Penerapan Symbiotic Organisms Search dalam permasalahan cell formation pada GT layout

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.