## PENERAPAN SISTEM ANTRIAN PADA FASILITAS PELAYANAN PADA LOKET PENGAMBILAN OBAT
Diana khairani Sofyan* 1 , Amri 2 dan Abdul Aziz 3 1,2,3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh E-mail: * 1 hatikue@yahoo.com, * 2 iramri@unimal.ac.id dan * 3 abdulazizengi@yahoo.com

## Abstrak
Puskesmas  memiliki  pelayanan  loket,  karena  setiap  pasien  puskesmas  yang    akan    melakukan pengambilan  obat  dilayani  melalui  loket.  Pada  umumnya,  setiap  puskesmas  memiliki  jumlah  loket minimal  satu  sesuai  kebutuhan  pelayanan.  Permasalahan  yang  terjadi  pada  Puskesmas  yaitu  selalu menimbulkan antrian bagi pasien. Antrian yang terjadi di Puskesmas Kecamatan Kuala yaitu pada Loket pengambilan  obat.  Volume  kedatangan  berada  dalam  antrian  perharinya    sebesar  109,  dengan  waktu penelitian  selama  5  hari.  Sedangkan  pada  loket  pengambilan  obat,hanya  memiliki  satu  loket.  Tujuan penelitian iadalah untuk mengetahui apakah jumlah loket pengambilan obat  di Puskesmas sudah optimal dan  untuk  mengetahui  berapa  jumlah  loket  yang  sebaiknya  dimiliki  oleh  Puskesmas  sehingga  dapat melayani pasien secara optimal. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah  model antrian  untuk mengetahui kinerja loket pengambilan obat. Selain itu teknik simulasi juga digunakan untuk memberikan gambaran dari suatu sistem guna mengevaluasi dan meningkatkan kinerja sistem. Dari hasil perhitungan dan simulasi Arena diperoleh bahwa jumlah loket optimal untuk loket pengambilan obat adalah sebanyak 4  loket.  Dari  hasil  perhitungan  hasil  ouput  simulasi  dapat  diketahui  bahwa  model  simulasi  skenario  2 lebih  baik  dari  pada  model  simulasi  skenario  1  dan  skenario  3,  karena  pada  skenario  2  jumlah  4  loket dengan waktu tunggu 0.8546 menit, sehingga dapat mengurangi jumlah antrian pasien.
Kata Kunci: Antrian, Loket, Pasien

## Abstract
Puskesmas  has  a  counter  service,  because  every  patient  at  the  puskesmas  who  will  take  the medicine  is  served  through  the  counter.  In  general,  each  puskesmas  has  a  minimum  number  of  one counter  according  to  service  needs.  The  problem  that  occurs  in  the  Puskesmas  is  that  it  always  causes queues  for  patients.  Queues  that  occur  in  the  Kuala  District  Public  Health  Center  are  at  the  drug collection  counter.  The  volume  of  arrivals  is  in  the  queue  per  day  of  109,  with  a  study  time  of  5  days. While at the drug collection counter, it only has one counter. The aim of the study was to find out whether the number of drug collection counters in the Puskesmas was optimal and to find out how many counters should be owned by the Puskesmas so that they could serve patients optimally. The method used in this study is a queuing model to determine the performance of drug collection counters. In addition simulation techniques are also used to provide an overview of a system to evaluate and improve system performance. From  the  results  of  calculations  and  simulations  of  the  Arena,  it  was  found  that  the  number  of  optimal counters  for  drug  collection  counters  was  4  counters.  From  the  results  of  the  calculation  of  simulation output, it can be seen that the simulation model scenario 2 is better than the simulation model scenario 1 and scenario 3, because in scenario 2 there are 4 counters with a waiting time of 0.8546 minutes, thus reducing the number of patient queues.
Keywords: Queues, Counter, Patients

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Teori  Antrian  merupakan  studi  matematika  dari  suatu  kejadian  garis  tungggu,  yakni suatu  garis  dari  pelanggan  yang  memerlukan  layanan  dari  sistem  pelayanan  yang  ada.  Hal  ini sering kita jumpai dalam kegiatan sehari-hari. Puskesmas  merupakan sebagai objek yang akan diteliti,  dimana  Puskesmas  kecamatan  Kuala  ini  merupakan  salah  satu  badan  usaha  yang
bergerak pada bidang jasa yang harus benar-benar meningkatkan kinerja sistem dan menerapkan sebuah konsep dalam mengatur dan menjalankan operasionalnya.
Permasalahan yang terjadi pada Puskesmas yaitu selalu menimbulkan antrian bagi para pasien.  Baik  kegiatan  pengambilan  obat,  konsultasi  dan  lain-lain,  antrian  yang  terjadi  di Puskesmas  Kecamatan  Kuala  yaitu  pada  Loket  pengambilan  obat.  Volume  kedatangan  yang berada dalam server, data dari antrian pasien perharinya yang dapat dikategorikan dalam jumlah banyak yaitu 109 rata-rata setiap harinya dihitung waktu penelitian dari pukul 07.30 s/d 12.00 selama 5 hari berturut-turut. Sedangkan server atau loket untuk pelayanan pasien pengambilan obatnya hanya satu. Hal ini membuat sering terlihat antrian yang cukup panjang terutama di jam sibuk pada saat pagi mulai dari pukul 07.30 s/d 12.00 dan menjelang sore yaitu mulai dari jam 14.00 s/d 16.00 dan selama pengambilan data berlangsung tidak terjadi perubahan apapun baik itu  jumlah  loket,  jumlah  karyawan  maupun  sistem  antrian.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka dilakukan  penelitian  dengan  judul “Penerapan  Sistem  Antrian  Pada  Fasilitas  Pelayanan  Pada Loket Pengambilan Obat (Studi Kasus Di Puskesmas Kecamatan Kuala)
1.2 Masalah penelitian
Permasalahan  yang  diteliti  adalah  permasalahan  yang  berkaitan  dengan  model  sistem antrian  yang  sudah  diterapkan pada bagian  pelayanan  loket  pengambilan  obat  di  Puskesmas kecamatan Kuala dan berapa jumlah loket yang optimal untuk melayani pasien.
1.3 Tujuan yang ingin dicapai
Adapun tujuan  yang ingin dicapai pada penelitian ini adalah untuk mengetahui model sistem  antrian  yang  sudah  diterapkan pada bagian  pelayanan  loket  pengambilan  obat  di Puskesmas kecamatan Kuala dan untuk mengetahui jumlah loket yang optimal untuk melayani pasien.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Pengertian Puskesmas
Puskesmas (Pusat Kesehatan Masyarakat) adalah suatu organisasi kesehatan fungsional yang  merupakan  pusat  pengembangan  kesehatan  masyarakat  yang  juga  membina  peran  serta masyarakat  di  samping  memberikan  pelayanan  secara  menyeluruh  dan  terpadu  kepada masyarakat  di  wilayah  kerjanya  dalam  bentuk  kegiatan  pokok.  Puskesmas  merupakan  unit pelaksana  teknis  dinas  kesehatan  Kabupaten/Kota  yang  bertanggung  jawab  menyelenggarakan pembangunan  kesehatan  di  wilayah  kerja  [1].  Ada  3  (tiga)  fungsi  puskesmas  yaitu:  pusat penggerak  pembangunan  berwawasan  kesehatan  yang  berarti  puskesmas  selalu  berupaya menggerakkan  dan  memantau  penyelenggaraan  pembangunan  lintas  sektor  termasuk  oleh masyarakat  dan  dunia  usaha  di  wilayah  kerjanya,  sehingga  berwawasan  serta  mendukung pembangunan kesehatan [2].

## 2.2   Pengertian Teori Antrian
Antrian  ialah  suatu  garis  tunggu  dari  nasabah  (satuan)  yang  memerlukan  layanan  dari satu  atau  lebih  pelayan  (fasilitas  layanan)  [3].  Antrian  adalah  orang-orang  atau  barang  dalam sebuah  barisan  yang  sedang  menunggu  untuk  dilayani  [4].  Proses  antrian  ( queueing  process) adalah  suatu  proses  yang  berhubungan  dengan  kedatangan  seorang  pelanggan  pada  suatu fasilitas  pelayanan,  kemudian  menunggu  dalam  suatu  baris  (antrian)  jika  semua  pelayannya sibuk, dan akhirnya meninggalkan fasilitas tersebut.
2.3 Tujuan Teori Antrian
Tujuan dasar model-model antrian adalah untuk meminimumkan total biaya, yaitu biaya langsung  penyediaan  fasilitas  pelayanan,  dan  biaya  tidak  langsung  yang  timbul  karena  para individu harus menunggu untuk dilayani. Bila suatu sistem mempunyai fasilitas pelayanan lebih dari  jumlah  optimal,  ini  berarti  membutuhkan  investasi  modal  yang  berlebihan,  tetapi  bila
jumlahnya kurang dari optimal maka hasilnya adalah tertundanya pelayanan. Maksudnya adalah model  antrian  merupakan  peralatan  penting  untuk  sistem  pengelolaan  yang  menguntungkan dengan menghilangkan antrian
2.4 Sistem dan Karakteristik Antrian
Sistem antrian adalah kedatangan pelanggan untuk mendapatkan pelayanan, menunggu untuk  dilayani  jika  fasilitas  pelayanan  ( server )  masih    sibuk,  mendapatkan  pelayanan  dan kemudian meninggalkan sistem setelah dilayani. Terdapat tiga komponen dalam sebuah sistem antrian,yaitu [4]:
1. Kedatangan atau masukan sistem
Kedatangan  memiliki  karakteristik  seperti  ukuran  populasi,  perilaku,  dan  sebuah distribusi statistik.
2. Disiplin antrian atau antrian itu sendiri
Karakteristik    antrian    mencakup  apakah  jumlah  antrian    terbatas  atau    tidak  terbatas panjangnya dan materi atau orang-orang yang ada di dalamnya.
3. Fasilitas Pelayanan
Terdapat  tiga  komponen  dalam  sistem  antrian:  kedatangan,  antrian,  dan  pelayanan. Ilustrasi komponen sistem antrian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Komponen Sistem Antrian [5]
Dalam hal ini probabilitas dari n kedatangan dalam waktu T ditentukan dengan rumus:
P(n,T) =e – λ T (λ T) n n!n=0,1,2, (1) Dimana : P(n,T) = probabilitas n kedatangan dalam waktu T n = jumlah kedatangan dalam waktu T λ           = rata-rata kedatangan persatuan waktu T = periode waktu
Jika  kedatangan  mengikuti  distribusi  Poisson,  dapat  ditunjukkan  secara  matematis bahwa waktu antar kedatangan akan terdistribusi sesuai dengan distribusi eksponensial.
P(T≤t )=1-e λ t 0≤ t˂ ∞ (2)
Dimana P( T≤ t) = probabilitas dimana waktu anatar-kedatangan T ≤  suatu waktu t tertentu λ               = rata-rata kedatangan persatuan waktu
t = suatu waktu tertentu
Terdapat 3 karakteristik utama sistem pelayanan dalam karakteristik  kedatangan yaitu:
1. Ukuran populasi kedatangan.
Ukuran populasi dilihat sebagai tidak terbatas atau terbatas yaitu : a.  Populasi Tidak Terbatas (unlimited, or infinite, population) . b. Populasi Terbatas (limited, or finite, population) .
2. Perilaku Kedatangan
3. Pola kedatangan (distribusi statistik)

## 3. METODE PENELITIAN
Adapun tahapan penelitian adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan data, yaitu data yang dibutuhkan yaitu:
- Data kedatangan pasien
- Waktu pelayanan pasien
- Rata–rata waktu pelayanan pasien dan lain-lain.
2. Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  antrian  dan  model multi channel-singel phase dengan tahapan-tahapan sebagai berikut:
3. Data yang dikumpulkan baik tingkat kedatangan maupun waktu pelayanan diuji terlebih dahulu  distribusinya  agar  dapat  dipakai  sesuai  dengan  teori  antrian  yang  digunakan. Langkah-langkah yang dilakukan yaitu:
a. Menentukan pola distribusi pada antrian.
b. Menentukan skenario simulasi
- Skenario 1 merupakan skenario awal sistem.
- Skenario 2 dilakukan dengan mengurangi satu loket.
- Skenario 3 dilakukan dengan menambah satu loket.
c. Menentukan model antrian yaitu M/M/S ( Multiple Channel Model) yang diperoleh menggunakan simulasi arena.

## 4. HASIL YANG DICAPAI
4.1 Pengumpulan Data Setelah  melakukan  penelitian  selama  5  hari,  pengumpulan  data  waktu  kedatangan  pada pendaftaran  dan  data  waktu  pelayanan  pada  pengambilan  obat  setiap  interval  5  Menit  dapat dilihat pada Tabel 1. dan Tabel 2.
Tabel 1 Rekapitulasi Kedatangan Pasien di Loket Pendaftaran
No Interval Waktu Banyak Kedatangan 1 07:30:00 - 07:35:00 3 2 07:35:01 - 07:40:01 4 3 07:40:02 - 07:45:02 7 4 07:45:03 - 07:50:03 5 5 07:50:04 - 07:55:04 2 6 07:55:05 - 08:00:05 4 7 08:00:06 - 08:05:06 5 8 08:05:07 - 08:10:07 4 9 08:10:08 - 08:15:08 4 10 08:15:09 - 08:20:09 3 11 08:20:10 - 08:25:10 1 12 08:25:11 - 08:30:11 3 13 08:30:12 - 08:35:12 4 14 08:35:13 - 08:40:13 1 15 08:40:14 - 08:45:14 1 16 08:45:15 - 08:50:15 1 17 08:50:16 - 08:55:16 3 18 08:55:17 - 09:00:17 5 19 09:00:18 - 09:05:18 2 20 09:05:19 - 09:10:19 2 21 09:10:20 - 09:15:20 6 22 09:15:21 - 09:20:21 4 23 09:15:21 - 09:20:21 3 24 09:25:23 - 09:30:23 4 25 09:30:24 - 09:35:24 0
26 09:35:25 - 09:40:25 0 27 09:40:26 - 09:45:26 0 28 09:45:27 - 09:50:27 1 29 09:50:28 - 09:55:28 0 30 09:55:29 - 10:00:29 0 31 10:00:30 - 10:05:30 1 32 10:05:31 - 10:10:31 4 33 10:10:32 - 10:15:32 3 34 10:15:33 - 10:20:33 2 35 10:20:34 - 10:25:34 3 36 10:25:35 - 10:30:35 1 37 10:30:36 - 10:35:36 1 38 10:35:37 - 10:40:37 2 39 10:40:38 - 10:45:38 4 40 10:45:39 - 10:50:39 3 41 10:50:40 - 10:55:40 0 42 10:55:41 - 11:00:41 0 43 11:00:42 - 11:05:42 0 44 11:05:43 - 11:10:43 1 45 11:10:44 - 11:15:44 1 46 11:15:45 - 11:20:45 1 Jumlah 109 Tabel 2 Rekapitulasi Kedatangan Pasien di Loket Pengambilan obat No Interval Waktu Banyak Kedatangan 1 08:00:00 - 08:05:00 0 2 08:05:01 - 08:10:01 0 3 08:10:02 - 08:15:02 0 4 08:15:03 - 08:20:03 0 5 08:20:04 - 08:25:04 1 6 08:25:05 - 08:30:05 5 7 08:30:06 - 08:35:06 7 8 08:35:07 - 08:40:07 5 9 08:40:08 - 08:45:08 3 10 08:45:09 - 08:50:09 6 11 08:50:10 - 08:55:10 3 12 08:55:11 - 09:00:11 4 13 09:00:12 - 09:05:12 5 14 09:05:13 - 09:10:13 2 15 09:10:14 - 09:15:14 5 16 09:15:15 - 09:20:15 4 17 09:20:16 - 09:25:16 3 18 09:25:17 - 09:30:17 3 19 09:30:18 - 09:35:18 2 20 09:35:19 - 09:40:19 1 21 09:40:20 - 09:45:20 6 22 09:45:21 - 09:50:21 3 23 09:50:22 - 09:55:22 2 24 09:55:23 - 10:00:23 4 25 10:00:24 - 10:05:24 3 26 10:05:25 - 10:10:25 3 27 10:10:26 - 10:15:26 1 28 10:15:27 - 10:20:27 1 29 10:20:28 - 10:25:28 2 30 10:25:29 - 10:30:29 1 31 10:30:30 - 10:35:30 3
32 10:35:31 - 10:40:31 2 33 10:40:32 - 10:45:32 5 34 10:45:33 - 10:50:33 1 35 10:50:34 - 10:55:34 2 36 10:55:35 - 11:00:35 0 37 11:00:36 - 11:05:36 2 38 11:05:37 - 11:10:37 2 39 11:10:38 - 11:15:38 2 40 11:15:39 - 11:20:39 0 41 11:20:40 - 11:25:40 1 42 11:25:41 - 11:30:41 2 43 11:30:42 - 11:35:42 1 44 11:35:43 - 11:40:43 1 Jumlah 109 4.2 Hasil Penelitian

## 4.2.1 Waktu Kedatangan Pasien
Hasil  penelitian  kedatangan  pasien  PUSKESMAS  berdasarkan  bilangan  random  pada hari  Senin  sampai Jumat  mulai  pukul  09.00  WIB  sampai  15.00  WIB  dengan  interval  waktu  5 menit.  Waktu    antar  kedatangan    merupakan  waktu    interval    antara    kedatangan    satu  pasien dengan pasien berikutnya.
hasil perhitungan distribusi kedatangan pasien dengan menggunakan software Arena 12.0, dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Perhitungan Distribusi Kedatangan Pasien dengan software Arena 12.0
4.2.2   Distribusi Waktu Resep
Waktu pengambilan antrian merupakan waktu yang  diperlukan untuk pasien dalam  mengantri. hasil perhitungan distribusi kedatangan pasien dapat dilihat pada Gambar 3.
Distribution Summary Distribution: Triangular Expression:  TRIA(3.57, 5.02, 6) Square Error: 0.008090 Test Statistic = 4.5 Corresponding p-value            = 0.36 Kolmogorov-Smirnov Test Test Statistic = 0.0919 Corresponding p-value> 0.15 Data Summary Number of Data Points           = 72 Min Data Value = 3.8 Max Data Value = 6 Sample Mean = 4.86 Sample Std Dev = 0.571 Histogram Summary Histogram Range = 3.57 to 6 Number of Intervals = 5
Gambar 3. Hasil Perhitungan Distribusi Waktu Resi Pasien dengan Software Arena 12.0
Distribution Summary Distribution: Beta
Expression:  -0.001 + 6 * BETA(1.18, 2.3)
Square Error:
0.010497 Degrees of freedom = 3 Test Statistic = 4.39 Corresponding p-value  = 0.23 Kolmogorov-Smirnov Test Test Statistic = 0.0734 Corresponding p-value> 0.15 Data Summary Number of Data Points  = 72 Min Data Value = 0 Max Data Value = 6 Sample Mean = 2.04 Sample Std Dev = 1.34 Histogram Summary Histogram Range = -0.001 to 6
Number of Intervals = 5

## 4.2.3 Distribusi Waktu Pelayanan
Waktu  pelayanan  merupakan  waktu  yang  diperlukan  oleh  loket untuk  melayani  pasien.  hasil perhitungan waktu pelayanan pasien dapat dilihat pada Gambar 4.
Distribution Summary Distribution: Triangular Expression:  TRIA(-0.001, 8.04, 11) Square Error: 0.018946 Chi Square Test Number of intervals = 5 Degrees of freedom = 3
Test Statistic
= 3.69 Corresponding p-value  = 0.311 Kolmogorov-Smirnov Test Test Statistic = 0.0957 Corresponding p-value  > 0.15 Data Summary Number of Data Points  = 72 Min Data Value = 0 Max Data Value = 11 Sample Mean = 6.35 Sample Std Dev = 2.74 Histogram Summary Histogram Range = -0.001 to 11 Number of Intervals = 8
Gambar 4. Hasil Perhitungan Distribusi Waktu Pelayanan Pasien dengan Software Arena 12.0

## 4.3 Simulasi Rancangan Sistem Antrian
Ruang  lingkup  dalam  simulasi  sistem  ini  adalah  data  yang  diambil  waktu  kedatangan dan waktu pelayanaan. Entitas yang akan diteliti adalah pasien dan loket. Berikut Tabel 3 adalah analisis ICOM ( Input - Contro l- Output -Mechanism) dalam sistem. Tabel 3. Analisis ICOM Aktvitas Input Control Output Machanism Memakirkan Kendaraan Kendaraan Ukuran tempat parkir Kendaraan Satpam membantu mencari parkiran yang kosong. Mempersiapkan resep loket Jumlah loket Resep Obat Menyusun resep yang akan diisi. Melayani Pasien Identitas pasien Jumlah pasien Obat Pengisian Resep Obat Mengambil no urut pelayanan Pasien Atribut antrian Pelayanan antrian Antrian jika server sibuk
Setelah  itu Activity  Cycle  Diagram dalam  dapat  diihat  pada  Gambar  5  ACD  Simulasi Sistem.
Gambar 5. ACD Simulasi Sistem
Melayani Pasien Pelayanan Oleh PUSKESMAS IDLE
DELAY ARD loket
ARD Pasien
Pasien dilayani oleh 3 orang loket dengan disiplin pelayanan first come first served (FCFS) atau pelanggan  yang  pertama  datang  dilayani  terlebih  dahulu,  serta  kapasitas  sistem  terbatas  dan sumber  yang  tak  terbatas  dapat  dilihat  pada  Gambar  6  Logika  Model  Sistem  dikembangkan dalam model Arena 12.0.
Gambar 6. Logika Model Sistem
Setelah  model  simulasi  dibuat,  selanjutnya  dilakukan  uji  verifikasi  yang  berfungsi  untuk mengetahui apakah error pada model atau tidak.
a. Uji Verifikasi
Verifikasi dapat dilakukan dengan menekan tombol F4 ataupun memilih pilihan “run- check  model”dapat  dilihat  pada  Gambar  7  Verifikasi  Sistem  Antrian  Pelayanan  loket Puskesmas.
Gambar 7. Verifikasi Sistem Antrian Pelayanan Loket Puskesmas
b. Uji Validasi
Setelah  verifikasi,  dilakukan  validasi  terhadap  model  yang  telah  dibuat.  Validasi merupakan  perbandingan  dengan  sistem  sesungguhnya.  Untuk  menentukan  apakah suatu  model  valid  atau  tidak  dapat  dilakukan  dengan  pengujian  validasi  transformasi input-output yaitu:
1. Pada  loket  jumlah  3  orang output simulasi  nilai wait  time  average yaitu  1.9552 menit.
2. Pada  loket  jumlah  2  orang output simulasi  nilai wait  time  average yaitu    4.6891 menit.
Dari  perbandingan  kedua  input  dapat  dilihat  bahwa  apabila  jumlah  loket  diturunkan menjadi  2  orang  loket  menyebabkan  waktu  menunggu  antrian  semakin  lama.  Hal  ini membuktikan bahwa model simulasi yang dibangun sudah sesuai dengan system nyata atau valid.
4.4     Penentuan Sistem Antrian yang Optimal
Setelah  validasi  model  terpenuhi,  selanjutnya  dilakukan  perancangan  skenario  perbaikan yang terdiri dari:
1. Skenario 1
Skenario 1 merupakan skenario dasar dengan jumlah 3 orang  diloket dengan wait time average 1.9552  menit  seperti  yang  dijelaskan  pada  gambar  Logika  Model  Sistem  dan gambar Verifikasi Sistem Antrian Pelayanan loket Puskesmas.
2. Skenario 2
Pada model ini paramater distribusi setelah diperoleh selanjutnya  dimasukkan kedalam model  kedatangan  pasien  untuk  waktu  antar  kedatangan,  dan  model  loket dimasukkan data  parameter  distribusi  waktu  pelayanan  pasien.  Berikut  adalah  Gambar  8  Logika Model Sistem dikembangkan dalam model Arena 12.0.
Gambar 8. Logika Model Sistem
Verifikasi dapat dilakukan dengan menekan tombol F4 ataupun memilih pilihan “run-check model” dapat dilihat pada Gambar 9 Verifikasi Sistem Antrian Pelayanan Loket Puskesmas.
Gambar 9. Verifikasi Sistem Antrian Pelayanan Loket Puskesmas
3. Skenario 3
Pada  model  ini  paramater  distribusi  yang  telah  didapatkan  dimasukkan  kedalam  model kedatangan  pasien  untuk  waktu  antar  kedatangan,  dan  model  loket dimasukkan  data parameter distribusi waktu pelayanan pasien dilihat pada Gambar 10 Logika Model Sistem dikembangkan dalam model Arena12.0.
Gambar 10. Logika Model Sistem
Verifikasi berfungsi untuk mengetahui apakah error pada model atau tidak.Hal ini bertujuan untuk  memastikan  apakah  model  simulasi  sudah  sesuai  dengan  konsep  yang  telah  dibuat pembuat  model.  Verifikasi  dapat  dilakukan  dengan  menekan  tombol  F4  ataupun  memilih pilihan  “run-check  model”  dapat  dilihat  pada  Gambar  11  Verifikasi  Sistem  Antrian Pelayanan Loket Puskesmas.
Gambar 4.11 Hasil Verifikasi Sistem Antrian Pelayanan Loket Puskesmas
4. Perbandingan Skenario 1, Skenario 2, dan Skenario 3
Setelah  susulan  perbaikan  dibuat,  kemudian  dilakukan  perbandingan  hasil output simulasi untuk melihat apakah ada perbedaan waktu di dalam sistem layanan pada sistem simulasi skenario 1, skenario 2, dan skenario 3 dapat dilihat pada Tabel 4. Perbandingan Skenario 1, Skenario 2, dan Skenario 3.
Tabel 4. Perbandingan Skenario 1, Skenario 2, dan Skenario 3 Skenario Jumlah Loket Wait Time ( Avarage ) 1 3 1.9552 menit 2 4 0.8546 menit 3 2 4.6891 menit
5. Analisis Biaya Antrian
Analisis biaya adalah menghitung berapa biaya yang dikeluarkan selama bekerja. Adapun yang  dihitung  yaitu  biaya  pelayanan,  biaya  menunggu  dan  total  biaya  dihitung  pada masing-masing skenario. Berikut merupakan perhitungan biaya antrian.
a) Skenario 1
a. Menghitung biaya pelayanan
Asumsi yang digunakan:
1 bulan ada 21 hari kerja
1 hari ada 8 jam kerja
Gaji pokok Pegawai Loket Rp. 3.100.000
452 . 18 . 21 x 8 3.100.000 Cs Rp Cs  
Selanjutnya menghitung total biaya pelayanan dengan jumlah loket S=3
357 . 55 . 452 . 18 . 3 Rp Rp x Cs S Cs E   
Jam biaya pelayanan per jam adalah Rp. 55.357 per jam
b. Biaya menunggu dari pasien
Asumsi yang digunakan:
1 bulan ada 21 hari
1 hari ada 8 jam kerja
Nilai  dari  rata-rata  gaji  pasien  didapat  dari  nilai  upah  minimum  provinsi  (UMP) Aceh sebesar   Rp. 2.400.000
285 . 14 21 8 000 . 400 . 2 kerja hari Jumlah x kerja jam Jumlah Pegawai Gaji = Cw Rp Cw x  
Selanjutnya menghitung total biaya menunggu dengan terlebih dahulu menghitung nilai jumlah pelanggan rata-rata dalam sistem, dengan 76 , 2   pasien/menit, 73 , 3   menit/pasien dan Ls =  3,02.
000 . 46 . ) ( 3,22 285 . 14 . ) ( Rp Cw E x Rp Ls x Cw Cw E    c. Total biaya antrian
     
362 . 101 . 000 . 46 . 357 . 55 . Rp Rp Rp C E C E C E w s T     
d. Menghitung tingkat pelayanan optimal
Tujuan dari teori antrian adalah untuk meminimumkan total dua biaya, yaitu biaya pelayanan dan biaya menunggu. Atas dasar kedua biaya tersebut, maka dapat dilakukan perhitungan tingkat pelayanan yang optimal yaitu sebagai berikut:
Diketahui: Biaya pelayanan E(Cs) adalah Rp. 55.357 Biaya menunggu E(Cw) adalah Rp. 14.285
27 , 4 30 , 1 076 , 2 695 , 1 76 , 2 357 . 55 . ) 04 , 2 ( 000 . 46 . 76 , 2 ) ( ) (          Rp Rp Cs E Cw E optimal   
Setelah melakukan perhitungan pasa skenario 1, berikut Tabel 5 Rekapitulasi untuk skenario 1, 2 dan 3 sebagai berikut:
Tabel 5. Rekapitulasi Tingkat Pelayanan Optimal Skenario Tingkat Pelayanan Optimal Jumlah Loket 1 4,27 3 2 4,7 4 3 3.8 2
Berdasarkan  Tabel  5  tingkat  pelayanan  optimal  yang  rendah  terdapat  pada skenario 3 dengan jumlah nilai 3,8 pasien/menit sedangkan tingkat pelayanan optimal yang tinggi terdapat pada skenario 2 dengan jumlah nilai 4,7 pasien/menit.

## 4.5 Jumlah Loket Optimal
Puskesmas  perlu  melakukan  penambahan  fasilitas  pelayanan  yang  baru  dengan penambahan satu loket dari sebelumnya yang hanya tersedia 3 loket pengambilan obat. Dengan adanya penambahan satu loket menjadi 4 loket ini maka pelayanan loket kepada pasien menjadi optimal. Hasil ouput simulasi dapat diketahui bahwa model simulasi skenario 2 lebih baik dari pada model simulasi skenario 1 dan skenario 3 karena pada skenario 2 jumlah 4 orang loket dan wait time 0.8546 menit lebih kecil, sehingga dapat mengurangi jumlah antrian pasien.

## 5. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan dari penelitian yang sudah dilakukan adalah:
1. Model  sistem  antrian  yang  berlaku  di  bagian  pelayanan  loket  Puskesmas  yaitu  model Multi channel-singel phase.
2. Untuk kondisi Puskesmas jumlah loket yang optimal untuk melayani pasien yaitu 4 orang pegawai  atau  4  loket  sehingga  mengurangi  jumlah  antrian  pasien  dan  meminimumkan total dua biaya yaitu biaya pelayanan dan biaya menunggu.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Karya  ini  didukung  oleh  rekan-rekan  alumni,  dosen  Khairul  Anshar  serta  Ramadani Banurea dan Muhammad Iqbal Nofsyami sebagai mahasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Depkes  RI,  2004. Kebijakan  Dasar  Pusat  Kesehatan  Masyarakat  Tahun  2004 .  Penerbit Depkes RI. Jakarta.
[2] Trihono.  2005. Manajemen  Puskesmas  Berbasis  Paradigma  Sehat .  Jakarta:  CV  Sagung Seto.
[3] Siagian, P.,1987, Penelitian Operasional: Teori dan Praktek, Universitas Indonesia Press. Jakarta.
[4] Jay Heizer , Barry Render , 2005, Operation Management, th.7ed ., Prentice Hall,. New Jersey.
[5]   Schroeder,  Roger  C..  1989. Manajemen  Operasi  Pengambilan  Keputusan  dalam  Fungsi Operasi (Terjemahan). Jakarta: Penerbit Erlangga.
[6] Atik,dan Ratminto. 2005. Manajemen Pelayanan, disertai dengan Pengembangan Model Konseptual, Penerapan Citizen’s Charter dan Standar Pelayanan Minimal .  Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
[7] Dio Putera Hasian, 2014. Simulasi Pelayanan Pengisian Bahan Bakar Di SPBU Gunung Pangilun .  Jurnal  Optimasi  Sistem  Industri  vol.9,  No.  1  (2010).  Universitas  Andalas, Padang.
[8] Gangsar  Cahyo  Yowono,  2015. Analisis  Sistem  Antrian  Service  Mobil  Di  PT  Tunas
Mobilindo Perkasa Dengan Menggunakan Simulasi Arena. https://Repository.unsada.ac.id. Universitas Darma Persada, Jakarta Timur.
[9] Moenir, A.S. 2010. Manajemen Pelayanan Umum Di Indonesia. Jakarta: Bumi Aksara.
[10]  Nur  Susila  Ahse,  2014. Analisis  Sistem  Antrian  Untuk  Menentukan  Tingkat  Pelayanan Yang  Optimal  Pada  Kasir  (Server)  Rumah  Makan  Kober  Mie  Setan  Malang  dengan Metode Simulasi . Jurnal lulusan TIP FTP, Universitas Brawijaya, Malang, Jawa Timur.
[11]  Raja  Ayu  Mahessya,  2017. Pemodelan  dan  Simulasi  Sistem  Antrian  Pelayanan Pelanggan  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo  Pada  PT  Pos  Indonesia  (Persero) Padang . https://Jik.htp.ac.id. Jurnal Ilmu Komputer JIK.2017, 6 (1) Hal. 15-24, STIKes- STMIK Hang Tuah Pekanbaru.
[12]  Supranto,  Johannes.  1987. Riset  Operasi:  Untuk  Pengambilan  Keputusan .  Universitas Indonesia Press. Jakarta.
[13]  Syamsul  Ma’arif  dan  Hendri  Tanjung,  2003, Manajemen  Operasi ,  Edisi  Pertama,  PT. Grasindo, Jakarta.
[14]  Sugiyono, 2001, Memahami Penelitian Kualitatif , Bandung: Alfabeta.
[15]  Yansor Djaya, 2014. Analisis Penerapan Sistem Antrian Model Multiple Channel Query System  (M/M/S)  Pada  Bagian  Registrasi  Pasien  di  RSUD  Salewangang  Maros . https://Repository.unhas.ac.id. Universitas Hassanuddin, Makassar.