Implementasi Algoritma Genetika untuk Optimasi Penjadwalan Produksi pada Industri Manufaktur - Yonas Albetian Pangalila; Aries Saifudin; Supriatna; Hana Grace Priscila S; Rafli Syarial (Jurnal Riset Informatika dan Inovasi, 2024)
Penjadwalan produksi yang efisien dan optimal merupakan salah satu tantangan utama dalam industri manufaktur. Penjadwalan yang tidak tepat dapat menyebabkan peningkatan biaya, waktu produksi yang lebih lama, dan pemanfaatan sumber daya yang kurang efektif. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengusulkan implementasi algoritma genetika (AG) sebagai metode optimasi penjadwalan produksi. Algoritma genetika, yang terinspirasi oleh proses evolusi alam, menggunakan mekanisme seleksi, crossover, dan mutasi untuk menemukan solusi optimal. Dalam penelitian ini, algoritma genetika diterapkan pada studi kasus penjadwalan produksi di sebuah perusahaan manufaktur. Penelitian ini memodelkan masalah penjadwalan sebagai masalah optimasi multi-tujuan yang mempertimbangkan minimisasi waktu penyelesaian total (makespan), utilisasi mesin, dan pengurangan waktu tunggu. Algoritma genetika yang dikembangkan dievaluasi melalui serangkaian eksperimen yang menggunakan data produksi nyata. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma genetika mampu menghasilkan jadwal produksi yang lebih efisien dibandingkan metode konvensional. Dengan menggunakan algoritma genetika, perusahaan dapat mengurangi waktu penyelesaian total, meningkatkan utilisasi mesin, dan mengurangi waktu tunggu secara signifikan. Implementasi ini tidak hanya membantu dalam meningkatkan efisiensi operasional, tetapi juga berpotensi memberikan keunggulan kompetitif dalam industri manufaktur. Penelitian ini menyimpulkan bahwa algoritma genetika merupakan alat yang efektif dan efisien untuk optimasi penjadwalan produksi dalam industri manufaktur. Penggunaan algoritma ini dapat mengoptimalkan proses produksi dan meningkatkan kinerja keseluruhan perusahaan.