## Artificial Intelligence dalam Proses Industri Manufaktur
Imam Husni Al Amin Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang imam_husni@yahoo.co.id

## Abstrak
Permasalahan    sistim  manufaktur  dan  perencanaan  engineering  (sistem  pabrikasi  dan masalah  desing rancang-bangun)  pada  kenyataanya  sangat  kompleks  dan  sulit  untuk  diselesaikan  melalui    teknik konvensional.  Dalam  beberapa  tahun  terahir  ini  teknik  kecerdasan  buatan  (Artificial  Intelligence)  atau disingkat  AI  mendapat  perhatian  dan  mempunyai  potensi  sebagai  teknik  optimasi  dalam  industri manufaktur.
Kata kunci: Algorithm Genetic, Simulated Annealing, Tabu Search, Algorithm Immune

## 1. Pendahuluan
Optimasi  memainkan  peran  penting  dalam system  manufaktur  dan  problem  engineering design.  Seperti diketahui  bahwa  optimasi berhubungan  dengan  sebuah  persoalan  yang dapat  mempunyai  nilai  maksimum  atau minimum  dari  sebuah  fungsi  dengan  beberapa variable  yang  biasanya  diikuti  oleh  pembatas kesamaan  atau  ketidaksamaan.  Tujuanya memberikan  penyelesaian yang  efektif  pada persoalan  system  manufaktur  dengan  utilisasi sumber  yang  efisien  semuanya  merupakan priority waktu.
Optimalisasi bertujuan untuk meminimalkan biaya,  kelebihan  bahan  baku,  memaksimalkan keuntungan  dari  operasi  manufaktur.  Teknik matematik dapat  diadopsi  untuk  memberikan penyelesaian yang baik berpedoman pada biaya, keuntungan  atau  waktu.  Teknik  optimasi  telah banyak  memberikan  pengaruh  pada  lingkungan maufaktur,  jumlah  dan  jenis  aplikasinya berkembang dengan cepat.
Langkah  pertama  adalah  memahami  dan mengidentifikasi  apa  yang  harus  dioptimasi. Dalam banyak kasus dimana analisa matematik menjadi persoalan optimal, maka funsi tujuanya berbentuk  persamaan  matematik.  Sekali persamaan  tujuan  telah  didefinisikan  maka beberapa  urutan  pembatas  digunakan untuk mencapai  tujuan  tersebut, langkah  selanjutnya adalah  mengaplikasi  urutan  pembatas  pada
persamaan  tujuan.  Pembatas  utama  didalam fasilitas  manufaktur  adalah  waktu.  Aplikasi pembatas  dapat  menjadikan  penyelesaian  yang optimal dimungkinkan berbeda dari penyelesaian secara naluri. Hal ini dilihat bahwa persoalan  cenderung  menjadi  komplek  dan karenanya  tinjauan  selanjutnya optimasi  tidak dapat memberikan penyelesaian terbaik. Prinsip utama  yang  dapat  diikuti  dalam  penyelesaian persoalan optimasi adalah melalui fungsi tujuan dengan pembatas-pembatas system.
Dasar  dari  optimasi  berlandaskan  pada pengertian  kebenaran  sifat  dasar  dari  system manufaktur  yang  dalam  istilah  umum  terdapat input,  proses,  dan  output.  Oleh  karenanya system manufaktur berpusat pada waktu, dimana performansinya  dapat  ditingkatkan  dengan mengatur  fungsi  tujuan  seperti  minimasi  waktu dan  maksimasi  keuntungan.  Namun  demikian banyak  persoalan  system  manufaktur  dan perencanaan  rekayasa    (manufacturing  systems and  engineering  design  problem)  dalam realitasnya  sangat  komplek  dan  sulit  untuk diselesaikan  dengan  cara  teknik  konvensional. Dewasa ini teknik kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence )  atau  biasa  disingkat  AI  telah dipertimbangkan  dan  mendapatkan  perhatian yang  berpotensi  sebagai  teknik  optimasi  yang baik.  Tipe  dari  teknik  optimasi  ini  adalah Genetic  Algorithm, Simulated  Annealing,  Tabu Search dan Immunue Algotithm.
Aplikasi AI dalam manufaktur telah menjadi perhatian  penelitian  yang  intensif  dalam  dua decade  ini.  Gelombang  aplikasi  AI  menurut Mazaine  (2000)  disebabkan  meningkatnya kemampuan komputer.  Pembahasan  ini  adalah contoh  teknik  kecerdasan  buatan  sebagai  alat optimasi  dalam system manufaktur.

## 2. Tipe Teknik Optimasi AI

## 2.1. Algorithma Genetik
Genetic  Algorithm mempunyai prosedur dengan  mengadaptasi  proses  seleksi  alam. Proses  Algoritma  Genetik  diawali  dengan sebuah  penyelesaian  dengan  pembentukan populasi  secara  acak.  Setiap  individu  dalam populasi  disebut  dengan  kromosom,  yang mengambarkan  suatu  penyelesaian.  Sebuah kromosom biasanya digambarkan sebagai suatu simbol string    yang  biasanya  berbentuk  biner, namun  tidak  selalu  demikian.  Kromosom- kromosom  ini  melakukan  regenerasi  melalui urutan  iterasi.  Selama  regenerasi  kromosom dievaluasi  menggunakan  ukuran  yang  disebut dengan  nilai  kekuatan  (fitness  value)  (Gen  dan Cheng  1997).  Untuk  membentuk  generasi selanjutnya  kromosom  baru  disebut  anak kromosom  (offspring)  diperoleh  dengan  cara mengawinkan dua kromosom dengan persilangan  (Crossover)  atau  memodifikasi melalui  operator  mutasi.  Genersi  baru  yang terbentuk  dipilih  mengikuti  nilai  kekuatan  atau tetap  mempertahankan  populasi.  Kromosom disebut  layak  untuk  diterima  menjadi penyelesaian  optimal  jika  kromosom  tersebut kuat dan  memiliki  peluang  tinggi.  Setelah beberapa generasi maka algoritma terpusat pada kromosom  terbaik,  yang  dapat  menyelesaikan suatu penyelesaian yang optimal. Aspek penting dari GA adalah inisialisasi populasi, representasi kromosom,  persilangan,  mutasi,  seleksi, terminasi  dan  fungsi  evaluasi.  GA  telah membuktikan  sebagai  optimalisasi  yang  efektif yang  dapat  memberikan  penyelesaian  terbaik atau mendekati optimal.
2.2. Simulated Annealing Simulated Annealing (SA) adalah penyelesaian  secara  heuristic  untuk  mencari penyelesaian  optimal  dari  sebuah  persoalan dengan beberapa kali melakukan pencarian lokal optimal,  dan  secara  dinamis  melakukan
penggantian  secara  probabilitas  penyelesaian yang  telah  diterima  namun  lebih  lemah  dari penyelesaian yang lebih kuat.
Teknik SA pertama kali diperkenalkan oleh Kirkpetriek  (1982).  Ide ini  berdasarkan  pada algoritma metropolis (Metropolis, 1953). Teknik SA melakukan proses simulasi pendinginan dari bahan  padat  dan  keras  yang  dikenal  dengan istilah  Annealing.  Walau  demikian  analogi  ini dibatasi  dengan  gerak  fisik  dari  molekul  tanpa melibatkan  kompleksitas  system  thermo dinamik.  SA  telah  mendapatkan  perhatian karena  dapat  diaplikasikan  pada  lingkup  yang luas  suatu  persoalan  optimasi  diskrit  dan kontinyu.
SA merupakan  salah  satu algoritma untuk optimisasi  yang  bersifat  generik.  Berbasiskan probabilitas dan mekanika statistik, algoritma ini dapat  digunakan  untuk  mencari  pendekatan terhadap  solusi  optimum  global  dari  suatu permasalahan.  Masalah  yang  membutuhkan pendekatan  SA  adalah  masalah-masalah optimisasi  kombinatorial,  di  mana  ruang pencarian solusi yang ada terlalu besar, sehingga hampir  tidak  mungkin  ditemukan  solusi  eksak terhadap  permasalahan  itu.  Publikasi  tentang pendekatan  ini  pertama  kali  dilakukan  oleh  S. Kirkpatrick,  C.  D.  Gelatt  dan  M.  P.  Vecchi, diaplikasikan  pada  desain  optimal  hardware komputer,  dan  juga  pada  salah  satu  masalah klasik ilmu komputer yaitu Traveling Salesman Problem .
Annealing adalah  satu  teknik  yang  dikenal dalam  bidang  metalurgi,  digunakan  dalam mempelajari  proses  pembentukan  kristal  dalam suatu  materi.  Agar  dapat  terbentuk  susunan kristal  yang  sempurna,  diperlukan  pemanasan sampai  suatu  tingkat  tertentu,  kemudian dilanjutkan  dengan  pendinginan  yang  perlahan- lahan  dan  terkendali  dari  materi  tersebut. Pemanasan  materi  di  awal  proses  annealing, memberikan kesempatan pada atom-atom dalam materi  itu  untuk  bergerak  secara  bebas, mengingat  tingkat  energi  dalam  kondisi  panas ini  cukup  tinggi.  Proses  pendinginan  yang perlahan-lahan  memungkinkan  atom-atom  yang tadinya  bergerak  bebas  itu,  pada  akhirnya menemukan  tempat  yang  optimum,  di  mana energi internal  yang dibutuhkan atom itu untuk mempertahankan posisinya adalah minimum.
Simulated  Annealing berjalan  berdasarkan analogi  dengan  proses  annealing  yang  telah dijelaskan  diatas.  Pada  awal  proses  SA,  dipilih suatu  solusi  awal,  yang  merepresentasikan kondisi materi sebelum proses dimulai. Gerakan bebas dari atom-atom pada materi, direpresentasikan  dalam  bentuk  modifikasi terhadap  solusi  awal/solusi  sementara.  Pada awal proses SA, saat parameter suhu (T) diatur tinggi,  solusi  sementara  yang  sudah  ada diperbolehkan  untuk  mengalami  modifikasi secara bebas.
Kebebasan  ini  secara  relatif  diukur berdasarkan  nilai  fungsi  tertentu  yang mengevaluasi seberapa optimal solusi sementara yang  telah  diperoleh.  Bila  nilai  fungsi  evaluasi hasil  modifikasi  ini  membaik  (dalam  masalah optimisasi  yang  berusaha  mencari  minimum berarti nilainya lebih kecil/downhill) solusi hasil modifikasi  ini  akan  digunakan  sebagai  solusi selanjutnya.  Bila  nilai  fungsi  evaluasi  hasil modifikasi ini  memburuk, pada saat temperatur annealing masih tinggi, solusi yang lebih buruk (uphill)  ini  masih  mungkin  diterima.  Dalam tahapan selanjutnya saat temperatur sedikit demi sedikit  dikurangi,  maka  kemungkinan  untuk menerima  langkah  modifikasi  yang  tidak memperbaiki  nilai  fungsi  evaluasi  semakin berkurang. Sehingga kebebasan untuk memodifikasi  solusi  semakin  menyempit, sampai  akhirnya  diharapkan  diperoleh  solusi yang mendekati solusi optimal.
2.3. Tabu Search
Tabu  Search  (TS)  adalah  teknik  yang mnggunakan petunjuk metal heuristic pencarian local  untuk  mengeksplorasi  ruang  penyelesaian yang  dilakukan  secara  berulang.  Seperti  halya SA  maka  TS  sanggup  melakukan  pencarian berulang  (pencarian  local).  TS  sebagai  teknik intelligent pencarian yang berhubungan dengan beberapa  pembatas  sebagai  petunjuk  proses pencarian.  Semula  TS  tidak  banyak  dikenal dibanding  dengan AG dan SA, namun pada saat ini TS telah sukses diaplikasikan pada sejumlah persoalan  dan  mulai  banyak  dipakai,  Aplikasi pemakaian TS telah dipublikasikan mulai tahun 1990.
Tabu search (TS) pertama kali diperkenalkan  oleh  Glover  sekitar  tahun  1986. Glover menyatakan bahwa TS adalah salah satu
prosedur  metaheuristik  tingkat  tinggi  untuk penyelesaian permasalahan optimisasi kombinatorial.  TS  ini  dirancang  untuk mengarahkan  metode-metode  lain  (atau komponen  proses  TS  itu  sendiri)  untuk  keluar atau  menghindari  dari  masuk  dalam  solusi optimal  yang  bersifat  lokal.  Kemampuan  TS dalam  menghasilkan  solusi  yang  mendekati optimal  telah  dimanfaatkan  dalam  beragam permasalahan  klasik  dan  praktis  dari  berbagai bidang mulai bidang penjadwalan hingga bidang telekomunikasi .
Glover  mengatakan  bahwa  prosedur  TS  ini dapat  ditemukan  dalam  tiga  pola  ( scheme ) utama. Pola pertama adalah adanya penggunaan struktur  memori  berbasiskan  atribut-atribut fleksibel  yang  dirancang  untuk  membolehkan sebuah  kriteria  evaluasi  dan  hasil  pencarian  di masa lalu dieksploitasi lebih mendalam. Pola ini menjadikan  TS  berbeda  dengan  aplikasi  lain yang  menggunakan  struktur  memori  yang rigid (kaku) atau tanpa menggunakan struktur memori (seperti simulated annealing ). Pola kedua adalah penggunaan mekanisme atau kondisi yang dapat membatasi  atau  membebaskan  suatu  proses pencarian yang sedang berlangsung. Pola kedua ini  dikenal  sebagai  mekanisme tabu  restriction dan aspiration  criteria .  Pola  ketiga  adalah pelibatan  suatu  fungsi  memori  dengan  rentang waktu  yang  berbeda  yakni  berupa  memori jangka pendek ( short term memory ) dan memori jangka  panjang  ( long  term  memory )  untuk menjalankan strategi intensifikasi dan diversifikasi  dalam  proses  pencarian  solusi.
Strategi  intensifikasi  adalah  strategi  pencarian yang  mengarahkan /  mengfokuskan  pencarian pada  suatu  area  tertentu,  sedangkan  strategi diversifikasi  adalah  strategi  pencarian  yang mengarahkan pencarian pada area baru.
Skema umum TS disajikan pada gambar di bawah  ini.  Pemilihan  kandidat  terbaik didasarkan nilai fungsi tujuan. Pemeriksaan nilai fungsi  tujuan  lebih  didahulukan  sebelum pemeriksaan  status tabu .  Apabila  nilai  fungsi tujuan sebuah kandidat lebih baik dari yang lain, maka  kandidat  tersebut  berpotensi  untuk diterima sehingga perlu diperiksa status tabunya. Urutan  pemeriksaan  nilai  fungsi  tujuan kemudian status tabu memberikan kemungkinan proses penyelesaian program yang lebih cepat.
Skema  Tabu Search, Sumber : Glover (1990) dan Gendreau et.al (1998)
Pemilihan  kandidat  solusi  terbaik  yang dilakukan oleh TS menggunakan prinsip global- best  strategy (GB)  bukan first-best  strategy (FB). GB adalah strategi dimana algoritma akan mengganti  solusi  terbaik  saat  ini  dengan  solusi terbaik  yang  ada  pada neighborhood .  Adapun
FB  adalah  strategi  dimana  algoritma  akan mengganti solusi terbaik saat ini secara langsung jika solusi yang lebih baik ditemukan.
Gendreau et.al (1998) menyatakan bahwa TS adalah pendekatan yang paling efektif untuk pemecahan  masalah penentuan  rute  kendaraan. Kelebihan  TS  terletak  pada  struktur  memori yang  fleksibel.  Struktur  memori  itu  akan membolehkan  pencarian  terus  dilakukan meskipun  solusi  yang  diperoleh  saat  ini  tidak ada yang lebih baik dari solusi terbaik yang telah diperoleh. Struktur memori tersebut juga mampu
menjaga agar proses pencarian tidak jatuh pada lokal  optimal  yang  pernah  muncul  pada pencarian  sebelumnya.  Adanya  strukur  memori fleksibel  ini  yang  membedakan  TS  dengan branch  and  bound yang  menggunakan  struktur memori  kaku  atau simulated  annealing yang tidak  menggunakan  struktur  memori  (Glover, 1990) TS umumnya tidak menggunakan pembentukan  kandidat  solusi  secara  acak sebagaimana simulated  annealing dan genetic algorithm .  Pemilihan  kandidat  solusi  dalam  TS juga  tidak  dilakukan  secara  probabilistik sebagaimana ant  colony  system , simulated annealing dan genetic  algorithm .  Karakteristik ini  menjadikan  solusi  yang  dihasilkan  TS  akan sama  setiap  kali  dilakukan  proses  pencarian solusi terhadap suatu permasalahan. Karakterstik ini  juga  menjadi  salah  satu  keunggulan  TS dibanding ant colony system , simulated
annealing dan genetic algorithm .
2.4. Algoritma Immune
Algoritma Immune adalah algoritma evolosi berdasarkan  pada  system  psikologi  immune. System psikologi immune mempunyai mekanisme  yang  mampu  untuk  mengeliminasi subtansi  asing  yang  masuk  dalam  tubuh. Mekanisme  kerja  system  immune  pertama adalah  mengenal  subtasi  asing  sebagai  antigen. Kemudian  system  immune  membentuk sekumpulan  antibodi  untuk  mengeliminasi antigen-antigen  tersebut. Antibodi-antibodi berinteraksi dengan antigen untuk memproduksi hasil  yang  berbeda.  Mekanisme  demikian sanggup  untuk  mengenal  antibodi  yang  lebih baik  pada  eliminasi  antigen  dan  memproduksi variasi-variasi  lebih  banyak  antibodi  tersebut pada  generasi  berikutnya.  Proses  ini  dibentuk secara  rekursif  sampai  semua  antigen tereliminasi. Untuk  menigkatkan  efisiensi dari  proses  eliminasi  maka  mekanisme  tersebut sanggup  untuk  mengidentifikasi  antibodi- antibodi  yang  terlalu  dominan.  Antibodi- antibodi  tersebut  mengekang  pertumbuhan antibodi  yang  dominan sehingga  terjadi perubahan  tipe  antibody  yang  dicoba  untuk melawan  antigen  dalam  pencarian  eliminasi antigen.
Analogi  antara  sistem  kekebalan  tubuh  dan masalah  optimasi adalah  sebagai  berikut.
Respon dari  sistem  imune merepresentasikan solusi  dan  antigen  merepresentasikan  masalah yang  harus  diselesaikan.  Lebih  tepatnya,  Sel  B adalah  sebagai  agen-agen  buatan  yang menjelajahi  dan  mengeksplorasi  lingkungan buatan.  Patogen  adalah  sebagai  masalah optimasi,  dalam  kasus  ini,  masalah  optimasi digambarkan  oleh  antigen  pada  patogen. Mekanisme  seleksi  positif  dan  seleksi  negatif digunakan  untuk  mengontrol  perbanyakan  agen dengan  mengeliminasi  solusi  yang  buruk  atau tidak  berguna.  Jadi,  aturan  seleksi  positif  dan seleksi  negatif  dapat  dipertimbangkan  sebagai mekanisme  yang  tidak  hanya  memilih  solusi yang tepat, tetapi juga mengatur jumlah populasi agen yang tumbuh pada proses kloning .
Tabel 1. Analogi Sistem Kekebalan Tubuh pada
Masalah Optimasi Sistem Kekebalan Tubuh Masalah Optimasi Patogen Permasalahan Respon Tubuh Solusi Sel-B Agen pencari Clonal Selection Menciptakan agen pencari baru Seleksi Positif dan Seleksi Negatif Penyeleksian agen yang buruk/tidak berguna untuk membunuh dirinya sendiri (apoptosis )
Ingat bahwa  pada  sistem  imune  jumlah  sel yang  melawan antigen meningkat  (melalui proses  kloning /  proliferasi)  ketika  antigen muncul  di  dalam  tubuh,  dan  berkurang  ketika antigen ini sudah dimatikan. Selama proses ini, sebuah  sel  merubah  sifat tubuhnya  seperti bergantinya  waktu hidupnya.  Jadi proses proliferasi  meningkatkan  jumlah  agen  yang dapat melawan antigen agar dapat menghambat dan  menghancurkannya.  Dengan  kata  lain, proliferasi  berkorespondensi  dengan  pembuatan agen  baru.  Agen  baru  yang  dibuat  mempunyai struktur  dan  sifat  yang  mirip  dengan  induknya tetapi  tidak  sama  persis  untuk  memungkinkan proses  adaptasi  pada  sistem.  Apoptosis berkorespondensi  dengan  program  untuk mematikan sel. Mekanisme ini terjadi ketika sel tidak  dapat  beradaptasi  untuk  proses
pengeliminasian  antigen.  Jadi  sel  yang  tidak berguna  dihancurkan.  Menggunakan  sifat  dasar dari  sistem  kekebalan  tubuh  yaitu clonal selection melalui mekanisme seleksi positif dan seleksi  negatif,  jumlah  agen  di  dalam  sistem diatur  secara  dinamik  untuk  mencari  solusi optimal pada masalah yang diberikan. Faktanya, agen  yang  diprediksi  tidak  cocok  dapat dimatikan sebelum dilakukan kloning pada agen tersebut.

## 3. Applikasi Dalam Sistem Manufaktur

## 3.1. Applikasi AG
Beberapa penelitian  dengan AG sebagai alat optimasi pada ruang lingkup sistem manufaktur dapat  diikuti  pada  penelitian  Maridou  dan Pardolos  (1997)  yang  telah  menggunakan  AG untuk  optimasi  fasilitas  dan  tata  letak  pabrik. Baskoro  (1999)  mendemokan  aplikasi  AG menyelesaikan  persoalan  konseptual  traveling salesman problem.  Hasan  (2000)  memberikan teknik  pencarian  identifikasi  dari  optimalisasi urutan  operasi  dalam  lingkungan  perencanaan dinamis menggunakan aplikasi AG.
Khoo  et.al..  (2000)  telah  menggunakan prototype GA-enhanced multy-obyektive scheduler  untuk  system manufaktur.  Sebuah toolbox penjadwalan model untuk job shop, flow shop and cellular manufakturing,  pembentukan part dari prototype scheduler, dan pembangunan penjadwalan  yang  mentransformasikan  near- optimal solution sampai pada penjadwalan shop floor  yang  valid.  System  prototype  telah divalidasi  untuk  berbagai  macam  kasus  dengan dan  tanpa  batasan  dan  multi  fungsi  obyektif bersama-sama  secara  serempak  dilakukan dengan pembatas.

## 3.2. Applikasi SA
Chen    et  al.,  (1995)  Mengembangkan  SA berbasis  heuristic  untuk  pembentukan  sel manufaktur.  Mereka  mengaplikasi  SA  berbasis heuristic  untuk  beberapa  contoh  popular  pada persoalan  pembentukan  sel  manufaktur.  Hasil dari  optimalisasi  memperlihatkan  bahwa  SA berbasis heuristic memberikan hasil sangat baik pada  semua  contoh  yang  diberikan.  Selain  itu SA  berbasis  heuristic  juga  juga  memberikan beberapa keuntungan yang hampir tidak dimiliki oleh algoritma lain.
Pada    penelitian  sebelumnya    Adil    et  al., (1997)  telah  mempelajari  assignment  allocation dan algoritma SA untuk pembentukan sel. Pada penelitian  ini  telah  dibangun  sebuah  model nonlinear  mathematical  programming  untuk pembentukan sel manufaktur yang mengidentifikasi  part  families  dan  kelompok mesin  secara  serentak  tanpa  adanya  intervensi secara manual atau pertimbangan subyektif.
Fink  and  Fob  (2003)  telah  menyelesaikan persoalan  penjadwalan    continous  flow-shop dengan meta heuristic (simulated annealing and tabu  search).  Persoalan  yang  dipertimbangkan disini  adalah  mencari  permutasi  urutan  jobs yang  akan  diproses  pada  sejumlah  mesin  yang dibatasi  proses  pada  setiap  job  harus  kontinyu sesuai  dengan  tujuan  minimasi  total  waktu proses (flow-time).

## 3.3. Applikasi TS
Dengiz and alabas (2000) telah menggunakan algoritma TS dalam penggabungan dengan model simulasi JIT untuk mencari  optimum  jumlah  kanban.  Lutz (1995) juga  telah  membangun  model  simulasi  proses manufaktur  dan  menggunakan  TS  sebagai prosedur  heuristic,  untuk  mengoptimalisasi buffer  dan  ukuran  penyimpanan  dalam  system manufaktur,  selain  itu  juga  digunakan  regresi metamodel  untuk  mengoptimalisasi  batch pada lini perakitan (Printed Circuit Board).
Pada  penelitian  lain  juga  telah  digunakan fungsi  penalti  dan  TS  untuk  menyelesaikan persoalan  dengan  biaya  sel  tetap  yaitu  sebuah pendekatan  integrasi  untuk  pembentukan  sel manufaktur dengan  biaya  tetap. Penyelesaian pada  persolan  ini  tidak  hanya  pada  persoalan pembentukan  sel  tapi  termasuk  juga  keputusan set-up  sel. Sebuah  model  mixed  integer  non linear  programming  diformulasikan  untuk menyelesaikan  persoalan.  Persoalan  yang  sukar diselesaikan  (non  linear  programming  hard) membuat  perhitungan  penyelesaian  secara langsung  terhalang  untuk  aplikasi  yang  nyata. Sebuah  algoritma  heuristic  telah  dikembangkan untuk meyelesaikan persoalan efisiensi berbasis model  dual  analis.  Dalam  hal  ini  TS telah digunakan  untuk  mencari  persoalan  optimum dan sub optimum.
Chen and Cao mengajukan penjadwalan job- shop  dengan  alternative  proses,  perluasan  dari
penjadwalan job-shop dimana job routing secara langsung  membentuk  grafik siklus  yang  dapat memodelkan  partial  orders  dari  operasi  dan mengandung  sekumpulan  alternative  sub  grafik setiap  operasi.  Dua  algoritma  heuristic  telah dibangun  yaitu  Tabu  Search  dan  Genetic Algorithms.  Kedua  heuristic  berbasis  kepada dua  subrautes  yang  umum  yaitu  satu dimasukkan  pada  sebuah  kumpulan  operasi sampai pada jadwal terpisah (partial), operai ini menekankan pada efisiensi teknik insersi,  yang kedua untuk meningkatkan penjadwalan dengan alternative  fixed  routing,  operasi  ini  untuk menyamakan metode standar
untuk penjadwalan. 3.4. Aplikasi  Algoritma Immune
Seperti ketiga aplikasi Artificial Intelligence diatas,  maka  aplikasi  Algoritma  Immune  pada saat ini mulai populer  untuk digunakan sebagai alat  optimasi  dalam  system  manufaktur. Alisantoso,  et.al., telah  membuktikan  aplikasi algoritma  ini  pada  system  manufaktur. Algoritma ini diaplikasi pada penjadwalan  flow shop  pembuatan  fleksibel  PCB.    Hasil  yang dicapai dibandingkan dengan algoritma genetic, ternyata  algoritma  immune  memberikan performansi lebih baik, dimana nilai standarisasi yang  diperoleh  lebih  kecil.  Disamping  itu diperoleh  hasil  bahwa  algoritma  genetic cenderung    konvergensinya  premature, hal  ini disebabkan mendominasinya penyelesaian terbaik. Analisis selanjutnya  menyatakan bahwa algoritma  immune  memperlihatkan  hasil penurunan  jadwal  lebih  mempunyai  alasan  dan logika.

## 4. Kesimpulan
Sejak  beberapa  decade  ini,  AI  telah dijadikan  alat  yang  sangat  berguna  untuk menyelesaikan persoalan optimasi dalam system manufaktur.
Dalam tulisan diatas dipresentasikan  empat  teknik-teknik  AI  yaitu Genetik Algorithms, Simulated Annealing, Tabu Search  dan  Algoritma  Immune.  Aplikasi  dari teknik-teknik tersebut dalam system manufaktur akan menjadi lebih luas pada intelligent design, quality management dan intelligent control. Hal ini disebabkan  karena  kemampuan komputer yang  semakin meningkat.

## Daftar Pustaka
[1] Adil. G. Kumar; Rajamani, Divakar, 1997, “ Assingment  Allocation  and  Simulated Annealing Algorithms for Cell Formation ”, vol 29, no1. [2] Cao D. and Chen M, 2003, “ Using Penalty
Function  and  Tabu  Search  to  Selve  Cell Formation  Problems  with  Fixed  Cell Cost ”,  computer  &  operations  Research vol 31.
[3] Chairul  S,  Azmi  Hassan,  2000,
“ Penentuan  Ruting  Optimal  Penjadwalan Produksi  pada  System  Manufaktur Bertingkat  dengan  Pendekatan  Algoritma
Genetik ”,  Jurnal  Teknik  dan  Manajemen
Industri ITB , vol 19. [4] Dengiz    B.  and  Alabas  C,  2000, “ Computer  Simulation  of  a  PCB Production  Line ”  Journal  of  Production Research, vol 33.