Rabu, 5 September 2012 Pukul 08.00 WIB – 100 WIB

antrian pada teller bank pada hari Kamis, 6 September 2012 mengikuti model GGc.

3. Jumat, 7 September 2012 Pukul 08.00 WIB – 11.00 WIB

Dari hasil pengujian pada data penelitian yang dilakukan pada teller bank pada Jumat, 7 September 2012 pukul 08.00 WIB – 11.00 WIB diperoleh kedatangan pelanggan tidak berdistribusi Poisson dan waktu pelayanan tidak berdistribusi Eksponensial, pelanggan dilayani oleh 3 orang teller dengan peraturan pelanggan yang pertama datang dilayani terlebih dahulu, serta kapasitas sistem dan sumber yang tak terbatas. Berdasarkan notasi Kendall, maka sistem antrian pada teller bank pada hari Jumat, 7 September 2012 mengikuti model GGc.

4.1.4 Menentukan Efektifitas Proses Pelayanan Pelanggan

Efektifitas proses pelayanan ditentukan dengan menghitung jumlah pelanggan rata-rata dalam sistem dan antrian, menghitung waktu rata-rata yang dihabiskan seseorang pelanggan dalam sistem dan antrian, serta menghitung peluang pelayan tidak sedang melayani pelanggan. 1. Rabu, 5 September 2012 Pukul 08.00 WIB – 11.00 WIB Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan diperoleh : λ = 0,88889 pelanggan per menit μ = 0,32258 pelanggan per menit c = 3 Dapat dihitung 75556 , 2 0,32258 0,88889       dan 91852 ,  c  karena 1 91852 ,  , maka dalam keadaan steady state. 1. Peluang pelayan tidak sedang melayani pelanggan dihitung dengan menggunakan rumus : 1 1 1                          c n c n c c n P                    01986 , 35049 , 50 79838 , 42 55211 , 7 08148 , 3 92327 , 20 79655 , 3 75556 , 2 1 3 75556 , 2 1 3 75556 , 2 2 75556 , 2 1 75556 , 2 75556 , 2 1 1 1 1 3 2 1                                            Jadi peluang pelayan tidak sedang melayani pelanggan adalah sebesar 0,01986 atau 1,9 dari waktunya. 2. Rata-rata jumlah pelanggan dalam antrian di hitung dengan menggunakan rumus :     2 1 1 P c c L c c M qM               58173 , 9 01986 , 46403 , 482 01986 , 11950 , 65533 , 57 01986 , 24444 , 2 65533 , 57 01986 , 75556 , 2 3 1 3 75556 , 2 2 2 4            2 . 2 2   t v t v L L c M qM q   34401 , 12 28828 , 1 . 58173 , 9 2 57657 , 2 . 58173 , 9 2 56576 , 2 01081 , . 58173 , 9 2 88889 , 26566 , 1 61599 , 9 32248 , . 58173 , 9 2 88889 , 88889 , 1 32248 , 1 32248 , . 58173 , 9 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2                  Jadi rata-rata jumlah pelanggan dalam antrian adalah 13 pelanggan. 3. Rata-rata jumlah pelanggan dalam sistem dihitung dengan menggunakan rumus : 09957 , 15 75556 , 2 34401 , 12       q s L L Jadi rata-rata jumlah pelanggan dalam sistem adalah 16 pelanggan 4. Rata-rata waktu yang dihabiskan seorang pelanggan dalam antrian dihitung dengan menggunakan rumus :  q q L W  88699 , 13 88889 , 34401 , 12   Jadi rata-rata waktu yang dihabiskan seorang pelanggan dalam antrian adalah 13,88699 menit. 5. Rata-rata waktu yang dihabiskan seorang pelanggan dalam sistem dihitung dengan menggunakan rumus :  1   q s W W 98796 , 16 10097 , 3 88699 , 13 32248 , 1 88699 , 13      Jadi rata-rata waktu yang dihabiskan seorang pelanggan dalam sistem adalah 16,98796 menit.

2. Kamis, 6 September 2012 Pukul 08.00 WIB – 11.00 WIB