PENJADWALAN 20 JOB 8 MESIN DENGAN METODE GENETIC ALGORITHM (GA)

Simple item page
dc.contributor.authorFerdian, Rendiyatna
dc.date.accessioned2014-10-06T02:52:41Z
dc.date.accessioned2019-10-22T09:44:35Z
dc.date.available2014-10-06T02:52:41Z
dc.date.available2019-10-22T09:44:35Z
dc.date.issued2013
dc.description.abstractPenelitian ini merupakan perluasan dari penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Iskandar (2013) dengan judul “IMPLEMENTASI PENJADWALAN MESIN JOB SHOP DENGAN METODE HEURISTIC DISPATCHING RULES DI CV BOEING TEKNIK MANDIRI”. Pada penelitian tersebut dilakukan penjadwalan mesin job shop dengan menggunakan metode Heuristic Dispatching Rules. Untuk melihat apakah metode tersebut tepat dan baik untuk diterapkan pada proses penjadwalan mesin saat ini, maka penulis mencoba melakukan pendekatan dengan metode lain untuk membandingkan hasil yang didapat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan penjadwalan mesin job shop dengan menggunakan metode Genetic Algorithm dan membandingkan hasil yang didapat dengan hasil penjadwalan yang dilakukan Iskandar (2013) dengan metode Heuristic Dispatching Rules. Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan melakukan identifikasi masalah yang akan digunakan sebagai topik penelitian, melakukan studi literatur mengenai penjadwalan mesin job shop dengan metode Genetic Algorithm, pengumpulan data hasil penjadwalan sebelumnya, pengolahan data dengan metode Genetic Algorithm, analisis hasil penjadwalan, serta memberikan kesimpulan dan saran. Pengolahan penjadwalan mesin dengan metode Genetic Algorithm dilakukan dengan menggunakan software Palisade Decision Tools (Evolver 6.1) versi trial. Software yang digunakan merupakan versi trial, dalam versi trial tidak terdapat perbedaan yang signifikan dalam proses perhitungan maupun penggunaannya. Perbedaan antara versi trial dan versi full hanya terdapat pada batas lama penggunaan software yaitu selama 15 hari. Penggunaan software dalam pengolahan data dilakukan untuk mempercepat proses komputasi yang dilakukan dalam metode Genetic Algorithm. Setelah dilakukan proses pengolahan data dengan menggunakan metode Genetic Algorithm selama 27 menit 33 detik, didapatkan hasil penjadwalan untuk kriteria Cmax sebesar 2391,017 menit, kriteria Fmax sebesar 2391,017 menit, kriteria Lmax sebesar -151,05 menit dan kriteria Tmax sebesar 0 menit. Dibandingkan dengan hasil penjadwalan yang dilakukan oleh Iskandar (2013) dengan menggunakan metode Heuristic Dispatching Rules, penjadwalan mesin dengan menggunakan metode Genetic Algorithm menghasilkan efisiensi 5,25% dalam kriteria Cmax serta Fmax. Untuk kriteria Lmax metode Genetic Algorithm menghasilkan efisiensi sebesar 106,2%.en_US
dc.identifier.urihttp://repository.widyatama.ac.id/handle/123456789/3722
dc.language.isootheren_US
dc.publisherUniversitas Widyatamaen_US
dc.subjectPenjadwalan Mesinen_US
dc.subjectJob Shopen_US
dc.subjectMetode Heuristic Dispatching Rulesen_US
dc.subjectGenetic Algorithmen_US
dc.subjectMachine Schedullingen_US
dc.subjectHeuristic Dispatching Rules methoden_US
dc.titlePENJADWALAN 20 JOB 8 MESIN DENGAN METODE GENETIC ALGORITHM (GA)en_US
dc.typeThesisen_US
Files
Original bundle
Now showing 1 - 5 of 10
Thumbnail Image
Name:
Cover.pdf
Size:
85.55 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
Thumbnail Image
Name:
Abstrak.pdf
Size:
37.26 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
Thumbnail Image
Name:
Daftar Isi.pdf
Size:
44.36 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
Thumbnail Image
Name:
Bab 1.pdf
Size:
667.3 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
Thumbnail Image
Name:
Bab 2.pdf
Size:
2.25 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download
Collections
Industrial Engineering - Bachelor