3.2.2 Uji Kesesuaian Distribusi
Uji kesesuaian distribusi data dilakukan untuk mengetahui distribusi data tersebut. Pengambilan data dilakukan dengan mengelompokan banyaknya pasien yang
datang dalam interval waktu dalam 5 menit. Waktu kedatangan dan waktu pelayanan merupakan parameter yang diuji distribusi peluangnya untuk
mengetahui model antrian yang akan terbentuk. Waktu kedatangan dan waktu pelayanan pasien diambil dari data pengamatan. Data hasil pengamatan waktu
kedatangan dan waktu pelayanan pasien seperti pada pada lampiran 1 dan lampiran 2.
Hasil uji distribusi data tersebut akan menentukan metode yang tepat untuk menyelesaikan permasalah antrian yang terjadi. Ketika data memiliki distribusi
peluang poisson atau eksponensial maka penyelesaian masalah antrian diselesaikan dengan analisa model antrian biasa. Apabila data memiliki distribusi
selain poisson atau eksponensial maka analisis antrian dilakukan dengan menggunakan teknik simulasi.
Data waktu kedatangan pasien dan waktu pelayanan yang diambil diuji distribusinya dengan menggunakan software StatFit. Software tersebut
mengurutkan kecocokan distribusi data dengan beberapa distribusi teoritis seperti poisson, eksponensial, normal, lognormal, uniform dan binomial. Contoh output
dari penggunaan StatFit seperti pada pada lampiran 3. Hasil uji kesesuaian distribusi peluang data waktu kedatangan seperti pada pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2 Hasil Uji Distribusi Waktu Kedatangan Pasien
No Tanggal
Jenis Distribusi Parameter
1 16 April 2015
Distribusi Normal
11,5 6,06
2 20 April 2015
Distribusi Normal
14,9 6,27
3 27 April 2015
Distribusi Normal
13,1 7,21
4 28 April 2015
Distribusi Normal
13,2 5,8
5 29 April 2015
Distribusi Normal
11,7 6,45
Universitas Sumatera Utara
Untuk hasil uji kesesuaian distribusi peluang data waktu pelayanan loket seperti pada pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3 Hasil Distribusi Waktu Pelayanan Loket
No Tanggal
Jenis Distribusi Parameter
1 16 April 2015
Distribusi Eksponensial 2,86
0,219 2
20 April 2015 Distribusi Eksponensial
2,98 0,182
3 27 April 2015
Distribusi Eksponensial 2,96
0,215 4
28 April 2015 Distribusi Eksponensial
2,91 0,211
5 29 April 2015
Distribusi Normal 3,13
0,162
Hasil uji distribusi tersebut menunjukkan bahwa data kedatangan berdistribusi Normal dan data pelayanan berdistribusi Eksponensial maka kajian
antrian dilakukan dengan model simulasi Monte Carlo.
3.2.3 Model Antrian
Kategori