ABSTRAKSI: Job Shop merupakan permasalahan krusial pada industri manufaktur. Jadwal dengan waktu pengerjaan semua job yang paling minimum akan meringankan biaya produksi dan meningkatkan efisiensi. Namun, job shop permasalahan optimasi kombinatorial dengan ruang solusi yang sangat besar dan sulit diselesaikan.
Karena itu, tujuan dari tugas akhir ini adalah mengimplementasikan algoritma Bee Colony Optimization yang cocok untuk permasalahan kombinatorial yang mampu menghasilkan solusi optimum dalam waktu yang dapat diterima. Solusi yang dihasilkan BCO secara acak akan diperbaiki oleh Tabu Search. Selain itu tabu list pada Tabu Search akan membantu lebah untuk menghindari solusi buruk yang pernah dibangkitkan.
Hasil penelitian memperlihatkan BCO yang telah dimodifikasi dari model BCO yang sudah ada memberikan akurasi rata-rata diatas 80% untuk semua dataset yang digunakan, sedangkan BCO yang digabungkan dengan TS mampu memberikan akurasi rata-rata diatas 90%. BCO dan TS memberikan solusi yang lebih baik dengan memberikan rata-rata akurasi sistem kurang lebih 1,05 kali lipat dari BCO saja untuk semua dataset yang digunakan.
Kata Kunci : Job Shop, Bee Colony Optimization, Tabu Search, tabu listABSTRACT: Job Shop is one of crucial issues in manufacture industry. Schedule with the least process completion time will reduce the production cost and increase the efficiency. But, job shop is combinatorial optimization problem with a large solution space and difficult to solve.
Therefore, the purpose of this final task is to implement the Bee Colony Optimization Algorithm that suitable for combinatorial problem that can give an optimum solution as the result in reasonable time. The solutions from BCO that generated randomly will be improved by Tabu Search. Beside that, tabu list on Tabu Search will help the bees to avoid bad solutions that have been generated.
The result showed BCO that modified from the early BCO model give average accuracy above 80% for all dataset used, whereas BCO that combined with TS can give average accuracy above 90%. BCO and TS give better solution with average system accuracy more or less 1,05 times over better than BCO for all dataset used.
Keyword: Job Shop, Bee Colony Optimization, Tabu Search, tabu list