PANDUAN BIG PROJECT ANTRIANindustrial.uii.ac.id/.../uploads/2018/03/Panduan-Bigpro-Antrian.pdf · Model simulasi dalam teori antrian digunakan ... individu keluar dari sistem. Contoh:

PANDUAN BIG PROJECT ANTRIAN SIMULASI KOMPUTER LABORATORIUM DELSIM 2014

1 PANDUAN BIG PROJECT ANTRIAN

INTRO

1. Menunggu dalam

suatu antrian

adalah hal yang

paling sering terjadi

dalam kehidupan

sehari-hari

2. Siapaun yang pergi berbelanja

atau ke bioskop

telah mengalami

ketidaknyamanan

dalam mengantri untuk membeli

atau membayar tiket

4. Dengan memperhatikan hal ini, banyak

perusahaan mengusahakan untuk

mengurangi waktu menunggu sebagai

komponen utama dari perbaikan kualitas

5. Umumnya, perusahaan dapat

mengurangi waktu menunggu dan

memberikan pelayanan yang lebih

cepat dengan menambah jumlah

pelayanan, seperti jumlah teller

pada bank atau jumlah kasir pada

supermarket

6. Namun, menambah kapasitas

pelayanan memerlukan biaya dan

dasar analisis waktu menunggu adalah

adanya trade-off antara biaya

perbaikan pelayanan dan biaya yang

berasal dari waktu menunggu

pelanggan


1. PENGERTIAN

Teori antrian adalah teori yang menyangkut studi matematis dari antrian-antrian

atau baris baris penungguan. Antrian terdapat pada kondisi apabila obyek-obyek

menuju suatu area untuk dilayani, namun kemudian menghadapi keterlambatan

disebabkan oleh mekanisme pelayanan mengalami kesibukan. Antrian timbul karena

adanya ketidakseimbangan antara tingkat yang dilayani dengan tingkat pelayanannya.

Sistem ekonomi dan dunia usaha (bisnis) sebagian besar beroperasi dengan

sumber daya yang relatif terbatas, sehingga sering terjadi suatu keadaan dimana

orang-orang, barang-barang atau komponen-komponen harus menunggu untuk

mendapatkan jasa pelayanan. Garis –garis tunggu ini disebut dengan antrian (queues)

yang berkembang karena fasilitas pelayanan (server) relatif mahal untuk memenuhi

permintaan pelayanan.

Simulasi merupakan teknik kuantitatif yang dikembangkan guna mempelajari

rentetan tindakan alternatif melalui pembuatan sebuah model sistem dan kemudian

menghubungkan sederetan eksperimen yang berulangkali untuk meramalkan sifat-

sifat sistem selama periode waktu tertentu. Untuk mempelajari bagaimana sistem

nyata yang akan bereaksi dengan perubahan-perubahan tertentu, kita dapat

menghasilkan perubahan-perubahan ini dalam suatu model serta mensimulasikan

reaksi dari sistem sebenarnya. Model simulasi dalam teori antrian digunakan dalam

keadaan dimana perhitungan matematis tidaklah fisibel, simulasi merupakan suatu

substitusi yang pantas untuk pengevaluasian matematis dari sebuah model.

2. TUJUAN

Tujuan dasar model antrian: meminimumkan total dua biaya, yaitu biaya

langsung penyediaan fasilitas pelayanan dan biaya tidak langsung, yang timbul karena

para individu harus menunggu untuk dilayani. Bila suatu sistem mempunyai fasilitas

pelayanan lebih dari jumlah optimal, maka membutuhkan investasi modal yang

berlebihan. Bila jumlahnya kurang dari optimal menyebabkan tertundanya pelayanan


Hubungan Elemen Biaya Dalam Antrian

3. KOMPONEN DASAR SISTEM ANTRIAN

a. Populasi Masukan (Input Population), menggambarkan banyaknya pelanggan

potensial yang dapat memasuki sistem antrian, yaitu input populasi terbatas (finite

input population) dan input populasi tidak terbatas (infinite input population).

b. Distribusi Kedatangan (Arrival Distribution), menggambarkan bagaimana

pelanggan memasuki sistem, apakah pelanggan datang dalam waktu konstan atau

random (arrival pattern random). Distribusi kedatangan dapat ditetapkan

berdasarkan salah satu dari dua cara, yaitu (1) berapa banyak pelanggan yang

datang persatuan waktu, atau (2) berapa lama jarak antara satu kedatangan

dengan kedatangan berikutnya.

c. Distribusi Waktu Pelayanan (Service Time Distribution), menggambarkan

bagaimana pelanggan dilayani, apakah pelanggan dilayani dalam waktu konstan

atau random. Distribusi Waktu Pelayanan dapat ditetapkan berdasarkan salah satu

dari dua cara yaitu (1) berapa banyak pelanggan dapat dilayani per satuan waktu,

atau (2) berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk melayani setiap pelanggan.

d. Disiplin Pelayanan (Service Dicipline). menggambarkan pelanggan yang mana

yang akan dilayani terlebih dahulu. Pedoman yang umum digunakan dalam

disiplin pelayanan adalah FCFS (first come, first served/ pertama datang pertama

dilayani), LCFS (last come, first served/ terakhir datang pertama dilayani), SIRO


(service in random order/ pelayanan dalam urutan random) dan antrian prioritas

(priority queue).

e. Fasilitas pelayanan dikelompokkan berdasarkan jumlah fasilitas yang tersedia.

Sistem single-channel yang terdiri dari satu saluran untuk memasuki sistem

pelayanan dengan satu fasilitas pelayanan, atau sistem multiple-channel yang

terdiri dari satu antrian dengan dua atau lebih fasilitas pelayanan.

f. Kapasitas sistem pelayanan adalah maksimum jumlah pelanggan yang

diperkenankan masuk dalam sistem. Kapasitas sistem bisa terbatas atau tidak

terbatas.

4. MODEL – MODEL STRUKTUR ANTRIAN

Atas dasar sifat proses pelayanannya, fasilitas pelayanan dapat diklasifikasikan

berdasarkan susunan saluran (channel) dan phase yang akan membentuk suatu

struktur antrian yang berbeda-beda. Channel menunjukkan jumlah jalur atau tempat

untuk memasuki sistem pelayanan. Phase menunjukkan jumlah stasiun-stasiun

pelayanan, dimana pelanggan harus melaluinya sebelum pelayanan dikatakan

lengkap. Empat model struktur antrian dasar yang umum terjadi dalam seluruh sistem

antrian adalah :

a. Single channel single phase

Sistem ini adalah yang paling sederhana. Single channel berarti bahwa hanya

ada satu jalur untuk memasuki sistem pelayanan atau ada satu fasilitas pelayanan.

Single phase menunjukkan bahwa hanya ada satu pelayanan. Setelah menerima


pelayanan, individu – individu keluar dari sistem. Contoh: seorang tukang cukur dan

seorang pelayan toko.

b. Single channel multi phase

M S M S

Phase 1 Phase 2

Sistem Antrian

KeluarSumber

Populasi

M = antrian

S = fasilitas pelayanan (server)

Istilah multiphase menunjukkan ada dua atau lebih pelayanan yang

dilaksanakan secara berurutan (dalam phase-phase). Tiap dua phase atau lebih dalam

satu sistem mendapatkan satu kali pelayanan. Contoh: pengamplasan cat mobil,

proses produksi, dsb.

c. Multi channel single phase

S

S

M KeluarSumber

Populasi

Sistem Antrian

Sistem multi channel single phase terjadi ketika dua atau lebih fasilitas

pelayanan yang dialiri oleh antrian tunggal. Contoh: pembelian tiket yang dilayani

oleh lebih dari satu loket, pelayanan potong rambut oleh beberapa tukang potong,


pelayanan di supermarket yang dilayani oleh beberapa kasir dan pelayanan pada bank

– bank dengan beberapa teller.

d. Multi channel multi phase

Setiap sistem – sistem ini mempunyai beberapa fasilitas pelayanan pada setiap

tahap, sehingga lebih dari satu individu yang dapat dilayani pada suatu waktu.

Contoh: registrasi para mahasiswa di universitas, diagnosa, penyembuhan sampai

pembayaran (di rumah sakit).

5. MODEL KEPUTUSAN ANTRIAN

a. Model Biaya

Secara umum, sebuah model biaya pada dasarnya menyeimbangkan dua jenis

biaya yang bertentangan yaitu biaya pengadaan pelayanan dan biaya waktu

menunggu. Biaya pertama mencerminkan sudut pandang pelayan (server) dan

biaya kedua mewakili sudut pandang pelanggan (customer). Model biaya dapat

ditetapkan untuk dua situasi :

1. Berkaitan dengan penentukan laju pelayanan optimum dari sebuah fasilitas

pelayanan tunggal.

2. Berkaitan dengan penentuan jumlah optimum pelayan paralel dari suatu

fasilitas pelayanan berganda.


b. Model Tingkat Aspirasi

Model tingkat aspirasi menyadari kesulitan dalam mengestimasi parameter

biaya, model ini secara langsung memanfaatkan karakteristik yang terdapat dalam

sistem yang bersangkutan dalam memutuskan nilai-nilai “optimal” dari parameter

perancangan. Optimal dalam arti memenuhi tingkat aspirasi tertentu yang

ditentukan oleh pengambil keputusan. Tingkat aspirasi didefinisikan sebagai batas

atas dari nilai-nilai ukuran yang bertentangan yang ingin diseimbangkan oleh

pengambil keputusan.

Dalam model ini ditentukan jumlah pelayanan (c) optimum dari dua ukuran

yang bertentangan, yaitu :

1. Waktu menunggu dalam sistem (Ws)

2. Presentase waktu menganggur para pelayan (X)

3. Kedua ukuran ini mencerminkan aspirasi pelanggan dan pelayan. Jika tingkat

aspirasi (batas atas) untuk Ws dan X adalah α dan β, maka metode tingkat

aspirasi dapat diekspresikan secara matematis sebagai berikut

Ws ≤ α dan X ≤ β

Atau dapat digambarkan sebagai berikut:


X = 100(1- λ /c µ)

dengan :

λ = rata-rata banyaknya pelanggan yang datang persatuan waktu

µ = rata-rata banyaknya pelanggan yang selesai dilayani persatuan waktu

Nilai Ws(c) dapat ditentukan sesuai model antrian dari sistem pelayanannya.

Dengan menempatkan α dan β dalam grafik, maka dapat ditentukan

kisaran c yang dapat diterima dan memenuhi kedua aspirasi tersebut. Jika

kedua tingkat aspirasi tidak dapat dipenuhi secara simultan, maka salah satu

atau kedua batasan perlu dilonggarkan sebelum keputusan dibuat. Untuk

membatasi dalam pengambilan keputusan spesifik dapat dihitung parameter

biaya C2 yang dihasilkan dari pemilihan c untuk tingkat aspirasi tertentu. Hal

ini disebabkan bahwa pada umumnya lebih sulit untuk mengestimasikan biaya

menunggu dibanding mengestimasikan biaya yang berkaitan dengan

penambahan fasilitas/pelayan baru. Berdasarkan rumus pada model biaya,

maka nilai C2 berada pada kisaran nilai Ls(c)) dapat ditentukan sesuai model

antrian dari sistem pelayanannya.

6. PEMILIHAN LOKASI

Syarat lokasi yang dapat dijadikan tempat penelitian dalam penelitian Big Project

Antrian antara lain:


a. Memiliki masalah yang dapat diselesaikan dengan simulasi (tingkat kesulitan

bervariasi, namun pilihan tempat dimana suatu masalah itu tidak dapat

diselesaikan hanya dengan dilihat)

b. Lokasi memiliki model struktur Multi Channel Multi Phase

7. PENGAMBILAN DATA

Data – data yang dibutuhkan dalam simulasi antrian menggunakan software Flexsim,

antara lain:

a. Alur antrian

b. Data interval waktu kedatangan

c. Data waktu pelayanan konsumen oleh operator

d. Data waktu selesai proses (masing – masing server)

e. Data kapasitas lokasi

f. Kapasitas setiap lokasi (teller/kasir)

Data tambahan (optional) untuk menambah kredibilitas proses dalam model antara

lain:

a. Data jadwal kerja (jam kerja operasional dan non operasional) operator

b. Data biaya (gaji) untuk operator

c. Data latar belakang lokasi

d. Dokumentasi lokasi dan proses antrian (sebagai bukti bahwa anda kesana serta

untuk penjelasan dan lampiran)

TIPS: Pengambilan data dilakukan secara langsung atau observasi lapangan

langsung. Untuk memudahkan saat pengambilan data gunakan jam digital saat

pengamatan. Selain itu, deskripsikan orang yang datang (berupa ciri fisik agar

memudahkan identifikasi konsumen yang sedang diamati).

8. CONTOH STUDI KASUS

Studi kasus dilakukan di RS. Anugrah, pengamatan dilakukan pada pasien yang tidak

rawat inap. Dimana terdapat 5 server yaitu loket pendaftaran, pemeriksaan yang akan

dilakukan oleh dokter, kemudian resepsionis akan mendaftarkan pasien tersebut ke

apotek, setelah itu pasien akan mendapatkan slip pembayaran periksa dan obat,

kemudian terakhir pasien mengambil obat di apotek dan keluar dari sistem antrian.


Lokasi Kapasitas Waktu Proses

Loket pendaftaran 15 15

Pemeriksaan oleh dokter 1 lognormal2(6.42, 1.53,

0.399, 0)

Pendaftaran resepsionis 1 10

Pembayaran 1 exponential (0, 87,8)

Pengambilan obat 1 normal(1, 0.5, 1)

Simulasikan proses antrian tersebut dengan menggunakan Flexsim 6 selama delapan jam,

kemudian analisis output dari proses tersebut.

Report


Berikut merupakan langkah dalam menemukan distribusi terbaik

menggunakan Expert::fit

Setelah anda mendapatkan data dari proses yang diteliti dengan menggunakan

lembar observasi, anda dapat menggunakan software dukungan Flexsim yang

bernama expertfit, dengan cara pilih toolbar statistics > expertfit disoftware Flexsim.

(Catatan! Fungsi Experimenter dan Expertfit hanya dapat diakses pengguna dengan

menggunakan license. DELSIM Laboratory menyediakan student version license bagi

para pengguna.)

Setelah expertfit terbuka anda dapat memilih New… dan pilih fit distributions

to data… lalu OK. Dan maka proyek yang anda buat akan tampil dilayar, dan pilihlah

Analyze…


Setelah muncul window baru, pada tab data pilih enter data dan jika data telah

tersedia di file notepad anda dapat memilih read file namun kali ini akan di isi secara

manual.


Anda dapat mengkopi hasil rekap data dari excel ke dalam clipboard dan pada

data enter window, pilih insertion mode dan pilih paste at end from clipboard dan

OK, lalu akan keluar hasil ringkasan analisis data dari data yang dimasukan.

Untuk melanjutkan silahkan pilih tab model > automated fitting dan hasil

distribusi terbaikpun akan keluar dalam bentuk laporan.


Keterangan distribusi dalam laporan ini dapat anda masukan kedalam Flexsim melalui

statistical distribution, dan pilihlah distribusi yang terbaik menurut expertfit dan masukan

datanya secara manual.


LAMPIRAN

Tabel Pengumpulan Data

No

Jam

Datang

Lama

Pelayanan

Jam Mulai

Dilayani

Jam Selesai

Dilayani

Lama

Menunggu

Petugas

Ke

1 7:03:32 7 menit 7:03:32 7:10:18 0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

PANDUAN BIG PROJECT ANTRIANindustrial.uii.ac.id/.../uploads/2018/03/Panduan-Bigpro-Antrian.pdf · Model simulasi dalam teori antrian digunakan ... individu keluar dari sistem. Contoh:

Documents