Algoritma Genetika untuk Optimasi pada Proses Perawatan Pesawat Terbang di PT. Garuda Maintenance Facilty AeroAsia

Perawatan pencegahan rutin pada pesawat terbang dilakukan untuk mempertahankan kondisi pesawat pada kondisi terbaiknya. PT. Garuda Maintenance Facility (GMF) AeroAsia sebagai salah satu perusahaan yang bergerak di bidang maintenance, repair, and overhaul (MRO) pesawat terbang, bertanggung jawab dalam perawatan banyak pesawat terbang. Biaya yang dikeluarkan untuk melakasanakan perawatan pencegahan pesawat tidak murah, karena banyaknya komponen yang harus diperhatikan. Hal ini dapat berpengaruh pada keuntungan yang didapatkan oleh perusahaan penerbangan. Dalam tugas akhir ini, dilakukan optimasi pada perawatan pesawat terbang yang dapat mengoptimalkan biaya perawatan dan ketersediaan dari komponen pesawat terbang dengan tetap mempertahankan keandalannya pada kondisi yang ditetapakan. Optimasi menggunakan Strength Pareto Genetic Algorithm (SPGA). Langkah pertama adalah dengan memperoleh dan menganalisa fungsi keandalan setiap komponen menggunakan bantuan software Weibull++. Setelah diperoleh fungsi keandalannya, dilakukan optimasi menggunakan SPGA dengan menyusun algoritmanya di MATLAB. Kemudian, SPGA dijalankan 9 kali dengan iterasi sebanyak 100, 200, 300 dan probabilitas crossover sebesar 0,5; 0,7; 0,9. Kemudian, diperoleh solusi paling optimal pada percobaan dengan iterasi sebanyak 300 dan pribabilitas kawin silang 0,5. Solusi menghasilkan rata-rata ketersediaan komponen 99,63002%, total biaya $ 312,0479, dengan keandalan berada pada nilai 0,9029. ========================================================================================= Preventive maintenance on aircraft is done to maintain the condition of the aircraft in prime condition. PT. Garuda Maintenance Facility (GMF) AeroAsia as one of the companies engaged in the aircraft maintenance, repair and overhaul (MRO), is responsible for the maintenance of many aircrafts. The cost incurred to carry out aircraft preventive maintenance is not cheap, because of the many components that must be considered. This can take precedence over the profits generated by the airlines. In this final project, optimization of aircraft maintenance can optimize maintenance cost and availability of aircraft components by maintaining reliability at a set value. The optimization process uses the Strength Pareto Genetic Algorithm (SPGA). The first step is to acquire and analyze the reliability function of each component using the help of Weibull++ software. Having obtained the function of reliability, optimization using SPGA by preparing the algorithm first in MATLAB is done. Then, SPGA is run 9 times with 100, 200, 300 iterations and a crossover probability of 0.5, 0.7, 0.9. Then, the most optimal solution was obtained in the experiment with 300 iterations and a crossover probability of 0.5. The solution generates an average availability of 99.63002%, and a total cost of US $ 312.0479, with an average component reliability value at 0.9029