OPTIMASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENJADWALAN PADA PABRIK MANUFAKTUR

Algoritma genetika (AG) adalah metode komputasi yang terinspirasi dari proses evolusi biologis. Dalam konteks penjadwalan produksi, AG digunakan untuk mencari solusi optimal atau mendekati optimal dalam mengatur urutan pekerjaan, alokasi sumber daya, dan waktu penyelesaian produksi.

Prinsip Kerja Algoritma Genetika dalam Penjadwalan Produksi

1. Representasi Kromosom: Setiap solusi potensial (jadwal produksi) direpresentasikan sebagai sebuah kromosom. Kromosom ini terdiri dari gen-gen yang mewakili informasi seperti urutan pekerjaan, mesin yang digunakan, dan waktu mulai.
2. Populasi Awal: Dibuat populasi awal yang terdiri dari sejumlah kromosom yang dihasilkan secara acak.
3. Fungsi Kecocokan: Didefinisikan fungsi kecocokan untuk menilai kualitas setiap kromosom. Fungsi kecocokan ini bisa berupa minimisasi waktu penyelesaian total, memaksimalkan penggunaan mesin, atau kombinasi keduanya.
4. Seleksi: Kromosom-kromosom dengan nilai kecocokan yang tinggi dipilih untuk menjadi induk dalam generasi berikutnya.
5. Crossover: Proses pertukaran sebagian informasi genetik antara dua kromosom induk untuk menghasilkan keturunan baru.
6. Mutasi: Perubahan acak pada gen-gen kromosom untuk meningkatkan keragaman genetik dan menghindari konvergensi prematur.
7. Generasi Baru: Kromosom-kromosom hasil crossover dan mutasi membentuk generasi baru.
8. Iterasi: Proses seleksi, crossover, dan mutasi diulang secara berulang hingga didapatkan solusi yang memenuhi kriteria tertentu atau mencapai jumlah generasi yang telah ditentukan.

Keunggulan Penggunaan Algoritma Genetika dalam Penjadwalan Produksi

• Fleksibel: Dapat menangani berbagai jenis masalah penjadwalan produksi dengan kompleksitas yang berbeda.
• Robust: Tahan terhadap perubahan pada data input dan parameter masalah.
• Paralel: Mudah diimplementasikan pada sistem multi-prosesor atau multi-komputer untuk meningkatkan kinerja.
• Optimal: Mampu menemukan solusi yang mendekati optimal, bahkan untuk masalah dengan ruang pencarian yang sangat besar.

Tantangan dan Pertimbangan

• Waktu Komputasi: Untuk masalah penjadwalan yang besar, AG dapat membutuhkan waktu komputasi yang lama.
• Parameter Tuning: Pemilihan parameter AG yang tepat (misalnya, ukuran populasi, probabilitas crossover, probabilitas mutasi) sangat berpengaruh pada kinerja algoritma.
• Representasi Kromosom: Pemilihan representasi kromosom yang tepat sangat penting untuk efisiensi algoritma.

Aplikasi Algoritma Genetika dalam Industri Manufaktur

• Penjadwalan Job Shop: Menentukan urutan pekerjaan pada berbagai mesin untuk meminimalkan waktu penyelesaian total.
• Penjadwalan Flow Shop: Menentukan urutan pekerjaan pada serangkaian mesin yang terhubung secara seri.
• Penjadwalan Proyek: Menentukan jadwal pelaksanaan aktivitas proyek untuk meminimalkan waktu penyelesaian proyek.
• Alokasi Sumber Daya: Membagi sumber daya (misalnya, mesin, tenaga kerja) secara optimal untuk berbagai tugas.

Contoh Kasus

Misalnya, pada sebuah pabrik manufaktur, AG dapat digunakan untuk menentukan urutan produksi sejumlah produk yang berbeda pada beberapa mesin. Tujuannya adalah untuk meminimalkan waktu penyelesaian total sambil menjawab kendala-kendala seperti kapasitas mesin dan tenggat waktu pengiriman.

Dengan mengimplementasikan AG, pabrik dapat meningkatkan efisiensi produksi, mengurangi biaya, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.