## SIMULASI WAKTU TUNGGU MAHASISWA DAN DOSEN DI LAYANAN AKADEMIK UNIVERSITAS BUNDA MULIA

## Rudy Santosa Sudirga
Manajemen, Universitas Bunda Mulia Alamat surel: rudysudirga@yahoo.com

## Abstract
The Management of Academic Service continues to be a major challenge for many college, high school and  college  organizations  in  providing  better  services  with  fewer  resources.  The  allocation  of  service staffs  and  response-time  in  service  involve  many  challenging  issues,  because  the  mean  and  variance  of the response-time in service can be increased dramatically with the intensity of heavy traffic. This study discusses  how  to  use  simulation  models  to  improve  response  time  in  service  operation.  Performance  at the  Academic  Service  as  a  whole  can  be  considered  very  good  and  is  still  idle  due  to  utilization  of Academic Service, which is still equal to an average of 17%, or it can be said that the workload is not too excessive and deemed to be able to serve the students and lecturers. The performance of Academic Sevice University Bunda Mulia can be considered excellent in terms of operations management, as indicated by the average waiting time, which is very short at only 9.10 seconds.
Keywords : Queueing System, Waiting Time, and Simulation

## Abstrak
Manajemen  Layanan  Akademik  menjadi  tantangan  yang  besar  bagi  banyak  perguruan  tinggi,  sekolah tinggi dan organisasi perguruan tinggi dalam memberikan pelayanan yang lebih baik dengan sumber daya yang  lebih  sedikit.  Alokasi  staf  pelayanan  dan  waktu  respon  dalam  pelayanan  melibatkan  banyak tantangan,  karena  rata-rata  waktu  pelayanan  dan  varians  dari  waktu  respon  dalam  pelayanan  dapat meningkat  secara  dramatis  dengan  meningkatnya  intensitas  lalu  lintas  pelayanan  yang  padat.  Penelitian ini  membahas  cara  menggunakan  model  simulasi  untuk  meningkatkan  waktu  respon  dalam  operasi pelayanan.  Kinerja  di  Layanan  Akademik  secara  keseluruhan  dapat  dianggap  sangat  baik,  karena pemanfaatan Layanan Akademik hanya menggunakan waktu dengan rata-rata 17%, atau dapat dikatakan bahwa  beban  kerja  tidak  terlalu  berlebihan  dan  dianggap  masih  mampu  melayani  mahasiswa  dan  dosen dengan baik. Kinerja Layanan Akademik Universitas Bunda Mulia dapat dianggap sangat baik dalam hal manajemen operasi, seperti yang ditunjukkan oleh rata-rata waktu tunggu yang sangat singkat yaitu hanya 9,10 detik.
Kata kunci : sistem antrian, waktu tunggu, dan simulasi

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Manajer  bagian  Layanan  Akademik (LA) akan sangat disibukkan dengan alokasi penempatan  staf  untuk  menjamin  agar  LA dapat  memberikan  pelayanan  yang  terbaik kepada  para  mahasiswa  dan  dosen,  serta memberikan  keputusan  yang  terbaik  pula dari sisi operasional.
Oleh karena itu penulis berkeinginan untuk  melakukan  penelitian  dengan  judul Simulasi  Waktu  Tunggu  Mahasiswa  Dan Dosen  Di  Layanan  Akademik  Universitas Bunda  Mulia  untuk  mengetahui  probabilitas waktu  tunggu  di  dalam  melayani  para mahasiswa  dan  dosen  dengan  metode simulasi.

## Masalah Penelitian
Masalah  yang  dihadapi  adalah
bagaimana  mengevaluasi,  apakah  sudah terjadi pelayanan yang maksimal dan sangat sibuk di LA Universitas Bunda Mulia seiring dengan bertambahnya
mahasiswa
Universitas Bunda Mulia setiap tahunnya. Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini untuk mengetahui rata-rata waktu tunggu, probabilitas menunggu, persentase
kesibukan,  jumlah  orang  yang  menunggu lebih  dari  waktu  tertentu.  Bagi  LA  untuk mengetahui  rata-rata  jeda  waktu  datangnya para  mahasiswa  atau  dosen  yang  ingin mendapatkan  pelayanan,  rata-rata  waktu tunggu  mahasiswa  dan  dosen  yang  ingin
mendapatkan pelayanan, dan rata-rata waktu pelayanan  bagi  mahasiswa  dan  dosen  yang mendapatkan pelayanan.
Tujuan  khusus  penelitian  ini  adalah untuk  mengetahui  apakah  perlu  dilakukan perubahan kebijakan efektifitas dan efisiensi di  Layanan  Akademik  Universitas  Bunda Mulia.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Rerangka Pemikiran
Tinjauan  Pustaka  didasarkan  pada beberapa literatur, seperti operations management,  management  science, dan
quantitative analysis for management. Menurut Anderson  et  al.  (2014:607),  “a simulation  model  of  a  waiting  line  system where  the  state  of  the  system,  including  the number of customers in the waiting line and whether  the  service  facility  is  busy  or  idle, changes  or  evolves  over  time  is  referred  to as dynamic simulation model”.
Jadi simulasi dapat digunakan untuk model  antrian,  di  mana  waktu  tunggu  di sistem mengikuti karakteristik sistem tersebut.  Perubahan  di  sistem  antrian tersebut  dapat  dikategorikan  sebagai  model simulasi  dinamik  yang  akan  di  terapkan  di penelitian ini.
Menurut  Heizer  (2014:818-819), ”s imulation  is  the  attempt  to  duplicate  the features,  appearance,  and characteristics  of a  real  system,  usually  via  a  computerized model”.
Model  simulasi  dapat  digunakan untuk  menyerupai  situasi  yang  sebenarnya secara matematis. Selain itu dapat menentukan keputusan yang nyata
berdasarkan  hasil  perhitungan  simulasi.
Dalam penelitian ini penulis juga menggunakan model simulasi dengan perhitungan komputer ( computerized simulation  model ),  dengan  menggunakan angka random ( random number ).
Menurut  Stevenson  dan  Ozgur, (2013:724-727), “simulation  involves  the use  of  a  model  that  exhibits  the  important behavioral characteristics of a real system”.
Simulasi  umumnya  terdiri  dari  beberapa langkah:
1. Menentukan masalah yang akan dihitung. 2. Mengumpulkan data.
3. Mengembangkan model simulasi.
4. Melakukan perhitungan simulasi.
5. Menganalisis  dan  menginterpretasikan hasilnya. Contoh-contoh persoalan dan penelitian yang  dapat  dilakukan  dan  diselesaikan dengan  metode  simulasi,  di  antaranya adalah:  sistem  antrian  di automated  teller machine, lampu  pengatur  lalu  lintas,  ruang tunggu,  dan  dapat  pula  digunakan  untuk rencana persediaaan dan pengontrolannya di operasi produksi. Menurut Heizer (2014:819), keunggulan menggunakan simulasi: 1. Dapat  digunakan  untuk  menganalisis situasi  yang  nyata  dan  kompleks  yang tidak  dapat  diselesaikan  dengan  cara konvensional.
2. Simulasi  dapat  digunakan  untuk  semua bentuk  distribusi  probabilitas,  tidak harus berdistribusi normal.
3. Dapat  digunakan  untuk  waktu  yang akan  datang  atau  panjang  misalnya setahun,  karena  dapat  menggunakan perhitungan  simulasi  komputer  dalam waktu yang singkat.
4. Jika  terjadi  perubahan,  maka  model simulasi  dapat  menjawab  pertanyaan seperti “what-if?”, karena dapat diselesaikan  dengan  simulasi  komputer dalam beberapa menit.
5. Simulasi tidak mengganggu atau menghambat pekerjaaan yang terjadi di dunia nyata, seperti misalnya eksperimen  yang  dilakukan  untuk menetapkan  kebijakan  baru  di  rumah sakit atau di pabrik. Menurut Heizer (2014:819), keterbatasan menggunakan simulasi:
1. Model  simulasi  yang  baik  dapat membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk dikembangkan.
2. Simulasi  tidak  menghasilkan  suatu keadaan  optimal,  akan  tetapi  umumnya memberikan solusi yang mendekati titik optimal.
3. Simulasi  harus  menggunakan  kondisi dan  data  yang  tepat,  karena  tanpa ketepatan  kondisi yang diteliti dan data yang  tepat,  model  simulasi  tidak  akan
menghasilkan  jawaban  yang  realistik dan cukup baik.
4. Model  simulasi  adalah  sangat  unik  dan hasilnya  tidak  dapat  digunakan  untuk masalah  yang  lain  yang  kondisinya berbeda.

## Disain Penelitian
Dalam  penelitian  ini  akan  diambil data  mengenai  pelayanan  di  LA,  di antaranya  adalah:  waktu  jeda  kedatangan ( interarrival  time )  yang  paling  minimal, waktu jeda kedatangan yang paling maksimal, rata-rata waktu pelayanan ( service  time ),  dan  standard  deviasi  waktu pelayanan.  Penelitian  ini  menggunakan model simulasi dinamik ( dynamic simulation model ).

## METODE PENELITIAN

## Rancangan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode simulasi  yang  dipelajari  di  mata  kuliah operations management,
management science, dan quantitative  analysis  for management.
Menurut Anderson et al. (2014:619) dan  Render  et  al.  (2015:489),  metode simulasi  dipilih  karena  metode  simulasi mempunyai  beberapa  keunggulan  sebagai berikut:
- Simulasi dapat digunakan untuk mempelajari  dan  menganalisis  suatu sistem  yang  kompleks  dan  sulit  di kehidupan yang nyata. - Model simulasi memberikan kemudahan di dalam melakukan eksperimen  untuk  suatu  sistem  yang nyata. - Simulasi memungkinkan untuk mempelajari efek yang saling mempengaruhi  antara  suatu  komponen atau peubah dan dapat digunakan untuk menentukan  peubah  mana  yang  paling penting.
Sebagai contoh, beberapa model antrian  ( queuing  model )  membutuhkan penyelesaian  dengan Poisson  Distribution sedangkan  beberapa inventory  model dan network model membutuhkan normality data atau  data  yang  terdistribusi  normal.  Tetapi simulasi  dapat  digunakan  dengan  semua
distribusi probabilitas dan tidak membutuhkan pola distribusi yang khusus. Menurut  Anderson  et  al.  (2014:619) dan  Render  et  al.  (2015:490),  metode simulasi juga mempunyai beberapa keterbatasan sebagai berikut: - Simulasi  tidak  menghasilkan  suatu solusi  yang  optimal  terhadap  suatu permasalahan bila dibandingkan dengan metode analisis kuantitatif yang lainnya, seperti economic order quantity , linear  programming atau
PERT, akan tetapi selalu menghasilkan solusi yang mendekati optimal.
Menurut Krajewksi et al. (2013:256), “Waiting Lines and Simulation”,  “the  arrivals  had  a  Poisson distribution  (or  exponential  interarrival times), the service times had an exponential distribution,  the  service  facilities  had  a simple  arrangement,  the  waiting  line  was unlimited,  and  the  priority  discipline  was first-come,  first-served.  Simulation  waiting- line  theory  has  been  used  to  develop  other models  in  which  these  criteria  are  not  met, but these models are complex”.

## Populasi dan Sampel
Di  dalam  penelitian  ini  diambil sampel sebanyak 150 orang yang terdiri baik dari  mahasiswa  atau  dosen  yang  dilayani oleh bagian LA.

## Instrumen Penelitian
Metode  simulasi  dipilih  karena simulasi  merupakan  salah  satu  teknik manajemen operasional yang dapat digunakan untuk menganalisis suatu keadaan dan  tingkah  laku  dari  suatu  sistem  antrian dalam  rentang  intensitas  trafik  yang  sangat teratur  ( normal  distribution ),  cukup  teratur ( uniform  distribution ),  atau  tidak  teratur ( random  distribution )  yang  mewakili  sistem yang nyata ( the real-world system ).

## Pengumpulan Data
Pengambilan  data  dilakukan  oleh penulis  di  LA  pada  saat  kuliah  semester genap  2015/2016.  Penulis  mengambil  data sebanyak 150 orang di bulan April 2016 dan 150  orang  lagi  di  bulan  Mei  2016,  yang terdiri baik dari mahasiswa atau dosen.
Menurut Anderson et al. (2014:610): Gambar 3.1 menunjukkan urut-urutan operasi  secara  logika  dan  matematika  yang dibutuhkan untuk melakukan simulasi Initialize Simulation Model
i = 0; Arrival Time(0) = 0; Completion Time(0) = 0
New Customer
i = i + 1
Generate Interarrival Time ( IAT )
Arrival Time ( i ) = Arrival Time ( i – 1) + IAT
Is Arrival Time ( i )
Greater Than Completion Time ( i – 1)? LAA Idle
Customer i can begin service immediately
Start Time ( i ) = Arrival Time ( i ) LAA Busy Customer i must wait for preceding customer to complete service Start Time ( i ) = Completion Time ( i - 1)
Waiting Time ( i ) = Start Time ( i ) – Arrival Time ( i)
Generate Service Time ( ST )
Completion Time ( i ) = Start Time ( i ) + ST
System Time ( i ) = Completion Time ( i ) – Arrival Time ( i) Next Customer Yes No
Sumber: Anderson et al. (2104:611) Gambar 1 Flowchart for Waiting Line Simulation
Menurut Anderson et al. (2014:610): Tabel  3.1  menunjukkan  contoh  perhitungan secara  manual  dari  10  pelanggan  yang dilayani  untuk  mengilustrasikan  logika
model  simulasi  dan  untuk  menunjukkan bagaimana  data  penelitian  simulasi  dapat dikembangkan untuk perhitungan simulasi. Tabel 1. Contoh Simulasi Pelanggan Waktu Jeda Waktu Waktu Waktu Waktu Waktu Waktu Kedatangan  Kedatangan Mulai Tunggu Pelayanan Selesai di Sistem 1 1,4 1,4 1,4 0,0 2,3 3,7 2,3 2 1,3 2,7 3,7 1,0 1,5 5,2 2,5 3 4,9 7,6 7,6 0,0 2,2 9,8 2,2 4 3,5 11,1 11,1 0,0 2,5 13,6 2,5 5 0,7 11,8 13,6 1,8 1,8 15,4 3,6 6 2,8 14,6 15,4 0,8 2,4 17,8 3,2 7 2,1 16,7 17,8 1,1 2,1 19,9 3,2 8 0,6 17,3 19,9 2,6 1,8 21,7 4,4 9 2,5 19,8 21,7 1,9 2,0 23,7 3,9 10 1,9 21,7 23,7 2,0 2,3 26,0 4,3 Total 21,70 11,20 20,90 32,10 Rata-Rata 2,17 1,12 2,09 3,21 Sumber: Anderson et al. (2104:612)
Pelanggan 1: Waktu  jeda  kedatangan  =  1,4  menit  akan dihasilkan  dengan  simulasi.  Oleh  karena simulasi  mulai  dari  0,  maka  waktu kedatangan pelanggan = 0 + 1,4 = 1,4 menit, Pelanggan  1  akan  segera  mendapatkan pelayanan, dengan waktu mulai = 1,4 menit, Waktu tunggu pelanggan 1 = waktu mulai – waktu kedatangan = 1,4 – 1,4 = 0 menit, Waktu  pelayanan  =  2,3  menit  akan dihasilkan dengan simulasi.
Waktu selesai pelanggan 1 = waktu mulai + waktu pelayanan = 1,4 + 2,3 = 3,7 menit. Waktu di sistem untuk pelanggan 1 = waktu selesai – waktu kedatangan = 3,7 – 1,4 = 2,3 menit.
Pelanggan 2:
Waktu  jeda  kedatangan  =  1,3  menit  akan dihasilkan dengan simulasi.
Oleh  karena  waktu  kedatangan  pelanggan  1 =  1,4,  maka  waktu  kedatangan  pelanggan  2 = 1,4 + 1,3 = 2,7 menit.
Oleh karena pelanggan 1 baru selesai dalam waktu  3,7  menit,  dan  karena  waktu kedatangan  pelanggan  2  =  2,7  menit,  maka pelanggan  2  akan  mendapatkan  pelayanan
pada  3,7  menit,  yang  merupakan  waktu mulai untuk pelanggan.
Waktu tunggu pelanggan 2 = waktu mulai – waktu kedatangan = 3,7 – 2,7 = 1 menit, Waktu  pelayanan  =  1,5  menit  akan dihasilkan dengan simulasi.
Waktu selesai pelanggan 2 = waktu mulai + waktu pelayanan = 3,7 + 1,5 = 5,2 menit. Waktu di sistem untuk pelanggan 2 = waktu selesai – waktu kedatangan = 5,2 – 2,7 = 2,5 menit.
Pelanggan 3:
Waktu  jeda  kedatangan  =  4,9  menit  akan dihasilkan dengan simulasi.
Oleh  karena  waktu  kedatangan  pelanggan  2 =  2,7,  maka  waktu  kedatangan  pelanggan  3 = 2,7 + 4,9 = 7,6 menit.
Oleh  karena  pelanggan  2  sudah selesai  dalam  waktu  5,2  menit,  dan  karena waktu  kedatangan  pelanggan  3  =  7,6  menit, maka pelanggan 3 akan segera mendapatkan pelayanan, dengan waktu mulai = 7,6 menit Waktu tunggu pelanggan 3 = waktu mulai – waktu kedatangan = 7,6 -7,6 = 0 menit.
Waktu  pelayanan  =  2,2  menit  akan dihasilkan  dengan  simulasi.Waktu  selesai pelanggan  3  =  waktu  mulai  +  waktu pelayanan = 7,6 + 2,2 = 9,8 menit. Waktu di sistem  untuk  pelanggan  3  =  waktu  selesai  – waktu kedatangan = 9,8 – 7,6 = 2,2 menit.
Menurut Anderson et al. (2014:616): Tabel 3.2 dan Tabel 3.3 adalah suatu lembar
kerja Excel yang digunakan untuk melakukan perhitungan simulasi untuk 1000 pelanggan  yang  berasal  dari  data  primer penelitian  sebanyak  150  pelanggan.  Tabel 3.2 adalah perhitungan simulasi dengan data penelitian pada bulan April 2016, sedangkan Tabel  3.3  adalah  perhitungan  simulasi dengan data penelitian pada bulan Mei 2016.

## Analisis Data
Tabel 2. Simulasi April 2016
Tabel 3. Simulasi Mei 2016
Anderson et al. (2014:638-640): We simulated  the  operation  of  waiting  line system  for  1000  customers.  The  interarrival times are described by a uniform distribution  with  a  smallest  time  (cell  B4) and  a  largest  time  (cell  B5).  A  normal probability  distribution  with  a  mean  (cell B8)  and  a  standard  deviation  (cell  B9) describes  the  service  time  distribution. Simulation information for the first customer appears in row 16 of the worksheet. The cell formulas for row 16 are as follows:
Cell A16 Enter 1 for the first customer Cell B16 Simulate the interarrival time for customer 1 (uniform distribution) =$B$4 + RAND()*($B$5 - $B$4) Cell C16 Compute the arrival time for customer 1 =B16 Cell D16 Compute the start time for customer 1 =C16 Cell E16 Compute the waiting time for customer 1 =D1 – C16 Cell F16 Simulate the service time for customer 1 (normal distribution) =NORMINV(RAND(),$B$8, $B$9) Cell G16 Compute the completion time for customer 1 =D16 + F16 Cell H16 Compute the time in the system for customer 1 =G16 – C16 Simulation information for the second customer appears in row 17 of the worksheet. The cell formulas for row 17 are as follows: Cell A17 Enter 2 for the second customer
Cell B17 Simulate the interarrival time for customer 2 (uniform distribution) =$B$4 + RAND()*($B$5 - $B$4) Cell C17 Compute the arrival time for customer 2 =C16 + B17 Cell D17 Compute the start time for customer 2 =IF(C17>G16,C17,G16) Cell E17 Compute the waiting time for customer 2 =D17 – C17 Cell F17 Simulate the service time for customer 2 (normal distribution) =NORMINV(RAND(),$B$8, $B$9) Cell G17 Compute the completion time for customer 2 =D17 + F17 Cell H17 Compute the time in the system for customer 2 =G17 – C17 Cells A17:H17 can be copied to cells
A1015:H1015 in order to provide the 1000-customer simulation.
Ultimately, summary statistics will be collected in order to describe the results of 1000 customers. The following Excel formulas provided the summary statistics. Cell E1017 Number of customers who had to wait for more than 5 seconds =COUNTIF(E16:E1015,”> 5”) Cell E1018 Probability of waiting =E1017/1000 Cell E1019 The average waiting time =AVERAGE(E16:E1015) Cell E1020 The maximum waiting time =MAX(E16:E1015) Cell 1021 The utilization of LAA =SUM(F16:F1015)/(G1015- G16) Cell 1022 The number of customers who had to wait for more than 60 seconds=COUNTIF(E16:E1 015,”>60”) Cell 1023 Probability of waiting for more than 60 seconds =E1022/1000

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Menurut Anderson et al. (2014:617), dari  150  data  primer  hasil  penelitian,  dapat ditentukan  rata-rata  dan  standar  deviasi waktu  pelayanan,  setelah  itu  baru  dilakukan perhitungan  simulasi  untuk  1000  pelanggan dengan  menggunakan  bantuan  lembar  kerja Excel,  seperti  yang  dapat  di  lihat  di  Tabel 3.2 dan Tabel 3.3. Dari perhitungan simulasi ini dapat disimpulkan bahwa:
- Jumlah  yang  menunggu  >  5  detik dalam simulasi ini adalah 87 orang.
- Probabilitas  waktu  menunggu  adalah kecil yaitu 8.7%.
- Rata-rata  waktu  menunggu  adalah rendah yaitu 9.10 detik.
- Waktu  menunggu  maksimal  juga relatif kecil yaitu 375.03 detik.
- Kinerja LA juga belum maksimal yaitu rata-rata 17%.
- Jumlah  yang  menunggu  >  60  detik kemungkinannya ada 60 orang.
- Probabilitas menunggu > 60 detik juga kecil yaitu 6%.
Di  sini  jelas  terlihat  bahwa  baik mahasiswa  atau  dosen  Universitas  Bunda Mulia  masih  dapat  terlayani  dengan  baik. Karena  yang  menunggu  >  5  detik  dalam simulasi 1000 data simulasi hanya terjadi 87 kali  atau  relatif  kecil.  Probabilitas  waktu menunggu  tersebut  juga  kecil  yaitu  hanya 8.7%,  sedangkan  rata-rata  waktu  menunggu adalah  sangat  kecil  yaitu  hanya  9.10  detik. Waktu  menunggu  maksimal  juga  relatif kecil  yaitu  375.03  detik.  Jumlah  yang menunggu  >  60  detik  kemungkinannya  ada 60  orang  dan  probabilitas  waktu  menunggu > 60 detik juga kecil kemungkinannya yaitu hanya 6%.

## SIMPULAN DAN SARAN
Kinerja  di  bagian  LA  secara keseluruhan dapat dianggap sangat baik dan masih  banyak  waktu  terluang  serta  belum maksimal yaitu sebesar rata-rata 17%. Dapat dikatakan bahwa beban kerja di bagian LAA tidaklah  terlalu  berlebihan  dan  dianggap masih dapat dengan baik dan layak melayani para  mahasiswa  dan  dosen  Universitas Bunda  Mulia.  Dapat  disimpulkan  bahwa
kinerja  di  bagian  LA  dapat  dianggap  sangat baik ditinjau dari sisi manajemen operasional, karena beban pekerjaan tidaklah terlalu  berlebihan.  Secara keseluruhan  dapat dikatakan  bahwa  tidaklah  terjadi  suatu pelayanan  yang  dianggap  tidak  memuaskan baik  kepada  mahasiswa  atau  kepada  dosen Universitas Bunda Mulia. Bagian pelayanan dapat  dengan  sigap  melayani  dengan  segera permintaan  pelayanan  yang  ditunjukkan dengan  rata-rata  waktu  menunggu  adalah sangat kecil, yaitu hanya 9.10 detik.
Dapat  disarankan  bahwa  tidaklah perlu  dilakukan  perubahan  efektivitas  dan efisiensi  di  Layanan  Akademik  Universitas Bunda Mulia.
Saran  lain  yang  perlu  penulis berikan  di  sini  adalah  jika  dipandang  dari sisi  manajemen  operasional,  maka  yang paling  efektif  adalah  tempat  pelayanan haruslah  berbentuk  huruf  U  atau  setengah lingkaran agar dapat melayani para
mahasiswa dan dosen secara lebih
ergonomics , efektif dan efisien.
Saran  lainnya  adalah  agar  para petugas pelayanan di bagian LA tidak duduk
di  satu  tempat  yang  berdekatan  atau mengumpul  menjadi  satu  akan  tetapi haruslah  duduk  secara  berderet  membentuk huruf  U  atau  setengah  lingkaran  agar  dapat melayani  para  mahasiswa  dan  dosen  secara lebih ergonomics , efektif dan efisien.
Jika  suatu  saat  tertentu  di  mana  pelayanan LA  dalam  kondisi  yang  sedang  ramai, misalnya saat ujian, penulis menyarankan:
- Untuk menambah 1 orang karyawan di bagian LA, misalnya dengan penugasan khusus atau dibayar khusus. Tetapi  sebelum  menambah  karyawan yang  bertugas  di  bagian  LA,  perlu dilihat dahulu apakah hasil perhitungan simulasi  di  bagian  LA  sudah  sangat sibuk,  misalnya  sudah  mendekati  di atas 60%?
- Disain  tempat  di  bagian  LA  sebaiknya di  ubah  menjadi  bentuk  U,  sesuai dengan prinsip manajemen operasional di  mana  bentuk  U  akan  lebih  efektif dan  efisien  di  dalam  menangani pelayanan.
- Gambar  bentuk  U  dalam  manajemen operasional  adalah  sebagai  berikut:
Menurut Heizer (2014:407):
Sumber: Heizer (2014:407) Gambar 2 . Straight  Line Worker
Tata Ruang sekarang – lurus sehingga sangat sulit untuk membagi pekerjaan sama banyak
Sumber: Heizer (2014:407)
Gambar 3 . U Shape Worker
Tata  Ruang  yang  lebih  baik    dalam bentuk huruf U, sehingga pekerja lebih baik dalam  menangani pelayanan.  Empat pekerja dapat dikurangi menjadi tiga saja.
Tata  ruang  yang  lebih  baik,  pekerja dapat  saling  membantu  satu  sama  lain. Masih  dapat  ditambah  pekerja  menjadi  tiga jika  beban pekerjaan  bertambah.  Tata  ruang bentuk  huruf  U  juga  mengurangi  luas kebutuhan  tata  ruang  yang  sebenarnya, meningkatkan komunikasi, mengurangi jumlah tenaga kerja, dan inspeksi pengontrolan lebih mudah dilakukan.
Dengan  kata  lain,  bahwa  disain  tata ruang  dengan  bentuk  huruf  U  akan mengurangi pergerakan karyawan dan tempat  pelayanan  yang  dibutuhkan.  Selain itu dapat meningkatkan komunikasi pelayanan,  dapat  pula  mengurangi  jumlah karyawan  di  bagian  pelayanan,  dan  dapat memfasilitasi  pemeriksaan  kebutuhan  akan pelayanan dengan lebih baik.
Jadi dapat dikatakan fasilitas pelayanan akan menjadi lebih produktif, efektif dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
Anderson, D.R., et al., 2014. An
Introduction  to  Management  Science,
Quantitative  Approaches  to  Decision
Making (14 th ed.).  South-Western,  a division of Thomson Learning. Balakrishnan,  N.,  Render,  B.,  Stair,  R.M., 2007. Managerial  Decision  Modeling with  Spreadsheets (2 nd ed.).  Pearson Education,  Inc.,  Upper  Saddle  River, New Jersey. Heizer,  J.,  Render,  B.,  2014. Operations Management (11 th ed.). Pearson Education Limited, USA. Hillier,  F.S.  et  al.,  2008. Introduction  to Management Science (3 rd ed.). McGraw-Hill/Irwin, New York. Krajewski,  L.J.  et  al.,  2013. Operations Management  Processes  and  Supply Chains (10 th ed.).  Pearson  Education Limited, USA. Law,  Averill.,  2007. Simulation  Modeling and  Analysis  with  Expertfit  Software
(4 th ed.).  McGraw-Hill/Irwin,  New York.
Render, B., Stair, R.M., Hanna, M.E., 2015. Quantitative Analysis for Management (12 th ed.). Pearson Education Limited, USA. Stevenson, W.J., 2012. Operations Management (11 th ed.).  McGraw- Hill/Irwin, New York. Stevenson, W.J., Ozgur, C., 2013.
Introduction  to  Management  Science with  Spreadsheets (3 th ed.).  McGraw- Hill/Irwin, New York. Taylor, B.W., 2013. Introduction to Management Science (11 th ed.). Pearson Education, Inc., Upper Saddle River, New Jersey. Waters, Donald., 2008. Quantitative
Methods  for  Business (4 th ed.). Pearson Education, Inc., Upper Saddle River, New Jersey. Winston,  W.L.,  Albright,  S.C.,  2007.
Practical  Management  Science (3 rd
ed.).  South-Western,  a  division  of Thomson Learning. Wisniewski, Mik., 2009. Quantitative Methods  for  Decision  Makers (5 th ed.).  Pearson  Education,  Inc.,  Upper Saddle River, New Jersey.