Nama : Rekha
Nurmala Zeni
Nim : 1123070099
Kelas : MKS/4C
BAB I
PENDAHULUAN
A. LATAR BELAKANG MASALAH
Manusia sebagai
makhluk sosial, tidak akan terlepas dari peran serta orang lain dalam
kehidupan. Pada kondisi tertentu manusia pasti membutuhkan jasa orang lain
dalam memenuhi kebutuhan hidup, dan untuk mendapatkannya terkadang mengharuskan
untuk menunggu terlebih dulu. Hal tersebut sangat mungkin terjadi, karena
banyak orang yang membutuhkan jasa yang sama dalam waktu yang bersamaan pula.
Kondisi tersebut sering terlihat dalam kehidupan sehari-sehari, seperti orang
menunggu untuk mendapatkan tiket kereta api, menunggu pesanan di rumah makan,
mengantri di kasir sebuah swalayan, dan mobil yang menunggu giliran untuk
dicuci. Kenyataannya menunggu adalah bagian dari kehidupan sehari-hari, dan
yang dapat diharapkan adalah dapat mengurangi ketidaknyamanan tersebut. Sesuatu
yang sangat diharapkan adalah ketika dapat memperoleh jasa tanpa harus menunggu
terlalu lama. Individu – individu yang menunggu (komponen, produk, kertas
kerja, orang) bertujuan untuk mendapatkan suatu layanan. Pada proses menunggu
untuk mendapatkan layanan tersebut menimbulkan suatu garis tunggu, dan pada
garis tunggu tersebut dapat diprediksi karakteristik –
karakteristiknya.Sehingga dapat dijadikan dasar pengambilan kepustusan agar
tercapai kondisi yang lebih baik, misalnya agar tidak terjadi antrian yang
berkepanjangan.
Menurut Sinalungga
(2008:238), Teori antrian (Queueing Theory) merupakan studi
probabilistik kejadian garis tunggu (waiting lines), yakni suatu garis
tunggu dari customer yang memerlukan layanan dari sistem yang ada.
Antrian terjadi karena adanya keterbatasan sumber pelayanan, yang umumnya
berkaitan dengan terbatasnya server karena alasan ekonomi. Jika jumlah server
yang disediakan terbatas, memungkinkan terjadi antrian yang terlalu lama,
sehingga orang dapat memutuskan untuk meninggalkan antrian tersebut. Hal ini
merupakan suatu kerugian bagi pihak perusahaan, karena kehilangan customer.
Agar tidak kehilangan customer, maka pihak perusahaan harus menyediakan server
yang mencukupi, tetapi dilain pihak perusahaan harus mengeluarkan biaya
yang lebih besar.
A. RUMUSAN MASALAH
Berdasarkan latar belakang masalah maka permasalahan
dapat dirumuskan sebagai berikut:
1. Bagaimana model dari sistem antrian satu server dengan
pola kedatangan berkelompok (batch arrival)?
2. Bagaimana ukuran keefektifan dari model antrian satu server
dengan pola kedatangan berkelompok (batch arrival)?
3. Bagaimana implementasi model antrian satu server dengan
pola kedatangan berkelompok (batch arrival)?
BAB II
LANDASAN TEORI
Pada bab ini akan
diuraikan tentang dasar – dasar yang diperlukan dalam pembahasan model antrian
dengan pola kedatangan berkelompok.Pembahasannya mencakup tentang model antrian
dengan pola kedatangan secara individu yang berdistribusi Poisson dan waktu
pelayanan berdistribusi Eksponensial.
A. Proses Antrian
1. Definisi Proses Antrian
Menurut Bronson
(1996: 310), proses antrian merupakan proses yang berhubungan dengan kedatangan
customer pada suatu fasilitas pelayanan, menunggu panggilan dalam baris
antrian jika belum mendapatpelayanan dan akhirnya meninggalkan fasilitas
pelayanan setelah mendapat pelayanan. Proses ini dimulai saat customer –
customer yang memerlukan pelayanan mulai datang. Mereka berasal dari suatu
populasi yang disebut sebagai sumber input. Menurut Hillier dan Lieberman
(1980: 401), proses antrian adalah suatu proses yang berhubungan dengan
kedatangan customer ke suatu sistem antrian, kemudian menunggu dalam
antrian hingga pelayan memilih customer sesuai dengan disiplin
pelayanan, dan akhirnya customer meninggalkan sistem antrian setelah
selesai pelayanan. Sistem antrian adalah himpunan customer, pelayan, dan
suatu aturan yang mengatur kedatangan para customer dan pelayanannya.
Sistem antrian merupakan “ proses kelahiran – kematian “ dengan suatu populasi
yang terdiri atas para customer yang sedang menunggu pelayanan atau yang
sedang dilayani. Kelahiran terjadi jika seorang customer memasuki
fasilitas pelayanan, sedangkan kematian terjadi jika customer meninggalkan
fasilitas pelayanan. Keadaan sistem adalah jumlah customer dalam suatu
fasilitas pelayanan.
1. KOMPONEN DASAR DALAM PROSES ANTRIAN
Menurut Taha (1997:609),
suatu sistem antrian bergantung pada tujuh komponen yaitu pola kedatangan, pola
kepergian, kapasitas sistem, desain pelayanan, disiplin pelayanan, ukuran
sumber pemanggilan, dan perilaku manusia. Komponen – komponen tersebut
diuraikan sebagai berikut.
a. Pola Kedatangan
Menurut Wagner
(1972:840), pola kedatangan adalah pola pembentukan antrian akibat kedatangan customer
dalam selang waktu tertentu. Pola kedatangan dapat diketahui secara pasti
atau berupa suatu variabel acak yang distribusi peluangnya dianggap
telahdiketahui. Jika tidak disebutkan secara khusus customer datang
secara individu ke dalam sistem antrian. Namun dapat pula lebih dari satu customer
datang secara bersamaan ke dalam sistem antrian, pada kondisi ini disebut
dengan bulk arrival (Taha, 1997:177).
b. Pola Kepergian
Pola kepergian adalah
banyak kepergian customer selama periode waktu tertentu. Pola kepergian
biasanya dicirikan oleh waktu pelayanan, yaitu waktu yang dibutuhkan oleh
seorang pelayan untuk melayani seorang customer. Waktu pelayanan dapat
bersifat deterministik dan dapat berupa suatu variabel acak dengan distribusi
peluang tertentu (Bronson, 1996 : 310). Waktu pelayanan bersifat deterministik
berarti bahwa waktu yang dibutuhkan untuk melayani setiap customer selalu
tetap, sedangkan waktu pelayanan yang berupa variabel acak adalah waktu yang
dibutuhkan untuk melayani setiap customer berbeda – beda.
c. Kapasitas Sistem
Menurut Bronson
(1996:310), kapasitas sistem adalah banyak maksimum customer, baik customer
yang sedang berada dalam pelayanan maupun dalam antrian, yang ditampung
oleh fasilitas pelayanan pada waktu yang sama. Suatu sistem antrian yang tidak
membatasi banyak customer dalam fasilitas pelayanannya disebut sistem
berkapasitas tak berhingga, sedangkan suatu sistem yang membatasi banyak customer
dalam fasilitas pelayanannya disebut sistem berkapasitas berhingga, jika customer
memasuki sistem pada saat fasilitas pelayanan penuh maka customer akan
ditolak dan meninggalkan sistem tanpa memperoleh pelayanan.
d. Desain Pelayanan
Menurut Sinalungga
(2008:249), Desain sarana pelayanan dapat diklasifikasikan dalam channel dan
phase yang akan membentuk suatu struktur antrian yang berbeda-beda. Channel
menunjukkan jumlah jalur untuk memasuki sistem pelayanan. Phase berarti
jumlah stasiun stasiun pelayanan, dimana para langganan harus melaluinya
sebelum pelayanan dinyatakan lengkap. Ada empat model struktur antrian dasar
yang umum terjadi dalam seluruh sistem antrian: 1. Single Chanel – Single
PhaseSingle Chanel berarti bahwa hanya ada satu jalur untuk.memasuki sistem
pelayanan atau ada satu pelayanan. Single phase menunjukkan bahwa hanya
ada satu stasiun pelayanan sehinggayang telah menerima pelayanan dapat langsung
keluar dari sistemantrian. Contohnya antrian pada penjualan karcis kereta api
yanghanya dibuka satu loket.-Sistem Antrian Single Channel – Single Phase
2. Single Channel - Multi Phase
Multi phase berarti ada dua atau lebih pelayanan yang dilaksanakn
secara berurutan dalam phase-phase. Misalnya pada antrian di laundry,
pakaian – pakaian setelah dicuci kemudian dijemur lalu disetrika dan terakhir
dikemas.-Sistem
Antrian Single Channel - Multi phase
4. Multi Chanel - Multi Phase
Sistem ini terjadi
jika ada dua atau lebih fasilitas pelayanan dengan pelayanannya lebih dari satu
phase. Sebagai contoh adalah pelayanan kepada pasien di rumah sakit dari
pendaftaran, diagnosa, tindakan medis sampai pembayaran. Setiap sistem-sistem
ini mempunyai beberapa fasilitas pelayanan pada setiap tahap, sehingga lebih
dari satu individu dapat dilayani pada suatu waktu.
e. Disiplin Pelayanan
Menurut Sinalungga
(2008: 251), disiplin pelayanan adalah suatu aturan yang dikenalkan dalam
memilih customer dari barisan antrian untuk segera dilayani. Adapun
pembagian disiplin pelayanan ialah:
1. First come first served (FCFS) atau first
in first out (FIFO),
suatu peraturan
dimana yang akan dilayani ialah customer yang datang terlebih dahulu.
Contohnya antrian di suatu kasir sebuah swalayan.
2. Last come first served (LCFS) atau last in
first out (LIFO)
merupakan antrian
dimana yang datang paling akhir adalah yang dilayani paling awal atau paling
dahulu. Contohnya antrian pada satu tumpukan barang digudang, barang yang
terakhir masuk akan berada ditumpukkan paling atas, sehingga akan diambil
pertama.
3. Service in random order (SIRO) atau
pelayanan dalam urutan
acak atau sering
dikenal juga random selection for services (RSS), artinya pelayanan atau
panggilan didasarkan padapeluang secara random, tidak mempermasalahkan siapa
yanglebih dahulu tiba. Contohnya kertas – kertas undian yangmenunggu untuk
ditentukan pemenangnya, yang diambil secaraacak.
4. Priority service (PS), artinya prioritas
pelayanan diberikan
kepada mereka yang
mempunyai prioritas paling tinggi dibandingkan dengan mereka yang memiliki
prioritas paling rendah, meskipun yang terakhir ini sudah lebih dahulu tiba
dalam garis tunggu. Kejadian seperti ini bisa disebabkan oleh beberapa hal,
misalnya seseorang yang keadaan penyakit yang lebih berat dibanding dengan
orang lain dalam sebuah rumah
sakit.
f. Sumber Pemanggilan
Menurut Taha
(1996:177), ukuran sumber pemanggilan adalah banyaknya populasi yang
membutuhkan pelayanan dalam suatu sistem antrian. Ukuran sumber pemanggilan
dapat terbatas maupun tak terbatas. Sumber pemanggilan terbatas misalnya
mahasiswa yang akan melakukan registrasi ulang di suatu universitas, dimana
jumlahnya sudah pasti. Sedangkan sumber pemanggilan yang tak terbatas misalnya
nasabah bank yang antri untuk menabung atau membuka rekening baru, jumlahnya bisa
tak terbatas.
g. Perilaku Manusia
Perilaku manusia
merupakan perilaku – perilaku yang mempengaruhi suatu sistem antrian ketika
manusia mempunyai peran dalam sistem baik sebagai customer maupun
pelayan. Jika manusia berperan sebagai pelayan, dapat melayani customer dengan
cepat atau lambat sesuai kemampuannya sehingga mempengaruhi lamanya waktu
tunggu (Taha, 1996:178).Menurut Gross dan Harris (1998:3), perilaku manusia
dalam sistem antrian jika berperan sebagai customer sebagai berikut. 1. Reneging
mengGambarkan situasi dimana seseorang masuk dalam antrian, namun belum
memperoleh pelayanan, kemudian meninggalkan antrian tersebut.
Balking menggambarkan orang yang tidak masuk dalam antrian dan
langsung meninggalkan tempat antrian. Jockeying mengGambarkan situasi
jika dalam sistem ada dua atau lebih jalur antrian maka orang dapat berpindah
antrian dari jalur yang satu ke jalur yang lain.
A. Notasi Kendall
Notasi baku untuk
memodelkan suatu sistem antrian pertama kali dikemukakan oleh D.G.Kendall
dikenal sebagainotasi kendall. Namun, A.M. Lee menambahkan simbol menjadi yang
disebut notasi kendall-Lee (Taha, 1996:627).
B. Proses Kelahiran dan Kematian (Birth – Death
Processes)
Proses kedatangan dan
kepergian dalam suatu sistem antrian merupakan proses kelahiran dan kematian (birth
– death processes). Kelahiran terjadi jika seorang customer memasuki
sistem antrian dan kematian terjadi jika seorang customer meninggalkan
sistem antrian tersebut.
C. Distribusi Eksponensial dan Distribusi Poisson
1. Distribusi Eksponensial
Distribusi
Eksponensial digunakan untuk mengGambarkan distribusi waktu pada fasilitas
jasa, dimana waktu pelayanan tersebut diasumsikan bersifat bebas. Artinya, waktu
untuk melayani pendatang tidak bergantung pada lama waktu yang telah dihabiskan
untuk melayani pendatang sebelumnya, dan tidak bergantung pada jumlah pendatang
yang menunggu untuk dilayani.( Djauhari, 1997:175-176 ).
2. Distribusi Poisson
Suatu eksperimen yang
menghasilkan jumlah sukses yang terjadi pada interval waktu ataupun daerah yang
spesifik dikenal sebagai eksperimen Poisson. Interval waktu tersebut dapat
berupa menit, hari,minggu, bulan, maupun tahun, sedangkan daerah yang spesifik
dapat berarti garis, luas, sisi, maupun material. ( Dimyati, 1999:309 ) Menurut
Dimyati, (1999:309) ciri-ciri eksperimen Poisson adalah :
a. Banyaknya hasil percobaan yang terjadi dalam suatu
selang waktu atau suatu daerah tertentu bersifat independen terhadap banyaknya
hasil percobaan yang terjadi pada selang waktu atau daerah lain yang terpisah.
b. Peluang terjadinya satu hasil percobaan selama suatu
selang waktu yang singkat sekali atau dalam suatu daerah yang kecil, sebanding
dengan panjang selang waktu tesebut atau besarnya daerah tersebut.
I. Ukuran Keefektifan Sistem Antrian
Menurut Taha (1997,
189:190), ukuran keefektifan suatu sistem antrian dapat ditentukan setelah
probabilitas steady state diketahui. Ukuran – ukuran keefektifan suatu
sistem tersebut antara lain:
1) Nilai harapan banyaknya customer dalam sistem
antrian
2) Nilai harapan banyaknya customer dalam antrian
3) Nilai harapan waktu tunggu dalam sistem antrian
4) Nilai harapan waktu tunggu dalam antrian
Sebelum membahas
lebih lanjut, akan diuraikan lima definisi yang mendukung pembahasan ukuran
keefektifan suatu sistem.Jumlah customer dalam sistem adalah jumlah customer
dalam antrian ditambah jumlah customer yang sedang mendapat
layanan.Laju kedatangan efektif merupakan laju kedatangan rata – rata dalam
waktu yang panjang. Laju kedatangan efektif dinotasikan .
Model Antrian (M/M/k)
Sebagai dasar dalam
pembahasan model antrian (M/M/k)akan dibahas terlebih dahulu model
antrian (M/M/k)
1. Solusi Steady-State untuk Model (M/M/k)
Sistem antrian (M/M/k)merupakan
model antrian satu sever dengan kedatangan berdistribusi Poisson dan
waktu pelayananberdistribusi Eksponensial. Model ini merupakan model tanpa
batas.
kapasitas baik dari
kapasitas sistem maupun kapasitas sumber pemanggilan. Aturan pelayanannya
bersifat FCFS, yaitu customer yang datang pertama dilayani terlebih
dahulu begitu seterusnya. Notasi sistem antrian ini berdasarkan dengan notasi
Kendall-Lee.Jika kedatangan customer mengikuti distribusi Poisson dengan
laju , maka dari asumsi (i) probability sebuah kedatangan terjadi , dan
berdasarkan asumsi (v).
BAB III
PEMBAHASAN
Dalam makalah ini
akan dibahas tentang keefektifan sistem antrian multiserverdengan pola
kedatangan berkelompok (batch arrival).
A. Pola Kedatangan Berkelompok ( Batch Arrival )
Sebagai contoh
situasi pada sistem antrian dimana customer dating secara berkelompok
yaitu kedatangan customer secara berkelompok disebuah restoran, dan
surat – surat yang tiba di kantor pos. Ilustrasi sistem antrian dengan pola
kedatangan berkelompok ( batch arrival ) terlihat dalam
Pada sistem antrian
ini customer datang secara berkelompok dengan ukuran kelompok tersebut
adalah _, dimana secara umum _ adalah variable acak positif. Pada pembahasan
ini, customer datang berdasarkan distribusi Poisson dengan laju
kedatangan , dan terdapat sebuah server yang memiliki waktu pelayanan
berdistribusi Eksponensial dengan laju pelayanan , dimana customer dilayani
secara individu dengan disiplin antrian FIFO ( First In First Out ).
Desain pelayanan pada sistem antrian ini adalah Single Channel Single Phase.
Notasi untuk model antrian satu server dengan pola kedatanganberkelompok
(batch arrival ) tersebut.
A.Proses Kedatangan dan Kepergian pada Sistem Antrian M/M/k
Pada sistem antrian
dengan pola kedatangan berkelompok ( batch arrival ), ukuran suatu
kelompok yang masuk kedalam suatu sistem antrianmerupakan variabel acak positif
_, dengan fungsi peluang kedatangan suatukelompok berukuran adalah Karena proses kedatangan pada sistem
antrian dengan pola kedatangan berkelompok mengikuti distribusi Poisson dengan
banyaknya kedatangan tiapsatuan waktu. Dan setiap kedatangan tersebut berukuran
__, makabanyaknya kedatangan tiap satuan waktu pada sistem antrian M/M/k
iniadalah Laju transisi untuk sistem antrian M/M/k dapat dilihat dalam
B. Solusi Steady state Model Antrian m/m/k
Kondisi steady
state yaitu keadaan sistem yang tidak tergantung pada keadaan awal maupun
waktu yang telah dilalui. Jika suatu sistem antrian telah mencapai kondisi steady
state maka peluang terdapat * customer dalam sistem pada waktu t,
yang dinotasikan dengan m/m/k tidak tergantung pada waktu.
C. Ukuran Keefektifan Sistem Antrian m/m/k
Ukuran keefektifan
suatu sistem antrian batch arrival dapat ditentukan setelah PGF dari O
diketahui. Ukuran – ukuran keefektifan dari suatu sistem antrian tersebut
adalah banyak customer dalam sistem/ef, banyak customer yang
menunggu dalam antrian/eg, waktu tunggu setiap customer dalam 70
sistem/hf, waktu tunggu setiap customer dalam antrian/hg, dan persentase
pemanfaatan sarana pelayanan/ij. Ukuran – ukuran keefektifan tersebut dapat
digunakan untuk menganalisis operasi situasi antrian, yang dimaksudkan untuk
pembuatan rekomendasi tentang rancangan sistem tersebut.
1. Nilai Harapan Banyak Customer dalam Sistem
Nilai harapan banyak customer dalam sistem
antrian merupakan jumlah keseluruhan dari perkalian customer dalam
sistem dan probabilitasnya,
D. Implementasi
Agar lebih memahami
tentang model antrian m/m/k diberikan contoh penerapan soal sebagai berikut.
Sebagai ilustrasi penulis memberikan Gambaran penerapan model antrian pada
situasi antrian yang terjadi di sebuah kantor pajak. Data yang diolah adalah
data yang dibangun dengan software minitab yang distribusi kedatangannya
memenuhi distribusi Poisson dan waktu pelayanannya memenuhi distribusi
Eksponensial. Dengan rata – rata laju kedatangan
BAB IV
KESIMPULAN
Model antrian satu server dengan pola
kedatangan berkelompok ( batch arrival ) dinotasikan dengan m/m/k dengan
X adalah variabel acakyang menyatakan ukuran kelompok yang masuk ke dalam
sistem antrian.Model tersebut menggambarkan sistem antrian dengan pola
kedatangan customer secara berkelompok yang berdistribusi Poisson, dan
pelayanan customer secara individu dengan waktu pelayanan
berdistribusiEksponensial. Dasar untuk menganalisis model antrian dengan
polakedatangan berkelompok adalah dengan menentukan probability generating
function ( PGF ) dari banyak customer dalam sistem.