ANALISIS PENJADWALAN PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE NAWAZ ENSCORE HAM (NEH) DAN HEURISTIC POUR DALAM MEMINIMUMKAN TOTAL WAKTU PRODUKSI
on
E-Jurnal Matematika Vol. 12(3), Agustus 2023, pp. 216-226
DOI: https://doi.org/10.24843/MTK.2023.v12.i03.p422
ISSN: 2303-1751
ANALISIS PENJADWALAN PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE NAWAZ ENSCORE HAM (NEH) DAN HEURISTIC POUR DALAM MEMINIMUMKAN TOTAL WAKTU PRODUKSI
Rosa Azizah Damayanti1§, Ni Ketut Tari Tastrawati2, Kartika Sari3
1ProgramStudiMatematika, Fakultas MIPA–Universitas Udayana [Email: [email protected]]
2ProgramStudiMatematika, Fakultas MIPA–Universitas Udayana [Email: [email protected]]
3ProgramStudiMatematika, Fakultas MIPA–Universitas Udayana [Email:[email protected]] §Corresponding Author
ABSTRACT
Competition in the industrial world is getting tougher, requiring companies to have the right strategy and planning in every production activity. CV. Puspa is a company engaged in rice production. CV. Puspa uses the First Come First Serve (FCFS) method in scheduling every job that comes. This research aims to minimize the total production time using the Nawaz Enscore Ham (NEH) and Heuristic Pour methods at CV. Puspa. The data used is quantitative data, namely data on the processing time for rice production during January 2021. Based on the results of a comparison of the total completion time with the efficiency index parameter, the NEH method shows better performance compared to the FCFS and Heuristic Pour methods as on January 19, 2021. Meanwhile, based on the results of hypothesis testing with the F test, it shows that the FCFS, NEH and Heuristic methods Pour has the same efficiency. Thus, in general the results of scheduling for January 2021 using the NEH method do not have significant an influence on the production scheduling used by CV. Puspa.
Keywords: Production Scheduling, Nawaz Enscore Ham Method, Heuristic Pour Method, Total Completion Time, Rice Production.
Persaingan dunia industri yang semakin ketat, menuntut perusahaan untuk dapat memiliki strategi dan perencanaan yang tepat dalam melakukan setiap aktivitas produksi. Persaingan yang ketat membuat perusahaan harus dapat memenuhi permintaan konsumen, baik dari segi kualitas, harga, dan ketepatan waktu pengiriman. Pada kenyataannya, sering kali terjadi keterlambatan waktu pengiriman karena adanya penumpukan pekerjaan pada proses produksi. Oleh karena itu, diperlukan penjadwalan produksi dalam mengambil keputusan sebagai upaya untuk mengurangi waktu tunggu setiap mesin agar waktu proses produksi menjadi lebih efisien. Terdapat 2 tipe penjadwalan produksi yaitu flow shop dan job shop (Khrisman et al., 2016).
Beberapa penelitian sebelumnya yang membahas tentang penjadwalan produksi diantaranya adalah penelitian mengenai penjadwalan produksi menggunakan metode CDS, Gupta, dan Heuristic Pour yang
menunjukkan bahwa metode Heuristic Pour memiliki total waktu penyelesaian produksi lebih efisien dibandingkan dengan metode CDS dan Gupta (Haryanto, 2006). Selain itu, terdapat penelitian Martin (2015) yang membahas penjadwalan menggunakan metode CDS, NEH dan Palmer, pada penelitian tersebut metode NEH memiliki total waktu penyelesaian yang lebih kecil dibandingkan metode CDS dan Palmer. Kemudian, Hana (2018) membahas penjadwalan menggunakan metode CDS, NEH dan Gupta di PT. Trafoindo Prima Perkasa, pada penelitian tersebut menunjukkan bahwa metode NEH memiliki total waktu penyelesaian yang lebih efisien daripada metode CDS dan Gupta.
Selanjutnya, Antari (2021) melakukan penjadwalan produksi menggunakan metode CDS dan Dannenbring di CV. Puspa, pada penelitian tersebut menujukkan bahwa metode CDS lebih efisien dibandingkan Dannenbring. CV. Puspa merupakan perusahaan manufaktur yang bergerak dalam bidang produksi beras.
Proses produksinya termasuk ke dalam tipe flow shop dan menggunakan metode First Come First Serve (FCFS) untuk menjadwalkan job-job yang datang. Pada penelitian-penelitian terdahulu yang telah dibahas, terdapat dua metode yang efisien untuk digunakan yaitu metode NEH dan Heuristic Pour. Dengan adanya metode penjadwalan produksi yang efisien, diharapkan dapat mengurangi penumpukan pekerjaan pada setiap proses produksi. Berdasarkan hal ini, maka peneliti ingin melakukan penjadwalan produksi menggunakan metode NEH dan Heuristic Pour untuk meminimumkan total waktu produksi di CV. Puspa.
Metode NEH merupakan metode yang dikembangkan pada tahun 1983 oleh Nawaz, Enscore dan Ham. Nawaz, Enscore dan Ham mengusulkan bahwa pekerjaan yang memiliki total waktu proses yang lebih besar seharusnya diberikan prioritas daripada pekerjaan dengan total waktu proses yang lebih kecil (Muharni et al., 2019). Proses perhitungan dengan menggunakan metode NEH dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut: Langkah pertama
-
1. Menjumlahkan waktu proses pada masing-masing pekerjaan (job).
-
2. Membuat “Daftar Pengurutan Job” dimana job-job diurutkan secara decrease yaitu berdasarkan total waktu proses pada job kei dari yang terbesar sampai yang terkecil.
Langkah kedua
-
1. Pada iterasi 1, set k = 2 (k = banyaknya job yang dipilih).
-
2. Memilih 2 job yang berada di urutan pertama dan kedua dalam Daftar Pengurutan job.
-
3. Membuat semua alternatif calon urutan parsial baru dari 2 job yang dipilih pada tahap 2.
-
4. Menghitung nilai makespan parsial dari calon urutan parsial yang diperoleh pada tahap tiga.
-
5. Memilih calon urutan parsial baru yang mempunyai nilai makespan paling kecil. Apabila calon urutan parsial baru tersebut mempunyai nilai makespan yang sama, maka dapat menghitung mean flow time parsial dari masing-masing calon urutan parsial dan memilih mean flow time parsial yang lebih kecil.
Rumus dalam menghitung mean flow time yaitu:
τnj
p ∑m i=1 n
}~1 m
i. = 1,2,3, ...,n j = 1,2,3, ...,m
-
6. Menghapus job yang telah
(1)
dipilih
sebelumnya pada Daftar Pengurutan Job.
-
7. Mengamati apakah k = n? (n = total j'ob). Jika ya, dapat dilanjutkan ke langkah 4. Sedangkan jika tidak, maka dilanjutkan ke langkah 3.
Langkah ketiga
-
1. Pada iterasi 2, set k = k + 1
-
2. Memilih job yang berada pada urutan selanjutnya yaitu urutan ketiga pada Daftar Pengurutan Job.
-
3. Membuat calon urutan parsial baru sebanyak k + 1 dengan cara memasukkan job yang dipilih ke setiap slot (awal, tengah, akhir) pada calon urutan parsial yang terpilih sebelumnya.
Tahap empat sampai tujuh dilakukan dengan cara yang sama seperti pada langkah kedua tahap empat sampai tujuh.
Langkah keempat
-
1. Mengurutkan parsial baru sampai menjadi urutan terakhir
-
2. Berhenti
Selain itu, metode Heuristic Pour merupakan metode yang dikembangkan oleh Hamid Davoud Pour pada tahun 2001. Pada metode Heuristic Pour, penentuan prioritas pengerjaan job berdasarkan pada pendekatan kombinasi. Metode Heuristic Pour mengasumsikan bahwa setiap job diproses secara independent dan terpisah pada setiap mesin. Langkah-langkah dalam melakukan perhitungan dengan menggunakan metode Heuristic Pour, yaitu:
-
1. Memilih salah satu job untuk dijadikan urutan pertama sementara dalam urutan pengerjaan, misalnya dipilih job 1, maka waktu proses pada job 1 di seluruh mesin dianggap nol.
-
2. Memilih waktu proses paling kecil pada setiap mesin.
-
3. Melakukan penambahan waktu proses (completion time) secara kumulatif di tiap-tiap Ptj berdasarkan increasing processing time (dari waktu yang terkecil hingga yang terbesar) pada setiap mesin.
-
4. Menghitung sum of completion time (∑Ci) pada job ke-i.
-
5. Mengurutkan ∑Ct berdasarkan aturan increasing order (pengurutan dari yang terkecil hingga yang terbesar) untuk
ditempatkan pada urutan setelah job yang telah terpilih (job 1).
-
6. Menghitung nilai makespan setelah diperoleh urutan sementara.
-
7. Menggunakan job-job yang belum terpilih sebagai urutan pertama sementara pada urutan pengerjaan selanjutnya. Kemudian, lakukan seperti pada langkah 1-6.
-
8. Membuat Daftar Pengurutan untuk Penentuan Posisi Pertama berdasarkan hasil pada langkah-langkah sebelumnya. Kemudian, dipilih urutan pengerjaan dengan makespan terkecil.
-
9. Mengulangi langkah 1-8 pada job yang akan menempati posisi berikutnya.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari penelitian Antari (2021). Data tersebut merupakan data kuantitatif berupa data waktu proses pengerjaan produksi beras dari setiap mesin per hari pada bulan Januari 2021 di CV. Puspa. Berikut merupakan data waktu proses pengerjaan job tanggal 2 Januari 2021 yang secara terinci disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Waktu Proses Pengerjaan Job Di Setiap Mesin (jam)
|
Waktu Proses Tanggal 2 Januari 2021 | ||||||||
|
Mesin |
J1 |
J2 |
J3 |
J4 |
J5 |
J6 |
J7 |
J8 |
|
M1 |
0,305 |
0,481 |
2,759 |
0,436 |
0,941 |
0,191 |
0,176 |
1,158 |
|
M2 |
0,413 |
0,633 |
3,515 |
0,554 |
1,158 |
0,252 |
0,223 |
1,483 |
|
M3 |
0,205 |
0,31 |
1,721 |
0,271 |
0,562 |
0,122 |
0,109 |
0,72 |
|
M4 |
0,412 |
0,633 |
3,518 |
0,556 |
1,155 |
0,252 |
0,224 |
1,477 |
|
M5 |
0,414 |
0,632 |
3,516 |
0,556 |
1,157 |
0,251 |
0,223 |
1,483 |
|
M6 |
0,412 |
0,634 |
3,527 |
0,556 |
1,156 |
0,253 |
0,224 |
1,484 |
|
M7 |
2,52 |
2,633 |
8,546 |
1,199 |
2,799 |
1,586 |
0,948 |
3,586 |
Keterangan job:
J1 = Joged 5 Kg
J2 = Joged 10 Kg
J3 = Joged 25 Kg
J4 = Polos 24 Kg
J5 = Polos 25 Kg
J6 = Rajawali 5 Kg
J7 = Rajawali 10 Kg
J8 = Rajawali 25 Kg
Keterangan Mesin: M1 = Ayakan I M2 = Pecah Kulit M3 = Ayakan II M4 = Poles I M5 = Poles II M6 = Poles III
M7 = Pengepakan
Langkah-langkah untuk menganalisis data dengan menggunakan metode NEH dan Heuristic Pour dalam menentukan total waktu penyelesaian produksi yang minimum, yaitu: 1. Mengumpulkan data yang diperoleh dari penelitian Antari (2021).
-
2. Menghitung total waktu penyelesaian
dengan menggunakan metode FCFS.
-
3. Menghitung total waktu penyelesaian
dengan menggunakan metode NEH.
-
4. Menghitung total waktu penyelesaian menggunakan metode Heuristic Pour.
-
5. Menghitung Efficiency Index (EI).
-
6. Melakukan statistic uji F.
-
7. Interpretasi hasil.
-
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
-
3.1 Perhitungan Menggunakan Metode
-
FCFS
Perusahaan CV. Puspa menggunakan metode First Come First Serve (FCFS)
dalam menjadwalkan setiap job berdasarkan job yang pertama kali datang. Berdasarkan data pada tanggal 2 Januari 2021, job yang pertama kali datang dapat diurutkan menjadi J6 – J7 – J8 – J1 – J2 – J3 – J4 – J5. Berdasarkan urutan tersebut dapat dilakukan perhitungan makespan seperti disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Makespan Menggunakan Metode FCFS
|
Mesin |
Waktu |
J6 |
J7 |
J8 |
J1 |
J2 |
J3 |
J4 |
J5 |
|
M1 |
Mulai (jam ke-) |
0,00 |
0,191 |
0,367 |
1,525 |
1,83 |
2,311 |
5,07 |
5,506 |
|
Selesai (jam ke-) |
0,191 |
0,367 |
1,525 |
1,83 |
2,311 |
5,07 |
5,506 |
6,447 | |
|
M2 |
Mulai (jam ke-) |
0,191 |
0,443 |
1,525 |
3,008 |
3,421 |
5,07 |
8,585 |
9,139 |
|
Selesai (jam ke-) |
0,443 |
0,666 |
3,008 |
3,421 |
4,054 |
8,585 |
9,139 |
10,297 | |
|
M3 |
Mulai (jam ke-) |
0,443 |
0,666 |
3,008 |
3,728 |
4,054 |
8,585 |
10,306 |
10,577 |
|
Selesai (jam ke-) |
0,565 |
0,775 |
3,728 |
3,933 |
4,364 |
10,306 |
10,577 |
11,139 | |
|
M4 |
Mulai (jam ke-) |
0,565 |
0,817 |
3,728 |
5,205 |
5,617 |
10,306 |
13,824 |
14,38 |
|
Selesai (jam ke-) |
0,817 |
1,041 |
5,205 |
5,617 |
6,25 |
13,824 |
14,38 |
15,535 | |
|
M5 |
Mulai (jam ke-) |
0,817 |
1,068 |
5,205 |
6,688 |
7,102 |
13,824 |
17,34 |
17,896 |
|
Selesai (jam ke-) |
1,068 |
1,291 |
6,688 |
7,102 |
7,734 |
17,34 |
17,896 |
19,053 | |
|
M6 |
Mulai (jam ke-) |
1,068 |
1,321 |
6,688 |
8,172 |
8,584 |
17,34 |
20,867 |
21,423 |
|
Selesai (jam ke-) |
1,321 |
1,545 |
8,172 |
8,584 |
9,218 |
20,867 |
21,423 |
22,579 | |
|
M7 |
Mulai (jam ke-) |
1,321 |
2,907 |
8,172 |
11,758 |
14,278 |
20,867 |
29,413 |
30,612 |
|
Selesai (jam ke-) |
2,907 |
3,855 |
11,758 |
14,278 |
16,911 |
29,413 |
30,612 |
33,411 |
Langkah-langkah metode Nawaz Enscore
Ham (NEH) sebagai berikut:
Langkah Pertama
-
1. Berdasarkan data Tabel 1, diperoleh total waktu untuk job ke-1 (Pi) sebagai berikut:
P1 = 4,681 jam
P2 = 5,956 jam
P3 = 27,102 jam
P4 = 4,128 jam
2. Berdasarkan hasil
P5 = 8,928 jam
P6 = 2,907 jam
P7 = 2,127 jam
P8 =11,391 jam perhitungan pada tahap
satu diperoleh Daftar Pengurutan job seperti disajikan pada Tabel 3.
Tabel 4. Perhitungan Makespan J3 – J8
|
Mesin |
Waktu |
J3 |
J8 |
|
M1 |
Mulai (jam ke-) |
0,00 |
2,759 |
|
Selesai (jam ke-) |
2,759 |
3,917 | |
|
M2 |
Mulai (jam ke-) |
2,759 |
6,274 |
|
Selesai (jam ke-) |
6,274 |
7,757 | |
|
M3 |
Mulai (jam ke-) |
6,274 |
7,995 |
|
Selesai (jam ke-) |
7,995 |
8,715 | |
|
M4 |
Mulai (jam ke-) |
7,995 |
11,513 |
|
Selesai (jam ke-) |
11,513 |
12,99 | |
|
M5 |
Mulai (jam ke-) |
11,513 |
15,029 |
|
Selesai (jam ke-) |
15,029 |
16,512 | |
|
M6 |
Mulai (jam ke-) |
15,029 |
18,556 |
|
Selesai (jam ke-) |
18,556 |
20,04 | |
|
M7 |
Mulai (jam ke-) |
18,556 |
27,102 |
|
Selesai (jam ke-) |
27,102 |
30,688 |
Tabel 3. Daftar Pengurutan Job
|
No. |
Job |
Total waktu proses (jam) |
|
1 |
J3 |
27,102 |
|
2 |
J8 |
11,391 |
|
3 |
J5 |
8,928 |
|
4 |
J2 |
5,956 |
|
5 |
J1 |
4,681 |
|
6 |
J4 |
4,128 |
|
7 |
J6 |
2,907 |
|
8 |
J7 |
2,127 |
Langkah kedua
-
1. Pada iterasi 1, set k = 2 (k = banyaknya job yang dipilih)
-
2. Berdasarkan Tabel 3 pada kasus ini dipilih J3 dan J8.
-
3. Semua alternatif calon urutan parsial
barunya adalah J3 – J8 dan J8 – J3.
-
4. Menghitung nilai makespan parsial dari
calon urutan parsial J3 – J8 dan J8 – J3.
Tabel 5. Perhitungan Makespan J8 – J3
|
Mesin |
Waktu |
J8 |
J3 |
|
M1 |
Mulai (jam ke-) |
0,00 |
1,158 |
|
Selesai (jam ke-) |
1,158 |
3,917 | |
|
M2 |
Mulai (jam ke-) |
1,158 |
3,917 |
|
Selesai (jam ke-) |
2,641 |
7,432 | |
|
M3 |
Mulai (jam ke-) |
2,641 |
7,432 |
|
Selesai (jam ke-) |
3,361 |
9,153 | |
|
M4 |
Mulai (jam ke-) |
3,361 |
9,153 |
|
Selesai (jam ke-) |
4,838 |
12,671 | |
|
M5 |
Mulai (jam ke-) |
4,838 |
12,671 |
|
Selesai (jam ke-) |
6,321 |
16,187 | |
|
M6 |
Mulai (jam ke-) |
6,321 |
16,187 |
|
Selesai (jam ke-) |
7,805 |
19,714 | |
|
M7 |
Mulai (jam ke-) |
7,805 |
19,714 |
|
Selesai (jam ke-) |
11,391 |
28,26 |
-
5. Hasil perhitungan makespan parsial pada Tabel 4 dan Tabel 5 berdasarkan data Tabel 1 secara ringkas dapat dilihat pada Tabel 6.
DOI: https://doi.org/10.24843/MTK.2023.v12.i03.p422
Tabel 6. Rekapitulasi Perhitungan Makespan Parsial Iterasi ke-1
|
No. |
Calon urutan |
Makespan (jam) |
|
1. |
J3 – J8 |
30,688 |
|
2. |
J8 – J3 |
28,26 |
Tabel 6 menunjukkan bahwa calon urutan yang dipilih adalah J8 – J3 karena menghasilkan makespan terkecil yaitu 28,26 jam.
-
6. Job yang dihapus pada kasus ini pada Tabel 3 adalah J3 dan J8.
-
7. Amati apakah k = n? (n = total job). Jobjob yang telah dipilih pada langkah kedua tahap dua dalam Tabel 3 adalah J3 dan J8 maka banyaknya k = 2. Sedangkan, total job (n) sebanyak 8. Dengan demikian, k ≠ n sehingga dapat dilanjutkan ke langkah ketiga untuk melakukan iterasi ke-2.
Langkah ketiga
-
1. Pada iterasi 2, set k=k+1=2+1= 3.
-
2. Memilih job yang berada pada urutan selanjutnya yaitu urutan ketiga pada Daftar Pengurutan Job. Dengan demikian, pada kasus ini dipilih J5 pada Tabel 3.
-
3. Membuat calon urutan parsial baru sebanyak k + 1 dengan cara memasukkan job yang dipilih ke setiap slot (awal, tengah, akhir) pada calon urutan parsial yang terpilih sebelumnya. Pada langkah kedua tahap satu, banyaknya job yang dipilih sebanyak 2, maka k = 2. Dengan demikian, pada tahap ini banyaknya kemungkinan calon urutan parsial adalah sebanyak 3 karena ditambahkan dengan 1 job yang dipilih pada langkah ketiga tahap dua. Kemudian, urutan parsial yang terpilih pada Tabel 6 (J8 – J3) dibuat calon urutan parsial baru dengan memasukkan job yang dipilih pada langkah ketiga tahap dua (J5) di setiap slot. Dengan demikian,
terdapat tiga kemungkinan calon urutan parsial tersebut, yaitu:
-
1) J8 – J3 – J5
-
2) J8 – J5 – J3
-
3) J5 – J8 – J3
Selanjutnya, lakukan kembali tahap empat sampai tujuh seperti pada langkah kedua hingga ditemukan nilai makespan. Berikut rekapitulasi hasil perhitungan makespan parsial iterasi ke-2 yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Rekapitulasi perhitungan makespan parsial iterasi ke-2
|
No. |
Urutan Job |
Makespan (jam) |
|
1 |
J8 – J3 – J5 |
31,059 |
|
2 |
J8 – J5 – J3 |
29,201 |
|
3 |
J5 – J8 – J3 |
29,201 |
Tabel 7 menunjukkan bahwa terdapat 2 urutan job yang mempunyai nilai makespan terkecil yang bernilai sama sebesar 29,201 jam. Oleh karena itu, perlu dihitung nilai mean flow time pada 2 urutan job tersebut. Sebagai ilustrasi, menghitung mean flow time urutan J8 – J5 – J3 seperti pada persamaan (1) sebagai berikut:
f1[1]+f1[2]+f1[3] + ^+f7[1]+f7[2]+f7[3]
1? =----------------3-----------------
7
1,158+2,099+4,858+^+11,391 + 14,19+29,201
_____________________________3___________________________
7
188,317
= —3—= 8,967 jam
Perhitungan mean flow time urutan J5 – J8 – J3 diperoleh 8,974 jam, sedangkan untuk menghitung nilai mean flow time urutan J5 – J8 – J3 juga dilakukan seperti cara yang sama. Berdasarkan hasil perhitungan penjadwalan produksi menggunakan metode NEH untuk iterasi selanjutnya secara lengkap disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Rekapitulasi Perhitungan Menggunakan Metode NEH
|
Iterasi ke- |
Urutan Job |
Total Waktu Penyelesaian (Jam) |
Mean Flow Time |
|
1 |
J3 – J8 |
30,688 |
- |
|
J8 – J3 |
28,26 |
- | |
|
2 |
J8 – J3 – J5 |
31,059 |
- |
|
J8 – J5 – J3 |
29,201 |
8,967 | |
|
J5 – J8 – J3 |
29,201 |
8,464 | |
|
3 |
J5 – J8 – J3 – J2 |
31,834 |
- |
|
J5 – J8 – J2 – J3 |
29,682 |
8,262 | |
|
J5 – J2 – J8 – J3 |
29,682 |
7,963 | |
|
J2 – J5 – J8 – J3 |
29,682 |
7,317 | |
|
4 |
J2 – J5 – J8 – J3 – J1 |
32,202 |
- |
|
J2 – J5 – J8 – J1 – J3 |
29,987 |
7,410 | |
|
J2 – J5 – J1 – J8 – J3 |
29,987 |
7,129 | |
|
J2 – J1 – J5 – J8 – J3 |
29,987 |
6,750 | |
|
J1 – J2 – J5 – J8 – J3 |
29,987 |
6,490 | |
|
5 |
J1 – J2 – J5 – J8 – J3 – J4 |
31,186 |
- |
|
J1 – J2 – J5 – J8 – J4 – J3 |
30,423 |
6,774 | |
|
J1 – J2 – J5 – J4 – J8 – J3 |
30,423 |
6,528 | |
|
J1 – J2 – J4 – J5 – J8 – J3 |
30,423 |
6,248 | |
|
J1 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,423 |
6,179 | |
|
J4 – J1 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,423 |
6,325 | |
|
6 |
J1 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 – J6 |
32,009 |
- |
|
J1 – J4 – J2 – J5 – J8 – J6 – J3 |
30,614 |
6,485 | |
|
J1 – J4 – J2 – J5 – J6 – J8 – J3 |
30,614 |
6,246 | |
|
J1 – J4 – J2 – J6 – J5 – J8 – J3 |
30,614 |
5,993 | |
|
J1 – J4 – J6 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,614 |
5,914 | |
|
J1 – J6 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,614 |
5,857 | |
|
J6 – J1 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,614 |
5,666 | |
|
7 |
J6 – J1 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 – J7 |
31,562 |
- |
|
J6 – J1 – J4 – J2 – J5 – J8 – J7 – J3 |
30,79 |
6,016 | |
|
J6 – J1 – J4 – J2 – J5 – J7 – J8 – J3 |
30,79 |
5,792 | |
|
J6 – J1 – J4 – J2 – J7 – J5 – J8 – J3 |
30,79 |
5,559 | |
|
J6 – J1 – J4 – J7 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,79 |
5,476 | |
|
J6 – J1 – J7 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,79 |
5,411 | |
|
J6 – J7 – J1 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,79 |
5,329 | |
|
J7 – J6 – J1 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,79 |
5,290 |
|
Berdasarkan perhitungan pada Tabel 8, pada iterasi ke-7 diperoleh urutan pengerjaan yang memiliki total waktu penyelesaian dan mean flow time terkecil adalah urutan J7 – J6 – J1 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 dengan total waktu penyelesaian 30,79 jam dan mean flow time sebesar 5,290 jam. Dengan demikian, urutan pengerjaan produksi beras yaitu Beras Rajawali 10 Kg – Beras Rajawali 5 Kg – Beras Joged 5 Kg – Beras Polos 24 Kg – Beras Joged 10 Kg – Beras Polos 25 Kg – Beras Rajawali 25 Kg – Beras Joged 25 Kg. |
3.3 Perhitungan Menggunakan Metode Heuristic Pour Setelah melakukan penjadwalan produksi menggunakan metode NEH, kemudian juga dilakukan penjadwalan produksi menggunakan metode Heuristic Pour untuk mendapatkan total waktu penyelesaian dengan data yang sama yaitu data pada Tabel 1. Proses perhitungan dengan menggunakan metode Heuristic Pour dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Memilih salah satu job untuk dijadikan urutan pertama sementara dalam urutan pengerjaan, misalnya dipilih J1, maka waktu proses pada J1 di seluruh mesin dianggap nol. |
Tabel 9. Waktu Proses Saat J1 Sebagai Urutan Pertama Sementara
|
Mesin |
J1 |
J2 |
J3 |
J4 |
J5 |
J6 |
J7 |
J8 |
|
M1 |
0 |
0,481 |
2,759 |
0,436 |
0,941 |
0,191 |
0,176 |
1,158 |
|
M2 |
0 |
0,633 |
3,515 |
0,554 |
1,158 |
0,252 |
0,223 |
1,483 |
|
M3 |
0 |
0,31 |
1,721 |
0,271 |
0,562 |
0,122 |
0,109 |
0,72 |
|
M4 |
0 |
0,633 |
3,518 |
0,556 |
1,155 |
0,252 |
0,224 |
1,477 |
|
M5 |
0 |
0,632 |
3,516 |
0,556 |
1,157 |
0,251 |
0,223 |
1,483 |
|
M6 |
0 |
0,634 |
3,527 |
0,556 |
1,156 |
0,253 |
0,224 |
1,484 |
|
M7 |
0 |
2,633 |
8,546 |
1,199 |
2,799 |
1,586 |
0,948 |
3,586 |
setiap mesin. disajikan pada Tabel 10. Ml = 0,176 M5 = 0,223 4. Menghitung sum of completion time (∑Ci) M2 = 0,223 M6 = 0,224 pada job ke-i. M3 = 0,109 M7 = 0,948 ∑C1 = 0 ∑C5 = 24,046 M4 = 0,224 ∑C2 = 15,118 ∑C6 = 6,233
(completion time) secara kumulatif di tiap- ∑C4 = 7,576 ∑C8 = 35,437 tiap PiJ berdasarkan increasing processing time (dari waktu yang terkecil hingga yang Tabel 10. Perhitungan Penambahan Waktu Proses | ||||||||||
|
Mesin |
J1 |
J2 |
J3 |
J4 |
J5 |
J6 |
J7 |
J8 | ||
|
M1 |
0 |
1,284 |
6,142 |
0,803 |
2,225 |
0,367 |
0,176 |
3,383 | ||
|
M2 |
0 |
1,662 |
7,818 |
1,029 |
2,82 |
0,475 |
0,223 |
4,303 | ||
|
M3 |
0 |
0,812 |
3,815 |
0,502 |
1,374 |
0,231 |
0,109 |
2,099 | ||
|
M4 |
0 |
1,665 |
7,815 |
1,032 |
2,82 |
0,476 |
0,224 |
4,297 | ||
|
M5 |
0 |
1,662 |
7,818 |
1,03 |
2,819 |
0,474 |
0,223 |
4,302 | ||
|
M6 |
0 |
1,667 |
7,834 |
1,033 |
2,823 |
0,477 |
0,224 |
4,307 | ||
|
M7 |
0 |
6,366 |
21,297 |
2,147 |
9,165 |
3,733 |
0,948 |
12,751 | ||
Tabel 11. Perhitungan Makespan Saat J1 Sebagai Urutan Pertama Sementara
|
Mesin |
Waktu |
J1 |
J7 |
J6 |
J4 |
J2 |
J5 |
J8 |
J3 |
|
M1 |
Mulai (jam ke-) |
0,00 |
0,305 |
0,481 |
0,672 |
1,108 |
1,589 |
2,53 |
3,688 |
|
Selesai (jam ke-) |
0,305 |
0,481 |
0,672 |
1,108 |
1,589 |
2,53 |
3,688 |
6,447 | |
|
M2 |
Mulai (jam ke-) |
0,305 |
0,718 |
0,941 |
1,193 |
1,747 |
2,53 |
3,688 |
6,447 |
|
Selesai (jam ke-) |
0,718 |
0,941 |
1,193 |
1,747 |
2,38 |
3,688 |
5,171 |
9,962 | |
|
M3 |
Mulai (jam ke-) |
0,718 |
0,941 |
1,193 |
1,747 |
2,38 |
3,688 |
5,171 |
9,962 |
|
Selesai (jam ke-) |
0,923 |
1,05 |
1,315 |
2,018 |
2,69 |
4,25 |
5,891 |
11,683 | |
|
M4 |
Mulai (jam ke-) |
0,923 |
1,335 |
1,559 |
2,018 |
2,69 |
4,25 |
5,891 |
11,683 |
|
Selesai (jam ke-) |
1,335 |
1,559 |
1,811 |
2,574 |
3,323 |
5,405 |
7,368 |
15,201 | |
|
M5 |
Mulai (jam ke-) |
1,335 |
1,749 |
1,972 |
2,574 |
3,323 |
5,405 |
7,368 |
15,201 |
|
Selesai (jam ke-) |
1,749 |
1,972 |
2,223 |
3,13 |
3,955 |
6,562 |
8,851 |
18,717 | |
|
M6 |
Mulai (jam ke-) |
1,749 |
2,161 |
2,385 |
3,13 |
3,955 |
6,562 |
8,851 |
18,717 |
|
Selesai (jam ke-) |
2,161 |
2,385 |
2,638 |
3,686 |
4,589 |
7,718 |
10,335 |
22,244 | |
|
M7 |
Mulai (jam ke-) |
2,161 |
4,681 |
5,629 |
7,215 |
8,414 |
11,047 |
13,846 |
22,244 |
|
Selesai (jam ke-) |
4,681 |
5,629 |
7,215 |
8,414 |
11,047 |
13,846 |
17,432 |
30,79 |
7. Menggunakan job-job yang belum terpilih yaitu J2, J3, J4, J5, J6, J7 dan J8 sebagai urutan pertama sementara pada urutan pengerjaan selanjutnya hingga diperoleh nilai makespan. Apabila nilai makespan terkecil
bernilai sama maka data dihitung nilai mean flow time. Kemudian, lanjutkan ke langkah 8 yaitu membuat Daftar pengurutan untuk penentuan posisi pertama, seperti yang dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12. Daftar Pengurutan untuk Penentuan Posisi Pertama
Selanjutnya, untuk penentuan posisi berikutnya, yaitu posisi kedua, ketiga, keempat, kelima, keenam, ketujuh dan kedelapan
dilakukan dengan cara yang sama seperti langkah 1-6 hingga diperoleh daftar pengurutan yang secara terinci dapat dilihat pada Tabel 13.
|
No. |
Job awal |
Urutan Job |
Makespan (jam) |
Mean flow time |
|
1. |
J1 |
J1 – J7 – J6 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,79 |
5,589 |
|
2. |
J2 |
J2 – J7 – J6 – J4 – J1 – J5 – J8 – J3 |
30,79 |
6,016 |
|
3. |
J3 |
J3 – J7 – J6 – J4 – J1 – J2 – J5 – J8 |
42,373 |
- |
|
4. |
J4 |
J4 – J7 – J6 – J1 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,79 |
5,775 |
|
5. |
J5 |
J5 – J7 – J6 – J4 – J1 – J2 – J8 – J3 |
30,79 |
7,300 |
|
6. |
J6 |
J6 – J7 – J1 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,79 |
5,329 |
|
7. |
J7 |
J7 – J6 – J4 – J1 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,79 |
5,332 |
|
8. |
J8 |
J8 – J7 – J6 – J4 – J1 – J2 – J5 – J3 |
31,622 |
- |
Tabel 13. Rekapitulasi Perhitungan Menggunakan Metode Heuristic Pour
|
Posisi ke- |
Job awal |
Urutan Job |
Total Waktu Penyelesaian (Jam) |
Mean Flow Time |
|
1 |
J1 |
J1 – J7 – J6 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,790 |
5,589 |
|
J2 |
J2 – J7 – J6 – J4 – J1 – J5 – J8 – J3 |
30,790 |
6,016 | |
|
J3 |
J3 – J7 – J6 – J4 – J1 – J2 – J5 – J8 |
42,373 |
- | |
|
J4 |
J4 – J7 – J6 – J1 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,790 |
5,775 | |
|
J5 |
J5 – J7 – J6 – J4 – J1 – J2 – J8 – J3 |
30,790 |
7,300 | |
|
J6 |
J6 – J7 – J1 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,790 |
5,329 | |
|
J7 |
J7 – J6 – J4 – J1 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,790 |
5,332 | |
|
J8 |
J8 – J7 – J6 – J4 – J1 – J2 – J5 – J3 |
31,622 |
- | |
|
2 |
J1 |
J1 – J7 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,599 |
5,776 |
|
J2 |
J2 – J7 – J1 – J4 – J5 – J8 – J3 |
30,599 |
6,166 | |
|
J3 |
J3 – J7 – J1 – J4 – J2 – J5 – J8 |
40,787 |
- | |
|
J4 |
J4 – J7 – J1 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,599 |
5,948 | |
|
J5 |
J5 – J7 – J1 – J4 – J2 – J8 – J3 |
30,599 |
7,373 | |
|
J7 |
J7 – J1 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,599 |
5,571 | |
|
J8 |
J8 – J7 – J1 – J4 – J2 – J5 – J3 |
30,599 |
8,233 | |
|
3 |
J1 |
J1 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,423 |
6,179 |
|
J2 |
J2 – J1 – J4 – J5 – J8 – J3 |
30,423 |
6,505 | |
|
J3 |
J3 – J1 – J4 – J2 – J5 – J8 |
39,839 |
- | |
|
J4 |
J4 – J1 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,423 |
6,325 | |
|
J5 |
J5 – J1 – J4 – J2 – J8 – J3 |
30,423 |
7,608 | |
|
J8 |
J8 – J1 – J4 – J2 – J5 – J3 |
30,423 |
8,421 | |
|
4 |
J2 |
J2 – J4 – J5 – J8 – J3 |
30,118 |
6,733 |
|
J3 |
J3 – J4 – J2 – J5 – J8 |
37,319 |
- | |
|
J4 |
J4 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,118 |
6,622 | |
|
J5 |
J5 – J4 – J2 – J8 – J3 |
30,118 |
7,671 | |
|
J8 |
J8 – J4 – J2 – J5 – J3 |
30,118 |
8,424 | |
|
5 |
J2 |
J2 – J5 – J8 – J3 |
29,682 |
7,317 |
|
J3 |
J3 – J2 – J5 – J8 |
36,120 |
- | |
|
J5 |
J5 – J2 – J8 – J3 |
29,682 |
7,963 | |
|
J8 |
J8 – J2 – J5 – J3 |
29,682 |
8,622 | |
|
6 |
J3 |
J3 – J5 – J8 |
33,487 |
- |
|
J5 |
J5 – J8 – J3 |
29,201 |
8,464 | |
|
J8 |
J8 – J5 – J3 |
29,201 |
8,967 | |
|
7 |
J3 |
J3 – J8 |
30,688 |
- |
|
J8 |
J8 – J3 |
28,260 |
- | |
|
8 |
J3 |
J3 |
27,102 |
- |
|
Urutan Job |
J6 – J7 – J1 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 |
30,790 |
- | |
Tabel 14. Perbandingan Terhadap Total Waktu Penyelesaian dan Efficiency Index (EI)
|
Tgl. |
Total waktu penyelesaian (Jam) |
Efficiency Index | ||||
|
Metode FCFS |
Metode NEH |
Metode Heuristic Pour |
FCFS-NEH |
FCFS-Heuristic Pour |
NEH-Heuristic Pour | |
|
2 |
33,411 |
30,79 |
30,79 |
1.085 |
1.085 |
1 |
|
3 |
22,143 |
22,143 |
22,143 |
1 |
1 |
1 |
|
4 |
39,648 |
36,471 |
36,471 |
1.087 |
1.087 |
1 |
|
5 |
28,445 |
28,389 |
28,389 |
1,001 |
1,001 |
1 |
|
6 |
42,63 |
41,768 |
41,768 |
1.021 |
1.021 |
1 |
|
7 |
63,996 |
56,199 |
56,199 |
1.139 |
1.139 |
1 |
|
8 |
26,91 |
23,654 |
23,654 |
1.138 |
1.138 |
1 |
|
9 |
34,419 |
28,503 |
28,503 |
1.208 |
1.208 |
1 |
|
10 |
52,99 |
52,566 |
52,566 |
1.008 |
1.008 |
1 |
|
11 |
41,776 |
40,219 |
40,219 |
1.039 |
1.039 |
1 |
|
12 |
41,569 |
41,569 |
41,569 |
1 |
1 |
1 |
|
13 |
4,152 |
4,152 |
4,152 |
1 |
1 |
1 |
|
14 |
28,041 |
28,041 |
28,041 |
1 |
1 |
1 |
|
15 |
42,326 |
37,634 |
37,634 |
1.125 |
1.125 |
1 |
|
16 |
24,843 |
23,015 |
23,015 |
1.079 |
1.079 |
1 |
|
17 |
41,343 |
41,019 |
41,019 |
1.008 |
1.008 |
1 |
|
18 |
30,697 |
30,697 |
30,697 |
1 |
1 |
1 |
|
19 |
24,115 |
24,115 |
24,625 |
1 |
0.979 |
1.021 |
|
20 |
16,594 |
16,547 |
16,547 |
1.003 |
1.003 |
1 |
|
21 |
38,775 |
35,686 |
35,686 |
1.087 |
1.087 |
1 |
|
22 |
48,048 |
42,239 |
42,239 |
1.138 |
1.138 |
1 |
|
23 |
13,942 |
13,593 |
13,593 |
1.026 |
1.026 |
1 |
|
24 |
37,277 |
31,259 |
31,259 |
1.193 |
1.193 |
1 |
|
25 |
31,985 |
30,386 |
30,386 |
1.053 |
1.053 |
1 |
|
26 |
25,276 |
24,591 |
24,591 |
1.028 |
1.028 |
1 |
|
27 |
39,211 |
38,414 |
38,414 |
1.021 |
1.021 |
1 |
|
28 |
67,362 |
54,285 |
54,285 |
1.241 |
1.241 |
1 |
|
29 |
37,491 |
35,679 |
35,679 |
1.051 |
1.051 |
1 |
|
30 |
29,391 |
25,208 |
25,208 |
1.166 |
1.166 |
1 |
|
31 |
21,438 |
20,460 |
20,460 |
1.048 |
1.048 |
1 |
Tabel 15. Hasil Pengujian Hipotesis dengan Uji F
ANOVA
Waktu
|
Sum of Squares |
df |
Mean Square |
F |
Sig. | |
|
Metode Penjadwalan |
111.076 |
2 |
55.538 |
.363 |
.697 |
|
Galat |
13305.687 |
87 |
152.939 | ||
|
Total |
13416.762 |
89 |
5. Mengurutkan ∑Ci berdasarkan aturan increasing order (pengurutan dari yang terkecil hingga yang terbesar) untuk ditempatkan pada urutan setelah job yang telah terpilih (J1). Berdasarkan hasil perhitungan ∑ Ci diperoleh urutan
sementara dari yang terkecil hingga terbesar
dengan J1 sebagai urutan pertama adalah J1 – J7 – J6 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3.
6. Menghitung nilai makespan setelah diperoleh urutan sementara dari langkah lima. Dengan demikian, perhitungan makespan saat J1 sebagai urutan pertama sementara dengan urutan J1 – J7 – J6 – J4 – J2 – J5 – J8 – J3 dapat dilihat pada Tabel 11.
Untuk membandingkan metode yang digunakan perusahaan (FCFS) dan metode usulan (NEH dan Heuristic Pour), maka dapat dibandingkan berdasarkan parameter Efficiency Index (EI). Sebagai ilustrasi dihitung EI untuk tanggal 2 Januari 2021. Rumus untuk menghitung EI yaitu:
-
1. Perbandingan antara metode FCFS dengan
NEH
ei = Cmax(FCFS) = 33,411 = Niiai ei =
Cmax(NEH) 30,790
1,085 maka EI > 1 sehingga menunjukkan bahwa metode NEH memiliki performance yang lebih baik daripada metode FCFS.
-
2. Perbandingan antara metode FCFS dengan
Heuristic Pour
Ei = Cmaxfcfs) = 33,4iι = 1,085 Niiai
Cmax(H.P0Ur) 30,790
EI = 1,085 maka EI > 1 sehingga metode
Heuristic Pour juga memiliki performance yang lebih baik daripada metode FCFS.
-
3. Perbandingan antara metode NEH dengan Heuristic Pour
ei = Cmax(NEH) = 30,790 _ j Cmax(H.P0Ur) 30,790
Nilai EI = 1 maka menunjukkan bahwa
metode NEH dan Heuristic Pour memiliki
performance yang sama.
Selanjutnya, perhitungan untuk menentukan Efficiency Index (EI) pada seluruh pekerjaan pada bulan Januari 2021 dilakukan menggunakan rumus yang sama seperti pada pemaparan di atas. Hasil perhitungan Efficiency Index (EI) untuk seluruh pekerjaan pada tanggal 2 Januari 2021 sampai 31 Januari 2021 dapat dilihat pada Tabel 14.
Metode penjadwalan (metode FCFS, NEH dan Heuristic Pour) dipilih berdasarkan hasil dari statistik uji F. Berikut merupakan hipotesisnya:
-
1) H0: Ketiga metode mempunyai efisiensi yang sama
-
2) H1: Ketiga metode mempunyai efisiensi yang berbeda
Hasil uji F terangkum pada tabel ANOVA berikut:
Berdasarkan tabel anova berikut, diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,697, jika dibandingkan dengan taraf nyata 5% menunjukan bahwa signifikansinya lebih
Hasil penjadwalan produksi tanggal 2 – 31 Januari 2021 menggunakan metode FCFS, NEH dan Heuristic Pour secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 14. Hasil penjadwalan dengan metode FCFS menunjukkan total waktu penyelesaian yang lebih besar daripada metode NEH dan Heuristic Pour dan pada Tabel 14 juga menunjukkan bahwa total waktu penyelesaian dengan metode NEH lebih kecil dibandingkan dengan Heuristic Pour, seperti pada tanggal 19 Januari 2021. Perbandingan hasil perhitungan antara metode NEH dan Heuristic Pour tanggal 19 Januari 2021 sebesar 24,115 jam:24,625 jam. Dengan demikian, pada pekerjaan tanggal 19 Januari 2021 total waktu penyelesaian produksi menggunakan metode NEH lebih cepat 0,51 jam dibandingkan dengan metode Heuristic Pour.
Kemudian, pada Tabel 14 diperoleh hasil perhitungan EI antara metode FCFS-NEH, FCFS-Heuristic Pour dan NEH-Heuristic Pour. Pada hasil perhitungan EI antara metode FCFS dan NEH menunjukkan bahwa nilai EI > 1 kecuali untuk tanggal 3, 12, 13, 14, 18 dan 19 Januari 2021 yaitu diperoleh EI = 1. Selanjutnya, hasil perhitungan EI antara metode FCFS dan Heuristic Pour menunjukan bahwa nilai EI > 1 kecuali untuk tanggal 3, 12, 13, 14, 18 Januari 2021 yaitu diperoleh EI = Idan EI < 1 pada tanggal 19 Januari 2021. Selain itu, juga terdapat hasil perhitungan EI antara metode NEH dan Heuristic Pour yang menunjukan
besar dari taraf nyata, oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa H0 diterima, yang berarti ketiga metode mempunyai efisiensi yang sama.
bahwa nilai EI > 1 pada tanggal 19 Januari yaitu sebesar 1,021 serta untuk tanggal lainnya memperoleh hasil yang sama.
Selain itu, berdasarkan hasil pengujian hipotesis H0 dan H1 dengan Uji F berdasarkan data pada Lampiran 6 menunjukkan bahwa H0 diterima yang berarti ketiga metode yaitu metode FCFS, NEH dan Heuristic Pour mempunyai efisiensi yang sama. Hal ini menunjukkan bahwa penjadwalan produksi selama bulan Januari 2021 menggunakan metode NEH dan Heuristic Pour tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap penjadwalan produksi yang digunakan oleh perusahaan (metode FCFS).
4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah diuraikan, dapat ditarik kesimpulan bahwa secara umum total waktu penyelesaian dari tanggal 2 Januari 2021 sampai 31 Januari 2021 dengan menggunakan metode NEH lebih kecil daripada menggunakan metode FCFS dan Heuristic Pour. Kemudian, berdasarkan perbandingan dengan parameter efficiency index, metode NEH juga menunjukkan performance yang lebih baik dibandingkan dengan metode FCFS dan Heuristic Pour seperti pada tanggal 19 Januari 2021. Akan tetapi, berdasarkan hasil pengujian hipotesis dengan uji F, menunjukkan bahwa metode FCFS, NEH dan Heuristic Pour mempunyai efisiensi yang sama.
Dengan demikian, secara umum berdasarkan hasil penjadwalan selama bulan Januari 2021 dengan metode NEH tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap penjadwalan produksi yang digunakan oleh CV. Puspa.
DAFTAR PUSTAKA
Antari, N. K. D. P. (2021). Analisis Penjadwalan Produksi Menggunakan Metode Campbell Dudek Smith dan Dannenbring dalam Meminimumkan Total Waktu Produksi Beras. Skripsi. Universitas Udayana.
Denpasar.
Hana, A. (2018). Penjadwalan Pembebanan Mesin Untuk Pengerjaan Transformator Guna Meminimasi Makespan (Studi Kasus : PT. Trafoindo Prima Perkasa) [Universitas Mercu Buana. Jakarta]. Skripsi.
Haryanto, H. (2006). Usulan Perbaikan Sistem Penjadwalan Produksi N-Job M-Machine dengan Parameter Minimasi Makespan pada Pembuatan Kabel di PT. Furin Jaya Co, Ltd-Tangerang. Skripsi. Universitas Bina
Nusantara. Jakarta.
Khrisman, R., Febrianti, E., & Herlina, L.
(2016). Penjadwalan Produksi Flow Shop Menggunakan Metode Campbell Dudek Smith (CDS) dan Nawaz Enscore Ham (NEH). Jurnal Ilmiah, Keilmuan Dan Penerapan Teknik Industri, 4(1), 91–96.
Martin, V. F. (2015). Perbandingan Algoritma Campbell Dudek Smith (CDS), Nawaz Enscore Ham (NEH) dan Palmer pada Penjadwalan Flowshop [Universitas Jember. Jember]. Skripsi.
Muharni, Y., Kulsum, & Utami, D. A. (2019). Usulan Penjadwalan Produksi Pipa Erw Menggunakan Metode Nawaz Enscore Ham Dan Genetic Algorithm. FLYWHEEL: Jurnal Teknik Mesin Untirta, 5(2), 29–38.
226
Discussion and feedback