Algoritma Guided Greedy Randomized Adaptive Search Procedures with Fixed Threshold Untuk Keseimbangan Lintasan Perakitan Mixed Model dengan Kriteria Minimisasi Jumlah Stasiun Kerja - Ulma, Fajar; Saleh, Alex; Zaini, Emsosfi (REKA INTEGRA, 2013)
ABSTRAK   Assembly line balancing (ALB) adalah suatu penugasan pekerjaan pada stasiun kerja yang saling berhubungan antar lintasan produksi untuk memperoleh target laju produksi yang terpenuhi. Pembahasan yang dilakukan pada penelitian ini adalah tentang keseimbangan lintasan perakitan menggunakan lintasan mixed model. Penelitian ini bertujuan untuk  mengembangkan algoritma Guided GRASP With Fixed Treshold terhadap lintasan perakitan mixed model dengan kriteria minimisasi jumlah stasiun kerja. Pengujian algoritma usulan dilakukan dengan menggunakan tiga skenario, skenario 1 menggunakan set data Bedworth dan Bailey (1982) yang terdiri dari 2 variasi produk dengan jumlah elemen kerja (n) = 11, skenario 2 menggunakan set data Thomopoulos (1970) yang terdiri dari 3 variasi produk dengan jumlah elemen kerja (n) = 19, dan skenario 3 menggunakan set data penelitian Su dan Lu (2007) yang terdiri dari 3 variasi produk dengan jumlah elemen kerja (n) = 17. Hasil pengujian ketiga skenario menunjukkan bahwa algoritma usulan dapat memberikan solusi yang lebih baik pada efisiensi lintasan dan smoothness index dengan jumlah stasiun kerja yang sama bila dibandingkan dari penelitian-penelitian sebelumnya yang telah dipublikasikan. Kata Kunci: Keseimbangan Lintasan, Mixed Model, Guided GRASP With Fixed Threshold ABSTRACT Assembly line balancing (ALB) is a job placement assignment on workstations that are interconnected across the track to get the target production rate of production is met. The discussion carried out in this study is about the balance of mixed model track assembly. The study aims to develop Guided GRASP With Fixed threshold algorithm to address assembly line mixed model with a minimization criterion number of work stasions. The algorithm is then tested using three three scenarios, scenario 1 using data sets Bedworth and Bailey (1982) which consists of 2 variations of the product by the number of working elements (n) = 11, scenario 2 using data sets Thomopoulos (1970) which consists of 3 variations product by the number of working elements (n) = 19, and scenario 3 using data sets Su and Lu (2007) which consists of 3 variations of the product by the number of working elements (n) = 17. The results obtained show that the proposed algorithm can provide  better solution to efficiency line and smoothness index with the same number of work stasions when compared  to previous studies that have been published. Keywords: Line Balancing, Mixed Model, Guided GRASP With Fixed Threshold