// <![CDATA[MODEL KESEIMBANGAN LINTASAN PERAKITAN MIXED MODEL MENGGUNAKAN ALGORITMA GREEDY RANDOMIZED ADAPTIVE SEARCH PROCEDURES DENGAN KRITERIA MINIMISASI JUMLAH STASIUN KERJA]]> NOVI PUTRIANTI / 13-2006-038 Penulis Ir., Alex Saleh, MT. Dosen Pembimbing 2 0418037001 - Arif Imran S.Si., M.T., Ph.D. Dosen Pembimbing 1
Penelitian ini membahas model keseimbangan lintasan perakitan mixed model menggunakan algoritma Greedy Randomized Adaptive Search Procedures (GRASP). Kriteria yang digunakan adalah minimisasi jumlah stasiun kerja. Lintasan perakitan mixed model merupakan lintasan perakitan yang memiliki beberapa variasi dari produk sejenis untuk dirakit pada satu lintasan yang sama. Proses produksi dari semua variasi produk hampir sama, karena umumnya variasi tersebut tidak terlalu memiliki variasi yang banyak, misalnya penambahan atribut dan pemilihan fitur tambahan. Oleh karena itu, beberapa operasi dasar yang sama dibutuhkan untuk setiap pengerjaan model, selebihnya mungkin berbeda dari waktu pengerjaan. Metode yang digunakan untuk membangun algoritma untuk menyelesaikan masalah keseimbangan lintasan perakitan adalah GRASP. GRASP merupakan metode metaheuristik yang berdasarkan pada teknik pencarian acak multi-start untuk memecahkan masalah optimisasi kombinatorial yang sulit. GRASP terdiri dari dua tahap yaitu tahap initial solution dan local search. Initial solution, dibentuk melalui restricted candidate list (RCL). RCL disusun menggunakan suatu fungsi greedy berbasis penambahan waktu operasi dari tiap elemen kerja yang akan ditempatkan dan suatu threshold parameter α. Tahap local search merupakan tahap eksplorasi dari bentuk lintasan berdasarkan hasil dari tahap initial solution. Tahap ini dilakukan dengan proses insert, exchange, dan insert. Performansi model usulan diuji dengan menggunakan dua skenario. Skenario 1 bertujuan untuk menguji cara kerja model. Sedangkan Skenario 2 bertujuan untuk menguji performansi algoritma usulan. Set data untuk kedua skenario tersebut diperoleh dari literatur. Hasil pengujian kedua skenario menunjukkan bahwa model usulan dapat memberikan solusi yang sama dengan penelitian-penelitian sebelumnya yang telah dipublikasikan.