A. Pengertian
Analisis Antrian
- Analisa antrian merupakan bentuk analisa
probabilita, bukan teknik penentuan. Oleh karena itu hasil dari analisa
antrian, disebut sebagai “karakteristik operasi”, bersifat probabilita.
- Statistik
operasi ini digunakan oleh manajer untuk mengambil keputusan dalam suatu
operasi yang mengandung masalah antrian.
- Ada
sejumlah model antrian yang berbeda yang dapat digunakan untuk menganalisa
sistem antrian yang berbeda. Namun yang akan dibahas hanya pada dua jenis
sistem yang paling umum yaitu sistem pelayanan tungal (single-server
system) dan sistem pelayanan ganda(multiple-server
system).
B. Sistem
Pelayanan Tunggal
Pelayanan tunggal dengan sebuah antrian tunggal merupakan
bentuk paling sederhana dari sistem antrian. Oleh karena itu, sistem ini akan
digunakan untuk memperagakan dasar-dasar sistem antrian.
Contoh: Fast Shop Drive-In Market.
Fast Shop Market
memiliki satu tempat kasir dan satu pegawai yang bertugas mengoperasikan mesin
kas pada tempat kasir tersebut. Dalam sistem antrian ini, kombinasi antara
mesin kas dan tempat kasir atau disebut server (atau
fasilitas pelayanan); para pelanggan yang menunggu giliran pada tempat tersebut
untuk membayar barang belanjaan membentuk suatu barisan,
atauantrian.
C. Faktor –
faktor Yang Mempengaruhi Analisis Antrian
1. Disiplin
Antrian
Disiplin antrian adalah urutan dimana para pelanggan yang
menunggu dilayani. Pelanggan pada Fast Shop Market dilayani dengan dasar
“pertama data, pertama dilayani (first-come, first-served)”. Artinya,
orang yang pertama berada dalam antrian di tempat kasir tersebut akan dilayani
lebih dulu.
Sebagai contoh, seorang operator mesin menyusun
bagian-bagian yang sedang diproses disamping mesin sedemikian sehingga bagian
terakhir diletakkan paling atas dan akan menjadi yang pertama dipilih. Disiplin
antrian ini disebut sebagai “terakhir masuk, pertama keluar (last-in,
first-out)”. Dalam kasus ini, disiplin antrian disebut acak.
Contoh berbagai jenis disiplin antrian adalah ketika
pelanggan diproses berdasarkan abjad nama belakang (nama keluarga) mereka,
seperti pada pendaftaran sekolah atau wawancara pekerjaan. Atau para pelanggan
dijadwalkan akan dilayani sesuai dengan perjanjian yang telah dilakukan
sebelumnya, seperti pasien-pasien pada praktek dokter umum atau dokter gigi
atau mereka yang ingin makan malam di restoran yang membutuhkan reservasi
terlebih dahulu.
2. Populasi
Pelanggan (Calling Population)
Calling population (yaitu populasi
pelanggan yang membutuhkan) adalah sumber atau alasan bagi pelanggan memiliki
suatu pasar, dimana dalam kasus ini diasumsikan tidak terhingga (infinitif).
Dengan kata lain, terdapat sejumlah besar pelanggan yang mungkin di daerah
lokasi toko tersebut dimana jumlah pelanggan potensial tersebut diasumsikan
sebesar tidak terhingga.
Beberapa sistem
antrian memiliki populasi pelanggan (calling population) yang terbatas.
Sebagai contoh, ruang perbaikan sebuah perusahaan truk dengan armada sebanyak
20 truk memiliki populasi pelanggan yang terbatas. Antrian tersebut berisi
sejumlah truk yang menunggu diperbaiki, dan populasi pelanggannya terbatas
sebesar 20 truk.
3. Tingkat
Kedatangan
- Tingkat
kedatangan (arrival rate) adalah tingkat dimana para
pelanggan datang ke suatu fasilitas jasa selama periode waktu tertentu.
- Tingkat
ini dapat diperkirakan berdasarkan data empiris yang diambil dari hasil
mempelajari sistem tersebut atau mempelajari suatu sistem yang sama, atau dapat
dianggap sebagai nilai rata-rata dari data empiris tersebut.
- Sebagai
contoh, jika 100 pelanggan sampai di tempat kasir selama 10 jam sehari, dapat
dikatakan bahwa tingkat kunjungan rata-rata adalah sebesar 10 pelanggan per
jam. Meskipun kita dapat menentukan suatu tingkat kedatangan dengan menghitung
jumlah pelanggan yang membayar pada sebuah toko selama 10 hari per jam,
berdasarkan premis ini saja tidak dapat diketahui kapan para pelanggan ini
datang.
- Dengan
kata lain, mungkin saja dalam satu jam tidak ada seorang pelangganpun yang
datang sementara dalam jam-jam lain terdapat 20 pelanggan yang datang.
- Secara
umum, kedatangan ini diasumsikan saling independen satu sama lain dan
bervariasi secara acak sepanjang waktu.
- Berdasarkan
asumsi ini, dapat diasumsikan lebih jauh lagi bahwa kedatangan pada suatu
fasilitas jasa sesuai dengan suatu distribusi probabilita.
- Walaupun
kedatangan dapat digambarkan oleh distribusi manapun, sudah ditentukan bahwa
jumlah kedatangan per unit waktu pada suatu fasilitas jasa sering dapat
didefinisikan oleh distribusi Poisson.
4. Tingkat
Pelayanan
- Tingkat
pelayanan (service rate) adalah rata-rata jumlah pelanggan
yang dapat dilayani selama periode waktu tertentu.
- Untuk
contoh Fast Shop Market, 30 pelanggan dapat keluar (dilayani) dalam satu jam.
Suatu tingkat pelayanan adalah serupa dengan tingkat kedatangan dimana ia
merupakan suatu variabel acak.
- Dengan
kata lain, faktor-faktor seperti perbedaan jumlah pembelian pelanggan, jumlah
kembalian yang harus dihitung kasir, dan perbedaan bentuk pembayaran mengubah
jumlah pelanggan yang dapat dilayani.
- Mungkin
saja terjadi bahwa dalam satu jam hanya terdapat 10 pelanggan yang keluar dan
dalam jam berikutnya terdapat 40 pelanggan yang keluar.
- Gambaran
kedatangan dalam bentuk tingkat dan gambaran jasa dalam
bentuk waktumerupakan konvensi yang telah dikembangkan dalam
teori antrian.
- Waktu
pelayanan dapat ditentukan oleh distribusi probabilita eksponensial(exponential
probability distribution).
- Untuk
menganalisa suatu sistem antrian, baik kedatangan maupun pelayanan harus berada
dalam unit pengukuran yang cocok. Jadi, waktu pelayanan harus dinyatakan
sebagai tingkat pelayanan untuk dapat dihubungkan dengan tingkat kedatangan.
D. Menentukan
yang mana dari sistem antrian berikut ini, yang merupakan model pelayanan
tunggal dan model pelayanan ganda!
- Salon
= Ganda, karena yang melayani lebih dari 1
- Bank
= Ganda, karena yang melayani lebih dari 1
- Kantor
Konsultan = Tunggal, karena yang melayani hanya 1
- Praktek
Dokter = Tunggal, karena yang melayani hanya 1
E. Antrian
Pelayanan Ganda
Sistem antrian pelayanan ganda adalah baris antrian tunggal
yang dilayani oleh lebih dari satu pelayan. Bagian pelayanan pelanggan toserba
Biggs Department Store memiliki satu ruang tunggu dimana didalamnya kursi-kursi
diletakkan sepanjang dinding, untuk membentuk satu baris antrian. Para
pelanggan datang ke tempat ini dengan pertanyaan-pertanyaan atau
pengaduan-pengaduan atau untuk menjernihkan masalah yang berhubungan dengan
tagihan kartu kredit. Para pelanggan tersebut dilayani oleh tiga orang yang mewakili
toseba, masing-masing ditempatkan di stan yang terpisah. Para pelanggan
dilayani berdasarkan siapa datang pertama, dilayani pertama
F. Kasus Fast Shop Market
Fast Shop Market memiliki satu tempat kasir dan satu pegawai
yang bertugas mengoperasikan mesin kas pada tempat kasir tersebut. Dalam sistem
antrian ini, kombinasi antara mesin kas dan tempat kasir atau disebut server (atau
fasilitas pelayanan); para pelanggan yang menunggu giliran pada tempat tersebut
untuk membayar barang belanjaan membentuk suatu barisan,
atau antrian. Konfigurasi contoh sistem antrian ini
ditunjukkan dalam gambar 1.
Faktor-faktor terpenting yang harus dipertimbangkan dalam
melakukan analisa sistem antrian seperti yang terdapat dalam gambar 1 adalah
sebagai berikut :
1. Disiplin
antrian (pada urutan ke berapa pelanggan dilayani)
2. Sifat populasi
pelanggan (calling population) (darimana pelanggan berasal)
3. Tingkat
kedatangan (seberapa sering pelanggan ada dalam antrian)
4. Tingkat
pelayanan (seberapa cepat pelanggan dilayani).
G.
Struktur Dasar Proses Antrian
1. Satu Saluran Banyak Tahap (Single
Channel – Multi Phase)
Istilah Multi
Phase menunjukkan ada dua atau lebih pelayanan yang dilaksanakan secara
berurutan. Sebagai contoh : Pencucian mobil, Buat KTP, Loundry, dll.
2. Banyak
Saluran Banyak Tahap (Multi Channel - Multi Phase)
Sistem Multi
Channel – Multi Phase Sebagai contoh, Herregistrasi para mahasiswa di
universitas, pelayanan kepada pasien di rumah sakit mulai dari
pendaftaran, diagnosa, penyembuhan sampai pembayaran. Setiap sistem – sistem
ini mempunyai beberapa fasilitas pelayanan pada setiap
tahapnya.
Single channel-single phase (model 1 : M/M/1/I/I)
Sistem ini adalah yang paling sederhana. Single channel
berarti bahwa ada satu jalur untukmemasuki sistem pelayanan atau ada satu
fasilitas pelayanan. Single phase menunjukkan bahwahanya ada satu stasiun
pelayanan atau sekumpulan tunggal operasi yang dilaksanakan. Setelahmenerima
pelayanan, individu-individu keluar dari sistem.Contoh untuk model struktur ini
adalah seorang tukang cukur, pembelian tiket kereta apiyang dilayani oleh satu
loket, seorang pelayan toko, dan sebagainya.Rumus-rumus yang digunakan:
Contoh 1 :
Tuan Laon memiliki sebuah restaurant yang melayani para
langganannya di dalam mobilmereka. Restaurant ini telah beroperasi sukses
selama beberapa bulan di Pulau Demangan. Diasangat prihatin dengan panjangnya
garis antrian pada jam-jam makan siang dan makan malam.Beberapa langganannya
telah mengadu tentang waktu menunggu yang berlebihan. Dia merasabahwa dia suatu
ketika akan kehilangan para langganannya. Dia meminta kepada kita untuk
menganalisis sistem antriannya dengan mempergunakan teori antrian. Tingkat
kedatangan rata rata langgganan selama periode-periode puncak adalah 50 mobil
per jam. Tingkat kedatangan mengikuti suatu distribusi Poisson. Waktu pelayanan
rata-rata 1 menit dengan distribusi eksponensial. Pecahkan soal-soal berikut
ini untuk tuan Laon.
- Tingkat
kegunaan bagian pelayanan restauran (()
- Jumlah
rata-rata dalam antrian (Lq)
- Jumlah
rata-rata dalam sistem (L)
- Waktu
menunggu rata-rata dalam antrian (Wq)
- Waktu
menunggu rata-rata dalam sistem (W)
- Probabilitas
lebih dari satu mobil dalam sistem dan lebih dari empat mobil dalam
sistem.
Penyelesaian :
- =
0.833 rata-rata bagian pelayanan sibuk 83,33%
- Lq= =
= 4,1667 mobil
- L = =
= 5 mobil
- Wq =
=
- W
=
- P(n>1)
= 1-(p0+p1) dan p(n>4)
= 1-(p0
+……..….+ p4)
Dengan pn = 1
P0 =
(1-0,8333)(0,8333)0 = 0,1667
P1 =
(1-0,8333)(0,8333)1 = 0,1389
P2 = (1-0,8333)(0,8333)2 = 0,1158
P3 = (1-0,8333)(0,8333)3 = 0,0965
P4 = (1-0,8333)(0,8333)4 = 0,0804
0,5983
P(n>1) = 1 – P(n<=1) = 1 - (0,1667 + 0,1389) = 0,6944
P(n>4) = 1 – P(n<=4) = 1 - 0,5983 = 0,4017.
Multi channel - single phase ( model 3 : M/M/S/I/I)
istem multi channel-single phase terjadi saat dua atau lebih
fasilitas pelayanan dialiri oleh antrian tunggal. Sebagai contoh model ini
adalah pembelian tiket yang dilayani oleh lebih dari satu loket, pelayanan
potong rambut oleh beberapa tukang potong, dan sebagainya.Rumus-rumus yang
digunakan :
L=Lq+
Wq=
W=Wq+
P=
Po =
Pw =
Contoh 2 :
Departemen kredit suatu bank memperkerjakan tiga orang
karyawan tata usaha di kota Klaten untuk menangani "panggilan" yang
masuk dari para pedagang. Waktu rata-rata yang dibutuhkan untuk menerima sebuah
otorisasi adalah 0,5 menit bila tidak diperlukan waktu untuk menunggu. Tingkat
pelayanan mengikuti distribusi eksponensial, karena kondisi-kondisi yang tidak
biasa dapat menghasilkan baik waktu pelayanan yang relatif lama maupun
pendek.Selama periode puncak 8 jam, kantor menerima total 1.750 panggilan (yaitu
218,75 per jam).Tingkat kedatangan panggilan mengikuti distribusi poisson.
Tentukan :
- Tingkat
kedatangan panggilan per jam (μ )
- Tingkat
kegunaan karyawan (P)
- Probabilitas
tidak ada panggilan (Po)
- Jumlah
pedagang rata-rata menunggu untuk dilayani (Lq)
- Jumlah
pedagang dalam sistem (L)
- Waktu
rata-rata dalam antrian (Wq)
- Waktu
rata-rata dalam sistem (W)
- Probabilitas
untuk menunggu (Pw)
Penyelesaian :
- 120
orang/ jam (1 orang/ 0,5 menit)
- =
=
- =
- Lq
=
=
= (3,985)(0,1417)=
0,5647 pedagang
- L= Lq
+
=
0,5647+1,8229= 2,3876 pedagang
- Wq
=
=
=
0,00258 jam atau 0,1548 menit
=
9,3 detik
SUMBER :
https://sites.google.com/site/operasiproduksi/teori-antrian
http://armandjexo.blogspot.co.id/2012/04/teori-antrian.html
https://antrian.web.id/sistem-antrian/
http://azzahidikhairul.blogspot.co.id/2014/03/model-antrian-dalam-riset-operasi.html