Analisis Jumlah Optimal Gardu Exit Gerbang Tol Pasir Koja Di PT Jasa Marga (Persero) TBK

CURRICULUM VITAE

Yosi Purnama Putra

2015

Sekolah Tempat Tahun Universitas Komputer Indonesia

(UNIKOM)

Bandung

Jawa Barat 2010 - 2015

SMA Negeri 4 Tasikmalaya Tasikmalaya

Jawa Barat 2007 - 2010

SMP Plus Karya Pembangunan 10 Bandung

Bandung

Jawa Barat 2004 - 2007

SD Negeri Taruna Karya 1 Bandung

Bandung

Jawa Barat 1998 - 2004

Nama lengkap : Yosi Purnama Putra Nama Panggilan : Yosi

Tempat dan Tanggal Lahir : Tasikmalaya, 04 Agustus1992

Agama : Islam

Jenis kelamin : Laki-laki Status Pernikahan : Belum menikah

Alamat : Perum Situ Gede Indah RT. 01/ 14 Gg. Markisa B.57 Mangkubumi Tasikmalaya

No. Telp : 081221213896

Alamat Email : edogawayoshimurai@gmail.com

Data Pribadi

Organisasi Tahun

Ketua Divisi Olah Raga Hima Unikom 2011 - 2012

Bendahara Organisasi Futsal tingkat SMA 2008 - 2009

Anggota Organisasi Futsal tingkat SMA 2007 - 2008

Anggota Pramuka tingkat SD 1998 - 2004

Seminar Tahun

Seminar Teknik Industri di CV. Karya Hidup Sentosa, Yogyakarta, Jawa tengah 2012

Seminar Teknik Industri di PT. Madu Baru, Yogyakarta, Jawa tengah 2012

Seminar Teknik Industri di PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk, Bandung 2013

Seminar Nasional Teknik dan Rekayasa “Teknologi Hijau, Membangun Masa Kini

Merawat Masa Depan” 2014

Mewujudkan Budaya K3 Dalam Menghadapi Era Globalisasi dan Pasar Bebas 2015

Judul Penelitian Tahun

Penelitian Tugas matakuliah Metodelogi Penelitian

“PERMASALAHAN POSISI KERJA DALAM MENGGUNAKAN KOMPUTER.”

2013

Penelitian Tugas matakuliah Kerja Praktek

“PERHITUNGAN WAKTU BAKU PRODUK SOLAR CHARGER CONTROLLER

DENGAN MENGGUNAKAN JAM HENTI DI PT LEN INDUSTRI.”

2014

Pengalaman Organisasi

Seminar

Penelitian Tugas Akhir

“ANALISIS JUMLAH OPTIMAL GARDU EXIT GERBANG TOL PASIR KOJA DI PT JASA MARGA (PERSERO) TBK.”

Bahasa Bicara Membaca Menulis

Inggris Cukup Cukup Cukup

Indonesia Mahir Mahir Mahir

Sunda Mahir Mahir Mahir

 Basic HTML

 Microsoft Office (Word, Excel, Power point, Acces, Project, Visio)  SPSS

 POM QM

 Pemograman Turbo Paskal  Pemograman C++

 Pemograman ProModel

Kemampuan

Analisis Jumlah Optimal Gardu

Exit

Gerbang Tol Pasir Koja

Di PT Jasa Marga (Persero) Tbk

Analisis Of Optimal Number Of Pasir Koja

Toolgate’s Exit Booths

In

PT Jasa Marga (Persero) Tbk

Yosi Purnama Putra dan Alam Santosa Program Study Teknik Industri Universitas Komputer Indonesia

Jl Dipatiukur No. 112-116, 40132, Tlp. (022) 2504119, Fax. (022) 2533754 Email: 1. Edogawayoshimurai@gmail.com, 2. Alam.santosa@gmail.com

PT. Jasa Marga beroperasi dalam perencanaan, pembangunan, dan pengoperasian jalan tol. Penelitian ini ingin menjawab berapakah rata-rata waktu kedatangan kendaraan di jalan tol, berapakah rata-rata waktu pelayanan di gardu exit, berapakah rata-rata waktu kendaraan dalam sistem, berapakah jumlah gardu exit yang optimal. Langkah-langkah penyelesaiannya seperti mengumpulkan data jumlah lalu lintas dan waktu pelayanan, kemudian melakukan pengolahan data berupa membuat diagram entitas, menentukan operasi didalam sistem, menentukan distribusi waktu kedatangan dan waktu pelayanan, melakukan uji anova, dan merancang sistem. Hasil simulasi menjelaskan distribusi kedatangan kendaraan yaitu distribusi normal dengan nilai rata-rata 15600 dan nilai standar deviasi 1580. Distribusi untuk waktu pelayanan adalah Triangular dengan nilai minimum 2.87, nilai modus 5.4, dan nilai maksimum 6.78. Hasil jumlah gardu optimal pada shift 1 usulan jumlah gardu yang dibuka 1 – 2, untuk shift 2 usulan jumlah gardu yang dibuka sebanyak 2 gardu, sedangkan shift 3 usulan jumlah gardu yang dibuka sebanyak 1 gardu.

Kata kunci : Jumlah lalu lintas kendaraan, waktu transaksi pelayanan, gardu exit, simulasi, dan utilitas.

PT. Jasa Marga operatewith planning, construction, and plaza toll operation. This research want to know how long time average car pass in this plaza toll, how long time average service in this exit tollgate’s, how long time average number of car pass in this system, and how much number of optimal exit tollgate’s. completion steps like collecting data from number of traffic data and service time, and then doing calculation data from creating diagram entity, determine operation inside system, determine incoming time distribution and service time, doing anova test, and design system, simulation result explain the distribution of the arrival of the vehicle is a normal distribution with an average value of 15600, and the standard deviation value of 1580, the distribution for the service time is triangular with

Keyword : maximum 5 keywords relevant to the subject.

I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah

PT Jasa Marga mendefinisikan macet sebagai suatu kejadian bertambah banyaknya jumlah kendaraan sepanjang 100 meter bahkan lebih seperti yang terjadi di gerbang pintu keluar tol Pasir Koja. Penyebab terjadinya antrian yaitu jarak gardu exit yang terlalu dekat dengan rambu lalu lintas (lampu merah), sehingga pengaturan waktu pada lampu merah sangat berpengaruh dengan terjadinya antrian kendaraan, dan adanya satu buah gardu yang tidak beroperasi dikarenakan mesin gardu ada yang harus diperbaiki, hal ini menyebabkan antrian yang cukup panjang bisa dikatakan antrian terjadi dikarenakan jumlah gardu di gerbang keluar tidak sebanding dengan jumlah kendaraan yang terdapat dalam antrian, sedangkan pada gerbang pintu masuk tol Pasir Koja tidak terjadi

antrian dikarenakan volume kendaraan tidak sepadat jumlah volume kendaraan yang keluar tol Pasir Koja.

Namun antrian juga terjadi pada saat jam kantor (jam keberangkatan pegawai dan jam pulang pegawai) yaitu dipagi hari dan disiang hari menuju sore, hal ini terjadi dikarenakan tol Pasir Koja merupakan jalan tol pilihan atau jalan alternatif ketika pintu gerbang tol Kopo dan gerbang pintu tol Buah Batu padat (macet). Sedangkan pada jam 10.00 - 14.00 WIB, tidak terjadi antrian di gerbang pintu masuk maupun keluar tol Pasir Koja, hal tersebut terjadi pula dihari minggu.

PT Jasa Marga membuat sistem shift kerja pada operator di gerbang tol, sistem shift yang diberikan dalam 3 waktu atau 3 shift kerja yaitu pada pukul 5.30-13.30 untuk shift 1, pukul 13.30-21.30 untuk shift 2, dan pukul 21.30-5.30 untuk shift 3. Dari kondisi tersebut peneliti ingin mengetahui kinerja gardu tol dalam 3 waktu atau 3 shift kerja kemudian mencari

solusi yang dapat dijabarkan berdasarkan dua macam prosedur yaitu analisis dan simulasi.

B. Perbedaan Riset Dengan Riset Peneliti Lain Pada penelitian ini menggunakan bantuan software promodel 2014.

C. Tujuan Penelitian

Tujuan yang ingin dicapai pada penelitian ini adalah:

1. Mengukur waktu rata-rata dari distribusi kedatangan kendaraan

2. Untuk mengukur waktu rata-rata dari distribusi pelayanan di gardu exit tol Pasir Koja.

3. Untuk mengukur waktu rata-rata kendaraan yang beroperasi didalam sistem.

4. Mengoptimalkan jumah gardu untuk mencapai kriteria utilitas pelayanan gardu yang ditentukan. D. Sistematika Pembahasan

Pada penelitian ini dimana langkah awal mengumpulkan data jumlah lalu lintas dan waktu pelayanan kemudian melakukan pengolahan data berupa membuat diagram entitas, menentukan operasi didalam sistem, menentukan distribusi waktu kedatangan dan waktu pelayanan, melakukan uji anova, dan merancang sistem atau membuat simulasi menggunakan software promodel 2014. Untuk hasil optimisasi dengan cara membandingkan besaran utilitas menggunakan skenario 26%, 40%, 80%, dan 100% dengan besarnya utilitas aktual.

II. LANDASAN TEORI A. Definisi Simulasi

Berdasarkan The Oxford American Dictionary (1980) yang dikutip oleh Harrell, C., Ghosh, B. K., & Bowden, R (2004) didalam buku Simulation Using Promodel bahwa simulasi didefinisikan sebagai cara untuk mereproduksi kondisi dari situasi sebagaimana oleh model, untuk pembelajaran, percobaan atau pelatihan

B. Klasifikasi Simulasi

 Mencakup ketergantungan sistem  Akses untuk sistem variabilitas

 Apakah cukup fleksibel untuk model apapun  Menunjukan karakteristik dari waktu ke waktu  Apakah lebih murah, menghabiskan waktu, mengganggu dari percobaan pada sistem yang sebenarnya

 Memberikan informasi pada beberapa ukuran kinerja

 Apakah penampilannya menarik dan melibatkan minat masyarakat

 Memberikan hasil yang mudah dipahami dan mudah berkomunikasi

 Dapat dijalankan secara singkat, normal, atau lambat.

 Fokus terhadap desain dan detail

C. Langkah-langkah Simulasi

Langkah pertama melakukan hipotesis, langkah kedua membuat atau merancang model simulasi, langkah ketiga menjalankan simulasi, langkah keempat menganalisis apakah hipotesis benar, jika hipotesis salam maka kembali kelangkah pertama.

D. Definisi Sistem

Menurut Blanchard (1991) yang dikutip oleh C Harrel (2004) sistem yang digunakan disini, didefinisikan sebagai kumpulan elemen yang berfungsi secara bersamaan untuk mencapai suatu tujuan yang diinginkan

E. Definisi Model

Definisi model . C Harrell (2004) didalam buku Simulation Using Promodel menjelaskan Sebuah model adalah representasi yang disederhanakan dari realitas yang ada.

F. Data Struktural

Data structural biasanya berisikan sebuah informasi structural yang pada dasarnya menggambarka suatu konfigurasi dari sebuah sistem yang bertujuan untuk proses selanjutnya yaitu proses mengidenntifikasi barang-barang atau item yang telah diproses.

G. Data Operasional

Data operasional menjelaskan bagaimana sistem beroperasi yaitu, kapan, di mana, dan bagaimana peristiwa dan kegiatan berlangsung.

H. Data Numerik

Data numerik biasanya berupa nilai-nilai yang dapat dioperasikan atau dikalkulasikan dengan berbagai faktor atau membuat deskripsi objektif tentang batasan-batasan dan menetukan pakah batasan atau nilai-nilai dapat dikontrol melalui beberapa intervensi.

I. Autocorelation

sebagai suatu uji statistik untuk mengetahui apakah data berkorelasi atau tidak. Korelasi ini untuk menentukan apakah data bersifat acak (independen) atau tidak (dependen).

J. Uji Anova

Analisis Anova menggunakan distribusi F sebagai dasar untuk pengambilan keputusan.

K. Sistem Antrian

Berdasarkan penjelasan diatas maka sistem antrian dibagi menjadi 2 komponen yaitu:

1. Antrian yang memuat langganan atau satuan-satuan yang memerukan pelayanan.

2. Fasilitas pelayanan yang memuat pelayanan dan saluran pelayanan (misalnya loket bioskop dan petugas jual tiket atau pembayaran dan pengambilan kartu di tol.

III. Hasil dan Pembahasan A. Diagram Entitas

Langkah awal dalam dalam membuat sistem adalah membuat diagram entitas. Diagram entitas berisikan aktifitas dari entitas dari titik awal kedatangan kendaraan menuju titik antrian atau lokasi dari lintasan-lintasan menuju gardu exit.

antrian

car cars

Lintasan 1 (L1)

Lintasan 2 (L2)

Lintasan 3 (L3)

Lintasan 4 (L4)

Gardu1 (G1)

Gardu 2 (G2)

Gardu 3 (G3)

Gardu 4 (G4)

Lintasan 5 (L5) Gardu 5 (G5) Titik_awal

Gambar 1. Diagram entitas gerbang exit tol Pasir Koja B. Menentukan Proses Dalam Sistem

Maksud dari penentuan proses dalam sistem yaitu menentukan operasi proses dalam sistem yang terjadi pada antrian gerbang tol dimana penjelasan secara rinci dari gambar diagram entitas. Berikut proses-proses dalam perancangan sistem dapat dilihat pada tabel dibawah ini:

Tabel 1. Proses operasi dari perancangan sistem untuk antrian gerbang tol Pasir Koja

Entitas Lokasi Output Tujuan

car titik_awal cars L1

cars L2

cars L3

cars L4

Entitas Lokasi Output Tujuan

cars L1 cars G1

cars L2 cars G2

cars L3 cars G3

cars L4 cars G4

cars G1 cars exit

Entitas Lokasi Output Tujuan

cars G2 cars exit

cars G3 cars exit

cars G4 cars exit

C. Penentuan Pola Data

Uji dilakukan dengan cara menggabungkan kedua data pada bulan Januari dengan bulan Februari tahun

2015 untuk melihat apakah ada perbedaaan data yang bersifat acak atau tidak, dimana data tersebut dikalkulasikan terlebih dahulu dengan cara dirata-ratakan untuk sebagai input di stat::fit dengan bantuan software promodel 2014, hasilnya dapat dilihat pada gambar dibawah ini

Gambar 2. Autocorrelation untuk data gabungan antara bulan januari dengan februari

D. Melakukan Uji Keseragaman Data dengan Uji Anova.

Uji keseragaman data bertujuan untuk apakah semua data mempunyai variasi yang sama atau tidak, dalam pengujian ini berguna juga untuk apakah data dapat dikelompokan atau tidak. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan Microsoft excel dengan menggunakan uji anova single faktor. Dari hasil pengujian ini dapat dilihat pada tabel dibawah ini: Tabel 2. Hasil pengujian anova dengan Menggunakan

Miscrosoft Excel untuk penggabungan antara bulan Januari dengan bulan Februari.

ANOVA

Source of Variation SS df MS F P-value F crit

Between Groups 26.68439 1 26.68439 0.003229 0.954887 4.009868 Within Groups 471108 57 8265.052

Total 471134.6 58

hasil data tidak bervariasi atau sama, maka dari hasil penggabungan data kedua bulan tersebut mempunyai hasil yang sama dimana nilai dari f < fcrit dengan nilai f = 0.003229 dan nilai fcrit = 4.009868 menunjukan bahwa keputusan dari pengujian ini diterima yang artinya data tidak bervariasi dan dapat disatukan.

E. Menentukan perhitungan waktu kedatangan dan menentukan distribusi

Langkah awal dalam menentukan perhitungan waktu kedatangan dengan merata-ratakan jumlah dari total kendaraan yang datang kemudian dicari distribusinya dengan distribusi yang terpilih adalah distribusi normal dengan nilai rata-rata 15600 dan nilai standar deviasi sebesar 1580. Nilai dari distribusi tersebut untuk dijadikan input di arrival cycle.

F. Waktu Transaksi Gardu Tol

untuk mencari distribusi dari waktu pelayanan maka langkah awal adalah merata-ratakan jumlah dari sampel yang dilakukan sebanyak 35 sampel kemudian data bulan Januari 2015 dan bulan Februari 2015 kemudian untuk menentukan distribusi menggunakan bantuan promodel 2014 dengan cara di stat::fit sehingga hasil dapat dilihat pada gambar dibawah ini:

Gambar 3. Hasil distribusi waktu transaksi menggunakan stat::fit untuk bulan Januari dan

Februari 2015

Gambar diatas merupakan hasil dari distribusi untuk waktu pelayanan dimana data tersebut dicari menggunakan bantuan software promodel 2014 dengan menggunakan stat::fit. Hasil tersebut ada tiga distribusi yang terpilih diantaranya Triangular (2.87, 6.78, 5.4), normal (5.01, 0.803), dan Lognormal (-746, 6.62, 0.00107). sedangkan distribusi yang tidak terpilih adalah Uniform (3.08, 6.65), distribusi ini tidak terpilih dikarenakan mempunyai nilai ranking 0.0247 yang artinya kurang dari 1 dimana nilai rangking dari distribusi ini lebih kecil dibandingkan dengan distribusi yang lainnya.

G. Membuat simulasi

Dalam merancang sebuah model yang disederhanakan dari realitas yang ada, dengan artian keadaan model diwakili dari peristiwa yang terjadi dengan kondisi yang sebenarnya dimana sebuah proses membutuhkan model konseptual dan mengkonvesi ke model simulasi, dengan langkah awal membuat lokasi dimana lokasi ini menggambarkan dengan kondisi yang sebenarnya dimana jumlah lintasan menuju gardu dan jumlah gardu exit untuk melakukan transaksi pembayaran. Langkah selanjutnya menentukan entitas sebagaimana entitas disini yaitu mobil. Arrivals bertujuan untuk menunjukan masukknya entitas yang datang didalam sistem baik bahannya, lokasi kedatangan, ataupun frekuensi serta waktu kedatangannya secara periodik, menurut interval waktu tertentu. Kemudian menentukan proses entitas itu beroperasi dari lokasi awal sampai tujuan entitas itu mau kemana. Berikut dapat dilihat model yang dibuat untuk menentukan jumlah antrian yang terjadi di gardu gerbang tol Pasir Koja:

Gambar 4. Layout model H. Membuat Lokasi

Dalam merancang suatu lokasi maka langkah pertama menentukan titik awal kedatangan dimana mobil ini datang menuju gerbang tol Pasir Koja, kemudian menentuka titik antrian dimana titik antrian ini kejadian bertambah banyaknya jumlah kedatangan untuk melakukan transaksi pembayaran dengan menunggu giliran untuk dilayani. Dibawah ini merupakan gambar lokasi yang dibuat di software promodel

Gambar 5. Lokasi pada model

Titik_awal merupakan langkah pertama untuk menentukan awal kedatangan kendaraan, dengan kapasitas tidak terbatas dan “rules Oldest”, FIFO dimana menjelaskan bahwa “oldest by priority” yaitu memilih entitas yang menunggu terlalu lama diantara entitas dalam prioritas rute tertinggi. Sedangkan FIFO yaitu “First In First Out” dalam kejadian ini apabila entitas pertama telah menyelesaikan operasinya, entitas masuk ke lokasi berikutnya sebelum entitas kedua menyelesaikan operasinya dan masuk ke lokasi berikutnya tersebut, dan seterusnya. L1, L2, L3, L4,

dan L5 yaitu lintasan dimana menunjukan bahawa tujuan dari lintasan-lintasan ini menuju gardu transaksi pembayaran, dengan kapasitas tidak terbatas, dan rules yaitu Oldest, FIFO. Terakhir G1, G2, G3, G4, dan G5 merupakan lokasi untuk melakukan transaksi pembayaran, dimana kapasitas tidak terbatas, dan rules yaitu Oldest.

I. Entitas

Entitas yang digunakan pada model ini terdiri dari 2 entitas yaitu car dimana mobil ini berada dititik awal sebelum menuju titik antrian, sedangkan entitas cars yaitu mobil ini melaju menuju gardu lokasi transaksi pembayaran yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini:

Gambar 6. Gambar entitas pada model J. Kedatangan / Arrivals dan Arrivals cycle

Kedatangan entitas dimana car merupakan entitas yang berada dititik awal atau lokasi kedatangan, dengan occurrences tidak terbatas dan nilai frequency mempunyai nilai eksponensial sebesar 10.59, dimana nilai tersebut diperoleh dari hasil rata-rata. Gambar dapat dilihat dibawah ini:

Gambar 7. Gambar arrivals

Fungsi dari Arrivals cycle sama halnya pada arrivals namun yang dijadikan sebagai input jumlah kedatangan dari kendaraan perjamnya dalam bentuk persentase.

K. Proses

Proses pada pembuatan model disini dimana operasi atas proses sesuai dengan kondisi yang sebenarnya berikut dapat dilihat lebih jelasnya pada gambar dibawh ini:

Gambar 8. Proses dalam model simulasi

Entitas car disini berada dilokasi titik awal atau titik kedatangan kendaraan yang beroperasi sehingga menghasilkan output cars dengan tujuan lintasan L1, L2, L3, L4, dan L5 dengan rule by turn yang artinya pemilihan secara bergantian diantara unit yang tersedia. Untuk entitas cars yang berada dilokasi L atau lintasan menuju gardu beroperasi sihingga menghasilkan output cars dengan tujuan G (gardu tempat transaksi pembayaran). Sedangkan entitas cars yang berlokasi di G (gardu tempat transaksi pembayaran) mempunyai operasi N (5.28, 0.656) dimana nilai tersebut didapat dari hasil pengolahan stat::fit waktu transaksi gardu exit tol Pasir Koja.

L. Attribute

Attribute disini berguna sebagai veriabel atribut ini bisa berupa seseorang atau objek yang mempunyai variasi antara satu orang dengan yang lainnya atau satu objek dengan objek lain. Atribut disini berupa objek yaitu mobil yang membantu dalam proses dari suatu operasi. Atribut dalam pembuatan model disini dapat dilihat pada gambar dibawah ini:

Gambar 9. Gambar attribute pada sebuah model Dimana ID merupakan sebuah variabel yang mempnyai type integer dengan classification yaitu entitas.

M. Shift Assignment

Shift Assignment bertujuan untuk menutup gardu tol ketika gardu tol tersebut diputuskan untuk ditutup karena volume kendaraan tidak terlalu padat atau keadaan mesin yang rusak atau sebagai kondisi ketika gardu ditutup selama 1 jam maka percangan model disini dapat dibuat seperti gambar dibawah ini:

Gambar 10. Shift assignment pada sebuah model Dimana lokasi disini menunjukan lintasan mana saja dan gardu mana saja yang akan ditutup atau tidak beroperasi, sedangkan calendar file berfungsi untuk merencanakan kapan dan berapa lama gardu dan lintasan tersebut tidak beroperasi yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini

Gambar 11. Shift editor

Pada gambar diatas terlihat jelas nama hari dimana hari dimulai dari hari minggu sampai sabtu dan waktu terletak paling atas pada gambar 11 tersebut dimana diawali dengan pukul 12.00 AM – 12.00 PM, dan dimulai dari 12.00 PM – 12.00 AM, hal tersebut bertujuan untuk mengatur jam kerja atau waktu penutupan dan membuka gardu exit tol Pasir Koja. Pengaturan jam kerja melalui software promodel dengan cara mengatur dibagian shift editor dimana warna merah menunjukan jam istirahat atau penutupan gardu exit yang dimulai dari pukul 9.30 PM – 5.30 AM, sedangkan warna biru menunjukan jam kerja atau mulai dibuka kembali gardu yang mulanya ditutup untuk diaktifkan kembali dimulai dari pukul 5.30 AM – 9.30 PM.

N. Running

Setelah merencanakan dan membuat atau merancang model simulasi dengan menggunakan software promodel maka langkah selanjutnya dengan mencoba menjalankan sebuah model yang telah dibuat dengan cara di running, maka gambar dibawah ini adalah gambar ketika model dijalankan:

Gambar 12. Menjalankan simulasi

O. Hasil Dari Simulasi (Result)

Setelah membuat atau merancang sebuah sistem atau simulasi model kemudian dijalankan atau di run maka hasil akan diketahui dan kemudian dapat dilihat seperti pada gambar dibawah ini:

Gambar 13. Gambar hasil dari status entitas Gambar 13 diatas menunjukan hasil persentasi bahwa warna hijau merupakan kondisi kendaraan atau entitas yang beroperasi sedangkan warna merah muda menunjukan hasil persentasi blocked pada entitas.

Gambar 14. Gambar hasil dari utilitas lokasi Pada gambar diatas menunjukan bahwa hasil dari utilitas lokasi dimana warna biru menunjukan bahwa kendaraan mobil atau entitas bergerak menuju gardu (G1), warna hijau merupakan gardu (G2), warna kuning menunjukan gardu (G3), dan warna merah menunjukan gardu (G4). Hasil tersebut menunjukan pola yang beragam dalam artian mobil atau entitas masuk menuju gardu keluar secara acak setiap harinya.

Tabel 3. Hasil dari operasi keseluruhan

Name Total Entries (unit) Average Contents Maximum Contents % Utilizati on Titik awal 13645.9

0 1.76 9.40 12.54 L1

(lintasan 1)

3045.10 0.70 5.55 4.99 L2

(lintasan 2)

3551.10 0.49 5.60 3.49 L3

(lintasan 3)

3534.45 0.49 5.55 3.48 L4

(lintasan 4)

3514.65 0.48 5.80 3.45 L5

G1

(gardu 1) 3044.95 0.26 1.00 26.36 G2

(gardu2) 3550.80 0.21 1.00 20.64 G3

(gardu 3) 3534.35 0.21 1.00 20.54 G4

(gardu 4) 3514.60 0.20 1.00 20.41 G5

(gardu 5) 0.00 0.00 0.00 0.00

Hasil dari operasi keseluruhan yang ditunjukan pada tabel 3 diatas dimana name menunjukan bahwa lokasi dari sistem, total entries menunjukan nilai atau total kendaraan yang berada disetiap lokasi, average contents merupakan hasil rata-rata pada setiap lokasi, maximum contents merupakan banyaknya antrian pada setiap lokasi, sedangkan utilization adalah persentasi dari kendaraan disetiap lokasi.

P. Optimisasi

Dalam menentukan jumlah gardu yang optimal bukan untuk panambahan gardu melainkan bisa saja pengurangan gardu karena maksud dari optimal adalah menetukan jumlah gardu yang paling baik dari yang terbaik. Dikarenakan PT Jasa Marga (Persero) Tbk tidak mempunyai target utilitas maka cara dalam menentukan gardu dengan memaksimalkan utilitas atau pemanfaatan dari gardu. Oleh karena itu optimisasi dilakukan dengan cara membandingkan besaran utilitas yang sebelumnya telah ditentukan dengan besaran utilitas melakukan skenario 26%, 40%, 80%, dan 100% dengan besarnya utilitas aktual seperti pada tabel dibawah ini:

1. Hasil optimisasi untuk 26%

Hasil dari optimisasi untuk 26% bahwa misalkan ambil satu buah contoh pada interval waktu pada pukul 6:30 – 7:30 mempunyai perbandingan utilitas sebesar 15.75% sedangkan untuk 26% mempunyai hasil sebesar 20.98% angka ini mempunyai arti bahwa untuk kedatangan kendaraan kurang lebih dimulai dari 0 kendaraan sampai 500 kendaraan yang datang ke gerbang tol Pasir Koja kinerja dari seorang pegawai atau karyawan mempunyai nilai kesibukan sebesar 16% dengan membuka 4 buah gardu, dengan adanya skenario maka dapat diketahui pula bahwa pada puku 6:30 – 7:30 mempunyai panjang antrian sebanyak 4 mobil. Sedangkan untuk rata-rata perharinya besaranya rata-rata utilitas aktual sebesar 25.22% dibandingkan dengan skenario dari 26% mempunyai rata-rata utilitas sebesar 20.10%, artinya nilai tersebut menunjukan bahwa dengan pemanfaatan tingkat penggunaan gardu sebesar 26% maka gardu exit yang dibuka sebanyak 4 gardu atau 5 gardu.

2. Hasil optimisasi untuk 40%

pada interval waktu pada pukul 6:30 – 7:30 mempunyai perbandingan utilitas sebesar 15.75% sedangkan untuk 26% mempunyai hasil sebesar 20.98% angka ini mempunyai arti bahwa untuk kedatangan kendaraan kurang lebih dimulai dari 0

kendaraan sampai 500 kendaraan yang datang ke gerbang tol Pasir Koja kinerja dari seorang pegawai atau karyawan mempunyai nilai kesibukan sebesar 16% dengan membuka 4 buah gardu, dengan adanya skenario maka dapat diketahui pula bahwa pada puku 6:30 – 7:30 mempunyai panjang antrian sebanyak 4 mobil. Sedangkan untuk rata-rata perharinya besaranya rata-rata utilitas aktual sebesar 25.22% dibandingkan dengan skenario dari 26% mempunyai rata-rata utilitas sebesar 20.10%, artinya nilai tersebut menunjukan bahwa dengan pemanfaatan tingkat penggunaan gardu sebesar 26% maka gardu exit yang dibuka sebanyak 4 gardu atau 5 gardu.

3. Hasil optimisasi untuk 60%

Untuk kondisi utilitas sebesar 60% maka dapat diambil satu contoh misalnya data diambil pada sebagai perbandingan pada pukul 11:30 – 12:30 maka hasil utilisasi untuk aktual sebesar 29.53% sedangkan dengan kondisi utilitas 60% mempunyai hasil sebesar 59.81% dengan panjang antrian maksimal 8 mobil hal ini berbeda dengan utilitas-utilitas sebelumnya dimana terlihat dengan jelas bahwa kinerja karyawan dalam melayani transaksi pembayaran pengguna jalan tol Pasir Koja terlihat kinerja karyawan meningkat hal ini dikarenakan pada kondisi utilitas 60% gardu yang dibuka hanya 2. Sedangkan rata-rata utilitas aktual sebesar 25.22% berbeda dengan kondisi utilitas ketika 60% maka hasil dari utilitas sebesar 42.65%.

4. Hasil optimisasi untuk 80%

Sama halnya dengan tabel sebelumnya untuk kondisi utilitas sebesar 80% maka dapat diambil satu contoh misalnya data diambil pada sebagai perbandingan pada pukul 0:30 – 1:30 maka hasil utilisasi untuk aktual sebesar 20.98% sedangkan dengan kondisi utilitas 80% mempunyai hasil sebesar 63.19% dengan panjang antrian maksimal 7 mobil hal ini berbeda dengan utilitas-utilitas sebelumnya dimana terlihat dengan jelas bahwa kinerja karyawan dalam melayani transaksi pembayaran pengguna jalan tol Pasir Koja terlihat kinerja karyawan meningkat hal ini dikarenakan pada kondisi utilitas 80% gardu yang dibuka hanya 1. Sedangkan rata-rata utilitas aktual sebesar 25.22% berbeda dengan kondisi utilitas ketika 60% maka hasil dari utilitas sebesar 59.80%.

5. Hasil optimisasi untuk 100%

Untuk kondisi utilitas sebesar 100% maka dapat diambil satu contoh misalnya data diambil pada sebagai perbandingan pada pukul 11:30 – 12:30 maka hasil utilisasi untuk aktual sebesar 29.53% sedangkan dengan kondisi utilitas 100% mempunyai hasil sebesar 99.31% dengan panjang antrian maksimal 20 mobil hal ini berbeda dengan utilitas-utilitas sebelumnya dimana terlihat dengan jelas bahwa kinerja karyawan dalam melayani transaksi pembayaran pengguna jalan tol Pasir Koja terlihat kinerja karyawan meningkat hal ini dikarenakan pada kondisi utilitas 100% gardu yang dibuka hanya 1. Sedangkan rata-rata utilitas aktual

sebesar 25.22% berbeda dengan kondisi utilitas ketika 60% maka hasil dari utilitas sebesar 83.81%.

Q. Usulan Gardu

Untuk penentuan gardu optimal yang dapat dilihat pada tabel diatas tanpa adanya batasan utilitas tetapi melihat dari sisi panjang antrian maksimum, maka dapat ditentukan gardu yang optimal misalkan pada shift 1 pada jam 6:30 – 7:30 pada jumlah gardu aktual dibuka sebanyak 4 dengan panjang antrian maksimum untuk aktual sebanyak 4 jenis kendaraan mobil yang berbeda, sedangkan usulan untuk pembukaan gardu pada pukul 06:30 – 7:30 adalah sebanyak 1 dengan nilai utilisasi sebesar 63.19% dengan panjang antrian maksimum sebanyak 7 jenis kendaraan mobil yang berbeda. Pada shift 2 tepatnya pukul 16:30 – 17:30 maka pada jumlah gardu aktual dibuka sebanyak 4 dengan panjang antrian maksimum sebanyak 4 jenis kendaraan mobil yang berbeda sedangkan usulan untuk gardu pada pukul 16:30 – 17:30 sebanyak 2 gardu dengan tingkat utilitas 62.45% dengan panjang antrian maksimum sebanyak 6 jenis kendaraan mobil yang berbeda.

IV. Kesimpulan

Dari hasil pengolahan data dan analisis maka dapat disimpulkan bahwa rata-rata kendaraan yang melewati tol Pasir Koja setiap harinya berkisar kurang lebih 15600 kendaraan. Untuk rata-rata kedatangan kendaraan maka dapat disimpulkan bahwa penggabungan data bulan Januari dengan bulan Februari sebesar 267.7 unit/detik. pada sub bab ini dapat disimpulkan pula bahwa rata-rata dari sampel bulan Januari dan bulan Februari mempunyai nilai rata-rata waktu sebesar 5 detik.

Kemudian distribusi yang terpilih adalah nilai yang mempunyai distribusi Triangular dengan nilai modus atau mode sebesar 5.4, sedangkan untuk batas minimum sebesar 2.87 dan batasan untuk maksimum adalah sebesar 6.78. Untuk antrian kendaraan dalam sistem dengan distribusi yang terpilih adalah N (15600, 1580), maka untuk pengguna lintasan pertama (L1) sebanyak 3046 kendaraan dengan rata-rata waktu per entry 15.30 detik, untuk pengguna lintasan kedua (L2) sebanyak 3552 kendaraan dengan rata-rata waktu per entry 11.86 detik, untuk pengguna lintasan ketiga (L3) sebanyak 3535 kendaraan dengan rata-rata waktu per entry 11.88 detik, sedangkan untuk pengguna lintasan keempat (L4) sebanyak 3515 kendaraan dengan rata-rata waktu per entry 11.86 detik. Untuk lintasan kelima (L5) tidak digunakan oleh pihak PT Jasa Marga (PERSERO) Tbk dikarenakan ada mesin yang rusak dan kekurangan operator. Sehingga gardu exit yang dibuka di tol Pasir Koja sebanyak 4 gardu.

Setelah melakukan analisis maka jumlah gardu optimal berdasarkan ditinjau dari segi panjang antrian maksimum yang telah ditentukan oleh PT Jasa Marga (Persero) Tbk minimal 100 meter dengan kurang lebih 23 unit kendaraan mobil yang mengantri. Maka dari itu berdasarkan analisis yang dibuat maka dapat

disimpulkan bahwa pada shift 1 pada pukul 05:30 – 13:30 maka usulan jumlah gardu sebanyak 1 – 2 gardu yang dibuka dengan keadaan gardu dapat beroperasi (tidak rusak), sedangkan untuk shift 2 yang terjadi pada pukul 13:30 – 21:30, maka usulan jumlah gardu yang dibuka sebanyak 2 dengan keadaan gardu dapat beroperasi (tidak rusak), untuk shift 3 yaitu pada pukul 21:30 – 05:30 usulan jumlah gardu yang dibuka sebanyak 1 gardu dengan keadaan gardu dapat beroperasi (tidak rusak).

V. Daftar Pustaka

 Harrell, C., Ghosh, B. K., & Bowden, R. (2000). Simulation Using Promodel. United States of America: McGraw-Hill Companies, Inc.

 Nugraha, W Deri. (2014). Penggunaan Metode Simulasi Untuk Menentukan Jumlah Optimal Gardu Entrance Dan Exit Dari Gerbang Tol Kopo Di Pt. Jasa Marga (Persero), Tbk Cabang Purbaleunyi. Tugas Akhir. Unikom, Bandung

 Santosa, P. B., & Ashari. (2005). Analisis Satistik dengan Microsoft Excel & SPSS. Yogyakarta: ANDI.

 Taha, A Hamdy. ( 1997). Riset Operasi: Suatu Pengantar. Jakarta: Binarupa Aksara. VI. Biodata

Penulis 1

Nama : Yosi Purnama Putra

Email : edogawayoshimurai@gmail.com

No telp : 081221213896 Program Studi : Teknik Industri Penulis 2

Nama : Alam Santosa, S.T., M.T. Email : alam.santosa@gmail.com

Bab 1

Pendahuluan

1.1. Latar Belakang Masalah

PT Jasa Marga dibentuk oleh pemerintah untuk mendukung pertumbuhan ekonomi Indonesia. PT Jasa Marga merupakan Badan Usaha Milik Negara (BUMN), pada awal berdirinya PT Jasa Marga berperan tidak hanya sebagai operator tetapi memiliki tanggung jawab sebagai otoritas jalan tol di Indonesia. Melalui Peraturan Pemerintah No. 04 Tahun 1978, pada tanggal 01 Maret 1978 Pemerintah mendirikan PT Jasa Marga (Persero) Tbk. PT Jasa Marga bergerak dalam merencanakan, membangun, mengoperasikan dan memelihara jalan tol serta sarana kelengkapannya agar jalan tol dapat berfungsi sebagai jalan bebas hambatan yang memberikan manfaat lebih tinggi daripada jalan umum bukan tol. Proyek jalan tol pertama yang dibuat adalah jalan tol pertama di Indonesia yang dioperasikan oleh Perseroan, Jalan tol Jagorawi (Jakarta-Bogor-Ciawi) merupakan tonggak sejarah bagi perkembangan industri jalan tol di Tanah Air yang mulai dioperasikan sejak tahun 1978.

PT Jasa Marga mendefinisikan macet sebagai suatu kejadian bertambah banyaknya jumlah kendaraan sepanjang 100 meter bahkan lebih seperti yang terjadi di gerbang pintu keluar tol Pasir Koja. Penyebab terjadinya antrian yaitu jarak gardu exit yang terlalu dekat dengan rambu lalu lintas (lampu merah), sehingga pengaturan waktu pada lampu merah sangat berpengaruh dengan terjadinya antrian kendaraan, dan adanya satu buah gardu yang tidak beroperasi dikarenakan mesin gardu ada yang harus diperbaiki, hal ini menyebabkan antrian yang cukup panjang bisa dikatakan antrian terjadi dikarenakan jumlah gardu di gerbang keluar tidak sebanding dengan jumlah kendaraan yang terdapat dalam antrian, sedangkan pada gerbang pintu masuk tol Pasir Koja tidak terjadi antrian dikarenakan volume kendaraan tidak sepadat jumlah volume kendaraan yang keluar tol Pasir Koja.

Namun antrian juga terjadi pada saat jam kantor (jam keberangkatan pegawai dan jam pulang pegawai) yaitu dipagi hari dan disiang hari menuju sore, hal ini terjadi dikarenakan tol Pasir Koja merupakan jalan tol pilihan atau jalan alternatif ketika pintu gerbang tol Kopo dan gerbang pintu tol Buah Batu padat (macet). Sedangkan pada jam 10.00 - 14.00 WIB, tidak terjadi antrian di gerbang pintu masuk maupun keluar tol Pasir Koja, hal tersebut terjadi pula dihari minggu.

PT Jasa Marga membuat sistem shift kerja pada operator di gerbang tol, sistem shift yang diberikan dalam 3 waktu atau 3 shift kerja yaitu pada pukul 5.30-13.30 untuk shift 1, pukul 13.30-21.30 untuk shift 2, dan pukul 21.30-5.30 unruk shift 3. Dari kondisi tersebut peneliti ingin mengetahui kinerja gardu tol dalam 3 waktu atau 3 shift kerja kemudian mencari solusi yang dapat dijabarkan berdasarkan dua macam prosedur yaitu analisis dan simulasi. Melihat apa yang terjadi, maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian lebih mendalam serta membuat program untuk membantu proses efisiensi pada antrian dengan mengangkat judul

“Analisis Jumlah Optimal Gardu Exit Gerbang Tol Pasir Koja Di PT. Jasa Marga (Persero) Tbk”

1.2. Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah yang ada maka dapat diidentifikasi masalah yang terjadi diantaranya:

1. Berapakah rata-rata waktu kedatangan kendaraan di jalan tol? 2. Berapakah rata-rata waktu pelayanan di gardu exit tol Pasir Koja?

3. Berapakah rata-rata waktu kendaraan dalam sistem gardu exit tol Pasir Koja? 4. Berapakah jumlah gardu exit yang optimal?

1.3. Tujuan Penelitian

Tujuan yang ingin dicapai pada penelitian ini adalah:

1. Mengukur waktu rata-rata daridistribusi kedatangan kendaraan

2. Untuk mengukur waktu rata-rata dari distribusi pelayanan di gardu exit tol Pasir Koja.

3. Untuk mengukur waktu rata-rata kendaraan yang beroperasi didalam sistem. 4. Mengoptimalkan jumah gardu untuk mencapai kriteria utilitas pelayanan gardu

yang ditentukan.

1.4. Pembatasan Masalah

Dalam membuat laporan perumusan masalah ini, penulis memberi pembatasan masalah agar tercapai penyusunan laporan secara efektif, seperti yang tertera dibawah ini:

 penelitian dilakukan digardu gerbang exit tol Pasir Koja.

 Data yang digunakan hanya 2 bulan yaitu bulan Januari 2015 dan bulan Februari 2015.

 Batasan-batasan utilitas sebesar 26%, 40%, 80%, dan 100%.

1.5. Asumsi yang Digunakan

Dalam penyusunan laporan penulis mengasumsikan bahwa operator bekerja dengan kondisi sehat dan tidak ada tekanan (stress).

1.6. Sistematika Penulisan

Adapun sistematika penulisan dalam penyusunan laporan Tugas Akhir adalah sebagai berikut:

Bab 1 Pendahuluan

Bab ini berisikan mengenai: 1.1. Latar Belakang Masalah

Pada sub bab ini berisikan tentang pembahasan secara singkat mengenai permasalahan yang akan dibahas.

1.2. Identifikasi Masalah

Pada sub bab ini akan membahas tentang permasalahan yang timbul berdasarkan latar belakang.

1.3. Tujuan Penelitian

Berisikan tentang tujuan dilaksanakannya penelitian.

1.4. Pembatasan Masalah

Sub bab ini akan menjelaskan tentang batasan permasalah yang akan dibahas secara spesifik

1.5. Asumsi yang Digunakan

Berisikan tentang asumsi yang digunakan dalam melakukan pengolahan data.

1.6. Sistematika Penulisan

Pada sub bab ini akan dijelaskan tentang langkah-langkah dalam penulisan penelitian.

Bab 2 Landasan Teori

Dalam bab ini berisikan teori-teori yang menjadi acuan didalam pemecahan masalah yang dihadapi.

Bab 3 Metodologi Pemecahan Masalah

Dalam kerangka pemecahan masalah akan dijelaskan mengenai: 3.1. Flowchart Pemecahan Masalah

Pada sub bab ini akan dijelaskan langkah yang diambil dalam pemecahan masalah dalam bentuk diagram alir atau flowchart.

3.2. Langkah-langkah Pemecahan Masalah

Pada sub bab ini akan dijelaskan tentang langkah-langkah pemecahan masalah secara sistematis dan berdasarkan flowchart pemecahan masalah yang sudah dibuat sebelumnya.

Bab 4 Pengumpulan dan Pengolahan Data

Pada bab ini akan dijelaskan mengenai: 4.1. Pengumpulan Data

Pada bab ini akan dijelaskan mengenai data-data yang diperoleh dan dikumpulkan pada saat penelitian dilakukan.

4.2. Pengolahan Data

Pada sub bab ini akan membahas langkah-langkah dalam pengolahan data berdasarkan data-data yang sudah diperoleh, proses perhitungan beserta hasil dari pengolahan data.

Bab 5 Analisis dan Optimisasi

Pada bab ini berisikan hasil analisis terhadap faktor-faktor penting dalam penelitian dan optimisasi dalam mengurangi atau menambahkan gardu berdasarkan pemanfaatan penggunaan gardu yang dibuka.

Bab 6 Kesimpulan dan Saran

6.1. Kesimpulan

Berisikan kesimpulan terhadap hasil penelitian.

6.2. Saran

Bab 2

Landasan Teori

2.1. Definisi Simulasi

Berdasarkan The Oxford American Dictionary (1980) yang dikutip oleh Harrell, C., Ghosh, B. K., & Bowden, R (2004) didalam buku Simulation Using Promodel

bahwa simulasi didefinisikan “sebagai cara untuk mereproduksi kondisi dari situasi sebagaimana oleh model, untuk pembelajaran, percobaan atau pelatihan”.

Kemudian Harrel dalam bukunya tersebut menjelaskan bahwa simulasi

merupakan “replika dari sistem dinamik menggunakan model komputer dalam

rangka mengevaluasi dan meningkatkan kinerja sistem”. Sehingga simulasi dapat

diartikan juga sebagai cara pembelajaran bagaimana menyelesaikan suatu masalah dari peristiwa yang sebenarnya terjadi dengan merancang suatu sistem proses atau membuat model menggunakan komputer yang secara umum menggambarkan kondisi dari situasi atau sifat-sifat karakteristik kunci dari kelakuan sistem fisik.

Model tersebut bertujuan untuk memahami tingkah laku sistem atau mengevaluasi berbagai strategi untuk mengoperasikan sistem tersebut. Bisa dikatakan pula bahwa simulasi merupakan proses yang diperlukan untuk operasionalisasi model, dimana dalam metode simulasi dapat memperkirakan dampak dari suatu keputusan yang diambil, tetapi harus diketahui dimana model simulasi akan diterapkan. Kemudian merancang sebuah skenario atau gambaran percobaan yang berguna mendapatkan hasil simulasi yang akan diolah menjadi jawaban atas suatu peristiwa yang terjadi atau menjadi jawaban atas sistem nyata. Misalnya melakukan perencanaan dalam mengoptimalkan jumlah gardu pada suatu gerbang tol exit dengan membuat simulasi atau sebuah model yang berisi seperangkat variabel yang menampilkan ciri utama dari keadaan yang sebenarnya, sehingga memunculkan keputusan-keputusan yang menentukan bagaimana karkteristik itu bisa dilakukan secara nyata.

2.1.1. Klasifikasi Simulasi

Harrell, C (2004) mengutip bahwa simulasi mempunyai klasifikasi dalam menggunakan komputer dalam pembuatan model sistem sebelum dilakukan atau pengujian kebijakan sebelum model-model tersebut benar-benar diterapkan.

“Banyak kesalahan yang sering ditemui pada start-up dari sistem baru atau

modifikasi dari sistem yang sudah ada dapat dihindari” dan “perbaikan yang

biasanya dapat menghabiskan waktu berbulan-bulan bahkan sampai bertahun-tahun sedangkan dengan fine-tuning dapat dicapai dengan hitungan hari bahkan

jam”. Pada saat awal membuat suatu perancangan atau memperbaiki sistem serta

mengembangkan sistem yang sudah ada sering kali terjadi kesalahan hal ini dikarenakan perencanaan dalam membuat sistem masih belum sesuai dengan kondisi yang sebenarnya, maka dari itu perencanaan diawal atau pada saat membuat konsep untuk merancang sistem sangatlah diperlukan dan dipikirkan sebaik mungkin agar tidak ada kesalahan-kesalahan. Maksud dari perbaikan yang dapat menghabiskan waktu cukup lama tersebut dapat diartikan sebagai penjelasan bahwa dalam menyelesaikan persoalan yang memakan waktu cukup lama, diperlukannya pengaturan yang baik dalam menggambarkan peristiwa yang terjadi dengan sebuah model, dimana model-model dibuat dengan menggunakan komputer karena dengan membuat simulasi permodelan dapat berjalan dengan waktu yang dipersingkat.

Membuat pengaturan yang baik, bisa dikatakan juga melakukan perencanaan terlebih dahulu agar dalam merancang suatu sistem simulasi dibuat, maka hasil dari simulasi didapat pengambilan keputusan dari peristiwa yang terjadi dengan sangat mudah. Sehingga dalam melakukan analisis didapatkan hasil yang akurat dan dengan mudahnya didapatkan kesimpulan dalam melakukan pengambilan keputusan. Walaupun hasil dari perancangan permodelan yang dibuat tidak selalu sama dengan data aslinya bukan berarti hasil dari data tersebut berbeda akan tetapi hasil dari pengolahan sistem yang dibuat mendekati dengan nilai data sesungguhnya. Maka dari itu ketika sudah melakukan perancangan sistem dengan pengaturan yang baik akan sangat mudah pada saat mengatur kembali kondisi dari

situasi. Misalnya melakukan perancangan di gardu gerbang tol exit, ketika ada kondisi dimana situasi dijalan tol macet atau terjadi antrian yang sangat panjang maka dalam perancangan sebuah model dapat diatur dengan kondisi penambahan model gardu gerbang tol exit, kemudian dapat dianalisis serta disimpulkan untuk ditinjau lebih lanjut atau melakukan implementasi.

Ada beberapa karakter dari simulasi yang membuat perencanaanya semakin kuat dan pengambilan keputusan alat tersebut dapat dipersingkat adalah sebagai berikut:

 Mencakup ketergantungan sistem  Akses untuk sistem variabilitas

 Apakah cukup fleksibel untuk model apapun  Menunjukan karakteristik dari waktu ke waktu

 Apakah lebih murah, menghabiskan waktu, dan mengganggu dari percobaan pada sistem yang sebenarnya

 Memberikan informasi pada beberapa ukuran kinerja

 Apakah penampilannya menarik dan melibatkan minat masyarakat  Memberikan hasil yang mudah dipahami dan mudah berkomunikasi  Dapat dijalankan secara singkat, normal, atau lambat

 Fokus terhadap detail pada desain

a. Mencakup Ketergantungan Sistem dapat diartikan sebagai dimana suatu sistem dapat dikatakan sebagai suatu kesatuan yang terdiri dari bagian-bagian yang saling berhubungan satu sama lain secara fungsional. Tiap-tiap bagian dalam sistem mempunyai fungsi sendiri-sendiri yang satu sama lain saling berhubungan dan saling ketergantungan, dari tiap-tiap bagian yang saling ketergantungan serta membentuk suatu kesatuan yang bekerja untuk mencapai tujuan untuk menghasilkan sesuatu.

b. Akses Untuk Sistem Variabilitas dimaksudkan membuat akses dengan sistem yang handal dan dapat diukur dengan nilai reliabilitasnya.

c. Apakah Cukup Fleksibel Untuk Model Apapun yang artinya model yang dibuat atau dirancang sedemikian rupa mudah diatur.

d. Menunjukan Karakteristik Dari Waktu Ke Waktu dapat diartikan bahwa dalam merancang suatu model mempunyai sifat karakteristik yang dapat diatur.

e. Apakah Lebih Murah, Menghabiskan Waktu, dan Mengganggu Dari Percobaan Pada Sistem yang Sebenarnya dimaksudkan dalam melakukan perancangan simulasi yang dimodelkan dengan bantuan komputer terdapat kriteria mengenai biaya, waktu, dan mengganggu sistem dari situasi yang terjadi.

f. Memberikan Informasi pada Beberapa Ukuran Kinerja dimaksudkan ketika membuat perencanaan perancangan adanya sebuah informasi dari ukuran kinerja.

g. Apakah Penampilannya Menarik dan Melibatkan Minat Masyarakat

dimaksudkan pada saat membuat simulasi dengan model-model yang dirancang tampak visualisasi sesuai sehingga pada saat mengukur dapat memvalidasi data agar sistem telah dimodelkan dengan benar.

h. Memberikan Hasil yang Mudah Dipahami dan Mudah Berkomunikasi

dimaksudkan sistem perancangan yang dibuat kemudian melakukan analisis maka didapatkan hasil yang dapat dipahami agar mudah untuk dalam menyimpulkan dan harus melakuakan tindakan yang bagaimana dan seperti apa.

i. Dapat Dijalankan Secara Singkat, Normal, Atau Lambat yang artinya ketika merancang suatu sistem yang dibuat waktunya dapat diatur.

j. Fokus Terhadap Detail Pada Desain dimaksudkan mebuat desain dengan jelas.

2.1.2. Langkah-langkah Simulasi

Setelah mengetahui bahwa ada 10 kriteria yang telah dijelaskan kemudian diklasifikasi simulasi sehingga ada langkah-langkah dalam membuat simulasi.

Tahapan dari simulasi menurut C Harrel (2004) maka “Simulasi hampir selalu

dilakukan sebagai bagian dari proses yang lebih besar dari desain sistem atau

peningkatan proses”. Maksud dari desain sistem atau peningkatan proses dimana

dalam merencanakan desain yang dibuat harus adanya peningkatan berupa solusi-solusi yang dihasilkan sebagai alternatif dimana hasil dapat dievaluasi dan menghasilkan solusi yang terbaik untuk kemudian dipilih lalu diterapkan. Model ini dijalankan untuk dioperasikan dari waktu ke waktu. Rata-rata dan variansi seluruh model berjalan independen dari simulasi yang dibuat untuk memberikan statistik perkiraan kinerja model, maka dari itu melalui proses yang berulang-ulang dari pemodelam, simulasi, dan analisis.

Desain atau melakuan perancangan model yang diambil dari peristiwa atau kondisi yang terjadi dan nyata, adanya pembuatan konsep yang saling berkaitan antara pemikiran penentuan model dengan sistem. Biasanya melakukan percobaan pada model mengurangi waktu, biaya, dan gangguan dalam melakukan eksperimen-eksperimen pada sistem yang sebenarnya. Dalam hal ini simulasi dapat dianggap sebagai prototype alat virtual untk menjelaskan sebuah konsep. Didalam buku Simulation Using Promodel terdapat flowchart proses yang diulang sampai hasil yang dilakukan cukup.

Gambar 2.1. Proses dari simulasi percobaan

Flowchart proses dari simulasi percobaan dimana langkah pertama melakukan perumusan hipotesis bagaimana desain atau kebijakan operasional bekerja dengan baik. Langkah kedua dari Flowchart menyiapkan percobaan, dimana percobaan atau eksperiman direncanakan terlebih dahulu seperti menentukan bagaiman sistem yang dibuat. Langkah ketiga melakukan serta menjalankan simulasi dari percobaan yang dibuat, dimana pengujian hipotesis dilakukan melalui percobaan-percobaan yang dibuat. Langkah keempat menganalisis kesimpulan tentang validitas hipotesis, jadi apakah hipotesis yang telah diuji itu benar atau salah, ketika pengujian salah atau tidak valid maka melakuan perumusan hipotesis ulang, sedangkan ketika dalam pengujian uji validitas itu benar maka dapat dianalisis hasil dari simulasi dan dapat menarik kesimpulan tentang hipotesis tersebut.

2.2. Definisi Sistem

Setelah membahas simulasi dilengkapi dengan mengetahui klasifikasi dari simulasi serta membuat langkah-langkah dalam simulasi, maka langkah selanjutnya akan membahas pengertian akan sistem dimana menurut Blanchard (1991) yang dikutip oleh C Harrel (2004) sistem yang digunakan disini,

didefinisikan sebagai “kumpulan elemen yang berfungsi secara bersamaan untuk

merupakan gabungan antara komponen dan elemen yang menjadi satu untuk mencapai tujuan tertentu. Sistem ini mengggambarkan suatu kejadian-kejadian dari suatu komdisi yang nyata seperti tempat dan benda atau bisa disebut juga dengan seperangkat elemen yang membentuk kumpulan atau prosedur-prosedur pengolahan yang mencapai suatu tujuan yang mengoperasikan data atau barang untuk menghasilkan informasi atau untuk menyelesaikan suatu saran. Kumpulan elemen dan komponen didasari oleh beberapa unsur dimana unsur dari elemen dan komponen disini didasari dengan elemen-elemen yang saling terkait dan bekerja sama dengan sistem untuk mencapai tujuan tersebut.

2.3. Elemen Sistem

C Harrel (2004) mengartikan sistem sebagai kumpulan elemen-elemen yang berfungsi secara bersamaan. elemen sistem didalam buku ini membahas “unsur -unsur ini menentukan siapa, apa, dimana, kapan, dan bagaimana pengolahan

entitas”. Maksudnya model disini menggambarkan keterkaitan antar sistem seperti

menentukan siapa objek yang merupakan bagian dari elemen ataupun variabel. Bisa berupa benda fisik, abstrak, ataupun keduanya tergantung kepada sifat sistem tersebut. Apa tujuan dari setiap sistem memiiliki tujuan, tujuan inilah yang menjadi pemotivasi yang mengarahkan sistem. Dimana hubungan internal dimana antara objek didalamnya dan lingkungan tempat dimana sistem berada.

Kapan melakukan perencanaan dalam menentukan entitas. Bagaimana input, proses, dan menghasilkan output dari pengolahan entitas.

2.3.1. Entitas

Entitas adalah satuan yang berwujud atau orang, tempat, kejadian atau konsep yang informasinya akan direkam. Sedangkan menurut C Harrel (2004) dimana elemen sistem terdiri dari entitas, aktifitas, resources, dan kontrol. “Entitas yang berbeda mungkin memiliki karakteristik yang unik seperti biaya, bentuk, prioritas,

kualitas, atau kondisi”. Dapat diartikan sesuatu yang memiliki keberadaan yang

unik dan berbeda, walaupun tidak harus dalam bentuk fisik. Dalam pengembangan sistem entitas digunakan sebagai model dari penggambaran suatu

objek yang nyata, dan dapat diartikan pula bahwa entitas adalah sesuatu yang ada dan dapat melaksanakan suatu kegiatan dan dapat berupa subyek hukum tersendiri. Entitas disini merupakan peranan penting didalam sistem karena jika tidak ada sekumpulan entitas sistem maka tidak akan terbentuk, karena sistem terbentuk dari satu data dan dijadikan satu kemudian dihubungkan agar menghasilkan informasi yang jelas bagi pengguna Sistem dari Data tersebut.

2.3.2. Aktifitas

Tahapan kedua dari elemen sistem adalah aktifitas atau kegiatan dimana C Harrel

(2004) mendefinisikan bahwa kegiatan adalah “tugas yang dilakukan dalam

sistem yang baik secara langsung atau secara tidak langsung terlibat dalam

pengolahan entitas”. Kegiatan dimaksudkan juga dimana adanya aktifitas-aktifitas

yang dilakukan didalam sistem seperti pengolahan informasi yang pada dasarnya terbagi atas aktivitas input, proses, dan output. Misalnya memotong bagian pada mesin atau memperbaiki sebuah peralatan. Aktifitas-aktifitas biasanya menghabiskan waktu dan lebih sering melibatkan penggunaan sumber daya.

2.3.3. Resources

Tahap selanjutnya dari elemen sistem adalah resources (sumber daya), C Harrel

(2004) disini mengartikan sumber daya adalah “cara dimana kegiatan yang

dilakukan”. Sumber daya disini adalah suatu nilai dimiliki oleh suatu unsur

tertentu dalam kehidupan, tetapi sumber daya tidak selalu bersifat fisik tetapi juga tidak berwujud. Contoh dari sumber daya yang tidak berwujud seperti informasi, kapasitas, waktu siklus, dan lain-lain. Sumber daya ada yang dapat berubah, baik menjadi semakin besar maupun hilang, dan ada pula sumber daya yang kekal (selalu tetap). Selain itu, dikenal pula istilah sumber daya yang dapat pulih atau terbarukan dan sumber daya tak terbarukan.

2.3.4. Kontrol

setelah membahas entitas, aktifitas, resources maka C Harrel (2004) juga menjelaskan mengenai kontrol. C Harrel mengutip bahwa “Kontrol menjelaskan

bagaimana, kapan, dan dimana kegiatan dilakukan”. Makusdnya dalam

melakukan kontrol ada tahapan-tahapan yang berlaku didalam sistem biasanya disemua tahapan kontrol memberikan informasi dan keputusan-keputusan berdasarkan alur bagaimana. Kapan, dan dimana sistem harus beroperasi seperti menentukan urutan, perencanaan, tindakan prioritas utama, jadwal dalam mentukan kontrol tersebut, kontrol dari perangkat lunak. Dapat dikatakan sebagai hubungan antara komponen yang membentuk sebuah konfigurasi sistem, yang akan menghasilkan tanggapan sistem yang diharapkan. Jadi harus ada yang dikendalikan, yang merupakan suatu sistem fisis, yang biasa disebut dengan kendalian.

2.4. Variabel Sistem

Setelah menegtahui elemen dari suatu sistem maka terdiri dari beberapa variabel-variabel yang digunakan untuk sistem yang diantaranya: variabel-variabel keputusan, variabel response,

2.4.1. Variabel Keputusan

Variabel keputusan adalah unsur-unsur yang mempengaruhi keputusan dimana keputusan itu terdapat pada saat mengolah data untuk mengetahui apakah data tersebut mempunyai sifat dari independe atau tidak, sedangkan C Harrel mengutip bahwa variabel sistem “sebagai variabel independen dalam percobaan”. Maksud dari variabel independen yaitu bersifat terkendali atau tidak terkendali tergantung dari percobaan simulasi atau disebut juga dengan variabel kontrol dimana variabel yang dikendalikan atau dibuat konstan sehingga pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat tidak dipengaruhi oleh faktor luar. Dikatakan variabel keputuasan karena pembuat keputusan mengontrol nilai-nilai dari variabel. Contoh untuk variabel keputusan waktu antar kedatangan barang pada sebuah stasiun kerja.

2.4.2. Variabel Respon

Setelah membahas variabel keputusan maka selanjutnya menjelaskan tentang variabel respon dimana variabel respon dapat diartikan pula dengan variabel

dependen yang tergantung pada pengeturan nilai-nilai dari suatu variabel independen. Perubahan pada faktor ini dipengaruhi juga oleh variabel manipulasi, karena perubahan itu sebagai tanggapan dari faktor lain (variabel manipulasi). Sedangkan variabel respon yang dikutip oleh C harrel (2004), “variabel respon (kadang-kadang disebut kinerja atau variabel output)”. Maksudnya variabel output dimana hasil dari pengukuran kinerja sistem dalam menentukan pengaturan variabel keputusan dari jumah entitas suatu variabel respon yang kemudian diproses utnuk suatu periode tertentu.

2.4.3. Variabel Status

Mengidentifikasi setiap variabel menjadi variabel yang lebih kecil (suv variabel) merupakan syarat mutlak bagi setiap peneliti. Variabel status adalah variabel yang tidak dapat diubah keberadaannya, sedangakan C Harrel mengutip bahwa variabel

status “untuk menunjukan status sistem pada setiap titik waktu tertentu”.

Dimaksudkan variabel respon sering berubah-ubah dari waktu ke waktu seiring variabel status. Variabel status juga merupakan variabel yang mempunyai nilai dependen (bergantungan), variabel status tidak seperti variabel keputusan dimana dikendalikan dibuat konstan sehingga pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat tidak dipengaruhi oleh faktor luar, variabel ini tidak langsung dikendalian dan bukan dari sebanyak bunga sebagai perilaku ringkasan yang dlaporkan oleh variabel respon.

2.5. Definisi Model

Setelah membahas sistem yang dimana terdiri dari 4 elemen sistem yaitu (entitas, aktifitas, sumber daya, dan kontrol) yang kemudian dilanjut dengan pembahasan variabel sistem yang mempunyai jenis-jenis variabel sistem maka pembahasan selanjutnya bagaimana cara membuat model dengan penjelasan awal definisi dari model itu seperti apa. C Harrell (2004) didalam buku Simulation Using Promodel menjelaskan “Sebuah model adalah representasi yang disederhanakan dari realitas

kondisi yang sebenarnya dimana sebuah proses membutuhkan model konseptual dan mengkonversi ke model simulasi.

Hal ini memerlukan pengetahuan tentang paradigma pemodelan tertentu software simulasi yang digunakan dan keakraban dengan pemodelan konstruksi yang berbeda yang disediakan dalam perangkat lunak. Membangun model melibatkan untuk mengetahui elemen apa yang termasuk dalam model dan cara terbaik mengekspresikan unsur-unsur dalam model. Prinsip penghematan harus selalu diikuti, yang menghasilkan model yang paling minimal mungkin mencapai tujuan simulasi. Akhirnya, kunci sukses pemodelan melihat banyak contoh dan praktek. Model juga dapat diartikan sebagai abstraksi dari realitas dengan hanya memusatkan perhatian pada beberapa sifat dari kehidupan yang sebenarnya. Representasi dari sistem yang disederhanakan pada suatu ruang dan waktu untuk meningkatkan pengertian terhadap sistem lainnya.

2.6. Menentukan Pengumpulan Data

Untuk membuat suatu perancangan simulasi dimana ketika sudah memahami klasifikasi dari simulasi, langkah-langkah dalam membuat model simulasi dan memahami dimana sistem dirancang dengan baik yang mempunyai elemen-elemen sistem seperti entitas, aktifitas, sumber daya, kontrol, serta dapat menentukan variabel-variabel dari sebuah sistem. Selanjutnya dibutuhkan pengumpulan data untuk memenuhi kebutuhan atau melengkapi dari entitas-entitas dari kegiatan dengan menentukan sumber daya dari peristiwa yang sebenarnya terjadi kemudian untuk dikendalikan seperti apa, bagaimana, siapa, kapan dan dimana sistem ini harus dioperasikan, langkah pertama dalam pengumpulan data untuk menentukan data yang dibutuhkan untuk membangun model ini harus ditentukan terutama oleh lingkup model dan tingkat detail yang diperlukan untuk mencapai tujuan dari simulasi. Oleh karena itu data-data yang dibutuhkan untuk pengolahan dapat dikategorikan sebagai data struktural, data operasional, atau data numerik, dimana data-data akan dijelaskan pada sub-bab dibawah ini.

2.6.1. Data Struktural

Penjelasan pertama dari pengumpulan data-data yaitu data struktural dimana C

Harrel (2004) mengutip bahwa “untuk memodelkan sistem maka melibatkan

semua objek dalam sistem”. Dapat diartikan sebagai kesatuan dari elemen-elemen

seperti entitas yang terdiri dari produk dan pelanggan, dan sebagainya. Kemudian sumber daya yang terdiri dari operator dan mesin yang digunakan. Serta lokasi ruang tunggu atau biasa yang disebut dengan workstation di suatu lantai produksi. Data structural biasanya berisikan sebuah informasi structural yang pada dasarnya menggambarka suatu konfigurasi dari sebuah sistem yang bertujuan untuk proses selanjutnya yaitu proses mengidenntifikasi barang-barang atau item yang telah diproses. Semua komponen yang bersifat relevan akan mempengaruhi perilaku dari sistem yang akan dimasukkan secara terstruktur

2.6.2. Data Operasional

Dikutip oleh C Harrel (2004) maka data struktural diatas menjelaskan bahwa kegiatan dari peristiwa yang terjadi sebenarnya melibatkan semua objek dalam sistem untuk dimodelkan. Penjelasan berikutnya dari data-data yang dibutuhkan

untuk pengumpulan data yaitu data operasiona dimana menjelaskan “bagaimana

sistem beroperasi-yaitu, kapan, di mana, dan bagaimana peristiwa dan kegiatan

berlangsung”. Informasi-informasi dari perilaku sistem akan menentukan

informasi operasional yang dengan mudah dan terstruktur apabila diproses dan dikontrol dengan baik. Penjelasan dari operasional menjadikan konsep yang asih bersifat abstrak menjadi operasional yang memudahkan dari pengukuran-pengukuran dari variabel tersebut.

Data operasional juga bisa dijadikan sebagai batasan pengertian yang dijadikan pedoman untuk melakukan suatu kegiatan atau pekerjaan penelitian. Operasional merupakan aspek yang paling penting karena tanpa adanya data operasional, maka tidak ada yang bisa dikerjakan, dan data operasional biasanya membantu dalam mengklasifikasi kategori khusus dari suatu variabel yang bersifat konstruk sehingga data operasional menjadi variabel- variabel yang dapat diukur. Data

operasional juga terdiri dari semua informasi yang logis seperti rute. Jadwal, penghentian tingkah laku, dan alokasi sumber daya. Untuk sistem yang akan disimulasikan, kebijakan operasional yang terdefinisi dan rancu atau tidak sesuai maka harus dikodifikasikan ke dalam prosedur yang ditetapkan dan peraturan. Jika keputusan dan hasil bervariasi, penting untuk setidaknya menentukan variabilitas ini statistik menggunakan ekspresi probabilitas atau distribusi.

2.6.3. Data Numerik

Setelah membahas data struktural dan data operasional dari sub-bab sebelumnya maka pembahasan untuk pengumpulan data-data yaitu data numerik. “Data numerik memberikan informasi kuantitatif tentang sistem” dikutip dari C Harrel (2004). Data numerik biasanya berupa nilai-nilai yang dapat dioperasikan atau dikalkulasikan dengan berbagai faktor atau membuat deskripsi objektif tentang batasan-batasan dan menetukan pakah batasan atau nilai-nilai dapat dikontrol melalui beberapa intervensi. Biasanya mempunyai tujuan seperti menjelaskan, meramalkan, dan mengontrol batasan dari nilai-nilai melalui pengumpulan data terfokus dari data numerik. Pendekatan kuantitatif menjelaskan penyebab batasan nilai-nilai melalui pengukuran objektif dan analisis numerikal. Asumsi kuantitatif biasanya mempunyai tujuan dan metode ilmu sosial adalah sama ilmu fisik/alamiah dengan jalan mencari teori yang dites atau dikonfirmasikan yang menjelaskan dari batasan-batasan.

Niali numerik yang mudah ditentukan yaitu kapasitas sumber daya dan jam kerja. Nilai-nilai lain yang lebih sulit untuk menilai, seperti waktu antara kegagalan atau rute probabilitas. Hal ini berlaku jika sistem yang dimodelkan baru dan data tidak tersedia. Hal ini penting ketika mengumpulkan data numerik untuk bertanya apa yang meruoakan nilai data tertentu. Misalnya dalam waktu pemesinan, salah satu harus bertanya apakah waktu mencerminkan beban dan membongkar waktu atau alat penyesuaian dan apakah itu untuk memporses sejumlah bagian daripada bagian-bagian individu.

2.7. Uji Indenpedensi Pola Data 2.7.1. Scatter Plot

Ketika pengumpulan dari sebuah data maka tahapan selanjutnya adalah melakukan pengolahan data atau pengujian yang biasanya selalu dilakukan untuk mengetahui apakah hasil dari data-data yang dikumpulkan mempunyai hasil data yang valid dan pengaruh dari pengujian tersebut dapat dianalisis serta disimpulkan kemudian untuk melakukan ketahap berikutnya biasnya tahap implementasi dari hasil analisis. Terdapat beberapa pengujian seperti Scatter plot, Autocorrelation, dan runs test. Seperti yang diketahuai “Scatter plot adalah suatu uji statistik yang dimunculkan dalam bentuk grafik dengan titik–titik pada grafiknya”. Dimaksudkan bahwa ketika pengumpulan data maka dilakukan pengolahan data dengan langkah pertama menguji apakah data dari pengumpulan tersebut bersifat random atau tidak. Pengujian ini dilakukan pada software promodel dimana cara melakukannya dengan menggunakan stat::fit yang bertujuan untuk mengetahui apakah data yang diolah dengan menggunakan scatter plot ini mempunyai jenis data yang independen atau denpenden.

Sehingga untuk langkah lebih lanjutnya ketika untuk membuat suatu perancangan sistem dalam menentukan waktu pelayanan apakah data tersebut bisa dirata-ratakan yang bertujuan untuk ketika membuat model diwakilkan cukup hanya satu perancangan. Misalnya suatu contoh penelitian di gardu gerbang tol, dengan data waktu lalu lintas kendaraan selama satu bulan perancangan model ketika melakukan pengujian data dengan scatter plot kemudian mempunyai hasil yang sesuai maka hanya perlu merancang sebuah model sebanyak 24 model karena data yang telah diolah ternyata mempunyai sifat dependen (bergantungan) atau bisa dikatakan mempunyai karakteristik data yang sama disetiap harinya. Namun ketika data independent maka dibuat perancangan model perjam setiap harinya selama satu bulan penuh.

2.7.2. Autocorrelation

Pengujian berikutnya adalah Autocorrelation diartikan “sebagai suatu uji statistik

untuk mengetahui apakah data berkorelasi atau tidak”. Korelasi ini untuk

menentukan apakah data bersifat acak (independen) atau tidak (dependen). Untuk mengetahui sifat dari data tersebut dapat dilihat nilai korelasi yang muncul. Jika grafik berada di satu sisi, baik negatif ataupun positif, maka data yang di proses berkorelasi. Namun jika data berada tidak teratur dan berada di dua sisi secara acak, maka data tidak berkorelasi yang artinya data tersebut bersifat random. Dapat diartikam pula untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpan asumsi klasik autokorelasi yaitu korelasi yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Sama halnya dengan contoh pengujian scatter plot.

2.7.3. Runs test

Selain dari pengujian scatter plot dan autocorrelation maka didalam stat::fit ada pengujian lain yaitu runs test.”Runs test adalah suatu uji statistik untuk mengetahui sifat data hasil pengumpulan atau observasi yang kita lakukan bersifat

acak atau tidak”. Untuk mengetahui apakah data bersifat acak atau tidak, dapat

dilihat dari hasil pengolahan yang telah dilakukan. Jika hasil bertuliskan REJECT maka data tersebut bersifat tidak acak (dependen), namun jika hasil bertuliskan DO NOT REJECT maka data bersifat acak (independen). Contoh kasus sama halnya dengan contoh-contoh dari pengujian lainnya.

2.8. Melakukan Uji Keseragaman Data Dengan Anova

Selain pengujian untuk menentukan pola data dari penjelasan subbab-subbab sebelumnya, pengujian bisa dilakukan dengan pengujian anova. “Analisis Anova

menggunakan distribusi F sebagai dasar untuk pengambilan keputusan”.

Distribusi ini mensyaratkan bahwa data berdistribusi secara normal dan skala pengukuran yang digunakan paling tidak interval. Selain itu dalam pengujian ANOVA terdapat satu asusmsi yang harus dipenuhi, yaitu asumsi homogenitas.

Ketika hasil dari uji anova ini sejenis maka data dapat dirancang dengan model komputer yang sederhana dan ringkas.

2.9. Teori Antrian

2.9.1. Pendahuluan Antrian

Setelah membahas dari pengertian simulasi, sistem, model, dan cara menentukan pola data, maka pembahasan selanjutnya adalah mengenai teori antrian dimana dalam membuat simulasi pada sebuah sistem membahas pada suatu kejadian yang nyata dibahas juga mengenai bagaimana cara mengertahui adanya antrian serta menganalisis apakah antrian tersebut bisa diatasi dengan berbagai

keputusan-keputusan yang telah ditentukan. “Dalam keadaan nyata dan kehidupan

sehari-hari kita sering merasakan dan berhadapan dengan suatu kondisi antrian”. kondisi tersebut bisa saja terjadi kepada siapa saja dan tidak mengenal waktu, pelayanan yang buruk atau kesalahan mesin-mesin merupakan suatu faktor terjadinya antrian seperti menunggu pelayanan didepan loket bioskop, bank, pembayaran gerbang tol, dan lain-lain. Sedangkan pada keadaan disistem manufaktur bisa dijumpai ketika bahan baku atau barang setengah jadi menunggu untuk diproses oleh mesin-mesin yang terbatas.

2.9.2. Sistem Antrian

Setelah pada sub-bab sebelumnya membahas pengertian tentang antrian dimana kondisi tersebut bisa terjadi kapan saja dan tidak mengenal waktu maka

pembahasan selanjutnya mengenai sistem antrian. “Pelanggan datang dengan laju teteap atau tidak tetap untuk memperoleh pelayanan pada fasilitas pelayanan”.

Ketika konsumen atau pelanggan datang dapat masuk kedalam fasilitas pelayanan, maka proses pelayanan akan segera dilakukan. Tetapi apabila pelayanan terjadi hambatan dan semua konsumen harus menunggu, maka akan membentuk suatu antrian hingga tiba waktunya untuk dilayani. Berdasarkan penjelasan diatas maka sistem antrian dibagi menjadi 2 komponen yaitu:

1. Antrian yang memuat langganan atau satuan-satuan yang memerukan pelayanan.

2. Fasilitas pelayanan yang memuat pelayanan dan saluran pelayanan (misalnya loket bioskop dan petugas jual tiket atau pembayaran dan pengambilan kartu di tol.

Sisi lain dari sistem antrian yaitu memnuhi kebutuhan yang lebih banyak dari pada mesin antri atau alat antrian, untuk hitungan nilai ekonominya tentu saja lebih besar, akan tetapi hal ini bukan alasan, sebab masih lebih banyak hal yang akan anda dapatkan dari sistem antrian dan merupakan investasi untuk jangka yang amat sangat panjang. Terdapat banyak jenis sistem antrian dan masing-msing dapat dibedakan sesuai dengan tingkah lakunya seperti di bawah ini:

 Sumber

Sumber adalah kumpulan orang atau barang dari mana satuan-satuan datang atau dipanggil untuk pelayanan. Kumpulan orang-orang atau barang ini boleh berhingga atau tidak berhingga.

Dalam praktek, sumber adalah berhingga. Akan tetapi, dalam satu populasi yang besar, sumber dianggap tidak berhingga. Untuk keperluan analisis sering lebih mudah menggunakan sumber tidak berhingga sebagai dasar perhitungan. Dalam kebanyakan kasus sumber berhingga, satuan-satuan kembali membentuk populasi sumber begitu pelayanan telah seleai.

 Proses Masukan

Proses masukan adalah suatu proses pembentukan suatu bentuk antrian akibat pertibaan antara satuan-satuan orang atau barang. Secara teori waktu pertibaan antara satuan-satuan dengan satauan berikutnya dianggap accak atau bebas. Bentuk umum dari proses ini dan sering digunakan dalam model-model antrian, ialah yang dikenal dengan proses Poisson. Dalam keterangan berikutnya, proses ini akan diterangkan lebih jelas.

 Mekanisme Pelayanan

Ada 3 aspek yang harus diperhatikan dalam mekanisme pelayanan, yaitu: 1. Tersedianya pelayanan.

2. Kapasitas pelayanan.

3. Lama berlangsungnya pelayanan.

Ketiganya merupakan variabel bebas dan boleh jadi sudah tetap atau mungkin tidak.

Ketiga-tiganya dapat dibedakan demikian: 1. Tersedianya Pelayanan

Mekanisme pelayanan tidak selalu tersedia untuk setiap saat. Misalnya dalam pertunjukan bioskop, loket penjualan karcis masuk hanya dibuka pada waktu tertentu antara satu pertunjukan dengan pertunjukan lainnya. Sehingga pada saat loket ditutup, mekanisme pelayanan terhenti dan petugas pelayanan (pelayan) istirahat.

2. Kapasitas Pelayanan

Kapasitas dari mekanisme pelayanan diukur berdasarkan jumlah langganan (satuan) yang dapat dilayani secara bersama-sama. Kapasitas pelayanan tidak selalu sama untuk setiap saat; ada yang tetap, tapi juga ada yang berubah-ubah. Karena itu, fasilitas pelayanan dapat memiliki satu atau lebih saluran. Fasilitas yang memunyai satu saluran disebut saluran tunggal dan fasilitas yang mempunyai lebih dari satu saluran disebut saluran ganda atau pelayanan ganda.

3. Lamanya Pelayanan

Lamanya pelayanan adalah waktu yang dibutuhkan untuk melayani seseorang langganan atau satuan-satuan. Ini harus dinyatakan secara pasti. Oleh karena itu, waktu pelayanan boleh tetap dari waktu ke waktu untuk semua langganan atau boleh juga berupa variabel acak. Umumnya untuk keperluan analisis, waktu pelayanan dianggap sebagai variabel acak yang terpencar secara bebas dan sama dan tidak tergantung pada waktu pertibaan.

 Disiplin Pelayanan

Kebiasaan ataupun kebijakan dalam mana para langganan dkipilih dari antrian untuk dilayani, disebut disiplin pelayanan. Ada 4 bentuk disiplin pelayanan yang bisa digunakan dalam praktek, yaitu:

1. First-come first-served (FCFS) atau first-in first-out (FIFO) artinya, lebih dahulu datang (sampai ) lebih dahulu dilayani.

2. Last-come first-served atau last-in first-out (LIFO) artinya, yang tiba terakhir yang lebih dahulu keluar

3. Service un randong order (SIRO) artinya, panggilan didasarkaan pada peluang secara random, tidak soal siapa yang lebih dulu tiba.

Priority service (PS) artinya, prioritas pelayanan diberikan kepada mereka yang mempunyai prioritas lebih tinggi dibandingkan dengan mereka yang mempunyai prioritas lebih rendah, meskipun yang terakhir ini kemungkinan sudah lebih dahulu tiba di garis tunggu.

Bab 3

Kerangka Pemecahan Masalah

3.1. Flowchart Pemecahan Masalah

Flowchart pemecahan masalah dalam penelitian Tugas Akhir ini dapat dilihat pada gambar 3.1. berikut ini:

Mulai

Studi Pendahuluan

Studi Lapangan

Identifikasi Masalah dan Tujuan Penelitian

Pengumpulan Data:

- data pengukuran waktu transaksi kendaraan - data struktur (entitas, dan location) - data numerik (laju kedatangan) - data operasional

Studi Literatur

Analisis

Kesimpulan dan Saran

Selesai Pengolahan Data:

Membuat diagram entitas Menentukan proses dalam sistem

Penentuan pola data Melakukan uji keseragaman

data dengan uji anova Melakukan perhitungan waktu kedatangan dan Menentukan distribusi

Melakukan optimisasi Membuat simulasi

3.2. Langkah-langkah Pemecahan Masalah

1. Mulai.

2. Studi Pendahuluan.

Hal pertama yang dilakukan dalam melakukan penelitian adalah studi pendahuluan yang bertujuan untuk menentukan permasalahan.

3. Studi Lapangan.

Bertujuan untuk melakukan penelitian dengan cara observasi lapangan dalam mencari permasalahan dan mencatat data-data secara akurat.

4. Studi literatur

Merupakan metode-metode yang akan diterapkan pada permasalahan yang ada sebagai solusi dalam memecahkan masalah.

5. Identifikasi masalah dan tujuan penelitian.

Berupa proses mengidentifikasi berdasarkan latar belakang, berapakah rata-rata waktu kedatangan kendaraan di jalan tol, berapakah rata-rata-rata-rata waktu pelayanan di gardu exit tol Pasir Koja, berapakah rata-rata waktu kendaraan dalam sisitem gardu exit tol Pasir Koja, dan berapakah jumlah gardu exit yang optimal. Untuk tujuan penelitian seperti mengukur waktu rata-rata dari distribusi kedatangan kendaraan, untuk mengukur waktu rata-rata dari distribusi pelayanan di gardu exit tol Pasir Koja, untuk mengukur waktu rata-rata yang beroperasi didalam sistem, dan mengoptimalkan jumlah gardu untuk mencapai kriteria utilitas pelayanan gardu yang ditentukan.

6. Pengumpulan Data

Pengumpulan data didapat dari hasil observasi yang dilakukan di gerbang tol seperti:

a. Mengamati dan mencatat pengukuran waktu transaksi kendaraan di gardu exit tol Pasir Koja.

b. Menentukan data struktur seperti menentukan entitas (kendaraan) dan location (tempat menunggu).

c. Menentukan data numerik seperti mengamati dan mencatat waktu kedatangan kendaraan di tol.

d. Data struktur ini didapat dengan melakukan observasi ke Tol Pasir Koja

7. Pengolahan Data

Setelah pengambilan data yang cukup maka langkah selanjutnya melakukan pengolahan data yang diantaranya:

a. Menentukan aliran entitas di jalan tol.

b. Maksud dari proses dalam sistem adalah menentukan operasi proses dalam sistem yang terjadi pada antrian gerbang tol.

c. Melakukan penentuan pola data menggunakan software promodel yaitu dengan melakukan stat::fit.

d. Melakukan uji anova untuk menentukan apakah semua data mempunyai variasi yang sama atau tidak.

e. Melakukan perhitungan waktu kedatangan yang diolah dari data volume lalu lintas per jam. Untuk penentuan distribusi menggunakan software promodel yaitu dengan melakukan stat::fit maka hasil dari pengolahan waktu kedatangan kendaraan ini nantinya akan dijadikan sebagai data untuk dimasukan kedalam frequency dalam model yang akan dibuat. f. Membuat simulasi dengan menggunakan software promodel seperti

membuat entities  membuat lokasi  melakukan proses  menentukan arrival  serta menjalankan simulasi (run).

g. Selanjutnya mencari output atau keputusan yang optimal dari kemungkinan-kemungkinan yang muncul.

8. Analisis

Pada tahap ini hasil pengolahan data dianalisa mengenai keadaan sistem antrian saat ini. Dari analisis pengolahan data kita dapat mengetahui perbaikan apa yang harus dilakukan

9. Kesimpulan dan Saran

Dari hasil analisa pengolahan data yang didapat, maka pada tahap akhir ini dilakukan penarikan kesimpulan dan saran yang memberikan suatu usulan yang bermanfaat.

68

Bab 6

Kesimpulan dan saran

6.1. Kesimpulan

Dari hasil pengolahan data dan analisis maka dapat disimpulkan bahwa rata-rata kendaraan yang melewati tol Pasir Koja setiap harinya berkisar kurang lebih 15600 kendaraan. Untuk rata-rata kedatangan kendaraan maka dapat disimpulkan bahwa penggabungan data bulan Januari dengan bulan Februari sebesar 267.7 unit/detik. Sama halnya dengan rata-rata kedatangan kendaraan maka pada sub bab ini dapat disimpulkan pula bahwa rata-rata dari sampel bulan Januari dan bulan Februari mempunyai nilai rata-rata waktu sebesar 5 detik. Kemudian distribusi yang terpilih adalah nilai yang mempunyai distribusi Triangular dengan nilai modus atau mode sebesar 5.4, sedangkan untuk batas minimum sebesar 2.87 dan batasan untuk maksimum adalah sebesar 6.78.

Untuk antrian kendaraan dalam sistem dengan distribusi yang terpilih adalah N (15600, 1580), maka untuk pengguna lintasan pertama (L1) sebanyak 3046 kendaraan dengan rata-rata waktu per entry 15.30 detik, untuk pengguna lintasan kedua (L2) sebanyak 3552 kendaraan dengan rata-rata waktu per entry 11.86 detik, untuk pengguna lintasan ketiga (L3) sebanyak 3535 kendaraan dengan rata-rata waktu per entry 11.88 detik, sedangkan untuk pengguna lintasan keempat (L4) sebanyak 3515 kendaraan dengan rata-rata waktu per entry 11.86 detik. Untuk lintasan kelima (L5) tidak digunakan oleh pihak PT Jasa Marga (PERSERO) Tbk dikarenakan ada mesin yang rusak dan kekurangan operator. Sehingga gardu exit yang dibuka di tol Pasir Koja sebanyak 4 gardu.

Hasil dari analisis optimisasi dengan cara membandingkan besaran utilitas yaitu 25%, 40%, 60%, 80%, dan 100% dengan besarnya utilitas aktual, maka dapat disimpulkan bahwa kinerja karyawan ketika kondisi 25% - 60% masih dibilang kinerja karyawan terlihat santai namun ketika kondisi berubah menjadi 80% -

69

90% maka kinerja karyawan terlihat sangat sibuk hal tersebut karena dipengaruhi oleh faktor aktifitas gardu yang dibuka. Setelah melakukan analisis maka jumlah gardu optimal berdasarkan ditinjau dari segi panjang antrian maksimum yang telah ditentukan oleh PT Jasa Marga (Persero) Tbk minimal 100 meter dengan kurang lebih 23 unit kendaraan mobil yang mengantri. Maka dari itu berdasarkan analisis yang dibuat maka dapat disimpulkan bahwa pada shift 1 pada pukul 05:30

– 13:30 maka usulan jumlah gardu sebanyak 1 – 2 gardu yang dibuka dengan keadaan gardu dapat beroperasi (tidak rusak), sedangkan untuk shift 2 yang terjadi pada pukul 13:30 – 21:30, maka usulan jumlah gardu yang dibuka sebanyak 2 dengan keadaan gardu dapat beroperasi (tidak rusak), untuk shift 3 yaitu pada pukul 21:30 – 05:30 usulan jumlah gardu yang dibuka sebanyak 1 gardu dengan keadaan gardu dapat beroperasi (tidak rusak).

6.2. Saran

Dari hasil penelitian ini maka peneliti menyarankan beberapa hal untuk PT Jasa Marga (Persero) Tbk bahwa:

 Diharapkan hasil dari laporan yang telah peneliti buat dimana data yang telah diolah serta dianalisis untuk kemudian disimpulkan bahwa menjadi bahan evaluasi terhadap kondisi pelayanan.

 Hasil penelitian ini sebagai acuan dalam pembukaan gardu optimal dengan melihat jumlah kendaraan yang akan keluar serta melihat dari segi utilitas atau kinerja karyawan.

Daftar Pustaka

 Harrell, C., Ghosh, B. K., & Bowden, R. (2000). Simulation Using Promodel. United States of America: McGraw-Hill Companies, Inc.

 Nugraha, W Deri. (2014). Penggunaan Metode Simulasi Untuk Menentukan Jumlah Optimal Gardu Entrance Dan Exit Dari Gerbang

Tol Kopo Di Pt. Jasa Marga (Persero), Tbk Cabang Purbaleunyi. Tugas

Akhir. Unikom, Bandung

 Santosa, P. B., & Ashari. (2005). Analisis Satistik dengan Microsoft Excel & SPSS. Yogyakarta: ANDI.

 Taha, A Hamdy. ( 1997). Riset Operasi: Suatu Pengantar. Jakarta: Binarupa Aksara.

iv

Kata Pengantar

Segala Puji dan Syukur ke Hadirat Allah SWT yang selalu memberikan rahmat serta hidayah-Nya. Tak lupa Shalawat serta salam yang selalu tercurahkan kepada Nabi Muhammad SAW sehingga penulis dapat menyelesaikan Laporan Tugas Akhir ini. Dalam Tugas Akhir ini penulis mengambil judul “Analisis Jumlah Optimal Gardu Exit Gerbang Tol Pasir Koja Di PT. Jasa Marga (Persero)

Tbk” dimana maksud dari penulisan dan penyusunan Laporan Tugas Akhir ini adalah untuk memenuhi salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik pada Program Strata-1 (S1) Program Studi Teknik Industri Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM) Bandung

Tak lupa penulis mengucapkan terimakasih kepada:

1. Kedua orang tua penulis yang telah mendidik serta memberikan kasih sayang dan dorongan secara material maupun spiritual.

2. Bapak Alam Santosa, ST., MT. selaku dosen pembimbing Tugas Akhir yang selalu memberikan bantuan dan dorongan dari awal pengerjaan Tugas Akhir sampai akhir agar penulis menjadi yang terbaik.

3. Ibu Julian Robecca ST,. MT selaku koordinator Tugas Akhir program S1 Program Studi Teknik Industri Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM) Bandung.

4. Ibu Dr. Henny, S.T., M.T selaku ketua Program Studi Teknik Industri Unikom Bandung.

5. PT. Jasa Marga (Persero), Tbk cabang Purbaleunyi beserta semua orang yang telah membantu dalam proses penelitian Tugas Akhir ini.

6. Kepala gerbang dan staff gerbang tol Pasir Koja Bandung. 7. Rekan-rekan dan sahabat Teknik Industri.

8. Kepada semua pihak yang terlibat dalam kesuksesan peneliti dalam menyelesaikan laporan ini.

v

Dalam menyusun Laporan Tugas Akhir ini, penulis menyadari masih banyak kekurangan dalam penyusunannya. Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun dari pembaca agar dapat memperbaiki dalam penyusunan Laporan Tugas Akhir ini. Serta peneliti berharap agar Laporan Tugas Akhir ini bermanfaat untuk semua pihak khususnya mahasiswa dan mahasiswi Teknik Industri.

Bandung, Agustus 2015