Penerapan Algoritma Cross Entropy–Genetic Algorithm Untuk Optimasi Makespan Pada Penjadwalan Flow Shop

Paranditus, Paranditus
Noviani, Evi
Yudhi, Yudhi

Jurnal Matematika UNAND
Vol. 13 No. 1 (2024)

Penjadwalan flow shop merupakan jenis penjadwalan produksi dimana setiap pekerjaan yang diproses seluruhnya mengalir pada proses yang sama, dengan tujuan untuk mencari urutan pekerjaan yang dapat mengoptimalkan nilai makespan. Penelitian ini bertujuan untuk mencari kombinasi urutan pekerjaan dengan nilai makespan yang optimal pada CV Bestone Indonesia. Permasalahan penjadwalan flow shop dapat diselesaikan dengan menggunakan Cross Entropy–Genetic Algorithm (CEGA). Algoritma CEGA bekerja dengan cara membangkitkan sampel awal (N) secara acak, kemudian sampel selanjutnya diperoleh dari hasil proses crossover dan mutasi dengan parameter berupa parameter kejarangan (ρ), koefisien penghalusan (α), parameter crossover (Pc) dan parameter pemberhentian (β). Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan menggunakan Algoritma CEGA, diperoleh urutan pekerjaan 3, pekerjaan 1, pekerjaan 4, pekerjaan 2 dan urutan pekerjaan 3, pekerjaan 4, pekerjaan 1, pekerjaan 2 serta nilai makespan sebesar 389116,52 detik.