## ANALISA KESEIMBANGAN LINI PADA DEPARTEMEN CHASSIS PT TOYOTA MOTOR MANUFACTURING INDONESIA DENGAN ALGORITMA ANT COLONY , RANK POSITIONAL WEIGHT ,  DAN ALGORITMA GENETIKA
Lina Gozali 1 ,Lamto Widodo, Martin Bernhard 2
1 Staf Pengajar Program Studi Teknik Industri Universitas Tarumanagara, Jakarta
2 Mahasiswa Program Studi Teknik Industri, Universitas Tarumanagara, Jakarta

## ABSTRACT
PT  .  Toyota  Motor  Manufacturing  Indonesia  is  a  company  engaged  in  the  automotive industry. The longest cycle time can also be caused by many things, from the unequal division of labor so that the necessary analysis for the balance of the assembly line. In writing this Final analysis  used the  balance line  is  Ant  Colony  Algorithm,  Rank  Positional  Weight,  and  Genetic Algorithms. All three methods of analysis will produce an analysis for the improvement of the assembly  lines  now  run  so  as  to  achieve  the  targets  that  have  been  defined.  With  a  high efficiency line of the balance delay of the assembly line will also be getting smaller and makes no waiting time from the operator. All the time can be optimally used to produce the product. Of the  three  analysis  the  analysis  with  the  highest  efficiency,  smallest  delay  balance  and smoothness index of the smaller to be selected as the best proposal. Analysis of this problem is best for analysis using ant colony algorithm with line efficiency 93.2%, 6.8% delay Balance and Smoothness index 45.77
Keywords :  Line  Balancing,  Ant  Colony  Algorithm,  RPW  methods,  Genetic  Algorithms,  line efficiency, balance delay, Smoothness index

## 1. PENDAHULUAN 1
PT  Toyota  Motor  Manufacturing Indonesia  (TMMIN)  merupakan  salah  satu perusahaan  manufaktur  di  Indonesia  yang bergerak  di  bidang  otomotif  terutama kendaraan  roda  empat.  Sejak  berdiri pertama kali, PT TMMIN secara berkelanjutan  memproduksi  produk  mobil yang  terus  meningkat  seiring  dengan permintaan  konsumen.  Dalam  berproduksi, PT.  TMMIN  secara  bertahap  masih melakukan  beberapa  perbaikan  elemen kerja  pada  beberapa  stasiun  kerja  yang terdapat  pada  lini  produksi.    Hal  ini  akan mempengaruhi  keseimbangan  lini  produksi dan  pada  gilirannya  bisa  menimbulkan hambatan bagi usaha peningkatan produktivitas.
Algoritma Ant  Colony merupakan metode metaheuristic yang  berguna  untuk mengoptimalkan suatu lini produksi. Algoritma ini dikembangkan dengan meniru  fenomena  yang  terdapat  pada
Korespondensi :
1 Lina Gozali E-mail : ligoz@tarumanagara.ac.id
kelompok  semut.  Ciri  khasnnya  adalah adanya  pheromones  semut  yang  digunakan sebagai  jejak  yang  ditinggalkan  untuk semut lainnya, dan kemudian semut lainnya memutuskan  apakah  akan  mengikuti  jejak tersebut  atau  tidak. Pheromone yang ditinggalkan akan membentuk suatu jalur.
Algoritma genetika merupakan algoritma  pencarian  dengan heuristic yang didasarkan atas mekanisme evolusi biologis.  Keberagaman  evolusi  bioogis adalah variasi dari kromosom antar individu organisme.  Variasi  kromosom  ini  akan mempengaruhi  laju  reproduksi  dan  tingkat kemampuan organisme tetap hidup.
Pada penelitian ini dilakukan penyeimbangan  lini  pada  Departemen Chassis PT. TMMIN dengan menggunakan algoritma Ant  Colony , Ranked  Positional Weight (RPW) dan Algoritma Genetika.

## 2. LANDASAN TEORITIS
Istilah  keseimbangan  lini  ( assembly line  balancing )  merupakan  suatu  metode penugasan  sejumlah  pekerjaan  ke  dalam stasiun  kerja  yang  saling  berkaitan  dalam
satu  lini  produksi  dimana  setiap  stasiun kerja  memiliki  waktu  yang  tidak  melebihi waktu  siklus  dari  stasiun  kerja  tersebut. Keterkaitan  sejumlah  pekerjaan  dalam suatu  lini  produksi  harus  dipertimbangkan dalam  menentukan  pembagian  pekerjaan dengan pekerjaan lainnya. Keterkaitan antar pekerjaan  ini  digambarkan  dalam  suatu diagram  keterkaitan  ( precedence  diagram ), sedangkan hubungan antar pekerjaan disebut precedence  job atau precedence network .

## 2.1 Keseimbangan lintasan produksi
Pada  awalnya  keseimbangan  lini dikembangkan untuk
meningkatkan efisiensi  produksi  massal  dari  produk  yang terstandarisasi,  yang  di  desain  untuk memanfaatkan  spesialisasi  buruh  dan  hal- hal lain yang berhubungan (Shtub and Dar- El,  1989,  Scholl,  1999,  hal  2).  Dengan berkembangnya  teknologi  terutama  pada bidang  otomotif  dan  adanya  permintaan produk  yang  semakin  meningkat,  terjadi perubahan sistem produksi yang ada secara signifikan  sehingga  menimbulkan  berbagai macam masalah pada lini produksi.
Menurut  Biegel  (1992),  dua  masalah yang sering dihadapi oleh lintasan produksi adalah :     1) adanya kendala sistem, yang erat kaitannya dengan perawatan ( maintanance ),  dan  2)  menyeimbangkan beban  kerja  pada  beberapa  stasiun  kerja ( work  station )  untuk  mencapai  suatu efisiensi  yang  tinggi  dan  memenuhi produksi yang telah direncananakan.
Adanya  ketidakseimbangan  lintasan produksi  ditunjukkan  oleh  :  1)  adanya stasiun  kerja  yang  sibuk  dan idle secara mencolok,  dan  2)  adanya work  in  process pada  beberapa  stasiun  kerja.  Beberapa  hal yang dapat mengakibatkan
ketidakseimbangan  pada  lintasan  produksi antara lain : 1. Rancangan lintasan yang salah
2. Peralatan  atau  mesin  yang  sudah  tua sehingga  seringkali breakdown dan perlu setup ulang 3. Operator kurang terampil.
4. Metode kerja yang kurang baik
Adapun  rancangan  lintasan  produksi
yang seimbang bertujuan untuk: 1) menyeimbangkan beban kerja yang
dialokasi pada setiap stasiun kerja sehingga pekerjaan  dapat  selesai  dalam  waktu  yang seimbang dan mencegah terjadinya
bottleneck dan  2)  menjaga  lini  perakitan agar  tetap  berlangsung  secara  lancar  dan kontinyu (Elsayed, 1985).
2.2 Terminologi Keseimbangan Lini ( Line Balancing )
Beberapa  terminologi  yang  berkaitan dengan keseimbangan lini adalah :
1. Elemen Kerja ( Work Element ) Bagian  dari  keseluruhan  pekerjaan  dalam proses assembly. Umumnya N didefinisikan sebagai jumlah total dari elemen kerja yang dibutuhkan  untuk  menyelesaikan  suatu assembly dan i adalah elemen kerja.
2. Stasiun Kerja ( Workstation /WS) Lokasi  pada  lini  assembly  atau  pembuatan suatu produk dimana pekerjaan diselesaikan secara  manual  maupun  otomatis.  Jumlah minimum  dari  stasiun  kerja  adalah  K, dimana K<i.
3. Elemen  Kerja  Terkecil  ( Minimum Rational Work Element )
Untuk  menyeimbangkan  pekerjaan  dalam setiap  stasiun  yang  ada  maka  pekerjaan tersebut  harus  dipecah  menjadi  elemen- elemen  pekerjaan.  Elemen  kerja  minimum adalah elemen pekerjaan terkecil dari suatu pekerjaan yang tidak dapat dibagi lagi.
4. Total Waktu Pengerjaan ( Total Work Content )
Jumlah  dari  seluruh  waktu  pengerjaan setiap elemen pekerjaan dari suatu lini.
5. Waktu Proses Stasiun Kerja ( Workstation Process Time )
a. Elemen  pekerjaan  yang  diselesaikan dalam  satu  stasiun  kerja  ( work  station ) dapat  terdiri  dari  satu  elemen  pekerjaan atau lebih.
b. Waktu  proses  dalam  stasiun  kerja merupakan  penjumlahan  dari  seluruh waktu  pengerjaan  setiap  elemen  kerja yang  berada  di  dalam  stasiun  kerja tersebut.
6. Pembatas Diagram Keterkaitan ( Precedence Constraints ) Dalam menyelesaikan suatu elemen pekerjaan  seringkali  terdapat  urutan-urutan teknologi yang harus terpenuhi sebelumnya agar elemen itu dapat dijalankan. Beberapa
tipe pembatas dalam keseimbangan lini adalah:
a. Pembatas teknologi ( technological restriction )
b. Pembatas  di  sini  adalah  akibat  adanya fasilitas  atau  mesin  yang  tidak  dapat dipindahkan (fasilitas tetap)
c. Pembatas posisi ( positional restriction ) d. Zoning Constraints
7. Diagram  Keterkaitan  ( Precedence Diagram )
Diagram  keterkaitan  adalah  gambaran secara  grafis  dari  suatu  pekerjaan  yang memperlihatkan keseluruhan operasi pekerjaan  dan  ketergantungan  masing- masing  operasi  pekerjaan  tersebut  dimana elemen  pekerjaan  tertentu  tidak  dapat dikerjakan  sebelum  elemen  pekerjaan  yang mendahuluinya dikerjakan lebih dahulu.
8. Produk  yang  Dirakit  ( Assembled Product )
Produk  yang  melewati  suatu  urutan  stasiun kerja  dimana  pekerjaan-pekerjaan  diatur secara  berurutan  hingga  mencapai  stasiun akhir.
9. Waktu Siklus ( Cycle Time /CT)
Waktu  rata-rata  yang  dibutuhkan  untuk menyelesaikan  produk  dari  lini  perakitan dengan asumsi setiap assembly mempunyai kecepatan  yang  konstan.  Nilai  minimum dari  waktu  siklus  >  waktu  stasiun  kerja terpanjang.

## 10. Line Efficiency (Effisiensi Lini)
Rasio  dari  total  waktu  stasiun  terhadap keterkaitan  waktu  siklus  dengan  jumlah stasiun kerja dinyatakan dalam presentase.
(1) 2.3 Algoritma Ant Colony pada Keseimbangan  Lini  (Mullen  dan Patrick, 2003) Ant  Colony  Algorithm merupakan
bagian dari suatu kelompok yang
menggunakan metode solusi optimal sebagai  salah  satu  intelegensi heuristic dengan menggunakan pendekatanyang dilakukan  oleh  semut  untuk  memecahkan suatu permasalahan. Cara kerja dari metode semut  ini  adalah  menetapkan  suatu  lini pekerjaan  dengan  area  daerah  yang  paling minimal  dari  tempat  produksi  sehingga pekerjaan  dilakukan  dengan  waktu  yang paling minimal.
Berikut adalah tahapan pengerjaan Ant Colony  Algorithm  dengan  kondisi  lini produksi  yang  berbentuk  campuran  ( mixed model )  berdasarkan metode heuristicnya :
1. Melakukan Initialization
Langkah  awal  pengerjaannya  adalah inisialisasi  nilai  L  R,  nj,  tj,  dan  M  yang dikenal dengan matriks. Melakukan pemilihan  nilai-nilai  terhadap  pekerjaan yang baru dan terpusat dengan pendekatan- pendekatan  tertentu,  dengan  rumus  sebagai berikut:
(2)
2. Menentukan  membuka work  center baru atau tidak
Untuk  menentukan  dibukanya  work center  baru  atau  tidak  adalah  dengan menggunakan batasan cycle time (CT) yang sudah dihitung dengan notasi : T j < C.
Bila  kondisi  tersebut  terpenuhi  tidak  perlu membuka work center baru, tetapi bila tidak terpenuhi  maka  harus  membuka work center baru.
3. Pemilihan elemen kerja
Setelah tahap inisialisasi selesai, elemen  kerja  dipilih  untuk  ditambahkan  ke dalam work center . Untuk priorias pemilihan  elemen  kerja  harus  dibangun daftar  elemen  kerja  yang  akan  ditempatkan (L).  Elemen  kerja  akan  ditambahkan  pada daftar  elemen  kerja  (L)  jika  kondisi dibawah ini terpenuhi:
a. Seluruh  elemen  kerja  pendahulunya sudah dikerjakan di work center.
b. Elemen kerja tersebut belum dikerjakan pada suatu work center manapun.
Untuk  setiap  anggota  dari  daftar elemen kerja (L), harus diketahui nilai-nilai sementara  dari  u j dan  P j .  Probabilitas  yang
rendah  menyatakan  bahwa work  center tersebut  sibuk  dan  sebaliknya.  Utilisasi pada work  center j  jika  ditambahkan elemen  kerja  I  dapat  dihitung  dengan rumus:
(3)
Dimana:
(4) (5)
Untuk  peluang  semua  elemen  kerja dikerjakan  tepat  waktu,  P j dapat  dihitung dengan menggunakan rumus:
(6) (7) (8) Setelah utilisasi dan peluang
penyelesaian  tepat  waktu  selesai  dihitung untuk seluruh daftar elemen kerja (L), nilai metric  dapat  dihitung  dan  digunakan  untuk membangun  jejak pheromone dengan rumus:
Metric i = aU j +aP j +a ( U j +P j )+ aU j (1– P j )  (9)
Kondisi  tersebut  dapat  dilakukan  bila komponen  pertama  menunjukkan  ukuran kontribusi utilisasi.  Komponen kedua menunjukan
kontribusi peluang
penyelesaian  elemen  kerja  tepat  waktu.
Komponen ketiga merupakan perkalian dari utilisasi  dengan  peluang  penyelesaian elemen kerja tepat waktu. Untuk menghitung nilai pheromone dapat digunakan rumus:
(10)
Pada rumus diatas dapat dilihat bahwa bagian pertama menunjukkan proporsi nilai metric terhadap metrici yang telah dihitung, sedangkan  bagian  kedua  menunjukkan
berapa banyak elemen yang telah
mendahului elemen kerja i. 4. Melakukan simulasi Monte Carlo Simulasi monte carlo digunakan untuk menentukan  elemen  kerja  dari  L  untuk dimasukan  ke  dalam work  centre j, Langkah-langkah secara umum dari simulasi monte carlo ini adalah: a. Tentukan  distribusi  probabilistic  dari variable kunci. Distribusi yang standar digunakan  adalah  distribusi  normal, Poisson  dan  exponensial  atau  dari distribusi  empiris  yang  didapat  dari rekaman historis.
b. Ubah  distribusi  frekuensi  menjadi kumulatif  distribusi  frekuensi.  Ini dilakukan  karena  hanya  satu  variabel yang  dapat  diasosiasikan  dengan bilangan acak. c. Memilih  bilangan  acak  yang  sesuai dengan interval dari kumulatif distribusi frekuensi. d. Ambil  keputusan  dengan  melihat angka acak tersebut berada pada range kumulatif distribusi yang mana. e. Melakukan pembaharuan terhadap nilai statistik
Setelah  pemilihan  elemen  kerja  dari daftar  elemen  kerja  (L)  dan  elemen kerja  tersebut  dimasukan  ke  dalam work  center,  langkah  selanjutnya adalah menghitung nilai statistic. Nilai yang harus diperbahurui adalah nilai t j dan nilai σ j dengan rumus:
(11) adalah semua pekerjaan yang dialokasikan ke work center j
(12)
Nilai  t j dan  nilai  σ j akan  digunakan untuk  perhitungan  iterasi  berikutnya. Pengulangan  perhitungan  ini  sampai seluruh  elemen  kerja  masuk  ke  dalam work center.
f. Menghitung nilai objektif Setelah seluruh elemen kerja masuk ke dalam  work  center  maka  langkah
selanjutnya  adalah  menghitung  nilai objektif. Nilai objektif yang digunakan adalah  nilai  utilisasi  sistem  dan  biaya perancangan lini dengan pengelompokan yang sudah diatur. Untuk menghitung nilai utilisasi sistem digunakan rumus:
(13) (14) 2.4 Metode Genetic Algorithm (Sabuncuoglu et al, 2000)
Algoritma genetik ( Genetic algorithm ) ini  pertama  kali  dikembangkan  di  awal tahun  1970  oleh  John  Holland  yang memulai  penelitiannya  pada  awal  tahun 1960.  Algoritma  genetik  merupakan  suatu metode untuk optimasi yang  meniru proses genetika organ-organ biologis pada makhluk hidup. Langkah-langkah  dalam  melakukan pengelompokan stasiun kerja dengan metode  genetic  Algorithm  adalah  sebagai berikut:
1) Membentuk populasi kromosom induk. Untuk  membentuk  suatu  populasi kromosom  induk  yang  diperlukan  elemen- elemen  kerja  yang  tidak  memeliki  elemen pendahulu  yang  dilakukan  secara  acak (random),  dan  tetap  memperhatikan  urutan pengerjaan dalam daftar precedence . Untuk  gen  kedua  ini  dipilih  dari elemen  kerja  yang  memiliki  elemen pendahulu  pada  gen  pertama  (sudah ditugaskan).  Proses  ini  untuk  mencari  gen ketiga dan seterusnya sama dengan mencari gen  sebelumnya.  Hal  ini  dilakukan  sampai seluruh  elemen  sudah  diurutkan  dan  tidak melanggar precedence.
2) Menghitung  fungsi  kesesuaian  setiap kromosom induk.
3) Membentuk populasi baru. Pada bagian pembetukan populasi baru ini  terdiri  atas  3  bagian  yaitu  seleksi
( selection) ,  kawin  silang  ( crossover )  ,  dan mutasi ( mutation ). a. Seleksi ( selection )
b. Kawin Silang ( crossover )
c. Mutasi ( mutation )
Mutasi  ini  dilakukan  setelah  diketahui fungsi  suaian  terbaik  dari  proses  kawin silang  jadi  hanya  dipilih  dari  satu kromosom saja untuk dimutasi lalu ditentukan  besarnya  probabilitas  mutasi baru.  Tentukan  titik  tempat  mutasi  terjadi, dimana proses penentuan titik ini dilakukan secara  acak  namun  jumlahnya  sesuai dengan  probabilitas  mutasi  yang  telah ditentukan. Pada bagian ini yang direkonstruksi adalah bagian ekor, sedangkan  untuk  bagian  kepalanya  tetap. Setelah  itu  dihitung  nilai  suaian  jika kromosom-kromosom tersebut telah layak.
4) Penerimaan ( Accepting )
Penerimaan  kromosom  anak  akan dilakukan untuk menggantikan posisi kromosom induk apabila anak menghasilkan nilai fungsi suaian yang lebih baik  dibandingkan  dengan  fungsi  suaian yang dihasilkan oleh kromosom induk.
5) Pengulangan ( Looping )
Pengulangan  ini  akan  terus  dilakukan hingga criteria pemberhentian tercapai.

## 3. PENGOLAHAN DATA
Data  yang  diolah  pada  penelitian  ini adalah:
 Data waktu  siklus tiap elemen kerja dengan total 113 elemen kerja untuk perakitan chassis Innova dan Fortuner.
 Waktu  produksi  dengan  total  waktu 455 menit dalam satu shift
 Target produksi per hari 250 unit
 Perbandingan produksi antara
innova dan fortuner, 2 : 1 Pada Gambar 1 dapat dilihat performansi lini awal sebelum menggunakan  algoritma ant  colony , RPW, dan algoritma genetika.
Gambar 1. Grafik Pembagian kerja lini awal
Gambar 2. Grafik Pembagian Stasiun Kerja dengan Algoritma Ant Colony
Gambar 3. Grafik Pembagian kerja metode RPW
0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00 140,00 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Waktu To tal Stasi u n (Det ik) Stasiun Kerja Performansi Lini Perakitan Awal Series1 0 50 100 150 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Waktu to tal Stasi u n ( d e tik) Stasiun kerja Performansi Rancangan Lini Metode Ant Colony Series1 0 50 100 150 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Waktu To tal stasi u n (d e tik) Stasiun Kerja Performansi Rancangan Lini dengan metode RPW
Tabel 1.  Hasil Penyeimbangan Lini dengan Algoritma Ant Colony , RPW dan Algoritma Genetika
Pada  lini  awal  dapat  dilihat  bahwa siklus  terpanjang  122,61  detik  yang merupakan  waktu  terbesar  dari  semua stasiun  kerja.  Waktu  siklus  terpanjang ini menyebabkan output produksi menjadi  tidak  terpenuhi  dari  yang ditetapkan  oleh  perusahaan  sebesar  250 unit.  Saat  ini  output  produksi  adalah 222  unit,  dimana  terjadi  kekurangan sebanyak  28  unit  dari  yang  telah ditentukan.
Efisiensi  lini  yang  dihasilkan  oleh lini  awal  ini  adalah  sebesar  82,7  %
dengan balance delay
17,3%.
Smoothness index dari lini awal ini juga cukup  tinggi  yaitu  sebesar  122,8. Berdasarkan hasil perhitungan ini dapat dilihat  bahawa  performansi  lini  saat  ini cukup buruk sehingga perlu diperbaiki. Dari  hasil  perbaikan  keseimbangan lini  dengan  algoritma ant  colony diperoleh hasil seperti dapat dilihat pada Gambar 2.
Lini  usulan  dengan  menggunakan metode algoritma
Ant Colony menghasilkan  efisiensi  sebesar  93,2  %, balance  delay 6,8  %,  dan  smoothness index  sebesar  45,77.  Usulan  rancangan lini  baru  ini  sudah  dapat  mencapai target  produksi  yang  sudah  ditetapkan. Hal  ini  disebabkan  pembagian  kerja antar stasiun kerja yang lebih merata. Hasil  perhitungan  keseimbangan  lini dengan  metode  RPW  disajikan  pada Gambar  3.  Perhitungan  dengan  metode RPW  ini  mengurutkan  dari  bobot  yang tertinggi hingga yang terendah. Pengaturan dengan metode ini menghasilkan  lini  yang  juga  lebih  baik
dibandingkan dengan lini awal. Efisiensi  dari  rancangan  lini  dengan metode  RPW  sebesar  93,2  %  dan balance  delay 6,8  %. Smoothing  Index pada  rancangan  lini  metode  ini  juga lebih kecil dibandingkan lini awal  yaitu sebesar 52,98. Dengan demikian rancangan  lini  juga  dapat  mencapai target  produksi  yang  sudah  ditetapkan, pembagian  elemen  kerja  pada  tiap stasiun  juga  lebih  merata  dibandingkan dengan lini awal.
Pada Tabel 1 dapat dilihat perbandingan  hasil  penyeimbangan  lini dengan  menggunakan  ketiga  metode yang telah diuraikan di atas.
Perhitungan  keseimbangan  lini  dengan menggunakan algoritma genetika
menghasilkan  hasil  yang  sama  dengan solusi  awal  menggunakan  ant  colony maupun RPW. Perhitungan ini
dilakukan  dengan  pengulangan  yang sesuai  dengan  kriteria  tertentu  Namun penyeimbangan lini dengan menggunakan solusi awal metode RPW yang  dilanjutkan  dengan  algoritma genetika menghasilkan nilai smoothness index yang sedikit lebih tinggi dibandingkan penyeimbangan lini menggunakan  solusi  awal ant  colony yang  dilanjutkan  dengan  algortima genetika.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  hasil penelitian ini adalah sebagai berikut :
Awal Algoritma Ant Colony RPW Algoritma genetika dengan solusi awal Metode RPW Algoritma Genetika Solusi Awal Metode Ant Colony Line Efficiency (%) 82.7 93.2 93.2 93.2 93.2 Balance Delay (%) 17.3 6.8 6.8 6.8 6.8 Smoothness Index 122.8 45.77 52.98 52.98 45.77 Waktu Stasiun terpanjang 122.61 108.78 108.78 108.78 108.78 Jumlah Stasiun 26 26 26 26 26 Output / hari 222 250 250 250 250
a. Waktu  siklus  terpanjang  saat  ini yaitu  122.61  detik/unit.  Kondisi  ini menyebabkan tidak tercapainya target produksi yang telah ditetapkan sehingga dibutuhkan perbaikan keseimbangan lini produksi. b. Berdasarkan perhitungan menggunakan  algoritma  genetika dengan  Algoritma Ant Colony sebagai  solusi  awal,  diperoleh  hasil efisiensi  lini  sebesar  93,2  %, b alance  delay sebesar  6,8  %,  dan
smoothness index 45,77.
c. Berdasarkan perhitungan menggunakan Rank Positional Weight (RPW) dan Algoritma Genetika  dengan  solusi  awal  RPW didapat  hasil  efisiensi  lini  sebesar 93,2  %  dengan Balance  delay
sebesar  6,8  %,  dan smoothness index dari lini sebesar 52,98.
d. Berdasarkan perbandingan 3 metode yang  telah  dilakukan  maka  hasil perhitungan  dengan  menggunakan algoritma  genetika  dengan  solusi awal Ant  colony merupakan  metode tebaik  yang  dapat  diusulkan  untuk memperbaiki target produksi
perusahaan karena memiliki smoothing  index yang  lebih  kecil dibandingkan dengan metode
perhitungan lain.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Apple, James M. 1977. Plant Layout and  Material  Handling .  London:
John Wiley & Sons Inc [2] Bedworth,  David.  James.  Bailey. 1987. Integrated Production Control  System. Singapore:  John
Wiley & Sons Inc
[3] McMullen,  P.R,  P,  Tarasewich. 2003.  Using  Ant  Techniques  to Solve The Assembly Line Balancing Problem. IEE  Transactions .  35,
605–617.
[4] Sutalaksana  I.  Z.,  Ruhana  A.,  Jann H.  T.  2005. Teknik  Perancangan Sistem Kerja . Bandung: ITB
Bandung.
[5] Sabuncuoglu  et  al,  2000, Journal of
Inteligent Manufacturing : 295–310