## PENINGKATAN KAPASITAS DAN EFISIENSI LINI TRIMMING DENGAN METODE MOODIE YOUNG DAN SIMULASI PROMODEL PADA PERAKITAN MOBIL BMW DI PT. GAYA MOTOR
Iveline Anne Marie 1 , Lamto Widodo 2 dan Michelle Melsha Sugiarto 2
1 Program Studi Teknik Industri, Universitas Trisakti
2 Program Studi Teknik Industri, UniversitasTarumanagara e-mail: michelle_melsha@yahoo.com

## ABSTRAK
PT. Gaya Motor merupakan perusahaan manufaktur  mobil BMW di Indonesia. Penurunan permintaan membuat PT. Gaya Motor berencana  untuk meningkatkan efisiensi dari lini sehingga peningkatan kapasitas produksi dari 9 unit/per hari  menjadi 11 unit/hari dapat tercapai.  Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kapasitas produksi dan efisiensi lini trimming yang memiliki efisiensi lini terendah sebesar 81% karena waktu antar stasiun kerja yang tidak seimbang, dengan perancangan stasiun kerja yang tepat menggunakan metode Moodie Young, serta  mengidentifikasi performansi lini setelah dan sebelum usulan perbaikan yang  dilakukan  dengan  menggunakan software Pro Model. Efisiensi lini trimming untuk kapasitas  saat ini adalah  sebesar  9 unit/hari adalah 81%, sedangkan efisiensi lini trimming dengan metode Moodie Young untuk kapasitas 11 unit/hari menghasilkan peningkatan efisiensi lini  menjadi  94%  dengan penambahan 1 operator.  Output rancangan stasiun kerja untuk kapasitas 11 unit/hari  yang didapat dari hasil running software  Pro Model selama 20  jam  memiliki peningkatan output jika dibandingkan dengan output dari rancangan stasiun kerja untuk kapasitas 9 unit/hari tetapi peningkatan tersebut kurang signifikan sehingga masih diperlukan beberapa usulan perbaikan agar peningkatan kapasitas benar-benar tercapai.
Kata kunci: Keseimbangan Lini, Efisiensi Lini, Kapasitas, Simulasi, Output

## ABSTRACT
PT. Gaya Motor is a BMW car manufacturing companies in Indonesia. Decline in demand makes PT. Gaya Motor has a plan to improve the efficiency of the line so that the increase in the  production capacity of 9 units/per day to 11 units/day  can be achieved. This study aims to increase production capacity and efficiency of trimming line which has the lowest efficiency because the time between work stations are not balanced, the right design of work stations is to use the Moodie Young method, and identify performance line before and after the proposed repairs are carried out using the software Pro Model. Efficiency trimming line for current capacity 9 units/day was 81%, while the efficiency line using Moodie Young method for capacity 11 units/day was 94% with adding 1 operator. Output from the design of work stations for a capacity of 11 units/day were obtained from the results of running software Pro Model for 20 hours had an increased output compared to the output from the design of work stations for a capacity of 9 units/day but the increase is less significant that it still needed some of the proposed improvements to increased capacity actually achieved.
Keywords : line balancing, line efficiency, capacity, simulation, output

## PENDAHULUAN
PT. Gaya Motor merupakan salah satu perusahaan yang bergerak di bidang industri manufaktur mobil, salah satunya dalah mobil BMW  yang berlokasi di Sunter, Jakarta Utara. Pada tahun ini, terjadi penurunan permintaan per bulan  pada mobil BMW menyebabkan jumlah  produksinya menurun. Oleh karena itu, perlu dilakukan penyeimbangan lini untuk mendapatkan tingkat efisiensi yang tinggi.
PT. Gaya Motor berencana untuk meningkatkan kapasitas produksi untuk BMW
dari 9 unit/hari menjadi 11 unit/hari, tetapi memiliki hambatan karena waktu yang tidak seimbang pada setiap stasiun kerja di lini trimming . Hal tersebut membuat perusahaan membutuhkan alternatif-alternatif  perbaikan sistem kerja untuk mencapai target produksi yang direncanakan.
Peningkatan kapasitas produksi dan efisiensi lini trimming BMW dapat dilakukan dengan metode keseimbangan lini, yaitu metode Moodie Young. Metode Moodie Young merupakan suatu metode yang dapat
Peningkatan Kapasitas dan Efisiensi Lini Trimming dengan Metode Moodie Young dan Simulasi Promodel pada Perakitan Mobil BMW di PT. Gaya Motor
Iveline Anne Marie, Lamto Widodo dan Michelle Melsha Sugiarto
menghasilkan tingkat efisiensi lini yang tertinggi di antara metode-metode keseimbangan lini yang lain, seperti metode Kilbridge-Wester, metode Helgeson-Birnie, dan metode J-Wagon [3].
Simulasi dengan software Pro Model digunakan untuk menganalisis peningkatan kapasitas yang terjadi pada lini trimming setelah dilakukan beberapa usulan perbaikan . Pro Model merupakan suatu software yang terfokus pada utilisasi sumber daya, kapasitas produksi, produktivitas, tingkat persediaan, bottlenecks , dan pengukuran performansi lainnya  [2].  Hal tersebut yang membuat Pro Model sangat cocok untuk  memvisualisasikan sistem produksi  pada lini trimming BMW dan dapat memperlihatkan peningkatan kapasitas setelah dilakukan beberapa perbaikan.
Tujuan penelitian ini untuk memperbaiki performansi lini karena tidak seimbangnya waktu untuk setiap stasiun kerja dengan merancang stasiun kerja yang tepat menggunakan metode Moodie Young, meningkatkan kapasitas produksi dengan beberapa usulan perbaikan seperti pertambahan jam lebur atau operator, serta  menganalisis peningkatan kapasitas produksi dari sistem produksi BMW dengan menggunakan software Pro Model.

## METODOLOGI PENELITIAN
Adapun langkah-langkah penelitian adalah sebagai berikut:
Uji Kenormalan Data Uji kenormalan data dilakukan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh berdistribusi normal atau tidak  [1]. Uji kenormalan data  dapat dilakukan dengan  uji kolmogorov-smirnov . Metode ini merupakan metode uji kenormalan yang paling popular [3]. Uji Kolmogorov-Smirnov terhadap kenormalan data dapat dihitung dengan software SPSS 20.0 [4].  Berikut hipotesis untuk uji Kolmogorov- Smirnov : H o = data berdistribusi normal H 1 = data tidak berdistribusi normal

## Ketentuan dari pengujian Kolmogorov-
Smirnov:
• Jika Asymp Sig. (2-tailed) > 0,05, maka Ho

## diterima
• Jika Asymp Sig. (2-tailed) < 0,05, maka Ho ditolak
Uji Keseragaman Data Uji keseragaman data dilakukan untuk mengetahui apakah hasil pengukuran waktu cukup seragam. Data dikatakan seragam jika data tersebut berada dalam rentang batas kontrol. Batas kontrol terdiri dari dua batas yaitu Batas Kontrol Atas (BKA) dan Batas Kontrol Bawah (BKB) [5][6]. Rumus untuk menentukan Batas Kontrol Atas dan Batas Kontrol Bawah merupakan sebagai berikut: Pengelompokkan data yang diperoleh dalam beberapa subgroup.
Hitung rata-rata dari harga rata-rata subgroup dengan
𝑥̅ = ∑𝑥 𝑖 𝑘 (1)
Keterangan: 𝑥 𝑖 : harga rata-rata dari subgroup ke-i k    : harga banyaknya subgroup yang terbentuk
Hitung standar deviasi sebenarnya  dari waktu penyelesaian dengan:
𝜎 = � ∑ ( 𝑥 𝑗 −𝑥̅ ) 2 𝑁−1 (2)
Keterangan:
N  : Jumlah pengamatan pendahuluan yang telah dilakukan 𝑥 𝑗 : waktu penyelesaian  yang teramati selama pengukuran pendahuluan telah dilakukan
Hitung standar deviasi dari distribusi harga rata-rata subgroup dengan
𝜎 𝑥̅ = 𝜎 / √𝑛 (3)
Keterangan: n   : besarnya subgroup
Tentukan batas kendali atas (BKA) dan batas kendali bawah (BKB) dengan :
BKA = 𝑥̅ + 𝑘 . 𝜎 𝑥̅ (4) BKB = 𝑥̅ - 𝑘 . 𝜎 𝑥̅ (5)
Uji Kecukupan Data Uji kecukupan data dilakukan untuk mengetahui apakah data yang diambil sudah cukup atau belum. Data yang akan diuji berasal dari  hasil uji keseragaman data. Jika hasil perhitungan N’ < N, maka pengamatan yang dilakukan dianggap cukup. Sebaliknya jika N’ > N, maka perlu dilakukan pengamatan lagi sebanyak N’ dikurang N [6].
(6)
Keterangan:
N’  : Jumlah Pengamatan yang seharusnya dilakukan.
k : Tingkat kepercayaan dalam pengamatan.
s : Derajat ketelitian dalam pengamatan.
N  : Jumlah Pengamatan yang sudah dilakukan.
Xi  : Data Pengamatan.

## Faktor Penyesuaian dan Waktu Normal
Rating faktor penyesuaian dan waktu normal ada dasarnya digunakan untuk menormalkan waktu kerja yang diperoleh dari pengukuran kerja akibat kecepatan kerja operator yang berbeda-beda [1] [6].
Waktu normal = Waktu siklus × (1+Penyesuaian) (7)

## Kelonggaran dan Waktu Baku
Faktor kelonggaran yang dibutuhkan dan akan menginterupsi proses produksi ini diklasifikasikan menjadi personal allowance , fatigue allowance , dan delay allowance . Sedangkan waktu baku atau waktu standar adalah waktu normal yang telah memperhitungkan faktor kelonggaran atau allowance tersebut [1][6].
Waktu baku = Waktu normal +
(% kelonggaran × waktu normal) (8)

## Metode Moodie Young
Berikut merupakan penjelasan langkah- langkah  dari metode Moodie Young adalah sebagai berikut [5][1]:
• Membuat matriks P dan matriks F berdasarkan precedence diagram . Matriks P dan F menggambarkan elemen pendahulu (P) dan elemen kerja yang mengikuti (F) untuk semua elemen kerja yang ada.
• Merancang stasiun kerja berdasarkan urutan setiap elemen pada tabel matriks P dan F dan tidak boleh melanggar precedence diagram . Waktu pengerjaan pada setiap stasiun kerja tidak boleh melebihi cycle time
(CT). • Menentukan nilai GOAL GOAL = (STmax – STmin) / 2 (9)
• Megidentifikasi sebuah elemen kerja pada stasiun kerja yang memiliki waktu yang paling maksimum, yang memiliki waktu elemen  kerja lebih kecil dari nilai GOAL, dimana elemen kerja tersebut apabila dipindah ke stasiun kerja dengan waktu yang paling minimum tanpa melanggar precedence diagram dan tidak melebihi cycle time (CT).
• Menghitung Efisiensi Lintasan
Efisiensi Lintasan = Σ𝑆𝑇𝑖 𝐶𝑇 × 𝑛 ×  100% (10)
Berikut langkah-langkah untuk melakukan pembuatan model simulasi [2][8][9]:
• Menjalankan software Pro Model
• Menguji distribusi data dengan menggunakan Stat:Fit.
• Membuat model konseptual.
• Memasukkan background sebagai latar belakang pemodelan sistem.
• Membuat layout sistem produksi dimana proses dilakukan dengan memasukkan entities , arrivals , resources , locations , paths, processing ( input hasil  distribusi  Stat:Fit data dan logika proses).
• Menentukan jumlah replikasi model dan running hours (jumlah jam model beroperasi)
Peningkatan Kapasitas dan Efisiensi Lini Trimming dengan Metode Moodie Young dan Simulasi Promodel pada Perakitan Mobil BMW di PT. Gaya Motor
Iveline Anne Marie, Lamto Widodo dan Michelle Melsha Sugiarto
• Model simulasi dapat di running atau dijalankan
• Melakukan analisis output dari data statistik.
Verifikasi model bertujuan untuk membuktikan bahwa model tersebut ada atau benar  [8]. Verifikasi model dilakukan dengan langkah-langkah berikut:
• Membuat model konseptual [9] .
• Melakukan pengecekan model simulasi dengan model konseptual dan logika proses. Jika model simulasi dengan model konseptual tidak terdapat perbedaan maka model simulasi terverifikasi.
• Melakukan compile pada Pro Model. Jika model dinyatakan compiled maka model simulasi terverifikasi.
Validasi model bertujuan untuk membuat model tersebut  resmi diterima atau disetujui, terutama setelah memeriksanya. Validasi model dilakukan dengan membandingkan output
aktual dengan output simulasi dengan menggunakan Mann Whitney-U Test yang terdapat pada software SPSS  [4]. Mann Whitney-U Test dilakukan dengan membandingkan 2 hipotesis, yaitu:
H o =  tidak terdapat perbedaan antara sistem nyata dengan model simulasi
H 1 =   terdapat perbedaan antara sistem nyata dengan model simulasi
Ketentuan dari validasi model adalah:
• Jika Asymp Sig. (2-tailed) > α,  maka  Ho diterima
• Jika Asymp Sig. (2-tailed) < α,  maka  Ho ditolak
Berikut  langkah-langkah untuk penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Lini trimming memiliki kendala mengenai waktu siklus yang tidak seimbang antar stasiun
Gambar 1. Metodologi Penelitian
kerja. Perbedaan waktu siklus antar stasiun kerja pada lini trimming termasuk cukup besar sehingga menyebabkan efisiensi dan produktivitas pada lini trimming cukup rendah. Oleh karena itu, diperlukan pengumpulan data waktu elemen kerja pada lini trimming untuk diolah lebih lanjut menggunakan beberapa metode untuk menperoleh rancangan stasiun kerja yang tepat. Precedence diagram untuk lini trimming dapat dilihat pada Gambar 2.
Keterangan 34 elemen kerja dan data pengamatan untuk lini trimming , dapat dilihat pada Lampiran 1 dan Lampiran 2. Pengujian Data Uji Kenormalan Data Hasil uji Kolmogorov-Smirnov (uji normalitas data) diyatakan bahwa semua data waku kerja setiap elemen memiliki Asymp. Sig (2 tails)>0,05 sehingga seluruh data waktu kerja tiap elemen yang diperoleh berdistribusi normal. Uji Keseragaman Data
Hasil  uji keseragaman data rata-rata data waktu subgrup pada 34 elemen kerja masih di dalam rentang Batas Kontrol Atas (BKA) dan Batas Kontrol Bawah (BKB) dengan tingkat keyakinan 99%. Oleh karena itu, data waktu 34 elemen kerja yang diperoleh dinyatakan seragam.
Uji Kecukupan Data Hasil pengujian kecukupan data untuk 34 elemen kerja, dapat dilihat pada Lampiran 5. Hasil uji kecukupan data pada Lampiran 5 menunjukkan bahwa N > N’, maka jumlah data yang diperoleh cukup layak untuk diolah.

## Cycle Time (CT)
Berikut hasil perhitungan untuk cycle time untuk kapasitas produksi 9 unit/hari.
CT = 27300 9 = 3.033,33 detik
Berikut hasil perhitungan untuk cycle time untuk kapasitas produksi 11 unit/hari.
CT = 27300 11 = 2.482 detik

## Rancangan Stasiun Kerja Kondisi Saat Ini
Berikut rancangan stasiun kerja untuk kondisi saat ini dengan kapasitas produksi 9 unit/hari, dapat dilihat pada Tabel 1.
Efisiensi Lintasan
= Σ𝑆𝑇𝑖 𝐶𝑇 × 𝑛 ×  100% = 2894 , 93+1883 , 79+ ... +2433 , 43+2265 , 13 3033 × 17 = 81%
Gambar 2. Precedence Diagram
Peningkatan Kapasitas dan Efisiensi Lini Trimming dengan Metode Moodie Young dan Simulasi Promodel pada Perakitan Mobil BMW di PT. Gaya Motor
Iveline Anne Marie, Lamto Widodo dan Michelle Melsha Sugiarto

## Tabel 1. Rancangan Stasiun Kerja Saat Ini
Stasiun Elemen Kerja Waktu (detik) Total (detik) T00 1 2479.40892 2894.92704 2 270.45954 3 145.05858
T01 4 478.98324
1883.78622 5 456.7131 6 655.9974 7 292.09248 T02A 8 449.73576
3031.6069 9 513.0739 10 2068.79724 T02B 11 1962.19368 2172.78828 12 210.5946 T03 13 2463.63822 2463.63822 T04A 14 2437.578 2437.578 T04B 15 2470.84695 2470.84695 T05 16 2085.01398 2208.02544 19 123.01146 T06A 17 2470.84695 2470.84695 T06B 18 1880.91882 2973.68496 26 154.61658 27 299.0061 28 639.14346 T07 22 2270.05686 2947.78278 20 236.30562 21 441.4203 T08 23 2185.21368 2185.21368 T09 25 1924.5033 1996.47504 24 71.97174 T10 29 2058.37902 2546.02818 32 293.112 33 194.53716 T11A 30 2414.09592 2414.09592 T11B 31 2433.43494 2433.43494 T12 34 2265.13017 2265.13017
Metode Moodie Young untuk Kapasitas 9 unit/hari
Berikut rancangan stasiun kerja untuk kondisi saat ini dengan kapasitas produksi 9 unit/hari menggunakan metode Moodie Young, dapat dilihat pada Tabel 2.
Efisiensi Lintasan
= Σ𝑆𝑇𝑖 𝐶𝑇 × 𝑛 ×  100% = 2958 , 39+2783 , 13+ ... +2412 , 15+2265 , 13 3033 × 17
= 81%
Tabel 2. Moodie Young Stasiun Lama Stasiun Elemen Kerja Waktu (detik) Total (detik) T00 1 2479.40892 2958.39216 4 478.98324
T01 6 655.9974 2783.13076
5 456.7131 9 513.0739 8 449.73576 7 292.09248 2 270.45954 3 145.05858 T02A 10 2068.79724 2279.39184 12 210.5946 T02B 11 1962.19368 1962.19368 T03 13 2463.63822 2463.63822 T04A 15 2470.84695 2593.85841 19 123.01146 T04B 14 2437.578 2437.578 T05 16 2085.01398 2085.01398 T06A 17 2459.7513 2459.7513 T06B 18 1880.91882 2961.48258 28 639.14346 21 441.4203 T07 22 2270.05686 2959.98516 27 299.0061 20 236.30562 26 154.61658 T08 23 2185.21368 2257.18542 24 71.97174 T09 29 2058.37902 2058.37902 T10 31 2433.43494 2433.43494 T11A 30 2414.09592 2414.09592 T11B 25 1924.5033 2412.15246 32 293.112 33 194.53716 T12 34 2265.13017 2265.13017

## Metode Moodie Young untuk Kapasitas 11 unit/hari
Berikut rancangan stasiun kerja untuk kondisi saat ini dengan kapasitas produksi 11 unit/hari menggunakan metode Moodie Young, dapat dilihat pada Tabel 3.
Efisiensi Lintasan
= Σ𝑆𝑇𝑖 𝐶𝑇 × 𝑛 ×  100% = 2479 , 41+2476 , 86+ ... +2414 , 10+2265 , 13 2482 × 40 = 94%

## Tabel 3. Moodie Young Stasiun Baru
Stasiun Elemen Kerja Waktu (detik) Total (detik) T00 1 2479.40892 2479.40892
T01 6 655.9974
2476.86012 4 478.98324 5 456.7131 9 593.0739 7 292.09248 T02A 10 2068.79724 2339.25678 2 270.45954 T02B 11 1962.19368 2411.92944 8 449.73576 T03 13 2463.63822 2463.63822 T04A 15 2470.84695 2470.84695 T04B 14 2437.578 2437.578 T05 16 2085.01398 2440.66716 12 210.5946 3 145.05858 T06A 17 2459.7513 2459.7513 T06B 18 1880.91882 2457.55296 27 299.0061 26 154.61658 19 123.01146 T07 22 2270.05686 2270.05686 T08 23 2185.21368 2421.5193 20 236.30562 T09 28 639.14346 1152.5355 21 441.4203 24 71.97174 T10 25 1924.5033 2412.15246 32 293.112 33 194.53716 T11A 29 2058.37902 2058.37902 T11B 31 2433.43494 2433.43494 T12 30 2414.09592 2414.09592 T13 34 2265.13017 2265.13017

## Model Konseptual
Berikut model konseptual untuk sistem nyata, dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Model Konseptual
Berikut merupakan model simulasi dari rancangan stasiun kerja untuk sistem nyata dengan 17 operator dengan melakukan input ( build ) location,entities , resources , processing , dan paths , dapat dilihat pada Gambar 4.
Berikut hasil replikasi output (B17) model sebanyak 10  kali dengan running hours selama 20 jam untuk dihasilkan 9 unit.
Verifikasi model dilakukan dengan pengecekan sistem nyata dengan model konseptual dan didapatkan hasil bahwa sistem nyata dengan model konseptual memiliki persamaan, serta dilakukan compile model simulasi pada software Pro Model dan didapatkan hasil model simulasi compiled . Hal tersebut menunjukkan bahwa model telah terverifikasi. Hasil compiled model simulasi dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 4. Model Sistem Nyata
Peningkatan Kapasitas dan Efisiensi Lini Trimming dengan Metode Moodie Young dan Simulasi Promodel pada Perakitan Mobil BMW di PT. Gaya Motor
Iveline Anne Marie, Lamto Widodo dan Michelle Melsha Sugiarto
Validasi model dilakukan dengan menggunakan Mann Whitney-U Test untuk membandingkan output sistem nyata dengan output model simulasi sistem. Hasil pengujian Mann Whitney-U dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Mann Whitney-U Test Output Mann-Whitney U 7.500 Wilcoxon W 22.500 Z -1.491 Asymp. Sig. (2-tailed) .136 Exact Sig. {2*(1-Tailed Sig.)] .310 b
a. Grouping Variable: Grup
Hasil Mann Whitney-U Test di atas menunjukkan bahwa Asymp. Sig. (2-tailed) > 0.05 berarti sistem nyata dengan model simulasi sistem tidak memiliki perbedaan. Berikut merupakan model simulasi hasil rancangan stasiun kerja dengan metode Moodie Young
untuk kapasitas 11 unit/hari dengan 18 operator, dapat dilihat pada Gambar 6.
Berikut hasil replikasi model sebanyak 10 kali dengan running hours selama 20 jam dapat dilihat pada Tabel 5.

## KESIMPULAN
Efisiensi lini trimming untuk kapasitas saat ini sebesar 9 unit/ hari adalah 81%, efisiensi lini trimming dengan metode Moodie Young  sebesar 9 unit/ hari adalah 81%. Oleh karena itu, diperlukan rancangan stasiun kerja dengan metode Moodie Young  untuk kapasitas 11 unit/hari dan dihasilkan  efisiensi lini trimming mengalami peningkatan menjadi 94%. Output rancangan stasiun kerja untuk kapasitas 11 unit/hari yang didapat dari hasil running software Pro Model selama 20  jam memiliki peningkatan output jika dibandingkan dengan output dari rancangan stasiun kerja untuk
Gambar 5. Verifikasi Model Simulasi dengan Pro Model
Gambar 6. Model Simulasi Moodie Young
kapasitas 9 unit/hari tetapi peningkatan tersebut kurang signifikan sehingga masih diperlukan beberapa usulan perbaikan, seperti penambahan operator dan overtime agar peningkatan kapasitas benar-benar tercapai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    Intan Permatasari (www.academia.edu/ 9640548/Promodel), “Promodel”,
Academia, diakses 19 September 2015.
[2]  Riyanto, Agus, Simulasi  Sistem Antrian Menggunakan Pro Model di RS Hasan Sadikin  Bandung , Bandung, 2014, pp. 7- 12.
[3]    Boediono dan Wayan Koster. 2002. Teori dan Aplikasi Statistika dan Probabilitas . Bandung: PT Remaja Rosdakarya.
[4]    Eben Henry. “Analisa Peningkatan Kapasitas Produksi pada Line Assembling Transmisi PT. X dengan Metode Line
Balancing ”. Skripsi S.T., Universitas Indonesia, Depok, 2011.
[5]    Santoso, Singih. 2015. Menguasai SPSS
22 . Jakarta: PT Elex Media Komputindo
[6]    Gozali, Lina, Andres, dan Feriyatis. Penentuan Jumlah Tenaga Kerja Dengan Metode  Keseimbangan Lini Pada Divisi
Plastic Painting PT. XYZ. Jurnal Ilmiah Teknik Industri . Vol. 3 No. 1 (2015): 10– 17.
[7]    Sutalaksana, Iftikar, Ruahana, dan Jann. 2006. Teknik Perancangan Sistem Kerja .
[8]    Harrel, Charles, B.K. Ghosh, dan R.O. Bowden, Jr. Simulation Using Promodel Second  Edition . New York, USA: McGraw-Hill, Inc.
[9]    M. Nashihun Ulwan (www.portal- statistik.com/2014/02/uji-normalitas- dengan-  menggunakan-spss.html),  “Uji Normalitas dengan Menggunakan SPSS ( Normality Test )”, Portal Statistik, diakses 12 September 2015. Bandung: Penerbit ITB.
Tabel 5. Hasil Replikasi Model Simulasi