3. Peluang bahwa lebih dari satu hasil percobaan akan terjadi dalam selang waktu yang singkat tersebut atau dalam daerah yang kecil tersebut dapat diabaikan.
Distribusi frekuensi adalah suatu susunan data statistik yang menunjukkan berapa banyak hal dalam kategori atau interval yang berbeda dari data yang telah
dikelompokkan. Atau suatu pengelompokkan atau penyusunan data menjadi tabulasi data yang memakai kelas-kelas data dan dikaitkan dengan masing-masing
frekuensinya. Suatu continuous random variables x disebut mempunyai suatu distribusi eksponensial dengan parameter λ, dimana λ 0. Fungsi density
probability diberikan sebagai berikut: �� = λ�
λx
, untuk λ 0
�� = 0, untuk yang lainnya Dan komulatif fungsi distribusinya:
�� = 1 − �
−λx
, untuk x 0 �� = 0, untuk yang lainnya
3.12. Pengujian Kecocokan Distribusi
25
Untuk mengetahui distribusi sesuai dengan data yang diamati dan juga untuk mengetahui bahwa data dapat dijamin atau mendekati kebenaran dengan
distribusi populasi yang diasumsikan maka dilakukakn uji kecocokan distribusi. Pengujian kecocokan distribusi ini dengan menggunakan Uji Chi-Square. Ada
beberapa manfaat dari uji chi square, antara lain:
26
25
Ibid. Hal - 173
26
Boediono. Teori dan Aplikasi Statistik dan Probabilitas. Bandung:PT Remaja Rosdakarya. 2004. Hal. 39
Universitas Sumatera Utara
1. Untuk menguji, apakah frekuensi yang diamati diobservasi berbeda secara signifikan dengan frekuensi teoritis atau frekuensi yang diharapkan.
2. Untuk menguji kebebasan independensi antarfaktor dari data dalam daftar kontingensi
3. Untuk menguji, apakah data mempunyai distribusi yang mendekati distribusi teoritis tertentu atau distribusi hipotesis tertentu, seperti distribusi normal,
distribusi poisson dan distribusi binomial. Sedangkan langkah-langkah yang diperlukan untuk uji chi kuadrat
adalah
27
1. Merumuskan hipotesis yang akan diuji meliputi hipotesis nol Ho dan hipotesis alternatif Hi.
:
2. Menetapkan taraf signifikansi α dan derajat kebebasan v untuk
memperoleh nilai kritis X
α 2
, dimana: a. v = k-1, jika frekuensi yang diharapkan dapat dihitung tanpa harus
menduga parameter populasi dengan statistik sampel. b. v = k-1-m, jika frekuensi yang diharapkan dapat dihitung tanpa hanya
dengan menduga parameter populasi sebanyak m dengan statistik sampel.
3. Menentukan statistik uji statistik hitung �
2
= ∑0� − ∅�
2
∅�
27
Ibid. Hal. 40
Universitas Sumatera Utara
Dimana: 0i = frekuensi pengamatan pada kelas i
∅� = frekuensi harapan pada kelas i 4. Menyimpulkam apakah menolak Ho atau menerima Ho. Tolak Ho jika
X
2
X
a 2
dan terima Ho jika nilai X
2
≤X
a 2
.
3.13. Model Keputusan
Pembuatan keputusan merupakan fungsi utama seorang manager atau administrator. Kegiatan pembuatan keputusan meliputi pengidentifikasian
masalah, pencarian alternatif, evaluasi dan alternatif-alternatif tersebut dan pemilihan alternatif keputusan terbaik.
28
Pengambilan keputusan menyangkut antrian dapat dilakukan berdasarkan penggunaan model keputusan yang sesuai.
Optimasi dari parameter dapat dilihat dari bermacam-macam cara tergantung dari keinginan pengambil keputusan. Pandangan yang paling umum didasarkan pada
keputusan yang meminimumkan jumlah pelayanan dan antrian persatuan ongkos waktu. Kadang-kadang sukar bahkan tidak mungkin menaksir parameter ongkos
yang diperlukan. Oleh karena itu dapat digunakan kriteria optimasi yang lain yang dinamakan dengan model tingkat aspirasi atau aspiration level.
29
28
Kasim, Azhar. Teori Pembuatan Keputusan. Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara. 1995. Hal - 1
Pada model keputusan yang menggunakan tingkat aspirasi ini, keputusan dilihat dari sudut pemenuhan tingkat aspirasi tertentu yang ditetapkan oleh
29
Kakiay, Thomas. Dasar Teori Antrian Untuk Kehidupan Nyata. Yogyakarta: Penerbit ANDI. 2004. Hal - 278
Universitas Sumatera Utara
pengambil keputusan. Dalam model pelayan ganda terdapat dua ukuran konflik yang menonjol dalam menentukan harga c yang optimum, yaitu:
a. Waktu tunggu rata-rata dalam sistem Ws
Jika tingkat aspirasi untuk Ws dinyatakan dengan a dan jumlah rata-rata pelanggan menunggu dalam antrian untuk Lq dinyatakan dengan b, maka:
a ≤ Ws ≤ b, dan a ≤ Lq ≤ b Ws dan Lq dapat dihitung dengan rumus yang terdapat
pada teori antrian Gambar 3.7 menunjukan daerah c yang diperkenankan sekaligus memenuhi syarat yang sudah ditentukan yaitu dengan melokalisir harga a dan b.
b. Jumlah rata-rata pelanggan menunggu dalam antrian Lq
Gambar 3.7. Model Keputusan dengan Tingkat Aspirasi
Keterangan : c : Jumlah customer service
Ws : Waktu tunggu rata-rata dalam sistem Lq : Jumlah rata-rata pelanggan menunggu dalam antrian
Universitas Sumatera Utara
Dengan menentukan lokasi a dan b pada grafik tingkat aspirasi, maka dapat langsung ditentukan range penilaian nilai c yang sudah memenuhi kendala
Ws dan Lq. Bila kedua kendala ini belum dapat diatasi, maka perlu dicari perubahan yang terjadi pada salah satu atau kedua kendala tersebut sebelum
pengambilan keputusan dilakukan.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV METODOLOGI PENELITIAN
4.1. Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada bagian pelayanan nasabah teller di PT. Bank Rakyat Indonesia Kantor Cabang KC Sisingamangaraja yang beralamat di
Jl. Sisingamangaraja No.241 Medan.
4.2. Jenis Penelitian
Berdasarkan sifatnya, maka penelitian ini digolongkan sebagai penelitian deskriptif deskriptif research, yaitu penelitian yang berusaha untuk menguraikan
tentang sifat-sifat karakteristik dari suatu keadaan. Penelitian yang dilakukan menggambarkan kondisi kinerja bagian pelayanan nasabah teller dari PT. Bank
Rakyat Indonesia Kantor Cabang KC Jl. Sisingamangaraja Medan dengan mempelajari dan menjelaskan karakteristik dari sistem antrian yang diterapkan
oleh perusahaan. Penelitian ini dilakukan dengan merancang dan mengembangkan
pendekatan guna dijadikan acuan untuk mencapai hasil yang lebih baik, efektif dan efisien dari suatu praktek atau penerapan yang telah ada di perusahaan.
4.3. Objek Penelitian
Objek penelitian yang diamati adalah unit pelayanan nasabah atau teller yang melayani nasabah dalam melakukan transaksi perbankan.
Universitas Sumatera Utara
