## PERBAIKAN KESEIMBANGAN LINTASAN PRODUKSI GASKET DI PT. JEIL FAJAR INDONESIADENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN SIMULASI
Ery Achmad Farid Setya, Parwadi Moengin, dan Sucipto Adisuwiryo Laboratorium Sistem dan Simulasi Industri Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti Email : eryachmadfs@gmail.com , parwadi@trisakti.ac.id , sc.adisuwiryo@trisakti.ac.id

## ABSTRACT
Jeil  Fajar  Indonesiaadalah  perusahaan  nasional  yang  memproduksi  Gasket.  Permasalahan yang muncul pada lantai produksi adalah sering terjadi kesulitan dalam pencapaian target produksi tepat  pada  waktu  yang  ditentukan.  Masalah  ini  diduga  disebabkan  oleh  tidak  seimbangnya  lintasan produksi.  Hasil  produksi  rata-rata  Gasket  yang  dihasilkan  saat  ini  adalah  358  unit  per  minggu, sedangkan target produksi yang ditetapkan adalah 375 unit per minggu.
Metodologi  yang  digunakan  adalah  dengan  menggunakan  simulasi.  Data  yang  didapatkan kemudian  dihitung  dan  dianalisis  beban  kerja  tiap  stasiun.  Utilitas  stasiun  kerja  terbesar  saat  ini adalah  utilitas  yang  ada  pada  stasiun  kerja  packaging  dengan  persentase  sebesar  99,57%.  Untuk stasiun kerja yang utilitas terkecil adalah stasiun kerja  cleaning dengan persentase sebesar10,65%. Hal  ini  dapat  diatasi  dengan  6  model  usulan  yang  diberikan.  Model  usulan  terbaik  adalah pemindahan 6 operator assembling ke stasiun kerja packaging.

## Kata kunci: keseimbangan lintasan, utilitas, simulasi, target produksi
1. PENDAHULUAN

## 1.1  Latar Belakang Permasalahan
PT.  Jeil  Fajar  Indonesia  adalah perusahaan  nasional  yang  bergerak  dalam industri  manufaktur.  Produk  yang  dihasilkan salah  satu  nya  adalah  Gasket.  Produk  Gasket dipilih untuk dilakukan penelitian, karena pada lini  produksi  untuk  membuat  produk  tersebut sedang dalam perbaikan dan perlu pembenahan pada lini produksi Gasket tersebut.
Permasalahan  yang  muncul  pada  lantai produksi  Gasket  Line  di  PT.  Jeil  Fajar
Indonesia adalah sering terjadi kesulitan dalam pencapaian  target  produksi  tepat  pada  waktu yang disebabkan karena keseimbangan lintasan produksi  yang  rendah  serta  kuantiti  mesin  dan alokasi  operator  yang  kurang  tepat  di  lantai produksi.  Berikut  merupakan  data  target produksi dan hasil produksi dari PT. Jeil Fajar Indonesia dari minggu pertama bulan Juli 2013 hingga minggu akhir bulan Agustus 2013 yang diperoleh  dari  hasil  wawancara  dengan  pihak perusahaan yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 Target Produksi & Hasil Produksi
(Sumber: PT Jeil Fajar Indonesia)
Juli, minggu ke 1 375 396 Tercapai Juli, minggu ke 2 375 330 Tidak Juli, minggu ke 3 375 338 Tidak Juli, minggu ke 4 375 375 Tercapai Agustus, minggu ke 1 375 410 Tercapai Agustus, minggu ke 2 375 330 Tidak Agustus, minggu ke 3 375 380 Tercapai Agustus, minggu ke 4 375 308 Tidak Rata-rata 375 358,375 Bulan Target Produksi Produksi Gasket Ket
Dengan melihat masalah di atas, maka PT.  Jeil  Fajar  Indonesia  membutuhkan  suatu evaluasi  kapasitas  produksi  dan  utilitas  dari operator.  Dengan  adanya  evaluasi  tersebut maka  dapat  diketahui  stasiun  kerja  mana  saja yang  menyebabkan  aliran  produksi  menjadi terhambat (Bottleneck) dan operator mana saja yang belum bekerja secara maksimal.
Untuk  menganalisa  letak  terjadinya bottleneck  digunakan  metode  penyeimbangan lintasan.  Sedangkan  untuk  menganalisa  nilai utilitas  dari  setiap  operator  digunakan  metode simulasi. Dengan penggunaan simulasi diharapkan  dapat  menghasilkan  usulan  yang tidak dapat dihitung berdasarkan solusi analitis dan  tidak  mengganggu  sistem  yang  sedang berjalan.

## 1.2. Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah:
1. Mengevaluasi dan memperbaiki keseimbangan lintasan produksi
Gasket  di  PT.  Jeil  Fajar  Indonesia dengan target produksi tercapai.
2. Memberikan  usulan  perbaikan  agar dapat  meningkatkan  utilitas  mesin  dan operator pada lantai produksi. Untuk mencapai tujuan tersebut digunakan metode penyeimbangan lintasan atau Line Balancingdanpendekatan simulasi.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1

## Keseimbangan Lintasan
Menurut  Baroto  (2002),  lini  produksi adalah  penempatan  area-area  kerja  di  mana operasi-operasi  diatur  secara  berurutan  dan material  bergerak  secara  kontinu  melalui operasi  yang  terangkai  seimbang.  Menurut karakteristiknya lini produksi dibagi menjadi 2 :
1. Lini  fabrikasi,  merupakan  lintasan produksi  yang  terdiri  atas  sejumlah operasi pekerjaan yang bersifat membentuk  atau  mengubah  bentuk benda kerja.
2. Lini  perakitan,  merupakan  lintasan produksi  yang  terdiri  atas  sejumlah operasi perakitan yang dikerjakan pada beberapa stasiun
kerja dan digabungkan  menjadi  benda  assembly atau subassembly.
Kriteria umum keseimbangan lintasan
perakitan  adalah  memaksimumkan  efisiensi atau  meminimumkan    balance  delay.    Tujuan pokok  dari  penggunaan  metode  ini  adalah untuk mengurangi atau meminimumkan waktu menganggur  (idl  etime)  pada  lintasan  yang ditentukan oleh operasi yang paling lambat.
Tujuan keseimbangan  lintasan  (line balancing) adalah  untuk  memperoleh  suatu arus  produksi  yang  lancar  dalam  rangka memperoleh utilisasi yang tinggi atas fasilitas, tenaga kerja, dan peralatan melalui penyeimbangan waktu kerja antar work station, dimana  setiap  elemen  tugas  dalam  suatu kegiatan  produk  dikelompokkan  sedemikian rupa  dalam  beberapa  stasiun  kerja  yang  telah ditentukan  sehingga  diperoleh  keseimbangan waktu  kerja  yang  baik.  Permulaan  munculnya persoalan keseimbangan lintasan (line
balancing) berasal  dari  ketidak  seimbangan lintasan  produksi  yang  berupa  adanya work  in process padabeberapa work station. (Scholl,
Boysen, Fliedner, 2008).
Sedangkan  tujuan  dari  lintasan  produksi  yang seimbang adalah sebagai berikut:
1. Menyeimbangkan  beban  kerja  yang dialokasikan  pada  setiap  work  station sehingga  setiap work  station selesai pada  waktu  yang  seimbang  dan mencegah terjadinya bottleneck. (Bottleneck adal
ah suatu operasi yang membatasi output dan frekuensi produksi.)
2. Menjaga  agar  pelintasan  perakitan tetap  lancar  dan  berlangsung  terus menerus.
3. Meningkatkan efisiensi atau produktifitas. 2.2 Sistem Law and Kelton (2007)
mendefinisikan  sistem  sebagai  sekelompok komponen  yang  beroperasi  secara  bersama- sama  untuk  mencapai  tujuan  tertentu  atau sekumpulan  entitas  yang  bertindak  dan berinteraksi  bersama-sama  untuk  memenuhi suatu  tujuan  akhir  yang  logis.  Sistem  menurut (Harrel,  Ghosh,  dan  Bowden,  2003)  adalah sekumpulan elemen-elemen yang bekerja sama untuk mencapai tujuan yang diinginkan.

## 2.3 Simulasi
Simulasi  merupakan  suatu  alat  yang hanya  digunakan  jika  ada  suatu  pemahaman
ilmiah  dari  masalah  yang  akan  dipecahkan (Miftahol, 2009). Simulasi merupakan aplikasi dari  building  model  yang  merepresentasikan sistem  nyatanya,  peningkatan  performansi sistem,  atau  merancang  sistem  baru  dengan ukuran  yang  ditetapkan.  Simulasi  dirancang untuk  membantu  pemecahan  suatu  masalah yang  berhubungan  dengan  sistem  yang dioperasikan  secara  ilmiah.  Simulasi  diawali dengan  pemahaman  sistem  dan  pembangunan model.

## 2.4 Model Konseptual
Model  konseptual  adalah  hasil  dari usaha  pengumpulan  data  dan  formulasi  dalam pemikiran seseorang tentang bagaimana sistem beroperasi  (Harrel,  Ghosh,  dan  Bowden, 2003). Untuk melakukan transformasi tersebut, pemodel  harus  mampu  untuk  memikirkan sistem dalam paradigma model yang didukung oleh  software  yang  digunakan  dan  berbagai cara  berbeda  yang  memungkinkan  untuk memodelkan  sistem  harus  dievaluasi  oleh pemodel untuk menentukan cara terefisien dan terefektif dalam merepresentasikan sistem.

## 2.5 Verifikasi dan Validasi Simulasi

## 2.5.1 Verifikasi Model
Verifikasi  adalah  proses  penentuan apakah  model  beroperasi  sesuai  dengan semestinya(Harrel, Ghosh, dan Bowden, 2003). Tidak berarti apabila model sudah dapat berjalan berarti valid. Selama proses verifikasi, pemodel berusaha mendeteksi error yang tidak semestinya  pada  data  model  dan  logika kemudian menghilangkannya.

## 2.5.2 Validasi Model
Validasi  adalah  proses  penentuan apakah model sudah secara akurat merepresentasikan sistem nyata(Harrel, Ghosh, dan  Bowden,  2003).  Adapun  langkah-langkah yang  harus  dilakukan  untuk  melakukan  proses pengujian validasi ini, yaitu :
1. H o : µ 1 - µ 2 =0 H 1 : µ 1 - µ 2 ≠ 0 Dimana µ, adalah rata-rata output dari sistem nyata dan µ 2 adalah rata-rata output dari hasil simulasi.
2. Hitunglah sample mean dengan rumus :
n x x n j j ∑ − − = ) 2 1 ( ) 2 1 ( ......................(1)
3. Hitunglah sample standar deviation dengan rumus :
) 2 1 ( − S = 1 1 2 ] ) 2 1 ( ) 2 1 ( [ − ∑ = − − − n n j x j x .......(2)
4. Hitunglah  half  -  width  equation  (hw) dengan rumus :
n S t hw n ) 2 1 ( 2 / , 1 ) ( − − = α ..............(3) hw x hw x + ≤ ≤ − − − − ) 2 1 ( ) 2 1 ( ) 2 1 ( µ ........(4)
5.   Terima H 0 jika interval memuat bilangan nol (0)
Catatan: Model valid jika Ho diterima dan tidak valid jika Ho ditolak.

## 2.6 Pengukuran Waktu kerja
2.6.1    Uji  Keseragaman  Data  (Sutalaksana, 2006)
Tahapan-tahapan yang harus dilakukan dalam pengujian keseragaman ini, yaitu :
1. Menghitung  rata-rata  data  waktu  yang akan digunakan
N x x N i j j ∑ = = ...................................(5) Dimana : x adalah harga rata-rata data waktu N adalah jumlah data waktu yang digunakan pada saat ini
2. Menghitung  standar  deviasi  sebenarnya dari waktu
( ) 1 2 − − = ∑ = N x x N i j j σ ................(6)
Menentukan batas kontrol atas dan batas kontrol bawah (BKA dan BKB)
x x BKA σ 3 + = ................(7) x x BKB σ 3 − = ........................(8)
Sekumpulan  data  dikatakan  seragam apabila  rata-rata  dari  data  tersebut  berada  di antara BKA dan BKB.
2.6.2    Uji  Kecukupan  Data  (Sutalaksana, 2006)
Pengujian  kecukupan  data  merupakan suatu  pengujian  yang  diperlukan  untuk mengetahui  jumlah  data  yang  seharusnya didapatkan  untuk  digunakan  dalam  suatu penelitian.  Pengujian  kecukupan  data  ini
dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
2 2 2 ) ( 40 '               − = ∑ ∑ ∑ = = = N i j j N i j N i j j j x x x N N
............................... (9)
Dimana  :  N  adalah  jumlah  pengamatan  yang telah dilakukan
Rumus ini menggunakan tingkat ketelitian  5  %  dan  tingkat  keyakinan  95  %. Penentuan suatu data yang digunakan ditentukan  dengan  membandingkan  besarnya N’  dengan  N  dimana  jika  nilai  N’  lebih  kecil
daripada  nilai  N  maka  data  yang  digunakan dikatakan telah cukup.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian berisi mengenai kerangka  penelitian  dan  urutan  langkah- langkah  penelitian  yang  harus  dilakukan sebelum melakukan  penelitian terhadap pokok permasalahan.  Metodologi  penelitian  yang sistematis  akan  membantu  peneliti  dalam melaksanakan  penelitiannya  secara  tepat, akurat,  efektif,  dan  efisien.  Berikut  ini  adalah flowchart metodologi penelitian dan flowchartsimulasi dan sistem yang ditunjukkan pada Gambar 1 dan Gambar 2.
Gambar 1 Flowchart Metodologi Penelitian                            Gambar 2 Flowchart Simulasi Sistem
4.

## HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Identifikasi Variabel dalam Sistem
Sebelum  melakukan  simulasi,  terlebih dahulu  harus  dilakukan  analisa  pada  sistem saat  ini.  Sistem  yang  diamati  adalah  sistem produksi pada divisi Gasket Line pada PT. Jeil Fajar Indonesia selama hari kerja reguler yaitu hari senin sampai jumat dari pukul 07.30-14.30 dan  hari  jumat  pukul  07.30-17.00  yang  setiap harinya  dikurangi  dengan  waktu  istirahat selama  satu jam  yaitu  pukul  12.00-13.00  serta tea break pada pukul 09.50-10.00.
Variabel  yang  berpengaruh  dalam sistem  adalah  jumlah  operator,  waktu  proses produksi,  waktu  kedatangan  bahan  baku, jumlah  bahan  baku,  jumlah  jam  kerja  dan waktu  transportasi  antar  area.  Variabel-
variabel  tersebut  adalah  variabel  kendali  dari sistem  yang  ada,  namun  tidak  semua  variabel kendali  tersebut  dapat  dikontrol.Variabel kendali  yang  dapat  dikontrol  adalah  jumlah operator,  waktu  kedatangan  bahan  baku, jumlah  jam  kerja  dan  jumlah  bahan  baku. Sedangkan  variabel  kendali  yang  tidak  dapat dikontrol  adalah  waktu  proses  produksi  dan waktu transportasi.
Selain  dari  pada  variabel  kendali, terdapat  variabel  respon  yang  merupakan tujuan  dari  penelitian  ini.  Variabel  respon tersebut  adalah  target  produksi  Gasket  Line dan  waktu  penyelesaian  produksi.  Berikut  ini penggambaran  variabel  dalam  sistem  yang ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3 Variabel–Variabel dalam Sistem
4.2 Perhitungan Keseimbangan Lintasan 4.2.1 Efisiensi Operator Perhitungan efisiensi operator didapatkan dengan rumus sebagai berikut : Utilitas operator = ( ) "#$%& '()*&$+, '-( )'-(#%)( %-(%,.//, 0 100% ........
......(10)
Berikut ini hasil perhitungan efisiensi masing-masing operator saat ini di Gasket Line dengan menggunakan bantuan Microsoft Excel yang ditunjukkan pada Tabel 2.

## Tabel 2 Utilitas Stasiun Kerja Saat Ini
Inspeksi Cutting Milling Rainbowing Assembling Cleaning Packaging 0,31 0,64 0,43 0,40 0,69 0,26 1,98 3 4 5 2 13 5 4 0,10 0,16 0,09 0,20 0,05 0,05 0 20,62 32,34 17,29 39,98 10,75 10,65 100 Marking Utititas per Operator (%) 14 Rata-Rata Utilitas (%) 30,75 Total Waktu Produksi (Jam) 0,14 Jumlah Operator 2 Waktu Produksi per Operator 0
4.3

## Model Konseptual
Model  konseptual  adalah  hasil  dari usaha  pengumpulan  data  dan  formulasi  dalam pemikiran seseorang (dilengkapi dengan catatan dan diagram) tentang bagaimana sistem beroperasi. Membangun model simulasi
membutuhkan model konseptual yang dikonversikan  dengan  ke  dalam  model simulasi (Harrel, Ghosh,Bowden 2003).Berikut model  konseptual  dari  sistem  yang  akan disimulasikan  yang  ditunjukkan  pada  Gambar 4.

## Gambar 4 Model Konseptual Sistem
4.4 Uji Distribusi Data
4.4.1 Uji Keseragaman dan Kecukupan Waktu Proses Produksi 4.4.1.1  Part Outter
Berikut adalah data waktu proses produksi untuk part outter :
Tabel 3 Waktu Proses Produksi Part Outter Inspeksi Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 5,28 5,71 6,11 5,81 6,47 2 6,21 6,31 5,64 6,1 5,88 Cutting Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 11,01 10,98 9,99 9,87 10,52
2 11,99 9,88 10,25 11,09 10 Milling Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 5,24 6,5 6,15 6,28 6,45 2 5,99 5,11 6 5,78 5,87 Rainbowing Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 5,3 6,7 6,24 6,25 6,35 2 6,42 5,22 6,2 5,78 5,63 Assembling Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 10,01 9,77 9,89 8,89 9,84 2 9,86 10,99 10,1 8,99 9,8 Cleaning Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 5,2 5,1 4,99 5,2 5,12 2 4,99 5,1 3,89 4,95 4,89 Marking Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 1,89 1,9 2,1 2,22 2,2 2 2,1 2,13 1,9 1,77 1,89 Packaging Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 45,97 44,56 45,42 43,63 40,98 2 45,39 44,79 42,25 46,53 44,34

## 4.4.1.2  Part Filler
Berikut adalah data waktu proses produksi untuk part filler :
Tabel 4 Waktu Proses Produksi Part Filler Inspeksi Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 5,67 6,1 6,01 5,9 6,5 2 5,31 6 5,9 6,3 6,4 Cutting Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 15 15 13,1 13,23 13,2 2 16,3 13,22 13,45 13,45 13,4 Milling Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 9,87 9,78 8,2 9,2 9,25 2 9,89 8,9 9,01 9,2 9,35
Rainbowing Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 7,89 6,8 6,24 6,25 6,35 2 6,42 7,45 7,23 6,91 6,79 Assembling Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 15,89 15,98 15,95 16,09 17 2 16,6 16,05 16,1 17,89 15,9 Cleaning Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 6,3 5,9 6 6,25 5,59 2 6,01 5,23 5,83 6,5 5,83 Marking Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 2,34 1,9 2,1 2,07 2,15 2 2,19 2,46 1,94 2,08 2,09 Packaging Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 33,25 34,1 33,45 33,69 33,15 2 35,9 34,5 33,56 32,09 33,79

## 4.4.1.3. Part Inner
Berikut adalah data waktu proses produksi untuk part inner :
Tabel 5 Waktu Proses Produksi Part Inner Inspeksi Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 6,78 6,09 7,12 5,85 7 2 6,23 6,8 5,8 6,25 6,34 Cutting Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 14,9 13,9 14,29 13,45 13,56 2 14,67 13,57 13,9 13,56 13,9 Milling Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 10,23 9,7 11,87 10,45 9,8 2 9,8 11,9 10,97 10,39 9,89 Rainbowing Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 10,11 11,02 11,45 10,48 10,34 2 10,98 10,87 11,67 10,9 11,5 Assembling Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5
1 14,96 15,2 15,1 16,38 17,1 2 14,78 14,72 14,98 14,97 15,8 Cleaning Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 4,99 4,89 4,8 4,86 4,97 2 5,2 4,67 5,8 4,9 4,3 Marking Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 4,96 4,39 4,4 4,8 4,1 2 4,78 3,99 4,1 4,28 4,3 Packaging Sample (menit) Subgrup 1 2 3 4 5 1 38,79 44,8 39,57 36,9 42,33 2 38,89 37,11 41,54 43,95 43,97
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  terlihat bahwa  nilai  rata-rata  waktu  proses  di  area inspeksi  berada  diantara  nilai  kendali  batas bawah dan nilai kendali batas atas, berdasarkan
hal  tersebut  maka  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  data  waktu  proses  di  area  inspeksi adalah seragam. Kemudian perhitungan dilakukan untuk semua area seperti berikut : Tabel 6 Uji Keseragaman Proses Produksi Part Outter Part Proses Subgrup BKA (Menit) Rata-rata (Menit) BKB (Menit) Keterangan Outter Inspeksi 1 6,26 5,88 5,64 SERAGAM 2 6,26 6,03 5,64 SERAGAM Cutting 1 11,17 10,47 9,95 SERAGAM 2 11,17 10,64 9,95 SERAGAM Milling 1 6,34 6,12 5,53 SERAGAM 2 6,34 5,75 5,53 SERAGAM Rainbowing 1 6,45 6,17 5,57 SERAGAM 2 6,45 5,85 5,57 SERAGAM Assembling 1 10,32 9,68 9,30 SERAGAM 2 10,32 9,95 9,30 SERAGAM Cleaning 1 5,28 5,12 4,61 SERAGAM 2 5,28 4,76 4,61 SERAGAM Marking 1 2,15 2,06 1,87 SERAGAM 2 2,15 1,96 1,87 SERAGAM Packaging 1 45,88 44,11 42,89 SERAGAM 2 45,88 44,66 42,89 SERAGAM

## Tabel 7 Uji Keseragaman Proses Produksi Part Filler
Part Proses Subgrup BKA (Menit) Rata- rata (Menit) BKB (Menit) Keterangan Filler Inspeksi 1 6,26 6,04 5,64 SERAGAM 2 6,26 5,98 5,64 SERAGAM Cutting 1 14,90 13,91 12,97 SERAGAM 2 14,90 13,96 12,97 SERAGAM Milling 1 9,71 9,26 8,82 SERAGAM 2 9,71 9,27 8,82 SERAGAM Rainbowing 1 7,32 6,71 6,35 SERAGAM 2 7,32 6,96 6,35 SERAGAM Assembling 1 16,91 16,18 15,78 SERAGAM 2 16,91 16,51 15,78 SERAGAM Cleaning 1 6,26 6,01 5,62 SERAGAM 2 6,26 5,88 5,62 SERAGAM Marking 1 2,28 2,11 1,98 SERAGAM 2 2,28 2,15 1,98 SERAGAM Packaging 1 34,61 33,53 32,88 SERAGAM 2 34,61 33,97 32,88 SERAGAM
Tabel 8 Uji Keseragaman Proses Produksi Part Inner
Part Proses Subgrup BKA (Menit) Rata- rata (Menit) BKB (Menit) Keterangan
Inner
Inspeksi 1 6,838 6,57 6,01 SERAGAM 2 6,838 6,28 6,01 SERAGAM Cutting 1 14,41 14,02 13,53 SERAGAM 2 14,41 13,92 13,53 SERAGAM Milling 1 11,22 10,41 9,78 SERAGAM 2 11,22 10,59 9,78 SERAGAM Rainbowing 1 11,38 10,68 10,48 SERAGAM 2 11,38 11,18 10,48 SERAGAM Assembling 1 16,09 15,75 14,71 SERAGAM 2 16,09 15,05 14,71 SERAGAM Cleaning 1 5,274 4,90 4,60 SERAGAM 2 5,274 4,97 4,60 SERAGAM Marking 1 4,701 4,53 4,12 SERAGAM 2 4,701 4,29 4,12 SERAGAM Packaging 1 43,35 40,48 38,22 SERAGAM 2 43,35 41,09 38,22 SERAGAM Setelah  melakukan  perhitungan  untuk uji  keseragaman  maka  berikutnya  adalah perhitungan uji kecukupan data. untuk semua area seperti berikut : Tabel 9 Uji Kecukupan Proses Produksi Part Proses Total (Menit) Kuadrat Total Kuadrat Data N' N Keterangan
(Menit) (Menit) Part Outter Inspeksi 59,52 3542,63 355,4058 4,96 10 CUKUP Cutting 105,58 11147,1364 1119,093 6,04 10 CUKUP Milling 59,37 3524,7969 354,4285 8,50 10 CUKUP Rainbowing 60,09 3610,8081 363,3127 9,50 10 CUKUP Assembling 98,14 9631,4596 966,1926 4,86 10 CUKUP Cleaning 49,43 2443,3249 245,6613 8,36 10 CUKUP Marking 20,1 404,01 40,6224 8,42 10 CUKUP Packaging 443,86 197011,6996  19727,2834 2,04 10 CUKUP Part Filler Inspeksi 60,09 3610,8081 362,1951 4,74 10 CUKUP Cutting 139,35 19418,4225 1952,7063 8,60 10 CUKUP Milling 92,65 8584,0225 860,7725 4,24 10 CUKUP Rainbowing 68,33 4668,9889 469,6587 9,08 10 CUKUP Assembling 163,45 26715,9025 2675,3777 2,18 10 CUKUP Cleaning 59,44 3533,1136 354,5114 5,22 10 CUKUP Marking 21,32 454,5424 45,7088 8,61 10 CUKUP Packaging 337,48 113892,7504  11398,0794 1,19 10 CUKUP Part Inner Inspeksi 64,26 4129,3476 414,9244 7,40 10 CUKUP Cutting 139,7 19516,09 1953,8476 1,76 10 CUKUP Milling 105 11025 1108,6374 8,55 10 CUKUP Rainbowing 109,32 11950,8624 1197,4672 3,06 10 CUKUP Assembling 153,99 23712,9201 2376,8341 3,59 10 CUKUP Cleaning 49,38 2438,3844 245,1616 8,34 10 CUKUP Marking 44,1 1944,81 195,4706 7,82 10 CUKUP Packaging 407,85 166341,6225  16711,0471 7,10 10 CUKUP

## 4.4.2 Uji Keseragaman dan Kecukupan Waktu Transportasi
Berikut adalah data waktu perpindahan bahan baku, barang setengah jadi dan barang jadi dari satu area menuju area lainnya dengan 10 kali pengamatan.
Tabel 10 Data Waktu Transportasi Area MH Waktu Pengamatan Dari Ke Inspeksi Cutting Ladle crane Subgrup Sample (menit) 1 2 3 4 5 1 2,2 2,23  1,99  2,15  1,98 2 2,09  1,97  2,01  2,15  2,14 Cutting Milling Carrier Subgrup Sample (menit) 1 2 3 4 5 1 0,55 0,6 0,49  0,55  0,47 2 0,6 0,59  0,57  0,56  0,55 Milling Rainbowing  Carrier Subgrup Sample (menit) 1 2 3 4 5 1 3,1 2,99 3,1 2,89  3,14 2 3,12  2,98 3,2 2,97  3,08 Rainbowing  Assembling  Carrier Subgrup Sample (menit) 1 2 3 4 5 1 4,1 4,09  4,33 4,1 4,1 2 3,99  4,12  3,89  3,97 3,5
Assembling Cleaning Forklift Subgrup Sample (menit) 1 2 3 4 5 1 0,27 0,3 0,29  0,31  0,28 2 0,3 0,29 0,3 0,25  0,33 Cleaning Marking Forklift Subgrup Sample (menit) 1 2 3 4 5 1 1,1 1,3 1,2 1,2 1,2 2 1,2 1,02 1,2 1,19  1,25 Marking Packaging Forklift Subgrup Sample (menit) 1 2 3 4 5 1 2,1 2 2,29 1,9 2,1 2 2,12 1,9 1,8 2 1,99
Dari hasil perhitungan di atas terlihat bahwa nilai rata-rata waktu transportasi inspection area ke cutting area berada diantara nilai kendali batas bawah dan nilai kendali batas atas, berdasarkan hal tersebut  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  data  waktu  transportasi  adalah  seragam.  Berikut merupakan tabel perhitungan uji keseragaman dari setiap data waktu transportasi :
Tabel 11 Uji Keseragaman Data Waktu Transportasi
Area Subgrup BKA (Menit) Rata- rata (Menit) BKB (Menit) Keterangan Dari Ke Inspeksi Cutting 1 2,18 2,11 2,01 SERAGAM 2 2,18 2,07 2,01 SERAGAM Cutting Milling 1 0,59 0,53 0,51 SERAGAM 2 0,59 0,57 0,51 SERAGAM Milling Rainbowing 1 3,14 3,04 2,97 SERAGAM 2 3,14 3,07 2,97 SERAGAM Rainbowing  Assembling 1 4,21 4,14 3,83 SERAGAM 2 4,21 3,89 3,83 SERAGAM Assembling Cleaning 1 0,31 0,29 0,27 SERAGAM 2 0,31 0,29 0,27 SERAGAM Cleaning Marking 1 1,25 1,20 1,12 SERAGAM 2 1,25 1,17 1,12 SERAGAM Marking Packaging 1 2,14 2,08 1,90 SERAGAM 2 2,14 1,96 1,90 SERAGAM
Nilai  N  yang  merupakan  jumlah sample  data  yang  diambil  oleh  peneliti  dari lantai produksi adalah sebanyak 10 buah. Dari hasil perhitungan di atas, diketahui bahwa nilai N’  yang  didapatkan  lebih  kecil  dari  nilai  N yang  merupakan  jumlah  data  yang  digunakan pada  penelitian  ini.  Berdasarkan  hal  tersebut,
maka  dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah  data waktu  transportasi  area  inspeksi  ke  area cutting  yang  digunakan  pada  penelitian  telah cukup untuk mendapatkan hasil akurat dengan tingkat ketelitian dan tingkat kepercayaan yang diinginkan.  Kemudian  perhitungan  dilakukan untuk semua area seperti berikut :

## Tabel 12 Uji Kecukupan Data Waktu Transportasi
Area Total (Menit) Kuadrat Total (Menit) Kuadrat Data (Menit) N' N Keterangan Dari Ke Inspeksi Cutting 20,91 437,228 43,8071 2,96 10 CUKUP Cutting Milling 5,53 30,5809 3,0751 8,55 10 CUKUP Milling Rainbowing 30,57 934,525 93,5339 1,34 10 CUKUP Rainbowing  Assembling 40,19 1615,24 161,945 4,00 10 CUKUP Assembling Cleaning 2,92 8,5264 0,857 7,86 10 CUKUP Cleaning Marking 11,86 140,66 14,119 5,79 10 CUKUP Marking Packaging 20,2 408,04 40,9786 6,58 10 CUKUP

## 4.4.3 Distribusi Fitting
Setelah  data-data  yang  dibutuhkan telah  dikumpulkan,  kemudian  dilakukan  uji
distribusi.  Dalam  penelitian  ini  uji  distribusi dilakukan  dengan  menggunakan  software Stat::Fit.
Tabel 13 Distribusi Waktu Proses Produksi Gasket part Outter
Tabel 14 Distribusi Waktu Proses Produksi Gasket Line part Filler
PART PROSES
JENIS DISTRIBUSI WAKTU STAT:FIT Inspeksi Triangular(5.07, 6.59, 6.21) T(5.07, 6.21, 6.59) Cutting Lognormal(-739, 6.62, 8.83e-004) -739+L(750, 0.662) Milling Lognormal(-462, 6.15, 9.43e-004) -462+L(468, 0.442) Rainbowing Triangular(4.87, 6.85, 6.35) T(4.87, 6.35, 6.85) Assembling Lognormal(-0.509, 2.33, 5.34e-002) -0.509+L(10.3, 0.552) Cleaning Lognormal(3.89, 0.153, 8.96e-002) 3.89+L(1.17, 0.105) Marking Uniform(1.77, 2.22) U(2., 0.225) Packaging Triangular(40., 46.9, 46.) T(40., 46., 46.9) Outter PART PROSES
JENIS DISTRIBUSI WAKTU STAT:FIT Inspeksi Lognormal(-462, 6.15, 7.13e-004) -462+L(468, 0.334) Cutting Lognormal(13.1, -1.13, 1.58) 13.1+L(1.13, 3.78) Milling Lognormal(-461, 6.15, 1.04e-003) -461+L(470, 0.487) Rainbowing Lognormal(-461, 6.15, 1.12e-003) -461+L(468, 0.525) Assembling Exponential(15.9, 0.455) 15.9+E(0.455) Cleaning Lognormal(-462, 6.15, 7.4e-004) -462+L(468, 0.346) Marking Lognormal(1.6, -0.682, 0.302) 1.6+L(0.529, 0.163) Packaging Lognormal(28.3, 1.69, 0.168) 28.3+L(5.49, 0.931) Filler
Tabel 15 Distribusi Waktu Proses Produksi Gasket Line part inner
Tabel 16 Distribusi Waktu Transportasi 4.5 Membangun Model 4.5.1 Elemen Dasar
• Entities Entities  merupakan  semua  bahan  baku, bahan  pembantu,  barang  setengah  jadi dan  produk  jadi  dari  perusahaan.  Yang termasuk  entities  adalah  mulai  dari  plat baja,  part  outter,  part  filler,  part  inner, hingga produk jadi yaitu Gasket.
• Location Location  berisi  area  yang  digunakan dalam  lantai  produksi.  Yang  termasuk Location  adalah inspection  area,  cutting area,  milling  area,  rainbowing  area, assembling area, cleaning area, marking area,  &  packaging  area,  gudang  bahan baku, gudang bahan jadi,dan area MH.
• Arrival Arrival  menunjukkan  masuknya  entity ke  dalam  sistem.  Yang  termasuk  arrival adalah bahan baku seperti plat baja, part outter, part filler, part inner.
• Processing Processing adalah urutan proses pengolahan  bahan  baku  hingga  menjadi produk  jadi  yang  dilalui  dari  satu location  ke  location  lainnya  serta dimasukkan waktu prosesnya.

## 4.5.2 Elemen Lanjutan
• Path Network
Path  Network  merupakan  jalur  dan waktu  transportasi  yang  digunakan  oleh resourcesmaterial handling untuk memindahkan bahan baku, produk setengah  jadi,  dan  produk  jadi  dari  satu location ke location lainnya.
• Resources Resources merupakan sumber daya yang digunakan untuk memproses bahan baku menjadi  produk  jadi.  Resources  dalam model  penelitian  ini  yang  digunakan adalah  material  handling  diantaranya carrier, ladle crane, dan forklift.

## 4.6 Verifikasi Model Awal
Setelah  semua  faktor-faktor  yang membangun sebuah model dimasukkan, simulasi  dijalankan  dan  diamati.  Model dikatakan  lolos  tahap  verifikasi  apabila  sudah tidak  memiliki  bugs  dan  errors.  Berikut  ini adalah Gambar 5  yang menggambarkan model awal.
PART PROSES JENIS DISTRIBUSI WAKTU STAT:FIT Inspeksi Uniform(5.8, 7.12) U(6.46, 0.66) Cutting Exponential(13.4, 0.52) 13.4+E(0.52) Milling Lognormal(9.67, -0.845, 1.31) 9.67+L(1.02, 2.19) Rainbowing Lognormal(-281, 5.68, 1.67e-003) -281+L(292, 0.488) Assembling Lognormal(14.7, -0.938, 1.2) 14.7+L(0.805, 1.45) Cleaning Lognormal(2.95, 0.671, 0.179) 2.95+L(1.99, 0.36) Marking Lognormal(3.01, 0.232, 0.26) 3.01+L(1.3, 0.345) Packaging Lognormal(15.4, 3.23, 0.11) 15.4+L(25.4, 2.79) Inner Dari Ke Inspeksi Cutting Lognormal(-111, 4.73, 8.13e-004) -111+L(113, 9.18e-002) Cutting Milling Lognormal(-291, 5.68, 1.41e-004) -291+L(292, 4.12e-002) Milling Rainbowing Triangular(2.84, 3.24, 3.1) T(2.84, 3.1, 3.24) Rainbowing Assembling Lognormal(-467, 6.15, 4.36e-004) -467+L(471, 0.205) Assembling Cleaning Lognormal(-113, 4.73, 1.85e-004) -113+L(113, 2.09e-002) Cleaning Marking Lognormal(-291, 5.68, 2.5e-004) -291+L(292, 7.28e-002) Marking Packaging Lognormal(1.13, -0.131, 0.149) 1.13+L(0.887, 0.133)
JENIS DISTRIBUSI
WAKTU STAT:FIT Area
Gambar 5 Model Awal Setelah Run

## 4.7 Validasi
Validasi  merupakan  proses  pengujian apakah  model  simulasi  yang  dibuat  sudah merepresentasikan  sistem  nyata  yang  ada sekarang.  Uji  validasi  ini  dilakukan  dengan membandingkan hasil output dari sistem nyata dengan  hasil  output  dari  simulasi  yang ditunjukkan pada Tabel 17.

## Tabel 17 Perbandingan Output Sistem Nyata dengan Output Simulasi
Dari  hasil  selisih  sistem  nyata  dengan simulasi  dihitung  nilai  rata-rata  dan  standar deviasi, kemudian dilakukan perhitungan half- width (hw). dari hasil perhitungan perhitungan tersebut diketahui bahwa nilai rata-rata sebesar unit  dan  nilai  hw  sebesar  unit,  sehingga diketahui  selang  interval  menggunakan  rumus sebagai berikut :
hw x hw x + ≤ ≤ − − − − ) 2 1 ( ) 2 1 ( ) 2 1 ( µ
4,424  – 7,428 ≤ ≤ -4,424 +7,428 -11,85 ≤
≤ 3,00
Sehingga diperoleh keputusan bahwa model simulasi yang dibuat telah valid karena nilai interval melewati angka nol (0).

## 4.8 Replikasi
Replikasi  diawali  dengan  melakukan run  sebanyak  5  replikasi.  Dari  hasil  tersebut didapatkan  hasil  output  produksebesar200, 200, 201, 200, 200. Langkah berikutnya adalah perhitungan  Half  Width  (hw)  yang  digunkan untuk menghitung nilai error. Berikut
merupakan  rumus  dan  perhitungan  mencari nilai hw
n s t hw n × = − ) ( 2 / , 1 α ; 776 , 2 025 . 0 , 4 2 / 05 . 0 , 1 5 = = − t t (diperoleh dari
tabel t dengan α = 5 %)
55 , 0 5 447 , 0 ) 776 , 2 ( = = hw unit
Setelah  nilai  hw  diketahui  yaitu  0,55 unit,  maka  untuk  meminimasi  error  dalam penelitian  ini  ditetapkan  bahwa  nilai  hw  yang diinginkan  adalah  0,4  unit.  Nilai  hw  sama dengan  nilai  error  yang  digunakan  untuk menentukan jumlah replikasi.
2 2 / ) ( '       = e stdev Z n α 96 , 1 025 . 0 = Z (diperoleh dari tabel z dengan α
= 5 %)
) 2 1 ( − µ ) 2 1 ( − µ
Sistem Nyata Simulasi Selisih Utilitas Operator Inspeksi (%) 20,62 7,53 13,09 Utilitas Operator Cutting (%) 32,34 40,75 -8,406 Utilitas Operator Milling (%) 17,29 24,64 -7,35 Utilitas Operator Rainbowing (%) 39,98 58,41 -18,43 Utilitas Operator Assembling (%) 10,75 15,34 -4,587 Utilitas Operator Cleaning (%) 10,65 16,39 -5,744 Utilitas Operator Marking (%) 14,38 18,78 -4,397 Utilitas Operator Packaging (%) 100,00 99,57 0,43 Perbandingan Utilitas Operator PRODUK GASKET
82 , 4 4 , 0 447 , 0 ) 96 , 1 ( ' 2 =   
   = n = 5 replikasi
Dengan  demikian,  jumlah  replikasi  yang dibutuhkan adalah 5 replikasi.

## 4.9 Eksperimen Model
Faktor yang perlu dilakukan perubahan adalah  jumlah  tenaga  kerja  dan  alokasi  tenaga kerja.  Perubahan  jumlah  tenaga  kerja  dan alokasi  tenaga  kerja  dilakukan  berdasarkan hasil perhitungan Line Balancingdengan memperhatikan  efisiensi  per  operator.  Dari faktor-faktor tersebut dapat dirumuskan beberapa  kemungkinan  yang  akan  dibuat  ke dalam skenario model seperti berikut :
1. Penambahan  1  operator  baru  pada  area packaging
2. Penambahan  2  operator  baru  pada  area packaging
3. Pemindahan  1  operator  dari  area cleaning ke area packaging
4. Pemindahan  2  operator  dari  area cleaning ke area packaging
5. Pemindahan  1  operator  dari  area rainbowing ke area packaging
6. Penambahan  1  operator  baru  pada  area assembling
7. Penambahan  3  operator  baru  pada  area packaging
8. Penambahan  4  operator  baru  pada  area packaging
9. Pemindahan  3  operator  dari  area cleaning ke area packaging
10. Penambahan  5  operator  baru  pada  area packaging
11. Pemindahan  4  operator  dari  area cleaning ke area packaging
12. Pemindahan  2  operator  dari  area assembling ke area packaging
13. Pemindahan  3  operator  dari  area assembling ke area packaging
14. Pemindahan  4  operator  dari  area assembling ke area packaging
15. Pemindahan  5  operator  dari  area assembling ke area packaging
16. Pemindahan  6  operator  dari  area assembling ke area packaging
Tabel 18 Hasil Produksi dan Skenario Skenario Target Produksi Tercapai ? Keputusan Model Usulan 1 Tidak Tercapai Tolak - 2 Tidak Tercapai Tolak - 3 Tidak Tercapai Tolak - 4 Tidak Tercapai Tolak - 5 Tidak Tercapai Tolak - 6 Tidak Tercapai Tolak - 7 Tidak Tercapai Tolak - 8 Tercapai Terima I 9 Tidak Tercapai Tolak - 10 Tercapai Terima II 11 Tercapai Terima III 12 Tidak Tercapai Tolak - 13 Tidak Tercapai Tolak - 14 Tercapai Terima IV 15 Tercapai Terima V 16 Tercapai Terima VI
Dari  informasi  Tabel  18  terlihat bahwa  dari  16  skenario  yang  dibuat  dan dijalankan  dengan  simulasi,  tidak  semua usulan  dapat  dijalankan  untuk  tercapaimya target produksi pembuatan Gasket.

## 4.10 Model Usulan
Pada  model  usulan  I  dilakukan penambahan 4 operator baru padaareapackaging.
Pada model usulan II adalah penambahan
5 operator baru padaareapackaging.
Pada model usulan III adalah pemindahan
4 operator cleaningke areapackaging.
Pada model usulan IV adalah pemindahan 4 operator dari area assembling ke area packaging.
Pada model usulan V adalah pemindahan 5 operator dari area assembling ke area packaging Pada model usulan VI adalah pemindahan6 operator dari area assembling ke area packaging
Tabel 19 Perbandingan Utilitas Stasiun Kerja Model Awal dan Model Usulan (%)
Setelah  dilakukan  perhitungan  selisih tiap  stasiun  kerja  antara  model  awal  dengan model  usulan,  dapat  dianalisis  bahwa  model usulan  III  adalah  model  usulan  yang  dapat menghasilkan  output  produksi  sesuai  dengan target  perusahaan  dan  selisih  rata-rata  utilitas dengan  model  awal  yang  paling  tinggi  yaitu mengalami  kenaikan  utilitas  5,68%.  Analisa terhadap  stasiun  kerja  juga  dilakukan  dengan melihat  grafik  keseimbangan  stasiun  kerja, model  III  memiliki  grafik  yang  hampir mendekati nilai rata-rata seluruh stasiun kerja.

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil pengolahan data, maka dapat ditarik kesimpulan :
- Dari perhitungan Line Balancing diketahui bahwa  stasiun  kerja  yang  mengalami utilitas tertinggi adalah pada area packaging dengan nilai 100% dan terendah di area cleaning dengan nilai 10,65%. Dari analisa  simulasi  model  awal  diketahui stasiun  kerja  yang  mengalami  utilitas tertinggi  adalah  area  packaging  dengan nilai 99,57% dan terendah di area cleaning dengan nilai 16,39%.
- Berdasarkan  hasil  simulasi  model  awal yang  telah  terverifikasi  dan  valid  dengan model  nyata,  PT.  Jeil  Fajar  Indonesia menghasilkan  replikasi  sebanyak  5  kali agar dapat mengurangi error.
- Untuk  mengatasi  masalah  tingkat  utilitas dan  pencapaian  target  produksi,  maka dilakukan  16  skenario  untuk  dimodelkan.
Dari  semua  skenario  ternyata  hanya  6 dapat  mengatasi  masalah  tersebut,  agar mengurangi  error  dalam  pengujian  6 skenario tersebut maka dilakukan replikasi yang didapat dari hasil perhitungan.
- Model usulan terbaik adalah model usulan ketiga  yaitu  pemindahan  4  operator cleaning ke area packaging.

## 6. DAFTAR PUSTAKA

## Baroto,  Teguh.,  2002.,  Perencanaan  dan
Pengendalian  Produksi.,  Jakarta:  Ghalia Indonesia.
Harrel,  Charles  ,  Biman  K.  Ghosh,  Royce  O.
Bowden  Jr.  (2003).  Simulation  Using Promodel.  Second  Edition.    Mc.  Graw Hill International Edition. New York.
Law,Averill.M  dan  Kelton,David.W.  (2007).
Simulation Modeling and Analysis.
Second  edition.  McGraw  Hill  Higher Education. Singapore. Miftahol Arifin.(2009). Simulasi Sistem Industri.  Yogyakata.  Penerbit  :  Graha Ilmu.
Scholl,  A.;  Boysen,  N.;  Fliedner,  M.  (2008): The  sequence-dependent  assembly  line balancing  problem.  Operations  Research Spectrum 30/3, 579-609.
Sutalaksana, Iftikar Z., Ruhana Anggawisastra,
John  H.  Tjakraatmadja.(2006).  Teknik Tata Cara Kerja. Jurusan Teknik Industri
ITB. Bandung Inspector 7,53 7,55 7,55 7,54 7,55 7,55 7,55 Cutter 40,75 40,77 40,66 40,67 40,77 40,66 40,72 Miller 24,64 24,70 24,50 24,72 24,70 24,50 24,58 Rainbower 58,41 58,26 58,44 58,36 58,26 58,44 58,50 Assembler 15,34 15,37 15,38 15,36 22,20 24,99 28,46 Cleaner 16,39 16,31 16,39 81,79 16,31 16,31 16,37 Marker 18,78 18,80 18,71 18,79 18,80 18,71 18,77 Packager 99,57 79,68 70,92 79,65 79,64 70,92 63,75 Rata-Rata Utilitas (%) 35,18 32,68 31,57 40,86 33,53 32,76 32,34 Usulan 5 Usulan 6 Operator Model Awal Usulan 1 Usulan 2 Usulan 3 Usulan 4