Jurnal Keuangan dan Perbankan, Vol.15, No.1 Januari 2011, hlm. 151–158 Terakreditasi  SK.  No.  64a/DIKTI/Kep/2010
Korespondensi  dengan  Penulis: Ir m ay an t i  Hasan :  Telp.+62  341  551  354,  Fax.  +62  341  558  881 E-mail:  irma_hasan@ymail.com

## MODEL OPTIMASI PELAYANAN NASABAH BERDASARKAN METODE ANTRIAN (QUEUING SYSTEM)

## Irmayanti Hasan
Jurusan Fakultas Ekonomi Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang Jl. Gajayana No.50 Malang, 65144

## Abstract
Customer queuing is a common phenomenon that often happens in getting services. In an attempt to get the service from the tellers, customers often judge the quality of bank operation system based waiting time period or teller speed in providing services to the customers. The Islamic banks in Malang is developing rapidly, one of the banks is PT. Bank Mega Syariah Malang needs optimization analysis of queueing system to ensure customers satisfactions. The bank should  be able to provide  the  best  service by providing fast service to customers and avoid too long waiting time. The calculation results show that customer arrival pattern is 1 minute 51 seconds. As for the service pattern is 4 minutes 42 seconds. The queuing system application in PT. Bank Mega Syariah Malang is good because the teller average service time is 4 minutes 42 seconds teller and teller standard time is 3 minutes 39 seconds which the average time is smaller than the expected by  the customer that is 5 minutes. Besides that the average time of customers wait in a queue system and total system (queuing and service facilities) is less than 1 minute 32.09 seconds.
Key words: queuing system, teller, customer satisfaction
Sejalan dengan semakin ketatnya tingkat persaing- an  antar  bank,  maka setiap  bank  harus  berusaha meningkatkan kemampuan daya saingnya, karena keuntungan  yang  didapat  oleh  suatu  bank  dari produk-produk yang ada sangat peka dan sangat mudah diungguli oleh bank pesaing lainnya. Maka dalam hal ini mau tidak mau untuk dapat meng- ungguli pesaing-pesaingnya. Salah satu unsur daya saing yang betul-betul mengunggulkan suatu bank adalah mutu pelayanan melalui peningkatan kuali- tas sumber daya manusia, penggunaan teknologi yang canggih, perbaikan sistem dan prosedur, dan sebagainya (Yusuf, 2007).
Terjadinya peningkatan jumlah kedatangan nasabah  yang  menggunakan  fasilitas  pelayanan bank sangat mempengaruhi kenyamanan dari na- sabah itu sendiri. Tingginya arus kedatangan nasa- bah  pada  waktu-waktu  tertentu,  menyebabkan antrian yang panjang dan lama. Merupakan suatu fenomena  universal  bahwa  customer  tidak  suka menunggu (Dinata, dkk., 2010).
Nasabah sering menilai kualitas sistem ope- rasi suatu bank berdasarkan lamanya waktu me- nunggu atau kecepatan teller dalam memberikan pelayanan kepada para nasabahnya. Pada umum- nya  setiap  nasabah  mengharapkan  untuk  segera

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 15, No.1, Januari 2011: 151–158
mendapatkan  pelayanan  dari  teller  tanpa  harus menunggu lama. (Yusuf, 2007).
Dengan demikian, faktor-faktor yang perlu diperhatikan  dalam  menghadapi  persaingan  ini adalah dengan cara meningkatkan kualitas pelaya- nan  bank  yang  diberikan  kepada  para  nasabah. Aktivitas operasi pada suatu bank meliputi seluruh transaksi  yang  terjadi  di  bank  tersebut  seperti, pembukaan  rekening,  penyetoran  dan  penarikan tabungan, transaksi giro, penarikan cek dan wesel, transfer dana, dan sebagainya. Setiap nasabah yang melakukan  transaksi  atau  kegiatan  yang  berhu- bungan dengan uang tunai akan dilayani oleh teller (Romadhona, 2008).
Sehingga pihak bank harus dapat memberi- kan pelayanan  yang terbaik  dengan memberikan pelayanan  yang  cepat  sehingga  pelanggan  tidak dibiarkan  menunggu  (mengantri)  terlalu  lama. Namun  demikian,  dampak  pemberian  layanan yang cepat ini akan menimbulkan biaya bagi orga- nisasi, karena harus menambah fasilitas layanan. Oleh karena  itu, layanan yang cepat  akan sangat membantu  untuk  mempertahankan  pelanggan, yang dalam jangka panjang tentu saja akan mening- katkan keuntungan perusahaan (Perdana, 2006).
Teori antrian atau queueing theory adalah bagi- an utama dari pengetahuan tentang antrian (Heizer & Render, 2001). Teori antrian adalah bidang ilmu yang melakukan penelitian untuk mengidentifikasi dan  mengukur  penyebab-penyebab  serta  konse- kuensi-konsekuensi  dari  kegiatan  mengantri (Heizer & Render, 2001). Fenomena antrian adalah hasil  langsung  dari  sifat  random  dalam  operasi pelayanan atau jasa. Pendekatan melalui teori antri- an ini mempunyai keuntungan, karena lebih seder- hana dan lebih mudah digunakan (Kuswara, 2005).
Terdapat empat karakteristik sistem antrian Heizer  &  Render  (2001),  yaitu:  pola  kedatangan, pola antrian, distribusi pelayanan, dan mekanisme pelayanan. Pola kedatangan menggambarkan ben- tuk dan ukuran kedatangan konsumen pada fasili- tas pelayanan yang kedatangannya mungkin saja
tidak merata atau dapat mengikuti pola kedatang- an poisson atau pola lain. Ukuran kedatangan kon- sumen yaitu  jumlah total  unit yang  memerlukan pelayanan dari waktu ke waktu disebut juga total langganan potensial.
Pola antrian merupakan karakteristik suatu antrian ditentukan oleh unit maksimum yang boleh ada di dalam sistemnya yang terbatas maupun ti- dak terbatas. Struktur dasar model antrian adalah dimulai dari sumber input ke antrian untuk men- dapatkan pelayanan ke satuan hasil pelayanan yang telah dilayani.
Distribusi pelayanan berkaitan dengan cara memilih anggota antrian yang akan dilayani. Ben- tuk disiplin pelayanannya dapat berupa: first come first served (FCFS) atau FIFO adalah sistem antrian yang mendahulukan yang datang lebih awal, last come first served (LCFS) atau LIFO, adalah yang da- tang terakhir akan lebih dahulu dilayani atau lebih dahulu keluar, service in random order (SIRO) adalah pemanggilan  didasarkan  pada  peluang  secara acak, tidak jadi persoalan siapa yang lebih dahulu datang, dan priority service (PS), melayani lebih da- hulu orang yang mempunyai prioritas lebih tinggi daripada  orang  yang  mempunyai  prioritas  lebih rendah.
Mekanisme pelayanan terdiri atas satu atau lebih fasilitas pelayanan yang masing-masing terdi- ri  dari  satu  atau  lebih  saluran  pelayanan.  Aspek yang harus diperhatikan dalam mekanisme pela- yanan adalah: tersedianya pelayanan, kapasitas pe- layanan dan lamanya pelayanan. Mekanisme pela- yanan antrian menurut Prawirosentono (2005), me- liputi: satu saluran dengan satu tahap, satu saluran dengan banyak tahap, banyak saluran dengan satu tahap, dan banyak saluran dengan banyak tahap. Penggunaan model antrian dapat membantu pihak bank dalam merancang sistem operasional petugas layanannya  tersebut  agar  proses  transaksi  dapat berjalan secara optimal (Puspitasari, 2009).
Penelitian ini bertujuan untuk mengukur mo- del optimasi sistem antrian dengan menggunakan

## Model Optimasi Pelayanan Nasabah Berdasarkan Metode Antrian (Queueing System)

## Irmayanti Hasan
pola  kedatangan  dan  pola  pelayanan  nasabah  di Bank Mega Syariah Cabang Malang.

## METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  pen- dekatan  kuantitatif  yang  terdiri  atas  perumusan masalah,  menyusun  model,  mendapatkan  data, mencari solusi, menguji solusi, menganalisis hasil dan mengimplementasikan hasil penelitian (Kun- coro,  2004).
Populasi dari penelitian ini adalah semua na- sabah  PT.  Bank  Mega  Syariah  Cabang  Malang. Jumlah  sampel  dalam  penelitian  ini  sebanyak  60 nasabah  yang  masuk  dalam  sistem  antrian  yang dibagi dalam 3 periode waktu, 20 nasabah diamati dalam awal bulan, 20 nasabah diamati pada per- tengahan bulan dan 20 nasabah diamati pada akhir bulan.
Penelitian ini bersifat kuantitatif sehingga pa- da saat melakukan penelitian, data yang dikumpul- kan adalah data kuantitatif yang berupa data jum- lah  kedatangan  pelanggan  pada  setiap  interval waktu,  data  waktu  rata-rata  kedatangan  pelang- gan, dan data waktu rata-rata pelayanan nasabah bank dalam satuan menit. (Masyhuri & Zainuddin, 2008).
Metode pengumpulan data ini berupa: mela- kukan  observasi,  yaitu  pengamatan  langsung  ke lokasi  penelitian  untuk  melihat,  mengamati  dan mendeskripsikan pelayanan di perbankan sebagai- mana yang terjadi pada perbankan tersebut. Mela- kukan interview, yaitu melakukan wawancara de- ngan manajemen bank tentang segala sesuatunya yang berkaitan dengan pelayanan perbankan terse- but dan melakukan wawancara dengan sebagian pelanggan dan pelayan tentang kepuasan pelayan- an dan pekerjaan tersebut.
Analisis model antrian menggunakan multi channel single phase , dengan penggunaan perhitung- an sebagai  berikut:
Jumlah individu rata-rata dalam antrian
    Po S S nq s 2 ! 1 ' ) / (        
Waktu rata-rata dalam antrian
      s S S S Po tq              2 / 1 !
Jumlah  individu  sistem total  (antrian dan  fasilitas pelayanan)
          nq nt

## Waktu rata-rata dalam  sistem total
         1 tq t t Tingkat kegunaan fasilitas pelayanan   S P 
Probablititas tidak ada individu dalam sistem
                                  M M M n P s n S n n ! 1 ! 1 1 1 0 0
Probabilitas menunggu dalam antrian
                        S S Po Pw S 1 !
Menurut Heizer & Render (2001), mengukur kinerja  antrian  menyangkut  beberapa  hal,  antara lain: waktu rata-rata yang dihabiskan oleh pelang- gan dalam antrian, panjang antrian rata-rata, waktu rata-rata  yang  dihabiskan  oleh  pelanggan  dalam sistem (waktu tunggu ditambah waktu pelayanan), jumlah  pelanggan  rata-rata  dalam  sistem,  proba- bilitas fasilitas pelayanan akan kosong, faktor utili-

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 15, No.1, Januari 2011: 151–158
sasi sistem., dan probabilitas sejumlah pelanggan berada dalam sistem.
Menurut Wignyosubroto (2000), pengukuran kerja (work measurement) adalah suatu metode untuk menaksir waktu yang akan digunakan dalam suatu pekerjaan.  Salah  satu  metodenya  adalah  dengan time study , yaitu dengan menghitung waktu stan- dar. Langkah –langkah studi waktu:
Menentukan rating faktor dengan cara:
Performance rating = (waktu  normal/riil)  x  100%, tapi  harus  mengetahui  waktu normal dulu.
Westing  house levelling  plan berdasarkan  skill,  effort, kondisi kerja, dan konsistensi dihitung dengan: 100 + (jumlah nilai) x 100
Misalnya: Skill = 0,06 Effort = 0,08 Consistency = 0,01 Conditions = 0,00 0,15
Sehingga dapat dicari:
RF = 100 + (jumlah) 100 = 100 + (0,15) 100 = 115 Menentukan waktu siklus aktual rata-rata
Menentukan waktu cadangan (time allowance) Contoh: Ke kamar kecil = 7% Istirahat = 2% Gangguan lain = 3% 12% dari waktu normal
Menghitung waktu standar
Waktu standar = waktu normal + (% allowance x waktu normal)

## HASIL

## Model  Struktur  Antrian
Hasil observasi model struktur antrian yang diterapkan  oleh  PT.  Bank  Mega  Syariah  Cabang Malang adalah menggunakan multi channel–single phase seperti yang ditunjukkan dalam Gambar 1.
WS = n Xi  Menentukan Waktu normal ) 100 / ( RF WSx WN  Datang 1 2 3 4 Keluar

## Gambar 1. Sistem Antrian Multi Channel Single Phase
Sistem multi channel–single phase mempunyai antrian tunggal melalui beberapa fasilitas pelayan- an dapat menggunakan model antrian 2 yang dapat dirumuskan dengan M/M/S (Martinus, 2010).
Adapun proses pelayanan antrian yang digu- nakan oleh PT. Bank Mega Syariah Cabang Malang pada Gambar 2.

## Model Optimasi Pelayanan Nasabah Berdasarkan Metode Antrian (Queueing System)

## Irmayanti Hasan
Nasabah tiba Pengambilan Nomorr Antrian Pengisian slip (setoran tunai/penarikan) 1 Keluar Antri menurut Nomorr Antrian Pelayanan teller kepada Nasabah 1
Nasabah yang diamati dalam sistem antrian adalah  nasabah  yang  menarik  dan  mentransfer dana. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan melalui  pengamatan  langsung  terhadap  nasabah dan teller maka diperoleh data seperti terlihat pada Tabel  1.
Tabel 1. Rata-rata Waktu Teller Melayani Nasabah Pengguna
Jasa Tabungan Gambar 2. Proses Pelayanan Antrian PT. Bank Mega Syariah Cabang Malang Waktu Pelayanan Teller
(dalam menit)
1 2 3 4 Pagi: 08.00-12.00 4,25 4,08 5,01 4,52 Siang: 12.00–16.00 4,20 4,15 4,33 4,75 Rata-rata 4,22 4,11 4,67 4,63
Tabel  1  menunjukkan  teller  2  mempunyai waktu tingkat pelayanan rata-rata kepada nasabah lebih baik yaitu 4,11 menit jika dibandingkan de- ngan teller 1 (4,22 menit), teller 3 (4,67 menit) dan teller  4  (4,63).  Dari  data  rata-rata  keempat  teller dalam memberikan pelayanan kepada nasabah di- peroleh data rata-rata total waktu tingkat pelayan- an per nasabah yaitu 4,40 menit. Sedangkan rata- rata  jumlah  nasabah  yang  menggunakan  jasa  ta- bungan  PT.  Bank  Mega  Syariah  Cabang  Malang dapat dilihat pada Tabel 2.
Hari Jumlah Nasabah yang Datang Jumlah Nasabah yang Datang Per Hari Awal Bulan Tengah Bulan Akhir Bulan Awal Bulan Tengah Bulan Akhir Bulan Jam Sibuk 08.00- 12.00 Diluar jam sibuk 12.00- 16.00 Jam Sibuk 08.00- 12.00 Diluar jam sibuk 12.00- 16.00 Jam Sibuk 08.00- 12.00 Diluar jam sibuk 12.00- 16.00 Jumlah nasabah per hari Rata- rata per jam Jumlah nasabah per hari Rata- rata per jam Jumlah nasabah per hari Rata- rata per jam
1
250 138 214 200 306 134 388 49
414 52 440 55 2 268 124 210 180 232
140 392 49
390 49 372 47 3 184 110 120 88 220
106 294 37
208 26 326 41 4 176 98 102 90 218
140 274 34
192 24 258 45 5 160 106 120 82 148
98 266 33
202 25 246 31 Rata2 208 115 153 128 225 124 323
40
281 35
348 44
Tabel 2. Hasil Penelitian Jumlah Nasabah yang menggunakan Jasa Tabungan
Tabel 3. Hasil Observasi Waktu yang Diperlukan Karyawan Per Unit Pekerjaan
Waktu Teller (dalam satuan menit) 1 2 3 4 Pagi: 08.00-10.30 12.15 10.15 13.27 11.50 13.47 10.17 13.15 12.00 12.40 10.23 12.34 12.75 11.51 10.52 13.17 12.90 12.10 11.03 14.21 13.20 Siang: 11.00-13.00 13.55 11.47 14.26 13.50 13.58 12.08 15.11 15.00 14.36 12.00 15.20 15.25 15.39 12.10 15.58 14.75 15.42 13.11 16.38 14.05 Sore: 13.00-16.00 16.45 11.42 17.05 15.05 17.00 14.22 18.11 15.20 17.30 13.14 19.23 15.10 18.35 13.19 19.14 14.25 18.41 14.08 20.02 15.20 Rata-rata 15.09 12.33 16.15 13.98
Dalam 1 jam terdapat 39,68 nasabah atau rata- rata  kedatangan  nasabah  sebesar  40  orang  yang menggunakan jasa tabungan PT. Bank Mega Sya- riah Cabang Malang (Tabel 2).
Adapun  hasil  penelitian  terhadap  waktu yang diperlukan karyawan per unit karyawan un- tuk melayani nasabah PT. Bank Mega Syariah Ca- bang Malang dapat dilihat pada Tabel 3.
Setelah waktu rata-rata untuk menyelesaikan satu unit pekerjaan dari masing-masing karyawan diketahui, maka langkah berikutnya adalah menge- tahui tingkat kecakapan karyawan. Tingkat keca- kapan  karyawan  ini  akan  dipergunakan  sebagai salah satu dasar menghitung waktu normal.
Diasumsikan  diketahui  tingkat  kecakapan: teller  1 adalah  82%,  teller 2  adalah  100%, teller  3

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 15, No.1, Januari 2011: 151–158
adalah  76%,  teller  4  adalah  90%,  maka  dengan demikian  waktu  normal  dapat  dihitung  sebagai berikut:
Teller 1: Waktu normal = 82% (15 menit 9 detik)
= 12 menit 38 detik
Teller 2: Waktu normal = 100% (12 menit 33 detik)
= 12 menit 33 detik
Teller 3: Waktu normal = 76% (16 menit 15 detik)
= 12 menit 27 detik
Teller 4: Waktu normal = 90% (15 menit 9 detik)
= 14 menit 31 detik
Dari  perhitungan  tersebut  dapat  diketahui bahwa waktu normal untuk menyelesaikan peker- jaan  tersebut  adalah  12  menit  33  detik.  Langkah yang perlu dilakukan sekarang adalah menghitung besarnya waktu cadangan yang diperlukan untuk pekerjaan  tersebut  terhitung  dari  waktu  normal adalah:
Cadangan kelelahan 3,0% Cadangan penundaan 4,0% Cadangan adanya gangguan 1,0% Cadangan lain-lain 2,0% Total waktu cadangan 10,0%
Dengan demikian besarnya waktu cadangan adalah sama dengan 10% dari waktu normal atau sama dengan 1,23 menit. Perhitungan berikut ada- lah  menentukan  besarnya waktu  standar.  Waktu standar dapat dihitung sebagai berikut:
Waktu standar = waktu normal + waktu cadangan
= 12,33 menit + 10 % (12,33)
= 13,56 menit
Sedangkan waktu rata-rata yang diperlukan teller dalam melayani nasabah adalah: 13 menit 56 detik dibagi 4 orang teller sehingga masing-masing teller memiliki rata-rata waktu untuk melayani na- sabah 3 menit 39 detik.
Dalam melayani nasabah, ditetapkan waktu standar  teller  yaitu  3  menit  39  detik/orang.  Se- dangkan dari hasil data olahan penelitian menun- jukkan  rata-rata  nasabah  ingin  dilayani  dengan tidak melebihi dari 5 menit 01 detik. Jadi teller rata- rat dapat melayani 39,67 nasabah atau 40 nasabah.
Untuk menghitung beberapa formula model antrian  yang  kedua  (multi  channel  single  phase), yaitu:
Tingkat  kedatangan  rata-rata  ( λ )
Waktu  antar kedatangan  rata-rata
=  1
= 1 menit 51 detik

## Tingkat  pelayanan rata-rata  (µ)

## Waktu  pelayanan  rata-rata
= 
1 = 4 menit 42 detik
Proporsi waktu rata-rata yang diperlukan teller untuk melayani  nasabah
Tingkat kegunaan (P)
menit x 60 67 , 39 1  menit x 60 56 , 13 1  ) 56 , 13 ( 3 67 , 39    S
= 0,9751 = 97,51%
Ini berarti teller sibuk 97,51%
Jadi waktu menganggur I = 1- P = 1-0,9751
= 0,0249 = 2,49%
Jadi teller menganggur 2,49%

## Model Optimasi Pelayanan Nasabah Berdasarkan Metode Antrian (Queueing System)

## Irmayanti Hasan
Probabilitas tidak ada nasabah dalam sistem (Po)
Waktu  rata-rata dalam  antrian
                                  M M S n P s n S n n ! 1 ! 1 1 1 0 0 ) 67 , 39 67 , 13 ( 3 ) 67 , 13 ( 3 56 , 13 67 , 39 ! 4 1 56 , 13 67 , 39 ! 3 1 1 3 2 1 0                
           S n n = 0,010234
Probabilitas menunggu  dalam  antrian  (Pw)
                   
    S S Po Pw S 1 !                     ) 56 , 13 ( 3 010234 , 0 1 ! 3 0102344 , 0 56 , 13 67 , 39 3 Pw = 0,9183
Jumlah individu  rata-rata dalam  antrian
    Po S S nq s 2 ! 1 ' ) / (        
    010234 , 0 56 , 13 56 , 13 4 ! 1 ' 4 ) 56 , 13 / 67 , 39 ( 56 , 13 67 , 39 2 3 x x x   
= 20,028 nasabah ≈  20 nasabah
Jumlah  nasabah  dalam  sistem  total  (antrian dan fasilitas pelayanan)
       
  nq nt
= 20 + (39,67/13,56)
= 22,92 ≈  23 nasabah
      s S S S Po tq              2 / 1 !       s x x         56 , 13 68 , 39 56 , 13 3 / 67 , 39 1 ! 3 3 56 , 13 010234 , 0 2 = 0,504700792 menit = 30, 28 detik          1 tq t t = 0,504700792 + (1/39,67) = 0,5299087577 = 31,7945 menit

## Waktu  rata-rata dalam  sistem
Berdasarkan  tingkat  kedatangan  rata-rata maka  dapat  diketahui  waktu  antara  kedatangan rata-rata yaitu sehubungan waktu pelayanan rata- rata teller adalah 1 menit 51 detik. Sedangkan jum- lah rata-rata nasabah menunggu pada setiap antri- an adalah 20 orang. Adapun waktu rata-rata nasa- bah menunggu dalam antrian yaitu 30,28 detik.
Dari hasil tersebut dapat dilihat bahwa pene- rapan sistem antrian di PT. Bank Mega Syariah Ca- bang Malang sudah baik sebab waktu pelayanan rata-rata teller yaitu 4,33 menit dan waktu standar teller 3 menit 39 detik lebih kecil waktu pelayanan rata-rata  yang  diharapkan  oleh  nasabah  5  menit. Di samping itu waktu rata-rata nasabah menunggu dalam sistem antrian dan sistem total (antrian dan fasilitas pelayanan) kurang dari 1 menit yaitu 32,09 detik sehingga tidaklah berlebihan jika dikatakan bahwa nasabah yang mengantri di PT. Bank Mega Syariah  Cabang  Malang  merasa  sangat  puas  de- ngan sistem antrian yang diterapkan.

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 15, No.1, Januari 2011: 151–158

## KESIMPULAN DAN  SARAN

## Kesimpulan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur model optimasi sistem antrian dengan mengguna- kan pola kedatangan dan pola pelayanan nasabah di Bank Mega Syariah Cabang Malang. Berdasar- kan hasil perhitungan adalah untuk pola kedatang- an nasabah didapatkan 1 menit 51 detik. Sedang- kan untuk pola pelayanan didapatkan 4 menit 42 detik.
Dari hasil perhitungan juga didapatkan bah- wa  penerapan  sistem  antrian  di  PT.  Bank  Mega Syariah Cabang Malang sudah  baik sebab waktu pelayanan  rata-rata  teller  yaitu  4  menit  42  detik dan  waktu  standar  teller  3  menit  39  detik  lebih kecil waktu pelayanan rata-rata yang diharapkan oleh nasabah 5 menit. Di samping itu waktu rata- rata nasabah menunggu dalam sistem antrian dan sistem  total  (antrian  dan  fasilitas  pelayanan)  ku- rang dari 1 menit yaitu 32,09 detik.
Saran  yang  dapat  diberikan  kepada  di  PT. Bank Mega Syariah Cabang Malang adalah mana- jemen  perusahaan  harus  lebih  mengoptimalkan penggunaan fasilitas pelayanan yang tersedia se- hingga dapat memperkecil biaya penyediaan dan pemeliharaan  fasilitas  pelayanan  serta  biaya  me- nunggu nasabah dalam sistem antrian.

## DAFTAR  PUSTAKA
Dinata,  Hendra  &  Lisana.  2010.  Pembuatan  Aplikasi Tampilan Utama dalam Sistem Antrian Layanan Nasabah  di Bank  Berbasis Web dengan  Meman- faatkan HTML. Makalah Konferensi Nasional Sistem dan Informatika . Bali, 13 November 2010. KNS&110- 051.
Heizer, J. & Render, B. 2006. Operations Management. Edisi Terjemahan. Salemba  Empat.  Jakarta.
Kuncoro, M. 2004. Metode Kuantitatif: Teori dan Aplikasi untuk  Bisnis  dan  Ekonomi.  Edisi  2.  YKPN. Yogyakarta.
Kuswara,  S.  2005.  Model  Optimasi  Pencucian  Mobil (Pribadi) berdasarkan Metode Antrian (Queueing) di  Perusahaan  Jasa  Pencucian  Mobil  “Sekneg Buana  Motor Service” Kebon  Nanas Tangerang. Penelitian Dosen . Universitas Mercu Buana.
Martinus.  2010.  Analisis  Antrian  Nasabah  pada Nasabah PT. Bank BTN (Persero) Kantor Cabang Jakarta  Harmoni.  Skripsi.  Universitas  Gunadha- rma. Jakarta.
Masyhuri  &  Zainuddin.  2008.  Metodologi  Penelitian. Pendekatan Praktis dan Aplikatif. Refika Aditama. Bandung.
Prawirosentono,  S.  2005.  Riset  Operasi  dan  Ekonofisika. Bumi Aksara. Jakarta.
Puspitasari,  A.  2009.  Analisis  Antrian  Nasabah  pada PT.  Bank  Rakyat  Indonesia  (BRI)  Cabang  Pasar Minggu.  Skripsi.  Universitas  Gunadharma. Jakarta.
Romadhona,  R.  2008.  Kalkulasi  dan  Analisa  Model Antrian M/M/1/I/I pada Bagian Customer Teller Service Bank Syariah Mandiri Bogor. Skripsi. Uni- versitas  Gunadharma. Jakarta.
Wignyosubroto, S. 2000. Ergonomi, Studi Gerak dan Waktu.
Teknik Analisis untuk Peningkatan Produkvitas Kerja . Edisi  Pertama  Cetakan  Kedua.  Guna  Widya. Surabaya.
Yusuf, N. 2007. Penerapan Model Antrian pada PT. Bank Negara  Indonesia  (Persero)  Tbk.  Cabang Gorontalo. Jurnal Inovasi, 4(3) September.
Yusro,  M.M,  Hidayat,  N.,  &  Maharani.  2005.  Pengem- bangan Simulasi Komputer Model Antrian Nasa- bah  untuk  Menganalisa  Unjuk  Kerja  Layanan Teller Bank. Penelitian Dosen. Universitas Jenderal Soedirman.