INNOVATIVE:  Journal  Of  Social  Science  Research Volume 4 Nomor 1 Tahun 2024 Page 8994-9008 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Optimisasi Sistem Antrian di Era Pandemi Untuk Meningkatkan Kinerja Pelayanan Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU)
Puput Setianah 1 ✉ , Herry Agung Prabowo 2 , Farida Farida 3
(1), (2) Program Studi Magister Teknik Industri, Universitas Mercu Buana – Jakarta.
(3) Program Studi Teknik Industri, Universitas Mercu Buana Jakarta Email: herry_agung@mercubuana.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Era globalisasi seperti saat ini memaksa  kita untuk melakukan semua hal dengan cepat, karena waktu adalah modal utama  dalam menjalankan aktivitas kehidupan.  Terkadang  karena  sumberdaya  yang dimiliki oleh perusahaan kurang atau  tidak mencukupi maka akan berdampak     buruk pada pelayanan yang diberikan. Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum  (SPBU) 34 – 17521 Tambun Selatan atau yang lebih  dikenal  dengan  SPBU  3M  memiliki  1  fasilitas  (mesin  pompa)  pengisian  bahan  bakar  yang diperuntukan melayani kendaraan sepeda motor atau kendaraan beroda dua. Tiap fasilitas atau mesin pompa tersebut memiliki 2 Channel (kanan dan kiri) untuk melayani pengisian bensin. Permasalahan yang kemudian timbul adalah ketika pelanggan akan melakukan pengisian bahan bakar pada saat yang sama pada pagi hari saat hendak berangkat kerja dan sore/malam hari saat pulang kerja. Pada kedua waktu tersebut akan terjadi antrian yang cukup panjnag karena jumlah channel layanan tidak cukup  untuk  memenuhi  kebutuhan  pelanggan  yang  tinggi.  Jadi  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis  jumlah  channel  yang  optimal  untuk  meningkatkan  kinerja  layanan  di  SPBU  3M.  Dari analisa yang dilakukan diperoleh hasil jumlah Channel yang optimal adalah 3 channel yang dibuka dengan jadwal sebagai berikut 17.00 – 18.00 WIB   serta   dua   Channel pelayanan pada 06.00 – 07.00, 12.00 – 13.00, 16.00 – 17.00, dan 18.00 – 19.00 WIB.
Keywords: Pelayanan SPBU, Sistem Antrian, Optimalisasi Fasilitas Pengisian.
Abstract
The current era of globalization forces us to do everything quickly, because time is the main capital in carrying out life activities. Sometimes because the company's resources are lacking or insufficient, this will  have  a  negative  impact  on  the  services  provided.  Public  Fuel  Filling  Station  (SPBU)  34 – 17521 Tambun Selatan or better known as SPBU 3M has 1 fuel filling facility (pump machine) which is intended to serve motorbikes or two-wheeled vehicles. Each facility or pump machine has 2 channels (right and left) to serve petrol filling. The problem that then arises is when customers fill up fuel at the same time in the morning when they want to go to work and in the afternoon/evening when they get home from work. At both times there will be quite long queues because the number of service channels is not enough to meet high customer needs. So the aim of this research is to analyze the optimal number of channels to improve service performance at 3M gas stations. From the analysis carried out, the optimal number of channels is 3 channels which are opened with the following schedule 17.00 - 18.00 WIB and two service channels at 06.00 - 07.00, 12.00 - 13.00, 16.00 - 17.00 WIB, and 18.00 - 19.00 WIB.
Keywords: Gas Station Services, Queue System, Optimization of Filling Facilities.

## PENDAHULUAN
Era globalisasi seperti saat ini memaksa kita untuk melakukan semua hal denga cepat, karena waktu adalah modal utama dalam menjalankan aktivitas kehidupan. Dengan demikian maka semua perusahaan dituntut untuk memberikan pelayanan yang cepat kepada setiap pelanggannya, dengan biaya yang efisien, tanpa mengurangi kualitas pelayanan.
Terkadang  karena  sumberdaya  yang dimiliki  oleh  perusahaan  kurang  atau tidak mencukupi maka akan berdampak buruk pada pelayanan yang diberikan. Pada  pusat-pusat layanan  jasa,  karena kurangnya sumber daya menyebabkan  lamanya  waktu  menunggu pelanggan untuk mendapatkan layanan sehingga pelanggan terpaksa mengantri. Faktor lain yang dapat menyebabkan terjadinya antrian  yaitu  kurang  tepatnya  perhitungan  kapasitas yang disiapkan dengan waktu layanan dan jumlah pelanggan yang membutuhkan layanan pada suatu waktu tertentu. Hal ini tentu akan berdampak pada penurunan kualitas layanan dan kepuasan pelanggan, bahkan mengakibatkan hilangnya atau beralihnya pelanggan kita ke pusat layanan lain yang sejenis.
Stasiun  Pengisian  Bahan  Bakar  Umum  (SPBU)  34 – 17521  Tambun  Selatan atau yang lebih dikenal dengan SPBU 3M Tambun Selatan terletak di Jalan Diponegoro, Kecamatan Tambun Selatan,  Kabupaten  Bekasi.
Saat  ini SPBU 3M Tambun Selatan memiliki 1 fasilitas (mesin pompa) pengisian bahan bakar yang diperuntukan melayani kendaraan sepeda motor atau kendaraan beroda dua. Tiap fasilitas atau mesin pompa tersebut memiliki 2 Channel (kanan dan kiri) untuk melayani pengisian  bensin.  Selain  itu,  desain pelayanan  yang  digunakan  oleh  SPBU  3M  Tambun
Selatan, yaitu Multi Channel-Single Phase (M/M/1) dimana pelanggan akan memilih server yang tersedia dan hanya melewati satu kali proses pelayanan.
Permasalahan  yang  kemudian  timbul  adalah  ketika  pelanggan  akan  melakukan pengisian bahan bakar pada saat yang sama seperti biasa terjadi pada pagi hari saat hendak berangkat kerja dan sore/malam hari saat pulang kerja. Pada kedua waktu tersebut akan terjadi  antrian  karena  jumlah Channel  layanan  tidak  cukup  untuk  memenuhi  kebutuhan pelanggan yang  tinggi.  Alasan pemilihan SPBU 3M Tambun Selatan adalah karena SPBU ini  terletak  di  jalan utama  penghubung  antara  wilayah pemukiman  penduduk  dengan kawasan industri, sehingga sering terjadi antrian pada periode tertentu. Berdasarkan data yang  diperoleh  dari  SPBU,  standar waktu  pelayanan  adalah  60  detik  untuk  tiap  unit kendaraan  roda  dua.  Selain  itu  juga  terdapat  standar  antrian  kendaraan, yaitu  maksimal sebanyak 5 kendaraan.
Dari hasil observasi yang dilakukan selama dua minggu dengan jumlah pengamatan sebanyak 14 jam per hari, didapatkan data-data pada Tabel 1 dan Tabel 2. Dari data tersebut, terlihat bahwa kedatangan pelanggan bervariasi setiap jamnya, yang menyebabkan panjang antrian diluar standar pada periode tertentu. Akibatnya pada periode tertentu, terobservasi adanya  pelanggan  yang  keluar  dari  antrian  yang mengakibatkan  penurunan  kepuasan pelanggan dan pendapatan SPBU.
Tabel 1. Hasil Observasi Rata-Rata Kedatangan Pelanggan
Rata-Rata Kedatangan Pelanggan Kendaraan Roda Dua Jam Avg  Senin  Selasa  Rabu  Kamis  Jumat  Sabtu  Minggu 06.00 - 07.00 123  109 139 114 125 138 103 135 07.00 - 08.00 107  103 115 102 110 111 95 115 08.00 - 09.00 105 98 112 82
85 134 134 93 09.00 - 10.00  98 75 79 101 92 104 172 64 10.00 - 11.00  96 88 89 74 106 93 143 79 11.00 - 12.00  98 101 104 87 112 75 121 86 12.00 - 13.00  110  122 118 124 94 105 99 107 13.00 - 14.00  107 98 93 108 102 132 105 111 14.00 - 15.00  101  107 86 115 106 115 85 94 15.00 - 16.00  130  118 112 147 149 156 109 120
16.00 - 17.00  195  210 198 205 212 193 147 197 17.00 - 18.00  229  235 227 239 232 217 221 232 18.00 - 19.00  192  193 188 194 187 201 194 187 19.00 - 20.00  154  155 163 156 145 158 146 156 (Sumber: SPBU 3M Tambun Selatan)
Tabel 2. Hasil Observasi Panjang Antrian, Waktu Menunggu, Waktu Pelayanan dan Jumlah
Pelanggan Keluar Antrian dengan Pelayanan Single Channel Jam Panjang Antrian Sepeda Motor Waktu Menunggu Pelanggan Dilayani (Detik) Waktu Pelayanan Pelanggan  Per Unit (Detik) Jumlah Pelanggan Keluar Antrian 06.00-07.00 7 61,64 28,4 4 07.00-08.00 5 51,42 27,2 2 08.00-09.00 3 52,71 27,4 0 09.00-10.00 2 49,07 22,4 0 10.00-11.00 2 48 21,5 0 11.00-12.00 4 50,42 27,1 1 12.00-13.00 6 57,28 28,5 2 13.00-14.00 4 56,4 30,1 0 14.00-15.00 3 51,4 35,3 0 15.00-16.00 5 64,64 25,3 2 16.00-17.00 7 101,14 28,4 3 17.00-18.00 11 114,5 26,7 6 18.00-19.00 8 96 23,5 4 19.00-20.00 5 77,07 31,4 3 (Sumber: Pengolahan Data Tahun 2020)

## Identifikasi Masalah
Berdasarkan paparan latar belakang di atas, dapat diidentifikasi permasalahan terkait sistem antrian pada SPBU 3M Tambun Selatan yaitu terjadinya penumpukan antrian pada SPBU  3M  Tambun  Selatan  di  jalur  kendaraan  roda dua,  pada  periode  pulang  kantor, sehingga hal ini perlu diantisipasi agar pelayanan kepada pelanggan dapat ditingkatkan,
dan SPBU tidak kehilangan pelanggan akibat antrian yang terlampau panjang.

## Rumusan Masalah
Berdasarkan  paparan  latar  belakang  dan identifikasi  masalah,  dapat  dirumuskan  masalah penelitian berikut:
A. Bagaimana kinerja sistem antrian pengisian bahan bakar di SPBU 3M saat ini?
B. Berapa jumlah Channel yang optimal untuk meningkatan kinerja layanan di SPBU 3M?

## Tujuan Penelitian
Dari rumusan masalah di atas, dapat disusun tujuan penelitian berikut:
1. Untuk mengetahui kinerja sistem antrian pengisian bahan bakar di SPBU 3M saat ini.
2. Untuk menganalisis jumlah Channel yang optimal untuk meningkatkan kinerja layanan di SPBU 3M.

## Batasan Penelitian
Agar pembahasan tidak melebar, penulis menggunakan batasan masalah berikut:
1. Penelitian  hanya  dilakukan  pada sistem  antrian Channel  pelayanan pengisian bahan bakar untuk sepeda motor.
2. Pengambilan  data  hanya  dilakukan  untuk  mengamati  jumlah  kedatangan,  waktu kedatangan, waktu keluar, dan waktu pelayanan sepeda motor.
3. Pengamatan hanya dilakukan dari pukul 06.00 WIB sampai dengan 20.00 WIB dengan 14 hari pengamatan.
4. Setiap petugas di Channel pengisian diasumsikan memiliki kemampuan yang setara.
5. Data pelanggan tidak membedakan umur, jenis kelamin, pendidikan, keahlian serta jenis sepeda motor.
6. Disiplin pelayanan yang diterapkan adalah First In First Out (FIFO).

## Tinjauan Pustaka
Beragam model antrian dapat digunakan di  bidang  manajemen  operasi.  Empat jenis model antrian yang paling sering digunakan untuk menganalisis kinerja antrian dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Model Antrian
Model Nama Model Jumlah Jalur Jumlah Tahapan Pola Tingkat Kedatangan Waktu Pelayanan Disiplin Pelayanan A Sistem Sederhana (M/M/1) Tunggal Tunggal Poisson Eksponensial FIFO B  Jalur Ganda (M/M/S) Jalur Berganda Tunggal  Poisson  Eksponensial FIFO C Pelayanan Konstan (M/D/1) Tunggal Tunggal Poisson Konstan FIFO D  Populasi Terbatas Tunggal  Tunggal  Poisson  Eksponensial FIFO Sumber: [1]
Menurut  Heizer  dan  Render,  dengan  mengoptimalkan  sistem  pelayanan,  dapat ditentukan waktu pelayanan, jumlah saluran antrian, dan jumlah pelayanan yang tepat dengan menggunakan model-model antrian [1]. Empat model antrian tersebut adalah sebagai berikut:
A. Model A: M/M/I ( Single Channel Query System atau model antrian jalur tunggal). Dalam  situasi  ini,  kedatangan  membentuk  satu  jalur  tunggal  untuk  dilayani  oleh stasiun tunggal.  Rumus  antrian  untuk model A adalah sebagai berikut :
a. Jumlah  pelanggan  rata-rata  dalam  sistem  (yang  sedang menunggu  untuk dilayani):
Ls = λ/(μ - λ)
b. Jumlah  waktu  rata-rata  yang  dihabiskan  dalam  sistem  (waktu  menunggu ditambah waktu pelayanan):
Ws = 1/(μ - λ) c. Jumlah unit rata-rata yang menunggu dalam antrian:
Lq = λ^2/(μ(μ - λ))
𝜇 )
d. Waktu rata-rata antrian dalam sistem:
Wq = λ/(μ(μ - λ)
e. Faktor utilisasi sistem (populasi fasilitas pelayanan sibuk):
ρ=λ/μ
f. Probabilitas terdapat 0 unit dalam sistem (yaitu unit pelayanan kosong):
ƿ o=1- λ/μ
g. Probabilitas terdapat lebih dari sejumlah k unit dalam sistem, dimana n adalah jumlah unit dalam sistem:
𝜆
𝑘 +1 𝑃𝑛 > 𝑘 = ( 𝜇 )
B. Model B: M/M/S ( Multiple Channel Query System atau model antrian jalur berganda). Sistem antrian jalur berganda terdapat dua atau lebih jalur atau stasiun pelayanan yang  tersedia  untuk  menangani  pelanggan  yang  akan  datang.  Pola kedatangan mengikuti distribusi Poisson dan waktu pelayanan mengikuti
distribusi eksponensial negatif. Pelayanan dilakukan secara first-come, first-served, dan semua stasiun pelayanan yang sama. Rumus antrian untuk model B adalah sebagai berikut :
a. Probabilitas  terdapat  0 orang  dalam  sistem  (tidak  adanya  pelanggan  dalam sistem):
b. Jumlah orang atau unit rata-rata yang menunggu dalam antrian:
𝜆𝜇 ( 𝜆 ⁄ 𝑀 𝐿𝑞 = 𝑃𝑜 ( 𝑀 − 1)! ( 𝑀 𝜇 − 𝜆 )²
c. Waktu rata - rata yang dihabiskan seorang pelanggan dalam antrian atau sedang dilayani dalam sistem:
Ws=Wq+λ/μ
d. Jumlah pelanggan rata- rata dalam sistem:
Ls=Lq+λ/μ
e. Waktu  rata-rata  yang dihabiskan  oleh  seorang  pelanggan  atau  unit  untuk menunggu dalam antrian:

## Wq=Lq/λ
C. Model C: M/D/1 ( constant service atau waktu pelayanan konstan). Beberapa sistem memiliki waktu pelayanan yang tetap, dan bukan berdistribusi eksponensial seperti
(  )
biasanya. Rumus antrian untuk model C adalah sebagai berikut [1]:
a. Panjang antrian rata-rata:
𝑥 2 𝐿𝑞 = 2 𝜇 ( 𝜇 − 𝜆 )
b. Waktu menunggu dalam antrian rata-rata:
Wq=λ/(2μ(μ - λ))
c. Jumlah pelangan dalam sistem rata-rata:
Ls=Lq+λ/μ
d. Waktu  tunggu  rata-rata
𝑃𝑜 =[ ∑ 𝑀 − 1  1 𝜆
2 1 𝜆 𝑀
+ ( ) 𝑀𝜇 ] dalam sistem:
Ws=Wq+1/μ
𝑛 =0 𝑛 ! 𝜇 𝑀 ! 𝜇
𝑀𝜆 – 𝜇 Model  D:  ( limited  population atau  populasi  terbatas).  Model 𝐿 ( 𝑇 + 𝑈 ) 𝑊 = 𝑁 – 𝐿𝑇 (1 − 𝐹 )
= 𝑋𝐹 ini berbeda dengan ketiga model yang lain, karena saat ini terdapat hubungan saling ketergantungan antara panjang antrian dan tingkat kedatangan. Ketika terdapat sebuah populasi pelanggan potensial yang terbatas bagi sebuah fasilitas pelayanan, maka model antrian berbeda harus dipertimbangkan, yaitu [1]:
e. Faktor pelayanan:
x=T/(T+μ)
f. Jumlah antrian rata-rata: L=N(1-F)
g. Waktu tunggu rata-rata: Jumlah pelayanan rata- rata:
J=N F (1-X)
h. Jumlah dalam pelayanan rata-rata:
H=F N X
i. Jumlah populasi:
N=J+L+H
Berbagai  penelitian  telah  dilakukan  terkait  optimisasi  antrian  seperti  pada Tabel  4,
namun optimisasi antrian SPBU masih jarang dilakukan di era pandemi COVID-19. Dari Tabel 4 ditemukan bahwa metode yang paling banyak diterapkan pada penelitian sejenis adalah dengan metode M/M/S.
Tabel 6. Penelitian Terdahulu
No. Penulis Tahun Obyek Penelitian Metode Penelitian 1 Sari et al [2] 2022 Antrian restoran di era pandemi M/M/S 2  Purnomo et al [3] 2021 Antrian restoran di era pandemi M/M/S 3 Dina Rachmawaty [4] 2021 Antrian minimarket di era pandemi M/M/S 4 Liyanti [5] 2021  Antrian percetakan di era pandemi M/M/S 5  Budiman et al [6] 2020 Antrian bank di era pandemi M/M/S 6 Anggi & Perdana [7] 2020  Antrian Puskesmas di era pandemi M/G/1 7 Eko et al [8] 2019 Antrian pendaftaran pengemudi ojek online M/M/S 8  Jamaluddin  [9]  2019 Antrian SPBU M/M/S 9 Kusumaningtyas et al  [10] 2018 Antrian SPBU M/M/S 10  Kurniawan & Susanty  [11] 2017 Antrian restoran M/M/S

## METODE PENELITIAN
Metodologi  yang  digunakan  untuk  menganalisis  antrian  pada  penelitian  ini terdiri  dari beberapa metode berikut:
1. Metode Pengumpulan data Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan dalam rangka mencapai tujuan penelitian. Pada penelitian ini digunakan tiga metode pengumpulan data:
a. Observasi
Observasi  adalah  aktivitas pengamatan  terhadap  suatu  proses atau  objek  yang
bertujuan untuk merasakan dan kemudian memahami wawasan dari fenomena yang diamati berdasarkan pengetahuan dan gagasan yang sudah diketahui sebelumnya, untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan untuk melanjutkan suatu penelitian.
b. Wawancara Mendalam ( Indepth Interview)
Wawancara adalah aktivitas yang digunakan untuk memperoleh informasi mendalam mengenai  sebuah  topik.  Wawancara  adalah  sumber  penting  untuk  menggali informasi  terkait  suatu  topik,  apabila dapat memilih narasumber dan  mengajukan pertanyaan yang tepat.
c. Studi Pustaka
Studi  pustaka  dilakukan  untuk mempelajari  sistem  informasi  yang  bersangkutan dengan cara melakukan suatu pembahasan yang berdasarkan pada buku referensi dan artikel ilmiah terkini.

## 2. Metode Pengolahan Data
Metode  pengolahan  data  adalah  proses  manipulasi  data  ke  bentuk  yang  lebih informatif atau berupa informasi. Informasi merupakan hasil dari kegiatan pengolahan suatu  data  dalam  bentuk  tertentu  yang  lebih  berarti  dari  suatu  kegiatan  atau  suatu peristiwa. Pengolahan data dilakukan pada Microsoft Excel.
3. Metode Analisis
Metode  analisis  adalah  proses  pengkajian  data  dimana  diharapkan  dapat  menemukan solusi  untuk  menyelesaikan  permasalahan.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis  antrian sesuai dengan Model A dan B pada Tabel 3.
Gambar 1. Kerangka Berfikir Analisis Antrian SPBU 3M Tambun Selatan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data pada Tabel 1 menunjukkan bahwa rata-rata kedatangan pelanggan sangat besar pada pukul 16.00 – 19.00 WIB, yang mana pada puncaknya yaitu pukul
17.00 – 19.00 WIB terobservasi panjang antrian sebanyak 11 kendaraan, dengan 6 kendaraan pada akhirnya memutuskan untuk keluar dari antrian.
Dari data pada Tabel 1, dapat dilakukan analisis kinerja sistem antrian apabila melalui dua Channel pelayanan dan tiga Channel pelayanan dengan menghitung:
1. Tingkat Probabilitas Tidak Terdapatnya Pelanggan dalam Sistem (Po).
2. ingkat Utilitas Server Pelayanan dalam Sistem (P).
3. Rata-Rata Jumlah Pelanggan Menunggu dalam Antrian (Lq).
Hasil  perhitungan  tersebut  kemudian  dibandingkan  dengan  kinerja  pelayanan hasil observasi  seperti pada Tabel 5.
Periode Waktu Rata-Rata Jumlah Pelanggan Menunggu Dalam Antrian (Lq) 1 Ch (Observasi)  2 Ch (Perhitungan) 3 Ch (Perhitungan) 06.00 - 07.00 7 3 0 07.00 - 08.00 5 0 0 08.00 - 09.00 3 0 0 09.00 - 10.00 2 0 0 10.00 - 11.00 2 0 0 11.00 - 12.00 4 0 0 12.00 - 13.00 6 1 0 13.00 - 14.00 4 0 0 14.00 - 15.00 3 0 0 15.00 - 16.00 5 1 0 16.00 - 17.00 7 3 0 17.00 - 18.00 11 6 1 18.00 - 19.00 8 3 0 19.00 - 20.00 5 1 0
Dari perhitungan yang dituangkan pada Tabel 5, ditemukan bahwa dengan pelayanan satu Channel  dan  dua Channel,  pada  periode  tertentu  terdapat  nilai  Lq  yang  diluar  standar pelayanan  SPBU  yaitu  antrian  maksimal  sebanyak  5  kendaraan  per Channel.  Dengan demikian untuk mencapai standar pelayanan yang diinginkan, perlu dilakukan penyesuaian jumlah Channel pelayanan pada periode tersebut, sebagaimana dituliskan pada Tabel 6.
Tabel 6. Usulan Jumlah Channel Pelayanan Periode Waktu  Jumlah Channel  Periode Waktu  Jumlah Channel 06.00 - 07.00 2 13.00 - 14.00 1 07.00 - 08.00 1 14.00 - 15.00 1 08.00 - 09.00 1 15.00 - 16.00 1 09.00 - 10.00 1 16.00 - 17.00 2 10.00 - 11.00 1 17.00 - 18.00 3
11.00 - 12.00 1 18.00 - 19.00 2 12.00 - 13.00 2 19.00 - 20.00 1
Perbandingan dengan penelitian Terdahulu:
To  be  able  to  compare  the  accuracy,  correctness  and  explanation  of  a  research,  the researcher includes a review of the results of previous studies.
1. The first research was conducted by Manalu & Paladeng (2019). Study This study was made with the aim of analyzing how many facilities lines are available optimal and service performance  at optimal level. This  research uses descriptive  method with  a quantitative approach. Analysis method with analysis queuing theory in accordance with the queuing model applied to gas stations 74,951.02 namely the Multiple Line Queuing Model which means that there is more than one facility path and one service stage that the customer must perform to can complete the service.
2. The second research was conducted by Basuki (2019). The purpose of this research to analyze the optimal number of facility lines and service performance at optimal level. The type of data used is quantitative data and data sources The primary data used are observation  and  interviews.  Analysis  method  used  is  queuing  theory  analysis  in accordance  with  the  queuing  model  used  apply  to  the  Esau  Sesa  Manokwari  gas station, namely the Multiple Line Queue Model.
3. Sofyan & Meutia's third research (2017) with the title Application of Methods Queues in  determining  the  optimal  facilities  at  the  Mawaddah  gas  station.  The  research method used is a queuing model related to the arrival rate and service level, with the results of the research obtained is the arrival rate of vehicles in the each pump i.e. 2 wheel premium petrol pump 2.59 minutes.
4. The fourth research was conducted by Firdaus (2016). The purpose of this research to see the situation that occurs in the queue of gas stations 24,361.35 Jambi city, then the source of data in this study is primary data obtained from direct observation in the PT field,  and  secondary  data  in  the  form  of  a  book  related  to  research,  while  data processing in this study using POM/QM software for Windows 3.0. from result data processing, it can be concluded that the model applied by The queue for gas stations 24,361.35 Jambi City can be said to be optimal, this is because of the presence of the number of customers who come can be served well with the queue time fast.
5. Fifth research study was conducted by Xu et al (2018). The purpose of this research is to use queuing theory to analyze a typical layout with two gas stations (G1 and G2)
under  two  different  conditions:  Absence  queuing  information  guide  and  real-time queuing information availability at pom gas. Mathematical reasoning and numerical experiments prove that the average average customer acceptance rate increases and average waiting time decreases in two M / M / 1/2, M / M / 1/3 and M / M / 2/3 models under the guidance information. In addition, we compared fluctuations in G1 and G2 . service intensity under the conditions specified above and found that the gas station capacity G1 and G2 is balanced. Next, numerical simulations for M/M/1/4 and M/M/2/4 The model is carried out to produce the same conclusions regarding balance capacity in other types of gas stations. In short, transfer 11 real-time information to the driver is very helpful to optimize management and reduce the negative effects of queuing at gas stations, and should considered in the relevant sector.
The  previous  research  above  is  different  from  this  research.  This  research  was motivated  by  problems  related  to  the  queuing  system  at  the  3M  Tambun  Selatan  gas station, namely the accumulation of queues at the 3M Tambun Selatan gas station on the two-wheeled vehicle lane, during the office period, so this needs to be anticipated so that service to customers can be improved, and gas stations don't lose customers due to long queues.

## SIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah:
1. Pada  periode  tertentu,  kinerja  sistem  antrian  pada  SPBU  3M  Tambun  Selatan  masih kurang  baik,  yang  dapat  dilihat  dari  jumlah  antrian  yang lebih  banyak  dari  standar pelayanan SPBU yaitu 5 kendaraan. Periode tersebut adalah 06.00 – 07.00, 12.00
– 13.00, 16.00 – 17.00, 17.00 – 18.00,
dan 18.00 – 19.00 WIB.
2. Analisis jumlah Channel yang optimal sudah dilakukan, sehingga untuk mencapai standar pelayanan SPBU diusulkan untuk membuka tiga Channel  pelayanan  pada  17.00 – 18.00    WIB    serta    dua Channel
pelayanan pada 06.00 – 07.00, 12.00
– 13.00, 16.00 – 17.00, dan 18.00 –
19.00 WIB.

## DAFTAR PUSTAKA
J. Heizer, B. Render, and C. Munson, Operations Management,  12th ed.
PEARSON, 2011.
D. R. Sari, H. Cipta, and S. Harleni, “Analisis Sistem Antrian Multi Chanel Single Phase Dalam Penerapan Protokol Kesehatan Pandemi COVID-19 di Merdeka Walk Medan,” G-Tech, vol. 6, no. 1, pp. 47 – 52, 2022.
B. H. Purnomo, B. Suryadharma, and N. Y. Ekasari, “Model Sistem Antrian Pada Pelayanan Restoran  Cepat Saji,” J.  Agroteknologi,  vol. 15,  no.  01,  p.  40,  2021,  doi:  10.19184/j- agt.v15i01.19929.
W. B. L. A. F. Dina Rachmawaty, “Pemodelan Dan Simulasi Sistem Antrian Pelayanan Server Terhadap Pelanggan Percetakan Xyz Menggunakan Arena,” J. Ind. Eng. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 10 – 16, 2021,  doi: 10.24176/jointtech.v1i2.6493.
D.  Liyanti, “Simulasi Model Antrian  Dengan  Metode  Single  Channel  Multi  Server  Pada Minimarket  Segar Tasikmalaya,”
Ind. Galuh, vol. 2, no. 2, pp. 1 – 13, 2021.
R. Budiman, D. Hatidja, and M. S. Paendong, “Analisis Sistem Antrian  Di  PT.  Bank  Negara Indonesia (Persero) Tbk. Kantor Cabang Manado,” d’Cartesian , vol. 9, no. 1, p. 8, 2020, doi: 10.35799/dc.9.1.2020.25750.
P.  Anggi  and  H.  Perdana, “Analisis Data  Antrian  di  Puskesmas  Parit  Haji  Husein  2  Kota Pontianak,” Bimaster, vol. 09, no. 1, pp. 153 – 158, 2020.
A. P.  Eko, M. N. Sona, A. F. Saputra, and D. Rolliawati, “Pemodelan Dan Simulasi Antrian Pendaftaran Driver Baru Go-Jek Di Sidoarjo,” Maj. Ilm. UNIKOM, vol. 17, no. 1, pp. 13 – 18, 2019, doi: 10.34010/miu.v17i1.2806.
J. Jamaluddin, “Analisa Simulasi Sistem Antrian Pada Suatu SPBU,” JENIUS (Jurnal Ilm. Manaj. Sumber Daya Manusia), vol. 2, no. 2, p. 290, 2019, doi: 10.32493/jjsdm.v2i2.2234.
Kusumaningtyas, M. I. Fikri, and
E. Liquiddanu, “Simulasi Antrian Pengisian  Bahan  Bakar  di  SPBU Pucangsawit,” Semin. dan Konf. Nas. IDEC,  pp.  1 – 11, 2018, [Online].
Available:
https://idec.ft.uns.ac.id/wp- content/uploads/2018/05/ID012.p df
R.  D.  Kurniawan  and  A.  Susanty, “Penentuan Jumlah  Server Optimal  Untuk  Peningkatan Utilitas  Server  Dengan  Menggunakan  Simulasi  Extend  Di  Restoran  Cepat  Saji Mcdonald’S,” Ind. Eng. Online J., vol. 6, no. 1, 2017.