Judul: Pattern Generation For Three-Dimensional Cutting Stock Problem
Abstrak: Cutting Stock Problem (CSP) adalah permasalahan dalam program linier yang bertujuan untuk menentukan pola pemotongan bahan baku agar hasil yang diperoleh optimal namun dengan cut loss seminimum mungkin. Bahan baku dipotong menjadi potongan-potongan yang lebih kecil sesuai ukuran yang diminta (item). Potongan-potongan tersebut harus memenuhi banyaknya jumlah permintaan konsumen. Proses pemotongan CSP dapat dilakukan secara guillotine dan non guillotine. Guillotine adalah pemotongan yang dilakukan dengan memotong dari salah satu sisi bahan baku hingga sisi yang berseberangan, sedangkan pemotongan non-guillotine tidak. Pemotongan yang hanya memperhatikan satu sisi dari bahan baku disebut CSP satu dimensi, sedangkan jika kedua sisi bahan baku diperhatikan untuk dipotong maka disebut CSP dua dimensi. Kasus CSP tiga dimensi masih jarang dibahas dalam literatur jika dibandingkan dengan penelitian tentang permasalahan pemotongan satu dimensi (1DCSP) dan permasalahan pemotongan dua dimensi (2DCSP) . Kami membahas masalah pemotongan CSP tiga dimensi dengan mengilustrasikan suatu bahan baku yang berupa balok besar dipotong menjadi sejumlah potongan balok kecil, dengan ukuran dan permintaan tertentu. Pattern Generation (PG) adalah algoritma yang telah digunakan untuk menentukan pola pemotongan dalam masalah 1DCSP dan 2DCSP. PG menentukan pola pemotongan dengan memotong bahan baku dari item yang memiliki panjang atau lebar terbesar. Sisa dari pemotongan awal dipotong kembali untuk ukuran item selanjutnya sehingga diperoleh pola pemotongan yang menunjukkan jumlah dari masing-masing item. Penelitian ini melakukan modifikasi algoritma PG yang telah digunakan untuk 1DCSP dan 2DCSP agar dapat digunakan dalam masalah CSP tiga dimensi, serta dapat pula menentukan pola pemotongan dengan cut loss seminimum mungkin. Bahan baku yang berupa balok besar dipotong berdasarkan sisi panjang, lebar, dan tinggi dari setiap ukuran item yang diminta. Banyaknya pemotongan yang dilakukan pada tahap awal menghasilkan pola-pola untuk pemotongan setiap item, namun ini belum bisa menjadikan pola tersebut optimal karena masih ada cut loss hasil pemotongan berdasarkan panjang, lebar, dan tinggi yang memungkinkan dapat dipotong kembali. Cut loss dari pemotongan setiap sisi tersebut dipotong kembali agar dapat meminimumkan sisa. Untuk masalah tiga dimensi dilakukan pemotongan dengan memperbolehkan rotasi orthogonal pada item. Dengan mengizinkan item diputar, maka dimensinya memiliki enam permutasi. Sehingga cut loss dari setiap pemotongan akan tetap pada posisi awal, namun hanya item yang dilakukan perputaran sebanyak enam kali. Ketika semua perputaran telah dilakukan, maka pola pada pemotongan awal diperbarui dengan menambahkan pola baru hasil dari pemotongan cut loss berdasarkan panjang, lebar, dan tinggi. Dengan adanya pemotongan kembali dari cut loss tersebut, maka volume cut loss juga harus diperbarui. Pada penelitian ini dilakukan ilustrasi untuk masalah CSP tiga dimensi yang diselesaikan dengan algoritma PG yang telah dimodifikasi. Hasil perhitungan dengan menggunakan algoritma PG untuk masalah tiga dimensi adalah diperoleh 261 pola pemotongan. Namun dari 261 pola tersebut ada pola-pola yang menghasilkan jumlah item yang sama sehingga dengan mengabaikan pola-pola kembar diperolah 90 pola pemotongan yang berbeda. Untuk mendapatkan cut loss yang diperoleh minimum, maka pola pemotongan yang disarankan adalah pola ke 5 yang dipotong sebanyak tiga kali. Algoritma PG untuk masalah tiga dimensi memberikan semua pola-pola pemotongan yang dapat dilakukan namun hasil yang diperoleh tidak efisien karena dari semua pola yang dihasilkan terdapat pola-pola yang sama walau dengan perputaran item yang berbeda., The Cutting Stock
Keyword: Cutting stock problem tiga dimensi, Pemotongan guillotine, Pattern generation