SIMULATION CUTTING WOOD WITH FULL TAPER CANT SAWING METHOD.

Wood is the main source of raw materials required by a lumber mill. The initial process of the processing woof is the cutting of the log into boards. Problems commonly encountered wood factory is a factory uses raw materials inefficiently. This is due to limited knowledge and information in the processing of wood such as wood cutting techniques. This study used a Greedy algorithms Integer knapsack with Full Taper Cant Sawing method, for simulation sawmill, timber size small radius 6cm, 8cm, 10cm large radius 8cm, 10cm, 12cm used in this study. A measure of cant be limited to the width of 8cm, 10cm, 12cm thickness 6cm, 8cm, 10cm while the size of the resulting boards are 3-5cm wide and 2-3cm thick. The simulation results show that the results are more optimal sawmill. Kata Kunci: Similasi, Full Taper, Cant Sawing, Algorithma Greedy Integer Knapsack, Optimasi perolehan papan 1. PENDAHULUAN Indonesia merupakan salah satu negara yang mempunyai wilayah hutan yang luas. Pasokan kayu yang dihasilkan dari hutan cukup berlimpah sehingga di Indonesia banyak berdiri pabrik kayu. Pada umumnya pabrik kayu tidak langsung menggunakan kayu dalam bentuk gelondongan, namun lebih dahulu mengkonversikannya menjadi kayu berbentuk papan. Papan – papan kayu ini akan memiliki ukuran dan jumlah yang berbeda – beda, sesuai dengan kebutuhan dan permintaan industri. Pada tahun 2012, kayu gelondongan dari Indonesia, secara global meduduki peringkat 10 besar, dilihat dari volume produksi yang dihasilkan [1]. Tingkat efisiensi pada pabrik pemotongan kayu dipengaruhi oleh praktek penggergajiannya, yang berpengaruh pada volume kayu dan kualitas kayu. Metode penggergajian kayu adalah urutan pemotongan kayu dari kayu gelondongan menjadi papan [2]. Ada beberapa metode pemotongan kayu yang umumnya digunakan, diantaranya adalah cant sawing dan live sawing. Cant sawing adalah dimana kayu gelondongan diproduksi pada headrig atau resaw / mesin potong kayu dan potongan cant diproses secara bersama-sama. Metode ini lebih fokus pada jumlah produksi papan cant yang bisa dihasilkan daripada kualitas papan. Live sawing melibatkan pemotongan dengan sawline paralel. Para peneliti mengklaim bahwa live sawing menghasilkan serbuk gergaji yang lebih sedikit daripada cant sawing sehingga potensi untuk pemulihan kayu lebih tinggi [3]. Peneliti cant sawing berpendapat bahwa pada live sawing untuk mendapatkan papan kayu ada bagian tepi / pinggiran kayu yang terbuang sedangkan pada cant sawing dari pinggiran kayu masih bisa dihasilkan potongan papan kayu pendek, sehingga jumlah papan yang dihasilkan lebih maksimal. Pola penggergajian kayu untuk potongan papan menggunakan full taper dan split taper [4]. Dari penelitian [3] menyatakan bahwa full taper menjanjikan hasil yang lebih tinggi, karena kemungkinan tambahan potongan kayu dari kayu log hasilnya akan lebih baik jika semua papan dimasukkan melalui satu sisi gergaji daripada dibagi menjadi dua sisi yang berlawanan. Untuk hasil pemotongan kayu yang optimal harus diukur sesuai radius kecil dan besar serta ukuran panjangnya. Kendalanya adalah tidak semua pabrik mengetahui penggunaan Algorithma Cant Sawing dalam pemotongan kayu tersebut. Maka penelitian ini dilakukan untuk membuat simulasi pemotongan papan kayu dengan metode Full Taper Cant Sawing untuk memperoleh hasil yang optimal. 2. ALGORITMA GREEDY Algorithma Greedy merupakan algoritma yang lazim untuk memecahkan persoalan optimasi meskipun hasilnya tidak selalu merupakan solusi yang optimum. Sesuai arti harafiah, Greedy berarti tamak. Prinsip utama dari algoritma ini adalah mengambil sebanyak mungkin apa yang dapat peroleh sekarang [5]. Untuk memecahkan persoalan dengan algoritma Greedy, kita memurlukan elemen-elemen sebagai berikut. a. Himpunan Kandidat (C) Himpunan ini elemen-elemen pembentuk solusi. b. Himpunan Solusi (S) Himpunan ini berisi kandidat yang terpilih sebagai solusi persoalan. Dengan kata lain himpunan solusi adalah himpunan bagian dari himpunan kandidat. c. Fungsi Seleksi Fungsi seleksi merupakan fungsi yang ada pada setiap langkah memilih kandidat yang paling memungkinkan guna mencapai solusi optimal. d. Fungsi kelayakan (Feasible) Kungsi kelayakan adalah fungsi yang memeriksa apakah suatu kandidat yang telah dipilih dapat memberikan solusi yang layak dan tidak melanggar batasan atau constraints yang ada. e. Fungsi Objektif Fungsi objektif adalah fungsi yang memaksimumkan atau meminimalkan solusi. ITSMART: Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi Vol. 6, No. 1, June 2017 ISSN: 2301-7201, E-ISSN: 2541-5689