TINJAUAN PUSTAKA
3.1.2. Jenis-jenis Model Penjadwalan
Model penjadwalan dapat diklasifikasikan berdasarkan lingkungan yang dihadapi oleh sistem produksi yang bersangkutan. Model penjadwalan dapat dikelompokkan berdasarkan kondisi-kondisi berikut (Baker, 1974):
1. Pola aliran proses
a. Penjadwalan flowshop, dimana job-job yang akan diproses seluruhnya mengalir pada arah/jalur produk yang sama.
b. Penjadwalan jobshop, dimana tiap job memiliki aliran/routing yang berbeda.
2. Mesin yang digunakan dalam proses
a. Penjadwalan mesin tunggal, merupakan salah satu model pengurutan job dimana job yang hendak diurutkan sedang menunggu untuk diproses pada sebuah mesin tunggal.
b. Penjadwalan mesin jamak, dimana serangkaian job hendak diproses pada beberapa mesin baik seri, paralel maupun kombinasinya.
3. Pola kedatangan job
a. Penjadwalan statis, dimana job yang hendak diurutkan datang dan tiba pada satu mesin pada saat yang bersamaan serta siap dikerjakan pada mesin yang menganggur.
b. Penjadwalan dinamis, dimana kedatangan job tidak menentu. 4. Karakteristik informasi
a. Deterministik, dimana sifat informasi yang diterima relatif pasti. b. Stokastik, dimana sifat informasi yang diterima relatif tidak pasti.
3.2. Faktor-faktor Penyebab Penjadwalan Tidak Efektif
Salah satu permasalahan dalam sistem produksi adalah bagaimana melakukan pengaturan dan penjadwalan pekerjaan agar pesanan konsumen dapat selesai sesuai dengan due date yang telah ditetapkan dan sumber daya yang tersedia dapat digunakan seoptimal mungkin. Salah satu cara untuk mencapai tujuan ini adalah melakukan penjadwalan proses produksi yang terencana
sehingga dapat mengurangi waktu menganggur (idle time) dan meminimumkan barang dalam proses (work in process).6
Penjadwalan proses produksi yang tidak efisien tidak hanya berdampak pada lantai produksi di sebuah perusahaan. Penjadwalan produksi juga mempengaruhi perencanaan produksi yang menangani perencanaan jangka menengah hingga jangka panjang. Proses ini mencoba untuk mengoptimalkan variasi produk secara keseluruhan dan alokasi sumber daya jangka panjang berdasarkan tingkat persediaan, peramalan permintaan, dan kebutuhan sumber daya. Keputusan yang dibuat pada tingkat perencanaan yang lebih tinggi dapat mempengaruhi proses penjadwalan secara langsung. Diagram yang menunjukkan aliran informasi dalam suatu sistem manufacturing ditunjukkan pada Gambar 3.1.
Penjadwalan dalam suatu proses produksi tergantung dari lingkungan umum manufacturing dan peran dari penjadwalan tersebut. Order pelanggan yang telah dikeluarkan harus diterjemahkan ke dalam pekerjaan (job) dan berhubungan dengan due date. Job ini akan diproses dalam mesin di stasiun kerja yang telah ditentukan. Suatu waktu proses pekerjaan (job) dapat mengalami keterlambatan jika mesin tertentu sibuk dan pembelian yang lebih dulu meningkat saat job yang menjadi prioritas utama tiba di mesin yang sibuk. Kejadian yang tak terduga di lantai produksi seperti kerusakan mesin atau waktu proses lebih panjang dari yang diharapkan juga mengakibatkan suatu jadwal yang telah ditetapkan tidak efisien. Dalam lingkungan seperti ini, pengembangan jadwal pekerjaan yang terperinci membantu efisiensi perawatan dan pengawasan operasi.
6
Gambar 3.1. Diagram Aliran Informasi dalam Sistem Manufaktur
3.3. Penjadwalan Flowshop
Penjadwalan flowshop (Baker, 1974) merupakan suatu pergerakan unit- unit yang terus menerus melalui suatu rangkaian stasiun-stasiun kerja yang disusun berdasarkan produk. Susunan suatu proses produksi jenis flow shop dapat diterapkan dengan tepat untuk produk-produk dengan desain yang stabil dan diproduksi secara banyak (volume produk), sehingga investasi dengan tujuan khusus (special purpose) yang dapat secepatnya kembali.
Suatu masalah kritis dalam flowshop adalah pengelompokan tugas-tugas yang dibutuhkan dalam stasiun kerja, sehingga dicapai suatu kondisi yang memenuhi pembatas-pembatas urutan dan terjadi keseimbangan pada tingkat
Perencanaan produksi, Jadwal Induk Produksi
Material Requirement Planning (MRP),
Perencanaan Kapasitas (Capacity Planning)
Penjadwalan (Scheduling) dan Rescheduling
Dispatching
Manajemen Lantai Produksi
Lantai Produksi
Permintaan dan Peramalan
Kebutuhan Material Status Kapasitas
Kuantitas, due date
Pembatas Penjadwalan Shop orders, Release date Pelaksanaan Jadwal Rincian Jadwal Jadwal Status Produksi Pengumpulan
output produksi. Jika tingkat output bervariasi untuk masing-masing stasiun kerja, maka hal ini berarti bahwa lintasan produksi tersebut tidak seimbang. Ketidakseimbangan lintasan akan menghasilkan aliran yang tidak teratur dan rendahnya utilisasi kapasitas yang disebabkan turunnya kecepatan aliran pada stasiun-stasiun penyebab bottleneck.
Susunan suatu proses produksi jenis flow shop dapat diterapkan untuk produk-produk dengan desain yang stabil dan diproduksi secara banyak volume, sehingga investasi dengan tujuan khusus (special purpose) yang dapat secepatnya kembali.
Masalah yang kritis pada flowshop adalah:
1. Pengelompokan tugas-tugas yang dibutuhkan dalam stasiun kerja sehingga dicapai kesetimbangan pada tingkat output dan memnuhi pembatasan urutan. 2. Ketegangan yang diakibatkan susunan aliran lini terhadap pekerja. Pekerja
akan bosan karena terbatasnya variasi kerja pada tiap stasiun dan panjang rentang pengendalian sepanjang lintasannya.
3. Prioritas order pada flowshop dipengaruhi terutama pada pengirimnya dibandingkan tanggal pemrosesan dengan syarat flowshop digunakan khusus untuk satu jenis produk.
Pengambilan keputusan penjadwalan operasi harus didasarkan atas kriteria mana yang dipentingkan. Terdapat 5 kriteria dalam pengambilan keputusan penjadwalan pada perusahaan manufacturing, yaitu:
1. Mengacu pada minimisasi idle time 2. Minimisasi total waktu set up
3. Minimisasi work in process inventory 4. Maksimisasi utilitas mesin
Penentuan jadwal yang memenuhi seluruh kriteria di atas sangat sulit. Untuk menyederhanakan masalah, digunakan suatu kriteria yang dapat mewakili dari beberapa kriteria di atas. Kriteria tersebut adalah minimisasi makespan, yaitu meminimumkan panjang waktu keseluruhan operasi dalam proses secara lengkap. Minimisasi makespan cenderung menghasilkan idle time yang pendek, persediaan barang setengah jadi rendah dan utilitas mesin tinggi.
3.4. Peramalan dengan Metode Pemulusan (Smoothing) Eksponensial
Dalam peramalan, nilai rata-rata digunakan sebagai penaksir (estimator) yang meminimumkan nilai tengah kesalahan kuadrat (MSE) dari nilai sebenarnya dikurangi dengan nilai taksirannya, dan nilai tengah adalah penaksir yang tak terbias. Jika nilai tengah tersebut dipakai sebagai alat peramalan, maka penggunaan yang optimal memerlukan suatu pengetahuan tentang kondisi yang menentukan kecocokannya. Untuk nilai rata-rata, kondisinya adalah bahwa data harus stasioner, yaitu data tersebut berada dalam kesetimbangan di sekitar nilai yang konstan dan varian di sekitar nilai tengah tersebut tetap konstan selama waktu tertentu.7
Metode pemulusan (smoothing) eksponensial menunjukkan pembobotan menurun secara eksponensial terhadap nilai observasi yang lebih tua. Dalam
7
Spyros Makridakis, Metode dan Aplikasi Peramalan (Jakarta : Penerbit Erlangga, 1990), hlm. 79-96
metode ini, terdapat satu atau lebih parameter pemulusan yang ditentukan secara eksplisit, dan hasil pilihan ini menentukan bobot yang dikenakan pada nilai observasi.
3.4.1. Pemulusan (Smoothing) Eksponensial Ganda : Metode Linear Satu
Parameter dari Brown
Dasar pemikiran dari pemulusan eksponensial linear dari Brown adalah sama dengan rata-rata bergerak linear, yaitu karena kedua nilai pemulusan tunggal dan ganda ketinggalan dari data yang sebenarnya bila terdapat unsur trend, perbedaan antara nilai pemulusan tunggal dan ganda dapat ditambahkan pada nilai pemulusan tunggal dan disesuaikan untuk trend. Persamaan yang digunakan dalam implementasi pemulusan eksponensial linear satu parameter dari Brown ditunjukkan sebagai berikut.
S’t = α Xt + (1- α)S’t-1
S”t = α Xt + (1- α)S”t-1
Dimana S’t adalah nilai pemulusan eksponensial tunggal dan S”t adalah nilai
pemulusan eksponensial ganda. at = 2 S’t – S”t
bt = α
1−α (S’t – S”t)
Ft+m = at + btm
Dimana m adalah jumlah periode ke depan yang akan diramalkan.
Agar dapat menggunakan rumus di atas nilai S’t-1 dan S”t-1 harus tersedia.
ditentukan pada awal periode. Hal ini dapat dilakukan dengan hanya menetapkan S’t dan S”t sama dengan Xt atau dengan menggunakan suatu nilai rata- rata dari
beberapa nilai pertama sebagai titik awal.
3.4.2. Pemulusan (Smoothing) Eksponensial Ganda : Metode Dua Parameter
dari Holt
Metode pemulusan eksponensial linear dari Holt dalam prinsipnya serupa dengan Brown kecuali Holt tidak menggunakan rumus pemulusan berganda secara langsung. Sebagai gantinya, Holt memuluskan nilai trend dengan parameter yang berbeda dari parameter yang digunakan pada deret asli. Ramalan dari pemulusan eksponensial linear Holt diperoleh dengan menggunakan dua konstanta pemulusan (dengan nilai antara 0 dan1) sebagai berikut.
St = α Xt + (1- α)(St-1 + bt-1)
bt = β(St – St-1) + (1- β)bt-1
Ft+m = St + btm
Dimana
Xt = data permintaan pada periode t
αdan β = konstanta pemulusan
St = Nilai ramalan untuk periode waktu ke- t
bt = Nilai pemulusan trend