Pengembangan Algoritma Hybrid Metaheuristik untuk Menyelesaikan Permasalahan Penjadwalan Perawatan Pesawat

  • Nurhadi Siswanto Departemen Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya
  • Asyraf Nur Adianto Departemen Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia
  • Hasan Aji Prawira Departemen Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya
  • Ahmad Rusdiansyah Departemen Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya

Abstract

Aircraft Maintenance Problem (AMP) merupakan permasalahan penentuan jadwal kegiatan perawatan pesawat. AMP memiliki dua jenis kegiatan perawatan yang akan diteliti yaitu inspeksi dan continuous airworthiness maintenance programs (CAMP). Penelitian ini membandingkan kinerja antara metode Particle Swarm Optimization (PSO) dengan metode Crow Search Algorithm (CSA). Kedua metode tersebut dihibridisasikan dengan Greedy Randomized Adaptive Search Procedures (GRASP) untuk menyelesaikan AMP. Penelitian ini memiliki tujuan yaitu untuk menentukan jumlah periode yang diperlukan untuk perawatan pesawat dan menentukan tugas atau jenis inspeksi dan CAMP yang harus dilakukan dalam setiap periode serta menentukan metode yang ideal untuk menyelesaikan AMP. Permasalahan AMP sendiri merupakan permasalahan kombinatorial yang dapat dikategorikan sebagai permasalahan NP-Hard. Metode metaheuristik digunakan untuk memastikan proses optimasi dapat diselesaikan dengan waktu yang singkat. Percobaan dilakukan menggunakan 16 kondisi dengan empat dataset yang dihasilkan secara acak. Hasil percobaan komputasi menunjukkan bahwa PSO-GRASP mengungguli CSA-GRASP untuk jumlah inspeksi yang lebih tinggi.

Downloads

Download data is not yet available.
Published
Mar 31, 2020
How to Cite
SISWANTO, Nurhadi et al. Pengembangan Algoritma Hybrid Metaheuristik untuk Menyelesaikan Permasalahan Penjadwalan Perawatan Pesawat. Matrik : Jurnal Manajemen dan Teknik Industri Produksi, [S.l.], v. 20, n. 2, p. 43 - 58, mar. 2020. ISSN 2621-8933. Available at: <https://journal.umg.ac.id/index.php/matriks/article/view/1050>. Date accessed: 07 nov. 2024. doi: http://dx.doi.org/10.30587/matrik.v20i2.1050.
Section
Articles