Simulation of Queue System of Retirement Fund Retrieval at The Sanggau Post Office During the Covid-19 Pandemic Using Arena Software
Simulasi Sistem Antrian Pengambilan Dana Pensiun di Kantor Pos Sanggau Saat Pandemi Covid-19 Menggunakan Software Arena
Yulianti Wulandari 1 , Tri Wahyudi 1 , Ratih Rahmahwati 1 , Silvia Uslianti 1 , Febri Prima 1 1 Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura, Jl. Prof. Dr. Hadari Nawawi , Pontianak , 78124 E-mail: Wulandariyulianti99@gmail.com doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v14i1.4776
Received: 17 th May 2021; Revised: 31 st May 2021; Accepted: 22 nd June 2021; Available online: 24 th June 2021; Published regularly: June 2021

## ABSTRACT
PT. Pos Indonesia (Persero) entered into a collaboration with PT. Taspen (Persero) in the payment of pension funds. The Sanggau Post Office is a place of public service, where during the Covid-19 pandemic there were still many  people  queuing  to  collect  pension  funds.  The  number  of  customers  who  took  pension  funds  was  208 customers, so there was a long queue which resulted in the crowds of customers queuing up. The application of physical distancing as an effort to prevent the spread of Covid-19 by implementing health protocols while queuing. According to WHO, the physical distancing distance is one to two meters. The need to reduce the queues that occurred during the Covid-19 pandemic can be designed a queuing system model in accordance with existing conditions and an alternative proposed improvement for the optimal queuing system using a simulation method with the help of Arena software. The results showed that the average total time was 10.9 minutes and the average waiting time was 33.9 minutes. Based on the results of the repair scenario, the best scenario for improvement is scenario 2, in the form of a proposed improvement for the addition of 2 counters. Scenario 2 obtains an average total time of 4.9 minutes, while the average waiting time is 5.04 minutes. Therefore, the Sanggau Post Office can add 2 service counters, so there are 3 counters that can serve customers taking pension funds.
Keywords: Arena Software; Covid-19; Repair Scenarios; Simulation Model; Queue

## ABSTRAK
PT.  Pos  Indonesia  (Persero)  mengadakan  kerjasama  dengan  PT.  Taspen  (Persero)  dalam  pembayaran  dana pensiun. Kantor Pos Sanggau merupakan tempat pelayanan publik, dimana saat pandemi Covid -19 ini masih banyak  orang  yang  mengantri  untuk  mengambil  dana  pensiun.  Pelanggan  yang  menggambil  dana  pensiun berjumlah 208 pelanggan, sehingga terjadi antrian yang cukup panjang dan mengakibatkan ramainya pelanggan mengantri. Penerapan physical distancing sebagai upaya pencegahan penyebaran Covid -19 dengan menerapkan protokol kesehatan ketika sedang melakukan antrian. Menurut WHO, jarak physical distancing ialah satu hingga dua  meter.  Perlunya  mengurangi  antrian  yang  terjadi  saat  pandemi Covid -19  dapat dirancang  model  sistem antrian  sesuai  dengan  kondisi  existing  dan  dibuat  alternatif  usulan  perbaikan  sistem  antrian  yang  optimal menggunakan metode simulasi dengan bantuan software Arena. Hasil penelitian didapatkan bahwa rata-rata total  time  sebesar  10.9  menit  dan  rata-rata  waiting  time  sebesar  33.9  menit.  Berdasarkan  hasil  skenario perbaikan,  maka  didapatkan  skenario  perbaikan  yang  terbaik  yaitu  skenario  2,  berupa  usulan  perbaikan penambahan 2 loket. Skenario 2 memperoleh rata-rata total time sebesar 4.9 menit, sedangkan rata-rata waiting time sebesar 5.04 menit. Oleh karena itu, Kantor Pos Sanggau dapat menambahkan 2 loket pelayanan, jadinya terdapat 3 loket yang dapat melayani pelanggan mengambil dana pensiun.
Kata Kunci: Antrian; Covid-19; Model Simulasi; Software Arena; Skenario Perbaikan

## 1.  PENDAHULUAN
.  PT.  Pos  Indonesia merupakan  salah  satu Badan Usaha Milik Negara (BUMN) Indonesia yang  bergerak  di  bidang  layanan  pos.  PT.  Pos Indonesia  didirikan  pada  tanggal  26  Agustus 1746,  memiliki  titik  jaringan  yang  tersebar  di seluruh  wilayah  Indonesia  sebanyak  4.800 kantor pos dan 28.000 agen pos. Seiring dengan perkembangan  zaman  PT.  Pos  Indonesia (Persero) memliki peran ganda, selain bergerak di bidang jasa pengiriman barang kini PT. Pos Indonesia  (Persero)  mengadakan  kerjasama dengan PT. Taspen (Persero) dalam pembayaran dana  pensiun.  Kantor  pos  Sanggau  merupakan salah satu dari cabang PT. Pos Indonesia, yang melayani  pelanggan  dalam  pengambilan  dana pensiun.
Pandemi Corona Virus Disease ( Covid -19) telah membawa dampak yang sangat signifikan dalam berbagai aspek kehidupan termasuk pada pelayanan  publik.  Kantor  Pos  Sanggau merupakan salah satu tempat pelayanan publik, dimana saat pandemi Covid -19 ini masih banyak orang-orang  yang  mengantri  untuk  mengambil dana pensiun. Pelanggan yang menggambil dana pensiun pada kantor Pos Sanggau berjumlah 208 pelanggan, sehingga terjadi antrian yang cukup panjang dan mengakibatkan ramainya pelanggan  mengantri  di  ruang  tunggu. Pemerintah  telah  memberlakukan  pembatasan publik  seperti  dengan  mengurangi  jumlah antrian  yang  masuk  ke  dalam  ruangan. Penerapan physical  distancing sebagai  upaya pencegahan  penyebaran Covid -19  dengan menerapkan  protokol kesehatan ketika sedang melakukan  antrian.  Menurut  Badan  Kesehatan Dunia  (WHO),  jarak  aman  yang  dianjurkan dalam physical distancing ialah satu hingga dua meter.
Penerapan  protokol  kesehatan Covid -19 oleh pelanggan yang mengambil dana pensiun di Kantor Pos Sanggau yaitu pelanggan menggunakan  masker  saat  mengambil  dana pensiun  dan  sebelum  atau  sesudah  mengambil dana  pensiun  pelanggan  mencuci  tangan menggunakan  sabun  dan  air  yang  mengalir. Akan  tetapi,  pelanggan tidak  menerapkan physical  distancing  saat  mengantri. Kondisi antrian  di  Kantor  Pos  Sanggau  berdasarkan pengamatan yang telah dilakukan, terdapat lebih dari 15 orang yang mengantri di ruang tunggu, mengingat  saat  pandemi Covid -19  perlu
diterapkannya physical distancing dengan jarak minimal  1  meter. Berdasarkan  permasalahan yang  terjadi,  untuk  mengatasi  permasalahan antrian pengambilan dana pensiun di Kantor Pos Sanggau  dapat  diselesaikan  dengan  membuat model simulasi antrian pada loket di Kantor Pos Sanggau. Model simulasi merupakan alat yang dapat  menggambarkan  suatu  sistem  secara kompleks dan memecahkan masalah yang sulit dipecahkan  dengan  model  matematis  biasa dikarenakan  cukup  fleksibel.  Simulasi  dapat dilakukan dengan perancangan suatu percobaan yang  menirukan  semirip  mungkin  kondisi nyatanya kemudian mengamati perilaku sistem. Analisis  model  sistem  antrian  dapat  dilakukan menggunakan simulasi software Arena. Software Arena adalah alat yang fleksibel dalam analisis  membuat  model  simulasi  dan  dapat secara akurat mempresentasikan banyak sistem secara  virtual.  Pembuatan  simulasi  antrian menggunakan software Arena dapat meminimalkan  biaya  dan  waktu  dalam melakukan  penelitian  guna  mencapai  tujuan penelitian. Output dari  penelitian  ini  dapat berupa  usulan  perbaikan  sistem  antrian  untuk mengurangi terjadinya antrian.
Berikut ini merupakan ringkasan penelitian terdahulu  mengenai  simulasi  antrian  telah dilakukan  sebelumnya  oleh  beberapa  peneliti seperti  Melinda,  dkk  (2018),  telah  melakukan penelitian  mengenai  sistem  antrian  restoran cepat saji dengan menggunakan simulasi Arena. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  memiliki pengaruh  rata-rata  waktu  antrian  konsumen terhadap  penambahan  satu  kasir.  Meliala,  dkk (2019),  telah  melakukan  penelitian  mengenai sistem antrian untuk melayani kebutuhan peserta pada jasa asuransi sosial dengan menggunakan software Arena.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  memiliki  pengaruh  waktu  menunggu peserta  terhadap  penambahan  1  unit  loket.  Al- Kholis, dkk (2018), telah melakukan penelitian mengenai sistem antrian pada proses pelayanan konsumen di rumah makan dengan menggunakan software Arena. Hasil penelitian menunjukkan bahwa memiliki pengaruh jumlah antrian  konsumen  terhadap  penambahan  satu fasilitas stasiun pelayanan. Findari dan Nugroho (2019),  telah  melakukan  penelitian  mengenai sistem  antrian  pada  layanan  kesehatan masyarakat  dengan  menggunakan  pendekatan simulasi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa memiliki  pengaruh  waktu  tunggu  pelayanan
pasien terhadap penambahan operator di semua unit.  Murtadlo  (2019),  telah  melakukan penelitian  mengenai  pada  pembayaran  pajak perkotaan perdesaan di dinas pendapatan daerah dengan  menggunakan software Arena.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  memiliki pengaruh  waktu  tunggu  wajib  pajak  terhadap layanan  pengisian  formulir  secara online . Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian sebelumnya yaitu dari segi objek penelitian yaitu sistem antrian pengambilan dana pensiun, lokasi penelitian  yaitu  di  Kantor  Pos  Sanggau  dan kondisi  penelitian  yang  dilakukan  pada  saat pandemi Covid- 19.

## 2.   METODE
Penelitian  di  lakukan  di  Kantor  Pos Sanggau,  dimana  objek  penelitianya  ialah antrian  pengambilan  dana  pensiun  pada  loket. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara observasi secara  langsung,  dilakukan  dengan pegamatan  dan  pengukuran  antrian  pelanggan yang  mengambil  dana  pensiun  di  Kantor  Pos Sanggau.  Data  yang  dikumpulkan  kemudian dibuat  ke  dalam  model  simulasi  menggunakan software Arena. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian  ini  yaitu  penentuan  distribusi  data untuk mengetahui pola distribusi data dan nilai expression ,  selanjutnya  pembuatan  model simulasi berdasarkan sistem nyata menggunakan software Arena,  kemudian dilakukan  pengujian  verifikasi  dan  validasi terhadap  model  yang  telah  dibuat,  selanjutnya membuat alternatif skenario perbaikan menggunakan software Arena yang terdiri dari 3 skenario perbaikan untuk memperoleh perbaikan  sistem  antrian  yang  optimal,  dan selanjutnya  menganalisa  hasil running model simulasi yang telah dibuat serta model skenario perbaikan  sistem.  Berikut  ini  beberapa  teori yang  dijelaskan  untuk  digunakan  sebagai referensi.

## 2.1  Model
Menurut  Arifin  (2009:12)  yang  dimaksud dengan model ialah suatu rekayasa sistem untuk menerangkan  hubungan  penting  yang  terlibat sebagai  proses  penggambaran  operasi  sistem real .

## 2.2  Penentuan Distribusi
Menurut  Djati  (2007:97)  penentuan distribusi  data  probabilitas  yaitu  data  yang  di
input dengan  menggunakan  bantuan input analyzer pada software Arena. Hasil penentuan distribusi  dari input  analyzer berupa  nilai ekspresi  yang  digunakan  dalam  modul  Arena, dan distribusi model menyerupai dengan sistem nyata.
Distribusi  terbagi  menjadi  dua  jenis  yaitu distribusi  kontinu  dan  distribusi  diskrit. Distribusi kontinu dalam model Arena meliputi exponential,  weibull,  triangular,  normal,  beta, lognormal,  gamma,  uniform  dan  erlang. Distribusi  kontinu  umumnya  digunakan  untuk mengganti waktu proses dalam model simulasi. Sedangkan distribusi diskrit umumnya digunakan  untuk  menjelaskan  jumlah-jumlah kejadian  yang  terjadi  dalam  selang  waktu tertentu (Kelton, dkk, 2009:146).

## 2.3  Simulasi
Pengertian  simulasi  menurut  Shannon (1975:9) ialah proses peniruan model dari sistem real yang  kemudian  diteruskan  meninjau perilaku  sistem  atau  analisis  strategi  dengan implementasi  percobaan  terhadap  model. Metode simulasi bertujuan untuk menggambarkan suatu model, mengukur kinerja dari  sebuah  model,  serta  jika  dilakukan perbaikan terhadap model, maka dapat diketahui perubahan yang terjadi pada sistem tersebut.
Perancangan  dan  pembuatan  model menggunakan software Arena untuk mensimulasikan  model  sistem  sesuai  dengan sistem  nyatanya.  Data  yang  telah  diperoleh disimulasikan menggunakan modul-modul yang terdapat  di software Arena.  Pengisian  data disetiap  modulnya  diperoleh  dari  hasil  uji distribusi data yang telah dilakukan sebelumnya.

## 2.4  Verifikasi dan Validasi Model
Verifikasi  model  merupakan  proses  untuk menetapkan  bahwa  sistem  nyata  sudah tergambarkan sesuai dengan model konseptual. Model  yang  dibuat  dikatakan  terverifikasi apabila  menghasilkan  notifikasi  tidak  terdapat error dalam  modul.  Sedangkan  validasi  model konseptual  menurut Sargent  (2010:173) merupakan proses yang menetapkan bahwa teori dan  asumsi  yang  melandasi  model  konseptual benar  dan  merupakan  gambaran  model  yang berarti  dan  akurat  untuk  tujuan  yang dimaksudkan dari model. Model dikatakan valid apabila  hasil  perbandingan output di  model
Vol 14 No 1 June 2021
simulasi  dan  kondisi existing tidak  memiliki perbedaan yang signifikan.
Pengumpulan data dilakukan pada hari Sabtu  tanggal  2  Januari  2021  dan  hari  Senin tanggal 4 Januari 2021 mulai pukul 07.30-10.00 WIB. Data yang dibutuhkan pada penelitian ini ialah  data  primer,  yaitu  data  yang  didapatkan secara  langsung  dari  sumber  yang  diamati  di Kantor Pos Sanggau. Adapun data yang diambil yaitu:
1. Data waktu antar kedatangan pelanggan per satuan waktu.
2. Data waktu penyerahan buku pensiunan per satuan waktu.
3. Data waktu pelayanan pelanggan per satuan waktu.

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Pengolahan Data
Data  yang  telah  dikumpulkan  yang terdiri dari waktu antar kedatangan, waktu penyerahan buku pensiunan, dan waktu pelayanan kemudian dicari  pola  distribusinya.  Pengujian  distribusi dilakukan dengan Input Analyzer pada software Arena. Nilai expression yang diperoleh dari uji distribusi,  digunakan  untuk  menjalankan  atau membuat simulasi di software Arena. Berikut ini hasil uji distribusi data.

## 3.2  Distribusi Waktu Antar Kedatangan
Logika
expression
tersebut
menunjukkan  bahwa  data  waktu  antar kedatangan  memiliki  parameter  betha  (β)
sebesar 1.45 dan parameter alpha (α) sebesar 1.67.

## 3.3  Distribusi  Waktu  Penyerahan  Buku Pensiunan
Distribusi  data  untuk  waktu  penyerahan buku pensiunan ialah berdistribusi Weibull yang artinya  distribusi  probabilitas  yang kontinu dengan  logika expression yaitu  2.5  + WEIB(1.99,  2.43).  Logika expression tersebut menunjukkan  bahwa  data  waktu  penyerahan buku  pensiunan  memiliki  parameter  betha  (β) sebesar  1.99  dan  parameter  alpha  (α)  sebesar 2.43.
Gambar 2. Hasil Uji Distribusi Waktu Penyerahan Buku Pensiunan
Distribusi  data  untuk  waktu  antar kedatangan ialah berdistribusi Beta yang artinya data  mewakili  semua  nilai  kemungkinan probabilitas dengan  logika expression yaitu  - 0.001 + 275 * BETA(1.45, 1.67).
3.4  Distribusi Waktu Pelayanan
Distribusi data untuk waktu pelayanan ialah berdistribusi  Beta  yang  artinya  data  mewakili semua  nilai  kemungkinan probabilitas dengan logika expression yaitu 8.5 + 27 * BETA(2.65, 2.17). Logika expression tersebut menunjukkan bahwa  data  waktu  pelayanan  memiliki parameter betha (β) sebesar 2.65 dan parameter alpha (α) sebesar 2.17.
Gambar 1. Hasil Uji Distribusi Waktu
Gambar 3. Hasil Uji Distribusi Waktu Pelayanan

## 3.5  Simulasi Arena
Tahapan  ini  merupakan  pembuatan simulasi  yang  menggambarkan  sistem  nyata dengan menggunakan software Arena.

## 3.6  Pembuatan Model
Pembuatan model simulasi antrian pengambilan  dana  pensiun  di  Kantor  Pos Sanggau  saat  pandemi Covid -19 menggunakan modul basic  process. Gambar  4  merupakan model simulasi  yang merepresentasikan  sistem nyata di Kantor Pos Sanggau.
3.7  Uji Verifikasi dan Validasi Model
Uji  verifikasi  data  dilakukan  untuk memastikan  apakah  model  simulasi  yang telah dibuat dapat berjalan sesuai dengan konsep yang diinginkan.  Uji  verifikasi  pada software Arena dilakukan  dengan  menekan  tombol  F4  pada keyboard .  Berikut  ini  dapat  dilihat  hasil verifikasi.
Berdasakan hasil verifikasi yang sudah
dilakukan, maka dapat diketahui bahwa animasi yang  sudah  dibuat  dinyatakan  terverifikasi dikarenakan  tidak  terdapat error pada  model simulasi tersebut.
Gambar 4. Model Simulasi Antrian Pengambilan Dana Pensiun di Kantor Pos Sanggau
Gambar 5. Uji Verifikasi
Gambar 6. Uji Validasi
Uji validasi untuk memastikan apakah model  simulasi  yang  telah  dibuat  merupakan gambaran  berarti  dan akurat  dari  sistem nyata. Model  dapat  dikatakan  valid  apabila  hasil perbandingan output di  model  simulasi  dan kondisi existing tidak memiliki perbedaan yang signifikan.  Uji  validasi  dilakukan  dengan membandingkan  model  Arena  dengan  model existing dari data yang telah diperoleh. Berikut ini merupakan hasil validasi.
Berdasarkan hasil validasi dapat diketahui bahwa output dari  sistem  nyata  dengan output dari  simulasi  ialah  sama  yaitu  berjumlah  132. Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa bahwa model simulasi Arena yang dibuat telah valid.
3.8  Analisa Hasil Running Model Simulasi
Hasil running dari  model  simulasi  yang telah dilakukan dianalisa waktu total ( total time ) dan  waktu  menunggu  ( waiting  time ).  Berikut dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Running Model Simulasi Total Time Waiting Time 312.7 menit 33.9 menit
Hal ini menunjukkan bahwa terjadi antrian yang cukup lama saat pengambilan dana pensiun pada  Kantor  Pos  Sanggau  di  masa  pandemi Covid -19.  Oleh  karena  itu,  mesti  dilakukan pembuatan  alternatif  usulan  perbaikan  sistem antrian  yang  optimal  untuk  mengurangi terjadinya antrian pada Kantor Pos Sanggau saat pandemi Covid -19.

## 3.9  Analisa Skenario Perbaikan Sistem
Perbaikan  sistem  merupakan  cara  yang dibuat untuk memperbaiki sistem yang telah ada dengan  melakukan  percobaan  model  simulasi guna  dapat  mengurangi  antrian  yang  terjadi  di Kantor  Pos  Sanggau  saat  pandemi Covid -19. Dalam  hal  ini  dibuat  beberapa  alternatif perbaikan  terhadap  kinerja  sistem  bertujuan untuk  mengatasi  permasalahan  yang  terjadi yaitu  antrian.  Berikut  ini  terdapat  3  skenario yang dibuat, yaitu:
Skenario  1,  yaitu  usulan  penambahan  1 loket.
Skenario  2,  yaitu  usulan  penambahan  2 loket.
Skenario  3,  yaitu  usulan  percepatkan pelayanan  (penambahan  1  petugas  loket).
Berikut merupakan hasil perbandingan skenario yang telah dijalankan dengan kondisi existing .
Tabel 2. Perbandingan Hasil Kondisi Existing dan Skenario Perbaikan No.  Nama Total Time (menit) Waiting Time (menit) 1 Kondisi Existing 10.9 33.9 2 Skenario 1 8.16 21.7 3 Skenario 2 4.9 5.04 4 Skenario 3 9.24 28.44
Gambar 7. Grafik Perbandingan Total Time Model Existing dan Skenario
Gambar 8. Grafik Perbandingan Waiting Time Model Existing dan Skenario
Berdasarkan dari ketiga skenario perbaikan yang  diberikan,  skenario  terbaik      yang  dapat memberikan  waktu  antrian  dan  total  waktu pelanggan  berada  dalam  sistem  yang  paling cepat  adalah skenario  perbaikan ke-2,  rata-rata total  waktu  pelanggan  berada  dalam  sistem menurun  drastis  menjadi  0.083  jam  atau  4.9 menit,  dan  juga  untuk  rata-rata  pelanggan mengantri  atau  pelanggan  menunggu  untuk dilayani menurun drastis menjadi 0.084 jam atau 5.04  menit.  Skenario  ke-2  dipilih  dengan diberikan usulan perbaikan berupa penambahan 2  loket,  jadinya tersedia  3 loket  di  Kantor  Pos
0 0.1 0.2 Model Existing Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Total Time Total Time 0 0.2 0.4 0.6 Model Existing Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Waiting Time Waiting Time
Sanggau  yang  dapat  melayani  pelanggan mengambil dana pensiun.

## 4.   KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan sistem  antrian  yang  terjadi  pada pelanggan yang mengambil dana pensiun pada Kantor  Pos  Sanggau  dimana  terdapat  1  loket pelayanan  ialah  dengan  struktur  model  antrian Single  Channel  –  Single  Phase .  Karakteristik antrian pelanggannya ialah populasinya terbatas ( fitnite ),  panjang  antrian  juga  terbatas  ( fitnite ).
Disiplin  antrian  pelanggan  mengambil  dana pensiun di Kantor Pos Sanggau yaitu First Come First Served (FCFS). Kondisi yang ada sekarang di Kantor Pos Sanggau yaitu rata-rata total time pelanggan berada dalam sistem sebesar 0.1833 jam atau 10.9 menit dan untuk rata-rata waiting time atau  pelanggan  menunggu  untuk  dilayani sebesar 0.565 jam atau 33.9 menit.
Berdasarkan hasil skenario perbaikan yang telah  dirancang,  maka  didapatkan  skenario perbaikan yang terbaik yaitu skenario perbaikan ke-2, dimana diberikan usulan perbaikan berupa penambahan 2 loket. Skenario ke-2 memperoleh rata-rata total  time pelanggan  berada  dalam sistem yaitu sebesar 0.083 jam atau 4.9 menit, sedangkan  untuk  rata-rata waiting  time atau pelanggan  menunggu  untuk  dilayani  sebesar 0.084  jam  atau  5.04  menit.  Oleh  karena  itu, Kantor  Pos  Sanggau  dapat  menambahkan  2 loket  pelayanan,  jadinya  terdapat  3  loket  di Kantor  Pos  Sanggau  yang  dapat  melayani pelanggan mengambil dana pensiun.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Kholis, H.N., Nursanti, E., dan Priyasmanu, T.    2018.  Analisis  Sistem  Antrian  Pada Proses  Pelayanan  Konsumen  di  Rumah Makan. Jurnal Teknologi dan Manajemen
Industri . Vol. 4 (1). Hal: 14-19.
Arifin, Miftahol. 2009. Simulasi Sistem Industri . Yogyakarta : Graha Ilmu. Djati,  B.  S.  2007. Simulasi,  Teori  dan Aplikasinya . Yogyakarta : Andi. Findari,  W.  S.,  dan  Nugroho,  Y.  A.  2019. Optimasi  sistem  Antrian  Pada  Layanan Kesehatan  Masyarakat  Menggunakan Pendekatan Simulasi. Jurnal Manajemen Industri dan Logistik . Vol. 3 (1). Hal: 14- 22.
Kelton, W. D., Sadowski, Randall P., Sadowski, Deborah A. 2009. Simulation With Arena . New Jersey : McGraw-Hill.
Meliala,  C.  D.,  Amri  dan  Syukriah.  2019. Analisis Sistem Antrian Untuk Melayani Kebutuhan Pesrta BPJS Ketenagakerjaan Menggunakan  software  Arena. Seminar Nasional Teknik Industri. Lhokseumawe, tanggal 14-15 Oktober 2019 . Universitas Malikussaleh.
Melinda,  I.  D.,  Marpaung,  S.  T.,  dan Liquiddanu,  Eko.  2018.  Analisis  Sistem Antrian Restoran Cepat Saji McDonald’s dengan  Menggunakan  Simulasi  Arena. Seminar dan Konferensi Nasional IDEC. Surakarta,  tanggal  7-8  Mei  2018. Universitas Sebelas Maret.
Murtadlo, Ali. 2019. Perbaikan Sistem Antrian Loket  Pajak  Perkotaan  Perdesaan  Dinas Pendapatan  Daerah  Kabupaten  Kubu Raya  Dengan  Software  Arena. Jurnal Teknik Industri Universitas Tanjungpura . Vol. 3 (2). Hal: 104-108. Sargent  R.  G.  2010. Jurnal  : Verification  and Validation of Simulation Models. Syracuse University , USA. Shannon,  R.  E.  1975. System Simulation .  New York : Prentice-Hall.