## PENINGKATAN KAPASITAS PRODUKSI PADA DIVISI CUTTING DI PT BINA BUSANA INTERNUSA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI
Annisa Eka Kurniawati, Parwadi Moengin, Sucipto Adisuwiryo Laboratorium Sistem dan Simulasi Industri Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti

## ABSTRAK
Pada  saat  ini  PT  Bina  Busana  Internusa  kurang  dapat  memenuhi  kebutuhan  pasar yang  terus  meningkat.  Hal  ini  disebabkan  karena  keterlambatan  Divisi  Cutting  mengirim potongan  kain  ke  Divisi  Sewing  yang  menyebabkan  target  produksi  tidak  tercapai. Berdasarkan  fokus  pada  masalah  tersebut,  PT  Bina  Busana  Internusa  membutuhkan perbaikan  di  lini  produksi,  khususnya  di  Divisi  Cutting,  agar  target  produksi  kemeja  dapat tercapai,  sehingga  kebutuhan  konsumen  bisa  terpenuhi.  Tujuan  penelitian    ini  adalah mengevaluasi aktivitas di lini produksi pada Divisi Cutting PT Bina Busana Internusa untuk kemudian diidentifikasi penyebab keterlambatannya.
Pada  bulan  Maret  2012,  PT  Bina  Busana  Internusa  memproduksi  kemeja  Valino lengan  panjang  sebanyak  2598  unit/minggu,  kemeja  Valino  lengan  pendek  sebanyak  241 unit/minggu,  kemeja  Van  Hausen  lengan    panjang  1166  unit/minggu,  dan  kemeja  Harry Martin  579  unit/  minggunya.  Data-data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari hasil  wawancara  dan  pengamatan  langsung  di  lantai  produksi.  Pengamatan  dilakukan sebanyak 25 kali. Data hasil pengamatan kemudian diuji keseragaman dan kecukupannya.
Salah  satu  alternatif  pemecahan  masalah  di  PT  Bina  Busana  Internusa  digunakan metode  simulasi.  Langkah  awal  adalah  dengan  membangun  model  konseptual.  Tujuannya adalah  agar  mempermudah  pemodel  untuk  mendeklarasikan  sistem  yang  ada  agar  sesuai dengan  keadaan  yang  sebenarnya.  Selanjutnya  adalah  membuat  model  simulasi.  Dari  hasil simulasi didapatkan output yaitu kemeja Valino lengan  panjang sebanyak 2595 unit, kemeja Valino lengan pendek sebanyak 239 unit, kemeja Van Hausen lengan panjang 1165 unit, dan kemeja  Harry  Martin  579  unit.  Untuk  menghasilkan  output/keluaran  optimal  digunakan simRunner,  tujuannya  untuk  mengetahui  jumlah  optimal  dari  indikator-indikator  yang menyebabkan masalah. Indikator tersebut dapat misalnya kapasitas produksi dari tiap mesin, utilitas  operator,  dan  sebagainya.  Pada  penelitian  ini,  indikator  yang  digunakan  adalah kapasitas mesin dan jumlah operator.
Setelah simRunner dijalankan, diketahui bahwa dari 78 eksperimen terdapat 5 usulan terbaik  untuk  memperbaiki  performansi  di  Divisi  Cutting.  Usulan  pertama  yaitu  dengan menempatkan 16 operator dan  3 unit mesin, usulan kedua menempatkan 16 operator dan 5 unit  mesin,  usulan  ketiga  menempatkan  16  operator  dan  2  unit  mesin,  usulan  keempat menempatkan 16 operator dan 1 unit mesin, usulan kelima menempatkan 16 operator dan 4 unit  mesin.  Selanjutnya,  usulan  tersebut  disimulasikan  kembali  pada  model  awal  (kondisi awal). Dari masing-masing usulan akan menghasilkan general report. Melalui output general report  tersebut  dibandingkan  dengan  output  model  awal,  dengan  cara  menghitung  selisih output  dari  setiap  replikasi  pada  model  awal  dan  model  usulan,  selanjutnya  dilakukan  uji Bonferroni  untuk  melihat  seberapa  besar  pengaruh  yang  diberikan  pada  pengembangan model yang diusulkan. Pada penelitian ini, model usulan yang memberikan pengaruh berbeda nyata adalah usulan 2 dan usulan 5. Sehingga, usulan yang bisa diberikan pada divisi cutting adalah dengan menepatkan 16 operator dan 5 unit mesin.

## Kata Kunci : Simulasi, SimRunner, kapasitas produksi

## 1. PENDAHULUAN
1.1  Latar Belakang Masalah
Sejak  tahun  1989,  PT  Bina  Busana
Internusa adalah salah satu anak perusahaan  Triputra  Group  yang  bergerak di bidang produksi pakaian. Perusahaan ini dibangun  berdasarkan  pengalaman  dan pengetahuan  profesional  dari  personel industri  di  bidang  garmen.  Dengan jangkauan  internasional  dari  bisnis  dan kesepakatan dengan banyak negara di Asia maupun Eropa, PT. Bina Busana  Internusa tampil  untuk  berpartisipasi  dalam  industri global, khususnya dalam industri garmen.
Pada  saat  ini  PT  Bina  Busana Internusa kurang dapat memenuhi kebutuhan pasar yang terus meningkat. Hal ini disebabkan karena keterlambatan Divisi Cutting  mengirim  potongan  kain  ke  Divisi Sewing yang menyebabkan target produksi tidak  tercapai.  Berdasarkan  fokus  pada masalah tersebut, PT Bina Busana
Internusa  membutuhkan  perbaikan  di  lini
produksi, khususnya di Divis Cutting, agar target  produksi  kemeja  dapat  tercapai, sehingga kebutuhan konsumen bisa terpenuhi.  Untuk  membantu  memperbaiki sistem  kerja  di  Divisi  Cutting,  dilakukan pendekatan  dengan  menggunakan  metode simulasi.

## 1.2 Pokok Permasalahan
Seperti  terlihat  pada  Tabel  1.1 bahwa permasalahan  yang terjadi di Divisi Cutting  di  PT  Bina  Busana  Internusa adalah keterlambatan pengiriman potongan kain  dari  Divisi  Cutting  ke  Divisi  Sewing, hal ini disebabkan oleh tertundanya proses produksi di Divisi Cutting, sehingga target produksi  PT  Bina  Busana  Internusa  pada bulan Maret 2012 tidak terpenuhi. Mundurnya  proses  produksi  di  Divisi Cutting diduga karena terjadinya
bottleneck  dan  keterbatasan  kapasitas produksi di divisi tersebut.

## Tabel 1 Data Keterlambatan Pengiriman Potongan Kain dari Divisi Cutting ke Divisi Sewing

## 1.3 Tujuan Penelitian
1. Mengevaluasi  aktivitas  di  lini produksi PT Bina Busana Internusa untuk  mengidentifikasi  penyebab keterlambatan  yang  terjadi  pada pengiriman  potongan  kain  dari Divisi Cutting ke Divisi Sewing.
2. Memberi  usulan  perbaikan  di
Divisi  Cutting  melalui  pemodelan dan simulasi sistem untuk mengurangi keterlambatan pengiriman  potongan  kain,  agar target produksi bisa terpenuhi. 2. LANDASAN TEORI 2.1 Sistem
Sistem didefinisikan sebagai sekelompok  komponen  yang  beroperasi secara  bersama  –  sama  untuk  mencapai tujuan  tertentu  atau  sekumpulan  entitas yang  bertindak  dan  berinteraksi  bersama- sama  untuk  memenuhi  suatu  tujuan  akhir yang logis [2].
2.2     Konsep Model Model adalah sebagai proses penggambaran  operasi  sistem  nyata  untuk menjelaskan  atau  menunjukkan  relasi- relasi  penting  yang  terlibat.  Sistem  nyata yang  akan  dimodelkan  selalu  bersifat
Tanggal Delivery Aktual Delivery Lama Keterlambatan (hari) 15 Februari 2012 12 Maret 2012 26 15 Februari 2012 13 Maret 2012 27 7 Maret 2012 14 Maret 2012 7 9 Maret 2012 12 Maret 2012 3 13 Maret 2012 16 Maret 2012 3
kompleks.  Sebab  hanya  ada  beberapa gambaran  atau  informasi  dari  sistem  yang signifikan atau relevan dengan tujuan yang ingin diselidiki.
Agar  model  yang  sudah  dibuat sesuai  dengan  yang  diinginkan  pemodel, maka  model  harus  memiliki  empat karakteristik dasar sebagai berikut :
a. Model  harus  memiliki  tingkat generalisasi yang tinggi
b. Model harus mempunyai
mekanisme transparan
c. Model  harus  memiliki  potensi untuk dikembangkan
d. Model  harus  mempunyai  kepekaan terhadap perubahan asumsi [3].

## 2.3     Model Konseptual
Model  konseptual  adalah  hasil  dari usaha  pengumpulan  data  dan  formulasi dalam  pemikiran  seseorang  (dilengkapi dengan  catatan  dan  diagram)  tentang bagaimana  sistem  beroperasi.  Membangun model  simulasi  membutuhkan  model konseptual  yang  dikonversikan  ke  dalam model simulasi. Untuk melakukan transformasi  tersebut  membutuhkan  dua hal  penting  dalam  pemikiran  seseorang. Pertama,  pemodel  harus  mampu  untuk memikirkan  sistem  dalam  paradigma model  yang  didukung  oleh  software  yang sedang  digunakan.  Kedua,  berbagai  cara berbeda yang memungkinkan untuk memodelkan sistem harus dievaluasi untuk menentukan  cara  terefisien  dan  terefektif dalam merepresentasikan sistem [1].

## 2.4     Simulasi
Definisi  simulasi  adalah  sebagai suatu teknik dalam pembuatan suatu model dari  sistem  yang  nyata  atau  usulan  sistem sedemekian  sehingga  perilaku  dari  sistem tersebut  pada  kondisi  tertentu  dapat dipelajari.  Simulasi  sangat  bermanfaat pada  tahapan  perancangan  sistem,  yaitu untuk  menilai  alternatif  rancangan,  pada tahapan operasional, dipakai untuk mengevaluasi alternatif kebijakan.

## 2.5     ProModel
ProModel  (Production  Modeler) merupakan suatu alat bantu simulasi untuk memodelkan  berbagai  sistem  manufaktur dan sistem pelayanan jasa. Sistem manufaktur  seperti  job  shop,  conveyor, transfer  lines,  mass  production,  assembly lines,  crane,  kanban  dan  lainnya  dapat dimodelkan  dengan  promodel.  Sedangkan, untuk  sistem  pelayanan  jasa  seperti  rumah sakit,  sistem  transportasi,  supermarket, supply chain, logistik juga dapat dimodelkan  dengan  promodel.  Dalam ProModel terdapat elemen dasar, yaitu :
a. Location
b. Entities
c. Arrivals
d. Processing
2.5.1   Location Location  adalah  tempat  dalam sistem  dimana  entitas  masuk  untuk diproses, menunggu, atau membuat keputusan.  Sebuah  lokasi  bisa  saja  berupa ruang  perawatan,  stasiun  kerja,  check-in point, antrian, ataupun gudang.

## 2.5.2   Entities
Entities  adalah objek yang diproses dalam  sistem  yang  merepresentasikan input  dan  output.  Entites  mempunyai karakteristik  tertentu,  seperti  kecepatan, ukuran, keadaan barang, dan lain-lain.

## 2.5.3   Arrivals
Arrival  adalah  suatu  mekanisme untuk mengidentifikasikan bagaimana entitis yang masuk ke dalam sistem.

## 2.5.4   Processing
Processing menggambarkan operasi  yang  ada  di  dalam  suatu  lokasi dimana  entiti  bekerja  di  dalamnya  dalam waktu  tertentu,  sumber  daya  diperlukan untuk  melengkapi  proses,  dan  segala sesuatu  yang  terjadi  di  dalam  lokasi,  serta menyeleksi entiti untuk tujuan selanjutnya.
2.6 Verifikasi dan Validasi
Salah  satu  permasalahan  yang penting dalam menyelesaikan suatu analisis simulasi adalah dalam menentukan apakah  suatu  model  simulasi  merupakan penyajian  yang  nyata  dipelajari  secara akurat, yaitu apakah model sah.

## 2.6.1   Verifikasi Model Simulasi
Tujuan  verifikasi  model  adalah untuk meyakinkan bahwa
model konseptual  dicerminkan  dengan  teliti dalam  penyajian  yang  terkomputerisas. Ada beberapa teknik yang dapat digunakan untuk  melakukan  verifikasi  model  dalam penelitian ini yaitu:
1. Melakukan review kode model.
2. Melakukan  pengecekan  yang  logis terhadap output.
3. Melihat animasi
4. Melakukan  fasilitas  trace  and  debug dalam software.

## 2.6.2   Validasi Simulasi
Validasi  adalah  seluruh  proses membandingkan model dan perilaku system  yang  riil  dan  perilakunya  sendiri. Ada beberapa teknik yang dapat digunakan untuk melakukan validasi model:
1. Melihat dari animasinya
2. Membandingkan  dengan  system nyata
3. Membandingkan dengan model lain
4. Melakukan  degenerasi  dan  tes kondisi ekstrim
5. Pengujian terhadap data historis
6. Melakukan analisis sensitivitas
Pada  penelitian  ini,  teknik  yang digunakan untuk melakukan validasi  adalah  teknik  1  dan  2. Dalam  validasi,  terdapat  rumus perhitungan  dengan  menggunakan interval kepercayaan berpasangan-t.
Adapun langkah-langkah proses uji validasi ini, yaitu :
1. H o : µ 1 - µ 2 = 0 H 1 : µ 1 - µ 2 ≠ 0 Dimana  µ 1 ,  adalah  rata-rata output  dari  sistem  nyata  dan  µ 2 adalah  rata-rata  output  dari hasil simulasi.
2. Menghitung sample mean dengan rumus : n x x n j j ∑ − − = ) 2 1 ( ) 2 1 (
...........................(Persamaan 1)
3. Menghitung  sample  standard deviation dengan rumus :
) 2 1 ( − S = 1 ] [ 1 2 ) 2 1 ( ) 2 1 ( − ∑ = − − n x x n j j
..........................(Persamaan 2)
4. Mengitung  half-width  equation (hw) dengan rumus :
n S t hw n ) 2 1 ( 2 / , 1 ) ( − − = α ............................(Persamaan 3) hw x hw x + ≤ ≤ − − − − ) 2 1 ( ) 2 1 ( ) 2 1 ( µ
..........................(Persamaan 4)
5. Terima  H 0 jika  interval  memuat bilangan nol (0). Model dikatakan valid jika  Ho  diterima  dan  dikatakan  tidak valid jika Ho ditolak.
1.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Gambar 1: Diagram Alir Metodologi Penelitian
Gambar 2: Diagram Alir Simulasi Sistem
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Identifikasi Variabel dalam

## Sistem
Variabel  yang  berpengaruh  dalam sistem  adalah  jumlah  mesin,  jumlah operator,  waktu  proses  produksi,  jumlah bahan  baku,  jumlah  jam  kerja.  Variabel- variabel  tersebut  adalah  variabel  kendali dari  sistem  yang  ada,  namun  tidak  semua variabel  kendali  tersebut  dapat  dikontrol. Variabel  kendali  yang  dapat  dikontrol
adalah jumlah mesin, jumlah operator,jumlah  jam  kerja  dan  jumlah bahan  baku.  Sedangkan  variabel  kendali yang  tidak  dapat  dikontrol  adalah  waktu proses produksi.
Selain  variabel  kendali,  terdapat variabel  respons  yang  merupakan  tujuan dari  penelitian  ini.  Variabel  respons tersebut  adalah  jumlah  unit  hasil  produksi dan utilitas operator.

## Gambar 3: Variabel-variabel Dalam Sistem
4.3 Model Konseptual Model konseptual merupakan formulasi  pemikiran  seseorang  tentang bagaimana  sistem  akan  beroperasi.  Pada penelitian  ini  model  konseptual  digunakan untuk  menguraikan  variabel-variabel  yang mempengaruhi sistem agar dapat menghasilkan  usulan  sebagai  pemecahan masalah.
Sistem  diawali  dengan  jumlah  unit target  produksi  yang  ingin  dicapai  oleh perusahaan  karena  PT  Bina  Busana Internusa memproduksi produk jadi dengan  sistem  Make-to-Stock.  Informasi mengenai  bahan  baku  (jenis  bahan  baku dan  jumlah  bahan  baku)  serta  proses produksi  (jumlah  mesin,  jumlah  operator,
dan waktu proses) akan menjadi input dari alur  produksi.  Hasil  dari  alur  produksi adalah jumlah unit produksi Valino kemeja lengan  panjang,  Valino  kemeja  lengan pendek,  Van  Hausen  kemeja  lengan panjang,  dan  Harry  Martin  Kemeja  lengan panjang,  serta  utilitas  dari  setiap  operator. Jumlah  unit  produksi  akan  dibandingkan dengan  target  produksi.  Apabila  sudah tercukupi  maka  kapasitas  produksi  dinilai sudah  optimal.  Apabila  belum  tercukupi maka  dilakukan  analisis  permasalahan hingga  menghasilkan  usulan  yang  akan diuji kembali sebagai input yang ada dalam alur  produksi  hingga  target  produksi  yang diinginkan tercapai.
Cutting Sewing Assy
Sewing Komponen Finishing GBB Bahan Baku : 1. Jenis bahan baku 2. Jumlah bahan baku Target Produksi Proses Produksi : 1. Jumlah Mesin 2. Jumlah Operator 3. Waktu Proses Jumlah Unit Produksi Target Produksi Tercapai ? Kapasitas produksi sudah optimal Identifikasi Permasalahan Membangun Model Verifikasi, Validasi, Replikasi Eksperimen Model Usukan Ya Tidak Utilitas Operator GBJ
Gambar 4: Model Konseptual

## 4.3     Verifikasi dan Validasi

## 4.3.1 Verifikasi
Proses verifikasi pada penelitian ini dilakukan  dengan  dengan  memperhatikan pergerakan  animasi  yang  terdapat  pada promodel  dan  memeriksa  output  dari
promodel  yang  telah  dibuat.  Model  dapat dikatakan  telah  terverifikasi  apabila  model dapat  berjalan  sesuai  dengan  proses  yang seharusnya  dan  tidak  mengalami  error. Dibawah  ini  terdapat  gambar  awal  model sebelum  berjalan  dan  gambaran  model pada saat berjalan.
Gambar 5: Model Awal Simulasi Sistem Produksi Divisi Percetakan Sebelum Run
Gambar 6:  Model Awal Simulasi Sistem Produksi Divisi Percetakan Setelah Run

## 4.3.2 Validasi
Output  dari  sistem  nyata  adalah rata-rata  output  yang  mampu  dihasilkan
oleh  sistem  nyata  saat  ini.  Sedangkan output  dari  simulasi  didapat  dari  total  exit pada general report hasil simulasi.

## Tabel 2:   Perbandingan Output Sistem Nyata dengan Output Simulasi
Produk Hasil Produksi ( unit ) Selisih Sistem Nyata Simulasi Valino Lengan Panjang 2598 2595 3 Valino Lengan Pendek 241 239 2 Van Hausen Lengan Panjang 1166 1165 1 Harry Martin Lengan Panjang 579 579 0
Setelah  dilakukan  uji  kepercayaan berpasangan-t terhadap jumlah unit produk yang  diproduksi  dalam  1  minggu  antara sistem  nyata  dengan  model  simulasi didapatkan  kesimpulan  bahwa  model simulasi  yang  dibuat  telah  valid  karena nilai interval melewati angka nol (0).
4.4   Replikasi
4.4.1  Percobaan  Awal  Kemeja  Valino
Lengan Panjang Data yang digunakan untuk percobaan  awal  replikasi  adalah  jumlah unit  pakaian  batik  pria  yang  diproduksi selama  1  minggu.  Berikut  adalah  hasil  5
kali  replikasi  berupa  jumlah  pakaian  batik pria yang dihasilkan pada setiap replikasi.

## Tabel 3: Hasil 5 Kali Replikasi Kemeja Valino Lengan Panjang
Replikasi Ke Jumlah ( unit ) 1 2595 2 2595 3 2595 4 2595 5 2595

## 4.4.2  Jumlah Replikasi
Berdasarkan  hasil  replikasi  diatas, dihitung  rata–rata  dan  standart  deviasi untuk  masing  –  masing  produk  dengan menggunakan rumus:
n x x n i i ∑ = = 1 5 2595 2595 2595 2595 2595 + + + + = x
= 2595 unit
1 ] [ 1 2 − − = ∑ = n x x s n i i

## = 0
Kemudian  dilakukan  penghitungan  Half Width  (hw)  dari  5  percobaan  yang  telah dilakukan.
n s t hw n ) ( 2 / , 1 α − = 776 , 2 025 . 0 , 4 2 / 05 . 0 , 1 5 = = − t t
(diperoleh dari tabel t dengan α = 5 %)
0 5 0 ) 776 , 2 ( = = hw unit.
Setelah  nilai  hw  diketahui  yaitu  0  unit, maka  untuk  meminimasi  error  dalam penelitian  ini  ditetapkan  bahwa  nilai  hw yang  diinginkan  adalah  0.3%.  Nilai  hw sama  dengan  nilai  error  =  51.9  yang digunakan  untuk  menentukan  jumlah replikasi.
2 2 / ) ( '
      = e s Z n α 96 , 1 025 . 0 = Z (diperoleh dari
tabel z dengan α = 5 %)
0 9 . 51 0 ) 96 , 1 ( ' 2 =     = n
Dengan demikian, tidak diperlukan replikasi dikarenakan output sudah konstan.  Hal  ini  disebabkan  karena  pada saat  pengambilan  waktu  proses  data  yang dikumpulkan tidak berbeda jauh selisihnya.
Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan replikasi yang telah dilakukan :

## Tabel 4 Hasil 5 Kali Replikasi untuk keseluruhan Produk
4.5   SimRunner
SimRunner  merupakan  salah  satu software  yang  terdapat  pada  ProModel yang  tujuannya  untuk  mengetahui  jumlah optimal  dari  indikator-indikator  yang menyebabkan masalah. Pada penelitian ini, indikatornya  adalah  kapasitas  mesin  dan jumlah  operator.  Tujuannya  adalah  agar mendapatkan  usulan  agar  target  produksi dapat tercapai.
Proses yang terdapat pada SimRunner  sedang  dijalankan  adalah dengan  melakukan  perhitungan  secara otomatis
mengenai kemungkinan-
kemungkinan berapa banyak usulan yang
dapat  diusulkan.  Software  tersebut  akan melakukan simulasi sendiri untuk
mengetahui kemungkinan-kemungkinan yang akan terjadi. Kemungkinan- kemungkinan tersebut biasa disebut dengan  eksperimen.  Lamanya  software  ini berjalan  bergantung  pada  replikasi  yang telah dilakukan perhitungan sebelumya.
Pada penelitian ini, jumlah eksperimen yang dijalankan oleh
SimRunner  sebanyak  78  eksperimen.  Dari 78  eksperimen  yang  telah  dijalankan, dipilih 5 hasil yang terbaik yang sebelumnya  telah  diurutkan  oleh  software tersebut.  Berikut  adalah  hasil  usulan  dari SimRunner:

## Tabel 5 Hasil Usulan Terbaik oleh SimRunner
Usulan 1  Usulan 2 Usulan 3  Usulan 4  Usulan 5 Jumlah mesin 3 5 2 1 4 Jumlah Operator 16 16 16 16 16
Setelah  didapatkan  usulan  yang  terbaik, maka  dapat  dilakukan  simulasi  ulang dengan menambahkan skenario dari model awal sebelumnya. Skenario dapat ditambahkan  langsung    Lamanya  simulasi tersebut  dilakukan  bergantung  kepada replikasi  dan  banyaknya  indikator  yang telah ditentukan sebelumnya.
Hasil  dari  general  report  akan  dapat dilihat  langsung,  karena  dari  hasil  tersebut dapat dilanjutkan pada uji Bonferroni.
4.5  Uji Bonferroni
Langkah selanjutnya adalah membandingkan  model  awal  yang  telah
dibuat  sebelumnya  dengan  usulan  yang telah  didapat  dari  output  SimRunner  dan telah dilakukan simulasi ulang.
Cara  pertama  untuk  melakukan  uji ini  adalah  dengan  membandingkan  hasil yang telah dijalankan dengan menggunakan software atau dengan pendeklarasian  model  dari  awal.  Berikut ini adalah tahapan melakukan uji Bonferroni :
Langkah 1: Menentukan hipotesis: H o : µ 1 = µ 2 = µ 3 = µ 4= µ 5= µ 6 H 1 : µ i ≠ µ j Dimana i  j
Valino Lengan Panjang Valino Lengan Pendek Van Hausen Lengan Panjang Harry Martin Lengan Panjang
1 2595 239 1165 579 2 2595 239 1165 579 3 2595 239 1165 579 4 2595 239 1165 579 5 2595 239 1165 579 Rata-rata 2595 239 1165 579 St Deviasi 0 0 0 0 hw 0 0 0 0 e 51.9 4.78 23.3 11.58 n' 0 0
0 0 Replikasi
Produk (unit)
µ 1 = Sistem nyata µ 2 = Model Usulan I µ 3 = Model Usulan II µ 4 = Model Usulan III µ 5 = Model Usulan IV µ 6 = Model Usulan V Jumlah  kandidat  rancangan  dihitung dengan: K(K-1)/2 = 6(6-1)/2 = 15
Langkah 2: Menghitung rata – rata:
n x x n j j i i i i ∑ − − = ) ' ( ) ' (
Langkah  3:  Menghitung  Standard  deviasi:
1 ] [ 1 2 ) ' ( ) ' ( ) ' ( − − = ∑ = − − − n x x S n j i i j i i i i Langkah 4: Menghitung half - width (hw) n S t hw i i n ) ' ( 2 / , 1 ) ( − − = α hw x hw x i i i i i i + ≤ ≤ − − − − ) ' ( ) ' ( ) ' ( µ 2 / , 1 α − n t = 2 / 05 . 0 , 1 5 − t = 2,776 4.6  Hasil Uji Bonferroni Dengan menggunakan uji Bonferroni, tujuannya adalah untuk mengetahui  apakah  terdapat  perbedaan yang  signifikan  antara  model  awal  dan setiap  model  usulan  yang  dibuat.  Dibawah ini  merupakan  hasil  perhitungan  yang dilakukan menggunakan pendekatan
Bonferroni:

## Tabel 6: Hasil Uji Bonferroni
Setelah  diketahui  output  dari  setiap alternatif  usulan.  Maka  selanjutnya  adalah menghitung  selisih  output  dari  setiap replikasi  pada  model  awal  dan  model usulan.  Jika  hasilnya  berbeda  signifikan, maka  model  usulan  tersebut  memiliki pengaruh  terhadap  sistem  nyata.  Model usulan pada penelitian ini yang memberikan  pengaruh  berbeda  nyata adalah usulan 2 dan usulan 5.

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengolahan  data,  maka dapat ditarik kesimpulan :
1. Berdasarkan hasil evaluasi yang telah dilakukan,  kapasitas  produksi  yang ada  pada  PT  Bina  Busana  Internusa tidak  mencukupi  untuk  memenuhi kebutuhan konsumen. Setiap minggunya, PT Bina Busana
Internusa  hanya  dapat  memproduksi kemeja Valino lengan panjang sebanyak  2595  unit,  kemeja  Valino lengan  pendek  sebanyak  239  unit, kemeja  Van  Hausen  lengan  panjang 1165  unit,  dan  kemeja  Harry  Martin 579  unit.  Hal  ini  disebabkan  oleh kekurangan  kapasitas  mesin  dan jumlah  operator  yang  terdapat  pada Divisi Cuting.
2. Dengan  menggunakan  simRunner, didapat  5  model  usulan  yang  terbaik dari 78 model usulan yang dilaporkan oleh  simRunner.    Dari  5  model usulan tersebut, dilakukan perbandingan  dengan  model  awal dengan  cara  menghitung  selisih output  dari  setiap  replikasi  pada model  awal  dan  model  usulan. Selanjutnya  dilakukan  uji  bonferroni
untuk melihat pengaruh dari 5 model usulan  yang  telah  dipilih.  Dapat dikatakan  berpengaruh  jika  terdapat perbedaan  signifikan.  Hasil  dari  uji
bonferroni  tersebut  dipilih  3  model usulan  karena  memberikan  pengaruh berbeda  nyata,  yaitu  model  usulan  1, model usulan 2 dan model usulan 5.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Baroto,  Teguh.,  2002.,  Perencanaan dan Pengendalian Produksi.,
Jakarta: Ghalia  Indonesia. Harrel,  Charles  ,  Biman  K.  Ghosh, Royce  O.  Bowden  Jr.  (2003). Simulation Using
Promodel.
Second  Edition.    Mc.  Graw  Hill International Edition. New York. Hall,  Randolph.W.  (1991).  Queueing Methods For Service And Manufacturing.  Prentice  Hall.  New Jersey. Kumar,  A.  and  Shim,  Sung  J.,
“Simulation for Optimal Utilization of  Human  Resources  in  Surgical Instruments Distribution in Hospitals,” published in the Proceedings of the 9th Asia-Pacific Decision Sciences Institute Conference  (APDSI-2004),  July  1-
4, 2004, Seoul, South Korea.
Law,Averill.M  dan  Kelton,David.W.
(2007).  Simulation  Modeling  and Analysis.  Second  edition.  McGraw Hill Higher Education. Singapore. Miftahol  Arifin.(2009).  Simulasi  Sistem Industri.  Yogyakata.  Penerbit  : Graha
Ilmu.
Scholl,  A.;  Boysen,  N.;  Fliedner,  M. (2008):  The  sequence-dependent assembly line balancing problem. Operations Research Spectrum 30/3, 579- 609. Suryani,  Erma.  (2006).  Pemodelan Simulasi. Edisi Pertama. Yogyakarta : Graha Ilmu. Sutalaksana, Iftikar Z., Ruhana Anggawisastra, John H. Tjakraatmadja.(2006).  Teknik Tata Cara Kerja. Jurusan Teknik Industri ITB. Bandung.