Kombinasi algoritma genetik and data envelopment analysis pada permasalahan penjadwalan flowshop dengan multi criteria

Skripsi ini memuat kombinasi algoritma genetik dengan Data Envelopment Analysis untuk pemecahan masalah penjadwalan flowshop dengan multi criteria. DEA digunakan untuk menghitung nilai keseluruhan kriteria dari setiap individu/sequences dengan menggunakan nilai efisiensi relatif sebagai fitted value dalam algoritma genetik. Hal ini ditujukan agar nilai keseluruhan dari kriteria-kriteria yang ada tidak terikat pada satu jenis bobot saja. Pengombinasian dua metode ini menghasilkan suatu algoritma yang mampu menghasilkan kumpulan solusi optimal di mana nilai efisiensi relatif dari solusi-solusi ini tidak kalah jika dibandingkan dengan hasil dari model Mixed Integer Programming.