Rekapitulasi hasil pengujian pola distribusi kedatangan dan pelayanan departemen washing dapat dilihat padat Tabel 5.8 berikut:
Tabel 5.8. Pola Distribusi Data No
Nama Data Distribusi
Parameter
1. Selang kedatangan lini 1
Uniform
a=38.454 b=42.866
2. Jumlah kedatangan lini 1
Poisson
λ=233.5
3. Selang kedatangan lini 2
Uniform
a=38.66 b=43.238
4. Jumlah kedatangan lini 2
Poisson
λ=235.5
5. Selang kedatangan lini 3
Uniform
a=39.309 b=42.583
6. Jumlah kedatangan lini 3
Poisson
λ=227.3
7. Pelayanan ukuran Small
Normal
σ=0.29762 µ=3.3362
8. Pelayanan ukuran Medium
Normal
σ=0.24778 µ=3.7892
9. Pelayanan ukuran Large
Normal
σ=0.27738 µ=4.2386
5.2.4. Penyusunan Program Aplikasi Simulasi
Setelah dilakukan pengumpulan data kedatangan dan data pelayanan, dimana data-data tersebut telah melalui tahap analisa uji keseragaman data, uji
kecukupan data dan pengujian pola distribusi data, maka tahap berikutnya adalah analisis dan permodelan sistem serta permodelan operasi dan algoritma sistem.
Langkah-langkah tersebut dilakukan dengan menggunakan software ProModel Student Version 7.5
5.2.4.1. Permodelan Sistem dan Operasi Sistem
Langkah pertama adalah menggambarkan model dari sistem antrian pada departemen Washing. Model antrian lini 1 terlihat pada gambar 5.8
Universitas Sumatera Utara
M M
36 S
52 M
M L
12 S
L S
M M
S L
S L
L S
S
Jumlah kedatangan P
λ = 233,5 unit
Interval Kedatangan U38,454 ; 42,866 menit
L S
S M
ANTRIAN KEDATANGAN
PELAYANAN
Waktu Pelayanan Small :N
σ=0.29762 µ=3.3362 Medium : N
σ=0.24778 µ=3.7892 Large: N
σ=0.27738 µ=4.2386
C=20
Gambar 5.8. Model Antrian Lini 1
Sedangkan model antrian lini 2 terlihat pada gambar 5.9 berikut.
M M
M S
L S
M M
S L
S L
L S
S
Jumlah kedatangan P
λ =235.5 unit
Interval Kedatangan U3
8.66 ; 43.238 menit
L S
S M
ANTRIAN KEDATANGAN
PELAYANAN
Waktu Pelayanan Small :N
σ=0.29762 µ=3.3362 Medium : N
σ=0.24778 µ=3.7892 Large: N
σ=0.27738 µ=4.2386
C=20 M
36 S
52 L
12
Gambar 5.9. Model Antrian Lini 2
Kemudian model antrian lini 3 terlihat pada gambar 5.10 berikut.
M M
31 M
M L
69 L
M M
L L
L
Jumlah kedatangan P
λ =227.3 unit
Interval Kedatangan U
39.309 ; 42.583 menit
L M
ANTRIAN KEDATANGAN
PELAYANAN
Waktu Pelayanan Small :N
σ=0.29762 µ=3.3362 Medium : N
σ=0.24778 µ=3.7892 Large: N
σ=0.27738 µ=4.2386
C=20 L
M M
M M
M
Gambar 5.10. Model Antrian Lini 3
Universitas Sumatera Utara
Langkah-langkah permodelan dengan ProModel antara lain dengan menyusun elemen-elemen penting dalam sistem dimana pada software ProModel
didefenisikan sebagai antara lain: 1.
Location 2.
Entity 3.
Processing 4.
Arrival Selain keempat elemen utama diatas ada elemen tambahan lain yang
penggunaaannya dipakai pada model kondisi tertentu yang lebih kompleks yaitu antara lain Resource, Path Network, Attribut, Variable dan User Distribution.
Pada simulasi antrian ini tidak digunakan resource, path network dan user distribusi Tahapan pengerjaan ProModel lebih mudahnya pada lampiran 3
5.2.4.1.1. Location
Location adalah tempat berlangsungnya proses terhadap entity dalam sistem. Pada model antrian ini terdiri dari ”enter”, ”garis_antrian” dan ”operator”.
Tampilannya terlihat pada gambar 5.11 berikut ini.
Gambar 5.11. Tampilan dari Elemen Locations
Universitas Sumatera Utara
5.2.4.1.2. Entity
Entity adalah sesutu yang diproses oleh sistem. Dalam model ini nama entity yang diproses adalah ”benda_kerja”. Tampilannya terlihat pada gambar
5.12 berikut ini.
Gambar 5.12. Tampilan dari Elemen Entity
Selain pengisian diatas pada simulasi ini terlapat kolom atribut yang mempengaruhi entity yang bernama ”Ukuran_Benda_Kerja” yang membagi entity
menjadi 3 jenis. Dimana abu-abu untuk entity berukuran benda kerja S small, biru untuk entity berukuran benda kerja M medium dan merah untuk entity
berukuran benda kerja L large. Grafiknya terlihat pada gambar 5.13. berikut.
Gambar 5.13. Graphics Editor untuk Atribut Entity
5.2.4.1.3. Processing
Processing merupakan elemen yang paling penting karena di dalamnya mendefenisikan rute dari entity di dalam sistem dan proses-proses yang akan
dilakukannya pada tiap lokasi yang dimasukinya. Proses terdiri dari 2 jenis tabel yaitu Process Edit Table mendefenisikan apa yang terjadi pada entitas ketika tiba
Universitas Sumatera Utara
pada lokasi, dan Routing Edit Table yang mendefenisikan kemana entitas akan dirutekan setelah proses selesai. Tampilannya terlihat pada gambar 5.14 berikut.
Gambar 5.14. Tampilan Process untuk Lini 1
Pada lini 1 entity ”Benda_Kerja” masuk melalui ”Enter_1” menuju ”Garis_Antrian_Lini_1”dimana persentase tiap ukuran benda kerja yang masuk
bernilai 52 untuk ukuran Small, 36 untuk ukuran Medium, 12 untuk ukuran Large. Nilai ini dimasukkan pada kolom rule pada tabel rute.
Tampilan tabel rute terlihat pada gambar 5.15 berikut ini.
Gambar 5.15. Tampilan Routing Table untuk Lini 1
Selanjutnya ”Benda_Kerja” akan masuk pada lokasi ”Garis_Antrian_Lini_1” dan menunggu untuk dilayani mengantri. Proses
menunggu ini diobservasi dan dihitung dimana nilainya dicacat sebagai nilai
Universitas Sumatera Utara
variabel waktu total dalam antrian untuk menghasilkan variabel waktu rata-rata dalam antrian nantinya.
Kemudian ”Benda_Kerja” akan masuk ke lokasi ”Operator_Lini_1” untuk diproses. Proses pelayanannya memiliki logika jika yang masuk benda kerja
berukuran Small maka distribusi pelayanan bernilai normal dengan rata-rata 3,3362 menit dan standar deviasi 0,29762. Sedangkan jika yang masuk benda
kerja berukuran Medium maka distribusi pelayanan bernilai normal dengan rata- rata 3,7892 menit dan standar deviasi 0,24778. Sedangkan jika yang masuk benda
kerja berukuran Large maka distribusi pelayanan bernilai normal dengan rata-rata 4,2386 menit dan standar deviasi 0,27738.
Tampilan operasi pelayanan terlihat pada gambar 5.16 berikut ini.
Gambar 5.16. Tampilan Operasi Pelayanan untuk Lini 1
Pada kolom operasi pelayanan juga diobservasi dan dihitung nilai waktu total dalam antrian untuk memperoleh waktu rata-rata dalam sistem.
Selanjutnya setellah melalui proses diatas maka ”Benda_Kerja” akan keluar melalui ”Exit” sebagai tanda simulasi untuk entity tersebut sudah siap.
Universitas Sumatera Utara
Untuk lini 2 dan lini 3 memiliki karakteristik yang sama kecuali pada Tabel rute hanya terdapat 2 output dengan masing-masing rule diisi dengan
persentase 31 untuk ukuran Medium dan 69 untuk ukuran Large.
5.2.4.1.4. Atribut dan Variable
Atribut merupakan informasi yang terdapat pada entity atau lokasi yang nilainya berupa integer atau real. Sedangkan variabel merupakan nilai atribut
yang bergerak secara dinamis sesuai waktu simulasi. Variabel juga diperoleh dari operasi antar variabel lainnya. Bentuk hubungan antar atribut dan variabel pada
simulasi lebih lengkapnya pada bagian 5.2.4.2 dan gambar 5.13. Pada simulasi ini atribut sistem terdiri dari 3 jenis yaitu
”Ukuran_Benda_Kerja” untuk membagi entity menjadi tiga jenis ukuran yaitu small, medium, dan large, ”Time_In_System” berupa informasi sudah berapa
lama entity berada dalam sistem dan ”Time_In_Queue” berupa informasi sudah berapa lama entity berada dalam antrian. Bentuk tampilannya terlihat pada gambar
5.17 berikut.
Gambar 5.17. Tampilan Elemen Atribut
Sedangkan untuk variabel terdapat 24 jenis variabel dimana masing-masing lini terdiri dari 8 jenis yaitu
1. output ukuran S
2. output ukuran M
3. output ukuran L
4. output lini
Universitas Sumatera Utara
5. waktu total dalam antrian
6. waktu total dalam sistem
7. waktu rata-rata dalam antrian
8. waktu rata-rata dalam sistem
Tampilan elemem variabel pada simulasi ini terlihat pada gambar 5.18 berikut.
Gambar 5.18. Tampilan Elemen Variable
5.2.4.1.5. Arrival
Arrival kedatangan menunjukkan masuknya entity ke dalam sistem, baik banyaknya, lokasi tempat kedatangan, frekuensi, serta waktu kedatangannya.
Pada lini 1 entity ”benda_Kerja” masuk melalui ”Enter_1” dengan satu kali datang berdistribusi poisson dengan rata-rata 233,5 unit dimana jumlah
kedatangan dalam simulasi sebanyak 10 kali dan waktu antar kedatangan berdistribusi uniform dengan rata-rata 40,7 menit dan range 3,55 menit.
Universitas Sumatera Utara
Pada lini 2 entity ”benda_Kerja” masuk melalui ”Enter_2” dengan satu kali datang berdistribusi poisson dengan rata-rata 235,5 unit dimana jumlah
kedatangan dalam simulasi sebanyak 10 kali dan waktu antar kedatangan berdistribusi uniform dengan rata-rata 40,9 menit dan range 3,9 menit
Pada lini 3 entity ”benda_Kerja” masuk melalui ”Enter_3” dengan satu kali datang berdistribusi poisson dengan rata-rata 227,3 unit dimana jumlah
kedatangan dalam simulasi sebanyak 10 kali dan waktu antar kedatangan berdistribusi uniform dengan rata-rata 40,9 menit dan range 2,55 menit.
Tampilan tabelnya terlihat pada gambar 5.19 berikut.
Gambar 5.19. Tampilan Elemen Arrival
5.2.4.2. Penyusunan Algoritma Operasi dan Prosedur
