3.5 Uji Kecocokan Distribusi
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: 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 dustribusi binomial.
Langkah-langkah yang diperlukan untuk uji chi-kuadrat ialah: 1. Merumuskan hipotesis yang akan diuji meliputi hipotesis nol H
dan hipotesis alternatif H
i
. 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.
Universitas Sumatera Utara
3. Menentukan statistik uji statistik hitung, dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
i i
i
e e
o X
∑
− =
2 2
Keterangan: o
i
= frekuensi pengamatan pada kelas i e
i
= frekuensi harapan pada kelas i 4. Menyimpulkan apakah menolak H
atau menerima H . H
ditolak jika nilai X
2 hitung
X
2 tabel
dan H diterima jika X
2 hitung
X
2 tabel
.
3.6 Model Keputusan
Pembuatan keputusan merupakan fungsi utama seorang manajer atau administrator.Kegiatan pembuatan keputusan meliputi pengidentifikasian
masalah, pencarian alternatif, evaluasi dan alternatif-alternatif tersebut dan pemilihan alternatif keputusan terbaik.
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. Pada model
Universitas Sumatera Utara
keputusan yang menggunakan tingkat aspirasi ini, keputusan dilihat dari sudut pemenuhan tingkat aspirasi tertentu yang ditetapkan oleh 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 b. Jumlah rata-rata pelanggan menunggu dalam antrian Lq
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 di bawah ini menunjukan daerah c yang diperkenankan sekaligus
memenuhi syarat yang sudah ditentukan yaitu dengan melokalisir harga a dan b.
Gambar 3.5 Model Keputusan dengan Tingkat Aspirasi
Keterangan : c : Jumlah customer service
Universitas Sumatera Utara
Ws : Waktu tunggu rata-rata dalam sistem Lq : Jumlah rata-rata pelanggan menunggu dalam antrian
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.
3.7 Simulasi Antrian
Kategori