IMPLEMENTASI PROGRAM KOMPUTASI ALGORITMA KESEIMBANGAN LINTASAN PERAKITAN

Transkripsi

1 IMPLEMENTASI PROGRAM KOMPUTASI ALGORITMA KESEIMBANGAN LINTASAN PERAKITAN Prudensy F. Opit 1 ; Marsella T. Kornelis 2 ; Karunia A. Mahardini 3 Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Unika De La Salle Manado, Kampus Kairagi I Kombos Manado prudensy_f@yahoo.com 1 ; marsella1186@hotmail.com 2 ; karunia_mahardini@yahoo.com 3 ABSTRACT Assembly line balancing problem (ALBP) is well known to perform an optimize line balance efficiency as a result of assigning a series of work elements under certain restrictions. Work elements, cycle time, process time for each work element, and number of predecessors are some of important inputs needed to generate the problem. In a real system, these data can always be changed. In some case, these data can also be extensive. Manual computation is not recommended to solve the problem. In addition to the length of time required, manual computation is often inaccurate. This paper implements special computing programs to solve simple line balancing problem (SLBP) faster and more accurate. Three common used of line balancing algorithms such as Computer Method for Sequencing Operations for Assembly Lines (COMSOAL), task with Least Number of Predecessors (TLNP), and Largest Candidate (LC) are programmed using three different tools, VBA Excel 2007, Visual Basic (VB) database 6.0, and Visual Studio 2008 C++. The programs will be able to read a maximum of 50 work elements and a maximum of 5 predecessors for each work element inputted by users. The results will be the optimum number of work stations, work elements assigned for each station, and line balance efficiency. Keywords: Simple Assembly Line Balancing Problem, Comsoal, Task with Least Number of Predecessors, Largest Candidate, Line Balance Efficiency. ABSTRAK Keseimbangan lintasan perakitan atau assembly line balancing problem (ALBP) digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang berkaitan dengan optimasi keseimbangan lintasan di mana serangkaian elemen kerja ditugaskan dalam stasiun tertentu berdasarkan batasan-batasan yang telah ditentukan. Untuk mendapatkan hasil yang optimal, elemen kerja, waktu siklus, waktu proses, serta jumlah predecessor dari tiap elemen menjadi input yang sangat berpengaruh. Dalam sistem nyata, data yang dibutuhkan dapat terus berubah. Data tersebut juga sering kali dibutuhkan dalam jumlah besar sehingga perhitungan manual tidak direkomendasikan dalam menyelesaikan permasalahan ini karena membutuhkan waktu yang lama dan tingkat akurasinya rendah. Paper ini mengimplementasikan suatu program komputasi yang dirancang khusus untuk menyelesaikan simple line balancing problem (SLBP) dengan lebih cepat dan akurat. Tiga algoritma line balancing yang telah digunakan secara luas, yaitu Computer Method for Sequencing Operations for Assembly Lines (COMSOAL), Task with Least Number of Predecessors (TLNP), dan Largest Candidate (LC) dirancang menggunakan tiga bahasa pemrograman yang berbeda, VBA Excel 2007, Visual Basic (VB) Database 6.0, dan Visual Studio 2008 C++. Ketiga program ini dapat membaca hingga 50 elemen kerja dengan maksimum 5 predecessor untuk setiap elemen. Hasil akhirnya berupa jumlah stasiun kerja, penugasan elemen kerja di tiap stasiun, serta efisiensi keseimbangan lintasan yang optimal. Kata kunci: Simple Line Balancing Problem, Comsoal, Task with Least Number of Predecessors, Largest Candidate, Efisiensi keseimbangan lintasan. Implementasi Program Komputasi (Prudensy F. Opit; dkk) 69

2 PENDAHULUAN Assembly line balancing problem (ALBP) merupakan salah satu permasalahan Operations Research (OR) yang klasik. ALBP berkaitan dengan optimasi penugasan elemen kerja ke dalam stasiun tertentu. Salah satu kasus ALBP yang paling banyak diteliti adalah Simple Assembly Line Balancing (SALB) yang didasarkan pada beberapa asumsi, antara lain waktu siklus sama untuk setiap stasiun dan waktu proses tiap elemen kerja bersifat deterministik. Boysen et. al. (2006) mengklasifikasikan ALBP secara detail, termasuk konsep SALB. Penelitian mengenai optimasi line balancing terus berkembang, di mana sebagian besar peneliti menekankan pada metode optimasi yang dapat diaplikasikan dalam sistem nyata. Falkenauer (200x) membahas permasalahan ini dengan terperinci. Menurutnya, banyak terjadi ketidaksesuaian antara teori optimasi line balancing OR dengan permasalahan line balancing yang terjadi di dunia nyata. Terdapat beberapa algoritma line balancing yang telah dikenal dan digunakan secara luas, antara lain Computer Method for Sequencing Operations for Assembly Lines (COMSOAL), task with Least Number of Predecessors (TLNP), Largest Candidate (LC), dan Rank Positional Weight (RPW). Fonseca, et. al. (2005) memodifikasi dua dari empat algoritma, yaitu Comsoal dan RPW untuk menyelesaikan permasalahan line balancing dengan variabel waktu fuzzy. Algoritma baru bersama sejumlah data yang nilainya tetap diprogram menggunakan Visual Basic (VB). Penelitian di bidang ini menjadi lebih kompleks dengan lebih banyak penyesuaian terhadap sistem nyata. Xu dan Xiao (2008) mengembangkan suatu model khusus ALBP yang mengintegrasikan simulasi fuzzy dan genetic algorithm (GA) untuk merancang hybrid intelligent algorithm. Baykasoğlu dan Dereli (2009) juga mengembangkan suatu model khusus yang digunakan untuk menyelesaikan kasus simple U-shaped ALBP dengan mengintegrasikan algoritma Comsoal, RPW, dan Ant Colony Optimization. Perpaduan ketiga algoritma ini selanjutnya diprogram menggunakan VB. Paper ini menekankan pada implementasi program komputasi yang dirancang untuk menyelesaikan permasalahan SALB dengan lebih cepat dan akurat. Ketiga algoritma yang umum digunakan, yaitu Computer Method for Sequencing Operations for Assembly Lines (COMSOAL), Task with Least Number of Predecessors (TLNP), dan Largest Candidate (LC) diprogram menggunakan VBA Excel 2007, VB Database 6.0, dan Visual Studio 2008 C++. Program komputasi yang dirancang ini bersifat fleksibel di mana user dapat melakukan perubahan pada input data. Program ini dapat membaca hingga 50 elemen kerja dengan maksimum 5 predecessor untuk setiap elemennya. METODE Pada dasarnya, setiap algoritma line balancing dibatasi dengan suatu kondisi di mana setiap elemen kerja yang akan ditugaskan kedalam stasiun kerja (workstation) tidak melanggar precedence rule serta memiliki waktu proses kurang atau sama dengan waktu siklus (CT) yang tersisa. Algoritma COMSOAL menggunakan metode acak (random) untuk menempatkan elemen kerja ke dalam workstation (Askin & Charles, 1993). Gambar 1 menunjukkan tahapan (prosedur) COMSOAL. 70 INASEA, Vol. 13 No.1, April 2012: 69-78

3 Gambar 1 Algoritma COMSOAL Algoritma TLNP memberikan prioritas kepada elemen kerja dengan jumlah predecessor yang lebih sedikit untuk ditugaskan kedalam workstation. Sedangkan algoritma LC memberikan prioritas kepada elemen kerja dengan waktu proses terbesar untuk terlebih dahulu ditugaskan ke dalam workstation. Gambar 2 menunjukkan prosedur TLNP dan LC. Implementasi Program Komputasi (Prudensy F. Opit; dkk) 71

4 Begin Mengidentifikasi algoritma Menentukan waktu siklus (CT) TLNP? No LC? No Menentukan elemen dan waktu proses (PT) untuk setiap elemen Mengidentifikasi predecessor untuk setiap elemen Mengidentifikasi precedence rule untuk setiap elemen Yes No Yes Membuat urutan/daftar elemen kerja berdasarkan waktu proses terbesar Menugaskan elemen kerja pada workstation berdasarkan urutan yang telah ditentukan Workstation penuh? Yes Yes Membuat urutan/daftar elemen kerja berdasarkan jumlah predecessor terkecil Menugaskan elemen kerja pada workstation baru Read PT PT <= CT tersisa? No Seluruh elemen kerja telah ditugaskan? Yes Menghitung jumlah stasiun dan Efisiensi keseimbangan lintasan End Gambar 2. Algoritma TLNPdan LC Data Set User dapat memasukkan hingga maksimum 50 elemen kerja dengan masing-masing elemen kerja memiliki maksimum 5 predecessor sehingga skenario yang ditentukan adalah sebagai berikut. Lihat Tabel 1 untuk data dan Gambar 3 untuk precedence diagram. Tabel 1 Data set No. Elemen Kerja Waktu (menit) 1 a a Predecessor 72 INASEA, Vol. 13 No.1, April 2012: 69-78

5 3 a a a a a a a1 9 a a1, a2 10 a a9, a11 11 a a3 12 a a3 13 a a4 14 a a4, a5 15 a a5, a6 16 a a15 17 a a6, a7 18 a a7 19 a a8, a9, a10 20 a a19 21 a a10, a12 22 a a12 23 a a13 24 a a14, a22, a23 25 a a12, a15, a16, a17, a24 26 a a16, a17 27 a a21, a22, a23 28 a a27 29 a a24 30 a a24 31 a a18, a25, a26, a30 32 a a20, a21, a27 33 a a32 34 a a32 35 a a24, a27, a28, a34 36 a a29, a30 37 a a30 38 a a31 39 a a31 40 a a19 41 a a33, a34, a35 42 a a35 43 a a42 44 a a35, a36, a37, a43, a45 45 a a37 Implementasi Program Komputasi (Prudensy F. Opit; dkk) 73

6 46 a a38 47 a a39 48 a a41, a42 49 a a46, a47 50 a a44, a47, a48, a49 Gambar 3 Precedence diagram Terdapat 50 elemen kerja dengan masing-masing elemen kerja memiliki (minimum) 1 hingga (maksimum) 5 predecessor dengan waktu proses yang telah diketahui. Waktu siklus diasumsikan sebesar 7 menit. Data ini selanjutnya dijadikan input ke dalam program yang telah dirancang menggunakan algoritma COMSOAL, TLNP, dan LC. Implementasi Program komputasi COMSOAL dirancang menggunakan VBA Excell Sementara, program komputasi TLNP dirancang menggunakan VB Database 6.0, dan program komputasi LC dirancang menggunakan Visual Studio 2008 C++. Ketiga program ini dijalankan pada personal computer dengan spesifikasi Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU 2.93GHz dan 2.00 GB of RAM. Input yang dibutuhkan adalah waktu siklus, elemen kerja, waktu proses, jumlah predecessor, serta detail predecessor untuk setiap elemen kerja. Computer Method for Sequencing Operations for Assembly Lines (COMSOAL) dengan VBA Excell 2007 Tampilan awal program dapat dilihat pada gambar 4. Sebelum mengeksekusi program, user harus mengaktifkan konten Macros serta memasukkan data yang telah diketahui dalam kotak berwarna kuning (terang). Gambar 5 memperlihatkan metode repetition (perulangan) yang terdapat pada algoritma COMSOAL. Program akan melakukan perulangan perhitungan random sebanyak 74 INASEA, Vol. 13 No.1, April 2012: 69-78

7 yang diinginkan user sehingga user mendapatkan hasil akhir yang paling optimal. Gambar 6 menunjukkan hasil akhir dari program komputasi COMSOAL. Gambar 4 Tampilan awal COMSOAL Gambar 5 Repetition pada COMSOAL Gambar 6 Tampilan hasil akhir COMSOAL Task with Least Number of Predecessors (TLNP) dengan VB Database 6.0 Sama halnya dengan program komputasi COMSOAL, user terlebih dahulu harus memasukkan input data dalam kotak kosong yang tersedia sebelum dapat mengeksekusi program (Lihat Gambar 7). Hasil akhir program komputasi TLNP setelah user memasukkan data-data yang telah tersedia (lihat Tabel 1) ditunjukkan pada Gambar 8. Largest Candidate (LC) dengan Visual Studio 2008 C++ Algoritma LC merupakan algoritma yang cukup sederhana, paling dikenal dan paling banyak digunakan secara luas dibanding kedua algoritma sebelumnya. Gambar 9 merupakan tampilan awal program komputasi LC. Setelah memasukkan data dan mengeksekusi program, tampilan akhir seperti pada Gambar 10 akan terlihat. Implementasi Program Komputasi (Prudensy F. Opit; dkk) 75

8 Gambar 7 Tampilan awal TLNP Gambar 8 Tampilan hasil akhir TLNP Gambar 9 Tampilan awal LC Gambar 10 Tampilan hasil akhir LC Computational Results Tabel 2 menunjukkan perbandingan hasil akhir dari perhitungan efisiensi lintasan keseimbangan dengan menggunakan ketiga algoritma (COMSOAL, TLNP, dan LC). Tabel 2 Hasil akhir program komputasi line balancing Algoritma COMSOAL Programming Tools VBA Excell 2007 Run Time < 1 menit (10 kali perulangan) Jumlah Stasiun Kerja Optimal TLNP VB Database 6.0 < 1 menit 7 7 Penugasan Elemen Kerja WS 1 = a6, a1, a3, a5, a4, a2, a7, a11 WS 2 = a13, a8, a18, a9, a14, a17, a12 WS 3 = a23, a10, a19, a22, a40 WS 4 = a20, a15, a21, a27, a24, a16 WS 5 = a28, a30, a26, a32, a25, a29, a33, a37 WS 6 = a36, a31, a34, a38, a45, a35, a46, a42 WS 7 = a39, a41, a43, a47, a48, a44, a49, a50 WS 1 = a1,a2, a3, a4, a5, a6, a7, a11 WS 2 = a12, a13, a18, a22, a23, a8, a9 WS 3 = a10, a14, a15, a17, a19, a24 WS 4 = a32, a27, a41, a31, a35, a50 Efisiensi 95,72% 93,64% 76 INASEA, Vol. 13 No.1, April 2012: 69-78

9 LC *WS = Workstation Visual Studio 2008 C++ < 1 menit 7 WS 5 = a25, a44, a16, a20, a28, a29, a30 WS 6 = a33, a34, a37, a38, a39, a26, a36, a49, a21 WS 7 = a40, a42, a43, a45, a46, a47, a48 WS 1 = a1, a2, a7, a8, a9, a18 WS 2 = a3, a4, a5, a10, a11, a13, a14, a23 WS 3 = a6, a12, a15, a17, a19, a20, a40 WS 4 = a16, a22, a24, a25, a30 WS 5 = a21, a27, a28, a29, a32, a33, a36, a37, a45, a47 WS 6 = a26, a31, a34, a35, a39, a38, a46, a49 WS 7 = a41, a42, a43, a44, a48, a50 93,37% Berdasarkan hasil perhitungan, COMSOAL memiliki persentase efisiensi tertinggi, yaitu 95,72%, dan tidak menutup kemungkinan untuk menghasilkan persentase efisiensi yang lebih tinggi apabila perulangan pada program dijalankan lebih dari 10 kali. Sebaliknya, LC memiliki persentase efisiensi terendah, yaitu 93,37% sementara TLNP berada di tengah dengan efisiensi 93,64%. Jumlah stasiun kerja optimal pada ketiga algoritma adalah sama, yaitu 7. Penugasan elemen kerja pada tiap stasiun berbeda-beda, dan telah disesuaikan dengan precedence rule. Run time ketiga program adalah kurang dari 1 menit. Khusus untuk COMSOAL yang dijalankan pada VBA Excell 2007, run time dapat terus meningkat (bergantung pada spesifikasi komputer yang digunakan) apabila perulangan dilakukan lebih dari 10 kali. SIMPULAN Terdapat banyak tools yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan line balancing dengan lebih cepat dan akurat. Tools yang paling banyak digunakan saat ini adalah VB. Selain VB, dalam paper ini telah dirancang beberapa tools yang dapat digunakan untuk membantu pemecahan masalah. Melalui ketiga tools yang berbeda (VBA Excell 2007, VB Database 6.0, dan Visual Studio 2008 C++) dibuat suatu program komputasi SALB yang sangat mudah untuk digunakan, bahkan oleh orang awam sekalipun. Program komputasi ini bersifat fleksibel, di mana user dapat memasukkan hingga 50 elemen kerja dengan maksimum 5 predecessor untuk setiap elemen. User dapat mengubah datanya setiap saat sebelum mengeksekusi program dan mendapatkan hasil akhir yang lebih akurat hanya dalam waktu singkat. Pada dasarnya, pengimplementasian ketiga program komputasi ini masih terbatas pada beberapa hal, antara lain tampilan awal (input data) yang masih sederhana serta tidak tersedianya perintah yang dapat menampilkan precedence diagram. Kekurangan serta kelebihan yang terdapat pada masing-masing programming tools membuat program komputasi ini harus terus menerus dikembangkan. Penelitian selanjutnya akan berfokus pada pemilihan tools yang paling sesuai untuk menyatukan ketiga algoritma kedalam satu program komputasi yang memungkinkan user untuk membandingkan hasil akhir yang diperoleh dengan lebih cepat dan akurat. Implementasi Program Komputasi (Prudensy F. Opit; dkk) 77

10 DAFTAR PUSTAKA Askin, Ronald. G., & Standridge Charles R. (1993). Modeling and Analysis of Manufacturing Systems. New York: John Wiley & Sons. Baykasoğlu, A., & Dereli, T. (2009). Simple and U-Type Assembly Line Balancing by using an Ant Colony Based Algorithm. Mathematical and Computational Applications, 14 (1), Boysen, N., Fliedner, M., & Scholl, A. (2006). A Classification of Assembly Line Balancing Problems. Arbeits-und Diskussions papiereder Wirtschaftswissens chaftlichen Fakultät der Friedrich-Schiller-Universität Jena. Falkenauer, E. (200x). Line Balancing in the Real World. Proceeding of International Conference on Product Lifecycle Management, Inderscience Enterprises Ltd. Fonseca, D.J., Guest, C.L., Elam, M., & Karr, C.L. (2005). A Fuzzy Logic Approach to Assembly Line Balancing. Mathware & Soft Computing, 12, Xu, W., & Xiaou, T Mixed Model Assembly Line Balancing Problem with Fuzzy Operation Times and Drifting Operations. IEEE Proceedings of the 2008 Winter Simulation Conference: INASEA, Vol. 13 No.1, April 2012: 69-78