## PERENCANAAN PRODUKSI PUPUK GUANOKU UNTUK MEMENUHI PERMINTAAN KONSUMEN DI UD. PUPUK GUANOKU DENGAN PENDEKATAN SIMULASI
Safiut Taslim UD. Pupuk Guanoku. s afiut_taslim @yahoo.com

## ABSTRAK
Proses produksi pada suatu perusahaan dapat berlangsung dengan baik jika sistem dalam perusahaan tersebut dapat berjalan  dengan  baik  dan  tepat  waktu.  Ukuran  kesuksesan  dalam  suatu  sistem  produksi  dalam  perusahaan  dapat dinyatakan dalam bentuk besarnya produktivitas atau besarnya output dan input yang dihasilkan.
Metode  Pendekatan  simulasi    untuk  merencanakan  proses  produksi  guna  memenuhi  permintaan  konsumen  di lakukan  dengan  perencanaan  model  simulasi  dari  sistem  nyata.  Kemudian  dilakukan  pemodelan  simulasi  dengan software  Arena  untuk  menentukan  model  yang  paling  optimal  pada  proses  produksi  Pupuk  Guanoku  granule  dan cair pada UD. Pupuk Guanoku.
Hasil  simulasi  proses  produksi  pada  pembuatan  model  awal  simulasi  sistem  produksi  pupuk  guanoku  dari  sistem nyata. Dengan output granule : 279 dan cair : 1312 dan dilakukan hipotesis kesamaan 2 rata-rata antara sistem nyata dengan model awal simulasi. Dengan nilai P-Value = 0.132 untuk granule dan P-Value = 0.809 untuk cair.

## Kata kunci : Proses Produksi, Simulasi, Arena

## PENDAHULUAN
Perkembangan perindustrian di Indonesia  terus berkembang dalam bidang produksi. Produksi yang dihasilkan harus diimbangi dengan sumber daya yang mendukung, baik manusia maupun yang berasal dari alam. Perindustrian yang terus berkembang, harus dapat memenuhi kebutuhan konsumen yang terus meningkat.
UD  Pupuk  Guanoku  merupakan  perusahaan  baru yang  akan  memproduksi  pupuk  granule  dan  cair. UD  Pupuk  Guanoku  menjalin  kerja  sama  dengan UD Pupuk Mahesa dalam perencanaan pembangunan  perusahaan  yang  menghasilkan pupuk  organik  granule  dan  cair  berbahan  baku kotoran kelelawar. UD Pupuk Guanoku merupakan  perusahaan  yang  bertujuan  sebagai produksi  pupuk  organik  yang  ramah  akan lingkungan.  Untuk  Memenuhi  permintaan  dari konsumen, produksi yang dihasilkan oleh perusahaan harus dijadwal dengan baik agar tidak merugikan konsumen
Berikut  ini  adalah  tabel  data  produksi  dan data permintaan.
Tabel 1. Data hasil Produksi dan Permintaan Pupuk Guanoku.
Berdasarkan  tabel  diatas  diperoleh  permintaan Pupuk  Guano  yang  stabil  pada  angka  525  ton perbulan  untuk  pupuk  Granule,  dan  52.000  liter perbulan  untuk  Pupuk  Cair.  Pada  tabel  produksi diketahui  bahwa  masih  terdapat  permintaan  yang belum bisa dipenuhi.
Simulasi  bertujuan  untuk  membuat  model  proses produksi  agar  pemenuhan  permintaan  berjalan
Bulan lan Permin taan Granule (ton) Pemin taan Granule terpenu hi (ton) Permin taan Cair (liter) Permin taan Cair terpenu hi (liter) Jan 525 349 52000 32.774 Feb 525 348 52000 32.865 Mar 525 350 52000 32.684 Apr 525 353 52000 32.789 Mei 525 350 52000 32.557 Jun 525 355 52000 32.659
sesuai  yang  diharapkan  oleh  perusahaan.  Pada proses simulasi dapat diketahui kapasitas produksi yang  bisa  memenuhi  permintaan  konsumen dengan simulasi.
Perumusan masalah dalam penelitian ini yaitu : Bagaimana memodelkan simulasi sistem produksi pupuk guanoku yang sesuai dengan sistem nyata ? a. Bagaimana  membuat  model  sistem  produksi pupuk guanoku yang dapat memenuhi
permintaan

## METODE
a. Peta Proses Operasi
Peta  proses  operasi  adalah  peta  kerja  yang mencobaa  menggambarkan  urutan  kerja  dengan jalan  membagi  pekerjaan  tersebut  ke  dalam elemen-elemen  operasi  detail.  Disini  tahapan proses  operasi  kerja  harus  diuraikan  secara  logis dan  sistematis.  Dengan  demikian  keseluruhan operasi  kerja  dapat  diuraikan  dari  awal  (raw material)  sampai  menjadi  produk  akhir  (finished goods product). Berikut ini merupakan peta proses operasi  dari  pembuatan  Pupuk  Guanoku  Granule gambar  1  dan  Pupuk  Guanoku  Cair  pada  gambar 2.

## KETERANGAN  JUMLAH  WAKTU
4 58.2 menit - - - - 1 - Total 58.2 menit
Gambar  1.  Peta  proses  operasi  dari  pembuatan Pupuk Guanoku Granule
Gambar  2.  Peta  proses  operasi  dari  pembuatan Pupuk Guanoku Cair.
b. Peta Aliran Proses Peta  aliran  proses  adalah  suatu  diagram  yang menunjukkan urutan-urutan dari operasi, pemeriksaan, transportasi, dan penyimpanan yang terjadi  selama  suatu  proses  atau  prosedure berlangsung,  serta  didalamnya  memuat  pula informasi-informasi yang diperlukan untuk analisa waktu  yang  dibutuhkan  dan  jarak  perpindahan.
doi : 10.30587/matrik.v15i2.xxx
Diagram  aliran  merupakan  suatu  gambaran menurun  skala  dari  susunan  lantai  ke  gedung, yang  menunjukkan  lokasi  dari  semua  aktivitas yang  terjadi  dalam  peta  aliran  proses.  Aktivitas bearty  pergerakan  suatu  material  atau  orang  dari suatu  tempat  ke  tempat  berikutnya,  dinyatakan dengan garis, aliran dalam diagram tersebut. Arah aliran  digambarkan  oleh  arah  panah  kecil  pada garis  aliran  tersebut.  Berikut  ini  merupakan  peta aliran proses pembuatan Pupuk Guanoku Granule gambar 1 dan Pupuk Guanoku Cair pada gambar 2
Gambar 3 dan 4  Peta Aliran Proses Pupuk Granule
b. Pengertian Simulasi
Simulasi  merupakan  suatu  alat  yang  hanya digunakan jika ada suatu pemahaman alamiah dari masalah yang akan dipecahkan. Simulasi dirancang  untuk  membantu  pemecahan  suatu masalah  yang  berhubungan  dengan  sistem  yang dioperasikan  secara  lamiah.  Kegagalan  dalam percobaan  simulasi  untuk  menciptakan  suatu hasil,  lebih  sering  dikarenakan  oleh  kurangnya suatu  pemahaman  terhadap  system  dibandingkan dengan suatu pengetahuan bagaimana
menggunakan  software  simulasi.  Oleh  karenanya penggunaan simulasi saat sekarang cukup banyak di  dalam  menyelesaikan  berbagai  persoalan.  Di dalam  bidang  engineering  dan  management, simulasi  digunakan  untuk  perancangan  dan optimasi  sistem,  sebab  pada  system  yang  sangat kompleks  keinginan  dari  pelangan  (baik  akuransi dan  efisiensi)  sangat  tinggi.  Di  dalam  bidang social  secara  umum  simulasi  digunakan  untuk early  warning  system,  eduction  and  training  dan computer game. Sedangkan di dalam bidang sains, simulasi digunakan untuk menguji kebenaran dari suatu teori.
c. Simulasi dengan Arena Arena merupakan paket simulasi general purpose , yang  memiliki  kemampuan  memodelkan  sistem manufaktur dan non manufaktur. Sistem manufaktur : flow lines, assembly lines, job shop, conveyors.  Sistem  non  manufaktur  :  Health  care, maintenance  sistem,  computer  nerwork,  logistic, sistem. (Suryani,2006)
Program  ARENA  adalah  sebuah  software simulasi yang diterbitkan oleh Rockwell Software Inc.  Menurut  Kelton,  W.  David,  Sadowski, Randall  P.,  Sadowski,  Deborah  A.  (2009  ; 49).Software  ARENA  ini  menyediakan  alternatif model simulasi grafik dan model simulasi analisis yang  dapat  dikombinasikan  untuk  menciptakan model-model  simulasi  yang  cukup  luas  dan bervariasi.  Software  ini  memiliki  kemampuan animasi  dua  dimensi.  ARENA  juga  memiliki tingkat  kompatibilitas  yang  baik.  Kemampuan animasinya  dapat    ditunjang  oleh  file-file  dari AutoCad.  ARENA  di  spesialisasikan  untuk menyelesaikan  masalah-masalah  Simulasi  Sistem Diskrit.  Kelebihan  lain  dari  ARENA  adalah memiliki  kemampuan  pengolahan  data  statistik, walaupun  tidak  begitu  lengkap.  Pada  model simulasi  menggunakan  software  Arena,  terdapat beberapa  komponen  yang  dijelaskan  sebagai berikut :
1. Sistem Sistem  merupakan  sekumpulan  entitas  yang bergerak  atau  berinteraksi  untuk  mencapai tujuan berdasarkan alur logika tertentu.
2. Entitas Entitas  merupakan  objek  yang  dikenai bergerak  atau  berinteraksi  berdasarkan  alur logika tertentu.
3. Atribut
Atribut  merupakan  karakteristik  umum  dari suatu entitas.
4. Variabel Variabel  merupakan  suatu  komponen  sistem yang  mengandung  informasi  dan  nilainya diperoleh dari eksekusi model simulasi.
5. Resources
Resources merupakan wadah untuk
menampung  entitas  dalam  jumlah  tertentu. Entitas  yang  berasal  dari  suatu  Resources dapat bergerak di dalam sistem jika resources tersebut bersifat seize-delay-relase (tampung- berhenti sejenak keluarkan).
6. Queue (antrian ) Ketika  entitas  tidak  dapat  bergerak,  dapat dimungkinkan  sedang  terdapat  entitas  lain yang  sedang  berproses  dalam  sistem, sehingga  entitas  yang  tidak  dapat  bergerak tersebut dapat ditampung dalam suatu wadah sampai entitas lain yang menghambat selesai berproses.  Wadah  tersebut  disebut  queue (antrian).
7. Events (kejadian) Kejadian  dimana  suatu  perubahan  terjadi yang mengakibatkan perubahan pada kondisi sistem.
8. Statistical accumulators Komponen  ini  berfungsi  untuk  melihat kondisi  sistem  sesungguhnya  berdasarkan variabel-variabel yang telah ditentukan sebelumnya.  Pada  penelitian  ini  komponen ini terdiri dari waktu tunggu, panjang antrian, utilitas  fasilitas,  dan  waktu  total  entitas  di dalam sistem.
9. Simulation clock (jam simulasi) Waktu  aktual  pada  sistem  sesungguhnya dapat  direpresentasikan  ke  dalam  model simulasi  lewat  suatu  variable  yang  disebut simulation clock.
10. Starting dan stoping Suatu  kondisi  yang  ditentukan  berdasarkan input tertentu dan berfungsi untuk membatasi simulasi yang berjalan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Tahap Perancangan Model Simulasi
Model  simulasi  dirancang  sesuai  dengan karakteristik  dari  sistem  nyata.  Durasi  tiap proses  dan delay antar  proses  juga  mengikuti distribusi  data  yang  diambil  dari sistem  nyata. Sedangkan  kedatangan  entitas  disesuaikan dengan  waktu  kedatangan  entitas  pada  sistem nyata.  Tampilan  model  simulasi  secara
keseluruhan dapat dilihat pada gambar dibwah ini.

## 1. Model Simulasi Pupuk Granule
Gambar  5.  Tampilan  model  simulasi  secara keseluruhan

## 2. Model Simulasi Pupuk Cair
Gambar  6  Tampilan  model  simulasi  secara keseluruhan
b. Data Waktu Proses Produksi
Dalam  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  ke lapangan  dengan  mengamati  sampel  data  pada waktu tertentu. Adapun data-data yang dikumpulkan  penulis  adalah  data  waktu  proses produksi.  Data  ini  dilakukan  1  hari  pengamatan dan  mencatat  waktu  proses  produksi  dalam  satu hari,  berapa  kali  proses  produksi  dan  mencatat semua setiap waktu proses produksi. Dibawah ini
adalah  data  waktu  proses  produksi  Granule berdasarkan pengamatan.
Tabel 2. Data Awal Kedatangan dan kuantitas kotoran kelelawar, CaCo, Pewarna, Air
Tabel 3. Waktu Proses dan kuantitas Mesin Ayak, Mesin Granol, Bagging A, Bagging B.
Tabel 4. Data Awal Kedatangan dan kuantitas Kotoran Kelelawar, Gula Merah, Air, EM4.
Tabel 5. Waktu Proses dan kuantitas Mesin Ayak, Ketel Pemanas Air, Pencampuran Gula Merah dan Air, Mesin Mixer.
Tabel 6. Data Proses Bagging.
Tabel 7. Jumlah Mesin Produksi
c. Pengolahan Data
Setelah  dilakukan  mengumpulan  data,  maka  data perlu  diolah  lebih  lanjut  dengan  menggunakan input  analyzer pada  software  arena  versi  14.0.
Untuk  mengetahui  jenis  distribusi  yang  diperoleh dari  pengamatan.  Tujuan  pengolahan  data  adalah sebagai  input  dalam  model  simulasi.  Berikut  ini langkah-langkah  pengolahan  yang  dilakukan terhadap data-data tersebut.
Uji distribusi data dimaksudkan untuk mendeskripsikan  pola  variabel  yang  dimiliki  oleh setia  jenis  data  terjadinya  proses.  Karakteristik kedatangan dan pelayanan masing-masing memiliki  jenis  distribusi  serta  parameter  nilai distribusi  yang  khas.  Penentuan  jenis  distribusi pada  sebuah  data  dilakukan  dengan  pendekatan statistik  yaitu  uji  hipotesis  kesamaan  2  rata-rata. Sofware  yang  dilakukan  untuk  melakukan  uji distribusi data ini adalah paket analisa input arena (input  analyzer) pada  arena  14.0  yang  mampu menghasilkan  output  fitting,  serta  tampilan  kurva distribusi data.
Tabel 8. Hasil Input Analyzer Waktu Proses Granule
Tabel 9. Hasil Input Analyzer Waktu Proses Cair
Tabel 10. Output data real dan hasil simulasi.
Gambar  7.  Hasil  Output  Summary  for  25 Replications
Output hasil statistikal dengan minitab 16.0
Two-sample T for uwo uwo vs simulasi N    Mean  StDev  SE Mean Real Granol    25  278.68   2.04     0.41 simulasi 25  279.40   1.15     0.23 Difference = mu (uwo uwo) - mu (simulasi) Estimate for difference:  -0.720 95% CI for difference:  (-1.668, 0.228) T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -
1.54  P-Value = 0.132  DF = 37
Kesimpulan : Dengan mengambil (level of siqnificant = taraf nyata) = 0.05 maka tampak bahwa nilai P-Value = 0.132  > =  0.05  jadi  dapat  disimpulkan  bahwa H 0 diterima  rata-rata  hasil  produksi  dalam  sistem real  sama  dengan  rata-rata  dalam  sistem  simulasi dengan  Mean  :  279.40  dan  dinyatakan  Valid karena tidak ada perbedaan secara signifikan.
Tabel 11. Output data real dan hasil simulasi.
Gambar  8.  Hasil  Output  Summary  for  25 Replications
Output hasil statistikal dengan minitab 16.0 Two-sample T for real cair vs Simulasi
N    Mean  StDev  SE Mean real cair  25  1311.0   15.3      3.1
Simulasi   25  1312.0   15.0      3.0
Difference = mu (real cair) - mu (Simulasi)
Estimate for difference:  -1.04 95% CI for difference:  (-9.67, 7.59) T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = - 0.24  P-Value = 0.809  DF = 47
Kesimpulan : Dengan mengambil (level of siqnificant = taraf nyata) = 0.05 maka tampak bahwa nilai P-Value = 0.809> = 0.05 jadi dapat disimpulkan bahwa H 0 diterima rata-rata hasil produksi dalam sistem riil sama dengan rata-rata dalam sistem simulasi dengan Mean :  1312 dan dinyatakan Valid karena tidak ada perbedaan secara signifikan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  UD.  Pupuk Guanoku  maka  diperoleh  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Telah  dilakukan  pembuatan  model  awal simulasi  sistem  produksi  pupuk  guanoku  dari sistem nyata. Dengan output granule : 279 dan cair  :  1312  yang  sesuai  dengan  data  output real.
2. Dilakukan  uji  hipotesis  kesamaan  2  rata-rata antara sistem nyata granol dengan model awal simulasi  granule.  Didapati  bahwa  Dengan mengambil (level  of  siqnificant  =  taraf nyata)  =  0.05  maka  tampak  bahwa  nilai  P- Value  =  0.132  > =  0.05  jadi  dapat
disimpulkan  bahwa  H 0 diterima  rata-rata  hasil produksi  dalam  sistem  real  sama  dengan  rata- rata  dalam  sistem  simulasi  dengan  Mean  : 279.40  dan  dinyatakan  Valid  karena  tidak  ada perbedaan secara signifikan.
3. Dilakukan  uji  hipotesis  kesamaan  2  rata-rata antara  sistem  nyata  cair  dengan  model  awal simulasi  cair.  Dengan  mengambil (level  of siqnificant  =  taraf  nyata)  =  0.05  maka  tampak bahwa  nilai  P-Value  =  0.809> =  0.05  jadi dapat disimpulkan bahwa H 0 diterima rata-rata hasil  produksi  dalam  sistem  riil  sama  dengan rata-rata dalam sistem simulasi dengan Mean : 1312  dan  dinyatakan  Valid  karena  tidak  ada perbedaan secara signifikan.
4. Tidak  menambah  pegawai  dalam  proses Bagging.
5. Hasil  simulasi  hanya  memodelkan  dan menganalisa proses produksi pembuatan pupuk granule dan cair.

## DAFTAR PUSTAKA
Abeya,  Temesgen  Garoma.  Nahom  Mulugeta., 2014, "Modeling and Performance Analysis of  Manufacturing  System  in  Fotwear Industry" , Journal Science, Technology and
Art  Research  Vol.  3  No.  3  ISSN  2226-
7522.
Arifin, Miftahol., 2009, " Simulasi Sistem Industri ",  Edisi  Pertama.  Yogyakarta:
Graha Ilmu.
Anatan, Lina. Ellitan. Lena., 2008, " Supply Chain Management  Teori  dan  Aplikasi ",  Edisi Pertama, Bandung: Penerbit Alfabeta.
Devi, Feny Okenia. Nugraha Cahyadi. Rispianda.,
2014,  " Pemodelan  dan  Simulasi  Berbasis Agen  untuk  Analisis  Pengaruh  Penerapan Otomasi Industri terhadap Lpangan Kerja", Jurnal  Teknik  Industri  Itenas  Vil.01  No.03 ISSN: 2338-5081.
Hermanto,  Yoko  Teddy.,  2014,  " Perancangan Perbaikan  Metode  Kerja  Dengan  MOST dan Simulasi Pada Proses Produksi Di UD. Songkok Muslim " Skripsi Universitas Muhammadiyah Gresik.
doi : 10.30587/matrik.v15i2.xxx
Kamaliya,  Lailaatul  Nuzullis.  Sugiono.  Widya,
Wijayanti., 2015, " Peningkatan Performance  System  pada  Departemen
Packaging  Dengan  Simulasi  Proses  dan
Redesign  Workstation ".  Jurnal  Fakultas Teknik  Mesin  Vol.  3  No.1  ISSN  2338- 3925.
Ristono,  Agus.,  2011,  "Pemodelan  Sistem".  Edisi Pertama – Yogyakarta; Graha Ilmu, ISBN : 978-979-756-709-5 .
Sugiarto,  Fenki.  Joko,  Lianto  Buliali.,  2012., " Implementasi Simulasi Sistem untuk OPtimasi Proses Produksi pada Perusahaan  Pengalengan  Ikan ",  Jurnal
Teknik ITS Vol 1, ISSN : 2301-9271.
Suharjo,  Bambang.,  2013,  “Praktikum  Statistik Dengan  Minitab  16.0.”  Program  Studi Teknik Industri UMG.
Suryani,  Erna.,  2006,  " Pemodelan  dan  Simulasi ". Edisi Pertama, Yogyakarta: Graha Ilmu. Tahar,  Razman  Bin  Mat.  Ali  Asghar.,  2010,
"Design  and  Amalysis  of  Automobiles Manufacturing System Based on Simulation Model" , Journal
of Technology Management Vol.4 No.7.
Widodo,  Kuncoro  Harto.  Erdi,  Ferdiansyah., 2010,  " Optimasi  Kinerja  Rantai  Pasok Industri Tekstil dan Produk Tekstil
Indonesia  Berdasarkan  Simulasi  Sistem Dinamis ", Jurnal Teknologi Industri Pertanian Vol.30 No.01.

## Halama ini sengaja dikosongkan