BAB I PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Manusia sebagai makhluk sosial, tidak akan terlepas dari peran serta orang lain dalam kehidupan. Pada kondisi tertentu manusia pasti membutuhkan jasa orang lain dalam memenuhi kebutuhan hidup, dan untuk mendapatkannya terkadang mengharuskan untuk menunggu terlebih dahulu. Hal tersebut sangat mungkin terjadi, karena banyak orang yang membutuhkan jasa yang sama dalam waktu yang bersamaan pula. Sesuatu yang sangat diharapkan adalah ketika dapat memperoleh jasa tanpa harus menunggu terlalu lama. Individuindividu yang menunggu (komponen, produk, kertas kerja, orang) bertujuan untuk mendapatkan suatu layanan. Pada proses menunggu untuk mendapatkan layanan tersebut menimbulkan suatu garis tunggu, dan pada garis tunggu tersebut dapat diprediksi karakteristik-karakteristiknya. Sehingga dapat dijadikan dasar pengambilan keputusan agar tercapai kondisi yang lebih baik, misalnya agar tidak terjadi antrian yang berkepanjangan. B. Rumusan Masalah
1. Bagaimana keefektifan sebuah simulasi dalam penerapan di suatu perusahaan C. Tujuan
1. Untuk mengetahui berbagai unsur-unsur yang terdapat dalam simulasi industri D. Manfaat
1. Agar untuk melatih pola pikir dan kreativitas penulis 2. Menambah wawasan bagi para pembaca 3. Dapat Menerapkan yang terdapat pada isi makalah
1
BAB II PEMBAHASAN
A. Elemen Sistem
Simulasi adalah suatu proses peniruan dari sesuatu yang nyata beserta keadaan sekelilingnya (state of affairs). Aksi melakukan simulasi ini secara umum menggambarkan sifat-sifat karakteristik kunci dari kelakuan sistem fisik atau sistem yang abstrak tertentu. Sistem terdiri dari beberapa elemen sistem dimana antar elemen saling berhubungan dan bekerjasama untuk mencapai tujuan tertentu. Berikut adalah gambaran mengenai hubungan elemen dalam suatu system (Nofarida dkk, 2013) 1. Entitas Entitas merupakan salah satu elemen yang sangat penting dalam sistem. Entitas juga dapat disebagai objek dari sebuah sistem. Endtitas sendiri adalah item yang diproses dalam sistem (input dan output dari sistem). Entiti dalam suatu sistem tidak selalu sama dan memilikki karakteristik yang berbeda. Untuk mendefinisikan sebuah entity terdapat atribut. Atribut adalah sifat atau hal-hal yang melekat pada entitas untuk membantu berlangsungnya simulasi. Contoh atribut adalah waktu kedatangan kustomer yang ingin service motor (Nofarida dkk, 2013). 2. Aktifitas Aktifitas adalah segala kegiatan yang dilakukan dalam sistem baik langsung maupun tidak langsung oleh entitas dan resources. Segala aktifitas berperan dalam pengolahan entitas. Aktifitas diklasifikasikan menjadi tiga jenis yaitu entity processing (ex: check in), entity and resource movement (ex: riding in an elevator), dan yang terakhir resource adjustments, maintenance, and repair(Nofarida dkk, 2013).
2
3. Resources Resources adalah sumber daya yang digunakan untuk memproses entitas. Biasanya resource merupakan sekelompok dari beberapa individu yang membentuk server yang melayani atau membantu berjalannya aktifitas dalam sebuah sistem. Namun fasiltas seperti peralatan, mesin dan alat pendukung yang lainnya juga dapat digolongkan sebagai resources. Contohnya adalah dalam pom bensin, resource dari sistem ini adalah para pekerjanya dan mesin-mesinnya (Nofarida dkk, 2013). 4. Control Control adalah aturan main atau juga disebut dengan SOP, untuk bagaimana sebuah sistem bekerja. Dengan adanya elemen kontrol ini, maka sebuah sistem dapat berjalan dengan ketentuan-ketentuan/langkah-langkah tertentu sehingga dapat berjalan dengan baik. Contoh controlling dalam sebuah sistem adalah penjadwalan atau tata cara untuk kedatangan nasabah (Nofarida dkk, 2013). 5. Variabel Variabel adalah suatu sebutan yang dapat diberi nilai angka (kuantitatif) atau nilai mutu (kualitatif). Variabel merupakan pengelompokan secara logis dari dua atau lebih atribut dari objek yang diteliti. Dalam hal ini, variabel adalah informasi yang mencerminkan banyaknya karakteristik dari sebuah entitas. Berikut adalah macam-macam variabel (Nofarida dkk, 2013): a. Variabel Keputusan Variabel keputusan adalah variabel yang memberikan keputusan untuk memperbaiki kondisi sistem yang sudah ada atau untuk mendapatkan tujuan yang diinginkan. Variabel ini juga disebut sebagai variabel independen. Oleh karena itu dengan adanya pergantian variabel keputusan, maka akan mempengaruhi sistem secara keseluruhan. Contoh variabel keputusan adalah menentukan menambah mesin atau tidak.
3
b. Variabel Respon Variabel respon adalah aksi atau dampak setelah adanya variabel keputusan. Sehingga variabel respon dipengaruhi oleh variabel keputusan. Karena terjadi setelah adanya keputusan, maka variabel ini juga sering disebut sebagai variabel performansi. Contohnya adalah panjangnya antrian yang berkurang atau tidak. c. Variabel Status Variabel status adalah kondisi atau status sistem pada waktu tertentu. Variabel respon adalah ringkasan perubahan variabel status dari waktu ke waktu. Variabel status digolongkan di variabel dependen.
B. Pengertian Model
Model memegang peranan penting di bidang ilmu pengetahuan. Biasanya dari segi ekonomi untuk menghemat (waktu,biaya) ataupun komoditi berharga lainnya. Pemodelan bisa juga dilakukan untuk menghindari resiko kerusakan sistem nyata. Dengan demikian sebuah model diperlukan bilamana percobaan dengan sistem nyata menjadi terhalang karena mahal, berbahaya ataupun merupakan sesuatu yang tidak mungkin untuk dilakukan. Bahwa asumsi sistem nyata diwujudkan dari sistem nyata dengan menentukan faktor-faktor dominan (variabel, kendala, dan parameter) yang mengendalikan perilaku dari sistem nyata (Tiny, 2008). Model adalah suatu penyederhanaan dari sistem yang akan dipelajari. Model sangat beragam bisa dalam bentuk ikon, analog atau simbol. Model ikon meniru sistem nyata secara fisik, seperti globe (model dunia), planetarium (model sistem ruang angkasa). Model simbol tidak meniru sistem secara fisik atau tidak memodelkan perilaku sistem, tapi memodelkan sistem berdasarkan logikanya (Tiny, 2008).
4
1. Tujuan Pemodelan Tujuan dari studi pemodelan adalah menentukan informasi- informasi yang dianggap penting untuk dikumpulkan, sehingga tidak ada model yang unik. Satu sistem dapat memiliki berbagai model, bergantung pada sudut pandang dan kepentingan pembuat model (Mahmud, 2010). Model simulasi merupakan alat yang cukup fleksibel untuk memcahkan masalah yang sulit untuk dipecahkan dengan model matematis bias a. Model simulasi sangat efektif digunakan untuk sistem yang relative kompleks untuk pemecahan analitis dari model tersebut. Penggunaan simulasi akan memberikan wawasan yang lebih luas pada pihak manajemen dalam menyelesaikan suatu masalah. Oleh karena itu manfaat yang didapatkan dengan menggunakan metode simulasi adalah sebagai alat bagi perancang sistem atau pembuat keputusan, dalam hal ini manajer menciptakan sistem dengan kinerja tertentu baik dalam tahap perancangan sistem maupun tahap operasional (Mahmud, 2010). 2. Klasifikasi Model Setelah mengenal tentang sistem dan sebelum memodelkannya ke dalamsimulasi, maka harus mengenali model dari perilaku data terlebih dahulu. Berdasarkandata tersebut model dibagi menjadi dua yaitu (Tiny, 2008): a. Model Fisik Didasarkan pada analogi dari sistem dengan sistem. Dalam pemodelan yang seperti ini atribut atau data dari sistem didapatkan dari hasil pengukuran. b. Model Matematika Pada model ini simbol-simbol matematika dan persamaan-persamaan matematika digunakan untuk menggambarkan sistem. Model matemati k seringkali digunakan untuk mempelajari fenomena alam nyata yang kompleks dengan cara analisis, serta untuk menyelidiki hubungan antara parameter yang mempengaruhi fungsi sistem dalam proses yang kompleks. Dengan model matematik mempunyai lebih banyak
5
keuntungan dari pada mendeskripsikan permasalahan secara lisan, karena model ini mendeskripsikan permasalahan dengan sangat ringkas. Keseluruhan struktur permasalahan cenderung menjadi lebih dapat dipahami, serta membantu mengungkapkan hubungan sebab - akibat yang penting.
3. Pendekatan Pemodelan Pendekatan pemodelan meliputi : (hartanti, slide kuliah permodelan, 2014) a. Pendekatan proses Didefinisikan sebagai suatu operasi dimana entiti yang ada harus mampu melewati siklus dari sistem tersebut. b. Pendekatan aktivitas Merupakan deskripsi dari aktivitas yang akan selalu dipacu dengan segera oleh perubahan state dalam sistem. c. Pendekatan event Didefinisakan sebagai kumpulan aktivitas yang mungkin mengikuti perubahan state dalam antrian
C. Definisi Simulasi
Simulasi dapat diartikan sebagai meniru suatu sistem nyata yang kompleks dengan penuh dengan sifat probabilistik, tanpa harus mengalami keadaan yang sesungguhnya. Beberapa pendapat tentang definisi simulasi (Mahmud, 2010): 1. Emshoff dan Simun (1970), simulasi didefinisikan sebagai suatu model sistem dimana komponennya dipresentasikan oleh proses-proses aritmatika dan logika yang dijalankan computer untuk memperkirakan sifat-sifat dinamis sistem tersebut 2. Shannon (1975), simulasi merupakan proses perancangan model dari sistem nyata yang dilanjutkan dengan pelaksanaan eksperimen terhadap model untuk mempelajari perilaku system atau evaluasi strategi.
6
3. Banks dan Carson (1984), simulasi adalah tiruan sistem nyata yang dikerjakan secara manual atau komputer, yang kemudian diobservasi dan disimpulkan untuk mempelajari karakterisasi sistem 4. Hoover dan Perry (1990), simulasi merupakan proses perancangan model matematis atau logis dari sistem nyata, melakukan eksperimen terhadap model
dengan
menggunakan
komputer
untuk
menggambarkan,
menjelaskan dan memprediksi perilaku sistem. 5. Law dan Kelton (1991), simulasi didefinisikan sebagai sekumpulan metode dan aplikasi untuk menirukan atau merepresentasikan perilaku dari suatu sistem
nyata,
yang
biasanya
dilakukan
pada
komputer
dengan
menggunakan perangkat lunak tertentu. 6. Khosnevis (1994), simulasi merupakan proses aplikasi membangun model dari sistem nyata atau usulan sistem, melakukan eksperimen dengan model tersebut untuk menjelaskan perilaku sistem, mempelajari kinerja sistem atau untuk membangun sistem baru sesuai dengan kinerja yang diinginkan. 7. Harrel et al. (2000) juga mengemukakan bahwa simulasi adalah imitasi dari sistem dinamis dengan menggunakan model komputer untuk mengevaluasi dan meningkatkan performansi sistem. 8. Kakiay (2003) mengemukakan definisi simulasi sebagai suatu sistem yang digunakan untuk memecahkan atau menguraikan persoalan-persoalan dalam kehidupan nyata yang penuh dengan ketidakpastian dengan tidak atau menggunakan model atau metode tertentu dan lebih ditekankan pada
D. Kekurangan Dan Kelebihan Simulasi
Kelebihan Simulasi (Mahmud, 2010): 1. Sistem nyata sulit diamati secara langsung. 2. Mampu memberikan perkiraan sistem yang lebih nyata sesuai operasional dari kumpulan pekerjaan. 3. Pengamatan sistem secara langsung tidak dimungkinkan karena
7
a. Sangat mahal b. Memakan waktu yang terlalu lama c. Akan merusak sistem yang sedang berjalan 4. Solusi analitik tidak dapat dikembangkan, karena sistem yang digunakan di dunia kerja sangat kompleks. Jadi simulasi dapat memberi solusi apabila model analitik gagal. 5. Memudahkan pengontrolan lebih banyak kondisi dari suatu percobaan sehingga dimungkinkan untuk dicoba diterapkan secara nyata pada sistem tersebut. 6. Menyediakan sarana untuk mempelajari sistem dalam waktu yang cukup lama (lebih ekonomis) dengan proses yang membutuhkan waktu cukup singkat ataupun sebagai alternatif pembelajaran yang lebih rinci dan jelas tentang perilaku suatu sistem nyata yang prosesnya lebih panjang. Sedangkan menurut Suryani (2006), disamping simulasi mempunyai kelebihan, simulasi juga memiliki. Kelebihan tersebut antara lain (Mahmud, 2010): 1. Tidak semua sistem dapat direpresentasikan dalam model matematis, simulasi merupakan alternatif yang tepat. 2. Dapat bereksperimen tanpa adanya resiko pada sistem nyata. Dengan simulasi memungkinkan untuk melakukan percobaan terhadap siste m tanpa harus menanggung resiko terhadap sistem yang berjalan. 3. Simulasi dapat mengestimasi kinerja sistem pada kondisi tertentu dan memberikan alternatif desain terbaik sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan. 4. Simulasi memungkinkan untuk melakukan studi jangka panjang dalam waktu relatif singkat. 5. Dapat menggunakan input data bervariasi. Kekurangan Simulasi : 1. Simulasi tidak akurat ; Teknik ini bukan proses optimasi dan tidak langsung menghasilkan sebuah jawaban tetapi hanya menghasilkan sekumpulan
8
output dari sistem pada berbagai kondisi yang berbeda. Dalam beberapa kasus ketelitiannya sulit diukur. 2. Model simulasi yang baik bisa jadi sangat mahal, bahkan sering dibutuhkan waktu bertahun-tahun untuk mengembangkan model yang sesuai. 3. Tidak semua situasi dapat dievaluasi dengan simulasi ; hanya simulasi yang mengandung ketidakpastian yang dapat dievaluasi dengan simulasi. Karena tanpa komponen acak maka hasil eksperimen simulasi akan menghasilkan output yang sama. 4. Simulasi
menghasilkan
cara
untuk
mengevaluasi
solusi,
bukan
menghasilkan cara untuk memecahkan masalah. Jadi sebelumnya, perlu diketahui terlebih dahulu solusi atau pendekatan solusi yang akan diuji. 5. Simulasi menghasilkan kumpulan angka / grafik / data yang banyak serta membutuhkan tampilan akhir (animasi, layout, grafik, dan lain-lain) dan pengolahan aplikasi yang harus memenuhi kriteria user friendly atau mudah digunakan. Meskipun demikian, menurut Render et al. (2003) simulasi juga memiliki kekurangan yakni (Mahmud, 2010): 1. Model simulasi yang baik untuk situasi kompleks pada umumnya sangat mahal. Proses pembuatannya memakan waktu yang lama dan merupakan proses yang kompleks pula. 2. Simulasi tidak menghasilkan solusi yang optimal untuk suatu permasalahan seperti teknis analisis kuantitatif lainnya. Simulasi merupakan pendekatan trial
and
error,
yang
memberikan
solusi
yang
berbeda
setiap
pengulangannya. 3. Manager harus membangkitkan kondisi dan batasan dengan solusi yang hendak dicapai. 4. Masing-masing model simulasi bersifat unik. Solusi dan keputusan simulasi tidak selalu dapat diaplikasikan untuk permasalahan lain.
9
E. Tipe Model Simulasi
Tipe model simulasi diantaranya yaitu Statis, dinamis, stokastik, deterministik, kejadian kontinu, kejadian diskrit (yulianddwi, 2007) 1. Statis vs Dinamis Model simulasi ini dapat digunakan untuk menggambarkan sistem yang bersifat statis maupun dinamis. Model simulasi statis adalah model yang menggambarkan sistem dimana keadaannya tidak dipengaruhi waktu. Model simulasi dinamis adalah model simulasi yang keadaan sistemnya berubah dipengaruhi waktu. (yulianddwi, 2007) 2. Stokastik vs Deterministik Model simulasi ini dapat menggambarkan kejadian yang bersifat parsial atau tidak mengandung unsur probabilitas (deterministik), maupun yang bersifat tidak pasti dengan mengandung unsur probabilitas yang ditandai dengan adanya kerandoman input dari model (stokastik). (yulianddwi, 2007) 3. Kontinu vs Diskrit Model simulasi disebut diskrit (Discrete Event Simulation) jika status system berubah pada waktu yang diskrit. Sedangkan model simulasi disebut kontinu
jika
status
variabelnya
berubah
seiring
berjalannya
waktu.(yulianddwi, 2007)
F. Definisi Proses Antrian
Proses antrian merupakan proses yang berhubungan dengan kedatangan customer pada suatu fasilitas pelayanan, menunggu panggilan dalam baris antrian jika belum mendapat pelayanan dan akhirnya meninggalkan fasilitas pelayanan setelah mendapat pelayanan. Proses ini dimulai saat customer – customer yang memerlukan pelayanan mulai datang. Mereka berasal dari s uatu populasi yang disebut sebagai sumber input (Anaviroh, 2011). Proses antrian adalah suatu proses yang berhubungan dengan kedatangan customer ke suatu sistem antrian, kemudian menunggu dalam antrian hingga
10
pelayan memilih customer sesuai dengan disiplin pelayanan, dan akhirnya customer meninggalkan sistem antrian setelah selesai pelayanan (Anaviroh, 2011). Sistem antrian adalah himpunan customer, pelayan, dan suatu aturan yang mengatur kedatangan para customer dan pelayanannya. Sistem antrian merupakan “ proses kelahiran – kematian “ dengan suatu populasi yang terdiri atas para customer yang sedang menunggu pelayanan atau yang sedang dilayani. Kelahiran terjadi jika seorang customer memasuki fasili tas pelayanan, sedangkan kematian terjadi jika customer meninggalkan fasilitas pelayanan. Keadaan sistem adalah jumlah customer dalam suatu fasilitas pelayanan (Anaviroh, 2011).
G. Komponen Dasar dalam Proses Antrian
Suatu sistem antrian bergantung pada tujuh komponen yaitu pola kedatangan, pola kepergian, kapasitas sistem, desain pelayanan, disiplin pelayanan, ukuran sumber pemanggilan, dan perilaku manusia. Komponen – komponen tersebut diuraikan sebagai berikut (Anaviroh, 2011). 1. Pola Kedatangan Pola kedatangan adalah pola pembentukan antrian akibat kedatangan customer dalam selang waktu tertentu. Pola kedatangan dapat diketahui secara pasti atau berupa suatu variabel acak yang distribusi peluangnya dianggap telah diketahui. Jika tidak disebutkan secara khusus customer datang secara individu ke dalam sistem antrian. Namun dapat pula lebih dari satu customer datang secara bersamaan ke dalam sistem antrian, pada kondisi ini disebut dengan bulk arrival (Anaviroh, 2011). 2. Pola Kepergian Pola kepergian adalah banyak kepergian customer selama periode waktu tertentu. Pola kepergian biasanya dicirikan oleh waktu pelayanan, yaitu waktu yang dibutuhkan oleh seorang pelayan untuk melayani seorang customer. Waktu pelayanan dapat bersifat deterministik dan dapat berupa suatu variabel acak dengan distribusi peluang tertentu (Anaviroh, 2011).
11
Waktu pelayanan bersifat deterministik berarti bahwa waktu yang dibutuhkan untuk melayani setiap customer selalu tetap, sedangkan waktu pelayanan yang berupa variabel acak adalah waktu yang dibutuhkan untuk melayani setiap customer berbeda – beda (Anaviroh, 2011). 3. Kapasitas Sistem Kapasitas sistem adalah banyak maksimum customer, baik customer yang sedang berada dalam pelayanan maupun dalam antrian, yang ditampung oleh fasilitas pelayanan pada waktu yang sama. Suatu sistem antrian yang tidak membatasi banyak customer dalam fasilitas pelayanannya disebut sistem berkapasitas tak berhingga, sedangkan suatu sistem yang membatasi banyak customer dalam fasilitas pelayanannya disebut sistem berkapasitas berhingga, jika customer memasuki sistem pada saat fasilitas pelayanan penuh maka customer akan ditolak dan meninggalkan sistem tanpa memperoleh pelayanan (Anaviroh, 2011). 4. Desain Pelayanan Desain sarana pelayanan dapat diklasifikasikan dalam channel dan phase yang akan membentuk suatu struktur antrian yang berbeda-beda. Channel menunjukkan jumlah jalur untuk memasuki sistem pelayanan. Phase berarti jumlah stasiun-stasiun pelayanan, dimana para langganan harus melaluinya sebelum pelayanan dinyatakan lengkap. Ada empat model struktur antrian dasar yang umum terjadi dalam seluruh sistem antrian (Anaviroh, 2011). a. Single Chanel – Single Phase Single Chanel berarti bahwa hanya ada satu jalur untuk memasuki sistem pelayanan atau ada satu pelayanan. Single phase menunjukkan bahwa hanya ada satu stasiun pelayanan sehingga yang telah menerima pelayanan dapat langsung keluar dari system antrian. Contohnya antrian pada penjualan karcis kereta api yang hanya dibuka satu loket. b. Single Channel - Multi Phase Multi phase berarti ada dua atau lebih pelayanan yang dilaksanakn secara berurutan dalam phase-phase. Misalnya pada antrian di laundry,
12
pakaian – pakaian setelah dicuci kemudian dijemur lalu disetrika dan terakhir dikemas. c. Multi Chanel - Single Phase Sistem multi chanel-single phase terjadi jika ada dua atau lebih fasilitas pelayanan dialiri oleh suatu antrian tunggal. Sebagai contoh adalah Sarana pelayanan nasabah di Bank. d. Multi Chanel - Multi Phase Sistem ini terjadi jika ada dua atau lebih fasilitas pelayanan dengan pelayanannya lebih dari satu phase. Sebagai contoh adalah pelayanan kepada pasien di rumah sakit dari pendaftaran, diagnosa, tindakan medis sampai pembayaran. Setiap sistem-sistem ini mempunyai beberapa fasilitas pelayanan pada setiap tahap, sehingga lebih dari satu individu dapat dilayani pada suatu waktu. e. Disiplin Pelayanan Disiplin pelayanan adalah suatu aturan yang dikenalkan dalam memilih customer dari barisan antrian untuk segera dilayani. Adapun pembagian disiplin pelayanan ialah (Anaviroh, 2011):
H. Varian dan Standar Deviasi
Berbicara tentang standar deviasi atau simpangan baku dalam bahasa Indonesia tidak bisa lepas dari varians. Hal ini karena standar deviasi adalah akar kuadrat dari varians atau sebaliknya, varians adalah kuadrat dari standar deviasi. Salah satu ukuran variabilitas (measure of dispersion) yang paling sering digunakan jika data yang diukur berskala interval adalah varians. Varians didefinisikan sebagai rata-rata dari skor penyimpangan kuadrat. Untuk mencari varians, dibedakan antara varians populasi yang dilambangkan dengan (σ2) dengan varians sample yang dilambangkan dengan (s2).
13
BAB III PENUTUP
A. Kesimpulan
Pada proses kedaangan waktu antar kedatangan merupakan distribusi identic dan independen. Proses kedatangan juga merupakan proses renewal. Beberapa distribusi waktu antar kedatangan bisa berdistribusi eksponensial, erlang, general, deterministic atau poisson. Untuk memperoleh distribusi waktu antar kedatangan beberapa kasus antrian yang terjadi saat ini, seperti panggilan telepon, koneksi server internet, dan lalu lintas kendaraan di jalan tol pada arus mudik dan arus balik lebaran serta kedatangan pelanggan di kantor pos pada menjelang tahun baru dan lebaran tidak mudah didapatkan. Hal ini terjadi karena waktu antar kedatangannya yang sangat kecil sekali, sehingga sulit untuk mendapatkan data waktu antar kedatangannya, atau dalam interval waktu kecil, misalkan satu menit jumlah kedatangannya sangat besar. Untuk kasus antrian seperti ini model distribusi yang bisa didapatkan adalah distribusi jumlah kedatangan. Demikian juga untuk mendapatkan data waktu pelayanan, karena terlalu kecil waktu pelayanan antar pelanggan, yang diperoleh adalah data jumlah pelayanan. Sehingga distribusi waktu pelayanan tidak diperoleh, sedangkan yang diperoleh adalah distribusi jumlah pelayanan.
14
