Batas kendali atas : 04
, 2198
34 ,
8 7
, 2189
= +
= + hw
x Batas kendali bawah :
36 ,
2181 34
, 8
7 ,
2189 =
− =
− hw x
Untuk nilai 34
, 8
= = hw
d dan nilai kesalahan relatif
d x
d er
− =
sebesar 0,0038 maka 7
28 ,
6 34
, 8
11 ,
8 576
, 2
2
≈ =
= n
. Dimana nilai 2,576 merupaiakn nilai
2 α
Z yang diperoleh untuk
2 ;
α
∞
t
dimana 01
, =
α sebesar
576 ,
2 ;
=
∞ α
t . Nilai
7 =
n
lebih kecil dari
10 =
n
berarti jumlah perluangan simulasi telah cukup dan nilai rata-rata simulasi
7 ,
2189 =
x dapat diterima
sebagai hasil final simulasi.
Tabel 5.9. Output Simulasi dengan 10 Replikasi Replikasi
Output Simulasi unit Lini 1
Lini 2 Lini 3
1 2187
2137 1929
2 2184
2187 1933
3
2175 2198
1929
4 2195
2199 1939
5 2196
2150 1927
6 2195
2203 1930
7 2189
2129 1936
8 2184
2182 1930
9 2188
2186 1925
10 2204
2190 1929
Total 21897
21761 19307
Rata-rata 2189.70
2176.10 1930.70
Simpangan Baku 8.11
27.08 4.19
Deviasi 8.34
27.83 4.31
Batas Atas 2198.04
2203.93 1935.01
Batas Bawah 2181.36
2148.27 1926.39
Kesalahan Relatif 0.0038
0.0130 0.0022
n’ 6.28
6.28 6.28
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan tabel 5.9 diatas terlihat bahwa replikasi awal sebanyak 10 kali sudah mencukupi sehingga tidak perlu ditambah lagi replikasi baik pada lini
1, lini 2 maupun lini 3.
5.2.5.3. Validasi Model
Validasi model merupakan proses untuk meyakinkan bahwa model dan data benar-benar mampu mewakili aspek-aspek penting dari sistem secara tepat
dan akurat. Jadi validasi merupakan proses membandingkan model dengan real system. Langkah ini dilakukan mengiangat program komputer yang bebas
kesalahan tidak selalu mampu memberikan model yang valid Validasi pada simulasi ini dilakukan pada nilai input dan output benda
kerja dari tiap lini yang dihitung secara agregat penggabungan semua ukuran selama 6,67 jam kerja. Perhitungan menggunakan menggunakan uji nilai tengah
untuk melihat apakah nilai tengah simulasi sesuai dengan populasi sistem nyata. Dimana hipotesanya adalah sebagai berikut
H : µ
s
= µ H
1
: µ
s
≠ µ
Dimana uji statistiknya adalah : n
s μ
x t
− =
, dimana
1 -
n v
=
dan n merupakan replikasi. Dengan Tingkat signifikansi
α = 0.01 maka wilayah kritik akan jatuh pada
25 ,
3 t
− dan
25 ,
3 t
Perhitungan ini dibantu oleh software SPSS dimana hasil lengkapnya terdapat pada lampiran 4.
Universitas Sumatera Utara
Ringkasan hasil uji perbandingan terlihat pada tabel 5.10 berikut ini
Tabel 5.10. Validasi Model Simulasi
Nama Sistem
Nyata Rata-rata
Simulasi Standar
Deviasi Simulasi
Nilai Hitung
Keterangan
Input Lini 1 2335
2354,4 46,43
1,321 sesuai
Output Lini 1 2185
2189,7 8,11
1,832 sesuai
Input Lini 2 2355
2325,5 37,26
-2,504 sesuai
Output Lini 2 2197
2176,1 27,08
-2,440 sesuai
Input Lini 3 2272
2256,3 52,02
-0,954 sesuai
Output Lini 3 1928
1930,7 4,19
2.037 sesuai
Bedasarkan uji rata-rata pada tabel 5.10 terlihat bahwa nilai input dan output dari model tiap lininya masih dianggap sesuai dengan sistem nyata
sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa tidak terdapat perbedaan rata-rata antara output aktual dengan rata-rata output hasil model simulasi. Ini menunjukkan
simulasi cukup baik dalam mewakili sistem nyata
Universitas Sumatera Utara
BAB VI ANALISA PEMECAHAN MASALAH
6.1. Analisis Model dan Simulasi Aktual
Model dan simulasi aktual menghasilkan nilai input dan output model aktual pada tiap lini yang cukup berbeda dengan sistem nyata. Meskipun telah
dibuktikan bahwa model aktual cukup respresentatif, pada hakikatnya bisa diperbaiki dengan beberapa alternatif ekperimen pada model awal seperti
penambahan nilai stream, atau penambahan jumlah replikasi. Eksperimen ini bertujuan mencari alternatif model yang paling sesuai dengan sistem nyata.
6.1.1. Alternatif Penambahan Stream
Stream berfungsi untuk membangkitkan data random yang tidak dependen terhadap pembangkitan data sebelumnya. Pada simulasi aktual nilai stream
bernilai default yaitu 1. Artinya semua data tiruan oleh software ProModel yang dibangkitkan berasal dari satu populasi data tiruan sebanyak 100000 data yang
bernilai 0 sd 1
14
14
ProModel Version 7.5 User Guide, ProModel Corp., 2008, Hal 276
hal ini menyebabkan nilai-nilai variabel sangat bergantung pada replikasi sebelumnya. Untuk mengeliminasi tersebut, digunakan random
stream yang bertujuan menciptakan data yang independen dan tidak berpengaruh dengan replikasi. Random stream yang ditambahkan sebanyak 15. Penambahan
ini diletakan setelah nilai parameter pada data kedatangan di kolom arrival dan
Universitas Sumatera Utara
