Jurnal Penelitian dan Aplikasi Sistem dan Teknik Industri (PASTI) Vol. XVII, No. 3, Desember 2023, 359-368 p-ISSN 2085-5869/ e-ISSN 2598-4853

## Perancangan Ulang Tata Letak Pabrik untuk Minimasi Jarak Perpindahan Material Menggunakan Algoritma Genetika di PT JKL
Tiaradia Ihsan 1 , Rendiyatna Ferdian 2* , Didit Damur Rochman 3 , dan Asep Anwar 4 1,2,3,4) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Widyatama Jl. Cikutra No. 204A, Cibeunying Kidul, Bandung 40125 Email: tiaradia.ihsan@widyatama.ac.id, rendiyatna.ferdian@widyatama.ac.id * , diditdr@widyatama.ac.id, asep.anwar@widyatama.ac.id

## Abstrak
PT  JKL  merupakan  produsen  jamu  dengan  berbagai  jenis  sediaan  yang  mempunyai  misi untuk  memproduksi  dan  mendistribusikan  produknya  secara  luas  di  Indonesia.  Dalam aktivitas produksi didapati bahwa perpindahan material yang terjadi di proses produksi PT JKL cukup panjang. Jarak perpindahan material saat ini sebesar 1902,875 meter, kondisi ini disebabkan  banyaknya  departemen  yang  saling  berjauhan  dan  berdampak  pada  tidak tercapainya target  produksi. Penelitian ini  melakukan  perancangan ulang tata letak pabrik PT JKL dengan menggunakan algoritma genetika, dengan tujuan untuk minimasi total jarak tempuh  perpindahan  material.  Algoritma  genetika  bekerja  dengan  cara  bergerak  dari  satu populasi  ke  populasi  lain  untuk  mencari  nilai  optimal  dengan  tiga  tahapan  utama  yaitu seleksi,  crossover,  dan  mutasi.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan, perancangan  ulang  dengan  menggunakan  algortima  genetika  berhasil  meningkatkan efisiensi perpindahan material sebesar 18,62% dan memberikan penambahan lokasi gudang barang jadi sebagai tempat penyimpanan barang untuk meminimalisir terjadinya kerusakan barang selama proses penyimpanan.
Kata kunci: Tata Letak Pabrik; Algoritma Genetika; Efisiensi

## Abstract
PT JKL is an herbal medicine producer with various types of preparations who has a mission to produce and distribute products widely in Indonesia. In production activities it was found that the material movement that occurred in production process was quite long. The current material transfer is 1902,875 meters, this condition is due to the number of departments that are far apart from each other and has an impact on not achieving production targets. This research redesigned the layout of PT JKL's factory using genetic algorithms, with purpose to  minimizing  the total material movement. Genetic algorithms work by moving  from one population  to another to find optimal values with three main stages: selection, crossover, and  mutation.  Based  on  the  results,  redesign  using  genetic  algorithms  succeeded  in increasing the efficiency of material movement by 18.62% and providing additional finished goods  warehouse  locations  as  storage  places  for  goods  to  minimize  the  occurrence  of damage to goods during the storage process.

## Keywords: Factory Layout; Genetic Algorithm; Efficiency

## PENDAHULUAN
Jamu  merupakan  obat  tradisional  yang  sangat  popular  dikalangan  masyarakat Indonesia  sebagai  obat  herbal  yang  telah  dikenal  dari  zaman  dahulu.  Jamu  terbuat  dari campuran  rempah-rempah  atau  tanaman  obat  alami  dan  memiliki  kekuatan  penyembuhan yang  signifikan.  Perkembangan  Jamu  di  era  1990  hingga  2000an  berkembang  dari  jamu gendong  berupa  cairan  menjadi  bermacam  macam  sediaan  seperti  bubuk,  pil,  tablet,  dan
kapsul.  Strategi  tersebut  dilakukan  untuk  menggapai  segmen  baru  yaitu  anak-anak  dan remaja.  Sampai  tahun  2023,  data  menunjukan  di  Indonesia  terdapat  16  produsen  industri jamu yang tercatat secara resmi di Kemeterian Perindustrian.
PT JKL merupakan salah satu perusahaan yang memproduksi jamu modern seperti jamu saset, pil kapsul dan beberapa produk kosmetik. Salah satu kendala yang dihadapi oleh perusahaan yaitu sering mengalami keterlambatan dalam mencapai target produksi. Selain itu,  belum  tersedianya  fasilitas  gudang  barang  jadi  mengakibatkan  barang  diletakan  dan ditumpuk  di  departemen-departemen  produksi  terakhir  serta  berpotensi  menyebabkan kerusakan  barang  karena  tidak  adanya  penanganan  khusus.  Jarak  antar  departemen  juga menjadi  salah  satu  kendala  dalam  proses  produksi,  dimana  proses  transportasi  yang dilakukan di dalam pabrik masih cukup tinggi.
Berdasarkan  hasil  pengamatan  dan  perhitungan  yang  dilakukan,  jarak  yang  harus ditempuh  dalam  satu  kali  proses  produksi  rata-rata  adalah  sebesar  1902,87  meter.  Dalam perancangan tata letak fasilitas, aspek-aspek seperti jarak, waktu perpindahan bahan, waktu tunggu,  kemampuan  mesin,  jumlah  mesin  dan  ouput  yang  diinginkan  dipertimbangkan. Dengan kata lain, proses perancangan tata letak fasilitas yang baik dapat menghasilkan jarak dan ongkos perpindahan material yang lebih efisien (Chandra, Bendi, Sunarni, & Budiarto, 2019)
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dijelaskan  diatas  maka  dalam  penelitian  ini bertujuan  untuk  merancang  usulan  perbaikan  tata  letak  fasilitas  pabrik  PT  JKL  untuk meminimasi rata-rata total jarak perpindahan barang dalam proses produksi. Metode yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  algoritma  genetika,  dimana  diharapkan  dapat memberikan  layout  usulan  yang  mempunyai  total  jarak  lebih  pendek  dan  aliran  material yang lebih baik dari kondisi layout saat ini.

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rochman  &  Ferdian  (2013)  dengan  judul “Penjadwalan  20  Job  8  Mesin  dengan  Metode Genetic  Algorithm (GA)”,  melakukan perbaikan  penjadwalan  produksi  di  CV  Boeing  Teknik  Mandiri  dengan  menggunakan Algoritma genetika dan menghasilkan peningkatan efisiensi Cmax dan Fmax sebesar 5,25%, serta Lmax sebesar 106,2%. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Ihsan dan Rochman (2014)  dengan  judul  “Usulan  Perancangan  Tata  Letak  Fasilitas  Laboratorium  dengan Menggunakan  Metode Graph  Based  Construction dan  Algoritma  CORELAP  di  PT Pertamina EP UBEP Jambi”, menghasilkan rancangan layout usulan dengan menggunakan metode Algoritma CORELAP menghasilkan efisiensi sebesar 25,4% dibandingkan kondisi eksisting.
Suprayogi  &  Mahmudy  (2015)  melakukan  penelitian  dengan  judul  “Penerapan Algoritma  Genetika Traveling  Salesman  Problem  with  Time  Window :  Studi  Kasus  Rute Antar Jemput Laundry”, merancang pemilihan rute pelanggan dengan waktu khusus ( time window ) dengan menggunakan algoritma genetika. Hasil yang didapat adalah penggunaan ukuran generasi, populasi, probabilitas crossover dan mutasi, serta metode seleksi yang tepat dapat  mengimplementasikan  algoritma  genetika  untuk  menyelesaikan  permasalahan penentuan rute optimal.
Penelitian Casban & Nelfiyanti (2019) dengan judul “Analisis Tata Letak Fasilitas Produksi  dengan  Metode  FTC  dan  ARC  untuk  Mengurangi  Biaya Material  Handling ”, menunjukan  bahwa  dengan  menggunakan  FTC  dan  ARC,  dapat  mengurangi  jarak perpindahan  material  dan  biaya  sebesar  35,3%. Penelitian  Rifai  dkk  (2023)  dengan  judul “Perancangan Tata Letak Fasilitas Industri Bakery dengan Pendekatan Model  Single Row dan Double Row Layout ”, menunjukan peletakan mesin secara single row dengan Simulated
Annealing  (SA)  dan  Modified  Spanning  Tree  (MST)  menghasilkan  urutan  yang  sama, sedangkan  layout  dengan  total  jarak  perpindahan  yang  paling  rendah  adalah  dengan menggunakan SA dengan skema double row.
Berdasarkan  studi  literatur  penelitian-penelitian  sebelumnya,  diketahui  bahwa algoritma  genetika  dapat  diterapkan  di  beberapa  masalah  dalam  sistem  produksi  baik penjadwalan,  penentuan  rute,  maupun  perancangan  tata  letak  fasilitas.  Penelitian  ini mencoba untuk  melakukan perancangan  tata letak usulan dengan menggunakan algoritma genetika  dengan  fungsi  tujuan  untuk  minimasi  total  jarak  perpindahan  barang.  Dalam penelitian  ini  digunakan  metode Partial-Mapped  Crossover (PMX)  dalam  proses persilangannya, hal ini untuk melihat pengaruh penggunaan PMX dalam algoritma genetika.

## Perencanaan Tata Letak Fasilitas
Tata letak merupakan suatu  proses perancangan dan pengaturan tata letak fasilitas fisik  seperti  mesin  atau  peralatan,  lahan,  bangunan,  dan  ruang  untuk  mengoptimalkan keterkaiatan  antara  pekerja,  aliran  bahan,  aliran  informasi  dan  metode  yang  dibutuhkan dalam rangka mencapai tujuan perusahaan secara efisien, ekonomis, dan aman. Menata tata letak  pabrik  adalah  kegiatan  yang  berhubungan  dengan  perancangan  susunan  unsur  fisik suatu kegiatan dan selalu berhubungan erat dengan industri manufaktur, dan penggambaran hasil rancangan dikenal sebagai tata letak pabrik (Apple, 1990).
Tata letak pabrik  diartikan sebagai  “Tata cara dalam  pengaturan fasilitas-faslilitas pabrik  guna untuk menunjang proses kelancaran suatu  produksi”. Lebih  spesifik  lagi tata letak  yang  baik  akan  dapat  memberikan  keuntungan–keuntungan  dalam  sistem  produksi, yaitu (Wignjosoebroto, 2009):
1.  Menaikkan output produksi.
2.  Mengurangi waktu tunggu ( delay ).
3.  Mengurangi proses pemindahan bahan ( material handling ).
4.  Penghematan penggunaan areal untuk produksi, gudang dan pelayanan.
5.  Pendayaguna  yang  lebih  besar  dari  pemakaian  mesin,  tenaga  kerja,  dan/atau  fasilitas produksi lainnya.

## Ukuran Jarak
Beberapa sistem yang dapat dipergunakan untuk melakukan pengukuran jarak suatu lokasi terhadap lokasi lain (Purnomo, 2004), yaitu:
1.  Jarak Euclidean ,  merupakan  jarak  yang  diukur  lurus  antara  pusat  fasilitas  satu  dengan pusat  fasilitas  yang  lainnya,  contoh  aplikasi  pada  beberapa  model  conveyor,  dan  juga jaringan transportasi dan distribusi.
2.  Jarak Rectilinear , disebut juga Jarak Manhattan merupakan jarak yang diukur mengikuti jalur tegak lurus, sering digunakan karena mudah perhitungannya, mudah dimengerti dan untuk beberapa masalah lebih sesuai, misalnya menentukan jarak antar kota, jarak antar fasilitas dimana peralatan pemindahan bahan hanya dapat bergerak secara tegak lurus.
𝑑𝑖𝑗 =│ 𝑥𝑖 − 𝑥𝑗 │+│ 𝑦𝑖 − 𝑦𝑗 │                                               (1) Keterangan: dij = jarak antar titik pusat fasilitas i dan j xi = koordinat x pada departemen i xj = koordinat x pada departemen j yi = koordinat y pada departemen i yj = koordinat y pada departemen j
3. Square Euclidean , merupakan ukuran jarak dengan mengkuadratkan bobot terbesar suatu jarak  antara  dua  fasilitas  yang  berdekatan.  Relatif  untuk  beberapa  persoalan  terutama menyangkut persoalan lokasi fasilitas diselesaikan dengan penerapan square Euclidean .

## Algoritma Genetika
Algoritma Genetika atau Genetic Algorithm (GA) pertama kali dikembangkan oleh John Holland dari Universitas Michigan pada tahun 1975. Metode ini merupakan salah satu algoritma stokastik berbasis populasi pertama yang diusulkan dalam sejarah. Mirip dengan Evolutionary  Algorithm  (EA)  lainnya,  operator  utama  GA  adalah  seleksi,  crossover,  dan mutasi (Mirjalili, 2019).
Pada  dasarnya  terdapat  empat  kondisi  yang  sangat  mempengaruhi  proses  evaluasi dalam metode GA (Suratno, Rarasati, & Gusmanely, 2019), yaitu: 1. Kemampuan organisme untuk melakukan reproduksi.
2. Keberadaan populasi organisme yang bisa melakukan reproduksi.
3. Keberagaman organisme dalam suatu populasi.
4. Perbedaan kemampuan untuk survive.
GA  bergerak  dari  suatu  populasi  kromosom  yang  direpresentasikan  dalam  suatu calon  solusi  ke  populasi  lain  yang  baru  dengan  melalui  tiga  tahapan  utama  yaitu  seleksi, crossover, dan mutasi. Gambar 1 menunjukan ilustrasi representasi dari GA.
Gambar 1. Ilustrasi Representasi Genetik Algoritma (Rajak, 2018)

## Penempatan Departemen
Langkah awal dalam pemecahan masalah penempatan antar departemen ini adalah penggambaran  awal  tata  letak  departemen  pada  lantai  produksi.  Masalah  penempatan departemen  didalam  meminimisasi  biaya  material  handling  dalam  perancangan  fasilitas
dapat  dideskripsikan  sebagai  masalah  minimisasi.  Fungsi  tujuan  dari  permasalahan penempatan departemen adalah (Rojas & Torres, 2006):
Minimasi Z = ∑ 𝑖−1 𝑛 ∑ 𝑗−1 𝑛 𝑓 𝑖𝑗 𝑑 (𝑟(𝑖)𝑟(𝑗)) (2) dimana: Z = total flow cost n = Jumlah departemen 𝑓 𝑖𝑗 = frekuensi aliran diantara departemen i dan departemen j 𝑑 (𝑟(𝑖)𝑟(𝑗)) = jarak diantara departemen i dan departemen j

## METODE PENELITIAN
Secara garis besar, penelitian ini terbagi kedalam tiga tahapan utama yaitu persiapan, pelaksanaan, dan evaluasi. Adapun langkah-langkah rinci yang dilakukan dalam penelitian ini ditunjukan pada Gambar 2.
Studi Pendahuluan dan Observasi Awal
Studi Literatur: 1. Perancangan Layout 2. Algoritma Genetika
Menentukan Rumusan dan Tujuan Penelitian
Pengumpulan Data:
1. Data Produksi
2. Luas Lantai 3. Kondisi Layout Awal 4. Aliran Proses Produksi Analisis Layout Usulan Kesimpulan dan Saran Mulai Selesai Pembangkitan Populasi Awal Seleksi Crossover Mutasi Optimal? Ya Tidak Perancangan Layout menggunakan Algoritma Genetika
Gambar 2. Diagram Alur Penelitian
Tahap  persiapan  penelitian  ini  dimulai  dengan  kegiatan  studi  pendahuluan  dan observasi objek penelitian yaitu PT JKL. Kegiatan ini dilakukan untuk melihat permasalahan yang ada di lapangan sehingga bisa ditentukan usulan solusi untuk mengatasi permasalahan perusahaan. Tahap berikutnya adalah studi literatur terkait dengan perancangan layout dan algoritma  genetika.  Tahapan  studi  literatur  dilakukan  untuk  mencari  metode  yang  tepat digunakan untuk mengatasi permasalahan. Selain itu, studi literatur dilakukan untuk melihat
perkembangan teori terkait sehingga diharapkan dapat menghasilkan solusi yang lebih baik dibandingkan dengan penelitian-penelitian terdahulu. Dari hasil observasi, dan studi literatur maka  tahapan  ini  diakhiri  dengan  penentuan rumusan  dan  tujuan  penelitian  dari  PT  JKL. Rumusan  dan  tujuan  dirancang  agar  penelitian  ini  dapat  lebih  terarah  dan  tidak  melebar terlalu jauh.
Tahap  berikutnya  adalah  pengumpulan  dan  pengolahan  data  untuk  perancangan pabrik  PT JKL. Beberapa data yang dikumpulkan dalam penelitian ini diantaranya adalah data  produksi,  luas  lantai,  layout  awal,  dan  aliran  proses  produksi.  Pengolahan  data dilakukan untuk menghasilkan layout baru dengan menggunakan algortima genetika. Secara rinci tahapan dalam algoritma genetika adalah dengan membangkitkan populasi awal, proses seleksi, crossover ,  dan  pengulangan  hingga  mendapatkan  individu  dengan  nilai  fitness tertinggi atau kondisi optimal. Setelah melakukan perhitungan dengan algoritma genetika, maka tahap ini diakhiri dengan membuat layout usulan berdasarkan perhitungan algoritma genetika.
Tahapan terakhir dalam penelitian adalah dengan melakukan analisis perbandingan antara  layout  usulan  yang  sudah  dibuat  dengan  layout  awal  PT  JKL.  Analisis  dilakukan untuk  melihat  berapa  besar  perbaikan  yang  dihasilkan  oleh  layout  usulan  dengan menggunakan  algoritma  genetika.  Terakhir  dibuat  kesimpulan  dari  penelitian  dan  saran perbaikan untuk penelitian selanjutnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Langkah 1 Menentukan fungsi tujuan
Fungsi  tujuan  yang  ditetapkan  dalam  perancangan  layout  adalah  minimasi  jarak perpindahan material. Rumus yang digunakan untuk menghitung nilai fungsi tujuan adalah:
Minimasi Z = ∑ 𝑖−1 𝑛 ∑ 𝑗−1 𝑛 𝑓 𝑖𝑗 𝑑 (𝑟(𝑖)𝑟(𝑗))

## Langkah 2 Menentukan Parameter
Beberapa  parameter  algoritma  genetika  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diantaranya:
Ukuran populasi ( pop size ) = 10 Probabilitas crossover = 0,40 Probabilitas mutasi = 0,01

## Langkah 3 Menentukan populasi awal
Populasi awal dibangkitkan secara acak sesuai dengan jumlah departemen yang ada pada  PT  JKL  yaitu  19.  Jumlah  populasi  awal  yang  dibangkitkan  pada  awal  sebanyak  10 populasi sesuai dengan parameter pop size yang digunakan.

## Tabel 1. Populasi Awal
Individu ke- Stasiun Kerja
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
1 17 11 19 18 7 6 10 9 1 4 3 14 15 8 5 16 13 12 2 2 18 17 8 6 10 13 1 12 16 14 3 11 5 19 9 15 4 2 7
3 2 4 12 3 19 17 10 15 13 6 14 9 18 5 8 11 7 16 1 4 16 1 5 4 10 6 7 19 8 3 13 18 2 17 12 9 11 15 14
5 9 14 13 10 12 17 11 7 5 4 2 6 1 3 15 16 18 19 8
6 15 18 12 17 3 4 5 9 19 14 16 2 6 13 10 1 8 7 11
7 9 12 1 16 7 2 3 13 5 6 10 8 15 18 4 14 11 19 17
8 5 2 13 12 10 17 15 3 18 14 9 8 16 6 7 1 11 4 19
9 6 8 7 11 2 19 9 1 5 10 4 12 3 17 13 15 16 18 14
10 2 15 4 11 5 9 7 19 1 18 14 8 17 12 13 3 16 10 6

## Langkah 4 Seleksi Individu (parental)
Tahapan  seleksi  individu  dilakukan  untuk  memperbesar  kesempatan  bagi  anggota populasi  yang  memiliki  nilai  fitness  tinggi  untuk  melakukan  reproduksi.  Metode  seleksi yang digunakan dalam penelitian ini adalah roda roullete , dimana algoritma untuk metode roda roullete adalah sebagai berikut:
1) Hitung nilai total fitness (TotFitness = ∑ 𝐹 𝑘 ) ; dimana k = 1, 2, 3, …, 10
2) Hitung nilai fitness relatif tiap individu ( 𝑝 𝑘 = 𝐹 𝑘 /𝑇𝑜𝑡𝐹𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 ) 3) Hitung nilai fitness komulatif ( 𝑞 1 = 𝑝 1 𝑑𝑎𝑛 𝑞 𝑘 = 𝑞 𝑘−1 + 𝑝 𝑘 )   ; dimana k = 2, 3, …, 10
Hasil seleksi individu ditunjukan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Seleksi Individu
Individu ke- Flowcost Fitness Fitness Relatif Probabilitas Komulatif 1 25087 0,00003986 0,108502264 0,1085 2 24970 0,00004005 0,109010665 0,2175 3 31152 0,00003210 0,087377899 0,3049 4 26620 0,00003757 0,102253805 0,4071 5 27151 0,00003683 0,100253998 0,5074 6 21214 0,00004714 0,128311318 0,6357 7 27800 0,00003597 0,097913536 0,7336 8 35865 0,00002788 0,075895617 0,8095 9 24408 0,00004097 0,111520661 0,9210 10 34473 0,00002901 0,078960238 1,0000
Pilih  induk  yang  akan  menjadi  kandidat  untuk  dilakukan crossover dengan  cara pembangkitan  bilangan  random r (jika 𝑞 𝑘 ≤ 𝑟 dan 𝑞 𝑘 + 1 > 𝑟 ,  maka  pilih  kromosom  ke (k+1) sebagai kandidat induk. Hasil bilangan random setiap individu ditunjukan Tabel 3.
Tabel 3. Bilangan Random Setiap Individu Individu ke- Bilangan Random 7 0,288 6 0,298 10 0,299 9 0,339 1 0,367 4 0,519 3 0,539 8 0,734 5 0,769 2 0,991
Bilangan  random  pertama  yang  dihasilkan  adalah  0,401,  sehingga  individu  ke-1 dipilih  sebagai  induk  pertama.  Bilangan  random  kedua  yang  dihasilkan  adalah  0,530, sehingga individu ke-4 dipilih sebagai induk ke-2.

## Langkah 5 Persilangan (crossover)
Langkah crossover dilakukan  untuk  menghasilkan  kromosom  anak  dari  dua  buah induk, dimana kromosom anak yang terbentuk ( offspring ) ini akan mewarisi sebagian sifat dari induknya. Metode yang digunakan dalam proses crossover ini adalah Partial-Mapped Crossover (PMX).  Contoh  perhitungan  proses  persilangan  dengan  menggunakan  metode PMX adalah sebagai berikut:

## Pilih posisi untuk menentukan substring secara acak

## Tabel 4. Penentuan Posisi Substring Secara Acak
Induk Ke- Stasiun Kerja 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 1 17 11 19 18 7 6 10 9 1 4 3 14 15 8 5 16 13 12 2 4 16 1 5 4 10 6 7 19 8 3 13 18 2 17 12 9 11 15 14
Tukar substring diantara induk

## Tabel 5 Hasil Pertukaran Substring
Protochild Ke- Stasiun Kerja 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 1 17 11 19 18 7 6 7 19 8 3 13 18 2 8 5 16 13 12 2 4 16 1 5 4 10 6 10 9 1 4 3 14 15 17 12 9 11 15 14

## Tentukan hubungan mapping
6 7 19  8  3  13  18 2 6  10 9 1  4 3 14  15
Hasil mapping: 7 – 10; 19 – 9; 8 – 1; 3 – 4 – 13; 18 – 14; dan 2 – 15

## Tentukan kromosom keturunan dengan mengacu kepada hasil mapping
Tabel 6. Hasil Keturunan
Anak Ke- Stasiun Kerja 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 1 17 11 9 14 10 6 7 19 8 3 13 18 2 1 5 16 4 12 15 4 16 8 5 13 7 6 10 9 1 4 3 14 15 17 12 19 11 2 18

## Langkah 6 Mutasi (mutation)
Proses  mutasi  dilakukan  untuk  mencegah  kehilangan  total  materi  genetika  setelah  proses reproduksi dan persilangan yang berperan untuk menggantikan gen yang hilang dari populasi akibat seleksi  yang  dilakukan. Teknik  mutasi  yang digunakan dalam penelitian ini adalah swap mutation. Pada proses ini dilakukan perpindahan kromosom untuk stasiun kerja ke-5 dan ke-16. Hasil proses mutasi ditunjukan pada Tabel 7.

## Tabel 7. Proses Mutasi
Individu Ke- Stasiun Kerja 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 1 17 11 9 14 16 6 7 19 8 3 13 18 2 1 5 10 4 12 15 4 16 8 5 13 19 6 10 9 1 4 3 14 15 17 12 7 11 2 18

## Langkah 7 Perulangan
Tahapan terakhir dalam penelitian dengan menggunakan algoritma genetika adalah dengan melakukan  proses  sebelumnya  secara  berulang  hingga  didapatkan  kondisi  dimana  nilai fitness yang dihasilkan tidak lagi mengalami perubahan yang signifikan ( steady state ).
Tabel 8. Hasil Solusi Optimal dengan Algoritma Genetika
Stasiun
Kerja 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Fitness Solusi 6 4 12 19 14 16 11 13 15 18 7 5 8 10 1 2 3 9 17 9019
Iterasi  yang  dipilih  dengan  menggunakan  algoritma  genetika  adalah  iterasi  yang memiliki total fitness terbesar (dalam kasus ini biaya terkecil). Setelah mendapatkan urutan
departemen maka dapat dirancang layout usulan perusahaan dan tidak lupa menambahakan departmen gudang barang jadi, layout usulan dapat dilihat pada gambar 3.

## PENUTUP

## Simpulan
Layout usulan yang dihasilkan dengan metode algoritma genetika dapat memberikan beberapa  perubahan  dalam  tata  letak  lokasi  dari  pada  teta  letak  sebelumnya.  Jarak  antar departemen  untuk aliran material menjadi  lebih pendek  dari  layout sebelumnya. Penataan tata letaknya dilakukan berdasarkan hubungan kedekatan proses produksi dan membuat area kosong pada layout awal dapat berkurang. Pada layout usulan terdapat departemen tambahan yaitu gudang barang jadi dan penempatan departemen tambahan tersebut telah sesuai dengan urutan  proses  produksi.  Total  jarak  perpindahan  material  yang  terjadi  pada  layout  usulan yaitu 1548,565 meter, sedangkan pada layout awal yaitu 1902,875 meter, sehingga efisiensi yang layout usulan adalah sebesar 18,62%. Dilihat dari hasil rancangan layout usulan dan efisiensi  total  jarak  perpindahan  yang  terjadi  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma genetika  dapat  menghasilkan  total  jarak  perpindahan  material  yang  lebih  baik  dari  layout awal yang digunakan perusahaan.

## Gambar 3. Layout Usulan

## Saran
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  mempertimbangkan  sistem cellular manufacturing, dimana berdasarkan beberapa literasi menyebutkan bahwa metode tersebut efektif dapat menurunkan biaya produksi, memperlancar aliran proses produk serta
mengurangi  waste  produksi.  Selain  itu,  perlu  dilakukan  proses  simulasi  proses  produksi untuk melihat apakah layout usulan yang diberikan dapat berjalan dengan lancar atau tidak sebelum diterapkan pada sistem produksi yang sebenarnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Apple, J. M. (1990). Tata Letak Pabrik dan Perpindahan Bahan. Bandung: ITB.
Casban, & Nelfiyanti. (2019). Analisis Tata Letak Fasilitas Produksi dengan Metode FTC dan ARC untuk Mengurangi Biaya Material Handling. Jurnal Penelitian dan Aplikasi Sistem & Teknik Industri (PASTI) , 262-274.
Chandra, S. L., Bendi, K. J., Sunarni, T., & Budiarto, D. (2019). Rancangan Tata Letak Fasilitas Produksi  Produk  Rehabilitasi  dengan  Algoritma  Genetika  (Studi  Kasus  PT  Shima  Prima Utama). Jurnal TIARSIE , 73-78. Ihsan,  T.,  &  Rochman,  D.  D.  (2014). Usulan  Perancangan  Tata  Letak  Fasilitas  Laboratorium dengan menggunakan Metode Graph Based Construction dan Algoritma CORELAP di PT Pertamina EP UBEP Jambi. Bandung: Universitas Widyatama. Mirjalili, S. (2019). Evolutionary Algorithm and Neural Networks (Theory and Applications). New York: Springer Publishing.
Purnomo, H. (2004). Pengantar Teknik Industri. Graha Ilmu: Yogyakarta.
Rajak,  S.  (2018). Optimasi  Tata  Letak  Fasilitas  Produksi  menggunakan  Algortima  Genetika. Yogyakarta: Program Pascasarjana Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia. Rifai, A. P., Kusumaningsih, D. A., Syahrizad, A., Adriani, A., Hediandra, F. H., Ramadhana, I., . . . Abdilah, S. H. (2023). Perancangan Tata Letak Fasilitas Industri Bakery dengan Pendekatan Model Single Row dan Double Row Layout. Jurnal Penelitian dan Aplikasi Sistem & Teknik Industri (PASTI) , 1-12.
Rochman,  D.  D.,  &  Ferdian,  R.  (2013).  Penjadwalan  20  Job  8  Mesin  dengan  Metode  Genetic Algorithm  (GA). Spektrum  Industri  (Jurnal  Ilmiah  Pengetahuan  dan  Penerapan  Teknik Industri, 11 (2), 117-242.
Rojas, G. S., & Torres, J. F. (2006). Genetic Algorithm for Designing Bank Office Layouts. 19th International Conference on Production Research.
Suprayogi, D. A., & Mahmudy, W. F. (2015). Penerapan Algoritma Genetika Traveling Salesman Problem  with  Time  Window:  Studi  Kasus  Rute  Antar  Jemput  Laundry. Jurnal  Buana Informatika, 6 (2), 121-130.
Suratno,  T.,  Rarasati,  N.,  &  Gusmanely,  Z.  (2019).  Optimization  of  Genetic  Algorithm  for Implementation  Designing  and  Modeling  in  Academic  Scheduling. Section  EKSAKTA: Berkala Ilmiah Bidang MIPA , 17-24.
Wignjosoebroto, S. (2009). Tata Letak Pabrik dan Pemindahan Bahan. Surabaya: Guna Widya.