Pemodelan dan Simulasi untuk Meminimalisir Waktu Tunggu Antrian pada Kantor XYZ

RO 74 Sekar Arum Sari

Jurusan Teknik Industri Universitas Islam Indonesia

Yogyakarta, Indonesia 19522362@students.uii.ac.id

Abstrak— Ketidakseimbangan antara jumlah fasilitas pelayanan dan banyaknya pelanggan dapat menimbulkan antrian yang panjang sehingga membuat pelayanan memiliki waktu tunggu yang panjang juga. Pada penelitian ini, dilakukan simulasi pada Kantor XYZ. Tujuan penelitian ini yaitu menemukan alternatif yang dapat dijadikan sebagai solusi dalam mengurangi waktu tunggu akibat panjangnya antrian pada sistem antrian Kantor XYZ. Dalam membuat model dan melakukan simulasi, peneliti menggunakan bantuan software Flexsim 6.0. Setelah melakukan simulasi dapat diketahui bahwa penyebab panjangnya antrian yaitu dikarenakan waktu tunggu yang lama pada ruang tunggu 2 yang dapat dilihat dari hasil simulasi.

Kemudian dilakukan desain eksperimen 1 dan desain eksperimen 2 sebagai alternatif untuk memperbaiki sistem antrian. Setelah diperoleh hasil, eksperimen 1 dapat dijadikan sebagai solusi dalam meningkatkan sistem antrian pada Kantor XYZ yaitu dengan melakukan penambahan 4 loket dari total keseluruhan sehingga total loket pada Kantor XYZ yaitu berjumlah 8 loket.

Kantor XYZ beroperasi selama 9 jam tetapi dikarenakan rata- rata waktu tunggu pada ruang tunggu 2 dari awal beroperasi hingga akhir yaitu sekitar 3,5 jam dan pada ruang tunggu 1 memiliki rata-rata waktu tunggu selama 133,49 detik mengakibatkan Kantor XYZ tidak dapat melayani pelanggan dengan jumlah yang lebih banyak.

Kata Kunci—sistem antrian, simulasi, waktu tunggu I. PENDAHULUAN

Masyarakat dihadapkan pada masalah kesehatan, yaitu akses yang tidak merata pada layanan kesehatan dan besarnya biaya pengobatan. Hal ini menyebabkan masyarakat dengan tingkat kemampuan ekonomi rendah seringkali menunda untuk pergi ke badan pelayanan kesehatan walaupun dirinya sakit [1].

Berdasarkan hal tersebut, pemerintah membentuk Badan Kesehatan XYZ untuk mengurangi terjadinya kejadian yang sama seperti kasus tersebut.

Untuk mempertahankan pelanggan, perusahaan perlu memberi pelanggan layanan terbaik dan manajemen kinerja yang baik. Pelayanan terbaik yaitu seperti memberikan pelayanan yang cepat sehingga pelanggan tidak perlu menunggu terlalu lama [2].

Tidak jarang pelanggan membutuhkan waktu lebih dari dua hari untuk mendaftar, karena jumlah orang yang ingin menjadi pelanggan di kantor XYZ meningkat drastis dan pelanggan harus melalui banyak tahapan pelayanan [3]. Lamanya waktu tunggu tersebut menyebabkan Kantor XYZ tidak dapat melayani banyak pelanggan karena ketidakseimbangan antara

jumlah fasilitas pelayanan dan banyaknya pelanggan yang datang ke Kantor XYZ. Selain itu, terbatasnya waktu operasi dan banyaknya tahap pada Kantor XYZ juga mempengaruhi jumlah pelanggan yang dapat dilayani. Adapun tahapan- tahapan tersebut yaitu diawali dengan kedatangan masyarakat lalu pengecekan berkas, mengisi formulir yang telah tersedia, mendapatkan nomor antrian, dan setelah berkas lengkap petugas akan membawa berkas tersebut menuju ke dropbox lalu memberikan nomor antrian. Setelah itu, berkas tersebut diinput ke dalam komputer. Jika berkas salah maka berkas akan dikembalikan ke proses sebelumnya dan apabila berkas sudah benar maka pelanggan dapat mengantri pada loket.

Berdasarkan latar belakang tersebut, maka peneliti memilih studi pada Kantor XYZ dikarenakan terjadinya antrian yang lama saat proses pelayanannya. Dimana waktu pendaftarannya sangat terbatas yaitu pada jam 08.00 – 17.00 WIB dan hanya terdapat 4 loket pelayanan.

Dalam penelitian ini menggunakan software FlexSim dalam melakukan simulasi komputer untuk mengetahui faktor penyebab timbulnya masalah pada antrian serta solusi yang didapatkan untuk memperbaiki masalah tersebut.

II. STUDI LITERATUR A. Teori Antrian

Antrian yaitu orang atau barang yang menunggu untuk dilayani oleh suatu sistem yang terdapat dalam suatu barisan [4]. Timbulnya antrian disebabkan oleh permintaan layanan oleh pelanggan lebih besar dibandingkan kapasitas pada fasilitas layanan [5].

B. Sistem Antrian

Sistem antrian yaitu kedatangan pelanggan yang bertujuan memperoleh pelayanan, jika fasilitas pelayanan sibuk maka pelanggan menunggu untuk dilayani, lalu setelah mendapat pelayanan kemudian meninggalkan sistem [6].

Beberapa komponen dasar pada sistem antrian antara lain sebagai berikut:

a) Populasi Masukan (Input Population)

Menggambarkan jumlah pelanggan potensial yang dapat masuk kedalam sistem antrian.

b) Disiplin Pelayanan

Disiplin pelayanan adalah aturan yang mencakup urutan pelayanan pelanggan [7]. Terdapat 4 bentuk disiplin pelayanan yaitu sebagai berikut:

Pemodelan dan Simulasi untuk Meminimalisir Waktu

Tunggu Antrian pada Kantor XYZ

RO 75 1) First In First Out (FIFO)

Pada FIFO, pelayanan pertama berdasarkan dari customer yang datang lebih awal dibanding yang lain.

2) Last In First Out (LIFO)

Pada LIFO, pelayanan pertama berdasarkan customer yang datang paling akhir.

3) Service In Random Order (SIRO)

Pada SIRO, pelayanan dilakukan secara acak tidak berdasarkan yang datang lebih dulu atau yang datang paling akhir.

4) Priority Service (PS)

Pada PS, customer yang mempunyai prioritas lebih tinggi akan mendapatkan pelayanan terlebih dahulu.

C. Struktur Antrian

Terdapat 4 struktur dasar proses antrian yaitu:

a. Single Channel – Single Phase

Gambar 1. Single Channel – Single Phase

Gambar 1 menunjukkan struktur antrian Single Channel – Single Phase. Single channel artinya hanya ada satu jalur atau hanya satu fasilitas layanan untuk masuk ke sistem layanan.

Single phase berarti hanya satu fasilitas layanan.

b. Single Channel – Multi Phase

Gambar 2. Single Channel – Multi Phase

Gambar 2 menunjukkan struktur antrian Single Channel – Multi Phase. Struktur ini memiliki jalur ke sistem layanan yang disebut single channel. Menunjukkan adanya dua atau lebih layanan yang berjalan secara berurutan dalam beberapa tahap.

c. Multi Channel – Single Phase

Gambar 3. Multi Channel – Single Phase

Gambar 3 menunjukkan struktur antrian Multi Channel – Single Phase. Struktur ini terjadi saat fasilitas memuat dua atau lebih atau antrian tunggal yang mengaliri pelayanan. Terdapat lebih dari satu jalur pada sistem ini dan lebih dari satu phase.

d. Multi Channel – Multi Phase

Gambar 4. Multi Channel – Multi Phase

Gambar 4 menunjukkan struktur antrian Multi Channel – Multi Phase. Pada struktur ini setiap sistem memiliki beberapa

fasilitas dan layanan di setiap tahap, sehingga dapat melayani banyak orang sekaligus.

III. METODE PENELITIAN A. Obyek Penelitian

Pada penelitian ini obyek yang digunakan yaitu sistem antrian pada Kantor XYZ. Populasi pada penelitian ini yaitu seluruh customer atau masyarakat yang akan melakukan pendaftaran pada Kantor XYZ. Penelitian ini berfokus pada waktu antar kedatangan customer serta waktu pelayanan yang memiliki pengaruh penting dalam suatu antrian.

B. Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data yaitu metode yang digunakan peneliti untuk mengumpulkan data. Pada penelitian sistem antrian ini dilakukan pengumpulan dua jenis data yaitu data primer dan data sekunder.

a. Primer

Data primer yaitu data pertama kali yang dikumpulkan dan dilakukan secara langsung oleh peneliti. Data primer yang diambil pada penelitian ini yaitu waktu antar kedatangan customer, waktu customer memasuki setiap proses pada tempat yang berbeda, serta waktu customer saat meninggalkan Kantor XYZ. Dari adanya data tersebut maka didapatkan waktu antar kedatangan masyarakat, waktu kecepatan pada setiap pelayanan, dan waktu tunggu.

b. Sekunder

Data sekunder yaitu data informasi yang telah ada sebelumnya yang bertujuan melengkapi kebutuhan data penelitian. Data sekunder didapatkan melalui jurnal, buku, laporan, publikasi pemerintah, serta beberapa situs yang berkaitan dengan informasi yang dicari. Pada penelitian in, data sekunder berupa alur pelayanan customer dan jam operasional pada Kantor XYZ.

C. Data

a. Data Kapasitas Mesin

Tabel 1 merupakan tabel yang menunjukkan data kapasitas mesin pada setiap obyek atau lokasi pada Kantor XYZ yang mana jumlah kapasitas tersebut merupakan kapasitas maksimal untuk setiap pelayanannya.

TABELI.DATAKAPASITASMESIN

Lokasi Kapasitas

Lobby INF

Pengecekan Berkas 1

Drop Box 1

Ruang Tunggu 1 40

Ruang Tunggu 2 80

Loket 1 1

Loket 2 1

Loket 3 1

Loket 4 1

b. Data ExpertFit

Tabel 2 merupakan tabel yang menunjukkan data expertfit yang telah diuji pada software FlexSim pada setiap obyek. Lalu

RO 76 setelah diuji didapatkan waktu pelayanan dengan distribusi yang

berbeda-beda.

TABELII.DATAEXPERTFIT

Pelayanan Waktu Pelayanan

Pengecekan Berkas beta(16.975648, 357.093750, 1.143148, 0.987340, 0)

Drop Box johnsonbounded( 25.469846, 258.412750, 0.063865, 0.604101, 0)

Loket 1 beta( 416.691305, 3491.172489, 10.299786, 5.741432, 0)

Loket 2 beta( 1682.220252, 2104.670174, 1.058170, 1.018888, 0)

Loket 3 beta( 1213.891778, 1776.236841, 1.110407, 1.545506, 0)

Loket 4 beta( 1185.695821, 3261.586786, 0.843652, 0.821050, 0)

D. Langkah-langkah Simulasi Sistem

a. Membangun model dengan cara membuat layout yang merupakan penggambaran dari sistem nyata.

b. Melakukan pendefinisian waktu proses, kapasitas maksimal, dan lainnya pada setiap obyek. Untuk melakukan pendefinisian waktu pada antrian dapat dilakukan dengan melalui tools Expertfit. Sedangkan untuk kapasitas dan sebagainya dapat dilakukan melalui software Flexsim.

c. Memasukkan data hasil dari ExpertFit yang telah diperoleh ke dalam waktu proses obyek.

d. Melakukan asumsi dikarenakan karyawan loket sering menuju ke belakang kantor maka diasumsikan bahwa tiap loket setiap 1 jam akan istirahat selama 30 menit dimulai dari waktu yang berbeda-beda.

e. Kemudian saat telah dilakukan seluruh pendefinisian maka model dapat dijalankan atau run.

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Verifikasi

Verifikasi yaitu melakukan perbandingan apakah antara sistem nyata dan juga simulasi sudah sesuai atau sama. Sehingga untuk mengetahuinya maka dilakukan dengan mewawancarai expert terkait ketika telah membuat model. Pengecekan yang dilakukan yaitu dengan cara melihat model yang telah dibangun pada software FlexSim dan melihat apakah terdapat error atau tidak. Berdasarkan model tersebut, simulasi telah berjalan sesuai dengan sistem nyata dan sesuai dengan asumsi yang telah dibuat.

B. Validasi

Dalam melakukan validasi, peneliti melakukan validasi dengan cara membandingkan data historis dengan data simulasi dari model yang telah dibuat oleh pemodel. Untuk melakukan validasi maka diperlukan perhitungan Chi Square.

a. Chi Kuadrat Hitung

∑ (Oi – Ei)² / Ei (1)

Formula (1) merupakan formula untuk mendapatkan nilai chi kuadrat hitung yang mana untuk mendapatkan nilai tersebut

diperlukan probabilitas kumulatif pada data simulasi (Oi) dan juga data historis (Ei) seperti yang disajikan pada tabel 3 dibawah ini.

TABELIII.PROBABILITASKUMULATIF Historis (Expected) Simulasi (Actual)

0,285714286 0,171428571 0,457142857 0,428571429

0,742857143 0,6

0,914285714 0,857142857 0,942857143 0,914285714

0,971428571 1

1 1

b. Chi Kuadrat Tabel

=CHIINV (probabilitas alfa; jumlah kelas – 1) (2) Formula (2) merupakan formula untuk mendapatkan nilai chi kuadrat tabel yang mana untuk mendapatkan nilai tersebut dilakukan dengan bantuan Microsoft Excel

Berdasarkan perhitungan chi kuadrat hitung dan chi kuadrat tabel maka diperoleh nilai pada Lobby, Ruang Tunggu 1, dan Ruang Tunggu 2 yaitu chi kuadrat hitung sebesar 0,0803 dan chi kuadrat tabel sebesar 12,5916. Dikarenakan chi kuadrat hitung < chi kuadrat tabel maka H0 diterima atau data hasil simulasi diterima atau sesuai dengan sistem nyata.

C. Analisis Report

Gambar 5. Model Sistem Antrian Pada Kantor XYZ

Gambar 5 menunjukkan model sistem antrian pada Kantor XYZ. Berdasarkan model yang telah dirun, didapatkan hasil report berupa summary report dan state report. Dari report tersebut dapat diketahui masalah yang terjadi pada model tersebut.

Gambar 6. Summary Report pada stats content, stats contentmin, stats contentmax, stats contentavg, dan stats input

RO 77 Gambar 7. Summary Report pada stats output, stats staytimein, stats

staytimemax, state current, dan state since

Gambar 6 menunjukkan summary report pada bagian stats content, stats contentmin, stats contentmax, stats contentavg, dan stats input. Sedangkan pada gambar 7 menunjukkan Summary Report pada stats output, stats staytimein, stats staytimemax, state current, dan state since. Dapat dilihat pada summary report tersebut bahwa Kantor XYZ hanya bisa melayani 56 pelanggan yang dapat dilihat pada bagian stats input pada obyek Pulang. Hal ini disebabkan oleh lamanya waktu tunggu sehingga terjadi antrian yang panjang. Selain itu, pada Ruang Tunggu 2 juga memiliki nilai stats content yang tinggi yaitu 80. Hal ini berarti terdapat 80 orang yang mengantri pada Ruang Tunggu 2 sehingga menyebabkan penumpukan atau panjangnya antrian.

Gambar 8. State Report pada idle, processing, busy, blocked, generating, empty, releasing, waiting for operator, dan waiting for transporter

Gambar 9. State Report pada breakdown, scheduled down, conveying, travel empty, offset travel loaded, loading, unloading, down, setup, dan utilize

Gambar 8 menunjukkan State Report pada bagian idle, processing, busy, blocked, generating, empty, releasing, waiting for operator, dan waiting for transporter.

Sedangkan pada gambar 9 menunjukkan State Report pada

bagian breakdown, scheduled down, conveying, travel empty, offset travel loaded, loading, unloading, down, setup, dan utilize. Dilihat dari persentase pada state report, setiap loket memiliki nilai processing yang tinggi. Kemudian pada bagian pengecekan berkas sekaligus pengisian formulir juga memiliki nilai processing yang tinggi yang dapat dilihat pada state report. Hal ini disebabkan oleh waktu tunggu yang lama sehingga terjadi antrian pada awal tahap yang dapat berpengaruh pada proses selanjutnya hingga jumlah pelanggan yang dapat dilayani sampai waktu operasi berakhir.

D. Desain Eksperimen

Untuk menemukan alternatif terbaik maka dilakukan desain eksperimen dengan bantuan software Flexsim. Adapun desain eksperimen yang dilakukan yaitu sebagai berikut:

a. Desain Eksperimen 1

Pada desain eksperimen ini dilakukan penambahan pada bagian dropbox yang digunakan untuk proses penginputan berkas data ke dalam komputer. Penambahan ini dilakukan dengan tujuan untuk mengurangi waktu tunggu sehingga dapat meminimalisir antrian yang panjang.

Gambar 10. Simulation Experiment Control pada Desain Eksperimen 1 b. Desain Eksperimen 2

Pada desain eksperimen ini dilakukan penambahan loket pada loket 1. Penambahan loket ini dilakukan dengan tujuan untuk mengurangi waktu tunggu sehingga dapat meminimalisir antrian yang panjang.

Gambar 11. Simulation Experiment Control pada Desain Eksperimen 2

RO 78 E. Analisis Desain Eksperimen

a. Analisa Desain Eksperimen 1

Pemodel melakukan penambahan pada bagian dropbox yang semulanya hanya terdapat 1 bagian pengecekan berkas pada dropbox, pada skenario 1 ditambah menjadi 6 bagian pengecekan berkas pada dropbox dan pada skenario 2 ditambah menjadi 7 bagian pengecekan berkas pada dropbox. Setelah dilakukan desain eksperimen dengan bantuan experimenter yang terdapat pada software Flexsim, didapatkan bahwa dengan melakukan penambahan bagian dropbox tersebut mempengaruhi rata-rata waktu tunggu pada Ruang Tunggu 1 yang semulanya pada model awal rata-rata waktu tunggunya sebesar 133,49 detik, pada skenario 1 rata-rata waktu tunggunya menjadi 81,81 detik dan pada skenario 2 rata-rata waktu tunggunya menjadi 75,33 detik. Gambar 12 dan gambar 13 menunjukkan penurunan waktu tunggu yang lebih rendah untuk skenario 2 dibandingkan pada skenario 1 pada desain eksperimen 1.

Gambar 12. Replication Plot pada Desain Eksperimen 1

Gambar 13. Data Summary pada Desain Eksperimen 1

Lalu dilakukan pengujian berupa uji ANOVA dan juga uji Bonferroni dengan tujuan pengambilan keputusan dalam memilih alternatif yang tepat yang selanjutnya akan direkomendasikan kepada Kantor XYZ. Dari hasil uji ANOVA diperoleh H0 ditolak karena F hitung > F tabel yang berarti terdapat perbedaan rata-rata yang dipengaruhi oleh 3 model berbeda baik model awal, skenario 1, dan skenario 2. Oleh karena itu untuk mengetahui alternatif terbaik perlu dilakukan uji Bonferroni dengan hasil yang menunjukkan P (T < = t) two tails < α/n.

Gambar 14. Desain Eksperimen 1

Berdasarkan grafik diatas, dapat dilihat bahwa pada skenario 2 menunjukkan penurunan waktu tunggu yang lebih rendah dari model awal dibanding skenario 1. Jarak antara waktu tunggu yang diperoleh dari desain eksperimen 2 tidak berbeda jauh dengan waktu tunggu yang diperoleh desain eksperimen 1. Sedangkan jarak waktu tunggu antara model awal dengan alternatif 1 cukup tinggi sehingga sudah dapat menurunkan waktu tunggu dengan jarak waktu yang cukup besar oleh karena itu pada alternatif 1, skenario yang dipilih yaitu skenario 1 yaitu dengan melakukan penambahan 5 obyek dropbox dalam mengurangi antrian yang terjadi.

b. Analisa Desain Eksperimen 2

Pemodel melakukan penambahan pada bagian loket 1 yang semulanya hanya terdapat 1 loket, pada skenario 1 ditambah menjadi 5 loket dan pada skenario 2 ditambah menjadi 6 loket. Lalu setelah dilakukan desain eksperimen dengan bantuan experimenter yang terdapat pada software Flexsim, didapatkan bahwa dengan melakukan penambahan loket tersebut mempengaruhi rata-rata waktu tunggu pada ruang tunggu 1 yang semulanya pada model awal rata-rata waktu tunggunya sebesar 133,49 detik, pada skenario 1 rata- rata waktu tunggunya menjadi 76,8 detik dan pada skenario 2 rata-rata waktu tunggunya menjadi 78,82 detik. Gambar 15 dan gambar 16 menunjukkan penurunan waktu tunggu yang lebih rendah untuk skenario 2 dibandingkan pada skenario 1 pada desain eksperimen 2.

Gambar 15. Replication Plot pada Desain Eksperimen 2

RO 79 Gambar 16. Data Summary pada Desain Eksperimen 2

Lalu dilakukan pengujian berupa uji ANOVA dan juga uji Bonferroni dengan tujuan pengambilan keputusan dalam memilih alternatif yang tepat yang selanjutnya akan direkomendasikan kepada Kantor XYZ. Dari hasil uji ANOVA diperoleh H0 ditolak karena F hitung > F tabel yang berarti terdapat perbedaan rata-rata yang dipengaruhi oleh 3 model berbeda baik model awal, skenario 1, dan skenario 2. Oleh karena itu untuk mengetahui alternatif terbaik perlu dilakukan uji Bonferroni dengan hasil yang menunjukkan P (T

< = t) two tails < α/n.

Gambar 17. Desain Eksperimen 2

Berdasarkan grafik diatas, dapat dilihat bahwa pada skenario 1 menunjukkan penurunan waktu tunggu yang lebih rendah dari model awal dibanding skenario 1. Oleh karena itu alternatif yang dipilih yaitu skenario 1 yaitu dengan melakukan penambahan 4 loket karena pada skenario 1 memiliki nilai waktu tunggu yang lebih pendek dibandingkan model awal dan skenario 1 sehingga dapat mengurangi antrian yang terjadi.

V. KESIMPULAN

a. Persentase waktu tunggu pelanggan di Kantor XYZ termasuk besar terkhusus pada ruang tunggu 2. Hal ini dikarenakan Kantor XYZ beroperasi selama 9 jam tetapi memiliki rata-rata waktu tunggu pada ruang tunggu 2 dari awal beroperasi hingga akhir yaitu sekitar 3,5 jam.

Sedangkan pada ruang tunggu 1 memiliki rata-rata waktu tunggu selama 133,49 detik. Sehingga persentase waktu tunggu yaitu sebesar 40% dari waktu kerja.

b. Kinerja pada Kantor XYZ kurang optimal dikarenakan tidak seimbangnya antara pelanggan yang datang dengan

c. fasilitas atau sumber daya dalam pelayanannya. Hal ini menyebabkan panjangnya antrian yang terjadi pada kantor tersebut sehingga banyak pelanggan yang datang tetapi tidak dapat dilayani pada saat waktu kerja telah selesai.

d. Alternatif yang dapat dijadikan sebagai solusi dalam meningkatkan memperbaiki sistem antrian pada Kantor XYZ yaitu dengan menerapkan skenario 1 dari desain eksperimen 1 yaitu dengan melakukan penambahan 4 loket dari total keseluruhan sehingga total loket pada Kantor XYZ yaitu berjumlah 8 loket. Pemilihan desain eksperimen ini didasarkan dari waktu tunggu yang lebih pendek dibandingkan pada model awal yaitu yang semulanya sebesar 133,49 detik menjadi 76,8 detik dan juga berdasarkan pada luasnya lahan kosong yang terdapat pada Kantor XYZ. Desain eksperimen 1 lebih efektif dibandingkan desain eksperimen 2 dikarenakan pada desain eksperimen 2 yaitu melakukan penambahan 6 dropbox yang mana hal tersebut akan mengeluarkan biaya lebih besar dibandingkan dengan penambahan 4 loket sehingga desain eksperimen yang dapat diterapkan untuk mengoptimalkan pelayanan yaitu dengan menerapkan desain eksperimen 1.

VI. SARAN

a. Memperbaiki sistem pelayanan dengan melakukan perubahan sistem sesuai dengan hasil eksperimen dan simulasi pada penelitian.

b. Mengadakan training bagi karyawan dengan tujuan agar pekerjaan dapat dilakukan secara optimal sehingga dapat melayani lebih banyak pelanggan dan dapat mengurangi waktu tunggu.

DAFTAR PUSTAKA

[1] Sholichah, N. (2017). Apresiasi masyarakat miskin terhadap layanan sosial dasar pemerintah. Jurnal Komunikasi Profesional, 1(1).

[2] Butar-Butar, I. (2017). Perancangan simulasi antrian pembayaran rekening listrik dengan model multiple channel single phase menggunakan metode multilevel queue. Jurnal Pelita Informatika, 6(1), p.

96-99.

[3] Tarigan, F. (2017). Analisis Sistem Antrian Multi Channer-Multi Phase Pada Kantor Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Regional 1 Medan.

[4] Heizer, J., & Render, B. (2005). Operation Management (Manajemen Operasi) Edisi Ketujuh. Penerbit Salemba. Jakarta.

[5] Mahessya, R. A. (2017). Pemodelan dan Simulasi Sistem Antrian Pelayanan Pelanggan Menggunakan Metode Monte Carlo Pada PT Pos Indonesia (Persero) Padang Jurnal Ilmu Komputer, 6(1), 15-24.

[6] Gross dan Harris, 1984, The Queueing Sistems, New York, McGraw- Hill, Inc.

[7] Aulele, S. N. (2014). Analisis Sistem Antrian Pada Bank Mandiri Cabang Ambon. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, 8(1), 45-49.