Abstract:
Persaingan yang semakin ketat di bidang manufaktur menyebabkan suatu perusahaan manufaktur harus dapat memproduksi barang dengan kualitas tinggi dan harga yang terjangkau untuk dapat bersaing dengan perusahaan lain yang bergerak di bidang yang sama. Salah satu aspek penting yang perlu diperhatikan adalah pengaturan tata letak pabrik yang digunakan. Dalam pengaturan tata letak pabrik, dapat digunakan GT Layout. Penerapan dari GT Layout ini berupa pembentukan cell manufacturing, dimana dalam setiap cell manufacturing terdapat sekelompok part (part family) yang dikerjakan oleh kelompok mesin tertentu. Ukuran performansi dari permasalahan ini adalah grouping efficacy dari cell manufacturing yang terbentuk.
Pembentukan cell manufacturing merupakan permasalahan yang bersifat kombinasional, dimana terdapat banyak kombinasi solusi yang mungkin terjadi. Salah satu cara untuk menyelesaikan permasalahan ini adalah dengan menggunakan metode heuristik. Pada penelitian ini digunakan Intelligent Water Drops Algorithm. Algoritma ini merupakan suatu metode heuristik yang menganalogikan proses yang terjadi pada tetes air yang mengalir di sungai. Tetes air tersebut dinamakan Intelligent Water Drops (IWD). Setiap IWD yang mengalir di sungai akan menggerus sejumlah tanah yang terdapat pada jalur yang dilaluinya. Hal ini menyebabkan bertambahnya kecepatan serta tanah yang dimiliki oleh IWD tersebut. IWD akan berhenti mengalir ketika telah mencapai tempat tujuan.
Pada Intelligent Water Drops Algorithm, terdapat beberapa parameter yang berpengaruh terhadap kualitas solusi yang dihasilkan, yaitu parameter A (as, bs, cs, dan θ), parameter B (av, bv, cv, dan α), ρn, dan ρi. Hasil implementasi algoritma terhadap tujuh kasus hipotetik menunjukkan bahwa parameter ρn dan ρi adalah dua parameter yang paling berpengaruh dalam algoritma ini.
Performansi Intelligent Water Drops Algorithm dalam pembentukan cell manufacturing juga dibandingkan dengan hasil terbaik antara Grouping Genetic Algorithm (Yulius, 2010) dan Max-Min Aint System (Setiawan, 2010) terhadap lima kasus hipotetik. Performansi Intelligent Water Drops Algorithm lebih rendah dibandingkan dengan hasil terbaik antara Grouping Genetic Algorithm dan Max-Min Aint System pada empat kasus pertama, sedangkan pada kasus terakhir tidak terdapat perbedaan signifikan antara performansi Intelligent Water Drops Algorithm dengan hasil terbaik antara Grouping Genetic Algorithm dan Max-Min Aint System .