Penjadwalan Produksi Kopi Robusta (Coffea Robusta) Menggunakan Metode Algoritma Genetika
| Main Authors: | Hadi, Ganes Rahma, Mas’ud Effendi,, STP, MP, Dr. Retno Astuti,, STP., MT |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2022
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/id/eprint/190278/1/GANES%20RAHMA%20HADI.pdf http://repository.ub.ac.id/id/eprint/190278/ |
Daftar Isi:
- Komoditas kopi saat ini menjadi salah satu hasil perkebunan yang diminati dan memiliki pengaruh terhadap peningkatan devisa pada sektor pertanian di Indonesia. Salah satu penghasil kopi terbesar di Jawa Timur pada Kabupaten Malang salah satunya yaitu Asosiasi Kopi Gunung Kawi. Permasalahan yang dihadapi Asosiasi Kopi Gunung Kawi yaitu tidak dapat memenuhi permintaan konsumen karena penjadwalan produksi berdasarkan pada pengalaman masa lalu. Hal tersebut berdampak pada tidak terpenuhinya permintaan konsumen secara optimal dan kehilangan kesempatan memperoleh profit. Penjadwalan yang belum tepat dapat dikarenakan aktivitas produksi yang kurang efektif yang dapat berakibat pada menurunnya kepuasan pelanggan. Metode algoritma genetika digunakan karena mampu memecahkan permasalahan multi objective sehingga menjadi penyelesaian yang optimal berdasarkan solusi terbaik. Proses penjadwalan produksi pada penelitian ini nantinya akan dibantu dengan menggunakan bantuan dari pengembangan sistem untuk penjadwalan produksi. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Python 3.8 dengan menggunakan paket perangkat lunak Anaconda dan Qt Designer. Pengujian parameter algoritma genetika yang optimal didapatkan dengan parameter ukuran populasi sebesar 200. Kombinasi Cr sebesar 0,6 dan Mr sebesar 0,5 serta ukuran generasi sebesar 360. Pemilihan parameter didasarkan pada pengujian parameter yang menghasilkan fitness tertinggi saat 10 kali running. Penjadwalan dengan metode algoritma genetika mampu mengurangi makespan dibuktikan dari perbedaan makespan aktual perusahaan sebesar 1504 menit dan pada algoritma genetika sebesar 1342 menit. Berdasarkan pertimbangan tersebut maka metode penjadwalan dengan algoritma genetika layak untuk diimplementasikan di Asosiasi Kopi Gunung Kawi. Saran yang dapat diberikan setelah dilakukannya penelitian yaitu pengujian parameter untuk setiap penelitian perlu dilakukan melalui trial and error sehingga memperoleh nilai yang lebih maksimum. Hasil akurasi sistem peramalan masih dapat diturunkan. Perbaikan dapat dilakukan pada implementasi perangkat, sebaiknya dapat diintegrasikan dengan ponsel agar pengguna dapat melakukan penjadwalan produksi dengan lebih mudah.