Uji kolmogorov smirnov diberikan dengan hipotesis: H
: Variabel random X, sesuai dengan distribusi tertentu H
1
: Variabel random X, tidak sesuai dengan distribusi tertentu Uji statistik diberikan dengan:
D = max I Fx – S
N
x I 3.6
Jika sampel statistik D D
α
, maka hipotesis nol sampel data dari distribusi uniform ditolak.
3.5. Uji Normalitas Normality test
12
12
www.inparametric.com
Normality test uji sebaran normal adalah uji yang digunakan untuk mengatahui apakah data menyebar mengikuti sebaran normal atau tidak.
Mengapa data harus mengikuti sebaran normal?
Perlu diketahui bahwa analisis yang memerlukan adanya pendugaan terhadap parameter populasi yang diamati disebut analisis parametrik. Dalam
pendugaan parameter umumnya menggunakan statistik uji F, t, z dan khi-kuadrat. Statistik uji tersebut F, t, z dan khi-kuadrat diturunkan dari sebaran
normal, sehingga sebelum melakukan analisis uji parametrik diperlukan asumsi kenormalan data, karena analisis ini menghendaki data yang menyebar normal.
Tidak terpenuhi asumsi ini akan berpengaruh terhadap resiko salah dalam penarikan kesimpulan, sehingga akan menghasilkan kesimpulan yang kurang
dapat dipercaya atau menyimpang dari keadaan yang sebenarnya.
Universitas Sumatera Utara
3.6. Verifikasi dan Validasi Model 3.6.1. Verifikasi
Verifikasi adalah proses menentukan bahwa model simulasi telah diinput dengan benar dalam suatu bahasa pemograman komputer. Verifikasi dinyatakan
berhasil apabila program komputer telah berjalan dengan baik. Tujuan dari verifikasi model adalah untuk menjamin bahwa konseptual model telah terwakili
dengan akurat ke dalam komputerisasi. Hal ini dapat dilakukan dengan melihat hasil output
13
Penentuan jumlah replikasi R dilakukan dengan estimasi awal terhadap jumlah replikasi. Nilai R ini didasarkan pada nilai integer paling kecil dimana R
≥ R
. Estimasi awal jumlah replikasi dapat dihitung pada ketidaksamaan 3.7 dimana t
α2,R-1
≥ Z
α2
. .
14
2 α2
e S
Z R
≥
3.7 Kemudian estimasi awal terhadap jumlah replikasi R ini harus diuji untuk
memenuhi ketidaksamaan 3.8 yaitu:
2 α2
e S
t R
≥
3.8
13
Banks, J., J.S. Carson, and B.L. Nelson, Discrete-Event System Simulation, Prentice Hall, New Jersey, 1996, Hal 401
14
Banks, J., J.S. Carson, and B.L. Nelson, Discrete-Event System Simulation, Prentice Hall, New Jersey, 1996, Hal 449-450
Universitas Sumatera Utara
Setelah menentukan jumlah replikasi sesuai hasil pengujian pada ketidaksamaan 3.8, maka penambahan jumlah replikasi adalah estimasi jumlah replikasi–jumlah
replikasi awal R – R .
3.6.2. Validasi
Sedangkan validasi yaitu bahwa model yang telah dibuat harus sesuai dengan sistem nyatanya. Proses validasi merupakan pengujian untuk menentukan
apakah model sudah sesuai dengan kenyataan yang ada. Proses validasi ini dilakukan dengan mengambil parameter proses dari simulasi yang telah dilakukan
untuk dibandingkan dengan hasil sesungguhnya pada sistem nyata. Validasi model merupakan langkah untuk menguji apakah model yang
telah disusun dapat merepresentasikan sistem nyata yang diamati secara benar. Model dikatakan valid jika tidak memiliki karakteristik dan perilaku yang berbeda
secara signifikan dari sistem nyata yang diamati. Guna menentukan ukuran kuantitatif validitas model digunakan alat uji statistik.
Uji statistik yang digunakan dalam validasi model ini adalah uji-t berpasangan. Uji-t berpasangan paired t-test adalah salah satu metode pengujian
hipotesis dimana dua sampel random berasal dari dua populasi data yang tidak bebas berpasangan.
15
H
1
: µ
d
≠ 0 Hipotesis yang digunakan adalah:
H : µ
1
- µ
2
= µ
d
= 0
15
Pfaffenberger, Patterson, Statistical Methods For Bussines and Ecconomics, Richard D. Irwin, 1977, Hal 352
Universitas Sumatera Utara
Dengan menggunakan uji t-berpasangan untuk melakukan perbandingan rata-rata dua populasi, maka uji statistik yang digunakan adalah:
n S
μ d
t
d d
− =
3.9
Dimana:
n d
d
n 1
j j
∑
=
=
dan
1 n
d d
s
n 1
j 2
j 2
d
− −
=
∑
=
3.10 Apabila nilai kritis
│t │ t
α2,R-1
, maka hipotesis nol gagal ditolak dan dapat dikatakan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara rata-rata dua
populasi.
3.6.3. Analisis Output Hasil Simulasi
16
16
Wirabhuana, Arya, Penentuan Alokasi Skenario Sistem manufaktur Berdasarkan Simulasi Sistem diskrit Berbasis Komputer,
Dalam melakukan proses analisis output hasil simulasi, harus ditentukan terlebih dahulu metode yang tepat untuk menganalisisnya. Sebuah pilihan
pendekatan, untuk menentukan metode analisis yang tepat dari suatu model simulasi adalah dengan menilai tipe simulasi yang ada. Berkenaan dengan metode
analisis, maka simulasi dibedakan menjadi dua jenis yaitu terminating simulation dan nonterminating simulation. Perbedaan antara kedua tipe tersebut adalah
ketergantungannya pada kejelasan untuk menghentikan proses simulasi.
http:www.google.com , diakses tanggal 14 January 2009.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.3. Tipe Simulasi Berkaitan Dengan Metode
Simulasi yang merepresentasikan sebuah mekanisme kejadian yang memiliki initial condition dapat dikatakan sebagai sebuah simulasi yang bertipe
terminating. Kondisi inisial dapat dipahami sebagai sebuah kondisi dimana keadaan sistem akan di set-up seperti keadaan semula setiap akan melakukan
simulasi. Selain dari karakteristik tersebut diatas, maka dua hal yang biasanya menjadi perhatian dalam mengamati sebuah sistem selain ciri terminating dan
non-terminating adalah fase perubahannya yaitu fase transient dan fase steady- state.
Dalam menganalisis hasil simulasi perlu membedakan pengambilan data antara sistem yang masih berada dalam fase transient dan fase steady-state.
Perbedaan antara transient dan steady-state dalam karakteristik sistem kadang sulit dipahami dan membingungkan dengan pembedaan simulasi terminating dan
nonterminating. Akan tetapi pada kenyataannya sebagian besar sistem, “terminating” dan “nonterminating” memiliki kondisi dalam fase “Steady-
State”.
Universitas Sumatera Utara
3.7. Software Promodel Version Student
Pada ProModel dari ProModel Corporation, sebuah model dibangun berdasarkan rute suatu part-part, penentuan kapasitas masing-masing lokasi
sepanjang rute, tambahan sumber daya seperti operator, fixture, atau sistem material handling, penjadwalan kedatangan part dan penetapan parameter
simulasi.
17
ProModel merupakan tools yang berguna bagi insinyur dan manager untuk menguji berbagai alternatif rancangan, ide, dan proses mapping sebelum
implementasi aktual. Peningkatan sistem yan ada atau rancangan suatu sistem baru dapat dimodelkan dan diuji sebelum menghabiskan biaya, waktu dan
penggunaan sumber daya.
18
1. Mampu mendeteksi bottleneck yang terjadi pada proses produksi dan
mengeliminasinya. Software promodel yang digunakan adalah software berbasis window yang
digunakan sebagai alat bantu untuk menyimulasikan model dari suatu sistem, hasil dari simulasi ini akan berupa data-data statistik yang dapat digunakan untuk
menganalisa model dari sistem yang ada. Software ini dikembangkan secara spesifik untuk manager produksi dalam mengembangkan operasi dan desain
proses produksi yang sudah ada. Keuntungan dari software promodel ini, yaitu:
2. Mampu mengembangkan suatu proses produksi yang efisien.
3. Mengurangi lead time yang diperlukan.
17
Banks, J., J.S. Carson, and B.L. Nelson, Discrete-Event System Simulation, Prentice Hall, New Jersey, 1996, Hal 167
18
Harrel, Ghosh, Bowden, Simulation Using ProModel, second edition, McGraw Hill, 2004, Hal
Universitas Sumatera Utara
4. Meningkatkan utilisasi sumber daya.
5. Mengurangi terjadinya penumpukan inventory.
Komponen-komponen ProModel yang harus dibuat agar model dapat dirunning di promodel, yaitu:
1. Pemodelan Location
Location adalah suatu tempat dimana fasilitas produksi berada, dimana merupakan tempat pemrosesan entity tertentu. Di sini selain diproses entity-
entity tersebut juga disimpan. 2.
Pemodelan Entity Entity adalah sesuatu yang diproses dalam sistem. Entity dapat berupa
komponen dari produk atau pun produk itu sendiri. Entities yang keluar dari sistem tidaklah harus sama dengan entities yang
masuk dalam sistem. 3.
Pemodelan Processing Pemodelan processing menjelaskan operasi-operasi yang terjadi pada suatu
lokasi pada saat lokasi tersebut menerima entity.setelah mendefinisikan lokasi, entity, dan kedatangan, maka langkah selanjutnya adalah mendefinisikan
proses yang akan dialami oleh sebuah entity pada suatu lokasi tertentu dan tujuan entity setelah diproses di suatu lokasi.
4. Pemodelan Arrival
Arrival menyatakan kedatangan entity yang berasal dari luar sistem. Merupakan mekanisme untuk menentukan bagaimana entities masuk dalam
sistem. Entity dapat datang secara single individu atau dalam batch yang
Universitas Sumatera Utara
didefinisikan pada kolom Qth_each. Waktu antar kedatangan setiap entity disebut frequency. Jumlah total batch atau entity yang datang disebut dengan
occurences. Waktu kedatangan entity pertama kali dinyatakan dengan first time.
5. Jaringan Kerja Path Network
Jaringan kerja adalah jalur untuk resources di dalam sistem 6.
Sumber Daya Resources Sumber daya adalah operator di dalam sistem
7. Jam kerja dan Elemen-elemen lain shift and more elements
Komponen-komponen yang mempermudah pengguna mengontrol dan mengobservasi proses berlangsungnya simulasi.
Adapun visualisasi pemodelan tersebut pada software promodel dapat dilihat pada Gambar 3.4.
Gambar 3.4. Visualisasi ProModel
Universitas Sumatera Utara
BAB IV METODOLOGI PENELITIAN
4.1. Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di lantai pabrik PT.Cahaya Kawi Ultra Polyintraco yang berlokasi di Jl. Eka Surya Gg Sidodadi XXII Medan. Waktu penelitian ini
dilaksanakan pada periode bulan Maret-Mei 2009.
4.2. Objek Penelitian
Objek penelitian yang diamati adalah kegiatan proses produksi di lantai pabrik yaitu proses pembuatan produk spring bed yang terdiri dari 3 komponen
produk meliputi: sandaran, matras, dan dipan.
4.3. Variabel Penelitian
Variabel penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah: 1.
Waktu proses. 2.
Jarak perpindahan. 3.
Rute proses produksi. 4.
Data jumlah produksi. 5.
Layout lantai pabrik. 6.
Jumlah stasiun kerja.
Universitas Sumatera Utara
