## PENYEIMBANGAN LINI PERAKITAN MENGGUNAKAN METODE GENETIC ALGORITHM UNTUK MENINGKATKAN KAPASITAS PRODUKSI
Sumiharni Batubara 1) , Fikri Nuradhi 2)
Laboratorium Sistem Produksi Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti +6281212666576
Email : mimi_batubara@yahoo.com 1) , fikrinuradhi@gmail.com 2)
Pesatnya pertumbuhan industri di  Indonesia membuat  tingkat persaingan  yang sangat tinggi, sehingga perusahaan harus  mampu memenuhi keinginan pelanggannya. Ketepatan jumlah dan waktu pengiriman produk merupakan tuntutan yang harus dipenuhi oleh setiap perusahaan.
PT. Braja Mukti Cakra merupakan salah satu perusahaan manufaktur yang bergerak di industri komponen otomotif. Permasalahan yang terjadi pada lini produksi adalah   kapasitas   produksi   tidak dapat      memenuhi  target  produksi.  Setelah  dilakukan  penelitian  awal,  faktor  penyebab  tidak terpenuhinya  target  produksi  adalah  terdapat  ketidakseimbangan  pada  lini  perakitan  produk.  Untuk menyelesaikan  masalah,  langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  membuat  klasifikasi skill dari operator. Pada lini perakitan terdapat 22 elemen kerja dan dikelompokkan dalam 2 kelas, yaitu, kelas 0 & 1. Dalam seluruh elemen, elemen 10 & 21 dikategorikan sebagai kelas 1, elemen lainnya masuk kelas 0. Elemen yang termasuk kelas 0 adalah elemen yang dapat digabung dengan elemen lain dalam satu stasiun kerja, sedangkan elemen kelas 1 adalah elemen yang tidak dapat digabung dengan elemen lain dalam  satu  stasiun  kerja.  Setelah  itu  dilakukan  perbaikan  waktu  elemen  dengan  menggunakan  peta proses  tangan  kiri  &  tangan  kanan  menghasilkan  penghematan  sebanyak  70  detik/produk. Penyeimbangan  lini  dengan  menggunakan  metode genetic  algorithm menghasilkan completion  time sebesar 1032 detik/unit, jumlah stasiun kerja 7 dan kapasitas produksi sebanyak 28 unit/hari, sehingga metode genetic  algorithm menghasilkan  penghematan  waktu  sebesar  13.85%  dan  meningkatkan efisiensi lini sebesar 16%. Berdasarkan hasil perhitungan penyeimbangan lini dengan  metode genetic algorithm , target produksi belum tercapai akan tetapi terjadi peningkatan produksi sebesar 4 unit/hari.
Kata Kunci : simple assembly line balancing problem, genetic algorithm, ranked position weight, Peta proses tangan kiri&kanan

## 1.         PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
PT.  Braja  Mukti  Cakra  merupakan salah  satu  perusahaan  manufaktur  yang bergerak  di  industri  komponen  otomotif. Perusahaan  ini  memproduksi part-part dan komponen  dari  kendaraan  jenis  besar  seperti Drum Brake Assy , Fly Wheel, Shock Absorber, dan  lain-lain.  Produk drum  brake  assy yang diproduksi PT. Braja Mukti Cakra terdiri dua model.  Pada  jam  kerja  reguler,  kapasitas produksi  lini  perakitan  produk drum  brake assy hanya  mencapai  24  unit/hari  pada  bulan
Agustus 2016, sedangkan jumlah permintaannya mencapai 30 unit/hari. Kapasitas  produksi  saat  ini  belum  mampu memenuhi permintaan yang ada. Peningkatan kapasitas  produksi  dapat  dilakukan  dengan meningkatkan efisiensi lini perakitan.

## 1.2 Tujuan Penelitian
Melakukan penyeimbangan lini
perakitan  produk Drum  Brake  Assy TL  110 dengan menggunakan metode
Genetic Algorithm dan metode Ranked Position Weight untuk  meningkatkan  kapasitas  produksi  pada PT. Braja Mukti Cakra.

## 1.3 Batasan Masalah
Berikut adalah batasan dalam melakukan penelitian, dikarenakan keterbatasan waktu dan luasnya permasalahan. Pembatasan masalah pada penelitian ini adalah
:
1. Penelitian dilakukan di departemen produksi  divisi  Line 2 Drum Brake Assy PT.  Braja Mukti Cakra.
2. Penelitian  dilakukan  untuk produk drum brake assy tipe TL 110.
3. Periode penelitian pada perusahaan selama Agustus 2016.
4. Bahan  baku  atau  komponen yang dibutuhkan  dalam  proses perakitan dianggap selalu tersedia.
5. Biaya overtime tidak dihitung.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Lini Perakitan lintasan  perakitan  adalah  masalah penentuan  jumlah  orang  atau  mesin  beserta tugas- tugasnya yang diberikan kepada masing- masing  sumber.  Setiap workstation yang  ada pada  lintasan  produksi  mempunyai  kecepatan produksi  yang  berbeda-beda.  Jika  tidak dilakukan  penyesuaian  maka  akan  mengalami pemborosan  waktu  pada  proses  produksi (Gasperz, 2001)

## 2.2 Simple  Assembly  Line  Balancing Problem
Simple  Assembly  Line  Balancing  Problem terbagi menjadi 2 tipe, yakni:
 Simple  Assembly  Line  Balancing Problem 1
Simple  Assembly  Line  Balancing  Problem
1 adalah mencari cara untuk meminimasi  jumlah  stasiun  kerja dengan waktu siklus tetap.
 Simple  Assembly  Line  Balancing Problem 2
Simple  Assembly  Line  Balancing  Problem
2 adalah mencari cara untuk meminimasi  waktu  siklus  dengan jumlah stasiun kerja tetap.

## 2.3 Klasifikasi Lintasan Perakitan
Menurut Groover (2001), ada tiga jenis lintasan  perakitan  ( assembly  lines )  menurut variasi produk, yaitu:
1. Single Model Lines Dalam  model  ini  semua  komponen  atau produk dibuat sama oleh sistem manufaktur.
2. Mix model Lines
Perbedaan  komponen  atau  produk  yang dibuat  oleh  sistem.  Tetapi  perbedaan  ini dapat  ditangani oleh  sistem tanpa dibutuhkan  pergantian  persiapan  secara fisik secara total atau pergantian peralatan dibutuhkan untuk setiap model.
3. Multi Model Lines
Perbedaan  komponen  atau  produk  yang dibuat  oleh  sistem.  Tetapi  komponen
dibuat  dalam batch karena  pergantian persiapan  secara  fisik  atau  pergantian peralatan dibutuhkan untuk setiap model.

## 2.4 METODE
ASSEMBLY LINE BALANCING
Metode penyelesaian
persoalan dengan  menggunakan line balancing ,  dikenal tiga  metode,  yaitu  metode heuristic ,  metode meta-heuristic dan  metode  simulasi.  Berikut ini  adalah  penjelasan  dari  metode-metode diatas menurut Gaspersz (2001):
1. Metode Heuristic, yaitu      suatu metode      yang      berdasarkan pengalaman  (kualitatif),  atau  intuisi yang terdiri atas:
 Largest Candidate Rule  Alarcu’s  Region Approach atau Killbridge and Wester
 Ranked Position Weight
2. Metode Meta-Heuristic merupakan suatu metode penyelesaian yang menggunakan konsep pendekatan. Menurut  Talbi  (2009),  metaheuristik dapat  didefinisikan  sebagai  metode lanjut  ( advanced )  berbasis  heuristic untuk menyelesaikan persoalan optimisasi  secara efficient .  Adapun yang  termasuk  metode  ini  adalah

## Genetic Algorithm
3. Metode  Simulasi  yaitu  metode  yang berdasarkan  pengalaman  (kualitatif). Simulasi  itu  sendiri  adalah  duplikasi dari persoalan dalam kehidupan nyata kedalam  metode  matematika  yang biasanya  dilakukan  dengan  memakai komputer.  Adapun  yang  termasuk kedalam  metode  simulasi  adalah sebagai berikut:
 COMSOAL ( Computer  Method  of Sequencing
Operation for Assembly Line)
 CALB  ( Computer  Assembly  Line Balancing or Aided Line Balancing )  ALBACA ( Assembly Line Balancing and Comtrol Activity ) 2.5 Peta Tangan Kiri & Tangan Kanan
Peta tangan kiri-tangan kanan merupakan suatu alat dari studi gerakan untuk mengetahui  gerakan-gerakan  yang  dilakukan oleh  tangan  kiri  dan  tangan  kanan  dalam
melakukan  pekerjaan  yang  biasanya  adalah proses  perakitan.  Peta  ini  menggambarkan semua  gerakan  saat  bekerja  dan  waktu menganggur  yang  dilakukan  oleh  tangan  kiri dan tangan kanan, juga menunjukkan perbandingan  antara  tugas  yang  dibebankan pada  tangan  kiri  dan  tangan  kanan.  Peta  ini menggambarkan operasi secara cukup lengkap.
Peta ini sangat praktis untuk memperbaiki  suatu  pekerjaan  manual,  yakni saat  setiap  siklus  dari  pekerja  terjadi  dengan cepat terus berulang. Peta ini sangat baik untuk menganalisis  suatu system kerja  sehingga memperoleh perbaikan tata letak peralatan, pola gerakan  pekerja  yang  baik,  urut-urutan pekerjaan  yang  baik.  Dengan  menggunakan peta  ini  dapat  dilihat  dengan  jelas  pola-pola gerakan  yang  tidak  efisien  maupun  gerakan- gerakan  yang  tidak  perlu.  Dan  untuk  menjaga agar  pekerjaan  tetap  berada  dalam  wilayah kerja  yang  normal  maka  tidak  cukup  dengan mengoptimasi lay  out saja,  namun  perlu tambahan pertimbangan anatomi.
Kegunaan  peta  tangan  kiri  dan  tangan kanan adalah sebagai berikut:
a. Menyeimbangkan gerakan kedua tangan dan mengurangi kelelahan.
b. Menghilangkan atau mengurangi gerakan-gerakan yang tidak efisien dan tidak produktif, sehingga akan mempersingkat waktu kerja.
c. Sebagai  alat  untuk  menganalisis  tata letak sistem kerja.
Sebagai  alat  untuk  melatih  pekerja  yang  baru, dengan cara kerja yang ideal.

## 2.6 Metode Genetic Algorithm
Algoritma  genetika  terinspirasi  dari teori evolusi yang kemudian diadopsi menjadi algoritma komputasi untuk mencari solusi suatu permasalahan yang mempunyai banyak kemungkinan solusi. Teori dasar dari Algoritma  Genetika  dikembangkan  oleh  John Holland  awal  tahun  1975  di  Universitas Michigan,  Amerika  Serikat.  Dimana  prinsip algoritma  genetika  diambil  dari  teori  Darwin yaitu  setiap  makhluk  hidup  akan  menurunkan satu  atau  beberapa  karakter  ke  anak  atau keturunannya. Penyelesaian menggunakan algoritma  genetika  sangat  berpengaruh  dari kromosom  yang  dibangun,  dimana  kromosom ialah sebuah molekul yang berisi DNA dimana terdapat informasi genetik dalam setiap sel gen yang disimpan.

## 2.6.1  Karakteristik Genetic Algorithm
Genetic Algorithm
memiliki karakteristik, yaitu;
- Algoritma dengan pengkodean dari himpunan solusi permasalahan berdasarkan parameter yang telah ditetapkan dan bukan parameter itu sendiri
- Genetic Algorithm mendapatkan pencarian pada sebuah solusi dari sejumlah individu- individu yang merupakan solusi permasalahan, bukan hanya dari sebuah individu.
- Genetic Algorithm memiliki informasi fungsi objektif (fitness), sebagai cara untuk mengevaluasi individu yang mempunyai solusi terbaik, bukan turunan dari suatu fungsi.
- Genetic Algorithm menggunakan aturan- aturan transisi peluang, bukan aturan- aturan deterministik.
-
2.6.2 Variabel Genetic Algorithm
Fungsi fitness (fungsi tujuan) yang dimiliki oleh masing-masing individu untuk menentukan tingkat  kesesuaian antar individu dengan kriteria yang ingin dicapai.
- Populasi jumlah individu yang dilibatkan pada setiap generasi.
- Probabilitas terjadinya persilangan (crossover) pada suatu generasi.
- Probabilitas terjadinya mutasi pada setiap individu.
- Jumlah generasi yang akan dibentuk yang menentukan lama penerapan Genetic Algorithm.

## 2.6.3   Langkah-Langkah  Metode  Genetic

## Algorithm
Langkah-langkah dalam menggunakan metode genetic algorithm adalah
- Skema  pengkodean  yaitu  pengkonversian kedalam  bentuk  individu  yang  diwakili oleh satu atau lebih kromosom dengan kode tertentu
- Inisialisasi yaitu proses penentuan parameter-parameter seperti ukuran populasi,  jumlah  generasi,  probabilitas crossover, dan probabilitas mutasi
- Fitness rank yaitu menggambarkan tingkat konvergensi keoptimalan algoritma
- Seleksi parent yaitu  proses  pemilihan kromosom  dari  generasi  lama  untuk dijadikan  orang  tua  untuk  membentuk kromosom baru atau generasi baru
- Crossover yaitu pada tahap ini algoritma ini mempertahankan  beberapa  solusi  terbaik, dan  menghilangkan  solusi  yang  kurang bagus.  Hasil  dari  kawin  silang  sangat tergantung  dari  kromosom  pada  generasi lama
- Mutasi yaitu proses penambahan, pengurangan,  atau  perubahan  sebagian kromosom yang diharapkan akan memberikan nilai fitness yang lebih baik.
- Generasi  Baru  yaitu  mengganti  sub- kromosom yang ada pada kromosom induk lama  dengan  hasil  dari crossover dan mutasi
- Kriteria penghentian yaitu proses penghentian algoritma

## 2.7 Metode Ranked Position Weight
Groover  (2001)  menjelaskan  bahwa metode ini dikemukakan oleh W.B. Hegelson dan  D.P.  Birnie  pada  tahun  1961,  sehingga metode pengurutan bobot posisi ini biasa juga disebut  dengan  metode  Hegelson-Birnie. Dalam  metode  ini  dijelaskan  bahwa  proses perakitan  terdiri  dari  beberapa  elemen pekerjaan  dengan  urutan  ketergantungan terhadap elemen pekerjaan sebelumnya. Untuk setiap elemen pekerjaan tersebut diberi bobot. Berdasarkan  urutan  bobotnya,  pekerjaan- pekerjaan  dikelompokkan  ke  dalam  sejumlah stasiun  kerja  dengan  memperhatikan  waktu siklus yang ditetapkan. Bobot dihitung dengan positional  weight .  Bobot  posisi  ( positional weight )  adalah  jumlah  dari  waktu  pekerjaan tersebut  dengan  waktu  pekerjaan  yang mengikutinya.  Yang  dimaksud  dengan  posisi dari  suatu  pekerjaan  adalah  jumlah  waktu pelaksanaan pekerjaan tersebut dengan semua waktu  pelaksanaan  semua  pekerjaan  yang mengikutinya.
Metode  bobot  posisi  mempunyai kelebihan dalam kecepatan pemecahan masalah  keseimbangan  lintasan  perakitan karena  metode  ini  mudah  dan  sederhana. Tetapi  jika  dibandingkan  dengan  metode heuristik lainnya, hasil keseimbangan lintasan perakitan dari metode ini kurang optimal.

## 2.7.1   Langkah-langkah  Metode  Ranked
Position Weight
Metode Ranked  Position  Weight (Metode  bobot  posisi)  ini  dapat  dijelaskan dengan  langkah-langkah  sebagai  berikut (Elsayed dan Boucher, 1994):
a. Membuat precedence  diagram untuk setiap proses.
b. Menentukan  elemen  kerja  pengikut  dari perakitan produk untuk setiap elemennya.
c. Menentukan  nilai ranked  position  weight dari tiap masing-masing elemen kerja.
d. Setelah  didapatkan  nilai rpw ,  diurutkan berdasarkan nilai terbesar ke nilai terkecil.
e. Melakukan  alokasi  terhadap  elemen  per stasiun  kerja  berdasarkan  waktu  stasiun maksimal.
f. Setelah semua elemen kerja  telah ditugaskan  pada  stasiun  kerja,  maka langkah  selanjutnya  adalah  menghitung performansi  lini  dan  kapasitas  produksi lini perakitan tersebut.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian adalah tahapan- tahapan  penelitian  yang  harus  dibuat  terlebih dahulu sebelum melakukan penelitian.
Tujuannya  adalah  agar  penelitian  dapat dilakukan dengan lebih terarah sehingga urutan prosesn  penelitian  menjadi  jelas.  Selain  itu dengan  adanya  metodologi  penelitian  dapat mempermudah pemecahan masalah dan menganalisa  masalah  berdasarkan  kaidah- kaidah ilmiah.
Pada penelitian ini terdapat pengolahan yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  kapasitas produksi dengan  menggunakan  dua  metode penyeimbangan lini, yaitu pada metode pertama dengan  metode genetic  algorithm dan  pada metode  kedua  dengan  metode ranked  position weight serta menggunakan metode peta proses tangan  kiri  &  kanan  dan  klasifikasi  operator untuk  memperbaiki  waktu  perakitan  dan pembagian per stasiun kerja.
Pada metode genetic algorithm, urutan perakitan diubah menjadi kromosom- kromosom  dengan  kode  tertentu.  selanjutnya ditetapkan  beberapa  variabel  dan  parameter seperti  ukuran  populasi,  jumlah  generasi  dan beberapa nilai probabilitas. Selanjutnya dilakukan  pemilihan  kromosom  pada  generasi tuan untuk membentuk beberapa generasi baru dengan  cara  melakukan  kawin  silang  ( crossover). setelah  mendapatkan  beberapa generasi  baru,  dilakukan  pengecekan  untuk memastikan  apakah  pada  generasi  muda  bisa
dilakukan mutasi atau tidak. Setelah pengecekan maka terbentuk generasi baru yang berisikan urutan perakitan yang optimal.
Pada  metode ranked  position  weight, pertama  menentukan  elemen  kerja  pengikut
dari  perakitan  produk,  lalu  menentukan  nilai bobot  posisi  dari  tiap  elemen,  selanjutkan diurutkan  berdasarkan  nilai  bobot  posisi terbesar,  lalu  dialokasikan  kesetiap  stasiun kerja.

## Mulai

## Penelitian Pendahuluan
Melakukan pengamatan secara langsung di
PT. Braja Mukti Cakra dan melakukan wawancara langsung dengan beberapa pihak di perusahaan

## Identifikasi Masalah
Diperlukannya peningkatan kapasitas produksi karena kapasitas produksi saat ini belum bisa memenuhi target produksi Studi Pustaka Kesimpulan dan Saran Selesai Analisa Hasil Memberikan usulan untuk menyelesaikan permasalahan yang terjadi pada departemen produksi di Line 2 Drum Brake Assy di PT. Braja Mukti Cakra

## Tujuan Penelitian
Melakukan penyeimbangan lini perakitan produk Drum Brake Assy TL 110 dengan menggunakan metode Genetic Algorithm dan metode Ranked Position Weight untuk meningkatkan kapasitas produksi pada PT. Braja Mukti Cakra.
Pengolahan Data
1. Memperbaiki waktu elemen kerja dengan menggunakan Peta Tangan Kiri & Tangan Kanan 2. Menghitung Waktu Baku 3. Mengklasifikasikan Skill operator per elemen 4. Menyeimbangkan lini perakitan dengan menggunakan metode Genetic Algorithm
5. Menyeimbangkan lini perakitan dengan menggunakan metode Ranked Position Weight Pengumpulan Data
1. Data umum perusahaan. 2. Data jumlah operator dan klasifikasi skill nya
3. Data jam kerja yang diberlakukan
4. Data jumlah produk Drum Brake Assy TL 110 yang dihasilkan 5. Data waktu siklus perakitan produk Drum Brake Assy
6. Precendence Diagram produk Drum Brake Assy TL 110 7. Activity On Node (AON) produk Drum Brake Assy TL 110
4. PENGOLAHAN DATA DAN HASIL 4.1 Metode Perusahaan Sebelum melakukan perhitungan dengan menggunakan metode genetic algorithm dan metode ranked position weight , langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah menghitung efisiensi  lini,  balance  delay, smoothness index  dan  kapasitas  produksi  dari perusahaan.  Data-data  yang  diperlukan  untuk perhitungan tersebut adalah waktu normal  dan waktu baku.
4.1.1 Data  Waktu  Siklus,  Waktu  Normal
& Waktu Baku
Waktu siklus merupakan lamanya waktu yang dibutuhkan oleh
seorang operator untuk menyelesaikan satu  siklus  pekerjaan.  Lalu  waktu normal  merupakan  waktu  kerja  yang telah mempertimbangkan faktor penyesuaian.  Sedangkan  waktu  baku adalah waktu yang sebenarnya digunakan operator untuk memproduksi satu unit dari data jenis produk yang telah mempertimbangkan faktor
kelonggaran. Berikut adalah tabel data waktu siklus, waktu normal dan waktu baku.
Tabel 1. Data Waktu
1 20 19.73 21 2
14 14 15
3 17 16.7 18
4 46
45.63 49
5 24 24.47 26
6 30 29.97 32
7 16 15.73 17
8 26 26 28
9 35
35.17 38
10 57 56.97 61
11 28 28.27 30
12 30 30.27 32 13 19 19.27 21
14 49 48.63 52 15 24 24.47 26 16 21 21.43 23 17 33 33.33 36 18 33 33.33 36 19 27 26.9 29
20 92
92.33 99 21 106 106.03 113
22 118
117.57 126 Waktu Baku (Detik) Waktu Normal (Detik) Waktu Siklus (Detik) Elemen Drum Brake Assy

## 4.1.2.  Data Waktu Setup
Setelah didapatkan waktu baku, selanjutkan waktu baku ditambahkan waktu setup . Waktu setup yang dimaksud adalah adalah waktu perpindahan dari satu stasiun ke stasiun lain.
Tabel 2. Data Waktu Baku & Setup Produk

## 4.1.3. Performansi Lini Perakitan Perusahaan
Berikut adalah tabel hasil perhitungan dari lini perakitan yang dijalankan oleh perusahaan:
Tabel 3. Lini Perakitan Perusahaan

## 4.2. Metode Peta Tangan Kiri & Tangan Kanan
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  peta  tangan  kiri  &  tangan  kanan  untuk  memperbaiki waktu menganggur di tiap elemen pada lini perakitan drum brake assy . Berikut adalah analisanya
1 - 0 21
21 0
2 1 21
15 36 0 3 2 36 18 30 84 0 4 3 84
49
133 0 5 4 133
26
159 0 6 5 159
32
191 0 7 - 191 17 30 238 0
8 6,7 238
28
266 0 9 8
266 38 304 0 4 10 9 304 61 30 395 91 1 11 - 395 30 30 455 0
12 11 455
32
487 0
13 10,12 487 21 508 0 14
13 508 52
560 0 15
14 560 26 30 616
0
16 15 616
23
639 0
17 - 639 36 30 705 0
18 17 705
36
741 0
19 16,18 741 29 770 0
8 20 19 770 99 30 899 129 0 9 21 20 899 113 30
1042 143 1 10 22 21 1042 126 30 1198 156 0 1198 165 113 131 79 Completion Time Skill CT/Stasiun Completion Time Waktu Setup (Detik) Waktu Baku (Detik) Start Stasiun Elemen Precedence Constraints 1 2 3 5 6 7 36 155 CT Max 165 Jml Stasiun Kerja Teoritis
8 Efisiensi Lini 73% Balance Delay 27% Smoothness Index 187.973
Gambar 2. Peta Tangan Kiri & Tangan Kanan Sekarang
Setelah didapatkan hasil dari peta tangan kiri & tangan kanan sekarang, dianalisa lagi dengan mengurangi  waktu  menganggur  dari  tiap  pengerjaan.  Berikut  peta  tangan  kiri  &  tangan  kanan usulannya.
Merakit Drum Brake Assy 1 Fikri Nuradhi 13 Desember 2016 Tangan Kiri
Jarak Waktu
Waktu Jarak Tangan Kanan
CT
Menganggur - 5 R H 5 45 Mengambil Wheel Cylinder 1
Merakit WH 1 Ke V-Locator 35 10 A A 10 35 Merakit WH 1 Ke V-Locator
Menutup Kunci V-Locator 35 5 H R 5 - Menganggur Menganggur - 4 R H 4 45 Mengambil Wheel Cylinder 2 Merakit WH 2 Dengan Elemen 1 35 8 A A 8 35 Merakit WH 2 Dengan Elemen 1 Menekan Tombol Konveyor
30 2 RE R 2 - Menganggur Menganggur - 5 R H 5 20 Mengambil Pin Menempatkan Pin Pada Elemen 2 20 12 P R 12 - Menganggur
Mengambil Alat Pasang Pin 20 3 H R 3 - Menganggur Menganggur - 40 R A 40 20 Memasang Pin Dengan Elemen 2
Meletakan Alat Pasang Pin 20 3 RL R 3 - Menganggur Memasang Alat Automatic Tightening 35 4 P R 4 - Menganggur Menganggur - 2 R RE 2 35 Menekan Tombol Automatic Tightening Menunggu Alat Selesai - 15 R R 15 - Menunggu Alat Selesai
Melepaskan Alat Automatic Tightening 30 4 RL R 4 - Menganggur Mengambil Alat Pengencang 25 2 H R 2 - Menganggur Menganggur - 24 R H 24 20 Mengencangkan Pin Menganggur - 2 R RL 2 25 Meletakan Alat Pengencang
Menekan Tombol Konveyor 30 2 RE R 2 - Menganggur Menganggur - 3 R H 3 35 Mengambil Bundy Pipe Mengambil Bundy Protector 30 3 H R 3 - Menganggur Memasang Bundy Protector Dengan Bundy Pipe 20 10 A A 10 20 Memasang Bundy Protector Dengan Bundy Pipe
Menganggur - 3 R H 3 30 Mengambil Alat Pemasang Bundy Meletakan Elemen 7 Ke Elemen 6 20 4 P R 4 - Menganggur Menganggur - 16 R A 16 20 Merakit Elemen 6 Dengan Elemen 7
Meletakan Alat Pemasang Bundy 30 3 RL R 3 - Menganggur Menganggur - 4 R H 4 35 Mengambil Alat Torsi Manual Menganggur - 25 R H 25 20 Mengencangkan Dengan Alat Torsi Manual Meletakan Alat Torsi Manual
35 4 RL R 4 - Menganggur Menekan Tombol Konveyor 30 2 RE R 2 - Menganggur Memasang Selang Leak Test Angin 35 4 P R 4 - Menganggur Menganggur - 2 R RE 2 30 Menekan Tombol Leak Test Angin Menunggu Alat Selesai - 45 R R 45 - Menunggu Alat Selesai Menganggur - 4 R RL 4 35 Melepaskan Selang Leak Test Angin Menekan Tombol Konveyor 2 RE R 2 - Menganggur Menganggur - 3 R H 3 30 Mengambil Bundy Clip Mengambil Screw 30 3 H R 3 - Menganggur Merakit Bundy Clip Dengan Screw 20 20 A A 20 20 Merakit Bundy Clip Dengan Screw Menganggur - 2 R G 2 20 Memegang Elemen 11 Mengambil Washer 35 3 H R 3 - Menganggur Merakit Washer Dengan Elemen 11 20 25 A A 25 20 Merakit Washer Dengan Elemen 11
Menganggur - 2 R G 2 20 Memegang Elemen 12
Elemen 13 Memasang Elemen 12 Dengan Elemen 10
20 19 A A 19 20 Memasang Elemen 12 Dengan Elemen 10 19
Mengambil Nut Runner 30 2 H R 2 - Menganggur Menganggur - 45 R H 45 20 Mengencangkan Dengan Nut Runner
Menekan Tombol Konveyor 30 2 RE R 2 - Menganggur Menganggur - 2 R H 2 30 Mengambil Gromet Besar
Merakit Gromet Besar Dengan Elemen 14 20 22 A A 22 20 Merakit Gromet Besar Dengan Elemen 14 Mengambil Gromet Kecil 30 2 H R 2 - Menganggur Merakit Gromet Kecil Dengan Elemen 15 20 17 A A 17 20 Merakit Gromet Kecil Dengan Elemen 15
Menekan Tombol Konveyor 30 2 RE R 2 - Menganggur Menganggur - 3 R H 3 30 Mengambil Spring Shoe Return Mengambil Line Shoe 30 2 H R 2 - Menganggur Merakit Spring Shoe Return Dengan Line Shoe 20 25 A A 25 20 Merakit Spring Shoe Return Dengan Line Shoe Menganggur
- 3 R H 3 20 Memegang Elemen 17 Mengambil Spring Shoe Hold 30 3 H R 3 - Menganggur Merakit Spring Shoe Hold Dengan Elemen 17 20 27 A A 27 20 Merakit Spring Shoe Hold Dengan Elemen 17
Menganggur - 3 R H 3 20 Memegang Elemen 18 Memasang Elemen 16 Dengan Elemen 18 20 25 A A 25 20 Memasang Elemen 16 Dengan Elemen 18
Menekan Tombol Konveyor 30 2 RE R 2 - Menganggur Mengambil Laporan 30 3 H H 3 33 Mengambil Spidol Memegang Laporan - 84 H H 84 - Menandai Dengan Spidol Meletakan Laporan 30 3 RL RL 3 33 Meletakan Spidol Menganggur - 2 R RE 2 30 Menekan Tombol Konveyor Menganggur 20 3 G RE 3 30 Menekan Tombol Data Code Marking Memegang Elemen 20 20 100 G R 100 - Menganggur Menganggur - 3 R RE 3 30 Menekan Tombol Konveyor Membuka Kunci V-Locator 35 5 RL R 5 - Menganggur Mengangkat Produk 20 23 H H 23 20 Mengangkat Produk Memegang Produk - 50 H I 50 10 Memeriksa Produk Mengangkat Produk - 20 H H 20 - Mengangkat Produk Membawa Produk - 15 M M 15 - Membawa Produk Melepaskan Produk Ke Pallet 20 5 RL RL 5 20 Melepaskan Produk Ke Pallet
Total 1125 866 866 1061 866 Tanggal Dipetakan Dipetakan Oleh Sekarang Pekerjaan Nomor Peta Elemen 19 Elemen 20 Elemen 21 Elemen 2 Elemen 1 Elemen 14 Elemen 15 Elemen 16 Elemen 8 Elemen 9 Elemen 10 Elemen 11 Elemen 12 Elemen 22 Elemen 17 Elemen 18 Lambang Elemen 7 Elemen 6 Elemen 5 Elemen 4 Elemen 3 20 25 46 17 14 16 30 118 106 92 27 33 33 21 24 49 30 28 57 35 26
Gambar 3. Peta Tangan Kiri & Tangan Kanan Usulan
Dapat  dilhat  terdapat  selisih  waktu penyelesaian  perakitan drum  brake  assy dari hasil  pengamatan  langsung  dengan  hasil usulan, didapatkan hasil pengamatan langsung sebesar 866 detik per unit nya, sedangkan hasil usulannya adalah sebesar 796 detik. Berdasarkan hasil usulannya, terdapat penghematan  waktu  sebanyak  70  detik  untuk pembuatan satu unit nya.
4.3. Klasifikasi Skill Operator
Klasifikasi skill operator  per  elemen dilakukan  berdasarkan  kemampuan  operator untuk melakukan suatu pekerjaan yang terbagi menjadi  beberapa  kelas.  Klasifikasi skill operator terbagi menjadi dua kelas, yakni kelas 0  dan  kelas  1.  Pengertian dari  kelas  0  adalah suatu  pekerjaan  yang  tidak  memerlukan skill tertentu  dan  pengertian  dari  kelas  1  adalah suatu  pekerjaan  yang  memerlukan skill atau keahlian  tertentu.  Berikut  adalah  tabel klasifikasi skill operator per elemen kerja.
Merakit Drum Brake Assy 2 Fikri Nuradhi 13 Desember 2016
Tangan Kiri Jarak Waktu
Waktu Jarak Tangan Kanan CT Menutup Kunci V-Locator 35 5 H H 5 45 Mengambil Wheel Cylinder 1 Merakit WH 1 Ke V-Locator
35 10 A A 10 35 Merakit WH 1 Ke V-Locator Mengambil Wheel Cylinder 2 & Merakit WH 2 Dengan Elemen 1 45 8 A A 8 45 Mengambil Wheel Cylinder 2 & Merakit WH 2 Dengan Elemen 1 Menekan Tombol Konveyor
30 2 RE G 2 Memegang Elemen 2 Elemen 3 Menempatkan Pin Pada Elemen 2 20 12 P H 12 20 Mengambil Pin 12 Mengambil Alat Pasang Pin
20 40 H A 40 20 Memasang Pin Dengan Elemen 2 Meletakan Alat Pasang Pin
20 3 RL R 3 - Menganggur Memasang Alat Automatic Tightening 35 4 P RE 4 35 Menekan Tombol Automatic Tightening
Menunggu Alat Selesai - 15 R R 15 - Menunggu Alat Selesai
Melepaskan Alat Automatic Tightening 30 4 RL R 4 - Menganggur Mengambil Alat Pengencang 25 24 H H 24 20 Mengencangkan Pin Menekan Tombol Konveyor 30 2 RE RL 2 25 Meletakan Alat Pengencang Mengambil Bundy Protector 30 3 H H 3 35 Mengambil Bundy Pipe Memasang Bundy Protector Dengan Bundy Pipe 20 10 A A 10 20 Memasang Bundy Protector Dengan Bundy Pipe Meletakan Elemen 7 Ke Elemen 6
20 4 P H 4 30 Mengambil Alat Pemasang Bundy Meletakan Alat Pemasang Bundy
30 16 RL A 16 20 Merakit Elemen 6 Dengan Elemen 7 Mengambil Alat Torsi Manual
- 25 H H 25 35 Mengencangkan Dengan Alat Torsi Manual Meletakan Alat Torsi Manual
35 4 RL RE 4 - Menekan Tombol Konveyor Memasang Selang Leak Test Angin
35 4 P RE 4 30 Menekan Tombol Leak Test Angin Menunggu Alat Selesai - 45 R R 45 - Menunggu Alat Selesai Menekan Tombol Konveyor
30 2 RE RL 2 35 Melepaskan Selang Leak Test Angin
Mengambil Screw 30 3 H H 3 30 Mengambil Bundy Clip
Merakit Bundy Clip Dengan Screw 20 20 A A 20 20 Merakit Bundy Clip Dengan Screw Menganggur - 2 R G 2 20 Memegang Elemen 11 Mengambil Washer 35 3 H R 3 - Menganggur Merakit Washer Dengan Elemen 11 & Memegang Elemen 12 20 25 A A 25 20 Merakit Washer Dengan Elemen 11 Elemen 13 Memasang Elemen 12 Dengan Elemen 10 20 19 A A 19 20 Memasang Elemen 12 Dengan Elemen 10 19 Mengambil Nut Runner 30 45 H H 45 20 Mengencangkan Dengan Nut Runner Menekan Tombol Konveyor
30 2 RE R 2 - Menganggur Menganggur
- 2 R H 2 30 Mengambil Gromet Besar Merakit Gromet Besar Dengan Elemen 14 20 22 A A 22 20 Merakit Gromet Besar Dengan Elemen 14 Mengambil Gromet Kecil & Merakit Gromet Kecil Dengan Elemen 15 20 17 A A 17 20 Merakit Gromet Kecil Dengan Elemen 15 Menekan Tombol Konveyor
30 2 RE R 2 - Menganggur
Mengambil Line Shoe 30 3 H H 3 30 Mengambil Spring Shoe Return Merakit Spring Shoe Return Dengan Line Shoe 20 25 A A 25 20 Merakit Spring Shoe Return Dengan Line Shoe Menganggur
- 3 R H 3 20 Memegang Elemen 17
Mengambil Spring Shoe Hold & Merakit Spring Shoe Hold Dengan Elemen 17 20 27 A A 27 20 Merakit Spring Shoe Hold Dengan Elemen 17 Menganggur
- 3 R H 3 20 Memegang Elemen 18 Memasang Elemen 16 Dengan Elemen 18
20 25 A A 25 20 Memasang Elemen 16 Dengan Elemen 18 Menekan Tombol Konveyor
30 2 RE R 2 - Menganggur Mengambil Laporan 30 6 H H 6 33 Mengambil Spidol Memegang Laporan - 76 H H 76 - Menandai Dengan Spidol Meletakan Laporan 30 5 RL RL 5 33 Meletakan Spidol
Memegang Produk 20 5 G G 5 30 Menekan Tombol Konveyor Memegang Produk 20 94 G G 94 30 Menekan Data Code Marking & Memegang Produk Membuka Kunci V-Locator
35 5 RL RL 5 30 Menekan Tombol Konveyor Mengangkat Produk 20 23 H H 23 20 Mengangkat Produk Memegang Produk - 50 G G 50 10 Memeriksa Produk Mengangkat Produk - 20 H H 20 - Mengangkat Produk
Membawa Produk - 15 M M 15 - Membawa Produk Melepaskan Produk Ke Pallet 20 5 RL RL 5 20 Melepaskan Produk Ke Pallet
Total 1075 796 796 986 796 30 31 19 24 15 28 25 51 29 20 13 26 23 43 10 47 Elemen 22 113 27 92 99 Elemen 21
Lambang Elemen 1 Elemen 2 Elemen 4 Elemen 5 Tanggal Dipetakan Dipetakan Oleh Usulan Nomor Peta Pekerjaan Elemen 6 Elemen 7 Elemen 8 Elemen 9 Elemen 10 Elemen 11 Elemen 12 Elemen 14 Elemen 20 Elemen 15 Elemen 16 Elemen 17 Elemen 18 Elemen 19

## Tabel 4. Klasifikasi Skill Operator Per Elemen

## 4.4. Data Waktu Siklus, Waktu Baku & Waktu Normal Untuk Metode Usulan
Setelah melakukan analisa menggunakan peta tangan kiri & tangan kanan, didapatkan waktu siklus,  waktu  normal  dengan  mempertimbangkan  faktor  penyesuaian  dan  waktu  baku  dengan mempertimbangkan faktor kelonggaran sebagai berikut:
Elemen Precedence Constraints Wb Skill 1 - 16 0 2 1 11 0 3 2 13 0 4 3 46 0 5 4 25 0 6 5 28 0 7 - 14 0 8 6,7 21 0
9 8 31 0
10 9 55 1 11 - 27 0 12 11 30 0 13 10,12 20 0 14 13 50 0
15
14 26 0
16
15 20 0 17 - 33 0
18
17 32 0 19 16,18 29 0
20
19 98 0
21
20 106 1
22 21 121 0
Tabel 5. Data Waktu Usulan 4.5. Penyeimbangan Lini Perakitan Dengan Metode Genetic Algorithm
Dalam metode genetic algorithm pada penghitungannya  menggunakan  Probabilitas Crossover  sebesar  0.98,  0.8  dan  0.6  dengan metode order-based  crossover untuk  mencari kromosom untuk generasi baru. Menggunakan probabilitas  mutasi  sebesar  0.02,  0.2,  0.4
dengan  metode pairwaise  interchange  move . Sehingga  mendapatkan  generasi  baru  dengan urutan perakitan baru yang memiliki completion  time lebih  optimal  dibandingkan dengan metode dari perusahaan. Berikut adalah tabel  hasil  dari  generasi  baru  yang  memiliki completion time terbaik :
1 15 15 16
2 10 10 11 3 12 12 13 4 43 43 46 5 23 23 25 6 26 26 28 7 13 13 14 8 20 20 21 9 29 29 31 10 51 51 55
11 25 25 27 12 28 28 30 13 19 19 20 14 47 47 50
15 24 24 26
16 19 19 20
17 31 31 33
18 30 30 32
19 27 27 29
20 92 92 98
21 99 99 106
22 113 113 121 Drum Brake Assy Elemen Waktu Siklus (Detik)
Waktu Normal
(Detik) Waktu Baku
(Detik)
Tabel 6. Waktu Dengan Urutan Perakitan Hasil Metode Genetic Algorithm (detik)
Berdasarkan hasil diatas, dilakukan perhitungan  dan  didapatkan  bahwa  hasil penyeimbangan  lini  pada genetic  algorithm dengan  probabilitas crossover 0.98  sebesar 1032 detik, jumlah stasiun 7, efisiensi lini 89%, balance delay 11%, smoothness index
85.445889, dan jumlah produksi 28. 4.6. Penyeimbangan Lini Perakitan
Dengan Metode Ranked Position Weight
Dalam  perhitungan  metode ranked position weight dilakukan pengurutan elemen- elemen kerja berdasarkan nilai bobot posisi dari nilai  bobot  posisi  terbesar  ke  terkecil.  Berikut adalah  tabel  hasil  dengan  metode ranked position weight
Stasiun Elemen Start Time Processing Time Waktu Setup (Detik) Completion Time (Detik) Worker Skill CT/Stasiun 1 0 16 16 0 13 16 20 36 0 19 36 29 65 0 17 65 33
98 0 3 98 13 111 0 6 111 28 139 0 8 139 21 160 0 20 160 98 30 288 0 18 288 32 320 0 3 10 320 55 30 405 1 85 9 405 31 30 466 0 16 466 20 486 0 12 486 30 516 0 5 516 25 541 0 15 541 26 567 0 7 567 14 30 611 0 22 611 121 732 0 14 732 50 30 812 0 11 812 27 839 0 4 839 46 885 0 2 885 11 896 0 7 21 896 106 30 1032
1 136 1032
1
160 2 160 4 162 5 165 164 6 Completion Time
Tabel 7. Pembagian beban kerja per stasiun
Berdasarkan hasil diatas, dilakukan perhitungan  dan  didapatkan  bahwa  hasil penyeimbangan  lini  pada  metode ranked position weight adalah completion time sebesar 1062 detik, jumlah stasiun 8, efisiensi lini 81%, balance delay 19%, smoothness index 108.9678852, dan jumlah produksi 27.

## 4.7. Perbandingan Perakitan
Setelah melakukan perhitungan dengan keseluruhan
metode untuk
mencari penyeimbangan lini dengan tujuan meningkatkan jumlah produksi, maka didapatkan hasil yang lebih baik yakni dengan metode Genetic Algorithm . Berikut adalah tabel 10  yang  membandingkan  metode  usulan dengan metode perusahaan.

## Tabel 8. Perbandingan penjadwalan
Setelah  mengetahui  perbandingan  tersebut dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  dengan menggunakan  metode genetic algorithm dapat meminimasi completion  time sebesar  13.85% dan  dengan  menggunakan  metode ranked position  weight dapat  meminimasi completion time sebesar 11.35%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang dilakukan  di  PT.  Braja  Mukti  Cakra  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Perakitan perusahaan dengan urutan berdasarkan data dari perusahaan menghasilkan completion  time sebesar 1198 detik dengan jumlah stasiun sebanyak 10.
1 0
16
16 0 2 16 11 27 0 3 27
13 40 0
4 40 46
86 0
5 86
25
111 0 6 111
28
139 0 7 139
14
153 0 8 153 21 30 204 0 9 204 31
235 0
11 235
27 262 0
3 10 262 55 30 347 1 85 78 12 347 30 30 407 0 13 407 20 427 0 14 427 50 477 0 17 477 33
510 0
15 510 26 30 566 0 18 566 32 598 0 16 598 20 618 0 19 618 29 647 0
6 20 647 98 30 775 0 128 35 7 21 775 106 30 911 1 136 27 8 22 911 121 30 1062 0 151 12
1062 242 Waktu Setup (Detik) Processing Time (Detik) Start Time (Detik) Elemen Stasiun Alokasi Stasiun Kerja 4 163 0 10 54 Waktu Menganggur CT/Stasiun Worker Skill Completion Time (Detik) 26 Completion Time 1 153 2 109 5 137 1 Waktu Perusahaan
1198 10 73% 27% 187.9734024 24 2 Genetic Algorithm Pc = 0.98 1032 7 89% 11% 85.44588931 28 3 Ranked Position Weight 1062 8 81% 19% 108.9678852 27 No. Metode Completion Time Jml
Stasiun Efisiensi Lini Balance
Delay Smoothness Index Jumlah Produksi
2. Penyeimbangan  lini  dengan  menggunakan metode Genetic Algorithm yang menghasilkan completion  time sebesar 1032 detik dengan jumlah stasiun sebanyak 7.  Sehingga  menghasilkan  penghematan waktu  sebesar  13.85%  dan  meningkatkan efisiensi lini sebanyak 16%.
3. Penyeimbangan  lini  dengan  menggunakan metode ranked  position  weight yang menghasilkan completion  time sebesar 1062 detik dengan jumlah stasiun sebanyak 8.  Metode  ini  menghasilkan  penghematan waktu  sebesar  11.35%  dan  meningkatkan efisiensi lini sebanyak 8%. 4. Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan  metode genetic  algorithm , didapatkan peningkatan kapasitas produksi dari  24  unit/hari  menjadi  28  unit/hari dengan  target  produksi  sebanyak  30 unit/hari.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Chavare, Krantikumar B. & Mulla, Abid M. 2015. Application of Ranked Position Weighted (RPW) Method for Assembly Line Balancing . International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology (IJRASET). Vol. 3 Issue VI. Choi, J.Y. & Lee, C.Y. 1995. A Genetic Algorithm for Job Sequencing Problems with Distinct Due Dates and General Early-Tardy Penalty Weights . Pergamon. Korea Advanced Institute of Science and Technology, Computers Ops Res. Vol 22. No. 8. Pp 857-869. Dini, Gino & Mura, Michela Dalle. 2016. Worker Skills and Equipment Optimization in Assembly Line Balancing By a Genetic Approach . Procedia CIRP Vol 44. Pisa, Italy, University of Pisa: Elsevier 102-107. Elsayed, A.,  dan  T.O.  Boucher.  (1994).
Analysis  and  Control  of  Production Systems . Prentice Hall International. New Jersey. Gasperz, V. (2001). Total Quality Management . Gramedia. Jakarta. Groover,    M.P.    (2001). Automation, Production    Systems,    and    Computer- Aided Manufacturing. Prentice-Hall. The University of Michigan US. Jungwannatakit, J. Reodecha M. Chaovalitwongse, P. & Werner, F. 2008.
Algorithm for Flexible Flow Shop Problems with Unrelated Parallel Machines, Setup Times, and Dual Criteria. International Journal Advance Manufacture Technology, Vol. 37: 354-370.
Sutalaksana, Iftikar Z. dkk. Teknik Tata Cara Kerja , Departemen Teknik Industri ITB, Bandung, 2006. Windjosubroto, Sritomo. 2006. Pengantar Teknik dan Manajemen Industri. Surabaya: Guna Widya. ( e-book ).