46
B. Konfigurasi Sistem Antrian Produk Fillet Ikan Beku
Lini produksi di PT. Global Tropical Seafood secara umum merupakan lini produksi yang bersifat dinamis oleh karena jenis bahan baku yang diterima
untuk diproses sesuai dengan jenis produk yang ada tidak selalu kontinu. Oleh karena itu lini produksi yang terbentuk adalah berorientasi pada proses yang
akan dikerjakan. Lini produksi fillet ikan beku sendiri oleh perusahaan dianggap sebagai lini produksi yang sifatnya kompleks oleh karena tidak
seperti lini produksi lainnya, lini produksi fillet ikan beku menghasilkan lebih dari empat jenis varian produk sebagai akibat dari permintaan konsumen yang
beragam. Kondisi aliran bahan di dalam lini produksi fillet ikan beku sesuai tata
letak yang diatur perusahaan ialah bahan yang bergerak dari stasiun ke stasiun mempunyai waktu perpindahan yang sangat kecil, yakni dibawah dua detik.
Namun terdapat beberapa stasiun yang mempunyai waktu perpindahan bahan yang lebih lama dari dua detik, seperti yang ditunjukkan oleh Tabel 5.
Tabel 5. Waktu perpindahan bahan antar stasiun
Pengamatan Ke -
Waktu Perpindahan Antar Stasiun detik Stasiun
Penyisikan Ke Stasiun
Filleting Stasiun After
Curing Stasiun Panning Ke
Stasiun Freezing Stasiun
Arahan Produksi Ke
Stasiun Filleting
Stasiun Arahan Produksi Ke
Stasiun Penyisikan
1 10,21
51,25 40,97
48,38 2
11,31 53,15
41,93 52,24
3 10,52
49,57 42,75
49,22 4
13,51 52,28
43,57 53,18
5 14,00
53,65 39,26
54,28 6
10,72 48,47
37,36 49,56
7 11,81
49,22 43,52
54,45 8
12,32 59,24
41,5 49,21
9 10,33
57,45 41,35
56,52 Rata- Rata
11,64 52,70
41,36 51,89
Gambaran ruang produksi di PT. Global Tropical Seafood dapat dilihat pada lay out tata letak pabrik pada Lampiran 16
. Seperti yang telah diketahui sebelumnya jumlah stasiun kerja dalam
cakupan sistem produksi fillet ikan beku ialah sebanyak 13 stasiun kerja. Salah
47 satu stasiun kerja tersebut proses kerjanya berupa penyimpanan bahan. Stasiun
tersebut ialah stasiun curing, stasiun tersebut melakukan proses berupa penyimpanan bahan yang dilakukan selama satu hari waktu proses, sehingga
bahan yang dimasukkan pada hari ini akan diproses ke tahap selanjutnya pada keesokannya.
Operator merupakan elemen penting yang menentukan waktu proses atau pelayanan dalam stasiun tersebut. Jumlah operator dalam setiap stasiun tidak
berjumlah sama, oleh karena kebutuhan waktu pelayanan kerja yang berbeda, kemampuan skill operator yang ada, serta jumlah peralatan yang tersedia.
Khusus untuk stasiun freezing dan stasiun curing tidak menggunakan operator, melainkan mesin sehingga waktu pelayanan ditentukan oleh kapasitas mesin.
Selain jumlah operator dalam setiap stasiun kerja, terdapat elemen kapasitas antrian di setiap stasiun kerja yang menentukan panjang antrian yang
diizinkan pada stasiun tersebut, jika panjang antrian melebihi kapasitas antrian maka akan ada penolakan terhadap bahan distasiun tersebut. Namun oleh
karena sistem antrian disini merupakan sistem antrian produksi maka penolakan tidak mungkin dilakukan karena bahan yang sudah masuk ke dalam
sistem antrian harus diproses hingga selesai, jika tidak dilakukan akan menimbulkan kerugian biaya perusahaan akibat bahan baku yang terbuang
percuma. Penentuan kapasitas antrian setiap stasiun kerja didasarkan pada kondisi fisik dalam sistem antrian tersebut. Selain kapasitas antrian, disiplin
antrian merupakan salah satu elemen penting yang diperhatikan dalam membuat model yang berpengaruh pada pengaturan urutan bahan yang akan
masuk terlebih dahulu dalam setiap stasiun kerja. Untuk mengetahui jumlah operator dalam setiap stasiun kerja secara detail beserta kapasitas dan disiplin
antrian dapat dilihat pada Tabel 6. Faktor-faktor yang mempengaruhi terjadinya antrian dalam sebuah
sistem antrian ialah kecepatan pelayanan operator, kapasitas antrian, disiplin antrian dan kecepatan kedatangan bahan baku. Sifat probabilitas kecepatan
kedatangan bahan dan kecepatan pelayanan operator merupakan faktor utama yang menyebabkan terjadinya antrian pada lini produksi fillet ikan beku.
48 Tabel 6. Jumlah operator, kapasitas dan disiplin antrian kondisi nyata
Stasiun Jumlah
line Jumlah operator
per line Orang Kapasitas antrian
per line Kg Disiplin antrian
Stasiun Penerimaan 1
5 21000
First In First Out Stasiun Arahan Produksi
1 3
300 First In First Out
Stasiun Penyisikan 1
7 800
First In First Out Stasiun Filleting
1 5
10700 First In First Out
Stasiun Trimming 2
8 100
First In First Out Stasiun Washing
1 2
100 First In First Out
Stasiun Sizing 1
4 100
First In First Out Stasiun Bagging
1 2
100 First In First Out
Stasiun Panning 1
6 100
First In First Out Stasiun After Curing
1 5
100 First In First Out
Stasiun Freezing -
- 5000
First In First Out Stasiun Packing
3 8
500 First In First Out
Sifat probabilitas pada kecepatan pelayanan operator dalam sistem antrian lini produksi fillet ikan beku dipengaruhi oleh karena operator
merupakan manusia yang kecepatan melayaninya dipengaruhi pada jenis bahan yang masuk, perilaku produktif karyawan, motivasi kerja, kelelahan dan lain
sebagainya. Walaupun nilai tengah antara kecepatan pelayanan operator dengan kecepatan kedatangan bahan sama, ketidakpastian dalam interaksi
antara kecepatan kedatangan bahan dengan kecepatan pelayanan operator menimbulkan adanya antrian.
Antrian yang terjadi dapat menjadi sebuah kerugian akibat menambahnya biaya dari pemakaian es yang lebih banyak, sebagai penjaga rantai dingin
dalam produksi. Saat ini harga es tersebut ialah Rp. 90Kg dengan pemakaian 1:1 terhadap bahan baku dan lama pemakaian ideal selama sekitar satu jam.
Sistem antrian lini produksi fillet ikan beku di PT. Global Tropical Seafood mengikuti pola antrian kombinasi jalur tunggal dan jalur ganda dengan
pelayanan pararel. Pola antrian lini produksi fillet ikan beku di PT. Global Tropical Seafood secara umum dapat dilihat pada Gambar 11
. Kebijakan perusahaan saat ini dalam menentukan jumlah operator di
setiap stasiun kerja dilaksanakan secara dinamis oleh karena belum ada standar baku yang dimiliki. Namun khusus untuk stasiun filleting jumlah operator
berkisar antara 4 hingga 5 orang, hal ini disebabkan pada stasiun tersebut
49 dibutuhkan keahlian khusus untuk memproses ikan, agar rendemen dan
kualitas potongannya baik. Saat ini beban kerja operator di setiap stasiun dapat sewaktu-waktu dialihkan ke stasiun lain sesuai kebutuhan yang berkembang
saat kegiatan produksi berlangsung. Dalam kegiatan produksinya pada stasiun kerja arahan produksi terdapat
pemisahan aliran bahan yakni bahan baku ikan untuk produksi fillet ikan beku akan masuk ke lini produksi fillet ikan beku sedangkan bahan baku ikan
lainnya seperti kerang dan tenggiri akan masuk ke lini produksi masing-masing sesuai produk yang ingin dibuat. Pembagian dibagi berdasarkan bahan yang
masuk ke lini produksi non fillet dan lini produksi fillet ikan beku. Perbandingan yang ditetapkan oleh berdasarkan pengalaman produksi ialah 50
akan masuk ke lini non fillet seperti lini produksi steak, WGGS, kerang, butterfly
dan lain sebagainya. Bahan baku yang akan masuk ke lini produksi fillet ikan beku ialah sebanyak 50 dari bahan yang keluar dari stasiun arahan
produksi. Bahan baku yang masuk ke lini produksi fillet ikan beku sendiri juga
akan mengalami pemisahan, yakni untuk bahan baku jenis produk skin on memerlukan proses penyisikan terlebih dahulu sehingga perlu diproses di
stasiun penyisikan terlebih dahulu sebelum masuk ke stasiun filleting dan untuk bahan baku jenis skinless akan langsung masuk ke stasiun filleting.
Perbandingan bahan baku yang masuk ke stasiun penyisikan dengan ke stasiun filleting
langsung ialah 1 : 4. Jika dibandingkan dengan jumlah aliran bahan baku yang keluar dari stasiun arahan produksi maka 50 akan masuk ke lini
produksi non fillet, 40 akan masuk ke lini produksi fillet ikan beku stasiun filleting
, dan 10 akan masuk ke lini produksi fillet ikan beku stasiun penyisikan.
Di dalam lini produksi fillet ikan beku sendiri terdapat pembagian aliran bahan untuk produk fillet smoke dengan injeksi CO dan non smoke tanpa
injeksi CO. Pembagian ini terjadi di stasiun stasiun sizing dengan proporsi 1 : 1 untuk bahan masuk ke stasiun panning produk smoke dan stasiun bagging
produk non smoke.
50
Gambar 11. Pola Sistem Antrian Lini Produksi Fillet Ikan Beku PT. Global Tropical Seafood Input
Output
Antrian 1 Antrian 2
Antrian 3 Antrian j
Stasiun 1
Operator 1 Stasiun 2
Stasiun i
Operator 1 Operator 1
Operator 2 Operator 2
Operator 2
Operator 3
Operator n Operator n
Operator n
V. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Distribusi Data
Analisa distribusi data dilakukan untuk mengetahui sebaran peluang yang akan terjadi di dalam sistem antrian. Waktu pelayanan dan waktu kedatangan
merupakan parameter yang diuji distribusi peluangnya untuk mengetahui model antrian yang akan terbentuk. Sampel waktu kedatangan bahan dan
sampel waktu pelayanan operator diuji peluang distribusinya untuk mengetahui peluang distribusi populasi sumber data. Waktu kedatangan bahan dan waktu
pelayanan operator di ambil dari kombinasi data pengamatan penulis dan data historis perusahaan yang tercatat. Data yang ada diubah menjadi satuan dengan
basis yang sama, dalam penelitian ini basis yang diambil ialah Kilogram bahan baku RM, nilai konversi setiap stasiun kerja dapat dilihat pada Lampiran 3.
Data hasil pengamatan waktu kedatangan bahan dan waktu pelayanan operator dapat dilihat pada Lampiran 1 dan Lampiran 2.
Hasil uji distribusi data tersebut akan menentukan metode yang tepat untuk menyelesaikan permasalahan antrian yang terjadi. Ketika populasi data
memiliki distribusi peluang poisson atau eksponensial maka penyelesaian masalah antrian di selesaikan dengan analisa model antrian baku. Apabila
populasi data memiliki distribusi selain poisson atau eksponensial maka analisa antrian dilakukan dengan menggunakan teknik simulasi.
Sampel waktu kedatangan bahan dan waktu pelayanan operator yang diambil dari data historis diuji distribusinya dengan menggunakan goodness of
fit test dengan metode Kolmogorov-Smirnov K-S. Metode tersebut menguji
peluang distribusi data dengan cara membandingkan perbedaan dari fungsi distribusi empiris data sampel dengan fungsi distribusi teoritis secara vertikal
nilai statistik D
n
. Ketika nilai statistik D
n
lebih besar dari nilai kritis tabel maka distribusi data tersebut akan dianggap tidak sama dengan distribusi data
teoritis yang diuji. Analisa distribusi tersebut dilakukan dengan bantuan software Easyfit
3.2. Software tersebut mengurutkan kecocokan distribusi sampel data dengan beberapa distribusi teoritis seperti poisson, eksponensial, normal, lognormal,
Kategori