• Tidak ada hasil yang ditemukan

Muhammad Rusman ST MT

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2018

Membagikan "Muhammad Rusman ST MT"

Copied!
18
0
0

Teks penuh

(1)

Konsep Dasar

Simulasi

Muhammad Rusman ST MT

Muhammad Rusman, ST. MT

Sistem Antrian Sederhana

Sistem

Sistem

Sebagian Model Simulasi melibatkan

antrian sebagai bagunan dasar.

Oleh karena itu digambarkan suatu kasus

antrian sederhana yang menggambarkan

a

a sede a a ya g

e gga ba a

(2)

Antrian pada stasiun kerja Tunggal

Arriving

Blank Parts

Departing

Finished Parts

Machine

(Server)

Queue (FIFO)

Part in Service

4

5

6

7

Sistem

Jika Komponen datang pada saat mesin

Jika Komponen datang pada saat mesin

dalam kondisi idle maka akan langsung

diproses

Jika Mesin dalam Keadaan Busy, maka

(3)

Sistem

Kita harus menentukan aspek numerik dari

Kita harus menentukan aspek numerik dari

berkaitan sistem yang kita bangun

Konsisten dalam menggunakan satuan waktu yang

akan dipakai

Dalam contoh ini kita menggunakan satuan waktu

MENIT

Sistem ini kita asumsikan mulai dari waktu 0 menit,

dimana tidak ada satupun komponen dalam sistem

(Sistem Idle)

Waktu Kedatangan dan Proses

Satuan yang kita gunakan

Menit

Satuan yang kita gunakan

Menit

Pa r t N u m be r

Ar r iv a l Tim e

I n t e r va l Tim e

Se r v ice Tim e

1 0 . 0 0 6 . 8 4 4 . 5 8 2 6 . 8 4 2 . 4 0 2 . 9 6 3 9 . 2 4 2 . 7 0 5 . 8 6 4 1 1 . 9 4 2 . 5 9 3 . 2 1 5 1 4 . 5 3 0 . 7 3 3 . 1 1

Simulasi akan dilaksanakan selama 15

(4)

Tujuan Studi

Output yang akan dianalisis:

Total Produksi :

Jumlah komponen yang dapat diselesaikan dalam waktu 15 menit

simulasi.

Rata-rata waktu tunggu

Waktu yang diperlukan komponen sampai bisa di proses. Jika D

i

menyatakan waktu delay tiap komponen ke-i dalam antrian dan N

jumlah komponen yang telah selesai menunggu maka rata-rata

waktu tunggu adalah:

Di

N

i

1

Waktu Maksimum dalam antrian

N

Tujuan Studi

Rata-rata jumlah komponen yang menunggu dalam antrian selama

i

l

i Mi

lk

Q(t) d l h j

l h k

t i

d

simulasi: Misalkan Q(t) adalah jumlah komponen yang antri pada

saat t maka jumlah rata-rata antrian selama simulasi adalah luas

daerah dibawah kurva Q(t) di bagi panjang waktu simulasi.

Waktu ini menunjukkan beberapa rata-rata panjang antrian yang

mungkin dapat digunakan dalam pengambilan keputusan luas

stasiun kerja

N

D

T i

0

stasiun kerja.

(5)

Tujuan Studi

Rata-rata dan Maksimum Flow Time : Waktu yang dibutuhkan oleh

b

h k

j k

l i d t

k

t

i

k j

i

l

i

sebuah komponen sejak mulai datang ke stasiun kerja sampai selesai

diproses dan keluar. Untuk tiap komponen, flow time adalah rentang

waktu antara kedatangan sampai selesai diproses sehingga sama

dengan jumlah antara waktu tunggu dalam antrian dan waktu proses.

Dalam sistem antrian, semakin kecil indikator ini maka semakin baik.

Utilisasi Mesin : Proporsi waktu dimana mesin dalam keadaan sibuk

(busy). Misalkan B(t) adalah suatu fungsi yang menyatakan staus dari

mesin dari waktu ke waktu dimana:

 1 Jika mesin dalam keadaan sibuk pada saat t  B(t)

 0 Jika Mesin dalam keadaan idle pada saat t

Maka Utilisasi mesin tersebut adalah luas area dibawah kurva B(t) dibagi

dengan panjang waktu simulasi :

T

dt

t

B

U

T

0

)

(

Grafik Jumlah Antrian

(6)

Grafik Status Mesin

B(t)

t=T

Waktu Kedatangan dan Proses

Satuan yang kita gunakan

Menit

Satuan yang kita gunakan

Menit

Pa r t N u m be r

Ar r iv a l Tim e

I n t e r va l Tim e

Se r v ice Tim e

1 0 . 0 0 6 . 8 4 4 . 5 8 2 6 . 8 4 2 . 4 0 2 . 9 6 3 9 . 2 4 2 . 7 0 5 . 8 6 4 1 1 . 9 4 2 . 5 9 3 . 2 1 5 1 4 . 5 3 0 . 7 3 3 . 1 1

Simulasi akan dilaksanakan selama 15

(7)

Kurva Q(t)

1 2 3

Q( t )

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5

Kurva B(t)

1 2 3

B( t )

(8)

Event

Event

Menggambar keajadian yang baru terjadi.

Arr = Arrival, Dep= Departure

Variables

Q(t)

Jumlah

parts

yang antri dalam waktu t

B(t)

Server busy system

Attributes

If Part is in service at the machine, its arrival time is

underlined

Statistical Acumulators

P

= the total number of the parts produced so far

N

= the number of the entities that have passed throught the

queue so far

D = the sum of the queue times that have been observed so far

D* = the maximum time in queue observed so far

F

= the sum of the flowtimes that have been observed so far

F*

= the maximum flowtimes observed so far

= the area under the Q(t) curved so far

the area under the Q(t) curved so far

Q* = the maximum value of Q(t) so far

(9)

Simulation by Hand

Manually track state variables statistical

Manually track state variables, statistical

accumulators

Use “given” interarrival, service times

Keep track of event calendar

“Lurch” clock from one event to the next

Lurch clock from one event to the next

Will omit times in system, “max”

computations here (see text for complete

details)

System Clock B(t) Q(t) Arrival times of custs. in queue

Event calendar

Number of Total of Area under Area under

Simulation by Hand:

Setup

completed waiting times in queue

waiting times in queue Q(t) B(t)

Q(t) graph

0 1 2 3 4

0 5 10 15 20

2

B(t) graph

Time (Minutes)

Interarrival times 1.73, 1.35, 0.71, 0.62, 14.28, 0.70, 15.52, 3.15, 1.76, 1.00, ... 0

1 2

(10)

System Clock

0.00

B(t)

0

Q(t)

0

Arrival times of custs. in queue

<empty>

Event calendar [1, 0.00, Arr] [–, 20.00, End]

Number of Total of Area under Area under

Simulation by Hand:

t

= 0.00, Initialize

completed waiting times in queue 0

waiting times in queue

0.00

Q(t)

0.00

B(t)

0.00

Q(t) graph

0 1 2 3 4

0 5 10 15 20

2

B(t) graph

Time (Minutes)

Interarrival times 1.73, 1.35, 0.71, 0.62, 14.28, 0.70, 15.52, 3.15, 1.76, 1.00, ... Service times 2.90, 1.76, 3.39, 4.52, 4.46, 4.36, 2.07, 3.36, 2.37, 5.38, ...

0 1 2

0 5 10 15 20

System Clock

0.00

B(t)

1

Q(t)

0

Arrival times of custs. in queue

<empty>

Event calendar [2, 1.73, Arr] [1, 2.90, Dep] [–, 20.00, End] Number of Total of Area under Area under

Simulation by Hand:

t

= 0.00, Arrival of Part 1

1

completed waiting times in queue 1

waiting times in queue

0.00

Q(t)

0.00

B(t)

0.00

Q(t) graph

0 1 2 3 4

0 5 10 15 20

2

B(t) graph

Time (Minutes)

Interarrival times 1.73, 1.35, 0.71, 0.62, 14.28, 0.70, 15.52, 3.15, 1.76, 1.00, ... Service times 2.90, 1.76, 3.39, 4.52, 4.46, 4.36, 2.07, 3.36, 2.37, 5.38, ...

0 1 2

(11)

System Clock

1.73

B(t)

1

Q(t)

1

Arrival times of custs. in queue

(1.73)

Event calendar [1, 2.90, Dep] [3, 3.08, Arr] [–, 20.00, End] Number of Total of Area under Area under

Simulation by Hand:

t

= 1.73, Arrival of Part 2

1

2

completed waiting times in queue 1

waiting times in queue

0.00

Q(t)

0.00

B(t)

1.73

Q(t) graph

0 1 2 3 4

0 5 10 15 20

2

B(t) graph

Time (Minutes)

Interarrival times 1.73, 1.35, 0.71, 0.62, 14.28, 0.70, 15.52, 3.15, 1.76, 1.00, ... Service times 2.90, 1.76, 3.39, 4.52, 4.46, 4.36, 2.07, 3.36, 2.37, 5.38, ...

0 1 2

0 5 10 15 20

System Clock

2.90

B(t)

1

Q(t)

0

Arrival times of custs. in queue

<empty>

Event calendar [3, 3.08, Arr] [2, 4.66, Dep] [–, 20.00, End] Number of Total of Area under Area under

Simulation by Hand:

t

= 2.90, Departure of Part 1

2

completed waiting times in queue 2

waiting times in queue

1.17

Q(t)

1.17

B(t)

2.90

Q(t) graph

0 1 2 3 4

0 5 10 15 20

2

B(t) graph

Time (Minutes)

Interarrival times 1.73, 1.35, 0.71, 0.62, 14.28, 0.70, 15.52, 3.15, 1.76, 1.00, ... 0

1 2

(12)

System Clock

3.08

B(t)

1

Q(t)

1

Arrival times of custs. in queue

(3.08)

Event calendar [4, 3.79, Arr] [2, 4.66, Dep] [–, 20.00, End] Number of Total of Area under Area under

Simulation by Hand:

t

= 3.08, Arrival of Part 3

2

3

completed waiting times in queue 2

waiting times in queue

1.17

Q(t)

1.17

B(t)

3.08

Q(t) graph

0 1 2 3 4

0 5 10 15 20

2

B(t) graph

Time (Minutes)

Interarrival times 1.73, 1.35, 0.71, 0.62, 14.28, 0.70, 15.52, 3.15, 1.76, 1.00, ... Service times 2.90, 1.76, 3.39, 4.52, 4.46, 4.36, 2.07, 3.36, 2.37, 5.38, ...

0 1 2

0 5 10 15 20

System Clock

3.79

B(t)

1

Q(t)

2

Arrival times of custs. in queue

(3.79, 3.08)

Event calendar [5, 4.41, Arr] [2, 4.66, Dep] [–, 20.00, End] Number of Total of Area under Area under

Simulation by Hand:

t

= 3.79, Arrival of Part 4

2

3

4

completed waiting times in queue 2

waiting times in queue

1.17

Q(t)

1.88

B(t)

3.79

Q(t) graph

0 1 2 3 4

0 5 10 15 20

2

B(t) graph

Time (Minutes)

Interarrival times 1.73, 1.35, 0.71, 0.62, 14.28, 0.70, 15.52, 3.15, 1.76, 1.00, ... Service times 2.90, 1.76, 3.39, 4.52, 4.46, 4.36, 2.07, 3.36, 2.37, 5.38, ...

0 1 2

(13)

System Clock

4.41

B(t)

1

Q(t)

3

Arrival times of custs. in queue

(4.41, 3.79, 3.08)

Event calendar [2, 4.66, Dep] [6, 18.69, Arr] [–, 20.00, End] Number of Total of Area under Area under

Simulation by Hand:

t

= 4.41, Arrival of Part 5

2

3

4

5

completed waiting times in queue 2

waiting times in queue

1.17

Q(t)

3.12

B(t)

4.41

Q(t) graph

0 1 2 3 4

0 5 10 15 20

2

B(t) graph

Time (Minutes)

Interarrival times 1.73, 1.35, 0.71, 0.62, 14.28, 0.70, 15.52, 3.15, 1.76, 1.00, ... Service times 2.90, 1.76, 3.39, 4.52, 4.46, 4.36, 2.07, 3.36, 2.37, 5.38, ...

0 1 2

0 5 10 15 20

System Clock

4.66

B(t)

1

Q(t)

2

Arrival times of custs. in queue

(4.41, 3.79)

Event calendar [3, 8.05, Dep] [6, 18.69, Arr] [–, 20.00, End] Number of Total of Area under Area under

Simulation by Hand:

t

= 4.66, Departure of Part 2

3

4

5

completed waiting times in queue 3

waiting times in queue

2.75

Q(t)

3.87

B(t)

4.66

Q(t) graph

0 1 2 3 4

0 5 10 15 20

2

B(t) graph

Time (Minutes)

Interarrival times 1.73, 1.35, 0.71, 0.62, 14.28, 0.70, 15.52, 3.15, 1.76, 1.00, ... 0

1 2

(14)

System Clock

8.05

B(t)

1

Q(t)

1

Arrival times of custs. in queue

(4.41)

Event calendar [4, 12.57, Dep] [6, 18.69, Arr] [–, 20.00, End] Number of Total of Area under Area under

Simulation by Hand:

t

= 8.05, Departure of Part 3

4

5

completed waiting times in queue 4

waiting times in queue

7.01

Q(t)

10.65

B(t)

8.05

Q(t) graph

0 1 2 3 4

0 5 10 15 20

2

B(t) graph

Time (Minutes)

Interarrival times 1.73, 1.35, 0.71, 0.62, 14.28, 0.70, 15.52, 3.15, 1.76, 1.00, ... Service times 2.90, 1.76, 3.39, 4.52, 4.46, 4.36, 2.07, 3.36, 2.37, 5.38, ...

0 1 2

0 5 10 15 20

System Clock

12.57

B(t)

1

Q(t)

0

Arrival times of custs. in queue

()

Event calendar [5, 17.03, Dep] [6, 18.69, Arr] [–, 20.00, End] Number of Total of Area under Area under

Simulation by Hand:

t

= 12.57, Departure of Part 4

5

completed waiting times in queue 5

waiting times in queue

15.17

Q(t)

15.17

B(t)

12.57

Q(t) graph

0 1 2 3 4

0 5 10 15 20

2

B(t) graph

Time (Minutes)

Interarrival times 1.73, 1.35, 0.71, 0.62, 14.28, 0.70, 15.52, 3.15, 1.76, 1.00, ... Service times 2.90, 1.76, 3.39, 4.52, 4.46, 4.36, 2.07, 3.36, 2.37, 5.38, ...

0 1 2

(15)

System Clock

17.03

B(t)

0

Q(t)

0

Arrival times of custs. in queue ()

Event calendar [6, 18.69, Arr] [–, 20.00, End]

Number of Total of Area under Area under

Simulation by Hand:

t

= 17.03, Departure of Part 5

completed waiting times in queue 5

waiting times in queue

15.17

Q(t)

15.17

B(t)

17.03

Q(t) graph

0 1 2 3 4

0 5 10 15 20

2

B(t) graph

Time (Minutes)

Interarrival times 1.73, 1.35, 0.71, 0.62, 14.28, 0.70, 15.52, 3.15, 1.76, 1.00, ... Service times 2.90, 1.76, 3.39, 4.52, 4.46, 4.36, 2.07, 3.36, 2.37, 5.38, ...

0 1 2

0 5 10 15 20

System Clock

18.69

B(t)

1

Q(t)

0

Arrival times of custs. in queue ()

Event calendar [7, 19.39, Arr] [–, 20.00, End] [6, 23.05, Dep] Number of Total of Area under Area under

Simulation by Hand:

t

= 18.69, Arrival of Part 6

6

completed waiting times in queue 6

waiting times in queue

15.17

Q(t)

15.17

B(t)

17.03

Q(t) graph

0 1 2 3 4

0 5 10 15 20

2

B(t) graph

Time (Minutes)

Interarrival times 1.73, 1.35, 0.71, 0.62, 14.28, 0.70, 15.52, 3.15, 1.76, 1.00, ... 0

1 2

(16)

System Clock

19.39

B(t)

1

Q(t)

1

Arrival times of custs. in queue

(19.39)

Event calendar [–, 20.00, End] [6, 23.05, Dep] [8, 34.91, Arr] Number of Total of Area under Area under

Simulation by Hand:

t

= 19.39, Arrival of Part 7

6

7

completed waiting times in queue 6

waiting times in queue

15.17

Q(t)

15.17

B(t)

17.73

Q(t) graph

0 1 2 3 4

0 5 10 15 20

2

B(t) graph

Time (Minutes)

Interarrival times 1.73, 1.35, 0.71, 0.62, 14.28, 0.70, 15.52, 3.15, 1.76, 1.00, ... Service times 2.90, 1.76, 3.39, 4.52, 4.46, 4.36, 2.07, 3.36, 2.37, 5.38, ...

0 1 2

0 5 10 15 20

Simulation by Hand:

t

= 20.00, The End

6

7

System Clock

20.00

B(t)

1

Q(t)

1

Arrival times of custs. in queue

(19.39)

Event calendar [6, 23.05, Dep] [8, 34.91, Arr]

Number of Total of Area under Area under

0 1 2 3 4

0 5 10 15 20

2 completed waiting times in queue 6

waiting times in queue

15.17

Q(t)

15.78

B(t)

18.34

Q(t) graph

0 1 2

0 5 10 15 20

B(t) graph

Time (Minutes)

(17)

Simulation by Hand:

Finishing Up

Average waiting time in queue:

17

15

i

ti

f

T t l

Time-average number in queue:

part

per

minutes

53

2

6

17

15

queue

in

times

of

No.

queue

in

times

of

Total

.

.

part

79

0

20

78

15

l

l

k

Fi

l

curve

under

Area

.

.

)

(

t

Q

Utilization of drill press:

p

20

value

clock

Final

less)

(dimension

92

0

20

34

18

value

clock

Final

curve

under

Area

.

.

)

(

t

B

(18)

Tugas

Buatlah kembali grafik B(t) dan Q(t) dalam

Buatlah kembali grafik B(t) dan Q(t) dalam

Gambar

Grafik Jumlah Antrian
Grafik Status Mesin

Referensi

Dokumen terkait

bahwa dengan hasil Pengambilan Keputusan sebagaimana huruf c, sesuai dengan Peraturan Direktur Jenderal Pengelolaan Hutan Produksi Lestari Nomor :

Simanjuntak (2013:31) mengatakan pengembangan mutu karyawan memberikan pengaruh terhadap pencegahan kecurangan akuntansi di perusahaan.Mutu karyawan dalam perusahaan

Keterkaitan penelitian ini dengan penelitian yang dilakukan oleh peneliti adalah sama-sama melihat pada pengelolaan budaya organisasi, sedangkan perbedaannya adalah peneliti

Pakan ikan merupakan nutrient untuk pertumbuhan dan pemeliharaan tubuh dalam proses kehidupannya, untuk tujuan tersebut banyak faktor yang mempengaruhinya,

Penelitian ini menguji pengaruh kinerja keuangan terhadap alokasi belanja modal dengan metode penelitian yang digunakan adalah metode Analisis Kuantitatif Deskriptif,

Counter weight (balance weight).. Sebuah benda tegar melakukan gerakan bidang apabila semua bagian benda itu bergerak pada bidang-bidang sejajar. Pada umumnya kita

Eksraksi dengan HCl 2% dan ekstraksi dengan kapur tohor memberikan hasil yang lebih baik dan berbeda nyata dibandingkan dengan cara ekstraksi air pada variabel tinggi

Kinerja adalah hasil kerja yang dapat dicapai oleh seseorang atau sekelompok orang dalam suatu organisasi, sesuai dengan wewenang dan tanggung jawab masing-masing, dalam