• Tidak ada hasil yang ditemukan

Perbaikan Penjadwalan Produksi Dengan Menggunakan Metode Cross Entropy Genetic Algorithm Pada PT. Florindo Makmur

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Perbaikan Penjadwalan Produksi Dengan Menggunakan Metode Cross Entropy Genetic Algorithm Pada PT. Florindo Makmur"

Copied!
1
0
0

Teks penuh

(1)

ABSTRAK

PT. Florindo Makmur mengalami beberapa kali keterlambatan waktu pengiriman kepada konsumen (order). Data sekunder menunjukkan jumlah keterlambatan setiap bulan dalam pengiriman produk oleh PT. Florindo Makmur. Keterlambatan disebabkan oleh lamanya waktu total penyelesaian pada produk tepung tapioka merek Rose Brand dan Gunung Agung. Tujuan penelitian untuk memperbaiki dan merancang penjadwalan produksi. Objek penelitian yang diamati adalah urutan proses produksi produk jenis Rose Brand dan Gunung Agung. Urutan penjadwalan yang diperoleh dengan menggunakan metode Cross Entropy-Genetic Algortihm adalah urutan job B – job A dengan nilai makespan 41,22 jam sedangkan nilai makespan untuk penjadwalan dengan menggunakan metode First Come First Serve adalah 45 jam. Terdapat pengurangan makespan sekitar 8,4 %, serta nilai Efficiency Index (EI) yang diperoleh adalah 1,0917 (nilai EI > 1) dan nilai Relative Error (RE) dari hasil perhitungan adalah 8,4%. Hal ini menunjukkan bahwa metode Cross Entropy-Genetic Algortihm memiliki performansi yang lebih baik dibandingkan dengan metode perusahaan (FCFS) dan adanya perbedaan makespan antara metode Cross Entropy-Genetic Algortihm dan metode perusahaan (FCFS).

Kata Kunci:Penjadwalan Produksi, First Come First Serve, Cross Entropy Genetic Algorithm, Makespan, Effecency Index, Relative Error

Referensi

Dokumen terkait

Sasaran yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah mengetahui urutan penjadwalan yang memberikan nilai makespan yang minimum serta mengghindari waktu menganggur pada mesin

Metode CEGA digunakan dalam penelitian ini untuk mendapatkan nilai makespan yang minimum sehingga diperoleh penjadwalan yang optimal dan dapat meminimasi waktu proses

Makalah ini menerapkan metode cross entropy yang dikombinasikan dengan algoritma genetika (cross entropy-genetic algorithm (CEGA)) pada mesin kasus flow shop untuk

Hasil penelitian untuk order bulan April 2016 menunjukkan makespan yang diperoleh dengan metode aktual perusahaan yaitu metode FCFS adalah 2166,92 jam dan

Sedangkan hasil penjadwalan berdasarkan metode Nawaz Enscore and Ham (NEH) urutan penjadwalan job menjadi 2-1-3-5-4 atau 2-3-1-5-4 dengan nilai makespan sebesar 26,42 hari, idle

Berdasarkan penelitian yang telah banyak dilakukan sebelumnya, permasalahan dalam mengurangi waktu produksi pada kasus penjadwalan flow shop yang menggunakan metode Cross Entropy

job dibangkitkan secara random. 3) Perhitungan fungsi tujuan, dihitung berdasarkan nilai makespan. 4) Penentuan sampel elit, maka nilai makespan dari semua sampel diurutkan

Kriteria penjadwalan algoritma genetika dalam penelitian ini adalah minimisasi makespan sehingga didapatkan rancangan sistem penjadwalan yang optimal berupa urutan job