Optimasi Multi-obyektif NSGA-II Pada Penjadwalan Produksi untuk minimalisasi Makespan dan Biaya Keterlambatan

Abstract

Penjadwalan produksi yang efisien merupakan faktor krusial dalam mencapai target produksi dan meminimalkan biaya. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kompleksitas penjadwalan produksi yang menyebabkan penambahan durasi penyelesaian atau makespan sehingga menimbulkan adanya biaya untuk setiap keterlambatan yang terjadi. Oleh karena itu, sebuah penelitian diusulkan untuk menyusun penjadwalan yang melibatkan berbagai tujuan, yaitu meminimalkan makespan dan biaya keterlambatan. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan sistem penjadwalan produksi yang optimal dengan mempertimbangkan kedua tujuan tersebut secara simultan. Metode yang digunakan adalah algoritma genetika Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) yang mampu mencari solusi optimal Pareto untuk permasalahan multi- obyektif. Implementasi NSGA-II pada penjadwalan produksi telah menghasilkan

sejumlah solusi Pareto yang merepresentasikan kombinasi optimal antara makespan dan biaya keterlambatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa NSGA-II efektif dalam menemukan solusi penjadwalan produksi yang lebih baik dibandingkan dengan metode yang ada sebelumnya. Parameter yang membuktikan adalah adanya pengurangan dirasi penyelesaian dan biaya keterlambatan. Solusi-solusi Pareto dihasilkan menggunakan algoritma NSGA-II dalam waktu yang singkat dan memberikan alternatif penjadwalan yang dapat dipilih oleh pengambil keputusan dengan tetap menyesuaikan prioritas dan kebutuhan produksi yang ada di perusahaan. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam meningkatkan efisiensi penjadwalan produksi dan memberikan rekomendasi bagi perusahaan dalam mengambil keputusan penjadwalan yang lebih baik dengan tujuan- tujuan lain yang dapat disesuaikan.