jbptunikompp gdl agusriyant 33068 1 mcd

SIMULASI SISTEM ANTRIAN PELANGGAN MC.DONALD’S

SIMPANG DAGO BANDUNG

Penelitian

oleh:

Agus Riyanto,ST.,MT

UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA

BANDUNG

JANUARI 2013



Penelitian

Disusun sebagai salah satu kegiatan Tridharma Perguruan Tinggi

Peneliti,

Agus Riyanto,ST.,MT.

NIP. 4127.70.03.007

Mengetahui

Dekan FTIK UNIKOM

Prof.Dr.H. Denny Kurniadie,Ir.,M.Sc

NIP. 4127.70.015

Menyetujui

Ketua Program Studi Teknik

Industri

Dr. Henny,ST.,MT.

NIP. 4127.70.03.002

Mengetahui

Kepala Perpustakaan UNIKOM,

Ubudiyah Setiawati, S.Sos

NIP. 4127.20.01.017



Oleh:

Agus Riyanto,ST.,MT

Dosen di Program Studi Teknik Industri

Universitas Komputer Indonesia

[email protected]

Bab 1

Pendahuluan

1.1. Latar Belakang Masalah

Di era globalisasi saat ini, pertumbuhan dunia makanan sudah sangat pesat.

Banyak restoran-restoran atau tempat makanan siap saji yang menyediakan

makanan dengan inovasi yang beragam, dan tentunya disesuaikan dengan

kebutuhan yang diperlukan oleh konsumen. Perusahaan makanan sekarang ini

memiliki visi misi dan latar belakang yang berbeda serta memiliki banyak kendala

dan masalah yang dihadapi dalam pengembangan dunia makanan terlebih lagi di

bagian makanan yang siap saji. Sebagai contohnya restoran maupun tempat

makanan cepat saji memiliki daya produksi makanan yang berbeda-beda

jumlahnya dan semakin banyak produksi makanan yang dihasilkan semakin

banyak pula kendala yang ditemukan. Seperti melayani pelanggan dalam

menyediakan pesanan makanan yang diinginkan dan tidak membuat pelanggan

menunggu terlalu lama. Kemudian restoran atau tempat makanan siap saji yang

memiliki produksi yang sangat banyak tentu memerlukan pekerja yang cukup

banyak juga apalagi restoran atau tempat makanan siap saji yang memiliki cabang

outlet didaerah lain.

mailto:[email protected]

Restoran atau tempat makanan siap saji pada umumnya memiliki daya pikat

tersendiri, sebagai contoh tempat makanan siap saji. Para konsumen sekarang ini

lebih menyukai tempat makanan siap saji karena tidak memerlukan waktu yang

lama untuk menikmati makanan yang diinginkan, dan istimewanya lagi tempat

makanan siap saji tersebut bisa ditemukan di daerah mana saja karena

meningkatnya konsumen dari makanan siap saji ini. Hal ini membuat manajemen

makanan siap saji ini membuka cabang outlet makanan semakin banyak dan

terkadang jarak antara outlet yang satu dengan yang lainnya relatif dekat. Salah

satu tempat makanan siap saji tersbut adalah Mc.Donald’s, tempat makanan ini

telah memiliki nama yang sangat terkenal. Hampir semua orang didunia ini

mengetahui tempat makanan tersebut dan makanannya juga telah mendunia. Tak

sedikit para penikmat makanan siap saji ini walaupun harga dari tiap unit

makanan atau minumannya relatif cukup mahal, namun hal itu tidak mengurangi

para penikmatnya untuk datang ke Mc.donald’s tersebut.

1.2. Identifikasi Masalah

Meskipun Mc.Donald’s telah memiliki banyak cabang, terkadang ada waktu-

waktu tertentu para konsumen terlihat ramai untuk membeli makanan yang ada

didalam Mc.Donald’s tersebut. Sehingga membuat antrian yang cukup panjang

dan juga memerlukan waktu yang lama untuk memesan makanan yang diinginkan

sampai memperoleh makanan yang telah dipesan.

Beberapa hal yang menyebabkan waktu antrian yang lama adalah sistem

pelayanan oleh pihak Mc.donald’s yaitu konsumen langsung menuju meja kasir

untuk membeli makanan yang diinginkan dan terkadang permintaannya cukup

banyak. Konsumen diharuskan membayar langsung untuk mendapatkan makanan

tersebut yang setelah transaksi itu konsumen langsung mendapatkan sesuai yang

dipesan, prosedur seperti itulah yang diterapkan di tempat makanan siap saji.

1.3. Tujuan

Tujuan dalam menggunakan aplikasi/sotfware promodel adalah:

- Untuk mengetahui waktu yang dibutuhkan dalam antrian.

- Membuat pola simulasi antrian dengan mengetahui waktu dan data cepat dan

akurat.

1.4. Pembatasan Masalah

Masalah-masalah yang akan dibatasi dalam praktikum Proses Manufaktur ini

antara lain:

1. Mengetahui proses dan cara kerja dari pengerjaan promodel ini.

2. Bagaimana mengoperasikan simulasi dari promodel.

3. Mengetahui prinsip-prinsip dalam proses pengerjaan.

Bab 2

Landasan Teori

2.1. Simulasi

2.1.1. Defenisi Sistem

Geoffrey Gordon (1987) mendefinisikan sistem sebagai suatu agregasi atau

kumpulan objek-objek yang terangkai dalam interaksi dan saling ketergantungan

yang teratur. Dengan penjelasan yang tidak jauh berbeda, Ludwig Von bertalanffy

(1940) memberikan pengertian sibagai suatu set elemen-elemen yang berada

dalam keadaan yang saling berhubungan.

Menurut Raymond Mc Leod Jr. (1995,p13) “ Sebuah sistem adalah kelompok

elemen-elemen yang saling terintegrasi dengan tujuan yang sama untuk mencapai

sebuah hasil”. Dari sejumlah defenisi yang dikemukakan diatas terlihat adanya

kesamaan pengertian tentang sistem, seperti yang tercemin dari defenisi yang

deberikan oleh William A. Shrode dan Dan Voich Jr. (1947), yaitu:

Sebuah sistem adalah suatu set bagian-bagian yang saling berhubungan, bekerja

dengan cara kerja masing-masing untuk mencapai tujuan yang sama secara

keseluruhan dalam lingkungan yang kompleks.

Untuk mempelajari suatu sistem sebaiknya terlebih dahulu mengetahui apakah

suatu sistem itu. Pengertian tentang sistem pertama kali dapat diperoleh dari

defenisinya.

2.1.2. Defenisi Model

Model adalah representasi dari suatu sistem yang dikembangkan untuk tujuan

pemecahan permasalahan dari sistem yang ada. Dalam kehidupan, model yang

digunakan untuk mengenal suatu sistem (studi terhadap sistem) dibedakan

berdasarkan data yang diperoleh dan hal tersebut dapat dibedakan menjadi:

1. Model Fisik

Didasarkan pada analogi dari sistem dengan sistem. Dalam permodelan yang

seperti ini atibut atau field ( data ) dari sistem didapatkan dari pengukuran,

seperti jarak yang ditempuh oleh truk dengan beban tertentu dan kecepatan

tertentu yang mempengaruhi mesin, dengan beban bervariasi dan kecepatan

tertentu seberapa jauh pesawat dapat meninggalkan landasan dan lain

sebagainya.

2. Model Matematika

Pada model ini simbol-simbol matematika dan persamaan-persamaan

matematika digunakan untuk menggambarkan sistem. Atribut atau field dari

sistem dipresentasikan oleh aktivitas-aktivitas setiap variabel yang

dideklarasikan (diidentifikasi lebih awal) dan kemudian dengan fungsi-fungsi

matematika maka dari seluruh variabel tersebut akan dihasilkan aktivitas-

aktivitas yang diharapkan.

Model matematika dibagi 2, yaitu :

- Model dinamis

Sangat dipengaruhi oleh perubahan waktu.

- Model statis

- Menunjukkan prilaku sistem secara spesifik pada kondisi tertentu saja.

2.1.3. Defenisi Simulasi

Kakiay (2003 ppl-2) mengemukakan defenisi simulasi sebagai simulasi sebagai

suatu sistem yang digunakan untuk memecahkan atau menguraikan persoalan-

persoalan dalam kehidupan nyata yang penuh dengan ketidakpastian dengan tidak

atau menggunakan model atau metode tertentu dan lebih ditekankan pada

pemakaian komputer untuk mendapatkan solusinya.

The Oxford American Dictionary (1980) mendefinisikan simulai sebagai suatu

cara untuk memproduksi kondisi dari suatu situasi untuk mempelajari, menguji,

melatih, dan lain-lain.

Sedangkan menurut schriber (1987), simulasi adalah: model dari suatu proses atau

sistem dimana dengan cara tertentu model tersebut melakukan respon yang sama

dengan sistem yang sebenarnya terhadap suatu kejadian dengan waktu yang tidak

dibatasi.

Secara garis besar simulasi dapat didefinisikan sebagai teknik untuk

menggambarkan dan mempelajari perilaku sebuah sistem dengan bantuan suatu

model dari sistem tersebut.

2.2. Teori Antrian

2.2.1. Pendahuluan antrian

Dalam kehidupan sehari-hari kita sering berhadapan dengan kondisi antrian. Pada

siste non anufaktur kita jumpai kondisi antrian ketika menunggu pelayanan di

depan loket bioskop, bank, dan lain-lain. Pada sistem manufaktur, kita jumpai

kondisi antrian ketika bahan baku atau barang setengah jadi menunggu untuk

diproses oleh mesin-mesin yang terbatas. Dari kedua sistem diatas dapat dilihat,

bukan orang saja yang mengalami antri, tetapi bisa juga barang atau juga mesin

mesin yang menunggu untuk diperbaiki. Karena menunggu memakan waktu,

sementara waktu merupakan sumber daya yang berharga, maka pengurangan

waktu menunggu merupakan tema yang menarik untuk dianalisa, tetapi bukan

berarti analisis antrian hanya membahas waktu menunggu.

Render dkk (2006, p658) mengartikan antrian (waiting line/queue) sebagai orang

orang atau barang dalam barisan yang sedang menunggu untuk dilayani. Suka

atau tidak suka, manusia tetap harus melakukan aktivitas antrian tersebut.

Menurut Taha (2007, p546), fenomena menunggu atau mengantri merupakan

hasil langsung dari keacakan dalam operasional pelayanan fasilitas. Secara umum,

kedatangan pelanggan kedalam suatu sistem dan waktu pelayanan untuk

pelanggan tersebut tidak dapat diatur dan diketahui waktunya secara tepat, namun

sebaliknya fasilitas operasional dapat diatur sehingga dapat mengurangi antrian.

Dari definisi-definisi diatas menurut buku manajemen industri oleh Arman (2006,

p400) definisi mengenai teori antrian dibagi dalam 2 hal yaitu :

- Sistem antrian : sesuatu dimana kita mengobservasi periode kemacetan secara

terus-menerus, misalnya lintasan tunggu, kerandoman dari kedatangan unit-

unit dan waktu yang dibutuhkan untuk melayaninya

- Permasalahan antrian merupakan masalah dimana kita mencoba menentukan

kapasitas optimum bagi suatu fase produksi (barang/jasa).

Dalam studi mengenai antrian terdapat banyak model yang digunakan dalam

sistem antrian. Pada bab ini penulis hanya akan mendefinisikan beberapa model

yang digunakan oleh penulis dalam melakuan penelitian mengenai antrian di final

inspection.

2.2.3. Komponen Proses Antrian

Pada sistem antrian terdapat tiga komponen dasar yaitu :

1. Kedatangan atau masukan sistem. Kedatangan memiliki karakteristik seperti

ukuran populasi, prilaku, dan sebuah distribusi statistik

2. Disiplin antrian, atau antrian itu sendiri. Karakteristik antrian mencakup apakah

jumlah antrian terbatas atau tidak terbatas panjangnya dan materi atau orang orang

yang ada didalamnya.

3. Fasilitas pelayanan. Karakteristiknya meliputi desain dan distribusi statistik

untuk pelayanan.

Masing-masing komponen memiliki karakteristik sebagai berikut :

- Kedatangan

Setiap masalah antrian melibatkan kedatangan, misalnya orang, mobil, atau

panggilan telepon untuk dilayani. Kedatangan sering juga dinamakan proses

input. Pada kedatangan memiliki tiga karakteristik utama yaitu ukuran

populasi kedatangan, perilaku kedatangan, pola kedatangan. Ukuran populasi

kedatangan dilihat sebagai tidak terbatas atau terbatas. Jika jumlah kedatangan

pada sebuah waktu tertentu tidak terbatas jumlahnya maka disebut sebagai

populasi tak terbatas. Dan sebaliknya jika jumlah kedatangan pada waktu

tertentu di batasi maka dikatakan populasi terbatas. Hampir semua model

antrian berasumsi bahwa pelanggan yang datang adalah pelanggan yang sabar.

Pada kenyataannya mengenai perilaku kedatangan terdapat pelanggan yang

pergi dari antrian.

Pelanggan yang sabar adalah mesin dan orang orang yang menunggu dalam

antrian hingga mereka dilayani dan tidak berpindah garis antrian. Pola

kedatangan pada sistem antrian merupakan pola kedatangan yang acak.

Kedatangan dianggap acak bila kedatangan tersebut tidak terikat satu sama

lain dan kejadian kedatangan tersebut tidak dapat diramalkan secara tepat.

Biasanya dalam permasalahan antrian pola kedatangan diperkirakan sebagai

distribusi probabilitas yang dikenal sebagai distribusi poisson. Oleh karena itu,

sebelumnya perlu dipastikan terlebih dahulu pola distribusi kedatangan

tersebut sebelum data diolah.

- Antrian

Garis antrian pada sebuah baris bisa terbatas atau tidak terbatas. Sebuah

antrian disebut terbatas jika baris antrian tidak dapat menampung lagi antrian

yang ada dikarenakan keterbatasan fisik. Model antrian dikatakan tidak

terbatas ketika ukuran antrian tersebut tidak dibatasi, seperti pada kasus pintu

tol yang melayani mobil yang datang. Menurut Taha(2007,p548) pada baris

antrian terdapat lima jenis disiplin antrian yaitu :

1. First Come First Served (FCFS)

FCFS merupakan salah satu disiplin antrian dimana pelanggan yang dilayani

terlebih dahulu adalah pelanggan yang datang lebih awal.

2. Last Come First Served (LCFS)

LCFS merupakan salah satu disiplin antrian dimana pelanggan yang datang

paling akhirlah yang akan dilayani terlebih dahulu.

3. Service in Random Order (SIRO)

SIRO merupakan salah satu elemen sistem disiplin antrian dimana pelayanan

dilakukan dalam urutan acak.

4. Shortest Processing Time (SPT)

SPT merupakan salah satu disiplin antrian dimana pelanggan yang memiliki

waktu pelayanan atau pemrosesan yang paling singkatlah yang akan dilayani

atau diproses terlebih dahulu.

5. General Service Discipline (GD)

GD digunakan jika disiplin antrian tidak ditentukan dan hasil yang diperoleh

akan sama dengan disiplin antrian yang lain, misalnya FCFC dan LCFS.

- Pelayanan

Komponen pelayanan memiliki dua hal penting dalam karakteristik pelayanan

yaitu desain sistem pelayanan dan distribusi waktu pelayanan. Pada desain

sistem pelayanan umumnya digolongkan menurut jumlah saluran yang ada

dan jumlah tahapan. Untuk distribusi pelayanan, pola pelayanan serupa

dengan pola kedatangan dimana pola ini bisa konstan taupun acak.

2.2.3. Struktur Dasar Proses Antrian

Menurut Render dkk (2006, p658) proses antrian secara umum dikategorikan

menjadi empat struktur dasar yaitu :

1. Single Channel Single Phase

2. Single Channel Multiple Phase

3. Multiple Channel Single Phase

4. Multiple Channel Multiple Phase

2.3. Simulasi dengan Promodel

2.3.1. Simulasi

Simulasi adalah sebuah usaha untuk menyalin fitur, tampilan, dan karakteristik

sebuah sistem nyata, biasanya melalui sebuah model yang terkomputerisasi.

Perilaku sistem dalam simulasi sering dijadikan dasar yang kuat bagi pihak

pengambil keputusan, karena dengan simulasi dampak dari keputusan dapat

dianalisa tanpa membuat perubahan pada sistem nyatanya sehingga sistem yang

sudah ada tidak terganggu. Keuntungan-keuntungan menggunakan simulasi

adalah :

a. Simulasi secara relatif sederhana dan fleksibel

b. Simulasi dapat digunakan untuk menganalisis situasi dunia nyata yang besar

dan kompleks yang tidak bisa dipecahkan oleh model manajemen operasi

kovensional.

c. Kerumitan dunia nyata dapat dimasukkan, dimana kerumitan tersebut tidak

dapat diatasi.

d. Memungkinkan adanya faktor “pemadatan waktu” sehingga menghemat waktu

percobaan.

e. Simulasi adalah “Cost Effetcive”.

Seiring dengan kemajuan teknologi, kini simulasi baik yang merupakan model

matematis maupun model lainnya banyak menggunakan komputer sebagai alat

bantu. Simulasi dengan komputer memiliki fleksibilitas yang tinggi sehingga

dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti industri, bisnis, kesehatan dan

bidangbidang lainnya.

Untuk menghasilkan simulasi yang baik diperlukan tahapan-tahapan yang

terstruktur. Tahapan-tahapan tersebut adalah sebagai berikut :

a. Mendefinisikan masalah.

b. Memperkenalkan variabel penting yang berkaitan dengan masalah.

c. Mengembangkan sebuah model kuantitatif.

d. Menyiapkan kejadian yang mungkin terjadi dalam pengujian.

e. Menjalankan percobaan.

f. Mempertimbangkan hasil (mungkin memodifikasi model atau mengubah input).

g. Memutuskan tindakan apa yang akan diambil.

Beberapa macam software yang biasanya digunakan untuk simulasi, antara lain

SIMAN, SLAM, GPSS, ARENA, dan ProModel 7.0 yang merupakan software

yang akan digunakan.

Adapun jenis-jenis model yang mampu dibuat dengan ProModel 7.0 adalah:

a. Assembly Lines, Transfer Lines, Job Shop

b. Flexible Manufacturing System (FMS)

c. JIT dan KANBAN system

2.3.2 Elemen-elemen Dasar Promodel (lokasi,entitas,arrival,proses)

Untuk membuat model sebuah sistem, software ProModel 7.0 telah menyediakan

beberapa elamen yang disesuaikan untuk model sistem produksi (gambar 4)

sehingga sangat membantu penyusunan model. Elemen-elemen tersebut antara

lain :

A. Location (Lokasi)

Location dalam ProModel mempresentasikan sebuah area tetap dimana bahan

bauk, bahan setengah jadi maupun bahan jadi mengalami atau menunggu proses,

ataupun mencari aliran material atau proses selanjutnya. Yang termasuk dalam

Locations antara lain stasiun kerja, buffer, mesin, conveyor, dan lain-lain. Atribut-

atribut dari lokasi dapat kita ubah atau kita setting pada Locations Table

1. Icon, merupakan petunjuk grafik yang mewakili lokasi yang bersangkutan.

2. Name, merupakan nama lokasi. Nama harus dimulai dengan huruf,dan tidak

boleh ada spasi (digantikan “_”) dan nama adalah “case sensitive”.

3. Cap, (capacity) adalah banyaknya produk yang dapat diproses dalam satu

unit waktu.

4. Unit, merupakan banyakanya unit lokasi tersebut.

5. Dts, merupakan pilihan untuk mensetting Down-Times dari mesin,dapat

berupa waktu, banyaknya material yang masul, ataupun lamapemakaian.

6. Stat, merupakan seberapa detaillokasi tersebut akan dicatat secara statistik

pada saat simulasi dijalankan, time series merupakan pilihan yang paling

detail (detail ini juga akan memperngaruhi besarnya resources komputer untuk

me-run model anda).

7. Rules, merupakan aturan bagaimana barang akan masuk, keluar dan

diproses dilokasi tersebut apakah FIFO, LIFO, random dan sebagainya.50

Keterangan :

Selecting incoming priorities

Oldest by priority : memilih entitas yang menunggu terlalu lama diantara

entitas dalam prioritas rute tertinggi.

Random : memilih secara acak dengan probabilitas yang sama untuk

seluruh entitas yang menunggu.

Least available capacity : memilih entitas yang datang dari lokasi dengan

kapasitas yang paling sedikit.

Last selected location : memilih entitas yang datang dari lokasi yang

terakhir dipilih.

Highest attribut value : memilih entitas dengan nilau atribut tertinggi untuk

atribut yang telah dispesifikasikan.

Lowest atribute value : memilih entitas dengan nilai atribut terkecil untuk

atribut yang telah dispesifikasikan.

Queuing for output

No queuing : entitas yang telah menyelesaikan prosesoperasinya pada

lokasi tertentu bebas untuk ke lokasi lain dimana entitas lain juga telah

menyelesaikan proses operasi yang akan dimasukkan tersebut.

First In First Out : bila entitas pertama telah menyelesaikan operasinya

harus masuk lokasi berikutnya sebelum entitas kedua menyelesaikan

operasinya dan masuk ke lokasi berikutnya tersebut, dan seterusnya.

Last In First Out : entitas yang telah selesai menunggu untuk output LIFO

sehingga entitas yang selesai terakhir akan menjadi pertama untuk

bergerak ke lokasi berikutnya.

By Type : entitas yang telah selesai dikerjakan menunggu output dari

FIFO berdasarkan tipe entitas jadi rute untuk setiap entitas diproses sendiri

untuk masing-masing jenis tipe.

Highest atribute value : memilih entitas yang telah selesai dan menunggu

dengan nilai atribut tertinggi dengan atribut yang telah dispesifikasikan.

Lowet atribute value : memilih entitas yang telah selesai dan menunggu

dengan nilai atribut terkecil dengan atribut yang telah dispesifikasikan.

Selecting a unit

Hanya diisi pada kondisi jumlah unit location lebih dari satu :

First available : memilih unit pertama yang tersedia.

By Turn : pemilihan secara bergantian diantara unit yang tersedia.

Most available capacity : memilih unit yang mempunyai kapasitas yang

memungkinkan. Aturan ini tidak berlaku pada unit berkapasitas tunggal.

Fewest entries : pilih unit yang tersedia dengan kedatangan paling jarang.

Random: pilih unit yang tersedia secara acak.

Longest empty : pilih unit yang telah kosong untuk waktu yang paling

lama.

8. Note, digunakan untuk menambahkan keterangan mengenai lokasi yang

bersangkutan.

B. Entities (bahan / produk)

Entities adalah kesatuan barang /produk yang mengalami proses di dalam

sistem. Barang tersebut dapat berupa barang setengah jadi, bahan baku, pallet,

ataupun barang jadi.

Adapun atribut-atribut yang dapat kita ubah pada Entities Table Window

adalah

Icon, merupakan petunjuk grafik yang mewakili entitas yang bersangkutan

pada saat simulasi dijalankan.

Name, merupakan nama dari entitas (aturan penamaannya sama dengan

penamaan lokasi).

Speed (Fpm), digunakan utnuk menentukan kecepatan entitas yang

bergerak sendiri (bukan kecepatan entitas akan diproses), dengan default

50 m permenit.

Stat, merupakan pilihan beberapa detail lokasi tersebut akan dicatat secara

statistik pada saat simulasi dijalankan.

Note, digunakan untuk menambahkan keterangan mengenai lokasi yang

bersangkutan.

C. Arrivals (kedatangan)

Kedatangan menunjukkan masuknya entitas ke dalam sistem, baik bahannya,

lokasi tempat kedatangan, ataupun frekuensi serta waktu kedatangannya

secara

periodik,menurut interval waktu tertentu, serta peningkatan dan

pengurangannya.

Adapun atribut-atribut dari kedatangan adalah :

a. Entity, merupakan nama atau jenis entitas yang akan diatur kedatangannya,

dapat

juga dipilih diantara entitas yang telah kiita buat pada window tolls pada

bagian

kiri layout.

b. Locations, menunjukkan pada lokasi mana entitas tersebut akan memasuki

sistem.

c. Qty each, menunjukkan banyaknya entitas yang tiba pada setiap

kedatangan.

d. First time, menujukkan waktu pada saat entitas pertama kali memasuki

sistem.

e. Occurences, merupakan jumlah kedatangan entitas selama 1 kali simulasi

dijalankan.

f. Frequency, merupakan interval waktu antara dua kedatangan.

g. Logic, merupakan tempat menambahkan logika pemrograman untuk

mengatur

kedatangan entitas dengan lebih detail.

h. Disable, pilihan Yes atau No, digunakan jika kita ingin me-non-aktifkan

kedatangan yang bersangkutan secara sementara karena alasan tertentu.

d. Processing (proses)

Elemen proses menentukan rute yang dilalui oleh tiap-tiap entitas dan operasi

yang dialaminya pada tiap-tiap lokasi yang dilaluinya. Proses menggambarkan

apa yang dialami oleh entitas mulai dari saat pertama entitas memasuki sistem

sampai keluar dari sistem. Elemen ini terdiri dari dua bagian, yaitu window

process dan window routing.

Keterangan pada window process terdiri dari :

Process

a. Entity, menujukkan entitas yang sedang kita buat prosesnya.

b. Locations, menunjukkan lkoasi tempat entitas tersebut mengalami proses

dan operasi.

c. Operations, menunjukkan operasi yang dialami, apakah perakitan,

dikumpulkan, join, atau yang sederhana menunggu (bagian ini diisi dengan

logic builder yang akan dijelaskan kemudian).

Routing

1. Output, menunjukkan entitas yang keluar dari operasi tersebut.

2. Destinations, menunjukkan lokasi tujuan entitas yang berikutnya,

3. Rule, berisi atauran-aturan rute, termasuk probabilitasnya (jika ada).

4. Move logic, berisikan baris program untuk aturan perpindahan rute entitas.

Keterangan tambahan pada Tools window :

1. Add routing, digunakan untuk membuat rute berganda pada suatu proses.

2. Find process, untuk mencari proses suatu jenis entitas pada lokasi tertentu.

3. Route to Exit, digunakan bila proses telah berakhir dan suatu entitas

menempuh rute keluar dari sistem.

4. View routing, untuk melihat proses yang ditunjuk pada layout, sengat

berguna pada layout yang sangat besar sehingga tidak semua lokasi dapat

dilihat sekaligus.

5. Snap Lines to Border, apakah saat membuat rute pada layout, garis

prosesnya hanya menempel pada bingkai lokasi.

6. Show only Current Entity Routes, untuk mengaktifkan rute yang melibatkan

entitas yang dipilih saja.

2.3.3. Menjalankan Simulasi

Setelah selesai mendefinisikanmodel, kini saatnya menjalankan model. Sebelum

menjalankanmodel ada beberapa setting yang dapat diatur agar simulasi dapat

berjalan sesuai keinginan kita.

Define Run Length by Date, yaitu apakah kita akan menjalankan simulasi

berdasarkan tanggal tertentu atau hanya ditentukan jangka waktunya

(lamanya) saja.

Run hours, menentukan lama pendataan statistik selama simulasi berjalan.

Warmup hours, menentukan berapa lama simulasi ebrjalan sebelum mulai

dilakukan pendataan secara statistik.

Output reporting, menentukan bagaimana report akan dibuat.

Number of Replication, menentukan berapa banyak simulasi akan diulang.

Clock precision, menentukan tingkat ketelitian perhitungan yang

diinginkan.

Disable time series, me-non-aktifkan perhitungan statistik secara time

series.

Disable animation, me-non-aktifkan animasi selama simulasi.

Disable cost, me-non-aktifkan perhitungan biaya dalam simulasi.

Pause at Start, memulai simulasi dalam keadaan pause.

Display note, menampilkan catatan yang sudah dibuat sebelumnya.

2.3.4. General Report (Hasil Output)

Jika simulasi telah berakhir ataupun dihentikan, akan muncul pertanyaan apakah

kita ingin melihat hasil dari simulasi yang kita jalankan, untuk melihat hasilnya

pilih Yes. Maka akan muncul window ProModel Output yang berisi :

General report, window ini berisi laporan text mengenai lokasi, resources,

entitas yang berupa utilisasi, blocking, idle-time, jumlah entitas yang keluar

dan masuk, dan informasi-informasi lainnya.

State & utilization grap, yaitu membuat grafik batang yang menunjukkan

prosentase utilisasi, blocking, idle, waiting, setup, down and waiting untuk

tipa-tiap lokasi yang ada,.

Plot grafik, pada bagian ini kita bisa membuat grafik plot untuk informasi

statistikal yang kita inginkan.

Histogram, sama seperti plot grafik, tapi pada bagian ini kita dapat membuat

histogram untuk informasi yang kita inginkan.

Elemen-elemen dari General Statistic Report :

1. Location (Lokasi)

- Scheduled hours : jumlah jam tiap lokasi yang dijadwalkan untuk dapat bekerja.

- Capacity : kapasitas yang didefinisikan dalam lokasi.

- Total enties : banyaknya entitas yang masuk dalam lokasi tersebut, tidak

termasuk entitas yang dijoin dan di-load.

- Average (time) per entry : waktu rata-rata setiap kedatangan di lokasi.

- Average contents : rata-rata kedatangan barang lokasi.

- Maximum contents : jumlah maksimum dari kedatangan yang terjadi di lokasi

selama simulasi berlangsung.

- Minimum contents : jumlah minimum dari kedatangan yang terjadi di lokasi

selama simulasi berlangsung.

2. Resources

- Units : sejumlah unit yang didefinisikan dalam resources.

- Scheduled hours : jumlah jam dari resource yang dijadwalkan.

- Number of Time Used : jumlah kejadian digunakannya resource untuk

memindahksn barang atau proses entitas atau pelayanan lokasi.

- Average (time) per usage : waktu rata-ratadari resource mengabiskan waktu

untuk memidnahkan atau memproses entitas.

- Average (time) travel to use : waktu rata-rata dari resource untuk mengantarkan

entitas ke suatu lokasi.

- Average (time) travel to park : waktu rata-rata dari resource untuk mengantarkan

barang baik pada saar berhenti di suatu lokasi atau pada saat downtime.

- % Blocked in travel : prosentase waktu dari pada saat tidak bisa bergerak ke

tujuan karena masih dalam keadaan sibuk.

- % Util : prosentase waktu dari resource untuk mengantarkan barang yang

digunakan atau memproses entitas atau melakukan pelayanan lokasi.

3. Node Entries

- Total Entries : berapa kali resource masuk ke jalur path.

- Blocked entries : berapa kali resouce mencoba masuk dalam jalur path namun

terhalang oleh resource lain.

4. Failed arrivals : berapa banyak entitas yang gagal masuk ke lokasi yang

didefinisikan karena tempat tersebut mempunyai keterbatasan kapasitas.

5. Entity activity

- Total exits : jumlah entitas yang keluar dari sistem.

- Current Quantity in System : jumlah entitas yang masih ada dalam sistem pada

saat waktu simulasi berakhir.

- Average (time) in System : rata-rata waktu yang dihabiskan entitas dalam

sistem.

- Average (time) in Move Logic : rata-rata waktu entitas selama berpindah

diantara lokasi.

- Average (time) Wait for Res : rata-rata waktu dari entitas selama menunggu

resource atau entitas lain untuk di-join, combine dan lain sebagainya.

- Average (time) in Operation : rata-rata waktu dari entitas selama proses di lokasi

atau berpindah di dalam konveyor.

- Average (time) Blocked : rata-rata waktu dari entitas selama menunggu lokasi

tujuan menerimanya.

6. Variables

- Total changes : berapakali nilai yang diberikan pada variabel berubah selama

simulasi.

- Average (time) per change : rata-rata yang diberikan pada variabel.

- Minimum value : nilai terendah dari variabel selama simulasi ebrlangsung.

- Maximum value : nilai tertinggi dari variabel selama simulasi ebrlangsung.

- Current value : nilai terakhir dari variabel ketika simulasi berakhir.

- Average value : nilai rata-rata dari variabel selama simulasi berlangsung

Bab 3

Metode Antrian dan Simulasi dengan ProModel

3.1. Flowchart Antrian Pelanggan di Mc.Donald’s di Simpang Dago

Identifikasi PenggunaanStudi Literatur Tentang Metode

Antrian dan Simulasi ProModel

Identifikasi Masalah

Menentukan Metode Simulasi dan

Antrian di Mc.donal’s

Pengumpulan Data dan Pengolahan Data

Mc.donald’s

Pengumpulan Data:

- Stat Fit Kasir Di Mc.donald’s Simpang Dago

-Stat Fit Meja Pengambilan Makanan Di Mc.donald’s

Simpang Dago.

- Stat Fit Meja 1 Di Mc.donald’s Simpang Dago






Mulai

Selesai

Pengolahan Data:

-Strukur Peta Di Mc.donald’s Simpang Dago

-Proses Hasil Stat Fit.

-Keterangan distribusi yang terpilih (kasir, meja

pengambilan makanan, meja 1, meja 2, meja 3, meja 4,

meja 5 dan meja 6.

-Proses PROMODEL versi 7.5

Analisis

Kesimpulan

Gambar 3.1. Flowchart Antrian Pelanggan di Mc.Donald’s di Simpang Dago

3.2. Langkah-Langkah Metode Antrian dan Simulasi dengan Promodel

1. Memulai.

2. Mengidentifikasi penggunaan yaitu pelanggan dan melakukan studi literatur

dan membuat planning tentang metode antrian dan simulasi di Mc.Donald’s

dengan promodel.

3. Menentukan dan meidentifikasi masalah yang ada dalam antrian yang ada di

Mc.donald’s.

4. Menentukan metode simulasi dan antrian di Mc.donald’s.

5. Melakukan pengumpulan data dan pengolahan data.

6. Pengumpulan data, mulai dari mencari statfit kasir, meja pengambilan

makanan, meja 1 hingga meja ke 6 di Mc.donald’s simpang dago.

7. Pengolahan Data, mulai dari struktur peta di Mc.donald’s simpang dago,

proses hasil statfit, keterangan distribusi yang terpilih ( kasir, meja

pengambilan makanan, meja1 hingga meja ke 6) dan proses promodel versi

7.5.

8. Melakukan analisis.

9. Melakukan kesimpulan keseluruhan.

10. Selesai.

Bab 4

Pengumpulan dan Pengolahan Data

4.1. Pengumpulan Data Stat Fit

4.1.1. Pengumpulan Data Stat Fit Kasir Di Mc.donald’s Simpang Dago

4.1.2. Pengumpulan Data Stat Fit Meja Pengambilan Makanan Di

Mc.donald’s Simpang Dago.

4.1.3. Pengumpulan Data Stat Fit Meja 1 Di Mc.donald’s Simpang Dago


4.2. Pengolahan Data

4.2.1. Strukur Peta Di Mc.donald’s Simpang Dago

KASIR MEJA PENGAMBILAN

MAKANAN

Meja

Meja

Meja

Meja

Meja

Meja

PINTU

4.2.2. Proses Hasil Stat Fit.

Berikut adalah uraian dan step by step pengolahan dengan PROMODEL versi

7.5:

Semua menjadi 8 data setelah dilakukan proses Auto Fit, Descriptive Statics,

Goodness of Fit berikut hasilnya:

Kasir

Pengambilan makan

Meja 1

Meja 2

Meja 3

Meja 4

Meja 5

Meja 6

Keterangan distribusi yang terpilih:

Data 1 (Kasir)

Normal (129,25.5)

Data 2 (Meja Pengambilan Makan)

Lognormal (20.6,3.71,0.222)

Data 3 (Meja 1)

Uniform (800,1.9e+003)

Data 4 (Meja 2)

Normal (1.7e+003,205)

Data 5 (Meja 3)

Lognormal (899,6.47,0.247)

Data 6 (Meja 4)

Normal (1.44e+003,130)

Data 7 (Meja 5)

Normal (1.78,+003,200)

Data 8 (Meja 6)

Normal (1.83e+003,248)

4.2.2. Proses PROMODEL versi 7.5

A. Pemilihan distribusi dan proses auto Fit di Stat Fit, kemudian dilanjutkan ke

pembuatan model di PROMODEL versi 7.5. Klik menu utama Build > klik

Locations > Masukan nama lokasi, pilih icon nya, kapasitas dan lain-lain yang

telah ditentukan sebelumnya, berikut screenshot-nya:

B. Pilih menu utama Build > klik Entities > Masukan nama entities, tentukan

speed nya dan lain-lain yang telah ditentukan, berikut screenshot-nya:

C. Pilih menu utama Build > Klik Parth Networks > Masukan nama jalur/net,

Type, T/S, Paths, dan lain-lain yang telah ditentukan sebelumnya, berikut

screenshot-nya:

D. Pilih menu utama Build > Klik Processing > Masukan nama entities, location,

operation, output, destination, dan lain-lain yang telah ditentukan sebelumnya,

berikut screenshot-nya:

E. Pilih menu utama Build > Klik Arrivals > Masukan nama entities, location,

operation, output, destination, dan lain-lain yang telah ditentukan sebelumnya,

berikut screenshot-nya:

F. Pilih menu utama Simulation > Klik Option > Tentukan Run Length nya, Run

Time nya, Clock Precision dan lain-lain yang telah ditentukan sebelumnya > Klik

OK, berikut screenshot-nya:

G. Pilih Simulation > Klik OK, berikut screenshot-nya ketika model dijalankan:

H. Berikut screenshot-nya hasil dari simulasi model nya:

Dari hasil model di atas telah dapat disimpulkan bahwa seringnya terjadi antrian

yaitu di meja makanan yang ke-1, bisa dilihat yang lainnya.

Bab 5

Analisis dan Kesimpulan

5.1. Analisis

5.1.1. Model

Model adalah representasi dari suatu sistem yang dikembangkan untuk tujuan

pemecahan permasalahan dari sistem yang ada. Dalam kehidupan, model yang

digunakan untuk mengenal suatu sistem (studi terhadap sistem) dibedakan

berdasarkan data yang diperoleh.

Setelah melaksanakan penelitian di Mc.donald’s Simpang Dago, kami meneliti

antrian dengan setiap antrian 30 data, maka analisis antrian kami sebagai berikut:

Pada antrian saat di kasir distribusi yang terpilih dengan rank terbesar yang

diterima adalah Normal (129,25.5) dengan rank 100, dan perhitungan mean

129 dan standar deviasi 25.911.

Ketika antrian saat di pengambilan makan distribusi yang terpilih dengan

rank terbesar yang diterima adalah Lognormal (20.6,3.71,0.222) dengan rank

91.6, dan perhitungan mean 62.3333 dan standar deviasi 9.3521.

Dan pada antrian saat di meja dengan 6 meja. Dan meja 1 distribusi yang

terpilih dengan rank terbesar yang diterima adalah Uniform (800,1.9e+003)

dengan rank 100, meja 2 Normal (1.7e+003,205) dengan rank 100 dan

perhitungan mean 1703.3 dan standar deviasi 208.415, meja 3 Log normal

(899,6.47,0.247) dengan rank 88 dan perhitungan mean 1566.67 dan standar

deviasi 164.701, meja 4 Normal (1.44e+003,130) dengan rank 100 dan

perhitungan mean 1436.67 dan standar deviasi 131.918, meja 5 Normal

(1.78e+003,200) dengan rank 100 dan perhitungan mean 1775 dan standar

deviasi 203.313, dan meja 6 5 Normal (1.83e+003,248) dengan rank 100 dan

perhitungan mean 1826.67 dan standar deviasi 252.482.

5.2. Kesimpulan.

Keterangan distribusi yang terpilih:

Data 1 (Kasir)

Normal (129,25.5)

Data 2 (Meja Pengambilan Makan)

Lognormal (20.6,3.71,0.222)

Data 3 (Meja 1)

Uniform (800,1.9e+003)

Data 4 (Meja 2)

Normal (1.7e+003,205)

Data 5 (Meja 3)

Lognormal (899,6.47,0.247)

Data 6 (Meja 4)

Normal (1.44e+003,130)

Data 7 (Meja 5)

Normal (1.78,+003,200)

Data 8 (Meja 6)

Normal (1.83e+003,248)

Dan dari hasil model di atas dan simulasi yang kita kerjakan telah dapat

disimpulkan bahwa seringnya terjadi antrian yaitu di meja makanan yang ke-

1 dibandingkan dengan yang lainnya.

Daftar Pustaka

Hillier, Frederick. S dan Lieberman, Gerald. I. 1980. Introduction to

Operations Research. Holden Day, Inc. San Francisco.

Siagian, P. 1987. Penelitian Operasional : Teori dan Praktek. Universitas

Indonesia Press. Jakarta.

Taha, A Hamdy. 1997. Riset Operasi : Suatu Pengantar. Binarupa Aksara.

Jakarta.

jbptunikompp gdl agusriyant 33068 1 mcd

Documents