Usulan Metode Penjadwalan Proses Manufaktur Produk Golongan Press Umum dengan Menggunakan Metode Genetics Algorithm di PT Agronesia Inkaba.

ABSTRAK

PT Agronesia Inkaba adalah perusahaan yang bergerak di bidang produk teknik berbahan baku karet, di mana sistem produksi di perusahaan ini adalah job order. Permasalahan yang sedang dihadapi perusahaan pada saat kini adalah banyaknya penalti yang ditanggung oleh perusahaan tersebut. Permasalahan tersebut ditelusuri lebih lanjut dan didapatkan bahwa penyebab penalti tersebut adalah karena delay pada mesin yang sangat tinggi. Metode penjadwalan untuk sistem produksi job order yang perusahaan terapkan pada saat ini adalah perusahaan mengumpulkan terlebih dahulu pesanan dari customer, dan mengurutkan pengerjaan tiap job berdasarkan due date tercepat sebagai kriteria utama dan kuantitas job terbanyak sebagai kriteria kedua. Dengan metode penjadwalan tersebut, perusahaan belum mempertimbangkan urutan jadwal kerja yang optimal untuk menghasilkan makespan paling minimum, sehingga sering terjadi mesin-mesin produksi menunggu (delay) dan keterlambatan kerja.

Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diusulkan penggunaan metode penjadwalan general flow shop genetics algorithm untuk meminimasi mean tardiness dan makespan proses pembuatan produk golongan press umum. Sebelum digunakan untuk memecahkan permasalahan yang dihadapi perusahaan, maka dilakukan pembuatan algoritma genetics algorithm menggunakan software, kemudian software diuji validasi dengan dibandingkan hasil perhitungan nilai makespan dan waktu proses hasil perhitungan software dengan makespan dan waktu proses hasil perhitungan manual dengan menggunakan contoh kasus sederhana yang mewakili kondisi perusahaan. Dari hasil uji validasi didapatkan bahwa software yang dibuat adalah valid, dimana makespan dan waktu proses yang dihasilkan adalah sama dengan perhitungan manual.

Hasil yang diperoleh dari perhitungan penjadwalan metode perusahaan adalah makespan sebesar 325.110 detik atau 90,31 jam, delay sebesar 9.760.337 detik atau 2711,20 jam, rata-rata utilisasi sebesar 17,02%, mean tardiness sebesar 0,22 hari, mean lateness sebesar -1,12 hari, dan 3 job terlambat dari 12 job. Pada metode genetics algorithm, hasil yang diperoleh adalah makespan sebesar 257.520 detik atau 71,53 jam, delay sebesar 6.502.901 detik atau 1.806,36 jam, rata-rata utilisasi sebesar 30,34%, mean tardiness sebesar 0 hari, mean lateness sebesar -4,26 hari, dan tidak ada job yang terlambat. Dengan demikian, pihak perusahaan dapat menghemat waktu pengerjaan produk golongan press umum sebesar 67.590 detik atau 18,78 jam (20,79%), penurunan delay sebesar 3.257.436 detik atau 904,84 jam (33,37%), peningkatan rata-rata utilisasi sebesar 41,5%, mean tardiness berkurang 0,22 hari, mean lateness berkurang 3,14 hari dan job terlambat berkurang 3. Oleh karena itu, utilisasi mesin-mesin akan meningkat apabila perusahaan mengimplementasikan metode penjadwalan usulan ini.

DAFTAR ISI

ABSTRAK ... iv

KATA PENGANTAR DAN UCAPAN TERIMA KASIH ... v

DAFTAR ISI ... x

DAFTAR TABEL ... xiv

DAFTAR GAMBAR ... xvi

DAFTAR LAMPIRAN ... xvii BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah ... 1-1 1.2 Identifikasi Masalah ... 1-2 1.3 Pembatasan Masalah dan Asumsi ... 1-3 1.3.1 Pembatasan Masalah ... 1-3 1.3.2 Asumsi ... 1-3 1.4 Perumusan Masalah ... 1-3 1.5 Tujuan Penelitian ... 1-4 1.6 Sistematika Penulisan ... 1-4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Konsep Pejadwalan Produksi ... 2-1 2.1.1 Definisi Penjadwalan Produksi ... 2-1 2.1.2 Ukuran Kinerja Penjadwalan Produksi... 2-2 2.1.3 Masukan Untuk Penjadwalan Produksi ... 2-3 2.2 Variabel atau Istilah yang Digunakan dalam Penjadwalan ... 2-4 2.3 Pola Aliran Proses dalam Area Produksi ... 2-5 2.4 Konsep Penjadwalan Job Shop ... 2-7 2.5 Penjadwalan Job Shop Metaheuristik ... 2-8 2.6 Genetics Algorithm ... 2-9 2.6.1 Pengertian Genetics Algorithm ... 2-9 2.6.2 Parameter Genetics Algorithm ... 2-10

2.6.3 Siklus Genetics Algorithm ... 2-11 2.6.4 Encoding dan Decoding... 2-12 2.6.5 Operasi Genetics Algorithm... 2-16 2.7 Peta Kerja ... 2-26 2.7.1 Macam-macam Peta Kerja ... 2-27 2.7.2 Peta Proses Operasi ... 2-27 2.7.2.1 Kegunaan Peta Proses Operasi ... 2-28 2.7.2.2 Analisis Peta Proses Operasi ... 2-28 2.8 Gantt Chart ... 2-30 2.9 Verifikasi dan Validasi ... 2-30 BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Flowchart Metodologi Penelitian ... 3-1 3.2 Keterangan Metodologi Penelitian ... 3-4 3.2.1 Penelitian Pendahuluan ... 3-4 3.2.2 Pembatasan Masalah dan Asumsi ... 3-4 3.2.3 Perumusan Masalah ... 3-4 3.2.4 Tujuan Penelitian ... 3-4 3.2.5 Studi Pustaka ... 3-5 3.2.6 Pengumpulan Data ... 3-5 3.2.7 Pengolahan Data dan Analisis ... 3-5 3.2.8 Kesimpulan dan Saran ... 3-8 3.3 Langkah-langkah Pengolahan Data Menggunakan Genetics Algorithm ... 3-9 BAB 4 PENGUMPULAN DATA

4.1 Data Umum Perusahaan ... 4-1 4.1.1 Data Waktu Kerja ... 4-9 4.1.2 Data Tenaga Kerja ... 4-10 4.1.3 Data Pemesinan ... 4-10 4.2 Penjadwalan dengan Metode Perusahaan ... 4-10 4.3 Data Pesanan yang Diterima oleh Perusahaan ... 4-11 4.3.1 Jenis, Jumlah dan Due Date Pesanan ... 4-11

4.3.2 Peta Proses Operasi ... 4-11 BAB 5 PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS

5.1 Pengolahan Data ... 5-1 5.1.1 Verifikasi Job Shop Genetics Algorithm Software ... 5-1 5.1.2 Uji Validasi Job Shop Genetics Algorithm Software ... 5-1 5.1.3 Perhitungan Variansi Parameter Genetics Algorithm dengan Kasus

Perusahaan ... 5-7 5.1.4 Pengolahan Data Kasus Perusahaan ... 5-11 5.1.4.1 Penjadwalan Pesanan dengan Metode Perusahaan ... 5-11 5.1.4.2 Penjadwalan Pesanan dengan Metode Genetics Algorithm 5-18 5.1.5 Perhitungan Delay dan Utilisasi Metode Perusahaan dan Metode

Genetics Algorithm ... 5-26 5.1.6 Pengolahan Data Kasus Lain ... 5-29 5.2 Analisis ... 5-30 5.2.1 Analisis Validasi Software Genetics Algorithm ... 5-30 5.2.2 Analisis Variansi Parameter Genetics Algorithm ... 5-31 5.2.3 Analisis Perbandingan Tardiness, Lateness dan Number of Tardy

Jobs antara Metode Perusahaan dengan Metode Genetics

Algorithm ... 5-34 5.2.4 Analisis Kelemahan Metode Perusahaan ... 5-37 5.2.5 Analisis Perbandingan Hasil Pengolahan Data Kasus Lain dengan

Menggunakan Metode Perusahaan Dibandingkan dengan Metode Genetics Algorithm ... 5-40 BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan ... 6-1 6.2 Saran ... 6-2 DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR TABEL

Tabel Judul Halaman

2.1 Contoh Kasus 2-14

2.2 Kromosom Awal 2-22

2.3 Penandaan Bilangan Random 2-22

2.4 Penukaran Subkromosom Mutasi 2-22

3.1 Perbandingan Pengembangan Genetics Algorithm 3-25

4.1 Waktu Kerja Bagian Produksi 4-1

4.2 Tenaga Kerja di PT Agronesia Inkaba 4-1 4.3 Mesin-mesin dan Peralatan untuk Pembuatan Produk Golongan

Press Umum 4-2

4.4 Data Pesanan Perusahaan Periode Maret 4-3 5.1 Hasil Seleksi Perhitungan Manual Kasus Sederhana 5-1

5.2 Solusi Terbaik Software 5-3

5.3 Rangkuman Hasil Software 5-4

5.4 Perbandingan Waktu Proses Manual dengan Software 5-6 5.5 Perhitungan Variansi Parameter Jumlah Populasi 5-7 5.6 Perhitungan Variansi Parameter Jumlah Generasi 5-8 5.7 Perhitungan Variansi Parameter Probabilitas Crossover 5-9 5.8 Perhitungan Variansi Parameter Probabiltias Mutasi 5-10

5.9 Data Pesanan 5-11

5.10 Urutan Pengerjaan Job Metode Perusahaan 5-12

5.11 Penjadwalan Mesin Metode Perusahaan 5-13

5.12 Penjadwalan Mesin Metode Genetics Algorithm 5-19 5.13 Ringkasan Perhitungan Metode Genetics Algorithm 5-26 5.14 Ringkasan Perhitungan Delay dan Utilisasi dengan Metode

5.15 Ringkasan Perhitungan Delay dan Utilisasi dengan Metode

Genetics Algorithm 5-28

5.16 Perbandingan Hasil Pengolahan Case 1 5-29

5.17 Perbandingan Hasil Pengolahan Case 2 5-29

5.18 Perbandingan Hasil Pengolahan Case 3 5-29

5.19 Perbandingan Hasil Pengolahan Case 4 5-30

5.20 Perbandingan Hasil Pengolahan Case 5 5-30

5.21 Tardiness, Lateness dan Number of Tardy Jobs pada Metode

Perusahaan 5-34

5.22 Tardiness, Lateness dan Number of Tardy Jobs pada Metode

Genetics Algorithm 5-34

5.23 Perbandingan Tardiness antara Metode Perusahaan dengan Metode

Genetics Algorithm 5-35

5.24 Perbandingan Lateness antara Metode Perusahaan dengan Metode

Genetics Algorithm 5-36

5.25 Perbandingan Number of Tardy Jobs antara Metode Perusahaan

dengan Metode Genetics Algorithm 5-37

5.26 Ringkasan Perbandingan Makespan, Delay, dan Utilisasi 5-38 5.27 Perbandingan Hasil Pengolahan Kriteria Makespan 5-40 5.28 Perbandingan Hasil Pengolahan Kriteria Delay 5-41 5.29 Perbandingan Hasil Pengolahan Kriteria Utilisasi 5-41 5.30 Perbandingan Hasil Pengolahan Kriteria Mean Lateness 5-42 5.31 Perbandingan Hasil Pengolahan Kriteria Mean Tardiness 5-42 5.32 Perbandingan Hasil Pengolahan Kriteria Number of Tardy Jobs 5-43

DAFTAR GAMBAR

Gambar Judul Halaman

2.1 Pola Aliran Pure Flow Shop 2-6

2.2 Pola Aliran General Flow Shop 2-6

2.3 Pola Aliran Job Shop 2-7

2.4 Precedence Constraint 2-8

2.5 Siklus Genetics Algorithm 2-12

2.6 Proses Seleksi dengan Regular Sampling Space 2-25 2.7 Proses Seleksi dengan Enlarge Sampling Space 2-26

2.8 Contoh Gantt Chart 2-30

3.1 Metodologi Penelitian 3-1

3.2 Bagan Genetics Algorithm secara umum 3-9

3.3 Bagan Encoding Metode Genetics Algorithm 3-12

3.4 Bagan Decoding Metode Genetics Algorithm 3-14

3.5 Bagan Crossover Metode Genetics Algorithm 3-18

3.6 Bagan Mutasi Metode Genetics Algorithm 3-22

3.7 Bagan Seleksi Metode Genetics Algorithm 3-24 5.1 Grafik Ringkasan Makespan Variansi Populasi 5-8 5.2 Grafik Ringkasan Makespan Variansi Generasi 5-9 5.3 Grafik Ringkasan Makespan Variansi Probabilitas Crossover 5-10 5.4 Grafik Ringkasan Makespan Variansi Probabilitas Mutasi 5-11

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran Judul

Lampiran 1 Peta Proses Operasi

Lampiran 2 Foto Produk

Lampiran 3 Validasi Job Shop Genetics Algorithm Software Lampiran 4 Pengolahan Metode Perusahaan dan Genetics

Algorithm Kasus Perusahaan

Lampiran 5 Pengolahan Variansi Parameter dengan Software Lampiran 6 Penambahan Case Perbandingan Metode

Perusahaan dengan Genetics Algorithm

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Dewasa ini, kebutuhan masyarakat semakin meningkat dalam bentuk jumlah dan variasi untuk memenuhi kebutuhan masyarakat yang spesifik. Semakin meningkatnya permintaan tersebut tentunya harus diimbangi dengan supply dari perusahaan-perusahaan yang bersaing untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Hal tersebut berakibat pada persaingan di berbagai bidang menjadi semakin ketat, salah satunya adalah di bidang manufaktur. Persaingan ini menguntungkan bagi konsumen karena konsumen akan semakin mudah dalam memperoleh produk dengan banyak variasi dan dengan harga yang bersaing. Dengan keadaan seperti ini, setiap perusahaan manufaktur dituntut untuk meningkatkan performansi dan daya saingnya di segala bidang agar bisa merebut pasar yang ada, misalnya perusahaan harus memiliki keunggulan dalam kualitas produk, harga, maupun ketepatan pemenuhan pesanan produk.

Sama halnya dengan salah satu perusahaan manufaktur yang berskala internasional, PT Agronesia Inkaba yang selalu ingin meningkatkan performansi produksinya melalui perencanaan dan pengendalian produksi yang tepat dari waktu ke waktu. PT Agronesia Inkaba adalah perusahaan yang memproduksi produk teknik berbahan baku karet, di mana sistem produksi di perusahaan ini adalah job order. Produk-produk yang dihasilkan oleh PT Agronesia Inkaba antara lain adalah press umum (otomotif), produk golongan matting (rubber sheet solid, linolium merah, linning buck truck), press khusus (rubber scraper hijau, rubber air bag, rubber skirt), slang dan roll (rubber hose, elbow, pipe rubber, suction hose), dan lain-lain.

Berdasarkan hasil wawancara pada bagian perencanaan produksi, metode penjadwalan perusahaan adalah dengan mengumpulkan terlebih dahulu pesanan dari customer dan melakukan penjadwalan Urutan pengerjaannya adalah job yang memiliki produk dengan due date terkecil, apabila ada produk dengan due date

Bab 1 Pendahuluan

1-2

yang sama, maka penentuan urutan pengerjaan produk ditentukan berdasarkan kuantitas produk terbesar. Due date ditentukan berdasarkan kesepakatan antara konsumen dengan perusahaan.

Berdasarkan juga hasil wawancara dan observasi langsung ke lantai produksi, didapati juga masih terdapat banyak delay pada beberapa mesin yang digunakan pada sistem produksi job order terutama pada produk golongan press umum, sehingga tingkat utilisasi mesin-mesin menjadi rendah. Tidak hanya itu, beberapa job yang terlambat untuk dikirim kepada pemesan sehingga perusahaan dikenai penalti berupa pemotongan harga dari yang telah disepakati per hari keterlambatan. Oleh karena itu, penulis ingin mencoba mengusulkan metode-metode penjadwalan yang sebaiknya diterapkan pada PT Agronesia Inkaba untuk menyelesaikan masalah di perusahaan untuk meminimasi makespan dan keterlambatan sehingga delay pada setiap mesin akan menjadi berkurang dan utilisasi mesin akan meningkat serta meminimasi keterlambatan job agar penalti dapat berkurang dan sebisa mungkin menjadi tidak ada.

1.2 Identifikasi Masalah

Masalah yang sedang dihadapi oleh PT Agronesia Inkaba saat ini adalah masih terdapat banyak delay pada mesin-mesin produk golongan press umum dan keterlambatan penyelesaian job, sehingga tingkat utilisasi mesin-mesin menjadi rendah dan makespan menjadi besar. Padahal, produk golongan press umum adalah produk yang paling sering dipesan, diproduksi dengan kuantitas yang besar, dan menyumbangkan keuntungan kepada perusahaan sebesar 70%. Sehingga peneliti akan berfokus pada penyelesaian masalah pada produk press umum.

Berdasarkan hasil wawancara pada departemen produksi, didapatkan bahwa metode penjadwalan perusahaan yang kurang baik sehingga terdapat banyak delay pada mesin-mesin dan keterlambatan penyelesaian job. Oleh karena itu penulis berharap dapat membantu menyelesaikan permasalahan metode penjadwalan produksi di perusahaan khususnya untuk produk jenis press

Bab 1 Pendahuluan

1-3

1.3 Pembatasan Masalah dan Asumsi

Dari beberapa masalah yang terdapat di lantai produksi PT Agronesia Inkaba adanya beberapa batasan masalah serta asumsi dikarenakan keterbatasan waktu, tenaga dan biaya dalam menyelesaikan penelitian ini.

1.3.1 Pembatasan Masalah

Permasalahan yang ingin diselesaikan dalam penelitian ini, dapat dirumuskan sebagai berikut:

1. Pengamatan hanya dilakukan pada produk dengan sistem job order, yaitu produk golongan press umum.

2. Penjadwalan produksi dilakukan untuk data pesanan golongan press umum pada bulan Maret 2015.

1.3.2 Asumsi

Adapun tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Operator bekerja secara normal dan wajar.

2. Material yang akan digunakan telah disediakan di awal, sehingga tidak terjadi waktu untuk menunggu kedatangan material (siap pakai).

3. Proses pengukuran dan pemeriksaan bahan baku dan bahan pendukung dianggap sudah dilakukan di awal.

4. Seluruh mesin dalam keadaan baik dan siap pakai sehingga tidak ada waktu yang terbuang untuk menunggu perbaikan mesin dan sejenisnya.

5. Waktu transport (perpindahan material atau part) diabaikan karena waktu perpindahan dari satu mesin ke mesin yang lain tidak terlalu lama (30 detik sampai 1 menit).

1.4 Perumusan Masalah

Berdasarkan masalah yang telah diidentifikasikan di atas, maka perumusan masalahnya adalah sebagai berikut:

1. Apa kelemahan dari metode penjadwalan untuk produk golongan press umum yang sedang diterapkan PT Agronesia Inkaba saat ini?

Bab 1 Pendahuluan

1-4

2. Bagaimana usulan metode penjadwalan produksi yang lebih baik untuk produk golongan press umum di PT Agronesia Inkaba dari segi makespan, delay dan utilisasi?

1.5 Tujuan Penelitian

Sesuai dengan perumusan masalah yang ada, maka tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Mengidentifikasi kelemahan dari metode penjadwalan untuk produk golongan press umum yang sedang diterapkan PT Agronesia Inkaba saat ini.

2. Memberikan usulan metode penjadwalan produksi yang lebih baik untuk produk golongan press umum di PT Agronesia Inkaba dari segi makespan, delay, dan utilisasi.

1.6 Sistematika Penelitian

Susunan dari penulisan laporan tugas akhir ini adalah sebagai berikut:

BAB 1 : PENDAHULUAN

Berisikan latar belakang masalah, identifikasi masalah, pembatasan dan asumsi, perumusan masalah, tujuan penelitian dan sistematika penulisan dalam penelitian ini.

BAB 2 : TINJAUAN PUSTAKA

Berisikan teori-teori yang berhubungan dengan penelitian ini.

BAB 3 : METODOLOGI PENELITIAN

Berisikan urutan langkah yang dilakukan penulis dalam melakukan penelitian ini dari awal hingga akhir.

BAB 4 : PENGUMPULAN DATA

Berisikan pengumpulan data yang dilakukan selama melakukan pengamatan seperti data umum perusahaan, data mesin dan peralatan yang digunakan, due date, gambar produk, waktu proses, aliran kerja (routing), dan peta proses operasi.

Bab 1 Pendahuluan

1-5

diusulkan, dan metode pembanding. Kemudian analisis dilakukan berdasarkan hasil pengolahan data yang telah didapat.

BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN

Berisikan kesimpulan yang dapat ditarik dari penelitian yang telah dilakukan berdasarkan analisis yang telah dibuat sebelumnya serta saran yang berisi usulan penerapan metode penjadwalan yang ditujukan bagi perusahaan yang bertujuan untuk membantu perusahaan dalam mengatasi masalah.

BAB VI

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan data dan analisis yang telah dilakukan pada bab sebelumnya, diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut:

1. Kelemahan dari metode penjadwalan yang diterapkan oleh PT Agronesia Inkaba saat ini adalah perusahaan hanya mempertimbangkan pengerjaan berdasarkan urutan pesanaan yang memiliki due date terdekat dan kuantitas produk sebagai acuan kedua. Dengan metode ini, perusahaan lebih mudah dalam melakukan penjadwalannya. Namun, hal ini mengakibatkan perusahaan tidak begitu memperhatikan delay pada mesin, sehingga menghasilkan makespan yang lebih besar yaitu sebesar 325.110 detik, delay sebesar 9.760.337 detik dan utilisasi sebesar 17,02%.

2. Metode penjadwalan job shop usulan yang sebaiknya digunakan oleh perusahaan adalah algoritma genetics algorithm karena algoritma ini dapat menghasilkan banyak solusi dan kemungkinan untuk mendapatkan solusi yang mendekati optimal pun cukup besar. Dari hasil perhitungan metode ini didapatkan kesimpulan sebagai berikut:

 Terdapat pengurangan makespan sebesar 67.590 detik (20,79%), yaitu dari 325.110 detik menggunakan metode perusahaan, menjadi 257.520 detik menggunakan metode genetics algorithm.

 Terjadi pengurangan total delay pada mesin yang digunakan sebesar 3.257.436 detik (33,37%), yaitu dari 9.760.337 detik menggunakan metode perusahaan menjadi 6.502.901 detik menggunakan metode genetics algorithm.

 Terjadi peningkatan utilisasi mesin sebesar 41,5%, yaitu dari 17,02% menggunakan metode perusahaan menjadi 30,34% menggunakan metode genetics algorithm.

Bab 6 Kesimpulan dan Saran

6-2

6.2Saran

Saran yang diberikan penulis bertujuan agar dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan bagi perusahaan dan untuk penelitian selanjutnya:

1. Jika metode genetics algorithm akan diterapkan oleh perusahaan, perlu pelatihan untuk penggunaan software, dan diperlukan juga hardware (komputer) yang mendukung penggunaan software tersebut.

2. Melakukan penjadwalan dengan metode meta heuristic lain seperti simulated annealing, tabu search, ant colony, bee colony dengan software yang mampu menghitung delay dan utilisasi secara otomatis serta menghasilkan gantt chart secara otomatis.

3. Pihak perusahaan sebaiknya berunding kepada customer mengenai jumlah demand, di mana sebaiknya jumlah demand berada pada angka kelipatan dari lot produksinya. Seperti apabila demand dari customer adalah 100 unit, dengan lot produksi adalah 11, maka sebaiknya demand customer dinegosiasi menjadi 110 unit, dengan memberikan quantity discount untuk kelebihan 10 unitnya. Hal ini dilakukan untuk mengurangi kelebihan work in progress (f, istilah kelebihan produksi pada algoritma genetics algorithm) yang menjadi sia-sia, padahal masih memiliki nilai jual.

DAFTAR PUSTAKA

1. Angelita, Yosephine; “Usulan Penerapan Metode Genetics Algorithm

dalam Penjadwalan Sistem Produksi Job Shop Produk Tangki Air dengan 4 Dudukan untuk Meminimasi Makespan di PT. Megah Steel”, Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha, Bandung 2010.

2. Ariyani; “Usulan Penjadwalan Produksi dengan Menggunakan Pendekatan Algoritma Genetika (Studi Kasus di PT. Agronesia, Bandung)”, Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha, Bandung 2008.

3. Baker, Kenneth R.; “Introduction to Sequencing and Scheduling”, John Wiley and Sons, Inc., New York, 1974.

4. Bedworth, David D.; “Integrated Production Control System”, John Wiley and Sons, Inc., New York, 1987.

5. Conway, Richard W., and Bailey, J.E.; “Integrated Production Control

System: Management, Analysis, Design”, John Wiley and Sons, Inc.,

New York, 1982.

6. Gen, Mitsuo, Cheng, Runwei; “Genetics Algorithm and Engineering

Design”, John Wiley and Sons, Inc., New York, 1997.

7. Goldberg, David E.; “Genetics Algorithm in Search, Optimalization and

Machine Learning”, Addison Wesley Publishing Company, MA, 1989.

8. Kusuma, Hendra, Ir.; “Manajemen Produksi: Perencanaan dan

Pengendalian Produksi”, Andi, Yogyakarta, 2001.

9. Law, Averill M., W. David Kelton; “Simulation Modeling and Analysis

International Edition”, McGraw-Hill, New York, 1989.

10. Mitchell, Melanie; “An Introduction to Genetics Algorithm”, Prentice Hall, Massachusetts, 1996.

11. Morton, Thomas E., and Pentico, David W.; “Heuristic Scheduling

12. Obitko, M.; “An Introduction to Genetics Algorithm”, Czech, 1998. 13. Pamungkas, Ario; “Usulan Penerapan Metode Algorithma Genetika

dalam Penjadwalan Sistem Produksi Job Shop Komponen Dudukan Rol Mesin Bamboo Crusher untuk Meminimasi Makespan di PT. Kerta Laksana”, Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha, Bandung 2008.

14. Parker, R. Gary; “Deterministic Scheduling Theory”, Chapman and Hall, London, 1995.

15. Rachmat, Yane Yessyca; “Usulan Penerapan Penjadwalan Produksi dengan Menggunakan Metode Algoritma Genetika (Studi Kasus di Perusahaan “X”, Bandung”, Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha, Bandung 2010.

16. Setiawan, Vicky; “Usulan Penjadwalan Proses Manufacturing Rol Depan pada Mesin Bamboo Crusher dengan Menggunakan Metode

Genetics Algorithm untuk Meminimasi Makespan”, Jurusan Teknik

Industri Universitas Kristen Maranatha, Bandung 2008.

17. Subito, Eldad Dufan Sopater; “Usulan Penerapan Penjadwalan dengan Menggunakan Metode Algoritma Genetika di PD Blessing”, Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha, Bandung 2015.

18. Sutalaksana, Iftikar Z., Anggawisastra, Ruhana, Tjakraatmadja, John H.;

“Teknik Tata Cara Kerja”, Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi

Bandung, Bandung, 1979.

19. Vollman, T. E., Whybark, and Lee Berry W.; “Manufacturing Planning

Bab 1 Pendahuluan

1-4

2. Bagaimana usulan metode penjadwalan produksi yang lebih baik untuk produk golongan press umum di PT Agronesia Inkaba dari segi makespan, delay dan utilisasi?

1.5 Tujuan Penelitian

Sesuai dengan perumusan masalah yang ada, maka tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Mengidentifikasi kelemahan dari metode penjadwalan untuk produk golongan press umum yang sedang diterapkan PT Agronesia Inkaba saat ini.

2. Memberikan usulan metode penjadwalan produksi yang lebih baik untuk produk golongan press umum di PT Agronesia Inkaba dari segi makespan, delay, dan utilisasi.

1.6 Sistematika Penelitian

Susunan dari penulisan laporan tugas akhir ini adalah sebagai berikut:

BAB 1 : PENDAHULUAN

Berisikan latar belakang masalah, identifikasi masalah, pembatasan dan asumsi, perumusan masalah, tujuan penelitian dan sistematika penulisan dalam penelitian ini.

BAB 2 : TINJAUAN PUSTAKA

Berisikan teori-teori yang berhubungan dengan penelitian ini.

BAB 3 : METODOLOGI PENELITIAN

Bab 1 Pendahuluan

1-5

diusulkan, dan metode pembanding. Kemudian analisis dilakukan berdasarkan hasil pengolahan data yang telah didapat.

BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN

Berisikan kesimpulan yang dapat ditarik dari penelitian yang telah dilakukan berdasarkan analisis yang telah dibuat sebelumnya serta saran yang berisi usulan penerapan metode penjadwalan yang ditujukan bagi perusahaan yang bertujuan untuk membantu perusahaan dalam mengatasi masalah.

BAB VI

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan data dan analisis yang telah dilakukan pada bab sebelumnya, diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut:

1. Kelemahan dari metode penjadwalan yang diterapkan oleh PT Agronesia Inkaba saat ini adalah perusahaan hanya mempertimbangkan pengerjaan berdasarkan urutan pesanaan yang memiliki due date terdekat dan kuantitas produk sebagai acuan kedua. Dengan metode ini, perusahaan lebih mudah dalam melakukan penjadwalannya. Namun, hal ini mengakibatkan perusahaan tidak begitu memperhatikan delay pada mesin, sehingga menghasilkan makespan yang lebih besar yaitu sebesar 325.110 detik, delay sebesar 9.760.337 detik dan utilisasi sebesar 17,02%.

2. Metode penjadwalan job shop usulan yang sebaiknya digunakan oleh perusahaan adalah algoritma genetics algorithm karena algoritma ini dapat menghasilkan banyak solusi dan kemungkinan untuk mendapatkan solusi yang mendekati optimal pun cukup besar. Dari hasil perhitungan metode ini didapatkan kesimpulan sebagai berikut:

 Terdapat pengurangan makespan sebesar 67.590 detik (20,79%), yaitu dari 325.110 detik menggunakan metode perusahaan, menjadi 257.520 detik menggunakan metode genetics algorithm.

Bab 6 Kesimpulan dan Saran

6-2

6.2Saran

Saran yang diberikan penulis bertujuan agar dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan bagi perusahaan dan untuk penelitian selanjutnya:

1. Jika metode genetics algorithm akan diterapkan oleh perusahaan, perlu pelatihan untuk penggunaan software, dan diperlukan juga hardware (komputer) yang mendukung penggunaan software tersebut.

2. Melakukan penjadwalan dengan metode meta heuristic lain seperti simulated annealing, tabu search, ant colony, bee colony dengan software yang mampu menghitung delay dan utilisasi secara otomatis serta menghasilkan gantt chart secara otomatis.

3. Pihak perusahaan sebaiknya berunding kepada customer mengenai jumlah demand, di mana sebaiknya jumlah demand berada pada angka kelipatan dari lot produksinya. Seperti apabila demand dari customer adalah 100 unit, dengan lot produksi adalah 11, maka sebaiknya demand customer dinegosiasi menjadi 110 unit, dengan memberikan quantity discount untuk kelebihan 10 unitnya. Hal ini dilakukan untuk mengurangi kelebihan work in progress (f, istilah kelebihan produksi pada algoritma genetics algorithm) yang menjadi sia-sia, padahal masih memiliki nilai jual.

DAFTAR PUSTAKA

1. Angelita, Yosephine; “Usulan Penerapan Metode Genetics Algorithm

dalam Penjadwalan Sistem Produksi Job Shop Produk Tangki Air dengan 4 Dudukan untuk Meminimasi Makespan di PT. Megah Steel”, Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha, Bandung 2010.

2. Ariyani; “Usulan Penjadwalan Produksi dengan Menggunakan Pendekatan Algoritma Genetika (Studi Kasus di PT. Agronesia, Bandung)”, Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha, Bandung 2008.

3. Baker, Kenneth R.; “Introduction to Sequencing and Scheduling”, John Wiley and Sons, Inc., New York, 1974.

4. Bedworth, David D.; “Integrated Production Control System”, John Wiley and Sons, Inc., New York, 1987.

5. Conway, Richard W., and Bailey, J.E.; “Integrated Production Control System: Management, Analysis, Design”, John Wiley and Sons, Inc., New York, 1982.

6. Gen, Mitsuo, Cheng, Runwei; “Genetics Algorithm and Engineering Design”, John Wiley and Sons, Inc., New York, 1997.

7. Goldberg, David E.; “Genetics Algorithm in Search, Optimalization and

Machine Learning”, Addison Wesley Publishing Company, MA, 1989.

12.Obitko, M.; “An Introduction to Genetics Algorithm”, Czech, 1998. 13.Pamungkas, Ario; “Usulan Penerapan Metode Algorithma Genetika

dalam Penjadwalan Sistem Produksi Job Shop Komponen Dudukan Rol Mesin Bamboo Crusher untuk Meminimasi Makespan di PT. Kerta Laksana”, Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha, Bandung 2008.

14.Parker, R. Gary; “Deterministic Scheduling Theory”, Chapman and Hall, London, 1995.

15.Rachmat, Yane Yessyca; “Usulan Penerapan Penjadwalan Produksi dengan Menggunakan Metode Algoritma Genetika (Studi Kasus di Perusahaan “X”, Bandung”, Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha, Bandung 2010.

16.Setiawan, Vicky; “Usulan Penjadwalan Proses Manufacturing Rol Depan pada Mesin Bamboo Crusher dengan Menggunakan Metode

Genetics Algorithm untuk Meminimasi Makespan”, Jurusan Teknik

Industri Universitas Kristen Maranatha, Bandung 2008.

17.Subito, Eldad Dufan Sopater; “Usulan Penerapan Penjadwalan dengan Menggunakan Metode Algoritma Genetika di PD Blessing”, Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha, Bandung 2015.

18.Sutalaksana, Iftikar Z., Anggawisastra, Ruhana, Tjakraatmadja, John H.;

“Teknik Tata Cara Kerja”, Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Bandung, Bandung, 1979.

19.Vollman, T. E., Whybark, and Lee Berry W.; “Manufacturing Planning & Control System, 4th Edition”, McGraw-Hill Trade, New York, 1998.