Widodo, DianSetiya (2014) Pendekatan Algoritma Cross Entropy-Genetic Algorithm Untuk Menurunkan Makespan Pada Penjadwalan Flow Shop Produk Spare Part Roda Gigi Mesin Pembulat Lidi Tusuk Sate Di Cv. “Xyz”. Magister thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Penjadwalan flow shop merupakan penjadwalan dimana setiap job akan melalui setiap mesin dengan urutan yang sama. Tujuan utamanya yaitu menyelesaikan serangkaian pekerjaan (job) berdasarkan urutan proses untuk mendapatkan nilai makespan yang optimal. Permasalahan yang dihadapi CV. “XYZ” yaitu tidak adanya perencanaan penjadwalan dan tingginya permintaan spare part roda gigi mesin pembulat lidi tusuk sate yang melebihi kapasitas produksi mengakibatkan perusahaan harus mengoptimalkan penjadwalan job. Salah satu cara untuk mengoptimalkan penjadwalan yaitu dengan meminimasi makespan. Pada penelitian ini untuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan produksi dengan sistem flow shop maka digunakan metode penggabungan algoritma cross entropy-genetic algorithm (CEGA) untuk meminimasi makespan. Penelitian ini juga menggunakan software MATLAB untuk menyelesaikan model yang disusun. Dalam implementasi CEGA dengan Software MATLAB langkahlangkah yang dilakukan adalah perencanaan (planning), Analisis (Analysis), Perancangan (Design), Penerapan (Implementation) dan uji coba (Testing). Berdasarkan hasil penelitian dengan menerapkan metode CEGA dapat m emberikan solusi yang optimal. Hal tersebut terbukti berdasarkan teknik pembanding yaitu teknik enumerasi didapatkan hasil yang sama dengan nilai makespan sebesar 9182 detik, akan tetapi jika dibandingkan perusahaan metode CEGA lebih baik dengan efisiensi makespan sebesar 12,18%. Penggunaan CEGA dengan program MATLAB ini memiliki keuntungan lebih yaitu mempermudah dan mempercepat dalam melakukan perhitungan untuk mendapatkan solusi yang optimal
English Abstract
In flow shop scheduling each job will go through every machine in same order. first goal is to complete a series of jobs in order to obtain optimal makespan. problem of CV. "XYZ" is that re is not planning and scheduling of high demand for stick skewers rounding machine gear that exceeds capacity of production which resulted that company should optimize job scheduling. One way to optimize scheduling is to minimize makespan. To solve production scheduling problems with system flow shop, cross entropy algorithm-genetic algorithm (CEGA) used to minimize makespan. This study also using MATLAB software to solve structured model. In implementation of CEGA by using MATLAB re are some steps which are planning, analysis, designing, implementation, and tasting. Based on results of research Cross Entropy Algorithm-Genetic Algorithm (CEGA) can provide optimal solution. This is evident by a comparison technique that enumeration techniques obtained similar results with makespan 1982 seconds, but when compared to company, CEGA method is better with makespan efficiency of 12.18%. use of CEGA with MATLAB has more advantages that simplify and speed in performing calculations to can optimal solution.
| Item Type: | Thesis (Magister) |
|---|---|
| Identification Number: | TES/658.53/WID/p/041400973 |
| Subjects: | 600 Technology (Applied sciences) > 658 General management > 658.5 Management of production |
| Divisions: | S2/S3 > Magister Teknik Mesin, Fakultas Teknik |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 04 Jun 2014 10:16 |
| Last Modified: | 04 Jun 2014 10:16 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/159791 |
Actions (login required)
 |
View Item |