## Peningkatan Performansi Proses Produksi Susu Kedelai Bubuk menggunakan Software Simulasi FlexSim

## Ghaida Fatcha Mubiena
Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Bandung Jln. Ganesa No. 10 Bandung 40132
ghaida@ti.itb.ac.id
Intisari— CV. R merupakan salah satu anak perusahaan dari PT. RLR Group yang bergerak di bidang pangan. Jenis produk yang dihasilkan adalah susu  kedelai bubuk.  Proses pembuatannya dilakukan dengan cara turun  menurun (tradisional) sehingga analisis performansi pada tiap tahapan proses produksi belum dilakukan. Aliran produksi yang tidak lancar merupakan permasalahan yang kerap terjadi di perusahaan ini dan berdampak pada ketidaksesuaian jumlah produksi dengan permintaan pelanggan. Penelitian ini bertujuan  untuk  menganalisis  performansi  proses  produksi  susu  kedelai  bubuk  dan  upaya  peningkatannya  dengan  simulasi menggunakan software FlexSim 6. Hasil dari simulasi model awal yang telah divalidasi menunjukkan %blocked yang cukup tinggi pada proses sortasi yakni sebesar 34,32%. Hal ini terjadi karena setelah proses sortasi entitas  menunggu tujuannya kosong yakni proses penggilingan kasar yang memilki kapasitas terbatas. Kapasitas awal mesin giling kasar adalah 2 ton untuk empat mesin pertama dan 1 ton untuk dua mesin sisanya. Nilai %blocked pada proses sortasi menuju giling kasar ini harus dikurangi guna memperlancar aliran produksi. Desain eksperimen dilakukan dengan 2 skenario mengubah kapasitas pada mesin giling kasar 5 dan 6 yang kapasitas awalnya 1 ton menjadi 2 ton. Skenario pertama kapasitas mesin giling kasar 5 tetap dan kapasitas mesin giling kasar 6 bertambah menja di 2 ton. Sedangkan pada skenario kedua, mesin giling  kasar 5 dan 6 kapasitas keduanya bertambah menjadi 2 ton. Dari kedua seknario eksperimen  yang  dilakukan,  terpilih  skenario  kedua  dengan  nilai %blocked yang  semula  sebesar 34,32%  menjadi  17,5%  menurun sampai 50% dari %blocked pada model awal. Tentu saja hasil penurunan %blocked ini juga berdampak pada  hasil produksi susu kedelai bubuk yang sesuai dengan permintaan pelanggan yakni sebesar 30 ton atau 1042 gross.
Kata kunci — Simulasi, proses produksi, flowshop, %blocked, flexSim 6.
Abstract — CV. R is a subsidiary of PT. RLR Group which is engaged in the food sector. The type of product produced is powdered soy milk. The manufacturing process is carried out in a hereditary (traditional) way so that the performance analysis at each stage of the production process has not been carried out. Production flow that is not smooth is a problem that often occurs in this company and has an impact on the mismatch of production quantities with customer demand. This study aims to analyze the performance of the powdered soymilk production process and the efforts to increase it with a simulation using FlexSim 6 software. The results of the validated initial model simulation showed that %blocked was quite high in the sorting process, namely 34.32%. This happens because after the sorting process the entity waits for the destination to be empty, namely the coarse milling process which has limited capacity. The initial capacity of the coarse mill is 2 tons for the first four machines and 1 ton for the remaining two machines. The %blocked value in the sorting process to the coarse mill should be reduced to facilitate the production flow. The experimental design was carried out with 2 scenarios, changing the capacity of coarse milling  machines 5 and 6, which initially had a capacity of 1 ton to 2 tons. In the  first scenario, the capacity of the coarse milling machine 5 is fixed and the capacity of the 6 coarse mills increases to 2 tons. Whereas in the second scenario, the  5  and  6  milling  machines  have  both  increased  capacity  to  2  tons.  From  the  two  experimental  scenarios  performed,  the  second scenario was selected with the %blocked value from 34.32% to 17.5%, decreasing to 50% of %blocked in the initial model. Of course, this %blocked reduction also has an impact on the production of powdered soy milk in accordance with customer demand, which is 30 tons or 1042 gross.
Keywords — Simulation, production process, flowshop, %blocked, flexSim 6.

## I. P ENDAHULUAN
Tuntutan  peningkatan  efisiensi  dari  proses  produksi  dan penggunaan  sumber  daya  yang  dimiliki  menjadi  salah  satu fokus utama perusahaan agar dapat bertahan dalam persaingan global.  Mendeteksi  dan  menganalisis  kemacetan  aliran produksi merupakan kendala besar bagi perusahaan kontemporer.  Perusahaan  tidak  boleh  mengabaikan  masalah yang  secara  signifikan  mempengaruhi  efisiensi  proses  [1]. Kemacetan  produksi  menyebabkan  berbagai  konsekuensi.
Pertama, jika kapasitas jalur perakitan tidak mencukupi untuk memenuhi permintaan, perusahaan akan kehilangan pelanggannya.  Kedua,  jika  kelebihan  stok  diakumulasikan sebelum workstation mengalami  kemacetan,  hal  ini  akan menimbulkan  biaya  tambahan  terkait  dengan  penyimpanan. Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  sistem  produksi  dengan efisiensi  tinggi  dapat  memfasilitasi  kelancaran  aliran  proses pada  setiap  lini  produksi  dan  memaksimalkan  manfaat  ruang dan waktu perusahaan [2].
Saat  ini  pada  penelitian  terkait  dengan  optimasi  sistem produksi, analitik dan simulasi adalah dua metode yang paling populer  [3].  Pemodelan  dan  simulasi  digunakan  ketika  solusi dari  metode  analitik  sulit  ditemukan  dan  eksperimen  pada proses produksi secara langsung akan menghabiskan waktu dan biaya yang mahal karena penghentian paksa saat beroperasi [1]. Simulasi  proses  produksi  merupakan  salah  satu  teknik  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  terjadi  selama proses  produksi,  ini  didasarkan  pada  model  virtual  [4]. Perkembangan  ilmu  komputer  dan  kekuatan  komputasi  yang sangat  besar  menyebabkan  semakin  populernya  simulasi dengan  menggunakan perangkat lunak ( software ) yang sesuai untuk  memproyeksikan  perubahan  objek  dan  situasi  nyata sebelum membuat perubahan apapun [1]. Beberapa penelitian terkait  dengan  simulasi  komputer  pada  sistem  produksi  telah banyak dilakukan, salah satunya adalah penelitian Gomes dan Tarabasso  (2016)  [5]  mempresentasikan  metode  simulasi menuju  perbaikan  berkelanjutan  pada  manufaktur  diskrit. Wankhade  dan  Shahare  (2017)  [6]  juga  telah  melalukan peningkatan  produktivitas  dengan  optimasi  tata  letak  pabrik menggunakan  metode  simulasi.  Krishna  dkk  (2017)  [7] melakukan  penelitian  terkait  pemodelan  dan  analisis manufaktur  menggunakan  simulasi  peristiwa  diskrit.  Pada tahun yang sama Tokgoz melakukan penelitian terkait rekayasa industri  dan  simulasi  menggunakan software  flexSim. Perangkat lunak simulasi  seperti flexSim, anyLogic dan Simio sering  digunakan  untuk  menentukan  solusi  rekayasa  industri dan  sistem  terkait  berbagai  layanan  dan  sistem  produksi  [8]. Penelitian  terkait  identifikasi  kemacetan  aliran  produksi  dan upaya  penanggulannya  dengan  simulasi  komputer  menjadi penting  dilakukan  untuk  meningkatkan  efisiensi  proses produksi.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menganalisis  tiap  tahapan proses  produksi  susu  kedelai  bubuk.  Permasalahan  yang dihadapi perusahaan susu kedelai bubuk ini terletak pada aliran produksi yang tidak lancar sehingga seringkali berdampak pada jumlah  produksi  yang  tidak  sesuai  dengan  permintaan pelanggan.  Penelitian  ini  menggunakan software  flexSim 6 untuk  memodelkan  dan  mensimulasikan  proses  produksi perusahaan secara keseluruhan.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memodelkan  dan melakukan  simulasi  serta  analisis  pada  proses  produksi  susu kedelai  bubuk  di  CV.  R. Software simulasi  yang  digunakan adalah flexSim 6. Terdapat beberapa tahapan proses pemodelan dan  simulasi  pada  penelitian  ini.  Tahap  pertama  adalah identifikasi  permasalahan  yang  terjadi  di  perusahaan.  Pada penelitian  ini  fokus  permasalahan  yang  menjadi  perhatian utama  ialah  aliran  proses  produksi  yang  tidak  lancar  dan
berdampak  pada  ketidaksesuaian  jumlah  produk  yang dihasilkan  dengan  permintaan  pelanggan.  Tahap  kedua dilanjutkan  dengan  pengumpulan  informasi  atau  data  terkait variabel  yang  menjadi  fokus  perhatian  dalam  hal  ini  adalah informasi  terkait  proses  produksi  susu  kedelai  bubuk  seperti data  sumber  daya,  bahan  baku,  waktu  proses,  aliran  material dan  kapasitas  mesin.  Pada  tahap  kedua  juga  dilakukan pembentukan model konseptual berdasarkan fokus identifikasi permasalahan  yang  terjadi.  Kajian  induktif  terkait  penelitian terdahulu  dilakukan  dalam  pembentukan  model  konseptual tersebut.  Selanjutnya  dilakukan  pengujian  data  input  yang dikumpulkan  dan  mencari  distribusinya.  Data  tersebut digunakan  sebagai  input  pemodelan  pada software  flexSim 6 sehingga  model diharapkan  mampu  merepresentasikan sistem nyatanya.  Verifikasi  dan  validasi  dilakukan  pada  model  yang telah dibangun. Validasi model menggunakan uji statistik yang terdiri  dari  uji  dua  rata-rata  dan  uji  dua  variansi . Tahap selanjutnya yakni analisis model dan desain eksperimen untuk menentukan kebijakan yang sesuai dengan permasalahan yang dihadapi  perusahaan.  Simulasi  dapat  memfasilitasi  analisis multi-kriteria dan menguji skenario pada model yang kompleks dari  suatu  proses  produksi  secara  keseluruhan  [9].  Alternatif skenario  dari  desain  eksperimen  yang  memiliki  performansi terbaik  akan  dipilih.  Tahapan  terkahir  adalah  rekomendasi usulan pada CV. R selaku mitra penelitian.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Model Awal
Proses  pembuatan  susu  kedelai  bubuk  diawali  dengan kedatangan  kedelai  dari  Gudang.  Kedelai  yang  datang kemudian  disortir  melalui  proses  sortasi  untuk  memastikan bahwa  kedelai  yang  akan  diproses  selanjutnya  merupakan kedelai  yang  bagus  tidak  kisut.  Kedelai  yang  telah  disortir kemudian  digiling  kasar,  pada  proses  penggilingan  kasar  ini terjadi pemisahan kedelai dengan ampas serabut-serabut yang melekat pada kedelai menggunakan mesin. Kedelai yang telah disortir dan digiling kasar kemudian dicuci bersih pada proses pencucuian. Selanjutnya kedelai dimasak dengan menggunakan  mesin boiler kemudian  dikeringkan  dengan mesin  pengering  pada  proses  pengeringan.  Setelah  kedelai kering,  pada  proses  penggilingan  halus  kedelai  siap  untuk digiling menjadi bubuk susu. Selanjutnya bubuk kedelai yang sudah  menjadi  susu  dibungkus  dengan  alumunium  foil  pada proses packaging primer. Kemudian susu yang telah dibungkus alumunium  foil  dimasukan  ke  dalam  dus  pengemas.  Model proses produksi susu kedelai bubuk secara keselurahan di CV. R ditunjukan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Model Proses Produksi Susu Kedelai Bubuk
Produk susu kedelai bubuk ini hanya menyediakan satu jenis ukuran  dengat  berat  bersih  200  gram.  Kedatangan  kedelai untuk satu kali proses produksi sebanyak 30 ton sesuai dengan data pesanan pelanggan ( make to order ). Data waktu proses dan kapasitas per mesin disajikan pada T ABEL I.
T ABEL I D ATA W AKTU P ROSES DAN K APASITAS PER M ESIN
No Proses Waktu (Hari) Jumlah Mesin Kapasitas Mesin (Ton) 1 Sortase Weibull (9.016544, 3.147288, 2.0) - 30-80 2 Penggilingan Kasar 3 6 4 mesin berkapasitas 2 ton, dan sisanya berkapasitas 1 ton 3 Pencucian 2 1 30 4 Pemasakan 1 4 2 mesin berkapasitas 4 ton, dan sisanya berkapasitas 2 ton 5 Pengeringan 5 1 30 6 Penggilingan Halus 1 6 4 mesin berkapasitas 2 ton, dan sisanya berkapasitas 1 ton 7 Packaging Primer 0.5 4 7.5 8 Packaging Sekunder Uniform (0.002, 0.003) - 30-50

## B. Verifikasi dan Validasi Model
Verifikasi  merupakan  proses  pemeriksaan  konversi  model simulasi konseptual (diagram alur dan asumsi) ke dalam bahasa pemograman secara benar [10]. Validasi adalah suatu langkah untuk  meyakinkan  bahwa  model  yang  dibangun  telah mereprsentasikan  sistem  nyatanya  [11].  Berikut  merupakan
hasil dari uji validasi menggunakan uji kesamaan dua rata-rata dan uji kesamaan dua variansi.
T ABEL II H ASIL V ALIDASI M ODEL Pengujian Hasil Kesimpulan Uji kesamaan dua rata-rata;
H 0 : µ1 = µ2 H 1 : µ1 ≠ µ2 α = 0.05 - Z 0.025 < Z hitung < Z 0.025 -1.96 <     -0,01   <1.96
Gagal Tolak H 0 , berarti tidak  cukup  bukti  untuk menyimpulkan bahwa rata-rata  pada  sistem nyata  berbeda  dengan rata-rata hasil simulasi.
Uji kesamaan
dua variansi
H 0 : ∂1 =  ∂2
H 1 : ∂1 ≠  ∂2 α = 0.05 𝒗 𝟏 = 𝟐𝟗 ; 𝒗 𝟐 =
𝟐𝟗 F  0,975  (29,  29)  <  F
hitung < F 0,025 (29, 29) 0,476 < 0,788< 2,101 Gagal  Tolak  H 0 , berarti tidak  cukup  bukti  untuk menyimpulkan bahwa variansi output pada sistem  nyata  berbeda dengan  variansi  output hasil simulasi.
Berdasarkan uji validasi di atas menunjukan bahwa rata-rata dan variansi output susu kedelai bubuk pada sistem nyata tidak berbeda  dengan  hasil  simulasi.  Oleh  karena  itu  dapat disimpulkan model simulasi adalah valid.

## C. Analisis Model Awal
Setelah model yang dibangun dinyatakan valid, selanjutnya model  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  permasalahan yang  terjadi.  Penyelesain  masalah  dapat  dilakukan  dengan merekomendasikan  alternatif  skenario  eksperimen trial  and error .  Permasalahan  yang  terjadi  di  CV.  R  adalah ketidaksesuaian  jumlah  produk  yang  dihasilkan  dengan
permintaan pelanggan. Berdasarkan hasil simulasi model awal pada  proses  produksi  didapatkan  nilai  % blocked di  mesin sortasi  sebesar  34,32%  hal  ini  dikarenakan  setelah  proses sortasi  entitas  menunggu  (terblok)  untuk  proses  penggilingan
kasar  yang  memiliki kapasitas terbatas. Kapasitas awal  mesin giling kasar  yakni  untuk  empat  mesin pertama  berkapasitas 2 ton,  dan  untuk  dua  mesin  sisanya  hanya  berkapasitas  1  ton. Hasil simulasi model awal dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Simulasi Model Awal
Gambar 3. Summary Hasil Simulasi Dua Skenario
Pada  hasil  simulasi  model  awal yang  didapatkan  terlihat bahwa % blocked pada masing-masing proses sudah cukup baik hampir seluruh proses mempunyai nilai blocked 0,00%. Namun, pada proses sortasi didapatkan nilai blocked yang cukup tinggi yakni 34,32% dibandingkan dengan proses lainnya pengeringan 2,16% dan sisanya 0,00%. Hal  ini terjadi karena adanya botleneck yang  biasa  terjadi  pada  alur  produksi flowshop . Dengan melihat perbandingan % blocked yang cukup signifikan  tersebut,  maka  perusahaan  perlu  memperbaiki  lini produksi  agar  proses  produksi  berjalan  lancar  tanpa  ada hambatan seperti bottleneck atau penumpukan . Oleh karena itu, akan  dilakukan  eksperimen  untuk  menurunkan  % blocked tersebut.

## D. Analisis dan Desain Eksperimen
Perusahaan  yang  memiliki  aliran flowshop dengan performansi yang baik  salah  satunya  dapat  dilihat pada  % blocked yang  dimiliki,  jika  % blocked semakin mendekati  nol  maka  performansi  aliran  produksinya  semakin baik/lancar.  Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi  di  proses sortasi, maka dilakukan dua skenario eksperimen  pada  model
untuk  menghilangkan bottleneck tersebut.  Desain  eksperimen yang dilakukan adalah dengan mengubah kapasitas pada mesin giling  kasar  yang  kapasitas  awalnya  1  ton  menjadi  2  ton. Skenario  pertama  mengubah  kapasitas  mesin  giling  kasar  6 menjadi 2 ton dan mesin giling kasar 5 tetap. Skenario kedua mengubah kapasitas keduanya menjadi 2 ton. Dari eksperimen kedua  skenario  dengan  replikasi  sebanyak  30  kali,  maka diperoleh hasil seperti Gambar 3.
Gambar 5. Grafik Frequecy Histogram Experiment
Dari hasil experimenter di atas %blocked pada mesin sortasi dapat  dikurangi  sampai  50%  dari  % blocked semula,
yakni %blocked pada  model  awal  simulasi  dengan  kapasitas mesin giling kasar 5 sebanyak 1 ton dan kapasitas mesin giling kasar  6  sebanyak  1  ton  adalah  sebesar  34,32%.  Setelah dilakukan  eksperimen  dengan  menambah  kapasitas  mesin giling  kasar  6  menjadi  2  ton  dan  mesin  giling  kasar  5  tetap, maka  didapatkan  nilai  rata-rata  % blocked berkurang  menjadi 18,77%  dengan  nilai  standar  deviasi  0.69.  Sedangkan  pada skenario kedua ketika menambah kapasitas mesin giling kasar 5 dan mesin giling kasar 6 masing-masing sebesar 2 ton, maka didapatkan hasil nilai rata-rata % blocked berkurang sampai 50% menjadi 17,5% dari nilai awal dengan standar deviasi 1.05. Jika dilihat dari rata-rata output produk susu kedelai yang dihasilkan pada  masing-masing  skenario  secara  berturut-turut  adalah 1041,73 dan 1042,4 mendekati hasil konversi 30  ton menjadi 1042 gross bungkus susu kedelai bubuk (Gambar 6).
Gambar 6. Jumlah Produk Susu Kedelai Bubuk Hasil Simulasi

## IV. K ESIMPULAN
Pada proses produksi susu kedelai bubuk di CV. R terdapat masalah  ketidaksesuaian  jumlah  produk  yang  dihasilkan dengan permintaan pelanggan akibat aliran produksi yang tidak lancar.  Penelitian  ini  berhasil  menggambarkan  sistem  nyata pada model simulasi. Hasil dari simulasi model awal yang telah valid  diketahui  bahwa  terjadi % blocked pada  proses  sortasi. Dua alternatif skenario dilakukan dan hasilnya % blocked dapat berkurang sampai 17,5%, yakni berkurang 50% dari % blocked semula.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  kepada  seluruh  pihak  yang  telah  mendukung dalam  penyelesaian paper ini,  terutama  pada  mitra  penelitian yakni perusahaan susu kedelai bubuk.
R EFERENSI
[1] M.  Kikolski,  ”Identification  of  Production  Bottleneck  with  the  use  of Plant  Simulation  Software”, International  Society  for  Manufacturing Service and Management Engineering, vol. 8, pp. 103-112, Nov. 2016. [2] H. Min and Q. Yang, “Study on Modeling and Simulation of Production Logistics  System  based  on  FlexSim”, Academic  Journal  of Manufacturing Engineering , vol. 16, pp. 149-156, Issue 2. 2018.
[3] A. Konczak, J. Paslawski. “Decision Support in Production Planning of Precast  Concrete  Slabs  based  on  Simulation  and  Learning  from Examples. Procedia Engineering, 122, pp. 81-87, 2015.
[4] S.  Klos  and  J.  Patalas-Maliszewska,  “Symulacja  przebiegu  procesow produkcyjnych w systemach przepływowychw oparciu o oprogramowanie  Tecnomatix  Plant  Simulation  [Simulation  of production  processes  in  flow  systems  based  on  Tecnomatix  Plant Simulation  software.”, Innowacjew  zarządzaniu  i  inżynierii  produkcji [ Innovation in management and production engineering ], pp. 780-790. 2016.
[5] V. E. O. Gomes and L. G. Tarabasso, “A Proposal Simulation Method towards  Continuous  Improvement  in  Discrete  Manufacturing”, 49 th CIRP  Conference  on  Manufacturing  Systems  (CIRP-CMS) , Procedia CIRP 57 , pp. 270-275, 2016.
[6] A.  D.  Wankhade  and  A.  S.  Shahare,  “Productivity  Improvement  by Optimum  Utilization  of  Plant  Layout:  A  Case  Study”, International Research  Journal  of  Engineering  and  Technology  (IRJET) ,  vol.  04, Issue 06, June. 2017.
[7] R Krishna, S. Krishna, V. Bhaskar, Sriram, Vamsi, and TVSRK Prasad, “Modeling and Analysis of a Manufacturing Plant Using Discrete Event Simulation”, Journal  of  Engineering  Research  and  Aplication ,  ISSN:
2248-9622, vol. 7, Issue 2, (Part-3), pp. 49-54, Feb 2017.
[8] E.  Tokgoz,  “Industrial  Engineering  and  Simulation  Experience  Using FlexSim Software”, Computers in Education Journal, vo. 8, Issue 4, pp. 1-6, Dec 2017.
[9] J. Siderska. “Application of Tecnomatix Plant Simulation for modeling production  and  logistics  processes. Business,  Management  and Education , 14 (1), 64-73. 2016.
[10] A. M. Law and W. D. Kelton, Simulation Modelling and Analysis. New York: McGraw-Hill., 1991.
[11] B.  Khoshnevis, Discrete  Systems  Simulation  International  Edition . Singapore: McGraw-Hill., 1994.