PERBANDINGAN PERFORMANSI LAYANAN MENGGUNAKAN …

PERBANDINGAN PERFORMANSI LAYANAN MENGGUNAKAN

KRUSKAL WALLIS TEST – FRIEDMAN TEST PADA GERBANG TOL

AMPERA 2

SKRIPSI

Oleh:

Wulandari Retno Ningsih

NIM : 11140910000068

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

2019 M / 1440 H

i UIN Syarif Hidayatullah Jakarta



AMPERA 2

SKRIPSI

Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar S1

Sarjana Komputer (S.Kom)

Oleh:


NIM : 11140910000068

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

2019 M / 1440 H

ii UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

LEMBAR PERSETUJUAN


KRUSKALL WALLIS TEST – FRIEDMAN TEST PADA GERBANG TOL

AMPERA 2

Skripsi

Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer Pada

Fakultas Sains dan Teknologi

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta

Oleh:


11140910000068

Menyetujui,

Pembimbing I

Arini, MT

NIP. 19760131 200901 2 001

Pembimbing II

Luh Kesuma Wardhani, MT

NIP. 19780424 200801 2 022

Mengetahui,

Ketua Program Studi Teknik Informatika

Arini, MT

NIP. 19760131 200901 2 001

iii UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

HALAMAN PENGESAHAN UJIAN

Skripsi berjudul “Perbandingan Performansi Layanan Menggunakan Kruskall

Wallis Test – Friedman Test Pada Gerbang Tol Ampera 2” yang ditulis oleh

Wulandari Retno Ningsih, NIM 11140910000068 telah diuji dan dinyatakan lulus

dalam sidang munaqosyah Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Syarif Hidayatullah

Jakarta pada Januari 2019. Skripsi ini telah diterima sebagai salah satu syarat untuk

memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom) pada Program Studi Teknik

Informatika.

Jakarta, Januari 2019

Tim Penguji

Penguji I,

Penguji II,

Tim Pembimbing

PembimbingI,

Arini, MT

NIP. 19760131 200901 2 001

Pembimbing II,

Luh Kesuma Wardhani, MT

NIP. 19780424 200801 2 022

Mengetahui,

Dekan Fakultas Sains dan Teknologi

Dr. Agus Salim, M.Si.

NIP. 197208161999031003

Ketua Program Studi Teknik Informatika

Arini, MT

NIP. 197601312009012001

iv UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS

Dengan ini saya menyatakan bahwa:

1. Skripsi ini merupakan hasil karya asli saya yang diajukan untuk memenuhi

salah satu persyaratan memperoleh gelar strata 1 di UIN Syarif Hidayatullah

Jakarta.

2. Semua sumber yang saya gunakan dalam penulisan ini telah saya

cantumkan sesuai dengan ketentuan yang berlaku di UIN Syarif

Hidayatullah Jakarta.

3. Jika di kemudian hari terbukti bahwa karya ini bukan hasil karya asli saya

atau merupakan hasil jiplakan dari karya orang lain, maka saya bersedia

menerima sanksi yang berlaku di UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.



v UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI

Sebagai civitas akademik UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, saya yang bertanda

tangan dibawah ini :

Nama : Wulandari Retno Ningsih

NIM : 11140910000068

Program Studi : Teknik Informatika

Fakultas : Sains dan Teknologi

Jenis Karya : Skripsi

Demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Hak Bebas Royalti

Noneksklusif (Non-exclucive Royalty Free Right) atas karya ilmiah saya yang

berjudul :



AMPERA 2

Beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti

Noneksklusif ini Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta berhak

menyimpan, mengalih media/formatkan, mengelola dalam bentuk pangkalan data

(database), merawat, dan mempublikasikan tugas akhir saya selama tetap

mencantumkan nama saya sebagai penulis/pencipta dan pemilik Hak Cipta .

Demikian Pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya.



vi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

KATA PENGANTAR

Assalamu’alaikum Wr. Wb.

Puji syukur senantiasadipanjatkan kehadirat Allah SWT yang telah

melimpahkan rahmat, hidayah serta nikmat-Nya sehingga penyusunan skripsi ini

dapat diselesaikan. Sholawat dan salam senantiasa dihaturkan kepada junjungan

kita baginda Nabi Muhammad SAW beserta keluarganya, para sahabatnya serta

umatnya hingga akhir zaman. Penulisan skripsi ini mengambil tema dengan judul:



AMPERA 2

Penulisan skripsi ini ditujukan untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer

Program Studi Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi. Dalam proses

penyelesaian tugas skripsi ini banyak sekali lika-liku perjalanan yang didapat, dan

dalam proses penyelesaian tugas skripsi ini tak lepas dan tak luput dari berbagai

bantuan, dukungan, saran, dan kritik yang telah peneliti dapatkan. Oleh karena itu

dalam kesempatan kali ini penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada :

1. Allah SWT yang telah memberikan Rahmat dan Hidayah-Nya .

2. Bapak Ahkmad Fathoni, MA, Ibu Wakhidatun Mubarokah, S.pd, Karen

Fitriya Ahmad, Nisa Aulia Ahmad, dan Galang Revolusi Ahmad selaku

keluarga penulis, yang senantiasa memberikan dukungan, semangat,

motivasi dan doa kepada penulis.

3. Bapak Dr. Agus Salim, M.Si. selaku Dekan Fakultas Sains dan

Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

4. Ibu Arini, MT. selaku Ketua Program Studi Teknik Informatika

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

vii UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

5. Bapak Feri Fahrianto, M.Sc. selaku Sekretaris Program Studi Teknik

Informatika Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

6. Ibu Arini, MT. selaku Dosen Pembimbing 1 dan Ibu Luh Kesuma

Wardhani, MT. selaku Dosen Pembimbing 2 yang telah memberikan

bimbingan, motivasi, dan arahan kepada peneliti dalam penyelesaian

tugas skripsi ini dengan baik.

7. Ibu Rifa Arifati, S.T, M.T dan Ibu Yuditha Ichsani yang senantiasa

meluangkan waktu dan memberikan bimbingan serta bantuan dalam

pengolahan data.

8. Seluruh Staf Karyawan Fakultas Sains dan Teknologi, khususnya Dosen

Program Studi Teknik Informatika yang telah memberikan bantuan dan

kerjasamanya dari awal perkuliahan berlangsung.

9. Syaifa Amanda Putri Lubis, Putri Cahayani Kusuma, Edi Diantoro, Bela

Dita, Nila Rizqiana Fadlillah, Siti Atinah, Khansa Indah Oktaviany,

Shifa Rahmah, Mukti Wibowo, Muhammad Iskandar Yahya, Indra

Kusuma dan Haris Alfarisi selaku sahabat penulis yang selalu

memberikan dukungan serta semangat kepada penulis.

10. Seluruh teman - teman HMTI UPN Veteran Jakarta dan HIMTI UIN

Jakarta yang tidak bisa peneliti sebutkan satu persatu.

Peneliti menyadari akan banyaknya kekurangan dalam penyajian tugas

skripsi ini, akan tetapi peneliti berharap akan manfaat yang bisa didapat bagi semua

orang yang telah membaca skripsi ini. Oleh karena itu peneliti sangat menerima

kritik dan saran yang akan diberikan untuk membagun penelitian yang lebih baik,

dan semoga Allah SWT membalas kebaikan semua pihak yang telah membantu.



viii UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

Penulis : Wulandari Retno Ningsih

Program Studi : Teknik Informatika

Judul : Perbandingan Performansi Layanan Menggunakan

Kruskal Wallis Test – Friedman Test pada Gerbang Tol

Ampera 2

ABSTRAK

Jalan Tol adalah jalan alternatif yang merupakan bagian dari sistem jaringan jalan

nasional yang penggunanya diwajibkan membayar tol. Mulai 1 Oktober 2017, Bank

Indonesia (BI) dan Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat (PUPR)

menerapkan transaksi non-tunai di seluruh ruas tol. Penerapan ini diyakini dapat

memangkas waktu transaksi secara signifikan. Tetapi hal itu tidak diimbangi

dengan analisis utilitas pelayanan gerbang tol terlebih dahulu. Dengan

menggunakan simulasi, penelitian ini bertujuan membuat model yang dapat

merepresentasikan sistem tersebut serta membuat sistem alternatif. Simulasi

menggunakan software ProModel dengan 6 skenario. Kemudian membandingkan

performansi layanan Gerbang Tol Ampera 2 menggunakan perhitungan Kruskal

Wallis – Friedman Test. Dari hasil perhitungan didapat kesimpulan bahwa waktu

tunggu dalam sistem paling sebentar adalah skenario OBU – OBU. Sedangkan

utilitas server yang tidak banyak menganggur adalah Konvensional –

Konvensional.

Kata Kunci : Simulasi, ProModel, Pelayanan Gerbang Tol, Utilitas,

Kruskal Wallis Test – Friedman Test

Daftar Pustaka : 27 (Tahun 2006 – 2018)

Jumlah Halaman : VI Bab + xvi Halaman + 95 Halaman + 35 Gambar +

24 Tabel + 7 Rumus

ix UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

Name : Wulandari Retno Ningsih

Study Program : Teknik Informatika

Title : Comparison of Service Performance Using the Kruskal

Wallis Test - Friedman Test on the Ampera Toll Gate 2

ABSTRACT

Toll Road is an alternative road that is part of the national road network system

where users are required to pay tolls. Starting October 1, 2017, Bank Indonesia (BI)

and the Ministry of Public Works and Public Housing (PUPR) apply non-cash

transactions across all toll roads. This application is believed to be able to cut

transaction time significantly. But this is not balanced with an analysis of toll gate

service utilities first. By using simulations, this study aims to create a model that

can represent the system and create alternative systems. Simulation using ProModel

software with 6 scenarios. Then compare the performance of the Ampera Toll Gate

2 service using the Kruskal Wallis - Friedman Test calculation. From the

calculation results, it can be concluded that the minimum waiting time in the system

is the OBU-OBU scenario. While server utilities that are not much idle are

Conventional - Conventional.

Key Words : Simulation, ProModel, Toll Gate Service, Utilities,

Kruskal Wallis Test - Friedman Test

Bibliography : 27 (Tahun 2006 – 2018)

Number of Pages : VI Bab + xvi Halaman + 95 Halaman + 35 Gambar + 24

Tabel + 7 Rumus

x UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

DAFTAR ISI

LEMBAR PERSETUJUAN ................................................................................... ii

HALAMAN PENGESAHAN UJIAN ................................................................... iii

HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS .................................................. iv

HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI .............................. v

KATA PENGANTAR ........................................................................................... vi

ABSTRAK ........................................................................................................... viii

ABSTRACT ........................................................................................................... ix

DAFTAR ISI ........................................................................................................... x

DAFTAR GAMBAR ........................................................................................... xiv

DAFTAR TABEL ................................................................................................. xv

DAFTAR RUMUS .............................................................................................. xvi

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

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

1.2 Rumusan Masalah ....................................................................................... 6

1.3 Tujuan Penelitian ........................................................................................ 6

1.4 Manfaat Penelitian ...................................................................................... 6

1.4.1 Bagi Penulis ...................................................................................... 6

1.4.2 Bagi Universitas ................................................................................ 7

1.4.3 Bagi Pengguna .................................................................................. 7

1.5 Batasan Masalah .......................................................................................... 7

1.6 Metodelogi Penelitian ................................................................................. 8

1.6.1 Metode Pengumpulan Data ............................................................... 8

1.6.2 Metode Implementasi ........................................................................ 9

1.7 Sistematika Penulisan .................................................................................. 9

BAB 2 LANDASAN TEORI .................................................................................. 1

2.1 Definisi Analisis .......................................................................................... 1

2.2 Studi Pustaka ............................................................................................... 1

2.3 Wawancara .................................................................................................. 1

2.4 Jalan Tol .................................................................................................... 12

xi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

2.5 Metode Antrian ......................................................................................... 12

2.5.1 Karekteristik Sistem Antrian ........................................................... 13

2.5.2 Disiplin Antrian .............................................................................. 14

2.5.3 Proses Pada Sistem Antrian ............................................................ 15

2.5.4 Parameter Antrian ........................................................................... 17

2.6 Uji Normalitas ........................................................................................... 18

2.7 Statistik Non Parametik ............................................................................. 19

2.8 Uji Independensi Data ............................................................................... 19

2.9 Distribusi Identik ....................................................................................... 20

2.10 Fitting Distribution .................................................................................... 20

2.11 SPSS .......................................................................................................... 21

2.12 Stat::fit ....................................................................................................... 22

2.13 Easyfit ....................................................................................................... 22

2.14 Metode Simulasi ........................................................................................ 22

2.12.1 Formulasi Masalah (Problem Formulation) ................................... 23

2.12.2 Model Pengkonsepan (Conceptual Model) ..................................... 23

2.12.3 Data Masukan Keluaran (Input Output Data) ................................ 23

2.12.4 Pemodelan (Modelling) ................................................................... 24

2.12.5 Simulasi (Simulation) ...................................................................... 24

2.12.6 Verifikasi dan Validasi (Verification and Validation) .................... 24

2.12.7 Experimentasi (Experimentation) ................................................... 24

2.12.8 Analisa Keluaran (Output Analysis) ............................................... 25

2.15 Promodel ................................................................................................... 25

2.16 Utilitas ....................................................................................................... 27

2.17 Uji Kruskall Wallis H ................................................................................ 27

2.18 Friedman Test ............................................................................................ 27

2.19 Studi Literatur Sejenis ............................................................................... 28

BAB 3 METODELOGI PENELITIAN .................................................................. 1

3.1 Metode Pengumpulan Data ......................................................................... 1

3.1.1 Studi Primer ...................................................................................... 1

3.1.1.1 Wawancara ................................................................................ 1

3.1.1.2 Observasi Lapangan................................................................... 1

xii UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

3.1.2 Studi Sekunder ................................................................................ 39

3.1.2.1 Studi Pustaka ........................................................................... 39

3.2 Metode Simulasi ........................................................................................ 40

3.1.1 Formulasi Masalah (Problem Formulation) ................................... 40

3.2.1 Model Pengkonsepan (Conceptual Model) ..................................... 40

3.3.1 Data Masukan Keluaran (Input Output Data) ................................ 41

3.4.1 Pemodelan (Modelling) ................................................................... 41

3.5.1 Simulasi (Simulation) ...................................................................... 41

3.6.1 Verifikasi dan Validasi (Verification and Validation) .................... 41

3.7.1 Eksperimentasi (Experimentation) .................................................. 41

3.8.1 Analisis Keluaran (Output Analysis) .............................................. 42

3.3 Kerangka Berpikir ..................................................................................... 42

BAB 4 IMPLEMENTASI SIMULASI DAN EXPERIMEN ............................... 45

4.1 Formulasi Masalah (Problem Formulation) ............................................. 45

4.2 Model Pengkonsepan (Conceptual Model) ............................................... 45

4.3 Data Masukan Keluaran (Input Output Data) ........................................... 47

4.3.1 Data Masukan (Input) ..................................................................... 47

4.3.2 Proses (Process) .............................................................................. 53

4.3.2.1 Uji Independensi ...................................................................... 53

4.3.2.2 Uji Identik ................................................................................ 58

4.3.3 Data Keluaran (Output) ................................................................... 61

4.4 Pemodelan (Modelling) ............................................................................. 65

4.5 Simulasi (Simulation) ................................................................................ 65

4.5.1 Location .......................................................................................... 67

4.5.2 Entitas ............................................................................................. 68

4.5.3 Arrival ............................................................................................. 69

4.5.4 Processing ....................................................................................... 70

4.6 Verifikasi dan Validasi (Verification and Validation) .............................. 72

4.7 Eksperimentasi (Eksperimentation) .......................................................... 72

4.7.1 Penentuan Jumlah Replikasi ........................................................... 72

4.8 Analisa Keluaran (Output Analysis) .......................................................... 76

4.8.1 Waktu Tunggu Dalam Sistem ......................................................... 76

xiii UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

4.8.2 Utilitas Server ................................................................................. 77

BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN ................................................................ 80

5.1 Perhitungan Perbedaan Model Menggunakan Kruskal Wallis – Friedman

Test 80

5.1.1 Uji Kruskal Wallis .......................................................................... 80

5.1.1.1 Uji Kruskal Wallis Pada Waktu Tunggu Dalam Sistem .......... 80

5.1.1.2 Uji Kruskal Wallis Pada Utilitas Server .................................. 84

5.1.2 Friedman Test ................................................................................. 85

5.1.2.1 Friedman Test Pada Waktu Tunggu Dalam Sistem ................ 85

5.1.2.2 Friedman Test Pada Utilitas Server ......................................... 88

BAB 6 PENUTUP ................................................................................................ 89

6.1 Kesimpulan ............................................................................................... 89

6.2 Saran .......................................................................................................... 89

DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................... 91

LAMPIRAN .......................................................................................................... 93

Lampiran 1 ........................................................................................................ 93

Lampiran 2 ........................................................................................................ 94

Lampiran 2 ........................................................................................................ 95

xiv UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Antrian Kendaraan di Pintu Gerbang Tol ......................................... 15

Gambar 2.2 Single Channel, Single Server .......................................................... 15

Gambar 2.3 Single Channel, Multi Server ............................................................ 16

Gambar 2.4 Multi Channel, Single Server ............................................................ 16

Gambar 2.5 Multi Channel, Multi Server ............................................................. 17

Gambar 3.1 Rata – Rata Waktu Pelayanan ........................................................... 39

Gambar 3.2 Kerangka Berfikir.............................................................................. 43

Gambar 4.1 Entity Flow Diagram ......................................................................... 46

Gambar 4.2 Flowchart Data Masukan .................................................................. 47

Gambar 4.3 Grafik Data Masukan ........................................................................ 51

Gambar 4.4 Langkah – Langkah Uji Normalitas .................................................. 52

Gambar 4.5 Langkah – Langkah Uji Normalitas .................................................. 52

Gambar 4.6 Langkah – Langkah Uji Independensi .............................................. 54

Gambar 4.7 Langkah – Langkah Uji Indentik ...................................................... 58

Gambar 4.8 Langkah – Langkah Uji Indentik ...................................................... 59

Gambar 4.9 Langkah – Langkah Fitting Distribusi .............................................. 61

Gambar 4.10 Langkah – Langkah Simulasi pada Promodel ................................. 66



Gambar 4.13 Atribut Lokasi Area Gerbang Tol Ampera 2 .................................. 68

Gambar 4.14 Layout Location Area Gerbang Tol Ampera 2 ............................... 68

Gambar 4.15 Atribut Entitas Area Gerbang Tol Ampera 2 .................................. 69

Gambar 4.16 Atribut Arrival Area Gerbang Tol Ampera 2 .................................. 69

Gambar 4.17 Atribut Proccessing Otomatis – Otomatis ....................................... 70







Gambar 4.24 Grafik Rata – Rata Waktu Tunggu Dalam Sistem .......................... 77

Gambar 4.25 Grafik Rata – Rata Utilitas Server .................................................. 79

Gambar 5.1 Langkah – Langkah Uji Kruskal Wallis ........................................... 82

Gambar 5.2 Langkah – Langkah Uji Kruskal Wallis ........................................... 82

Gambar 5.3 Langkah – Langkah Uji Friedman .................................................... 87

Gambar 5.4 Langkah – Langkah Uji Friedman .................................................... 87

xv UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Studi Literature Sejenis ......................................................................... 28

Tabel 3.1 Waktu Antarkedatangan........................................................................ 32

Tabel 3.2 Waktu Pelayanan .................................................................................. 35

Tabel 3.3 Rata - Rata Waktu Pelayanan ............................................................... 39

Tabel 4.1 Golongan Jenis Kendaraan pada Jalan Tol ........................................... 45

Tabel 4.2 Operasi dari Perancangan Sistem Antrian Gerbang Tol Ampera 2 ...... 46

Tabel 4.3 Data Masukan ....................................................................................... 48

Tabel 4.4 Uji Normalitas ....................................................................................... 53

Tabel 4.5 Pengujian Independensi Data ................................................................ 55

Tabel 4.6 Pengujian Data mempunyai Distribusi Identik ..................................... 60

Tabel 4.7 Fitting terhadap distribusi teoritis tertentu ............................................ 62

Tabel 4.8 Verifikasi dan Validasi ......................................................................... 72

Tabel 4.9 Hasil Waktu Tunggu Dalam Sistem Replikasi Awal ............................ 73

Tabel 4.10 Hasil Utilitas Server Replikasi Awal .................................................. 74

Tabel 4.11 Analisa Keluaran Waktu Tunggu Dalam Sistem ................................ 76

Tabel 4.12 Analisa Keluaran Utilitas Server ........................................................ 78

Tabel 5.1 Rata – Rata Waktu Tunggu Dalam Sistem Tiap Skenario .................... 80

Tabel 5.2 Hasil Uji Kruskal Wallis Waktu Tunggu Dalam Sistem ...................... 83

Tabel 5.3 Rata – Rata Waktu Tunggu Dalam Sistem Tiap Skenario .................... 84

Tabel 5.4 Hasil Uji Kruskal Wallis Utilitas Server ............................................... 85

Tabel 5.5 Perangkingan Data Waktu Tunggu Dalam Sistem ............................... 86

Tabel 5.6 Hasil Uji Friedman ................................................................................ 88

Tabel 5.7 Perangkingan Data Utilitas Server ........................................................ 88

Tabel 5.8 Hasil Uji Friedman ................................................................................ 89

xvi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

DAFTAR RUMUS

Rumus 2. 1 ............................................................................................................ 13

Rumus 2. 2 ............................................................................................................ 14

Rumus 2. 3 ............................................................................................................ 17

Rumus 2. 4 ............................................................................................................ 17

Rumus 2. 5 ............................................................................................................ 17

Rumus 2. 6 ............................................................................................................ 17

Rumus 2. 7 ............................................................................................................ 27

1 UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Fungsi utama dari jalan adalah sebagai prasarana lalu lintas atau

angkutan guna mendukung kelancaran arus barang dan jasa serta aktivitas

masyarakat. (Ningsih, 2010). Kebutuhan masyarakat akan jaringan jalan

semakin terdesak seiring dengan peningkatan populasi kendaraan yang tidak

sebanding dengan kapasitas jalan yang ada (Kesuma, 2015). Jalan Tol adalah

jalan alternatif yang merupakan bagian dari sistem jaringan jalan nasional

yang penggunanya diwajibkan membayar tol. Jalan Tol memperlancar

perjalanan antar satu wilayah dengan wilayah yang lainnya dengan

memberikan keuntungan berupa penghematan waktu dibanding jalan non tol

serta membantu menekan biaya operasional kendaraa. Jalan tol juga sering

disebut sebagai jalan bebas hambatan, oleh sebab itu sudah seharusnya jalan

tol memberikan kenyamanan ini kepada setiap masyarakat yang

menggunakannya. Namun pada kenyataanya tidak selalu demikian. Masih

ada saja hambatan-hambatan yang dirasakan masyarakat pengguna jalan tol

seperti antrian panjang saat hendak masuk jalan tol (Jakarta, 2018).

Antri adalah tindakan mulia dan belajar untuk bersabar dalam

menerima kondisi. Dengan mengantri berarti kita menghargai manusia lain

setara dengan diri kita sendiri. Antri memberi kita pelajaran untuk

menghargai keadilan. Dengan menyerobot, berarti kita menganggap

kepentingan orang lain lebih rendah daripada kepentingan kita. Sifat ini

menjadi ciri bagi manusia yang tidak mau tertib dan teratur dan juga tidak

tahu rasa malu sesuai dengan QS. Ali Imran: 200 :

تفلحون. يآ أيها الذين آمنوا اصبروا وصابروا ورابطوا واتقوا الله لعلكم

2

UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

Artinya :

“Hai orang-orang yang beriman, bersabarlah kamu dan kuatkanlah

kesabaranmu dan tetaplah bersiap siaga dan bertakwalah kepada Allah

supaya kamu beruntung.”

Berdasarkan observasi yang penulis lakukan, terdapat pula

pengendara yang tidak sabar dalam mengantri lalu menyalip kendaraan lain

baik saat di jalan raya utama maupun saat mengantri pada pintu masuk tol

yang mana hal tersebut akan mengganggu pengendara lain yang

menggunakan jalan dan sedang mengantri atau dengan kata lain telah

mengambil hak pengendara lain dalam memanfaatkan jalan yang tersedia.

Padahal mengambil hak orang lain tidak diperbolehkan dalam islam sesuai

dengan QS. An-Nisa ayat 29 :

يا أيها الذين آمنوا ل تأكلوا أموالكم بينكم بالباطل إل أن تكون تجارة عن تراض منكم ول تقتلوا

كان بكم رحيما أنفسكم إن الل

Artinya :

“Wahai orang-orang yang beriman! Janganlah kamu saling memakan harta

sesamamu dengan jalan yang batil (tidak benar), kecuali dalam perdagangan

yang berlaku atas dasar suka sama suka di antara kamu. Dan janganlah kamu

membunuh dirimu. Sungguh, Allah Maha Penyayang kepadamu.”

Sistem Pengumpulan jalan tol adalah suatu rangkaian kegiatan yang

berkaitan dengan transaksi di gerbang tol berupa proses pelayanan kepada

pemakai jalan, kontrol atas pelaksanaan transaksi, proses pengadministrasian

pendapatan jalan tol serta proses lain yang mendukungnya. Pada prinsipnya

proses sistem pengumpulan jalan tol harus didasarkan pada hal-hal berikut

ini (Jakarta, 2016) :

1. Memberi pelayanan yang cepat, tepat, aman dan nyaman pada pengguna

jalan tol.

2. Memberi jaminan kepada pengguna jalan dan Badan Usaha Jalan Tol

bahwa transaksi sudah berjalan sesuai dengan tarif yang telah ditentukan.

3


3. Dapat memberikan timbal balik dan diintegrasikan dengan sistem yang

sudah ada maupun sistem yang akan dikembangkan.

4. Senantiasa memperhatikan pengembangan teknologi, manajemen

sumber daya manusia, yang pada akhirnya memberikan pelayanan yang

maksimal pada pengguna jalan tol di satu sisi dan memberikan efisiensi

di segala bidang bagi Badan Usaha Jalan Tol.

Pelayanan merupakan salah satu hal penting yang harus diperhatikan,

karena pelayanan mempengaruhi kenyamanan para pelanggan dalam

melakukan transaksi. Masalah antrian merupakan salah satu hal yang sering

menjadi keluhan para pelanggan. Antrian yang terlalu panjang dan pelayanan

yang lama dapat menyebabkan tidak jadi menggunakan layanan jasa jalan tol

karena dianggap tidak efisien waktu dan sama dengan jalan raya biasa yang

tidak memerlukan transaksi pembayaran/ free. Jika terjadi antrian yang

terlalu panjang berarti akan semakin banyak waktu yang terbuang akibat

waktu menunggu yang terjadi dalam antrian. Tentu saja ini dapat merugikan

pihak instansi karena akan terjadi penurunan kepuasan para pelanggan

(Sodikin, 2006).

Salah satu aspek pelayanan yang menjadi masalah adalah waktu

menunggu pengendara pada gerbang tol masuk. Gerbang Tol Ampera 2

merupakan salah satu jalan masuk tol di Jakarta. Berdasarkan pengamatan

yang dilakukan, sering terjadi antrian panjang pada gerbang tol masuk

Ampera 2 pada jam sibuk saat kedua gardu tol masih konvensional. Antrian

panjang ini mengakibatkan lamanya waktu pengguna tol untuk bisa masuk,

selain itu antrian pada gerbang tol masuk seringkali memanjang hingga

mencapai jalan raya utama. Hal ini sangat mengganggu tidak hanya

kenyamanan pengguna jalan tol tetapi juga masyarakat pengguna jalan raya

utama. Data jumlah transaksi yang terjadi di Tol Ampera 2 satu tahun

sebelum diberlakukannya gerbang tol otomatis pada kedua gardu tol yaitu

pada oktober 2016 – September 2017 menunjukkan peningkatan yang

signifikan yaitu dari 353.885 transaksi menjadi 358.258 transaksi.

4


Meningkatnya jumlah pengguna jalan Tol Ampera 2 yang terlihat dari

peningkatan jumlah transaksi ini meningkatkan urgensi perbaikan pelayanan

di gerbang Tol Ampera 2. Peningkatan jumlah pengguna Tol Ampera 2 dan

masalah antrian serta kemacetan utamanya terjadi pada jam sibuk.

Mulai Oktober 2017, Bank Indonesia (BI) dan Kementerian

Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat (PUPR) menerapkan transaksi non-

tunai di seluruh ruas tol. Penerapan ini diyakini dapat memangkas waktu

transaksi secara signifikan. Menurut General Manager Tol Jagorawi Roy

Ardian Darwis, selama ini banyak waktu terbuang untuk transaksi di gerbang

tol. Mulai dari menerima pembayaran, memastikan uang yang dibayarkan

pas, hingga menghitung kembalian. Hal itulah yang kerap kali menimbulkan

kemacetan di jalan tol. Transaksi tunai biasanya bisa memakan waktu 11

detik. Tapi dengan non-tunai, Cuma memakan 4 detik, bahkan kurang

(Prabowo, 2017). Selain untuk mengurangi kepadatan antrian di gerbang tol

yang selama ini kerap terjadi, pelayanan transaksi elektronik di semua

gerbang tol untuk meningkatkan cashless society (budaya non-tunai).

Transaksi non-tunai yang diterapkan adalah sistem Gerbang Tol

Otomatis (GTO) yaitu sistem gerbang tol yang hanya melayani pembayaran

non-tunai dengan menempelkan kartu langganan pada sistem GTO. Selain

GTO gerbang otomatis lainnya adalah E-toll Mandiri Pass On Board Unit

(OBU) yaitu alat khusus untuk pengguna jalan tol agar dapat membayar tol

tanpa perlu berhenti dan membuka kaca mobil. Perangkat transmitter OBU

(On Board Unit) ini dipasang pada kaca depan mobil sehingga memudahkan

pengendara untuk melintasi Gerbang Tol Otomatis (GTO) bertanda e-

tollpass. Setelah terdengar bunyi 'bip' di perangkat On Board Unit, palang

pintu gardu tol akan terbuka secara otomatis dan Anda dapat terus melaju.

Sangat praktis dan hemat waktu. e-Toll Pass juga dapat digunakan untuk

melihat saldo pada e-Toll Card.

Pada penelitian ini akan dibangun model simulasi sistem yang

menggambarkan pelayanan di gerbang tol. Sistem yang dimaksud dalam

5


penelitian ini adalah sistem pelayanan pada gerbang tol masuk Ampera 2.

Model simulasi akan digunakan untuk membantu proses peniruan dari sistem

pelayanan tol Ampera 2 sehingga dapat diketahui apakah gerbang tol

otomatis merupakan sebuah solusi yang tepat atau bahkan mendapatkan

solusi - solusi sistem yang tepat untuk perbaikan sistem pelayanan pada

gerbang tol Ampera 2. Software simulasi yang akan digunakan adalah

ProModel karena tingkat ketelitian Promodel sangat baik sehingga hasil yang

diperoleh sangat akurat.

Setelah mendapat hasil simulasi hal selanjutnya yang akan dilakukan

adalah membandingkan rancangan alternatif sistem dengan Uji Kruskal

Wallis dan Friedman Test sehingga dapat mengetahui sistem terbaik dari

utilitas yang dibandingkan,

Ada lima penelitian yang penulis jadikan penelitian sejenis pada

penelitian ini. Pertama, penelitian yang dilakukan oleh (Yosi Purnama Putra,

2015), mensimulasikan gerbang tol untuk menganalisis jumlah optimal

gardu tolmenggunakan software promodel dengan 4 skenario. Penelitian

kedua, yaitu penelitian yang dilakukan oleh (Alam Kurnia M, Faula Arini,

2015), mensimulasikan gerbang tol untuk menganalisa efisiensi gardu tol

software promodel. Penelitian ketiga, penelitian yang dilakukan oleh

(Ignatius Andree, Alfian, 2013), mensimulasikan gerbang tol untuk

memberikan usulan sistem pelayanan di gerbang tol menggunakan software

flexsim dengan 3 skenario. Penelitian keempat, penelitian yang dilakukan

oleh (C. H. Santoso, Tannady, & Caesaron, 2015), mensimulasikan gerbang

tol untuk menganalisis kemacetan dijalan tol menggunakan software

promodel. Penelitian kelima, penelitian yang dilakukan oleh (Fazlurahman,

2017), mensimulasikan gerbang tol untuk mengetahui utilitas gerbang tol

menggunakan software promodel.

Dari kelima penelitian sejenis yang telah di paparkan

sebelumnya,penulis membuat suatu penelitian yang membahas tentang

Utilitas Gerbang Tol Ampera 2 dengan Simulasi Menggunakan Promodel.

6


Perbedaan dari penelitian sebelumnya yaitu penulis akan membandingkan

performansi keenam design Simulasi Konfigurasi Skenario untuk Gerbang

Tol Ampera 2. Oleh sebab itu, penulis memberi judul penelitian ini

“Perbandingan Waktu Tunggu dalam Sistem dan Utilitas Server

Menggunakan Kruskal Wallis Test – Friedman Test Pada Gerbang Tol

Ampera 2”.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, maka rumusan

masalah pada penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Bagaimana membuat pemodelan gerbang tol Ampera 2 dengan simulasi

yang sesuai dengan aktual?

2. Bagaimana perbandingan performansi layanan gerbang tol Ampera 2

dengan menggunakan gerbang tol konvensional, otomatis, dan OBU?

1.3 Tujuan Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah di atas, maka tujuan penelitian ini

adalah :

1. Untuk membuat pemodelan Gerbang Tol Ampera 2 dengan simulasi

yang sesuai dengan aktual.

2. Untuk perbandingan performansi layanan Gerbang Tol Ampera 2 dengan

menggunakan gerbang tol konvensional, otomatis, dan OBU.

1.4 Manfaat Penelitian

Berdasarkan pemasalahan dan tujuan dari penulisan yang sudah

disebutkan, maka di antara manfaat yang dapat diambil pada penulisan ini

adalah sebagai berikut:

1.4.1 Bagi Penulis

Manfaat-manfaatyang penulis dapatkan dari penulisan ini

yaitu:

1. Memperdalam pemahaman tentang penggunaan metode Antrian,

Independensi Data, Distribusi Identik, Fitting Distribusi,

Simulasi, dan Metode pendekatan Least Significant Difference

7


pada sistem operasi manajemen khususnya dalam bidang

Manajemen Operasi Tol.

2. Menerapkan ilmu-ilmu yang diperoleh selama kuliah pada mata

kuliah Statistika dan Probabilitas dan Pemodelan dan Simulasi.

3. Untuk memenuhi salah satu syarat kelulusan strata satu (S1)

Program Studi Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi.

4. Sebagai portofolio untuk penulis yang berguna untuk masa yang

akan datang.

1.4.2 Bagi Universitas

Manfaat yang diperoleh universitas yaitu :

1. Mengetahui kemampuan mahasiswa dalam menguasai materi

yang telah diperoleh selama masa kuliah.

2. Mengetahui kemampuan mahasiswa dalam menerapkan ilmunya

dan sebagai bahan evaluasi.

1.4.3 Bagi Pengguna

Manfaat-manfaat yang dapat pengguna rasakan dari sistem

yang dibuat yaitu:

1. Sebagai bahan pertimbangan atau masukan tentang performansi

antrian kepada perusahaan agar bisa mendapatkan sistem yang

efisien sesuai dengan utilitas pada loket pelayanan.

1.5 Batasan Masalah

Agar dalam penyampaian dan pembahasan penelitian ini tidak

melebar dan menyimpang maka kami membuat batasan yang meliputi :

1. Identifikasi Kemacetan antrian pada Gerbang Tol Ampera 2.

a. Penelitian dilakukan pada bulan Oktober 2018 sampai Oktober 2018

pada semua kendaraan yang masuk, terdapat 2 gardu pada gerbang

tol Ampera 2.

2. Identifikasi kinerja Gerbang Tol Konvensional, Otomatis, dan OBU pada

Gerbang Tol Ampera 2.

a. Data yang diperoleh adalah tingkat kedatangan dan tingkat pelayanan

pada gerbang tol Ampera 2 saat jam sibuk.

8


b. Parameter performansi yang digunakan :

1) Waktu kedatangan.

2) Waktu pelayanan.

3) Disiplin antrian yang digunakan adalah FIFO (First In First Out).

4) Sumber input dan kapasitas (sistem pelayanan) yang masuk

diasumsikan tidak terbatas.

3. Pengujian Normalitas menggunakan Software SPSS.

4. Pengujian Independensi data menggunakan Software Stat::fit.

5. Pengujian data distribusi identik menggunakan Software SPSS.

6. Fitting terhadap distribusi menggunakan Software EasyFit.

7. Design Simulasi Konfigurasi Skenario untuk Gerbang Tol Ampera 2

menggunakan Software Promodel.

8. Design Simulasi Konfigurasi Skenario untuk Gerbang Tol Ampera 2 :

a. Konvensional – Konvensional

b. Konvensional – Otomatis

c. Otomatis – Otomatis

d. Konvensional – OBU

e. Otomatis – OBU

f. OBU – OBU

9. Perbandingan performansi layanan yang di uji adalah waktu tunggu

dalam sistem dan utilitas server.

10. Menghitung perbandingan performansi layanan dengan Metode

pendekatan Kruskal Wallis Test – Friedman Test.

1.6 Metodelogi Penelitian

Untuk mencapai tujuan penelitian ini, maka dalam penelitian ini

penulis menggunakan metode-metode sebagai berikut.

1.6.1 Metode Pengumpulan Data

Metode penggumpulan data yang dilakukan oleh penulis

dalam melakukan penelitian adalah:

1. Studi lapangan: wawancara dan observasi.

9


2. Studi literatur: url, data perusahaan, buku, skripsi, dan jurnal.

1.6.2 Metode Implementasi

Penulis melakukan implementasi penelitian dengan

menggunakan metode simulasi yang terbagi dalam beberapa tahap

secara berurut, yaitu :

1. Formulasi Masalah (Problem Formulation)

2. Model Pengkonsepan (Conceptual Model)

3. Data Masukan Keluaran (Input Output Data)

4. Pemodelan (Modelling)

5. Simulasi (Simulation)

6. Verifikasi dan Validasi (Verification and Validation)

7. Eksperimentasi (Experimentation)

8. Analisis Keluaran (Output Analysis)

1.7 Sistematika Penulisan

Dalam penulisan skripsi ini, penulis membagi sistematika penulisan

skripsi ke dalam enam bab yang secara singkat akan peneliti uraikan sebagai

berikut.

BAB I PENDAHULUAN

Dalam bab ini akan diuraikan tentang latar belakang penulisan,

perumusan masalah, Batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat

penelitian, sistematika penulisan dan metode penelitian yang

digunakan dalam penelitian ini.

BAB II LANDASAN TEORI

Dalam bab ini merupakan bagian yang berisi konsep dasar pemikiran

dan pandangan umum secara teori sebagai pendukung dalam

pemecahan masalah. Teori yang digunakan sebagai acuan di dalam

pembahasan masalah yang diambil dari berbagai literature seperti url,

data perusahaan, buku, jurnal, skripsi, dan lain – lain). Teori yang

digunakan yaitu metode Antrian, Independensi Data, Distribusi

Identik, Fitting Distribusi, Simulasi, dan Metode pendekatan Kruskal

10


Wallis – Wilcoxon Mann Whitney.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Bab ini berisi tata cara dan langkah-langkah yang diperlukan untuk

mencapai tujuan penelitian yang dilakukan. Bab ini juga

menguraikan tentang metode yang digunakan dalam penelitian yaitu

terdiri dari obyek penelitian, jenis penelitian, data dan sumber data,

alat pengumpulan data, metode pengumpulan data, pengolahan data,

tahap – tahap penelitian dan analisis hasil penelitian.

BAB IV IMPLEMENTASI

Dalam bab ini berisi tentang uraian teori yang digunakan dan

pembahasan penelitian dari hasil pencarian data yang akan

menampilkan data-data yang berguna untuk mengkaji sistem

antrian di PT Jalantol Lingkarluar Jakarta, seperti karakteristik

tingkat kedatangan kendaraan, tingkat pelayanan, kinerja

pelayanan gardu, dan jumlah gardu tol optimal sesuai dengan

tingkat kedatangan kendaraan pada gerbang tol Ampera 2.

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

Dalam bab ini perhitungan yang diperoleh pada BAB IV tersebut

akan di olah dengan simulasi pemodelan dan membandingkan utilitas

terbaik.

BAB VI PENUTUP

Pada bab terakhir ini, peneliti akan memberikan suatu kesimpulan

yang telah didapatkan berdasarkan dari hasil penelitian yang telah

dilakukan di bab – bab sebelumnya dan memberikan saran yang

berkaitan dengan permasalahan yang dikaji sehingga dapat berguna

bagi instansi.


BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Definisi Analisis

Analisis menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia adalah

penyelidikan terhadap suatu peristiwa (karangan, perbuatan, dsb) untuk

mengetahui keadaan yang sebenarnya (sebab-musabab, duduk perkaranya,

dsb). Analisis juga bisa diartikan sebagai penguraian dari suatu pokok atas

berbagao bagiannya dan penelaahan bagian itu sendiri serta hubugan

antarbagian untuk memperoleh pengertian yang tepat dan pemahaman arti

keseluruhan (Karim & Persada, n.d.).

2.2 Studi Pustaka

Studi pustaka merupakan kegiatan untuk mengkaji teori-teori yang

mendasari penelitian, baik teori berkenaan dengan bidang ilmu yang diteliti

maupun metodologi. Studi pustaka mengkaji pula hal-hal bersifat empiris

yang bersumber dari temuan-temuan penelitian terdahulu (Guritno, 2011).

2.3 Wawancara

Menurut (Shahaludin, 2014), Pengumpulan data dengan

menggunakan wawancara mempunyai beberapa keuntungan sebagai berikut.

Lebih mudah dalam menggali bagian sistem mana yang dianggap baik dan

bagian mana yang dianggap kurang baik.

- Jika ada bagian tertentu yang menurut anda perlu untuk digali lebih

dalam, maka dapat langsung menanyakan kepada narasumber.

- Dapat menggali kebutuhan user secara lebih bebas.

- User dapat mengungkapkan kebutuhannya secara lebih bebas.

Selain memiliki kelebihan, metode wawancara juga memiliki

beberapa kelemahan. Berikut ini kelemahan dari metode wawancara.

- Wawancara akan sulit dilakukan jika narasumber kurang dapat

mengungkapkan kebutuhannyaPertanyaan dapat menjadi tidak terarah,

terlalu fokus pada hal-hal tertentu dan mengabaikan bagian lainnya.

12


2.4 Jalan Tol

Jalan Tol adalah jalan alternatif yang merupakan bagian dari sistem

jaringan jalan nasional yang penggunanya diwajibkan membayar tol. Jalan

Tol memperlancar perjalanan antar satu wilayah dengan wilayah yang

lainnya dengan memberikan keuntungan berupa penghematan waktu

dibanding jalan non tol serta membantu menekan biaya operasional

kendaraan (Jakarta, 2018).

Konsep Tol adalah pembangunan jalan yang dibiayai sepenuhnya

oleh pemakai jalan tol melalui pembayaran jalan tol, namun

pembangunannya dibiayai terlebih dahulu oleh investor. Investor

memperoleh pengembalian terhadap investasinya melalui hasil

pengumpulan yang telah diperhitungkan sejak awal operasi sampai akhir

masa konsesi. Dengan penyesuaian tarif tol setiap 2 tahun sebagaimana

diatur dalam UU Negara RI no.38/2004 tentang jaln dan PP no.15/2005

tentang jalan tol.

Manfaat jalan tol dalam keseharian sudah sangat dirasakan oleh

masyarakat luas dan pelaku bisnis (pengusaha), karena jalan tol sebagai

penghubung kelancaran distribusi perdagangan antar daerah dan provinsi,

sehingga mempunyai dampak multiplier efek terhadap pertumbuhan dan

perkembangan industri di sekitarnya dari skala kecil, menengah maupun

yang paling besar seperti industri pabrik, perkantoran, sekolah, rumah sakit

dan retail terus tumbuh berkembang di sekitar koridor jalan tol.

2.5 Metode Antrian

Antrian adalah suatu proses yang berhubungan dengan suatu

kedatangan seseorang pelanggan pada suatu fasilitas pelayanan, kemudian

menunggu dalam suatu antrian dan pada akhirnya meninggalkan fasilitas

tersebut. Jadi sistem antrian adalah himpunan pelanggan, pelayan dan suatu

aturan yang mengatur kedatangan para pelanggan dan pemrosesan

masalahnya (Pengusul, 2012).

13


2.5.1 Karekteristik Sistem Antrian

Karakteristik Sistem Antrian Karekteristik antrian adalah terdapat

kedatangan, pelayanaan, antrian. Untuk dapat menjelaskan proses antrian

dengan baik, diperlukan penjelasan mengenai 4 (empat) komponen utama

dalam teori antrian yang harus benarbenar diketahui dan dipahami yaitu

(Pengusul, 2012) :

1. Tingkat Kedatangan

Populasi yang akan Dilayani (calling population) Karakteristik

dari populasi yang akan dilayani (calling population) dapat dilihat

menurut ukurannya, pola kedatangan serta perilaku dari populasi yang

akan dilayani.

2. Pengujian Distribusi

Bila frekuensi yang teramati sangat dekat dengan frekuensi

harapannya dengan nilai X2 hitung < X2 tabel, menunjukkan adanya

keselarasan. Bila frekuensi yang teramati berbeda cukup besar dari

frekuensi harapannya, nilai X2 hitung > X2 tabel, menunjukkan

terjadinya penyimpangan.

Rumus 2. 1

3. Tingkat Pelayanan

Tingkat pelayanan yang dinyatakan dengan notasi µ adalah

jumlah kendaraan atau manusia yang dapat dilayani oleh satu tempat

pelayanan dalam satu satuan waktu tertentu, biasa dinyatakan dalam

satuan kendaraan/jam atau orang/menit. Selain tingkat pelayanan, juga

dikenal waktu pelayanan (WP) yang dapat didefinisikan sebagai waktu

yang dibutuhkan oleh satu tempat pelayanan untuk dapat melayani satu

kendaraan atau satu orang, biasa dinyatakan dalam satuan

X2 =∑ (𝑜𝑖− 𝑒𝑖

𝑒𝑖)𝑘

𝑖−1

14


menit/kendaraan atau menit/orang, sehingga bisa disimpulkan bahwa

(Tamin, 2003) :

Rumus 2. 2

4. Mekanisme dan Jumlah Gerbang Pelayanan

Mekanisme pelayanan terdiri dari satu atau lebih fasilitas yang

seri. Setiap fasilitas dapat mempunyai satu atau lebih gerbang pelayanan

yang pararel. Jika sistem mempunyai lebih dari satu fasilitas pelayanan

maka populasi akan menerima pelayanan secara seri yaitu harus

melewati rangkaian pelayanan lebih dahulu, baru boleh meninggalkan

sistem. Jika sistem mempunyai lebih dari satu gerbang pelayanan yang

paralel, maka beberapa populasi dapat melayani secara simultan.

2.5.2 Disiplin Antrian

Ada dua klasifikasi yaitu prioritas dan first in first out (FIFO).

Disiplin prioritas dikelompokkan menjadi dua, yaitu preemptive dan

non preemptive. Disiplin preemptive menggambarkan situasi dimana

pelayan sedang melayani seseorang, kemudian beralih melayani orang

yang diprioritaskan meskipun belum selesai melayani orang

sebelumnya. Sedangkan disiplin non preemptive menggambarkan

situasi dimana pelayan akan menyelesaikan pelayanannya baru

kemudian beralih melayani orang yang diprioritaskan. Sedangkan

disiplin FIFO menggambarkan bahwa orang yang lebih dahulu datang

akan dilayani terlebih dahulu seperti yang ditunjukkan pada Gambar

2.1. Dalam kenyataannya sering dijumpai kombinasi dari kedua jenis

antrian tersebut, yaitu prioritas dan FIFO. Sebagai contoh, para pembeli

yang akan melakukan pembayaran di kasir untuk pembelian kurang

dari sepuluh jenis barang (dengan keranjang) di supermarket

disediakan counter tersendiri (Sodikin, 2006).

WP = 1/λ

15


Gambar 2.1 Antrian Kendaraan di Pintu Gerbang Tol

(Sodikin, 2006)

2.5.3 Proses Pada Sistem Antrian

Sistem antrian adalah suatu sistem yang mencakup barisan dan

gerbang pelayanan (Pengusul, 2012). Berikut adalah 4 macam sistem

antrian :

1. Single Channel, Single Server

Sistem antrian jalur tunggal dimana hanya terdapat satu

pemberi layanan serta satu jenis layanan yang diberikan, sehingga

yang telah menerima pelayanan dapat langsung keluar dari sistem

antrian, seperti pada Gambar 2.2. Contohnya pembelian tiket bus

yang dilayani oleh satu loket penjualan karcis.

Datang Keluar

Gambar 2.2 Single Channel, Single Server (Pengusul, 2012)

2. Single Channel, Multi Server

Sementara sistem antrian jalur tunggal tahapan berganda

berarti dalam sistem antrian tersebut terdapat lebih dari satu jenis

layanan yang diberikan, tetapi dalam setiap jenis layamam hanya

Fasilitas Pelayanan

G

e

r

b

a

n

g

T

o

l

16


terdapat satu pemberi pelayanan, seperti pada Gambar 2.3.

Contohnya adalah proses pencucian mobil.

Datang Keluar

Gambar 2.3 Single Channel, Multi Server

(Pengusul, 2012)

3. Multi Channel, Single Server

Sistem antrian berjalur ganda satu tahap adalah terdapat

satu jenis layanan dalam sistem tersebut, namun terdapat lebih dari

satu pemberi layanan, seperti pada Gambar 2.4. Misalnya pada

pembayaran karcis tol yang dilayani lebih dari satu loket.

Datang Keluar

Gambar 2.4 Multi Channel, Single Server

(Pengusul, 2012)

4. Multi Channel, Multi Server

Sistem antrian jalur beganda dengan tahapan berganda

adalah sistem antrian dimana terdapat lebih dari satu jenis layanan

dan terdapat lebih dari satu jenis pemberi layanan di setiap layanan,

seperti pada Gambar 2.5. Contohnya adalah pada pelayanan kepada

pasien di rumah sakit dan pendaftaran, diagnose, tindakan medis

sampai pembayaran. Setiap sistem pelayanan ini mempunyai

beberapa fasilitas pelayanan pada setiap tahap, sehingga lebih dari

satu individu dapat dilayani pada satu waktu.

Fasilitas

Pelayanan 1

Fasilitas

Pelayanan 2

Fasilitas

Pelayanan 1

Fasilitas

Pelayanan 2

17


Datang Keluar

Gambar 2.5 Multi Channel, Multi Server

(Pengusul, 2012)

2.5.4 Parameter Antrian

Terdapat 4 (empat) parameter utama yang selalu digunakan

dalam menganalisis antrian (Pengusul, 2012) :

1. Rata-rata jumlah pelanggan dalam system antrian

Rumus 2. 3

2. Rata-rata jumlah pelanggaan dalam baris antrian

Rumus 2. 4

3. Waktu rata-rata yang dihabiskan dalam pelanggan dalam system

antrian

Rumus 2. 5

4. Waktu rata-rata yang dihabiskan seorang pelanggan dalam

menunggu antrian sampai dilayani

Rumus 2. 6

Fasilitas

Pelayanan

Fasilitas

Pelayanan

Fasilitas

Pelayanan

Fasilitas

Pelayanan

𝑊𝑞 =𝜆

𝜇(𝜇 − 𝜆)

𝑊𝑠 =1

𝜇 − 𝜆

𝐿𝑞 =𝜆2

𝜇(𝜇 − 𝜆)

𝐿𝑠 =𝜆

𝜇 − 𝜆

18


Dimana :

= Kedatangan persatuan waktu

= Kapasitas gardu

Lq = rata-rata jumlah antrian dalam antrian

Ls = rata-rata jumlah satuan

Wq = rata-rata waktu tunggu dalam antrian

Ws = rata-rata waktu tunggu dalam sistem

2.6 Uji Normalitas

Data klasifikasi kontinue, data kuantitatif yang termasuk

dalam pengukuran data skala interval atau ratio, untuk dapat dilakukan uji

statistik parametrik dipersyaratkan berdistribusi normal. Pembuktian data

berdistribusi normal tersebut perlu dilakukan ujinormalitas terhadap data. Uji

normalitas berguna untuk membuktikan data dari sampel yang dimiliki

berasal dari populasi berdistribusi normal atau data populasi yang dimiliki

berdistribusi normal.

Banyak cara yang dapat dilakukan untuk membuktikan suatu data

berdistribusi normal atau tidak. Metode klasik dalam pengujian normalitas

suatu data tidak begiturumit. Berdasarkan pengalaman empiris beberapa

pakar statistik, data yang banyaknya lebih dari 30 angka (n > 30), maka sudah

dapat diasumsikan berdistribusi normal. Biasa dikatakan sebagai sampel

besar. Namun untuk memberikan kepastian, data yang dimiliki berdistribusi

normal atau tidak, sebaiknya digunakan uji statistic normalitas. Karena

belum tentu data yang lebih dari 30 bisa dipastikan berdistribusi normal,

demikian sebaliknya data yang banyaknya kurang dari 30 belum tentu tidak

berdistribusi normal, untuk itu perlu suatu pembuktian. Pembuktian

normalitas dapat dilakukan dengan manual, yaitu dengan menggunakan

kertas peluang normal, atau dengan menggunakan uji statistik normalitas.

Banyak jenis uji statistik normalitas yang dapat digunakandiantaranya

Kolmogorov Smirnov, Lilliefors, Chi-Square, ShapiroWilk atau

menggunakan software computer. Soft ware computerdapat digunakan

19


misalnya SPSS, Minitab, Simstat, Microstat, dsb.Pada hakekatnya software

tersebut merupakan hitungan ujistatistik Kolmogorov Smirnov, Lilliefors,

Chi-Square, ShapiroWilk, dsb yang telah diprogram dalam software

komputer. Masing-masing hitungan uji statistik normalitas memiliki

kelemahan dan kelebihannya, pengguna dapat memilih sesuai dengan

keuntungannya (Cahyono, 2009).

2.7 Statistik Non Parametik

Metode statistik non parametik merupakan metode statistik yang

tidak didasarkan pada suatu parameter populasi. Statistic non parametik

dilakukan jika asumsi yang digunakan dalam model matematik uji parametik

(dengan parameter populasi) tidak dipenuhi. Penerapan statistik non

parametik dapat menggunakan data dengan skala nominal maupun ordinal

dengan ukuran sampel kecil. Model statistik ini dapat diaplikasikan pada

situasi tertentu, dapat digunakan untuk menganalisis perbedaan jumlah

sampel dan mudah diterapkan. Materi pembahasan modul ini menggunakan

berbagai macam studi kasus seperti uji Chi Square, uji Binomial, uji

kesesuaian sampel dengan Kolmogorov dan smirnov, uji sampel dengan

Kruskal wallis, dan sebagainya (Arifin, 2017).

2.8 Uji Independensi Data

Independensi atau bebas yang berarti tidak ada hubungan antara dua

sample yang akan diuji. Independensi data dicapai dgn menempatkan

spesifikasi dalam tabel & kamus yg terpisah secara fisik dari program.

Program mengacu pada tabel untuk mengakses data. Independensi

data memiliki dua jenis (Arifin, 2017) :

1. Indenpendensi Fisik

Skema logis tidak berubah meskipun ruang penyimpanan atau

jenis beberapa data yang berubah untuk alasan pengoptimalan atau

reorganisasi.

20


2. Independensi Logis

Skema eksternal mungkin tetap tidak berubah untuk perubahan

yang paling dari skema logis. Hal ini sangat diinginkan sebagai

perangkat lunak aplikasi tidak perlu dimodifikasi atau baru

diterjemahkan.

Uji Independensi (Test of Independence) dilakukan untuk

mengetahui ketergantungan antar variable atau signifikansi independensi

(Arifin, 2017).

2.9 Distribusi Identik

Analisis varian ranking satu arah Kruskal-Wallis atau biasa disebut

Uji Kruskal-Wallis pertama kali diperkenalkan oleh William H. Kruskal dan

W. Allen Wallis pada tahun 1952. Uji ini merupakan salah satu uji statistik

nonparametrik dalam kasus k sampel independen. Uji Kruskal-Wallis

digunakan untuk menguji apakah k sampel independen berasal dari populasi

yang berbeda, dengan kata lain uji ini dapat digunakan untuk menguji

hipotesis nol bahwa k sampel independen berasal dari populasi yang sama

atau identik dalam hal harga rata-ratanya. Oleh karena itu, uji Kruskal-Wallis

juga merupakan perluasan dari uji Mann-Whitney.

Menurut D.C. Montgomery (2005), apabila asumsi kenormalan yang

dibutuhkan oleh metode statistika parametrik tidak dapat dipenuhi, maka

peneliti dapat menggunakan metode alternatif sebagai pengganti analisis

varian satu arah (One way ANOVA) yaitu Kruskal-Wallis Test. Sedangkan

menurut Wayne W. Daniel dalam bukunya Applied Nonparametric Statistic,

beberapa syarat yang harus dipenuhi dalam menggunakan Kruskal-Wallis

Test adalah (larasati, 2014) :

a. Pengamatan harus bebas satu sama lain (tidak berpasangan).

b. Tipe data setidak-tidaknya adalah ordinal.

c. Variabel yang diamati merupakan variabel yang berdistribusi kontinyu.

2.10 Fitting Distribution

Fitting Distribution atau yang sering dikenal uji kecocokan adalah

suatu tugas yang sangat umum dalam statistik untuk memilih distribusi

21


probabilitas pemodelan variabel acak, serta estimasi parameter yang cocok

untuk distribusi itu. Hal ini memerlukan pertimbangan dan keahlian,

umumnya membutuhkan proses berulang (Delignette-Muller & Dutang,

2015).

Terkadang data-data hasil pengukuran atau eksperimen yang

dilakukan tidak menunjukan atau menghasilkan bentuk linear. Untuk

menentukan persamaan garis yang dibentuk oleh data tersebut, maka perlu

adanya tahapan interpolasi untuk mencocokan kurva. Tujuan dari proses ini

adalah melakukan proses data-smoothing, yang berupa proses pendekatan

terhadap kecenderungan data-datadalam bentuk persamaan matematis.

Pencocokan dan interpolasi kurva merupakan proses yang sangat penting

karena bertujuan untuk melihat pola kecenderungan data-data. Penggunaan

metode dalam melakukan pencocokan kurva berakibat pada persamaan

matematis yang dihasilkan sesuai dengan fenomena fisis. Ada banyak

metode yang dilakukan pada saat proses pencocokan dan interpolasi kurva

(Alfat, 2017).

2.11 SPSS

Membuat program statistik sendiri atau lewat program add-in pada

masa sekarang sudah tidak popular. Selain karena kompleksitas pembuatan

dan penggunaannya, juga hadirnya banyak program statistic saat ini sudah

sangat user friendly, sehingga seorang yang awam akan ilmu statistic pun

sudah mampu melakukan pengolahan data dengan benar dan cepat. SPSS

adalah satu program computer yang khusus dibuat untuk mengolah data

dengan metode statistik tertentu.

SPSS sebagai software statistik pertama kali dibuat tahun 1968 oleh

tiga mahasiswa Stanford university, yakni Normal H.Nie, C. Hadlai Hull,

dan Dale H. Bent. Saat itu, software dioperasikan pada computer mainframe.

Setelah penerbit terkenal McGraw-Hill menerbitkan user manual SPSS

pertama kali muncul dengan versi PC (bisa dipakai untuk computer desktop)

dengan nama SPSS/PC+, dan sejalan dengan mulai populernya sistem

operasi Windows, SPSS pada tahun 1992 juga mengeluarkan versi Windows.

22


Dan, untuk memantapkan posisinya sebagai salah satu market leader dalam

business intelligence, SPSS juga menjalin aliansi strategis dengan software

house terkemuka dunia lain, seperti Oracle Corp., Business Object, serta

Ceres Integrated Solutions.

Hal ini membuat SPSS yang tadinya ditunjukkan bagi pengolahan

data statistic untuk ilmu sosial (SPSS saat itu adalah singkatan dari

Statistical Package for the Sosial Sciences), sekarang diperluas untuk

melayani berbagai jenis user seperti untuk proses prodksi di pabrik, riset

ilmu – ilmu sains, dan lainnya (S. Santoso, 2016).

2.12 Stat::fit

Stat :: Fit kepanjangan dari statistically fit software adalah sebuah

aplikasi secara statistik yang cocok untuk analisis distribusi bagi data

pengguna, dimaksudkan untuk mudah digunakan. Operasi software ini

sangat intuitif sehingga tidak perlu menghitung manual (Corporation, 2017).

2.13 Easyfit

Software Easyfit adalah sebuah software statistic yang

menggunakan dasar statistik. Kegunaan dari software Easyfit ini adalah

untuk menganalisa dasar simulasi. Selain itu juga dapat memudahkan kita

dalam analisa probabilitas data dan juga pemilihan model terbaik.

Software Easyfit ini juga dapat dengan cepat memilih distribusi terbaik

yang sesuai dengan data (Adrian Boucher, 2018).

2.14 Metode Simulasi

Metode simulasi merupakan metode untuk melakukan simulasi dan

pemodelan yang diadaptasi dari penelitian yang dilakukan oleh Sajjad A.

Madani, Jawad Kazmi, dan Stefan Mahlknecht pada tahun 2010 dengan

karya publikasi yang berjudul “Wireless Sensor Networks: Modelling and

Simulation”. Dalam penelitian tersebut metode simulasi digunakan untuk

melakukan pemodelan dan simulasi terhadap Wireless Sensor Network

(WSN) (Arsitektur, Teknik, Malikussaleh, & Samudera, n.d.).

23


Menurut Sajjad A. Madani, Jawad Kazmi, dan Stefan Mahlknecht,

yang dikutip dari skripsi (Saputra, 2016) metode simulasi terdiri dari

beberapa tahapan yang terdiri dari:

2.12.1 Formulasi Masalah (Problem Formulation)

Proses simulasi dimulai dengan masalah praktis yang

memerlukan pemecahan atau pemahaman. Sebagai contoh sebuah

perusahaan kargo ingin mencoba untuk mengembangkan strategi

baru untuk pengiriman truk, contoh lain yaitu astronom mencoba

memahami bagaimana sebuah nebula terbentuk. Pada tahap ini kita

harus memahami perilaku dari sistem, mengatur operasi sistem

sebagai objek untuk percobaan. Maka kita perlu menganalisa

berbagai solusi dengan menyelidik hasil sebelumnya dengan

masalah yang sama. Solusi yang paling diterima yang harus dipilih.

2.12.2 Model Pengkonsepan (Conceptual Model)

Langkah ini terdiri dari deskripsi tingkat tinggi dari struktur

dan perilaku sebuah sistem dan mengidentifikasi semua benda

dengan atribut dan interface mereka. Kita juga harus menentukan

variabel state-nya, bagaimana cara mereka berhubungan, dan mana

yang penting untuk penelitian. Pada tahap ini dinyatakan aspek-

aspek kunci dari requirement. Selama definisi model konseptual,

kita perlu mengungkapkan fitur yang penting. Kita juga harus

mendokumentasikan informasi non-fungsional, misalnya seperti

perubahan pada masa yang akan datang, perilaku nonintuitive atau

non-formal, dan hubungan dengan lingkungan.

2.12.3 Data Masukan Keluaran (Input Output Data)

Pada tahap ini kita mempelajari sistem untuk mendapatkan

data input dan output. Untuk melakukannya kita harus

mengumpulkan dan mengamati atribut yang telah ditentukan pada

tahap sebelumnya. Ketika entitas sistem yang dipelajari, maka

dicoba mengaitkannya dengan waktu. Isu penting lainnya pada

tahap ini adalah pemilihan ukuran sampel yang valid secara statistik

24


dan format data yang dapat diproses dengan komputer. Kita harus

memutuskan atribut mana yang stokastik dan deterministik. Dalam

beberapa kasus, tidak ada sumber data yang dapat dikumpulkan

(misalnya pada sistem yang belum ada). Dalam kasus tersebut kita

perlu mencoba untuk mendapatkan set data dari sistem yang ada

(jika tersedia). Pilihan lain yaitu dengan menggunakan pendekatan

stokastik untuk menyediakan data yang diperlukan melalui generasi

nomor acak.

2.12.4 Pemodelan (Modelling)

Pada tahap pemodel, kita harus membangun representasi

yang rinci dari sistem berdasarkan model konseptual dan input/

output data yang dikumpulkan. Model ini dibangun dengan

mendefinisikan objek dan atribut menggunakan paradigma yang

dipilih. Pada tahap ini spesifikasi model dibuat, termasuk set

persamaan yang mendefinisikan perilaku dan struktur. Setelah

menyelesaikan definisi ini, kita harus membangun struktur awal

model (mungkin berkaitan sistem dan metrik kerja).

2.12.5 Simulasi (Simulation)

Pada tahap simulasi, kita harus memilih mekanisme untuk

menerapkan model dan model simulasi yang dibangun.

2.12.6 Verifikasi dan Validasi (Verification and Validation)

Kita perlu memverifikasi dan memvalidasi model ini.

Verifikasi terkait dengan konsistensi internal antar model. Validasi

difokuskan pada korespondensi antara model dan realitas yaitu hasil

simulasi yang konsisten dengan sistem yang dianalisis.

2.12.7 Experimentasi (Experimentation)

Kita harus menjalankan model simulasi, menyusul tujuan

yang dinyatakan pada model konseptual. Selama fase ini kita harus

mengevaluasi output dari simulator menggunakan korelasi statistik

untuk menentukan tingkat presisi untuk metrik kerja.

25


2.12.8 Analisa Keluaran (Output Analysis)

Pada tahap analisa keluaran, keluaran simulasi dianalisis

untuk memahami perilaku sistem. Keluaran ini digunakan untuk

mendapatkan tanggapan tentang perilaku sistem yang asli. Pada

tahap ini, alat visualisasi dapat digunakan untuk membantu proses

tersebut.

2.15 Promodel

ProModel singkatan dari Production Modeler adalah sebuah aplikasi

yang dikeluarkan oleh perusahaan PROMODEL. Aplikasi ini berfungsi

untuk mensimulasikan atau memodelkan berbagai jenis sistem manufaktur

dan pelayanan. Sistem manufaktur tersebut seperti job shop, conveyors,

perakitan, sistem just-in-time, sistem manufaktur yang fleksibel itu semua

bisa dimodelkan oleh ProModel.

Promodel menyediakan kesempatan bagi para Engineers dan manajer

untuk menguji sebuah ide dalam sebuah sistem yang didesain sebelum

mengaplikasikan kedalam sebuah kondisi yang sebenarnya. ProModel

berfokus pada persoalan penggunaan sumberdaya, kapasitas produksi,

produksi, dan tingkatan persediaan. Dengan memodelkan elemen yang

penting dari sebuah sistem produksi seperti penggunaan sumberdaya, sistem

kapasitas, dan rencana produksi, kita bisa melakukan percobaan dengan

strategi operasi yang berbeda untuk mencapai hasil yang terbaik (Riyanto,

2014).

Kelebihan ProModel dibanding dengan perangkat lunak simulasi

lainnya adalah :

1. Tingkat ketelitian Promodel sangat baik sehingga hasil yang diperoleh

sangat akurat.

2. Promodel mempunyai berbagai macam kriteria – kriteria yang diperlukan

dalam menjalankan dan memecahkan masalah simulasu.

3. User Friendly.

4. Pada akhir simulasi, ProModel membuat laporan dari data – data yang

disimulasikan.

26


5. Output dari ProModel sangat mudah dimengerti dan dianalisa.

Adapun kekurangan ProModel dibanding dengan perangkat lunak

simulasi lainnya adalah :

1. Banyak menghabiskan memory dari computer.

Untuk membuat model sebuah sistem, Promodel telah menyediakan

beberapa elemen yang telah disesuaikan (Harrel, 2000). Elemen – elemen

tersebut antara lain :

1. Location

Location dalam Promodel merepresentasikan sebuah area tetap dimana

entitas mengalami proses, menunggu, disimpan, ataupun aktivitas

lainnya.

2. Entitas

Segala sesuatu yang diproses dalam sistem disebut sebagai entities.

Entities dapat berupa produk, bahan baku, barang setengah jadi, atau

bahkan manusia.

3. Arrivals

Arrivals merupakan mekanisme untuk mendefinisikan bagaimana

entities memasuki sistem.

4. Processing

Elemen proses menentukan rute yang dilalui oleh tiap – tiap entities dan

operasi yang dialami pada tiap lokasi yang dilalui. Proses

menggambarkan apa yang dialami entities mulai dari saat pertama

entities memasuki sistem sampai keluar dari sistem.

5. Path Networks

Path network digunakan untuk menentukan arah dan jalur yang ditempuh

oleh entitie ataupun resource yang mengiringi entities ketika bergerak

dari satu lokasi ke lokasi yang lainnya.

6. Resources

Resources adalah sumber daya yang dipergunakan untuk melaksanakan

suatu operasi tertentu dalam suatu sistem. Dengan kata lain, resources

adalah peralatan, perlengkapan, kendaran ataupun orang yang digunakan

27


atau berfungsi untuk memindahkan entities, melakukan operasi, atau

melakukan maintenance pada lokasi – lokasi.

2.16 Utilitas

Selain itu dikenal juga notasi ρ yang didefinisikan sebagai nisbah

antara tingkat kedatangan (λ) dengan tingkat pelayanan (µ) dengan

persyaratan bahwa nilai tersebut selalu harus lebih kecil dari 1.

Rumus 2. 7

jika nilai ρ > 1, hal ini berarti bahwa tingkat kedatangan lebih besar

dari tingkat pelayanan. Jika hal ini terjadi, maka dapat dipastikan akan terjadi

antrian yang akan selalu bertambah panjang.

Salah satu indikator yang dapat diukur untuk melihat apakah server

bekerja secara optimal adalah dengan melihat utilitas dari server tersebut.

Apabila utilitas server mendekati angka 1 maka dapat dikatakan bahwa

server bekerja secara optimal dan apabila server memiliki utilitas mendekati

0 maka dapat dikatakan bahwa server bekerja secara tidak optimal

(Kurniawan & Susanty, n.d.).

2.17 Uji Kruskall Wallis H

Uji Kruskall Wallis H digunakan untuk menguji perbedaan k sampel

bebas jika data yang digunakan berskala ordinal. Uji Kruskal Wallis ini

merupakan alternatif dari uji analisis variansi (analysis of variance/Anova)

ketika tidak terpenuhi uji asumsi/ prasyarat dan sampel yang digunakan

sedikit (<30). Jika data yang diperoleh berskala interval atau rasio, maka data

harus terlebih dahulu ditransformasukan menjaadi skala ordinal dengan cara

merangking (Habib, 2017).

2.18 Friedman Test

Uji Friedman digunakan untuk menguji perbedaan k sampel

berpasangan jika data yang digunakan berskala ordinal. Pada prinsipnya, uji

ini menguji kesesuaian atau perbedaan rangking antarkelompok sampel yang

ρ= λ/µ < 1

28


berpasangan. Apabila data yang diperoleh sudah dalam bentuk interval atau

rasio, maka data tersebut harus ditranformasikan terlebih dahulu menjadi

data ordinal (Habib, 2017).

2.19 Studi Literatur Sejenis

Studi literatur merupakan sumber data sekunder dalam penelitian.

Studi literatur dilakukan dengan dengan cara mempelajari jurnal-jurnal hasil

penelitian sebelumnya yang telah dibuat, agar bisa dilakukan pengembangan

yang lebih baik dari penelitian sebelumnya. Untuk mengetahui kelebihan dan

kekurangan dari masing-masing penelitian, penulis melakukan perbandingan

pada penelitian terdahulu tersebut yang dapat dilihat pada tabel berikut.

Tabel 2.1 Studi Literature Sejenis

(Pengolahan Data, 2018)

Penelitian

(Tahun

Penelitan)

Yosi Purnama

dan Alam

Santosa (2015).

Alam Kurnia,

Faula Arini,

dan Ratna

Ekawati

(2015).

Ignatius Andree,

Alfin, Cyinthia

Prithadevi

(2016).

Chaniago

Helmi, Hendy

Tannady, dan

Dino Caesaron

(2015)

Agus Riyanto

dan Ifaz

Fazlurahman

(2017).

Judul

Penelitian

Analisis Jumlah

Optimal Gardu

Exit Gerbang

Tol Pasir Koja

di PT Jasa

Marga

(Persero) Tbk.

Analisa

Efisiensi Gardu

Tol Pada Saat

Peak Hours Di

Gerbang Tol

Serang Timur.

Usulan

Perbaikan

Sistem

Pelayanan Di

Gerbang Tol

Pasteur

Berdasarkan

Model Simulasi.

Analisis

Kemacetan Di

Jalan Tol

Lingkar Dalam

Kota Jakarta

(Gerbang Tol

Celilitan).

Utility GTO

Toll Gate

Pasteur

Bandung Using

Simulation

Model

Tempat yang

diteliti

Gerbang Tol

Pasir Koja.

Gerbang Tol

Serang Timur

Gerbang Tol

Pasteur

Gerbang Tol

Celilitan

Gerbang Tol

Pasteur

Variabel

yang diamati

Jumlah

lalulintas,

waktu

kedatangan,

dan waktu

pelayanan.

Waktu

Pelayanan,

Volume

Kendaraan, dan

Waktu

Antarkendaraan

Waktu

Antarkedatangan

dan Waktu

pelayanan.

Tingkat

Kedatangan,

tingkat

pelayanan, dan

tingkat utilitas

Volume

kendaraan.

Tools yang

digunakan

Software

promodel 2014

Software

promodel 2001

Flexsim Software

promodel 2014

Software

promodel 2014

29


Pengolahan

Data

Autocorelation,

menentukan

distribusi waktu

kedatangan dan

waktu

pelayanan,

melakukan uji

anova.

Fluktuasi arus

lalu lintas

kedatangan

dalam 15 menit

dan pengujian

distribusi untuk

memutuskan

bentuk

distribusi data

yang akan

diteliti.

Pengujian

kecukupan data,

perbedaan waktu

pelayanan

dengan kruskan

waliis test

(bukan normal)

atau Anova

(normal), dan

distribusi

probabilitas.

Uji kecukupan

data.

Uji

Independensi,

uji

Homogenitas,

dan uji

distribusi.

Metode

Penelitian

yang

digunakan

Antrian FIFO

dan Simulasi

Antrian FIFO

dan Simulasi

Simulasi Simulasi Simulasi

Tahap

Simulasi

yang

dilakukan

Formulasi

Masalah,

Model

Pengkonsepan,

Simulasi,

Eksperimentasi,

Analisis

Keluaran.

Formulasi

Masalah,

Model

Pengkonsepan,

Data Masukan

Keluaran,

Pemodelan,

Simulasi,

Verifikasi dan

Validasi,

Analisis

Keluaran.

Formulasi

Masalah, Model

Pengkonsepan,

Verifikasi,

Simulasi,

Eksperimentasi,

Analisis

Keluaran.

Formulasi

Masalah,

Model

Pengkonsepan,

Data Masukan

Keluaran,

Pemodelan,

Simulasi,

Verifikasi dan

Validasi,

Analisis

Keluaran.

Formulasi

Masalah,

Model

Pengkonsepan,

Validasi,

Analisis

Keluaran.

Metode

Perbandingan

yang

digunakan

Asumsi - Asumsi - -

Tahap

Pengujian

Mengumpulkan

data -

Pengolahan

data -

Merancang

sistem atau

Membuat

simulasi.

Mengumpulkan

data –

Pengolahan

data - Simulasi

Mengumpulkan

data –

Pengolahan data

- Simulasi

Mengumpulkan

data –

Pengolahan

data - Simulasi

Mengumpulkan

data –

Pengolahan

data - Simulasi

30


Berdasarkan studi literatur yang telah dijelaskan di atas, pembeda

dari kasus diatas penulis melakukan penelitian untuk menganalisis hasil

perbandingan utilitas rancangan alternatif sistem pelayanan gardu tol 6

model yaitu Konvensional – Konvensional, Konvensional – Otomatis,

Otomatis – Otomatis, Konvensional – OBU, Otomatis – OBU dan OBU –

OBU dengan Kruskal Wallis Test – Friedman Test. Parameter yang akan

digunakan adalah waktu antarkedatangan dan waktu pelayanan masing –

masing gardu tol. Studi kasus dilakukan pada Gerbang Tol Ampera 2

dikarenakan gerbang ini cukup padat dan sebelum diberlakukan 100% non-

tunai kedua gardu di gerbang ini masih menggunakan pelayanan

konvensional.


BAB 3

METODELOGI PENELITIAN

3.1 Metode Pengumpulan Data

Dalam penelitian ini penulis menggunakan dua metode dalam

pengumpulan data, yang pertama yaitu studi pustaka untuk memperoleh data

sekunder lalu melakukan wawancara dan observasi lapangan untuk

memperoleh data primer.

3.1.1 Studi Primer

3.1.1.1 Wawancara

Pada metode ini penulis melakukan wawancara dengan

pihak PT Jalantol Linkarluar Jakarta yaitu Bapak Wiwid Wibowo

Widadi selaku Seksi Pengumpul Tol Divisi Menejemen Operasi.

Wawancara telah dilaksanakan pada Rabu, 17 Oktober 2018 pada

pukul 16.30 WIB. Wawancara ini berfungsi untuk mengetahui

kondisi Gerbang Tol Ampera 2 yang digunakan penulis dalam

penelitian ini.

Gerbang Tol Ampera 2 sebelum tanggal 1 Oktober 2017

yaitu kedua gardu masih menggunakan gardu konvensional dengan

kata lain sebelum 100% non-tunai, sedangkan mulai tanggal 1

Oktober 2017 kedua gardu sudah diberlakukan gardu otomatis

(GTO) dengan kata lain sudah 100% non-tunai.

Kondisi Gerbang Tol Ampera 2 pada saat peak hour sebelum

dan sesudah diberlakukannya non-tunai Panjang antrian terpantau

padat. Jumlah kedatangan kendaraan data dilihat pada Lampiran 1.

3.1.1.2 Observasi Lapangan

Observasi Lapangan dilakukan dengan cara pengamatan

langsung dan mengidentifikasi permasalahan yang ada di Gerbang

32


Tol Ampera 2. Selain itu penulis diizinkan untuk mengoperasikan

manajemen Informasi System (SIM) dan Terminal Kantor.

Dalam penelitian ini ada 4 jenis variable yang diamati, yaitu

data jumlah pelayanan, jumlah kedatangan, waktu antarkedatangan,

data waktu pelayanan.

1. Jumlah Pelayanan

Jumlah pelayanan pada gerbang tol Ampera 2 terdapat 2

gardu pelayanan. 2 gardu pelayanan yang diteliti yaitu saat

masih melayani dengan konvensional dan otomatis seperti

sekarang.

2. Jumlah Kedatangan

Menurut keterangan dari hasi wawancara yang didapat

bahwa peak hour pada Gerbang Tol Ampera 2 terjadi pada pukul

16.00 – 17.00.

3. Waktu Antarkedatangan

Waktu kedatangan pelanggan bersifat random saat peak

hour. Berikut adalah hasil survei waktu antarkedatangan pada

gerbang tol Ampera 2 pada 18 Oktober 2018 pukul 16.00.

Tabel 3.1 Waktu Antarkedatangan

(PT Jalantol Lingkarluar Jakarta)

No Waktu

Antarkedatangan

No Waktu

Antarkedatangan

1 01.56 51 02.18

2 01.51 52 02.57

3 01.53 53 03.26

4 02.24 54 02.54

5 01.55 55 02.46

6 03.21 56 02.29

7 02.36 57 03.24

8 02.50 58 02.52

33


9 03.17 59 02.30

10 01.54 60 02.45

11 01.55 61 01.56

12 02.42 62 02.52

13 03.22 63 02.03

14 02.56 64 01.59

15 02.27 65 02.26

16 01.54 66 01.55

17 01.53 67 02.43

18 03.03 68 02.56

19 01.54 69 02.31

20 01.53 70 03.18

21 01.58 71 02.38

22 02.54 72 02.46

23 01.52 73 03.23

24 03.11 74 01.45

25 02.14 75 02.39

26 03.21 76 02.42

27 02.56 77 01.53

28 02.43 78 02.21

29 01.58 79 02.57

30 03.07 80 03.21

31 02.19 81 02.38

32 02.41 82 02.55

33 02.05 83 01.52

34 02.53 84 03.18

35 02.55 85 02.53

36 03.28 86 03.01

34


37 01.55 87 02.22

38 01.51 88 02.24

39 01.58 89 02.36

40 02.54 90 02.29

41 01.53 91 02.37

42 03.02 92 01.51

43 03.21 93 02.39

44 02.37 94 02.28

45 01.50 95 03.10

46 03.00 96 01.55

47 02.51 97 02.35

48 03.05 98 02.47

49 03.22 99 03.20

50 01.58 100 02.31

4. Waktu Pelayanan

Dibawah ini adalah waktu pelayanan kendaraan yang

diambil secara acak. Waktu pelayanan dibagi menjadi 3 yaitu

waktu pelayanan pada Gardu Tol Ampera 2 yang bersifat

konvensional, otomatis dan OBU untuk data perbandingan

waktu pelayanan pada jam sibuk yaitu pukul 16.00. Data yang

diambil yaitu untuk Gardu Tol konvensional diambil dengan

melihat cctv Gerbang Tol Ampera 2 pada 31 Mei 2017, untuk

Gardu Tol otomatis diambil langsung kelapangan Gerbang Tol

Ampera 2 pada 18 Oktober 2018, sedangkan untuk Gardu Tol

OBU diambil dengan melihat cctv Gerbang Tol Ampera 2 pada

16 Oktober 2018, sedikit berbeda yaitu data yang diambil tidak

hanya pukul 16.00 karena masih sangat sedikit pengguna OBU.

35


Tabel 3.2 Waktu Pelayanan

(PT Jalantol Lingkarluar Jakarta)

No Gardu Tol

Konvensional Otomatis OBU

1 05.58 09.04 02.20

2 09.02 08.31 02.46

3 04.57 06.52 03.02

4 10.11 05.49 02.42

5 08.27 06.32 02.25

6 06.32 09.11 02.29

7 06.41 07.45 01.58

8 05.54 10.26 02.34

9 05.48 06.53 01.56

10 14.03 06.28 02.30

11 07.47 09.09 01.57

12 06.31 06.47 02.37

13 05.43 04.58 02.44

14 06.54 06.42 02.26

15 05.59 04.54 03.08

16 10.32 07.37 02.22

17 06.45 08.21 02.11

18 07.31 06.29 02.49

19 07.17 11.02 02.30

20 05.55 06.13 02.12

21 11.19 06.41 01.59

22 09.21 08.29 02.23

23 07.34 08.15 01.52

24 18.01 05.57 02.17

25 05.54 06.31 01.53

36


26 14.39 05.55 02.48

27 04.56 07.34 02.27

28 11.05 06.38 03.09

29 09.48 09.08 02.26

30 09.51 10.12 03.07

31 10.18 06.54 01.54

32 08.52 06.39 02.16

33 07.18 06.21 02.49

34 07.51 07.43 02.21

35 09.14 04.26 02.33

36 12.21 05.52 02.17

37 06.35 07.33 02.08

38 06.51 08.55 01.51

39 07.27 06.54 01.56

40 08.36 05.50 02.26

41 09.42 09.31 02.43

42 09.56 06.54 03.01

43 13.17 07.32 01.58

44 14.13 07.54 02.20

45 11.08 04.47 01.58

46 11.21 05.39 03.06

47 08.37 08.21 02.48

48 09.14 09.04 02.37

49 06.44 05.50 02.29

50 07.16 05.41 02.35

51 07.32 07.11 02.18

52 08.51 07.51 02.14

53 13.22 08.21 01.53

37


54 08.18 05.45 02.35

55 09.17 09.27 02.39

56 07.21 08.31 02.41

57 08.52 08.35 01.58

58 08.27 05.46 02.18

59 08.06 06.36 02.12

60 06.42 09.08 02.32

61 07.31 04.54 02.14

62 04.53 07.37 01.52

63 14.06 06.29 02.43

64 10.11 06.41 02.21

65 07.54 08.35 02.16

66 11.52 05.45 02.18

67 08.15 06.18 03.06

68 09.39 07.42 02.45

69 11.15 06.26 01.53

70 11.32 08.52 02.42

71 06.52 06.31 02.27

72 05.41 09.00 03.04

73 06.38 06.38 02.19

74 06.45 08.21 02.28

75 06.49 08.38 02.48

76 14.17 09.54 02.25

77 07.54 06.56 01.54

78 08.43 06.17 02.18

79 09.26 08.07 02.13

80 12.01 05.31 02.21

81 06.31 06.35 02.38

38


82 07.39 04.51 03.05

83 08.53 06.47 02.27

84 08.13 06.39 02.46

85 09.42 04.52 03.09

86 06.34 06.36 02.27

87 04.58 04.56 02.29

88 12.09 07.23 02.38

89 06.51 08.51 02.26

90 07.47 05.44 02.22

91 06.43 06.13 02.19

92 06.35 05.29 02.43

93 08.35 05.53 01.58

94 09.09 07.28 03.09

95 13.11 04.45 03.04

96 06.46 07.42 02.31

97 07.04 07.27 02.28

98 06.38 05.44 02.42

99 06.56 08.31 03.03

100 09.43 08.24 01.57

Sesuai dengan desain simulasi konfigurasi skenario untuk Gerbang Tol

Ampera 2 yang akan dibuat yaitu konvensional – konvensional, konvensional –

otomatis, otomatis – otomatis, konvensional – OBU, otomatis – OBU, dan OBU –

OBU maka di dapat rata – rata waktu pelayanan dengan mengumpamakan setiap

masing – masing kategori memiliki nilai yang sama dari data diatas sebagai berikut

:

39


Tabel 3.3 Rata - Rata Waktu Pelayanan


Jenis Gardu Pelayanan Rata – Rata (detik)

Konvensional – Konvensional 07,77

Konvensional – Otomatis 07,37

Otomatis – Otomatis 06,97

Konvensional – OBU 04,79

Otomatis – OBU 04,39

OBU – OBU 01,80

Gambar 3.1 Rata – Rata Waktu Pelayanan


3.1.2 Studi Sekunder

3.1.2.1 Studi Pustaka

Untuk mendapatkan referensi-referensi yang relevan dengan objek

yang diteliti, penulis melakukan pencarian melalui url, data dari perusahaan

yang dibutuhkan, buku maupun e-book yang tersedia secara online, skripsi

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Konvensional -Konvensional

Konvensional -Otomatis

Otomatis -Otomatis

Konvensional -OBU

Otomatis -OBU

OBU - OBU

Rata - Rata Waktu Pelayanan

40


dan jurnal. Informasi-informasi yang didapatkan akan digunakan sebagai

penyusunan landasan teori serta pembuatan simulasi promodel Gerbang Tol

Ampera 2 dan membandingkan utilitas menggunakan Kruskal Wallis Test

– Friedman Test. Studi Literatur yang penulis jadikan pedoman dilampirkan

pada Bab 2 di sub bab 2.16 Studi Literatur Sejenis dan perbedaannya

terdapat pada table 2.1 Tabel Studi Literatur Sejenis. Referensi-referensi

yang digunakan oleh penulis dapat dilihat di Daftar Pustaka.

3.2 Metode Simulasi

Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode simulasi dalam

membandingkan Konfigurasi Skenario untuk Gerbang Tol Ampera 2.

Sehubungan dengan itu, Ada berbagai jenis siklus hidup yang diusulkan

untuk studi dalam pemodelan dan simulasi. Dalam penelitian ini langkah –

langkah dasar yang harus dipertimbangkan dalam melakukan simulasi

(Gandomi et al., 2011). Metode simulasi ini meliputi langkah – langkah

dasar yang harus dilakukan yaitu :

3.1.1 Formulasi Masalah (Problem Formulation)

Tahap formulasi masalah merupakan langkah awal dalam

perancangan pada model motode simulasi. Formulasi masalah merupakan

suatu kegiatan untuk memilih satu permasalah yang penting untuk dianalisis

dan diselesaikan. Setelah melakukan pengumpulan data melalui studi

pustaka, penulis memformulasikan sebuah masalah yaitu analisis

perbandingan Konfigurasi Skenario untuk Gerbang Tol Ampera 2. Hal ini

bertujuan untuk memberikan solusi tepat yang akan digunakan pada

gerbang tol Ampera dengan parameter waktu pelayanan dan waktu

kedatangan.

3.2.1 Model Pengkonsepan (Conceptual Model)

Langkah ini adalah membuat model konseptual sehingga

mendapatkan hasil penelitian yang sesuai dengan kondisi nyata.

41


3.3.1 Data Masukan Keluaran (Input Output Data)

Pada langkah ini penulis menentukan variable input dan output apa

saja yang akan dikerjakan pada simulasi, hal ini bertujuan untuk

memutuskan bentuk distribusi dari data yang akan diteliti. Input berupa

atribut apa saja yang diperlukan dalam simulasi. Sementara Output

berdasarkan permasalahan yang diidentifikasikan.

3.4.1 Pemodelan (Modelling)

Langkah ini adalah untuk menentukan parameter dan karakteristik

mana yang diizinkan untuk mengalami perubahan – perubahan selama

simulasi. Penulis menentukan model skenario yang akan digunakan dalam

tahap simulasi. Terdapat enam model skenario berdasarkan kombinasi dari

2 Gerbang Tol.

3.5.1 Simulasi (Simulation)

Pada tahap ini, sistem akan dijalankan untuk mensimulasikan

kinerja masing-masing algoritma sesuai dengan konsep dan juga skenario

yang telah ditentukan sebelumnya. Dan hasil simulasi akan dicatat dan

kemudian akan dilakukan tahap verifikasi.

3.6.1 Verifikasi dan Validasi (Verification and Validation)

Pada tahap ini, penulis melakukan verifikasi dan validasi terhadap

simulasi yang telah dilakukan pada tahapan sebelumnya. Verifikasi

dilakukan untuk memastikan ada atau tidaknya kesalahan (error) yang

terjadi sedangkan validasi dilakukan untuk memastikan kesesuaian simulasi

yang dibuat berdasarkan model pengkonsepan dengan formulasi masalah

yang sudah dibuat. Jika validasi tidak terpenuhi, maka penulis kembali ke

tahapan model pengkonsepan untuk membuat model pengkonsepan baru.

3.7.1 Eksperimentasi (Experimentation)

Pada tahapan ini, penulis melakukan eksperimentasi sesuai model

skenario yang dibuat pada saat tahapan pemodelan. Tiap model skenario

dilakukan percobaan masing-masing sebanyak sepuluh kali pada masing-

masing skenario.

42


3.8.1 Analisis Keluaran (Output Analysis)

Pada tahapan terakhir ini, peneliti menganalisa keluaran dan

simulasi yang dilakukan pada saat eksperimentasi. Keluaran tersebut

direpresentasikan masing-masing skenario. Pada pembahasan terakhirnya

akan membahas analisa keseluruhan dari hasil seluruh skenario simulasi.

Selain itu, dalam analisanya membahas keterhubungan antara nilai-nilai

data masukan dan pengaruh dari setiap variabelnya.

3.3 Kerangka Berpikir

Penelitian ini dimulai dari tahapan pengumpulan data pada PT Jalantol

Lingkarluar Jakarta. Tujuan studi pustaka dan studi lapangan ini adalah untuk

mengidentifikasi permasalahan yang terdapat pada PT Jalantol Lingkarluar Jakarta.

Selanjutnya setelah merumuskan masalah yang ada maka melakukan metode

simulasi (Gandomi et al., 2011) dengan langkah – langkah Problem Formulation,

Conceptual Model, Input Output Data, Modelling, Simulation, Verification and

Validation, Experimental, dan Output Analysis. Tahap terakhir setelah melakukan

model simulasi yaitu membandingkan skenario yang sudah ditetukan. Untuk lebih

membantu dalam memahami rencana penelitian ini, maka dapat digambarkan

dalam diagram alur Gambar 3.2.

43


Gambar 3.2 Kerangka Berfikir

Metode Simulasi

Tidak Sesuai

Pengumpulan Data

Problem Formulation Conceptual Model Input Output Data

Modelling Simulation

Experimentation Output Analysis

Verification

and

Validation

Perbandingan Skenario

Finish

Start

Kesimpulan & Saran


BAB 4

IMPLEMENTASI SIMULASI DAN EXPERIMEN

4.1 Formulasi Masalah (Problem Formulation)

Tahap ini dilakukan untuk mengetahui secara detail kondisi

pelayanan dan arus kendaraan yang terjadi di Gerbang Tol Ampera 2. Hasil

tahap ini adalah data yang akan digunakan untuk membangun model

konseptual sistem. Gerbang Tol Ampera 2 memiliki 2 Gardu Tol sebelum 1

Oktober 2017 masih diterapkan Gardu Konvensional dan pada 1 Oktober

2017 diterapkan Gardu Otomatis pada kedua Gardu Tol Ampera 2.

Berdasarkan Kepmen PU No 370/KPTS/2007 golongan jenis kendaraan

bermotor pada Jalan Tol yang sudah beroperasi, terdapat 5 golongan

kendaraan berkaitan dengan biaya penggunaan jalan tol dimulai dari

golongan I – V dengan pengelompokan sebagai berikut :

Tabel 4.1 Golongan Jenis Kendaraan pada Jalan Tol

(Kepmen PU No 370/KPTS/2007 Kepmen PU No 370/KPTS/2007)

Golongan Jenis Kendaraan

Golongan I Sedan, Jip, Pick Up/ Truck Kecil dan Bus

Golongan II Truk dengan 2 (dua) gandar

Golongan III Truk dengan 3 (tiga) gandar

Golongan IV Truk dengan 4 (empat) gandar

Golongan V Truk dengan 5 (lima) gandar

Tabel 4.1 menggambarkan jenis-jenis kendaraan di setiap golongan.

Pengelompokan kendaraan ini dilakukan berdasarkan daya rusak terhadap

jalan, sehingga semakin besar daya rusak kendaraan terhadap jalan tol,

semakin mahal biaya penggunaan jalan tol yang harus dibayar.

45


Hal lain yang didapatkan dari hasil pengamatan adalah jarak antara Gerbang

Tol masuk dengan Gardu Tol Ampera 2 adalah 50 meter. Jarak ini seringkali

dilampaui oleh panjang antrian kendaraan di gerbang tol masuk hingga

akhirnya menyebabkan kemacetan. Melalui pengamatan terhadap kondisi

arus kendaraan dan sistem pelayanan Gerbang Tol Ampera 2, dilakukan

pengambilan beberapa jenis data untuk membangun model konseptual. Data

tersebut antara lain waktu antar kedatangan kendaraan dari Gerbang Tol

menuju Gerbang Tol dan waktu pelayanan masing-masing Gardu Tol.

Waktu pengambilan kedua jenis data ini disesuaikan dengan tujuan

penelitian yang berfokus pada periode puncak arus kendaraan sehingga

ditetapkan bahwa pengambilan data waktu kedatangan pelanggan bersifat

random saat peak hour pada 18 Oktober 2018 pukul 16.00. Sedangkan data

waktu pelayanan kendaraan yang diambil secara acak. Waktu pelayanan

dibagi menjadi 3 yaitu waktu pelayanan pada Gardu Tol Ampera 2 yang

bersifat konvensional, otomatis dan OBU untuk data perbandingan waktu

pelayanan pada jam sibuk yaitu pukul 16.00. Data yang diambil yaitu untuk

Gardu Tol konvensional diambil dengan melihat cctv Gerbang Tol Ampera

2 pada 31 Mei 2017, untuk Gardu Tol otomatis diambil langsung

kelapangan Gerbang Tol Ampera 2 pada 18 Oktober 2018, sedangkan untuk

Gardu Tol OBU diambil dengan melihat cctv Gerbang Tol Ampera 2 pada

17 Oktober 2018, sedikit berbeda yaitu data yang diambil tidak hanya pukul

16.00 karena masih sangat sedikit pengguna OBU.

4.2 Model Pengkonsepan (Conceptual Model)

Setelah menentukan formulasi masalah langkah selanjutnya dalam

membuat simulasi adalah dengan membuat model konseptual yang bertujuan

untuk merepresentasikan struktur elemen dalam sistem sehingga

mendapatkan hasil penelitian yang sesuai dengan kondisi nyata.

1. Entity Flow

Entity flow pada penelitian ini adalah dimulai pada saat kendaraan

datang melalui gerbang tol, lalu melewati antrian, kemudian masuk

46


kedalam gardu untuk melakukan transaksi masuk jalan tol, petugas

kemudian melayani pengemudi kendaraan, setelah selesai transaksi pada

gardu kemudian kendaraan melewati line jalan tol agar bisa masuk pada

area jalan tol, dapat dilihat pada entity flow diagram berikut ini :

Kendaraan

Gambar 4.1 Entity Flow Diagram


2. Operational Description

Penentuan proses dalam sistem yaitu menentukan operasi proses

dalam sistem yang terjadi pada antrian gerbang tol dimana penjelasan

secara rinci dari gambar diagram entitas. Berikut proses-proses dalam

perancangan sistem dapat dilihat pada tabel dibawah ini :

Tabel 4.2 Operasi dari Perancangan Sistem Antrian Gerbang Tol Ampera 2


Entitas Arrival Output Next Move Trigger

Kendaraan Gerbang Tol kendaraan Antrian 1 ada antrian yang

kosong

kendaraan Antrian 2 ada antrian yang

kosong

Kendaraan Antrian 1 kendaraan Gardu 1 gardu 1 kosong

Antrian 2 kendaraan Gardu 2 gardu 2 kosong

Kendaraan Gardu 1 kendaraan Line Jalan Tol 1 -

Gardu 2 kendaraan Line Jalan Tol 2 -

Kendaraan Line Jalan Tol kendaran Jalan Tol -

Antrian 1

Antrian 2 Gardu 2

Gardu 1 Line Jalan Tol 1

Line Jalan Tol 2

Jalan

Tol

47


4.3 Data Masukan Keluaran (Input Output Data)

Adapun analisis data input yang bertujuan untuk memutuskan

bentuk distribusi dari hasil output yang akan diteliti.

4.3.1 Data Masukan (Input)

Data yang diperlukan pada simulasi ini adalah distribusi

pada setiap variabel waktu yang akan diuji. Data masukan yang akan

dicari distribusinya adalah waktu antarkedatangan, waktu pelayanan

Start

Input

1. Waktu Antarkedatangan

2. Waktu Pelayanan Konvensional

3. Waktu Pelayanan Otomatis

4. Waktu Pelayanan OBU

Uji Normalitas

Fitting Distribution

Simulasi

Uji Perbandingan

Uji Lanjut

Finish

Gambar 4.2 Flowchart Data Masukan


48


konvensional, waktu pelayanan otomatis dan waktu pelayanan OBU

sebagai berikut :

Tabel 4.3 Data Masukan


No Antar

Kedatangan

Waktu Pelayanan

Konvensional Otomatis OBU

1 01.56 05.58 09.04 02.20

2 01.51 09.02 08.31 02.46

3 01.53 04.57 06.52 03.02

4 02.24 10.11 05.49 02.42

5 01.55 08.27 06.32 02.25

6 03.21 06.32 09.11 02.29

7 02.36 06.41 07.45 01.58

8 02.50 05.54 10.26 02.34

9 03.17 05.48 06.53 01.56

10 01.54 14.03 06.28 02.30

11 01.55 07.47 09.09 01.57

12 02.42 06.31 06.47 02.37

13 03.22 05.43 04.58 02.44

14 02.56 06.54 06.42 02.26

15 02.27 05.59 04.54 03.08

16 01.54 10.32 07.37 02.22

17 01.53 06.45 08.21 02.11

18 03.03 07.31 06.29 02.49

19 01.54 07.17 11.02 02.30

20 01.53 05.55 06.13 02.12

21 01.58 11.19 06.41 01.59

22 02.54 09.21 08.29 02.23

23 01.52 07.34 08.15 01.52

24 03.11 18.01 05.57 02.17

25 02.14 05.54 06.31 01.53

26 03.21 14.39 05.55 02.48

27 02.56 04.56 07.34 02.27

28 02.43 11.05 06.38 03.09

29 01.58 09.48 09.08 02.26

30 03.07 09.51 10.12 03.07

31 02.19 10.18 06.54 01.54

32 02.41 08.52 06.39 02.16

33 02.05 07.18 06.21 02.49

49


34 02.53 07.51 07.43 02.21

35 02.55 09.14 04.26 02.33

36 03.28 12.21 05.52 02.17

37 01.55 06.35 07.33 02.08

38 01.51 06.51 08.55 01.51

39 01.58 07.27 06.54 01.56

40 02.54 08.36 05.50 02.26

41 01.53 09.42 09.31 02.43

42 03.02 09.56 06.54 03.01

43 03.21 13.17 07.32 01.58

44 02.37 14.13 07.54 02.20

45 01.50 11.08 04.47 01.58

46 03.00 11.21 05.39 03.06

47 02.51 08.37 08.21 02.48

48 03.05 09.14 09.04 02.37

49 03.22 06.44 05.50 02.29

50 01.58 07.16 05.41 02.35

51 02.18 07.32 07.11 02.18

52 02.57 08.51 07.51 02.14

53 03.26 13.22 08.21 01.53

54 02.54 08.18 05.45 02.35

55 02.46 09.17 09.27 02.39

56 02.29 07.21 08.31 02.41

57 03.24 08.52 08.35 01.58

58 02.52 08.27 05.46 02.18

59 02.30 08.06 06.36 02.12

60 02.45 06.42 09.08 02.32

61 01.56 07.31 04.54 02.14

62 02.52 04.53 07.37 01.52

63 02.03 14.06 06.29 02.43

64 01.59 10.11 06.41 02.21

65 02.26 07.54 08.35 02.16

66 01.55 11.52 05.45 02.18

67 02.43 08.15 06.18 03.06

68 02.56 09.39 07.42 02.45

69 02.31 11.15 06.26 01.53

70 03.18 11.32 08.52 02.42

71 02.38 06.52 06.31 02.27

72 02.46 05.41 09.00 03.04

73 03.23 06.38 06.38 02.19

50


74 01.45 06.45 08.21 02.28

75 02.39 06.49 08.38 02.48

76 02.42 14.17 09.54 02.25

77 01.53 07.54 06.56 01.54

78 02.21 08.43 06.17 02.18

79 02.57 09.26 08.07 02.13

80 03.21 12.01 05.31 02.21

81 02.38 06.31 06.35 02.38

82 02.55 07.39 04.51 03.05

83 01.52 08.53 06.47 02.27

84 03.18 08.13 06.39 02.46

85 02.53 09.42 04.52 03.09

86 03.01 06.34 06.36 02.27

87 02.22 04.58 04.56 02.29

88 02.24 12.09 07.23 02.38

89 02.36 06.51 08.51 02.26

90 02.29 07.47 05.44 02.22

91 02.37 06.43 06.13 02.19

92 01.51 06.35 05.29 02.43

93 02.39 08.35 05.53 01.58

94 02.28 09.09 07.28 03.09

95 03.10 13.11 04.45 03.04

96 01.55 06.46 07.42 02.31

97 02.35 07.04 07.27 02.28

98 02.47 06.38 05.44 02.42

99 03.20 06.56 08.31 03.03

100 02.31 09.43 08.24 01.57

Rata - Rata 02.33 08.45 06.93 02.26

51


Gambar 4.3 Grafik Data Masukan


Sebelum lanjut ke tahap selanjutnya, perlu diketahui apakah

data itu bersifat normal atau tidak menggunakan uji normalitas yang

akan di tunjukkan pada Tabel 4.4. berikut langkah – langkah dalam

uji normalitas data :

1) Open SPSS – Masukkan data yang akan di uji yaitu data waktu

antarkedatangan, waktu pelayanan gardu konvensional, waktu

pelayanan gardu Otomatis, dan waktu pelayanan gardu OBU.

0

5

10

15

20

1 6

11

16

21

26

31

36

41

46

51

56

61

66

71

76

81

86

91

96

10

1

Data Masukan

Antar Kedatangan Konvensional Otomatis OBU

52


2) Analyze – Descriptive Statistics – Explore...

Gambar 4.4 Langkah – Langkah Uji Normalitas


3) Pada kolom Explore pindahkan semua variabel ke Dependent

List.

Lalu klik Plots dan centang Normality plots with test – Continue.

Gambar 4.5 Langkah – Langkah Uji Normalitas


53


4) OK.

Tabel 4.4 Uji Normalitas

(Pengolahan Data, 2018) Tests of Normality

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

Statistic df Sig. Statistic df Sig.

Antarkedatangan .118 100 .002 .942 100 .000

Konvensional .191 100 .000 .878 100 .000

Otomatis .118 100 .002 .948 100 .001

OBU .110 100 .005 .941 100 .000

a. Lilliefors Significance Correction

Dari hasil yang diperoleh maka dapat disimpukan bahwa

data – data variabel diatas berdistribusi tidak normal karena sig <

0,05.

4.3.2 Proses (Process)

Sebelum mencari distribusi yang tepat untuk setiap variabel

perlu adanya karakteristik data yang bertujuan memastikan

kecocokan untuk digunakan dalam model simulasi. Karena data –

data variabel tidak normal maka termasuk data non parametik.

4.3.2.1 Uji Independensi

Pengujian independensi data ini dilakukan untuk mengetahui

apakah nilai dari suatu observasi tidak dipengaruhi oleh nilai dari

observasi lain. Uji independensi ini dilakukan dengan scatter plot,

autocorelation plot dan run test yang akan di tunjukkan pada Tabel

4.5 berikut langkah – langkah dalam uji independensi data :

1) Open Stat::fit – Masukkan data yang akan di uji yaitu data waktu

antarkedatangan, waktu pelayanan gardu konvensional, waktu

pelayanan gardu Otomatis, dan waktu pelayanan gardu OBU.

2) Statistics – Independence – Scatter Plot / Autocorrelation / Run

Test (klik yang akan di buat).

54


Gambar 4.6 Langkah – Langkah Uji Independensi


55


Tabel 4.5 Pengujian Independensi Data

(Pengolahan Data, 2018) Data Scatter Plot Autocorelation Plot Run Test Kesimpulan

Waktu

Antarkedatangan

Scatter plot dan

autocorelation acak, run

test ’do not reject’

sehingga data independen

56


Waktu Pelayanan

Gardu

Konvensional

Scatter plot dan




Waktu Pelayanan

Gardu Otomatis

Scatter plot dan




57


Waktu Pelayanan

Gardu OBU

Scatter plot dan




58


4.3.2.2 Uji Identik

Uji identik data ini dilakukan untuk mengetahui apakah data

berasal dari populasi yang sama atau dari populasi yang berbeda. Uji

Identik ini dilakukan dengan uji Kruskal Wallis yang akan di

tunjukkan pada Tabel 4.6 berikut langkah – langkah dalam uji

identik data :

1) Open SPSS – Masukkan data yang akan di uji.

2) Analyze – Nonparametic Tests – Legacy Dialogs – K

Independent Samples...

Gambar 4.7 Langkah – Langkah Uji Indentik


3) Pada kolom Tests for Several Independent Samples Masukkan

antarkedatangan pada Test Variable List dan variabel pada Grouping

Variable.

Lalu klik Define Range – Masukkan min 1 dan max 2 – Continue.

59


Gambar 4.8 Langkah – Langkah Uji Indentik


4) OK

60


Tabel 4.6 Pengujian Data mempunyai Distribusi Identik

(Pengolahan Data, 2018) Data Test Kruskal Wallis 2

k-1,1- Kesimpulan

Waktu

Antarkedatangan

Test Statisticsa,b

OBU

Chi-Square .673

df 1

Asymp. Sig. .412

a. Kruskal Wallis Test

b. Grouping Variable:

Gardu

3.841 2hitung < 2

k-1,1-

Ho diterima, data

homogen

Waktu Pelayanan

Gardu

Konvensional

Test Statisticsa,b

Konvensional

Chi-Square .003

df 1

Asymp. Sig. .956


b. Grouping Variable: Gardu

3.841 2hitung < 2

k-1,1-

Ho diterima, data

homogen

Waktu Pelayanan

Gardu Otomatis

Test Statisticsa,b

Otomatis

Chi-Square .466

df 1

Asymp. Sig. .495



Gardu

3.841 2hitung < 2

k-1,1-

Ho diterima, data

homogen

Waktu Pelayanan

Gardu OBU

Test Statisticsa,b

OBU

Chi-Square .268

df 1

Asymp. Sig. .605


3.841 2hitung < 2

k-1,1-

Ho diterima, data

homogen

61



Variabel

4.3.3 Data Keluaran (Output)

Fitting distribusi adalah penentuan distribusi teoritis yang

paling sesuai dengan data sampel yang akan di tunjukkan pada Tabel

4.7 berikut langkah – langkah dalam Fitting data :

1) Open Easyfit – Masukkan data yang akan di uji.

2) Klik tanda petir.

Gambar 4.9 Langkah – Langkah Fitting Distribusi


3) OK.

4) Klik Goodness of Fit – Kolmogorov Smirnov (untuk

mengetahui peringkat distribusi yang akan digunakan).

62


Tabel 4.7 Fitting terhadap distribusi teoritis tertentu

(Pengolahan Data, 2018) Data Fitting Distribusi Histogram Kesimpulan

Waktu

Antarkedatangan

Data berdistribusi Weibull

(4.33,2.55)

63


Waktu Pelayanan

Gardu

Konvensional

Data berdistribusi Inv.

Gaussian (88.681,8.45)

Waktu Pelayanan

Gardu Otomatis

Data berdistribusi Pearson 5

(21.316,140.99)

64


Waktu Pelayanan

Gardu OBU

Data berdistribusi Inv.

Gaussian (62.699,2.2573)

65


4.4 Pemodelan (Modelling)

Dalam penelitian ini penulis akan menguji enam skenario pada

gerbang tol Ampera 2. Membuat pemodelan Gerbang Tol Ampera 2 dengan

simulasi yang sesuai dengan aktual yaitu :

1. Skenario 1 (Konvensional – Konvensional)

Skenario 1 ini terdiri dari 2 gardu konvensional. Hal ini karena

sebelum diberlakukan non tunai 100% Gerbang Tol Ampera 2 kedua

gardu diberlakukan secara konvensional.

2. Skenario 2 (Konvensional – Otomatis)

Skenario 2 ini terdiri dari 1 gardu konvensional dan 1 gardu

otomatis. Perpaduan gardu ini belum pernah diterapkan.

3. Skenario 3 (Otomatis – Otomatis)

Skenario 3 ini terdiri dari 2 gardu otomatis. Hal ini karena setelah

diberlakukan non tunai 100% Gerbang Tol Ampera 2 kedua gardu

diberlakukan secara otomatis sesuai dengan kebijakan.

4. Skenario 4 (Konvensional – OBU)

Skenario 4 ini terdiri dari 1 gardu konvensional dan 1 gardu OBU.

Perpaduan gardu ini belum pernah diterapkan.

5. Skenario 5 (Otomatis – OBU)

Skenario 5 ini terdiri dari 1 gardu otomatis dan 1 gardu OBU.


6. Skenario 6 (OBU – OBU)

Skenario 6 ini terdiri dari 1 gardu OBU dan 1 gardu OBU.


4.5 Simulasi (Simulation)

Model simulasi ini menjelaskan proses / langkah – langkah dalam

pembuatan simulasi gerbang tol Ampera 2 dengan menggunakan Software

Promodel. Berikut ini adalah langkah – langkah pembuatan simulasi gerbang

tol Ampera 2 pada Software Promodel :

66


1. Open Software Promodel.

Gambar 4.10 Langkah – Langkah Simulasi pada Promodel


2. Build – Location / Entitas / Errival / Proccessing (klik yang akan di buat,

masing – masing penjelasan dan hasil akan dijelaskan pada sub bab

dibawah ini).



67


3. Simulation – Option.

Atur Runtime selama 1 hari atau 24 jam



4. Simulation – Save & Run.

4.5.1 Location

Lokasi area kerja pada pelayanan di gerbang tol Ampera 2

merupakan tempat dimana terjadinya aktivitas proses pelayanan.

Berikut adalah data lokasi gerbang tol Ampera 2 yang akan

digunakan sebagai pendukung pembuatan simulasi dengan

perangkat lunak (software) Promodel. Model simulasi Otomatis –

Otomatis merupakan model dari sistem antrian gerbang tol Ampera

2 yang menyerupai sistem nyata. Kondisi saat ini pada sistem nyata

adalah mengoperasikan 2 gardu. Pada perancangan simulasi antrian

menggunakan Promodel versi 7, model yang dibuat mengikuti

kondisi sistem nyata pada gerbang tol Ampera 2 saat ini, yaitu

mengoperasikan 2 gardu. Selanjutnya dibuat lokasi – lokasi antrian

gardu dan baris antrian kendaraan, dimana fungsi dari lokasi tersebut

adalah menganalisa panjang antrian kendaraan. Disiplin pelayanan

pada gerbang tol Ampera 2 mengikuti aturan dimana yang datang

68


terlebih dahulu adalah yang dilayani dahulu atau First in First out

(FIFO). Simulasi yang dibuat hanya pada jam sibuk karena pada

jam-jam tersebut terjadi lalu lintas yang padat dan menghasilkan jam

– jam puncak (peak hours). Berikut adalah data lokasi tersebut yang

akan digunakan sebagai pendukung pembuatan simulasi dengan

perangkat lunak (software) Promodel :

Gambar 4.13 Atribut Lokasi Area Gerbang Tol Ampera 2


Gambar 4.14 Layout Location Area Gerbang Tol Ampera 2


4.5.2 Entitas

Entitas adalah sebuah objek yang keberadaannya dapat

dibedakan terhadap objek lain, entitas pada penelitian ini adalah

cars, kemudian diberikan waktu kecepatan cars berjalan.

69


Gambar 4.15 Atribut Entitas Area Gerbang Tol Ampera 2


4.5.3 Arrival

Arrivals merupakan kedatangan dari entitas yang diperlukan dalam

sebuah proses / sistem, dimana entity arrivals dalam penelitian ini adalah

pada gerbang tol. Jumlah kedatangan tidak dibatasi dengan waktu

antarkedatangan sesuai dengan uji Fitting terhadap distribusi teoritis

tertentu yang dapat dilihat pada tabel 4.13.

Gambar 4.16 Atribut Arrival Area Gerbang Tol Ampera 2


70


4.5.4 Processing

Setelah data yang diperlukan untuk membuat model simulasi

diolah, kemudian data - data tersebut digunakan pada model

simulasi. Model simulasi yang akan dibuat sesuai dengan kondisi

nyata yaitu sistem antrian pada pelayanan gerbang tol Ampera 2

bersifat otomatis – otomatis. Berikut adalah atribut – atribut yang

digunakan oleh gardu otomatis – otomatis yang disesuaikan dengan

uji Fitting terhadap distribusi teoritis tertentu yang dapat dilihat pada

Gambar 4.17 dan 4.18.

Gambar 4.17 Atribut Proccessing Otomatis – Otomatis






71










72


4.6 Verifikasi dan Validasi (Verification and Validation)

Model verifikasi dan validasi dapat dikatakan valid secara kuantitatif

jika perbedaan hasil dari sistem nyata tidak berbeda jauh dengan hasil

simulasi. Model juga dapat dikatakan terverifikasi dan valid apabila jalur

yang dibuat dalam software promodel sesuai dengan sistem nyata yang di

amati di perusahaan. Proses validasi dari model dilakukan dengan

menggunakan data berupa data output dari sistem nyata dan data hasil dari

simulasi.

Tabel 4.8 Verifikasi dan Validasi


Entitas Gardu (Kendaraan)

Aktual 10.850

Simulasi 10.792

Selisih 58 (0,5%)

4.7 Eksperimentasi (Eksperimentation)

4.7.1 Penentuan Jumlah Replikasi

Untuk mengurangi variansi maka simulasi harus dilakukan

sebanyak n kali replikasi. Untuk mendapatkan nilai n maka perlu

dilakukan replikasi awal n0 yaitu sebanyak 10 kali replikasi. Hasil

dari 10 replikasi tersebut terdapat dalam Tabel 4.9 Kolom n

menunjukkan replikasi ke-n. Selanjutnya untuk mendapatkan nilai

n’ (n replikasi yang dibutuhkan) maka dilakukan perhitungan

sebagai berikut :

n = 10 (replikasi awal)

n-1 = 9

α = 0.05

tn-1,α/2 = 2.26

Kemudian hitung half width sebagai berikut :

Half Width = (𝑡n−1,α/2) 𝑥 𝑠

√𝑛

73


Tabel 4.9 Hasil Waktu Tunggu Dalam Sistem Replikasi Awal


Waktu Tunggu Dalam Sistem (Menit)

No Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Skenario 4 Skenario 5 Skenario 6

1 0,22 0,20 0,20 0,17 0,17 0,13

2 0,23 0,20 0,20 0,18 0,17 0,13

3 0,22 0,20 0,20 0,17 0,18 0,13

4 0,23 0,21 0,20 0,17 0,17 0,13

5 0,22 0,20 0,20 0,17 0,17 0,13

6 0,21 0,20 0,19 0,17 0,17 0,13

7 0,21 0,20 0,19 0,17 0,17 0,13

8 0,22 0,20 0,20 0,18 0,18 0,13

9 0,22 0,20 0,20 0,18 0,17 0,13

10 0,23 0,20 0,20 0,18 0,17 0,13

Half Width = 2,26 𝑥 0,02

√10 = 0,01

Dari perhitungan di atas di dapat nilai half width sebesar 0,01 atau jika

dihitung prosentase error terhadap ratarata dari data adalah sebesar :

% error = 𝐻𝑎𝑙𝑓 𝑊𝑖𝑑𝑡ℎ

𝑅𝑎𝑡𝑎−𝑅𝑎𝑡𝑎 𝑥 100%=

0,01

1,1 𝑥 100% = 0,01 %

Jadi nilai error terhadap rata – rata data sebesar 0,01%, nilai error ini sangat

kecil sehingga kita dapat menhitung nilai n’ yaitu nilai replikasi baru yang

dibutuhkan dengan menggunakan rumus dibawah ini :

n' = [(𝑧α/2) 𝑥 𝑠

ℎ𝑎𝑙𝑓 𝑤𝑖𝑑𝑡ℎ]

2

= [1,96 𝑥 0,02

0,01]

2

= 15,37

Jadi jumlah replikasi yang dibutuhkan pada waktu tunggu dalam sistem

adalah 15 kali replikasi, sehingga diperlukan tambahan replikasi sebanyak 5 kali

pada tahap uji simulasi.

74


Tabel 4.10 Hasil Utilitas Server Replikasi Awal


Utilitas Server (%)


Konvensional Konvensional Konvensional Otomatis Otomatis Otomatis Konvensional OBU Otomatis OBU OBU OBU

1 92,57 90,33 92,64 87,64 84,47 84,08 92,53 18,80 88,82 21,10 20,80 21,84

2 94,70 93,91 93,40 89,16 90,44 82,40 93,40 19,50 85,03 21,44 21,02 22,01

3 93,40 91,40 90,93 86,98 85,11 82,06 92,00 18,64 89,36 21,20 20,77 21,39

4 97,15 96,98 93,97 85,12 85,26 90,24 92,93 19,15 84,78 21,23 20,69 22,09

5 95,90 95,13 91,72 87,60 86,09 87,69 90,22 17,89 80,72 21,20 21,20 21,83

6 92,82 89,31 94,04 80,94 84,79 95,84 91,92 18,38 84,39 21,43 21,78 21,88

7 91,56 88,55 91,80 88,69 88,64 88,79 90,38 18,24 84,68 22,50 21,07 21,30

8 94,65 92,75 90,12 85,84 83,21 96,11 94,95 19,32 87,00 21,79 21,07 21,39

9 92,78 92,00 87,62 89,89 89,33 94,18 94,94 18,83 85,47 21,42 20,83 21,80

10 95,29 94,16 90,43 87,44 85,88 86,18 96,76 20,11 83,95 21,39 20,87 20,85

75


Half Width = 2,26 𝑥 10,73

√10 = 7,67

Dari perhitungan di atas di dapat nilai half width sebesar 0,01 atau jika

dihitung prosentase error terhadap ratarata dari data adalah sebesar :

% error = 7,67

783,64 𝑥 100%= 0,01 %

Jadi nilai error terhadap rata – rata data sebesar 0,01%, nilai error ini sangat

kecil sehingga kita dapat menhitung nilai n’ yaitu nilai replikasi baru yang

dibutuhkan dengan menggunakan rumus dibawah ini :

n' = [1,96 𝑥 10,73

7,67]

2

= 7,52

Jadi jumlah replikasi yang dibutuhkan pada utilitas server adalah 8 kali

replikasi, sehingga tidak diperlukan tambahan replikasi pada tahap uji simulasi.

76


4.7.2 Skenario Eksperimen

Untuk mengidentifikasi tingkat performansi sistem aktual,

model simulasi waktu tunggu dalam sistem dijalankan sebanyak 15

kali replikasi dan utilitas server dijalankan sebanyak 8 kali replikasi

terhadap keenam simulasi yang telah dibuat. Tingkat performansi

yang diukur adalah waktu tunggu dalam sistem dan utilitas server.

Hasil simulasi untuk rata-rata output setiap skenario dan replikasi

ditunjukan pada sub bab 4.8.

4.8 Analisa Keluaran (Output Analysis)

4.8.1 Waktu Tunggu Dalam Sistem

Sesuai dengan perhitungan yang didapat dari penentuan

jumlah replikasi didapatkan hasil replikasi sebanyak 15 kali maka

perlu dilakukan tahap uji langsung sehingga mendapatkan hasil

seperti tabel 4.11 dibawah ini :

Tabel 4.11 Analisa Keluaran Waktu Tunggu Dalam Sistem




1 0,22 0,20 0,20 0,17 0,17 0,13

2 0,23 0,20 0,20 0,18 0,17 0,13

3 0,22 0,20 0,20 0,17 0,18 0,13

4 0,23 0,21 0,20 0,17 0,17 0,13

5 0,22 0,20 0,20 0,17 0,17 0,13

6 0,21 0,20 0,19 0,17 0,17 0,13

7 0,21 0,20 0,19 0,17 0,17 0,13

8 0,22 0,20 0,20 0,18 0,18 0,13

9 0,22 0,20 0,20 0,18 0,17 0,13

10 0,23 0,20 0,20 0,18 0,17 0,13

11 0,22 0,21 0,19 0,17 0,17 0,13

12 0,22 0,20 0,19 0,18 0,18 0,13

13 0,23 0,20 0,20 0,17 0,18 0,13

77


14 0,22 0,20 0,19 0,18 0,17 0,13

15 0,23 0,20 0,20 0,18 0,17 0,13

Rata - Rata 0,22 0,20 0,20 0.17 0,17 0,13

Pada waktu tunggu dalam sistem didapat besar rata – rata

masing – masing skenario yang dapat dilihat pada tabel 4.11.

kemudian dari hasil rata – rata tersebut dapat dilihat bahwa waktu

terlama menunggu dalam sistem adalah skenario 1, semua dapat

dilihat pada gambar 4.23 grafik rata – rata waktu tunggu dalam

sistem dibawah ini :

Gambar 4.24 Grafik Rata – Rata Waktu Tunggu Dalam Sistem


4.8.2 Utilitas Server

Sesuai dengan perhitungan yang didapat dari penentuan

jumlah replikasi didapatkan hasil replikasi sebanyak 8 kali maka

tidak perlu dilakukan tahap uji langsung sehingga mendapatkan

hasil seperti tabel 4.11 dibawah ini :

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Skenario 4 Skenario 5 Skenario 6

Grafik Rata – Rata Waktu Tunggu Dalam Sistem

78


Tabel 4.12 Analisa Keluaran Utilitas Server


Utilitas Server (%)


1 91,45 90,14 84,28 55,67 54,96 21,32

2 94,31 91,28 86,42 56,45 53,24 21,52

3 92,40 88,96 83,59 55,32 55,28 21,08

4 97,07 89,56 87,75 56,04 53,01 21,39

5 95,52 89,66 86,89 54,06 50,96 21,52

6 91,07 87,49 90,32 55,15 52,91 21,83

7 90,06 90,25 88,72 54,18 53,59 21,19

8 93,70 87,98 89,66 57,14 54,40 21,23

Rata - Rata 93,19 89,41 87,20 55,52 53,54 21,38

Pada waktu tunggu dalam sistem didapat besar rata – rata

masing – masing skenario yang dapat dilihat pada tabel 4.12.

kemudian dari hasil rata – rata tersebut dapat dilihat bahwa

persentasi sedikitnya server menganggur adalah skenario 1, semua

dapat dilihat pada gambar 4.24 grafik rata – rata utilitas server

dibawah ini :

79


Gambar 4.25 Grafik Rata – Rata Utilitas Server


0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Skenario 4 Skenario 5 Skenario 6

Grafik Rata - Rata Utilitas Server


BAB 5

HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1 Perhitungan Perbedaan Model Menggunakan Kruskal Wallis –

Friedman Test

Perhitungan perbedaan pada setiap model menggunakan Kruskal

Wallis kemudian dilanjut dengan Uji Friedman karena data merupakan data

nonparametik.

5.1.1 Uji Kruskal Wallis

Uji Kruskal Wallis merupakan salah satu uji nonparametik

yang berbasis ordinal yang mempunyai tujuan untuk menentukan

apakah terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik antara

beberapa sempel independent yang berskala data numerik

(interval/rasio) dan skala ordinal.

5.1.1.1 Uji Kruskal Wallis Pada Waktu Tunggu Dalam Sistem

Tabel 5.1 dibawah ini menunjukkan hasil rata – rata waktu

tunggu dalam sistem pada setiap skenario yang sudah dikerjakan

pada sub bab 4.11.

Tabel 5.1 Rata – Rata Waktu Tunggu Dalam Sistem Tiap Skenario




1 0,22 0,20 0,20 0,17 0,17 0,13

2 0,23 0,20 0,20 0,18 0,17 0,13

3 0,22 0,20 0,20 0,17 0,18 0,13

4 0,23 0,21 0,20 0,17 0,17 0,13

5 0,22 0,20 0,20 0,17 0,17 0,13

6 0,21 0,20 0,19 0,17 0,17 0,13

7 0,21 0,20 0,19 0,17 0,17 0,13

8 0,22 0,20 0,20 0,18 0,18 0,13

9 0,22 0,20 0,20 0,18 0,17 0,13

81


10 0,23 0,20 0,20 0,18 0,17 0,13

11 0,22 0,21 0,19 0,17 0,17 0,13

12 0,22 0,20 0,19 0,18 0,18 0,13

13 0,23 0,20 0,20 0,17 0,18 0,13

14 0,22 0,20 0,19 0,18 0,17 0,13

15 0,23 0,20 0,20 0,18 0,17 0,13

Dari kasus di atas akan dianalisis menggunakan uji kruskal

wallis h karena diasumsikan data tidak memenuhi asumsi

normalitas. Sebelum melakukan input data, terlebih dahulu

dirumuskan hipotesis penelitian sebagai berikut :

H0 : Tidak terdapat perbedaan waktu tunggu dalam sistem kinerja

gardu pada keenam skenario.

H1 : Terdapat perbedaan waktu tunggu dalam sistem kinerja gardu

pada keenam skenario.

Langkah-langkah untuk melakukan uji kruskal wallis h

dengan SPSS adalah sebagai berikut :


2) Analyze – Nonparametic Tests – Legacy Dialogs – K

Independent Samples...

82


Gambar 5.1 Langkah – Langkah Uji Kruskal Wallis



Utilitas pada Test Variable List dan Skenario pada Grouping

Variable.

Lalu klik Define Range – Masukkan min 1 dan max 6 –

Continue.

Gambar 5.2 Langkah – Langkah Uji Kruskal Wallis


83


4) OK

Tabel 5.2 Hasil Uji Kruskal Wallis Waktu Tunggu Dalam Sistem


Dari tabel diperoleh nilai Asymp.Sig sebesar 0,000 < α

(0,05), maka H0 ditolak dan Ha diterima, sehingga dari hipotesis

yang telah dirumuskan dapat disimpulkan bahwa “terdapat

perbedaan waktu tunggu dalam sistem pada keenam skenario”

sehingga dapat dilakukan uji lanjutan untuk mendapat skenario

terbaik pada Gerbang Tol Ampera 2.

Test Statisticsa,b

Waktu_Tunggu

Chi-Square 84.869

df 5

Asymp. Sig. .000


b. Grouping Variable: Skenario

84


5.1.1.2 Uji Kruskal Wallis Pada Utilitas Server

Tabel 5.2 dibawah ini menunjukkan hasil rata – rata utilitas

server pada setiap skenario yang sudah dikerjakan pada sub bab

4.12.

Tabel 5.3 Rata – Rata Waktu Tunggu Dalam Sistem Tiap Skenario


Utilitas Server (%)


1 91,45 90,14 84,28 55,67 54,96 21,32

2 94,31 91,28 86,42 56,45 53,24 21,52

3 92,40 88,96 83,59 55,32 55,28 21,08

4 97,07 89,56 87,75 56,04 53,01 21,39

5 95,52 89,66 86,89 54,06 50,96 21,52

6 91,07 87,49 90,32 55,15 52,91 21,83

7 90,06 90,25 88,72 54,18 53,59 21,19

8 93,70 87,98 89,66 57,14 54,40 21,23

Dari kasus di atas akan dianalisis menggunakan uji kruskal

wallis h karena diasumsikan data tidak memenuhi asumsi

normalitas. Sebelum melakukan input data, terlebih dahulu

dirumuskan hipotesis penelitian sebagai berikut :

H0 : Tidak terdapat perbedaan utilitas server pada keenam skenario.

H1 : Terdapat perbedaan utilitas server pada keenam skenario.

Dari tabel 5.3 dapat dihitung sama seperti langkah-langkah

untuk melakukan uji kruskal wallis h dengan SPSS pada sub bab

5.1.1.1 diatas. Maka dapat menghasilkan data seperti dibawah ini :

85


Tabel 5.4 Hasil Uji Kruskal Wallis Utilitas Server


Dari tabel diperoleh nilai Asymp.Sig sebesar 0,000 < α

(0,05), maka H0 ditolak dan Ha diterima, sehingga dari hipotesis

yang telah dirumuskan dapat disimpulkan bahwa “terdapat

perbedaan utilitas kinerja gardu pada keenam skenario”

sehingga dapat dilakukan uji lanjutan untuk mendapat skenario

terbaik pada Gerbang Tol Ampera 2.

5.1.2 Friedman Test

Uji Friedman digunakan untuk menguji perbedaan k sampel

berpasangan jika data yang digunakan berskala ordinal. Pada

prinsipnya, uji ini menguji kesesuaian atau perbedaan rangking

antarkelompok sampel berpasangan. Apabila data yang diperoleh

sudah dalam bentuk interval atau rasio, maka data tersebut harus

diinformasikan terlebih dahulu menjadi data ordinal.

5.1.2.1 Friedman Test Pada Waktu Tunggu Dalam Sistem

Tabel 5.5 dibawah ini menunjukkan hasil perangkingan rata

– rata waktu tunggu dalam sistem pada setiap skenario yang sudah

dikerjakan pada sub bab 4.11. Perangkingan ini diurutkan dari waktu

tunggu dalam sistem yang paling kecil hingga besar, sehingga

didapat hasil perangkingan sebagai berikut :

Test Statisticsa,b

Utilitas_Server

Chi-Square 43.776

df 5

Asymp. Sig. .000


b. Grouping Variable: Skenario

86


Tabel 5.5 Perangkingan Data Waktu Tunggu Dalam Sistem



1 6 4 4 2 2 1

2 6 4 4 3 2 1

3 6 4 4 2 3 1

4 6 5 4 2 2 1

5 6 4 4 2 2 1

6 6 5 4 2 2 1

7 6 5 4 2 2 1

8 6 4 4 2 2 1

9 6 4 4 3 2 1

10 6 4 4 3 2 1

11 6 5 4 2 2 1

12 6 5 4 2 2 1

13 6 4 4 2 3 1

14 6 5 4 3 2 1

15 6 4 4 3 2 1

Langkah-langkah untuk melakukan uji Friedman dengan

SPSS adalah sebagai berikut :


2) Analyze – Nonparametic Tests – Legacy Dialogs – K Related

Samples...

87


Gambar 5.3 Langkah – Langkah Uji Friedman



Utilitas pada Test Variable List dan Skenario pada Grouping

Variable.

Lalu klik Define Range – Masukkan min 1 dan max 6 –

Continue.

Gambar 5.4 Langkah – Langkah Uji Friedman


88


4) OK

Tabel 5.6 Hasil Uji Friedman


Dari tabel diperoleh nilai rank yang menunjukkan rangking

skenario. Didapat hasil urutan dari tertinggi sampai terendah yaitu

skenario 6 sebesar 1,00; urutan kedua yaitu skenario 5 sebesar 2,40;

urutan ketiga yaitu skenario 4 sebesar 2,60; urutan keempat yaitu

skenario 3 sebesar 4,30; urutan kelime yaitu skenario 2 sebesar 4,70;

urutan ketiga yaitu skenario 1 sebesar 6,00;

5.1.2.2 Friedman Test Pada Utilitas Server

Tabel 5.6 dibawah ini menunjukkan hasil perangkingan rata

– rata utilitas server pada setiap skenario yang sudah dikerjakan pada

sub bab 4.12. Perangkingan ini diurutkan dari utilitas server yang

paling sedikit menganggur hingga banyak menganggur, sehingga

didapat hasil perangkingan sebagai berikut :

Tabel 5.7 Perangkingan Data Utilitas Server



1 1 2 3 4 5 6

2 1 2 3 4 5 6

3 1 2 3 4 5 6

4 1 2 3 4 5 6

5 1 2 3 4 5 6

Ranks

Mean Rank

Skenario_1 6.00

Skenario_2 4.70

Skenario_3 4.30

Skenario_4 2.60

Skenario_5 2.40

Skenario_6 1.00

89


6 1 3 2 4 5 6

7 1 2 3 4 5 6

8 1 3 2 4 5 6

Dari tabel 5.6 dapat dihitung sama seperti langkah-langkah

untuk melakukan friedman test dengan SPSS pada sub bab

5.1.2.1 diatas. Maka dapat menghasilkan data seperti dibawah

ini :

Tabel 5.8 Hasil Uji Friedman


Dari tabel diperoleh nilai rank yang menunjukkan

rangking skenario. Didapat hasil urutan dari tertinggi sampai

terendah yaitu skenario 1 sebesar 1,00; kemudian urutan kedua

yaitu skenario 2 sebesar 2,25; urutan ketiga yaitu skenario 3

sebesar 2,75; urutan keempat yaitu skenario 4 sebesar 4,00;

urutan kelima yaitu skenario 5 sebesar 5,00; dan terakhir urutan

keenam yaitu skenario 6 sebesar 6,00.

Ranks

Mean Rank

Skenario_1 1.00

Skenario_2 2.25

Skenario_3 2.75

Skenario_4 4.00

Skenario_5 5.00

Skenario_6 6.00


BAB 6

PENUTUP

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan data dan analisis yang telah dilakukan

sebelumnya, maka kesimpulan yang dapat diperoleh adalah sebagai berikut:

1. Dalam pembuatan model Gerbang Tol Ampera 2 dengan simulasi yang

sesuai dengan aktual yaitu 2 gardu tol otomatis dengan jarak gerbang tol

ke gardu tol sepanjang 50 meter yang dapat dilihat pada Gambar 4.1

Entity Flow Diagram.

2. Membandingkan performansi layanan Gerbang Tol Ampera 2 dengan 6

skenario menggunakan perhitungan Kruskal Wallis – Friedman Test.

Dari hasil perhitungan didapat kesimpulan bahwa waktu tunggu dalam

sistem paling sebentar adalah skenario OBU – OBU, dapat dilihat pada

Tabel 5.5. Sedangkan utilitas server yang tidak banyak menganggur

adalah Konvensional – Konvensional, dapat dilihat pada Tabel 5.7.

6.2 Saran

Penulis menyadari dalam melakukan penelitian masih memiliki

kekurangan. Oleh karena itu, penulis menyarankan untuk mengembangkan

penelitian ini, antara lain :

1. Menggunakan model yang berbeda.

2. Data pengolahan diperoleh data parametik sehingga menggunakan

perhitungan perbedaan model yang sesuai dengan data parametik.


DAFTAR PUSTAKA

Adrian Boucher, P. . (2018). Easyfit.

Alam Kurnia M, Faula Arini, R. E. (2015). Analisa Efisiensi Gardu Tol Pada Saat

Peak Hours Di Gerbang Tol Serang Timur. Analisa Efisiensi Gardu Tol Pada

Saat Peak Hours Di Gerbang Tol Serang Timur.

Alfat, L. H. dan S. (2017). Penuntun Praktikum Algoritma dan Pemograman La

Hamimu dan Sayahdin Alfat, (August).

Arifin, J. (2017). SPSS 24 (pertama). Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.

Arsitektur, S., Teknik, F., Malikussaleh, U., & Samudera, J. (n.d.). Simulasi

Pencahayaan Alami Pada Gedung Program Studi Arsitektur, 113–124.

Cahyono, T. (2009). Uji Normalitas. Poltekkes Semarang.

Corporation, G. M. S. (2017). Stat::fit Version 2. United State of America.

Delignette-Muller, M. L., & Dutang, C. (2015). fitdistrplus : An R Package for

Fitting Distributions. Journal of Statistical Software, 64(4).

https://doi.org/10.18637/jss.v064.i04

Fazlurahman, A. R. dan I. (2017). Utility Toll Gate Bandung Using Simulation

Model. Medwell Journals.

Gandomi, a, Tafti, V. A., Ghasemzadeh, H., Madani, S., Kazmi, J., & Mahlknecht,

S. (2011). Wireless sensor networks: modeling and simulation. Computer

Research and Development, 2010 Second International Conference On,

0(2004), 251–254. https://doi.org/10.1109/ICCRD.2010.72

Guritno. (2011). Studi Pustaka.

Habib, A. Q. (2017). STATISTIK NON-PARAMETRIK.

Ignatius Andree, Alfian, C. P. J. (2013). ISSN : 1963-6590 ( Print ) ISSN : 2442-

2630 ( Online ).

Jakarta, P. J. L. (2016). Sistem Pengumpul Jalan Tol. Bekasi: PT Jalantol

Lingkarluar Jakarta.

Jakarta, P. J. L. (2018). Jalan Tol. Retrieved from http://www.jlj.co.id/id/toll

Karim, A. A., & Persada, R. G. (n.d.). Adiwarman A. Karim, Bank Islam Analisis

Fiqih dan Keuangan , (Jakarta: PT Raja Grafindo Persada, 2004) hlm 113 1 1,

1–16.

Kesuma, Y. P. (2015). Analisis Perbandingan Kinerja Sistem Antrian Gerbang Tol

Bandung 2015. Analisis Perbandingan Kinerja Sistem Antrian Gerbang Tol

Bandung 2015.

92


Kurniawan, R. D., & Susanty, A. (n.d.). PENENTUAN JUMLAH SERVER

OPTIMAL UNTUK PENINGKATAN UTILITAS SERVER DENGAN

MENGGUNAKAN SIMULASI EXTEND DI RESTORAN CEPAT SAJI

MCDONALD ’ S.

larasati. (2014). Universitas sumatera utara. Igarss 2014, (X), 1–5.

https://doi.org/10.1007/s13398-014-0173-7.2

Pengusul, T. I. M. (2012). TAMALANREA SEKSI IV MAKASSAR, 0–12.

Prabowo, D. (2017). Transaksi Non-tunai di Seluruh Ruas Tol Berlaku Oktober

2017 Artikel ini telah tayang di Kompas.com dengan judul “Transaksi Non-

tunai di Seluruh Ruas Tol Berlaku Oktober 2017”,

https://properti.kompas.com/read/2017/06/01/043000021/transaksi.non-

tunai.di.s. Retrieved from

https://properti.kompas.com/read/2017/06/01/043000021/transaksi.non-

tunai.di.seluruh.ruas.tol.berlaku.oktober.2017

Riyanto, A. (2014). Simulasi sistem antrian menggunakan promodel di RS.hasan

Sadikin Bandung. Retrieved from

http://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=read&id=jbptunikompp-

gdl-agusriyant-33066%0D

Santoso, C. H., Tannady, H., & Caesaron, D. (2015). Analisis Kemacetan Di Jalan

Tol Lingkar Dalam Kota Jakarta (Gerbang Tol Cililitan). Jurnal Teknik Dan

Ilmu Komputer ANALISIS, 4, 163–174. https://doi.org/10.1345/aph.1E115

Santoso, S. (2016). Panduan Lengkap SPSS Versi 23. Jakarta: Komputindo, PT.

Elex Media.

Saputra, D. S. (2016). Analisis Perbandingan Algoritma Routing Leanch-c dan

Pegasis pada Wireless Sensor Networl menggunakan Network Simulator-2.

UIN Jakarta.

Shahaludin, R. dan. (2014). Wawancara.

Sodikin. (2006). Kajian Masalah Antrian pada Sistem Pengumpulan Tol

Konvensional Terhadap Rancangan Sistem Pengumpulan Tol Elektronik.

Universitas Diponegoro.

Yosi Purnama Putra, A. S. (2015). Analisis Jumlah Optimal Gardu Exit Gerbang

Tol Pasir Koja Di PT Jasa Marga (Persero) Tbk. Analisis Jumlah Optimal

Gardu Exit Gerbang Tol Pasir Koja Di PT Jasa Marga (Persero) Tbk.

93


LAMPIRAN

Lampiran 1

Wawancara dengan pihak PT Jalantol Linkarluar Jakarta

1. Kapan pembayaran pelayanan gerbang tol non-tunai diberlakukan? 1 Oktober

2017.

2. Apakah dilakukan analisis utilitas pelayanan gardu tol sebelum

diberlakukannya pembayaran pelayanan gerbang tol non-tunai 100%? Tidak,

semua itu kebijakan dari BI dan PUPR.

3. Sebelum diberlakukannya pembayaran pelayanan gerbang tol non-tunai 100%,

gerbang mana yang semua gardu menggunakan pelayanan konvensional?

Gerbang Tol Fatmawati 2 dan Ampera 2.

4. Berapa banyak data volume kedatangan kendaraan pada gerbang tol ampere 2

dari tahun 2016 – 2017?

Tahun

Bulan

2016 2017 2018

Januari 347.591 342.296 322.972

Februari 341.965 319.325 301.947

Maret 356.253 359.817 334.439

April 355.196 346.049 329.092

Mei 358.311 364.535 318.322

Juni 335.860 311.062 262.357

Juli 305.475 357.742 328.188

Agustus 362.729 375.133 325.515

September 346.115 358.258 -

Oktober 353.885 377.425 -

November 349.891 334.696 -

Desember 346.353 317.675 -

TOTAL 4.159.624 4.164.016 2.522.832

94


Lampiran 2

Tabel t

95


Lampiran 2

Tabel Z

PERBANDINGAN PERFORMANSI LAYANAN MENGGUNAKAN …

Documents

Transcript of PERBANDINGAN PERFORMANSI LAYANAN MENGGUNAKAN …