## Optimasi Kapasitas Produksi dengan Pendekatan Sistem Antrian
(Studi Kasus CV. Sispra Jaya Logam)
St Nova Meirizha, Faradila Ananda Yul, Julian Prayuda Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Riau Jalan Tuanku Tambusai Ujung Pekanbaru
E-mail : nomei_rizha@yahoo.co.id

## Abstrak
CV.  Sispra  Jaya  Logam  adalah  sebuah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  industry  manufaktur pengecoran  logam.  Perusahaan  ini  memproduksi  berbagai  kebutuhan  perusahaan  industri  seperti  roda gigi, gibol joint, greacer, dan lain-lain. Salah satu penyebab antrian pada CV. Sispra Jaya Logam adalah ketidakseimbangan  kebutuhan  kapasitas  dengan  ketersediaan  kapasitas  di  lantai  produksi.  Hal  ini disebabkan oleh adanya kekurangan dan kelebihan material yang akan diproses khususnya pada mesin bubut, dimana jumlah produksi yang direncanakan tidak sesuai dengan kapasitas yang tersedia. Rough Cut  Capacity  Planning  (RCCP)  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  kapasitas  stasiun kerja sehingga dapat diketahui apakah suatu jadwal produksi dapat memenuhi permintaan tepat waktu. Berdasarkan  proses  produksi  terlihat  banyaknya  antrian  di  stasiun  kerja  pembubutan.  Penelitian terhadap antrian pada proses produksi di CV. Sispra Jaya Logam dilakukan dengan metode RCCP dan model  antrian.  Langkah  pertama  dalam  perhitungan  RCCP  adalah  perhitungan  kapasitas  tersedia, setelah  itu  dilakukan  perhitungan  kapasitas  yang  dibutuhkan.  Kemudian  dilakukan  verifikasi  kapasitas. Untuk  stasiun  kerja  yang  kekurangan  kapasitas  maka  dilakukan  penyeimbangan  kapasitas  dengan pendekatan  model  antrian.  Pendekatan  model  antrian  meliputi  uji  distribusi,  perhitungan  antrian  pada kondisi  sekarang  dan  perhitungan  antrian  pada  kondisi  usulan.  Dari  implementasi  metode  diperoleh usulan  terbaik  adalah  dengan  menambahkan  satu  server  (mesin)  pada  stasiun  kerja  pembubutan.  Dari penambahan satu server tersebut diperoleh jumlah unit rata-rata yang menunggu dalam antrian sebesar 0,199 dan waktu menunggu rata-rata dalam antrian adalah 0,232 menit.
Kata kunci : Kapasitas Produksi, MPS, RCCP, Teori antrian

## 1. Pendahuluan

## 1.1 Latar Belakang
Semakin berkembangnya dunia industri saat ini membuat  para  pelaku    industri  harus  melakukan berbagai  hal  agar  tetap  bisa  bertahan  dalam ketatnya persaingan. Perusahaan manufaktur selalu berusaha  untuk  meningkatkan  terus  menerus  hasil produksinya  dan  memperbaiki  dalam  bentuk kualitas, harga, jumlah  produksi, pengiriman tepat waktu.  Salah  satu  usahanya  adalah  dengan mengurangi  pemborosan  yang  tidak  mempunyai nilai  tambah  dalam  berbagai  hal  termasuk penyediaan  bahan  baku,  lalu  lintas  bahan, pergerakan  operator,  pergerakan  alat  dan  mesin. Ide utamanya adalah pencapaian secara menyeluruh  efisiensi  produksi  dengan  mengurangi pemborosan  (waste)  yang  pada  akhirnya  adalah meningkatkan  daya  saing.  Antrian  yang  sangat panjang  dan  terlalu  lama  dalam  proses  produksi
merupakan  suatu  bentuk wasting  time sehingga harus diminimasi.
CV.Sispra Jaya Logam  merupakan perusahaan manufaktur  yang  bergerak  dalam  proses  produksi pemesinan di mana perusahan tersebut menghasilkan produk seperti velg roda mobil,gibol join  (penyambung  pipa  miyak)  dan  perlengkapan suku  cadang  perkebunan  sawit.Akan  tetapi  dalam pembuatan  produk  tersebut  masih  adanya  aktivitas waiting (menunggu) pada proses produksi khususnya  pada  mesin  bubut,  seperti  yang  terlihat pada  gambar  1.  Dengan  adanya  antrian  tersebut maka  proses  produksi  pada  mesin  berikutnya menjadi  terhambat,  sehingga  banyak  waktu  yang terbuang untuk proses produksi selanjutnya.
Salah  satu  penyebab  antrian  pada  Cv.Sispra Jaya  Logam  yaitu  karena  ketidakseimbangan kebutuhan  kapasitas  dengan  ketersediaan  kapasitas di  lantai  produksi,hal  ini  disebabkan  oleh  adanya kekurangan  dan  kelebihan  material  yang  akan diproses  khususnya  padamesin  bubut.  Dimana
jumlah  produksi  yang  direncanakan  tidak  sesuai dengan  kapasitas  yang  tersedia,  dan  perencana tidak  pernah  melakukan  uji  kelayakan  terhadap rencana  produksi.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan uji  validasi  MPS  untuk  mengetahui  apakah kapasitas  yang  tersedia  di  perusahaan  dapat memenuhi  kapasitas  yang  dibutuhkan.  Jika  terjadi kekurangan  kapasitas  maka  perlu  dilakukan penambahan  kapasitas  yang  salah  satu  cara dilakukannya dengan analisis teori antrian.
Gambar 1. Antrian pada Mesin Bubut Sumber : CV.Sispra Jaya Logam, 2016

## 1.2 Tinjauan Pustaka
A. Pengertian Kapasitas
Menurut Blackstone (1989), kapasitas merupakan sebagai jumlah output maksimum yang dapat dihasilkan suatu fasilitas produksi dalamsuatu  selang  waktu  tertentu.  Kapasitas merupakan  suatu  tingkat  keluaran  dalam  periode tertentu dan merupakan kuantitas keluaran tertinggi yang  mungkin  selama  periode  itu.Kapasitas  dapat disesuaikan  dengan  tingkat  penjualan  yang  sedang berfluktuasi  yang dicerminkan dalam jadwal induk produksi (master production schedule/MPS).
Teori  tentang    kapasitas  menurut  Rangkuti (2005)  adalah  tingkat  kemampuan  berproduksi secara  optimum  dari  sebuah  fasilitas  biasanya dinyatakan sebagai jumlah output pada satu periode waktu tertentu.Manajer operasional memperhatikan kapasitas sebaga berikut :
1. Mereka  ingin  mencukupi  kapasitas  untuk memenuhi permintaan konsumen.
2. Kapasitas mempengaruhi efisiensi biaya operasional.
3. Kapasitas sangat bermanfaat mengetahui perencanaan output,biaya
pemeliharaan kapasitas,dan sangat menentukan dalam analisis kebutuhan investasi.

## B.   Perancanaan Kebutuhan Kapasitas
Agar dapat  menyesuaikan  tingkat  kebutuhan kapasitas untuk menanggapi naik turunnya permintaan pasar, perlu dilakukan forecast penjualan dan merencanakan perubahan-perubahan cenderung  terjadi  tiba-tiba  dan  drastic,  sehingga akan lebih memakan waktu. Rough Cut Capacity Planning (RCCP)
menentukan  tingkat  kecukupan  sumber  daya  yang direncanakan  untuk  melaksanakan  MPS.  RCCP menggunakan definisi dari unit product loads yang disebut sebagai: profil produk-beban ( product-load profiles, bills of capacity,
bills of resources, atau bill  of  labor ).  Penggandaan  beban per unit dengan kuantitas produk yang dijadwalkan per  periode  waktu  akan  memberikan  beban  total per  periode  waktu  untuk  setiap  pusat  kerja  ( work center ).  RCCP  lebih  terperinci  dari  RRP,  karena RCCP  menghitung  beban  untuk  semua item yang dijadwalkan  dan  dalam  periode  waktu  aktual. Apabila  proses  RCCP  mengindikasikan  bahwa MPS adalah layak, MPS akan diteruskan ke proses MRP  guna  menentukan  bahan  baku  atau  material, komponen, dan subassemblies yang dibutuhkan.
Pada  dasarnya  terdapat  empat  langkah  yang diperlukan untuk melaksanakan RCCP, yaitu:
1. Memperoleh informasi tentang rencana produksi dari MPS.
2. Memperoleh informasi tentang struktur produk dan waktu tunggu ( lead times ).
3. Menentukan bill of resources .
4. Menghitung  kebutuhan  sumber  daya  spesifik dan membuat laporan RCCP.
Ada  3  teknik  untuk  merubah  kuantitas  MPS  dari unit  yang  diproduksi  menjadi  jumlah  waktu  yang diperlukan untuk sumber daya tertentu, yaitu:
I. Capacity  Planning  Using  Overall  Factor
(CPOF)
Perencanaan  Kapasitas  dengan  Menggunakan Semua Faktor. Karakteristiknya:
a. Membutuhkan  tiga  input:  MPS,  total  waktu yang diperlukan untuk membuat sebuah produk (Ws),  waktu  yang  diperlukan  untuk  membuat sebuah produk pada tiap sumber daya/departemen/ work center .
b. Membutuhkan  data  yang  tidak  terlalu  detil  dan proses perhitungan paling mudah.
Perhitungan kebutuhan sumber daya dengan CPOF dilakukan dengan cara:
1. Hitung  alokasi  waktu  mesin  untuk  sebuah produk (atau komponen) pada setiap mesin, lalu hitung total waktunya.

## ISSN: 2354-6751
2. Hitung  proporsi  waktu  proses  untuk  setiap mesin.
3. Tentukan  nilai  waktu  yang  dibutuhkan  untuk mengerjakan  produk/  komponen  sesuai  dengan jumlah rencana produksi (MPS)
4. Tentukan  nilai  waktu  pada  masing-masing mesin berdasarkan proporsi waktu prosesnya.
5. Hitung  kapasitas  waktu  tersedia  yang  mungkin untuk setiap mesin (pertimbangkan, maintenance, libur, dll)
6. Buat  grafik,  lalu  cek  apakah  seluruh  periode (bulan) nilai  waktu (poin 4) semuanya dibawah kapasitas  tersedia  (poin  5),  jika  ya,  maka  MPS valid, jika tidak MPS perlu direvisi.
II. Bill of Labor (BOLA)
Bill  of  labor:  daftar  jumlah  tenaga  kerja/waktu yang dibutuhkan untuk membuat sebuah item. Pada metode  ini  dibutuhkan  input  MPS  dan  waktu standar  dari  tiap  sumber  yang  dinyatakan  dalam bentuk Bill of Labor. Dimana waktu standar adalah waktu  yang  dibutuhkan  rata-rata  pekerja  untuk memproduksi  1  unit  pada  kondisi  normal  (sudah mempertimbangkan allowance ).
Perhitungan  kebutuhan  kapasitas  dilakukan dengan  cara  mengalikan  jumlah  kuantitas  pada MPS  dengan  waktu  yang  diperlukan  tiap  sumber daya/work center pada Bill of Labor .
III. Resource Profile Resource  Profile membagi  kebutuhan  tenaga kerja berdasarkan  waktu. Tiap Bill Of Labor harus dipecah  berdasarkan  waktu  jika  menggunakan pendekatan ini.
C   Teori Antrian Teori  tentang  antrian  diketemukan  dan dikembangkan  oleh  A.nK.Erlang,  seorang  insinyur dari  Denmark  yang  bekerja  pada  perusahaan telefon  di  Kopenhagen  pada  tahun  1910.  Model antrian  membantu  para  manajer  untuk  membuat keputusan  dengan  cara  menganalisis  antrian sehingga  dapat  diperoleh  banyak  ukuran  kinerja sebuah antrian, meliputi hal berikut:
1. Waktu rata-rata yang dihabiskan oleh pelanggan dalam antrian.
2. Waktu rata-rata yang dihabiskan oleh pelanggan dalam sistem (waktu tunggu ditambah waktu pelayanan).
3. Jumlah pelanggan rata-rata dalam sistem.
4. Probabilitas fasilitas pelayanan akan kosong.
5. Faktor utilisasi sistem.
6. Probabilitas sejumlah pelanggan berada dalam sistem.
Terminologi  dan  notasi  yang  digunakan  dalam teori antrian adalah sebagai berikut:
1. En:    Keadaan  dimana  ada  n  calling  unit  pada sistem antrian.
2. Pn (t) :Kemungkinan bahwa ada tepat n calling unit pada
3. SA pada saat t.
4. S:    Jumlah  pelayan  (untuk  saluran  pelayanan paralel) pada SA.
5.  n :    Tingkat  kedatangan  rata-rata  (ekspektasi jumlah kedatangan per satuan
waktu)  dari  calling  unit  baru  jika  ada  n unit dalam system.
6.  n :    Tingkat  pelayanan  rata-rata  (ekspektasi jumlah unit yang dapat selesai dilayani per satuan  waktu) jika ada n  unit dalam system.
7.  =  /s  :  faktor  penggunaan  (utilisasi  )untuk fasilitas pelayanan
yaitu ekspektasi perbandingan dari waktu sibuk para pelayan.
8. Pn   :  Kemungkinan bahwa ada tepat n calling unit dalam SA.
9. L :  Ekspektasi  jumlah  pelanggan  dalam system.
10. Lq   : Ekspektasi panjang antrian.
11. W   :  Ekspektasi  waktu  menunggu  dalam system.
12. Wq   :Ekspektasi waktu menunggu  dalam antrian (tidak termasuk waktu pelayanan).
Berdasarkan  asumsi  model  M/M/1  diperoleh persamaan sebagai berikut:
1. Po  =  1 Peluang  tidak  ada  pelanggan dalam sistem.
2. Pn    = peluang  n  pelanggan
dalam sistem. 3. L= Rata-rata pelanggan yang diharapkan. 4. Lq = Rata-rata pelanggan yang diharapkan dalam antrian.
5. W  = Waktu  yang  diharapkan  oleh
pelanggan selama dalam sistem.
6. Wq  = Waktu  yang  diharapkan  oleh
pelanggan selama menunggu dalam antrian. 7. U = Tingkat intensitas
fasilitas
pelayanan(prob.pelayanan sedang sibuk.
8. I =1-U  Prob.pelayanan tidak sibuk (idle time).

## 2. Methodologi
Tahapan  metodologi  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini :
Gambar 2. Metodologi Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Ada beberapa tahapan yang dilakukan dalam implementasi metode pada penelitian ini.

## 3.1  Uji Kelayakan Kapasitas
Kapasitas  produksi  yang  kecil  menjadi  batu sandungan  bagi    perusahaan  untuk  memenuhi permintaan  yang  ada  terbukti  dari  banyaknya antrian  yang  terjadi  pada  proses  produksi  yang dapat  dilihat  pada  data  yang  akan  di  bahas dalam  teori  antrian.  Dengan  adanya  antrian menyebabkan konsumen kadang-kadang
merasa  kesal  sehingga  ada  beberapa  konsumen yang  terkadang  membatalkan  pesanannya  ke pabrik.  Hal  ini  dirasa  sangat  merugikan sekaligus menjadi kelemahan perusahaan.

## 3.1.1.Perhitungan Kapasitas Tersedia
Menurut Blackstone (1989), kapasitas merupakan  sebagai  jumlah  output  maksimum yangdapat  dihasilkan  suatu  fasilitas  produksi dalamsuatu  selang  waktu  tertentu.Perhitungan kapasitas  tersedia  dapat  dilihat  pada  tabel berikut:
Tabel 1. Kapasitas Tersedia Selama Satu Minggu Stasiun Kerja Man Power S H (Jam) W T U(%) E(%) Kapasitas Tersedia (Jam/Hari) Pengecoran 10 1 11 6 660 0.87 0.91 522,5220 Pembongkaran 6 1 7 6 252 0.87 0.91 199,5084 Penggerindaan 6 1 7 6 252 0.87 0.91 199,5084 Pembubutan 2 1 7 6 84 0.87 0.91 66,5028 Finishing 6 1 7 6 252 0.87 0.91 199,5084 Keterangan : S = Shif Kerja KT  =  Kapasitas Tersedia H = Jam Kerja
W = Hari Kerja E   = Efisiensi T      = Total dari Man Power x  S  x  H  x W
U = Utilitas

## 3.1.2.Perhitungan Kapasitas yang Dibutuhkan
Pengolahan data RCCP
dengan menggunakan  metode Capacity  Planning  using Overall Factors (CPOF) ini membutuhkan data berupa proporsi historis yang merupakan sebuah persentase  waktu  pada  masing-masing  proses terhadap  waktu  proses  secara  keseluruhan  pada
pembubutan  greacer.Nilai  proporsi  historis didapat  dari  waktu  yang  digunakan  pada  setiap proses  pada  produksi  greacer  yang  sudah distandarkan.  Dan  waktu  standar  tersebut  dari menit  diubah  menjadi  jam.  Selanjutnya  total waktu  proses  dalam  jam  digunakan  sebagai pembagi didalam masing-masing prosessehingga  didapatlah  nilai  PH  (proporsi historis) pada setiap proses yang dilakukanwaktu proses. Untuk  contoh  perhitungan  kapasitas  yang dibutuhkan adalah  sebagai berikut: PH = ...................(1)
Dimana : PH    = Proporsi Histori
WP   = Waktu Proses WPT = Total Waktu Proses
Tabel 2. Waktu Proses Dan Proporsi Histori WC Stasiun Kerja Waktu Proses (menit) Jam PH 1 Pengecoran 4,4 0,07 0,036 2 Pembongkaran 1,2 0,07 0,010 3 Penggerindaan 25 0,41 0,214 4 Pembubutan 60 1 0,523 5 Finishing Total 25 0,41 1,91 0,214
Dari  proporsi  historis  kemudian  dihitung kapasitas yang dibutuhkan sebagai berikut: A) KB(ming)COR   = PHcor x KBming
= 0.036x 286.5 jam
= 10.314 jam
B) KB(ming)PEM   = PHpem x KBming
= 0.010 x 286.5 jam
= 2.865  jam
C) KB(ming)PENG = PHpeng x  KBming = 0.214 x 286.5 jam
= 61.311 jam
D) KB(ming)MB      = PHmb x  KBming = 0.523 x286.5 jam = 149.8395 jam E) KB(ming)FIN     = PHfin x  KBming = 0.214 x 286.5 jam = 61.311 jam
3.1.3.Verifikasi Kapasitas
Verifikasi kapasitas dilakukan untuk membandingkan antara kapasitas tersedia dengan kapasitas yang dibutuhkan.

## Tabel 3.
Data Rekapitulasi kapasitas 1 minggu Stasiun Kerja Kapasitas Tersedia (Jam/Hari) Kapasitas Yang Dibutuhkan (Jam/Hari) Pengecoran 522,5220 10,3140 Pembongkaran 199,5084 2,8650 Penggerindaan 199,5084 61,3110 Pembubutan 66,5028 149,8395 Finishing 199,5084 61,3300
Dari perbandingan di atas kemudian dilakuakn  perhitungan  persentase  kelebihan kapasitas  untuk  periode  perminggu  dengan rumus:
% kelebihan =
………(2)
Perhitungan  verifikasi  kapasitas  selengkapnya dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Rekapitulasi persentasi verifikasi kapasitas Stasiun Kerja Persentase (%) Layak/Tidak Pengecoran 98 Layak Pembongkaran 98 Layak Penggerindaan 69 Layak Pembubutan 1,253 Tidak Layak Finishing 69 Layak
Berdasarkan  tabel  di  atas  maka  didapatlah bahwa  pada  stasiun  kerja  pembubutan  terjadi kekurangan  kapasitas.  Oleh  sebab  itu  perlu dilakukan optimalisasi kapasitas dengan pendekatan sistim antrian. 3.2 Optimalisasi Kapasitas Dengan Teori antrian Tahapan yang
dilakukan dalam mengoptimalkan  kapasitas  dengan  pendekatan teori  antrian  meliputi  uji  distribusi,  melakukan perhitungan  antrian  pada  kondisi  exsisting,  dan perhitungan antrian untuk kondisi usulan.

## 3.2.1.Uji Distribusi
Hasil  uji  distribusi  data  hasil  pengukuran waktu  kedatangan  dan  waktu  pelayanan  di setiap stasiun kerja dapat dilihat pada gambar 3 dan gambar 4.
Gambar 3. Grafik distribusi kedatangan (Triangular)
Gambar 4. Grafik waktu pelayanan (Eksponensial)

## 3.2.2.Perhitungan antrian pada kondisi existing.
Analisis antrian menggunakan model antrian yang  saat  ini  diterapkan  oleh  CV.  Sispra  Jaya Logam  yaitu  model  antrian  jalur  tunggal
(M/M/1)  dalam  periode  tertentu  adalah  sebagai berikut :
Tabel 5. Hasil kinerja sistim antrian model M/M/1 Kinerja Sistem Antrian Po P Ls Lq Ws Wq 0,143 0,86 5,99 5,13 6,99 5,99
Dari Tabel di atas dapat diketahui bahwa :
1. Tingkat  utilisasi  (ρ),  dimana  pada  jam tersebut  tingkat  utilisasi  kesibukan  petugas (operator) sebesar 0,86 atau 86%.
2.   Rata-rata jumlah dalam antrian (Lq), dimana rata-rata  jumlah  produk  yang  mengantri  di dalam antrian sebanyak 5,13.
3.   Rata-rata  jumlah  produk  dalam  sistem antrian (Ls), dimana rata-rata jumlah produk yang mengantri di stasiun produksi sebanyak 5,99pcs.
4.   Waktu  rata-rata  yang  dihabiskan  suatu produk  untuk  menunggu  dalam  antrian (Wq). Waktu yang diperlukan produk dalam antrian pada proses produksi adalah 5,99
5.  Waktu  rata-rata  yang  dihabiskan  produk dalam  sistem  (Ws).  Waktu  yang  diperlukan produk  dalam  sistem  pada  proses  produksi adalah 6,99.
3.2.3.Perhitungan  antrian  pada  kondisi  Usulan Dengan Model Multiple Channel
QuerySystem (M/M/s) Model Multiple  Channel  Query  System (M/M/s)  merupakan  model  antrian  dimana
terdapat  lebih  dari  satu  server  (mesin)  yang tersedia untuk melayani proses produksi. Untuk mengoptimalkan  kinerja  serta  meningkatkan kepuasan  pelanggan  dalam  hal  ini  adalah sebaiknya pihak CV.sispra Jaya Logam mempertimbangkan untuk menambahkan server (mesin)  pada  masing-masing  proses  produksi agar produk tidak terlalu lama menunggu dalam antrian  dan  dapat  segera  dikerjakan,  dengan begitu  konsumen  akan  merasa  puas  dan  kinerja petugas produksi akan menjadi optimal.
Tabel 6 adalah analisis antrian dengan model Multiple  Channel  Query  system (M/M/s)  pada bagian  proses  produksi  dengan  menggunakan data  yang  telah  diproleh  pada  saat  melakukan pengamatan selama masa penelitian.
Dari  tabel  perbandingan  hasil  diatas,  dapat diketahui  bahwa  dengan  menerapkan  sistem antrian  dengan  menggunakan  model  yang  baru (M/M/s)  maka  kinerja  dari  sistem  antrian  akan meningkat  dan  lebih  optimal.  Oleh  karena  itu,
pihak CV.Sispra Jaya Logam perlu mempertimbangkan  untuk  menambah server
(mesin)  pada  proses  produksi.Dengan  melihat jumlah  kedatangan  produk  dan  tingkat  antrian yang  terjadi  setiap  harinya.  Hal  ini  perlu dilakukan  agar  kinerja  kerja  proses  produksi keseluruhan  tidak  terganggu  dan  dapat  berjalan secara  optimal  sehingga  tidak  membuat  produk mengantri  terlalu  lama.Berdasarkan  paparan diatas,  diketahui  bahwa  penerapan  sistem antrian  model  jalur  berganda  (M/M/s)  pada bagian  proses  produksi  dapat  mengoptimalkan proses produksi yang terjadi saat ini.

## Tabel 6.

## Perbandingan kinerja sistem antrian Kondisi Usulan
Karakteristik Antrian 1 Server 2 Server 3 Server Jumlah unit yang menunggu dalam antrian (Lq) 5,13 0,199 0,055 Jumlah rata-rata dalam system (Ls) 5,99 1,056 0,912 Waktu  rata-rata  yang  dihabiskan  unit  untuk menunggu dalam antrian (Wq) 5,99 0,232 0,064 Waktu  rata-rata  yang  dihabiskan  dalam  antrian  atau sedang dilayani (Ws) 6,99 1,23 1,064 Probabilitas fasilitas pelayanan sibuk (Po) 0,143 0,4 0,465 Tingkat Utilisasi (p) 0,86 0,429 0,285
Dari  tabel  perbandingan  hasil  diatas,  dapat diketahui  bahwa  dengan  menerapkan  sistem antrian  dengan  menggunakan  model  yang  baru (M/M/s)  maka  kinerja  dari  sistem  antrian  akan meningkat  dan  lebih  optimal.  Oleh  karena  itu,
pihak CV.Sispra
Jaya Logam perlu mempertimbangkan  untuk  menambah server (mesin)pada  proses  produksi.Dengan  melihat jumlah  kedatangan  produk  dan  tingkat  antrian
yang  terjadi  setiap  harinya.  Hal  ini  perlu dilakukan  agar  kinerja  kerja  proses  produksi keseluruhan  tidak  terganggu  dan  dapat  berjalan secara  optimal  sehingga  tidak  membuat  produk mengantri  terlalu  lama.Berdasarkan  paparan diatas,  diketahui  bahwa  penerapan  sistem antrian  model  jalur  berganda  (M/M/s)  pada bagian  proses  produksi  dapat  mengoptimalkan proses produksi yang terjadi saat ini.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dan pembahasan  yang  telah  dikemukakan  pada  bab sebelumnya, dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Dari  uji  kelayakan  kapasitas  produksi  pada setiap  stasiun  kerja  dapat  dilihat  bahwa pada  empat  stasiun  kerja  tidak  terjadi kekurangan  kapasitas  yaitu  stasiun  kerja pengecoran,
pembongkaran,
penggerindaan,  dan  finishing.  Kekurangan kapasitas  hanya  terjadi  paada  stasiun  kerja pembubutan  sebesar  125.3%,  sehingga perlu dilakukan penyeimbangan kapasitas.
2. Penyeimbangan  kapasitas  dengan  model antrian  dilakukan  dengan  mensimulasikan dua dan tiga server pada mesin bubut.Hasil perhitungan  dengan  2  server  diperoleh jumlah  unit  yang  menunggu  (Ls  1,056  dan Lq 0,199)dan juga waktu antrian (Wq 0,232 dan Ws 1,23). Sedangkan dengan perhitungan  3  server  diperoleh  jumlah  unit yang  menunggu  (Ls  0,912  dan  Lq  0,055) dan  juga  waktu  antrian  (Wq  0,064  dan  Ws 1,064). Dengan perhitungan 2 server sudah menunjukkan  angka  yang  kecil.  Nilai tersebut tidak berbeda signifikan untuk tiga server.  Oleh  karena  itu  disimpulkan  perlu penambahan  satu  server  saja  untuk  mesin bubut.

## Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan yang  telah  dijelaskan  pada  bab  sebelumnya, maka penulis dapat memberikan beberapa saran kepada  CV.  Sispra  Jaya  Logam  diantaranya adalah : 1. Untuk  mengoptimalkan  kapasitas  produksi pada  CV.  Sispra  Jaya  Logam,  maka  pihak perusahaan perlu
mempertimbangkan penambahan  1  mesin (server) khususnya pada  proses  produksi  dimana  pada  proses produksi  tersebut  setiap  harinya  terdapat antrian produk yang cukup panjang pada jam sibuk kerja,
2. Perlu  diadakan  kajian  lebih  lanjut  dengan menggunakan  parameter  biayaagar  dampak pemilihan  skenario  model  antrian  dapat diketahui  kondisi  yangpaling  optimalnya untuk diterapkan oleh perusahaan.

## Daftar Pustaka
[1].  Anaviroh, 2011, Model Antrian Satu Server dengan  Pola  Kedatangan  Berkelompok (Batch Arrival). Skripsi Jurusan Pendidikan Matematika  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu
Pengetahuan  Alam  Universitas  Negeri Yogyakarta. [2]  Ahmad, D, 2006, Operations Research(Model-Model Pengambilan Keputusan). Sinar Baru Algesindo: Bandung. [3]  Blackstone,  1989,  Kapasitas  merupakan sebagai  jumlah  output  maksimum  yang dapat  dihasilkan  suatu  fasilitas  produksi dalam suatu selang waktu
tertentu.
[4]  Erlang,A, 1917, Solutionof some problems in the Theory of Probabilities of Significance in Automatic.
[5]  Levin et  a l,  2002,  Variabel  acak  adalah suatu  variabel  yang  nilainya  bisa  berapa saja sebagai hasil daripercobaan acak.
[6]  Rangkuti,F, 2005,Tingkat kemampuan produksi  secara  optimum  dari  sebuah fasilitas biasanya dinyatakan sebagai jumlah  output  pada  satu  periode  waktu tertentu  dan  tahapan-tahapan  penyusunan perencanaan kapasitas.
[7]  Sumayang,L,2003, Kapasitas adalah tingkat kemampuan  produksi  dari  suatu  fasilitas biasanya di nyatakan dalam jumlah volume output per periode waktu.