85
demikian rata-rata laju pelayanan nasabah tiap jam sebanyak 7,5558 nasabah. Kemudian dilanjutkan dengan perhitungan:
Nilai =
,
� ℎ
, = ,
� ℎ
, dan =
yang kemudian dihitung nilai steady state seperti berikut: =
= ,
× , = ,
Berdasarkan perhitungan tersebut, diperoleh rata-rata laju kedatangan nasabah kurang dari rata-rata laju pelayanan.
b. Uji Kecocokan Distribusi
Uji kecocokan distribusi yang digunakan untuk menguji data kedatangan dan data pelayanan nasabah adalah Uji Kolmogorov- Smirnov.
Berdasarkan hasil pada Lampiran 12 data kedatangan berdistribusi Poisson dan data pelayanan berdistribusi Poisson.
3. Hasil Penelitian pada Hari Rabu 4 Januari 2017
Data primer yang diperoleh pada Hari Rabu 4 Januari 2017 dikumpulkan, kemudian akan dilihat nilai rata-rata laju kedatangan
dan rata-rata laju pelayanan
serta pemeriksaan solusi steady state dan selanjutnya dilakukan uji distribusi. Analisis data yang dilakukan adalah
sebagai berikut:
86
a. Pemeriksaan Kondisi Steady State
Dalam analisis data yang terpenting adalah menghitung ukuran steady state
yaitu jika tingkat kegunaan . Keadaan ini menunjukkan
bahwa rata-rata laju kedatangan nasabah pada setiap loket kurang dari rata- rata laju pelayanan pada loket tersebut. Dalam menghitung ukuran steady
state perlu diketahui nilai rata-rata laju kedatangan
dan rata-rata laju pelayanan
.
1
Laju kedatangan nasabah Data kedatangan nasabah berdasarkan waktu yang tertera pada
nomor antrean. Nomor antrean nasabah diperoleh dari mesin antrean yang telah disediakan. Data kedatangan nasabah yang diperoleh
terdapat pada Lampiran 9.A. Berdasarkan data yang diperoleh pada Lampiran 9.A kemudian
perlu diketahui nilai rata-rata laju kedatangan nasabah tiap 10 menit. Sebelum menghitung rata-rata laju kedatangan nasabah tiap 10 menit
terlebih dahulu data dikelompokkan berdasarkan interval waktu yang disajikan pada Tabel 4.5.
87
Tabel 4.5. Kedatangan nasabah berdasarkan interval tiap 10 menit pada Rabu, 4 Januari 2017
Interval dengan
� kedatangan
Banyaknya kedatangan
nasabah pada interval
�
�
�
Frekuensi atau banyaknya
interval
�
�
�
Banyaknya nasabah yang datang selama
kurun waktu
�
�
�
× �
�
1 1
1 1
2 2
4 3
4 2
8 5
1 5
6 2
12 7
4 28
8 3
24 9
1 9
10 4
40 11
2 22
12 1
12 13
3 39
∑ = ∑ =
Berdasarkan Tabel 4.5 diperoleh rata-rata laju kedatangan nasabah tiap 10 menit adalah:
= = ,
ℎ = ,
ℎ =
, ℎ
Dari perhitungan tersebut, diperoleh rata-rata laju kedatangan nasabah tiap 10 menit sebanyak 7,5556 nasabah. Dengan demikian rata-rata laju
kedatangan nasabah tiap jam sebanyak 45,3336 nasabah.
2
Laju pelayanan nasabah Teller Primer Data pelayanan nasabah di teller 6, teller 7, teller 8, dan teller 9
diperoleh berdasarkan hasil observasi pada saat nasabah sudah melengkapi persyaratan. Apabila terdapat nasabah yang belum
melengkapi persyaratan, maka nasabah tersebut tidak tercatat dalam
88
observasi. Data pelayanan nasabah tiap 10 menit di teller 6, teller 7, teller
8, dan teller 9 yang sudah melengkapi dan mengumpulkan syarat terdapat pada Lampiran 9.B.
Berdasarkan data yang diperoleh pada Lampiran 9.B kemudian perlu diketahui nilai rata-rata laju pelayanan berdasarkan interval
waktu. Berikut ini pengelompokkan data pelayanan nasabah di teller 6, teller
7, teller 8 dan teller 9 berdasarkan interval waktu yang disajikan pada Tabel 4.6.
Tabel 4.6. Pelayanan nasabah berdasarkan interval tiap 10 menit pada Rabu, 4 Januari 2017
Interval dengan
� kedatangan
Banyaknya pelayanan
nasabah pada interval
�
�
�
Rata-Rata Frekuensi atau
banyaknya interval
�
�
�
Banyaknya nasabah yang
dilayani selama kurun waktu
�
�
�
× �
�
2 1
6 6
2 12
24 3
4 12
4 1
4 5
2 10
6 7
8 9
10 11
12 13
∑ = ∑ =
Berdasarkan Tabel 4.6 diperoleh rata-rata laju pelayanan nasabah tiap 10 menit adalah:
= = ,
ℎ = ,
ℎ =
, ℎ
89
Dari perhitungan tersebut, diperoleh rata-rata laju pelayanan nasabah tiap 10 menit sebanyak 2,0741 nasabah. Dengan demikian rata-
rata laju pelayanan nasabah tiap jam sebanyak 12,4446 nasabah. Kemudian dilanjutkan dengan perhitungan:
Nilai =
,
� ℎ
, =
,
� ℎ
, dan =
yang kemudian dihitung nilai steady state seperti berikut: =
= ,
× , = ,
Berdasarkan perhitungan tersebut, diperoleh rata-rata laju kedatangan nasabah kurang dari rata-rata laju pelayanan.
b. Uji Kecocokan Distribusi
Uji kecocokan distribusi yang digunakan untuk menguji data kedatangan dan data pelayanan nasabah adalah Uji Kolmogorov-Smirnov.
Berdasarkan hasil pada Lampiran 13 data kedatangan berdistribusi Poisson dan data pelayanan berdistribusi Poisson.
B. Pembahasan
