## Simulasi Optimasi Antrian Truk Pada Proses Loading Sembako Gudang PT.XYZ
Rahmad Inca Liperda 1* , Pramesti Adwinda Dianisa 1 , Aulia Izzatunisa 1 , Fera Dianita Utami 1 , Marlene Hibatullah 1
1 Program Studi Teknik Logistik, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Pertamina Jl. Teuku Nyak Arief Simprug, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan, 12220, Indonesia
* E-mail: inca.liferda@universitaspertamina.ac.id

## ABSTRAK
Gudang memiliki peranan penting bagi perusahaan, tak terkecuali PT. XYZ yang berlokasi di Jakarta Utara.  Salah  satu  kegiatan  operasional  yang  dilakukan  di  gudang  PT.  XYZ  adalah  proses loading sembako  ke  truk  angkut.  Namun,  waktu  yang  dibutuhkan  oleh  setiap  truk  angkut  untuk  melakukan proses loading sembako  dapat  mempengaruhi  jumlah  truk  angkut  yang  menunggu  untuk  dilayani. Penelitian ini bertujuan untuk meminimasi waktu truk angkut pada proses loading sembako di gudang PT.  XYZ  menggunakan  metode  simulasi  optimasi.  Hasil  penelitian  mengindikasikan  bahwa  jumlah truk angkut yang dapat dilayani dapat ditingkatkan dengan menambah jumlah dock door . Berdasarkan percobaan  simulasi  optimasi,  penelitian  ini  mengusulkan  32 dock  door untuk  melayani  kegiatan loading sembako di gudang PT. XYZ yang dapat mengurangi waktu rata-rata pelayanan truk Fuso dan truk  CDD  masing-masing  sebesar  76.3  menit  dan  73.45  menit.  Selain  itu,  utilitas  di parking  line 1 dapat berkurang hingga 9.2 % dan 48.39 % di parking line 2.
Kata kunci: Gudang, Simulasi Optimasi, Sistem Antrian

## ABSTRACT
Warehouses  have  important  role  for  companies,  including  PT.  XYZ,  a  company  located  in  North Jakarta.  One  of  the  operational  activities  carried  out  in  the  warehouse  of  PT.  XYZ  is  the  grocery loading process into the trucks. However, the time required for each truck to load the items affects to the number of trucks that have to wait to be served. This study aims to minimize the required time for trucks  in the  process  of  loading  groceries  at  PT.  XYZ  by  using simulation  optimization  method.  The result indicates that the number of trucks served in the warehouse can be maximized by increasing the number of dock doors. Based on the simulation optimization experiments, 32 dock doors are proposed to  serve  the  loading  activities  in  the  warehouse  by  decreasing  the  average  time  of  Fuso  trucks  and CDD trucks in the systems to be 76.3 minutes and 73.45 minutes, respectively. In addition, the parking line utility can be reduced by 9.2% for parking line 1 and 48.39% for parking line 2.
Keywords: Warehouse, Simulation Optimization, Queuing System

## 1. PENDAHULUAN
Gudang  merupakan  satu  atau  banyak tempat  yang  berperan  untuk  menyimpan barang dalam jumlah besar untuk mengantisipasi  permintaan  konsumen  yang relatif  berfluktuasi  (Heragu  &  Kusiak,  1991). Kegunaan lain dari gudang diantaranya sebagai tempat  penyimpanan sementara  berupa  barang jadi,  barang  setengah  jadi,  bahan  baku,  suku cadang,  peralatan,  tempat  penambahan  nilai suatu  barang,  atau  barang  apa  pun  yang menunjang  kegiatan  suatu  perusahaan  (Zhang et  al.,  2017).  Manajemen  area  pergudangan
yang  baik  dapat  menghindari  kerugian  dan meminimalisasi  biaya  yang  dikeluarkan  oleh perusahaan,  serta  mempercepat  pelayanan  dan kerja  operasional  pada  gudang.  Setiap  gudang dirancang untuk memenuhi kebutuhan spesifik dari  aktivitas  rantai  pasok  perusahaan,  maka operasinya bisa berbeda-beda antara satu bisnis dengan  bisnis  lainnya.  Umumnya  gudang memiliki  beberapa  proses  yaitu  receiving, reserve  storage,  order  picking,  sortation, collation and value-added, dan marshalling and dispatch (Rushton, A., Croucher, P. and Baker, 2014). Namun, penelitian hanya akan berfokus
pada  aktivitas  loading  di  mana  barang  yang telah  disusun  sesuai  permintaan,  akan  dimuat ke dalam moda transportasi untuk didistribusikan.
PT.  XYZ  merupakan  perusahaan  yang bergerak  di  bidang  pangan,  umumnya  berupa bahan-bahan dasar pemenuh kebutuhan masyarakat  seperti  beras,  minyak,  gula,  dan lain-lain.  PT.  XYZ  memiliki  gudang  untuk menyimpan  barang-barang  tersebut.  Namun, pada prosesnya masih ditemukan permasalahan  yang  menghambat  aktivitas rantai  pasok,  terutama  pada  proses  loading barang  yang  dilakukan  di  dock  door  gudang. PT.  XYZ  memegang  dua  jenis  truk  untuk melakukan  distribusi  sembako,  yaitu  truk muatan  Fuso  dan  Colt  Diesel  Double  (CDD) dengan  sebanyak  16  dock  door  aktif. Ditemukan  bahwa  waktu  rata-rata  pelayanan truk  cenderung  lama  dan  kurang  optimal. Akibatnya, truk berikutnya yang akan melakukan  loading  barang  menjadi  terhambat dan  menyebabkan  antrin.  Antrian  membludak di  luar  kapasitas  yang  dapat  diterima  oleh perusahaan  akan  berakibat  kerugian  biaya hingga penurunan customer satisfication dikarenakan  adanya  kondisi  yang  dinamakan customer  lost.  Salah  satu  usaha  yang  dapat dilakukan untuk mencegah terjadinya kerugian adalah  dengan  menekan  panjang  antrian  yang ada.  Ada  pun  penelitian,  akan  menjelaskan tentang  langkah  awal  untuk  mengatasi  hal tersebut dengan menganalisis ketidakefisiensian sistem eksisting.
Permasalahan  munculnya  antrian  dalam proses  loading  sembako  di  gudang  PT.  XYZ dapat dipecahkan melalui penelitian operasional  (operational  research)  dengan pendekatan  simulasi  diskrit.  Simulasi  diskrit adalah perubahan representatif kejadian dengan  model  simulasi  karena  munculnya variabel  pengubah  diskrit  (Fishman,  2001). Penggunaan simulasi diskrit dalam antrian truk proses  loading  sembako  di  gudang  PT.  XYZ dilandasi  akibat  adanya  perubahan  status  pada titik  tertentu,  contohnya  adalah  perubahan jumlah  truk  yang  datang  dan  harus  mengantri terlebih dahulu pada waktu tertentu. Selain itu, aplikasi  simulasi  optimasi  ditujukan,  sebagai usaha menemukan skenario paling tepat dalam menyelesaiakan  masalah  antrian  truk  di gudang  PT.  XYZ.  Simulasi  optimasi  dengan software  ProModel,  secara  otomatis  akan
menghasilkan solusi paling optimal berdasarkan fungsi tujuan yang ditetapkan. Penelitian bertujuan
untuk meminimalisir antrian truk pada proses loading sembako  di  gudang  PT.  XYZ,  Jakarta  Utara dengan  indikator  pengurangan  waktu  rata-rata entitas  dalam  sistem  (average  time  in  system) melalui  parameter  penambahan  jumlah  dock door.  Kemudian  dilakukan  perbandingan kinerja  sistem  eksisting  dengan  skenario usulan.
Guna  mencacapai  tujuan  penelitian, penulisan  karya  terbagi  menjadi  lima  bagian, diantaranya  adalah  pendahuluan  yang  memuat identifikasi  masalah,  landasan  literatur  yang dipergunakan, metodologi penelitian, pengolahan  data  menggunakan  ProModel 10.6.36, dan pengambilan kesimpulan berdasarkan hasil penelitian.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pendekatan  simulasi  kejadian  diskrit memiliki kelebihan dalam memodelkan kejadian  bersifat  probabilistik  dengan  interval waktu yang bervariasi mengikuti suatu distribusi  tertentu.  Beberapa  contoh  penerapan dari simulasi diskrit ada pada sistem manufaktur,  transportasi,  antrian  layanan,  dan lain-lain.  Pada  jurnal  penelitian  dengan  subjek perancangan manajemen logistik di unit layanan logistik  pertanian  di  Bandung  menggunakan software  ProModel  (Kusnandar  &  Perdana, 2014),  penulis  menjelaskan  bahwa  pendekatan simulasi  kejadian  diskrit  dapat  memenuhi permintaan  pasar  terstruktur  sesuai  dengan standar  serta  meningkatkan  efisiensi  dengan merancang  pemodelan  pada  resources.  Untuk perbaikan  aktivitas  logistiknya,  digunakan analisis hasil dari nilai utilisasi guna mengidentifikasi bottleneck yang ada.
Sebuah jurnal berjudul “Modeling Cross- docking  Operations  Using  Discrete  Event Simulation”  yang  dipublikasikan  oleh  Old Dominion  University  (Arnaout  et  al.,  2010), menunjukkan  bahwa  simulasi  diskrit  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan dalam  aktivitas  cross-docking  berdasarkan empat  skenario  usulan  dapat  menghasilkan output  yang  berbeda.  Penulis  membandingkan satu  skenario  dengan  skenario  lainnya  hingga mendapatkan hasil paling optimal yang disimpulkan bahwa truk dengan kapasitas lebih besar berpotensi memberikan service level yang baik untuk segala performa.
Sebagai  pembanding  lain  dari  masalah antrian menuju dock door, pada jurnal berjudul “Usulan Perbaikan Jalur Inbound dan Outbound Untuk  Mengatasi  Antrian  di  Gudang  2  PT WXY  Menggunakan  Pendekatan  Teori  Antrian dan Metode Simulasi” (Dwi & Rahadina, 2017). Untuk mengatasi kurangnya server berupa dock door  dan  mendapatkan  perbaikan  sebesar  19%, simulasi  diskrit  memberikan  solusi  untuk menambah  sebanyak  1  buah  server.  Simulasi yang  dilakukan  berdurasi  sehari  dengan  total jam  kerja  9  jam,  kemudian  mereplikasi  mobil supplier sebanyak jumlah kendaraan mobil dari perusahaan.  Selain  melakukan  penambahan server,  penulis  juga  memberikan  usulan terhadap  jadwal  bongkar  dari  yang  awalnya bersifat  acak  menjadi  berpatokan  pada  waktu proses tercepat.
Penambahan
server berpengaruh pada peningkatan volume keberangkatan dari jumlah 11 ke 16 buah mobil per  hari.  Opsi  tersebut  juga  akan  diterapkan pada  skenario  pada  kasus  loading  sembako  di PT.  XYZ.  Skenario  penambahan  dock  door aktif dapat berarti akan ada pertambahan tenaga kerja,  namun  di  saat  yang  sama  akan menambahkan  efisiensi  dan  efektivitas  dalam melayani truk-truk di sistem.

## 3. METODE PENELITIAN
Perancangan  sistem  loading  sembako  di Gudang  PT.  XYZ  menggunakan  metode simulasi  dengan  bantuan  ProModel  10.6.36 dibentuk  berdasarkan  hasil  tinjauan  gudang dan  model  konseptual.  Model  konseptual adalah  representasi  dari  sistem  nyata  yang akan  digambarkan  menggunakan  simulasi dengan penerjemahan melalui bahasa komputasi  menggunakan  software  ProModel. Simulasi menggunakan dasar model konseptual  yang  telah  dibentuk  perlu  untuk diverifikasi  terlebih  dahulu.  Apabila  hasil model  konseptual  belum  terverifikasi,  maka
penerjemah  perlu  melakukan  revisi.  Model yang  telah  terverifikasi  membutuhkan  validasi kembali,  apakah  model  dapat  berjalan  sesuai dengan sistem nyata atau tidak. Model simulasi yang  telah  tervalidasi,  dikembangkan  dengan melakukan  penambahan  beberapa  skenario guna mengoptimalkan kinerja dari sistem nyata pada  proses  loading  sembako  di  Gudang  PT. XYZ.  Hasil  simulasi  sistem  nyata  dan pengembangan  skenario  dianalisis  kembali untuk mendapatkan kesimpulan dari penelitian. Diagram  alir  dari  metodologi  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar  1.  Diagram  Alir  Metodologi Penelitian
Gambar 2. Model Konseptual Sistem Loading di Gudang PT. XYZ, Jakarta Utara
Konsep yang akan disimulasikan dimulai  dengan  masuknya  entitas  ke  dalam sistem,  yaitu  truk  muatan  Fuso  dan  CDD. Pergerakan  truk  akan  mengikuti  rute  denah area  gudang  yang  telah  didefinisikan.  Truk Fuso  dan  CDD  akan  langsung  masuk  ke dockdoor  apabila  dockdoor  tersedia,  guna dilakukannya proses loading sembako.
Sebaliknya,  jika  dockdoor  telah  penuh,  maka truk  perlu  mengantri  di  parking  line  terlebih dahulu,  hingga  akhirnya  dapat  dilakukan loading sembako ketika dockdoor telah kosong sesuai  dengan  kebijakan  first  available.  Saat proses loading telah selesai, barulah truk Fuso dan CDD akan meninggalkan sistem.  Namun, truk  akan  langsung  meninggalkan  sistem apabila lokasi dockdoor dan parking line telah terpenuhi.    Model  konseptual  ini  akan  terus berulang  selama  9  jam  sehari,  mulai  pukul 08.00-17.00 WIB, sesuai dengan waktu operasi Gudang PT. XYZ, Jakarta Utara.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pengumpulan Data
Kebutuhan  data  dalam  perancangan simulasi  adalah  data  kondisi  lapangan  dalam sistem  loading  mulai  dari  truk  datang  hingga
truk  keluar  dari  sistem.  Data  kondisi  lapangan yang dikumpulkan, berupa:
1. Data kedatangan truk angkut
Gambar  3  dan  4.  Menggambarkan fluktuasi  jumlah  kedatangan  truk  Fuso  dan CDD  pada  rentang  jam  operasional  Gudang PT. XYZ.
Gambar 3. Data Kedatangan Truk Fuso
2. Data informasi gudang PT. XYZ Tabel  1.  Memuat  informasi  gudang PT.XYZ,  Jakarta  Utara  yang  terdiri  dari  jam operasional dan dimensi gudang. Tabel 1. Data Informasi Gudang PT. XYZ Depot Jam Operasional Dimensi Gudang PT. XYZ 08.00-17.00 WIB 135*245 m
3. Data informasi truk angkut
Informasi truk angkut dirinci dalam Tabel 2, memuat ukuran, kapasitas, waktu loading, kecepatan kendaraan, biaya loading, dan biaya fix masing-masing truk.
Tabel 1. Data Informasi Truk Angkut No Jenis Dimensi (p*l*t) (cm) Kapasitas (ton) Waktu Loading (detik/kg) Kecepatan Kendaraan (meter/menit) Biaya Loading (Rp/kg) Biaya Fix (Rp/hari) 1 Truk CDD 300*160*160 5 ton Triangular (0.337, 0.360, 0.490) 166.66 Rp 24,- Rp 385.215,- 2 Truk Fuso 550*220*220 8 ton Rp 414.730,-
4. Data informasi sembako
Tabel 3. menjelaskan bahwa setiap paket sembako memiliki massa 25 kg.
Tabel 2. Data Informasi Sembako Nama Satuan Massa Paket (kg) Sembako Paket 25

## B. Pembangunan Model
Model simulasi proses loading sembako di Gudang PT. XYZ dibangun oleh beberapa elemen yang  membantu  dalam  pendefisian  sistem  nyata.  Elemen  pembangun  sistem  simulasi  model eksisting proses loading sembako di Gudang PT. XYZ adalah sebagai berikut.

## 1. Entities
Entitas yang berasosiasi dalam sistem yang disimulasikan adalah Truk yang digunakan dalam proses loading sembako di Gudang PT. XYZ, yaitu truk Fuso dan CDD seperti dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 1.  Entities
2. Location
Gambar 6. merinci lokasi, kapasitas, dan jumlah lokasi yang ada pada sistem simulasi model eksisting loading sembako. Lokasi tersebut diantaranya adalah arrival point, warehouse, dock door,  parking  line,  exit  point ,  lokasi dummy (untuk  memudahkan  jalannya  entitas  di ProModel), dan road ( road dari arrival point ke dockdoor, road dari arrival point ke parking line 1, road dari arrival point ke parking line 2, road dari parking line 1 ke dockdoor , road dari parking line 2 ke dockdoor, road dari dockdoor ke exit point ).
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi

## Gambar 2. Location
3. User distribution
Data loading quantity dikelompokkan berdasarkan jenis truk dan diurutkan mulai dari waktu paling awal hingga paling akhir kedatangan menggunakan Microsoft excel. User distribution dari software ProModel 10.6.36 berguna untuk mendefinisikan data tersebut menjadi distribusi tertentu agar dapat dipanggil pada proses atau lokasi lain, dengan rincian pada Gambar 7.
Gambar 3. User Distribution
4. Arrival Cycle
Arrival  cycle diatur  menggunakan  data  kedatangan  truk  Fuso  dan  CDD  dengan pengklasifikasian  data  dalam  interval  1  jam.  Berdasarkan  kedatangan  truk,  data diklasifikasikan  menjadi  data  kedatangan  truk  pukul  09.00-09.59,  pukul  10.00-10.59,  pukul 11.00-11.59, pukul 12.00-12.59, dan pukul 13.00-13.59 sesuai dengan Gambar 8.
Gambar 4. Arrival Cycle
5. Arrival
Proyeksi jumlah dan frekuensi kedatangan entitas ditentukan oleh user distribution dan arrival cycle , dengan total kedatangan 172 truk Fuso dan 327 Truk CDD yang dirinci pada Gambar 9. User  distribution dan arrival  cycle merupakan  pengolahan  data  jumlah  dan  frekuensi kedatangan masing-masing truk yang telah dikategorikan berdasarkan waktunya.
6. Processing
Gambar  10.  menggambarkan processing sistem  eksisting.  Secara  garis  besar,  proses loading sembako  dimulai  ketika  entitas  truk  masuk  ke  sistem,  kemudian  dilakukan loading di dock door , selanjutnya keluar dari sistem. Sistem menjadi lebih kompleks apabila dock door tidak tersedia ketika terdapat entitas yang masuk, sehingga membuat truk harus mengantri terlebih dahulu. Oleh karena itu, pada operasinya digunakan user condition if else untuk menentukan jalur  yang  dilalui  truk  dari arrival  point dan  kebijakan accessing  locations  first  available di kawasan dock door.

## Gambar 6. Processing
7. Variabel
Pada Gambar 11. ditentukan beberapa variabel, diantaranya adalah:
a) Entitas parking  line 1 dan entitas parking line 2,  yang  menggambarkan jumlah truk  yang masuk di masing-masing parking line .
b) Truck loss , yang menggambarkan jumlah truk yang harus meninggalkan sistem meskipun belum terlayani.
c) Jumlah  truk  Fuso  dan  CDD,  yang  masing-masing  andil  dalam  penentuan  variabel  biata loading dan biaya fix setiap truk.
Gambar 7. Variabel
8. Macros
Macros  digunakan  untuk  mendefinisikan  parameter  pengubah  dalam  memaksimalkan  fungsi tujuan. Dalam simulasi optimasi sistem loading sembako di gudang PT. XYZ, rentang jumlah dockdoor 16 sampai 32 buah berfungsi sebagai macros yang ditampilkan pada Gambar 12.
Gambar 8. Macros
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi

## C. Layout Model
Layout ditujukan untuk memudahkan penggambaran sistem eksisting proses loading sembako di Gudang PT. XYZ ketika disimulasikan menggunakan ProModel 10.6.36. Penggambaran layout telah memperhatikan dimensi dari denah aktual. Gambar 13 merupakan layout dari sistem eksisting proses loading sembako  di  Gudang  PT.  XYZ,  Jakarta  Utara.  Berdasarkan layout ,  dapat  diketahui bagaimana penempatan lokasi dan alur proses loading sembako.
Gambar 9. Layout Model

## D. Replikasi
Penentuan jumlah  replikasi  diperlukan guna  mengetahui  minimal  kebutuhan  data yang  wajib  disediakan  oleh  sistem.  Jumlah replikasi  diperoleh  dengan  menggunakan data  sampel  dengan  objek  amatan  yaitu rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan  entitas setiap  kali  kedatangan  ke parking  line . Sampel awal yang digunakan menyesuaikan  kriteria  jumlah  sampel minimal  statistic  yaitu  berjumlah  30  buah. Menggunakan confidence  level 95%  dan significance level 5%  diketahui  jumlah replikasi  yang  tepat  dalam  melakukan simulasi  sistem  eksisting loading sembako di  Gudang  PT.  XYZ  adalah  44  kali replikasi.
Tabel 3. Perhitungan Replikasi Sample mean 161,752 Standard deviation 10,150 Confidence level 0,95 Significance level 0,05 Sample Size (n) 30 n-1 29 α/2 0,025 t n-1, α/2 2,045 Hw 3,789 Lower limit 157,962 Upper limit 165,541 E 3 n’ 44

## E. Verifikasi
Verifikasi  model  sistem  eksisting  proses loading sembako  menggunakan  fitur tracing dalam perangkat  lunak  ProModel    10.6.36.  Proses  verfikasi  digunakan  untuk  memastikan  keseragaman antara model yang digambarkan dengan model konseptual, yang kemudian disesuaikan dengan data dan kronologis kejadian. Pada gambar 14, diketahui processing truk CDD sebagai entitas pertama yang  masuk  ke  sistem.  Truk  CDD  yang  datang  di arrival  point akan  masuk  ke dummy  loading untuk kemudian bergerak mengikuti rute loading menuju dock door .
Gambar 10. Verifikasi Sistem Eksisting

## F. Validasi
Validasi  adalah  cara  memastikan model simulasi merupakan representasi dari sistem  eksisting,  dengan  membandingkan hasil  dari  model  simulasi  dengan  sistem eksisting.  Objek  amatan  dalam  validasi sistem adalah jumlah entitas yang datang ke arrival  point Gudang  PT.  XYZ  Pada konsep validasi melalui perhitungan kuantitatif  sistem  dikatakan  tervalidasi apabila interval µ berada di jangkauan nilai 0.  Validasi  sistem loading sembako  di Gudang  Bulog  PT.  XYZ  dengan  indikator entitas truk  yang  masuk,  dapat  dilihat  pada Tabel 5.
Tabel 4. Perhitungan Validasi
Mean 283,2667 Standard deviation 1130,488 Confidence level 0,95 α 0,05 n 30 n-1 29 α/2 0,025 6,6332 t n-1, α/2 2,045 hW 422,0839 Lower limit -138,817 Upper limit 705,3506
Model  simulasi  sistem  eksisting  dikatakan telah  valid  karena  interval  µ  mengandung nilai 0.
G. Hasil Simulasi Sistem Eksisting Simulasi  optimasi  sistem  eksisting proses loading sembako  di  PT.  XYZ,
Jakarta  Utara  dilakukan  dengan  indikator berupa  rata-rata  waktu  yang  diperlukan setiap  truk  setiap  kali  masuk  ke  sistem ( average  time  in  system )  mulai  dari start point hingga  ke exit  point dan  utilitas parking line .
Gambar 11. Average Time In System Entitas
Gambar 12. Utilitas Parking Line
Rata-rata  waktu  truk  Fuso  dan  CDD dalam  sistem  berturut-turut  adalah  261,17 dan  252,93  menit.  Utilitas parking  line 1 mencapai  93,32%  dengan  waktu  rata-rata entitas  212,  47  menit  setiap  kedatangan. Sedangkan, parking line 2 memiliki utilitas 78,70%  dengan  waktu  rata-rata  entitas 179,91  setiap  kali  kedatangkan.  Tingginya waktu setiap truk dan utilitas lokasi parking line , menandakan lamanya waktu pelayanan truk  Fuso  dan  CDD  karena  mengantri terlebih  dahulu  sebelum  terlayani  di dock door .  Oleh  karena  itu,  pemaksimalan  hasil skenario  menggunakan  simulasi  optimasi dari  sistem  eksisting  diusulkan,  dengan tujuan  meminimasi  jumlah  antrian  melalui penurunan parameter waktu rata-rata entitas yang masuk ke sistem dengan penambahan jumlah dock  door di  PT.  XYZ,  Jakarta Utara.
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi

## H. Model Simulasi Skenario Usulan
Skenario  usulan  yang  dikembangkan dengan  tujuan  meminimasi  jumlah  antrian melalui parameter persen utilitas dan waktu rata-rata  entitas  yang  masuk  ke  sistem adalah dengan menambah jumlah dock door yang  tersedia  di  Gudang  PT.  XYZ,  Jakarta Utara.  Rentang  jumlah dock  door yang mampu  ditambah  berkisar  diantara  17 sampai  32  buah.    Jumlah dock  door yang tepat  dan  memberikan  waktu  rata-rata  truk paling  minimal,  ditentukan  menggunakan simulasi optimasi dengan bantuan simrunner .  Oleh  karena  itu,  fungsi  tujuan yang  didefinisikan  adalah  minimasi  rata- rata  entitas  dalam  sistem  ( average  time  in system ) . Pemilihan  minimasi  waktu  rata- rata  waktu  entitas  dalam  sistem  sebagai indikator  berkurangnya  jumlah  antrian, didasarkan  pada  alasan  bahwa  semakin sedikitnya  rata-rata  waktu  setiap  truk  di sistem menandakan semakin sigapnya dock door dalam  melayani  truk,  sehingga berimbas  pada  sedikitnya  jumlah  antrian yang ada.

## Gambar 13. Fungsi Tujuan dan Macros
Hasil  optimalisasi  jumlah dock  door menggunakan simrunner ditampilkan  pada gambar 18.
Gambar 14. Hasil Optimalisasi Jumlah Dock Door dengan Simrunner
Minimasi  waktu  rata-rata  setiap  truk dalam  sistem  menunjukkan  hasil  paling optimal  ketika  dilakukan  pembangunan  32 buah dock  door .  Untuk  memperjelas perbandingan  antara  hasil  optimalisasi simrunner dengan model eksisting
digunakan bantuan scenario manager , yaitu skenario baseline (eksisting) dan skenario 1 ( dock door = 32 buah).
Tabel 5. Perbandingan Skenario Name Jumlah Dockdoor (buah) Baseline (sistem eksisting) 16 Skenario 1 32 Tabel 6. Hasil Perbandingan Average Time In System Name Entitas Average Time in System (min) Baseline Truk Fuso 261,17 Truk CDD 184,87 Skenario 1 Truk Fuso 252,93 Truk CDD 179,48 Tabel 7. Hasil Perbandingan Utilitas Name Location Utilitas (%) Baseline Parking Line 1 93,32 Parking Line 2 84,12 Skenario 1 Parking Line 1 78,70 Parking Line 2 30,31
Tabel  7  dan  8.  mengilustrasikan penurunan  waktu  rata-rata  entitas  dalam sistem  ( average  time  in  system )  di  lokasi parking  line Gudang  PT.  XYZ,  Jakarta Utara  dengan  menggunakan  skenario  16 buah dock  door dan  32  buah dock  door . Penurunan  waktu  rata-rata  setiap  truk berarti  truk  Fuso  dan  CDD  lebih  cepat terlayani  dan  semakin  sedikitnya  waktu yang  dihabiskan  truk  di parking  line untuk mengantri. Penurunan jumlah antrian ditandai  oleh  penurunan  persen  utilitas penggunaan lokasi parking line seperti yang tersaji  pada  gambar  10.  Berdasarkan simulasi  optimasi,  pengaplikasian  jumlah dock  door 32  buah  dinilai  yang  paling berhasil dalam mengatasi antrian truk Fuso
dan CDD dalam proses loading sembako di Gudang PT. XYZ dengan penurunan waktu rata-rata  truk  Fuso  dan  CDD  dalam  sistem sebesar  76,3  menit  dan  73,45  menit  dari skenario awal.  Selain itu, utilitas berkurang sebesar  9,2  %  di parking  line 1  dan  48,39 %  di parking  line 2.  Penurunan  kedua parameter tersebut mengindikasikan antrian truk  Fuso  dan  CDD  menjadi  lebih minimum  dari  skenario  eksisting,  hal  ini ditandai dari semakin sedikitnya penggunaan parking line dan lebih sigapnya dock door dalam melayani entitas.

## 5.  KESIMPULAN
Hasil  simulasi  optimasi  dengan  fungsi objektif minimasi watu rata-rata yang dihabiskan  oleh  entitas  setiap  kali  kedatangan di  parking  line  menunjukkan  penambahan dock  door  hingga  berjumlah  32  buah  adalah solusi optimal.
Untuk memperjelas perbandingan waktu rata-rata setiap
kedatangan  truk  dan  utilitas  di  parking  line maka  dibuat  skenario  baseline  dan  skenario  1 (32 buah dock door) dengan replikasi sebanyak 44  kali.  Perbandingan  skenario  tersebut  dapat memperlihatkan  secara  jelas  penurunan  waktu rata-rata  dan  utilitas  di  parking  line.  Waktu rata-rata entitas dalam sistem (average time in system)  mulai  dari  start  point  hingga  exit point,  mampu  diturunkan  sebesar  76,3  menit untuk  truk  Fuso  dan  73,45  menit  untuk  truk CDD.  Sedangkan,  utilitas  berkurang  sebesar 9,2 % di parking line 1 dan 48,39 % di parking line 2. Oleh karena itu, penetapan jumlah dock door  menjadi  32  buah  atau  melakukan penambahan  16  buah  dock  door  dari  skenario eksisting  dapat  menjadi  solusi  alternatif  untuk mengurangi  jumlah  antrian  pada  proses loading sembako di PT. XYZ.

## DAFTAR PUSTAKA
Arnaout, G., Rodriguez-Velasquez, E., Rabadi, G., & Musa, R. (2010). Modeling cross- docking  operations  using  discrete  event simulation. CEUR Workshop Proceedings, 601, 113–120.
Barjis,  J.  (2010).  6  th  International  Workshop
on Enterprise & Organizational Modeling and Simulation EOMAS 2010 CAiSE 2010 Workshop. 22nd International  Conference  on  Advanced
Information  Systems  Engineering,  June, 7–8.
Briesemeister, R., & Novaes, A. G. N. (2017).
Comparing  an  Approximate  Queuing Approach  with  Simulation  for  the Solution  of  a  Cross-Docking  Problem. Journal  of  Applied  Mathematics,  2017. https://doi.org/10.1155/2017/4987127
Buijs,  P.,  Vis,  I.  F.  A.,  &  Carlo,  H.  J.  (2014). Synchronization in cross-docking networks:  A  research  classification  and framework. European Journal of Operational  Research,  239(3),  593–608. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2014.03.01
2
Dwi,  R.,  &  Rahadina,  A.  (2017).  Usulan Perbaikan  Jalur  Inbound  Dan  Outbound Untuk  Mengatasi  Antrian  Di  Gudang  2 PT.  WXY  Menggunakan  Pendekatan Teori  Antrian  Dan  Metode  Simulasi.  e- Proceeding  of  Engineering,  2(3),  2804– 2814.
Fishman,  G.  S.  (2001).  Discrete-Event Simulation:  Modeling,  Programming, and Analysis. Springer-Verlag.
Heragu,  S.  S.,  &  Kusiak,  A.  (1991).  Efficient models  for  the  facility  layout  problem. European Journal of Operational Research, 53(1), 1–13.
https://doi.org/10.1016/0377- 2217(91)90088-D Ilhamsyah.  (2017).  MATH  unesa.  Analisis Sistem  Antrian  Pada  Loading  Dock Bongkar  Barang  di  PT  Kamadjaja Logistics Gudang K-66 Contrac Logistic nestle, 2(6), 20–26.
Kogler,  C.,  Stenitzer,  A.,  &  Rauch,  P. (2020). Simulating  combined  self-loading  truck and  semitrailer  truck  transport  in  the wood  supply  chain.  Forests,  11(12),  1– 15. https://doi.org/10.3390/f11121245
Kusnandar,  &  Perdana,  T.  (2014).  Simulasi Kejadian  Diskret  Pada  Perancangan Manajemen  Logistik  Di  Unit  Layanan Logistik  Pertanian:  Studi  Kasus  Di Kecamatan Pangalengan Kabupaten Bandung.  Sosiohumaniora,  16(1),  14. https://doi.org/10.24198/sosiohumaniora .v16i1.5679
Rushton,  A.,  Croucher,  P.  and  Baker,  P.
(2014).  Handbook  of  logistics  and distribution management.
Titarsole,  J.,  &  Camerling,  B.  J.  (2017).
ANALISIS  SISTEM  ANTRIAN  PADA AREA  PARKIR  MOBIL  TANGKI  KE FILLING SHED DENGAN MENGGUNAKAN PROMODEL (Studi Kasus Di PT Pertamina Terminal
BBM  Wayame  Ambon).  Arika,  11(1), 67–82. https://doi.org/10.30598/arika.2017.11.1 .67 Zhang, G., Nishi, T., Turner, S. D. O., Oga, K., &  Li,  X.  (2017).  An  integrated  strategy for a production planning and warehouse  layout  problem:  Modeling and solution approaches. Omega (United Kingdom), 68, 85–94.
https://doi.org/10.1016/j.omega.2016.06. 005