digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

ABSTRAK Isna Wafiq Azizah
Terbatas  Dewi Supryati
» Gedung UPT Perpustakaan

COVER - Isna Wafiq Azizah
Terbatas  Dewi Supryati
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 1 - Isna Wafiq Azizah
Terbatas  Dewi Supryati
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 2 - Isna Wafiq Azizah
Terbatas  Dewi Supryati
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 3 - Isna Wafiq Azizah
Terbatas  Dewi Supryati
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 4 - Isna Wafiq Azizah
Terbatas  Dewi Supryati
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 5 - Isna Wafiq Azizah
Terbatas  Dewi Supryati
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 6 - Isna Wafiq Azizah
Terbatas  Dewi Supryati
» Gedung UPT Perpustakaan

PUSTAKA - Isna Wafiq Azizah
Terbatas  Dewi Supryati
» Gedung UPT Perpustakaan

Perusahaan objek penelitian yang sedang diteliti ini merupakan perusahaan manufaktur yang bergerak di bidang industri karet alam yang berlokasi di Kota Bandung, Jawa Barat. Berdasarkan aliran proses produksinya, terdapat satu lokasi departemen yang menerapkan konsep flexible Job shop dengan sistem manufaktur Make to Order (MTO). Hal ini dapat dilihat pada banyaknya penggunaan mesin press yang sejenis meskipun memiliki spesifikasi berbeda (flexibility process) yang digunakan oleh perusahaan objek penelitian. Masalah yang dihadapi oleh perusahaan saat ini adalah ketidakmampuan perusahaan memenuhi due date yang telah disepakati antara pihak marketing dengan konsumen. Hal ini disebabkan penggunaan penjadwalan yang masih berdasarkan intuisi dari supervisi produksi dan supervisi PPIC. Selama 10 bulan terakhir dari Bulan Juli 2022 hingga April 2023, terjadi keterlambatan pesanan di atas 50% dan paling besar terjadi di Bulan April 2023 sebesar 85,71%.. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan dan merancang suatu model penjadwalan numerik flexible Job shop yang mampu meminimalkan tardiness sesuai dengan karakteristik perusahaan objek penelitian. Model numerik acuan yang digunakan pada penelitian ini adalah model matematis yang telah dikembangkan oleh Roshanaei (2012). Model ini akan disesuaikan kembali agar sesuai dengan fungsi tujuan yang diminta dan menghasilkan variabel keputusan untuk menentukan mesin yang terpilih untuk mengerjakan operasi dari pekerjaan tertentu. Input yang dibutuhkan untuk menyelesaikan adalah data routing operasi, waktu proses, dan due date untuk setiap pekerjaan. Komputasi ini dibantu dengan menggunakan perangkat lunak GUROBI yang diawali dengan melakukan pengujian model usulan dengan menggunakan data historis dari perusahaan selama periode penjadwalan 15, 17, 18, dan 19 April 2023. Hasil pengujian ini berhasil menurunkan keterlambatan atau tardiness sebesar 34,5 jam atau sebesar 76,029%. Setelah dilakukan perbandingan dengan model existing yang dimiliki oleh perusahaan, model usulan memberikan hasil yang lebih baik.