METODOLOGI PENELITIAN
4.6. Rancangan Penelitian
Penelitian dilaksanakan dengan mengikuti langkah-langkah berikut:
1. Pada awal penelitian dilakukan studi pendahuluan yang menunjukkan masalah pada PT. Socfin Indonesia Kebun Tanah Besih. Masalah yang ditemukan adalah bagaimana menentukan urtan penyelesaian produk untuk memperoleh nilai makespan yang minimum sehingga diperlukan rancangan jadwal yang optimal dengan metode Cross Entropy-Genetic Algorithm.
2. Studi kepustakaan meliputi teori mengenai Penjadwalan, Klasifikasi Penjadwalan, dan Kriteria Penjadwalan, Peramalan, Pengukuran Waktu terdiri atas pengukuran waktu jam henti pengujian, keseragaman data, pengujian kecukupan data, , metode metaheuristic, algoritma cross entropy, dan algoritma genetika.
3. Pengumpulan data
Data-data yang dikumpulkan untuk menghasilkan rancangan jadwal produksi terdiri atas beberapa jenis, yaitu:
a. Data primer adalah data yang diperoleh dengan cara mencari/menggali secara langsung dari sumbernya oleh peneliti bersangkutan. Data primer yang digunakan adalah data waktu proses mesin yang dilakukan oleh operator melalui pengukuran pada lantai pabrik menggunakan stopwatch time study
b. Data sekunder adalah data yang sudah tersedia oleh pihak lain sehingga tidak perlu lagi dikumpulkan secara langsung dari sumbernya oleh peneliti. Data sekunder yang digunakan untuk penelitian ini diperoleh langsung dari perusahaan, data sekunder yang digunakan yaitu data permintaan produk, data produksi, dan data kapasitas produksi.
4. Pengolahan data
Langkah-langkah pengolahan data dalam penelitian ini terdiri atas beberapa tahapan yaitu:
a. Peramalan permintaan
Peramalan dilakukan untuk memperoleh besarnya permintaan pada periode selanjutnya. Peramalan dilakukan dengan cara mendefinisikan tujuan peramalan kemudian membuat scatter diagram dari data historis perusahaan untuk melihat pola data tersebut. Kemudian memilih metode peramalan, lalu menghitung parameter peramalan, setelah itu menghitung kesalahan dari setiap metode sehingga diperoleh metode dengan kesalahan terkecil sehingga diperoleh hasil peramalan untuk periode selanjutnya
Mulai
Mendefinisikan peramalan Data histori permintaan produk
Memilih metode yang akan digunakan
Menghitung nilai kesalahan
Selesai Membuat Scatter
Diagram
Menghitung nilai parameter untuk setiap
metode
Gambar 4.3. Flowchart Metode Peramalan
b. Penentuan waktu proses untuk setiap proses pada stasiun kerja
Langkah-langkah penentuan waktu proses adalah perhitungan uji keseragaman dan uji kecukupan data.
Seragam ? Mulai
Uji keseragaman data Hasil pengukuran dengan menggunakan stopwatch
Cukup ? Uji kecukupan data
Menghitung nilai Rating Factor
Menghitung waktu normal
Menghitung nilai Allowance
Hitung waktu standar
Selesai Ya
Tidak
Ya Tidak
Gambar 4.4. Flowchart Perhitungan Waktu Standar
c. Penjadwalan dengan metode Cross Entropy – Genetic Algorithm
Penjadwalan dengan metode gabungan Cross Entropy dan Genetic Algorithm terdiri atas beberapa tahap yaitu
1) Inisialisasi parameter, paramenter yang digunakan yaitu jumlah sampel yang dibangkitkan, parameter kejarangan, koefisien penghalusan, parameter pindah silang, dan parameter pemberhentian.
2) Pembangkitan sampel, bentuk sampel yang mewakili prioritas urutan job dibangkitkan secara random.
3) Perhitungan fungsi tujuan, dihitung berdasarkan nilai makespan.
4) Penentuan sampel elit, maka nilai makespan dari semua sampel diurutkan dari terkecil hingga terbesar.
5) Pembobotan sampel elit, diperoleh dari evaluasi terhadap nilai terbaik pada iterasi sebelumnya.
6) Perhitungan Linear Fitness Rangking (LFR), digunakan untuk pemilihan induk pada proses pindah silang.
7) Update parameter pindah silang, diperlukan untuk mendapatkan nilai parameter yang update untuk evaluasi kriteria pemberhentian.
8) Elitisme, bertujuan menyimpan sampel dengan nilai fungsi tujuan terbaik pada setiap iterasi.
9) Pemilihan induk pindah silang, yakni pemilihan dua buah kromosom sebagai induk yang akan dipindah silangkan secara proposional sesuai
10) Cross over (pindah silang), menyilangkan 2 induk untuk membentuk kromosom baru untuk menghasilkan individu baru yang lebih baik.
11) Mutasi, dimaksudkan untuk memunculkan individu baru yang berbeda dengan individu yang sudah ada.
12) Perhitungan nilai fungsi tujuan dari populasi baru.
Rancangan jadwal hasil metode Cross Entropy – Genetic Algorithm adalah makespan minimum dan urutan job yang optimal.
Gambar 4.5. Flowchart Metode Cross Entropy – Genetic Algorithm
d. Melakukan perbandingan untuk menentukan metode yang lebih baik berdasarkan parameter performansi sehingga diperoleh metode terbaik dengan nilai nilai makespan paling kecil. Perhitungan performansi terdiri dari 2 tahap, yaitu :
1) Menghitung nilai Efficiency Index (EI) 2) Menghitung nilai Relative Error (RE) 5. Analisis pemecahan masalah
Analisis pemecahan masalah menguraikan jawaban dari pertanyaan yang berkaitan dengan masalah dalam penelitian ini. Analisis yang dilakukan adalah:
a. Analisis faktor penyebab produk tidak selesai tepat waktu
b. Analisis metode Cross Entropy – Genetic Algorithm untuk menghasilkan produk tepat waktu
6. Kesimpulan dan saran diberikan untuk penelitian
Kesimpulan dan saran dalam penelitian ini adalah butir-butir pernyataan tegas dan jelas terkait dengan tujuan dan analisis penelitian untuk menyelesaikan permasalahan.
Langkah-langkah proses penelitian Penjadwalan Produksi dengan Menggunakan Metode Cross Entropy Genetic Algorithm untuk tipe produksi flow Shop ditunjukkan pada Gambar 4.4. flowchart dan stopping rule metode cross entropy – Genetic Algorithm ditunjukkan pada Gambar 4.5.
MULAI
2. Referensi Jurnal Penelitian 3. Langkah-langkah penyelesaian
Identifikasi Masalah Awal
Penjadwalan adalah hal yang sangat penting dalam kegiatan perencanaan produksi, jumlah produk dalam rencana produksi mingguan tidak sesuai dengan jumlah yang dihasilkan sehingga diperlukan metode penyusunan jadwal produksi yang tepat.
Pengumpulan Data 1. Data primer
- Urutan proses produksi - Waktu proses produksi
- Kapasitas tiap mesin dan waktu setup mesin 2. Data sekunder
- Jumlah permintaan produk
Pengolahan Data Peramalan Permintaan
Metode :
Penjadwalan Produksi dengan Metode Cross Entropy – Genetic Algorithm
1. Inisialisasi parameter; jumlah sampel, parameter jarangan, koefisien penghalusan, parameter pindah silang, parameter pemberhentian
2. Pembangkitan sampel secara random
3. Perhitungan fungsi tujuan berdasarkan makespan 4. Menentukan sampel elit
5. Pembobotan sampel elit dari evaluasi iterasi 6. Perhitungan Linear Fitness Rangking (LFR) 7. Update Parameter Pindah Silang untuk mendapatkan evaluasi kriteria pemberhentian
8. Elitisme, untuk menyimpan sampel degan fungsi tujuan terbaik pada setiap iterasi
9. Pemilihan induk pindah silang
10.Cross Over (pindah silang) yang menyilangkan 2 induk untuk membentuk kromoson baru 11.Mutasi, untuk memunculkan individu baru 12.Menghitung nilai fungsi tujuan dari populasi baru
Analisis Pemecahan Masalah
Rancangan sistem penjadwalan yang tepat untuk mengurangi makespan
Kesimpulan dan Saran
SELESAI
Gambar 4.6. Langkah-langkah Proses Penelitian