Abstrak — Proses  pengolahan  dan  pengawetan  ikan  merupakan salah satu bagian penting dari industri perikanan. Tanpa adanya kedua  proses  tersebut,  peningkatan  produksi  ikan  akan  sia-sia, karena tidak semua produk perikanan dapat dimanfaatkan oleh konsumen  dalam  keadaan  baik.  Pengolahan  dan  pengawetan bertujuan  mempertahankan  mutu  dan  kesegaran  ikan  selama mungkin.  Ikan  hasil  pengolahan  dan  pengawetan  umumnya sangat  disukai  oleh  masyarakat  karena  produk  akhirnya mempunyai  ciri-ciri  khusus  yakni  perubahan  sifat-sifat  daging seperti bau, rasa, bentuk, dan tekstur. Pengelolaan sumber daya perikanan dan kelautan memang dihadapkan pada suatu sistem yang cukup kompleks. Kompleksitas itu terjadi, baik dari sistem sumber  daya  alam  sendiri  maupun  interaksi  antara  sistem sumber  daya  alam  dengan  aspek  manusia.  Oleh  karena  itu permasalahan  pengelolaan  sumber  daya  perikanan,pengelolaan, dan  pembangunan,  sumber  daya  perikanan  masih  dirasakan relatif kompleks. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan optimalisasi adalah dengan menggunakan pemodelan dan simulasi sistem, yang  mana simulasi sistem  yang digunakan adalah  simulasi  hybrid.  Simulasi  hybrid  adalah  kombinasi  dari simulasi  dinamik  dan  simulasi  diskrit.  Penggunaan  simulasi hybrid  ini cocok digunakan dalam proses produksi KML FOOD, karena  produksi  surimi  based  product,  menggunakan  mesin otomatis dan menggunakan tenaga manusia. Simulasi hybrid juga dapat menjelaskan masing-masing kelebihan dari setiap simulasi, yang mana simulasi diskrit memiliki scope di bagian operasional sementara  simulasi  dinamik  di  bagian  strategi.  Skenario  baru dalam  simulasi  optimal  yang  dihasilkan  diharapkan  memiliki pengukuran  manajemen  waktu  dan  biaya  lebih  baik,  sehingga meningkatkan sistem produksi dari KML FOOD. Hasil dari studi adalah  dokumentasi  rekomendasi  model  skenario  alternatif berbasis simulasi dinamis yang dapat meningkatkan manajemen waktu  dan  nilai  biaya  minimal  dalam  proses  produksi  KML FOOD.
Kata Kunci — Hybrid , Simulasi, Produksi, Sistem Dinamik, Sistem Diskrit.

## I. PENDAHULUAN
ROSES pengolahan dan pengawetan ikan merupakan salah satu bagian penting dari industri perikanan. Tanpa adanya kedua proses tersebut, peningkatan produksi ikan akan sia-sia, karena tidak semua produk perikanan dapat dimanfaatkan oleh konsumen  dalam  keadaan  baik.  Pengolahan  dan  pengawetan bertujuan  mempertahankan  mutu  dan  kesegaran  ikan  selama mungkin.  Ikan  hasil  pengolahan  dan  pengawetan  umumnya sangat  disukai  oleh  masyarakat  karena  produk  akhirnya
mempunyai ciri-ciri khusus yakni perubahan sifat-sifat daging seperti bau, rasa, bentuk, dan tekstur [1].
Pada era bisnis dan teknologi yang semakin berkembang ini, jenis-jenis  atau  variasi  industri  semakin  banyak  dijumpai. Industri  tekstil,elektronika,  emas  dan  lain-lain  mengalami pertumbuhan  yang  cukup  signifikan.  Industri  makanan  dan minuman juga tidak lepas dari arus perkembangan ini. Industri makanan  dan  minuman  menjadi  10  besar  peran  komoditi tertinggi di Indonesia yaitu sebesar 5,25% dan menjadi cabang industri non migas kedua yang memiliki pertumbuhan terbaik sebesar  7,54%  [2].  Oleh  sebab  itu,  industri  makanan  dan minuman menjadi titik vital industri non migas di Indonesia.
PT.  Kelola  Mina  Laut  (KML  FOOD)  perusahaan  besar berskala  internasional  yang  bergerak  di  bidang  eksportir makanan  laut,  sayur-mayur  hingga  berbagai  olahan  ikan  ke berbagai  penjuru  dunia  mulai  dari  Amerika  Serikat,  Kanada, Eropa, Jepang, China, Australia, Afrika, dan masih banyak lagi. KML  FOOD  memiliki  kapasitas  produk  hingga  puluhan  ribu ton  setiap  tahunnya  untuk  setiap  jenis  produk  yang  dibuat. Salah satu produk yang sudah menjadi ciri khas KML FOOD sejak tahun 2006 yaitu surimi based product memiliki kapasitas produksi  hingga  30.000  ton  per  tahunnya  [3].  KML  FOOD memproduksi berbagai jenis surumi dengan menggunakan lini produksi  otomatis  dan  bahan-bahan  yang  beragam  untuk memenuhi kebutuhan pasar.
Manajemen produksi adalah salah satu inti proses bisnis dari Industri  makanan  dan  minuman.  Industri  makanan  dan minuman mayoritas menciptakan banyak dan berbagai macam produk  tergantung  dari  kebutuhan  target  konsumen.  Dengan berbagai kebutuhan pasar dan perencanaan produksi makanan dan  minuman  yang  sangat  kompleks  sangat  dibutuhkan manajemen produksi. Tujuan utama dari manajemen produksi adalah  untuk  memproduksi  dengan  kualitas  yang  tepat  dan kuantitas yang benar di saat yang tepat dan biaya yang sesuai [4].  Dengan  melakukan  manajemen  produksi  ini  diharapkan dapat  meningkatkan  efisiensi  proses  produksi  dalam manajemen waktu dan minimalisasi biaya.
Pengelolaan  sumber  daya  perikanan  dan  kelautan  memang dihadapkan  pada  suatu  sistem  yang  cukup  kompleks. Kompleksitas  itu  terjadi,  baik  dari  sistem  sumber  daya  alam sendiri  maupun  interaksi  antara  sistem  sumber  daya  alam dengan  aspek  manusia.  Oleh  karena  itu  permasalahan pengelolaan sumber daya perikanan,pengelolaan, dan pembangunan, sumber daya perikanan masih dirasakan relatif kompleks [5].

## Pemodelan dan Simulasi Sistem Industri Manufaktur Menggunakan Metode Simulasi Hybrid (Studi Kasus: PT. Kelola Mina Laut)
Muhammad Alam Pasirulloh dan Erma Suryani
Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : derma.suryani@gmail.com
P
Salah  satu  metode  yang dapat digunakan  untuk  melakukan optimalisasi  adalah  dengan  menggunakan  pemodelan  dan simulasi  sistem,  yang  mana  simulasi  sistem  yang  digunakan adalah simulasi hybrid. Simulasi hybrid adalah kombinasi dari simulasi  dinamik  dan  simulasi  diskrit.  Penggunaan  simulasi hybrid    ini  cocok  digunakan  dalam  proses  produksi  KML FOOD,  karena  produksi  surimi  based  product,  menggunakan mesin  otomatis  dan  menggunakan  tenaga  manusia.  Simulasi hybrid juga dapat  menjelaskan  masing-masing  kelebihan dari setiap simulasi, yang mana simulasi diskrit memiliki scope di bagian  operasional  sementara  simulasi  dinamik  di  bagian strategi  [6].  Skenario  baru  dalam  simulasi  optimal  yang dihasilkan diharapkan memiliki pengukuran manajemen waktu dan biaya lebih baik, sehingga meningkatkan efesiensi sistem produksi dari KML FOOD.

## II. DASAR TEORI
A. PT. Kelola Mina Laut
PT.  Kelola  Mina  Laut  (KML  FOOD)  perusahaan  besar berskala  internasional  yang  bergerak  di  bidang  eksportir makanan  laut,  sayur-mayur  hingga  berbagai  olahan  ikan  ke berbagai  penjuru  dunia  mulai  dari  Amerika  Serikat,  Kanada, Eropa, Jepang, China, Australia, Afrika, dan masih banyak lagi. KML  FOOD  memiliki  kapasitas  produk  hingga  puluhan  ribu ton  setiap  tahunnya  untuk  setiap  jenis  produk  yang  dibuat. Salah satu produk yang sudah menjadi ciri khas KML FOOD sejak tahun 2006 yaitu surimi based product memiliki kapasitas produksi  hingga  30.000  ton  per  tahunnya  [3].  KML  FOOD memproduksi berbagai jenis surumi dengan menggunakan lini produksi  otomatis  dan  bahan-bahan  yang  beragam  untuk memenuhi kebutuhan pasar.
Dalam  sekali produksi  surumi KML  FOOD  mendatangkan kurang  lebih  50-70  ton  ikan  sebagai  bahan  baku  produksi. Produksi  surumi  diatur  oleh  kantor  pusat  tergantung  dari jumlah  pesanan  yang  diterima.  Setiap  bagian  produksi  selalu dijaga  kebersihannya  yang  mana  setiap  pekerja  yang  bekerja dalam bagian produksi harus mengenakan pakaian khusus dan menjalankan  semua  SOP  yang  telah  ditetapkan  oleh perusahaan. Lama waktu produksi dari bahan baku ikan datang di  pabrik  hingga  masuk  ke  dalam  tempat  penyimpanan  yang mana  nantinya  akan  dilakukan  pembungkusan  produk  jadi yang  siap  dijual  kurang  lebih  8-10  jam.  Proses  bisnis  dari produksi surumi KML FOOD bisa dilihat dari ilustrasi gambar 1.
Gambar 1. Proses Produski Surumi KML Food

## B. Sistem Dinamik
Sistem  dinamik  adalah  metode  yang  digunakan  untuk mempelajari,  memahami  dan  memodelkan  kebijakan  publik
dan privat, dan membantu meningkatkan pengambil keputusan. Model simulasi dinamik pertama kali dikembangkan oleh Jay Wright  Forrester  pada  tahun  1950-an.  Sistem  dinamik menggunakan  model  simulasi  untuk  memahami  dinamika perilaku sistem yang kompleks dan mendesain kebijakan yang lebih efektif.
Gambar 2. Tahap Pemodelan Sistem Dinamik

## C. Sistem Diskrit
Sistem diskrit adalah simulasi sistem yang mana perubahan dalam  waktu  yang  terpisah,  seperti  dalam  sistem  manufaktur dimana bagian datang dan keluar di waktu yang spesifik, mesin mati dan hidup lagi di waktu yang spesifik, dan istirahat kerja bagi  pekerja.  Pemodelan  simulasi  sistem  diskrit  biasanya disebut  jua  dengan  model  simulasi  sistem  kejadian-diskrit (Discrete-Event  Simulation  Model,  DES  Model).  Variabel waktu  dan  keadaan  merupakan  dua  variabel  penting  yang digunakan untuk mendeskripsikan karakteristik model simulasi [7].

## D. Simulasi Hybrid
Simulasi  hybrid  adalah  model  simulasi  mengombinasikan dua simulasi yaitu simulasi sistem dinamik dan simulasi sistem diskrit.  Pendekatan  yang  sangat  berbeda  dari  sistem  dinamik (SD) dan sistem diskrit (DES) saat memodelkan suatu proses, ternyata  bisa  digabungkan  dengan  melihat  kedua  simulasi tersebut menampilkan sudut pandang yang saling mendukung. Pendekatan  SD  lebih  ditujukan  untuk  model  keputusan strategis  sementara  DES  untuk  keputusan  pada  tingkat operasional [6]Tabel perbandingan dapat dilihat pada Tabel 1.
Identication Problem Casual Loop Diagram Diagram Flow Verification and Validation Scenario

## Tabel 1. Perbandingan DES dengan SD
Menurut  chahal  dan  eldabi  (2008)  ada  tiga  tipe  model simulasi  hybrid: hierarchical,  process  –  environment, dan integrated  format. dalam  tipe  model hierarchical model  SD bergerak  dan  memberikan  acuan  kepada  model  des  sebagai data  awal  untuk  model  DES.  saat  model  DES  selesai  dengan simulasinya  hasilnya  akan  menjadi  data  pertimbangan  untuk model SD
Gambar 3. Model Herarchical

## III. METODOLOGI
Pengerjaan  studi  ini  tersusun  atas  beberapa  langkah  yang sistematis.

## A. Analisis permasalahan
Tahap  analis  permasalahan  adalah  tahap  untuk  melakukan analisis yang ada dalam proses produksi KML FOOD. Untuk mengetahui  kondisi  dalam  proses  produksi  KML  FOOD dilakukan  proses  wawancara  dengan    penanggung  jawab produksi KML FOOD dan dilakukan pengamatan langsung di
lokasi. Keluaran dari tahap ini adalah model proses yang terjadi sekarang yang dimodelkan dengan simulasi dinamis.

## B. Studi literatur
Pada tahap studi literatur, penulis mengumpulkan informasi yang  nantinya  digunakan  untuk  mengusulkan  solusi  terkait dengan  permasalahan  yang  ada.  Pengumpulan  data  dan informasi  sendiri  dilakukan  dengan  cara  membaca  referensi dari  buku  dan  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya.  Tujuan  dari  tahap  ini  agar  penulis  dapat memahami dasar teori yang berhubungan dengan permasalahan dan dapat mempermudah dalam menemukan solusi yang tepat.

## C. Pemodelan
Tahap  pemodelan  adalah  menggambarkan  model  yang diinginkan  yang  dalam  penelitian  ini  sudah  didapatkan  dari hasil  wawancara  dengan  salah  satu  pihak  penyelenggara. Dalam  proses  pemodelan  menggunakan  simulasi  dinamis, dibantu  dengan  aplikasi  VENSIM  yang  membantu  proses pemodelan  yang  diinginkan.  Keluaran  dari  tahap  ini  adalah sistem produksi dalam KML FOOD. Untuk proses yang lebih lengkapnya adalah sebagai berikut ini:

## 1. Identifikasi proses produksi saat ini dalam KML FOOD
Tahap  identifikasi  proses  saat  ini  dilakukan  dengan  proses wawancara  langsung  dengan  penanggung  jawab  produksi  di KML  FOOD,  tahap  ini  mendapatkan  hasil  berupa  proses- proses yang perlu dilakukan dalam produksi KML FOOD.
2. Memodelkan proses produksi dalam KML FOOD saat ini. Memodelkan  proses  adalah  tahapan  untuk  memodelkan proses ke dalam Casual Loop diagram, dari proses-proses yang perlu dilakukan berdasarkan hasil wawancara sebelumnya. 3. Merancang proses produksi KML FOOD yang diharapkan Tahapan merancang proses adalah tahapan untuk merancang ulang  proses  yang  telah  ada  sebelumnya,  apa  saja  yang  perlu untuk  dikurangi,  dan  atau  ditambahkan  agar  proses  produksi lebih efisien.
4. Memodelkan proses produksi KML FOOD redesign
Sama  dengan  memodelkan  proses  sebelumnya,  tahapan  ini adalah  memodelkan  proses  yang  telah  didesain.  Menjadi Casual Loop diagram.

## D. Analisis Model
Analis  model  adalah  tahapan  pengujian  model  yang  telah dirancang.  Target  pengujian  sendiri  ditunjukkan  kepada penanggung  jawab  produksi  KML  FOOD.  Analisis  model dilihat  apakah  model  rekomendasi  sudah  dapat  menjadi alternatif sistem proses produksi awal. Keluaran dari tahap ini adalah  rekomendasi  model  alternatif  yang  lebih  efisien  dari model awal.

## 1. Mensimulasikan model rekomendasi
Mensimulasikan  model  rekomendasi  adalah  tahapan menjalankan  model  rekomendasi  untuk  dilakukan  verifikasi dan validasi. Verifikasi digunakan untuk membuktikan bahwa hasil model yang dibuat sudah sesuai dengan rancangan model konsep  dari  sistem.  Sedangkan  validasi  digunakan  untuk melihat  apakah  model  yang  dibuat  sudah  sesuai  dengan kenyataan atau tidak.

## 2. Menganalisis  perbandingan  skenario  awal  dengan rekomendasi skenario
Menganalisis  perbandingan  adalah  tahapan  skenario  awal dan skenario baru disandingkan untuk mengukur dan efisiensi. Dalam tahap ini fokus utama adalah dari manajemen waktu dan nilai biaya minimal dari skenario baru.

## E. Penyusunan studi
Setelah  semua  proses  dalam  penelitian  mengenai  proses produksi  dalam  KML  FOOD  selesai  dan  skenario  baru  telah dianggap  melampaui  skenario  awal,  selanjutnya  dimulailah proses penyusunan laporan studi. Keluaran dari tahap ini adalah sebuah  dokumentasi  pengerjaan  studi  penulis  yang  dibuat dalam sebuah buku.

## IV. HASIL DAN ANALISIS

## A. Tahap Perancangan Model Simulasi
Model  simulasi  dirancang  sesuai  dengan  karakteristik  dari sistem nyata di mana kapasitas Resources dan penjadwalan tiap proses  disesuaikan  dengan  sistem  nyata.  Tampilan  model clausial  loop  diagram  secara  keseluruhan  dapat  dilihat  pada Gambar 5 di bawah ini

## Gambar 5. CLD
Dari  model  CLD  diatas  dibuatlan  stok  overflow  diagram yang  menggambarkan  sistem  nyata.  Untuk  menggunakan metode  simulasi  hybrid  selain  dibutuhkan  model  dinamik dibutuhkan  model  diskrit  juga.  Model  diskrit  ini  digunakan untuk  memodelkan  proses  produksi  secara  detail  dalam penggunaan Resources dan Waktu produksi.

## B. Perancangan dan Analisis Sistem Alternatif
Dalam  tahap  ini  adalah  memodelkan  sistem  alternatif  dan menganalisanya untuk mencapai tujuan penelitian.
1) Sistem Alternatif Pertama
Pada  Sistem  alternatif  pertama  penulis  akan  melakukan perubahan berupa:
1. Menambah  jumlah  Resources  CPF  menjadi  6  buah  di dalam model sistem diskrit
2. Mengganti equation terhadap variabel CPF menyesuaikan perubahan pada sistem diskrit
3. Mengganti  equation  terhadap  variabel  production  Time menyesuaikan hasil pada sistem diskrit
2) Sistem Alternatif Kedua
Pada  Sistem  alternatif  kedua  penulis  akan  melakukan perubahan berupa:
1. Mengganti  struktur  dalam  sistem  diskrit  menjadi  selalu memiliki 2 production line
2. Mengganti  equation  terhadap  variabel  production  line menyesuaikan perubahan pada sistem diskrit
3. Mengganti  equation  terhadap  variabel  production  Time menyesuaikan hasil pada sistem diskrit
4. Mengganti equation terhadap variabel worker menyesuaikan sistem diskrit
3) Sistem Alternatif Ketiga
Pada  Sistem  alternatif  ketiga  penulis  akan  melakukan perubahan berupa:
1. Menambah  jumlah  Resources  CPF  menjadi  6  buah  di dalam model sistem diskrit.
2. Mengganti equation terhadap variabel CPF menyesuaikan perubahan pada sistem diskrit.
3. Mengganti  equation  terhadap  variabel  production  Time menyesuaikan hasil pada sistem diskrit.
4. Mengganti  struktur  dalam  sistem  diskrit  menjadi  selalu memiliki 2 production line.
5. Mengganti  equation  terhadap  variabel  production  line menyesuaikan perubahan pada sistem diskrit
6. Mengganti  equation  terhadap  variabel  production  Time menyesuaikan hasil pada sistem diskrit
4) Hasil Uji Coba Sistem Alternatif
Evaluasi sistem alternatif akan dilakukan dengan perbandingan production Time (dari sistem diskrit) dan Harga Pokok  Produksi  (dari  sistem  dinamik).  Hasilnya  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji Coba Sistem Alternatif Parameter Sistem Nyata Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Time 693.3 684.46 660.15 644.83 HPP 32462.52 32511.1 33077.14 33070.82
C. Analis Hasil Uji Coba Sistem Alternatif
Analisis  hasil  uji  coba  sistem  alternatif  akan  dilakukan dengan membandingkan hasil masing-masing skenario dengan sistem  nyata.  Hasil  perbandingan  akan  menjadi  peningkatan atau  pernurunan  dalam  persentase.  Hasilnya  semua  dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Sistem Alternatif dengan Sistem Nyata Parameter Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Time 1.28% 4.78% 6.99% HPP 0.15% 1.86% 1.84%
Analisis  hasil  uji  coba  sistem  alternatif  dilihat  dari  dua parameter  yaitu production  Time dan  HPP. Production  Time dicari yang paling besar nilai peningkatannya, sementara untuk HPP dicari yang paling kecil nilai persentasenya.
D. Penentuan Sistem Alternatif Terbaik
Penenentuan  sistem  alternatif  terbaik  dilakukan  melihat perbandingan  pada  Tabel  3,  dimana Production  Time dicari yang paling besar nilai peningkatannya, sementara untuk HPP dicari yang paling kecil nilai persentasenya. Berdasarkan tabel 3 diatas maka terlihat bahwa terjadi perbedaan signifikan antar skenario.  Skenario  2  menjadi  skenario  yang  paling  buruk
karena tidak memberikan peningkatan dari sisi waktu produksi meskipun  nilai  HPP  naik  secara  signifikan  yang  mana  akan merugikan pabrik dalam jangka panjang. Jadi skenario 2 tidak mungkin  menjadi  skenario  terbaik.  Hanya  tersisa  skenario  1 dan skenario 3. Jika dilihat dari hasil uji sistem alternatif kedua skenario  maka  diperoleh  kesimpulan  bahwa  sistem  alternatif ketiga  yang  terbaik  dikarenakan  sistem  alternatif  ketiga memperburuk  nilai  HPP  hingga  1.84%  sementara  sistem alternatif pertama hanya 0.15%. Untuk nilai parameter  waktu produksi  skenario  ketiga  mengalami  peningkatan  sangat signifikan  yaitu  6.99%.  Kedua  pernyataan  ini  menghasilkan kesimpulan bahwa sistem alternatif yang terbaik adalah sistem alternatif ketiga.

## V. KESIMPULAN
Penelitian  studi  ini  berhasil  menganalisis  waktu  produksi total  dari  sistem  nyata.  Tiga  buah  sistem  alternatif  telah dirancang guna mengoptimasi sistem nyata dan setlah melalui proses analisis diputuskan bahwa sistem alternatif ketia adalah yang terbaik.

## SARAN
Saran penulis untuk penelitian selanjutnya sebagai berikut:
1. Konsep  dan  model  simulasi  hybrid  produksi  pengolahan ikan  ini  dapat  diterapkan  di  bagian  sistem  produksi pengelolaan lainnya.
2. Dari  penelitian  ini  model  simulasi  bisa  dikembangkan lebih  baik  lagi  dengan  menambah  beberapa  variabel mengenai  pengadaan  mesin  baru  untuk  memperjelas skenario model simulasi diskrit.
3. Model simulasi hybrid sampai saat ini belum ada patokan jelas bagaimana cara membuatnya. Penelitian selanjutnya mungkin  bisa  membahas  mendalam  mengenai  konsep simulasi hybrid berbanding dengan simulasi dinamik dan simulasi diskrit.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  A.  and  E.  Liviawaty, Pengawetan  Dan  Pengolahan  Ikan .
Kanisius, 1989. [2] K.  P.  R.  Indonesia, Laporan  Kinerja  Kementerian  Perindustrian Tahun 2015 . 2016.
[3] “KML Food,” 2016. [Online]. Available: http://kmlfood.com/home.
[4] S.  A.  K.  and  N.  Suresh, Production  and  Operations  Management . New Delhi: New Age International (P) Ltd., 2008.
[5] A.  F.  and  S.  Anna, Pemodelan  Sumber  Daya  Perikanan  dan Kelautan . Gramedia Pustaka Utama, 2005.
[6] and  G.  L.  B.  Jovanovski,  R.  Minovski,  S.  Voessner,  “Combining system dynamics and discrete event simulations - Overview of hybrid simulation models,” J. Appl. Eng. Sci , vol. 10, no. 3, pp. 135–142, 2012.
[7] and D. T. S. W. D. Kelton, R. P. Sadowski, Simulation with Arena . McGraw-Hill, 2007.