TUGAS BESAR SIMULASI SISTEM INDUSTRI...Title TUGAS BESAR SIMULASI SISTEM INDUSTRI Author Rivada...

LABORATORIUM KOMPUTASI DAN SIMULASI

INDUSTRI

PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS TRUNOJOYO MADURA

201

KELOMPOK : KELOMPOK 12

KELAS : KELAS 6B

NAMA : 1. DEWI SARTI NINGSIH (160421100008)

2. RIVADA DWISAKA ARYANTO (160421100014)

3. GALUH KRISMONI (160421100082)

ASISTEN : MAHFUD (15042110018)

ii

LEMBAR PENGESAHAN

LAPORAN RESMI

TUGAS BESAR SIMULASI SISTEM INDUSTRI

LABORATORIUM KOMPUTASI DAN SIMULASI INDUSTRI


FAKULTAS TEKNIK


TAHUN AKADEMIK 2019

Disusun oleh:

DEWI SARTI NINGSIH (160421100008)

RIVADA DWISAKA ARYANTO (160421100014)

GALUH KRISMONI (160421100082)

Bangkalan, Juni 2019

Disetujui,

Dosen Pengampu Mata Kuliah

Simulasi Sistem Industri

HERI AWALUL ILHAMSAH, S.T, M.T.

NIP. 19790711 200212 1 001

Diperiksa,

Penanggung Jawab Tugas Besar

Simulasi Sistem Industri

Apriliya Nurhayati

NRP. 15.04.2.1.1.00001

ABSTRAK

Sistem didefinisikan sebagai sekumpulan entiti-entiti yang berinteraksi

antar entitas dalam mencapai satu tujuan yang logis. Simulasi adalah suatu proses

implementasi dari model menjadi software atau rangkaian dari elektronik dan

mengeksekusi suatu software tersebut dengan sedemikian rupa. Activity Cycle

Diagram (ACD) merupakan wujud dari bentuk model secara konseptual yang

mudah digunakan untuk menggambarkan struktur keberadaan sistem dan cocok

untuk sistem diskrit dan probabilistic. antrian merupakan suatau proses para

customer atau barang yang memasuki barisan antrian yang seterusnya akan

memerlukan pelayanan sebagaimana seharusnya berlaku.

Simulasi merupakan suatu proses implementasi dari model menjadi software

atau rangkaian dari elektronik dan mengeksekusi suatu software tersebut dengan

sedemikian rupa. Simulasi cocok digunakan untuk mempelajari interaksi internal

(sub) dan sistem yang kompleks, masalahnya sulit, memakan waktu, serta tidak

mungkin diselesaikan dengan metode analitik atau numerik konvensional,

eksperimen desain dan aturan baru sebelum diimplementasikan, meningkata kinerja

sistem melalui pembangunan/pembentukan model, memahami dan memverifkasi

solusi analitik, alat bantu pelatihan dan pembelajaran dengan biaya lebih rendah,

mengidentifkasi dan menetapkan persyaratan-persyaratan. Software arena,

digunakan untuk memprediksi kejadian yang hampir sama dengan kejadian nyata

sesuai dengan program paket yang ada di dalam software yang cocok, untuk

menentukan bentuk distribusi ini dapat menggunakan bantuan dari program paket

arena. Simulation, yaitu dengan menggunakan input analyzer. simulasi dengan

menggunakan software arena ini yaitu untuk mengetahui kegunaan software arena

dalam memperbaiki sebuah antrian pada sebuah perusahaan PT AHASS untuk

mendapatkan antrian yang efektif dan efisien.

Kata kunci: Simulasi, Software Arena, Input Analyzer, Sistem, ACD, Antrian

iv

ABSTRACT

The system is defined as a set of entities that interact between entities in

achieving a logical goal. Simulation is a process of implementation of the model

into software or a series of electronics and executing a software in such a way.

Activity Cycle Diagram (ACD) is a form of conceptual model that is easy to use to

describe the structure of the existence of the system and is suitable for discrete and

probabilistic systems. the queue is the process of the customer or the item entering

the next queue will require service as it should apply.

Simulation is an implementation process of the model into software or a series

of electronics and executing a software in such a way. Simulation is suitable to be

used to study internal (sub) interactions and complex systems, the problem is

difficult, time consuming, and impossible to solve by conventional analytical or

numerical methods, experimental design and new rules before they are

implemented, improving system performance through model building /

understanding, understanding and verifying analytical solutions, training aids and

learning at lower costs, identifying and setting requirements. Arena software, used

to predict events that are almost the same as real events in accordance with package

programs that are in suitable software, to determine this form of distribution can

use assistance from the arena package program. Simulation, that is by using an

input analyzer. this simulation using arena software is to find out the use of arena

software in improving a queue at a company PT AHASS to get an effective and

efficient queue.

Keywords: Simulation, arena software, input analyzer, system, ACD, Queue

v

KATA PENGANTAR

Dengan menyebut nama Allah SWT yang Maha Pengasih lagi Maha

Panyayang, dengan ini kami panjatkan puji syukur atas kehadirat-Nya, yang telah

melimpahkan rahmat-Nya kepada kami, sehingga kami dapat menyelesaikan tugas

besar simulasi sistem industri.

Adapun tugas besar simulasi sistem industri ini telah kami selesaikan dengan

semaksimal mungkin dan tentunya dengan bantuan dari banyak pihak, yang

pertama kami mengucapkan terimakasih banyak kepada Heri Awalul

Ilhamsah,S.Si.,M.T. selaku dosen pengampu mata kuliah simulasi sistem industri

dan Asisten simulasi sistem industri yang telah banyak memberikan pengarahan

dalam menyelesaikan tugas besar ini hingga akhir.

Penulis menyadari tugas besar ini masih jauh dari kata sempurna. Maka dari

itu penulis memohon maaf dan akan menerima segala masukan yang diberikan

untuk menyempurnakan tugas besar ini. Penulis berharap tugas besar ini berguna

bagi siapapun yang membacanya.

Bangkalan, 18 Juni 2019

Penulis

vi

DAFTAR ISI

COVER LAPORAN

LEMBAR PENGESAHAN .................................................................................... ii

ABSTRAK ............................................................................................................. iii

ABSTRACT ............................................................................................................. iv

KATA PENGANTAR ............................................................................................ v

DAFTAR ISI .......................................................................................................... vi

DAFTAR TABEL ................................................................................................ viii

DAFTAR GAMBAR .............................................................................................. x

LEMBAR PERSETUJUAN ................................................................................. xii

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

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

1.2 Tujuan ........................................................................................................... 2

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ............................................................................. 3

2.1 Pengertian Sistem Dan Klasifikasinya .......................................................... 3

2.2 Elemen-elemen Sistem .................................................................................. 5

2.3 Pengertian Dari Simulasi............................................................................... 6

2.4 Activity Cycle Diagram (ACD) ..................................................................... 7

2.5 Antrian .......................................................................................................... 7

BAB III METODOLOGI PENELITIAN................................................................ 9

3.1 Alat dan Bahan .............................................................................................. 9

3.2 Prosedur Pelaksanaan Tugas Besar ............................................................... 9

3.3 Flowchart ...................................................................................................... 9

3.3.1 Flowchart Pelaksanaan Tugas Besar ................................................... 10

BAB IV ANLISA DAN PEMBAHASAN ........................................................... 11

4.1 Deskripsi Nyata ........................................................................................... 11

4.1.1 Pemilihan Objek Penelitian .................................................................. 11

4.1.2 Gambaran Umum Proses Pelayanan Objek Penelitian ........................ 11

4.2 Layout Objek Penelitian .............................................................................. 14

4.3 Deskripsi Sistem Menggunakan Elemen-elemen Sistem ............................ 14

A. Entitas ................................................................................................. 14

B. Aktivitas .............................................................................................. 15

C. Resource ............................................................................................. 15

4.4 Activity Cycle Diagram (ACD) ................................................................... 15

4.4.1 Activity Table ....................................................................................... 15

4.4.2 Activity Cycle Diagram ........................................................................ 16

4.5 Parameter Pengamatan Kinerja Sistem ....................................................... 18

4.6 Skenario Perbaikan Dalam Peningkatan Performance Sistem ................... 18

4.6.1 Skenario 1 ............................................................................................ 18

4.6.2 Skenario 2 ............................................................................................ 18

vii

4.6.3 Skenario 3 ............................................................................................ 19

4.7 Activity Cycle Diagram (ACD) Skenario Perbaikan ................................... 19

4.7.1 ACD Skenario Perbaikan 1 .................................................................. 20



BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ................................................................ 23

5.1 Kesimpulan ................................................................................................ 23

5.2 Saran ............................................................................................................ 24

DAFTAR PUSTAKA

LEMBAR PERSETUJUAN

BAB I PENDAHULUAN .................................................................................... 25

1.1 Latar Belakang........................................................................................ 25

1.2 Tujuan Tugas Besar ................................................................................ 25

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ........................................................................... 27

2.1 Simulasi ....................................................................................................... 27

2.2 Arena ........................................................................................................... 28

BAB III METODOLOGI PENELITIAN.............................................................. 32

3.1 Alat dan Bahan ............................................................................................ 32

3.2 Prosedur Pelaksanaan Tugas Besar ............................................................. 32

3.3 Flowchart .................................................................................................... 33

3.3.1 Flowchart Pelaksanaan Tugas Besar ................................................... 33

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN ........................................................ 34

4.1 Rekapan data ............................................................................................... 34

4.2 Uji Kecukupan Data Masing-masing Server............................................... 37

4.2.1 Perhitungan Manual ............................................................................. 38

4.3 Rekapan Data Baru ..................................................................................... 40

4.4 Pola Data dari Masing-masing Data ........................................................... 41

4.5 Parameter untuk Acuan Penelitian ......................................................... 43

4.6 Model Simulasi menggunakan ARENA dan Visio ..................................... 47

4.7 Validasi Model ARENA dengan Sistem Nyata melalui Parameter

Performance Sistem .......................................................................................... 48

4.7.1 Verifikasi Model ARENA ................................................................... 48

4.7.2 Validasi Model ARENA ...................................................................... 48

4.8 Skenario Perbaikan (3 Skenario) ................................................................. 59

4.9 Proses Comparing System Masing-masing Skenario (ANOVA) ................ 60

4.10 Identifikasi Faktor Penghambat Apabila Skenario Diimplementasikan pada

Sistem Nyata. .................................................................................................... 62

4.11 Animasi Menggunakan Software Arena ................................................... 62

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ................................................................ 63

5.1 Kesimpulan ................................................................................................. 63

5.2 Saran ............................................................................................................ 63

DAFTAR PUSTAKA

viii

DAFTAR TABEL

Tabel 2.4.1 Rekapan server 1 (pendaftaran) ......................................................... 34

Tabel 2.4.2 Rekapan server 2 (perbaikan) ............................................................ 35

Tabel 2.4.3 Rekapan server 3 (inspeksi) ............................................................... 36

Tabel 2.4.4 Rekapan server 4 (pembayaran) ........................................................ 37

Tabel 2.4.5 Rekapan uji kecukupan ...................................................................... 39

Tabel 2.4.6 Rekapan data baru .............................................................................. 40

Tabel 2.4.7 Rekapan pola data tiap server ............................................................ 43

Tabel 2.4.8 Rekapan data utilitas replikasi 1 ........................................................ 49

Tabel 2.4.9 Hasil uji paired two sample for means utilitas replikasi 1 ................. 49

Tabel 2.4.10 Rekapan data utilitas replikasi 2 ...................................................... 49

Tabel 2.4.11 Hasil uji paired two sample for means utilitas replikasi 2 ............... 50







Tabel 2.4.18 Rekapan data lama antrian replikasi 1 ............................................. 52

Tabel 2.4.19 Hasil uji paired two sample for means lama antrian replikasi 1 ...... 52









Tabel 2.4.28 Rekapan data banyak replikasi 1 ...................................................... 56

Tabel 2.4.29 Hasil uji paired two sample for means banyak antrian replikasi 1 .. 56









Tabel 2.4.38 Skenario perbaikan 1 ........................................................................ 60



ix

Tabel 2.4.41 Hasil uji ANOVA skenario perbaikan 1 .......................................... 61



x

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1.2.1 Klasifikasi Sistem ............................................................................. 4

Gambar 1.2.2 Sistem terbuka dan tertutup .............................................................. 5

Gambar 1.2.3 Activity Cycle Diagram (ACD) ....................................................... 7

Gambar 1.3.4 Flowchart pelaksanaan tugas besar ................................................ 10

Gambar 1.4.5 Parkir sepeda motor ........................................................................ 12

Gambar 1.4.6 Ruang Tunggu ................................................................................ 12

Gambar 1.4.7 Service sepeda motor ...................................................................... 12

Gambar 1.4.8 Inspeksi motor ................................................................................ 13

Gambar 1.4.9 Kasir ............................................................................................... 13

Gambar 1.4.10 Ruang Pendaftaran ....................................................................... 13

Gambar 1.4.11 Service objek ................................................................................ 14

Gambar 1.4.12 activity cycle diagram pada objek service sepeda motor AHASS

13124 DAYA MOTOR SURABAYA .................................................................. 17

Gambar 1.4.13 ACD skenario perbaikan 1 ........................................................... 20



Gambar 2.2 1 Modul Arena .................................................................................. 29

Gambar 2.2 2 Contoh model arena ....................................................................... 31

Gambar 2.3.3 Flowchart pelaksanaan tugas besar ................................................ 33

Gambar 2.4.4 Pola data server 1 (pendaftaran) ..................................................... 41

Gambar 2.4.5 Pola data server 2 (perbaikan) ........................................................ 42

Gambar 2.4.6 Pola data server 3 (inspeksi)........................................................... 42

Gambar 2.4.7 Pola data server 4 (pembayaran) .................................................... 43

Gambar 2.4.8 Model simulasi menggunakan ARENA ......................................... 47

Gambar 2.4.9 Model simulasi menggunakan ARENA dan visio ......................... 47

Gambar 2.4.10 Verifikasi simulasi model ARENA .............................................. 48

Gambar 2.4.11 Animasi layout menggunakan software arena ............................ 62

LEMBAR PERSETUJUAN

LAPORAN RESMI MODUL 1

DESKRIPSI SISTEM




FAKULTAS TEKNIK


TAHUN AKADEMIK 2019

Disusun oleh:




Telah diperiksa dan disetujui pada

hari/ tanggal: , Juni 2019

ASISTEN

MAHFUD

1

BAB I

PENDAHULUAN

Bab satu pendahuluan berisi tentang latar belakang dan tujuan dari tugas besar

modul satu tentang deskripsi sistem.

1.1 Latar Belakang

Perkembangan perusahaan di Indonesia kini terus berkembang mulai dari

usaha kecil hingga perusahaan benefit terus melakukan pengembangan, adapun

pada perusahaan dibidang penjualan dan jasa yang saat ini menggunakan teknologi

otomatis, teknologi tersebut bertujuan untuk efisien dan efektifitas dalam

melakukan pekerjaan. Adapun untuk mencapai tujuan tersbut ada beberapa faktor

yang mempengaruhi baik dari dalam perusahaan maupun luar perusahaan. Begitu

juga dalam perusahaan dalam penanganan masalah pengolahan data juga tidak

terlepas dari perkembangan teknologi informasi, maka perusahaan wajib

mendeskripsikan sistem secara jelas untuk menentukan hubungan antar sistem

tersebut.

Menurut Juan (2017), Deskripsi sistem merupakan sekumpulan entiti-entiti

yang berinteraksi antar entitas dalam mencapai satu tujuan yang logis. Entiti

merupakan sebagian dasar dari suatu sistem yang akan memebentuk suatu sistem.

Menurut Ekoanindiyo (2017), sistem juga dapat didefinisikan sebagai kebutuhan

yang mendasar apabila ingin melakukan pemodelan simulasi maupun

mengaplikasian metode analitis. Pendekatan yang yang digunakan dalam

memecahkan suatu masalah yaitu dengan menggunakan pendekatan sistem (system

approach), yaitu suatu pendekatan holistik pada suatu persoalan.

Bengkel AHASS 13124 DAYA MOTOR yang beralokasi disurabaya

tepatnya Jl. Menur Prumpugan No.72 merupakan studi kasus yang akan dijadikan

sebagai obyek pengamatan. Bengkel Ahhas dipilih karena memiliki sistem yang

kompleks mulai dan jaminan service motor yang sudah bersertivikasi. Pada objek

kali ini, pengamat melakukan pengamatan ang terfokus pada service motor mulai

dari pendaftaran hingga melakukan pembayaran.

2

1.2 Tujuan

Tujuan dari modul satu deskripsi sistem adalah sebagai berikut:

1 Dapat mengerti dan memahami pengertian sistem dan klasifikasinya.

2 Dapat mengerti dan memahami karakteristik dari sistem beserta elemen- elemen

pendukung suatu sistem.

3 Dapat mengerti dan memahami pengertian model, klasifikasi serta alasan

penggunaan model diperlukan.

4 Dapat mengerti dan memahami pengertian dari simulasi serta hubungan antara

sistem, model dan simulasi.

5 Dapat mengerti dan memahami Activity Cycle Diagram (ACD) dan usulan

skenario perbaikan.

3

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

Bab dua berisi mengenai tinjauan pustaka daripengertian sistemdan

klasifikasinya, elemen-elemen sistem, pengertian simulasi, Activity Cycle Diagram

(ACD), dan Antrian.

2.1 Pengertian Sistem Dan Klasifikasinya

Menurut Juan (2017), sistem didefinisikan sebagai sekumpulan entiti-entiti

yang berinteraksi antar entitas dalam mencapai satu tujuan yang logis. Entiti

merupakan sebagian dasar dari suatu sistem yang akan memebentuk suatu sistem.

Berikut ini merupakan karakter dari sistem yaitu:

a) Keseluruhan (wholism)

b) Perilaku sasaran (purposive behaviour)

c) Transformasi (transformation)

d) Keterbukaan (openness)

e) Keterhubungan (interrelatedness)

f) Mekanisme kontrol (control mechanism)

Menurut Ekoanindiyo (2017), sistem yaitu suatu kebutuhan yang mendasar

apabila ingin melakukan pemodelan simulasi maupun mengaplikasian metode

analitis. Pendekatan yang yang digunakan dalam memecahkan suatu masalah yaitu

dengan menggunakan pendekatan sistem (system approach), yaitu suatu

pendekatan holistik pada suatu persoalan. Berikut ini merupakan gambaran tentang

sistem.

4

Gambar 1.2.1 Klasifikasi Sistem

Klasifikasi sistem dapat terdiri dari beberapa sudut pandang yang diantaranya

yaitu :

1. Sistem diklasifikasikan menjadi sistem abstrak (abstract system) serta sistem

fisik (physical system). Sistem abstrak merupakan suatu sistem yang

pemikirannya tidak terlihat secara fisik. Misalnya sistem teologia, merupakan

suatu sistem yang pemikirannya memiliki hubungan dengan manusia serta

Tuhan. Sistem fisik yaitu suatu sistem yang terlihat secara fisik. Misalnya,

sistem produksi, sistem akuntansi, sistem komputer dan lain sebagainya

2. Sistem diklasifikasikan menjadi suatu sistem buatan manusia (human made

system) serta sistem alamiah (natural system). Sistem alamiah merupakan

sistem dengan melalui beberapa proses alam dan tidak dibuat oleh manusia.

Misalnya pada sistem perputaran bumi. Sistem buatan manusia merupakan

suatu sistem yang dibuat atau dirancang oleh manusia. Sistem buatan dari

manusia dengan melibatkan interaksi antara mesin dengan manusia serta

disebut juga sebagai human-machine system atau juga dapat disebut sebagai

man-machine system.

3. Sistem diklasifikasikan menjadi sistem tertentu (deterministic system) dan

sistem tak tentu (probabilistic system). Sistem tertentu merupakan suatu sistem

yang beroperasi dengan melihat tingkah laku yang telah diprediksi. Sistem tak

tentu merupakan suatu sistem yang kondisi dimasa depannya tidak bisa

diprediksi sebab mengandung unsur probabilitas.

5

4. Sistem diklasifikasikan menjadi sistem tertutup (closed system) serta sistem

terbuka (open system). Sistem tertutup ialah suatu sistem yang tidak memiliki

hubungan serta tidak dapat dipengaruhi oleh lingkungan luar. Kerja sistem ini

yaitu secara otomatis serta tidak adanya campur tangan dari pihak diluar. Sistem

terbuka merupakan suatu sistem yang berhubungan serta memiliki pengaruh

pada lingkungan luarnya. Sistem ini berfungsi dalam menerima masukan serta

menghasilkan keluaran pada lingkungan luar. Berikut ini merupakan kasifikasi

dari sistem terbuka serta tertutup dapat digambarkan sebagai berikut :

Gambar 1.2.2 Sistem terbuka dan tertutup

2.2 Elemen-elemen Sistem

Menurut Wirabuhana (2017), Elemen-elemen dari model simulasi dari istilah-

istilah asing yang perlu dipahami oleh pemodel, pada bagian-bagian ini sangat

penting untuk menyusun suatu model simulasi yaitu:

a. Entiti (enttity)

Entiti merupakan suatu obyek yang dinamis. Entiti biasanya dibuat oleh

pemodel atau dengan cara otomatis dengan menggunkan software simulasinya.

b. Atribut (Attribut)

Setiap entiti mempunya ciri-ciri tersendiri yang dapat membedakan antara satu

dengan yang lainnya. Karakteristik yang dimiliki entiti disebut sebagai atribut.

Atribut ini akan memberikan nilai tertentu dari setiap entiti. Entiti mempunyai

6

atribut seperti arrival, time, due date, priority, dan color yang berbeda dengan

entiti lainnya.

c. Variabel (variabel)

Variabel merupakan potongan dari informasi yang menunjukan

karakteristik dari suatu sistem. Variabel memiliki perbedaan dengan atribut

sebab dia tidak mengikat entiti akan tetapi sistem secara keseluruhan jadi semua

entiti dapat memiliki variabel yang sama. Misalnya, panjang antrian, batch size,

dan sebagainya.

d. Sumber daya (Resource)

Entiti-entiti saling bersaing dalam mendapatkan pelayanan dari resource

yang akan ditunjukkan pada peralatan, operator, maupun ruangan

penyimpangan yang terbatas. Suatu resouce bisa grup ataupun pelayanan

individu.

2.3 Pengertian Dari Simulasi

Menurut Juan (2017), Simulasi adalah suatu proses implementasi dari model

menjadi software atau rangkaian dari elektronik dan mengeksekusi suatu software

tersebut dengan sedemikian rupa. Simulasi dapat diartikan sebagai tiruan atau suatu

sistem nyata yang lengkap dan penuh dengan sifat probabilistik, tanpa mengalami

kondisi yang sesungguhnya. Hal ini dapat dikerjakan dengan cara membuat sebuah

miniatur yang representative serta valid yang memiliki tujuan sampling dan survey

statistik dari suatu sistem nyata. Simulasi secara sederhaana dapat disebut dengan

siatem peniruan.

Kelebihan dari simulasi yaitu:

1. Sistem nyata sulit untuk diamati secara langsung

2. Dapat Memperkirakan sistem yang nyata sesuai dengan operasional

3. Pengamatan dari suatu sistem secara langsung tidak dimungkinkan sebab:

a. Sangat mahal

b. Dapat merusak sistem yang sedang berjalan

c. Membutuhkan waktu yang lama

4. Solusi analitik tidak bisa dikembangkan, karena sistem yang sedang digunakan

di dunia kerja sangatlah lengkap.

7

5. Mempermudah dalam melakukan pengontrolan banyak kondisi dari sebuah

percobaan hingga dapat memungkinkan dalam mencoba penerapan secara nyata

pada suatu sistem tersebut.

6. Menyediakan sarana pembelajaran sistem dalam jangka waktu yang lama.

Kekurangan Simulasi:

1. Simulasi yang dilakukan tidak akurat.

2. Model simulasi yang dilakukan jadi sangat mahal.

3. Tidak semua dari situasi dapat dilakukan dengan simulasi.

4. Simulasi dapat menghasilkan solusi, tetapi bukan cara untuk menghasilkan

memecahkan masalah.

5. Simulasi dapat menghasilkan sekumpulan angka / data / grafik yang banyak dan

membutuhkan tampilan akhir yaitu seperti animasi, layout, grafik, dan lain

sebagainya.

2.4 Activity Cycle Diagram (ACD)

Menurut Addina (2018), Activity Cycle Diagram (ACD) merupakan wujud dari

bentuk model secara konseptual yang mudah digunakan untuk menggambarkan

struktur keberadaan sistem dan cocok untuk sistem diskrit dan probabilistik . ACD

digunakan untuk memperlihatkan hubungan antara kegiatan yang terjadi pada suatu

proses. Berikut ini adalah aktivitas yang terjadi yang ada didalam sistem pelayanan

pada pengisian bahan bakar pertalite di SPBU Jl. Monginsidi Solo:

Gambar 1.2.3 Activity Cycle Diagram (ACD)

2.5 Antrian

Menurut Andika (2018), sistem antrian merupakan suatau proses para customer

atau barang yang memasuki barisan antrian yang seterusnya akan memerlukan

8

pelayanan sebagaimana seharusnya berlaku. Antrian dikembangkan oleh seorang

ahli matematika dari Denmark yang bernava A.K. ERLANG. Fenomena menunggu

merupakan suatu hasil langsung dari acakan dalam operasi dari sarana pelayanan.

Kedatangan pelanggan sebelumnya tidak dapat diketahui, karena apabila dapat

diketahui pengoperasian dari sarana tersebut dapat dijadwalkan dengan sedemikian

rupa sehingga dapat menghilangkan keharusan untuk menunggu.

Tujuan dari antrian yaitu untuk meminimumkan total biaya langsung dalam

penyediaan fasilitas pelayanan serta biaya tidak langsung. Sistem yang memiliki

fasilitas pelayanan dengan jumlah yang optimal, berarti memerlukan investasi

modal yang tinggi, akan tetapi apabila jumlahnya kurang optimal maka hasilnya

akan menunda pelayanan.

9

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

Bab tiga tentang metodologi penelitian menjelaskan mengenai alat dan bahan

yang digunakan, prosedur, dan flowchart tugas besar simulasi industri pada modul

1 berjudul deskripsi sistem dapat dijelaskan sebagai berikut:

3.1 Alat dan Bahan

Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian modul 1 tentang deskripsi

sistem adalah:

1. Laptop atau PC.

2. Objek pengamatan.

3. Microsoft Visio.

4. Microsoft Word.

3.2 Prosedur Pelaksanaan Tugas Besar

Prosedur pelaksanaan tugas besar dalam modul 1 tentang deskripsi sistem

adalah sebagai berikut:

1. Mencari objek penelitian.

2. Melakukan asistensi objek penelitian.

3. Melakukan pre-test mengenai modul 1 deskripsi sistem.

4. Melakukan pengamatan objek penelitian.

5. Melakukan brefing pengolahan data modul 1 deskripsi sistem.

6. Melakukan pengolahan data yang terdiri dari deskripsi sistem, elemen sistem,

ACD (Activity Cycle Diagram) parameter sistem, skenario perbaikan, dan ACD

skenario perbaikan.

3.3 Flowchart

Flowchart di bawah ini menggambarkan bagan dan simbol urutan proses yang

digunakan dalam tugas besar simulasi industri pada modul 1 deskripsi sistem yang

terdiri dari flowchart pelaksanaan tugas besar simulasi industri dapat dipaparkan

sebagai berikut:

10

3.3.1 Flowchart Pelaksanaan Tugas Besar

Flowchart pelaksanaan tugas besar simulasi industri modul 1 tentang

deskripsi sistem dapat digambarkan sebagai berikut:

Mulai

Selesai

Pengamatan objek fix

Asistensi objek

Brefing pengolahan data

Acc objek

Pretest

Pengolahan data- Deskripsi sistem- Elemen sistem- ACD- Parameter sistem- Skenario perbaikan- ACD skenario perbaikan

Iya

Mencari objek

Tidak

Tahap Persiapan

Tahap Pengumpulan Data

Tahap Pengolahan Data

Kesimpulan dan saran

Tahap Perbaikan Kesimpulan

Gambar 1.3.4 Flowchart pelaksanaan tugas besar

11

BAB IV

ANLISA DAN PEMBAHASAN

Bab empat berisi tentang analisa dan pembahasan penelitian tugas besar

simulasi industri dari modul satu tentang deskripsi sistem yang membahas deskripsi

sistem nyata, layout objek, deskripsi sistem menggunakan elemen-elemen sistem,

ACD, parameter untuk mengamati kinerja sistem, skenario perbaikan untuk

meningkatkan performance sistem, dan ACD skenario perbaikan sistem yang

optimal sebagai berikut:

4.1 Deskripsi Nyata

Deskripsi sistem nyata menjelaskan mengenai alasan dalam memilih objek

penelitian dan gambaran umum proses pelayanan objek penelitian yang dijelaskan

sebagai berikut:

4.1.1 Pemilihan Objek Penelitian

Alasan pemilihan objek penelitian pelayanan service sepeda motor AHASS

13124 DAYA MOTOR SURABAYA yaitu memiliki masalah mengenai antrian

service yang sering sekali memerlukan waktu yang cukup lama, sehingga kami

memilih untuk melakukan pengamatan yang bertempat di pelayanan service

sepeda motor AHASS 13124 DAYA MOTOR SURABAYA. Objek ini kami

gunakan dikareankan mempunyai sistem yang kompleks dengan jaminan service

motor yang telah bersertifikasi. Pengamatan ini berfokus pada antrian service

motor mulai dari pendaftaran hingga pembayaran yang dilakukan. Penelitian kali

ini kami harapkan agar dapat menemukan penyebab timbulnya antrian yang

terlalu lama serta dapat menemukan solusi perbaikan dari sistem tersebut.

4.1.2 Gambaran Umum Proses Pelayanan Objek Penelitian

Gambaran umum proses pelyanan objek penelitian diantara sebagai berikut:

1. Parkir Motor

Parkir motor ini khusus digunakan oleh pelanggan service sepeda motor, jadi

setelah cutomer datang dan melakukan pendaftaran kemudian melakukan

pengecekan atas keluhan kerusakan yang dialami oleh sepeda motor,

selanjutnya diberikan nomer antrian service sepeda motor. Aktivitas ini

dilakuakan di parkir motor

12

Gambar 1.4.5 Parkir sepeda motor

2. Ruang Tunggu

Ruang tunggu merupakan suatu tempat yang digunakan untuk menunggu

antrian service sepeda motor. Tempat ini biasanya dilengkapi dengan berbagai

fasilitas seperti kipas angin, televisi dan tempat duduk yang nyaman, supaya

customer tidak bosan dalam menunggu antrian service sepeda motor yang lama.

Gambar 1.4.6 Ruang Tunggu

3. Service Motor

Service motor merupakan suatu tempat untuk melakukan perbaikan kondisi

sepeda motor yang rusak menjadi kondisi yang semula atau ke fungsi yang

semula oleh mekanik. Proses perbaikan ini akan memberikan hasil yang

memuaskan bagi pelanggan, karena mekaniknya sendiri melakukan pengecekan

ulang atas kerusakan serta keluhan kerusakan sepeda motor dari pelanggan.

Gambar 1.4.7 Service sepeda motor

4. Inspeksi Motor

13

Inspeksi motor merupakan suatu tempat yang digunakan untuk pengecekan

ulang setelah melakukan perbaikan, apakah motor tersebut sudah sesuai dengan

keadaan yang semula atau belum.

Gambar 1.4.8 Inspeksi motor

5. Kasir

Kasir merupakan tempat untuk melakukan pembayaran service sepeda motor

yang sudah diperbaiki oleh mekanik.

Gambar 1.4.9 Kasir

6. Ruang Pendaftaran

Ruang pendaftaran merupakan suatu tempat yang digunakan untuk melakukan

pendaftaran service sepeda motor serta mengambil nomer antrian serta engetahui

catatan keluhan keruskan yang diberikan kepada mekanik sehingga mekanik

dapat langsung memperbaikinya.

Gambar 1.4.10 Ruang Pendaftaran

14

4.2 Layout Objek Penelitian

Layout objek penelitian pelayanan service sepeda motor AHASS 13124

DAYA MOTOR SURABAYA dengan alamat Jl. Menur Pumpungan No.72

Surabaya dapat dipaparkan sebagai berikut:

SERV

ICE

SERV

ICE

SERV

ICE

SERV

ICE

SERV

ICE

RUANG TUNGGU PELANGGAN

KASIR

PEN

DA

FTAR

AN

SERV

ICE

INSPEKSI

TEMP

AT SP

ERP

AR

T MO

TOR

PU

SAT IN

FOR

MA

SI P

EMB

ELIAN

MO

TOR

AK

SESOR

RIS

MO

TOR

AKSESORRISMOTOR

Gambar 1.4.11 Service objek

Gambar 1.4.11 menunjukan layout dari objek penelitian pelayanan service

sepeda motor AHASS 13124 DAYA MOTOR SURABAYA, dengan terdapat

tempat parkir khusus pelanggan sercives sepeda motor, tempat pendaftaran, tempat

kasir, raung tunggu tempat inspeksi, 5 tempat yang digunkan untuk service, ruang

antrian sepeda motor, tempat sperpat, dan lain sebagainya.

4.3 Deskripsi Sistem Menggunakan Elemen-elemen Sistem

Elemen-elemen sistem yang diamati dari objek penelitian service sepeda motor

AHASS 13124 DAYA MOTOR SURABAYA dengan alamat Jl. Menur

Pumpungan No.72 Surabaya terdiri dari 3 elemen yaitu elemen entitas, aktivitas,

resource dan control. Deskripsi sistem penggunaan elemen-elemen tersebut

diaplikasikan pada objek penelitian dijelaskan sebagai berikut:

A. Entitas

Entitas pada pelayanan service sepeda motor AHASS 13124 DAYA MOTOR

SURABAYA yaitu

1. Kasir Pembayaran

2. Kasir Pendaftaran

3. Operator Inspeksi

4. Operator Perbaikan

15

B. Aktivitas

Aktivitas pada pelayanan service sepeda motor AHASS 13124 DAYA

MOTOR SURABAYA yaitu melakukan registasi atau pendaftaran, Mencatat

keluhan kerusakan sepeda motor, Menunggu pelayanan perbaikan sepeda motor,

Perbaikan sepeda motor, menginspeksi kondisi sepeda motor setelah diperbaiki dan

yang terakhir melakukan pembayaran service sepeda motor ke kasir.

C. Resource

Resource pada service sepeda motor AHASS 13124 DAYA MOTOR

SURABAYA yaitu

1. 4 Mekanik atau montir

2. 1 Petugas pendaftaran

3. 1 petugas inspeksi

4. 1 Petugas kasir

D. Control

Conrol pada service sepeda motor AHASS 13124 DAYA MOTOR

SURABAYA yaitu

1. Prosedur antrian pendaftaran, service dan pembayaran.

2. Jadwal jam kerja tempat service sepeda motor AHASS 13124 DAYA MOTOR

SURABAYA yang sudah ditetapkan yaitu buka hari senin hingga minggu

dengan ketentuan hari senin-sabtu jam 07.00 – 16.00, hari minggu jam 08.00 –

15.00.

4.4 Activity Cycle Diagram (ACD)

Activity cycle diagram merupakan representasi dari bentuk model konseptual

yang cukup mudah dipakai serta sistematis guna menggambarkan struktur

keberadaan sistem. ACD yang digunakan terdiri dari activity table dan activity cycle

diagram yang dijelasakan sebagai berikut:

4.4.1 Activity Table

Activity table proses pelayanan service sepeda motor AHASS 13124 DAYA

MOTOR SURABAYA adalah sebagai berikut:

16

Tabel 1.4.1 Activity Table

Entitas Aktivitas Simbol

Datang dengan membawa motor yang ingin

diperbaiki

Menunggu di ruang tunggu sesua dengan antrian

Menunggu kedatangan pelanggan

Melayani pendaftaran dengan menanyakan kepada

pelanggan apa saja kerusakan motor pelanggan

Menunggu adanya motor yang diperbaiki

Membawa motor ke ruang service , memperbaiki

motor, menaruh motor ke tempat inpeksi

Bagian InspeksiMelakukan inspeksi (pengecekan) pada motor

yang sudah diperbaiki

Menunggu pelanggan membayar

Melaksanakan admistrasi dengan pelanggan

Pelayan Pendaftaran

Mekanik

Kasir

Pelanggan

Tabel 1.4.1 activity table merupakan tabel yang berisi tentang entitas,

aktivitas beserta simbolnya, setiap entitas memiliki aktivitas dan simbolnya

masing-masing seperti pada entitas konsultan terdapat duan aktivitas yang

pertama menunggu kedatangan pelanggan yang memiliki symbol ingkaran yang

artinya entiitas tidak dalam proses maupun pelayanan dari server. Yang kedua

melayani pendaftaran yang memiliki Simbol persegi yang artinya entitas sedang

dalam proses atau dilayani server. Symbol lingkaran menunjukkan entitas tidak

dalam proses maupun pelayanan dari server.

4.4.2 Activity Cycle Diagram

Activity cycle diagram proses pelayanan service sepeda motor AHASS 13124

DAYA MOTOR SURABAYA adalah sebagai berikut:

17

Pelanggan

Datang

Pelanggan

Pergi

Menunggu

Pendaftaran

IDLE

Menunggu

Service 1

Service 2

Service 3

Service 4

IDLE

IDLE

IDLE

IDLE

Inspeksi

Menunggu

IDLE

Kasir

IDLE

Gambar 1.4.12 activity cycle diagram pada objek service sepeda motor AHASS 13124 DAYA MOTOR SURABAYA

Pada gambar 1.4.12 activity cycle diagram merupakan diagram yang menunjukkan seluruh aktivitas yang ada pada tempat service

AHSS 13124 DAYA MOTOR mulai pelanggan datang, konsultasi, service motor, pembayaran hingga pelanggan pergi.

18

4.5 Parameter Pengamatan Kinerja Sistem

Parameter pengamatan kinerja sistem pelayanan service sepeda motor AHASS

13124 DAYA MOTOR SURABAYA yang digunakan adalah utilitas, lama antrian,

dan jumlah antrian dari setiap server.

1. Banyaknya antrian, dimana jika antrian yang diterima sangat banyak, maka

tingkat kepercayaan terhadap perusahaan sangatlah baik, namun jika

menginginkan produktivitas yang optimal maka dapat dengan cara mengurangi

waktu menunggu maupun waktu idle.

2. Lama antrian, dimana jika antrian yang dialami pelanggan tidak terlalu lama

maka sistem proses produksi pada perusahaan berjalan dengan baik dan tidak

ada waktu menunggu maupun waktu idle.

3. Utilitas pekerja, dimana setiap pekerja memiliki utilitas kerjanya masing-

masing sehingga untuk menghasilkan utilitas yang maksimal maka dapat

menghapus dihapus atau bisa juga menggabungkan dan meningkatkan tingkat

produkvitas yang optimal.

4.6 Skenario Perbaikan Dalam Peningkatan Performance Sistem

Skenario perbaikan yang digunakan dalam meningkatkan performance dari

sistem pelayanan service sepeda motor AHASS 13124 DAYA MOTOR

SURABAYA terdiri dari 3 skenario perbaikan yang akan dijelaskan sebagai

berikut:

4.6.1 Skenario 1

Perbaikan sistem pelayanan service sepeda motor AHASS 13124 DAYA

MOTOR SURABAYA pada skenario 1 dalam peningkatan performance dapat

dilakukan dengan menambah jumlah karyawan atau anggota mekanik pada tiap

area service, karena pada ruang tunggu pelanggan selalu ramai yang menunjukkan

lamanya waktu perbaikan pada ruang service.

4.6.2 Skenario 2

Skenario perbaikan yang kedua dapat juga dilakukan dengan menghapus

server inspeksi, dimana proses inspeksi dapat dilakukan pada server service

mekanik sepeda motor guna meningkatkan utilitas pegawai/karyawan bagian

inspeksi dan pengoptimalan ruangan.

19

4.6.3 Skenario 3

Skenario perbaikan yang ketiga dapat dilakukan dengan menggabungkan

scenario perbaikan 1 dan 2 yakni menambah jumlah karyawan atau anggota

mekanik pada tiap area service dan menghapus server inspeksi.

4.7 Activity Cycle Diagram (ACD) Skenario Perbaikan

ACD dari skenario perbaikan yang digunakan untuk meningkatkan

performance sistem pelayanan service sepeda motor AHASS 13124 DAYA

MOTOR SURABAYA yang terdiri dari 3 skenario perbaikan pada sub bab

sebelumnya adalah sebagai berikut:

20

4.7.1 ACD Skenario Perbaikan 1

ACD dari skenario perbaikan 1 dari skenario perbaikan dalam peningkatan performance sistem dapat digambarkan sebagai berikut:

Pelanggan

Datang

Pelanggan

Pergi

Menunggu

Pendaftaran

IDLE

Menunggu

Service 1 pengerjaan

mekanik 1 dan 2


mekanik 3 dan 4


mekanik 5 dan 6


mekanik 7 dan 8

IDLE

IDLE

IDLE

IDLE

Inspeksi

Menunggu

IDLE

Kasir

IDLE

Gambar 1.4.13 ACD skenario perbaikan 1

Gambar 1.4.13 ACD skenario perbaikan 1 menunjukkan penambahan jumlah karyawan atau anggota mekanik pada setiap masing-

masing 4 ruang service agar mempercepat waktu perbaikan motor sehingga pelanggan tidak perlu waktu lama untuk menunggu motor untuk

diperbaiki.

21



Pelanggan

Datang

Pelanggan

Pergi

Menunggu

Pendaftaran

IDLE

Menunggu

Service 1 dengan

inspeksi

Service 2 dengan

inspeksi

Service 3 dengan

inspeksi

Service 4 dengan

inspeksi

IDLE

IDLE

IDLE

IDLE

Menunggu

Kasir

IDLE


Gambar 1.4.14 ACD skenario perbaikan 2 menunjukkan proses server inspeksi yang dapat dilakukan pada server service mekanik

sepeda motor yang berguna untuk meningkatkan utilitas karyawan bagian inspeksi dan mengoptimalkan area ruangan.

22



Pelanggan

Datang

Pelanggan

Pergi

Menunggu

Pendaftaran

IDLE

Menunggu

Service 1 pengerjaan mekanik

1 dan 2 dengan inspeksi

IDLE

IDLE

IDLE

IDLE

Menunggu

Kasir

IDLE








Gambar 1.4.15 ACD skenario perbaikan 3 menunjukkan penambahan karyawan anggota mekanik setiap masing-masing ruang service

& penambahan pengerjaan dalam menginpeksi sepeda motor yang sudah di service. Tujuannya agar pada proses aktivitas di pelayanan service

sepeda motor AHASS 13124 DAYA MOTOR SURABAYA dapat berjalan optimal dan lancar dengan meminimumkan waktu tunggu dan

lama antrian pelanggan.

23

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

Bab lima berisi tentang kesimpulan dan saran yang dapat diambil dari tugas

besar simulasi industri dari modul satu tentang deskripsi sistem pada objek

penelitian sistem pelayanan service sepeda motor AHASS 13124 DAYA MOTOR

SURABAYA.

5.1 Kesimpulan

Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian service sepeda motor AHASS

13124 DAYA MOTOR SURABAYA dari modul satu tentang deskripsi sistem

dapat dijelaskan sebagai berikut:

1. Sistem merupakan sekumpulan entiti-entiti yang berinteraksi antar entitas

dalam mencapai satu tujuan yang logis. sistem klasifikasi pada pelayanan

service motor di dealer AHASS 13124 DAYA MOTOR menggunakan tipe

entitas discrate event system dikarenakan service untuk sebuah motor tersebut

terjadi di suatu waktu tertentu dan tidak dipengaruhi oleh jumlah entitas yang

masuk, dimana untuk satu motor melewati waktu kedatangan, proses mulai, dan

proses berakhir.

2. Pelayanan service motor di dealer motor service motor di dealer AHASS 13124

DAYA MOTOR terdapat beberapa elemen entitas diantaranya pelanggan,

pendaftaran, kasir, mekanik dan inspeksi. yang pertama menunggu kedatangan

pelanggan yang memiliki symbol ingkaran yang artinya entiitas tidak dalam

proses maupun pelayanan dari server. Yang kedua melayani pendaftaran yang

memiliki Simbol persegi yang artinya entitas sedang dalam proses atau dilayani

server. Simbol lingkaran menunjukkan entitas tidak dalam proses maupun

pelayanan dari server.

3. Model merupakan deskripsi yang menggambarkan dan menjelaskan suatu objek

atau sistem berupa bentuk model fisik, model citra ataupun rumus matematik

dari sebuah sistem nyata. Klasifikasi model pada sebuah sistem antara lain

berdasarkan struktur, fungsi, acuan waktu, tingkat ketidakpastian, derajat

kuantifikasi,derajat generalisasi, serta acuan dimensi dan lingkungan. Alasan

penggunaan model diperlukan karena sistem kondisinya dapat berubah setiap

24

saat dan tidak pasti, menggunakan asumsi saja sehingga tidak memerlukan

banyak kondisi, mempermudah apabila metode pada sistem tersebut sulit

dipelajari- tidak mengganggu elemen yang terlibat apabila dilakukan ujicoba,

serta menghemat waktu dan biaya.

4. Simulasi merupakan sistem yang digunakan untuk menguraikan dan

menyelesaikan permasalahan pada sistem nyatadengan ketidakpastian dengan

model atau metode tertentu dapat menggunakan software untuk mendapatkan

solusi. Hubungan antara sistem, model, dan simulasi ini, dimana sistem dapat

diamati dari objek yang telah dipilih, lalu digambar dalam bentuk model suatu

sistem nyatadan dijalankan menggunakan simulasi.

5. Activity Cycle Diagram (ACD) merupakan wujud dari bentuk model secara

konseptual yang mudah digunakan untuk menggambarkan struktur keberadaan

sistem dan cocok untuk sistem diskrit dan probabilistik. Usulan scenario

perbaikan pada sistem elayanan service motor di dealer AHASS 13124 DAYA

MOTOR yaitu penambahan jumlah karyawan atau anggota mekanik pada

setiap masing-masing ruang service agar mempercepat waktu perbaikan motor

sehingga pelanggan tidak perlu waktu lama untuk menunggu motor selesai

diperbaiki. Perbaikan kedua proses inspeksi dilakukan pada server service

mekanik sepeda motor yang berguna untuk meningkatkan utilitas karyawan

bagian inspeksi dan mengoptimalkan area ruangan. Perbaikan ketiga

penggabungan antara perbaikan satu dengan perbaikan dua.

5.2 Saran

Saran yang dapat membangun dari penelitian deskripsi sistem pelayanan

service sepeda motor AHASS 13124 DAYA MOTOR SURABAYA seharusnya

pada pengamatan berikutnya akan lebih baik jika pemilihan sistem skenario

perbaikan sebaiknya sesuai dengan sistem nyata dan membawa keuntungan bagi

perusahaan.

DAFTAR PUSTAKA

Juan. P. Manusiwa. 2017. MODEL SIMULASI UNTUK MENGANALISIS KINERJA

SISTEM ANTRIAN KAPAL TANKER PADA DERMAGA PT. PERTAMINA TBBM

WAYAME AMBON. Arika. Vol. 11 No. 1

Ekoanindiyo, Firman Ardiansyah. 2017. PEMODELAN SISTEM ANTRIAN DENGAN

MENGGUNAKANSIMULASI. Dinamika Teknik. Vol. V, No. 1. Hal 72-85

Addina, Dwinda Asyfi. 2018. SIMULASI DAN PEMODELAN SISTEM ANTRIAN BAHAN

BAKAR PERTALITE DI SPBU JL. MONGINSIDI, SURAKARTA DENGAN

MENGGUNAKAN SOFTWARE ARENA. Seminar dan Konferensi Nasional

Wirabhuana, Arya. 2017. PENENTUAN SKENARIO ALOKASI SUMBERDAYA

PERALATAN SEBAGAI USAHA PENINGKATAN KINERJA SISTEM

MANUFAKTUR BERDASARKAN MODEL SIMULASI SISTEM DISKRIT

BERBASIS KOMPUTER.

Khotimah, Bain Khusnul. 2015. TEORI SIMULASI DAN PEMODELAN KONSEP,

APLIKASI, DAN TERAPAN. Yogyakarta: Wade Group. Hal

Andika. 2018. SIMULASI ANTRIAN PELAYANAN BANK MENGGUNAKAN

METODE EKSPONENSIAL. Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK), Vol 2

No 1

LEMBAR PERSETUJUAN

LAPORAN RESMI MODUL 2

SIMULASI MENGGUNAKAN SOFTWARE ARENA 5.0




FAKULTAS TEKNIK


TAHUN AKADEMIK 2019

Disusun oleh:




Telah diperiksa dan disetujui pada

hari/ tanggal: , Juni 2019

ASISTEN

MAHFUD

25

BAB I

PENDAHULUAN

Bab satu ini menjelaskan tentang latar belakang dan tujuan tugas besar

simulasi sistem industri yang menggunakan software arena.

1.1 Latar Belakang

Perkembangan dalam dunia industri tiap tahunya terus mengalam kemajuan

mulai dari alat-alat yang digunakan dalam dunia industry hingga software yang

digunakan untuk menunjang dan mempermudah perkerjaan. Hal itu dasarkan pada

kebutuhan manusia yang terus meningkat dan sudah tidak bisa berpaling lagi dari

kemajuan indusri. Dalam perkembangan dunia industri tentunya banyak percobaan

dan pengembangan dalam perusahaan yang tentunya akan memakan biaya yang

cukup mahal serta akan memakan waktu yang cukup lama. oleh karena itu untuk

mengurangi hal tersebut dilakukan simulasi antrian agar proses produksi dapat

berjalan dengan lancar.

Simulasi dapat diartikan sebagai sebuah replikasi atau visualisasi dari perilaku

sebuah sistem sebagai contoh yaitu simulasi berlindung ketika terjadinya

gelombang gempa atau simulasi memadamkan kebakaran jadi dapat dikatakan

bahwa simulasi merupakan sebuah model yang berisi seperangkat variabel yang

menampilkan ciri utama dari sistem kehidupan yang sebenarnya. Simulasi sendiri

menggambarkan bentuk nyata darikejadian atau perilaku yang ada pada kondisi

real (Syaefudin, 2005: 129).

Bengkel AHASS yang beralokasi di Surabaya merupakan studi kasus yang

akan dijdikan sebagai obyek pengamatan. Pada tugas besar simulasi menggunakan

software arena ini untuk mengetahui kegunaan software arena dalam memperbaiki

sebuah antrian pada sebuah perusahaan PT AHASS untuk mendapatkan antrian

yang efektif dan efisien.

1.2 Tujuan Tugas Besar

Tujuan diadakannya praktikum modul dua simulasi menggunakan software

arena adalah agar praktikan dapat:

26

1. Praktikan dapat mengerti dan memahami penggunaan modul-modul yang

terdapat dalam rockwell software arena

2. Praktikan dapat mengerti dan memahami input dan output model arena

3. Praktikan dapat mengerti dan membuat skenario perbaikan dalam software

arena.

27

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

Bab dua pada modul simulasi menggunakan model arena ini berisi mengenai

tinjauan pustaka dari pengertian simulasi dan software arena yang akan dijelaskan

sebagai berikut:

2.1 Simulasi

Menurut Camerling (2017), Simulasi merupakan suatu proses implementasi

dari model menjadi software atau rangkaian dari elektronik dan mengeksekusi suatu

software tersebut dengan sedemikian rupa. Simulasi dapat diartikan sebagai tiruan

atau suatu sistem nyata yang lengkap dan penuh dengan sifat probabilistik, tanpa

mengalami kondisi yang sesungguhnya. Simulasi cocok digunakan:

a. Mempelajari interaksi internal (sub) dan sistem yang kompleks.

b. Masalahnya sulit, memakan waktu, serta tidak mungkin diselesaikan dengan

metode analitik atau numerik konvensional.

c. Eksperimen desain dan aturan baru sebelum diimplementasikan

d. Mengamati sifat model dan hasil dari keluaran akibat perubahan lingkuangan

luar maupun variabel internal.

e. Meningkata kinerja sistem melalui pembangunan/pembentukan model.

f. Memahami dan memverifkasi solusi analitik.

g. Alat bantu pelatihan dan pembelajaran dengan biaya lebih rendah

h. Mengidentifkasi dan menetapkan persyaratan-persyaratan.

i. Visualisasi operasi melalui anuimasi.

Simulasi tidak cocok digunakan:

a. Jika masalah dapat diselesaikan dengan metode sederhana.

b. Jika masalah dapat diselesaikan secara analitik.

c. Jika sumber daya atau waktu tidak tersedia.

d. Jika terdapat sistem terlalu kompleks atau tidak dapat didefinisikan.

e. Jika eksperimen langsung lebih mudah untuk dilakukan.

f. Jika biayanya terlalu mahal.

g. Jika verifkasi dan validasi tidak dapat dilakukan

h. Jika tidak memiliki data yang tersedia.

28

i. Jika daya melebihi kapasitas (overestimated).

2.2 Arena

Menurut Ilyas (2016) software arena, digunakan untuk memprediksi kejadian

yang hampir sama dengan kejadian nyata sesuai dengan program paket yang ada di

dalam software yang cocok, untuk menentukan bentuk distribusi ini dapat

menggunakan bantuan dari program paket arena. Simulation, yaitu dengan

menggunakan input analyzer. Berikut ini merupakan langkah-langkah dalam

menggunakan input analyzer yaitu:

1. Menyiapkan data yang akan diuji polanya ke dalam bentuk text editor (.txt)

2. Bukalah input analyzer serta buka data text editor (.txt) yang sudah disiapkan

dengan cara memilih opsi use exiting data file.

3. Kemudian lakukan pengujian dengan cara memilih opsi fit all sehingga data

yang akan di uji probabilitasnya dengan mempertimbangkan tingkat sq error

yang terkecil.

Pembuatan dari model simulasi awal dilakukan dengan cara memasukkan data

yang telah diuji dengan menggunakan input analyzer serta membuat model logika

(logic) dari sistem nyata ada ke dalam sistem simulasi.

A. Modul-modul arena

Modul Create: modul ini digunakan sebagai titik awal (starting point) dari

masuknya entity dalam sebuah model simulasi.

Modul Dispose: modul ini digunakan sebagai titik akhir (ending point) dari

entity dalam pembuatan sebuah model simulasi.

Modul Process: modul ini merupakan suatu metode dalam proses utama

simulasi. Dalam modul ini juga terdapat pilihan-pilihan untuk mengambil

maupun melepas resource.

Modul Decide: modul ini sangat memungkinkan adanya suatu proses untuk

pengambilan keputusan dalam sistem. Kondisi bisa dari nilai attribute,

entity type, nilai variable ataupun expression. Jika menggunakan tipe

keputusan yang 2-way by Chance atau 2-way by Condition, maka akan

terdapat satu titik keluaran untuk true entities, serta false entities. Jika

menggunakan tipe sebuah keputusan N-way by Chance atau N-way by

29

Condition, maka terdapat beberapa titik keluaran pada setiap kondisi atau

probabilitas.

Modul Batch: modul ini sangat memungkinkan untuk dilakukannya

pengelompokan atau pengumpulan entity didalam model simulasi.

Pengelompokan yang bersifat permanen maupun sementara.

Modul Separate: modul ini digunakan untuk membuat duplikat atau salinan

suatu entity yang masuk maupun untuk memisahkan entity yang sudah

dikelompokkan dimodul Batch yang sebelumnya.

Modul Assign: modul ini mendefinisikan sebuah nilai baru ke dalam sebuah

variabel, entitiy attributes, entity types, entity pictures, maupun variabel

lainnya.

Modul Record: modul ini digunakan dalam mengumpulkan statistik dari

sebuah model simulasi. Tersedianya macam-macam statistik pengamatan

yang termasuk waktu antar keluarnya entity, statistik entity (seperti waktu,

biaya, dan lainnya), serta statistik interval

Gambar 2.2 16 Modul Arena

30

B. Modul-modul Data

Modul Data merupakan serangkaian dari obyek pada Spreadsheet View

yang menjelaskan karakteristik dari berbagai elemen dari suatu proses seperti

resources serta queue.

Modul Attribute: modul data ini digunakan untuk menjelaskan dimensi

atribut, nilai awal dan tipe data. Atribut merupakan suatu karakteristik

entity yang memiliki nilai yang berbeda dari entity lainnya.

Modul Entity: modul data ini digunakan untuk menjelaskan berbagai tipe

dari entity dengan pilihan pictures (gambar/simbol yang mewakili entity

tersebut), dan juga dapat digunakan untuk menjelaskan informasi biaya dan

ongkos simpan.

Modul Queue: modul data ini digunakan untuk mengubah aturan ranking

dari suatu antrian. Secara default, aturan yang digunakan adalah First In

First Out.

Modul Resource: modul data ini digunakan untuk menjelaskan sumber

daya (Resources) pada sistem simulasi, seperti pada informasi biaya dan

ketersediaannya.

Modul Variable: modul data ini digunakan untuk menjelaskan dimensi

variabel serta nilanya. Variable yang sudah dijelaskan dapat dipergunakan

pada modul lain nilai dari variabel yang sudah dijelaskan tersebut dapat

diubah dengan menggunakan modul Assign, serta Expression.

Modul Schedule: modul data ini digunakan dengan menggunakan

serangkaikan modul Resource untuk menjelaskan berbagai jadwal

pengoperasian suatu Resource atau menjelaskan jadwal kedatangan.

Modul Set: Modul data ini menjelaskan berbagai tipe dari Sets (himpunan),

termasuk Resource, Counter, Tally, Entity Type, dan Entity Pictures.

31

Gambar 2.2 17 Contoh model arena

32

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

Bab tiga tentang metodologi penelitian menjelaskan mengenai alat dan bahan

yang digunakan, prosedur, dan flowchart tugas besar simulasi industri pada modul

dua berjudul simulasi menggunakan software arena dapat dijelaskan sebagai

berikut:

3.1 Alat dan Bahan

Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian modul dua tentang simulasi

menggunakan software arena adalah:

5. Laptop atau PC.

6. Data waktu objek penelitian.

7. Microsoft Visio.

8. Microsoft Word.

9. Software Arena .

3.2 Prosedur Pelaksanaan Tugas Besar

Prosedur pelaksanaan tugas besar dalam modul dua tentang simulasi

menggunakan software arena adalah sebagai berikut:

7. Menguji kecukupan data objek penelitian.

8. Menentukan pola data (distribusi) data waktu penelitian.

9. Menentukan parameter acuan.

10. Menentukan model simulasi objek arena dan Microsoft Visio.

11. Memvalidasi model.

12. Membuat model arena dari skenario perbaikan.

13. Melakukan proses comparing system masing-masing skenario.

14. Mengidentifikasi faktor penghambat dari apabila skenario diimplementasikan

pada sistem nyata.

15. Membuat animasi model simulasi menggunakan software arena .

33

3.3 Flowchart

Flowchart di bawah ini menggambarkan bagan dan simbol urutan proses yang

digunakan dalam tugas besar simulasi industri pada modul dua tentang simulasi

menggunakan software arena yang terdiri dari flowchart pelaksanaan tugas besar

simulasi industri dapat dipaparkan sebagai berikut:

3.3.1 Flowchart Pelaksanaan Tugas Besar

Flowchart pelaksanaan tugas besar simulasi industri modul dua tentang

simulasi menggunakan software arena dapat digambarkan sebagai berikut:

Mulai

Selesai

Brefing Pengambilan Data

Pengambilan Data- Waktu Kedatangan- Waktu Pelayanan- Waktu Selesai- Lama Waktu Antrian

Pengolahan data- Uji Kecukupan Data- Menentukan Pola Data- Menentukan Parameter Acuan- Model Visio dan ARENA- Validasi Model- Skenario Perbaikan- Comparing System- Identifikasi Faktor Penghambat

Tugas Pendahuluan Modul 2

Tahap Awal dan Persiapan

Tahap Pengambilan Data

Tahap Pengolahan Data

Kesimpulan dan saran

Tahap Penarikan Kesimpulan

Gambar 2.3.18 Flowchart pelaksanaan tugas besar

34

BAB IV

ANALISA DAN PEMBAHASAN

Bab empat berisi tentang analisa dan pembahasan penelitian tugas besar

simulasi industri dari modul dua tentang simulasi menggunakan software arena

yang membahas rekapan data, uji kecukupan data masing-masing server, rekapan

data baru, pola data dari masing-masing data. parameter acuan, model simulasi

menggunakan arena dan visio, validasi model arena menggunakan melalui

parameter performance sistem, skenario perbaikan, proses comparing system, dan

identifikasi faktor penghambat, animasi model simulasi sebagai berikut:

4.1 Rekapan data

Rekapan data waktu pengamatan pada objek, yang terdiri dari waktu

kedatangan, waktu pelayanan, dan waktu selesai pelayanan service sepeda motor

AHASS 13124 DAYA MOTOR SURABAYA dapat dijelaskan sebagai berikut:

Tabel 2.4.1 Rekapan server 1 (pendaftaran)

Waktu

Kedatangan

Waktu

Pelayanan

Waktu

Selesai

Waktu Transportasi

(detik)

Lama Pelayanan

(detik)

Waktu Lama

Antrian (detik)

Banyaknya

Antrian

1 6:59:02 7:00:06 7:00:22 7:03:02 64 160 16 2

2 6:59:48 7:00:11 7:03:40 7:06:06 23 146 209 1

3 7:01:08 7:01:30 7:06:09 7:08:12 22 123 279 1

4 7:07:32 7:07:45 7:08:16 7:10:59 13 163 31 0

5 7:12:11 7:12:22 7:12:25 7:15:05 11 160 3 0

6 7:16:09 7:16:34 7:16:40 7:18:21 25 101 6 0

7 7:18:10 7:18:22 7:18:33 7:21:07 12 154 11 0

8 7:21:20 7:21:44 7:21:52 7:24:12 24 140 8 1

9 7:22:01 7:22:15 7:24:20 7:27:01 14 161 125 0

10 7:26:58 7:27:11 7:27:20 7:29:44 13 144 9 0

11 7:34:02 7:34:15 7:34:18 7:36:58 13 160 3 1

12 7:35:58 7:36:03 7:37:15 7:39:37 5 142 72 0

13 7:41:12 7:41:28 7:41:29 7:44:01 16 152 1 0

14 7:46:50 7:47:01 7:47:09 7:49:13 11 124 8 1

15 7:48:13 7:48:25 7:48:36 7:51:14 12 158 11 1

16 7:50:42 7:50:55 7:51:19 7:53:48 13 149 24 0

17 7:55:20 7:55:29 7:55:35 7:57:53 9 138 6 0

18 8:03:23 8:03:25 8:03:33 8:05:38 2 125 8 0

19 8:09:12 8:09:26 8:09:27 8:11:16 14 109 1 0

20 8:11:21 8:11:29 8:11:38 8:14:02 8 144 9 0

21 8:16:33 8:16:40 8:16:49 8:19:01 7 132 9 0

22 8:25:18 8:25:24 8:25:30 8:27:11 6 101 6 0

23 8:37:03 8:37:11 8:37:40 8:40:11 8 151 29 0

24 8:40:19 8:40:29 8:40:50 8:43:01 10 131 21 0

25 8:59:02 8:59:36 8:59:40 9:02:13 34 153 4 0

26 9:14:55 9:15:02 9:15:10 9:17:47 7 157 8 0

27 9:45:14 9:45:24 9:45:27 9:47:22 10 115 3 1

28 9:46:15 9:46:28 9:47:26 9:50:00 13 154 58 0

29 9:50:10 9:50:22 9:50:36 9:53:01 12 145 14 0

30 10:11:57 10:12:08 10:12:09 10:13:55 11 106 1 0

CustomerWaktu

Datang

Pendaftaran

35

Tabel 2.4.1 rekapan data dari server 1 (pendaftaran) diketahu bahwa waktu

kedatangan customer nomer 1 dimulai dari pukul 06:59:02, pada pukul 07:00:06

customer datang untuk dilayani. waktu pelayanan dilayani pukul 07:00:22 dan

waktu selesai pelayanan pukul 07:03:02. Sehingga, dari data tersebut diperoleh

waktu transportasi sebesar 64 detik, lama pelayanan 160 detik, waktu lama antarian

16 detik, dan banyaknya antrian 2 customer berikutnya.

Tabel 2.4.2 Rekapan server 2 (perbaikan)

Waktu

Kedatangan

Waktu

Pelayanan

Waktu

Selesai

Waktu Transportasi

(detik)

Lama Pelayanan

(detik)

Waktu Lama

Antrian (detik)

Banyaknya

Antrian

1 7:03:45 7:03:54 7:12:57 43 543 9 0

2 7:13:22 7:13:30 7:25:03 436 693 8 0

3 7:25:09 7:25:13 7:34:49 1017 576 4 0

4 7:34:58 7:35:15 7:46:19 1439 664 17 0

5 7:46:50 7:47:05 7:57:44 1905 639 15 0

6 7:57:48 7:57:50 8:09:32 2367 702 2 0

7 8:09:55 8:09:58 8:18:33 2928 515 3 0

8 8:18:40 8:18:55 8:33:21 3268 866 15 0

9 8:33:33 8:33:39 8:42:57 3992 558 6 0

10 8:43:13 8:43:19 8:55:09 4409 710 6 0

11 8:55:13 8:55:45 9:07:02 4695 677 32 0

12 9:07:10 9:07:13 9:19:13 5253 720 3 0

13 9:19:25 9:19:55 9:40:58 5724 1263 30 0

14 9:41:49 9:42:18 9:55:41 6756 803 29 0

15 9:55:58 9:56:02 10:09:14 7484 792 4 0

16 10:09:30 10:09:35 10:14:15 8142 280 5 0

17 10:14:21 10:14:37 10:28:24 8188 827 16 0

18 10:28:36 10:28:58 10:39:14 8578 616 22 0

19 10:40:17 10:40:23 10:52:17 8941 714 6 0

20 10:52:25 10:52:41 11:05:57 9503 796 16 0

21 11:07:29 11:07:59 11:20:13 10108 734 30 0

22 11:20:19 11:20:25 11:32:09 10388 704 6 0

23 11:34:29 11:34:53 11:49:11 10458 858 24 0

24 12:45:13 12:45:19 12:57:40 14532 741 6 0

25 12:58:55 12:59:07 13:13:14 14202 847 12 0

26 13:13:21 13:13:29 13:25:06 14134 697 8 0

27 13:25:11 13:25:17 13:39:33 13069 856 6 0

28 13:39:37 13:40:05 13:54:58 13777 893 28 0

29 13:55:04 13:55:17 14:10:55 14523 938 13 0

30 14:11:07 14:11:15 14:23:57 14232 762 8 0

Customer

Perbaikan

Tabel 2.4.2 rekapan data dari server 2 (perbaikan) diketahu bahwa waktu

kedatangan customer nomer 1 pada server perbaikan dimulai dari pukul 07:03:45,

pada pukul 07:03:54 customer datang untuk dilayani dan waktu selesai dilayani

pukul 07:12:57. Sehingga, dari data tersebut diperoleh waktu transportasi sebesar

43 detik, lama pelayanan 543 detik, waktu lama antarian 0 detik, dan tidak ada

menimbukan antrian customer berikutnya.

36

Tabel 2.4.3 Rekapan server 3 (inspeksi)

Waktu

Kedatangan

Waktu

Pelayanan

Waktu

Selesai

Waktu Transportasi

(detik)

Lama Pelayanan

(detik)

Waktu Lama

Antrian (detik)

Banyaknya

Antrian

1 7:13:10 7:13:14 7:15:04 13 110 4 0

2 7:25:17 7:26:25 7:29:51 14 206 68 0

3 7:34:58 7:35:00 7:38:12 9 192 2 0

4 7:46:25 7:46:30 7:49:02 6 152 5 0

5 7:57:50 7:57:53 8:00:03 6 130 3 0

6 8:09:40 8:09:47 8:12:11 8 144 7 0

7 8:18:39 8:19:29 8:23:04 6 215 50 0

8 8:33:27 8:33:35 8:37:41 6 246 8 0

9 8:43:04 8:43:59 8:45:15 7 76 55 0

10 8:55:15 8:55:48 8:58:49 6 181 33 0

11 9:07:10 9:07:15 9:12:12 8 297 5 0

12 9:19:17 9:19:35 9:23:27 4 232 18 0

13 9:40:59 9:41:18 9:45:29 1 251 19 0

14 9:55:49 9:55:57 9:58:14 8 137 8 0

15 10:09:18 10:10:11 10:13:25 4 194 53 0

16 10:14:18 10:14:28 10:16:19 3 111 10 0

17 10:28:29 10:28:32 10:30:44 5 132 3 0

18 10:39:17 10:39:20 10:43:29 3 249 3 0

19 10:52:25 10:52:28 10:55:29 8 181 3 0

20 11:06:12 11:06:43 11:09:27 15 164 31 0

21 11:20:18 11:20:43 11:24:14 5 211 25 0

22 11:32:17 11:32:19 11:34:32 8 133 2 0

23 11:49:19 11:50:01 11:57:17 8 436 42 0

24 12:57:46 12:57:56 13:00:12 6 136 10 0

25 13:13:22 13:13:28 13:16:03 8 155 6 0

26 13:25:20 13:25:49 13:29:16 14 207 29 0

27 13:39:38 13:39:40 13:43:22 5 222 2 0

28 13:55:05 13:55:07 13:58:04 7 177 2 0

29 14:11:14 14:11:18 14:13:45 19 147 4 0

30 14:24:07 14:24:53 14:26:33 10 100 46 0

Customer

Inspeksi

Tabel 2.4.3 rekapan data dari server 3 (inspeksi) diketahu bahwa waktu

kedatangan customer nomer 1 pada server inspeksi dimulai dari pukul 07:13:10,

pada pukul 07:13:14 customer datang untuk dilayani dan waktu selesai dilayani

pukul 07:15:04. Sehingga, dari data tersebut diperoleh waktu transportasi sebesar

13 detik, lama pelayanan 110 detik, waktu lama antarian 4 detik, dan tidak ada


37

Tabel 2.4.4 Rekapan server 4 (pembayaran)

Waktu

Kedatangan

Waktu

Pelayanan

Waktu

Selesai

Waktu Transportasi

(detik)

Lama Pelayanan

(detik)

Waktu Lama

Antrian (detik)

Banyaknya

Antrian

1 7:15:10 7:15:16 7:16:50 6 94 6 0 7:16:50

2 7:29:59 7:30:04 7:32:34 8 150 5 0 7:32:34

3 7:38:19 7:38:30 7:40:59 7 149 11 0 7:40:59

4 7:49:08 7:49:15 7:54:12 6 297 7 0 7:54:12

5 8:00:04 8:00:11 8:02:55 1 164 7 0 8:02:55

6 8:12:23 8:12:35 8:16:33 12 238 12 0 8:16:33

7 8:23:07 8:23:19 8:27:01 3 222 12 0 8:27:01

8 8:37:49 8:37:55 8:40:12 8 137 6 0 8:40:12

9 8:46:20 8:46:25 8:48:12 65 107 5 0 8:48:12

10 8:58:57 8:59:10 9:01:49 8 159 13 0 9:01:49

11 9:12:23 9:12:29 9:15:34 11 185 6 0 9:15:34

12 9:23:30 9:23:39 9:26:23 3 164 9 0 9:26:23

13 9:45:41 9:45:49 9:48:03 12 134 8 0 9:48:03

14 9:58:18 9:58:24 10:02:57 4 273 6 0 10:02:57

15 10:13:31 10:13:38 10:16:13 6 155 7 0 10:16:13

16 10:16:27 10:16:29 10:19:01 8 152 2 0 10:19:01

17 10:30:47 10:30:49 10:34:04 3 195 2 0 10:34:04

18 10:43:31 10:43:36 10:46:44 2 188 5 0 10:46:44

19 10:55:33 10:55:39 10:58:40 4 181 6 0 10:58:40

20 11:09:41 11:09:59 11:12:32 14 153 18 0 11:12:32

21 11:24:23 11:24:29 11:28:12 9 223 6 0 11:28:12

22 11:34:33 11:34:41 11:37:32 1 171 8 0 11:37:32

23 11:57:29 11:57:43 11:59:58 12 135 14 0 11:59:58

24 13:00:17 13:01:04 13:08:18 5 434 47 0 13:08:18

25 13:16:13 13:16:18 13:19:22 10 184 5 0 13:19:22

26 13:29:22 13:29:29 13:32:44 6 195 7 0 13:32:44

27 13:43:35 13:43:57 13:45:59 13 122 22 0 13:45:59

28 13:58:09 13:58:14 14:01:09 5 175 5 0 14:01:09

29 14:13:47 14:13:50 14:16:19 2 149 3 0 14:16:19

30 14:26:39 14:26:57 14:29:13 6 136 18 0 14:29:13

W SelesaiCustomer

Pembayaran

Tabel 2.4.4 rekapan data dari server 3 (pembayaran) diketahu bahwa waktu

kedatangan customer nomer 1 pada server pembayaran dimulai dari pukul

07:15:10, pada pukul 07:15:16 customer datang untuk dilayani dan waktu selesai

dilayani pukul 07:16:50. Sehingga, dari data tersebut diperoleh waktu transportasi

sebesar 6 detik, lama pelayanan 94 detik, waktu lama antarian 6 detik, dan tidak ada


4.2 Uji Kecukupan Data Masing-masing Server

Uji kecukupan data pada setiap server diguankan untuk menentukan jumlah

data yan harus digunakan dalam pemodelan simulasi. Uji kecukupan data pada

masing-masing server yang diperoleh dari pelayanan service sepeda motor AHASS

13124 DAYA MOTOR SURABAYA adalah sebagai berikut dengan ketentuan:

Pengambilan kesimpulan:

Jika N’ ≤ N maka data cukup

Jika N’ ˃ N maka data tidak cukup

38

𝑁′ = [𝑘

𝑠⁄ √(𝑁. 𝛴𝑋2) − (𝛴𝑋)2

𝛴𝑋]

2

Keterangan:

N = jumlah pengamatan/pengukuran awal yang dilakukan

N’ = jumlah pengamatan/pengukuran yang seharusnya dilakukan

k = angka deviasi standart yang besarnya tergantung pada tingkat keyakinan

yang diambil

X = data waktu pelayanan

4.2.1 Perhitungan Manual

a. Pelayanan server 1 (pendaftaran)

𝑁′ = [𝑘

𝑠⁄ √(𝑁. 𝛴𝑋2) − (𝛴𝑋)2

𝛴𝑋]

2

𝑁′ = [

20,05⁄ √(30. 597929) − 17623204

4198]

2

= 28,57

b. Pelayanan server 2 (perbaikan)

𝑁′ = [𝑘

𝑠⁄ √(𝑁. 𝛴𝑋2) − (𝛴𝑋)2

𝛴𝑋]

2

𝑁′ = [

20,05⁄ √(30. 17424697) − 516789289

22733]

2

= 18,43

c. Pelayanan server 3 (inspeksi)

𝑁′ = [𝑘

𝑠⁄ √(𝑁. 𝛴𝑋2) − (𝛴𝑋)2

𝛴𝑋]

2

𝑁′ = [

20,05⁄ √(30. 883741) − 26040609

5103]

2

= 28,98

d. Pelayanan server 4 (pembayaran)

39

𝑁′ = [𝑘

𝑠⁄ √(𝑁. 𝛴𝑋2) − (𝛴𝑋)2

𝛴𝑋]

2

𝑁′ = [

20,05⁄ √(30. 956094) − 28174864

5308]

2

= 28,85

Tabel 2.4.5 Rekapan uji kecukupan

No Server N' </≥ N Kesimpulan

1 Server 1 (Pendaftaran) 28.57 < 30 Data Cukup

2 Server 2 (Perbaikan) 18.43 < 30 Data Cukup

3 Server 3 (Inspeksi) 28.98 < 30 Data Cukup

4 Server 4 (Pembayaran) 28.85 < 30 Data Cukup

Tabel 2.4.5 rekapan uji kecukupan data dapat diketahui bahwa pada server

pertama hingga keempat nilai sampel kurang dari data yang diambil sebanyak 30

data, maka data sebanyak 30 tersebut mewakili dari jumlah populasi yang ada yang

artinya data cukup.

40

4.3 Rekapan Data Baru

Rekapan data baru yang telah dilakukan uji kecukupan data waktu tiap server di service sepeda motor AHASS 13124 DAYA MOTOR

SURABAYA sebagai berikut:

Tabel 2.4.6 Rekapan data baru

Waktu

Kedatangan

Waktu

Pelayanan

Waktu

Selesai

Waktu

Kedatangan

Waktu

Pelayanan

Waktu

Selesai

Waktu

Kedatangan

Waktu

Pelayanan

Waktu

Selesai

Waktu

Kedatangan

Waktu

Pelayanan

Waktu

Selesai

1 6:59:02 7:00:06 7:00:22 7:03:02 7:03:45 7:03:54 7:12:57 7:13:10 7:13:14 7:15:04 7:15:10 7:15:16 7:16:50 7:16:50

2 6:59:48 7:00:11 7:03:40 7:06:06 7:13:22 7:13:30 7:25:03 7:25:17 7:26:25 7:29:51 7:29:59 7:30:04 7:32:34 7:32:34

3 7:01:08 7:01:30 7:06:09 7:08:12 7:25:09 7:25:13 7:34:49 7:34:58 7:35:00 7:38:12 7:38:19 7:38:30 7:40:59 7:40:59

4 7:07:32 7:07:45 7:08:16 7:10:59 7:34:58 7:35:15 7:46:19 7:46:25 7:46:30 7:49:02 7:49:08 7:49:15 7:54:12 7:54:12

5 7:12:11 7:12:22 7:12:25 7:15:05 7:46:50 7:47:05 7:57:44 7:57:50 7:57:53 8:00:03 8:00:04 8:00:11 8:02:55 8:02:55

6 7:16:09 7:16:34 7:16:40 7:18:21 7:57:48 7:57:50 8:09:32 8:09:40 8:09:47 8:12:11 8:12:23 8:12:35 8:16:33 8:16:33

7 7:18:10 7:18:22 7:18:33 7:21:07 8:09:55 8:09:58 8:18:33 8:18:39 8:19:29 8:23:04 8:23:07 8:23:19 8:27:01 8:27:01

8 7:21:20 7:21:44 7:21:52 7:24:12 8:18:40 8:18:55 8:33:21 8:33:27 8:33:35 8:37:41 8:37:49 8:37:55 8:40:12 8:40:12

9 7:22:01 7:22:15 7:24:20 7:27:01 8:33:33 8:33:39 8:42:57 8:43:04 8:43:59 8:45:15 8:46:20 8:46:25 8:48:12 8:48:12

10 7:26:58 7:27:11 7:27:20 7:29:44 8:43:13 8:43:19 8:55:09 8:55:15 8:55:48 8:58:49 8:58:57 8:59:10 9:01:49 9:01:49

11 7:34:02 7:34:15 7:34:18 7:36:58 8:55:13 8:55:45 9:07:02 9:07:10 9:07:15 9:12:12 9:12:23 9:12:29 9:15:34 9:15:34

12 7:35:58 7:36:03 7:37:15 7:39:37 9:07:10 9:07:13 9:19:13 9:19:17 9:19:35 9:23:27 9:23:30 9:23:39 9:26:23 9:26:23

13 7:41:12 7:41:28 7:41:29 7:44:01 9:19:25 9:19:55 9:40:58 9:40:59 9:41:18 9:45:29 9:45:41 9:45:49 9:48:03 9:48:03

14 7:46:50 7:47:01 7:47:09 7:49:13 9:41:49 9:42:18 9:55:41 9:55:49 9:55:57 9:58:14 9:58:18 9:58:24 10:02:57 10:02:57

15 7:48:13 7:48:25 7:48:36 7:51:14 9:55:58 9:56:02 10:09:14 10:09:18 10:10:11 10:13:25 10:13:31 10:13:38 10:16:13 10:16:13

16 7:50:42 7:50:55 7:51:19 7:53:48 10:09:30 10:09:35 10:14:15 10:14:18 10:14:28 10:16:19 10:16:27 10:16:29 10:19:01 10:19:01

17 7:55:20 7:55:29 7:55:35 7:57:53 10:14:21 10:14:37 10:28:24 10:28:29 10:28:32 10:30:44 10:30:47 10:30:49 10:34:04 10:34:04

18 8:03:23 8:03:25 8:03:33 8:05:38 10:28:36 10:28:58 10:39:14 10:39:17 10:39:20 10:43:29 10:43:31 10:43:36 10:46:44 10:46:44

19 8:09:12 8:09:26 8:09:27 8:11:16 10:40:17 10:40:23 10:52:17 10:52:25 10:52:28 10:55:29 10:55:33 10:55:39 10:58:40 10:58:40

20 8:11:21 8:11:29 8:11:38 8:14:02 10:52:25 10:52:41 11:05:57 11:06:12 11:06:43 11:09:27 11:09:41 11:09:59 11:12:32 11:12:32

21 8:16:33 8:16:40 8:16:49 8:19:01 11:07:29 11:07:59 11:20:13 11:20:18 11:20:43 11:24:14 11:24:23 11:24:29 11:28:12 11:28:12

22 8:25:18 8:25:24 8:25:30 8:27:11 11:20:19 11:20:25 11:32:09 11:32:17 11:32:19 11:34:32 11:34:33 11:34:41 11:37:32 11:37:32

23 8:37:03 8:37:11 8:37:40 8:40:11 11:34:29 11:34:53 11:49:11 11:49:19 11:50:01 11:57:17 11:57:29 11:57:43 11:59:58 11:59:58

24 8:40:19 8:40:29 8:40:50 8:43:01 12:45:13 12:45:19 12:57:40 12:57:46 12:57:56 13:00:12 13:00:17 13:01:04 13:08:18 13:08:18

25 8:59:02 8:59:36 8:59:40 9:02:13 12:58:55 12:59:07 13:13:14 13:13:22 13:13:28 13:16:03 13:16:13 13:16:18 13:19:22 13:19:22

26 9:14:55 9:15:02 9:15:10 9:17:47 13:13:21 13:13:29 13:25:06 13:25:20 13:25:49 13:29:16 13:29:22 13:29:29 13:32:44 13:32:44

27 9:45:14 9:45:24 9:45:27 9:47:22 13:25:11 13:25:17 13:39:33 13:39:38 13:39:40 13:43:22 13:43:35 13:43:57 13:45:59 13:45:59

28 9:46:15 9:46:28 9:47:26 9:50:00 13:39:37 13:40:05 13:54:58 13:55:05 13:55:07 13:58:04 13:58:09 13:58:14 14:01:09 14:01:09

29 9:50:10 9:50:22 9:50:36 9:53:01 13:55:04 13:55:17 14:10:55 14:11:14 14:11:18 14:13:45 14:13:47 14:13:50 14:16:19 14:16:19

30 10:11:57 10:12:08 10:12:09 10:13:55 14:11:07 14:11:15 14:23:57 14:24:07 14:24:53 14:26:33 14:26:39 14:26:57 14:29:13 14:29:13

W SelesaiCustomerWaktu

Datang

Pendaftaran PembayaranPerbaikan Inspeksi

41

Tabel 2.4.6 rekapan data baru yang telah di uji kecukupannya dimana data

sebanyak 30 pada pengamatan tersebut dinyatakan cukup sehingga tidak ada

perubahan data dan sampel tersebut dinyatakan mewakili populasi yang ada.

4.4 Pola Data dari Masing-masing Data

Pola data yang dihasilkan dari rekapan data baru pada masing-masing server

di service sepeda motor AHASS 13124 DAYA MOTOR SURABAYA sebagai

berikut:

a. Pola Data Server 1 (Pendaftaran)

Pola data server 1 (pendaftaran) dapat dipaparkan sebagai berikut:

Gambar 2.4.19 Pola data server 1 (pendaftaran)

Gambar 2.4.4 pola data server 1 (pendaftaran) dapat diketahui pola data

tersebut berdistribusi triangular, maka sampel tersebut mewakili proporsi acak yang

diketahui output expression TRIA (101, 160, 164). Ukuran seluruh populasi

triangular minimal 101, dengan mode 160, dan maksimal sebesar 164.

b. Pola data server 2 (Perbaikan)

Pola data server 2 (perbaikan) dapat dipaparkan sebagai berikut:

42

Gambar 2.4.20 Pola data server 2 (perbaikan)

Gambar 2.4.5 pola data server 1 (perbaikan) dapat diketahui pola data tersebut

berdistribusi triangular, maka sampel tersebut mewakili proporsi acak yang

diketahui expression TRIA (668, 684, 951). Ukuran seluruh populasi triangular

minimal angka 668, dengan mode 684, dan maksimal angka sebesar 951.

c. Pola data server 3 (Inspeksi)

Pola data server 3 (inspeksi) dapat dipaparkan sebagai berikut:

Gambar 2.4.21 Pola data server 3 (inspeksi)

Gambar 2.4.6 pola data server 3 (inspeksi) dapat diketahui bahwa pola data

tersebut berdistribusi beta yang artinya sampel tersebut mewakili proporsi acak

43

yang diketahui output expression 133 + 82 * BETA(0.906, 1.07). Ukuran seluruh

populasi beta sebesar 1.07 dan sebagai bilangan asli positif (alpha) sebesar 0.906.

d. Pola data server 4 (Pembayaran)

Pola data server 4 (pembayaran) dapat dipaparkan sebagai berikut:

Gambar 2.4.22 Pola data server 4 (pembayaran)

Gambar 2.4.7 pola data server 4 (pembayaran) dapat diketahui bahwa pola data

tersebut berdistribusi beta yang artinya sampel tersebut mewakili proporsi acak

yang diketahui output expression 135 + 80 * BETA(0.889, 0.849). Ukuran seluruh

populasi beta sebesar 0.849 dan sebagai bilangan asli positif (alpha) sebesar 0.889.

Tabel 2.4.7 Rekapan pola data tiap server

No Server Expression

1 Server 1 (Pendaftaran) TRIA(101, 160, 164)

2 Server 2 (Perbaikan) TRIA(638, 684, 951)

3 Server 3 (Inspeksi) 133 + 82 * BETA(0.906, 1.07)

4 Server 4 (Pembayaran) 135 + 80 * BETA(0.889, 0.849)

Tabel 2.4.7 Rekapan pola data tiap server menjelaskan bahwa pola data pada

server 1 expression TRIA (101, 160, 164), server 2 berdistribusi TRIA (668, 684,

951), server 3 berdistribusi 133 + 82 * BETA(0.906, 1.07), server 4 berdistribusi

135 + 80 * BETA(0.889, 0.849).

4.5 Parameter untuk Acuan Penelitian

Parameter yang digunakan pada objek service sepeda motor AHASS 13124

DAYA MOTOR SURABAYA adalah sebagai berikut:

44

a. Perhitungan Matematis Banyaknya Antrian

1. Waktu pelayanan server 1 (pendaftaran)

Banyak antrian = 9

Ditanya = Perhitungan matematis banyak antrian

Jawab:

Banyak ntrian = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑎𝑛𝑡𝑟𝑖𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑒𝑟 1

𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎

= 9

30

= 0,3

2. Waktu pelayanan server 2 (perbaikan)

Banyak antrian = 0


Jawab:

Banyak antrian = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑎𝑛𝑡𝑟𝑖𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑒𝑟 2


= 0

30

= 0

3. Waktu pelayanan server 3 (inspeksi)

Banyak antrian = 0


Jawab:

Banyak antrian = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑎𝑛𝑡𝑟𝑖𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑒𝑟 3


= 0

30

= 0

4. Waktu pelayanan server 4 (pembayaran)

Banyak antrian = 0


Jawab :

Waktu antrian = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑎𝑛𝑡𝑟𝑖𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑒𝑟 3


= 0

30

= 0

45

b. Perhitungan Matematis Lama Antrian


Total waktu lama antrian = 993 detik

Ditanya = Perhitungan matematis lama antrian

Jawab:

Lama antrian = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑙𝑎𝑚𝑎 𝑎𝑛𝑡𝑟𝑖𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑒𝑟 1


= 993 detik

30

= 33,1 detik




Jawab:

Lama antria n = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑙𝑎𝑚𝑎 𝑎𝑛𝑡𝑟𝑖𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑒𝑟 2


= 21984 detik

30

= 12,97 detik




Jawab:



= 556 detik

30

= 18,54 detik

4. Waktu pelayanan server 4 (pembayaran)



Jawab:



= 288 detik7

30

= 9,6 detik

46

c. Perhitungan Matematis Parameter Utilitas


Lama melayani = 4198 detik

Total waktu melayani = 11613 detik

Ditanya = Perhitungan matematis parameter utilitas

Jawab:

Utilitas = ∑ 𝐿𝑎𝑚𝑎 𝑚𝑒𝑙𝑎𝑦𝑎𝑛𝑖

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑚𝑒𝑙𝑎𝑦𝑎𝑛𝑖 x 100%

= 4198 detik

11613 detik x 100%

= 36,15 %





Jawab:



= 21984 detik

26403 detik x 100%

= 83,26%





Jawab:



= 5524 detik

25999 detik x 100%

= 21,25%

4. Waktu pelayanan server 4




Jawab:

47



= 5421 detik

26037 detik x 100%

= 20,82 %

4.6 Model Simulasi menggunakan ARENA dan Visio

Model simulasi menggunakan ARENA dan visio dari objek di service sepeda

motor AHASS 13124 DAYA MOTOR SURABAYA sebagai berikut:

Gambar 2.4.23 Model simulasi menggunakan ARENA

Gambar 2.4.24 Model simulasi menggunakan ARENA dan visio

48

4.7 Validasi Model ARENA dengan Sistem Nyata melalui Parameter

Performance Sistem

Validasi model menggunakan ARENA dengan sistem nyata melalui

parameter performance sistem terdiri dari verifikasi dan validasi model ARENA

yang dijelaskan sebagai berikut:

4.7.1 Verifikasi Model ARENA

Verifikasi model yang dilakukan dengan mengecek simulasi yang dapat

dijelaskan sebagai berikut:

Gambar 2.4.25 Verifikasi simulasi model ARENA

4.7.2 Validasi Model ARENA

Validasi model arena dengan sistem nyata menggunakan uji paired two

sample for means dengan hipotesis sebagai berikut:

H0: Tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara model arena dengan sistem

nyata

H1: Terdapat perbedaan yang signifikan antara model arena dengan sistem nyata

Pengambilan Keputusan:

Jika sig < 0,05 maka tolakH0

Jika sig > 0,05 maka terima H0

49

A. Parameter Utilitas

Uji paired two sample for means utilitas adalah sebagai berikut:

1. Replikasi 1

Uji paired two sample for means parameter utilitas pada replikasi 1 adalah

sebagai berikut:

Tabel 2.4.8 Rekapan data utilitas replikasi 1

Sistem Nyata Replikasi 1 (ARENA)

Server 1 (Pendaftaran) 0.3615 0.1490

Server 2 (Perbaikan) 0.8326 0.8041

Server 3 (Inspeksi) 0.2125 0.0005

Server 4 (Pembayaran) 0.2082 0.0005

Rekapan Utilitas

ServerUtilitas

Tabel 2.4.9 Hasil uji paired two sample for means utilitas replikasi 1

Variable 1 Variable 2

Mean 0.403699377 0.238532268

Variance 0.08685087 0.147089062

Observations 4 4

Pearson Correlation 0.998148387

Hypothesized Mean Difference 0

df 3

t Stat 3.624349047

P(T<=t) one-tail 0.018068335

t Critical one-tail 2.353363435

P(T<=t) two-tail 0.03613667

t Critical two-tail 3.182446305

t-Test: Paired Two Sample for Means

Tabel 2.4.9 Hasil uji paired two sample for means utilitas replikasi 1 diketahui

bahwa nilai sig (p value) sebesar 0,036. Sehingga nilai sig < 0.05 artinya tolah H0

dengan kesimpulan terdapat perbedaan yang signifikan antara model arena dengan

sistem nyata.

2. Replikasi 2


sebagai berikut:







ServerUtilitas

Rekapan Utilitas

50



Mean 0.403699377 0.237185512

Variance 0.08685087 0.145698306

Observations 4 4



df 3

t Stat 3.723546269

P(T<=t) one-tail 0.016862263


P(T<=t) two-tail 0.033724526




diketahui bahwa nilai sig (p value) sebesar 0,033. Sehingga nilai sig < 0.05 artinya

tolah H0 dengan kesimpulan terdapat perbedaan yang signifikan antara model

arena dengan sistem nyata.

3. Replikasi 3


sebagai berikut:







Rekapan Utilitas

ServerUtilitas



Mean 0.403699377 0.238077734

Variance 0.08685087 0.146022352

Observations 4 4



df 3

t Stat 3.694479068

P(T<=t) one-tail 0.017204714


P(T<=t) two-tail 0.034409428





51



4. Replikasi 4


sebagai berikut:







ServerUtilitas

Rekapan Utilitas



Mean 0.403699377 0.231929312

Variance 0.08685087 0.13716005

Observations 4 4



df 3

t Stat 4.420385238

P(T<=t) one-tail 0.010747806


P(T<=t) two-tail 0.021495613







5. Replikasi 5


sebagai berikut:







ServerUtilitas

Rekapan Utilitas

52



Mean 0.403699377 0.230680334

Variance 0.08685087 0.137463091

Observations 4 4



df 3

t Stat 4.399708068

P(T<=t) one-tail 0.010883539


P(T<=t) two-tail 0.021767077







B. Parameter Lama Antrian

Uji paired two sample for means lama waktu antrian adalah sebagai berikut:

1. Replikasi 1

Uji paired two sample for means parameter lama antrian pada replikasi 1


Tabel 2.4.18 Rekapan data lama antrian replikasi 1




Server 3 (Inspeksi) 18.53333333 0.0000


Lama AntrianServer

Rekapan Lama Antrian

Tabel 2.4.19 Hasil uji paired two sample for means lama antrian replikasi 1


Mean 18.55 0.280917559

Variance 107.6596296 0.296689647

Observations 4 4

Pearson Correlation -0.33924842


df 3

t Stat 3.455758421

P(T<=t) one-tail 0.0203828


P(T<=t) two-tail 0.0407656



53





2. Replikasi 2







Server 3 (Inspeksi) 18.53333333 0

Server 4 (Pembayaran) 9.6 0

ServerLama Antrian




Mean 18.55 0.220833878

Variance 107.6596296 0.18390676

Observations 4 4



df 3

t Stat 3.481472986

P(T<=t) one-tail 0.020006304


P(T<=t) two-tail 0.040012607







3. Replikasi 3



54








ServerLama Antrian



Mean 18.55 0.302291516

Variance 107.6596296 0.340521844

Observations 4 4



df 3

t Stat 3.447362849

P(T<=t) one-tail 0.020507673


P(T<=t) two-tail 0.041015345







4. Replikasi 4









ServerLama Antrian


55



Mean 18.55 0.304722718

Variance 107.6596296 0.354843649

Observations 4 4



df 3

t Stat 3.443841052

P(T<=t) one-tail 0.020560344


P(T<=t) two-tail 0.041120689







5. Replikasi 5










ServerLama Antrian



Mean 18.55 0.319325537

Variance 107.6596296 0.387915413

Observations 4 4



df 3

t Stat 3.437894102

P(T<=t) one-tail 0.020649678


P(T<=t) two-tail 0.041299356



56





C. Parameter Banyak Antrian

Uji paired two sample for means banyak antrian adalah sebagai berikut:

1. Replikasi 1

Uji paired two sample for means parameter banyak antrian pada replikasi 1


Tabel 2.4.28 Rekapan data banyak replikasi 1



Server 2 (Perbaikan) 0 4.12

Server 3 (Inspeksi) 0 0

Server 4 (Pembayaran) 0 0

Server

Rekapan Banyak Antrian

Banyak Antrian

Tabel 2.4.29 Hasil uji paired two sample for means banyak antrian replikasi 1


Mean 0.075 1.053440846

Variance 0.0225 4.172198156

Observations 4 4



df 3

t Stat -0.934400173

P(T<=t) one-tail 0.20951323


P(T<=t) two-tail 0.41902646



Tabel 2.4.29 Hasil uji paired two sample for means banyak antarian replikasi

1 diketahui bahwa nilai sig (p value) sebesar 0,41. Sehingga nilai sig < 0.05 artinya

terima H0 dengan kesimpulan tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara

model arena dengan sistem nyata.

2. Replikasi 2



57








ServerBanyak Antrian



Mean 0.075 0.828127044

Variance 0.0225 2.586188805

Observations 4 4



df 3

t Stat -0.906694977

P(T<=t) one-tail 0.215704667


P(T<=t) two-tail 0.431409333







3. Replikasi 3











58



Mean 0.075 1.133593184

Variance 0.0225 4.788588435

Observations 4 4



df 3

t Stat -0.945519362

P(T<=t) one-tail 0.207074387


P(T<=t) two-tail 0.414148774







4. Replikasi 4













Mean 0.075 1.142710194

Variance 0.0225 4.989988809

Observations 4 4



df 3

t Stat -0.934159436

P(T<=t) one-tail 0.209566323


P(T<=t) two-tail 0.419132646



59


4 diketahui bahwa nilai sig (p value) sebesar 0,419. Sehingga nilai sig < 0.05

artinya terima H0 dengan kesimpulan tidak terdapat perbedaan yang signifikan

antara model arena dengan sistem nyata.

5. Replikasi 5













Mean 0.075 1.197470765

Variance 0.0225 5.455060495

Observations 4 4



df 3

t Stat -0.940373494

P(T<=t) one-tail 0.2081998


P(T<=t) two-tail 0.4163996




5 diketahui bahwa nilai sig (p value) sebesar 0,416. Sehingga nilai sig < 0.05

artinya terima H0 dengan kesimpulan tidak terdapat perbedaan yang signifikan

antara model arena dengan sistem nyata.

4.8 Skenario Perbaikan (3 Skenario)

Skenario perbaikan dari modul sebelumnya dilakukan pembuatan simulasi

dengan menggunakan software arena yang terdiri dari 3 skenario perbaikan dapat

dipaparkan reakapan utilitasnya sebagai berikut:

60

1. Perbaikan 1

Tabel 2.4.38 Skenario perbaikan 1

1 2 3 4 5

1 Pendaftaran 0.476 0.358 0.402 0.495 0.426

2 Perbaikan 1 dan 2 (Sub Model) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

3 Inspeksi 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001

4 Pembayaran 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001

Rekapan Utilitas Perbaikan 1

No. ServerOutput Arena

2. Perbaikan 2


1 2 3 4 5

1 Pendaftaran 0.529 0.370 0.346 0.496 0.420

2 Perbaikan 1 0.816 0.844 0.878 0.797 0.865

3 Pembayaran 0.001 0.001 0.001 0.0004 0.001



3. Perbaikan 3


1 2 3 4 5

1 Pendaftaran 0.357 0.354 0.324 0.456 0.383

2 Perbaikan 1 dan 2 (Sub Model) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

3 Pembayaran 0.001 0.001 0.001 0.0013 0.001



4.9 Proses Comparing System Masing-masing Skenario (ANOVA)

Proses comparing system digunakan untuk membandingkan model yang sudah

dilakukan pembuata dengan model skenario perbaikan 1, 2 dan 3.

Hipotesa:

H0: tidak terdapat perbedaan secara signifikan antara replikasi satu dengan replikasi

lain (𝜇1= 𝜇2= 𝜇3= 𝜇4)

H1: terdapat perbedaan secara signifikan antara replikasi satu dengan replikasi lain

(𝜇1 ≠ 𝜇2 ≠ 𝜇3 ≠ 𝜇4)

Pengambilan Keputusan:

Jika F hitung ≥ F tabel, maka tolak H0

Jika F hitung < F tabel, maka terima H0

61

1. Skenario 1

Comparing System pada skenario perbaikan 1 yang dapat dipaparkan sebagai

berikut:

Tabel 2.4.41 Hasil uji ANOVA skenario perbaikan 1

Source of Variation SS df MS F P-value F crit

Between Groups 0.00311 4 0.000777 0.016538 0.999397 3.055568

Within Groups 0.705143 15 0.04701

Total 0.708253 19

ANOVA Skenario Perbaikan 1

Tabel 2.4.41 Hasil uji ANOVA skenario perbaikan 1 dapat diketahui bahwa F

hitung sebesar F hitung sebesar 0,016 artinya F hitung < F tabel sebsar 3,055 maka

dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat perbedaan secara signifikan antara

replikasi satu dengan replikasi lain lain (𝜇1= 𝜇2= 𝜇3= 𝜇4).

2. Skenario 2


berikut:



Between Groups 0.00388 4 0.00097 0.005424 0.99993 3.47805

Within Groups 1.788452 10 0.178845

Total 1.792332 14



hitung sebesar F hitung sebesar 0,005 artinya F hitung < F tabel sebesar 3,478 maka



3. Skenario 3


berikut:



Between Groups 0.00336 4 0.00084 0.017733 0.99927 3.47805

Within Groups 0.473638 10 0.047364

Total 0.476998 14


62


hitung sebesar F hitung sebesar 0,017 artinya F hitung < F tabel sebesar 3,478 maka



4.10 Identifikasi Faktor Penghambat Apabila Skenario Diimplementasikan

pada Sistem Nyata.

Faktor penghambat yang dapat terjadi apabila skenario perbaikan di

implementasikan pada sistem nyata adalah faktor penambahan tenaga kerja pada

server perbaikan motor, maka dapat terjadi penambahan biaya tenaga kerja yang

dikeluarkan.

4.11 Animasi Menggunakan Software Arena

Animasi menggunakan software arena pada proses pelayanan di service sepeda

motor AHASS 13124 DAYA MOTOR SURABAYA sebagai berikut::

Gambar 2.4.26 Animasi layout menggunakan software arena

63

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

Bab lima berisi tentang kesimpulan dan saran yang dapat diambil dari tugas

besar simulasi industri dari modul dua berjudul simulasi menggunakan software

arena pada objek penelitian sistem pelayanan service sepeda motor AHASS 13124

DAYA MOTOR SURABAYA.

5.1 Kesimpulan

Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian service sepeda motor AHASS

13124 DAYA MOTOR SURABAYA dari modul dua berjudul simulasi

menggunakan software arena dijelaskan sebagai berikut:

1. Software arena terdapat modul dasar yang dipakai untuk membuat simulasi

model dan skenario perbaikan diantaranya terdapat modul create yang

merupakan modul ini digunakan sebagai titik awal (starting point) dari

masuknya entity dalam sebuah model simulasi. Dispose yang berguna untuk

mengakhiri sebuah model. Process digunakan untuk menambah aktivitas pada

proses simulasi, modul assign, decide, sparate, batch, dan modul record.

2. Pengambilan input dari tugas besar simulasi sistem industri yaitu menggunakan

waktu kedatangan, proses perbaikan, selesai dan waktu antrian pelanggan pada

PT AHASS service sepeda motor AHASS 13124 DAYA MOTOR

SURABAYA. Sedangkan output dari model tersebut yaitu suatu perbaikan

model dimana memperbaiki suatu model yang ada pada PT AHASS sehingga

lebih efisien dan efektif.

3. Skenario perbaikan dibuat dan simulasikan untuk memperbaiki sistem nyata,

pada skenario perbaikan 1 dibuat perbaikan berupa penambahan tenaga kerja

pada proses perbaikan untuk mempercepat proses kerja, menambah utilitas, dan

menambah banyak output pengerajaan sehingga pada proses selanjutnya tidak

terjadi proses antrian.

5.2 Saran

Saran yang dapat membangun dari penelitian simulasi menggunakan software

ARENA pelayanan service sepeda motor AHASS 13124 DAYA MOTOR

64

SURABAYA seharusnya untuk pemilihan sistem skenario perbaikan sebaiknya

sesuai dengan sistem nyata dan membawa keuntungan bagi perusahaan dengan

mempertimbangakan beberapa faktor penghambatnya.

DAFTAR PUSTAKA

Camerling. 2017. Model Simulasi Untuk Menganalisis Kinerja Sistem Antrian

Kapaltanker Pada Dermaga Pt. Pertamina Tbbm Wayame Ambon. ARIKA,

Vol. 11 No. 1

Ilyas. 2016. Pendekatan Simulasi Untuk Analisis Antrian Pada Bengkel Servis Pt.

X. Jurnal Optimasi Sistem Industri, Vol. 15 No. 2

TUGAS BESAR SIMULASI SISTEM INDUSTRI...Title TUGAS BESAR SIMULASI SISTEM INDUSTRI Author Rivada...

Documents

Transcript of TUGAS BESAR SIMULASI SISTEM INDUSTRI...Title TUGAS BESAR SIMULASI SISTEM INDUSTRI Author Rivada...