## PENENTUAN JUMLAH OPERATOR OPTIMAL DENGAN METODE SIMULASI

## SATYA SUDANINGTYAS
Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang
Laman: satya.sudaningtyas@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini dilakukan untuk menerapkan metode simulasi pada suatu sistim pelayanan dalam rangka menentukan jumlah operator yang optimal agar performansi sistim tersebut dapat lebih baik. Performansi suatu sistim dapat ditinjau dari banyak hal. Salah satunya adalah ditinjau dari waktu tunggu konsumen. Dalam penelitian ini, simulasi dilakukan terhadap sistim pelayanan saat ini (sistim existing) dan sistim pelayanan skenario usulan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa skenario usulan berhasil menurunkan waktu tunggu konsumen secara signifikan, yaitu sebesar 14,75 menit.

## Kata kunci: penentuan jumlah operator, simulasi, waktu tunggu

## ABSTRACT
This study was conducted to apply simulation method on a service system in order to determine the numbers of optimum operator so that the performance of the system was better. The performance of system could be observed from various aspects. One of them was consumer waiting time. In this study, simulation was conducted on the existing service system and the proposed scenario service system. The result showed that the proposed scenario service system was succeed in decreasing consumer waiting time significantly at 14,75 minutes.

## Key words: determination of numbers of operator, simulation, waiting time

## PENDAHULUAN
Performansi suatu sistim pelayanan biasanya dikaitkan  dengan  kepuasan  konsumen  karena kepuasan  konsumen  merupakan  hal  terpenting pada suatu sistim pelayanan. Kepuasan konsumen dapat ditinjau dari berbagai hal, misalnya kualitas pelayanan yang diberikan, keramahan operator, ketepatan  operator  dalam  melayani  konsumen, serta kecepatan operator dalam melayani konsumen. Tidak pernah ada konsumen yang mau menunggu lama untuk dilayani ataupun untuk mendapatkan barang yang diinginkan. Karenanya, diperlukan suatu metode kerja yang tepat agar waktu tunggu konsumen dapat dikurangi. Metode kerja meliputi bagaimana kerja dilakukan. Selain itu, pada sistim pelayanan yang didominasi oleh tenaga kerja manusia (misalnya apotek, rumah sakit, dan lain-lain). Maka pelayanan ditentukan oleh jumlah operator yang ada. Karenanya, ketepatan jumlah operator merupakan salah satu hal penting yang secara tidak langsung mempengaruhi kepuasan pelanggan.
Ada  banyak  penelitian  tentang  penentuan jumlah tenaga kerja optimal. Penelitian yang telah
dilakukan oleh Khumairoh (2009) menggunakan metode  workload  analysis  untuk  mengevaluasi jumlah  operator  optimal.  Akan  tetapi,  pada penelitian tersebut tidak dapat diketahui apakah jumlah  operator  optimal  yang  diusulkan  benar- benar  dapat  memperbaiki  sistim  pelayanan. Penelitian ini dilakukan untuk menerapkan skenario usulan  penelitian  terdahulu  tersebut  dengan menggunakan  simulasi.  Simulasi  dipilih  karena dapat menunjukkan performansi sistim pelayanan sebelum menerapkannya ke sistim nyata terlebih dahulu.
Pada penelitian ini, performansi sistim pelayanan akan ditinjau dari waktu tunggu konsumen. Karena penelitian terdahulu menghasilkan dua skenario usulan, terkait dengan perbedaan jumlah dan metode kerja operator, maka simulasi akan dilakukan pada kedua skenario usulan tersebut dan terhadap sistim existing. Hal ini dilakukan untuk membandingkan performansi sistim pelayanan sehingga akan dapat dipilih skenario usulan mana yang lebih baik dari kondisi existing. Dengan simulasi tidak hanya dapat diketahui  waktu  tunggu  konsumen,  tetapi  juga utilitas operator.

## METODE
Penelitian ini dilakukan di Apotek di Rumah Sakit  X.  Untuk  menentukan  jumlah  operator optimal dengan metode simulasi, penelitian dimulai dengan identifikasi gambaran dan komponen sistim. Pemodelan merupakan langkah lanjutan setelah gambaran dan komponen sistim diidentifikasi. Dalam penelitian ini, pemodelan dilakukan pada software Arena. Selanjutnya, dilakukan verifikasi dan validasi. Verifikasi dilakukan dengan menggunakan fasilitas pemeriksaan  yang  ada  pada  Arena,  sedangkan validasi dilakukan dengan membandingkan output simulasi sistim existing dan sistim real. Bila model simulasi valid, maka 2 skenario usulan diterapkan pada  model  simulasi.  Dari  hasil  simulasi  sistim existing, skenario 1, dan skenario 2, maka dapat dilakukan perbandingan performansi sistim sehingga dapat ditentukan jumlah operator optimalnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Gambaran dan Komponen Sistim
Apotek di Rumah Sakit X ini melayani resep dokter maupun pembelian dari luar. Resep diterima di bagian penerimaan untuk kemudian dilakukan pencatatan informasi. Pengecekan ketersediaan obat kemudian dilakukan terhadap resep tersebut serta dilakukan perhitungan total harga. Selanjutnya dilakukan transaksi uang serta pemberian nomor antrian. Peracikan obat, peng-copy-an resep, serta pengecekan item dilakukan setelah uang diterima. Kemudian,  obat  diserahkan  ke  konsumen  dan dilakukan pemberian penjelasan mengenai aturan minum obat. Untuk pembelian dari luar, setelah konsumen diterima di bagian penerimaan untuk ditanyai  obat  yang  akan  dibeli  dan  dilakukan pengecekan  ketersediaan  obat  serta  harganya, dilakukan  pengambilan  obat.  Selanjutnya,  obat diserahkan ke konsumen dan dilakukan transaksi uang. Apotek ini memberikan pelayanan selama 24 jam sehingga terdapat 3 shift pelayanan. Akan tetapi, karena keterbatasan waktu penelitian, penelitian dilakukan terhadap 2 shift saja, yaitu shift pagi dan shift sore.
Komponen sistim terdiri atas entity, atributte, resources atau operator, activity, dan control (Partiwi dkk., 2009). Entity merupakan sesuatu yang dikenai activity  dalam  sistim.  Dalam  sistim  pelayanan penjualan  obat-obatan  ini,  konsumen  dengan resep (pasien) dan konsumen tanpa resep (umum) merupakan entity. Resource adalah sesuatu yang melakukan activity dalam sistim. Pada sistim ini, resource-nya adalah para operator yang melayani penjualan obat-obatan, yang berjumlah 5 orang. Activity  merupakan  kegiatan  interaksi  antar
komponen sistim. Dalam sistim ini, activity-nya yaitu penerimaan awal, pengecekan ketersediaan obat dan harga, pemberian nomor antrian dan penerimaan uang, peracikan obat dan pemberian label, peng- copy-an resep, pengecekan item obat, pemberian obat dan penjelasan aturan minum, pengambilan obat, serta penyerahan obat dan transaksi uang. Control merupakan suatu hal yang menjelaskaan bagaimana, apa, dan kapan aktivitas dilakukan. Dalam sistim ini, control-nya adalah dalam sehari proses dilakukan antara pukul 07.00–22.00 serta satu shift berlangsung selama 8 jam. Selain itu, disiplin pelayanannya bersifat first come, first serve, yang berarti entitas yang datang pertama akan dilayani terlebih dahulu (Siswanto, 2007).

## Pemodelan Simulasi
Tahap ini dimulai dengan  plotting distribusi waktu antar kedatangan dan waktu setiap operasi. Berdasarkan plotting di input analyzer, maka dapat diketahui bahwa waktu antar kedatangan konsumen dengan  resep  (pasien)  pada  shift  1  berdistribusi poisson (15,9) menit dan pada shift 2 berdistribusi poisson  (15,2)  menit.  Sedangkan  waktu  antar kedatangan konsumen tanpa resep (umum) pada shift 1 berdistribusi poisson (41,6) menit dan pada shift 2 berdistribusi (86,5) menit.
Kemudian, dapat diketahui juga bahwa waktu proses penerimaan awal berdistribusi normal (14,2; 1,67) detik, waktu proses pengecekan ketersediaan obat dan harga berdistribusi normal (85,9; 24,8) detik, waktu proses pemberian nomor antrian dan penerimaan uang berdistribusi normal (23,8; 5,4) detik, waktu proses peracikan obat dan pemberian label berdistribusi normal (12,1; 2,53) menit, waktu proses  peng-copy-an  resep  berdistribusi  normal (8,88; 1,85) menit, waktu proses pengecekan item obat berdistribusi normal (32,3; 5) menit, waktu proses pemberian obat dan penjelasan aturan minum berdistribusi normal (60,8; 4,15) detik, waktu proses pengambilan obat berdistribusi normal (71,3; 6,83) detik,  serta  waktu  proses  penyerahan  obat  dan transaksi uang berdistribusi normal (77,6; 8,35) detik.
Pada sistim ini, terdapat 2 entitas, yaitu entitas resep dan umum, dan 2 shift, yaitu shift pagi (shift 1) dan shift siang (shift 2). Karenanya, digunakan 4 modul create dan 1 modul decide. Pemodelan pada software  Arena  pada  kondisi  ini  dapat  dilihat  di Gambar 1.
Pembedaan  entitas  dilakukan  dengan membedakan  jenisnya.  Dalam  modul  create,  hal tersebut dilakukan pada pilihan entity tipe. Karena shift 1 berlangsung selama 8 jam, maka first creation
pada modul create untuk shift 1diisi dengan angka 0,0, artinya, resep akan mulai datang pada menit ke-0. Pemodelan ini digambarkan pada Gambar 2. Selain itu, digunakan modul decide untuk membatasi kedatangan entitas pada shift 1. Expression yang digunakan sebagai penentu keputusan pada modul decide ini adalah TNOW<= 8, artinya jika waktu running  simulasi  masih  kurang  dari  dan  sama dengan  8  jam,  maka  semua  entitas  yang  masuk adalah termasuk shift 1. Demikian juga pada modul decide untuk shift 2, expression yang digunakan sebagai penentu keputusan adalah TNOW<= 16, artinya jika waktu running simulasi masih kurang dari dan sama dengan 16 jam, maka semua entitas
Gambar 1. Pemodelan Kedatangan di Shift 1 dan Shift 2
Gambar 2 . Pemodelan Kedatangan di Shift 1 Gambar 2. Pemodelan Kedatangan di Shift 1
Gambar 3 . Pemodelan untuk Membedakan Shift 1 dan Shift 2 Gambar 3. Pemodelan untuk Membedakan Shift 1 dan Shift 2
yang masuk adalah termasuk shift 2. Pemodelan untuk kondisi ini digambarkan pada Gambar 3.
Modul yang digunakan untuk menggambarkan proses yang terjadi pada sistim adalah modul process. Pada proses pemberian obat, misalnya, dapat dilihat bahwa action yang digunakan adalah seize delay release yang berarti bahwa dalam proses tersebut dilakukan penerimaan, perlakuan, serta pelepasan entitas  sekaligus  oleh  operator  yang  sama.  Ada kalanya, pada satu proses, action yang digunakan adalah  seize  ataupun  delay  saja  ataupun  delay release saja. Biasanya penggunaan action-action ini  berurutan.  Hal  ini  berarti  meskipun  entitas mengalami beberapa proses, akan tetapi operator yang menanganinya adalah sama. Pemodelan untuk kondisi ini digambarkan pada Gambar 4.
Di model simulasi existing, pelayanan dilakukan berdasarkan  kapasitas  terpakai  operator.  Jika kapasitas terpakai operator masih penuh, maka entitas yang masuk harus menunggu. Untuk itu, diperlukan modul decide dengan expression penentu keputusannya adalah “2a racik obat dan beri label. WIP==0”, yang artinya entitas akan masuk ke proses “2a racik obat dan beri label” ketika tidak ada work in process di proses tersebut. Jika masih ada work in process, maka entitas akan masuk ke proses “2b
racik obat dan beri label”. Pemodelan untuk kondisi ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Dalam  simulasi  ini  juga  digunakan  modul hold  dan  signal.  Modul  hold  digunakan  untuk menggambarkan keadaan menunggu yang dialami oleh entitas, sedangkan signal digunakan sebagai penanda keadaan menunggu telah usai. Kedua modul ini digunakan untuk mengakomodasi kemungkinan resep  harus  menunggu  dilayani  ketika  semua operator sedang busy.
Gambar 4 . Penggambaran Aktifitas dengan 1 Resources
Gambar 4. Penggambaran Aktifitas dengan 1 Resources
Gambar 5 . Pemodelan Pelayanan Berdasarkan Kapasitas Operator Gambar 5. Pemodelan Pelayanan Berdasarkan Kapasitas Operator
Model simulasi ini juga mengggunakan modul assign  yang  digunakan  untuk  memberikan tambahan keterangan pada entitas. Pada beberapa penggunaan,  modul  assign  digunakan  untuk memberikan keterangan berupa attribute yang diberi nama pelayanan dengan nilai 1 dan entity picture berupa yellow page. Maka, setiap entitas yang telah melewati modul ini akan mendapatkan keterangan tambahan tersebut. Pada simulasi ini, juga dipakai modul  route  dan  station  untuk  memudahkan pergerakan entitas. Modul route digunakan untuk memindahkan entitas ke station tertentu, sedangkan modul station digunakan sebagai penamaan tempat berlangsungnya proses tertentu. Untuk mengetahui kondisi operator, dilakukan animasi pada simulasi. Jika  operator  sedang  busy,  maka  animasi  akan berwarna merah, sedangkan jika sedang idle, maka animasi akan berwarna hijau. Secara keseluruhan, pemodelan untuk sistim pelayanan apotek existing dapat dilihat di Gambar 6.
Pada tahap verifikasi, diketahui bahwa tidak ada error ataupun warning dalam model sehingga model  telah  terverifikasi.  Kemudian,  dilakukan validasi terhadap model simulasi existing. Validasi dilakukan untuk menguji kesesuaian model simulasi existing dengan real system (Kelton, 2002). Pada
permasalahan ini, validasi dilakukan dengan metode paired-t interval.
Hipotesa: H 0 : m 1 – m 2 = 0 H 1 : m 1 – m 2 ¹ 0 a = 0,05
Tabel 1. Perhitungan Validasi dengan Metode Paired-t
Interval
Replikasi Real System Model Existing Difference 1 61 58 3 2 59 61 -2 3 55 62 -7 4 58 63 -5 5 64 63 1 Sampel mean -2 Standart dev 4,123105626 Variance 17 44521 , 6 5 123105626 , 4 495406 , 3 5 123105626 , 4 025 , 0 , 5 = × = × = h w h w t h w hw hw hw
Gambar 6 . Pemodelan Keseluruhan Sistem Existing
Gambar 6. Pemodelan Keseluruhan Sistim Existing
Maka, 95% confident interval-nya adalah Maka, 95% confident interval -nya adalah 44521 , 4 44521 , 8 44521 , 6 2 44521 , 6 2 2 1 2 1 ) 2 1 ( 2 1 ) 2 1 (
d d d d d d P P P hw x hw x
Karena nilai nol berada di antara rentang m 1 – m 2 , maka dapat dikatakan bahwa m 1 – m 2 = 0. Keputusan Keputusan yang diambil adalah terima H 0 yang berarti model existing  dan  model  yang  dibuat  di  Arena  tidak berbeda secara signifikan.
Karena  model  simulasi  existing  telah  valid, skenario usulan dapat diterapkan. Pada skenario pertama,  proses  pelayanan  dibagi  menjadi  tiga bagian, yaitu kelompok 1, yang terdiri atas mencatat info, membaca resep, mengecek ketersediaan dan menghitung harga, melakukan transaksi keuangan, dan memberikan nomor antrian; kelompok 2, yang terdiri atas membaca resep, mencatat sisa persediaan, meracik  obat,  memberi  label  etiket,  meng-copy resep, mengecek item obat; serta kelompok 3, yang terdiri atas menjelaskan aturan pakai, melakukan transaksi keuangan, dan mencetak kuitansi. Masing- masing kelompok kerja dikerjakan oleh 4 operator, dan kelompok 1 dan kelompok 3 dilakukan oleh operator yang sama sehingga dibutuhkan 8 operator. Perbedaan model simulasi skenario usulan ini dengan model eksisting dimulai dari proses peracikan obat sampai dengan pengecekan item obat. Karena proses mengantri resep tidak lagi ditentukan berdasarkan kapasitas terpakai suatu operator, maka expression penentu  keputusan  pada  decide  sebelum  proses peracikan obat berubah menjadi “2a racik obat dan beri label.WIP < 5”, yang berarti entitas akan masuk ke proses tersebut ketika jumlah work in process-nya
berjumlah kurang dari 5 (dengan kata lain, ketika masih ada operator yang idle). Pemodelan untuk kondisi ini digambarkan pada Gambar 7.
Pada  skenario  kedua,  tidak  dilakukan pengelompokan, akan tetapi penanganan entitas mulai  dari  proses  awal  hingga  proses  terakhir dikerjakan oleh 1 orang saja (1 operator). Perbedaan dengan  skenario  1  terletak  pada  action  yang digunakan  pada  setiap  proses.  Pada  model  ini, karena setiap 1 entitas ditangani oleh 1 operator mulai dari awal proses sampai akhir, maka action proses yang terletak di awal, yaitu penerimaan awal, adalah seize delay dan action proses yang terletak di akhir, yaitu “beri obat dan penjelasan” (untuk entitas resep) serta “kasih obat dan transaksi uang” (untuk entitas orang), adalah delay release. Sedangkan action pada proses-proses lainnya adalah delay. Selain itu, perbedaan juga terdapat pada jumlah operator yang diperlukan. Pada model ini, diperlukan 7 operator yang  bekerja  secara  bergantian.  Karena  itulah, operator yang digunakan berbentuk set.

## Hasil Running Simulasi
Running simulasi dilakukan sebanyak 5 kali. Hasil simulasi sistim existing, skenario 1, dan skenario 2 pada replikasi 1 digambarkan di Tabel 2.
Value  added  time  menyatakan  waktu  yang terakumulasi  ketika  sebuah  entitas  mengalami proses yang dapat menambah nilainya. Pada hasil simulasi existing ini, rata-rata value added time resep  sebesar  0,26198  jam  atau  sebesar  15,719 menit, sedangkan rata-rata value added time umum sebesar 0,041 jam atau sebesar 2,26 menit. Waiting time menyatakan waktu yang terakumulasi ketika suatu  entitas  mengantri  untuk  dilayani.  Pada
hasil simulasi eksisting ini, rata-rata waiting time konsumen (pasien) sebesar 0,23693 jam atau sebesar 14,22  menit.  Selain  itu,  dapat  diketahui  bahwa utilitas operator 1 sebesar 0,903; operator 2 sebesar 0,87; operator 3 sebesar 0,56; operator 4 sebesar 0,44; dan operator 5 sebesar 0,06. Perbedaan utilisasi ini menunjukkan adanya ketidakmerataan pekerjaan yang dilakukan oleh operator. Maka, perlu dilakukan perubahan pola pekerjaan untuk meratakan utilitas tiap operator.
Entity numbers in and out dan entity terlayani menunjukkan banyaknya entitas yang masuk, keluar, dan terlayani dalam sistim, baik pasien maupun umum.  Pada  simulasi  model  existing  ini  dapat diketahui bahwa terdapat 90 resep dan 30 umum yang masuk dan keluar dalam sistim, tetapi hanya 58 resep dan 18 orang umum yang terlayani oleh operator. Adanya perbedaan antara jumlah entitas yang keluar-masuk dan yang terlayani disebabkan karena digunakannya aturan shift. Jika modul create untuk shift 1 menghasilkan entitas pada saat shift 2 berlangsung, maka sistim pelayanan akan menolak entitas tersebut sehingga entitas langsung keluar dari sistim tanpa melalui proses pelayanan.
Pada hasil simulasi perbaikan skenario 1, rata- rata value added time resep sebesar 0,26622 jam atau sebesar 15,973 menit, sedangkan rata-rata value added time umum sebesar 0,03851 jam atau sebesar 2,31 menit. Nilai tersebut sama persis dengan yang dihasilkan pada simulasi perbaikan skenario 2. Hal yang juga harus diperhatikan adalah waiting time.
Pada hasil simulasi perbaikan skenario 1 dan 2, rata-rata waiting time konsumen sebesar 0 jam atau 0 menit, yang berarti, resep tidak perlu mengantri pada  saat  pelayanan  peracikan  obat.  Dari  segi pelayanan, memang terdapat sedikit peningkatan waktu pelayanan pada skenario perbaikan ini bila dibandingkan  dengan  keadaan  sekarang,  tetapi waktu tunggu resep berkurang secara signifikan.
Pada skenario 1, dapat diketahui bahwa utilitas operator 1 sebesar 0,06; operator 2 sebesar 0,055; operator 3 sebesar 0,07; operator 4 sebesar 0,06; operator 5 sebesar 0,33; operator 6 sebesar 0,32; operator  7  sebesar  0,4;  dan  operator  8  sebesar 0,37. Nilai utilitas menunjukkan telah meratanya pembagian tugas dalam satu kelompok, akan tetapi antar kelompok 1 dan kelompok 2 masih terdapat perbedaan. Hal ini dikarenakan durasi pengerjaan tugas kelompok 2 cenderung lebih lama daripada kelompok 1. Pada skenario 2, dapat diketahui bahwa utilitas operator 1 sebesar 0,46; operator 2 sebesar 0,47; operator 3 sebesar 0,45; operator 4 sebesar 0,4; operator 5 sebesar 0,45; operator 6 sebesar 0,48; dan operator 7 sebesar 0,46.
Pada simulasi model perbaikan 1 dan 2, dapat diketahui bahwa terdapat 97 resep dan 30 umum yang masuk dan keluar dalam sistim, tetapi hanya terdapat 62 resep dan 17 orang umum yang terlayani oleh operator. Sama dengan yang terjadi di simulasi eksisting, adanya perbedaan antara jumlah entitas yang keluar-masuk dan yang terlayani disebabkan karena digunakannya aturan shift. Jika modul create untuk shift 1 menghasilkan entitas pada saat shift 2 berlangsung, maka sistim pelayanan akan menolak entitas tersebut sehingga entitas langsung keluar dari sistim tanpa melalui proses pelayanan.

## Pemilihan Skenario Terbaik
Pemilihan skenario terbaik dilakukan dengan membandingkan performansi antara model simulasi existing, model simulasi skenario usulan 1, dan model simulasi skenario usulan 2. Performansi setiap sistim, baik sistim existing maupun sistim skenario usulan, dilihat dari lama waktu tunggu konsumen. Metode yang  digunakan  untuk  membandingkan  antara model eksisting dan model skenario 1 dan 2 adalah bonferroni approach (Robinson, 2004). Adapun hal yang dibandingkan adalah waktu tunggu konsumen (resep). Perhitungannya dapat dilihat pada Tabel 3. Hipotesa:
H 0 : m 1 – m 2 = m 3 H 1 : m 1 ¹ m 2 ¹ m 3 a = 0,05
Tabel 2. Rekapan Hasil Simulasi pada Replikasi 1
Pembanding Sistim Existing Skenario 1 Skenario 2 Value added time (menit) - pasien 15,719 15,973 15,973 - umum 2,26 2,31 2,31 Waiting time (menit) 14.22 0 0 Utilitas Operator - Operator 1 0,903 0,06 0,46 - Operator 2 0,87 0,055 0,47 - Operator 3 0,56 0,07 0,45 - Operator 4 0,44 0,06 0,4 - Operator 5 0,06 0,33 0,45 - Operator 6 -- 0,32 0,48 - Operator 7 -- 0,4 0,46 - Operator 8 -- 0,37 -- Entity numbers in and out - pasien 90 97 97 - umum 30 30 30 Entity terlayani - pasien 58 62 62 - umum 18 17 17
Perbandingan model eksisting dan model skenario 1
479038 , 4 5 528 , 2 960787 , 3 5 528 , 2 0166 , 0 , 4 u u hw hw t hw
Maka, 98,34% confidence interval-nya adalah Maka, 98,34% confidence interval -nya adalah 2321 , 19 274 , 10 479038 , 4 75304 , 14 479038 , 4 753 , 14 2 1 2 1 ) 2 1 ( 2 1 ) 2 1 (
d d d d d d P P P hw x hw x
Karena nilai nol berada di luar rentang m ( 1–2) , maka tolak H 0 sehingga sistim existing dan sistim skenario 1 berbeda secara signifikan.
Perbandingan model eksisting dan model skenario 2
479038 , 4 5 528 , 2 960787 , 3 5 528 , 2 0166 , 0 , 4 u u hw hw t hw Maka, 98.34% confidence interval-nya adalah 2321 , 19 274 , 10 479038 , 4 75304 , 14 479038 , 4 75304 , 14 3 1 3 1 ) 3 1 ( 3 1 ) 3 1 ( d d d d d d P P P hw x hw x
Karena nilai nol berada di luar rentang m ( 1–3) , maka tolak H 0 sehingga sistim existing dan skenario 2 berbeda secara signifikan.
Perbandingan model skenario 1 dan model skenario 2
0 5 0 960787 , 3 5 0 0166 , 0 , 4 u u hw hw t hw
Maka, 98.34% confidence interval-nya adalah 0 0 0 0 0 0 3 2 3 2 ) 3 2 ( 3 2 ) 3 2 ( d d d d d d P P P hw x hw x Karena nilai nol berada di rentang m ( 2–3) , maka terima H 0 sehingga skenario 1 dan skenario 2 tidak berbeda secara signifikan.
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan, dihasilkan  keputusan  bahwa  waktu  tunggu pada  skenario  usulan  1  dan  skenario  usulan  2 menunjukkan  perbedaan  secara  signifikan  bila dibandingkan dengan waktu tunggu pada sistim existing  yaitu  sebesar  14,75  menit.  Akan  tetapi, tidak  ada  perbedaan  secara  signifikan  antara waktu  tunggu  pada  skenario  1  dan  skenario  2. Perbedaan antara skenario 1 dan 2 terletak pada jumlah  operator  yang  dibutuhkan  serta  utilitas operator-operator tersebut. Operator pada skenario 1 berjumlah 8 orang, sedangkan pada skenario 2 berjumlah 7 orang. Utilitas operator pada skenario 2 cenderung lebih tinggi daripada utilitas operator di skenario 1. Selain itu, utilitas antar operator pada skenario 2 juga cenderung sama, sedangkan pada skenario 1, terdapat perbedaan antar operator pada kelompok kerja yang berbeda. Karena kedua skenario menghasilkan performansi yang sama, maka dapat diputuskan bahwa skenario 2 lebih baik daripada skenario 1 sebab jumlah operatornya lebih sedikit.

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka jumlah operator yang optimal untuk apotek rumah sakit X adalah sesuai dengan skenario usulan 2, yaitu 7 orang operator tanpa dilakukan pembagian kerja sehingga setiap 1 resep dilayani oleh 1 operator mulai dari penerimaan resep dari konsumen sampai penyerahan obat ke konsumen.

## DAFTAR PUSTAKA
Kelton, D., 2002. Simulation with ARENA Second Edition. WCB McGraw Hill. New York.
Tabel 3. Perhitungan Comparing System dengan Metode Bonferoni
Replikasi Existing (A) Skenario1 (B) Skenario2 (C) A-B A-C B-C 1 14,2158 0 0 14,215 14,215 0 2 17,649 0 0 17,649 17,649 0 3 16,509 0 0 16,509 16,509 0 4 14,3316 0 0 14,331 14,331 0 5 11,0598 0 0 11,059 11,059 0 Xbar 14,753 14,753 0 Stdev 2,528 2,528 0
Khumairoh, L., 2009. Penentuan Jumlah Operator Optimal dengan Metode Workload Analysis pada Apotek RS X. Laporan Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri ITS. Surabaya.
Partiwi, S. G., Gunarta, I. K, dan Hidayatullah, M., 2009. Evaluasi  Kinerja  Sistim  Distribusi  Perusahaan
Batubara  dengan  Adanya  Penambahan  Coal Terminal. Jurnal Teknik Industri, 10(2).
Robinson, S., 2004. Simulation: The Practice of Model Development and Use. John Willey & Sons.
Siswanto, 2007. Operations Research. Penerbit Erlangga. Jakarta.