| dc.description.abstract | PT. Cakra Compact Alumunium Industries merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang industri pengolahan alumunium dengan jenis aluminium billet, ekstrusi dan fabrikasi. Perusahaan ini menggunakan sistem flow shop dan permintaannya bersifat make to order. Perusahaan harus tetap menjaga konsumennya agar tetap melakukan pesanan, salah satu caranya adalah melakukan pengiriman produk tepat waktu.
Dalam sistem penjadwalannya, PT. Cakra Compact Alumunium Industries saat ini menggunakan aturan First Come First Serve (FCFS). Pada aturan FCFS, tidak mempersoalkan singkat atau lamanya waktu proses. Order yang tiba lebih dulu akan menjadi prioritas produksinya. Perusahaan masih menemukan beberapa jadwal yang tidak tepat. Sehingga berakibat besarnya makespan sehingga dapat juga menyebakan ketidak tepatan jadwal pengiriman produk terhadap konsumen.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan urutan pengerjaan job yang optimal dengan nilai makespan yang minimum dalam melakukan proses produksi. Dalam penelitian ini, diusulkan suatu metode penjadwalan produksi dengan menggunakan metode algoritma genetik yang bertujuan untuk meminimisai makespan. Parameter-parameter yang digunakan dalam metode Algoritma Genetik adalah ukuran populasi (popsize), peluang crossover (pc), dan peluang mutasi (pm). Pada penelitian ini nilai fitness dari individu terbaik dipantau pada setiap generasi, sehingga parameter yang digunakan adalah : Popsize = 80, Pc = 0,45 dan Pm = 0,01.
Dari hasil pengolahan data dapat dilihat bahwa makespan yang dihasilkan dengan menggunakan metode algotitma genetik adalah 46,637 jam sedangkan makespan metode FCFS adalah 55,970 jam. Terdapat penghematan makespan sebesar 9,33 jam. Nilai Efficiency Index (EI) yang diperoleh adalah 1,20. Nilai EI > 1, berarti metode Algoritma Genetik memiliki performansi yang lebih baik daripada metode FCFS. Perhitungan nilai Relative Error (RE) menunjukkan bahwa penghematan makespan yang diperoleh antara metode Algoritma Genetik dengan metode FCFS adalah 20,13%. Jadwal yang diperoleh dengan meggunakan Metode Algoritma Genetik adalah Job 2 – Job 3 – Job 1 – Job 5 – Job 4. | en_US |
