*Corresponding author. Febryan Sutomo Email address: febryansutomo99@gmail.com
Perbaikan  Kondisi  Keseimbangan  Lintasan  Produksi  Dengan Penerapan Metode Genetic Algorithm Pada Lintasan Produksi Muffler K-59J PT

## Febryan Sutomo*, Trifenaus Prabu Hidayat, Karel Octavianus Bachri
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya Jalan Raya Cisauk, Sampora, Cisauk, Tangerang, Banten 15345
Article Info Abstract
Article history:
Received 02 November 2021 Accepted 05 Desember 2021 P T. XYZ is an automotive manufacturing company that has been working as a supplier  of  automotive  parts  to  several  company  in  Indonesia.  Most  of  the production line is already good enough, but there is one of their sub product that has  problems  in  their  production  process.  The  sub  product  is  muffler  K-59J. There are problems on its production line such as bottleneck, overtime. Another problem can be seen from the data, that its line efficiency is only 58,81 %. Thus, this study aims to improve the performance of the production line. Therefore, a computerized  Genetic  Algorithm  method  is  proposed  to  improve  its performance. The Genetic Algorithm process is made using matlab software. In the  process,  several  stages  are  carried  out  starting  from  making  a  genetic representation,  selecting  parents,  making  the  recombination  and  mutation process,  and  regenerating  the  population.  But  in  this  study,  the  generate population  process  is  filtered  into  the  two  process.  So  the  output  of  the population  is  already  qualified  for  the  line  balancing  requirements.  From  the results of the Genetic Algorithm method, it is found that the efficiency of the path is 74.07 % with a total of 18 work stations. thus the value of the efficiency of the path was successfully increased by 15.26%.
Keywords: bottleneck, Line
Balancing, Genetic Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  perkembangan  teknologi  bergerak dengan cepat. Perkembangan teknologi yang cepat ini,  membawa  industri-industri  khususnya  industri manufaktur juga mengalami kemajuan. Hal tersebut dapat  dilihat  dengan  mulainya  era  industri  4.0  di berbagai  belahan  dunia.  Meskipun  industri  4.0 masih  terbilang  sedikit  yang  diterapkan  dalam perindustrian di Indonesia, tetapi berbagai industri manufaktur di Indonesia sudah mulai banyak yang memanfaatkan teknologi dalam proses produksinya mulai  dari  penggunaan  sistem  komputerisasi  yang bagus,  penggunaan  robot-robot  produksi,  proses produksi  yang  mulai  saling  terintegrasi  satu  sama lain,  dan  lain  sebagainya.  Hal  tersebut  yang  juga dipertahankan dan ditingkatkan oleh PT XYZ dalam perusahaannya,  dimana  PT  XYZ  ini  merupakan salah satu perusahaan supplier kebutuhan otomotif yang ada di Indonesia dan sudah melayani berbagai kebutuhan konsumennya dari berbagai perusahaan otomotif  terkemuka  di  Indonesia.  PT  XYZ  ini memiliki  berbagai  lini  produksi  dari  beragam produk  otomotif  mulai  dari  roda  2  hingga  roda  4. Dengan  beragam  produk  tersebut,  tentu  PT  XYZ sangat  memperhatikan  kondisi  lintasan  produksi
masing-masing bagian agar tidak mengganggu hasil produksi  setiap  produknya  dan  tetap  memenuhi kebutuhan konsumennya tepat waktu. Tetapi, dalam proses  perkembangan  industri  manufaktur,  tentu butuh waktu agar setiap bagian dapat berkembang sesuai harapan.  Dengan  demikian,  memungkinkan untuk  terdapat  beberapa  lintasan  produksi  yang masih  berada  di  bawah  standard  perusahaan.  Hal tersebut  terjadi  pada  salah  satu  lintasan  produksi muffler di PT XYZ. Pada lintasan produksi tersebut, diketahui  masih  terdapat  berbagai  kendala  mulai dari ditemukannya bottleneck pada beberapa bagian stasiun kerja, hasil produksi yang kadang menurun, hingga  besar  efisiensi  lintasan  yang  lebih  rendah dari lintasan produksi lainnya. Data-data kondisi ini didapatkan  dari  hasil  pengamatan  langsung  dan proses  diskusi  dengan  beberapa  bagian  yang dilakukan selama proses penelitian.
Proses  observasi  pada  penelitian  ini  berfokus pada satu produk yaitu muffler K-59J pada sektor 2- Wheel . Pemilihan produk tersebut didasarkan pada kendala  dari  perusahaan  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya    yaitu  lintasan  produksi  yang  masih belum bisa bekerja secara optimal karena memiliki efisiensi  lintasan yang  cukup rendah. Data kinerja pada lintasan produksi muffler K-59J dapat dilihat
pada  tabel  1.  Data-data  tersebut  didapatkan  dari hasil pengamatan langsung yang dilakukan selama kerja  praktik  pada  PT.  XYZ  yang  saat  itu menghasilkan penelitian kerja praktik menggunakan  metode  RPW  dan  J-Wagon.  Pada pengamatan tersebut, terdapat 25 elemen kerja yang terbagi menjadi 13 stasiun kerja awal.

## Tabel 1.

## Waktu Siklus setiap Elemen Kerja
Stasiun Kerja No. Waktu Baku (s) Total Waktu Stasiun Kerja (s) Efisiensi SK 1 1 64,32
117,53
76,33 2 53,21 2 3 60,96 95,08 63,06 4 34,11 3 5 16,89 92,54 64,20
6 16,11 7 44,22
8 15,33 4 9 37,99 75,54
51,72
10 37,55 5 11 24,93 83,27 56,98
12 58,34 6 13 30,66
102,24 65,37 14 32,31
15 39,26
7 16 66,25
123,14 78,45 17 56,89 8 18 31,27 67,09 43,51 19 35,82 9 20 67,32 154,01 100,00 21 86,69 10 22 36,44 36,44 26,14 11 23 88,22 88,22 56,35 12 24 76,16 76,16 41,40 13 25 64,91 64,91 41,06 Total 1176,17 Line Efficiency 58,74 Balance Delay 41,26 Smoothness Index 251,18
Berdasarkan tabel di atas, dapat dilihat bahwa nilai  efisiensi  lintasan  pada  lintasan  produksi muffler K-59J masih terbilang sangat rendah yaitu sebesar 58,81%. Selain itu juga waktu antar stasiun kerja terendah dan terbesar masih cukup jauh yaitu sebesar  36,44  detik  dan  154,  01  detik.  Hal  ini menyebabkan
kemungkinan terjadinya penumpukan pada stasiun kerja tertentu.
Berdasarkan permasalahan di atas,  penelitian ini  berusaha  untuk  memberikan  usulan  perbaikan pada  lintasan  produksi  tersebut  dan  dibandingkan dengan  kondisi  semula.  Metode  yang  akan diusulkan adalah metode Genetic Algorithm . Dalam proses  pembuatannya,  metode Genetic Algorithm ini  akan  dibantu  dengan software Matlab . Penggunaan  metode Genetic Algorithm ini
didasarkan karena metode tersebut merupakan salah satu  metode  berjenis meta - heuristic yang  berbasis computer science (Manuf, 2008). Dengan kata lain, metode ini dapat melakukan proses perhitungannya dengan  bantuan  komputasi  sehingga  proses  akan dijalankan  terus-menerus  hingga  hasil  optimal tercapai. Dengan permasalahan yang sama, metode ini  dapat  melakukan  proses  terus-menerus  dan menghasilkan  hasil  secara  konstan  berdasarkan setiap  kemungkinan  yang  ada.  Sehingga  akan memungkinkan  banyak  hasil  yang  akan  di bandingkan satu sama lain (Brahim R. & Alain D., 2005) .

## 2. METODOLOGI
Bagian metodologi penelitian akan menjelaskan  secara  lebih  rinci  setiap  proses penelitian yang dilakukan, mulai dari latar belakang permasalahan  sampai  penarikan  kesimpulan. Dengan membuat metodologi penelitian yang lebih terstruktur, maka penelitian yang dibuat akan lebih terarah dan dapat memecahkan permasalahan yang ada.  Gambaran  alur  penelitian  hingga  proses pengolahan  data  menggunakan  metode Genetic Algorithm akan ditunjukan pada Gambar 1 .
Proses  awal  penelitian  ini  dilakukan  dengan beberapa tahapan. Tahap awal dalam penelitian ini adalah  melakukan  studi  lapangan.  Studi  lapangan dilakukan  selama  masa  kerja  praktik.  Studi lapangan  dilakukan  dengan  kunjungan  dan observasi  langsung  pada  area  pabrik  khususnya pada  lintasan  produksi muffler K-59J.  Selama proses  studi  lapangan,  dilakukan  observasi langsung  dan  proses  pengambilan  data  dengan menggunakan  bantuan stopwatch .  Data  waktu produksi  diambil  dengan  menghitung  proses  kerja dari masing-masing elemen kerja dan diulang sesuai replikasi yang dibuat. Studi lapangan ini diperkuat dengan adanya interaksi langsung dengan beberapa bagian  pada  bagian  produksi  seperti department head 2- Wheel , Section Head muffler 2- Wheel , dan Group Head line muffler K-59J. Interaksi ini berupa wawancara dan diskusi yang dilakukan saat proses kerja  praktik.  Selain  itu,  selama  proses  observasi juga  dilakukan  pengamatan  terhadap  alur  proses produksi  yang  ada  sehingga  dapat  dibuat precedence diagram nya sesuai kondisi nyata .
Selain itu, juga dilakukan studi literatur untuk mencari  data  tambahan  dan  berbagai  pengetahuan tambahan yang berasal dari jurnal-jurnal, buku, dan berbagai  sumber  lain  untuk  mendukung  proses penyelesaian  penelitian.  Data-data  yang  dimaksud adalah data-data atau teori mengenai line balancing , metode heuristic dan metode random keseimbangan lintasan, dan Genetic Algorithm .
Gambar 1. Alur Penelitian
Proses  penelitian  ini,  adalah  lanjutan  dari penelitian kerja praktik sebelumnya, di mana pada penelitian  tersebut  memberikan  usulan  perbaikan dengan  metode heurisitic seperti  RPW  dan  J- Wagon.  Oleh  karena  itu  setiap  proses  pengolahan data waktu sudah dilakukan. Dengan demikian pada penelitian  ini,  menggunakan  data  waktu  hasil perhitungan statistik yang sudah ada. dan data-data tambahan  pada  penelitian  tersebut  akan  menjadi data sekunder pada penelitian ini untuk mendukung penelitian.
Penelitian  ini  akan  menekankan  pada penggunaan  metode Genetic Algorithm dalam penyelesaian masalah keseimbangan lintasan yang terjadi pada lintasan produki muffler K-59J. proses pembuatan  metode Genetic Algorithm ini  akan dibantu  dengan  menggunakan  bantuan software Matlab.  Proses  pembuatan  metode Genetic
Algorithm ini sesuai dengan alur pada Gambar 2.
Gambar 2.

## Alur Genetic Algorithm
Langkah-langkah yang dilakukan antara lain:
1. Representasi Genetik
Representasi  genetik  merupakan  tahapan  awal yang  perlu  dibuat  sebagai input data  program. Representasi genetik merupakan proses penyesuaian setiap data-data awal ke dalam kondisi atau bentuk genetik. Pada tahap ini, perlu dijabarkan setiap  data  pendukung  dan  data  awal  untuk penyelesaian masalah dan dikonversikan ke dalam gen, kromosom, dan populasinya serta menambahkan  setiap  kebutuhan-kebutuhan  data tambahan  untuk  menjalankan  program.  Sehingga dengan membuat representasi genetik ini, program yang dijalankan nantinya akan mengenal dan dapat mengidentifikasikan  data-data  yang  ada  kedalam metode Genetic Algorithm (Anderson  dan  Ferris, 2001).
2. Menentukan Fitness Value
Fitness value merupakan hasil kombinasi yang tercipta  dan  melambangkan  besar  ketepatan  dari hasil  yang  dicapai  dengan  hasil  yang  diinginkan. Sehingga dari besar fitness value ini dapat diketahui besar ketepatan dari hasil pemecahan metode yang sudah  dibuat  (Anderson  dan  Ferris,  2001).  Dalam penelitian ini, fitness value yang diinginkan adalah besar  efisiensi  lintasan.  Oleh  karena  itu,  semakin besar fitness value berarti  tingkat  kecocokannya juga  semakin  besar.  Sehingga  penelitian  ini  akan mencari  secara  terus  menerus  kombinasi  yang memungkinkan  hingga  mendapat  nilai  efisiensi lintasan terbesar.
3. Populasi
Pada  tahap  ini  akan  dibentuk  sebuah  inisiasi populasi  awal  berdasarkan  hasil  terjemahan permasalahan  atau  keadaan  yang  ada  ke  dalam bentuk  kromosom  yang  nantinya  menjadi  sebuah
populasi.  Pembentukan  populasi  ini  dilakukan dengan  menentukan  terlebih  dahulu  banyak populasi  yang  ingin  dibentuk  lalu  setelah  itu membangkitkan  populasi  berdasarkan  banyak populasi tersebut.
4. Seleksi Setelah  sudah  terbentuk  populasi  awal, dilanjutkan  dengan  menyeleksi  populasi  tersebut untuk mendapatkan 2 kromosom terbaik yang akan dijadikan  sebagian  kromosom  parentalnya.  Proses seleksi  ini  dilakukan  dengan  menyeleksi fitness function dan  mencari fitness function tertinggi.  2 kromosom terbaik tersebut nantinya akan keluarkan dari populasinya dan menjadi parent chromosome 1 dan parent chromosome 2  yang  kemudian  akan digunakan kedalam proses rekombinasi.
5. Crossover Crossover merupakan  proses  persilangan  atau rekombinasi  yang  akan  dilakukan  pada  populasi yang sudah dibuat sebelumnya. pada crossover ini akan  digunakan  metode Single Point Crossover . Menurut  Oguzhan  &  Fuat  (2000),  Metode Single Point Crossover ini akan menentukan sebuah poin pusat  untuk  dilakukan  persilangan  seperti  yang dijelaskan pada bagian tinjauan pustaka.
6. Mutasi Mutasi dilakukan untuk meningkatkan kemungkinan  dan  probabilitas  pada  proses pencarian  solusi  dan  menghasilkan  individu  baru hasil  proses  mutasi.  Proses  mutasi  ini  dilakukan dengan  metode Random Resetting .  Metode  ini berjalan  dengan  menggunakan  pilihan  gen  secara acak untuk ditukar. Oleh karena itu, perlu bantuan bilangan random .
7. Regenerasi Regenerasi  ini  dilakukan  untuk  menyilangkan atau mengganti populasi dengan nilai fitness value terkecil  dengan  gen  anakan  yang  sudah  dibuat sebelumnya. sebelum melakukan tahapan ini, setiap kromosom  akan  dikumpulkan  dan  diurutkan. Kemudian  proses  regenerasi  dilakukan  dengan memilih  kromosom  dengan  nilai fitness value terendah  untuk  ditukar  dengan  gen  anakan  yang sudah dibuat sebelumnya.
8. Finalisasi Setelah  dilakukan  regenerasi,  maka  proses Genetic Algorithm ini  sudah  selesai.  Proses  akhir yang  perlu  dilakukan  adalah  membuat  program yang  sudah  dibuat  melakukan  tugasnya  berulang sampai  mendapat  hasil  terbaiknya.  Proses  ini dilakukan  dengan  bantuan looping .  program  yang sudah  dibuat  akan  di looping Kembali  ke  proses seleksi  karena  pada  proses  regenerasi,  kromosom anakan  akan  dikembalikan  ke  populasi  awal sehingga  setelah  itu  perlu  diseleksi  Kembali  dan proses  akan  berlanjut  seperti  awal  hingga mendapatkan  hasil  yang  diinginkan.  Untuk
menghentikan  proses looping ini  perlu  dibuat terminasi. Terminasi pada program ini adalah ketika proses mendapat hasil fitness function tertinggi dan kromosom  yang  dihasilkan  sesuai  dengan  syarat keseimbangan lintasan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  penelitian  dilakukan  dengan  bantuan software Matlab ,  dan  proses  pembuatan  metode Genetic Algorithm hanya akan dijelaskan urutan dan logika  prosesnya  saja  karena  untuk  proses-proses komputasi  sudah  dijalankan  ke  dalam  bahasa pemrograman. Proses usulan perbaikan menggunakan  metode Genetic Algorithm adalah sebagai berikut.
1. Representasi Genetik
Pada  tahap  ini,  setiap input data  yang  ada diubah ke dalam bentuk genetik sehingga terbentuk gen,  kromosom,  dan  selanjutnya  membentuk populasi. Proses pembentukan gen elemen kerja dan gen  stasiun  kerja  ini  dilakukan  dengan  cara membuat  sebuah  matriks  yang  berisi  data  elemen kerja  dan  data  waktu  yang  akan  di input .  Matriks tersebut  sebagai  data  awal  yang  akan  digunakan dalam  program.  Pada  bagian  ini  juga  dimasukan matriks  tambahan  yang  merepresentasikan  alur diagram dari proses produksi dengan mengurutkan banyak ketergantungan elemen kerja pada masing- masing  elemen  kerja.  Kemudian  setiap  populasi yang terbentuk akan mengikuti urutan alur tersebut sehingga  populasi  yang  terbentuk  akan  sesuai dengan precedence diagram.
2. Penentuan Fitness Function
Setelah  membuat  representasi  genetiknya, ditentukan fitness value yang  akan  menjadi pembatas  dari  pencarian  ragam  solusi  tersebut. Dalam  kasus  penelitian  ini, fitness function yang digunakan adalah besar efisiensi lintasan sehingga akan  dipilih  besar fitness function tertinggi  yang dapat dihasilkan dari ragam solusi yang ada.
3. Generate Populasi
Setelah melalui proses representasi genetik dan menentukan fitness function sebagai  fungsi batasannya, dilanjutkan dengan proses pembangkitan  populasi  sebanyak  jumlah  yang sudah  ditentukan.  Permulaan  pembangkitan populasi ini dengan membangkitkan terlebih dahulu gen elemen kerja dan stasiun kerja dengan bantuan pembangkitan  bilangan  acak.  Untuk  gen  elemen kerja, diharapkan dapat ditampilkan setiap bilangan yang  mewakili  masing-masing  elemen  kerja  di mana dalam penelitian ini terdapat 25 elemen kerja. sedangkan  untuk  stasiun  kerja,  diharapkan  akan tertampil setiap bilangan dengan Batasan 14 sebagai stasiun kerja terendah dan 18 sebagai stasiun kerja tertinggi.  Dengan  demikian  digunakan  bilangan acak  permutasi  agar  kondisi  tersebut  dapat terpenuhi.  Hasil  pembangkitan  bilangan  acak  ini,
akan  menghasilkan  gen  elemen  kerja  dan  stasiun kerja yang kemudian akan digabungkan menjadi 1 populasi  beserta fitness value nya  menggunakan bantuan structure array .
4. Seleksi Proses  seleksi  dilakukan  untuk  memilih  2 kromosom terbaik yang akan dijadikan kromosom induk.  Penentuan  ini  didasarkan  pada  pemilihan fitness function terbesar.  Dengan  dilakukannya proses seleksi ini, maka populasi akan berkurang di mana  sebelumnya  terdapat  100  populasi,  setelah diseleksi  akan  menjadi  98  populasi  karena  2 populasi  terbaiknya  sudah  diambil  dan  akan  di proses ke tahap berikutnya.
5. Crossover
Proses  rekombinasi  atau crossover adalah proses  persilangan  yang  dilakukan  antara  dua kromosom  agar  dapat  dihasilkan  dua  kromosom baru  dengan  hasil  yang  baru  sesuai  turunan  yang sudah  ditukar.  Proses  rekombinasi  ini  dilakukan dengan  metode single point crossover yang merupakan metode crossover dengan acuan 1 titik sebagai titik rekombinasinya. Crossover point yang dipilih  adalah  berada  di  tengah  kromosom. Sehingga  nantinya  kromosom parent 1  akan dipotong menjadi 2 dan ditukarkan satu sama lain.
6. Mutasi Proses  mutasi  adalah  proses  lanjutan  setelah proses  rekombinasi  di  mana  pada  proses  ini beberapa  bagian  gen  akan  bermutasi  berubah menjadi  gen  lain  sesuai  dengan  ketentuan  yang sudah dibuat. Proses mutasi ini dilakukan beracuan dengan laju mutasi yang ditentukan terlebih dahulu, yaitu  sebesar  0,3.  Proses  mutasi  ini  dilakukan dengan membangkitkan bilangan random sebanyak panjang  gen  sebagai  representasi  dari  masing- masing gen. setelah itu akan dibandingkan bilangan random yang  sudah  dibangkitkan  dengan  laju mutasi yang ada. Bila bilangan random lebih kecil sama  dengan  laju  mutasi,  maka  gen  tersebut  akan bermutasi dengan cara dibangkitkan gen yang baru
7. Regenerasi dan Finalisasi Proses  regenerasi  adalah  proses  pengembalian hasil persilangan dan mutasi kedalam populasi awal sehingga  populasi  tersebut  kembali  menjadi  100 populasi.
Setelah regenerasi, program Genetic Algorithm sudah  selesai.  Tetapi  untuk  menuntaskan sepenuhnya,  perlu  dilakukan  beberapa  kali pengulangan untuk mencari hasil terbaik. Proses ini dilakukan  dengan  tujuan  membuat  pengulangan tersebut  dan  terminasi  yang  dibutuhkan  untuk menyelesaikan  pengulangan  tersebut.  Proses tersebut  merupakan  banyak  generasi  yang  akan dibentuk,  di  mana  pada  penelitian  ini  banyak generasi yang dibentuk adalah 100 generasi.
Proses  pengulangan  tersebut  dilakukan dengan  bantuan looping .  setelah  dilakukan rekombinasi dan mutasi, dilanjutkan dengan proses regenerasi  di  mana  hasil  kromosom  anakan  akan dikembalikan ke populasi awalnya. Oleh karena itu proses looping ini akan dilakukan kembali ke proses seleksi.  Kemudian,  proses looping tersebut  harus diberhentikan  dengan  sebuah  nilai  tujuan.  Nilai tujuan  tersebut  adalah fitness function terbaik  dan urutan gen sesuai dengan precedence diagram.
Hasil  terbaik  yang  dihasilkan  pada  metode Genetic Algorithm ini  akan  ditampilkan  dalam Tabel2.

## Tabel 2.
Hasil Genetic Algorithm
SK EK Waktu (s) Jumlah (s) Efisiensi SK 1 9 37,99 54,88 62,21 5 16,89
2 10 37,55 78,59 89,09 6 16,11
11 24,93 3 7 44,22 44,22 50,12 4 12 58,34 58,34 66,14 5 13 30,66 45,99
52,13 8 15,33 6 14 32,31 71,58 81,14 15 39,26 7 16 66,25 66,25 75,10 8 1 64,32 64,32 72,91 9 17 56,89 56,89 64,49 10 2 53,21 84,48 95,77 18 31,27 11 3 60,96 60,96 69,11 12 19 35,82 69,93 79,27 4 34,11 13 20 67,32 67,32 76,31 14 21 86,69 86,69 98,28 15 22 36,44 36,44 41,31 16 23 88,22 88,22 100,00 17 24 76,16 76,16 86,33 18 25 64,91 64,91 73,59 Total 1176,17 Line Efficiency 74,07 100,00 Balance Delay 25,93 Smoothness Index 162,98
Dari hasil tersebut, terlihat dengan lebih jelas susunan stasiun kerja dan elemen kerja hasil usulan metode Genetic Algorithm . Dari Tabel diatas dapat dilihat  bahwa  hasil  solusi  terbaik  metode Genetic Algorithm menghasilkan  18  stasiun  kerja  dengan rata-rata  efisiensi  stasiun  kerja  sebesar  70%.  Dari hasil tersebut dapat diketahui besar efisiensi lintasan yang  dihasilkan  adalah  sebesar  74,07  %  dengan diikuti  besar  nilai balance delay sebesar  25,93  % dan smoothness index sebesar  114,39  %.  Hasil tersebut membuktikan bahwa peningkatan efisiensi lintasan  produksi muffler K-59J  adalah  sebesar 15,33  %  di  mana  besar  efisiensi  lintasan  awal sebesar 58,74 %.

## 4.  PEMBAHASAN
Proses  pengambilan  data  dilakukan  selama masa kerja praktik pada PT XYZ yang merupakan salah  satu  perusahaan  manufaktur  yang  bergerak dibidang  industri  otomotif  dan  sudah  menjadi supplier bagi banyak brand otomotif terkemuka di Indonesia  saat  ini.  proses  pengambilan  data  ini diambil  dengan  banyak  diskusi  yang  dilakukan bersama  beberapa  bagian  dan  pekerja  di  area produksi  tersebut.  Sehingga  diketahui  bahwa terdapat salah satu lintasan produksi yang bekerja di bawah  rata-rata  atau  proses  produksi  yang dihasilkan  di  bawah  persentase  lintasan  produksi lainnya.  Berdasarkan  hasil  diskusi  yang  terjadi, terdapat  beberapa  penjelasan  mengenai  perbedaan performa pada lintasan produksi tersebut. Beberapa alasan tersebut adalah proses produksi yang sering berjalan  tidak  lancar  atau  terjadi bottleneck pada beberapa elemen kerja, sering  kali target produksi harian  tidak  tercapai  sehingga  lintasan  produksi tersebut sering melakukan overtime , selain itu juga nilai  efisiensi  lintasan  produksinya  yang  rendah sebesar  58,74%.  Pada  penelitian  kerja  praktik sebelumnya,  telah  dilakukan  usulan  perbaikan serupa dengan metode heuristic RPW dan J-Wagon. Di  mana  pada  usulan  tersebut  didapatkan  hasil metode Ranked Position Weight (RPW) menunjukan nilai efisiensi lintasan sebesar 74,07% dan  metode  J-Wagon  menunjukan  nilai  efisiensi lintasan  sebesar  74,07%.  Hasil  nilai  efisiensi tersebut  sudah  dapat  dikatakan  baik  selain  karena sudah terdapat peningkatan yang cukup jauh, juga besar  efisiensi  lintasan  sudah  melebihi  70%  dan mendekati  besar  efisiensi  lintasan  rata-rata  pada perusahaan yang memiliki besar efisiensi lintasan di kisaran 80%.
Penelitian ini berusaha meningkatkan efisiensi dari  proses  produksi muffler K-59J  semakin  baik. Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  digunakan metode Genetic Algorithm untuk  memaksimalkan besar  efisiensi  lintasan  pada  lintasan  produksi muffler K-59J.  Metode Genetic Algorithm ini merupakan salah satu metode yang berjalan secara komputerisasi. Sehingga hasil output nya akan terus dihasilkan  sampai  kondisi  idealnya  terpenuhi (Goldberg, 1989). Oleh karena itu, metode Genetic Algorithm merupakan  metode  yang  sesuai  untuk digunakan jika ingin mencari atau memaksimalkan efisiensi  lintasan  pada  sebuah  lintasan  produksi. Proses  pengolahan  metode  Genetic  Algorithm  ini, dilakukan dengan bantuan software Matlab.
Pada  proses Genetic Algorithm ini,  dibuat terlebih  dahulu  representasi  genetiknya.  Di  mana pada  proses  representasi  genetik  ini  akan didefinisikan setiap data yang digunakan ke dalam kondisi  genetik  yang  sesuai.  Pada  proses  ini  juga dimasukan setiap input data yang diperlukan untuk mendukung  program  yang  dibuat.  Setelah  proses
representasi genetik dibuat, perlu ditentukan fitness value yang  diinginkan  sebagai  fungsi  tujuan  dari penelitian  ini.  dengan  ditentukannya fitness value , maka  hasil  penelitian  dapat  memiliki  parameter tersendiri yang nantinya akan dibandingkan dengan hasil  yang diharapkan  agar  terlihat  seberapa  besar ketepatan  solusi  yang  dihasilkan.  Di  mana  dalam penelitian  ini  adalah  besar  efisiensi  lintasan  yang dihasilkan.
Kemudian  dilanjutkan  dengan  membuat generate populasi  menggunakan  pembangkitan bilangan random yang  sudah  diatur  sesuai kebutuhan.  Proses generate populasi  ini  diawali dengan  membentuk  gen  elemen  kerja  dan  stasiun kerja terlebih dahulu sebagai representasi dari data- data  yang  ingin  diolah.  Pembentukan  gen  elemen kerja  dan  stasiun  kerja  ini  dilakukan  dengan membangkitkan  bilangan  acak  dengan  bilangan acak  permutasi  karena  menyesuaikan  dengan kebutuhan  dari  kondisi  bilangan  acak  yang  ingin dibentuk. Untuk gen elemen kerja, diharapkan dapat ditampilkan setiap bilangan yang mewakili masing- masing elemen kerja di mana dalam penelitian ini terdapat 25 elemen kerja. sedangkan untuk stasiun kerja,  diharapkan  akan  tertampil  setiap  bilangan dengan  batasan  14  sebagai  stasiun  kerja  terendah dan 18 sebagai stasiun kerja tertinggi. Di mana batas minimal  14  stasiun  kerja  didapatkan  dari  hasil perhitungan  stasiun  kerja  minimal,  dan  batas maksimal  18  stasiun  kerja  didapat  dari  hasil pengolahan  metode heuristic pada  penelitian sebelumnya  sebagai  acuan.  Setelah  dibentuk masing-masing  gen,  maka  akan  digabungkan dengan fitness function nya menjadi sebuah populasi dengan menggunakan bantuan structure array .
Setelah terbentuk 1 populasi ini, populasi ini akan  melalui  proses  penyaringan  terlebih  dahulu. Proses penyaringan ini bertujuan untuk memastikan populasi yang terbentuk memiliki besar nilai stasiun kerja  tidak  melebihi  waktu  elemen  kerja  tertinggi atau  nilai cycle time nya.  Setelah  melalui  proses tersebut,  dapat  dikatakan  populasi  ini  adalah “populasi  terpilih”  sehingga  menghasilkan  1 populasi baru. Proses tersebut akan diulang sampai mendapatkan  100  populasi  baru  yang  berisi “populasi  terpilih”  tersebut.  Setelah  didapat  100 populasi,  dilanjutlan  dengan  menyaring  100 populasi tersebut untuk diambil 2 populasi terbaik sebagai  induk  barunya  berdasarkan fitness value terbesar.
Setelah  itu,  dilanjutkan  dengan  proses crossover dan  mutasi.  Pada  proses crossover , dilakukan  dengan  metode single point crossover . Pemilihan metode ini adalah agar proses crossover tidak  terlalu  banyak  merubah  hasil  susunan kromosom  yang  ada  karena  sebelumnya  populasi tersebut  sudah  melalui  penyaringan  prasyarat keseimbangan  lintasan.  Pada crossover ini,
ditentukan 1 crossover point yang berada di tengah kromosom.  Sehingga  nanti  akan  ditukarkan setengah  kromosom  satu  sama  lain.  Selanjutnya pada proses mutasi, dilakukan dengan bantuan rasio mutasi.  Besar  rasio  mutasi  ini  ditentukan  sebesar 3%  dengan  alasan  yang  sama  seperti  penentuan metode crossover sebelumnya.  sehingga  pada proses  mutasi  ini  akan  dibangkitkan  Kembali bilangan  acak  antara  0  sampai  1  yang  mewakili setiap  elemen  kerja.  kemudian  akan  dicocokan dengan  besar  rasio  yang  ada.  Jika  hasil  bilangan acak lebih kecil dari rasio mutasi, maka gen tersebut akan diganti dengan membangkitkan bilangan acak baru.  Setelah  selesai  proses  mutasi,  maka didapatkan  hasil  anakan  baru  yang  siap dikembalikan  ke  populasi  awalnya.  Dengan demikian proses 1 generasi sudah selesai dan dapat diambil  solusi  terbaik  dari  1  generasi  tersebut. Tetapi,  pada  penelitian  ini  proses  tersebut  akan diulang sebanyak 100 kali sehingga didapatkan 100 generasi  dengan  solusi  terbaiknya  masing-masing. Setelah  didapatkan 100  solusi dari masing-masing generasi,  diambil  1  hasil  terbaik  sebagai  solusi terbaiknya.
Solusi  terbaik  yang  dihasilkan  oleh  metode Genetic Algorithm ini  diambil  dari  100  generasi yang  sudah  disimpan  sebelumnya.  Dari  hasil tersebut, dapat dilihat solusi terbaik yang dihasilkan memiliki  nilai fitness sebesar  74,07  yang  berarti efisiensi  lintasan  sebesar  74,07  %  dengan  banyak stasiun kerja sebesar 18 stasiun kerja. dari hasil ini dapat diketahui kenaikan efisiensi lintasan sebesar 15,33  %  dari  kondisi  awal.  Selain  itu  jika diperhatikan  pada  setiap  metode  yang  dibuat, menunjukan  besar  efisiensi  lintasan  yang  sama, tetapi jika dibandingkan, metode Genetic Algorithm memiliki hasil yang lebih baik karena memiliki nilai smoothness index yang  lebih  kecil  yaitu  sebesar 114,39.  Sebagai  perbandingan,  dapat  dilihat perbandingan  hasil  dari  metode  awal  dan  kondisi perbaikan yang ada pada Tabel 3.

## Tabel 3.
Perbandingan Hasil Penelitian
Parameter Kondisi Awal RPW J-Wagon GA Line Efficiency 58,74 74,07 74,07 74,07 Balance Delay 41,26 25,93 25,93 25,93 Smoothness Index 251,18 117,76 136,92 162,98 Jumlah Stasiun Kerja 13 18 18 18
Jika dilihat dari besar stasiun kerja minimum yaitu  sebesar  14  stasiun  tetapi  yang  dihasilkan terbaik sebesar 18 stasiun kerja, hal ini dapat terjadi karena  beberapa  hal.  Hal  tersebut  antara  lain pembagian beban kerja yang kurang merata di mana dapat  dilihat  dari  waktu  proses  yang  cenderung
tidak merata atau berbeda terlalu jauh antar elemen kerja.
Bagi  perusahaan,  usulan  perbaikan  ini  dapat memberikan manfaat. Diantaranya dengan keseimbangan  lintasan  yang  lebih  baik,  dapat mengurangi kemungkinan bottleneck dan overtime . Dengan  demikian  waktu  lembur  yang  mungkin terjadi  akibat  target  produksi  yang  tidak  tercapai bisa  dihindari  dan  perusahaan  tidak  perlu mengeluarkan  uang  lembur  dan  biaya  listrik  dan lainnya untuk memenuhi target produksi yang tidak tercapai  tersebut.  Selain  itu,  jika bottleneck pada beberapa stasiun kerja dapat dikurangi, maka hasil produksi  pun  dapat  meningkat.  Dengan  kata  lain, target  produksi  bisa  tercapai  tepat  waktu  bahkan dapat  tercapai  sebelum  jam  kerja  selesai  sehingga dapat  menghemat  biaya  yang  dikeluarkan  dari konsumsi listrik, maintenance mesin, dll.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang didapat dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut.
a. Kondisi  awal  lintasan  produksi  banyak ditemukan kendala dan memiliki besar efisiensi lintasan  sebesar  58,81  %,  selisih  waktu  yang cukup  besar,  dan  sering  terjadi overtime atau waktu kerja yang lebih karena target produksi harian  yang  tidak  terpenuhi  sehingga dibutuhkannya evaluasi pada lintasan produksi tersebut.
b. Solusi terbaik yang dihasilkan dengan metode Genetic Algorithm dibuat  dengan  bantuan software  Matlab  dan  proses  algoritma  dapat dilihat  pada  Lampiran,  dimana  solusi  terbaik nilai  efisiensi  lintasan  sebesar  74,07  %, ballance delay sebesar  25,93  %,  dan smoothness index sebesar  114,39.  Dari  hasil tersebut,  dapat  dilihat  kenaikan  nilai  efisiensi lintasan sebesar 15,33 % dengan penambahan stasiun kerja menjadi 18 stasiun kerja.
Saran yang dapat diberikan dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut.
a. Lintasan  produksi muffler K-59J  dapat memanfaatkan  solusi  yang  dihasilkan  dari metode Genetic Algorithm dengan menyesuaikan  kondisi  lingkungan  produksi dengan  susunan  stasiun  kerja  yang  diberikan. Dan  menyesuaikan  keadaan  tata  letak  mesin agar mengikuti susunan stasiun kerja yang ada.
b. Menentukan logika program pada pembangkitan bilangan  acak,  khususnya  pada  pembangkitan populasi awal dengan tepat dan efisien. Dengan logika yang tepat, dapat dihasilkan pembangkitan  gen  elemen  kerja  dan  stasiun kerja dengan susunan yang lebih baik, sehingga variasi  susunan  elemen  kerja  dan  stasiun  kerja lebih beragam.
c. Membuat filter program  yang  lebih  sederhana tetapi  tetap  menyaring  kedua  fungsi  Batasan. Sehingga  proses  iterasi  tidak  berjalan  terlalu panjang  dan  program  dapat  dijalankan  dengan waktu lebih singkat.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
1. Anderson, E. J., & Ferris, M. C. (1994). Genetic Algorithms  for  Combinatorial  Optimization: The  Assembly  Line  Balancing  Problem. Operational Research Society of America , 0899- 1499.
2. Boysen, N., Fliedner, M., & Scholl, A. (2007). A  classiﬁcation  of  assembly  line  balancing problems. European Journal of Operational Research , 674-693.
3. Djunaidi,  M.,  &  Angga.  (2017).  Analisis Keseimbangan  Lintasan (Line Balancing)  pada Proses Perakitan Body Bus pada Karoseri Guna Meningkatkan Efisiensi Lintasan. Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 77-84.
4. Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms: In Search Optimization & Machine Learning. Addison-Wesley Publishin Company, Inc.
5. Groover,  M.  P.  (2015).  Line  Balancing Algorithms.  Dalam Automation, Production Systems, and Computer-Integrated Manufacturing (hal. 405-410). Pearson.
6. Haryanto, R. M., Suhada, K., & Sapulette, G. L. (2014).  Usulan  Line  Balancing  Menggunakan Genetic  Algorithm  (Studi  Kasus  di  PT  Multi Garmenjaya,  Bandung). Jurnal Integra ,  161- 174.
7. Hasancebi, O., & Erbatur, F. (2000). Evaluation of  crossover  techniques  in  genetic  algorithm based optimum structural design. Computers & Structures , 435-448.
8. Hutahaean,  H.  A.  (2012).  Keseimbangan Lintasan. Dalam Materi Perkuliahan: Perencanaan Dan Pengendalian Produksi (hal. 28-51). Jakarta.
9. Lim, T. Y. (2012). Structured population genetic algorithms: a literature survey. Springer Science , 385-399.
10. Lisanto,  A.,  Dewi,  D.  R.,  &  Rahaju,  D.  E. (2014).  Penerapan  Model  Optimasi  Line Balancing dan Genetic Algorithm (Studi Kasus: PT  Karya  Mekar  Dewatamali). Jurnal Ilmiah Widya Teknik , 50-63.
11. Mahyudi. (2016). Mengapa Sulit  Membedakan Permutasi dan. AdMathEdu , 33-44.
12. Mondal,  D.,  Chakrabarti,  A.,  &  Sengupta,  A. (2020).  Optimal  and  Robust  Control.  Power System  Small  Signal  Stability  Analysis  and Control, 243–286.
13. Rikiek,  B.,  &  Delchambre,  A.  (2005). Evolutionary Combinatorial Optimisation. Dalam Assembly Line Design: The Balancing of
Mixed-Model Hybrid (hal.  31).  Brussels: Springer.
14. Rubinovitz,  J.,  &  Levitin,  G.  (1993).  Genetic algorithm  for  assembly  line  balancing. International Journal of Production Economics , 343-354.
15. Santoso,  A.  (2005).  Kajian  Beberapa  Uji Kenormalan  dan  Kaitannya  dengan  Asumsi Kenormalan  pada  Beberapa  Uji  Statistika. Jurnal Matematika, Sains, dan teknologi , 1 - 13.
16. Sari, T. N., Herlina, L., & Kurniawan, B. (2017). Analisa  Line  Balancing  Dengan  Metode Genetika Algoritma Pada Lintasan Produksi Di PT. X. Jurnal Teknik Industri Untirta .
17. Scholl, A., & Becker, C. (2006). State-of-the-art exact  and  heuristic  solution  procedures  for simple  assembly  line  balancing. European Journal of Operational Research , 666-693.
18. Stephanus, D. (2019). Peningkatan Produktivitas dan Penyeimbangan Lintasan Produksi di PT. Morelli Mitra Mandiri. Jakarta:
Universitas Katolik Indonesia Atama Jaya.
19. Tasan, S. O., & Semra, T. (2007). A review of the current applications of genetic algorithms A review  of  the  current  applications  of  genetic algorithms. Springer Science , 49-69.
20. Trisnajaya, E. V. (2020). Penyeimbangan Lintasan dan Peningkatan Kapasitas Produksi pada PT. Fajar Inti Plasindo. Jakarta: Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya.
21. Virgy,  R.  (2006). Analisis Keseimbangan Lini Perakitan Refrigerator Twin Door Bagian Pre- Assy Cabinet B Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus: "PT. Topjaya Antariksa Electronics"). Jakarta:  Universitas  Katolik Indonesia Atma Jaya.
22. Wahyuniardi, R., Zalynda, P. M., & Pamungkas, S.  (2012).  Perbaikan  Keseimbangan  Lintasan Perakitan  Dengan  Algoritma  Genetika  (Studi Kasus di CV. Jaya Pratama Bandung). Seminar Nasional Mesin Dan Industri (SNMI7) 2012 , 356 – 365.