LAPORAN PEMODELAN SISTEM DAN SIMULASI

“PERMODELAN DAN SIMULASI SISTEM – PARKIR MALIOBORO MALL”

Disusun Oleh :

KELOMPOK 6 – KELAS B

1. Taufiq Ichsan Fadillah 10/296495/TK/36159

2. Arum Soja 10/300935/TK/36714

3. Yudhistira Adi N. 10/301304/TK/36913

4. M. Mahardika Putra 10/301067/TK/36792

LABORATORIUM SIMULASI DAN KOMPUTASI

JURUSAN TEKNIK MESIN DAN INDUSTRI

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS GADJAH MADA

2013

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL .......................................................................................... i

DAFTAR ISI ...................................................................................................... ii

BAB I. PENDAHULUAN ................................................................................ 1

1.1 Latar Belakang ................................................................................ 1

1.2 Tujuan Penelitian ............................................................................ 1

1.3 Waktu Penelitian ............................................................................. 1

1.4 Asumsi dan Batasan ........................................................................ 2

BAB III. DESKRIPSI SISTEM ......................................................................... 3

2.1 Deskripsi Lokasi ............................................................................. 3

BAB IV. DESAIN SIMULASI .......................................................................... 4

3.1 Distribusi Data ................................................................................ 4

3.2 Model .............................................................................................. 19

3.3 Output ............................................................................................. 19

BAB IV. HASIL DAN PEMBAHASAN .......................................................... 22

4.1 Verifikasi Model ............................................................................. 22

4.2 Validasi Model ................................................................................ 25

4.3 Optimasi ......................................................................................... 29

BAB IV. ..............................................................................................................

Kesimpulan dan Saran .......................................................................... 32

LAMPIRAN ........................................................................................................ 34

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Parkir bertujuan sebagai lokasi untuk menempatkan kendaraan seseorang saat melakukan

aktivitas tertentu. Lokasi parkir merupakan hal yang cukup mendasar dan sangat dibutuhkan pada

tempat-tempat umum. Salah satu tempat umum yang memerlukan lokasi parkir yaitu mall. Mall

Malioboro memiliki lokasi parkir yang bertujuan memudahkan para pengunjung untuk memarkirkan

kendaraannya dengan aman, sehingga dapat nyaman saat berbelanja ataupun sekedar berkeliling di

Mall Malioboro. Disisi lain, lokasi parkir sebenarnya juga memberikan keuntungan tersendiri bagi pihak

pengelola parkir yaitu sebagai sumber pemasukan tambahan.

Lokasi parkir Mall Malioboro terletak di lantai paling bawah (basement) dari gedung, dan hanya

melayani parkir mobil saja. Lokasi parkir ini mampu memuat sekitar ± 120 mobil. Pada hari-hari biasa

lokasi parkir ini mampu menampung mobil pengunjung, namun pada weekend dan hari-hari libur

terkadang tidak sanggup menampung mobil pengunjung dan terpaksa menolak mobil yang ingin masuk

ke lokasi ini.

Selain itu, masih terdapat masalah yang berkaitan dengan layout. Salah satunya adalah letak

security check yang berada di atas dan memotong jalur pejalan kaki yang melintas di jalan Malioboro,

sehingga seringkali menyebabkan kemacetan.

Oleh karena beberapa permasalahan diatas, akan dilakukan penelitian dan analisis yang

bertujuan untuk mengoptimalkan sistem perparkiran di Mall Malioboro.

1.2 Tujuan

Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah :

1. Untuk menyelesaikan tugas mata kuliah Pemodelan dan Simulasi Sistem.

2. Untuk membantu menyelesaikan permasalahan yang terjadi di lokasi parkir Mall Malioboro.

3. Untuk melakukan optimasi di lokasi parkir Mall Malioboro.

1.3 Waktu pengambilan data

Pengambilan data dilakukan pada 18 April 2013 dan 20 April 2013.

1.4 Asumsi dan batasan

a. Asumsi

Semua mobil yang masuk ke sistem mempunyai ukuran kurang atau sama dengan petak

mobil parkir yang disediakan.

Parkir motor karyawan ke Hero tidak dimasukkan ke dalam sistem karena tidak

mempengaruhi sistem.

Semua mobil pengunjung lolos security check.

b. Batasan

Tempat parkir yang menjadi objek simulasi adalah tempat parkir khusus milik pengelola

Malioboro yang hanya menerima parkir mobil dan terletak di basement.

DESKRIPSI SISTEM

2.1 Deskripsi lokasi:

Malioboro Mall terletak di kawasan Malioboro Yogyakarta. Mall ini memiliki beberapa titik

untuk menampung kendaraan pengunjung. Untuk kendaraan roda dua, lokasi parkir terletak di ground

floor dibagian barat mall. Untuk mobil terdapat dua area, yang pertama di basement dengan kapasitas

120 mobil dengan satu satu lantai bawah tanah saja. Selain itu mobil pengunjung juga dapat diparkir di

bagian utara mall (masih masuk dalam area mall). Untuk kasus ini yang akan dipelajari lebih jauh adalah

area parkir basement dari Malioboro Mall. Adapun proses parkir yang diterapkan di Malioboro Mall

digambarkan dengan activity cycle diagram (ACD) adalah sebagai berikut :

Mobil akan masuk dan berhenti untuk dilakukan proses security check oleh seorang petugas,

setelahitu mobil akan turun masuk ke basement dan berhenti untuk mengambil tiket yang dilayani oleh

seorang operator. Selanjutnya pengunjung akan mencari lokasi parkir. Setelah selesai beraktivitas di

dalam mall, pengunjung kembali ke mobil dan keluar melalui bagian tiket keluar untuk menyerahkan

tiket dan melakukan pembayaran yang dilayani oleh seorang operator, setelah itu pengunjung keluar

dari area parkir.

Desain Simulasi

3.1 Distribusi Data

1. Inter arrival pengunjung

Setelah data diuji keseragaman maka didapatkan :

No Interarrival

(detik) No

Interarrival

(detik)

1 38.7 37 56.2

2 94.9 38 41.6

3 3.8 39 348.7

4 131.2 40 206.8

5 7 41 123.1

6 72.3 42 106.6

7 17.3 43 72.5

8 299 44 47.9

9 8.5 45 371.6

10 13.7 46 180.9

11 59.3 47 40.2

12 52.4 48 60.8

13 50.8 49 301

14 138.2 50 44.4

15 99.8 51 73

16 65.7 52 74.4

17 16.9 53 78.4

18 42.8 54 221.6

19 375.7 55 57.5

20 111.1 56 22.9

21 22.6 57 216.2

22 10.3 58 147.9

23 19.9 59 4.4

24 7.7 60 4.4

25 151.7 61 66.6

26 6.2 62 79.5

27 72.5 63 15.4

28 43.6 64 121.1

29 42.9 65 92.4

30 303.2 66 160.7

31 118.1 67 55.8

32 54.1 68 254

33 8.9 69 15.9

34 89.4 70 228.6

35 48 71 31.8

36 77.5 72 26.8

Setelah data melalui uji kecukupan menggunakan rumus:

Didapatkan data sebanyak 1542.741612 data. Maka dilakukan generate data sebanyak 1471

menggunakan statfit lalu dicari distribusi dari data hasil generate. Setelah di generate, didapatkan

N’ =

distribusi Weibull. Distribusi Weibull berada pada ranking pertama pada auto::fit distribution dengan

nilai sebesar 100 dan lolos semua uji yaitu Chi squared test, Kolgomorv Smirnov serta Anderson-Darling.

Oleh karena itu, distribusi yang paling tepat untuk data ini yaitu Weibull (3, 0.975, 87.7).

2. Waktu lama parkir

Setelah dilakukan uji keseragaman, maka didapatkan hasil :

No Waktu lama

parkir (detik) No

Waktu lama

parkir (detik)

1 7560 35 7500

2 1860 36 2400

3 3780 37 600

4 5580 38 780

5 4560 39 4020

6 1920 40 3960

7 1440 41 5700

8 2940 42 6660

9 480 43 9120

10 2820 44 180

11 300 45 3060

12 2400 46 780

13 1200 47 11040

14 1740 48 6000

15 7740 49 4020

16 5700 50 8460

17 7440 51 6540

18 3420 52 3180

19 2940 53 720

20 1200 54 5280

21 2340 55 12720

22 3780 56 7500

23 3660 57 3600

24 4500 58 7500

25 10200 59 3360

26 2340 60 2940

27 10260 61 4980

28 6180 62 3540

29 360 63 4800

30 3120 64 5460

31 3120 65 600

32 960 66 10080

33 4380 67 9180

34 6000 68 900

Setelah dilakukan uji kecukupan data, didapatkan N’ sebanyak 753.7384022. Oleh karena itu

dilakukan generate data sebanyak 686 data menggunakan statfit. Distribusi dari data hasil generate

yaitu distribusi Weibull. Distribusi weibull berada pada ranking pertama pada auto::fit distribution

dengan nilai sebesar 100 dan lolos semua uji yaitu Chi squared test, Kolgomorv Smirnov serta Anderson-

Darling. Oleh karena itu, distribusi yang paling tepat untuk data ini yaitu Weibull (180, 1.42, 4.76e+03).

3. Waktu proses di loket masuk

Setelah melalui uji keseragaman, didapatkan hasil :

No Waktu proses loket No Waktu proses

masuk (detik) loket masuk (detik)

1 6 50 6.8

2 4.8 51 7.5

3 9 52 8

4 6.9 53 6.7

5 5.3 54 8.7

6 8.1 55 9.5

7 7.9 56 7.9

8 8.6 57 5.3

9 7 58 9.8

10 3.9 59 6.8

11 7.7 60 6.5

12 4.4 61 8.5

13 3.8 62 5.5

14 5.3 63 10.3

15 4.3 64 8.8

16 4.5 65 7

17 3.8 66 7.9

18 6.6 67 9.7

19 13.3 68 8.3

20 6.4 69 8.8

21 4 70 8.1

22 3 71 7.3

23 3.4 72 9.9

24 3.1 73 6.9

25 6.3 74 9.4

26 3 75 11.7

27 3.6 76 6.8

28 4 77 9.3

29 7.5 78 7

30 6 79 7.2

31 9.5 80 5.8

32 6.6 81 5.3

33 2.9 82 5.2

34 3.6 83 3.7

35 11.9 84 4.4

36 3.2 85 2.2

37 8.1 86 4.1

38 3.6 87 6.6

39 3.2 88 3.8

40 3.8 89 5.6

41 4 90 4.7

42 4.9 91 6.5

43 3.1 92 4.5

44 3.1 93 3.1

45 6 94 3.3

46 7.2 95 3.6

47 10.3 96 2.3

48 8.8 97 3.6

49 6.2 98 1.9

Hasil uji kecukupan yaitu N’ sebesar 250.3481. Maka diperlukan generate data sebanyak 153

data. Distribusi data hasil generate yaitu Distribusi weibull berada pada ranking pertama pada auto::fit

distribution dengan nilai sebesar 100 dan lolos semua uji yaitu Chi squared test, Kolgomorov Smirnov

serta Anderson-Darling. Oleh karena itu, distribusi yang paling tepat untuk data ini yaitu Weibull (0, 2.49,

6.38).

4. Waktu proses di loket keluar

Setelah melalui uji keseragaman, didapatkan hasil :

No Waktu proses loket

keluar (detik) No

Waktu proses

loket keluar

(detik)

1 12.19 47 19.8

2 5.91 48 17.59

3 7.69 49 13.57

4 10.82 50 13.89

5 4.86 51 19.76

6 3.57 52 15

7 18.5 53 23.29

8 5.64 54 8.51

9 36.36 55 11.28

10 9.7 56 9.96

11 14.82 57 20.02

12 15.6 58 6.72

13 16.82 59 15.78

14 4.3 60 15.03

15 10.85 61 10.73

16 25.75 62 20.53

17 15.13 63 19.03

18 6.71 64 12.91

19 5.72 65 23.88

20 9.2 66 11.49

21 14.3 67 15.94

22 13.92 68 15.52

23 12.47 69 19.9

24 11.25 70 23.76

25 10.22 71 9.82

26 5.38 72 29.69

27 13.09 73 12.15

28 10.99 74 11.6

29 9.56 75 17.44

30 4.29

76 19.7

31 4.71 77 14.88

32 20.23 78 7.29

33 22.29 79 24.78

34 19.75 80 23.86

35 15.18 81 22.83

36 14.2 82 32.9

37 11.46 83 6.04

38 6 84 14.01

39 12.43 85 29.9

40 5.19 86 16.1

41 6.01 87 32.2

42 21.31 88 16

43 36.85 89 7.5

44 14.97 90 22

45 5.78 91 38

46 11.6

Setelah dilakukan uji kecukupan, didapat N’ sebesar 430.9884. Maka diperlukan generate data

sebanyak 340 data menggunakan statfit. Distribusi data hasil generate yaitu Distribusi weibull berada

pada ranking pertama pada auto::fit distribution dengan nilai sebesar 100 dan lolos semua uji yaitu Chi

squared test, Kolgomorv Smirnov serta Anderson-Darling. Oleh karena itu, distribusi yang paling tepat

untuk data ini yaitu Weibull (3, 1.61, 13.8).

5. Waktu proses security check

Setelah dilakukan uji keseragaman sebanyak tiga kali, didapatkan hasil :

No Waktu proses

security check (detik) No

Waktu proses

security check (detik)

1 1 42 5.7

2 10.2 43 0.9

3 10.5 44 3.2

4 7.2 45 1.3

5 8.3 46 2.1

6 6.9 47 0.2

7 2 48 7.2

8 4 49 5.2

9 0.4 50 8.7

10 6.9 51 1.3

11 2.9 52 3.3

12 1.5 53 0.2

13 2.5 54 6.4

14 5.5 55 6.1

15 2.3 56 0.4

16 1.6 57 7

17 1.4 58 2.3

18 1.4 59 3.3

19 5 60 1.3

20 3.4 61 0.7

21 3.9 62 0.7

22 2.2 63 1.2

23 8.2 64 0.6

24 4.1 65 1.6

25 8.6 66 0.4

26 2.3 67 0.5

27 4 68 0.4

28 2.3 69 1.7

29 7.6 70 0.6

30 0.9 71 1.2

31 0.8 72 0.7

32 1 73 1

33 0.4 74 2

34 2.6 75 0.8

35 7.3 76 0.8

36 4.6 77 1.2

37 5.6 78 0.8

38 7.8 79 0.5

39 6.8 80 0.7

40 5.9 81 1.2

41 4.7

Setelah dilakukan uji kecukupan data, didapatkan N’ sebesar 1181.545. Maka diperlukan

generate data sebanyak 1101 menggunakan statfit. Distribusi hasil generate data yaitu distribusi

Weibull. Distribusi Weibull berada pada ranking pertama pada auto::fit distribution dengan nilai sebesar

100 dan lolos semua uji yaitu Chi squared test, Kolgomorov Smirnov serta Anderson-Darling. Oleh

karena itu, distribusi yang paling tepat untuk data ini yaitu Weibull (0, 0.99, 3.08).

Data Distribusi

Inter-arrival pengunjung Weibull (3, 0.975, 87.7)

Waktu lama parkir Weibull (180, 1.42, 4.76e+03)

Waktu proses di loket masuk Weibull (0, 2.49, 6.38)

Waktu proses di loket keluar Weibull (3, 1.61, 13.8)

Waktu proses security check Weibull (0, 0.99, 3.08)

3.2 Model

3.3 Output

Hasil dan Pembahasan

Berdasarkan Gambar 4.2 Hasil simulasi, terdapat blocked pada lokasi source, security check dan

jalur masuk. Waktu tunggu rata-rata pada jalur masuk selama 14 detik, waktu maksimum mencapai 30

detik. Waktu tunggu rata-rata pada antrian loket keluar yaitu selama 1,67 detik.

Hasil yang didapat dari sistem nyata ditunjukkan tabel 5.1 Data sistem nyata.

Tabel 5.1 Data sistem nyata

Jenis Data Jumlah

Rata-rata jumlah mobil pengunjung yang masuk

sistem

562 mobil

Rata-rata lama waktu yang dihabiskan pengunjung

dalam sistem

4287 detik

Rata-rata waktu tunggu pada jalur masuk 30,96 detik

Rata-rata waktu tunggu pada antrian loket keluar 42,29 detik

Utilitas security pada security check 3,4%

4.1 Verifikasi

Verifikasi alur

Pada model, pengunjung datang melalui source dengan distribusi inter-arrival Weibull (3,

0.975, 87.7). akan tetapi pada flexsim diubah menjadi (0, 87.7, 0.975, 3) karena disesuaikan

dengan format flexsim seperti yang akan dijelaskan pada verifikasi logic. Kemudian source

dihubungkan dengan queue yang merupakan antrian security check. Queue dihubungkan

dengan processor untuk security check. Processor dihubungkan dengan konveyor sebagai jalur

ke loket masuk. Konveyor dihubungkan ke processor sebagai loket masuk. Processor

dihubungkan ke processor-processor lain sebagai lokasi parkir. Processor dihubungkan ke queue

sebagai antrian loket keluar. Queue dihubungkan ke processor sebagai loket keluar. Loket keluar

dihubungkan ke konveyor sebagai jalur loket keluar. Konveyor dihubungkan ke sink karena

pengunjung sudah keluar sistem.

Verifikasi logic pada objek

1. Lokasi Security check

Pada proses security check, digunakan objek resource berupa processor karena kegiatan

ini memerlukan sebuah pemrosesan. Kapasitas security check sebanyak 1 buah mobil sehingga

dalam flexsim maximum content diisi 1. Waktu yang dibutuhkan untuk security check ini

dimasukkan dalam process time di processor dalam satuan detik dan mengikuti distribusi

Weibull (0, 0.99, 3.08). Akan tetapi dalam flexsim, format penulisan distribusi weibull yaitu

Weibull(location, scale, shape, stream) maka distribusi yang dimasukkan disesuaikan dengan

format dalam flexsim. Location dalam flexsim bernilai 0 karena dalam statfit tidak terdapat

location, scale sama dengan beta dalam statfit, shape sama dengan alpha, dan stream sama

dengan minimum. Sehingga, format penulisan distribusi dalam flexsim menjadi Weibull (0, 3.08,

0.99, 0). Pada lokasi ini terdapat seorang security yang bertugas melakukan pengecekan maka

dalam flexsim, processor dioperasikan oleh satu operator. Pada kotak checklist use operator

dicentang, kemudian pada kolom Number of Process Operators diisi 1. Lalu pada pick operator

pilih By Name dan pilih operator yang diinginkan.

2. Lokasi Antrian Security check

Pada antrian security check, digunakan objek resource berupa queue karena kegiatan ini

merupakan suatu antrian. Kapasitas security check sebanyak 1 maka dalam flexsim, pada

maximum content diisi 1. Antrian ini merupakan aktivitas yang optional, apabila maximum

content dari security check belum tercapai, maka entitas langsung masuk ke security check.

Sebaliknya jika maximum content security check telah terpenuhi, maka entitas akan menunggu

di antrian hingga akhirnya dapat masuk ke security check. Sistem tersebut sesuai dengan

mekanisme queue pada flexsim.

3. Jalur Loket Masuk

Pada jalur loket masuk, digunakan objek resource berupa conveyor karena kegiatan ini

merupakan suatu aliran proses. Jalur loket masuk memiliki kapasitas sebanyak 4 buah mobil,

sehingga dalam flexsim maximum content diisi 4. Apabila loket masuk telah terisi penuh, maka

mobil dari antrian security check tidak bisa masuk dan harus menunggu dahulu. Mobil baru bisa

jalan saat kondisi maximum content di loket masuk tidak terjadi.

4. Loket masuk

Pada loket masuk, digunakan objek resource berupa processor karena kegiatannya berupa

sebuah pemrosesan. Loket masuk ini memiliki kapasitas sebanyak 1 buah mobil, sehingga dalam

flexsim pada maximum content diisi 1. Waktu yang dibutuhkan pada loket masuk dimasukkan

dalam process time di processor dalam satuan detik mengikuti distribusi Weibull (0, 2.49, 6.38).

Namun di dalam flexsim, format penulisan memiliki perbedaan yaitu Weibull (location, scale,

shape, stream). Maka distribusi yang telah didapatkan dari statfit harus dirubah pula formatnya

menyesuaikan flexsim menjadi Weibull (0, 6.38, 2.49, 0). Pada lokasi ini terdapat seorang

operator yang bertugas mencatat mobil yang masuk serta memberikan karcis tiket kepada

pengunjung yang datang. Pada kotak checklist use operator dicentang kemudian pada kolom

number of process operators diisi 1. Lalu pada pick operator pilih by name dan pilih operator

yang diinginkan. Pada tab flow, dipilih send to random available port karena lokasi parkir yang

akan dipilih pengunjung acak.

5. Lokasi parkir

Pada lokasi parkir, menggunakan objek resource berupa processor karena membutuhkan

process time. Lokasi parkir memiliki kapasitas sebanyak 120 mobil. Dalam flexsim, lokasi parkir

dibagi menjadi beberapa lokasi menyesuaikan layout asli. Sehingga tiap processor memiliki

kapasitas yang berbeda-beda. Kapasitas dari tiap processor diisi pada maximum content.

Sedangkan lama waktu parkir dimasukkan dalam process time di processor dalam satuan detik

mengikuti distribusi Weibull (180, 1.42, 4.76). Format penulisan dalam flexsim menjadi Weibull

(0, 4.76, 1.42, 180).

6. Loket keluar

Pada loket keluar, digunakan objek resource berupa processor karena kegiatannya berupa

sebuah pemrosesan. Loket keluar ini memiliki kapasitas sebanyak 1 buah mobil, sehingga dalam

flexsim pada maximum content diisi 1. Waktu yang dibutuhkan pada loket keluar dimasukkan

dalam process time di processor dalam satuan detik yang didapatkan dari statfit mengikuti

distribusi Weibull (3, 1.61, 13.8). Format penulisan dalam flexsim memiliki perbedaan yaitu

Weibull (location, scale, shape, stream). Maka distribusi yang telah didapatkan dari statfit harus

dirubah pula formatnya menyesuaikan flexsim menjadi Weibull (0, 13.8, 1.61, 3). Pada lokasi ini

terdapat seorang operator yang bertugas mengambil tiket pengunjung, menginput data lama

parkir pengunjung menggunakan komputer dan menagihkan pembayaran. Pada kotak checklist

use operator dicentang kemudian pada kolom number of process operators diisi 1. Lalu pada

pick operator pilih by name dan pilih operator yang diinginkan.

4.2 Validasi

Untuk mengetahui validitas dari model, maka dilakukan beberapa uji sesuai data sistem nyata

yang dimiliki.

1. Validasi Inter-arrival

Inter-arrival pengunjung pada model menghasilkan jumlah input. Maka, Inter-arrival

akan divalidasi dengan jumlah input pengunjung. Berikut jumlah input pengunjung berdasarkan

hasil simulasi model:

Run ke- Model

1 622

2 589

3 569

4 557

5 577

6 575

7 567

Average 579.4285714

Untuk mengetahui validitas model, dilakukan uji hipotesis:

a. H0 : µ = 562 , berarti bahwa rata-rata inter-arrival pada model sesuai atau

merepresentasikan sistem nyata

H1 : µ ≠ 562

b. One-Sample T: C1

Test of mu = 562 vs not = 562

Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T P

C1 7 579.43 21.20 8.01 (559.83, 599.03) 2.18 0.073

c. Kesimpulan

P-value = 0,073

α = 0,05

P-value > α sehingga H0 tidak dapat ditolak

2. Validasi lama entitas berada dalam sistem

Berikut lama waktu pengunjung berada dalam sistem berdasarkan hasil simulasi model:

No

Lama waktu pada model

(detik)

1 4131.70933

2 3824.506239

3 4229.340712

4 4277.366632

5 4173.059951

6 4153.926676

7 3385.181978

8 5533.728897

9 3921.309884

10 4026.630124

11 4143.697365

12 3488.599294

Untuk mengetahui validitas model, dilakukan uji hipotesis:

a. H0 : µ = 4287 , berarti bahwa rata-rata lama waktu entitas di dalam model merepresentasikan

sistem nyata

H1 : µ ≠ 4287

b. One-Sample T: C1

Test of mu = 4287 vs not = 4287

Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T P

C1 12 4107 532 154 (3769, 4445) -1.17 0.267

c. Kesimpulan

P-value = 0.267

α = 0,05

P-value > α sehingga H0 tidak dapat ditolak

3. Validasi Waktu Proses di Security Check

Waktu proses di Security check menghasilkan utilitas security. Maka, waktu proses tersebut

akan divalidasi dengan utilitas security. Berikut utilitas security check berdasarkan hasil simulasi

model:

Utilitas Security Check

3.659602559%

3.289337275%

3.357568996%

3.653916811%

3.523591994%

3.563050867%

Untuk mengetahui validitas model, dilakukan uji hipotesis:

a. H0 : µ = 3,4% , berarti bahwa rata-rata waktu proses yang dihasilkan model sesuai atau

merepresentasikan utilitas security pada sistem nyata

H1 : µ ≠ 3,4%

b. One-Sample T: C1

Test of mu = 3.4 vs not = 3.4

Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T P

C1 6 3.5078 0.1536 0.0627 (3.3466, 3.6691) 1.72 0.146

c. Kesimpulan

P-value = 0,146

α = 0,05

P-value > α sehingga H0 tidak dapat ditolak

4. Validasi Waktu Proses di Loket Masuk

Waktu proses di Loket Masuk menghasilkan waktu tunggu di jalur masuk. Oleh karena

itu, waktu proses akan divalidasi dengan stay time atau waktu antrian di jalur masuk. Berikut

waktu antri yang dihasilkan model:

Run ke-

Waktu dalam model

(detik)

1 30.74980545

2 26.98383522

3 26.86074638

4 28.64660072

Average 28.31024694

Rata-rata waktu tunggu di jalur masuk dalam sistem nyata yaitu sebesar 30,96 detik. Hal

tersebut berarti terdapat selisih 2,651 detik dengan hasil simulasi model. Persentase error

sebesar 8,6%.

5. Validasi Waktu Proses di Loket Keluar

Waktu proses di Loket Keluar menghasilkan waktu antri di antrian loket keluar. Oleh

karena itu, waktu proses akan divalidasi dengan stay time di antrian loket keluar. Berikut waktu

antri yang dihasilkan model:

Run ke-

Waktu dalam

model (detik)

1 31.23674583

2 34.84294128

3 35.0016098

4 39.29076767

5 49.15082932

6 49.62103653

average 39.85732174

Rata-rata waktu antri di antrian liket keluar dalam sistem nyata yaitu sebesar 42,29 detik. Hal

tersebut berarti terdapat selisih 2,44 detik dengan hasil simulasi model. Persentase error

sebesar 5,8%.

4.3 Optimasi

• Berdasarkan hasil simulasi model serta layout sistem nyata, optimasi dilakukan dengan

menggabungkan proses security check dengan proses loket masuk di lokasi loket masuk

• Tujuan optimasi:

– Mengurangi blocked yang terjadi pada jalur masuk dan security check

– Meminimalkan waktu proses dengan menggabung kedua proses

– Menyusun layout yang lebih efisien

Hasil Output Optimasi :

Berdasarkan hasil simulasi pada sistem yang telah dioptimasi, block yang terjadi pada sumber

kedatangan, jalur masuk telah hilang. Selain itu, waktu tunggu maksimal pada jalur masuk berkurang

dari 30 detik menjadi 14 detik. Pada sistem nyata, apabila security check dan loket masuk digabung,

maka akan mengurangi waktu proses serta menambah kapasitas antrian pada loket masuk. Oleh

karena itu, dapat menambah jumlah pengunjung yang masuk ke sistem sehingga mengurangi block

yang terjadi pada sumber kedatangan. Ditambah lagi, block pada jalur masuk juga akan berkurang

karena proses security check digabung dengan proses loket masuk.

Berikut merupakan Activity Cycle Diagram (ACD) sistem yang telah dioptimasi :

Kesimpulan dan Saran

Kesimpulan

Berdasarkan hasil simulasi serta analisis yang dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa

optimasi yang dilakukan menghasilkan :

- Hasil optimasi menunjukkan tidak terjadi block pada jalur masuk

- Tidak terjadi block pada proses di loket masuk

- Waktu proses menjadi berkurang

- Mengurangi waktu tunggu maksimal di jalur masuk dari 30,75 detik menjadi 14,24

- Mengurangi waktu tunggu maksimal di antrian loket keluar dari 49 detik menjadi 40 detik

Saran

Dikarenakan keterbatasan data yang diambil saat observasi, masih terdapat beberapa

kekurangan pada model. Berikut beberapa saran untuk memperbaiki model :

- Distribusi Inter-Arrival dibedakan sesuai dengan peak time dan normal time

- Hitung utilitas lokasi – lokasi yang ada pada system nyata terlebih dahulu sebelum

mengaplikasikannya pada sebuah model

Lampiran

1. Waktu proses pada security check

jam 3.29 -

4.29

no waktu

1 1

2 10.2

3 10.5

4 7.2

5 8.3

6 6.9

7 2

8 4

9 0.4

10 6.9

11 2.9

12 1.5

13 2.5

14 5.5

15 2.3

16 1.6

17 1.4

18 1.4

19 5

20 3.4

21 3.9

22 2.2

23 8.2

24 4.1

25 8.6

26 2.3

27 4

28 2.3

29 7.6

30 0.9

31 0.8

32 1

33 0.4

34 2.6

35 7.3

36 4.6

37 5.6

38 7.8

39 6.8

40 5.9

41 4.7

42 5.7

43 0.3

44 0.9

45 3.2

46 1.3

47 2.1

48 0.2

49 0.3

50 7.2

51 5.2

52 8.7

jam 4.29 -

5.29

no waktu

1 1.3

2 0.3

3 3.3

4 0.3

5 0.3

6 0.2

7 0.3

8 0.3

9 0.3

10 0.3

11 0.3

12 6.4

13 6.1

14 0.4

15 7

16 2.3

17 3.3

18 0.3

19 1.3

20 0.3

21 0.3

22 0.7

23 0.7

24 1.2

25 0.6

26 1.6

27 0.4

28 0.5

29 0.4

30 0.3

31 0.3

32 0.3

33 0.3

34 0.3

35 1.7

36 0.3

37 0.3

38 0.3

39 0.3

40 36.7

41 0.3

42 0.3

43 0.6

44 1.2

45 0.7

46 1

47 2

48 0.8

49 0.8

50 1.2

51 0.8

2. Waktu proses pada loket masuk

jam 3.25 -

4.25

no waktu

1 6

2 4.8

3 9

4 6.9

5 5.3

6 8.1

7 7.9

8 8.6

9 7

10 3.9

11 7.7

12 4.4

13 3.8

14 5.3

15 4.3

16 4.5

17 3.8

18 6.6

19 13.3

20 6.4

21 4

22 3

23 3.4

24 3.1

25 6.3

26 3

27 3.6

28 4

29 7.5

30 6

31 9.5

32 6.6

33 2.9

34 3.6

35 11.9

36 3.2

37 8.1

38 3.6

39 3.2

40 3.8

41 4

42 4.9

43 3.1

44 3.1

45 6

46 7.2

47 10.3

48 8.8

49 6.2

50 6.8

51 7.5

52 8

jam 4.25 -

5.25

no waktu

1 6.7

2 8.7

3 9.5

4 7.9

5 5.3

6 9.8

7 6.8

8 6.5

9 8.5

10 5.5

11 10.3

12 8.8

13 7

14 22.4

15 7.9

16 9.7

17 8.3

18 8.8

19 8.1

20 7.3

21 9.9

22 6.9

23 9.4

24 11.7

25 6.8

26 9.3

27 7

28 7.2

29 5.8

30 5.3

31 5.2

32 3.7

33 4.4

34 2.2

35 4.1

36 6.6

37 3.8

38 5.6

39 4.7

40 6.5

41 4.5

42 3.1

43 3.3

44 3.6

45 2.3

46 3.6

47 1.9

3. Moving time loket masuk – area parkir

jam 3.25 -

4.25

no waktu

1 65.83

2 51.7

3 74.43

4 78.97

5 55.17

6 76.04

7 95.22

8 55.22

9 75.2

10 73.26

11 73.53

12 74.93

13 105.57

14 95.58

15 65.39

16 74.47

17 73.54

18 171.31

19 31.36

20 66

21 31.28

22 87.17

23 80.17

24 67.32

25 73.37

26 79.49

27 82.76

28 69.81

29 34.29

30 85.14

jam 4.25 -

5.25

no waktu

1 69.57

2 107.19

3 102.1

4 86

5 93.42

6 68.67

7 82.62

8 94.61

9 49.45

10 89.6

11 78.57

12 91.35

13 65.38

14 77.27

15 107.47

16 15.21

17 80.96

18 58.82

19 59.42

20 65.98

21 70.37

22 63.98

23 95.78

24 17.5

25 95.9

26 65.78

27 49.59

28 62.33

29 89.09

30 95.9

31 81.4

32 71.44

33 110.91

4. Waktu proses loket keluar

jam 3.30 - 4.30 no waktu 1 12.19

2 5.91

3 7.69

4 10.82

5 4.86

6 3.57

7 18.5

8 5.64

9 36.36

10 9.7

11 14.82

12 15.6

13 16.82

14 4.3

15 10.85

16 25.75

17 15.13

18 6.71

19 5.72

20 9.2

21 14.3

22 13.92

23 12.47

24 11.25

25 10.22

26 5.38

27 13.09

28 10.99

29 9.56

30 4.29

31 4.71

32 20.23

33 22.29

34 19.75

35 15.18

36 14.2

37 11.46

38 6

39 12.43

40 5.19

41 6.01

42 21.31

43 36.85

44 14.97

45 45.27

46 5.78

47 11.6

48 19.8

49 17.59

50 13.57

51 13.89

52 19.76

jam 4.30 -

5.30

no waktu

1 15

2 23.29

3 8.51

4 11.28

5 45.43

6 9.96

7 20.02

8 6.72

9 15.78

10 15.03

11 10.73

12 20.53

13 19.03

14 12.91

15 23.88

16 11.49

17 15.94

18 15.52

19 19.9

20 23.76

21 9.82

22 29.69

23 12.15

24 11.6

25 17.44

26 19.7

27 14.88

28 7.29

29 24.78

30 23.86

31 22.83

32 32.9

33 6.04

34 14.01

35 29.9

36 16.1

37 32.2

38 16

39 7.5

40 22

41 38

5. Moving time security check – loket masuk

jam 1.20 pm

no waktu

1 16.5

2 39.2

3 18.2

4 67

5 66

6 25.7

7 29.8

8 22.3

9 30.7

10 21.2

11 27.6

12 103

13 24.2

14 37.2

15 73

16 23.9

17 29.83

18 19.8

19 26.15

20 34.13

21 40.59

22 49.51

23 35.75

24 22

25 30.78

26 24

27 26

28 18.59

29 37.26

6. Moving time area parkir – loket keluar

jam 1.00 pm

no waktu

1 159.5

2 31.6

3 29.6

4 201.2

5 14.4

6 80.8

7 69.4

8 87.4

9 297.1

10 8

11 316.1

12 18

13 17.8

14 127.1

15 74.37

16 76.23

17 29.43

18 102.15

19 45.36

20 80.91

21 34.92

22 125.82

23 58.62

24 57.62

25 59.7

26 17.4

27 13.3

28 138.2

29 83.5

30 19.1

31 15.7

32 58.2

33 40.5

34 7.3

35 10.9

36 26.4

37 52.5

Untuk memudahkan proses simulasi sistem parkir tersebut, digunakan beberapa software yaitu :

Statfit (promodel)

Flexim

Microsoft Word

Microsoft Power Point

Microsoft Excel

Microsoft Visio