PENJADWALAN MAINTENANCE MESIN PRODUKSI MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA

Abstrak

Penelitian ini bertujuan mengatasi permasalahan penjadwalan pemeliharaan mesin produksi yang masih dilakukan secara manual dan kurang efisien di PT New Kalbar Processors. Metode yang digunakan adalah algoritma genetika untuk menghasilkan jadwal pemeliharaan yang optimal, efisien, dan bebas tumpang tindih. Data historis perbaikan mesin dijadikan sebagai input, kemudian diproses melalui tahapan utama algoritma genetika, yaitu inisialisasi populasi, evaluasi kebugaran, seleksi individu terbaik, crossover, dan mutasi. Implementasi sistem dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan pustaka NumPy dan Pandas, serta antarmuka web berbasis Flask untuk memudahkan pengguna dalam mengakses hasil penjadwalan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan algoritma genetika mampu menyusun jadwal pemeliharaan yang lebih merata dan efisien dibandingkan metode manual. Sistem juga dapat memprediksi waktu perbaikan berikutnya secara akurat berdasarkan data historis dan hasil optimasi. Dengan pendekatan ini, downtime mesin dapat diminimalkan dan efisiensi proses produksi meningkat. Secara keseluruhan, penggunaan algoritma genetika terbukti efektif dalam mendukung pengambilan keputusan pada penjadwalan pemeliharaan mesin produksi di lingkungan industri.