## PERANCANGAN MODEL SIMULASI LANTAI PRODUKSI PT. ELANGPERDANA TYRE INDUSTRY MENGGUNAKAN METODE THEORY OF CONSTRRAINT UNTUK

## MEMINIMASI WAKTU PRODUKSI
M. Gifari Ramadhan dan Parwadi Moengin Laboratorium Sistem dan Simulasi Industri, Jurusan Teknik Industri Universitas Jln. Kyai Tapa No. 1 Jakarta 11440 mgifariramadhan@gmail.com parwadi@trisakti.ac.id (penulis korespondensi)
(Makalah: Diterima September 2020, direvisi Desember 2020, dipublikasikan Desember 2020)
Intisari — PT. Elangperdana Tyre Industry (PT. EPTI) merupakan salah satu produsen yang bergerak di bidang pembuatan ban mobil. Permasalahan yang dihadapi perusahaan adalah waktu produksi aktual tidak sesuai dan lebih lama dibandingkan dengan target  waktu  produksi  yang  ada.  Rata-rata  waktu  produksi  aktual  sebesar  32  hari  sedangkan  rata-rata  target  waktu  produksi adalah 30 hari, hal ini disebabkan karena penumpukkan material pada beberapa stasiun kerja. Perm asalahan pada lini produksi tersebut menjadi penyebab terhambatnya lini produksi yang mengakibatkan terjadinya bottleneck. Pada penelitian ini dilakukan perbaikan lini produksi yang disebabkan oleh penumpukkan material pada beberapa stasiun kerja tersebut.  Objek penelitian yang diteliti  pada  Tugas  Akhir  ini  adalah  lantai  produksi  PT.  Elangperdana  Tyre  Industry.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk merancang  model  simulasi  lantai  produksi  PT.  Elangperdana  Tyre  Indusry  menggunakan  metode  Theory  of  Constraint  un tuk meminimasi waktu produksi di PT. Elangperdana Tyre Industri. Tahapan awal dalam menganalisis lantai produksi adalah dengan melakukan pengamatan langsung ke lantai produksi dan pembuatan peta aliran proses untuk mengetahui kondisi awal dari lantai produksi. Tahapan berikutnya adalah  melakukan perancangan model simulasi lantai produksi awal dan dilakukan verifikasi dan validasi  pada  model  simulasi  tersebut.  Selanjutnya  dilakukan  permalan  permintaan  untuk  digunakan  sebagai  jumlah  target produksi  pada  simulasi  usulan.  Selanjutnya  perbaikan  lantai  produksi  menggunakan  metode  Theory  of  Constraint  untuk mengetahui pengelompokkan stasiun kerja yang tergolong bottleneck dan tidak bottleneck. Terdapat tiga usulan perbaikan lantai produksi ini yaitu usulan 1 penambahan  mesin building,  usulan 2 penambahan  mesin curing, dan Usulan 3 gabungan  Usulan 1 dan  Usulan  2.  Penambahan  mesin  dikarenakan  stasiun  kerja tersebut  mengalami  bottleneck  dan  beban  kerja  berlebih. Setelah dilakukan simulasi maka Usulan 1 memiliki waktu produksi sebesar 653,93 jam, Usulan 2 memiliki waktu produksi sebesar 586,05 jam, dan Usulan 3 memiliki waktu produksi sebesar 549,34 jam dibandingkan dengan waktu simulasi awal yaitu 698,11 Jam.Usulan terpilih adalah usulan 3 karena meminimasi waktu produksi sebesar 148,77 jam.
Kata kunci: model simulasi, theory of constraint, bottleneck , peramalan, waktu produksi.
Abstract — PT. Elangperdana Tire Industry (PT. EPTI) is one of the manufacturers engaged in the  manufacture  of  car  tires.  The problem faced by the company is the actual production time is not suitable and longer than the existing production time target. The average actual production time  is 32 days while the average production time target is 30 days, this is  due  to the accumulation of material at several work stations. Problems in the production line are the cause of the production line obstruction which results in bottlenecks. In this study, improvements were made to the production line caused by the accumulation of material at some of these work stations. The object of research examined in this Final Project is the production  floor  of  PT.  Elangperdana  Tire  Industry. The  purpose  of  this  study  was  to design a production floor simulation model of PT. Elangperdana Tire Indusry uses the Theory of Constraint method to minimize production time at PT. Elangperdana Tire Industry. The initial stage in analyzing the production floor is by  making direct observations to the production floor and making a process flow map to determine the initial conditions of the production floor. The next stage is to design the initial production floor simulation model and verify and validate the s imulation model. Then the demand request is used to be used as the number of production targets in the proposed simulation. Further more, the  improvement  of  the  production  floor  uses  the  Theory  of  Constarint  method  to  determine  the  classification  of  work  stations classified as bottlenecks and not bottlenecks. There are three proposed improvements to this production floor, namely propos al 1 adding  building  machines,  proposal  2  adding  curing  machines,  and  Proposal  3  a  combination  of  Proposed  1  and  Proposed  2. Addition of machines because the work station is experiencing bottlenecks and excessive workload. After simulations, Proposal  1 has a production time of 653.93 hours, Proposition 2 has a production time of 586.05   hours, and Proposition 3 has a production time of 549.34 hours compared to the initial simulation time of 698.11 Hours. Selected Proposal is proposal 3 because it mini mizes production time by 148.77 hours.
Keywords: simulation model, theory of constraint, bottleneck, forecasting, production time.

## 1. PENDAHULUAN
PT.  Elangperdana  Tyre  Industry  merupakan  produsen yang  bergerak  dalam  produksi  ban  mobil  yang menerapkan  strategi  penempatan  produk  yaitu make  to order, sehingga  dapat  diartikan  bahwa  produk  yang
dipesan oleh konsumen akan dilakukan proses produksinya ketika sudah didapatkan konfirmasi pesanan sesuai  dengan  permintaan  dari  konsumen  untuk  produk tertentu.  Seiring  berjalannya  waktu  permintaan  produk ban  accelera  dengan  rim  15  tidak  menentu  sehingga
Target Target Waktu Waktu Bulan Target Waktu Waktu Aktual Aktual Produksi Produksi Produksi Produksi Produksi Realisasi (%)
diharuskan perusahaan melakukan peningkatan kapasitas produksi  agar  produk  yang  dipesan  terpenuhi  dan  tepat waktu  dalam  produksinya.  Hal  tersebut  kadang  tidak dapat  dipenuhi  dan  selesai  sesuai  target  waktu  produksi dikarenakan adanya keterbatasan pada sistem produksi di lantai produksi PT. Elangperdana Tyre Industry sehingga pesanan  dari  konsumen  tidak  dapat  terpenuhi  sesuai dengan  waktu  yang  telah  ditentukan.  Salah  satu  faktor yang menyebabkan permasalahan tersebut yaitu terdapat
bottleneck pada  lantai  produksi  PT.  Elangperdana  Tyre Industry.  Penelitian  ini  berfokus  pada  perbaikan  lantai produksi untuk dapat meminimasi waktu produksi dengan parameter  yang  dilihat  yaitu  waktu  proses  produksi, kapasitas  dari  mesin  yang  digunakan,  dan  output  yang dihasilkan.  Berikut  ini  merupakan  data  produksi  aktual data target waktu produksi yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Target Produksi dan Target Waktu Produksi dan Aktual
(hari) (Jam) (hari) (Jam) Januari 14600 30 630 38 798 78,95 Februari 10650 28 588 28 588 100 Maret 13400 30 630 35 735 85,71 April 11050 30 630 29 609 103,45 Mei 11200 30 630 31 651 96,77 Juni 13500 30 630 35 735 85,71 Juli 12100 30 630 31 651 96,77 Agustus 11150 30 630 29 609 103,45 September 12300 30 630 32 672 93,75 Oktober 12200 30 630 32 672 93,75 November 13200 30 630 34 714 88,24 Desember 11050 30 630 29 609 103,45 Rata-Rata 12200 30 627 32 670 94
Penelitian  yang  dilakukan  PT.  Elangperdana  Tyre Industry  bertujuan  untuk  merancang  model  simulasi perbaikan  kinerja  lini  produksi  PT.  EPTI  dengan perhitungan Theory  of      Constraints dan  software Promodel 6.0 untuk meminimasi waktu produksi. Serta memberikan  usulan  perbaikan  terbaik  dari  alternatif skenario/model usulan yang diberikan untuk meminimasi waktu produksi tanpa mengubah sistem nyata yang ada saat  ini.  Batasan  penelitian  ini  adalah  penelitian  ini dilakukan di PT. Elangperdana Tyre Industry pada bulan Oktober  2019  sampai  Januari  2020,  dan  penelitian  ini tidak  membahas  aspek  biaya  dikarenakan  kesulitan mendapatkan data yang berkaitan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA Model Konseptual
Model konseptual adalah suatu hasil yang didapatkan dari pengumpulan data-data yang diperlukan dan juga sebuah perumusan  dalam  pemikiran  seseorang  (dilengkapi dengan catatan dan  diagram) tentang  bagaimana  sistem beroperasi.  Membangun  model  simulasi  mensyaratkan bahwa  model  konseptual  ini  dikonversi  menjadi  model simulasi [1].

## Peta Aliran Proses
Peta kerja merupakan suatu diagram yang menggambarkan urutan kegiatan secara rinci  dan  jelas. Fungsi  dari  peta  kerja  adalah  dapat  melihat  langkah- langkah  yang  dialami  oleh  benda  kerja  dimulai  dari proses  awal  sampai  menjadi  barang  jadi.  Peta  aliran proses  merupakan  suatu  diagram  yang  menunjukkan akan aliran dari proses, inpeksi, transportasi, menunggu,
dan  penyimpanan  baik  dari  gerakan  pekerja  maupun aliran  material  yang  terjadi  selama  saat  proses berlangsung,  didalamnya  peta  proses  operasi  juga adanya  informasi  seperti  waktu  proses  dan  jarak perpindahan untuk dianalisa lebih lanjut [2].

## Simulasi
Simulasi merupakan suatu teknik dalam menirukan suatu proses  dari  sistem  nyata  dengan  bantuan  sebuah perangkat  lunak  sehingga  perilaku  dari  sistem  tersebut pada  kondisi  tertentu  dapat  dipelajari  [3].  Simulasi membantu  para  analis  untuk  mengambil  keputusan sistem  baru  yang  diusulkan  tanpa  harus  membuat perubahan  pada  sistem  nyata. Keuntungan  yang diperoleh dalam memanfaatkan simulasi yaitu trial and error ,  menghemat  waktu  percobaan, cost  effective , simulasi  mendorong  terciptanya  solusi  yang  total  dan kreatif  dan  perilaku  sistem  dapat  diamati  secara menyeluruh didalam simulasi.

## Simulasi Menggunakan Promodel
ProModel  merupakan  salah  satu  perangkat  lunak  yang berfungsi  untuk  melakukan  simulasi  suatu  model. ProModel merupakan perangkat lunak untuk melakukan simulasi  dalam  memodelkan  suatu  sistem  manufaktur, jasa,  dan  proses  bisnis.  ProModel  berfungsi  untuk menguji suatu alternatif atau skenario dari suatu usulan sebelum melakukan  implementasi  kepada  sistem nyata. Berikut ini merupakan elemen dasar model simulasi pada software ProModel 6.0 disediakan sesuai dengan model sistem  produksi  sehingga  sangat  membantu  dalam penyusunan model.
Vol. 10 No. 3
Elemen-elemen tersebut adalah [4]:
1. Location ,  lokasi  merepresentasikan  suatu  area dalam sistem.
2. Entities , objek didalam model yang menggambarkan input dan output pada sistem. 3. Arrivals , lokasi yang menunjukkan kedatangan atau masuknya entity ke dalam lokasi.
4. Path Network , merupakan  arah  dan jalur yang ditempuh  oleh resources yang  mengiringi entities ketika  bergerak  dari  satu  lokasi  ke lokasi lainnya.
5. Processing ,  merupakan  aliran  atau  jalannya proses  yang  dilalui entities yang  beroperasi didalam sistem. Merepresentasikan entities dari masuk sistem sampai keluar sistem.
6. Resources ,  merupakan  sumber  daya  yang digunakan  untuk  melakukan  operasi  tertentu dalam sistem.

## Verifikasi dan Validasi Model
Verifkasi  merupakan  proses  menegaskan  bahwa  model konseptual  sudah  diubah  menjadi  model  komputer dengan  akurasi  yang  tepat  [4].  Tujuan  dari  verifikasi model  sendiri  yaitu  untuk  meyakinkan  bahwa  model konseptual sudah direpresentasikan yang disiapkan atau disajian dengan terkomputersisasi . Berikut ini merupakan teknik yang dapat digunakan untuk melakukan verifikasi model,  yaitu  dengan  cara  pengujian  terhadap  ouput, melihat  animasi  sistem, review kode  model,  dan  fitur trace [3].
Validasi  adalah  proses  dari  menentkan  apakah  suatu model  simulasi  sudah  dapat  menggambarkan  sistem nyata yang akurat untuk kajian objektif tertentu. Model dapat  berjalan  atau  dapat  dilakukan running tetapi belum  tentu  akurat  sehingga  diperlukan  uji  validasi model  [3].  Validasi  disini  menggunakan  pendekatan bonfferoni .  Pendekatan Bonferroni memiliki  fungsi untuk membandingkan lebih dari dua sistem.

## Peramalan Permintaan
Peramalan  permintaan  merupakan  suatu  bentuk  usaha perusahaan sebagai dasar pengambilan keputusan untuk kelangsungan  usaha.  Peramalan  permintaan  merupakan tingkat produk yang diharapakan akan terealisasi untuk jangka  waktu  tertentu  pada  masa  yang  akan  datang. Metode time  series sangat  tepat  untuk  meramalkan permintaan  yang  memiliki  pola  permintaan  dimasa lalunya cukup konsisten dalam periode waktu yang lama, sehingga  pola tersebut  dapat diharapkan  tetap berlanjut
pada permintaan dimasa yang akan datang [5].

## Theory of Constraint
Metode Theory  of  Contsraint adalah  suatu  metodologi untuk  mengidentifikasi  suatu  faktor  yang  membatasi atau menghambat dalam mencapai tujuan dan kemudian secara sistematis meningkatkan kinerjanya hingga faktor tersebut  tidak  lagi  menjadi  pembatas. Bottleneck dapat diartikan  sebagai  kapasitas  yang  dibatasi  sumber  daya yang tersedia sehingga membatasi kemampuan yang ada untuk  memenuhi  volume  produk  atau  fluktuasi permintaan. Theory  of  Constraint adalah  metodologi ilmiah  yang  memungkinkan  untuk  menghubungkan solusi untuk masalah kritis perusahaan, untuk memastikan proses peningkatan yang sedang berlangsung terus berlanjut [6].
Terdapat  lima  kategori constraint yang  terdapat  pada lingkungan  manufaktur,  yaitu market  constraints, material  constraints,  capacity  constraints,  logical constraints,  managerial  constraints, dan behavioral constraints [7].
1. Mengidentifikasi constraint dalam sistem.
2. Mengeksploitasi constraint dalam sistem tersebut.
3. Subordinasikan  semua  bagian  lain  ke  stasiun constraint .
4. Evaluasi  apakah constraint dapat  dihilangkan.
Jika  pada  pada  langkah  ini constraint dapat  dihilangkan,  jangan  bairkan timbul constraint baru.
5. Mengulang  seluruh  proses  untuk  peningkatan terus-menerus, jika langkah-langkah sebelumnya memunculkan kendala-kendala baru dalam sistem tersebut.

## Capacity Constraint Resources (CCR)
Capacity  Constraint  Resources (CCR)  merupakan sumber  yang  memiliki  utilisasi  mendekati  dengan kapasitas dan jika tidak diatur dengan baik menyebabkan aliran  produksi  akan  terhambat.  Hambatan  tersebut berupa bottleneck yang  terjadi  jika  tidak  diatur  dengan baik  (inefisiensi).  Terdapat  efek  yang  ditimbulkan  dari sumber  CCR.  Sumber  CCR  terdiri  dari bottleneck dan Non-Bottleneck . Bottleneck dapat  mempengaruhi  hasil output  dari  sistem.  Sumber bottleneck dapat  berubah menjadi non-bottleneck dan  juga non-bottleneck dapat berubah  menjadi bottleneck jika  tidak  diatur  atau dikelola dengan baik. Berikut ini adalah efek dari empat kategori dasar sumber pada Tabel 2. [7]:

## Tabel 2. Efek dari Empat Kategori Dasar Sumber
Bottleneck Non-Bottleneck CCR Akan menghambat aliran aktual dari segi kuantitas dan waktu Akan menghambat waktu aliran aktual tetapi tidak dalam segi kuantitas Harus dipertimbangkan dalam perencanaan produksi Harus dipertimbangkan dalam perencanaan aliran produksi Mungkin akan menghambat aliran aktual dalam segi kuantitas dan waktu Tidak mempengaruhi aliran aktual dalam segi kuantitas dan waktu Non-CCR Tidak membutuhkan pertimbangan dalam perencanaan aliran produksi Tidak membutuhkan pertimbangan dalam perencanaan aliran produksi

## Penelitian Terdahulu
Penelitian  terdahulu  merupakan  referensi  atau  acuan  yag digunakan oleh peneliti sebagai pedoman dalam penulisan tugas akhir. Pada penelitian pendahuluan yang digunakan menggunaan  metode Theory  of  Constraint dan  simulasi. Berdasarkan  pada  Tabel 3 dapat dilihat bahwa hasil dari penelitian  [8]  dan  [11]  menggunakan  metode Theory  of Constraint untuk  memperbaiki  sistem  produksi  yang memiliki  kapasitas  mesin  yang  belum  mencukupi
sehingga  dibutuhkan  penambahan  jumlah  mesin  untuk meminimasi  terjadinya bottleneck .  Hasil  dari  penelitian [9],  [10],  dan  [12]  membuktikan  bahwa  bukan  hanya kekurangan kapasitas produksi, kurangnya pengalokasian sumber  daya  juga  berpengaruh pada minimasi terjadinya bottleneck sehingga  dibutuhkan  penambahan  mesin  dan penambahan/pengalokasian  sumber  daya.  Penelitian Terdahulu dapat dilihat pada  Tabel 3.
Tabel 3. Penelitian Terdahulu Judul Tahun Penulis Tujuan Penelitian Metode Hasil Penelitian Minimasi Bottleneck dan Peningkatan Profit Pada
Produksi Velg Tipe D520N dan P165 dengan Pendekatan Metode Theory of Constraint Pada PT. YYY [8] 2015 Lina Gozali, Andres, Hendri Chie Meminimasi bottleneck sehingga dapat memenuhi kebutuhan mesin.
Theory of Constraint Peningkatan unit untuk penambahan mesin untuk produksi velg tipe D520N dan P165. Evaluasi dan Usulan
Perbaikan Kapasitas Produksi Untuk Mencapai Target Produksi
Menggunakan Metode Theory of Constraint dan Simulasi [9]. 2016 Jessica Christue Paune & Parwadi Moengin Melakukan evaluasi dan memberikan usulan perbaikan kapasitas produksi untuk mencapai target produksi
pada divisi final shop.
Theory of
Constraint Penambahan operator pada area bending dan melakukan pemindahan 2 operator dari area compressor sehingga
meningkatkan output produksi sebanyak 8387 unit/minggu dengan persentase operator 78,01%
Perancangan Model Simulasi Keseimbangan Lini Produksi Cabinet FFR 603PD. Untuk Mencapai Target Produksi Pada PT. Chubbsafes Indonesia [10]. 2017 Rizki Ade Indriawan, Parwadi Moengin, dan Sucipto Adisuwiryo Merancang model simulasi dan menganalisa hasil simulasi lantai produksi dan memberikan usulan perbaikan untuk mencapai target produksi Theory of Constraint
Didapatkan peningkatan 625 unit Filling cabiner dengan penambahan mesin dan pemindahan operator area packing ke area ass inner door. Optimasi Keuntungan Melalui Theory of Constraint [11] 2018 M. Nur Zakka Mengidentifikasi sistem pada bottleneck untuk mengoptimalkan kapasitas. Theory of Constraint Didapatkan peningkatan pada penambahan mesin lem dan laminating yang mengalami bottleneck sebesar Rp.56.151.000 atau sebesar 22,33%.
Perancangan Model Simulasi Produksi Lini
Drill Pada PT. Fuji Presisi - Tool Indonesia Untuk Meminimasi Waktu Produksi [12] 2019 Syuraga Elgi, Parwadi Moengin & Sucipto Adi Suwiryo Meminimasi waktu produksi dan memberikan perbaikan keseimbangan lini produksi. Theory of Constraint Pengalokasian operator pada stasiun kerja bottleneck sehingga mengurangi waktu produksi dari 352 jam menjadi 293.79 jam.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian merupakan prosedur dari tahapan- tahapan  dan  kerangka  yang  sistematis  untuk  meneliti suatu  permasalahan.  Metodologi  penelitian  disusun didasarkan dari latar belakang dan tujuan penelitian yang ingin  dicapai.  Tahapan  metodologi  penelitian  dibuat berdasarkan  dari  teori-teori  yang  mendukung  dalam
pemecahan permasalahan yang  ada  dan  memiliki  tujuan untuk  memberikan  gambaran  mengenai  permasalahan- permasalahan yang terjadi. Dimulai dari mengidentifikasi masalah  dan  menganalisis  lantai  produksi  kemudian membangun  model  awal  dan  memberikan  usulan perbaikan sistem lantai produksi. Berikut ini merupakan flowchart metodologi penelitian yang dapat dilihat  pada Gambar
1.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Simulasi Lantai Produksi Awal Analisis Sistem Saat Ini
Analisis  model  saat  ini  digunakan  untuk  mengamati keadaan  pada  sistem  nyata  pada  saat  ini  sebelum dilakukannya  perbaikan.  Gambar  2  merupakan layout lantai  produksi  pada  PT.  Elangperdana  Tyre  Industry. Aliran  proses  produksi  ban  terdiri  dari  13  stasiun  kerja yang  harus  dilewati.  Proses  produksi  diperlukan  bahan baku  berupa oil,  raw  chemical,  raw  rubber, dan black carbon yang  diproses  pada  stasiun  kerja mixing. Proses produksi  pada  stasiun  kerja mixing menghasilkan compound yang  akan  didistribusikan  ke  6  stasiun  kerja yaitu  stasiun extruding  tread ,  stasiun extruding  sidewall , stasiun bead  making ,  stasiun calendaring  2  roll ,  stasiun calendaring 4 roll 1, dan calendaring 4 roll 2. Compound yang  dikirimkan ke stasiun kerja extruding tread diproses untuk menghasilkan tread . Compound yang dikirimkan ke stasiun kerja extruding sidewall diproses untuk menghasilkan sidewall . Compound yang  dikirimkan  ke stasiun  kerja bead  making digabung  dengan steel  wire diproses  untuk  menghasilkan bead . Compound yang dikirimkan  ke  stasiun  kerja calendaring  2  roll diproses untuk  menghasilkan inner  liner . Compound yang dikirimkan ke stasiun kerja calendaring 4 roll 1 digabung dengan textile  cord diproses  untuk  menghasilkan coated cord . Compound yang  dikirimkan  ke  stasiun  kerja calendaring 4 roll  2 digabung dengan steel wire diproses untuk menghasilkan steel cord . Bahan setengah jadi berupa tread, sidewall, bead, dan inner liner kemudian langsung didistribusikan ke stasiun kerja building , sementara coated cord dan steel cord didistribusikan ke stasiun kerja cutting 1 dan cutting  2 . Coated  cord didistribusikan  ke  stasiun
cutting  1 diproses  untuk  menghasilkan produk  yaitu ply cord . Steel cord didistribusikan ke stasiun cutting 2 diproses untuk menghasilkan steel belt . Pada stasiun kerja building dilakukan  proses  penggabungan  berupa tread,  sidewall, bead,  inner  liner,  ply  cord, dan steelt  belt sehingga menghasilkan green  tyre atau  ban  setengah  jadi. Green tyre dilanjutkan  ke  stasiun  kerja painting untuk  dilapisi bagian  dalam  bannya  untuk  diproses  ke  stasiun  kerja berikutnya. Green  tyre yang  sudah  dilapisi  atau  bisa disebut painted green tyre didistribusikan ke stasiun kerja curing .  Pada  stasiun  kerja curing proses  pencetakan painted green tyre agar dapat menghasilkan ban jadi atau tyre. Pada saat tyre (ban) sudah siap maka didistribusikan ke stasiun kerja final inspection untuk dilakukan inspeksi secara atribut. Ban yang lolos inspeksi lalu didistribusikan ke Gudang Barang Jadi.
Mulai
Penelitian Pendahuluan
Pengamatan pada lantai produksi dan wawancara
langsung di PT. Elang Perdana Tyre Industry Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Selesai Kesimpulan dan Saran Pengolahan Data Menganalisis sistem lantai produksi awal dan ProModel Menentukan jumlah permintaan pada satu bulan series metode Theory of Constraints
Data Sekunder Sejarah perusahaan Visi dan misi perusahaan Struktur Organisasi, dan job desknya Data target produksi dan produksi aktual Daftar produk yang dihasilkan Data Primer Alur proses produksi Waktu proses produksi Jenis bahan baku Mesin yang digunakan Resources yang digunakan Usulan Perbaikan Mentukan dan mengidentifikasi usulan penambahan mesin pada stasiun kerja bottleneck dan melakukan eksperimen model berupa perancangan model simulasi usulan perbaikan
Tujuan Penelitian
Merancang model simulasi pada lantai produksi PT. Elang Perdana Tyre Industry dan memberikan usulan untuk meminimasi waktu produksi agar target produksi tercapai dalam waktu yang telah ditentukan

## Gambar. 2. Existing System Lantai Produksi PT. EPTI
Pada  sistem  saat  ini  terdapat  permasalahan  yaitu  PT. Elangperdana  Tyre  Industry  belum  dapat  memproduksi permintaan  produk  sesuai  dengan  waktu  yang  telah ditentukan  sebelumnya,  dikarenakan  terdapat bottleneck pada  mesin building dan curing .  Mesin building harus menunggu  beberapa part dari  stasiun  kerja  sebelumnya dan Mesin curing mengalami bottleneck disebabkan oleh beban  kerja  yang  banyak  dan  waktu  siklus  yang  cukup lama  dengan  waktu  rata-rata  15,48  menit  untuk memproses 1 ban sedangkan beban kerja yang dikerjakan oleh  mesin curing rata-rata  sebanyak  12200  ban  rim  15
perbulan dan dikerjakan hanya dengan 5 mesin saja.

## Model Konseptual
Model konseptual merupakan suatu hasil yang didapatkan dari  pengumpulan  data-data  yang  diperlukan  dan  juga sebuah  perumusan  dalam  pemikiran  seseorang  untuk mengetahui  variabel  yang  berpengaruh  seperti  variabel input  terkontrol,  variabel  input  tidak  terkontrol,  dan variabel  output.  Model  konspetual  pada  penelitian  ini dapat dilihat pada Gambar 3.
ISSN    1411-6340 (Print)

## Membangun Model Simulasi
Elemen-elemen  yang  terdapat  dalam  perancangan  model simulasi  lantai  produksi  PT.  Elangperdana  Tyre  Industry adalah sebagai berikut:
1. Entities dalam  penelitian  ini  merupakan  bahan  baku yang  dibutuhkan  untuk  memproduksi  produk  yang dihasilkan pada lantai produksi PT. Elangperdana Tyre Industry yang dapat dilihat pada Tabel 4.
2. Location dalam  penelitian  ini  merupakan  lokasi  atau stasiun  kerja  yang  dilalui  oleh  entitas  pada  lantai produksi  dimana  terjadinya  segala  proses  dalam sistem. Location yang  digunakan  dalam  simulasi  ini dapat dilihat pada Tabel 5.
3. Path  network dalam  penelitian  ini  merupakan  jalur yang dilalui oleh material handling dalam melakukan perpindahan  bahan  antar  stasiun  kerja.  Pada path network terdapat interface yang berfungsi sebagai titik
lokasi antar stasiun kerja. Path network dan interface dapat dilihat pada Tabel 6. dan Tabel 7.
4. Arrival pada  penelitian  ini  merupakan  kedatangan bahan baku ke suatu location tertentu. Arrival yang  digunakan  dalam  promodel dapat dilihat pada Tabel 8.
5. Resources pada penelitian ini merupakan sumber daya yang diperlukan sebagai alat bantu untuk memindahkan  bahan  antar  stasiun  kerja. Resources yang  digunakan  dalam  promodel  dapat  dilihat  pada Tabel 9.
6. Processing pada  penelitian  ini  merupakan  urutan proses produksi dari bahan baku masuk ke stasiun kerja pertama, bahan baku berubah menjadi barang setengah jadi  sampai  menghasilkan  barang  jadi. Processing yang  digunakan  dalam  promodel  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Tabel 4. Entities Entities No Name Speed (mpm) Stats No Name Speed (mpm) Stats 1 BLACK_CARBON 50 Time Series 10 INNER_LINER 50 Time Series 2 OIL 50 Time Series 11 TEXTILE_CORD 50 Time Series 3 RUBBER 50 Time Series 12 COATED_CORD 50 Time Series 4 CHEMICAL 50 Time Series 13 STEEL_CORD 50 Time Series 5 COMPOUND 50 Time Series 14 PLY_CORD 50 Time Series 6 STEEL_WIRE_SC 50 Time Series 15 STEEL_BELT 50 Time Series 7 TREAD 50 Time Series 16 GREEN_TYRE 50 Time Series 8 SIDEWALL 50 Time Series 17 PAINTED_GREEN_TYRE 50 Time Series 9 BEAD 50 Time Series 18 TYRE 50 Time Series Tabel 5. Location Location No Name Cap. Units DTS No Name Cap. Units DTS 1 GBB INF 1 None 22 BJU_CAL4ROLLSC INF 1 None 2 BBU_MIX INF 1 None 23 BBU_CUTPC INF 1 None 3 MIX 1 3 None 24 CUTPC 1 1 None 4 BJU_MIX INF 1 None 25 BJU_CUTPC INF 1 None 5 BBU_EXTTREAD INF 1 None 26 BBU_CUTSB INF 1 None 6 EXTTREAD 1 2 None 27 CUTSB 1 1 None 7 BJU_EXTTREAD INF 1 None 28 BJU_CUTSB INF 1 None 8 BBU_EXTSW INF 1 None 29 BBU_BUILDING INF 1 None 9 EXTSW 1 2 None 30 BUILDING 1 3 None 10 BJU_EXTSW INF 1 None 31 BJU_BUILDING INF 1 None 11 BBU_BEAD INF 1 None 32 BBU_PAINTING INF 1 None 12 BEAD 1 3 None 33 PAINTING 1 5 None 13 BJU_BEAD INF 1 None 34 BJU_PAINTING INF 1 None 14 BBU_CAL2ROLL INF 1 None 35 BBU_CURING INF 1 None 15 CAL2ROLL 1 2 None 36 CURING 1 5 None 16 BJU_CAL2ROLL INF 1 None 37 BJU_CURING INF 1 None 17 BBU_CAL4ROLLCC INF 1 None 38 BBU_FI INF 1 None 18 CAL4ROLLCC 1 2 None 39 FI 1 5 None 19 BJU_CAL4ROLLCC INF 1 None 40 BJU_FI INF 1 None 20 BBU_CAL4ROLLSC INF 1 None 41 GBJ INF 1 None 21 CAL4ROLLSC 1 2 None

## Tabel 6. Path Network
ALIRAN_PROSES Passing Speed & Distance 84 28 Path Network
Name
Type
T/S
Paths Interface
Tabel 7. Interface Interface No Node Location No Node Location 1 N2 GBB 15 N36 BJU_BEAD 2 N3 BBU_MIX 16 N40 BJU_EXTTREAD 3 N6 BBU_CAL2ROLL 17 N44 BJU_EXTSW 4 N9 BJU_MIX 18 N47 BJU_CUTSB 5 N10 BBU_BEAD 19 N50 BJU_CUTPC 6 N13 BBU_EXTSW 20 N52 BBU_BUILDING 7 N16 BBU_EXTTREAD 21 N55 BJU_BUILDING 8 N18 BBU_CAL4ROLLCC 22 N56 BBU_PAINTING 9 N21 BBU_ CAL4ROLLSC 23 N59 BJU_PAINTING 10 N25 BJU_CAL4ROLLSC 24 N60 BBU_CURING 11 N26 BBU_CUTSB 25 N63 BJU_CURING 12 N29 BJU_CAL4ROLLCC 26 N67 BBU_FI 13 N30 BBU_CUTPC 27 N70 BJU_FI 14 N33 BJU_CAL2ROLL 28 N72 GBJ Tabel 8. Arrivals Arrivals No Entity Location Qty Each Occurrences 1 BLACK_CARBON GBB 126 1 2 OIL GBB 126 1 3 RUBBER GBB 126 1 4 CHEMICAL GBB 126 1 5 STEEL_WIRE_BEAD GBB 126 1 6 STEEL_WIRE_SC GBB 126 1 7 TEXTILE_CORD GBB 126 1 Tabel 9. Resources Resources No Name Unit DTs Stats Specs No Name Unit DTs Stats Specs 1 HANDPALLET_GBB 4 None By Unit ALIRAN_PROSES, N2 8 OP_CAL4ROLLSC 4 None By Unit ALIRAN_PROSES, N25 2 FORKLIFT_MIX 6 None By Unit ALIRAN_PROSES, N9 9 OP_CUTPC 2 None By Unit ALIRAN_PROSES, N50 3 OP_EXTTREAD 4 None By Unit ALIRAN_PROSES, N40 10 OP_CUTSB 2 None By Unit ALIRAN_PROSES, N47 4 OP_EXTSW 4 None By Unit ALIRAN_PROSES, N44 11 KERETA_GT 3 None By Unit ALIRAN_PROSES, N55 5 OP_BEAD 3 None By Unit ALIRAN_PROSES, N36 12 KERETA_PGT 5 None By Unit ALIRAN_PROSES, N59 6 OP_CAL2ROLL 2 None By Unit ALIRAN_PROSES, N33 13 KERETA_TYRE 5 None By Unit ALIRAN_PROSES, N63 7 OP_CAL4ROLLCC 4 None By Unit ALIRAN_PROSES, N29 14 KERETA_FI_TYRE 5 None By Unit ALIRAN_PROSES, N70

## Gambar 4 Processing

## Verifikasi Model
Verifikasi  dilakukan  ketika  sudah  memasukan  semua elemen-elemen  promodel  dan  simulasi  sudah  dapat dijalankan.  Verifikasi  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan cara visualisasi animasi, pengecekan error dengan statistics ( general report ), debug, dan trace .

## Verifikasi Pengecekan Statistics
Verifikasi  model  dengan  melihat  pengecekan error pada
general  report yang  terdapat failed  arrivals dan entity activity yang  didalamnya  berisikan  apakah entities yang diproses  sudah  masuk  atau  sampai  ke  stasiun  kerja berikutnya tanpa adanya entities yang tertinggal di dalam sistem. Pengecekan statistic dapat dilihat pada Gambar 5.

## Vefifikasi Pengecekan Debug
Verifikasi  model  dengan  pengecekan debug merupakan proses pengecekan error saat simulasi sedang dijalankan. Model tidak dapat dijalankan ketika masih terdapat error .

## Vefifikasi Pengecekan Trace
Verifikasi dengan melakukan pengecekan trace dilakukan saat proses simulasi sedang berjalan. Trace menunjukkan
setiap proses yang sedang berjalan sehingga dapat semua processing pada  model  simulasi  dapat  dilihat  saat  model berjalan.

## Gambar 5. Failed Arrivals dan Entity Activity

## Validasi Model
Validasi model merupakan proses yang berfungsi untuk mengetahui  apakah  model  dapat  merepresentasikan sistem  nyata  yang  ada.  Model  simulasi  yang  dibuat harus  dilakukan  verifikasi  dan  validasi  untuk  dapat merepresentasikan sistem nyata yang diamati.  Validasi model disini dilakukan dengan membandingkan waktu total produksi aktual dan waktu total produksi simulasi. Hasil perbandingan waktu total produksi aktual dengan waktu total produksi simulasi dapat dilihat pada Tabel 10.
Pada  hasil  perhitungan  selang  interval  dapat  disimpulkan bahwa  model  simulasi  valid  dikarenakan  nilai hw berada didalam range maka  terima  hipotesis  awal  (H 0 )  yang berarti tidak adanya perbedaan antara rata-rata waktu proses sistem aktual dengan sistem simulasi.

## 4.1 Peramalan Permintaan
Peramalan  merupakan  proses  dalam  menggunakan  data historis yang telah dimiliki untuk diproyeksikan ke dalam sebuah  model  dan  menggunakan  model  ini  untuk memperkirakaan keadaan di masa mendatang. Tujuan dari
peramalan  adalah  untuk  mengetahui  dan  menentukan jumlah  permintaan  produk  dimasa  yang  akan  datang. Perhitungan  peramalan  permintaan  dapat  dilihat  pada Tabel 11 Perhitungan Regresi Linear.
Berdasarkan  perhitungan tracking  signal dan  nilai error MAPE  terkecil  maka  metode  peramalan  yang  dipilih adalah metode  regresi linear, karena  pada tracking signal nilainya tidak ada penyimpangan dan memiliki nilai MAPE terkecil. Perhitungan peramalan satu bulan kedepan dapat dilihat pada Tabel 12.
Contoh perhitungan peramalan 1 bulan mendatang yaitu: Fi  =  a  +  bm  =  12650  +  (-69,2308  x  1)  =  12580,77  = 12581unit.

## Replikasi Model Simulasi Lantai Produksi Saat Ini
Replikasi  merupakan  proses  yang  berfungsi  untuk mengurangi  tingkat  kesalahan  hasil  dari  percobaan simulasi.  Replikasi  disini  menggunakan  entitas sebanyak jumlah peramalan
Tabel 11. Perhitungan Regresi Linear Regresi Linear t y(t) t y(t) t 2 Fi ei Cum ei |ei| Cum |ei| |ei| 2 |ei|/y(t)x100 b 1 14600 14600 1 12580,77 2019,23 2019,23 2019,23 2019,23 4077289,79 13,83 2 10650 21300 4 12511,54 -1861,54 157,69 1861,54 3880,77 3465331,17 17,48 3 13400 40200 9 12442,31 957,69 1115,38 957,69 4838,46 917170,14 7,15 -69,2308 4 11050 44200 16 12373,08 -1323,08 -207,7 1323,08 6161,54 1750540,69 11,97 5 11200 56000 25 12303,85 -1103,85 -1311,55 1103,85 7265,39 1218484,82 9,86 6 13500 81000 36 12234,62 1265,38 -46,17 1265,38 8530,77 1601186,54 9,37 a 7 12100 84700 49 12165,38 -65,38 -111,55 65,38 8596,15 4274,54 0,54 8 11150 89200 64 12096,15 -946,15 -1057,7 946,15 9542,3 895199,82 8,49 9 12300 110700 81 12026,92 273,08 -784,62 273,08 9815,38 74572,69 2,22 12650 10 12200 122000 100 11957,69 242,31 -542,31 242,31 10057,69 58714,14 1,99 11 13200 145200 121 11888,46 1311,54 769,23 1311,54 11369,23 1720137,17 9,94 12 11050 132600 144 11819,23 -769,23 0 769,23 12138,46 591714,79 6,96 Jumlah 78 146400 941700 650 146400 0 -0,07 12138,46 94215,37 16374616,3 99,8 MAPE 8,32 MSE 1364551,36 MAE 1011,54

## Tabel 12. Perhitungan Peramalan Satu Bulan Mendatang
Peramalan 1 Bulan Mendatang t Fi = a+bm Unit 13 12580,77 12581

## Tabel 13 Hasil Replikasi Model Awal
Replikasi Replikasi ke- Waktu Simulasi (jam) 1 698,11 2 698,05 3 698,09 4 698,06 5 698,04 6 698,02 7 698,04 8 698,01 Rata-rata 698,0525 St. Dev 0,034 Tabel t 2,364 n 8 hw 0,028 Tabel Z 1,96 n' 5,6644

## 4.2 Perbaikan Lini Produksi dengan Menggunakan Theory of Constraint
Permasalahan  yang  terjadi  pada  PT.  Elangperdana  Tyre Industry adalah waktu total produksi yang lama sehingga tidak mampu memenuhi target waktu produksi yang sudah ditentukan.  Waktu  produksi  lama  diakibatkan  karena terdapat  mesin  yang  kapasitas  produksinya  tidak mencukupi  dalam  melakukan  proses  produksi.  Pada perhitungan perbaikan lini produksi langkah pertama yang dilakukan  yaitu  melakukan  perhitungan  waktu  yang
dibutuhkan  bagi  setiap  mesin.  Perhitungan  waktu  yang dibutuhkan bagi setiap mesin  dilakukan  dengan perhitungan  waktu  proses  per  stasiun  kerja  dikalikan dengan target produksi untuk setiap bulannya. Perhitungan waktu  yang  dibutuhkan  bagi  setiap  mesin  dan  target produksi perstasiun kerja dapat dilihat pada Tabel 14 dan Tabel 15

## Tabel 14. Perhitungan Waktu yang Dibutuhkan
Perhitungan Kebutuhan Waktu (menit) Stasiun Kerja Waktu Waktu yang dibutuhkan (menit) Proses Produksi Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September (menit) Oktober November Desember Peramalan Mixing 6,25 5475 3993,75 5025 4143,75 4200 5062,5 4537,5 4181,25 4612,5 4575 4950 4143,75 4718,75 Extruding Tread 4,4 642,4 470,8 589,6 488,4 492,8 594 532,4 492,8 541,2 536,8 580,8 486,2 554,4 Extruding Sidewall 4,4 321,2 233,2 294,8 242 246,4 299,2 268,4 246,4 272,8 268,4 290,4 242 277,2 Bead Making 4,93 359,89 261,29 330,31 271,15 276,08 335,24 300,73 276,08 305,66 300,73 325,38 271,15 310,59 Calendering 2 roll 4,59 670,14 491,13 615,06 507,195 514,08 619,65 555,39 514,08 564,57 559,98 605,88 509,49 578,34 Calendering 4 roll 1 4,74 692,04 507,18 635,16 523,77 530,88 639,9 573,54 530,88 583,02 578,28 625,68 526,14 597,24 Callendering 4 roll 2 4,86 709,56 520,02 651,24 537,03 544,32 656,1 588,06 544,32 597,78 592,92 641,52 539,46 612,36 Cutting 1 2,43 35478 25879,5 32562 26851,5 27216 32805 29403 27094,5 29889 29646 32076 26851,5 30571,83 Cutting 2 2,44 35624 25986 32696 26962 27328 32940 29524 27206 30012 29768 32208 26962 30697,64 Building 9,42 137532 100323 126228 104091 105504 127170 113982 105033 115866 114924 124344 104091 118513,02 Painting 4,93 71978 52504,5 66062 54476,5 55216 66555 59653 54969,5 60639 60146 65076 54476,5 62024,33 Curring 21,52 314192 229188 288368 237796 241024 290520 260392 239948 264696 262544 284064 237796 270743,12 Final Inspection 1,7 24820 18105 22780 18785 19040 22950 20570 18955 20910 20740 22440 18785 21387,7
Vol. 10 No. 3 ISSN    1411-6340 (Print)

## Tabel 15. Target Produksi Perstasiun Kerja
Mesin Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Peramalan Mixing 876 639 804 663 672 810 726 669 738 732 792 663 755 Tread 146 107 134 111 112 135 121 112 123 122 132 111 126 Sidewall 73 53 67 55 56 68 61 56 62 61 66 55 63 Bead 73 53 67 55 56 68 61 56 62 61 66 55 63 IL 146 107 134 111 112 135 121 112 123 122 132 111 126 CC 146 107 134 111 112 135 121 112 123 122 132 111 126 Target SC 146 107 134 111 112 135 121 112 123 122 132 111 126 Produksi PC 14600 10650 13400 11050 11200 13500 12100 11150 12300 12200 13200 11050 12581 SB 14600 10650 13400 11050 11200 13500 12100 11150 12300 12200 13200 11050 12581 Building 14600 10650 13400 11050 11200 13500 12100 11150 12300 12200 13200 11050 12581 Painting 14600 10650 13400 11050 11200 13500 12100 11150 12300 12200 13200 11050 12581 Curing 14600 10650 13400 11050 11200 13500 12100 11150 12300 12200 13200 11050 12581 Final Inspection 14600 10650 13400 11050 11200 13500 12100 11150 12300 12200 13200 11050 12581
Contoh  perhitungan  kebutuhan  waktu  produksi  pada mesin mixing untuk  bulan  januari  adalah  sebagai berikut:
Kebutuhan  Waktu  =  Target  Produksi  (unit)  x  Waktu Proses Produksi/Stasiun (mnt) = (876) x 6.25 = 5475 menit.
Langkah  selanjutnya  adalah  perhitungan  kebutuhan untuk  waktu  yang  tersedia  pada  masing-masing  mesin setiap bulannya. Perhitungan waktu yang tersedia yaitu perkalian antara jumlah shift kerja, hari kerja, dan jam kerja  dalam  1 shift .  Perhitungan  waktu  yang  tersedia dapat dilihat pada Tabel 16.
Tabel 16. Perhitungan Waktu yang Tersedia Perhitungan Waktu yang Tersedia (menit) Stasiun Kerja Jumlah Mesin Waktu Kerja (Jam) Waktu Kerja (menit) Waktu Tersedia (menit) Mixing 3 630 37800 113400 Extruding Tread 2 630 37800 75600 Extruding Sidewall 2 630 37800 75600 Bead Making 3 630 37800 113400 Calendering 2 roll 2 630 37800 75600 Calendering 4 roll 1 2 630 37800 75600 Callendering 4 roll 2 2 630 37800 75600 Cutting 1 1 630 37800 37800 Cutting 2 1 630 37800 37800 Building 3 630 37800 113400 Painting 5 630 37800 189000 Curring 5 630 37800 189000 Final Inspection 5 630 37800 189000
Contoh  perhitungan  waktu  yang  tersedia  pada  mesin mixing untuk bulan januari adalah sebagai berikut:
Jam Kerja = (Jumlah shift x hari kerja x jam kerja dalam 1 shift ) x jumlah mesin = (3 shift x 30 hari x 7 jam) x 3 = 630 jam x 3 = 37800 mnt x 3 = 113400 menit Langkah  selanjutnya  adalah  perhitungan  perbandingan antara  waktu  yang  dibutuhkan  dan  waktu  yang  tersedia pada  masing-masing  mesin  setiap  bulannya.  Perhitungan
perbandingan  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  dimana letak  stasiun  kerja  yang  mengalami bottleneck .  Stasiun kerja dikatakan bottleneck ketika waktu yang dibutuhkan lebih banyak daripada waktu yang tersedia, maka stasiun kerja yang memiliki kekurangan dari waktu yang tersedia tersebut perlu dilakukan perbaikan. Perhitungan perbandingan  waktu  yang  dibutuhkan  dan  waktu  yang tersedia dapat dilihat pada Tabel 17.

## Tabel 17. Perbandingan Waktu yang Dibutuhkan dan Tersedia
Perbandingan Waktu Produksi yang Dibutuhkan dan yang Tersedia (menit)
Stasiun Kerja Waktu yang Dibutuhkan (Mnt) Waktu yang Tersedia (Mnt) Selisih Waktu (Mnt) Kesimpulan Mixing 4718,75 113400 108681,25 Non-Bottleneck Extruding Tread 554,4 75600 75045,6 Non-Bottleneck Extruding Sidewall 277,2 75600 75322,8 Non-Bottleneck
Perbandingan Waktu Produksi yang Dibutuhkan dan yang Tersedia (menit) Stasiun Kerja Waktu yang Dibutuhkan (Mnt) Waktu yang Tersedia (Mnt) Selisih Waktu (Mnt) Kesimpulan Bead Making 310,59 113400 113089,41 Non-Bottleneck Calendering 2 roll 578,34 75600 75021,66 Non-Bottleneck Calendering 4 roll 1 597,24 75600 75002,76 Non-Bottleneck Callendering 4 roll 2 612,36 75600 74987,64 Non-Bottleneck Cutting 1 30571,83 37800 7228,17 Non-Bottleneck Cutting 2 30697,64 37800 7102,36 Non-Bottleneck Building 118513,02 113400 -5113,02 Bottleneck Painting 62024,33 189000 126975,67 Non-Bottleneck Curring 270743,12 189000 -81743,12 Bottleneck Final Inspection 21387,7 189000 167612,3 Non-Bottleneck
Berdasarkan  pada  tabel  perbandingan  waktu  yang dibutuhkan  dan  waktu  yang  tersedia terdapat dua stasiun kerja yang waktu  dibutuhkan lebih besar  daripada waktu yang  tersedia  sehingga  dapat  digolongkan  kedalam bottleneck . Stasiun kerja yang memiliki waktu kebutuhan
lebih besar yaitu Stasiun kerja building dan curring. Stasiun kerja  tersebut  setelah  mengetahui  perbandingan  waktu yang dibutuhkan dan tersedia selanjutnya dikelompokkan kedalam  empat  jenis Capacity  Constraint  Resources (CCR) yang dapat dilihat pada Tabel 18
Tabel 18. Pengelompokkan Stasiun Kerja Bottleneck dan CCR
Bottleneck
Non-Bottleneck CCR Extruding Tread
Extruding Sidewall
Building Bead Making
Calendering 2 roll
Calendering 4 roll 1 Callendering 4 roll 2 Cutting 1 Curring Cutting 2 Painting Final Inspection Non-CCR Mixing
Berdasarkan pengelompokkan stasiun kerja bottleneck dan CCR,  terdapat  kolom  CCR- Bottleneck yang  berisikan stasiun kerja building dan curing dikarenakan waktu yang dibutuhkan  lebih  besar  daripada  waktu  yang  tersedia. Stasiun kerja bottleneck tersebut akan  menghambat aliran produksi  dari  segi  kuantitas  dan  waktu  sehingga  perlu dilakukan  suatu  tindakan  dan  pertimbangan  dalam perencanaan  aliran  produksi.  Pada  kolom  CCR  – Non - Bottleneck terdapat 9 stasiun kerja yaitu Extruding Tread, Extruding  Sidewall,  Bead  Making,  Calendering  2  roll, Calendering  4  roll  1,  Calendering  4  roll  2,  Cutting  1, Cutting  2,  Painting, dan Final  Inspection .  Kolom  CCR- Non - Bottleneck merupakan  stasiun  kerja  yang  memiliki waktu  yang  dibutuhkan  lebih  kecil dari pada  waktu  yang tersedia atau dapat diartikan bahwa waktu yang dibutuhkan sudah  terpenuhi  sehingga  stasiun  kerja  ini  tidak  akan mempengaruhi aliran baik secara kuantitas maupun waktu. Pada  kolom Non-CCR – Non- Bottleneck terdapat stasiun kerja mixing karena  stasiun  kerja  ini  adalah  stasiun  kerja pertama  atau  utama  sehingga  tidak  menghambat  aliran proses  aktual  dalam  waktu  dan  tidak  diperlukan pertimbangan dan perencanaan aliran produksi.
4.3 Simulasi  Usulan  Perbaikan  Kinerja  Lantai Produksi Simulasi 4.4 Usulan 1
Model  usulan  1  didapatkan  dari  perhitungan  metode Theory  of  Constraint pada  perhitungan  sebelumnya. Model usulan 1 berupa penambahan sejumlah mesin pada lokasi bottleneck .  Pada  pengembangan  usulan  1  lokasi yang  mengalami bottleneck pada  matriks capacity constraint resources (CCR) adalah stasiun kerja Building yang dapat dilihat pada Tabel 19.

## Tabel 19. Waktu yang dibutuhkan dan Tersedia Stasiun Building
Building 118513,02 113400 -5113,02 Bottleneck
Berdasarkan  tabel  diatas  waktu  yang  dibutuhkan  oleh stasiun  kerja  building  lebih  besar  daripada  waktu  yang tersedia sehingga belum dapat untuk memenuhi kapasitas yang dibutuhkan untuk memproduksi sesuai dengan target produksi  yang  ditetapkan.  Skenario  usulan  pertama
dilakukannya dengan cara penambahan 1 unit mesin pada stasiun  building  yang  didapatkan  dari  metode theory  of constraint .  Pada  saat  skenario  usulan  pertama  selesai dijalankan maka didapatkan hasil yang dapat dilihat pada Tabel 20.

## Tabel 20. Waktu Hasil Simulasi Usulan 1
12581 698,11 653,93 44,18 6,3
Berdasarkan  dari  simuasi  skenario  usulan  1  didapatkan bahwa  waktu  proses  simulasi  didapatkan  sebesar  653,93 jam dan jika dibandingkan dengan waktu simulasi model awal  yaitu  698,11  Jam  maka  skenario  usulan  1  dapat meminimasi  waktunya  sebesar  44,18  jam  atau  dapat dikatakan  penurunan  waktu  proses  sebesar  6,3%  dari waktu proses awal.

## Simulasi Usulan 2
Model  usulan  2  didapatkan  dari  perhitungan  metode Theory  of  Constraint pada  perhitungan  sebelumnya. Model usulan 2 berupa penambahan sejumlah mesin pada lokasi bottleneck .  Pada  pengembangan  usulan  2  lokasi yang  mengalami bottleneck pada  matriks capacity constraint  resources (CCR)  adalah  stasiun  kerja  Curing yang dapat dilihat pada Tabel 21.

## Tabel 21. Waktu yang dibutuhkan dan Tersedia Stasiun Curing
Curing 270743,12 189000 -81743,12 Bottleneck
Berdasarkan  tabel  diatas  waktu  yang  dibutuhkan  oleh stasiun  kerja  curing  lebih  besar  daripada  waktu  yang tersedia sehingga belum dapat untuk memenuhi kapasitas yang dibutuhkan untuk memproduksi sesuai dengan target produksi  yang  ditetapkan.  Skenario  usulan  kedua
dilakukannya dengan cara penambahan 1 unit mesin pada stasiun  curing  yang  didapatkan  dari  metode theory  of constraint .  Pada  saat  skenario  usulan  kedua  selesai dijalankan maka didapatkan hasil yang dapat dilihat pada Tabel 22.

## Tabel 22. Waktu Hasil Simulasi Usulan 2
12581 698,11 586,05 112,06 16,052
Berdasarkan dari simuasi skenario usulan 2 didapatkan bahwa  waktu  proses  simulasi  didapatkan  sebesar 586,05  jam  dan  jika  dibandingkan  dengan  waktu simulasi  model  awal  yaitu 698,11 Jam maka skenario usulan  2  dapat  meminimasi  waktunya  sebesar  112,06 jam  atau  dapat  dikatakan  penurunan  waktu  proses sebesar 16,052% dari waktu proses awal.

## Simulasi Usulan 3
Model  usulan  3  didapatkan  dari  perhitungan  metode Theory  of  Constraint pada  perhitungan  sebelumnya. Model  usulan  3  berupa  penambahan  sejumlah  mesin pada  lokasi bottleneck .  Pada  pengembangan  usulan  3 merupakan  gabungan  dari  usulan  1  dan  usulan 2  yaitu penambahan satu mesin pada stasiun kerja Building dan Curing yang dapat dilihat pada Tabel 23.
Berdasarkan  tabel  diatas  waktu  yang  dibutuhkan  oleh stasiun kerja building dan curing  lebih  besar  daripada waktu  yang  tersedia  sehingga  belum  dapat  untuk memenuhi kapasitas yang dibutuhkan untuk memproduksi  sesuai  dengan  target  produksi  yang ditetapkan.  Skenario  usulan  ketiga  dilakukannya dengan  cara  penambahan  1  unit  mesin  pada  masing- masing stasiun building dan curing yang didapatkan dari metode theory of constraint . Pada saat skenario usulan ketiga  selesai  dijalankan  maka  didapatkan  hasil  yang dapat dilihat pada Tabel 24.
Stasiun Kerja Waktu yang Dibutuhkan (Mnt) Waktu yang Tersedia (Mnt) Selisih Waktu (Mnt) Kesimpulan
Jumlah Produksi Waktu Total Proses Awal (Jam) Waktu Total Proses Awal (Jam) Selisih (Jam) Persentase Stasiun Kerja Waktu yang Dibutuhkan (Mnt) Waktu yang Tersedia (Mnt) Selisih Waktu (Mnt) Kesimpulan Jumlah Produksi Waktu Total Proses Awal (Jam)
Waktu Total Proses Awal (Jam)
Selisih (Jam)
Persentase

## Tabel 23. Waktu yang dibutuhkan dan Tersedia Gabungan
Stasiun Kerja Wa ktu yang Dibutuhkan (Mnt) Waktu yang Tersedia (Mnt ) Selisih Waktu (Mnt  ) Kesimpulan Building 118513,02 113400 -5113,02 Bottleneck Curing 270743,12 189000 -81743,12 Bottleneck

## Tabel 24. Waktu Hasil Simulasi Usulan 3
12581 698,11 549,34 148,77 21,3
Berdasarkan  dari  simuasi  skenario  usulan  3  didapatkan bahwa  waktu  proses  simulasi  didapatkan  sebesar  549,34 jam  dan  jika  dibandingkan  dengan  waktu  simulasi  model awal  yaitu  698,11  Jam  maka  skenario  usulan  3  dapat meminimasi  waktunya  sebesar  148,77  jam  atau  dapat dikatakan  penurunan  waktu  proses  sebesar  21,3%  dari waktu proses awal.

## 4.5 Pemilihan Usulan Terbaik
Pada  subbab  pemilihan  usulan  terbaik  didapatkan  dari proses pengambilan keputusan dari tiga usulan yang sudah diperhitungkan.  Pemilihan  usulan  terbaik  menggunakan metode  perhitungan Bonferroni yang  membandingkan sistem  nyata  dengan  ketiga  sistem  simulasi  usulan. Perhitungan  metode Bonferroni dapat  dilihat  pada  Tabel 25 Hasil perhitungan Bonferroni .
Tabel 25. Perhitungan Bonferroni
Hasil Simul asi (Jam) Replikasi Model Aktual Model Usulan Model Usulan Model Usulan (1-2) (1-3) (1-4) (2-3) (2-4) (3-4) (1) 1 (2) 2 (3) 3 (4) 1 698,11 653,93 586,05 549,34 44,18 112,06 148,77 67,88 104,59 36,71 2 698,05 653,85 586,11 549,3 44,2 111,94 148,75 67,74 104,55 36,81 3 698,09 653,96 586,12 549,34 44,13 111,97 148,75 67,84 104,62 36,78 4 698,06 653,88 586,09 548,28 44,18 111,97 149,78 67,79 105,6 37,81 5 698,04 653,89 586,15 548,29 44,15 111,89 149,75 67,74 105,6 37,86 6 698,02 653,94 586,09 548,3 44,08 111,93 149,72 67,85 105,64 37,79 7 698,04 653,99 586,13 548,3 44,05 111,91 149,74 67,86 105,69 37,83 8 698,01 653,91 586,07 548,3 44,1 111,94 149,71 67,84 105,61 37,77 Rata-rata 44,13375 111,95125 149,37125 67,8175 105,2375 37,42 Standar Deviasi 0,053 0,052 0,509 0,054 0,54 0,542 hw 0,044 0,043 0,425 0,045 0,451 0,453 BKB 44,08975 111,90825 148,94625 67,7725 104,7865 36,967 BKA 44,17775 111,99425 149,79625 67,8625 105,6885 37,873 Tabel t 2,364 2,364 2,364 2,364 2,364 2,364 Kesimpulan Tolak H0 Tolak H0 Tolak H0 Tolak H0 Tolak H0 Tolak H0
Metode  uji bonferroni adalah  suatu  pendekatan  yang digunakan untuk membandingkan  dua  atau  lebih  sistem yaitu sistem nyata atau model awal dibandingkan dengan beberapa  skenario  sistem  simulasi.  Uji Bonferroni juga
bertujuan  untuk  mengetahui  perbedaan  yang  dihasilkan dari  skenario  model  yang  diusulkan.  Berikut  ini  adalah contoh perhitungan pendekatan Bonferroni :

## Tabel 26. Perbandingan Usulan Model
Usulan 1 Usulan 2
Usulan 3 Penambahan
Mesin 1 unit mesin
Building Penambahan Mesin 1 unit mesin
Curing Penambahan Mesin 1 unit pada masing- masing mesin Building & 698,11 653,93 44,18 6,3 698,11 586,05 112,06 16,1 698,11 549,34 148,77 21,3
Curing
Berdasarkan  dari  Tabel  4.23  perbandingan  usulan  model maka dapat dilihat bahwa waktu proses aktual dibandingkan
dengan  model  usulan  1,  2,  dan  3  yang  sudah  dijalankan menghasilkan  penurunan  waktu  proses.  Hasil  dari  usulan
Jumlah Produksi Waktu Total Proses Awal (Jam) Waktu Total Proses Awal (Jam) Selisih (Jam) Persentase
Model Usulan
Keterangan Waktu Total Proses Aktual (Jam) Waktu Total Proses Simulasi Selisih Waktu (Jam) Persentase (%)
(Jam)
pertama  yaitu  penambahan  mesin  building  menghasilkan penurunan  waktu  proses  sebesar  653,93  jam  dengan persentase  6,3%.  Hasil dari usulan kedua yaitu penambahan mesin curing menghasilkan penurunan waktu proses sebesar 586,05  jam  dengan  persentase  16,1%.  Hasil  dari  usulan ketiga  yaitu  gabungan  dari  usulan  1  dan  usulan  2
menghasilkan penurunan waktu proses sebesar 549,34 menit dengan  persentase  21,3%.  Dengan  demikian  maka  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  model  awal  dengan  ketiga  model usulan  berbeda  signifikan  sehingga  ketiga  model  usulan tersebut dapat dipertimbangkan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  simulasi  simulasi  terhadap sistem nyata PT. Elangperdana Tyre Industry menghasilkan  ban  accelera  rim  15  rata-rata  sebanyak 12200  ban  per  bulan  dengan  waktu  aktual  rata-rata sebanyak 32 hari kerja. Waktu aktual tersebut mengalami keterlambatan rata-rata sebanyak 2 hari kerja dimana rata- rata  target  produksi  perbulan  hanya  30  hari  kerja. Keterlambatan  produksi  dalam  mencapai  target  produksi disebabkan  oleh  jumlah  kapasitas  produksi  yang  lebih besar  daripada kapasitas yang tersedia.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  kapasitas  produksi menggunakan  metode Theory  of  Constraint didapatkan stasiun  kerja  yang  mengalami bottleneck -CCR  yaitu stasiun  kerja building dan curing. Hal  ini  disebabkan karena  jumlah  waktu  produksi  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  kapasitas  yang  tersedia  sehingga mengalami keterlambatan dalam mencapai target produksi.
Dilakukan peramalan permintaan satu bulan kedepan didapatkan permintaan sebesar 12581 ban sebagai jumlah target  produksi  yang  dimasukan  pada  simulasi  usulan Berdasarkan  simulasi  usulan  perbaikan  maka  didapatkan tiga model usulan. Ketiga model usulan tersebut bertujuan sebagai  usulan  perbaikan  stasun  kerja  yang  tergolong kedalam bottleneck-CCR yaitu stasiun kerja building dan curing .
Model usulan yang terpilih adalah model usulan ketiga yaitu penambahan 1 unit mesin pada stasiun building dan 1 unit mesin pada stasiun curing (gabungan usulan 1 dan 2). Model usulan ketiga ini dapat meminimasi waktu produksi lebih  besar  dibandingkan  model  usulan  pertama  dan kedua.  Model  usulan  ketiga  terpilih  karena  mampu meminimasi waktu sebanyak 148,77 Jam dari model awal yang  memiliki  waktu  sebesar  698,11  jam,  sedangkan untuk  model  usulan  pertama  hanya  dapat  meminimasi waktu sebanyak 44,18 jam dan model usulan kedua hanya dapat meminimasi waktu sebanyak 112,06 jam.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  Harrel,  dkk.  R.  O.  Bowen, Simulation  Using Promodel .  Edisi  Kedua.  Singapore:  McGraw  Hill
Higher Education, 2003.
[2] I.Z.  Sutalaksana,  Ruhana  dan  J.H.  Tjakaraatmadja. Teknik  dan  Tata  Cara  Kerja. Departemen  Teknik Industri. ITB. 2006
[3] A. M. Law and W. D. Kelton, Simulation Modelling
& Analysis. New York: Mc. Graw-Hill Inc, 2007.
[4] P. Moengin, Pemodelan dan Analisis Sistem. Jakarta: Universitas Trisakti, 2019.
[5] J.E. Hanke dan D.W. Winchern, Busines Forcasting Eight  Edition .  New  Jersey: Pearson  Prentice  Hall. 2015
[6] H. Pozo, “ Chapter 4: The Importncee of a System’s Constraints“.  The  Theory  of  Constraints  Journal” . New Haven. Vol.1, no.4, pp. 151-152. 2011
[7] M.  M.  Umble  and  M.L.  Srikanth. Synchronous
Manufacturing. Guilford, Connecticut: The Spectrum Publishing Company. 1996.
[8] L. Gozali, Andres, dan H. Chie,” Minimasi Bottleneck dan  Peningkatan  Profit  Pada  Produksi  Velg  Tipe D520N dan P165 dengan Pendekatan Metode Theory of Constraint pada PT.YYY”, Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Kristen Indonesian, 2015.
[9] J.C.  Paune  dan  P.  Moengin.  “Evaluasi  Usulan Perbaikan  Kapasitas  Produksi  Untuk  Mencapai Target  Produksi  Menggunakan  Metode Theory  of Constraint dan  Simulasi”. Jurnal  Teknik  Industri Trisakti. Vol.6, No.2. 116.2016.
[10] R.  A.  Indriawan,  P.  Moengin,  dan  S.  Adisuwiryo. “erancangan  Model  Simulasi  Keseimbangan  Lini Produksi  Cabinet  FFR  603PD.  Untuk  Mencapai Target  Produksi  Pada  PT.  Chubbsafes  Indonesia. Jurnal Teknik Industri Trisakti. 2017
[11] M.N. Zakka “Optimasi Keuntungan Melalui Theory of  Constraint”,  Jurnal  Universitas  Islam  Indonesia. 2018.
[12] S.  Elgi,  P.  Moengin,  dan  S.  Adisuwiryo, “Perancangan  Model  Simulasi  Produksi  Lini  Drill pada  PT.  Fuji  Lestari-Tool  Indonesia  Untuk Meminimasi  Waktu  Produksi”, Jurnal  Teknik Industri Trisakti, 2019.