reg kelompok 5 presentasi€¦ · 5. tataletakcounter how metode pengambilan data mewawancarai...

Kantor Imigrasi Kelas I Khusus Jakarta Selatan, Mampang.

PERMODELANSISTEM

Maulana I. 1506743800Syana F. 1506672855Aufar R. P. 1506731145Aulia K. 1506672874Asa Ibnu H. 1506734336

Outline

0

1 3

2 4

RumusanMasalah

Pengolahan Data dananalisis

KonseptualisasiModel

KonstruksiModel

Pendahuluan

“

PENDAHULUAN

KANTOR IMIGRASI KELAS 1 KHUSUS JAKARTA SELATAN

Who - Direktorat Jendral Imigrasi Republik Indonesia

What - Pembuatan dan perpanjangan paspor

Registrasi, Check in, Mengantri, Wawancara & Foto, Pengambilan - How

Jalan Warung Buncit Raya No.207, Duren Tiga, Jakarta Selatan - Where

WHY MODEL AND SIMULATE?

Meningkatkan Kualitas Pelayanan Publik

“

RUMUSAN MASALAH

Rumusan Masalah

Kondisi Ideal

Pelayanan Cepat

Waktu tunggu cepat

Realita

Pelayanan kurang cepat

Waktu tunggu fluktuatif dan kurang cepat

GAP

GAP

Rumusan Masalah

Urgensi Kondisi Ideal

Pelayanan Cepat

Waktu tunggu cepat

Manfaat

Kapasitas Pelayanan Meningkat

Kepuasan PublikMeningkat

Rumusan Masalah

Variabel Bebas

1. Tata letak Working Station2. Tata letak tempat mengantri3. SOP

Variabel Terikat

1. Durasi mengantri2. Durasi pelayanan3. Durasi pemohon berada

dalam sistem

“

KONSEPTUALISASI MODEL

“

“

PENGOLAHAN DATADAN ANALISIS

Pengumpulan Data

WhereLokasi pengambilan data

dilakukan

Kantor Imigrasi Kelas 1Jakarta Selatan

Jalan Warung Buncit Raya No. 207,Duren Tiga, Pancoran, Jakarta Selatan,

DKI Jakarta 12790

WhatTipe data yang diambil dalam

penelitian

1. Frekuensi kedatangan pemohon

2. Waktu antar kedatangan

3. Waktu pelayanan

4. Waktu perpindahan

5. Tata letak counter

HowMetode pengambilan data

MewawancaraiPetugas dan pemohon

ObservasiWaktu

PengukuranLangsung

Pengumpulan Data

Berdasarkan wawancara yang kami lakukan dengan seorang satpam dan seorang petugas administrasi di kantor imigrasi kelas 1 Jakarta selatan, hari kamis merupakan hari terpadat dengan jumlah kedatangan pemohon rata-rata paling banyak.

Hal ini menjadi dasar bagi kelompok kami untuk

melakukan pengambilan data pada hari dan jam

berikut:

• Kamis, 28 September 2017 pukul 07.00 – 09.00

WIB

• Kamis, 5 Oktober 2017 Pukul 07.00 – 09.00 WIB

When

Perolehan Data

Entitas◉ Pemohon◉ Form Check In◉ Form/Berkas Pemohon

Lokasi◉ Tangga naik dan turun◉ Loket check in◉ Loket informasi◉ Tempat menunggu◉ Loket 1 – 13◉ Loket 14 (Untuk paspor hilang/rusak)

Data Interval Waktu Kedatang Pemohon

• Interval waktu kedatangan adalahselisih waktu antara kedatanganpemohon dan pemohon setelahnya

• Jumlah pemohon yang datangselama observasi (n) = 139

• Mean = 28.95

• St. Deviasi = 47.76

Data Struktural1

Data Numerik 2

Data waktu pelayanan

Perolehan Data

Entitas◉ Pemohon◉ Form Check In◉ Form/Berkas Pemohon

Lokasi◉ Tangga naik dan turun◉ Loket check in◉ Loket informasi◉ Tempat menunggu◉ Loket 1 – 13◉ Loket 14 (Untuk paspor hilang/rusak)

Data Struktural1

Data Numerik 2

No Loket

StatistikJumlah

data yang diambil

Mean St. Deviasi

1 Check In 40 80.41 45.51

2 Loket 1-13 11 561.08 208.86

3 Loket 14 12 986.86 208.11

Data waktu perpindahan

Perolehan Data

Entitas◉ Pemohon◉ Form Check In◉ Form/Berkas Pemohon

Lokasi◉ Tangga naik dan turun◉ Loket check in◉ Loket informasi◉ Tempat menunggu◉ Loket 1 – 13◉ Loket 14 (Untuk paspor hilang/rusak)

Data Struktural1

Data Numerik 2

1

3

4 6

2

7 8

9Tangga naik

LoketInformasi

AntrianCheck In

Loket Check In Tempat tunggu

Counter 14

Counter 1-13

Tangga turun10 s

2 s

10 s

-

3 s5 s 5 s

10 s10 s

Analisis DataAnalisis Distribusi Data untuk Inter-arrival Rate

DISTRIBUTION ID PLOT TEST

Analisis DataAnalisis Distribusi Data untuk Inter-arrival Rate

DISTRIBUTION ID PLOT TEST

Hasil dari 2 uji distribusi menggunakanminitab menunjukkan bahwa distribusiyang tepat/fit untuk data yang kamiperoleh adalah distribusi weibull

Hal ini dibuktikkan dengan nilai ADWeibull yang paling kecil dan P-Valueyang paling besar

Analisis DataAnalisis Distribusi Data untuk waktu pelayanan check in counter

DISTRIBUTION ID PLOT TEST

Weibull memiliki nilai AD terkecil

Analisis DataAnalisis Distribusi Data untuk waktu pelayanan check in counter

DISTRIBUTION ID PLOT TEST

Hasil Uji distribusi pertama menunjukkandistribusi yang paling tepat adalah Weibullkarena nilai AD nya terkecil. Namun, ujidistribusi kedua menunjukkan bahwadistribusi Gamma memiliki AD paling kecildan P-value paling besar

Maka dari itu, distribusi yang paling fit digunakan adalah distribusi gamma

Analisis DataAnalisis Distribusi Data untuk waktu pelayanan counter 1 - 13

DISTRIBUTION ID PLOT TEST

P-Value > 0.05

Distribusi normal digunakan

Analisis DataAnalisis Distribusi Data untuk waktu pelayanan counter 14

DISTRIBUTION ID PLOT TEST

P-Value > 0.05

Distribusi normal digunakan

“

KONSTRUKSI MODEL

Konstruksi Model

Arrival

Entity

Konstruksi ModelLocation

Konstruksi Model

Variable

Attribute

Konstruksi ModelProcessing 1 of 3

Konstruksi ModelProcessing 2 of 3

Konstruksi ModelProcessing 3 of 3

Path Network

Konstruksi Model

“

VERIFIKASI DAN VALIDASI(MASUKIN STANDAR DI SINI)

VALIDASI

MODEL

Mencocokkan statistik model dengan hasil observasi langsung

PERMASALAHAN

Sebanyak 38 dari 50 responden merasa waktu antrian di Check in dan Loket terlalu lama

VERIFIKASI

Tracing

“

SOLUSI

FORMULASI SOLUSI

Orientasi

Minimalisir Waktu Antrian

Strategi

Microlevel Strategy

GOALS

Pengurangan waktu antrian di Check in Counter sebesar 20%

Pengurangan waktu antrian di Loket sebesar 15%

FORMULASI SOLUSI

Kelompok Solusi

1. Penambahan Loket (+n Loket)2. Penambahan Check in Counter (+n CI)3. Efisiensi verifikasi berkas sebesar 10% (Verifikasi Berkas)

ALTERNATIF SOLUSI

1. +1 Loket2. +2 Loket3. +1 CI4. +1 CI, +1 Loket5. +1 Loket, verifikasi berkas

6. +1 CI, Verifikasi Berkas7. Verifikasi Berkas8. +1 CI, +1 Loket, Verifikasi

Berkas9. +2 Loket, Verifikasi Berkas

MODEL ALTERNATIF SOLUSI

As-is

MODEL ALTERNATIF SOLUSI

+1 Loket

MODEL ALTERNATIF SOLUSI

+2 Loket

MODEL ALTERNATIF SOLUSI

+1 CI

MODEL ALTERNATIF SOLUSI

+1 CI+1 Loket

MODEL ALTERNATIF SOLUSI

+1 Loket, Efisiensi

Verifikasiberkas

MODEL ALTERNATIF SOLUSI

+1 CI, Efisiensi

Verifikasiberkas

MODEL ALTERNATIF SOLUSI

EfisiensiVerifikasi

berkas

MODEL ALTERNATIF SOLUSI

+1 CI, +1 LoketEfisiensi

Verifikasiberkas

MODEL ALTERNATIF SOLUSI

+2 Loket, Efisiensi

Verifikasiberkas

“

IMPACT

Hasil Simulasi Alternatif Solusi

Berdasarkan Hasil Simulasi, Penambahan 2 Loket dan Efisiensi Verifikasi Berkas adalah satu-satunya solusi yang berhasil memenuhi goals

Hasil Simulasi Alternatif Solusi

“

ANALISIS IMPACT - EFFORT

IMPACT vs EFFORT

Impact

1. Pengurangan waktu tunggudi check in counter sebesar24%

2. Pengurangan waktu tungguuntuk loket sebesar 23.83%

Efffort

1. Perlunya pelatihan, modifikasi formulir berkas, dll untuk efisiensi verifikasi berkas

2. Biaya mempekerjakan 2 petugas loket tambahan

“

KESIMPULAN

KESIMPULAN

Kantor Imigrasi Kelas 1 Khusus Jakarta Selatan memiliki permasalahan lamanya waktu mengantri yang tervalidasi melalui wawancara singkat dengan 50 pemohon di lokasi. Berangkat dari Voice of Customertersebut, penulis menetapkan sasaran berupa penurunan waktu tunggu di Counter check in sebesar 20% dan di loket pelayanan sebesar 15%

Dengan melakukan modelling dan simulasi, penulis menguji beberapa alternatif solusi yang telah dirumuskan. Berdasarkan hasil simulasi, didapatkan bahwa alternatif penambahan 2 loket dan efisiensi verifikasi berkas berhasi memenuhi sasaran. Dengan mempertimbangkan manfaat yang dihasilkan dibandingkan usaha yang diperlukan, penulis merasa bahwa solusi ini layak untuk diterapkan.