Laporan Mega Project

BAB IPENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Dalam perkembangan industri yang mengalami kemajuan pesat

dengan teknologi yang canggih serta sistem yang efektif dan efisien,

memberikan sebuah pemikiran kepada perusahaan untuk terus

bersaing dalam meningkatkan kualitas dan mendapatkan keuntungan

yang besar. Salah satu cara untuk tetap bisa bertahan dalam

persaingan tersebut adalah dengan menganalisa, mengevaluasi, dan

memperbaiki sistem yang ada. CV Agrindo Cipta Mandiri merupakan

produsen keripik apel yang berpusat di Sengkaling Dau, Malang. Untuk

menganalisa sistem nyata di CV Agrindo Cipta Mandiri yang cukup

luas, tentunya akan kesulitan dan menimbulkan resiko yang cukup

besar. Oleh karena itu, diperlukan model untuk menganalisa sistem

nyata ini dengan model yang sederhana. Model adalah representasi

dari sistem nyata, dalam gambaran yang sederhana, serta

mempunyai tingkat prosentase yang bersifat menyeluruh. Model yang

akan dibuat harus bisa menggambarkan sistem yang sebenarnya dalam

CV Agrindo Cipta Mandiri.

Dalam menganalisa dan mengevaluasi model yang telah dibuat,

diperlukan suatu metode khusus. Salah satunya yaitu metode simulasi,

simulasi merupakan suatu metodologi untuk melaksanakan percobaan

dengan menggunakan model dari suatu sistem nyata (Siagian, 1987).

Software yang digunakan dalam mensimulasi sistem produksi di CV

Agrindo Cipta Mandiri ini adalah software Arena Advanced, karena

sudah memiliki module-module yang lengkap dan sangat representatif.

Setelah melakukan pengamatan ternyata sistem produksi dari CV

Agrindo Cipta Mandiri sering kali terdapat proses yang membutuhkan

waktu yang terlalu lama. Maka dengan menggunakan pemodelan

dengan aplikasi Arena Advance ini diharapkan dapat memberi alternatif

LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA

1

perbaikan terhadap sistem produksi pembuatan keripik apel di CV

Agrindo Cipta Mandiri sehingga permasalahan yang ada dapat diatasi.

1.2Tujuan

Tujuan dari praktikum ini adalah sebagai berikut :

1. Mengidentifikasi permasalahn yang terdapat pada sistem produksi

keripik apel di CV Agrindo Cipta Mandiri.

2. Memodelkan sistem produksi pada CV Agrindo Cipta Mandiri dengan

Activities Cycle Diagram (ACD).

3. Memodelkan sistem produksi pada software Arena serta

mensimulasikannya.

4. Menganalisis hasil simulasi.

5. Memberikan skenario perbaikan pada permasalahan yang muncul

dalam sistem produksi dan menganalisisnya.

1.3 Manfaat

Manfaat yang di dapatkan setelah praktikan mengikuti praktikum ini

adalah sebagai berikut :

1. Praktikan mampu mengidentifikasi permasalahn yang terdapat pada

sistem produksi keripik apel di CV Agrindo Cipta Mandiri.

2. Praktikan mampu memodelkan sistem produksi pada CV Agrindo

Cipta Mandiri dengan Activities Cycle Diagram (ACD).

3. Praktikan mampu memodelkan sistem produksi

pada software Arena serta mensimulasikannya.

4. Praktikan mampu menganalisis hasil simulasi.

5. Praktikan mampu memberikan skenario perbaikan pada

permasalahan yang muncul dalam sistem produksi dan

menganalisisnya.

6. Praktikan mampu menentukan distribusi waktu dengan input

analyzer serta perhitungan secara statistik.

7. Praktikan mampu melakukan verifikasi dan validasi


2

1.4Batasan

Batasan yang digunakan dalam laporan ini adalah:

1. Data yang dikumpulkan sebanyak 50 waktu untuk setiap proses.

2. Sistem produksi pembuatan keripik apel di CV Agrindo Cipta Mandiri

disimulasikan selama 7 hari.

3. Sistem produksi yang diamati adalah sistem produksi kripik apel

kemasan 100 gram.

1.5 Asumsi

Dalam pengamatan ini asumsi yang digunakan sebagai berikut:

1. Memiliki tingkat kepercayaan 95%

2. Tidak ada mesin yang rusak

3. Operator dalam keadaan normal


3

BAB IITINJAUAN PUSTAKA

2.1 Pengertian SistemMenurut Gordon B. Davis (1984), sebuah sistem terdiri dari bagian-

bagian yang saling berkaitan yang beroperasi bersama untuk mencapai

beberapa sasaran atau maksud. Sedangkan, menurut Raymond Mcleod

(2001), sistem adalah himpunan dari unsur-unsur yang saling berkaitan

sehingga membentuk suatu kesatuan yang utuh dan terpadu.

Karakteristik atau ciri-ciri sistem sebagai berikut :

1. Sistem terdiri dari berbagai elemen yang membentuk satu kesatuan.

2. Adanya interaksi, saling ketergantungan dan kerjasama antar elemen.

3. Sebuah sistem ada untuk mencapai tujuan tertentu.

4. Memiliki mekanisme / transformasi.

5. Memiliki lingkungan yang mengakibatkan dinamika sistem

Berikut klasifikasi sistem dari beberapa sudut pandang beserta contoh

penerapannya, antara lain:

1. Sistem abstrak (abstract sistem) dan sistem fisik (physical sistem)

Sistem abstrak merupakan sistem yang berupa pemikiran atau ide-ide

yang tidak tampak secara fisik. Contohnya seperti sistem teologis, yaitu

sistem yang berupa pemikiran-pemikiran hubungan manusia dengan

tuhan. Sedangkan sistem fisik adalah sistem yang nampak secara fisik,

contohnya adalah sistem komputer, sistem produksi, dll.

2. Sistem alamiah (natural sistem) dan sistem buatan manusia (human

made sistem)

Sistem alamiah adalah sistem yang terjadi melalui proses alam dan

tidak dibuat oleh manusia, contohnya sistem perputaran bumi. . Sistem

buatan manusia yang melibatkan interaksi anatara manusia dengan mesin

disebut dengan human machine sistem atau ada yang menyebut dengan

man-machine sistem. Sistem informasi merupakan contoh man-machine


4

sistem, karena menyangkut penggunaan komputer yang berinteraksi

dengan manusia. Contohnya seperti sistem komputer.

3. Sistem tertentu (deterministik sistem) dan sistem tak tentu

(probabilistik sistem)

Sistem tertentu beroperasi dengan tingkah laku yang sudah dapat

diprediksi, interaksi bagian-bagiannya dapat dideteksi dengan pasti

sehingga keluarannya dapat diramalkan. Contohnya sistem komputer

melalui program. Sedangkan sistem tak tentu adalah sistem yang kondisi

masa depannya tidak dapat diprediksi jarena mengandung unsur

probabilitas, contohnya seperti sistem antrian pada bank.

4. Sistem tertutup (closed sistem) dan sistem terbuka (open sistem)

Sistem tertutup merupakan sistem yang tidak berhubungan dengan

lingkungan luarnya. Sistem ini bekerja secara otomatis tanpa adanya turut

campur tangan dari pihak luarnya. Secara teoritis sistem ini ada, namun

kenyataannya tidak ada sistem yang benar-benar tertutup, hanya relatif

tertutup saja. Contoh sistem tertutup adalah Apple Inc. Perusahaan ini

selalau berinovasi tanpa adanya campur tangan dari luar, ataupun survey

terhadap konsumen, mereka hanya berinovasi, kemudian menyerahkan

penilaian produk pada konsumen. Sistem terbuka adalah sistem yang

terbuka dan terpengaruh dengan lingkungan luaratau subsistem yang

lainnya. Karena sistem sifat terbuka dan terpengaruh oleh sistem yang

lain, maka suatu sistem terbuka harus memiliki sistem pengendali yang

baik. Contoh sistem terbuka adalah Microsoft coorperationm yang selalu

mengikuti kebutuhan para konsumen yang sudah disurvey oleh pihak

perusahaan, sehingga dapat berinovasi dan menciptakan produk sesuai

kebutuhan konsumen.


5

Gambar 2.1 Sistem terbuka dan tertutup

Sumber: Mcleod (2001)

2.2 Pengertian ModelModel adalah adalah rencana, representasi, atau deskripsi yang

menjelaskan suatu objek, sistem, atau konsep, yang seringkali berupa

penyederhanaan atau idealisasi. Bentuknya dapat berupa model fisik

(maket, bentuk prototype), model citra (gambar, komputerisasi, grafis dll),

atau rumusan matematis. Ciri-ciri model adalah merupakan pendekatan,

yang dianggap perlu dan cukup, dan dibuat berdasarkan (sejauh mungkin)

pengetahuan yang telah dimiliki.

2.3 Pengertian SimulasiSimulasi merupakan suatu metodologi untuk melaksanakan percobaan

dengan menggunakan model dari suatu sistem nyata (Siagian, 1987).

Simulasi adalah model dari suatu sistem nyata, dimana sistem tersebut

dimodelkan dengan menggunakan sebuah software yang berfungsi

untuk menirukan perilaku sistem nyata.

2.3.1 Elemen SimulasiSuatu sistem dalam simulasi mencakup entities, activities,

resources, dan control. Elemen-elemen tersebut mendefinisikan siapa,

apa, dimana, kapan, dan bagaimana suatu entity diproses. Berikut

merupakan penjelasan elemen dasar pemodelan:

1. Entities, adalah sesuatu yang menjadi objek dari suatu proses. Entity

dapat berupa part, produk, manusia atau lembar kerja. Entitas

memiliki karakteristik seperti name dan speed.

2. Activity, yaitu kegiatan yang dilakukan di dalam sistem yang

mempengaruhi entitas baik secara langsung atau tidak langsung.


6

3. Resources adalah manusia, sebuah peralatan atau perlengkapan

lainnya yang digunakan/ bertugas untuk mengantar sebuah entity.

4. Controls, yaitu segala sesuatu yang menentukan

bagaimana, kapan, dan dimana aktivitas dijalankan.

Gambar 2.2 Elemen simulasiSumber: Mcleod (2001)

2.4 Definisi Arena Simulation SoftwareArena adalah sebuah software simulasi interaktif berdasarkan

pemikiran yang berorientasi pada obyek dan konsep pemodelan

terstruktur. Software ini banyak digunakan di manufaktur, layanan logistik

dan rantai pasok, bidang medis, militer dan lain-lain. Arena juga

digunakan dalam situasi yang berbeda di semua tingkat simulasi,

termasuk operasi produksi harian, berbagai jenis alokasi sumber daya,

perencanaan proses bisnis, performansi sistem dan program penilaian

hasil, prediksi resiko.

2.4.1 Modul Arena Simulation SoftwarePada Arena Simulation Software berisikan module-module yang

digunakan untuk memodelkan simulasi sebuah sistem. Berikut ini

merupakan macam-macam module yang terdapat pada Arena Simulation

Software:

1. Create

Modul Create berfungsi untuk mengenerate kedatangan entity

kedalam simulasi, pada modul Create terdapat Name yang harus di isi

nama produk, dan Entity Type. Sedangkan pada Time Between Arrivals

ada Type, Value dan Unit, Kemudian ada Entities per Arrival, Max Arrivals,

First Creation.


7

Gambar 2.3 Modul Create

Time between arrival type pada modul create adalah :

a) Random (Expo) : merupakan distribusi exponensial secara acak

b) Shcedule : merupakan distribusi terjadwal.

c) Constant : merupakan distribusi tetap.

d) Exsperetion : merupakan distribusi.

2. Modul Station

Modul ini menggambarkan tempat dari seluruh aktivitas baik

proses maupun pergerakan entity dalam sistem. Dalam modul ini terdiri

dari :

Gambar 2.4 Modul Station

a) Name : kolom ini berisi nama seperti nama jenis sepatu

b) Station type : mendefinisikan tipe dari modul Station, Menggunakan

set apabila terdiri dari beberapa station (kumpulan station).

c) Station Name : mendefinisikan nama station yang menjadi tujuan

(destination) entitas. Pengisian nama ini harus hati-hati karena bisa

menjadi tujuan Route.

3. Modul Route

Modul Route digunakan untuk membuat route antar stasiun, route

dapat digunakan antara lain ketika membuat waktu transfer dari satu

stasiun ke stasiun lainnya. Route terdapat pada Advanced Transfer.

Modul ini juga digunakan untuk menentukan arah pergerakan dari entity

dalam station tanpa menggunakan alat bantu seperti forklift, conveyor

dan sebagainya.


8

Gambar 2.5 Modul Route

Dalam modul Route ini terdiri dari :

a) Name : mengidentifikasi nama modul dan menunjukkan bentuk dari

modul

b) Route Time : perjalanan waktu dari lokasi entitas pada tujuan

(destination).

c) Units : merupakan waktu unit yang di gunakan Route Time, dalam units

ini

ada seconds (digunakan pada waktu satuan detik), minutes (digunakan

pada

waktu satuan menit), hours (digunakan pada waktu satuan jam),

Days

(digunakan pada waktu dibutuhkan Route Time dalam harian).

d) Station Name : mendefinisikan nama station yang menjadi tujuan

(destination) entitas.

e) Destination Type : metode untuk menentukan lokasi tujuan entitas.

Diseleksi dengan menentukan urutan (requines) yang harus menempatkan

nama urutan tersebut dan urutan itu sendiri dijelaskan. Dalam destination

type tardiri dari Attribute (digunakan apabila mendefinisikan nama

atribute pada station name yang ber rute pada entitas), Exspression

(digunakan apabila menggunakan waktu route yang berdistribusi

tertentu), sequential (digunakan apabila menggunakan waktu route

dengan sebab-sebab tertentu), Station (digunakan apabila mentransfer

dari route yang satu dengan yang lain).

4. Modul Process

Modul Process berfungsi untuk memproses entity dari sistem, pada

modul ini juga terdapat Name dan Type. Kemudian ada Logic yang terdiri


9

dari Action, selanjutnya yaitu pada modul ini juga terdapat

Resources, Delay Type, Unit, Allocation, Minimum, Value (Most Likely),

Maximum dan Report Statitics yang harus di centang.

Gambar 2.6 Modul Process

Action pada modul proses ini terdiri :

a) Delay : merupakan proses menunggu akan tetapi tidak diproses.

b) Seize Delay : merupakan proses menunggu kemudian diproses tetapi

tidak

dilanjutkan.

c) Seize Delay Release : merupakan proses menunggu kemudian diproses

dan

dilanjutkan.

d) Delay Release : merupaka proses menunggu kemudian langsung

dilanjutkan.

e) Unit berfungsi untuk menentukan waktu suatu proses yang terdiri

dari seconds (detik), minutes (menit), hours (jam), days (hari).

Delay type : merupakan type menunggu dan terdiri dari :

a) Triangular : Distribusi ini di fungsikan dalam situasi dari distribusi

yang belum di ketahui akan tetapi di sedikan nilai-nilai yang

memungkinkan sedangkan nilai maximum dan minimumnya diperkirakan.

b) Exponential : Distribusi ini biasanya di fungsikan untuk pemodelan

pada rincian proses dan random kedatangan

c) Uniform : Distribusi ini berfungsi apabila nilai nya dianggap

memiliki

kemungkinan yang sama dan terbatas karena hal ini digunakan ketika ada

informasi.

Allocation : merupakan jenis aktivitas transfer yang terjadi pada modul

ini,

dalam Allocation terdiri dari :


10

a) Value added : merupakan penambahan nilai dari material input

menjadi

output pada prose yang dilakukan .

b) Non value added : tidak terjadi proses penambahan nilai dari material

input

menjadi output (misalkan kegiatan inspeksi).

c) Transfer : waktu transfer dari satu tempat ke tempat lain.

d) Wait : waktu tunggu sebelum entity melakukan aktivitas berikutnya.

e) Other.

5. Modul Assign

Modul Assign ini digunakan untuk memasukkan nilai baru pada

variable, entity atribute, entity type atau variable lain pada sistem. Pada

modul ini ada Name dan Assignments, kemudian apabila di klik add maka

akan tampil Assignments yang terdiri dari Type, Attribut Name, New

Value.

Gambar 2.7 Modul Assign

Type modul Assign ini yaitu :

a) Variabel : merupakan suatu nilai yang tetap dari sistem

b) Attribute : merupakan bagian dari sistem seperti waktu proses eyelet

c) Entity Type : merupakan inputan type dari entitas

d) Entity Picture : merupakan inputan gambar dari entitas.

e) Other.

6. Modul Decide

Modul Decide merupakan modul yang berfungsi untuk membuat

keputusan berdasarkan satu atau beberapa kondisi, modul ini terletak


11

pada Basic Process. Pada modul ini ada juga Name, Type dan Percent

True (0-100) yang merupakan presentasi dari kebenaran.

Gambar 2.8 Modul Decide

Type pada Decide ini mengidentifikasikan apakah keputusan berdasarkan

pada kondisi dan hal ini ada beberapa jenis, yaitu:

a) 2-way : hal ini digunakan jika hanya untuk 1 kondisi benar atau

salah.

b) 2-way by chance : hal ini mendefinisikan satu atau lebih presentase.

c) 2-way by condition : hal ini mendefinisikan satu atau lebih kondisi.

d) N-way : digunakan untuk berapapun jumlah kondisi.

7. Modul Record

Modul Record digunakan untuk memunculkan data statistik pada model

simulasi, type data statistik yang dapat dimunculkan seperti waktu

antar kedatangan. Pada modulini terdapat Name, Type, Value dan Counter

Name.

Gambar 2.9 Modul Record

Type pada Record terdiri dari :

a) Count : menyatakan jumlah nilai.

b) Entity Statistics : merupakan inputan Statistics dari entitas.

c) Time Interval : menyatakan interval waktu yang digunakan.

d) Entity Picture : merupakan inputan gambar dari entitas.

e) Other.

8. Modul Dispose


12

Modul Dispose berfungsi untuk mengeluarkan entity dari sistem, pada

modul ini terdapat Name dan ada Record Entity Statistics yang harus di

centang.

Gambar 2.10 Modul Dispose

2.4.2 Input Analyzer

Input Analyzer merupakan bagian dari software Arena. Tools ini

digunakan untuk menentukan fungsi distribusi probabilitas dari data

input. Selain itu juga dapat digunakan untuk mencocokkan fungsi spesifik

dari distribusi data file dan membandingkan fungsi distribusi atau untuk

menampilkan efek dari perubahan parameter untuk distribusi yang sama.

Input Analyzer menampilkan input data acak tersebut yang kemudian

dapat dianalisis menggunakan fitur perangkat lunak fitting distribution

untuk mencari bentuk distribusi yang cocok menggambarkan data

tersebut. Data yang akan dimasukkan sebelumnya harus disimpan dalam

Notepad dengan format.txt karena Input Analyzer Arena hanya dapat

membaca masukan dari format.txt.

2.4.3Process Analyzer

Process analyzer membantu dalam mengevaluasi alternatif yang

disajikan oleh eksekusi model simulasi scenario yang berbeda. Hal ini

berguna untuk pengembang model simulasi, serta pembuatan keputusan

dimana tidak dikenal dengan model, namun akrab disebut dengan

menangani solusi model simulasi. Biasanya process analyzer untuk

menentukan skenario mana yang cocok sehingga bisa mendapatkan WIP

yang minimum.


13

2.5 Activity Cycle Diagram

Activity Cycle Diagram (ACD) adalah bahasa grafik/gambar yang

memodelkan sistem dengan menunjukkan hubungan interaksi antar

elemen dengan perubahan secara diskrit terhadapa waktu. Entitas di ACD

ada dua yaitu entitas permanen dan sementara. Sedangkan aktivitas pada

ACD ada dua, pasif dan aktif. Simbol-simbol yang dipergunakan pada ACD

adalah:

Tabel 2.1 Simbol-simbol Activity Cycle DiagramNama Simbol Keterangan Lambang

GenerateMerepresentasikan menciptakan (create) atau membangkitkan

(generate) entitas

TerminateMerepresentasikan membuang (dispose) atau memberhentikan

(terminate) entitas

Passive Merepresentasikan aktivitas pasif

Active Merepresentasikan aktivitas aktif

Panah (connect)

Merepresentasikan relasi urutan antar node yang menunjukkan

bahwa status/aktivitas pendahulu berubah atau berlanjut menjadi

status/aktivitas berikutnya.Tabel Lanjutan 2.1 Simbol-simbol Activity Cycle Diagram

Nama Simbol Keterangan Lambang

Alternate

Merepresentasikan kondisi (condition) pilihan

dua alternatif kemungkinan yang perlu diputuskan(decide)

Batch

Merepresentasikan aktivitas aktif yang melibatkan dua

entitas (atau lebih) dan bertransformasi menjadi satu

entitas (lain)

Separate

Merepresentasikan aktivitas aktif yang

mentransformasikan satu entitas menjadi dua entitas (atau lebih)

2.6 Distribusi Probabilitas

Mengenai distribusi data dan macam-macam distribusi data terdapa

pada mega project.


14

2.6.1Distribusi Kontinyu

Salah satu macam distribusi probabiltas, yaitu model matematika yang

menghubungkan nilai variabel dengan probabilitas terjadinya nilai itu.

Distribusi Kontinyu memiliki sifat kontinyu, data yang diamati berjalan

secara berkesinambungan dan tidak terputus.

2.6.1.1 Distribusi Uniform

Distribusi uniform pada umumnya digunakan variabel acak seragam

(uniform) umum digunakan karena tidak adanya informasi tentang ditribusi

yang mendasari yang dimodelkan.

a. Probability Density Function (pdf)

Probability Density Function (pdf)

Using Maximum Convention

(2-1)

b. Cummulative Distribution Function (cdf)

Cummulative Distribution Function


15

(2-2)

U diperoleh dari (2-3)

2.6.1.2 Distribusi Normal

Sebuah fungsi yang berbentuk lonceng dengan parameter µ dan σ.

Variabel acak normal digunakan untuk memodelkan banyak fenomena

acak yang dapat dinyatakan sebagai jumlah variabel acak, berdasarkan

central limit theorem. Analisis harus berhati-hati dalam menggunakan

distribusi normal untuk model fenomena acak, yang tidak dapat

mengasumsikan nilai negatif. Distribusi normal pada umumnya

digunakan untuk menggambarkan proses.


Probability Density Function


16

dt (2-

4)



dt (2-

5)

2.6.1.3 Distribusi Triangular

Sebuah distribusi dengan batas bawah a, modus c dan batas atas b.

Variabel acak trianguler digunakan ketika distribusi yang mendasari tidak

diketahui, tetapi masuk akal untuk mengasumsikan bahwa nilai berkisar

dari berapa nilai minimal, bentuk linear kurva PDF adalah cara paling


17

sederhana untuk mewakili jenis perilaku. Variabel acak trianguler

biasanya digunakan untuk merepresentasikan proses.



(2-6)




18

(2-7)


19

2.6.1.4 Distribusi Eksponensial

Fungsi eksponensial adalah salah satu fungsi yang paling penting

dalam matematika. Biasanya fungsi ini ditulis dengan notasi exp (x)

atau ex, dimana e adalah basis logaritma natural yang kira-kira

sama dengan 2.71828183. Variabel acak eksponensial banyak

digunakan untuk model “acak” waktu antar kedatangan untuk waktu

kontinyu. Variabel acak eksponensial biasanya digunakan untuk

mempresentasikan interval pelanggan, banyaknya kegagalan, dan

sebagainya.



(2-

8)b. Cummulative Distribution Function (cdf)



20

(2-9)

2.6.1.5 Distribusi Gamma

Nilai antara a dan b dimana a > b, dan probabilitas dari semua

nilai-nilai adalah sama.



(2-

9)

b. Cummulative Distribution Function(cdf)



21

(2-10)

2.6.1.6 Distribusi Weibull

Biasanya digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang

menyangkut lama waktu (umur) suatu objek yang mampu bertahan

hingga akhirnya objek tersebut tidak berfungsi sebagaimana

mestinya . Distribusi weibull pada umumnya digunakan untuk

mempresentasikan waktu kerusakan.



(2-

11)

b. Cummulative Distribution Function(cdf)



22

0 (2-12)

2.6.1.7 Distribusi Lognormal

Merupakan distribusi probabilitas sebuah peubah (variabel) acak yang

logaritmanya tersebar secara normal.



(2-13)




23

(2-

14)

Distribusi lognormal pada umumnya digunakan untuk

merepresentasikan waktu kerusakan.

2.6.2Distribusi Diskrit

Distribusi dimana perubahnya secara teoritis tidak dapat

menerima sembarang nilai diantara dua nilai yang diberikan. Sering lebih

mudah bila semua peluang suatu peubah acak x dinyatakan dalam suatu

rumus. Tetapi juga tidak menutupi kemungkinan apabila distribusi diskrit

dinyatakan dalam bentuk grafik ataupun dalam bentuk label.

2.6.2.1 Distribusi Poisson

Merupakan limit dari distribusi binomial dengan banyaknya

percobaan n relatif besar. Distribusi poisson pada umumnya digunakan

untuk menggambarkan jumlah kedatangan dalam satu satuan waktu.

a. Probability Mass Function (pmf)

Probability Mass Function


24

(2-

15)



(2-16)

2.6.2.2 Distribusi Binomial

Setiap percobaan hasilnya dapat dibedakan dalam 2 macam

kejadian: berhasil (probabilitas dinyatakan dengan notasi p) atau

tidak berhasil (probabilitas dinyatakan dengan notasi q=1-p).

Masing-masing percobaan merupakan peristiwa yang bersifat bebas

yaitu peristiwa yang satu tidak mempengaruhi peristiwa yang lain.

a. Probability Mass Function (pmf)


25


(2-17)



(2-18)

2.6.2.3 Distribusi Geometri

Percobaan bebas dilakukan berulang, dapat menghasilkan

keberhasilan dengan probabilitas p dan kegagalan dengan probabilitas q=1-p.

a. Probability Mass Function(pmf)



26

(2-

19)



(2-20)

2.7 Verifikasi dan Validasi

Verifikasi adalah proses mengevaluasi suatu model apakah telah

memenuhi kondisi seperti yang dirancang pada awal pengembangan,

dengan pemeriksaan program komputer. Verifikasi dilakukan dengan

membandingkan antara input yang diberikan model dan animasi running

simulasi.

Teknik verifikasi ada 4, yaitu:

1. Teknik 1: Dalam pengembangan model simulasi, tuliskan

program komputer terbagi dalam beberapa

modul/subprogram/routine.


27

2. Teknik 2: Perancangan program simulasi akan lebih baik jika

merupakan

gabungan dari ide beberapa orang yang tergabung dalam

satu tim, agar model lebih berkembang dan tidak terbatas

oleh persepsi satu orang saja (jalan di tempat, structure walk

through)

3. Teknik 3: Jalankan simulasi dengan variasi masukan

parameter dan amati hasilnya, apakah beralasan dan dapat

diterima.

4. Teknik 4: Lakukan pemrosesan simulasi bertahap (trace) untuk

mengamati

proses kejadian dan perubahan nilai variabelnya.

Validasi adalah proses penentuan apakah model, sebagai

konseptualisasi atau abstraksi, merupakan representasi berarti dan akurat

dari sistem nyata (Hoover dan Perry, 1989). Validasi dilakukan dengan

membandingkan output hasil simulasi dengan kondisi aktual, dengan

menggunakan uji T, untuk mengetahui bahwa data dari model dan aktual

berasal dari distribusi yang sama, maka model dikatakan valid.

Macam-macam pengujian validasi yakni:1. Unit Test, merupakan pengujian difokuskan pada unit terkecil dari

suatu modul program.

2. Integration Test, merupakan pengujian terhadap unit-unit program

yang saling berhubungan (terintegrasi) dengan fokus pada masalah

interfacing. Dapat dilaksanakan secara top-down integration atau

bottom-up integration.

3. System Test, merupakan pengujian yang dilakukan sepenuhnya pada

sistem

berbasis komputer. Terdiri atas recovery testing (penanganan

kegagalan),


28

security testing (mekanisme proteksi), stress testing (situasi tidak

normal)

4. Acceptance Test, merupakan pengujian terakhir sebelum sistem dipakai

oleh user. Terdiri atas requirement test (pemenuhan kebutuhan), black

box test (uji keluaran yang tidak berbeda signifikan), dan white box test

(algoritma representasi proses)


29

BAB IIIMETODOLOGI PRAKTIKUM

3.1Diagram Aliran Flowchart

Berikut ini adalah diagram aliran prosedur praktikum.

Gambar 3.1 Flowchart praktikum


30

3.2 Prosedur Praktikum

Berikut ini adalah langkah-langkah praktikum yang perlu dilakukan

dakam praktikum.

1. Mulai

2. Studi Kepustakaan

3. Pengamatan Pendahuluan

4. Penentuan Fokus Pengamatan

5. Pengambilan Data

6. Pengolahan Data

7. Pemodelan Sistem dengan Activity Cycle Diagram (ACD)

8. Penentuan Distribuasi

9. Pemodelan Sistem dengan Arena

10. Verifikasi

11. Simulasi Sistem dalam Arena

12. Validasi

13. Analisa dan Pembahasan

14. Skenario dengan Process Analyzer

15. Analisis dan Pembahasan Hasil Eksperimen

16. Kesimpulan dan Saran

17. Selesai

3.2Hasil Pengamatan Pendahuluan

Setelah melakukan pengamatan pendahuluan, maka didapatkan hasil bahwa kondisi proses pembuatan kripik apel menghasilkan WIP yang cukup tinggi dan waktu tunggu entitas yang lama pada proses pendinginan yang dikarenakan proses pendinginan membutuhkan waktu lama dengan menggunakan mesin freezer yang jumlahnya kurang mencukupi.


31

BAB IVHASIL DAN PEMBAHASAN

4.1Gambaran Sistem

Sistem yang dibuat merupakan sistem pembuatan kripik apel di CV.

Agroindustri Cipta Mandiri yang terletak di Dau, Sengkaling, Kab. Malang.

Pembuatan kripik apel ini terdiri dari beberapa proses. Bahan baku apel

segar datang ke pabrik setiap 10 menit dengan jumlah kedatangan apel

sebesar 5 kg per kedatangan. Apel segar dikumpulkan menjadi 20 kg

kemudian dibawa ke stasiun persiapan untuk dikupas selama 0,5-1,5

menit. Selanjutnya apel dibersihkan selama 7-8 detik dan dipotong dengan

ketebalan 0,5 cm selama 1,5-2 menit. Semua proses di stasiun persiapan

dilakukan oleh 10 orang operator secara bergantian.

Sebanyak 20 kg buah apel yang sudah dipotong kemudian dibawa ke

stasiun pendinginan dengan menggunakan kereta dorong untuk

dimasukkan ke lemari pendingin (freezer) selama 24 jam. Setelah itu apel

yang sudah didinginkan dikumpulkan per 15 kg dan dibawa oleh operator

ke stasiun penggorengan dengan waktu tempuh 10-12 detik untuk

digoreng pada suhu dan tekanan rendah menggunakan minyak sawit atau

minyak kelapa dengan mesin vacuum frying selama 1,5-2 jam. Lalu

ditiriskan menggunakan mesin peniris minyak (spinner) selama 20

menit. 5 kg kripik apel siap kemas dibawa ke stasiun packaging

oleh operator dengan waktu tempuh 12-15 detik untuk dikemas dalam

kemasan aluminium foil dengan berat 100 gram

menggunakan continuous sealer selama 8 menit dan kemudian

disimpan di gudang.


32

http://situsmesin.com/mesin-pengemas/item/98-continuous-sealer

http://situsmesin.com/mesin-agroindustri/mesin-spinner

NoPengupasan (detik)

Pembersihan (detik)

Perajangan (menit)

Pendinginan (jam)

Penggorengan (jam)

Penirisan (menit)

Packaging (menit)

Waktu Tempuh Pendinginan ke penggorengan (detik)

Waktu Tempuh Penggorengan ke Packaging (detik)


33

1 51 9 1,6 24 2 20 8 10 152 73 8 1,8 24 2 20 8 11 133 72 9 1,8 24 2 20 8 11 134 51 8 1,5 24 2 20 8 11 155 55 9 1,7 24 2 20 8 11 136 68 10 1,7 24 2 20 8 11 147 59 8 1,6 24 2 20 8 10 138 66 10 1,7 24 2 20 8 12 149 44 8 1,9 24 2 20 8 10 1510 66 10 1,6 24 2 20 8 10 1511 62 7 1,7 24 2 20 8 10 1412 66 9 1,8 24 2 20 8 10 1313 57 8 1,9 24 2 20 8 11 1414 31 10 1,7 24 2 20 8 11 1315 55 8 1,7 24 2 20 8 11 1316 59 9 1,9 24 2 20 8 12 1417 53 8 1,7 24 2 20 8 11 1318 74 7 1,7 24 2 20 8 10 1219 45 8 1,8 24 2 20 8 12 1320 30 9 1,8 24 2 20 8 11 1521 60 8 1,6 24 2 20 8 10 1422 55 7 1,9 24 2 20 8 10 1323 58 9 1,8 24 2 20 8 10 1424 53 9 1,9 24 2 20 8 10 1225 46 7 1,9 24 2 20 8 10 1426 60 8 1,7 24 2 20 8 11 1427 42 8 1,9 24 2 20 8 10 1428 54 8 1,6 24 2 20 8 11 1329 67 10 1,8 24 2 20 8 11 1330 44 9 1,7 24 2 20 8 10 1531 32 8 1,9 24 2 20 8 10 1532 62 8 1,8 24 2 20 8 11 1333 58 9 1,6 24 2 20 8 11 1234 72 10 1,7 24 2 20 8 10 1435 60 8 1,6 24 2 20 8 10 1436 44 8 1,7 24 2 20 8 11 1437 55 8 1,6 24 2 20 8 12 1238 61 7 1,6 24 2 20 8 10 1439 56 9 1,6 24 2 20 8 11 1240 81 8 1,7 24 2 20 8 11 1441 63 10 1,8 24 2 20 8 10 1442 73 9 1,6 24 2 20 8 12 1343 68 7 1,7 24 2 20 8 11 1244 64 7 1,6 24 2 20 8 11 1445 41 9 1,7 24 2 20 8 12 1346 79 9 2,0 24 2 20 8 11 1347 46 8 1,9 24 2 20 8 10 13


34

48 64 8 1,8 24 2 20 8 10 1349 61 9 2,0 24 2 20 8 12 1450 66 9 2,0 24 2 20 8 11 14

4.2 Pengolahan Data

4.2.1 Uji Keseragaman Data

4.2.2 Uji Kecukupan Data

4.2.3 Uji Independensi Data

4.3 Penentuan Parameter Distribusi dengan Input Analyzer


35

Documents

Laporan Mega Project