Computer File
Pengembangan model Quadratic Assignment Problem (QAP) dalam perencanaan tata letak fasilitas dan perancangan level parameter-parameter algoritma simulated annealing yang optimal untuk menyelesaikan masalah tersebut
Perencanaan tata letak fasilitas merupakan faktor yang sangat penting
dalam menciptakan suatu sistem manufaktur yang baik dan efisien. Hal ini terutama
disebabkan 30%-75% total ongkos dari suatu sistem manufaktur merupakan
ongkos material handling (Chiang dan Chiang, 1998). Perencanaan tata letak
fasilitas yang baik akan memberikan kontribusi yang signifikan dalam peningkatan
performansi sistem manufaktur karena dapat meminimasi ongkos material handling,
menurunkan work-in-proces, mengurangi setup yang tidak perlu, dan
memperpendek siklus produksi.
Salah satu masalah utama dalam perencanaan tata letak fasilitas adalah
bagaimana menempatkan n buah fasilitas baru pada m buah lokasi (m >= n) yang
tersedia yang dapat meminimasi ongkos material handling. Masalah perencanaan
tata letak fasilitas ini sering disebut Quadratic Assignment Problems diperluas (QAP
diperluas). QAP diperluas membutuhkan input data berupa matriks biaya
penempatan/fasilitas baru pada lokasi tertentu, workflow antar mesin, dan jarak
antar mesin sedangkan keluarannya adalah penempatan n buah mesin pada m
buah lokasi yang tersedia yang dapat memberikan ongkos material handling yang
paling optimal. Masalah tata letak fasilitas dengan formulasi QAP diperluas
tergolong dalam masalah optimasi kombinatorial.
Simulated Annealing merupakan salah satu algoritma heuristik yang dapat
memecahkan masalah optimasi kombinatorial yang didasarkan atas analogi antara
proses pendinginan (annealing) benda solid dengan masalah pencarian solusi
optimasi kombinatorial yang berskala besar. Dengan algoritma Simulated Annealing
dimungkinkan untuk menerima solusi optimasi kombinatorial yang lebih jelek dari
konfigurasi sebelumnya dengan suatu probabilitas tertentu sehingga pencarian
solusi ini tidak akan terjebak dalam solusi optimum lokal (dengan demikian ada
kemungkinan solusi optimum global bisa dicapai). Hal inilah yang menjadi kelebihan
utama dari algoritma Simulated Annealing.
Performansi algoritma Simulated Annealing sangat tergantung pada
parameter-parameter algoritma tersebut. Dengan demikian perlu dilakukan
perancangan eksperimen yang dapat mengidentifikasi level dari parameter-parameter
tersebut. Dalam penelitian ini, Response Surface diperkenalkan sebagai
salah satu alternatif metoda yang dipakai untuk merancang level dari parameter-parameter
tersebut. Metoda Response Surface ini mempunyai beberapa
keuntungan, yaitu hasilnya disajikan dalam bentuk tiga dimensi dan mempunyai
sifat yang kontinu. Tetapi metoda Response Surface ini juga tidak terlepas dari
kekurangan, yaitu metoda ini tidak bisa dipakai untuk merancang level hanya untuk
satu faktor. Untuk merancang level hanya untuk satu faktor diperkenalkan metoda
Simple dan Polynomial Regression.
Dengan diaplikasikannya Response Surface, Simple Regression, dan
Polynomial Regression maka performansi algoritma Simulated Annealing dapat
dimaksimalkan untuk memecahkan masalah perencanaan tata letak fasilitas dengan
formulasi QAP diperluas.
Barcode | Tipe Koleksi | Nomor Panggil | Lokasi | Status | |
---|---|---|---|---|---|
skp20865 | DIG - FTI | Skripsi | TI DAR p/00 | Perpustakaan | Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - Missing |
Tidak tersedia versi lain