## PENGEMBANGAN MODEL SIMULASI DISKRIT TERHADAP PERENCANAAN PRODUKSI PADA IKM 88 MARIJO

## Lestari Rustam, Abdul Mail Mury, Nurhayati Rauf
Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri Universitas Muslim Indonesia Email: lestarirustam@yahoo.com
Abstrak
IKM 88 Marijo merupakan unit yang memproduksi ikan bandeng tanpa tulang Metode yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  pendekatan  simulasi.  Sebelum  simulasi  dilakukan,  terlebih dahulu disimulasikan awal lintasan produksi untuk menilai keseimbangan lintasan awal. Kemudian dilakukan  pendekatan  simulasi  dengan  memodelkan  lintasan  produksi  awal  dengan software ProModel  dan  menilai  kinerja  lintasan  produksi  awal  dengan  indikator current  content , output ,  dan average time in operation .
Penentuan  alternatif  model  lintasan  produksi  dilakukan  dengan  memberikan alternatif- alternatif skenario untuk memaksimalkan output yang dihasilkan IKM 88 Marijo dan menurunkan tingkat blocked atau antrian material disetiap stasiun yang ada.
Katakunci: produksi, simulas diskrit, forecasting, model sistem, promodel

## Pendahuluan
Proses  produksi  harus  dipandang suatu  perbaikan  terus  menerus,  yang diawali sederet siklus sejak adanya ide-ide untuk  menghasilkan  suatu  produk, pengembangan  produk,  proses  produksi, sampai  distribusi  kepada  konsumen (Noviyasari, 2013) Berdasarkan  data  yag  diperoleh pada IKM 88 Marijo yang bergerak dalam industri  makanan  dengan  produk  ikan bandeng  tanpa  tulang,  kapasitas  yang mampu  di  produksi  oleh  IKM  tersebut adalah  70  Kg/hari  atau  selama  sebulan IKM hanya mampu memproduksi sekitar 1512  Pcs  per  bulannya  (IKM  88  Marijo, 2016) IKM 88 Marijo bukanlah salah satu penghasil  ikan  bandeng  tanpa  tulang, mengingat  permintaan  akan  produk  ini sangat  besar  maka  banyak  usaha  pesaing yang menjual produk yang sama (IKM 88 Marijo)

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  melalui  proses  yang dibagi  dalam  beberapa  tahap.  Tahap- tahap  penelitian  digambarkan  di  diagram alir di bawah ini.
Gambar 1 Metodologi Penelitian

## Hasil dan Diskusi
Asumsi Model Untuk  asumsi  model  simulasi terhadap  perencanaan  produksi  di  IKM 88 Marijo bahwa:
1. Bahan  baku  yang  dibutuhkan  untuk memproduksi  ikan  bandeng  tanpa tulang terkendali atau tersedia.
2. Waktu jam kerja regular pada IKM 88 Marijo  selama  8  jam  dan  hari  sabtu dan minggu proses prosduksi berhenti.

## Running Simulasi Model
1. Simulasi Awal
Tabel 1 Hasil Output Simulasi Produksi
IKM 88 Marijo Sumber  :  Data  diolah  menggunakan Promodel 2011 Stasiun  kerja  yang  mengalami ketertundaan sangat besar dalam pengiriman antara lain stasiun Penyiangan dengan  2,29%  blocked  dan  stasiun Pencucian dengan 2,33% blocked. Penyebab utama terjadinya ketertundaan pengiiman ada pada stasiun penyiangan, karena pada stasiun ini hanya ada  satu  operator  yang  membutuhkan waktu  proses  cukup  lama,  dengan demikian  maka  stasiun  kerja  didepannya mengalami ketertundaan dalam pengiriman. Untuk meminimalisir terjadinya  kemacetan  maka  pada  stasiun penyiangan perlu penambahan operator. Verifikasi dan Validasi Model Yaitu  untuk  meilhat  apakah  model telah  mampu  mempresentasikan  sistem nyata  yang  dilakukan  dengan  cara mengklalibrasi hasil simulasi awal dengan data aktual.
Uji Normalitas Data Data  berdistribusi  normal  apabila nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 Tabel 2 Hasil Uji Normalitas
No  Data Signifikansi  Keterangan 1 Aktual 0,547 Normal 2 Simulasi  0,025 Tidak Normal Sumber  :  Data  diolah  menggunakan SPSS 22
Uji  Perbandingan  Rata-Rata  2  Sampel Independen Output: Output  actual  berdistribusi  normal sedangkan output simulasi tidak berdistribusi  normal  sehingga  harus  diuji
lagi  dengan  non  parametrik  pada  SPSS yaitu Mann-Whitney .  Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
Test Statistics a
hasil Mann-Whitney U 10.000 Wilcoxon W 25.000 Z -.529 Asymp. Sig. (2-tailed) .597 Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] .690 b
a. Grouping Variable: output
b. Not corrected for ties.

## Gambar 2 Hasil Uji Mann-Whitney Hasil
Output Hipotesis: H 0 : Tidak  terdapat  perbedaan  antara data  simulasi  dengan  data  nyata (valid)
H 1 : Terdapat  perbedaan  antara  data simulasi  dengan  data  nyata  (tidak valid) Nilai taraf nyata (α) = 0,05 Kriteria pengujian: H 0 : Diterima  jika  nilai  Asymp.  Sig.  (2- Tailed) ≥ α/2 H 1 : Diterima  jika  nilai  Asymp.  Sig.  (2-
Tailed) ≤ α/2 Kesimpulan  :  Berdasarkan  hasil  output pada table pengujian Mann-Whitney pada output data  actual  didapatkan nilai  Asymp.  Sig.  (2- Tailed)  /  2  =  0.2985  > 0,025,  maka  H 0 diterima. Berarti  tidak  terdapat perbedaan  antara  data output  simulasi  dengan data nyata (valid).
Optimasi Kebijakan Yaitu mengsimulasi beberapa skenario kebijakan untuk melihat perilaku sistem  sebagai  dasar  dalam menetapkan keputusan yang optimum. Permasalahan  yang  ada  sekarang adalah  kapasitas  yang  bisa  di  produksi oleh  IKM  88  Marijo  adalah  sebanyak  70
ekor  ikan  atau  selama  sebulan  sebanyak 1512  Pcs  yang  bisa  di  produksi. Permasalahan  ini  diperoleh  dari  hasil penjualan produk yang diramalkan.
1. Penambahan Waktu Produksi Scenario pertama dalam perencanaan produksi adalah menambah  waktu  produksi  yang awalnya 5 hari menjadi 6 hari. Hal ini dilakukan dengan pertimbangan untuk memenuhi kuota penjualan.
Hasil simulasi pada scenario bisa dilihat pada table di bawah ini. Tabel 3 Hasil Simulasi dengan Skenario Penambahan Waktu Kerja
Sumber  :  Data  diolah  menggunakan
Promodel 2011
Table  diatas  menyajikan  hasil simulasi dengan scenario penambahan waktu  kerja.  Diperoleh  output  yang dihasilkan  jika  menggunakan  scenario ini  adalah  1742  Pcs/Bulan.  Lebih lengkap  pemenuhan  untuk  pelanggan bisa dilihat pada table berikut ini. Tabel 4 Hasil Pemenuhan Permintaan
Produk Ikan Bandeng Tanpa Tulang Tahun 2016 Bulan Output Produksi Hasil Simulasi Permintaan Produk Juni 1742 1583 Juli 1742 1627 Agustus 1742 1670 Sepetember 1742 1713 Oktober 1742 1757 Sumber:  Data  Diolah  Menggunakan Promodel 2011 2. Penambahan  Operator  Pada  Stasiun Penyiangan Tabel 4 Hasil Simulasi dengan Skenario Penambahan Operator
Sumber  :  Data  diolah  menggunakan Promodel 2011 Berdasarkan  table  hasil  simulasi diatas  terjadi  peningkatan  output produk  jadi  menjadi  1748  Pcs/Bulan dan  tidak  terjadi  lagi  blocked  pada stasiun pengolahan. 3. Penambahan Jumlah Bahan Baku dan Penambahan Tenaga Kerja Skenario  kebijakan  selanjutnya adalah menambah jumlah bahan baku yang awalnya 70 Kg/Hari menjadi 100
Kg/Hari. Untuk mengimbangi jumlah bahan  baku  yang  besar  maka dilakukan  pula  penambahan  tenaga kerja  setiap  stasiun,  sehingga  masing- masing stasiun mempnyai dua operator  setiap  stasiunnya.  Sehingga hasil  simulasi  bisa  dilihat  pada  table dibawah ini.
Tabel 4 Hasil Simulasi dengan Skenario Penambahan Bahan Baku &Penambahan
Waktu Kerja Sumber  :  Data  diolah  menggunakan Promodel 2011 Berdasarkan tabel diatas diketahui  bahwa  dengan  penambahan bahan baku menjadi 100 Kg/hari akan menambah  jumlah  produksi  menjadi 1800 Pcs/Bulan. Sehingga pemenuhan untuk  bulan  berikutnya  bisa  dilihat pada table di bawah ini.

## Tabel 5 Hasil Pemenuhan Permintaan
Produk Ikan Bandeng Tanpa Tulang Bulan Output Permintaan
Produksi Hasil Simulasi Produk Juni 1800 1583 Juli 1800 1627 Agustus 1800 1670 Sepetember 1800 1713 Oktober 1800 1757 Sumber  :  Data  diolah  menggunakan Promodel 2011 Kesimpulan Berdasarkan  hasil  simulasi  dan pengembangan  skenario  kebijakan  yang paling efektif dalam menanggapi permasalahan  perencanaan  produksi  di IKM  88  Marijo  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai berikut:
1. Model  yang  dikembangkan  adalah model  perencanaan  produksi  untuk memenuhi  kebutuhan  konsumen. Solusi yang diberikan untuk memenuhi  permintaan  konsumen adalah  menambah  jam  kerja  dan menambah  operator  di  stasiun tertentu yang selengkapnya bisa dilihat pada point berikut
2. Dalam mengatasi kebutuhan konsumen  yang  dilakukan  adalah menambah  jam  kerja  sebanyak  8  jam,
dengan kata lain IKM akan beroperasi selama  6  hari.  Ususlan  ini  mampu meningkatkan kapasitas produksi yang awalnya 1512 Pcs/Bulan menjadi 1742 Pcs/Bulan.  Selain  penambahan  jam kerja  yang  harus  dilakukan  oleh  IKM adalah  menambah  operator  di  Stasiun penyiangan  dan  pencucian,  perbaikan ini  mampu  menghilangkan  waktu antrian  di  stasiun  tersebut  dan meningkatkan  kapasitas  produksi menjadi  1748  Pcs/Bulan.  Dan  untuk scenario  penmbahan  bahan  baku  dan jumlah  operator  akan  meningkatkan kapasitas  produksi  menjadi  1800 Pcs/bulan.

## Daftar Pustaka
Andi.    2000.    Pemrogrman  Visual  Basic 6.0. Andi Offset. Yogyakarta.
Azhar  Susanto.  2000.  Sistem  Informasi
Manajemen. Balai    Pustaka,    2002.    Kamus  Besar Bahasa Indonesia.Departemen Pendidikan Nasional, Jakarta. Gaspensz,  Dr.  Vincent.  D.  Sc.  CIQA, CFPIM. 2001. Production Planning and Inventory Control Berdasarkan Pendekatan  system  terintegrasi MRP      II      &      JIT  menuju manufacturing  21,  PT.  Gramedia. Jakarta. Handoko,  T.  Hani.  2000.  Dasar-dasar Manajemen  Produksi  dan  Operasi, BPFE-Yogyakarta. Yogyakarta. Harrell,  C.,  Ghosh,  Biman  K.,  Bowden,
R.    (2000).  Simulation  Using ProModel.  McGraw  Hill,  New York.
Harrel,  Charles,  Ghosh,  Biman  K, Bowden, Royce (2000).  Simulation Using  Promodel.  McGrow  Hill,
New York. Herlambang,  Soendoro.  Tanuwijaya, Haryanto.  2005.  Sistem  Informasi; Konsep, Teknologi & Manajemen.Graha Ilmu. Yogyakarta. J.  Kakiay,  Thomas.  2004.  Pengantar Sistem  Simulasi.  Andi  Offset. Yogyakarta.
Jogiyanto HM, 1999. Analisis Dan Desain Sistem Informasi, Andi Yogjakarta.
Yogyakarta. Lipsey,  et.al.  1993.  Pengantar  Makro Ekonomi. Edisi Kedelapan. Penerbit Erlangga. Jakarta. Maulana,  Agus.  1996.  Sistem  Akuntansi Dan  Informasi,  Salemba  Empat. Jakarta. Noviyasari,  Citra.  2013.  Simulasi  Sistem Perencanaan  Dan  Pengendalian Produksi Pada Perusahaan Manufaktur. UNIKOM. Bandung Putong,  Iskandar.  2003.  Pengantar Ekonomi  Mikro  dan  Makro.  Edisi II. Jakarta: Ghalia Indonesia.
Sudarsono,  Drs.    J.  2002.    Pengantar
Ekonomi Perusahaan. PT. Prenhallindo. Jakarta.