## PENDEKATAN ALGORITMA GENETIKA DALAM UPAYA OPTIMALISASI  PENJADWALAN  DI PT. NUANSA INDAH
Haider Ali Hatim, Fandi Ahmad Teknik Industri, Universitas Islam Jakarta, Jalan Balai Rakyat No.64, Utan Kayu, Jakarta Timur, 13120 Email: ali.xvr@outlook.com

## ABSTRAK
Dari hasil observasi diketahui penjadwalan proses produksi pada industri Pengecatan di PT. Nuansa Indah memiliki kendala, terutama dalam melakukan pengaturan dan penjadwalan pekerjaan sehingga masih ditemuinya kesulitan dalam memenuhi tenggat waktu pengiriman yang diinginkan konsumen. dengan variasi jenis barang mencapai 30 jenis. Setiap jenis barang akan melalui 15 proses yang terkelompok dalam 4 tahapan yang harus dilakukan secara berurut. Adanya limitasi fleksibilitas proses pada keempat tahapan ini menyebabkan masalah penjadwalan menjadi kompleks.
Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan menerapkan dua metode dispatching rule , yaitu SPT ( shortest processing time ) dan EFT ( earliest finish time ). Kombinasi kedua metode ini dituangkan ke  dalam suatu algoritma multiproduct-multistage dan diaplikasikan pada inisialisasi solusi. Dari inisialisasi solusi ini dihasilkan penjadwalan awal untuk masing-masing tahapan. Dari hasil penelitian diketahui bahwa optimasi penjadwalan menggunakan pendekatan Genetic Algorithm menunjukkan pengurangan makespan sebesar 17090 detik atau 20.2385%.
Kata kunci: Penjadwalan, Flexible Flow Shop, Multiproduct, Multistage, Dispatching Rule , Algoritma Genetika

## ABSTRACT
From the observation, it is known that the scheduling of the production process in the Painting industry at PT. Nuansa Indah has problems, especially in managing and scheduling work, so she still encounters difficulties in meeting the delivery deadlines that consumers want. with a variety of types of goods reaching 30 types. Each type of goods will go through 15 processes that are grouped into 4 stages that must be carried out sequentially. The limitation of process flexibility at these four stages causes the scheduling problem to be complex.
This study  uses a qualitative approach by applying two dispatching rule methods, namely SPT (shortest processing time) and EFT (earliest finish time). The combination of these two methods is poured into a multiproduct-multistage algorithm and applied to the initialization of the solution. From the initialization of this solution, the initial scheduling for each stage is generated. From the research results, it is known that the scheduling optimization using the Genetic Algorithm approach shows a reduction in makespan of 17090 seconds or 20.2385%.
Keywords: Scheduling, Flexible Flowshop, Multi Product, Multistage, Dispatching Rule, Genetic Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Latar belakang Persaingan di dunia perindustrian manufaktur saat ini tidak hanya berputar pada masalah mutu dan harga, namun juga pada masalah pengiriman. Ketiga faktor ini sering diistilahkan sebagai QCD yang terdiri  dari quality, cost dan delivery.
Beberapa masalah yang kerp kali terjadi dan dinilai cukup penting dalam mencapai
kesuksesan perusahaan terdapat pada permasalahan delivery yang kuncinya adalah bagaimana mengupayakan aktifitas penjadwalan pekerjaan ( jobs )  dan  pengaturan, supaya  pesanan  yang ada dapat  diselesaikan sesuai dengan waktu dan perjanjian yang telah disepakati, lebih lanjut setiap sumber  daya yang  ada  dapat  di optimalkan serta dimanfaatkan. Aktivitas yang dapat dijalankan untuk    menggapai  tujuan  yakni  dengan
P-ISSN: 2355-2085
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
melakukan kegiatan  penjadwalan dalam setip proses yang direncanakan. Penjadwalan proses produksi  bisa dikatakan optimal ketika  dapat meminimalisir  waktu  diam  ( idle time )  yang terjadi pada sektor atau divisi dalam proses dan mengecilkan jumlah  aliran produk yang  pada tahap pengerjaan ( work in process ).
Kegiatan penyusunan jadwal ( scheduling) merupkan upaya pengidentifikasian langkah  dari suatu produk yang dilakukan secara menyeluruh yang didalamnya melibatkan lebih dari satu mesin. memperkacil makespan akan  berimplikasi pada minimnya waktu diam ( idle time) ketika saat produksi berjalan  sehingga  nantinya barang yang  dihasilkan akan selesai dengan kurun  waktu  lebih singkat.  Kategori baik tidaknya  pelaksanaan penjadwalan baiknya didasarkan pada   tujuan dalam upaya memuaskan  pelanggan  danjuga menciptakan efektifitas  biaya  yang dikeluartkan oleh perusahaan  (Latif et al,2017).  Algoritma Genetika mencoba untuk terus mengoptimalkan proses dan juga meminimalisir  terjadinya  hambatan pada proses,  total waktu dari langkah produksi dan total waktu keseluruhan produksi, waktu alir produksidan waktu produksi. Dengan  adanya pemanfaatan  serta  perumusan  jadwal  yang dilakukan secara efektif diharapkan keseluruhan  penjadwalan  dikerjakan dengan lebih tepat waktu serta didukung oleh sumber daya yang efesien (Alfiando,2017).
PT. Nuansa Indah merupakan perusahaan pengecatan yang memproduksi cover body sepeda motor Honda tipe Supra X 125. Dan sejak tahun 2014 PT. Nuansa Indah dipercaya oleh  Astra Daihatsu untuk melakukan pengecatan pada side body moulding (SBM) dan part Guand frt bumper fp d22d depan belakang. Seiring berjalan waktu, PT. Nuansa Indah mendapatkan  permintaan membuat front body pada motor Honda Beat sampai saat ini.  Sebagai perusahaan manufaktur  yang  bergerak  pada segmentasi pengecatan, PT.  Nuansa Indah memiliki permasalahan dalam penjadwalan produksi sehingga sering kesulitan  dalam memenuhi tenggat waktu pengiriman yang diinginkan konsumen  dan sampai sekarang, tidak ada pendekatan  metode baku dimanfaatkan  untuk menyusun  jadwal produksi. Karena pada kenyataan dilapangan bagian  produksi menjadwalkan kegiatan produksinya  hanya
secara trial and error atau  berdasarkan pengalaman.  Hal tersebut berimpikasi pada timbulnya masalah terutama pada saat penguraian beban tugas dan pembagian besaran sumber daya  karena tidak mengindahkan kemampuan   sumber  daya (resource) dengan  teliti dan rasional. Permasalahan ini diperparah adanya kompleksitas antara beberapa proses yang memiliki karakter proses dan kemampuan berproduksi yang berbeda di dalam satu lini antrean proses.
Kemudian hal lain yang dihadapi adalah keterbatasan fleksibilitas  dalam  proses produksi. Pada tahapan kesatu, yaitu proses persiapan, proses produksi dilakukan dengan bantuan seperangkat peralatan. Setiap tipe barang memiliki spesifikasi yang mempunyai keunikan  antara dengan tipe lainnya. Demikian pula dengan proses di tahapan ketiga, yaitu proses pengeringan, yang memiliki suhu yang mempunyai diferensiasi untuk  tiap jenis  barang. Pergantian alat maupun set mesin akan mengakibatkan bertambahnya waktu idle sehingga berpotensi menimbulkan keterlambatan apabila pengaturan pergantian tipe barang tidak dilaksanakan. Jumlah pesanan yang bervariasi dan waktu proses yang berbeda antara satu tipe dengan tipe yang lain dan perbedaan waktu proses antara tahapan yang satu dengan tahapan yang lain membuat penjadwalan sulit untuk dilakukan.
Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mendapatkan suatu penjadwalan produksi yang tepat guna optimasi penggunaan sumber daya (resource) yang dimiliki sesuai dengan kesepakatan waktu pengiriman yang telah ditetapkan. Perhitungan dan penyusunan jadwal produksi akan dilakukan dengan memanfaatkan metode Algoritma Genetika yang diaplikasikan dengan menggunakan perangkat lunak MATLAB R2016b.  dan diharapkan dari penelitian  dapat membuat suatu model penjadwalan produksi yang tepat dan sesuai.  Kemudian  membuat suatu penjadwalan  produksi yang terintegrasi untuk semua produk dalam semua proses produksi, sehingga mempercepat dilakukannya penjadwalan produksi.
2. TINJAUAN PUSTAKA
Penjadwalan ( scheduling )  merupakan, pendefinisian langkah dalam  pemprosesan
produk  yang dilakukan  dengan menyeluruh kemudian di proses  dengan  mesin  mesin yang lain.  Perancangan  jadwal  juga dapat  diartikan sebagai  langkah  pemberian besaran  sumber daya untuk menjadwalkan  beberapa  tugas dalam kun waktu periode tertentu (Tampubolon, 2021). Masalah penjadwalan sangat erat kaitannya dengan  keterlibatan  sejumlah komponen yang terkadang lebih sering disebut dengan ungkapan job. Job sendiri masih merupakan kumpulan dari  beberapa  elemen dasar aktivitas atau operasi.  Pada setiap kegiatan atau operasi membutuhkan  jumlah  sumber daya tertentu didalam suatu  periode tertentu yang lebih dikenal dengan waktu proses, sumber daya yang dimaksud dalam hal ini juga melingkupi elemen lain  diantaranya  waktu tunggu,  mesin, transportasi, dan elemen pendukung lain. Kurang akurat  nya penjadwalan adalah suatu  hal yang biasa terjadi, terutama  dalam organisasi atau perusahaan dimana kenyataannya masih  terdapat sejumlah sumber daya yang terbatas   namun seakan dipaksa untuk menyelesaikan beberapa  pekerjaan sekaligus, namun optimalisasai dalam proses produksi bukanlah suatu keniscayaan, salah satunya dengan memanfaatkan Flexible Job Shop (FJSP)  yang merupakan  pengembangan dari job shop yang didalam konsepnya  terdapat beberapa  mesin yang digunakan secara bersamaan untuk  memproses suatu  pekerjaan (Tampubolon, 2021)  &  (Krisnanti & Sudiarso, 2012).
Dari  beberapa  definisi  sebelumnya, maka dapat dikatakan terdapat dua elemen pada saat kegiatan  penjadwalan  berlangsung, yakni langkah-langkah pekerjaan (s equence job ) yang menginformasikan  jalan keluar tebaik  serta pembagian besaran  sumber daya ( resources ). Jenis  sumber daya yang dimaksud  merupakan jenis kualitatif dan kuantitatif, yaitu terdiri dari tipe  apa  serta banyaknya sumber daya yang dimiliki.  Permintaan proses  ( job order) yang didapatkan kemudian  diuraikan dalam model kebutuhan  dari  sumber daya, waktu proses, waktu dimulai hingga kepada waktu berakhirnya proses.
Suatu  alur  proses  pekerjaan  didalam perusahaan  pada  intinya adalah  saling  terkait dan dapat diterjemahkan dalam suatu bentuk prosedur yang di taati bersama. Dengan harapan jika setiap pegawai  dapat  melakukan pekerjaannya  sesuai penjadwalan yang telah
ditetapkan dan sesuai  dengan tahapan, harapannya dapat  mendukung perusahaan dalam upaya  memenangkan persaingan dengan cara  menghasilkan  barang    terbaik sesuai penjadwalan (Putri et al., 2018).
Adanya masalah  dalam  upaya penyusunan jadwal merupakan fenomena yang  hanya bersumber dari pengalokasian  dan dengan pendekatan  model matematis diharapkan dapat membantu dalam menentukan jalan keluar yang paling  optimal.  jenis  serta  model  penjadwalan yang nantinya akan menghasilkan suatu strategi perumusan masalah yang sistematik,  ditambah dengan  jalan keluar  yang diharapkan,  dalam menyelesaikan masalah penjadwalan  dapat memnfaatkan pendekatan yang  dikenal  sebuah model sederhana serta  umum digunakan pemanfaatan nya secara secara luas yakni peta Gantt ( Gantt chart ) dimana gambar grafik tersebut merupakan  keterkaitan  antara alokasi sumber daya yang di bandingkan dengan  waktu yang tersedia.
Penjadwalan yang kurang optimal terutama dalam konsep make to order dapat diakibatkan karena kurang  tepatnya  tataletak terutama dalam  penempatan  fasilitas  proses  produksi yang pada akhirnya mengakibatkan produktifitas menjadi tidak sesuai dengan target (Havi et al., 2018), hal ini dapat ditemui karena terjadi ketidak lancaran alur proses pada saat produk di produksi  ,  maka  perumusan penjadwalan menjadi hal yang urgent untuk dilakukan dalam upaya menciptakan optimalisasi (Adiyanto & Clistia, 2020). Dalam penyusunan penjadwalan yang optimal, suatu organisasi atau perusahaan dapat memanfaatkan pendekatan algoritma genetika, yang langkahnya  dapat dimulai dengan mencoba menginisialisasi data yang membentuk individu. Untuk selanjutnya mencoba menghitung nilai fitness yang terdapat pada  tiap individu, untuk kemudian  diseleksi untuk memilih fitness terbaik  yang ada pada individu  (Satriyanto, 2017) & (Muhammad Fachrie, 2021). Algoritma genetika termasuk  dalam kategori  rumpun Evolutionary Algoritm. GA lebih berdasarkan kepada konsep genetika serta fenomena  seleksi.  Tiap elemen dasar genetika alam adalah: mutasi  reproduksi  dan crossover , setiap  elemen ini yang dimanfaatkan  dalam prosedur GA. Pendekatan algoritma banyak dimanfaatkan, terutama dalam upaya penyelesaian masalah kombinatorial seperti TSP, VRP, crew scheduling untuk airline
P-ISSN: 2355-2085
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
hingga  kepada penyelesaian permasalahan kontrol. GA merupakan pioneer dalam pendekatan Metaheuristik. Banyak algoritma yang belakangan muncul mengadopsi beberapa langkah dari GA.
Pada pendektan evolution-based normalnya berupa  pembangkitan beberapa  populasi  yang terdapat dalam masalah optimasi yang dijadikan solusi awal. Dengan langkah-langkah  tertentu seperti mutasi, seleksi, dan crossover pada akhirnya  akan manghasilkan  keluaran  dari problem optimasi yang dihadapi. GA termasuk temuan penting dalam bidang optimasi, di mana suatu algoritma diciptakan dengan meniru mekanisme evolusi dalam perkembangan makhluk hidup. Dalam GA prosedur pencarian hanya didasarkan pada nilai fungsi tujuan, tidak ada pemakaian gradient atau teknik kalkulus.
Dasar dari pendekatan algoritma genetika dapat dimanfaatkan  untuk  mencari nilai tertinggi dari  parameter  dengan  cangkupan yang  lebih  besar dengan pemilihan parameter yang lebih optimal yaitu  dengan cara pemanfaatan  algoritma genetika (Wang et al, 2013 dalam Alfandianto et al,2017). Meskipun begitu  bukan berati pendekatan ini sempurna, Algoritma genetika mempunyai sejumlah kekurangan, seperti  ketika memilih  parameter yang kurang tepat maka akan berimplikasi pada lemahnya  keakuratan data  yang  disajikan. Permasalahan  lain  yang  cap  kali terjadi   pada algoritma genetika ialah ketika mendapatkan cara  atau  cra lain  yang  baik  setelah  bebrrpa tahapan langkah selanjutnya  dilakukan pengulangan, konsep ini diharapkan  dapat minimalisir  kerugian dengan  cara  memilih parameter yang tepat. (Alfandianto et al,2017) menyebutkan  beberapa hal  dalam  kegiatan menyusun algoritma genetika yaitu:
1. Inisialisasi populasi awal ialah suatu metode dalam upaya   mendapatkan kromosom-kromosom awal. nilai keseluruhan  individu  yang terdapat dalam  populasi awal merupakan masukan dari pengguna. Setelah nilai keseluruhan  individu pada populasi awal didapatkan, kemudian dibangkitkan inisialisasi kepada kromosom yang ada  pada populasi tersebut. 2. Melakukan Pengkodean Individu karena beberapa  pendefinisian  penting perlu  diperhatikan dalam upaya meng interpretasikan  setiap  individu untuk
membangun penyelesaian masalaha dengan  pendekatan algoritma genetika 3. Kegunaan kegiatan  evaluasi dalam pendekatan  algoritma genetika adalah sebuah  upaya  yang  didalamnya memberikan penilaian terhadap kromosom agar   selanjutnya  dijadikan dasar    dalam  upaya mencari   nilai optimasi  terbaik  pada algoritma genetika
4. Nilai fitness yang dikembangkan dalam proses seleksi  memanfaatkan roda rolet, atau dengan langkah  menghitung  nilai fungsi objektif    kemudian  dibagi dengan total fungsi objektif.
5. Melakukan Proses Seleksi  dimana didalamnya merupakan proses penentuan induk untuk  kemudian dilakukan pengulangan. 6. crossover atau Pindah silang didalamnya terdapat proses  dalam upaya  menghasilkan  kromosom baru yang berasal dari dua kromosom induk dengan  cara  mengkombinasikan  tiap tiap  bagian informasi dari kromosom. Kromosom baru dihasilkan dari crossover yang disebut anak kromosom.
7. Mutasi  ialah kegiatan merubah  dengan cara random besaran nilai  dari satu maupun  beberapa gen yang terdapat didalam suatu kromosom. Mutasi merupakan  operator algoritma genetika ydengan tujuan untuk membentuk individu yang baik atau memiliki kualitas  dibandingkan dengan individu yang lain. Mutasi dikombinasikan dengan anak kromosom yang terbentuk dengan jumlah gen setiap kromosom, dengan harapan  terdapat  kromosom yang berasal dari dari gen pada populasi yang akan bermutasi.
8. Total keseluruhan  kromosom yang mengalami mutasi pada suatu populasi bergantung pada  oleh parameter mutation rate .  Dimana didalamnya dikerjakan  dengan  cara mensubtitusi gen dengan suatu nilai baru yang didapatkan setelah offspring.

## 9. METODE PENELITIAN
Peneliti menggunakan pendekatan kualitatif,  dimana didalamnya mencoba
mengumpulkan data serta fenoma riil  hasil temuan pada saat observasi lapangan seperti data pesanan konsumen, data kapabilitas mesin, workstation, waktu baku produksi serta waktu penyetelan saat penggantian job. kemudian di lengkapi dengan studi literatur, dan berdasarkan data yang ada peneliti mencoba membuat model algoritma untuk permasalahan yang diteliti  untuk kemudian data tersebut diolah dengan menggunakan bantuan software  MATLAB  dan selanjutnya membandingkan penjadwalan yang dilakukan saat inisialisasi solusi dengan penjadwalan baru yang menggunakan metode Algoritma Genetika. Sehingga dapat diketahui penjadwalan yang paling optimal. Sebagai rujukan bagi perusahaan.

## 10. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini memiliki type pekerjaan flexible flow shop di mana barang yang diproses harus melalui beberapa tahapan (stage) dengan mesin-mesin yang disusun secara paralel. Fungsi tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan minimum makespan (Cmax). Makespan adalah rentang waktu yang dibutuhkan untuk memproses pekerjaan yang dimulai pada waktu RT dan diselesaikan pada waktu FT.
Untuk penelitian ini, data pemesanan diambil dari data  pemesanan untuk pengiriman bulan Agustus. Proses produksi terhadap pesanan ini dilakukan pada akhir bulan Juli dan awal bulan Agustus di mana total hari kerja normal yang tersedia berjumlah 31 hari. Data pemesanan selengkapnya dapat dilihat pada tabel.
Tabel 1. Jumlah Pesanan pada Agustus Tipe Produk Jumlah Pesanan 1 100 2 10 3 160 4 120 5 115 6 65 7 27 8 25
9 25 10 45 11 106 12 90 Sumber: Data diolah
Dari  data pemesanan yang ada, dilakukan inisialisasi solusi untuk mendapatkan penjadwalan awal yang akan dioptimasi pada langkah selanjutnya. Pada tahap inisialisasi solusi ini, jumlah pemesanan setiap jenis barang dibagi dan diambil secara sampling yang merepresentasikan jumlah barang yang akan diproses selama 5 hari kerja. Angka pada data tersebut dibulatkan ke angka terdekat. Kondisi yang digunakan pada penjadwalan adalah sebagai berikut:
1. Setiap mesin/ workstation hanya mengerjakan satu unit barang pada satu
2. waktu dan tidak dapat diselingi oleh pekerjaan lain (non preemptive).
3. Tidak ada kendala dalam ketersediaan material.
4. Kondisi mesin dianggap stabil.
5. Waktu proses (processing time) sudah termasuk waktu set up.
Tahapan yang dilakukan dalam melakukan inisialisasi solusi adalah sebagai berikut:
1. Menetapkan metode penjadwalan.
2. Menyusun penjadwalan.
3. Menghitung makespan.
Tabel 2. Data Pesanan Untuk Inisialisasi Solusi Tipe Produk Jumlah Pesanan 1 7 2 1 3 12 4 5 5 10 6 3 7 4 8 4 9 6 10 8
P-ISSN: 2355-2085
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
11 11 12 5 Sumber: Data diolah Dari algoritma inisialisasi solusi ini akan dibuatkan program penjadwalan dan perhitungan sebagai dasar penetapan nilai fitness fungsi tujuan pada program yang menggunakan Genetic Algorithm . Verifikasi Program Verifikasi Program Verif Tujuan dari verifikasi program adalah untuk memastikan bahwa program telah dibuat dengan benar sesuai dengan algoritma yang ditetapkan dengan cara: 1. Verifikasi program ini hanya dilakukan terhadap algoritma yang digunakan pada inisialisasi solusi. 2. Verifikasi program dilakukan dengan membandingkan penjadwalan dan perhitungan yang dilakukan secara manual dengan penjadwalan dan perhitungan yang dihasilkan oleh program Penjadwalan dan perhitungan manual dilakukan dengan menggunakan piranti Microsoft Excel.

## Penjadwalan dan Perhitungan Manual Penjadwalan tahapan 1
Penjadwalan tahapan 1 dimulai dengan menghitung total waktu proses setiap job. Total waktu proses adalah jumlah perkalian antara jumlah unit pesanan pada job tertentu dengan standard time job tersebut .

## Tabel 3. Data total waktu proses pada tahap I
Job  Jumlah Waktu Baku Total Waktu Proses (i) (Jm) (Sti) (Pti=Sti*Jm) (1) 7 2331 16317 (2) 1 1684 1684 (3) 12 2538 30456 (4) 5 2276 11380 (5) 10 1790 17900 (6) 3 2895 8685
(7) 4 1829 7316 (8) 4 1527 6108 (9) 6 1629 9774 (10) 8 1856 14848 (11) 11 2238 24618 (12) 5 2856 14280 Sumber: Data diolah Dari data pada lampiran 2, dilakukan pemeringkatan job berdasarkan total waktu proses dimulai dari total waktu proses terkecil seperti pada tabel dibawah ini
Tabel 4. Peringkat Job berdasar total waktu proses pada tahapan 1 Job  Jumlah Waktu Baku Total Waktu Proses (i) (Jm) (Sti) (Pti=Sti*Jm) (2) 1 1684 1684 (8) 4 1527 6108 (7) 4 1829 7316 (6) 3 2895 8685 (9) 6 1629 9774 (4) 5 2276 11380 (12) 5 2856 14280 (10) 8 1856 14848 (1) 7 2331 16317 (5) 10 1790 17900 (11) 11 2238 24618 (3) 12 2538 30456 Sumber: data diolah
Berdasarkan data  tabel  4  diatas selanjutnya    dilakukan penugasan job pada setiap workstation dimulai dari job dengan urutan pertama untuk workstation m1, urutan kedua untuk workstation m2, urutan ketiga untuk workstation m3, urutan keempat untuk
workstation m1 dan seterusnya. Hasil penugasan job pada setiap mesin seperti pada tabel di bawah ini.
Tabel 5.  Urutan Pengerjaan Job Pada Tahapan 1 Workstation Urutan Pengerjaan Job m1 2 6 12 5 m2 8 9 10 11 m3 7 4 1 3 Sumber: Data diolah
Penjadwalan Tahap 2 Untuk menyusun penjadwalan tahapan 2, terlebih dahulu dilakukan pemeringkatan terhadap FT semua unit yang dikerjakan oleh workstation m1, m2 dan m3 pada tahapan 1. Pemeringkatan dimulai dari unit dengan nilai FT terkecil seperti pada lampiran 5. Langkah selanjutnya adalah memasukkan lima unit yang memiliki FT terkecil ke workstation m1, m2, m3, m4 dan m5 seperti pada tabel di bawah ini.
Tabel 6.  Urutan Pengerjaan Job Pada Tahapan 2 No Job, Unit FT Tahap 1 Workstation 1 (8,1) 1527 m1 2 (2,1) 1684 m2 3 (7,1) 1829 m3 4 (8,2) 3054 m4 5 (7,2) 3658 m5 Sumber: Data diolah
Langkah selanjutnya adalah menghitung FT tahapan 2  untuk setiap job yang sudah terjadwal. Finish time (FT) unit ke-1 dari setiap workstation pada tahapan 2.
Tabel 7.  Finish Time Unit ke-1 Pada Tahap 2
Job,
FT Standard FT Workstation
Unit  Tahap 1 Time (ijk2) (ijk2) (8,1)  1527 1245 2772 m1 (2,1)  1684 1298 2982 m2 (7,1)  1829 1376 3205 m3 (8,2)  3054 1245 4299 m4 (7,2)  3658 1376 5034 m5 Sumber: Data diolah Berdasarkan hasil pemeringkatan di atas, dapat dilihat bahwa workstation m1 lebih dahulu menyelesaikan pekerjaannya diikuti oleh workstation  m2, m3, m4 dan m5. Untuk unit kedua yang akan dikerjakan di workstation m1, diambil unit kedelapan dari lampiran 5, unit keenam untuk m2, unit ketujuh untuk m3, unit kedelapan untuk m4, dan unit ketujuh untuk m5. Setelah itu, hasil perhitungan FT tersebut diurutkan kembali seperti untuk mendapatkan unit ketiga yang akan dikerjakan. Pengulangan kegiatan ini dilakukan sampai semua unit terjadwal.
Dari data tersebut, dipilih tiga unit dari tiga job berbeda yang memiliki nilai FT terkecil. Ketiga unit tersebut dimasukkan ke mesin m1, m2 dan m3 seperti pada tabel di bawah ini.
Tabel 8. Penetapan Unit Pertama Pada Tahap 3
Job, Unit FT (ijk2) Workstation (8,1) 2772 m1 (2,1) 2982 m2 (7,1) 3205 m3 Sumber: Data diolah
Tujuan dari metode di atas adalah untuk menempatkan unit dari job yang sama pada mesin-mesin di tahapan 3 secara berurut. Pengulangan langkah ini Job (i), dilakukan sampai semua unit terjadwal.
Langkah selanjutnya adalah menghitung FT tahapan 3 sesuai dengan persamaan 5.2 untuk setiap job yang sudah  terjadwal. Nilai
FTijk3 tersebut dibandingkan dengan FT unit selanjutnya dengan job yang sama dari tahapan 2 atau FTi(j+1)k2.

## Penjadwalan Tahap 3
Untuk penjadwalan tahapan 3, dilakukan pemeringkatan terhadap FT semua unit yang dikerjakan oleh workstation m1, m2, m3, m4 dan m5 pada tahapan 2. Pemeringkatan dimulai dari unit dengan nilai FT terkecil.

## Penjadwalan Tahap 4
Untuk menyusun penjadwalan tahapan 4, terlebih dahulu dilakukan pemeringkatan terhadap FT semua unit yang dikerjakan oleh workstation m1, m2  dan m3 pada tahapan 3. Pemeringkatan dimulai dari unit dengan nilai FT terkecil.

## Menghitung Makespan
Langkah selanjutnya dilakukan perhitungan makespan terhadap inisialisasi solusi. Diketahui:
 Max{FTijk4m} = 84443 (pada unit ke-12 dari job ke-3 padai tahapan 4)
 Min{RTijk4m} = 83579   (pada unit ke- 12 dari job ke-3 pada mesin m1 di tahapan 3)
 Min{RTijk3m} = 2772 (pada unit ke- 1 dari job ke-8 pada mesin m1 di tahapan 3)
 Min{RTijk2m} = 1527 (pada -1 dari job ke-8 pada mesin m1 di tahapan 2)
 Min{RTijmk1} = 0
Maka  Cmax = (84443- 83579)+(83579-2772)+(2772- 1527)+(1527-0) = 84443 detik
Hasil penjadwalan dan perhitungan secara manual ini dibandingkan dengan hasil penjadwalan dan perhitungan dengan menggunakan program. Data keluaran dari program dapat dilihat pada lampiran 9. Untuk selanjutnya, program ini akan menjadi
algoritma awal pada program penjadwalan dengan Genetic Algorithm.
Inisialisasi solusi, dilakukan optimasi dengan menggunakan metode Genetic Algorithm (GA). Pada penelitian ini, penerapan Genetic  Algorithm hanya dilakukan pada penjadwalan tahapan 1, untuk penjadwalan tahapan 2, tahapan 3 dan tahapan 4 akan mengikuti penjadwalan hasil GA sesuai dengan algoritma pada butir 4.2.2. Optimasi GA ini akan menggunakan piranti lunak MATLAB R2016b.
Penetapan Parameter Algoritma Genetika Parameter yang dimaksud dalam GA adalah  parameter kontrol GA, yaitu ukuran populasi (popsize), peluang crossover (pc) dan peluang mutasi (pm). ada beberapa rekomendasi yang bisa digunakan dalam penetapan parameter GA. Rekomendasi parameter tersebut seperti pada tabel di bawah ini.
Tabel 9. Rekomendasi Parameter Genetic Algorithm Kondisi popsize  pc Pm Keterangan Kawasan solusi cukup besar 50 0,6  0,001  Rekomendasi De Jong Rata-rata fitness setiap generasi digunakan sebagai indikator 30 0,95  0,01  Rekomendasi Grefenstette Fitness individu terbaik dipantau setiap generasi 80 0,45  0,01 Sumber: Data diolah Di samping itu, ukuran populasi sebaiknya tidak kurang dari 30 dengan argumentasi bahwa sampel mengikuti
P-ISSN: 2355-2085
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
distribusi normal.  Pada penelitian ini, ukuran populasi yang dipakai merupakan matriks dari jumlah mesin pada tahapan 1 yaitu 3 buah mesin dan jumlah job sebanyak 12, sehingga ukuran populasi adalah 36. Peluang mutasi dan peluang crossover masing-masing adalah 0.95 dan 0.01.  Dengan penetapan parameter tersebut, maka penelitian ini menggunakan parameter yang direkomendasikan oleh Grefenstette. Perhitungan makespan pada inisialisasi solusi adalah sebesar 84443 detik, sementara itu dengan penggunaan Genetic Algorithm dihasilkan  67353 pada iterasi ke 10. Pada iterasi ke-5 nilai makespan sudah turun menjadi 67630 atau sudah lebih bagus dari inisialisasi awal, akan tetapi saat running ke 30, 80 dan sebagian lainnya nilai makespan cenderung lebih tinggi dari inisialisasi awal.
Hal  ini dimungkinkan karena pada inisialisasi solusi telah terjadi proses optimasi sehingga peluang untuk berevolusi menjadi kecil. Untuk hal tersebut, perlu dipertimbangkan untuk mengubah parameter operasi genetika dengan parameter lain selain yang direkomendasikan oleh Grefenstette.
Penjadwalan Tahap 2
5.  KESIMPULAN
Dari hasil penelitian tentang pemodelan penjadwalan untuk proses produksi tipe flexible flow shop dengan algoritma genetika pada industri pengecatan untuk fungsi tujuan menurunkan makespan dapat disimpulkan bahwa Inisialisasi solusi dilakukan untuk menetapkan metode awal model penjadwalan sebagai dasar optimasi penjadwalan baru yang akan dikembangkan. Dengan kondisi proses yang memiliki banyak tahapan dan banyaknya variasi tipe barang, penjadwalan produksi dapat dilakukan dengan menggunakan metode dispatching rule yaitu memberikan penjadwalan di muka (schedule in advance) untuk memaksimalkan penjadwalan pada tahapan selanjutnya.
Jenis dispatching rule dapat dikombinasikan antara satu tahapan dengan tahapan berikutnya atas pertimbangan kondisi dan kendala yang dimiliki. Dalam penelitian ini, penggabungan metode SPT ( shortest processing time) dan EFT (earliest finish time) digunakan secara bersamaan sesuai dengan tujuan penjadwalan yaitu meminimalkan makespan.    Pengelompokan unit pesanan menjadi sebuah family dilakukan untuk
meminimalkan idle time sebagai akibat dari keterbatasan fleksibilitas proses pada kondisi tertentu.    Optimasi penjadwalan terhadap inisialisasi solusi dilakukan dengan menggunakan Genetic Algorithm untuk mendapatkan penjadwalan yang mendekati optimal. Hasil optimasi dengan menggunakan Genetic Algorithm menunjukkan pengurangan makespan sebesar 17090 detik atau 20.2385% dibandingkan dengan hasil penjadwalan pada inisialisasi solusi.

## DAFTAR PUSTAKA
Adiyanto, O., & Clistia, A. F. (2020). Perancangan Ulang Tata Letak Fasilitas UKM Eko Bubut dengan Metode Computerized Relationship Layout Planning ( Corelap ). Jisi , 7 (1), 49–56.
Alfandianto, A., Nugroho, Y. A., & Setiafindari, W. (2017). Penjadwalan produksi menggunakan pendekatan algoritma genetika di pt pertani (persero) cabang di yogyakarta. Jurnal Disprotek, 8(2).
Bayani, L., Herlina, L., & Febianti, E. (2017). Usulan Penjadwalan Produksi Pada Aliran Flow Shop dengan Algoritma Genetika untuk Meminimasi Makespan. Jurnal Teknik Industri Untirta.
Havi, N. F., Lubis, M. Y., & Yanuar, A. A.
(2018). Penerapan Metode 5S Untuk Meminimasi Waste Motion Pada Proses Produksi Kerudung Instan Di Cv .  Xyz Dengan Pendekatan Lean Manufacturing. Jurnal Integrasi Sistem Industri , 5 (2), 55–62. Krisnanti, R., & Sudiarso, A. (2012). Penjadwalan Mesin Bertipe Job Shop Untuk Meminimalkan Makespan Dengan Metode Algoritma Genetika (Studi Kasus Pt X). Simposium Nasional RAPI XI FT UMS , 60–65. Muhammad Fachrie, A. F. W. (2021). Model
Paralelisasi Algoritma Genetika Terpandu pada Sistem Penjadwalan. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 5 (3), 550–556.
Putri, R. K., Sutari, W., & Lalu, H. (2018). Perancangan Prosedur Pelatihan Pegawai Based Thinking Menggunakan Metode Business Process Improvement ( Studi Kasus : Universitas Xyz ). Jurnal Integrasi Sistem Industri , 5 (1), 27–36.

## Satriyanto, E. (2017). Penjadwalan Satpam
Jaga Dengan Algoritma Genetika.
Proxies , 1 (2), 81–87. http://entin.lecturer.pens.ac.id/Kecerdasa n Buatan/Buku/Bab 7 Algoritma Genetika.pdf.
Tampubolon, F. R. (2021). Penyelesaian
Penjadwalan Flexible Job Shop Untuk Minimasidue Windows Dengan Algoritma Genetika. Jurnal Indonesia
Sosial Sains , 2 (Juni), 894–903.