## ANALISIS MODEL ANTREAN NON POISSON DAN UKURAN KINERJA SISTEM PELAYANAN MENGGUNAKAN GUI R (Studi Kasus: Loket Dispendukcapil Kota Semarang)
Luthfi Nashukha Dewi 1 , Sugito 2 , Alan Prahutama 3 , Mustafid 4 , Dwi Ispriyanti 5
1 Mahasiswa Departemen Statistika, FSM, Universitas Diponegoro
2,3,4,5 Staff Pengajar Departemen Statistika, FSM, Universitas Diponegoro Email: luthfidewi01@gmail.com

## ABSTRACT
The queue process is a process related to the arrival of a customer at a service facility, then waits in line if not yet received service and leaves the service facility after receiving service. The queue occurs because many people need services at the same time and the number of service facilities available is limited. In this case, the arrival pattern follows the Poisson distribution  assuming  the  arrival  is  random.  Departement  of  Population  and  Civil Registration  in  Semarang  City  (Dispendukcapil)  is  one  of  the  public  service  places  that often arise in line. Therefore, this system needs to be applied with queue theory. The queue theory was developed to provide a model in determining system performance. The queue model  that  has  been  obtained  at  every  counter  in    Dispendukcapil  is  customer  service (UNIF/LOGN/1):(GD/∞/∞),  legalized  (UNIF/LOGN/2):(GD/∞/∞),  data  changes (UNIF/BETA/1):(GD/∞/∞), birth (UNIF/BETA/2):(GD/∞/∞), death (UNIF/BETA/2):(GD/∞/∞),  second  quote  (UNIF/LOGN/1):(GD/∞/∞),  biometric (UNIF/LOGN/2):(GD/∞/∞), resident registration (UNIF/LOGN/2):(GD/∞/∞), electronic ID  Card  recording  (UNIF/GAMM/1):(GD/∞/∞).  In  measuring  the  performance  of  the system  obtained  through  the  GUI  R.  Based  on  the  results  obtained,  the  Dispendukcapil service system is optimal because of the low waiting time.
Keywords : Queue, Dispendukcapil, Queue Model, GUI

## PENDAHULUAN
Antrean  merupakan  suatu  hal  yang lazim dan sering terjadi dalam kehidupan sehari-hari. Antrean terjadi karena banyaknya  orang  yang  membutuhkan pelayanan  dalam  waktu  yang  bersamaan dan jumlah individu yang datang melebihi jumlah  fasilitas  pelayanan  yang  tersedia. Situasi antrean ini biasanya ditemukan di tempat-tempat pelayanan umum salah satu contohnya  adalah  antrean  pengunjung yang terjadi di Kantor Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil (Dispendukcapil) Kota Semarang. Dispendukcapil Kota Semarang merupakan salah satu pelaksana pelayanan administrasi  publik di  Jawa Tengah yang mempunyai tugas untuk menyelenggarakan  urusan  pemerintahan di  bidang  kependudukan  dan  pencatatan sipil.  Semua  peristiwa  kependudukan
yang  dialami  oleh  masyarakat  perlu didaftarkan  dan  dilaporkan  karena  setiap kejadian  yang  terjadi  akan  menyebabkan perubahan data identitas sehingga berdampak pada keakuratan data kependudukan.
Kota  Semarang  merupakan  Ibukota Provinsi  Jawa  Tengah  yang  memiliki jumlah  penduduk  yang  besar.  Menurut data  yang  diperoleh  dari  Dispendukcapil Kota Semarang untuk tahun 2019 jumlah penduduknya  mencapai  1.674.358  juta jiwa yang meningkat dari tahun sebelumnya yaitu sejumlah 1.668.578 jiwa [3]. Meningkatnya penduduk Kota Semarang  tentu  akan  menyebabkan adanya perubahan data identitas kependudukan.
Banyaknya  pengunjung  yang  datang ke  Kantor  Dispendukcapil  setiap  harinya menyebabkan  tingkat  antrean  tinggi
karena  jumlah  fasilitas  pelayanan  dan waktu  yang  disediakan  untuk  melayani pengunjung  terbatas  sehingga  petugas Dispendukcapil  tidak  dapat  melayani pengunjung yang datang secara maksimal. Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan untuk  mengurangi  terjadinya  antrean adalah  dengan  menerapkan  teori  antrean pada sistem tersebut. Karena antrean yang lama akan menyebabkan hilangnya kepuasan  pelanggan/masyarakat  terhadap pelayanan  tersebut.  Oleh  karena  itu, seharusnya  sistem  antrian  ini  dapat dirancang  secara  lebih  cepat  dan  efisien dengan menggunakan teori antrekian agar meningkatkan pelayanan pelanggan.
Model  antrean  (G/G/c)  :  (GD/ ∞/∞) adalah  model  antrean  dengan  pola kedatangan berdistribusi general dan pola pelayanan  berdistribusi general dengan jumlah fasilitas pelayanan sebanyak c [4]. Disiplin  antrean  yang  digunakan  pada model ini adalah FIFO (First In First Out) , kapasitas  maksimum  yang  diperbolehkan dalam sistem dan sumber pemanggilan tak hingga.
Dengan  memisalkan 𝑟 = 𝜆/𝜇 dan 𝜌 = 𝜆/𝑐𝜇 ,  diperoleh  probabilitas  untuk  0 pelanggan dapat ditulis:
𝑃 0 = {∑ 𝑟 𝑛 𝑛! + 𝑟 𝑐 𝑐! (1 − 𝜌) 𝑐−1 𝑛=0 } −1 Sedangkan  probabilitas  untuk n pelanggan dapat ditulis:
𝑃 𝑛 = { ( 𝑟 𝑛 𝑛! ) 𝑃 0 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑛 < 𝑐 ( 𝑟 𝑛 𝑐! 𝑐 𝑛−𝑐 𝑃 0 ) , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑛 ≥ 𝑐
Sehingga diperoleh perhitungan ukuran  kinerja  sistem  dalam  (M/M/c) :
(GD/ ∞/∞) sebagai berikut:
1. Jumlah  pelanggan  yang  diperkirakan dalam antrean
𝐿 𝑞 = ( 𝑟 𝑐 𝜌 𝑐! (1 − 𝜌) 2 ) 𝑃 0 𝜇 2 𝑣(𝑡) + 𝑣(𝑡 ′ )𝜆 2 2 dengan : 𝑣(𝑡) = ( 1 𝜇 2 ) 2 dan 𝑣(𝑡 ′ ) = ( 1 𝜆 2 ) 2
2. Jumlah  pelanggan  yang  diperkirakan dalam sistem
𝐿 𝑠 =   𝐿 𝑞 + 𝑟 1. Waktu  menunggu  yang  diperkirakan dalam antrean
𝑊 𝑞 = 𝐿 𝑞 𝜆 2. Waktu  menunggu  yang  diperkirakan dalam sistem
𝑊 𝑠 = 𝐿 𝑠 𝜆 = 𝑊 𝑠 + 1 𝜇 Distribusi Uniform Diskrit
merupakan  Distribusi  probabilitas  yang paling  sederhana  adalah  jika  tiap  nilai variable  random  memiliki  probabilitas yang  sama  untuk  terpilih.  Pdf  dari distribusi uniform diskrit sebagai berikut, suatu  variabel  random  X  berdistribusi uniform  diskrit,  jika  pdf  nya  berbentuk [5]:
𝑓(𝑥|𝑁) = { 1 𝑁 ; 𝑥 = 𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛
0; 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎
Distribusi  Lognormal  merupakan distribusi  kontinue.  Misalkan  X  adalah sebuah  peubah  acak  dengan  distribusi normal, maka 𝑌 = ln(𝑋) memiliki distribusi  log  normal  (X~LN( 𝜇, 𝜎 2 )) dengan parameter 𝜇 dan 𝜎 2 , 𝜎 2 > 0, jika dan  hanya  jika  memiliki  fungsi  densitas dari X didefinisikan sebagai berikut [8]:
𝑓(𝑥|𝜇, 𝜎 2 ) = 1 𝑥𝜎√2𝜋 𝑒 − 1 2𝜎2 (𝑙𝑛 𝑥−𝜇) 2 ; x  > 0, 𝜇 ∈ (−∞, +∞), 𝜎 2 > 0
Peubah  acak  kontinyu  X  berdistribusi Gamma,  dengan  parameter  α  dan  β,  bila fungsi  kepadatan  peluangnya  berbentuk [8]:
𝑓(𝑥|𝛼, 𝛽) = { 1 𝛽 𝛼 Γ(𝛼) 𝑥 𝛼−1 𝑒 − 𝑥 𝛽 0, 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 , 𝑥 > 0 dengan α > 0 dan β > 0 𝛼 = 𝜇 𝛽 𝛽 = 1 𝑛 ∑ (𝑥 𝑖 − 𝜇) 2 𝑛 𝑖=1 𝜇
Sama]  halnya  dengan  distribusi Gamma,  Distribusi  Beta  merupakan peubah acak kontinyu X berdistribusi beta dengan  parameter 𝛼 > 0 dan 𝛽 > 0 ,  bila fungsi  kepadatan  peluangnya  berbentuk [8]:
𝑓(𝑥|𝛼, 𝛽) = { 1 𝐵(𝛼,𝛽) 𝑥 𝛼−1 (1 − 𝑥) 𝛽−1 0     , 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 ,
R  studio  merupakan  salah  satu software yang  dapat  diperoleh  dengan gratis dan bersifat open source . Salah satu program  dalam  R  yang  bisa  membuat menu user  interface yang  berbasis  web adalah  R-shiny.  R-shiny  merupakan toolkit  dari  program  R  yang  dapat digunakan  untuk  membuat  laman  web ( web pages ) interaktif sehingga kemampuan  R  yang  pada  dasarnya bersifat  CLI  ( Command  Line  Interface ) bisa diakses melalui menu web secara GUI ( Graphical  User  Interface ).[7]  R-shiny mempunyai komponen yang dibagi menjadi  dua  yaitu user  interface dan server .
Berdasarkan  permasalahan  diatas,
peneliti tertarik untuk melakukan analisis untuk  menerapkan  konsep  teori  antrean dalam  menganalisis  model  antrean  dan ukuran kinerja sistem antrean pengunjung loket  Dispendukcapil  Kota  Semarang menggunakan GUI R.

## METODE PENELITIAN
Dalam  menentukan  sampel,  teknik yang digunakan adalah purposive sampling. Adapun  pengambilan  sampel dalam penelitian ini berdasarkan kriteria- kriteria sebagai berikut:
1. Pengunjung  yang  datang  untuk  antri loket  di customer  service ,  legalisir, perubahan  data,  kelahiran,  kematian, kutipan kedua, biometrik, pendaftaran dan  perekaman  KTP  elektronik  pada tanggal 16-20 Desember 2019.
2. Penelitian dilaksanakan selama 5 hari mulai pukul 07.00-15.00 di hari Senin sampai Kamis dan pukul 07.00-12.00 di hari Jumat.

## Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer yaitu data yang diperoleh dari hasil pengamatan dan pencatatan langsung terhadap pengunjung  kantor  Dispendukcapil  Kota Semarang. Penelitian dilaksanakan selama 5 hari mulai pukul 07.00-15.00 untuk hari Senin  –  Kamis  dan  pukul  07.00-12.00 untuk hari Jumat. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jumlah  kedatangan  dan  waktu  pelayanan pengunjung di setiap loket Dispendukcapil Kota Semarang.

## Langkah Analisis
Langkah-langkah  yang  dilakukan dalam  pelaksanaan  penelitian  adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  tempat  penelitian  dan metode yang akan digunakan.
2. Melakukan penelitian secara
langsung  di  Kantor  Dispendukcapil Kota
Semarang, dengan cara melakukan  pengamatan  langsung untuk  mendapatkan  data  jumlah kedatangan dan data waktu pelayanan.
3. Melakukan  pemeriksaan steady  state
( 𝜌 = 𝜆 𝑐𝜇 < 1) yaitu  rata-rata  jumlah pelanggan yang datang tidak melebihi rata-rata  jumlah  pelanggan  yang dilayani.
4. Melakukan  uji  kecocokan  distribusi untuk  data  jumlah  kedatangan  dan waktu pelayanan dengan mengunakan uji Kolmogorov Smirnov .
5. Menentukan  model  antrian  yang sesuai  dengan  format  notasi  Kendall (a/b/c):(d/e/f).
6. Menentukan  ukuran  kinerja  sistem antrean  yang  terjadi  di  setiap  loket Kantor Dispendukcapil Kota Semarang, meliputi jumlah pelanggan yang diperkirakan dalam sistem (Ls), jumlah  pelanggan  yang  diperkirakan dalam antrian (Lq), waktu keseluruhan yang diperkirakan dalam sistem  (Ws),  dan  waktu  menunggu
yang  diperkirakan  dalam  antrian (Wq).
7. Melakukan analisis berdasarkan hasil dari  perhitungan  ukuran  kinerja sistem.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambaran  Umum  Sistem  Antrean Loket Dispendukcapil Kota Semarang
Dispendukcapil Kota Semarang memiliki  beberapa  jenis  loket  dalam melayani  masyrakat,  yang  akan  dibahas pada  analisis  ini  adalah  loket customer service terdapat  1 server ,  loket  legalisir terdapat  2 server ,  loket  perubahan  data terdapat 1 server , loket kelahiran dan loket kematian  terdapat  2 server ,  loket  kutipan kedua  terdapat  1 server ,  loket  biometrik dan loket pendaftaran penduduk terdapat 2 server ,  dan  loket  perekaman  KTP elektronik terdapat 1 server .
Analisis  Ukuran  Steady  State  dari Kinerja Sistem Pelayanan
Tabel 1 . Tingkat Kegunaan Fasilitas Pelayanan
Loket c 𝝀 µ 𝝆 = 𝝀 𝒄. µ Customer Service 1 7.68 17.48 0.439 Legalisir 2 12.30 20.38 0.301 Perubahan Data 1 10.76 17.97 0.599 Kelahiran 2 12.38 14.71 0.421 Kematian 2 10.86 14.92 0.364 Kutipan Kedua 1 5.92 11.70 0.506 Biometrik 2 6.97 12.53 0.278 Pendaftaran Penduduk 2 6.92 21.31 0.162 Perekaman KTP Elektronik 1 8.16 19.39 0.421
Dengan : c = banyaknya server λ  =  rata-rata  jumlah  kedatangan  per  60 menit µ = rata-rata jumlah yang dilayani per 60 menit 𝜌 = tingkat kegunaan fasilitas pelayanan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dari Tabel  1, diperoleh nilai  tingkat kegunaan fasilitas pelayanan  ( 𝜌) pada setiap loket di Dispendukcapil  Kota  Semarang  adalah
kurang  dari  1,  artinya  rata-rata  jumlah pelanggan yang datang tidak lebih banyak dari  rata-rata  jumlah  yang  dilayani sehingga sistem antrean loket di Dispendukcapil  Kota  Semarang  telah stabil dan pengunjung yang datang masih mampu dilayani secara keseluruhan.

## Uji  Kecocokan  Distribusi  Jumlah Kedatangan dan Waktu Pelayanan
Uji kecocokan distribusi yang digunakan adalah uji Kolmogorov Smirnov untuk  menguji  apakah  data jumlah  kedatangan  berdistribusi  Poissson dan waktu pelayanan berdistribusi Eksponensial  menggunakan  R  Studio. Apabila  Ho  diterima,  maka  jumlah kedatangan  mengikuti  distribusi  Poisson, sedangkan  waktu  pelayanan  mengikuti distribusi  Eksponensial.  Apabila  Ho ditolak,  maka  jumlah  kedatangan  dan waktu  pelayanan  mengikuti  distribusi General .
Tabel 2 . Uji Kolmogorov Smirnov Jumlah Kedatangan Pengunjung Loket P-Value D Hitung Keputusan Customer Service 0,006145 0,2796 Ho Ditolak Legalisir 0.03643 0.23265 Ho Ditolak Perubahan Data 0.000155 0.35763 Ho Ditolak Kelahiran 0.01331 0.26025 Ho Ditolak Kematian 0.000881 0.32315 Ho Ditolak Kutipan Kedua 0.01298 0.2609 Ho Ditolak Biometrik 0.01079 0.26566 Ho Ditolak Pendaftaran Penduduk 0.0048 0.28551 Ho Ditolak Perekaman KTP Elektronik 0.00489 0.28509 Ho Ditolak

## Model Sistem Antrean
Untuk  mengetahui  distribusi  yang sebenarnya  dari  jumlah  kedatangan  dan waktu pelayanan yang bedistribusi general, maka dilakukan pengujian distribusi menggunakan software EasyFit.
Berdasarkan  Tabel  4  (Tabel  4,  5,  dan  6 terdapat pada Lampiran), diperoleh kesimpulan bahwa dari ke Sembilan jenis loket,  untuk  variabel  jumlah  kedatangan mengikuti distribusi Uniform.
Berdasarkan  Tabel  5,  diperoleh kesimpulan bahwa untuk waktu pelayanan
loket  legalisir,  kutipan  kedua  biometrik dan  pendaftaran  penduduk  mengikuti distribusi  Lognormal.    Untuk  loket perubahan  data,  kelahiran  dan  kematian mengikuti  distribusi  Beta,  sedangkan untuk  loket  Perekaman  KTP  elektronik mengikuti distribusi Gamma.
Tabel 6 . Model Antrean Pengunjung Dispendukcapil Kota Semarang Loket Model Customer Service (UNIF/LOGN/1):(GD/∞/∞) Legalisir (UNIF/LOGN/2):(GD/∞/∞) Perubahan Data (UNIF/BETA/1):(GD/∞/∞) Kelahiran (UNIF/BETA/2):(GD/∞/∞) Kematian (UNIF/BETA/2):(GD/∞/∞) Kutipan Kedua (UNIF/LOGN/1):(GD/∞/∞) Biometrik (UNIF/LOGN/2):(GD/∞/∞) Pendaftaran Penduduk (UNIF/LOGN/2):(GD/∞/∞) Perekaman KTP Elektronik (UNIF/GAMM/1):(GD/∞/∞)

## Ukuran  Kinerja  Sistem  Pelayanan Dispendukcapil Kota Semarang
Berdasarkan  output  yang  diperoleh dari  menggunakan  software  R  Studio, diperoleh  ukuran-ukuran  kinerja  sistem untuk setiap loket di Dispendukcapil Kota Semarang.
Tabel 7. Ukuran Kinerja Sistem Pelayanan Pengunjung Dispendukcapil Kota Semarang
Dengan: Lq = Jumlah pelanggan yang diperkirakan dalam antrean Ls = Jumlah pelanggan yang diperkirakan dalam sistem
Wq = Waktu menunggu yang diperkirakan dalam antrean Ws = Waktu menunggu yang diperkirakan dalam sistem
Po  =  Probabilitas  petugas  pelayanan menganggur
Berdasarkan  ukuran  kinerja  sistem yang  telah  diperoleh,  sistem  pelayanan yang dilakukan oleh Dispendukcapil Kota Semarang  sudah  baik,  karena  dilihat  dari waktu menunggu yang diperkirakan dalam sistem  maupun  dalam  antrean  dari  ke sembilan  jenis  loket  yang  rendah, sehingga fasilitas pelayanan pada masing- masing  loket  di  Dispendukcapil  Kota Semarang tidak perlu menambah server .

## Cara Kerja GUI R
Proses  pengolahan  data  pada  GUI  R terdiri  dari  dua  pengujian  yaitu  uji kecocokan  distribusi  dan  perhitungan ukuran  kinerja  sistem.  Berikut  adalah langkah-langkah  proses  pengolahan  data menggunkan GUI R yaitu :
1. Pada menu “DATA” klik pada tombol browse untuk  mengunggah  file  yang akan digunakan. File memiliki format csv.
Gambar 1. Tampilan GUI Setelah Input Data
2. Pada  menu  “UJI  KECOCOKAN DISTRIBUSI”, terlebih dahulu mengatur  letak  kolom  pada  masing- masing variabel. Setelah itu, memilih salah  satu  variabel  yang  akan digunakan  pada  “Pilihan  Variabel”. Kemudian memilih salah satu distribusi pada “Pilihan Distribusi”.
Loket Lq Ls Wq Ws Po Customer Service 0.00348 0.4427 0.00045 0.058 0.561 Legalisir 0.00027 0.6062 0.00002 0.049 0.535 Perubahan Data 0.00352 0.5428 0.00033 0.050 0.461 Kelahiran 0.00101 0.8424 0.00008 0.068 0.408 Kematian 0.00072 0.7289 0.00007 0.067 0.466 Kutipan Kedua 0.00929 0.5153 0.00157 0.087 0.494 Biometrik 0.00063 0.5571 0.00009 0.080 0.565 Pendaftaran Penduduk 0.00010 0.3248 0.00015 0.047 0.721 Perekaman KTP Elektronik 0.00270 0.4236 0.00033 0.052 0.579

## Gambar 2. Tampilan GUI pada Uji Kecocokan Distribusi
3. Pada  menu  “UKURAN  KINERJA SISTEM” memilih salah satu variabel
pada X dan Y. Kemudian memasukkan angka yang dikehendaki pada “Jumlah Server”.

## Gambar 3. Tampilan GUI pada Ukuran Kinerja Sistem

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  diatas dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem  antrean  untuk  sembilan  loket yang  berada  di  Dispendukcapil  Kota Semarang sudah stabil karena memiliki nilai utilitas kurang dari 1
2. Model akhir antrean yang sesuai pada masing-masing loket di Dispendukcapil Kota Semarang adalah  untuk  loket customer  service dan kutipan kedua (UNIF/LOGN/1):(GD/ ∞/∞) ,  untuk loket legalisir, biometrik dan pendaftaran
penduduk (UNIF/LOGN/2):(GD/ ∞/∞) ,  loket perubahan
data
(UNIF/BETA/1):(GD/ ∞/∞) ,  untuk loket kelahiran dan kematian (UNIF/BETA/2):(GD/ ∞/∞) ,
dan loket  perekaman  KTP  elektronik
(UNIF/GAMM/1):(GD/ ∞/∞) .
Berdasarkan  ukuran-ukuran  kinerja sistem  untuk  ke  sembilan  loket,  sistem pelayanan yang dilakukan oleh Dispendukcapil  Kota  Semarang  berjalan dengan baik dilihat dari waktu menunggu dalam antrean maupun sistem yang rendah sehingga untuk pelayanan pada loket-loket tersebut tidak perlu menambah server.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Daniel  W.  W.  1989. Statistika Nonparametrik Terapan . Diterjemahkan oleh: Kantjono, A [2] [Dispendukcapil] Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil Kota Semarang. 2017. Halaman Visi Misi [3] [Dispendukcapil] Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil Kota Semarang. 2019. Jumlah Penduduk Kota Semarang . http://www.dispendukcapil.semarang kota.go.id/statistik/jumlah-penduduk- kota-semarang/2019-12-28. (30 November 2019).
[4] Gross,  D.,  Harris,  C.M.  1998. Fundamental  of  Queueing  Theory: Third  Editions .  New  York:  John Willey and Sons, Inc. W. Jakarta: PT. Gramedia.  Terjemahan  dari:  Applied Nonparametric Statistics.
[5] Kurniasih,  M.  D.  2017. Statistika Matematika . Jakarta: Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka.
[6] Taha,  H.  A.  2007. Operation Research:  An  Introduction.  (8thed). .
USA: New Jersay. [7] Tirta, I.M. 2014. Aktivitas Laboratorium  Statistika  VIRTUAL Berbasis  Web  dengan  R-Shiny .
Makalah disampaikan dalam Seminar Nasional  Matematika  Universitas Udayana.
[8] Walpole,  Ronald  E.,  Myers,  M.  H., Myers, S. L, Ye, K. 2012. Probability and  Statistics  for  Engineers  and Scientists , 9th Edition .  United States of America: Pearson Education, Inc.

## Lampiran
Tabel 3. Uji Kolmogorov Smirnov Waktu Pelayanan Pengunjung
Tabel 4 . Uji Kecocokan Distribusi Jumlah Kedatangan Berdasarkan Output EasyFit Loket P-Value D Hitung Distribusi Customer Service 0.34126 0.15 Uniform Legalisir 0.68091 0.1139 Uniform Perubahan Data 0.55216 0.12649 Uniform Kelahiran 0.79258 0.1027 Uniform Kematian 0.44269 0.13793 Uniform Kutipan Kedua 0.48533 0.13333 Uniform Biometrik 0.55713 0.12401 Uniform Pendaftaran Penduduk 0.28389 0.15789 Uniform Perekaman KTP Elektronik 0.457 0.13636 Uniform
Tabel 5. Uji Kecocokan Distribusi Waktu Pelayanan Berdasarkan Output EasyFit Loket P-Value D Hitung Keputusan Customer Service 1,1x10 -07 0,17159 Ho Ditolak Legalisir 6.8x10 -12 0.19135 Ho Ditolak Perubahan Data 2.6x10 -07 0.1691 Ho Ditolak Kelahiran < 2.2x10 -15 0.20212 Ho Ditolak Kematian 1.1x10 -06 0.16302 Ho Ditolak Kutipan Kedua 0.00322 0.12118 Ho Ditolak Biometrik 0.00038 0.12872 Ho Ditolak Pendaftaran Penduduk 6.3x10 -01 0.14227 Ho Ditolak Perekaman KTP Elektronik 2.6x10 -06 0.14973 Ho Ditolak Loket P-Value D Hitung Distribusi Customer Service 9.37x10 -1 0.03122 Lognormal Legalisir 9.66x10 -1 0.02295 Lognormal Perubahan Data 3.55x10 -1 0.0461 Beta Kelahiran 0.16109 0.05207 Beta Kematian 1.31x10 -1 0.05782 Beta Kutipan Kedua 0.7139 0.04646 Lognormal Biometrik 0.81033 0.0391 Lognormal Pendaftaran Penduduk 6.70x10 -1 0.04465 Lognormal Perekaman KTP Elektronik 1.56x10 -1 0.06439 Gamma