Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 9 No. 2 Maret 2022 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN
: 2654-5837, Hal  289 – 295
PENINGKATAN KECEPATAN PELAYANAN MENGGUNAKAN METODE QUEUING THEORY DALAM MENGURANGI ANTRIAN DI MASA PANDEMIC COVID-19.
Oleh :

## Lutfi Alhazami,
Program Studi S1 Manajemen, Universitas Media Nusantara Citra Email : alhazamilutfi@gmail.com Articel Info Abstract Article History : Received  24 February - 2022 Accepted  24 March - 2022 Available Online  30 March - 2022 This study aims to improve vehicle service services by evaluating the performance of existing services at PT. XYZ at Bintaro Jaya.
The approach used in this research is queuing theory. The whole customer who came to the car dealer of PT. XYZ is used as the population. All of the customers who came then queued and then entered  the  queue  were  sampled  in  this  study.  The  research period  and  data  collection  were  carried  out  for  7  consecutive days using observation techniques. Goodness of fit test is used to analyze the arrival data that has poison distribution. The arrival pattern  produced  by  this  study  has  followed  the  poison distribution  and  the  service  pattern  followed  the  exponential distribution.  Based  on  the  calculation  results  in  increasing  the speed  of  service,  one  additional  person  is  needed  for  optimal service.
Keywords : Queue, evaluation, vehicle service

## 1. PENDAHULUAN
Pada era modern dan era dimana tekhnologi sangat  berkembang  pesat  seperti  saat  ini  kita masih  menjumpai  adanya  proses  antrian  di berbagai  bisnis  dalam  kesehariannya.  Pada perusahaan  jasa  atau  yang  bukan  manufaktur seperti  pembagian  sembako,  pembelian  tiket mode  transportasi,  sampai  pada  penerimaan servis  kendaraan  kita  sering  jumpai  para konsumen  yang  mengantri  (Wahyuningsih, 2013).  Kita  sering  melihat  kondisi  mengantri pada saat bahan baku atau barang setengah jadi menunggu  untuk  diproses.  Dari  kedua  jenis perusahaan  baik  manufaktur  maupun  jasa, permasalahan  antrian  paling  banyak  dijumpai adalah  pada  bisnis  jasa,  hal  ini  disebabkan produk  jasa  memiliki  sifat  yang  random  baik dari  pola  kedatangan  maupun  perbedaan  dari kebutuhan  waktu  yang  disediakan  untuk melayani setiap pelanggan (Hakim, 2006).
Dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang ada  pada  antrian,  banyak  perusahaan  jasa
khususnya  di  Indonesia  mulai  menerapkan berbagai metode salah satunya adalah menerapkan aplikasi tekhnologi modern (Regiana  &  Satya,  2011).  Permasalan  yang muncul pada penerapan tekhnologi adalah biaya pengaplikasiannya yang sangat mahal dan belum tentu setiap saat dapat digunakan terutama pada saat  pemadaman  listrik.  Ketika  pemadaman terjadi  maka  proses  antrian  kembali  ke  metode konvensional.  PT.  XYZ  selaku  dealer  mobil dengan  merk  ternama  di  Bintaro  Jaya  mulai meningkatkan  persaingan  dan  siap  dalam memberikan pelayanan terbaik guna memenagkan  persaingan.  PT.  XYZ  pada penyedian jasa servisnya didukung oleh fasilitas bengkel  yang  baik.PT.  XYZ  merupakan perusahaan  jasa  servis  yang  didukung  oleh standar  ISO  9001.  Semua  teknisi  memiliki sertifikat  professional  dan  dengan  standar internasional. Service advisor yang berpengalaman  di  bidangnya  dan  dengan sales terbaik.
Dalam  perjalanan  dalam  meningkatkan
pelayanan yang berkelas kepada pelanggannya, PT. XYZ di bintaro masih memiliki masalah dan beberapa  kendala  yang  perlu  dihadapi  salah satunya adalah sistem antrian. Pada mekanismenya,  sistem  antrian  dimulai  dengan pelanggan  yang  tiba  di  garis  tunggu  antrian kemudian menunggu untuk dilayani.
Berdasarkan data yang diperolah dari  penerima servis  PT.  XYZ,  setiap  pelanggan  yang  masuk pada  umumnya  memiliki  waktu  tunggu  sekitar 15 menit. Namun, setelah peneliti datang untuk mengambil  data  ternyata  masih  ada  pelanggan yang  mendapatkan  waktu  tunggu  lebih  dari  40 menit.  Fenomena  ini  terjadi  pada  masa pandemicCovid-19,  dimana  pelanggan  harus menjaga  jarak,  dan  tidak  ingin  terlalu  lama berada di luar. Pelanggan merasa khawatir  jika terlalu  lama  mengantri  di  dealer  bisa  tidak sengaja  terpapar  virus  covid  19.  Meskipun protokol  kesehatan  yang  ketat  telah  dilakukan oleh  PT.  XYZ,  namun  pelanggan  tetap  saja merasa  khawatir  apalagi  denagn  isu  perubahan virus yang semakin ganas dan banyak.
Berdasarkan  data  yang  diambil,  masih terjadi antrian yang panjang sehingga pelanggan memiliki waktu tunggu yang sangat lama. Oleh sebab  itu  peneliti  melihat  adanya  keperluan untuk  mengkaji  dan  meneliti  lebih  lanjut  dan memberikan  masukan  kepada  PT.  XYZ  salah satu  dealer  terbesar  di  Bintaro  Jaya  untuk memberikan pelayanan yang maksimal.

## 2. KAJIAN PUSTAKA DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS
Ilmu  pengetahuan  tentang  bentuk  antrian dan  sering  disebut  sebagai  teori  antrian, merupakan  sebuah  bagian  penting  dari kegiatan  operasi  dan  juga  alat  yang  sangat berharga bagi manajer operasi. Antrian adalah sebuah  situasi  yang  umum,  sebagai  contoh ketika  para  pelanggan  menunggu  untuk mendapatkan barang atau jasa yang dibutuhkan (Heizer & Render, 2009). Antrian timbul  disebabkan  oleh  kebutuhan  akan layanan  melebihi  kemampuan  (kapasitas) pelayanan  atau  fasilitas  layanan,  sehingga pengguna fasilitas yang tiba  tidak bisa segera mendapat  layanan  disebabkan  kesibukan layanan.  Pada  banyak  hal,  tambahan  fasilitas pelayanan  dapat  diberikan  untuk  mengurangi antrian  atau  untuk  mencegah  timbulnya tumpukan  antrian.  Menurut  (Chase  et  al., 2006) memahami tentang antrian dan
mempelajari bagaimana untuk me-manage nya adalah  salah  satu  hal  yang  paling  penting
dalam  manajemen  operasi  untuk  mengatur beberapa  jadwal,  job  design,  persediaan,  dan sebagainya.  Serta  membahas  masalah  dasar pada  antrian  dan  mengaplikasikan  rumus standar  untuk  memecahkan  masalah  antrian tersebut. Rumus tersebut memudahkan manager untuk menganalisis kebutuhan layanan kemudian menetapkan fasilitas layanan yang sesuai untuk kondisi tertentu.
Ada  dua  fungsi  dasar  model  antrian,  yaitu meminimumkan biaya langsung dan biaya tidak langsung.  Biaya  langsung  adalah  biaya  yang timbul  akibat  lamanya  waktu  pelayanan  yang secara langsung membebani pihak perusahaan. Sementara biaya tidak langsung terjadi apabila pelanggan  harus  menunggu  lama  sehingga mungkin  membatalkan  niat  memakai  jasa perusahaan  tersebut  (Bustani,  2005).  Menurut (Heizer  &  Render,  2009),  terdapat  tiga komponen dalam sebuah sistem antrian, yaitu:
1. Kedatangan
Pelanggan masuk dalam sistem antrian kemudian dimasukkan ke dalam waiting  line atau  yang  biasa  disebut baris  tunggu  untuk  mendapatkan pelayanan diakhiri dengan meninggalkan sistem.
2. Disiplin Antrian
Memberikan  petunjuk  dalam  bentuk pedoman dan keputusan untuk memilih pelanggan  yang  masuk  ke  dalam antrian  untuk  dilayani  terlebih  dahulu. Dalam  buku  (Heizer  &  Render,  2009) dan (Mustika & Samsir, 2013) terdapat beberapa disiplin pelayanan yang dapat digunakan yaitu:
a. FCFS  ( First  Come  First  Served ) atau  FIFO  ( First  In  First  Out ) adalah,  seseorang  yang  datang lebih  dulu  datang  (tiba  di  dealer), yang  pertama  dilayani.  Misalnya, pada  antrian  loket  pembelian  tiket pesawat.
b. LCFS  ( Last  Come  First  Served ) atau  LIFO  ( Last  In  First  Out ) artinya, yang masuk dan mendaftar di  paling  terakhir  lebih  dulu dilayani  atau  keluar.  Contohnya, pada  sistem  antrian  elavator  yang berada pada lantai yang sama.
c. SIRO  ( Service  In  Random  Order ) artinya pelanggan dipanggil didasarkan  pada  peluang  secara random,  tidak  terkait  dengan
apalah  pelanggan  tersebut  datang terlebih dahulu atau datang diakhir.
d. PS  ( Priority  Service )  artinya
prioritas pelayanan yang diberikan kepada calon pelanggan yang memiliki status priortas lebih tinggi  daripada  pelanggan  lain yang  memiliki  prioritas  lebih rendah,  meski  datang  terakhir karena  disebabkan  oleh  banyak hal, seperti seseorang yang dalam keadaan gawat atau penyakit lebih berat dibanding dengan orang lain maka akan dilayani lebih dahulu.
3. Fasilitas Pelayanan
Dengan adanya model antrian, manajemen  difasilitasi  untuk  dapat menyeimbangkan pembiayaan pelayanan dengan menggunakan biaya-biaya antrian yang meliputi :
a. Waktu  rata-rata  yang  dihabiskan oleh pelanggan dalam antrian
b. Probabilitas  sejumlah  pelanggan berada dalam sistem
c. Panjang antrian rata-rata
d. Faktor utilisasi sistem
e. Waktu  rata-rata  yang  dihabiskan oleh  pelanggan  dalam  sistem (waktu  tunggu  ditambah  waktu pelayanan)
f. Probabilitas  fasilitas  pelayanan akan kosong
g. Jumlah pelanggan rata-rata dalam sistem Empat  model  struktur  dalam  antrian  yang umum terjadi dalam sistem antrian berdasarkan (Mustika & Samsir, 2013):
1. Single Channel – Single Phase
Model  ini  hanya  menggunakan  satu jalur untuk dimasukan ke dalam sistem pelayanan (satu fasilitas pelayanan).

## 2. Single Channel Multi Phase
Terdapat  2  atau  lebih  pelayanan  yang dilakukan secara bersamaan atau secara berurutan.  Misalnya:  lini  produksi massa,  pencucian  mobil,  tukang  cat mobil.

## 3. Multi Channel Single Phase
Terjadi  ketka  terdapat  2  atau  lebih fasilitas  pelayanan  yang  kemudian diakhiri dengan antrian model tunggal.
Misalnya  model  adalah  antrian  pada bank  swasta  dengan  lebih  dari  1  teller, pembayaran  dengan  beberapa  kasir pembelian tiket atau karcis yang dilayani oleh beberapa loket, dan lain sebagainya.
4. Multi Channel Multi Phase
Multi Channel Multi Phase memberikan informasi  pada  setiap  sistem  memiliki lebih dari satu fasilitas terkait pelayanan di setiap tahapapannya sehingga pelanggan  yang  dapat  dilayani  adalah terdapat  lebih  dari  satu  di  saat  waktu bersamaan.  Misalnya  pelayanan  yang pada  pasien  di  rumah  sakit  umum dimulai  dengan  proses  pendaftaran, kemudian  diagnosa,  tindakan  medis, sampai pembayaran.

## 3. METODE PENELITIAN
Jenis penelitian dalam pemecahan kasus ini adalah  berjenis  penelitian  terapan.  Penelitian terapan  merupakan  bagian  dari  banyak  teori penelitian yang digunakan untuk mencari solusi dari permasalahan yang dihadapi secara praktis. Metode  pada  penelitian  ini  adalah  metode kuantitatif.  Data  primer  diambil  secara langsung dari sistem antrian yang ada pada PT. XYZ. Waktu penelitian dilaksanakan selama  7 hari  berturut-turut  dimulai  pada  pukul  08.00– 16.00  WIB  karena  berdasarkan  pengamatan, pada jam 08.00-16.00 WIB dealer sudah dibuka dan    mulai  ramai  oleh  pelanggan  atau konsumen yang datang untuk pelayanan servis mobil sehingga dipilihlah waktu tersebut untuk melakukan observasi.
Tabel 1.1 Pola Kedatangan Pelanggan Rata-Rata Per Jam HARI WAKTU PELANGGAN λ SENIN 3 JANUARI 22 08:00-09:00 21 146/7 = 21 09:00-10:00
23
10:00-11:00 21 11:00-12:00
20 13:00-14:00 22
14:00-15:00 20 15:00-16:00 19 SELASA 4 JANUARI 22 08:00-09:00 24 158/7 = 23 09:00-10:00 20 10:00-11:00 21
11:00-12:00 25 13:00-14:00 23 14:00-15:00 24 15:00-16:00 21 RABU 5 JANUARI 22 08:00-09:00 23 166/7 = 24
09:00-10:00 24
10:00-11:00 22 11:00-12:00
25
13:00-14:00
26 14:00-15:00 24 15:00-16:00
22
KAMIS 6 JANUARI 22
08:00-09:00 26 164/7 = 23 09:00-10:00
23 10:00-11:00 21 11:00-12:00 25
Sumber : data diolah peneliti 2022
Dari  data  pola  kedatangan  pelanggan, dapat  kita  lihat  tingkat  kedatangan  pelanggan pada  tiap  jam  pada  masing-masing  hari memiliki data kedatangan yang berbeda-beda. Rata-rata  jumlah  pelanggan  yang  datang  ke dalam  sistem  selama  penelitian  adalah  23 pelanggan  per  jam.  Hasil  rata-rata  pelanggan per  jam  tersebut  menggambarkan  kepadatan pelanggan yang mengantri untuk mendapatkan pelayanan servis.
Pengujian distribusi kedatangan dilakukan untuk  mengetahui  apakah  data  kedatangan tersebut  mengikuti  suatu  pola  distribusi tertentu  (Regiana  &  Satya,  2011).  Pengujian distribusi kedatangan dilakukan untuk mengetahui  apakah  data  kedatangan  tersebut mengikuti suatu pola distribusi tertentu (Alfi & Hendra,  2012).  Dalam  proses  penerimaan service  kendaraan,  PT  XYZ  Bintaro  Jaya menggunakan model antrian Multiple Channel Query  System atau  model  antrian  jalur berganda  artinya  terdapat  lebih  dari  satu Service  Advisor (layanan)  yang  disediakan untuk  melayani  para  pelanggan  yang  ingin servis  kendaraan.Dalam  melayani  pelanggan, waktu  yang  dibutuhkan  oleh service  advisor bersifat  acak.  Lamanya  pelayanan  tergantung pada  jenis  service  kendaraan  yang  dilakukan oleh pelanggan.
PT XYZ Bintaro Jaya menerapkan disiplin antrian First Come First Serve (FCFS) dimana pelanggan yang pertama datang maka dilayani terlebih dahulu. Untuk mengoptimalkan proses pelayanan  dapat  digunakan  rumus  sebagai berikut:

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dengan menggunakan  software SPSS 22, maka  didapatkan  hasil  pengujian  terhadap jumlah kedatangan pelanggan selama pengamatan berlangsung sebagai berikut :
Tabel  1.2  One-Sample  Kolmogorov- Smirnov Test (Kedatangan)
Sumber : Data diolah peneliti 2022 Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang didapat  dengan  menggunakan  SPSS  22,  nilai signifikansi  ( Asymp.Sig.) yang  didapat  yaitu sebesar  0.879  lebih  besar  dibandingkan  nilai taraf  nyata  yang  telah  ditetapkan  yaitu  0.05. Karena  nilai signifikansi lebih besar dari nilai taraf  nyata,  maka  disimpulkan  bahwa  data jumlah kedatangan pelanggan yang melakukan service  kendaraan  di  PT  XYZ  Bintaro  Jaya berdistribusi Poisson.
Perhitungan selanjutnya dilakukan dengan menghitung  jumlah  pelanggan  yang  sedang dilayani oleh service advisor pada tiap jamnya. Rata-rata  jumlah  pelanggan  yang  mendapat pelayanan  ke  dalam  sistem  selama  penelitian adalah  4  pelanggan  perjam.  Kondisi  ini menggambarkan bahwa cukup lama pelayanan yang diberikan oleh service advisor, sehingga menyebabkan  antrian  yang  dikeluhkan  oleh
pelanggan.
Pengujian distribusi pelayanan dilakukan untuk  mengetahui  apakah  data  pelayanan tersebut  mengikuti  suatu  pola  distribusi tertentu.  Dengan  menggunakan  software SPSS  22,  maka  didapatkan  hasil  pengujian terhadap jumlah pelayanan pelanggan selama pengamatan  berlangsung  sebagai  berikut  : Tabel  1.3  One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test (Pelayanan)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang didapat dengan menggunakan SPSS 22, nilai signifikansi  ( Asymp.Sig .)  yang  didapat  yaitu sebesar  0.073  lebih  besar  dibandingkan  nilai taraf  nyata  yang  telah  ditetapkan  yaitu  0.05. Karena nilai signifikansi lebih besar dari nilai taraf  nyata,  dapat  disimpulkan  bahwa  data pola  pelayanan  pelanggan  PT  XYZ  Bintaro Jaya berdistribusi Exponential .
Waktu kerja efektif service advisor dalam melakukan  penerimaan  service  sehari-hari dalam  satu  hari  kerja  berdasarkan  jam  kerja yang  berlaku  pada  PT  XYZ  Bintaro  Jaya adalah jam 07:00 – 15:00 WIB dan jam 08:00 - 16.00 WIB. Dengan kata lain waktu efektif kerja service  advisor adalah  7  jam.  Dengan melihat  waktu  efektif  server  lebih  lanjutnya akan  terlihat  apakah service  advisor tersebut sudah  memenuhi  kapasitas  yang  maksimal. Service advisor tersebut  harus dikurangi bila jam  kerjanya  kurang  dominan  karena menganggur  atau service  advisor tersebut perlu  ditambah  karena  jam  kerjanya  yang padat.
Berdasarkan  data  dari  hasil  penelitian, dapat  diketahui  bahwa  rata-rata  pelayanan adalah  4  pelanggan  per  jam  dan  lama pelayanan  yang  diberikan  oleh service advisor kepada  setiap  pelanggan  adalah  16 menit 5 detik. Hal ini menggambarkan bahwa pelayanan  yang  diberikan  oleh  tiap service advisor cukup  lama  untuk  tiap  pelanggan dalam  proses  penerimaan  servis  kendaraan.
Tingkat kegunaan fasilitas adalah pemanfaatan atau penggunaan dari sebuah fasilitas pelayanan,  dalam  hal  ini  fasilitas  yang dimaksud adalah service advisor. Jika service advisor  sangat  sibuk  melayani  pelanggan,  itu artinya  waktu  kerja  service  advisor  sangat efektif dan tingkat kegunaan / utilitas fasilitas (service advisor) sudah sangat baik. Dari hasil penelitian,  keenam service  advisor cukup sibuk,  ini  dapat  dilihat  dari  tingkat  kegunaan rata-rata (ρ) yaitu 0.96. Jika nilai ρ mendekati 1  maka  rata-rata  waktu  mengantri  pelanggan cukup lama. Dari hasil perhitungan didapatkan hasil  Po  yaitu  sebesar  0.0007365877900.  Hal ini  dapat  dikatakan  bahwa  peluang service advisor untuk menganggur selama waktu kerja atau  tidak  melayani  pelanggan  sebesar
0.0007365877900  atau  dapat  dikatakan  juga yaitu  sebesar  0,07%  peluang service  advisor menganggur, sedangkan 99,93% harus melayani  pelanggan  yang  datang.  Jadi  dapat dikatakan  setiap service  advisor hanya mempunyai sedikit  waktu menganggur dalam waktu  kerja  di  tiap  harinya,  sehingga  dapat dikatakan  kapasitas service  advisor tersebut sudah  terpenuhi  karena  jam  kerja service advisor terpakai  maksimal,  bahkan  mungkin kurang  menurut  pelanggan  karena  lamanya waktu menunggu pelanggan dalam mendapatkan pelayanan.
Dari  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan bahwa  jumlah  pelanggan  rata-rata  dalam sistem  sebanyak  26,15977255  atau  26  orang (pembulatan).  Kondisi  ini  menggambarkan bahwa pelanggan harus menunggu cukup lama untuk mendapatkan pelayanan saat melakukan servis  kendaraan.  waktu  rata-rata  yang dibutuhkan  oleh  seorang  pelanggan  untuk menunggu dalam sistem adalah 67 menit. Hal ini  merupakan  waktu  yang  cukup  lama  untuk mendapatkan pelayanan bagi seorang pelanggan.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  maka taraf  pelayanan  yang  diberikan  oleh  PT  XYZ Bintaro  Jaya  dirasa  belum  dapat  memuaskan pelanggannya  karena  waktu  menunggu  untuk dilayani  dirasa  terlalu  lama.  Dari  hasil perhitungan  didapat  bahwa  rata-rata  jumlah pelanggan  yang  menunggu  dalam  antrian adalah  sebanyak  20,25  atau  20  orang (pembulatan).  Hal  ini  membuat  pelanggan menunggu  terlalu  lama  untuk  mendapatkan pelayanan. Pada waktu rata-rata yang dibutuhkan seorang pelanggan untuk menunggu  dalam  antrian,  didapat  angka 52,17391304 menit atau 52 menit
(pembulatan). Idealnya adalah seorang pelanggan tidak perlu menunggu  lama  untuk dilayani  oleh service  advisor .  Berdasarkan hasil  tersebut,  maka  dapat  disimpulkan  taraf pelayanan  yang  diberikan  oleh  PT  XYZ Bintaro Jaya dirasa belum dapat memuaskan pelanggannya.
Waktu  tunggu  antrian  yang  cukup  lama menyebabkan  para  pelanggan  PT  XYZ Bintaro Jaya mengeluhkan tentang pelayanan yang diberikan oleh para service advisor yang tersedia.  Kesimpulan  tersebut  merupakan hasil  perhitungan  rata-rata  jumlah  pelanggan dalam sistem (Ls), rata-rata waktu menunggu dalam sistem (Ws), rata-rata jumlah pelanggan dalam antrian (Lq), rata-rata waktu menunggu  dalam  antrian  (Wq)  selama penelitian  7  hari  dari  senin  sampai  dengan minggu.  Melihat  kondisi  tersebut,  penulis menyebarkan  kuisioner  kepada  responden atas  harapan  pelanggan  terhadap  lamanya pelayanan  yang  diinginkan  pada  saat  proses penerimaan servis di PT XYZ Bintaro Jaya.
Responden  yang  diberikan  kuisioner adalah  pelanggan  yang  datang  melakukan servis  kendaraan  di  PT  XYZ  Bintaro  Jaya selama proses penelitian berjalan. Berikut ini adalah  hasil  kuisioner  dari  responden  yang telah  diisi  oleh  para  pelanggan  atas  harapan pelanggan terhadap lamanya pelayanan yang diinginkan:
Tabel  1.4  Hasil  Kuisioner  Harapan Pelanggan
Sumber : Data diolah peneliti 2022 Dari 25 responden yang disurvei rata-rata
pelanggan  menginginkan  lama  waktu  dalam menyelesaikan  proses  penerimaan  service  di PT XYZ Bintaro Jaya yaitu 25,16 menit. Oleh karena  itu  penulis  mencoba  melakukan perhitungan  ulang  dengan  menambah service advisor /  server  menjadi  7  orang  service advisor  dengan  tetap  menggunakan  sistem antrian Multi Channel Single Phase .
Tabel  1.5  Hasil  Perhitungan  Dengan Menggunakan 7 SA
Sumber : Data diolah peneliti 2022 Dari  hasil  tersebut,  dapat  dilihat  waktu rata-rata  yang  dibutuhkan  seorang  pelanggan untuk menunggu dalam antrian adalah 5 menit. Sehingga dapat disimpulkan dengan menggunakan  7 Service  Advisor waktu  rata- rata yang dihabiskan pelanggan dalam antrian berkurang menjadi 5 menit. Berdasarkan hasil tersebut,  maka  dapat  disimpulkan  taraf pelayanan  yang  diberikan  oleh  PT  XYZ Bintaro  Jaya  dirasa  sudah  dapat  memuaskan pelanggannya. Karena waktu menunggu untuk dilayani  sudah  sesuai  dengan  harapan pelanggan.
Hasil perhitungan menunjukkan perhitungan service  advisor optimal  harapan pelanggan  yaitu  dengan  menggunakan  7 service  advisor .  Perhitungan  ini  didapat dengan  menggunakan  rumus  model Multiple Channel Query System . Dari data perhitungan 7  service  advisor  ini  dapat  kita  lihat  rata-rata banyaknya  pelanggan  yang  menunggu  dalam sistem  (Ls)  yaitu  8  orang  pelanggan  per  jam. Berbeda  dengan  menggunakan  6 service advisor ,  dimana  banyaknya  pelanggan  yang menunggu  dalam  sistem  (Ls)  sebanyak  26 pelanggan. Berkurangnya rata-rata banyaknya pelanggan  yang  mengantri  pada  sistem  ini menunjukkan  penambahan  1  service  advisor jauh  lebih  baik  dan  mengurangi  terjadinya antrian. Rata-rata waktu pelanggan menunggu dalam  sistem  (Ws)  yaitu  20  menit.  Berbeda dengan  menggunakan  6 service  advisor , dimana lamanya rata-rata pelanggan menunggu  dalam  sistem  yaitu  67  menit.  Dari data tersebut, dapat dikatakan menggunakan 7 service advisor jauh lebih baik.
Rata-rata  banyaknya  pelanggan  yang
menunggu  dalam  antrian  (Lq)  sebanyak  2 orang  pelanggan  per  jam.  Berbeda  dengan menggunakan  6 service  advisor ,  dimana banyaknya pelanggan yang menunggu dalam antrian  (Lq)  sebanyak  20  pelanggan.  Hal  ini dapat  dikatakan  penambahan  1 service advisor jauh lebih baik karena hanya terdapat 2  orang  pelanggan  yang  menunggu  antrian untuk  dilayani.  Rata-rata  waktu  pelanggan menunggu dalam antrian (Wq) yaitu 5 menit. Berbeda  dengan  menggunakan  6 service advisor , dimana lamanya rata-rata pelanggan menunggu dalam antrian yaitu 52 menit. Dari perbandingan hasil rata- rata waktu pelanggan menunggu dalam antrian tersebut, sangat jelas dapat  dikatakan  menggunakan  7 service advisor jauh  lebih  baik  dan  pelanggan  tidak perlu  menunggu  lama  untuk  dapat  dilayani oleh service advisor .
Hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan sudah  sesuai dengan rata-rata hasil kuisioner harapan pelanggan yang menginginkan waktu menunggu  dalam  antrian  paling  lama  25 menit.  Inilah  jumlah service  advisor optimal yang  seharusnya  disediakan  oleh  PT  XYZ Bintaro  Jaya.  &  orang  ini  dapat  mengurangi lama  antrian  dan  waktu  tunggu  sehingga pelanggan  tidak  perlu  merasa  khawatir berlebihan  terlalu lama berada di  luar ruamh pada saat terjadi pandemic Covid-19.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengamatan  dan  penelitian yang penulis lakukan di PT XYZ Bintaro Jaya dapat  disimpulkan  kebijakan  pengelolaan antrian  pelanggan  secara  kualitatif  dan kuantitatif.  Berikut  ini  adalah  kesimpulan yang penulis dapat dari hasil penelitian:
Dari  perhitungan  yang  dilakukan  oleh penulis  dengan  menggunakan  tambahan  1 orang service  advisor untuk  mendapatkan waktu yang optimal sesuai harapan pelanggan yaitu: Utilitas sistem antrian rata-rata (ρ) yaitu 0,82. Probabilitas unit pelayanan kosong yaitu
0,00230418244  atau  0,2%  peluang  service advisor  menganggur.  Rata-rata  banyaknya pelanggan yang menunggu dalam sistem (Ls) yaitu  8  orang  pelanggan  per  jam.  Rata-rata waktu  yang  dihabiskan  pelanggan  dalam sistem  (Ws)  yaitu  20  menit.  Rata-  rata banyaknya pelanggan yang menunggu dalam antrian (Lq) yaitu 2 orang pelanggan per jam. Rata-rata  waktu  yang  dihabiskan  pelanggan dalam  antrian  (Wq)  yaitu  5  menit.  Dengan
hasil perbandingan perhitungan menggunakan 6 service  advisor dengan  menggunakan  7 service  advisor ,  maka  penulis  menyimpulkan jumlah service  advisor yang  optimal  sesuai dengan  harapan  pelanggan  yang  harus disediakan oleh PT XYZ Bintaro Jaya yaitu 7 orang service advisor.

## 6. REFERENSI
Alfi,  N.,  &  Hendra.  (2012).  Analisis  Efisiensi
Waktu  Layanan  Pada  Sistem  Administrasi Perpustakaan Menggunakan
Metode
Sistem Antrian. Jurnal ELKHA , 4 (2).
Bustani,  H.  (2005). Fundamental  Operation Research . PT Gramedia Pustaka Utama.
Chase,  R.  B.,  Jacobs,  F.  R.,  &  Aquilano,  N.  .
(2006). Operation Management For Competitive Advantage, International Edition (Internatio). Irwin, Inc.
Hakim, N. (2006). Manajemen Industri . CV Andi Offset.
Heizer,  J.,  &  Render,  B.  (2009). Operations Management (ManagementOperasi) . Salemba Empat.
Mustika,  R.,  &  Samsir.  (2013).  Analisis  Sistem Antrian Teller Pada PT. Bank Riau Cabang Utama  Pekanbaru. Jurnal  Ekonomi , 4 (3),
23–45.
Regiana,  R.,  &  Satya,  D.  (2011).  Penentuan
Loket Yang Optimal Pada Gerbang Selatan Tol Pondok Gede Barat Dengan Menggunakan Teori Antrian Untuk Meminimasi Biaya. Jurnal TI , 1 (3).
Wahyuningsih, S. (2013). Perancangan Aplikasi Sistem  Antrian  Service  Mobil  Pada Bengkel  Waris  Sibolga  Menggunakan Metode  Multi  Channel-Multi  Server. Jurnal  Pelita  Informatika  Budi  Darma ,
5 (1), 24–37.