Penjadwalan Produksi Kopi Bubuk Robusta Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus Margading Coffee Malang)

Sinaga, Daniel and Mas’ud Effendi, STP, MP (2023) Penjadwalan Produksi Kopi Bubuk Robusta Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus Margading Coffee Malang). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Kopi merupakan tanaman hasil pertanian yang banyak dikembangkan di Indonesia dan termasuk menjadi komoditi unggulan dan mampu meningkatkan devisa Negara. Salah satu produsen kopi di Malang yaitu MARGADING (Masyarakat Ampel Gading). Permasalahan yang dihadapi oleh Margading Coffee adalah tidak mampu memenuhi permintaan konsumen karena kondisi permintaan yang fluktuatif dan penjadwalan dilakukan masih berdasarkan pengalaman masa lalu. Hal ini memberikan dampak pada waktu produksi yang kurang efisien, pemborosan waktu, efektivitas mesin yang tidak maksimal dan tidak terpenuhinya permintaan konsumen secara optimal yang berdampak pada kehilangan profit. Maka dari itu diperlukan penjadwalan produksi untuk menentukan urutan pengerjaan produk yang optimal dan mengurangi makespan (waktu pengerjaan seluruh job). Algoritma Genetika mampu memecahkan masalah kombinatorik karena sifatnya yang heuristik sehingga dapat memecahkan suatu permasalahan dengan mencari solusi optimal pada penjadwalan produksi. Penyelesaian permasalahan dengan menggunakan algoritma genetika dilakukan dengan beberapa tahapan. Pertama dimulai dari inisialisasi populasi atau sekumpulan dari gen (kromosom), lalu melakukan fungsi fitness untuk memperoleh baik atau buruknya solusi, melakukan seleksi dengan melakukan crossover dan mutasi untuk memperoleh populasi yang baru sampai pada generasi yang ditentukan. Pengujian parameter algoritma genetika yang optimal didapatkan dengan menggunakan rekomendasi De Jong dengan parameter ukuran populasi sebesar 30, probabilitas mutasi yaitu 0.001, probabilitas crossover yaitu 0.6, dan ukuran generasi sebesar 100. Penjadwalan dengan metode algoritma mampu menghasilkan makespan sebesar 463 menit dalam satu kali produksi. Sedangkan dengan menggunakan metode eksakta menghasilkan makespan sebesar 493 menit. Berdasarkan pertimbangan tersebut maka metode penjadwalan dengan algoritma genetika dapat menjadi rekomendasi di Margading Coffee. Saran yang dapat diberikan setelah dilakukan penelitian yaitu pengujian parameter untuk setiap penelitian perlu dilakukan trial dan error sehingga diperoleh nilai yang lebih maksimum. Hasil akurasi peramalan dapat menggunakan metode single exponential smoothing. Penjadwalan dengan algoritma genetika dapat menjadi rekomendasi untuk diimplementasikan di Margading coffee untuk penjadwalan produksi yang lebih mudah.

English Abstract

Coffee is an agricultural crop that is widely developed in Indonesia and is included as leading commodity and is able to increase the country’s foreign exchange. The coffee producers in Malang is MARGADING (Ampel Gading Society). The problem faced by Margading Coffee is that it is unable to meet consumer demand because demand conditions are fluctuating and scheduling is still based on experience. This has an impact on production time which is less efficient, wasted time, machine effectiveness is not optimal and does not meet consumer demand optimally which result in loss of profit. Therefore it is necessary to schedule production to determine the optimal sequence of product processing and reduce makespan (time for completing all jobs). Genetic Algorithm is able to solve combinatoric problems because of its heuristic nature so that it can solve a problem by finding optimal solutions in production scheduling. Solving problems using genetic algorithms is carried out in several stages. The first starts with the initialization of the population or a set of genes (chromosomes), then performing a fitness function to obtain a good or bad solution, then carrying out selection by carrying out crossovers and mutations to obtain a new population up to the next generation. Which is determined. Testing the parameters of the optimal genetic algorithm is obtained by using De Jong's recommendation with a population size parameter of 30, a mutation probability of 0.001, a crossover probability of 0.6, and a generation size of 100. Scheduling with the algorithm method is capable of producing a makespan of 463 minutes in one production. Whereas using the exact method produces a makespan of 493 minutes. Based on these considerations, the scheduling method with a genetic algorithm can be a recommendation at Margading Coffee. Advice that can be given after the research is carried out, namely testing the parameters for each study needs to be done by trial and error so that a maximum value is obtained. Forecasting accuracy result can use the single exponential smoothing method. Scheduling with a genetic algorithm can be a recommendation to be implemented in Margading coffee for easier production scheduling.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	052310
Uncontrolled Keywords:	Kopi Robusta, Algoritma Genetika, Penjadwalan Produksi-Robusta Coffee, Genetic Algorithm, Production Scheduling
Divisions:	Fakultas Teknologi Pertanian > Teknologi Industri Pertanian
Depositing User:	Unnamed user with email y13w@ub.ac.id
Date Deposited:	15 Jan 2024 03:23
Last Modified:	15 Jan 2024 03:23
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/209834

Text (DALAM MASA EMBARGO) Daniel Sinaga.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2025. Download (3MB)

Actions (login required)

View Item