## Penjadwalan Produksi High Mix Low Volume Menggunakan Algoritma Non Delay untuk Meningkatkan Target Produksi di PT. X

## Tengku Nurainun dan Yurike Novita Sari
UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Jl. HR. Soebrantas No. 155 Simpang Baru, Panam, Pekanbaru, 28293, Indonesia Jurusan Teknik Industri, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Jl. HR. Soebrantas No. 155 Pekanbaru, 28293, Indonesia yurikenovita@gmail.com
(Makalah: Diterima Agustus 2010, direvisi Oktober 2019, dipublikasikan November 2019)
Intisari— Penelitian ini  mengenai penjadwalan produksi high  mix low volume  menggunakan  metode algoritma non delay dan akan dilakukan perbandingan dengan penjadwalan aktual perusahaan  untuk  meminimasi  makespan.  PT.  X  merupakan industri  manufaktur yang  merupakan produsen medical device (alat medis) produk yang dibuat memiliki 1550 variasi (high mix low volume). Sistem produksi perusahaan ini adalah make to order. Pada tipe produksi ini sulit melakukan penjadwalan produksi karena proses high mix low volume, jenis proses dimana beragam jenis produk yang diproduksi dengan jumlah yang relative rendah. Tingginya beragam jenis produk yang diproduksi menyebabkan beberapa komplikasi dalam pelaksanaan aliran produksi. Sehingga menimbulkan masalah dalam perusahaan seperti estimasi waktu yang sulit yang berdampak pada tidak tercapainya target produksi 90% OTD. Berdasarkan permasalahn tersebut maka dilakukan perbandingan penjadwalan awal pada perusahaan dengan penjadwalan  menggunakan  metode algoritma  non delay. Metode penjadwalan awal pada perusahaan  menghasilkan  makespan sebesar 125961 menit sedangkan metode algoritma non delay sebesar 27190,18 menit. Maka makespan yang dihasilkan oleh penjadwalan algoritma non delay berkurang 78% daripada penjadwalan awal perusahaan.
KataKunci— Penjadwalan Produksi, Job Shop, Makespan,On Time Delivery,  High Mix Low Volume, Non Delay
Abstract— This study discusses the scheduling of high mix low volume production using non-delay algorithm methods and will be carried out by the company's actual scheduling to minimize makespan.  PT. X is a manufacturing industry that is a manufacturer of medical devices products that have 1550 variations (high mix low volume). The production system of this company is make to order. In this type of production it is difficult to schedule production because of the high mix low volume process, the type of process in which various types of products are produced with relatively low amounts. The high variety of products produced causes several complications in the implementation of the production flow. So as to cause problems within the company such as difficult time estimates that have an impact on  not  achieving  the  90%  OTD  production  target.  Based on  the  problem,  a  comparison  of  the  initial  scheduling  of  the  company  is carried out by scheduling using the non-delay algorithm method. The initial scheduling method at the company produces makespan of 125961  minutes  while  the  non  delay  algorithm  method  is  27190.18  minutes.  Then  the  makespan  produced  by  non-delay  algorithm scheduling is reduced by 78% than the company's initial scheduling.
Keywords— Production Scheduling, Job Shop, Makespan, On Time Delivery, High Mix Low Volume, Non Delay

## I. PENDAHULUAN
Persaingan  dunia  bisnis  yang  semakin  ketat  memacu pelaku industri untuk melakukan perbaikan terus menerus agar dapat  terus  berkompetesi  dengan  pesaingnya  dan  dapat memenuhi kebutuhan pelanggan. Tetapi, pada proses produksi ditemukan  berbagai  kendala  untuk  mencapai  target perusahaan.  Kendala  yang  sering  dialami  oleh  perusahaan yaitu tidak tepat waktunya produk sampai ke konsumen yang akan  berpengaruh  pada  tingkat  kepuasaan  konsumen.  Oleh karena  itu,  untuk  dapat  menyediakan  barang  secara  tepat waktu  dibutuhkanlah  perencanaan  yang  matang  mulai  dari pembelian  bahan  baku,  penjadwalan  produksi,  sampai pengiriman ke customer . Dalam hal ini, pemahaman mengenai
konsep  penjadwalan  menjadi  cukup  penting  dalam  suatu proses  produksi,  sehingga  para  pelaksana  mengetahui  kapan waktu  harus  memulai  suatu  pekerjaan  dan  kapan  waktu mengakhirinya [12] .
Perencanaan dan penjadwalan adalah proses pengambilan keputusan  yang  digunakan  pada  setiap  industri  manufaktur dan  industri  jasa  [12].  Sedangkan  penjadwalan  adalah pengurutan  pembuatan  atau  pengerjaan  produk  secara menyeluruh  yang  dikerjakan  pada  beberapa  buah  mesin  [5]. Dan penjadwalan adalah proses pengorganisasian, pemilihan, dan  penentuan  waktu  penggunaan  sumber-sumber  untuk mengerjakan semua aktivitas yang diperlukan yang memenuhi kendala  aktivitas  dan  sumber  daya  [6]  Penjadwalan  disusun dengan  mempertimbangkan  berbagai  kondisi  dan  batasan
yang ada pada perusahaan tersebut. Penjadwalan yang berjalan dengan  baik  akan  memberikan  dampak  positif,  yaitu meminimumkan  biaya  operasi  dan  waktu  pengiriman,  yang pada akhirnya dapat meningkatkan kepuasan pelanggan [12].
PT.  X  merupakan  industri  manufaktur  yang  merupakan produsen medical  device (alat  medis).  Produk  yang  dibuat memiliki 1550 variasi ( high mix low volume ) dan memiliki 9 work  center ( Cutting,  Bending,  Welding,  Powder  Coating, Sub Assembly Electrical, Sub Assembly Mechanical, Assembly Line, Quality Control dan Packaging ). Sistem produksi pada perusahaan  ini  adalah make  to  order .  Dimana  produsen melakukan  proses  produksi  setelah  menerima  pesanan  suatu produk dari konsumen.
Produk yang dibuat memiliki banyak variasi dengan pola aliran  proses  yang  berbeda–beda  dan  penggunaan  mesin secara  bersama  -  sama,  sehingga  sistem  produksi  dengan karakteristik aliran operasi seperti ini masuk kedalam jenis job shop [11]. Pada tipe produksi ini sulit melakukan penjadwalan produksi  karena  proses high  mix  low  volume, jenis  proses dimana beragam jenis produk yang diproduksi dengan jumlah yang  relatif  rendah.  Tingginya  beragam  jenis  produk  yang diproduksi  menyebabkan  beberapa  komplikasi  dalam pelaksanaan  aliran  produksi.  Adapun  hambatan  tersebut adalah  perbedaan  dalam  jumlah  produk,  varians  dalam perutean  dimana  setiap  jenis  produk  memiliki  rute  yang berbeda  dan  perbedaan  dalam  waktu  siklus  setiap  proses. Perusahaan  memiliki lead  time 3  minggu,  dengan  beragam variasi  pesanan  menyulitkan  perusahaan  untuk  dapat melakukan  penyelesaian  permintaan  konsumen.  Untuk  itu perlu  suatu  penjadwalan  agar  dapat  meminimasi makespan sehingga target produksi perusahaan dapat tercapai .
Pada  proses  produksi,  perusahaan  dalam  melakukan penjadwalan  hanya  membagi  rata  jumlah  pesanan  sebanyak jumlah  mesin  yang  tersedia  tanpa  memperhitungakan  waktu siklus  setiap  proses.  Hal  ini  tidak  optimal  karena  besarnya makespan yang  dihasilkan, sehingga  menimbulkan  masalah pada  perusahaan  seperti estimasi  waktu  yang  sulit  yang berdampak pada tidak tercapainya target produksi 90% OTD (On Time Delivery)
Penjadwalan terbaik adalah penjadwalan yang menghasilkan total waktu proses operasi terkecil dengan tidak mengurangi kualitas dari produk tersebut. Semakin kecil total waktu  operasi  ( makespan )  suatu job ,  maka  produk  yang dihasilkan akan semakin banyak sehingga seluruh permintaan yang  dapat  dipenuhi  dan  menyebabkan  keuntungan  yang diperoleh perusahaan akan meningkat [3].
Pada  department welding memiliki  kapasitas  produksi dibawah 90% yaitu sebesar 69%. Hal ini menyebabkan waktu untuk  proses  perakitan  akan  menjadi  lebih  lama.  Sehingga untuk  menentukan  kapasitas  produksi  harus  dilakukan  suatu penjadwalan  agar  proses  produksi  pada  department welding dapat  memanfaatkan  fasilitas-fasilitas  produksi  dengan maksimal.
Algoritma Non  Delay merupakan  metode  penjadwalan aktif dimana mesin yang ada tidak dibiarkan menganggur jika suatu  operasi  dapat  dimulai  [3].  Algoritma Non  Delay menjadwalkan  pekerjaan  dengan ready  time terkecil.  Saat ready  time pekerjaan  terkecil  lebih  dari  satu  maka  operasi dipilih berdasarkan short processing time (SPT), dan apabila
ada  terdapat  lebih  dari  satu  operasi  dengan  waktu  proses terkecil  maka  pemilihan  operasi  berdasarkan most  work remaining (MWKR).  Algoritma Non  Delay merupakan metode  heuristik  yang  dikenal  se bag ai  metode dispatching rule , metode ini berprinsip pada pebuatan jadwal secara parsial bertahap (Suseno & Indrakusuma, 2014).

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Definisi Penjadwalan
Penjadwalan  merupakan  suatu  kegiatan  yang  memiliki suatu urutan aliran pekerjaan pada stasiun kerja (SK) 1 ke SK lainnya yang disusun berdasarkan pertimbangan- pertimbangan  tertentu,  dalam  hal  ini  penjadwalan  sangat berkaitan  erat  dan  berperan  penting  dalam  perusahaan. Sebagai  contoh  penjadwalan  pada  suatu  perusahaan  industri dimana penjadwalan sangat diperlukan untuk mengalokasikan pekerjaan  operator,  mesin  dan  peralatan  produksi,  urutan proses,  jenis  produk,  pembelian  material  dan  sebagainya. Terlepas  dari  jenis  perusahaannya.  Setiap  perusahaan  perlu untuk  melakukan  penjadwalan  sebaik  mungkin  agar memperoleh  utilitas  maksimum  dari  sumber  daya  produksi dan  aset-aset  lain  yang  dimiliki  perusahaan.  Dalam  hierarki pengambilan  keputusan,  penjadwalan  merupakan  langkah terakhir sebelum dimulainya operasi [13].
Sebelum  melakukan  penjadwalan,  terlebih  dahulu  harus diketahui hal-hal berikut [13]:
1) Jumlah  dan  jenis  pekerjaan  yang  harus  diselesaikan selama periode tertentu. Jumlah dan jenis pekerjaan ini sangat tergantung  pada  rencana  produksi  yang  disusun,  serta negosiasi antara perusahaan dengan pelanggan.
2) Perkiraan  waktu  penyelesaian  suatu  pekerjaan ( Processing Time ) perkiraan waktu penyelesaian pekerjaan ini merupakan  masukan  yang  sangat  penting  dalam  proses penjadwalan  pekerjaan.  Perkiraan  waktu  penyelesaian  suatu pekerjaan  seringkali  digunakan  untuk  menentukan  prioritas pekerjaan  yang  akan  dikerjakan  terlebih  dahulu.  Sumber perkiraan  dapat  berupa  data  waktu  baku  yang  dimiliki perusahaan atau estimasi supervisor berdasarkan pengalaman.
3) Batas waktu ( due date ) penyelesaian pekerjaan. Batas waktu  selesainya  suatu  pekerjaan  penting  diketahui  untuk memperkirakan  kelambatan  yang  mungkin  akan  terjadi. Besaran  ini  menjadi  penting  terutama  untuk  mengantisipasi denda atau penalti yang mungkin timbul akibat keterlambatan pengiriman.
4) Tujuan  penjadwalan.  Tujuan  penjadwalan  perlu diketahui terlebih dahulu agar pemilihan teknik penjadwalan dapat dilakukan dengan sebaik-baiknya.

## B. Tujuan Penjadwalan
Diidentifikasikan beberapa tujuan dari aktivitas penjadwalan adalah sebagai berikut: 1. Meningkatkan penggunaan sumberdaya atau mengurangi  waktu  tunggunya,  sehingga  total  waktu proses  dapat  berkurang,  dan  produktivitas  dapat meningkat.
2. Mengurangi  persediaan  barang  setengah  jadi  atau mengurangi sejumlah pekerjaan yang menunggu dalam antrian  ketika  sumber  daya  yang  ada  masih
mengerjakan tugas yang lain. Teori Baker mengatakan, jika  aliran  kerja  suatu  jadwal  konstan,  maka  antrian yang mengurangi rata-rata waktu alir akan mengurangi rata-rata persediaan barang setengah jadi.
3. Mengurangi beberapa kelambatan pada pekerjaan yang mempunyai  batas  waktu  penyelesaian  sehingga  akan meminimasi penalti cost (biaya kelambatan).
4. Membantu pengambilan keputusan mengenai perencanaan kapasitas pabrik dan jenis kapasitas yang dibutuhkan  sehingga  penambahan  biaya  yang  mahal dapat dihindari.
Pada  saat  merencanakan  suatu  jadwal  produksi,  yang harus dipertimbangkan adalah ketersediaan sumberdaya yang dimiliki, baik berupa tenaga kerja, peralatan prosesor ataupun bahan baku. Karena sumber daya yang dimiliki dapat berubah- ubah  (terutama  operator  dan  bahan  baku,  maka  penjadwalan dapat kita lihat merupakan proses yang dinamis [11].

## C. Ukuran Keberhasilan Penjadwalan
Ukuran  keberhasilan  dari  suatu  pelaksanaan  aktivitas penjadwalan  khususnya  penjadwalan job  shop adalah meminimasi  kriteria-kriteria  keberhasilan  sebagai  berikut [11]:
1. Rata-Rata Waktu Alir ( Mean Flozu Time )
2. Makespan yaitu  total  waktu  proses  yang  dibutuhkan untuk menyelesaikan suatu kumpulan job
3. Rata-rata Keterlambatan ( Mean Tardiness )
4. Jumlah job yang terlambat
5. Jumlah mesin yang menganggur
6. Jumlah persediaan Meminimasi makespan ,  misalnya  dimaksudkan  untuk meraih  utilitas  yang  tinggi  dari  peralatan  dan  sumberdaya dengan  cara menyelesaikan  seluruh job secepatnya meminimasi  waktu  alir  akan  mengurangi  persediaan  barang setengah  jadi  sedangkan  meminimasi  nilai  dari  maksimum ukuran kelambatan. Kesemua kriteria keberhasilan pelaksanaan penjadwalan tersebut adalah dilandasi keinginan untuk  memuaskan  konsumen  dan  efisien  biaya  internal perusahaan [11].

## D. Job Shop
Karakteristik  persoalan  penjadwalan job shop ialah penggunaan mesin oleh lebih dari satu pekerjaan sehingga ada keterbatasan  waktu  penggunaan.  Akibatnya,  mungkin  akan timbul antrian pekerjaan dan sitasi ini lebih diperumit dengan adanya  bata  waktu  ( due  date )  tiap  pekerjaan.  Karena  tiap pekerjaan memiliki routing yang berlainan, maka notasi untuk penjadwalan job shop ialah  dimana  i  menyatakan  nomor pekerjaan,  j  menyatakan  nomor  operasi  dan  k  menyatakan nomor mesin.

## E. Definisi High Mix Low Volume (HMLV)
Satu  klasifikasi  manufaktur,  HMLV,  mengacu  pada poduksi berbagai produk dengan pesanan kuantitas kecil dan frekuensi ( volume ), dan sejumlah besar produk yang berbeda. Pengendalian  dan  manajemen  HMLV  dapat  menjadi  sulit sebagai  hasil  dari  pekerjaan  yang  berbeda,  berbagai  waktu proses, due  date tertentu  dan  sumber  daya  terbatas  yang
dibagikan melalui berbagai rute [4]. Hasil dari, produsen high mix mendapatkan  tugas  yang  berdasarkan  terutama  pada seberapa cepat, lead time minimal, yang dapat mereka berikan persis apa yang diinginkan pelanggan mereka [4].
F. Penjadawaln Algoritma Non delay
Metode penjadwalan non-delay adalah metode penjadwalan aktif yang tidak membiarkan mesin menjadi idle bila suatu operasi dapat dimulai [3]. Algoritma penjadwal non delay ini adalah sebagai berikut [9]:
1. Step  1:  t  =  0,  Pst  =  0  (yaitu  jadwal  parial  yang mengandung  t  operasi  terjadwal).  Set  St  (yaitu kumpulan  operasi  yang  siap  dijadwalkan)  sama dengan seluruh operasi tanpa pendahulu.
2. Step 2: Tentukan c* = min (cj) dimana cj adalah saat paling  awal  operasi  j  dapat  mulai  dikerjakan. Tentukan  pula  m*,  yaitu  mesin  di  mana  c*  dapat direalisasi.
3. Step  3:  Untuk  setiap  operasi  dalam  Pst  yang memerlukan  mesin  m*  dan  memiliki  cj  =  c*  buat suatu  aturan  prioritas  tertentu.  Tambahkan  operasi yang prioritasnya paling besar ke dalam Pst sehingga terbentuk  suatu  jadwal  parsial  untuk  tahap berikutnya.
4. Step  4:  Buat  suatu  jadwal  parsial  baru  Pt+1  dan memperbaiki kumpulan data dengan cara:
5. Menghilangkan operasi j dari St
6. Buat St+1 dengan cara menambah pengikut langsung operasi j yang telah dihilangkan,serta
7. Menambahkan satu pada t.
8. Step  5:  Kembali  ke  langkah  2  sampai  seluruh pekerjaan terjadwalkan.
Algoritma non  delay memiliki  kelebihan  yaitu  mampu mengurangi  waktu  alir  rata-rata  sehingga  persediaan  barang setengah  jadi  menjadi  kecil.  Penyelesaian  pekerjaan cenderung  lebih  cepat  sehingga  perusahaan  mampu memproses  lebih  banyak  produk  dan  pesanan  yang  diterima bisa  lebih  banyak,  karena  proses  cepat  selesai.  Mampu mengurangi  presentasi  menganggur  atau  waktu  menunggu mesin sehingga mesin lebih produktif [10].

## II.     METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian yaitu menggambarkan langkah- langkah secara sistematis yang dilakukan dalam memecahkan permasalahan  yang  diangkat.  Adapun  metodologi  yang dilakukan dalam penelitian ini adalah :

## A. Studi Pendahuluan
Penelitian  dimulai  dengan  survey  perusahaan.  Tahap pertama  dilakukan  observasi  langsung  ke  perusahaan  untuk mngetahui  kondisi  nyata  yang  terjadi  diperusahaan.  Dalam observasi ini hal yang diamati adalah alur produksi, Kendala- kendala yang terjadi diperusahaan dan segmentasi konsumen

## B. Studii Pustaka
Studi pustaka dilakukan untuk memahami proses-proses yang terjadi dalam industri manufaktur, metode penyelesaian
masalah    dan  mengumpulkan  teori-teori  yang  menjadi landasan dalam pembuatan laporan penelitian.

## C. Identifikasi Masalah
Berdasarkan  dengan  survey  pendahuluan,  permasalahan yang terdapat di    PT. X yaitu tidak tercapainya target produksi 90%  OTD.  Untuk  itu  diperlukan  suatu  usulan  penjadwalan sebagai  pembanding  oleh  perusahaan  untuk  mengetahui penjadwalan yang seharusnya diterapkan oleh perusahaan.

## D. Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  dilakukan  untuk  untuk  memfokuskan peneliti  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  terjadi  di perusahaan. Berdasarkan permasalahan yang telah diidentifikasi yaitu estimasi waktu yang sulit yang berdampak pada  tidak  tercapainya  target  produksi.  Maka  rumusan masalah  pada  penelitian  ini  adalah  bagaimana  penjadwalan produksi  di  PT.  X  agar  tercapainya  target  produksi perusahaan.

## E. Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan  solusi dari permasalahan penjadwalan produksi di  perusahaan  yang nanti  akan  dilakukan  perbandingan  dengan  penjadwalan produksi yang ada diperusahaan.

## F. Pengumpulan Data
Langkah
selanjutnya
yang dilakukan adalah mengumpulkan  data  yang  diperlukan  untuk  penjadwalan produksi  yang  akan  diproses  pada  bulan  November  2018. Data-data yang diperlukan adalah:
1) Data Produk
2) Data Mesin
3) Data Waktu Proses Mesin
4) Data Permintaan Produk
5) Data Urutan Proses Produksi

## G. Pemilihan Department
Setelah  data  dikumpulkan,  langkah  selanjutnya  yaitu memilih  department  yang  waktu  prosesnya  paling  lama. Setelah  department  dipilih,  selanjutnya  akan  dilakukan penjadwalan mengunakan metode algoritma non delay

## H. Pengolahan Data
Setelah  data  terkumpul,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan pengolahan data. Pada permasalahan yang terjadi didepartemen, dilakukan pengolahan data sebagai berikut:
1) Penjadwalan dengan Algortima Non Delay: Setelah itu  dilakukan  penjadwalan  dengan  menggunakan  metode algoritma non  delay .  Berikut  dibawah  ini  gambar flowchart penjadwalan  dengan    algoritma non  delay untuk  mesin majemuk [12].
Start Jumlah Mesin, Routing Sheet, Waktu Proses t = 0 Cari operasi tercepat yang dapat dikerjakan, c* = min (cj) Apakah mesin lebih dari satu? Pilih mesin dengan ready time tercepat Apakah mesin sedang beroperasi? Ya Tidak Waktu mulai operasi memakai waktu mesin setelah mesin selesai beroperasi Waktu mulai operasi memakai waktu operasi sebelumnya pada job yang sama Apakah ready time mesin lebih dari satu? Ya Tidak Pilih operasi dengan waktu proses tercepat Apakah ada waktu proses tercepat yang sama Periksa jumlah operasi yang tersisa Apakah jumlah operasi yang tersisa ada yang sama Pilih secara random Jadwalkan Masukkan waktu dari operasi yang dipilih ke mesin yang bersangkutan Ganti operasi yang terpilih dengan operasi selanjutnya (pada job yang sama) Apakah masih ada job yang tersisa Finish Ya Ya Ya Ada Tidak Tidak Tidak ada Tidak Gambar 1. Flowchart Algoritma Non delay
Langkah-langkah  penjadwalan  menggunakan  algoritma non delay sebagai berikut [9]:
a. Step  1:  t  =  0,  Pst  =  0  (yaitu  jadwal  parial  yang mengandung  t  operasi  terjadwal).  Set  St  (yaitu kumpulan operasi yang siap dijadwalkan) sama dengan seluruh operasi tanpa pendahulu.
b. Step 2: Tentukan c* = min (cj) dimana cj adalah  saat paling awal operasi j dapat mulai dikerjakan. Tentukan pula m*, yaitu mesin di mana c* dapat direalisasi.
c. Step  3:  Untuk  setiap  operasi  dalam  Pst  yang memerlukan mesin m* dan memiliki cj = c* buat suatu aturan  prioritas  tertentu.  Tambahkan  operasi  yang prioritasnya  paling  besar  ke  dalam  Pst  sehingga terbentuk suatu jadwal parsial untuk tahap berikutnya.
d. Step  4:  Buat  suatu  jadwal  parsial  baru  Pt+1  dan memperbaiki kumpulan data dengan cara:
1. Menghilangkan operasi j dari St
2. Buat  St+1  dengan  cara  menambah  pengikut langsung operasi j yang telah dihilangkan,serta
3. Menambahkan satu pada t.
e. Step 5: Kembali ke langkah 2 sampai seluruh pekerjaan terjadwalkan.
2) Perbandingan Hasil Penjadwalan: Dalam penelitian ini  yang  dibandingkan  adalah makespan yang dihasilkan oleh metode penjadwalan perusahaan dan metode algoritma non delay.
Vol. 9 No. 3 ISSN    1411-6340 (Print)
3) Analisis: Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  yang dilakukan,  selanjutnya  dilakukan  analisis dari  hasil pengolahan data. Analisis tersebut akan menjawab permasalahan yang terjadi di PT. X. Analisis yang dilakukan yaitu penjadwalan produksi.
4) Kesimpulan  Dan  Saran: Kesimpulan  merupakan jawaban dari tujuan yang ingin dicapai yaitu hasil penjadwalan algoritma non  delay dan  saran  berisikan  masukan-masukan terhadap hasil penelitian bagi perusahaan.

## III.     HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  pada  penelitian  ini  adalah  data produk,  data  mesin,  data  waktu  proses  produksi,  data permintaan produk, dan data urutan proses produksi yang akan diproses pada bulan November 2018 yang dapat dilihat pada lampiran A.

## B. Penjadwalan Awal Perusahaan
Adapun perhitungan makespan pada penjadwalan awal yang dilakukan oleh perusahaan yaitu:

## TABEL I PERHITUNGAN MAKESPAN AKTUAL
Produksi  dilakukan  dalam regular  time yaitu  9  jam  kerja (dalam  1  hari  =  9  jam  kerja  =  540  menit)  dengan  waktu istirahat 1 jam. Ketika produk selesai  melebihi regular time , maka  proses  produksi  akan  dilanjutkan  di  hari  berikutnya. Makespan dari penjadwalan perusahaan yaitu 125961 menit.
C. Penjadwalan Algoritma Non Delay
Penjadwalan  algoritma non  delay merupakan  kumpulan jadwal feasibel dimana  tidak  ada  satupun  mesin  dibiarkan menganggur  dengan  melihat ready  time  job yang  terkecil. Apabila ready  time  job terkecil  lebih  dari  satu  maka  operasi dipilih  berdasarkan  waktu  proses  tercepat.  Apabila  terdapat lebih  dari  satu  operasi  terkecil  maka  pemilihan  operasi berdasarakan  jumlah job terbanyak  yang  belum  dikerjakan. Jika  masih  terdapat  lebih  dari  satu operasi  maka  selanjutnya dipilih secara random.
Langkah-langkah  penjadwalan  menggunakan  algoritma non delay adalah sebagai berikut:
1. Semua pekerjaan dimulai pada t = 0, karena belum ada proses yang dijadwalkan. Menentukan job , operasi dan mesin  yang  akan  dijadwalkan  pada  PSt,  yang dijadwalkan  adalah  (1,1,1;2,1,1;3,1,1,  dst).  Dari job
yang dijadwalkan tentukan waktu mulai (Cj) dan waktu proses (tij) sehingga diketahui waktu penyelesaiannya (rj).
2. Menentukan  waktu  awal  (Cj)  yang  paling  minimum untuk job yang akan direalisasikan. Karena ke-60 job mempunyai waktu awal yang sama maka akan dipilih job yang  mempunyai  waktu  penyelesaian  (rj)  yang paling minimum yaitu 15,75.
3. Menentukan job yang  akan  direalisasikan  dengan waktu penyelesaian  yang paling  minimum pada stage 1 yaitu 32,7,4 , masukkan job tersebut dalam PSt.
4. Mengeluarkan job yang  telah  dijadwalkan  dan memasukkan operasi selanjutnya dari job yang sama ke dalam St.
Kembali ke langkah 2 untuk setiap alternatif parsial PSt yang dapat  dibuat  pada  langka  ke  3.  Lanjutkan  proses  ini  sampai selesai. Iterasi  untuk penjadwalan algoritma non delay dapat dilihat pada lampiran B.
Setelah  dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode algoritma non  delay maka  didapatkan makespannya sebesar 27190,18  menit  dimana job yang  paling  akhir  dikerjakan adalah job 1  operasi  17  pada  mesin  9  dengan  jumlah  374 iterasi. Dengan urutan job tiap mesin sebagai berikut:
Mesin 1 = job 41 operasi 1 mesin 1 (41,1,1), (46,1,1), (48,1,1),
(49,1,1),  (50,1,1),  (52,1,1),  (53,1,1),  (54,1,1),
(40,1,1),  (42,1,1),  (43,1,1),  (44,1,1),  (45,1,1),
(47,1,1),  (51,1,1),  (19,1,1),  (21,1,1),  (59,1,1),
(60,1,1),  (36,1,1),  (3,1,1),  (10,1,1),  (12,1,1),
(18,1,1),  (20,1,1),  (22,1,1),  (28,1,1),  (34,1,1),
(14,1,1), (35,1,1), (16,1,1), (1,1,1), (2,1,1), (9,1,1),
(13,1,1), (15,1,1), (4,1,1), (6,1,1), (8,1,1), (11,1,1),
(17,1,1), (5,1,1), (7,1,1).
Mesin 2  = job 19 operasi 2 mesin 2 (19,2,2), (21,2,2), (59,2,2),
(60,2,2),  (36,2,2),  (3,2,2),  (12,2,2),  (18,2,2),
(20,2,2),  (22,2.2),  (10,2,2),  (28,2,2),  (34,2,2),
(14,2,2), (35,2,2), (16,2,2), (1,2,2), (9,2,2), (13,2,2),
(4,2,2),  (6,2,2),  (15,2,2),  (17,2,2),  (8,2,2),  (5,2,2),
(7,2,2), (11,2,2), (2,2,2).
Mesin 3 = job 19 operasi 4 mesin 3 (19,4,3), (21,4,3), (59,4,3),
(60,4,3),  (36,4,3),  (3,4,3),  (18,4,3),  (22,4,3),
(28,4,3),  (20,4,3),  (34,4,3),  (14,6,3),  (16,6,3),
(9,4,3), (35,4,3), (1,4,3), (13,6,3), (15,6,3), (2,4,3),
(17,4,3).
Mesin 4 = job 32 operasi 7 mesin 4 (32,7,4), (31,7,4), (33,7,4),
(41,7,4),  (48,7,4),  (46,7,4),  (49,7,4),  (53,7,4),
(50,7,4),  (52,7,4),  (54,7,4),  (40,7,4),  (42,7,4),
(47,7,4),  (43,7,4),  (44,7,4),  (19,7,4),  (21,7,4),
(19,8,4),  (36,7,4),  (21,8,4),  (36,8,4),  (45,7,4),
(12,8,4),  (12,9,4),  (12,10,4),  (18,7,4),  (18,8,4),
(10,8,4),  (10,9,4),  (10,10,4),  (20,7,4),  (22,7,4),
(28,7,4),  (34,7,4),  (20,8,4),  (22,8,4),  (28,8,4),
(34,8,4), (51,7,4), (9,7,4), (9,8,4), (35,7,4), (35,8,4),
(30,10,4),  (14,7,4),  (16,7,4),  (29,10,4),  (13,7,4),
(8,7,4), (8,8,4), (15,7,4), (59,8,4), (59,9,4), (11,8,4),
(11,9,4),  (11,10,4),  (60,8,4),  (60,9,4),  (3,7,4),
(3,8,4), (17,7,4), (17,8,4), (4,10,4), (6,10,4), (1,7,4),
(1,8,4), (2,7,4), (2,8,4), (5,10,4), (7,10,4)
Mesin 5 = job 19  operasi  11  mesin  5  (19,11,5),  (21,11,5),
(19,12,5), (12,13,5), (21,12,5), (18,11,5), (10,13,5),
ISSN    1411-6340 (Print)
(19,13,5), (21,13,5), (18,12,5), (20,11,5), (28,11,5),
(20,12,5), (28,12,5), (16,13,5), (14,13,5), (18,13,5),
(13,13,5), (15,13,5), (20,13,5), (59,11,5), (11,13,5),
(28,13,5), (36,11,5), (36,12,5), (36,13,5), (22,11,5),
(17,11,5),  (22,12,5),  (22,13,5),  (4,12,5),  (6,12,5),
(17,12,5),  (5,12,5),  (7,12,5),  (17,13,5),  (34,11,5),
(34,12,5), (34,13,5), (35,11,5), (35,12,5), (35,13,5),
(60,11,5).
Mesin 6 = job 56  operasi  14  mesin  6  (56,14,6),  (31,14,6),
(41,14,6), (46,14,6), (53,14,6), (52,14,6), (40,14,6),
(47,14,6), (44,14,6), (45,14,6), (12,14,6), (10,14,6),
(21,14,6),  (51,14,6),  (9,14,6),  (16,14,6),  (8,14,6),
(13,14,6),  (20,14,6), (11,14,6),  (3,14,6), (22,14,6),
(2,14,6),  (5,14,6),  (17,14,6),  (34,14,6),  (35,14,6),
(48,14,6), (49,14,6), (50,14,6), (37,14,6), (54,14,6),
(39,14,6), (55,14,6), (57,14,6), (58,14,6), (32,14,6),
(19,14,6), (59,14,6), (60,14,6), (36,14,6), (42,14,6),
(43,14,6),  (27,14,6), (38,14,6),  (14,14,6), (4,14,6),
(6,14,6),  (33,14,6), (18,14,6),  (28,14,6), (25,14,6),
(26,14,6),  (15,14,6), (23,14,6),  (24,14,6), (7,14,6),
(7,14,6), (1,14,6).
Mesin 7 = job 41  operasi    15  mesin  7  (41,15,7),  (31,15,7),
(46,15,7), (52,15,7), (53,15,7), (40,15,7), (44,15,7),
(47,15,7), (12,15,7), (10,15,7), (45,15,7), (51,15,7),
(8,15,7),  (9,15,7),  (16,15,7),  (13,15,7),  (11,15,7),
(3,15,7),  (2,15,7),  (5,15,7),  (48,15,7),  (49,15,7),
(50,15,7), (54,15,7), (32,15,7), (59,15,7), (60,15,7),
(42,15,7),  (43,15,7),  (14,15,7),  (4,15,7),  (6,15,7),
(33,15,7), (15,15,7), (1,15,7)
Mesin  8  = job 12  operasi  16  mesin  8  (12,16,8),  (10,16,8),
(8,16,8),  (9,16,8),  (16,16,8),  (13,16,8),  (11,16,8),
(3,16,8),  (2,16,8),  (5,16,8),  (59,16,8),  (60,16,8),
(14,16,8),  (4,16,8),  (6,16,8),  (15,16,8),  (7,16,8),
(1,16,8).
Mesin 9 = job 56  operasi  17  mesin  9  (56,17,9),  (41,17,9),
(46,17,9), (53,17,9), (44,17,9), (52,17,9), (40,17,9),
(12,17,9),  (10,17,9), (31,17,9),  (45,17,9), (8,17,9),
(16,17,9),  (47,17,9),  (51,17,9),  (9,17,9),  (3,17,9),
(13,17,9), (11,17,9), (21,17,9), (20,17,9), (22,17,9),
(5,17,9),  (2,17,9),  (34,17,9),  (35,17,9),  (17,17,9),
(48,17,9), (49,17,9), (50,17,9), (37,17,9), (54,17,9),
(39,17,9), (55,17,9), (57,17,9), (58,17,9), (32,17,9),
(19,17,9), (59,17,9), (60,17,9), (36,17,9), (42,17,9),
(43,17,9), (27,17,9), (38,17,9),  (14,17,9), (4,17,9),
(6,17,9),  (33,17,9), (18,17,9),  (28,17,9), (25,17,9),
(26,17,9),  (15,17,9), (23,17,9),  (24,17,9), (7,17,9), (1,17,9)

## D. Perbandingan Hasil Penjadwalan
Dari penjadwalan yang telah dilakukan maka didapatkan makespan (waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan job ) untuk produk yang telah dipesan pada bulan November 2018 dari masing-masing penjadwalan yaitu:
TABEL II

## PERBANDINGAN PENJADWALAN PERUSAHAAN DENGAN PENJADWALAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA NON DELAY
Perbandingan antara penjadwalan produksi awal perusahaan  dengan  penjadwalan  menggunakan  metode algoritma non delay didapatkan bahwa penjadwalan produksi menggunakan  metode  algoritma non  delay mempunyai makespan yang lebih kecil dibandingkan dengan penjadwalan awal perusahaan. Penjadwalan awal perusahaan membutuhkan  waktu  125961  menit  untuk  menyelesaikan  60 jenis  produk  dengan  jumlah  250  produk.  Sedangkan penjadwalan  algoritma non  delay membutuhkan  waktu 27190,8  menit.  Maka makespan dengan  menggunakan algoritma non  delay berkurang  78%  daripada  penjadwalan awal perusahaan.
Penjadwalan  menggunakan  metode  algoritma non  delay lebih  baik  daripada  penjadwalan  perusahaan,  karena  suatu operasi dan suatu mesin dapat beroperasi kapanpun sehingga operasi – operasi tertentu tidak harus menunggu terlalu lama untuk  dikerjakan.  Dengan  metode  ini  perusahaan  dapat meningkatkan jumlah produksi sehingga target produksi dapat tercapai.  Tetapi  dalam  proses  pembuatan  penjadwalan produksi membutuhkan waktu yang cukup lama

## IV.     KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian  ini adalah penjadwalan awal perusahaan membutuhkan 125961 menit untuk menyelesaikan 250 produk dengan 60 jenis produk yang berbeda. Sedangkan penjadwalan menggunakan algoritma
non delay membutuhkan waktu 27190,18 menit untuk menyelesaikannya. Penjadwalan menggunakan metode algoritma non  delay lebih  baik  dibandingkan  perusahaan karena makespan yang dihasilkan lebih pendek dibandingkan penjadwalan  awal  perusahaan  dan  dapat  meningkatkan efektifitas mesin. Dengan penjadwalan menggunakan metode algoritma non delay , makespan akan berkurang sebanyak 78% dari  penjadwalan  awal  perusahaan  atau  dapat  menghemat waktu 98770,82 menit .
Setelah  melakukan  penelitian  ini,  adapun  saran  yang dapat  diberikan  adalah  melakukan  penelitian  lebih  lanjut untuk membuat software menggunakan metode algoritma non delay sehingga dalam pembuatan penjadwalan produksi tidak memerlukan waktu yang lama.
Vol. 9 No. 3

## REFERENSI
[1] W.  N.  Cahyanto,  “Penjadwalan Job Shop  Mesin
Majemuk  Menggunakan  Algoritma  Non  Delay  Untuk Meminimasi  Mean  Flow  Time  Dan  Penentuan  Due Date”, Publikasi  Ilmiah, Universitas  Muhammadiyah Surakarta, 2016.
[2] T.  A.  Barokah,  dkk.,  “Usulan  Penjadwalan  Produk Menggunakan  Algoritma  Non  Delay  Dengan  Mesin Paralel Pada PT. Adhicandra Dwiutama”, Reka Integra . Vol. 4, No. 2, 2016.
[3] P.  Fithri,  Prima,  F.  Ramawinta,  “Penjadwalan  Mesin Dengan  Menggunakan  Algoritma  Pembangkit  Jadwal Aktif  Dan  Algoritma  Penjadwalan  Non  Delay  Untuk Produk Hydrotiller Dan Hammermil Pada CV. Cherry Sarana Argo”, Jurnal Optimasi Sistem Industri, Vol. 12 No. 2, Hal 377-399, 2013.
[4] T. Frazee, C. Standridge, C. V. Polka, “A Comparative Analysis  In  A  High  Mix  Low  Volume  (HMLV) Manufacturing  Environment  With  Batch  Processing”, Journal  Of  Industrial  Engineering  And  Management
(JIEM), Vol. 9, No. 2, 2016.
[5] R. Ginting, Penjadwalan Produksi , Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[6] M. Haming, M. Nurnajamuddin, Manajemen Produksi Modern , Jakarta: Bumi Aksara, 2007.
[7] Harto  dkk.,  “Penjadwalan  produksi  Menggunakan Algoritma  Jadwal  Non  Delay  Untuk  Meminimasi Makespan Studi  Kasus  CV.  Bima  Mebel”, Spektrum Industri . Vol. 14, No. 1, Hal 1-108, 2016.
[8] B. Indrakusuma, Suseno, “ Job
Scheduling
Menggunakan  Metode  Algoritma  Active,  Algoritma Non  Delay  Dan  Heuristic  Schedule  Generation  (Studi Kasus: Borobudur Knitting)”, Jurusan Teknik Industri Fakultas  Sains  Dan  Teknologi  Universitas  Teknologi Yogyakarta, 2015.
[9] H.  Kusuma, Manajemen  Produksi, Penerbit  Andi, 1999.
[10]   H.  Munawir,  W.  Cahyanto,  “Penjadwalan Job Shop
Mesin  Majemuk  Menggunakan  Algoritma  Non  Delay (Studi  Kasus  Di  PT.  Wangsa  Jatra  Lestari)”, Seminar Nasional IENACO , Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2017.
[11]  A.  H.  Nasution,  Y.  Prasetyawan, Perencanaan  dan Pengendalian  Produksi ,  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2008.
[12]  J.  O.  Ong,  “Penjadwalan  Non-Delay  Melalui  Mesin Majemuk Untuk Meminimumkan Makespan”, Spektrum Industri . Vol. 11, No. 2, 117-242, 2013.
[13]  D.  K.  Sofyan, Perencanaan  Dan  Pengendalian Produksi , Yogyakarta: Graha Ilmu, 2013.

## LAMPIRAN A PENGUMPULAN DATA
1. Data Mesin NO NAMA MESIN JUMLAH KODE 1 BLUE PANEL WELDING 1 M1 2 FRONT PANEL WELDING INDIVIDUAL 1 M2 3 INDIVIDUAL WELDING 2 M3 4 SPOT WELDING 2 M4 5 SUB ASSEMBLY WELDING 3 M5 6 CARCASS ASSEMBLY 17 M6 7 BLUE PANEL GRINDING 1 M7 8 FRONT PANEL GRINDING 1 M8 9 CARCASS GRINDING 5 M9

## 2.
Data Permintaan Produk NO KODE PRODUK ( JOB ) DESKRIPSI JUMLAH 1 J1 Class II, Type (Total Exhaust) Biological Safety Cabinets-4 ft 6 2 J2 Class II, Type (Total Exhaust) Biological Safety Cabinets-4ft 6 3 J3 Class II, Type (Total Exhaust) Biological Safety Cabinets – China Market-4ft 5 4 J4 Class II, Type (Total Exhaust) Biological Safety Cabinets 3rd Generation-2ft 5 5 J5 Class II, Type (Total Exhaust) Biological Safety Cabinets Customized-2ft 6 6 J6 Class II, Type (Total Exhaust) Biological Safety Cabinets – Singapore Market-2ft 5 7 J7 Class II, Type (Total Exhaust) Biological Safety Cabinets – Japanesse Market-2ft 6 8 J8 Class III, Type (Total Exhaust) Biological Safety Cabinets-4ft 5 9 J9 Class III, Type (Total Exhaust) Biological Safety Cabinets-6 ft 5 10 J10 Vertical Laminar Flow Clean Benches Type Ft 4 11 J11 Vertical Laminar Flow Clean Benches Type Ft 6 12 J12 Vertical Laminar Flow Clean Benches Type Ft 4 13 J13 Airstream Reliant Class II Type Ft 5 14 J14 Airstream Reliant Class II Type Ft 4 15 J15 Class II Type Biological Safety Cabinet-3 Ft-Japan Market 5 16 J16 Class II Type Biological Safety Cabinet-3 Ft-Japan Market 4 17 J17 Labculture Biohazard Class II Type China Market – 4 Ft 6 18 J18 Labculture Biohazard Class II Type Ft 4 19 J19 Labculture Biohazard Class II Type Customized 4 Ft 3 20 J20 Labculture Biohazard Class II Type Ft 4 21 J21 Labculture Biohazard Class II Type Customized 5 Ft 3 22 J22 Labculture Biohazard Class II Type Ft 4 23 J23 CelCulture Type 6 24 J24 CelCulture Type Japan Market 6 25 J25 CelCulture Type CU 5 26 J26 CelCulture Type FD 5 27 J27 CelCulture Type IVF 4 28 J28 Labculture Biohazard Class II Type Ft Customized 4 29 J29 Spare Part 6 30 J30 Spare Part 4
Vol. 9 No. 3
31 J31 Horizontal Laminar Flow Cabinet Type Ft 4 32 J32 Horizontal Laminar Flow Cabinet Type Ft 3 33 J33 Horizontal Laminar Flow Cabinet Type Ft 4 34 J34 Labculture Biohazard Class II Type Yuyama Product Gen 2 4 35 J35 Labculture Biohazard Class II Type Ft China Market 4 36 J36 Labculture Biohazard Class II Type Ft China Market Customized 3 37 J37 Lexicon II Ultra-low temperature freezer type  UUS 3 38 J38 Lexicon II Ultra-low temperature freezer type  UUS 4 39 J39 Lexicon II Ultra-low temperature freezer type  UUS 3 40 J40 Ascent Opti Ductless Cabinet type Ft 4 41 J41 Ascent Opti Ductless Cabinet type Ft Customized 3 42 J42 Ascent Opti Ductless Cabinet type SPD 4 43 J43 Ascent Opti Ductless Cabinet type SPD 3 Ft 4 44 J44 Ascent Opti Ductless Cabinet type SPD 3 Ft 4 45 J45 Ascent Opti Ductless Cabinet type SPD 3 Ft 4 46 J46 Ascent Opti Ductless Cabinet type SPD 3 Ft Customized 3 47 J47 Ascent Opti Ductless Cabinet type SPD 3 Ft 4 48 J48 Ascent Opti Ductless Cabinet type SPD 3 Ft 3 49 J49 Ascent Opti Ductless Cabinet type SPD 4 Ft 3 50 J50 Ascent Opti Ductless Cabinet type SPD 4 Ft Customized 3 51 J51 Ascent Opti Ductless Cabinet type SPD 4 Ft 4 52 J52 Ascent Opti Ductless Cabinet type SPD 4 Ft 3 53 J53 Ascent Opti Ductless Cabinet type SPD 4 Ft 3 54 J54 Ascent Opti Ductless Cabinet type SPD 4 Ft 3 55 J55 Sipport Stand 4 56 J56 VersatiTM Centrifuge Model TCR, 1500ml 3 57 J57 VersatiTM Centrifuge Model TCV 4 58 J58 VersatiTM Centrifuge Model TCV, 1500ml 4 59 J59 Animal Containment workstation 3 60 J60 Animal Containment workstation 3

## 3. Data Routing Proses Department Welding
KODE JOB
B L U E P A N E L IN D IV ID U A L F R O N T P A N E L IN D IV ID U A L D A M P E R S E T IN D IV ID U A L
B L O W E R H O U S IN G IN D IV ID U A L P L E N U M IN D IV ID U A L
C L A M P IN G R O D IN D IV ID U A L
B L U E P A N E L S P O T F R O N T P A N E L S P O T B A L A N C IN G S P O T F R O N T C O V E R
S P O T D R E S S P A N E L ( L &R ) S U B A S S Y S ID E B O X + R IN G P L A T E ( L & R ) S U B A S S Y T O P M O D U L E
OPERATION 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 J1 1 2 0 3 0 0 4 4 0 0 0 0 0 6 7 8 9 J2 1 2 0 3 0 0 4 4 0 0 0 0 0 6 7 8 9 J3 1 2 0 3 0 0 4 4 0 0 0 0 0 6 7 8 9 J4 1 2 0 0 0 0 0 0 0 4 0 5 0 6 7 8 9 J5 1 2 0 0 0 0 0 0 0 4 0 5 0 6 7 8 9 J6 1 2 0 0 0 0 0 0 0 4 0 5 0 6 7 8 9 J7 1 2 0 0 0 0 0 0 0 4 0 5 0 6 7 8 9 J8 1 2 0 0 0 0 4 4 0 0 0 0 0 6 7 8 9 J9 1 2 0 3 0 0 4 4 0 0 0 0 0 6 7 8 9 J10 1 2 0 0 0 0 0 4 4 4 0 0 5 6 7 8 9 J11 1 2 0 0 0 0 0 4 4 4 0 0 5 6 7 8 9 J12 1 2 0 0 0 0 0 4 4 4 0 0 5 6 7 8 9 J13 1 2 0 0 0 3 4 0 0 0 0 0 5 6 7 8 9 J14 1 2 0 0 0 3 4 0 0 0 0 0 5 6 7 8 9 J15 1 2 0 0 0 3 4 0 0 0 0 0 5 6 7 8 9 J16 1 2 0 0 0 3 4 0 0 0 0 0 5 6 7 8 9 J17 1 2 0 3 0 0 4 4 0 0 5 5 5 6 0 0 9 J18 1 2 0 3 0 0 4 4 0 0 5 5 5 6 0 0 9 J19 1 2 0 3 0 0 4 4 0 0 5 5 5 6 0 0 9 J20 1 2 0 3 0 0 4 4 0 0 5 5 5 6 0 0 9
KODE JOB
B L U E P A N E L IN D IV ID U A L F R O N T P A N E L IN D IV ID U A L D A M P E R S E T IN D IV ID U A L B L O W E R H O U S IN G IN D IV ID U A L P L E N U M IN D IV ID U A L C L A M P IN G R O D IN D IV ID U A L B L U E P A N E L S P O T F R O N T P A N E L S P O T B A L A N C IN G S P O T F R O N T C O V E R
S P O T D R E S S P A N E L ( L &R ) S U B A S S Y S ID E B O X + R IN G P L A T E ( L & R ) S U B A S S Y
OPERATION 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 J21 1 2 0 3 0 0 4 4 0 0 5 5 5 6 0 0 9 J22 1 2 0 3 0 0 4 4 0 0 5 5 5 6 0 0 9 J23 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 9 J24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 9 J25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 9 J26 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 9 J27 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 9 J28 1 2 0 3 0 0 4 4 0 0 5 5 5 6 0 0 9 J29 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 J30 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 J31 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9 J32 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9 J33 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9 J34 1 2 0 3 0 0 4 4 0 0 5 5 5 6 0 0 9 J35 1 2 0 3 0 0 4 4 0 0 5 5 5 6 0 0 9 J36 1 2 0 3 0 0 4 4 0 0 5 5 5 6 0 0 9 J37 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 9 J38 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 9 J39 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 9 J40 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9
KODE JOB
B L U E P A N E L IN D IV ID U A L F R O N T P A N E L IN D IV ID U A L D A M P E R S E T IN D IV ID U A L B L O W E R H O U S IN G IN D IV ID U A L P L E N U M IN D IV ID U A L C L A M P IN G R O D IN D IV ID U A L B L U E P A N E L S P O T F R O N T P A N E L S P O T B A L A N C IN G S P O T F R O N T C O V E R
S P O T D R E S S P A N E L ( L &R ) S U B A S S Y S ID E B O X + R IN G P L A T E ( L & R ) S U B A S S Y
OPERATION 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 J41 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9 J42 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9 J43 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9 J44 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9 J45 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9 J46 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9 J47 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9 J48 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9 J49 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9 J50 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9 J51 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9 J52 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9 J53 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9 J54 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 6 7 0 9 J55 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 9 J56 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 9 J57 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 9 J58 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 9 J59 1 2 0 3 0 0 0 4 4 0 5 0 0 6 7 8 9 J60 1 2 0 3 0 0 0 4 4 0 5 0 0 6 7 8 9
Vol. 9 No. 3

## 4. Data Waktu Proses Produksi
KODE JOB
B L U E P A N E L
IN D IV ID U A L F R O N T P A N E L IN D IV ID U A L D A M P E R S E T IN D IV ID U A L B L O W E R H O U S IN G
IN D IV ID U A L P L E N U M IN D IV ID U A L
C L A M P IN G R O D IN D IV ID U A L
B L U E P A N E L S P O T F R O N T P A N E L S P O T B A L A N C IN G
S P O T
F R O N T C O V E R
S P O T D R E S S P A N E L ( L &R )
S U B A S S Y S ID E B O X + R IN G P L A T E ( L & R ) S U B A S S Y T O P M O D U L E S U B A S S Y C A R C A S S A S S E M B L Y
OPERATION 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 J1 68.04 170.1 0 158.4 0 0 180 108 0 0 0 0 0 1080 60 90 390 J2 68.04 170.1 0 158.4 0 0 180 108 0 0 0 0 0 1080 60 90 390 J3 56.7 141.75 0 132 0 0 150 90 0 0 0 0 0 900 50 75 325 J4 74.7 112.05 0 0 0 0 0 0 0 165 0 170 0 601.25 76.25 126 325 J5 89.64 134.46 0 0 0 0 0 0 0 198 0 204 0 721.5 91.5 151.2 390 J6 74.7 112.05 0 0 0 0 0 0 0 165 0 170 0 601.25 76.25 126 325 J7 89.64 134.46 0 0 0 0 0 0 0 198 0 204 0 901.5 91.5 151.2 390 J8 74.7 128.25 0 0 0 0 15 15 0 0 0 0 0 2150 50 75 325 J9 74.7 128.25 0 33 0 0 15 15 0 0 0 0 0 2150 50 75 325 J10 59.76 102.6 0 0 0 0 0 21 40 9 0 0 20 480 40 60 220 J11 89.64 153.9 0 0 0 0 0 31.5 60 13.5 0 0 30 720 60 90 330 J12 59.76 102.6 0 0 0 0 0 21 40 9 0 0 20 480 40 60 220 J13 74.7 128.25 0 0 0 2044.4 100 0 0 0 0 0 85 751.25 76.25 126 325 J14 59.76 102.6 0 0 0 1635.52 80 0 0 0 0 0 68 601 61 100.8 260 J15 74.7 128.25 0 0 0 2044.4 100 0 0 0 0 0 85 751.25 76.25 126 375 J16 59.76 102.6 0 0 0 1635.52 80 0 0 0 0 0 68 481 61 100.8 260 J17 89.64 29.484 0 184.8 0 0 90 90 0 0 330 210 210 1080.6 0 0 660 J18 59.76 19.656 0 123.2 0 0 60 60 0 0 220 140 140 720.4 0 0 440
KODE JOB
B L U E P A N E L IN D IV ID U A L F R O N T P A N E L IN D IV ID U A L D A M P E R S E T IN D IV ID U A L B L O W E R H O U S IN G IN D IV ID U A L P L E N U M IN D IV ID U A L C L A M P IN G R O D IN D IV ID U A L B L U E P A N E L S P O T F R O N T P A N E L S P O T B A L A N C IN G S P O T F R O N T C O V E R
S P O T D R E S S P A N E L ( L &R ) S U B A S S Y S ID E B O X + R IN G P L A T E ( L & R ) S U B A S S Y
OPERATION 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 J19 44.82 14.742 0 92.4 0 0 45 45 0 0 165 105 105 540.3 0 0 330 J20 59.76 19.656 0 123.2 0 0 60 60 0 0 220 140 140 780.4 0 0 440 J21 44.82 14.742 0 92.4 0 0 45 45 0 0 165 105 105 585.3 0 0 330 J22 59.76 19.656 0 123.2 0 0 60 60 0 0 220 140 140 780.4 0 0 440 J23 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 900 0 0 360 J24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 900 0 0 360 J25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 750 0 0 300 J26 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 750 0 0 300 J27 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 600 0 0 240 J28 59.76 19.656 0 35.2 0 0 60 60 0 0 220 140 140 720.4 0 0 440 J29 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 0 0 0 0 0 0 0 J30 0 0 0 0 0 0 0 0 0 60 0 0 0 0 0 0 0 J31 0 0 0 0 0 0 21 0 0 0 0 0 0 720 40 0 300 J32 0 0 0 0 0 0 15.75 0 0 0 0 0 0 540 30 0 225 J33 0 0 0 0 0 0 21 0 0 0 0 0 0 720 40 0 300 J34 59.76 19.656 0 40.48 0 0 60 60 0 0 220 140 140 780.4 0 0 440 J35 59.76 19.656 0 40.48 0 0 60 60 0 0 220 140 140 780.4 0 0 440 J36 44.82 14.742 0 30.36 0 0 45 45 0 0 165 105 105 585.3 0 0 330 J37 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 450 0 0 225 J38 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 600 0 0 300 J39 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 450 0 0 225 J40 43.2 0 0 0 0 0 60 0 0 0 0 0 0 600 80 0 260
KODE JOB
B L U E P A N E L IN D IV ID U A L F R O N T P A N E L IN D IV ID U A L D A M P E R S E T IN D IV ID U A L B L O W E R H O U S IN G IN D IV ID U A L P L E N U M IN D IV ID U A L C L A M P IN G R O D IN D IV ID U A L B L U E P A N E L S P O T F R O N T P A N E L S P O T B A L A N C IN G S P O T F R O N T C O V E R
S P O T D R E S S P A N E L ( L &R ) S U B A S S Y S ID E B O X + R IN G P L A T E ( L & R ) S U B A S S Y
OPERATION 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 J41 32.4 0 0 0 0 0 45 0 0 0 0 0 0 450 60 0 195 J42 43.2 0 0 0 0 0 60 0 0 0 0 0 0 600 80 0 260 J43 43.2 0 0 0 0 0 60 0 0 0 0 0 0 600 80 0 300 J44 43.2 0 0 0 0 0 60 0 0 0 0 0 0 600 80 0 300 J45 43.2 0 0 0 0 0 60 0 0 0 0 0 0 600 80 0 300 J46 32.4 0 0 0 0 0 45 0 0 0 0 0 0 450 60 0 225 J47 43.2 0 0 0 0 0 60 0 0 0 0 0 0 600 80 0 300 J48 32.4 0 0 0 0 0 45 0 0 0 0 0 0 450 60 0 225 J49 32.4 0 0 0 0 0 45 0 0 0 0 0 0 450 60 0 225 J50 32.4 0 0 0 0 0 45 0 0 0 0 0 0 450 60 0 225 J51 43.2 0 0 0 0 0 60 0 0 0 0 0 0 600 80 0 300 J52 32.4 0 0 0 0 0 45 0 0 0 0 0 0 450 60 0 225 J53 32.4 0 0 0 0 0 45 0 0 0 0 0 0 450 60 0 225 J54 32.4 0 0 0 0 0 45 0 0 0 0 0 0 450 60 0 225 J55 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 520 0 0 280 J56 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 390 0 0 225 J57 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 520 0 0 300 J58 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 520 0 0 300 J59 44.82 14.742 0 33 0 0 0 150 90 0 750 0 0 585.3 60.3 75.3 195 J60 44.82 14.742 0 33 0 0 0 150 90 0 750 0 0 585.3 60.3 75.3 195

## LAMPIRAN B ALGORITMA PENJADWALAN NON DELAY
Tabel B.  Penjadwalan Algoritma Non Delay Stage Mesin St Cj Tij Rj t* m* Pst 1 2 3 4 5
6 7 8 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1,1,1 0 68 68.04 2,1,1 0 68 68.04 3,1,1 0 56.7 56.7 4,1,1 0 74.7 74.7 5,1,1 0 89.6 89.64 6,1,1 0 74.7 74.7 7,1,1 0 89.6 89.64 8,1,1 0 74.7 74.7 9,1,1 0 74.7 74.7 10,1,1 0 59.8 59.76 11,1,1 0 89.6 89.64 12,1,1 0 59.8 59.76 13,1,1 0 74.7 74.7 14,1,1 0 59.8 59.76 15,1,1 0 74.7 74.7 16,1,1 0 59.8 59.76 17,1,1 0 89.6 89.64 18,1,1 0 59.8 59.76 19,1,1 0 44.8 44.82 20,1,1 0 59.8 59.76 21,1,1 0 44.8 44.82 22,1,1 0 59.8 59.76 23,14,6 0 900 900 24,14,6 0 900 900
Vol. 9 No. 3
236
25,14,6 0 750 750 26,14,6 0 750 750 27,14,6 0 600 600 28,1,1 0 59.8 59.76 29,10,4 0 90 90 30,10,4 0 60 60 31,7,4 0 21 21 32,7,4 0 15.8 15.75 0 4 32,7,4 33,7,4 0 21 21 34,1,1 0 59.8 59.76 35,1,1 0 59.8 59.76 36,1,1 0 44.8 44.82 37,14,6 0 450 450 38,14,6 0 600 600 39,14,6 0 450 450 40,1,1 0 43.2 43.2 41,1,1 0 32.4 32.4 42,1,1 0 43.2 43.2 43,1,1 0 43.2 43.2 44,1,1 0 43.2 43.2 45,1,1 0 43.2 43.2 46,1,1 0 32.4 32.4 47,1,1 0 43.2 43.2 48,1,1 0 32.4 32.4 49,1,1 0 32.4 32.4 50,1,1 0 32.4 32.4 51,1,1 0 43.2 43.2 52,1,1 0 32.4 32.4 53,1,1 0 32.4 32.4 54,1,1 0 32.4 32.4
Vol. 9 No. 3
237
55,14,6 0 520 520 56,14,6 0 390 390 57,14,6 0 520 520 58,14,6 0 520 520 59,1,1 0 44.8 44.82 60,1,1 0 44.8 44.82 1 0 0 0 15.75 0 0 0 0 0 1,1,1 0 68 68.04 2,1,1 0 68 68.04 3,1,1 0 56.7 56.7 4,1,1 0 74.7 74.7 5,1,1 0 89.6 89.64 6,1,1 0 74.7 74.7 7,1,1 0 89.6 89.64 8,1,1 0 74.7 74.7 9,1,1 0 74.7 74.7 10,1,1 0 59.8 59.76 11,1,1 0 89.6 89.64 12,1,1 0 59.8 59.76 13,1,1 0 74.7 74.7 14,1,1 0 59.8 59.76 15,1,1 0 74.7 74.7 16,1,1 0 59.8 59.76 17,1,1 0 89.6 89.64 18,1,1 0 59.8 59.76 19,1,1 0 44.8 44.82 20,1,1 0 59.8 59.76 21,1,1 0 44.8 44.82 22,1,1 0 59.8 59.76 23,14,6 0 900 900 24,14,6 0 900 900
Vol. 9 No. 3
238
25,14,6 0 750 750 26,14,6 0 750 750 27,14,6 0 600 600 28,1,1 0 59.8 59.76 29,10,4 15.75 90 105.75 30,10,4 15.75 60 75.75 31,7,4 15.75 21 36.75 32,14,6 15.75 540 555.75 33,7,4 15.75 21 36.75 34,1,1 0 59.8 59.76 35,1,1 0 59.8 59.76 36,1,1 0 44.8 44.82 37,14,6 0 450 450 38,14,6 0 600 600 39,14,6 0 450 450 40,1,1 0 43.2 43.2 41,1,1 0 32.4 32.4 0 1 41,1,1 42,1,1 0 43.2 43.2 43,1,1 0 43.2 43.2 44,1,1 0 43.2 43.2 45,1,1 0 43.2 43.2 46,1,1 0 32.4 32.4 47,1,1 0 43.2 43.2 48,1,1 0 32.4 32.4 49,1,1 0 32.4 32.4 50,1,1 0 32.4 32.4 51,1,1 0 43.2 43.2 52,1,1 0 32.4 32.4 53,1,1 0 32.4 32.4 54,1,1 0 32.4 32.4
Vol. 9 No. 3
239
55,14,6 0 520 520 56,14,6 0 390 390 57,14,6 0 520 520 58,14,6 0 520 520 59,1,1 0 44.8 44.82 60,1,1 0 44.8 44.82 2 32.4 0 0 15.75 0 0 0 0 0 1,1,1 32.4 68 100.44 2,1,1 32.4 68 100.44 3,1,1 32.4 56.7 89.1 4,1,1 32.4 74.7 107.1 5,1,1 32.4 89.6 122.04 6,1,1 32.4 74.7 107.1 7,1,1 32.4 89.6 122.04 8,1,1 32.4 74.7 107.1 9,1,1 32.4 74.7 107.1 10,1,1 32.4 59.8 92.16 11,1,1 32.4 89.6 122.04 12,1,1 32.4 59.8 92.16 13,1,1 32.4 74.7 107.1 14,1,1 32.4 59.8 92.16 15,1,1 32.4 74.7 107.1 16,1,1 32.4 59.8 92.16 17,1,1 32.4 89.6 122.04 18,1,1 32.4 59.8 92.16 19,1,1 32.4 44.8 77.22 20,1,1 32.4 59.8 92.16 21,1,1 32.4 44.8 77.22 22,1,1 32.4 59.8 92.16 23,14,6 0 900 900
Vol. 9 No. 3
240
24,14,6 0 900 900 25,14,6 0 750 750 26,14,6 0 750 750 27,14,6 0 600 600 28,1,1 32.4 59.8 92.16 29,10,4 15.75 90 105.75 30,10,4 15.75 60 75.75 31,7,4 15.75 21 36.75 32,14,6 15.75 540 555.75 33,7,4 15.75 21 36.75 34,1,1 32.4 59.8 92.16 35,1,1 32.4 59.8 92.16 36,1,1 32.4 44.8 77.22 37,14,6 0 450 450 38,14,6 0 600 600 39,14,6 0 450 450 40,1,1 32.4 43.2 75.6 41,7,4 32.4 45 77.4 42,1,1 32.4 43.2 75.6 43,1,1 32.4 43.2 75.6 44,1,1 32.4 43.2 75.6 45,1,1 32.4 43.2 75.6 46,1,1 32.4 32.4 64.8 47,1,1 32.4 43.2 75.6 48,1,1 32.4 32.4 64.8 49,1,1 32.4 32.4 64.8 50,1,1 32.4 32.4 64.8 51,1,1 32.4 43.2 75.6 52,1,1 32.4 32.4 64.8
Vol. 9 No. 3
241
53,1,1 32.4 32.4 64.8 54,1,1 32.4 32.4 64.8 55,14,6 0 520 520 56,14,6 0 390 390 0 6 56,14,6 57,14,6 0 520 520 58,14,6 0 520 520 59,1,1 32.4 44.8 77.22 60,1,1 32.4 44.8 77.22 3 32.4 0 0 15.75 0 390 0 0 0 1,1,1 32.4 68 100.44 2,1,1 32.4 68 100.44 3,1,1 32.4 56.7 89.1 4,1,1 32.4 74.7 107.1 5,1,1 32.4 89.6 122.04 6,1,1 32.4 74.7 107.1 7,1,1 32.4 89.6 122.04 8,1,1 32.4 74.7 107.1 9,1,1 32.4 74.7 107.1 10,1,1 32.4 59.8 92.16 11,1,1 32.4 89.6 122.04 12,1,1 32.4 59.8 92.16 13,1,1 32.4 74.7 107.1 14,1,1 32.4 59.8 92.16 15,1,1 32.4 74.7 107.1 16,1,1 32.4 59.8 92.16 17,1,1 32.4 89.6 122.04 18,1,1 32.4 59.8 92.16 19,1,1 32.4 44.8 77.22 20,1,1 32.4 59.8 92.16 21,1,1 32.4 44.8 77.22 22,1,1 32.4 59.8 92.16
Vol. 9 No. 3
242
23,14,6 390 900 1290 24,14,6 390 900 1290 25,14,6 390 750 1140 26,14,6 390 750 1140 27,14,6 390 600 990 28,1,1 32.4 59.8 92.16 29,10,4 15.75 90 105.75 30,10,4 15.75 60 75.75 31,7,4 15.75 21 36.75 15.75 4 31,7,4 32,14,6 390 540 930 33,7,4 15.75 21 36.75 34,1,1 32.4 59.8 92.16 35,1,1 32.4 59.8 92.16 36,1,1 32.4 44.8 77.22 37,14,6 390 450 840 38,14,6 390 600 990 39,14,6 390 450 840 40,1,1 32.4 43.2 75.6 41,7,4 32.4 45 77.4 42,1,1 32.4 43.2 75.6 43,1,1 32.4 43.2 75.6 44,1,1 32.4 43.2 75.6 45,1,1 32.4 43.2 75.6 46,1,1 32.4 32.4 64.8 47,1,1 32.4 43.2 75.6 48,1,1 32.4 32.4 64.8 49,1,1 32.4 32.4 64.8 50,1,1 32.4 32.4 64.8 51,1,1 32.4 43.2 75.6 52,1,1 32.4 32.4 64.8
Vol. 9 No. 3
243
53,1,1 32.4 32.4 64.8 54,1,1 32.4 32.4 64.8 55,14,6 390 520 910 56,17,9 390 225 615 57,14,6 390 520 910 58,14,6 390 520 910 59,1,1 32.4 44.8 77.22 60,1,1 32.4 44.8 77.22 4 32.4 0 0 36.75 0 390 0 0 0 1,1,1 32.4 68 100.44 2,1,1 32.4 68 100.44 3,1,1 32.4 56.7 89.1 4,1,1 32.4 74.7 107.1 5,1,1 32.4 89.6 122.04 6,1,1 32.4 74.7 107.1 7,1,1 32.4 89.6 122.04 8,1,1 32.4 74.7 107.1 9,1,1 32.4 74.7 107.1 10,1,1 32.4 59.8 92.16 11,1,1 32.4 89.6 122.04 12,1,1 32.4 59.8 92.16 13,1,1 32.4 74.7 107.1 14,1,1 32.4 59.8 92.16 15,1,1 32.4 74.7 107.1 16,1,1 32.4 59.8 92.16 17,1,1 32.4 89.6 122.04 18,1,1 32.4 59.8 92.16 19,1,1 32.4 44.8 77.22 20,1,1 32.4 59.8 92.16 21,1,1 32.4 44.8 77.22 22,1,1 32.4 59.8 92.16
Vol. 9 No. 3
244
23,14,6 390 900 1290 24,14,6 390 900 1290 25,14,6 390 750 1140 26,14,6 390 750 1140 27,14,6 390 600 990 28,1,1 32.4 59.8 92.16 29,10,4 36.75 90 126.75 30,10,4 36.75 60 96.75 31,14,6 36.75 720 756.75 32,14,6 390 540 930 33,7,4 36.75 21 57.75 34,1,1 32.4 59.8 92.16 35,1,1 32.4 59.8 92.16 36,1,1 32.4 44.8 77.22 37,14,6 390 450 840 38,14,6 390 600 990 39,14,6 390 450 840 40,1,1 32.4 43.2 75.6 41,7,4 36.75 45 81.75 42,1,1 32.4 43.2 75.6 43,1,1 32.4 43.2 75.6 44,1,1 32.4 43.2 75.6 45,1,1 32.4 43.2 75.6 46,1,1 32.4 32.4 64.8 32.4 1 46,1,1 47,1,1 32.4 43.2 75.6 48,1,1 32.4 32.4 64.8 49,1,1 32.4 32.4 64.8 50,1,1 32.4 32.4 64.8 51,1,1 32.4 43.2 75.6
Vol. 9 No. 3
245
52,1,1 32.4 32.4 64.8 53,1,1 32.4 32.4 64.8 54,1,1 32.4 32.4 64.8 55,14,6 390 520 910 56,17,9 390 225 615 57,14,6 390 520 910 58,14,6 390 520 910 59,1,1 32.4 44.8 77.22 60,1,1 32.4 44.8 77.22 5 64.8 0 0 36.75 0 390 0 0 0 1,1,1 64.8 68 132.84 2,1,1 64.8 68 132.84 3,1,1 64.8 56.7 121.5 4,1,1 64.8 74.7 139.5 5,1,1 64.8 89.6 154.44 6,1,1 64.8 74.7 139.5 7,1,1 64.8 89.6 154.44 8,1,1 64.8 74.7 139.5 9,1,1 64.8 74.7 139.5 10,1,1 64.8 59.8 124.56 11,1,1 64.8 89.6 154.44 12,1,1 64.8 59.8 124.56 13,1,1 64.8 74.7 139.5 14,1,1 64.8 59.8 124.56 15,1,1 64.8 74.7 139.5 16,1,1 64.8 59.8 124.56 17,1,1 64.8 89.6 154.44 18,1,1 64.8 59.8 124.56 19,1,1 64.8 44.8 109.62 20,1,1 64.8 59.8 124.56 21,1,1 64.8 44.8 109.62
Vol. 9 No. 3
246
22,1,1 64.8 59.8 124.56 23,14,6 390 900 1290 24,14,6 390 900 1290 25,14,6 390 750 1140 26,14,6 390 750 1140 27,14,6 390 600 990 28,1,1 64.8 59.8 124.56 29,10,4 36.75 90 126.75 30,10,4 36.75 60 96.75 31,14,6 36.75 720 756.75 32,14,6 390 540 930 33,7,4 36.75 21 57.75 36.75 4 33,7,4 34,1,1 64.8 59.8 124.56 35,1,1 64.8 59.8 124.56 36,1,1 64.8 44.8 109.62 37,14,6 390 450 840 38,14,6 390 600 990 39,14,6 390 450 840 40,1,1 64.8 43.2 108 41,7,4 36.75 45 81.75 42,1,1 64.8 43.2 108 43,1,1 64.8 43.2 108 44,1,1 64.8 43.2 108 45,1,1 64.8 43.2 108 46,7,4 64.8 45 109.8 47,1,1 64.8 43.2 108 48,1,1 64.8 32.4 97.2 49,1,1 64.8 32.4 97.2 50,1,1 64.8 32.4 97.2 51,1,1 64.8 43.2 108
Vol. 9 No. 3
247
52,1,1 64.8 32.4 97.2 53,1,1 64.8 32.4 97.2 54,1,1 64.8 32.4 97.2 55,14,6 390 520 910 56,17,9 390 225 615 57,14,6 390 520 910 58,14,6 390 520 910 59,1,1 64.8 44.8 109.62 60,1,1 64.8 44.8 109.62 370 2382.84 2954.214 3297.414 4809.03 7035.03 26650.18 22853.43 25721.38 24937.18 1,15,7 26650.18 60 26710.18 7,17,9 25721.38 390 26111.38 25721.38 9 7,17,9 371 2382.84 2954.214 3297.414 4809.03 7035.03 26650.18 22853.43 25721.38 26111.38 1,15,7 26650.18 60 26710.18 26650.18 7 1,15,7 372 2382.84 2954.214 3297.414 4809.03 7035.03 26650.18 26710.18 25721.38 26111.38 1,16,8 26710.18 90 26800.18 26710.18 8 1,16,8 373 2382.84 2954.214 3297.414 4809.03 7035.03 26650.18 26710.18 26800.18 26111.38 1,17,9 26800.18 390 27190.18 26800.18 9 1,17,9 374 2382.84 2954.214 3297.414 4809.03 7035.03 26650.18 26710.18 26800.18 27190.18