Penelitian ini membahas analisis perbandingan nilai makespane produksi
komponen DNOSE pesawat Airbus A320 di PT Dirgantara Indonesia. Makespane
ini merupakan jumlah dalam satuan jam yang dihasilkan dari urutan/sequence
produksi dari part-part yang menjadi bagian DNOSE tersebut. Dalam penelitian
ini, sequence produksi eksisting tersebut disusun ulang menggunakan metode
Algoritma Genetika hingga kemudian terbukti dapat mereduksi makespane
eksisting tersebut.
Dari hasil penelitian, terlihat bahwa Algoritma Genetika mampu
meningkatkan efisiensi waktu bagi perusahaan yang memproduksi DNOSE
tersebut. Penurunan jumlah makespane ini sekaligus mengurangi beban kerja
operator maupun mesin produksi yang sebelumnya terpakai untuk DNOSE
sehingga dapat dialihkan untuk program yang lain. Solusi perbaikan yang
dihasilkan rata-rata mampu menghasilkan optimasi hingga 50% dari total
makespane eksisting. Makespane terbaik yang dihasilkan dalam 5 kali pengujian
adalah sebesar 259.341 jam. Terjadi penurunan sebesar 55,17% dari makespane
eksisting yaitu sebesar 578,48 jam.
Dalam merancang sebuah Analisis perbaikan, sebelumnya dilakukan
penjadwalan ulang dari sequence produksi eksisting dengan menggunakan
kaedah-kaedah Algoritma Genetika. Perbaikan ini tetap didasari ketentuan milik
perusahaan terakit part number yang harus diproduksi terlebih dahulu yaitu 2
buah RIB AT STN, 2 buah RIB dan 4 buah DOOR F-S ROOT (Bill Door). 8
komponen tersebut merupakan kerangka utama DNOSE untuk kemudian dipasang
dengan 48 buah komponen lainnya. Urutan proses perbaikan tersebut dimulai dari
sequence eksisting yang dilakukan random urutan terlebih dahulu hingga di dapat
20 nilai fitness yang kemudian dilanjutkan elitism untuk 10 nilai fitness terbaik, 6
dilakukan crossover dan 4 dilakukan mutasi. Proses seperti ini dilakukan berulang
kali hingga iterasi ke-50 dimana nilai fitness yang dihasilkan menjadi konstan.
Analisis perbaikan ini disusun berdasarkan nilai fitness terbesar yang memiliki
total makespane terkecil. Hasil ini kemudian dibandingkan dengan data eksisting
untuk didapatkan prosentasi perbaikan performa dari suatu sequence produksi. Flexible Manufacturing System, Algoritma Genetika,