Top Banner
5 2. LANDASAN TEORI 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing) Keseimbangan lintasan produksi digunakan untuk mengurangi kemacetan atau penyempitan ( bottleneck ) yang mana dapat ditengarai dari adanya ketidakseimbangan waktu, target produksi yang tidak tercapai, dan antrian dari departemen satu ke departemen yang lain serta utilitas operator yang terlalu tinggi. Taylor berpendapat bahwa dengan bekerja sekuat-kuatnya, seorang pekerja dapat menghasilkan sangat banyak tetapi ini akan cepat melelahkan dan tidak akan tahan lama. Sebaliknya jika bekerja dengan tenaga sedikit memang akan tahan lama, tetapi hanya sedikit pula yang dihasilkan. Inti dari keseimbangan lintasan adalah bagaimana membuat desain lintasan produksi yang dapat menciptakan keseimbangan. 2.2. Simulasi (Simulation) Simulasi digunakan untuk meniru dan mendapatkan perilaku serta respon yang menyerupai keadaan yang sesungguhnya tanpa melalui suatu proses yang sesungguhnya. Menurut Taylor, simulation is the process of designing a logical or mathematical model of a real system and then conducting computer based experiments with the model to describe, explain, and predict the behaviour of the real system (1984). Keunggulan dari simulasi antara lain: Kebijakan-kebijakan, prosedur operasi, peraturan-peraturan dan arus informasi yang baru dapat dipelajari dan diperkirakan tanpa harus mengganggu operasi yang sedang berjalan di lapangan. Desain-desain perangkat keras, sistem transportasi yang baru dan lain sebagainya dapat dicoba tanpa harus mendatangkan sumber daya-sumber daya tersebut. Membantu mendiagnosa permasalahan dan mengidentifikasikan kendala- kendala yang ada. Contoh: analisa terhadap bottleneck dapat ditampilkan
13

2. LANDASAN TEORI 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing · 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing) Keseimbangan lintasan produksi digunakan untuk mengurangi kemacetan atau

Nov 26, 2020

Download

Documents

dariahiddleston
Welcome message from author
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Page 1: 2. LANDASAN TEORI 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing · 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing) Keseimbangan lintasan produksi digunakan untuk mengurangi kemacetan atau

5

2. LANDASAN TEORI

2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing)

Keseimbangan lintasan produksi digunakan untuk mengurangi

kemacetan atau penyempitan (bottleneck) yang mana dapat ditengarai dari adanya

ketidakseimbangan waktu, target produksi yang tidak tercapai, dan antrian dari

departemen satu ke departemen yang lain serta utilitas operator yang terlalu

tinggi. Taylor berpendapat bahwa dengan bekerja sekuat-kuatnya, seorang pekerja

dapat menghasilkan sangat banyak tetapi ini akan cepat melelahkan dan tidak

akan tahan lama. Sebaliknya jika bekerja dengan tenaga sedikit memang akan

tahan lama, tetapi hanya sedikit pula yang dihasilkan. Inti dari keseimbangan

lintasan adalah bagaimana membuat desain lintasan produksi yang dapat

menciptakan keseimbangan.

2.2. Simulasi (Simulation)

Simulasi digunakan untuk meniru dan mendapatkan perilaku serta respon

yang menyerupai keadaan yang sesungguhnya tanpa melalui suatu proses yang

sesungguhnya. Menurut Taylor, simulation is the process of designing a logical or

mathematical model of a real system and then conducting computer based

experiments with the model to describe, explain, and predict the behaviour of the

real system (1984).

Keunggulan dari simulasi antara lain:

• Kebijakan-kebijakan, prosedur operasi, peraturan-peraturan dan arus

informasi yang baru dapat dipelajari dan diperkirakan tanpa harus

mengganggu operasi yang sedang berjalan di lapangan.

• Desain-desain perangkat keras, sistem transportasi yang baru dan lain

sebagainya dapat dicoba tanpa harus mendatangkan sumber daya-sumber

daya tersebut.

• Membantu mendiagnosa permasalahan dan mengidentifikasikan kendala-

kendala yang ada. Contoh: analisa terhadap bottleneck dapat ditampilkan

Page 2: 2. LANDASAN TEORI 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing · 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing) Keseimbangan lintasan produksi digunakan untuk mengurangi kemacetan atau

6

dengan mengindikasikan work in process, material-material yang mengalami

keterlambatan.

• Waktu dapat dipersingkat atau diperpanjang dengan menaikkan atau

menurunkan kecepatan terhadap suatu fenomena yang sedang diteliti.

• Menangani randomness dan uncertainty.

• Fleksibel dan mudah untuk diubah.

• Menampilkan perilaku-perilaku dinamis.

• Membutuhkan asumsi-asumsi yang lebih sedikit.

• Dapat dipercaya dan hasil-hasilnya mudah untuk dijelaskan.

• Pada umumnya sistem yang ada di dunia nyata bersifat kompleks dengan

elemen-elemen stokastik yang tidak bisa digambarkan dengan menggunakan

model matematika secara akurat.

Kelemahan dari simulasi antara lain:

• Lebih ke arah menjalankan program daripada menyelesaikan permasalahan.

• Tidak dapat menghasilkan solusi yang optimal dengan sendirinya.

• Membutuhkan pelatihan khusus untuk mempelajari dan menggunakannya.

• Mengeluarkan biaya, baik hardware maupun software.

• Setiap dijalankan, model simulasi stokastik hanya menghasilkan perkiraan

output untuk sekumpulan parameter input itu saja.

• Model simulasi seringkali menghabiskan waktu untuk membangunnya.

2.2.1. Sistem

Sistem didefinisikan sebagai sekumpulan objek yang menjadi perhatian

yang saling berinteraksi satu sama lain secara bersama-sama untuk mencapai suatu

atau beberapa tujuan tertentu. Contoh dari sistem antara lain: pelayanan kesehatan

di rumah sakit, pengaturan pesawat di bandar udara, tubuh manusia, proses

perkuliahan dan lain sebagainya.

Komponen-komponen dari sistem meliputi:

• Entitas (Entity), yaitu objek sistem yang menjadi pokok perhatian.

• Atribut (Attribute), yaitu sifat-sifat yang dimiliki oleh entity.

• Aktivitas (Activity), yaitu proses yang menyebabkan perubahan dalam sistem

yang dapat mengubah attribut bahkan entity.

Page 3: 2. LANDASAN TEORI 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing · 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing) Keseimbangan lintasan produksi digunakan untuk mengurangi kemacetan atau

7

• Kejadian (Event), yaitu peristiwa sesaat yang dapat mengubah variabel status

sistem.

• Status, yaitu keadaan entity dan aktivitas pada saat-saat tertentu atau

kumpulan variabel yang penting untuk menggambarkan sistem pada

sembarang waktu

Contoh sistem dan komponen-komponen yang ada di dalamnya:

Tabel 2.1. Contoh Sistem dan Komponennya

Sistem Entitas Atribut Aktivitas Kejadian Variabel StatusBank Pelanggan No rekening Menabung, Kedatangan, Jumlah teller yang sibuk,

transfer kepergian jumlah pelanggan yangmenunggu

Kereta Penumpang Asal, Perjalanan Tiba di stasiun, Jumlah penumpang yangtujuan tiba di tujuan menunggu di stasiun

Produksi Mesin Kecepatan, Pengelasan, Kerusakan Status mesin ( busy,kapasitas, proses mesin idle , rusak)tingkat permesinankerusakan

Sumber: Discreet Event System Simulation halaman 10

Sistem bisa dikategorikan menjadi 2 macam yaitu:

1. Sistem diskrit

Sistem diskrit adalah sistem dimana varibel statusnya berubah pada periode

waktu yang tertentu saja. Sistem dalam bank adalah salah satu contoh dari

sistem diskrit. Variabel status yang berupa jumlah pelanggan yang ada di

bank akan berubah hanya ketika terjadi kedatangan dan kepergian pelanggan

saja.

2. Sistem kontinu

Sistem kontinu adalah sistem dimana variabel statusnya berubah secara

kontinu seiring dengan jalannya waktu. Pesawat yang sedang terbang adalah

salah satu contoh dari sistem kontinu. Variabel statusnya yang berupa posisi

dan kecepatan pesawat akan berubah secara kontinu seiring dengan jalannya

waktu.

Page 4: 2. LANDASAN TEORI 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing · 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing) Keseimbangan lintasan produksi digunakan untuk mengurangi kemacetan atau

8

Cara-cara untuk mempelajari sebuah sistem:

Gambar 2.1. Cara-cara untuk Mempelajari Sebuah Sistem

Sumber: Simulation Modeling and Analysis halaman 4

Eksperimen dengan kondisi aktual jarang sekali layak untuk dilakukan,

karena selain memerlukan biaya yang besar juga mengganggu sistem yang telah

ada. Berdasarkan alasan-alasan inilah, maka sangat perlu untuk membangun

sebuah model yang merupakan perwakilan dari sistem aktual. Penjelasan

mengenai eksperimen dengan model dari sistem akan dijelaskan di bawah ini.

2.2.2. Model

Model merupakan suatu perwakilan dari suatu sistem yang dibuat untuk

tujuan tertentu. Terdapat dua jenis model yaitu:

• Model fisik (physical model)

Model fisik biasanya berguna untuk mempelajari teknik dan manajemen

sistem. Contohnya yaitu miniatur, prototype, maket

• Model matematis (mathematical model)

Model matematis adalah model yang menyatakan sistem dalam bentuk

hubungan logika dan kuantitatif yang nantinya akan dimanipulasi dan diubah-

ubah nilainya untuk mengetahui bagaimana reaksi dari sistem.

Berdasarkan cara penyelesaiannya model matematis dapat dibagi menjadi

dua, yaitu:

Page 5: 2. LANDASAN TEORI 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing · 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing) Keseimbangan lintasan produksi digunakan untuk mengurangi kemacetan atau

9

• Solusi analitik

Sifatnya sederhana dan kurang mampu memuat dinamika dari proses, tetapi

mampu untuk memberikan jawaban yang optimal untuk menyelesaikan

masalah. Contohnya adalah Differential Calculus, Queuing Model.

• Simulasi

Banyak digunakan untuk sistem yang kompleks dan mampu untuk

menjelaskan dinamika dari proses dan menggambarkan perilaku sistem.

Jika solusi analitik tersedia dan perhitungannya efisien, disarankan untuk

lebih mempelajari model dengan solusi analitis daripada dengan simulasi. Metode

simulasi digunakan apabila:

• Rumusan matematika tidak ada atau solusi analitik tidak dapat dibangun.

• Metode analitik tersedia, namun prosedur matematikanya sangat kompleks

bila dibandingkan langsung dengan menggunakan metode simulasi.

• Diinginkan untuk mengobservasi proses yang disimulasikan dalam kurun

waktu tertentu dan memperkirakan performansi dari sistem.

Model simulasi dibagi-bagi menjadi:

• Model simulasi statis dan model simulasi dinamis.

Model simulasi statis merupakan suatu perwakilan dari sistem pada suatu

periode waktu saja, atau digunakan untuk menyatakan suatu sistem dimana

waktu tidak memegang peranan penting. Contoh dari model simulasi statis ini

adalah simulasi Monte Carlo, dan algoritma optimasi pada umumnya.

Sedang model simulasi dinamis adalah suatu model simulasi dimana waktu

memegang peranan yang penting, contohnya adalah simulasi pada lantai

produksi dalam sebuah perusahaan dengan jam kerja pukul 08.00 – 16.00,

Dynamic Programming, Control Models.

• Model simulasi deterministik dan model simulasi stokastik.

Jika suatu model simulasi tidak mengandung komponen atau variabel yang

sifatnya probabilistik atau random maka disebut model simulasi deterministik.

Contoh dari model simulasi deterministik ini adalah Dynamic Programming,

Linear Programming, Mixed Integer Programmming. Akan tetapi jika dalam

suatu model simulasi mengandung komponen atau variabel yang sifatnya

Page 6: 2. LANDASAN TEORI 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing · 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing) Keseimbangan lintasan produksi digunakan untuk mengurangi kemacetan atau

10

random maka model simulasi tersebut adalah model simulasi stokastik. Contoh

dari model simulasi stokastik adalah Stochastic Programming.

• Model simulasi diskrit dan model simulasi kontinu.

Model simulasi diskrit adalah model sistem dimana variabel statusnya berubah

pada periode waktu yang tertentu saja. Contohnya adalah Integer

Programming. Sedangkan model simulasi kontinu adalah model sistem dimana

variabel statusnya berubah secara kontinu seiring dengan jalannya waktu.

Contohnya adalah Control Models.

2.2.3. Uji Independensi

Hal penting yang digunakan untuk simulasi dalam pengolahan input

adalah data yang diambil harus tidak saling mempengaruhi /independen. Teknik-

teknik simulasi yang digunakan tidak valid jika data yang diambil tidak

independen. Suatu data dikatakan independen terhadap data yang lain bila hasil

plot pada scatter diagram yaitu antara Xi dan Xi-j (sesuai dengan urutan sampel

yang diambil pada saat pengambilan data) membentuk pola random/ acak secara

visual. Selain cara tersebut, untuk menyimpulkan bahwa apakah pola data tersebut

independen atau tidak, ada 2 cara numerik yang dapat digunakan yaitu dengan

melihat nilai autokorelasi antara Xi dan Xi-j atau pengujian hipotesa.

Rumus untuk mencari nilai autokorelasi (ρ) menurut Dr. Charles Harrel

(1950) adalah:

ρ = ∑−

=

−−jn

1i2

jii

j)(ns

)X)(XX(X (2.1)

Dimana:

ρ = koefisien relasi atau nilai autokorelasi

Xi = data ke- i

X = rata-rata data

Xi-j = j data sebelum data ke- i

σ2 = varians data

Scatter diagram digunakan dalam independent test dengan mengamati

plot yang dihasilkan oleh software Minitab for Windows versi 11 atau 13. Data

Page 7: 2. LANDASAN TEORI 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing · 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing) Keseimbangan lintasan produksi digunakan untuk mengurangi kemacetan atau

11

dikatakan independen jika titik-titik dalam diagram tersebar secara acak atau tidak

menunjukkan adanya suatu pola tertentu.

Cara lain untuk mengetahui sifat independen data adalah dengan melihat

nilai korelasi yaitu jika nilai korelasi ˜ 0, maka dapat dikatakan bahwa data

bersifat independen, atau dengan melihat nilai P-value. Hipotesa untuk pengujian

ini adalah sebagai berikut:

H0: Data proses bersifat independen

H1: Data proses tidak bersifat independen

Jika P-value = 0.05 berarti gagal tolak H0, yang berarti data bersifat

independen, karena dalam penelitian tugas akhir ini digunakan nilai a sebesar

0.05, dan tingkat kepercayaan sebesar 95%.

2.2.4. Uji Kesesuaian Distribusi

Uji kesesuaian distribusi atau distribution fitting test dilakukan untuk

mengetahui pola dari data yang diperoleh. Alat yang biasa digunakan untuk

melakukan distribution fitting adalah uji Kolmogorov-Smirnov ataupun uji Chi

Square. Data-data yang didapat merupakan data kontinu maka dugaan awal adalah

bahwa data mempunyai kemungkinan distribusi Normal, Lognormal, Weibull

ataupun Exponential.

Uji statistik yang dilakukan:

• H0: data x1, x2,..., xi adalah variabel random yang sesuai dengan distribusi F

• H1: data x1, x2,..., xi tidak sesuai dengan distribusi F

Dimana distribusi F adalah suatu distribusi tertentu yang hendak disesuaikan

dengan data yang didapat.

Cara melakukan distribusi fitting dari output yang didapat oleh Statgraph

for Windows adalah dengan dilihat terlebih dahulu nilai dari Expected Frequency

atau nilai dari nxPj dimana n adalah jumlah data dan Pj adalah probabilitas dari

data untuk masuk ke dalam suatu kelas interval tertentu. Apabila nilai dari

Expected Frequency lebih besar sama dengan 5 maka disarankan untuk

menggunakan uji Chi Square, tetapi apabila nilai dari Expected Frequency kurang

dari 5 maka disarankan untuk menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov.

Page 8: 2. LANDASAN TEORI 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing · 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing) Keseimbangan lintasan produksi digunakan untuk mengurangi kemacetan atau

12

2.2.4.1. Uji Chi Square

Uji Chi Square ini diperkenalkan oleh K. Pearson (1900), uji ini

merupakan perbandingan formal dari histogram data dengan suatu distribusi yang

ada. Uji Chi Square valid untuk ukuran sample yang besar baik untuk distribusi

yang diskrit atau kontinu. Jika nilai P-value < α maka kesimpulan yang diambil

adalah tolak Ho, demikian juga sebaliknya.

2.2.4.2. Uji K-S

Uji Kolmogorov-Smirnov akan membandingkan fungsi distribusi empiris

dari data yang telah didapat dengan fungsi distribusi F yang diduga. Dalam uji K-

S tidak perlu dilakukan pengelompokan data ke dalam interval. Keuntungan dari

uji K-S adalah valid untuk ukuran sample n yang kecil. Kelemahan dari uji K-S

adalah semua parameter dari distribusi yang akan diduga harus diketahui dan sifat

distribusinya adalah kontinu. Akan tetapi ada beberapa distribusi khusus yaitu

normal, lognormal, eksponensial, Weibull, yang parameternya dapat

diestimasikan. Jika menggunakan pengujian K-S yang parameternya diestimasikan

untuk keempat jenis distribusi tersebut maka yang dijadikan acuan bukan lagi

perbandingan antara Dn dengan nilai Dn tabel, karena uji K-S yang digunakan

sudah sudah mengalami modifikasi. Yang akan dijadikan acuan dalam uji ini

adalah perbandingan antara Dn modified dengan modified critical value C1-α. Jika

modified form < modified critical value maka keputusan yang diambil adalah

terima H0 (data sesuai distribusi yang diduga). Gunakan K-S Test dengan

membandingkan nilai dari modified form dan modified critical value sebagai

berikut:

a. Jika nilai modified form lebih kecil dari 0.895 (α = 5%) maka data tersebut

berdistribusi lognormal atau normal.

b. Jika nilai modified form lebih kecil dari 1.094 (α = 5%) maka data

tersebut berdistribusi eksponensial.

c. Jika nilai modified form lebih kecil dari 0.843 (α = 5%) maka data tersebut

berdistribusi Weibull.

d. Jika nilai modified form semuanya lebih kecil dari nilai modified critical

valuenya maka cari nilai modified form yang terkecil.

Page 9: 2. LANDASAN TEORI 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing · 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing) Keseimbangan lintasan produksi digunakan untuk mengurangi kemacetan atau

13

Tabel 2.2. Modified Critical Value for Adjusted K-S

1 - α

Case Adjusted test statistic 0.85 0.9 0.95 0.975 0.99

All parameters known Dnn

n

++

11.012.0 1.138 1.224 1.358 1.48 1.625

))(),((/ 2 nSnXLN

Dnn

n )85.0

01.0( +− 0.775 0.819 0.895 0.955 1.035

))(( nXekspo )

5.026.0)(

2.0(

nn

nDn ++−

0.926 0.99 1.094 1.19 1.305

Tabel 2.3. Modified Critical Value for the K-S Test for the Weibull Distribution

1-α N

0.9 0.95 0.975 0.99

10 0.76 0.819 0.88 0.944

20 0.779 0.843 0.907 0.973

50 0.79 0.856 0.922 0.988

X 0.803 0.874 0.939 1.007

2.2.5. Pembangunan Model, Steady State, Replikasi, Verifikasi dan Validasi

Langkah pertama dalam pembangunan model adalah dengan melakukan

observasi sistem nyata dan interaksi yang terjadi antara komponen-komponen

yang bervariasi, serta pengumpulan data-data. Langkah kedua adalah dengan

pengkonstruksian konseptual model. Konseptual model meliputi penentuan

asumsi-asumsi dari komponen-komponen dan struktur sistem. Langkah ketiga

adalah penterjemahan konseptual model ke dalam operasional model, yaitu ke

dalam model yang terkomputerisasi atau menjadi model yang dikenal oleh bahasa

komputer. Pada kenyataannya, pembangunan model tidak selinier melalui ketiga

tahapan di atas, mela inkan harus kembali ke setiap tahapan berulangkali karena

dilakukan pembangunan, verifikasi dan validasi model. Proses berulang-ulang

Page 10: 2. LANDASAN TEORI 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing · 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing) Keseimbangan lintasan produksi digunakan untuk mengurangi kemacetan atau

14

membandingkan, menyesuaikan model yang telah diubah disebut dengan

kalibrasi.

6 LVWHP� Q\ DWD

. RQVHSWXDO�P RGHO$VXPVL�NRP SRQHQ NRPSRQHQ�VLVWHP

$VXPVL�VWUXNWXUDO \ DQJ�P HQGHILQLVLNDQ�LQWHUDNVL�DQWDUD�VLVWHP � GHQJDQ�NRP SRQHQQ\ D

3DUDPHWHU�LQSXW�GDQ�DVXP VL�GDWD

2 SHUDVLRQDO�0 RGHO

9DOLGDVL�. RQVHSWXDO

9HULILNDVL�0 RGHO

. DOLEUDVL�GDQ�YDOLGDVL

Gambar 2.2. Pembangunan Model, Verifikasi, dan Validasi

Sumber: Discreet Event System Simulation halaman 401

2.2.5.1. Steady State

Simulasi yang bersifat steady state adalah simulasi yang tujuannya

mempelajari sifat sistem dalam jangka waktu yang lama. Sebelum suatu sistem

dalam model mencapai suatu keadaan yang stabil, maka harus diketahui terlebih

dahulu warmup time-nya (masa pemanasan untuk mencapai kondisi stabil).

Simulasi tersebut dikatakan sudah memasuki kondisi stabil atau belum

adalah dengan membuat plot jumlah output dalam jangka waktu tertentu. Dari

hasil plot tersebut dapat diketahui berapa lama warmup time yang dibutuhkan agar

sistem sudah stabil.

2.2.5.2.Replikasi

Replikasi digunakan untuk mengetahui taksiran nilai rata-rata proses

dengan menjalankan program yang dibuat selama beberapa kali. Hal ini

tergantung dari selang kepercayaan, batas error dan replikasi awal yang dilakukan.

Page 11: 2. LANDASAN TEORI 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing · 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing) Keseimbangan lintasan produksi digunakan untuk mengurangi kemacetan atau

15

Jumlah replikasi berbanding terbalik dengan selang kepercayaan, semakin besar

replikasi maka selang kepercayaan semakin pendek.

Dengan rumus sebagai berikut: 2

2/ .

esZ

R α (2.2)

R = jumlah replikasi yang harus dilakukan

S = standar deviasi yang didapat dari replikasi awal

e = besarnya error yang diinginkan (dalam hal ini 1%) x mean dari

parameter yang diamati

Jika ternyata replikasi sesungguhnya yang diperlukan lebih besar

daripada replikasi awal maka untuk analisa output digunakan output dari replikasi

sesungguhnya demikian sebaliknya.

2.2.5.3.Verifikasi

Konsep verifikasi adalah membangun model dengan benar atau proses

membandingkan antara model komputer dengan model konseptual yang

diinginkan. Verifikasi dikatakan berhasil jika suatu program bisa dijalankan

dengan baik dengan memperhatikan urutan proses sehingga dapat dikatakan bahwa

model yang dibangun sudah benar.

Saran-saran untuk melakukan proses verifikasi:

1. Model yang dibangun diperiksa oleh orang lain.

2. Membuat diagram alir, yang meliputi segala tindakan logis yang

mungkin terjadi ketika kejadian (event) terjadi.

3. Menguji output model dengan parameter-parameter input yang

berbeda.

4. Mencetak parameter-parameter input di akhir simulasi, untuk

memastikan nilai-nilai parameter ini tidak diubah secara tidak disadari.

5. Membuat model yang memiliki pendokumentasian. Memberi definisi

yang tepat untuk setiap variabel dan gambar.

6. Jika model merupakan animasi, maka perlu diverifikasi agar animasi

tersebut mengimitasi sistem nyata.

Page 12: 2. LANDASAN TEORI 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing · 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing) Keseimbangan lintasan produksi digunakan untuk mengurangi kemacetan atau

16

7. The Interactive Run Controller (IRC) atau debugger merupakan

komponen yang penting untuk membangun simulasi model yang

berhasil. The IRC berguna untuk menemukan dan mengoreksi

kesalahan-kesalahan yang terjadi dengan cara-cara sebagai berikut:

a. Simulasi dimonitor saat sedang berjalan. Informasi model dapat

ditampilkan saat kondisi atau waktu tertentu yang telah ditentukan

b. Perhatian difokuskan pada block tertentu, grup blocks atau entity

tertentu. Setiap entity tersebut memasuki block tertentu, simulasi

akan berhenti sejenak sehingga informasi dapat dikumpulkan.

c. Simulasi diberhentikan sementara atau sewaktu-waktu untuk

menampilkan informasi

8. Penggambaran grafis disarankan untuk dilakukan proses verifikasi dan

validasi.

2.2.5.4.Validasi

Konsep validasi adalah membangun model yang benar atau proses

membandingkan model beserta sifat-sifatnya dengan sistem nyata. Validasi

mempunyai tujuan untuk mengetahui apakah model yang dibangun sudah

mendekati sistem nyata atau belum, dan untuk meningkatkan kredibilitas tingkat

kepercayaan. Validasi dapat dilakukan dengan 3 cara pendekatan sebagai berikut:

1. Face validity

Menunjukkan model kepada orang yang ahli untuk membantu

mengidentifikasi kekurangan dari model, misalnya: kepala departemen

produksi.

2. Validasi asumsi model

Asumsi model terdiri atas 2 bagian, yaitu:

a. Asumsi struktural, yaitu asumsi akan struktur untuk menyederhanakan

model dari sistem aslinya. Contoh: aturan dalam antrian FIFO, padahal

dalam kenyataannya mungkin tidak menggunakan antrian FIFO.

b. Asumsi data, yaitu asumsi akan pengumpulan data yang dapat dipercaya

dan analisa statistiknya. Contoh: pengambilan data hanya dilakukan

Page 13: 2. LANDASAN TEORI 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing · 2.1. Keseimbangan Lintasan (Line Balancing) Keseimbangan lintasan produksi digunakan untuk mengurangi kemacetan atau

17

selama 2 jam, padahal jumlah data tersebut mungkin belum mewakili

sistem nyata secara keseluruhan.

3. Validasi input-output trasnformation

Mengambil parameter proses dari simulasi yang telah dilakukan untuk

dibandingkan dengan hasil sesungguhnya dari sistem nyata. Contoh:

membandingkan output produksi harian dari model dengan output harian

sesungguhnya. Data yang digunakan sebagai pembanding dapat berupa waktu

kedatangan, output produksi, jumlah entiti yang dilayani dan utilitas server.

Alat yang digunakan untuk perbandingan tersebut adalah uji one sample t atau

uji two sample t.