Penelitian ini membahas tentang penyusunan jadwal produksi di UD. Madu Persada dengan tipe produksi job shop. Perusahaan ini memiliki kewajiban untuk memberikan pelayanan yang memuaskan kepada konsumen diantaranya dengan menyelesaikan pesanan tepat pada waktunya. Apabila suatu order mengalami keterlambatan maka dapat menimbulkan ketidakpuasan konsumen yang dapat merugikan perusahaan. Kerugian ini direpresentasikan melalui suatu besaran penalty. Nilai penalty menunjukkan tingkat kefatalan apabila terjadi keterlambatan yang dapat mengakibatkan ketidakpuasan konsumen. Selama ini, perusahaan tersebut menyusun jadwal produksinya menggunakan metode FIFO (First In First Out). Dengan metode ini didapatkan nilai makespan sebesar 185.22 jam dan penalty sebesar 5 (sangat fatal) yang berarti adanya keterlambatan penyelesaian pemenuhan order selama 3 hari. Metode yang diusulkan dalam rangka menemukan solusi menggunakan Algoritma Genetika dengan nilai parameter crossover (Pc) sebesar 0,95 dan parameter mutasi (Pm) sebesar 0,01. Metode pengkodean yang digunakan adalah permutation encoding, penyeleksian dengan roulette wheel selection, metode crossover yaitu partially mapped crossover (PMX) dan proses mutasi dengan metode swap mutation. Hasil dari penelitian ini mengkonfirmasikan bahwa jadwal tidak terkena penalty (nilai penalty 0) dengan nilai makespan sebesar 184.416 jam . Didasarkan kondisi di atas, maka dapat disimpulkan bahwa penjadwalan dengan Algoritma Genetika memberikan hasil yang lebih optimal daripada metode FIFO yang selama ini diterapkan perusahaan. Kata kunci: Penjadwalan, job shop, algoritma genetika, makespan, penalty

This research discusses about the arrangement of production schedule in UD. Madu Persada by Job shop production type. This Company has to satisfy the consumer by finished the order on time. If the order is late, the company will be change penalty that represents the customers dissatisfaction. At present, that company arranges the production schedule using FIFO (First In First Out) method. The result of this method is that makespan value at 185.22 hours and penalty of 5 (fatal). This means that is delay in completion of compliance the order for 3 days. The method that is proposed to find the solution is used Genetic Algorithms with crossover (Pc) parameter value of 0,95 and mutation parameter (pm) of 0,01. Coding method is permutation encoding, selection using roulette wheel selection, crossover using partially mapped crossover (PMX) and mutation process with swap mutation method. This result of the research that the schedule without penalty (penalty value is 0) with makespan value as 184.416 hours. Based on the condition above, can be concluded that arrange the schedule by Genetic Algorithms give more optimal result rather than FIFO method which applied by the company. Key words: Scheduling, job shop, genetic algorithms, makespan, penalty

Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal