Hadi, Ganes Rahma and Mas’ud Effendi,, STP, MP and Dr. Retno Astuti,, STP., MT (2022) Penjadwalan Produksi Kopi Robusta (Coffea Robusta) Menggunakan Metode Algoritma Genetika. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Komoditas kopi saat ini menjadi salah satu hasil perkebunan yang diminati dan memiliki pengaruh terhadap peningkatan devisa pada sektor pertanian di Indonesia. Salah satu penghasil kopi terbesar di Jawa Timur pada Kabupaten Malang salah satunya yaitu Asosiasi Kopi Gunung Kawi. Permasalahan yang dihadapi Asosiasi Kopi Gunung Kawi yaitu tidak dapat memenuhi permintaan konsumen karena penjadwalan produksi berdasarkan pada pengalaman masa lalu. Hal tersebut berdampak pada tidak terpenuhinya permintaan konsumen secara optimal dan kehilangan kesempatan memperoleh profit. Penjadwalan yang belum tepat dapat dikarenakan aktivitas produksi yang kurang efektif yang dapat berakibat pada menurunnya kepuasan pelanggan. Metode algoritma genetika digunakan karena mampu memecahkan permasalahan multi objective sehingga menjadi penyelesaian yang optimal berdasarkan solusi terbaik. Proses penjadwalan produksi pada penelitian ini nantinya akan dibantu dengan menggunakan bantuan dari pengembangan sistem untuk penjadwalan produksi. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Python 3.8 dengan menggunakan paket perangkat lunak Anaconda dan Qt Designer. Pengujian parameter algoritma genetika yang optimal didapatkan dengan parameter ukuran populasi sebesar 200. Kombinasi Cr sebesar 0,6 dan Mr sebesar 0,5 serta ukuran generasi sebesar 360. Pemilihan parameter didasarkan pada pengujian parameter yang menghasilkan fitness tertinggi saat 10 kali running. Penjadwalan dengan metode algoritma genetika mampu mengurangi makespan dibuktikan dari perbedaan makespan aktual perusahaan sebesar 1504 menit dan pada algoritma genetika sebesar 1342 menit. Berdasarkan pertimbangan tersebut maka metode penjadwalan dengan algoritma genetika layak untuk diimplementasikan di Asosiasi Kopi Gunung Kawi. Saran yang dapat diberikan setelah dilakukannya penelitian yaitu pengujian parameter untuk setiap penelitian perlu dilakukan melalui trial and error sehingga memperoleh nilai yang lebih maksimum. Hasil akurasi sistem peramalan masih dapat diturunkan. Perbaikan dapat dilakukan pada implementasi perangkat, sebaiknya dapat diintegrasikan dengan ponsel agar pengguna dapat melakukan penjadwalan produksi dengan lebih mudah.
English Abstract
Coffee is currently one of the most sought after plantation products and has an influence on increasing foreign exchange in the agricultural sector in Indonesia. One of the largest coffee producers in East Java in Malang Regency, one of which is the Gunung Kawi Coffee Association. The problem faced by the Gunung Kawi Coffee Association is that it cannot meet consumer demand because production scheduling is based on past experience. This has an impact on not meeting consumer demand optimally and losing the opportunity to earn profits. Improper scheduling can be due to ineffective production activities which can result in decreased customer satisfaction. The genetic algorithm method is used because it is able to solve multi-objective problems so that it becomes an optimal solution based on the best solution. The production scheduling process in this research will be assisted by using assistance from system development for production scheduling. The programming language used is Python 3.8 using the Anaconda and Qt Designer software packages. Optimal genetic algorithm parameter testing is obtained with a population size parameter of 200. The combination of Cr is 0.6 and Mr is 0.5 and the generation size is 360. Parameter selection is based on parameter testing that produces the highest fitness when 10 runs. Scheduling with the genetic algorithm method is able to reduce the makespan as evidenced by the difference in the company's actual makespan of 1504 minutes and the genetic algorithm by 1342 minutes. Based on these considerations, the scheduling method with the genetic algorithm is feasible to be implemented at the Gunung Kawi Coffee Association. Suggestions that can be given after the research is carried out are parameter testing for each study needs to be done through trial and error so as to obtain a more maximum value. The results of the forecasting system accuracy can still be lowered. Improvements can be made to the implementation of the device, preferably it can be integrated with mobile phones so that users can schedule production more easily.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | 0522100023 |
| Uncontrolled Keywords: | Algoritma Genetika, Kopi Robusta, Penjadwalan Produksi,Genetic Algorithm, Robusta Coffee, Production Scheduling |
| Subjects: | 300 Social sciences > 338 Production > 338.1 Agriculture > 338.16 Production efficiency |
| Divisions: | Fakultas Teknologi Pertanian > Teknologi Industri Pertanian |
| Depositing User: | soegeng sugeng |
| Date Deposited: | 09 May 2022 02:15 |
| Last Modified: | 09 May 2022 02:15 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/190278 |
![[thumbnail of DALAM MASA EMBARGO]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (DALAM MASA EMBARGO)
GANES RAHMA HADI.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2024. Download (1MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |