4.1 Pengumpulan Data
4.1.1 Waktu Antar Kedatangan Material
Waktu Antar Kedatangan Material adalah waktu antar kedatangan Material yang datang per satuan waktu
Tabel 4.1 Data Rata-rata Waktu Antar Kedatangan material
Hari / Tanggal Rata-rata Waktu Antar Kedatangan
Material (Menit) Rabu 01 Oktober 2014 6,7 Kamis 02 Oktober 2014 6,5 Jumat 03 Oktober 2014 7,1 Sabtu 04 Oktober 2014 5,9 Senen 06 Oktober 2014 6,5 Selasa 07 Oktober 2014 5,7 Rabu 08 Oktober 2014 6,4 Kamis 09 Oktober 2014 5,9 Jumat 10 Oktober 2014 5,7 Sabtu 11 Oktober 2014 7,1 Senen 13 Oktober 2014 8,2 Selasa 14 Oktober 2014 7,4 Rabu 15 Oktober 2014 6,7 Kamis 16 Oktober 2014 6,5 Jumat 17 Oktober 2014 5,7 Sabtu 18 Oktober 2014 8,5 Senen 20 Oktober 2014 8,2 Selasa 21 Oktober 2014 7,6 Rabu 22 Oktober 2014 5,9 Kamis 23 Oktober 2014 6,6 Jumat 24 Oktober 2014 5,8 Sabtu 25 Oktober 2014 6,3 Senen 27 Oktober 2014 5,7 Selasa 28 Oktober 2014 5,4 Rabu 29 Oktober 2014 6,8 Kamis 30 Oktober 2014 6,9 Jumat 31 Oktober 2014 6,3
45
Untuk rincian data waktu antar kedatanggan material bisa dilihat pada lampiran 1
4.1.2 Waktu Pelayanan Material Oleh Operator
Waktu Pelayanan Material Oleh Operator adalah waktu pelayanan yang datang per satuan waktu.
Tabel 4.2 Data Rata-rata Waktu Pelayanan Material
Hari / Tanggal
Rata-rata Waktu Pelayan Material(Menit) Operator 1 Operator 2 Rabu 01 Oktober 2014 14,5 14,8 Kamis 02 Oktober 2014 15,7 16,1 Jumat 03 Oktober 2014 14,5 14,9 Sabtu 04 Oktober 2014 13,4 14,5 Senen 06 Oktober 2014 14,8 15,4 Selasa 07 Oktober 2014 13,9 17,2 Rabu 08 Oktober 2014 14,6 13,9 Kamis 09 Oktober 2014 16,2 14,4 Jumat 10 Oktober 2014 15,2 15,3 Sabtu 11 Oktober 2014 16,1 14,7 Senen 13 Oktober 2014 13,8 14,3 Selasa 14 Oktober 2014 13,7 14,9 Rabu 15 Oktober 2014 14,4 17,2 Kamis 16 Oktober 2014 16,5 15,3 Jumat 17 Oktober 2014 14,9 14,6 Sabtu 18 Oktober 2014 13,6 16,2 Senen 20 Oktober 2014 17,5 16,1 Selasa 21 Oktober 2014 16,7 15,1 Rabu 22 Oktober 2014 15,4 15,3 Kamis 23 Oktober 2014 17,3 17,2 Jumat 24 Oktober 2014 13,8 14,8 Sabtu 25 Oktober 2014 12,7 13,7 Senen 27 Oktober 2014 14,6 14,6 Selasa 28 Oktober 2014 14,9 15,3 Rabu 29 Oktober 2014 16,4 13,5 Kamis 30 Oktober 2014 14,8 15,7 Jumat 31 Oktober 2014 15,4 14,3
46
Untuk rincian data waktu pelayanan material dapat dilihat pada lampiran I
4.2 Pengolahan Data
4.2.1 Menentukan Bentuk Distribusi
4.2.1.1 Distribusi Waktu Antar Kedatangan Material
Untuk tahap selanjutnya adalah mencari distribusi waktu antar kedatangan Material, yaitu pengamatan selama 1 bulan, mulai tanggal 1 Oktober – 31 Oktober 2014 adalah sebagai berikut :
Tabel 4.3 Distribusi Waktu Antar Kedatangan Material
Distribusi Waktu Antar Kedatangan Material Expression
BETA 1.5 + 12 * BETA(3.35, 5.43)
Untuk rincian penentuan distribusi waktu antar kedatangan Material selengkapnya dapat dilihat pada lampiran II.
4.2.1.2 Distr ibusi Waktu Pelayanan Material
Setelah menentukan distribusi waktu antar kedatangan material selanjutnya menentukan waktu pelayanan material oleh operator, yaitu sebagai berikut :
Tabel 4.4 Distribusi Waktu Pelayanan Material
Distribusi Waktu Pelayanan Material Expression
BETA 9.5 + 11 * BETA(9.9, 10.2)
Untuk rincian penentuan distribusi waktu pelayanan material selengkapnya dapat dilihat pada lampiran 3
47
4.2.2 Sistem Model Awal 4.2.2.1 Aplikasi Model Awal
Pada Gambar 4.1 ditunjukkan gambar diagram aktivitas dari kedatangan material, proses pelayanan oleh operator, selesai.
Terjadi antrian material pada Operator
Tidak ada masalah
Gambar 4.1 Diagram Aliran Aktivitas Gabungan Awal
Diagram di atas menjelaskan bahwa material datang menuju ke operator di operator material di cek dan di data pada saat pelayanan oleh operator terjadi penumpukan material. Setelah dilayani material langsung menuju ruang produksi pada ruang produksi tidak terjadi masalah.
Dari data yang sudah dihasilkan, simulasi keadaan awal pada adalah sebagai berikut
Gambar 4.2 Tampilan Awal Arena Sebelum Dilakukan Proses Run
Selesai Operator 1 Operator 2 Ruang Produksi Kedatangan n
48
Gambar di atas menunjukkan kondisi awal sebelum dilakukan proses Run dengan 2 operator. Selanjutnya langkah-langkah pengolahan data yang dimasukkan dalam proses pengerjaan program Arena adalah sebagai berikut : - Memasukkan jenis distribusi untuk data kedatangan yang sudah ditentukan
dalam Create.
Gambar 4.3 Tamplian Create
Gambar 4.4 Tampilan Process
- Pilih type sesuai dengan banyaknya pelayan, dalam kasus ini menggunakan N-way by Condition.
49
Gambar 4.5 Tampilan Decide
- Ganti action dengan seize delay release. Dan klik add untuk memasukkan Resource.
Gambar 4.6 Tampilan Resources Dalam Process
- Klik Run dan pilih setup untuk menentukan banyaknya waktu pengamatan dan jam kerja perharinya.
50
Gambar 4.7 Tampilan Run Setup
- Selanjutnya kita verifikasi terlebih dahulu model kita dengan cara klik kanan view lalu pilih check
Gambar 4.8 Tampilan Model Yang Sudah Diverifikasi
- Selanjutnya tekan F5 (Run) untuk mengetahui hasil Output dari model yang dibuat.
51
Gambar 4.9 Model Setelah Proses Running Dengan Dua Operator
Gambar 4.10 Tampilan Hasil Output Software Arena Dua Operator
Dari hasil output dapat diketahui setelah dilakukan proses running dengan 2 (dua) operator diperoleh tingkat kegunaan fasilitas (utilitas) operator 1 sebesar 99%, operator 2 sebesar 97%. Sehingga rata-rata tingkat utilitas yang dialami operator sebesar 98% dan masih di atas standarisasi yaitu 87%. Hal ini berarti pelayanan terhadap material belum optimal untuk rincian tabel pengamatan pada lampiran 1.
52
4.2.3 Sistem Model Usulan
4.2.3.1Sistem Modul Usulan Dengan 3 (tiga) Oper ator
Dengan kondisi awal menggunakan dua operator dimana rata-rata tingkat utilitasnya sebesar 98% dan hal ini belum sebesar rata-rata tingkat utilitas yang diharapkan yaitu sebesar 87%, maka dilakukan percobaan simulasi dengan menambah satu tenaga operator lagi sehingga total operator menjadi tiga orang. Adapun model dan utilitasnya bisa dilihat pada gambar 4.11 berikut demikian maka dalam usulan simulasinya yaitu dengan menambah jumlah 3 (tiga) operator dalam keadaan yang sama dan menghasilkan seperti berikut ini :
Gambar 4.11 Model Usulan Setelah Proses Running Dengan Tiga Operator
53
Dari hasil output dapat diketahui setelah dilakukan proses running dengan 3 operator diperoleh tingkat kegunaan fasilitas (utilitas) operator 1 sebesar 81%, operator 2 sebesar 76%, operator 3 sebesar 85%, sehingga rata-rata tingkat utilitas yang dialami operator sebesar 81% dan nilai ini sudah mendekati nilai standarisasi yaitu sebesar 87%. Hal ini berarti pelayanan terhadap material sudah optimal.
4.2.3.2Sistem Model Usulan Dengan 4 Operator
Dengan kondisi awal yang demikian maka dalam usulan simulasinya yaitu dengan menambah jumlah 4 (empat) operator dalam keadaan yang sama dan menghasilkan seperti berikut ini :
54
Dari hasil output dapat diketahui setelah dilakukan proses running dengan 4 operator diperoleh tingkat kegunaan fasilitas (utilitas) operator 1 sebesar 81%, operator 2 sebesar 75%, operator 3 sebesar 61%, operator 4 sebesar 24%. sehingga rata-rata tingkat utilitas yang dialami operator sebesar 60% dan berada di bawah standarisasi yaitu 87%. Hal ini berarti pelayanan terhadap material tidak optimal.
4.2.4 Perbandingan Nilai Utilitas Tiap-tiap Operator
Adapun perbandingan nilai rata-rata utilitas model awal dan usulan bisa dilihat pada Tabel 4.5 berikut :
Tabel 4.5 Nilai Rata-rata Utilitas Tiap Operator
Jumlah Operator Rata-rata Nilai Utilitas
2 98%
3 81%
4 60%
Dari tabel di atas diketahui bahwa dengan menggunakan 2 (dua) opertor didapatkan nilai rata-rata utilitas sebesar 98%, apabila dengan menggunakan 3 (tiga) operator didapatkan nilai rata-rata utilitas sebesar 81% dan jika menggunakan 4 (empat) operator didapatkan nilai rata-rata utilitas sebesar 60%.
Dari tiga model operator tersebut yang dipilih adalah tiga operator karena sudah memenuhi nilai utilitas 81% sudah mendekati standardisasi nilai rata-rata utilitas yaitu sebesar 87%. Kondisi ini diharapkan tidak akan menyebabkan banyaknya antrian.
55
4.3 Hasil dan Pembahasan
Adapun hasil dan pembahasan adalah sebagai berikut :
1. Kodisi awal 2 (dua) operator, diperoleh tingkat kegunaan fasilitas (utilitas) operator 1 sebesar 99%, dan operator 2 sebesar 97%, sehingga rata-rata tingkat utilitas yang dialami operator sebesar 98% dan masih di atas standarisasi yaitu 87%. Hal ini berarti pelayanan terhadap material belum optimal.
2. Kondisi 3 (tiga) operator, diperoleh tingkat kegunaan fasilitas (utilitas) line operator 1 sebesar 81%, operator 2 sebesar 76%, dan operator 3 sebesar 85%, sehingga rata-rata tingkat utilitas yang dialami operator sebesar 81% dan nilai ini sudah mendekati standarisasi sebesar 87%. Hal ini berarti pelayanan terhadap material sudah optimal.
3. Kondisi 4 (empat) operator, diperoleh tingkat kegunaan fasilitas (utilitas) operator 1 sebesar 81%, operator 2 operator 75%, operator 3 sebesar 61%, dan operator 4 sebesar 21%. sehingga rata-rata tingkat utilitas yang dialami operator sebesar 60% dan berada di bawah standarisasi yaitu 87%. Hal ini berarti pelayanan terhadap material yang datang tidak optimal.
4. Dengan menggunakan 2 (dua) operator (kondisi awal) didapatkan nilai rata-rata utilitas sebesar 98%, apabila dengan menggunakan 3 (tiga) operator (kondisi usulan) didapatkan nilai rata-rata utilitas sebesar 81% dan jika menggunakan 4 (empat) operator (kondisi usulan) didapatkan nilai rata-rata utilitas sebesar 60%. Dari tiga model line operator tersebut yang dipilih
56
dengan standardisasi nilai rata-rata utilitas yang diberikan yaitu sebesar 87%. Kondisi ini diharapkan tidak akan menyebabkan banyaknya antrian pada operator.
Adapun perbandingan tingkat utilitas dari hasil perhitungan manual dengan software. Bisa dilihat pada tabel 4.6 berikut :
Tabel 4.6 perbandingan utilitas antara software dengan perhitungan manual
Jumlah Operator Software Perhitungan manual
2 98% 123%
3 81% 82%
4 60% 61%
Dari tabel di atas diketahui bahwa dengan menggunakan 2 (dua) operator didapatkan utilitas dari software sebesar 98% dan dari perhitungan manual sebesar 123%, apabila menggunakan 3 (tiga) operator didapatkan nilai dari software 81% dan dari perhitungan manual 82%, jika menggunakan 4 (empat) operator didapatkan utilitas dari software 60% dan perhitungan manual 61%. Terdapat perbedaan dalam perhitungan manual, dikarenakan dalam software memakai infinite.
44
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Dari hasil penelitian maka dapat disimpulkan sebagai berikut :
Dengan menggunakan 2 (dua) operator didapatkan nilai rata-rata utilitas sebesar 98% belum optimal karena terdapat antrian material menunggu untuk dilayani dan operator terlalu sibuk, apabila dengan menggunakan 3 (tiga) operator didapatkan nilai rata-rata utilitas sebesar 81% sudah optimal karena tidak terjadi antrian material menunggu untuk dilayani dan operator tidak terlalu sibuk dan jika menggunakan 4 (empat) operator didapatkan nilai rata-rata utilitas sebesar 60% tidak optimal karena operator terlalu banyak menganggur.
Dari tiga model operator tersebut yang dipilih adalah tiga operator karena sudah mendekati nilai utilitas 81% sesuai dengan standardisasi nilai rata-rata utilitas yaitu sebesar 87%. Kondisi ini diharapkan tidak akan menyebabkan banyaknya penumpukan material menuju operator dan operator tidak terlalu sibuk.
5.2 Sar an
Setelah diambil kesimpulan ada beberapa saran yang menjadi bahan pertimbangan bagi perusahaan antara lain :
45
penambahan operator sebesar 1 (satu) orang sehingga menjadi 3 (tiga) orang operator.
2. CV. Fertilindo Agrolestari hendaknya menetapkan model simulasi usulan sehingga dapat meminimalkan jumlah antrian atau penumpukan material dan dapat mengoptimalkan operator yang ada sehingga proses produksi selanjutnya bisa berjalan dengan optimal.