Tugas Besar Simulasi Sistem Industri Modul 2

Laporan Modul 2

Oleh :

1. RESTA AMIJAYA (09.04.211.00105)

2. YOS CHRISTIAN ALBERT (09.04.211.0082)

Tugas Besar Simulasi Sistem Industri

Komputasi dan Optimasi Industri

Jurusan Teknik Industri

Fakultas Teknik

Universitas Trunojoyo Madura

2012

Tugas Modul 2

a. Data Jam Kerja di Warung Bebek Sinjay

Tabel 4.1 Data sampel waktu antrian pelayanan Warung Bebek Sinjay

Waktu Selesai

1 8:01:04 0 55 101 403

2 8:01:06 2 57 108 433

3 8:05:10 244 68 154 617

4 8:05:12 2 70 163 653

5 8:11:07 355 45 68 270

6 8:11:09 2 47 74 295

7 8:20:02 533 53 94 375

8 8:20:04 2 55 101 403

9 8:20:07 3 58 112 449

10 8:20:10 3 61 124 496

11 8:45:34 1524 65 141 563

12 8:45:37 3 68 154 617

13 8:45:39 2 70 163 653

14 9:02:10 991 49 80 320

15 9:02:15 5 54 97 389

16 9:10:40 505 57 108 433

17 9:10:45 5 62 64 256

18 9:11:00 15 77 99 395

19 9:20:50 590 67 75 299

20 9:21:00 10 77 99 395

21 9:30:36 576 86 123 493

22 9:30:40 4 90 135 540

23 9:34:23 223 79 104 416

24 9:34:25 2 81 109 437

25 9:36:43 138 78 101 406

26 9:36:47 4 82 112 448

27 9:36:49 2 84 118 470

28 9:40:30 221 90 135 540

29 9:40:34 4 94 147 589

30 9:40:36 2 96 154 614

31 9:40:40 4 75 94 375

32 9:55:10 870 80 107 427

33 9:55:14 4 84 118 470

34 9:55:16 2 86 123 493

35 9:55:20 4 90 135 540

36 10:01:01 341 100 167 667

37 10:01:03 2 102 173 694

38 10:04:09 186 98 160 640

39 10:16:59 770 118 232 928

40 10:19:58 179 104 180 721

41 10:20:01 3 107 191 763

42 10:20:06 5 112 209 836

43 10:20:09 3 115 220 882

44 10:30:59 650 95 150 602

45 10:31:03 4 99 163 653

46 10:46:07 904 69 79 317

47 10:46:10 3 72 86 346

48 10:46:13 3 75 94 375

Entiti

ke-Menunggu antaran

makanan (detik)

Jarak Antar

Kedatangan

(detik)

Waktu pelayanan

Waktu Proses Antrian pemesanan

dan pembayaran (detik)

Sedang

Proses Makan

(detik)

WaktuWaktu

Kedatangan

Tabel 4.2 Data waktu Ramai antrian pelayanan di Warung Bebek Sinjay

Waktu Selesai

49 11:00:06 833 79 104 416

50 11:00:09 3 76 96 385

51 11:00:11 2 78 101 406

52 11:00:15 4 82 112 448

53 11:00:20 5 87 126 505

54 11:00:25 5 92 141 564

55 11:01:20 55 91 138 552

56 11:01:22 2 93 144 577

57 11:02:01 39 99 163 653

58 11:02:05 4 103 177 707

59 11:02:07 2 105 184 735

60 11:04:10 123 108 194 778

61 11:04:13 3 111 205 821

62 11:04:15 2 113 213 851

63 11:05:00 45 158 416 1664

64 11:05:02 2 160 427 1707

65 11:10:05 303 98 160 640

66 11:10:08 3 101 170 680

67 11:13:00 172 127 269 1075

68 11:13:05 5 132 290 1162

69 11:15:45 160 100 167 667

70 11:19:05 200 79 104 416

71 11:19:10 5 84 118 470

72 11:19:12 2 86 123 493

73 11:20:08 56 142 336 1344

74 11:20:10 2 144 346 1382

75 11:23:47 217 89 132 528

76 11:23:50 3 92 141 564

77 11:24:56 66 130 282 1127

78 11:25:00 4 134 299 1197

79 11:28:04 184 85 120 482

80 11:28:06 2 87 126 505

81 11:28:10 4 91 138 552

82 11:28:15 5 96 154 614

83 11:29:10 55 100 167 667

84 11:29:13 3 103 177 707

85 11:29:17 4 107 191 763

86 11:32:48 211 116 224 897

87 11:32:49 1 117 228 913

88 11:32:50 1 118 232 928

89 11:32:52 2 120 240 960

90 11:32:54 2 122 248 992

91 11:33:10 16 155 400 1602

92 11:33:12 2 157 411 1643

93 11:35:01 109 146 355 1421

94 11:35:03 2 148 365 1460

95 11:35:05 2 150 375 1500

96 11:35:07 2 152 385 1540

97 11:35:09 2 154 395 1581

98 11:35:19 10 164 448 1793

99 11:35:20 1 165 454 1815

100 11:40:30 310 130 282 1127

Proses Makan

(detik)

Ramai

Entiti ke- WaktuWaktu

Kedatangan

Jarak Antar

Kedatangan

(detik)

Waktu pelayanan

Waktu Proses Antrian

pemesanan dan pembayaran

Menunggu antaran

makanan (detik)

Lanjutan Waktu Selesai

101 11:45:32 302 147 360 1441

102 11:46:01 29 176 516 2065

103 11:46:03 2 178 528 2112

104 11:50:01 238 175 510 2042

105 11:50:04 3 178 528 2112

106 11:50:09 5 183 558 2233

107 11:50:11 2 185 570 2282

108 11:50:12 1 186 577 2306

109 11:50:15 3 189 595 2381

110 11:50:55 40 176 516 2065

111 11:50:57 2 178 528 2112

112 11:50:59 2 180 540 2160

113 11:52:01 62 169 476 1904

114 11:52:03 2 171 487 1949

115 11:52:05 2 173 499 1995

116 11:52:07 2 175 510 2042

117 11:52:20 13 185 570 2282

118 11:52:22 2 187 583 2331

119 11:55:01 159 188 589 2356

120 11:55:03 2 190 602 2407

121 11:55:05 2 192 614 2458

122 11:56:55 110 191 608 2432

123 11:57:30 35 226 851 3405

124 11:57:33 3 229 874 3496

125 11:59:20 107 170 482 1927

126 11:59:22 2 172 493 1972

127 11:59:25 3 175 510 2042

128 11:59:27 2 177 522 2089

129 11:59:30 3 180 540 2160

130 11:59:34 4 184 564 2257

131 12:01:06 92 183 558 2233

132 12:01:08 2 185 570 2282

133 12:03:10 122 184 564 2257

134 12:03:12 2 186 577 2306

135 12:03:15 3 189 595 2381

136 12:03:50 35 188 589 2356

137 12:03:55 5 193 621 2483

138 12:04:01 6 199 660 2640

139 12:04:04 3 202 680 2720

140 12:04:30 26 200 667 2667

141 12:04:33 3 203 687 2747

142 12:06:25 112 202 680 2720

143 12:06:27 2 204 694 2774

144 12:06:30 3 207 714 2857

145 12:10:40 250 205 700 2802

146 12:10:43 3 208 721 2884

147 12:10:45 2 210 735 2940

148 12:13:01 136 207 714 2857

149 12:13:05 4 211 742 2968

150 12:20:12 427 210 735 2940

151 12:20:15 3 213 756 3025

152 12:25:04 289 212 749 2996

153 12:25:07 3 215 770 3082

154 12:25:50 43 214 763 3053

155 12:25:53 3 217 785 3139

156 12:29:02 189 216 778 3110

157 12:29:04 2 218 792 3168

158 12:30:54 110 216 778 3110

159 12:30:57 3 219 799 3197

160 12:32:01 64 218 792 3168

161 12:32:03 2 220 807 3227

162 12:45:37 814 200 667 2667

163 12:45:40 3 203 687 2747

164 12:45:45 5 208 721 2884

165 12:48:50 185 170 482 1927

166 12:48:54 4 174 505 2018

167 12:51:46 172 130 282 1127

168 12:51:49 3 133 295 1179

169 12:55:07 198 126 265 1058

170 12:55:10 3 129 277 1109

171 13:00:04 294 98 160 640

172 13:00:07 3 101 170 680

173 13:13:20 793 72 86 346

174 13:13:23 3 75 94 375

175 13:13:29 6 81 109 437

176 13:15:04 95 97 157 627

177 13:15:07 3 98 160 640

178 13:20:05 298 100 167 667

179 13:20:08 3 103 177 707

180 13:20:50 42 150 375 1500

181 13:20:55 5 155 400 1602

182 13:27:24 389 104 180 721

183 13:27:26 2 106 187 749

184 13:28:08 42 130 282 1127

185 13:28:10 2 132 290 1162

Proses Makan

(detik)

Ramai


Kedatangan

Jarak Antar

Kedatangan

(detik)

Waktu pelayanan



Menunggu antaran

makanan (detik)

Tabel 4.3 Data waktu Sepi antrian pelayanan di Warung Bebek Sinjay

Waktu Selesai

186 13:29:02 52 103 177 707

187 13:29:05 3 106 187 749

188 13:30:04 59 101 170 680

189 13:34:10 246 50 42 167

190 13:34:13 3 53 47 187

191 13:34:16 3 56 52 209

192 13:40:11 355 60 60 240

193 13:40:13 2 62 64 256

194 13:41:39 86 103 177 707

195 13:41:42 3 106 187 749

196 13:50:01 499 82 112 448

197 13:50:04 3 85 120 482

198 13:56:48 404 72 86 346

199 13:56:50 2 74 91 365

200 13:57:00 10 60 60 240

201 14:00:40 220 50 42 167

202 14:00:42 2 52 45 180

203 14:14:18 816 49 40 160

204 14:14:20 2 51 43 173

205 14:15:50 90 47 37 147

206 14:15:54 4 51 43 173

207 14:29:01 787 48 38 154

208 14:29:05 4 52 45 180

209 14:29:09 4 56 52 209

210 14:47:37 1108 40 27 107

211 14:47:39 2 42 29 118

212 14:53:13 334 43 31 123

213 14:53:16 3 46 35 141

Proses Makan

(detik)

Sepi


Kedatangan

Jarak Antar

Kedatangan

(detik)

Waktu pelayanan



Menunggu antaran

makanan (detik)

Data dari tabel 4.1 hingga tabel 4.3 di atas merupakan tabel data sampel

kedatangan pelanggan yang diperoleh dari pengamatan langsung di Bebek Sinjay.

Data kedatangan pelanggan pada saat pengamatan dibagi menjadi kedatangan

pelangngan pada waktu sedang, yaitu pada pukul 8.00 s.d 11.00, data kedatangan

pelanggan waktu ramai yaitu pada pukul 11.00 s.d 13.30 dan waktu kedatangan sepi

yaitu pada pukul 13.30 s.d 15.00 WIB. Dengan Asumsi pelanggan nasi bebek dan

nasi ayam goreng disatukan karena keterbatasan kami menanyakan satu-persatu

pelanggan yang datang. Perbandingan pelanggan nasi bebek dan nasi ayam goreng

menurut wawancara pada pelayan antara 80 % yang memesan nasi bebek dan 20 %

memililih nasi ayam goreng.

Data Jam Kerja di Warung Bebek Sinjay

Tabel 4.1 Data jam kerja

Keterangan Jam Kerja Lama/

jam

Jumlah

Entiti/

pelanggan

Sedang 08.00-11.00 3 48

Ramai 11.00-13.30 2,5 137

Sepi 13.30-15.00 1,5 28

Jumlah total 7 213

Dalam waktu 1 minggu = 6 hari kerja

Populasi kendaraan dihitung berdasarkan pembagian waktu sedang, waktu ramai dan

waktu sepi. Waktu sedang berkisar antara pukul 08.00 s.d 11.00 diperoleh total waktu

sedang selama 3 jam dengan jumlah entiti 48 pelanggan, kemudian pada waktu ramai

pukul 11.00 s.d 13.30 diperoleh total waktu ramai selama 2,5 jam dengan jumlah

entiti 137 pelanggan serta pukul 13.30 s.d 15.00 pada waktu sepi diperoleh total

waktu sepi selama 1,5 jam dengan jumlah entiti 28 pelanggan.

1.1.1 Populasi dan sampel

a. Populasi

Sedang 48 x 3 = 144

Ramai 137 x 2,5 = 342,5

Sepi 28 x 1,5 = 42 +

528,5

Jadi Total populasi nya adalah 528,5 X 6 hari jam kerja = 3171

b. Sampel Error 5%

n = �

�� =

��,��

= ��

��, �� = 355,1946

n = �,��

� = 59,1991

n = 59,1991 atau 59, dimana diasumsikan penelitian dilakukan selama 1 minggu (6

hari kerja)

1. Model konseptual simulasi dari sistem yang akan diamati.

KasirEntiti 1Entiti 2Entiti 3

PelangganPemesanan dan

Pembayaran

Menunggu

Menunggu

Antaran

Makanan

Proses pengaantaran

Pembuatan Makanan

Proses Makan Keluar

Proses Makan

Secara konseptual, gambar di atas merupakan model sistem sebagai interaksi

kejadian:

� Kedatangan Pelanggan

� Antrian pelanggan

� Pemesanan dan pembayaran

� Menunggu antaran makanan

� Proses Makan

� Keluar

2. Flowchart simulasi dari sistem yang anda amati.

3. Model simulasi dari sistem Antrian Warung Bebek Sinjay

Model Simulasi dari sistem antrian di Warung Bebek Sinjay sebagai berikut:

Gambar 4.1 Model Simulasi Sistem Nyata Warung Bebek Sinjay (Basic Process)

(Sumber : Arena 5.0)

Gambar 4.2 Number out Simulasi Sistem Nyata (Sumber : Arena 05)

Analisa :

Mengalami Replikasi : 6 dengan time Units : Days

Number Out sebesar : Average 213.00

Pada model simulasi di atas yaitu simulasi pada keseluruhan waktu jam sedang,

ramai, sepi dan pada pembeli nasi bebek maupun nasi ayam goreng.

4. Parameter yang di pakaiuntukmengukurkinerjaSistemantrian di SPBU

Kamal

a) Waktu Kedatangan

b) Waktu antrian pemesanan dan pembayaran

c) Waktu menunggu antaran makanan

d) Waktu makan

KedatanganAntaran Mak anan

MenungguProses Makan Ke luar

dan pembayaranMenu MakananAntr ian Memilih

0 0 0

0 0

5. Skenario yang bisa dimunculkan untuk meningkatkan performance

sistem di Warung Bebek Sinjay yaitu dengan tiga skenario antara lain :

a. Skenario 1 Menambahkan pelayanan pada waktu hari libur

Hal ini dapat menanggulangi saat pelanggan melonjak dan dapat

melayani semua pelanggan.

Gambar 6.Skenario 1 Menambahkan pelayan


b. Skenario 2 Memisahkan Menu Nasi Bebek dengan Nasi Ayam Goreng

Tujuannya agar dapat meminimalkan dan memisahkan antrian

pelanggan. Sehingga pada skenario ini pelanggan cukup memesan

tidak ada proses pemilihan menu makanan.

Gambar 7. Skenario 2 Memisahkan Menu Makanan


P elangganK edatangan

pelayan 1Makanan dariA ntaranMenunggu

P roses Makan 1

K eluar

pelayan 1dan pembayaranMenu MakananA ntrian Memilih 4?

pelayan 3 atau pelayanP elayan 1 pelayan 2

2 5

2 5

2 5E l s e


P roses Makan 2


P roses Makan 3


P roses Makan 4

0

0 0

0

0

0 0

0 0

0 0

PelangganKedatangan

Nasi BebekAntaran Makanan

Menunggu

Nasi BebekProses Makan

Keluar

GorengNasi Ayam

Antaran MakananMenunggu

GorengNasi AyamProses Makan

Nasi Bebekpembayaran

Pemesanan dan

GorengNasi Ayampembayaran

Pemesanan dan

Goreng?atau Nasi Ayam

Pelayan Nasi BebekT ru e

Fa l s e

0 0 0

0

0 0

0

0

0

0

c. Skenario 3. Menambah tempat pemesanan dan kasir

Penambahan ini gunanya agar antrian tidak menumpuk di satu tempat

sehingga antrian dapat terpisah.

Gambar 8. Skenario 3 Menambah tempat pemesanan dan kasir

(Sumber:Arena 5.0)

6. Comparing System dari tiga skenario

Tabel 4.4 Perhitungan Comparing System

A B C D E F

Difference (A-B) Difference (A-C) Difference (B-C)

x(1-2) x(1-3) x(2-3)

1 149 135 313 14 -164 -178

2 149 135 316 14 -167 -181

3 160 147 318 13 -158 -171

4 158 134 331 24 -173 -197

5 162 136 323 26 -161 -187

6 148 117 327 31 -179 -210

20,33333333 -167 -187,3333333

7,659416862 7,823042886 14,15156057Sample Std. Dev

Sample mean

Skenario 3Skenario 2Skenario 1Replikasi

Hipotesa :

Ho = tidak terdapat perbedaan hasil antara skenario awal dengan skenario

alternatif

H1 = terdapat perbedaan hasil antara skenario awal dengan skenario alternatif

• � = ��

= ,��

= 0,02 untuk i = 1,2,3

Comparing µ(1-2) : α1 = 0,02

tn-1, α1/2 = t4,0.01 = 2,821

PelangganKedatangan

MakananAntaranMenunggu

Proses MakanKeluar

kasir 1dan pembayaranMenu MakananAntrian Memilih


dan kasir 1. 2. 3 atau 4?Tempat pemesanan

2 5

2 5

2 5El s e



0

0 0

0

0

0

0

0

ℎ� = ��,.��1 − 2

√5=

�2,821�7,659416862

√5= 9,663 )*+� ),+ ℎ-.+

nilai konfidence interval dengan tingkat kepercayaan sebesar 90%

adalah:

/̅��1 − ℎ� ≤ 3��1 ≤ /̅��1 + ℎ�

�20,333 − �9,663 ≤ 3��1 ≤ �20,333 + �9,663 10,67≤ 3��1 ≤ 29,996

Kesimpulan : dari hasil perhitungan comparing system diatas dapat

dilihat bahwa hasil perhitungan menunjukkan nilai yang berbeda antara

skenario awal / sistem nyata dengan skenario akhir, maka tolak H0 dan

terima H1.

• � = ��

= ,��

= 0,02 untuk i = 1,2,3

Comparing µ(1-3) : α1 = 0,02

tn-1, α1/2 = t4,0.01 = 2,821

ℎ� = ��,.��1 − 3

√5=

�2,8217,823042886

√5= 22,0689 )*+� ),+ ℎ-.+


adalah:

/̅��1� − ℎ� ≤ 3��1� ≤ /̅��1� + ℎ�

�−167 − �22,0689 ≤ 3��1� ≤ �−167 + �22,0689 -189,0689≤ 3��1� ≤ −144,9311


dilihat bahwa hasil perhitungan menunjukkan nilai yang berbeda antara

skenario awal / sistem nyata dengan skenario akhir, maka tolak H0 dan

terima H1.

• � = ��

= ,��

= 0,02 untuk i = 1,2,3

Comparing µ(2-3) : α1 = 0,02

tn-1, α1/2 = t4,0.01 = 2,821

ℎ� = ��,.��2 − 3

√5=

�2,82114,15156057

√5= 17,8534 )*+� ),+ ℎ-.+


adalah:

/̅� 1� − ℎ� ≤ 3� 1� ≤ /̅� 1� + ℎ�

�−187,333 − �14,151 ≤ 3� 1� ≤ �−187,333 + �14,151

-201,843 ≤ 3� 1� ≤ −173,182


dilihat bahwa hasil perhitungan menunjukkan nilai yang sama antara

skenario awal / sistem nyata dengan skenario akhir, maka H0 terima dan

tolak H1.

- Pengujian one sample t-test

Hasil ini akan dibandingkan dengan hasil simulasi yang diulang

sebanyak 6 kali replikasi. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan

bantuan software SPSS dengan metode one sample t-test.

Pada kasus ini digunakan hipotesis sebagai berikut:

H0 : hasil output sistem nyata dan hasil output simulasi sama

H1 :hasil output sistem nyata dan hasil output simulasi berbeda

Pengambilan keputusan :

Jika t hitung>t tabel maka terima H0

Jika t hitung<t tabel maka tolak H0

Dari t tabel dengan jumlah pengamatan sebanyak 6 kali (df = 5)

diperoleh nilai t tabel = 2,821

- Perhitungan one sample t-test pada skenario 1

Tabel 4.5 Hasil perhitungan one sample Statistics pada skenario 1

(Sumber : SPSS 16.0)

Tabel 4.6 Hasil perhitungan one sample t-test pada skenario 1


Kesimpulan:

Pada perhitungan one sample t-test nilai t hitung > t table maka terima H0

yang berarti bahwah asil output system nyata dan hasil output simulasi sama.


Tabel 4.7 Hasil perhitungan one sample Statistics Pada skenario 2




Kesimpulan:


yang berarti bahwa hasil output system nyata dan hasil output simulasi sama.


Tabel 4.7 Hasil perhitungan one sample Statistics Pada skenario 3




Kesimpulan:


yang berarti bahwa hasil output system nyata dan hasil output simulasi sama.

- Uji ANOVA

Pada uji Anova berikut ini digunakan Hipotesis sebagai berikut:

H0 = Tidak terdapat perbedaan output simulasi antara satu atau beberapa

skenario yang ditawarkan

H1 = Terdapat perbedaan output simulasi antara satu atau beberapa skenario

yang ditawarkan

Pengambilan Keputusan:

Jika F hitung < F Tabel maka Terima H0

Jika F hitung > F Tabel maka tolak H0

Pada kasus ini digunakan nilai F Tabel = 2,68

Tabel 4.9 Hasil perhitungan ANOVA pada skenario 1,2 dan 3

Kesimpulan:

Skenario 1

Pada 0.000 < 2,68

Karena nilai F hitung < F Tabel maka terima H0. Hal ini berarti tidak terdapat

perbedaan output simulasi antara satu atau beberapa skenario yang ditawarkan.

Skenario 2

Pada 0.000 < 2,68

Karena nilai F hitung < F Tabel maka terima H0. Hal ini berarti tidak terdapat

perbedaan output simulasi antara satu atau beberapa skenario yang ditawarkan.

Skenario 3

Pada 12.935 > 2,68

Karena nilai F hitung > F Tabel maka tolak H0. Hal ini berarti terdapat perbedaan

output simulasi antara satu atau beberapa skenario yang ditawarkan.

7. Bila skenario tersebut di implementasikan pada sistem nyatanya

identifikasi faktor-faktor penghambatnya, jelaskan.

a. Menambahkan pelayan.

Jika skenario ini di implementasikan pada sistem nyata maka akan

mengalami penambahan ongkos pelayan.

b. Memisahkan Menu Nasi Bebek dengan Nasi Ayam Goreng


mengalami penambahan pelayan di tempat pemesanan dan

penambahan ongkos pelayan

c. Menambah tempat pemesanan dan kasir


mengalami penambahan biaya pembuatan tempat kasir baru dan

penambahan ongkos pelayan baru.

LAMPIRAN

Documents

Tugas Besar Simulasi Sistem Industri Modul 2