Dari Gambar 5.4 diperoleh bahwa distribusi yang paling sesuai dengan waktu antar kedatangan pengunjung pada pusat pelayanan asuransi kesehatan
ASKESBPJS di RSUP.dr. Pirngadi Medan adalah distribusi beta dengan square error sebesar 0,007352.
5.2.1.2 Uji Distribusi Waktu Pelayanan Pengunjung
5.2.1.2.1 Uji Distribusi Waktu Pelayanan Pengunjung Fase 1
Pada fase 1 terdapat dua server pelayanan yaitu server 1 dan server 3. Berikut tampilan hasil pengujian distribusi waktu pelayanan pengunjung server 1
fase 1 dengan menggunakan software Arena dapat dilihat pada Gambar 5.5
Gambar 5.5 Distribusi Waktu Pelayanan Pengunjung Server 1 Fase 1
Dari Gambar 5.5 diperoleh bahwa distribusi yang paling sesuai dengan
waktu pelayanan pengunjung pada pusat pelayanan asuransi kesehatan
Universitas Sumatera Utara
ASKESBPJS di RSUP.dr. Pirngadi Medan adalah lognormal dengan square error sebesar 0,002477. Berikut tampilan hasil pengujian distribusi waktu
pelayanan pengunjung server 3 fase 1 dengan menggunakan software Arena dapat dilihat pada Gambar 5.6.
Gambar 5.6 Distribusi Waktu Pelayanan Pengunjung Server 3 Fase 1
Dari Gambar 5.6 diperoleh bahwa distribusi yang paling sesuai dengan waktu pelayanan pengunjung pada pusat pelayanan asuransi kesehatan
ASKESBPJS di RSUP.dr. Pirngadi Medan adalah lognormal dengan square error sebesar 0,011227.
Universitas Sumatera Utara
5.2.1.2.2 Uji Distribusi Waktu Pelayanan Pengunjung Fase 2
Pada fase 2 terdapat empat server pelayanan yang berkerja yaitu server 2,4,5 dan 6. Pengujian distribusi waktu pelayanan pengunjung fase 2 yang
digunakan untuk mengetahui bentuk sebaran data waktu pelayan pengunjung membentuk pola distribusi apa, untuk selanjutnya digunakan sebagai input pada
simulasi antrian pada pusat pelayanan asuransi kesehatan ASKESBPJS di RSUP. dr. Pirngadi Medan dengan menggunakan software Arena. Berikut
tampilan hasil pengujian distribusi waktu pelayanan pengunjung server 2 fase 2 dengan menggunakan software Arena dapat dilihat pada Gambar 5.7
Gambar 5.7 Distribusi Waktu Pelayanan Pengunjung Server 2 Fase 2
Dari Gambar 5.7 diperoleh bahwa distribusi yang paling sesuai dengan waktu pelayanan pengunjung pada pusat pelayanan asuransi kesehatan
Universitas Sumatera Utara
ASKESBPJS di RSUP.dr. Pirngadi Medan adalah lognormal dengan square error sebesar 0,003853. Berikut tampilan hasil pengujian distribusi waktu
pelayanan pengunjung server 4 fase 2 dengan menggunakan software Arena dapat dilihat pada Gambar 5.8
Gambar 5.8 Distribusi Waktu Pelayanan Pengunjung Server 4 Fase 2
Dari Gambar 5.8 diperoleh bahwa distribusi yang paling sesuai dengan waktu pelayanan pengunjung pada pusat pelayanan asuransi kesehatan
ASKESBPJS di RSUP.dr. Pirngadi Medan adalah erlang dengan square error sebesar 0,016927. Berikut tampilan hasil pengujian distribusi waktu pelayanan
pengunjung server 5 fase 2 dengan menggunakan software Arena dapat dilihat pada Gambar 5.9
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.9 Distribusi Waktu Pelayanan Pengunjung Server 5 Fase 2
Dari Gambar 5.9 diperoleh bahwa distribusi yang paling sesuai dengan waktu pelayanan pengunjung pada pusat pelayanan asuransi kesehatan
ASKESBPJS di RSUP.dr. Pirngadi Medan adalah exponential dengan square error sebesar 0,004607. Berikut tampilan hasil pengujian distribusi waktu
pelayanan pengunjung server 6 fase 2 dengan menggunakan software Arena dapat dilihat pada Gambar 5.10.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.10 Distribusi Waktu Pelayanan Pengunjung Server 6 Fase 2
Dari Gambar 5.10 diperoleh bahwa distribusi yang paling sesuai dengan waktu pelayanan pengunjung pada pusat pelayanan asuransi kesehatan
ASKESBPJS di RSUP.dr. Pirngadi Medan adalah lognormal dengan square
error sebesar 0,001007.
5.2.2 Simulasi Antrian
Pembuatan simulasi dengan menggunakan software Arena. Berikut ini langkah-langkah pembuatan simulasi antrian :
1. Membuat create yang merupakan sumber kedatangan dari sistem antrian yang di dalamnya terdapat atribut sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Name : Kedatangan
Entity Type : Entity 1
Type : Expression
Expression : 4.06 BETA0.843, 4.06
Units : Minutes
Entities per Arrival : 1
Max Arrivals : Infinite
First Creation : 0.0
2. Masukkan decide yang berfungsi untuk mempertimbangkan keputusan untuk memilih server yang akan dimasuki pada fase 1 dalam sistem. Atribut dalam
modul decide adalah sebagai berikut: Name
: Masuk Fase 1 Type
: 2-way by chance 3. Masukkan modul process yang merupakan proses pelayanan dalam simulasi.
Process yang terdapat dalam model simulasi fase 1 sebayak 2 server yaitu server 1 dan server 3. Atribut dalam modul process adalah sebagai berikut:
Process I Name
:Server 1 Type
: Standard Action
: Seize Delay Release Delay Type
: Expression Units
:Minutes Allocation
: Value Added Expression
:LOGN0,813. 0,405 Process II
Name :Server 3
Universitas Sumatera Utara
Type : Standard
Action : Seize Delay Release
Delay Type : Expression
Units : Minutes
Allocation : Value Added
Expression :LOGN1,19. 0,757
4. Masukkan decide yang berfungsi untuk mempertimbangkan keputusan untuk memilih server yang akan dimasuki pada fase 2 dalam sistem. Atribut dalam
modul decide adalah sebagai berikut: Name
: Masuk Fase 2 Type
: N-way by chance 5. Masukkan modul process yang merupakan proses pelayanan dalam simulasi.
Process yang terdapat dalam model simulasi fase 2 sebayak 4 server yaitu server 2,4,5 dan 6. Atribut dalam modul process adalah sebagai berikut:
Process I Name
:Server 2 Type
: Standard Action
: Seize Delay Release Delay Type
: Expression Units
:Minutes Allocation
: Value Added Expression
:LOGN1,36. 0,964 Process II
Name :Server 4
Type : Standard
Universitas Sumatera Utara
Action : Seize Delay Release
Delay Type : Expression
Units : Minutes
Allocation : Value Added
Expression : EXPO 0,382
Process III Name
:Server 5 Type
: Standard Action
: Seize Delay Release Delay Type
: Expression Units
:Minutes Allocation
: Value Added Expression
:EXPO1,74 Process IV
Name :Server 6
Type : Standard
Action : Seize Delay Release
Delay Type : Expression
Units : Minutes
Allocation : Value Added
Expression : 0.27 + LOGN1.54, 1
d. Masukkan modul dispose, modul ini digunakan sebagai titik akhir entitas dalam model simulasi. Atribut dalam modul dispose ini sebagai berikut
Universitas Sumatera Utara
Name : Keluar
Record Entity Statistics : Yes Setelah memasukkan setiap modul, dapat dilihat tampilan model simulasi
antrian pada pusat pelayanan asuransi kesehatan ASKESBPJS di RSUP.dr. Pirngadi Medan pada Gambar 5.11. Adapun hasil analisis sistem antrian pada
pusat pelayanan asuransi kesehatan ASKESBPJS di RSUP.dr. Pirngadi Medan dengan menggunakan software Arena adalah sebagai berikut:
1. Rata-rata Pengunjung yang dapat Dilayani Rata-rata pengunjung yang dapat dilayani adalah jumlah rata-rata pengunjung
yang dapat dilayani setiap hari yang dilakukan selama tahun hari kerja 300 hari pada pusat pelayanan asuransi kesehatan ASKESBPJS di
RSUP.dr. Pirngadi Medan adalah sebesar 292,2283 ≈ 293 orang.
2. Waktu pelayanan pelanggan di masing-masing server Waktu pelayanan pelanggan dalam sistem antrian adalah lamanya pelayanan
yang diberikan oleh penyedia layanan kepada pelanggan yang di hitung mulai dari dipanggilnya nomor antrian dan menerima layanan hingga selesai dilayani
dan meninggalkan sistem.
Tabel 5.2 Output Waktu Pelayanan
Pelayanan Server Rata-rata Waktu
Pelayanan Menit
Server 1 2,3137
Server 2 1,6363
Server 3 3,3401
Server 4 1,8204
Server 5 2,0241
Server 6 2,1659
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
3. Waktu tunggu pelanggan di masing-masing server Waktu tunggu pelanggan dalam sistem antrian adalah ketika pelanggan berada
dalam baris tunggu hingga dilayani oleh server 1 atau 3.
Tabel 5.3 Output Waktu Tunggu
Fase Server
Rata-rata Menunggu Menit Fase 1
Server 1 11,9705
Server 3 11,8066
Rata-rata
11,8886
Fase 2
Server 2 16,4330
Server 4 23,1347
Server 5 23,6479
Server 6 16,2837
Rata-rata 19,8748
4. Panjang antrian di masing-masing server Panjang antrian di masing-masing server ditunjukkan pada Tabel 5.4
Tabel 5.4 Output Panjang Antrian
Fase Antrian
Rata-rata Orang Fase 1
Server 1 0,47
≈ 1 Server 2
3,84 ≈ 4
Rata-rata 2,1550
≈ 3
Fase 2
Server 3 1,60
≈ 2 Server 4
1,507 ≈ 2
Server 5 13,71
≈ 14 Server 6
2,76 ≈ 3
Rata-rata 4,8943
≈ 5
Universitas Sumatera Utara
5. Waktu total di dalam sistem Waktu total adalah waktu keseluruhan yang dihabiskan pelanggan di dalam
sistem antrian. Waktu total dihitung sejak pelanggan masuk ke sistem, menunggu baris tunggu, sampai selesai dilayani oleh server.
Tabel 5.5. Output Waktu Total Pelanggan
Fase Waktu
Menunggu Rata-rata Waktu
Pelayanan Menit
Rata-rata Menunggu
Menit Waktu
Total Tiap Fase
Fase 1
Server 1 2,3137
11,9705
Waktu Total Fase 1
Server 3 3,3401
11,8066
Rata-rata 2,8269
11,8886 14,7155
Fase 2
Server 2 1,6363
16,4330
Waktu Total Fase 2
Server 4 1,8204
23,1347 Server 5
2,0241 23,6479
Server 6 2,1659
16,2837
Rata-rata 1,91168
19,8749 21,7865
Waktu Total
36,5020
Berdasarkan tabel di atas, rata-rata waktu total yang dihabiskan pelanggan di dalam sistem antrian sebesar 36,5020 menit.
5.2.3 Verifikasi, Replikasi dan Validasi Model 5.2.3.1 Verifikasi Model
Verifikasi adalah proses yang dilakukan untuk melihat apakah model simulasi yang telah diinput dengan benar dalam suatu bahasa pemrograman
komputer dan sesuai dengan kondisi nyatanya. Tujuan dari verifikasi model adalah untuk menjamin bahwa konseptual model telah terwakili dengan akurat
kedalam bahasa komputerisasi.Berikut verifikasi model sistem antrian pada pusat pelayanan asuransi kesehatan ASKESBPJS di RSUP.dr. Pirngadi Medan :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.6 Verifikasi Model Sistem Antrian No.
Keadaan Aktual Bahasa Pemrograman Komputer
dengan Software Arena
1 Sistem antrian berjalan selama 4 jam
“Run” “Setup” “Hours per day = 4”
2 Waktu antar kedatangan berdistribusi
beta dengan nilai rata-rata 0,843. Expression : BETA 0.843
3 Waktu pelayanan server 1 berdistribusi
log normal dengan nilai rata-rata 0,813 dan standart deviasi 0,405
Expression : LOGN0,813. 0,405
4 Waktu pelayanan server 2 berdistribusi
log normal dengan nilai rata-rata 1,36 dan standart deviasi 0,964
Expression : LOGN1,16. 0,964
5 Waktu pelayanan server 3 berdistribusi
log normal dengan nilai rata-rata 1,29 dan standart deviasi 0,757
Expression : LOGN1,19. 0,757
6 Waktu pelayanan server 4 berdistribusi
erlang dengan standart deviasi 0,382 Expression : EXPO0,382
7 Waktu pelayanan server 5 berdistribusi
eksponential dengan nilai rata-rata 1,74 Expression : EXPO1,74
8 Waktu pelayanan server 6 berdistribusi
log normal dengan nilai rata-rata 1,54 Expression :LOGN1.54, 1
9 Simulasi dijalankan selama 1 bulan 25
hari kerja “Setup” “Number of Replication
= 25”
5.2.3.2 Penentuan Replikasi Model
