LAPORAN PEMODELAN SISTEM DAN SIMULASI “PERMODELAN DAN SIMULASI SISTEM – PARKIR MALIOBORO MALL”
Disusun Oleh : KELOMPOK 6 – KELAS B 1. Taufiq Ichsan Fadillah
10/296495/TK/36159
2. Arum Soja
10/300935/TK/36714
3. Yudhistira Adi N.
10/301304/TK/36913
4. M. Mahardika Putra
10/301067/TK/36792
LABORATORIUM SIMULASI DAN KOMPUTASI JURUSAN TEKNIK MESIN DAN INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS GADJAH MADA 2013
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ..........................................................................................
i
DAFTAR ISI ......................................................................................................
ii
BAB I. PENDAHULUAN ................................................................................
1
1.1 Latar Belakang ................................................................................
1
1.2 Tujuan Penelitian ............................................................................
1
1.3 Waktu Penelitian .............................................................................
1
1.4 Asumsi dan Batasan ........................................................................
2
BAB III. DESKRIPSI SISTEM .........................................................................
3
2.1 Deskripsi Lokasi .............................................................................
3
BAB IV. DESAIN SIMULASI ..........................................................................
4
3.1 Distribusi Data ................................................................................
4
3.2 Model .............................................................................................. 19 3.3 Output ............................................................................................. 19 BAB IV. HASIL DAN PEMBAHASAN .......................................................... 22 4.1 Verifikasi Model ............................................................................. 22 4.2 Validasi Model................................................................................ 25 4.3 Optimasi ......................................................................................... 29 BAB IV. .............................................................................................................. Kesimpulan dan Saran .......................................................................... 32 LAMPIRAN ........................................................................................................ 34
PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Parkir bertujuan sebagai lokasi untuk menempatkan kendaraan seseorang saat melakukan aktivitas tertentu. Lokasi parkir merupakan hal yang cukup mendasar dan sangat dibutuhkan pada tempat-tempat umum. Salah satu tempat umum yang memerlukan lokasi parkir yaitu mall. Mall Malioboro memiliki lokasi parkir yang bertujuan memudahkan para pengunjung untuk memarkirkan kendaraannya dengan aman, sehingga dapat nyaman saat berbelanja ataupun sekedar berkeliling di Mall Malioboro. Disisi lain, lokasi parkir sebenarnya juga memberikan keuntungan tersendiri bagi pihak pengelola parkir yaitu sebagai sumber pemasukan tambahan. Lokasi parkir Mall Malioboro terletak di lantai paling bawah (basement) dari gedung, dan hanya melayani parkir mobil saja. Lokasi parkir ini mampu memuat sekitar ± 120 mobil. Pada hari-hari biasa lokasi parkir ini mampu menampung mobil pengunjung, namun pada weekend dan hari-hari libur terkadang tidak sanggup menampung mobil pengunjung dan terpaksa menolak mobil yang ingin masuk ke lokasi ini. Selain itu, masih terdapat masalah yang berkaitan dengan layout. Salah satunya adalah letak security check yang berada di atas dan memotong jalur pejalan kaki yang melintas di jalan Malioboro, sehingga seringkali menyebabkan kemacetan. Oleh karena beberapa permasalahan diatas, akan dilakukan penelitian dan analisis yang bertujuan untuk mengoptimalkan sistem perparkiran di Mall Malioboro.
1.2 Tujuan Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah : 1. Untuk menyelesaikan tugas mata kuliah Pemodelan dan Simulasi Sistem. 2. Untuk membantu menyelesaikan permasalahan yang terjadi di lokasi parkir Mall Malioboro. 3. Untuk melakukan optimasi di lokasi parkir Mall Malioboro.
1.3 Waktu pengambilan data Pengambilan data dilakukan pada 18 April 2013 dan 20 April 2013.
1.4 Asumsi dan batasan a. Asumsi
Semua mobil yang masuk ke sistem mempunyai ukuran kurang atau sama dengan petak mobil parkir yang disediakan.
Parkir motor karyawan ke Hero tidak dimasukkan ke dalam sistem karena tidak mempengaruhi sistem.
Semua mobil pengunjung lolos security check.
b. Batasan Tempat parkir yang menjadi objek simulasi adalah tempat parkir khusus milik pengelola Malioboro yang hanya menerima parkir mobil dan terletak di basement.
DESKRIPSI SISTEM 2.1 Deskripsi lokasi: Malioboro Mall terletak di kawasan Malioboro Yogyakarta. Mall ini memiliki beberapa titik untuk menampung kendaraan pengunjung. Untuk kendaraan roda dua, lokasi parkir terletak di ground floor dibagian barat mall. Untuk mobil terdapat dua area, yang pertama di basement dengan kapasitas 120 mobil dengan satu satu lantai bawah tanah saja. Selain itu mobil pengunjung juga dapat diparkir di bagian utara mall (masih masuk dalam area mall). Untuk kasus ini yang akan dipelajari lebih jauh adalah area parkir basement dari Malioboro Mall. Adapun proses parkir yang diterapkan di Malioboro Mall digambarkan dengan activity cycle diagram (ACD) adalah sebagai berikut :
Mobil akan masuk dan berhenti untuk dilakukan proses security check oleh seorang petugas, setelahitu mobil akan turun masuk ke basement dan berhenti untuk mengambil tiket yang dilayani oleh seorang operator. Selanjutnya pengunjung akan mencari lokasi parkir. Setelah selesai beraktivitas di dalam mall, pengunjung kembali ke mobil dan keluar melalui bagian tiket keluar untuk menyerahkan tiket dan melakukan pembayaran yang dilayani oleh seorang operator, setelah itu pengunjung keluar dari area parkir.
Desain Simulasi 3.1 Distribusi Data 1. Inter arrival pengunjung Setelah data diuji keseragaman maka didapatkan : Interarrival
No
Interarrival
No
(detik)
(detik)
1
38.7
37
56.2
2
94.9
38
41.6
3
3.8
39
348.7
4
131.2
40
206.8
5
7
41
123.1
6
72.3
42
106.6
7
17.3
43
72.5
8
299
44
47.9
9
8.5
45
371.6
10
13.7
46
180.9
11
59.3
47
40.2
12
52.4
48
60.8
13
50.8
49
301
14
138.2
50
44.4
15
99.8
51
73
16
65.7
52
74.4
17
16.9
53
78.4
18
42.8
54
221.6
19
375.7
55
57.5
20
111.1
56
22.9
21
22.6
57
216.2
22
10.3
58
147.9
23
19.9
59
4.4
24
7.7
60
4.4
25
151.7
61
66.6
26
6.2
62
79.5
27
72.5
63
15.4
28
43.6
64
121.1
29
42.9
65
92.4
30
303.2
66
160.7
31
118.1
67
55.8
32
54.1
68
254
33
8.9
69
15.9
34
89.4
70
228.6
35
48
71
31.8
36
77.5
72
26.8
Setelah data melalui uji kecukupan menggunakan rumus:
N’ =
Didapatkan data sebanyak 1542.741612 data. Maka dilakukan generate data sebanyak 1471 menggunakan statfit lalu dicari distribusi dari data hasil generate. Setelah di generate, didapatkan
distribusi Weibull. Distribusi Weibull berada pada ranking pertama pada auto::fit distribution dengan nilai sebesar 100 dan lolos semua uji yaitu Chi squared test, Kolgomorv Smirnov serta Anderson-Darling. Oleh karena itu, distribusi yang paling tepat untuk data ini yaitu Weibull (3, 0.975, 87.7).
2. Waktu lama parkir Setelah dilakukan uji keseragaman, maka didapatkan hasil :
No
Waktu lama parkir (detik)
No
Waktu lama parkir (detik)
1
7560
35
7500
2
1860
36
2400
3
3780
37
600
4
5580
38
780
5
4560
39
4020
6
1920
40
3960
7
1440
41
5700
8
2940
42
6660
9
480
43
9120
10
2820
44
180
11
300
45
3060
12
2400
46
780
13
1200
47
11040
14
1740
48
6000
15
7740
49
4020
16
5700
50
8460
17
7440
51
6540
18
3420
52
3180
19
2940
53
720
20
1200
54
5280
21
2340
55
12720
22
3780
56
7500
23
3660
57
3600
24
4500
58
7500
25
10200
59
3360
26
2340
60
2940
27
10260
61
4980
28
6180
62
3540
29
360
63
4800
30
3120
64
5460
31
3120
65
600
32
960
66
10080
33
4380
67
9180
34
6000
68
900
Setelah dilakukan uji kecukupan data, didapatkan N’ sebanyak 753.7384022. Oleh karena itu dilakukan generate data sebanyak 686 data menggunakan statfit. Distribusi dari data hasil generate yaitu distribusi Weibull. Distribusi weibull berada pada ranking pertama pada auto::fit distribution dengan nilai sebesar 100 dan lolos semua uji yaitu Chi squared test, Kolgomorv Smirnov serta AndersonDarling. Oleh karena itu, distribusi yang paling tepat untuk data ini yaitu Weibull (180, 1.42, 4.76e+03).
3. Waktu proses di loket masuk Setelah melalui uji keseragaman, didapatkan hasil : No
Waktu proses loket
No
Waktu proses
masuk (detik)
loket masuk (detik)
1
6
50
6.8
2
4.8
51
7.5
3
9
52
8
4
6.9
53
6.7
5
5.3
54
8.7
6
8.1
55
9.5
7
7.9
56
7.9
8
8.6
57
5.3
9
7
58
9.8
10
3.9
59
6.8
11
7.7
60
6.5
12
4.4
61
8.5
13
3.8
62
5.5
14
5.3
63
10.3
15
4.3
64
8.8
16
4.5
65
7
17
3.8
66
7.9
18
6.6
67
9.7
19
13.3
68
8.3
20
6.4
69
8.8
21
4
70
8.1
22
3
71
7.3
23
3.4
72
9.9
24
3.1
73
6.9
25
6.3
74
9.4
26
3
75
11.7
27
3.6
76
6.8
28
4
77
9.3
29
7.5
78
7
30
6
79
7.2
31
9.5
80
5.8
32
6.6
81
5.3
33
2.9
82
5.2
34
3.6
83
3.7
35
11.9
84
4.4
36
3.2
85
2.2
37
8.1
86
4.1
38
3.6
87
6.6
39
3.2
88
3.8
40
3.8
89
5.6
41
4
90
4.7
42
4.9
91
6.5
43
3.1
92
4.5
44
3.1
93
3.1
45
6
94
3.3
46
7.2
95
3.6
47
10.3
96
2.3
48
8.8
97
3.6
49
6.2
98
1.9
Hasil uji kecukupan yaitu N’ sebesar 250.3481. Maka diperlukan generate data sebanyak 153 data. Distribusi data hasil generate yaitu Distribusi weibull berada pada ranking pertama pada auto::fit distribution dengan nilai sebesar 100 dan lolos semua uji yaitu Chi squared test, Kolgomorov Smirnov serta Anderson-Darling. Oleh karena itu, distribusi yang paling tepat untuk data ini yaitu Weibull (0, 2.49, 6.38).
4. Waktu proses di loket keluar Setelah melalui uji keseragaman, didapatkan hasil :
No
Waktu proses loket keluar (detik)
Waktu proses No
loket keluar (detik)
1
12.19
47
19.8
2
5.91
48
17.59
3
7.69
49
13.57
4
10.82
50
13.89
5
4.86
51
19.76
6
3.57
52
15
7
18.5
53
23.29
8
5.64
54
8.51
9
36.36
55
11.28
10
9.7
56
9.96
11
14.82
57
20.02
12
15.6
58
6.72
13
16.82
59
15.78
14
4.3
60
15.03
15
10.85
61
10.73
16
25.75
62
20.53
17
15.13
63
19.03
18
6.71
64
12.91
19
5.72
65
23.88
20
9.2
66
11.49
21
14.3
67
15.94
22
13.92
68
15.52
23
12.47
69
19.9
24
11.25
70
23.76
25
10.22
71
9.82
26
5.38
72
29.69
27
13.09
73
12.15
28
10.99
74
11.6
29
9.56
75
17.44
30
4.29
76
19.7
31
4.71
77
14.88
32
20.23
78
7.29
33
22.29
79
24.78
34
19.75
80
23.86
35
15.18
81
22.83
36
14.2
82
32.9
37
11.46
83
6.04
38
6
84
14.01
39
12.43
85
29.9
40
5.19
86
16.1
41
6.01
87
32.2
42
21.31
88
16
43
36.85
89
7.5
44
14.97
90
22
45
5.78
91
38
46
11.6
Setelah dilakukan uji kecukupan, didapat N’ sebesar 430.9884. Maka diperlukan generate data sebanyak 340 data menggunakan statfit. Distribusi data hasil generate yaitu Distribusi weibull berada pada ranking pertama pada auto::fit distribution dengan nilai sebesar 100 dan lolos semua uji yaitu Chi squared test, Kolgomorv Smirnov serta Anderson-Darling. Oleh karena itu, distribusi yang paling tepat untuk data ini yaitu Weibull (3, 1.61, 13.8).
5. Waktu proses security check Setelah dilakukan uji keseragaman sebanyak tiga kali, didapatkan hasil :
No
Waktu proses security check (detik)
No
Waktu proses security check (detik)
1
1
42
5.7
2
10.2
43
0.9
3
10.5
44
3.2
4
7.2
45
1.3
5
8.3
46
2.1
6
6.9
47
0.2
7
2
48
7.2
8
4
49
5.2
9
0.4
50
8.7
10
6.9
51
1.3
11
2.9
52
3.3
12
1.5
53
0.2
13
2.5
54
6.4
14
5.5
55
6.1
15
2.3
56
0.4
16
1.6
57
7
17
1.4
58
2.3
18
1.4
59
3.3
19
5
60
1.3
20
3.4
61
0.7
21
3.9
62
0.7
22
2.2
63
1.2
23
8.2
64
0.6
24
4.1
65
1.6
25
8.6
66
0.4
26
2.3
67
0.5
27
4
68
0.4
28
2.3
69
1.7
29
7.6
70
0.6
30
0.9
71
1.2
31
0.8
72
0.7
32
1
73
1
33
0.4
74
2
34
2.6
75
0.8
35
7.3
76
0.8
36
4.6
77
1.2
37
5.6
78
0.8
38
7.8
79
0.5
39
6.8
80
0.7
40
5.9
81
1.2
41
4.7
Setelah dilakukan uji kecukupan data, didapatkan N’ sebesar 1181.545. Maka diperlukan generate data sebanyak 1101 menggunakan statfit. Distribusi hasil generate data yaitu distribusi Weibull. Distribusi Weibull berada pada ranking pertama pada auto::fit distribution dengan nilai sebesar 100 dan lolos semua uji yaitu Chi squared test, Kolgomorov Smirnov serta Anderson-Darling. Oleh karena itu, distribusi yang paling tepat untuk data ini yaitu Weibull (0, 0.99, 3.08).
Data
Distribusi
Inter-arrival pengunjung
Weibull (3, 0.975, 87.7)
Waktu lama parkir
Weibull (180, 1.42, 4.76e+03)
Waktu proses di loket masuk
Weibull (0, 2.49, 6.38)
Waktu proses di loket keluar
Weibull (3, 1.61, 13.8)
Waktu proses security check
Weibull (0, 0.99, 3.08)
3.2 Model
3.3 Output
Hasil dan Pembahasan Berdasarkan Gambar 4.2 Hasil simulasi, terdapat blocked pada lokasi source, security check dan jalur masuk. Waktu tunggu rata-rata pada jalur masuk selama 14 detik, waktu maksimum mencapai 30 detik. Waktu tunggu rata-rata pada antrian loket keluar yaitu selama 1,67 detik. Hasil yang didapat dari sistem nyata ditunjukkan tabel 5.1 Data sistem nyata. Tabel 5.1 Data sistem nyata Jenis Data
Jumlah
Rata-rata jumlah mobil pengunjung yang masuk
562 mobil
sistem Rata-rata lama waktu yang dihabiskan pengunjung
4287 detik
dalam sistem Rata-rata waktu tunggu pada jalur masuk
30,96 detik
Rata-rata waktu tunggu pada antrian loket keluar
42,29 detik
Utilitas security pada security check
3,4%
4.1 Verifikasi
Verifikasi alur Pada model, pengunjung datang melalui source dengan distribusi inter-arrival Weibull (3,
0.975, 87.7). akan tetapi pada flexsim diubah menjadi (0, 87.7, 0.975, 3) karena disesuaikan dengan format flexsim seperti yang akan dijelaskan pada verifikasi logic. Kemudian source dihubungkan dengan queue yang merupakan antrian security check. Queue dihubungkan dengan processor untuk security check. Processor dihubungkan dengan konveyor sebagai jalur ke loket masuk. Konveyor dihubungkan ke processor sebagai loket masuk. Processor dihubungkan ke processor-processor lain sebagai lokasi parkir. Processor dihubungkan ke queue sebagai antrian loket keluar. Queue dihubungkan ke processor sebagai loket keluar. Loket keluar dihubungkan ke konveyor sebagai jalur loket keluar. Konveyor dihubungkan ke sink karena pengunjung sudah keluar sistem.
Verifikasi logic pada objek 1. Lokasi Security check Pada proses security check, digunakan objek resource berupa processor karena kegiatan ini memerlukan sebuah pemrosesan. Kapasitas security check sebanyak 1 buah mobil sehingga dalam flexsim maximum content diisi 1. Waktu yang dibutuhkan untuk security check ini dimasukkan dalam process time di processor dalam satuan detik dan mengikuti distribusi Weibull (0, 0.99, 3.08). Akan tetapi dalam flexsim, format penulisan distribusi weibull yaitu Weibull(location, scale, shape, stream) maka distribusi yang dimasukkan disesuaikan dengan format dalam flexsim. Location dalam flexsim bernilai 0 karena dalam statfit tidak terdapat location, scale sama dengan beta dalam statfit, shape sama dengan alpha, dan stream sama dengan minimum. Sehingga, format penulisan distribusi dalam flexsim menjadi Weibull (0, 3.08, 0.99, 0). Pada lokasi ini terdapat seorang security yang bertugas melakukan pengecekan maka dalam flexsim, processor dioperasikan oleh satu operator. Pada kotak checklist use operator dicentang, kemudian pada kolom Number of Process Operators diisi 1. Lalu pada pick operator pilih By Name dan pilih operator yang diinginkan.
2. Lokasi Antrian Security check Pada antrian security check, digunakan objek resource berupa queue karena kegiatan ini merupakan suatu antrian. Kapasitas security check sebanyak 1 maka dalam flexsim, pada maximum content diisi 1. Antrian ini merupakan aktivitas yang optional, apabila maximum content dari security check belum tercapai, maka entitas langsung masuk ke security check. Sebaliknya jika maximum content security check telah terpenuhi, maka entitas akan menunggu di antrian hingga akhirnya dapat masuk ke security check. Sistem tersebut sesuai dengan mekanisme queue pada flexsim.
3. Jalur Loket Masuk Pada jalur loket masuk, digunakan objek resource berupa conveyor karena kegiatan ini merupakan suatu aliran proses. Jalur loket masuk memiliki kapasitas sebanyak 4 buah mobil, sehingga dalam flexsim maximum content diisi 4. Apabila loket masuk telah terisi penuh, maka mobil dari antrian security check tidak bisa masuk dan harus menunggu dahulu. Mobil baru bisa jalan saat kondisi maximum content di loket masuk tidak terjadi.
4. Loket masuk Pada loket masuk, digunakan objek resource berupa processor karena kegiatannya berupa sebuah pemrosesan. Loket masuk ini memiliki kapasitas sebanyak 1 buah mobil, sehingga dalam flexsim pada maximum content diisi 1. Waktu yang dibutuhkan pada loket masuk dimasukkan dalam process time di processor dalam satuan detik mengikuti distribusi Weibull (0, 2.49, 6.38). Namun di dalam flexsim, format penulisan memiliki perbedaan yaitu Weibull (location, scale, shape, stream). Maka distribusi yang telah didapatkan dari statfit harus dirubah pula formatnya menyesuaikan flexsim menjadi Weibull (0, 6.38, 2.49, 0). Pada lokasi ini terdapat seorang operator yang bertugas mencatat mobil yang masuk serta memberikan karcis tiket kepada pengunjung yang datang. Pada kotak checklist use operator dicentang kemudian pada kolom number of process operators diisi 1. Lalu pada pick operator pilih by name dan pilih operator yang diinginkan. Pada tab flow, dipilih send to random available port karena lokasi parkir yang akan dipilih pengunjung acak.
5. Lokasi parkir Pada lokasi parkir, menggunakan objek resource berupa processor karena membutuhkan process time. Lokasi parkir memiliki kapasitas sebanyak 120 mobil. Dalam flexsim, lokasi parkir dibagi menjadi beberapa lokasi menyesuaikan layout asli. Sehingga tiap processor memiliki kapasitas yang berbeda-beda. Kapasitas dari tiap processor diisi pada maximum content. Sedangkan lama waktu parkir dimasukkan dalam process time di processor dalam satuan detik mengikuti distribusi Weibull (180, 1.42, 4.76). Format penulisan dalam flexsim menjadi Weibull (0, 4.76, 1.42, 180).
6. Loket keluar Pada loket keluar, digunakan objek resource berupa processor karena kegiatannya berupa sebuah pemrosesan. Loket keluar ini memiliki kapasitas sebanyak 1 buah mobil, sehingga dalam flexsim pada maximum content diisi 1. Waktu yang dibutuhkan pada loket keluar dimasukkan dalam process time di processor dalam satuan detik yang didapatkan dari statfit mengikuti distribusi Weibull (3, 1.61, 13.8). Format penulisan dalam flexsim memiliki perbedaan yaitu Weibull (location, scale, shape, stream). Maka distribusi yang telah didapatkan dari statfit harus dirubah pula formatnya menyesuaikan flexsim menjadi Weibull (0, 13.8, 1.61, 3). Pada lokasi ini terdapat seorang operator yang bertugas mengambil tiket pengunjung, menginput data lama
parkir pengunjung menggunakan komputer dan menagihkan pembayaran. Pada kotak checklist use operator dicentang kemudian pada kolom number of process operators diisi 1. Lalu pada pick operator pilih by name dan pilih operator yang diinginkan.
4.2 Validasi Untuk mengetahui validitas dari model, maka dilakukan beberapa uji sesuai data sistem nyata yang dimiliki.
1. Validasi Inter-arrival Inter-arrival pengunjung pada model menghasilkan jumlah input. Maka, Inter-arrival akan divalidasi dengan jumlah input pengunjung. Berikut jumlah input pengunjung berdasarkan hasil simulasi model: Run ke-
Model
1
622
2
589
3
569
4
557
5
577
6
575
7
567
Average
579.4285714
Untuk mengetahui validitas model, dilakukan uji hipotesis: a. H0 : µ = 562 , berarti bahwa rata-rata inter-arrival pada model sesuai atau merepresentasikan sistem nyata H1 : µ ≠ 562 b. One-Sample T: C1 Test of mu = 562 vs not = 562
Variable
N
Mean StDev SE Mean
C1
7
579.43 21.20
8.01
95% CI
T
P
(559.83, 599.03) 2.18 0.073
c. Kesimpulan P-value = 0,073 α = 0,05 P-value > α sehingga H0 tidak dapat ditolak
2. Validasi lama entitas berada dalam sistem Berikut lama waktu pengunjung berada dalam sistem berdasarkan hasil simulasi model: Lama waktu pada model (detik)
No 1
4131.70933
2
3824.506239
3
4229.340712
4
4277.366632
5
4173.059951
6
4153.926676
7
3385.181978
8
5533.728897
9
3921.309884
10
4026.630124
11
4143.697365
12
3488.599294
Untuk mengetahui validitas model, dilakukan uji hipotesis: a. H0 : µ = 4287 , berarti bahwa rata-rata lama waktu entitas di dalam model merepresentasikan sistem nyata H1 : µ ≠ 4287 b. One-Sample T: C1 Test of mu = 4287 vs not = 4287 Variable N Mean StDev SE Mean C1
12 4107 532
95% CI
T
P
154 (3769, 4445) -1.17 0.267
c. Kesimpulan P-value = 0.267 α = 0,05 P-value > α sehingga H0 tidak dapat ditolak
3. Validasi Waktu Proses di Security Check Waktu proses di Security check menghasilkan utilitas security. Maka, waktu proses tersebut akan divalidasi dengan utilitas security. Berikut utilitas security check berdasarkan hasil simulasi model:
Utilitas Security Check 3.659602559% 3.289337275% 3.357568996% 3.653916811% 3.523591994% 3.563050867%
Untuk mengetahui validitas model, dilakukan uji hipotesis:
a. H0 : µ = 3,4% , berarti bahwa rata-rata waktu proses yang dihasilkan model sesuai atau merepresentasikan utilitas security pada sistem nyata H1 : µ ≠ 3,4% b. One-Sample T: C1 Test of mu = 3.4 vs not = 3.4 Variable N Mean StDev SE Mean C1 c.
95% CI
T
P
6 3.5078 0.1536 0.0627 (3.3466, 3.6691) 1.72 0.146
Kesimpulan P-value = 0,146 α = 0,05 P-value > α sehingga H0 tidak dapat ditolak
4. Validasi Waktu Proses di Loket Masuk Waktu proses di Loket Masuk menghasilkan waktu tunggu di jalur masuk. Oleh karena itu, waktu proses akan divalidasi dengan stay time atau waktu antrian di jalur masuk. Berikut waktu antri yang dihasilkan model: Waktu dalam model Run ke-
(detik)
1
30.74980545
2
26.98383522
3
26.86074638
4
28.64660072
Average
28.31024694
Rata-rata waktu tunggu di jalur masuk dalam sistem nyata yaitu sebesar 30,96 detik. Hal tersebut berarti terdapat selisih 2,651 detik dengan hasil simulasi model. Persentase error sebesar 8,6%.
5. Validasi Waktu Proses di Loket Keluar Waktu proses di Loket Keluar menghasilkan waktu antri di antrian loket keluar. Oleh karena itu, waktu proses akan divalidasi dengan stay time di antrian loket keluar. Berikut waktu antri yang dihasilkan model:
Waktu dalam Run ke-
model (detik)
1
31.23674583
2
34.84294128
3
35.0016098
4
39.29076767
5
49.15082932
6
49.62103653
average
39.85732174
Rata-rata waktu antri di antrian liket keluar dalam sistem nyata yaitu sebesar 42,29 detik. Hal tersebut berarti terdapat selisih 2,44 detik dengan hasil simulasi model. Persentase error sebesar 5,8%.
4.3 Optimasi •
Berdasarkan hasil simulasi model serta layout sistem nyata, optimasi dilakukan dengan menggabungkan proses security check dengan proses loket masuk di lokasi loket masuk
•
Tujuan optimasi: –
Mengurangi blocked yang terjadi pada jalur masuk dan security check
–
Meminimalkan waktu proses dengan menggabung kedua proses
–
Menyusun layout yang lebih efisien
Hasil Output Optimasi :
Berdasarkan hasil simulasi pada sistem yang telah dioptimasi, block yang terjadi pada sumber kedatangan, jalur masuk telah hilang. Selain itu, waktu tunggu maksimal pada jalur masuk berkurang dari 30 detik menjadi 14 detik. Pada sistem nyata, apabila security check dan loket masuk digabung, maka akan mengurangi waktu proses serta menambah kapasitas antrian pada loket masuk. Oleh karena itu, dapat menambah jumlah pengunjung yang masuk ke sistem sehingga mengurangi block yang terjadi pada sumber kedatangan. Ditambah lagi, block pada jalur masuk juga akan berkurang karena proses security check digabung dengan proses loket masuk.
Berikut merupakan Activity Cycle Diagram (ACD) sistem yang telah dioptimasi :
Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan Berdasarkan hasil simulasi serta analisis yang dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa optimasi yang dilakukan menghasilkan :
-
Hasil optimasi menunjukkan tidak terjadi block pada jalur masuk
-
Tidak terjadi block pada proses di loket masuk
-
Waktu proses menjadi berkurang
-
Mengurangi waktu tunggu maksimal di jalur masuk dari 30,75 detik menjadi 14,24
-
Mengurangi waktu tunggu maksimal di antrian loket keluar dari 49 detik menjadi 40 detik
Saran Dikarenakan keterbatasan data yang diambil saat observasi, masih terdapat beberapa kekurangan pada model. Berikut beberapa saran untuk memperbaiki model : -
Distribusi Inter-Arrival dibedakan sesuai dengan peak time dan normal time
-
Hitung utilitas lokasi – lokasi yang ada pada system nyata terlebih dahulu sebelum mengaplikasikannya pada sebuah model
Lampiran 1. Waktu proses pada security check 3.29 -
12
1.5
26
2.3
40
5.9
4.29
13
2.5
27
4
41
4.7
no
waktu
14
5.5
28
2.3
42
5.7
1
1
15
2.3
29
7.6
43
0.3
2
10.2
16
1.6
30
0.9
44
0.9
3
10.5
17
1.4
31
0.8
45
3.2
4
7.2
18
1.4
32
1
46
1.3
5
8.3
19
5
33
0.4
47
2.1
6
6.9
20
3.4
34
2.6
48
0.2
7
2
21
3.9
35
7.3
49
0.3
8
4
22
2.2
36
4.6
50
7.2
9
0.4
23
8.2
37
5.6
51
5.2
10
6.9
24
4.1
38
7.8
52
8.7
11
2.9
25
8.6
39
6.8
4.29 -
10
0.3
22
0.7
34
0.3
5.29
11
0.3
23
0.7
35
1.7
no
waktu
12
6.4
24
1.2
36
0.3
1
1.3
13
6.1
25
0.6
37
0.3
2
0.3
14
0.4
26
1.6
38
0.3
3
3.3
15
7
27
0.4
39
0.3
4
0.3
16
2.3
28
0.5
40
36.7
5
0.3
17
3.3
29
0.4
41
0.3
6
0.2
18
0.3
30
0.3
42
0.3
7
0.3
19
1.3
31
0.3
43
0.6
8
0.3
20
0.3
32
0.3 44
1.2
jam
jam
9
0.3
21
0.3
33
0.3
45
0.7
47
2
49
0.8
46
1
48
0.8
50
1.2
51
0.8
2. Waktu proses pada loket masuk 3.25 -
12
4.4
26
3
40
3.8
4.25
13
3.8
27
3.6
41
4
no
waktu
14
5.3
28
4
42
4.9
1
6
15
4.3
29
7.5
43
3.1
2
4.8
16
4.5
30
6
44
3.1
3
9
17
3.8
31
9.5
45
6
4
6.9
18
6.6
32
6.6
46
7.2
5
5.3
19
13.3
33
2.9
47
10.3
6
8.1
20
6.4
34
3.6
48
8.8
7
7.9
21
4
35
11.9
49
6.2
8
8.6
22
3
36
3.2
50
6.8
9
7
23
3.4
37
8.1
51
7.5
10
3.9
24
3.1
38
3.6
52
8
11
7.7
25
6.3
39
3.2
4.25 -
6
9.8
14
22.4
22
6.9
5.25
7
6.8
15
7.9
23
9.4
no
waktu
8
6.5
16
9.7
24
11.7
1
6.7
9
8.5
17
8.3
25
6.8
2
8.7
10
5.5
18
8.8
26
9.3
3
9.5
11
10.3
19
8.1
27
7
4
7.9
12
8.8
20
7.3
28
7.2
5
5.3
13
7
21
9.9
29
5.8
jam
jam
30
5.3
35
4.1
40
6.5
45
2.3
31
5.2
36
6.6
41
4.5
46
3.6
32
3.7
37
3.8
42
3.1
47
1.9
33
4.4
38
5.6
43
3.3
34
2.2
39
4.7
44
3.6
3. Moving time loket masuk – area parkir 3.25 -
7
95.22
16
74.47
25
73.37
4.25
8
55.22
17
73.54
26
79.49
no
waktu
9
75.2
18
171.31
27
82.76
1
65.83
10
73.26
19
31.36
28
69.81
2
51.7
11
73.53
20
66
29
34.29
3
74.43
12
74.93
21
31.28
30
85.14
4
78.97
13
105.57
22
87.17
5
55.17
14
95.58
23
80.17
6
76.04
15
65.39
24
67.32
4.25 -
7
82.62
16
15.21
25
95.9
5.25
8
94.61
17
80.96
26
65.78
no
waktu
9
49.45
18
58.82
27
49.59
1
69.57
10
89.6
19
59.42
28
62.33
2
107.19
11
78.57
20
65.98
29
89.09
3
102.1
12
91.35
21
70.37
30
95.9
4
86
13
65.38
22
63.98
31
81.4
5
93.42
14
77.27
23
95.78
32
71.44
6
68.67
15
107.47
24
17.5
33
110.91
4.30
no
waktu
1
12.19
jam
jam
4. Waktu proses loket keluar jam
3.30 -
2
5.91
15
10.85
28
10.99
41
6.01
3
7.69
16
25.75
29
9.56
42
21.31
4
10.82
17
15.13
30
4.29
43
36.85
5
4.86
18
6.71
31
4.71
44
14.97
6
3.57
19
5.72
32
20.23
45
45.27
7
18.5
20
9.2
33
22.29
46
5.78
8
5.64
21
14.3
34
19.75
47
11.6
9
36.36
22
13.92
35
15.18
48
19.8
10
9.7
23
12.47
36
14.2
49
17.59
11
14.82
24
11.25
37
11.46
50
13.57
12
15.6
25
10.22
38
6
51
13.89
13
16.82
26
5.38
39
12.43
52
19.76
14
4.3
27
13.09
40
5.19
4.30 -
9
15.78
20
23.76
31
22.83
5.30
10
15.03
21
9.82
32
32.9
no
waktu
11
10.73
22
29.69
33
6.04
1
15
12
20.53
23
12.15
34
14.01
2
23.29
13
19.03
24
11.6
35
29.9
3
8.51
14
12.91
25
17.44
36
16.1
4
11.28
15
23.88
26
19.7
37
32.2
5
45.43
16
11.49
27
14.88
38
16
6
9.96
17
15.94
28
7.29
39
7.5
7
20.02
18
15.52
29
24.78
40
22
8
6.72
19
19.9
30
23.86
41
38
jam
5. Moving time security check – loket masuk jam
1.20 pm
2
39.2
5
66
no
waktu
3
18.2
6
25.7
1
16.5
4
67
7
29.8
8
22.3
16
23.9
24
22
9
30.7
17
29.83
25
30.78
10
21.2
18
19.8
26
24
11
27.6
19
26.15
27
26
12
103
20
34.13
28
18.59
13
24.2
21
40.59
29
37.26
14
37.2
22
49.51
15
73
23
35.75
6. Moving time area parkir – loket keluar jam
1.00 pm
19
45.36
no
waktu
20
80.91
1
159.5
21
34.92
2
31.6
22
125.82
3
29.6
23
58.62
4
201.2
24
57.62
5
14.4
25
59.7
6
80.8
26
17.4
7
69.4
27
13.3
8
87.4
28
138.2
9
297.1
29
83.5
10
8
30
19.1
11
316.1
31
15.7
12
18
32
58.2
13
17.8
33
40.5
14
127.1
34
7.3
15
74.37
35
10.9
16
76.23
36
26.4
17
29.43
37
52.5
18
102.15
Untuk memudahkan proses simulasi sistem parkir tersebut, digunakan beberapa software yaitu :
Statfit (promodel)
Flexim
Microsoft Word
Microsoft Power Point
Microsoft Excel
Microsoft Visio
