Go-Integratif : Jurnal Teknik Sistem dan Industri Vol. 05, No. 01, (Mei 2024) 36-51
*Corresponding author Alamat email: Nmcyntiautami@unud.ac.id https://doi.org/10.35261/gijtsi.v5i01.11321

## Simulasi Sistem Pelayanan Pemesanan Kedai Kopi XYZ Cabang Sidewalk - Jimbaran
Ni Made Cyntia Utami 1* , Bryan Estavan Imanuel Sitanggang 1 , I Wayan Ananta Widhiatmika 1 , Ni Nengah Trisna Wahyuni 1 , Ni Ketut Indah Aryani 1 1 Program Studi Teknik Industri, Universitas Udayana Jln. Raya Kampus Unud, Jimbaran, Badung, Bali 80361

## Abstrak
Pemodelan sistem nyata ke dalam suatu model dilakukan dengan sistem simulasi, yang merupakan suatu cara  untuk  menirukan  sistem  nyata  dengan  sifat  yang  lebih mudah untuk diamati daripada sistem aslinya. Suatu sistem dapat menghasilkan antrian apabila adanya keterlambatan pelayanan seperti yang terjadi pada sebuah kedai kopi. Kedai Kopi XYZ adalah salah satu merek kopi yang terkenal di  Indonesia. Lokasi penelitian yang dilakukan yaitu di Kedai Kopi XYZ cabang Sidewalk, Jimbaran. Alasan tempat tersebut dijadikan lokasi penelitian karena terdapatnya antrian pada sistem pelayanannya serta adanya  pelanggan  yang  meninggalkan  antrian  sebelum  dilayani.  Pegawai  yang  telah diwawancarai mengatakan bahwa beberapa pelanggan yang komplain mengenai lokasi yang  tidak  terlalu  luas  yang  mengakibatkan  mengantri  hingga  area  luar  kedai  kopi. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengurangi  antrianm  dengan  melakukan perbaikan terhadap lokasi pada sistem. Data antrian yang telah didapat dari lapangan selanjutnya  dilakukan  pengolahan  data  dengan  Stat::Fit  dan  ProModel.  Ketika  sistem dengan  data  yang  ada  dilakukan run  simulation masih  terdapat blocked pada Entity States serta terdapat full atau bottleneck pada Multiple Capacity Location States . Hasil dari simulasi perbaikan yaitu perbaikan pada location yang terdapat dalam sistem berupa penambahan  kapasitas  tiap  lokasi  untuk  menghindari  dan  meminimalisir  terjadinya antrian.  Dengan  mengubah  kapasitas  yang  ada  akan  dihasilkan block dan full yang minim dan dapat dikatakan wajar dalam sistem. Dengan demikian, sistem model pada Kedai  Kopi  XYZ  cabang  Sidewalk,  Jimbaran  dapat  disimpulkan  dapat  bekerja  dengan optimal.
Kata kunci: Antrian; Pelayanan; ProModel; Simulasi

## Abstract
Modeling  a  real  system  into  a  model  using  a  simulation  system  is  a  way  to  imitate  an existing real system with properties that are easier to observe than the original system. A system can produce a queue if there is a delay in service, as occurs in a coffee shop. Kedai Kopi XYZ is one of the famous coffee brands in Indonesia. The location of the research was at  Kedai  Kopi  XYZ  Sidewalk  branch,  Jimbaran.  The  reason  this  place  was  used  as  a research  location  was  because  there  were  queues  in  the  service  system  and  there  were customers who left the queue before being served. Employees who were  interviewed said that several customers complained about the location not being too large, which resulted in queuing outside the coffee shop. The aim of this research is to reduce  queues  by making improvements to the location of the system. The queue data that has been obtained from the field  is  then processed using Stat::Fit and ProModel. When the system with  the existing data  is  run  simulation,  there  are  still  blocks  in  the  Entity  States  and  there  are  full  or
bottlenecks  in  the  Multiple  Capacity  Location  States.  The  results  of  the  improvement simulation are improvements to the locations in the system in the form of increasing the capacity of each location to avoid and minimize queues. By changing the existing capacity, minimal blocks and fulls will be produced and can be said to be reasonable in the system. Thus, it can be concluded that the model system at the XYZ Coffee Shop, Sidewalk branch, Jimbaran can work optimally.
Keywords: Queue ; Service; ProModel; Simulation

## Pendahuluan
Di era digital ini, perkembangan teknologi menjadi pendorong utama bagi kemajuan di berbagai sektor, salah satunya sektor industri dan bisnis. Dalam suatu perusahaan atau organisasi, teknologi memiliki banyak fungsi seperti mengotomatisasi proses, mengelola sistem, dan mendorong kemajuan teknologi lain seperti simulasi [1].
Suatu  mekanisme  untuk  menirukan  sistem  nyata  yang  ada  dengan  sifat    yang    lebih mudah  untuk  diamati  daripada  sistem  aslinya  merupakan  definisi  dari  simulasi    [2]. Secara  umum,  proses  peniruan  suatu  sistem  dilakukan  dengan  memperhitungkan karakteristik  kunci  dari  kegiatan  sistem  [3].  Simulasi  sering  digunakan  sebagai  alat untuk  meningkatkan  kualitas  layanan,  mengontrol  biaya  dan  waktu,  meningkatkan efisiensi  energi,  meningkatkan  keselamatan,  meningkatkan  produktivitas,  serta mengurangi rasio kegagalan guna mencapai standar target, mengurangi kejadian yang tidak terduga, mengelola sumber daya, dan mengoptimalkan system [4]. Metode simulasi telah  banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan  berbagai  macam  permasalahan  proses bisnis maupun perindustrian [5].
Salah satu bisnis yang saat ini digemari yakni bisnis di bidang minuman, khususnya kopi. Kedai  Kopi  XYZ adalah  salah  satu merek  kopi  yang  terkenal  di  Indonesia.  Salah  satu alasan  utama  mengapa  Kedai  Kopi  XYZ  begitu  terkenal  adalah  konsistensi  dalam kualitas dan rasa kopinya. Selain itu, Kedai Kopi XYZ juga dikenal karena inovasinya dalam menciptakan minuman kopi yang unik dan menarik. Lokasi pada penelitian ini yaitu  di  cabang  Kedai  Kopi  XYZ  yang  memiliki  lokasi  strategis  di  dalam  area  Mall Sidewalk,  Jimbaran.  Alasan  tempat  tersebut    dijadikan  lokasi  penelitian  karena terdapatnya  antrian  pada  sistem  pelayanannya  serta  adanya  pelanggan  yang meninggalkan antrian sebelum dilayani. Antrian sendiri adalah orang atau benda yang menunggu  untuk  dilayani  dalam  urutan  baris  tertentu  [6].  Antrian  pelayanan  terjadi karena  tingginya  permintaan  atau  kapasitas  yang  melebihi  kapasitas  yang  tersedia, sehingga  menyebabkan  pelanggan  harus  menunggu  giliran  untuk  mendapatkan pelayanan. [7]. Berdasarkan hal tersebut, perlu adanya analisis dan simulasi pada sistem antrian  yang  terjadi  untuk  menemukan  akar  masalahnya.  Dalam  industri  yang kompetitif  seperti  bisnis  kopi,  memberikan  pelayanan  yang  cepat  dan  efisien  dapat menjadi  keunggulan  kompetitif  bagi  Kedai  Kopi  XYZ  karena  akan  lebih  menarik  bagi pelanggan.
Sistem  pelayanan  yang  diterapkan  di  Kedai  Kopi  XYZ  Sidewalk  Jimbaran  memiliki beberapa  tahapan  yang  efisien  dan  cepat.  Ketika  pelanggan  memasuki  gerai,  mereka akan  langsung  dihadapkan  dengan  satu  meja  kasir  dimana  terdapat  menu  yang ditampilkan pada layar di atas kasir. Pelanggan dapat memilih menu yang diinginkan dan  memberitahukan  pesanan  mereka  kepada  penjaga  kasir.  Penjaga  kasir  akan mencatat  pesanan  pelanggan  di  dalam  sistem  komputer  dan  memberikan  opsi
pembayaran kepada pelanggan. Pelanggan dapat memilih opsi pembayaran melalui tunai atau cashless dengan menggunakan kartu debit atau QRIS. Setelah pelanggan membayar pesanannya,  penjaga  kasir  akan  memberikan  bukti  bayar  berupa  struk  yang  terdapat barcode. Pelanggan dapat menunggu pesanannya di tempat duduk hingga pesanan telah selesai dan pelanggan mengambilnya pada meja pengambilan pesanan dan meninggalkan gerai  kedai  kopi  ini.  Sistem  pelayanan  yang  diterapkan  di  Kedai  Kopi  XYZ  Sidewalk Jimbaran memastikan bahwa pelanggan mendapatkan pelayanan yang cepat dan efisien, serta memudahkan pelanggan dalam melakukan pembayaran dan pengambilan pesanan mereka.
Penelitian  mengenai  simulasi  sistem  pelayanan  telah  banyak  dilakukan,  beberapa peneliti telah melakukan penelitian simulasi sistem pelayanan menggunakan Software ARENA dan ada juga peneliti yang menggunakan Software Promodel. Selain itu, terdapat juga penelitian dengan menggunakan pendekatan simulasi Monte Carlo maupun Semi- Markov,  dimana  simulasi  ini  menghitung  nilai-nilai  secara  acak  dari  variabel  dengan berulang-ulang  untuk  mendapatkan  distribusi  probabilitas  dari  model  yang  akan dilakukan simulasi [8]. Penelitian  terdahulu  yang  pernah  dilakukan  oleh Purnomo dkk [9]  Model  Sistem  Antrian  pada  Pelayanan  Restoran  Cepat  Saji  KFC  Gajah  Mada  di Kabupaten Jember dengan menggunakan software ARENA. Tujuan dari penelitian  ini adalah untuk memahami karakteristik sistem antrian yang digunakan di KFC Jember. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  dengan  melakukan  simulasi,  disarankan  untuk menambah satu fasilitas kasir menjadi tiga. Penelitian yang dilakukan oleh Kurniawan dan  Andesta  [10]  yang  membahas  mengenai  Analisis  Simulasi  Sistem  Antrian Pemesanan  Makanan  pada  Warung  Apung  Rahmawati  Gresik  dengan  menggunakan software  ARENA.  Tujuan  dari  penelitian  tersebut  yaitu  untuk  mengetahui  tingkat kesibukan yang terdapat pada pelayanan. Adapun hasil penelitian menunjukkan bahwa simulasi yang dilakukan memberikan usulan dengan menambahkan 1 server atau kasir. Penelitian juga dilakukan oleh Kusuma, dkk [11] yang membahas mengenai Penelitian ini menggunakan model simulasi antrian Semi-Markov dengan Promodel pada Restoran Nasi Uduk Hebring di Jakarta. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi masalah yang mungkin terjadi, dan menemukan solusi untuk mengatasi masalah tersebut berdasarkan simulasi  yang  dilakukan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  merekomendasikan penambahan satu kasir dan satu pelayan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh    Mahessya,  dkk  [12]  yang  membahas  mengenai Pemodelan  dan  Simulasi  Sistem  Antrian  Pelayanan  Pelanggan  Menggunakan  Metode Monte  Carlo.  Tujuan  dari  penelitian  tersebut  yaitu  menganalisis  sistem  antrian pelayanan pelanggan yang terjadi di PT Pos pada loket. Hasil penelitian menunjukkan dapat menganalisis  suatu antrian apakah sudah optimal dengan melihat antrian yang terjadi.  Selain  itu,  penelitian  terkait  Monte  Carlo  juga  dilakukan  oleh  Fauzi,  dkk  [13] yang  membahas  mengenai  Optimalisasi  Pelayanan  Pengisian  Bahan  Bakar Menggunakan  Simulasi  Monte  Carlo  pada  SPBU  di  Kota  Mataram.  Tujuan  dari penelitian  tersebut  yaitu  meningkatkan  kualitas  pelayanan  SPBU.  Hasil  penelitian menambahkan    jumlah    dispenser    yang    optimal    untuk    SPBU    tersebut    adalah dispenser  Premium    dibutuhkan  sebanyak  3 nozzle dan    dispenser  Pertalite  Motor dibutuhkan sebanyak 4 nozzle .
Kajian-kajian    literatur    tersebut,    dapat    disimpulkan    bahwa  penelitian  mengenai simulasi  sistem  pelayanan  menggunakan  software  ARENA  atau  Promodel  dan pendekatan simulasi  Monte Carlo maupun Semi-Markov dapat memberikan gambaran mengenai  bagaimana  suatu  sistem  pelayanan  berjalan  yang  selanjutnya  dapat mengidentifikasi  dan  mengeliminasi  permasalahan  yang  ada  dengan  output  berupa
usulan yang telah disimulasikan sehingga tercapai peningkatan kualitas pelayanan baik dari segi efisiensi maupun efektivitas.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  memberikan  gambaran  mengenai  bagaimana suatu sistem pelayanan berjalan di Kedai Kopi XYZ Sidewalk Jimbaran yang selanjutnya dapat mengidentifikasi dan mengeliminasi permasalahan yang ada dengan output berupa usulan  yang  telah  disimulasikan  dengan  menggunakan  Software  ProModel.  ProModel merupakan aplikasi simulasi yang biasanya digunakan untuk merencanakan, mendesain, dan meningkatkan sebuah manufaktur, logistik yang ada maupun baru [14]. ProModel memfokuskan pada persoalan seperti utilisasi sumber, kapasitas produksi, produktivitas dan inventori [15]. Adapun batasan dari penelitian ini yaitu cakupan sistem Kedai Kopi XYZ yang menjadi objek kajian dimulai dari memasuki sistem, melakukan pemesanan dan  melakukan  pembayaran,  menunggu  pesanan,  menerima  pesanan,  dan  keluar  dari sistem. Pelayanan sistem dari Kedai Kopi XYZ yang ditinjau selama 3 jam dimulai dari pukul 13.00-16.00 WITA.

## Metode Penelitian
Pendekatan  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  pendekatan kuantitatif dengan teknik analisis data deskriptif. Maksud  dan hasil yang  diharapkan dari  penelitian    ini  yaitu  mengidentifikasi  dan  mengeliminasi  permasalahan  yang  ada dengan output berupa  rekomendasi  usulan  yang  telah  disimulasikan.  Berikut  diagram alir dari penelitian ini.

## Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  pengamatan  langsung.  Pengamatan dilakukan  pada  Rabu,  17  April  2024.  Waktu  pengamatan  dilakukan  selama  3  jam, dimulai  Pukul  13.00-16.00  WITA,  adapun  lokasi  pengamatan  dilakukan  di  salah  satu outlet  Kedai  Kopi  XYZ  di  wilayah  Sidewalk  Jimbaran,  Jl.  Uluwatu  Raya  No.  138A, Ungasan, Kuta Selatan, Badung, Bali. Total data yang didapatkan adalah sebanyak 30 data.

## Pengukuran Data Waktu
Pengukuran  data  waktu  kegiatan  pemesanan  Kedai  Kopi  XYZ  dilakukan  dengan menggunakan stopwatch dari  pelanggan  memasuki outlet ,  proses  pemesanan,  hingga pelanggan meninggalkan outlet .
Tabel 1 . Data Waktu Kedatangan Time Stamp Kedatangan Kedatangan Pelanggan Waktu Pelanggan Didalam Antrian Memesan Waktu Pemesanan Waktu Proses Pemesanan Waktu Pengambilan Pesanan Waktu Kepulangan Pelanggan 03 : 18 : 16 : 40 1096 62 37 364 13 5 03 : 21 : 18 : 21 182 48 55 675 18 4 03 : 23 : 40 : 40 142 5 43 876 10 3 03 : 28 : 01 : 42 321 184 87 345 10 5 03 : 39 : 00 : 02 719 7 127 425 19 5 03 : 47 : 35 : 22 515 44 14 673 2 5 03 : 57 : 19 : 30 644 1 63 631 11 7 03 : 58 : 13 : 44 114 38 43 595 7 6 03 : 58 : 45 : 63 32 25 77 641 6 5 04 : 04 : 01 : 35 376 38 67 716 5 3 04 : 04 : 19 : 78 18 25 68 675 7 4 04 : 07 : 44 : 55 205 32 74 527 9 6 04 : 15 : 44 : 97 480 78 79 742 17 5 04 : 17 : 35 : 14 171 30 42 711 18 4 04 : 29 : 53 : 14 738 34 125 346 10 6 04 : 30 : 50 : 91 117 75 174 583 6 8 04 : 31 : 45 : 35 115 194 76 584 8 5 04 : 43 : 06 : 23 741 3 194 953 9 6 04 : 52 : 53 : 39 587 2 57 362 7 5 04 : 54 : 57 : 38 124 6 186 223 7 6 04 : 57 : 27 : 06 210 76 89 875 7 8 05 : 11 : 00 : 66 873 11 123 554 4 8 05 : 16 : 18 : 67 318 1 226 752 6 4 05 : 17 : 21 : 22 63 167 89 324 8 5 05 : 30 : 50 : 60 809 67 33 445 7 5 05 : 32 : 26 : 10 156 1 99 743 12 8 05 : 35 : 30 : 33 184 2 98 352 19 4 05 : 43 : 15 : 50 525 115 125 254 11 8 05 : 44 : 36 :95 81 25 421 334 2 5 05 : 53 : 00 : 26 564 1 68 427 13 4

## Pendefinisian Distribusi
Distribusi waktu dicari menggunakan tools Stat::Fit pada aplikasi ProModel dengan hasil sebagai berikut.
Tabel 2 . Data waktu proses No Nama Proses Lokasi Waktu Proses 1 Kedatangan Pelanggan Pintu Masuk Eksponensial (384,366) sec 2 Waktu Pelanggan di Dalam Antrian Memesan Meja Kasir Eksponensial(46.6,45.6) sec 3 Waktu Pemesanan Meja Pelanggan Eksponensial (102,88) sec 4 Waktu Proses Pesanan Meja Pengambilan Pesanan Uniform (279,32) sec 5 Waktu Pengambilan Pesanan Pintu Keluar Lognormal (10.1,4.74) sec 6 Waktu Kepulangan Pelanggan Lognormal (5.58,1,49) sec

## Pengukuran Data Move Time
Pada simulasi ini juga dilakukan pengamatan terkait waktu berpindah suatu entitas dari satu  lokasi  ke  lokasi  lainnya  ( move  time ). Move  time pada  sistem  ini  adalah  sebagai berikut :
Tabel 3 . Data Move Time No Lokasi 1 Lokasi 2 Move Time (sec) 1 Pintu Masuk Antrian Memesan Minuman 1 2 Antrian Memesan Minuman Meja Kasir 1 3 Meja Kasir Tempat Tunggu Pelanggan 1 4 Tempat Tunggu Pelanggan Meja Pengambilan Minuman 1 5 Meja Pengambilan Minuman Pintu Keluar 1

## Hasil dan Pembahasan

## Model Konseptual
Gambar 2 . Entity flow diagram sistem pelayanan kedai kopi XYZ
Pelanggan  yang  datang  ke  Kedai  Kopi  XYZ  akan  melalui  pintu  masuk,  kemudian pelanggan akan mengantri jika terdapat antrian untuk memesan minuman dan jika tidak pelanggan  dapat  langsung  menuju  konter  pemesanan.  Setelah  itu,  pelanggan  akan memesan menu minuman yang tersedia dan membayar pesanan pada konter atau tempat pemesanan dan pembayaran. Selanjutnya, pelanggan yang sudah melakukan pemesanan dan  pembayaran  akan  menuju  tempat  tunggu  pesanan  untuk  menunggu  pesanan. Setelah  itu,  pelanggan  akan  menerima  pesanan  sesuai  pesanan  yang  telah  di  pesan. Langkah terakhir, pelanggan akan meninggalkan tempat dengan berjalan melalui pintu keluar.

## Pendefinisian Komponen Sistem

## 1. Entity
Entitas merupakan suatu objek yang akan melalui dan melakukan proses dalam suatu sistem. Entitas dalam sistem ini adalah pelanggan yang berbelanja di Kedai Kopi XYZ Cabang Sidewalk Jimbaran.
Gambar 3 . Entity dalam sistem pelayanan kedai kopi XYZ

## 2. Location
Location merupakan  tempat  dalam  suatu  sistem  yang  akan  mengalami  pemrosesan, menunggu,  atau  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  sistem.  Aturan  antrian  yang digunakan  pada  Kedai  Kopi  XYZ  yaitu  aturan  Oldest  dan  FIFO.  Aturan  OLDEST memprioritaskan pelanggan yang sudah terlama menunggu di antrian sedangkan aturan FIFO memprioritaskan pelanggan yang pertama kali datang ke antrian. Aturan OLDEST yang kerap disebut First-In, First-Out atau FIFO. Konsep ini sangat sederhana, dimana barang atau data yang pertama kali masuk ke dalam suatu sistem akan menjadi yang pertama kali keluar dari sistem tersebut. Dalam kasus penelitian kali ini, location dalam sistem beserta informasinya adalah sebagai berikut.
a. Pintu masuk : kapasitas 2 dengan rules Oldest , FIFO
b. Jalur menuju antrin memesan minuman: kapasitas 3 dengan rules Oldest , FIFO
c. Antrian memesan minuman : kapasitas 2 dengan rules Oldest , FIFO
d. Jalur menuju meja kasir: kapasitas 3 dengan rules Oldest , FIFO
e. Meja kasir : kapasitas 1 dengan rules Oldest , FIFO
f. Jalur menuju tempat tunggu pelanggan: kapasitas 3 dengan rules Oldest , FIFO
g. Tempat tunggu pelanggan : kapasitas 2 dengan rules Oldest , FIFO
h. Jalur menuju tempat pengambilan pesanan : kapasitas 3 dengan rules Oldest , FIFO
i. Tempat pengambilan pesanan : kapasitas 3 dengan rules Oldest , FIFO
j. Jalur menuju pintu keluar : kapasitas 3 dengan rules Oldest , FIFO
k. Pintu keluar : kapasitas 2 dengan rules Oldest , FIFO
Gambar 4 . Location dalam sistem pelayanan kedai kopi XYZ

## 3. Processing Sequences
Pada proses yang terjadi dalam sistem Kedai Kopi XYZ cabang Sidewalk Jimbaran adalah dengan memperhatikan adanya probabilitas terhadap jenis pelayanan yang diinginkan oleh pelanggan.
Gambar 5 . Processing Sequences dalam sistem pelayanan kedai kopi XYZ
4. Arrivals Arrivals adalah proses masuknya entitas ke dalam simulasi. Dalam model simulasi ini terdapat 1 entitas yaitu pelanggan yang berbelanja di Kedai Kopi XYZ Cabang Sidewalk Jimbaran.
Gambar 6 . Arrivals dalam sistem pelayanan kedai kopi XYZ

## Pembuatan Simulasi Promodel

## 1. Layout Model

## Gambar 7. Layout sistem pelayanan kedai kopi XYZ
Pada Gambar 7, ditunjukkan layout Stasiun Kerja Pelanggan Take Away di Kedai Kopi XYZ Sidewalk Jimbaran, dengan menggunakan aplikasi ProModel 2016 Student Version.

## 2. Verifikasi Model

## Gambar 8 . Verifikasi model sistem pelayanan kedai kopi XYZ
Dari  gambar  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  dalam  1  hari  dengan  batasan  waktu  3  jam, secara  rata-rata  terdapat  43,37  pelanggan  yang  telah  keluar  dari  sistem.  Secara  rata- rata, pelanggan berada di sistem 1.102,62 detik. Kondisi ini sudah mewakilkan keadaan nyata pada lokasi Kedai Kopi XYZ yang sangat mendekati Average Time pada sistem riil yaitu 1111,3 detik.

## 3. Validasi Model
Tabel data Entity Summary Pelanggan dari Simulasi dengan Replikasi 10 kali
Tabel 4 . Data Move Time Replikasi Output Simulasi 1 43 2 34 3 48 4 44 5 47 6 47 7 46 8 62 9 48 10 41 Rata-rata 46,0 Standar Deviasi 7,1
Kemudian,
𝛽 = ( 𝑡 ∝ 2  . 𝑠 √𝑛 ) (1)
=   ( 2,042 . 7,1 √10 ) = 4,5
Dimana adalah nilai half width atau Absolute Error, n adalah jumlah replikasi, 𝛽 adalah level signifikansi, s adalah standar deviasi dan 𝑡 ∝ 2 adalah nilai pada tabel t . Sehingga, banyak replikasi adalah,
𝑛 ′ =   ( 2 ∝ 2  . 𝑠 𝛽 ) 2 (2)
=   ( 1,96 𝑥7,1 4,5 ) 2 = 9,56
Jadi banyaknya melakukan replikasi ketika menjalankan simulasi minimal 10 kali.
Tabel 5 . Data Average Time dalam Sistem Replikasi Average time in system (sec) 1 1108 2 1201 3 990 4 1152 5 1059 6 1064 7 1017 8 1118 9 1031 10 1070 Rata-rata 1081 Standar Deviasi 64,38598881
Sedangkan data riil waktu total pelanggan berada di dalam sistem ketika memesan di Kedai Kopi XYZ sebagai berikut.
Tabel 6 . Data total waktu dalam sistem Data ke-  Total Waktu di dalam sistem (detik)  Data ke-  Total Waktu di dalam sistem (detik) 1 1594 16 977 2 999 17 998 3 1097 18 1923 4 967 19 1037 5 1320 20 571 6 1271 21 1282 7 1373 22 1590 8 819 23 1324 9 804 24 673 10 1222 25 1381 11 814 26 1037 12 870 27 676 13 1418 28 1054 14 994 29 885 15 1276 30 1094 rata-rata (detik) 1111,3 standar deviasi 304,1
Syarat untuk dapat melakukan pengujian statistik ini adalah data replikasi berdistribusi normal.  Syarat  independensi  dipenuhi  dari  karakteristik  replikasi  model  di  mana  tiap replikasi  menggunakan random  stream yang  berbeda  sehingga  antar  data.  Kemudian
untuk  syarat  berdistribusi  normal,  maka  perlu  dilakukan  pengujian  kenormalan.  Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan metode Liliefors.

## a. Uji Sensitivitas
Gambar 9 . Perbandingan average time rill dengan average time simulasi
Diagram diatas merupakan perbandingan antara average time in system riil dengan average  time  in  system  simulation dari  30  data  riil  dan  30  data  simulasi  hasil  dari rekapitulasi.  rata-rata  antara  2  average  time  in  system  tersebut  yaitu  1081  detik dalam simulasi dengan 1111,3 dalam riil. Berdasarkan grafik diatas, terdapat 5 data yang dimana Average Time in System antar data riil dan simulasi memiliki hasil yang mendekati, seperti data riil dan replikasi simulasi ke 15, 17, 19, 28, dan 30. Lima data tersebut akan diuji MSE.
b. Mean Squared Error (MSE)
Mean Squared Error (MSE) adalah Rata-rata Kesalahan kuadrat antara nilai aktual dan nilai peramalan.
Tabel 7 . Data mean squared error Data ke- Waktu Squared Error Riil  Simulasi 15 1276 1260 16 17 998 976 22 19 1037 1111 -74 28 1054 1039 15 30 1094 1111 -17 30 1094 1111 -17 MSE (detik) 1403,8 MSE (Menit) 23,4
Hasil MSE tersebut didapatkan dari pengurangan antara data riil dan simulasi yang telah dikuadratkan.
c. Uji Normalitas
𝑯 𝟎 : Data berdistribusi normal 𝑯 𝟏 : Data tidak berdistribusi normal
Tabel 8 . Data uji normalitas No x z F(x) S(x) abs(F(x)-S(x)) 1  990  -1,41  0,08 0,1 0,02 2  1017  -0,99  0,16 0,2 0,04 3  1031  -0,78  0,22 0,3 0,08 4  1059  -0,34  0,37 0,4 0,03 5  1064  -0,26  0,40 0,5 0,10 6  1070  -0,17  0,43 0,6 0,17 7  1108  0,42  0,66 0,7 0,04 8  1118  0,57  0,72 0,8 0,08 9  1152  1,10  0,86 0,9 0,04 10  1201  1,86  0,97 1 0,03 Rata-rata 1081 Standar Deviasi 64,38598881
Berdasarkan  perhitungan,  maka L hitung adalah  0,17.  Kemudian,  berdasarkan  tabel Liliefors, untuk 𝛼 = 0,05, n = 10, maka L = 0,285. Karena L hitung < L tabel , maka 𝐻 0 tidak dapat ditolak. Artinya data replikasi berdistribusi normal. Pengujian validitas dapat dilanjutkan.

## d. T-Student
𝐻 0 : 𝜇 = 𝑥̅ (artinya rata-rata waktu total riil pelanggan berada di dalam sistem tidak berbeda  signifikan  dengan  rata-rata  waktu  total  pelanggan  berada  dalam  sistem simulasi).
𝐻 1 : 𝜇 ≠ 𝑥̅ (artinya rata-rata waktu total riil pelanggan berada di dalam sistem berbeda signifikan dengan rata-rata waktu total pelanggan berada dalam sistem simulasi).
t  = 𝑥̄  − 𝜇 𝑠 √𝑛 (3)
= ( 1081− 1111,3 64,38 √10 )   = 1,48
Dengan nilai 𝛼 = 0,05 two-tail dan degrees of freedom = n – 1 = 9, maka 𝑡 0,025;7 = 2,262, maka t < 𝑡 0,025;7 , maka dapat disimpulkan bahwa 𝐻 0 tidak ditolak, artinya rata-rata waktu total riil pelanggan berada di dalam sistem tidak berbeda signifikan dengan rata-rata waktu total pelanggan berada dalam sistem simulasi.
4. Analisis Output Simulasi
Setelah  dilakukan  berbagai  tahapan  simulasi  pada  ProModel  2016,  akan  dihasilkan output  simulasi.  Simulasi  yang  dilakukan  yaitu  simulasi  dari  perilaku  sistem  dengan rentang waktu tertentu. Simulasi dilakukan selama 3 jam yang disesuaikan dengan peak hour dan  waktu  penelitian  yang  disarankan.  Sistem  pada  Kedai  Kopi  XYZ  Sidewalk, Jimbaran mulai dari 13.00-16.00 WITA. Berikut adalah output yang didapatkan setelah melakukan simulasi pada ProModel 2016.
Gambar 10 . Analisis output simulasi pada sistem pelayanan kedai kopi XYZ
Berdasarkan gambar diatas, terjadinya block pada entity states dikarenakan jumlah kasir yang  sedikit  dan  mengakibatkan  terjadinya  antrian  pada  proses  pelayanan  pembelian minuman di Kedai Kopi XYZ ini. Terdapatnya operation yang sangat tinggi pada meja kasir mengakibatkan munculnya bottleneck pada sistem pelayanan Kedai Kopi XYZ.
5. Usulan Perbaikan
Berdasarkan hasil output, perlu diusulkan perbaikan yang sesuai dengan simulasi sistem Kedai Kopi XYZ cabang Sidewalk, Jimbaran.
Gambar 11 . Usulan perbaikan sistem pelayanan kedai kopi XYZ (1)
Usulan  perbaikan  yang  diusulkan  diatas  berdasarkan  asumsi  dari  pengamat. Penambahan kapasitas tiap lokasi yang ada dapat menjadikan entitas yang terproses di dalam sistem menjadi lebih lancar.
Gambar 12 . Usulan perbaikan sistem pelayanan kedai kopi XYZ (2)
Kemudian, berdasarkan hasil output pada gambar diatas, block pada entitas dalam sistem ini telah berkurang. Pelanggan yang menjadi entitas dalam sistem simulasi ini berhasil menghasilkan poin 100 dalam persentase in operation , membuat tidak adanya blocked seperti sebelum perbaikan.

## Kesimpulan
Penelitian  ini  setelah  melakukan  validasi  pada  hasil  simulasi,  telah  diperoleh  bahwa model  simulasi  yang  dijalankan  adalah  sistem  yang  valid  untuk  aktivitas  pada  Kedai Kopi XYZ cabang Sidewalk, Jimbaran.  Ketika sistem dengan data yang ada dilakukan run  simulation  masih  terdapat blocked pada Entity  States serta  terdapat full atau bottleneck pada Multiple Capacity Location States . Selanjutnya, penulis akan mengajukan usulan  perbaikan  agar  meminimalisir blocked dan full dalam  sistem.  Perbaikan  yang diusulkan  oleh  pengamat  yaitu  dilakukannya  perbaikan  kapasitas  pada location yang terdapat dalam sistem. Dengan menambah kapasitas yang ada akan dihasilkan block dan full yang  minim  dan  dapat  dikatakan  wajar  dalam  sistem.  Dengan  demikian,  sistem model pada Kedai Kopi XYZ cabang Sidewalk, Jimbaran dapat disimpulkan dapat bekerja dengan  optimal.  Perlu  dilakukan penelitian  lebih  lanjut  dengan  menggunakan  metode
yang  bervariasi  agar  hasil  dapat  dibandingkan  dan  dapat  melakukan pengimplementasian untuk membandingkan hasil simulasi dan hasil perbaikan secara aktual.

## Daftar Pustaka
[1] D. Z. Zubir, F. Andini, M. Ridho, and Y. Filki, “Simulasi Sistem Pelayanan Rawat Jalan Pasien menggunakan Simulasi Kejadian Diskrit (Des),” Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , pp. 160 – 165, Sep. 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i4.165.
[2] N.  Rahmawati  and  D.  S.  Donoriyanto,  “Simulasi  Sistem  Antrian  Pelayanan Penumpang  Busway,” Waluyo  Jatmiko  Proceeding,  pp.  441 – 450,  Nov.  2023,  doi: 10.33005/wj.v16i1.66.
[3] B. Nindy Virgiani and W. Nur Aeni, “Pengaruh Pelatihan Siaga Bencana dengan Metode  Simulasi  terhadap  Kesiapsiagaan  Menghadapi  Bencana :  Literature
Review.” [Online]. Available: http://jkp.poltekkes- mataram.ac.id/index.php/bnj/index
[4] D. Mourtzis, “ Simulation in the design and operation of manufacturing systems: state of the art and new trends ,” Int J Prod Res , vol. 58, no. 7, pp. 1927 – 1949, Apr. 2020, doi: 10.1080/00207543.2019.1636321.
[5] A. Sidik, “ Usulan Minimalisi Antrian Proses Pemuatan Pupuk dengan Simulasi di PT.  Petrosida  Gresik ,” Doctoral  dissertation,  Universitas  Muhammadiyah  Gresik , 2019.
[6] M. Azhari Isfirory and A. Suseno, “Peningkatan Service Level pada Sistem Antrian Pengambilan  Obat  di  Puskesmas  Bojong  Rawalumbu  Menggunakan  Metode Simulasi Increasing Service Level in Queuing System of Taking Medicine at Public Health Center Bojong Rawalumbu Using Simulation Method,” 2021.
[7] W. B. Laksana, A. Febriani, and D. Rachmawaty, “Pemodelan dan Simulasi Sistem Antrian  Pelayanan  Server  Terhadap  Pelanggan  Percetakan  XYZ  Menggunakan Arena,” journal of Industrial Engineering and Technology , vol. 1, no. 2, pp. 80 – 86, 2021.
[8] F.  Y.  Panjaitan,  W.  Winarno,  and  F.  N.  Azizah,  “Usulan  Peningkatan  Kualitas Imprabox Menggunakan Pendekatan Lean Six Sigma dengan Simulasi Monte Carlo (Studi  Kasus:  Perusahaan  Packaging),”  Go -Integratif :  Jurnal  Teknik  Sistem  dan Industri, vol. 3, no. 02, pp. 136 – 150, Nov. 2022, doi: 10.35261/gijtsi.v3i02.7565.
[9]    Bambang Herry Purnomo et al. , “ Model Sistem Antrian pada Pelayanan Restoran Cepat Saji (Studi Kasus di KFC Gajah Mada Kabupaten Jember) Model of Queuing System at Fast Food Restaurant Service (Case Study in KFC Gajah Mada Jember Regency),” 2021.
[10] K.  Kurniawan  and  D.  Andesta,  “Analisis  Simulasi  Sistem  Antrian  Pemesanan Makanan  Pada  Warung  Apung  Rahmawati  Gresik,” JUSTI  (Jurnal  Sistem  dan Teknik Industri , vol. 3, no. 3, pp. 368 – 376, 2023.
[11] D. Satya Kusuma, E. W. Liwangsa, M. Bryant, T. Wijaya, and A. Sugioko, “Simulasi Sistem Rantai Pasokan Studi Kasus Produk Telepon di PT XYZ dengan ProModel,” (SENTEKMI) Seminar Nasional Teknik dan Manajemen Industri dan Call for Paper Hebring, Jakarta Utara , vol. 4, no. 1, 2023. [Online]. Available : http://jik.htp.ac.id
[12] A. Mahessya, L. Mardianti, and R. Sovia, “Pemodelan dan Simulasi Sistem Antrian Pelayanan  Pelanggan  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo  pada  PT  POS INDONESIA (PERSERO) Padang ,” 2017.
[13] A.  Fauzi,  Amrullah,  and  N.  Kurniati,  “Optimalisasi  Pelayanan  Pengisian  Bahan Bakar  Menggunakan  Simulasi  Monte  Carlo  pada  SPBU  di  Kota  Mataram,” Indonesian Journal of Applied Science and Technology , 2020.
[14]  C.  Checa  Putra  Hardiyanto,  S.  Rennard  Tirtawijaya,  C.  Kenny  Yandra,  and  A. Maxwell,  “Pemodelan  dan  Simulasi  Sistem  Antrian  Pelayanan  Server  Terhadap Pelanggan Percetakan XYZ Menggunakan ARENA,” Seminar Nasional Teknik dan Manajemen Industri , 2021.
[15] R.  Cornellia,  “Analisis  Antrian  pada  Loket  Pembuatan  Elektronik  KTP  dengan Menggunakan Simulasi ProModel,” Jurnal String , 2018.