## Simulasi Model Proses Tebang Muat Angkut (TMA) On Farm pada Tanaman Tebu
Yayang Galuh Nur Khamidatullailiyah
Jurusan Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang, Indonesia 17650011@student.uin-malang.ac.id

## Muhammad Ainul Yaqin
Jurusan Teknik Informatika
Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim
Malang, Indonesia yaqinov@ti.uin-malang.ac.id

## Adi Heru Utomo
Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia adiheruutomo@polije.ac.id
Abstract —Problems  that  often  occur  during  Tebang  Muat Angkut  (TMA)  season  are  the  sugarcane  production  capacity that  does  not  meet  factory  production  targets  and  the accumulation  of  transportation  queues  during  the  sugarcane unloading process. To minimize the TMA process's occurrence, the  researcher  conducted  a  simulation  to  analyze  the  effective time.  The  software  used  in  making  the  TMA  simulation  is AnyLogic.  In  this  study,  researchers  used  three  sources representing  sugarcane,  land,  and  transportation.  Delay  time, arrival time, and capacity are variables that will be tested. The type of arrival time used is the arrival rate and arrival schedule. Researchers  used  a  discrete  event  simulation  model  because it implements  a  system  modeling  process  related  to  scheduling time.  From  the  experiments  that  have  been  done,  the  arrival time of the sugarcane source is 1 / second, the land source is 1 / hour, and the transportation source is 1 / hour. Then the load capacity  of  transportation  is  600  sugarcane.  Then,  delay  time of  cutting  and  bundle  of  sugarcane  0.5,1,1.5  seconds;  load 0.5,1,1.5  hours;  transportation  2,3,4  hours;  and  unload 0.5,1,1.5 seconds. The best time estimate in the simulation uses the  arrival  rate  of  33.30  seconds,  while  in  the  arrival  schedule, the estimated time is 33.72 seconds.

## Keywords— TMA, AnyLogic, discrete event simulation
Abstrak —  Masalah  yang  sering  terjadi  pada  saat  musim Tebang  Muat  Angkut  (TMA)  tebu  yaitu  kapasitas  produksi tebu  yang  tidak  memenuhi  target  produksi  pabrik  dan terjadinya  penumpukan  antrian  transportasi  pada  proses bongkar  tebu.  Untuk  meminimalisir  terjadinya  masalah  pada proses  TMA  maka  peneliti  melakukan  simulasi  untuk menganalisa  waktu  yang  efektif.  Software  yang  digunakan dalam  membuat  simulasi  TMA  yaitu  AnyLogic.  Dalam penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  tiga  source  yang merepresentasikan  tebu,  lahan,  dan  transportasi.  Delay  time, waktu  kedatangan,  dan  kapasitas  merupakan  variabel  yang akan diuji coba. Jenis waktu kedatangan yang digunakan yaitu arrival rate dan arrival schedule. Peneliti  menggunakan model discrete  event  simulation  karena  simulasi  ini  menerapkan proses  pemodelan  sistem  yang  berkaitan  dengan  waktu penjadwalan.  Dari percobaan yang telah  dilakukan,  diperoleh waktu kedatangan source tebu 1/seconds, source lahan 1/hours, dan  source  transportasi  1/hours.  Lalu  kapasitas  muat  dari transportasi  sebesar  600  tebu.  Kemudian,  delay  time  tebang dan  bundle  tebu    0.5,1,1.5  seconds;  muat    0.5,1,1.5  hours; angkut  2,3,4  hours;  dan  bongkar  0.5,1,1.5  seconds.  Estimasi waktu terbaik pada simulasi menggunakan arrival rate sebesar 33.30 seconds, sedangkan pada arrival schedule estimasi waktu sebesar 33.72 seconds.
Keywords— TMA, AnyLogic, discrete event simulation

## PENDAHULUAN
Pada  saat  memasuki  musim  Tebang  Muat  Angkut (TMA) tebu seringkali tenaga kerja tidak memperhitungkan waktu antara proses tebang, bundle tebu,  muat, angkut, dan bongkar.  Sehingga  hal  ini  dapat  mengakibatkan  beberapa masalah  seperti  tidak  dapat  memenuhi  kapasitas  produksi tebu  yang  masuk  ke  pabrik  dan  terjadinya  penumpukan antrian transportasi pada proses bongkar tebu [1].
Simulasi  proses  bisnis  dalam  lingkungan  visual memungkinkan  untuk  menganalisis,  meningkatkan  dan mengoptimalkan  proses  yang  menghasilkan  pendekatan yang  efektif  dan  realistis  untuk  manajemen  proses  bisnis. Oleh  karena  itu,  dilakukan  simulasi  untuk  menganalisa waktu  yang  efektif  pada  siklus  tebang,  muat,  dan  angkut. Simulasi  juga  dilakukan  untuk  melihat  keterkaitan  pada masing-masing  variabel  input.  Salah  satu software simulasi yang dapat digunakan yaitu, Anylogic[2].
Pada  penelitian  sebelumnya,  telah  dilakukan  simulasi menggunakan anylogic terkait simulasi model proses bisnis pada  permainan  Hay  Day.  Proses  simulasi  ini  dilakukan untuk  membandingkan  jumlah  produk  permainan  Hay  Day dan  simulasi.  Eksperimen  yang  dibuat  pada  simulasi permainan  Hay  Day  adalah  penambahan  slot  antrian pembuatan  produk  pada  setiap  mesin  pengolahan  yang menghasilkan  produk  lebih  banyak.  Dari  hasil  penelitian dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  jumlah  slot  sangat berpengaruh  untuk  menghasilkan  jumlah  produk.  Semakin banyak  slot  yang  digunakan  maka  produk  yang  dihasilkan akan lebih banyak pula[2].
Dalam penelitian ini, peneliti menerapkan kapasitas tebu dan penentuan waktu antrian untuk diimplementasikan pada proses  simulasi  antrian  Tebang  Muat  Angkut.  Simulasi kemudian  dilakukan  menggunakan  software  Anylogic. Peneliti  menggunakan  tiga source yang  merepresentasikan tebu,  lahan,  dan  transportasi.  Untuk  melakukan  simulasi, variabel  yang  diubah  adalah delay  time ,  waktu  kedatangan, dan  kapasitas.  Pada  waktu  kedatangan  menggunakan  dua jenis  kedatangan  yaitu, arrival  rate dan arrival  schedule . Arrival  rate digunakan  apabila  kedatangan  agen  dihasilkan pada  tingkat  kedatangan  yang  spesifik.  Sedangkan Arrival schedule digunakan  apabila  agen  dibuat  menggunakan arrival  schedule ,  yaitu  jadwal  yang  menentukan  berapa banyak agen yang harus dibuat pada saat-saat tertentu. Dua jenis  kedatangan  tersebut  dipilih  karena  paling  sesuai diterapkan dalam simulasi TMA.
Model  simulasi  merupakan  salah  satu  bentuk  model matematis  yang  bersifat  deskriptif  atau  prediktif.  Model simulasi  sangat  efektif  digunakan  untuk  sistem  yang  relatif kompleks untuk pemecahan masalah dari model tersebut[3]. Simulasi memiliki metode tertentu untuk memetakan sistem
nyata menjadi sistem simulasi. Terdapat 3 metode simulasi, yaitu system dynamics , discrete-event simulation , dan agent based  simulation . System  dynamics adalah  suatu  metode yang digunakan untuk menggambarkan sistem yang dinamis (berubah  dari  waktu  ke  waktu),  dimana  dalam  sistem tersebut terdapat hubungan sebab akibat antar variabel yang terjadi dalam sistem umpan balik. Discrete event simulation (DES)  adalah  suatu  simulasi  dimana  perubahan  statusnya terjadi pada titik-titik diskrit  dalam waktu yang dipicu oleh kejadian  ( event ). Agent  based  modelling adalah  suatu metode  yang  digunakan  untuk  eksperimen  dengan  melihat pendekatan  dari  bawah  ke  atas  bagaimana  interaksi perilaku-perilaku  individu  dapat  mempengaruhi  perilaku sistem.
Penggunaan  model discrete  event  simulation ini  cocok digunakan  dalam  proses  TMA  dikarenakan  simulasi  ini menerapkan  proses  pemodelan  sistem  yang  berkaitan dengan  waktu  penjadwalan.  Simulasi  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  waktu  yang efektif  dalam  melaksanakan  kegiatan  TMA  agar  kapasitas produksi  tebu  dapat  memenuhi  target  produksi  pasar  dan juga  mencegah  terjadinya  penumpukan  antrian  transportasi pada  proses  bongkar  tebu.  Dengan  menggunakan  model simulasi  ini,  diharapkan  kegiatan  TMA  dapat  memiliki waktu yang lebih efektif, sehingga bisa memenuhi kapasitas produksi  tebu  yang  masuk  ke  pabrik  serta  mencegah terjadinya  penumpukan  transportasi  pada  proses  bongkar tebu.

## TINJAUAN PUSTAKA

## A. Pemodelan dan Simulasi
Model  adalah  suatu  deskripsi  atau  analogi  yang digunakan  untuk  membantu  menggambarkan  sesuatu  yang tidak  dapat  diamati  secara  langsung  [4].  Pada  umumnya model didefinisikan sebagai suatu representasi sistem nyata. Sistem  nyata  adalah  sistem  yang  sedang  berlangsung  di dunia nyata dan menjadi permasalahan yang sedang diteliti. Model dapat dikatakan juga sebagai representasi dari sistem. Suatu sistem real dapat dibuat modelnya agar dapat dengan mudah dipelajari dan ditingkatkan performanya tanpa harus melalui  serangkaian  eksperimen  terhadap  sistem  real. Pemodelan  dalam science  dan  engineering dilakukan dengan menurunkan perilaku sistem yang sebenarnya dalam bentuk  variabel-variabel  dimana  keterkaitan  diantaranya dapat diperlihatkan dalam suatu persamaan matematis.
Menurut  Law  and  Kelton  (2007),  dikutip  dari  [5] simulasi  merupakan  suatu  teknik  meniru  operasi-operasi atau proses – proses yang terjadi dalam suatu sistem dengan bantuan  perangkat  komputer  dan  dilandasi  oleh  beberapa asumsi  tertentu  sehingga  sistem  tersebut  bisa  dipelajari secara  ilmiah.  Simulasi  merupakan  alat  yang  tepat  untuk digunakan  terutama  jika  diharuskan  untuk  melakukan eksperimen  dalam  rangka  mencari  komentar  terbaik  dari komponen-komponen sistem [6]. Hal ini dikarenakan sangat mahal  dan  memerlukan  waktu  yang  lama  jika  eksperimen dicoba  secara  riil.  Dengan  melakukan  studi  simulasi  maka dalam waktu singkat dapat ditentukan keputusan yang tepat serta dengan biaya yang tidak terlalu besar karena semuanya cukup dilakukan dengan komputer [7].

## B. AnyLogic
AnyLogic  adalah  perangkat  lunak  simulasi  yang digunakan  untuk  membuat  lingkungan  prototipe  virtual. Anylogic mendukung perancangan simulasi perilaku diskrit,
kontinu, dan campuran dari sistem yang kompleks [8]. Pada AnyLogic  terdapat  menu palette yang  menyediakan  daftar elemen model grafis. Berikut adalah beberapa elemen yang digunakan dalam simulasi TMA [9]:
1. Source Elemen source biasanya  digunakan  sebagai  titik  awal dari  model  proses.  Dalam  beberapa  kasus,  ada  yang menggunakan  dua  atau  lebih block  source untuk mengimplementasikan pola kedatangan yang lebih kompleks.  Pada source ini,  pengguna  dapat  mengatur kedatangan agent dengan  mengatur  pada  bagian  properties. Terdapat  enam  kedatangan  yaitu, arrival  rate , interarrival time , Arrival  table  in  Database , Rate  schedule , Arrival schedule , dan Calls of inject() function .
Arrival  rate digunakan  apabila  kedatangan  agen dihasilkan  pada  tingkat  kedatangan  yang  spesifik. Interarrival time merupakan ekspresi yang digunakan untuk mengevaluasi  waktu  tunda  pada  setiap  agen  [10].  Jika interarrival  time digunakan  dan  terkadang  mengevaluasi hingga tak terbatas, source berhenti menghasilkan agen dan tidak akan dilanjutkan. Arrival table in Database digunakan apabila  agen  dibuat  sesuai  dengan  catatan  pada  tabel database  yang ditentukan. Rate  schedule digunakan  apabila agen dibuat menggunakan rate schedule , yaitu jadwal yang menentukan  bagaimana  tarif  kedatangan  berubah  seiring waktu. Arrival  schedule digunakan  apabila  agen  dibuat menggunakan arrival  schedule, yaitu  jadwal  yang menentukan  berapa  banyak  agen  yang  harus  dibuat  pada saat-saat  tertentu. Calls  of  inject()  function digunakan apabila  agen  tidak  dibuat  secara  otomatis  dan  hanya  dibuat pada panggilan metode inject ().
2. Queue
Elemen  antrian  ( buffer )  agen  yang  menunggu  untuk diterima oleh objek berikutnya dalam aliran proses. Antrian dapat berupa  FIFO ( default ), LIFO, atau berbasis prioritas.
3. Pickup - Dropoff
Pickup  menghapus  agen  dari  objek Queue tertentu  dan menambahkannya  ke  konten  dari  agen container .  Ada beberapa kondisi pickup yang diberikan, berupa: all agents , first  N  agents , exact  quantity  of  agents (blok  akan menunggu  sampai  jumlah  yang  ditentukan  tercapai),  dan agen  dengan  kondisi  yang  diberikan  benar.  Agen  yang ditambahkan nantinya dapat diturunkan menggunakan objek Dropoff.
Dropoff  menghapus  agen  yang  terdapat  dalam  agen container yang  masuk  dan  mengeluarkannya  melalui port outDropoff.  Sama  halnya  dengan  Pickup  yang  digunakan untuk  menambahkan  agen  ke  wadah,  di  sini  agen  dihapus sesuai  dengan  mode  yang  diberikan: all  agents , given number ,  atau  semua  yang  memenuhi  kondisi  yang diberikan.
4. Service
Elemen service merupakan  gabungan  antara delay dan queue ,  sehingga  dapat  digunakan  untuk  mengumpulkan sejumlah unit sumber daya, menunda agen dengan mengatur delay time -nya, kemudian melepaskan agen tersebut. Untuk dapat  menjalankan service ,  kita  harus  mendefinisikan sumber daya yang digunakan pada kolom Resource sets .
5. Resource Pool
Mendefinisikan  satu  set  unit  sumber  daya  yang  dapat dimasukkan  dan  dilepaskan  oleh  agen  menggunakan  blok
Seize , Release , Assembler atau Service . Resource terdiri dari tiga  jenis  yaitu,  statis,  bergerak  ( moving ),  dan  portabel. Statis  terikat  ke  lokasi  tertentu  (yaitu  node)  di  dalam jaringan  dan  tidak  dapat  dipindahkan. Resource  moving dapat bergerak sendiri, mereka dapat mewakili staf ataupun kendaraan.  Lalu  sumber  daya  portabel  dapat  dipindahkan oleh agen atau dengan memindahkan sumber daya tersebut.
6. Sink
Elemen yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  agen, biasanya  merupakan  titik  akhir  dalam  model  proses.  Agen tidak akan dihapus dari model jika tidak terhubung di akhir prosesnya dengan blok sink atau exit .
C. Discrete Event Simulation (DES) Discrete  Event  Simulation (DES)  adalah  suatu  model dalam  sistem  yang  ditunjukkan  sebagai  kondisi  variabel yang berubah seketika pada titik waktu ( point in time ) yang terpisah.  (dalam  persamaan  matematika  dapat  dikatakan sistem  berubah  dalam  titik  waktu  tertentu  secara z ).  Dalam titik  waktu  ini  akan  terjadi  suatu  event,  dimana  event didefinisikan  sebagai  suatu  kejadian  yang  dapat  mengubah kondisi  suatu  sistem.  DES  digunakan  untuk  memodelkan suatu  sistem  yang  berevolusi  terhadap  waktu  sedemikian sehingga  variabel  state  sistem  hanya  berubah  nilai  pada waktu-waktu  tertentu  yang  banyaknya  dapat  dihitung. Contohnya  adalah  antrian.  Pada  sistem  antrian,  secara analitis  sistem  ini  merupakan  model  yang  mempunyai  sifat kedatangan  pelanggan  ke  dalam  sistem  dan  kecepatan pelayanannya  adalah  menuruti  distribusi  Eksponensial. Sehingga,  akan  dengan  mudah  untuk  menerapkan persamaan dan solusinya. Meskipun DES dapat diselesaikan secara analitis namun banyaknya data yang harus disimpan, dimanipulasi  untuk  kejadian  di  dunia  real  menunjukkan bahwa DES harus diselesaikan secara komputasi.

## METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini  menjelaskan  langkah-langkah  yang dilakukan  dalam  penelitian  simulasi  Tebang  Muat  Angkut (TMA).  Langkah  pertama  melakukan  pengamatan  pada proses  TMA.  Pengamatan  ini  bertujuan  untuk  mengetahui proses bisnis dari TMA. Selanjutnya, penelitian dilanjutkan dengan  melakukan  perancangan  skenario  kebutuhan  dari proses bisnis TMA.  Langkah ketiga melakukan pemodelan dan  simulasi  proses  bisnis.  Pemodelan  dan  simulasi  TMA dilakukan menggunakan perangkat lunak AnyLogic.
Metode  simulasi  yang  digunakan  pada  anylogic  yaitu Discrete  Event  Simulation (DES).  Dari  beberapa  metode simulasi  yang  ada,  metode  DES  merupakan  metode  yang paling  sesuai  untuk  mensimulasikan  proses  TMA  karena, metode ini dapat digunakan untuk memodelkan suatu sistem yang  berkaitan  dengan  waktu  penjadwalan  dan  proses antrian. Pada DES, suatu kejadian ( event ) akan mempengaruhi  kejadian  ( event )  yang  akan  berlangsung selanjutnya.  Kejadian-kejadian  yang  biasa  terdapat  dalam simulasi  TMA  diantaranya  adalah  kedatangan  entitas  tebu ke  sebuah  lahan,  kegiatan  tebang,  selesainya  aktivitas tebang  tebu,  kegiatan  muat,  kegiatan  angkut,  kegagalan resource,  dan  selesainya  sebuah  aktivitas  TMA. Langkah terakhir  yaitu  melakukan analisis terhadap jadwal kedatangan  dan  delay  pada  simulasi  TMA.  Beberapa tahapan, ditunjukkan dengan kerangka konseptual pada Fig. 1.

## Fig 1. Kerangka Konseptual Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  simulasi  Tebang  Muat  Angkut  (TMA) menggunakan AnyLogic, peneliti menggunakan tiga source , yaitu  tebu,  lahan,  dan  transportasi  dengan  masing-masing kapasitas  yang  sudah  ditentukan. Maximum  number  of arrivals pada  masing-masing source tebu,  lahan,  dan transportasi secara berurutan bernilai 3000, 6, dan 5.
Penelitian  menggunakan   dua  jenis arrival  defined  by, yaitu rate dan arrival  schedule dalam  melakukan  simulasi proses TMA. Alasan menggunakan dua jenis kedatangan di atas karena fungsi dan penerapannya sesuai dengan simulasi yang akan dilakukan. Jenis kedatangan rate dilakukan untuk agen  yang  datang  berdasarkan  tingkat  kedatangan  ( arrival rate ) sedangkan arrival schedule dilakukan untuk agen yang dibuat menggunakan jadwal kedatangan. 3000, 6, dan 5.
Peneliti  melakukan  lima  uji  coba  simulasi  TMA menggunakan Arrival  rate .  Pada source tebu  dan  lahan, arrival  rate dianggap  sinkron  sedangkan  pada source transportasi dibuat berbeda karena peneliti hanya mengambil  aktivitas  mulai  dari  kegiatan  tebang  hingga bongkar  di  pabrik.  Pada  elemen  pickup  di  lahan menggunakan  jenis exact  quantity  (wait  for) untuk menentukan  kapasitas  tebu  pada  setiap  lahan.  Sedangkan, untuk  kapasitas  muat  pada  transportasi  menggunakan pickup  jenis quantity  (if  available) .   Oleh  karena  itu,  input yang  digunakan  dalam  percobaan  ini  berupa arrival  rate , delay  time,  dan  kapasitas  pickup.  Hasil  pengujian  tersebut dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
TABLE I. HASIL SIMULASI MENGGUNAKAN ARRIVAL RATE Source U1 U2 U3 U4 U5
T e b u Arrival rate 5/sec 30/sec 1/sec 1/sec 10/sec L a h a n Arrival rate 15/min 1/min 4/hours 1/hours 1/hours Kapasitas pickup 500 500 500 500 500 De lay Teb ang 1,1.5,2 sec 1,2,3 min 1,2,3 hours 0.5, 1, 1.5 sec 0.5,1,1.5 min Bun dle tebu 0.5,1,1.5 min 1, 1.5, 2 sec 0.5,1,1.5 min 0.5,1,1.5
sec
0.5,1,1.5 min
T r Arrival
rate 5/hours 9/hours 1/hours 1/hours 5/hours
a n s p o r t a
s i
Kapasitas pick Bundle 600 600 600 600 600 De
lay Muat 1,1.5,2 h   1,1.5,2 min 0.5,1,2 min 0.5,1,1.5 hours 0.5,1,1.5 min Ang kut 1,2,3 hours 1,1.5,2 hours 1,1,5,2 min 2,3,4 hours 2, 3, 4 min Bong kar 1,1.5,2 min 0.5,1,1.5 min 0.5,1,1.5 min 0.5,1,1.5 sec 0.5,1,1.5 min Waktu Simulasi 19,28 sec 35, 06 sec 47,65 sec 33,30 sec 52,02 sec Output Ga- gal Ga- gal Ga- gal Ber- hasil Ber- hasil Keterangan 202 1.678 685 3000 3000 Hasil percobaan simulasi yang tidak sesuai menggunakan arrival  rate ditunjukkan  pada  Fig.  2.  Delay time  yang  tidak  sinkron  antara  bundle  tebu  dengan  source transportasi  mengakibatkan  terjadinya  penumpukan  pada antrian bundle tebu sehingga, hanya beberapa tebu yang bisa dimuat ke transportasi.
Fig. 2. Hasil Simulasi ke-2 Menggunakan Arrival rate
Fig.  3  menunjukkan  hasil  simulasi  yang output -nya sesuai dengan input tebu yang masuk dimana delay time dan kapasitas  pickup  sudah  sinkron,  sehingga  tidak  terjadi penumpukan pada elemen.
Fig. 3. Hasil Simulasi ke-4 Menggunakan Arrival rate
Peneliti  menggunakan  uji  simulasi  ke-4  pada  tabel  1 karena  memiliki  estimasi  waktu  yang  paling  cepat. Berdasarkan simulasi tersebut, dilakukan percobaan kembali
untuk  mendapatkan  waktu  simulasi  yang  paling  efektif dimana arrival  rate tebu  dan  transportasi  dibuat  mendekati uji  4.  Beberapa  uji  simulasi  untuk  dianalisis  terdapat  pada tabel 2 berikut.
TABLE II. SIMULASI ANALISIS WAKTU MENGGUNAKAN ARRIVAL RATE
No . Tebu* Transport* Waktu (s) Ket 1 15 5 23.22 Gagal 2 25 6 25.25 Gagal 3 1 1 33.30 Berhasil 4 20 2 32.50 Berhasil 5 10 2 32.70 Berhasil 6 30 3 34.00 Berhasil 7 50 3 33.00 Berhasil 8 60 7 28.69 Gagal
*Tebu = arrival rate tebu (seconds) *Transportasi = arrival rate transportasi (hours)
Berdasarkan tabel diatas, peneliti mengimplementasikan ke dalam bentuk grafik seperti terdapat pada Fig. 4 di bawah ini.
Fig. 4. Grafik Arrival rate
Selanjutnya  peneliti  melakukan  uji  simulasi  kapasitas muat  menggunakan arrival  rate untuk  mengetahui output yang  akan  didapatkan  sehingga  bisa  diketahui  kapasitas muat yang sesuai seperti pada tabel 3 berikut.
TABLE III. SIMULASI PADA KAPASITAS MUAT MENGGUNAKAN
ARRIVAL RATE
No. Tebu* Trans- port* Kapasitas Muat Waktu (s) Output Ket 1 15 5 800 30.28 2400 Gagal 2 25 6 700 41.06 2800 Gagal 3 1 1 600 33.30
3000 Berhasil 4 20 2 300 26.26 1500 Gagal 5 10 2 200 21.90 1000 Gagal
6 30 3 400 35.67 2000 Gagal 7 50 3 450 35.63 2250 Gagal 8 60 7 500 36.33 2500 Gagal *Tebu = arrival rate tebu (seconds) *Transportasi = arrival rate transportasi (hours)
Berdasarkan tabel diatas, kapasitas muat pada uji ketiga merupakan  yang  paling  sesuai  untuk  diterapkan  dalam simulasi  TMA  dengan  nilai  kapasitas  muat  senilai  600  dan output tebu yang berhasil diproses senilai 3000.
TABLE IV. HASIL SIMULASI MENGGUNAKAN ARRIVAL SCHEDULE
Source (Schedule) U1 U2 U3 U4 U5
T e
b u Repeat Every 5/s 30/s 1/s 1/sec 10/sec L a h
a n Repeat Every 15/min 1/min 4/hours 1/hours 1/hours Kapasitas pickup 500 500 500 500 500 Dela y Time tebang 1,1.5,2 sec 1,2,3 min 1,2,3 hours 0.5,1,1. 5 sec 0.5,1,1. 5 min bundle tebu 0.5,1,1. 5 min 1,1.5,2 sec 0.5,1,1. 5 min 0.5,1,1. 5 sec 0.5,1,1. 5 min T r
a
n s p
o
r
t a s
i Repeat Every 5/hours 9/hours 1/hours 1/hours 5/hours Kapasitas pickBundle 600 600 600 600 600 Dela y Time muat 1,1.5,2 hours 1,1.5,2 min 0.5,1,2 min 0.5,1,1. 5 hours 0.5,1,1. 5 min angkut 1,2,3 hours 1,1.5,2 hours 1,1,5,2 min 2,3,4 hours 2,3,4 min bongka r 1,1.5,2 min 0.5,1,1. 5 min 0.5,1,1. 5 min 0.5,1,1. 5 sec 0.5,1,1. 5 min Waktu Simulasi 30,05 sec 39,30 sec 91,66 sec 33,72 sec 80,64 sec
Output Gagal Gagal Gagal Ber- hasil Ber- hasil Keterangan 600 11 2400 3000 3000
Simulasi  ke-1  dari  tabel  4  di  atas  disajikan  pada  Fig.5 berikut,  dimana  output  yang  keluar  sebesar  600  buah  tebu. Hal ini terjadi karena waktu pickup pada source lahan yang tidak sinkron dengan source tebu sehingga tidak semua tebu dapat dimuat ke lahan. Kemudian, waktu yang tidak sinkron juga  terjadi  pada source transportasi  sehingga  hanya  satu transportasi saja yang dapat diproses hingga akhir.
Fig. 5. Hasil Simulasi ke-1 Menggunakan Arrival schedule
Simulasi  uji  ke-4  dari  tabel  4  ditunjukkan  pada  Fig.  6 yang  memiliki  nilai  output  sebesar  3000  tebu. Delay  time pada  setiap source memiliki  waktu  yang  sinkron  sehingga menghasilkan nilai output yang sesuai dengan nilai input .
Fig. 6. Hasil Simulasi ke-4 Menggunakan Arrival schedule
Seperti pada pembahasan sebelumnya, peneliti menggunakan  uji  simulasi  ke-4  pada  tabel  4  karena memiliki  estimasi  waktu  yang  paling  cepat.  Berdasarkan simulasi  tersebut,  dilakukan  percobaan  kembali  untuk mendapatkan  waktu  simulasi  yang  paling  efektif  dimana arrival  schedule  source tebu  dan  transportasi  dibuat mendekati  uji  4.  Uji  simulasi  analisis  waktu  menggunakan arrival schedule disajikan pada tabel 5.
TABLE V. SIMULASI ANALISIS WAKTU MENGGUNAKAN ARRIVAL SCHEDULE
Uji Tebu* Trans port* Waktu (s)
Ket
1 15
5 34.84
Gagal 2 25 6 32.42 Gagal
3 1 1 33.97 Berhasil 4 20 2 75.82 Berhasil 5 10 2 47.55 Berhasil 6 30 3 105.56 Berhasil 7 50 3 165.50 Berhasil 8 60 7 19.19 Gagal Berdasarkan tabel 5 diatas,
peneliti mengimplementasikan ke dalam bentuk grafik yang terdapat pada Fig.7 di bawah ini.
Fig. 7. Grafik Arrival schedule
Selanjutnya  peneliti  melakukan  uji  simulasi  pada kapasitas muat dengan menggunakan arrival schedule untuk mengetahui output yang  didapatkan  sehingga  dapat dianalisa  kapasitas  muat  yang  sesuai.  Simulasi  kapasitas muat  transportasi  menggunakan arrival  schedule terdapat pada tabel 6.
TABLE VI. SIMULASI PADA KAPASITAS MUAT MENGGUNAKAN
ARRIVAL SCHEDULE
No. Tebu* Trans port* Kapasitas Muat Waktu (s) Output Ket 1 15 5 800 54.30 2400 Gagal 2 25 6 700 94.68 2800 Gagal 3 1 1 600 33.97 3000 Berhasil 4 20 2 300 47.12 1500 Gagal 5 10 2 200 44.33 1000 Gagal 6 30 3 400 76.17 2000 Gagal 7 50 3 450 139.4 2250 Gagal 8 60 7 500 166.4 2500
Gagal *Tebu = arrival schedule tebu (seconds) *Transportasi = arrival schedule transportasi (hours)
Berdasarkan tabel diatas, kapasitas muat pada uji ketiga merupakan  yang  paling  sesuai  untuk  diterapkan  dalam simulasi  TMA  dengan  nilai  kapasitas  muat  senilai  600  dan output tebu yang berhasil diproses senilai 3000. Untuk nilai kapasitas  yang  +  600  maka  output  yang  dihasilkan  tidak sesuai dengan input.
Berdasarkan tabel diatas, dapat dilihat bahwa penggunaan  jumlah  kapasitas  muat  yang  mampu  diangkat oleh  masing-masing  transportasi  berpengaruh  terhadap kapasitas  produksi  tebu.  Simulasi  TMA  dengan  kapasitas muat  senilai  600  mampu  menghasilkan  3000  output  tebu yang  berhasil  diproses  dengan  hanya  memakan  durasi sebesar  33.97  s.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena,  tidak  adanya penumpukan antrian transportasi pada proses bongkar tebu.
Sehingga  tujuan  dari  penelitian  ini  telah  berhasil dilaksanakan yakni terkait analisis waktu yang efektif dalam melaksanakan  kegiatan  TMA  agar  kapasitas  produksi  tebu dapat  memenuhi  target  produksi  pasar  dan  juga  mencegah terjadinya  penumpukan  antrian  transportasi  pada  proses bongkar  tebu  sehingga  bisa  menghasilkan  waktu  yang efektif.
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa  kapasitas  tebu, delay  time, dan  antrian  berpengaruh terhadap  hasil  waktu  yang  efektif  dalam  melaksanakan kegiatan  TMA  berdasarkan arrival  rate dan arrival schedule .  Sedangkan  pada  penelitian  sebelumnya  tentang simulasi model proses bisnis pada permainan Hay Day yang dibuat dengan menambahkan jumlah slot pada setiap mesin pengolahan  produk  yang  terdapat  pada  setiap  level  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil  produk  yang  lebih banyak.  Hasil  penelitian  dari  simulasi  permainan  Hay  Day dengan  AnyLogic  digunakan untuk  pengambilan keputusan dalam meningkatkan level permainan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan simulasi Tebang Muat Angkut (TMA) yang telah  dilakukan dengan  menggunakan  dua  jenis kedatangan yaitu, arrival  rate dan arrival  schedule ,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  sinkronnya  waktu  kedatangan,  delay time  dan  kapasitas  akan  menghasilkan  output  yang  sesuai serta estimasi waktu terbaik. Waktu terbaik dari arrival rate dan arrival  schedule diperoleh  apabila  waktu  kedatangan source tebu  adalah  1/ seconds , source lahan  1/ hours ,  dan source transportasi adalah 1/ hours . Lalu kapasitas muat dari transportasi  adalah  600  tebu.  Kemudian, delay  time tebang dan bundle tebu    0.5,1,1.5 seconds ;  muat    0.5,1,1.5 hours ; angkut 2,3,4 hours ; dan bongkar 0.5,1,1.5 seconds . Estimasi waktu  terbaik  pada  simulasi  menggunakan arrival  rate sebesar  33.30 seconds, sedangkan  pada arrival  schedule estimasi waktu sebesar 33.72 seconds .

## REFERENSI
[1]  I. E. Kurniawan and Purwono, “Tebang, Muat dan Angkut di Wilayah PG Madukismo, Yogyakarta,” Agrohorti, vol. 6, no. 3, pp. 354–361, 2018.
[2]  M.  A.  Yaqin,  E.  F.  Febriana,  Y.  Rahmawati, and  N. R.  P,  “Simulasi Model Proses Bisnis pada Permainan Hay Day,” Seniati, pp. 20–29, 2019.
[3]  N. K. Kadir, “Survey Aplikasi Pemodelan Dan Simulasi Proses Bisnis Open Source,” Matics, vol. 10, no. 2, pp. 59–64, 2018.
[4]  R.  A.  Mahessya,  R.  Pramana,  Gushelmi,  and  Ikhsan,  “Penerapan Queueing Theory Pada Sistem Antrian,” J. Sains dan Inform., pp. 9– 16, 2017.
[5]  M. I. Nashrulhaq, C. Nugraha, and A. Imran, “Model Simulasi Sistem Antrean Elevator,”  J.  Online  Inst.  Teknol.  Nas., vol. 02,  no.  01, pp. 121–131, 2014.
[6]  A.  T.  Sinaga,  M.  Syahrizal,  and  M.  Panjaitan,  “Aplikasi  Simulasi Antrian  Pembayaran  Pajak  Kendaraan  Bermotor  Menggunakan Metode  First  in  First  Out  (Fifo)  (Studi  Kasus  Samsat  Tamiang  ),” Pelita Inform., vol. 6, no. 1, pp. 77–83, 2017.
[7]  A.  Thoriq,  W. K.  Sugandi,  R. M.  Sampurno, and  R.  P.  Aji, “STUDI SIKLUS  WAKTU  PROSES  MUAT  ANGKUT  TEBU  SECARA MEKANIS DI PG. JATITUJUH, MAJALENGKA, JAWA BARAT,” J. Teknotan, vol. 11, no. 1, pp. 61–67, 2017.
[8]  M.  A.  Yaqin, R.  Sarno,  and  A. C.  Fauzan,  “Scalability  measurement of  business  process  model  using  business  processes  similarity  and complexity,”  Int.  Conf.  Electr.  Eng.  Comput.  Sci.  Informatics,  vol.
2017-December, no. September, 2017.
[9]  D. Ivanov, “Operations and Supply Chain Simulation with AnyLogic 7 . 2,”  Oper.  supply Chain  Simul.  with  AnyLogic  7.2  Decis.  Introd. notes master students. E-textbook, Berlin Sch. Econ. Law (preprint)., no. 2, p. 97, 2017.
[10]  M.  Fadlilah,  S.  Sugito,  and  R.  Rahmawati,  “Sistem  Antrian  Pada Pelayanan Customer Service Pt. Bank X,” J. Gaussian, vol. 6, no. 1, pp. 71–80, 2017.