Untuk distribusi seragam parameternya berupa a dan b a=nilai minimum= 39.75 dan b=nilai maksimum=42
Lampiran 2 : Uji Distribusi data dengan Easy Fit 1 Data Selang Kedatangan Lini
9. Data Pelayanan Ukuran Large Normal [#1]
Kolmogorov-Smirnov Sample Size Statistic P-Value Rank 50 0.077 0.90605 1 α 0.2 0.1 0.05 0.02 0.01 Critical Value 0.1484 0.16959 0.18841 0.21068 0.22604 Reject? No No No No No # Distribution Parameters 1 Normal σ=0.27738 µ=4.2386
Lampiran 3 : Pengerjaan ProModel
Sebelum merancang simulasi antrian pada departemen washing dengan menggunakan ProModel, ada beberapa pendahuluan yang dilakukan yaitu mengisi informasi umum tentang model pada Tabel General Information dan menggambar tampilan layout pada ProModel.
Antara lain:
1. Title : Judul dari simulasi yang akan dibuat
2. Time Units: Ukuran besaran nilai waktu simulasi (menit)
Distance Units: Ukuran besaran nilai jarak simulasi (meter)
Langkah-langkah permodelan dengan ProModel antara lain dengan menyusun elemen-elemen penting dalam sistem dimana pada software ProModel didefenisikan sebagai antara lain:
5. Location
6. Entity
7. Processing
8. Arrival
Selain keempat elemen utama diatas ada elemen tambahan lain yang penggunaaannya dipakai pada model kondisi tertentu yang lebih kompleks yaitu
antara lain Resource, Path Network, Attribut, Variable dan User Distribution. Pada simulasi antrian ini tidak digunakan resource, path network dan user
distribusi
Sebelum menyusun lokasi, terlebih dahulu merancang layout tampilan untuk departemen selain washing. Pada layout simulasi ini nanti dijadikan sebagai background grafik. Pembuatan backgoround dilakukan pada software tambahan
ProModel yaitu Graphic Editor ( ) dengan terleih dahulu mengconvert
gambar layout departemen yang akan diedit menjadi format bmp.
1. Location ( )
Location adalah tempat berlangsungnya proses terhadap entity dalam
sistem. Pada model antrian ini terdiri dari
1. Enter : Tempat dimana benda kerja masuk dalam sistem, dimana enter_1 untuk lini 1dan seterusnya masing-masing berjumlah 1 unit
2. Garis_Antrian : Tempat dimana benda kerja mengantri untuk dilayanai, lokasi ini menggambarkan pergerakan entity dalam sisem, dimana Garis_Antrian_Lini_1 merupakan daerah mengantri untuk kedatangan benda kerja pada lini 1 dan seterusnya dimana jumlah nya masing-masing lini sebanyak 1 unit dengan kapasitas tidak terbatas (infinite) dan aturan FIFO (first in first out)
3. Operator : Lokasi dimana benda kerja dilayani, dimana terdiri dari Operator_lini_1, Operator_lini_2 dan Operator_lini_3 dengan jumlah masing-masing 20 orang dengan kapasitas 1 entity untuk satu kali proses
dan aturan entity akan masuk ke operator yang pertama kali kosong (first
avaliable).
Urutan pengerjaan memasukkan nilai dan logika pada lokasi terlihat sebagai berikut ini berikut ini.
Klik nama lokasi pada kolom ”name” untuk tiap lokasi yang akan dibangun dimana terlihat pada gambar dbawah ini.
Kemudian klik ”icon” dengan terlebih dahulu mematikan tanda centang pada ”new” dan pilih ikon yang cocok bagi lokasi yang diinginkan
Drag ikon ke tampilan utama ProModel dan susun sesuai layout sistem nyata. Untuk garis/conveyour, tarik dari lokasi asal menuju lokasi yang diinginkan
Klik ”edit” untuk mengubah dimensi dan warna lokasi atau untuk mengubah tipe garis menjadi antrian dan bentuk stylenya.
Masukkan nilai-nilai kapasitas, unit, stat dan rules pada tiap kolomnya
Karakteristik dari tiap location diisi pada Location Edit Table yag terdiri dari kolom:
1. Icon : merupakan petunjuk grafik yang mewakili location yang
bersangkutan pada saat simulasi dijalankan
2. Name : nama lokasi
3. Cap.(capacity) : banyaknya produk yang dapat masuk dalam satu unit
waktu. Nilai infinitemengatur kapasitas dalam kondisi maksimum
4. Dts.(downtimes) : plihan untuk mengeset lokasi untuk mati/berhenti secara
terencana berdasarkan waktu, banyak material yang masuk, ataupun lama pemakaian. Pada simulasi antrian ini dikosongkan
5. Stat : pilihan seberapa detail location akan dicatat secara ststistik. Time Series berarti mengmpulkan data dalam seri waktu dan merupakan plihan
6. Rule : mendefenisikan bagaimana lokasi memilih entitas yang akan dipilih
untuk masuk dan keluar.
2. Entity( )
Entity adalah sesutu yang diproses oleh sistem. Dalam model ini nama entity yang diproses adalah ”benda kerja”. Tampilannya terlihat pada gambar
berikutini.
Karakteristik entity yang buat pada entity editor adalah
1. Icon : merupakan petunjuk grafik yang mewakili entity yang bersangkutan
pada saat simulasi dijalankan
2. Name : nama entity yaitu ”benda kerja”
3. Speed (Fpm) : untuk menentukan kecepatan entity bergerak sendiri (bukan
kecepatan saat proses) dimana nilai default sebesar 150 meter per menit
4. Stat : pilihan seberapa detail entity akan dicatat secara ststistik. Time Series berarti mengmpulkan data dalam seri waktu dan merupakan plihan
paling detail.
Selain pengisian diatas pada simulasi ini terlapat kolom atribut yang mempengaruhi entity yang bernama ”Ukuran_Benda_Kerja” yang membagi entity menjadi 3 jenis. Dimana abu-abu untuk entity berukuran benda kerja S (small), biru untuk entity berukuran benda kerja M (medium) dan merah untuk entity berukuran benda kerja L (large). Grafiknya terlihat pada gambar berikut
3. Processing ( )
Processing merupakan elemen yang paling penting karena di dalamnya
mendefenisikan rute dari entity di dalam sistem dan proses-proses yang akan dilakukannya pada tiap lokasi yang dimasukinya. Proses terdiri dari 2 jenis tabel yaitu Process Edit Table mendefenisikan apa yang terjadi pada entitas ketika tiba pada lokasi, dan Routing Edit Table yang mendefenisikan kemana entitas akan dirutekan setelah proses selesai. Langkah-langkah pengisian input dan logika proses sebagai berikut..
Isi proses pertama seperti gambar dibawah ini yang menunjukkan entity ”benda_kerja” masuk ke lokasi ”enter_1” .
Selanjutnya pada routing table disi output yang keluar dan tujuan serta aturan dimana disi persentase tiap ukuran benda kerja yang masuk
Sementara pada kolom ”move logic” diisi logika tambahan yang pada simulasi ini berupa atribut di entity yang memberikan informasi ukuran
Bentuk tabel routing terlihat secara utuh pada gambar berikut.
Untuk ukuran lain M dan L menempuh cara yag sama seperti diatas. Langkah selanjutnya adalah mengisi proses kedua yaitu proses mengantri dimana lokasinya pada ”garis_antrian_lini_1” untuk lini 1.
Selain itu diisi juga tabel rute dengan tujuan entity adalah ”operator_lini_1” dan kolom ”move logic” diisi dengan atribut ”time_in_queue” (waktu dalam antrian) dan variabel ”waktu total dalam antrian” dimana nilainya diperoleh secara observasi pada simulasi dunia maya.
Tabel routing keseuruhan terlihat pada gambar dibawah ini.
Kemudian langkah selanjutnya adalah proses pelayanan pada ”operator_lini_1” untuk pelayanan lini 1.
Pengisian ini dengan memasukkan sejumlah operasi proses untuk ukuran
Small, Medium dan Large sesuai distribusi terpilih dan logika berdasarkan atribut
”time_in_system” sehingga menghasilkan variabel waktu rata-rata dalam sistem dan dalam antrian berdasarkan algoritma yang telah dibangun
Selain itu diisi tabel rute yang tujuannya adalah keluar dan dengan aturan
entity yang pertama selesai akan pertama keluar
Untuk lini 2 dan lini 3 memiliki karakteristik yang sama kecuali pada
Tabel Routing for Benda_Kerja @Operator_3 tidak sama dengan lini 1.
Perbedaannya adalah pada lini 3 hanya terdapat 2 output dengan masing-masing
rule diisi dengan probabilitas 0.31 dan 0.69. Tampilannya terlihat pada gambar
berikut.
Penjelasan arti pengisian tabel proses antara lain:
1. Entity : menunjukkan entity yang sedang diproses
2. Locations : menunjukkan tempat dimana benda kerja diproses antara lain
b. Garis_antrian : tempat dimana benda kerja mengantri menunggu untuk dilayani
c. Operator : lokasi dimana benda kerja dilayani
3. Operations : logika operasi yang dijalankan pada ”operator” terlihat bahwa
proses pelayanan terlihat jika ukuran benda kerja 1 (nilai atribut untuk ukuran S) maka lama pelayanan berdistribusi normal dengan nilai rata- rata 3.3362 menit dan standar deviasi 0.29762 sedangkan jika ukuran benda kerja 2 (nilai atribut untuk ukuran M) maka lama pelayanan berdistribusi normal dengan nilai rata-rata 3.7892 menit dan standar deviasi 0.24778 dan jika ukuran benda kerja 3 (nilai atribut untuk ukuran L) maka lama pelayanan berdistribusi normal dengan nilai rata-rata 4.2386 menit dan standar deviasi 0.27738 . Selain proses kolom operasi juga diisi algoritma dari variabel ( lebih lengkap lihat bagian variable) Sedangkan rute entity yang dimasukkan pada Routing Edit Table tediri dari kolom :
1. Output : menunjukkan entity yang keluar dari proses tersebut
2. Destination : menunjukkan lokasi tujuan entity berikutnya
3. Rule: berisi aturan-aturan rute. First 1 artinya unit yang datang langsung
dilayani oleh destination tersebut. Nilai 0,52 , 0,36 dan 0,12 menunjukkan persentase benda kerja yang masuk.
4. Move Logic : berisikan baris program untuk aturan perpindahan entity.
Logika pada model ini diisi oleh algoritma dari variabel (lihat bagian
.4. Atribut dan Variable ( )
Atribut merupakan informasi yang terdapat pada entity atau lokasi yang nilainya berupa integer atau real. Sedangkan variabel merupakan nilai atribut yang bergerak secara dinamis sesuai waktu simulasi. Variabel juga diperoleh dari operasi antar variabel lainnya. Bentuk hubungan antar atribut dan variabel pada simulasi lebih lengkapnya pada bagian 5.2.4.2 dan gambar 5.9.
Pada simulasi ini atribut sistem terdiri dari 3 jenis yaitu terlihat pada gambar berikut.
Sedangkan untuk variabel terdapat 24 jenis variabel dimana masing-masing lini terdiri dari 8 jenis yaitu
9. output ukuran S 10. output ukuran M 11. output ukuran L 12. output lini
13. waktu total dalam antrian 14. waktu total dalam sistem 15. waktu rata-rata dalam antrian 16. waktu rata-rata dalam sistem
Tampilan elemem variabel pada simulasi ini terlihat pada gambar berikut.
Penjelasan arti pengisian tabel atribut dan variabel antara lain:
1. Icon : simbol yang menunjukkan adanya tampilan variabel pada layout.
Tanda ”yes” variabel terlihat pada layout sebaliknya ”no” tidak 2. ID : nama atribut/variabel
3. Type : jenis nilai atribut/variabel apakah integer atau real
4. Classification : letak informasi atribut. Tanda ”Ent” menunjukkan
bahwa atribut berasal dari entity
5. Initial value : nilai awal variabel saat dimulai simulasi. Nilai 0 berarti
saat dimulai simulasi semua variabel masih bernilai nol
6. Stat : pilihan seberapa detail variabel akan dicatat secara ststistik. Time Series berarti mengmpulkan data dalam seri waktu dan merupakan
5. Arrival ( )
Arrival (kedatangan) menunjukkan masuknya entity ke dalam sistem, baik
banyaknya, lokasi tempat kedatangan, frekuensi, serta waktu kedatangannya. Tampilan tabelnya terlihat pada gambar berikut.
Pada ”logic” diisi informasi entity yang nilainya berupa waktu dimana telah disusun pada bagian atribut
Penjelasan arti pengisian tabel kedatangan antara lain: 1. Entity : nama entity yang datang
2. Location : lokasi kedatngan entity. Pada lini 1 di ”Enter_1” pada lini 2
di ”Enter_2” dan pada lini 3 terdapat di ”Enter_3”
3. Qty Each : jumlah kedatangan entity per satu kali kedatangan. Pada lini
1 jumlah kedatangan bedistribusi poisson dengan rata-rata 233,5 unit per sekali kedatangan, sedang di lini 2 jumlah kedatangan bedistribusi
poisson dengan rata-rata 235,5 unit per sekali kedatangan dan pada lini
3 jumlah kedatangan bedistribusi poisson dengan rata-rata 227,3 unit per sekali kedatangan
4. First time : waktu pertama kali kedatangan
5. Occurrences : banyak kedatangan per satu kali simulasi
6. Frequency : waktu antar kedatangan. Antar kedatangan pada lini 1
berdistribusi uniform dengan rata-rata 40,7 menit dan range 3,55 menit, pada lini 2 berdistribusi uniform dengan rata-rata 40,9 menit dan range 3,9 menit dan pada lini 3 juga berdistribusi uniform dengan rata-rata 40,9 menit dan range 2,55 menit.
7. Logic : Logika pada kedatangan yang pada simulasi ini diisi oleh atribut
”Time_in_Queue” dan ”Time_in_System” yang nilainya berupa waktu
8. Disable : fitur untuk menonaktifkan kedatangan. Tanda ”No” berarti
kedatangan berlangsung.
Setelah semua diisi maka layout akan diberi garis dan simbol dan keterangan pada tampilan utama ProModel untuk mempermudah saat pengamatan dan memperindah tampilan simulasi.
Hasil akhir tampilan utama model pada ProModel ini terlihat pada gamabr berikut.
Langkah terakhir adalah pengisian informasi informasi tambahan simulasi berupa keterangan pendahuluan dan panjang simulasi dan jumlah replikasi yang terlihat pada gambar berikut ini.
Setelah semua sudah terpenuhi maka simulasi bisa dijalankan dan hasilnya bisa dianalisis dan dilakukan langkah berikutnya pada tahapan simulasi yaitu verifikasi dan validasi model . Tampilan saat simulasi dijalankan terlihat pada gambar berikut.
Lampiran 4 : Pengujian Rata-rata Menggunakan SPSS