Multi Objective Flow Shop Scheduling Problem dengan Whale Optimization Algorithm

Abstract

Penjadwalan adalah proses perencanaan dalam mengalokasikan sumber yang dimiliki untuk menyelesaikan pekerjaan. Salah satu penerapan penjadwalan yang sering ditemui adalah penjadwalan produksi untuk menjadwalkan operasi pekerjaan dalam produksi barang. Penjadwalan produksi yang baik diperlukan untuk meminimalkan waktu produksi dan sumber daya yang digunakan. Untuk mencapai penjadwalan produksi yang baik tersebut, dapat digunakan objektif-objektif untuk mengoptimasi penjadwalan, seperti dengan mengurangi waktu total yang dibutuhkan dalam produksi, yang biasa disebut dengan makespan. Salah satu dari permasalahan penjadwalan produksi adalah penjadwalan flowshop yang cocok untuk produksi barang secara massal. Pada penjadwalan flowshop, terdapat serangkaian pekerjaan yang terdiri dari beberapa proses pengerjaan, yang akan dikerjakan oleh mesin-mesin yang ada. Semua pekerjaan memiliki urutan pengerjaan operasi pekerjaan yang sama. Pada skripsi ini, permasalahan penjadwalan flowshop ini diselesaikan dengan meminimasi dua buah objektif, yakni makespan dengan tambahan objektif total flow-time, yakni merupakan total waktu yang dibutuhkan oleh setiap pekerjaan dihitung dari mulainya penjadwalan / pekerjaan pertama dimulai. Penjadwalan yang dibuat menerapkan algoritma metaheuristik yang dikembangkan dari 2016, yakni Whale Optimization Algorithm. Untuk menguji efektivitas dan kualitas dari hasil penjadwalan oleh Whale Optimization Algorithm, dilakukan pengujian dengan membandingkan hasil dari Whale Optimization Algorithm dengan hasil yang didapatkan oleh Bi-objective Multi-start Simulated-annealing Algorithm yang juga merupakan algoritma metaheuristik. Selain itu, dilakukan juga pengujian untuk mencari pengaruh dari parameter yang digunakan, yakni jumlah paus dan jumlah iterasi maksimum. Semua pengujian menggunakan kasus flowshop yang didapatkan dari Tailard’s Benchmark. Hasil dari pengujian pengaruh parameter yang sudah dilakukan menunjukkan bahwa semakin besar nilai dari parameter yang digunakan, hasil dari optimasi penjadwalan semakin baik. Hasil dari pengujian kualitas yang sudah dilakukan menunjukkan bahwa hasil penjadwalan yang dihasilkan oleh Whale Optimization Algorithm tidak lebih optimal dibandingkan dengan hasil penjadwalan yang dihasilkan oleh Bi-objective Multi-start Simulated-annealing Algorithm.