## OPTIMASI PROSES PRODUKSI DENGAN MENGGUNNAKAN PENDEKATAN SIMULASI SISTEM

## Dyah Lintang Trenggonowati
Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Cilegon Indonesia Email : dyahlintang@untirta.ac.id

## ABSTRAK
Optimasi  dan  permodelan  sistem  pada  PT  Cigading  Habeam  Centre  sangat  dibutuhkan  agar perusahaan  dapat  membuat  dan  menghasilkan  produk  yang  optimal.  Pada  proses  produksi komponen  plat  KNSS-AFE-L-SFP-18  yaitu  stasiun  kerja  dengan  proses cutting mengalami bottleneck dan  menyebabkan  proses  selanjutnya  yaitu marking,  drilling, dan grinding mengalami delay atau  menganggur  sehingga  menyebabkan  produktivitas  menurun.  Penelitian  mengenai optimalisasi  proses  produksi  komponen  plat  KNSS-AFE-L-SFP-18  di  Divisi  Komponen  PT Cigading  Habeam  Centre  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  simulasi.  Penggunaan  metode simulasi dengan software ProModel dilakukan dengan tujuan, yaitu untuk membuat model simulasi sistem  optimal  yang  dapat  meningkatkan  produktivitas.  Hasil  perbaikan  untuk  penyelesaian masalah  pada  proses  produksi  komponen  plat  KNSS-AFE-L-SFP-18  terdiri  dari  3  yaitu  Usulan Perbaikan 1 (penambahan 1 mesin cutting plasma , 1 operator marking , 1 drilling , dan 1 grinding ) Usulan  Perbaikan  2  (penambahan  2  mesin cutting  plasma ,  1  operator marking ,  dan  1 grinding ) serta Usulan Perbaikan 3 (penambahan 1 mesin cutting plasma , 2 operator marking , 1 drilling , dan 1 grinding ). Setelah Usulan Perbaikan diuji dengan menggunakan software SPSS yaitu perhitungan ANOVA dan LSD maka didapatkan Usulan perbaikan yang tepat untuk penyelesaian masalah pada proses produksi komponen plat KNSS-AFE-L-SFP-18 yaitu Usulan Perbaikan 3 dengan nilai rata- rata output optimal yang dihasilkan sebesar 9290,8 unit.
Kata Kunci : ANOVA; LSD; Produktivitas; Simulasi Sistem; Software ProModel

## ABSTRACT
Optimization and modeling system on PT Cigading Habeam Centre is urgently needed so that companies can create and produce optimal products. On the production process plate components  KNSS-AFE-L-SFP-18  work  stations,  namely  with  the  process  of  cutting experience  bottlenecks  and  caused  the  next  process  i.e.  marking,  drilling, and  grinding experience  a  delay  or  the  unemployed  thereby  causing  decreased  productivity.  Research on the optimization of the production process plate components KNSS-AFE-L-SFP-18 PT Components  Division  Cigading  Habeam  Centre  is  carried  out  using  the  method  of simulation. The use of simulation software with ProModel method done with purpose, that is  to  create  the  optimal  system  simulation  models  that  can  improve  productivity.  Fix  for problem  resolution  outcomes  in  the  production  process  plate  components  KNSS-AFE-L- SFP-18 consists of 3 i.e. the proposed Repair 1 (addition of 1 plasma cutting machine , 1 operator,  1  marking,  1  drilling,  1  grinding).  The  proposed  Repair  2  (addition  of  plasma cutting  machines,  2  1  operator  marking,  and  1  grinding)  as  well  as  the  proposed improvements  to  the  3  (addition  of  a  1  2  plasma  cutting  machine  operator  marking, drilling, 1 and 1 grinding). After the proposed Improvements put to the test by using SPSS software,  namely  calculation  of  ANOVA  and  LSD  then  obtained  the  right  improvement Proposal for solving problems in production process plate components KNSS-AFE-L-SFP- 18 i.e. Proposed improvements to the 3 with the average value of optimal output generated amounted to 9290.8 units.
Keywords: ANOVA; LSD; Productivity; Simulation System; ProModel Software

## PENDAHULUAN
Optimasi adalah sarana untuk mengekspresikan model yang bertujuan untuk  memecahkan masalah dengan cara terbaik (Purba dalam Astonis,  Handyga  Putra Muspa, 2012). Model optimasi  yang  ada  digunakan  untuk  menyelesaikan  berbagai  permasalahan  dalam pemerintahan,  bisnis,  teknik  ekonomi,  ilmu-ilmu  fisika  dan  sosial  yang  terkait  dengan adanya  keterbatasan  pengalokasian  sumber  daya  (S.Hillier  &  Lieberman  dalam  Astonis, Handyga Putra Muspa, 2012). Optimasi dan permodelan sistem pada PT Cigading Habeam Centre sangat dibutuhkan agar perusahaan dapat membuat dan menghasilkan produk yang optimal. PT Cigading Habeam Centre merupakan salah satu perusahaan manufaktur baja di kawasan Krakatau  Industrial  Estate Cilegon  yang  telah  membuat  dan  menghasilkan produk  baja  berkualitas  tinggi  dan  bahan  untuk  industri  serta  bangunan  bertingkat  tinggi, jembatan, tank dan  konstruksi  baja  mekanik  lainnya.  Salah  satu  contoh  optimasi  yang dapat  dilakukan,  yaitu  pengoptimalan  produksi  komponen-komponen  pembentuk konstruksi  baja  tersebut  pada  divisi  komponen  agar  dapat  memenuhi  permintaan konsumen.  Komponen  pembentuk  konstruksi  baja  terbagi  menjadi  2  bagian,  yaitu komponen plat dan komponen profil.
Komponen plat memiliki alur  produksi dengan proses terbanyak dan merupakan prioritas pertama yang akan dibuat ketika program pertama kali turun sehingga jika komponen tidak di  produksi  maka  akan  menghambat  kinerja  divisi  lain  seperti  divisi  fabrikasi.  Pada penelitian  kali  ini,  produk  komponen  plat  yang  akan  diteliti  merupakan  komponen  plat KNSS-AFE-L-SFP-18  yang  dipesan  oleh  Krakatau  Nippon  Steel.  Komponen  plat KNSS- AFE-L-SFP-18  memiliki  dimensi  436  x  110  mm  dengan  berat  produk  yaitu  4,177  kg. Komponen  plat  KNSS-AFE-L-SFP-18  memiliki  alur  proses  produksi  yang  terdiri  dari cutting,  marking,  drilling dan grinding .  Namun  pada  stasiun  kerja  dengan  proses cutting mengalami bottleneck sehingga prokduktivitasnya berkurang.
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  maka  dapat  dirumuskan  beberapa  masalah  yang  akan diselesaikan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  antara  lain:  (1)  Masalah  apa  yang  terdapat  pada sistem eksisting proses produksi komponen plat KNSS-AFE-L-SFP-18 untuk dibuat model simulasi. (2) Apa usulan perbaikan yang dapat dilakukan untuk penyelesaian masalah pada sistem  eksisting  proses  produksi  komponen  plat  KNSS-AFE-L-SFP-18    dengan  metode simulasi.  (3)  Apa  usulan  perbaikan  yang  dipilih  untuk  penyelesaian  masalah  pada sistem eksisting proses produksi komponen plat KNSS-AFE-L-SFP-18. (4) Berapa output optimal yang  dihasilkan  usulan  perbaikan  terpilih  untuk  penyelesaian  masalah  pada  sistem eksisting proses produksi komponen plat KNSS-AFE-L-SFP-18.
Dari  perumusan  maka  dapat  dijabarkan  tujuan  penelitian  yaitu  sebagai  berikut:  (1) Mengetahui  masalah  yang  terdapat  pada  sistem  eksisting  proses  produksi  komponen  plat KNSS-AFE-L-SFP-18 untuk dibuat model simulasi nya. (2) Mengetahui usulan perbaikan untuk penyelesaian masalah pada sistem eksisting proses produksi komponen plat KNSS- AFE-L-SFP-18  dengan  metode  simulasi.  (3)  Menentukan  usulan  perbaikan  yang  tepat untuk penyelesaian masalah pada sistem eksisting proses produksi komponen plat KNSS- AFE-L-SFP-18.  (4)  Mengetahui  output  optimal  yang  dihasilkan  usulan  perbaikan  terpilih untuk penyelesaian masalah pada sistem eksisting proses produksi komponen plat  KNSS- AFE-L-SFP-18

## TINJAUAN PUSTAKA
Sebuah  model  memegang  peranan  sangat  penting  di  bidang  ilmu  pengetahuan.  Biasanya dari segi ekonomi untuk menghemat waktu dan biaya ataupun komoditi berharga lainnya. Pemodelan bisa juga dilakukan untuk menghindari resiko kerusakan sistem nyata. Dengan demikian  sebuah  model  diperlukan  bilamana  percobaan  dengan  sistem  nyata  menjadi terhalang karena mahal, berbahaya ataupun merupakan sesuatu yang tidak mungkin untuk dilakukan. Averill (2006) menyatakan bahwa asumsi sistem nyata diwujudkan dari sistem nyata  dengan  menentukan  faktor-faktor  dominan  (variabel,  kendala,  dan  parameter)  yang mengendalikan perilaku dari sistem nyata Daellenbach (1994) dalam System and Decision Making yang dimaksudkan dengan model adalah representasi sederhana dari sesuatu yang nyata.  Dengan  pengertian  ini  menunjukkan  bahwa  model  selalu  tidak  sempurna.  Dengan demikian  menjadi  jelas  bahwa  untuk  kondisi  tertentu  biasanya  perlu  membangun  sebuah model yang mewakili sistem nyata serta mempelajarinya sebagai pengganti sistem nyata.
Dalam  pembuatan  model  simulasi,  diperlukan  penentuan  elemen-elemen  dasar  seperti ditunjukkan berikut ini (Bowden et. al,2003):
1. Locations Locations merupakan suatu lokasi yang diperlukan untuk menerima kedatangan suatu entities , dan juga memproses suatu entities sehingga memiliki nilai tambah.
2. Entities Entities merupakan suatu komponen atau objek yang akan masuk ke dalam sistem. Di dalam sistem, entities ini akan diproses, setelah itu entities akan meninggalkan sistem.
3. Arrivals Arrivals merupakan  bagian  dari  pemodelan  dengan software ProModel  yang menjadwalkan  karakteristik  kedatangan  dari  masing-masing entities ,  seperti  waktu antar kedatangan, jumlah kedatangan, dan sebagainya.
4. Attributes dan Variables Attributes adalah  sebuah tag  numeric yang  dibawa/dikenakan  kepada entity ataupun location , yang berfungsi untuk memberikan suatu karakteristik unik pada objek yang dikenakannya. Variables terdiri dari dua tipe, yaitu global dan local .
5. Processing Processing merupakan  bagian  yang  mendefinisikan logic /proses  yang  akan  dialami oleh sebuah entities pada suatu lokasi tertentu, dan kemudian logic /proses perpindahan entities ke lokasi selanjutnya.
Harrel  et.  al,  (2003),  simulasi  merupakan  sebuah  studi  dengan  memasukkan  manipulasi sebuah  model  dari  suatu  sistem  dengan  tujuan  mengevaluasi  alternatif  desain  atau  aturan keputusan.  Dengan  simulasi,  percobaan  sistem  dapat  mengurangi  resiko  kebingungan struktur yang ada dengan perubahan yang tidak mendatangkan keuntungan. Charles R. et. al, (2003), ProModel adalah sebuah software yang dapat digunakan untuk mensimulasikan dan menganalisis sebuah sistem.
Menurut  Rivai,  Harrizul  (2008)  Uji  ANOVA  satu  arah  hanya  memberikan  kesimpulan tentang ada tidaknya perbedaan antar tiga atau lebih kelompok data, sedangkan kelompok mana  yang  berbeda  belum  dapat  disimpulkan.  Untuk  memecahkan  masalah  itu  pada ANOVA satu arah tersedia uji lanjut Post Hoc. Jika Post Hoc dipilih, maka akan muncul pilihan  18  jenis  uji  lanjut  salah  satunya  yaitu  LSD. Fisher  Least  Significant  Difference (LSD) atau Beda Nyata Terkecil (BNT)  digunakan untuk mengetahui dari pasangan rata-
rata  mana  yang  paling  berbeda  di  antara  pasangan  yang  ada.  Uji  LSD  menggunakan perbandingan  berbagai  rata-rata  dengan  uji  t  untuk  mengetahui  perbedaan  dari  pasangan rata-rata. Hasil pengujian ANOVA dengan menggunakan uji F menunjukkan nilai F hitung lebih besar dengan Sig. = 0,000 (< 0,05), maka Ho ditolak.

## METODOLOGI PENELITIAN
Berikut  ini  merupakan  metodologi penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  tentang Optimasi dan Simulasi:
Mulai Studi Literatur Rumusan Masalah Tujuan Penelitian Batasan Masalah Kesimpulan dan Saran Selesai Pengumpulan Data:
1. Deskripsi Produk Plat KNSS-AFE-L-SFP-18 2. Alur Proses Produksi Plat 3. Data Waktu Kedatangan Bahan Baku 4. Data Waktu Proses Produksi per Mesin 5. Model Konseptual 6. Sistem Nyata Produksi Plat 7. Data Output Produksi Tahun 2015 Pengolahan Data: 1. Uji Statistika Data Waktu Kedatangan & Proses
2. Penentuan Model Eksisting Menggunakan Simulasi ProModel
3. Perhitungan Replikasi
4. Uji Validasi Model Eksisting Menggunakan SPSS-ANOVA
5. Penentuan 3 Model Usulan Perbaikan  Menggunakan Simulasi ProModel
6. Perhitungan Perbedaan Model Usulan Perbaikan dengan Model
Eksisting Menggunakan ANOVA-LSD Observasi Lapangan Penentuan Asumsi
Gambar 1. Flow Chart Penelitian

## PENGAMBILAN DAN PENGUMPULAN DATA
Berikut  adalah  pengumpulan  dan  pengolahan  data  pada  penelitian  optimasi  dan  simulasi proses produksi plat KNSS-AFE-L-SFP-18 yang dapat dilihat sebagai berikut : Alur Proses Produksi Plat
Drilling BO Marking Grinding Storage Cutting Plasma Lembaran Plat Post Marking Cutting Plate Marking Plate Marking Plate Drilling Plate Finish Plate KNSS
Gambar 2. Entity Flow Diagram
Uji Statistika Data Waktu Kedatangan & Proses Menggunakan Stat Fit

## Tabel 1. Hasil Uji Statistika
Waktu Uji Korelasi Scatter Plot Run Test Goodness Of Fit Kolmogorof Smirnov Anderson Darling Waktu Antar Kedatangan Tidak Berkorelasi - Data tersebar secara acak, - Data tidak berhubungan (independen) Do Not Reject Do Not Reject Do Not Reject Proses Cutting Tidak Berkorelasi - Data tersebar secara acak, - Data tidak berhubungan (independen) Do Not Reject Do Not Reject Do Not Reject Proses Marking Tidak Berkorelasi - Data tersebar secara acak, - Data tidak berhubungan (independen) Do Not Reject Do Not Reject Do Not Reject Proses Drilling Tidak Berkorelasi - Data tersebar secara acak, - Data tidak berhubungan (independen) Do Not Reject Do Not Reject Do Not Reject Proses Grinding Tidak Berkorelasi - Data tersebar secara acak, - Data tidak berhubungan (independen) Do Not Reject Do Not Reject Do Not Reject

## Estimasi Parameter

## Tabel 2. Hasil Estimasi Parameter
Waktu Distribusi Rank Mean StDev Waktu Antar Kedatangan Lognormal 100 65,8667 18,373 Proses Cutting Normal 99,4 2260,1 91,876 Proses Marking Eksponensial 100 507,133 76,5888 Proses Drilling Lognormal 100 235 41,3396 Proses Grinding Normal 100 129,5 14,9799
Layout Model Eksisting Menggunakan Simulasi ProModel
Gambar 3. Layout Model Eksisting
Pada sistem eksisting produksi komponen plat ini, terdapat 2 mesin cutting plasma untuk proses pemotongan, 2 operator marking untuk memberikan pola sesuai ukuran dimensi, 2 mesin drilling  jetbroach untuk  proses  pelubangan,  dan  1  mesin  gerinda  tangan.  Pada sistem  terdapat  pula material  handling berupa portal  crane sebanyak  1  buah  dengan kecepatan masing-masing 20m/menit dan satu orang operator material handling . Operator material handling dan operator di masing-masing mesin memiliki waktu kerja 2 shift pada weekdays dengan jam kerja shift pertama yaitu 08.00-16.00 dengan 1 jam istirahat dan shift kedua yaitu 16.00-23.00 dengan 1 jam istirahat. Pada weekend terdapat waktu kerja 1 shift dengan jam kerja shift yaitu 08.00-16.00.

## Perhitungan Replikasi
Perhitungan replikasi untuk melihat apakah data simulasi model eksisting sudah mencukupi sistem nyata atau tidak pada PT. Cigading Habeam Centre.
Tabel 3. Replikasi
No Xi ̅ Xi- ̅ (Xi- ̅ ) 2 S e N'
1 4647 4669.6 -22.6 510.76 2923.8222  2091.4311  7.5080463 2 4760 90.4 8172.16 3 4678 8.4 70.56
4 4598 -71.6  5126.56 5 4732 62.4 3893.76 6 4601 -68.6  4705.96 7 4718 48.4 2342.56 8 4673 3.4 11.56 9 4634 -35.6  1267.36 10 4655 -14.6 213.16 46696 26314.4
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas,  maka  didapatkan  kesimpulan  bahwa  data  yang  ada telah mencukupi,  karena  N  >  N’  =  10  >  8,  sehingga  data  yang  telah  disimulasikan  telah mencukupi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut adalah hasil dan pembahasan penelitian optimasi dan simulasi proses produksi plat KNSS-AFE-L-SFP-18 yang dapat dilihat sebagai berikut :
5.1  Uji Validasi Model Eksisting Menggunakan SPSS ANOVA
Model  validasi  dapat  dikatakan  valid  secara  kuantitatif  jika  perbedaan  hasil  dari sistem  nyata  tidak  berbeda  jauh  dengan  hasil  simulasi.  Model  juga  dapat  dikatakan  valid apabila  jalur  yang  dibuat  dalam software promodel  sesuai  dengan  sistem  nyata  yang  di amati  di  perusahaan.  Proses  validasi  dari  model  dilakukan  dengan  menggunakan  data berupa  data  output  dari  sistem  nyata  dan  data  hasil  dari  simulasi  sebanyak  replika  yang dijalankan (dalam penelitian ini, replikasi yang dijalankan berjumlah 10 kali replikasi).
Tabel 4. Data Output Sistem Nyata dan Sistem Eksisting
No Output Sistem Nyata (Unit) Output Sistem Simulasi Eksisting (Unit) 1 4207 4647 2 4808 4760 3 5009 4678 4 4207 4598 5 4007 4732 6 6812 4601 7 5209 4718 8 4207 4673 9 5409 4634 10 5209 4655 Total 49084 46696 Rata-rata 8924,364 4669,600
Proses  validasi  model  dilakukan  dengan  menghitung  data  secara  manual,  lalu  disamakan dengan  menggunakan software SPSS  20  untuk  menguji  kesamaan  dua  rata-rata  pada output  jumlah  produk  akhir  dari  sistem  nyata  dan  sistem  eksisting.  Apabila  didapatkan nilai  perbedaan  yang  sedikit  atau  tidak  signifikan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil
model  pada  sistem  eksisting  simulasi  menggambarkan  keadaan  sistem  nyata  pada  PT. Cigading Habeam Centre (PT. CHC).
Dengan pengambilan keputusan, μ 1 = rata-rata output sistem nyata μ 2 = rata-rata output sistem simulasi eksisting H 0 : μ 1 = μ 2 ,  rata-rata  output  sistem  nyata  sama  dengan  rata-rata  output  sistem  simulasi eksisting
H 1 :  μ 1 ≠  μ 2 ,  rata-rata  output  sistem  nyata  tidak  sama  dengan  rata-rata  output  sistem simulasi eksisting
Tabel 5. Paired Samples Statistics

## Paired Samples Statistics
Mean N Std. Deviation Std. Error Mean Pair 1 Sistem_Nyata 4908.4000 10 840.87404 265.90772 Sistem_Simulasi 4669.6000 10 54.07238 17.09919
Dapat terlihat pada Tabel 5. diatas bahwa rata rata yang dihasilkan oleh data sistem nyata dan  sistem  simulasi/eksisting  dengan  menggunakan software SPSS  20  yaitu mean sistem nyata  sebesar  4908,400  dan mean sistem  simulasi  sebesar  4669,600  dengan  jumlah  N (replikasi)  sebanyak  10.  Berikut  ini  merupakan  hasil  dari  pengolahan  data  menggunakan software SPSS 20.
Tabel 6. Paired Samples Correlations
Paired Samples Correlations N Correlation Sig. Pair 1 Sistem_Nyata & Sistem_Simulasi 10 -.340 .337
Output dari  tabel  Tabel  6  diatas  menunjukkan  hasil  korelasi  antara  dua  buah  sampel dengan  jumlah  N  (replikasi)  sebanyak  10  kali  dan  korelasi  ditunjukkan  dengan  angka  - 0,340  dengan  nilai  signifikansi  0,337  (diatas  0,05).  Ini  berarti  bahwa  hubungan  antara output sistem nyata dan sistem simulasi eksisting adalah tidak terdapat korelasi yang kuat atau korelasinya sangat rendah. Maka dapat diketahui bahwa H 0 diterima, yaitu output rata- rata dari sistem nyata dan sistem simulasi dapat dikatakan sama.
Tabel 7. Paired Samples Test
Paired Samples Test Paired Differences t df Sig. (2- tailed) Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Pair 1 Sistem_Nyata - Sistem_Simulasi 238.80000 860.75003 272.19306 -376.94348 854.54348 .877 9 .403
Berdasarkan  pada  tabel  Tabel  7  diatas  dihasilkan  mean  sebesar  238,800  dan standard deviation sebesar  860,75003  dengan standard  error  mean sebesar  272,19306.  Pada  tabel diatas juga terdapat nilai signifikan ( sig 2 tailed ) sebesar 0,403. Nilai siginifikan ini lebih besar dari α yaitu 0,05 sehingga H 0 diterima. Jika dilihat dari nilai t hitung sebesar 0,877 dan perbandingan dengan t tabel dengan persen kesalahan 5% sebesar 2,262, maka T hitung < T tabel sehingga  H 0 diterima.  Dapat  dilihat  pula  dari lower dan upper pada convidence interval sebesar  -376,94348  sampai  854,54348,  jika  selang  antara  keduanya  melewati  0, maka  H 0 diterima.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  adanya  perbedaan yang  signifikan  antara  rata-rata output sistem  nyata  dengan output sistem  simulasi eksisting, sehingga model ini dapat dikatakan valid .
5.2  Perancangan 3 Model Usulan Perbaikan Menggunakan Simulasi ProModel
Tabel 8. Usulan Perbaikan Model

## USULAN PERBAIKAN
1 Penambahan 1 mesin cutting plasma , 1 operator marking , 1 mesin drilling jetbroach , dan 1 mesin grinding .
2 Penambahan 2 mesin cutting plasma , 1 operator marking , dan 1 mesin grinding
3 Penambahan 1 mesin cutting plasma , 2 operator marking , 1 mesin drilling jetbroach dan 1 mesin grinding .

## 5.3  Perhitungan Perbedaan Model Usulan Perbaikan dengan Model Eksisting Menggunakan ANOVA-LSD

## 1.  ANOVA
Berikut merupakan langkah-langkah perhitungan uji ANOVA manual:
1.  Menentukan hipotesis pengaruh model eksisting, usulan perbaikan 1, usulan perbaikan 2, dan usulan perbaikan 3.
μ 1 = rata-rata output sistem simulasi eksisting μ 2 = rata-rata output sistem simulasi usulan perbaikan 1 μ 3 = rata-rata output sistem simulasi usulan perbaikan 2 μ 4 = rata-rata output sistem simulasi usulan perbaikan 3 H 0 : μ 1 = μ 2 = μ 3 = μ 4
Tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antar  rata-rata output sistem simulasi eksisting dengan sistem simulasi usulan perbaikan H 1 : μ 1 ≠ μ 2 ≠ μ 3 ≠ μ 4
Terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antar  rata-rata output sistem  simulasi eksisting dengan sistem simulasi usulan perbaikan
2.  Memilih taraf nyata Taraf nyata yang dipilih adalah 95% dan α = 5%
3.  Wilayah kritis:
Tolak H 0 jika F Hitung >  F Tabel yang berarti jika perhitungan lebih besar daripada F pada  tabel  maka  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antar  sistem  simulasi eksisting dengan sistem simulasi usulan perbaikan 1, usulan perbaikan 2, maupun usulan perbaikan 3.
4.  Perhitungan ANOVA Perhitungan  ANOVA  dilakukan  untuk  membandingkan  sistem  eksisting  dengan sistem  usulan  perbaikan.  Berikut  ini  adalah  Tabel  9  hasil  perhitungan  manual ANOVA:

## Tabel 9. Perhitungan ANOVA
Keterangan Produk Output Sistem Eksisting (Unit) Output Usulan Perbaikan 1 (Unit) Output Usulan Perbaikan 2 (Unit) Output Usulan Perbaikan 3 (Unit) Replikasi 1 4647 6790 6790 9383 Replikasi 2 4760 6818 6818 9240 Replikasi 3 4678 7110 7110 9415 Replikasi 4 4598 7107 7056 9240 Replikasi 5 4732 7000 7098 9324 Replikasi 6 4601 7014 6902 9384 Replikasi 7 4718 6916 7110 9274 Replikasi 8 4673 7096 7042 9296 Replikasi 9 4634 7028 7070 9184 Replikasi 10 4655 6902 6986 9168 Total 46696 69781 69982 92908 279367 Sigma Y ijk 218077956 487061629 489878628 863255318 2058273531

## Tabel 10. ANOVA SPSS
ANOVA
finish_plat
Sum of Squares Df Mean Square F Sig. Between Groups 106780099.275 3 35593366.425 3709.633 .000 Within Groups 345414.500 36 9594.847 Total 107125513.775 39
5.  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  manual  ANOVA  yang  telah  disesuaikan  dengan hasil  perhitungan  ANOVA  menggunakan software SPSS  diperoleh  nilai  F Hitung sebesar  3709,633473  sementara  itu  nilai  F Tabel yaitu  F (α,  df  –  SSTreatment,  df  –  SSError) adalah  F(0,05;3;36)  sebesar  2,866.  Dengan  demikian  F Hitung >  F Tabel yaitu 3709,633473  >  2,866  sehingga  tolak  H 0 yang  berarti  paling  tidak  terdapat perbedaan yang signifikan antar sistem simulasi eksisting dengan sistem simulasi usulan  perbaikan  1,  usulan  perbaikan  2,  dan  usulan  perbaikan  3  untuk dibandingkan.
2.  LSD Pada  perhitungan  ANOVA  tidak  diketahui  apa  saja  yang  berbeda  dan  bagaimana perbedaan yang terjadi antar simulasi eksisting dan usulan perbaikan. Oleh karena itu dilakukan  uji  lanjutan  dari  ANOVA  dan post  hoc  test menggunakan  LSD  ( Least Significant Difference ). Berikut merupakan hasil perhitungan manual LSD:
LSD (α) = √ = √ = 88,8425987
Berikut ini merupakan Tabel 11. hasil perhitungan LSD dengan menggunakan software SPSS 20:

## Tabel 11. Perhitungan LSD dengan Software SPSS
Tabel 12. Hasil Rata-rata Output Eksisting dan Usulan Perbaikan
Kondisi Rata-rata Output Usulan Perbaikan 3 9290,8 Usulan Perbaikan 2 6998,2 Usulan Perbaikan 1 6978,1 Sistem Eksisting 4669,6
Tabel 11 dan Tabel 12 diatas menunjukkan hasil rata-rata output dari sistem simulasi eksisting  dan  usulan  perbaikan  yang  berurutan  dari  jumlah  terbesar  ke  jumlah terkecil.  Dapat  dilihat  dari  tabel  diatas  yang  merupakan  kesimpulan  dan  alternatif terbaik  berdasarkan  perhitungan  LSD  adalah  Usulan  Perbaikan  3  dengan  nilai  rata- rata output 9290,8  yang  merupakan  rata-rata  yang  terbesar  dibandingkan  dengan alternatif  usulan  perbaikan  1  dan  2.  Alternatif  usulan  perbaikan  3  untuk menyelesaikan  permasalahan  pada  sistem  eksisting  yang  dipilih  yaitu  dengan menambahkan  1  mesin cutting  plasma 2  operator marking ,  1  mesin drilling ,  dan  1 grinding .

## KESIMPULAN
Setelah melakukan simulasi pada proses produksi komponen plat KNSS-AFE-L-SFP-18 maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Masalah  yang  terdapat  pada  proses  produksi  komponen  plat  KNSS-AFE-L-SFP-18 yaitu  stasiun  kerja  dengan  proses cutting mengalami bottleneck dan  menyebabkan proses  selanjutnya  yaitu marking,  drilling, dan grinding mengalami delay atau menganggur sehingga menyebabkan produktivitas menurun.
Dependent Variable: finish_plat LSD (I) kondisi (J) kondisi Mean Difference (I- J) Std. Error Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound Simulasi Eksisting Alternatif 1 -2308.50000 * 43.80604 .000 -2397.3428 -2219.6572 Alternatif 2 -2328.60000 * 43.80604 .000 -2417.4428 -2239.7572 Alternatif 3 -4621.20000 * 43.80604 .000 -4710.0428 -4532.3572 Alternatif 1 Simulasi Eksisting 2308.50000 * 43.80604 .000 2219.6572 2397.3428 Alternatif 2 -20.10000  43.80604 .649 -108.9428 68.7428 Alternatif 3 -2312.70000 * 43.80604 .000 -2401.5428 -2223.8572 Alternatif 2 Simulasi Eksisting 2328.60000 * 43.80604 .000 2239.7572 2417.4428 Alternatif 1 20.10000  43.80604 .649 -68.7428 108.9428 Alternatif 3 -2292.60000 * 43.80604 .000 -2381.4428 -2203.7572 Alternatif 3 Simulasi Eksisting 4621.20000 * 43.80604 .000 4532.3572 4710.0428 Alternatif 1 2312.70000 * 43.80604 .000 2223.8572 2401.5428 Alternatif 2 2292.60000 * 43.80604 .000 2203.7572 2381.4428
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
2. Usulan  perbaikan  untuk  penyelesaian  masalah  pada  proses  produksi  komponen  plat KNSS-AFE-L-SFP-18  terdiri  dari  3  yaitu  usulan  perbaikan  1  dengan  menambah  1 mesin cutting  plasma ,  1  operator marking ,  1 drilling ,  dan  1 grinding ,  usulan perbaikan  2  dengan  menambah  2  mesin cutting  plasma ,  1  operator marking ,  dan  1 grinding ,  serta  usulan  perbaikan  3  dengan  menambah  1  mesin cutting  plasma ,  2 operator marking , 1 drilling , dan 1 grinding.
3. Usulan  perbaikan  yang  tepat  untuk  penyelesaian  masalah  pada  proses  produksi komponen plat KNSS-AFE-L-SFP-18 yaitu usulan perbaikan 3 dengan menambah 1 mesin cutting plasma , 2 operator marking , 1 drilling , dan 1 grinding .
4. Nilai  rata-rata output optimal  yang  dihasilkan  usulan  perbaikan  3  adalah  sebesar 9290,8 unit.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Averill  Law.  Simulation  Moelling  and  Analysis  with  Expert  fit  Software.  McGRaw- Hill. New York. 2006.
[2]Charles R. Harrel, Biman K. Gosh, dan Royce O. Bowden. Simulation Using Promodel. McGRaw-Hill. New York. 2003.
[3]Daellenbach, Hans G. System and Decision Making: A Management Science Approach. Chichester: John Wiley and Sons, Ltd. 1994.
[4] Rivai, Harrizul. Handout Uji Lanjut Dalam ANOVA dengan SPSS. 2008