6.1. Analisis Uji Keseragaman dan Kecukupan Data
Pengujian keseragaman data dilakukan untuk memastikan bahwa data
waktu proses berasal dari sistem yang sama (batas kendali). Data yang berada
dalam batas kendali ditetapkan dalam BKA (Batas Kendali Atas) dan BKB
(Batas Kendali Bawah). Jika data yang tidak berada dalam batas kendali harus
dibuang untuk kemudian diuji kembali. Pada penelitian ini uji keseragaman data
dilakukan berdasarkan tingkat ketelitian sebesar 5% dan tingkat keyakinan sebesar
95%. Persentase ini digunakan peneliti untuk menunjukkan bahwa tingkat
kesalahan pada sample tidak lebih dari 5% dari waktu yang sebenarnya. Pengujian
keseragaman data dilakukan pada waktu proses setiap mesin yang melakukan
pengerjaan ketujuh produk. Hasil menunjukkan bahwa seluruh waktu proses
berada dalam batas kendali (BKA dan BKB), maka data dinyatakan seragam.
Pengujian kecukupan data dilakukan berdasarkan tingkat ketelitian sebesar
5% dan tingkat keyakinan sebesar 95%. Tingkat ketelitian menunjukkan
penyimpangan maksimum hasil pengukuran dari waktu sebenarnya. Sedangkan
tingkat keyakinan menunjukkan besarnya keyakinan pengukur akan ketelitian data
waktu yang telah diamati dan dikumpulkan. Hasil perhitungan uji kecukupan data
dikumpulkan telah cukup secara objektif. Ini ditunjukkan dengan nilai N’ dari
keseluruhan mesin lebih kecil dari N yang sebenarnya yaitu sebanyak 5 kali.
6.2. Analisis Waktu Baku
Waktu baku atau waktu standar adalah waktu yang sebenarnya digunakan
operator untuk memproduksi satu unit dari data jenis produk. Sebelum dilakukan
perhitungan waktu baku, dilakukan perhitungan waktu siklus pengerjaan produk
pada setiap mesin, kemudian dilakukan penilaian faktor-faktor penyesuaian
(rating factor) operator yang digunakan untuk menormalkan waktu kerja yang
diperoleh dari kecepatan kerja operator yang berubah. Setelah itu waktu baku
untuk setiap mesin pada pengerjaan produk dilakukan berdasarkan toleransi untuk
beristirahat mengatasi kelelahan atau untuk faktor lainnya yang tidak dapat
dihindarkan (allowance). Waktu baku tersebut bersama dengan waktu setup,
jumlah mesin, dan jumlah permintaan digunakan untuk menghitung total waktu
penyelesaian pengerjaan produk pada mesin (makespan) yang nantinya akan
digunakan untuk pengolahan selanjutnya dengan metode EDD dan Algoritma
Tabu Search.
6.3. Analisis Penjadwalan dengan Metode Earliest Due Date
Earliest Due Date merupakan metode yang digunakan dengan
mengurutkan pekerjaan berdasarkan due date yang lebih kecil. PT. Asia Raya
Foundry melakukan proses produksi berdasarkan produk yang pertama kali datang
ke mesin di lantai produksi tersebut. Urutan proses awal yang dilakukan adalah
Crusher – Screw Press – Shredder). Proses produksi aktual ketujuh produk PT.
Asia Raya Foundry tersebut menghasilkan makespan 13501,09 jam. Dengan
makespan yang begitu besar menyebabkan waktu penyelesaiannya melebihi due
date yang telah ditentukan, sehingga penyerahan produk kepada konsumen pun
menjadi terlambat. Kemudian dilakukan pengurutan penjadwalan pengerjaan
produk berdasarkan due date dari yang paling kecil. Urutan proses yang dilakukan
adalah 5,7,3,1,2,4,6 (Jaw Crusher – Shredder – Roll Crapper – Roda Lorry –
Bearing Housing – Press Cage – Screw Press). Setelah diurutkan maka diperoleh
total penyelesaian pengerjaan (makespan) yang jauh lebih kecil dari penjadwalan
yang dilakukan perusahaan sebesar 5177,69 jam. Tingkat effisiensi yang
dihasilkan oleh metode Earliest Due Date dari metode perusahaan adalah sebesar
61,64 %.
6.4. Analisis Penjadwalan dengan Algoritma Tabu Search
Metode Algoritma Tabu Search diterapkan setelah dilakukan perhitungan
total penyelesaian dengan pengurutan Earliest Due Date. Urutan proses dengan
EDD digunakan sebagai solusi awal untuk iterasi penjadwalan, yaitu 5,7,3,1,2,4,6
(Jaw Crusher – Shredder – Roll Crapper – Roda Lorry – Bearing Housing –
Press Cage – Screw Press) dengan makespan sebesar 5177,69 jam. Iterasi yang
dilakukan sebanyak 8 kali, makespan yang didapat dari setiap iterasi
menghasilkan solusi akhir yang akan digunakan sebagai solusi optimum dengan
syarat makespan minimal yang telah didapat dari iterasi sebelumnya tidak diambil
diperoleh makespan terkecil dari solusi awal yaitu sebesar 5156,16 jam, solusi ini
digunakan sebagai solusi awal untuk iterasi selanjutnya (iterasi 2). Iterasi 2
menghasilkan makespan terkecil yaitu sebesar 5145,85 jam. Iterasi 3
menghasilkan makespan terkecil sebesar 5156,16 jam. Namun, karena solusi yang
diperoleh pada iterasi 3 telah muncul pada iterasi 1, maka solusi ini tidak diambil
lagi untuk melakukan iterasi selanjutnya sesuai dengan syarat Tabu Search agar
tidak terjadi cycling. Maka diambil nilai makespan terkecil lainnya yaitu 5167,38
jam. Iterasi 4 menghasilkan makespan terkecil sebesar 5191,25 jam. Iterasi 5
menghasilkan maekspan terkecil sebesar 5169,72 jam. Iterasi 6, 7, dan 8
menghasilkan makespan terkecil sebesar 5184,37, 5205,91, dan 5229,78 jam.
Pada iterasi 6 - 8 makespan yang dihasilkan semakin besar dan tidak ditemukan
lagi solusi yang lebih baik dari solusi awal, maka iterasi dihentikan. Solusi akhir
yang diambil dari ke delapan iterasi tersebut adalah solusi optimal yang memiliki
nilai makespan terkecil yaitu 5145,85 jam dengan urutan proses 5,3,7,1,4,2,6 (Jaw
Crusher – Roll Crapper – Shredder – Roda Lorry – Press Cage – Bearing Housing – Screw Press). Nilai tersebut menunjukkan bahwa penjadwalan dengan
metode Algoritma Tabu Search menghasilkan waktu penyelesaian yang lebih
singkat lagi dari metode EDD dan metode yang digunakan perusahaan. Tingkat
effisiensi yang dihasilkan oleh metode Algoritma Tabu Search adalah sebesar
0,61% (dari metode EDD) dan 61,9% (dari metode perusahaan).
Gantt Chart merupakan alat bantu yang digunakan dalam menyelesaikan
masalah penjadwalan. Pada penelitian ini gantt chart yang digunakan adalah gantt
chart mesin, yaitu menunjukkan urutan pengerjaan ketujuh produk berdasarkan
mesin yang digunakan dalam jangka waktu tertentu. Gantt chart ini
membandingkan waktu urutan pengerjaan yang dilakukan dengan metode
perusahaan PT. Asia Raya Foundry, metode EDD, dan metode Algoritma Tabu
Search. Hasil yang didapatkan pada gantt chart menunjukkan bahwa metode
Algoritma Tabu Search menghasilkan waktu penyelesaian yang lebih singkat
daripada metode yang digunakan perusahaan dan metode EDD.
6.6. Analisis Parameter Performansi Penjadwalan
Parameter performansi digunakan untuk menentukan metode yang lebih
baik untuk diterapkan pada perusahaan. Parameter performansi yang digunakan
adalah Efficiency Index (EI). Dalam penelitian ini Efficiency Index antara metode
perusahaan dengan metode Earliest Due Date adalah sebesar 2,60 (EI > 1).
Efficiency Index antara metode Earliest Due Date dengan Algoritma Tabu Search
adalah sebesar 1,01 (EI > 1). Efficiency Index antara metode perusahaan dengan
Algoritma Tabu Search adalah sebesar 2,62 (EI > 1). Nilai EI yang dihasilkan
menunjukkan bahwa penjadwalan dengan menggunakan Algoritma Tabu Search
memiliki performansi yang lebih baik dibandingkan dengan metode Earliest Due
Date dan metode yang digunakan oleh perusahaan. Metode ini dapat digunakan