issn 2087-5312

2087-5312 ISSN :

Jalan Tukad Balian 15 Niti Mandala Renon, Denpasar * Telp. (0361) 249781 * Fax.(0361) 238150 - www.stmik-denpasar.ac.id Email : info@[email protected]

Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer Denpasar

Vol. 7 No. 1 Hal 1 - 80 Denpasar

Oktober 2016

ISSN

2087-5312

JURNAL MANAJAMEN DAN TEKNOLOGI INFORMASI

Volume 7, Nomor 1 Oktober 2016

Volume 7, Nomor 1 IMATEC – ISSN: 2087-5312

i

PENANGGUNG JAWAB

Ketua STMIK Denpasar

Ketua Dewan Redaksi

Gde Iwan Setiawan.SE.,M.Kom

Anggota Dewan Redaksi/Penyunting

I Nyoman Bagus Suweta Nugraha.S.Kom.,MT I Wayan Dika.SE.,M.Pd

Ni Luh Gede Ambaradewi.STP.MP

Ida Ayu Putu Febri Imawati.S.Kom.,MT

Penyunting Ahli

Gde Iwan Setiawan.SE.,M.Kom (STMIK Denpasar)

I Putu Putra Astawa.S.Kom.,M.Kom(STMIK Denpasar)

I Wayan Candra Winetra,S.Kom.M.Kom (POLTEK Negeri Bali)

DR.I Ketut Gede Suhartana.S.Kom.,M.Kom (Univ Udayana)

Drs. I Putu Bagus Wisnuwardhana.,M.Si (STIA Denpasar)

Drs. Ida Bagus Upadana. MM (AKPAR Denpasar)

ALAMAT REDAKSI

SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER DENPASAR

(STMIK DENPASAR)

Jl. Tukad Balian no.15 Niti Mandala Renon Denpasar

Telp :((0361)249781. Fax : (061)238150

Email : [email protected]

JURNAL MANAJAMEN DAN TEKNIK INFORMASI

Merupakan media informasi serta tempat untuk mengembangkan ilmu dibidang Manajemen

dan Teknik Informatika.

Redaksi mengundang para profesional dari dunia usaha, pendidikan dan peneliti untuk menulis

mengenai perkembangan ilmu dibidang Manajemen dan Teknik Informatika.

Jurnal ini diterbitkan 2(dua) kali dalam 1 tahun April dan Oktober.



Volume 7, Nomor 1 IMATEC – ISSN: 2087-5312

ii

DAFTAR ISI

Daftar Isi Halaman

1. Steganography Dengan Metode Randomize Parity Bit Coding Pada Segmen Byte Data

Untuk Menyimpan Hak Cipta File Digital Oleh I Wayan Candra Winetra, S.Kom., M.Kom

dan I Ketut Suja, SE, .......................................................................................................... 1-14

2. Augmented Reality Kerangka Tulang Manusia sebagai Media Peraga Pembelajaran Sekolah

Dasar Berbasis Android Oleh Gde Iwan Setiawan, SE.., M.Kom dan I Wayan Bawa

Laksana Putra .................................................................................................................. 11-21

3. Brosur Elektronik Pelinggih Bali Berbasis Android untuk Media Promo Atraktif Oleh Putu

Putra Astawa, S.Kom., M.Kom dan I Wayan Agus Setiarta .......................................... 22-28

4. Desain Ulang Keyboard Qwerty pada Upaya Peningkatan Kecepatan Pengetikan Naskah

Ber-aksara Bali Oleh Dr. IKG Suhartana, M.Kom .......................................................... 29-32

5. Simulasi Antrian Flow Shop pada Mesin Produksi Oleh I Wayan Supriana, S.Si., M.Cs

.......................................................................................................................................... 33-41

6. Inbox-Outbox Mails System Berbasis Web pada Kantor Kopertis Wilayah VIII Bali, NTB

dan NTT Oleh Nyoman Bagus Suweta Nugraha, S.Kom., M.T. dan Putu Sopyan Nurika

Putra ................................................................................................................................. 42-52

7. Aplikasi Seleksi Tenaga Kerja Berbasis Web Menggunakan Simple Additive Weighting

untuk Mendukung Pengambilan Keputusan Oleh I Wayan Dika,SE., M.Pd dan I Komang

Yogi Trisna Adi ................................................................................................................ 53-67

8. Aplikasi Digitalisasi Surat Ukur Pada Kantor Pertanahan Kota Denpasar Oleh Ni Luh Gede

Ambaradewi, S.Tp., M.P dan Kadek Aditya Prahadi ....................................................... 68-80



Volume 7, Nomor 1 33 IMATEC – ISSN: 2087-5312

SIMULASI ANTRIAN FLOW SHOP PADA MESIN PRODUKSI

I Wayan Supriana

Jurusan Ilmu Komputer Universitas Udayana

Kampus Bukit Jimbaran- Gedung BF Universitas Udayana Telpon : 0361-701805

Email: [email protected]

ABSTRACT

Occupation or accumulation of goods common in flow shop production systems that can not be

resolved optimally. Flow production machine shop itself is a process of selecting a job with the

track used machinery. Obstacles often encountered in machine shop flow is the job queue is long

enough that it required an analysis of the queues that occur at the flow machine shop. In this

study, the observed or simulated engine as much as two machine flow shop in order to determine

the characteristics of a queuing system so that later became one of the alternatives in decision

making for management. The parmeter measure taken is: Probability there are n customers in a

queue system, average number of customers in a queue system, average number of customers who

are in the line queue, average time spent on a customer in the whole system queues and Time

average spend a customer to wait in a queue to be served.

Keywords: flow machine shop, queuing, simulation

1. Pendahuluan Penumpukan barang atau pekerjaan sering

terjadi pada sistem produksi flow shop yang

tidak dapat di selesaikan secara optimal.

Mesin produksi flow shop sendiri adalah

proses pemilihan pekerjaan dengan jalur

mesin yang digunakan. Pada proses produksi

flow shop dimulai dengan pembuatan produk

yang diproduksi dan menyesuaikan dengan

kebutuhan dari pelanggan berdasarkan waktu

dan biaya yang sudah ditentukan. Spesifikasi

yang membedakan dari setiap pekerjaan pada

mesin flow shop adalah jumlah produksi

yang tinggi dan jenis pekerjaan yang diproses

berbeda-beda. Mesin flow shop terdiri dari

mesin produksi yang disusun secara paralel,

dimana dalam penelitian ini mesin yang

diamati sebanyak dua mesin flow shop.

Kendala yang sering dihadapi pada mesin

flow shop adalah terjadinya antrian pekerjaan

yang cukup panjang sehingga diperlukan

suatu analisis terhadap antrian yang terjadi

pada mesin flow shop. Melalui penelitian ini

diharapkan mesin flow shop dapat

memberikan pelayanan terhadap seluruh

operasi yang diperlukan oleh seluruh

pekerjaan dengan waktu optimal. Antrian

yang terjadi pada mesin produksi flow shop

adalah jumlah produksi yang tinggi dan jenis

pekerjaan berbeda-beda yang menunggu

untuk dilayani dengan waktu tertentu

berdasarkan ketersediaan sumberdaya

pelaksanaan produksi. Model antrian flow

shop pada mesin produksi adalah made to

order, yaitu sistem produksi menggunakan

standar bahwa produksi dibuat berdasarkan

pemesanan yang dilakukan. Pada model

made to orderyang merupakan sistem flow

shop, terjadinya permasalahan antrian karena

urutan pekerjaan yang dilakukan selaras

dengan volume yang tinggi. Urutan pekerjaan

dikatakan selaras bilamana urutan pekerjaan

pada mesin yang mengerjaan pekerjaan-

pekerjaan tidak memiliki urutan paling baik.

mailto:[email protected]




Pada penelitian ini ada beberapa karakteristik

dari mesin flow shop dengan model made to

order yang akan diamati untuk menilai

prilaku dari sistem antrian. Adapun

karakteristi tersebut adalah tingkat intensitas

antrian, jumlah rata-rata pekerjaan yang

diharapkan dalam sistem, jumlah pekerjaan

yang diharapkan menunggu dalam antrian,

waktu yang diharapkan oleh setiap pekerjaan

selama dalam sistem, waktu yang diharapkan

oleh setiap pekerjaan untuk menunggu dalam

antrian. Solusi masalah antrian pada mesin

flow shop dengan model made to order

dalam penelitian ini dikembangkan dengan

pemodelan dan simulasi. Adapun tujuannya

adalah untuk mengetahui karakteristik sistem

antrian mesin flow shop sehingga nantinya

menjadi salah satu alternatif dalam

pengambilan keputusan bagi pihak

manajemen. Mesin flow shop yang

dimodelkan menggunakan dua mesin yang

memiliki pelayanan yang sama. Waktu

kedatangan dan waktu pelayanan job di setiap

mesin berdistribusi eksponensial.

2. Tinjauan Pustaka

2.1 Mesin Flow Shop

Mesin Flow shop merupakan mekanisme

penyelesaian urutan sebuah pekerjaan

dengan pekerjaan yang lain yang mempunyai

alur pengerjaan yang sama. Alur mesin flow

shop memiliki proses penyelesaian searah,

yaitu melalui pekerjaan awal pada mesin

pertama sampai mesin terakhir serta

banyaknya proses umumnya sesuai total tipe

mesin yang dipakai. Model yg dapat

diterapkan pada mesin flow shop adalah

made to order dengan masing-masing

pekerjaan mempunyai alur yang sejenis. [4].

2.2 Konsep Antrian

Antrian adalah bidang ilmu matematika

berdasarkan permasalahan garis tunggu, yaitu

sebuah garis tunggu dari pekerjaan yang

membutuhkan pelayanan dari mesin [2].

Kedatangan dan pelayanan pekerjaan pada

teori antrian yang memiliki disitribusi

eksponensial dengan memodelkan waktu

tunggu dan waktu pelayanan sampai sebuah

kejadian tercipta serta mensimulasikan waktu

kejadian antar peristiwa. Pola kedatangan

dan pelayanan menentukan distribusi

probabilitas mengenai jumlah kedatangan

maupun pelayanan dalam satu periode waktu

[5]. Sifat dari distribusi Eksponensial yang

membuat distribusi tersebut mudah untuk

dianalisis adalah distribusi ini tidak

tergantung pada waktu. Formula distribusi

Eksponensial adalah sebagai berikut:

0,.)( xuntukexF x

Dengan keterangan:

µ = rata-rata tingkat pelayanan dan

kedatangan pada periode waktu tertentu

x = waktu pelayanan

e = bilangan logaritma (e = 2,71828)

2.3 Disiplin Antrian

Disiplin antrian merupakan prosedur suatu

pekerjaan dilayani berdasarkan urutan

terhadap pekerjaan lain di dalam suatu antrian

ketika pelayanan dalam kondisi tidak

melakukan suatu proses [1]. Berikut disiplin

antrian antara lain:

1. Pertama Datang Pertama Dilayani

Pekerjaan paling pertama datang

akan dilayani paling awal.

2. Pertama Masuk Pertama Keluar

Pekerjaan pertama masuk sistem

antrian adalah yang pertama keluar

setelah dilayani.

3. Terakhir Masuk Pertama Keluar

Pekerjaan paling terakhir datang adalah

yang paling pertama keluar sistem antrian

4. Pelayanan Secara Random

Perkerjaan yang dilayani secara acak untuk

seluruh pekerjaan yang berada sistem antrian




2.4 Simulasi

Simulasi adalah metode untuk

mempelajari sistem yang sebenarnya dengan

melakukan eksperimen terhadap sebuah

model yang mempresentasikan sistem [1].

Model simulasi terdiri dari ekspresi-ekspresi

matematika dan hubungan logika yang

menjelaskan bagaimana menghitung nilai-

nilai output yang diberikan oleh nilai-nilai

input. Setiap model simulasi memiliki dua

input yaitu input terkontrol (controllable

input) dan input probabilistik (probabilistic

input). Dalam melakukan simulasi, pertama

ditentukan dahulu nilai untuk input terkontrol,

lalu nilai untuk input probabilistik ditentukan

secara random. Model simulasi menggunakan

nilai input terkontrol dan nilai input

probabilistik untuk menghitung nilai

outputnya Hal-hal yang mendorong dilakukan

simulasi adalah [3]:

Simulasi adalah suatu teknik penyelesaian

masalah dengan menunjukkan estimasi

sistem yang lebih riil sesuai sistem nyata.

Alternatif rancangan yang dihasilkan yang

mampu menyajikan solusi terbaik dari

permasalahan yang terjadi.

Lebih mudah mengontrol kondisi-kondisi

pada suatu ekperimen sehingga

memberikan keleluasaan untuk

diimplementasikan pada sistem nyata.

Memberikan waktu yang lebih pendek

untuk mempelajari sistem sehingga dapat

menekan ongkos.

2.5 Karakteristik Simulasi

Tingkat karakteristik sistem yang di ukur

untuk menentukan perilaku dari sistem

antrian yang diamati. Berikut adalah

karakteristik dari sistem antrian :

Peluang tidak terdapat pekerjaan pada

sistem antrian

µ

- 1 P0

Peluang terdapat sejumlah pekerjaan pada

sistem antrian

0.µ

PP

n

n

Mean total pekerjaan pada sistem antrian

) - (µ

L

Mean total pekerjaan pada baris antrian

) - µ(µ

2

qL

Mean waktu yang dibutuhkan pekerjaan

pada seluruh sistem antrian

LW

µ

1

Mean waktu yang dibuthkan sebuah

pekerjaan mengantri pada sistem antrian

sampai pelayanan

)(

qW

Peluang server sibuk atau utilisasi server

wP

Peluang server idle

011 PUI

Keterangan:

λ = tingkat kedatangan pelanggan

µ = tingkat pelayanan pelanggan

3. Simulasi Antrian Mesin Flow Shop Simulasi antrian termasuk jenis simulasi

bersifat dinamis dimana simulasi antrian

termasuk kondisi sistem antrian, total

pekerjaan pada sistem antrian dan kodisi

pelayanan sibuk atau menganggur. Hal

tersebut mengalami perubahan atau

perkembangan setiap saat [2]. Simulasi

antrian juga merupakan simulasi kejadian

diskrit yang berhubungan melalui pemodelan

stokastik yang berkembang setiap saat




berdasarkan deskripsi variabel kondisi pada

posisi-posisi diskrit.

Sementar simulasi antrian pada mesin

flow shop memiliki model yang sama pada

simulasi antrian secara umum. Untuk

mensimulasikan model antrian flow shop

langkah awal mendeskripsikan kondisi sistem

serta memahami teori events dan clock.

Kejadian (events) merupakan kondisi dimana

mengakibatkan situasi pada sistem antrian

mengalami perubahan dengan cepat. Jenis

antrian pada mesin flow shop terdapat 2

kejadian yang dapat mengubah keadaan

sistem antrian yaitu pola kedatangan pada

mesin serta pekerjaan yang meningkalkan

sistem antrian setelah selesai dilayani.

Melalui pemodelan dan simulasi kejadian-

kejadian tersebut ditentukan pada posisi-

posisi berdasarkan waktu. Dalam pemodelan

dan simulasi waktu ditentukan berdasarkan

variabel dan clock.

Model simulasi pada mesin flow shop

memiliki jarak waktu kedatangan pekerjaan

d1, d2, …, dn merupakan saling bebas atau

kedatangan pekerjaan tidak terikat pada

kedatangan pekerjaan yang satunya.

Pekerjaan yang tiba saat mesin sedang tidak

memproses suatu pekerjaan maka dapat

langsung dilayani oleh mesin tersebut dengan

waktu layanan s1, s2,…,s3. Untuk pekerjaan

berikutnya adalah acak yang memiliki

distribusi secara eksponensial yang

independen dengan waktu antar kedatangan.

Sementara untuk pekerjaan yang datang pada

saat mesin flow shop sedang sibuk maka akan

bergabung dengan antrian. Setelah

memberikan layanan pada pekerjaan (job),

kemudian mesin flow shop memilih pekerjaan

yang lain untuk dilayani pada antrian yang

memiliki syarat pertama datang pertama

dilayani.

Proses pada sistem diawali dengan

kondisi kosong tidak ada antrian dan mesin

flow shop sedang menganggur. Saat waktu

ke-0, menunggu kedatangan pekerjaan paling

pertama setelah waktu antar kedatangan d1.

Simulasi berhenti sampai pekerjaan ke n

memenuhi waktu terhadap antrian dan

pekerjaan ke n siap dilayani. Kondisi simulasi

berhenti merupakan random variabel dimana

memiliki ketergantungan terhadap parameter

berdasarkan waktu kedatangan setiap

pekerjaan dan waktu pelayanan pekerjaan.

Dalam mengetahui kinerja dari sistem, dapat

diperhatikan dari kesibukan mesin flow shop

selama proses simulasi berjalan (waktu ke-0

sampai waktu dn) pada saat mesin flow shop

sibuk.

3.1 Rancangan Pemodelan dan Simulasi

Antrian Mesin Flow Shop

Sebelum tahapan simulasi, diperlukan

pemodel sistem simulasi yang digambarkan

dalam alur kerja jalannya simulasi. Gambar 1

dibawah ini menjelaskan alur kerja simulasi

antrian mesin flow shop.

Gambar 1. Pemodelan Mesin Flow Shop

Pada gambar 1 diuraikan model simulasi

perjalanan pekerjaan pada mesin flow shop.

Dalam mensimulasikan pekerjaan pada mesin

flow shop diawali dengan membangkitkan

bilangan acak untuk menirukan pekerjaan

yang akan dilayani pada mesin flow shop.

Bilangan acak yang dibangkitkan




berdistribusi eksponensial sesuai dengan

distribusi kedatangan dan pelayanan pada

mesin flowshop. Mesin flow shop akan mulai

melayani jika mesin 1 tidak sedang sibuk,

namu apabila sebaliknya maka pekerjaan

akan di arahkan ke mesin 2 begitu seterusnya

sampai semua pekerjaan dapat dilayani.

Parameter waktu yang dimodelkan dalam

sistem simulasi adalah; IAT (inter arrival

time/waktu antar kedatangan, AT (arrival

time/waktu kedatangan), CT (complete

time/waktu selesai), SST (start service

time/waktu mulai pelayanan), ST (service

time/waktu pelayanan) dan WT (waiting

time/waktu tunggu). Karakteristik sistem flow

shop yang dihitung dari model dan simulasi

yang dilakukan adalah: jumlah antrian

pekerjaan pada mesin flow shop, peluang

waktu tunggu masing-masing pekerjaan pada

mesin flow shop, rata-rata waktu tunggu

pekerjaan pada mesin flow shop serta waktu

tunggu maksimum dari pekerjaan pada mesin

flow shop.

3.2 Implementasi Pemodelan Sistem Pada

Simulasi Implementasi model yang dibangun

kedalam algoritma atau langkah-langkah

dalam pemrograman adalah sebagai berikut:

Inputan pada langkah-langkah proses

simulasi diatas adalah range inter arrival time

atau waktu antar kedatangan dari satu

pekerjaan ke pekerjaan lainnya, rata-rata

pelayanan, standar deviasi dan jumlah

pekerjaan yang akan di eksekusi pada mesin

flow shop.

3.3 Simulasi Antrian Mesin Flow Shop

Dengan Interarrival Time Berbeda Skenario Pertama

Simulasi pada skenario pertama,

parameter input yang digunakan adalah range

interinterval time = 0–5, mean = 2, standar

deviasi = 0.5 dan jumlah pekerjaan = 50.

Hasil yang didapat dari simulasi yang

dilakukan adalah sebagai berikut:

Gambar 2. Hasil Simulasi Skenario Pertama

Hasil yang diperoleh dari simulasi yang

dilakukan dengan 50 pekerjaan adalah jumlah

antrian yang terjadi sebanyak 11 pekerjaan,

peluang waktu tunggu untuk masing-masing

antrian adalah 0.22, rata-rata waktu tunggu

adalah 0.1014 dan nilai maksimum sebuah

pekerjaan menunggu adalah 0.808.

Skenario Kedua

Pada skenario kedua, parameter input

yang digunakan adalah range interinterval

time = 0–4, mean = 2, standar deviasi = 0.5

dan jumlah pekerjaan = 50. Hasil yang

didapat dari simulasi yang dilakukan adalah

sebagai berikut:




Gambar 3. Hasil Simulasi Skenario Kedua








Skenario Ketiga

Skenario ketiga, parameter input yang

digunakan adalah range interinterval time =

0–3, mean = 2, standar deviasi = 0.5 dan

jumlah pekerjaan = 50. Hasil yang didapat

dari simulasi yang dilakukan adalah sebagai

berikut:

Gambar 4. Hasil Simulasi Skenario Ketiga








Hasil simulasi dengan range interarrival

time yang berbeda-beda menunjukkan bahwa

semakin kecil interarrival time dari pekerjaan

maka jumlah antrian akan semakin banyak

demikian juga untuk probabilitas/peluang

waktu tunggu dan rata-rata waktu tunggu

semakin meningkat dan maksimum waktu

menunggu sebuah pekerjaan juga samakin

tinggi.


Dengan Mean Berbeda Skenario Keempat

Simulasi pada skenario keempat,






Gambar 5. Hasil Skenario Keempat








Skenario Kelima

Simulasi pada skenario kelima, parameter

input yang digunakan adalah range








Gambar 6. Hasil Simulasi Skenario Kelima








Skenario Keenam

Simulasi pada skenario keenam,






Gambar 7. Hasil Simulasi Skenario Keenam








Hasil simulasi dengan mean yang

berbeda-beda menunjukkan bahwa semakin

tinggi mean atau rata kedatangan dari

pekerjaan maka jumlah antrian akan semakin

banyak demikian juga untuk

probabilitas/peluang waktu tunggu dan rata-

rata waktu tunggu semakin meningkat dan

maksimum waktu menunggu sebuah

pekerjaan juga samakin tinggi.


Dengan Standar Deviasi Berbeda

Skenario Ketuju

Simulasi pada skenario ketuju, parameter

input yang digunakan adalah range





Gambar 8. Hasil Simulasi Skenario Ketuju








Skenario Kedelapan




Simulasi pada skenario kedelapan,






Gambar 9. Hasil Skenario Kedelapan








Skenario Kesembilan

Simulasi pada skenario kesembilan,






Gambar 10. Simulasi Skenario Kesembilan








Hasil simulasi dengan standar deviasi

yang berbeda-beda menunjukkan bahwa

semakin tinggi standar deviasi dari masing-

masing pekerjaan maka jumlah antrian akan

semakin banyak demikian juga untuk





3.6 Analisis Hasil Simulasi

Berdasrkan simulasi yang dilakukan

dengan parameter yang berbeda-beda yaitu

interarrival, mean dan standar deviasi

memperlihatkan semakin tinggi interarrival,

mean dan standar deviasi masing-masing

pekerjaan maka jumlah antrian akan semakin

banyak demikian juga untuk





4. kesimpulan Berdasarkan pemodelan dan simulasi

yang dilakukan pada mesin flow shop berikut

adalah kesimpulan yang diperoleh: Pada

ketiga proses simulasi yang dilakukan dengan

memberikan inputan parameter yang

berbeda-beda sehingga hasil simulasi

memberikan gambaran bahwa semakin tinggi

laju kedatangan pekerjaan pada mesin flow

shop maka jumlah antrian yang terjadi juga

akan tinggi hal ini dilihat pada sisi dua server

yang melayani.

Dengan mengetahui lanju kedatangan

maka dapat di prediksi kapan waktu

kesibukan dari mesin flow shop, sehingga

dapat di pertimbangkan sebuah tindakan

terhadap perilaku mesin flow shop pada

waktu yang dimaksud. Untuk memperkecil




waktu kesibukan mesin flow shop maka

dapat di tingkatkan waktu pelayanan pada

masing-masing mesin flow shop.

5. Daftar Pustaka [1] Hoover, S. V., and Perry, R. F., 1989.

Simulation A Problem Solving Approach,

Digital Equipment Corporation &

Northeastern University.

[2] Bunday, D.B., 1996. An Introduction to

Queueing Theory, Jhone Wiley & Sons,

Inc., New York.

[3] Simamora, R.J., 2010. Simulasi Antrian

Multiple Server Dengan Pola Kedatangan

Berkelompok, Tesis. Program Pasca

Sarjana Ilmu Komputer, Universitas

Gadjah Maja, Yogyakarta.

[4] Utami. A.S., 2009. Simulasi Antrian Satu

Channel Tipe Kedatangan Berkelompok.

Jurnal Generic Volume 4, Nomor 1,

Januari 2009.

SIMULASI ANTRIAN FLOWSHOP PADA MESIN

PRODUKSIby I Wayan Supriana

FILE

TIME SUBMITTED 26-DEC-2016 06:36PM

SUBMISSION ID 756045313

WORD COUNT 3052

CHARACTER COUNT 18814

PAPER_I_WAYAN_SUPRIANA_REV.PDF (424.26K)

%2SIMILARITY INDEX

%1INTERNET SOURCES

%2PUBLICATIONS

%1STUDENT PAPERS

1 %1

2 <%13 <%14 <%15 <%1

6 <%17 <%1

SIMULASI ANTRIAN FLOW SHOP PADA MESIN PRODUKSIORIGINALITY REPORT

PRIMARY SOURCES

Submitted to Universitas MuhammadiyahSurakartaStudent Paper

Submitted to Asia e UniversityStudent Paper

ujdigispace.uj.ac.zaInternet Source

repository.ugm.ac.idInternet Source

M.L. Fontenot. "Software congestion, mobileservers, and the hyperbolic model", IEEETransactions on Software Engineering, 1989Publicat ion

www.reportworld.co.krInternet Source

J. Sun. "Bounding completion times of jobswith arbitrary release times, variableexecution times and resource sharing", IEEETransactions on Software Engineering, 1997Publicat ion

EXCLUDE QUOTES OFF

EXCLUDEBIBLIOGRAPHY

OFF

EXCLUDE MATCHES OFF

issn 2087-5312

Documents