Perpustakaan Digital ITB

Collaborative robot (cobot) merupakan sebuah robot inovasi baru yang dirancang agar dapat bekerja secara berdampingan dengan manusia dan memperhatikan aspek keselamatan kerja manusia. Perkembangan cobot di industri semakin meningkat dimana penggunaan cobot sudah ditemukan di beberapa perusahaan, yaitu di PT JVC Electronics Indonesia. Penelitian sebelumnya mengenai kolaborasi manusia dan robot dikembangkan dengan menggunakan model analitis pada lintas perakitan dengan kolaborasi tersebut, disebut dengan Assembly Line Balancing Problem Human-Robot Collaboration (ALBP-HRC). Kelemahan model tersebut adalah belum ditemukannya solusi optimal karena waktu pencarian solusi yang lama untuk data dengan jumlah tugas 35 dan 45. Oleh karena itu, metode analitis sulit digunakan pada kasus riil di industri. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode metaheuristik untuk mengatasi keterbatasan praktis tersebut. Metode metaheuristik yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma genetika. Algoritma genetika mencakup proses pembangkitan solusi awal (solution construction) dan perbaikan solusi (solution improvement). Prosedur algoritma ini mengusulkan prosedur khusus pembangkitan solusi, pindah silang (crossover), dan mutasi untuk menyelesaikan kasus ALBP-HRC. Usulan algoritma tersebut ditransformasikan ke dalam bahasa pemrograman Python untuk pencarian solusi dan algoritma diuji pada beberapa kasus ALBP-HRC. Berdasarkan hasil penelitian, algoritma genetika mampu menghasilkan usulan solusi optimal dan lebih baik dengan rata-rata gap solusi sebesar 13% dan memiliki waktu komputasi yang lebih cepat dengan rata-rata gap waktu sebesar 75%. Perancangan eksperimen menunjukkan bahwa parameter populasi dan generasi mempengaruhi kinerja algoritma genetika secara signifikan dalam pencarian solusi.