## SIMULASI SISTEM ANTRIAN LOKET PARKIR KENDARAAN DI MALL STS (SADANG TERMINAL SQUARE)

## SIMULATION STUDY OF VEHICLE PARKING COUNTER QUEUING SYSTEM AT STS (SADANG TERMINAL SQUARE MALL)
Dimas Wismono 1 , Muhammad  Ihsan 2 , Diki Muchtar 3
1 Jurusan Teknik Industri Sekolah Tinggi  Teknologi Bandung, 2 Jurusan Teknik Industri Sekolah Tinggi Wastukancana, 3 Jurusan Teknik Tekstil  Sekolah Tinggi Wastukancana
1 MaztDimas56@gmail.com, 2 m.ihsan@wastukancana.ac.id, 3 diki.muchtar@wastukancana.ac.id Coresponding autor: m.ihsan@wastukancana.ac.id
Abstrak. Antrian kendaraan  yang terbentuk di depan pintu gerbang loket  pengambilan karcis masuk parkir  di  Mall  STS  dapat  mengakibatkan  permasalahan  dan  panjang  antrian  yang  dapat mengganggu sistem pergerakan  lalu  lintas yang  lainnya  dan pada kondisi antrian  yang lebih parah akan  menyebabkan  kemacetan  sehingga  ef esiensi  penggunaan  atau  konsumsi  bahan  bakar kendaraan  akan  semakin  menurun  yang  selanjutnya  akan  berakibat  pada  biaya  untuk  pembelian bahan  bakar  akan  meningkat.  Oleh  karena  itu  sangat penting  untuk  mengkaji  sistem antrian  pada pintu  gerbang  loket  pengambilan  karcis  masuk  parkir  di  Mall  dan  sebagainya  terutama  yang sekarang akan saya kaji adalah Mall STS. Penelitian ini bertujuan  untuk mengkaji sistem antrian  dan menentukan  alternatif   peningkatan  pelayanan  antrian  kendaraan  roda  empat  pada  loket pengambilan  karcis  masuk  parkir  di  Mall  STS.  Data  utama  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini adalah  tingkat kedatangan  kendaraan  dan  waktu  pelayanan  loket. Data tersebut  diperoleh masing - masing  dengan  menggunakan  metode  pencacahan  lalu  lintas  dan  pengamatan  secara  sampling, yang  dilakukan  pada  loket masuk  kendaraan  roda  empat  dan  dilaksanakan  pada  hari  Sabtu  dan Minggu. Metode  analisis  menggunakan  Teori  Antrian.   Hasil  analisis  terlihat  bahwa  jumlah  loket 1 buah  masih  mampu  melayani  tingkat  kedatangan  kendaraan  saat  ini  yang  memberikan  nilai  n berkisar 0,34  - 0,37 kendaraan  (  1 kendaraan)  , q berkisar 0,08 – 0,06 kendaraan  (  1 kendaraan), d  berkisar  8,2 –8.6  detik, dan  w  berkisar  2,1  –  2.5  detik. Pada  tingkat  kedatangan  diatas  600 kendaraan  /jam  sudah  tidak  mampu  dilayani  dengan  jumlah  loket  (N)  sebanyak  1  buah  tanpa memperbaiki sistem antrian.
Kata Kunci : Tingkat  kedatangan, antrian  kendaraan,  alternative  penambahan  loket, dan penerapan sistem antrian
Abstract. Vehicle queues  f ormed in f ront of  the gate of  the ticket collection counter at STS Mall can cause  problems and  queue  lengths  that  can  interf ere  with  other  traf f ic movement  systems  and  in more severe queuing  conditions it will cause congestion so that the ef f iciency of using or consuming vehicle  f uel  will  decrease  f urther  which  will  then  result  in  the  cost of  purchasing  f uel  increasing . Theref ore,  it is very important to review the queuing system at the gate of  the parking ticket collection counter  at    Mall and  so  on,  especially  what  I  will  now  examine  is  STS  Mall  .  This  study aims  to examine  the  queuing  system and  determine  alternatives  to improve f our-wheeled  vehicle  queuing services at the  ticket collection counter  to enter  the parking lot at STS   Mall. The  main  data needed in this study are vehicle arrival  rates and counter service times. The  data were  obtained respectively using traf f ic enumeration methods and sampling observations, which were  carried out at the entranc e counter  of  f our-wheeled vehicles  and carried  out on Saturdays  and Sundays. The  analysis  method uses Queue  Theory. The  results of  the analysis show that the number  of  counters 1 piece is still able to serve the current  level of  vehicle arrivals which  gives a value of  n ranging f rom  0.34 - 0.37 vehicles (( 1 vehicle)  , q ranging f rom 0.08 - 0.06  vehicles (( 1 vehicle), d ranging f rom 8.2 - 8.6 seconds, and w  ranging f rom 2.1 -  2.5 seconds. At an  arrival  rate  above 600  vehicles  / hour  are  no longer able to be served with the number of  counters (N) as much as 1 piece without improving the queuing system.
Keywords: Arrival rate, vehicle queue, alternative counter  addition, and application  of queuing  system

## 1  Pendahuluan
Sistem transportasi merupakan  unsur  yang penting dan berf ungsi sebagai urat  nadi kehidupan  dan perkembangan  ekonomi,  sosial,  politik  dan  mobilitas  penduduk  yang  tumbuh  bersamaan  dan mengikuti perkembangan yang terjadi dalam berbagai bidang dan sektor tersebut. Transportasi jalan memiliki  peranan  yang  strategis  dalam  mendukung,  mendorong  dan  menunjang  segala  aspek kehidupan  dan  penghidupan  sehingga  ef esiensi  penggunaan  BBM  guna  mengurangi  biaya tranf ortasi perlu diperhatikan (Yudhanegara,  D. & Gumelar,  I, 2020) .
Pusat  perbelanjaan  terbesar  dan  pertama  di  Kota  Purwakarta  yang  didirikan  Sebagai  pusat perbelanjaan,  STS  (Sadang Terminal  Square )  dapat  menarik  pengunjung  terutama  bukan  hanya dari  Kota Purwakarta  saja,  bahkan  mengakomodir pengunjung  dari  wilayah  Kabupaten  Karawang dan  Kabupaten  Subang  yang  perharinya  relatif   besar  bahkan  di  hari  libur.  Selain  sebagai  pusat perbelanjaan  modern, di kawasan Mall STS (Sadang Terminal  Square )  juga terdapat sebuah hunian hotel berbintang  berskala nasional,  selain  itu  Mall  STS  (Sadang Terminal  Square )  sering dijadikan tempat  penyelenggaraan  suatu  acara  yang  besar,  baik  dalam  skala  lokal  maupun  dalam  skala nasional. Agar pelayanan  loket pintu masuk  di kawasan  Mall  STS (Sadang Terminal  Square )  dapat optimal  baik  dalam  kondisi normal  (hari  biasa)  maupun  dalam  acara-acara  tertentu,  maka  akan dilakukan  Kajian  Simulasi  Sistem  Antrian  Loket  Parkir  Kendaraan  Di  Mall  STS  (Sadang Terminal Square ).  Penelitian ini nantinya  akan dapat memperkirakan  jumlah  loket dan sistem pelayanan  loket yang dibutuhkan untuk melayani  suatu tingkat kedatangan  kendaraan  tertentu.

## 2  Kajian Pustaka
Simulasi  sistem  adalah  pelaksanaan  operasi  sebuah  model  pada  sebuah  sistem  ( Klomjit, Anurattananon,  Chatmuangpak,  & Amaluk, 2020) .  Simulasi  juga bisa dikatakan merupakan  sebuah replikasi atau visualisasi model yang diinginkan pada sebuah sistem (Haekal, 2021). Tujuan  simulasi dapat bervariasi  tergantung  pada konteks dan  bidang aplikasinya.  Namun,  secara  umum,  terdapat beberapa tujuan  umum  dari penggunaan  simulasi, yang mencakup:
1.  Menganalisis  Kinerja  Sistem :
Menilai  dan memahami  kinerja  suatu sistem dalam kondisi tertentu.  Mengidentif ikasi f aktor- f aktor yang dapat mempengaruhi  hasil  atau perilaku  sistem.
2.  Evaluasi dan Perbaikan  Desain:
Mengevaluasi  desain  suatu  sistem  atau  proses  sebelum  implementasi.   Menemukan kelemahan  atau  area  perbaikan untuk  meningkatkan ef isiensi atau  kinerja.
3.  Pelatihan  dan Pendidikan:
Memberikan  pengalaman  latihan  tanpa  risiko  bagi  individu  atau  tim  dalam  menghadapi situasi atau tugas tertentu. Memf asilitasi pembelajaran  melalui simulasi pengalaman  nyata.
4.  Prediksi dan Perencanaan:
Membantu  dalam meramalkan  hasil atau  dampak dari keputusan tertentu.
Mendukung  proses  perencanaan  dengan  memberikan  inf ormasi  yang  diperlukan  untuk membuat keputusan  yang inf ormasional.
5.  Uji Coba Skenario Tertentu:
Menguji  skenario  tertentu  tanpa  harus  melibatkan  situasi  nyata.   Melihat  bagaimana  suatu sistem merespon terhadap  variasi dalam parameter  tertentu.
6.  Optimasi dan Pengambilan  Keputusan:
Mencari  solusi  optimal  atau  mendekati  solusi  terbaik  dalam  suatu  konteks  tertentu. Mendukung  pengambilan  keputusan  dengan  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik tentang konsekuensi dari keputusan tertentu.
7.  Pengembangan  dan Inovasi:
Mendukung  pengembangan  teknologi atau  pro ses  baru  dengan  menguji  ide  atau  konsep tanpa  risiko  besar.  Merangsang  inovasi  dengan  mengidentif ikasi  peluang  baru  atau peningkatan.
8.  Verif ikasi dan Validasi:
Memeriksa  kecocokan antara  model simulasi dan sistem nyata.
Validasi model untuk  memastikan bahwa  simulasi memberikan  representasi  yang akurat  dari  dunia nyata.  Penerapan  simulasi  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  sistem  atau proses  yang  kompleks,  memungkinkan  pengguna  untuk  membuat  keputusan  yang  lebih  baik, mengurangi  risiko, dan  meningkatkan  kinerja.  Dalam  konteks sistem  antrian,  simulasi  adalah  alat penting  yang  digunakan  untuk  menganalisis  dan  memahami  perilaku  sistem  tersebut.  Beberapa metode simulasi yang umum  digunakan  dalam studi antrian  melibatkan pendekatan matematis  dan komputer.  Berikut  adalah  beberapa  metode  simulasi  yang  sering  digunakan  dalam  menganalisis sistem antrian  :
1.  Simulasi Montecarlo:
Simulasi  Montecarlo  dapat digunakan  untuk  memodelkan  variasi  dalam  parameter  sistem antrian,  seperti waktu kedatangan  dan waktu pelayanan.
Dengan  menggunakan  angka  acak,  simulasi  ini  dapat  menyimulasikan  banyak  skenario yang mungkin terjadi dalam sistem antrian.
2.  Simulasi Kejadian  Diskrit:
Simulasi  ini  memodelkan  suatu  sistem  sebagai  kumpulan  kejadian  terpisah  yang  terjadi pada titik waktu  tertentu.
Dapat  digunakan  untuk  mensimulasikan  interaksi  antara  entitas  dalam  sistem  antrian, seperti kedatangan pelanggan, pelayanan,  dan kepindahan dari satu antrian  ke antrian  lain.
3.  Simulasi Pemodelan Agen ( Agent-Based  Simulation ):
Pemodelan agen melibatkan pembuatan agen-virtual yang mewakili  entitas individual dalam sistem antrian.
Setiap agen dapat memiliki perilaku sendiri dan berinteraksi dengan agen lain dalam sistem, menciptakan simulasi yang lebih dinamis.
4.  Simulasi Arena:
Arena  adalah  perangkat lunak simulasi khusus yang digunakan untuk menggambarkan  dan menganalisis  sistem antrian.
Dengan  antarmuka  graf is  yang user-friendly ,  ini  memungkinkan  pemodelan  visual  dan analisis yang mudah.
5.  Simulasi Desain Eksperimen:
Simulasi  dapat  digunakan  untuk  merancang  eksperimen  virtual  untuk  menguji  ef ek perubahan  variabel tertentu  dalam sistem antrian.
Memungkinkan  identif ikasi solusi optimal atau pemahaman  lebih mendalam  tentang kinerja sistem.
6.  Simulasi Komputerisasi:
Pemodelan  matematis  sistem  antrian  menggunakan  perangkat  lunak  simulasi  komputer. Dapat mencakup penggunaan  bahasa pemrograman  khusus atau  perangkat lunak  simulasi umum  untuk mengembangkan  model sistem antrian.
Proses  antrian  adalah  proses  yang  berhubungan  dengan  kedatangan  seorang  pel anggan  pada suatu  f asilitas  pelayanan,  kemudian  menunggu  dalam  antrian  untuk  mendapatkan  pelayanan. Masalah antrian  merupakan  hal yang tidak bisa terlepas dari sebuah sistem pelayanan. Hal ini terjadi karena  jumlah  f asilitas pelayanan  yang  tersedia  tidak s ebanding  dengan  jumlah  pelanggan  yang datang  sehingga  pelayanan  tertunda  yang  selanjutnya  menyebabkan  proses  menunggu  dan menimbulkan  antrian (Prawiro  & Agf azar, 2020).
Antrian  atau  queueing  seringkali  terjadi  pada  rutinitas  keseharian.  Pada  umumnya,  mengantri seringkali  terjadi  pada  f asilitas pelayanan  dan  semua  orang  pasti pernah  merasakan  dalam  suatu garis antrian  ( Ramdani, Wahyudin & Rinaldi, 2021). Teori antrian  sangat perlu dipelajari dalam usaha mengenal  prilaku  pergerakan  lalu  lintas  b aik itu  manusia  maupun  kendaraan.  Hal  ini  disebabkan sangat banyak kejadian  yang terjadi di sektor transportasi dan permasalahan lalu lintas yang terjadi sehari-hari  pada  sistem  jaringan  jalan  dapat dijelaskan  dan  dipecahkan  dengan  bantuan  analisis teori antrian,  seperti misalnya:
1.  Antrian  kendaraan  yang  terjadi  di  depan  pintu  gerbang  tol  atau  antrian  kendaraan  yang terjadi pada setiap lengan persimpangan  berlampu lalu  lintas
2.  Antrian  kendaraan  truk pada saat bongkar muat barang dipelabuhan.
3.  Antrian  kapal laut yang ingin merapat  di dermaga.
4.  Antrian  kendaraan  yang terjadi  pada saat  kendaraan  ingin  memasuki  kapal f eri di  terminal penyebrangan.
5.  Antrian  manusia  pada loket pembelian  karcis di bandara,stasiun  kereta  api, dan lain lain  .
6.  Antrian  manusia  pada  loket  pelayanan  bank,  loket  pembayaran  listrik  atau  telepon,serta pasar swalayan,  dan
7.  Sangat  banyak  kejadian  lainnya  yang  terjadi  sehari  hari  yang  dapat  dijelaskan  dengan bantuan  analisis teori antrian.
Penggunaan  metode simulasi dalam studi antrian  membantu para peneliti dan pengambil keputusan untuk mengidentif ikasi potensi masalah, merancang  kebijakan yang lebih ef ektif , dan meningkatkan kinerja  sistem antrian.  Simulasi  memungkinkan  eksplorasi dan analisis  yang lebih  mendalam  tanpa harus  mengimplementasikan  perubahan  langsung pada sistem f isik atau mengalami  risiko nyata.

## Simulasi Pro Model
Promodel  (Production  Modeler) adalah  salah  satu  perangkat  lunak  yang  dapat  digunakan  untuk memodelkan berbagai sistem manuf aktur  dan jasa (Trenggonowati,  D. L. , 2016) .  Dalam Promodel selama  simulasi  berlangsung  dapat  diamati  animasi  dari  kegiatan  yang  sedang  berlangsung  dan hasilnya  akan  ditampilkan  dalam  bentuk  tabel  maupun  graf ik  yang  memudahkan  untuk penganalisisan.  Promodel dapat menampilkan  animasi  yang mewakili  sistem sebagai susunan  dari location  process sesuai  dengan  logika  proses  yang  telah  dibuat   ( Artati,  Soleh  &  Amri,  2020).
Location merupakan  tempat atau layout dari model suatu sistem yang mempunyai kapasitas spesifik ( Tof f aha & Dongyan, 2020) ,  yang berisi gambar  latar  belakang  seperti  mesin-mesin,  stasiun  kerja, gudang penyimpanan, dan sebagainya. Lokasi adalah komponen statis sehingga tidak ikut bergerak selama  simulasi  dijalankan.  Entities  merupakan  suatu  komponen atau  objek  yang akan  masuk  ke dalam sistem ( Trenggonowati,  2017) atau Entity merupakan  sesuatu  yang akan  menjadi objek yang akan  diproses dalam  model sistem, seperti: bahan  baku, produk setengah  jadi (WIP),  produk jadi, produk reject , bahkan  lembar  kerja. Path  Network merupakan  lintasan  kerja Resources yang terdiri dari node-node dan  lintasan  yang  menghubungkan  antara  node  yang  satu  dengan  node  yang lainnya. Resources merupakan  manusia,  peralatan  atau  perlengkapan  kerja  lainnya  yang digunakan/bertugas melakukan  pemindahan entity. Arrivals menunjukkan  tempat atau lokasi dimana entitas tiba pada suatu sistem yang diamati untuk pertama kali. Processing merupakan  operasi yang terjadi  didalam sistem  dan  dilakukan  pada  lokasi  dan  antar  lokasi   atau  suatu  perlakuan resources terhadap entity-entity yang datang ( Riyanto,  2016) .

## 3   Metode
Pada penelitian  kali ini  yang menjadi tempat penelitian  adalah  sebuah  Mall  di kawasan  Purwakart a yaitu Mall STS (Sadang Terminal  Square ).  Penelitian  ini dilakukan pada jam sibuk yaitu pada waktu pagi hari  saat karyawan  dan pengunjung Mall masuk ke STS.
Terdapat  beberapa jenis sistem antrian,  yang mencakup variasi  dalam jumlah  tahap atau f ase yang terlibat  dalam  proses  antrian.  Dua  jenis  utama  dalam  konteks  ini  adalah single-phase  (single- channel) dan multi-phase  (multi-channel).
1. Single-Phase  (Single-Channel) :
Pada sistem antrian  single-phase, terdapat satu jalur atau saluran  pelayanan untuk melayani semua  pelanggan  yang  mengantri.  Karakteristiknya  adalah  pelanggan  menunggu  dalam satu antrian  tunggal dan ada satu titik penerimaan  dan satu titik pelayanan  kemudian waktu pelayanan  diberikan oleh satu sumber daya (seperti satu kasir).
2. Multi-Phase  (Multi-Channel) :
Pada sistem antrian  multi-phase, terdapat lebih dari satu jalur  atau saluran  pelayanan  yang bekerja  secara  bersamaan  untuk  melayani  pelanggan.   Karakteristiknya  adalah  pelanggan mungkin  dibagi  ke  dalam  beberapa  jalur  berdasarkan  kriteria  tertentu  (misalnya,  jenis layanan,  tingkat  prioritas).  Ada  beberapa  titik penerimaan  dan  beberapa  titik  pelayanan, masing-masing  memiliki  sumber  daya  sendiri.  Waktu  pelayanan  terjadi  bersamaan  untuk beberapa pelanggan.
Keuntungan  dan Kekurangan  :

## 1.  Single-Phase:
Keuntungan:  Sederhana  dan  mudah  diimplementasikan.  Cocok  untuk  situasi  di  mana layanan  yang  diberikan seragam.  Kekurangan:  Mungkin  tidak ef isien untuk  kasus di  mana pelanggan membutuhkan  tingkat layanan  atau jenis  layanan  yang berbeda.
2.  Multi-Phase:
Keuntungan:  Dapat memberikan f leksibilitas dan peningkatan ef isiensi dengan memisahkan pelanggan berdasarkan kriteria tertentu. Kekurangan: Lebih kompleks  untuk diimplementasikan  dan  memerlukan  manajemen  yang  lebih  cermat.  Bisa  menjadi  terlalu rumit jika tidak dielola dengan baik.
Peneliti  telah  melakukan  sampling  terhadap  jumlah  waktu  yang  digunakan  pada  saat  pelayanan Loket  parkir  Mall  STS,  dan  membulatkan  10  data  menjadi  rata-  rata  waktu  pelayanan,  peneliti menggunakan ProModel untuk membuat  simulasi antrian
Tabel  1 Pengamatan  Loket Keluar  Mall STS 1
Tahap  Waktu Penelitian Jumlah Kendaraan  Keluar Jam : 07:00 – 09:00 15 Jam : 09:00 – 11:00 10 Jam : 11:00 – 13:00 35 Rata – rata kendaraan dalam 1 Hari 75
Pada  simulasi  antrian  pertama  yang  sedang  berlangsung  terdapat  antrian  yang  terblokir  karena terlalu  banyak pengunjung  yang mengantri  dan terjadi Bottleneck pada tahap yang ditunjukan pada tabel 1 Pengamatan  Loket Keluar  Mall STS
Pada Hasil simulasi kondisi awal ditunjukan bahwa  terdapat blocked yang begitu tinggi pada bagian Keluar  Loket  keluar  yaitu  74,31  %.  Untuk  mengatasi  masalah  pada  antrian  yang  ada,  peneliti memberikan  usulan  berupa  penambahan  kapasitas  pelayanan  agar  lebih  ef isien  dalam meningkatkan  kinerja  Loket keluar  parkir Mall STS  (Sadang Terminal  Square).
Gambar  1 . Kondisi Awal Loket Parkir  Mall 1

## 4  Hasil Dan Pembahasan
Simulasi  sistem antrian  menghasilkan  wawasan  yang  berharga  terkait  kinerja  sistem dan interaksi antar  komponennya.  Dari  hasil  simulasi  ini,  kita  dapat melihat  bagaimana  waktu  tunggu,  ef isiensi pelayanan,  dan  tingkat penggunaan  sumber  daya dapat berubah  seiring  dengan  variasi pa rameter seperti intensitas kedatangan dan waktu  pelayanan.
Berdasarkan  data  yang  telah  diperoleh  dan  dibuatkan  simulasi,  terdapat  waktu  dimana  antrian tersebut berhenti (blocked) maka dari itu dibuat simulasi dengan kondisi kedua dimana Loket keluar kita ef isiensikan dalam ef isiensi pelayanan  agar Cost yang ditimbulkan tidak terlalu besar dan dapat mengatasi suatu  sistem Loket parkir di Mall STS  (Sadang Terminal  Square )
Gambar  2 . Peningkatan  Capability 1
Setelah  kita kita tingkatkan dari kondisi awal Capability Loket Keluar  yaitu  dari 70  menjadi  95 pada bagian  Loket  Keluar  STS  (Sadang  Terminal  Square)  dan  menambah  kapasitas  Loket  Keluar sebanyak  2  unit,  hal  ini  memberikan  pengaruh  yang  signif ikan  Pada  Sistem  Antrian  sehingga mengurangi  terjadinya Bottleneck .
Setelah  kita tambahkan  unit  Loket keluar  menjadi  2 unit  hal ini  dapat menjadi  pemecahan  masalah pada simulasi sistem antrian  pada Loket Keluar  Mall STS  (Sadang Terminal  Square ).
Gambar  3 . Penambah  Unit  Loket Keluar  1
Setelah  dilakukan uji simulasi sistem antrian  pada Loket Keluar  Mall STS (Sadang Terminal  Square ) kita dapatkan  bahwa  penambahan  unit  pada Loket parkir  sangat memberi  pengaruh  karena  dapat menurunkan Blocked pada  proses  sebelumnya  sehingga  menciptakan  sistem  antrian  yang  tidak terkendala Bottleneck lagi

## 5  Kesimpulan
Pada  tahap  akhir,  banyak  kendaraan  yang  keluar  dari  loket  Parkir  Mall  STS  (Sadang Terminal Square )  sehingga menimbulkan Bottleneck pada loket keluar parkir Mall. Sehingga kita menerapkan simulasi dengan meningkatkan unit Loket pada bagian loket Keluar Parkir dengan menambah  jumlah kapasitas pelayanannya  agar dapat meningkatkan  dalam ef isiensi pelayanan.  Setelah dilakukannya alternatif  simulasi sistem ini diharapkan dapat menciptakan sistem nyata yang sesuai dengan kondisi sistem Loket  Parkir  Mall  STS  (Sadang Terminal  Square )  dan  dapat meningkatkan  ef isiensi dalam mencegah  timbulnya Bottleneck pada loket keluar  parkir Mall STS  (Sadang Terminal  Square ).

## Referensi
Artati,  N.,  Soleh,  M.,  &  Amri,  F.  (2020).  Simulasi  Pro-Model  dan  Optimasi  Produksi dan  Reduksi Bottleneck Industri Spring Foam. Iteks , 12 (1).
Haekal,  J. (2021).  Application of  Lean  Six Sigma  Approach to  Reduce  Worker  Fatigue  in  Racking Areas  Using  DMAIC,  VSM,  FMEA  and  ProModel  Simulation  Methods  in  Sub  Logistic Companies: A Case Study of  Indonesia. International  Journal  of Engineering  Research  and Advanced  Technology  (ijerat)(E-ISSN  2454-6135)  DOI: 10.31695/IJERAT , 7 (6),  1-11.
Klomjit, P., Anurattananon,  C., Chatmuangpak,  A., & Amaluk, A. (2020).  Ef f iciency Improvement by Simulation Technique  in the Parcel  Service Company. Science & Technology  Asia , 20-29.
Prawiro,  K.  S., &  Agf azar, D.  (2020).  Analisis  Antrian  Sepeda  Motor pada  SPBU  Tanah  Merdeka Menggunakan  Simulasi Promodel. Bulletin of Applied  Industrial  Engineering  Theory , 1 (2).
Ramdani,  D. A., Wahyudin,  W., &  Rinaldi,  D.  N.  (2021).  Model  Sistem  Antrian  Menggunakan  Pola Single Channel-Single  Phase  Dengan Promodel Pada Antrian  Alf amart Unsika. Tekmapro: Journal  of Industrial  Engineering  and  Management , 16 (1),  13-24.
Riyanto,  O.  A.  W.  (2016).  Simulasi  Model  Sistem  Kerja  Pada  Departemen  Injection  Untuk Meminimasi  Waktu Work-In-Process. Jurnal  Ilmiah Teknik Industri , 15 (1),  69-78.
Gambar  4 . Kondisi Baru setelah  di uji 1
Tof f aha, K.  M.,  &  Dongyan, S.  (2020).  Diary  Factory  ProModel  Modeling and  Simulation,  Layout Assessment  and  Improvement.  In Transactions  on  Engineering  Technologies:  World Congress  on Engineering  and  Computer  Science  2018  26 (pp. 74-86).  Springer Singapore.
Trenggonowati,  D. L.  (2016).  Simulasi  Sistem  Proses Produksi di PT.  Jakarta  Cakratunggal  Steel Mills. Jurnal  Ilmiah Teknik Industri , 4 (1).
Trenggonowati,  D.  L.  (2017).  Optimasi  Proses  Produksi  dengan  Menggunnakan  Pendekatan Simulasi Sistem. Penelitian  dan  Aplikasi Sistem dan  Teknik Industri , 11 (1),  1-12.
Yudhanegara,  D.,  &  Gumelar,  I.  (2020).  Logistic Transportation  TECHNOLOGY  In  Determining Vehicle  Routes  Using  Simulated  Annealing  For  Ef f iciency  Of   Two  Wheels  Fuel Consumption. Jurnal  Teknologika , 10 (1).