Syarif, Admi and Ruby, Tiryono and Saputra, Adi (2009) ANALISIS KINERJA GENETIC ALGORITHM PADA JOB SHOP SCHEDULING. Seminar Nasional Sains, Matematika, Informatika dan Aplikasinya VI UNILA, 1 (1). pp. 195-202. ISSN 2086-2342

Preview

Text ANALISIS KINERJA GENETIC ALGORITHM PADA JOB SHOP SCHEDULING.pdf Download (223kB) | Preview

Abstract

Job Shop Scheduling merupakan satu dari masalah penjadwalan mesin yang menentukan urutan proses operasi pada tiap mesin dengan tujuan meminimumkan waktu penyelesaian maksimum atau makespan. Job Shop Scheduling Problem (JSP) merupakan persoalan yang telah banyak diaplikasikan pada berbagai persoalan dunia nyata, misalnya pada perencanaan produksi dalam bidang penjadwalan mesin dan job, contohnya : industri wong coco, industri logam, penjadwalan kereta api, pabrik furniture kayu, toko gordyn, dan sebagainya.Banyak penelitian dikembangkan peneliti untuk menyelesaikan Job Shop Scheduling Problem (JSP) seperti Aturan Heuristic atau Dispatching Rules, Neural Network, Simulated Annealing, Tabu Search, Mathematical Models,dan Fuzzy Logic. Akan tetapi belum ada suatu metode baik secara eksak maupun pendekatan yang dapat menjamin menghasilkan nilai optimal. Dilatarbelakangi dengan banyaknya peneliti yang melakukan penelitian untuk kasus Job Shop Scheduling Problem (JSP), dan ingin menguji seberapa besar tingkat keefektifan metode Algoritma Genetika terhadap metode pendekatan yang lain. Maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan menggunakan Algoritma Genetika. Algoritma Genetika adalah metode pencarian yang memanfaatkan mekanisme operasi genetika dan seleksi alam. Algoritma Genetika bekerja dengan sekumpulan kadidat solusi (chromosome) atau populasi (population). Dimana chromosome terdiri dari jumlah bilangan atau simbol yang merepresentasikan solusi layak (feasible solution) dari persoalan. Hasil operasi genetika akan diubah kembali menjadi sebuah jadwal yang mudah dipahami oleh pengguna dan dibandingkan dengan metode lainnya berdasarkan efektivitas dan solusi yang didapatkan melalui penelusuran pustaka.

Item Type:	Article
Subjects:	Q Science > QA Mathematics
Divisions:	Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) > Prodi Matematika
Depositing User:	Mr TIRYONO RUBY
Date Deposited:	03 Aug 2018 07:25
Last Modified:	03 Aug 2018 07:25
URI:	http://repository.lppm.unila.ac.id/id/eprint/8591

Actions (login required)

View Item