## EVALUASI DAN USULAN ALOKASI SUMBER DAYA UNTUK MENGURANGI OVERTIME DENGAN PENDEKATAN SIMULASI PADA DIVISI PUMPING UNIT DI PT FACO GLOBAL ENGINEERING
Deodatus Difta, Parwadi Moengin, Sucipto Adisuwiryo Laboratorium Sistem dan Simulasi Industri Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti No Hp Deodatus Difta : 0812-85322380 Email : deodatus_difta@hotmail.com

## ABSTRACT
Salah satu tujuan alokasi sumber daya manusia adalah untuk melakukan penyeimbangan lini produksi  untuk  mengurangi  overtime.  Overtime  dilakukan  untuk  mencegah  keterlambatan  dalam penyelesaian  produksi.  Hal  ini  terjadi  di  PT.  Faco  Global  Engineering  divisi  pumping  unit.  Tujuan penelitian yang ingin dicapai adalah mengurangi overtime dengan melakukan alokasi sumber daya di lantai produksi.
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  perhitungan  line  balancing  dan  pendekatan simulasi. Data-data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak  10  waktu  pengamatan  produksi dan  transportasi  yang  diuji  keseragaman  dan  kecukupan.  Setelah  dilakukan  perhitungan  maka didapakan beban kerja terbesar dan nilai efisiensi tertinggi adalah saat welding.
Pendekatan simulasi dilakukan dengan membuat model awal dan usulan dimana model awal harus diverifikasi dan divalidasi terlebih dahulu kemudian direplikasi. Setelah dilakukan perhitungan maka  didapatkan  replikasi  sebanyak  12  untuk  10  model  usulan.  Model  usulan  terbaik  adalah  yang kedelapan  yaitu  penambahan  1  operator  baru  pada  area  welding  dan  pemindahan  2  operator  dari area setting ke area welding.
Kata kunci: Overtime, line balancing, efisiensi, simulasi.

## 1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Permasalahan
Salah  satu  produk  yang  diproduksi di  PT  Faco  Global  Engineering  adalah pumping  unit  dengan  tipe  C114-119-100 yang  berada  di  Workshop  4.  Permintaan rata-rata  terhadap  produk  pumping  unit  di
Workshop  4  sekitar  25  unit/bulan.  Divisi pumping unit ini mendapat pesanan 50 unit untuk  pembuatan  dalam  dua  bulan.  Untuk mencegah  keterlambatan  maka  dilakukan overtime.  Berikut  ini  data  pemesanan pumping unit dari PT. IMECO.

## Tabel 1 Tanggal Pemesanan dan Pengiriman Pumping Unit
Produk Tipe Konsumen Tanggal Pemesanan Tanggal Pengiriman Durasi Pumping Unit C114-119-100 IMECO 22-Apr 20-Jun 60 hari
Sumber: PT. Faco Global Engineering divisi pumping unit (2013)
Evaluasi  yang  dilakukan  adalah menyeimbangkan  lintasan  produksi  pada Workshop  4.    Dengan  adanya  evaluasi tersebut  dapat  diketahui  beban  kerja  yang didapat  pada  masing-masing  stasiun  kerja yang berpengaruh pada kinerja operator.

## 1.2 Pokok Permasalahan
Pokok  permasalahan  yang  dihadapi oleh  PT  Faco  Global  Engineering  adalah sering  terjadi  overtime  saat  memproduksi 50  pumping  unit  dalam  waktu  dua  bulan. Berikut  ini  data  jam  kerja  reguler  dan overtime.

## Tabel 2 Jadwal Penggunaan Overtime
Jadwal Hari Kerja
Jumlah Jam Reguler/hari Jumlah Hari Reguler Jumlah Jam Reguler Total Jam Kerja Reguler (Dalam Jam) (Dalam hari) (Dalam Jam) (Dalam Jam) Senin - Jumat 8 44 352 Sabtu 5 8 40 Jadwal Penggunaan Jumlah Jam Overtime/hari Jumlah Hari Overtime Jumlah Jam Overtime Overtime (Dalam Jam) (Dalam hari) (Dalam Jam) Senin - Jumat 4 7 28 Minggu 6 3
18
438 Total Waktu Proses Produksi (Jam) 46 392
Sumber: PT. Faco Global Engineering divisi pumping unit (2013)
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat bahwa penggunaan overtime adalah sejumlah  46  jam  tapi  target  untuk memproduksi  50  pumping  unit  dalam  2 bulan  tetap  tercapai.  Dalam  penelitian  ini dilakukan  pengalokasian  sumber  daya  di lantai produksi workshop 4 untuk mengurangi overtime.

## 1.2.1  Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah:
1. Mengevaluasi proses produksi pada workshop  4  di  PT.  Faco  Global Engineering  untuk  megidentifikasi overtime yang terjadi.
2. Melakukan
analisa dan memberikan  usulan  terhadap  faktor – faktor yang telah
diidentifikasikan dalam mengurangi overtime pada divisi pumping unit.
3. Melakukan evaluasi hasil perbaikan overtime dengan menggunakan pendekatan simulasi.
1.2.2  Batasan Masalah Mengingat  adanya  keterbatasan waktu  dan  luasnya  permasalahan,  maka perlu dilakukan pembatasan dalam melakukan penelitian, antara lain :
1. Penelitian  dilakukan  pada  PT  Faco Global  Engineering  divisi  Pumping Unit.
2. Produk yang diteliti adalah pumping unit tipe C114-119-100 di workshop 4
3. Penelitian  dilakukan  dari  bulan Maret  2013  sampai  dengan  Juni 2013.
4. Penelitian  pada  lantai  produksi dilakukan  dalam  keadaan  normal dan lancar.
5. Software yang dipakai untuk simulasi adalah Promodel 6.0.
6. Utilitas  yang  akan  ditinjau  adalah utilitas dari operator.
2. LANDASAN TEORI
2.1 Keseimbangan Lintasan Menurut Baroto (2002), lini produksi  adalah  penempatan  area-area kerja di mana operasi-operasi diatur secara berurutan  dan  material  bergerak  secara kontinu  melalui  operasi  yang  terangkai seimbang.  Menurut  karakteristiknya  lini produksi dibagi menjadi 2 :
1. Lini  fabrikasi,  merupakan  lintasan produksi  yang  terdiri  atas  sejumlah operasi  pekerjaan  yang  bersifat membentuk  atau  mengubah  bentuk benda kerja.
2. Lini  perakitan,  merupakan  lintasan produksi  yang  terdiri  atas  sejumlah operasi  perakitan  yang  dikerjakan pada  beberapa  stasiun  kerja  dan digabungkan menjadi benda
assembly atau subassembly. Kriteria umum keseimbangan lintasan perakitan adalah memaksimumkan efisiensi atau meminimumkan    balance    delay.    Tujuan pokok    dari    penggunaan    metode    ini adalah untuk mengurangi atau meminimumkan  waktu  menganggur  (idle time)  pada  lintasan  yang  ditentukan  oleh operasi yang paling lambat.
Tujuan keseimbangan  lintasan  (line balancing) adalah untuk memperoleh suatu arus  produksi  yang  lancar  dalam  rangka memperoleh  utilisasi  yang  tinggi  atas fasilitas,  tenaga  kerja,  dan  peralatan melalui penyeimbangan waktu kerja antar workstation,  dimana  setiap  elemen tugas  dalam  suatu kegiatan  produk dikelompokkan  sedemikian  rupa  dalam beberapa stasiun kerja yang telah ditentukan sehingga diperoleh keseimbangan  waktu  kerja  yang  baik. Permulaan munculnya
persoalan keseimbangan lintasan (line balancing) berasal dari ketidak seimbangan lintasan produksi yang berupa adanya work in process pada
beberapa workstation. (Scholl, Boysen, Fliedner 2008).
Sedangkan  tujuan  dari  lintasan  produksi yang seimbang adalah sebagai berikut:
1. Menyeimbangkan beban kerja yang dialokasikan pada setiap workstation sehingga setiap workstation selesai pada waktu yang seimbang dan mencegah terjadinya bottleneck. (Bottleneck a dalah suatu operasi yang membatasi output dan frekuensi produksi.)
2. Menjaga  agar  pelintasan  perakitan tetap  lancar  dan  berlangsung  terus menerus.
3. Meningkatkan efisiensi atau produktifitas. 2.2 Sistem Law and Kelton (2007) mendefinisikan sistem sebagai sekelompok komponen yang beroperasi secara bersama-sama  untuk  mencapai  tujuan tertentu  atau  sekumpulan  entitas  yang bertindak  dan  berinteraksi  bersama-sama untuk  memenuhi  suatu  tujuan  akhir  yang logis.  Sistem  menurut  (Harrel,  Ghosh, Bowden 2003) adalah sekumpulan elemen- elemen yang bekerja sama untuk mencapai tujuan yang diinginkan.

## 2.3 Simulasi
Simulasi merupakan suatu alat yang hanya digunakan jika ada suatu pemahaman ilmiah dari masalah yang akan dipecahkan  (Miftahol,  2009).  Simulasi merupakan  aplikasi  dari  building  model yang  merepresentasikan  sistem  nyatanya, peningkatan  performansi  sistem,  atau merancang  sistem  baru  dengan  ukuran yang  ditetapkan.  Simulasi  dirancang  untuk membantu  pemecahan  suatu  masalah  yang berhubungan dengan sistem yang dioperasikan secara ilmiah. Simulasi diawali  dengan  pemahaman  sistem  dan pembangunan model.

## 2.4 Model Konseptual
Model  konseptual  adalah  hasil  dari usaha  pengumpulan  data  dan  formulasi dalam pemikiran seseorang tentang bagaimana  sistem  beroperasi  (Harrel, Ghosh,  Bowden  2003).  Untuk  melakukan transformasi  tersebut,  pemodel  harus mampu  untuk  memikirkan  sistem  dalam paradigma  model  yang  didukung  oleh software yang digunakan dan berbagai cara berbeda yang memungkinkan untuk memodelkan  sistem  harus  dievaluasi  oleh pemodel  untuk  menentukan  cara  terefisien dan  terefektif  dalam  merepresentasikan sistem.

## 2.5 Verifikasi dan Validasi Simulasi
2.5.1  Verifikasi Model
Verifikasi  adalah  proses  penentuan apakah  model  beroperasi  sesuai  dengan semestinya (Harrel, Ghosh, Bowden 2003). Tidak  berarti  apabila  model  sudah  dapat berjalan  berarti  valid.  Selama  proses verifikasi,  pemodel  berusaha  mendeteksi error  yang  tidak  semestinya  pada  data model dan logika kemudian menghilangkannya.

## 2.5.2  Validasi Model
Validasi  adalah  proses  penentuan apakah model sudah secara akurat merepresentasikan  sistem  nyata  (Harrel, Ghosh,  Bowden  2003).  Adapun  langkah-
langkah  yang  harus  dilakukan  untuk melakukan  proses  pengujian  validasi  ini, yaitu :
1. H o : µ 1 - µ 2 = 0 H 1 : µ 1 - µ 2 ≠ 0
Dimana µ, adalah rata-rata output dari sistem nyata dan µ 2 adalah rata-rata output dari hasil simulasi.
2. Hitunglah sample mean dengan rumus :
n x x n j j ∑ − − = ) 2 1 ( ) 2 1 (
................................(1)
3. Hitunglah  sample  standar  deviation dengan rumus :
) 2 1 ( − S = 1 1 2 ] ) 2 1 ( ) 2 1 ( [ − ∑ = − − − n n j x j x ............(2)
4. Hitunglah  half  -  width  equation  (hw) dengan rumus :
n S t hw n ) 2 1 ( 2 / , 1 ) ( − − = α .....................(3) hw x hw x + ≤ ≤ − − − − ) 2 1 ( ) 2 1 ( ) 2 1 ( µ
..........................(4) 5.   Terima H 0 jika interval memuat bilangan nol (0)
Catatan:  Model  valid  jika  Ho  diterima dan tidak valid jika Ho ditolak.
2.5 Pengukuran Waktu kerja 2.5.1    Uji Keseragaman Data (Sutalaksana, 1979) Tahapan-tahapan yang harus dilakukan dalam pengujian keseragaman ini, yaitu :
1. Menghitung  rata-rata  data  waktu  yang akan digunakan
N x x N i j j ∑ =
=
.............................(5)
Dimana : x adalah harga rata-rata data waktu N adalah jumlah data waktu yang digunakan pada saat ini 2. Menghitung standar deviasi sebenarnya dari waktu
( ) 1 2 − − = ∑ = N x x N i j j σ
..............................................................(6)
Menentukan batas kontrol atas dan batas kontrol bawah (BKA dan BKB)
x x BKA σ 3 + = ..............................(7)
x x BKB σ 3 − = .........................(8) Sekumpulan data dikatakan seragam apabila rata-rata dari data tersebut berada di antara BKA dan BKB.
2.5.2    Uji Kecukupan Data (Sutalaksana, 1979)
Pengujian kecukupan data merupakan
suatu pengujian yang
diperlukan  untuk  mengetahui  jumlah  data yang seharusnya didapatkan untuk digunakan dalam suatu penelitian. Pengujian  kecukupan  data  ini  dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
2 2 2 ) ( 40 '     
         − = ∑ ∑ ∑ = = = N i j j N i j N i j j j x x x N N
..................................................................... (9)
Dimana  :  N  adalah  jumlah  pengamatan yang telah dilakukan
Rumus  ini  menggunakan  tingkat ketelitian 5 % dan tingkat keyakinan 95 %. Penentuan  suatu  data  yang  digunakan ditentukan dengan membandingkan besarnya N’ dengan N dimana jika nilai N’ lebih kecil daripada nilai N maka data yang digunakan dikatakan telah cukup.
3. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian merupakan tahapan  –  tahapan  dari  suatu  proses berpikir  yang  harus  diterapkan  terlebih dahulu  sebelum  melakukan  pemecahan masalah  yang  akan  dibahas.  Proses  ini dilakukan  untuk  mempermudah  penelitian agar  lebih  terarah  dan  akhirnya  mencapai tujuan penelitian yang diinginkan.
Mulai
Penelitian Pendahuluan:
Proses  pengenalan  kondisi  lingkungan  divisi pumping unit PT. Faco Global Engineering
Identifikasi Masalah:
Sering  terjadi overtime untuk  mencegah keterlambatan  produksi  pada  divisi pumping unit.
Studi Pustaka Buku teks, karya tulis ilmiah dan internet
Tujuan Penelitian:
1.Melakukan identifikasi faktor – faktor yang berpengaruh terhadap overtime . 2.Melakukan analisa dan memberikan usulan terhadap faktor – faktor yang telah diidentifikasikan dalam mengatasi overtime pada divisi pumping unit . 3.Melakukan simulasi untuk evaluasi hasil.
Pengumpulan Data:
Data umum perusahaan, bahan baku, waktu proses, waktu transportasi , waktu antar kedatangan bahan baku, jumlah tenaga kerja, kapasitas produksi, jumlah mesin, layout pabrik, target produksi, jadwal produksi dan hasil produksi.
Pengolahan Data: Line Balancing
- Menghitung jumlah waktu proses produksi tiap stasiun kerja - Menghitung persentase efisiensi lini stasiun kerja - Menghitung persentase utilitas operator - Menghitung idle time tiap stasiun kerja - Melakukan penyeimbangan beban kerja tiap stasiun kerja
Analisa Hasil Usulan yang terbaik dengan kriteria pendukung hasil output dan keuntungan tambahan Kesimpulan & Saran Selesai Simulasi 1. Membangun model 2. Menyusun verifikasi 3. Melakukan validasi
4. Replikasi
5. Eksperimen Model Perancangan Model Konseptual
Gambar  1  Flowchart  Metodologi  Penelitian  (kiri)  dan  Gambar  2  Tahapan  Perancangan  Simulasi dengan Menggunakan Promodel (kanan)

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1Identifikasi Variabel dalam Sistem
Sistem  yang  diamati  adalah  sistem produksi pada divisi pumping unit pada PT Faco Global Engineering selama hari kerja reguler  yaitu  hari  senin  sampai  jumat  dari pukul  08.00-17.00  dan  hari  sabtu  pukul 08.00-14.00  yang  setiap  harinya  dikurangi dengan  waktu  istirahat  selama  satu  jam yaitu  pukul  12.00-13.00.  Hari  kerja overtime yaitu hari senin sampai jumat dari pukul  17.00-21.00  dan  hari  minggu  pukul
08.00-15.00 dengan waktu istirahat selama satu  jam  pada  hari  minggu  yaitu  pukul 12.00-13.00.
Variabel  dalam  sistem  produksi  ini dibagi  menjadi  tiga  macam,  yaitu  variabel variabel  input,  variabel  keputusan  atau kendali  dan  variabel  respon.  Gambaran sistem  beserta  variabelnya  dapat  dilihat pada Gambar 3
Gambar 3 Variabel – Variabel dalam Sistem Perbaikan Overtime

## Di Divisi Pumping Unit

## 4.2 Model Konseptual
Model  konseptual  adalah  hasil  dari usaha  pengumpulan  data  dan  formulasi dalam  pemikiran  seseorang  (dilengkapi dengan  catatan  dan  diagram)  tentang
bagaimana  sistem  beroperasi.  Membangun model  simulasi  membutuhkan  model konseptual  yang  dikonversikan  dengan  ke dalam  model  simulasi  (Harrel,  Ghosh, Bowden 2003).
Gambar 4 Model Konseptual Sistem Mengurangi Overtime Di Divisi Pumping Unit
4.3 Perhitungan Line Balancing

## 4.3.1  Efisiensi Operator
Perhitungan efisiensi operator didapatkan dengan rumus sebagai berikut :
Utilitas operator = ( ) "#$%& '()*&$+, '-( )'-(#%)( %-(%,.//, 0 100% ..............(10)
Berikut ini hasil perhitungan efisiensi masing-masing operator saat ini di Workshop 4 dengan menggunakan bantuan Microsoft Excel.

## Tabel 3 Utilitas Stasiun Kerja Saat Ini
Cutting  Machining Setting Welding Finishing Sandblasting Painting 17.6043 7.6760333 21.0492 26.6378 12.09302 8.471083333 8.86583 7 4 14 4 3 5 4 2.5149 1.9190083 1.50351 6.65944 4.031006 1.694216667 2.21646 37.77 28.82 22.58 100 60.54 25.45 33.29 Rata-Rata Utilitas (%) 44.07 Utilitas per Operator (%) Nama Area Stasiun Kerja Total Waktu Produksi (Jam) per Stasiun Kerja Jumlah Operator
Waktu Produksi per Operator  (Jam)

## 4.4 Membangun Model
4.4.1  Elemen Dasar
• Entities
Entities  merupakan  semua  bahan baku, bahan pembantu, barang setengah  jadi  dan  produk  jadi  dari perusahaan.  Yang  termasuk  entities adalah  mulai  dari  frame  base  plate, riser  box  plate,  samson  post  plate,
samson  rear  plate,  walking  beam plate,  horse  head  plate,  equalizer plate,  pitman  plate,  frame  extension plate,  slide  rail  plate,  acc.  platform plate,  ladder  plate,  belt  guard  plate, accessories,  brake  assy,  mounting saddle,  bracket  plate  A,  bracket  plate B,  nut  horse  head,  bracket  pitman, grating,  expanded  metal,  bolt,  nut
beltguard,  gear  reducer,  crank  arm, casting  bearing,  cat,  hingga  produk jadi yaitu pumping unit.
• Location
Location  berisi  area  dan  mesin  yang digunakan  dalam  lantai  produksi. Yang termasuk Location adalah receiving area, cutting area, machining area, setting  area, welding area,  drying  area,  finishing  area, sandblasting area, painting area, part accessories  area,  warehouse,  dan delivery area.
• Arrival Arrival menunjukkan masuknya entity ke  dalam  sistem.  Yang  termasuk arrival  adalah  bahan  baku  seperti frame  base  plate,  riser  box  plate,  dll dan  bahan  pembantu  seperti  cat, bracket  pitman,  dll  dan  juga  waktu kedatangannya  setiap  delapan  hari kerja reguler.
• Processing
Processing  adalah  urutan  proses pengolahan bahan baku hingga menjadi  produk  jadi  yang  dilalui  dari
satu location ke location lainnya serta dimasukkan waktu prosesnya.

## 4.4.2 Elemen Lanjutan
• Path Network
Path  Network  merupakan  jalur  dan waktu  transportasi  yang  digunakan oleh resources material handling untuk memindahkan  bahan  baku,  produk setengah jadi, dan produk jadi dari satu location ke location lainnya.
• Resources Resources  merupakan  sumber  daya yang  digunakan  untuk  memproses bahan  baku  menjadi  produk  jadi. Resources  dalam  model  penelitian  ini yang  digunakan  adalah  operator  dan material handling.

## 4.5 Verifikasi Model Awal
Setelah  semua  faktor-faktor  yang membangun  sebuah  model  dimasukkan, simulasi  dijalankan  dan  diamati.  Hasil animasi tidak ditemukan adanya error pada saat  menjalankan  simulasi,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa simulasi sudah terverifikasi.

## Gambar 5 Model Awal Setelah Run
4.6 Validasi
Validasi merupakan proses pengujian  apakah  model  simulasi  yang dibuat  sudah  merepresentasikan  sistem
nyata  yang  ada  sekarang.  Uji  validasi  ini dilakukan  dengan  membandingkan  hasil output  dari  sistem  nyata  dengan  hasil output dari simulasi.

## Tabel 4 Perbandingan Output Sistem Nyata dengan Output Simulasi
Sistem Nyata Simulasi Se lisih Total Waktu Proses (Jam) 438 439 -1 Rata-rata Utilitas operator (%) 44.07 43.34 0.73 Pe rbandingan Output (50 pumping unit )
Dari  hasil  selisih  sistem  nyata dengan simulasi dihitung nilai rata-rata dan standar deviasi, kemudian dilakukan perhitungan  half-width  (hw).  dari  hasil perhitungan perhitungan  tersebut diketahui bahwa nilai rata-rata sebesar  unit dan nilai hw sebesar unit, sehingga diketahui selang interval  menggunakan  rumus  sebagai berikut :
hw x hw x + ≤ ≤ − − − − ) 2 1 ( ) 2 1 ( ) 2 1 ( µ
-0.135– 10.991 ≤ ) 2 1 ( − µ ≤ -0.135+ 10.991 -11.126 ≤ ) 2 1 ( − µ ≤ 10.856
Sehingga  diperoleh  keputusan  bahwa model  simulasi  yang  dibuat  telah  valid karena  nilai  interval  melewati  angka  nol (0).

## 4.7 Replikasi
Replikasi diawali dengan
melakukan  run  sebanyak  5  replikasi.  Dari hasil  tersebut  didapatkan  hasil  output waktu  proses  adalah  439.007,  437.701, 439.634,  439.631,  436.916  jam.  Langkah berikutnya  adalah  perhitungan  Half  Width (hw)  yang  digunkan  untuk  menghitung nilai  eror.  Berikut  merupakan  rumus  dan perhitungan mencari nilai hw
n s t hw n × = − ) ( 2 / , 1 α ; 776 , 2 025 . 0 , 4 2 / 05 . 0 , 1 5 = = − t t (diperoleh dari
tabel t dengan α = 5 %)
Nilai  hw  didapatkan  sebesar  1,513 jam.  Untuk  mengurangi  eror  maka  hw yang diinginkan adalah 7% yang kemudian didapatkan  12  replikasi  agar  mendapat output yang lebih akurat.

## 4.8 Eksperimen Model
Faktor yang perlu dilakukan perubahan  adalah  jumlah  tenaga  kerja  dan alokasi  tenaga  kerja.  Perubahan  jumlah tenaga  kerja  dan  alokasi  tenaga  kerja dilakukan  berdasarkan  hasil  perhitungan Line  Balancing  dengan  memperhatikan efisiensi  per  operator.  Dari  faktor-faktor tersebut dapat dirumuskan beberapa kemungkinan  yang  akan  dibuat  ke  dalam skenario model seperti berikut :
1. Penambahan  1  operator  baru  pada area welding
2. Penambahan  2  operator  baru  pada area welding
3. Pemindahan  1  operator  dari  area setting ke area welding
4. Pemindahan  2  operator  dari  area setting ke area welding
5. Pemindahan  1  operator  dari  area setting ke area fnishing
6. Penambahan  1  operator  baru  pada area finishing
7. Gabungan antara skenario 1 & 3
8. Gabungan antara skenario 1 & 4
9. Gabungan antara skenario 1 & 5
10. Gabungan antara skenario 1 & 6

## Tabel 5 Perbandingan Overtime Model Awal dengan Model Usulan
Total Reguler Overtime Total Reguler Overtime 439 392 47 1 401.753 392 9.753 439 392 47 2 394.362 392 2.362 439 392 47 3 401.435 392 9.435 439 392 47 4 394.216 392 2.216 439 392 47 5 437.878 392 45.878 439 392 47 6 438.27 392 46.27 439 392 47 7 394.352 392 2.352 439 392 47 8 389.061 389.061 0 439 392 47 9 401.341 392 9.341 439 392 47 10 401.064 392 9.064 Waktu Model Awal (Jam) Waktu Model Usulan (Jam) Skenario Dari  informasi  tabel  5  terlihat bahwa  dari  10  skenario  yang  dibuat  dan dijalankan  dengan  simulasi,  semua  usulan dapat dilakukan untuk mengurangi overtime  pembuatan  pumping  unit  dan pembuatan 50 pumping unit dalam 2 bulan tetap tercapai.

## 4.9 Model Usulan
Pada  model  usulan  I  dilakukan penambahan  1  operator  baru  pada  area welding.  Pada  model  usulan  II  adalah penambahan  2  operator  baru  pada  area welding.  Pada  model  usulan  III  adalah
pemindahan  1  operator  setting  ke  area welding.
Pada  model  usulan  IV  adalah pemindahan 2 operator dari area setting ke area welding. Pada model usulan V adalah pemindahan 1 operator dari area setting ke area  finishing.  Pada  model  usulan  VI adalah  penambahan  1  operator  baru  pada area finishing.
Pada  model  usulan  VII  adalah gabungan  skenario  1  &  3.  Pada  model usulan VIII adalah gabungan skenario 1 & 4.  Pada  model  usulan  IX  adalah  gabungan skenario  1  &  5.  Pada  model  usulan  X adalah gabungan skenario 1 & 6.

## Tabel 6 Perbandingan Peringkat Overtime pada Model Usulan
Total Reguler Overtime 1 401.753 392 9.753 8 2 394.362 392 2.362 4 3 401.435 392 9.435 7 4 394.216 392 2.216 2 5 437.878 392 45.878 9 6 438.27 392 46.27 10 7 394.352 392 2.352 3 8 389.061 389.061 0 1 9 401.341 392 9.341 6 10 401.064 392 9.064 5
Peringkat
Skenario Waktu Model Usulan (Jam)
Setelah dilakukan perhitungan jumlah overtime antara model awal dengan model  usulan,  dapat  dianalisis  bahwa model  usulan  VIII  adalah  model  usulan yang  dapat  menghasilkan  overtime  paling
rendah  dengan  jumlah  overtime  0  jam  dan dapat  menghemat  jam  kerja  reguler sebanyak    2.939  jam  atau  jika  dibulatkan menjadi 3 jam serta penyelesaian
kebutuhan  50  pumping  unit  dalam  2  bulan tetap tercapai.

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengolahan  data,  maka dapat ditarik kesimpulan :
- Dari perhitungan Line Balancing
diketahui  bahwa  stasiun  kerja  yang mengalami  utilitas  tertinggi  adalah pada  area  welding  dengan  nilai  100% dan  terendah  di  area  setting  dengan nilai  22,58%.  Dari  analisa  simulasi model  awal  diketahui  stasiun  kerja yang  mengalami  utilitas  tertinggi adalah  area  welding  dengan  nilai 96,11%  dan  terendah  di  area  setting dengan nilai 21,87%.
- Untuk  mengatasi  masalah  overtime  ini maka  dilakukan  10  skenario  untuk dimodelkan.  Dari  semua  scenario ternyata  semuanya  dapat  mengurangi overtime.  Supaya  mengurangi  error dalam  pengujian  10  skenario  tersebut maka  dilakukan  replikasi  yang  didapat dari hasil perhitungan. Setelah dilakukan perhitungan maka didapatkan  12  replikasi  untuk  masing- masing scenario model usulan.
- Model  usulan  pertama  menghasilkan overtime  9,753  jam.  Model  usulan kedua  menghasilkan  overtime  2,362 jam. Model
usulan ketiga menghasilkan  overtime  9,435  jam. Model  usulan  keempat  menghasilkan overtime  2,216  jam.  Model  usulan kelima  menghasilkan  overtime  45,878 jam. Model usulan keenam menghasilkan  overtime  46,27  jam. Model  usulan  ketujuh  menghasilkan overtime  2,352  jam.  Model  usulan kedelapan  menghasilkan  overtime  0 jam. Model usulan kesembilan menghasilkan  output  overtime  9,341 jam. Model usulan kesepuluh menghasilkan  output  overtime  9,064 jam.
- Model  usulan  terbaik  adalah  model usulan  kedelapan  yaitu  penambahan  1 operator  baru  pada  area  welding  dan
pemindahan 2 operator dari area setting ke area welding.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Baroto,  Teguh.,  2002.,  Perencanaan
dan Pengendalian Produksi., Jakarta: Ghalia  Indonesia. Harrel,  Charles  ,  Biman  K.  Ghosh, Royce  O.  Bowden  Jr.  (2003). Simulation Using

## Promodel.
Second  Edition.    Mc.  Graw  Hill International Edition. New York. Hall,  Randolph.W.  (1991).  Queueing Methods For Service And Manufacturing.  Prentice  Hall.  New Jersey.
Kumar,  A.  and  Shim,  Sung  J., “Simulation for Optimal Utilization of  Human  Resources  in  Surgical
Instruments Distribution
in
Hospitals,” published in the Proceedings of the 9th Asia-Pacific Decision Sciences Institute
Conference  (APDSI-2004),  July  1- 4, 2004, Seoul, South Korea.
Law,Averill.M  dan  Kelton,David.W. (2007).  Simulation  Modeling  and Analysis.  Second  edition.  McGraw Hill Higher Education. Singapore.
Miftahol  Arifin.(2009).  Simulasi  Sistem Industri.  Yogyakata.  Penerbit  : Graha
Ilmu.
Scholl,  A.;  Boysen,  N.;  Fliedner,  M.
(2008):  The  sequence-dependent
assembly line balancing  problem. Operations Research Spectrum 30/3, 579- 609. Suryani,  Erma.  (2006).  Pemodelan  & Simulasi. Edisi Pertama. Yogyakarta : Graha Ilmu. Sutalaksana, Iftikar Z., Ruhana Anggawisastra, John H. Tjakraatmadja.(2006).  Teknik Tata Cara Kerja. Jurusan Teknik Industri ITB. Bandung.