Nama : Neneng Suryani NPM : 35412283 Jurusan : Teknik Industri Dosen Pembimbing : Dr. Emirul Bahar, ACSI Analisis Efisiensi Lintasan Dengan Menggunakan Metode Ranked Position Weight (RPW) dan Metode Ant Colony Optimization (ACO) Pada Proses Perakitan Cabin Tipe SL di Bagian Pengelasan PT Krama Yudha Ratu Motor
Latar Belakang PT Krama Yudha Ratu Motor Permasalahan Keseimbangan Lintasan Ranked Pesition Weight (RPW) & Ant Colony Optimization (ACO) Dapat Menghasilkan Efisiensi Lintasan yang Lebih Baik
PENDAHULUAN Identifikasi Masalah Metode yang diterapkan di perusahaan yaitu berdasarkan pengalaman yang menyebabkan masih terjadinya penumpukan pada salah satu stasiun kerja di main line Formulasi Masalah Bagaimana mengetahui efisiensi lintasan tertinggi antara metode Ranked Position Weight (RPW) dengan metode Ant Colony Optimization (ACS) Pembatasan Masalah 1. Pengamatan dan Pengambilan data hanya pada bagian pengelasan di PT Krama Yudha Ratu Motor yang beralamat di Jl. Raya Bekasi KM 21-22 Rawa Terate - Cakung. 2. Lintasan perakitan yang diamati hanya perakitan cabin tipe SL 3. Analisa hanya menggunakan metode Ranked Position Weight (RPW) dan metode Ant Colony Optimization (ACO) 4. Software yang digunakan hanya WinQSB dan Matrik Laboratory Tujuan Penulisan 1. Mengetahui efisiensi lintasan perakitan cabin tipe SL dengan menggunakan metode Ranked Position Weight (RPW). 2. Mengetahui efisiensi lintasan perakitan cabin tipe SL dengan menggunakan metode Ant Colony Optimizitaion (ACO). 3. Menganalisis efisiensi lintasan tertinggi dari dua metode yaitu Ranked Position Weight (RPW) dan metode Ant Colony Optimizitaion (ACO).
Metaheuristik Suatu pendekatan komputasi untuk mencari solusi optimal atau mendekati optimal dari suatu masalah optimasi dengan cara mencoba secara itertif untuk memperbaiki kandidat solusi dengan memperhatikan batasan kualitas solusi yang diinginkan. Ant Coloni Optimization (ACO) merupakan salah satu metode metaheuristik yang terinspirasi dari tingkahlaku semut dalam mencari makan. Analogi pada RPW dan ACO No RPW ACO 1 Lintasan Jalur 2 Entitas Semut 3 Stasiun Kerja Sarang dan Sumber Makanan
MODEL KESEIMBANGAN LINTASAN 1. Model straight line merupakan model keseimbangan lintasan yang sederhana 2. Model U-line merupakan lintasan produksi yang berbentuk U
Metodologi Penulisan dan Data Perakitan Cabin tipe SL Mulai Menentukan Metode Mengidentifikasi Masalah Menentukan Tujuan Tahap Penentuan Penelitian Mencari Landasan Teori TIDAK Landasan Teori Cukup? YA Pengumpulan Data Tahap Pengumpulan Data TIDAK Data Cukup? YA Perhitungan Dengan Metode: 1. Ranked Position Weight (RPW) 2. Ant Colony Optimization (ACO) Tahap Pengolahan Data Pengolahan Dengan Software WinQSB pada Metode RPW Analisi Hasil Perhitungan dan Hasil Pengolahan Kesimpulan Tahap Penarikan Kesimpulan Selesai
Diagram Pendahulu Perhitungan dengan Metode Ranked Positional Weight (RPW) 12 6 15 16 108 132 115 3 157 9 10 11 27 26 25 24 23 22 21 20 19 466 325 318 153 398 378 466 229 182 163 197 211 2 13 14 18 201 205 149 17 7 4 125 322 140 1 211 144 136 107 8 5 139 Sebelum Sesudah Operasi Bobot Waktu Bobot Waktu Operasi posisi Operasi posisi Operasi 1 3272 211 7 3460 125 2 3092 182 17 3335 144 3 2824 157 1 3272 211 4 3195 140 4 3195 140 5 3194 139 5 3194 139 6 2914 132 18 3191 136 7 3460 125 8 3162 107 8 3162 107 2 3092 182 9 2912 197 19 3055 322 10 2715 211 6 2914 132 11 2653 149 9 2912 197 12 1370 108 13 2910 201 13 2910 201 3 2824 157 14 2709 205 15 2782 115 15 2782 115 20 2733 229 16 2667 163 10 2715 211 17 3335 144 14 2709 205 18 3191 136 16 2667 163 19 3055 322 11 2653 149 20 2733 229 21 2504 466 21 2504 466 22 2038 378 22 2038 378 23 1660 398 23 1660 398 12 1370 108 24 1262 153 24 1262 153 25 1109 318 25 1109 318 26 791 325 26 791 325 27 466 466 27 466 466
Hasil Persentasi Kelompok Stasiun Kerja Metode RPW Stasiun Kerja Operasi Ti (detik) WS (detik) Slack Time (detik) Cycle Time (CT) Efisien Stasiun Kerja % Waktu Menganggur 7 125 I 269 197 466 57,73% 42,27% 17 144 1 211 II 351 115 466 75,32% 24,68% 4 140 5 139 III 18 136 382 84 466 81,97% 18,03% 8 107 IV 2 182 182 284 466 39,06% 60,94% 19 322 V 454 12 466 97,42% 2,58% 6 132 9 197 VI 398 68 466 85,41% 14,59% 13 201 3 157 VII 272 194 466 58,37% 41,63% 15 115 VIII 440 26 466 94,42% 5,58% IX 368 98 466 78,97% 21,03% X 11 149 149 317 466 31,97% 68,03% XI 21 466 466 0 466 100% 0% XII 22 378 378 88 466 81,12% 18,88% XIII 23 398 398 68 466 85,41% 14,59% XIV 261 205 466 56,01% 43,99% XV 25 318 318 148 466 68,24% 31,76% XVI 26 325 325 141 466 69,74% 30,26% XVII 27 466 466 0 466 100% 0% 20 14 12 229 205 108 10 16 24 211 163 153
Preseden Diagram Perhitungan RPW 12 27 26 25 24 23 22 21 20 19 466 325 318 153 398 378 466 229 322 XVII XVI XV XIV 108 2 182 IV 13 XIII 201 14 11 X 205 149 XII VI IX 9 10 197 XI 1 140 II 211 163 16 211 4 VIII 6 15 3 139 VII 132 V 115 5 157 8 III 107 18 136 17 144 7 125 I Waktu menganggu =100% - 74,19% = 25,81 %
Hasil Pengolahan Dengan Menggunakan WinQSB
Tahapan Perhitungan ACO Mulai 1. Menentukan Stasiun Kerja 2. Menentukan Pembobotan 3. Membuat Tabu List 4. Menghitung Probabilitas 5. Hasil Perhitungan ACO Selesai
Perhitungan Dengan Menggunakan Metode Ant Colony Optimization Task Number forward positional weight Backward positional weight 1 3272 211 2 3092 182 3 2824 157 4 3195 140 5 3194 139 6 2914 132 7 3460 125 8 3162 107 9 2912 408 10 2715 619 11 2653 360 12 1370 319 13 2910 383 14 2709 588 15 2782 247 16 2667 567 17 3335 269 18 3191 405 19 3055 1113 20 2733 1342 21 2504 3731 22 2038 4109 23 1660 4507 24 1262 4768 25 1109 5086 26 791 5411 27 466 5877
Langkah Perhitungan Pada ACO Iterasi 1 T 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 TL 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 Iterasi 2 T 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 TL 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2-1 Keterangan: Hijau (1) : Jalur tersedia dari depan Biru (0) : jalur tak tersedia Ungu (2) : Jalur tersedia dari belakang Kuning (-1): stasiun sudah teralokasi P 1,1 = 0,106 P 2,1 = 0,100 P 3,1 = 0,091 P 4,1 = 0,103 P 5,1 = 0,103 P 6,1 = 0,094 P 7,1 = 0,112 P 8,1 = 0,102 P 27,1 = 0,190
Hasil Perhitungan Metode ACO Layout Hasil Ant Colony Optimization (ACO) Waktu menganggur =100% - 84,08% = 9,92%
Hasil Perhitungan Metode ACO Stasiun Kerja Operasi Ti (detik) Waktu Stasiun Kerja (detik) Slack Time (detik) Cycle Time (CT) Efisien Stasiun Kerja % Waktu Menganggur I 27 466 466 0 466 100% 0% 26 325 II 450 6 466 96,57% 3,43% 7 125 25 318 III 458 8 466 98,28% 1,72% 4 140 24 153 VI 364 102 466 78,11% 21,89% 1 211 V 23 398 398 68 466 85,41% 14,59% VI 22 378 378 88 466 81,11% 18,89% VII 21 466 466 0 466 100% 0% 5 139 466 VIII 8 107 428 38 91,84% 8,16 2 182 6 132 IX 3 157 414 52 88,84% 11,16 466 7 125 9 197 X 398 68 466 85,41% 14,59 13 201 15 115 XI 10 211 438 28 466 93,13% 6,87 12 108 14 205 XII 368 98 78,97% 21,03 16 163 466 XIII 378 88 466 81,11% 18,89 XIV 456 10 466 97,85% 12,15 11 18 149 136 20 19 229 322
KESIMPULAN DAN SARAN KESIMPULAN 105 90 75 60 45 30 15 0 Persentase Hasil Perhitungan Manual Metode RPW dan Metode ACO Perhitungan RPW Perhitungan ACO Persentase 92 90 88 86 84 82 80 Persentase Hasil Pengolahan Metode RPW dan Perhitungan Metode ACO Pengolahan RPW Perhitungan ACO Persentase Penyelesaian Efisiensi Lintasan Selisih Perhitungan Manual RPW 74,19% Perhitungan Manual ACO 90,08% 15,89% Pengolahan Software RPW 84,05% Perhitungan Manual ACO 90,08% 6,03% SARAN Ant Colony Optimization (ACO)
DAFTAR PUSTAKA Alp, Arda. 2004. Ant Colony Optimization For The Single Model U-Type Assembly Line Balancing Problem. Di Akses Pada Tanggal 29 Februari 2016. Dorigo, Marko, dan Thomas Stutzel. 2004. Ant Colony Optimization. London. Massachusetts Institute of Technology. Hartini, Sri. 2011. Teknik Mencapai Produksi Optimal. Bandung: Lubuk Agung. Nasrullah, Reza., dan Suryadi. 1997. Pengantar Teknik Industri. Bandung: Universitas Gunadarma. Purnomo, Hari. 2004. Pengantar Teknik Industri.Yogyakarta: Graha Ilmu. Pratikto, dan Tanti Octavia. 2009. Keseimbangan Lintasan Tipe U-Line Assembly Pada Perakitan Pompa Air. Jurnal Teknik Industri, Vol. 11, No. 1, Juni 2009, pp. 43-50 ISSN 1411-2485 Santosa, Budi, dan Paul Willy. 2011. Metoda Metaheuristik Konsep dan Implementasi. Surabaya: Guna Widya. Tyas Y. S, dan Widodo Prijodiprodjo. 2013. Aplikasi Pencarian Rute Terbaik dengan Metode Ant Colony Optimization (ACO). IJCCS, Vol. 7, No. 1, January 2013, pp. 55-64 ISSN: 1978-1520