Latar Belakang Perumusan Masalah Tinjauan Pustaka

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Perusahaan diberbagai industri dihadapkan pada persaingan pasar global yang terus meningkat dan permintaan jenis produk yang tidak dapat diramal. Industri pakaian adalah salah satu yang terkena dampak dari tekanan untuk dapat menghasilkan berbagai macam produk yang sesuai dengan selera konsumen, dengan waktu yang singkat dan biaya yang rendah. Industri pakaian pada umumnya beroperasi dengan system job shop. Penjadwalan job shop untuk industri pakaian adalah suatu penjadwalan yang menggunakan banyak mesin yang disertai banyak operasi. Masalah Penjadwalan Job Shop merupakan persoalan pengurutan sejumlah operasi yang diproses pada mesin- mesin tertentu. Masalah penjadwalan job shop adalah bagaimana menyusun semua operasi dari semua job pada tiap mesin untuk tujuan meminimasi fungsi obyektif. Fungsi obyektif yang dimaksud dapat berupa waktu pengerjaan total, rata-rata waktu pengerjaan, rata-rata waktu keterlambatan penyelesaian job, atau lainnya. Berbagai macam penelitian telah dilakukan terhadap masalah penjadwalan job shop . Algoritma genetika diterapkan untuk permasalahan penjadwalan job shop dalam menjaga efektif dan efisiensi pekerjaan Baase,1988

1.2 Perumusan Masalah

Pada penelitian ini akan dicari solusi untuk menyelesaikan permasalaha n penjadwalan job shop dengan menggunakan metode Genetic Algorithms Algoritma Genetika. Prinsip kerjanya yaitu berdasarkan analogi evolusi biologi, yang terdiri dari proses penginisialisasian populasi, proses penyeleksian, proses penyilangan, dan proses mutasi. Keunggulan dari algoritma genetika ini adalah strukturnya yang sederhana, mudah mengimplementasikannya, dan cepat dalam pencapaian solusi yang optimum efektif dan efisien.

1.3 Tinjauan Pustaka

Penjadwalan merupakan proses pengaturan sumber daya untuk menyelesaikan tugas-tugas dengan melibatkan pekerjaan, sumber daya dan waktu. Pekerjaan diproses pada setiap sumber daya dengan urutan tertentu selama waktu tertentu dengan meminimumkan waktu penyelesaian tugas, meminimumkan keterlambatan pengerjaan, meminimumkan waktu tunggu pada mesin dan meminimumkan biaya. Algoritma genetika adalah algoritma yang dikembangkan dari proses pencarian solusi menggunakan pencarian acak, ini terlihat pada proses pembangkitan populasi awal yang menyatakan sekumpulan solusi yang dipilih secara acak Munir, Rinaldi, 2002. Algoritma genetika adalah suatu algoritma pencarian yang meniru mekanisme dari genetika alam. Algoritma genetika banyak dipakai pada aplikasi bisnis, teknik maupun pada bidang keilmuan lainnya. Algoritma ini dimulai dengan kumpulan solusi yang disebut dengan populasi. Solusi-solusi dari sebuah populasi diambil dan digunakan untuk membentuk populasi yang baru. Hal ini dimotivasi dengan harapan bahwa populasi yang baru dibentuk tersebut akan lebih baik daripada yang lama. Solusi-solusi yang dipilih untuk membentuk solusi-solusi yang baru dipilih sesuai dengan fitness mereka masing- masing Suyanto, 2005. Secara umum teori masalah penjadwalan Job Shop adalah penjadwalan dimana masing- masing job memiliki unitan operasi pada mesin yang berbeda-beda. Karena semakin berkembangnya problem pada dunia industri, maka masalah Job Shop pun semakin bervariasi. Salah satunya adalah permasalahan Job Shop dimana setiap operasi didalam job memiliki alternatif mesin.

1.4 Tujuan Penelitian