Abstract:
GT layout adalah salah satu strategi tata letak fasilitas yang diterapkan untuk
mempertahankan fleksibilitas dari job shop dan produktivitas yang tinggi seperti flow shop.
Pada GT layout permasalahan utama yang dihadapi adalah permasalahan pembentukan
sel atau cell formation yang tergolong ke dalam NP-hard problem dimana waktu untuk
menyelesaikan permasalahanmenggunakan metode eksak akan bertambah secara
eksponensial seiring bertambahnya ukuran permasalahan. Metode heuristik yang sudah
ada memiliki berbagai kekurangan, salah satunya adalah masih membutuhkan intervensi
manusia untuk menentukan pengelompokan mesin dan part dari matriks part-machine
yang sudah dikerjakan.Cara untuk menanggulangi kekurangan – kekurangan tersebut
adalah menerapkan metode metaheuristik. Metaheuristik adalah metode tingkat atas
yang bisa digunakan sebagai pedoman dalam mendesain metode heuristik untuk
menyelesaikan permasalahan optimasi yang spesifik. Penelitian ini akan menerapkan
salah satu metode metaheuristik yaitu Symbiotic Organisms Search.
Symbiotic Organisms Search (SOS) adalah algoritma metaheuristik yang
meniru strategi interaksi simbiosis yang diadopsi oleh organisme untuk bertahan hidup
dan berkembang biak dalam ekosistem. Proses simbiosis tersebut dibagi ke dalam tiga
bagian yaitu simbiosis mutualisme, komensalisme dan parasitisme. Penelitian ini akan
merancang algoritma penyelesaian permasalahan cell formation menggunakan algoritma
SOS. Algoritma yang dirancang akan diterapkan pada beberapa kasus hipotetik untuk
diketahui parameter yang mempengaruhi dan perbandingan performansinya dengan
algoritma Max-Min Ant, Grouping Genetic Algorithm dan Grey Wolf Optimizer dalam
kasus yang sama.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua parameter algoritma SOS yaitu
jumlah iterasi dan jumlah organisme tidak memiliki pengaruh pada kasus yang tergolong
sederhana. Pada kasus yang lebih kompleks ada parameter yang memiliki pengaruh
langsungdan ada yang berinteraksi. Hasil penelitian juga menunjukkan algoritma
penyelesaian permasalahan cell formation yang dirancang berdasarkan algoritma
Symbiotic Organisms Search dengan tujuan maksimasi nilai grouping efficacy memiliki
performansi yang lebih baik dibanding ketiga algoritma pembanding dalam
menyelesaikan semua kasus hipotetik yang diuji.
