berdistribusi Eksponensial. Pada bagian transaksi di PT. Bank Sumut Cabang Utama Medan ditempatkan 10 orang pelayan dengan peraturan pelayanan yang
pertama kali datang akan dilayani terlebih dahulu First Come First Serve. Jumlah pengantri dalam sistem dan antrian serta sumber kedatangan pengunjung
tak terbatas. Jadi sistem antrian pada PT. Bank Sumut Cabang Utama Medan mengikut i model antrian M M 10 : GD
∞ ∞
5.2.4. Perhitungan Kecepatan Kedatangan dan Pelayanan Rata-Rata
Kecepatan kedatangan rata-rata diperoleh dengan membagi jumlah nasabah yang datang setiap interval 5 menit N dengan jumlah total interval I
atau
I N
=
λ . Sedangkan waktu pelayanan rata diperoleh dengan membagi total
perkalian frekuensi antara nilai tengah setiap kelas dengan total frekuensi dari pelayanan.
Berdasarkan Tabel 5.3, maka kecepatan kedatangan rata-rata nasabah hari Senin pada Minggu pertama ialah :
I N
= λ
96 1
12 1
11 ...
11 4
12 3
7 2
1 1
2 ×
+ ×
+ +
× +
× +
× +
× +
× =
λ
96 465
=
= 4.844 nasabah5 menit = 0.969 nasabahmenit Berdasarkan Tabel 5.7, kecepatan pelayanan rata-rata hari Senin Minggu
pertama ialah :
i i
i
O O
X
∑ ∑
=
µ
1
Universitas Sumatera Utara
=
465 2
394 .
28 2
684 .
25 ...
80 714
. 6
247 004
. 4
× +
× +
+ ×
+ ×
465 91
. 3365
=
= 7.239 menitnasabah
239 .
7 1
=
µ = 0.138 nasabahmenit
Perhitungan hari kecepatan kedatangan nasabah rata-rata dan kecepatan pelayanan nasabah rata-rata untuk hari-hari berikutnya, dapat dilihat pada
lampiran 6. Hasil perhitungan kecepatan kedatangan nasabah rata-rata dan kecepatan pelayanan nasabah rata-rata dapat dilihat pada Tabel 5.12.
Tabel 5.12. Hasil Perhitungan Kecepatan Kedatangan Nasabah Rata-rata dan Kecepatan Pelayanan Nasabah Rata-rata
Minggu Hari
λ Nasabahmenit
µ Nasabahmenit
I Senin
0.969 0.138
Selasa 0.89
0.125 Rabu
0.852 0.137
Kamis 0.946
0.135 Jumat
1.019 0.141
II Senin
1.354 0.139
Selasa 1.163
0.129 Rabu
1.094 0.128
Kamis 1.152
0.128 Jumat
1.381 0.15
III Senin
1.396 0.144
Selasa 1.277
0.138 Rabu
1.119 0.132
Kamis 1.148
0.127 Jumat
1.319 0.137
IV Senin
1.05 0.143
Selasa 0.973
0.135 Rabu
0.879 0.135
Kamis 0.904
0.127 Jumat
0.981 0.136
Universitas Sumatera Utara
5.2.5. Perhitungan Variabel-Variabel Antrian
Dengan menggunakan kecepatan kedatangan dan pelayanan rata-rata, dilakukan perhitungan variabel-variabel antrian dengan menggunakan rumus-
rumus yang ada pada Bab III, yaitu: ρ
= Tingkat kesibukan sistem P
= Peluang sistem sedang kosong L
q
= Jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam antrian L
s
= Jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam sistem W
q
= Waktu rata-rata nasabah menunggu dalam antrian W
s
= Waktu rata-rata nasabah menunggu dalam sistem
5.2.5.1. Perhitungan Variabel Antrian pada Minggu Pertama
Perhitungan variabel antrian pada hari Senin Minggu pertama ialah, Untuk
λ = 0.969 ; μ = 0.138 ; c ≥ 8 [sehingga ρ = λc.µ 1] a. Untuk menghitung tingkat kesibukan sistem:
µ λ
ρ
c =
=
138 .
8 969
. ×
= 0.877 b. Untuk menghitung peluang sistem sedang kosong:
ρ µ
λ µ
λ −
+
=
∑
− =
1 1
1
1
c n
P
c c
n n
877 .
1 8
138 .
969 .
138 .
969 .
7 1
... 138
. 969
. 1
1 138
. 969
. 1
1
8 7
1
−
+
+ +
+
=
Universitas Sumatera Utara
147 .
1189 463
. 666
1 +
=
= 0.000540
c. Untuk menghitung jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam antrian
2
1 P
c L
c q
ρ ρ
µ λ
− =
00054 .
877 .
1 8
877 .
138 .
969 .
2 8
× −
=
207 .
5 =
orang d. Untuk menghitung jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam sistem
µ λ
+ =
q s
L L
138 .
969 .
207 .
5 +
=
230 .
12 =
orang e. Untuk menghitung waktu rata-rata nasabah menunggu dalam antrian
λ
Lq W
q
= 969
. 207
. 5
=
374 .
5 =
menit f. Untuk menghitung waktu rata-rata nasabah menunggu dalam sistem
+ =
µ 1
q s
W W
138 .
1 374
. 5
+ =
620 .
12 =
menit
Nilai c dimulai dari 8, karena apabila c 8, maka nilai λ c.μ
31
31
Hillier, Frederick and Liebermen Gerald. Operations Research. San Fransisco: Holden Day Inc. 2005. Hal - 212
, sehingga menyebabkan nilai P
o
menjadi negatif. Perhitungan variabel antrian minggu pertama selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 7. Hasil perhitungan variabel
antrian pada minggu pertama dapat dilihat pada Tabel 5.13.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.13. Hasil Perhitungan Variabel Antrian Minggu Pertama
No Hari
λ Nasabah
menit µ
Nasabah menit
c orang
ρ P
L
q
orang L
s
orang W
q
menit W
s
menit
1 Senin
0.969 0.138
8 0.877
0.00054 5.207
12.227 5.375
12.621 9
0.780 0.00075
2.020 9.040
2.085 9.331
10 0.702
0.00084 1.102
8.122 1.138
8.384
2 Selasa
0.89 0.125
8 0.89
0.00046 6.133
6.894 14.894
13.25 9
0.791 0.00067
2.219 2.494
10.494 9.336
10 0.712
0.00075 1.186
1.333 9.333
8.303
3 Rabu
0.852 0.137
7 0.889
0.00107 5.539
11.759 6.501
13.8 8
0.777 0.00165
1.837 8.057
2.156 9.455
9 0.691
0.00186 0.961
7.181 1.128
8.427
4 Kamis
0.946 0.135
8 0.876
0.00055 5.144
12.150 5.439
12.846 9
0.778 0.00076
1.983 8.989
2.097 9.504
10 0.701
0.00085 1.095
8.101 1.158
8.565
5 Jumat
1.019 0.131
8 0.903
0.0004 7.316
7.181 14.273
14.541 9
0.803 0.0006
2.464 2.419
9.511 9.689
10 0.723
0.0007 1.286
1.262 8.354
8.511
5.2.5.2. Perhitungan Variabel Antrian pada Minggu Kedua
Perhitungan variabel antrian pada hari Senin Minggu kedua ialah, Untuk
λ = 1.354 ; μ = 0.139 ; c ≥10 [sehingga ρ = λc.µ 1] a.
Untuk menghitung tingkat kesibukan sistem: µ
λ ρ
c =
= 139
. 10
354 .
1 ×
= 0.974
Universitas Sumatera Utara
b. Untuk menghitung peluang sistem sedang kosong:
ρ µ
λ µ
λ −
+
=
∑
− =
1 1
1
1
c n
P
c c
n n
974 .
1 10
138 .
354 .
1 139
. 354
. 1
9 1
... 139
. 354
. 1
1 1
139 .
354 .
1 1
1
10 9
1
−
+
+ +
+
=
81627.559 8349.989
1 +
=
= 0.0000111
c. Untuk menghitung jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam antrian
2
1 P
c L
c q
ρ ρ
µ λ
− =
0000111 .
974 .
1 10
974 .
13 .
354 .
1
2 10
× −
= 464
. 26
=
orang d. Untuk menghitung jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam sistem
µ λ
+ =
q s
L L
139 .
354 .
1 464
. 26
+ =
206 .
36 =
orang e. Untuk menghitung waktu rata-rata nasabah menunggu dalam antrian
λ Lq
W
q
=
= =
354 .
1 464
. 26
543 .
19
menit f. Untuk menghitung waktu rata-rata nasabah menunggu dalam sistem
+ =
µ 1
q s
W W
139 .
1 543
. 19
+ =
737 .
26 =
menit Nilai c dimulai dari 10, karena apabila c 1, maka nilai
λ c.μ, sehingga menyebabkan nilai P
o
menjadi negatif. Perhitungan variabel antrian minggu kedua
Universitas Sumatera Utara
selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 7. Hasil perhitungan variabel antrian pada minggu kedua dapat dilihat pada Tabel 5.15.
Tabel 5.15. Hasil Perhitungan Variabel Antrian Minggu Kedua
No Hari
λ
Nasabah menit
µ
Nasabah menit
c
orang
ρ P
L
q
orang
L
s
orang
W
q
menit
W
s
menit
1 Senin
1.354 0.139
10 0.974
0.00001 26.464 36.206 19.543 26.737
11 0.886
0.00004 4.169
13.911 3.079
10.273 12
0.812 0.00005
1.860 11.602
1.374 8.568
2 Selasa
1.163 0.129
10 0.901
0.00007 6.015
5.174 12.926 15.027
11 0.819
0.00010 2.346
2.018 9.770
11.358 12
0.751 0.00011
1.288 1.108
8.860 10.300
3 Rabu
1.094 0.128
9 0.949
0.00006 15.259 13.951 21.764 23.804
10 0.854
0.00014 3.649
3.336 11.149 12.194
11 0.777
0.00017 1.753
1.603 9.416
10.298
4 Kamis
1.152 0.128
10 0.900
0.00007 5.943
14.944 5.158
12.971 11
0.818 0.00010
2.345 11.346
2.035 9.848
12 0.750
0.00011 1.287
10.288 1.117
8.930
5 Jumat
1.381 0.15
10 0.921
0.000048 7.873
17.081 5.7
12.367 11
0.837 0.000077
2.702 11.91
1.956 8.623
12 0.767
0.00009 1.416
10.624 1.025
7.692
5.2.5.3. Perhitungan Variabel Antrian pada Minggu Ketiga
Perhitungan variabel antrian pada hari Senin Minggu ketiga ialah, Untuk
λ = 1.396 ; μ = 0.144 ; c ≥10 [sehingga ρ = λc.µ 1] a. Untuk menghitung tingkat kesibukan sistem:
µ λ
ρ
c =
=
144 .
10 396
. 1
×
= 0.969
Universitas Sumatera Utara
b. Untuk menghitung peluang sistem sedang kosong:
ρ µ
λ µ
λ −
+
=
∑
− =
1 1
1
1
c n
P
c c
n n
969 .
1 10
144 .
396 .
1 144
. 396
. 1
9 1
... 144
. 396
. 1
1 1
144 .
396 .
1 1
1
10 9
1
−
+
+ +
+
=
65100.752 8053.013
1 +
=
= 0.0000137
c. Untuk menghitung jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam antrian
2
1 P
c L
c q
ρ ρ
µ λ
− =
0000137 .
969 .
1 10
969 .
144 .
396 .
1
2 10
× −
=
99 .
21 =
Orang d. Untuk menghitung jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam sistem
µ λ
+ =
q s
L L
144 .
396 .
1 99
. 21
+ =
683 .
31 =
orang e. Untuk menghitung waktu rata-rata nasabah menunggu dalam antrian
λ
Lq W
q
= 396
. 1
99 .
21 =
754 .
15 =
menit f. Untuk menghitung waktu rata-rata nasabah menunggu dalam sistem
+ =
µ 1
q s
W W
144 .
1 754
. 15
+ =
698 .
22 =
menit
Nilai c dimulai dari 10, karena apabila c 10, maka nilai λ c.μ, sehingga
menyebabkan nilai P
o
menjadi negatif. Perhitungan variabel antrian minggu ketiga selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 7. Hasil perhitungan variabel antrian
pada minggu ketiga dapat dilihat pada Tabel 5.15.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.15. Hasil Perhitungan Variabel Antrian Minggu Ketiga
No Hari
λ
Nasabah menit
µ
Nasabah menit
c
orang
ρ P
L
q
orang
L
s
orang
W
q
menit
W
s
menit
1 Senin
1.396 0.144
10 0.969
0.00001 21.990
31.683 15.754
22.698 11
0.881 0.00004
3.970 13.663
2.844 9.788
12 0.808
0.00005 1.818
11.511 1.302
8.246
2 Selasa
1.277 0.138
10 0.925
0.00004 8.349
17.603 6.538
13.784 11
0.841 0.00007
2.801 12.055
2.193 9.439
12 0.771
0.00009 1.441
10.695 1.128
8.374
3 Rabu
1.119 0.132
9 0.942
0.00008 13.176
11.777 19.353
21.651 10
0.848 0.00015
3.454 3.087
10.663 11.929
11 0.770
0.00020 1.669
1.492 9.068
10.144
4 Kamis
1.148 0.127
10 0.904
0.000065 6.248
5.443 13.317
15.287 11
0.822 0.00010
2.41 2.099
9.973 11.449
12 0.753
0.00011 1.304
1.136 9.01
10.343
5 Jumat
1.319 0.135
10 0.963
0.00002 18.261
13.847 21.146
27.887 11
0.875 0.000044
3.744 2.839
10.138 13.37
12 0.802
0.000056 1.741
1.32 8.619
11.367
5.2.5.4. Perhitungan Variabel Antrian pada Minggu Keempat
Perhitungan variabel antrian pada hari Senin Minggu keempat ialah, Untuk
λ = 1.05 ; μ = 0.143 ; c ≥8 [sehingga ρ = λc.µ 1] a. Untuk menghitung tingkat kesibukan sistem:
µ λ
ρ
c =
=
143 .
8 05
. 1
×
= 0.918
Universitas Sumatera Utara
b. Untuk menghitung peluang sistem sedang kosong:
ρ µ
λ µ
λ −
+
=
∑
− =
1 1
1
1
c n
P
c c
n n
918 .
1 8
143 .
05 .
1 143
. 05
. 1
7 1
... 143
. 05
. 1
1 1
143 .
05 .
1 1
1
8 7
1
−
+
+ +
+
=
0003 .
6 .
2555 241
. 846
1 =
+ =
c. Untuk menghitung jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam antrian
2
1 P
c L
c q
ρ ρ
µ λ
− =
0003 .
918 .
1 8
918 .
143 .
05 .
1
2 8
× −
=
= 9.163 orang d. Untuk menghitung jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam sistem
µ λ
+ =
q s
L L
143 .
05 .
1 613
. 9
+ =
506 .
16 =
orang e. Untuk menghitung waktu rata-rata nasabah menunggu dalam antrian
λ
Lq W
q
= 05
. 1
163 .
9 =
727 .
8 =
menit f. Untuk menghitung waktu rata-rata nasabah menunggu dalam sistem
+ =
µ 1
q s
W W
720 .
15 143
. 1
727 .
8 =
+ =
Universitas Sumatera Utara
Nilai c dimulai dari 8, karena apabila c
10
, maka nilai λ c.μ, sehingga
menyebabkan nilai P
o
menjadi negatif. Perhitungan variabel antrian minggu keempat selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 7. Hasil perhitungan variabel
antrian pada minggu keempat dapat dilihat pada Tabel 5.16.
Tabel 5.16. Hasil Perhitungan Variabel Antrian Minggu Keempat
No Hari
λ Nasabah
menit µ
Nasabah menit
c orang
ρ P
L
q
orang L
s
orang W
q
menit W
s
menit
1 Senin
1.05 0.143
8 0.918
0.0003 9.163
8.727 15.72
16.506 9
0.816 0.0005
2.773 2.641
9.634 10.116
10 0.734
0.0006 1.395
1.329 8.322
8.738 2
Selasa 0.973
0.135 8
0.901 0.0004
7.114 14.321
7.312 14.719
9 0.801
0.0006 2.423
9.63 2.49
9.897 10
0.721 0.0007
1.267 8.474
1.302 8.709
3 Rabu
0.879 0.135
7 0.93
0.00057 10.621
17.133 12.081
19.488 8
0.814 0.0011
2.625 9.137
2.986 10.393
9 0.724
0.0014 1.262
7.774 1.435
8.842 4
Kamis 0.904
0.127 8
0.890 0.00045
6.133 13.252
6.783 14.657
9 0.791
0.0007 2.218
9.337 2.453
10.327 10
0.712 0.0008
1.186 8.305
1.312 9.186
5 Jumat
0.981 0.136
8 0.902
0.0004 7.214
14.429 7.352
14.705 9
0.802 0.0006
2.446 9.661
2.493 9.846
10 0.722
0.0007 1.277
8.492 1.301
8.654
5.2.6. Penentuan Jumlah Teller Optimum
Untuk menentukan jumlah teller yang optimal, digunakan model tingkat aspirasi yang ditentukan oleh pengambil keputusan
32
32
Kakiay, Thomas. Dasar Teori Antrian Untuk Kehidupan Nyata. Yogyakarta: Penerbit ANDI. 2004. Hal - 278
. Berdasarkan wawancara dengan pimpinan PT. Bank Sumut Cabang Utama Medan, ada dua kriteria yang
Universitas Sumatera Utara
diinginkan oleh pihak perusahan, yaitu jumlah rata-rata nasabah menunggu dalam antrian tidak lebih dari 5 orang dan waktu rata-rata nasabah menunggu dalam
sistem W
s
tidak lebih dari 30 menit. Kedua kriteria ini telah mewakili pandangan dari nasabah maupun teller yang memberikan pelayanan.
Untuk menentukan jumlah teller yang optimal pada hari Senin pada minggu pertama minggu ketiga pada bulan penelitian, digunakan data yang
terdapat pada Tabel 5.15 dan kemudian dibandingkan dengan aspirasi yang diperoleh dari perusahaan, sehingga diperoleh:
Tabel 5.17. Perbandingan antara Lq dan Ws Hitung dengan Lq dan Ws Aspirasi untuk Hari Senin pada Minggu Pertama
Teller Lq orang
Ws menit Hitung
Aspirasi Hitung
Aspirasi
10 21.99
5 22.698
30 11
3.97 5
9.788 30
12 1.818
5 8.246
30
Dengan keadaan dalam Tabel 5.16. di atas, terlihat bahwa berdasarkan aspirasi untuk jumlah orang mengantri yang dikehendaki dalam antrian yaitu tidak
lebih dari 5 orang, dan waktu menunggu maksimal yang dikehendaki dalam antrian yaitu tidak lebih dari 30 menit, maka lebih tepat apabila PT. Bank Sumut Cabang
Utama menempatkan 11 orang teller pada hari senin untuk minggu pertama. Berikut hasil penentuan jumlah teller optimum pada minggu pertama
berdasarkan perbandingan jumlah orang mengantri dalam antrian Lq dan waktu menunggu Ws hasil perhitungan dibandingkan dengan aspirasi yang diperoleh dari
perusahaan.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.18. Penentuan Jumleh Teller Optimum dengan Metode Aspirasi untuk Minggu Pertama
Hari Teller
Lq Ws
Teller Optimum
Hitung Aspirasi
Hitung Aspirasi
Senin 10
21.99 5
22.698 30
11 11
3.97 5
9.788 30
12 1.818
5 8.246
30 Selasa
10 8.349
5 13.784
30 11
11 2.801
5 9.439
30 12
1.441 5
8.374 30
Rabu 9
13.176 5
21.651 30
10 10
3.454 5
11.929 30
11 1.669
5 10.144
30 Kamis
10 6.248
5 15.287
30 11
11 2.41
5 11.449
30 12
1.304 5
10.343 30
Jumat 10
18.261 5
27.887 30
10 11
3.744 5
13.37 30
12 1.741
5 11.367
30
Dari Tabel di atas, dapat ditentukan jumlah teller optimum dengan menggunakan metode aspirasi
33
1. Untuk hari Senin, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5
orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan adalah sebanyak 11 orang, yaitu Lq = 3.97 dan Ws = 9.788. Maka teller optimum hari Senin
minggu pertama adalah 11 orang. untuk minggu pertama sebagai berikut:
2. Untuk hari Selasa, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5
orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 11 orang, yaitu Lq = 2.801 dan Ws = 9.439. Maka teller optimum hari Selasa minggu
pertama adalah 11 orang.
33
Kakiay, Thomas. Dasar Teori Antrian Untuk Kehidupan Nyata. Yogyakarta: Penerbit ANDI. 2004. Hal - 278
Universitas Sumatera Utara
3. Untuk hari Rabu, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5
orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 11 orang, yaitu Lq = 3.454 dan Ws = 11.929. Maka teller optimum hari Rabu minggu
pertama adalah 10 orang. 4.
Untuk hari Kamis, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 11 orang,
yaitu Lq = 2.41 dan Ws = 11.449. Maka teller optimum hari Kamis minggu pertama adalah 11 orang.
5. Untuk hari Jumat, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5
orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 11 orang, yaitu Lq = 3.744 dan Ws = 13.37. Maka teller optimum hari Jumat minggu
pertama adalah 11 orang.
Untuk Hasil penentuan jumlah teller optimum pada minggu kedua minggu keempat pada bulan penelitian dapat dilihat pada Tabel 5.19.
Tabel 5.19. Penentuan Jumleh Teller Optimum dengan Metode Aspirasi untuk Minggu Kedua
Hari Teller
Lq Ws
Teller Optimum
Hitung Aspirasi
Hitung Aspirasi
Senin 8
9.163 5
16.506 30
9 9
2.773 5
10.116 30
10 1.395
5 8.738
30 Selasa
8 7.114
5 14.719
30 9
9 2.423
5 9.897
30 10
1.267 5
8.709 30
Rabu 7
10.621 5
19.488 30
8 8
2.625 5
10.393 30
9 1.262
5 8.842
30 Kamis
8 6.133
5 14.657
30 9
9 2.218
5 10.327
30 10
1.186 5
9.186 30
Jumat 8
7.214 5
14.705 30
9 9
2.446 5
9.846 30
10 1.277
5 8.654
30
Universitas Sumatera Utara
Dari Tabel di atas, dapat ditentukan jumlah teller optimum dengan menggunakan metode aspirasi untuk minggu kedua sebagai berikut:
1. Untuk hari Senin, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5
orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan adalah sebanyak 11 orang, yaitu Lq = 2.773 dan Ws = 10.116. Maka teller optimum hari Senin
minggu kedua adalah 9 orang. 2.
Untuk hari Selasa, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 11 orang,
yaitu Lq = 2.423 dan Ws = 9.897. Maka teller optimum hari Selasa minggu kedua adalah 9 orang.
3. Untuk hari Rabu, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5
orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 11 orang, yaitu Lq = 2.625 dan Ws = 10.393. Maka teller optimum hari Rabu minggu
kedua adalah 8 orang. 4.
Untuk hari Kamis, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 11 orang,
yaitu Lq = 2.218 dan Ws = 10.327. Maka teller optimum hari Kamis minggu kedua adalah 9 orang.
5. Untuk hari Jumat, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5
orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 11 orang, yaitu Lq = 2.446 dan Ws = 9.846. Maka teller optimum hari Jumat minggu
kedua adalah 9 orang.
Universitas Sumatera Utara
Untuk Hasil penentuan jumlah teller optimum pada minggu ketiga minggu pertama pada bulan penelitian dapat dilihat pada Tabel 5.20.
Tabel 5.20. Penentuan Jumleh Teller Optimum dengan Metode Aspirasi untuk Minggu Ketiga
Hari Teller
Lq Ws
Teller Optimum
Hitung Aspirasi
Hitung Aspirasi
Senin 8
5.207 5
12.621 30
9 9
2.02 5
9.331 30
10 1.102
5 8.384
30 Selasa
8 6.133
5 13.25
30 9
9 2.219
5 9.336
30 10
1.186 5
8.303 30
Rabu 7
5.539 5
13.8 30
8 8
1.837 5
9.455 30
9 0.961
5 8.427
30 Kamis
8 5.144
5 12.846
30 9
9 1.983
5 9.504
30 10
1.095 5
8.565 30
Jumat 8
7.316 5
14.541 30
9 9
2.464 5
9.689 30
10 1.286
5 8.511
30
Dari Tabel di atas, dapat ditentukan jumlah teller optimum dengan menggunakan metode aspirasi untuk minggu ketiga sebagai berikut:
1. Untuk hari Senin, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5
orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan adalah sebanyak 11 orang, yaitu Lq = 2.02 dan Ws = 9.331. Maka teller optimum hari Senin
minggu ketiga adalah 9 orang. 2.
Untuk hari Selasa, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 11 orang,
yaitu Lq = 2.219 dan Ws = 9.336. Maka teller optimum hari Selasa minggu ketiga adalah 9 orang.
Universitas Sumatera Utara
3. Untuk hari Rabu, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5
orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 11 orang, yaitu Lq = 1.837 dan Ws = 9.455. Maka teller optimum hari Rabu minggu
ketiga adalah 8 orang. 4.
Untuk hari Kamis, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 11 orang,
yaitu Lq = 1.983 dan Ws = 9.504. Maka teller optimum hari Kamis minggu ketiga adalah 9 orang.
5. Untuk hari Jumat, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5
orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 11 orang, yaitu Lq = 2.464 dan Ws = 9.689. Maka teller optimum hari Jumat minggu
ketiga adalah 9 orang.
Untuk Hasil penentuan jumlah teller optimum pada minggu ketiga minggu pertama pada bulan penelitian dapat dilihat pada Tabel 5.21.
Tabel 5.21. Penentuan Jumleh Teller Optimum dengan Metode Aspirasi untuk Minggu Ketiga
Hari Teller
Lq Ws
Teller Optimum
Hitung Aspirasi
Hitung Aspirasi
Senin 10
26.464 5
26.737 30
11 11
4.169 5
10.273 30
12 1.86
5 8.568
30 Selasa
10 6.015
5 15.027
30 11
11 2.346
5 11.358
30 12
1.288 5
10.3 30
Rabu 9
15.259 5
23.804 30
10 10
3.649 5
12.194 30
11 1.753
5 10.298
30 Kamis
10 5.943
5 12.971
30 11
11 2.345
5 9.848
30 12
1.287 5
8.93 30
Jumat 10
7.873 5
12.367 30
11 11
2.702 5
8.623 30
12 1.416
5 7.692
30
Universitas Sumatera Utara
Dari Tabel di atas, dapat ditentukan jumlah teller optimum dengan menggunakan metode aspirasi untuk minggu keempat sebagai berikut:
1. Untuk hari Senin, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5
orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan adalah sebanyak 11 orang, yaitu Lq = 4.169 dan Ws = 10.273. Maka teller optimum hari Senin
minggu keempat adalah 11 orang. 2.
Untuk hari Selasa, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 11 orang,
yaitu Lq = 2.346 dan Ws = 11.358. Maka teller optimum hari Selasa minggu keempat adalah 11 orang.
3. Untuk hari Rabu, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5
orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 11 orang, yaitu Lq = 3.649 dan Ws = 12.194. Maka teller optimum hari Rabu minggu
keempat adalah 10 orang. 4.
Untuk hari Kamis, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5 orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 11 orang,
yaitu Lq = 2.345 dan Ws = 9.848. Maka teller optimum hari Kamis minggu keempat adalah 11 orang.
5. Untuk hari Jumat, Lq dan Ws yang sesuai aspirasi perusahaan yaitu Lq 5
orang dan Ws 30 menit apabila teller yang digunakan sebanyak 11 orang, yaitu Lq = 2.702 dan Ws = 8.623. Maka teller optimum hari Jumat minggu
keempat adalah 11 orang.
Universitas Sumatera Utara
BAB VI ANALISIS PEMECAHAN MASALAH
6.1. Situasi Antrian yang Terjadi pada Bagian Transaki PT. Bank Sumut
Cabang Utama Medan
Sistem antrian pada proses transaksi di PT. Bank Sumut Cabang Utama Medan mengikuti struktur Multi Channel Single Phase dengan 10 orang teller,
dimana laju kedatangan berdistribusi Poisson dan laju pelayanan berdistribusi Eksponensial. Sehingga sistem antrian mengikut i model antrian
MM10:GD ∞∞
Dalam prakteknya, model ini dilengkapi dengan penggunaan mesin antrian, sehingga nasabah menempati tempat tunggu yang tersedia, setelah
sebelumnya mengambil nomor urut antrian. Selanjutnya fasilitas teller yang kosong akan memanggil atau menayangkan nomor urut sesuai dengan urutan
secara elektronik. Penggunaan model ini sudah cukup berguna dalam memperpendek waktu
pelayanan teller. Selain itu, penggunaan model seperti ini akan memungkinkan para nasabah akan dilayani segera oleh teller yang telah kosong. Adanya mesin
nomor antrian juga dapat mengendalikan para nasabah yang datang, sehingga disiplin antrian yang diterapkan, yaitu first come first serve juga dapa berjalan
dengan baik tanpa terjadi selisih paham antar nasabah. Pada umumnya situasi antrian memiliki waktu sibuk atau periode sibuk.
Pada hasil pengamatan yang dilakukan selama 1 bulan, waktu sibuk yang diamati
Universitas Sumatera Utara
