BAB I PENDAHULUAN. yang dikerjakan pada beberapa buah mesin (Rosnani Ginting, 2009). Pekerjaan

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penjadwalan adalah pengurutan pengerjaan produk secara menyeluruh yang dikerjakan pada beberapa buah mesin (Rosnani Ginting, 2009). Pekerjaan yang akan diselesaikan diistilahkan sebagai job. Penjadwalan merupakan alat ukur yang baik bagi perencanaan agregat. Kesalahan dalam penjadwalan proses produksi dapat membuat keuntungan perusahaan menurun. Kesalahan penjadwalan juga dapat menyebabkan biaya produksi meningkat serta menambah waktu menganggur mesin. PT. Wijaya Karya Beton adalah perusahaan yang bergerak dalam bidang industri pembuatan tiang beton berlokasi di jalan Medan Binjai Km 15,5 Desa Sei Semayang Kecamatan Sunggal, Kabupaten Deli Serdang. Produk yang dihasilkan PT. Wijaya Karya Beton adalah PC Piles (TI), PC Piles (TL), Railway Concrete Products (RY), Bridge Concrete Products (BR), dan Retaining Wall Concrete Products (RT). Dalam menjalankan aktivitasnya PT. Wijaya Karya Beton membuat produk berdasarkan pesanan dari konsumen atau yang sering disebut dengan istilah make to order. Perusahaan harus dapat menjaga kepercayaan konsumen dengan melakukan pengiriman produk tepat waktu. Jika terjadi keterlambatan maka perusahaan akan dikenakan penalti. PT Wijaya Karya Beton beberapa kali mengalami keterlambatan waktu pengiriman kepada konsumen.

2 Keterlambatan pengiriman produk kepada konsumen dapat disebabkan oleh kekurangan bahan baku, kekurangan kapasitas produksi, jumlah karyawan yang tidak mencukupi, atau lamanya waktu total penyelesaian order. Menurut informasi perusahaan bahwa ketersediaan bahan baku, kapasitas produksi, dan jumlah karyawan telah cukup untuk memenuhi besarnya permintaan. Sehingga diduga penyebab terjadinya keterlambatan adalah besarnya waktu total penyelesaian order (makespan) yang diakibatkan oleh penjadwalan produksi yang belum optimal. Pada saat ini, PT Wijaya Karya Beton menerapkan sistem penjadwalan dengan aturan First Come First Serve (FCFS). Pada aturan ini tidak mempersoalkan lamanya waktu proses produksi. Order yang datang pertama akan menjadi prioritas dalam proses produksi dan apabila order datang secara bersamaan maka order tersebut akan dikerjakan sesuai dengan antrian. Model penjadwalan FCFS sering tidak menguntungkan bagi order yang membutuhkan waktu proses pengerjaan yang lebih pendek karena jika order tersebut berada dalam antrian paling terakhir, maka akan mengakibatkan waktu menunggu yang lama sebelum diproses di lantai produksi. Dengan sistem penjadwalan FCFS, perusahaan masih menemukan penjadwalan yang tidak sesuai. Hal ini berakibat pada besarnya total waktu penyelesaian seluruh order (makespan). Makespan yang diperoleh tidak dapat memenuhi batas waktu penyelesaian pekerjaan (duedate) yang mengakibatkan adanya keterlambatan penyerahan order kepada konsumen.

3 Dibutuhkan suatu teknik khusus untuk melakukan penjadwalan flowshop dalam meminimumkan makespan. Beberapa metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah penjadwalan flowshop seperi CDS (1970), NEH (1983), algoritma heuristic, dan metode metaheuristik seperti Simulated Anealing, Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization, Algoritma Cross Entropy dan Genetic Algorithm. Metaheuristik merupakan metode pendekatan yang didasarkan pada metode heuristic yaitu suatu metode untuk mencari solusi dengan pendekatan komputasi yang memadukan interaksi antara prosedur pencarian lokal dan strategi yang lebih tinggi untuk menciptakan proses yang mampu keluar dari titik-titik lokal optimum dan melakukan pencarian di ruang solusi untuk menemukan solusi global dengan cara mencoba-coba secara iteratif untuk memperbaiki kandidat solusi yang diinginkan. Metode metaheuristik salah satu diantaranya yaitu algoritma cross entropy dan genetic algorithm. Metode algoritma Cross Entropy merupakan teknik yang cukup baru tujuannya adalah untuk menghasilkan urutan solusi yang memusat dengan cepat kearah solusi yang optimal dari hasil iterasi. Metode Cross Entropy awalnya diterapkan untuk simulasi kejadian langka (rare-event), lalu dikembangkan untuk beberapa kasus seperti optimasi kombinatorial, optimasi kontinyu, machine learning, dan beberapa kasus lain (Santosa dan Willy, 2011). Dian Setiya Widodo melakukan penelitian dalam bidang manufaktur pembuatan mesin tusuk sate dengan menggunakan Pendekatan Algoritma Cross Entropy-Genetic Algorithm dengan penjadwalan flow shop. Tujuan dalam penelitian tersebut adalah menerapkan metode Cross Entropy-Genetic Algorithm (CEGA) untuk mendapatkan nilai makespan yang optimal. Dengan

4 mengoptimalkan makespan diharapkan dapat meminimasi waktu proses sehingga akan meningkatkan efisiensi utilitas produksi. Perhitungan iterasi satu pada CEGA, menghasilkan nilai seperti hasil total enumerasi. Nilai makespan yang diperoleh dengan penjadwalan menggunakan Cross Entropy-Genetic Algorithm lebih kecil dibandingkan dengan penjadwalan produksi yang dilakukan perusahaan (Dian Setiya Widodo, 2014). Penelitian juga dilakukan oleh Hasan Bashori pada bidang manufaktur pembuatan sepatu dengan penerapan Cross Entropy-Genetic Algorithm dengan penjadwalan flow shop. Tujuan dari penelitian tersebut adalah memperoleh urutan penjadwalan job yang optimal dalam upaya meminimasi makespan. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa makespan yang diperoleh metode CEGA lebih kecil dibandingkan dengan metode yang dilakukan perusahaan. Hal ini menunjukkan bahwa peran algoritma CEGA dalam meminimasi makespan pada penjadwalan pembuatan sepatu kulit lebih efisien dan lebih baik dibandingkan dengan metode aktual perusahaan (Hasan Bashori, 2015). Berdasarkan penelitian di atas maka metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penggabungan antara algoritma Cross Entropy dan Genetic Algorithm. Hal ini juga didukung oleh penelitian terdahulu dengan menggunakan metode Cross Entropy-Genetic Algorithm (CEGA) pada kasus penjadwalan job shop dalam meminimasi makespan mampu mendapatkan hasil performansi yang lebih baik berdasarkan nilai makespan dan waktu komputasi jika dibandingkan dengan algoritma lain seperti genetic algorithm-simulated annealing, dan hybrid tabu search (Budiman,2010).

5 Oleh karena itu Pendekatan Cross Entropy-Genetic Algorithm akan digunakan dalam penelitian ini. Jenis produk yang akan dikaji adalah produk PC Piles (TI) atau yang sering disebut dengan tiang pancang beton Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan, permasalahan yang dihadapi perusahaan adalah keterlambatan dalam pemenuhan pesanan produk dan besarnya makespan pengerjaan produk di PT. Wijaya Karya Beton PPB SUMUT karena belum optimalnya penjadwalan produksi yang digunakan perusahaan saat ini Tujuan dan Manfaat Tujuan dari penelitian ini adalah merencanakan penjadwalan produksi untuk jadwal yang optimal dengan menggunakan Pendekatan Cross Entropy- Genetic Algorithm sehingga urutan pengerjaan job dapat meminimasi makespan. Tujuan khusus dalam penelitian tugas sarjana adalah sebagai berikut: 1. Mendapatkan urutan penjadwalan produksi yang memberikan hasil yang optimal. 2. Meminimisasi total waktu penyelesaian seluruh job (makespan) pembuatan produk. 3. Mengetahui perbandingan performansi antara metode perusahaan dengan metode Pendekatan Cross Entropy-Genetic Algorithm. Manfaat dalam melakukan penelitian ini adalah sebagai berikut:

6 1. Meningkatkan kemampuan mahasiswa dalam mengaplikasikan teori yang diperoleh selama kuliah dan meningkatkan wawasan dalam menganalisis dan memecahkan masalah sebelum memasuki dunia kerja khususnya dalam hal penjadwalan produksi yang optimum bagi perusahaan. 2. Hasil penelitian ini dapat dijadikan masukan bagi perusahaan dalam memperbaiki penjadwalan proses produksi. 3. Mempererat hubungan kerja sama antara perusahaan dengan Departemen Teknik Industri USU Batasan dan Asumsi Penelitian Batasan-batasan yang digunakan dalam penelitian ini adalah : 1. Permasalahan yang diteliti tentang flow shop scheduling problem. 2. Penjadwalan digunakan untuk meminimasi makespan. 3. Produk yang diteliti adalah tiang pancang beton. 4. Penelitian tidak membahas masalah biaya. 5. Data permintaan yang digunakan sebagai objek penelitian adalah data pesanan pada bulan April Perhitungan performansi penjadwalan yang digunakan adalah perhitungan Efficiency Index (EI) dan Relative Error (RE). Asumsi-asumsi yang digunakan dalam penelitian adalah : 1. Seluruh peralatan, mesin dan proses produksi dalam kondisi normal. 2. Tidak terjadi pembatalan operasi 3. Proses produksi berjalan secara normal.

7 1.5. Sistematika Penulisan Laporan Sistematika penulisan tugas sarjana dapat dilihat sebagai berikut : Bab I Pendahuluan, menguraikan latar belakang permasalahan yang mendasari penelitian dilakukan, perumusan permasalahan, tujuan penelitian, manfaat penelitian, batasan dan asumsi yang digunakan dalam penelitian dan sistematika penulisan tugas sarjana. Bab II Gambaran Umum, menguraikan gambaran umum perusahaan PT. Wijaya Karya Beton, ruang lingkup perusahaan, lokasi, struktur organisasi, tugas dan tanggung jawab, jumlah tenaga kerja dan jam kerja karyawan, dan sistem pengupahan. Bab III Landasan Teori, berisi teori mengenai penjadwalan, sistem produksi, metode penjadwalan, klasifikasi penjadwalan, kriteria penjadwalan, algoritma cross entropy, algoritma genetik, dan pengukuran waktu. Bab IV Metodologi Penelitian, menguraikan tahap-tahap yang dilakukan dalam penelitian yang terdiri dari penentuan lokasi penelitian, jenis penelitian, objek penelitian, variabel penelitian, kerangka konseptual, dan instrumen penelitian. Bab V Pengumpulan dan Pengolahan Data, mengidentifikasi data penelitian yang diperoleh dari hasil pengamatan dan dokumen perusahaan yang terdiri dari data proses produksi, waktu siklus, rating factor, allowance, data permintaan produk, dan kapasitas stasiun kerja sebagai bahan untuk melakukan pengolahan data tentang penjadwalan produksi. Pengolahan dimulai dari uji keseragaman data, uji kecukupan data, menghitung waktu baku, menghitung

8 makespan dengan metode FCFS, menghitung makespan dengan metode CEGA dan performansi penjadwalan. Bab VI Analisis Pemecahan Masalah, menguraikan hasil analisis terhadap model penjadwalan dengan Pendekatan Cross Entropy-Genetic Algorithm berdasarkan hasil pengolahan data yang diperoleh. Bab VII Kesimpulan dan Saran, berisi kesimpulan yang diperoleh dari penelitian dan saran-saran yang bermanfaat bagi perusahaan.