## Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Analisis Sistem Antrian Pembelian Tiket Di Pelabuhan Penyeberangan Gorontalo Menggunakan Aplikasi Promodel
Hasanuddin Prodi Teknik Industri Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia
hasanuddin@ung.ac.id Eduart Wolok Prodi Teknik Industri Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia eduart@ung.ac.id Jamal Darusalam Giu Prodi Teknik Industri Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia jamaldarusalam@ung.ac.id Nanang Sugianto Prodi Teknik Industri Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia nanangsugianto831@gmail.com Diterima : November 2022 Disetujui : Desember 2022 Dipublikasi : Januari 2023
Abstrak —Pada pelayanan pembelian tiket kapal di pelabuhan penyeberangan kota Gorontalo sering terjadi  antrian. Antrian terjadi  karena  adanya  masalah  dalam  pelayanan,  masalah tersebut  terjadi  karena  tingkat  kedatangan  pelanggan  lebih besar  dari  pada  tingkat  pelayanan.  Karena  hal  ini  membuat konsumen  menunggu  untuk  dilayani.  Oleh  karena  itu,  untuk melihat  kinerja  sistem  layanan  loket  pembelian  tiket  kapal  di pelabuhan  penyeberangan  Gorontalo  maka  diperlukan simulasi  sistem  antrian  menggunakan  aplikasi  ProModel. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui berapa lama waktu antrian setiap konsumen dalam mendapatkan pelayanan pada pembelian  tiket  di  Pelabuhan  Penyeberangan  Gorontalo  dan untuk  Mengetahui  kinerja    pelayanan    pada  pembelian  tiket kapal feri di pelabuhan penyeberangan Gorontalo menggunakan aplikasi simulasi ProModel. Adapun hasil report tingkat  kesibukan  pada  loket  administrasi  sebesar  22,17%, validasi  vaksin  58,02%  dan  loket  pembelian  tiket  92,30% dengan  rata-rata  waktu  pelayanan  pada  loket  administrasi sebesar  1,90  penumpang  dalam  1  menit,  validasi  vaksin  0,84 penumpang  dalam  1  menit  dan  loket  pembelian  tiket  1,02 penumpang dalam 1 menit.
Kata Kunci — Simulasi sistem; Antrian; Softwere ProModel
Abstrak —Currently, queues often occur when purchasing ferry ticket  at  the  ferry  port  in  Gororntalo,  and  it  occurs  due  to experiencing problems in service particularly when the arrival rate of customers is greater than the level of service. Consequently, this makes  consumers  wait  to  be  served.  Therefore,  to  observe  the performance of boat ticket counter service system at the Gorontalo ferry  port,  it  is  necessary  to  simulate  the  queuing  system  using ProModel  application.  This  present  research  aims  to  determine how long the queue time for each consumer is to obtain service for purchasing  tickets  at  the  Gorontalo  ferry  port.  Also,  it  aims  to determine the service performance for purchasing ferry tickets at the Gorontalo ferry port using ProModel simulation application. The  result  of  report  reveal  that  the  level  of  activityat  the administration counter is 22,17% validation of vaccines is 58,02% and ticket counter is 92,30%. In addition, the average service time at  the  administration  counter  is  1,90  passeggers  in  one  minute, vaccine  validation  is  0,84  passeggers  in  one  minute,  and  ticket counter is 1,02 passanggers in one minute.
Keywords — System simulation; Queue; Software ProModel

## I. P ENDAHULUAN
Meningkatnya persaingan yang mengarah pada tuntutan kebutuhan  pelanggan  baik  dari  kualitas  maupun    kuantitas mengakibatkan    dunia  kerja  harus  berjuang  agar  dapat meningkatkan pelayanan ataupun meningkatkan produktivitas  kinerja  karyawan  yang  fleksibel,  efisien  dan efektif    agar  dapat  berinovasi  secara  cepat  dan  tepat. Produktivitas    kinerja  karyawan  merupakan  hal  yang  vital dalam menjaga dan mendorong keberhasilan suatu organisasi maupun perusahaan [1], [2]. Dengan kinerja yang maksimal dan sesuai prosedur maka akan diperoleh hasil yang optimal [3], [4], [5] Salah satu hal yang mencolok dalam dunia kerja yaitu  pelayanan langsung ke konsumen, salah satunya adalah pelayanan pembelian tiket kapal di pelabuhan penyeberangan Gorontalo.  Pelayanan  yang  terbaik  ialah  hal  paling  utama yang  harus  dilakukan  oleh  instansi  pemerintah  kepada pelanggan  untuk  memenuhi  kebutuhan  yang  diperlukan, sehingga konsumen merasa puas ( costumer satisfaction )[6]. Pada  pelayanan  pembelian  tiket  kapal  di  pelabuhan penyeberangan kota Gorontalo sering terjadi antrian. Antrian terjadi  karena  adanya  masalah  dalam  pelayanan,  masalah tersebut  terjadi  karena  tingkat  pelayanan  pelanggan  lebih kecil dari pada tingkat kedatangan. Karena hal ini membuat konsumen menunggu untuk dilayani[7].
Antrian  merupakan  proses  yang  berkaitan  dengan kedatangan seorang konsumen pada suatu fasilitas pelayanan, Setelah itu menunggu dalam garis antrian agar mendapatkan pelayanan [8],[9]. Antrian muncul karena kebutuhan layanan melebihi  kemampuan  pelayanan  ataupun  fasilitas  layanan, sehingga konsumen yang menggunakan fasilitas yang datang tidak segera mendapat layanan yang dibutuhkan dikarenakan kesibukan  layanan  [10].  Salah  satunya  adalah  antrian pembelian tiket di pelabuhan penyeberangan Gorontalo.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui berapa lama waktu  antrian  setiap  konsumen  dalam  mendapatkan pelayanan pada pembelian tiket di Pelabuhan Penyeberangan
Gorontalo  dan  untuk  Mengetahui  kinerja    pelayanan    pada pembelian  tiket  kapal  feri  di  pelabuhan  penyeberangan Gorontalo menggunakan aplikasi simulasi ProModel.
Simulasi  merupakan  alat  untuk  meniru  suatu  sistem nyata  yang  kompleks  dengan  penuh  dengan  sifat probabilistik,  tanpa  harus  mengalami  keadaan  yang sebenarnya[11].  Simulasi  ialah  alat  atau  metode  yang dimanfaatkan  untuk  menganalisa  permasalahan  didalam suatu sistem yang memiliki tingkat ketidakpastian tinggi dan variabel yang beragam[12],[13]. Simulasi juga memungkinkan  untuk  dapat  membuat  keputusan  yang menentukan ciri- ciri utama itu bisa dimodifikasi secara nyata [14].
ProModel  dapat  mendeteksi  kemacetan  yang  terjadi pada proses antrian serta dapat langsung dieliminasi, mampu dan dapat mengembangkan suatu proses antrian yang efisien, mengurangi lead  time yang  dibutuhkan,  meningkatkan untilisasi  sumber  daya  dan  dapat  mengurangi  terjadinya penumpukan  pelanggan  pada  proses  antrian[15].  ProModel juga  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  sistem  yang optimal  [16]  dari  beberapa  alternatif  sistem  yang  telah direncanakan serta menghemat waktu dan biaya dibandingkan  melakukan  simulasi  secara  nyata  [17]    serta berguna  untuk  mensimulasikan  atau  memodelkan  berbagai jenis  sistem  manufaktur  dan  pelayanan  yang  dapat menyelesaikan masalah secara sederhana [18].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah dilakukan  terdapat  beberapa  kesamaan    metode  maupun penggunakaan  aplikasi,  yaitu  menggunakan  aplikasi ProModel  untuk  mensimulasikan  suatu  kegiatan.  Adapun perbedaan penelitian yang akan dilakukan dengan penelitian terkait yaitu lokasi penelitian dan objek yang akan diteliti

## II. METODE
Penelitian  yang  digunakan  yaitu  penelitian  deskriptif observasional dengan secara langsung melakukan pengamatan  terhadap  sistem  antrian  yang  ada  pada  loket pembelian  tiket  kapal  feri  di  pelabuhan  penyeberangan Gorontalo.  Data  yang  digunakan  antara  lain  data  tentang informasi  sistem  meliputi  kapasitas  penumpang,  jumlah penumpang, jumlah server, waktu pelayanan dan waktu antar
kedatangan  pelanggan  yang  disimulasikan  pada  software ProModel.  Tahapan  penelitian  simulasi  sistem  antrian menggunakan ProModel dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Bagan Alir Penelitian
Berikut  ini  merupakan  tahapan  penelitian  simulasi  sistem antrian menggunakan ProModel yang terdapat pada gambar 1. Bagan alir penelitian
1.  Memulai penelitian.
2.  Identifikasi  masalah  pada  identifikasi  masalah  ini, mengambil permasalahan pada sistem antrian pembelian tiket  kapal  di  pelabuhan  penyeberangan  Gorontalo. Permasalahan  ini  dipilih  karena  waktu  pelayanan  yang lama  sehingga  membuat  pelanggan  yang  lain  harus mengantri  dalam  waktu  yang  lama.  Permasalah  diatas yang mendasari dilakukannya penelitian ini.
3.  Pengumpulan data
a. Populasi Populasi  adalah  wilayah  generalisasi  terdiri  atas objek/subjek  yang  memiliki  kualitas  dan  ciri  khas tertentu  yang  diatur  oleh  peneliti  untuk  dianalisa  dan ditarik  kesimpulan[19].  Populasi  pada  penelitian  ini adalah  penumpang  kapal  kmp.  Moinit  di  pelabuhan penyeberangan  Gorontalo  tujuan  Gorontalo-Pagimana dengan  menggunakan  data  pada  bulan  januari  tahun 2022  sampai  dengan  bulan  maret  2022,  dengan  total keberangkatan  berjumlah  4.783  penumpang  dan keberangkatan  kapal  dilakukan  sebanyak  26  trip sehingga  rata  rata  jumlah  penumpang  dalam  satu  kali berangkat sebanyak 184 penumpang b.  Sampel
Sampel  ialah  sebagian  dari  jumlah  populasi  yang diambil agar bisa mewakili populasi yang diteliti. Jika subjeknya  kurang  dari  100  orang  sebaiknya  diambil semuanya,  jika  subjeknya  besar  atau  lebih  dari  100 orang  dapat  diambil  10-15%  atau  20-25%  atau  lebih. Simple random sampling merupakan cara pengambilan sampel  dari  anggota  populasi  dengan  menggunakan cara acak tanpa memperhatikan strata (tingkatan) pada anggota populasi tersebut[20]. Pemilihan sampel dalam penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik probability sampling yaitu dengan cara simple random sampling. Beberapa alasan pengambilan sampel adalah 1)  Kemampuan peneliti dilihat dari waktu, tenaga dan dana
Hasil Analisis Kinerja Pelayanan Selesai Kesimpulan dan Saran A Simulasi Berhasil ? B Mulai Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Data Sekunder Membuat Simulasi Antrian Penentuan Distribusi Layanan: -Pola Kedatangan -Waktu Pelayanan Data Primer A B
ya Tidak
2)  Sempitnya  luas  pengamatan  dari  setiap  subjek, karena hal ini menyangkut banyak sedikitnya data Berdasarkan beberapa alasan tersebut dan dari populasi sebanyak 184 penumpang, peneliti menggunakan 20% dari total populasi, sehingga jumlah sampelnya adalah 20% x 184= 37 penumpang
c.  Data  primer  data  hasil  observasi  untuk  waktu kedatangan pelanggan serta waktu pelayanan.
d.  Data sekunder pada penelitian ini menggunakan data dari hasil wawancara terhadap penumpang dan kepada pihak  manajemen  pelabuhan  berupa  jadwal  kapal, jumlah  loket,  jumlah  server,  jumlah  penumpang  dan kapasitas  kapal.  Jenis  wawancara  yang  dilakukan adalah wawancara terbuka
4.  Pengolahan  data  dalam  penelitian  ini  mengambil  data hasil  wawancara  dan  hasil  observasi  yang  selanjutnya dapat  digunakan  dalam  pembuatan  dan  analisis  sistem kinerja pelayanan menggunkan aplikasi ProModel.
5.  Penentuan  distribusi  data  hasil  observasi  berupa  data jumlah  kedatangan  setiap  hari  dan  waktu  pelayanan. Untuk  penentuan  distribusi  pola  kedatangan  dan  pola pelayanan  menggunakan  uji  Stat  Fit  pada  aplikasi ProModel.
6.  Perancangan model konseptual membuat model konseptual dari sistem Loket pembelian tiket kapal Feri di Pelabuhan  Penyeberangan  Gorontalo  menggunakan aplikasi ProModel.
7.  Simulasi model antrian menjalankan simulasi yang telah dibangun untuk di analisis hasil report yang terdapat pada aplikasi ProModel.
8.  Simulasi  berhasil  jika  tidak  terjadi  error  pada  saat menjalankan  simulasi  menggunakan  aplikasi  promodel dan hasil report dapat menunjukan nilai yang dibutuhkan seperti  data  scheduled  time  (waktu  simulasi), average time  per  entry (waktu  rata-rata  pelayanan),  untilization (persentase  waktu  yang  digunakan  untuk  melayani pelanggan).
9.  Hasil  analisis  kinerja  sistem  pelayanan merupakan hasil yang  didapat  dari report untuk  mencari  nilai  untilitas dengan  menggunakan  data  hasil  simulasi  dengan  data scheduled time (waktu simulasi ), average time per entry (waktu  rata-rata  pelayanan), untilization (persentase waktu  yang  digunakan  untuk  melayani  pelanggan) simulasi menggunakan aplikasi ProModel.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data-data  yang  diperlukan  untuk memecahkan  permasalahan  dan  untuk  membuat  simulasi
sistem  antrian  di  pelabuhan  penyeberangan  Gorontalo menggunakan data kedatangan dan waktu pelayanan.
T ABEL 1. K EDATANGAN PENUMPANG No Hari/Tanggal Jam Pengamatan Jumlah Penumpang 1 Sabtu, 7 Mei 2022 4 302 2 Senin, 9 Mei 2022 4 300 3 Kamis, 12 Mei 2022 4 299 4 Senin, 16 Mei 2022 4 296 5 Kamis, 19 Mei 2022 4 295 6 Senin, 23 Mei 2022 4 290 7 Kamis, 26 Mei 2022 4 279 8 Senin, 30 Mei 2022 4 188 9 Senin, 6 Juni 2022 4 263 10 Kamis, 9 Juni 2022 4 261 11 Senin, 13 Juni 2022 4 254 12 Kamis, 16 Juni 2022 4 254 13 Senin, 20 Juni 2022 4 251 14 Kamis, 23 Juni 2022 4 249 15 Senin, 27 Juni 2022 4 244 16 Kamis, 30 Juni 2022 4 243 Total 4268

## Gambar 2. Data kedatangan penumpang
Dari  Tabel  1.  Data  kedatangan  penumpang  dapat diketahui  bahwa  total  jumlah  penumpang  dalam  16 keberangkatan sebanyak 4.268, rata-rata tingkat kedatangan diselesaikan dengan rumus
λ   = (Jumlah Penumpang Yang Datang)/(Jam x Hari)
= 4.268/(4 x 16) = 4.268/64 = 66,69  Penumpang/Jam
T ABEL 2. W AKTU PELAYANAN ADMINISTRASI
No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan 1 00:00:40 47 00:00:37 93 00:00:32 139 00:00:38 2 00:00:30 48 00:00:42 94 00:00:31 140 00:01:36 3 00:00:23 49 00:00:51 95 00:01:12 141 00:00:36 4 00:00:54 50 00:01:09 96 00:00:43 142 00:01:20 5 00:00:42 51 00:00:35 97 00:00:41 143 00:00:38 6 00:00:30 52 00:01:16 98 00:00:42 144 00:00:37 7 00:00:37 53 00:00:39 99 00:00:29 145 00:00:50 8 00:00:58 54 00:01:31 100 00:00:26 146 00:00:45 9 00:00:47 55 00:00:38 101 00:00:33 147 00:01:31
302 300 299 296 295 290 279 188 263 261 254 254 251 249 244 243 0 50 100 150 200 250 300 350 Jumlah penumpang Waktu Kedatangan Penumpang
No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan 10 00:00:44 56 00:00:35 102 00:00:30 148 00:01:03 11 00:00:31 57 00:00:42 103 00:02:10 149 00:00:32 12 00:00:40 58 00:00:43 104 00:00:35 150 00:00:31 13 00:00:43 59 00:00:41 105 00:00:42 151 00:01:12 14 00:00:45 60 00:00:42 106 00:00:43 152 00:00:43 15 00:00:44 61 00:00:46 107 00:01:04 153 00:00:44 16 00:00:31 62 00:00:59 108 00:00:44 154 00:00:48 17 00:00:47 63 00:01:21 109 00:01:30 155 00:00:43 18 00:00:57 64 00:01:33 110 00:00:44 156 00:01:36 19 00:00:53 65 00:00:40 111 00:00:37 157 00:00:41 20 00:00:32 66 00:01:31 112 00:00:42 158 00:00:34 21 00:00:40 67 00:01:52 113 00:00:49 159 00:00:39 22 00:00:52 68 00:00:36 114 00:00:43 160 00:00:40 23 00:00:52 69 00:00:41 115 00:01:09 161 00:01:04 24 00:00:33 70 00:00:44 116 00:00:37 162 00:00:53 25 00:00:36 71 00:00:24 117 00:01:16 163 00:01:15 26 00:00:39 72 00:00:58 118 00:00:32 164 00:00:37 27 00:00:43 73 00:00:52 119 00:01:31 165 00:00:18 28 00:00:06 74 00:00:33 120 00:00:56 166 00:00:47 29 00:00:35 75 00:00:35 121 00:01:04 167 00:01:03 30 00:00:56 76 00:00:39 122 00:01:44 168 00:00:43 31 00:00:39 77 00:00:35 123 00:00:51 169 00:00:44 32 00:00:43 78 00:00:56 124 00:01:09 170 00:00:58 33 00:00:32 79 00:00:41 125 00:01:11 171 00:00:39 34 00:00:31 80 00:00:48 126 00:00:16 172 00:00:35 35 00:00:28 81 00:00:01 127 00:01:32 173 00:00:56 36 00:00:43 82 00:00:44 128 00:01:31 174 00:00:57 37 00:00:39 83 00:00:53 129 00:00:54 175 00:01:24 38 00:00:40 84 00:01:33 130 00:00:57 176 00:00:39 39 00:00:32 85 00:00:50 131 00:01:03 177 00:01:52 40 00:00:34 86 00:00:03 132 00:00:56 178 00:00:33 41 00:00:36 87 00:00:43 133 00:01:29 179 00:00:59 42 00:00:31 88 00:00:58 134 00:00:39 180 00:00:39 43 00:00:20 89 00:00:26 135 00:00:40 181 00:00:34 44 00:00:38 90 00:00:33 136 00:00:03 182 00:00:47 45 00:00:37 91 00:00:30 137 00:00:44 183 00:00:25 46 00:00:50 92 00:00:49 138 00:00:58 184 00:00:23 Total 129,18
Pada  tabel  2.  waktu  pelayanan  administrasi  hasil pengamatan  diketahui  bahwa  jumlah  waktu  pelayanan dibagian administrasi terhadap 184 penumpang yaitu 129,18 menit. Rata-rata waktu pelayanan dihitung sebagai berikut :
µ = (total waktu pelayanan)/(jumlah penumpang) = 129,18/184
= 0,702 penumpang/menit
jadi,  rata-rata  tingkat  pelayanan  penumpang  dibagian administrasi yaitu 0,702 penumpang dalam 1 menit.
T ABEL 3. WAKTU PELAYANAN VALIDASI VAKSIN No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan 1 00:00:34 47 00:00:54 93 00:01:31 139 00:00:39 2 00:00:45 48 00:00:29 94 00:00:40 140 00:00:40 3 00:00:31 49 00:00:26 95 00:00:43 141 00:00:43 4 00:00:38 50 00:00:33 96 00:02:05 142 00:00:44 5 00:00:36 51 00:00:30 97 00:00:44 143 00:00:58 6 00:00:36 52 00:00:49 98 00:00:31 144 00:00:39 7 00:00:20 53 00:00:43 99 00:00:47 145 00:00:35
No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan 8 00:00:38 54 00:01:09 100 00:00:57 146 00:00:56 9 00:00:37 55 00:00:37 101 00:01:03 147 00:00:57 10 00:00:50 56 00:01:16 102 00:00:32 148 00:01:03 11 00:00:47 57 00:00:32 103 00:01:43 149 00:00:32 12 00:00:25 58 00:01:31 104 00:01:26 150 00:00:31 13 00:00:23 59 00:02:10 105 00:01:35 151 00:00:12 14 00:00:44 60 00:00:35 106 00:00:56 152 00:00:43 15 00:00:53 61 00:00:42 107 00:00:39 153 00:00:44 16 00:00:35 62 00:00:43 108 00:01:03 154 00:00:48 17 00:00:37 63 00:01:04 109 00:00:32 155 00:00:43 18 00:00:18 64 00:00:44 110 00:00:31 156 00:00:36 19 00:00:47 65 00:01:30 111 00:01:12 157 00:00:41 20 00:00:33 66 00:00:44 112 00:00:43 158 00:00:34 21 00:00:30 67 00:00:39 113 00:00:51 159 00:00:24 22 00:00:32 68 00:01:31 114 00:01:09 160 00:00:39 23 00:00:31 69 00:00:38 115 00:01:11 161 00:00:52 24 00:01:33 70 00:00:35 116 00:00:16 162 00:00:33 25 00:01:36 71 00:00:42 117 00:01:32 163 00:00:59 26 00:00:39 72 00:00:43 118 00:01:31 164 00:00:39 27 00:00:57 73 00:00:41 119 00:02:41 165 00:00:39 28 00:01:03 74 00:00:42 120 00:00:48 166 00:00:40 29 00:00:32 75 00:00:46 121 00:01:01 167 00:00:32 30 00:00:31 76 00:00:59 122 00:00:44 168 00:00:34 31 00:01:12 77 00:01:21 123 00:00:53 169 00:00:36 32 00:00:43 78 00:01:33 124 00:01:33 170 00:00:31 33 00:00:41 79 00:00:40 125 00:00:50 171 00:00:20 34 00:00:42 80 00:00:31 126 00:01:03 172 00:00:38 35 00:00:56 81 00:00:52 127 00:00:43 173 00:00:37 36 00:01:04 82 00:03:36 128 00:00:58 174 00:00:50 37 00:03:44 83 00:00:41 129 00:00:26 175 00:00:40 38 00:00:56 84 00:00:44 130 00:00:33 176 00:00:30 39 00:01:29 85 00:00:24 131 00:00:30 177 00:00:23 40 00:00:39 86 00:00:58 132 00:00:49 178 00:00:34 41 00:00:40 87 00:00:52 133 00:00:37 179 00:00:42 42 00:01:03 88 00:00:33 134 00:00:42 180 00:00:30 43 00:00:44 89 00:00:35 135 00:00:51 181 00:00:37 44 00:00:58 90 00:00:39 136 00:00:09 182 00:00:28 45 00:00:37 91 00:00:35 137 00:00:35 183 00:00:47 46 00:00:42 92 00:00:56 138 00:00:16 184 00:00:44 Total 150,900
Pada tabel 3. data waktu pelayanan validasi vaksin hasil pengamatan  diketahui  bahwa  jumlah  waktu  pelayanan dibagian  validasi  vaksin  terhadap  184  penumpang  yaitu 150,900  menit.  Rata-rata  waktu  pelayanan  dihitung  sebagai berikut :
150,900/184 = 0,820 penumpang/menit
Kemudian  waktu  rata-rata  pelayanan  tersebut  dikonversi ketingkat pelayanan per jam.
=1/0.820 (60) µ =73,17 penumpang/jam
jadi, rata-rata tingkat pelayanan penumpang dibagian validasi vaksin yaitu 73,17 penumpang dalam 1 jam.
T ABEL 4. WAKTU PELAYANAN L OKET P EMBELIAN TIKET
No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan 1 00:01:39 47 00:02:41 93 00:02:57 139 00:00:39 2 00:00:40 48 00:00:48 94 00:01:03 140 00:00:40 3 00:01:32 49 00:01:01 95 00:00:32 141 00:00:43
No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan No Waktu Pelayanan 4 00:00:34 50 00:00:44 96 00:00:31 142 00:00:44 5 00:00:36 51 00:00:53 97 00:01:12 143 00:00:58 6 00:00:31 52 00:01:33 98 00:00:43 144 00:00:39 7 00:00:20 53 00:00:50 99 00:00:41 145 00:01:35 8 00:03:38 54 00:01:03 100 00:00:42 146 00:00:56 9 00:00:37 55 00:00:43 101 00:00:56 147 00:00:57 10 00:00:50 56 00:00:58 102 00:01:04 148 00:01:03 11 00:00:40 57 00:00:26 103 00:00:44 149 00:00:32 12 00:01:30 58 00:00:33 104 00:00:56 150 00:00:31 13 00:00:23 59 00:00:30 105 00:01:29 151 00:01:12 14 00:01:04 60 00:00:49 106 00:00:39 152 00:00:43 15 00:00:42 61 00:00:37 107 00:00:40 153 00:00:44 16 00:01:30 62 00:00:42 108 00:01:03 154 00:02:48 17 00:01:07 63 00:00:51 109 00:00:44 155 00:00:43 18 00:01:18 64 00:01:09 110 00:00:58 156 00:01:36 19 00:00:47 65 00:00:35 111 00:00:37 157 00:00:41 20 00:00:44 66 00:01:16 112 00:00:42 158 00:00:34 21 00:01:20 67 00:00:39 113 00:00:51 159 00:01:24 22 00:00:52 68 00:01:31 114 00:01:09 160 00:00:39 23 00:01:52 69 00:00:38 115 00:01:11 161 00:01:52 24 00:00:33 70 00:00:35 116 00:00:16 162 00:00:33 25 00:01:36 71 00:00:42 117 00:00:32 163 00:00:59 26 00:00:39 72 00:00:43 118 00:01:31 164 00:01:39 27 00:01:31 73 00:00:41 119 00:00:54 165 00:00:34 28 00:00:40 74 00:00:42 120 00:00:29 166 00:00:45 29 00:00:43 75 00:00:46 121 00:00:26 167 00:01:31 30 00:01:35 76 00:00:59 122 00:00:33 168 00:00:38 31 00:00:44 77 00:01:21 123 00:00:30 169 00:01:36 32 00:00:31 78 00:03:33 124 00:00:49 170 00:00:36 33 00:00:47 79 00:00:40 125 00:00:43 171 00:01:20 34 00:00:57 80 00:01:31 126 00:01:09 172 00:00:38 35 00:01:03 81 00:01:52 127 00:00137 173 00:02:40 36 00:00:32 82 00:00:36 128 00:01:16 174 00:00:50 37 00:01:43 83 00:02:41 129 00:00:32 175 00:00:47 38 00:00:26 84 00:00:44 130 00:01:31 176 00:01:25 39 00:01:35 85 00:01:24 131 00:00:28 177 00:00:23 40 00:00:56 86 00:00:58 132 00:00:35 178 00:00:32 41 00:00:39 87 00:01:52 133 00:01:42 179 00:00:51 42 00:01:03 88 00:00:33 134 00:00:43 180 00:01:25 43 00:00:32 89 00:01:35 135 00:01:04 181 00:00:37 44 00:00:31 90 00:00:39 136 00:00:44 182 00:01:18 45 00:01:12 91 00:01:35 137 00:00:30 183 00:00:47 46 00:00:43 92 00:00:56 138 00:00:44 184 00:01:03 Total 180,58
Pada tabel 4. waktu pelayanan loket pembelian tiket hasil pengamatan diketahui bahwa jumlah waktu pelayanan loket pembelian tiket terhadap 184 penumpang yaitu 184,45 menit. Rata-rata waktu pelayanan dihitung sebagai berikut :
184,45/184 = 1,002 penumpang/menit
Kemudian  waktu  rata-rata  pelayanan  tersebut  dikonversi ketingkat pelayanan per jam.
=1/1,002 (60)
µ =59,88 penumpang/jam jadi,  rata-rata  tingkat  pelayanan  penumpang  yaitu  59,88 penumpang dalam 1 jam.
a. Simulasi Sistem Antrian
Simulasi  sistem  antrian  pembelian  tiket  kapal  ferri  di pelabuhan penyeberangan Gorontalo dijalankan selama 4 jam (Waktu pelayanan). Simulasi diilustrasikan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Simulasi sistem antrian pembelian tiket
Keterangan gambar:
1) Penumpang  berada  di  pintu  masuk  menuju  loket administrasi
2) Penumpang  berada  di  loket  administrasi  menuju validasi vaksin
3) Penumpang  berada  di  validasi  vaksin  menuju  loket pembelian tiket
4) Penumpang  berada  di  loket  pembelian  tiket  menuju ruang tunggu
5) Penumpang  berada  di  ruang  tunggu  menuju  pintu masuk kapal
b. Kinerja Sistem Pelayanan Menggunakan Promodel
Simulasi antrian pembelian tiket kapal ferri dipelabuhan penyeberangan  Gorontalo  menggunakan  data  kedatangan penumpang  dan  data  waktu  pelayanan  penumpang  dengan perhitungan  sebelumnya  yaitu  rata-rata  kedatangan  (λ) sebesar  66,69  penumpang  per  jam,  data  waktu  pelayanan menggunakan tiga waktu pelayanan sebagai berikut :
a) Rata-rata waktu pelayanan (µ) loket administrasi  75,57 penumpang dalam 1 jam
b) Rata-rata  waktu  pelayanan  (µ)  validasi  vaksin  73,17 penumpang dalam 1 jam
c) Rata-rata  waktu  pelayanan  (µ)  loket  pembelian  tiket 59,88 penumpang dalam 1 jam
1. Kinerja  sistem  pelayanan  pembelian  tiket  di  pelabuhan penyeberangan Gorontalo
Berdasarkan  data  waktu  kedatangan  dan  waktu  pelayanan simulasi antrian pembelian tiket dijalankan selama 4 jam dan total  penumpang  sebanyak  350  penumpang  diambil  dari
kapasitas kapal. Simulasi ini menggunakan aplikasi promodel 2016 dan didapatkan hasil report sebagai berikut:
T ABEL 5. K INERJA S ISTEM P ELAYANAN

## Gambar 4. Kinerja Sistem Pelayanan
Dapat dilihat pada tabel 5. Kinerja sistem pelayanan dari hasil utilization bagian administrasi sebesar 22,17% dengan waktu idle atau waktu menganggur sebesar 77,83%, bagian validasi vaksin  sebesar  58,02%  dengan  waktu idle sebesar  41,98% dan loket pembelian tiket sebesar 92,30% dengan waktu idle sebesar 7,7%, maka dapat dilihat bahwa pada loket pembelian tiket  petugas  sangat  sibuk  melayani  penumpang,  semakin sibuk  petugas  melayani  penumpang  maka  antrian  akan semakin panjang.
2. Kinerja  pelayanan  menggunakan  2  loket  pembelian tiket
Berdasarkan  data  waktu  kedatangan  dan  waktu pelayanan  simulasi  antrian  pembelian  tiket  menggunakan  2 loket  yang  dijalankan  selama  4  jam  dan  total  penumpang sebanyak  350  penumpang  diambil  dari  kapasitas  kapal. Simulasi  ini  menggunakan  aplikasi  promodel  2016  dan didapatkan hasil report sebagai berikut:
T ABEL 6. K INERJA S ISTEM P ELAYANAN 2 L OKET
Dapat  dilihat  pada  tabel  6.  kinerja  sistem  pelayanan  2 loket  dari  hasil utilization pada  loket  pembelian  tiket  1 sebesar 53,13%  dengan waktu idle 46,87% dan pada loket pembelian tiket 2 sebesar 41,13% dengan waktu idle sebesar 58,87%,  maka  dapat  dilihat  bahwa  semakin  sibuk  petugas melayani penumpang maka antrian akan semakin panjang.
Name Scheduled Time (Min) Total Entries Average Time Per Entry (Min) %Utilization Administrasi 240 227 1,90 22,17 Validasi Vaksin 240 224 0,84 58,02 Loket Pembelian Tiket 240 218 1,02 92,30
Name Scheduled Time (Minute) Total Entries Average Time Per Entry (Minute) %Utilization Loket Pembelian Tiket 1 240 125 1,02 53,13 Loket Pembelian Tiket 2 240 97 1,02 41,13
Pintu Masuk Loket  Pembelian Tiket Ruang Tunggu Pintu Masuk Kapal Loket Administrasi Validasi vaksin
c. Entity Activity
T ABEL 7. E NTITY A CTIVITY
Name Tot al Exi t Curre nt Quan tity Aver age
Time In Syste m (min) Aver age Time In Move Logic (min) Aver age Time Waiti ng (min) Avera ge Time In Operat ion (min) Aver age Time Bloc ked (min) Penum pang 216 11 7,52 0,30 0,24 5,30 1,67
Pada  tabel  7. Entity  activity satu  loket  yang  dijalan selama  4  jam  (waktu  pelayanan),  banyaknya  penumpang yang  masuk  sebesar  277  dan  yang  keluar  sistem  sebanyak 216  penumpang.  Ketika  simulasi  dijalankan  selama  4  jam masih  tersisa  11  penumpang didalam  sistem  dan  134  orang yang tidak masuk sistem. Dengan waktu rata-rata penumpang berada  didalam  sistem  sebesar  7,52  menit,  rata-  rata  waktu bergerak  penumpang  selama  berada  didalam  sistem  yaitu 0,30  menit.  Sedangkan  rata-rata  waktu  penumpang menunggu  0,24  menit  artinya  waktu  yang  diperlukan penumpang  sejak  masuk  antrian  sampai  mendapatkan pelayanan,  tapi  tidak  termasuk  waktu  pelayanan.  Dengan waktu beroperasi sebesar 5,30 menit dan waktu tertahan 1,67 menit.
d. Entity Activity 2 loket
T ABEL 8. E NTITY A CTIVITY 2 LOKET Name Tot al Exi t Curre nt Quan tity Aver age Time In Syste m (min) Aver age Time In Move Logic (min) Aver age Time Waiti ng (min) Avera ge Time In Operat ion (min) Aver age Time Bloc ked (min) Penum pang 221 6 5,61 0,30 0,25 4,21 0,85
Pada tabel 8. entity activity 2 loket yang dijalan selama 4 jam (waktu pelayanan), banyaknya penumpang yang masuk sebesar  227  dan  yang  keluar  sistem  sebanyak  221 penumpang. Ketika simulasi dijalankan selama 4 jam masih tersisa  6  penumpang  didalam  sistem  dan  134  orang  yang tidak  masuk  sistem.  Dengan  waktu  rata-rata  penumpang berada  didalam  sistem  sebesar  5,61  menit,  rata-  rata  waktu bergerak  penumpang  selama  berada  didalam  sistem  yaitu 0,30  menit.  Sedangkan  rata-rata  waktu  penumpang menunggu  0,25  menit  artinya  waktu  yang  diperlukan penumpang  sejak  masuk  antrian  sampai  mendapatkan pelayanan,  tapi  tidak  termasuk  waktu  pelayanan.  Dengan waktu beroperasi sebesar 4,21 menit dan waktu tertahan 0,85 menit.
e. Location State Single
T ABEL 9. L OCATION S TATE S INGLE
Gambar 5. Location State Single
Pada  tabel  9.  Location  State  Single  pada  loket pembelian  tiket  yang  dijalankan  selama  4  jam  memiliki presentase  bekerja  sebesar  92,30%  dan  waktu  menganggur yaitu 7,70%.
f. Tingkat Waktu Menunggu
T ABEL 10. T INGKAT WAKTU PELAYANAN
Name % in move logic % waiting % In operation %Bloked Penumpang 3,99 3,19 70,58 22,23
Berdasarkan tabel 10. tingkat waktu pelayanan in move logic atau  tingkat  bergerak  penumpang  adalah  3,99%, waiting atau tingkat waktu menunggu 3,19%, tingkat waktu operasi  70,58%  dan  tingkat  penumpang  tertahan  sebesar 22,23%
g. Hasil Wawancara
Wawancara yang dilakukan adalah wawancara terbuka yang dilakukan pada penumpang tujuan Gorontalo-Pagimana yang  dilakukan  selama  4  hari  pada  hari  senin  4  juli  2022, kamis 7 juli 2022, senin 11 juli 2022 dan kamis 14 juli 2022 dengan  mengambil  20%  dari  184  penumpang  yaitu  37 penumpang  dari  rata  rata  tingkat  keberangkatan pada bulan januari-maret  tahun  2022  maka  didapatkan  hasil  sebagai berikut :
1. Bukti Langsung ( Tangible )
Gambar 6. Pie Chart Tangible
Pada gambar 6. Pie Chart Tangible hasil wawancara terhadap 37  responden  dapat  diketahui  bahwa  tingkat  kepuasan  atau bukti langsung pengadaan fasilitas ( Tangible ) 26 responden
Name Scheduled Time (Min) %Operation %Idle Loket Pembelian Tiket 240 92,30
7,7
30% 70% TANGIBLE Puas Tidak Puas 92% 8% Location State Single %Operation %Idle
dengan presentase 70% menyatakan tidak puas sedangkan 11 responden dengan presentase 30%. menyatakan puas.
2. Keandalan pelayanan ( Reability )
Gambar 7. Pie Chart Reability
Pada  gambar  7. Pie  Chart  Reability hasil  wawancara terhadap  37  responden  dapat  diketahui  bahwa  tingkat keandalan  pelayanan  ( Reability )  19  responden  dengan presentase  51%  menyatakan  tidak  puas  sedangkan  18 responden dengan presentase 49%. menyatakan puas.
3. Katanggapan Petugas ( Responsiveness )
Gambar 8. Pie Chart Responsiveness
Pada  gambar  8. Pie  Chart  Responsiveness hasil wawancara    terhadap  37  responden  dapat  diketahui  bahwa daya tanggap petugas ( Responsiveness ) 15 responden dengan presentase  41%  menyatakan  tidak  puas  sedangkan  22 responden dengan presentase 59%. menyatakan puas.
4. Kepedulian petugas ( Empaty )
Pada  gambar  9. Pie  Chart  Empaty hasil  wawancara terhadap  37  responden  dapat  diketahui  bahwa  tingkat kepedulian  petugas  ( Empaty )  12  responden  dengan presentase  32%  menyatakan  tidak  puas  sedangkan  25 responden dengan presentase 68%. menyatakan puas.
Dari  hasil  wawancara  terhadap  37  penumpang  pada bulan april 2022 di pelabuhan penyeberangan Gorontalo pada bagian  tangible  11  penumpang  menyatakan  puas  terhadap fasilitas  yang  disediakan  oleh  pihak  pelabuhan,  26 penumpang menyatakan tidak puas, pada bagian reability  18 penumpang  merasa  puas  terhadap  kinerja  petugas  dan  19 penumpang  merasa  tidak  puas,  pada  bagian  responsiveness 22  penumpang  sudah  puas  terhadap  daya  tanggap  petugas sedangkan  15  penumpang  belum  puas  dan  pada  bagian empaty  25  penumpang  sudah  puas  namun  12  penumpang merasa belum puas.
h. Pembahasan
Berdasarkan  hasil  analisis  sistem  antrian  terhadap kinerja  pelayanan  pembelian  tiket  kapal  ferri  di  pelabuhan penyeberangan Gorontalo menggunakan data hasil observasi secara  langsung  dengan  menghitung  rata-rata  kedatangan penumpang sebesar 66,69 penumpang dalam 1 jam dan rata- rata  waktu  pelayanan  loket  administrasi  sebesar  85,47 penumpang dalam 1 jam, rata-rata waktu pelayanan validasi vaksin  73,17  penumpang  dalam  1  jam,  rata-rata  waktu pelayanan  loket  pembelian  tiket  59,88  penumpang  dalam  1 jam.
Simulasi  antrian  pembelian  tiket  kapal  ferri  di pelabuhan  penyeberangan  Gorontalo  menggunakan  aplikasi ProModel  2016  yang  dijalankan  selama  4  jam  dengan  350 penumpang,  didapatkan  hasil  analisis  data  pada  loket administrasi yaitu waktu rata-rata pelayanan 1,90 penumpang dalam  1  menit,  bagian  validasi  vaksin  waktu  rata-rata pelayanan  0,84  penumpang  dalam  1  menit,  pada  loket pembelian  tiket  waktu  rata-rata  pelayanan  sebesar  1,02 penumpang  dalam  1  menit  dan  waktu  rata-rata  penumpang berada  didalam  sistem  sebesar  7,52  penumpang  dalam1 menit.
Adapun  rata-rata  waktu  bergerak  penumpang  selama berada  didalam  sistem  yaitu  0,30  menit,  waktu  rata-rata menunggu  0,24  menit,  waktu  rata-rata  beroperasi  sebesar 5,30  menit,  waktu  rata-rata  tertahan  1,67  menit  dengan utilitas  menunjukan  petugas  sibuk  pada  loket  administrasi 22,17%  dan  waktu  menganggur  77,83%,  validasi  vaksin 58,02%  dan  waktu  menganggur  41,98%,  loket  pembelian tiket  sebesar  92,30%  dan  waktu  menganggur  7,7%  dengan total  penumpang  yang  mendapatkan  pelayanan  dibagian loket  administrasi  sebanyak  227  penumpang,  pada  bagian validasi  vaksin  224  penumpang  dan  pada  loket  pembelian tiket sebanyak 218 penumpang. Semakin besar utilitas maka petugas  akan  semakin  sibuk  melayani  penumpang  dan semakin  antrian  akan  semakin  panjang.  Berdasarkan  hasil report didapatkan  hasil  penumpang  yang  memasuki  sistem sebanyak  227  penumpang  dan  yang  keluar  sistem  216 penumpang,  sehingga  masih  terdapat  11  penumpang  yang
59% 41% RESPONSIVENESS Puas Tidak Puas 68% 32% EMPATY Puas Tidak Puas 49% 51% Keandalan Pelayanan (Reability) Puas Tidak Puas
tertahan,  hal  tersebut  dikarenakan  kekurangan  waktu pelayanan pada sistem.
Pada simulasi dengan menambahkan 2 loket pada loket pembelian  tiket  terjadi  peningkatan  penumpang  yang mendapatkan  pelayanan  pada  loket  1  (satu)  sebanyak  125 penumpang  dan  loket  2  (dua)  sebanyak  97  penumpang dengan  total  keseluruhan  penumpang  yang  mendapat pelayanan sebanyak 222 penumpang, pada tingkat kesibukan petugas  loket  1  (satu)  53,13  %  dan  loket  2  (dua)  41,13%  . Sehingga,  hasil  kinerja  sistem  pelayanan  di  pelabuhan penyeberangan Gorontalo masih kurang optimal maka  perlu menambahkan 2 loket pada loket pembelian tiket agar dapat mengurangi  tingkat  kesibukan  atau  untilitas  petugas  dan penumpang yang dapat dilayani bisa lebih banyak serta dapat mengurangi panjang antrian.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  pembahasan  diatas  dapat disimpulkan sebagai berikut :
a.  Sistem  antrian  pembelian  tiket  yang  ada  di  pelabuhan penyeberangan  Gorontalo    adalah single  channel  multi phase ,  disiplin  antrian  yang  digunakan first  come  first service (FCFS)  dimana  penumpang  yang  lebih  awal datang akan lebih dulu dilayani dan menggunakan 1 (satu) fasilitas  pelayanan  atau  lebih  untuk  loket  administrasi dengan rata-rata waktu pelayanan 1,90 penumpang dalam 1  menit  dengan  waktu  tunggu  sampai  penumpang mendapatkan pelayanan yaitu 0,07 menit, validasi vaksin dengan rata-rata waktu pelayanan 0,84 penumpang dalam 1  menit  dan  untuk  loket  pembelian  tiket  yaitu  1,02 penumpang dalam 1menit.
b. Hasil kinerja sistem pelayanan pembelian tiket kapal ferri dipelabuhan penyeberangan Gorontalo memiliki presentasi  bekerja  atau  waktu  sibuk  pada  loket administrasi  sebesar  22,17%  dan  waktu  menganggur sebesar  77,83%,  validasi  vaksin  sebesar  58,02%  dan waktu menganggur 4,98%, loket pembelian tiket sebesar 92,30% dengan waktu menganggur 7,7% sehingga proses pelayanan pada loket pembelian tiket memiliki presentasi paling  sibuk  dan  antrian  semakin  panjang,  sedangkan rata-rata waktu menunggu penumpang sampai mendapatkan pelayanan yaitu 0,24 menit. Sehingga, hasil kinerja  sistem  pelayanan  di  pelabuhan  penyeberangan Gorontalo  masih  kurang  optimal  maka    perlu menambahkan  2  loket  pada  loket  pembelian  tiket  agar dapat mengurangi tingkat kesibukan atau untilitas petugas dan  penumpang  yang  dapat  dilayani  bisa  lebih  banyak serta  dapat  mengurangi  panjang  antrian  dan  dapat mengatasi  penumpukan  penumpang  pada  hari-hari tertentu seperti mudik lebaran dan tahun baru.

## R EFFERENSI
[1] M. A. D. Matiro, R. S. Mau, A. Rasyid, and F. A. Rauf, “Pengukuran Beban Kerja Menggunakan Metode Full Time Equivalent (FTE) Pada Divisi Proses PT. Delta Subur Permai,” Jambura Ind. Rev. , vol. 1, no. 1, pp. 30–39, 2021.
[2] R.  Wolinelo,  I.  H.  Lahay,  and  Hasanuddin,  “Penentuan  Jumlah Perawat  Optimal  di  Ruang  Unit  Gawat  Darurat  Puskesmas  Kota Selatan Menggunakan Metode Work Load Analysis,” Jambura  Ind.
Rev. , vol. 2, no. 1, pp. 49–56, 2022, doi: 10.37905/jirev.2.1.49-56.
[3] I.  A.  Sasmita,  R.  Indriati,  and  M.  N.  M.  Muzaki,  “Rekomendasi Penerima  Bantuan  Program  Keluarga  Harapan,” JJEEE ,  vol.  3,  pp. 84–88, 2021.
[4] Y.  H.  Kanoi,  S.  Abdussamad,  and  S.  W.  Dali,  “Perancangan  Jam Digital Waktu Sholat Menggunakan Arduino Uno,” JJEEE , vol. 1, pp.
1–8, 2019.
[5] Z.  Purnomo,  J.  Karim,  B.  Senung,  and  S.  Abdussamad,  “Sistem Informasi Jasa Pemesanan Percetakan Berbasis Android,” JJEE , vol. 2, pp. 44–51, 2020.
[6] N.  Aini,  “Simulasi  Sistem  Antrian  Pelayanan  Loket  Pajak  Kantor Pratama Samarinda Menggunakan Promodel,” 2017.
[7] D.  A.  Ramdani,  W.  Wahyudin,  and  D.  N.  Rinaldi,  “Model  Sistem Antrian  Menggunakan  Pola  Single  Channel-Single  Phase  Dengan Promodel  Pada  Antrian  Alfamart  Unsika,” Tekmapro    J.  Ind.  Eng. Manag. , vol. 16, no. 1, pp. 13–24, 2021.
[8] K. S. Prawiro and D. Agfazar, “Analisis Antrian Sepeda Motor pada SPBU Tanah Merdeka Menggunakan Simulasi Promodel,” Bull. Appl. Ind. Eng. Theory , vol. 1, no. 2, pp. 28–31, 2020.
[9] S.  Bahar,  M.  L.  Mananohas,  and  C.  Montolalu,  “Model  Sistem Antrian dengan Menggunakan Pola Kedatangan dan Pola Pelayanan Pemohon  SIM  di  Satuan  Penyelenggaraan  Adminstrasi  SIM  Resort Kepolisian Manado,” Mat. dan Apl. , vol. 7, no. 1, p. 15, 2018.
[10]  Janles and F. Haikal, “Analisis Antrian Pada Loket Pintu Tol Cijago Dengan Menggunakan Simulasi Promodel,” vol. 1, no. 2, pp. 32–35, 2020.
[11]  J. Titarsole and B. J. Camerling, “Analisis Sistem Antrian Pada Area Parkir  Mobil  Tangki  Ke  Filling  Shed  Dengan  Menggunakan Promodel,” Arika , vol. 11, no. 1, pp. 67–82, 2017.
[12]  Y. D. Astanti, I. Soejanto, and I. Berlianty, “Simulasi Alur Pelayanan Rawat  Jalan  (Poliklinik)  di  Rumah  Sakit  Menggunakan  Software ProModel,” Opsi , vol. 13, no. 1, p. 1, 2020.
[13]  D. Tutuarima and D. B. Paillin, “Analisis Kinerja Sistem Antrian Pada Dermaga Pelabuhan Perikanan Nusantara Ambon,” Arika , vol. 10, p. 1, 2016.
[14]  S. Dewanto and A. Santosa, “Simulasi Sistem Pelayanan Rawat Jalan di  Rumah  Sakit  Menggunakan  Simulasi  Kejadian  Diskrit,” Ina.    J. Ind. Qual. Eng. , vol. 8, no. 1, pp. 25–36, 2020.
[15]  R.  Cornellia,  “Analisis  Antrian  pada  Loket  Pembuatan  Elektronik KTP  dengan  Menggunakan  Simulasi  Promodel,” STRING  (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 3, no. 2, p. 119, 2018.
[16]  N.  A.  Viana and  A.  E.  Nurhidayat,  “Analisis  Sistem Antrian dalam Meningkatkan  Pelayanan  Customer  Di  PT  .  Optima  Kurnia  Elok,” Optimasi Tek. Ind. , vol. 1, no. 2, pp. 10–13, 2019.
[17]  D.  L.  Trenggonowati,  “Simulation  system  optimize  the  time  of process,” Performa , vol. 16, no. 2, pp. 134–142, 2017.
[18]  E. Jaelani, “Jurnal Sains Manajemen & Akuntansi Volume VII No. 1 / Februari / 2015,” vol. VII, no. 1, pp. 101–118, 2015.
[19]  Sugiyono, Metode  Penelitian  Kuantitatif  Kualitatif  dan  R&D . Bandung: Alfabeta, 2017.
[20]  A.  Suharsimi, Prosedur  Penelitian :  Suatu  pendekatan  Praktik . Jakarta: Rineka Cipta, 2013.