Kajian Sistem Antrian Penerimaan Pasien BPJS Poliklinik Rumah Sakit Umum Pusat Haji Adam Malik Medan dengan Metode Simulasi
ABSTRAK
Antrian adalah sesuatu hal yang tidak dapat dipisahkan dalam kehidupan seharihari. Proses antrian dimulai pada saat pasien yang memerlukan pelayanan mulai
datang pada suatu fasilitas pelayanan, menunggu dalam barisan antrian, dilayani
dan akhirnya meninggalkan fasilitas tersebut. Secara ekonomis permasalahan
antrian dapat menimbulkan kerugian yang besar. Penelitian ini dilakukan di RSUP
H Adam Malik Medan sebagai aplikasi dari pelajaran simulasi dan teori antrian.
Tujuan dari tulisan ini adalah untuk mempelajari kinerja sistem dengan cara
memodelkan simulasi antrian ganda dengan menggunakan simulasi monte carlo.
Menggunakan pemilihan angka secara random dari distribusi probabilitas untuk
menjalankan simulasi. Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan dapat
disimpulkan model sistem antrian (M/M/10) : (FIFO /∞/∞), efektifitas proses
pelayanan pasien dapat ditentukan dengan menghitung peluang kedatangan ratarata, kecepatan pelayanan rata-rata, peluang masa sibuk sistem, peluang panjang
antrian, peluang panjang antrian dalam sistem, waktu menunggu dalam antrian,
waktu menunggu dalam sistem, peluang semua pelayanan menganggur atau tidak
ada pasien dalam sistem. Hal ini dapat dilihat pada saat pelayanan tersibuk yaitu
pada 20 april 2015 dengan rata-rata kedatangan 2,9775 pasien per menit, rata-rata
kecepatan pelayanan 0,3292 , rata-rata utilitas loket 90,41%, dengan rata-rata
pasien di dalam antrian sebanyak 6,8665 pasien tiap menitnya, rata-rata pasien di
dalam sistem sebanyak 15,9139 pasien tiap menitnya, rata-rata waktu menunggu
dalam antrian 2,3051 menit untuk setiap pasien, rata-rata waktu menunggu dalam
sistem sekitar 5,3435 menit untuk setiap pasien, dan peluang sistem tidak
melayani pasien sebesar 0,0065%. Hal ini dapat dikatakan pelayanan sudah
efektif.
Kata kunci : antrian, simulasi monte carlo, distribusi
Universitas Sumatera Utara
ABSTRACT
Queueing is something that can not be separated in the daily life. The queue
process begins when patients who require service came to a facility, waiting in a
line queue, serviced and eventually left the facility. Economically queuing
problems can cause great harm. This research was conducted at RSUP H Adam
Malik Medan as the application of simulation and queue theory lessons. The
purpose of this paper is studying the performance of the system by means of a
double queue simulation modeling using Monte Carlo simulation. Using a random
selection of numbers from probability distributions to run simulation. Based on
the results of research and discussion can be concluded queuing system model
(M/M/10) : (FIFO /∞/∞), the effectiveness of patients service process can be
determined by calculate the average arrival, the average speed of service, busy
period of the system, probability of long queues, queue length opportunities in the
system, waiting time in the queue, waiting time in the system, the chances of all
services unemployed or none of the patients in the system. It can be seen at the
busiest time of service, on 20 April 2015 with an average of 2.9775 arrival of the
patient per minute, the average speed of service 0.3292, the average utility
counters 90.41%, with the average patient in as many patients in the queue 6.8665
per minute, the average patient in the patients system 15.9139 per minute, the
average waiting time in the queue 2.3051 minutes for each patient, the average
waiting time in the system of about 5, 3435 minutes for each patient, and the
system does not serve the patients 0.0065%. It can be said to have been effective
services.
Keyword : queuing, monte carlo simulation, distribution
Universitas Sumatera Utara
Antrian adalah sesuatu hal yang tidak dapat dipisahkan dalam kehidupan seharihari. Proses antrian dimulai pada saat pasien yang memerlukan pelayanan mulai
datang pada suatu fasilitas pelayanan, menunggu dalam barisan antrian, dilayani
dan akhirnya meninggalkan fasilitas tersebut. Secara ekonomis permasalahan
antrian dapat menimbulkan kerugian yang besar. Penelitian ini dilakukan di RSUP
H Adam Malik Medan sebagai aplikasi dari pelajaran simulasi dan teori antrian.
Tujuan dari tulisan ini adalah untuk mempelajari kinerja sistem dengan cara
memodelkan simulasi antrian ganda dengan menggunakan simulasi monte carlo.
Menggunakan pemilihan angka secara random dari distribusi probabilitas untuk
menjalankan simulasi. Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan dapat
disimpulkan model sistem antrian (M/M/10) : (FIFO /∞/∞), efektifitas proses
pelayanan pasien dapat ditentukan dengan menghitung peluang kedatangan ratarata, kecepatan pelayanan rata-rata, peluang masa sibuk sistem, peluang panjang
antrian, peluang panjang antrian dalam sistem, waktu menunggu dalam antrian,
waktu menunggu dalam sistem, peluang semua pelayanan menganggur atau tidak
ada pasien dalam sistem. Hal ini dapat dilihat pada saat pelayanan tersibuk yaitu
pada 20 april 2015 dengan rata-rata kedatangan 2,9775 pasien per menit, rata-rata
kecepatan pelayanan 0,3292 , rata-rata utilitas loket 90,41%, dengan rata-rata
pasien di dalam antrian sebanyak 6,8665 pasien tiap menitnya, rata-rata pasien di
dalam sistem sebanyak 15,9139 pasien tiap menitnya, rata-rata waktu menunggu
dalam antrian 2,3051 menit untuk setiap pasien, rata-rata waktu menunggu dalam
sistem sekitar 5,3435 menit untuk setiap pasien, dan peluang sistem tidak
melayani pasien sebesar 0,0065%. Hal ini dapat dikatakan pelayanan sudah
efektif.
Kata kunci : antrian, simulasi monte carlo, distribusi
Universitas Sumatera Utara
ABSTRACT
Queueing is something that can not be separated in the daily life. The queue
process begins when patients who require service came to a facility, waiting in a
line queue, serviced and eventually left the facility. Economically queuing
problems can cause great harm. This research was conducted at RSUP H Adam
Malik Medan as the application of simulation and queue theory lessons. The
purpose of this paper is studying the performance of the system by means of a
double queue simulation modeling using Monte Carlo simulation. Using a random
selection of numbers from probability distributions to run simulation. Based on
the results of research and discussion can be concluded queuing system model
(M/M/10) : (FIFO /∞/∞), the effectiveness of patients service process can be
determined by calculate the average arrival, the average speed of service, busy
period of the system, probability of long queues, queue length opportunities in the
system, waiting time in the queue, waiting time in the system, the chances of all
services unemployed or none of the patients in the system. It can be seen at the
busiest time of service, on 20 April 2015 with an average of 2.9775 arrival of the
patient per minute, the average speed of service 0.3292, the average utility
counters 90.41%, with the average patient in as many patients in the queue 6.8665
per minute, the average patient in the patients system 15.9139 per minute, the
average waiting time in the queue 2.3051 minutes for each patient, the average
waiting time in the system of about 5, 3435 minutes for each patient, and the
system does not serve the patients 0.0065%. It can be said to have been effective
services.
Keyword : queuing, monte carlo simulation, distribution
Universitas Sumatera Utara