BAB IPENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Performansi suatu sistem yang sudah dimiliki atau berjalan haruslah

dijaga dan ditingkatkan performansinya, selain dari itu desain baru

suatu sistem yang sudah ada diharapakan lebih optimal dibandingkan

sebelumnya. Dalam upaya tersebut, sering kali mengalami kesulitan

dalam mengukur performansi dari desain baru suatu sistem sebelum

dioperasikan atau akibat suatu perbaikan pada sistem yang sudah ada.

Uji coba suatu perbaikan atau perubahan langsung terhadap sistem

yang sudah ada pasti akan memerlukan waktu dan biaya sangat besar

di samping resiko kegagalan yang sulit diestimasi. Salah satu cara untuk

memperbaiki desain sistem yang baru adalah dengan menggunakan

simulasi.

Simulasi bertujuan untuk mendeskripsikan sistem secara nyata dan

terperinci. Software simulasi yang dapat digunakan adalah Arena. Model

arena yang biasa digunakan adalah Basic Process. Namun seringkali

penggunaan Basic Process kurang mencukupi sistem yang nyata

tersebut. Sistem nyata memiliki banyak proses dan transfer yang

bermacam-macam. Proses yang dimaksud antara lain proses match,

hold, dan signal. Proses transfer yang menggunakan conveyor maupun

transporter juga masih belum terdefinisikan. Modul yang perlu

digunakan adalah Advanced Process dan Advanced Transfer.

Pada praktikum modul 3 ini mengambil studi kasus di PT. Petrokimia

Kayaku Gresik yang memproduksi berbagai macam pupuk mulai dari

cair, butiran dan tepung. Sistem yang akan disimulasikan adalah sistem

produksi pupuk yang berbentuk butitan (Granule). Pupuk butiran

(granule) memiliki bahan baku berupa bahan baku utama (metsulfuron),

bahan aktif (diaziron) dan bahan pelengkap (carbofuron) yang akan

diproses melalui beberapa tahap yaitu proses driying, hopper scale,

mixing, rotary driying dan mixing. Setelah semua bahan tercampur

proses terahir adalah packaging dan setelah selesai langsung dibawa ke

gudang dengan forklift. Maka dari itu, pada praktikum modul 3 tentang

Arena Advanced ini memberikan dasar-dasar pembuatan simulasi

komputer yang lebih terperinci, mudah, dan cepat serta bagaimana

melakukan analisis terhadap output yang diperoleh, baik untuk sistem

manufaktur maupun sistem non-manufaktur (jasa). Penerapan pada

praktikum ini diharapkan dapat memodelkan sistem secara utuh dan

dapat menjadi referensi untuk perancangan sistem yang lebih baik.

1.2Tujuan

Tujuan dari praktikum modul 3 ini antara lain:

1. Mengenalkan praktikan tentang module-module Advanced Process

dan Advanced Transfer yang tersedia di dalam Arena

2. Mengenalkan praktikan tentang fungi dan kegunaan module-module

Advanced Process dan Advanced Transfer yang tersedia di dalam

Arena

3. Mampu memodelkan suatu sistem dengan cara menggambarkan

karakteristik elemen sistem melalui module-module Advanced

Process dan Advanced Transfer yang tersedia di dalam Arena

4. Mampu merancang ekperimen untuk memperbaiki sistem dan dapat

melakukan analisis terhadap output simulasi.

1.3Manfaat

Manfaat dari praktikum ini adalah:

1. Praktikan mengetahui module-module Advanced Process dan

Advanced Transfer yang tersedia di dalam Arena

2. Praktikan mengetahui fungi dan kegunaan module-module Advanced

Process dan Advanced Transfer yang tersedia di dalam Arena

3. Praktikan mampu memodelkan suatu sistem dengan cara

menggambarkan karakteristik elemen sistem melalui module-

module Advanced Process dan Advanced Transfer yang tersedia di

dalam Arena

4. Praktikan dapat merancang ekperimen untuk memperbaiki sistem

mampu melakukan analisis terhadap output simulasi

1.4Batasan

Berikut batasan praktikum pada modul 3.

1. Sistem yang digunakan berupa Single Line Multi Phase

2. Penerapan sistem yang disimulasikan adalah sistem manufaktur

serta sistem material handling

3. Data yang diambil dari hasil pengamatan waktu produksi

4. Data disimulasikan dalam waktu 8 jam dan replikasi 10 kali

1.5Asumsi

Asumsi-asumsi dari praktikum ini adalah:

1. Tidak ada komponen yang keluar dari antriannya.

2. Tidak ada kerusakan mesin.

3. Data bersifat konstan.

BAB IITINJAUAN PUSTAKA

2.1 Arena Advanced

Software Arena memiliki module-module yang digunakan untuk

memodelkan suatu sistem. Sistem simulasi yang akan diterapkan dalam

praktikum ini menggunakan module-module Advanced Process dan

Advanced Transfer.

2.1.1 Module Advanced Process

Modul-modul pada Advanced Process, antara lain:

1. Hold

Modul ini akan memegang entitas dalam sebuah antrian untuk

menunggu sinyal (wait for signal), menunggu untuk kondisi tertentu

benar kemudian dilakukan pemindaian (scan for condition), atau

terpegang selama waktu yang tidak terbatas dan kemudian akan hilang

dengan Remove Module (infinite hold).

Jika entitas memegang sinyal dan sinyal Module dipakai ditempat

lain di model, maka entitas akan berpindah ke modul selanjutnya. Jika

entitas dipegang untuk kondisi yang akan menjadi benar, maka entitas

akan tetap pada modul (di internal antrian) sampai kondisi menjadi

benar untuk dilepaskan. Saat entitas dipegang dalam waktu tak

terbatas, Remove Module digunakan di tempat lain pada model untuk

memperbolehkan entitas melanjutkan proses selanutnya.

Gambar 2.1 Module Hold

Typical uses modul hold untuk tipe wait for signal biasanya

digunakan pada saat menunggu lampu traffic light menjadi hijau. Untuk

tipe scan for condition digunakan pada saat akan menyatukan tutup

botol dengan botol yang sudah diisi penuh (kondisi benar). Sedangkan

untuk tipe infinite hold biasanya digunakan pada saat pelayanan pasien

IGD (entitas) yang menggunakan penilaian berdasarkan pada kriteria

masing-masing entitas sebelum dilepaskan (remove).

Prompt pada Modul Hold yaitu:

a. Type, digunakan untuk mendefinisikan tipe hold. Pilihan tipe hold

yaitu wait for signal, scan for condition, atau infinite hold.

b. Wait for value, digunakan untuk menentukan jumlah entitas yang

akan ditahan dalam modul hold dengan sinyal yang telah

ditentukan.

c. Limit, digunakan untuk membatasi berapa banyak entitas

maksimal yang berada pada modul hold.

d. Queue type, digunakan untuk mendefinisikan tipe antrian. Pilihan

tipe antrian yaitu didefinisikan sebagai berikut.

(a) Queue, diikuti oleh prompt Queue name

(b) Set, diikuti oleh prompt Set name dan Set index

(c) Internal, mendefinisikan bahwa entitas yang ditahan adalah

entitas yang berada dalam internal modul hold

(d) Attribute, diikuti oleh prompt Attribute

(e) Expression, diikuti oleh prompt expression description

2. Signal

Signal module mengirimkan sebuah signal atau tanda untuk setiap

hold module dalam model untuk menunggu sinyal tertentu dan

melepaskan entitas sebanyak tertentu. Saat entitas datang ke modul

signal, signal dievaluasi dan kode signal dikirimkan. Pada saat itu,

entitas di Hold Module yang menunggu untuk signal yang sama akan

hilang dari antrian. Entitas mengirimkan sinyal untuk melanjutkan

proses sampai bertemu dengan delay, masuk ke antrian atau pergi.

Gambar 2.2 Module Signal

Typical uses modul signal yaitu pada saat menganalisa pola lalu

lintas di persimpangan (sinyal saat lampu berwarna hijau), atau ketika

memberikan tanda operator untuk menyelesaikan pesanan yang

menunggu komponen lain.

Prompt pada Modul Signal yaitu:

a. Signal value, mendefinisikan berapa banyak sinyal yang akan

digunakan untuk mengevaluasi.

b. Limit, digunakan untuk membatasi berapa banyak entitas

maksimal yang berada pada modul signal.

3. Match

Match module membawa beberapa entitas sekaligus untuk

menunggu di antrian yang berbeda. Kesesuaian yang cocok saat ada

minimal satu entitas di setiap antrian yang diinginkan. Tambahan

sebuah atribut akan terspesifikasi seperti entitas yang menunggu

antrian harus memiliki nilai atribut yang sama sebelum pencocokan

diresmikan. Saat entitas datang pada match module, modul tersebut

ditempati oleh satu sampai lima kumpulan antrian, berdasarkan titik

masuk yang menghubungkanya. Entitas akan tetap pada antrianya

sampai terjadi kecocokan. Di saat ada satu kecocokan, satu entitas

pada setiap antrian akan lepas dan bertemu. Entitas yang bertemu akan

tersinkronisasi untuk meninggalkan modul.

Gambar 2.3 Module Match

Typical uses modul match yaitu ketika melakukan Perakitan part,

mempertemukan produk yang bervariasi untuk pesanan pelanggan,

atau pada saat sinkronisasi pelanggan yang keluar dengan pesanan

terisi.

Prompt pada Modul Match yaitu:

a. Type, mendefinisikan tipe match yang akan digunakan. Pilihan

type yaitu Any entities atau Based on attribute.

b. Number to match, mendefinisikan berapa variasi yang akan

digabungkan, minimal terdapat 2 entitas (part) yang akan

disatukan.

2.1.2Advanced Transfer Module

Modul-modul pada Advanced Transfer, antara lain:

1. Station

Modul Stasiun mendefinisikan sebuah stasiun (atau satu set stasiun)

sesuai dengan lokasi fisik di mana pemrosesan terjadi. Jika modul

Stasiun mendefinisikan satu set stasiun, itu efektif mendefinisikan lokasi

pemrosesan ganda.

Stasiun (atau setiap stasiun dalam set didefinisikan) memiliki area

kegiatanyang cocok yang digunakan untuk melaporkan setiap waktu

dan biaya yang masih harus dibayar oleh entitas di stasiun ini. Jika area

Kegiatan induk didefinisikan, maka juga mencatat setiap kali dan biaya

oleh entitas di stasiun ini.

Gambar 2.4 Module Station

Typical uses modul station adalah ketika mendefinisikan daerah

bubut atau pada saat mendefinisikan satu set gerbang tol.

Prompt pada Modul Station adalah Station type, digunakan untuk

mendefinisikan tipe station. Pilihan tipe station yaitu:

(a) Station, diikuti oleh prompt Station name

(b) Set, diikuti oleh prompt Set name, Save attribute, dan Station set

members

2. Route

Modul Route mentransfer entitas ke stasiun tertentu atau stasiun

berikutnya dalam urutan yang ditetapkan untuk entitas. Sebuah waktu

tunda untuk mentransfer ke stasiun berikutnya mungkin didefinisikan.

Ketika entitas memasuki modul Route, Stasiun atribut (Entity.Station)

diatur ke stasiun tujuan. Entitas tersebut kemudian dikirim ke stasiun

tujuan, menggunakan waktu rute yang ditentukan.

Jika tujuan stasiun dimasukkan dengan urutan, pada stasiun

berikutnya ditentukan oleh urutan entitas dan langkah dalam set

(didefinisikan oleh tujuan khusus Badan atribut.

Gambar 2.5 Module Route

Typical uses modul route adalah ketika mengirim panggilan saldo

rekening ke rekening agen atau ketika mengirim pelanggan restoran

untuk meja tertentu.

Prompt pada Modul Route yaitu:

a. Route time, digunakan untuk mendefinisikan berapa lama proses

transfer dari stasiun tertentu ke stasiun berikutnya.

b. Units, digunakan untuk mendefinisikan berapa banyak entitas

yang akan ditransfer.

c. Destination type, digunakan untuk mendefinisikan cara transfer.

Destination type terdiri dari:

(a) Station, diikuti oleh prompt Station name

(b) Sequential adalah ......

(c) Attribute, diikuti oleh prompt Attribute name

(d) Expressions, diikuti oleh prompt Expression description

3. Access

Modul Access mengalokasikan satu atau lebih sel dari conveyor ke

sebuah entitas untuk gerakan dari satu stasiun ke yang lain. Setelah

entitas memiliki kontrol dari sel-sel pada conveyor, maka dapat

disampaikan ke stasiun berikutnya. Ketika entitas tiba di modul Access,

maka akan menunggu sampai jumlah yang tepat dari sel yang

bersebelahan pada conveyor yang kosong dan sesuai dengan lokasi

stasiun entitas.

Gambar 2.6 Module Access

Typical uses modul acces adalah ketika Part mengakses conveyor

untuk dikirim ke bilik cat atau Plat mengakses conveyor yang akan

ditransfer ke stasiun pemotongan.

Prompt pada Modul Acces yaitu:

a. Conveyor name, digunakan untuk mendefinisikan nama conveyor.

Name berbeda dengan conveyor name, name hanya berfungsi

sebagai label.

b. Queue type, digunakan untuk mendefinisikan tipe antrian. Pilihan

tipe antrian yaitu didefinisikan sebagai berikut.

(a) Queue, diikuti oleh prompt Queue name

(b) Set, diikuti oleh prompt Set name dan Set index

(c) Internal

(d) Attribute, diikuti oleh prompt Attribute name

(e) Expression, diikuti oleh prompt expression description

4. Convey

Convey module memindahkan entitas pada conveyor dari lokasi

stasiun satu ke stasiun tujuan tertentu. Keterlambatan waktu untuk

menyampaikan entitas dari satu stasiun ke depan didasarkan pada

kecepatan konveyor (ditentukan dalam modul Conveyor) dan jarak

antara stasiun (ditentukan dalam modul Segmen).

Ketika entitas memasuki convey module, Stasiun atribut

(Entity.Station), diatur dengan stasiun tujuan. Entitas tersebut kemudian

disampaikan ke stasiun tujuan.

Gambar 2.7 Module Convey

Typical uses modul convey adalah ketika memindahkan tas dari

lokasi ke area pengambilan bagasi.

Prompt pada Modul Convey yaitu:

a. Conveyor name, digunakan untuk mendefinisikan nama conveyor.

b. Destination type, digunakan untuk mendefinisikan cara transfer.

c. Station name, digunakan untuk mendefinisikan nama station.

5. Exit

Exit module melepaskan sel entitas pada conveyor yang ditentukan.

Jika entitas lain sedang menunggu dalam antrian untuk conveyor di

stasiun yang sama ketika sel dilepaskan, maka ia akan mengakses

conveyor.

Gambar 2.8 Module Exit

Typical uses modul exit adalah pada saat kaleng keluar dari

conveyor untuk pengemasan, bagian Bad dikeluarkan dari conveyor dan

dibuang, atau ketika penumpang mengambil barang-barang dari

conveyor tempat pengambilan bagasi.

Prompt pada Modul Exit yaitu Conveyor name, digunakan untuk

mendefinisikan nama conveyor.

6. Request

Request module memberikan unit transporter ke entitas dan

menggerakan unit ke lokasi stasiun entitas. Sebuah unit transporter

spesifik dapat ditentukan atau seleksi dapat terjadi berdasarkan aturan.

Ketika entitas tiba di modul Request, modul request dialokasikan

transporter ketika salah satu tersedia. Entitas tetap pada modul request

sampai unit transporter telah mencapai stasiun entitas. Entitas

kemudian bergerak keluar dari modul Request.

Gambar 2.9 Module Request

Typical uses modul request adalah ketika bagian yang telah

diamplas meminta sebuah gerobak untuk membawa ke toko cat atau

kondisi dimana pelanggan di restoran siap untuk memesan dan dengan

demikian meminta pelayan.

Prompt pada Modul Request yaitu:

a. Transporter name, digunakan untuk mendefinisikan nama

transporter.

b. Selection rule, digunakan untuk mendefinisikan cara dan urutan

transporter yang bekerja.

(a) Cyclical, diikuti oleh prompt Save attribute

(b) Random, diikuti oleh prompt Save attribute

(c) Preferred order, diikuti oleh prompt Save attribute

(d) Spesific member, diikuti oleh prompt Unit number

(e) Largest distance, diikuti oleh prompt Save attribute

(f) Smallest distance, diikuti oleh prompt Save attribute

c. Priority. Pilihan prioritas adalah High(1), Medium(2), Low(3).

d. Velocity, digunakan untuk memberikan nilai kecepatan

transporter.

e. Units, digunakan untuk mendefinisikan berapa banyak unit yang

akan dipindahkan oleh transporter.

f. Queue type, digunakan untuk mendefinisikan tipe antrian yaitu

cara dan urutan entitas yang akan dipindahkan.

7. Transport

Transport module mentransfer entitas pengendali ke stasiun tujuan.

Setelah penundaan waktu yang dibutuhkan untuk transportasi, entitas

muncul kembali dalam model pada modul stasiun. Free-path

transporter selalu pindah ke tujuan stasiun yang sama dengan entitas.

Transporter Dipandu mungkin akan dipindahkan ke lokasi jaringan yang

berbeda dari tujuan stasiun entitas menggunakan Tipe Tran Tujuan

Dipandu.

Gambar 2.10 Module Transport

Typical uses modul transport adalah ketika sebuah forklift

mengangkut palet bagian ke stasiun pengolahan berikutnya atau pada

saat sebuah gerobak surat mengangkut paket dari ruang surat ke

stasiun order-processing.

Prompt pada Modul Transport yaitu:

a. Transporter name, digunakan untuk mendefinisikan nama

transporter.

b. Destination type, digunakan untuk mendefinisikan cara transfer.

c. Station name, digunakan untuk mendefinisikan nama station.

d. Velocity, digunakan untuk memberikan nilai kecepatan

transporter.

e. Units, digunakan untuk mendefinisikan berapa banyak unit yang

akan dipindahkan oleh transporter.

8. Free

Free Module melepaskan Unit transporter yang paling baru

dialokasikan entitas. Jika entitas lain sedang menunggu dalam antrian

untuk meminta atau mengalokasikan transporter, transporter akan

diberikan kepada entitas. Jika tidak ada entitas menunggu pada saat

unit transporter dibebaskan, transporter akan menunggu menganggur

di lokasi stasiun entitas yang membebaskan itu, kecuali dinyatakan

khusus dalam modul Transporter.

Gambar 2.11 Module FreeTypical uses modul free adalah ketika part menunggu truk

pengiriman membebaskan forklift yang membawanya atau sebuah

keranjang transfer bandara melengkapi perjalanannya

9. Conveyor

Modul Conveyor memungkinkan definisi baik conveyor pengumpulan

atau non-pengumpulan untuk gerakan entitas antara stasiun. Bila

menggunakan conveyor untuk mentransfer antara modul, conveyor

harus didefinisikan dengan menggunakan modul ini.

Gambar 2.12 Module Conveyor

Typical uses modul conveyor adalah penggunaan belt penanganan

bagasi dan bottling conveyor.

Prompt pada Modul Conveyor yaitu:

a. Name, melaporkan seluruh nama conveyor.

b. Segment name, melaporka seluruh nama segment yang bekerja

pada setiap conveyor.

c. Type, melaporkan seluruh tipe transfer pada setiap conveyor.

d. Velocity, melaporkan kecepatan transfer pada setiap conveyor.

e. Units, melaporkan berapa banyak units conveyor yang bekerja

dengan deklarasi yang sama pada setiap proses transfer

conveyor.

f. Cell size

g. Max cells occupied

h. Initial status

i. Report statistics, melaporkan statistics data berapa banyak

entitas yang ditransfer oleh setiap conveyor.

10. Segment

Modul Segment mendefinisikan jarak antara dua stasiun di set

segmen konveyor. Stasiun awal, stasiun akhir, dan segmen yang

digunakan untuk membuat set segmen yang tepat, yang mendefinisikan

jalur conveyor. Biasanya, lebih dari satu modul segmen digunakan

untuk mendefinisikan set segmen.

Gambar 2.13 Module Segment

Typical uses modul segment adalah distillery operasi yang memiliki

jalur dari pembotolan untuk pelabelan ke daerah pengepakan dan

bagasi penanganan daerah yang memiliki jalan dari check-in ke daerah

handling ke warehouse

Prompt pada Modul Segment yaitu:

a. Name, melaporkan seluruh nama segment yang akan dilalui oleh

jalur entitas ketika diproses.

b. Beginning station, melaporkan nama stasiun asal entitas yang

ditransfer pada setiap proses transfer.

c. Next stations, melaporkan nama stasiun tujuan entitas yang

ditransfer pada setiap proses transfer. Stasiun tujuan bisa

berjumlah lebih dari satu.

11. Transporter

Modul Transporter memungkinkan definisi perangkat transporter

free path atau dipandu untuk gerakan entitas dari satu lokasi ke lokasi

lain. Free-path transporter bergerak bebas antara stasiun dan tidak

dipengaruhi oleh lalu lintas transporter lainnya. Modul distance

menentukan jarak antar stasiun. Transporter Dipandu, di sisi lain,

dibatasi untuk berjalan di jalur tetap seperti trek atau rel. Gerakan

dapat dipengaruhi oleh kemacetan lalu lintas dari kendaraan lain.

Setiap entri spreadsheet menciptakan satu set transporter tunggal.

Bila menggunakan transporter untuk mentransfer antara modul atau

sebagai server di Cuti atau Masukkan modul, transporter harus

didefinisikan dengan menggunakan modul Transporter.

Gambar 2.14 Module Transporter

Typical uses modul transporter adalah penggunaan forklift yang

memindahkan entitas antara stasiun pengolahan dan penggunaan kursi

roda yang menggerakkan pasien antara daerah diagnostik.

Prompt pada Modul Transporter yaitu:

a. Name, melaporkan seluruh nama transporter.

b. Capacity, melaporkan berapa banyak kapasitas transfer pada

setiap transporter.

c. Distance set, melaporkan seluruh wilayah kerja oleh setiap

transporter, berapa jarak keseluruhan jalur yang akan ditempuh

oleh setiap transporter.

d. Velocity, melaporkan kecepatan transfer pada setiap transporter.

e. Units, melaporkan berapa banyak units transporter yang bekerja

dengan deklarasi yang sama pada setiap proses transfer yang

menggunakan transporter.

f. Initial positions.

g. Report statistics, melaporkan statistics data berapa banyak

entitas yang ditransfer oleh setiap transporter.

12. Distance

Modul distance digunakan untuk menentukan jarak perjalanan

antara semua stasiun yang dapat dilalui freepath transporter. Ini terdiri

dari nama jarak dan daftar pasangan stasiun dan jarak masing-masing.

Gambar 2.15 Module Distance

Typical uses modul distance adalah ketika mendefinisikan jarak

forklift travel antara stasiun pengolahan atau pada saat mendefinisikan

jarak perjalanan rumah sakit antara daerah usungan berbagai

diagnostik.

Prompt pada Modul Distance yaitu:

a. Name, melaporkan seluruh nama yang mendefinisikan jarak.

b. Stations, melaporkan setiap stasiun yang didefinisikan jarak.

2.2 Process Analyzer

Process Analyzer adalah bagian dari software Arena yang digunakan

untuk melaksanakan perbaikan terhadap sistem dengan

mengintegrasikan model-model baru berdasarkan dengan ukuran

performansi yang digunakan.

2.2.1 Project Items pada Process Analyzer

Project items pada process analyzer adalah:

1. Skenario: Sebuah koleksi kontrol dan tanggapan yang diterapkan

pada model simulasi yang diberikan. Skenario yang digunakan

merupakan hasil simulasi yang berbentuk SIMAN report. (.p)

2. Control: Input yang dianggap mempengaruhi operasi dari model

dengan cara yang dapat dipantau / dilihat dalam output dari model.

Contoh: resources mesin rotary dryer

3. Response: Output yang mewakili ukuran bagaimana model

dilakukan selama menjalankan. Contoh : resources berupa hasil

mixing WIP

4. Chart : diagram yang digunakan untuk menampilkan output hasil

simulasi. Chart yang ditampilkan dapat berupa Hi-LO dan dapat

mengidentifikasikan skenario terbaik.

2.2.2 Langkah Penggunaan Process Analyzer

Langkah-langkah penggunaan Process Analyzer pada Arena adalah

sebagai berikut:

1. Ada dua cara memulai Process Analyzer. Pilih Start - Programs -

Rockwell Software - Arena - Program Analyzer. Atau buka Arena, pilih

Tools - Process Analyzer

2. Setelah Process analyzer dibuka, pilih File – New

3. Double click untuk menambahkan skenario. Skenario merupakan

alternatif yang digunakan untuk mengetahui perbaikan sistem

4. Pilih Browse dan cari file yang akan dianalisis dalam bentuk file (*.p).

Pilih OK

Gambar 2.16 Tampilan Dialog Process Analyzer

5. Selanjutnya, spesifikasi untuk Controls, Response, dan Scenarios

a. Controls

1) Pilih Insert – Control

2) Lalu perluas daftar kontrol Resource dan pilih Resource yang

akan dikontrol jumlahnya demi perbaikan. Klik OK

3) Maka kontrol tersebut akan muncul pada default

4) Untuk lebih informatif dan spesifik, tambahkan jumlah

replikasinya dengan memilih Num Reps – OK. Maka akan

muncul di default dan isi replikasi yang dibutuhkan.

Gambar 2.17 Tampilan Control dalam Process Analyzer

b. Response

1) Pilih Insert – Response

2) Lalu perluas daftar spesifikasi Response dan pilih Response

yang akan dikontrol jumlahnya demi perbaikan. Klik OK

3) Maka kontrol tersebut akan muncul pada default

4) Kotak Response kosong karena belum dilakukannya replikasi

Gambar 2.18 Tampilan Response dalam Process Analyzer

c. Scenarios

1) Duplikat skenario yang ada dengan cara klik Scenario 1 lalu

klik kanan Duplicate Scenario

2) Ulangi hingga 10 skenario

3) Ganti nama, level kontrol, dan nomor replikasi sesuai dengan

keinginan untuk mengetahui yang paling efektif

Gambar 2.19 Duplicate Scenario dalam Process Analyzer

6. Jalankan skenario. Klik Run – Go. Pilih OK setelah muncul kotak

dialog.

7. Maka akan terlihat respon dari masing-masing skenario

8. Tampilkan chart dengan cara :

1) blok kolom skenario yang akan ditampilkan chart

2) plih menu insertchart

3) pilih jenis chart yang ingin ditampilkan

Gambar 2.20 Memilih Chart dalam Process Analyzer

4) klik next

5) pilih response yang akan dimasukkan chart

Gambar 2.21 Memilih Response untuk menampilkan Chart

6) klik next

7) aktifkan identify best scenario dan pilih kategori yang diinginkan

Gambar 2.21 Memilih Identify Best Scenario

8) klik finish

BAB III

METODOLOGI PRAKTIKUM

3.1Diagram Alir Praktikum

Diagram alir praktikum Arena Advanced dapat dilihat pada Gambar 3.1.

Gambar 3.1 flowchart praktikum modul 33.2Alat dan Bahan

Bahan dan perlengkapan praktikum yang diperlukan antara lain:

1. Personal computer

2. Software Arena 5

3. Data pengamatan dan data sekunder dari PT.

3.3Prosedur Pelaksanaan Praktikum

Langkah-langkah yang perlu dilakukan dalam praktikum ini adalah :

1. Menyiapkan alat dan bahan praktikum

2. Studi Pustaka

Studi pustaka merupakan pembelajaran dengan menggunakan

referensi yang ada.

3. Melakukan pengamatan dan pengambilan data waktu produksi di PT.

Petrokimia Kayaku Gresik.

4. Membuat pemodelan Sistem. keterangan

5. Membuat Activity Cycle Diagram

Activity Cycle Diagram dipergunakan untuk menganalisa informasi

penting mengenai struktur dan perilaku dinamis dari sistem yang

dimodelkan.

6. Mensimulasikan sistem di Arena

Simulasi ini menggambarkan cara kerja sistem yang dijalankan

dengan software ARENA. Disini dapat dilihat secara langsung

hasilnya, serta dapat diatur kecepatan proses sehingga dapat

menghemat waktu dalam simulasi ini.

7. Verifikasi model

Verifikasi dilakukan dengan membandingkan antara input yang

diberikan model dan animasi running simulasi

8. Validasi model

Validasi dilakukan dengan membandingkan output hasil simulasi

dengan kondisi aktual, dengan menggunakan uji Mean Withney,

untuk mengetahui bahwa data dari model dan aktual berasal dari

distribusi yang sama, maka model dikatakan valid.

9. Analisa dan Pembahasan

Analisa dan pembahasan dari sebelum simulasi dan hasil setelah

disimulasikan berupa input dan output data yang diperoleh.

10. Merancang eksperimen dengan process analyzer

Eksperimen sistem adalah beberapa alternatif yang diuji coba untuk

dijalankan dalam sistem untuk kemudian dipilih satu alternatif

terbaik yang menghasilkan sistem paling optimal.

11. Analisa dan Pembahasan Hasil Eksperimen

Analisa dan pembahasan dari sebelum simulasi dan hasil setelah

disimulasikan berupa input dan output data yang diperoleh.

12. Kesimpulan dan Saran

Kesimpulan dan saran memberikan rangkuman dari awal proses

hingga akhir dan melengkapi apa yang kurang pada proses tersebut.

13. Selesai

Di akhir praktikum didapatkan hasil atau output dari data yang

diolah, serta kesimpulan yang di dapat pada praktikum ini.

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1Gambaran Sistem

Pada praktikum modul 3 kali ini akan mensimulasikan sistem

produksi pupuk yang diproduksi PT Petrokimia Kayaku Gresik, pupuk

yang disimulasikan berbentuk butitran (Granule). Sistem dimulai dari

kedatangan bahan baku pembawa (metsulfuron) yang kemudian

dikeringkan melalui proses drying dalam waktu 2,5 menit dan diproses

lagi dengan hopper scale dalam waktu 2,5 menit. Bahan baku pembawa

yang telah dikeringkan dan di hopper tersebut selanjutnya akan

dicampur menjadi satu dengan bahan aktif (diaziron), bahan pelengkap

(carbofuron) dan bahan pewarna melalui proses mixing dalam waktu 2,5

menit. Percampuran semua bahan tadi kemudian diinspeksi untuk

selanjutnya dikeringkan pada station rotary dryer dalam waktu 2,5

menit dan di bungkus dengan polybag dengan waktu 0,25 menit per

pak. Tahap terahir adalah pengepakan dalam kardus, Setelah dipak

dalam kardus, semua produk dibawa ke gudang dengan forklift. Semua

perpindahan bahan dari satu proses ke proses lain dan dari station satu

ke station yang lain dipindahkan dengan conveyor dan forklift. Conveyor

yang digunakan sebanyak 4 buah dengan jarak setiap conveyor

sepanjang 10 meter dan masing-masing kecepatan conveyor sebesar 5

m/menit. Jarak forklift ke gudang sebesar 10 meter dengan kecepatan

forklift 1,4 m/menit.Jarak antar conveyor dan kecepatan conveyor, dan

jarak forklift ke gudang dan kecepatan forklift.

4.2Penentuan Parameter Waktu

Data number out nyata dan hasil simulasi dari replikasi 1 sampai 10

bersifat constant karena jumlahnya tetap dan tidak mengalami

perubahan. Jumlah number out nyata dan hasil simulasi dapat dilihat

pada tabel 4.1 di bawah ini.

Tabel 4.1 Jumlah Number Out Sistem Nyata Dan SimulasiNo Data Waktu Distribusi1 Waktu antar kedatangan bahan baku Constant 25 Menit

pembawa2 Waktu antar kedatangan bahan aktif Constant 25 Menit3 Waktu antar kedatangan bahan pelengkap Constant 25 Menit4 Waktu antar kedatangan bahan pewarna Constant 25 Menit5 Waktu antar kedatangan bahan polybag Constant 47,75 Menit6 Waktu process driying Constant 2,5 Menit7 Waktu process hopper Constant 2,5 Menit8 Waktu process mixing Constant 2,5 Menit9 Waktu process rotary driying Constant 2,5 Menit

10 Waktu process packaging Constant 0,25 Menit

4.3Activity Cycle Diagram

Gambar 4.1 Activity Cycle Diagram Sistem Produksi Pupuk Granul

4.4Langkah Pembuatan Model

Berikut langkah pembuatan model:

1. Buka program Arena

2. Pembuatan model dilakukan menggunakan advance proses

Langkah-langkah pembuatan model adalah sebagai berikut:

a. Drag create menuju layout sebanyak 6 kali

Klik create 1 kemudian definisikan:

Gambar 4.2 Pendefinisian Module Create

1)Name: kedatangan bahan baku pembawa

2)Entity type: bahan baku pembawa

3)Time between arrivals

a) Type: constant

b)Value : 25

c) Units: Minutes

4)Entities per arrivals: 1

5)Max arrivals: Infinite

6)First creation: 0.0

7)Klik OK

Langkah tersebut diulangi 6 kali untuk mendefinisikan module create

yang lain. Definisi semua module create dapat dilihat pada tabel

berikut:

Gambar 4.3 Tabel Pendefinisian Module Create

b. Drag station menuju layout sebanyak 4 kali

Klik station 1 kemudian definisikan :

1) Name : station datang

2) Station type : station

3) Station name : datang

Gambar 4.4 Pendefinisian Module Station

Definisi module station yang lain dapat dilihat pada tabel

berikut :

Gambar 4.5 Tabel Pendefinisian Module Station

c. Drag module access menuju layout kemudian definisikan :

1. Name : access 1

2. Conveyor name : conveyor 1

3. # of cells : 1

4. Queue type : queue

5. Queue name : access 1 queue

6. Klik OK

Gambar 4.6 Pendefinisian Module Access

Ulangi langkah di atas sebanyak 4 kali untuk mendefinisikan module

access yang lain. Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut :

Gambar 4.7 Tabel Pendefinisian Module Access

d. Drag module convey menuju layout kemudian definisikan :

1. Name : convey 1

2. Conveyor name : conveyor 1

3. Destination type : station

4. Station name : driying

5. Klik OK

Gambar 4.8 Pendefinisian Module Convey

Ulangi langkah di atas sebanyak 4 kali untuk mendefinisikan module

access yang lain. Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut :

Gambar 4.9 Tabel Pendefinisian Module Convey

e. Drag module exit menuju layout kemudian definisikan :

Name : Exit 1

Conveyor name : Conveyor 1

# of cell : -

Gambar 4.10 Pendefinisian Module Exit

Ulangi langkah di atas sebanyak 4 kali untuk mendefinisikan module

exit yang lain. Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut :

Gambar 4.11 Tabel Pendefinisian Module Exit

f. Drag module process menuju layout kemudian definisikan :

1)Name : Process Driying

2)Type : Standard

3)Action : Seize Delay Release

4)Priority : medium (2)

5)Klik Add

Type : resource

Resource name : mesin drying

Quantity : 1

Klik OK

6) Delay type : constant

7) Units : minute

8) Allocation : valuae added

9) Value : 2,5

10) Aktifkan Report Statistic

Gambar 4.11 Pendefinisian Module Proccess

Ulangi langkah di atas sebanyak 4 kali untuk mendefinisikan module

process yang lain. Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut :

Gambar 4.12 Tabel Pendefinisian Module Proccess

g. Drag module assign menuju layout kemudian definisikan :

1) Name : assign 1

2) Klik add :

Type : entity picture

Entity picture : picture truck

Klik OK

3) Klik add

Type : Variable

Variable Name : h

New value : h+1

4) Klik add

Type : atribute

Variable Name : matching

New value : h

Gambar 4.13 Pendefinisian Module Assign

Ulangi langkah di atas sebanyak 4 kali untuk mendefinisikan module

assign yang lain. Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut :

Gambar 4.14 Tabel Pendefinisian Module Assign

h. Drag module match menuju layout kemudian definisikan :

1) Name : Match 1

2) Number to match : 4

3) Type : based an attribute

4) Attribute name : matching

Gambar 4.15 Pendefinisian Module Match

Ulangi langkah di atas sebanyak 4 kali untuk mendefinisikan module

match yang lain. Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut :

Gambar 4.16 Tabel Pendefinisian Module Match

i. Drag module batch menuju layout kemudian definisikan :

1) Name : Batch 1

2) Type : Permanent

3) Batch Size : 4

4) Save Criterion : First

5) Rule : any antity

6) Klik OK

Ulangi langkah di atas sebanyak 4 kali untuk mendefinisikan module

batch yang lain. Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut :

j. Drag module Hold menuju layout kemudian definisikan :

1) Name : Hold 2

2) Type : wait for signal

3) Wait For Value : 1

4) Limit : -

5) Queue type : Queue

6) Queue Name : Hold 2.Queue

7) Klik Ok

k. Drag module Request menuju layout kemudian definisikan :

1) Name : Request 12) Transporter Name : Forklift

3) Selection Rule : Cyclical

4) Save Attribute : -

5) Priority : High(1)

6) Velocity : 1.4

7) Units : Per Second

8) Queue Type : Queue

9) Queue Name : Request 1.Queue

10) Klik OK

l. Drag module Transport menuju layout kemudian definisikan :

1)Name : Transport 1

2)Transport Name : forklift

3)Unit Number : -

4)Destination type : Station

5)Station Name : warehouse

6)Velocity : 1.4

7)Units : Per Second

8)Klik OK

m. Drag module Free menuju layout kemudian definisikan :

1) Name : Free 1

2) Transport Name : foklift

3) Unit number : -

4) Klok OK

n. Drag module Signal menuju layout kemudian definisikan :

1) Name : Signal 2

2) Signal Value : 1

3) Limit : -

4) Klik OK

o. Drag module Dispose menuju layout kemudian definisikan :

1) Name : gudang

2) Aktifkan Record Entity Statistic

3) Klok OK

4.5Verifikasi Model

Verifikasi model pada Arena 5.0

Langkah-langkah verifikasi model dapat menggunakan F4 atau

menggunakan langkah sebagai berikut:

a. Klik Run

b. Check Model

Maka akan keluar tampilan verifikasi model tanpa error

Gambar 4. Verifikasi Model

Dari hasil diatas ditunjukkan “No errors or warnings in model”. Hal

itu membuktikan bahwa model simulasi telah terverfikasi.

4.6Validasi Model

Validasi model dilakukan dengan membandingkan jumlah input dan

output pada data simulasi dengan data sistem nyata. Data yang

diperoleh dapat ditunjukkan pada tabel 4.. Dijelaskan dulu data sistem

nyata didapat dari mana?? Ada berapa data? Datanya dari mana bulan

apa sampai apa??

Tabel 4.1 Data Validasi Input dan OutputData Simulasi

(box)Data Sistem Nyata (box)

15 1515 15

15 1515 1515 1515 15

Tabel 4. Data Validasi SPSS Input dan Output

Ranks

kelompok N Mean Rank Sum of Ranksnilai nyata 10 9,50 95,00

simulasi 10 11,50 115,00Total 20

Langkah-langkah validasi dengan pengujian Mann Whitney:

1. Formulasi hipotesis

H0: Tidak ada perbedaan antara data simulasi dengan data nyata

H1: Ada perbedaan antara data simulasi dengan data nyata

2. Menentukan taraf nyata dan nilai kritis.

a. Menentukan nilai = 5% = 0.05

b. U0,05(6)(6) = 5

3. Menentukan daerah keputusan

a. H0 diterima apabila Uhitung > 5

b. H0 ditolak apabila Uhitung < 5

4. Perhitungan data keputusan

Tabel 4.2 Perhitungan Manual Mann Whitney

Data Simulasi

(box)Rank

Data Sistem Nyata (box)

Rank

15 3.5 15 3.515 3.5 15 3.515 3.5 15 3.515 3.5 15 3.515 3.5 15 3.515 3.5 15 3.5

n1 = 6R1 = 21

n2 = 6 R2 = 21

U ₁=n₁ . n₂+n₁(n₁+1)

2−R₁ U ₂=n₁ . n₂+

n₂(n₂+1)2

−R₂

¿6 .6+6(6+1)2

−21=30 ¿6 .6+6(6+1)2

−21=30

Jadi, U = 60

Pemeriksaan U: U terkecil= n1 . n2 – U terbesar

= 6 . 6 – 30 = 6

5. Pengujian dengan SPSS

Dari pengujian Mann Whitney yang dilakukan dengan SPSS

dihasilkan output seperti pada tabel di bawah ini:

Test Statisticsb

nilaiMann-Whitney U 40,000Wilcoxon W 95,000Z -,934Asymp. Sig. (2-tailed) ,350Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,481a

a. Not corrected for ties.b. Grouping Variable: kelompok

6. Kesimpulan

Dengan pengujian Mann Whitney secara manual di dapat U = 6 yang

dimana, jika U = 6 > U0,05(6)(6) = 5 maka H0 diterima sedangkan

secara SPPS di dapat asymp. Sig (2-tailed)nya 0,350, jika asymp. Sig

(2-tailed)nya > 0,025, maka H0 diterima. Jadi, dapat disimpulkan

bahwa tidak ada perbedaan antara data simulasi dan data nyata.

Maka dari itu dapat disimpulkan bahwa model valid

4.7Analisis Hasil Simulasi

Setelah model dijalankan maka akan keluar hasil dari simulasi

produksi yang dilakukan selama 8 jam sebanyak 5 kali replikasi. Hasil

tersebut adalah sebagai berikut.

1. Produk yang keluar dari system

Gambar 4. Number Out

Berdasarkan output diatas dapat dilihat bahwa jumlah entity yang

keluar sistem rata 10 untuk setiap replikasi.

2. VA Time (Value Added)

Gambar 4. Output VA Time

VA (Value –Added) Time adalah waktu yang digunakan oleh

entitas untuk menambahkan nilai guna dari entitas tersebut.

Berdasarkan output diatas dapat diketahui VA (Value–Added) time

untuk Karung granul 0,4167.

3. WaitTime

Gambar 4. Output Wait Time

Berdasarkan output diatas dapat dilihat Wait Time untuk Karung

granul 751,95. Nilai Wait Time masih sangat tergolong tinggi, hal

tersebut dapat dikarenakan banyak antrian pada setiap server. Hal

tersebut dapat diatasi dengan menambah jumlah server dan

resources yang ada agar nilai Wait Time dapat berkurang.

4. Number In

Gambar 4. Output Number In

Berdasarkan output diatas dapat diketahui Number in pada bahan

aktif rata-ratanya 20, bahan baku pembawa 39, bahan pelengkap

20, bahan pewarna 20, Entity1 20, hasil mixing 17.401, karung

granul 6.611, polybag 6.600.

5. Work-In-Process

Gambar 4. Output Work in Process

Jumlah WIP dapat dilihat pada output diatas, yaitu untuk bahan

aktif 4,7651; bahan baku 4,7651; bahan pelengkap 4,7651; bahan

pewarna 4,7651; Entity1 0,00; hasil mixing 1871,53; karung granul

37,2071; polybag 113,76.

6. Utilisasi

Gambar 4.21 Utilisasi

Berdasarkan output diatas dapat dilihat utilisasi untuk masing-

masing server dan resources , yaitu pada mesin drying sebesar

0,1042; mesin hopper sebesar 0,099; pada mesin mixing sebesar

0,099; mesin rotary dryer sebesar 05688; mesin packaging sebesar

0,05729167. Utilisasi tertinggi terdapat pada mesin rotary dryer.

4.8Rancangan Eksperimen dengan Process Analyzer

Setelah program selesai dan dianalisis terdapat beberapa

permasalahan yang ada dalam sistem seperti berikut :

1. WIP process mixing terlalu besar sehingga perlu dikurangi

2. Waiting time karung granule untuk dibawa ke gudang terlalu lama

sehingga perlu dikurangi

3. Waiting time pupuk sebelum di match dengan polybag terlalu tinggi

sehingga perlu dikurangi

4. Jumlah pupuk yang mengantri sebelum di match dengan polybag

terlalu besar sehingga perlu dikurangi

5. Jumlah polybag yang mengantri sebelum sebelum di match dengan

pupuk terlalu besar sehingga perlu dikurangi.

6. Jumlah antrian masuk karung granule sebelum dibawa ke gudang

terlalu besar sehingga perlu diturunkan.

7. Jumlah antrian masuk dalam proses packaging terlalu besar

sehingga perlu dikurangi.

8. Jumlah karung granule yang keluar lebih besar dari target produksi

sehingga perlu dikurangi

Dari masalah yang ada, maka untuk menyelesaikannya diperlukan

beberapa alternatif dalam sistem untuk membuat sistem tersebut lebih

optimal. Alternatif-alternatif tersebut kemudian diolah ke dalam process

analyzer dalam bentuk skenario. Skenario yang dibuat dalam sistem ini

sebanyak 9 buah dengan control yang terdapat pada tabel di bawah ini :

Ditambahi responsenya apa aja?? Kenapa memilih response itu?

Hubungan control dan response apa??

Hasil output dari skenario yang telah diolah dalam process analyzer adalah sebagai berikut :

Hasil output pada response setelah ditampilkan dalam chart dapat

dilihat pada gambar di bawah :

1. Hasil mixing WIP

Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa skenario yang memberikan hasil

paling minimal untuk WIP mixing adalah skenario 8 dan skenario 9.

2. KarungGranulWaitTime

Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa skenario yang memberikan nilai

waiting time paling kecil untuk karung granule sebelum dibawa ke

gudang adalah skenario 1,2,5,6 dan 7

3. Match2.Queue1.WaitingTime

Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa semua skenario memberikan nilai

waiting time paling kecil untuk pupuk sebelum di match dengan polybag

4. Match2.Queue1.NumberInQueue

Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa semua skenario menghasilkan

jumlah paling kecil untuk pupuk sebelum di match dengan polybag.

5. Match2.Queue2.NumberInQueue

Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa semua skenario menghasilkan

jumlah paling kecil untuk polybag sebelum di match dengan pupuk.

6. Batch3.Queue.NumberInQueue

7. ProcessPackaging.Queue.NumberInQueue

Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa skenario yang menghasilkan

Jumlah antrian masuk dalam proses packaging paling kecil adalah

skenario 8 dan 9

8. KarungGranul.NumberOut

Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa skenario yang menghasilkan

Jumlah antrian masuk dalam proses packaging paling kecil adalah

skenario 8 dan 9

4.9Analisis dan Pembahasan Hasil Eksperimen

Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan dengan pembuatan

skenario sebanyak 9 buah dan replikasi sebanyak 10 kali dapat dilihat

bahwa hasil dari responses, sebagai berikut .

a. Hasil Mixing.WIP

Berdasarkan scenario yang dilakukan dapat dilihat bahwa hasil

mixing WIP terbaik berada pada scenario 8 dan 9 dengan dengan

nilai WIP sebesar 1848.910. namun terdapat perbedaan pada bagian

controls, yaitu pada ,skenario 8 mesin rotary sebanyak 1 buah ,

packaging sebanyak 3 buah dan mesin mixing sebanyak 1 buah,

sedangkan pada skenario 9 mesin rotary dryer sebanyak 3 buah,

packaging sebanyak 3 buah, dan mesin mixing sebanyak 1 buah.

b. Karung Granul Wait Time

Berdasarkan scenario yang dilakukan dapat dilihat bahwa hasil

mixing WIP terbaik berada pada scenario 1,2, 5, 6 dan 7 dengan

karung granul wait time yang sama besar, yaitu 751.952. namun

terdapat perbedaan pada bagian controls, yaitu pada ,skenario 1

mesin rotary sebanyak 1 buah , packaging sebanyak 1 buah dan

mesin mixing sebanyak 1 buah, pada skenario 2 mesin rotary dryer

sebanyak 2 buah, packaging sebanyak 1 buah, dan mesin mixing

sebanyak 1 buah, pada skenario 5 mesin rotary dryer sebanyak 1

buah, packaging sebanyak 1 buah, dan mesin mixing sebanyak 2

buah, pada skenario 6 mesin rotary dryer sebanyak 1 buah,

packaging sebanyak 1 buah, dan mesin mixing sebanyak 3 buah,

pada skenario 6 mesin rotary dryer sebanyak 2 buah, packaging

sebanyak 1 buah, dan mesin mixing sebanyak 1 buah,terakhir pada

skenario 7 mesin rotary dryer sebanyak 3 buah, packaging sebanyak

1 buah, dan mesin mixing sebanyak 1 buah.

c. Match 2 Queue 1 WIP

Pada match 2 Queue 1 WIP tidak terdapat perbedaaan pada semua

skenario, walaupun pada contols setiap skenario terdapat perbedaan

Pada match 2 Queue 1 yang dihasilkan sebesar 1.289

d. Match 2 queue 1 Number In Queue

Pada match 2 Queue 1 Number In Queue tidak terdapat perbedaaan

pada semua skenario, walaupun pada contols setiap skenario terdapat

perbedaan. Pada match 2 queue 1 Number In Queue yang dihasilkan

sebesar 1883.125

e. Match 2 Queue 2 Number In

Pada match 2 Queue 2 Number In Queue tidak terdapat perbedaaan

pada semua skenario, walaupun pada contols setiap skenario terdapat

perbedaan. Pada match 2 Queue 2 Number In yang dihasilkan sebesar

76.563

f. Batch 3 Queue Number In

Berdasarkan scenario yang dilakukan dapat dilihat bahaw hasil

mixing WIP terbaik berada pada scenario 8 dan 9 dengan dengan nilai

WIP sebesar 5.701. namun terdapat perbedaan pada bagian controls,

yaitu pada ,skenario 8 mesin rotary sebanyak 1 buah , packaging

sebanyak 3 buah dan mesin mixing sebanyak 1 buah, sedangkan pada

skenario 9 mesin rotary dryer sebanyak 3 buah, packaging sebanyak 3

buah, dan mesin mixing sebanyak 1 buah.

g. Process Packaging.Queue

Berdasarkan scenario yang dilakukan dapat dilihat bahaw hasil

mixing WIP terbaik berada pada scenario 8 dan 9 dengan dengan nilai

WIP sebesar 5.701. namun terdapat perbedaan pada bagian controls,

yaitu pada ,skenario 8 mesin rotary sebanyak 1 buah, packaging

sebanyak 3 buah dan mesin mixing sebanyak 1 buah, sedangkan pada

skenario 9 mesin rotary dryer sebanyak 3 buah, packaging sebanyak 3

buah, dan mesin mixing sebanyak 1 buah.

h. Karung granul Number Out

Berdasarkan scenario yang dilakukan dapat dilihat bahaw hasil

mixing WIP terbaik berada pada scenario 1,2, 5, 6 dan 7 dengan karung

granul wait time yang sama besar, yaitu 6010.000. namun terdapat

perbedaan pada bagian controls, yaitu pada ,skenario 1 mesin rotary

sebanyak 1 buah, packaging sebanyak 1 buah dan mesin mixing

sebanyak 1 buah, pada skenario 2 mesin rotary dryer sebanyak 2 buah,

packaging sebanyak 1 buah, dan mesin mixing sebanyak 1 buah, pada

skenario 5 mesin rotary dryer sebanyak 1 buah, packaging sebanyak 1

buah, dan mesin mixing sebanyak 2 buah, pada skenario 6 mesin rotary

dryer sebanyak 1 buah, packaging sebanyak 1 buah, dan mesin mixing

sebanyak 3 buah, pada skenario 6 mesin rotary dryer sebanyak 2 buah,

packaging sebanyak 1 buah, dan mesin mixing sebanyak 1

buah,terakhir pada skenario 7 mesin rotary dryer sebanyak 3 buah,

packaging sebanyak 1 buah, dan mesin mixing sebanyak 1 buah.

Dari 9 skenario yang dibuat dapat dilihat bahwa skenario terbaik itu

terdapat pada skenario 8 dan skenario 9 karena pada hasil mixing WIP,

batch 3 queve number in, dan process packaging memiliki hasil yang

paling kecil. Namun pada controls skenario 8 untuk penambahan mesin

hanya terjadi penambahan pada packaging saja, yaitu sebanyak 3 buah,

sedangkan pada skenario 9 terdapat penambahan pada 2 buah controls

yaitu mesin rotary dryer, dan packaging sebanyak 3 buah. Berdasarkan

analisa yang dilkakukan maka skenario yang terbaik terdapat skanario 8

karena hanya menambah pada packaging sebanyak 3 dan dengan

begitu dapat meminimalisir biaya produksi.

BAB VPENUTUP

5.1Kesimpulan

Kesimpulan dari praktikum ini adalah :

1. Arena Advance adalah software Arena yang menggunakan panel-

panel Advance yang bisa merepresentasikan sistem lebih nyata

dibandingkan dengan Arena Basic. Panel yang digunakan dalam

Arena Advance adalah Advance process panel dan advance

transfer. Advance process panel merupakan panel yang berisi

modul dan beberapa aplikasi proses yang lebih bervariasi dari

basic process sedangkan Advance transfer process berisi modul

yang memiliki fungsi aplikasi dan transfer.

2. Advance process panel berisi modul yang memiliki beberapa

fungsi seperti hold module yang memegang entitas dalam

sebuah antrian untuk menunggu sinyal sampai kondisi tertentu

benar, module signal mengirimkan sebuah signal atau tanda

untuk setiap hold module, Match module membawa beberapa entitas

sekaligus untuk menunggu di antrian yang berbeda, Station Module

mendefinisikan sebuah stasiun (atau satu set stasiun) sesuai

dengan lokasi fisik di mana pemrosesan terjadi, Route module

mentransfer entitas ke stasiun tertentu atau stasiun berikutnya

dalam urutan yang ditetapkan untuk entitas, Access module

mengalokasikan satu atau lebih sel dari conveyor ke sebuah

entitas untuk gerakan dari satu stasiun ke yang lain, Convey

module memindahkan entitas pada conveyor dari lokasi stasiun

satu ke stasiun tujuan tertentu, Exit module melepaskan sel

entitas pada conveyor yang ditentukan, Request module

memberikan unit transporter ke entitas dan menggerakan unit ke

lokasi stasiun entitas, Transport module mentransfer entitas

pengendali ke stasiun tujuan, Free Module melepaskan Unit

transporter yang paling baru dialokasikan entitas, Modul

Conveyor memungkinkan definisi baik conveyor pengumpulan

atau non-pengumpulan untuk gerakan entitas antara stasiun,

Modul Segment mendefinisikan jarak antara dua stasiun di set

segmen konveyor, Modul Transporter memungkinkan definisi

perangkat transporter free path atau dipandu untuk gerakan

entitas dari satu lokasi ke lokasi lain, dan Modul distance

digunakan untuk menentukan jarak perjalanan antara semua

stasiun yang dapat dilalui freepath transporter

3. Sistem yang akan disimulasikan adalah sistem produksi pupuk

butitan (Granule) yang memiliki bahan baku berupa bahan baku

utama (metsulfuron), bahan aktif (diaziron) dan bahan pelengkap

(carbofuron) yang akan diproses melalui beberapa tahap yaitu

proses driying, hopper scale, mixing, rotary driying dan mixing

dan packaging.

4. Rata-rata produk yang keluar dari sistem dalam 10 replikasi

sebanyak 10 produk.

5. Rata-rata VA (Value Added) time untuk karung granule adalah

138,27 menit.

6. Rata-rata Wait Time untuk karung granule adalah 432,55 menit.

7. Rata-rata jumlah Number in pada bahan aktif adalah 20, pada

bahan pelengkap 20, bahan pewarna 20 , entity 1 20, hasil

mixing 17.401, karung granul 6.611, dan polybag 6.600.

8. Jumlah Work In Process (WIP) Pada untuk bahan aktif 4,7651;

bahan baku 4,7651; bahan pelengkap 4,7651; bahan pewarna

4,7651; Entity1 0,00; hasil mixing 1871,53; karung granul

37,2071; polybag 113,76.

9. Utilisasi untuk masing-masing server dan resources pada mesin

drying sebesar 0,1042; mesin hopper sebesar 0,099; pada mesin

mixing sebesar 0,099; mesin rotary dryer sebesar 05688; mesin

packaging sebesar 0,05729167. Utilisasi tertinggi terdapat pada

mesin rotary dryer.

10. Dari 9 skenario yang dibuat, skenario terbaik adalah

skenario 8 dan 9 karena paling banyak memberikan hasil optimal

untuk sistem dan yang dipilih mejadi solusi paling optimal untuk

mengembangkan sistem adalah skenario 8 karena hanya

menambahkan 2 mesin packaging namun sudah memberikan

hasil yang sama optimal dengan skenario 9 yang perlu

menambahkan 2 mesin rotary dryer dan 2 mesin packaging.

Sehingga dipilih skenario 8 karena biaya yang dikeluarkan lebih

kecil daripada skenario 9.

5.2Saran

1. Untuk praktikum selanjutnya, praktikan diharapkan lebih

memahami materi praktikum dan lebih aktif konsultasi kepada

asisten

2. Untuk praktikan disarankan lebih teliti dalam mempelajari studi

kasus dan lebih cermat dalam membaca keterangan yang

ditunjukkan pada output Arena.

3. Untuk praktikan disarankan tepat waktu dalam mengumpulkan

laporan praktikum tiap-tiap modulnya.