Intan Dewi Melinda*1), Seamus Tadeo Marpaung2), dan Eko Liquiddanu3)
1,2,3) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret,, Jl. Ir. Sutami 36A,
Surakarta, 57126, Indonesia
Email: [email protected], [email protected], [email protected]
ABSTRAK
Antrian merupakan masalah yang umum terjadi di masyarakat ataupun dalam proses produksi suatu barang dan jasa. Antrian tersebut dapat terjadi karena tingkat permintaan layanan yang lebih besar dibandingkan
dengan tingkat kemampuan fasilitas untuk memberikan layanan. Di restoran cepat saji seperti McDonald’s,
antrian biasa terjadi pada jam makan siang atau jam makan malam. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk
mengetahui model antrian yang terjadi di kasir McDonald’s Slamet Riyadi, Surakarta dan mengetahui
apakah model antrian yang diterapkan sudah efisien dengan membandingankan hasil pengamatan dengan hasil simulasi. Metode yang digunakan adalah metode simulasi sistem antrian dengan bantuan software Arena. Berdasarkan hasil simulasi yang dijalankan, rata-rata waktu antrian sistem mencapai 7,5 menit. Oleh karena itu, penulis memberikan saran penambahan satu kasir pada jam-jam makan siang atau makan malam untuk menurukan rata-rata waktu antrian. Setelah dilakukan simulasi, penambahan satu kasir dapat menurunkan rata-rata waktu antrian menjadi 3 menit.
Kata kunci: Server, Simulasi, Antrian, Restoran Cepat Saji
1. Pendahuluan
Restoran McDonald’s adalah restoran asal California, Amerika Serikat. Restoran ini adalah
restoran cepat saji terbesar kedua di dunia apabila dilihat dari jumlah restorannya di seluruh dunia.
Saat ini restoran McDonald’s sudah bisa ditemukan di 119 negara di dunia. Salah satu franchises
Restoran McDonald’s di Indonesia adalah McDonalds Slamet Riyadi, Surakarta. Ada beberapa
cara untuk memesan makanan di restoran ini yaitu dengan memesan langsung di restoran dan dengan memesan melalui sistem pesan antar dengan menghubungi McDonald’s melalui telepon.
Sebagai waralaba yang sudah mendunia, McDonald’s terkenal sebagai perusahaan yang sangat
memperhatikan sektor pelayanannya yaitu kebersihan, keramahan dan kecepatan pelayanan. Proses untuk memesan makanan di restoran McDonald’s adalah dengan mengantri sesuai urutan di antrian, kemudian apabila sudah tiba didepan kasir, pembeli akan memesan makanan yang diinginkan. Setelah selesai memesan, kasir akan mengulangi lagi pesanan pembeli dan apabila pemesan sudah dikonfirmasi, kasir akan memberitahu berapa harga makanan yang dipesan. Setelah proses pembayaran selesai dilakukan, pembeli harus menunggu makanan selesai disiapkan untuk kemudian bisa dibawa ke meja untuk dimakan.
Masalah yang terjadi adalah terdapat antrian panjang di kasir McDonald’s. Antrian merupakan masalah yang umum terjadi di masyarakat ataupun dalam proses produksi suatu barang dan jasa. Antrian tersebut dapat terjadi karena tingkat permintaan layanan yang lebih besar dibandingkan dengan tingkat kemampuan fasilitas untuk memberikan layanan. Di restoran cepat
saji seperti McDonald’s, antrian biasa terjadi pada jam makan siang atau jam makan malam.
Sistem antrian tersebut yang akan disimulasikan untuk mengetahui bagaimana cara mengurangi waktu tunggu konsumen (Kaur, 2017).
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model antrian yang terjadi di kasir McDonald’s
Slamet Riyadi, Surakarta dan mengetahui apakah model antrian yang diterapkan sudah efisien dengan membandingkan hasil pengamatan dengan hasil simulasi.
2. Metode
Penelitian ini dilakukan di restoran cepat saji McDonald’s Slamet Riyadi, Surakarta.
digunakan pada penelitian ini adalah data primer, yaitu data diambil langsung melalui proses pengamatan (observasi). Data primer tersebut berupa data waktu kedatangan pelanggan dan data waktu pelayanan. Kemudian dilakukan pengolahan data menggunakan bantuan software ARENA untuk melakukan simulasi (Hardiyatmo, 2009). Adapun diagram alir penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Batasan yang terdapat pada penelitian ini antara lain yaitu:
1.
Data yang diambil adalah data antrian pelayanan di kasir (tidak termasuk drive-thrudan waiting list)
2.
Pengamatan antrian terjadi pada waktu sibuk yaitu pada waktu makan siang. Asumsi yang digunakan antara lain adalah :1.
Tidak ada perubahan jumlah server dan tidak terjadi gangguan pada server2.
Kedatangan pelanggan berkelompok dalam sistem antrian dihitung satu pelanggan 3. Hasil dan Pembahasan3.1 Pengumpulan dan Pengolahan Data
Pada bagian ini dilakukan distribusi data. Pertama dilakukan analisis statistika deskriptif untuk mendapatkan mean, modus, dan standar deviasi. Setelah itu, rentang dan jumlah kelas dihitung supaya data dapat dikelompokkan dengan jelas dan dilihat distribusi datanya.
1.
Waktu KedatanganWaktu kedatangan menunjukkan interval antar kedatangan pelanggan di restoran
McDonald’s.
Tabel 1. Analisis Statistika Deskriptif Waktu Kedatangan Server 1
Tabel 2. Analisis Statistika Deskriptif Waktu Kedatangan Server 2
Setelah melakukan distribusi data, didapatkan bahwa pada data waktu kedatangan terdapat 6 kelas dengan lebar kelas 115 untuk server I dan 71 untuk server II. Untuk mengetahui tipe distribusi data, penulis menggunakan tool Input Analyzer di software
ARENA, dan diketahui bahwa data waktu kedatangan memiliki tipe distribusi eksponensial.
Gambar 2. Distribusi Eksponensial pada Waktu Kedatangan
2.
Waktu PelayananWaktu pelayanan adalah lama waktu dari pembeli bisa mulai memesan makanan di kasir sampai mereka mendapatkan makanan yang dipesan (Ahsan, 2014).
Tabel 3. Analisis Statistika Deskriptif Waktu Pelayanan Server 1
Rentang Data 687 Jumlah kelas 5,92149359 Jumlah kelas 6 Lebar Kelas 115 average 127,0322581 standar deviasi 147,2902993 min 11 max 698 modus 14
Waktu Kedatangan Server I
Rentang Data 425 Jumlah kelas 5,554697098 Jumlah kelas 6 Lebar Kelas 71 average 131,1666667 standar deviasi 112,0060816 min 12 max 437 modus 12
Waktu Kedatangan Server II
Rentang Data 440 Jumlah Kelas 5,61 Jumlah Kelas (Pembulatan) 6 Lebar Kelas 73 Rata-Rata 267,56 Standar Deviasi 111,91 Min 85 Max 525 Modus 180
Tabel 4. Analisis Statistika Deskriptif Waktu Pelayanan Server 2
Setelah melakukan distribusi data, didapatkan bahwa pada data waktu pelayanan terdapat 6 kelas dengan lebar kelas 48 untuk server 1 dan 73 untuk server 2. Untuk mengetahui tipe distribusi data, penulis menggunakan tool Input Analyzer di software ARENA, dan diketahui bahwa data waktu pelayanan memiliki tipe distribusi data pada server 2 adalah tipe Triangular dan tipe distribusi pada server 2 adalah tipe Normal.
Gambar 3. Distribusi Data pada Waktu Pelayanan Server 1
Gambar 4. Distribusi Data pada Waktu Pelayanan Server 2
3.2 Simulasi Model Awal
Bagian ini menjelaskan mengenai sistem antrian restoran cepat saji McDonalds dengan menggambarkan Rich Picture Diagram dan Activity Cycle Diagram dari sistem antrian tersebut.
Gambar 5 adalah rich picture yang menunjukkan bagaimana sistem antrian di restoran
McDonald’s. Hal ini penting dalam pengembangan model simulasi antrian. Proses antrian
dimulai dengan customer datang ke restoran dan kemudian ikut menganti di barisan antrian. Ketika gilirannya tiba, customer akan memesan dan membayar pesanan. Kemudian pembeli akan menunggu makanan siap dan keluar dari antrian untuk menikmati makanannya.
Rentang Data 288 Jumlah Kelas 5,55 Jumlah Kelas (Pembulatan) 6 Lebar Kelas 48 Rata-Rata 180,6842105 Standar Deviasi 73,81 Min 62 Max 350 Modus 165
Gambar 5. Rich Picture Sistem Pelayanan di Restoran Cepat Saji McDonalds
Gambar 6. Activity Cycle Diagram Sistem Antrian McDonalds
Setelah mengetahui distribusi waktu kedatangan dan waktu lamanya pelayanan, langkah selanjutnya adalah menjalankan model, dimana real sistem menggunakan 2 buah server atau kasir. Model awal dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 8. Rute Model Awal Sistem Antrian McDonalds Tabel 4. Hasil Simulasi Model Awal Sistem Antrian McDonalds
Dan hasil running didapatkan rata – rata untuk parameter pada kasir 1 yaitu rata – rata lama mengantri 0,17 jam atau 10,2 menit dan rata – rata lama pelayanan 0,08 jam atau 4,8 menit . Dan untuk kasir 2 yaitu rata – rata lama mengantri 0.07 jam atau 4,2 menit dan rata – rata lama pelayanan 0.05 jam atau 3 menit.
3.3 Simulasi Model Perbaikan
Untuk menurunkan rata-rata waktu antrian, dilakukan penambahan 1 kasir. Pada model perbaikan server yang bekerja melayani konsumen adalah 3 server atau 3 kasir. Model perbaikan dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 10. Rute Model Perbaikan Sistem Antrian McDonalds Tabel 5. Hasil Simulasi Model Perbaikan Sistem Antrian McDonalds
Dan hasil running model perbaikan, didapatkan rata – rata untuk parameter pada kasir 1 yaitu rata – rata lama mengantri 0,02 jam atau 1,2 menit dan rata – rata lama pelayanan 0,08 jam atau 4,8 menit. Untuk kasir 2 yaitu rata – rata lama mengantri 0,07 jam 4,2 menit atau dan rata – rata lama pelayanan 0,08 jam atau 4,8 menit . Dan untuk kasir 3 yaitu rata – rata lama mengantri 0,04 jam atau 2,4 menit dan rata – rata lama pelayanan 0,07 jam atau 4,2 menit
Tabel 6. Rekapitulasi Parameter Simulasi Model Perbaikan Sistem Antrian McDonalds
Dari data terbut dapat ditarik kesimpulan, bahwa sistem perbaikan dapat menurunkan rata- rata waktu antrian dari 0,12 jam atau 7,2 menit menjadi 0,043 jam atau 2,58 menit. Sehingga dapat dikatakan usulan perbaikan layak untuk diimplementasikan.
4. Simpulan
Kesimpulan yang diambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Restoran cepat saji McDonald’s Slamet Riyadi, Surakarta mengoperasikan 2 buah server (kasir) dengan model antrian FCFS (First Come First Served) dengan parameter rata – rata lama konsumen mengantri selama 7,5 menit dan rata – rata waktu pelayanan adalah selama 3,9 menit
2. Berdasarkan hasil simulasi, model perbaikan yaitu model dengan penambahan satu kasir dapat menurunkan parameter rata-rata lama mengantri menjadi 3 menit. Penambahan kasir menjadi 3 unit diperlukan pada jam-jam sibuk yaitu jam makan siang atau jam makan malam untuk meningkatkan kepuasan konsumen
Model Awal Model Perbaikan Model Awal Model Perbaikan
Kasir 1 0.17 0.02 0.08 0.08
Kasir 2 0.07 0.07 0.05 0.08
Kasir 3 0.04 0.07
Rata-Rata Lama Waktu Antri (Jam)
Rata-Rata Lama Waktu Pelayanan (Jam) Nama
Daftar Pustaka
Ahsan, Md. Manjurul, Islam, Md. Raisul, Alam, Md. Ashikul. (2014). Study of Queuing System a Busy Restaurant and a Proposed Facilitate Queuing System. IOSR Journal of Mechanical and Civil Engineering (IOSR-JMCE). Vol. 11(6). Pp 31-35.
Hardiyatmo, A. (2009). Usulan Perancangan Sistem Antrian dan Jumlah Kasir di Swalayan Luwes Dengan Metode Simulasi (Doctoral dissertation, Universitas Sebelas Maret Surakarta).
Herawati, M.G.H.S. (2008). Simulasi Antrian pada Pom Bensin (studi Kasus pada SPBU 54.651.13. Rampal, Malang). Skripsi. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Brawijaya. Kaur, Ramandeep dan Singh, Gurpeet Er. (2017). Analysis of Queuing System for Restaurant
Using Arena Simulation Software. ICETEMR. Vol. 1. Pp 357-367
Martini, A. (2009). Analisis Sistem Antrian Bus di Pos Kota Terminal Terboyo Semarang. Skripsi. Jurusan Matematika, Universitas Diponegoro.
Prasetiowati, P, I. (2008). Analisis Sistem Antrian dalam Upaya Menentukan Jumlah Teller yang Optimal di PT. Bank Negara Indonesia (PERSERO) Tbk. Kantor Cabang UPI Bandung. Skripsi. Jurusan Manajemen, Universitas Pendidikan Indonesia.
Sahar, A. H. (2007). Analisis Kinerja Sistem Antrian Pada Industri Pengolahan Fillet Ikan Beku (Studi Kasus Di PT. Global Tropical Seafood, Jawa Barat). Jurnal Teknik Industri Pertanian. Vol. 18(2). pp 118-126.