PENJADWALAN PRODUKSI FLOWSHOP UNTUK
MEMINIMASI KONSUMSI ENERGI MENGGUNAKAN
GRASSHOPPER OPTIMIZATION ALGORITHM (GOA)
(Studi Kasus : CV. Citra Mentari)Skripsi
Diajukan Kepada Universitas Muhammadiyah Malang Untuk Memenuhi Salah Satu Persyaratan Akademik
Dalam Menyelesaikan Program Sarjana Teknik
Disusun Oleh :
EVA FITRIANA
201610140311118
JURUSAN TEKNIK INDUSTRI
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG
2021
KATA PENGANTAR Assalamualaikum, Wr. Wb.
Alhamdulillahhi rabbil’alamin, puji syukur penulis panjatkan atas kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan berkah dan rahmat karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi dengan lancar. Shalawat serta salam semoga selalu tercurahlan kepada junjungan besar Nabi Muhammad SAW beserta keluarga dan para sahabatnya hingga para umatnya sampai akhir zaman. Bersyukur atas nikmat yang Allah SWT berikan kepada saya, sehingga semangat dan lancar dalam pengerjaan skripsi yang berjudul “Penjadwalan Produksi
Flowshop Untuk Meminimasi Konsumsi Energi Menggunakan Grasshopper Optimization Algorithm (GOA)”. Skripsi ini disusun sebagai salah satu syarat
kelulusan dalam progam studi strata 1 Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Malang.
Dalam proses penyusunan skripsi ini, penulis mendapatkan banyak bantuan, bimbingan, motivasi serta dukungan dari berbagai pihak. Pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih banyak kepada :
1. Allah SWT atas berkah dan rahmat-Nya sehingga skripsi ini terselesaikan dengan baik.
2. Bapak Aris Djuremi dan Ibu Endang Sapuah selaku kedua orang tua saya, yang menjadi alasan untuk semangat menyelesaikan skripsi ini. Terimakasih atas dukungan dalam segala hal baik do’a, finansial maupun motivasi yang kalian berikan.
3. Arief Bagus Z. sudah menjadi kakak yang selalu mendukung dalam segala hal.
4. Ibu Ir. Annisa Kesy Garside, S.T., M.T., IP., ASEAN Eng. selaku Dosen Pembimbing I, penulis mengucapkan terimakasih banyak atas waktu,tenaga, pikiran dan ilmu dengan ikhlas dan tulus.
5. Pak Dana Marsetiya Utama, S.T., M.T. selaku Dosen Pembimbing II, penulis mengucapkan terimakasih banyak atas waktu, tenaga, pikiran dan ilmu dengan ikhlas dan tulus.
6. Pak Teguh Baroto, S.T., M.T. selaku Dosen Penguji I yang senantiasa memberikan bimbingan selama proses studi serta masukan-masukan pada proses penyelesaian skripsi ini.
7. Ibu Ikhlasul Amallynda, S.T., M.T. selaku Dosen Penguji II yang senantiasa memberikan bimbingan dan masukan atas pengerjaan skripsi ini.
8. Seluruh dosen jurusan Teknik Industri beserta staff yang penulis hormati, penulis mengucapkan terimakasih banyak atas segala ilmu dan didikan yang diberikan selama proses studi. Semoga selalu diberikan kesehatan dan dimudahkan segala urusan oleh Allah SWT.
9. CV.Citra Mentari, terimakasih telah berkenanu untuk memberikan kesempatan bagi saya untuk melakukan penelitian.
10. Meri, Adinda, Wadit sebagai teman baik yang selalu mendukung, menjadi tempat untuk berkeluh kesah selama ini dan selalu membantu saya disaat mengalami kesusahan dalam pengerjaan skripsi ini. Semoga kalian sehat terus dan tetap menjadi teman yang terbaik
11. Enik, Oshiko, Ayu An sebagai sahabat sefrekuensi yang selalu memberikan semangat, saling mendukung kegiatan masing-masing, dan selalu membantu jika temannya mengalami kesusahan. Semoga kita bisa ke Korea bareng 12. Lay, Sehun, Baekhyun, Jaemin, Jeno sebagai idola yang memberikan
pelajaran untuk selalu semangat dan tidak mengeluh dalam mencapai kesuksesan.
13. Teman-teman Teknik Industri 2016 B serta teman-teman yang tidak bisa penulis sebutkan satu-satu. Terimakasih atas bantuan – bantuan dan dukungan yang selalu kalian berikan.
Dengan segala kerendahan hati, penulis menyadari masih banyak terdapat kekurangan. Oleh karena itu, penulis berharap adanya saran dan kritik yang bersifat membangun. Besar harapan penulis skripsi ini dapat bermanfaat dan memberikan wawasan kepada pembaca. Wassalamualaikum, Wr. Wb.
Malang, 07 Juni 2021
DAFTAR ISI
LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI ... LEMBAR BIMBINGAN SKRIPSI DOSEN PEMBIMBING I ... LEMBAR BIMBINGAN SKRIPSI DOSEN PEMBIMBING II ... SURAT PERNYATAAN KEASLIAN ... SURAT KETERANGAN PENGAMBILAN DATA DARI PERUSAHAAN ....
KATA PENGANTAR ... i
ABSTRAK ... iii
ABSTRACT ... iv
DAFTAR ISI ... v
DAFTAR GAMBAR ... viii
DAFTAR TABEL ... ix BAB I PENDAHULUAN ... 1 1.1 Latar Belakang ... 1 1.2 Rumusan Masalah ... 2 1.3 Tujuan Penelitian ... 3 1.4 Manfaat Penelitian ... 3
1.5 Batasan Masalah dan Asumsi ... 3
BAB II LANDASAN TEORI ... 5
2.1 Pengertian Penjadwalan ... 5
2.2 Elemen Penjadwalan ... 6
2.3 Tujuan Penjadwalan ... 6
2.4 Istilah dalam Penjadwalan ... 7
2.5 Kriteria Penjadwalan ... 8
2.6 Kendala Penjadwalan ... 8
2.7 Penjadwalan Flowshop ... 10
2.8 Prioritas Dispatching Rules ... 11
2.9 Gantt Chart ... 12
2.10 Konsumsi Energi ... 13
2.11 Grasshopper Optimization Algorithm (GOA) ... 14
2.12 Metode Large Range Value (LRV) ... 17
BAB III METODOLOGI PENELITIAN ... 19
3.1 Flowchart Tahapan Penelitian ... 19
3.2 Deskripsi Metodologi Penelitian ... 20
3.2.1 Tahap Identifikasi dan Penelitian Awal ... 20
3.2.2 Tahap Pengumpulan Data ... 20
3.2.3 Tahap Pengolahan Data ... 21
3.2.4 Tahap Analisa dan Pembahasan ... 24
3.2.5 Tahap Kesimpulan dan Saran ... 24
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA ... 25
4.1 Gambaran Umum Perusahaan ... 25
4.2 Pengumpulan Data ... 25
4.2.1 Data Pesanan Pelanggan ... 25
4.2.2 Data Jumlah Mesin yang Digunakan ... 26
4.2.3 Urutan Proses Produksi ... 27
4.2.4 Data Waktu ... 27
4.3 Pengolahan Data ... 31
4.3.1 Contoh Kasus Sederhana ... 31
4.3.2 Perhitungan Konsumsi Energi Kasus Sederhana menggunakan FCFS (manual) ... 32
4.3.3 Perhitungan Konsumsi Energi Kasus Sederhana menggunakan GOA (manual) ... 36
4.3.4 Penjadwalan Metode Perusahaan FCFS... 42
4.3.5 Penjadwalan Metode Usulan GOA ... 42
4.3.6 Uji Perfomansi ... 44
4.3.7 Perbandingan Penjadwalan Metode Perusahaan dengan GOA ... 44
4.3.8 Analisis Sensitivitas ... 45
BAB V ANALISA DAN PEMBAHASAN ... 48
5.1 Analisa Hasil Penjadwalan Metode Perusahaan dengan Metode Usulan Grasshopper Optimization Algorithm (GOA) ... 48
5.1.1 Analisa Penjadwalan Perusahaan ... 48
5.1.2 Analisa Penjadwalan Grasshopper Optimization Algorithm (GOA ... 53
5.2 Analisa Perbandingan Metode Perusahaan dengan Metode Usulan Grasshopper Optimization Algorithm (GOA) ... 61
5.3.1. Pengaruh Perubahan Waktu Setup Mesin Terhadap Total Konsumsi Energi
... 62
5.3.2. Pengaruh Perubahan Waktu Setup Job Terhadap Total Konsumsi Energi 63 BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN... 64
6.1. Kesimpulan ... 64
6.2. Saran ... 64
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2. 1 Tipe Penjadwalan Flowhsop ... 11
Gambar 2. 2 Gantt Chart ... 12
Gambar 2. 3 Prosedure Grasshopper Optimization Algorithm (GOA) ... 16
Gambar 2. 4 Representasi Metode LRV ... 17
Gambar 3. 1 Flowchart tahapan penelitian ... 19
Gambar 3. 1 Flowchart tahapan penelitian ... 19
Gambar 4. 1 Gantt Chart metode FCFS (kasus sederhana) ... 33
Gambar 4. 2 Total Konsumsi Energi Matlab Kasus Sederhana metode FCFS ... 35
Gambar 4. 3 Metode LRV ... 37
Gambar 4. 4 Hasil running software metode GOA (kasus sederhana) ... 42
Gambar 4. 5 Hasil running software metode perusahaan ... 42
Gambar 5. 1 Ganttchart Metode Perusahaan (FCFS) ... 52
Gambar 5. 2 Grafik rekapitulasi total konsumsi energi GOA ... 53
Gambar 5. 3 Grafik rekapitulasi konsumsi energi setup mesin ... 54
Gambar 5. 4 Grafik rekapitulasi konsumsi energi setup job ... 55
Gambar 5. 5 Grafik rekapitulasi konsumsi energi proses ... 55
Gambar 5. 6 Grafik rekapitulasi konsumsi energi idle ... 56
Gambar 5. 7 Gantt chart metode GOA ... 60
Gambar 5. 8 Perbandingan konsumsi energi GOA dengan FCFS ... 61
Gambar 5. 9 Grafik pengaruh setup mesin terhadap total konsumsi energi... 62
DAFTAR TABEL
Tabel 2. 1 Literatur Review Penelitian Terdahulu ... 18
Tabel 3. 1 Data Pesanan Pelanggan ... 20
Tabel 3. 2 Mesin yang digunakan ... 21
Tabel 3. 3 Waktu proses ... 21
Tabel 3. 4 Konsumsi Energi ... 21
Tabel 3. 5 Contoh Parameter Percobaan ... 22
Tabel 3. 6 Perbandingan Performansi ... 23
Tabel 4. 1 Data Pesanan Pelanggan ... 26
Tabel 4. 2 Data Mesin yang Digunakan ... 27
Tabel 4. 3 Data Waktu setup awal mesin ... 28
Tabel 4. 4 Data Waktu siklus Setup job ... 28
Tabel 4. 5 Data Waktu setup job ... 29
Tabel 4. 6 Data Waktu Siklus ... 29
Tabel 4. 7 Data Waktu Proses (detik) ... 30
Tabel 4. 8 Data Waktu Proses (menit) ... 30
Tabel 4. 9 Data waktu setup awal (kasus sederhana) ... 31
Tabel 4. 10 Data waktu setup awal (kasus sederhana) ... 31
Tabel 4. 11 Data waktu proses (kasus sederhana)... 31
Tabel 4. 12 Data Konsumsi Energi (kasus sederhana) ... 31
Tabel 4. 13 Hasil Perhitungan FCFS (kasus sederhana) ... 32
Tabel 4. 14 Bilangan acak (Random Number) ... 36
Tabel 4. 15 Inisialisasi posisi awal ... 37
Tabel 4. 16 Urutan Job hasil LRV ... 38
Tabel 4. 17 Total Konsumsi Energi hasil LRV ... 38
Tabel 4. 18 Rekapitulasi posisi terbaru iterasi 1 ... 39
Tabel 4. 19 Rekapitulasi total konsumsi energi iterasi 1 ... 39
Tabel 4. 20 Rekapitulasi posisi terbaru iterasi 2 ... 40
Tabel 4. 21 Rekapitulasi total konsumsi energi iterasi 2 ... 41
Tabel 4. 22 Rekapitulasi total konsumsi energi tiap iterasi ... 41
Tabel 4. 24 Rekapitulasi waktu komputasi metode GOA ... 43
Tabel 4. 25 Rekapitulasi urutan job metode GOA ... 43
Tabel 4. 26 Perbandingan Penjadwalan metode Perusahaan dengan GOA ... 45
Tabel 4. 27 Pengaruh setup mesin terhadap konsusmi energi ... 46
Tabel 4. 28 Pengaruh setup job terhadap konsusmi energi ... 47
Tabel 5. 1 Penjadwalan Metode Perusahaan ... 48
DAFTAR PUSTAKA
Assia, S. (2019). Non-permutation flow shop scheduling problems with unavailability constraints to Minimize Total Energy Consumption. Paper presented at the 2019 5th International Conference on Optimization and Applications (ICOA).
Baker, K. R., & Trietsch, D. (2009). Safe scheduling: Setting due dates in single-machine problems. European Journal of Operational Research, 196(1), 69-77.
Baker, K. R., & Trietsch, D. (2013). Principles of sequencing and scheduling: John Wiley & Sons.
Dai, M., Tang, D., Giret, A., Salido, M. A., & Li, W. D. (2013). Energy-efficient scheduling for a flexible flow shop using an improved genetic-simulated annealing algorithm. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 29(5), 418-429.
Dai, M., Tang, D., Zhang, H., & Yang, J. (2014). Energy-aware scheduling model and optimization for a flexible flow shop problem. Paper presented at the The 26th Chinese Control and Decision Conference (2014 CCDC).
Ene, S., Küçükoğlu, İ., Aksoy, A., & Öztürk, N. (2016). A genetic algorithm for minimizing energy consumption in warehouses. Energy, 114, 973-980. Fang, K., Uhan, N., Zhao, F., & Sutherland, J. W. (2011). A new approach to
scheduling in manufacturing for power consumption and carbon footprint reduction. Journal of Manufacturing Systems, 30(4), 234-240.
Lei, D., Zheng, Y., & Guo, X. (2017). A shuffled frog-leaping algorithm for flexible job shop scheduling with the consideration of energy consumption. International Journal of Production Research, 55(11), 3126-3140.
Li, J.-q., Sang, H.-y., Han, Y.-y., Wang, C.-g., & Gao, K.-z. (2018). Efficient multi-objective optimization algorithm for hybrid flow shop scheduling problems with setup energy consumptions. Journal of Cleaner Production, 181, 584-598.
Lindberg, P., Leingang, J., Lysaker, D., Khan, S. U., & Li, J. (2012). Comparison and analysis of eight scheduling heuristics for the optimization of energy
consumption and makespan in large-scale distributed systems. The Journal of Supercomputing, 59(1), 323-360.
Liu, X., Wang, L., Kong, L., Li, F., & Li, J. (2019). A Hybrid Genetic Algorithm for Minimizing Energy Consumption in Flow Shops Considering Ultra-low Idle State. Procedia CIRP, 80, 192-196.
Mirjalili, S. Z., Mirjalili, S., Saremi, S., Faris, H., & Aljarah, I. (2018). Grasshopper optimization algorithm for multi-objective optimization problems. Applied Intelligence, 48(4), 805-820.
Morton, T., & Pentico, D. W. (1993). Heuristic scheduling systems: with applications to production systems and project management (Vol. 3): John Wiley & Sons.
Pinedo, M. (2012). Scheduling (Vol. 5): Springer.
Pinedo, M. (2016). Design and Implementation of Scheduling Systems: Basic Concepts.” In Scheduling (Vol. 5): Springer.
Render, B., & Heizer, J. (2005). Operation Management, Manajemen Operasi edisi 7, Buku 1. Penerbit Salemba Empat. Jakarta.
Saremi, S., Mirjalili, S., & Lewis, A. (2017). Grasshopper optimisation algorithm: theory and application. Advances in Engineering Software, 105, 30-47.
Utama, D. M. (2019a). An effective hybrid sine cosine algorithm to minimize carbon emission on flow-shop scheduling sequence dependent setup. Jurnal Teknik Industri, 20(1), 62-72.
Utama, D. M. (2019b). Pengembangan Algoritma NEH Dan CDS Untuk Meminimasi Consumption Energy Pada Penjadwalan Flow Shop. Paper presented at the Prosiding SENTRA (Seminar Teknologi dan Rekayasa). Utama, D. M. (2019c). Salp Swarm Algorithm Untuk Meminimasi Konsumsi
Energi Pada Penjadwalan Flow Shop Dengan Set Up Dan Removal Time. Paper presented at the Prosiding SENTRA (Seminar Teknologi dan Rekayasa).
Utama, D. M., Widodo, D. S., Ibrahim, M. F., Hidayat, K., Baroto, T., & Yurifah, A. (2020). The hybrid whale optimization algorithm: A new metaheuristic
algorithm for energy-efficient on flow shop with dependent sequence setup. Paper presented at the Journal of Physics: Conference Series.
Utama, D. M., Widodo, D. S., Wicaksono, W., & Ardiansyah, L. R. (2019). A new hybrid metaheuristics algorithm for minimizing energy consumption in the flow shop scheduling problem. International Journal of Technology, 10(2), 320-331.
