## Simulasi Model Sistem Kerja Pada Departemen Injection Untuk Meminimasi Waktu Work-In-Process
Ong Andre Wahyu Riyanto 1
Abstract.  The  smooth  process  of  manufacturing  and  production  requires  the  operating  machine  in good condition. If the machine breakdown happened then the production process will be stopped, the production  target  was  not  achieved,  due  date  can  not  be  met.  So  that  the  costumer  will  become dissatisfied,  and  so  on.  The  purpose  of  this  study  is  to  evaluate  the  work  system  of  the  injection department. Also reduce the waiting time for repair the broken machine at existing production system. This  study  propose  the  method  of  modeling  and  simulation  for  examine  the  working  system  object using  the  simulation  software  of  Arena.  Based  on  the  experiment,  it  can  be  seen  that  the  simulation model repair in scenario-1 gives impact on the level of activity of technicians up to 20.2% without any reduction  in  processing  time.  From  the  simulation  model,  the  scenario-2  gives  impact  of  changes  in the levels of technicians  activity decline by 5.56% and can decrease the processing time up to 8.33%.
Keywords. Arena software, manufacturing, modeling, simulation.
Abstrak.  Kelancaran  proses  manufaktur  dan  hasil  produksi  yang  berkualitas  memerlukan  dukungan pengoperasian  mesin  selalu  dalam  kondisi  yang  baik.  Jika  kerusakan  mesin  terjadi  maka  proses produksi  akan  berhenti,  target  produksi  tidak  tercapai,  tanggal  jatuh  tempo  tidak  dapat  dipenuhi. Sehingga  pelanggan  akan  menjadi  tidak  puas  dan  sebagainya.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengevaluasi  sistem  kerja  pada  Departemen  Injection  dan  mengurangi  waktu  tunggu  terhadap perbaikan  mesin  yang  rusak  pada  sistem  produksi  yang  ada.  Penelitian  menggunakan  metode pemodelan  dan  simulasi  untuk  menguji  obyek  sistem  kerja  dengan  menggunakan  perangkat  lunak simulasi  Arena.  Berdasarkan  percobaan,  dapat  diketahui  bahwa  perbaikan  model  simulasi  dalam skenario-1  memberi  dampak  pada  tingkat  aktivitas  teknisi  hingga  20,2  %  tanpa  adanya  penurunan waktu  proses.  Sedangkan  dari  model  simulasi,  skenario-2  memberikan  dampak  perubahan  dalam tingkat penurunan aktivitas teknisi sebesar 5,56 % dan mengurangi waktu pemrosesan hingga 8,33% .
Kata kunci: software Arena, manufaktur, pemodelan, simulasi.

## I. P ENDAHULUAN 1
Jaminan  kelancaran  proses  manufaktur  dan hasil  produksi  yang  berkualitas  memerlukan dukungan  mesin  produksi  yang  selalu  dalam kondisi  operasi  yang  baik.  Pada  saat  mesin produksi  mengalami  kegagalan  operasi,  maka akan  mengakibatkan  proses  produksi  terhenti, target  yang  ditetapkan  tidak  tercapai,  due  date yang  telah  dijanjikan  kepada  konsumen  tidak dapat  dipenuhi.  Sehingga  konsumen  akan menjadi tidak puas dan seterusnya.
Salah satu upaya untuk menjamin ketersediaan
1
1 Ong Andre Wahyu Riyanto, Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Wijaya Putra, Jl. Raya Benowo No: 1-3, Surabaya (email: ongandre@uwp.ac.id)
Diajukan: 20-03-2016     Diperbaiki: 30-05-2016 Disetujui: 20-06-2016
mesin  yang  selalu  dalam  kondisi  siap  beroperasi adalah  menjaga  ketersediaan  teknisi  mesin  yang memadai berdasarkan frekuensi kerusakan mesin. Pada  kenyataannya,  jumlah  ketersediaan  teknisi yang seharusnya dimiliki oleh sebuah perusahaan manufaktur  cukup  sulit  ditentukan  mengingat aktifitas  teknisi  didasarkan  pada  terjadinya kerusakan  mesin.  Dimana  kejadian  kerusakan mesin itu sendiri cukup sulit diprediksi kapan dan apa yang akan rusak.
Demikian  pula  yang  terjadi  di  PT.  X,  sebuah perusahaan  manufaktur  di  Departemen  Injection yang  memproduksi  produk  furniture  berbahan baku  utama  biji  plastik  dengan  produk  utama kursi  plastik,  kursi  perkantoran,  dan  filling kabinet  plastik.  Produksi  menggunakan  mesin injection plastic molding. Sistem produksinya job order dan continous order. Produk filling kabinet plastik  menggunakan  sistem  produksi  continous order  dengan  kapasitas  produksi  rata-rata
sebanyak  10.000  unit  per  bulan.  Sedangkan produk kursi plastik, kursi perkantoran menggunakan  sistem  produksi  job  order.  Produk filling kabinet sendiri terdiri dari berbagai macam tipe,  mulai  dari  bee  cabinet,  butterfly  cabinet, twin  bee  cabinet,  avanza  cabinet,  new  cabinet, big  bee  cabinet  dan  masih  banyak  lagi  tipe produk  yang  mengharuskan  seringnya  dilakukan pergantian cetakan (mold).
Karena  cukup  sulit  memprediksi  waktu  antar pergantian cetakan (mold), waktu antar kerusakan mesin  serta  waktu  yang  dibutuhkan  untuk menyelesaikan pekerjaan tersebut, maka mengakibatkan  sulit  dalam  menentukan  jumlah ketersediaan  teknisi  yang  harus  dimiliki  oleh departemen  injection  PT.  X.  Teknisi  adalah personil  yang  bertugas  dan  bertanggung  jawab terhadap perbaikan kerusakan mesin dan pergantian  cetakan  (mold).  Saat  ini  di  lantai produksi  Departemen  Injection  PT.  X  jumlah teknisi  yang  semula  adalah  2  orang  ditambah menjadi  4  orang.  Karena  dirasa  banyak  mesin yang  berhenti  produksi  karena  menunggu perbaikan.  Dari  jumlah  tersebut,  dengan  alasan yang  sama  perusahaan  merencanakan  untuk menambah jumlah teknisi lagi menjadi 5 orang.
Dari  latar  belakang  di  atas  dapat  dirumuskan permasalahan  yang  terjadi  di  Departemen Injection  PT.  X  adalah  ketersediaan  jumlah teknisi mesin injection plastic molding yang ideal untuk  menjamin  kelancaran  proses  produksi. Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi ketersediaan jumlah  teknisi untuk mengantisipasi lamanya  mesin  menunggu  perbaikan  kerusakan ketika proses produksi sedang berlangsung.
Dalam  penelitian  ini  pembahasan  dilakukan dengan mensimulasikan sistem kerja di Departemen Injection PT. X dengan tujuan untuk mengevaluasi sistem kerja teknisi dalam mengantisipasi  lamanya  mesin  yang  rusak menunggu  perbaikan  pada  sistem  produksi  yang ada.    Metode  simulasi  dilakukan  dengan menggunakan  bantuan  aplikasi  perangkat  lunak simulasi Arena.
Asumsi  pengamatan  dan  pengambilan  data dalam  penelitian  ini  adalah:  selama  6  hari  kerja (jam  kerja  teknisi  08.00  –  16.00  WIB),  jumlah mesin  sebanyak  15  unit,  dan  kapasitas  produksi konstan.  Untuk  memperbaiki  suatu  sistem diperlukan  pengumpulan  data-data  dari  sistem nyata  (real  system)  yang  kemudian  digunakan
untuk mengestimasi parameter input dan memperoleh  distribusi  probabilitas  variabel  acak yang diambil dan digunakan pada model sistem.
Metode  simulasi  telah  banyak  digunakan untuk memperbaiki kinerja suatu sistem produksi manufaktur maupun sistem pelayanan/jasa. Kajian  simulasi  ke  atas  sistem  pemuatan  dan pemunggahan gudang menggunakan Arena (Liong & Loo, 2009). Analisis bottle neck dengan pendekatan  simulasi  Arena  pada  produk  sarung tenun ikat tradisional (Wahyani & Ahmad, 2009). Model  simulasi  kinerja  produksi  teh  untuk minimisasi work-in-process (Wibowo & Ramadian,  2010).  Simulasi  teknik  penanganan material  sistem  produksi  secara  manual  dan otomatis  berbasis  automatic  guided  vehicle (Sulistyono & Sudiarso, 2013).
Simulasi  adalah  suatu  metode  yang  penting karena  keunggulan  dalam  memperbaiki  kinerja suatu sistem  tanpa  mengganggu  kelancaran  kerja sistem  nyata  (real  system).  Sebuah  model simulasi  dikembangkan  untuk  mempelajari  kerja sistem  yang  berkembang  dari  waktu  ke  waktu. Teknik  simulasi  diskrit  adalah  salah  satu  model simulasi  pengoperasian  sistem  sebagai  urutan peristiwa diskrit (Sharma, 2015).

## II. M ETODOLOGI
Langkah-langkah yang ditempuh dalam menyelesaikan  penelitian  ini  ditunjukkan  pada diagram alir penelitian, seperti pada Gambar 1.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## Kondisi real system
Departemen  Injection  PT.  X  memiliki  mesin injection  plastic  molding  sebanyak  15  unit  yang terdiri dari 5 mesin skala kecil dan 10 mesin skala besar,  serta  sebuah  crane  dengan  kekuatan maksimal  5  ton  yang  melingkupi  semua  mesin produksi.  Mesin  yang  digolongkan dalam  mesin skala  kecil  adalah  mesin  yang  mempunyai kekuatan  pressure  antara  105  ton  sampai  dengan 180  ton.    Masing-masing  mesin  ini  dilengkapi dengan katrol manual dalam penggantian cetakan (mold) dan tidak menggunakan crane. Sedangkan mesin yang digolongkan dalam mesin skala  besar  adalah  mesin  yang  mempunyai kekuatan  pressure  antara  260  ton  sampai  dengan 800  ton.  Masing-masing  mesin  ini  tidak dilengkapi  dengan  katrol  manual,  tetapi  harus
menggunakan  crane  dalam  penggantian  cetakan (mold).
Departemen  Injection  PT.  X  mempunyai  4 orang teknisi yang terbagi menjadi 2 server, yaitu server-1  dan  server-2.    Server  1  terdiri  dari  3 orang  teknisi  yang  disebut  sebagai  teknisi-1, teknisi-2,  dan  teknisi-3.    Sedang  server-2  terdiri dari 1 orang teknisi  yang akan kita sebut sebagai teknisi-4.    Server-1  bertugas  mengerjakan  semua kegiatan  yang  berhubungan  dengan  mesin injection  kecuali  untuk  pengerjaan  elektrik  dan elektronik  yang  merupakan  tugas  atau  tanggung jawab dari server-2.
Mesin yang berhenti produksi karena kerusakan  atau  penggantian  cetakan  (mold),
operator mesin juga diwajibkan membantu teknisi dalam menangani mesin tersebut. Sehingga dalam melakukan semua tugasnya, seorang teknisi tidak membutuhkan  bantuan  teknisi  yang  lain  meski terdapat beberapa teknisi dalam kondisi menganggur (idle).

## Elemen sistem
Bagian  ini  menguraikan  mengenai  elemen- elemen  yang  membentuk  sistem  yang  nantinya akan  ditransformasikan  dalam  model  simulasi. Adapun elemen-elemen pembentuk sistem di sini adalah:
1. Entitas  (entity),  entitas  di  sini  adalah  suatu bentuk  kerusakan  mesin  atau  pergantian

## Gambar 1. Diagram alir penelitian
cetakan  yang  harus  diproses  oleh  resources yang  dalam  kasus  ini  disebut  sebagai  teknisi dan  crane.  Dalam  pemodelan  simulasi  ini terdapat  beberapa  entititas  yang  terbagi berdasarkan  jenis  kegiatan yang  harus dikerjakan  oleh  teknisi.  Entititas  di  sini sengaja  dibagi  menjadi  beberapa  kelompok karena adanya perbedaan waktu proses, waktu antar  kedatangan,  serta  perbedaan  dalam perlakuan  entititas  tersebut.  Adapun  beberapa entititas tersebut adalah sebagai berikut:
a. Pergantian cetakan besar, proses pergantian cetakan  besar  ini  memerlukan  bantuan crane. Untuk proses pengerjaannya dibutuhkan 1 orang teknisi.
b. Service  cetakan,  meliputi  perbaikan  dan perawatan  cetakan  yang  berukuran  besar. Proses pengerjaanya membutuhkan
bantuan crane. c. Pergantian cetakan kecil, pergantian cetakan  yang  dilakukan  oleh  1  orang teknisi  yang  dalam  proses  pengerjaanya menggunakan bantuan  katrol manual namun  apabila  crane  dalam  keadaan menganggur (idle), maka proses pengerjaannya  dapat  memanfaatkan  crane. Sehingga  dapat  meringankan  pekerjaan teknisi  serta  dapat  mempercepat  10%  dari waktu proses menggunakan katrol manual.
d. Mekanik,  adalah  semua  pekerjaan  yang berhubungan dengan service mesin injection  kecuali  mengenai  elektronik  dan elektriknya.  Misalnya;  perbaikan  valve, perbaikan pintu mesin, perbaikan lubrication oil pump, dan lain-lain. Karena dalam service cetakan kecil tidak
Tabel 1. Data interarrival time pergantian cetakan (mold) besar
No Interarrival time (menit) No Interarrival time (menit) No Interarrival time (menit) No Interarrival time (menit) No Interarrival time (menit) 1 354 11 95 21 276
31 223 41 42 2 266 12 411 22 673
32 210 42 124 3 789 13 288
23 512
33 606 43 466 4 686 14 658 24 539
34 1009 44 2073 5 208 15 830 25 379 35
580 45 721 6 475 16 485 26 433 36
988 46 536 7 455 17 572 27 250 37
802 47 212 8 130 18 1081
28 67 38 8 9 125 19 263 29 200 39 547 10 421 20 480 30 502 40 1195
Gambar 2. Data interarrival time pergantian cetakan (mold)  besar
membutuhkan  crane  yang  dapat  memicu terjadinya  antrian,  maka  kegiatan  ini dimasukan dalam kegiatan mekanik.
e. Tugas  luar,  meliputi  perbelanjaan  alat-alat atau  komponen  mesin  injection  dan perbaikan suatu  komponen mesin injection yang menggunakan bantuan jasa luar.
f. Perbaikan  pendingin,  meliputi  semua kegiatan  yang  berhubungan  dengan  air pendingin  mesin  injection.  Misalnya; saluran  air  pendingin  bocor,  saluran  air pendingin buntu, dan lain-lain.
g. Setting,  mesin  injection  ini  dilengkapi dengan  sistem  komputer  khusus  yang
digunakan  dalam  set-up  proses  produksi. Set-up  ini  dilakukan  karena  adanya kekurangsempurnaan produk yang dihasilkan  oleh  mesin  injection.  Misalnya; adanya  kelebihan  atau  kekurangan  berat produk,  pengaturan  cycle  time,  pengaturan kekuatan pressure, dan lain-lain. Setting ini merupakan  kegiatan  yang  harus  dilakukan oleh  server-1  namun  seringkali  ditengah- tengah pengerjaan, kegiatan ini dilimpahkan pada server-2 karena server-1 melihat ada masalah yang diluar kemampuannya atau masalah  tersebut sulit ditangani.
Tabel 3. Hasil pengujian data service time pada server-1
No. Entity Distribution Expression 1 Pergantian matras besar Beta 84.5 + 96 * BETA(0.824, 1.21) 2 Service matras Beta 45 + 105 * BETA(1.06, 1.27) 3 Pergantian matras kecil Beta 59.5 + 61 * BETA(0.581, 0.846) 4 Mekanik Erlang 30 + ERLA(69, 1) 5 Tugas luar Normal NORM(105, 19.6) 6 Perbaikan pendingin Beta 9.5 + 81 * BETA(0.374, 0.922) 7 Setting Gamma 6.5 + GAMM(8.7, 1.4) 8 Setting sebelum server 2 Beta 9.5 + 51 * BETA(0.384, 0.539) 9 Kerusakan sebelum server 2 Beta 3.5 + 27 * BETA(0.867, 1.77) Tabel 4. Hasil pengujian data service time pada server-2 No. Entity Distribution Expression 1 Pergantian matras besar - - 2 Service matras - - 3 Pergantian matras kecil - - 4 Mekanik - - 5 Tugas luar - - 6 Perbaikan pendingin - - 7 Setting Beta 29.5 + 91 * BETA(0.363, 0.341) 8 Elektrik Exponential 15 + EXPO(59.6) 9 Elektronik Erlang 30 + ERLA(150, 1) Tabel 5. Kriteria performansi sistem No Kriteria Deskripsi Ekspresi 1 Utilitas Meliputi utilitas resources Maximum 2 Waktu proses Waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan suatu entity Minimum 3 Queue time Meliputi waktu yang dibutuhkan suatu entity untuk menunggu diproses Minimum
h. Elektrik,  meliputi  semua  kegiatan  yang berhubungan  dengan  kelistrikan  mesin injection. Misalnya; perbaikan hyper dryer, perbaikan konsleting, dan lain-lain.
i. Elektronik,  meliputi  semua  kegiatan  yang berhubungan  dengan  elektronik  dari  mesin injection.  Seperti;  perbaikan  komputer mesin  injection,  perbaikan  thermo  control, perbaikan limit switch, dan lain-lain.
2. Process,  process  di  sini  adalah  suatu perlakuan  resources  terhadap  entity-entity yang  datang.  Tiap-tiap  entity  mendapatkan perlakuan  yang  berbeda  dari  resources. Misalnya;  dibutuhkan  crane  untuk  mengganti cetakan besar, server-1 tidak akan mengerjakan  kerusakan  yang  berhubungan dengan elektrik atau elektronik, dan lainnya.
3. Resources,  recources  di  sini  yaitu  server- server  dan  suatu  alat  yang  dinamakan  crane yang  memproses  entity-entity  yang  masuk. Server  disini  dibagi  menjadi  2  macam  yaitu server-1  dan  server-2.  Untuk  masing-masing anggota  dari  server  serta  tugasnya  telah diterangkan  di  atas.  Dalam  masing-masing
proses,  hanya  dibutuhkan  1  orang  teknisi karena  sudah  ada  1  orang  operator  yang membantu  teknisi  yang  sibuk.  Meskipun  ada satu  teknisi  yang  sibuk  sedangkan  yang  lain menganggur  (idle),  maka  teknisi  yang  idle tersebut tidak membantu teknisi yang sibuk.

## Pengolahan data
Pengolahan lebih lanjut menggunakan metode statistik  dipersiapkan  sebagai  input  dalam  model simulasi.  Tahap  ini  meliputi  uji  distribusi  yang sesuai  dengan  karakteristik  data.  Pengujian distribusi data dilakukan dengan bantuan software input  anayzer  pada  aplikasi  perangkat  lunak Arena  versi  3.0.  Tabel  1menunjukkan  hasil  uji distribusi data waktu antar kedatangan pergantian cetakan (mold) besar.
Bentuk distribusi data pada Tabel 1 ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Dari  distribution summary  pada  Gambar  2  dapat  diketahui  bahwa data yang dimasukan berdistribusi normal dengan expression Norm(495, 363).
Hasil  pengolahan  data  dari  masing-masing entity dapat dilihat pada Tabel 2.
Gambar 3. Model real system Departemen Injection
Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  pengerjaan (service  time)  juga  diuji  jenis  distribusinya dengan  cara  yang  sama  seperti  pengujian  data waktu  antar  kedatangan  entity.  Hasil  pengolahan data  waktu  pengerjaan  masing-masing  entity dapat dilihat pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Berdasarkan  model  konseptual  real  system, selanjutnya dilakukan perancangan model simulasi dengan menggunakan aplikasi perangkat lunak  simulasi  Arena  3.0.  Model  real  system Departemen  Injection  PT  “X”  ditunjukkan  pada
Gambar 3.
Perancangan
sistem simulasi akan
menghasilkan  output  yang  dapat  menunjukan tingkat  performansi  sistem.  Kriteria  performansi sistem ditunjukkan pada Tabel 5.
Variabel  keputusan  model  ini  akan  lebih banyak ditetapkan pada model simulasi alternatif perbaikan untuk kemudian dibandingkan, skenario  mana  yang  menghasilkan  performansi terbaik  bagi  sistem.  Variabel-variabel  keputusan yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah jumlah  server  yaitu  ditambah  satu  teknisi  pada server-1 dan perubahan sistem kerja tanpa adanya penambahan jumlah teknisi.

## Replikasi
Jumlah  replikasi  yang  dilakukan  adalah sebanyak  n  replikasi  tergantung  standar  deviasi dan  absolute  error.  Tabel  6  merupakan  output dari 10 kali replikasi awal.
= 2 . − 1 . √ = 2,262 .6,6072 √10 = 4,726203 ...(1) = . = ,  .   , !, "
= 7,508046 ≈ 8 ...(2)
Jadi  replikasi  yang  harus  dilakukan  adalah sebanyak 8 kali. Proses validasi model dilakukan untuk menentukan apakah model dapat mencerminkan  sistem  yang  sesungguhnya  atau tidak.  Hal  ini  sangat  penting  karena  tujuan  dari membuat  model  ini  adalah  agar  model  tersebut dapat  mencerminkan  sistem  sesungguhnya.  Uji validasi  ini  dilakukan  dengan  membandingkan output  hasil  simulasi  dengan  output  real  system. Yang digunakan  sebagai tolak ukur di sini adalah jumlah  order  yang  diselesaikan  tiap  minggu.
Tabel  7  menunjukkan  perbandingan  output simulasi dan output real system.
Model  akan  dijalankan  selama  1  tahun  yang diasumsikan  terdapat  52  minggu  dalam  1  tahun, dalam  1  minggu,  terdapat  6  hari  kerja  yang artinya  ada  2880  menit  dalam  1  minggu.  Jadi model simulasi akan dirunning sepanjang 2880 x 52  sebanyak  8  kali.  Tabel  8  menunjukan performansi dari real system.
Langkah selanjutnya adalah melakukan eksperimen  dengan  model  simulasi  untuk mendapatkan  waktu  mesin  menunggu  perbaikan yang  minimal.  Berdasarkan  existing  condition, dimana  adanya  mesin  menunggu  perbaikan terlalu  lama,  maka  skenario  perbaikan  yang direkomendasikan lebih mengutamakan pengurangan  waktu  menunggu.  Skenario  ini dijadikan  perbandingan  dengan  skenario  awal untuk  mencari  performansi  yang  paling  baik berdasarkan  kriteria-kriteria  performansi  yang telah diuraikan di atas.

## Tabel 6. Output 10 replikasi
No Replikasi Output 1 1 39
2 2 32 3 3 45 4 4 41 5 5 40 6 6 26 7 7 42 8 8 29 9 9 45 10
10 40 S 6,607235 Tabel 7. Perbandingan output simulasi dan real system No Real system Simulasi 1 33 39 2 37 33 3 37 26 4 29 36 5 31 34 6 39 34 7 28 29 8 27 32
Riyanto / Simulasi Model Sistem Kerja Pada Departemen....

## Skenario perbaikan real system
Skenario  perbaikan  1  berorientasi  dengan menambah jumlah teknisi pada server-1 sehingga menjadi  4  orang  teknisi  seperti  yang  telah diusulkan  oleh  perusahaan.  Tabel  9  menunjukan performansi dari skenario perbaikan 1.
Skenario  perbaikan  2  ini  berorientasi  pada perubahan  sistem  yaitu  dengan  menjadikan server-2  dan  server-1  menjadi  satu  server  pada pengerjaan  setting,  perbaikan  air  pendingin,  dan perbaikan  elektronik.  Hal  ini  bisa  dilakukan karena pengerjaan setting dan perbaikan pendingin  tidak  termasuk  pekerjaan  kasar sehingga  server-2  bisa  dimasukan.  Server-1  juga bisa  dibebani  dengan  pengerjaan  elektronik karena  resiko  dari  pengerjaan  elektronik  sangat kecil  dan  hal  ini  juga  bisa  meningkatkan kemampuan server-1 pada pekerjaan penyetingan.
Perubahan  juga  terjadi  pada  penanganan  entity jenis kerusakan sehingga server-2 langsung turun tangan tanpa menunggu penanganan pertama dari server-1.  Tabel  10  menunjukkan  performansi skenario  perbaikan  2.  Tabel  11  menunjukkan perbandingan  dari  ketiga  hasil  model  simulasi tersebut.  Perbandingan  performansi  masing- masing model juga dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 memperlihatkan bahwa real system lebih  baik  dari  pada  kedua  skenario  perbaikan hanya  pada  utilitas  server.  Namun  dari  segala parameter  yang  dilakukan,  kedua  skenario perbaikan  lebih  baik.  Pada  grafik  juga  terlihat bahwa  skenario  perbaikan  1  lebih  baik  hanya pada  waktu  maksimal  menunggu  pada  server-1 namun  jika  diukur  dari  parameter  yang  lain, skenario perbaikan 2 lebih baik.
Tabel 8. Performansi real system No. Kriteria performansi Replikasi Rata- Rata Satuan 1 2 3 4 5 6 7 8 1 Utilitas 25 25 25 24 25 24 25 25 24,75 % 2 Waktu proses 91 91 94 92 92 94 95 95 93 menit 3 max.diserver 1 121 172 213 186 184 212 155 230 184,1 menit 4 max.diserver 2 416 301 1072 860 372 680 526 541 596 menit Tabel 9. Performansi skenario perbaikan 1 No. Kriteria performansi Replikasi Rata- Rata Satuan 1 2 3 4 5 6 7 8 1 utilitas 20 20 20 20 20 19 20 19 19,75 % 2 waktu proses 96 93 90 89 89 90 91 92 91,1 menit 3 max.diserver 1 44 35 4 81 61 30 60 53 45,9 menit 4 max.diserver 2 489 387 374 479 556 611 697 477 508,67 menit Tabel 10.  Performansi skenario perbaikan 2 No. Kriteria performansi Replikasi Rata- Rata Satuan 1 2 3 4 5 6 7 8 1 utilitas 24 24 23 23 24 23 23 23 23,38 % 2 waktu proses 85 85 85 84 88 85 87 83 85,25 menit 3 max.diserver 1 118 95 290 54 108 74 55 62 107 menit 4 max.diserver 2 298 294 265 415 786 243 417 729 430,9 menit Tabel 11. Perbandingan performansi No. Kriteria performansi Rata-rata Satuan Real sistem skenario 1 skenario 2 1 utilitas 24,75 19,75 23,375 % 2 waktu proses 93 90,875 85,25 Menit 3 max.diserver 1 184,125 45,625 107 Menit 4 max.diserver 2 596 508,5 430,875 menit
Perbandingan performansi sistem juga
dilakukan  melalui    uji  hipotesa.  Tabel  12 menunjukan perubahan performansi sistem berdasarkan uji kesamaan data rata-rata.
Jika skenario perbaikan 1 diterapkan menggantikan  real  system,  maka  dampak perubahan  yang  dihasilkan  adalah:  (1)  tingkat kesibukan  teknisi  turun  hingga  20,2%,  (2)  tidak ada perubahan waktu proses, (3) waktu maksimal menunggu  di  server-1  turun  hingga  75,22%,  dan (4)  tidak  ada  perubahan  waktu  maksimal menunggu pada server-1.
Bila  skenario  1  diterapkan,  maka  perusahaan harus mengeluarkan biaya untuk  gaji satu teknisi lagi.  Sedangkan  jika  skenario  2  diterapkan menggantikan  real  system,  maka  dampak perubahan  yang  dihasilkan  adalah:  (1)  tingkat kesibukan teknisi turun hingga 5,56%, (2) mampu menekan  waktu  proses  hingga  8,33%,  (3)  waktu maksimal  menunggu  di  server-1  turun  41,9%, (4)  tidak  ada  perubahan  waktu  maksimal menunggu  pada  server  -2,  dan  (5)  tidak  ada perubahan  waktu  maksimal  menunggu  pada server-1  bila  dibandingkan  dengan  skenario perbaikan 1.

## IV. S IMPULAN
Berdasarkan  analisis  hasil  simulasi,  maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Penambahan  1  orang  teknisi,  maka  yang diuntungkan  adalah  server-1  karena  tingkat kesibukan  teknisi  turun  hingga  20,2%  namun tidak bisa menekan waktu proses pada sistem.
2. Perusahaan  akan  mampu  menekan  waktu proses  hingga  8,33%  karena  turunya  waktu menunggu bila perusahaan tidak jadi menambah  1  orang  teknisi  namun  merubah sistem yang berlaku yaitu menyilangkan tugas server-1  dengan  server-2  pada  kegiatan  yang bisa disilangkan.
3. Secara visual pada waktu maksimal menunggu pada  sever-1,  skenario  1  lebih  unggul  dari skenario  2,  namun  setelah  dilakukan  uji kesamaan  data  rata-rata  menunjukkan  bahwa kedua rata-rata populasi adalah sama
4. Saran  perbaikan  sistem  yang  sekiranya  dapat bermanfaat bagi departemen injection PT. “X” adalah  agar  tidak  menambah  jumlah  teknisi. Namun perlu merubah sistem kerja dari teknisi tersebut  yaitu  menyilangkan  tugas  teknisi yang  termasuk  dalam  server-1  dengan  tugas teknisi yang termasuk dalam server-2. Tabel 12. Perubahan performansi No. Kriteria performansi Real Vs sknr1 Real Vs sknr2 Sknr1 Vs sknr2 Perubahan % perubahan % Perubahan % 1 utilitas Ya -20,2 Ya -5,56 Ya 18,354 2 waktu proses Tidak - Ya -8,33 Ya -6,19 3 max.diserver 1 Ya -75,22 Ya -41,9 Tidak - 4 max.diserver 2 Tidak - Tidak - Tidak -
Gambar 6. Grafik perbandingan performansi sistem
Performansi 0 100 200 300 400 500 600 700 ut ilit as w ak tu p ro se s m ax .d is er ve r 1 m ax .d is er ve r 2 Real sistem skenario 1 skenario 2

## D AFTAR P USTAKA
Kelton,  W.D.;  Sadowski,  R.  P.;  Sadowski,  D.  A.  (2003). Simulation with Arena. 3rd  edition . Mc Grow Hill Book
Companies.
Liong,  C-Y.;  Loo,  C.S.E.  (2009).    ‘A  simulation  study  of warehouse  loading  and  unloading  systems  using ARENA  (Kajian  simulasi  ke  atas  sistem  pemuatan  dan pemunggahan  gudang menggunakan ARENA)’. Journal of  Quality  Measurement  and  Analysis  (JQMA),  Vol.  5 (2), pp.45-56.
Suryani, E. (2006). Pemodelan & Simulasi. Yogyakarta: CV. Graha Ilmu.
Sulistyono,  A.A.B.;  Sudiarso,  A.  (2013).  Simulasi  Teknik Penanganan  Material  Sistem  Produksi  Secara  Manual dan  Otomatis  Berbasis  Automatic  Guided  Vehicle (AGV)’.  Simposium  Nasional  RAPI  XII  –  2013,  ISSN 1412-9612, Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah
Surakarta.
Sharma,  P.  2015.  Discrete-event  simulation.  International Journal of Scientific & Technology Research, Vol. 4 (4), pp. 136-140.
Wahyani,  W.;  Ahmad,  N.H.    (2009).  Analisis  Bottle  Neck dengan Pendekatan Simulasi Arena pada Produk Sarung Tenun  Ikat  Tradisional.  Program  Studi  Teknik  Industri, Fakultas  Teknologi  Industri,  Institut  Teknologi  Adhi Tama Surabaya.
Wibowo, A.:  Ramadian, D. (2010). ‘Model simulasi kinerja produksi  teh  untuk  minimisasi  work-in-process.’  Jurnal
Optimasi Sistem Industri, Vol. 9 (1), pp. 7-12.