu c. Pembuatan Gantt Chart untuk metode aktual di perusahaan dan metode algoritma genetika untuk melihat perbandingannya 6. Kesimpulan dan saran diberikan untuk penelitian Kesimpulan dan saran dalam penelitian ini adalah butir-butir pernyataan tegas dan jelas terkait dengan tujuan dan analisis penelitian untuk menyelesaikan permasalahan. Langkah-langkah proses penelitian “Penjadwalan Flowshop dengan Metode Algoritma Genetik di PT. Charoen Pokphand Indonesia Food Division ditunjukkan Gambar 4.2.Flowchart dan stopping rule Algoritma Genetik ditunjukkan pada Gambar 4.3. MULAI Studi Pendahuluan 1. Kondisi Perusahaan 2. Perencanaan Penjadwalan 3. Informasi pendukung 4. Masalah-masalah Studi Literatur 1. Teori Buku 2. Referensi Jurnal Penelitian 3. Langkah-langkah penyelesaian Identifikasi Masalah Awal Penjadwalan adalah hal yang sangat penting dalam kegiatan perencanaan produksi, jumlah produk dalam rencana produksi mingguan tidak sesuai dengan jumlah yang dihasilkan sehingga diperlukan metode penyusunan jadwal produksi yang tepat. Pengumpulan Data 1. Data primer - Urutan proses produksi - Waktu siklus operator autogrind, bowl cutter, mixer, refoformer, dan packing. - Waktu proses mesin 2. Data sekunder - Jumlah permintaan produk - Waktu material handling conveyor Pengolahan Data Peramalan Permintaan Metode : Penjadwalan Produksi dengan Metode Algoritma Genetika 1. Pembentukan jumlah maksimum generasi, ukuran populasi pop size, dan probabilitas crossover dan mutasi, dan masukkan input data job 2. Pembentukan penjadwalan pokok, menentukan panjang binary string 3. Pembentukan populasi awal 4. Menentukan generasi terbaik 5. Penentuan indeks iterasi k – k+1 6. Perhitungan fungsi tujuan dan fitness seluruh generasi dan menentukan generasi terbaik 7. Perhitungan probabilitas terpilih dari semua generasi 8. Pembangkitan bilangan random dan pemilihan individu sebagai parent 9. Pembaharuan populasi awal dan kembali ke langkah 5 Analisis Pemecahan Masalah Rancangan sistem penjadwalan yang tepat untuk mengurangi makespan Kesimpulan dan Saran SELESAI Gambar 4.2. Langkah-langkah Proses Penelitian Start Input: Waktu proses dan flowtime jumlah job popsize ukuran populasi Probabilitas crossover pc Probabilitas mutasi pm Bangkitkan populasi awal inisialisasi populasi Hitung: Makespan Nilai fitness kromosom f Seleksi kromosom : Fitness relatif pi Fitness kumulatif qi Bilangan random r q i ≤ r dan q i+1 r ? Kromosom hasil seleksi Bangkitkan Bilangan acak r r pc ? Crossover Mutasi Bangkitkan Bilangan acak r r pm ? Populasi akhir generasi Perhitungan fungsi tujuan Fitness = 1 makespan meminimisasi makespan Kriteria pemberhentian terpenuhi? Solusi optimal Stop Ya Tidak Ya Ya Ya Tidak Tidak Tidak Gambar 4.3Flowchart dan Stopping Rule Algoritma Genetik

BAB V PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

5.1. Pengumpulan Data

Dalam penyelesaian masalah pada penelitian ini, dibutuhkan sejumlah data yang relevan, yakni jumlah penjualan produk, waktu proses di setiap mesin, dan waktu siklus operator. Pengumpulan data ini dilakukan pada bulan Januari 2015 sampai dengan Februari 2015.

5.1.1. Data Permintaan Produk

Data permintaan produk di PT. Charoen Pokphand Indonesia Food Division dibuat dalam periode mingguan. Data permintaan produk yang dikumpulkan untuk periode 23 Juni 2014 sampai dengan18Januari 2015 dapat dilihat pada Tabel 5.1. Tabel 5.1. Data Penjualan PT. Charoen Pokphand Indonesia Food DivisionPeriode 23 Juni 2014- 18 Januari 2015 Periode Jenis Nugget yang Dihasilkan dus Nugget Original Fiesta Stikie Fiesta Nugget ABC Fiesta Nugget Champ Nugget Coin Champ Nugget Champ ABC Stick Champ Stick Okey Nugget Okey 23 Juni - 29 Juni 2014 5.742 3.930 2.681 5.829 4.353 3.129 3.418 16.712 3.560 30 Juni - 06 Juli 2014 6.438 3.952 2.848 6.220 4.180 3.419 3.535 16.008 3.520 07 Juli - 13 Juli 2014 5.058 4.819 2.980 5.576 3.220 4.178 3.816 17.418 3.123 14 Juli - 20 Juli 2014 4.581 3.903 3.061 4.647 3.001 4.114 4..077 16.486 2.995 21 Juli - 27 Juli 2014 4.600 4.818 2.833 5.238 3.588 4.027 4.376 17.085 2.873 28 Juli - 03 Agustus 2014 5.290 4.490 2.873 5.290 3.188 3.998 4.096 16.088 2.793 04 Agustus - 10 Agustus 2014 5.470 4.117 3.000 6.836 4.188 4.022 3.416 13.289 2.773 11 Agustus - 17 Agustus 2014 5.742 4.202 2.993 8.036 3.012 3.946 3.396 14.497 3.053 18 Agustus - 24 Agustus 2014 7.507 4.173 2.671 5.998 3.011 3.482 3.731 12.218 3.616 25 Agustus - 31 Agustus 2014 6.105 4.342 2.639 6.530 3.590 3.684 4.015 12.562 3.328 01 September - 07 September 2014 6.506 4.509 2.783 6.599 3.610 3.886 4.934 12.724 3.031 08 September - 14 September 2014 6.709 4.382 2.817 6.626 3.427 3.680 3.838 13.783 2.956 15 September - 21 September 2014 6.033 3.941 2.668 5.901 4.502 3.617 3.800 16.038 3.601 22 September - 28 September 2014 6.428 4.145 2.912 7.151 4.560 3.632 3..424 14.930 3.046 29 September - 05 Oktober 2014 6.624 4.343 3.070 6.866 4.294 3.801 3.680 14.786 3.075 06 Oktober - 12 Oktober 2014 5.823 4.141 2.836 7.683 4.186 3.417 3.848 15.390 3.216 13 Oktober - 19 Oktober 2014 4.400 5.074 2.798 5.961 3.196 3.182 5.198 12.339 3.136 20 Oktober - 26 Oktober 2014 4.398 5.135 2.916 6.390 3.082 3.390 6.338 12.399 3.038 Sumber : PT. Charoen Pokphand Indonesia Food Division Tabel 5.1. Data Penjualan PT. Charoen Pokphand Indonesia Food DivisionPeriode 23 Juni 2014- 18 Januari 2015 Lanjutan