SIMULASI SISTEM INDUSTRI Proses Optimasi pada Bengkel Mitra Motor 4 menggunakan Metode Simulasi

1

SIMULASI SISTEM INDUSTRI

Proses Optimasi pada Bengkel Mitra Motor 4

menggunakan Metode Simulasi

Dosen : Prof. Dr., Ir. Suparno, M.S.I.E.,

Asisten : Vega Nuansa

Oleh :

Kelompok 5/ Kelas C

Salman (2510100037)

Eka Rahma Paramita (2511100025)

M. Zuhdi Sumarna (2511100059)

JURUSAN TEKNIK INDUSTRI

FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

2014

2

BAB I

PENDAHULUAN

Pada bab pendahuluan ini akan berisi gambaran singkat sistem, latar belakang

pemilihan objek, tujuan simulasi dan peluang perbaikan, tantangan, serta batasan dan asumsi.

1.1 Gambaran Singkat Sistem

Objek yang diamati adalah Bengkel Mitra Motor 4 4 yang berada di JL Gebang Lor.

Bengkel ini merupakan usaha yang bergerak di bidang jasa pada sepeda motor. Sepeda motor

yang memiliki kendala tiba di bengkel dan menjelaskan keluhan yang ada kepada operator

pada bengkel agar diketahui masalah yang terjadi pada kendaraannya. Sebelumnya jika

banyak pelanggan maka pengguna jasa harus mengantri terlebih dahulu untuk dilayani.

Kemudian operator melakukan pengecekan terhadap sepeda motor. Setelah diketahui pasti

permsalahan yang ada, kemudian penyedia jasa mengkonfirmasikan kepada pengguna jasa

untuk dapat mengambil keputusan perbaikan pada sepeda motor. Jika sudah sepakat maka

kendaraan tersebut akan di lakukan perbaikan atau aktifitas lain yang disepakati.

Bengkel Mitra Motor 4 4 beroperasi setiap hari mulai pukul 08.00-17.00. Jumlah

pegawai pada Bengkel Mitra Motor 4 4 terdiri dari 3 orang montir dan 1 orang kasir. Bengkel

juga menjual beberapa jenis sparepart motor yang dapat dijual secara terpisah. Beberapa

servis yang disediakan pada bengkel ini adalah full servis, penggantian oli, dan servis

sebagian. Full servis adalah perngecekan dan perbaikan motor pada semua bagian motor.

Penggantian oli adalah proses mengganti oli yang sudah tidak layak. Servis sebagian adalah

pengecekan dan perbaikan motor sesuai dengan keluhan dari konsumen, sehingga montir

hanya memperbaiki beberapa bagian dari motor yang rusak tersebut.

1.2 Latar Belakang Pemilihan Objek

Pemilihan objek amatan dilakukan berdasarkan permasalahan yang terjadi pada

bengkel ini. Karena permintaan jasa pada bengkel ini yang tidak menentu sehingga bisa jadi

suatu saat montir menganggur dalam waktu yang lama, sebaliknya jika pada waktu tertentu

sangat banyak motor yang harus dilayani maka montir harus bekerja ekstra malah kekurangan

3

sumber daya manusia untuk melayani pelanggan. Juga posisi bengkel yang berada tidak jauh

dari tempat tinggal pengamat sehingga memudahkan pengamat untuk melakukan proses

pengamatan setiap saat. Selain itu objek amatan juga memiliki variasi layanan yang beragam.

Dari hasil pengamatan pada objek amatan, pengamat menemukan beberapa

permasalahan pada sistem kerja yang belum optimal, misalnya pada utilitas pekerja yang

rendah dan waktu pelayanan. Oleh sebab itu pengamat memutuskan untuk menggunakan

Bengkel Mitra Motor 4 4 sebagai objek amatan yang akan dioptimalkan prosesnya dengan

menggunakan arena.

1.3 Tujuan Simulasi dan Peluang Perbaikan

Pada tugas besar mata kuliah Simulasi Sistem Industri ini simulasi pada permasalahan

nyata dilakukan agar peserta mata kuliah SSI dapat memahami aplikasi langsung simulasi

dalam dunia nyata dan memahami bagaimana cara melakukan proses simulasi mulai dari

mengetahui data-data apa saja yang dibutuhkan, pengambilan data secara langsung, hingga

melakukan perbaikan dari hasil simulasi data yang didapatkan. Pada kasus Bengkel Mitra

Motor 4 4, peluang perbaikan yang bisa dilakukan adalah efisiensi dari pegawai, efisiensi

pada waktu proses pengerjaan, dan juga mengurangi waktu antrean.

1.4 Tantangan

Adapun tantangan yang dihadapi dalam pengamatan pada Bengkel Mitra Motor 4

antara lain:

1. Cuaca yang sering berubah mengakibatkan pengamat kesulitan menentukan waktu

pengamatan

2. Akses jalan yang terbilang padat di daerah Gebang Lor mengakibatkan pengamat

terkadang mengalami kesulitan untuk menjangkau daerah tersebut

3. Availability dari Bengkel Mitra Motor 4 yang sering berubah-ubah.

4. Keterbatasan waktu pengamatan dari pengamat

1.5 Batasan dan Asumsi

Berikut merupakan batasan dan asumsi yang digunakan dalam pengerjaan laporan.

1.5.1 Batasan

Adapun batasan yang digunakan dalam pengerjaan laporan ini antara lain:

4

1. Ruang lingkup yang diambil hanya pada sistem Bengkel Mitra Motor 4 yang

berada di Jl. Gebang Lor.

2. Pengambilan data dilakukan dengan pengamatan sistem antrian Mitra Motor 4

3. Data yang diambil adalah waktu kedatangan pelanggan, waktu yang diluangkan

pelanggan untuk menunggu hingga proses perbaikan sepeda motor selesai, waktu

yang digunakan oleh resources untuk melakukan pengecekan sepeda motor,

konfirmasi kepada pelanggan, hingga proses perbaikan yang telah disepakati.

4. Untuk setiap motor yang masuk dikerjakan oleh satu pegawai.

1.5.2 Asumsi

Asumsi yang digunakan dalam pengamatan pada sistem antrian Bengkel Mitra

Motor 4 antara lain:

1. Tidak ada prioritas pelanggan, pelayanan berdasarkan asas first in, first served (yang

pertama kali datang, akan dilayani pertama kali).

2. Waktu warming up diabaikan dan sistem dikerjakan dengan terminating condition

3. Waktu kerja pekerja sama dengan waktu buka Bengkel

5

BAB II

GAMBARAN SISTEM AMATAN

Pada bab gambaran sistem amatan ini akan dijelaskan mengenai gambaran sistem

amatan yaitu sistem antrian pada Mitra Motor, Gebang Lor yang terdiri dari elemen-elemen

sistem dan juga variabel sistem yang mempengaruhi sistem eksisting.

2.1 Elemen – Elemen Sistem

Diawali terlebih dahulu dengan penjelasan mengenai pengertian sistem itu

sendiri.Sistem merupakan kumpulan dari elemen-elemen sistem yang saling berintegrasi

untuk mencapai tujuan tertentu. Elemen di dalam sistem terbagi menjadi beberapa bagian

antara lain:

1. Entitas

2. Activities

3. Resources

4. Control

Berikut adalah gambaran mengenai sistem serta beberapa elemen yang berada di

dalamnya:

Gambar 2.1 Elemen-Elemen Sistem

2.1.1 Entitas

Entitas merupakan segala sesuatu yang bergerak atau yang mempengaruhi

sebuah sistem (membuat event). Dalam berbagai kasus pada umumnya, yang menjadi

entitas adalah manusia, namun pada dasarnya entitas tidaklah selalu manusia, entitas

dapat pula berupa objek, produk ataupun dokumen. Entitas yang berbeda juga

6

tentunya akan memiliki karakteristik yang berbeda, seperti perbedaan harga, bentuk,

kualitas ataupun kondisi. Entitas dapat dibagi menjadi 3 jenis yaitu:

Human atau animate ,contohnya adalah pelanggan, pasien, dan lainnya

Inanimate, contohnya adalah parts, dokumen, dan lainnya

Intangible ,contohnya adalah telefon yang masuk, e-mail dan lainnya

Dalam studi pengamatan yang dilakukan pada Mitra Motor 4, dapat ditentukan

bahwa yang merupakan bagian dari incoming entities adalah pelanggan yang datang

ke Mitra Motor dengan mengendarai sepeda motornya untuk mendapatkan fasilitas

perbaikan, sedangkan outgoing entities adalah pelanggan yang keluar dari Mitra

Motor dengan mengendarai sepeda motor miliknya yang sudah mendapatkan

perbaikan.

2.1.2 Activities

Aktivitas merupakan kegiatan yang dilakukan dalam sistem, yang

berhubungan dengan pemrosesan entitas baik secara langsung maupun tidak langsung.

Aktivitas juga dibagi menjadi beberapa jenis, yaitu:

Entity processing. Dalam studi pengamatan sistem antrian di dalam Mitra

Motor maka yang merupakan bagian dari proses entittas adalah:

1. Proses pendaftaran sepeda motor pada meja resepsionis/kasir

2. Sepeda motor dibawa oleh pegawai ke area stasiun kerja

3. Proses pengecekan dan perbaikan sepeda motor menggunakan alat-

alat bengkel yang standar.

4. Petugas bengkel melakukan konfirrmasi kepada pelanggan atas

masalah yang terjadi pada sepeda motornya

5. Petugas bengkel melakukan proses perbaikan sesuai yang telah

disepakati dengan pelanggan

6. Pengecekan kembali serta finishing dilakukan petugas untuk

memastikan sepeda motor telah selesai diperbaiki

7. Motor dibawa keluar area stasiun kerja

8. Petugas melakukan konfirmasi ke kasir tentang operasi yang

dilakukan serta part dan bahan yang digunakan untuk melakukan

proses perbaikan

7

9. Pelanggan melakukan pembayaran di kasir

Entity and resources movement. Dimana yang merupakan bagian dari

aktivitas ini adalah:

1. Setelah mendaftar, pegawai Mitra Motor akan membawa sepeda

motor pelanggan ke area stasiun kerja

2. Pada saat sepeda motor diproses, ada 2 aktivitas yang dapat

dilakukan oleh pelanggan yaitu menunggu di dalam ruang tunggu

hingga sepeda motor selesai diperbaiki atau pergi meninggalkan

Mitra Motor dengan jaminan dari pihak pengelola bahwa

kendaraan akan selesai pada waktu yang telah dijanjikan

3. Pegawai melakukan proses pengecekan

4. Pegawai melakukan proses perbaikan

5. Pegawai melakukan proses pengecekan kembali dan finishing

Resources adjustment, maintenance, repairs. Pada sistem amatan perlu

dilakukan maintenance dengan tujuan agar alat-alat yang digunakan untuk

melakukan perbaikan tetap terjaga kualitasnya sehingga proses service

sepeda motor tetap berlangsung tanpa hambatan. Adapun yang

membutuhkan proses maintenance ataupun repair adalah compressor,

gerinda, kunci inggris, kunci magnet dan hydraulic.

2.1.3 Resources

Resources merupakan alat yang digunakan untuk melakukan aktivitas

ataupun dimana aktivitas dilakukan. Terdapat berbagai jenis resources yaitu:

1. Dedicated or shared

2. Permanent or consumable

3. Mobile or stationary

Berdasarkan hasil pengamatan di dalam sistem, menunjukkan bahwa objek

amatan termasuk di dalam kategori permanent dan consumable.Dimana resources yang

terkait adalah pegawai Mitra Motor 4.

8

2.1.4 Control

Kontrol adalah yang mengatur bagaimana, kapan dan dimana aktivitas

dilakukan atau dijalankan. Dalam studi pengamatan ini yang termasuk dalam

bagian control adalah:

1. Prosedur antrian service sepeda motor di Mitra Motor 4

2. Jadwal jam operasi atau jam kerja Mitra Motor 4

3. Jam kerja pegawai dari Mitra Motor 4

2.2 Variabel Sistem

Variabel sistem adalah bagian dari informasi yang merefleksikan karakteristik dari

sebuah sistem. Variabel tidak mengikuti/terikat pada suatu entitas. Variabel dapat diakses

oleh semua entitas dan dapat berubah-ubah nilainya. Dalam suatu sistem, variabel

dibedakan menjadi variabel independen, variabel dependent dan variabel state.

Variabel Independen/bebas adalah variabel yang mendefinisikan tentang semua

perlakuan yang diberikan terhadap percobaan tersebut yang dapat memicu suatu

perubahan/hal lain atau bisa juga diartikan sebagai variabel yang mengakibatkan

perubahan bagi variabel dependent. Variabel terikat/dependen adalah variabel yang

nilainya dipengaruhi oleh variabel lainnya. Variabel state adalah variable yang

dikendalikan atau dibuat konstan sehingga pengaruh variable bebas terhadap variable

terikat tidak dipengaruhi oleh faktor luar yang tidak diteliti.

Pada sistem pada objek yang diamati yaitu Bengkel Mitra Jaya dapat diidentifikasi

beberapa variabel sistem. Variabel sistem yang digunakan dalam sistem ini adalah

sebagai berikut :

1. Variabel Independent : Jumlah motor yang masuk ke bengkel, jenis

kerusakan.

2. Variabel Dependent : Total waktu proses perbaikan, waktu tunggu.

3. Variabel State : Waktu buka bengkel mulai dari 08.00-17.00.

9

BAB III

METODOLOGI

Pada bab metodologi ini akan menerangkan mengenai flowchart pengerjaan dan

pengolahan data pada laporan ini, serta akan dicantumkan penjelasan mengenai langkah-

langkah yang diambil pada flowchart tersebut.

3.1 Flowchart Pengerjaan

Start

Pengamatan

Kondisi Eksisting

Pengambilan Data

Data Kedatangan

Konsumen, Waktu

Proses dan urutan

Proses

Pengolahan Data

(Fitting Distribusi)

Pengamatan Wawancara

Membentuk Model

Konseptual

Pembangunan

Model Arena

Verifikasi

Pembuatan

Skenario

Perbaikan

Analisis Output

End

Apakah Verifikasi berhasil ?

Ya

Tidak

Validasi

Apakah Validasi berhasil ?

Ya

Tidak

Gambar 3.1 Flowchart Pengerjaan Proses Simulasi

10

Gambar 3.1 di atas merupakan flowchart pengerjaan proses simulasi pada objek

amatan Bengkel Mitra Motor 4 .

3.2 Penjelasan Flowchart

Metodologi pengerjaan laporan ini dimulai dengan proses pengamatan pada sistem

eksisting. Pengamatan dilakukan secara langsung ke Bengkel motor Mitra Motor.Dari

pengamatan diharapkan akan didapatkan data – data yang dibutuhkan untuk running arena.

Data yang dikumpulkan dengan metode wawancara maupun pengamatan langsung

selanjutnya akan dioloah. Pengolahan data ini untuk memastikan bahwa data telah cukup dan

telah sesuai dengan kondisi eksisting. Metode Wawancara digunakan untuk mendapatkan

informasi informasi terkait resource dan informasi lainnya dari pengelola bengkel. Setelah itu

akan dibangun model konseptual sistem yang merepresentasikan kondisi real system tersebut.

Setelah model konseptual terbentuk, dilakukan pembangunan model arena ke dalam software

arena. Langkah selanjutnya adalah proses pengecekan verifikasi dan validasi terhadap model-

model yang telah dibangun sebelumnya. Verifikasi digunakan untuk mengecek apakah model

komputer yang dibangun telah sesuai dengan model konseptualnya. Validasi digunakan untuk

mengecek apakah model yang dibangun telah sesuai atau merepresentasikan real system.

Langkah selanjutnya adalah dilakukan perbaikan model simulasi untuk proses optimalisasi

pada kondisi real system dengan skenario perbaikan. Output dari simulasi initial condition

dan model simulasi yang telah diperbaiki tersebut kemudian dianalisis untuk melihat hasil

perbaikan yang telah dilakukan.

11

BAB IV

KELUARAN

Pada bab keluaran ini akan dilakukan pembuatan model konseptual hingga proses

pengembangan model simulasi dengan menggunakan software arena. Setelah dilakukan

pengembangan model simulasi, selanjutnya akan dilakukan proses perbaikan terhadap sistem

eksisting, menganalisa output/ keluaran dari perbandingan kedua sistem dan analisis biaya

4.1 Model Konseptual

Model konseptual adalah model yang dibangun untuk menggambarkan kondisi

permasalahan dan sistem eksisting pada objek amatan. Model konseptual yang dibangun pada

laporan ini terdiri dari tiga jenis model yaitu logic flow diagram, process flow diagram dan

Activity Cycle Diagram.

4.1.1 Logic Flow Diagram

Pada subbab ini akan dijelaskan bagaimana laur proses pada bengkel motor Mitra 4.

Berikut ini adalah logic flow diagram dari bengkel motor Mitra 4 mulai dari pengunjung

datang hingga selesai dilayani.

12

Pengunjung Tiba

Apakah montir available?

Motor masuk stasiun kerja

Menentukan Jenis Layanan

Pembersihan filter udara

Mengantri

Ya

Tidak

Full Service

Menyatakan keluhan

Service Sebagian

Pengecekan kondisi oli

Ganti Oli

Pembuangan oli yang sudah kotor

Konfirmasi jenis oli yang digunakan

Pengisian oli baru

Pengecekan kondisi motor berdasarkan

keluhan

Konfirmasi permasalahan

Perbaikan atau penggantian komponen

Setel Klep

Setel Rantai

Uji setting

Uji coba

Pembayaran

Selesai Dilayani

Gambar 4.1 Logic Flow Diagram pada Bengkel Mitra Motor 4

Proses bermula dari kedatangan pengunjung ke bengkel kemudian jika montir sedang

bekerja semua makaharus mengantri tetapi jika ada yang tersedia motor bisa langsung masuk

stasiun kerja. Setelah masuk stasiun kerja, motor diperlakukan layanan sesuai dengan layanan

yang diinginkan. Terdapat tiga jenis layanan yaitu ganti oli, full service, dan service sebagian.

Masing-masing layanan memiliki proses yang berbeda seperti terlihat diatas. Setelah semu

13

proses selesai maka selanjunya pengunjung melakukan pembayaran sesua dengan layanan

yang diterima. Dan pelayanan telah selesai pengunjung dan motornya meninggalkan sistem.

4.1.2 Process Flow Diagram

Berikut ini adalah aliran proses yang berlangsung pada bengkel motor Mitra 4 mulai

dari pengunjung datang hingga selesai dilayani yang digambarkan dalam process flow

diagram.

Pengunjung Datang

Motor Mengantri

Motor Memasuki Stasiun Kerja

Proses Menyatakan Keluhan

Proses Identifikasi Masalah

Proses Konfirmasi Masalah

Proses Konfirmasi Perlakuan

Proses Pemilihan Layanan

Proses Dilakukan

Proses Pembayaran

Gambar 4.2 Process Flow Diagram pada Bengkel Mitra Motor 4

4.1.3 ACD

Activity Cycle Diagram / ACD adalah salah satu bentuk konseptual model untuk

menggambarkan interaksi antar entiti di dalam sistem. Activity Cycle Diagram digambarkan

dengan sebuah kode yang menjelaskan cara kerja suatu sistem.

Berikut ini adalah gambar ACD untuk permasalahan pada sistem Bengkel Mitra Motor 4 :

14

Pengunjung dan Motor Tiba ke

Bengkel

Menunggu untuk

Dilayani montir

Motor Masuk Stasiun Kerja

Menentukan Jenis Layanan

Motor menunggu untuk dilakukan

perbaikan

Pembersihan filter udara

Menyatakan keluhan

Pengecekan kondisi oli

Pembuangan oli yang sudah kotor

Konfirmasi jenis oli yang digunakan

Pengisian oli baru

Pengecekan kondisi motor berdasarkan

keluhan

Konfirmasi permasalahan

Perbaikan atau penggantian komponen

Setel Klep

Setel Rantai

Uji setting

Uji coba motor

Menunggu Antrean

Pembayaran

Pembayaran

Wait

Montir available

Motor Keluar dari Sistem

montir idle

Montir idle

Montir dan pekerja kasir idle

Gambar 4.3 Activity Cycle Diagram pada Bengkel Mitra Motor 4

15

4.2 Fitting Distribusi

Fitting distribusi digunakan untuk mendapatkan distribusi yang tepat untuk setiap

waktu distribusi kedatangan dan waktu proses. Fitting distribusi pada Software arena

dapat dilakukan dengan komponen standar arena Input Analyzer. Input Analyzer

digunakan untuk mengetahui kualitas kecocokan fungsi distribusi dari input data. Data

yang diproses menggunakan Input Analyzer didapatkan dari waktu data random proses.

Berikut ini adalah tahap penggunaan Input Analyzer

Data yang akan dianalisa disimpan dalam notepad dan di save dengan format *.txt

atau *.dst.

Buka tool Input Analyzer dari Arena.

FileNew, bisa juga dengan ctrl+N atau meng klik icon New pada toolbar.

FileData FileUse Existing Kemudian cari file data yang telah disimpan sebelumnya,

open

Untuk mengetahui fungsi distribusi data dilakukan fitting data dengan Fit. Untuk

mengetahui fungsi distribusi yang paling cocok untuk data, pilih Fit All. Berikut ini adalah

data fitting distribusi untuk beberapa proses yang ada pada objek amatan :

4.2.1 Fitting distribusi untuk waktu antar kedatangan pelanggan

Berikut ini adalah input data acak waktu antar kedatangan pelanggan yang diamati

pada Bengkel Mitra Motor 4 4 dan output distribusi dari data kedatangan pelanggan :

Tabel 4.1 Waktu antar kedatangan pelanggan Bengkel Mitra Motor 4

No. Waktu Antar Kedatangan (menit) No. Waktu Antar Kedatangan (menit)

1 1 9 11

2 3 10 26

3 10 11 45

4 25 12 96

5 38 13 40

6 30 14 100

7 15 15 5

8 35 16 20

16

Gambar 4.4 Histogram Fitting Distribusi untuk Waktu Kedatangan Pelanggan

Distribution Summary

Distribution: Exponential

Expression: 0.5 + EXPO(30.8)

Square Error: 0.046796

4.2.2 Fitting Distribusi untuk Waktu Proses

a. Waktu Proses pembayaran

Berikut ini adalah input data acak waktu proses pembayaran yang diamati pada

Bengkel Mitra Motor 4 dan output distribusi dari data waktu proses pembayaran:

Tabel 4.2 Data Waktu Proses Pembayaran

No.

Waktu

Pembayaran No.

Waktu

Pembayaran

1 2 6 3

2 3 7 4

3 1 8 1

4 2 9 3

5 1,5 10 2,5

Gambar 4.5 histogram Fitting Distribusi untuk waktu pembayaran


17

Distribution: Beta

Expression: 0.5 + 3 * BETA(1.54, 1.96)


b. Pengecekan Kondisi Oli

Tabel 4.3 Data Pengecekan Kondisi Oli

No.

Waktu Proses Pengecekan

Kondisi Oli

1 1

2 2

3 1,5

4 1,5

5 2

Gambar 4.6 histogram Fitting Distribusi untuk waktu pengecekan kondisi oli


Distribution: Triangular

Expression: TRIA(0.5, 1, 2.5)


18

c. Waktu Proses Pembuangan Oli yang sudah kotor

Tabel 4.4 Data Waktu Proses Pembuangan Oli yang Sudah Kotor

No.

Waktu Proses Pembuangan Oli

yang sudah kotor

1 2

2 3

3 2

4 2

5 2

Gambar 4.7 histogram Fitting Distribusi untuk waktu pembuangan oli yang kotor


Distribution: Weibull

Expression: 1.5 + WEIB(0.797, 1.92)


d. Waktu Proses Pengisian Oli Baru

Tabel 4.5 Data Waktu Proses Pengisian Oli Baru

No. Waktu Proses Pengisian Oli Baru

1 8

2 7

3 5

4 8

5 6

19

Gambar 4.8 Histogram Fitting Distribusi untuk Waktu Proses Pengisian Oli Baru


Distribution: Beta

Expression: 4.5 + 4 * BETA(0.747, 0.552)


4.2.3 Proses Penentuan Probabilitas Jenis Layanan yang Diberikan

Pada subbab ini berisi mengenai probabilitas jenis layanan yang diberikan untuk

setiap entitas motor yang masuk ke dalam bengkel. Probabilitas ini ditetapkan dari data

pengamatan pada beberapa konsumen yang datang dan kemudian dihitung nilai

probabilitasnya.

Tabel 4.6 Jenis Layanan yang Diberikan untuk tiap Motor yang masuk

Jenis Layanan Jumlah

pelanggan Probabilitas

Full Service 3 0,20

Ganti Oli 5 0,33

Service Sebagian 7 0,47

4.3 Simulasi Kondisi Eksisting

Simulasi kondisi eksisting adalah proses memodelkan suatu kondisi real system ke

dalam suatu software arena atau model arena berdasarkan permasalahan yang akan

diselesaikan dan model konseptual yang akan dibangun.

20

Simulasi kondisi eksisting digunakan untuk mengukur dan menilai kinerja keadaan

eksisting. Dari output simulasi eksisting ini kita dapat menentukan perubahan mana saja yang

perlu diperbaiki agar sistem lebih optimal lagi. Berikut ini adalah model arena yang dibangun

berdasarkan keadaan real system:

Gambar 4.9 Model Arena Pada Bengkel Mitra Motor 4

Pada model arena, data didapatkan dari hasil fitting distribusi untuk setiap proses,

untuk kegiatan proses layanan bengkel akan dilayani oleh pegawai montir yang terdiri dari 3

montir, dan untuk proses pembayaran akan dilakukan oleh pegawai kasir.

4.4 Verifikasi dan Validasi

Tahap verifikasi dan validasi berfungsi untuk mengetahui apakah ada error pada

model yang dibuat. Apabila tidak terdapat error akan dilanjutkan ke proses validasi untuk

mengetahui apakah model telah sesuai dengan dunia nyata atau tidak.

1. Verifikasi

Verifikasi adalah comparing system tanpa uji statistik untuk mengecek ada atau

tidaknya eror di dalam model Arena. Tujuan dari verifikasi adalah untuk mengetahui apakah

model simulasi, kode atau logika sudah cocok dengan model yang ingin kita buat. Verifikasi

dilakukan untuk mengetahui apakah ada atau tidaknya error pada model yang telah dibuat.

Untuk melakukan verifikasi pada software Arena dapat menggunakan shortcut

dengan menekan F4 atau dengan memilih perintah “check” pada menu “run” dan akan

menghasilkan notification. Berikut ini adalah hasil verifikasi untuk model pada bengkel

Mitra Motor 4.

21

Gambar 4.10 Output uji verifikasi model Bengkel Mitra Motor 4

Berdasarkan gambar di atas, hasil verifikasi menunjukkan tidak ada error pada model

sehingga hal tersebut menunjukkan bahwa model yang dibuat telah sesuai dengan keinginan

pembuat model atau “code”.

4. Validasi

Validasi adalah proses pengecekan model dengan real system. Suatu model akan

dianggap valid apabila hasil perbandingan antara model simulasi dengan real system tidak

memiliki perbedaan yang signifikan. Perbandingan dua alternatif dalam simulasi sistem

industri pada umumnya digunakan dalam validasi, antara model yang dibuat dengan sistem

pada dunia nyata. Model bisa dikatakan valid jika hasil perbandingan yang muncul

menunjukkan bahwa kedua model alternatif tidak berbeda secara signifikan.

Untuk melakukan proses validasi, hal yang perlu diketahui pertama kali adalah jenis

sistem dari objek amatan. Jenis sistem dibedakan menjadi dua yaitu terminating dan non

terminating. Model simulasi terminating adalah model dimana initial condition untuk setiap

replikasi adalah sama. Sedangkan non terminating adalah model dimana initial condition

untuk setiap replikasi akan berbeda-beda, sehingga proses pengamatan harus dilakukan

setelah sistem dalam keadaan steady state. Berdasarkan uraian tersebut maka jenis sistem

yang kami amati adalah nonterminating karena terdapat entitas WIP yang akan berbeda setiap

harinya di awal replikasi.

22

Terdapat dua metode yang digunakan untuk membandingkan dua alternative dalam

mendesain sistem, yaitu Welch convidence interval for comparing two systems dan Paired-t

confidence interval for comparing two systems. Karena pada hasil simulasi kondisi eksisting

ditemukan permasalahan yaitu berupa antrian pada layanan perbaikan di Bengkel Mitra 4,

utilisasi pegawai bengkel yang rendah, maka dibuat alternatif-alternatif perbaikan yaitu:

Welch confidence interval for comparing two systems

Welch confidence interval for comparing two systems merupakan metode yang

digunakan dalam proses validasi. Proses validasi menggunakan metode tersebut karena

jumlah sampel pada masing-masing populasi dan variansi antar populasi 1 dengan populasi

2 berbeda dan masing-masing populasi (simulated system) saling bebas dan berdistribusi

normal baik dalam populasi maupun antar populasi.

Hipotesa:

H0 : µ1- µ2 = 0

H1 : µ1- µ2 ≠ 0

Adapun syarat penggunaan Welch convidence interval for comparing two systems

adalah sebagai berikut:

a. Masing-masing populasi (simulated systems) saling bebas dan berdistribusi

normal baik dalam populasi maupun antar populasi

b. Jumlah sampel pada masing-masing populasi (n1) dan (n2) tidak harus sama

c. Variansi antara populasi 1 dengan populasi 2 tidak harus sama

Perhitungan Welch convidence interval for comparing two systems untuk level of

significant α.

[( ) ( ) ]

[

]

[

]

( )

[

]

( )

√

dimana; hw=half width

Berikut adalah proses perhitungan validasi model eksisting dengan metode welch

confidence interval untuk level of significant α = 0,05:

23

Tabel 4.7 Welch Confidence Interval

Replikasi Output Simulasi Output Nyata Throughput Difference

1 9 5 4

2 14 11 3

3 20 22 -2

4 21 22 -1

5 19 17 2

6 12 11 1

7 11 10 1

8 10 12 -2

9 17 15 2

10 18 20 -2

Rata-rata 15,1 14,5 0.6

Standar Deviasi 4,43 5,68 2,22

Variansi 19,66 32,28 4,93

Dengan level of significance α = 0,05 maka didapatkan :

[

]

[

]

( )

[

]

( )

[

]

[ ]

[ ]

√

√

√

Dimana didapatkan dari Tabel Distribusi-t

dengan Interpolasi.

24

Dengan 95% confidence interval-nya adalah :

( ) ( )

( ) ( )

Berdasarkan perhitungan di atas, karena nilai 0 berada di dalam rentang μ1-μ2 maka

didapatkan μ1-μ2 = 0 dan keputusan yang diambil adalah Terima H0. Kesimpulan : Output

Simulasi dan Output Nyata tidak ada perbedaan. Jadi model yang dibuat dapat dikatakan

telah valid.

4.5 Skenario Perbaikan dan Simulasi

Pada subbab ini akan dilakukan pembangunan beberapa skenario simulasi untuk

memperbaiki sistem eksisting.

4.5.1 Penentuan Jumlah Replikasi

Absolute Error (β) : adalah banyaknya error yang kita toleransi terjadi dalam sistem

tersebut dan dinyatakan dalam bentuk jumlah error. Dimana untuk mengetahui jumlah

replikasi yang diperlukan dapat digunakan rumus sebagai berikut :

Untuk mencari β, dihitung dengan rumus sebagai berikut:

( )

Lalu didapatkan n’ sebagai berikut:

(( )

)

Berdasarkan hasil simulasi kondisi eksisting dari Bengkel Mitra, dihasilkan tiga

alternatif skenario perbaikan yaitu:

1. Pada alternatif perbaikan 1, dilakukan pengurangan jumlah karyawan di bagian

montir dikurangi menjadi 2 montir untuk proses pengecekan kondisi oli dan

25

menyatakan keluhan, karena jika dilihat dari simulasi pada kondisi eksisting tidak

terdapat antrian

2. Pada alternatif perbaikan 2, kembali dilakukan pengurangan karyawan di bagian

montir namun dengan kondisi yang lebih ekstrim yaitu menjadi 1 orang guna

mengetahui kondisi yang lebih optimal.

3. Pada alternatif perbaikan 3, mengurangi jumlah karyawan di bagian montir menjadi 2

orang dan menambah job desk pengecekan kondisi oli hingga penggantian oli baru

untuk pegawai kasir.

4. Pada alternatif perbaikan 4, mengurangi jumlah karyawan di bagian montir menjadi 2

orang dan mengurangi karyawan kasir dan mentransfer jobdesk dari karyawan kasir

kepada montir.

Berikut ini adalah output untuk masing-masing skenario perbaikan :

1. Skenario 1

ARENA Simulation Results

Eka Rahma

Output Summary for 6 Replications

Project:Unnamed Project Run execution date :

5/22/2014

Analyst:Eka Rahma Model revision date:

5/22/2014

OUTPUTS

Identifier Average Half-width Minimum Maximum #

Replications

____________________________________________________________________________

___

Motor Service Sebagian. 9.3333 3.2294 4.0000 12.000 6


Motor Ganti Oli.NumberI 5.0000 1.8775 3.0000 8.0000 6

Motor Ganti Oli.NumberO 5.0000 1.8775 3.0000 8.0000 6

Motor Full Service.Numb 4.3333 2.3625 2.0000 8.0000 6


Entity 1.NumberIn 18.666 5.6976 10.000 24.000 6

Entity 1.NumberOut 18.666 5.6976 10.000 24.000 6

Montir 1.TimesUsed 9.3333 2.2674 6.0000 12.000 6

Montir 1.ScheduledUtili .75114 .27514 .30871 .97301 6



Kasir.TimesUsed 36.500 11.023 19.000 46.000 6

Kasir.ScheduledUtilizat .11086 .03197 .05699 .13616 6

System.NumberOut 17.833 5.5308 9.0000 22.000 6

Simulation run time: 0.05 minutes.

Simulation run complete.

2. Skenario 2

26

ARENA Simulation Results Eka Rahma



5/22/2014


5/22/2014

OUTPUTS


Replications

_____________________________________________________________________

__________




Motor Ganti Oli.NumberO 3.1666 2.6896 .00000 6.0000 6


Motor Full Service.Numb 2.1666 .79011 1.0000 3.0000 6

Entity 1.NumberIn 18.666 4.2332 12.000 23.000 6



Montir 1.ScheduledUtili .99085 .02353 .94509 1.0000 6

Kasir.TimesUsed 31.666 4.3866 25.000 36.000 6





3. Skenario 3

ARENA Simulation Results

Eka Rahma



5/22/2014


5/22/2014

OUTPUTS

27


Replications

_____________________________________________________________________

__________




Motor Ganti Oli.NumberO 5.3333 .85700 4.0000 6.0000 6



Entity 1.NumberIn 18.500 2.2754 16.000 21.000 6






Kasir.TimesUsed 46.166 6.0991 39.000 53.000 6





4. Skenario 4 ARENA Simulation Results Eka Rahma



5/22/2014


5/22/2014

OUTPUTS


Replications

____________________________________________________________________




Motor Ganti Oli.NumberO 4.8333 2.7703 2.0000 9.0000 6



Entity 1.NumberIn 16.500 4.2892 11.000 21.000 6






28




Berikut adalah rekap data output simulasi kondisi eksisting dan setiap alternatif

perbaikan yang dilakukan.

29

Tabel 4.8 Rekap Data Output Kondisi Eksisting dan Alternatif Perbaikan

No. Kondisi Eksisting Alternatif 1 Aternatif 2 Alternatif 3 Alternatif 4

1 9 9 13 9 11

2 14 14 15 14 17

3 20 19 12 15 15

4 21 22 13 19 26

5 19 22 15 15 15

6 12 21 10 23 27

4.6 Comparing System (Perbandingan Skenario Perbaikan)

Perbandingan dua skenario dalam simulasi umumnya digunakan dalam perbandingan

skenario perbaikan, antara model awal dengan beberapa model skenario perbaikan. Skenario

perbaikan dapat dipertimbangkan jika hasil perbandingan menunjukkan bahwa skenario

perbaikan berbeda secara signifikan dengan keadaan awalnya.

1.2.1 Bonferroni Approach

Pendekatan Bonferroni hampir sama dengan metode weich confidence interval, yaitu

perhitungannya berdasarkan confidence intervals untuk menentukan apakah mean

performance dalam satu system (~i ) berbeda secara signifikan dengan mean performance

system lainnya (~i’ ). Berikut adalah tabel data perbandingan output dari masing-masing

skenario serta keadaan eksistingnya :

Tabel 4.9 Perbandingan Output dari Masing-Masing Skenario

Hipotesis :

Level kepercayaan yang digunakan adalah 95% dengan level of significant α=0,05 dan

level of significant (αi)untuk setiap individu adalah sebesar 0,01

Dari tabel Student’s – t diperoleh T(n-1),αi/2=T(5,0.005) adalah t = 4,032143

Eksisting (1) Alternatif 1 (2) Alternatif 2 (3) Alternatif 3 (4) Alternatif 4 (5) (1)-(2) (1)-(3) (1)-(4) (1)-(5) (2)-(3) (2)-(4) (2)-(5) (3)-(4) (3)-(5) (4)-(5)

1 9 9 13 9 11 0 -4 0 -2 -4 0 -2 4 2 -22 14 14 15 14 17 0 -1 0 -3 -1 0 -3 1 -2 -33 20 19 12 15 15 1 8 5 5 7 4 4 -3 -3 04 21 22 13 19 26 -1 8 2 -5 9 3 -4 -6 -13 -75 19 22 15 15 15 -3 4 4 4 7 7 7 0 0 06 12 21 10 23 27 -9 2 -11 -15 11 -2 -6 -13 -17 -4

xbar 15,83 17,83 13,00 15,83 18,50 -2,00 2,83 0,00 -2,67 4,83 2,00 -0,67 -2,83 -5,50 -2,67

s 4,88 5,27 1,90 4,75 6,50 3,69 4,83 5,76 7,23 5,95 3,29 5,05 6,05 7,66 2,66

Replikasi keOutput sistem Perbandingan

30

1. Membandingkan μ(1-2)

Diketahui :

Jumlah replikasi 6

Level signifikan α = 0,005

( )

( )

6,07

( ( )) ( )

( )

-2 – ( )

( )

Karena nilai 0 berada di dalam rentang ( ) maka terima H0.

Kesimpulan: alternatif 1 dan alternatif 2 tidak berbeda secara signifikan


Diketahui :

Jumlah replikasi 6


( )

( )

7,957

( ( )) ( )

( )

2,83 – ( )

( )




Diketahui :

Jumlah replikasi 6

31


( )

( )

9,485

( ( )) ( )

( )

0 – ( )

( )




Diketahui :

Jumlah replikasi 6


( )

( )

11,9

( ( )) ( )

( )

-2,67 – ( )

( )




Diketahui :

Jumlah replikasi 6


32

( )

( )

9,79

( ( )) ( )

( )

4,83 – ( )

( )




Diketahui :

Jumlah replikasi 6


( )

( )

5,41

( ( )) ( )

( )

2– ( )

( )

Karena nilai 0 berada di dalam rentang ( )

maka terima H0.



Diketahui :

Jumlah replikasi 6


( )

33

( )

8,307

( ( )) ( )

( )

-0,67– ( )

( )


maka terima H0.



Diketahui :

Jumlah replikasi 6


( )

( )

9,954

( ( )) ( )

( )

-2,83– ( )

( )


maka terima H0.



Diketahui :

Jumlah replikasi 6


( )

( )

34

12,612

( ( )) ( )

( )

-5,5– ( )

( )


maka terima H0.



Diketahui :

Jumlah replikasi 6


( )

( )

4,376

( ( )) ( )

( )

-2,67– ( )

( )


maka terima H0.


Berdasarkan hasil comparing system didapatkan hasil bahwa beberapa skenario

perbaikan tidak berbeda secara signifikan dengan model awal. Oleh karena itu dibutuhkan

analisis lanjutan yaitu analisis biaya guna mengetahui alternatif mana yang sekiranya akan

memberikan hasil yang lebih optimal.

35

4.7 Analisa Biaya

Pada subbab ini akan dilakukan analisa biaya terhadap sistem pada bengkel Mitra

Motor 4. Akan dilakukan perbandingan antara kondisi eksisiting objek amatan dan hasil

skenario perbaikan yang sudah dibuat.

Tabel 4.10 Analisa Biaya untuk Skenario Perbaikan dan Kondisi Eksisting

jumlah

pelanggan

biaya

layanan

Modal profit profit per

hari

profit per

bulan

Eksisting full service 3

150.000

45.000

105.000

279.000

8.370.000

service

sebagian

5

175.000

50.000

125.000

ganti oli 7

175.000

126.000

skenario 1 full service 7

350.000

105.000

245.000

626.000

18.780.000

service

sebagian

13

455.000

130.000

325.000

ganti oli 8

200.000

144.000

56.000


150.000

45.000

105.000

397.000

11.910.000

service

sebagian

10

350.000

100.000

250.000

ganti oli 6

150.000

108.000

42.000


300.000

90.000

210.000

527.000

15.810.000

service

sebagian

11

385.000

110.000

275.000

ganti oli 6

150.000

108.000

42.000


250.000

75.000

175.000

513.000

15.390.000

service

sebagian

11

385.000

110.000

275.000

ganti oli 9

225.000

162.000

63.000

36

Pada tabel diatas telah terlihat hasil analisa biaya pada kondisi eksisiting dan hasil

skenario perbaikan dari skenario perbaikan 1 hingga skenario 4. Untuk biaya pelayanan, full

service sebesar Rp 50.000, service sebagian Rp 35.000, dan ganti oli Rp 25.000. kemudian

dihitung profit dari setiap skenario dengan mengurangi biaya pelayanan dengan modal.

Sehingga didapatkan hasil seperti pada tabel diatas. Dari hasil diatas didapatkan bahwa

skenario yang memberikan profit yang paling besar adalah skenario 1 dengan profit sebesar

Rp.18.780.000. tetapi keuntungan yang didapatkan dikurangi dengan biaya pekerja sejumlah

UMK Surabaya Rp 2.200.000. Setelah perbaikan skenario 1 pada Mitra Motor 4 menjadi dua

orang pekerja sehingga jumlah gaji yang dikeluarkan adalah sebesar Rp 4.400.000.

Keuntungan bersih bengkel jika menerapkan skenario 1 akan meningkat hingga Rp

14.380.000 per bulannya.

37

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

Pada Bab ini berisi kesimpulan dan saran dari hasil pengerjaan laporan mengenai

Bengkel Mitra Motor 4.

5.1 Kesimpulan

Dalam proses pengamatan dan perbaikan sistem pada objek amatan bengkel Mitra

Motor 4 terdapat beberapa kesimpulan dari hasil perbandingan kondisi eksisting dan simulasi

menggunakan software Arena. Berikut ini adalah kesimpulan yang kami dapatkan.

1. Utilitas pekerja yang rendah pada kondisi eksisiting sehingga dibutuhkan skenario

perbaikan pada sistem

2. Pengurangan jumlah pekerja pada skenario perbaikan meningkatkan utilitas pekerja dan

juga meminimumkan pengeluaran untuk membyar gaji pekerja

3. Dari hasil analisa biaya didapatkan bahwa skenario 1 memberikan profit yang paling besar

antara kondisi eksisting dan skenario perbaikan lainnya.

5.2 Saran

Saran yang dapat kami berikan untuk pengamatan selanjutnya adalah :

1. Untuk proses pengamatan sebaiknya dilakukan secara berkala dan dalam waktu yang

berbeda-beda untuk mendapatkan gambaran sistem yang sebenarnya.

2. Pada saat sebelum pengamatan hendaknya menjelaskan terlebih dahulu kepada

operator objek amatan mengenai kebutuhan data yang akan dicari sehingga akan lebih

memudahkan kita dalam mencari data.

3. Pembekalan kepada praktikan dijelaskan lebih terinci sehingga praktikan memahami

pasti yang dilakukan pada tugas besar simulasi sistem industri.

38

Daftar Pustaka

Shi, Jingsheng, A Conceptual Activity Cycle-Based Simulation Modeling Method. Diakses

pada 21 Maret 2013.<http://www.informs-sim.org/wsc97papers/1127.PDF>

Kelton, W. David, Randall P. Sadoski, dan Deborah A. Sadowski. (t.thn). Simulation With Arena, 2 edition. MC Graw Hill : Boston.

http://www.informs-sim.org/wsc97papers/1127.PDF

SIMULASI SISTEM INDUSTRI Proses Optimasi pada Bengkel Mitra Motor 4 menggunakan Metode Simulasi

Documents

Transcript of SIMULASI SISTEM INDUSTRI Proses Optimasi pada Bengkel Mitra Motor 4 menggunakan Metode Simulasi