## EVALUASI DAN USULAN PERBAIKAN KAPASITAS PRODUKSI UNTUK MENCAPAI TARGET PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE THEORY OF CONSTRAINTS DAN SIMULASI
Jessica Christie Paune 1) dan Parwadi Moengin 2)
Laboratorium Sistem dan Simulasi Industri Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri Email: jessicachristie23@gmail.com

## ABSTRAK
PT.  Topjaya  Antariksa  Electronics  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam  industri manufaktur dan distribusi peralatan rumah tangga. Produk yang diteliti adalah produk utama yang dihasilkan  PT.  Topjaya  Antariksa  Electronics  yaitu  lemari  es  (refrigerator).  Permasalahan  yang dialami  oleh  perusahaan  adalah  kapasitas  produksi  yang  kurang  memadai  untuk  mencapai  target produksi yang ditentukan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan evaluasi dan memberikan usulan  perbaikan kapasitas  produksi  untuk  mencapai  target  produksi  pada  divisi  final  shop.  Target produksi untuk produk lemari es (refrigerator) perminggunya adalah sebanyak 6890 unit, sedangkan hasil produksi pada saat ini adalah sebanyak 5671 unit/minggu.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Theory Of Constraints dan Simulasi. Data – data yang digunakan didapat dari hasil pengamatan dan wawancara yang telah dilakukan di divisi final  shop.  Data  hasil  pengamatan  yang  ada  diuji  keseragaman  dan  kecukupan  data  sehingga dihasilkan 15 data waktu pengamatan untuk waktu proses produksi. Data waktu tersebut digunakan pada perhitungan Theory Of Constraints yaitu untuk mengetahui area/stasiun kerja yang mengalami bottleneck.  Dari  hasil  perhitungan  Theory  Of  Constraints  menunjukkan  area  bending,  area  caping, area relay dan area ass door mengalami bottleneck yaitu dengan kurangnya 1 operator pada masing –  masing  area  tersebut,  sedangkan  area  compressor  dan  area  capilary  yang  merupakan  area  non- bottleneck  memiliki  kelebihan  2  operator  dan  1  operator.  Hasil  perhitungan  Theory  Of  Constraints akan menjadi dasar dalam membangun model usulan dengan menggunakan simulasi.
Dalam  simulasi  langkah  awal  yang  dilakukan  adalah  membangun  model  yang menggambarkan kondisi awal lantai produksi. Hasil output simulasi model awal menghasilkan 5671 unit/minggu.  Setelah  itu  dilakukan  pengembangan  model-model  scenario  dari  semua  kemungkinan sebagai pertimbangan model usulan. Dari 11 skenario yang ada didapat 5 model usulan. Dari kelima model usulan yang ada dilakukan uji bonferroni untuk mengetahui apakah hasil output dan persentase utilitas  antara  model  usulan  yang  ada  berbeda  signifikan  atau  tidak.  Dari  hasil  tersebut  dapat disimpulkan  model  usulan  terbaik  yaitu  model  usulan  V  yaitu  dengan  melakukan  penambahan  1 operator baru pada area bending dan melakukan  pemindahan 2 operator pada area compressor yaitu 1 operator pada area caping dan 1 operator pada area relay serta melakukan pemindahan 1 operator dari area capillary ke area ass door. Pada model usulan V ini menghasilkan output produksi sebanyak 8387 unit/minggu dengan persentase utilitas operator sebesar 78.01%.
Kata kunci : theory of constraints, bottleneck, simulasi, target produksi.

## 1. PENDAHULUAN
PT.  Topjaya  Antariksa  Electronics merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam industri  manufaktur  dan  distribusi  peralatan rumah tangga. PT. Topjaya Antariksa Electronics didirikan pada 18 Maret 1988 dibawah pimpinan bapak  Erik  Setiawan.  Produk  utama  yang dihasilkan  PT.  Topjaya  Antariksa  Electronics adalah  lemari  es  (refrigerator).  Distibutor  tetap
PT.  Topjaya  Antariksa  Electronics  adalah  PT. Topjaya  Saran  Utama  (TSU).  TSU adalah  salah satu pemimpin pasar elektronik untuk memenuhi kebutuhan  pasar  di  Indonesia.  Dalam  proses produksinya  PT.  Topjaya  Antariksa  sudah berperan  dalam  membuka  lapangan  pekerjaan bagi  masyarakat  beserta  pelatihan  untuk mengasah  kemampuan  pekerjanya.  Sehingga pengetahuan  tentang  teknologi  telah  diberikan
kepada pekerjanya dan menjadi sebuah pembekalan yang bermanfaat.
PT.  Topjaya  Saran  Utama  sudah bersertifikasi  ISO-9001  dalam  hal  Distribution and  After  Sales  sehingga  sudah  terjamin  bahwa memiliki standar yang tinggi untuk hal tersebut. PT. Topjaya Antariksa Electronics  telah bersertifikasi ISO-9001 pada bagian Management Quality Control dan juga
mendapatkan  ISO-14001  sebagai  perusahaan yang  peduli  terhadap  masalah  lingkungan. Seiring  berjalannya  waktu,  produksi  lemari  es (refrigerator)  semakin  meningkat.  Hal  ini menyebabkan  kapasitas  produksi  pada  PT. Topjaya  Antariksa  Electronics  menjadi  kurang memadai yang dapat berakibat pada keterlambatan pengiriman produk kepada konsumen.
Tabel 1. Target dan Hasil Produksi
Dari Tabel 1 menunjukkan permasalahan PT.  Topjaya  Antariksa  Electronics  dalam mencapai  target  produksi.  Dari  permasalahan tersebut,  perusahaan  membutuhkan  evaluasi untuk dapat mengetahui area/stasiun kerja mana saja yang menyebabkan aliran produksi menjadi terhambat (bottleneck) dan operator bagian mana saja yang belum bekerja secara maksimal.Untuk mengevaluasi  dan  menganalisa  letak  terjadinya bottleneck digunakan metode Theory of Constraints  dan  menganalisa  nilai  utilitas operator  digunakan  metode  simulasi.  Dengan metode simulasi diharapkan dapat menghasilkan usulan yang tidak dapat dihitung berdasar solusi analitis  dan  tidak  mengganggu  sistem  yang sedang berjalan.
Tujuan  penelitian  ini  adalah:  (1) Mengevaluasi  keseimbangan  lini  produksi  pada divisi  final  shop  di  PT.  Topjaya  Antariksa Electronics  untuk  mengidentifikasi  terjadinya keterlambatan  dalam  menyelesaikan  produksi sesuai  dengan  target  yang  telah  di  tetapkan;  (2) Memberikan usulan perbaikan keseimbangan lini produksi  agar  dapat  meningkatkan  kapasitas produksi  sehingga  dapat  mencapai  target produksi pada waktu yang telah ditentukan.
2. TINJAUAN PUSTAKA
1. 1. Uji Keseragaman Data
Adapun,  tahapan-tahapan  yang  harus  dilakukan dalam pengujian keseragaman ini , yaitu :
1. Menghitung rata-rata data waktu yang akan digunakan
N x x n j ∑ =
dimana: x adalah rata-rata data waktu N adalah jumlah data waktu yang digunakan pada saat ini
2. Menghitung  standar  deviasi  sebenarnya dari waktu
( ) 1 2 − − = ∑ n x xj n j σ
3. Menentukan  batas  kontrol  atas  dan  batas kontrol bawah (BKA dan BKB)
x x BKA σ 3 + = x x BKB σ 3 − =
Proses penentuan data tersebut ditentukan dengan melihat apakah nilai rata-rata data  waktu  tersebut  berada  di  antar  BKA  dan BKB  tersebut  atau  tidak.  Sekumpulan  data dikatakan  seragam  apabila  rata-rata  dari  data
tersebut  berada  di  antara  BKA  dan  BKB. (Sutalaksana, 2006).

## 2. 2. Uji Kecukupan Data
Pengujian  kecukupan  data  merupakan suatu pengujian yang diperlukan untuk mengetahui  jumlah  data  yang  seharusnya didapatkan  untuk  digunakan  dalam  suatu penelitian.  Proses  pengujian  kecukupan  data  ini dilakukan  pada  saat  atau  setelah  dilakukan  uji keseragaman.  Pengujian  kecukupan  data  ini dilakukan  dengan  menggunakan  rumus  sebagai berikut :
2 2 2 ) ( 40 '
        − = ∑ ∑ ∑ xj xj xj N N n j
dimana:  N  adalah  jumlah  pengamatan yang telah dilakukan
Penentuan  suatu  data  yang  digunakan pada  suatu  penelitian  telah  cukup  atau  tidak ditentukan dengan membandingkan besarnya N’ dengan  N  dimana  jika  nilai  N’  lebih  kecil daripada  nilai  N  maka  data  yang  digunakan dikatakan telah cukup (Sutalaksana, 2006).
2. 3. Perhitungan Waktu Baku
Waktu baku adalah waktu yang diperlukan  oleh  seorang  pekerja  yang  memiliki kemampuan  rata-rata  untuk  menyelesaikan secara  wajar  suatu  pekerjaan  yang  memiliki sistem  kerja  paling  baik.  Proses  perhitungan tersebut menggunakan rumus-rumus antara lain:
1. Menghitung waktu siklus rata-rata Perhitungan  waktu  siklus  rata-rata ini  dilakukan  dengan  menggunakan rumus sebagai berikut :
N Xi Ws n j ∑ = Xi = waktu
proses  ke-i;      N  = jumlah data
2. Menghitung waktu normal Perhitungan waktu normal ini dilakukan  dengan  menggunakan rumus sebagai berikut :
WsxP Wn =
Ws = waktu siklus;   P = penyesuaian
Penyesuaian merupakan faktor yang diperhitungkan  apabila  pengukur berpendapat bahwa operator bekerja dengan  kecepatan  tidak  wajar, sehingga  hasil  perhitungan  waktu
perlu  disesuaikan  atau  dinormalkan terlebih  dahulu  untuk  mendapatkan waktu siklus rata-rata yang wajar.
3. Menghitung waktu baku
Perhitungan waktu baku ini dilakukan  dengan  menggunakan rumus sebagai berikut :
1 + = Wn Wb
dimana  1  adalah  kelonggaran  atau allowance  yang  diberikan  kepada pekerja guna menyelesaikan
pekerjaannya disamping waktu
normal.

## 2. 4. Theory Of Constraints (TOC)
Theory  of  Constraints  (TOC)  pertama kali dikembangkan oleh Eliyahu Moshe Goldratt, seorang ahli ilmu fisika pada pertengahan tahun 1980.  Theory  of  Constraints  merupakan  sebuah perluasan dari konsep OPT (Optimized Production Technique) yang dibuat oleh Goldratt pada  akhir  tahun  1970  untuk  membantu perusahaan-perusahaan dalam meningkatkan  throughtput  (ukuran  kecepatan menghasilkan  uang  melalui  penjualan  produk jadi),  sementara  persediaan  dan  pengeluaran operasional dikurangi semaksimal mungkin. OPT ini  dikembangkan  dalam  bentuk  software  yang dijual ke perusahaan-perusahaan yang membutuhkan. Konsep OPT ini lebih menekankan  kepada  optimasi  pemanfaatan stasiun  constraint,  sehingga  Goldratt  mulai mengembangkan ide dan menciptakan Theory of Constraints (Agus Rianto, 2009).
Theory  of  Constraints  adalah  ilmu pengetahuan yang berhubungan dengan apa pun yang  membatasi  kemampuan  suatu  perusahaan untuk mencapai tujuannya. Dasar pemikiran TOC adalah  setiap  perusahaan  memiliki  constraint yang menghalanginya untuk mencapai performasi  yang  tinggi.  Constraints  harus diidentifikasi dan diatur untuk dapat meningkatkan  performasi.  Constraint  atau kendala  yang  dimaksud  dapat  bersifat  fisik (seperti proses atau ketersediaan personil, bahan baku atau bahan) atau non fisik (seperti prosedur, semangat  kerja  dan  pelatihan).  Pendekatan  dari teori ini adalah untuk menerima ketidakseimbangan  dalam  proses  produksi, dimana  terdapat  sumber  daya  dengan  kapasitas kurang  dari  sumber  daya  lainnya.  Sumber  daya
yang  terbatas  ini  kemudian  kita  kenal  dengan nama constraint.
Konsep  Capacity  Constraint  Resources (CCR) sangat penting dalam filosofi synchronous manufacturing.  Capacity  Constraint  Resources (CCR)  adalah  sumber  yang  apabila  tidak dijadwalkan  dan  dikelola  dengan  baik  akan menyebabkan  aliran  produk  di  lantai  produksi akan  menyimpang  dari  yang  direncanakan.  Bila sumber-sumber ini menjadwalkan aliran produksi sedemikian rupa sehingga terjadi waktu menganggur  berlebihan  pada  CCR,  maka  CCR akan  berubah  menjadi  bottleneck.  Hal  ini  dapat terjadi  karena  perubahan  ukuran  batch  atau  bila salah  satu  operasi  sumber  tidak  bekerja
sebagaimana  mestinya  sehingga  aliran  material tidak  dapat  memenuhi  kapasitas  dari  CCR.  Hal penting  adalah  konsentrasi  pada  sumber  yang CCR. Sumber yang bottleneck bukan karakteristik  yang  kritis.  Untuk  tujuan  dari pengendalian dan untuk meyakinkan throughput yang  maksimum, CCR  merupakan sumber yang kritis. Oleh karena itu, fokus lebih besar kepada sumber  CCR  dibanding  bottleneck.  (Umble  dan Srikanth, 1996).
Pada tabel berikut dapat dilihat efek yang ditimbulkan  dari  empat  kategori  dasar  yaitu sumber  CCR,  sumber  Non-CCR,  sumber bottleneck, dan sumber non-bottleneck.
Tabel 2. Efek dari Empat Kategori Dasar Sumber Bottleneck Non Bottleneck CCR Akan  menghambat  aliran  aktual  dari segi kuantitas dan waktu. Harus dipertimbangkan dalam perencanaan aliran produksi Akan menghambat waktu aliran aktual tetapi tidak kuantitas. Harus dipertimbangkan dalam perencanaan aliran produksi Non CCR Mungkin  menghambat  aliran  aktual, dalam kuantitas dan waktu. Tidak  membutuhkan  pertimbangan dalam perencanaan aliran produksi Tidak  mempengaruhi  aliran,  baik kuantitas maupun waktu. Tidak  membutuhkan  pertimbangan dalam perencanaan aliran produksi

## 2. 5. Sistem
Sistem  adalah  sekumpulan  elemen- elemen yang bekerja sama untuk mencapai tujuan yang  diinginkan.  Dari  definisi  tersebut  dapat ditarik  beberapa  kesimpulan  yaitu  sistem  terdiri dari  beberapa  elemen,  elemen-elemen  tersebut saling  berhubungan  dan  bekerja  sama,  serta sistem ada untuk mencapai tujuan yang spesifik.

## 2. 6. Model Konseptual
Menurut Deborah (1997), Model konseptual adalah hasil dari usaha pengumpulan data  dan  formulasi  dalam  pemikiran  seseorang (dilengkapi dengan catatan dan diagram) tentang bagaimana sistem beroperasi. Untuk membangun model  simulasi  haruslah  dilakukan  proses transformasi  model  konseptual  ke  model simulasi.

## 2. 7. Simulasi
Simulasi adalah imitasi dari suatu sistem dinamis  menggunakan  model  komputer  untuk mengevaluasi  dan  meningkatkan  performansi
sistem.  Kelebihan  dari  penggunaan  simulasi adalah  menghindari  penggunaan  biaya  yang mahal,  tidak  memakan  waktu  yang  lama,  dan tidak  mengganggu  sistem  yang  sedang  berjalan. Kekuatan  dari  simulasi  terletak  pada  kenyataan bahwa  simulasi  menyediakan  metode  analisis yang tidak hanya formal dan prediktif, tetapi juga mampu  secara  akurat  memprediksi  kinerja bahkan  sistem  yang  paling  kompleks  (Arya Wirabhuana, 2000).
2. 8. Verifikasi dan Validasi
2. 8. 1. Verifikasi Model
Verifikasi  adalah  proses  pemeriksaan apakah  logika  operasional  model  (program komputer)  sesuai  dengan  logika  diagram  alur (Hoover  dan  Perry,  1989).  Menurut  Law  dan Kelton  (1991),  verifikasi  adalah  pemeriksaan apakah  program  komputer  simulasi  berjalan sesuai dengan yang diinginkan, dengan pemeriksaan program computer, dimana verifikasi  memeriksa  penerjemahan  model simulasi konseptual (diagram alur dan asumsi) ke
dalam bahasa pemrograman secara benar. Error atau  bugs  dalam  model  simulasi  dibedakan menjadi 2 tipe :
1. Syntax errors : kesalahan atau penambahan penulisan  yang  tidak  disengaja,  kelalaian ataupun  penempatan  notasi  yang  salah yang  mencegah  model    untuk  running ataupun model running secara tidak benar
2. Semantic  errors  :  berhubungan  dengan pemahaman  pemodel  oleh karena  itu  sulit untuk dideteksi.

## 2. 8. 2. Validasi Model
Validasi adalah proses penentuan apakah model,  sebagai  konseptualisasi  atau  abstraksi, merupakan  representasi  berarti  dan  akurat  dari sistem nyata (Hoover dan Perry, 1989). Validasi adalah  penentuan  apakah  model  konseptual simulasi  (sebagai  tandingan  program  komputer) adalah representasi akurat dari sistem nyata yang sedang  dimodelkan  (Law  dan  Kelton,  2007). Pada proses pengujian validasi untuk simulasi ini kita  akan  menggunakan  interval  kepercayaan berpasangan-t. Hal tersebut dikarenakan observasi  antara  populasi  dari  sistem  yang disimulasikan  bersifat  independent.  Adapun langkah-langkah  yang  harus  dilakukan  untuk melakukan proses pengujian validasi ini, yaitu :
1. H o : µ 1 - µ 2 =0 H 1 :µ 1 - µ 2 ≠ 0
Dimana  µ,  adalah  rata-rata  output  dari  sistem nyata  dan  µ 2 adalah  rata-rata  output  dari hasil simulasi.
2. Hitunglah sample mean dengan rumus :
n x x n j j ∑ − − = ) 2 1 ( ) 2 1 ( 3. Hitunglah sample standar deviation dengan rumus :
) 2 1 ( − S = 1 ] [ 1 2 ) 2 1 ( ) 2 1 ( − − ∑ = − − n x x n j j
Hitunglah  half  -  width  equation  (hw)  dengan rumus :
n S t hw n ) 2 1 ( 2 / , 1 ) ( − − = α hw x hw x + ≤ ≤ − − − − ) 2 1 ( ) 2 1 ( ) 2 1 ( µ
Terima H 0 jika intervalmemuat bilangan nol (0) Catatan: Model dikatakan valid jika Ho diterima dan dikatakan tidak valid jika Ho ditolak.

## 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  pada  sistem ini  adalah  jumlah  area,  jumlah  operator,  waktu proses  produksi,  waktu  kedatangan  bahan  baku, jumlah bahan baku, jumlah jam kerja dan waktu transportasi antar area/stasiun.
Variabel kendali terkontrol dalam sistem ini  adalah  jumlah  area,  jumlah  operator,  waktu antar kedatangan bahan baku, jumlah jam kerja,
waktu  transportasi  dan  jumlah  bahan baku.  Sedangkan  untuk  variabel  kendali  yang tidak terkontrol adalah waktu proses produksi.
Selain  variabel  –  variabel  yang  telah disebutkan  diatas,  terdapat  variabel  respon. Variabel respon merupakan tujuan dari penelitian ini sendiri. Variabel respon tersebut ialah jumlah unit hasil produksi.

## Gambar 3. Variabel – Variabel Dalam Sistem

## 4. 2. Model Konseptual
Model konseptual adalah suatu formulasi pemikiran seseorang mengenai bagaimana suatu sistem  beroperasi.  Dalam  penelitian  ini,  model konseptual digunakan untuk menguraikan
variabel  –  variabel  yang  mempengaruhi  sistem sehingga  dapat  menghasilkan  usulan  sebagai pemecah  masalah  atas  masalah  yang  terjadi. Berikut model konseptual dari sistem yang akan disimulasikan.
Evaluasi dan Usulan  (Jessica P, dkk) Jurnal Teknik Industri ISSN: 1411-6340
4. 3. Theory of Constraints
4. 3.1. Kapasitas Produksi
Penentuan  kapasitas  yang  tersedia  dari setiap  area/stasiun  didapat  dari  hasil  perkalian antara waktu kerja yang tersedia dengan jumlah operator untuk setiap area yang ada. Dimana jam kerja  pada  divisi  final  shop  adalah  8  jam kerja/hari terdiri atas 2 shift dan terdiri atas 5 hari
kerja  dalam  1  minggunya.  Sebagai  contoh perhitungan  untuk  stasiun  1  (area  ass  front  leg) yaitu 8 jam kerja x 3600 detik x 2 shift x 5 hari x 2 operator =  576000 detik.
Perhitungan kapasitas produksi yang tersedia ini dilakukan pula pada area lainnya. Berikut adalah hasil perhitungan kapasitas produksi yang tersedia.

## Tabel 5. Hasil Perhitungan Kapasitas Produksi yang Tersedia
Berikut adalah data kebutuhan waktu produksi per satuan produk yang merupakan rata – rata waktu proses setiap area yang telah ditambahkan dengan faktor penyesuaian dan kelonggaran.
Tabel 3. Kabutuhan Waktu Produksi Per Satuan Produk
Berdasarkan pada data produksi yang ada pada  pengumpulan  data  menunjukkan  bahwa target produksi perminggunya adalah 6890 unit. Dari  target  produksi  tersebut  dan  waktu  proses per  satuan  produk,  dapat  diketahui  kebutuhan kapasitas produksi dari setiap area, yaitu dengan cara :
Target Produksi X Total Waktu

## Proses Per Area
Berikut adalah contoh perhitungan kebutuhan kapasitas produksi pada area ass front leg:
Kebutuhan Kapasitas Produksi = 6890 X 66.98 = 461492.2 detik Perhitungan tersebut dilakukan pula pada perhitungan kebutuhan kapasitas produksi untuk area lainnya.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Kebutuhan Kapasitas Produksi (Detik)
Setelah  diketahui  jumlah  kapasitas  yang  tersedia  dengan  kapasitas  yang  dibutuhkan,  maka dapat  dilakukan  perbandingan  antara  keduanya  yaitu  guna  mengetahui  area/stasiun  kerja  mana  saja yang mengalami bottleneck. Berikut adalah tabel perbandingan antara keduanya :
Tabel 6. Perbandingan Kapasitas Produksi Tersedia dan Kapasitas Produksi yang Dibutuhkan
Dari  Tabel  6  menunjukan  bahwa  untuk mengurangi  ataupun  menghilangkan  bottleneck pada  area  bending,  area  caping,  area  relay  dan area  ass  door,  masing  –  masing  area  tersebut membutuhkan  tambahan  1  operator.  Sedangkan untuk  area  compressor  dan  area  capillary memiliki kelebihan 2 operator dan 1 operator.

## 4. 3.2. Pengelompokkan Area Berdasarkan Kapasitas yang Dibutuhkan dan yang Tersedia
Berikut  adalah  tabel  yang  menunjukkan area/stasiun  kerja  yang  mengalami  bottleneck yang  telah  dikelompokkan  berdasarkan  pada kapasitas yang dibutuhkan dan yang tersedia.

## Tabel 7. Pengelompokan Area/Stasiun Kerja Bottleneck dan CCR
4. 4. Membangun Model
4. 4.1. Location
Dalam  membangun  sebuah  model, langkah awal yang dilakukan adalah menempatkan location. Location dalam penelitian ini adalah terdiri atas area/stasiun kerja yang  ada  pada  lantai  produksi  pada  divisi  final shop  yang  terdiri  atas  20  area/stasiun,  conveyor dan gudang barang jadi. Pada Location ini, faktor –  faktor  yang  digunakan  antara  lain  jumlah area/stasiun,  kapasitas  area/stasiun  dan  jenis antrian.

## 4. 4.2. Entities
Entities  merupakan  semua  bahan  baku, barang  setengah  jadi  dan  produk  jadi  dari perusahaan.  Bahan  baku  yang  digunakan  pada sistem  ini  adalah  kabinet  semi  assembly  dan barang jadinya berupa lemari es (refrigerator).

## 4. 4.3. Arrivals
Arrival menunjukkan entity yang masuk kedalam sistem, baik jumlah entity, lokasi tempat kedatangan,  frekuensi  dan  waktu  kedatangan. Arrival dalam sistem ini antara lain kabinet semi assembly.
4. 4.4. Processing
Processing merupakan urutan proses dari pengolahan  bahan  baku  hingga  menjadi  barang jadi.  Dalam  sistem  ini,  processing  menjelaskan mengenai  proses  yang  berjalan  pada  lantai produksi divisi final shop yang antara lain adalah proses  pemrosesan,  perakitan  dan  pengiriman yang  disertai  dengan  waktu  proses  yang  telah diuji  distribusi  dengan  menggunakan  software Stat::Fit.

## 4. 4.5. Resources
Resources  adalah  sumber  daya  yang digunakan  dalam  memproses  bahan  baku menjadi  barang jadi.  Resources  yang  digunakan dalam system ini antara lain operator dan trolley yang digunakan untuk memindahkan barang jadi ke gudang barang jadi.

## 4. 4.6. Path Network
Path  Network  merupakan  jalur  yang dilalui oleh resources untuk memindahkan bahan baku, produk setengah jadi dan produk jadi dari satu location ke location lainnya.

## 4. 4.4. Verifikasi Model Awal
Setelah  semua  faktor  yang  membangun model  telah  dimasukkan,  maka  simulasi  akan dijalankan.  Model  yang  terverifikasi  merupakan model yang sudah tidak memiliki bugs dan errors. Model  awal  setelah  dirun  ditunjukkan  pada Gambar 5 di bawah ini.

## Gambar 5. Model Awal Setelah Run

## 4. 5. Validasi
Validasi  merupakan  proses  pengujian  apakah  model  simulasi  yang  dibuat  sudah merepresentasikan sistem nyata yang ada sekarang. Uji validasi ini dilakukan dengan membandingkan hasil output dari sistem nyata dengan hasil output dari simulasi. Simulasi dinyatakan valid apabila tidak terdapat perbedaan antara sistem nyata dengan model simulasi.
Tabel 8. Perbandingan Output (unit) Sistem Nyata Dengan Simulasi
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.
Dari  hasil  selisih  sistem  nyata  dengan simulasi  dihitung  nilai  rata-rata  dan  standar deviasi,  kemudian  dilakukan  perhitungan  half- width  (hw).  dari  hasil  perhitungan  perhitungan tersebut diketahui bahwa nilai rata-rata sebesar - 6,33  unit  dan  nilai  hw  sebesar  24,52  unit, sehingga diketahui selang interval menggunakan rumus sebagai berikut :
hw x hw x + ≤ ≤ − − − − ) 2 1 ( ) 2 1 ( ) 2 1 ( µ
-6,33 – 24,52 ≤ ) 2 1 ( − µ ≤ -6,33 + 24,52 -30,85 ≤ ) 2 1 ( − µ ≤ 18,19
Sehingga  diperoleh  keputusan  Terima  H 0 , dan simpulkan bahwa model simulasi yang dibuat telah  valid  karena  nilai  interval  memuat  angka nol (0).
4. 6. Replikasi
Sebagai  langkah  awal  pada  model  awal simulasi dilakukan run sebanyak 5 replikasi. Dari hasil 5 replikasi tersebut didapatkan hasil output sebanyak  5672  unit,  5671  unit,  5670  unit,  5671
unit  dan  5673  unit.  Setelah  mendapatkan  nilai rata-rata  dan  standar  deviasi  dari  hasil  replikasi tersebut,  kemudian  dilakukan  perhitungan  Half Width  (hw)  yang  akan  dipergunakan  untuk menghitung nilai error menggunakan rumus
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 %)
Dari perhitungan tersebut diperoleh nilai hw  sebesar  0.633.  Sehingga  diperoleh  nilai replikasi sebanyak 13 replikasi.
4. 7. Eksperimen Model
4. 7.1. Skenario Model
Skenario Model dilakukan untuk melakukan perubahan pada faktor – faktor yang mempengaruhi  sistem.  Faktor  –  faktor  tersebut antara lain perubahan jumlah operator, pengalokasian operator dan jam kerja. Perubahan penambahan operator adalah dengan menambahkan  4  operator  baru  ke  4  area  yang mengalami  bottleneck  yaitu  area  bending,  area caping, area relay dan area ass door. Perubahan alokasi  operator  adalah  dengan  mengalokasikan operator pada area kerja yang memiliki operator lebih  seperti  pada  area  compressor  yang kelebihan  2  operator  dan  area  capillary  yang mempunyai  lebih  1  operator.  Perubahan  jam kerja  yaitu  dengan  menambahkan  hari  kerja menjadi  6  hari  kerja  ataupun  7  hari  kerja. Sehingga  dari  faktor  –  faktor  tersebut  dapat dirumuskan  menjadi  beberapa  kemungkinan yang  akan  dibuat  menjadi  skenario  model  yaitu seperti berikut:
1. Penambahan 1 hari kerja.
2. Penambahan 2 hari kerja.
3. Penambahan  1  operator  baru  pada  area bending.
4. Penambahan  1  operator  baru  pada  area caping.
5. Penambahan  1  operator  baru  pada  area relay.
6. Penambahan 1 operator baru pada area ass
door.
7. Pemindahan 2 operator dari area compressor yaitu 1 ke area bending dan 1 ke  area  caping.  Serta  pemindahan  1 operator dari area capillary ke area relay.
8. Penambahan  4  operator  baru  yaitu  1 operator  pada  area  bending,  1  operator pada  area  caping,  1  operator  pada  area relay dan 1 operator pada area ass door.
9. Penambahan  3  operator  baru  yaitu  1 operator  pada  area  bending,  1      operator pada area caping dan 1 operator pada area relay,  serta  melakukan  pemindahan  1 operator pada area compressor ke area ass door.
10. Penambahan  2  operator  baru  yaitu  1 operator pada area bending dan 1 operator pada  area  caping,  serta  melakukan pemindahan 2 operator pada area compressor yaitu 1 operator ke area relay dan 1 operator ke area ass door.
11. Penambahan  1  operator  baru  pada  area bending  dan  melakukan    pemindahan  2 operator  pada  area  compressor  yaitu  1 operator  pada  area  caping  dan  1  operator pada area relay serta melakukan pemindahan 1 operator dari area capillary ke area ass door.
Berikut  adalah  tabel  perbandingan  target produksi dengan hasil output skenario:
Tabel 9.  Perbandingan Target Produksi dengan Hasil Output Skenario
4. 7.2. Model Usulan
Dari  hasil  perbandingan  antara  target produksi  dengan  hasil  output  skenario  yang  ada didapat  beberapa  model  usulan.  Model  usulan merupakan  model  yang  menghasilkan  output produksi  lebih  besar  atau  sama  dengan  target produksi  (target  produksi  tercapai).  Terdapat  5 model usulan yang hasil outputnya menunjukkan tercapainya target produksi.
Model  usulan  I  yaitu  dilakukannya penambahan  hari  kerja  selama  2  hari  kerja sehingga  hari  kerja  menjadi  7  hari  kerja  dalam seminggu.
Model  usulan  II  yaitu  dilakukannya penambahan  4  operator  baru  yaitu  1  operator pada area bending, 1 operator pada area caping, 1 operator pada area relay dan 1 operator pada area ass door.
Model  usulan  III  yaitu  melakukan penambahan  3  operator  baru  yaitu  1  operator
pada area bending, 1   operator pada area caping dan 1 operator pada area relay, serta melakukan pemindahan 1 operator pada area compressor ke area ass door.
Model  usulan  IV  yaitu  melakukan penambahan  2  operator  baru  yaitu  1  operator pada  area  bending  dan  1  operator  pada  area caping, serta melakukan pemindahan 2 operator pada  area  compressor  yaitu  1  operator  ke  area relay dan 1 operator ke area ass door.
Dan  model  usulan  V  yaitu  melakukan penambahan  1  operator  baru  pada  area  bending dan melakukan pemindahan 2 operator pada area compressor yaitu 1 operator pada area caping dan 1  operator  pada  area  relay  serta  melakukan pemindahan 1 operator dari area capillary ke area ass door.
Berikut adalah hasil perbandingan output (unit) dan persentase utilitas operator pada model awal dengan V model usulan yang ada.
Tabel 10. Perbandingan Output (unit) dan Persentase Utilitas Operator  Model Awal dengan Model Usulan I-V
Dari setiap model awal dan usulan yang ada  dilakukan  uji  bonferroni  untuk  mengetahui apakah  setiap  model  berbeda  signifikan  atau tidak.  Dari  model  awal  hingga  5  model  usulan diperoleh 15 rancangan.
Dari hasil uji bonferroni diketahui bahwa dari segi output antara model usulan II, III, IV dan V  tidak  berbeda  signifikan,  namun  dari  segi persentase  utilitas  operator  antara  model  usulan dengan  semua  model  usulan  menunjukkan adanya perbedaan yang signifikan

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil pengolahan data yang ada, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
- Berdasarkan  hasil  simulasi  saat  ini,  PT. Topjaya Antariksa Electronics menghasilkan produk  lemari  es  (refrigerator)  sebanyak 5671  unit  dengan  utilitas  operator  sebesar 60,03%.
- Dari hasil perhitungan Theory Of Constraints diketahui bahwa terdapat 4 area/stasiun kerja
yang  mengalami  bottleneck  yaitu  area bending, area caping, area relay dan area ass door. Masing – masing area yang mengalami bottleneck  tersebut  membutuhkan  tambahan sebanyak  1  operator.  Dari  perhitungan Theory  Of  Constraints  diketahui  pula  area compressor  dan  area  capillary  yang  non- bottleneck mempunyai operator yang
berlebih yaitu 2 operator dan 1 operator yang dapat dialokasikan ke area lainnya.
- Berdasarkan  hasil  pengujian  terhadap  11 skenario  usulan  yang  memungkinkan  untuk dapat diterapan, terpilih 5 usulan yang dapat mencapai target produksi yaitu skenario 2, 8,
9, 10 dan 11 yang akan menjadi model usulan I, II, III, IV dan V. Dari kelima model usulan yang  ada  setelah  dilakukan  uji  bonferroni menunjukkan bahwa antara model usulan II, III, IV dan V dari segi output produksi tidak berbeda signifikan yaitu berkisar antara 8386 dan  8387  unit,  sedangkan  dari  segi  utilitas operator dari model awal hingga ke 5 model usulan mempunyai perbedaan yang signifikan dimana model usulan V merupakan  model  usulan dengan  persentase utilitas  operator  terbesar,  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  model  usulan  yang terbaik adalah model usulan V yaitu dengan melakukan penambahan 1 operator baru pada area bending dan melakukan  pemindahan 2 operator  pada  area  compressor  yaitu  1 operator  pada  area  caping  dan  1  operator pada area relay serta melakukan pemindahan 1  operator  dari  area  capillary  ke  area  ass door. Pada model usulan V ini menghasilkan output produksi sebanyak 8387 unit/minggu dengan  persentase  utilitas  operator  sebesar 78.01%.

## DAFTAR PUSTAKA

## Benson  Deborah.  (1997).  Simulation  Modeling
And  Optimization  Using  PROMODEL. Orem. USA.
Hoover,  Perry.  1989.  Simulation  A  Problem- Solving  Approach.  Addison-Wesley., USA.
Law,  Averill.M  dan  Kelton,  David.W.  (2007).

## Simulation  Modeling  and  Analysis.
Second  edition.  McGraw  Hill  Higher Education. Singapore.
Rianto  Agus.  (2009).  Penerapan  Theory  Of
Constraints (TOC) Dalam Upaya Peningkatan Kapasitas Produksi Di PT.
X. Medan.
Sutalaksana, I.Z., Ruhana, A,& John, H.T.(2006).
Teknik Tata Cara Kerja. Jurusan Teknik Industri ITB. Bandung.
Umble,  M.  Michael  and  Srikanth  M.L..  1996.
Synchronous  Manufacturing.  Guilford, Connecticut.  Penerbit  :  The  Spectrum Publishing Company
Wirabhuana,  Arya.  (2000).  Desain  Peningkatan Kinerja  Sistem  Manufaktur  dengan Pendekatan Simulasi. Yogyakarta.