80
1. Menentukan Model Antrean
Sistem antrean pada hari Selasa, Rabu dan Kamis telah mencapai kondisi steady state. Laju kedatangan nasabah berdistribusi
Poisson dan waktu pelayanan nasabah berdistribusi Eksponensial dengan jumlah server sebanyak empat. Disiplin pelayanan yang
dipakai yaitu General Discipline atau First Come First Served FCFS dengan kapasitas sistem dan sumber pemanggilan tak terbatas. Oleh
karena itu, model antean pada hari Selasa, Rabu dan Kamis dapat dinyatakan dalam notasi Kendall Lee MM4:
GD∞∞.
2. Menentukan Ukuran Keefektifan
Ukuran keefektifan untuk model antrean MM4: GD∞∞
meliputi perhitungan P , L
q
, L
s
, W
q
, W
s
dan ̅. Setelah dilakukan
perhitungan ukuran keefektifan pada hari Selasa, Rabu dan Kamis, kemudikan dicari rata-rata untuk P
, L
q
, L
s
, W
q
, W
s
dan ̅.
a. Ukuran Keefektifan pada Hari Selasa, 19 Januari 2016
Peluang customer service menganggur P dicari
menggunakan persamaan 2.54. Pada perhitungan nilai rata-rata banyaknya nasabah dalam antrean L
q
dicari menggunakan persamaan 2.55. Nilai rata-rata banyaknya nasabah dalam sistem
L
s
dicari menggunakan persamaan 2.56. Nilai rata-rata waktu
81
menunggu nasabah dalam antrean W
q
dicari menggunakan persamaan 2.57. Nilai rata-rata waktu nasabah dalam sistem W
s
dicari menggunakan
persamaan 2.58.
Rata-rata banyaknya
customer service yang sedang sibuk melayani nasabah
̅ dicari menggunakan persamaan 2.59. Berikut merupakan perhitungan
dari P , L
q
, L
s,
W
q
, W
s
dan ̅ dengan model MM4: GD∞∞:
1. Peluang customer service menganggur:
{∑ }
{∑ }
Jadi, peluang customer service menganggur yaitu atau
dari waktu kerjanya.
82
2. Rata-rata banyaknya nasabah dalam antrean:
[ ]
[ ]
Jadi, rata-rata banyaknya nasabah dalam antrean yaitu nasabah.
3. Rata-rata banyaknya nasabah dalam sistem:
[ ]
[ ]
Jadi, rata-rata banyaknya nasabah dalam sistem yaitu nasabah.
4. Rata-rata waktu nasabah dalam antrean:
83
Jadi, rata-rata
waktu nasabah
dalam antrean
yaitu menit.
5. Rata-rata waktu nasabah dalam sistem:
Jadi, rata-rata waktu nasabah dalam sistem yaitu menit.
6. Rata-rata banyaknya customer service yang sibuk:
̅ {[ ]
} {[ ]
}
Jadi, rata-rata customer service yang sibuk yaitu customer service.
Ukuran keefektifan pada hari Selasa dapat dicari juga dengan menggunakan software MATLAB, dimana algoritma
pemogramannya terdapat pada lampiran 4 dan hasil outputnya terdapat pada lampiran 5.
84
Berdasarkan hasil
perhitungan menggunakan
software MATLAB, ukuran keefektifan yang diperoleh memiliki hasil yang
sama dengan menggunakan formula secara manual. Peluang customer service
menganggur yaitu 0,0168, rata-rata banyaknya nasabah dalam antrean yaitu 4,
4186 ≈ 4 nasabah, rata-rata banyaknya nasabah dalam sistem yaitu 7,
4186 ≈ 7 nasabah, rata- rata waktu nasabah dalam antrean yaitu 22,9421 menit, rata-rata
waktu nasabah dalam sistem yaitu 40,8312 menit dan rata-rata banyaknya customer service yang sibuk yaitu 3,
4454 ≈ 3 customer service
.
b. Ukuran Keefektifan pada Hari Rabu, 20 Januari 2016
Kategori