## INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Volume 24 Nomor 2 Desember 2022

## PENENTUAN JUMLAH SERVER PADA BAGIAN PENCUCIAN KENDARAAN SETELAH SERVIS UNTUK MENGURANGI WAKTU MENUNGGU DI PT. XYZ BANDUNG
Ragil Pardiyono*, Gianti Puspawardhani, Hermita Dyah Puspita, Oviyan Patra, Jahny

## Sastradiharja

## Universitas Jenderal Achmad Yani
Abstrak :  Penelitian  ini  dilakukan  di  PT.  XYZ  yang  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  penjualan kendaraan, spare  part dan  servis kendaraan  roda  empat  resmi  merk  Toyota.    Berdasarkan  hasil follow  up customer  satisfaction  level melalui  telepon  yang  bersifat  acak  kepada  pelanggan  setelah  servis  diperoleh  hasil jumlah  ketidakpuasan  pelanggan  sebesar  3,6%.  Sedangkan  target  ketidakpuasan  yang  ditetapkan  oleh  TAM adalah  maksimal  1%  pelanggan  yang  tidak  puas.  Hal  ini  tentu  menjadi  masalah  karena  adanya gap ketidakpuasan  konsumen.  Dari  hasil  identifikasi  diperoleh  data  penyebab  dominan  ketidakpuasan  konsumen karena lamanya waktu menunggu pada bagian pencucian kendaraan setelah servis. Hal itu disebabkan karena PT.  XYZ  hanya  mempunyai  1  stall  atau  bagian  pencucian,  sehingga  tidak  sebandingnya  antara  jumlah kendaraan  yang  servis  dengan  jumlah  pelayanan.  Maka  tujuan  penelitian  ini  adalah  menentukan  jumlah server optimal  pada  stall  cuci  kendaraan  setelah  servis.  Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan  model  sistem antrian  (M/M/C):(GD/∞/∞)  diperoleh  hasil  kondisi  yang  ada  perusahaan  menyediakan  1  stall  cuci  dan  tidak mencapai  keadaan  mapan  (steady  state).  Maka  jumlah  server  minimum  yang  di  peroleh  sebanyak  2  stall  cuci dengan  ukuran  kriteria  antrian  probabilitas  tidak  ada  kendaraan  dalam  sistem  sebesar  0,317,  rata-rata  jumlah kendaraan dalam antrian sebanyak 0,064 kendaraan, rata-rata jumlah kendaraan dalam sistem sebanyak 1,102 kendaraan, dan rata-rata waktu menunggu kendaraan di dalam antrian = 0,0149 jam. Hasil ini tidak membahas mengenai  biaya  yang  timbul  dari  penambahan  server,  kedepan  perlu  dilakukan  kajian  dari  aspek  biaya  agar pembahasannya menjadi lengkap.
Kata kunci: Leadtime, menunggu, sistem Antrian, (M/M/C):(GD/∞/∞)

## I. PENDAHULUAN 1
PT.  XYZ  merupakan  perusahaan  yang bergerak  dibidang  industri  jasa  penjualan kendaraan, spare  part dan  layanan  perbaikan (servis) kendaraan  roda  empat  resmi  merk Toyota.  Oleh  karena  itu  perusahaan  ini  harus mengikuti  standar  operasional  yang  telah

## *) ragil.pardiyono@lecture.unjani.ac.id
Diterima: 13 April 2022 Direvisi: 5 Juli 2022 Disetujui: 16 Juli 2022 DOI: 10.23969/infomatek.v24i2.5739
ditetapkan oleh PT. Toyota Astra Motor (TAM). Sebagai  upaya  menjaga  kepuasan  pelanggan terhadap  pelayanan,  PT.  XYZ  melakukan proses  evaluasi  berupa follow  up customer satisfaction level melalui telepon yang bersifat acak kepada pelanggan setelah servis. Follow up tersebut  untuk  menanggapi  keluhan pelanggan,  memastikan  kepuasan  pelanggan setelah  servis  dan  kualitas  pekerjaan  yang mereka  terima,    serta  menerima  saran tambahan  jika  diperlukan.  Dari  hasil follow  up yang  dilakukan  pada  Januari-Pebruari  tahun
2022 menunjukkan hasil jumlah
ketidakpuasan  pelanggan  sebesar  3,6%. Sedangkan target ketidakpuasan yang ditetapkan  oleh  TAM  adalah  maksimal  1% pelanggan  yang  tidak  puas.  Hal  ini  tentu menjadi
masalah
karena adanya ketidakpuasan konsumen.
Kepuasan konsumen merupakan tingkat perasaan  seseorang  setelah  membandingkan hasil  kinerja  dia  peroleh  dengan  harapannya. Kepuasan  pelanggan  merupakan  aspek  vital untuk bertahan dalam memenangkan persaingan  (Kotler  dalam  Pardiyono,  2020, Tjiptono  dalam  Pardiyono  dan  Puspita,  2020, 2021). Berdasarkan hal diatas, bisa disimpulkan  bahwa  kepuasan  pelanggan merupakan  hal  yang  penting  untuk  menjaga keberlangsungan perusahaan. Oleh sebab itu, harus segera mencari akar penyebab tingginya
ketidakpuasan konsumen di perusahaan ini.
Dari  hasil follow  up di  atas  diperoleh  Indeks customer  satisfaction  level yang  terendah pada  lamanya  waktu  servis  kendaraan  yaitu 3,6%. Leadtime servis yang tinggi menyebabkan pelanggan kecewa. Total leadtime adalah  total  waktu  yang  di  butuhkan untuk menyelesaikan pekerjaan (Hnaien et al, 2008). Total leadtime pada kasus ini di hitung dari  mulai  pelanggan  masuk  ke  bengkel sampai dengan penyerahan kendaraan kepelanggan  termasuk  waktu  menunggu. Penyebab  dominan  tingginya  total leadtime adalah  lamanya  waktu  menunggu  pada bagian  pencucian  kendaraan  setelah  servis yang menyebabkan ketidakpuasan pelanggan. Saat  ini  PT.  XYZ  hanya  mempunyai  1  stall
atau  bagian  pencucian,  oleh  sebab itu  karena tidak  sebandingnya  antara  jumlah  kendaraan yang  servis  dengan  jumlah  pelayanan  maka menyebabkan bottleneck pada proses pencucian setelah servis. Menurut
Christiansen  &  Chater,  2016).    penyebab terjadinya bottleneck pada suatu line produksi adalah  karena  laju  kedatangan  melebihi  laju pelayanan.  Agar  masalah  bottleneck  di  PT. XYZ  ini  dapat  diatasi  dengan  efisien,  maka tujuan  penelitian  ini  adalah  menentukan jumlah server optimal  pada  stall  cuci kendaraan setelah servis.

## II. METODOLOGI
Antrian akan terjadi bila ada kedatangan yang bersifat random pada suatu sistem pelayanan, dengan  tingkat  pelayanan  yang  lebih  tinggi dari  tingkat  pelayanan  (Chiang  &  Ouyang , 2016).  Hasil  perhitungan  dari  uji  distribusi akan  menunjukan  model  antrian  yang  sesuai dengan  fenomena  antrian  yang terjadi  di area pencuncian  kendaraan  setelah service .  Model antrian  di  bawah  ini  merupakan  model  yang sering  di  temukan  didalam  permasalahan antrian.  Data  kedatangan  dan  pelayanan diperoleh dengan cara melakukan pengamatan.
Pengamatan di lakukan sebanyak 6 kali sehari, mulai dari pukul 08:00 WIB sampai 15:00 WIB di catat setiap interval 1 jam, selama 10 hari.

## 2.1 Model Antrian (M/M/C) : (GD/~/~)
Model  antrian  (M/M/C)  :  (GD/~/~)  model  ini adalah  model  antrian  dengan  pelayanan ganda  secara  pararel  (Bellido  et  al,  2019). Dalam  model ini,  para  pelanggan  tiba  dengan laju  konstan,  dan  maksimum c pelanggan dapat  dilayani  secara  berbarengan.  Pengaruh penggunaan c pelayan  yang  pararel  adalah
mempercepat laju pelayanan dengan
memungkinkan dilakukannya beberapa
pelayanan  secara  bersamaan.  Model  ini muncul  ketika  tingkat  kedatangan  lebih  tinggi dari pada tingkat pelayanan yang menyebabkan kondisi steady - state tidak dipenuhi.  Kecepatan  pelayanan  di  setiap server  dianggap  konstan  dan  tidak  bisa ditingkatkan
sehingga aiternatif untuk menambah
jumlah server beralasan, Pemodelan  ini  dapat  ditelusuri  sebagai berikut: Untuk semua n (1) (2) Dari (3) (4) (5) Dimana (6) (7) (8) (9) (11) Untuk (12) Untuk (13) 2.2 Model (M/M/1) : (GD/~/~)
Model pelayanan tunggal tanpa batas kapasitas  baik  dari  kapasitas  sistemmaupun
kapasitas  dari  sumber  pemanggilan  model antrian ini mencirikan bahwa distribusi kedatangan  mengikuti  pola  poisson,  distribusi waktu  pelayanan  mengikuti pola  eksponensial (Maurya, 2012). Hanya satu fasilitas pelayanan, disiplin pelayanan umum, kapasitas  antrian  dan  sumber  kedatangan  tak berhingga.

## 2.3 Model Antrian  (M/M/1) : (GD/N/~)
Perbedaan  mendasar  dengan  model  pertama adalah  bahwa  pada  model  ini  kapasitas antrian  tidak  terbatas  (Srinivasan,  2014). Pelanggan  yang  datang  tidak  semua  terserap (masuk  kdedalam  sistem)  jiga  sistem  dalam keadaan penuh. Pelanggan tersebut diasumsikan  tidak  menunggu  sistem  kosong tetapi mencari tempat pelayanan yang lain.
2.4 Model Antrian  (M/G/1) : (GD/~/~) Model  (M/G/1)  :  (GD/~/~)  atau  disebut  juga dengan  formulasi  Pollazek –  Khintchine adalah  suatu  formula  di  mana  akan  diperoleh pada situasi pelayana tunggal yang memenuhi tiga asumsi sebagai berkut (Mary & Saravanan, 2013):
1.  Kedatangan  Poisson  dengan  rata-rata kedatangan
2.  Distribusi pelayanan umum bukan distribusi  spesifik  dengan  rata-rata  E{t}
dan variansi Var {t}
3. Kondisi steady state dengan p = λE(t)<1,
Laju Pelayanan µ=

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1 memperlihatkan data laju kedatangan dan  pelayanan  bagian  pencucian  setelah servis.

## INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Volume 24 Nomor 2 Desember 2022
Tabel 1. Data waktu kedatangan dan pelayanan

## 3.1 Pengujian Distribusi
Berdasarkan data yang terkumpul dan telah di klasifikasikan  maka  untuk  mengetahui  rata- rata  kedatangan  dan  rata-rata  pelayanan harus  dilakukan  uji  data  sebelum  digunakan terhadap data yang diperlukan, dengan proses sebagai berikut:

## a.  Pengujian Hipotesis Distribusi
1.  Pengujian  Distribusi  waktu  kedatangan Kendaraan H 0 =  kedatangan  Kendaraan  berdistribusi Poisson H 1 = kedatangan kendaraan tidak berdistribusi poisson Pengamatan Ke- Jumlah Kedatangan (unit) waktu pelayanan (menit) Pengamatan Ke- Jumlah Kedatangan (unit) waktu pelayanan (menit) 1 3 32.2 31 3 29.6 2 5 30.6 32 4 31.9 3 6 27.9 33 8 32.7 4 8 30.3 34 5 30.2 5 3 29.1 35 3 30.5 6 2 31.4 36 2 32.3 7 6 29.7 37 3 30.9 8 6 29.1 38 4 30.1 9 7 32.4 39 4 31.7 10 8 33.2 40 6 30.1 11 3 29.1 41 3 29.4 12 2 29.5 42 1 32.5 13 4 30.3 43 1 29.9 14 5 31.9 44 4 30.1 15 5 32.6 45 3 31.7 16 6 29.7 46 6 33.2 17 4 30.2 47 2 30.4 18 3 30.9 48 2 31.5 19 2 29.9 49 2 32.9 20 4 30.8 50 3 32.1 21 5 34.5 51 5 31.7 22 4 33.2 52 4 33.2 23 3 30.2 53 3 31.4 24 3 30.9 54 2 29.5 25 6 30.9 55 5 30.9 26 7 32.1 56 6 33.6 27 10 30.7 57 5 31.5 28 7 31.2 58 9 31.2 29 5 30.4 59 2 32.8 30 4 31.5 60 1 31.5
a) Tahap kenyataan (α) = 0,05
b)  Mengitung rata-rata waktu kedatangan kendaraan yan g akan dilayani (λ)
Dari  tabel  sebelumnya  didapat  nilai
rata-rata kedatangan :
λ =
λ = = 4.287 unit
c)  Menghitung distribusi probabilitas poisson d)  Menghitung frekuensi yang diharapkan
ei = n.Pi(x) = 60. 0,059 = 3, 546 e)  Menghitung nilai chi-square :
f)  Nilai  chisquare  x 2 tabel  (0,05  :  9)  = 16,919 df = 10-1 Nilai  hipotesis  x 2 (hitung)  <  x 2 tabel  = 2,406 < 16,919 Sehingga H 0 diterima H 1 ditolak . maka kedatangan  kendaraan  berdistribusi poisson.
Tabel 2. Perhitungan Nilai chisquare kedatangan kendaraan
i Kedatangan (Xi) Frekuensi (fi) fi.xi Pi(x) ei X2 hitung 1 1 3 3 0.059 3.546 0.084 2 2 9 18 0.127 7.594 0.260 3 3 13 39 0.181 10.842 0.430 4 4 10 40 0.193 11.610 0.223 5 5 9 45 0.166 9.946 0.090 6 6 8 48 0.118 7.100 0.114 7 7 3 21 0.072 4.345 0.416 8 8 3 24 0.039 2.326 0.195 9 9 1 9 0.018 1.107 0.010 10 10 1 10 0.008 0.474 0.583

## 2.  Uji Distribusi Pelayanan
a) Menghitung distribusi frekuensi
 Menentukan  jumlah:  JK=3,332  log N+ 1 JK=3,332 log 60+1= 6,868 ~ 7
 Menentukan range: R = D max –D min R = 34,5 – 27,9 = 6,6
 Menaksir  lebar  kelas  (C):  c  = = = 0, 961
b) Rumusan Hipotesis
Ho  :  rata –  rata  pelayanan  s ervice berdistribusi eksponensial
H1  :  rata –  rata  pelayanan  service
tidak berdistribusi eksponensial.
c) Tingkat kepentingan (level of significan) α = 1%
d) Menghitung Dimana µ =   = = 0,03213
Untuk mencari y =
y =
Pi = e -µt1 -  e -µt2 Pi = 2,873 -0,03213.27,9 -  2,873 -0,03213.28,861
= 0,161
e) Menghitung ei = pi (x) x N Ei = 0,161 x 60 = 9,685
f) Menghitung x 2 = 3,337 Total x 2 hitung = 16,602 Menentukan x 2 tabel nilai chi square x 2 tabel (α;d f) ; df= k-1 g) Penentuan keputusan pengujian
hipotesis :
Ho diterima,jika hasil perhitungan menunjukan 16,602  (hitung)  ≤  16,818,  Sehingga  H 0 di terima  dan  H 1 di  tolak.  Maka  rata-rata pelayanan  cuci  kendaraan  setelah  servis berdistribusi eksponensial.
Tabel 3. Perhitungan Nilai chisquare waktu pelayanan i Kelas Fi Pi(x) ei X2 hitung 1 27.9 - 28.861 4 0.161 9.685 3.337 2 28.861 - 29.822 14 0.152 9.105 2.632 3 29.822 - 30.783 13 0.143 8.560 2.303 4 30.783 - 31.744 13 0.134 8.047 3.048 5 31.744 - 32.705 9 0.126 7.565 0.272 6 32.705 - 33.666 6 0.119 7.112 0.174 7 33.666 - 34.627 1 0.111 6.686 4.836

## 3.2  Perhitungan  Model  Antrian  Sebelum Perbaikan
Berdasarkan  kondisi  awal  model  antrian  yang digunakan  dinotasikan  (M/M/C)  :  (GD/∞/∞) yang  mana  model  ini  mengasumsikan  bahwa kedatangan  yang  terjadi  menurut  poison  dan waktu pelayanan menurut eksponensial. 1.  Menetukan rata-rata waktu
λ =
= = 4,283 kendaraan/ jam
2.  Menentukan  waktu  pelayanan  proses  cuci
rata-rata  waktu  pelayanan  adalah  32,04 menit/unit
µ =
=
= 1,873 kendaraan/jam
3.  c (jumlah fasilitas pelayanan) = 1
Kondisi  steady  state  akan  tercapai  jika  :

## 
Dalam kondisi sebelum perbaikan,
diketahui  bahwa  laju  kedatangan  lebih besar  dari  pada  laju  pelayanan  sehingga menyebabkan  disarana  tersebut  sistem tidak  mencapai  stabilitas  (kondisi  steady state).

## 3.3  Perhitungan  Model  Antrian  Alternatif Perbaikan
Berdasarkan  kondisi  tersebut  model  antrian yang digunakan dinotasikan (M/M/C):(GD/∞/∞) yang  mana  model  ini  mengasumsikan  bahwa
kedatangan  yang  terjadi  menurut  poison  dan waktu pelayanan menurut eksponensial. 1.  Perhitungan  Antrian Dengan  Fasilitas
Pelayanan 2 Server Diketahui :
 λ  (tingkat  kedatangan)  =  4,283 kendaraan/jam
 μ  (tingkat  pelayanan)    =  4,127 kendaraan/jam
 c (jumlah fasilitas pelayanan) = 2
 Kondisi steady  state akan  tercapai jika: 
Ukuran  Kinerja  Model  Antrian  (M/M/2) : (GD/∞/∞)
a.  Probabilitas  tidak  ada  kendaraan dalam sistem (P 0 )
P 0 = (1+1,038 + 1,120) -1 = 0,317
b. Rata-rata jumlah kendaraan dalam
antrian (Lq)
= 0,064 kendaraan
c. Rata-rata jumlah kendaraan dalam sistem
(Ls)
Ls = Lq + ρ Ls = 0,064 + 1,038  = 1,102 kendaraan
d. Rata-rata  waktu  menunggu  kendaraan dalam antrian (Wq)
e. Rata-  rata  waktu  menunggu  kendaraan dalam sistem (Ws)

## 84 jam
3.4  Perhitungan  Antrian  Dengan  Fasilitas

## Pelayanan 3 Server
Diketahui : λ (tingkat kedatangan) = 4,283 kendaraan/jam μ (tingkat pelayanan)  = 4,127 kendaraan/jam c (jumlah fasilitas pelayanan) = 3 Kondisi steady state akan tercapai jika :

Probabilitas tidak ada kendaraan dalam sistem (P 0 ).
P 0 = (1+1,038 + 0,539 + 1,120) -1 = 0,349
Rata-rata  jumlah  kendaraan  dalam  antrian (Lq)
=  0,0044 kendaraan Rata-rata jumlah kendaraan dalam sistem (Ls) Ls = Lq + ρ Ls = 0,0044 + 1,038  = 1,042 kendaraan Rata-rata  waktu  menunggu  kendaraan  dalam antrian (Wq)

## Rata- rata waktu menunggu kendaraan dalam sistem (Ws)

## 3.5  Pembahasan
Divisi servis PT. XYZ memiliki 1 unit stall cuci dikerjakan  oleh  satu  orang  operator  cuci. Berdasarkan sistem kerja ini dalam menyelesaikan satu unit kendaraan menghabiskan waktu  42 menit. Sistem antrian yang  terjadi  di  stall  cuci  setelah  service mengalami  kendala  yaitu  banyaknya  antrian mobil  setelah  servis  yang  akan  dicuci sehingga  mengakibatkan  lamanya  pelayanan cuci yang dilakukan. Berdasarkan perhitungan diatas bahwa kondisi antrian cuci tidak steady state dibuktikan  dengan  tingkat  kedatangan sebesar 4,283 kendaran/jam sedangkan tingkat pelayanan 1,873 kedaraan/jam, kondisi ini  bisa  dinyakatan  bahwa  tingkat  kedatangan (λ)  >  tingkat  pelayanan  (μ).  Kondisi  steady
state  tercapai  jika
.  Hasil  dari
perhitungan  sebesar  =  2,330  >  1,  sehingga menyebabkan  disarana  tersebut  sistem  tidak mencapai stabilitas (kondisi steady state).
Berdasarkan  hasil  perhitungan  distribusi, diperoleh  pola  kedatangan  kendaraan  untuk cuci  berdistribusi  poisson  dan  pola  waktu pelayanan cuci kendaraan berdistribusi eksponential.  Sehingga  berdasakan  kondisi tersebut  model  antrian  yang  digunakan dinotasikan  (M/M/C):(GD/∞/∞)  yaitu  model yang mengasumsikan kedatangan yang terjadi menurut distribusi poison dan waktu pelayanan menurut berdistribusi eksponensial.
Model  antrian  yang  digunakan  dalam  analisis perbaikan  pemodelan  sistem  antrian  di  Stall pencucian  yaitu  (M/M/C):(GD/∞/∞)  dengan diketahui  λ  (tingkat  kedatangan)  =  4,283 kendaraan/jam ; μ (tingkat pelayanan) = 4,127 kendaraan/jam ; c (jumlah fasilitas pelayanan) =  menggunakan  2  dan  3  server.  Berikut  hasil perhitungan antrian:
1.  Perhitungan  antrian  alternatif  1  dengan ukuran kinerja model antrian (c = 2).
Kondisi steady  state tercapai  jika .
Hasil  dari  perhitungan  sebesar  =  0,519<1, sehingga  disarana  tersebut  sistem    mencapai stabilitas (kondisi steady state ).
 Probabilitas  tidak  ada  kendaraan  dalam sistem = 0,317
 Rata-rata  jumlah  kendaraan  dalam  antrian
= 0,064 kendaraan
 Rata-rata  jumlah  kendaraan  dalam  sistem
= 1,102 kendaraan
 Rata-rata  waktu  menunggu  kendaraan  di dalam antrian = 0,0149 jam
 Rata-rata  waktu  menunggu  kendaraan  di dalam sistem = 0,2484 jam ≈ 14,90menit
2.  Perhitungan  antrian  alternatif  2  dengan ukuran kinerja model antrian (c = 3).
Kondisi  steady  state  tercapai  jika
.
Hasil dari perhitungan sebesar = 0,346<1,  Probabilitas  tidak  ada  kendaraan  dalam sistem = 0,349
 Rata-rata  jumlah  kendaraan  dalam  antrian = 0,044 kendaraan
 Rata-rata  jumlah  kendaraan  dalam  sistem = 1,042 kendaraan
 Rata-rata  waktu  menunggu  kendaraan  di dalam antrian = 0,0103 jam
 Rata-rata  waktu  menunggu  kendaraan  di dalam sistem = 0,2345 jam ≈ 14,07menit

## V. KESIMPULAN
Perbedaan  dari  alternatif  yang  dimunculkan, yaitu  dengan  mengubah  jumlah  server  (c). Berdasarkan  kondisi  yang  ada  perusahaan menyediakan  1  stall  cuci  dan  tidak  mencapai keadaan  mapan  (steadty  state).  Maka  jumlah server  minimum  yang  di  peroleh  sebanyak  2 stall  cuci  dengan  ukuran  kriteria  antrian probabilitas tidak ada kendaraan dalam sistem sebesar  0,317,  rata-rata  jumlah  kendaraan dalam  antrian  sebanyak  0,064  kendaraan, rata-rata  jumlah  kendaraan  dalam  sistem sebanyak  1,102  kendaraan,  dan  rata-rata waktu  menunggu  kendaraan  di  dalam  antrian =  0,0149  jam.  Hasil  ini  tidak  membahas mengenai biaya yang timbul dari penambahan server,  kedepan  perlu  dilakukan  kajian  dari aspek  biaya  agar  pembahasannya  menjadi lengkap.

## DAFTAR PUSTAKA
Bellido,  J.,  Alarcon,  R.,  Pautasso,  C.,  & Vairetti,  C.  (2019).  SAW-Q:  a  dynamic composition approach of REST services based  on  queue  model. International Journal  of  Web  and  Grid  Services ,
15(1), 29-58.
Chiang,  Y.  J.,  &  Ouyang,  Y.  C.  (2014).  Profit optimization in SLA-aware cloud
services  with  a  finite  capacity  queuing model. Mathematical
Problems in Engineering , 2014.
Christiansen,  M.  H.,  &  Chater,  N.  (2016). The now-or-never bottleneck: A fundamental constraint  on  language. Behavioral  and brain sciences , 39.
Hnaien,  F.,  Dolgui,  A.,  &  Ould  Louly,  M.  A. (2008).  Planned  lead  time  optimization in material requirement planning environment  for  multilevel  production systems. Journal  of  Systems  Science and  Systems  Engineering ,  17(2),  132- 155.
Maurya,  V.  N.  (2012).  Determination  of expected  busy  periods  in  faster  and slower arrival rates of an interdependent M/M/1:(∞;  GD)  queueing  model  with controllable  arrival  rates. International Journal  of  Engineering  Research  and Technology , 1-5.
Mary,  N.  A.  B.,  &  Saravanan,  K.  (2013).
Performance Factors of Cloud Computing Data Centers Using [(M/G/1):([Infinity]/Gdmodel)] Queuing Systems. International  Journal  of  Grid Computing & Applications , 4(1), 1.
Pardiyono,  R.  (2020).  Study  of  Student
Satisfaction  from  the  Marketing  Mix Aspect. Journal
of Business,
Management, & Accounting , 2(1).
Pardiyono,  R.,  &  Puspita,  H.  D.  (2020).
Measurement  of  Student  Satisfaction Using  Customer  Satisfaction  Index (CSI). Journal of Research in Business, Economics,  and  Education ,  2(6),  1493- 1499.
Pardiyono,  R.,  &  Puspita,  H.  D.  (2021).  Studi
Tentang Faktor Dominan dalam
Pemilihan  Perguruan  Tinggi  Swasta.
Idaarah: Jurnal Manajemen Pendidikan , 5(2), 279-289.
Srinivasan,  R.  (2014). Queuing  Systems.  In Strategic  Business  Decisions (pp.  195-
226). Springer, New Delhi.