PENENTUAN KEBUTUHAN JAM DALAM OPTIMASI PRODUKSI DENGAN FIS METODE TSUKAMOTO

(1)

25

PENENTUAN KEBUTUHAN JAM DALAM OPTIMASI

PRODUKSI DENGAN FIS METODE TSUKAMOTO

Edy Setiawan3_{, Galih Anindita}4

ABSTRAK

Setiap orang membutuhkan waktu yang berbeda untuk menyelesaikan pekerjaan satu sama lain. Faktor-faktor yang mempengaruhi adalah usia, disiplin kerja dan keterampilan kerja. Seorang pemimpin memprediksi produksi tertentu akan membutuhkan waktu pada setiap pekerja dalam menyelesaikan setiap pekerjaan tersebut sehingga keseluruhan dapat ditentukan berapa jam yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pekerjaan. Dalam penelitian ini, akan diterapkan sistem inferensi fuzzy dengan metode Tsukamoto untuk menentukan kebutuhan jam untuk menyelesaikan pekerjaan sebagai upaya optimalisasi produksi. Berdasarkan hasil tes dalam kebutuhan optimasi produksi jam dalam proses konstruksi kapal, para pekerja muda menyelesaikan pekerjaan dari waktu yang diperlukan, disiplin orang dalam pekerjaan, pekerjaan dapat diselesaikan lebih cepat dan kompetensi yang lebih tinggi dari para pekerja, lebih mudah dia menyelesaikan pekerjaan. Ini berarti bahwa semakin cepat pekerjaan yang dilakukan. Grafik pengaruh beberapa variabel pada kebutuhan jam dapat dilihat pada Gambar 13 s/d 15

Kata kunci: optimasi produksi, Fussy logic, Fuzzy Inferens Sistem (FIS) ABSTRACT

Everyone in solve a job requires a different time each other. Factors influencing that age, work discipline and work skills. A leader predicts production will certainly need of the hour for every worker in completing any particular job so that the whole can be determined how many hours it takes to complete a job. In this study, will apply fuzzy inference system with Tsukamoto method to determine the need of the hour to complete a job as production optimization efforts. Based on the test results in the need of the hour production optimization in ship construction process, the younger workers the less hours required to complete the work, the discipline of people in work, the work can be completed faster and higher competence of the workers, the easier he completed a job. This means that the faster the job done. Charts the influence of several variables on the need of the hour can be seen in Figure 13 s / d images 15.

Key Words: optimization of production, fuzzy logic, Fuzzy Inferens Sistem (FIS)

3_{Dosen Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal PPNS Surabaya}

(2)

26

Pendahuluan

Dalam logika konvensional, nilai kebenaran mempunyai kondisi yang pasti yaitu benar atau salah (true or

false), dengan tidak ada kondisi antara.

Logika fuzzy menawarkan suatu logika yang dapat merepresentasikan keadaan dunia nyata. Teori himpunan logika

fuzzy dikembangkan oleh Professor

Lofti A. Zadeh pada tahun 1965. Ia ber-pendapat bahwa logika benar dan salah dari logika booleanl/konvensional tidak dapat mengatasi masalah gradasi yang berada pada dunia nyata. Tidak seperti logika boolean, logika fuzzy mempunyai nilai yang kontinu. Fuzzy dinyatakan dalam derajat dari suatu keanggotaan dan derajat dari kebenaran. Oleh sebab itu sesuatu dapat dikatakan sebagian benar dan sebagian salah pada waktu yang sama. Berdasarkan hal tersebut diatas Logika fuzzy dapat digunakan untuk memodelkan suatu permasalahan yang matematis, dimana konsep matematis yang mendasari penalaran

juzzy sangat sederhana dan mudah

dimengerti.

Metode Tsukamoto, Mamdani, dan TSK (Takagi-Sugeno-Kang) adalah beberapa contoh metode inferensi fuzzy. Pada penelitian ini, akan mengaplikasi sistem inferensi fuzzy dengan metode Tsukamoto untuk menentukan kebutuhan jam bagi setiap orang dalam menyelesaikan setiap pekerjaan sebagai upaya optimasi produksi.

Kajian Pustaka

Pengertian Logika Fuzzy

Sebelum munculnya teori logika fuzzy (Fuzzy Logic), dikenal sebuah logika tegas (Crisp Logic) yang memiliki nilai benar atau salah secara tegas. Sebaliknya Logika Fuzzy merupakan sebuah logika yang memiliki nilai kesamaran (fuzzyness) antara benar dan salah. Dalam teori logika fuzzy sebuah nilai bisa bernilai benar dan salah secara

bersamaan namun berapa besar kebenaran dan kesalahan suatu nilai tergantung pada bobot keanggotaan yang dimilikinya.

Ada beberapa hal yang perlu diketahui dalam memahami sistem fuzzy, yaitu : 1. Variabel fuzzy

Variabel fuzzy merupakan variabel yang hendak dibahas dalam suatu sistem fuzzy. Contoh: umur, temperatur, kecepatan, dan lain-lain.

2. Himpunan fuzzy

Himpunan fuzzy merupakan suatu grup yang memiliki suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy. Contoh: Variabel temperatur terbagi menjadi 5 himpunan fuzzy, yaitu: DINGIN, SEJUK, NORMAL, HANGAT dan PANAS.

3. Semesta Pembicaraan

Semesta pembicaraan adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy. Semesta pembicaraan merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan atau sebaliknya. Nilai semesta pembicaraan dapat berupa bilangan positif maupun negatif. 4. Domain

Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diizinkan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Semesti halnya semesta pembicaraan, domain merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai domain dapat berupa bilangan positif maupun negatif.

(3)

27 Fungsi keanggotaan fuzzy:

a. Fungsi Representasi Linier Pada representasi linier, pemetaan input ke derajat keanggotaannya digambarkan sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas. Keadaan linier himpunan fuzzy terdiri dari dua keadaan linier naik dan linier turun.

Pada linier naik, kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan nol [0] bergerak ke kanan menuju nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi dengan fungsi keanggotaan :

0; x ≤ a µ [x] = (x-a) / (b-a); a≤x≤b 1; x ≥ b

Gambar 1. Fungsi representasi linier naik

Sedangkan pada linier turun, garis lurus dimulai dari nilai domain dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah dengan fungsi keanggotaan. (b-x) / (b-a); a ≤ x ≤ b

µ [x] = 0; x ≥ b

Gambar 2. Fungsi representasi linier turun

b. Fungsi Keanggotaan Segitiga Fungsi keanggotaan segitiga ditandai oleh adanya 3 (tiga) parameter {a,b,c} yang akan menentukan koordinat x dari tiga sudut. Kurva ini pada dasarnya merupakan gabungan antara dua garis (linier). Adapun persamaan untuk bentuk segitiga ini adalah : 0; x ≤ a atau x ≥ c µ [x] = (x-a) / (b-a); a ≤ x ≤ b (c-x)/(c-b); b≤x≤c

Gambar 3. Grafik fungsi keanggotaan segitiga

c. Representasi Kurva Bahu

Representasi fungsi keanggotaan

fuzzy dengan menggunakan kurva

bahu pada dasarnya adalah gabungan dari kurva segitiga dan kurva trapesium. Daerah yang terletak di tengah-tengah suatu variabel yang direpresentasikan dalam bentuk segitiga, pada sisi kanan dan kirinya akan naik dan turun. Tetapi terkadang pada salah sisi dari variabel fuzzy yang ditinjau ini terdapat nilai yang konstan, yaitu pada himpunan ekstrim kiri dan ekstrim kanan.

(4)

28

Gambar 4. Grafik representasi kurva bahu

Fuzzyfikasi

Proses fuzzyfikasi merupakan proses untuk mengubah variabel non fuzzy (variable numerik) menjadi variabel

fuzzy (variabel linguistik). Nilai

masukan-masukan yang masih dalam bentuk variabel numerik yang telah dikuantisasi sebelum diolah oleh pengendali fuzzy harus diubah terlebih dahulu ke dalam variabel fuzzy. Melalui fungsi keanggotaan yang telah disusun maka nilai-nilai masukan tersebut menjadi informasi fuzzy yang berguna nantinya untuk proses pengolahan secara fuzzy pula. Proses ini disebut

fuzzyfikasi. Defuzzyfikasi

Keputusan yang dihasilkan dari proses penalaran masih dalam bentuk fuzzy, yaitu berupa derajat keanggotaan keluaran. Hasil ini harus diubah kembali menjadi varibel numerik non

fuzzy melalui proses defuzzyfikasi. Sistem Inferensi fuzzy Metode Tsukamoto

Pada Metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-Then harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas (crisp) berdasarkan predikat (fire

strength). Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot. Parameter Penggunaan Jam Orang Pengertian dari jam orang adalah banyaknya waktu yang diperlukan oleh satu orang pekerja untuk menyelesaikan suatu pekerjaan tertentu dalam satuan jam. Maksud dari penentuan jam orang ini adalah untuk menentukan banyaknya jumlah pemakaian jam orang sehingga waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan suatu pekerjaan dapat diketahui dengan mempertimbangkan tenaga kerja yang ada. Faktor-faktor yang mempengaruhi terhadap jam orang tergantung pada:

1. Komponen pengerjaan 2. Luas dari pekerjaan

Selain itu juga dipengaruhi oleh faktor: 1. Umur tenaga kerja

2. Kedisiplinan kerja 3. Kompetensi kerja

Metode Pembangunan Kapal Fiberglass

Metode pembangunan kapal fiberglass yang paling umum digunakan, yaitu metode cetakan/moulding (yang terdiri dari female mould & male mould) dan metode sandwich. Dimana ketiga metode tersebut antara lain :

Female mould (rangka bangun positif)

Female mould adalah rangka bangun yang dalam pengerjaannya menggunakan bagian dalam cetakan, sedangkan cetakannya berada pada bagian luar dan kulit kapal menempel pada bagian dalam dari cetakannya. Keuntungan membangun kapal dengan metode ini adalah tidak membutuhkan penekanan yang terlalu keras pada saat melayer, tidak perlu membalik kapal karena posisinya sudah telentang, pada saat pemasangan kontruksi penguat

(5)

29 tidak terganggu karena berada pada

bagian dalam kapal, dan juga pemasangan superstructure dan sekat-sekat, mudah pelepasannya dari cetakan dan bagian luar yang dihasilkan mempunyai permukaan yang halus sesuai dengan cetakannya.

Male Mould (rangka bangun negatif) Male Mould adalah bentuk kerangka bagun yang dipakai sebagi model dalam pembuatan kapal fiberglass. Rangka bangun dan cetakannya dibuat tertelungkup sehingga rangka bangun berada di bagian dalam dan hasil pelapisan badan kapal berada diluarnya. Kerugian rangka bangun negatif adalah : bagian kulit luar kapal menghasilkan permukaan yang kasar sehingga diperlukan lagi penangan khusus, pada saat pemasangan banguna atas, sekat dan kontruksi penguat badan kapal harus telebih dahulu dilepas dari cetakan lalu dibalik, pembuatan rangka bangun lebih sulit kepastiannya atau ukurannya.

Metode Sandwich

Metode “sandwich” merupakan metode pembangunan kapal fiberglass langsung tanpa cetakan dengan pelapisan pada corenya baik dibagian dalam maupun dibagian luarnya sampai mencapai ketebalan yang direncanakan. Bentuk bangunannya tersusun dengan memadukan material fiberglass sebagai lapisan luar dari kulit kapal dan mateial pengisi (core) ditempatkan diantara lapisan fiberglass. Penggunaan material pengisi (core) pada metode ini berguna untuk mengurangi penggunaan fiberglass pada pelapisan badan kapal, memperingan badan kapal, mempercepat dan mempermudah proses pelaksanaan pembangunan badan kapal.

Metode Penelitian

Dalam melakukan penelitian dan pengolahan data terhadap permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini, maka diambil langkah-langkah sebagai berikut:

Analisa Kebutuhan

Peneliti melakukan analisa awal dan melihat adanya kebutuhan untuk dilakukannya suatu kajian. Dari analisa awal, yang dilakukan dibengkel non – metal PPNS peneliti menemukan suatu kebutuhan bahwa target kerja atau kebutuhan jam dalam menyelesaikan suatu pekerjaan khususnya dalam pembangunan kapal belum bisa ditentukan secara pasti, sehingga peneliti merumuskan rancang bangun kebutuhan jam dalam optimasi produksi

menggunakan FIS dengan

menggunakan metode tsukamoto. Studi Literatur

Studi literatur dilakukan dengan tujuan untuk melengkapi teori – teori pendukung dan mengetahui metode yang akan digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang sedang diteliti. Disini peneliti melaksanakan studi literatur tentang terminologi pada himpunan fuzzy, fungsi keanggotaan fuzzy, operator fuzzy, sistem inferensi fuzzy dan juga

step by step proses pembuatan kapal

yang dilakukan di bengkel non metal PPNS dan juga teori pengukuran waktu kerja.

Survey Pendahuluan

Survey pendahuluan dilakukan untuk mempelajari bagaimana proses pembuatan kapal digalangan, dan meliputi apa saja lingkup pekerjaannya.

(6)

30

Pengumpulan Data

Pengumpulan data ini dilakukan untuk melengkapi kebutuhan dalam perancangan suatu sistem fuzzy.

Perencanaan

Secara garis besar untuk perancangan suatu sistem fuzzy dalam penelitian ini akan dilakukan beberapa tahapan yang ditunjukkan pada gambar 6.

Gambar 5. Metodologi perancangan sistem fuzzy

Hasil Dan Pembahasan Sistem Inferensi Fuzzy

Sistem Inferensi Fuzzy (Fuzzy Inference

System atau FIS) merupakan suatu

kerangka komputasi yang didasarkan pada teori himpunan fuzzy, aturan fuzzy berbentuk IF – THEN, dan penalaran fuzzy. Secara garis besar, diagram blok proses inferensi fuzzy terlihat pada gambar 6.

Gambar 6. Diagram blok sistem inferensi fuzzy

Sistem inferensi fuzzy menerima input crisp (nilai tegas). Input ini kemudian dikirim ke basis pengetahuan yang berisi n – aturan fuzzy dalam bentuk IF-THEN. Fire strength (Operasi 2 himpunan atau α-predikat) akan dicari pada setiap aturan. Apabila jumlah aturan lebih dari satu maka akan dilakukan agregasi dari semua aturan. Selanjutnya, pada hasil agregasi akan dilakukan defuzzy untuk mendapatkan nilai crisp sebagai output sistem.

Fuzzy

Dalam Penelitian ini terdapat empat variabel fuzzy yang akan dimodelkan yaitu:

a. Umur

Umur terdiri atas tiga himpunan fuzzy, yaitu Muda, Parobaya dan Tua. Gambar himpunan fuzzy ditunjukkan pada gambar 8.

b. Kedisiplinan Kerja

Kedisiplinan Kerja terdiri atas tiga himpunan fuzzy, yaitu Rendah, Cukup

INPUT IF-THEN IF-THEN Aturan Aturan AGREGASI AGREGASI AGREGASI fuzzy crisp crisp fuzzy fuzzy

(7)

31 dan Tinggi. Gambar himpunan fuzzy

ditunjukkan pada gambar 9.

Gambar 7. Himpunan fuzzy umur

Gambar 8. Himpunan fuzzy Kedisiplinan kerja

c. Keahlian/Kompetensinya

Keahlian/Kompetensi terdiri atas lima himpunan fuzzy, yaitu Sangat Rendah, Rendah, Cukup, Tinggi dan Sangat Tinggi. Gambar himpunan fuzzy adalah sebagai berikut,

Gambar 9. Himpunan fuzzy Keahlian /Kompetensi

d. Tingkat Kesulitan Pekerjaan

Tingkat Kesulitan Pekerjaan terdiri atas tiga himpunan fuzzy, yaitu Rendah, Cukup dan Tinggi. Gambar himpunan fuzzy adalah sebagai berikut,

Gambar 10. Himpunan fuzzy Tingkat Kesulitan Pekerjaan

Sedangkan dalam menentukan kebutuhan jam dalam optimasi produksi terbagi atas tiga kategori, yaitu SangatMemuaskan (SM), Memuaskan (M) dan Kurang Memuaskan (KM).

Gambar 11. Himpunan fuzzy variabel Jam

Fungsi Keanggotaan Untuk Setiap Himpunan a. Variabel Umur  Himpunan Muda (M) ,0 25 25 x x   ( ) M x



 45 , 25 45 20 x x  _{ } 0,x45  Himpunan Parobaya (P) 0,x25;x65 ( ) P x



 25, 25 45 20 x x  _{ } 65 , 45 65 20 x x  _{ }

(8)

32  Himpunan Tua (T) 0,x45 ( ) T x



 45, 45 65 20 x x  _{ } 90 , 65 90 25 x x  _{ }

b. Variabel Kedisiplinan Kerja  Himpunan Rendah (R) ,0 25 25 x x   ( ) R x



 50 , 25 50 25 x x  _{ } 0,x50  Himpunan Cukup (C) 0,x25;x75 ( ) C x



 25, 25 50 25 x x  _{ } 75 ,50 75 25 x x  _{ }  Himpunan Tinggi (T) 0,x50 ( ) T x



 50,50 75 25 x x  _{ } 100 , 75 100 25 x x  _{ } c. Variabel Keahlian/Kompetensi  Himpunan Sangat Rendah (SR)

25 , 0 25 25 x x  _{ } ( ) SR x



 0,x25  Himpunan Rendah (R) ,0 25 25 x x   ( ) R x



 50,50 75 25 x x  _{ } 100 , 75 100 25 x x  _{ }

 Himpunan Sangat Tinggi (ST) 0,x75 ( ) ST x



 75,75 100 25 x x  _{ }

d. Variabel Tingkat Kesulitan Kerja  Himpunan Rendah (R) ,0 25 25 x x   ( ) R x



 50,50 75 25 x x  _{ } 100 , 75 100 25 x x  _{ }

e. Variabel Kebutuhan Jam

 Himpunan Sangat Rendah (SM) 40 , 0 40

40

x x

(9)

33 ( ) SM x



 0,x40  Himpunan Memuaskan (M) 0,x20;x60 ( ) M x



 20, 20 40 20 x x  _{ } 60 , 40 60 20 x x  _{ }  Himpunan Kurang Memuaskan

(KM) 0,x40 ( ) KM x



 40, 40 80 40 x x  _{ } Aturan Fuzzy

Pada metode Tsukamoto, sistem terdiri dari atas beberapa aturan. Dimana aturan dibuat dengan mengambil data yang didasarkan atas pengalaman hasil kerja dan juga penilaian seorang pimpro terhadap pekerja yang direpresentasikan dalam bentuk kebutuhan jam dalam menyelesaikan setiap pekerjaan. Dari data itu maka terbentuklah 135 aturan fuzzy.

Simulasi Sistem dan Pengujian

Dari hasil pengujian kebutuhan jam dalam penyelesaian suatu pekerjaan pembuatan kapal khususnya pada tahap laminasi diperoleh suatu pola bahwa ;  semakin muda umur pekerja maka

semakin cepat atau semakin sedikit jam yang diperlukan dalam menyelesaikan pekerjaan. Grafiknya dapat dilihat pada gambar 12.  Semakin disiplin orang dalam

bekerja, maka semakin cepat pekerjaan dapat diselesaikan. Grafiknya dapat dilihat pada gambar 13.

 Semakin tinggi kompetensi yang

dimiliki oleh pekerja, maka semakin mudah dia menyelesaikan suatu pekerjaan. Artinya semakin cepat pekerjaan terselesaikan. Grafiknya dapat dilihat pada gambar 14.

Gambar 12. Grafik kebutuhan jam yang dipengaruhi variabel umur

Gambar 13. Grafik kebutuhan jam yang dipengaruhi variabel kedisiplinan pekerja

Gambar 14. Grafik kebutuhan jam yang dipengaruhi variabel kompetensi

Simpulan dan Saran Simpulan

Berdasarkan hasil pengujian kebutuhan jam dalam optimasi produksi pada proses pembangunan kapal, dapat disimpulkan sebagai berikut:

1. semakin muda umur pekerja maka semakin cepat atau semakin sedikit

(10)

34

jam yang diperlukan dalam menyelesaikan pekerjaan.

2. Semakin disiplin orang dalam bekerja, maka semakin cepat pekerjaan dapat diselesaikan. Semakin tinggi kompetensi yang dimiliki oleh pekerja, maka semakin mudah dia menyelesaikan suatu pekerjaan. Artinya semakin cepat pekerjaan terselesaikan.

Saran

Adapun saran yang diberikan oleh peneliti, sebagai upaya pengembangan penelitian dikemudian hari adalah dalam menentukan aturan fuzzy yang berdasarkan variabel umur, kedisiplinan kerja, kompetensi dan tingkat kesulitan kerja harus se-obyektifitas mungkin atau berdasarkan banyak pengalaman produksi. Sehingga faktor keberhasilan dalam menentukan kebutuhan jam lebih besar.

Daftar Rujukan

…, (2010), “Training Manual on the construction of FRP beach landing boats”,

Fisheries and

Aquaculture Resources

and Conservation

Division FAO, Rome

Hendriyadi, (2003), “Laporan Resmi Kerja Praktek PT. Daya

Radar Utama

(Shipyard and

Engineering)”, Jurusan Teknik Perkapalan – FTK ITS.

Fathulloh., I Putu. A. W., Karyono,

Tri., (2011),