Analisis Simulasi Antrian Teller Untuk Meminimasi Waktu Tunggu

## (Studi Kasus: BCA KCP Ruko Rajawali Palembang)
Dewi Purnama1, Achmad Alfian2
1,2) Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Industri, Universitas Katolik Musi Charitas Jl. Bangau No.60, Palembang 30113 Email: deui_purnama@gmail.com; a_alfian@ukmc.ac.id

## ABSTRAK
Antrian merupakan sebuah bagian penting dalam manajemen operasi. Antrian terdapat pada sektor manufaktur ataupun sektor jasa. Antrian adalah orang-orang atau barang dalam  barisan  yang  sedang  menunggu  untuk  dilayani  dan  kemudian  meninggalkan barisan  setelah  dilayani.  Penelitian  ini  menyajikan  hasil  dari  pemodelan  dengan simulasi,    menganalisis  sistem  antrian  untuk  meminimasi  waktu  tunggu  pada teller BCA  KCP  Ruko  Rajawali  Palembang.  Untuk  mencapai  sasaran  yang  dimaksud langkah-langkah  yang  dilakukan  adalah  merencanakan  penelitian  dengan  baik, menggambarkan sistem lebih detil untuk dipelajari, membangun model konseptual dan model  simulasi,  mensimulasikan  model  yang  dibentuk,  menganalisa  keluaran  dan menyimpulkannya. Waktu tunggu  paling sedikit 2 detik hingga 1 jam dan rata-rata 16 menit 28 detik serta panjang antrian 1 sampai 20 orang. Hasil tersebut menunjukkan performansi teller belum  baik  karena  waktu  menunggu  lama.  Kapasitas teller akan lebih  efektif  bila  menambah  satu  orang teller agar  waktu  menunggu  lebih  cepat  dari sebelumnya. Dengan sistem antrian yang diusulkan, sehingga 5 teller dari sebelumnya 4 teller , memiliki rata-rata waktu menunggu menjadi  12 menit 36 detik Kata kunci: simulasi, antrian , performansi, teller, waktu tunggu.

## ABSTRACT
Gueue  is  an  important  part  of  operation  management.  Queue  takes  place  in  the manufacturing and service sector. Queue is people or goods in a row waiting to be served and then leaving the row after being served. This study presents the results of modeling with simulation for analyzing the queuing system to minimize waiting time at teller of BCA KCP Ruko Rajawali Palembang. To reach the intended target steps taken is well planned research,  describes  the  system  in  more  detail  to  learn,  build  conceptual  models  and simulation  models,  simulate  the  model  established,  analyze  and  summarize  output. Waiting time diverse 2 seconds to 1 hour and an average of 16 minutes 28 seconds and queue length of 1 to 20 people. These results show a good performance because the teller is not a long wait time. Capacity teller would be more effective if the teller in order to add a wait time faster than before. With the proposed queuing system, so the 5 tellers of the previous  4 tellers, has an average wait time to 12 minutes 36 seconds.
Keywords: simulation, queuing, performance, teller, waiting time.

## Pendahuluan
Meningkatnya  kompetisi  yang  mengarah  pada  pemenuhan  tuntutan  kebutuhan nasabah  baik  secara  kuantitas  maupun  kualitas  menyebabkan  dunia  usaha  harus terus  berjuang  meningkatkan  pelayanan  dan  fleksibilitasnya  untuk  dapat  beradaptasi dan  berinovasi  secara  cepat  dan  tepat.  Salah  satu  hal  yang  menyolok  dalam  sebuah instansi  pelayanan  langsung  ke  nasabah  adalah  bagian  fasilitas  pelayanan.  Waktu mengantri yang terlalu panjang bisa menyebabkan nasabah enggan untuk berkunjung kembali  di  masa  yang  akan  datang,  di  sisi  lain  bila  tidak  ada  antrian  hingga  tenaga kerja bagian fasilitas pelayanan banyak yang menganggur akan menyebabkan kerugian secara implisit bagi perusahaan.
Dalam  hal  memberikan  layanan  kepada  nasabah,  fenomena  mengantri  tidak  dapat dihindari  dan  sering  dijumpai.  Dimana  banyaknya  para  nasabah  menunggu  untuk dilayani.  Panjang  dan  lamanya  antrian  membuat  nasabah  merasa  tidak  nyaman, karena menganggap waktu mereka terbuang percuma saat mereka mengantri sebelum dilayani.  Di  BCA  KCP  Ruko  Rajawali  Palembang  dalam  meningkatkan  kualitas pelayanannya  selalu  mengusahakan  agar  pelayanan  yang  diberikan  kepada  nasabah sesegera  mungkin  agar  nasabah  dapat  segera  dilayani  tanpa  harus  menunggu  lama. Waktu menunggu nasabah berkisar antara 2 detik hingga 1 jam 4 menit 29 detik atau rata-rata 16 menit 28 detik.  Rata-rata waktu proses teller adalah 13 menit 2 detik dan rata-rata  waktu  dalam  sistem  adalah  24  menit  18  detik.  Panjang  antrian  antara  1 sampai  dengan  20  antrian.  Menurut  wawancara  dengan  salah  satu  satpam  BCA  KCP Ruko  Rajawali,  dalam  satu  hari  terdapat  2  sampai  5  orang  yang  membatalkan transaksi  karena  antrian  terlalu  panjang.  Nasabah  yang  membatalkan  transaksi memilih untuk datang ke kantor BCA lain atau melakukan transaksi di keesokan hari. Bila  semakin  banyak  nasabah  yang  pergi  akan  mempengaruhi income /pendapatan cabang. Bila pendapatan cabang menurun akan berdampak pada penilaian cabang dan bonus tahunan pegawai bank. Dari uraian di atas, dengan menyadari arti pentingnya pelayanan yang lebih baik kepada nasabah maka perlu adanya perbaikan kinerja dari proses  pelayanan  yang  mempunyai  sifat  ketidakpastian  tersebut.  Sedangkan  simulasi sangat cocok untuk mengamati sistem yang bersifat tidak pasti[3].
Pada  rumusan  masalah  yang  dibahas  adalah  bagaimana  model  simulasi  yang  paling tepat  digunakan  sehingga  dapat  menghindari  terjadinya  antrian  panjang/waktu menunggu  yang  lama.  Dengan  tujuan  penelitian  untuk  mendapatkan  model  simulasi pada teller dan mencari solusi  agar lama waktu antri nasabah dapat berkurang.
Dari  masalah  yang  dirumuskan  di  atas  maka  dapat  dilakukan  pembatasan  masalah, agar  lebih  mengarahkan  permasalahan  tersebut  pada  tujuannya  sehingga  menjadi lebih jelas. Adapun pembatasan masalahnya adalah sebagai berikut:
1) Ruang lingkup penelitian hanya mencakup kedatangan, pelayanan, disiplin  antrian dan jumlah fasilitas pelayanan yang tersedia.
2) Pembatasan  masalah  dilakukan  hanya  yang  menyangkut  proses  antrian  nasabah mengantri pada antrian teller.
3) Model  antrian  yang  akan  digunakan  adalah  model  antrian  Multi  Channel,  Single Phase.

## Metode Penelitian
Langkah-langkah yang dilakukan dalam melakukan penelitian simulasi antrian teller di BCA KCP Ruko Rajawali diuraikan dengan sistematika sebagai berikut:

## 1. Formulasi Masalah
Melakukan  observasi  awal  untuk  mengetahui  permasalahan  yang  ada,  observasi  ini dilakukan  agar  dapat  mengetahui  fenomena-fenomena  yang  ada  pada  obyek  sistem yang  menjadi  perhatian  dalam  penelitian.  Dari  fenomena-fenomena  tersebut diidentifikasi permasalahan yang ada dan dirumuskan masalahnya.

## 2. Merencanakan Penelitian
Setelah masalah diketahui langkah selanjutnya yaitu menentukan tujuan pelaksanaan penelitian,  jadwal  pelaksanaan,    pengambilan  data,  kemampuan  yang  harus  dimiliki, program  yang  akan  digunakan,  menentukan  tingkat  kedetailan  model,  tingkat keakuratan, eksperimen dan bentuk penyajian laporannya.
3. Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan yaitu[1]:
1) Jumlah fasilitas dan kapasitasnya pada antrian.
2) Hari, tanggal dan pukul kedatangan setiap nasabah dalam satu bulan.
3) Lama waktu proses pelayanan teller kepada nasabah.

## 4. Pembentukan model
Untuk membentuk model simulasi sebelumnya harus mendefinisikan sistem kemudian membangun modelnya.

## 5. Pemrograman
Tujuan penelitian yang jelas dan telah diorganisasi dengan baik dalam  merencanakan studi/penelitian  langkah  selanjutnya  yaitu  menggambarkan  sistem  lebih  detil  untuk dipelajari.  Langkah  ini  merupakan  pengembangan  dari  model  konseptual  yang  akan dibuat model simulasinya[2]. Tahap permograman dilakukan dengan promodel 7.0 .
6. Menjalankan eksperimen
Eksperimen dilakukan setelah model  telah mencapai kondisi steady state yaitu kondisi keluaran  distribusi  atau  nilai  statistik  tidak  berubah  terhadap  waktu.  Dalam menjalankan eksperimen beberapa tuntunan pertanyaan yang harus diperhatikan:
1) apakah  simulasi  akan  dilakukan  pada  kondisi  yang  baik  atau  dengan  periode waktu tertentu?
2) bagaimana mengurangi kesalahan pada model simulasi tersebut?
3) berapakah seharusnya lamanya waktu simulasi dijalankan?
4) berapakah replikasi yang seharusnya dibuat?

## 7. Analisis keluaran
Pada  analisis  keluaran  ini  membandingkan  keluaran  model  simulasi  dengan  sistem aktual.  Saat  menjalankan  simulasi  jika input bersifat  probabilistik  sangat  penting untuk  melakukan  perhitungan  statistik  secara  akurat/signifikan.  Tujuan  dari eksperimen terhadap model simulasi yang dilakukan tidak hanya mengetahui seberapa baik  sistem  aktual  berjalan  tapi  juga  membantu  untuk  memperoleh  pengertian  yang cukup mendalam mengenai sistem.

## 8. Pendokumentasian hasil
Hasil dari keseluruhan dari simulasi harus didokumentasikan secara jelas dan ringkas. Laporan ini memungkinkan pengguna model meninjau kembali formulasi akhir, sistem alternatif, kriteria yang digunakan untuk membandingkan alternatif, hasil eksperimen dan memberikan rekomendasi untuk menyelesaikan masalah.

## 9. Analisis
Setelah  hasil  dari  simulasi  didapat  maka  dihubungkan  dengan  kerangka  toritis  yang digunakan  dan  dibandingkan  dengan  sistem  aktual  untuk  mengetahui  sudah  sejauh mana hasil simulasi menjawab semua permasalahan seperti analisis terhadap utilisasi, performansi,  kapasitas  desain  dan  kapasitas  efektif  dari resources ,  lokasi,  entitas  dan sebagainya.
10. Simpulan
Langkah ini merupakan langkah terakhir dari proses penelitian ini. Langkah ini berisi mengenai  simpulan  yang  dapat  diberikan  dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan dan saran yang dapat diberikan peneliti terhadap peneliti selanjutnya.
Tahap-tahap  penelitian  dalam  bentuk  bagan flowchart dapat  dilihat  pada  Gambar  1 berikut:
SIMULASI
FORMULASI MASALAH

## MERENCANAKAN STUDI/
PENELITIAN PENGUMPULAN DAN ANALISIS DATA PEMBENTUKAN MODEL PEMROGRAMAN VERIFIKASI VALIDASI MENJALANKAN EKSPERIMEN ANALISIS KELUARAN JALANKAN SIMUALASI LAGI? PENDOKUMENTASIAN  HASIL Tidak Ya Tidak Tidak Ya Ya Ya Tidak END ANALISIS KESIMPULAN DAN SARAN START Gambar 1. Flowchart Metode Penelitian

## Hasil Dan Pembahasan

## Hasil

## 1. Data  Jumlah Kedatangan Nasabah
Data  jumlah  kedatangan  selama  satu  jam  dalam  sehari,  diambil  sebanyak  350 sampel  kedatangan  dalam  satu  bulan  didapat  dari record dengan  banyaknya pengambilan data (empat belas kali). Hasil pengamatan dapat dilihat dalam lampiran L-1. data  pengamatan.  Nasabah  yang  datang  melakukan  transaksi  berupa  setor  tunai, transfer,  tarik  tunai,  pemindahbukuan,  pembayaran  kredit,  kliring,  RTGS,  LLG  hingga transfer ke luar negeri.
2. Data Waktu  Antar Kedatangan Nasabah
Data  waktu  antar  kedatangan  nasabah  diambil  sebanyak  350  sampel  dalam  satu bulan  yang  didapat  dari record dengan  banyaknya  pengambilan  data:  waktu  minimum antar  kedatangan  nasabah  yaitu  1  detik  dan  waktu  maksimumnya  1947  detik  (32,45 menit), dengan rata-rata waktu antar kedatangan 2 menit 7 detik, modus 1 detik, standar
Dewi Purnama, Achmad Alfian.  Saintek Vol. 2, No. 1, Juli 2018 pp. 24-33
deviasi 3 menit 36 detik dan variansi 795 menit 50 detik. Hasil pengamatan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Waktu Antar Kedatangan Nasabah No t No t No t No t No t No t No t (Detik) (Detik) (Detik) (Detik) (Detik) (Detik) (Detik) 1 3 51 7 101 429 151 252 201 410 251 38 301 62 2 2 52 8 102 145 152 2 202 5 252 32 302 693 3 5 53 227 103 32 153 8 203 32 253 31 303 254 4 15 54 3 104 92 154 259 204 1947 254 2 304 70 5 4 55 37 105 109 155 11 205 95 255 6 305 366 6 3 56 827 106 1181 156 3 206 5 256 60 306 47 7 30 57 329 107 595 157 1 207 10 257 354 307 164 8 37 58 4 108 16 158 1 208 5 258 131 308 218 9 25 59 4 109 9 159 4 209 4 259 62 309 127 10 57 60 118 110 2 160 24 210 6 260 206 310 343 11 43 61 6 111 8 161 274 211 2 261 13 311 114 12 22 62 744 112 262 162 18 212 6 262 8 312 167 13 610 63 18 113 8 163 14 213 3 263 6 313 319 14 343 64 17 114 16 164 207 214 2 264 57 314 491 15 6 65 387 115 273 165 121 215 6 265 1 315 2 16 249 66 128 116 18 166 51 216 2 266 1 316 68 17 5 67 249 117 8 167 47 217 4 267 1 317 42 18 161 68 280 118 37 168 138 218 4 268 167 318 1 19 400 69 205 119 19 169 5 219 558 269 2 319 1 20 81 70 104 120 19 170 14 220 2 270 2 320 12 21 32 71 1198 121 8 171 23 221 1 271 189 321 9 22 4 72 2 122 8 172 14 222 1 272 46 322 16 23 161 73 12 123 42 173 24 223 1 273 13 323 4 24 5 74 8 124 1434 174 43 224 1 274 46 324 77 25 46 75 24 125 2 175 267 225 1 275 51 325 115 26 89 76 307 126 1 176 34 226 788 276 39 326 2 27 4 77 65 127 251 177 775 227 9 277 48 327 16 28 1 78 89 128 5 178 44 228 106 278 167 328 4 29 11 79 242 129 21 179 143 229 45 279 12 329 9 30 72 80 233 130 175 180 70 230 370 280 2 330 78 31 20 81 721 131 2 181 160 231 292 281 1 331 2 32 7 82 7 132 5 182 127 232 72 282 1 332 251 33 4 83 23 133 6 183 2 233 51 283 372 333 485 34 88 84 3 134 541 184 1 234 7 284 158 334 23 35 14 85 3 135 139 185 1 235 26 285 81 335 98 36 14 86 6 136 79 186 423 236 71 286 1 336 278 37 26 87 197 137 256 187 56 237 140 287 74 337 77 38 147 88 124 138 226 188 4 238 228 288 37 338 130 39 9 89 268 139 449 189 4 239 257 289 191 339 42 40 15 90 154 140 129 190 13 240 162 290 318 340 312 41 81 91 3 141 20 191 210 241 268 291 1 341 4 42 5 92 15 142 13 192 58 242 16 292 1 342 696 43 5 93 117 143 702 193 8 243 6 293 458 343 191 44 15 94 15 144 68 194 8 244 15 294 124 344 73 45 5 95 263 145 238 195 27 245 211 295 50 345 312 46 5 96 10 146 451 196 1 246 559 296 98 346 3 47 20 97 20 147 13 197 54 247 341 297 113 347 69 48 10 98 19 148 652 198 151 248 56 298 372 348 101 49 30 99 206 149 9 199 257 249 11 299 252 349 81 50 15 100 604 150 64 200 249 250 8 300 241 350 91

## 3. Data Waktu Proses di Teller
Pada  pengumpulan  data  waktu  di teller ,  data  yang  diambil  tidak  dibedakan  antara  data untuk  transaksi  kecil  maupun  transaksi  besar  karena  tidak  berpengaruh  pada  hasil simulasi. Hal ini dikarenakan pada saat melakukan input data pada program stat fit , data tidak  dapat  dipisahkan  (kecil  maupun  besar).  Data  waktu  pelayanan/proses  di teller diambil  sebanyak  350  sampel  dalam  satu  bulan  yang  didapat  dari record .  Data  waktu proses terdiri dari empat teller yaitu: teller 1, teller 2, teller 3, dan teller 4.
Pada teller 1  waktu  minimum  pelayanan  nasabah  yaitu  4  menit  5  detik    dan  waktu maksimumnya  17  menit  12  detik,  dengan  rata-rata  waktu  pelayanan  8  menit  27  detik, modus 6 menit 20 detik, standar deviasi 2 menit 30 detik dan variansi 369 menit 10 detik.
Pada teller 2  waktu  minimum  pelayanan  nasabah  yaitu  4  menit  15  detik  dan  waktu maksimumnya  16  menit  22  detik,  dengan  rata-rata  waktu  pelayanan  8  menit  6  detik, modus 5 menit 2 detik, standar deviasi 2 menit 58 detik dan variansi 66 menit 40 detik.
Pada teller 3  waktu  minimum  pelayanan  nasabah  yaitu  4  menit  20  detik  dan  waktu maksimumnya  17  menit  10  detik,  dengan  rata-rata  waktu  pelayanan  7  menit  30  detik, modus 5 menit 21 detik, standar deviasi 2 menit 27 detik dan variansi 343 menit 24 detik.
Pada teller 4  waktu  minimum  pelayanan  nasabah  yaitu  4  menit  6  detik  dan  waktu maksimumnya  15  menit  20  detik,  dengan  rata-rata  waktu  pelayanan  7  menit  45  detik, modus 5 menit 12 detik, standar deviasi 2 menit 5 detik dan variansi 263 menit 26 detik. Model sistem antrian BCA KCP Ruko Rajawali dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Model Sistem Antrian BCA KCP Ruko Rajawali
Ada  keterkaitan  antara  pembentukan  model  dan  pengumpulan  data input yang diperlukan.  Ketika  kompleksitas  model  berubah,  data  yang  diperlukan  juga  berubah. Karena  pengumpulan  data  seringkali  memerlukan  banyak  waktu  maka  perlu  dimulai sesegera  mungkin,  biasanya  bersamaan  dengan  tahap  awal  pembentukkan  model.  Uji homogenitas,  independensi  perlu  dilakukan  untuk  data  yang  akan  dicocokan distribusinya dengan distribusi teoritis.
Pada  proses  pencocokan  distribusi  data,  dapat  dilakukan  dengan  melihat  histogram atau  Q-Q  plot,  apakah  grafik  tersebut  sesuai  dengan  bentuk  salah  satu  distribusi teoritis  atau  dapat  dilakukan  dengan software statistik  yang  ada  misalnya    dengan program stat  fit .  Setelah  kemiripan  dengan  satu  atau  beberapa  distribusi  teoritis ditemukan  langkah  selanjutnya  mengestimasi  nilai  parameter  dari  distribusi  tersebut seperti mean , standar deviasi, variansi (untuk distribusi normal) dan parameter lainnya. Jenis distribusi pada sistem antrian dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Jenis Distribusi Pada Sistem Antrian Kejadian Jenis Distribusi Waktu Antar Kedatangan Log Normal Waktu Proses Teller 1 Log Normal Waktu Proses Teller 2 Log Normal Waktu Proses Teller 3 Log Normal Waktu Proses Teller 4 Log Normal

## 4. Model Simulasi
Model  simulasi  yang  dibentuk  mempertimbangkan  hal-hal  pokok  yang  mempengaruhi performansi dari sistem [4]. Adapun variabilitas dan independensi dapat dilihat pada Tabel
Dewi Purnama, Achmad Alfian.  Saintek Vol. 2, No. 1, Juli 2018 pp. 24-33
3.
Tabel 3. Variabilitas Dan Independensi Elemen-elemen sistem Variabilitas Interdependencies Ruang Antri, teller , nasabah, pelayanan. Waktu  pelayanan,  jumlah nasabah yang datang, keputusan menerima/menolak transaksi,  jumlah teller yang tersedia dsb. Ketepatan pelayanan, kecepatan pelayanan, ketelitian dsb.

## Model Simulasi yang dibentuk sebagai berikut:
Sistem :  Antrian teller di  BCA  KCP  Ruko  Rajawali,  dengan  tujuan penelitian untuk menganalisa sistem antrian untuk meminimasi waktu menunggu.
Diagram Proses :  Sistem antrian yang digunakan yaitu FIFO ( first in first out ).
Entitas :  Nasabah yang ingin melakukan transaksi di teller. Attribut :  Jenis/tipe nasabah, jenis transaksi. Lokasi :  Ruang antri kapasitas 30 orang, jalur antrian, pintu masuk, dan pintu  keluar. Resources : Teller 1, teller 2, teller 3,dan teller 4 List ;  Jadwal kerja. Kedatangan :  Waktu antar kedatangan tiap nasabah berdistribusi log normal.
Waktu  di teller :  Di teller 1 hingga teller 4 berdistribusi log normal.
Stopping event :  Sistem  akan  berjalan  dan  berhenti  selama  7  jam.  Replikasi dilakukan sebanyak 20 kali.
Delay :  Nasabah menunggu untuk dilayani
Asumsi yang digunakan yaitu: waktu kedatangan nasabah tidak ada yang bersamaan, set- up (baik peralatan, cleaning service sudah ada bagian tersendiri yang mengerjakan). Model simulasi sistem antrian teller di BCA KCP Ruko Rajawali dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Model Simulasi Sistem Antrian Teller di BCA KCP Ruko Rajawali

## 5. Validasi Sistem Nyata Dan Simulasi
Perbandingan  antara  sistem  nyata  dan simulasi  perlu  dilakukan  untuk  memastikan data  memiliki  kesamaan/kemiripan.  Apabila  data  sistem  nyata  dan  simulasi  berbeda jauh,  maka  data  dapat  dikatakan  tidak valid. Untuk  mengetahui  perbandingan  antara sistem nyata dan simulasi, dapat dilihat pada Tabel 4 dibawah ini:
Tabel 4. Perbandingan sistem nyata dan simulasi
Kejadian Sistem Nyata Simulasi Rata- Rata Hasil Kejadian Hasil Waktu Proses Teller 1 00:10:18 00:13:02 Waktu Proses Teller 1 00:13:05 Waktu Proses Teller 2 00:14:22 Waktu Proses Teller 2 Waktu Proses Teller 3 00:13:46 Waktu Proses Teller 3 Waktu Proses Teller 4 00:13:41 Waktu Proses Teller 4 Waktu Dalam Sistem Teller 1 00:21:06 00:24:18 Waktu Dalam Sistem
Teller 1
00:24:02 Waktu Dalam Sistem Teller 2 00:26:39 Waktu Dalam Sistem Teller 2 Waktu Dalam Sistem Teller 3 00:23:58 Waktu Dalam Sistem Teller 3 Waktu Dalam Sistem Teller 4 00:25:28 Waktu Dalam Sistem Teller 4

## Pembahasan
Hasil simulasi bersifat terminating karena awal dan akhir jalannya simulasi ditentukan, dengan  asumsi  data  jumlah  nasabah  yang  dilayani  telah  acak,  serta  interval kepercayaan  (P)  95%,  tingkat  signifikan  (α)  0.05,  sampel  =  20, X =  7.48  dan  standar deviasi  (S)  =  1 jumlah  replikasi  20  kali  sudah  mencukupi.  Jumlah teller yang dibutuhkan  dapat  diketahui  dari  utilisasi  di  masing-masing teller .  Jika  utilisasinya tinggi  misalkan  90%  maka  perlu  untuk  menambahkan  lagi,  begitu  juga  peralatan  dan area/ruang  tunggu.  Namun  semuanya  tidak  bisa  dengan  begitu  saja  harus  ditambah karena harus memperhatikan faktor yang lainnya. Kemampuan maksimum dari sistem pelayanan  yang  ada  bisa  dilihat  dari output  aktual dari  tiap  lokasi,  tentunya  dengan utilisasi yang tinggi.
Hasil simulasi merupakan gambaran sistem saat ini dan bisa mencerminkan beberapa waktu kedepan (satu sampai tiga bulan). Dari data yang telah dikumpulkan selama satu bulan  diharapkan  dapat  mencerminkan  distribusi  dari  parameter  yang  ada  dalam beberapa  bulan  ke  depan  untuk  masing-masing  data  yang  diukur.  Dalam  model simulasi  yang  dibentuk  tidak  semua  komponen  dari  sistem  nyata  direpresentasikan dalam  model  simulasi  karena  bila  di  modelkan  semua,  model  simulasi  menjadi  sangat kompleks.  Model  simulasi  dibentuk  dengan  mempertimbangkan  komponen-komponen dari sistem nyata yang memiliki pengaruh besar dalam performansi sistem.
Hasil  simulasi  menunjukkan  jika  dibandingkan  dengan  data  aktual  terlihat  jumlah nasabah yang dilayani per hari dalam model simulasi tidak jauh berbeda dengan jumlah nasabah  yang  dilayani  dalam  sistem  nyata.  Untuk  20  replikasi  sistem  sudah  dianggap melewati  titik steady  state karena  dengan  sampel  replikasi  sebanyak  19  kali  sudah dianggap  mewakili  parameter  untuk  jumlah  nasabah  yang  diestimasi.  Untuk  nasabah yang  masuk  dalam  sehari  jumlah  yang  masuk  sebesar  205  nasabah,    ukuran performansi sistem untuk 20 replikasi (20 hari) yaitu: kapasitas nasabah yang dilayani seorang teller adalah 1 orang secara bergantian, t eller 1 memiliki utilisasi 96,96%, teller 2 memiliki utilisasi 96,52%, teller 3 memiliki utilisasi  95,22% dan nilai utilisasi teller 4 adalah 96,92%.
Fenomena blocking yaitu nasabah  harus menunggu untuk bisa dilayani sebesar 7,57%
(15 nasabah)  fenomena ini terjadi di jalur antrian. Hal tersebut diketahui saat simulasi dijalankan. Waktu nasabah menunggu teller beragam  paling sedikit 2 detik paling lama 1  jam.  Jumlah  antrian  nasabah  berkisar  0  hingga  20  orang  dalam  satu  hari,  jumlah antrian tersebut dapat dilihat saat simulasi dijalankan.
Kapasitas  efektif  dapat  diperkirakan  dari  nilai  maksimum/rata-rata  utilisasi  dari teller atau  jumlah  maksimum-minimum  nasabah  yang  masuk  dengan  toleransi  yang diizinkan  sehingga  nasabah  bisa  dilayani.  Jumlah  maksimum  nasabah  yang  diterima dalam satu hari yaitu di ruang antrian 30 orang. Utilisasi secara umum mencerminkan persentase kapasitas desain yang telah dicapai.
Kapasitas  efektif  yang  diukur  didasarkan  pada  kedatangan  nasabah,  jumlah teller , nasabah  yang  menunggu,  utilisasi  dari  lokasi  dan teller .  Tolak  ukur  ini  digunakan karena sudah mencerminkan kompleksitas dan variabilitas yang ada dan sesuai dengan definisi  kapasitas  efektif.    Jadi  dengan  sistem  antrian  ini,  kapasitas  ruang  antrian  30 orang,  4  orang teller belum   efektif  karena  dilihat  dari persentase utilisasi  teller  tinggi, yaitu  diatas  90%.  Jika  jumlah teller dan  kapasitas  ditambah  (misal teller ditambah  1 orang  dan  membuat counter  teller yang  baik)  menjadi  efektif  dan  efisien  karena  nilai waktu (utilisasi menurun baik lokasi dan teller).
Informasi yang bisa diambil dari model  simulasi yang telah dibentuk yaitu pihak bank dapat memprediksi jumlah dari teller yang diperlukan dengan memberikan jumlah input yang  berbeda  (nasabah  yang  datang)  sebagai  masukkan  dalam  model  simulasi  hal tersebut  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  terlebih  dahulu  misalkan  untuk  pola musiman atau dalam satu periode tertentu [5]. Jika nasabah yang datang banyak maka perlakuan  menjadi  dipercepat  artinya  proses  transaksi  dapat  dipercepat.  Dengan mengetahui  performansi  dari  bank,  hal-hal  yang  akan  dilakukan  perbaikan  terhadap bank  tersebut  dapat  dilakukan    tanpa  harus  menggangu  sistem  sebenarnya  karena sudah dibuat modelnya.
Untuk  penambahan  lokasi teller yang  baru,  mungkin  posisi counter dapat  dibuat disebelah teller 4,  dengan  mengubah  konter head  teller kedalam  ruang  sortir  atau khasanah. Pemindahan counter head teller ini dikarenakan ruang sortir masih memiliki ruang  kosong,  lokasi head teller pun  sangan  strategis,  yaitu  dapat  memantau teller , sekaligus  khasanah.  Dari  model  yang  dibentuk  dapat  dianalisis  dan  disesuaikan  lagi oleh  kebijakan  bank  [6].  Mengetahui  berapa  kemampuan  maksimum  dari  sistem pelayanan  yang  ada  jika  dilakukan  manipulasi  kedatangan  nasabah  atau  keputusan manajemen  seperti  pembuatan  prosedur  dan  langkah-langkah  untuk  mempersingkat waktu pelayanan.

## Simpulan
Model  simulasi  yang  didapat  dengan  menggunakan program  promodel  7.0 adalah  model simulasi  menyerupai  sistem  nyata.  Terdiri  dar  5  orang  teller.  Dimana  utilisasi  tiap  teller adalah  87.04%,  84,62%,  84.72%,  81.13%  dan  81.14%.  Sedangkan  waktu  nasabah menunggu beragam paling cepat 2 detik dan paling lama 1 jam dengan rata-rata 16 menit 28 detik dengan panjang antrian 1 sampai 20 orang. Bila dilakukan penambahan seorang teller maka rata-rata waktu mengantri menjadi 12 menit 36 detik.

## Daftar Pustaka
[1] Boediono  Dr  dan  Wayan  Koster  Ir  Dr.  2001. Teori  dan  Aplikasi  Statistika  dan Probabilitas . PT Remaja Rosdakarya. Jakarta.
[2] Charles  R.  Harrel.  2011. Simulation  Using  Promode l.  Mcgraw  Hill  Highter Education. New York.
[3] Ginting Petrus. L. 2013. Analisis Sistem Antrian dan Optimalisasi Layanan Teller. Universitas Diponegoro. Semarang.
[4] Indrawati  H.  2010. Simulasi  Program  Antrian  Bank .  Universitas  Sains  & Teknologi Jayapura. Jayapura
[5] Irmawanti M. 2011. Pemodelan Sistem Antrian Bank (Studi Kasus di Bank Rakyat Indonesia Kantor Cabang Kendal) . Universitas Negeri Semarang. Semarang.
[6] Khalid  A.  I.  2005. Analisis  Sistem  Antrian  Nasabah  Bank  Pada  PT  Bank Tabungan  Negara  (BTN)  Cabang  Pembantu  Karawaci .  Universitas Gunadarma. Jakarta.