Analisa Optimalisasi Waktu Kerja Mekanik pada Dealer Motor XYZ dengan Metode Hungarian Menggunakan Aplikasi POM-QM
Maulana Muhamad* 1 , Luthfi Agung Darmawan 2 , Wahyudin Wahyudin 3 maulanamhoely@gmail.com* 1 , darmawanluthfi19@gmail.com 2 , hwwahyudin@gmail.com 3 1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang
I n f o r m a s i  A r t i k e l

## A b s t r a c t
Riwayat Artikel :
Received : 18 – Agustus – 2021 Revised : 21 – Agustus – 2021 Accepted : 5 – September – 2021
XYZ  motorcycle  dealer,  one  of  the  XYZ  motorcycle  dealers  in Karawang,  is  located  on  Jl.  HS.  Ronggo  Waluyo,  Kec. Telukjambe Timur and offers motorbike sales and maintenance to customers. The placement of mechanical work depending on the length of time required by the mechanic to perform a job is a  challenge.  As  a  result,  the  goal  of  this  research  is  to categorize motor types mechanically as quickly as possible and collect  income  data  using  the  Assignment  or  Hungarian methods.  Then  there  are  dealer  activities  such  as  periodic services, light services, and heavy services, all with mechanical variables  comprising  three  mechanics  and  a  rolling  system. Periodical service  Erik mechanics are worth 25 minutes, light service  mechanics  are  worth  20  minutes,  and  heavy  service wise mechanics are worth 17 minutes, according to the results of  the  discussion.  As  a  result,  the  average  ideal  time  value  in the  POM-QM  for  the  Windows  program  is  62  minutes.  As  a result, the Assignment or Hungarian method concludes that the optimal outcomes for the three workers are obtained based on the location or type of work that is suitable for each worker in carrying out his work.
Kata kunci : Assignment Hungarian Operational Research
POM-QM

## A b s t r a k
Untuk  melakukan  sitasi  pada penelitian  ini  dengan  format : M. S. Rumetna, T. N. Lina, T. P.
Sari, P. Mugu, A. Assem, and R.
Sianturi, “Optimasi Jumlah Produksi Roti Menggunakan
Program  Linear  Dan  Software POM-QM,” Electro  Luceat, vol. 01, pp. 42–49, 2021.
Dealer motor XYZ merupakan dealer motor yang bertempat di Jl.  HS.  Ronggo  Waluyo,  Kec.  Telukjambe  Timur,  salah  satu dealer  sepeda  motor  XYZ  di  Karawang  menyediakan  jasa penjualan  dan  perawatan  sepeda  motor  kepada  konsumen. Terdapat  permasalahan  untuk  menetapkan  penempatan pekerjaan  mekanik  berdasarkan  lamanya  waktu  kerja  yang dibutuhkan  oleh  mekanik  untuk  menyelesaikan  suatu pekerjaan. Oleh karena itu tujuan penelitian ini mengklasifikasikan  jenis  –  jenis  motor  secara  mekanis  dalam waktu tercepat yang layak dan mengumpulkan data pendapatan dengan  menggunakan  metode  Assignmet  atau  Hungarian. Maka  terdapat  kegiatan  aktivitas  pada  dealer  berupa  servis berkala,servis  ringan,  dan  servis  berat  dengan  variable mekanik. mekanik berjumlah 3 orang mekanik dengan sistem
Tersedia secara online di http://ojs.unik-kediri.ac.id/index.php/jurmatis/index

## JURMATIS
Jurnal Manajemen Teknologi dan Teknik Industri Universitas Kadiri
rolling  Hasil  pembahasan  pada  mekanik  erik  service  berkala bernilai waktu 25 menit, mekanik dimas service ringan bernilai waktu  20  menit  dan  mekanik  arif  service  berat  bernilai  17 menit.  Maka  pada  aplikasi POM-QM  for  Windows ,  terdapat nilai rata-rata waktu optimal bernilai 62 menit. Oleh karena itu kesimpulan  dari  metode  Assignment  atau  Hungarian  yang menyatakan  bahwa  hasil  yang  ideal  untuk  ketiga  mekanik tersebut diperoleh berdasarkan lokasi atau jenis pekerjaan yang cocok untuk setiap mekanik dalam melaksanakan pekerjaannya.

## 1. Pendahuluan
Sepeda  motor  adalah  moda  transportasi  paling  populer.  Sepeda  motor  tidak  hanya fungsional,  tetapi  juga  harganya  terjangkau.  Sepeda  motor  juga  dapat  digunakan  untuk menghindari  kemacetan  lalu  lintas  yang  sering  terjadi  di  jalan  raya  [1].  Sepeda  motor merupakan  salah  satu  moda  transportasi  yang  banyak  diminati  masyarakat,  baik  untuk kalangan  bawah,  menengah,  maupun  atas.  Pemilihan  tersebut  didasarkan  pada  biaya pembelian  sepeda  motor  masyarakat  yang  semakin  murah.  XYZ  merupakan  salah  satu perusahaan  sepeda  motor  yang  cukup  terkenal,  dengan  citra  positif  di  mata  konsumen. Salah  satu  alasan  mengapa  penjualan  sepeda  motor  XYZ  meningkat  dari  tahun  ke  tahun adalah  karena  hal  tersebut.  Menurut  [2]  penugasan  merupakan  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  keuntungan  dalam  suatu  perusahaan.  Menurut  [3]  Sepeda  motor  XYZ menawarkan  berbagai  jenis  sepeda  motor,  antara  lain  sepeda  motor sport ,  sepeda  motor matic ,  dan  sepeda  motor  bebek.  Maka  perilaku  konsumen  menjadi  perhatian  bagi  pelaku strategi promosi [4]. Ada dua jenis motor  yang masih menggunakan karburator dan  yang sudah beralih ke sistem injeksi.
Di Jl. HS. Ronggo Waluyo, Kec. Telukjambe Timur, salah satu dealer sepeda motor XYZ  di  Karawang  menyediakan  jasa  penjualan  dan  perawatan  sepeda  motor  kepada konsumen.  XYZ  menyediakan  fasilitas  pelayanan  dalam  rangka  memenuhi  sikap  peduli pelanggan. Semakin besar jumlah klien XYZ, semakin besar pula permintaan layanannya. Sementara  itu,  jumlah  mekanik  yang  bekerja  di  toko  sepeda  motor  juga  terbatas. Mengingat terbatasnya jumlah mekanik yang melakukan servis sepeda motor, maka sangat penting  untuk  menugaskan  mekanik  yang  sesuai  dengan  keahlian  profesionalnya  untuk mendapatkan penempatan yang terbaik. Hal ini memungkinkan total waktu mekanik yang akan  digunakan  untuk  menghitung  penyelesaian  pekerjaan  yang  ditugaskan  dan  efektif selama  proses  penempatan.  Keakuratan  karyawan  ditentukan  oleh  jumlah  waktu  yang mereka habiskan untuk setiap pekerjaan dan setiap unit produksi.
Setiap  teknisi  saat  ini  bekerja  dengan  kecepatan  yang  berbeda  dalam  hal  perbaikan mobil.  Akibatnya,  jumlah  motor  yang  diperbaiki  setiap  mekanik  bervariasi  dari  bulan  ke bulan. Akibatnya, waktu kerja harus diukur dalam skenario ini, karena pengukuran waktu kerja  pada  dasarnya  adalah  upaya  untuk  menetapkan  penempatan  pekerjaan  mekanik berdasarkan  lamanya  waktu  kerja  yang  dibutuhkan  oleh  mekanik  untuk  menyelesaikan suatu  pekerjaan  [5].  Pendekatan Assignment atau Hungarian membutuhkan  waktu  lebih lama  untuk  diproses.  Penelitian  ini  akan  mengklasifikasikan  jenis-jenis  motor  secara mekanis dalam waktu tercepat yang layak dan mengumpulkan data pendapatan/pendapatan.
Oleh  karena  itu  perlu  dilakukannya  pemecahan  masalah  yang  dapat  memberikan solusi  terhadap  permasalahan  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya  dalam  penugasan. Masalah  penugasan  merupakan  masalah  khusus  dari  pemograman  linear,  ada  beberapa cara  untuk  menyelesaikan  masalah  dengan  model  linear  ini,  salah  satunya  dengan menggunakan metode Hungarian [6].

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Riset Operasional
McCloskey  dan  Treften  menciptakan frase riset  operasi  di  sebuah  desa  kecil dekat  Baldsey,  Inggris,  pada  tahun  1940.  Kata-kata  operatif  adalah  tindakan  yang diambil  sebagai  tanggapan  atas  pertanyaan  atau  hipotesis  tertentu  [7].  Meskipun penelitian  dapat  dicirikan  sebagai  metode  sistematis  untuk  menemukan  kebenaran tentang  suatu  masalah  atau  konsep.  Riset  operasional  adalah  metode  untuk mengubah  masalah  umum  dalam  bisnis,  ekonomi,  masyarakat,  dan  domain  lainnya ke dalam model matematika untuk menemukan jawaban  yang  optimal. Menurut [8] riset  operasi  merupakan  metode  untuk  memformulasikan  dan  merumuskan permasalahan  sehari-hari  ke  dalam  model  matematis  untuk  mendapatkan  solusi optimal.

## 2.2 Metode Hungarian
Menurut [9] metode Hungarian adalah masalah yang melibatkan alokasi yang paling efisien dari beberapa jenis sumber daya produktif, terutama tenaga kerja atau orang,  yang  memiliki  tingkat  efisiensi  yang  bervariasi  untuk  berbagai  kegiatan. Menurut  [10]  Hungarian  merupakan  salah  satu  pendekatan  yang  dapat  mengubah baris dan kolom dalam bentuk matriks hingga dapat menyelompokan satu komponen nol  tunggal  pada  setiap  baris  ataupun  kolom.  menurut  [11]  Metode  penugasan
( assignment atau Hungarian method ) merupakan metode untuk menentukan alokasi sumber daya kesuatu tugas tertentu secara satu per satu ( one By One ). Masalah ini dikenal  menurut  [12]  sebagai  masalah  penugasan  ( Assignment  Problem ),  dan merupakan  bagian  dari  masalah  mengenai  pengaturan  objek  untuk  melaksanakan tugas,  dengan  tujuan  meminimalkan  biaya,  waktu,  jarak  dan  sebagainya.  Menurut [13]  Salah  satu  dari  sejumlah  metode  untuk  menyelesaikan  masalah  penugasan.  D. Koing,  seorang  matematikawan  Hungaria,  adalah  orang  pertama  yang  menemukan metode  ini  pada  tahun  1916.  Masalah  penugasan  dapat  ditulis  dalam  bentuk matematika sebagai berikut:
Min ∑ ∑ 𝐶 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑚 𝑖=1
Dengan batasan, ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗−1 = 1, untuk i=1,2,…,n,
∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑗−1 = 1, untuk i=1,2,…,m,
Dengan, 𝑋 𝑖𝑗 = 0 atau 1, dan 𝑋 𝑖𝑗 : Penugasan dari sumber i ke tujuan j
𝐶 𝑖𝑗 : Satuan ukur dari sumber i ke tujuan j
Dalam  industri  pengolahan  tenaga  kerja,  masalah  distribusi  sering  terjadi. Teknik Hungarian adalah  salah  satu  cara  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  penugasan.  Menurut  [14]  teknik Hungarian melibatkan  pengubahan  baris dan  kolom  dari  matriks  validitas  hingga  setiap  baris  atau  kolom  memiliki  satu komponen nol yang dapat dipilih sebagai alokasi penugasan. Semua alokasi tersebut optimal,  dan  ketika  diterapkan  pada  matriks  validitas  awal,  alokasi  tersebut menghasilkan  hasil  alokasi  yang  paling  sedikit.  Menurut  [14]  masalah  penugasan, seperti  menugaskan  banyak  karyawan  untuk  menyelesaikan  banyak  tugas,  dapat diselesaikan  dengan  menggunakan  teknik Hungarian .  Berikut  langkah-langkah dalam metode Hungarian menurut [15]:
1. Setiap elemen pada setiap baris matriks biaya dikurangi dengan elemen kecil
2. Setiap elemen pada setiap kolom dari matriks  yang diperoleh dari langkah  1 dikurangi dengan elemen kecil
3. Buat  sesedikit  mungkin  garis  vertikal  atau  horizontal  yang  melewati  semua elemen  nol.  Apabila  jumlah  garis  sama  dengan  jumlah  baris  atau  kolom, maka  tabel  sudah  optimum,  namun  jika  tidak  maka  dapat  melanjutkan langkah selanjutnya.
(1)
4. Pilih  elemen  terkecil  dari  matriks  yang  diperoleh  pada  langkah  tiga  yang tidak dilewati garis, gunakan elemen tersebut untuk mengurangi elemen yang tidak  dilewati  garis,  dan  untuk  menambah  elemen  yang  dilewati  garis  dua kali. Ulangi langkah tiga sampai table optimum.
5. Alokasikan petugas-petugas tersebut pada tugas yang sesuai.
2.2.1 Metode Hungarian untuk Kasus Maksimasi Pendapatan
Menurut  [3]  Pendekatan  Hungarian  untuk  menyelesaikan  masalah maksimalisasi  dapat  digunakan untuk  menyelesaikan masalah maksimalisasi pendapatan. Langkah – langkah untuk menggunakan teknik Hungarian untuk menyelesaikan masalah pemaksimalan adalah sebagai berikut:
1. Buatlah matriks biaya terlebih dahulu.
2. Tambahkan 1 ke semua item di baris dan kolom.
3. Di setiap baris, temukan nilai terbesar lalu kurangi semua item di baris dengan nilai terbesar.
4. Jika  tidak  ada  entri  nol  di  kolom,  cari  nilai  terkecil  dan  kurangi  dari setiap entri di kolom dengan nilai terkecil.
5. Gambarlah garis dengan jumlah entri nol terbesar.
6. Uji Optimasi: Masalah penugasan tidak optimal jika jumlah garis yang ditarik tidak sama dengan jumlah baris dan kolom.
7. Perbaiki  tabel  dengan  menghitung  entri  terkecil  yang  tidak  tercakup oleh garis, kemudian kurangi entri terkecil dari semua entri  yang tidak tercakup oleh  garis, sambil menambahkan nilai  yang terletak di  antara perpotongan garis.
8. Kembali  ke  langkah  5  jika  perlu  (Gambar  garis  yang  memiliki  entri paling nol)
2.2.2 Metode Hungarian untuk Meminimumkan Waktu
Menurut  [3]  ada  beberapa  langkah-langkah  metode Hungarian untuk  kasus minimisasi adalah sebagai berikut:
1. Buatlah matriks biaya terlebih dahulu.
2. Untuk setiap kolom, cari entri terkecil. Kurangi entri terkecil dari yang lainnya.
3. Kurangi  semua  item  yang  tidak  memiliki  nol,  lalu  temukan  entri terkecil dan kurangi.
4. Gambarlah garis dengan jumlah entri nol terbesar.
5. Masalah  penugasan  tidak  optimal  jika  jumlah  garis  yang  ditarik  tidak sama dengan jumlah baris dan kolom.
6. Jika tabel tidak ideal, cari entri terkecil yang tidak tercakup oleh garis, kurangi semua entri dengan entri tersebut, dan tambahkan entri dengan entri yang terletak di antara perpotongan garis.
7. Kembali ke langkah 4.
2.3 Program  Operations  Management  –    Quantitative  Methods  for  Windows  ( POM- QM for Windows)
POM-QM adalah program komputer yang dapat digunakan untuk memecahkan tantangan  kuantitatif  dalam  manajemen  produksi  dan  operasi.  Menurut  [16]  POM- QM  merupakan    perangkat  lunak  yang  dibuat  untuk  proses  perhitungan  yang diperlukan  dalam  manajemen  dalam  mengambil  keputusan.  Perangkat  lunak  ini merupakan  aplikasi  alternatif  yang  membantu  dalam  pengambilan  keputusan,  yang merupakan salah satu manfaat signifikan yang dirasakan [17]. Menurut [18] Howard J. Weiss menciptakan perangkat lunak ini pada tahun 1996 untuk membantu manajer produksi  menyiapkan  perkiraan  dan  anggaran  untuk  transformasi  bahan  mentah menjadi  produk  jadi  atau  setengah  jadi  selama  proses  manufaktur.  Oleh  karena  itu software pemodelan ini lebih cepat dan mudah digunakan [19]. Menurut [20] POM- QM  adalah  alat  komputer  yang  dapat  membantu  operasi  penelitian,  metodologi kuantitatif, dan manajemen sains.

## 3. Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  salah  satu  Dealer  Motor  XYZ  Kota  Karawang  yang beralamat  di  Jl.  HS.  Ronggo  Waluyo,  Kec.  Telukjambe  Timur,  selain  menjual  sepeda motor, dealer ini juga menyediakan jasa service sepeda motor. Terdapat tiga jenis layanan servis  yang  tersedia  di  dealer  ini,  yaitu:  servis  berkala,  servis  ringan,  dan  servis  berat. Pada  penelitian  ini  menggunakan  jenis  data  sekunder,  dan  pengumpulan  data  dilakukan dengan  menggunakan  metode  wawancara,  observasi  dan  studi  literatur.  Data  sekunder yang  dipakai  dalam  pengolahan  data  yaitu  data  berupa  waktu  mekanik  dalam menyelesaikan  pelayanan  servis  motor.  Sedangkan  pengujian  data  dilakukan  dengan menggunakan metode Hungarian.
4. Hasil Dan Pembahasan

## 4.1 Metode Hungarian
Dealer  Motor  XYZ  ini  secara  berkala  memberikan  servis  motor  untuk  semua jenis  sepeda  motor,  baik  yang  menggunakan blurator maupun  yang  sudah menggunakan  injeksi.  Tantangan  dengan  penugasan  adalah  menentukan  di  mana mekanik  harus  ditempatkan  untuk  mencapai  hasil  terbaik.  Dealer  ini  memiliki  tiga mekanik, yang masing-masing membutuhkan waktu yang berbeda untuk melakukan tanggung jawab mereka, berikut datanya terdapat pada tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Hasil Pengamatan Daeler Motor XYZ Erik Dimas Arif Service Berkala 25 Menit 31 Menit 35 Menit Service Ringan 15 Menit 20 Menit 24 Menit Service Berat 22 Menit 19 Menit 17 Menit (Sumber : Dealer Motor XYZ, 2021)
Sebelum menggunakan metode Hungarian, waktu yang dibutuhkan mekanik Dealer Motor XYZ untuk menyelesaikan setiap servis pada Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Waktu service Sebelum Menggunakan Metode Hungarian
Mekanik Jenis Service Waktu (Menit) Erik Service Berat 22 Dimas Service Berkala 31 Arif Service Ringan 24 Total Waktu 77 (Sumber : Dealer Motor XYZ, 2021)
Langkah-langkah metode Hungarian sebagai berikut:

## Langkah 1
Lihat  data  setiap  baris  pada  tabel  yang  ada  untuk  mencari  angka  terkecil, kemudian kurangi setiap baris dengan angka terkecil seperti tergambar pada tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Hasil Pengamatan Daeler Motor XYZ Erik Dimas Arif Service Berkala 25 – 15 31 – 19 35 – 17 Service Ringan 15 – 15 20 – 19 24 – 17 Service Berat 22 – 15 19 – 19 17 – 17 (Sumber : Olah data, 2021)

## Langkah 2
Tabel 4 menunjukkan hasil setelah mengurangi semua baris:
Tabel 4. Hasil Pengurangan Setiap Baris dengan Angka Terkecil Erik Dimas Arif Service Berkala 10 12 18 Service Ringan 0 1 7 Service Berat 7 0 0
(Sumber : Olah data, 2021)

## Langkah 3
Karena  tidak  ada  hasil  yang  ideal  pada  kolom  satu,  maka  hasil  optimal ditentukan  dengan  mencari  nilai  terkecil  pada  setiap  kolom,  seperti  pada  tabel  5 berikut ini.
Tabel 5. Pengurangan Kolom Satu dengan Nilai Terkecil Erik Dimas Arif Service Berkala 10-10 12-10 18-10 Service Ringan 0 1 7 Service Berat 7 0 0
(Sumber : Olah data, 2021)

## Langkah 4
Gambar  garis  untuk  melihat  apakah  tabel  optimal,  dan  panjang  garis  harus sama dengan jumlah baris, tergambar seperti pada tabel 6 dibawah ini.
Tabel 6. Menarik garis untuk mengetahui apakah tabel sudah optimal atau belum Erik Dimas Arif Service Berkala 0 2 8 Service Ringan 0 1 7 Service Berat 7 0 0
(Sumber : Olah data, 2021)

## Langkah 5
Kurangi nilai terendah dari pivot, lalu tambahkan nilai terkecil ke pivot untuk bilangan bulat yang tidak terpengaruh oleh garis, seperti pada tabel 7 dibawah ini.
Tabel 7. Pengurangan angka yang tidak terkena garis dengan nilai terkecilnya
Erik Dimas Arif Service Berkala 0 2 – 1 8 – 1 Service Ringan 0 1 – 1 7 – 1 Service Berat 7 – 1 0 0
(Sumber : Olah data, 2021)

## Langkah 6
Gambar  garis  untuk  melihat  apakah  tabel  optimal,  dan  panjang  garis  harus sama dengan jumlah baris seperti tergambarkan pada tabel 8 dibawah ini.
Tabel 8. Hasil Pengurangan dari angka yang tidak terkena garis dengan nilai terkecil Erik Dimas Arif Service Berkala 0 1 7 Service Ringan 0 0 6 Service Berat 8 0 0
(Sumber : Olah data, 2021)

## Langkah 7
Setelah  dilakukan  perhitungan  dan  mencapai steady  state di  dapatkan  hasil seperti pada tabel 9 berikut ini
Tabel 9. Hasil Perhitungan yang mencapai steady state Erik Dimas Arif Service Berkala 0 1 7 Service Ringan 0 0 6 Service Berat 8 0 0
(Sumber : Olah data, 2021)

## Langkah 8
Kemudian,  berdasarkan  lokasi  atau  jenis  pekerjaan  yang  cocok  untuk  setiap orang dalam melaksanakan pekerjaannya, seperti yang ditunjukkan pada tabel 10 di bawah, didapatkan hasil yang optimal untuk ketiga mekanik tersebut.
Tabel 10. Hasil Akhir Pekerjaan Waktu Erik Service Berkala 25 Dimas Service Ringan 20 Arif Service Berat 17 ∑ Waktu Optimal 62
(Sumber : Olah data, 2021)
Pilihan  lain  yaitu  pengelompokan  mekanik  dapat  dilaksanakan  berdasarkan hasil  penugasan  mekanik  pada  optimasi  di  atas  sehingga  semua  mekanik  dapat melakukan servis berkala, servis ringan, dan servis berat untuk masing-masing jenis sepeda motor.
Nilai total solusi dihitung sesuai dengan elemen matriks awal yang belum direduksi, sehingga diperoleh nilai total optimal. Solusi keputusan yang diperoleh sebagai berikut:
Z = Min ∑ ∑ 𝐶 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑚 𝑖=1 Z = X 1,1 + X 2,2 + X 3,3
= 25 + 20 + 17  = 62
Efisiensi waktu service dapat dihitung seperti berikut:
= 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐴𝑤𝑎𝑙−𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑈𝑠𝑢𝑙𝑎𝑛
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐴𝑤𝑎𝑙 × 100% = 77−62 62 × 100% = 24,19%
4.2 Analisa POM-QM for Windows
4.2.1 Metode Assignment atau Hungarian
Penjelasan  berikut  diperoleh  dengan  membuktikan  secara  sederhana teknik Assignment atau Hungarian, yang  dapat  dinyatakan  sebagai  suatu penugasan, untuk menentukan biaya optimal:
1. Pada  laptop  atau  komputer,  pertama  buka  aplikasi  POM-QM for Windows atau Program  Operations Management  –  Quantitative Methods for Windows, seperti terlihat di bawah ini;
Gambar 1 . Tampilan Awal POM-QM
(Sumber : Olah data, 2021)
2. Klik  " Module ",  kemudian  pilih “Assignment” ,  maka  akan  keluar tampilan seperti yang terlihat di bawah ini.
Gambar 2. Membuat data Assignment
(Sumber : Olah data, 2021)
3. Perhatikan  yang  disorot  dengan  warna  merah.  Jika  tampilannya seperti  gambar  sebelumnya,  klik  OK,  maka  akan  muncul  tampilan seperti berikut:
Gambar 3 . Tampilan setelah dimasukkan data (Sumber : Olah data, 2021)
4. Tabel akan muncul secara otomatis, lalu ubah namanya dan masukkan data  numerik  yang  diinginkan,  lalu  klik  " solve ",  maka  didapatkan hasil  dan  harga  optimal  untuk Assignment atau Hungarian yang menyatakan Assignment , seperti yang ditunjukkan di bawah ini.
Gambar 4 . Hasil dan harga optimal untuk Assignment (Sumber : Olah data, 2021)

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  total  waktu  yang  diperlukan  untuk  ketiga  mekanik tersebut  diperoleh  berdasarkan  jenis  pekerjaan  yang  cocok  untuk  setiap  mekanik  dalam melaksanakan  pekerjaannya,  sebelum  menggunakan  metode Hungarian total  waktu  yang dibutuhkan  mekanik  sebesar  77  menit.  Sedangkan  sesudah  menggunakan  metode Hungarian diperoleh  hasil  yang  lebih  efektif  dengan  total  waktu  yaitu  sebesar  62  menit.
Dapat dilihat bahwa terdapat pengurangan waktu sebesar 15 Menit dengan efisiensi waktu 24,19%.
Pengelompokan  mekanik  berdasarkan  jenis  pekerjaan  yang  cocok  untuk  setiap mekanik,  yaitu  mekanik  bernama  Erik  mengerjakan service berkala  bernilai  waktu  25 menit, mekanik bernama Dimas mengerjakan service ringan bernilai waktu 20 menit, dan mekanik  bernama  Arif  mengerjakan service berat  bernilai  17  menit.  Dengan  adanya penelitian ini diharapkan dapat memberi solusi efisiensi waktu dan pekerjaan bagi instansi yang bersangkutan.

## Daftar Pustaka
[1] A. H. Agustin, G. K. Gandhiadi, and T. B. Oka, “PENERAPAN METODE FUZZY SUGENO UNTUK MENENTUKAN HARGA JUAL SEPEDA MOTOR BEKAS,” vol. 5, no. November, pp. 176–182, 2016.
[2] A. Dewanta and R. P. Sari, “Analisa Optimalisasi Waktu Kerja Karyawan dengan Menggunakan Metode Hungarian,” vol. 3, no. 2, pp. 92–102, 2021.
[3] S. M. dan R. N. Afizah, “ANALISIS PENUGASAN MEKANIK PADA DEALER MOTOR YAMAHA,” vol. 14, no. 1, pp. 70–83, 2017.
[4] L.  Repi,  H.  Tawas,  and  R.  Onsu,  “Atribut  Produk,  Citra  Merek,  Dan  Strategi Promosi  Pengaruhnya  Terhadap  Keputusan  Pembelian  Sepeda  Motor  Di  Dealer Yamaha Ranotana,” J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 3, no. 2, pp. 818–828, 2015.
[5] D.  I.  Rinawati,  D.  Puspitasari,  and  F.  Muljadi,  “PENENTUAN  WAKTU STANDAR  DAN  JUMLAH  TENAGA  KERJA  OPTIMAL  PADA  PRODUKSI BATIK CAP ( STUDI KASUS : IKM BATIK SAUD EFFENDY , LAWEYAN ),” vol. VII, no. 3, pp. 143–150, 2012.
[6] D.  P.  Sari,  M.  S.  Paendong,  and  Y.  A.  R.  Langi,  “Optimasi  Pembagian  Tugas Karyawan Pada Bengkel Indomobil Nissan Datsun Kombos Dengan Menggunakan Metode Hungarian,” 2021.
[7] K. Gede, S. Juliawan, and I. G. M. Darmawiguna, “Simulasi Metode Penugasan dan Transportasi untuk Pembelajaran Riset Operasional Berbasis Web,” vol. 4, pp. 96– 103, 2015.
[8] B.  Prasetyo  and  A.  M.  Lubis,  “Penyelesaian  Masalah  Penugasan  pada  Drafter Menggunakan Metode Hungarian dan Aplikasi POM-QM,” vol. 1, no. 1, 2020.
[9] I. G. So, H. Sarjono, and R. T. Herman, “PENERAPAN METODE HUNGARIAN PADA PERUSAHAAN JASA ( KASUS MINIMUM ),” vol. 4, no. 9, pp. 812–820.
[10]  A. S. Mutiara Kurnia, “Optimasi Penugasan Menggunakan Metode Hungarian Pada UMKM XYZ Riau,” vol. 3, no. 2, pp. 103–116, 2021.
[11]  E.  Ndruru,  F.  T.  Waruwu,  and  A.  Yanny,  “ALOKASI  PEKERJA  PADA  SUATU PROYEK  DENGAN  METODE  HUNGARIAN  (  STUDI  KASUS :  PT  .  IRA WIDYA UTAMA MEDAN ) m n,” vol. I, pp. 215–219, 2017.
[12]  M.  Paendong  and  J.  D.  Prang,  “Optimisasi  Pembagian  Tugas  Karyawan Menggunakan Metode Hungarian,” J. Ilm. Sains , vol.  11, no. 1, p. 109, 2011, doi: 10.35799/jis.11.1.2011.52.
[13]  E. R. TSANI, N. K. T. TASTRAWATI, and K. SARI, “Analisis Sensivitas Model
Penugasan Dengan Metode Hungarian,” E-Jurnal Mat. , vol. 10, no. 1, p. 41, 2021, doi: 10.24843/mtk.2021.v10.i01.p318.
[14]  N. Samosir, “Penerapan Metode Hungarian Dalam Optimasi Biaya Marketing Pada Pt . Jovi Karunia Jaya,” vol. 6, no. 4, pp. 416–420, 2019.
[15]  D. Harini, “Optimasi Penugasan Menggunakan Metode Hungarian,” Intensif , vol. 1, no. 2, p. 68, 2017, doi: 10.29407/intensif.v1i2.797.
[16]  A. Firdaus, “ANALISISMODEL ANTRIANPADA PELAYANAN PELANGGAN (STUDI  KASUS  PENGISIAN  BAHAN  BAKAR  PADA  SPBU  KOTA  JAMBI) Analysis  Of  The  Queueing  Models  On  Customer  Service  (a  Case  Study  of Refueling at Gas Stations of The City of Jambi),” J-Mas , vol. 1, no. 1, pp. 83–97, 2016.
[17]  M.  S.  Rumetna,  T.  N.  Lina,  T.  P.  Sari,  P.  Mugu,  A.  Assem,  and  R.  Sianturi, “Optimasi  Jumlah  Produksi  Roti  Menggunakan  Program  Linear  Dan  Software POM-QM,” Electro Luceat vol. 01, pp. 42–49, 2021.
[18]  M.  I.  H.  Dewi  Haryanti,  Syahnan  Phalipi,  “ANALISIS  PERAMALAN  HASIL PRODUKSI  GITAR  DENGAN  MENGGUNAKAN  MODEL  APX500II  BULAN JANUARI 2015 PADA PT. YAMAHA MUSIC MANUFACTURING INDONESIA (METODE FORECASTING DAN QM FOR WINDOWS),” 2015.
[19]  Suparjo, “Optimalisasi Biaya Pengiriman Menggunakan Metode NWC , Least Cost dan  VAM  Dengan  Software  POM-QM  Pada  Bagian  Logistic  PT  Gotrans  Logistic International,” vol. 2, no. 1, pp. 92–98, 2021.
[20]  M.  N.  Hidayatuloh,  “ANALISIS  EFEKTIVITAS  JADWAL  DAN  BIAYA MELALUI PENAMBAHAN TENAGA KERJA PADA PERCEPATAN PROYEK PEMBANGUNAN  GEDUNG  GRAND  SUNGKONO  LAGOON  SURABAYA DENGAN MENGGUNAKAN PROGRAM LINIER POM-QM FOR WINDOWS.”