88
waktu nasabah dalam sistem yaitu 28,7647 menit dan rata-rata banyaknya customer service yang sibuk yaitu 3,0587
≈ 3 customer service
.
c. Ukuran Keefektifan pada Hari Kamis, 21 Januari 2016
Peluang customer service menganggur P dicari
menggunakan persamaan 2.54. Pada perhitungan nilai rata-rata banyaknya nasabah dalam antrean L
q
dicari menggunakan persamaan 2.55. Nilai rata-rata banyaknya nasabah dalam sistem
L
s
dicari menggunakan persamaan 2.56. Nilai rata-rata waktu menunggu nasabah dalam antrean W
q
dicari menggunakan persamaan 2.57. Nilai rata-rata waktu nasabah dalam sistem W
s
dicari menggunakan
persamaan 2.58.
Rata-rata banyaknya
customer service yang sedang sibuk melayani nasabah
̅ dicari menggunakan persamaan 2.59. Berikut merupakan perhitungan
dari P , L
q
, L
s,
W
q
, W
s
dan ̅ dengan model MM4: GD∞∞:
89
1. Peluang customer service menganggur:
{∑ }
{∑ }
Jadi, peluang customer service menganggur yaitu atau
dari waktu kerjanya.
2. Rata-rata banyaknya nasabah dalam antrean:
[ ]
[ ]
Jadi, rata-rata banyaknya nasabah dalam antrean yaitu nasabah.
3. Rata-rata banyaknya nasabah dalam sistem:
[ ]
90
[ ]
Jadi, rata-rata banyaknya nasabah dalam sistem yaitu nasabah.
4. Rata-rata waktu nasabah dalam antrean:
Jadi, rata-rata
waktu nasabah
dalam antrean
yaitu menit.
5. Rata-rata waktu nasabah dalam sistem:
Jadi, rata-rata waktu nasabah dalam sistem yaitu menit.
91
6. Rata-rata banyaknya customer service yang sibuk:
̅ {[ ]
} {[ ]
}
Jadi, rata-rata banyaknya customer service yang sibuk yaitu customer service.
Ukuran keefektifan pada hari Kamis dapat dicari juga dengan menggunakan software MATLAB, dimana algoritma
pemogramannya terdapat pada lampiran 4 dan hasil outputnya terdapat pada lampiran 7.
Berdasarkan hasil
perhitungan menggunakan
software MATLAB, ukuran keefektifan yang diperoleh memiliki hasil yang
sama dengan menggunakan formula secara manual. Peluang customer service
menganggur yaitu 0,0218, rata-rata banyaknya nasabah dalam antrean yaitu 3,2008
≈ 3 nasabah, rata-rata banyaknya nasabah dalam sistem yaitu 6,5233
≈ 7 nasabah, rata- rata waktu nasabah dalam antrean yaitu 18,3847 menit, rata-rata
waktu nasabah dalam sistem yaitu 37,4686 menit dan rata-rata banyaknya customer service yang sibuk yaitu 3,3225
≈ 3 customer service
.
92
Setelah ukuran keefektifan pada hari Selasa, Rabu dan Kamis didapatkan, kemudian dicari rata-rata ukuran keefektifan ketiga hari
tersebut. Rata-rata ukuran keefektifan ketiga hari didapat dengan cara merata-ratakan nilai
dan yang terdapat pada Tabel 3.19 berikut: Tabel 3.19 Rata-rata Laju Kedatangan dan Pelayanan
Hari
Selasa Rabu
Kamis Rata-rata
Berdasarkan nilai dan yang terdapat pada Tabel 3.19 ukuran
keefektifan sistem antrean dengan menggunakan software MATLAB terdapat pada lampiran 8, dimana Peluang customer service
menganggur yaitu 0,0239 atau 2,39 dari waktu kerjanya, rata-rata banyaknya nasabah dalam antrean yaitu 2,8444
≈ 3 nasabah, rata-rata banyaknya nasabah dalam sistem yaitu 6,1188
≈ 6 nasabah, rata-rata waktu nasabah dalam antrean yaitu 15,9979 menit, rata-rata waktu
nasabah dalam sistem yaitu 34,4141 menit dan rata-rata banyaknya customer service
yang sibuk yaitu 3,3274 ≈ 3 customer service.
3. Analisis Biaya Antrean
