Analisis  Antrian  dalam  Pengoptimalan  Pelayanan  Stasiun  Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) dengan menggunakan Model Antrian Multi Channel Single Phase
Iren Laurensia Siallagan 1* , Debora Exaudi Sirait 1 , Juli Antasari Br Sinaga 1 * 1 Universitas HKBP Nommensen Pematangsiantar, Indonesia
juli.sinaga@uhnp.ac.id*
ARTICLE INFO
Article history:
Received March 31, 2024 Revised June 01, 2024 Accepted June 05, 2024 Abstract Queues often occur in public services, one of which is gas station 14.211.203 Jl. D.I  Panjaitan  No.49  Pematangsiantar,  where  long  queues  occur  at  service facilities,  especially  in  the  type  of  pertalite  fuel  for  motorcycle  vehicles.  The purpose of this study was to determine the analysis of the queuing system in optimizing  services  at  SPBU  14.211.203  JL.  D.I  Panjaitan  No.49 Pematangsiantar  by  using  a  multi-channel  single  phase  queuing  model.  This type of research is descriptive quantitative. The queuing model applied to this gas station is a single channel single phase model. Based on the results of the study, it is known that with the queuing model applied, it can be said that the level  of  service  at  SPBU  13.211.203  is  not  optimal  enough  because  the  busy system utility (p) has a high percentage of the average number of customers waiting in the queue is 3 to 4 customers, The average time spent waiting in the queue  is  between  1  to  3  minutes,  For  the  average  time  spent  by  customers while  being  served  is  between  2  to  3  minutes.  For  this  reason,  optimization suggestions are given that can be done, namely by using a single phase multi- channel queuing model which uses one service line with two service facilities, then the level of busy service facilities has a smaller percentage of busyness, which is below 50 %, the average level of busyness is below 50 %. Keywords : Queuing, Multi Channel Single Phase, Pertalite Published by CV. Creative Tugu Pena ISSN 2774-7077 Website https://attractivejournal.com/index.php/bce/ This is an open access article under the CC BY SA license https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

## PENDAHULUAN
Di  era  modern  ini,  dengan  kemajuan  teknologi  yang  pesat  dan  pertumbuhan populasi  yang  terus  meningkat,  perusahaan  di  sektor  jasa  harus  beradaptasi  untuk menyediakan  layanan  terbaik  dengan  respons  atau  pelayanan  yang  cepat  sesuai kebutuhan  pelanggan.  Dalam  menjalankan  suatu  bisnis,  selain  mencapai  maksimalnya produk,  kualitas  pelayanan  berupa  kecepatan  dalam  memberikan  suatu  pelayanan merupakan  aspek  yang  perlu  diperhatikan.  Hal  ini  dapat  disebabkan  oleh  kepuasan pelanggan  terhadap  pelayanan  yang  diberikan,  yang  secara  otomatis  akan  menciptakan kenyamanan  bagi  para  pelanggan  untuk  melakukan  transaksi  kembali  dan  akan  tetap menjadi  pilihan  bagi  pelanggan.    Kecepatan  kualitas  pelayanan  serta  fasilitas  pelayanan yang  memadai  dalam  perusahaan  jasa  mejadi  hal  yang  sangat  penting  yang  dapat memberikan kesan positif atau nilai baik dari perspektif pelanggan. Sebaliknya, lambatnya kualitas pelayanan dan kurangnya fasilitas unit yang digunakan terhadap pelanggan dapat merusak citra perusahaan. Jika terdapat terlalu banyak loket pembayaran atau kasir, hal itu akan menyebabkan biaya yang tinggi. Sebaliknya, jika terlalu sedikit loket pembayaran

## Bulletin of Community Engagement
atau kasir, akan mengakibatkan antrean yang panjang dan waktu tunggu yang cukup lama bagi  pelanggan,  yang  juga  dapat  menyebabkan  kerugian  bagi  perusahaan  seperti kehilangan  pelanggan  (Bataona  et  al.,2020:227).    Untuk  itu  suatu  perusahaan  harus menyediakan  fasilitas  pelayanan  yang  tepat  bagi  para  pelanggan  dimana  hal  ini  akan menjadi tolak ukur bagi para pelanggan dalam menilai kualitas pelayanan yang diberikan oleh  pihak  perusahaan.  Kualitas  pelayanan  yang  baik  mencakup  pelayanan  yang  efisien, sehingga pelanggan tidak harus menunggu dalam antrian untuk waktu yang lama (Darsini et  al.,2020:222).  Antrian  merupakan  hal  yang  sangat  sering  terjadi  pada  pusat-pusat fasilitas  pelayanan.  Antrian  yang  panjang  dan  berlangsung  lama  dapat  menimbulkan ketidaknyamanan  bagi  nasabah,  karena  mereka  merasa  waktu  mereka  terbuang  sia-sia saat  harus  menunggu  sebelum  mendapatkan  pelayanan  (Purnama  &  Alfian,  2018:25). Aktivitas mengantri mengharuskan orang menggunakan waktu mereka untuk menunggu. Selama  periode  antrian,  seseorang  tidak  dapat  melibatkan  diri  dalam  kegiatan  di  luar antrian, bahkan jika hanya sebentar. Situasi ini dapat mempengaruhi efisiensi waktu dan produktivitas  para  pelanggan  saat  mengantri.  Adanya  antrian  adalah  indikasi  dari pelayanan yang kurang optimal karena memaksa konsumen untuk menunggu pelayanan (Hasian & Putra, 2010:31). Suatu antrian tentunya melibatkan penggunaan waktu, semua pelanggan dalam suatu antrian tentunya memiliki keinginan untuk memiliki sistem yang optimal guna mendapatkan pelayanan yang terbaik . Hal ini mencerminkan situasi di mana seseorang harus menunggu giliran mereka untuk melakukan sesuatu.  Akan tetapi, suatu antrian dapat diminimalisir dengan menerapkan suatu metode yaitu metode antrian.
Metode antrian merupakan studi matematis tentang barisan antrian atau antrian tunggu.  Metode  ini  membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan  akhir  dengan menunjukkan cara meningkatkan penghematan, mengurangi waktu tunggu, meningkatkan efisiensi,  dan  sebagainya.  Sebuah  model  antrian  dibuat  sehingga  panjang  antrian  dan waktu  tunggu  dapat  diprediksi.  Dalam  dunia  bisnis,  metode  antrian  dapat  membantu eksekutif perusahaan menentukan cara terbaik untuk menata dan mengorganisir operasi bisnis  guna  memaksimalkan  penjualan  dan  kepuasan  layanan  pelanggan.  Salah  satu penerapan metode antrian yang dapat dijumpai adalah masalah antrian alat transportasi darat  seperti  kendaraan  bermotor  dalam  pengisian  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  yang terdapat di Stasiun Pengisian Bahan bakar Umum (SPBU).
Pertumbuhan  populasi  penduduk  yang  terus  berkembang  dan  gaya  hidup  yang tentunya  semakin  sibuk,  kebutuhan  akan  berbagai  hal  termasuk  transportasi,  menjadi semakin  meningkat.  Transportasi  memegang  peran  yang  penting  dalam  mendukung berbagai  aktivitas  dan  kegiatan  sehari-hari.  Transportasi  darat  adalah  jenis  transportasi yang  paling  banyak  digunakan  oleh  masyarakat  umum  salah  satunya  yaitu  kendaraan sepeda  motor.  Dengan  berkembangnya  sektor  transportasi  di  seluruh  dunia,  tuntutan terhadap sarana transportasi untuk mendukung kegiatan manusia semakin meningkat, hal ini  terjadi  karena  setiap  manusia  melakukan  banyak  aktivitas  dengan  menggunakan kendaraan,  dimana  hal  ini  membantu  dalam  setiap  kelancaran  aktivitas  yang  dilakukan. Oleh  karena  itu,  peningkatan  jumlah  pengguna  kendaraan  harus  diimbangi  dengan pengembangan  sarana  dan  prasarana  transportasi,  termasuk  di  antaranya  Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU). Dengan meningkatnya jumlah pengguna kendaraan bermotor,  kebutuhan  akan  bahan  bakar  secara  otomatis  akan  meningkat.  Hal  ini disebabkan  bahwa  hampir  semua  lapisan  masyarakat  mengandalkan  kendaraan  sebagai sarana transportasi yang produktif, efektif, dan efisien dalam perjalanan sehari-hari dan kegiatan kerja (Wolla et al., 2019:312). Oleh karena itu, para pengguna kendaraan harus didukung dengan fasilitas yang memenuhi kebutuhan mereka. Contoh nyata dari fasilitas pendukung  kendaraan  adalah  Stasiun  Pengisian  Bahan  Bakar  Umum  (SPBU),  atau  yang umumnya disebut sebagai Pom Bensin oleh sebagian masyarakat. Stasiun Pengisian Bahan Bakar  Umum  (SPBU)  merupakan  salah  satu  sektor  krusial  dalam  perekonomian  suatu negara,  yang  beroperasi  di  bidang  jasa  dan  juga  fasilitas  yang  sangat  esensial  bagi
kehidupan  sehari-hari  masyarakat  modern.  Ini  merupakan  tempat  di  mana  kendaraan bermotor seperti mobil dan sepeda motor dapat mengisi bahan bakar untuk menjalankan operasionalnya.  Stasiun  Pengisian  Bahan  Bakar  Umum  (SPBU) merupakan  contoh  nyata fasilitas publik yang sangat penting bagi masyarakat umum. SPBU dibangun di suatu lahan dengan  dilengkapi  fasilitas sesuai  dengan  desain, rancangan,  dan spesifikasi  teknis  yang telah  disetujui  oleh  Pertamina.  Fungsinya  mencakup  distribusi  dan  pemasaran  Bahan Bakar  Minyak  (BBM)  serta  produk  lain  dengan  menggunakan  merek  dagang  Pertamina. SPBU  juga  dapat  berperan  dalam  pengelolaan  bisnis  NFR  (Non  Fuel  Retail).  Menurut Suryawardana dan Yani (2015:260)  konsumsi akan bahan bakar selalu meningkat setiap tahunnya.  Dengan  demikian,  SPBU  memiliki  peran  penting  dalam  memenuhi  kebutuhan energi dan mobilitas masyarakat.
Tingginya  jumlah  pelanggan  yang  melakukan  transaksi  pembelian  bahan  bakar minyak  di SPBU,  tentu  saja memungkinkan  untuk timbul  masalah dalam sistem  antrian. Akibat  dari  adanya  masalah  dalam  sistem  antrian  dapat  menciptakan  kesan  buruk terhadap pelanggan, yang kemudian dapat berdampak negatif terhadap reputasi layanan yang  diberikan  oleh  pihak  SPBU.  Dalam  menanggapi  hal  ini,  tentu  saja  pihak  pertamina akan semakin meningkatkan kualitas produk dan pelayanan mereka untuk menciptakan citra  yang  baik.  Suatu  pelayanan  yang  akan  diberikan  oleh  pihak  SPBU  kepada  para pelanggan  merupakan  suatu  tindakan  baik  buruknya  kualitas  dari  pelayanan  yang diberikan  sehingga  menjadi  tolak  ukur  para  pelanggan  apakah  akan  menggunakan kembali  jasa  pihak  SPBU  tersebut  atau  tidak.  Setiap  pelanggan  tentunya  setuju  bahwa salah  satu  hal  yang  penting  dalam  memilih  SPBU adalah  kenyamanan  dalam melakukan transaksi.
SPBU 14.211.203 merupakan stasiun pengisian bahan bakar umum yang terletak di  Jalan  D.I.  Panjaitan  no.49  Pematangsiantar.  Lokasi  yang  strategis  dimana  merupakan SPBU  yang  sering  dilewati  banyak  kendaraan  karena  terletak  pada  jalan  menuju  pusat kota dengan fasilitas yang lengkap, dimana terdapat toilet, mushola, dan juga mesin ATM untuk  bank  mandiri  dan  juga  maybank,  serta  terdapat  stasiun  pengisian  angin  nitrogen serta kantin. SPBU ini memiliki tiga jalur fasilitas pengisian bahan bakar, dimana fasilitas pertama terdiri dari satu jalur pertalite khusus kendaraan roda empat yang memiliki satu mesin pompa bahan bakar dengan satu  sever yang melayani, fasilitas kedua merupakan jalur dexlite atau bio solar khusus kendaraan roda empat atau lebih denngan satu pompa bahan bakar dan satu sever yang melayani, fasilitas ketiga terdiri dari jalur pertalite dan juga pertamax yang dimana masing-masing memiliki satu mesin pompa pengisian bahan bakar dan dilayani oleh masing-masing satu server. Kepadatan akan pengguna kendaraan yang datang untuk mengisi bahan bakar serta jumlah fasilitas dan juga server yang kurang maksimal  menyebabkan  terjadinya  antrian  yang  panjang  di  SPBU  14.211.203  terutama pada  saat  jam  sibuk,  panjang  antrian  bisa  mencapai  jalan  raya.  Setiap  fasilitas  selalu memiliki antrian yang panjang, khususnya pada antrian pengguna sepeda motor dengan jenis pengisian bahan bakar pertalite dimana antrian yang terjadi selalu panjang terutama pada saat jam sibuk yaitu pada saat pagi hari ketika semua orang akan memulai aktivitas dan  pada  saat  siang  hari.  Antrian  sepeda  motor  dengan  jenis  pengisian  bahan  bakar pertalite ramai akan pengunjung, dimana hal ini terjdi karena bahan bakar jenis pertalite memiliki  harga  yang  cenderung  lebih  murah  daripada  jenis  bahan  bakar  lainnya  yang menyebabkan  orang-orang  atau  para  pengguna  sepeda  motor  lebih  memilih  mengantri untuk  bahan  bakar  dengan  jenis  pertalite.  Pada  jalur  pengisian  bahan  bakar  pertalite khusus sepeda motor yang dimana terdapat satu pompa pengisian bahan bakar dan satu server yang melayani. Keadaan tersebut sering kali mengakibatkan terhambatnya proses pelayanan  karena  padatnya  jumlah  kendaraan  yang  mengantri  pada  fasilitas  pengisian bahan bakar jenis pertalite khusus sepeda motor ini, sedangkan fasilitas yang digunakan dalam  melayani  kurang  memadai.  Jumlah  antrian  yang  panjang  telah  menyebabkan ketidaknyamanan  bagi  beberapa  pelanggan.  Selain  menimbulkan  ketidaknyamanan  bagi
pengguna  kendaraan  lainnya,  situasi  ini  juga  dapat  menyebabkan  penurunan  tingkat kepuasan konsumen, baik bagi mereka yang menggunakan kendaraan roda dua maupun roda empat atau lebih karena padatnya antrian pada SPBU tersebut. Maka dari itu, apabila para pelanggan khususnya para pengguna sepeda motor yang akan menggisi bahan bakar jenis  pertalite  mengetahui  bahwa  tempat  mereka  dalam  membeli  bahan  bakar  memiliki jumlah antrian yang panjang maka besar kemungkinan mereka tidak akan menggunakan jasa dari SPBU 14.211.203 Jl. D.I Panjaitan No.49 Pematangsiantar lagi. Salah satu solusi yang dapat dilakukan untuk meminimalisir panjang antrian pada SPBU ini adalah dengan menggunakan metode antrian yaitu melakukan analisis terhadap antrian pengisian bahan bakar  jenis  pertalite  khusus  sepeda  motor  di  SPBU  14.211.203  Jl.D.I  Panjaitan  no.49 Pematangsiantar,  sehingga  dapat  memberikan  solusi  dalam  mengoptimalkan  pelayanan pada  jalur  pertalite  khusus  sepeda  motor  dan  diharapkan  dapat  mengurangi  panjang antrian yang terjadi.
Salah  satu  penelitian  terkait  dengan  sistem  antrian  dilakukan  oleh  Dirarini Sudarwadi pada tahun 2020 dengan judul Analisis Sistem Antrian Pada Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum Studi Kasus Pada Pengisian Solar Di SPBU 84-983-02 Jalan Esau Sesa Kabupaten Manokwari, dimana penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi jumlah jalur fasilitas dan kinerja pelayanan yang optimal dengan analisis menggunakan analisis teori antrian  dengan  model  antrian  jalur  berganda  Artinya,  ada  lebih  dari  satu  jalur  fasilitas atau  stasiun  pelayanan  dan  pelanggan  hanya  perlu  melewati  satu  tahapan  pelayanan untuk  mendapatkan  layanan,  dimana  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  mendapatkan hasil bahwa kinerja sistem antrian yang diterapkan pada SPBU Jalan Esau Sesa Kabupaten Manokwari sudah optimal dengan 2 jalur fasilitas pelayanan. Sedangkan penelitian yang diakukan oleh M. Ibrahim Ats Tsauri, Abdullah Fawzy Siddik, dan Tri Ngudi Wiyatno pada tahun 2022 dengan judul Optimisasi Sistem Antrian di Era Pandemi untuk Meningkatkan Kinerja  Pelayanan  Stasiun  Pengisian  Bahan  Bakar  Umum  (SPBU),  dimana  penelitian  ini menggunakan desain pelayanan Multi Chanel Single Phase dimana pelanggan hanya akan menjalani satu proses pelayanan dan memilih server  lebih dari satu yang tersedia. Hasil dari  penelitian  mengatakan  bahwa  kinerja  sistem  antrian  pada  SPBU  tersebut  dapat dikatakan masih kurang baik atau belum optimal, dimana disarankan untuk penambahan satu server lagi agar pelayanan dapat optimal. Oleh  karena  itu, berdasarkan penjelasan latar  belakang masalah  di  atas  penulis  tertarik untuk  melakukan  penelitian  pada sistem antrian  SPBU  14.211.203  Jl.  D.I  Panjaitan  No.49  Pematangsiantar.  SPBU  ini  selalu  padat dengan  antrian  pengguna  sepeda  motor  dengan  pembelian  bahan  bakar  jenis  pertalite, dimana model antrian yang diterapkan pada SPBU ini yaitu model antrian Single Chanel- Single Phase yang artinya hanya terdapat satu jalur antrian dengan satu fasilitas pelayanan dengan disiplin pelayanan First Come First Service (FCFS), dimana pelanggan yang datang pertama akan dilayani terlebih dahulu. Dengan model antrian yang diterapkan pada SPBU, peneliti  ingin  mengetahui  apakah  sistem  antrian  dengan  model  model  antrian Single Chanel-Single Phase sudah  optimal dan bagaimana pengoptimalan yang dapat dilakukan pada SPBU ini agar antrian pembelian bahan bakar jenis pertalite untuk pengguna sepeda motor dapat berkurang. Oleh karena itu, berdasarkan penjelasan latar belakang masalah maka  peneliti  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  dengan  judul  Analisis  Antrian  Dalam Pengoptimalan Pelayanan Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) 14.211.203 Jl. D.I Panjaitan No.49 Pematangsiantar.
Gambar 1. Kondisi antrian pada SPBU 14.211.203 Jl. D.I Panjaitan no.49 Pematangsiantar
Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan, maka identifikasi masalah dari penelitian ini adalah terjadinya antrian yang panjang di SPBU 14.211.203 Jl. D.I Panjaitan No.49  Pematangsiantar,  dimana  panjangnya  antrian  yang  terjadi  pada  setiap  fasilitas pengisian bahan bakar mengakibatkan kerugian baik pada pelanggan maupun pihak SPBU. Ketidaknyamanan  dan  kerugian  bagi  para  pelanggan  saat  mengisis  bahan  bakar  karena banyaknya  waktu  yang  terbuang  ketika  ikut  mengantri  untuk  mendapatkan  pelayanan dalam  mengisi  bahan  bakar  kendaraan  pada  SPBU  ini  dan  kerugian  pada  pihak  SPBU dimana, kemungkinan para pelanggan tidak akan menggunakan jasa SPBU ini lagi karena panjangnya antrian pengisian bahan bakar.

## METODE A. Jenis dan Rancangan Penelitian
Jenis  penelitian  pada  SPBU  14.211.203  Pematangsiantar  yang  digunakan  dalam penelitian    ini  yaitu  penelitian  deskriptif  dengan  menggunakan    pendekatan  kuantitatif. Rancangan penelitian pada penelitian ini adalah:
Identifikasi Masalah Pengenalan  masalah  atau  pengelompokkan  masalah,  menentukan  kualitas penelitian,  hingga  menentukan  apakah  suatu  masalah  dapat  menjadi  hal  yang diteliti.
Pengumpulan data proses mengumpulkan data yang relevan yang akan digunakakn untuk menjawab permasalahan  penelitian yaitu  data  antrian  terkait  kedatangan  dan  pelayanan  di SPBU 14.211.203 Pematangsiantar.
Pengolahan data Dalam  penelitian  ini  data  yang  telah  dikumpulkan  oleh  peneliti  akan  diolah menggunakan perangkat lunak  IBM SPSS Statistic 25 untuk menentukan hasil dari hipotesis yang telah ditetapkan.
Analisis antrian dan Pengoptimalan
Analisis  antrian pada penelitian ini akan dilakukan dengan model antrian single chanel-single  phase sesuai  dengan  rumus  yang  telah  ditentukan  pada  teknik analisis data. Dalam penelitian ini akan melakukan pengoptimalan dengan model antrian  jalur  berganda  (M/M/S)  dengan  bantuan  perangkat  lunak  POM-QM  for Windows.  POM-QM  for  Windows  adalah  perangkat  lunak  yang  dirancang  untuk melakukan perhitungan yang diperlukan dalam pengambilan keputusan di bidang produksi dan manajemen operasional yang memiliki sifat kuantitatif. Hasil dan Penarikan kesimpulan Tahap  terakhir  adalah  yang  penarikan  kesimpulan  yang  diperoleh  dari  hasil pengoptimalan  yang  telah  dilakukan,  dimana  setelah  melakukan  semua  tahap diatas maka didapatkan hasil dari penelitian yang dilakukan.
Gambar 2. Diagram alir pengumpulan data

## B. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  berlokasi  di  SPBU  14.211.203  Pematangsiantar  dan  waktu  penelitian dilakukan selama 5 hari dimulai dari jam 08.00 sampai dengan jam 12.00 WIB C. Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi  umum  pada  penelitian  ini  mencakup  seluruh  konsumen  di  SPBU 14.211.203  Pematangsiantar,  sementara  sampel  dari  penelitian  ini  adalah  pelanggan sepeda  motor  yang  mengantri  untuk  pengsian  bahan  bakar  pertalite  dimulai  dari  jam 08.00 sampai dengan jam 12.00 selama lima hari berturut-turut pada hari senin sampai dengan  jumat.  Dalam  penentuan  sampel,  jenis  penarikan  sampel  yaitu  menggunakan teknik  penarikan  sampel purposive  sampling yaitu  sekelompok  subjek  yang  dipilih berdasarkan karakteristik tertentu, dimana karekteristik yang telah ditentukan yaitu : Pengguna sepeda motor yang mengantri dengan jenis pembelian bahan bakar pertalite Waktu penganbilan data pada jam 08.00 sampai dengan jam 12.00 WIB selama 5 hari.

## D. Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  terbagi  menjadi  dua  jenis,  yakni  variabel  terikat  (dependent variable) dan variabel bebas (independent variable).
1. Variabel terikat
Yang  menjadi  variabel  terikat  adalah  antrian,  yang  bergantung  pada  variabel lainnya.
2. variabel bebas
Yang  menjadi  variabel  bebas  dalam  penelitian  ini  adalah  pengoptimalan  dan pelayanan.

## E. Instrumen dan Teknik Pengumpulan data
Alat  yang  digunakan  dalam  membantu  pengambilan  data  pada  penelitian  ini meliputi  buku  tulis,  pulpen  dan  stopwatch.  Teknik  pengumpulan  data  yang  diterapkan dalam penelitian ini melibatkan beberapa pendekatan, antara lain:
Dokumentasi
Merupakan salah satu cara pengumpulan data yang dilakukan dengan mengklasifikasikan bahan tertulis yang berhubungan dengan masalah penelitian, dapat bersumber dari buku, koran, ataupun majalah dan lainnya.
Observasi
Observasi  dilakukan  secara  teliti  dan  sistematis  terhadap  gejala  atau  fenomena  yang sedang diteliti. Hal ini mencakup pengamatan atas kecepatan kedatangan pelanggan dan lama pelayanan di setiap fasilitas pelayanan.
Studi Pustaka Data  juga  dikumpulkan  melalui  studi  pustaka  dengan  membaca  buku  literatur,  jurnal, sumber daring, majalah, dan penelitian terdahulu yang relevan dengan topik penelitian.

## F. Teknik Analisis Data
1. Mengumpulkan  data  yang  diperlukan  di  loket  pelayanan  berdasarkan  periode waktu tertentu
2. Melakukan uji kesesuaian
Uji  kesesuaian  dilakukan  menggunakan  uji  Goodness  of  Fit  untuk  menentukan apakah jumlah kedatangan nasabah mengikuti distribusi Poisson. Uji Goodness of Fit digunakan untuk mengevaluasi apakah data dari sebuah sampel yang diambil konsisten dengan hipotesis yang telah ditetapkan. Dalam pengujian kesesuaian ini, dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  IBM  SPSS  Statistic  25    dan  uji Goodness  of  Fit  menggunakan  metode  Kolmogorov-Smirnov.    SPSS  digunakan untuk  membandingkan  nilai  signifikansi  (Asymp.Sig)  dengan  nilai  alpha  (tingkat signifikansi) yang telah ditetapkan yaitu sebesar 0,05. Jika nilai signifikansi lebih besar dari tingkat signifikansi yang ditetapkan, maka hipotesis distribusi yang diuji diterima. Sebaliknya, jika nilai signifikansi lebih kecil dari tingkat signifikansi yang ditetapkan, maka hipotesis distribusi yang diuji ditolak.
3. Analisis Antrian
model  antrian  pada  SPBU14.211.203  Pematang  siantar  jalur  pengisian  pertalite khusus  sepeda  motor  adalah  single  chanel-single  phase  dengan  notasi  M/M/1, dimana hanya ada satu pompa bahan bakar dan satu server yang melayani. Maka rumus yang digunakan adalah :
Keterangan : Ls  =  Jumlah rata-rata pelanggan dalam sistem Lq  =  Jumlah rata-rata unit yang menunggu dalam antrian Ws  =  Jumlah rata-rata waktu yang dihabiskan dalam antrian
4. Memberikan solusi tingkat pelayanan agar optimal Untuk  mencari  tingkat  pelayanan  yang  optimal  maka  peneliti  menggunkana  bantuan softwaree POM QM yaitu software yang digunakan untuk melakukan perhitungan dalam menyelesaikan masalah pengambilan keputusan atau optimasi. Model antrian yang akan digunakan untuk mengoptimalkan pelayanan yaitu model jalur berganda (M/M/S) dengan rumus:
Keterangan :

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk saran solusi tingkat pelayanan yang optimal menggunkana bantuan softwaree POM  QM  yaitu  software  yang  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  dalam menyelesaikan masalah pengambilan keputusan atau optimasi. Model antrian yang akan digunakan  untuk  saran  mengoptimalkan  pelayanan  yaitu  model  antrian  Multi  channel single phase dengan notasi antrian jalur berganda (M/M/S).
1. Hasil  analisis  data  pada  hari  senin  dengan  menggunakan  bantuan  software POM QM, dimana diketahui c =2, λ=

## Gambar 3. Hasil kinerja pelayanan SPBU 14.211.203 Pematangsiantar pada hari senin
Apabila  jumlah  operator yang  beroperasi  (M)  2  operator, dengan  tingkat  kedatangan rata- rata konsumen (λ) adalah sebesar 93 pelanggan per jam dan untuk tingkat pelayanan
Wq  =  Jumlah rata-rata waktu yang dihabiskan pelanggan menunggu dalam antrian
Ls  =  Jumlah rata-rata pelanggan dalam sistem Lq  =  Jumlah rata-rata unit yang menunggu dalam antrian Ws  =  Rata-rata waktu yang dihabiskan dalam antrian Wq  =  Rata-rata waktu yang dihabiskan pelanggan menunggu dalam
antrian
rata-rata konsumen ( ) adalah sebesar 111 pelanggan per jam. Maka, tingkat probabilitas pelayanan sibuk (  adalah sebesar 0,42 atau sekitar 42%. Untuk  jumlah rata-rata unit pelanggan  yang  menunggu  dalam  antrian  ( yaitu  sekitar  0  pelanggan,  Jumlah rata-rata  pelanggan  dalam  sistem  ( )  adalah  sebesar  1,02  pelanggan  atau  sekitar  1 pelanggan,  Jumlah  rata-rata  waktu  yang  dihabiskan  pelanggan  menunggu  dalam antrian adalah  sebesar  0,12  menit  dan  jumlah  rata-rata  waktu  yang  dihabiskan  dalam sistem ( ) adalah sebesar 0,66 menit
2. Hasil analisis data pada hari selasa dengan menggunakan bantuan software POM QM, dimana diketahui c =1, λ=

## Gambar 4. Hasil kinerja pelayanan SPBU 14.211.203 Pematangsiantar pada hari selasa
Jika jumlah operator yang beroperasi (M) adalah 2 operator dengan tingkat kedatangan rata- rata  konsumen  (λ)  adalah  sebesar  90  pelanggan  per  jam  dengan  tingkat  pelayanan rata-rata konsumen ( ) adalah sebesar 111 pelanggan per jam. Maka, tingkat probabilitas pelayanan  sibuk  (   adalah  sebesar  0,41  atau  sekitar  41%,  Jumlah  rata-rata  unit pelanggan  yang  menunggu  dalam  antrian  ( yaitu  sekitar  0  pelanggan,  jumlah rata-rata  pelanggan  dalam  sistem  ( )  adalah  sebesar  0,97  pelanggan  atau  sekitar  1 pelanggan  dan  jumlah  rata-rata  waktu  yang  dihabiskan  pelanggan  menunggu  dalam antrian adalah  sebesar  0,11  menit  dan  untuk  jumlah  rata-rata  waktu  yang dihabiskan dalam sistem ( ) adalah sebesar 0,65 menit
3. Hasil analisis data pada hari rabu dengan menggunakan bantuan software POM QM, dimana diketahui c =1, λ=
Gambar 5. Hasil kinerja pelayanan SPBU 14.211.203 Pematangsiantar pada hari rabu
Apabila  jumlah  operator  yang  beroperasi  (M)  adalah  2  operator  dengan  tingkat kedatangan rata- rata konsumen (λ) pada hari rabu adalah sebesar 85 pelanggan per jam dan  tingkat  pelayanan  rata-rata  konsumen  ( )  adalah  sebesar  111  pelanggan  per  jam, maka  tingkat  probabilitas  pelayanan  sibuk  (   adalah  sebesar  0,38  atau  sekitar  38%, Jumlah rata-rata unit pelanggan yang menunggu dalam antrian ( yaitu sekitar 1 pelanggan  Jumlah  rata-rata  pelanggan  dalam  sistem  ( )  adalah  sebesar  0,9    pelanggan atau  sekitar  1  pelanggan  Jumlah  rata-rata  waktu  yang  dihabiskan  pelanggan  menunggu dalam antrian adalah  sebesar  0,09 menit  Jumlah rata-rata  waktu  yang  dihabiskan
dalam sistem ( ) adalah sebesar 0,63 menit
4.
Hasil analisis data pada hari kamis dengan menggunakan bantuan software POM QM, dimana diketahui c =1, λ=

## Gambar 6. Hasil kinerja pelayanan SPBU 14.211.203 Pematangsiantar pada hari kamis
Jumlah  operator yang beroperasi (M) adalah  2 operator dengan tingkat kedatangan rata- rata konsumen (λ) adalah se besar 85 pelanggan per jam dengaan tingkat pelayanan rata-rata konsumen ( ) adalah sebesar 111 pelanggan per jam maka, tingkat probabilitas pelayanan  sibuk  (   adalah  sebesar  0,38  atau  sekitar  38%,  jumlah  rata-rata  unit pelanggan  yang  menunggu  dalam  antrian  ( yaitu  sekitar  0  pelanggan,  jumlah rata-rata  pelanggan  dalam  sistem  ( )  adalah  sebesar  0,9    pelanggan  atau  sekitar  1 pelanggan  dan  jumlah  rata-rata  waktu  yang  dihabiskan  pelanggan  menunggu  dalam antrian adalah sebesar 0,09 menit dimana jumlah rata-rata waktu yang dihabiskan dalam sistem ( ) adalah sebesar 0,63 menit.
5. Hasil  analisis  data  pada  hari  jumat  dengan  menggunakan  bantuan  software POM QM, dimana diketahui c =1, λ=
Gambar 7. Hasil kinerja pelayanan SPBU 14.211.203 Pematangsiantar pada hari jumat
Apabila  Jumlah  operator  yang  beroperasi  (M)  adalah  2  orang  pada  waktu  kedatangan pelanggan  di  hari  jumat,  dengan  tingkat  kedatangan  rata- rata  konsumen  (λ)  adalah sebesar  90  pelanggan  per  jam  dan  tingkat  pelayanan  rata-rata  konsumen  ( )  adalah sebesar  111  pelanggan  per  jam.  Maka,  tingkat  probabilitas  pelayanan  sibuk    (   adalah sebesar  0,41  atau  sekitar  41%,  jumlah  rata-rata  unit  pelanggan  yang  menunggu  dalam antrian  ( yaitu  sekitar  0  pelanggan,  jumlah  rata-rata  pelanggan  dalam  sistem ( ) adalah sebesar 0,97  pelanggan atau sekitar 1 pelanggan, jumlah rata-rata waktu yang dihabiskan  pelanggan  menunggu  dalam  antrian
adalah  sebesar  0,11  menit,  Dan untuk  jumlah  rata-rata  waktu  yang  dihabiskan  dalam  sistem  ( )  adalah  sebesar  0,65 menit.
Tabel 1. Hasil Perbandingan Sistem Antrian Model Single Chanel Single Phase Dengan Model Antrian Multi channel Single Phase Hari Single Chanel Single Phase Antrian Multi channel Single Phase P P Senin 0,83 4 5 2,79 3,3 0,42  0,18  0,12  0,66  0,12 Selasa 0,81 3 4 2,31  2,85  0,41  0,16  0,97  0,11  0,65 Rabu 0,76 3 3 1,76  2,31  0,38  0,13 0,9 0,09  0,63 Kamis 0,76 3 3 1,76  2,31  0,38  0,13 0,9 0,09  0,63 Jumat 0,81 3 4 2,31  2,85  0,41  0,16  0,97  0,11  0,65
Pada tabel 1 dapat terlihat perbandingan antra model antrian single channel single phase  dengan  model  antrian  multi  channel  single  phase,  dimana  pada  nilai  P  (utilitas fasilitas sibuk) tingkat kesibukan fasilitas pelayanan dengan model single chanel  berada diatas 50% sedangkan jika menggunakan model antrian multi channel single phase tingkat fasilitas pelayanan sibuk memiliki persentase lebih kecil yaitu berada dibawah 50 persen. Pada  model  antrian  single  channel  singe  phase,  rata-rata  jumlah  pelanggan  yang menunggu  dalam  antrian  adalah  3  sampai  4  pelanggan  sedangkan  jika  menggunakan model  antrian  multi  chanel  single  phase,  rata-rata  pelanggan  yang  menunggu  dalam antrian  adalah  0  sampai  1  pelanggan.  Waktu  rata-rata  yang  dihabiskan  pelanggan menunggu dalam antrian pada model single chanel single phase berada diantara 1 sampai 3  menit  akan  tetapi  jika  menggunakan  model  multi  chanel  single  phase,  rata-rata pelanggan menunggu dalam antrian yaitu kurang dari satu menit. Untuk waktu rata-rata yang  dihabiskan  pelanggan  selama  dilayani  yaitu  antara  2  sampai  3  menit  dengan menggunakan model single chanel single phase, sedangkan jika menggunakan model multi chanel single phase lama waktunya yaitu kurang dari satu menit.

## KESIMPULAN
Pola kedatangan pelanggan berdistribusi poisson yang dimana setiap kedatangan pelangganctidak terkait satu sama lain atau bersifat acak.Kondisi efisiensi pelayanan pada SPBU 14.211.203 Pematangsiantar dengan model antrian single chanel single phase belum cukup optimal, dimana pada model ini tingkat utilitas pelayanan sibuk yaitu berada diatas
50  %  ,  rata-rata  jumlah  pelanggan  yang  menunggu  dalam  antrian  adalah  3  sampai  4 pelanggan, Waktu  rata-rata yang dihabiskan pelanggan menunggu dalam antrian berada diantara  1  sampai  3  menit,  Untuk  waktu  rata-rata  yang  dihabiskan  pelanggan  selama dilayani  yaitu  antara  2  sampai  3  menit.  Tingkat  kedatangan  pelanggan  tertinggi  terjadi antara  pukul  11.00  sampai  dengan  pukul  12.00  sedangkan  untuk  tingkat  kedatangan pelanggan sepeda motor terendah terjadi antara pukul 08.00 sampai dengan pukul 09.00. Apabila  menggunakan  model  antrian  multi  channel  single  phase  dimana  terdapat  dua fasilitas pelayanan, maka tingkat fasilitas pelayanan sibuk memiliki persentase kesibukan lebih  kecil  yaitu  berada  dibawah  50  persen,  rata-rata  pelanggan  yang  menunggu  dalam antrian  adalah  0  sampai  1  pelanggan,  dan  rata-rata  waktu  yang  dihabiskan  pelanggan selama dilayani yaitu kurang dari satu menit.

## REFERENSI
Abidin,  Y.,  Alim,  M.  R.,  &  Lestari,  R.  (2019).  Analisis  optimalisasi  waktu  layanan  potong rambut  pada  takilish  barber  shop  dengan  model  antrian. Oikonomia:  Jurnal Manajemen , 15 (2).
Alfarizi,  M.,  Hanum,  R.  K.,  &  Hidayat,  S.  A.  (2021).  Optimizing  the  Use  of  Sharia  Digital Transactions  To  Sup- Port  Indonesia’S  Economic  Recovery. Jurnal  Ilmu  Ekonomi Terapan , 122-132.
Bataona, Benediktus LV, Antonio EL Nyoko, and Ni Putu Nursiani. Analisis Sistem Antrian Dalam Optimalisasi Layanan Di Supermarket Hyperstore. Journal of Management: Small and Medium Enterprises (SMEs) 12.2 (2020): 225-237.
Devani, V. Optimasi dan Simulasi Sistem Antrian Single-Line Multiple Servers. In Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri (pp. 80-89).
Eko, Anugrah Putra, et al. Pemodelan Dan Simulasi Antrian Pendaftaran Driver Baru Go- Jek Di Sidoarjo. Majalah Ilmiah UNIKOM 17.1 (2019): 13-18.
Fadlilah,  M.  P.  N.,  Sugito,  S.,  &  Rahmawati,  R.  (2017).  Sistem  Antrian  Pada  Pelayanan Customer Service Pt. Bank X. Jurnal Gaussian , 6 (1), 71-80.
Febriana, N. I. (2016). Analisis Kualitas Pelayanan Bank Terhadap Kepuasan Nasabah Pada Bank  Muamalat  Indonesia  Kantor  Cabang  Pembantu  Tulungagung. An-Nisbah: Jurnal Ekonomi Syariah , 3 (1), 1-145.
Ferianto, E. J., Insani, N., & Subekti, R. (2016). Optimasi pelayanan antrian multi channel (m/m/c)  pada  stasiun  pengisian  bahan  bakar  umum  (SPBU)  sagan yogyakarta. Jurnal Kajian dan Terapan Matematika , 5 (4).
Firdaus,  A.  (2016).  Analisismodel  Antrianpada  Pelayanan  Pelanggan  (Studi  Kasus Pengisian  Bahan  Bakar  Pada  Spbu  Kota  Jambi). J-MAS  (Jurnal  Manajemen  dan Sains) , 1 (1), 1-7.
Handoko,  H.,  &  Astuti,  S.  W.  (2017).  Queue  Analysis  at  Yogyakarta  Tugu  Station. Jurnal Perkeretaapian Indonesia (Indonesian Railway Journal) , 1 (2), 105-115.
Hasian,  D.  P.,  &  Putra,  A.  K.  (2010).  Simulasi  Pelayanan  Pengisian  Bahan  Bakar  di  SPBU Gunung Pangilun. Jurnal Optimasi Sistem Industri, 9(1), 31 – 36
Heizer,  Jay  dan  Berry  Render.  2011.  Operations  Management.  Buku  1  Edisi  Kesembilan. Salemba empat: Jakarta.
Jatmika, S., & Prasetyo, B. P. T. (2017). Analisis Antrian Model Multi Channel-Single Phase dan  Optimalisasi  Layanan  Akademik  (Studi  Kasus  pada  STMIK  Asia Malang). POSITIF: Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi , 3 (1), 41-46.
KA, Anastasia Padmitasari. Optimalisasi Antrian Dengan Metode Multi Chanel Single Phase (M/M/S). Kocenin Serial Konferensi (E) ISSN: 2746-7112 1 (2020): 2-2.
Kakiay, T.J. (2004). Dasar Teori Antrian Untuk Kehidupan Nyata. Yogyakarta: Andi. KBBI Daring. (2016). Entri Optimasi. Diakses 8 Pebrruari 2024. https://kbbi.web.id/optimal
Lestari,  S.  (2021).  Usulan  Model  Sistem  Antrian  Pada  Mc  Donald's  Cabang  Shinta  Kota Tangerang Dengan Pendekatan Teori Antrian dan Simulasi. Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik , 2 (2), 174-179.
Listiyani, R., Linawati, L., & Sasongko, L. R. (2019). Analisis proses produksi menggunakan teori antrian secara analitik dan simulasi. Jurnal rekayasa sistem industri , 8 (1), 9- 18.
Malalayang. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 7 (1). Manalu,  C.,  &  Palandeng,  I.  (2019).  Analisis  Sistem  Antrian  Sepeda  Motor  Pada  Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (Spbu) 74.951. 02
Melyanti,  R.,  Irfan,  D.,  Ambiyar,  A.,  Febriani,  A.,  &  Khairana,  R.  (2020).  Rancang  Bangun Sistem  Antrian  Online  Kunjungan  Pasien  Rawat  Jalan  Pada  Rumah  Sakit  Syafira Berbasis  Web. INTECOMS:  Journal  of  Information  Technology  and  Computer Science , 3 (2), 192-198.
Nurhadi, N. (2020). Konsep Pelayanan Perspektif Ekonomi Syariah. EkBis: Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 2 (2), 137-150.
Nurrohman, B. (2017). Optimalisasi Pelayanan E-KTP Guna Meningkatkan Validitas Data Kependudukan di Kecamatan Majasari Kabupaten Pandeglang. Jurnal , 10 . Pardede,  Piki  Darma  Kristian,  Desi  Januari  Tafonao,  and  Erwin  Edielis  Buulolo. "Optimalisasi  penggunaan  dana  desa  dalam  pembangunan  desa  lolosoni kecamatan  gomo  kabupaten  nias  selatan  2019/2020." Jurnal  Governance Opinion 6.2 (2022): 78-89.
Prasmoro,  A.  V.,  Widyantoro,  M.,  &  Warniningsih,  W.  (2020).  Optimalisasi  Pelayanan Dengan Metode Antrian Pada Spbu Abc. Jurnal Rekayasa Lingkungan , 20 (1). Prayogo,  D.  D.,  Pondaag,  J.  J.,  &  Tumewu,  F.  T.  F.  (2017).  Analisis  Sistem  Antrian  Dan Optimalisai  Pelayanan  Teller  Pada  PT.  Bank  Sulutgo. Jurnal  EMBA:  Jurnal  Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis dan Akuntansi , 5 (2). Prihati,  Y.  (2012).  Simulasi  Dan  Permodelan  Sistem  Antrian  Pelanggan  di  Loket Pembayaran Rekening XYZ Semarang. Jurnal Informatika , 3 (3).
Purnama,  D.,  &  Alfian,  A.  (2018).  Analisis  Simulasi  Antrian  Teller  Untuk  Meminimasi Waktu Tunggu (Studi Kasus: BCA KCP Ruko Rajawali Palembang). SAINTEK: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi Industri , 2 (1), 24-33. Rachman, M. (2021). Manajemen pelayanan publik. Santoso,  B.,  Assidiqie,  W.  A.,  &  Sari,  M.  W.  (2022).  Implementasi  rfid  di  lingkup kebencanaan  dalam  mengurangi  waktu  tunggu  pembagian  bantuan. jitek  (Jurnal Ilmiah Teknosains) , 8 (1/Mei), 24-29.
Sari, N. P., Sugito, S., & Warsito, B. (2017). Penerapan Teori Antrian Pada Pelayanan Teller Bank X Kantor Cabang Pembantu Puri Sentra Niaga. Jurnal Gaussian , 6 (1), 81-90. Sinaga,  D.  D.,  Widyastuti,  L.,  &  Aisha,  A.  N.  (2021).  Perancangan  Estimasi  Jumlah  Teller Menggunakan  Pendekatan  Teori  Antrian  Pada  Bank  X  Kantor  Cabang  Pembantu Pematang Siantar. eProceedings of Engineering , 8 (5).
Sofyan, D. K., & Meutia, S. (2018). Penerapan Metode Antrian Dalam Menentukan Fasilitas Yang Optimal Pada Spbu Mawaddah. Jurnal Optimalisasi , 3 (5).
Sofyan,  D.  K.,  Amri,  A.,  &  Aziz,  A.  (2019).  Penerapan  Sistem  Antrian  pada  Fasilitas Pelayanan pada Loket Pengambilan Obat. Jurnal Optimalisasi , 5 (1), 20-31. Sudarwadi, D. (2020). Analisis Sistem Antrian Pada Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum Studi Kasus Pada Pengisian Solar Di (Spbu) 84-983-02 Jalan Esau Sesa Kabupaten Manokwari. Jurnal Maneksi (Management Ekonomi Dan Akuntansi) , 9 (2), 454-461. Suryawardana, E., & Yani, T. E. (2017). Analisis Pengaruh Reputasi, Kualitas Pelayanan dan Kepercayaan Terhadap Keputusan Pembelian pada Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) di Kota Semarang. Jurnal Dinamika Sosial Budaya , 17 (2), 258-269. Susetyo,  J.,  &  Nasution,  S.  R.  (2017).  Analisis  Sistem  Antrian  Multiple  Channel  Untuk Kapasitas Terbatas. Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 5 (3).
Wolla, Febyana, Christien C. Foenay, and Tarsisius Timuneno. Analisis Model Antrian Pada Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) Liliba. JOURNAL OF MANAGEMENT Small and Medium Enterprises (SME's) 10.3 (2019): 311-325
Copyright Holder: © Iren Laurensia Siallagan et al., (2024)
First Publication Right : © Bulletin of Community Engagement
This article is under:

## CC BY SA