83 alternatif tersebut adalah terdapat pengurangan jumlah karyawan, hal tersebut
merupakan isu sensitif yang berkaitan dengan pertimbangan sosial ekonomi yang perlu dikaji lebih lanjut.
Ketika hasil pengembangan model diterapkan terdapat beberapa hal yang perlu diberi perhatian yakni mengenai keahlian operator yang dialokasikan
pada stasiun tertentu, hal ini dapat diselesaikan dengan mengadakan pelatihan singkat agar operator mampu menjadi unit pelayanan dalam sebuah stasiun
kerja. Selain itu penambahan peralatan kerja untuk penunjang kegiatan pelayanan operator pada stasiun kerja juga perlu diperhatikan. Analisa
keuntungan dan kerugian finansial dari dampak pengembangan model alternatif juga perlu di perhitungkan untuk mengetahui kesesuaian penerapan
model alternatif di lingkungan perusahaan.
E. Kinerja Sistem Antrian
Pengembangan model antrian pada sistem produksi fillet ikan beku di PT. Global Tropical Seafood, diharapkan dapat memberikan dampak positif
dari segi peningkatan kinerja perusahaan. Dua buah model pengembangan memberikan perbaikan kinerja masing-masing. Untuk model alternatif skenario
perubahan tingkat kedatangan bahan akan memberikan perubahan kinerja terutama dari sisi tingkat utilitas operator, sedangkan model alternatif skenario
perubahan komposisi unit pelayanan merupakan pengembangan yang memberi perbaikan kinerja terutama dari segi efisensi dan efektifitas sistem produksi
berserta keseimbangan lini produksi.
1. Analisa Kinerja Pengembangan Model Dengan Skenario Perubahan Tingkat Kedatangan
Indikator perbaikan kinerja hasil pengembangan model dapat dilihat dari hasil analisis simulasi, berdasarkan hasil pengembangan tersebut
perubahan kinerja pada pengembangan model dengan skenario perubahan tingkat kedatangan, yakni :
84 a. Model A
i Jumlah bahan yang tidak terproses Jumlah bahan yang tak terproses balking merupakan sebuah
indikasi ketidakmampuan unit pelayanan melayani kedatangan bahan. Pada kondisi nyata jumlah bahan yang tidak terproses tetap akan di
proses pada hari tersebut namun dikerjakan dengan tambahan jam kerja.
Diagram di bawah menunjukan bahwa pada model A kondisi nyata terdapat material yang tidak terproses rata-rata sebanyak 26,33 kg
namun setelah dilakukan pengembangan model antrian, material yang tidak terproses menjadi tidak ada. Pengembangan model ini mampu
memberikan perbaikan kinerja proses produksi saat ini.
Gambar 23. Diagram perbandingan jumlah bahan yang tidak terproses pada pengembangan model A dengan skenario perubahan
tingkat kedatangan
ii Jumlah bahan yang terproses Jumlah bahan yang terproses menunjukan kemampuan output yang
dihasilkan dari lini produksi fillet ikan beku dalam waktu simulasi. Diagram di bawah menunjukan bahwa pada model utama kondisi
nyata jumlah material yang terproses rata-rata sebanyak 1856,67 kg namun setelah dilakukan pengembangan model antrian alternatif,
85 material yang terproses menjadi 3099,00 kg. Kenaikan jumlah material
yang terproses memberikan arti bahwa hasil pengembangan model mampu memberikan output yang lebih besar dari model pada kondisi
nyata.
Gambar 24. Diagram perbandingan jumlah bahan yang terproses pada pengembangan model A dengan skenario perubahan tingkat
kedatangan
iii Rata-rata waktu aliran bahan Rata-rata waktu aliran bahan merupakan hasil analisis simulasi
yang menunjukan lamanya waktu pergerakan bahan dalam sistem produksi. Rendahnya waktu aliran bahan akan memberikan
keuntungan bagi perusahaan yakni kualitas bahan akan lebih terjaga selama proses produksi berlangsung dan memberikan kinerja lebih
tinggi terhadap kecepatan produksi. Hasil pengembangan model tersebut memberikan waktu bahan mengalir dalam sistem produksi
yang lebih lama. Hal ini terjadi akibat pengembangan yang dilakukan adalah berdasarkan tingkat kedatangan bahan tanpa memperhatikan
keseimbangan kecepatan pelayanan di dalam sistem produksi.
86 Gambar 25. Diagram perbandingan rata-rata waktu aliran bahan pada
pengembangan model A dengan skenario perubahan tingkat kedatangan
iv Tingkat utilitas operator Tingkat utilitas operator memperlihatkan efisiensi pemanfaatan
sumber daya manusia dalam mengolah bahan. Semakin tinggi tingkat utilitas operator akan menunjukan semakin tingginya tingkat
kesibukan operator dan semakin rendahnya idle time. Hasil pengembangan model secara ekternal ini mampu memberikan tingkat
utilitas operator menjadi lebih tinggi 47,86 , seperti yang ditunjukan pada diagram berikut.
Meningkatnya utilitas operator memberikan gambaran kinerja yang lebih baik, yakni dari segi pemanfaatan sumber daya manusia yang
tersedia. Idealnya nilai seratus persen pada tingkat utilitas unit pelaanan memberikan arti bahwa unit pelayanan bekerja pada seluruh
waktu yang tersedia.
87 Gambar 26. Diagram perbandingan tingkat utilitas operator secara
overall pada pengembangan model A dengan skenario
perubahan tingkat kedatangan v Rata-rata jumlah bahan yang menunggu
Rata-rata jumlah bahan yang menunggu merupakan indikator banyaknya jumlah bahan yang ada dalam suatu antrian. Sedikitnya
jumlah bahan yang menunggu akan memberikan kinerja yang lebih baik oleh karena akan semakin sedikit bahan yang akan mendapat resiko
kerusakan bahan akibat penurunan mutu. Dari diagram di bawah ternyata hasil pengembangan model memberi perubahan jumlah rata-
rata bahan menunggu menjadi lebih besar. Hal ini menunjukan kinerja sistem antrian yang buruk akibat tidak seimbangnya kecepatan
pelayanan antara stasiun kerja dalam model.
88 Gambar 27. Diagram perbandingan rata-rata jumlah bahan yang
menunggu pada pengembangan model A dengan skenario perubahan tingkat kedatangan
vi Rata-rata waktu menunggu bahan Rata-rata waktu menunggu bahan seperti halnya jumlah rata-rata
bahan yang menunggu juga dapat menjadi indikator kinerja sistem antrian. Seperti yang dilihat pada diagram dibawah ini, hasil
pengembangan model antrian memberikan rata-rata waktu tunggu bahan yang lebih lama dari kondisi nyata. Hal tersebut terjadi
dikarenakan pada pengembangan model ini, pengembangan dilakukan dengan meningkatkan tingkat kedatangan agar lebih tinggi sehingga
dapat menimbulkan kepadatan dalam sistem antrian.
89 Gambar 28. Diagram perbandingan rata-rata waktu bahan menunggu
pada pengembangan model A dengan skenario perubahan tingkat kedatangan
vii Biaya tambahan penggunaan es Untuk mempetahankan mutu bahan yang sedang diproses,
perusahaan menggunakan es sebagai sarana untuk menjaga rantai dingin bahan. Konsep rantai dingin ialah menjaga suhu bahan yang
sedang diproses pada kisaran tertentu dimana kerusakan bahan akan menjadi minimum akibat degradasi waktu. Biaya tambahan yang
dikeluarkan untuk pembelian es dapat menurunkan kinerja perusahaan dari segi penghematan sumber daya.
Biaya tambahan yang dikeluarkan untuk penggunaan es dalam sistem antrian akibat adanya antrian tersebut dapat dihitung dari
jumlah maksimum bahan yang menunggu dan lama waktu tunggunya. Menggunakan asumsi penggunaan jumlah es kg terhadap jumlah
bahan kg sebesar 1:1 dan dengan lama pemakaian ideal es selama satu jam maka estimasi biaya tambahan yang dikeluarkan untuk
pemakaian es akibat antrian dapat dihitung dengan rumus berikut :
Biaya Tambahan Penggunaan Es Rp = {Total maksimum bahan yang mengantri pada setiap stasiun kerja kg x Total maksimum
waktu menunggu bahan detik x harga es Rpkg} : 3600 detik
90 Hasil perhitungan estimasi biaya penggunaan es dapat dilihat pada
Lampiran 17. Seperti yang ditunjukan pada Gambar 29, pengembangan model alternatif ini ternyata menambah biaya
tambahan penggunaan es akibat antrian yang terjadi, namun hal tersebut bisa jadi tidak bermasalah oleh karena model alternatif ini
menghasilkan lebih banyak bahan yang terproses dengan tingkat utilitas operator yang lebih tinggi dari model antrian sistem nyata.
Sehingga pendapatan perusahaan itu pun dapat meningkat.
Gambar 29. Diagram perbandingan biaya penggunaan es pada pengembangan model A dengan skenario perubahan
tingkat kedatangan
91 b. Model B
Gambar 30. Grafik perbandingan jumlah bahan yang mengantri pada stasiun freezing dengan skenario perubahan tingkat
kedatangan
Kinerja dari model B ini dinilai dari satu sisi yakni dari jumlah antrian maksimum yang terjadi. Hal tersebut dikarenakan model B
merupakan model analisa keseimbangan aliran bahan yang bertujuan untuk mengetahui keseimbangan jumlah bahan yang harus di proses
dengan kemampuan kapasitas pelayanan. Prinsip model keseimbangan aliran bahan adalah jumlah input
seimbang dengan kapasitas pelayanan. Skenario perubahan tingkat kedatangan merupakan pengembangan model keseimbangan aliran
bahan dari segi input. Skenario pengembangan model aliran bahan, seperti yang ditunjukan pada Gambar 30 menunjukan hilangnya
antrian pada stasiun freezing.
c. Model C i Jumlah bahan yang terproses
Jumlah bahan yang terproses menunjukan kemampuan output yang dihasilkan dari lini produksi fillet ikan beku dalam waktu simulasi.
Diagram di bawah menunjukan bahwa pada model utama kondisi
92 nyata jumlah material yang terproses rata-rata sebanyak 1673,67 kg
namun setelah dilakukan pengembangan model antrian alternatif, material yang terproses menjadi 10118,67 kg. Kenaikan jumlah
material yang terproses memberikan arti bahwa hasil pengembangan model mampu memberikan output yang lebih besar dari model pada
kondisi nyata. Dalam hal ini kenaikan output berarti naiknya volume produksi yang apat memberikan keuntungan finansial.
Gambar 31. Diagram perbandingan jumlah bahan yang terproses pada pengembangan model C dengan skenario perubahan tingkat
kedatangan
ii Rata-rata waktu aliran bahan Rata-rata waktu aliran bahan merupakan hasil analisis simulasi
yang menunjukan lamanya waktu pergerakan bahan dalam sistem produksi. Rendahnya waktu aliran bahan akan memberikan
keuntungan bagi perusahaan yakni kualitas bahan akan lebih terjaga selama proses produksi berlangsung dan memberikan kinerja lebih
tinggi terhadap kecepatan produksi. Hasil pengembangan model tersebut memberikan waktu bahan mengalir dalam sistem produksi
yang lebih lama. Hal ini terjadi akibat pengembangan yang dilakukan adalah berdasarkan tingkat kedatangan bahan tanpa memperhatikan
pola kecepatan pelayanan di dalam sistem produksi. Sehingga antrian
93 yang terjadi menjadi meningkat, menambahkan waktu aliran bahan
dalam sistem produksi.
Gambar 32. Diagram perbandingan rata-rata waktu aliran bahan pada pengembangan model C dengan skenario perubahan tingkat
kedatangan
iii Tingkat utilitas operator Tingkat utilitas operator memperlihatkan efisiensi pemanfaatan
sumber daya manusia dalam mengolah bahan. Semakin tinggi tingkat utilitas operator akan menunjukan semakin tingginya tingkat
kesibukan operator dan semakin rendahnya idle time. Hasil pengembangan model mampu memberikan tingkat utilitas operator
menjadi lebih tinggi, seperti yang ditunjukan pada diagram berikut.
94 Gambar 33. Diagram perbandingan tingkat utilitas operator secara
overall pada pengembangan model C dengan skenario
perubahan tingkat kedatangan Rata-rata jumlah bahan yang menunggu
Rata-rata jumlah bahan yang menunggu merupakan indikator banyaknya jumlah bahan yang ada dalam suatu antrian. Sedikitnya
jumlah bahan yang menunggu akan memberikan kinerja yang lebih baik oleh karena akan semakin sedikit bahan yang akan mendapat resiko
kerusakan bahan akibat penurunan mutu. Dari diagram di bawah ternyata hasil pengembangan model memberi perubahan jumlah rata-
rata bahan menunggu bahan menjadi lebih besar. Hal ini menunjukan dampak dari naiknya tingkat kedatangan akan menyebabkan naiknya
jumlah bahan yang mengantri.
95 Gambar 34. Diagram perbandingan rata-rata jumlah bahan yang
menunggu pada pengembangan model C dengan skenario perubahan tingkat kedatangan
iv Rata-rata waktu menunggu bahan Rata-rata waktu menunggu bahan seperti halnya jumlah rata-rata
bahan yang menunggu juga dapat menjadi indikator kinerja sistem antrian. Seperti yang dilihat pada diagram dibawah ini, hasil
pengembangan model memberikan waktu rata-rata antrian yang lebih lama dari kondisi nyata. Hal tersebut dikarenakan pada pengembangan
model ini, tingkat kedatangan yang lebih tinggi menimbulkan kepadatan dalam sistem antrian.
96 Gambar 35. Diagram perbandingan rata-rata waktu bahan menunggu
pada pengembangan model C dengan skenario perubahan tingkat kedatangan
2. Analisa Kinerja Pengembangan Model Dengan Skenario Perubahan Komposisi Unit Pelayanan
