RECORD DETAIL
Back To Previous
Back To Previous
| Title | Penentuan Due Date pada Sistem Produksi Make to Order Berdasarkan Workload Control dengan Menggunakan Genetic Algorithm |
| Edition | |
| Call Number | |
| ISBN/ISSN | |
| Author(s) | Galih Ismi Furiantia |
| Subject(s) | Genetic Algorithm Industry Scheduling Workload Control |
| Classification | 658.53 |
| Series Title | GMD | Tugas Akhir |
| Language | Indonesia |
| Publisher | Jurusan Teknik Industri FTI-ITS |
| Publishing Year | 2007 |
| Publishing Place | Surabaya |
| Collation | |
| Abstract/Notes | |
| Specific Detail Info | Banyak perusahaan yang kurang memperhatikan permasalahan penentuan reliable due date. Selama ini perusahaan hanya berusaha untuk meminimalisasi keterlambatan dengan berpedoman pada due date yang ada tanpa mempertimbangkan apakah due date yang telah ditetapkan tersebut reliable bagi perusahaan. Padahal kemampuan untuk menepati promised performance tidak hanya dipengaruhi oleh penjadwalan dan dispatching procedures saja melainkan juga dipengaruhi oleh ketepatan dalam menentukan due date. Demikian juga yang terjadi pada PT. Meco Inoxprima, yaitu perusahaan manufaktur yang berbasis Make To Order dengan produk utama adalah storage tank. Selama ini PT. Meco kurang mengadakan penawaran untuk penetapan due date dimana due date sepenuhnya ditentukan oleh customer, sehingga seringkali PT. Meco harus menambah jam kerja para karyawannya untuk mengejar due date order. Bahkan kadang-kadang penyelesaian order melebihi due date. Hal ini menyebabkan tingginya biaya yang harus dikeluarkan perusahaan. Penelitian ini mengaplikasikan Genetic Algorithm dan workload control, untuk mengoptimalkan rata-rata flow time dengan mempertimbangkan beban kerja mesin sehingga diperoleh penjadwalan yang optimal untuk kemudian dihitung due date tiap job. Dengan program aplikasi, dihasilkan jadwal dengan rata-rata flow time semakin menurun. Persentase keunggulan algoritma genetika dibandingkan algoritma G&T paling besar pada penyelesaian permasalahan penjadwalan 3 job pada 3 mesin (4.76%). Sedangkan untuk penjadwalan 9 job pada 9 mesin, Genetic Algorithm menghasilkan rata-rata flowtime yang lebih besar (15.72%) dari algoritma Giffler dan Thompson. Ini memperlihatkan bahwa program aplikasi akan semakin optimal untuk penjadwalan dengan kasus yang semakin kecil. Kata kunci : due date, genetic algorithm, workload control |
| Image |  |
| File Attachment | LOADING LIST... |
| Pembimbing | Dr. Ir. I Nyoman Pujawan, M.Eng |
| Volume | 1 |
| Availability | LOADING LIST... |
| Back To Previous |