Husnul Hakim ( ) Pembimbing : Ahmad Saikhu, S.Si, MT
|
|
- Leony Kusnadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Husnul Hakim ( ) Pembimbing : Ahmad Saikhu, S.Si, MT
2 Penjadwalan job-shop merupakan masalah yang kompleks untuk diselesaikan. Pendekatan dalam menyelesaikan penjadwalan job-shop : - Analitis dengan model matematis. - Heuristik dengan menerapkan dispatching rules. - Simulasi dengan software simulasi.
3 Fuzzy rule base sehingga diperoleh metode penjadwalan adaptif. Kenapa adaptif? pemilihan control vector BERDASARKAN NILAI FUZZY dari states vectors.
4 Implementasi MATLAB 7.0 Job-shop terdiri dari empat workcenter yaitu area pemotongan, area pembengkokan, area permesinan, dan area pengelasan.
5 Mengimplementasikan metode fuzzy rule base pada kasus job-shop dengan penjadwalan adaptif. Memperoleh perbandingan flow-time antara beberapa skenario pada implementasi fuzzy rule base pada kasus job-shop dengan penjadwalan adaptif.
6 Karakteristik : Jobs : J={J 1,J 2,...,J n } Ada resource (mesin) R={R1, R2,..., Rn } Operasi : Oi = O 1i, O 12,..., O n i Waktu proses λ =λ 1, λ 2,..., λ n Presedences urutan operasi
7 Dispatching rules menentukan urutan job. Berikut ini adalah beberapa contoh dari dispatching rules. FIFO (First In First Out) SPT (Shortest Processing Time) LPT (Longest Processing Time) Random
8 Latar belakang lahirnya banyaknya fenomena yang bersifat samar /serba tidak Pada kenyataannya, tidak ada tepat 100% benar atau 100% salah.
9 Logika fuzzy memberi nilai spesifik pada setiap nilai antara true atau false dengan menentukan fungsi keanggotaan (membership function). Input diberi nilai 0 sampai 1, sehingga memungkinkan bagi suatu persamaan memiliki nilai true dan false secara bersamaan.
10 Fuzzy rule base berisi pernyataan-pernyataan logika fuzzy yang berbentuk pernyataanpernyataan IF-THEN. Bentuk umum dari fuzzy rule base adalah : If x 1 is A 11 and x 2 is A 21 then y is B
11 Peranan - Menentukan control vector yang tepat untuk state vectors dalam subspace. Pemilihan control vector melalui 2 tahapan utama yaitu : a. Knowledge Acquisition Phase b. Decision Making Phase
12
13 Control vectors adalah vektor yang berisi bobot dari penggunaan dispatching rules yang digunakan, yaitu NPT, dan NUNQ. NPT Normalized Processing Time NUNQ Normalized Urgency of Next Workstation
14 c1 c2 c3 c Dari control vector dapat diperoleh priority index job ke-k pada workcenter ke-s dengan rumus :
15 Priority Index menentukan prioritas job untuk dikerjakan pada suatu workcenter. Contoh : digunakan control vector 1: Priority (k,s) = Σi wi x Criterioni(k,s) Priority (k,s) = 0xNUNQ + (-1)*NPT Job dengan priority lebih tinggi akan dikerjakan lebih dahulu.
16 State Vectors berisi states variables. Merupakan variabel-variabel yang menunjukkan keadaan sistem. State variables yang dipilih : x1 : NPT maksimum dari antrian x2 : NUNQ maksimum dari antrian x3 : NPT minimum dari antrian x4: panjang antrian yang dinormalisasi.
17 Pada tahap ini dikumpulkan data dan dilakukan proses fuzzifikasi. Proses fuzzifikasi yang dilakukan adalah menggunakan bilangan fuzzy K=3. Fungsi Keanggotaan :
18 Untuk membangun rule pada knowledge acquisition phase dilakukan perhitungan : - Degree of Effectiveness - Cumulative Scores - Degree of Suitability
19 Menghitung derajat kekuatan dari control vector dengan rumus : DE c xp = (PV worst xp - PV c xp ) (PV worst xp - PV best xp )
20 Menghitung nilai efektivitas dari semua control vector untuk semua subspace, dengan rumus: β(c A K ij...v)=μ ik (x 1p ) μ jk (x 2p )... μ vk (x mp )DE c xp
21 Menghitung kekuatan control vector untuk seluruh subspace, dengan rumus : DS(c A K ij..v )= β(c A K ij...v)- β ij...v Max t {β(t A K ij..v)} Σ t=1q β(t A K ij..v) β ij...v = q Control vector yang memiliki nilai degree of suitability maksimal, merupakan control vector yang paling optimal untuk suatu subspace.
22 Dengan terpilihnya masing-masing satu control vector terbaik untuk tiap subspace maka dapat dibangun rule base : Jika x1 =... x2 =... x3 =... x4 =... Maka gunakan control vector ke-c
23 Tahap ini adalah tahap penentuan control vector untuk sebuah masukan current vector.
24 Rata-rata waktu pengerjaan pada setiap workcenter & antrian diperoleh melalui proses simulasi. Generate random number dengan distribusi TRIANGULAR (0.9, 1, 1.1) untuk pengali waktu pengerjaan di tiap workcenter dan untuk jumlah antrian di setiap workcenter.
25 Input : p x 1 x 2 x 3 x 4 PVC 1 PVC 2 PVC 3 PVC
26 Degree of Effectiveness
27 Uji Coba-Skenario 1(cont) e e e e e e Cumulative Scores e- 005
28
29 Rules: Jika x1 kecil, x2 kecil, x3 sedang, x4 besar gunakan control vector ke-1... Jika x1 besar, x2 besar, x3 besar, x4 besar gunakan control vector ke-1
30 Decision Making Phase Diinputkan current vector : x1 x2 x3 x4 Hasil : DA = Decision : Kontrol Vector untuk current state adalah control vector ke-1.
31 Input p x 1 x 2 x 3 x 4 PVC1 PVC2 PVC3 PVC4 1 0,24 1,00 1,00 0,37 44,80 44,81 44,85 44,84 2 0,08 0,40 0,45 0,17 41,22 41,23 41,26 41,26 3 0,25 1,00 1,00 1,00 55,67 55,68 55,73 55,72 4 0,11 0,31 0,31 0,29 43,43 43,44 43,48 43,48 5 0,35 0,60 0,58 0,53 47,63 47,64 47,68 47,64 6 0,37 0,80 0,93 0,77 51,94 51,94 52,00 51,99 7 0,04 0,40 0,38 0,15 37,25 37,25 37,29 37,28 8 0,00 0,00 0,00 0,00 38,29 38,29 38,33 38,32 9 0,23 1,00 0,89 0,85 56,25 56,24 56,29 56,28
32 Rule Jika x1 kecil, x2 besar, x3 sedang, x4 sedang gunakan control vector ke Jika x1 kecil, x2 besar, x3 sedang, x4 besar gunakan control vector ke Jika x1 sedang, x2 besar, x3 sedang, x4 besar gunakan control vector ke Jika x1 besar, x2 besar, x3 besar, x4 kecil gunakan control vector ke-1
33 Flow Time 70,00 60,00 50,00 Flow Time 40,00 30,00 20,00 Triangular Normal 10,00 0, State Vectors Ke-
34 Fuzzy rule base dapat diimplementasikan untuk kasus job-shop. Penggunaan distribusi yang berbeda, yaitu TRIANGULAR dan NORMAL untuk waktu proses suatu entitas pada workcenter mempengaruhi flow-time dari job-shop. Pada saat dilakukan uji coba, rule yang menunjuk control vector 1 yaitu (0,-1) sebagai control vector untuk suatu subspace lebih dominan dibandingkan dengan control vector lainnya. Ini menunjukkan bahwa untuk job-shop dengan karakteristik seperti yang diujicobakan, NPT lebih banyak digunakan dibandingkan dengan penggunaan kombinasi antara NUNQ-NPT yang diwakilkan oleh control vector lainnya.
35 Penggunaan simulasi bukan hanya untuk dasar dalam pembangkitan bilangan acak, tetapi benar-benar dilakukan untuk menilai performa dari control vector. Dengan demikian, penghitungan prioritas juga dapat langsung dilakukan dengan simulasi tanpa harus dihitung berdasarkan bilangan acak yang dibangkitkan. Gunakan kombinasi control vector selain control vector yang digunakan pada tugas akhir ini. Untuk kriteria performa selain flow-time dapat digunakan dispatching rules yang lain selain NUNQ dan NPT.
36 TERIMA KASIH
IMPLEMENTASI METODE FUZZY RULE BASE PADA KASUS JOB-SHOP DENGAN PENJADWALAN ADAPTIF
IMPLEMENTASI METODE FUZZY RULE BASE PADA ASUS JOB-SHOP DENGAN PENJADWALAN ADAPTIF Husnul Hakim Ahmad Saikhu, S.Si, MT Jurusan Teknik Informatika ITS, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Seuluh
Lebih terperinciBAB 4 PENGUJUAN MODEL DAN ANALISIS. Untuk keperluan pengujian model dan program komputer yang telah
7 BAB PENGUJUAN MODEL DAN ANALISIS Untuk keperluan pengujian model dan program komputer yang telah dikembangkan dilakukan pengumpulan data sebagai berikut : 1. Pengujian model dalam masalah job shop dengan
Lebih terperinciABSTRAK. i Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK P.T. Indo Extrusions adalah perusahaan yang berskala internasional dan bergerak di bidang pengolahan logam nonferos terutama alumunium. Terletak di jalan Leuwi Gajah No. 134, Cimindi, Cimahi menerapkan
Lebih terperinciBAB 3 LANDASAN TEORI
BAB 3 LANDASAN TEORI 3.1. Pengertian Penjadwalan Penjadwalan adalah aktivitas perencanaan untuk menentukan kapan dan di mana setiap operasi sebagai bagian dari pekerjaan secara keseluruhan harus dilakukan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Logika fuzzy merupakan logika yang samar. Dimana pada logika fuzzy suatu nilai dapat bernilai true dan false secara bersamaan. Tingkat true atau false nilai
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Ekonomi dan Produk Domestik Regional Bruto. Istilah ekonomi berasal dari bahasa Yunani, terdiri atas kata oikos dan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2. Ekonomi dan Produk Domestik Regional Bruto Istilah ekonomi berasal dari bahasa Yunani, terdiri atas kata oikos dan nomos. Oikos berarti rumah tangga, nomos berarti aturan. Sehingga
Lebih terperincihari sehingga menempatkan metode LPT sebagai metode paling tidak efektif untuk diterapkan di PT. XYZ.
BAB V ANALISA HASIL 5.1 Analisa Perb bandingan Penjadwalan FCFS, EDD, SPT dan LPT Jika di ilakukan perbandingan antara ke 4 metode yang digunakan, maka akan did dapatkan hasil sebagai berikut : Dari tabel
Lebih terperinciLogika Fuzzy. Farah Zakiyah Rahmanti 2016
Logika Fuzzy Farah Zakiyah Rahmanti 2016 Topik Bahasa Alami Crisp Logic VS Fuzzy Logic Fungsi Keanggotaan (Membership Function) Fuzzifikasi (Fuzzyfication) Inferensi (Inference) Komposisi (Composition)
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Penelitian yang baik didukung metodologi yang baik yang memuat variabelvariabel terkait dalam pembahasan alur penelitian. Penelitian yang dilakukan juga harus berjalan dengan
Lebih terperinciPREDIKSI KECEPATAN ROTASI KOMPRESOR MESIN PESAWAT BOEING MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY
Seminar Tugas Akhir PREDIKSI KECEPATAN ROTASI KOMPRESOR MESIN PESAWAT BOEING 737-300 MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY O L E H : N U R R O H MAN A N D I K A R D I A N P E M BIMBING : D R. I R. A U L I A S I T I
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
1 I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Salah satu tujuan dari industri atau perusahaan adalah menciptakan laba yang maksimal. Salah satu bentuk usahanya adalah dengan memaksimumkan hasil produksi atau meminimumkan
Lebih terperinciPenjadwalan Job Shop pada Empat Mesin Identik dengan Menggunakan Metode Shortest Processing Time dan Genetic Algorithm
Jurnal Telematika, vol.9 no.1, Institut Teknologi Harapan Bangsa, Bandung ISSN: 1858-251 Penjadwalan Job Shop pada Empat Mesin Identik dengan Menggunakan Metode Shortest Processing Time dan Genetic Algorithm
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. atau minimum suatu fungsi tujuan. Optimasi produksi diperlukan perusahaan dalam
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Optimasi Optimasi merupakan pendekatan normatif dengan mengidentifikasi penyelesaian terbaik dari suatu permasalahan yang diarahkan pada titik maksimum atau minimum suatu fungsi
Lebih terperinciOLEH : RULI ASTRI ANDRIANI ( ) Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
PENJADWALAN FLOWSHOP UNTUK MEMINIMASI LOGOTOTAL TARDINESS DENGAN URUTAN JOB YANG SAMA DAN/ATAU BERBEDA DAN MEMPERHATIKAN KETIDAKTERSEDIAAN PADA MASING-MASING MESIN OLEH : RULI ASTRI ANDRIANI (2506 100
Lebih terperinciBAB III PEMODELAN MASALAH
BAB III PEMODELAN MASALAH Masalah penjadwalan kereta api jalur tunggal dapat dimodelkan sebagai sebuah kasus khusus dari masalah penjadwalan Job-Shop. Hal ini dilakukan dengan menganggap perjalanan sebuah
Lebih terperinciBAB III ANALISIS. job[0] <no_mesin1 waktu_operasi1> <no_mesin2 waktu_operasi2>.. job[1] <no_mesin1 waktu_operasi1> <no_mesin2 waktu_operasi2>..
BAB III ANALISIS 3.1 Pendahuluan Dalam tugas akhir ini, permasalahan job shop scheduling diselesaikan dengan menerapkan sistem multiagent dengan kemampuan pembelajaran (learning) dan penalaran (reasoning)
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Logika Fuzzy Zadeh (1965) memperkenalkan konsep fuzzy sebagai sarana untuk menggambarkan sistem yang kompleks tanpa persyaratan untuk presisi. Dalam jurnalnya Hoseeinzadeh et
Lebih terperinciANALISIS RULE INFERENSI SUGENO DALAM SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN
ANALISIS RULE INFERENSI SUGENO DALAM SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN Khairul Saleh Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara Jalan Universitas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka 2.1.1 Peranan Penjadwalan dan Pengaruhnya Penjadwalan adalah proses pengambilan keputusan yang memainkan peranan penting dalam industri manufaktur maupun jasa.
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Pengumpulan Data Pengumpulan data merupakan kegiatan mengumpul data yang telah dikumpulkan setelah mempelajari cara pengolahan data yang benar pada saat tinjauan
Lebih terperinciPenerapan Fuzzy Logic untuk Pembatasan Jumlah Partikel Pada Aplikasi yang Menggunakan Sistem Partikel
Penerapan Fuzzy Logic untuk Pembatasan Jumlah Partikel Pada Aplikasi yang Menggunakan Sistem Partikel Biolardi Yoshogi (13509035) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika
Lebih terperinciPENERAPAN FUZZY LOGIC CONTROLLER UNTUK MEMPERTAHANKAN KESETABILAN SISTEM AKIBAT PERUBAHAN DEADTIME PADA SISTEM KONTROL PROSES DENGAN DEADTIME
PENERAPAN FUZZY LOGIC CONTROLLER UNTUK MEMPERTAHANKAN KESETABILAN SISTEM AKIBAT PERUBAHAN DEADTIME PADA SISTEM KONTROL PROSES DENGAN DEADTIME Mukhtar Hanafi Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik
Lebih terperinciDENIA FADILA RUSMAN
Sidang Tugas Akhir INVENTORY CONTROL SYSTEM UNTUK MENENTUKAN ORDER QUANTITY DAN REORDER POINT BAHAN BAKU POKOK TRANSFORMER MENGGUNAKAN METODE FUZZY (STUDI KASUS : PT BAMBANG DJAJA SURABAYA) DENIA FADILA
Lebih terperinciPENJADWALAN JOB SHOP STATIK DENGAN METODE SIMULATED ANNEALING UNTUK MEMINIMASI WAKTU MAKESPAN
PENJADWALAN JOB SHOP STATIK DENGAN METODE SIMULATED ANNEALING UNTUK MEMINIMASI WAKTU MAKESPAN Moh.Husen, Ilyas Masudin, Dana Marsetiya Utama Jurusan Teknik Industri - Universitas Muhammadiyah Malang Muhammad.husen12@yahoo.com
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Pengumpulan data Pengumpulan data merupakan kegiatan mengolah data yang telah dikumpulkan setelah mempelajari cara pengolahan data yang bener pada saat tinjauan
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. harga minyak mentah di Indonesia dari bulan Januari 2007 sampai Juni 2017.
BAB III PEMBAHASAN Data yang digunakan dalam bab ini diasumsikan sebagai data perkiraan harga minyak mentah di Indonesia dari bulan Januari 2007 sampai Juni 2017. Dengan demikian dapat disusun model Fuzzy
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pelayanan Yang dimaksud pelayanan pada area anti karat adalah banyaknya output pallet yang dapat dihasilkan per hari pada area tersebut. Peningkatan pelayanan dapat dilihat dari
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Logika Fuzzy Logika fuzzy merupakan suatu metode pengambilan keputusan berbasis aturan yang digunakan untuk memecahkan keabu-abuan masalah pada sistem yang sulit dimodelkan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Jaringan Syaraf Tiruan Artificial Neural Network atau Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence. JST merupakan suatu sistem pemrosesan
Lebih terperinciSIDANG TUGAS AKHIR IMPLEMENTASI FUZZY RULES UNTUK PERENCANAAN DAN PENENTUAN PRIORITAS DI PDAM KOTA SURABAYA. oleh: WINDA ZULVINA
SIDANG TUGAS AKHIR IMPLEMENTASI FUZZY RULES UNTUK PERENCANAAN DAN PENENTUAN PRIORITAS PEMELIHARAAN PERALATAN PRODUKSI DI PDAM KOTA SURABAYA oleh: WINDA ZULVINA 5206100040 Dosen Pembimbing : Mahendrawathi
Lebih terperinciAnalisis Sistem Antrian Pada Pelayanan Poli Kandungan Dan Ibu Hamil Di Rumah Sakit X Surabaya
Analisis Sistem Antrian Pada Pelayanan Poli Kandungan Dan Ibu Hamil Di Rumah Sakit X Surabaya Zarah Ayu Annisa 1308030058 Dosen Pembimbing : Dra. Sri Mumpuni R., MT PENDAHULUAN Antrian Meningkatnya kebutuhan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. kepercayaan pelanggan terhadap perusahaan. perusahaan percetakan yang mampu memenuhi permintaan pelanggan dengan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penjadwalan produksi merupakan salah satu tahap penting sebelum memulai suatu kegiatan produksi. Penjadwalan produksi ini sangat penting dilakukan pada proses produksi
Lebih terperinciMetode Penugasan. Penugasan & Pengurutan Job. Metode Penugasan. Supl 15. Langkah-langkah Metode Penugasan 31/10/2015
Penugasan & Pengurutan MANAJEMEN OPERASI: Manajemen Keberlangsungan & Rantai Pasokan Operations Management: Sustainability & Supply Chain Management Supl 15 Metode Penugasan Kelas khusus dari model pemrograman
Lebih terperinciMETODE PENJADWALAN PROSES AGUS PAMUJI. SISTEM OPERASI Metode Penjadwalan Proses
METODE PENJADWALAN PROSES AGUS PAMUJI 1 First In First Out ( FIFO ) yang tiba dahulu akan dilayani lebih dahulu. Jika proses tiba dalam waktu bersamaan maka pelayanan dilaksanakan melalui urutan mereka
Lebih terperinciDAFTAR ISI. ABSTRAK... iv KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... vii. DAFTAR GAMBAR... xii. DAFTAR TABEL...xvii BAB I PENDAHULUAN Tujuan...
DAFTAR ISI Halaman ABSTRAK... iv KATA PENGANTAR... v DAFTAR ISI... vii DAFTAR GAMBAR... xii DAFTAR TABEL...xvii BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang Masalah... 1 1.2 Perumusan Masalah... 4 1.3 Pembatasan
Lebih terperinciHerry gunawan wibisono Pembimbing : Ir. Syamsul Arifin, MT
PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN DAYA REAKTOR NUKLIR MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY DI PUSAT TEKNOLOGI NUKLIR BAHAN DAN RADIOMETRI BADAN TENAGA NUKLIR NASIONAL (PTNBR BATAN) BANDUNG Herry gunawan wibisono 2406
Lebih terperinciPraktikum sistem Pakar Fuzzy Expert System
Praktikum sistem Pakar Fuzzy Expert System Ketentuan Praktikum 1. Lembar Kerja Praktikum ini dibuat sebagai panduan bagi mahasiswa untuk praktikum pertemuan ke - 8 2. Mahasiswa akan mendapatkan penjelasan
Lebih terperinciScheduling Problems. Job Shop Scheduling (1) Job Shop Scheduling Problems. Job Shop Scheduling (2) 13/05/2014
/0/0 Scheduling Problems Job Shop Scheduling Problems Mata Kuliah: Penjadwalan Produksi Teknik Industri Universitas Brawijaya Job Shop Scheduling () Job Shop Scheduling () Flow shop: aliran kerja unidirectional
Lebih terperinciABSTRAK. iv Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK PT. X adalah perusahaan yang bergerak dalam industri tekstil yang memproduksi kain rajut. Permasalahan yang ada di perusahaan saat ini adalah adanya beberapa order yang mengalami keterlambatan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Produksi 2.1.1 Definisi Sistem Produksi Menurut para ahli ada beberapa definisi mengenai sistem produksi, antara lain : 1. Asruri (1993) mendefinisikan sistem produksi
Lebih terperinciBAB V ANALISA DAN HASIL
BAB V ANALISA DAN HASIL 5.1 Analisa Jumlah Pekerjaan dalam Sistem Jika dilakukan perbandingan jumlah pekerjaan dalam sistem dari penjadwalan produksi Thermowell di PT. Rangga Olah Cipta Systems yang ditelah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
22 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka 2.1.1 Definisi penjadwalan Secara umum, penjadwalan merupakan proses dalam perencanaan dan pengendalian produksi yang digunakan untuk merencanakan produksi
Lebih terperinciKontrol Kecepatan Motor DC Berbasis Logika Fuzzy (DC Motor Speed Control Based on Fuzzy Logic)
Terry Intan Nugroho., et al., Kontrol Kecepatan Motor DC Berbasis Logika 1 Kontrol Kecepatan Motor DC Berbasis Logika (DC Motor Speed Control Based on Logic) Terry Intan Nugroho, Bambang Sujanarko, Widyono
Lebih terperinciProduction Planning and Control
Production Planning and Control Achmad Zaini, SE Musthofa Hadi, SE PENGERTIAN PPC,- adalah kegiatan pabrik yang meliputi perencanaan dan pengendalian segala sesuatu yang berhubungan dengan produksi barang/jasa.
Lebih terperinciTUGAS PRAKTIKUM SISTEM CERDAS
TUGAS PRAKTIKUM SISTEM CERDAS Modul III Penerapan Logika Fuzzy Dengan Matlab Tanggal 17 November 2015 Disusun Oleh : Fahmi Ahmad Husaeni (201302025) Dosen Pengampu : E. Agung Nugroho S.T, M.T Program Studi
Lebih terperinciMETODOLOGI PENELITIAN
7 terboboti dari daerah output fuzzy. Metode ini paling dikenal dan sangat luas dipergunakan. First of Maxima (FoM) dan Last of Maxima (LoM) Pada First of Maxima (FoM), defuzzifikasi B( y) didefinisikan
Lebih terperinciSolusi MATLAB. Double Click salah satu kotak input sehingga muncul Membership Function Editor. Pada Membership Function Editor:
PRAKTIKUM 2 Studi Kasus 2: Metode Sugeno Suatu perusahaan mampu memproduksi rata-rata 50.000 unit barang per hari, dan dalam 3 bulan terakhir permintaan tertinggi sebesar 75.000 unit. Barang yang tersedia
Lebih terperinciProgram Studi Teknik Industri, Fakultas Rekayasa Industri, Telkom University 1
PERANCANGAN SISTEM SCHEDULING JOB MENGGUNAKAN DRUM BUFFER ROPE UNTUK MEMINIMASI KETERLAMBATAN ORDER DAN MANUFACTURING LEAD TIME PADA BAGIAN MACHINING MPM DI PT. DIRGANTARA INDONESIA 1 Rinda Rieswien, 2
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. penumpukan pekerjaan sehingga dapat mengurangi waktu menganggur (idle time) atau waktu menunggu untuk proses pengerjaan berikutnya.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Seiring dengan perkembangan teknologi informasi yang semakin berkembang, persaingan antar perusahaan menjadi semakin ketat. Perusahaan harus bisa melakukan
Lebih terperinciPENALARAN FUZZY SISTEM PAKAR DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2012
PENALARAN FUZZY SISTEM PAKAR DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2012 PENALARAN FUZZY Digunakan untuk menghasilkan suatu keputusan tunggal / crisp saat defuzzifikasi Penggunaan akan bergantung
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Customer Service Customer service secara definisi dapat dijabarkan sebagai semua aktivitas yang dilakukan dengan pelanggan baik secara langsung maupun tidak langsung untuk memenuhi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI 3.1. PENDAHULUAN
BAB III METODOLOGI 3.1. PENDAHULUAN Dalam melakukan studi Tugas Akhir diperlukan metodologi yang akan digunakan agar studi ini dapat berjalan sesuai dengan koridor yang telah direncanakan di awal. Dalam
Lebih terperinciANALISA SISTEM KENDALI FUZZY PADA CONTINUOUSLY VARIABLE TRANSMISSION (CVT) DENGAN DUA PENGGERAK PUSH BELT UNTUK MENINGKATKAN KINERJA CVT
ANALISA SISTEM KENDALI FUZZY PADA CONTINUOUSLY VARIABLE TRANSMISSION (CVT) DENGAN DUA PENGGERAK PUSH BELT UNTUK MENINGKATKAN KINERJA CVT Oleh : Agung Prasetya Adhayatmaka NRP 2108100521 Dosen Pembimbing
Lebih terperinci1. Pendahuluan Selama ini penjadwalan pelajaran hampir di semua sekolah yang meliputi jadwal mata pelajaran dan pembagian guru di setiap kelas yang
1. Pendahuluan Selama ini penjadwalan pelajaran hampir di semua sekolah yang meliputi jadwal mata pelajaran dan pembagian guru di setiap kelas yang ada masih menggunakan cara manual yaitu pihak Tata Usaha
Lebih terperinciNURAIDA, IRYANTO, DJAKARIA SEBAYANG
Saintia Matematika Vol. 1, No. 6 (2013), pp. 543 555. ANALISIS TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN BERDASARKAN PELAYANAN, HARGA DAN KUALITAS MAKANAN MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI (Studi Kasus pada Restoran Cepat Saji
Lebih terperinciJOBSHEET SISTEM CERDAS REASONING 2. Fuzzifikasi
JOBSHEET SISTEM CERDAS REASONING 2 Fuzzifikasi S1 PENDIDIKAN TEKNIK ELEKTRO JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI MALANG 2016 PRAKTIKUM SISTEM CERDAS - REASONING JOBSHEET 2 - FUZZIFIKASI
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Penelitian ini merupakan tugas akhir yang berdasarkan kepada hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Cepi Dea Iskandar pada tahun 2013 dengan judul
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1. Penelitian Terdahulu Apriana (2009) melakukan penelitian mengenai penjadwalan produksi pada sistem flow shop dengan mesin parallel (flexible flow shop) sehingga
Lebih terperinciPENJADWALAN PRODUKSI MESIN INJECTION MOULDING PADA PT. DUTA FLOW PLASTIC MACHINERY
Penjadwalan Produksi Injection Moulding Pada PT. Duta Flow Plastic Machinery PENJADWALAN PRODUKSI MESIN INJECTION MOULDING PADA PT. DUTA FLOW PLASTIC MACHINERY Roesfiansjah Rasjidin, Iman hidayat Dosen
Lebih terperinciDesain dan Implementasi Kendali Cerdas untuk Robot Quadpod (Berkaki Empat) Studi Kasus Robot Pemadam Api (RPA)
Received : September 2017 Accepted : September 2017 Published : Oktober 2017 Desain dan Implementasi Kendali Cerdas untuk Robot Quadpod (Berkaki Empat) Studi Kasus Robot Pemadam Api (RPA) Muhammad Bagus
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PAKAR FUZZY
FUZZY EXPERT SYSTEM FUZZY INFERENCE SYSTEM FUZZY REASONING Toto Haryanto MATA KULIAH SISTEM PAKAR DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER INSTITUT PERTANIAN BOGOR PENGEMBANGAN SISTEM PAKAR FUZZY Domain Masalah Fuzzifikasi
Lebih terperinciABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK PT Agronesia INKABA merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang manufaktur yang mempoduksi produk terknik berbahan baku karet. Sistem produksi di perusahaan ini adalah mass production dan job
Lebih terperinciPerencanaan Short-Term Scheduling dan Production Scheduling Model
Perencanaan Short-Term Scheduling dan Production Scheduling Model Rudini Mulya Daulay Program, Fakultas Teknik Universitas Mercu Buana 2010 email: rudinimenteri@gmail.com Abstrak 1. SHORT-TERM SCHEDULING
Lebih terperinciSISTEM CERDAS LATIHAN FUZZY LOGIC Dr. Fatchul Arifin, ST., MT. Phone:
SISTEM CERDAS LATIHAN FUZZY LOGIC Dr. Fatchul Arifin, ST., MT. Email: fatchul@uny.ac.id Phone: +6285725125326 Latihan 1 Fuzzy If Then Rule 1. Dasar Teori If then Rules If then Rules digunakan untuk menyatakan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Permintaan, Persediaan dan Produksi 2.1.1 Permintaan Permintaan adalah banyaknya jumlah barang yang diminta pada suatu pasar tertentu dengan tingkat harga tertentu pada tingkat
Lebih terperinciANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Amalia, ST, MT
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Amalia, ST, MT Multi-Attribute Decision Making (MADM) Permasalahan untuk pencarian terhadap solusi terbaik dari sejumlah alternatif dapat dilakukan dengan beberapa teknik,
Lebih terperinciAPLIKASI PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE TSUKAMOTO PADA PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN (STUDI KASUS DI TOKO KENCANA KEDIRI)
APLIKASI PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE TSUKAMOTO PADA PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN (STUDI KASUS DI TOKO KENCANA KEDIRI) 1Venny Riana Agustin, 2 Wahyu H. Irawan 1 Jurusan Matematika, Universitas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengukuran Waktu Pengukuran waktu adalah pekerjaan mengamati dan mencatat waktuwaktu kerjanya baik setiap elemen ataupun siklus. Teknik pengukuran waktu terbagi atas dua bagian
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sebuah aplikasi berupa Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) mulai dikembangkan pada tahun 1970. Decision Support Sistem (DSS) dengan
Lebih terperinciMODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PROMOSI KARYAWAN
Seminar Nasional Inovasi dan Teknologi (SNIT) 202 MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PROMOSI KARYAWAN Ghofar Taufiq AMIK Bina Sarana Informatika Jakarta Jl. Kramat Raya
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. FRBFNN, Arsitektur FRBFNN, aplikasi FRBFNN untuk meramalkan kebutuhan
BAB III PEMBAHASAN Pada bab ini berisi mengenai FRBFNN, prosedur pembentukan model FRBFNN, Arsitektur FRBFNN, aplikasi FRBFNN untuk meramalkan kebutuhan listrik di D.I Yogyakarta. A. Radial Basis Function
Lebih terperinciPREDIKSI PRODUKTIVITAS TENAGA KERJA KONSTRUKSI MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUZZY LOGIC
PREDIKSI PRODUKTIVITAS TENAGA KERJA KONSTRUKSI MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUZZY LOGIC Elizar Program Studi Teknik Sipil, Universitas Islam Riau, Jl.Kaharuddin Nst 113 Pekanbaru Mahasiswa Program Doktor Teknik
Lebih terperinciHimpunan Tegas (Crisp)
Logika Fuzzy Logika Fuzzy Suatu cara untuk merepresentasikan dan menangani masalah ketidakpastian (keraguan, ketidaktepatan, kekuranglengkapan informasi, dan kebenaran yang bersifat sebagian). Fuzzy System
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1. Definisi Definisi dari Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dapat dirumuskan dengan melihat beberapa pengertian SPK menurut beberapa ahli, misalnya
Lebih terperinciABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK PT Putro Dasa Kusumo adalah perusahaan yang bergerak dalam industri yang memproduksi sabun kebutuhan rumah tangga. Jenis produk yang dimiliki perusahaan saat ini terdapat 5 jenis, yaitu sabun cuci
Lebih terperinciSimulasi Event-Diskrit (Discrete-Event Simulation)
Bab 4: Simulasi Event-Diskrit (Discrete-Event Simulation) Sumber: Harrell, C., B.K. Ghosh and R.O. Bowden, Jr., Simulation Using Promodel, 2 nd ed., McGraw-Hill, Singapore, 2003. Bab 4: Simulasi Event-Diskrit
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pemodelan dan Simulasi Model merupakan representasi sistem dalam kehidupan nyata yang menjadi fokus perhatian dan menjadi pokok permasalakan. Pemodelan dapat didefinisikan sebagai
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metodologi Penelitian Metodologi penelitian ini merupakan cara yang digunakan untuk memecahkan masalah yang telah dirumuskan. Metode penelitian ini dilakukan dengan analisa
Lebih terperinciPREDIKSI KELULUSAN TEPAT WAKTU MAHASISWA MENGGUNAKAN NEURO-FUZZY CLASSIFICATION
PREDIKSI KELULUSAN TEPAT WAKTU MAHASISWA MENGGUNAKAN NEURO-FUZZY CLASSIFICATION (NEFCLASS) (STUDI KASUS: PROGRAM STUDI S1 TEKNIK INFORMATIKA, UNIVERSITAS TELKOM) Rita Rismala 1, Serli Fatriandini 2, Retno
Lebih terperinciSPK PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN PADA RESTORAN XYZ
SPK PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN PADA RESTORAN XYZ P.A Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta Kampus 3 UAD, Jl. Prof. Soepomo rochmahdyah@yahoo.com Abstrak Perkembangan teknologi
Lebih terperinciPenerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas
Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas Zulfikar Sembiring Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Medan Area zoelsembiring@gmail.com Abstrak Logika Fuzzy telah banyak
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Antrian Teori antrian adalah teori yang menyangkut studi sistematis dari antrian atau baris-baris penungguan. Formasi baris-baris penungguan ini tentu saja merupakan suatu
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. X(t) disebut ruang keadaan (state space). Satu nilai t dari T disebut indeks atau
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Proses Stokastik Menurut Gross (2008), proses stokastik adalah himpunan variabel acak Semua kemungkinan nilai yang dapat terjadi pada variabel acak X(t) disebut ruang keadaan
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA A. PENJADWALAN PRODUKSI
II. TINJAUAN PUSTAKA A. PENJADWALAN PRODUKSI Menurut Sumayang (2003), penjadwalan adalah mengatur pendayagunaan kapasitas dan sumber daya yang tersedia melalui aktivitas tugas. Perencanaan fasilitas dan
Lebih terperinciBAB IV KONSEP FUZZY LOGIC DAN PENERAPAN PADA SISTEM KONTROL. asing. Dalam pengalaman keseharian kita, permasalahan yang berkaitan dengan fuzzy
BAB IV KONSEP FUZZY LOGIC DAN PENERAPAN PADA SISTEM KONTROL 4.1 Pengenalan konsep fuzzy logic Konsep mengenai fuzzy logic bukanlah merupakan sesuatu yang baru dan asing. Dalam pengalaman keseharian kita,
Lebih terperinciBAB V PENUTUP. Menurut. Ukuran Keefektifan Rumus ProModelStudent. Rumus
BAB V PENUTUP 5.. Kesimpulan Dari pembahasan skripsi dengan judul Analisis Efektivitas Sistem Antrian Bank BCA cabang Jamika Bandung dapat disimpulkan sebagai berikut. Model antrian yang paling tepat digunakan
Lebih terperinciMANAJEMEN RESIKO KERUSAKAN DI UNIT PENGEMASAN PT. SEMEN INDONESIA, Tbk, PABRIK TUBAN
MANAJEMEN RESIKO KERUSAKAN DI UNIT PENGEMASAN PT. SEMEN INDONESIA, Tbk, PABRIK TUBAN Ari Basuki Teknik Industri, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang PO. BOX 2 Kamal, Bangkalan e-mail: aribasuki.utm@gmail.com
Lebih terperinciUNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014
PENJADWALAN PRODUKSI JOB SHOP DENGAN METODE HEURISTIK PADA PT. BINA KARYA LOGAM MANDIRI TUGAS SARJANA Diajukan untuk Memenuhi Sebagian dari Syarat-Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Teknik Oleh LEONARDO SILALAHI
Lebih terperinciJURUSAN TEKNIK FISIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER
Rancang Bangun Kontrol Logika Fuzzy-PID Pada Plant Pengendalian ph (Studi Kasus : Asam Lemah dan Basa Kuat) Oleh : Fista Rachma Danianta 24 08 100 068 Dosen Pembimbing Hendra Cordova ST, MT. JURUSAN TEKNIK
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dalam beberapa tahun terakhir, logika samar telah digunakan dalam berbagai
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Dalam beberapa tahun terakhir, logika samar telah digunakan dalam berbagai bidang untuk menyelesaikan masalah-masalah yang ada. Walaupun logika samar adalah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah. Perkembangan dunia industri ini semakin maju, hal itu terbukti dengan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Perkembangan dunia industri ini semakin maju, hal itu terbukti dengan banyaknya industri-industri baru yang mengelola berbagai macam produk. Dengan demikian
Lebih terperinciPemodelan Simulasi untuk Analisis Performansi Penjadwalan pada Sistem Manufaktur Make to Order dengan Mesin Paralel
Petunjuk Sitasi: Zagloel, T. Y., Ardi, R., & Adriana, L. (2017). Pemodelan Simulasi untuk Analisis Performansi Penjadwalan pada Sistem Manufaktur. Prosiding SNTI dan SATELIT 2017 (pp. E66-71). Malang:
Lebih terperinciKONTRAK PEMBELAJARAN (KP) MATA KULIAH
KONTRAK PEMBELAJARAN (KP) MATA KULIAH Kode MK: TSK-710 Program Studi Sistem Komputer Fakultas Teknik Universitas Diponegoro Pengajar : Eko Didik Widianto, ST, MT Semester : 7 KONTRAK PEMBELAJARAN Nama
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
26 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Penjadwalan 2.1.1 Definisi Penjadwalan Penjadwalan dapat didefinisikan sebagai penugasan dan penentuan waktu dari kegunaan sumber daya seperti tenaga kerja, peralatan, dan fasilitas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Logika Fuzzy Logika Fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh pada tahun1965. Teori ini banyak diterapkan di berbagai bidang, antara lain representasipikiran manusia
Lebih terperinciKENDALI LOGIKA FUZZY PADA PENGATURAN LAMPU LALU LINTAS BERDASARKAN URGENCY DAN STOP DEGREE
KENDALI LOGIKA FUZZY PADA PENGATURAN LAMPU LALU LINTAS BERDASARKAN URGENCY DAN STOP DEGREE Fitria Suryatini Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Islam 45 (UNISMA) E-mail: fitriasuryatini88@gmail.com
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE FUZZY-AHP
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE FUZZY-AHP Alwi *), Surya Sumpeno 2), dan I Ketut Eddy Purnama 3) *) Bidang Keahlian Telematika (Konsentrasi CIO) Jurusan Teknik
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. informasi penjadwalan produksi paving block pada CV. Eko Joyo. Dimana sistem
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Penelitian Sebelumnya Rudyanto (2011) melakukan penelitian tentang rancang bangun sistem informasi penjadwalan produksi paving block pada CV. Eko Joyo. Dimana sistem infomasi
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM KONTROL LAMPU LALU LINTAS OTOMATIS BERBASIS LOGIKA FUZZY MENGGUNAKAN SENSOR KAMERA
Seminar Tugas Akhir PERANCANGAN SISTEM KONTROL LAMPU LALU LINTAS OTOMATIS BERBASIS LOGIKA FUZZY MENGGUNAKAN SENSOR KAMERA Oleh : Andri Kuncoro NRP. 2406100042 Dosen Pembimbing : Ir. Moch. Ilyas Hs. NIP.194909191979031002
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. perusahaan harus mampu bersaing dalam memenuhi keinginan customer. Salah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Persaingan industri yang sangat ketat pada saat ini menyebabkan perusahaan harus mampu bersaing dalam memenuhi keinginan customer. Salah satu keinginan customer mendapatkan
Lebih terperinci