Garuda - Garba Rujukan Digital

COMPARISON BETWEEN MIXED INTEGER PROGRAMMING WITH HEURISTIC METHOD FOR JOB SHOP SCHEDULING WITH SEPARABLE SEQUENCE-DEPENDENT SETUPS I Gede Agus Widyadana
Jurnal Teknik Industri: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Industri Vol. 3 No. 1 (2001): JUNE 2001
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

The decisions to choose appropriate tools for solving industrial problems are not just tools that achieve optimal solution only but it should consider computation time too. One of industrial problems that still difficult to achieve both criteria is scheduling problem. This paper discuss comparison between mixed integer programming which result optimal solution and heuristic method to solve job shop scheduling problem with separable sequence-dependent setup. The problems are generated and the result shows that the heuristic methods still cannot satisfy optimal solution.

PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS Studi Kasus di P.T. XYZ I Gede Agus Widyadana; Fenny Nilawati Kusuma; I Nyoman Sutapa
Jurnal Teknik Industri: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Industri Vol. 3 No. 1 (2001): JUNE 2001
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

This paper discusses a jobs scheduling on a single machine to minimize variance of job completion time. The objective is especially important in situations where it is desirable to provide customers or jobs with approximately the same treatment. In this case, data are collected from P.T. 'XYZ'. The focus of discussion is LB/KB Departement (Leather Board/Carton Board) with carton board's production line, which produces carton board. Carton board's size is 150 x 110 cm and its thickness from 0,6 mm to 2,5 mm. In this paper a comparison analysis, the deviation of the objective value given by a heuristic (Vh) method from the objective value given by P.T. 'XYZ' (Vp), is made. The percentage of deviation Vh from Vp is 50,36 %, which shows that the performance of heuristic is better, that is variance of job completion time by heuristic method smaller than by P.T. 'XYZ'. Besides the above discussion, the weakness dan superiority of heuristic are analyzed too. Abstract in Bahasa Indonesia : Makalah ini membahas penjadwalan jobs pada single machine dengan tujuan meminimumkan varians waktu penyelesaian job, yaitu untuk memberikan konsumen atau jobs kurang lebih perlakuan yang sama. Data yang diambil dalam pembahasan ini berasal dari perusahaan P.T. 'XYZ', di mana departemen yang menjadi fokus pembahasan adalah Departemen LB/KB (Leather Board/Karton Board) dengan lintasan produksi karton board yang menghasilkan produk carton board ukuran 150 x 110 cm, dengan ketebalan 0,6 mm sampai dengan 2,5 mm. Dalam makalah ini dilakukan analisis perbandingan jadwal jobs pada proses produksi di perusahaan yang telah ada dengan jadwal jobs menggunakan metode heuristic, yaitu menggunakan persentase penyimpangan Vh (varians waktu penyelesaian jobs metode heuristic) dari Vp (varians waktu penyelesaian jobs perusahaan). Dari hasil analisis didapatkan bahwa persentase penyimpangan Vh dari Vp sebesar 50,36%, hal ini menunjukkan bahwa performance metode heuristic lebih baik, yaitu varians waktu penyelesaian jobs-nya lebih kecil daripada metode perusahaan. Selain itu, dalam makalah juga dianalisis kelemahan dan keunggulan metode heuristic yang digunakan dalam penjadwalan pada single machine. Kata kunci : penjadwalan single-machine, varians waktu penyelesaian, prosedur heuristic.

PENERAPAN EVOLUTIONARY ALGORITHM PADA PENJADWALAN PRODUKSI (Studi Kasus di PT Brother Silver Product Indonesia) I Gede Agus Widyadana; Lala Febriana
Jurnal Teknik Industri: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Industri Vol. 3 No. 2 (2001): DESEMBER 2001
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

This research gives an alternative to build production schedule using Evolutionary Algorithm. The objective function is minimizing production makespan. Shortest Processing Time (SPT) and Longest Processing Time (LPT) methods are used as initial solution. The algorithm is implemented on house ware factory and the result show the final solution has makespan 26,74 % less than initial solution. Abstract in Bahasa Indonesia : Penelitian ini memberikan alternatif dalam menyusun suatu jadwal produksi dengan menggunakan Evolutionary Algorithm. Fungsi tujuan yang akan dicapai adalah meminimumkan makespan produksi. Metode Shortest Processing Time (SPT) dan Longest Processing Time (LPT) digunakan sebagai solusi awal. Algoritma ini kemudian diterapkan pada pabrik peralatan rumah tangga dan solusi akhir menunjukan Evolutionary Algorithm memberikan makespan 26.74% lebih kecil dibandingkan dengan solusi awal. Kata kunci: Evolutionary Algorithm, Penjadwalan.

PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA GENETIKA DAN SIMULATED ANNEALING UNTUK MASALAH MULTIPLE OBJECTIVE PADA PENJADWALAN FLOWSHOP I Gede Agus Widyadana; Andree Pamungkas
Jurnal Teknik Industri: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Industri Vol. 4 No. 1 (2002): JUNE 2002
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

The research is focused on comparing Genetics algorithm and Simulated Annealing in the term of performa and processing time. The main purpose is to find out performance both of the algorithm to solve minimizing makespan and total flowtime in a particular flowshop system. Performances of the algorithms are found by simulating problems with variation of jobs and machines combination. The result show the Simulated Annealing is much better than the Genetics up to 90%. The Genetics, however, only had score in processing time, but the trend that plotted suggest that in problems with lots of jobs and lots of machines, the Simulated Annealing will run much faster than the Genetics. Abstract in Bahasa Indonesia : Penelitian ini difokuskan pada pembandingan algoritma Genetika dan Simulated Annealing ditinjau dari aspek performa dan waktu proses. Tujuannya adalah untuk melihat kemampuan dua algoritma tersebut untuk menyelesaikan problem-problem penjadwalan flow shop dengan kriteria minimasi makespan dan total flowtime. Kemampuan kedua algoritma tersebut dilihat dengan melakukan simulasi yang dilakukan pada kombinasi-kombinasi job dan mesin yang berbeda-beda. Hasil simulasi menunjukan algoritma Simulated Annealing lebih unggul dari algoritma Genetika hingga 90%, algoritma Genetika hanya unggul pada waktu proses saja, namun dengan tren waktu proses yang terbentuk, diyakini pada problem dengan kombinasi job dan mesin yang banyak, algoritma Simulated Annealing dapat lebih cepat daripada algoritma Genetika. Kata kunci: Algoritma Genetika, Simulated Annealing, flow shop, makespan, total flowtime.

PENINGKATAN EFEKTIFITAS DAN EFISIENSI BIAYA KUALITAS MELALUI PENEDEKATAN SIMULASI (Studi Kasus di CV. SINAR BAJA ELEKTRIC) I Gede Agus Widyadana; Elsie Elsie
Jurnal Teknik Industri: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Industri Vol. 5 No. 1 (2003): JUNE 2003
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

The paper discusses about how to increase product quality and still concern with quality cost. We add factor of time to count quality cost and the effect to quality product. Time has important function in this research, so simulation is used to analyze quality control system. The simulation on CV. Sinar Baja Elektrik shows that the propose method can decrease product reject about 8% and quality cost until 16,89% from total sales. Abstract in Bahasa Indonesia : Makalah ini membahas mengenai upaya untuk meningkatkan kualitas produk dengan memperhatikan biaya kualitas. Penelitian ini memasukan tambahan faktor waktu dalam memperhitungkan biaya kualitas serta dampaknya pada kualitas produk. Oleh karena faktor waktu memegang peranan yang penting, maka analisa sistem pengendalian kualitas pada penelitian ini menggunakan metode simulasi. Hasil simulasi di CV. Sinar Baja Elektrik menunjukan metode yang diusulkan dapat menurunkan hasil rata-rata tingkat kelolosan produk cacat untuk tiap tipe speaker hingga berkisar 8%, dan total biaya kualitas secara keseluruhan dapat diturunkan hingga sebesar 16.89% dari total penjualan. Kata kunci: biaya kualitas, efisiensi, efektivitas, simulasi.

STUDI TENTANG TRAVELLING SALESMAN DAN VEHICLE ROUTING PROBLEM DENGAN TIME WINDOWS I Nyoman Sutapa; I Gede Agus Widyadana; Christine Christine
Jurnal Teknik Industri: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Industri Vol. 5 No. 2 (2003): DECEMBER 2003
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

The article shows the study of model development of travelling salesman problem. Three models are studied, i.e. travelling salesman problem with time windows, vehicle routing problem, and vehicle routing problem with time windows. Abstract in Bahasa Indonesia : Dalam artikel ini dipaparkan kajian mengenai pengembangan model travelling salesman problem. Ada tiga model yang dikaji yaitu travelling salesman problem dengan time windows, vehicle routing problem, serta vehicle routing problem dengan time windows. Kata-kunci: travelling salesman problem, vehicle routing problem, time windows.

APLIKASI KOMBINASI ALGORITMA GENETIK DAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS PADA PENJADWALAN FLOWSHOP MULTIKRITERIA Herry Christian Palit; Haris Lienardo; I Gede Agus Widyadana
Jurnal Teknik Industri: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Industri Vol. 10 No. 1 (2008): JUNE 2008
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

This article discusses the combination of genetic algorithm (GA) and Data Envelopment Analysis (DEA) to solve the flowshop scheduling problems with multicriteria. The criteria are makespan, total weighted tardiness, and mean flow time. DEA is used to calculate the overall value of criteria from each sequence. Relative efficiency value is employed as the fitted value in genetic algorithm, in order to have overall value that independent to a particular weight. The proposed algorithm that combines GA and DEA attain optimal solutions with relative efficiency as good as analytical solution, i.e., Mixed Integer Programming (MIP). From 30 problems generated, only one problem (3,33%) has relative efficienly less than 1. Abstract in Bahasa Indonesia: Artikel ini membahas kombinasi algoritma genetik dengan Data Envelopment Analysis (DEA) untuk pemecahan masalah penjadwalan flowshop multikriteria. Kriteria-kriteria yang digunakan, yaitu makespan, total weighted tardiness, dan mean flow time. DEA digunakan untuk menghitung nilai keseluruhan kriteria dari setiap sequence dengan menggunakan nilai efisiensi relatif sebagai fitted value dalam algoritma genetik. Hal ini ditujukan agar nilai keseluruhan dari kriteria-kriteria yang ada tidak terikat pada satu jenis bobot saja. Kombinasi dua metode ini menghasilkan suatu algoritma yang mampu menghasilkan kumpulan solusi optimal dengan nilai efisiensi relatif yang tidak kalah jika dibandingkan dengan hasil dari model Mixed Integer Programming (MIP), dimana dari 30 masalah yang dibangkitkan, hanya ada 1 masalah (3,33%) yang memiliki efisiensi relatif di bawah 1. Kata kunci: penjadwalan flowshop, algoritma genetik, Data Envelopment Analysis.

Title

Found 7 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 7 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 7 Documents
Search