Industri galangan kapal memerlukan efisiensi tinggi dalam proses produksi, khususnya dalam pemanfaatan material pelat baja. Salah satu tantangan utama adalah optimasi nesting atau penempatan pola potong pada pelat agar limbah material dapat diminimalkan. Penelitian ini mengaplikasikan algoritma Simulated Annealing (SA) untuk mengoptimasi proses nesting pada pemotongan pelat kapal. Metode SA dipilih karena kemampuannya untuk mengeksplorasi ruang solusi secara luas dan menghindari solusi sub-optimal dengan mekanisme probabilistik. Data pola potong diolah menggunakan pemrograman Python untuk menghasilkan layout nesting yang optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SA mampu meningkatkan yield rate menjadi 69,61% dengan scrap sebesar 30,39%, lebih baik dibandingkan metode manual yang menghasilkan yield rate 62,97% dan scrap 37,03%. Selain itu, waktu pengerjaan optimasi menggunakan SA jauh lebih singkat, yaitu 60 detik dibandingkan satu jam pada metode manual. Dengan demikian, penerapan algoritma SA pada proses nesting pelat kapal dapat meningkatkan efisiensi material dan waktu produksi sekaligus mengurangi biaya dan limbah. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam mendukung praktik produksi yang lebih berkelanjutan di industri galangan kapal.

---

The shipbuilding industry demands high efficiency in the production process, especially in the utilization of steel plates. One of the main challenges is nesting optimization, which involves arranging cutting patterns on the plates to minimize material waste. This study applies the Simulated Annealing (SA) algorithm to optimize the nesting process in ship plate cutting. SA was chosen due to its capability to explore a wide solution space and avoid sub-optimal solutions through probabilistic acceptance. Cutting pattern data were processed using Python programming to generate an optimal nesting layout. The results show that the SA method improved the yield rate to 70.89% with scrap at 29.11%, outperforming the manual method which yielded 62.97% and 37.03% scrap. Additionally, the optimization time using SA was significantly shorter at 20 seconds compared to one hour manually. Therefore, applying the SA algorithm in ship plate nesting enhances material efficiency and production time, reducing costs and waste. This research contributes to promoting more sustainable production practices in the shipbuilding industry.