Marisa, 080810576 (2012) PENERAPAN FUZZY MULTI-OBJECTIVE PADA JOB SHOP SCHEDULING MENGGUNAKAN GENETIC ALGORITHM. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

Preview

Text MARISA.pdf Download (2MB) | Preview

Abstract

Job Shop Scheduling Problems (JSSP) merupakan permasalahan penjadwalan n job dan m mesin yang masing-masing job terdiri dari beberapa operasi yang dilaksanakan oleh mesin yang berbeda. Secara umum, banyak faktor yang mempengaruhi JSSP, namun pada dunia kerja, faktor ketidakpastian seperti keterlambatan proses pengerjaan, dan lamanya proses pengoperasian berpengaruh dalam menentukan scheduling. Untuk mengatasi ketidakpastian tersebut, digunakan bilangan fuzzy untuk processing time dan due date. Tujuan dari skripsi ini adalah untuk menyelesaikan Fuzzy Multiobjective (Agreement Index (AI) dan Completion Time) JSSP (FMOJSSP) dengan menggunakan Genetic Algorithm (GA). Langkah-langkah GA yaitu membangkitkan kromosom awal berdasarkan degree of similarity antar individu, evaluasi, seleksi turnamen, crossover dan mutasi. Program yang dibuat diimplementasikan pada tiga data (problem) yang berukuran 6×6, sehingga diperoleh hasil terbaik dengan nilai rata-rata AI, minimum AI, dan maksimum Completion Time yaitu untuk Problem 1 masingmasing 0,96186; 0,79422 dan (65,0; 87,0; 110,0), untuk Problem 2 masingmasing 0,99227; 0,97460 dan (60,0; 83,0; 99,0), untuk Problem 3 masing-masing 0,84864; 0,69231 dan (28,0; 38,0; 49,0). Ketiga bilangan pada Completion Time secara berurutan menunujukkan waktu penyelesaian tercepat, waktu penyelesaian normal dan waktu penyelesaian terlambat.

Actions (login required)

View Item