## Discrete Event Simulation untuk Analisis Pelayanan Bisnis Kuliner (Studi Kasus : Gacoan Merr)
Muhammad Shofiudin a,1,* , Salsabilla Annafi’u Nur Aini a,2 , Muhammad Sakhil Ihsan a,3 , Raya Akbar Tiar Wibowo a,4 , Dwi Rolliawati a,5
a Universitas Islam Negeri Sunan Ampel, Jl. Ir. Soekarno 682, Surabaya 60294, Indonesia
1 09020620036@student.uinsby.ac.id *; 2 09020620040@student.uinsby.ac.id ; 3 09020620035@student.uinsby.ac.id ; 3 09020620035@student.uinsby.ac.id ;
4 09040620064@student.uinsby.ac.id ; 5 dwi_roll@uinsby.ac.id * Koresponsendi penulis
Submission: 08/07/2023; Revision: 19/11/2024; Accepted: 16/04/2024

## Abstract
A  queue  is  a  group  of  people  or  goods  in  a  line  waiting  to  be  served.  It  can  occur  when  the  number  of visitors is greater than the number of serving resources. One of these queuing phenomena can be found at one  of  the  fast  food  outlets,  namely  Gacoan  Merr  Surabaya.  This  study  aims  to  identify  and  analyze  the factors that affect queues and propose a more efficient strategy to solve queuing problems at Gacoan Merr Surabaya.  The  simulation  model  used  is  a  discrete-event  simulation  model.  The  method  in  this  study  has stages  that  include  problem  analysis,  literature  study,  observation,  system  modeling,  and  proposed solutions.  The  variables  used  in  the  research  object  include  the  time  interval  of  arrival,  the  number  of customers, the total number of servers in the  ordering service process, and the total number of servers in the food manufacturing process, for a total of eight people. From the results of system modeling, it is found that the use of eight servers in the product processing phase can still be said to be less effective where the food  distribution  time  also  takes  longer.  Therefore,  changes  are  needed  in  the  product  or  food manufacturing phase by adding the number of servers used to process orders. The increase in the number of servers  shows  a  decrease  in  the  number  of  order  queues  in  the  product  processing  phase,  and  the  food distribution time becomes faster.
Keywords: discrete event simulation, model simulation, multi channel multi phase, anylogic, gacoan

## Abstrak
Antrian  adalah  sekumpulan  orang  atau  barang  yang  berbaris  untuk  dilayani.  Hal  ini  dapat  terjadi  ketika jumlah  pengunjung  melebihi  jumlah  sumber  daya  pelayanan.  Salah  satu  fenomena  antrian  ini  dapat ditemukan  di  salah  satu  gerai  makanan  cepat  saji,  yaitu  Gacoan  Merr  Surabaya.  Studi  ini  bertujuan  untuk melakukan identifikasi dan analisis faktor-faktor yang dapat memberikan pengaruh terhadap sistem antrian dan  mengusulkan  strategi  yang  lebih  efisien  untuk  mengatasi  masalah  antrian  di  Gacoan  Merr  Surabaya. Model  simulasi  yang  digunakan  adalah  model  simulasi diskret-event .  Penelitian  ini  memiliki  beberapa tahapan  yang  meliputi:  analisis  masalah,  studi  literatur,  observasi,  pemodelan  sistem  dan  usulan  solusi. Variabel  yang  digunakan  dalam  objek  penelitian  meliputi  interval  waktu  kedatangan  pelanggan,  jumlah pelanggan,  jumlah  total  server  dalam  proses  pemesanan,  dan  jumlah  total  server  dalam  proses  pembuatan makanan, dengan total delapan orang. Dari hasil pemodelan sistem, didapatkan bahwa penggunaan delapan server  dalam  tahap  pengolahan  produk  masih  bisa  dikatakan  kurang  efektif  karena  waktu  distribusi makanan  juga  memakan  waktu  lebih  lama.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  perubahan  pada  tahap  produksi produk  atau  makanan  dengan  menambah  jumlah  server  yang  digunakan  untuk  memproses  pesanan. Peningkatan jumlah server menunjukkan penurunan jumlah antrian pesanan pada tahap pengolahan produk, dan waktu distribusi makanan menjadi lebih cepat.
Kata kunci: dicrete event simulation, simulasi model, multi channel multi phase, anylogic, gacoan
This is an open access article under the CC BY-SA license.
JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 63-72

## 1. Pendahuluan
Antrian  menjadi  suatu  permasalahan  yang  sering  terjadi  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Secara  umum antrian  merupakan  sekumpulan  orang  atau  barang  dalam  suatu  barisan  yang  menunggu  untuk  dilayani  [1]. Hal ini dapat terjadi ketika jumlah pengunjung lebih banyak dibandingkan dengan jumlah sumber daya yang melayani. Jumlah pengunjung yang terus bertambah dapat membuat petugas bekerja lebih lama saat melayani pengunjung,  sehingga  akan  menyebabkan  antrian  yang  panjang.  Hal  ini  akan  menimbulkan  kerugian  bagi konsumen  maupun  perusahaan.  Antrian  panjang  di  bisnis  kuliner    dapat  menjadi  pengalaman  yang menyebalkan bagi pelanggan dan mengurangi efisiensi operasional restoran. Waktu tunggu yang lama dapat mengakibatkan  kehilangan  pelanggan,  menurunnya  kepuasan  pelanggan,  dan  berpotensi  merugikan pendapatan restoran. Oleh karena itu, identifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi antrian layanan restoran menjadi  sesuatu  yang  penting  untuk  mengembangkan  strategi  dalam  upaya  meningkatkan  efisiensi  dan kualitas pelayanan yang diberikan .
Salah satu fenomena antrian ini dapat ditemui di salah satu outlet makanan cepat saji yakni Gacoan Merr Surabaya.  Letak  Gacoan  Merr  yang  strategis  menyebabkan  outlet  ini  ramai  dikunjungi  oleh  berbagai kalangan, terlebih bagi kalangan mahasiswa. Hal ini pula menyebabkan outlet sering kali mengalami antrian yang panjang terlebih pada jam makan siang ataupun makan malam. Termasuk juga antrian membludak pada hari  libur  atau weekend. Dalam  berbagai  kesempatan  pelanggan  sering  kali  harus  menunggu  lebih  dari  30 menit  untuk  dapat  menikmati  makanan  atau  minuman  yang  dipesan.  Keterlambatan  dalam  penyajian makanan ini dapat memberikan pengalaman yang kurang baik bagi pelanggan sehingga dapat mempengaruhi kepuasan pelanggan.
Untuk  memberikan  solusi  terkait  fenomena  tersebut  dapat  dilakukan  pemodelan  dengan  teknik discrete event  simulation .  Model  simulasi  ini  dapat  digunakan  untuk  menganalisa  dan  memprediksi  berbagai  hal dalam  antrian,  seperti  waktu  tunggu,  jumlah  pelanggan  yang  menunggu,  panjang  antrian,  ataupun  tingkat pelayanan. Discrete event simulation atau yang biasa disingkat DES adalah sebuah pendekatan simulasi atau pemodelan,  yang  mana  perubahan  status  pada  model  simulasi  terjadi  pada  titik-titik  diskrit  tertentu  pada suatu  waktu  dan  hal  ini  dipicu  oleh  suatu  kejadian [2].  Kejadian  yang  dimaksud  tersebut  merupakan gambaran  sistem  dalam  aliran  proses  yaitu  urutan  kejadian  atau  peristiwa  saat  simulasi  dijalankan.  Pada umumnya, model discrete event simulation dikembangkan dengan bantuan software . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  identifikasi  dan  analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi antrian  serta  mengusulkan  strategi  yang  lebih  efisien  untuk  menyelesaikan  permasalahan  antrian  pada Gacoan Merr Surabaya. Dengan menggunakan pendekatan pemodelan dan simulasi ini sistem yang berjalan dapat dimodelkan dengan mengintegrasikan variabel-variabel pokok seperti jumlah meja, waktu pemesanan, waktu  pelayanan,  jumlah  pegawai,  serta  waktu  yang  diperlukan  untuk  makan.  Melalui  penelitian  ini diharapkan  dapat  ditemukan  pemahaman  yang  lebih  terkait  pola  antrian outlet Gacoan  Merr.  Dengan demikian  hasil  dari  penelitian  ini  akan  memberikan  wawasan  kepada  pihak  manajemen  sehingga  dapat dimanfaatkan dalam mendukung pengambilan keputusan.

## 2. Metode Penelitian
Untuk memodelkan sistem yang menjadi studi kasus penelitian, model simulasi yang dipilih adalah model simulasi diskrit atau yang dikenal sebagai discrete event simulation (DES) . Discrete Event Simulation (DES) merupakan teknik simulasi yang paling banyak digunakan dalam riset operasional [3]. Simulasi DES adalah suatu model simulasi dimana perubahaan pada keadaan (peristiwa) terjadi pada waktu diskrit, dan peristiwa membutuhkan  waktu  nol  untuk berubah [4] . Simulasi diskrit  memodelkan proses nyata  yang  sedang terjadi ke  dalam  urutan  kejadian  sehingga  menjadi  urutan  proses  yang  sistematis.  Ini  berarti  bahwa  setiap  entitas dianggap bergerak di antara keadaan  yang berbeda seiring  dengan berjalannya  waktu. Entitas akan berjalan memasuki  sistem  dan  melewati  beberapa  fase  sebelum  meninggalkan  sistem.  Biasanya  DES  dianggap sebagai jaringan antrian dan server [3].
DES  mampu  menjabarkan kompleksitas pada sistem  nyata, fleksibel pada penerapannya dan cepat serta relatif  hemat  biaya  dalam  pemodelan.  Tak  hanya  itu  saja  model  DES  juga  menjadi  metode  belajar  untuk mengetahui  sistem  yang  bergerak  secara  dinamis  [5]. Penggunaan  model  ini  akan  membantu  dalam mengidentifikasi kemungkinan area dalam  sistem  yang  menjadi titik  masalah. Hal ini dikarenakan simulasi diskrit  memungkinkan pengintegrasian seluruh tahapan proses dengan alur  kerja tertentu. Penggunaan DES pula  berguna  untuk  mempelajari  dampak  ketersediaan  sumber  daya,  volume  produksi  dan  memperkirakan lead-time untuk memenuhi permintaan pelanggan [6]. Queuing  Theory atau  teori  antrian  adalah  salah  satu  bagian  dari probabilistic  theory (teori  probabilitas) [7].  Antrian  menjadi  hal  yang  tak  dapat  dipisahkan  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Sistem  antrian  adalah kumpulan  pelanggan,  pelayan,  dan  suatu  aturan  yang  dapat  mengatur  kedatangan  para  pelanggan  dan pelayanannya [8]. Terdapat proses dalam sebuah sistem antrian yang merupakan suatu proses yang berkaitan
dengan timing (waktu)  kedatangan  pelanggan  menunju  suatu  sistem  antrian,  kemudian  menunggu  dalam suatu  antrian  hingga  pelayan  memberikan  pelayanan  kepada  pelanggan  sesuai  dengan  prosedur  yang diterapkan,  dan  diakhiri  dengan    pelanggan  meninggalkan  sistem  antrian  setelah  menyelesaikan  pelayanan. Terdapat unsur-unsur dalam sistem antrian, antara lain :
a.     Pola  Kedatangan,  menunjukkan  seberapa  banyak  kuantitas  kedatangan  pelanggan  dalam  periode waktu  tertentu  baik  secara  individu  maupun  secara  berkelompok.  Suatu  periode  waktu  tertentu  pada pola kedatangan dapat beragam, namun dapat pula bersifat acak dimana pelanggan yang datang tidak tergantung pada waktu .
b.    Pola  Kepergian,  menunjukkan  banyaknya  pelanggan  yang  pergi  dalam  periode  tertentu.  Pola kepergian  umumnya  dicirikan  dengan  waktu  pelayanan,  yakni  waktu  yang  dihabiskan  oleh  pelayan untuk melayani setiap pelanggan.
c.     Rancangan Sarana Pelayanan, berhubungan dengan suatu rancangan sarana pelayanan yang berbentuk barisan antrian dan pelayanan yang terjadi pada sistem antrian. Dalam sarana pelayanan yang ada pada sistem  antrian  terdiri  dari  jumlah  saluran  dan  jumlah  tahap  pelayanan  tertentu.  Rancangan  Sarana Pelayanan yang sering ditemui, antara lain :
1) Single  Channel  Single  Phase ,  sarana  pelayanan  yang  menggunakan  satu  pelayan  dan memberikan  pelayanan  kepada  setiap  pelanggan  yang  diselesaikan  dalam  sekali  proses pelayanan [5].
2) Multi  Channel  Single  Phase, sarana  pelayanan  yang  menggunakan  lebih  dari  satu  pelayan  dan memberikan pelayanan kepada pelanggan namun diselesaikan dalam satu kali proses layanan [9].
3) Single  Channel  Multi  Phase ,  sarana  pelayanan  yang  menggunakan  satu  pelayanan  dan memberikan  pelayan  dengan  tidak  terselesaikan  hanya  dalam  satu  kali  proses  pelayanan,  atau lebih dari satu kali proses[10].
4) Multi  Channel  Multi  Phase, sarana  pelayanan  menggunakan  lebih  dari  satu  pelayan  dan memberikan  pelayanan  tidak  terselesaikan  dalam  satu  kali  proses  pelayanan,  atau  lebih  dari sekali proses [11].
Jenis  antrian  yang  digunakan  adalah  antrian multi  channel  multi  phase. Sistem  antrian  dimana  terdapat lebih  dari  satu  jalur  dengan  lebih  dari  satu  pelayanan  [11]  .  Hal  ini  sesuai  dengan  sistem  nyata  yang diterapkan  di  objek  penelitian  dimana  terdapat  2 channel yaitu  dua  kasir  dan  lebih  dari  satu server untuk pembuatan  produk.  Proses  pemodelan  melibatkan  identifikasi  entitas  dan  variabel,    serta  penentuan  aturan interaksi antara entitas tersebut. Simulasi dilakukan dengan membuat skenario dari data yang diperoleh untuk memperoleh pemahaman tentang kinerja sistem antrian.
Anylogic merupakan software yang banyak digunakan dalam simulasi multi-method yang dikembangkan oleh Anylogic  Company . Software ini  mendukung  tiga  model  simulasi  yang  meliputi discrete  event simulation,  agent  based  simulation dan dynamic  system [4]. Software ini  pula  merupakan software  multi- platform yang  dapat  beroperasi  diberbagai  sistem  operasi.  Kelebihan  dari software ini  adalah  kemampuan representasi multi-dimensi. Kemampuan multi-dimensi yang  dimiliki  ini, software dapat  menyediakan simulasi kejadian rumit dengan jumlah iterasi yang tinggi [12]. Selain itu, software juga menyediakan tools yang  dapat  digunakan  untuk  menunjang  pemodelan  sistem  yang  dibuat,  seperti  model  untuk  alat  industri, gudang,  kantor  dan  berbagai tools untuk  analisis  data.  Anylogic  umum  digunakan  untuk  mensimulasikan proses yang ada pada mall, sistem transportasi, dinamika pejalan kaki dan sebagainya.

## 2.1 Tahapan Penelitian
Langkah-langkah  atau  tahapan  yang  digunakan  pada  penelitian  yaitu  analisis  permasalahan,  studi  literatur, observasi,  pemodelan  sistem  dan  usulan  solusi  seperti  pada  gambar  1.  Berikut  langkah-langkahnya  secara detail:
JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Gambar 1. Langkah Penelitian

## 2.1.1 Analisis Permasalahan
Tahapan analisis permasalahan merupakan tahap untuk memahami kondisi sistem antrian yang terjadi di  Gacoan  Merr. Outlet makanan  ini  berada  di  lokasi  yang  strategis  dan  ramai  dikunjungi  oleh  berbagai kalangan  sehingga  seringkali  menyebabkan  antrian  yang  panjang  terlebih  pada  jam  makan  siang  ataupun jam makan malam. Kondisi antrian yang panjang memberikan dampak kepada pelanggan harus menunggu terlalu  lama  untuk  mendapatkan  pesanan  mereka  dan  hal  ini  tentu  akan  merugikan  pihak  pelanggan maupun  perusahaan.  Adapun  untuk  memodelkan  permasalahan  antrian  yang  terjadi,  maka  diperlukan pengambilan data terlebih dahulu yang dilakukan dengan cara observasi langsung ke lokasi tersebut.

## 2.1.2 Studi Literatur
Studi literatur diperlukan untuk menyusun dasar teori yang digunakan dalam penelitian ini. Literature review atau studi literatur merupakan kegiatan untuk melakukan telaah dari buku atau literatur terkait yang relevan  dengan  topik  penelitian [13].  Sumber  yang  digunakan  dalam  menunjang  penelitian  ini  adalah literatur  atau  buku  yang  relevan  dengan  topik  utama  yang  digunakan  dalam  penelitian,  yaitu  terkait pemodelan dan simulasi sistem. .

## 2.1.3 Pengamatan (Observasi)
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  adalah  melakukan  observasi  atau  pengamatan  secara langsung  objek  yang  akan  diteliti.  Observasi  merupakan  kegiatan  pengamatan  yang  dilakukan  dengan pencatatan  sistematis  dengan  fokus  pada  setiap  gejala  yang  menjadi  objek  penelitian[14].  Pengamatan dilakukan dengan meninjau secara langsung lokasi penelitian yang berada di Gacoan Merr Surabaya untuk melihat,  menganalisa,  dan  mendapatkan  data  tentang  berbagai  hal  yang  terjadi  di  antrian,  seperti  waktu tunggu, jumlah pelanggan yang menunggu, panjang antrian, ataupun tingkat pelayanan yang diberikan oleh pihak  Gacoan.  Tahap  selanjutnya  yakni  menganalisis  dan  mengolah  data  mentah  yang  telah  didapatkan dari  hasil  observasi,  kemudian  data  tersebut  akan  dijadikan  bahan  penunjang  untuk  membuat  pemodelan dan simulasi antrian yang terjadi di Gacoan.

## 2.1.4 Pemodelan
Tahap  pemodelan  dapat  dilakukan  setelah  melakukan  observasi  untuk  menggambarkan  model  yang sesuai  dengan  hasil  analisis  permasalahan,  studi  literatur,  dan  hasil  observasi  yang  telah  dilakukan. Penelitian  yang  dilakukan  termasuk  dalam  simulasi  dinamis,  dimana  simulasi  model  dipengaruhi  oleh waktu.  Teknik  yang  digunakan  dalam  pemodelan  simulasi  menggunakan discrete  event  simulation . Adapun software yang  digunakan  untuk  membuat  model  simulasi  sistem  antrian  adalah  menggunakan software Anylogic. Berikut ini proses yang dilakukan dalam membuat model simulasi sistem antrian pada Gacoan yaitu:
e-ISSN 2620-5157 JITU : Journal Informatic Technology And Communication
a. Mengidentifikasi sistem antrian yang terjadi di Gacoan Merr Surabaya, meliputi waktu kedatangan pelanggan,  panjang  antrian,  waktu  tunggu,  jumlah  pelanggan  yang  menunggu,  dan  tingkat pelayanan. Proses identifikasi dilakukan dengan cara observasi secara langsung.
b. Mengumpulkan  data  mentah,  kemudian  data  mentah  tersebut  akan  diolah  dan  dianalisis  terlebih dahulu sebelum pembuatan model simulasi.
c. Membuat  model  simulasi  sistem  antrian  yang  terjadi  di  Gacoan  Merr  menggunakan software Anylogic.  Pada  pemodelan  simulasi  ini  menggambarkan  model  yang  dimulai  dari  rata-rata  waktu pelanggan  datang  ke  tempat  dan  proses  untuk  pesan  dan  membayar,  kemudian  waktu  tunggu pelanggan  untuk  menerima  pesanan,  serta  lama  waktu  pelanggan  untuk  makan  ataupun menghabiskan waktu di tempat tersebut.

## 2.1.5 Usulan Solusi
Tahap  ini  merupakan  suatu  upaya  untuk  memberikan  usulan  solusi  terkait  permasalahan  yang digunakan  dalam  penelitian.  Usulan  solusi  ini  mengacu  dari  hasil  pemodelan  dan  simulasi  sistem  yang telah dibuat berdasarkan sistem nyata yang sedang berjalan pada studi kasus. Tujuan dari perancangan ini adalah agar ada suatu perubahan pada sistem dapat berjalan lebih efektif dan efisien.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  yang  diperoleh  berdasarkan  observasi  yang  dilakukan  pada Outlet Gacoan  Merr  Surabaya ditunjukkan pada Tabel 1. berikut.
Tabel 1. Data Penelitian No Interval Datang (menit) Jumlah Pelanggan Pesan dan bayar (menit) Waktu Tunggu Makanan (menit) Waktu Makan (menit) 1 0 3 3 7 33 2 1 5 5 10 45 3 5 3 3 12 45 4 7 1 1 14 49 5 3 3 2 16 51 6 5 5 4 17 45 7 4 2 3 20 46 8 6 2 3 19 45 9 4 2 2 21 40 10 8 3 2 19 40 11 4 4 3 19 32 12 5 3 2 21 46 13 4 2 3 22 55 14 4 2 3 24 56 15 5 2 2 23 54 16 1 4 5 25 58 17 4 3 4 25 57 18 4 3 3 27 61 19 4 4 3 31 60 20 7 2 3 29 61 Rata- rata 4,25 2,9 2,95 20,05 48,95
Data  diatas  menunjukkan  variabel-variabel  utama  yang  digunakan  dalam  sistem  yang  diterapkan  pada objek  penelitian  yang  meliputi  interval  waktu  datang,  jumlah  pelanggan,  waktu  pesan  dan  bayar,  waktu tunggu makanan dan waktu makan yang dibutuhkan oleh customer. Selain data di atas, terdapat dua variabel lain  yang juga turut  memberi pengaruh terhadap jalannya sistem. Variabel tersebut adalah total server pada proses pelayanan pemesanan yaitu dua orang dan server pada proses pembuatan makanan yaitu 8 orang.

## 1.1. Pemodelan Sistem

## 1.1.1. Customer Source
Berdasarkan data pada tabel 4.1.1 didapatkan rata-rata pelanggan datang adalah 2,9 dalam satuan per pelanggan  datang.  Karena  metode  simulasi  yang  digunakan  adalah  metode  diskrit,  rata-rata  pelanggan datang  yang  digunakan  adalah  rata-rata  pelanggan  yang  datang  dalam  satuan  menit.  Untuk  mencari  nilai rata-rata pelanggan yang datang per menit maka rumus yang digunakan adalah sebagai berikut :
JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 63-72
Rata-rata pelanggan per menit =
Rata-rata pelanggan per menit = Rata-rata pelanggan per menit = 0,205 per menit

## 1.1.2. Service
Mengacu  pada  data  lapangan  yang  diperoleh, service yang  digunakan  pada  sistem  nyata  yang diterapkan menggunakan dua fase service , yaitu pemesanan dan pembuatan makanan. Pada fase pemesanan ini  dilayani  oleh  dua server kasir,  sedangkan  pada  fase  pembuatan  makanan  dilayani  oleh  8 server koki. Delay  time atau  waktu  yang  digunakan  untuk  memodelkan  kedua  fase  tersebut  adalah triangular  time. Triangular  time yang  digunakan  pada software  Anylogic terdiri  dari  waktu  terkecil,  waktu  terbesar  dan waktu  yang sering  muncul [15]. Berdasarkan data pada tabel  2  maka diperoleh triangular time untuk fase pemesanan dan pembuatan makanan adalah sebagai berikut :
Tabel 2 Triangular Time Fase Pesan dan Pembuatan Produk
Triangular Time Fase Pemesanan dan Bayar Fase Pembuatan Makanan Min 1 7 Mode (Modus) 3 19 Max 5 31

## 1.1.3. Delay
Delay yang dimaksud ini merupakan fase dimana customer menikmati pesanan yang telah diterima atau bisa disebut dengan Dine In. Mengacu pada data yang diperoleh delay pada fase ini memiliki kapasitas 100 orang.  Jenis  waktu  yang  digunakan  dalam  pemodelan  fase  ini  juga  menggunakan triangular  time seperti pada  fase  pemesanan  dan  pembuatan  produk.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh, triangular  time yang digunakan pada fase ini adalah sebagai berikut :
Tabel 3 Triangular Time Dine in Triangular Time Fase Dine In Min 32 Mode (Modus) 45 Max 61

## 1.2. Alur Proses

## Gambar 2. Alur Proses Sistem
Gambar 2 diatas menunjukkan proses yang dilakukan oleh customer dari mulai datang kemudian menuju antrian  untuk  melakukan  pemesanan.  Setelah  melakukan  pemesanan customer akan  menuju  meja  dan menunggu  pesanan  diantar.  Setelah  pesanan  diantar  maka customer dapat  menikmati  pesanan  kemudian pulang. Alur proses sistem yang telah dimodelkan akan divisualisasikan dengan layout sebagai berikut.
e-ISSN 2620-5157 JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Gambar 3. Layout Pemodelan Sistem

## 1.3. Hasil Pemodelan
Gambar 4. Hasil Pemodelan Fase Pembuatan Produk
Gambar  4  menunjukkan  hasil  pemodelan  pada  fase  pembuatan  pesanan  atau  produk  setelah customer melakukan pemesanan dan duduk pada meja  yang dipilih. Penggunaan 8 server pada fase ini  menunjukkan masih adanya banyak antrian pada produk yang dibuat. Hasil pada gambar 4 menunjukkan bahwa utilization pada  fase  ini  adalah  85%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  adanya  pesanan  baru  yang  terus  bertambah  namun tidak  diimbangi  dengan  keterbatasan resource yang  dimiliki  sehingga  terjadi  penumpukan  pesanan  seperti pada gambar 4 yang menunjukkan adanya antrian pesanan sampai 24 pesanan.  Sejalan dengan hasil di atas, perhitungan yang telah dilakukan pula menghasilkan hasil utilization yang tidak jauh berbeda. Hasil tersebut adalah sebagai berikut.
Tabel 4. Input Data Perhitungan Utilization Input Data Arrival rate 20,05 minutes Service rate 2,95 minutes Number of servers 8 person
Pada  Tabel  4  menunjukkan  data  inputan  yang  digunakan  untuk  perhitungan queue  performance yang  terdiri  dari arrival  rate,  service  rate dan number  of  servers.  Arrival  rate merupakan  rata-rata kedatangan  produk  kepada customer setelah  pemesanan  produk, service  rate menunjukkan  rata-rata  waktu pelayanan yang dilakukan pada fase sebelumnya yaitu fase pemesanan dengan menggunakan 2 server kasir. Sedangkan number of servers adalah jumlah server yang digunakan untuk memproses pesanan. Server yang dimaksud pada fase pemrosesan pesanan adalah koki atau juru masak pada outlet Gacoan Merr Surabaya.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Queue Performance
Queue Performance Average server utilization 85,0% busy Average number of customers in the queue 3,228 in queue Average number of customers in the system 10,025 in system
JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Sedangkan pada tabel 5 menunjukkan hasil perhitungan queue performance berdasarkan data input yang digunakan. Pada tabel tersebut terlihat bahwa pada fase pemrosesan produk ini memiliki rata-rata utilization sebesar 85%. Hal ini sama dengan hasil yang ditunjukkan pada pemodelan sistem dimana utilization resource pool yang  digunakan  bisa  mencapai  85%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  8 server pada  fase pemrosesan produk dapat dikatakan masih kurang dimana waktu distribusi makanan juga memerlukan waktu yang  lebih  lama.  Seperti  halnya  yang  ditunjukkan  pada  gambar  5  yang  menunjukkan  waktu  distribusi makanan mencapai waktu 38,24 menit.
Gambar 5. Grafik Waktu Distribusi Produk
Mengacu pada hasil pemodelan sistem di atas, penelitian ini mengusulkan adanya sedikit perubahan pada sistem  yang  diterapkan.  Perubahan  ini  difokuskan  pada  fase  pembuatan  produk  atau  makanan  dengan mengubah  jumlah server yang  digunakan  untuk  memproses  pesanan.  Pada  sistem  yang  diterapkan server yang digunakan adalah sebanyak 8 orang. Penelitian ini mengusulkan adanya penambahan server sebanyak 2 orang  sehingga  total server yang  digunakan  sebanyak  10  orang.  Dengan  penambahan  dua  server  pada  fase tersebut didapatkan hasil sebagai berikut.
Gambar 6. Hasil Pemodelan Setelah Penambahan Server
Berdasarkan  hasil  pada  gambar  6  dapat  diketahui  bahwa utilization pada  server  koki  berada  pada angka 77% persen. Hasil ini menurun sekitar 8% dari hasil pemodelan sebelumnya yang berada pada angka 85%.  Hasil  ini  pula  menunjukkan  adanya  penurunan  jumlah  antrian  pesanan  pada  fase  pemrosesan  produk yaitu pada kisaran angka 5. Penurunan ini cukup signifikan dimana pada pemodelan sebelumnya antrian pada fase  yang  sama  mencapai  angka  24  antrian  pesanan  pada  total  customer  masuk  yang  sama.  Selain  itu  pada gambar 7 menunjukkan grafik waktu distribusi makanan atau produk berada pada kisaran angka 30.46 menit. Hasil ini pula lebih kecil dari pada pemodelan sebelumnya yang berada pada kisaran angka 38 menit.
Gambar 7. Grafik Waktu Distribusi Produk Setelah Penambahan Server

## 4. Kesimpulan
Simulasi  dapat  digunakan  sebagai  alat  untuk  merancang,  memprediksi,  mengevaluasi  dan  menemukan solusi  terbaik  dari  permasalahan  yang  dihadapi.  Simulasi  yang  dibuat  dengan  data  penelitian  pada  Gacoan Merr  Surabaya  menunjukkan  bahwa  penggunaan  8  (delapan) server pada  fase  pembuatan  produk  atau
e-ISSN 2620-5157 JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 63-72
pesanan  menghasilkan  utilitas  kesibukan  sebesar  85%.  Hal  ini  mengakibatkan  adanya  tumpukan  antrian setelah  fase  pemesanan  menuju  fase  pembuatan  produk.  Dengan  usulan  solusi  penambahn  2  (dua)  server pada  fase  pembuatan  produk  menghasilkan  utilitas  kesibukan  pada server menjadi  77%.  Penambahan  dua server ini pula meningkatkan efisiensi pada waktu distribusi produk.

## 5. Daftar Pustaka
[1] R.  N.  Muzaki,  E.  Harahap,  and  F.  Badruzzaman,  “Efektivitas  Penggunaan  E-Toll  di  Gerbang  Tol Pasteur dengan Menggunakan Model Antrian,” vol. 6, no. 2, 2020.
[2] K. Agalianos, S. T. Ponis, E. Aretoulaki, G. Plakas, and O. Efthymiou, “Discrete Event Simulation and Digital  Twins:  Review  and  Challenges  for  Logistics,” Procedia  Manufacturing ,  vol.  51,  pp.  1636– 1641, 2020, doi: 10.1016/j.promfg.2020.10.228.
[3] R. Maidstone, “Discrete Event Simulation, System Dynamics and Agent Based Simulation: Discussion and Comparison,” Manchester UK , 2012.
[4] M.  A.  R.  Abdeen,  I.  A.  Nemer,  T.  R.  Sheltami,  M.  H.  Ahmed,  and  M.  Elnainay,  “A  Hierarchical Algorithm for In-city Parking Allocation Based on Open Street Map and AnyLogic Software,” Arab J Sci Eng , Jan. 2023, doi: 10.1007/s13369-022-07528-4.
[5] M. Mihaluta and P. Martin, “Application of Discrete Event Simulation to the Design of a Composite Manufacturing Facility”.
[6] A. A. Malik, T. Masood, and R. Kousar, “Reconfiguring and ramping-up ventilator production in the face of COVID-19: Can robots help?,” Journal of Manufacturing Systems , vol. 60, pp. 864–875, Jul. 2021, doi: 10.1016/j.jmsy.2020.09.008.
[7] M. Ary, “Analisis Model Sistem Antrian pada Pelayanan Administrasi,” JTI , vol. 13, no. 1, pp. 9–15, Apr. 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.102.
[8] D. A. Ramdani, W. Wahyudin, and D. N. Rinaldi, “Model Sistem Antrian Menggunakan Pola Single Channel-Single Phase dengan Promodel pada Antrian Alfamart UNSIKA,” TEKMAPRO , vol. 16, no. 1, pp. 13–24, Jan. 2021, doi: 10.33005/tekmapro.v16i1.191.
[9] Ulfatun  Hasanah,  Dian  Firmayasari  S,  Muhammad  Rifki  Nisardi,  and  Harianto,  “Analisis  Teori Antrian Multi Channel Single Phase pada Pelayanan Teller PT Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk Cabang  Utama  Bulukumba,” Proximal ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  329–335,  Aug.  2023,  doi: 10.30605/proximal.v6i2.2932.
[10]  S.  I.  Lestari  and  A.  Suseno,  “Analisis  Antrian  Menggunakan  Metode  Single  Channel  Single  Phase pada Klinik Adinda,” SLJIL , vol. 6, no. 7, p. 3553, Jul. 2021, doi: 10.36418/syntax-literate.v6i7.3558.
[11]  M.  Devega,  Z.  Zamzami,  and  Y.  Darmayunata,  “Analisa  Sistem  Antrian Single  Channel  Multi  Steps pada  Puskesmas  Siak  Hulu  I  Kabupaten  Kampar-Riau,” JIPI ,  vol.  4,  no.  1,  p.  46,  Jun.  2019,  doi: 10.29100/jipi.v4i1.1366.
[12]  A.  Borshchev,  “Multi ‐ method  modelling:  AnyLogic,”  in Discrete  Event  Simulation  and  System Dynamics for Management Decision Making , 1st ed., S. Brailsford,  L. Churilov, and B. Dangerfield, Eds., Wiley, 2014, pp. 248–279. doi: 10.1002/9781118762745.ch12.
[13]  H.  Snyder,  “Literature  review  as  a  research  methodology:  An  overview  and  guidelines,” Journal  of Business Research , vol. 104, no. August, pp. 333–339, 2019, doi: 10.1016/j.jbusres.2019.07.039.
[14]  Y.  Amrozi, Metode  Penelitian  Dalam  Bidang  Sistem  Informasi  dan  Komunikasi ,  1st  ed.  Depok: Rajawali Press, 2022.
JITU : Journal Informatic Technology And Communication
[15]  M. Farhan, B. Gohre, and E.  Junprung,  “Reinforcement  Learning in  Anylogic Simulation Models:  A Guiding Example Using Pathmind,” in 2020 Winter Simulation Conference (WSC) , Orlando, FL, USA: IEEE, Dec. 2020, pp. 3212–3223. doi: 10.1109/WSC48552.2020.9383916.