Minggu, 09 November 2014

Tugas Pendahuluan Makalah



MAKALAH TUGAS PENDAHULUAN
TEKNOLOGI INFORMATIKA

JOB SHOP PROBLEM




Disusun Oleh :
1.Tagiy Al Aziz                       (21070114130086)
2.Icha Putri Pratiwi                 (21070114130108)
3. Ananda Tis’a Meridian                 (21070114140106)
  



PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI
FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS DIPONEGORO
SEMARANG
2014
KATA PENGANTAR

Assalamu'alaikum warahmatullahi wabarakatuh.

Alhamdulillahirabbilalamin kita panjatkan kehadirat Tuhan yang Maha Esa yang telah memberikan rahmat dan anugerah-Nya kepada kita semua. Terima kasih kami sampaikan kepada semua pihak yang membantu melancarkan pembuatan makalah ini.

Makalah ini bertemakan implementasi algoritma dalam pemrograman yang berjudul “Jobs Shop Problem” . Dimana pada masa sekarang ini, penyelesaian masalah dalam kehidupan seharihari membutuhkan penyelesaian yang semakin khusus.

Makalah ini disusun untuk memenuhi persyaratan tugas pendahuluan Praktikum Teknologi Informatika tahun 2014 yang diselenggarakan oleh Laboratorium Decicion Support System, Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Diponegoro.

Dalam makalah ini kami berusaha menyusun makalah dengan sebaik-baiknya. Apabila dalam penyususnan makalah ini masih terdapat beberapa kesalahan atau kekurangan, kami tim penyusun memohon maaf dan kami mengharapkan kritik dan saran yang membangun agar lebih baik lagi kedepannya.

Akhir kata semoga makalah  ini bisa memberikan banyak manfaat untuk kita semua.

Wassalamu'alaikum warahmatullahi wabarakatuh.

Semarang,  November 2014




Penulis
DAFTAR ISI



KATA PENGANTAR…………………………………………     2
DAFTAR ISI……………………………………………………     3

BAB I PENDAHULUAN……………………………………...     4
1.1  Latar Belakang.............................……………………           4
1.2  Rumusan Masalah.........……………………………….         4
1.3  Tujuan Masalah........………………………………….          4


BAB II ISI………………………………………………………     6
2.1    Job Shop…………….......................………………...            6
2.2    Algoritma Genetika..................................................   7
2.3    Struktur Algoritma Genetika.....................................   7
2.4    Penyelesaian Job Shop Problem dengan
Alogaritma Genetika................................................   8

BAB III PENUTUP…………………………………………..        9
A.  Simpulan..……………………………………………           9
B.  Saran..………………………………………………..           10

DAFTAR PUSTAKA………………………………………..        11




BAB I
PENDAHULUAN


1.1 Latar Belakang
Seiring dengan perkembangan zaman sekarang ini, banyak masalah yang dihadapi oleh banyak perusahaan. Salah satu masalah yang dihadapi perusahaan ialah masalah jadwal kerja pegawai yang kurang efektif.

Penjadwalan kerja pegawai yang kurang efektif ini berdampak kepada adanya penurunan kualitas kerja pegawai. Penurunan kualitas kerja pegawai ini juga sangat berdampak kepada kinerja perusahaan sehingga banyak customer dan partner kerja yang merasa kurang puas ataupun merasa dirugikan akan adanya penurunan kualitas kerja pegawai.

Namun dengan adanya penjadwalan kerja pegawai dengan menggunakan algoritma yang tepat serta tertata dan efektif diharapkan dapat meningkatkan kualitas kerja mereka. Adanya penjadwalan kerja yang tertata dan efektif ini juga dapat meningkatkan keuntungan perusahaan dari segi finansial, serta meningkatkan kepercayaan dari customer dan partner kerja agar tetap menjalin hubungan kerja dengan perusahaan.

1.2 Rumusan Masalah
1.      Apa yang dimaksud dengan algoritma?
2.      Bagaimana standar algoritma yang baik untuk membuat jadwal kerja yang efektif?
3.      Bagaimana hubungan antara algoritma dengan jadwal kerja pegawai ?

1.3 Tujuan Penulisan
Makalah ini dibuat dengan tujuan untuk memberikan penjelasan tentang algoritma yang baik dalam pembuatan program job shop probkem yang efektif dan efisien, serta mampu mengaplikasikannya ke dalam kegiatan perusahaan. Selain itu, penulisan ini bertujuan sebagai syarat tugas pendahuluan praktikum Teknologi Informatika, Teknik Industri, Universitas Diponegoro, Semarang.



























Bab II
Isi

2.1 Job Shop
Job shop Scheduling Problem pada umumnya merupakan penjadwalan dari proses kerja mesin yang berjumlah m dan pekerjaan yang berjumlah n . Dimana untuk setiap pekerjaan diperlukan p proses yang harus diminimalisir penggunaan waktu dalam proses pengerjaan dan mesin . Operasi dalam setiap proses produksi mempunyai karakteristik yang berbeda dan spesifik dalam waktu proses dan kebutuhan mesinnya. Dengan penjadwalan yang merupakan urutan yang teratur tiap-tiap operasinya untuk diselesaikan. Permasalahan dalam job shop sendiri memenuhi permintaan konsumen dengan waktu singkat. Dalam hal ini, mesin yang digunakan memiliki fungsi untuk dapat menyelesaikan setiap tahap operasi yang berbeda sesuai dengan kebutuhan waktu masing-masing setiap rangkaian proses yang dieksekusi. Jumlah banyaknya jadwal dari proses yang dapat digambarkan dapat diukur dengan (n!)m . Tingkat keberhasilan dari penjadwalan jobshop ini,dapat diukur melalui waktu eksekusi yang dibutuhkan dalam penyelesaiannya,serta pengoptimalan penggunaan mesin dalam eksekusinya. Terdapat beberapa tingkat keberhasilan dari penjadwalan job shop yang dilakukan diantaranya :
1.      Flowtimes yang merupakan jumlah waktu yang dihabiskan untuk menyelesaikan tiap satu pekerjaan dalam satu jadwal.
2.      Makespan yang merupakan total seluruh waktu pekerjaan pada prosesnya.
3.      Lateness dan earliness yang merupakan pengukuran nilai penyimpangan dari awal dan ke selanjutnya.
4.      Machine dan labor utilization yang merupakan optimalisasi penggunaan mesin dan juga pekerjanya.
Penjadwalan ini bertujuan untuk meminimalisirkan makespan dari proses atau flowtimesnya.

2.2 Algoritma Genetika
Algoritma genetika atau algoritma pencarian merupakn metode yang mudah menyesuaikan dengan datanya yang berguna untuk menyelesaikan pencarian nilai dalam suatu masalah optimasi suatu proses pekerjaan. Prinsip dari algoritma genetika didasarkan pada prinsip seleksi alam pada kehidupan nyata . Dalam menjalankan prosesnya, algoritma genetika membutuhkan rancangan suatu rangkaian kode yang sesuai dengan persoalan. Algoritma ini menjalankan sistemnya sesuai dengan rangkaian sistem kehidupan manusia, dimana individu direpresentasikan sebagai kromosom.

2.3 Struktur Algoritma Genetika
Seperti yang telah dijelaskan, prinsip dari algoritma memiliki prinsip yang sama dengan seleksi alam maka dalam, struktur penulisannya kode yang dirancang menggunakan struktur penulisan biologi seleksi alam.
Procedure Genetic_Algorithm
Begin
Pt = 0
Generate initial population Pt
Evaluate population Pt
While stopping criteria not
satisfied Repeat
Begin
Pt = Pt+l
Select elements from Pt-1 to
copy into Pt
Crossover elements of Pt
Mutation elements of Pt
Evaluate new population Pt
End;
End;
2.4 Penyelesaian Job Shop Problem dengan Algoritma Genetika
Pada jadwal dalam proses suatu pekerjaan memiliki (n!)m kemungkinan yang bisa ditentukan. Keempat tingkat keberhasilan dari penjadwalan tersebut dapat digunakan serta diikuti pengaturan prioritasnya menggunakan First Come First Serve (FCFS), yaitu menentukan pekerjaan sesuai dengan waktu kedatangnnya . Rangkaian penyelesaiaan JSP menggunakan algoritma genetika, diantaranya :
a.       Pemodelan individu
b.      Pembentukan populasi awal
c.       Fungsi fitness
d.      Evaluasi, reproduksi, dan seleksi
e.       Perkawinan silang atau crossingover
f.       Mutasi gen
g.      Terminasi atau batasan iterasi generasi .











Bab III
Penutup

3.1 Kesimpulan
Jadi kesimpulan dari makalah ini adalah bahwa jobshop merupakan penjadwalan dari proses kerja mesin, dimana setiap proses yang dikerjakan mesin memiliki waktu yang berbeda-beda dalam penyelesaiannya sesuai dengan rangkaian atau tahapan proses yang dilakukan. Dalam hal ini mensin yang digunakan berfungsi untuk dapat menyelesaikan proses dengan waktu yang efisien. Sehingga tujuan dari jobshop ini sendiri adalah untuk memenuhi permintaan konsumen dengan waktu singkat. Jobshop atau penjadwalan proses kerja ini dianggap berhasil apabila waktu yang diperlukan oleh mesin untuk menyelesaikan suatu proses secara efisien dan optimal dalam eksekusinya. Tingkatan keberhasilan terdiri dari flowtimes yaitu penggunaan waktu yang digunakan, makespan yaitu total seluruh waktu yang diperlukan, serta lateness dan earliness yaitu pengukuran nilai penyimpangan, kemudian machine dan labor utilization yaitu optimalisasi penggunaan mesin dan perkerja. Permasalahan jobshop ini bisa diselesaikan dengan menggunakan algoritma. Algoritma yang digunakan adalah algoritma genetika. Algoritma ini adalah metode yang berguna untuk mencari penyelesaian nilai dalam suatu masalah optimasi pada suatu proses pekerjaan. Untuk menjalankan algoritma ini, suatu proses membutuhkan suatu rangkaian kode yang sesuai dengan permasalahan yang ada. Algoritma ini menjalankan sistemnya sesuai dengan sistem kehidupan manusia. Penggunaan algoritma dalam penyelesaian masalah jobshop yaitu pemodelan individu, pembentukan populasi awal, fungsi fitness, evaluasi, reproduksi, seleksi, crossingover, mutasi gen, dan batasan iterasi generasi.



3.2 Saran
Memahami algoritma dengan baik dan benar agar dapat diaplikasikan dalam menyelesaikan suatu masalah.
Mempelajari algoritma dengan cara membaca artikel dan buku yang menjelaskan tentang algoritma agar dapat lebih optimal dalam mengaplikasiannya terhadap teknologi dan kehidupan sehari-hari
















Daftar Pustaka
lecturer.eepis-its.edu
Satriyo Adhy dan Kushartantya.Penyelesaian Masalah Job Shop Menggunakan Algoritma Genetika
ITS –Undergraduated-9833-Chapter1.pdf – Adobe Reader
Ria Krisnanti dan Andi Sudiarso.2012. PENJADWALAN MESIN BERTIPE JOB SHOP UNTUK MEMINIMALKAN MAKESPAN DENGAN METODE ALGORITMA
GENETIKA (STUDI KASUS PT X)


Tidak ada komentar:

Posting Komentar