Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Penjadwalan job shop dengan kriteria biaya keterlambatan merupakan permasalahan yang jarang digunakan dalam penelitian job shop. Umumnya penjadwalan job shop diselesaikan dengan menggunakan metode metaheuristik, salah satu metode metaheuristik yang populer dibicarakan adalah algoritma Bee Colony. Algoritma Bee Colony merupakan algoritma yang tidak memiliki metode untuk lepas dari local optimum, seperti yang dinyatakan pada penelitian Chong (Chong, et al. 2005), maka penelitian ini akan melakukan modifikasi terhadap algoritma Bee Colony dengan menggunakan tabu list, untuk meningkatkan perfroma pencarian solusi dan waktu komputasi untuk permasalahan penjadwalan job shop dengan kriteria biaya keterlambatan. Hasil penelitian menunjukan bahwa algoritma Bee colony-Tabu memberikan perfroma yang serupa untuk kriteria biaya keterlambatan dan waktu komputasi terhadap algoritma Tabu Search dan lebih baik daripada algoritma Bee Colony dan Differentialial Evolution untuk kriteria biaya keterlambatan. Sedangkan untuk waktu komputasi algoritma Bee colony dengan Tabu List lebih unggul daripada algoritma Tabu Search dan Bee Colony, namun waktu komputasi algoritma Differentialial Evolution lebih unggul daripada algoritma Bee colony-Tabu, Tabu Search dan Bee Colony.

---

Job shop scheduling with tardiness cost is a problem that rarely exist in paper research. Generally, job shop scheduling solved using metaheuristik method, one of metaheuristik methods popular discussed in many paper are Bee Colony algorithm. Bee Colony Algorithm is an algorithm that does not have a method to escape from local optimum, as stated in the Chong?s research (Chong, et al. 2005), because of that this research will make modifications to the Bee Colony algorithm using the taboo list, to improve searching solution and computing time for job shop scheduling problems with late fees criteria. The results showed that the Bee colony-Tabu algorithm gives perfromance similar to the Tabu Search algorithm and better than Bee Colony algorithm for late fees criteria and computation time, and Differentialial Evolution for the criteria for late fees. As for computational time Bee colony with Tabu List algorithm is superior to Tabu Search algorithm and the Bee Colony, but the computing time algorithm Differentialial Evolution algorithm is superior to Bee Colony-Tabu, Tabu Search and Bee Colony.

Abstrak :
Pada perusahaan manufaktur, penjadwalan produksi job shop memegang peranan yang penting dalam hal tercapainya kondisi yang mendekati optimal dalam proses produksi. Melalui penelitian ini penulis bermaksud untuk menerapkan algoritma tabu search pada penjadwalan produksi job shop dengan tujuan minimasi penalty awal dari permasalahan yang ada lalu solusi tersebit dijadikan sebagai solusi terbaik. Solusi terbaik tersebut dimaksudkan ke dalam tabu list, setelah itu di proses di iterasi berikutnya sampai mendekati titik optimal. Penelitian ini mempunyai 5 job yang bertotalkan 95 komponen yang akan diproses di 24 mesin. Dari hasil percobaan yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa algoritma tabu search mempunyai hasil sejumlah 5732 menit dan apabila dibandingkan dengan solusi awal mengalami penurunan makespan sebesar 6.2 % yang lebih baik pada permasalahan penjadwalan produksi job shop dengan tujuan minimasi penalti keterlambatan.

---

In manufacturing, production scheduling job shop plays an important role in the achievement of near-optimal conditions in the production process. Through this study the author intends to apply the tabu search algorithms on the production job shop scheduling with the goal of minimizing the initial penalty of existing problems and solutions tersebit serve as the best solution. The best solution is intended to the taboo list, after it was processed in the next iteration until near the optimum point. This study has 5 job that bertotalkan 95 components will be processed in 24 machines. From the results of experiments that have been done, we can conclude that tabu search algorithms have the results of a number of 5732 minutes and when compared with the initial solution makespan decreased by 6.2% better on the production job shop scheduling problem with the objective of minimizing the delay penalty.