Download docx - Pemodelan Sistem Subuh

MAKALAH PEMODELAN SISTEM

Proses Pembuatan Keramik

Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Pemodelan Sistem yang

dibimbing oleh Bapak Ir. Bambang Indrayadi, MT

Disusun Oleh :

ChANDRA PRASETYA 0910670007

ANDINI IRMA DEWI 0910670047

DURRY DAROJATUL AULA 0910670060

ARGA MAHARDHIKA 0910671024

DIAN ANDRILLIA 0910671038

KEMENTRIAN PENDIDIKAN NASIONAL

UNIVERSITAS BRAWIJAYA

FAKULTAS TEKNIK

MALANG

2012

KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas

berkat rahmat dan karuniaNya, sehingga penulis dapat menyelesaikan

makalah pemodelan sistem mengenai proses pembuatan keramik untuk

memenuhi tugas Mata Kuliah Pemodelan Sistem

Makalah ini tidak lepas dari bantuan semua pihak, oleh karena itu

penulis mengucapkan terima kasih kepada :

1. Bapak Ir. Bambang Indrayadi, MT selaku dosen pembimbing mata

kuliah Pemodelan Sistem.

2. Teman-teman angkatan 2009, dan teman-teman satu Program Studi

Teknik Industri. Terimakasih atas semua saran yang diberikan.

Penulis menyadari dalam penulisan ini masih jauh dari sempurna,

oleh karena itu penulis mengharapkan kritik dan saran yang

membangun dari semua pihak demi perbaikan dan penyempurnaan

makalah ini. Akhirnya penulis berharap makalah ini dapat berfungsi bagi

semua pihak yang memerlukannya.

Malang, Maret 2012

Penulis

BAB I

PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Performansi suatu sistem yang sudah kita miliki atau sudah berjalan

harus kita jaga dan kita tingkatkan, selain dari itu desain baru suatu

sistem diharapkan memiliki performansi yang optimal. Dalam upaya

tersebut, sering sekali kita mengalami kesulitan dalam mengukur

performansi dari desain baru suatu sistem sebelum dioperasikan atau

akibat suatu perbaikan pada sistem yang sudah ada. Uji coba atas suatu

perbaikan atau perubahan langsung terhadap sistem yang ada pasti

akan memerlukan waktu dan biaya yang sangat besar di samping risiko

kegagalan yang sulit diestimasi.

Simulasi juga bertujuan untuk mendeskripsikan sistem secara nyata

dan terperinci. Maka dari itu pada makalah tentang pembuatan keramik

ini memberikan dasar-dasar pembuatan simulasi proses pembuatan

keramik yang mudah dan cepat serta melakukan analisis terhadap

output yang diperolehsesuai dengan sistem yang nyata. Penerapan

pada makalah permodelan sistem proses pembuatan keramik ini

diharapkan dapat memodelkan sistem proses pembuatan keramik

secara utuh dan dapat menjadi referensi untuk perancangan sistem

yang lebih baik.

1.2Tujuan

Tujuan dari makalah ini adalah :

1. Dapat menggunakan software Arena sebagai package software

untuk simulasi.

2. Mensimulasikan perubahan dari lingkungan di luar sistem proses

pembuatan keramik dan mengamati pengaruhnya terhadap perilaku

sistem yang terjadi.

3. Membantu mempelajari interaksi antar komponen dan subsistem di

dalam sistem proses pembuatan keramik yang kompleks.

4. Dapat memodelkan sistem pembuatan keramik sesuai dengan

sistem yang nyata dan dapat menjadi referensi untuk perancangan

sistem yang lebih baik.

1.3Manfaat

Manfaat dari praktikum ini antara lain :

1. Dapat mengaplikasikan pembuatan model simulasi yang mampu

menggambarkan kondisi nyata dari aktivitas proses dalam hal

pembuatan keramik dengan menggunakan software Arena.

2. Dapat mengetahui simulasi perubahan dari lingkungan di luar sistem

dan mengamati pengaruhnya terhadap perilaku sistem yang terjadi.

3. Memahami interaksi antar komponen dan subsistem di dalam sistem

kompleks.

4. Memperoleh perbaikan sistem proses pembuatan keramik yang lebih

baik, dengan meninjau kesalahan-kesalahan yang terjadi ketika

simulasi sistem berlangsung.

BAB II

PEMBAHASAN

2.1Gambaran Sistem

Membuat lintasan produksi bukanlah suatu perkara yang mudah.

Menciptakan lintasan produksi yang baik membutuhkan perhitungan

yang cermat agar keseimbangan lintasan produksi dengan output yang

baik dapat tercapai. Kota Malang juga dikenal sebagai salah satu

produsen keramik berkualitas di Indonesia dan sentra industri keramik

di Malang berlokasi di Dinoyo. Proses produksi ini bergerak di bidang

manufaktur untuk memproduksi keramik. Masalah yang sering terjadi

pada rumah produksi keramik adalah banyaknya antrian yang tidak

seimbang pada proses satu dengan lainnya. Penggunaan program

pemodelan simulasi ini diharapkan dapat meminimasi lama waktu

antrian antar proses produksi dan memaksimalkan jumlah produk yang

dapat dihasilkan. Data yang diambil atau digunakan yaitu data waktu

material yang datang ke sistem, waktu proses, dan waktu selesai

pemrosesan. Untuk memperbaiki sistem, perbaikan pada proses

produksi keramik yang perlu dilakukan yaitu dengan melakukan

skenario penambahan server.

Tujuan dari pembuatan sistem simulasi proses produksi keramik

adalah meminimasi lama waktu antrian material pada suatu proses dan

memaksimalkan jumlah produk yang dapat diproduksi. Ruang lingkup

dan batasan studi, yaitu:

a. Diasumsikan jenis produksi keramik adalah make to stock.

b. Studi hanya membahas pelayanan pada proses produksi dari

material masuk sampai menjadi keramik.

c. Data yang diambil adalah waktu kedatangan material dan lama

waktu pengerjaan material atau produk.

d. Diasumsikan tidak ada waste material dan rework materials.

e. Untuk pembangkitan bilangan acak pada sistem pembuatan keramik

ini menggunakan sampling data selama 8 jam, yaitu dari pukul

08.00 - 16.00.

f. Proses selanjutnya tidak dapat dimulai sebelum proses

pendahulunya selesai.

g. Tidak tersedianya warehouse dalam produksi keramik.

Sistem yang akan dibahas adalah sistem dari proses produksi

keramik. Berikut ini adalah gambaran dari sistem proses produksi

keramik:

Gambar 2.1Entity Flow Diagram (EFD) Sistem Proses Pembuatan Keramik di

Dinoyo

2.2Cara Kerja Sistem

Proses pembuatan keramik dimulai dari kedatangan (arrival) dari

material berupa tanah liat untuk dicetak sesuai bentuk dan ukuran,

terdapat dua buah server yang menangani proses pencetakan tanah liat

ini. Kemudian tanah liat yang sudah dicetak didiamkan sampai

mengering. Pada tahap ini akan terbentuk dua baris antrian (multi line)

yang kemudian akan dilanjutkan pada proses selanjutnya yang bersifat

serial server yaitu proses merapikan keramik yang sudah kering dengan

cara menggosok bagian-bagian yang masih kasar. Setelah itu keramik

melalui proses pembakaran dan kemudian dilanjutkan dengan proses

finishing. Dengan kata lain produksi dari keramik diawali dengan

kedatangan (arrival) dari material atau tanah liat, kemudian diproses

dalam sistem. Awalnya material akan dikenai proses pencetakan.

Kemudian setelah dicetak, hasil cetakan tersebut akan diinspeksi dan

dirapikan (penghalusan) sebelum dilakukan pembakaran dan finishing

(serial server). Pada proses pencetakan dan finishing terdapat dua buah

server (multi server) dengan dua buah baris antrian (multi line). Setelah

proses produksi usai maka sistem simulasi berakhir, yang diindikasikan

dengan dihasilkannya produk keramik.

2.3 Komponen Sistem

Komponen dari sistem proses produksi keramik ini memiliki daftar entitas, atribut, aktivitas, event, dan state

variable sebagai berikut:

Tabel 2.1 Daftar Komponen Untuk Sistem Proses Produksi KeramikSistem Entity Atribut Activity Event State Variable

Proses

pembuatan

keramik

Tanah liat Kecepatan

proses

Pengantrian Operasi Status server:

Server Pencetakan Kapasitas

produksi

Pencetakan Idle - Busy

Server

Penghalusan

Penghalusan Time Arrival - Idle

Server

Penampungan

Penampungan Time Departure

Server

Pembakaran

Pembakaran

Server Finishing Finishing

Operator

2.4Activity Cycle Diagram (ACD)

Activity Cycle Diagram pada proses produksi keramik menggunakan

model sistem proses pembuatan keramik. Sistem ini menggunakan satu

jalur antrian serta 4 proses (server) yang tersusun secara serial. Pada

proses pertama dan kedua masing-masing terdapat 2 server. Entitas

pada model sistem ini adalah material (tanah liat) dan server. Aktivitas

yang dilakukan material antara lain antri (aktivitas pasif) dan

pemrosesan (aktivitas aktif). Aktivitas yang dilakukan server ialah idle

(aktivitas pasif) dan memroses material (aktivitas aktif). Oleh karena itu,

proses pembuatan ACD untuk sistem proses produksi keramik ini dapat

dijabarkan sebagai berikut:

Tabel 2.2 Daftar Entitas Untuk Sistem Proses Produksi Keramik

No Entitas Kategori Generate Terminate

1 Tanah Liat Sementara

2 Server_Pencetakan

Permanen

3 Server_Penghalusan

Permanen

4 Server_Pembakaran

Permanen

5 Server_Finishing Permanen

Setelah menentukan entitas yang terlibat dan menuliskannya ke

dalam daftar entitas, langkah selanjutnya yang perlu dilakukan adalah

membuat identifikasi aktivitas yang terjadi dalam sistem ini. Aktivitas-

aktivitas tersebut antara lain:

1. Tanah liat (material) dibangkitkan kedatangannya dan ditambahkan

ke dalam sistem (create costumer).

2. Tanah liat (material) mengantri pada baris antrian pencetakan.

3. Tanah liatdicetak pada server 1.

4. Tanah liat dicetak pada server 2.

5. Tanah liat (keramik setangah jadi) menuju pada baris antrian

penghalusan.

6. Operator pencetakan server 1 menganggur.

7. Operator pencetakan server 2 menganggur.

8. Tanah liat (keramik setangah jadi) mengantri pada baris antrian

penghalusan.

9. Tanah liat (keramik setangah jadi) dihaluskan permukaannya pada

server 1.

10. Tanah liat (keramik setangah jadi) dihaluskan permukaannya pada

server 2.

11. Tanah liat (keramik setangah jadi) menuju ke penampungan

pembakaran keramik.

12. Operator penghalusan server 1 menganggur.

13. Operator penghalusan server 2 menganggur.

14. Tanah liat (keramik setangah jadi) ditampung hingga berjumlah 40

(batch).

15. Batch tanah liat (keramik setangah jadi) menuju pada

serverpembakaran.

16. Batch tanah liat (keramik setangah jadi) dibakar.

17. Batch tanah liat (keramik) menuju pada baris antrian finishing.

18. Operator server pembakaran menganggur.

19. Batch tanah liat (keramik) mengantri pada baris antrian finishing.

20. Batch tanah liat (keramik) dicat, dihias dan dikemas.

21. Operator server finishing menganggur.

22. Batch tanah liat (keramik jadi) keluar dan dihilangkan dari sistem

(terminate costumer).

Dari proses identifikasi aktivitas dari entitas yang terlibat seperti di

atas, maka ACD dari sistem proses produksi keramik dapat dilihat pada

Gambar 2.2. Sementara daftar yang menunjukkan adanya perubahan

aktivitas pada setiap entitas dalam sistem pada waktu yang telah di-

generate adalah sebagai berikut:

1. Pembangkitan kedatangan: create costumer

2. Aktivitas-aktivitas yang ada:

Tabel 2.3 Perubahan Aktivitas

No. AktivitasEntitas yang

TerlibatActive

1 Material mengantri untuk dicetak Tanah Liat

2Proses pencetakan keramik pada server 1

Tanah Liat, Server Pencetakan

3Proses pencetakan keramik pada server 2

Tanah Liat, Server Pencetakan

4Operator server 1 proses pencetakan menganggur

Server Pencetakan

5Operator server 2 proses pencetakan menganggur

Server Pencetakan

6Material mengantri untuk proses penghalusan

Tanah Liat

Lanjutan Tabel 2.3 Perubahan Aktivitas

No. AktivitasEntitas yang

TerlibatActive

7Proses penghalusan keramik pada server 1

Tanah Liat, Server Penghalusan

8Proses penghalusan keramik pada server 2

Tanah Liat, Server Penghalusan

9Operator server 1 proses penghalusan menganggur

Server Penghalusan

10Operator server 2 proses penghalusan menganggur

Server Penghalusan

11Material mengantri dan ditampung hingga berjumlah 40 buah (batching)

Tanah Liat

12Proses pembakaran keramik untuk 1 batch material

Tanah Liat, Server Pembakaran

13Operator server pembakaran menganggur

Server Pembakaran

14Material mengantri untuk proses finishing

Tanah Liat

15Proses finishing keramik untuk 1 batch material

Tanah Liat, Server Finishing

16Operator server finishing menganggur

Server Finishing

3. Pengurangan entitas: terminate costumer

2.5 Pembangkitan Bilangan Acak

Proses pembangkitan bilangan acak digunakan dalam simulasi untuk

men-generate waktu antar kedatangan dari entiti dan waktu pelayanan/

proses pada setiap server dalam sistem. Langkah pertama dalam meng-

generate waktu adalah meng-generate waktu kedatangan yang

dilakukan melalui perandoman menggunakan bantuan software

Microsoft Excel 2007. Perandoman menggunakan formula

=RANDBETWEEN(8*60;16*60)/(24/60) dengan satuan menit. Untuk

pembangkitan bilangan acak pada MLSS ini menggunakan sampling

data selama 8 jam, yaitu dari pukul 08.00 - 16.00. Serta diasumsikan

untuk proses selanjutnya tidak dapat dimulai sebelum proses

pendahulunya selesai dan tidak tersedianya warehouse dalam produksi

keramnik. Berikut adalah tabel pembangkitan bilangan acak dari proses

produksi keramik untuk data waktu kedatangan:

Tabel 2.4Pembangkitan Bilangan Acak Waktu Antar Kedatangan MLSSWaktu Awal Pembangkitan = 08:00; satuan dalam menit

Waktu Kedatang

an

Antar Kedatang

an

Waktu Kedatang

an

Antar Kedatang

an

Waktu Kedatang

an

Antar Kedatang

an

Waktu Kedatang

an

Antar Kedatang

an8:01 1 9:57 2 11:24 8 14:01 108:08 7 10:04 7 11:30 6 14:02 18:13 5 10:07 3 11:31 1 14:06 48:16 3 10:10 3 11:33 2 14:08 28:30 14 10:18 8 11:44 11 14:14 68:38 8 10:23 5 11:51 7 14:15 18:40 2 10:25 2 11:54 3 14:24 98:44 4 10:26 1 11:56 2 14:38 148:46 2 10:27 1 12:09 13 14:56 189:15 29 10:32 5 12:32 23 14:58 29:18 3 10:36 4 12:36 4 15:09 119:22 4 10:38 2 12:37 1 15:14 59:25 3 10:44 6 12:39 2 15:21 79:36 11 10:46 2 12:44 5 15:23 29:41 5 10:49 3 12:51 7 15:35 129:42 1 10:56 7 12:57 6 15:38 39:50 8 11:03 7 13:12 15 15:40 29:51 1 11:05 2 13:20 8 15:44 49:52 1 11:07 2 13:29 9 15:46 29:55 3 11:16 9 13:51 22 15:55 9

Selain itu, generate bilangan acak waktu berikutnya adalah pada

waktu pelayanan/ produksi pada tiap-tiap proses produksi yang

dilakukan melalui perandoman bilangan acak dengan bantuan software

Microsoft Excel 2007. Perandoman menggunakan formula

=RANDBETWEEN dengan alokasi lama waktu pelayanan tiap server

yang diasumsikan menjadi 0,5 kali dari waktu sebenarnya, sebagai

berikut:

1. Server 1 dan 2 pencetakan : =RANDBETWEEN(5;10)

2. Sever 1 dan 2 penghalusan : =RANDBETWEEN(5;8)

3. Server pembakaran : =RANDBETWEEN(60;90)

4. Server finishing : =RANDBETWEEN(300;400)

Tabel 2.5Pembangkitan Bilangan Acak Waktu PelayananWaktu Pelayanan; satuan dalam menit

Server 1 Pencetaka

n

Server 2 Pencetaka

n

Server 1 Penghalus

an

Server 2 Penghalus

an

Server Pembakar

an

Server Finishing

9 5 8 5 84 30510 7 7 8 88 34310 5 5 6 66 3119 9 6 5 85 310

10 7 5 8 75 3566 9 8 7 75 3647 10 6 6 64 314

10 6 6 8 80 3288 9 6 6 64 3967 5 8 8 85 313

10 5 7 7 81 3498 7 6 5 88 3987 7 6 5 62 3959 9 6 7 66 3925 7 6 5 71 3686 5 8 8 68 3369 5 8 5 73 3438 6 7 5 88 3125 6 6 6 70 3158 8 6 8 78 3997 6 7 8 75 300

10 5 5 6 76 3689 10 6 7 90 3647 7 5 6 68 3325 8 8 6 61 3367 7 6 5 90 4009 8 6 5 88 3977 7 6 6 61 3999 10 8 6 68 3157 7 8 8 79 3015 8 6 5 83 3485 9 5 6 77 337

10 5 7 6 82 339

9 9 6 5 83 3698 5 5 5 79 3585 6 5 8 72 333

Lanjutan Tabel 2.5Pembangkitan Bilangan Acak Waktu PelayananWaktu Pelayanan; satuan dalam menit

Server 1 Pencetaka

n

Server 2 Pencetaka

n

Server 1 Penghalus

an

Server 2 Penghalus

an

Server Pembakar

an

Server Finishing

8 6 5 5 88 31810 5 6 7 89 3219 5 8 5 67 3136 8 7 8 71 379

Berdasarkan data-data di atas, dilakukan pengujian untuk

mengetahui jenis distribusi dari waktu antar kedatangan, lamanya

waktu pelayanan server 1 dan 2 dari tiap-tiap pelayanan. Pengujian

dilakukan dengan menggunakan bantuan software SPSS 17.0

menggunakan 4 macam pengujian/ test distribusi.

Sebelum melakukan pengujian, terlebih dahulu harus merumuskan H0

dan H1 secara umum dari pengujian distribusi yang akan dilakukan,

antara lain:

1. H0 = Data waktu antar kedatangan/ pelayanan berdistribusi normal

H1 = Data waktu antar kedatangan/ pelayanan tidak berdistribusi

normal

2. H0 = Data waktu antar kedatangan/ pelayanan berdistribusi uniform


uniform

3. H0 = Data waktu antar kedatangan/ pelayanan berdistribusi poisson


poisson

4. H0 = Data waktu antar kedatangan/ pelayanan berdistribusi

exponential


exponential

Langkah-langkah yang dilakukan dalam pengujian distribusi waktu antar

kedatangan dan lamanya waktu pelayanan adalah sebagai berikut:

1. Masukkan data waktu antar kedatangan dan lamanya waktu

pelayanan pada SPSS 17.0.

2. Lakukan pengujian distribusi dengan klik Analyze>>Nonparametric

Tests>>1- Sample K-S

Gambar 2.3 Langkah-Langkah Pengujian Distribusi

3. Masukkan variabel antar_kedatangan ke dalam Test Variable List.

Untuk menguji distribusi lamanya waktu pelayanan server 1 pada

proses pencetakan, masukkan variabel server_cetak1 ke dalam Test

Variable List. Untuk menguji distribusi lamanya waktu pelayanan

server 2 pada proses pencetakan, masukkan variabel server_cetak2

ke dalam Test Variable List. Untuk menguji distribusi lamanya waktu

pelayanan server 1 pada proses penghalusan, masukkan variabel

server_halus1 ke dalam Test Variable List. Untuk menguji distribusi

lamanya waktu pelayanan server 2 pada proses penghalusan,

masukkan variabel server_halus2 ke dalam Test Variable List. Untuk

menguji distribusi lamanya waktu pelayanan proses pembakaran,

masukkan variabel server_bakar1 ke dalam Test Variable List. Untuk

menguji distribusi lamanya waktu pelayanan proses pencetakan,

masukkan variabel server_cat1 ke dalam Test Variable List.

Kemudian berilah tanda centang pada Normal, Uniform, Poisson, dan

Exponential pada Test Distribution untuk mengetahui jenis ditribusi

data dari tiap-tiap proses. Klik Options pilihlah Descriptive

OK.Kemudian klik OK pada tab One Sample Kolmogorov-Smirnov

Test.

Gambar 2.4 Langkah-Langkah Pengujian Distribusi

Setelah dilakukan langkah-langkah tersebut maka akan muncul

jendela output pengujian distribusi dari masing-masing variabel. Tiap

variabel memiliki 4 tabel output, dan jenis distribusi ditentukan melalui

nilai sig yang tercantum pada masing-masing tabel. Adapun output

untuk tiap-tiap proses adalah:

1. Waktu Antar Kedatangan:

Tabel 2.5 Hasil Uji Distribusi Eksponensial dengan SPSSOne-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 4

antar_kedatangan

N 80

Exponential parameter.a,,b Mean 5.94

Most Extreme Differences Absolute .161

Positive .057

Negative -.161

Kolmogorov-Smirnov Z 1.440

Asymp. Sig. (2-tailed) .062

a. Test Distribution is Exponential.

b. Calculated from data.

H0 diterima apabila nilai Sig > 0,05. Dari hasil pengujian di atas,

terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. (2-tailed) = 0,062 > 0,05 maka H0

diterima yang artinya data berdistribusi eksponensial, dengan

parameter mean = 5,94.

2. Proses Pencetakan:

Tabel 2.6Hasil Uji Distribusi Poisson dengan SPSSOne-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 3

server_cetak1 server_cetak2

N 40 40

Poisson Parametera,,b Mean 7.83 6.95

Most Extreme Differences Absolute .167 .178

Positive .167 .095

Negative -.110 -.178

Kolmogorov-Smirnov Z 1.057 1.123

Asymp. Sig. (2-tailed) .214 .160

a. Test distribution is Poisson.



terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. (2-tailed) = 0,214 > 0,05 maka H0 diterima

yang artinya data berdistribusi poisson, dengan parameter mean = 7,83.

3. Proses Penghalusan:

Tabel 2.7Hasil Uji Distribusi Normal dengan SPSSOne-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

server_halus1 server_halus2

N 40 40

Normal Parametersa,,b Mean 6.40 6.28

Std. Deviation 1.057 1.198

Most Extreme Differences Absolute .272 .216

Positive .272 .216

Negative -.160 -.175

Kolmogorov-Smirnov Z 1.723 1.365

Asymp. Sig. (2-tailed) .069 .058

a. Test distribution is Normal.




yang artinya data berdistribusi normal, dengan parameter mean = 6,40

dan standar deviasi = 1,057.

4. Proses Pembakaran:

Tabel 2.8Hasil Uji Distribusi Poisson dengan SPSSOne-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 3

server_bakar1

N 40

Poisson Parametera,,b Mean 76.45


Positive .093

Negative -.095

Kolmogorov-Smirnov Z .601


a. Test distribution is Poisson.




yang artinya data berdistribusi poisson, dengan parameter mean = 76,45.

5. Proses Finishing:

Tabel 2.9Hasil Uji Distribusi Normal dengan SPSSOne-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

sever_cat1

N 40

Normal Parametersa,,b Mean 346.85

Std. Deviation 32.576


Positive .112

Negative -.117

Kolmogorov-Smirnov Z .741


a. Test distribution is Normal.




yang artinya data berdistribusi normal, dengan parameter mean = 346,85

dan standar deviasi = 32,576.

2.6 Langkah Pembuatan Model

Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai langkah-langkah yang

dilakukan dalam pembuatan model. Dalam hal ini, digunakan software

Arena 13.0. Sistem proses produksi keramik yang dibahas disimulasikan

dengan langkah-langkah sebagai berikut:

1. Membuka Program Arena 13.0.

2. Membuat modul-modul yang ada dalam sistem dengan

menggunakan basic process dengan cara melakukan drag-drop ke

dalam lembar kerja.

3. Hubungkan setiap modul dengan komponen connect.

Gambar 2.5 Tampilan Sistem Pembuatan Keramik pada Arena 13.0

4. Menentukan entitas yang ada dalam sistem dengan meng-klik entity

dan mengganti namanya menjadi Tanah Liat, dan Initial Picture

adalah Picture.Box.

5. Lakukan pengisian Resource pada modul Resource untuk masing-

masing server yang berada dalam sistem seperti berikut ini:

Gambar 2.6 Tampilan Resource Sistem Pembuatan Keramik Pada Arena 13.0

6. Lakukan pengisian pada modul set untuk bagian sistem yang

bersifat multiserver dan mengisinya seperti berikut ini:

Gambar 2.7 Tampilan Set Up Sistem Pembuatan Keramik Pada Arena 13.0

Pada kolom Name masukkan nama server yang bersifat paralel

kemudian masukkan jumlah server yang ada dalam sistem (dalam

hal ini 2 buah server) kemudian lakukan double click pada kolom

Members kemudian masukkan nama server yang dalam sistem yang

dibuat.

7. Lakukan pengisian nilai pada masing-masing modul yang telah

dibuat. Masing-masing modul berisi:

a. Modul Create

Pada menu yang muncul setelah meng-doubleclick modul

create, lakukan perubahan data sesuai kebutuhan. Dalam hal

ini, nama dari modul create yang digunakan diberi nama Material

dengan entity type Tanah Liat. Type yang digunakan untuk time

between arrivals adalah Expression yang kemudian pada bagian

Expression diisikan distribusi dan parameter yang sudah

ditentukan sebelumnya dengan satuan Units dalam menit

(Minutes) lalu klik OK.

Gambar 2.8 Tampilan Create Pada Sistem Pembuatan KeramikPada Arena 13.0

b. Modul Process (Pencetakan)

Pada modul process untuk mewakili Server 1 proses

pencetakan, nama diubah menjadi Pencetakan. Pada bagian

Logic, pilih Action: Seize Delay Release, kemudian pada bagian

Resources, pilih tombol Add dan pilih Type: Set dan kemudian

tuliskan Set Name set_cetak (yang sudah diidentifikasi pada

modul Set) serta pilih Cylical pada Selection Rule. Klik OK.

Masukkan Delay Type: Expression dengan Units: Minutes. Pada

bagian Expression, isikanlah distribusi yang digunakan untuk

server pengisian form lengkap dengan nilai dari parameternya

masing-masing [POIS ( 7.83 )]. Lalu klik OK.

Gambar 2.9 Tampilan Jendela Process Pada Sistem Pembuatan KeramikPada Arena 13.0

Gambar 2.10 Tampilan Set Basic Process Pada Sistem Pembuatan KeramikPada

Arena 13.0

Untuk memberikan indikasi server mana yang busy, klik

Resource pada tool bar. Kemudian diisi data sesuai gambar

berikut untuk masing-masing server:

Gambar 2.11 Tampilan Jendela Identiter Pada Sistem Pembuatan KeramikPada Arena

13.0

c. Modul Process (Penghalusan)

Dengan cara yang sama seperti pada modul process

(Pencetakan). Modul process berikutnya berisikan data berikut

ini:

Name : Penghalusan

Action : Seize Delay Release

Set Name : set_halus

Selection Rule : Cylical

Delay Type : Expression

Units : Minutes

Expression : NORM ( 6.44 , 1.057 )

Gambar 2.12 Tampilan Jendela Process Pada Sistem Pembuatan KeramikPada Arena 13.0

Gambar 2.13 Tampilan Set-Basic Process Pada Sistem Pembuatan KeramikPada Arena

13.0

Untuk memberikan indikasi server mana yang busy, klik

Resource pada tool bar. Kemudian diisi data sesuai gambar

berikut untuk masing-masing server:

Gambar 2.14 Tampilan Identiter Pada Sistem Pembuatan KeramikPada Arena 13.0

d. Modul Batch (Menampung Keramik)

Modul batch ini, berfungsi sebagai penampung (delay) pada

keramik setengah jadi dan mengkonversikannya menjadi 1

paket/ batch unit. Jumlah unit yang harus dipenuhi sebelum

masuk pada proses pembakaran sejumlah 40 keramik setengah

jadi. Modul batch berisikan data berikut ini:

Name : Menampung Keramik

Type : Permanent

Batch Size : 40

Save Criterion : Product

Rule : Any Entity

Setelah diisikan sesuai dengan data di atas lalu klik OK.

Gambar 2.15 Tampilan Batch Pada Sistem Pembuatan KeramikPada Arena 13.0

e. Modul Process (Pembakaran)



ini:

Name : Pembakaran


Set Name : server_bakar



Units : Minutes

Expression : POIS ( 76.45 )

Gambar 2.16 Tampilan Process Pada Sistem Pembuatan KeramikPada Arena 13.0


13.0

f. Modul Process (Finishing)



ini:

Name : Finishing


Set Name : server_finish



Units : Minutes

Expression : NORM ( 346.85 , 32.576 )

Gambar 2.18 Tampilan Jendela process Pada Sistem Pembuatan KeramikPada Arena 13.0


13.0

Untuk memberikan indikasi server busy, klik Resource pada

tool bar. Kemudian diisi data sesuai gambar berikut untuk

server_finishing:

Gambar 2.20 Tampilan Identiter Pada Sistem Pembuatan KeramikPada Arena

13.0

g. Modul Dispose

Pada modul ini, yang dilakukan hanyalah mengubah nama

modul menjadi sesuai kebutuhan, dalam hal ini Name: Keramik

Cakep. Klik OK.

Gambar 2.21 Tampilan Dispose Pada Sistem Pembuatan KeramikPada Arena 13.0

8. Lalu, langkah selanjutnya adalah melakukan setting untuk proses

berjalannya simulasi dengan cara klik Run>>Setup. Kemudian pilih

Tab ReplicationParameters. Isikan data berikut:

Number of Replications : 10

Time Units : Hours

Replication Length : 960 (dari 2 x 8 jam x 60 menit) 2 shift

jam kerja

Time Units : Seconds

Hours Per Day : 8

Gambar 2.22 Tampilan Run Setup Pada Sistem Pembuatan KeramikPada Arena 13.0

9. Jalankan simulasi dengan meng-klik tombol ►. Perintah menjalankan

simulasi juga dapat dilakukan dengan memilih Run>>Go dan

menghentikan simulasi dengan memilih Run>>End.

10. Simulasi akan berhenti sebanyak replikasi dan lama replikasi yang

dilakukan, sehingga nantinya akan menghasilkan output/ report

yang dibahas pada subbab berikutnya.

2.7 Hasil Simulasi

Pemodelan multi line serial server tentang proses produksi ini

mendapatkan hasil simulasi sebagai berikut:

Gambar 2.23 Tampilan Category Overview Pada Sistem Multi Line Serial Server

Report-report yang dihasilkan setelah melakukan simulasi dengan

Arena ini menunjukkan Key Performance Indicators, yaitu kunci utama

sebagai indikator pencapaian dari simulasi yang telah dilakukan.Number

out menunjukkan jumlah batch unit (keramik) yang berhasil diproses

sistem selama periode simulasi yaitu 16 jam perhari, yang dalam hal ini

jumlahnya adalah 1 batch unit yang setara dengan 40 unit keramik.

Gambar 2.24 Tampilan Entity Pada Sistem Multi Line Serial Server

Kemudian, untuk hasil simulasi dari kategori entity seperti yang

terlihat pada gambar di atas, dapat dianalisis bahwa VA Time pada

bagian average menunjukkan lama rata-rata waktu pelayanan selama

10 replikasi adalah sebesar 16,3309 menit, dengan rata-rata minimum

dan rata-rata maksimum yang terjadi selama 10 replikasi masing-

masing adalah 15,28 menit dan 17,06 detik. Dari hasil simulasi pula,

dapat diketahui bahwa nilai minimum waktu pelayanan yang pernah

terjadi selama 10 replikasi adalah sebesar 14,74menit, dan waktu

pelayanan maksimumnya adalah 17,05 menit. Rata-rata waktu

menunggu (waiting time) yang dihabiskan oleh pemohon SIM selama 10

kali replikasi adalah 83,41 menit dengan rata-rata waktu tunggu

minimum adalah 71,3 menit dan maksimum 97,63 menit. Nilai minimum

untuk lama waktu menunggu yang pernah terjadi selama 10 kali

replikasi adalah 63,1menit dan nilai maksimum 97,62 menit. Waktu

rata-rata yang dihabiskan oleh material (tanah liat) di dalam sistem

proses daftar ulang ini adalah 69,54 menit. Melihat dari output pada

bagian other dapat disimpulkan bahwa jumlah rata-rata material yang

masuk sistem sebanyak 164,4 unit dan rata-rata material yang keluar

adalah sebanyak 49,2 unit.

Gambar 2.25 Tampilan Category Overview Pada Sistem Multi Line Serial Server

Dari hasil simulasi bagian Queue dapat dilihat bahwa rata-rata waktu

mengantri (waiting time) terlama dalam sistem adalah waktu mengantri

pada Menampung Keramik dimana waktu rata-rata menunggu atau

mengantrinya adalah 1,91 jam dengan nilai rata-rata minimum dan

maksimum untuk waiting time dalam batch ini masing-masing 1,7064

jam dan 2,12823 jam. Nilai minimum waktu tunggu yang pernah terjadi

selama 10 kali replikasi adalah 0 jam, dan nilai maksimum yang pernah

terjadi selama 10 kali replikasi adalah 5 jam. Sementara waktu

menunggu yang paling tidak memakan waktu lama adalah pada proses

Pembakaran yaitu dengan rata-rata sebesar 0 jam (tidak ada antrian)

dengan nilai rata-rata minimum dan maksimum untuk waiting time

dalam server ini adalah 0 jam. Nilai minimum dan maksimum waktu

tunggu yang pernah terjadi pada server ini selama 10 kali replikasi

adalah 0 jam pula.

Selain menganalisis waktu yang dihabiskan untuk menunggu

ataupun berada dalam sistem, report ini juga mampu menggambarkan

berapa rata-rata jumlah material yang menunggu diproses dalam

sistem. Terlihat dari report di atas bahwa nilai maksimum untuk

material menunggu proses Pencetakan mencapai angka 7, angka ini

merupakan angka tertinggi di antara server-server lainnya yang

memiliki angka maksimum untuk jumlah material yang menunggu pada

server lain. Dapat disimpulkan bahwa terjadi masalah antrian pada

server proses Pencetakan yaitu berupa penumpukan material tanah liat

dengan waktu tunggu rata-rata yang tinggi pula, sehingga akan lebih

baik jika server Pencetakan ditambah beberapa server lagi dengan

fungsi yang sama untuk mengurangi penumpukan material yang

menunggu dip roses dalam sistem.

Gambar 2.26 Tampilan Resource Pada Sistem Multi Line Serial Server

Dari hasil report berdasarkan kategori Resources, dapat diketahui

utilitas dari Resources yang artinya untuk mengetahui tingkat kesibukan

server selama bekerja.Dalam hal ini, yang ingin dianalisis adalah

seberapa besar tingkat kesibukan dari server dalam sistem. Maka,

dapat dilihat pada bagian Instantaneous Utilization bahwa rata-rata

tingkat kesibukan server yang paling tinggi adalah Resource finish

(proses Finishing) dengan nilai rata-rata utilitasnya adalah 0,6464 atau

64,64%. Sementara itu, rata-rata tingkat kesibukan yang paling rendah

dalam sistem adalah Resource bakar (proses Pembakaran) dengan nilai

0,2629 atau 26,29%. Nilai yang terdapat pada instantaneous

utilizationsama dengan nilai utilisasi number busy, hal ini dikarenakan

setiap resource yang terlibat hanya melayani sebuah material/ keramik

saja (entity). Jika resource melayani sejumlah N entity atau orang

pemohon SIM, maka akan ada kemungkinan nilai instantaneous

utilization dan number busy akan berbeda.

Gambar 2.27 Tampilan grafik hasil simulasi Pada Sistem Multi Line Serial Server

Selain melihat Instantaneous Utilization, dapat pula dilihat hasil

simulasi mengenai total unit material/ keramik yang dilayani dalam

masing-masing server dan didapatkan kesimpulan bahwa rata-rata

terbesar dari total unit material/ keramik yang dilayani dalam sistem

selama 10 kali replikasi terletak pada Resource Pencetakan server 1

(cetak_1) dengan rata-rata 81,8 unit sementara nilai rata-rata minimum

dan maksimumnya masing-masing adalah 70 dan 91 unit material/

keramik. Sedangkan nilai rata-rata minimum dari total unit material/

keramik yang dilayani dalam sistem terletak pada Finishing dengan nilai

rata-rata 2,2 unit. Sedangkan nilai rata-rata minimum dan

maksimumnya masing-masing adalah 2 dan 3 unit material/ keramik.

BAB III

PENUTUP

1.1 Kesimpulan

Berdasarkan simulasi yang telah dilakukan dengan software Arena 13.0

dapat diambil suatu kesimpulan sebagai berikut:

1. Arena merupakan software yang dapat digunakan untuk mensimulasikan

suatu model sistem dengan sistem antrian yang didapat suatu angka

random dalam software excel lalu diolah distribusi datanya dengan

menggunakan SPSS 17.0

2. Software Arena 13.0 digunakan untuk mensimulasikan sistem Multi Line

Serial Server dengan sistem antrian pembuatan keramik dinoyo.

3. Dari pengaplikasian software Arena 13.0 dapat diketahui sistem antrian

yang terjadi pada lingkungan sekitar.

1.2 Saran

Berikut ini adalah saran yang diharapkan dapat dilakukan untuk ke depannya antara lain:1. Pada pemodelan system selanjutnya sebaiknya mengambil topik yang

lebih luas

2. Untuk studi kasus ini, apabila terlihat rata-rata antrian yang tinggi bila

dibandingkan dengan server lainnya, serta nilai utilitas yang tinggi pula,

maka dapat disimpulkan dan disarankan bahwa server tersebut perlu

diperbanyak untuk menurunkan jumlah antrian rata-ratanya.