Optimasi Line Balancing Adaptif dan Deteksi Bottleneck Berbasis Computer Vision dengan Mempertimbangkan Variabilitas Kinerja Operator - Ma’arif, Fatahillah Aditya; Hartini , Sri; Sari , Diana Puspita (Riviera Publishing, 2026)
Industri garmen menghadapi tantangan efisiensi akibat sifatnya yang padat karya dan variabilitas kinerja operator. Metode penyeimbangan lini (line balancing) manual yang ada saat ini seringkali statis dan gagal menangkap fluktuasi waktu nyata di lantai produksi. Sementara itu, solusi berbasis sensor fisik (wearable/IoT) dinilai mahal dan invasif. Penelitian ini mengusulkan pendekatan hibrida menggunakan Computer Vision sebagai sensor virtual dan algoritma Optimasi Robust. Tujuannya adalah mendeteksi bottleneck secara real-time dan memberikan rekomendasi penyeimbangan tenaga kerja yang tangguh terhadap variabilitas. Metode yang digunakan adalah Design Science Research (DSR) dengan studi kasus di PT. Fukuryo Indonesia. Sistem mengekstraksi fitur kinematik operator menggunakan MediaPipe Pose dan mengklasifikasikan aktivitas kerja. Hasil akhir berupa kerangka kerja sistem cerdas yang mampu meminimalkan waktu menganggur (idle time) dan risiko lintasan akibat ketidakpastian kinerja manusia. Kerangka kerja sistem yang diusulkan menawarkan solusi non-invasif, hemat biaya, dan responsif untuk mengatasi masalah variabilitas operator dalam line balancing di industri garmen. Sistem ini berpotensi meningkatkan efisiensi lini produksi melalui deteksi dini bottleneck dan rekomendasi penyeimbangan yang adaptif, sehingga mendukung pengambilan keputusan manajerial yang lebih akurat dan proaktif.