5.2.4. Perhitungan Kecepatan Kedatangan dan Pelayanan Rata-Rata
Kecepatan kedatangan rata-rata diperoleh dengan membagi jumlah nasabah yang datang setiap interval 10
menit N dengan jumlah total interval I atau λ=
� 1
. Sedangkan waktu pelayanan rata diperoleh dengan membagi total perkalian frekuensi
antara nilai tengah setiap kelas dengan total frekuensi dari pelayanan. Berdasarkan Tabel 5.6, maka kecepatan kedatangan rata-rata nasabah hari Pertama
pada Minggu pertama adalah :
λ = �
1 λ =
1 �1 + 2�1 + 4�2 + 5�4 + ⋯ + 16�1
42 λ =
351 42
= 8,357 nasabah10 menit = 0,836 nasabahmenit
Berdasarkan Tabel 5.9, kecepatan pelayanan rata-rata hari Pertama Minggu pertama adalah :
1 �
= ∑ � � ��
∑ �� 1
� =
1,094 �134 + 2,284�81 + ⋯ + 11,808�1
351
1 �
= 2017,241
351 = 2,805
� = 1
4,6729 = 0,214 nasabahmenit
Perhitungan hari kecepatan kedatangan nasabah rata-rata dan kecepatan pelayanan nasabah rata-rata untuk hari-hari berikutnya, dapat dilihat pada
Universitas Sumatera Utara
lampiran 3. Hasil perhitungan kecepatan kedatangan nasabah rata-rata dan kecepatan pelayanan nasabah rata-rata dapat dilihat pada Tabel 5.13.
Tabel 5.13. Hasil Perhitungan Kecepatan Kedatangan Nasabah Rata-rata dan Kecepatan Pelayanan Nasabah Rata-rata
Minggu Hari
λ nasabahmenit µ NasabahMenit
I Rabu
0,836 0,214
Kamis 0,833
0,216 Jumat
0,788 0,198
Senin
0,748 0,198
Selasa 0,817
0,213 II
Rabu 0,798
0,208 Kamis
0,848 0,218
Jumat 0,819
0,210
Senin
0,612 0,158
Selasa 0,810
0,211 III
Rabu 0,793
0,205 Kamis
0,817 0,224
Kamis 0,629
0,166 Jumat
0,652 0,175
Senin
0,895 0,253
IV Selasa
0,867 0,227
Rabu 0,829
0,214 Kamis
0,764 0,199
Jumat 0,779
0,196
5.2.5. Perhitungan Variabel-Variabel Antrian
Dari data kecepatan kedatangan rata-rata dan pelayanan rata-rata, dilakukan perhitungan variabel-variabel antrian yaitu:
ρ = Tingkat kesibukan sistem Po = Peluang sistem sedang kosong
Lq = Jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam antrian Ls = Jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam sistem
Wq = Waktu rata-rata nasabah menunggu dalam antrian Ws = Waktu rata-rata nasabah menunggu dalam sistem
Universitas Sumatera Utara
5.2.5.1.Perhitungan Variabel Antrian pada Minggu Pertama
Perhitungan variabel antrian pada hari pertama minggu pertama adalah: untuk λ= 0,836; µ=0,174; dan c ≥ 4 sehinggap = λc. µ 1.
a. untuk menghitung tingkat kesibukan sistem: � =
λ �µ
= 0,836
4 �0,214
= 0,977 b. untuk menghitung peluang sistem sedang kosong:
Po =
1 ∑ �
1 n
�
λ µ
�
n
�+
� λ
µ� c
c1-p c-1
n=0
=
=
1 ∑ �
1 351
�
0,836 0,214
�
351
�+
� 0,836
0,214� 4
41-0,977 c-1
n=0
=0,002
c. Untuk menghitung jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam antrian: Lq =
�µ
�
� � 1−�
2
��
=
0,8360,214
4
0,977 4 1−0,977
2
� 0,001 = 39,654 orang d. Untuk menghitung jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam sistem:
Ls = Lq+
� �
= 39,654+
0,836 0,214
= 43,561 orang e. Untuk menghitung waktu rata-rata nasabah menunggu dalam antrian:
Wq =
�� �
=
43,561 0,836
= 47,433 menit f. Untuk menghitung waktu rata-rata nasabah menunggu dalam sistem:
Ws= 47,433+ 1 0,214 �
= 52,106 menit
Universitas Sumatera Utara
Nilai c dimulai dari 4 , karena apabila c 1, maka nilai λ c.μ, sehingga
menyebabkan nilai Po menjadi negatif. Perhitungan variabel antrian minggu pertama selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 3. Hasil perhitungan variabel
antrian pada minggu pertama dapat dilihat pada Tabel 5.14.
Tabel 5.14. Hasil Perhitungan Variabel Antrian Minggu Pertama
No .
Hari λ nasabah
menit µ
nasabah menit
c orang p
Po Lq
orang Ls
Orang Wq
menit Ws
menit
1 Rabu
0,836 0,214
4 0,977
0,001 39,654
43,561 47,433
52,106 5
0,961 0,002
22,226 27,030
26,586 32,333
6 0,801
0,006 2,087
6,892 2,497
8,244 2
Kamis 0,833
0,216 4
0,964 0,004
24,764 28,621
29,729 34,359
5 0,771
0,016 1,687
5,543 2,025
6,654 6
0,643 0,020
0,451 4,308
0,542 5,172
3 Jumat
0,788 0,198
4 0,995
0,001 24,563
30,357 32,652
42,114 5
0,938 0,003
12,876 17,567
16,340 22,293
6 0,782
0,007 1,725
6,415 2,189
8,141 4
Senin 0,748
0,198 4
0,944 0,001
30,026 40,761
39,886 51,179
5 0,947
0,002 15,499
20,234 20,721
27,050 6
0,789 0,007
1,854 6,588
2,479 8,808
5 Selasa
0,817 0,213
4 0,959
0,004 21,252
25,088 26,013
30,707 5
0,767 0,017
1,622 5,458
1,986 6,681
6 0,639
0,020 0,436
4,272 0,534
5,229
5.2.5.2. Perhitungan Variabel Antrian pada Minggu Kedua
perhitungan variabel antrian pada hari pertama minggu kedua adalah: untuk λ= 0,798; µ=0,208; dan c ≥ 4 sehinggap = λc. µ 1.
a. untuk menghitung tingkat kesibukan sistem: p =
λ �µ
=0,959
Universitas Sumatera Utara
b. untuk menghitung peluang sistem sedang kosong: Po =
1 ∑ �
1 n
�
λ µ
�
n
�+
� λ
µ� c
c1-p c-1
n=0
= 0,004
c. Untuk menghitung jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam antrian: Lq=
�µ
�
� � 1−�
2
��=21,379
d. Untuk menghitung jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam sistem: Ls= Lq+
� �
=25,216 e. Untuk menghitung waktu rata-rata nasabah menunggu dalam antrian:
Ws=
�� �
=26,791 f. Untuk menghitung waktu rata-rata nasabah menunggu dalam sistem:
Ws= Wq+ 1 �
� = 31,599 Nilai c dimulai dari 4
, karena apabila c 1, maka nilai λ c.μ, sehingga menyebabkan nilai Po menjadi negatif. Perhitungan variabel antrian minggu
kedua selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 3 Hasil perhitungan variabel antrian pada minggu kedua dapat dilihat pada Tabel 5.15.
Tabel 5.15. Hasil Perhitungan Variabel Antrian Minggu Kedua
No .
Hari λ
nasabah menit
µ nasabah
menit c orang
p Po
Lq orang
Ls Orang
Wq menit
Ws menit
1 Rabu
0,798 0,208
4 0,959
0,004 21,379
25,216 26,791
31,599 5
0,767 0,017
1,625 5,462
2,036 6,844
6 0,639
0,020 0,437
4,274 0,548
5,355 2
Kamis 0,848
0,218 4
0,972 0,003
14,571 21,751
16,002 26,186
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.15. Hasil Perhitungan Variabel Antrian Minggu Kedua Lanjutan
No .
Hari λ
nasabah menit
µ nasabah
menit c orang
p Po
Lq orang
Ls Orang
Wq menit
Ws menit
5 0,902
0,005 7,072
11,583 8,340
13,659 6
0,752 0,009
1,287 5,797
1,517 6,837
3 Jumat
0,819 0,210
4 0,975
1,204 0,001
47,861 54,751
57,136 5
0,938 0,964
0,002 24,047
28,865 29,361
6 0,782
0,803 0,006
2,134 6,952
2,606 4
Senin 0,612
0,158 4
0,968 0,003
28,480 32,354
46,536 52,865
5 0,775
0,016 1,741
5,614 2,845
9,174 6
0,646 0,019
0,464 4,338
0,758 7,087
5 Selasa
0,81 0,211
4 0,960
0,004 21,730
25,569 26,828
31,567 5
0,768 0,017
1,632 5,471
2,015 6,754
6 0,640
0,020 0,439
4,278 0,542
5,281
5.2.5.3. Perhitungan Variabel Antrian pada Minggu Ketiga
perhitungan variabel antrian pada hari Pertama minggu ketiga adalah: untuk λ= 0,793; µ=0,205; dan c ≥ 4 sehinggap = λc. µ 1.
a. untuk menghitung tingkat kesibukan sistem: p =
λ �µ
=0,967 b. untuk menghitung peluang sistem sedang kosong:
Po =
1 ∑ �
1 n
�
λ µ
�
n
�+
� λ
µ� c
c1-p c-1
n=0
=0,003
c. Untuk menghitung jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam antrian: Lq=
�µ
�
� � 1−�
2
��=27,254
Universitas Sumatera Utara
d. Untuk menghitung jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam sistem: Ls= Lq+
� �
=31,123 e. Untuk menghitung waktu rata-rata nasabah menunggu dalam antrian:
Ws=
�� �
=34,369 f. Untuk menghitung waktu rata-rata nasabah menunggu dalam sistem:
Ws= Wq+ 1 �
� =39,247
Nilai c dimulai dari 4 , karena apabila c 1, maka nilai λ c.μ, sehingga
menyebabkan nilai Po menjadi negatif. Perhitungan variabel antrian minggu kedua selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 3. Hasil perhitungan variabel
antrian pada minggu kedua dapat dilihat pada Tabel 5.16.
Tabel 5.16. Hasil Perhitungan Variabel Antrian Minggu Ketiga
No. Hari
λ nasabah menit
µ nasabah menit
c orang p
Po Lq
orang Ls
Orang Wq
menit Ws
menit
1 Rabu
0,793 0,205
4 0,967
0,0033 27,254
31,123 34,369
39,247 5
0,774 0,016
1,724 5,593
2,174 7,052
6 0,645
0,019 0,460
4,329 0,580
5,458 2
Kamis 0,817
0,224 4
0,912 0,010
8,396 12,043
10,276 14,741
5 0,729
0,021 1,149
4,797 1,407
5,871 6
0,608 0,025
0,319 3,967
0,391 4,855
3 Jumat
0,629 0,166
4 0,947
0,005 15,917
19,706 25,305
31,329 5
0,758 0,018
1,489 5,278
2,367 8,391
6 0,632
0,021 0,404
4,193 0,643
6,667 4
Senin 0,652
0,175 4
0,931 0,007
11,577 15,303
17,757 23,471
5 0,745
0,019 1,325
5,051 2,033
7,747
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.16. Hasil Perhitungan Variabel Antrian Minggu Ketiga Lanjutan
No. Hari
λ nasabah menit
µ nasabah menit
c orang p
Po Lq
orang Ls
Orang Wq
menit Ws
menit
6 0,621
0,023 0,364
4,090 0,558
6,273 5
Selasa 0,895
0,253 4
0,884 0,013
5,786 9,324
6,465 10,418
5 0,708
0,025 0,943
4,481 1,054
5,006 6
0,590 0,028
0,265 3,803
0,296 4,249
5.2.5.4. Perhitungan Variabel Antrian pada Minggu Keempat
perhitungan variabel antrian pada hari pertama minggu keempat adalah: untuk λ= 0,867; µ=0,227; dan c ≥ 4 sehinggap = λc. µ 1.
a. untuk menghitung tingkat kesibukan sistem: p =
λ �µ
=0,955 b. untuk menghitung peluang sistem sedang kosong:
Po =
1 ∑ �
1 n
�
λ µ
�
n
�+
� λ
µ� c
c1-p c-1
n=0
= 0,004
c. Untuk menghitung jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam antrian: Lq=
�µ
�
� � 1−�
2
��=19,068 d. Untuk menghitung jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam sistem:
Ls= Lq+
� �
=22,888 e. Untuk menghitung waktu rata-rata nasabah menunggu dalam antrian:
Ws=
�� �
=21,993 f. Untuk menghitung waktu rata-rata nasabah menunggu dalam sistem:
Ws= Wq+ 1 �
� = 26,399
Universitas Sumatera Utara
Nilai c dimulai dari 4 , karena apabila c 1, maka nilai λ c.μ, sehingga
menyebabkan nilai Po menjadi negatif. Perhitungan variabel antrian minggu kedua selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 3. Hasil perhitungan variabel
antrian pada minggu kedua dapat dilihat pada Tabel 5.17.
Tabel 5.17. Hasil Perhitungan Variabel Antrian Minggu Keempat
No .
Hari λ nasabah
menit µ nasabah
menit c orang
p Po
Lq orang
Ls Orang
Wq menit
Ws menit
1 Rabu
0,867 0,227
4 0,955
0,005 19,068
22,888 21,993
26,399 5
0,764 0,017
1,574 5,394
1,816 6,221
6 0,637
0,020 0,425
4,244 0,490
4,895 2
Kamis 0,829
0,227 4
0,955 0,001
33,125 44,084
42,571 53,874
5 0,953
0,002 17,887
22,651 21,577
27,324 6
0,794 0,006
1,950 6,715
2,353 8,100
3 Jumat
0,764 0,199
4 0,960
0,004 21,782
25,621 28,510
33,535 5
0,768 0,016
1,633 5,472
2,138 7,163
6 0,640
0,020 0,439
4,278 0,574
5,600 4
Senin 0,779
0,196 4
0,994 0,001
24,057 34,846
32,573 43,765
5 0,939
0,003 12,995
17,688 16,682
22,706 6
0,782 0,007
1,731 6,424
2,222 8,246
5.2.6. Penentuan Jumlah Teller Optimum
Untuk menentukan jumlah teller yang optimal, digunakan model tingkat aspirasi yang ditentukan oleh pengambil keputusan. Berdasarkan wawancara
dengan pimpinan PT. Bank Rakyat Indonesia BRI Kantor Cabang KC Sisingamangaraja Medan, ada dua kriteria yang diinginkan oleh pihak perusahan,
yaitu jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam antrian Lq tidak lebih dari 5 orang dan waktu rata-rata nasabah menunggu dalam sistem Ws tidak lebih dari
Universitas Sumatera Utara
30 menit. Kedua kriteria ini telah mewakili pandangan dari nasabah sebagai penerima layanan maupun teller yang memberikan pelayanan.
Untuk menentukan jumlah teller yang optimal pada hari Rabu pada minggu pertama minggu pertama pada bulan penelitian, digunakan data yang
terdapat pada Tabel 5.16 dan kemudian dibandingkan dengan keinginan manajemen perusahaan, sehingga diperoleh pada tabel 5.18:
Tabel 5.18. Perbandingan antara Lq dan Ws Hitung dengan Lq dan Ws Aspirasi untuk Hari Rabu pada Minggu Pertama
Teller Lq orang
Ws menit Hitung
Aspirasi Hitung
Aspirasi
4 39,654
5 52,106
30 5
1,853 5
6,889 30
6 0,490
5 5,259
30
Dengan keadaan dalam Tabel 5.18. di atas, terlihat bahwa berdasarkan aspirasi untuk jumlah orang mengantri yang dikehendaki dalam antrian yaitu tidak
lebih dari 5 orang, dan waktu menunggu maksimal yang dikehendaki dalam antrian yaitu tidak lebih dari 30 menit, maka lebih tepat apabila PT. Bank Rakyat
Indonesia BRI Kantor Cabang KC Sisingamangaraja Medan menempatkan 6 orang teller pada hari pertama untuk minggu pertama.
Berikut hasil penentuan jumlah teller optimum pada minggu pertama berdasarkan perbandingan jumlah orang mengantri dalam antrian Lq dan waktu
menunggu Ws hasil perhitungan dibandingkan dengan aspirasi yang diperoleh dari perusahaan pada tabel 5.19.
Universitas Sumatera Utara
Dari Tabel 5.19. dapat ditentukan jumlah teller optimum dengan menggunakan metode aspirasi
untuk minggu pertama sebagai berikut: 1. Untuk hari pertama rabu, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu
Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan adalah sebanyak 5 orang, yaitu Lq = 1,853 dan Ws = 6,889. Maka teller optimum hari pertama rabu
minggu pertama adalah 5 orang.
Gambar 5.7. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Pertama
2. Untuk hari kamis, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 5 orang, yaitu
Lq = 1,687 dan Ws = 6,654. Maka teller optimum hari kamis minggu pertama adalah 5 orang.
4 5
6 Ws Hitung
57,948 32,333
8,244 Aspirasi
30 30
30 10
20 30
40 50
60 70
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.8. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Lq Hari Kedua
3. Untuk hari jumat, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 6 orang, yaitu Lq =
0,1,725 dan Ws = 8,141. Maka teller optimum hari jumat minggu pertama adalah 6 orang.
Gambar 5.10. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Lq Hari Ketiga
4. Untuk hari senin, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 6 orang, yaitu Lq =
4 5
6 Lq Hitung
24,764 1,687
0,451 Aspirasi
5 5
5 5
10 15
20 25
30
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
4 5
6 Lq Hitung
24,563 12,876
1,725 Aspirasi
5 5
5 5
10 15
20 25
30
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
1,854 dan Ws = 8,808. Maka teller optimum hari senin minggu pertama adalah 6 orang.
Gambar 5.12. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Lq Hari Keempat
Gambar 5.13. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Keempat
5. Untuk hari selasa, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 5 orang, yaitu Lq =
4 5
6 Lq Hitung
30,026 15,499
1,854 Aspirasi
5 5
5 5
10 15
20 25
30 35
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
4 5
6 Ws Hitung
51,179 27,05
8,808 Aspirasi
30 30
30 10
20 30
40 50
60
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
1,622 dan Ws = 6,681. Maka teller optimum hari Jumat minggu pertama adalah 5 orang.
Gambar 5.14. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Lq
Berikut hasil penentuan jumlah teller optimum pada minggu kedua berdasarkan perbandingan jumlah orang mengantri dalam antrian Lq dan waktu
menunggu Ws hasil perhitungan dibandingkan dengan aspirasi yang diperoleh dari perusahaan. Untuk Hasil penentuan jumlah teller optimum dengan
menggunakan metode aspirasi untuk minggu kedua dapat dilihat pada tabel 5.20.
Dari Tabel 5.20, dapat ditentukan jumlah teller optimum dengan menggunakan metode aspirasi
untuk minggu kedua sebagai berikut: 1. Untuk hari pertama rabu, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu
Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan adalah sebanyak 5 orang, yaitu Lq = 1,625 dan Ws = 6,844. Maka teller optimum hari pertama rabu
minggu kedua adalah 6 orang.
4 5
6 Lq Hitung
21,252 1,622
0,436 Aspirasi
5 5
5 5
10 15
20 25
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.16. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Lq Hari Keenam
Gambar 5.17. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Keenam
2. Untuk hari kamis, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 6 orang, yaitu
Lq = 1,287 dan Ws = 6,837. Maka teller optimum hari kamis minggu kedua adalah 6 orang.
4 5
6 Lq Hitung
43,642 22,226
2,087 Aspirasi
5 5
5 10
20 30
40 50
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
4 5
6 Ws Hitung
57,948 32,333
8,244 Aspirasi
30 30
30 10
20 30
40 50
60 70
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.18. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Ketujuh
Gambar 5.19. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Ketujuh
3. Untuk hari jumat, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 6 orang, yaitu
Lq = 0,006 dan Ws =
2,606
. Maka teller optimum hari jumat minggu kedua adalah 6 orang.
4 5
6 Lq Hitung
24,764 1,687
0,451 Aspirasi
5 5
5 5
10 15
20 25
30
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
4 5
6 Ws Hitung
34,359 6,654
5,172 Aspirasi
30 30
30 5
10 15
20 25
30 35
40
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.20. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Lq Hari Kedelapan
Gambar 5.21. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Kedelapan
4. Untuk hari senin, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 5 orang, yaitu Lq =
1,741
dan Ws =
9,174
. Maka teller optimum hari senin minggu kedua adalah 5 orang.
4 5
6 Lq Hitung
24,563 12,876
1,725 Aspirasi
5 5
5 5
10 15
20 25
30
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
4 5
6 Ws Hitung
42,114 22,293
8,141 Aspirasi
30 30
30 5
10 15
20 25
30 35
40 45
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.22. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Lq Hari Kesembilan
Gambar 5.23. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Kesembilan
5. Untuk hari selasa, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 5 orang, yaitu Lq =
1,632
dan Ws =
6,754
. Maka teller optimum hari Jumat minggu kedua adalah 5 orang.
4 5
6 Lq Hitung
30,026 15,499
1,854 Aspirasi
5 5
5 5
10 15
20 25
30 35
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
4 5
6 Ws Hitung
51,179 27,05
8,808 Aspirasi
30 30
30 10
20 30
40 50
60
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.24. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Lq Hari Kesepuluh
Gambar 5.25. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Kesepuluh
Berikut hasil penentuan jumlah teller optimum pada minggu ketiga berdasarkan perbandingan jumlah orang mengantri dalam antrian Lq dan waktu
menunggu Ws hasil perhitungan dibandingkan dengan aspirasi yang diperoleh
4 5
6 Lq Hitung
21,252 1,622
0,436 Aspirasi
5 5
5 5
10 15
20 25
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
4 5
6 Ws Hitung
30,707 6,681
5,229 Aspirasi
30 30
30 5
10 15
20 25
30 35
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
dari perusahaan. Untuk Hasil penentuan jumlah teller optimum dengan menggunakan metode aspirasi untuk minggu ketiga dapat dilihat pada tabel 5.21.
Dari Tabel di atas, dapat ditentukan jumlah teller optimum dengan menggunakan metode aspirasi
untuk minggu ketiga sebagai berikut: 1. Untuk hari pertama rabu, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu
Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan adalah sebanyak 5 orang, yaitu Lq = 1,724 dan Ws = 7,052. Maka teller optimum hari pertama rabu
minggu ketiga adalah 5 orang.
Gambar 5.26. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Lq Hari Kesebelas
4 5
6 Lq Hitung
43,642 22,226
2,087 Aspirasi
5 5
5 10
20 30
40 50
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.27. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Kesebelas
2. Untuk hari kamis, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 5 orang, yaitu
Lq = 1,149 dan Ws = 5,871. Maka teller optimum hari kamis minggu ketiga adalah 5 orang.
Gambar 5.28. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Lq Hari Keduabelas
4 5
6 Ws Hitung
57,948 32,333
8,244 Aspirasi
30 30
30 10
20 30
40 50
60 70
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
4 5
6 Lq Hitung
24,764 1,687
0,451 Aspirasi
5 5
5 5
10 15
20 25
30
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.29. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Keduabelas
3. Untuk hari jumat, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 5 orang, yaitu
Lq = 1,489 dan Ws =
8,391
. Maka teller optimum hari jumat minggu kedua adalah 5 orang.
Gambar 5.30. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Lq Hari Ketigabelas
4 5
6 Ws Hitung
34,359 6,654
5,172 Aspirasi
30 30
30 5
10 15
20 25
30 35
40
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
4 5
6 Lq Hitung
24,563 12,876
1,725 Aspirasi
5 5
5 5
10 15
20 25
30
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.31. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Ketigabelas
4. Untuk hari senin, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 5 orang, yaitu Lq =
1,325
dan Ws =
7,747
. Maka teller optimum hari senin minggu ketiga adalah 5 orang.
Gambar 5.32. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Keempatbelas
4 5
6 Ws Hitung
42,114 22,293
8,141 Aspirasi
30 30
30 10
20 30
40 50
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
4 5
6 Lq Hitung
30,026 15,499
1,854 Aspirasi
5 5
5 5
10 15
20 25
30 35
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.33. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Keempatbelas
5. Untuk hari selasa, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 5 orang, yaitu Lq =
0,943
dan Ws =
5,006
. Maka teller optimum hari Jumat minggu kedua adalah 5 orang.
Gambar 5.34. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Kelimabelas
4 5
6 Ws Hitung
51,179 27,05
8,808 Aspirasi
30 30
30 10
20 30
40 50
60
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
4 5
6 Lq Hitung
21,252 1,622
0,436 Aspirasi
5 5
5 5
10 15
20 25
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.35. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Kelimabelas
Berikut hasil penentuan jumlah teller optimum pada minggu keempat berdasarkan perbandingan jumlah orang mengantri dalam antrian Lq dan waktu
menunggu Ws hasil perhitungan dibandingkan dengan aspirasi yang diperoleh dari perusahaan. Untuk Hasil penentuan jumlah teller optimum dengan
menggunakan metode aspirasi untuk minggu keempat dapat dilihat pada tabel 5.22.
Dari Tabel di atas, dapat ditentukan jumlah teller optimum dengan menggunakan metode aspirasi
untuk minggu ketiga sebagai berikut: 1. Untuk hari pertama rabu, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu
Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan adalah sebanyak 5 orang, yaitu Lq = 1,574 dan Ws = 6,221. Maka teller optimum hari pertama rabu
minggu keempat adalah 5 orang.
4 5
6 Ws Hitung
30,707 6,681
5,229 Aspirasi
30 30
30 5
10 15
20 25
30 35
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.36. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Lq Hari Keenambelas
Gambar 5.37. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Keenambelas
2. Untuk hari kamis, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 6 orang, yaitu
Lq = 1,950 dan Ws = 8,100. Maka teller optimum hari kamis minggu keempat adalah 6 orang.
4 5
6 Lq Hitung
43,642 22,226
2,087 Aspirasi
5 5
5 10
20 30
40 50
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
4 5
6 Ws Hitung
57,948 32,333
8,244 Aspirasi
30 30
30 10
20 30
40 50
60 70
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.38. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Lq Hari Ketujuhbelas
3. Untuk hari jumat, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 5 orang, yaitu
Lq = 1,633 dan Ws =
7,163
. Maka teller optimum hari jumat minggu keempat adalah 5 orang.
Gambar 5.39. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Lq Hari Kedelapan belas
4 5
6 Lq Hitung
24,764 1,687
0,451 Aspirasi
5 5
5 5
10 15
20 25
30
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
4 5
6 Lq Hitung
24,563 12,876
1,725 Aspirasi
5 5
5 5
10 15
20 25
30
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.40. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Kedelapanbelas
4. Untuk hari senin, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 6 orang, yaitu Lq =
1,731
dan Ws =
8,246
. Maka teller optimum hari senin minggu ketiga adalah 6 orang.
Gambar 5.41. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Kesembilanbelas
4 5
6 Ws Hitung
42,114 22,293
8,141 Aspirasi
30 30
30 10
20 30
40 50
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
4 5
6 Lq Hitung
30,026 15,499
1,854 Aspirasi
5 5
5 5
10 15
20 25
30 35
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.42. Grafik Tingkat Aspirasi Jumlah Teller Optimal berdasarkan Ws Hari Kesembilanbelas
4 5
6 Ws Hitung
30,707 6,681
5,229 Aspirasi
30 30
30 5
10 15
20 25
30 35
Grafik Tingkat Aspirasi Teller Optimal
Universitas Sumatera Utara
BAB VI ANALISIS PEMECAHAN MASALAH
6.1. Situasi pada Bagian Pelayanan Transaki
Teller PT. Bank Rakyat Indonesia Kantor Cabang KC Sisingamangaraja Medan
Sistem antrian pada proses transaksi di PT. Bank Rakyat Indonesia Kantor Cabang KC Sisingamangaraja Medan mengikuti struktur Multi Channel Single
Phase dengan 4 orang teller, dimana laju kedatangan berdistribusi Poisson dan laju pelayanan berdistribusi Eksponensial. Sehingga sistem antrian mengikuti
model antrian MM4:FCFS ∞∞
Dalam keadaan aktualnya, model antrian MM4:GD ∞∞ ini
dilengkapi dengan penggunaan mesin antrian, sehingga nasabah mengambil nomor urut antrian serta menempati tempat tunggu yang tersedia, Selanjutnya
fasilitas pelayanan nasabah teller yang kosong akan memanggil dan menampilkan nomor urut sesuai dengan urutan secara elektronik.
Penggunaan model antrian ini sudah cukup berguna dalam memperpendek waktu pelayanan teller. Selain itu, penggunaan model seperti ini akan
memungkinkan para nasabah akan dilayani segera oleh teller yang telah kosong. Adanya mesin nomor antrian juga dapat mengendalikan para nasabah yang
datang, sehingga disiplin antrian yang diterapkan, yaitu first come first serve juga dapa berjalan dengan baik tanpa terjadi selisih paham antar nasabah.
Pada umumnya situasi antrian memiliki waktu sibuk atau periode sibuk. Pada hasil pengamatan yang dilakukan selama 1 bulan, waktu sibuk yang diamati
Universitas Sumatera Utara
Kategori