ARYA WIRA NAT, NPM : 148030013 (2021) ANALISIS PENERAPAN MODEL GA (GENETIC ALGORITHM) DALAM MERANCANG “PERENCANAAN PRODUKSI DAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU BONDING COMPOSITE NON METAL” DI PT.DIRGANTARA INDONESIA. Thesis(S2) thesis, PERPUSTAKAAN PASCASARJANA.
|
Text
1. COVER TESIS.pdf Download (81kB) | Preview |
|
|
Text
7.a. Abstract.pdf Download (25kB) | Preview |
|
|
Text
12. Bab I Rev 5.pdf Download (134kB) | Preview |
|
|
Text
13. BAB II Rev 1.pdf Download (454kB) | Preview |
|
Text
14. BAB III Rev 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (267kB) |
||
Text
15. BAB IV Rev 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (950kB) |
||
Text
16. Bab V Rev 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (148kB) |
||
Text
17. Bab VI Rev 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (11kB) |
||
|
Text
18. Daftar Pustaka.pdf Download (92kB) | Preview |
Abstract
Permasalahan persediaan di PT.Dirgantara Indonesia mempunyai tingkat kompleksitas yang tinggi karena banyak faktor yang harus dipertimbangkan seperti karakteristik produksi, MOQ bahan baku, jenis bahan baku, dan kapasitas gudang. Metode yang digunakan untuk optimasi persediaan dalam penelitian ini adalah Economic Order Quantity - Genetic Algorithm (EOQ-GA). Model optimasi EOQ�GA merupakan kombinasi dari model persediaan deterministik dan Genetic Algorithm. Ada 8 jenis material yang dioptimasi menggunakan Model GA ini Z�19.905, Z-19.904, Z-19.101, Z-15.429, Z-15.425M, Z-15.415, NMS8- 226TYICL3A, dan NMS8-226TYLIICL3B. Model optimasi persediaan ini dapat memecahkan masalah dengan mengetahui berapa biaya pesan yang dimiliki dan biaya simpan yang digunakan, kemudian dilakukan persipan perhitungan dengan menggunakan solusi fungsi tujuan untuk model persediaan beberapa item sehingga biaya pesan menjadi faktor pengali untuk item tambahan jika ada. Solusi persediaan dengan model persediaan adalah solusi awal bagi algaritma genetik. Solusi awal ini kemudian dioptimasi menggunakan algaritma genetik dengan melakukan set up parameter awal, seperti jumlah individu, probabilitas penyilangan dan mutasi, dan jumlah generasi maksimum, pembangkitan acak kromosom, kemudian mengevaluasi nilai fitness-nya, menyeleksi beberapa kromosom dari jumlah n individu yang memiliki nilai fitness terbaik, dan terakhir melakukan penyilangan dan mutasi, dan terakhir mengupdate jumlah generasi sampai jumlah generasi maksimum tercapai. Dalam penelitian ini didapatkan total biaya persediaan sebesar Rp. 72.736.900.835 dengan pemesanan 3 kali dalam setahun, Solusi melalui metode ini diharapkan dapat membantu perusahaan dalam mengoptimalkan pemesanan persediaan bahan baku non metal untuk departemen bonding composite. Kata kunci : EOQ (economic order quantity), GA (genetic algorithm), kapasitas gudang, persediaan, karakteristik produksi
Item Type: | Thesis (Thesis(S2)) |
---|---|
Subjects: | RESEARCH REPORT |
Divisions: | Pascasarjana > S2-Teknik Industri 2021 |
Depositing User: | Mrs Lusiawati - |
Date Deposited: | 13 Oct 2021 07:36 |
Last Modified: | 13 Oct 2021 07:36 |
URI: | http://repository.unpas.ac.id/id/eprint/53104 |
Actions (login required)
View Item |