## Model Simulasi Sistem Diskrit untuk Meminimasi Rata-rata Waktu Tunggu Truk (Studi Kasus PT. XYZ)
Nur Layli Rachmawati *1 , Pramesti Adwinda Dianisa 2 nl.rachmawati@universitaspertamina.ac.id* 1 , pramestiadwindadianisa@gmail.com 2 1,2 Progam Studi Teknik Logistik, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Pertamina
I n f o r m a s i  A r t i k e l

## A b s t r a c t
Riwayat Artikel :
Received : 23 – Februari – 2022 Revised : 06 – Juli – 2022
Accepted : 25 – Juli – 2022
Sugarcane  (Saccharum  Officinarum),  as  a  raw  material  sugar- making process, is the essential component for the sugar industry, including PT XYZ. Sugarcane is a perishable good with 48 hours shelf life after being  cut  from  the garden;  if it  exceeds the shelf life, the sugarcane yield will decrease. The random pattern of truck arrivals  causes  a  queue  of  trucks  within  the  factory.  This  study aims to reduce the average waiting time of entities in the system using  discrete  simulations.  Discrete-event  simulation  is  used  to capture  changes  in  variables  and  has  been  widely  used  to  solve queuing problems. We developed four scenarios to seek the better solution.  Scenario  1  is  to  shift  the  location  of  the  sugarcane unloading  tables  1  and  2.  Scenario  2  is  to  add  one  location  for unloading  the  sugarcane  table.  Scenario  3  adds  the  function  of unloading  small  ankle  trucks  and  large  ankles  on  sugar  cane loading  tables  4  and  5.  Scenario  4  is  developed  by  combining scenarios 1 and 3. The results show that the reduction in average waiting  time  of  scenario  1:  long  truck  15.9  minutes  and  small ankle  truck  124.6  minutes;  scenario  2:  small  ankle  truck  5.5 minutes;  scenario  3:  small  ankle truck 95.5 minutes;  scenario  4: small  ankle  truck  163.3  minutes  and  long  truck  13.1  minutes. Based  on  those  scenarios,  scenario  4  obtained  the  best  solution with a total decrease the average truck time in the system of 176.4 minutes or 8% better than existing system.
Kata kunci :
Average Time, DES, Pro-Model, Queue, Trucks

## A b s t r a k
Untuk  melakukan  sitasi  pada penelitian ini dengan format : N. L. Rachmawati and P. A. Dianisa, “Model  Simulasi  Sistem  Diskrit untuk Meminimasi Rata-rata Waktu Tunggu Truk (Studi Kasus PT.  XYZ),” Jurmatis  (Jurnal Manaj.  Teknol.  danTeknik  Ind. , vol. 4, no. 2, pp. 122–136, 2022..
Tebu ( Saccharum  Officinarum ) sebagai  bahan  baku  pembuatan gula menjadi komponen paling penting bagi industri pengolahan gula,  termasuk  PT  XYZ.  Tebu  bersifat perishable dengan  masa simpan maksimal selama 48 jam setelah ditebang dari kebun, dan jika  melebihi  waktu  simpan  maka  kadar  rendemen  tebu  akan menurun.  Pola  kedatangan  truk  yang  acak  menyebabkan timbulnya antrean truk dalam pabrik. Penelitian bertujuan untuk mengurangi  antrean truk dengan indikator pengurangan  rata-rata waktu tunggu entitas dalam sistem menggunakan simulasi diskrit. Simulasi  diskrit  digunakan  karena  dapat  menangkap  perubahan variabel  dan  telah  banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan permasalahan antrian, Simulasi menggunakan 4 skenario usulan. Skenario 1 adalah dengan menggeser lokasi meja tebu bongkar 1
Tersedia secara online di http://ojs.unik-kediri.ac.id/index.php/jurmatis/index

## JURMATIS
Jurnal Manajemen Teknologi dan Teknik Industri
dan 2. Skenario 2 adalah dengan menambah satu lokasi meja tebu bongkar. Skenario 3 adalah dengan menambahkan fungsi bongkar truk engkel kecil dan engkel besar pada meja tebu bongkar 4 dan 5.  Sedangkan  skenario  4  dikembangkan  dengan  cara menggabungkan  skenario  1  dan  3.  Berdasarkan  skenario, pengurangan  waktu  tunggu  rata-rata  skenario  1:  truk  gandengan 15.9  menit  dan  truk  engkel  kecil  124.6  menit;  skenario  2:  truk engkel kecil 5.5 menit; skenario 3: truk engkel kecil 95.5 menit; scenario  4:  truk  engkel  kecil  163.3  menit  dan  13.1  menit  untuk truk  gandengan.  Skenario  terbaik  adalah  skenario  4  dengan penurunan  total  sebanyak  176.4  menit  atau  8%  dari  sistem eksisting.

## 1. Pendahuluan
Tebu ( Saccharum Officinarum ) adalah tanaman  yang tumbuh di iklim panas hingga sedang pada suhu di kisaran 22-27 o C dan memiliki kandungan gula pada batangnya [1]. Kandungan nira yang terdiri dari air, gula, mineral dan bahan lain yang bersifat non gula pada batang tebu mengambil persentase mencapai 87.5% [2]. Oleh karena itu, tanaman tebu dimanfaatkan  sebagai  bahan  baku  utama  bagi  industri  pengolahan  gula.  Pada  industri pengolahan gula, salah satu aktivitas penting adalah pengangkutan tebu. Pengangkutan tebu yang  dimaksud  adalah  pemindahan  tebu  dari  tempat  asal,  umumnya  adalah  kebun  milik petani, ke tempat tujuan yaitu meja tebu bongkar. Kinerja pada proses pengangkutan tebu perlu  dimaksimalkan  karena  tebu  yang  bersifat perishable ,  yaitu  tanaman  yang  rawan mengalami  kerusakan  yang  ditandai  dengan  menurunnya  jumlah  rendemen.  Bahan  baku tanaman tebu hanya memiliki masa simpan maksimal selama 48 jam atau 2 hari setelah di tebang dari kebun [3]. Semakin lama penundaan giling tebu maka semakin besar penyusutan bobot  tebu  dan  penurunan  kadar  gula  dalam  tebu  [4].  Penundaan  penggilingan  melebihi waktu  maksimal  akan  mengurangi  kadar brix (zat  padat  dalam  larutan)  dan pol (jumlah sukrosa  dalam  larutan)  sehingga  berpengaruh  terhadap  rendahnya  kadar  rendemen  yang terkandung dalam tebu. Pada industri pengolaham gula rendemen menjadi hal yang wajib diperhatikan, karena apabila rendemen bahan baku tebu rendah maka kuantitas gula hasil produksi menjadi kurang optimal.
PT  XYZ  merupakan  pabrik  yang  berfokus  pada  pengolahan  tebu  menjadi  gula kemasan sebagai produk utama yang diperjualkanbelikan.  PT XYZ menggunakan 3 jenis truk  sebagai  moda  transportasi  pengangkutan  tebu  petani  ke  pabrik,  yaitu  engkel  kecil, engkel  besar,  dan  gandengan.  Perbedaan  ketiga  jenis  truk  terletak  pada  kapasitas  angkut setiap kendaraan. Engkel kecil memiliki kapasitas sekitar 75 ku, engkel besar berkapasitas 140  ku,  sedangkan  gandengan  memiliki  kapasitas  sekitar  300  ku.  Gambar  1  merupakan
grafik rata-rata persentase jumlah kedangan truk Engkel Kecil (EK), Engkel Besar (EB), dan Gandengan (GD) pada tanggal 25 Mei-31 Juli 2021 yang berlangsung selama 24 jam.
Gambar 1. Jumlah Kedatangan Truk per Jam
Pada  Gambar  1,  diketahui  pola  kedatangan  truk  pemasok  tebu  tidak  stabil  setiap jamnya, untuk jenis truk engkel kecil kedatangan paling banyak terjadi pada pukul 17.00- 17.59 dengan persentase 11.092 % atau sekitar 588 unit, untuk truk engkel besar kedatangan truk paling banyak saat pukul 22.00-22.59 dengan persentase 9.726 % atau berkisar 34 unit, sedangkan  kedatangan  truk  gandengan  paling  besar  saat  pukul  00.00-00.59  dengan persentase  7.872%  atau  55  unit.  Data  pola  kedatangan  truk  yang  acak  inilah  yang menyebabkan  timbulnya  antrian  truk  pada  proses  bongkar  tebu.  Antrian  atau queueing merupakan suatu kondisi dimana pelanggan diharuskan menunggu terlebih dahulu sebelum mendapatkan pelayanan [5]. Tempat antrian truk angkut tebu yang berlokasi di amplasemen luar  pabrik  menjadi  alasan  lain  mengapa  antrian  truk  wajib  untuk  diminimalisir  karena adanya ketidakpastiaan cuaca dan resiko kontaminasi bakteri. Oleh karena itu, antrian truk pemasok tebu sebisa mungkin harus dikurangi.
Permasalahan antrian truk dapat dipecahkan menggunakan metode simulasi dengan menangkap  perilaku  model.  Simulasi  merupakan  proses  meniru  suatu  sistem.  Metode simulasi  memberikan  keuntungan  karena  skenario-skenario  usulan  dapat  dibandingkan dengan leluasa  tanpa mengusik kinerja operasional harian dan menambah banyak sumber daya  [6], [7] dan [8].  Simulasi yang diterapkan pada penelitian ini adalah discrete-event simulation (DES).  DES  cocok  digunakan  untuk  memodelkan  suatu  sistem  yang  dinamis (variabel berubah sepanjang waktu), diskrit (perubahan sistem terjadi pada kejadian diskrit), dan  stokhastik  [9].    DES  sering  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  antrian  karena
0 100 200 300 400 500 600 700 R at a- R at a K eda ta n ga n T ruk (un it ) Waktu Kedatangan (jam)
Rata-Rata Kedatangan EK (unit) Rata-Rata Kedatangan EB (unit) Rata-Rata Kedatangan GD (unit)
dapat  menangkap  perubahan  variabel,  seperti  permasalahan  PT  XYZ,  yang  memiliki beberapa  variabel  yang  selalu  berubah,  diantaranya  jumlah  kedatangan  truk  dan  waktu pembongkaran yang berbeda. Studi terkait penerapan metode DES untuk memaksimalkan kinerja  perusahaan  telah  banyak  diimplementasikan.  Kambli  et  al.  [10]  mengevaluasi dampak  realokasi  kapasitas  dan  manajemen  antrian  terhadap  waktu  tunggu  pelanggan menggunakan metode Define, Measure, Analyze, Improve, and Control (DMAIC) dan DES. Smith,  D.  dan  Srinivas,  S.  [11]  menggunakan  metode  DES  untuk  mengevaluasi  strategi check-in di gudang dengan tujuan meningkatkan kinerja operasional inbound logistics. Xian, T.  C.  et  al. [12] mengembangkan  model  antrian  menggunakan  pendekatan  DES  untuk peningkatan kinerja layanan di UniMall. Indikator kinerja layanan yang digunakan adalah waktu  rata-rata  dalam  sistem,  jumlah  siswa  yang  dilayani,  jumlah  siswa  dalam  antrian tunggu,  waktu  tunggu  waktu  dalam  antrian  serta  panjang  maksimum buffer. Menurut Hartati, M. et al. [13], satu tambahan pipa di dermaga B1 dan B2 membuat lebih banyak kapal yang dilayani. Penambahan fasilitas filling shed dapat mengurangi jumlah antrian truk tangki  pada  [14].  Penambahan  mesin  cetak  struk  otomatis  di  Mcdonald's  Plaza  Marina berhasil  menurunkan  rata-rata  waktu  tunggu  pengunjung  menjadi  95,8%  dari  kondisi eksisting  [15].  Kiani,  et  al.  [16]  menggunakan  pendekatan  simulasi  untuk  mengurangi jumlah  rata-rata  truk  dalam  antrian  dan  waktu  tunggu  rata-rata  truk  di  pintu  masuk  dan keluar pelabuhan, studi kasus Pelabuhan Shahid Rajaee.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  alat  bantu software ,  yakni  ProModel.  ProModel sudah  banyak  digunakan  oleh  peneliti  terdahulu,  sebagai  contoh  Putri  et  al.  [17] menggunakan ProModel untuk menentukan spesifikasi Mass Rapid Transit (MRT) Jakarta, Lee et al. [18] menyelesaikan studi kasus di industri jasa katering menggunakan ProModel, Novrisal,  D.  et  al.  [19]  menggunakan  ProModel  untuk  meningkatkan  kinerja  bandara  di terminal  keberangkatan  badara  Soekarno-Hatta.  Tearwattanarattikal,  et  al.  [20] memanfaatkan ProModel sebagai alat bantu untuk pengambilan keputusan terkait perluasan kapasitas  dan  perencanaan  tata  letak  di  pabrik  kemasan  plastik.  Villaflores,  et  al.  [21] membandingkan dua layout pada proses fasilitas vaksinasi di Metro Manila menggunakan ProModel. Tata letak yang diusulkan memberikan aliran proses yang jauh lebih baik dan penghematan waktu untuk meminimalkan paparan terhadap risiko.
Berdasarkan permasalahan yang ada penelitian ini bertujuan untuk meminimasi waktu antrean truk menggunakan pendekatan metode DES. Alternatif solusi akan dikembangkan berdasarkan  hasil  analisis  dari  kondisi  eksisting.  Alternatif  solusi  yang  dikembangkan
diharapkan dapat memberikan rancangan tata letak pada proses bongkar muat  tebu di PT XYZ sehingga dapat meningkatkan efisiensi.

## 2. Metodologi Penelitian
Pada penelitian ini terdapat tiga tahapan utama yang dilakukan untuk mencapai tujuan penelitian,  yaitu  1)  membangun  model  simulasi  untuk  kondisi  eksisting,  2)  melakukan analisis  dari  hasil  simulasi  model  eksisting,  3)  mengembangkan  4  alternatif  skenario,  4) melakukan  perbandingan  kinerja  sistem  untuk  memilih  solusi  terbaik.  Penelitian  ini menggunakan  bantuan  perangkat  lunak  ProModel  untuk  menyelesaikan  masalah.  Proses dalam simulasi mengikuti proses yang diamati di PT XYZ, diilustrasikan pada Gambar 2. Data input yang dikumpulkan berasal dari data historis, dokumentasi sistem, dan observasi. Tabel  1 memuat informasi  terkait  truk  pengangkut  bahan  baku  tebu milik  PT  XYZ yaitu  jenis  engkel  kecil,  engkel  besar,  dan  gandengan.  Data  informasi  truk  angkut  akan menjadi input untuk elemen entitas dalam sistem.
Tabel 1. Informasi Truk
No Jenis Truk Dimensi (p*l*t) (m 3 ) Kapasitas (ku) Kecepatan (mpm) Kecepatan Bongkar ( second ) 1 Engkel Kecil 2.5*5.5*2 75 833.333 U(120, 300) 2 Engkel Besar 3*9*2.6 140 666.667 U(120, 300) 3 Gandengan 3*14*2.6 300 666.667 U(300, 420)
Keterangan:  p=panjang,  l=lebar,  t=tinggi,  m 3 =meter  kubik,  ku=kuintal,  mpm= miles  per minute.
(Sumber: PT.XYZ, 2021)
Tata letak lokasi yang dilalui oleh truk pengangkut bahan baku tebu diperlukan untuk memperjelas gambaran sistem dalam melakukan  simulasi. Pada Tabel 2 dapat dilihat luas lahan  dan  kapasitas  emplasemen  timur  dan  barat  sebagai  lokasi  antrian  truk  sebelum dilakukan pembongkaran tebu. Informasi terkait kapasitas akan didefinisikan dalam elemen lokasi dalam pemrosesan simulasi menggunakan ProModel.
Tabel 2. Informasi Emplasemen No Deskripsi Luas (Ha) Kapasitas (rit) Engkel Kecil Engkel Besar Gandengan 1 Emplasemen Timur 1940 - 100 150 2 Emplasemen Barat 3805 1064 - - Keterangan: Ha=hektar (Sumber: PT. XYZ, 2021)

## Gambar 2. Entities Flow Diagram
(Sumber: Olah data, 2021)
Waktu operasi untuk proses pembongkaran tebu PT XYZ berlangsung selama 24 jam setiap hari. Waktu proses setiap lokasi yang perlu dilalui truk angkut tersaji pada Tabel 3.
Tabel 3. Waktu Proses Tiap Lokasi No Lokasi Waktu Proses (menit) 1 Barcode Point 00:02:30 2 Lab 00:01:00 3 Jembatan Timbang 00:01:00
(Sumber: Olah data, 2021)
Kuantitas truk angkut yang datang setiap jam maupun setiap harinya ke pabrik akan menjadi input untuk pendefinisian kedatangan ( arrival ) dalam sistem simulasi. Jumlah truk yang  datang  akan  diolah  terlebih  untuk  menentukan  sebaran  distribusinya  menggunakan user  distribution dalam  perangkat  lunak ProModel.  Sedangkan,  data  realisasi  giling  akan menjadi referensi dalam pendefinisian waktu proses untuk pembongkaran tebu.
Model konseptual adalah kerangka hubungan antara faktor yang memberikan dampak satu sama lain dalam menganalisis permasalahan sistem nyata [22][2]. Setelah merancang model konseptual, dilakukan pembangunan model simulasi berdasarkan karakteristik sistem nyata  menggunakan  aplikasi  ProModel  [23][3].  Model  konseptual  dan  termasuk  di dalamnya  beberapa  elemen  pembangun model  simulasi  dalam  penelitian ini  dapat  dilihat pada Gambar 3 berikut ini.

## Gambar 3. Model Konseptual Proses Bongkar Muat Tebu di PT XYZ

## 2.1 Entities
Entities merupakan objek yang diproses dalam model simulasi dan pergerakannya menimbulkan  suatu  kejadian  [24].  Tabel  4  adalah  entitas  dalam  model  simulasi  yang dijalankan.  Pada  penelitian,  entitas  yang  diamati  adalah  3  jenis  truk  yang  digunakan pabrik untuk mengangkut bahan baku tebu, yaitu truk jenis engkel kecil, engkel besar, dan gandengan.
Tabel 4. Entities Name Speed (mpm) Starts EngkelKecil 833.33 Time Series EngkelBesar 666.667 Time Series Gandengan 666.667 Time Series
Keterangan: mpm= miles per minute (Sumber: Olah data, 2021)

## 2.2 Location
Location menyatakan  tempat  dalam  model  simulasi,  mulai  dari  titik  kedatangan ( arrival point ) hingga titik keluar sistem ( exit point ) [25]. Emplasemen adalah salah satu lokasi  penting  dalam  model  simulasi,  dimana  merupakan  tempat  truk  angkut  untuk menunggu/  mengantri  sebelum  dilakukan  proses  bongkar.  Emplasemen  1  adalah
emplasemen yang dikhususkan untuk truk engkel kecil, emplasemen 2 adalah lokasi antri untuk truk engkel besar, sedangkan emplasemen 3 dikhususkan untuk truk gandengan.

## 2.3 User Distribution
User  distribution berfungsi  sebagai  representasi  data  untuk  mengetahui  pola distribusi dari parameter-parameter tertentu [25]. Tabel 5 menampilkan parameter yang ingin diketahui distribusinya, yaitu jumlah kedatangan truk setiap hari.
Tabel 5. User distribution ID Type Cummulative Table Jumlah_EngkelKecil Discrete No Defined Jumlah_EngkelBesar Discrete No Defined Jumlah_Gandengan Discrete No Defined
(Sumber: Olah data, 2021)

## 2.4 Arrival Cycle
Arrival cycle menggambarkan bagaimana siklus kedatangan entitas dalam sistem. Arrival  cycle akan  memperjelas  kedatangan  entitas  apabila  setiap  interval  waktu kedatangan,  jumlah  entitas  yang  datang  berbeda  berbeda  Tabel  6  adalah arrival  cycle kedatangan truk setiap jamnya selama 24 jam waktu operasi sistem.
Tabel 6. Arrival cycle ID Qty/% Cummulative Table Kedatangan_EngkelKecil Percent No Defined Kedatangan_EngkelBesar Percent No Defined Kedatangan_Gandengan Percent No Defined (Sumber: Olah data, 2021)

## 2.5 Arrival
Dari Tabel 7 diketahui bagaimana arrival atau kedatangan dari setiap entitas ke sistem.
Tabel 7. Arrival Entity Location Qty Each First Time Occur ances Freque ncy EngkelK ecil ArrivalP oint Jumlah_EngkelKecil();Kedatangan_ EngkelKecil 0 inf 24 hr EngkelB esar ArrivalP oint Jumlah_EngkelBesar();Kedatangan_ EngkelBesar 0 inf 24 hr Gandeng an ArrivalP oint Jumlah_Gandengan();Kedatangan_G andengan 0 inf 24 hr
Keterangan: inf= infinity , hr= hour (Sumber: Olah data, 2021)

## 2.6 Processing
Penggambaran  proses  model  simulasi  dibuat  semirip  mungkin  dari  sistem  nyata dengan  menggunakan  representasi  dari  model  konseptual.  Proses  yang  terjadi  pada bongkar  tebu truk  angkut  di  PT  XYZ  diawali  dari  masuknya  truk  pengangkut tebu  ke sistem, setelah itu truk yang masuk akan didata di lokasi barcode point , selanjutnya akan dilakukan  pengambilan  sampel  tebu  untuk  kebutuhan  lab,  apabila  terdapat  meja  tebu bongkar  yang  kosong  maka  akan  ada  panggilan  truk  untuk  masuk  ke  meja  bongkar, apabila  tidak  maka  truk  angkut  harus  menunggu  terlebih  dahulu  di  emplasemen  luar pabrik. Ketika ada meja tebu bongkar yang kosong, barulah truk angkut menuju jembatan bruto untuk dilakukan timbang dan masuk ke meja tebu bongkar. Meja tebu bongkar 1, 2,  dan  3  dialokasikan  untuk  jenis  truk  engkel  kecil  dan  engkel  besar,  sedangkan pembongkaran tebu pada truk gandengan dilakukan oleh 2 meja tebu bongkar sekaligus, yaitu meja bongkar 4 dan 5. Truk  kosong akan menuju jembatan tara untuk dilakukan penimbangan  berat  bersih  truk  dan  selanjutnya  akan  keluar  dari  sistem.  Dalam  model simulasi ProModel, semua proses yang dilalui entitas dituliskan pada elemen processing . Processing memiliki atribut entity, location, operation, block, output, destination, rule, dan move logic .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Layou t model simulasi yang digambarkan dibuat semirip mungkin dengan keadaan di lapangan. Layout model simulasi dari sistem eksisting pada proses bongkar tebu di PT XYZ dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Layout Model Simulasi

## Skenario Usulan 1
Skenario usulan 1 dilakukan dengan menambahkan proses bongkar truk gandeng di meja tebu 1 dan 2. Pada sistem eksiting, Gambar 5, meja tebu bongkar 1 dan 2 kurang cocok untuk jenis truk gandengan yang berukuran lebih panjang dari jenis truk lain dengan 2 buah bak truk dibelakang kemudi. Oleh karena itu, skenario 1 yaitu melakukan pergeseran tata letak meja bongkar 1 dan 2 ke sebelah timur, sehingga bisa dialokasikan untuk membongkar tebu  yang  dibawa  oleh  truk  gandengan.  Pengembangan  skenario  usulan  ini  dilakukan dengan mengubah pendefinisian proses yang berasosiasi dengan penambahan fungsi meja tebu  bongkar  1  dan  2  dalam  model  simulasi.  Gambar  6  dan  Gambar  7  menunjukkan perubahan fungsi meja tebu bongkar 1 dan 2 di dalam ProModel.
Gambar 5. Kondisi Eksisting Meja Tebu Bongkar 1 dan 2
Gambar 6. Perubahan Proses Truk Engkel Kecil dan Besar Skenario 1
Gambar 7. Perubahan Proses Truk Gandengan Skenario 1

## Skenario Usulan 2
Pengembangan  skenario  2  dilakukan  dengan  menambah  lokasi  meja  tebu  bongkar. Meja  tebu  bongkar  6  ditujukan  untuk  jenis  truk  kecil  dan  besar  sama  seperti  meja  tebu bongkar 1, 2, dan 3 pada sistem eksisting. Penambahan lokasi meja tebu bongkar diharapkan dapat melayani lebih banyak truk engkel kecil dan besar sehingga waktu tunggu  rata-rata truk di emplasemen dapat berkurang. Perubahan pada skenario 2 dapat dilihat pada Tabel 8, Gambar 8, dan Gambar 9 berikut:
Tabel 8. Perubahan Lokasi Skenario 2 Name Capacity Units Stats Rules MejaBongkarTebu6 1 1 Time Series Oldest, FIFO
(Sumber: Olah data, 2021)
Gambar 8. Perubahan Operasi di Lokasi Lab Skenario 2

## Gambar 9. Perubahan Operasi di Lokasi Jembatan Timbang Skenario 2

## Skenario Usulan 3
Skenario 3 menambahkan fungsi bongkar truk kecil dan besar pada meja bongkar tebu 4 dan 5. Sebelumnya meja bongkar tebu 4 dan 5 dikhususkan untuk bongkar truk gandengan, penambahan fungsi ini berarti jika meja bongkar muat tebu 4 dan 5 adalah kosong, maka proses  bongkar  truk  engkel  kecil  maupun  besar  dapat  dilakukan  di  lokasi  tersebut sesuai prinsip First-In-First Out (FIFO). Perubahan pada skenario 3 dapat dilihat pada Gambar 10 dan Gambar 11 berikut ini:
Gambar 10. Perubahan Operasi Truk Engkel Kecil Skenario 3

## Gambar 11. Perubahan Operasi Truk Gandengan Skenario 3

## Skenario Usulan 4
Skenario  4  dilakukan  dengan  mengadopsi  kombinasi  skenario  1  dan  skenario  3. Kebijakan  pada  skenario  1  adalah  menggeser  meja  bongkar  tebu  1  dan  2  ke  timur, digabungkan  dengan  skenario  3,  yaitu  dengan  menambahkan  fungsi  bongkar  truk  engkel kecil dan besar pada meja bongkar tebu 4 dan 5, sehingga meja bongkar muat tebu dapat digunakan untuk menangani lebih banyak jenis truk.
Perbandingan  hasil  simulasi  sistem  eksisting,  skenario  usulan  1,  skenario  usulan  2, skenario usulan 3, dan skenario usulan 4 dapat dilihat pada Gambar 12. Skenario usulan 1 dengan  alternatif  solusi  penambahan  fungsi  bongkar  truk  gandengan  pada  tabel  1  dan  2 mengakibatkan penurunan waktu rata-rata entitas dalam sistem sebesar 124.6 menit untuk truk engkel kecil dan 15.9 menit untuk truk gandengan. Perhitungan rata-rata waktu entitas dalam  sistem  digunakan  sebagai  indikator  keberhasilan  karena  terjadi  penurunan  waktu yang signifikan sehingga entitas dilayani lebih cepat dan waktu tunggu lebih sedikit. Pada skenario  usulan  1,  karena  pergerakan  truk  gandengan  lebih  fleksibel  yaitu  dapat  menuju meja bongkar tebu 1 dan 2, terjadi penambahan jumlah entitas yang telah dilayani sebanyak 31 unit. Skenario 2, dengan alternatif solusi penambahan lokasi meja tebu 6 untuk bongkar muat truk kecil dan besar memiliki efek yang baik terutama untuk truk engkel kecil.
Pada  skenario  usulan  2,  jumlah  truk  engkel  kecil  yang  mampu  keluar  dari  sistem meningkat  menjadi  32  unit,  dan  mengurangi  waktu  sistem  rata-rata  sebesar  5.5  menit. Skenario  usulan  3  memungkinkan  pembongkaran  truk  kecil  dan  besar  di  meja  pemuatan tebu 4 dan 5, mampu menangani 14 truk engkel kecil lebih banyak dan mengurangi waktu rata-rata  entitas  dalam  sistem  sebesar  95.5  menit  dibandingkan  dengan  sistem  eksisting. Skenario usulan 4, kombinasi skenario 1 dan 3, berdampak baik pada truk engkel kecil dan gandengan. Rata-rata waktu yang dihabiskan truk engkel kecil lebih cepat 163.3 menit dari skenario awal, dengan peningkatan jumlah truk yang dilayani sebanyak 26 unit. Untuk truk gandengan,  rata-rata  waktu  yang  dihabiskan  berkurang  menjadi  13.1  menit.  Jadi,  dari pengurangan waktu rata-rata truk dalam sistem, dapat disimpulkan bahwa skenario memiliki dampak terbaik untuk mengurangi antrian truk dengan mengurangi total waktu 176.4 menit.
Gambar 12. Perbandingan Waktu Rata-Rata Entitas dalam Sistem

## 4. Kesimpulan
Skenario  1  dapat  mengurangi  waktu  tunggu  rata-rata  truk  gandengan  sebesar  15.9 menit dan truk engkel kecil sebesar 124.6 menit.  Skenario 2, dengan penambahan 1 meja bongkar tebu, dapat mengurangi rata-rata waktu tunggu truk engkel kecil sebesar 5.5 menit. Skenario 3 berdampak positif pada truk engkel kecil, ditandai dengan pengurangan waktu rata-rata  truk  dalam  sistem  sebesar  95.5  menit.  Skenario  4  dapat  mempercepat  rata-rata waktu truk secara signifikan, yaitu 163.3 menit untuk truk engkel kecil dan 13.1 menit untuk truk gandengan. Dilihat dari total waktu yang dihabiskan oleh seluruh truk dalam sistem,
Engkel Kecil Engkel Besar Gandengan Total Sistem Eksisting 2120,8 17,2 34,6 2172,6 Skenario 1 1996,2 17,1 18,7 2032,1 Skenario 2 2115,3 17,1 34,1 2166,4 Skenario 3 2025,3 17,2 21,7 2064,1 Skenario 4 1957,5 17,2
21,5 1996,2 2120,8 17,2 34,6 2172,6 1996,2 17,1 18,7 2032,1 2115,3 17,1 34,1 2166,4 2025,3 17,2 21,7 2064,1 1957,5 17,2 21,5 1996,2 0,0 500,0 1000,0 1500,0 2000,0 2500,0 W akt u R at a- R at a T ruk Da la m S is te m (m en it ) Sistem Eksisting Skenario 1
Skenario 2 Skenario 3
Skenario 4
maka skenario 4 lebih efektif diterapkan dengan total pengurangan 176.4 menit atau lebih rendah 8% dari kondisi eksisting.

## Daftar Pustaka
[1]   V. P. Marliani, D. A. Santosa och S. Anwar, ”Analisis kandungan hara N dan P serta Klorofil tebu transgenik IPB 1 yang ditanam di Kebun Percobaan PG Djatiroto, Jawa Timur,” Institut Pertanian Bogor, 2011.
[2]   M. C. Tarigan, ”TINJAUAN NATA DARI AIR TEBU (NATA DE SUGAR CANE) DILIHAT DARI WARNA, AROMA, RASA DAN TEKSTUR,” Universitas Negeri Medan, 2012.
[3]   I. E. Kurniawan och Purwono, ”Tebang, Muat dan Angkut di Wilayah PG Madukismo, Yogyakarta,” Bul. Agrohorti, vol. 6, nr 3, p. 354 – 361, 2018.
[4]   A.  D.  Kuspratomo,  Burhan  och  M.  Fakhry,  ”PENGARUH  VARIETAS  TEBU, POTONGAN  DAN  PENUNDAAN  GILING  TERHADAP  KUALITAS  NIRA TEBU,” AGROINTEK, vol. 6, nr 2, pp. 123-132, 2012.
[5]   J.  Supranto,  Riset  Operasi  untuk  Pengambilan  Keputusan,  Jakarta:  Rajawali  Press, 2013.
[6]   M. H. Rizal, N. Siswanto och B. O. P. Soepangkat, ”Simulasi Proses Pemuatan Kapal di  Pelabuhan  PT.  Wina  Gresik  dengan  Tujuan  Mengurangi  Demurrage,”  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2015.
[7]   S.  Sudaningtyas,  ”Penentuan  Jumlah  Operator  Optimal  dengan  Metode  Simulasi,” Jurnal Teknik Industri, vol. 13, nr 2, p. 177–185, 2012.
[8]   J. Banks, J. S. C. II, B. L. Nelson och D. M. Nicol, Discrete-Event System Simulation, Delhi, India: Pearson, 2004.
[9]   C. Kogler och P. Rauch, ”Contingency Plans for the Wood Supply Chain Based on Bottleneck and Queuing Time Analyses of a Discrete Event Simulation,” Forest, vol. 11, nr 4, p. 396, 2020.
[10]  A. Kamblib, A. A. Sinha och S. Srinivas, ”Improving campus dining operations using capacity  and  queue  management:  A  simulation-based  case  study,” Journal  of Hospitality and Tourism Management, vol. 43, nr June 2020, pp. 62-70, 2020.
[11]  D.  Smith  och  S.  Srinivas,  ”A  simulation-based  evaluation  of  warehouse  check-in strategies for improving inbound logistics operations,” Simulation Modelling Practice and Theory, vol. 94, nr 2019, pp. 303-320, 2019.
[12]  T.  C.  Xian,  C.  W.  Hong  och  N.  N.  Hawari,  ”Modeling  and  Simulation  of  Queuing System for Customer Service Improvement: A Case Study,” 2016.
[13]  M.  Hartati,  I.  H.  Zah,  F.  L.  Norhiza  och  T.  Nurainun,  ”Usulan  Perbaikan  Proses Pelayanan  Loading  dan  Unloading  Kapal  di  Dermaga  Curah  Cair  PT.  X  dengan Pendekatan  Simulasi,” Jurnal  Rekayasa  Sistem  Industri, vol.  8,  nr  2,  pp.  113-120, 2019.
[14]  J.  Titarsole  och  B.  J.  Camerling,  ”ANALISIS  SISTEM  ANTRIAN  PADA  AREA PARKIR  MOBIL  TANGKI  KE  FILLING  SHED  DENGAN  MENGGUNAKAN
PROMODEL  (Studi  Kasus  Di  PT  Pertamina  Terminal  BBM  Wayame  Ambon),” ARIKA, vol. 11, nr 1, pp. 67-82, 2017.
[15]  A. Puspitasari, A. Alessandro, C. Christian, D. Maria och S. Lorinanto, ”PERBAIKAN SISTEM ANTREAN DI MCDONALD’S PLAZA MARINA DENGAN SIMULASI ANTREAN,” PENA: JURNAL ILMU PENGETAHUAN DAN TEKNOLOGI, vol. 32, nr 2, 2018.
[16]  M.  Kiani,  J.Sayareh  och  S.  Nooramin,  ”A  SIMULATION  FRAMEWORK  FOR OPTIMIZING  TRUCK  CONGESTIONS  IN  MARINE  TERMINALS,” Journal  of Maritime Research, vol. VII, nr I, pp. 55-70, 2010.
[17]  V. D. Putri, K. Komarudin och A. R. Destyanto, ”The Determination of MRT (Mass Rapid  Transit)  Jakarta  Train  Specification  to  Reach  Headway  Target  by  Using ProModel,” i 2018 3rd International Conference on Computational Intelligence and Applications (ICCIA) , Hong Kong, 2018.
[18]  C.  K.  Lee,  S.  Zhang  och  K.  K.  Ng,  ”In-Plant  Logistics  Simulation  Model  for  the Catering  Service  Industry  Towards  Sustainable  Development:  A  Case  Study,” Sustainability, vol. 11, nr 13, p. 3655, 2019.
[19]  D.  Novrisal,  N.  Hamani,  A.  Elmhamedi  och  T.  P.  Soemardi,  ”Performance Improvement  using  Simulation  and  Line  Balancing;  Application  in  Departure Terminal at Airport,” Applied Mechanics and Materials, Vol. %1 av %2799-800, nr 2015, pp. 1403-1409, 2015.
[20]  P. Tearwattanarattikal, S. Namphacharoen och C. Chamrasporn, ”Using ProModel as a  simulation  tools  to  assist  plant  layout  design  and  planning:  Case  study  plastic packaging factory,” Songklanakarin J. Sci. Technol., vol. 30, nr 1, pp. 117-123, 2008.
[21]  J.  A.  J.  Villaflores,  M.  Z.  A.  Llegos,  U.  K.  L.  Guna,  M.  A.  F.  Faminiano,  L.  D. Cruzado,  K.  R.  Mendoza  och  J.  E.  A.  Reyes,  ”Process  Improvement  of  COVID-19 Vaccination  System  by  utilizing  Queuing  Theory  and  ProModel  Simulator  on Vaccination  Facilities  in  Metro  Manila,”  i International  Conference  on  Industrial Engineering and Operations Management , Surakarta, Indonesia, 2021.
[22]  S. A. R. Harahap, U. Sinulingga och S. Ariswoyo, ”Analisis Sistem Antrian Pelayanan Nasabah Di PT. Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk Kantor Cabang Utama USU,” Saintia Matematika, vol. 2, nr 3, pp. 277-287, 2014.
[23]  M.  A.  Pasirulloh  och  E.  Suryani,  ”PEMODELAN  DAN  SIMULASI  SISTEM INDUSTRI  MANUFAKTUR  MENGGUNAKAN  METODE  SIMULASI  HYBRID (STUDI KASUS: PT. KELOLA MINA LAUT),” Jurnal Teknik ITS, vol. 6, nr 2, 2017.
[24]  D. W. Kelton, R. P. Sadowski och N. B. Zupick, Simulation with Arena, New York: Mc Graw Hill, 2015.
[25]  C.  R.  Harrell,  B.  K.  Ghosh  och  J.  Royce  O.  Bowden,  Simulation  Using  ProModel, New York: Mc Graw Hill, 2012.