Usulan Perbaikan Lintasan Produksi Produk Kemeja Lengan Panjang Dewasa Dalam Upaya Mencapai Target Produksi Dengan Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus Di CV.Surya Advertising & T-Shirt, Bandung)

Nataprawira, Vincent ( 0923048 ) (2013) Usulan Perbaikan Lintasan Produksi Produk Kemeja Lengan Panjang Dewasa Dalam Upaya Mencapai Target Produksi Dengan Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus Di CV.Surya Advertising & T-Shirt, Bandung). Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha.

[img]
Preview
Text
0923048_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version

Download (173Kb) | Preview
[img]
Preview
Text
0923048_Appendices.pdf - Accepted Version

Download (982Kb) | Preview
[img]
Preview
Text
0923048_Chapter1.pdf - Accepted Version

Download (65Kb) | Preview
[img] Text
0923048_Chapter2.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (1211Kb)
[img] Text
0923048_Chapter3.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (1039Kb)
[img] Text
0923048_Chapter4.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (589Kb)
[img] Text
0923048_Chapter5.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (1592Kb)
[img]
Preview
Text
0923048_Conclusion.pdf - Accepted Version

Download (127Kb) | Preview
[img] Text
0923048_Cover.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (214Kb)
[img]
Preview
Text
0923048_References.pdf - Accepted Version

Download (159Kb) | Preview

Abstract

“CV SURYA ADVERTISING & T’SHIRT” merupakan perusahaan yang bergerak di bidang industri garment. Jenis produk yang diproduksi perusahaan meliputi kemeja lengan panjang, kemeja lengan pendek, kaos oblong, kaos wangki, polo shirt, celana training, jaket, dll. Produk yang diproduksi secara mass production oleh perusahaan ini adalah kemeja lengan panjang dewasa, sedangkan produk lainnya tergantung dari pesanan konsumen (make to order). Objek pengamatan penulis adalah produk kemeja lengan panjang dewasa. Adapun masalah yang terjadi dalam perusahaan adalah tidak tercapainya target produksi yang dikarenakan ketidakseimbangan pembagian tugas antar stasiun kerja. Dari pengamatan terlihat adanya tumpukan barang setengah jadi (WIP inventory) di beberapa stasiun kerja, sedangkan stasiun kerja lainnya terlihat idle. Oleh karena itu penulis mengusulkan penyeimbangan beban kerja antar stasiun kerja yang diharapkan dapat meningkatkan kapasitas produksi sehingga target produksi dapat tercapai. Target produksi yang ditetapkan perusahaan adalah sebesar 1000 unit produk/minggunya. Dalam melakukan penyeimbangan lintasan produksi, penulis terlebih dahulu melakukan pengukuran waktu siklus dari tiap elemen kerja, kemudian dilakukan uji normal, seragam dan cukup. Waktu siklus yang telah diuji diberikan faktor penyesuaian dan kelonggaran untuk memperoleh waktu baku. Selanjutnya penulis membuat peta proses operasi (OPC) sebagai dasar pembuatan precedence diagram. Penulis melakukan penyeimbangan lintasan dengan menggunakan 3 alternatif metode yaitu metode Helgeson-Birnie Approach (Rank Positional Weight/RPW), metode Kilbridge-Wester Heuristic (Region Approach) dan metode Algoritma Genetika. Dimana penulis membuat software Algoritma Genetika dengan tujuan untuk mempersingkat waktu perhitungan. Software yang telah dibuat di uji validasi terlebih dahulu dengan membandingkan hasil perhitungan software dengan hasil perhitungan manual. Hasil dari metode RPW, RA dan Algoritma Genetika bertutut-turut adalah efisiensi lintasan 69,85%, 70,28% dan 73,66%. Jumlah stasiun yang terbentuk 22, 22 dan 21 stasiun kerja sedangkan output yang mampu dihasilkan adalah 1042 unit/minggu, 1049 unit/minggu, dan 1049 unit/minggu. Sehingga metode yang diusulkan kepada perusahaan adalah metode Algoritma Genetika karena memiliki nilai efisiensi terbesar dan jumlah stasiun kerja paling sedikit. Keunggulan yang diperoleh dari metode usulan adalah pihak perusahaan dapat meningkatkan efisiensi lintasan produksi sebesar 29,66%, dari yang semula 44,00% menjadi 73,66%. Jumlah stasiun kerja yang diterapkan oleh perusahaan saat ini adalah sebanyak 24 stasiun kerja, sedangkan jika menggunakan metode Algoritma Genetika diperoleh hanya 21 stasiun kerja, sehingga pihak perusahaan dapat menghemat penggunaan jumlah mesin dan jumlah operator dalam memproduksi produk tersebut. Output yang dihasilkan juga meningkat dari yang semula 716 unit/minggu, menjadi 1049 unit/minggu, meningkat 333 unit/minggu sehingga target produksi dapat tercapai.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > 23 Industrial Engineering Department
Depositing User: Perpustakaan Maranatha
Date Deposited: 05 May 2014 09:18
Last Modified: 05 May 2014 09:18
URI: http://repository.maranatha.edu/id/eprint/5579

Actions (login required)

View Item View Item