Go-Integratif : Jurnal Teknik Sistem dan Industri  Vol. 04, No. 02, (November 2023) 132-147

## Analisis Tata Letak Produksi CNC Batik dengan Group Technology dan Particle Swarm Optimization
Rifqi Fauzi 1 , Sri Hartanti 1 , Tari Hardiani Safitri 1 , Achmad Pratama Rifai 1* , Anas Saifurrahman 1
1 Departemen Teknik Mesin dan Industri, Universitas Gadjah Mada Jl. Bulaksumur, Caturtunggal, Depok, Sleman, D.I Yogyakarta 55281

## Abstrak
Produksi  batik  menunjukkan  tren  peningkatan  permintaan,  memacu  kebutuhan  akan peningkatan produktivitas dan fleksibilitas dalam proses produksi. Dalam konteks ini, pengaturan  tata  letak  menjadi  krusial  untuk  memaksimalkan  efisiensi  operasional, karena  memiliki  dampak  signifikan  terhadap  kelancaran  aliran  operasi  dan  minimasi jarak  tempuh  perpindahan  material.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  mengembangkan metode untuk optimasi tata letak pada industri batik. Metodologi penelitian ini meliputi beberapa  langkah,  diantaranya  adalah  klasifikasi cell produksi  berdasarkan  kelompok part menggunakan Rank Order Clustering (ROC) dan Similarity Coefficient (SC), estimasi jarak  perpindahan  material  melalui  perhitungan distance-based  score ,  dan  penentuan urutan  optimal  departemen  dengan Particle  Swarm  Optimization (PSO).  Hasil eksperimen menunjukkan pengelompokkan cell yang serupa antara metode ROC dan SC. Analisis  terhadap  hasil  ekperimen menunjukkan  perbaikan  signifikan  dari  tata  letak intuitif awal ( existing ) ke tata letak baru ( suggested ), dengan reduksi distance based score dari  315,75  menjadi  292,96.  Implementasi group  technology dan cell  manufacturing terbukti  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  aliran  material  dan work  in  process (WIP). Selain itu, penerapan PSO dalam menempatkan departemen berhasil mengurangi total  jarak  tempuh  menjadi  7.018,5190  meter,  dengan  total  biaya material  handling menjadi Rp 1.544.074,18. Hal ini menegaskan potensi dari metode yang dikembangkan dalam  mengoptimalkan  tata  letak  fasilitas  produksi  batik  untuk  mencapai  efisiensi operasional yang lebih tinggi.
Kata  kunci: Perancangan  tata  letak ;  Rank  order  clustering;  Similarity  coefficient; Distance-based score; Particle Swarm Optimization

## Abstract
Batik  production  shows  a  trend  of  increasing  demand,  spurring  the  need  for  enhanced productivity and flexibility in the production process. Here, the layout planning becomes crucial  to  maximize  operational  efficiency,  as  it  significantly  impacts  the  smoothness  of operation  flow  and  the  minimization  of  material  handling  distance.  Therefore,  this research  develops  methods  for  layout  optimization  in  the  batik  industry.  The  research methodology includes several steps: classification of production cells based on part groups using ROC and SC, estimation of distance-based score, and determination of the optimal order of departments with PSO. The results demonstrate the effectiveness of similar cell grouping between the ROC and SC. Further, the results show a significant improvement from the initial intuitive layout to the new layout, with a reduction in distance-based score from 315.75 to 292.96. The implementation of group technology and cell manufacturing has proven to enhance the effectiveness and efficiency of material and work in process flow. Moreover,  the  application  of  PSO  successfully  reduced  the  total  travel  distance  to 7.018,5190 meters, with the total material handling cost of Rp 1.544.074,18. This confirms
the potential of the proposed method in optimizing the layout of batik production facilities to achieve higher operational efficiency.
Keywords: Layout planning; Rank order clustering; Similarity coefficient; Distance based score; Particle Swarm Optimization.

## Pendahuluan
Batik  merupakan  warisan  leluhur  yang  diwariskan  hingga  saat  ini.  Industri  batik memiliki  peranan  yang  sangat  penting  bagi  perekonomian  nasional.  Sepanjang  tahun 2023,  nilai  ekspor  batik  dan  produk  batik  menembus  angka  USD  64,56  juta  atau meningkat  30,1%  dibanding  capaian  tahun  2021  [1].  Selain  itu,  industri  batik  juga merupakan sektor padat karya yang telah menyerap tenaga kerja hingga jutaan orang. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sektor  industri  batik  memiliki  peran  penting  dalam peningkatan perekonomian di Indonesia [2].
Di Pulau Jawa terdapat beberapa sentra industri batik, salah satunya di Yogyakarta, baik yang masih menggunakan metode konvensional maupun telah menggunakan mesin CNC. Untuk menerapkan penggunaan CNC dalam proses produksi batik, perlu contoh usaha yang menggunakan mesin produksi berbasis CNC, salah satunya adalah Laboratorium Inovasi  di  Yogyakarta  yang  dapat  digunakan  sebagai  rujukan  dalam  proses  produksi batik yang akan menggunakan mesin CNC. Laboratorium Inovasi memiliki 3 mesin CNC yang  diproduksi,  dan  mesin  yang  digunakan  untuk  membuat  pola  batik  adalah  CNC Router [3]. Namun, susunan mesin di Laboratorium Inovasi belum teratur sesuai dengan alur perancangan mesin CNC. Terdapat dua lantai lini produksi yang digunakan di Lab Inovasi. Lantai 1 digunakan untuk aktivitas kebutuhan komponen mekanik, sedangkan lantai 2 digunakan untuk kebutuhan elektrik [3]. Hal ini menimbulkan material handling yang lebih sulit, dan tentunya meningkatkan biaya material handling , serta konsumsi waktu yang lebih panjang.
Berdasarkan permasalahan di atas, maka perlu dilakukan perbaikan terhadap tata letak fasilitas yang terdapat di Laboratorium Inovasi. Penelitian ini berfokus pada perbaikan tata letak mesin CNC Batik. Tujuan penelitian ini adalah menentukan jenis tata letak yang tepat untuk diterapkan pada industri produsen CNC Batik. Penentuan jenis tata letak  pada  penelitian  ini  dimulai  dengan  melakukan  perhitungan  jarak  aliran berdasarkan  pengelompokan  menggunakan group  technology untuk  memperoleh  jarak total  aliran  proses  produksi,  sehingga  dapat  digunakan  untuk  meminimalkan  fungsi tujuan dalam penentuan urutan departemen produksi. Hal ini penting dilakukan sebab tata  letak  merupakan  faktor  penentu  produktivitas  kerja.  Tata  letak  fasilitas  yang dirancang  dengan  baik  mampu  memberikan  kontribusi  positif  terhadap  optimalisasi proses produksi [4]. Prinsip yang harus terpenuhi dalam perancangan tata letak fasilitas adalah  adanya  fleksibilitas,  sebab  berpengaruh  terhadap  penurunan  biaya,  waktu produksi, peningkatan kualitas produk, serta kemampuan dalam melakukan perubahan sesuai  permintaan  atau  pergantian  material  produksi.  Perancangan  tata  letak  harus dilakukan secara  menyeluruh  dari  semua faktor  yang  mempengaruhi  proses produksi, perpindahan jarak minimal, aliran kerja yang berlangsung normal, sehingga semua area dapat dimanfaatkan secara efektif dan efisien, serta pengaturan tata letak yang fleksibel [5].
Fleksibilitas menjadi aspek yang penting dalam perancangan tata letak fasilitas. Sebab dengan  adanya  fleksibilitas  dalam  tata  letak  fasilitas,  sistem  produksi  mampu dihadapkan  pada  berbagai  perubahan.  Fleksibilitas  tata  letak  fasilitas  mampu meningkatkan optimalisasi dalam proses produksi yang memungkinkan terjadi banyak perubahan  dalam  setiap  pergantian  permintaan  produk  [6].  Perancangan  tata  letak fasilitas  yang  baik  juga  mampu  mengoptimalkan  ruang  yang  berada  dalam  lantai produksi,  sehingga  dapat  meningkatkan  kelancaran  pada  aliran  operasi  perpindahan material.  Kondisi  ini  akan  mengurangi  jarak  tempuh material  handling sehingga berpengaruh terhadap penurunan biaya material handling [7].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  mesin  menggunakan Group Technology , untuk mengetahui jenis layout yang tepat sehingga mampu mengurangi total jarak material handling. Pada proses klasifikasi menggunakan Group Technology, semua mesin dikelompokkan berdasarkan tipe yang sama agar membentuk cell. Metode yang digunakan  untuk  mengelompokkan cell berdasarkan part  family adalah Rank  Order Clustering  (ROC) dan Similarity  Coefficient  (SC). Setiap cell dalam Group  Technology mengkhususkan diri untuk memproduksi part family tertentu. Perbaikan menggunakan metode Rank  Order  Clustering  (ROC) ini  dinilai  cukup  efisien.  Pada  penelitian sebelumnya,  Amelia  [8]  melakukan  perbandingan  perbaikan  tata  letak  menggunakan metode Rank Order Clustering (ROC) dengan MOD ROC, dimana Rank Order Clustering (ROC) mampu memberikan efisiensi yang lebih baik daripada menggunakan MOD ROC, yaitu sebesar 72%. Pada cell ini dilakukan pengelompokkan komponen produk ke dalam sebuah family yang  disebut part  family ,  dan  membentuk cell yang  terdiri  dari  mesin- mesin dan pekerja yang dibutuhkan untuk memproduksi part family tersebut [9]. Nilai koefisien  dari  kesamaan  ini  dinilai  menggunakan Similarity  Coefficient, dengan  hasil berupa matriks dengan nilai berkisar dari 0 hingga 1.  Angka mendekati 1 artinya part tersebut  memiliki  kesamaan  proses  [10].  Melalui  tahapan  ini  selanjutnya  dapat digunakan  untuk  penentuan  tata  letak  yang  optimal.  Selain  itu,  perbaikan  tata  letak fasilitas menggunakan metode shared storage dapat memberikan penurunan kebutuhan luas tata letak pada produk homeware sebesar 16,06%, health & beauty sebesar 15,6%. Hal  tersebut  memberikan  informasi  bahwa  penempatan  produk  pada  gudang  perlu mempertimbangkan frekuensi kebutuhan pelanggan agar tercipta efisiensi transportasi [11].
Penentuan tata letak yang digunakan pada penelitian ini adalah Distance Based Score Calculate dan Particle  Swarm  Optimization  (PSO).  Software yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah Software MATLAB. Distance Based Score Calculate ini digunakan untuk  menghitung  jarak  aliran  berdasarkan  hasil  klasifikasi  menggunakan Group Technology, sehingga dapat memperoleh jarak total aliran proses produksi. Sedangkan Particle Swarm Optimization (PSO) digunakan untuk menentukan urutan departemen dengan cara memaksimalkan atau meminimalkan fungsi tujuan. Pada penelitian ini yang menjadi  fungsi  tujuan  adalah  meminimalkan  jarak  tempuh  antar  departemen  agar mampu meminimalisir part material handling. Algoritma metaheuristik dipilih sebagai metode  penyelesaian  karena  metode  ini robust dalam  menyelesaikan  berbagai permasalahan  optimasi  dan  sering  kali  mampu  menemukan  solusi  yang  baik  bahkan untuk masalah yang sangat kompleks atau berdimensi besar dengan waktu komputasi yang  relatif  cepat  dibandingkan  dengan  metode  eksak.  Secara  spesifik,  PSO  dipilih karena  memiliki kemampuan  mengidentifikasi  nilai  optimum  secara  global  dengan keakuratan yang tinggi  [12]. PSO ini dijalankan dengan iterasi tertentu hingga mencapai pemberhentian, sehingga diperoleh solusi yang terletak pada global best . Persamaan ini disimulasikan dalam ruang dengan dimensi tertentu dengan sejumlah iterasi, sehingga
Go-Integratif : Jurnal Teknik Sistem dan Industri  Vol. 04, No. 02, (November 2023) 132-147
di  setiap  iterasi  posisi  partikel  akan  semakin  mengarah  ke  fungsi  yang  dituju,  dalam penelitian ini adalah minimasi total traveled distance [13].
Penentuan  tata  letak  harus  memperhatikan  aliran  proses  produksi.  Hal  ini  bertujuan untuk  mengurangi  frekuensi  perpindahan  material,  maupun  meminimalkan  jarak tempuh pada saat aktivitas perpindahan material tersebut. Penelitian oleh Daya et al. [13]  dilakukan  pada penentuan tata  letak  dalam  aliran  proses  produksi menggunakan metode BLOCPAN. Metode ini mampu menyelesaikan permasalahan tata letak fasilitas, dengan  memperhitungkan  jarak  perpindahan  material,  dan  tata  letak  akhir.  Layout usulan yang dipilih berdasarkan nilai R-Score yang nilainya mendekati 1 dengan efisiensi jarak perpindahan material sebesar 11,35 meter atau sebesar 3,79% [14]. Karmila et al. [14]  mengkombinasikan  metode  BLOCPAN  dengan  AHP  untuk  merancang  tata  letak fasilitas  pabrik  susu  bubuk  menghasilkan  lima  usulan  alternatif  yang  mana  masing- masing usulan memiliki beberapa pertimbangan diantaranya Adjacency Score, R-Score, dan Rel-dist Score. Pertimbangan tersebut digunakan untuk memilih tata letak fasilitas terbaik  menggunakan  AHP  dengan  relative  score  terbesar  yaitu  0.295  (alternatif pertama) sehingga total jarak material handling secara rectiliniear untuk tata letak yang diusulkan  adalah  66,225  meter  [15].  Menggunakan  metode  yang  sama,  perusahaan produksi roti di Surakarta dapat merancang tata letak dan fasilitas dengan biaya awal sebesar Rp. 3.750.000 menjadi Rp. 3.744.277 [16].
Selain menggunakan pendekatan eksak, perancangan tata letak fasilitas dikembangkan melalui  pendekatan approximation .  Penelitian  serupa  oleh  Guan  et  al.  [16]  dilakukan pada  perancangan  tata  letak  fasilitas  yang  melibatkan  penempatan  sekelompok dapartemen  ke  dalam  beberapa workshop .  Hal  ini  berkaitan  dengan  distribusi departemen  dengan  mempertimbangkan  situasi  praktis,  aliran  penanganan  material internal  dan  aliran  transportasi  eksternal.  Penelitian  tersebut  memiliki  3  tujuan, diantaranya minimalisasi penanganan material secara keseluruhan, minimalisasi jumlah worksho p,  dan  maksimalisasi  rasio  pemanfaatan  lantai  workshop.  3  fungsi  tujuan  ini yang  mendasari  penggunaan  metode Multi-Objective  Particle  Swarm  Optimization (MOPSO) ,  untuk  mencari  solusi  yang  layak  secara  lokal  dan  global.  Hasilnya menunjukkan  bahwa MOPSO memiliki  konvergensi  yang  sangat  baik.  Selain  itu, terdapat  beberapa  solusi  optimal  Pareto  yang  terdistribusi  secara  seragam,  dan menunjukkan kemampuan penyebaran yang baik [17]. Penelitian lain oleh Azmi et al. [17]  juga  menunjukkan  bahwa  algoritma PSO memiliki  performa  yang  lebih  baik  dari pada algoritma Glowworm Swarm Optimization dalam penyelesaian sistem persamaan non  linier .  Hal  ini  disebabkan  karena  algoritma PSO konvergen  pada global  optimal dibandingkan  algoritma Glowworm  Swarm  Optimization yang  hanya  konvergen  pada local optimum [18].
Penelitian  oleh  Liu  et  al.  [18]  menyebutkan  bahwa  penyelesaian  tata  letak  pipa menggunakan IDAACO. Metode ini berhasil mengefisiensikan PRD pada produksi oil and gas  company .  Membandingkan  beberapa  metode  dalam  menyelesaikan  permasalahan tata letak departemen telah banyak dilakukan. Setiawan et al. [19] melakukan komparasi dari  metode Genetic  Algorithm-Simulated  Annealing I  dan  II,  yang  mana  dalam menyelesaikan facility  layout  problem GA-SA  II  memiliki  performa  terbaik  untuk meminimalkan momen perpindahan lebih pendek daripada GA-SA I. Siswanti et al. [20] menggunakan  metode Modified  Squirrel  Search  Algorithm untuk  mengurangi  jarak perpindahan  material  pada  Departemen  Produksi  cup  gelas  dan  galon.  Diperoleh  9
alternatif yang menghasilkan total jarak perpindahan paling minimum sebesar 2731,5 m dengan  efisiensi  11,99%  [19].  Penentuan  tata  letak  gudang  dengan  membandingkan kebijakan Class-Based  Storage dengan  Particle Swarm  Optimization untuk meminimalkan  jarak  tempuh  dan  biaya material  handling .  Metode  PSO  lebih memberikan  biaya  yang  lebih  sedikit  jika  dibandingkan  dengan  kondisi existing dan kebijakan Class-Based  Storage, dengan  kata  lain  pendekatan  PSO  tidak  dapat memberikan kondisi paling optimal namun dapat memberikan kondisi mendekati optimal [20].
Belo-Filho et al. [21] menyelesaikan masalah tata letak fasilitas tidak hanya bertujuan untuk meminimalkan biaya material handling , tetapi juga meminimalkan produk cacat dan  biaya  produksi  dimana  nilai  efisiensinya  mencapai  55,7%  lebih  kecil  dari  kondisi existing menggunakan  pendekatan  analisis Activity  Relationship  Diagram (ARD), Dimensionless  Block  Diagram,  Activity  Relationship  Chart (ARC),  dan  metode aisle . Penelitian  terdahulu  mengenai  perbandingan  metode re-layout  design menunjukkan bahwa  metode  PSO  merupakan  metode  terbaik  [20].  Tinjauan  literatur  diatas memberikan  informasi  bahwa  pendekatan approximation, khususnya  menggunakan metode PSO merupakan salah satu alternatif yang efektif untuk menentukan rancangan tata letak fasilitas terbaik namun perlu dilakukan penggabungan menggunakan group of technology sebelum merancang tata letak fasilitas. Hal ini bertujuan untuk memastikan fasilitas  yang  akan  dirancang  telah  dikelompokan  berdasarkan  proses  yang  serupa, sehingga penelitian ini perlu dilakukan untuk mengetahui bagaimana kombinasi group of  technology dengan  PSO  untuk  meminimalkan  biaya material  handling pada  proses produksi CNC Batik.

## Metode Penelitian
Objek  penelitian  ini  merupakan  Lab  Inovasi  yang  memiliki  kemampuan  untuk memproduksi  mesin  CNC  Batik.  Sehingga  dalam  melakukan  riset  terdapat  beberapa metode  yang  digunakan  pada  penelitian mengelompokkan proses  permesinan kedalam group  technology ,  antara  lain Rank  Order  Clustering  (ROC) dan Similarity  Coefficient (SC) untuk  mengelompokkan  cell  berdasarkan part  family .  Setelah  dikelompokkan menjadi cell , dilakukan penentuan jarak minimal menggunakan metode Distance Based Score  Calculate. Metode  selanjutnya  yang  digunakan  adalah Particle  Swarm Optimization  (PSO) untuk  menentukan  urutan  departemen.  Diagram  alur  penelitian disajikan pada Gambar 1.

## Similarity Coefficient
Similarity  coefficient merupakan  metode  pembentukan manufacturing  cell dengan mengelompokkan  mesin  yang  sejenis,  berdasarkan part  family. Pada  metode  ini dilakukan perhitungan pada nilai SC untuk memperoleh nilai kemiripan pada pasangan mesin atau part . Tahapan pada metode Similarity Coefficient, antara lain :
Langkah 1 : memasangkan setiap mesin dengan mesin lainnya, kemudian menghitung Similarity coefficient Value.
Langkah 2 : memilih threshold value terbesar untuk dipasangkan. Pasangan yang telah selanjutnya digabungkan menjadi satu untuk setiap mesin yang memiliki kemiripan. Lakukan langkah 1 dan 2 secara berulang untuk memperoleh pasangan. Sehingga hasil dari penggunaan metode Similarity Coefficient ini adalah berupa pengelompokkan cell.
Untuk  memperoleh  nilai  kemiripan  antara  2  mesin,  digunakan  persamaan  (1)  sebagai berikut;
𝑆 𝑖𝑗 = ∑ 𝑎 𝑘𝑖 𝑛 𝑘=1 𝑎 𝑘𝑗 ∑ (𝑎 𝑘𝑖 + 𝑎 𝑘𝑗 −   𝑎 𝑘𝑖 𝑎 𝑘𝑗 ) 𝑛 𝑘=1 (1)
Notasi yang digunakan pada model matematika diatas adalah sebagai berikut : S ij = Similality coefficient pada proses mesin i ke proses mesin j a ki = Variabel biner, 1 jika part k diproses pada mesin i , 0 jika sebaliknya a kj = Variabel biner, 1 jika part k diproses pada mesin i, 0 jika sebaliknya

## Rank Order Clustering
Perhitungan Rank order clustering dilakukan dengan menentukan bilangan binner pada setiap baris dan kolom. Pengaturan dilakukan dengan urutan menurun sesuai dengan nilai  bilangan  binner  pada  baris  maupun  kolom.  Notasi  simbol  memiliki  keterangan sebagai berikut :
BW = Bobot bilangan binner
DE = Decimal Equivalent a ij = Variabel biner, 1 jika part i diproses pada mesin j, 0 jika sebaliknya
m = total mesin n = total part i = part ke i j = mesin ke j
Langkah perhitungan Perhitungan Rank order clustering diantaranya : Memberikan bobot bilangan binner pada setiap kolom i dengan persamaan (2).
𝐵𝑊 𝑖 = 2 𝑚−𝑖 (2)
Menentukan decimal  equivalent pada  nilai  bilangan  binner  untuk  setiap  baris j menggunakan persamaan (3).
𝐷𝐸 𝑗 = ∑ 2 𝑚−𝑖 𝑚 𝑗=1 𝑎 𝑖𝑗 (3)
Mengurutkan  baris  sesuai  nilai  dari decimal  equivalent secara  menurun  dari  angka tertinggi  sampai  terendah.  Jika  tidak  ada  lagi  yang  bisa  diurutkan  maka  lanjut  ke langkah 4.
Memberikan bobot bilangan binner dengan baris j sesuai dengan persamaan (4).
𝐵𝑊 𝑗 = 2 𝑛−𝑗 (4)
Menentukan decimal  equivalent pada  nilai  bilangan  binner  untuk  setiap  kolom i menggunakan persamaan (5).
𝐷𝐸 𝑖 = ∑ 2 𝑛−𝑗 𝑛 𝑖=1 𝑎 𝑖𝑗 (5)
Urutkan baris sesuai nilai dari decimal equivalent secara menurun dari angka tertinggi ke terendah. Jika tidak ada lagi yang bisa diurutkan, maka berhenti.

## Particle Swarm Optimization
Particle  swarm  optimization termasuk  kedalam population  based  metaheuristics yang biasanya  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  bertipe continuous. PSO merupakan  metode  yang  diadaptasi  oleh  perilaku  kelompok  burung  dan  ikan.  Setiap partikel  dalam  metode  ini  memiliki  kecepatan  dan  posisi  serta  bergerak  dalam  ruang pencarian dengan kecepatan yang dinamis disesuaikan dengan perilaku kawanan mereka pada masa sebelumnya. Kemudian partikel akan bergerak menuju daerah pencarian yang lebih  baik  selama  prose  pencarian  [22].  Proses  pada  PSO  adalah  ditunjukkan  pada Gambar 2.
Gambar 1. Diagram alur penelitian

## Gambar 2. Diagram Alir PSO [23]
PSO memerlukan inisialisasi populasi yang merupakan random particle yang kemudian akan melakukan proses pencarian optimal solusi dengan melakukan evaluasi fitness dari setiap partikel berdasarkan fungsi tujuan. Pada setiap iterasi akan dilakukan update dua nilai yaitu Pbest (posisi terbaik) dan Gbest (posisi terbaik global). Proses pengulangan akan  terus  berlanjut  hingga  pada  suatu  nilai  konvergensi  tertentu  sehingga menghasilkan Gbest yang paling optimal [23].

## Hasil dan Pembahasan

## Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  proses  produksi mesin  CNC  Batik  meliputi operation  process  chart,  route  sheet,  bill  of  material, proses permesinan dan data yang berkaitan dengan produksi baik berkaitan langsung maupun tidak  langsung  [3].  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  disajikan  pada  Tabel  1 (kolom  menunjukan  komponen  yang  diproduksi  atau  di assembly sedangkan  baris menunjukan proses permesinan yang dilakukan).

## Tabel 1. Data Penelitian
Components Process Frame Assembly Bridge Z- axis Motor Set Cable Carier Set Box Panel Sliding Frame Gerinda 1 1 1 1 1 CNC Frais 1 1 1 Las 1 1 1 1 1 1 Gerinda (Preparasi) 1 1 Spray Paint 1 1 1 1 1 1 Cat 1 1 1 1 1 1 Proxy 1 1 1 1 1 1 Kompresor 1 1 1 1 1 1 CNC Bubut 1 Oven 1 1 1 1 Powder Coating 1 Cat Powder 1
Berdasarkan Tabel 1 diketahui bahwa terdapat kombinasi antara 11 mesin dengan 7 part . Tabel di atas menunjukkan bahwa masing-masing jenis mesin yang dipasangkan dengan part bernilai 1, artinya  terdapat part yang diproses di mesin tersebut.

## Pengelompokan Workstation menggunakan Similarity Coefficient
Hasil perhitungan menggunakan metode Similarity Coefficient disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Pengelompokkan Cell Menggunakan Similarity Coefficient { Spray Paint, Cat, Proxy , Kompresor, Las, Gerinda, Oven, Gerinda (Preparasi)} { Powder Coating, Cat Powder } {CNC Frais, CNC Bubut}
{ Spray Paint, Cat, Proxy , Kompresor, Las, Gerinda, Oven, Gerinda (Preparasi)} - 0,25 0,285714 { Powder Coating, Cat Powder } - 0 {CNC Frais, CNC Bubut} -
Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  metode Similarity  Coefficient, dengan mempertimbangakn  dengan  kondisi  aktual  di  lapangan,  diperoleh  dua cell manufacturing . Kedua cell tersebut  diantaranya  adalah Cell 1  { Spray  paint,  cat  proxy , Kompressor, Las, Gerinda} dan Cell 2 {CNC Frais, dan CNC Bubut}. Hasil perhitungan menggunakan metode Similarity Coefficient ini akan dibandingkan dengan metode Rank Order  Clustering  (ROC). Pengelompokkan  berdasarkan Similarity  Coefficient ini membantu dalam menciptakan pengaturan tata letak yang optimal, dan meningkatkan efisiensi dalam pemrosesan atau proses produksi.

## Pengelompokan Workstation menggunakan Rank Order Clustering
Hasil pengelompokkan cell menggunakan metode Rank order clustering disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengelompokkan Cell Menggunakan Metode Rank Order Clustering
Machine/ Component Sliding Frame Motor Set Cable Carier Set Box Panel Frame Assembly Bridge Z- axis Las 1 1 1 1 1 1 Spray Paint 1 1 1 1 1 1 Cat 1 1 1 1 1 1 Proxy 1 1 1 1 1 1 Kompresor 1 1 1 1 1 1 Gerinda 1 1 1 1 1 CNC Frais 1 1 1 CNC Bubut 1 Oven 1 1 1 1 Gerinda (Preparasi) 1 1 Powder Coating 1 Cat Powder 1
Berdasarkan  Tabel  3,  diketahui  bahwa  penggunaan  metode Rank  order  clustering menghasilkan cell yang sama dengan pengelompokkan menggunakan metode Similarity Coefficient. Cell tersebut diantaranya, Cell 1 { Spray paint, cat proxy , Kompressor, Las, Gerinda} dan Cell 2 {CNC Frais, dan CNC Bubut}. Terdapat beberapa komponen yang perlu transfer antar cell , diantaranya pada komponen sliding frame , proses oven perlu ditransfer ke cell 1 dan proses CNC frais perlu transfer ke cell 2. Pada komponen motor set, cable carier , dan box panel ,  proses operasi oven dan gerindra perlu ditransfer ke cell 1. Hal ini menunjukkan bahwa pada penelitian ini terdapat hasil pengelompokkan cell yang relatif sama antar penggunaan metode Rank order clustering dan metode Similarity Coefficient. Berikutnya,  untuk  menganalisis  hasil  pengelompokkan  departemen  lebih dalam,  evaluasi  menggunakan  distance  based  score  dan  optimasi  urutan  departemen dilakukan untuk mengetahui total jarak tempuh dan total biaya material handling .

## Evaluasi Distance Based Score
Distance  based  score merupakan  prosedur  untuk  evaluasi  alternatif  tata  letak  yang terbaik.  Perhitungan  jarak  departemen  direkapitulasi  dan  direpresentasikan dalam matriks from-to-chart. Perhitungan Distance based score ini dapat menggunakan teknik Group  Technology. Hasil  perhitungan Distance  Based  Score menggunakan Group Technology disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Distance Based Score
CORELAP ( Existing Layout ) Layout usulan Flow Departement Jumlah Flow Jarak Jarak x Flow Jarak Jarak x Flow 6-1 13 5,96 77,48 8,47 110,11 6-2 2 7,83 15,66 7,83 15,66 6-3 2 13,95 27,9 13,95 27,9
CORELAP ( Existing Layout ) Layout usulan 1-7 6 6,26 37,56 0,00 0 2-1 1 12,71 12,71 16,33 16,33 2-3 1 9,72 9,72 9,72 9,72 2-7 1 18,98 18,98 16,33 16,33 4-3 1 8,57 8,57 8,57 8,57 5-3 2 11,96 23,92 11,96 23,92 5-4 1 4,92 4,92 4,92 4,92 7-3 7 11,19 78,33 8,50 59,5 Jumlah  315,75  Jumlah  292,96
Tabel  4  menunjukkan  perbandingan  antara  hasil Distance  Based  Score menggunakan ( Intuitive 1), dengan hasil menggunakan Group Technology . Pada alternatif Intuitive 1 fokus pada 7 departemen Grinding & Welding , CNC, Assembly , Inventory electric, Electric mekanik, painting, dan warehouse , menghasilkan Distance Based Score sejumlah 11,19. Sedangkan  penelitian  ini  menggunakan Group  Technology ,  yaitu  terdiri  dari  6 departemen, dan 2 cell manufacturing , dengan total Distance Based Score yang dihasilkan sejumlah 8,50. Hal ini menunjukkan bahwa adanya penurunan total jarak yang ditempuh antara intuitive 1 ( existing ) dan menggunakan group technology. Visualisasi layout dari perhitungan Distance Based Score intuitive 1 ( existing ) dan Group Technology disajikan pada Gambar 3 dan 4.
Gambar 3 . Layout menggunakan CORELAP ( Existing Layout )

## Gambar 4. Usulan Tata Letak
Gambar  3  dan  Gambar  4  merupakan  perbandingan  gambar  yang  dihasilkan  dari perhitungan Distance  Based  Score menggunakan  CORELAP  ( existing  layout )  dan menggunakan Group Technology.

## Penentuan Tata Letak Workstation menggunakan Particle Swarm Optimization
Berdasarkan pengumpulan data layout CNC Batik, dibawah ini merupakan data jarak antar cell dan/atau  departemen  atau  dikenal  dengan from-to  chart .  Terdapat  7  titik tataletak yang dirancang berdasarkan group of technology . Detail dimensi cell dan/atau department pada CNC Batik ditunjukan pada Tabel 5.
Tabel 5. Dimensi Cell dan Department Cell/Deptartment Panjang (m) Cell 1 (1 7) 11,43 Cell 2 9,14 Assembly 8,40 Elektrik 6,98 Inventory Elektrik 5,40 Inventory Mekanik 3,54 Warehouse 6
Sedangkan jarak antar titik cell dan/atau departemen ditunjukkan pada Tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6. From-To Chart pada Tata Letak Produksi CNC Batik From/To Cell  1 (1 7) Cell 2 Assembly Elektrik  Inventory Elektrik Inventory Mekanik Warehouse Cell 1 (1 7)  0 16,33 8,50 4,95 9,37 8,47 5,76 Cell 2 16,33  0 9,72 6,54 8,53 7,83 6,07 Assembly 8,50 9,72 0 3,04 4,44 13,95 8,50
From/To Cell  1 (1 7) Cell 2 Assembly Elektrik  Inventory Elektrik Inventory Mekanik Warehouse Elektrik 4,81 6,54 8,57 0 4,92 20,67 5,86 Inventory Elektrik 9,37 8,53 11,96 4,92 0 25,58 4,19 Inventory Mekanik 8,47 7,83 13,95 20,67 25,58 0 8,6 Warehouse  5,76 6,07 8,50 5,86 4,19 8,6 0
Berdasarkan  data  sekunder  berupa from/to  chart dan  dimensi cell/department , kemudian  dilakukan  pengolahan  pada  Tabel  7.  Proses  komputasi  penentuan  urutan departemen menggunakan PSO direplikasi 10 kali untuk mengevaluasi robustness dari PSO dalam menghasilkan solusi near-optimal .
Tabel 7. Hasil PSO Replikasi Waktu Running (detik) Urutan Layout Total Jarak Tempuh 1 1,081131 7  4  6  5  3  2  1 7.018,5190 2 1,113399 1  2  3  5  6  4  7 7.701,8519 3 0,952559 7  4  6  5  3  2  1 7.701,8519 4 0,965431 1  2  3  5  6  4  7 7.701,8519 5 0,998213 1  2  5  6  4  3  7 7.698,8733 6 0,980612 7  4  6  5  3  2  1 7.701,8519 7 1,329706 7  3  4  6  5  2  1 7.698,8733 8 1,032079 1  2  3  5  6  4  7 7.701,8519 9 1,11379 7  3  4  6  5  2  1 7.698,8733 10 1,030146 1  2  3  5  6  4  7 7.701,8519
Berdasarkan  hasil  replikasi,  solusi  terbaik  yang  dihasilkan  oleh  algoritma Particle Swarm  Optimization didapatkan  pada  replikasi  kedelapan  dengan  total  jarak  tempuh sejauh 7.018,5190 m dengan total biaya material handling sebesar Rp. 220 pada setiap meter dengan total biaya material handling sebesar Rp 1.544.074,18.
Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  PSO  dapat  meminimalisir  total  biaya  material handling  dibandingkan  dengan  tata  letak  awal.  Selain  itu,  hasil  eksperimen menunjukkan  robustness  dari  metode  PSO  dimana  didapatkan  rata-rata  total  jarak tempuh  sebesar  7.632,63  m  dengan  standar  deviasi  215,78  m.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  tidak  ada  perbedaan  signifikan  antara  hasil  dari  10  replikasi  yang mengindikasikan  bahwa  proses  pencarian  solusi  oleh  PSO  tidak  terjebak  dalam local optima .  Kondisi  tersebut  dimungkinkan  karena  PSO  termasuk  ke  dalam  population- based  algorithm  yang  memiliki  keunggulan  dalam  fase  ekplorasi  pencarian  solusi sehingga  proses  pencarian  tidak  hanya  berfokus  pada  neighborhood  tertentu  pada keseluruhan  proses  iterasi.  Dengan  fitur  tersebut,  prosedur  dari  PSO  dapat  menjaga keseimbangan proses ekplorasi dan eksploitasi pencarian solusi dan menghindari adanya premature convergence .
Disamping itu, penggunaan metode PSO memiliki kelebihan dalam hal waktu komputasi yang relatif cepat, dimana rata-rata waktu komputasi dari 10 replikasi adalah 1.06 detik. Nilai tersebut jauh lebih cepat dibandingkan dengan study dari Guan et al. [16] yang juga mengembangkan PSO untuk perancangan layout. Hasil dari Guan et al. [16] mencatat waktu komputasi selama 71.62 detik untuk instance IM08 yang terdiri dari 8 departemen.
Akan tetapi perlu dicatat bahwa problem yang diangkat merupakan permasalahan multi- objective dengan kompleksitas yang lebih tinggi. Selain itu, jumlah dari departemen juga akan sangat mempengaruhi kompleksitas problem. Demikian juga, spesifikasi komputer yang digunakan juga akan mempengaruhi durasi waktu komputasi.
Meskipun memiliki banyak kelebihan, PSO merupakan metode metaheuristik yang juga memiliki  keterbatasan,  termasuk  risiko  tidak  menemukan  solusi  yang  optimal.  Oleh karena  itu,  penelitian  selanjutnya  dapat  diarahkan  dalam  pengembangan  model matematika  dan  metode  eksak  dalam  penyelesaian  permasalahan  optimasi  tata  letak untuk mendapatkan solusi optimal.

## Kesimpulan
Perancangan cell  manufacturing menggunakan Group  Technology diawali  dengan membuat pengelompokkan jenis part family dan proses yang sama agar membentuk cell . Metode yang digunakan untuk mengelompokkan cell berdasarkan prosesnya adalah Rank Order Clustering (ROC) dan Similarity Coefficient (SC). Hal ini menunjukkan bahwa pada penelitian ini terdapat hasil pengelompokkan cell yang relatif sama antara metode ROC dan  metode SC, dengan  hasil  pengelompokan  pada Cell 1  { Spray  paint,  cat  proxy, Kompressor, Las, Gerinda} dan Cell 2{CNC Frais, dan CNC Bubut}. Berdasarkan pada masalah jarak tempuh, didapatkan jarak tempuh pada mesin intuitive 1 dan aliran baru sebagai usulan sebesar 315,75 dan 292,96. Sehingga, penerapan group of technology untuk mengimplementasikan cell manufacturing dapat memberikan aliran material dan WIP yang  lebih  efektif  dan  efisien.  Sedangkan  hasil  pengolahan  penempatan department menggunakan metode PSO menghasilkan usulan urutan tata letak cell 1 (gerinda, las, printing ), cell 2  (CNC  frais  dan  CNC  bubut), department 3  ( assembly ), department 5 (inventori  elektrik), department 6  (inventori  mekanik), department 4  (elektrik),  dan department 7 ( warehouse ). Hasil usulan tata letak baru dapat meminimalkan total jarak tempuh sebesar 7.018,5190 m dengan total biaya material handling sebesar Rp. 220 pada setiap  meter  sehingga  total  biaya material  handling sebesar  Rp  1.544.074,18.  Pada penelitian  selanjutnya,  perlu  dilakukan  perancangan  layout  dalam  2  dimensi  secara keseluruhan, sehingga layout dapat benar-benar optimal saat diaplikasikan.

## Daftar Pustaka
[1] Kementerian Perindustrian, “Menperin: Ekspor Batik Ditargetkan Mencapai USD 100  Juta  Tahun  2023.”  Accessed:  Feb.  22,  2024.  [Online].  Available: https://kemenperin.go.id/artikel/24228/Menperin:-Ekspor-Batik-Ditargetkan- Mencapai-USD-100-Juta-Tahun-2023
[2] Kementerian Perindustrian, “Serap 200 Ribu Tenaga Kerja, Ekspor Industri Batik Tembus  USD  533  Juta,”  kemenperin.go.id.  Accessed:  Feb.  22,  2024.  [Online]. Available:  https://kemenperin.go.id/artikel/22830/Serap-200-Ribu-Tenaga-Kerja,- Ekspor-Industri-Batik-Tembus-USD-533-Juta
[3] A. Saifurrahman, “Perancangan Tata Letak Fasilitas Untuk Fabrikasi Mesin CNC Batik  Tulis  Menggunakan Pendekatan  Systematic  Layout  Planning,”  UGM, Yogyakarta, 2020.
[4] D. Oktarini, F. Suryani, Madagaskar, and M. Rosyidah, “Modernization of facility layout design in earthenware craft industry with green productivity approach,” in IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering ,  Institute  of  Physics Publishing, Nov. 2019. doi: 10.1088/1757-899X/620/1/012114.
[5] H. Purnomo, Perencanaan dan Perancangan Fasilitas , 1st ed. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
[6] X. Hao and L. Florez- Perez, “ The Effect Of Classroom Environment On Satisfaction And Performance: Towards Iot-Sustainable Spaces ,” in IGLC 2021 - 29th Annual Conference of the International Group for Lean Construction - Lean Construction in Crisis  Times:  Responding  to  the  Post-Pandemic  AEC  Industry  Challenges , Department  of  Engineering,  Civil  Engineering  Division,  Pontificia  Universidad Catolica del Peru, 2021, pp. 443 – 453. doi: 10.24928/2021/0145.
[7] I.  Sodikin  and  N.  Jacky  Prasatya,  “ Penerapan  Cellular  Manufacturing  System Dengan  Menggunakan  Algoritma  Heuristic  Similarity  Coeficient  Untuk Meminimasi Waktu Siklus Dan Biaya Material Handling ,” , Jurnal Teknologi , Vol. 1, No. 1, pp. 44-52, 2008.
[8] A.  Amelia, “Aplikasi  Metode  Group  Technology  dalam  Memperbaiki  Tata  Letak Mesin  untuk  Meminimalkan  Jarak  Perpindahan  Bahan  (Studi  Kasus  di Perusahaan Mebel Logam).” Universitas Kristen Petra,  2007 [Online]. Available: http://puslit.petra.ac.id/journals/mechanical
[9] N.  Singh  and  D.  Rajamani,  “Cellular  Manufacturing  Systems:  Design, Planning and Control,” Springer Science & Business Media, 1996.
[10] A.  Hasibuan  and  L.  Parinduri,  “Aplikasi  Metode  Group  Technology  dalam Memperbaiki Tata Letak Mesin untuk Meminimalkan Jarak Perpindahan Bahan.” PISTON (Jurnal Ilmiah Teknik Mesin Fakultas Teknik UISU) , Vol. 2, no. 1, pp. 1- 9, 2017.
[11] R.  A.  Prasetyo,  D.  Herwanto,  and  A.  E.  Nugraha,  “Usulan  Penerapan  Metode Shared Storage pada Tata Letak Stock di Gudang PT XYZ,” Go-Integratif : Jurnal Teknik  Sistem  dan  Industri ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  124 – 134,  Dec.  2021,  doi: 10.35261/gijtsi.v2i2.5652.
[12] K.  Shunmugesh  and  K.  Panneerselvam,  “Machinability  study  of  Carbon  Fiber Reinforced Polymer in the longitudinal and transverse direction and optimization of process parameters using PSO –GSA,” Engineering Science and Technology, an
International Journal , vol. 19, pp. 1552 – 1563, 2016, doi: 10.1016/j.jestch.2016.04.012.
[13] A.  Sateria,  I.  Dwi  Saputra,  and  Y.  Dharta,  “Penggunaan  Metode  PSO  Pada Optimasi  Multirespon  Gaya  Tekan  dan  Momen  Torsi  Penggurdian  Material Komposit  GFRP  Yang  Ditumpuk  Dengan  Material  Stainless  Steel,” Jurnal Manutech , pp. 1 – 7, 2018.
[14] M. A. Daya, F. D. Sitania, and A. Profita, “Perancangan Ulang (re -layout) tata letak fasilitas produksi dengan metode blocplan (studi kasus: UKM roti rizki, Bontang),” PERFORMA  Media  Ilmiah  Teknik  Industri ,  vol.  17,  pp.  140 – 145,  2019,  doi: 10.20961/performa.17.2.29664.
[15] R.  Karmila  Dewi,  M.  Choiri,  and  A.  Eunike,  “ Perancangan  Tata  Letak  Fasilitas Menggunakan Metode BLOCPLAN Dan Analytic Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus:  Koperasi  Unit  Desa  Batu) ,” Jurnal  Rekayasa  dan  Manajemen  Sistem Industri , Vol. 2, no. 3, 2003.
[16]  A. Pascagama, R. B. Prakasa, S. Maulida, T. Nabila Assahda, T. Gunung Tua, and W.  A.  Jauhari,  “Perancangan  Tata  Letak  Fasilitas  Menggunakan  Metode  SLP (Systematic Layout Planning) pada UMKM Roti Shendy,” Seminar dan Konferensi Nasional IDEC , 2022.
[17] C. Guan, Z. Zhang, S. Liu, and J. Gong, “Multi -objective particle swarm optimization for multi- workshop facility layout problem,” Journal of Manufacturing Systems , vol. 53, pp. 32 – 48, 2019, doi: 10.1016/j.jmsy.2019.09.004.
[18] A. U. Azmi, R. Hidayat, and M. Z. Arif, “Perbandingan Algoritma Particle Swarm Optimization  (Pso)  Dan  Algoritma  Glowworm  Swarm  Optimization  (Gso)  Dalam
Penyelesaian  Sistem  Persamaan  Non  Linier,” Majalah  Ilmiah  Matematika  dan Statistika , vol. 19, p. 29, 2019, doi: 10.19184/mims.v19i1.17263.
[19] S. U. Siswanti, A. K. Garside, and I. Amalynda, “Perancangan Ulang Tata Letak Fasilitas  Produksi  Menggunakan  Modified  Squirrel  Search  Algorithm,” Jurnal INTECH Teknik Industri Universitas Serang Raya , vol. 9, no. 2, pp. 178 – 184, Dec. 2023, doi: 10.30656/intech.v9i2.7098.
[20] Y. Muharni, Kulsum, and M. Khoirunnisa, “Warehouse Layout Designing of Slab Using  Dedicated  Storage  and  Particle  Swarm  Optimization,”  in IOP  Conference Series:  Materials  Science and  Engineering , Institute  of  Physics  Publishing,  2019. doi: 10.1088/1757-899X/532/1/012003.
[21] A.  A.  Permatasari,  F.  N.  Pramandha,  M.  I.  Karima,  and  E.  Santoso,  “Re -layout facility to minimize defects and production cost in PT. Sendanis Jaya Makmur,” in IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science ,  Institute  of  Physics Publishing, Mar. 2020. doi: 10.1088/1755-1315/426/1/012166.
[22]  M.  A.  F.  Belo-Filho,  P.  Amorim,  and  B.  Almada- Lobo,  “An  adaptive  large neighbourhood  search  for  the  operational  integrated  production  and  distribution problem of perishable products,” International Journal of Production Research , vol. 53, no. 20, pp. 6040 – 6058, Oct. 2015, doi: 10.1080/00207543.2015.1010744.
[23]  M.  B.  Abdelhalim  and  E.- D.  Habib,  “Particle  Swarm  Optimization  for  HW/SW Partitioning,” Particle Swarm Optimization , pp.49-76, 2009.