artikel 8 no. 1 vol 1

Robust Jurnal Teknik Industri

47

Perancangan Tataletak Fasilitas Lantai Produksi PT. ABC Menggunakan Metode Systematic Layout Planning (SLP) dan Algoritma Genetik

Ahmad Masud, Sabarudin Akhmad, Sugeng Purwoko

Progaram Studi Teknik Industri, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang Po Box 2 Kamal, Bangkalan Madura 69162, Indonesia

E-mail: [email protected]

Abstrak PT. ABC merupakan perusahaan yang bergerak dibidang manufaktur kayu yaitu memproduksi meja,

kursi dan lain-lain. Terdapat berbagai jenis mesin yang berada dalam lantai produksi PT. ABC untuk menunjang jalannya proses produksi, diantaranya yaitu : planner, ripsaw, sanding, dan mesin lainnya. Saat ini PT. ABC memiliki permasalahan dengan tataletak fasilitas, hal tersebut terlihat pada jarak perpindahan bahan dari stasiun kerja satu menuju stasiun kerja yang lainnya yang terlalu jauh. Tujuan penelitian ini adalah merancang alternatif layout yang bisa meminimalkan total momen perpindahan bahan dengan menggunakan metode SLP (Systematic Layout Planning) dan Algoritma Genetik. Setelah pengumpulan dan pengolahan data didapatkan hasil perhitungan tataletak awal lantai produksi perusahaan memberikan total momen sebesar 207.203 meter perpindahan per bulan. Metode SLP memberikan total momen sebesar 152.506 meter perpindahan per bulan, sedangkan dengan algoritma genetik diperoleh total momen sebesar 197.974 meter perpindahan per bulan. Kata kunci : Perencanaan Tataletak Fasilitas, Sistematic Layout Planning, Algoritma Genetik

Abstract

PT. ABC is a company engaged in the manufacture of wood that produces tables, chairs and others. There are different types of machines that are in production floor of PT. ABC to support the course of the production process, such as: planner, ripsaw, sanding, and other machinery. Currently PT. ABC has a problem with the layout of the facilities, it is visible in the distance of material handling from one work station to the other work station that is too far away. The purpose of this study was to design an alternative layout could minimize the total material handling moment using the SLP (Systematic Layout Planning) and Genetic Algorithm. After the collection and processing of data obtained initial results of the calculation of the company production floor layout gives a total moment 207.203 meters of transfer per month. SLP method gives a total moment 152.506 meters of transfer per month, while those with the genetic algorithm obtained a total moment 197.974 meters of transfer per month. Keywords: Facility Layout Planning, Sistematic Layout Planning, Genetic Algorithms

1. Pendahuluan Tataletak merupakan pengaturan dasar

pada suatu perusahaan. Pengaturan yang baik mengoptimumkan hubungan antara operator, mesin, peralatan, aliran bahan, dan aliran informasi untuk mencapai tujuan usaha. Akan tetapi, permasalahan tataletak masih sering dijumpai pada industri.

PT. ABC merupakan perusahaan yang bergerak dibidang manufaktur kayu yaitu memproduksi meja, kursi dan lain-lain. Pada saat ini PT. ABC memiliki permasalahan dengan tataletak fasilitas lantai produksinya. Hal tersebut bisa dilihat dari jauhnya jarak perpindahan bahan dari stasiun kerja satu menuju stasiun kerja yang lainnya. Kondisi tersebut berpengaruh terhadap besar total momen perpindahan bahan.

Metode yang digunakan untuk penyelesaian masalah tataletak ini adalah metode Systematic Layout Planning (SLP) dan algoritma genetik. Dalam pengolahan dengan metode SLP, yang ditinjau adalah tingkat kedekatan setiap departemen dan aliran proses produksi dari setiap komponen produk. Sementara dengan algoritma genetik, setiap stasiun kerja dipertukarkan posisinya secara acak dan secara silang dan dilihat total momen perpindahannya. Dengan metode ini, setiap kromosom yang terdiri dari susunan departemen melalui proses seleksi, pindah silang, mutasi, dan pelestarian untuk mendapatkan susunan stasiun kerja terbaik.

Dari permasalahan diatas maka dapat di rumuskan tujuan sebagai berikut :


48

P LGB Gudang Bahan Baku 12 16 1921 Pemotongan ( Mesin Cutting) 10 6 602 Penyerutan ( Mesin Planer ) 8 12 963 Pembelahan ( Rip Saw ) 10 6 604 Perataan Permukaan ( Polish ) 10 6 605 Pengukiran ( Mesin Bubut ) 12 8 966 Pelubangan ( Mesin Bor ) 12 8 967 Sanding 12 12 1448 Perakitan 16 16 2569 Coating (Mesin Profil) 10 15 150

GA Gudang Produk Jadi 24 18 4321642TOTAL LUAS LANTAI

KODELUAS

(m)

DIMENSI (m)DEPARTEMEN

1. Untuk mengetahui total momen perpindahan bahan dari tataletak perusahaan seperti sekarang.

2. Untuk mengetahui besar selisih momen antara tataletak awal dengan tataletak usulan.

3. Untuk mengetahui layout yang dapat memberikan momen perpindahan bahan yang minimum.

2. Metodologi

Penelitian dilaksanakan dengan terlebih dahulu melakukan observasi ke perusahaan untuk mengidentifikasi masalah, merumuskan masalah dan tujuan penelitian. Prosedur penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Melakukan wawancara tentang hal yang

berhubungan dengan penelitian kepada pimpinan atau karyawan.

2. Melakukan pengukuran secara langsung menggunakan walking measure terhadap dimensi lantai produksi dan dokumentasi secara langsung terhadap data-data yang diperlukan.

3. Melakukan pengolahan data dengan metode pareto. Metode ini digunakan untuk menganalisis produk mana yang akan diteliti. Produk yang diteliti adalah produk yang mewakili 80% penjualan perusahaan.

4. Penggambaran block layout awal untuk menggambarkan stasiun kerja di lantai produksi yang ada sekarang.

5. Pembuatan From to chart untuk melihat besarnya momen perpindahan dari stasiun kerja yang satu dengan stasiun kerja lainnya.

6. Langkah-langkah pengerjaan menggunakan metode SLP (Systematic Layout Planning) yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut :

a) From To Chart (Travel Chart) b) Activity Relation Chart (ARC) c) Activity Relation Diagram (ARD) d) Space Requirements e) Space Available f) Diagram Hubungan Ruangan g) Modif Constraint and Practical

limitations h) Perancangan Layout Alternatif

7. Pengolahan dengan metode algoritma genetik. Secara garis besar, pengolahan data yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi penyajian data urutan proses

produksi untuk mengetahui frekuensi perpindahan material dari satu stasiun ke stasiun lainnya dan jarak antara satu stasiun ke stasiun lainnya. GA merupakan metode yang digunakan untuk melakukan iterasi terhadap penentuan lokasi departemen. Langkah awal yang dilakukan adalah penyandian yang menunjukkan penempatan satu departemen pada satu fasilitas berdasarkan dari hasil dari matriks permutasi. Kemudian dilakukan seleksi dan beberapa operator GA, seperti crossover dan mutasi. Kemudian dilakukan perhitungan fungsi tujuan (fungsi fitness) untuk masing-masing individu. Populasi anak yang dihasilkan pada generasi satu akan menjadi parent untuk generasi dua. Iterasi terus dilakukan dan pada setiap generasi sampai tidak terjadi lagi kenaikan nilai fungsi fitness pada masing-masing individu.

3. Hasil dan Pembahasan 3.1 Pengumpulan Data

PT. ABC mempunyai 11 departemen pada bagian produksinya. Ada departemen memiliki dimensi yang sama dan ada departemen yang memiliki dimensi yang berbeda. Data dimensi dari setiap departemen dapat dilihat di Tabel 1 berikut :

Tabel 1. Data departemen produksi dan ukurannya

Data awal yang diperoleh dari PT. ABC berupa block layout awal, jarak antar departemen dan frekuensi perpindahan dari lantai produksi yang dapat di lihat pada Gambar 1, Tabel 2 dan Tabel 3 seperti berikut:


49

Gudang Produk Jadi(GA)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

0

Sanding(7)

Pemo-Tongan

(1)

Pembe-Lahan

(3)

(4)Polish

Pengukiran(5) Pelu-

Bangan(6)

Perakitan(8)

Coating(9)

Gudang Bahan Baku(GB)

Penye -Rutan

(2)

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Gambar 1. Block layout awal lantai produksi

Tabel 2. Jarak antar departemen pada lantai

produksi GB 1 2 3 4 5 6 7 8 9 GA

GB 0 24 16 14 18 34 16 24 14 27 411 24 0 8 10 20 10 16 18 38 29 432 16 8 0 16 26 18 8 24 30 35 493 14 10 16 0 10 20 24 10 28 19 334 18 20 26 10 0 30 34 20 18 9 235 34 10 18 20 30 0 26 10 48 21 416 16 16 8 24 34 26 0 32 30 43 577 24 18 24 10 20 10 32 0 38 11 318 14 38 30 28 18 48 30 38 0 27 279 27 29 35 19 9 21 43 11 27 0 20

GA 41 43 49 33 23 41 57 31 27 20 0 Tabel 3. Frekuensi perpindahan komponen produk

kursi dan meja GB 1 2 3 4 5 6 7 8 9 GA

GB 0 1259 0 0 0 0 0 0 0 0 01 0 0 1259 0 0 0 0 0 0 480 02 0 0 0 1187 0 0 0 0 0 0 03 0 480 0 0 67 380 260 72 0 0 04 0 0 0 0 0 0 0 1187 0 0 05 0 0 0 0 640 0 0 0 0 0 06 0 0 0 0 0 260 0 0 0 0 07 0 0 0 0 0 0 0 0 1259 0 08 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4509 0 0 0 0 480 0 0 0 0 0 0

GA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Total momen perpindahan pada tataletak awal dapat ditentukan dengan cara mengalikan antara frekuensi perpindahan material yang saling berhubungan dengan

jarak perpindahan antar departemen. Perhitungan total momen dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut : Berikut adalah hasil perhitungan total momen dari layout awal yang ditunjukkan pada Tabel 4 :

Tabel 4. Total momen perpindahan layout awal

Tabel 4. Total momen perpindahan layout awal (lanjutan)

3.2 Pengolahan dengan Metode SLP

Dengan menggunakan metode SLP maka didapatkan beberapa hasil alternatif layout yang mempunyai total momen yang lebih minimum dari hasil total momen awal. Berikut adalah dimensi alternatif layout, gambar block layout, jarak antar departemen dan total momen dari alternatif terbaik hasil dari pengolahan menggunakan metode SLP yang bisa dilihat pada Tabel 5, Gambar 2, Tabel 6 dan Tabel 7 dibawah ini:

GB 1 2 3 4 5 6GB 0 30208 0 0 0 0 01 0 0 10069 0 0 0 02 0 0 0 18987 0 0 03 0 4800 0 0 667 7600 62404 0 0 0 0 0 0 05 0 0 0 0 19200 0 06 0 0 0 0 0 6760 07 0 0 0 0 0 0 08 0 0 0 0 0 0 09 0 0 0 0 4320 0 0

GA 0 0 0 0 0 0 0Total 0 35008 10069 18987 24187 14360 6240

7 8 9 GA TotalGB 0 0 0 0 302081 0 0 13920 0 239892 0 0 0 0 189873 720 0 0 0 200274 23733 0 0 0 237335 0 0 0 0 192006 0 0 0 0 67607 0 47829 0 0 478298 0 0 0 12150 121509 0 0 0 0 4320

GA 0 0 0 0 0Total 24453 47829 13920 12150 207203


50

GB 1 2 3 4 5 6GB 0 15104 0 0 0 0 01 0 0 12587 0 0 0 02 0 0 0 23733 0 0 03 0 4800 0 0 667 3800 46804 0 0 0 0 0 0 05 0 0 0 0 8960 0 06 0 0 0 0 0 2080 07 0 0 0 0 0 0 08 0 0 0 0 0 0 09 0 0 0 0 10080 0 0

GA 0 0 0 0 0 0 0Total 0 19904 12587 23733 19707 5880 4680

Tabel 5. Dimensi alternatif layout SLP terbaik

P LGB Gudang Bahan Baku 12 161 Pemotongan ( Mesin Cutting) 10 62 Penyerutan ( Mesin Planer ) 8 123 Pembelahan ( Rip Saw ) 10 64 Perataan Permukaan ( Polish ) 10 65 Pengukiran ( Mesin Bubut ) 12 86 Pelubangan ( Mesin Bor ) 12 87 Sanding 12 128 Perakitan 16 169 Coating (Mesin Profil) 10 12

GA Gudang Produk Jadi 24 18

KODE DEPARTEMEN DIMENSI (m)

Gambar. 2 Gambar block layout alternatif SLP

terbaik

Tabel 6. Jarak antar departemen pada lantai produksi hasil SLP

GB 1 2 3 4 5 6 7 8 9 GAGB 0 24 16 14 18 34 16 26 14 25 351 24 0 8 10 20 10 16 28 38 17 372 16 8 0 16 26 18 8 34 30 23 433 14 10 16 0 10 20 24 18 28 11 274 18 20 26 10 0 30 34 10 18 21 175 34 10 18 20 30 0 26 20 48 9 436 16 16 8 24 34 26 0 42 30 31 517 26 28 34 18 10 20 42 0 28 11 238 14 38 30 28 18 48 30 28 0 39 219 25 17 23 11 21 9 31 11 39 0 34

GA 35 37 43 27 17 43 51 23 21 34 0

Tabel 7. Total momen perpindahan alternatif SLP

terbaik

Tabel 7. Total momen perpindahan alternatif slp terbaik (lanjutan)

3.3 Pengolahan dengan Metode Algoritma Genetik

Algoritma genetik adalah model proses seleksi alam yang diperkenalkan oleh Charles Darwin. dimana individu yang kuat yang akan bertahan. Berikut adalah langkah-langkah pengolahan menggunakan algoritma genetik : 1. Representasi Solusi

Kromosom merupakan representasi dari penempatan departemen untuk masing-masing lokasi. Setiap gen dalam kromosom menunjukkan departemen. Panjang setiap kromosom L sama dengan jumlah departemen. Nilai fitness masing-masing kromosom dihitung dengan mengalikan frekuensi aliran (fij) dengan jarak antar departemen (dij). 2. Inisialisasi Populasi Awal

Ukuran populasi yang digunakan (popsize) adalah sebesar 30. Inisialisasi isi

7 8 9 GA TotalGB 0 0 0 0 151041 0 0 8160 0 207472 0 0 0 0 237333 1296 0 0 0 152434 11867 0 0 0 118675 0 0 0 0 89606 0 0 0 0 20807 0 35243 0 0 352438 0 0 0 9450 94509 0 0 0 0 10080

GA 0 0 0 0 0Total 13163 35243 8160 9450 152506


51

kromosom dilakukan secara acak sebanyak ukuran popsize 3. Seleksi

Seleksi ini bertujuan untuk memberikan kesempatan reproduksi yang lebih besar bagi anggota populasi yang paling fit. Seleksi akan menentukan individu- individu mana saja yang akan dipilih untuk dilakukan rekombinasi (crossover). Seleksi kromosom dilakukan dengan metode roulette wheel selection atau seleksi roda roulette. 4 Penyilangan (Crossover)

Crossover (penyilangan) dilakukan atas 2 kromosom untuk menghasilkan kromosom anak (offspring). Kromosom anak yang terbentuk akan mewarisi sebagian sifat kromosom induknya. Metode crossover yang digunakan adalah metode order (OX). Pada metode ini, offspring (kromosom anak) dibentuk dengan jalan memilih sebagian jalur dari suatu induk, kemudian menata ulang jalur berdasarkan urutan tertentu dari induk yang lainnya. 5 Mutasi

Langkah-langkah mutasi: 1. Jumlah bit yang ada pada populasi, yaitu:

popsize*L = 30*11 = 330. 2. Karena peluang mutasi (pm) adalah 0,01.

Untuk memilih bit-bit mana saja yang akan dilakukan mutasi, bangkitkan bilangan acak antara [0-1] sebanyak 330 buah. Setelah itu bilangan bit yang mempunyai nilai lebih dari 0,01 maka bit tersebut tidak berhak melakukan mutasi dan untuk bilangan bit yang mempunyai nilai dibawah 0,01 maka bit tersebut berhak melakukan mutasi.

6 Pelestarian Kromosom Probabilitas kromosom terbaik yang

akan dilestarikan adalah 0,2 yang berarti bilangan yang mempunyai nilai dibawah 0,2 dari bilangan acak yang dibentuk sebanyak populasi akan diganti dengan kromosom terbaik pada populasi awal generasi yang bersangkutan. Populasi akhir dari generasi pertama

selanjutnya akan menjadi populasi awal untuk generasi kedua.

Langkah-langkah yang sama dilakukan untuk setiap generasi berikutnya. Generasi akan berhenti, bila pengacakan kromosom mempunyai nilai fitness dua kali lebih besar atau sama dengan nilai fitness dari

generasi sebelumnya yaitu pada generasi ke-3.

Berikut adalah hasil pengolahan

menggunakan metode algoritma genetik yang ditunjukkan pada Tabel 8:

Tabel 8. Hasil rekapitulasi nilai fitness terbaik,

terburuk, dan rata-rata

Terbaik Terburuk Rata-rata1 0,00000247 0,00000101 0,000001582 0,00000247 0,00000101 0,000001633 0,00000247 0,00000103 0,00000169

FittnessGEN

Dari hasil tersebut diperoleh

kromosom yang mempunyai nilai fitness terkecil yaitu 0,00000247 maka kromosom inilah yang akan dijadikan pembanding dari hasil alternatif terbaik dari metode SLP. Berikut adalah block layout, hasil perhitungan jarak antar departemen dan total momen yang dibentuk dari fitness terkecil yang dapat di lihat pada Gambar 3, Tabel 9 dan Tabel 10:

Gambar. 3 Gambar block layout hasil GA

Tabel. 9 Jarak antar departemen hasil metode

algoritma genetik

0

11

8

2

45

6

7

9

10 1

3

(5,6)(18,6) (30,6)

(6,18)

(17,15)

(17,21)

(28,16)

(27,23)

(6,28)

(8,40) (25,38)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

1 2 3 4 5 6 7 8 9


52

GB 1 2 3 4 5 6 7 8 9 GAGB 0 10 34 16 26 12 20 24 44 13 391 10 0 24 6 18 22 12 14 34 21 312 34 24 0 18 26 46 34 10 14 23 293 16 6 18 0 12 28 16 14 28 27 254 26 18 26 12 0 20 8 26 36 39 175 12 22 46 28 20 0 12 36 56 25 376 20 12 34 16 8 12 0 24 44 33 257 24 14 10 14 26 36 24 0 24 13 398 44 34 14 28 36 56 44 24 0 37 199 13 21 23 27 39 25 33 13 37 0 52

GA 39 31 29 25 17 37 25 39 19 52 0

Tabel 10. Total momen perpindahan hasil metode algoritma genetik

GB 1 2 3 4 5 6GB 0 12587 0 0 0 0 01 0 0 30208 0 0 0 02 0 0 0 21360 0 0 03 0 2880 0 0 800 10640 41604 0 0 0 0 0 0 05 0 0 0 0 12800 0 06 0 0 0 0 0 3120 07 0 0 0 0 0 0 08 0 0 0 0 0 0 09 0 0 0 0 18720 0 0

GA 0 0 0 0 0 0 0Total 0 15467 30208 21360 32320 13760 4160

Tabel 10. Total momen perpindahan hasil metode

algoritma genetik (lanjutan) 7 8 9 GA Total

GB 0 0 0 0 125871 0 0 10080 0 402882 0 0 0 0 213603 1008 0 0 0 194884 30853 0 0 0 308535 0 0 0 0 128006 0 0 0 0 31207 0 30208 0 0 302088 0 0 0 8550 85509 0 0 0 0 18720

GA 0 0 0 0 0Total 31861 30208 10080 8550 197974

3.4 Usulan Perbaikan

Dari hasil analisis momen material handling, dilakukan pemilihan layout terbaik yang akan diajukan sebagai usulan perbaikan layout produksi PT. ABC. Layout terbaik adalah rancangan layout dengan metode SLP yang mempunyai momen material handling terkecil yaitu 152.506 meter per bulan, di banding dengan metode algoritma genetik yang mempunyai momen material handling sebesar 197.974 meter per bulan. Berikut adalah grafik perbandingan total momen perpindahan bahan yang dapat dilihat pada Gambar 4

Gambar 4. Grafik perbandingan total momen

perpindahan bahan 4. Kesimpulan Dan Saran

4.1 Kesimpulan Setelah dilakukan pengumpulan dan

pengolahan data dengan metode SLP dan algoritma genetik dalam penataan kembali tataletak fasilitas lantai produksi pada PT. ABC maka dapat diambil beberapa kesimpulan, antara lain: 1. Tataletak awal lantai produksi perusahaan

memberikan momen perpindahan sebesar 207.203 meter perpindahan per bulan ditinjau dari jarak antar departemen dan frekuensi perpiundahan bahan. Metode SLP memberikan jumlah momen perpindahan sebesar 152.506 meter perpindahan per bulan ditinjau dari jarak antar departemen dan frekuensi perpindahan bahan, sedangkan dengan algoritma genetik diperoleh jumlah momen perpindahan sebesar 197.974 meter perpindahan per bulan ditinjau dari jarak antar departemen dan frekuensi perpindahan bahan.

2. Usulan tataletak yang dapat memberikan perpindahan bahan yang minimal adalah dengan metode SLP dimana terjadi pertukaran lokasi antar departemen yang memberikan total aliran yang minimal.

3. Dibandingkan dengan tataletak awal, efisiensi penggunaan metode SLP ditinjau dari jarak antar departemen dan frekuensi perpindahan bahan sebesar 26,4 % , sedangkan dengan algoritma genetik efisiensi ditinjau dari jarak antar

0

50000

100000

150000

200000

250000

Awal SLP Algoritma Genetik

Perhitungan Momen Perpindahan Bahan


53

departemen dan frekuensi perpindahan bahan sebesar 4,45 %.

4.2 Saran

Saran yang dapat diberikan kepada perusahaan adalah: 1. Penelitian dengan metode grafik dan

algoritma genetik ini hanya meninjau luasan dari stasiun kerja yang ada. Oleh karena itu, diperlukan penelitian lebih lanjut dengan menghitung atau merancang daerah kerja masing-masing stasiun kerja.

2. Diharapkan perusahaan dapat menyediakan data selengkapnya agar hasil penelitian benar-benar merepresentasikan keadaan perusahaan.

5. Daftar Pustaka

Apple, J.M., 1990. TataLetak Pabrik dan Pemindahan Bahan, Edisi Ketiga, ITB.

Helvin Santi, I.E., dkk., Perbandingan Algoritma Genetika Dengan Algoritma Generate And Test Pada Perencanaan Tataletak Fasilitas Rumah Sakit Umum. Jurnal Informatika. Universitas Kristen

Duta Wacana. Volume 3 Nomor 2 Hal 48-55 Tahun 2007.

Heragu,S.S., 2006. Facilities Design, Second Edition, iUniverse Inc, Lincoln.

Purnomo, H. 2004. Perencanaan dan Perancangan Fasilitas, Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta.

Purnomo, H. dan Kusumadewi Sri. Aplikasi Algoritma Genetika Untuk Penentuan Tataletak Mesin, Jurnal Teknik Industri, Teknik Informatika. Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta. Volume 2 Hal 203-211 Tahun 2008

Rojas, G.S., JF Torres. 2006. Genetic Algorithms For Designing Bank Offices Layouts, Prosiding Third International Conference on Production Research Americas Region 2006 (ICPR-AM06). Los Andes University. Colombia.

Sanjoyo, 2006. Aplikasi Algoritma Genetika. [Internet]. (Bangkalan 2012 Mei 25) http://sanjoyo55.files.wordpress.com/2008/11/non-linier-gen-algol.pdf

Tompkins, J.A., White, J.A., 1984. Facilities Planning. John Willey and Sons.

Wignjosoebroto, S. 2003. Tataletak Pabrik dan Pemindahan Bahan. Edisi Ketiga. Penerbit Guna Widya, Jakarta.

artikel 8 no. 1 vol 1

Documents