## JURNAL ILMIAH TEKNIK INDUSTRI
ISSN: 1412-6869 (Print), ISSN: 2460-4038 (Online) journal homepage: http://journals.ums.ac.id/index.php/jiti/index doi: 10.23917/jiti.v18i1.7683

## Pengembangan Algoritma Hybrid Flowshop Three- Stage Dengan Mempertimbangkan Waktu Setup
Dana Marsetiya Utama 1a ,Annisa Kesy Garside 1 , Wahyu Wicaksono 1
Abstract. Hybrid  flowshop  scheduling  is  one  topic  that  is  often  reviewed  by  researchers  at  this  time.  Hybrid flowshop  scheduling  is  the  development  of  problems  from  pure  flowshop.  Flowshop  problems  have  one machine at each stage. In this problem, each stage of operation has a machine that is arranged in parallel. This article  aims  to  discuss  the  issue  of  hybrid  flowshop  scheduling  at  three  stages  to  minimize  makespan.  Some previous studies discussed scheduling problems by considering setup time. However, such research is generally for the problem of pure flowshop. Therefore, a new algorithm is proposed to solve the problem. The proposed algorithm is developed from the Pour heuristic algorithm. Several experiments were conducted to determine the performance of the proposed algorithm. This study uses ten numerical experiments.  This experiment uses the number of jobs varying from 5 jobs to 50 jobs. The results of numerical experiments show that the proposed algorithm  has  better  performance  compared  to  some  other  algorithms.  The  proposed  method  produces  an effective solution if it is used to solve problems with a large number of jobs. .
Keywords: production scheduling, hybrid flowshop three stages, Pour algorithm, setup time .
Abstrak. Penjadwalan  hybrid  flowshop  adalah  salah  satu  topik  yang  sering  dikaji  oleh  peneliti  saat  ini. Penjadwalan hybrid  flowshop merupakan  pengembangan masalah dari  pure flowshop. Berbeda  dengan  kasus flowshop yang memiliki satu mesin di tiap tahapan.  Pada masalah ini, tiap tahapan operasi memiliki mesin yang dususun secara paralel.  Artikel ini bertujuan untuk membahas permasalahan penjadwalan hybrid flowshop three stage  untuk  meminimasi  makespan.    Beberapa  penelitian  terdahulu  membahas  masalah  penjadwalan  dengan mempertimbangkan  waktu  setup.  Namun,  penelitian  tersebut  umumnya  untuk  masalah  pure  flowshop.    Oleh karena  itu,  Algoritma  baru  diusulkan  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut.  Algoritma  usulan  dikembangkan dari  algoritma  heuristik  Pour.    Beberapa  percobaan  dilakukan  untuk  mengetahui  performansi  dari  algoritma usulan.  Penelitian ini menggunakan 10 percobaan numerik. Percobaan ini menggunakan jumlah job bervariasi dari  5 job sampai 50 job.  Hasil  percobaan numeric  menunjukkan algoritma usulan memiliki  perfomansi yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  beberapa  algoritma  lain.    Metode  usulan  menghasilkan  solusi  yang  efektif, apabila digunakan untuk menyelesaikan masalah dengan jumlah job yang besar.
Kata Kunci: penjadwalan produksi, hybrid flowshop three stages, algoritma Pour, waktu setup.

## I. P ENDAHULUAN
1
Penjadwalan produksi memiliki arti perencanaan  urutan  pengerjaan job  untuk mendapatkan  performa  yang  lebih  efektif  dan efisien (Harto dkk., 2016; Husen dkk., 2015; Ong, 2013).    Penjadwalan hybrid  flowshop  memiliki definisi  sama  dengan  penjadwalan pure flowshop.    Namun,  hybrid  flowshop  memiliki beberapa  mesin  paralel  pada stage  tertentu (Marichelvam dkk., 2014).  Penjadwalan produksi merupakan permasalahan yang masuk ke dalam
1 1 Jurusan Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang, Jl. Raya Tlogomas No. 246,
Malang, Jawa Timur 65144
* email: dana@umm.ac.id
Diajukan: 01-02-2019 Diperbaiki: 19-06-2019 Disetujui: 25-06-2019
lingkup non-polinomial  problem  (NP)  (Abdel- Basset  dkk.,  2018).  Sehingga,  jumlah job  akan berpengaruh  pada  waktu  komputasi  yang dibutuhkan ( Utama, 2019; Utama dkk., 2019).
Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang telah  membahas  tentang  permasalahan hybrid flowshop  dengan  waktu  setup  terpisah. Ebrahimi    dkk.  (2014)  menggunakan  algortima genetika untuk meminimasi makespan permasalahan hybrid flowshop dengan dependent setup time.  Ying dan Lin (2018) telah melakukan  penelitian  mengenai  permasalahan no-wait  hybrid  flowshop  with  setup  time menggunakan  algoritma metaheuristic  TPM dengan  fungsi  tujuan  minimasi makespan. Gómez-Gasquet  dkk.  (2012)  mengembangkan disain dari algortima metahuristic genetic untuk meminimasi makespan dengan dependent setup time.  Zandieh  dan  Karimi  (2011)  telah melakukan  penjadwalan  produksi hybrid
flowshop  dengan  waktu  setup  terpisah menggunakan  algoritma  metaheuristik genetika untuk meminimasi makespan.
Selain  itu,  beberapa  penelitian  terdahulu membahas tentang permasalahan pure flowshop  dengan  setup  time  terpisah. Allahverdi  dan  Al-Anzi  (2006)  membahas algoritma branch  and  bound  pada  kasus flowshop  three  stage  dengan  fungsi  tujuan minimasi makespan.    Ruiz  dan  Stützle  (2008) menggunakan  algoritma  heuristik  IG  ( Iterated Greedy)  untuk  meminimasi  makespan  dan tardiness.    Lin  dkk.  (2009),  dan  Proust  dkk. (1991),  telah  melakukan  penjadwalan pure flowshop  dengan  waktu  setup  dan  removel terpisah menggunakan algoritma DFFP. Aldowaisan dan Allahverdi (2004) dan Allahverdi dan  Aldowaisan  (2000)  telah  melakukan penjadwalan  produksi pure  flowshop  dengan waktu  setup  terpisah  menggunakan  algoritma heuristic no-wait  untuk  meminimasi  total complication  time.    Sedangkan  beberapa algoritma  metaheuristik  yang  sering  dipakai untuk menyelesaikan  kasus penjadwalan  adalah simulated  annealing  (Firdaus  dkk.,  2015;  Husen dkk., 2015), Artificial Immune System (Nasution dkk., 2017), dan CEGA (Widodo, 2017).
Selain itu, ada algoritma heuristik yang sering digunakan  dalam  menyelesaikan  permasalahan pure flowshop.  Algoritma tersebut diantaranya adalah  algoritma  CDS,  dan  NEH  (Masudin  dkk., 2014;  Utama, 2018).  Algoritma tersebut efektif memberikan makespan  yang  efisien.  Namun saat  ini,    Pour  (2001)  telah  mengusulkan algoritma  baru  pada  proses  produksi flowshop untuk  meminimasi makespan.    Algoritma  Pour memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan CDS  dan  NEH.    Soetanto  dkk.  (2005)  telah melakukan perbandingan penjadwalan produksi dengan  menggunakan  algoritma  heuristik  Pour dan  algoritma  optimasi mixed  integer programing (MIP) untuk meminimasi makespan. Hasil  percobaan  mereka  menunjukan  algoritma heuristik  Pour  tidak  kalah  baik  dibandingkan MIP.  Sulaksmi dkk. (2014) juga telah melakukan penjadwalan  produksi  dengan  menggunakan algoritma  heuristik  Pour  pada  industri manufaktur  konveksi  dimana  hasil makespan dari  algoritma  heuristik  Pour  lebih  baik  di bandingkan  dengan  algoritma  yang  digunakan oleh perusahaan.
Pada  penelitian-penelitian  terdahulu,  masih
sangat  minim  algoritma  heuristik  untuk meminimasi makespan  hybrid  flowshop  three- stage dengan mempertimbangkan waktu setup. Beberapa penelitian mengembangkan algoritma hybrid  flowshop  dengan  dasar  algoritma  CDS. Selain itu, algoritma pour adalah ada salah satu algoritma  yang  bagus  untuk  dikembangkan. Pada penelitian sebelumnya, algoritma heuristik Pour hanya digunakan pada permasalahan pure flowshop  saja.    Algoritma  ini  belum  pernah dikembangkan  untuk  masalah hybrid  flowshop dengan  mempertimbangkan  waktu  setup. Sehingga, tujuan artikel ini adalah mengembangkan algoritma heuristik Pour untuk menyelesaikan  permasalahan hybrid  flowshop three  stage  dengan  mempertimbangkan  waktu setup.    Permasalahan  pada hybrid  flowshop  ini terdapat  1  mesin  pada stage pertama, 2  mesin pada stage 2 dan 1 mesin pada stage 3.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Definisi Masalah Dalam  permasalahan hybrid  flowshop  with seperated  setup  time  ini,  terdapat  n  job  yang akan diproses melalui 3 stage.  Semua job akan diproses dengan  urutan  yang  sama  pada stage 1,  2  dan  terkadang  ada  urutan  yang  berbeda pada stage  3.    Permasalahan  hybrid  flowshop with seperated setup time ini termasuk ke dalam kategori  NP  ( non-polinomial  problem).    Tujuan dari  penjadwalan hybrid  flowshop  with seperated  setup  time  ini  adalah  untuk mengurutkan  urutan  pengerjaan job  yang  akan menghasilkan makespan  minimum.    Skema permasalahan hybrid  flowshop  three  stage dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Contoh skema permasalahan hybrid flowshop three stage

## Asumsi
Beberapa batasan pada permasalahan hybrid flowshop  with  seperated  setup  time  adalah: (1)  Setiap job  akan  mengalami  proses  setup,
(2) Urutan pada stage 1 dan stage 2 selalu sama, (3) Setiap mesin hanya dapat memproses 1 item ada waktu yang sama, (4) Tidak adanya interupsi job, (5) Setiap mesin akan memulai proses pada t=0,  (6)  Waktu  setup  terpisah  dengan  waktu proses, (7) Job ke-u akan diproses ketika mesin ke-m selesai memproses job ke-(u-1).
Formula completation  time  hybrid  flowshop with setup time dapat dilihat pada persamaan 1- 10.
C 1 , 1 = t 1,1 + s 1 , 1 ....(1) C u , 1 = C u-1 , 1 + s u,1 + t u,1 ;    u=2,...n      ....(2) C 1 , 2 =C 1 , 1 + s 1,2 + t 1 , 2 ....(3) C 2 , 3 = C 2 , 1 + s 2,3 + t 2 , 3 ....(4) C u , 2/3 = C u-1 , 1 + s u , 2/3 + t u , 2/3 ;  u=3,...n    ....(5) C 1 , 4 = C 1 , 2 + s 1 , 4 + t 1 , 4 )                ....(6) C u , 4 )  = C u-1 , 2/3 + s u , 4 + t u , 4 ;  u=2,...n    ....(7) makespan = max (C u , 4 )                ....(8) Notasi  dari hybrid  flow  shop  three  stage adalah sebagai berikut:
:  indeks dari pekerjaan, = 1,2  … , .
:  indeks dari mesin, =  1,2,3,4 .
:  jumlah pekerjaan.
, :  waktu  proses  pekerjaan    pada mesin .
, :  waktu  setup  pekerjaan    pada mesin  .
:  waktu total operasi pekerjaan u.
, :  waktu  penyelesaian job    pada mesin  .
Persamaan  (1)  digunakan  untuk  melakukan perhitungan  waktu  selesai job  1  pada  mesin  1. Persamaan  (2)  digunakan  untuk  menghitung waktu selesai job ke-2 sampai ke-n pada mesin 1.  Persamaan  (3)  digunakan  untuk  menghitung waktu selesai job ke-1 di mesin 2.  Persamaan (4) digunakan untuk  menghitung  waktu  selesai job ke-2 di mesin 3. Persamaan (5) digunakan untuk menghitung waktu selesai job ke-3 sampai ke-n pada mesin 2 atau 3. Pekerjaan ke-3 sampai ke- n ditugaskan hanya di salah satu mesin 2 atau 3. Persamaan  (6)  digunakan  untuk  menghitung waktu selesai job ke-1 pada mesin 4.  Persamaan (7) digunakan untuk melakukan perhitungan job
ke-2 sampai ke-n pada mesin 4.  Persamaan (9) digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  nilai makespan.

## Pengembangan Algoritma Usulan
Pengembangan  algoritma  heuristik  Pour yang  telah  dilakukan  terletak  pada perhitungan nilai increasing  time.    Jika  pada  algoritma  pure Pour,  nilai increasing  time  didapat  dengan menjumlahkan  secara  kumulatif  waktu  proses terendah  hingga  terbesar.    Namun,  pada algoritma  usulan  nilai increasing  time  didapat dengan  melakukan  penjumlahan  kumulatif  dari total  waktu  setup  dan  waktu  proses.    Adapun tahap-tahap  pengerjaan  algoritma  usulan sebagai berikut:
a. Menentukan job  secara  random  sebagai urutan awal (berlaku untuk semua job).
b. Melakukan  penjumlahan  waktu  proses  dan waktu setup pada Persamaan (9).
c.
=   ∑ , + , ....(9)
d. Menghitung increasing  time  (It)  pada  wt dengan  mengkumulatifkan  waktu  terkecil hingga terbesar.
e. Menghitung sum increasing time (SIC) untuk setiap job yang ada.
f. Mengurutkan  SIC dari waktu terkecil hingga terbesar sebagai jadwal urutan sementara.
g. Setelah  didapatkan  urutan  sementara,  maka hitunglah  total  waktu  penyelesaian  seluruh job.
h. Ulangi langkah 1-6 untuk setiap job yang ada sampai didapatkan makespan paling minimal, yang  akan  ditempatkan  sebagai  urutan pertama dari urutan job.
i. Ulangi langkah 1-6 untuk mencari urutan job ke-2  sampai  ke-n  dengan  nilai makespan paling minimal.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## Contoh Perhitungan Algoritma Usulan
Data  contoh  perhitungan  kasus  dengan  4 job  3  stage  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.    Pada stage  2  terdapat  2  buah  mesin  identik,  namun
Tabel 1. Data contoh perhitungan Job Stage 1 Stage 2 Stage 3 setup proses setup proses setup proses 1 3 2 1 18 1 5 2 2 5 2 15 2 3 3 3 2 2 16 1 5 4 2 3 1 15 2 3
pada stage 1 dan stage 3 hanya memiliki 1 buah mesin.
Langkah 1 : Pada  langkah  ke-1  tambahkan setup  time dan processing  time  pada  setiap  job.    Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Total waktu setup dan waktu proses
job/stage 1 2 3
1 5 19 6
2 7 17 5
3 5 18 6
4 5 16 5
Langkah 2 : Pada  langkah  ke-2  lakukan  perhitungan increasing  time  pada  setiap  stage  dengan menganggap  waktu  pada job  pertama  sama dengan  nol.  Hasil  perhitungan increasing  time per stage dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil perhitungan increasing time job/stage 1 2 3
1 0 0 0
2 17 33 5 3 5 51 16 4 10 16 10
Langkah 3 : Pada  langkah  ke-3  hitung  total  waktu increasing time pada setiap job dan urutan dari
yang  terkecil  hingga  yang  terbesar.  Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Total increasing time per job job jumlah
1 0
2 55
3 72 4 36
Berdasarkan Tabel 5 maka didapatkan urutan pengerjaan job  dengan  urutan  job  1  –  job  4  – job 2 – job 3 dengan hasil makespan sebesar 49 menit.
Langkah 4 : Lakukan pengulangan dari langkah 2 sampai langkah  3  dengan job  2  dan  seterusnya  yang diasumsikan  nol.  Rekapitulasi  pengulangan langkah  2  sampai  langkah 3  dapat  dilihat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Rekapitulasi solusi alternatif algoritma usulan
Urutan ke Urutan job Makespan 1 job 1- job 4 - job 2 - job 3 job 2- job 4 - job 3 - job 1 job 3- job 4 - job 2 – job 1 job 4 - job2 -  job3 -  job 1 49 51 49 51 2 job 1 -  job 4 - job 2 – job 3 job 1 – job 2 - job 4 – job 3 job 1 -  job 3 – job 4 – job 2 49 50 47 3 job 1 – job 3 – job 4 – job 2 job 1 – job 3 – job 2 – job 4 47 48 Tabel 6. Hasil makespan uji performansi
Experiment Jumlah Job Makespan Pour DFFP FCFS 1 5 64 65 67 2 10 130 131 135 3 15 181 182 184 4 20 193 197 205 5 25 302 302 309 6 30 373 382 379 7 35 434 439 443 8 40 522 525 530 9 45 539 543 550 10 50 627 628 630
Gambar 2. Gantt chart urutan terbaik algoritma usulan
Dari  Tabel  6  dapat  diketahui makespan terbaik sebesar 47 menit dengan urutan job 1 – job 3 – job 4 – job 2. Gantt chart urutan terbaik dari algoitma usulan terlihat pada Gambar 2.

## Uji Performansi
Untuk memperkuat algoritma usulan penulis, maka penulis melakukan 10 kali percobaan pada permasalahan three  stage  dengan  setup  time dengan  jumlah job  yang  berbeda-beda.  Data acak processing time dengan distribusi Uniform (2:6) dan data acak setup time dengan distribusi Uniform  (1:2)  pada  mesin  1,  data  acak processing  time  dengan  distribusi  Uniform (15;20)  dan  data  acak setup  time  dengan distribusi Uniform  (5:8)  pada  mesin  2,  dan  data acak processing time dengan distribusi Uniform (4:8) dan data acak setup time dengan distribusi Uniform  (3:5)  pada  mesin  3.  Hasil  perhitungan makespan dapat dilihat pada Tabel 6 dan waktu komputasi pada Tabel 7.
Tabel 7. Waktu komputasi uji performansi
Exp jumlah job makespan Pour DFFP FCFS 1 5 0,044 0,015 0 2 10 0,146 0,046 0 3 15 0,406 0,031 0 4 20 0,546 0,031 0 5 25 1,109 0,046 0 6 30 1,350 0,031 0 7 35 2,030 0,015 0 8 40 2,900 0,031 0 9 45 3,290 0,190 0 10 50 5,180 0,031 0
Setelah  mendapatkan  hasil makespan  untuk masing-masing numerical  experiment  yang dilakukan  maka  akan  dilakukan  pengukuran performance  dar  ialgoritma  usulan  melalui perhitungan efficiency  index  (EI)  dan  relative error  (RE)  untuk  mengetahui  apakah  algoritma usulan lebih baik dari algoritma lainnya. Tabel 8 dan  Tabel  9  merupakan  hasil  perhitungan efficiency index (EI) dan relative error (RE).
Dari Tabel 8 dapat diketahui bahwa rata-rata efficiency  index  algoritma  usulan  dengan algoritma DFFP adalah sebesar 0,99.  Karena nilai tersebut < 1, maka performansi algoritma usulan lebih  baik  dari  algoritma  DFFP.    Rata-rata efficiency  index  algoritma  usulan  dengan algoritma  FCFS  ( First  Come  First  Serve)  adalah sebesar  0,97.    Karena  nilai  tersebut  <1,  maka
performansi  algoritma  usulan  lebih  baik  dari algoritma  FCFS  ( First  Come  First  Serve).    Dari Tabel 9 dapat diketahui bahwa rata-rata relative error  algoritma  usulan  dengan  algoritma  DFFP adalah  sebesar  1%.  Karena  nilai  tersebut  >0, maka algoritma usulan lebih baik dari algoritma DFFP.    Rata-rata relative  error  algoritma usulan dengan  algoritma  FCFS  ( First  Come First  Serve) adalah  sebesar  2%.    Karena  nilai  tersebut  >0, maka algoritma usulan lebih baik dari algoritma FCFS ( First Come First Serve).  Berdasarkan hasil yang diperoleh dari perhitungan efficiency index (EI)  dan relative  error  (RE),  secara  keseluruhan dapat  dikatakan  bahwa  algoritma  usulan memiliki performansi yang lebih baik dibanding algoritma  DFFP  dan  algritma  FCFS  ( First  Come First  Serve)  karena  algoritma  usulan  dapat memberikan  ruang  solusi  alternatif  yang  lebih banyak.
Tabel 8. Perhitungan efficiency index Numerical experimant Efficientcy index Algoritma usulan dengan DFFP Algoritma usulan dengan FCFS 5 job 0,98 0,95 10 job 0,99 0,96 15 job 0,99 0,98 20 job 0,98 0,94 25 job 1,00 0,97 30 job 0,97 0,98 35 job 0,98 0,98 40 job 0,99 0,98 45 job 0,99 0,98 50 job 0,99 0,99 Rata-rata 0,99 0,97 Tabel 9. Perhitungan relative error Numerical experiment Relative error Algoritma usulan dengan DFFP Algoritma usulan dengan FCFS 5 job 2% 5% 10 job 1% 4% 15 job 2% 2% 20 job 7% 6% 25 job 0% 2% 30 job 2% 2% 35 job 0% 1% 40 job 1% 2% 45 job 1% 2% 50 job 0% 0% Rata-rata 1% 2%

## Analisa Algoritma Usulan
Algoritma  usulan  adalah  algoritma  heuristik Pour  yang  telah  dikembangkan.  Hasil perbandingan waktu komputasi antara algoritma usulan  dengan  algoritma  DFFP dan FCFS  dapat dilihat  pada  Gambar 3.    Gambar 3 menunjukan bahwa semakin besar job yang digunakan, maka membutuhkan  waktu  komputasi  yang  lebih besar.    Algoritma  ini  memberikan  ruang  solusi yang  besar  sehingga  membutuhkan  waktu komputasi  yang  sedikit  lebih  lama.    Jumlah ruang  solusi  yang  dihasilkan  akan  berdampak juga  pada  hasil makespan  yang  didapat. Semakin  banyak  ruang  solusi  alternatif  yang diciptakan  maka  peluang  mendapatkan  hasil yang lebih optimal akan lebih besar.

## IV. K ESIMPULAN
Pengembangan  algoritma  heuristik  Pour adalah  salah  satu  pendekatan  baru  yang berguna  untuk  menyelesaikan  masalah  pada hybrid  flowshop  three-stage  with  separated setup  time. Pengembangan  ini  dilakukan untuk meminimasi  fungsi  tujuannya,  yaitu  minimasi makespan.  Algoritma  Pour  adalah  algoritma yang  diciptakan  oleh  Pour  pada  tahun  2001 yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  kasus pure  flowshop  dan  tidak  mempertimbangkan waktu setup. Saran untuk penelitian selanjutnya algoritma  ini  dapat  dijadikan  sebagai  tahapan awal pada algoritma metaheuristic.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdel-Basset,  M.;  Manogaran,  G.;  El-Shahat,  D.; Mirjalili,  S.  (2018).  "A  hybrid  whale  optimization algorithm  based  on  local  search  strategy  for  the permutation  flow  shop  scheduling  problem".
Future  Generation  Computer  Systems,  85,  129- 145.
Aldowaisan,  T.;  Allahverdi,  A.  (2004).  "New  heuristics for m-machine no-wait flowshop to minimize total completion time". Omega, 32 (5), 345-352.
Allahverdi,  A.;  Al-Anzi,  F.S.  (2006).  "A  branch-and- bound  algorithm  for  three-machine  flowshop scheduling problem to minimize total completion time with separate setup times". European Journal of Operational Research, 169 (3), 767-780.
Allahverdi,  A.;  Aldowaisan,  T.  (2000).  "No - wait  and separate setup three - machine flowshop with total completion time criterion". International
Transactions  in  Operational  Research,  7  (3),  245- 264.
Ebrahimi,  M.;  Ghomi,  S.F.;  Karimi,  B.  (2014).  "Hybrid flow  shop  scheduling  with  sequence  dependent family  setup  time  and  uncertain  due  dates". Applied Mathematical Modelling, 38 (9-10), 2490- 2504.
Firdaus,  M.;  Masudin,  I.;  Utama,  D.M.  (2015).
"Penjadwalan  flowshop  dengan  menggunakan simulated  annealing". Spektrum  Industri,  13  (1), 27-40.
Gómez-Gasquet, P.; Andrés, C.; Lario, F.-C. (2012). "An agent-based  genetic  algorithm  for  hybrid flowshops  with  sequence  dependent  setup  times to  minimise  makespan". Expert  Systems  with Applications, 39 (9), 8095-8107.
Harto,  S.;  Garside,  A.K.;  Utama,  D.M.  (2016).
"Penjadwalan  produksi  menggunakan  algoritma jadwal non delay untuk meminimalkan makespan studi kasus di CV. Bima Mebel". Spektrum Industri, 14 (1), 79-88.
Husen,  M.;  Masudin,  I.;  Utama,  D.M.  (2015). "Penjadwalan  job  shop  statik  dengan  metode simulated  annealing  untuk  meminimasi  waktu makespan". Spektrum Industri, 13 (2), 115-124.
Lin,  S.-W.;  Gupta,  J.N.;  Ying,  K.-C.;  Lee,  Z.-J.  (2009). "Using  simulated  annealing  to  schedule  a flowshop  manufacturing  cell  with  sequence- dependent  family  setup  times". International
Gambar 3. Grafik perbandingan waktu komputasi
Journal  of  Production  Research,  47  (12),  3205- 3217.
Marichelvam,  M.K.;  Prabaharan,  T.;  Yang,  X.S.  (2014). "A discrete firefly algorithm for the multi-objective hybrid  flowshop  scheduling  problems". IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 18 (2), 301-305.
Masudin,  I.;  Utama,  D.M.;  Susastro,  F.  (2014).
"Penjadwalan  flowshop  menggunakan  algoritma Nawaz  enscore  HAM". Jurnal  Ilmiah  Teknik Industri, 13 (1), 54-59.
Nasution,  R.;  Garside,  A.K.;  Utama,  D.M.  (2017). "Penjadwalan  job  shop  dengan  pendekatan algoritma artificial immune system". Jurnal Teknik Industri, 18 (1), 29-42.
Ong,  J.O.  (2013).  "Penjadwalan  non-delay  melalui mesin majemuk untuk meminimumkan makespan". Spektrum Industri, 11 (2), 185-195. Pour,  H.D.  (2001).  "A  new heuristic for  the n-job, m- machine flow-shop problem". Production Planning & Control, 12 (7), 648-653.
Proust, C.; Gupta, J.; Deschamps, V. (1991). "Flowshop scheduling  with  set-up,  processing  and  removal times  separated". The  International  Journal  Of Production Research, 29 (3), 479-493.
Ruiz,  R.;  Stützle,  T.  (2008).  "An  iterated  greedy heuristic for the sequence dependent setup times flowshop  problem  with  makespan  and  weighted tardiness  objectives". European  Journal  of Operational Research, 187 (3), 1143-1159.
Soetanto,  T.V.;  Palit,  H.C.;  Munika,  I.  (2005).  "Studi perbandingan  performance  algoritma  heuristik Pour terhadap mixed integer programming dalam
menyelesaikan  penjadwalan  flowshop". Jurnal Teknik Industri, 6 (1), 79-85.
Sulaksmi,  A.;  Garside,  A.K.;  Hadziqah,  F.  (2014).
"Penjadwalan produksi dengan algoritma heuristik Pour  (Studi  kasus:  Konveksi  One  Way–Malang)". Jurnal Teknik Industri, 15 (1), 35-44. Utama,  D.M.  (2018). Pengembangan  Algoritma  NEH Dan CDS Untuk Meminimasi Consumption Energy Pada Penjadwalan Flow Shop. Paper presented at the  Prosiding  SENTRA  (Seminar  Teknologi  dan Rekayasa), Malang.
Utama,  D.M.  (2019).  "An  effective  hybrid  sine  cosine algorithm  to  minimize  carbon  emission  on  flow- shop  scheduling  sequence  dependent  setup". Jurnal Teknik Industri, 20 (1), 10.
Utama,  D.M.;  Widodo,  D.S.;  Wicaksono,  W.; Ardiansyah,  L.R.  (2019).  "Metaheuristics  algorithm for  minimizing  energy  consumption  in  the  flow shop scheduling problem". International Journal of Technology, 10 (2), 320-331.
Widodo, D.S. (2017). "Pengembangan Cross Entropy- Genetic  Algorithm  (CEGA)  pada  penjadwalan model flow shop untuk meminimalkan makespan". Teknoterap, 1 (1), 1–11.
Ying,  K.-C.;  Lin,  S.-W.  (2018).  "Minimizing  makespan for  no-wait  flowshop  scheduling  problems  with setup times". Computers & Industrial Engineering, 121, 73-81.
Zandieh,  M.;  Karimi,  N.  (2011).  "An  adaptive  multi- population  genetic  algorithm  to  solve  the  multi- objective  group  scheduling  problem  in  hybrid flexible flowshop with sequence-dependent setup times". Journal of Intelligent Manufacturing, 22 (6),
979-989.