Abstrak Tugas Akhir

ABSTRACT

Eruption of Merapi mount in 2010 cause a lot of materials and immaterial lossess. The survivors of the Merapi mount eruption are psychologically affected by Post Traumatic Stress Disorder which is often known as PTSD. Based the research result that have done at April until May 2011 from 200 respondents showed that 53 respondents suspect suffered a mild PTSD and 147 respondents suspect sufferedt a severe PTSD with different characteristics of each variable. From the result of logistic regression analysis, the type of emotional support that greatly affects the rate of PTSD are the affection variable, expressions of sympathy and successfull. The biggest trend rate of survivors who suspect suffered a serve PTSD is caused by never getting the affection support amount 74.195 times compared with that always get it. While the tendency of the smallest survivors who suspect suffered a severe PTSD is caused by never getting the attention support amount 5.137 times compared with always get it. From the results of discussion can be find that emotional support is needed by disaster survivors to avoid the PTSD disturbance

Keyword : Survivors, Post-Traumatic Stress Disorder, Emotional Support, Logistic Regression Analysis

ABSTRAK

Bencana letusan Gunung Merapi 2010 menimbulkan banyak kerugian materi maupun non materi. Para penyintas letusan Gunung Merapi secara psikologis terjangkit gangguan stres pasca trauma yang pada sering dikenal dengan istilah Post Traumatic Stress Disorder (PTSD). Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan pada bula April-Mei 2011 dari 200 responden menunjukkan 53 responden diduga terkena PTSD ringan dan 147 responden diduga terkena PTSD berat dengan karakteristik yang berbeda-beda dari setiap variabel. Dari hasil analisis regresi logistik, tipe dukungan emosional yang sangat mempengaruhi tingkat PTSD adalah variabel pemberian kasih sayang, ungkapan rasa simpati dan keberhasilan. Tingkat kecenderungan terbesar penyintas diduga mengalami gangguan PTSD berat adalah akibat tidak pernah mendapatkan dukungan kasih sayang, yaitu sebesar 74.195 kali dibandingkan dengan yang selalu mendapatkan dukungan kasih sayang. Sedangkan tingkat kecenderungan terkecil penyintas diduga mengalami gangguan PTSD berat adalah akibat tidak pernah mendapatkan dukungan perhatian, yaitu sebesar 5.137 kali dibandingkan dengan yang selalu mendapatkan dukungan perhatian. Semakin sering dukungan emosional yang diberikan maka semakin kecil pula peluang untuk terkena PTSD berat. Dari hasil pembahasan dapat diketahui bahwa dukungan emosional sangat dibutuhkan oleh para penyintas bencana untuk terhindar dari gangguan PTSD.

Kata Kunci : Penyintas, Post-traumatic Stress Disorder, Dukungan Emosional, Analisis Regresi Logistik.

PENJADWALAN

1. Pengertian

Penjadwalan merupakan alat ukur yang baik bagi perencanaan agregat. Pesanan-pesanan actual dalam tahp ini akan ditugaskan pertama kalinya pada sumber daya tertentu (fasilitas, pekerja, dan peralatan), kemudian dilakukan pengurutan kerja pada tiap-tiap pusat pemrosesan sehingga dicapai optimalitas utilasi kapasitas yang ada. Pada saat merencanakan suatu jadwal produksi, harus dipertimbangkan ketersediaan sumber daya yang dimiliki, baik berupa tenaga kerja, peralatan prosesor maupun bahan baku.

Istilah yang sering digunakan pada penjadwalan produksi:

· Processing Time (Waktu Proses)

Perkiraan waktu penyelesaian satu pekerjaan

· Due Date (Batas Waktu)

Waktu maksimal yang dapat diterima untuk menyelesaikan pekerjaan tersebut

· Lateness (Keterlambatan)

Penyimpangan antara waktu penyelesaian pekerjaan dengan batas waktu

· Tardiness (Ukuran Keterlambatan)

Ukuran untuk kelambatan positif

· Slack (Kelonggaran)

Ukuran yang digunakan untuk melihat selisih waktu antara waktu proses dengan batas waktu yang sudah ditetapkan

· Completion Time (Waktu Penyelesaian)

Rentang waku antara saat pekerjaan dimulai (t=0), sampai dengan pekerjaan itu selesai. Symbol C

· Flow Time (Waktu Alir)

Rentang waktu antara saat pekerjaan tersedia dan saat pekerjaan selesai

2. Tujuan Penjadwalan

· Meningkatkan penggunaan sumber daya atau mengurangi waktu tunggu sehingga total waktu proses dapat berkurang dan produktivitas dapat meningkat.

· Mengurangi persediaan barang setengah jadi atau mengurangi sejumlah pekerjaan yang menunggu.

· Mengurangi beberapa kelambatan pada pekerjaan yang mempunyai batas waktu penyelesaian sehingga akan meminimalisasi biaya kelambatan.

· Membantu pengambilan keputusan mengenai perencanaan kapasitas dan jenis kapasitas yang dibutuhkan sehingga penambahan biaya yang mahal dapat dihindarkan.

Ukuran keberhasilan penjadwalan:

- Rata-rata waktu alir

- Total waktu proses yang dibutuhkan untuk menyelesaikan suatu kumpulan job

- Rata-rata kelambatan

- Jumlah mesin yang menganggur

- Jumlah persediaan

Jenis dari penjadwalan produksi akan sangat bergantung pada :

- Jumlah job yang akan dijadwalkan

- Jumlah mesin yang dapat digunakan

- Ukuran dari keberhasilan pelaksanaan penjadwalan

- Cara job datang

- Jenis aliran proses produksi

Output system penjadwalan :

- Pembebanan (loading)

- Pengurutan (sequencing)

- Prioritas Job (dispaching)

- Pengendalian kinerja penjadwalan

- Up-dating jadwal

3. Penjadwalan Flow Shop

· Small-Batch Line Flow, mempunyai semua karakter flow shop, tetapi tidak semua memproses produk yang sama secara terus menerus. Memproses beberapa produk dengan ukuran batch kecil, dengan kebutuhan setup per batch. Digunakan ketika biaya proses bisa dipertimbangkan, permintaan part rendah, dan non-diskrit. Contohnya adalah farmasi.

· Large-Batch (Repetitive) Line Flow, memproduksi produk diskrit dalam volume besar tetapi tidak kontinu.

· Continuous Line Flow merefer pada proses kontinu dari fluida, bedak, logam, dan lain-lain. Biasa digunakan pada industri gula, minyak, dan logam lainnya.

Proses Flow Shop (Oden, HW, 1993) :

4. Penjadwalan Batch

Ukuran lot produksi batch adalah medium.

Tujuan: untuk memenuhi kebutuhan konsumen terhadap produk-produk yang diperlukan secara kontinu.

Peralatan umumnya mempunyai fungsi umum tetapi dirancang untuk tingkat produksi yang tinggi.

5. Penjadwalan Job Shop

5.1 Produksi Job Shop

Tingkat produksi rendah, peralatan mempunyai fungsi umum, keahlian yang diperlukan tenaga kerja cukup tinggi dan biasanya membuat berdasarkan pesanan.

Proses Job Shop (Oden, HW, 1993) :

a. Masalah Penjadwalan Job Shop

Masalah penjadwalan job shop merupakan masalah penjadwalan yang memiliki karakteristik sebagai berikut:

· Penjadwalan job shop memiliki sejumlah job yang harus diselesaikan, direpresentasikan sebagai J = {J1,J2,...,Jn}.

· Penjadwalan job shop memiliki sejumlah resource yang digunakan untuk menyelesaikan setiap operasi, direpresentasikan sebagai R = {R1,R2,...,Rm}. Pada beberapa referensi, resource biasa disebut machine.

· Setiap job memiliki sejumlah operasi yang harus diselesaikan pada tenggat waktu mulai dari ready time(rt) sampai due time(dt). Suatu job Ji memiliki sejumlah operasi yang direpresentasikan dengan Oi = {Oi1,Oi2,...Oin}.

· Setiap operasi memiliki waktu proses yang berbeda-beda. Himpunan operasi Oi memiliki sejumlah waktu proses yang direpresentasikan dengan {τi1,τi2,...τin}.

· Setiap operasi pada satu job memiliki precedence. Pada suatu job Ji , Oi1 harus dikerjakan lebih dulu daripada Oi2 ,direpresentasikan dengan (Oi1, Oi2) ∈ Oi . Eksekusi suatu operasi Oik membutuhkan satu atau lebih resource Rik yang merupakan himpunan bagian dari R. Eksekusi tersebut dilakukan selama interval τik . Waktu mulai (start time) dari operasi tersebut, stik , merupakan awal digunakannya Rik . Pada selang waktu resource Rik digunakan oleh Oik,yaitu dari stik sampai dengan (stik + τik), operasi lain tidak dapat menggunakan resource tersebut. Secara matematis, suatu solusi masalah penjadwalan pada lingkungan mesin job shop harus memenuhi persamaan berikut:

5.2 Algoritma Penjadwalan Sederhana

Beberapa aturan prioritas sequencing yang umum :

· First Come first Served (FCFS)

Job yang dating diproses sesuai dengan job mana yang dating terlebih dahulu.

· Earliest DueDate (EDD)

Prioritas diberikan kepada job-job yang mempunyai tanggal batas waktu penyelesaian (duedate) paling awal.

· Shortest Processing Time (SPT)

Job dengan waktu proses terpendek akan diproses terlebih dahulu, demikian berlanjut untuk job yang waktu proses terpendek kedua. Tidak mempedulikan due date maupun kedatangan order baru.

Algoritma penjadwalan yang paling sederhana merupakan algoritma dasar yang menentukan kapan suatu operasi dikerjakan tanpa memperhatikan resource yang diperlukan untuk mengerjakan operasi tersebut. Sebagai contoh, masalah penjadwalan sederhana direpresentasikan dalam graf seperti pada gambar di bawah. Pada gambar di bawah terdapat dua job perakitan mobil. Setiap job terdiri dari tiga operasi yaitu, AddEngine, AddWheels, dan Inspect. Setiap operasi tersebut memiliki durasi yang berbeda-beda. Durasi setiap operasi merupakan angka yang tercantum pada setiap simpul graf yang merepresentasikan operasi tersebut.

Tujuan utama dari proses penjadwalan adalah menentukan waktu suatu operasi mulai dikerjakan. Hal ini dilakukan pada seluruh operasi sampai seluruh operasi sudah dijadwalkan dan memenuhi setiap batasan masalah yang dirumuskan. Untuk menghasilkan solusi penjadwalan dengan total waktu pengerjaan yang minimum, seluruh operasi pada critical path harus dijadwalkan tanpa delay diantara operasi-operasi tersebut. Operasi yang bukan berada pada critical path boleh mengalami delay pada penjadwalannya. Walaupun boleh mengalami delay, setiap operasi harus dijadwalkan pada selang waktu di antara earliest start time (ES) dan latest start time (LS) dari operasi tersebut. Jika operasi tidak dijadwalkan pada selang waktu tersebut, maka solusi yang dihasilkan bukan merupakan solusi dengan total waktu pengerjaan yang minimum.

a. Earliest Start Time (ES) dan Latest Start Time (LS)

Earliest start time (ES) suatu operasi merupakan waktu paling awal dari operasi tersebut untuk mulai dikerjakan. Suatu operasi tidak dapat dikerjakan lebih awal dari ES-nya. Latest start time (LS) suatu operasi merupakan waktu paling akhir dari operasi tersebut untuk mulai dikerjakan. Jika suatu operasi mulai dikerjakan pada waktu yang lebih akhir dari LS-nya, maka seluruh proses akan mengalami perlambatan. Dengan kata lain, solusi yang dihasilkan tidak memiliki total waktu pengerjaan yang minimum. Untuk menentukan ES setiap operasi digunakan algoritma sebagai berikut:

1. ES untuk operasi Start diinisialisasi dengan nol, ES(Start) = 0.

2. ES untuk operasi B ditentukan dengan nilai maksimum dari ES untuk operasi A dijumlahkan dengan durasi operasi A, dimana A merupakan precedence dari operasi B. Secara matematis dinotasikan dengan:

ES(B) = max(ES(A) + Duration(A)) , A < B.

Untuk menentukan LS setiap operasi digunakan algoritma sebagai berikut:

1. LS untuk operasi Finish diinisialisasi sama dengan ES untuk operasi Finish, LS(Finish) = ES(Finish).

2. LS untuk operasi A ditentukan dengan nilai minimum dari LS untuk operasi B dimana B merupakan suksesor dari operasi A, dikurangi dengan durasi operasi A. Secara matematis dinotasikan dengan:

LS(A) = min(LS(B)) - Duration(A) , A < B.

b. Penjadwalan Berdasarkan ES dan LS Setiap Operasi

Setelah ES dan LS seluruh operasi dihitung, maka representasi graf pada gambar di atas akan menjadi seperti pada gambar berikut:

Solusi penjadwalan dari masalah penjadwalan pada gambar di atas dapat dilihat pada gambar di bawah. Terlihat bahwa setiap operasi dijadwalkan pada waktu ES dari operasi itu sendiri dan total waktu pengerjaan adalah 85 satuan waktu.

Kompleksitas dari algoritma penjadwalan ini ditentukan dari jumlah perhitungan ES dan LS. Pada setiap operasi dilakukan perhitungan untuk ES dan LS. Setiap perhitungan diiterasi paling banyak sejumlah percabangan yang ada. Oleh karena itu kompleksitas algoritma penjadwalan dengan perhitungan ES dan LS adalah O(Nb), dimana N adalah jumlah operasi dan b adalah maksimum percabangan dari satu operasi.

5.3 Konsep Penjadwalan Job Shop

Konsep penjadwalan job shop adalah menentukan waktu suatu operasi mulai dikerjakan dan mengalokasikan resource untuk mengerjakan operasi tersebut. Pada saat menjadwalkan suatu operasi selain menentukan kapan operasi tersebut mulai dikerjakan juga ditentukan resource mana yang dipakai oleh operasi tersebut. Oleh karena itu, pada saat menjadwalkan suatu operasi perlu diperhatikan dua constraint berikut:

1. Precedence constraint; penjadwalan untuk setiap operasi dari job yang sama harus berurutan sesuai dengan precedence constraint job tersebut.

2. Resource constraint; penjadwalan setiap operasi membutuhkan sebuah resource untuk mengerjakan operasi tersebut. Pada saat operasi ini mulai diproses resource tersebut harus sedang tidak dipakai operasi lain. Resource ini juga menjadi tidak dapat dipakai oleh operasi lain sampai operasi tersebut selesai. Jika penjadwalan suatu operasi melanggar salah satu constraint, maka penjadwalan operasi tersebut harus dialihkan waktunya, dimana pengalihan waktu ini bisa membuat proses penyelesaian job dapat berlangsung lebih lama dan bahkan membuat seluruh proses mengalami keterlambatan. Dengan munculnya berbagai constraint, maka sesungguhnya algoritma penjadwalan job shop merupakan bagian dari algoritma CSP (Constraint Satisfaction Problem).

Adapun dua sasaran utama pada algoritma penjadwalan job shop adalah:

1. Feasibility; menemukan solusi yang memenuhi setiap constraint. Jika sudah ditemukan solusi, dapat dilakukan optimisasi berdasarkan kriteria tertentu. Pada tugas akhir ini, optimisasi dilakukan dengan meminimalisir rataan waktu tunggu operasi untuk memperoleh total waktu pengerjaan (completion time) sekecil mungkin.

2. Efficiency; meminimalisasi jumlah terjadinya konflik pada setiap penjadwalan operasi. Untuk dapat mencegah terjadinya konflik dalam proses penjadwalan operasi dapat diantisipasi dengan mendeteksi kapan resource untuk mengerjakan operasi tersebut sedang tidak dipakai.

Teknik Dalam Penjadwalan

· Teknik Retrospective

Retrospective berarti melakukan penjadwalan operasi pada suatu waktu dengan memeriksa operasi lainnya yang sudah dijadwalkan untuk menghindari konflik. Jika semua constraint tetap terjaga, maka penjadwalan operasi tersebut valid. Jika ada constraint yang tidak terpenuhi, maka harus dipilih waktu lain untuk operasi tersebut.

· Teknik Prospective

Prospective berarti menyebarkan (propagation) akibat yang ditimbulkan dari penjadwalan suatu operasi kepada operasi lain yang belum dijadwalkan. Dengan memeriksa akibat yang ditimbulkan dari penjadwalan suatu operasi kepada operasi lain yang belum dijadwalkan, dapat meminimalisir kemungkinan terjadinya keterlambatan proses pengerjaan.

Urutan pengerjaan kedua operasi tersebut sebenarnya tidak menjadi masalah karena kedua operasi ini tidak terikat oleh precedence constraint.

Pengaruh Ketersediaan Mesin Terhadap Perhitungan ES dan LS Suatu Operasi

Pada masalah penjadwalan job shop, untuk memperoleh nilai ES suatu operasi, tidak bisa hanya dengan menggunakan algoritma tersebut. Hal ini dikarenakan masalah job shop sudah melibatkan mesin-mesin yang dibutuhkan untuk mengerjakan operasi tersebut. Oleh karena itu, algoritma untuk memperoleh nilai ES suatu operasi menjadi:

1. ES untuk operasi Start diinisialisasi dengan nol, ES(Start) = 0.

2. Nilai ES awal untuk operasi B ditentukan dengan nilai maksimum dari ES untuk operasi A dijumlahkan dengan durasi operasi A, dimana A merupakan precedence dari operasi B. Secara matematis dinotasikan dengan:

ESawal(B) = max(ES(A) + Duration(A)) , A < B.

3. Nilai ES akhir diperoleh dengan memeriksa slot waktu mesin yang digunakan oleh operasi B. Jika dari waktu ESawal(B) sampai dengan (ESawal(B) + τ(B)) mesin tersebut bebas, maka nilai ES sama dengan ESawal(B). Jika tidak, akan dicari waktu terkecil yang lebih besar dari ESawal(B) dimana operasi B dapat dialokasikan pada waktu tersebut.

Dengan adanya resource constraint, nilai ES suatu operasi bisa berubah dari hasil perhitungan yang dilakukan berdasarkan algoritma. Hal ini dikarenakan pada waktu ES yang seharusnya, mesin untuk mengerjakan operasi tersebut sedang dipakai. Oleh karena itu, perlu dicari waktu ES yang lain dimana mesin tersebut bebas. Perubahan nilai ES suatu operasi akan mempengaruhi nilai ES dan LS operasi lainnya. Hal ini dikarenakan perhitungan ES dan LS seluruh operasi dilakukan dengan iterasi setiap operasi.

5.4. Algoritma minimum slack

Algoritma minimum slack merupakan algoritma penjadwalan job shop yang paling populer. Seperti namanya, algoritma ini menggunakan slack time suatu operasi sebagai heuristic. Algoritma ini mampu menyelesaikan berbagai masalah penjadwalan job shop, walaupun tidak selalu menghasilkan solusi dengan total waktu pengerjaan yang minimum.

a. Slack Time

Slack time dari suatu operasi merupakan selisih antara latest start time (LS) dengan earliest start time (ES) dari operasi tersebut. Secara matematis dapat dituliskan seperti pada persamaan berikut:

Pada algoritma minimum slack, slack time suatu operasi digunakan sebagai heuristic untuk menentukan urutan penjadwalan operasi. Semakin kecil nilai slack time suatu operasi, maka semakin tinggi prioritas operasi tersebut untuk dijadwalkan terlebih dahulu. Setelah operasi itu dijadwalkan, dipilih operasi lain dengan nilai untuk dijadwalkan. Operasi ini dipilih diantara operasi-operasi yang belum dijadwalkan dengan nilai slack time terkecil.

b. Skema Algoritma Minimum Slack

Langkah pertama yang dilakukan oleh algoritma minimum slack adalah dengan melakukan proses perhitungan ES dan LS untuk setiap operasi. ES dan LS ini akan digunakan untuk menentukan slack time setiap operasi. Langkah berikutnya adalah melakukan penjadwalan setiap operasi, sehingga dihasilkan solusi untuk masalah job shop tersebut. Untuk memilih operasi mana yang harus dijadwalkan terlebih dahulu, ditentukan kriteria untuk operasi tersebut, yaitu:

1. Seluruh precedence dari operasi tersebut harus sudah dijadwalkan. Hal ini untuk memenuhi precedence constraint.

2. Berdasarkan heuristic yang digunakan, yaitu memiliki slack time terkecil.Secara sistematis, langkah-langkah dari algoritma minimum slack ini adalah:

1. Hitung ES dan LS untuk setiap operasi.

2. Ambil operasi-operasi yang sudah dijadwalkan precedence-nya. Hal ini dilakukan untuk menjaga precedence constraint.

3. Pilih satu diantara sejumlah operasi tersebut yang memiliki slack time terkecil, lalu operasi ini dijadwalkan.

4. Hitung ulang ES dan LS pada setiap operasi yang terpengaruh oleh penjadwalan sebelumnya.

5. Kembali ke langkah 2 sampai seluruh operasi telah terjadwalkan.

c. Kompleksitas Algoritma Minimum Slack

Kompleksitas algoritma minimum slack adalah:

O(Nb).N = O(Nb).O(N) = O(Nb.N) = O(N²b)

5.5 Optimisasi Algoritma Dengan Minimalisasi Rataan Waktu Tunggu Operasi

Tujuan utama dari mendahulukan penjadwalan operasi dengan slack time terkecil adalah supaya memperoleh solusi dengan completion time minimum. Akan tetapi, dengan bertambahnya waktu tunggu operasi lain akibat penjadwalan operasi tersebut, kemungkinan untuk menghasilkan solusi dengan completion time minimum semakin kecil. Oleh karena itu, pada algoritma ini operasi yang terlebih dahulu dijadwalkan adalah operasi yang paling sedikit memperbesar waktu tunggu operasi lainnya, bukan operasi dengan nilai slack time terkecil.

a. Uji Penjadwalan

Uji penjadwalan dilakukan pada sekelompok operasi yang menggunakan mesin yang sama dan tiap-tiap precedence-nya sudah dijadwalkan sebelumnya. Sekelompok operasi ini sudah dapat dijadwalkan karena tiap-tiap precedence-nya sudah dijadwalkan. Namun, sekelompok operasi ini menggunakan mesin yang sama, sehingga penjadwalan satu operasi berpeluang besar untuk menimbulkan konflik pada penjadwalan operasi lainnya.

Untuk mengetahui perlambatan LS operasi Finish akibat dari penjadwalan operasi O, dapat digunakan algoritma uji penjadwalan. Langkah-langkahnya adalah:

1. Ambil seluruh operasi yang precedencenya sudah dijadwalkan dan menggunakan mesin yang sama dengan operasi O. Masukkan sekelompok operasi ini ke dalam himpunan A.

2. Lakukan penjadwalan semu operasi O. Pada saat ini sebenarnya operasi O belum dijadwalkan. Pada penjadwalan semu ini, dilakukan reservasi mesin untuk mengerjakan operasi O, tetapi operasi O itu sendiri belum dijadwalkan.

3. Hitung ulang ES dan LS setiap operasi. ES dan LS setiap operasi perlu dihitung ulang karena mengalami perubahan akibat reservasi mesin yang dilakukan sebelumnya.

4. Untuk setiap operasi pada himpunan A lakukan penjadwalan semu. Lakukan reservasi mesin dan hitung ulang ES dan LS setiap operasi pada setiap penjadwalan semu yang dilakukan.

5. Simpan LS operasi Finish pada suatu variabel setelah dihitung ulang.

6. Hapus reservasi mesin yang sebelumnya telah dilakukan akibat seluruh penjadwalan semu.

7. Hitung ulang ES dan LS setiap operasi. ES dan LS setiap operasi perlu dihitung ulang karena mengalami perubahan akibat reservasi mesin yang sebelumnya dibatalkan.

8. Nilai LS operasi Finish yang telah disimpan pada variabel dijadikan return value.

b. Kompleksitas Algoritma Uji Penjadwalan

Algoritma uji penjadwalan melakukan perhitungan ES dan LS sebanyak jumlah operasi yang menggunakan mesin yang sama. Jika pada suatu masalah penjadwalan jumlah operasi yang menggunakan mesin yang sama adalah m, maka kompleksitas algoritma uji penjadwalan ini adalah:

O(Nb).m = O(Nb).O(m) = O(Nb.m) = O(Nbm)

dengan N : jumlah operasi

b : maksimum percabangan dari satu operasi

m : jumlah operasi yang menggunakan mesin yang sama.

c. Skema Algoritma Penjadwalan Job Shop Dengan Minimalisasi Rataan Waktu Tunggu Operasi

Secara sistematis, langkah-langkah dari algoritma ini adalah:

1. Hitung ES dan LS untuk setiap operasi.

2. Memilih operasi-operasi mana saja yang sudah dijadwalkan precedence-nya.

3. Dari sejumlah operasi yang sudah dijadwalkan precedence-nya, akan dipilih (irisan) sejumlah operasi yang memiliki resource constraint paling banyak.

4. Jika pada himpunan A terdapat dari lebih dari satu operasi, maka lakukan forward checking pada tiap-tiap operasi yang berada di himpunan A dengan cara melakukan uji penjadwalan untuk setiap operasi kepada ES-nya. Pada setiap uji penjadwalan, perhatikan pengaruhnya pada perlambatan LS operasi Finish. Operasi yang pada uji penjadwalannya paling sedikit memperlambat LS operasi Finish, dipilih untuk dijadwalkan seperti pada pengujian yang telah dilakukan. Jika pada himpunan A hanya terdapat satu operasi, maka operasi tersebut dapat langsung dijadwalkan tanpa dilakukan uji penjadwalan.

5. Hitung ulang ES dan LS pada setiap operasi yang terpengaruh oleh penjadwalan sebelumnya. Keluarkan operasi yang telah dijadwalkan dari himpunan A.

6. Kembali kepada langkah 4 sampai seluruh operasi pada himpunan A sudah dijadwalkan.

7. Kembali kepada langkah 2 sampai seluruh operasi telah terjadwalkan.

d. Kompleksitas Algoritma Yang Telah Dioptimisasi

Jika pada suatu masalah penjadwalan terdapat m buah operasi yang menggunakan mesin yang sama, maka kompleksitas dari uji penjadwalan yang dilakukan sebanyak jumlah operasi ini adalah:

O(Nbm).m = O(Nbm).O(m) = O(Nbm²)

dengan N : jumlah operasi

b : maksimum percabangan dari satu operasi

m : jumlah operasi yang menggunakan mesin yang sama.

Jumlah perhitungan ES dan LS pada algortima ini sama dengan jumlah perhitungan ES dan LS pada algoritma minimum slack ditambah dengan yang dilakukan pada uji penjadwalan. Oleh karena itu, kompleksitas algoritma ini adalah penjumlahan dari kedua kompleksitas algoritma tersebut:

O(N²b) + O(Nbm2) = O(N²bm²)

KARAKTERISTIK PROSES

	Job Shop	Batch Flow	Small-Batch Line Flow	Large-Batch (Repetitive)	Continuous
Kelebihan	Kualitas tinggi	Kualitas tinggi	Kualitas tinggi	Biaya bersaing	Biaya rendah
Variasi	Fleksibilitas tinggi	Fleksibilitas sedang	Fleksibilitas sedang	Fleksibilitas rendah	Standard
Implikasi	Biaya tinggi	Biaya tinggi	Biaya sedang	Otomasi	Otomasi
Permesinan	Berfungsi umum	Berfungsi umum	Berfungsi umum	Berfungsi khusus	Berfungsi khusus
Strategi	Make to Order	Assemble to Order	Assemble to Order	Make to Stock	Make to Stock