Jurnal Penelitian dan Aplikasi Sistem dan Teknik Industri (PASTI) Vol. XVIII, No. 1, April 2024, 53-65 p-ISSN 2085-5869/ e-ISSN 2598-4853

## Optimasi Pelayanan Kasir: Simulasi ARENA dan Quality Function
Deployment untuk Meningkatkan Efisiensi di Kafe Hagami Tangerang
Fajar Mudzakkir 1 * , Nur Fakhri Nugraha 2 , dan Taufik 3
1,2,3) Industrial Engineering Department, BINUS Graduate Program – Master of Industrial Engineering, Bina Nusantara University
Jakarta 11480, Indonesia Email: fajar.mudzakkir@binus.ac.id * , nur.nugraha@binus.ac.id, taufik@binus.edu

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan mengoptimalisasi layanan kasir di Kafe Hagami Tangerang dengan memberikan  rekomendasi  terhadap sistem antrian pada saat peak time . Metode penelitian menggabungkan Quality  Function  Deployment (QFD)  dan Discrete  Event  Simulation (DES), yang akan diimplementasikan melalui perangkat lunak simulasi ARENA. Hasil awal dari kuesioner dengan 100 responden, 56% perempuan dan 44% laki-laki, usia 18-45 tahun, menunjukkan  53%  responden  tidak  puas  dengan  kecepatan  layanan  di  kafe  tersebut. Customer  needs yang  diidentifikasi  melalui  QFD  menyoroti  Pelayanan  Cepat  dan  Opsi Pemesanan  &  Pembayaran  Digital  sebagai  prioritas  utama  dengan  masing  masing  bobot sebesar  19%.  Hasil  analisis  dengan software ARENA  selama peak  time pada  jam  18.00- 21.00 menunjukkan bahwa Skenario 3, yang melibatkan penggunaan barcode pada setiap meja, berhasil melayani 85 pelanggan dengan tingkat keberhasilan 50%. Rekomendasi ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi layanan kasir di Kafe Hagami Tangerang pada jam sibuk.
Kata kunci: Kafe Hagami; Waktu Tunggu; QFD; Arena

## Abstract
This  research aims  to  optimize cashier services  at  Kafe Hagami  Tangerang by providing recommendations for the queuing system during peak times. The research method combines Quality Function Deployment (QFD) and Discrete Event Simulation (DES), which will be implemented through the ARENA simulation software. Initial results from a questionnaire with 100 respondents, 56% female and 44% male, aged 18-45 years, indicate that 53% of respondents are dissatisfied with the speed of service at the cafe. Customer needs identified through QFD highlight Prompt Service and Digital Ordering & Payment Options as the top priorities, each with a weight of 19%. The analysis results using the ARENA software during peak hours from 6:00 PM to 9:00 PM show that Scenario 3, involving the use of barcodes at  each  table,  successfully  served  85  customers  with  a  success  rate  of  50%.  These recommendations are expected to improve the efficiency of cashier services at Kafe Hagami Tangerang during busy hours.

## Keywords: Hagami Café; Waiting Time; QFD; Arena

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  penghasil  kopi  terbesar  di  dunia  dalam kegiatan budi daya kopi. Berbagai varietas kopi dapat ditemui di Indonesia, masing-masing memiliki karakteristik rasa yang unik dari wilayah tempat produksinya. Selain itu, konsumsi kopi di Indonesia cenderung tinggi, terutama karena peningkatan taraf hidup dan perubahan gaya hidup masyarakat perkotaan. Kopi adalah salah satu minuman non-alkohol yang paling banyak  digunakan  dan  konsumsinya  menyebar  secara  global.  Ini  adalah  bursa  komoditas
terpenting kedua setelah minyak mentah di pasar dunia (International Coffee Organization Indonesia, 2017). Saat ini perkembangan kopi di Indonesia terus mengalami kemajuan yang cukup signifikan. Indonesia menduduki peringkat keempat dalam memproduksi kopi (Haile & Kang, 2019). Perusahaan yang gagal memahami kebutuhan, keinginan, selera dan proses keputusan  pembelian  konsumen  akan  mengalami  kegagalan  dalam  pemasaran  dan penjualannya  (Cravens,  1996).  Persaingan  yang  sengit  dalam  dunia  bisnis  tampaknya merambah  ke  berbagai  sektor,  termasuk  bisnis  kuliner.  Kebutuhan  akan  makanan  dan minuman merupakan kebutuhan pokok yang harus dipenuhi, sehingga bisnis kuliner menjadi tren di kalangan masyarakat Indonesia. Dalam beberapa tahun terakhir, jumlah usaha kuliner di  Indonesia  terus  berkembang  dengan  ragam  produk  yang  ditawarkan,  dipengaruhi  oleh perubahan pola konsumsi dan gaya hidup konsumen Indonesia. Hal yang perlu diperhatikan oleh organisasi bisnis adalah pemahaman bahwa setiap konsumen memiliki perilaku yang berbeda,  sehingga  perlu  diketahui.  Perilaku  konsumen  adalah  proses  yang  terjadi  pada konsumen  ketika  memutuskan  membeli,  apa  yang  dibeli,  di  mana  dan  bagaimana membelinya  (Kotler,  2005).  Pengalaman  pembeli  adalah  prasyarat  signifikan  yang  perlu diberikan organisasi (Caru, 2003). Minat membeli kembali adalah keinginan pembeli untuk membeli dan menyukai barang yang dibeli tergantung pada konsekuensi penilaian mereka apakah penyajian barang atau jasa memenuhi asumsi pembeli (Haile & Kang, 2019).
Masyarakat  sering  mengantri  ketika  mengakses  layanan  dari  fasilitas  yang menawarkan  berbagai  layanan.  Hal  ini  terjadi  karena  jumlah  pelanggan  melebihi  jumlah layanan  yang  ditawarkan  fasilitas;  sehingga  beberapa  pelanggan  tidak  dapat  langsung dilayani  karena  kesibukan  karyawan  (Imansuri,  2022).  Saat  pelanggan  tiba  di  tempat layanan, mereka diberikan nomor antrian. Ini berarti pelanggan harus mengantri jika belum dapat  dilayani.  Setelah  selesai  dilayani,  pelanggan  meninggalkan  lokasi  layanan  dan menunggu  kesempatan  berikutnya  untuk  dilayani.  Tentu  saja,  harapan  pelanggan  adalah mendapatkan pelayanan terbaik dengan waktu tunggu yang minimal, sehingga mereka dapat merasakan pengalaman pelayanan yang optimal. Untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan  mengurangi  waktu  tunggu  dalam  antrian,  pelaku  usaha  berusaha  memperkenalkan fasilitas  tambahan  dan  inovatif  guna  meningkatkan  efisiensi  proses  layanan.  Hal  ini  akan meningkatkan kepuasan pelanggan dan mengurangi kemungkinan pelanggan pergi karena menunggu  lama  (Levana  Puspanegara  et  al.,  2020).  Permasalahan  antrian  dapat  terjadi karena kecilnya kemampuan fasilitas dalam  memberikan pelayanan dibandingkan dengan permintaan layanan yang ada (Dewi Melinda et al., 2018). Adanya sistem pelayanan yang ditingkatkan  merupakan  upaya  untuk  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  sehingga perusahaan memiliki daya saing yang tinggi terhadap para pesaingnya (Agyei et al., 2015). Model antrian yang diterapkan di Kafe Hagami Tangerang adalah untuk menentukan sifat- sifat sistem antrian yang digunakan. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis terhadap model antrian  yang  diterapkan  agar  efektif  dan  merekomendasikan  model  antrian  agar  dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan mengurangi waktu antrian (Ratnasari et al., 2018).
Quality  Function  Deployment atau  QFD  pertama  kali  dikembangkan  dan diimplementasikan  di  Jepang  untuk  mendukung  proses  desain  produk  kapal  besar  di Galangan Kapal Kobe Mitsubishi Industries pada tahun 1972 (Hauser & Clausing, 1988). QFD  adalah  desain  dan  alat  manufaktur  yang  digerakkan  oleh  pelanggan  dan  industri makanan telah mengadaptasi QFD sejak tahun 1987 (Hofmeister, 1991). Dengan modifikasi dan adaptasi khusus untuk memenuhi kebutuhan industri pangan, QFD bermanfaat dalam tahap perencanaan dan perancangan pengembangan produk pangan (Benner et al., 2003).
Model  simulasi  adalah  alternatif  yang  tepat  dalam  menggambarkan  suatu  sistem yang  kompleks,  terutama  ketika  model  matematik  analitik  sulit  dilakukan  (Law,  2007). Simulasi  yang  cocok  digunakan  adalah Discrete-Event  Simulation (DES),  karena  setiap
perubahan suatu status pada sistem dipicu oleh suatu kejadian. Arena adalah perangkat lunak yang  digunakan  untuk  memodelkan  dan  melakukan  simulasi.  Arena  sangat  interaktif sehingga  termasuk  dalam  program  tingkat  tinggi.  Arena  adalah  perangkat  lunak  yang bercirikan  bahasa  simulasi  tujuan  umum,  yang  berarti  pengguna  dapat  dengan  bebas membentuk model, templat, dan bahkan membuat modul sendiri (Kelton, 2002).
Kafe  Hagami  di  Tangerang  merupakan  destinasi  populer  di  kalangan  penduduk setempat, sering dikunjungi oleh banyak orang. Namun, popularitasnya membawa tantangan manajemen antrian pelanggan, terutama saat jam sibuk. Prime Time pada tempat ini dimulai pukul  18.30-21.30,  dimana  sering  terjadi  penumpukan  antrian  sehingga  memperlambat proses  penerimaan  pesanan.  Studi  kasus  ini  akan  menganalisis  teori  antrian  untuk meningkatkan  efisiensi  dan  kenyamanan  pelanggan  di  Kafe  Hagami.  Tujuan  dari  QFD adalah  menerjemahkan  kebutuhan  konsumen  menjadi  ciri-ciri  produk  konkret  dan mengidentifikasi  area  prioritas  selama  proses  desain  dan  pengembangan.  Adapun  tujuan DES,  merupakan  metode  komputerisasi  untuk  memodelkan  alur  layanan  kafe,  umumnya dilakukan sebelum kafe dibuka. Dengan menggabungkan QFD dan DES, indikator kualitas di  Kafe  Hagami  di  Tangerang  dapat  diidentifikasi  berdasarkan  minat  konsumen  dan persyaratan teknis kafe. Faktor-faktor yang membentuk kualitas dapat dijadikan pedoman atau standar pelayanan Kafe Hagami, menjadi panduan untuk peningkatan kualitas layanan. Ini juga dapat menjadi acuan bagi pelanggan yang ingin mengunjungi kafe tersebut. Seiring dengan  penjelasan  tersebut,  maka  penelitian  ini  berjudul  "Optimasi  Pelayanan  Kasir: Simulasi ARENA dan Quality Function Deployment untuk Meningkatkan Efisiensi di Kafe Hagami Tangerang".
Beberapa penelitian terkini telah dilakukan untuk menganalisis sistem antrian pada berbagai layanan makanan dan ritel. Diantaranya (Amelia, 2023) melakukan analisis sistem antrian  pada  layanan Go-Food dan  pelayanan offline di  Bakso  Gepeng  Pak  Wanuri. Selanjutnya, (Pratama et al., 2023) mengkaji industri penggunaan metode Kano QFD dalam pengembangan  layanan  untuk  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  restoran,  dengan  studi kasus  dilakukan  di  McDonald  Taman  Geluran.  Adapun  penelitian  dari  (Afifah  &  Nazlla, 2021) bergantung pada masalah berhubungan dengan customer experience dan repurchase intention konsumen  di  V-Coffee  Kota  Padang,  dimana  masih  terdapat review tentang keluhan konsumen yang disampaikan melalui website yang berhubungan dengan customer experience dan repurchase intention di V-Coffee Kota Padang. Begitu pula, penelitian oleh (Purnomo et al., 2021) memfokuskan pada model sistem antrian pada layanan restoran cepat saji, dengan studi kasus di KFC Gajah Mada Kabupaten Jember. (Tika, 2021) menganalisis model antrian M/M/1 untuk meningkatkan pelayanan kasir di toko swalayan Omi Cempaka Indah  Jakarta  Pusat.  Sementara  itu,  (Ratnasari  et  al.,  2018)  melakukan  permodelan  dan simulasi sistem antrian pelayanan konsumen di gerai MCD Solo Grand Mall menggunakan perangkat lunak simulasi Arena.
Perbedaan  kunci  antara  penelitian  kami  dan  penelitian  sebelumnya  terletak  pada pendekatan  yang  kami  pilih,  yaitu  penggunaan  pendekatan  gabungan Quality  Function Deployment (QFD)  dan Discrete  Event  Simulation (DES).  Tujuan  utama  penelitian  kami adalah  memberikan  rekomendasi  yang  konkret  untuk  meningkatkan  sistem  antrian  dan mengoptimalkan  biaya  di  Kafe  Hagami  Tangerang.  Kami  akan  mensimulasikan  hasil penelitian menggunakan perangkat lunak simulasi ARENA untuk mendapatkan pemahaman yang  lebih  mendalam  tentang  dampak  perubahan  yang  direkomendasikan  pada  sistem antrian kafe.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dimulai  dengan  mengidentifikasi  masalah,  melakukan  pencarian literatur  yang  relevan  dengan  topik,  merumuskan  masalah,  menetapkan  tujuan  penelitian, mengidentifikasi  atribut,  menyusun  kuesioner  berdasarkan  atribut  yang  telah  ditentukan, mendistribusikan  kuesioner,  dan  menguji  validitas  serta  reliabilitas.  Jika  hasil  pengujian memenuhi  standar  yang  ditetapkan,  proses  akan  dilanjutkan  dengan  pengolahan  data menggunakan metode Six Sigma. Namun, jika hasilnya belum memuaskan, kuesioner akan direvisi,  dan kemudian hasilnya akan disimulasikan menggunakan Arena. Semua tahapan tersebut dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1. Research Stage Flow (Sumber: Penulis)
Penelitian ini menerapkan pendekatan kuantitatif dengan melibatkan 100 responden. Berbeda dengan pendekatan kualitatif yang lebih cenderung untuk mengeksplorasi makna suatu penelitian dan memahami fenomena melalui studi kasus. Fokus utama penelitian ini adalah  menyajikan  gambaran  sistematis  dan  terkini  mengenai  fakta-fakta  terkait  Kafe Hagami di Tangerang. Lokasi penelitian difokuskan pada Kafe Hagami Tangerang sebagai objek penelitian, dengan responden terdiri dari konsumen yang melakukan pembelian dan mengkonsumsi produk langsung di Kafe tersebut.

## INPUT
1. Reviewing the existing literature.
2. Directly observing a Hagami Cafe.
3. Gathering  data  through  the  use  of  a questionnaire.

## PROCESS
1. Analyzing data through the application  of  Quality  Function Deployment  (QFD)  and  Discrete Event Simulation (DES). 2. Conducting a simulation using ARENA Software.
3. Providing input for the scenario.
4. Executing the simulation.

## OUTPUT
1. Simulating a new scenario. 2. Decreasing  the  waiting  time  for customers at Hagami Cafe.
Data dikumpulkan melalui kuesioner yang disebarkan kepada 100 konsumen Kafe Hagami  Tangerang.  Kuesioner  tersebut  berisi  pertanyaan  terkait  penilaian  skor  tingkat kepentingan dan kinerja untuk 10 jenis atribut dengan skala penilaian 1-5. Hasil penelitian menunjukkan data dari 100 responden, dengan komposisi  56% perempuan dan  44% laki- laki,  serta  rentang  usia  antara  18  hingga  45  tahun.  Temuan  dari  kuesioner  menunjukkan bahwa  53%  responden  menyatakan  ketidakpuasan  terhadap  kecepatan  layanan  di  Kafe Hagami Tangerang.
Metode  penelitian  ini  menggabungkan Quality  Function  Deployment (QFD)  dan Discrete  Event  Simulation (DES).  Hasil  dari  kedua  metode  ini  akan  diimplementasikan menggunakan  perangkat  lunak  simulasi  ARENA  untuk  memberikan  rekomendasi  terkait sistem antrian dan optimalisasi layanan di Kafe Hagami Tangerang. Gambar 2 , menjelaskan tentang rangka kerja dan alur penelitian ini, diantaranya adalah input , process , serta output .
Gambar 2. Framework and Flow of Research (Sumber: Penulis)

## Quality Function Deployment
House  of  Quality (HOQ)  pada Quality  Function  Deployment (QFD)  adalah  suatu metode sistematis untuk menghubungkan kebutuhan pelanggan dengan karakteristik desain atau  fungsi  produk  atau  layanan.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  HOQ  digunakan  untuk merancang model sistem antrian pada pelayanan berdasarkan kebutuhan pelanggan. Berikut adalah hasil dari customer requirements yang diperoleh dari kuesioner:
1. Prompt Service (Pelayanan Cepat);
2. Accurate Orders (Pesanan yang Akurat);
3. Comfortable Waiting Area (Area Tunggu yang Nyaman);
4. Clear Communication (Komunikasi yang Jelas);
5. Variety of Menu Options (Variasi Menu);
6. Digital Ordering and Payment Options (Opsi Pemesanan dan Pembayaran Digital);
7. Friendly Staff (Staf yang Ramah).
HOQ membantu menerjemahkan kebutuhan pelanggan menjadi karakteristik desain atau fungsi yang dapat diimplementasikan dalam model sistem antrian restoran cepat saji. Dengan  menggunakan  HOQ,  Kafe  Hagami  dapat  lebih  fokus  dan  efektif  dalam meningkatkan kualitas layanan dan mengurangi waktu tunggu pelanggan.

## Analysis of Quality Function Deployment
Gambar 3. Hubungan Customer Requirements dan Functional Requirements (Sumber: Pengolahan Data)
Pada  bagian  ini,  kami  akan  mendiskusikan  hasil  analisis  dari Quality  Function Deployment (QFD)  yang  telah  disusun.  Berdasarkan customer  requirements yang  telah dijabarkan  sebelumnya,  kami  dapat  menentukan  hasil  terkait  dengan functional requirements serta mengidentifikasi hubungannya dengan customer requirements . Ilustrasi hubungan  tersebut  dapat  ditemukan  dalam Gambar  3 .  Dari  gambar  tersebut,  dapat disimpulkan bahwa relative weight tertinggi diberikan kepada " prompt service " dan " digital ordering and payment options ", masing-masing dengan bobot sebesar 19%. Sementara itu, relative weight selanjutnya diikuti oleh dua aspek lainnya, dengan bobot yang paling rendah diberikan kepada " comfortable waiting area ", " variety of menu options ", dan " friendly staff ", yang memiliki bobot hanya sebesar 11%. Analisis hubungan antara functional requirements dan customer requirements menghasilkan temuan yang dapat diuraikan sebagai berikut.
F un ct io na l R eq ui re m ents Customer Requirements (Explicit and Implicit) 1 ||||||||| 19% 5 9
2 ||||||| 15% 4 9 3 ||||| 11% 3 9 4 ||||||| 15% 4 3 5 ||||| 11% 3 3 6 ||||||||| 19% 5 9 7 ||||| 11% 3 3 M axi m um R el at io nshi p ◇ 4 5 6 7 ◇ ▲ ▼ ▲ ◇ Column # 1 ▲ 2 3 C ust om er I m po rt anc e R el at ive W ei ght R ow # W ei ght C ha rt Direction of Improvement ▽ ○ ● ● ○ ○ ▽ ● ○ ● ○ ● Prompt Service Accurate Orders Comfortable Waiting Area Clear Communication Variety of Menu Options Digital Ordering and Payment Options E ff ic ie nt O rd er P ro ce ss ing S yst em Inve nto ry M ana ge m ent P O S S yst em I nte gr at io n K it che n W or k fl ow O pt im iz at io n Q ue ue M ana ge m ent S yst em S ta ff T ra ini ng T ec hn ol ogy fo r O rd er T ra ck ing Friendly Staff

## a. Prompt Service dengan Efficient Order Processing System
Pada Kafe Hagami, Prompt Service dapat ditingkatkan melalui penggunaan Efficient Order Processing System .  Sistem  ini memungkinkan kafe untuk  secara efisien mengelola pesanan  pelanggan  mulai  dari  pemesanan  hingga  pengantaran  makanan  atau  minuman. Dengan  adanya  sistem  yang  efisien,  waktu  antara  pelanggan  melakukan  pemesanan  dan menerima pesanannya dapat diminimalkan.

## b. Digital Ordering and Payment Options dengan POS (Point of Sale) System Integration
Dengan  mengintegrasikan Digital  Ordering  and  Payment  Options dengan POS System , Kafe Hagami dapat mencapai beberapa keuntungan. Pelanggan dapat dengan mudah melakukan  pemesanan  dan  pembayaran  secara  digital,  meningkatkan  efisiensi  dan kenyamanan. Integrasi dengan POS System memungkinkan otomatisasi pencatatan pesanan dan  pembayaran,  mengurangi  potensi  kesalahan  manusia  dan  meningkatkan  akurasi  data. Maka, Digital Ordering and Payment Options yang terintegrasi dengan POS System dapat membantu  Kafe  Hagami  meningkatkan  efisiensi  operasional,  memberikan  pengalaman pelanggan yang lebih baik, dan mempermudah manajemen bisnis secara keseluruhan.
c. Accurate Orders dengan POS (Point of Sale) System Integration.
Dengan POS System Integration , ketika seorang pelanggan melakukan pemesanan, informasi  pesanan  secara  otomatis  masuk  ke  sistem  POS  kafe.  Hal  ini  mengurangi kemungkinan  kesalahan  manusia  dalam  mencatat  pesanan  secara  manual,  sehingga meningkatkan akurasi pesanan. Integrasi ini memastikan bahwa informasi pesanan, seperti jenis makanan atau minuman, jumlah, dan spesifikasi khusus, dapat dengan cepat dan tepat dicatat  oleh  sistem.  Dengan  demikian,  risiko  kesalahan  atau  kekeliruan  dalam  pencatatan pesanan  dapat  diminimalkan.  Secara  keseluruhan,  hubungan  antara Accurate  Orders dan POS  System  Integration di  Kafe  Hagami  menciptakan  lingkungan  operasional  yang  lebih efisien dan dapat diandalkan, memastikan bahwa pesanan pelanggan tercatat dengan akurat dan memenuhi harapan mereka.

## d. Comfortable Waiting Area dengan Queue Management System
Hubungan antara keduanya adalah bahwa Comfortable Waiting  Area menciptakan lingkungan yang lebih menyenangkan bagi pelanggan yang harus menunggu. Sementara itu, Queue  Management  System membantu  mengatur  antrian  secara  efisien,  meminimalkan waktu  tunggu,  dan  mengoptimalkan  proses  pelayanan.  Dengan  menggabungkan Comfortable Waiting  Area  dan Queue  Management  System ,  Kafe  Hagami  dapat menciptakan pengalaman menunggu yang lebih positif bagi pelanggan, sambil tetap menjaga efisiensi dalam pengelolaan antrian.

## e. Digital Ordering and Payment Options dengan Technology for Order Tracking
Dengan integrasi Digital Ordering and Payment Options dan Technology for Order Tracking ,  Kafe  Hagami  dapat  mengoptimalkan  proses  pemesanan,  meningkatkan  akurasi pengiriman, dan memberikan pemantauan yang lebih baik terhadap seluruh rantai pasokan. Hal  ini  tidak  hanya  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  tetapi  juga  membantu  kafe  untuk meningkatkan efisiensi operasional dan manajemen pesanan.
Dalam Gambar  4 di  bawah  ini,  terdapat  satu  metode  untuk  mencapai  target functional  requirements .  Pada  gambar  tersebut,  dapat  diperhatikan  bahwa  parameter tertinggi  dalam  kolom  "HOW"  adalah  " POS  system  integration "  dengan  nilai Technical Importance  Rating mencapai  300  dan Relative  Weight sebesar  32%.  Selain  itu,  " efficient
order processing system "  juga cukup tinggi dengan Technical Importance Rating sebesar 211.1 dan Relative Weight 22%. Temuan ini konsisten dengan tujuan paper yang kami susun, yaitu mengembangkan model sistem antrian dalam pelayanan Kafe dengan fokus utama pada kedua aspek tersebut.
Gambar 4. Functional Requirements Target (Sumber: Pengolahan Data)
Dalam Gambar 5 , hasil pembobotan antara Kafe Hagami dengan para pesaingnya dalam kategori sejenis.  Dari ilustrasi  tersebut,  terlihat  bahwa Kafe Hagami unggul  dalam manajemen  inventaris,  optimalisasi  alur  kerja  di  dapur,  dan  pelatihan  staf.  Namun,  perlu diperhatikan bahwa sistem manajemen antrian di Kafe Hagami masih memerlukan perhatian lebih lanjut. Melalui penelitian yang sedang dilaksanakan, tampaknya belum ada kafe yang mampu memaksimalkan efisiensi sistem antrian dalam proses pelayanannya.
Gambar 5. Perbandingan Kafe Hagami dengan Kompetitor (Sumber: Pengolahan Data)
9 3 9 3 9 Technical Importance Rating Target Max Relationship 9 3 Weight Chart Relative Weight ||||||||||| | ||||||||||||||| |||| ||||| || |||||||| 22% 4% 32% 8% 12% 5% 18% 211.1 33.33 300 77.78 111.1 48.15 166.7 E ff ic ie n t O rd er P ro ce ss in g S yst em In ve n to ry M an age m en t P O S S yst em I n te gr at io n
K it ch en W or k fl ow O pt im iz at io n Q u eu e M an age m en t S yst em S ta ff T ra in in g T ec h n ol ogy f or O rd er T ra ck in g T ec hn ic al C om pe ti ti ve A ss esm ent 3 2 1 0 Cindy Café Torita Café Dheny Café Busro Café 5 4 4 4 4 4 3 Hagami Café 2 3 3 5 3 3 3 4 3 3 5 3 4 3 4 4 4 5 4 5 Target 4 5 3 5 3 2 2 3 3 4 E ff ic ie nt O rd er P ro ce ss ing S yst em Inve nto ry M ana ge m ent P O S S yst em I nte gr at io n K it che n W or k fl ow O pt im iz at io n Q ue ue M ana ge m ent S yst em S ta ff T ra ini ng T ec hn ol ogy fo r O rd er T ra ck ing Our Product Competitor #1 Competitor #2 Competitor #3

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada grafik dibawah ini atau Gambar 6 merupakan data antrian terhadap pelanggan pada Kafe Hagami pada saat peak time atau waktu puncak. Dimana pada skenario awal atau skenario satu, jumlah pelanggan yang datang sebanyak 177 orang. Pada waktu puncak ini pelanggan yang berhasil dilayani sebanyak 55 orang.
Gambar 6. Data Antrian Pelanggan pada Kafe Hagami (Sumber: Pengolahan Data)
Pemodelan  menggunakan software  ARENA dengan  3  skenario,  pemilihan  modul yang  digunakan  yaitu create digunakan  sebagai  aktivitas  kedatangan  pelanggan, decide digunakan sebagai aktivitas memilih kasir, process digunakan sebagai aktivitas pelayanan oleh kasir, dispose digunakan sebagai aktivitas keluar sistem. Model antrian menggunakan 1 kasir di Kafe Hagami ditunjukkan pada Gambar 7 dibawah ini.
Gambar 7. Skenario Pertama (Sumber: Hasil Simulasi Arena)
Dalam  pembuatan  model  simulasi  antrian  ini  menggunakan  modul create sebagai titik  awal  masuknya  entitas.  Entitas  dalam  model  simulasi  ini  adalah  pelanggan  yang melakukan  transaksi dine-in, maupun take-away .  Tipe  kedatangan  yang  digunakan  yaitu expression ,  yang  berarti  mengikuti  distribusi  eksponensial  dengan  rata-rata  60  detik, kemudian max arrival yaitu Kafe Hagami tidak membatasi jumlah pelanggan yang datang, selanjutnya first creation diisi dengan (0) sistem dimulai dari kedatangan nol.
Langkah  selanjutnya  adalah  proses  dimana,  memiliki delay  type normal, units merupakan satuan waktu menggunakan minutes , lalu allocation value added, dengan value 3  dan  standar  deviasi  2.  Langkah  terakhir  dilanjutkan  dengan dispose untuk  mewakili kegiatan  keluar  dari  permodelan  tersebut.  Pada  permodelan  awal  yang  merupakan  model
0 50 100 150 200 250 Number of Customers Customers in Queue Customers who have been served Scenario 1 Scenario 2 Scenario 3
antrian  yang  ada  saat  ini  pada  Kafe  Hagami  dilakukan  simulasi  menggunakan ARENA dengan waktu simulasi selama 3 jam yang mewakili peak time pada Kafe Hagami pada pukul 18.00-21.00.  Pada  pengamatan  ini  pelanggan  yang  berhasil  dilayani  pada  waktu  tersebut adalah sebanyak 55 orang dengan nilai presentase keberhasilan sebesar 31%.
Gambar 8. Skenario Kedua (Sumber: Hasil Simulasi Arena)
Perbaikan sistem antrian diperlukan untuk memperbaiki sistem yang kurang optimal. Adapun skenario ke 2 yang diberikan yaitu dengan 1 kasir dan 2 self service kasir dimana kasir self service mampu menerima pesanan hanya dengan melakukan scan QR Code yang telah  terintegrasi  dengan  aplikasi  penyedia  layanan.  Model  antrian  kasir  Kafe  Hagami diujikan  pada  model  1  kasir  dan  2 self  service kasir  menggunakan software  Arena ditunjukkan pada Gambar 8 . Untuk tipe kedatangan tetap menggunakan expression , dengan distribusi eksponensial dengan rata-rata 60 detik, dengan max arrival tidak terbatas dan first creation diisi dengan 0. Langkah selanjutnya menggunakan modul decide , dimana decide menggunakan n way chance 33,33%. Dilanjutkan dengan model proses dimana terdapat 3 station proses, yang terbagi menjadi 2 jenis yaitu, Kasir 1 pelanggan masih dilayani langsung oleh karyawan Kafe Hagami dan yang ke 2 merupakan kasir berbasis self service , dimana pelanggan dapat langsung memesan melalui layar touchscreen yang telah disediakan. Pada kasir  1  memiliki delay  type normal,  dengan units menggunakan  satuan minutes ,  lalu allocation merupakan value added , dengan value 3 dan standard deviasi 2, sedangkan pada self  service terdapat  perbadaan  pada value 2  dan  standard  deviasi  sebesar  1.  Jumlah pelanggan  yang  berhasil  dilayani  berjumlah  72  orang  dengan  persentase  keberhasilan sebesar 42%.
Model  antrian  selanjutnya  adalah  skenario  3  menggunakan software Arena ditunjukkan pada Gambar 9 . Pada skenario ketiga ini menggunakan barcode pada setiap meja untuk melakukan pemesanan. Untuk tipe kedatangan tetap menggunakan expression , dengan distribusi eksponensial dengan rata-rata 60 detik, dengan max arrival tidak terbatas dan first creation diisi dengan 0. Langkah selanjutnya menggunakan modul decide , dimana decide menggunakan n  way  chance 10%,  dengan  nilai value 2  dan  standar  deviasi  1. Kemudian didapatkan jumlah pelanggan yang berhasil dilayani 85 orang dengan persentase keberhasilan sebesar 50%.
Gambar 9. Skenario Ketiga (Sumber: Hasil Simulasi Arena)

## Perhitungan Biaya Antrian Berdasarkan Skenario
Perhitungan  biaya  antrian  ini  berdasarkan  beberapa  parameter  yaitu  waktu  antri, waktu sistem panjang antrian, panjang sistem dan utilisasi server (Murti et al., 2018). Biaya total dirumuskan sebagai berikut :
Ct= Cs (s)+ Cw (Ls)
Keterangan :
Ct = Biaya total per jam Cs = Biaya pelayanan karyawan per jam s = Jumlah karyawan yang melayani Cw = Biaya menunggu pelanggan dalam antrian per jam
Ls = jumlah rata-rata pelanggan dalam sistem
Dalam  konteks  ini, Tabel  1 menyajikan  rincian  biaya  kebutuhan  fasilitas  layanan yang dihitung berdasarkan skenario yang telah disimulasikan menggunakan perangkat lunak Arena. Tabel ini memberikan gambaran komprehensif mengenai biaya antrian yang terkait dengan  penyediaan  layanan,  mencakup  elemen-elemen  seperti  waktu  tunggu,  efisiensi sistem, dan parameter lainnya yang telah dimodelkan dalam perangkat lunak simulasi Arena.
Tabel 1. Biaya Kebutuhan Fasilitas Layanan (Sumber: Pengolahan Data)
No Komponen Biaya Biaya Per Unit (Rp) Periode (Tahun) 1 Perangkat Self Service Cashier 17.500.000 10 2 Perangkat Komputer 5.000.000 7 3 Perangkat Kasir 3.000.000 5
Tabel 2 . Biaya Fasilitas Pelayanan Berdasarkan Skenario (Sumber: Pengolahan Data)
Skenario Komponen Biaya Jumlah Biaya Per Unit (Rp) Total Biaya (Rp) Total Biaya Per Jam (Rp) 1 Perangkat Komputer 1 5.000.000 5.000.000 83 Perangkat Kasir 1 3.000.000 3.000.000 69 Total 152 2 Perangkat Self Service Cashier 2 17.500.000 35.000.000 405 Perangkat Komputer 1 5.000.000 5.000.000 83 Total 488 3 Perangkat Komputer 2 5.000.000 10.000.000 166 Total 166
Tabel 2 , merinci biaya fasilitas pelayanan per jam berdasarkan pada setiap skenario yang telah dibuat. Dalam hasil perhitungan biaya tersebut, terlihat bahwa untuk skenario 1, biaya pelayanan per jam mencapai 152, sementara untuk skenario 2 biayanya adalah 488, dan  pada  skenario  3,  biaya  pelayanan  per  jam  mencapai  166.  Hasil  ini  memberikan pemahaman  mengenai  dampak  finansial  dari  masing-masing  skenario,  memungkinkan analisis lebih lanjut terkait efisiensi dan keefektifan dalam pengelolaan fasilitas pelayanan.

## PENUTUP Simpulan
Semakin banyak fasilitas pelayanan yang ditambahkan, semakin banyak pelanggan yang  berhasil  dilayani,  mengurangi  waktu  tunggu,  dan  menunjukkan  bahwa  pelayanan berjalan efisien. Dengan peningkatan fasilitas pelayanan, jumlah pelanggan rata-rata dalam sistem  berkurang,  mengakibatkan  total  waktu  menunggu  yang  lebih  singkat.  Dengan demikian, penambahan fasilitas kasir dapat mengurangi waktu menunggu secara signifikan, sebagaimana  tercermin  dalam  hasil  penelitian.  Selain  itu,  berdasarkan  perhitungan  biaya antrian, skenario 3 memiliki biaya yang terhitung rendah. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa skenario 3 menjadi solusi terbaik untuk mengatasi antrian di Kafe Hagami.
Studi kasus ini memberikan gambaran yang komprehensif mengenai teori antrian di Kafe  Hagami  Tangerang,  dan  penerapan  rekomendasi  dari  analisis  diharapkan  dapat meningkatkan layanan dan memperkuat reputasi kafe di mata pelanggan.

## Saran
Diharapkan  kafe  di  Indonesia  mengembangkan  aplikasi self-service untuk memudahkan  implementasi  skenario  ke-3.  Aplikasi  ini  akan  memberikan  kemudahan kepada pelanggan dengan fitur promo, menu, dan pemesanan sesuai preferensi mereka.

## DAFTAR PUSTAKA
Afifah,  N.  P.  (2021).  Pengaruh  Customer  Experience  terhadap  Repurchase  Intention Coffeeshop  V-Coffee  Kota  Padang  (Doctoral  dissertation,  Universitas  Negeri Padang).
Agyei, W., Asare-Darko, C., & Odilon, F. (2015). Modeling and analysis of queuing systems in  banks:(A  case  study  of  Ghana  Commercial  Bank  Ltd.  Kumasi  Main  Branch). International Journal of Scientific & Technology Research, 4(07), 160-163.
Amelia, M.  C.  (2023).  Analisis Sistem  Antrean Pada Pelayanan Go-Food Dan Pelayanan Offline Di Bakso Gepeng Pak Wanuri (Doctoral dissertation, Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia).
Benner, M., Linnemann, A. R., Jongen, W. M. F., & Folstar, P. (2003). Quality Function Deployment  (QFD)—can  it  be  used  to  develop  food  products?.  Food  Quality  and Preference, 14(4), 327-339.
Cravens, D. W. (1996). Pemasaran strategis. Jakarta: Erlangga. Haile,  M.,  &  Kang,  W.  H.  (2019).  The  role  of  microbes  in  coffee  fermentation  and  their impact on coffee quality. Journal of Food Quality, 2019.
Hauser, J. R., & Clausing, D. (1988). The house of quality. Hofmeister, K. R. (1991). Quality function deployment: market success through customer- driven  products.  Food  Product  Development–From  Concept  to  the  Marketplace. Chapman & Hall, New York, cap, 9, 189-210.
Imansuri,  F.  (2022).  Perancangan  Model  Simulasi  Dan  Perbaikan  Sistem:  Studi  Kasus Pelayanan  Perbankan.  Journal  of  Industrial  &  Quality  Engineering  p-ISSN,  2303, 2715. DOI 10.34010/IQE.V10I1.5315
Law, A.M. (2007). ‘Simulation Modeling and Analysis, 4th ed.’. McGraw-Hill.
Kelton,  W.  D.,  Sadowski,  R.  P.,  &  Sadowski,  D.  A.  (2002).  Simulation  with  ARENA. McGraw-Hill, Inc..
Kotler,  P.,  &  Keller,  K.  L.  (2012).  Manajemen  Pemasaran  Jilid  I  Edisi  ke  12.  Jakarta:
Erlangga, 27.
Melinda, I. D., Marpaung, S. T., & Liquiddanu, E. (2018). Analisis sistem antrian restoran cepat  saji  McDonald’s  dengan  menggunakan  simulasi  Arena.  In  Seminar  dan Konferensi Nasional IDEC. Surakarta, tanggal (pp. 7-8).
Murti,  K.  B.,  Sulistya,  L.  D.,  &  Liquiddanu,  E.  (2018).  Simulasi  Model  Antrian  Kasir Alfamart  Pucangsawit  Menggunakan  Software  Arena.  In  Seminar  dan  Konferensi Nasional IDEC (pp. 110-119).
Purnomo,  B.  H.,  Suryadharma,  B.,  &  Ekasari,  N.  Y.  (2021).  Model  Sistem  Antrian  Pada Pelayanan  Restoran  Cepat  Saji  (Studi  Kasus  di  KFC  Gajah  Mada  Kabupaten Jember). Jurnal Agroteknologi, 15(01), 40-58.
Puspanegara, E. L., Lomi, A., & Hutabarat, J. (2020). Simulasi Penjadwalan Teller PT Bank ABC  Untuk  Memangkas  Waktu  Tunggu  Antrian  Nasabah.  Jurnal  Teknologi  dan Manajemen Industri, 6(1), 1-5.
Ratnasari, S., Rahadian, N., & Liquidannu, E. (2018). Pemodelan dan simulasi sistem antrian pelayanan konsumen gerai  MCD Solo  Grand Mall dengan Arena.  In Pros. Semin. dan Konf. Nas. IDEC (pp. 7-8).
Tika, D. (2021). Analisis Model Antrian M/M/1 Untuk Meningkatkan Pelayanan Kasir Di Toko Swalayan Omi Cempaka Indah Jakarta Pusat (Doctoral dissertation, Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia).