Penjadwalan job shop untuk meminimasi rata-rata keterlambatan dengan menggunakan algoritma genetika

Abstract

Pengiriman tepat waktu merupakan salah satu tuntutan utama yang harus dipenuhi industri untuk dapat tetap bertahan. Untuk mencapai tujuan tersebut perusahaan harus mengelola produksinya secara tepat. Salah satu elemen penting dalam manajemen produksi yang berkenaan dengan pengiriman tepat waktu adalah penjadwalan. Pada lingkungan produksi job shop, variasi jenis pesanan yang relatif tinggi diproses dalam sekumpulan fasilitas produksi. Pada kondisi ini permasalahan penjadwalan menjadi semakin kompleks karena seringnya terdapat situasi dimana beberapa pesanan membutuhkan satu fasilitas (baca: mesin) yang sama. Untuk itu penjadwalan produksi harus direncanakan dengan baik agar dapat memenuhi permintaan konsumen tepat pada waktunya dan menghindari terjadinya keterlambatan. Kriteria penjadwalan yang dapat digunakan untuk mencapai kondisi tersebut adalah minimasi rata-rata keterlambatan (mean tardiness). Dalam penelitian ini dilakukan penerapan algoritma genetika dalam mengatasi permasalahan penjadwalan produksi untuk meminimasi rata-rata keterlambatan pada lingkungan job shop. Algoritma genetika merupakan salah satu metode heuristik yring menggunakan pilihan random berdasarkan mekanisme seleksi alam dan proses reproduksi genetika. Penerapan algoritna genetika dalam penjadwalan produksi yang dilakukan berhasil memberikan hasil penjadwalan yang memuaskan. Dibandingkan dengan metode konvensional Earliest Due Date, algoritma genetika memiliki peluang yang lebih besar untuk menghasilkan solusi yang lebih baik karena bergerak dalam banyak kemungkinan solusi.