ANALISIS KESEIMBANGAN LINI DALAM PROSES ... KESEIMBANGAN LINI DALAM PROSES PRODUKSI ROTI TAWAR DI PT...
Transcript of ANALISIS KESEIMBANGAN LINI DALAM PROSES ... KESEIMBANGAN LINI DALAM PROSES PRODUKSI ROTI TAWAR DI PT...
ANALISIS KESEIMBANGAN LINI
DALAM PROSES PRODUKSI ROTI TAWAR
DI PT NIPPON INDOSARI CORPINDO - CIKARANG
Oleh :
PUTRI PUSPITA WARDANI
F 34051689
2010
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
ANALISIS KESEIMBANGAN LINI
DALAM PROSES PRODUKSI ROTI TAWAR
DI PT NIPPON INDOSARI CORPINDO - CIKARANG
SKRIPSI
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
SARJANA TEKNOLOGI INDUSTRI PERTANIAN
Pada Departemen Teknologi Industri Pertanian
Fakultas Teknologi Pertanian
Institut Pertanian Bogor
Oleh
PUTRI PUSPITA WARDANI
F 34051689
2010
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
Judul : Analisis Keseimbangan Lini dalam Proses Produksi Roti Tawar
di PT Nippon Indosari Corpindo – Cikarang
Nama : Putri Puspita Wardani
NRP : F 34051689
Menyetujui :
Pembimbing I, Pembimbing II,
(Prof. Dr. Ir. M. Syamsul Maarif, M. Eng.) (Dr. Ir. Sukardi, MM)
NIP : 19580905 198203 1004 NIP : 19620328 198609 1001
Mengetahui :
Ketua Departemen,
(Prof. Dr. Ir. Nastiti Siswi Indrasti)
NIP : 19621009 198903 2001
Tanggal Lulus : 30 Desember 2009
SURAT PERNYATAAN
Saya menyatakan dengan sebenar-benarnya bahwa segala pernyataan dalam
skripsi saya yang berjudul ANALISIS DAN KESEIMBANGAN LINI DALAM
PROSES PRODUKSI ROTI TAWAR DI PT NIPPON INDOSARI
CORPINDO – CIKARANG merupakan gagasan/hasil penelitian skripsi saya
sendiri, dengan pembimbingan dari Dosen Pembimbing, kecuali yang dengan
jelas ditunjukkan rujukannya. Skripsi ini belum pernah diajukan untuk
memperoleh gelar pada program sejenis di perguruan tinggi lain.
Semua sumber data dan informasi yang digunakan telah dinyatakan secara jelas
dan dapat diperiksa kebenarannya.
Bogor, 10 Desember 2009
PUTRI PUSPITA WARDANI
F 34051689/TIN
PUTRI PUSPITA WARDANI. F 34051689. Analisis Keseimbangan Lini Dalam Proses Produksi Roti Tawar (Studi Kasus Di PT Nippon Indosari Corpindo, Cikarang). Di bawah bimbingan M. Syamsul Maarif dan Sukardi.
RINGKASAN Tingginya laju pertumbuhan industri-industri khususnya yang berbasis
pertanian dengan diikuti perkembangan teknologi yang semakin maju, akan menimbulkan persaingan global serta permasalahan yang ada pada suatu industri semakin kompleks. Dalam menghadapi permasalahan dunia industri serta persaingan global ini, efisiensi, efektifitas, dan produktivitas yang tepat bagi operasi industri merupakan faktor kunci bagi setiap industri yang berbasis agro agar mampu bersaing secara kompetitif. Upaya yang dapat dilakukan untuk mendukungnya yaitu dengan suatu perencanaan dan perancangan sistem produksi yang tepat. Salah satu faktor yang mendukung terwujudnya perencanaan dan perancangan sistem produksi yang tepat yaitu dengan adanya keseimbangan lini produksi yang lancar yang dipengaruhi oleh kinerja operator, tata letak yang tepat, dan juga ada dan tidaknya antrian bahan.
Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan standar waktu kerja pada sejumlah komponen kerja yang terlibat dalam proses produksi roti tawar, menganalisis tata letak ruang produksi di dalam lini roti tawar yang sudah ada, dan menganalisis kinerja sistem antrian yang ada di dalam lini produksi roti tawar.
Pengukuran waktu kerja digunakan untuk menentukan waktu baku dengan menggunakan metode Westinghouse dalam menentukan nilai penyesuaian dan kelonggarannya. Analisis tata letak dianalisis dengan menentukan tingkat keterkaitan aktivitas, total closeness rating, hingga didapatkannya bagan keterkaitan aktivitas. Analisis antrian dilakukan dengan pembentukan model yang terdiri dari 2 macam, yaitu analisis keseimbangan aliran bahan dan teknik simulasi antrian Monte Carlo. Teknik simulasi Monte Carlo digunakan untuk mendapatkan entity berupa customer analysis, server analysis, dan queue analysis, dimana customer analysis terdiri dari jumlah bahan yang dihasilkan (number of finished), rata-rata waktu menunggu (Wq), dan rata-rata waktu siklus (W); server analysis terdiri dari utilitas pelayanan (server utilization); dan queue analysis terdiri dari rata-rata panjang antrian (Lq), dan rata-rata waktu menunggu (Wq).
Proses produksi di PT Nippon Indosari Corpindo berjalan dengan melibatkan kerja mesin dan operator di dalamnya yang bersifat deterministik dan probabilistik. Pengukuran kerja berguna dalam menentukan standar waktu kerja, analisis tata letak dan analisis antrian. Pengukuran waktu dilakukan dengan menggunakan metode jam henti (stopwatch) pada operator untuk menentukan waktu baku, dimana waktu baku yang didapat dari perhitungan yaitu sebesar 8.45 jam untuk memproduksi 1 batch (443.5 kg) adonan roti tawar.
Lini produksi roti tawar di PT Nippon Indosari Corpindo memiliki tipe tata letak produk (product layout) yang menyesuaikan susunan tata letak berdasarkan urutan proses produksinya dengan lini pengerjaan yang berbentuk garis lurus (straight line shape). Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan Analysis Relationship Chart diperlukan perubahan susunan pada departemen Raw Material dan Mixing dengan tingkat keterkaitan aktivitas berdasarkan urutan
aliran kerja; efisiensi jarak, waktu, dan kerja; suhu, bising; tingkat kenyamanan; kemudahan melakukan pengawasan; dan adanya komunikasi/kontrol kertas kerja. Nilai Total Closeness Rating tertinggi yaitu pada departemen Packing (176), diikuti departemen Crating (168), Mixing (165), Oven (164), Raw Material (92) dan Finish Good (87). Perubahan susunan dilakukan dalam rangka pengefisienan waktu, jarak, dan biaya perpindahan bahan kemasan dari departemen Raw Material menuju departemen Packing yang relatif jauh.
Analisis antrian dilakukan dengan membentuk model-model antrian yang terbagi menjadi 9 model antrian, yaitu Model A dengan menggunakan keseimbangan aliran bahan pada stasiun Mixing Sponge, Model B dengan keseimbangan aliran bahan pada stasiun Fermentasi 1, Model C dengan keseimbangan aliran bahan pada stasiun Mixing Dough, Model D dengan teknik simulasi antrian pada stasiun Dividing dan Rounding, Model E dengan teknik simulasi antrian pada stasiun Panning dan Racking, Model F dengan keseimbangan aliran bahan pada stasiun Fermentasi 2, Model G dengan teknik simulasi antrian pada stasiun Penutupan Tray, Model H dengan teknik simulasi antrian pada stasiun Depanning, dan Model I dengan teknik simulasi antrian pada stasiun Trimming, Packaging, dan Crating.
Berdasarkan hasil keseimbangan aliran bahan dan simulasi antrian, Model A menunjukkan tidak adanya bahan yang mengantri, dengan tingkat utilitas mesin sebesar 39.00% dan nilai idle time per harinya sebesar 61.00%. Rendahnya nilai utilitas mesin pada model ini terkait dengan penyeimbangan waktu dengan stasiun lainnya. Model B menunjukkan tidak adanya bahan yang mengantri, dengan tingkat utilitas ruang fermentasi 1 sebesar 94.00% dan nilai idle time per harinya sebesar 6.00%. Model C menunjukkan tidak adanya bahan yang mengantri, dengan tingkat utilitas mesin sebesar 98.00% dan nilai idle time per harinya sebesar 2.00%. Tingginya utillitas pada model ini terkait dengan waktu jarak per batch-nya yang disesuaikan dengan waktu produktif per batch pada stasiun ini. Model D menunjukkan bahan yang menunggu dan waktu menunggu bahan yang nol, dengan nilai utilitas mesin sebesar 90.94%. Model E menunjukkan bahan yang menunggu dan waktu menunggu bahan yang nol, dengan nilai utilitas operator sebesar 92.41%. Model F menunjukkan tidak adanya bahan yang mengantri, dengan tingkat utilitas ruang fermentasi 2 sebesar 83.00% dan nilai idle time per harinya sebesar 17.00%. Model G menunjukkan bahan yang menunggu dan waktu menunggu bahan yang nol, dengan tingkat utilitas operator sebesar 49.93%. Model H menunjukkan bahan yang menunggu dan waktu menunggu bahan yang nol, dengan nilai utilitas mesin sebesar 83.50%. Dan pada Model I menunjukkan bahan yang menunggu dan waktu menunggu bahan yang nol, dengan nilai utilitas keseluruhan sebesar 92.92%.
Uji kesamaan nilai tengah (uji-t) dilakukan dengan membandingkan hasil simulasi dengan data historis yang didapat, dimana didapatkan bahwa waktu pelayanan setiap stasiun memiliki nilai P lebih besar dari 5 % (P>0,05) atau berada di luar wilayah kritis dengan selang kepercayaan 95 % (α=5 %). Hal ini menunjukkan adanya keseragaman nilai tengah waktu pelayanan pada kondisi nyata dengan hasil simulasi yang ditunjukkan, sehingga hasil simulasi pun dapat dikatakan valid untuk digunakan dalam model simulasi.
PUTRI PUSPITA WARDANI. F 34051689. The Analysis of Line Balancing in White Bread’s Production Process at PT Nippon Indosari Corpindo - Cikarang. Supervised by M. Syamsul Maarif dan Sukardi.
SUMMARY The high growth rate in particular industries based on agriculture is
followed by the development of increasingly advanced technology, will lead into a global competition and the existing problems in industries become more complex. In facing these industrialized world problems and global competition, accurately efficiency, effectiveness, and productivity are the key factors to be able to compete competitively for each agro-based industry. One of the effort that can be done to support is with some planning and designing of appropriately production systems with a continue production line balancing that influenced by operator performance, properly layout, and also the production queuing.
The purpose of this research was to determine the standard working time on a number of work components that be involved in the process of white bread production, to analyze the layout, and to analyze the performance of queuing system in white bread production line that already exist.
Working time measurement used to determine the standard working time by using the Westinghouse method in determining the value of adjustments and looseness. The layout analysis was analyzed by determining the level of activity relationship, total closeness rating, and activity relationship chart. Queuing analysis was done by forming a model that consisted of two types, namely material flow balancing analysis and Monte Carlo queuing simulation technique. Monte Carlo simulation technique used to obtain entity in the form of customer analysis, server analysis, and queue analysis, which are customer analysis consisted of number of finished, average waiting time (Wq), and average cycle time (W); server analysis consisted of server utilization; and queue analysis consisted of average queue length (Lq), and average waiting time (Wq).
Production process in PT Nippon Indosari Corpindo was done by involving the cooperation between machines and operators which was deterministic and probabilistic. Work measurement was useful in determining the standard working time, layout analysis and queuing analysis. Time measurement was done by using the stopwatch method to the operator to determine the standard time, where the standard time that obtained from the calculation is in the amount of 8.45 hours for 1 batch (443.5 kg) of bread dough production.
White bread production line at the PT Nippon Indosari Corpindo had a product layout which adjusted by its production process with have a straight line shape workmanship. Based on the analysis using the Analysis Relationship Chart, the formation changing in Raw Material and Mixing Department was needed. Its changing be based on sequence of work flow; efficiency of distance, time, and work; temperature, noise; level of comfort; ease of surveillance; and the existing of communication / work control paper. The highest value of Total Closeness Rating was Packing department (176), followed by Crating (168), Mixing (165), Oven (164), Raw Materials (92) and Finish Good department (87). The changing were made in the context of efficiency of time, distance, and packaging material
transferring cost from Raw Material department onto Packing department which have a far distant.
Queue analysis carried out by forming a queuing models which were divided into 9 queue model, they were Model A with a material flow balancing analysis at Mixing Sponge station, Model B with a material flow balancing analysis at Fermentation 1 station, Model C with a material flow balancing analysis at Mixing Dough station, Model D with a queuing simulation technique at Dividing and Rounding station, Model E with a queuing simulation technique at Panning and Racking station, Model F with a material flow balancing analysis at Fermentation 2 station, Model G with a queuing simulation technique at Tray Closing station, Model H with a queuing simulation technique at Depanning station, and Model I with a queuing simulation technique at Trimming, Packaging, and Crating station. Based on the results of material flow balancing and queuing simulation, Model A showed no queue of material lined up, with the machine utility level was 39.00% and the value of idle time each day was 61.00%. The low value of the machine’s utility model related to the time balancing with other stations. Model B showed no queue of material lined up, with the first fermentation room utility level was 94.00% and the value of idle time each day was 6.00%. Model C showed no queue of material lined up, with the machine utility level was 98.00% and the value of idle time each day was 2.00%. The high utility in this model associated with the time of distance per batch which was adjusted to the productive time per batch at this station. Model D showed the waiting material and time were none, with the machine utility level was 90.94%. Model E showed the waiting material and time were none, with the operator utility level was 92.41%. Model F showed no queue of material lined up, the second fermentation room utility level was 83.00% and the value of idle time for each day was 17.00%. Model G showed the waiting material and time were none, with the service utility level was 49.93%. Model H showed the waiting material and time were none, with the machine utility level was 83.50%. And the Model I showed the waiting material and time were none, with the overall utility’s value was 92.92%.
Mean equality tests (t test) was done by comparing the simulation results with the historical data obtaining, where was found that the service time of each station had a P value greater than 5% (P> 0.05) or outside the critical area with a 95% confidence level (α = 5%). This showed the uniformity between service time’s mean value on the real conditions with the results of simulation shown, indicated that simulation resulted could be said to be valid for use in simulation models.
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan pada tanggal 23 Maret 1987 di
Cilacap, Jawa Tengah. Penulis merupakan anak dari
pasangan Eddy Wardono dan Sulasmiyati. Penulis
merupakan putri ke-2 dari 3 bersaudara.
Pendidikan formal penulis dimulai dari pendidikan
Taman Kanak-Kanak Puspita Mekar Jakarta (1992-1993)
dan dilanjutkan pada tingkat pendidikan tingkat dasar di Sekolah Dasar Negeri
Malaka Sari 05 Pagi Jakarta (1993-1999). Penulis menyelesaikan pendidikan
tingkat lanjutan di SLTP Negeri 139 Jakarta (1999-2002) dan di SMU Negeri 103
Jakarta (2002-2005). Pada tahun 2005. penulis diterima di Institut Pertanian
Bogor melalui jalur Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru (SPMB) yang kemudian
pada tahun 2006 diterima sebagai Mahasiswa Teknologi Industri Pertanian (TIN).
Selama kuliah, penulis aktif di sejumlah kegiatan kepanitian serta
organisasi intra kampus diantaranya adalah Himalogin dan BEM Fateta. Penulis
juga mengikuti sejumlah kursus dan kegiatan seminar/pelatihan untuk
meningkatkan wawasan dan keterampilan yang meliputi bidang bahasa, pribadi,
dan pendidikan. Pada tahun 2007, penulis melakukan kegiatan praktek lapangan
di PT Indofood Sukses Makmur Tbk. Bogasari Flour Mills Jakarta dengan topik
“Tata Letak dan Penanganan Bahan” dan mendapatkan kesempatan untuk
melakukan penelitian di PT Nippon Indosari Corpindo - Cikarang dengan topik
“Keseimbangan Lini” selama 2 bulan.
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT atas limpahan
rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis skripsi yang berjudul “Analisis
Keseimbangan Lini dalam Proses Produksi Roti Tawar di PT Nippon Indosari
Corpindo - Cikarang” dapat penulis selesaikan.
Penulis menyampaikan terima kasih kepada :
1. Bapak, Mama, Mbak Astri, dan Bayu atas segala kasih sayang, semangat,
dukungan dan doa yang telah diberikan selama ini.
2. Prof. Dr. Ir. M. Syamsul Ma’arif, M. Eng dan Dr. Ir. Sukardi, MM selaku
dosen pembimbing skripsi atas bimbingan dan arahan yang telah diberikan.
3. Dr. Ir. Suprihatin, selaku dosen penguji yang telah memberikan saran dan
kritiknya demi penyempurnaan skripsi ini serta masukannya kepada penulis
untuk pengembangan diri penulis.
4. Bapak Sumaryadi selaku Asisten Manajer Produksi sekaligus Pembimbing
Lapang atas izin, bantuan dan bimbingannya selama penelitian di PT Nippon
Indosari Corpindo berlangsung.
5. Ibu Seti Ekawati bagian Human Resource Development atas izin dan kerja
samanya.
6. Mas Emon, Mas Kusman, Pak Yayat, Erik, Pak Aris, Pak Edi, dan Mas Asep
atas bantuan, semangat, cerita, dan canda tawanya selama penelitian di PT
Nippon Indosari Corpindo berlangsung.
7. Seluruh karyawan PT Nippon Indosari Corpindo di bagian Produksi, RM,
FG, QC, Maintenance, dan lain-lain yang tidak bisa penulis sebutkan satu per
satu atas bantuan, cerita dan kerja samanya.
8. Linda Mikowati, teman seperjuangan selama penulis melaksanakan penelitian
dan teman sekamar selama beberapa bulan terakhir di Bogor, terima kasih
atas persahabatan, tumpangan, bantuan, cerita, nasehat, doa dan semangat
yang telah diberikan.
9. Sahabat-sahabat UCS terbaikku Linda, Kochan, Nono, Putus, Rara, Ronny,
Mahe, Torik, Nuge, Kriston, dan Dony atas persahabatan, bantuan, dukungan,
doa dan semangat yang selalu diberikan.
10. Pupet, Efrat, Ambar, Mike, Nadiyah, Indra, dan seluruh teman-teman TIN 42
atas kebersamaan, dukungan, doa, dan semangat yang telah diberikan selama
di TIN.
11. Bu Teti, Pak Mul, dan seluruh staf UPT dan Departemen TIN atas bantuan
yang tak terhingga kepada penulis.
12. Teman-teman Pondok Sabrina : Dewi, Sri, Dinday, Emma, Risma, Wening,
dan Teti atas pertemanan, canda tawa, semangat dan doanya.
13. Teman-teman Pondok Annisa : Lydia, Mega, dan Tety atas semangat, dan
doanya.
14. Seluruh kerabat dan sahabat yang turut membantu penyelesaian skripsi ini
yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu.
Akhir kata semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi semua pihak–pihak
yang membutuhkan dan memberikan sumbangan lebih dalam ilmu pengetahuan,
Amin.
Bogor, Desember 2009
Penulis
iii
DAFTAR ISI
Halaman
KATA PENGANTAR ............................................................................... i
DAFTAR ISI .............................................................................................. iii
DAFTAR TABEL ...................................................................................... v
DAFTAR GAMBAR ................................................................................. vi
DAFTAR LAMPIRAN ............................................................................. vii
I. PENDAHULUAN ............................................................................. 1 A. Latar Belakang .............................................................................. 1 B. Ruang Lingkup .............................................................................. 3 C. Tujuan Penelitian........................................................................... 3 D. Manfaat ......................................................................................... 3
II. TINJAUAN PUSTAKA ................................................................... 4
A. Roti ............................................................................................... 4 B. Proses Produksi Roti ..................................................................... 5 C. Pengukuran Waktu Kerja .............................................................. 7 D. Tata Letak Pabrik .......................................................................... 11 E. Peta Proses Operasi ....................................................................... 13 F. Diagram Keterkaitan Ruangan ...................................................... 14 G. Metode Keseimbangan Lini (Line Balancing) .............................. 15 H. Teori Antrian ................................................................................. 17 I. Distribusi Peluang ......................................................................... 21 J. Simulasi ......................................................................................... 24 K. Verifikasi Model ........................................................................ 26 L. Peneliti Pendahulu ......................................................................... 27
III. METODOLOGI PENELITIAN ...................................................... 29
A. Kerangka Pemikiran ...................................................................... 29 B. Penyelesaian Permasalahan .......................................................... 30 C. Lokasi dan Waktu Penelitian ........................................................ 31 D. Tata Laksana ................................................................................. 31
IV. KEADAAN PERUSAHAAN ........................................................... 42
A. Sejarah Perusahaan........................................................................ 42 B. Proses Produksi ............................................................................. 43 C. Sistem Produksi Roti Tawar ......................................................... 52
V. HASIL DAN PEMBAHASAN ........................................................ 54
A. Pengukuran Waktu Standar Kerja ................................................ 54 B. Analisis Tata Letak ....................................................................... 59 C. Analisa Antrian ............................................................................. 65
iv
VI. KESIMPULAN DAN SARAN ......................................................... 87
A. Kesimpulan ................................................................................... 87 B. Saran ............................................................................................. 88
DAFTAR PUSTAKA ................................................................................ 89
LAMPIRAN ................................................................................................ 92
v
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 1. Lambang-Lambang Peta Proses Operasi ..................................... 14
Tabel 2. Kriteria Penyesuaian Menurut Westinghouse .............................. 36
Tabel 3. Kriteria Kelonggaran Menurut Westinghouse ............................ 37
Tabel 4. Hasil Uji Kenormalan Data Waktu Kerja Operator .................... 56
Tabel 5. Hasil Uji Keseragaman Data Waktu Kerja Operator................... 57
Tabel 6. Hasil Uji Kecukupan Data Waktu Kerja Operator ...................... 57
Tabel 7. Waktu Baku Kerja Operator ....................................................... 59
Tabel 8. Waktu Baku Kerja Mesin ............................................................ 59
Tabel 9. Keterangan Gambar Diagram Alir Produksi Roti Tawar ............ 60
Tabel 10. Tingkat Keterkaitan Aktivitas ..................................................... 62
Tabel 11. Nilai Total Closeness Rating setelah diurutkan ........................... 63
Tabel 12. Jumlah Operator, Kapasitas, dan Disiplin Antrian Kondisi Nyata ........................................................................................... 66
Tabel 13. Hasil Uji Kecukupan Data Waktu Kedatangan Bahan Roti Tawar ........................................................................................... 68
Tabel 14. Hasil Uji Kecukupan Data Waktu Pelayanan Operator Roti Tawar ........................................................................................... 69
Tabel 15. Hasil Uji Distribusi Data Waktu Kedatangan Bahan Roti Tawar ........................................................................................... 70
Tabel 16. Hasil Uji Distribusi Data Waktu Pelayanan Operator Roti Tawar ........................................................................................... 70
Tabel 17. Komponen-Komponen Simulasi WB di PT NIC ........................ 72
Tabel 18. Hasil Uji Nilai Tengah Dua Populasi dengan Software Minitab 15.................................................................................... 85
vi
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 1. Model Antrian Jalur Tunggal Fasilitas Pelayanan Tunggal .... 18
Gambar 2. Model Antrian Jalur Tunggal Fasilitas Pelayanan Ganda ...... 18
Gambar 3. Model Antrian Jalur Ganda Fasilitas Pelayanan Tunggal ....... 19
Gambar 4. Model Antrian Jalur Ganda Fasilitas Pelayanan Ganda ......... 19
Gambar 5. Model Antrian ......................................................................... 19
Gambar 6. Kerangka Pemikiran Keseluruhan Penelitian ......................... 41
Gambar 7. Diagram Alir Proses Produksi Roti Tawar ............................. 50
Gambar 8. Peta Proses Operasi Produksi Roti Tawar ............................... 51
Gambar 9. Diagram Alir Produksi Roti Tawar ......................................... 61
Gambar 10. Activity Relationship Chart Produksi Roti Tawar .................. 62
Gambar 11. Bagan Keterkaitan Aktivitas Produksi Roti Tawar ................. 63
Gambar 12. Pola Antrian Lini Produksi Roti Tawar di PT Nippon Indosari Corpindo ................................................................... 67
Gambar 13. Tampilan Data pada Model D pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks ............................................................. 77
Gambar 14. Tampilan Model Grafis pada Model D pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks............................................. 78
Gambar 15. Tampilan Data pada Model E pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks ............................................................ 80
Gambar 16. Tampilan Model Grafis pada Model D pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks ............................................ 80
Gambar 17. Tampilan Data pada Model G pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks ............................................................ 82
Gambar 18. Tampilan Model Grafis pada Model G pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks............................................ 82
Gambar 19. Tampilan Data pada Model H pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks ............................................................ 83
Gambar 20. Tampilan Model Grafis pada Model H pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks ........................................... 83
Gambar 21. Tampilan Data pada Model I pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks ............................................................ 84
Gambar 22. Tampilan Model Grafis pada Model D pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks ........................................... 85
vii
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
Lampiran 1. Elemen-Elemen Kerja .......................................................... 93
Lampiran 2. Uji Kenormalan Data Waktu Kerja Operator dengan Software Minitab 15 ............................................................ 97
Lampiran 3. Uji Keseragaman dan Kecukupan Data Waktu Kerja O-1 ... 101
Lampiran 4. Uji Keseragaman dan Kecukupan Data Waktu Kerja O-5 ... 102
Lampiran 5. Uji Keseragaman dan Kecukupan Data Waktu Kerja O-8 ... 103
Lampiran 6. Uji Keseragaman dan Kecukupan Data Waktu Kerja O-15 . 104
Lampiran 7. Uji Keseragaman dan Kecukupan Data Waktu Kerja O-16 . 105
Lampiran 8. Uji Keseragaman dan Kecukupan Data Waktu Kerja O-18 . 106
Lampiran 9. Uji Keseragaman dan Kecukupan Data Waktu Kerja O-24 . 107
Lampiran 10. Hasil Penentuan Nilai Penyesuaian ..................................... 108
Lampiran 11. Hasil Penentuan Nilai Kelonggaran ..................................... 109
Lampiran 12. Perhitungan Waktu Baku Proses Produksi Roti Tawar ........ 110
Lampiran 13. Hasil Pengamatan Kecepatan Kedatangan Bahan ............... 111
Lampiran 14. Hasil Pengamatan Kecepatan Pelayanan Bahan .................. 116
Lampiran 15. Output Uji Distribusi Peluang Waktu Kedatangan Bahan dengan Software EasyFit 5.1 Professional ............... 122
Lampiran 16. Output Uji Distribusi Peluang Waktu Pelayanan Operator dengan Software EasyFit 5.1 Professional ........... 126
Lampiran 17. Keseimbangan Aliran Bahan pada Model A ....................... 130
Lampiran 18. Keseimbangan Aliran Bahan pada Model B ....................... 139
Lampiran 19. Keseimbangan Aliran Bahan pada Model C ........................ 148
Lampiran 20. Keseimbangan Aliran Bahan pada Model F ......................... 158
Lampiran 21. Output Simulasi LBWB-NIC Model D Kondisi Nyata ....... 161
Lampiran 22. Output Simulasi LBWB-NIC Model E Kondisi Nyata ....... 165
Lampiran 23. Output Simulasi LBWB-NIC Model G Kondisi Nyata ....... 169
Lampiran 24. Output Simulasi LBWB-NIC Model H Kondisi Nyata ....... 173
Lampiran 25. Output Simulasi LBWB-NIC Model I Kondisi Nyata ....... 177
viii
Lampiran 26. Hasil Uji-T Nilai Tengah Waktu Pelayanan Data Historis dan Hasil Simulasi Antrian Kondisi Nyata Roti Tawar ...... 181
Lampiran 27. Tata Letak Pabrik Ruang Produksi ...................................... 183
1
I. PENDAHULUAN
A. LATAR BELAKANG
Indonesia sebagai negara agraris yang memprioritaskan pembangunan
pada bidang pertanian, merupakan salah satu negara yang memberikan komitmen
tinggi terhadap pembangunan ketahanan pangan sebagai komponen strategis
dalam pembangunan nasional. Dalam hal ini, Indonesia menempatkan
agroindustri sebagai salah satu sub sektor industri yang harus dikembangkan dan
mempunyai nilai strategis.
Agroindustri merupakan sub sektor yang strategis karena dari
pengembangannya diharapkan terjadi peningkatan nilai tambah hasil pertanian
melalui pemanfaatan, pengembangan, dan penguasaan teknologi pengolahan.
Makna strategis agroindustri juga tercermin pada posisinya sebagai jembatan yang
menghubungkan sektor perdagangan. Pertumbuhan agroindustri akan menjadi
pemicu pertumbuhan sektor lain, sehingga pada akhirnya akan meningkatkan
dinamika perekonomian nasional.
Pertumbuhan agroindustri dan juga sektor lain yang sangat pesat,
tentunya akan diikuti pula oleh perkembangan teknologi yang semakin maju, yang
kemudian akan menimbulkan persaingan global serta permasalahan pada suatu
industri menjadi semakin kompleks. Dalam menghadapi permasalahan dunia
industri serta persaingan global ini, efisiensi, efektifitas, dan produktivitas yang
tepat bagi operasi industri merupakan faktor kunci bagi setiap industri yang
berbasis agro agar mampu bersaing secara kompetitif. Upaya yang dapat
dilakukan untuk mendukung itu semua yaitu dengan suatu perencanaan dan
perancangan sistem produksi yang tepat. Salah satu faktor yang mendukung
terwujudnya perencanaan dan perancangan sistem produksi yang tepat yaitu
dengan adanya keseimbangan lini produksi yang lancar, dimana keseimbangan
lini ini dipengaruhi oleh kinerja operator, tata letak yang tepat, dan juga ada dan
tidaknya antrian bahan.
Produktivitas adalah kemampuan memperoleh manfaat yang sebesar-
besarnya dari sarana dan prasarana yang tersedia dengan menghasilkan output
optimal bahkan kalau mungkin yang maksimal (Siagian, 1987). Peningkatan
2
produktivitas dapat dicapai dengan menekan sekecil-kecilnya segala macam biaya
termasuk dalam memanfaatkan sumber daya manusia (do the right thing) dan
meningkatkan keluaran sebasar-besarnya (do the thing right) (Manuaba, 1992).
Dengan kata lain bahwa produktivitas merupakan pencerminan dari tingkat
efisiensi dan efektivitas kerja secara total (Bakri, et. al., 2004). Menurut Anthony
dan Govindarajan (2005), efisiensi adalah rasio output terhadap input, atau jumlah
output per unit input. Efektivitas ditentukan oleh hubungan antara output yang
dihasilkan oleh suatu pusat tanggung jawab dengan tujuannya. Semakin besar
output yang dikontribusikan terhadap tujuan
Industri pengolahan roti (bakery) seperti PT Nippon Indosari Corpindo
umumnya memiliki banyak tuntutan dalam menyediakan produk tepat waktu
dengan waktu siklus penyimpanan yang pendek. Oleh karena itu, kelancaran
proses produksinya sangat dipengaruhi oleh waktu produksi yang diusahakan
seefisien mungkin. Pengefisienan waktu memiliki pengaruh terhadap tingkat
produktivitas, yang dapat dilakukan dengan cara menghitung beberapa atribut
yang terlibat dalam proses produksi, seperti kinerja operator, tata letak,
penanganan bahan, kecepatan kedatangan bahan baku, dan kecepatan pelayanan
mesin/operator.
Pengukuran waktu kerja merupakan metode penetapan keseimbangan
antara jalur manusia yang dikontribusikan dengan unit output yang dihasilkan.
Hal ini berimplikasi pada pemanfaatan sumber daya manusia dan juga efisiensi
waktu yang dapat meningkatkan produktivitas. Pengefisiensian waktu salah
satunya dengan menerapkan strategi tata letak yang baik. Tata letak yang
merupakan salah satu strategi dalam pengefisiensian operasi dalam jangka
panjang, dapat memberikan kemudahan dan kelancaran dalam proses produksi
bila diterapkan secara tepat. Tata letak yang baik akan memberikan kontribusi
terhadap keseimbangan lini, sedangkan keseimbangan lini dapat diindikasikan
dengan ada atau tidaknya bahan yang mengantri. Jumlah keluaran dan masukan
dari stasiun satu ke stasiun lainnya yang tidak sama dapat mengakibatkan
ketidakseimbangan aliran bahan (antrian). Oleh karena itu, diperlukan suatu
analisis pada suatu sistem produksi untuk mengetahui sejauh mana kelancaran
suatu sistem produksi yang telah berlangsung dalam suatu industri.
3
B. RUANG LINGKUP
Penelitian ini dibatasi pada perhitungan standar waktu, analisis tata letak
dan analisis sistem antrian pada lini produksi roti tawar PT Nippon Indosari
Corpindo, kawasan industri Jababeka Blok U, Cikarang, yaitu dimulai dari proses
penerimaan bahan baku di stasiun Mixing hingga stasiun Crating.
C. TUJUAN PENELITIAN
Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Menentukan standar waktu kerja pada sejumlah komponen kerja yang terlibat
dalam proses produksi roti tawar.
2. Menganalisis tata letak ruang produksi pada lini produksi roti tawar yang
sudah ada.
3. Menganalisis kinerja sistem antrian pada lini produksi roti tawar.
D. MANFAAT
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih
mendalam bagi penulis mengenai analisis perhitungan waktu standar, tata letak
dan aplikasi teori antrian dalam memecahkan permasalahan sistem produksi
dalam suatu industri. Hasil penelitian yang diperoleh dapat diterapkan untuk
memperbaiki kinerja sistem produksi yang selama ini berjalan di perusahaan.
4
II. TINJAUAN PUSTAKA
A. ROTI
Roti adalah sejenis makanan. Bahan dasar utama roti adalah tepung dan
air yang difermentasikan oleh ragi, tetapi ada juga yang tidak menggunakan ragi.
Namun kemajuan teknologi manusia membuat roti diolah dengan berbagai bahan
seperti garam, minyak, mentega, ataupun telur untuk menambahkan kadar protein
di dalamnya sehingga didapat tekstur dan rasa tertentu. Roti termasuk makanan
pokok di banyak negara Barat. Roti adalah bahan dasar pizza dan lapisan luar roti
lapis (MediaWiki, 2009).
Bahan baku utama yang digunakan untuk membuat roti adalah tepung
terigu. Namun demikian tidak semua terigu bisa dipakai. Jenis terigu yang biasa
dipakai untuk pembuatan roti adalah terigu dengan kandungan gluten atau protein
gandum yang tinggi. Gluten ini berguna untuk mengembangkan adonan roti,
sehingga roti menjadi empuk (Jurnal Halal Edisi 58).
Komposisi roti tawar umumnya terdiri dari 57 persen tepung terigu, 36
persen air, 1.6 persen gula, 1.6 persen shortening (mentega atau margarin), 1
persen tepung susu, 1 persen garam dapur, 0.8 persen ragi roti (yeast), 0.8 persen
malt dan 0.2 persen garam mineral. Berdasarkan kadar proteinnya, terigu
dibedakan atas terigu tipe kuat (hard wheat), tipe sedang (medium wheat), dan
tipe lemah (soft wheat) (Astawan, 2004).
Roti umumnya dibuat dari tepung terigu kuat. Maksudnya tepung mampu
menyerap air dalam jumlah besar, dapat mencapai konsistensi adonan yang tepat,
memiliki elastisitas yang baik untuk menghasilkan roti dengan remah halus,
tekstur lembut, volume besar, dan mengandung 12-13 persen protein (Astawan,
2004).
Kandungan protein pada terigu tipe kuat paling tinggi dibandingkan
dengan terigu tipe lainnya. Dalam pembuatan roti, penggunaan terigu tipe kuat
lebih disukai karena kemampuan gluten (jenis protein pada tepung terigu) yang
sangat elastis dan kuat untuk menahan pengembangan adonan akibat terbentuknya
gas karbondioksida (CO2) oleh khamir Saccharomyces cereviseae (Astawan,
2004).
5
Semakin kuat gluten menahan terbentuknya gas CO2, semakin
mengembang volume adonan roti. Mengembangnya volume adonan
mengakibatkan roti yang telah dioven akan menjadi mekar. Hal ini terjadi karena
struktur berongga yang terbentuk di dalam roti (Astawan, 2004).
Gula, walaupun dalam jumlah sedikit, perlu ditambahkan ke dalam
adonan. Sebab, gula dapat berperan sebagai sumber karbohidrat untuk mendukung
pertumbuhan ragi roti (Saccharomyces cereviseae), yang akan menghasilkan gas
karbondioksida (CO2) dalam jumlah cukup untuk mengembangkan volume
adonan secara optimal (Astawan, 2004).
Shortening (mentega atau margarin) ditambahkan ke dalam adonan untuk
memudahkan pembentukan adonan, serta melunakkan tekstur dan mencegah
staling roti. Penambahan tepung susu dimaksudkan untuk memperbaiki tekstur
dan meningkatkan kadar protein roti. Penambahan garam untuk memperbaiki cita
rasa dan juga mendukung pertumbuhan khamir Saccharomyces cereviseae dalam
menghasilkan gas karbondioksida (Astawan, 2004).
B. PROSES PRODUKSI ROTI
Proses pembuatan roti tawar secara garis besar meliputi proses
pencampuran (mixing), proses pengadonan (kneading), fermentasi, pencetakan
(rounding) dan pemanggangan (roasting). Suhu optimum fermentasi adonan
adalah 27oC (Astawan, 2004).
Cara untuk memperdalam aroma dari roti adalah dengan membuat
adonan sponge dari beberapa tepung terigu, air, dan ragi. Sponge dapat dibuat dari
30 sampai 50% dari total tepung terigu yang digunakan dalam roti. Semakin
sedikit tepung terigu, dan semakin banyak air yang digunakan, maka semakin
cepat pertumbuhan raginya. Bagaimanapun juga, harus terdapat tepung yang
cukup bagi ragi melakukan fermentasi (Beranbaum, 2003).
Fementasi adalah proses yang terjadi saat ragi mengalami kontak
langsung dengan tepung dan air. Fermentasi adalah proses yang menyebabkan
wine keluar dari gula dan beer keluar biji gandum. Pada kasus-kasus yang ada, hal
ini terjadi saat ragi mengkonsumsi gula dari produksi pati-pati, termasuk bahan
lainnya yaitu gelembung dari gas karbondiksida. Dalam kasus pemanggangan roti,
6
gelembung karbondioksida inilah yang akan berperan dalam proses peragian dan
memberikan tekstur yang baik terhadap roti yang dihasilkan (Beranbaum, 2003).
Ragi adalah tumbuhan sel tunggal yang hidup. Ragi mengkonsumsi gula-
gula dan memproduksi karbondiksida dan etil alkohol dalam pertumbuhan dan
perkembangbiakannya. Tepung terigu adalah karbohidrat. Seperti semua
karbohidrat umumnya, molekul pati terbentuk dari ratusan molekul gula. Ketika
ragi, air dan tepung terigu bercampur, enzim pada tepung terigu akan memecah
karbohidrat menjadi gula. Ragi sebagai organisme bersel tunggal yang berukuran
mikroskopis, akan mengkonsumsi gula, lalu tumbuh dan berkembang biak, dan
memproduksi karbondioksida dan alkohol. Bersamaan dengan itu, karbondioksida
yang telah terbentuk akan bekerja sama dengan benang-benang gluten atau
protein, dibentuk oleh pengulenan bersama air dan tepung, dan kemudian
menyebabkan roti mengembang. Alkohol diproduksi oleh ragi yang juga
memberikan aroma pada roti. Kedua karbondioksida dan alkohol akan
terevaporasi ke udara saat pemanggangan (Beranbaum, 2003).
Setelah difermentasi, adonan kemudian dibentuk, ditimbang, dan
dimasukkan ke dalam loyang. Selanjutnya loyang didiamkan (proofing) pada suhu
32-38oC dengan kelembaban relatif 80-85 % selama 15-45 menit. Setelah itu,
adonan siap untuk dipanggang dengan menggunakan oven (Astawan, 2004).
Selama pengadukan adonan, fermentasi, proofing, dan pada awal proses
pemanggangan, ragi roti tumbuh dengan pesat dan menghasilan sedikit etanol dan
gas CO2. Etanol yang dihasilkan akan menguap selama pemanggangan,
sedangkan gas CO2 ditahan oleh gluten terigu sehingga roti mengembang
(Astawan, 2004).
Tujuan akhir dari pemanggangan adalah untuk mendapatkan volume
yang bagus dan kerenyahan yang cantik. Volume ditentukan oleh oven spring,
dimana akan didapatkan pada 1/3 dari siklus proses pemanggangan, yaitu saat
tingkat fermentasi meningkat secara cepat, hingga akhirnya suhu panas
mematikan ragi. Namun bagian yang paling signifikan dari pengembangan
volume roti yaitu disebabkan oleh membesarnya gas dan kelembaban pada dough
secara perlahan-lahan dan kemudian berubah menjadi uap (Beranbaum, 2003).
7
Selama penyimpanan, roti mudah mengalami kerusakan akibat
tumbuhnya jamur (kapang). Untuk mencegah hal tersebut, dalam pembuatan roti
perlu ditambahkan zat yang dapat menghambat pertumbuhan jamur, yaitu Sodium
propionat atau Kalsium propionat dengan kadar 0.32-0.38 persen dari jumlah
tepung yang digunakan (Astawan, 2004).
C. PENGUKURAN WAKTU KERJA
Pengukuran kerja (studi waktu) berkaitan dengan penentuan lamanya
waktu yang diperlukan untuk melaksanakan suatu unit kerja. Pengukuran kerja
dipergunakan untuk menentukan lamanya waktu yang diperlukan oleh pekerja
yang memenuhi syarat, dengan suatu metode standar dan bekerja pada suatu
tahapan kerja standar, untuk melaksanakan suatu tugas tertentu. Waktu yang
diperlukan untuk tugas ini biasanya disebut sebagai “standar” atau “yang
ditetapkan” (Nasution, 2006).
Menurut Heizer dan Render (1996), studi waktu merupakan metode
untuk menghitung waktu standar dalam melakukan suatu pekerjaan yang
dilakukan berdasarkan pengamatan pada pelaksanaan pekerjaan tersebut. Studi
waktu adalah proses sampling, sehingga selalu mengandung sampling error.
Sampling error tidak dapat dihilangkan tetapi dapat diminimalkan dengan
menggunakan jumlah sample yang benyak tapi terlalu banyak karena akan
menghabiskan waktu.
Menurut Nasution (2006), waktu standar dapat digunakan untuk setiap
tujuan sebagai berikut :
1. Penyeimbangan lintasan produksi untuk model-model baru atau produk-
produk baru.
2. Penyeimbangan aktivitas pekerja pada pekerjaan-pekerjaan yang memerlukan
beberapa pekerja.
3. Perencanaan estimasi biaya atas produk-produk baru atau model-model baru.
4. Pengadaan dasar untuk penentuan biaya.
5. Pengadaan daasar untuk rencana-rencana pernagsang dan upah.
6. Penetapan sasaran pengawasan dan pengadaan dasar untuk pengukuran
efisiensi pengawasan.
8
Menururt Wignjosoebroto (1995), kegunaan dari waktu baku antara lain
untuk :
1. Perencanaan kebutuhan tenaga kerja.
2. Perkiraan biaya upah tenaga kerja.
3. Penetapan kapasitas produksi untuk penjadwalan produksi
4. Perencanaan sistem pemberian insentif karyawan.
5. Penetapan standar keluaran output yang mampu dihasilkan seorang pekerja.
Pada garis besarnya teknik-teknik pengukuran waktu dibagi ke dalam dua
bagian, pertama secara langsung dan kedua secara tidak langsung. Cara pertama
disebut demikian karena pengukurannya dilaksanakan secara langsung yaitu di
tempat dimana pekerjaan yang bersangkutan dijalankan. Dua cara yang termasuk
di dalamnya adalah cara jam berhenti dan sampling pekerjaan. Sebaliknya cara
tidak langsung melakukan perhitungan waktu tanpa harus berada di tempat
pekerjaan yaitu dengan membaca tabel-tabel yang tersedia asalkan mengetahui
jalannya pekerjaan melalui elemen-elemen pekerjaan atau elemen-elemen
gerakan. Yang termasuk kelompok ini adalah data waktu baku dan waktu gerakan
(Sutalaksana et. al., 1979).
Pengukuran waktu jam henti (stop watch) adalah suatu cara untuk
menentukan waktu baku yang pengamatannya langsung dilakukan di tempat
berlangsungnya suatu aktivitas atau berlangsungnya suatu pekerjaan dengan
menggunakan alat utamanya adalah jam henti (stop watch) yaitu dengan
mengamati saat mulainya pekerjaan itu hingga berakhirnya pekerjaan/aktivitas
yang meliputi : waktu setting, waktu operasi dan waktu inspeksi (Suhdi, 2009).
Banyak faktor yang harus diperhatikan agar akhirnya dapat diperoleh
waktu yang pantas untuk jumlah pengukuran dan lain-lain. Menurut Suhdi (2009),
langkah-langkah sebelum melakukan kegiatan tersebut adalah sebagai berikut :
1. Penetapan tujuan pengukuran.
2. Melakukan penelitian pendahuluan.
3. Memilih operator.
4. Melatih operator.
5. Mengurai pekerjaan atas elemen pekerjaan.
6. Menyiapkan alat-alat pengukuran.
9
Setelah pengukuran berlangsung, pengukur harus mengamati kewajaran
kerja yang ditunjukkan operator. Ketidakwajaran dapat saja terjadi misalnya
bekerja tanpa kesungguhan, sangat cepat seolah-olah diburu waktu, atau karena
menjumpai kesulitan-kesulitan seperti karena kondisi ruangan yang buruk. Andai
kata ketidakwajaran ada maka pengukur harus mengetahuinya dan menilai
seberapa jauh hal itu terjadi. Penilaian perlu diadakan karena berdasarkan inilah
penyesuaian dilakukan (Sutalaksana et. al., 1979).
Biasanya penyesuaian dilakukan dengan mengalikan waktu siklus rata-
rata atau waktu elemen rata-rata dengan suatu harga p yang disebut faktor
penyesuain. Besarnya harga p tentunya sedemikuan rupa sehingga hasil perkalian
yang diperoleh mencerminkan waktu yang sewajarnya atau yang normal. Bila
pengukur berpendapat bahwa iperator bekerja di atad normal (terlalu cepat) maka
harga p nya akan lebih besar dari satu (p>1). Sebaliknya jika operator dipandang
bekerja di bawah normal maka harga p akan lebih kecil dari satu (p<1).
Seandainya pengukur berpendapat bahwa operator bekerja dengan wajar maka p
nya sama dengan satu (p=1) (Sutalaksana et. al., 1979).
Menurut Sutalaksana et. al. (1979), cara Westinghouse mengarahkan
penilaian pada 4 faktor yang dianggap menentukan kewajaran dan ketidakwajran
dalam bekerja yaitu Keterampilan, Usaha, Kondisi Kerja dan Konsistensi. Setiap
kelas terbagi ke dalam kelas-kelas dengan nilainya masing-masing.
Keterampilan atau Skill didefinisikan sebagai kemampuan mengikuti cara
kerja yang ditetapkan. Latihan dapat meningkatkan keterampilan, tetapi hanya
sampai ke tingkat tertentu saja, tingkat mana merupakan kemampuan maksimal
yang dapat diberikan pekerja yang bersangkutan. Untuk usaha atau Effort cara
Westinghouse membagi juga atas kelas-kelas dengan ciri masing-masing. Yang
dimaksud dengan usaha disini adalah kesungguhan yang ditunjukkan atau
diberikan operator ketika melakukan pekerjaannya. Yang dimaksud dengan
kondisi kerja atau Condition pada cara Westinghouse adalah kondisi fisik
lingkungannya seperti keadaan pencahayaan, temperatur dan kebisingan ruangan.
Faktor yang harus diperhatikan adalah konsistensi atau Consistency. Faktor ini
perlu diperhatikan karena kenyataan bahwa pada setiap pengukuran waktu angka-
angka yang dicatat tidak pernah semuanya sama, waktu penyelesaian yang
10
ditunjukkan pekerja selalu berubah-ubah dari satu siklus ke siklus lainnya, dari
jam ke jam, bahkan dari hari ke hari.
Menurut Sutalaksana et. al. (1979), selain data yang seragam, jumlah
pengukuran yang cukup dan penyesuaian satu hal lain yang dikerapkali terlupakan
adalah menambah kelonggaran atas waktu normal yang telah didapatkan.
Kelonggaran diberikan untuk tiga hal yanitu untuk kebutuhan pribadi
menghilangkan rasa fatigue, dan hambatan-hambatan yang tidak dapat
dihindarkan. Ketiganya ini merupakan hal-hal yang secara nyaa dibutuhkan oleh
pekerja, dan yang selama pengukuran tidak diamati, diukur, dicatat ataupun
dihitung. Karenanya sesuai pengukuran dan setelah mendapatkan waktu normal,
kelonggaran perlu ditambahkan.
Menurut Lowry et. al. (1985), Performance Factor ditentukan dengan
mengkombinasikan empat atribut dari si pekerja. Atribut-atribut tersebut antara
lain Skill, Effort, Condition, dan Consistency. Skill seseorang dinilai berdasarkan
pengalamannya. Effort merupakan tingkat kemauan yang dimiliki seseorang.
Effort dinilai berdasarkan kecepatan dalam menggunakan skill. Condition adalah
kondisi ruangan di sekitar seseorang. Penilaiannya meliputi suhu, ventilasi,
tingkat kebisingan, dan pencahayaan. Consistency dinilai berdasarkan kecepatan
seseorang melakukan tugasnya. Jika ia melakukannya dengan kecepatan yang
selalu hampir sama, maka ia dikatakan konsisten. Allowance Factor adalah batas
toleransi waktu yang diberikan perusahaan kepada karyawan dalam
menyelesaikan tugasnya.
Menurut Nasution (2006), Kelonggaran-kelonggaran untuk kebutuhan-
kebutuhan pribadi berkisar antara kira-kira 2 persen sampai dengan 5 persen
untuk pekerjaan ringan. Untuk pekerjaan yang lebih keras, kelonggaran ini boleh
dinaikkan sampai sebesar 50 persen.
Pengukuran waktu kerja bertujuan untuk mendapatkan waktu baku.
Waktu baku merupakan waktu yang dibutuhkan secara wajar oleh seorang pekerja
normal untuk menyelesaikan suatu pekerjaan yang dijalankan dalam sistem kerja
terbaik (Sutalaksana et. al., 1979).
Oleh karena itu, penelitian pendahuluan perlu dilakukan untuk
memperbaik kondisi kerja, memilih operator yang berkemampuan normal dan
11
dapat diajak bekerja secara wajar, melatih operator, menguraikan pekerjaan atas
elemen-elemen pekerjaan serta menyiapkan peralatan pengukuran (Sutalaksana et.
al., 1979).
Menurut Barnes (1980), penentuan waktu standar dilakukan dengan
melakukan pengukuran yang dapat dipercaya mengenai fakta di lapangan.
Pengukuran waktu kerja dilakukan pada tiap elemen kerja dengan cara
menentukan rata-rata waktu tiap elemen atau waktu yang sering mucul dalam
elemen kerja. Bila terdapat waktu abnormal yang terlalu tinggi atau terlalu rendah,
waktu tersebut tidak digunakan.
Pemilihan operator didasarkan pada orang yang memiliki kemampuan
bekerja rata-rata terlatih baik, telah berpengalaman dengan cara kerja yang ada,
cara kerjanya sistematis dan konsisten (Niebel, 1982). Waktu standar juga
dipengaruhi oleh operator secara subyektif dan obyektif dengan memperhitungkan
faktor penyesuaian dan kelonggaran.
D. TATA LETAK PABRIK
Menurut Haming dan Nurnajamuddin (2007), tata letak (layout)
merupakan salah satu keputusan strategis operasional yang turut menentukan
efisiensi operasi perusahaan dalam jangka panjang. Tata letak yang tepat
menunjukkan ciri-ciri adanya penyesuaian tata letak fasilitas operasional itu
dengan jenis produk atau jasa yang dihasilkan, dan proses konversinya. Menurut
Apple (1990), tata letak adalah suatu susunan fasilitas fisik seperti perlengkapan,
tanah, bangunan untuk mengoptimumkan hubungan antara petugas pelaksana,
aliran barang, aliran informasi, dan tata cara yang diperlukan untuk mencapai
tujuan usaha secara ekonomis dan aman.
Perencanaan tata ruang (layout planning) adalah salah satu aspek penting
yang diperlukan dalam perancangan sistem produksi. Perencanaan tata ruang
dilakukan pada awal ketika suatu sistem produksi akan dibangun maupun pada
saat pengembangan produksi. Perencanaan tata ruang yang dilakukan pada awal
produksi bertujuan untuk menghasilkan tata ruang yang baik karena tata ruang
mempengaruhi aspek lain. Sedangkan perencanaan yang dilakukan ketika sistem
produksi yang telah ada sebelumnya bertujuan untuk menghasilkan tata fasilitas
12
yang lebih baik untuk meningkatkan produktivitas kerja. Perencanaan tata ruang
yang buruk dapat mempengaruhi produktivitas, misalnya tingkat produksi
menjadi rendah karena penataan tata ruang yang tidak tepat (Perwitasari, 2008).
Tujuan perancangan tata letak pabrik pada dasarnya adalah
meminimumkan total biaya yang antara lain menyangkut elemen-elemen biaya,
seperti biaya untuk konstruksi dan instalasi baik untuk bangunan, mesin, maupun
fasilitas produksi lainnya, biaya pemindahan bahan, biaya produksi, perawatan
mesin dan biaya penyimpanan produk setengah jadi (Sritomo, 1992).
Tata letak yang efektif menurut Render dan Jay (2001) yaitu dapat
membantu perusahaan dalam hal mencapai : (1) pemanfaatan yang lebih efektif
atas ruangan, peralatan, dan manusia; (2) arus informasi, bahan baku, dan manusia
yang lebih baik; (3) lebih memudahkan konsumen; (4) peningkatan moral
karyawan dan kondisi kerja yang lebih aman.
Menurut Machfud dan Agung (1990), faktor-faktor yang mempengaruhi
penyusunan tata letak pabrik:
1. Bahan mentah yang menyangkut hasil desain, spesifikasi produk, sifat-sifat
fisik, kimia, mutu bahan, variasi/jenis bahannya
2. Faktor mesin/peralatan seperti mesin produksi, perlengkapan dari mesin
tersebut, alat-alat pengujian dan peralatan perawatan mesin.
3. Faktor tenaga kerja seperti pekerja langsung, tak langsung, pembantu, staf
administrasinya
4. Faktor gerak yaitu faktor gerakan atau perpindahan barang maupun bahan
pada waktu produksi adalah sebagai hal yang mungkin dihindari
5. Faktor menunggu
6. Faktor pelayanan
7. Faktor bangunan
8. Perubahan perluasan pabrik dan penambahan mesin-mesin produksi
Tata letak fasilitas dibedakan dalam empat tipe, yaitu (1) tipe lokasi
material yang tetap, (2) tipe produk, (3) tipe kelompok produk, dan (4) tipe
proses. Berdasarkan tipe operasinya dibedakan menjadi operasi yang bersifat
terputus (intermittent) dan operasi kontinyu (Machfud dan Agung, 1990).
13
Menurut Haming dan Nurnajamuddin (2007), dalam tata letak posisi
tetap, produk yang dikerjakan tetap berada di posisinya di suatu tempat
pengerjaan yang dipilih/ditentukan. Alat-alat dan perlengkapan, bahan serta para
pekerja, baik tenaga terampil maupun tenaga ahli dibawa ke tempat pengerjaan
produk. Jenis tata letak ini umumnya diterapkan di bidang pertanian (lahan tetap
pada posisinya), bidang maintenance (perawatan/perbaikan pesawat terbang, dok
kapal laut, dan lokomotif kereta api), bidang konstruksi (pembangunan gedung,
perumahan, jembatan dan bangunan sipil lainnya).
Product layout adalah penetaan dari mesin, fasilitas, dan peralatan
produksi menurut urutan pengerjaan untuk menyelesaikan pembuatan suatu
produk atau jasa yang akan diserahkan. Unit-unit yang diproduksi akan memiliki
urutan proses pengerjaan yang sama (Haming dan Nurnajamuddin, 2007). Process
layout adalah penataan letak fasilitas dan mesin atau peralatan produksi yang
dikelompokkan menurut kesamaan fungsinya.
Secara garis besar terdapat dua golongan tipe operasi yang bersifat
terputus (intermittent) yang mempunyai ciri-ciri antara lain : volume produksi
yang rendah, penggunaan peralatan yang multifungsi (multiple purpose), operasi
produksi yang membutuhkan keahlian tenaga kerja, aliran produk yang sering
terputus, sering terjadi perubahan jadwal,jnis produksi yang operasi bersifat
kontinyu yang mempunyai cirri-ciri antara lain : volume produksi yang tinggi,
menggunakan peralatan dengan kegunaan khusus (single purpose), operasi
produksi membutuhkan investasi yang tinggi, aliran produk yang tidak
terinterupsi, jarang terjadi perubahan jadwal, variasi jenis produk kecil dan produk
yang dihasilkan bersifat standar (Machfud dan Agung, 1990).
E. PETA PROSES OPERASI
Menurut Sutalaksana et. al. (1979), peta proses operasi merupakan suatu
diagram yang menggambarkan langkah-langkah proses yang akan dialami bahan
baku dalam urutan-urutan operasi dan pemeriksaan. Adapun kegunaan peta proses
operasi adalah sebagai berikut :
1. Mengetahui kebutuhan akan mesin dan penganggarannya
14
2. Memperkirakan kebutuhan akan bahan baku (dengan memperhitungkan
efisiensi di tiap operasi/pemeriksaan)
3. Alat untuk menentukan tata letak pabrik
4. Alat untuk melakukan perbaikan cara kerja yang sedang dipakai
5. Alat untuk latihan kerja.
Lambang-lambang yang digunakan Bagan Operasi dapat dilihat pada
Tabel 1 berikut :
Tabel 1. Lambang-Lambang Peta Proses Operasi No Notasi Arti Keterangan
1
Operasi Pekerjaan yang meliputi pengolahan bahan atau
yang merupakan pekerjaan utama.
2
Pemindahan
Pemindahan atau pergerakan bahan atau bagian
daripadanya antar berbagai pusat kerja selama
kegiatan pengolahan.
3
Penahanan
Kurun waktu tertentu pada saat mana bahan-
bahan yang diolah harus menunggu; atau pada
saat pekerja tidak sedang melakukan kegiatan
pengolahan apapun.
4
Pemeriksaan
Kegiatan untuk memastikan apakah bahan-
bahan sedah dikerjakan atau kegiatan utama
sudah dilaksanakan sesuai dengan yang
diirencanakan.
5
Penundaan
Penahanan atau penyimpanan bahan-bahan
untuk sementara sebelum kegiatan pengolahan
dimulai atau selesai dimulai
Sumber : Pardede, 2005
F. DIAGRAM KETERKAITAN RUANGAN
Menurut Heizer dan Render (1993), peta keterkaitan kegiatan atau
disebut juga relationship chart, merupakan suatu cara untuk menunjukkan
aliran departemen. Peta keterkaitan kegiatan serupa dengan peta dari-ke, tapi
tidak seperti peta dari-ke yang berisis data perpindahan material, peta ini
berisikan tanda kualitatif yang menggambarkan hubungan antar departemen.
15
Analisis terhadap peta ini memperlihatkan departemen-departemen
yang harus berdekatan dan departemen-departemen yang tidak boleh
berdekatan. Untuk membantu menentukan kegiatan yang haru diletakkan pada
suatu tempat, telah ditetapkan satu pengelompokkan derajat kedekatan, yang
diikuti dengan tanda bagi tiap derajat kedekatan tadi (Heizer dan Render,
1993).
Keterkaitan antar aktivitas dan hasil dari proses perancangan kegiatan
tersebut adalah dalam bentuk bagan dan diagram keterkaitan antar kegiatan,
yang secara sistematis telah menunjukkan bagaimana kedudukan (letak atau
lokasi) suatu kegiatan (ruang) tertentu dikaitkan dengan kegiatan (ruang) yang
lain (Apple, 1990).
Tanda yang menyatakan derajat kedekatan antara aktivitas adalah
sebagai berikut :
Simbol A Berarti mutlak perlu kegiatan-kegiatan tersebut saling
berdampingan satu dengan lainnya.
Simbol E Berarti sangat penting kegiatan-kegiatan tersebut saling
berdekatan
Simbol I Berarti penting kegiatan-kegiatan tersebut saling
berdekatan
Simbol O Berarti kegiatan biasa atau umum, dimana saja tidak ada
masalah
Simbol U Berarti tidak perlu adanya keterkaitan geografis apapun
Simbol X Berarti tidak boleh ada kedekatan antara departemen-
departemen yang bersangkutan.
G. METODE KESEIMBANGAN LINI (LINE BALANCING)
Menurut Boysen (2006) di dalam Perwitasari (2008), penentuan lintasan
perakitan adalah salah satu dari aspek-aspek yang dirancang dalam perancangan
tata ruang. Suatu lintasan perakitan terdiri dari beberapa stasiun kerja, dan setiap
stasiun kerja terdiri dari minimal satu task. Keseimbangan lini merupakan suatu
pernasalahan yang harus dihadapi dalam pembangunan suatu lintasan perakitan.
Tujuan keseimbangan lini (line balancing) pada kasus ini adalah untuk
16
menentukan jumlah stasiun kerja yang seminimal mungkin dengan
memperhatikan urutan antar-task dan waktu siklus sehingga batasan
keterhubungan terpenuhi dan waktu stasiun tidak melebihi waktu siklus. Semakin
sedikit jumlah stasiun kerja kebutuhan ruang akan semakin sedikit.
Metode ini dipergunakan untuk merencanakan sistem produksi yang
berorientasi pada produk (proses kontinyu), yaitu suatu tipe tata letak produksi
dimana mesin-mesin dan fasilitas disusun menurut urutan proses pengolahan
produk, mulai dari bahan mentah menjadi produk jadi. Analisis metode ini
dimaksudkan untuk meminimumkan waktu tunda keseimbangan (balance delay),
dengan jalan mengelompokkan elemen-elemen kerja dilakukan tnapa menggangu
urutan proses produksi (Machfud dan Agung, 1990).
Menurut Nasution (2006), tujuan penyeimbangan lintasan adalah untuk
meningkatkan efisiensi tiap stasiun kerja dan menyeimbangkan lintasan. Untuk
mencapai tujuan tersebut, sampai dengan saat ini belum ada metode yang benar-
benar menghasilkan solusi optimum, kecuali dengan menggunakan simulasi
komputer. Metode-metode yang telah dikembangkan selama ini terbatas hanya
pada metode heuristic, yang akan menghasilkan solusi optimal, tetapi tidak
menjamin tercapainya solusi optimal.
Menurut Machfud (1999), teknik penganalisaan aliran bahan dapat dibagi
menjadi dua kategori, yaitu :
1. Konvensional. Teknik ini relatif mudah dalam penggunaannya karena
menggunakan pendekatan grafis. Untuk berbagai tujuan, teknik ini
merupakan alat yang cukup baik dan mudah.
2. Kuantitatif. Teknik ini menggunakan matematika dan metode statistika yang
cukup canggih, yang biasanya digolongkan dalam teknik-teknik penelitian
operasional. Perhitungan-perhitungan yang digunakan biasanya
memanfaatkan operator.
Ada berbagai metode pendekatan kuantitatif yang bisa digunakan untuk
menganalisis aliran bahan yaitu teknik pemrograman lanjar, masalah penugasan,
masalah pemrograman transportasi, masalah pemrograman pemindahan, masalah
penjual keliling, teknik pemrograman bilangan cacah, teknik pemrograman
17
dinamis, teknik kurva permukaan, teknik teori antrian, analisis sabuk penghanttar
dan simulasi (Apple, 1990).
H. TEORI ANTRIAN
Menurut Siagian (1987), teori antrian adalah teori yang mengkaji secara
sistematis fenomena garis tunggu. Formasi garis tunggu merupakan fenomena
yang terjadi apabila kebutuhan akan suatu pelayanan melebihi kapasitas yang
tersedia untuk menyelenggarakan pelayanan itu.
Menurut Machfud (1999), teori antrian merujuk kepada penyelidikan
suatu kelompok masalah secara fisik dan matematis. Hal ini dicirikan oleh :
1. Adanya suatu pemasukan suatu objek ke dalam suatu sistem.
2. Objek bergerak melalui suatu sistem adalah bersifat diskrit.
3. Objek yang masuk ke dalam sistem untuk mendapatkan pelayanan (proses)
diurut menurut aturan tertentu.
4. Terdapat suatu mekanisme tertentu yang mennetukan waktu pelayanan
(proses).
5. Terdapat paling sedikit satu dari dua mekanisme, kedatangan atau pelayanan,
yang tidak dapat ditentukan secara pasti, akan tetapi dapat dipertimbangkan
sebagai suatu sistem yang bersifat probabilistik.
Sebagian besar aplikasi teori antrian berkenaan dengan suatu nilai
ekspektasi atau nilai rata-rata pada suatu periode tertentu. Hal ini terjadi karena
sifat random dari waktu atau kecepatan kedatangan atau pemasuka bahan atau
kecepatan pelayanan atau proses yang berlangsung. Walaupun bersifat random,
sehingga tidak dapat diduga secara tepat, nilai-nilai tersebut masih dapat diduga
dari nilai rata-rata, keragaman dan peluangnya.
Sistem antrian merupakan sesuatu dimana kita mengobservasi periode
kemacetan secara terus menerus, misalnya lintasan tunggu, kemacetan suatu
fasilitas pelayanan karena keterbatasan kapasitas dan kerandoman dari kedatangan
unit-unit dan waktu yang dibutuhkan untuk melayaninya. Permasalahn antrian
merupakan masalah di mana kita mencoba menentukan kapasitas optimum bagi
suatu fase produksi (barang/jasa). Hal ini diukur oleh jumlah pelayan (server)
18
paralel, atau tingkatan output rata-rata, sehingga kombinasi biaya dan tingkat
pelayanan dari unit-unit yang menunggu menjadi minimum (Nasution, 2006).
Sebuah sistem antrian terdiri atas kedatangan pelanggan (customers)
pada waktu acak pada sejumlah fasilitas dimana mereka menerima sejumlah
pelayanan dan kemudian meninggalkan fasilitas tersebut. Menurut Taylor dan
Karlin (1998), sistem antrian dikelompokkan berdasarkan :
1. Proses input yaitu distribusi peluang pola kedatangan pelanggan pada suatu
waktu.
2. Distribusi pelayanan, distribusi peluang waktu yang acak untuk pelayanan
sebuah pelanggan (atau sekelompok pelanggan pada kasus pelayanan sistem
batch).
3. Disiplin antrian, jumlah pelayan dan urutan pelayanan pelanggan. Disiplin
antrian yang paling sering digunakan adalah first come first served dimana
pelanggan dilayani sesuai dengan urutan kedatangan.
Menurut Buffa dan Dyer (1978), terdapat empat struktur dasar dari
sistem antrian yang melukiskan kondisi umum dari pelayan, yaitu (1) jalur tunggal
dengan satu pelayan, (2) jalur tunggal dengan pelayan ganda, (3) jalur ganda
dengan pelayan tunggal dan (4) jalur ganda dengan pelayan ganda. Gambar model
antrian dapat dilihat pada Gambar 1 sampai Gambar 4 berikut:
Gambar 1. Model Antrian Jalur Tunggal Fasilitas Pelayanan Tunggal
Gambar 2. Model Antrian Jalur Tunggal Fasilitas Pelayanan Ganda
19
Gambar 3. Model Antrian Jalur Ganda Fasilitas Pelayanan Tunggal
Gambar 4. Model Antrian Jalur Ganda Fasilitas Pelayanan Ganda
Menurut Agung (1990), proses yang terjadi pada model antrian dapat
digambarkan pada Gambar 5 berikut :
Gambar 5. Model Antrian
Beberapa elemen pokok dalam sistem antrian antara lain :
1. Sumber masukan (input)
Sumber masukan dari sistem antrian dapat terdiri atas suatu populasi
orang, barang, komponen atau kertas kerja yang dating pada saat dilayani.
Bila populasi relatif besar sering dianggap bahwa hal itu merupakan besaran-
besaran yang tek terbatas. Anggapan ini adalah hamper umum karena
merupakan besaran yang tak terbatas. Anggapan ini adalah hamper umum
karena perumusan sumber masukan yang tak terbatas lebih sederhana
daripada sumber yang terbatas. Suatu populasi dinyatakan “besar” bila
populasi tersebut lebih besar disbanding dengan kapasitas sistem pelayanan.
Unit-unit yang membutuhkan pelayanan
Sistem Input Unit-unit yang
terlayani Antrian Mekanisme Pelayanan
20
2. Pola kedatangan
Cara dengan nama individu-individu dari populasi memasuki sistem
disebut pola kedatangan (arrival pattern). Individu-individu mungkin dating
dengan tingkat kedatanagn (arrival rate) yang konstan ataupun acak/random
(yaitu berapa banyak individu-individu per periode waktu)
3. Disiplin antrian
Disiplin antrian menunjukkan pedoman keputusan yang digunakan
untuk menseleksi individu-individu yang memasuki antrian untuk dilayani
terlebih dahulu (prioritas). Disiplin antrian yang paling umum adalah
pedoman first come first served (FCFS), yang pertama kali datang pertama
kali dilayani. Beberapa disiplin antrian lainnya ialah pedoman-pedoman
shortest operating service time (LOT), dan service in random order (SIRO).
4. Kepanjangan antrian
Banyak sistem antrian dapat menampung jumlah individu-individu
yang relative besar, tetapi ada beberapa sistem yang memepunyai kapsitas
yang terbatas. Bila kapasitas antrian menjadi faktor pembatas besarnya
jumlah individu yang dapat dilayani dalam sistem secara nyata, berarti sistem
mempunyai kepanjangan antrian yang terbatas (finite), dan model antrian
terbatas harus digunakan untuk menganalisis sistem tersebut. Secara umum
model antrian terbatas lebih kompleks daripada sistem antrian tak terbatas
(infinite).
5. Tingkat pelayanan
Waktu yang digunakan untuk melayani individu-individu dalam
suatu sistem disebut waktu pelayanan (service time). Waktu ini mungkin
konstan, tetapi juga sering acak (random). Perbedaan distribusi-distribusi
waktu pelayanan dapat diliputi oleh model-model antrian dengan lebih mudah
dibanding perbedaan distribusi waktu kedatangannya.
6. Keluar (exit) Sesudah selesai dilayani, maka produk akan keluar dari sistem dan
bergabung pada satu diantara kategori populasi. Jika bergabung dengan
populasi asal dan mempunyai probabilitas yang sama untuk memasuki sistem
21
kembali, namun bila bergabung dengan populasi lain yang mempunyai
probabilitas lebih kecil dalam hal kebutuhan pelayanan tersebut kembali.
Teori antrian banyak digunakan pada kasus analisis aliran untuk fasilitas
yang menggunakan konveyor sebagai sarana penanganan bahan. Hal ini dapat
diterapkan pada masalah keseimbangan lini produksi, dengan tujuan untuk
menghindari terjadinya hambatan proses produksi sebagai akibat menumpuknya
bahan yang diproses pada salah satu tahapan proses produksi.
I. DISTRIBUSI PELUANG
Hampir semua sistem dunia nyata mengandung satu atau lebih sumber
keacakan, Secara umum, penting untuk menggambarkan tipe sumber keacakan
sistem dengan sebuah distribuais peluang (tidak hanya nilai mean) dalam model
simulasi. Kegagalan untuk memilih distribusii yang tepat dapat menimbulkan efek
pada keakuratan hasil model.
Sistem antrian umumnya ditentukan oleh dua buah kelengkapan statistik,
yaitu distribusi peluang antar kedatangan dan distribusi peluang waktu pelayanan.
Dalam sistem antrian nyata, waktu antar kedatangan dan waktu pelayanan
mengikuti berbagai macam bentuk distribusi. Bentuk distribusi yang mendasari
model-model antrian adalah sebaran poisson dan eksponensial.
1. Distribusi Poisson
Menurut Harinaldi (2005), dalam eksperimen poisson, probabilitas
memperoleh dengan tepat peristiwa X sebanyak x kejadian untuk setiap satu
satuan unit (waktu atau ruang) yang ditentukan membentuk sebuah distribusi
yang fungsi probabilitasnya adalah :
푃푝 (푥; 휆) = !
, x = 0, 1, 2, ...
di mana, λ adalah laju kejadian (rata-rata banyaknya kejadian dalam satu
satuan unit tertentu) dan e adalah konstanta dasar (basis) logaritma natural =
2,71828....
2. Distribusi Eksponensial
Menurut Harinaldi (2005), distribusi eksponensial merupakan kasus
khusus dari distribusi gamma dengan faktor bentuk α = 1 dan faktor skala β =
22
1/λ. Distribusi ini banyak digunakan sebagai model di bidang teknik dan
sains. Jika variabel acak kontinu X memiliki distribusi eksponensial dengan
parameter λ di mana λ > 0, maka fungsi kepadatan probabilitas dari X adalah:
푓 (푥; 휆) = 휆푒 푥 ≥ 00 푦푎푛푔 푙푎푖푛
Fungsi di atas mudah untuk diintegralkan, sehingga diperoleh fungsi
distribusi kumulatif eksponensial sebagai :
퐹 (푥; 휆) = 푃(푋 ≤ 푥) = 휆푒 푑푡 = 1− 푒
3. Distribusi Normal
Sebuah variabel acak kontinu dikatakan memiliki distribusi normal
dengan parameter 휇 dan 휎 , di mana -∞ < 휇 < ∞ dan 휎 > 0 jika fungsi
kepadatan probabilitas dari X adalah :
푓 (푥; 휇 ,휎 ) = 1
휎 √2휋 . 푒
( )( )
di mana, 휇 adalah mean, dan 휎 adalah deviasi standard.
Distribusi normal dapat dibedakan dari distribusi normal lainnya atas
dasar perbedaan nilai rata-rata dan simpangan bakunya atau kedua-duanya.
Menurut Law dan Kelton (2000), tahapan dalam menentukan jenis
distribusi dari data yang ada adalah :
1. Membuat hipotesis pendugaan awal.
2. Menduga parameter-parameter di dalam data.
3. Menentukan tingkat kesesuaian distribusi data dengan distribusi teoritis.
Menurut Law dan Kelton (2000), prosedur untuk menentukan kualitas
distribusi yang sudah dicocokkan (fitted distributions) ada dua, yaitu :
1. Prosedur heuristik atau grafis
Ada sejumlah prosedur heuristik atau grafis yang dapat digunakan
untuk membandingkan distribusi yang telah dicocokkan (fitted distributions)
dengan distribusi sesungguhnya, diantaranya adalah density / histogram
overplots dan perbandingan frekuensi, distribusi fungsi perbedaan plots dan
plot ppeluang (Probability Plots). Sebuah plot peluang dapat digambarkan
sebagai grafik perbandingan sebuah estimasi distribusi data sesungguhnya X1,
23
X2, X3, ..., Xn dengan fungsi distribusi yang sudah dicocokkan (fitted
distributions).
2. Prosedur Goodness-Of-Fit Hypotesis Test
Pada sebagian besar situasi, sifat dasar pada satu atau beberapa
distribusi populasi merupakan hal yang paling penting. Kesahihan prosedur-
prosedur inferensi statistika parametrik bergantung pada bentuk populasi-
populasi asal sampel-sampel yang dianalisis. Apabila bentuk-bentuk fungsi
dari populasi-populais yang dianalisis tidak diketahui maka populasi tersebut
harus diuji kecenderungannya apakah terdistribusi sesuai dengan sumsi-sumsi
yang mendasari prosedur parametrik yang diuji. Metode-metode keselarasan
(goodness-of-fit test) digunakan untuk menentukan sampai seberapa jauh data
sampel yang teramati “selaras”, “cocok” atau fit dengan model tertentu yang
diujikan. Uji-uji keselarasan merupakan alat yang bermanfaat untuk
mengevaluasi sampel seberapa jauh suatu model mampu mendekati situasi
nyata yang digambarkannya.
Daniel (1989) menambahkan bahwa ada sejumlah uji keselarasan yang
diperkenalkan, yaitu :
1. Uji Khi-Kuadrat
2. Uji Kolmogorov Smirnov
3. Uji Cramer-von Mises
4. Uji Binbaum-Hall
5. Gibbons
Uji keselarasan yang paling umum digunakan ialah uji Khi-Kuadrat (Chi-
Square goodness-of-fitness test) dan uji Kolmogorov Smirnov (K-S). Uji sampel
tunggal K-S pada dasarnya dirancang untuk penggunaan data kontinu dengan
skala minimal ordinal. pada penerapan uji keselarasan sampel tunggal K-S,
terdapat dua buah fungsi distribusi kumulatif yang dianalisis yaitu distribusi
kumulatif yang dihipotesiskan dan distribusi kumulatif yang teramati (Law dan
Kelton, 2000).
24
J. SIMULASI
Simulasi adalah hal terbaik yang dapat dilakukan di samping mengamati
sistem nyata. Pada simulasi pengunaan model-model komputer yang secara
harfiah ditujukan untuk meniru perilaku situasi nyata tersebut sebagai fungsi dari
waktu. Pengembenagan model dalam simulasi dapat disadari oleh salah satu dari
dua pendekatan penjadwalan kegiatan berikutnya (next event scheduling) atau
operasi proses (process operation) (Taha, 1982).
Perancangan QSS didasari oleh gagasan umum bahasa model-model
simulasi diskrit dalam hal tertentu dapat dipandang sebagai sistem antrian. Dalam
konteks ini, bahasa ini didasari oleh pendekatan jaringan yang memanfaatkan tiga
elemen, yaitu sumber dari mana transaksi pelanggan datang, antrian dimana
pelanggan menungug, sarana dimana pelayanan dilakukan dan tambahan untuk
meningkatkan pemodelan bahasa ini.
Silver G. A dan Silver J. B (1977) di dalam Haming dan Nurnajamuddin
(2007) menyatakan bahwa simulasi adalah kegiatan mengabstraksi sebuah
keadaan nyata ke dalam seuah tiruan yang menggambarkan keadaan nyata itu
melalui aktualisasi karakteristik utama objek yang bersangkutan. Selanjutnya
Levin dan Kirkpatrick (1978) di dalam Haming dan Nurnajamuddin (2007)
mendefinisikan simulasi sebagai sebuah produser coba-coba (trial and errors)
untuk mengidentifikasi keoptimuman sebuah proses suatu objek nyata.
Menurut Buffa dan Dyer (1978) di dalam Haming dan Nurnajamuddin
(2007) ada empat macam simulasi yang lazim dipakai dalam praktik, yaitu
sebagai berikut :
1. Simulasi deterministik, yaitu simulasi atas keadaan nyata melalui abstraksi
proses di mana nilai yang terkait adalah nilai yang terukur, atau pasti.
Misalnya jaringan kerja (Network planning) yang dipakai untuk mensimulasi
urutan pelaksanaan pekerjaan serta waktu penyelesaiannya. Simulasi atas
persediaan dan sebagainya.
2. Simulasi stokastik, yaitu simulasi atas keadaan nyata yang proses
kejadiaannya bersifat probabilistis, misalnya kemungkinan kalah atau manang
dari sebuah pertandingan sepak bola, balap mobil, base ball, atau golf.
25
Kejadian yang mungkin dinyatakan dalam suatu distribusi kejadian,
kemudian disimulasi.
3. Simulasi diskrit, yaitu simulasi yang dilakukan untuk menirukan suatu
keadaan nyata ke dalam prototipe yang sesuai. Misalnya market bangunan,
pengujian obat melalui kelinci percobaan, prototipe mobil, kapal, dan lain-
lain.
4. Simulai kontinum, yaitu simulasi suatu keadaan nyata yang hasilnya akan
berada pada suatu rentang nilai, batas bawah dan batas atas, atau nilai
minimum dan maksimum. Misalkan kita ingin mengetahui berapa besar
dampak terhadap pengendara kendaraan bermotor roda dua jika bertabrakan
pada kecepatan 60 km/jam. Penelusuran dilakukan dengan menabrakkan
motor-motoran yang dinaiki oleh boneka-bonekaan pada kecepatan yang
dikehendaki dalam sebuah terowongan uji. Apa yang terjadi pada motor dan
boneka dianggap sebagai tiruan dari apa yang bakal terjadi atas motor dan
pengendara yang sebenarnya.
Menurut Haming dan Nurnajamuddin (2007), simulasi kontinum oleh
beberapa penulis dinamai Simulasi Monte Carlo. Ciri-ciri utama proses simulasi
ini adalah :
1. Objek yang terlibat dalam proses atau permainan dapat diwakili oleh angka-
angka.
2. Peluang munculnya setiap kejadian atau angka-angka adalah acak dan sama
besarnya.
3. Rangkaian peristiwa atau kejadian pada proses itu dapat dosusun menjadi
sebuah distribusi kejadian.
Menurut Eriyatno di dalam Sipahelut (2002), model simulasi yang
diklasifikan berdasarkan dimensinya terdiri dari model statis dan dinamis. Model
simulasi statis, biasanya direkayasa guna mewakili suatu sistem yang ada pada
keadaan tertentu tidak berperan aktif, sebaliknya model simulasi dinamis
mewakili suatu sistem yang berubah-ubah sesuai perubahan dimensi waktu atau
yang lainnya. Salah satu contoh model statis ialah model-model simulasi Monte
Carlo. Simulasi Monte Carlo mempunyai kelebihan karena simulasi dapat diatur
26
jumlah ulangan simulasinya sesuai dengan yang dikehendaki dalam rangka
memperoleh peubah acak dengan simpangan baku kecil.
Dalam simulasi Monte Carlo terdapat dua bagian yaitu bilangan acak dan
variabel acak, yaitu pembangkitan bilangan acak yang digunakan untuk input
simulasi dan pembangkitan variabel acak yang berfungsi untuk menjadi model
distribusi data yang dibangkitkan.
K. VERIFIKASI MODEL
Menurut Maarif (2006), verifikasi merupakan proses penentuan apakah
model simulasi yang dibuat telah sesuai dengan yang diinginkan. Hal tersebut
dapat dilakukan dengan beberapa cara, yakni :
1. Tes data, dengan cara mengevaluasi setiap kejadian yang mungkin,
mempersiapkan data masukan secara khusus dan kemampuan program pada
kondisi ekstrim.
2. Tulis dan debug program dalam modul-modul atau subprogram-subprogram.
3. Diuji oleh banyak orang.
4. Run pada asumsi penyederhanaan di mana model simulasi dapat dihitung
dengan mudah.
5. Lihat hasil simulasi.
Uji yang statistik yang digunakan dalam verifikasi sistem adalah uji
kesamaan nilai tengah dua populasi untuk menguji waktu pelayanan data historis
dan hasil simulasi. Pengujian hipotesa nol (H0) dan hipotesis tandingannya (H1)
dilakukan dua arah dimana :
H0 : µ1 = µ2
H1 : µ1 ≠ µ2
Menurut Hamburg (1979) di dalam Henryardinanto (2003), uji signifikasi
kesamaan antara dua nilai tengah dapat dilakukan berdasarkan statistik t yang
sesuai. Uji ini digunakan jika n1< 30 atau n2<30. Asumsi yang diterapkan adalah
bahwa sampel merupakan sampel independen acak yang diambil dari populasi
yang secara teliti dapat didekati oleh distribusi normal yang memiliki standar
deviasi yang sama. Keputusan lalu dapat diambuil berdasarkan statistik :
27
푡 = 푥 − 푥
푆푝 1푛 + 1
푛
dimana,
푆푝 = (푛 − 1)푆 + (푛 − 1)푆
푛 + 푛 − 2
dengan distribusii sampling adalah distribusi t dengan (n1–1) + (n2–1) = n1 + n2 – 2
derajat bebas, n1 adalah jumlah item data di dalam kelompok pertama, dan 푥 dan
s1 masing-masing adalah nilai rata-rata dan standar deviasi data sedangkan n2, 푥
dan s2 menyatakan kuantitas yang sama untuk kelompok kedua.
Suatu hipotesis dapat dinyatakan diterima ataupun ditolak sesuai dengan
hasil perhitungan nilai t dengan wilayah kritis yakni < 푡∝/ dan > −푡∝/ .
Apabila nilai thitung berada pada wilayah tersebut, maka H0 akan ditolak dan H1
akan diterima, sebaliknya jika nilai thitung berada di luar wilayah kritis maka H0
diterima dan H1 ditolak.
L. PENELITI PENDAHULU
Henryardinanto (2003), telah melakukan simulasi model antrian udang di
PT Dipasena Citra Darmaja, Lampung dengan output berupa perbaikan kinerja
sistem produksi melalui perubahan komposisi operator.
Anggraini (2005) telah melakukan penelitian mengenai waktu standar
kerja dan analisis keseimbangan lini produksi pada industri pengolahan udang
beku, studi kasus di PT Central Pertiwi Bahari, Lampung. Output yang diperoleh
yaitu berupa standar waktu kerja serta perbaikan kinerja sistem antrian yang lebih
baik melalui perubahan komposisi operator pada stasiun kerja lini tertentu.
Setyawan (2005) melakukan penelitian dalam menganalisis strategi tata
letak pabrik terkait dengan efisiensi waktu dalam proses produksi (Studi kasus di
PT Serpindo Perdana Separator Indonesia). Output yang dihasilkan yaitu berupa
penyusunan departemen-departemen produksi dan mesin-mesin produksi,
pemanfaatan alat-alat produksi serta penempatan tenaga kerja yang lebih baik.
Sihombing (2006) telah melakukan penelitian dalam menganalisis tata
letak dan keseimbangan lini dalam proses produksi jus buah (Studi kasus di PT
28
Sari Segar Alami, Sentul). Output dari penelitian yang dilakukan adalah
rancangan tata letak baru yang lebih efisien berdasarkan waktu dan biaya
penanganan bahan, serta keseimbangan lini pada area pengemasan.
Sahar (2007) telah melakukan penelitian dalam analisis kinerja sitem
antrian pada industri pengolahan fillet ikan beku (Studi kasus di PT Global
Tropical Seafood, Jawa Barat). Output yang dihasilkan yaitu berupa model
alternatif antrian proses produksi ikan fillet ikan beku yang dapat digunakan
sebagai pembanding dari model antran yang telah berjalan di perusahaan.
29
III. METODOLOGI
A. KERANGKA PEMIKIRAN
Pabrik roti seperti PT Nippon Indosari Corpindo merupakan salah satu
contoh industri pangan yang memproduksi produk berdasarkan nilai permintaan,
dengan ciri produk memiliki waktu siklus penyimpanan yang pendek, sangat
memerlukan perancangan sistem produksi yang tepat untuk mendukung
kelancaran sistem produksinya. Kelancaran sistem produksi memiliki pengaruh
terhadap tinggi rendahnya produktivitas dari suatu industri. Tingginya
produktivitas dapat membantu industri untuk memenuhi permintaannya dengan
tepat waktu.
Kelancaran sistem produksi umumnya dipengaruhi oleh berbagai faktor.
Faktor-faktor ini merupakan komponen-komponen proses produksi itu sendiri
yang dapat mendukung lancarnya aliran bahan bila diterapkan secara tepat.
Beberapa komponen yang memiliki pengaruh terhadap kelancaran sistem
produksi yaitu, pelayanan operator/mesin, tata letak, penanganan bahan, dan
lainnya.
Operator merupakan komponen penting dalam suatu sistem produksi.
Semakin tinggi kinerja operator yang diberikan maka akan semakin baik bagi
tingkat produktivitas bahan yang dihasilkan. Pengukuran tingkat kinerja operator
dapat dilakukan dengan melakukan pengukuran kerja. Pengukuran waktu kerja
merupakan metode penetapan keseimbangan antara jalur manusia yang
dikontribusikan dengan unit output yang dihasilkan. Hal ini berimplikasi pada
pemanfaatan sumber daya manusia dan juga efisiensi waktu yang dapat
meningkatkan produktivitas.
Kinerja operator juga ditentukan oleh keadaan ruang produksi tersebut
yang dapat memberikan tingkat kenyamanan tertentu bagi operator, hal ini dapat
diberikan melalui strategi tata letak yang tepat. Selain itu, pengefisiensian waktu
juga dapat didapatkan melalui penerapan strategi tata letak yang baik juga. Tata
letak yang merupakan salah satu strategi dalam pengefisiensian operasi dalam
jangka panjang, dapat memberikan kemudahan dan kelancaran dalam proses
30
produksi bila diterapkan secara tepat. Tata letak yang baik akan memberikan
kontribusi terhadap peningkatan produktivitas perusahaan.
Pabrik roti umumnya menerapkan tata letak berdasarkan produk (product
layout), yaitu dimana tata letak mesin dan peralatan akan disusun berdasarkan
urutan proses produksinya. Salah satu permasalahan yang sering ditemukan pada
tata letak tipe produk (product layout) pada industri pengolahan roti adalah yang
berkaitan dengan keseimbangan lini produksi (line balancing). Kapasitas keluaran
dan masukan dari stasiun satu ke stasiun lainnya yang tidak sama dapat
mengakibatkan ketidakseimbangan aliran bahan, bottleneck, dan antrian.
Menurut Apple (1990), salah satu metode yang dapat digunakan untuk
melakukan analisis keseimbangan lini adalah dengan menggunakan teori antrian.
Menurut Siagian (1987), dalam menganalisis keseimbangan lini dengan teori
antrian, yang menjadi dasar pertimbangannnya adalah kecepatan kedatangan
bahan dan kecepatan pelayanan server pada tiap stasiun kerja dengan
menggunakan teori antrian. Solusi yang dihasilkan dari analisis antrian dapat
berupa pengembangan model antrian dengan kinerja sistem produksi yang lebih
baik, dapat diindikasikan oleh kondisi proses produksi yang mendekati
tercapainya keseimbangan lini antara stasiun kerja yang satu dengan stasiun kerja
lainnya.
B. PENYELESAIN PERMASALAHAN
Menurut Sutalaksana et. al. (1979), terdapat 5 langkah sistematis untuk
memecahkan suatu masalah yaitu :
1. Pendefinisian Masalah
Pada tahapan ini, tujuan yang akan dicapai dinyatakan secara umum,
artinya ditentukan dahulu kriteria-kriterianya, hasil yang diinginkan, waktu
yang tersedia dan lain-lain.
2. Penganalisaan Masalah
Berdasarkan fakta-fakta yang ada, dibuat spesifikasi dan batasan-
batasannya, menyajikan fakta-fakta secara sistematis, melakukan pengujiian
kembali atas persoalam dan kriteria-kriterianya.
31
3. Pencarian Alternatif-Alternatif
Berdasarkan kriteria-kriteria dan batasan-batasan yang telah
ditentukan, maka dibuatlah berbagai alternatif pemecahan permasalahan.
4. Mengevaluasi Alternatif-Alternatif yang Diusulkan
Alternatif-alternatif yang diperoleh pada langkah 3, dipilih yang paling
baik dengan menggunakan prinsip-prinsip dan teknik-teknik yang dapat
dipertanggungjawabkan secara ilmiah.
5. Pengambilan Keputusan
Satu alternatif yang terpilih dari berbagai alternatif yang ada
merupakan keputusan yang dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan bagi
pihak manajemen perusahaan. Jika pelaksana analisa bukan merupakan
pelaksana keputusan, maka harus silakukan upaya komunikasi hasil analisa.
Diperlukan cara-cara komunikasi yang sistematis dan jelas agar tidak terjadi
salah pengertian.
C. LOKASI DAN WAKTU PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan di Bagian Produksi PT Nippon Indosari
Corpindo, Cikarang yang terletak pada Kawasan Industri Jababeka Jalan Jababeka
XVIIB, Blok U No. 33, Cikarang, Bekasi 17530. Perusahaan ini bergerak di
bidang pangan, yaitu roti tawar dan roti manis. Penelitian ini dilaksanakan selama
2 bulan yaitu dimulai pada tanggal 20 April sampai 19 Juni 2009.
D. TATA LAKASANA
1. Kajian Pustaka dan Observasi Lapang
Kajian pustaka dilakukan untuk mempelajari terlebih dahulu
mengenai pengukuran kerja, tata letak, dan keseimbangan lini. Observasi
lapang merupakan pengamatan langsung yang dilakukan pada industri yang
bersangkutan untuk mengetahui kondisi lapang sebenarnya.
32
2. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah merupakan observasi terhadap gejala
permasalahan yang ada pada kinerja operator, tata letak, adanya bahan yang
menunggu, idle time, kecepatan kedatangan bahan, dan kecepatan pelayanan
mesin/operator yang berpengaruh terhadap keseimbangan lini produksi antar
stasiun.
3. Formulasi Masalah
Formulasi masalah dilakukan berdasarkan identifikasi masalah yang
telah dilakukan. Studi waktu, analisis tata letak dan keseimbangan lini
produksi dikembangkan untuk menganalisis dan memperbaiki produktivitas
perusahaan. Formulasi masalah dilakukan secara heuristik maupun prosedural
yang bertujuan untuk mengetahui kebutuhan data.
4. Pengumpulan Data
Data-data yang dipakai dan dibutuhkan pada penelitian ini adalah :
a. Data primer diperoleh melalui :
1) Pengamatan langsung di perusahaan
Pengamatan langsung di perusahaan yang dilakukan yaitu
pengukuran secara langsung terhadap tata letak pabrik yang ada,
proses produksinya, mesin dan peralatan yang digunakan,
pengukuran waktu siklus dari setiap proses, kecepatan kedatangan
bahan, kecepatan pelayanan operator pada setiap stasiun kerja, dan
pengukuran jam henti dengan menggunakan stopwatch.
2) Wawancara
Wawancara dilakukan untuk mendapatkan informasi
mengenai kegiatan-kegiatan dan proses yang terjadi, serta mengenai
permasalahan yang timbul dan upaya untuk mengatasinya kepada
pihak-pihak terkait, seperti asisten manajer produksi, dan pekerja
pabrik.
33
b. Data sekunder diperoleh melalui :
1) Studi Pustaka
Studi pustaka dilakukan untuk mencari literatur dan
referensi yang berhubungan dengan Tata Letak Pabrik dan
Keseimbangan Lini pada Industri Roti.
2) Laporan internal perusahaan
Laporan internal perusahaan seperti data umum perusahaan,
data kapasitas produksi yang ingin dicapai, data jadwal produksi, dan
data lainnya.
5. Metode Pengukuran Waktu Kerja
Metode pengukuran waktu yang dilakukan adalah metode
pengukuran jam henti dengan menggunakan stopwatch. Langkah-langkah
pengukuran kerja dapat diuraikan sebagai berikut :
a. Pendefinisian pekerjaan yang akan diukur waktunya.
b. Pencatatan semua informasi yang berkaitan dengan pekerjaan, seperti
layout, spesifikasi mesin, dan lain-lain.
c. Pembagian operasi kerja ke dalam elemen-elemen kerja sedetail mungkin
namun masih dalam batas-batas kemudahan untuk mengukurnya.
d. Lakukan pengamatan, pengukuran dan pencatatan waktu yang
dibutuhkan oleh operator untuk menyelesaikan elemen-elemen kerja
tersebut.
e. Lakukan pengujian kelayakan data terhadap data yang telah diperoleh.
Pengukuran waktu dapat dilanjutkan apabila data yang diperoleh telah
melalui 3 tahap pengujian kelayakan data, 3 (tiga) tahapan itu adalah
sebagai berikut
1) Uji Kenormalan Data
Dari data yang didapat dilakukan uji kenormalan data
dengan uji Kolmogorv Smirnov. Uji ini digunakan untuk
menentukan berasal dari distribusi apakah suatu sampel (Chakravart,
1967). Untuk pengujian distribusi normal, uji hipotesa yang
digunakan adalah :
34
Ho : Data berdistribusi normal
H1 : Data tidak berdistribusi normal
Dengan tolak Ho jika P value < α sebesar 5 %. Jika data
yang diambil berdistribusi normal, maka dapat dilanjutkan dengan
pengujian selanjutnya.
2) Uji Keseragaman Data
Pengujian keseragaman data dilakukan dengan
menggunakan peta kontrol (control chart). Peta kontrol dibatasi oleh
dua batas yaitu batas kontrol atas (BKA) dan batas kontrol bawah
(BKB). Data yang dikatakan seragam, yaitu bila nilai rata-rata data
tiap subgrup berada di antara dua batas kontrol, dan dikatakan tidak
seragam, yaitu bila nilai rata-rata data tiap subgrupnya berada di luar
dua batas kontrol. Berikut tahapan-tahapan dalam menganalisa
keseragaman data :
a) Rata-rata subgrup (푋)
푋 = ∑
Dimana : 푋 = data waktu pada subgrup ke-i
k = jumlah data waktu pada tiap subgrup
b) Rata-rata dari rata-rata subgrup (푋)
X = ∑
Dimana : 푋 = rata-rata subgrup ke-i
n = jumlah subgrup
c) Standar deviasi (휎)
휎 = ∑( )
Dimana : 푋 = rata-rata dari rata-rata subgrup
N = jumlah data waktu pengamatan
푋 = waktu ke-j yang teramati selama pengamatan
35
d) Standar deviasi dari distribusi harga rata-rata subgrup (휎 )
휎 = √
Dimana : 휎 = standar deviasi
n = jumlah subgrup
e) Batas kontrol atas (BKA)
퐵퐾퐴 = 푋 + 3.휎
f) Batas kontrol bawah (BKB)
퐵퐾퐵 = 푋 − 3.휎
Dimana : 푋 = rata-rata dari rata-rata subgrup
휎 = standar deviasi dari distribusi harga rata-rata
subgrup
3) Uji Kecukupan data
Uji kecukupan data digunakan untuk mengetahui pada
tingkat kepercayaan dan ketelitian berapa, data tersebut dapat
mewakili populasi yang diamati. Data yang dapat dikatakan telah
cukup untuk mewakili populasi yang diamati atau belum, yaitu
apabila nilai N > N’. Menurut Barnes (1980), rumus uji kecukupan
data yang digunakan pada tingkat kepercayaan 95 % dan ketelitian
10 %, adalah sebagai berikut :
푁 = ∑ (∑ )∑
Dimana : 푁 = jumlah pengamatan yang dibutuhkan
N = jumlah data waktu pengamatan
X = nilai tiap pembacaan stopwatch atau individul
observation
f. Penentuan nilai penyesuaian terhadap sikap kerja dari operator yang
diamati. Nilai penyesuain didapat dengan menjumlahkan nilai dari
masing-masing faktor penyesuaian. Berikut kriteria penyesuaian menurut
Westinghouse yang dapat dilihat pada Tabel 2.
36
Tabel 2. Kriteria Penyesuaian Menurut Westinghouse
Faktor Kelas Lambang Penyesuaian
Keterampilan
Superskill A1 + 0.15 A2 + 0.13
Excellent B1 + 0.11 B2 + 0.08
Good C1 + 0.06 C2 + 0.03
Average D 0.00
Fair E1 - 0.05 E2 - 0.10
Poor F1 - 0.16 F2 - 0.22
Usaha
Excessive A1 + 0.13 A2 + 0.12
Excellent B1 + 0.10 B2 + 0.08
Good C1 + 0.05 C2 + 0.02
Average D 0.00
Fair E1 - 0.04 E2 - 0.08
Poor F1 - 0.12 F2 - 0.17
Kondisi Kerja
Ideal A + 0.06 Excellently B + 0.04 Good C + 0.02 Average D 0.00 Fair E - 0.03 Poor F - 0.07
Konsistensi
Perfect A + 0.04 Excellent B + 0.03 Good C + 0.01 Average D 0.00 Fair E - 0.02 Poor F - 0.04
Sumber : Sutalaksana et. al., 1979.
g. Penentuan nilai kelonggaran (allowance factor) terhadap sikap kerja dari
operator yang diamati. Nilai kelonggaran didapat dengan menjumlahkan
semua nilai dari masing-masing faktor kelonggaran. Berikut kriteria
kelonggaran yang dpat dilihat pada Tabel 3.
37
Tabel 3. Kriteria Kelonggaran
Faktor Kriteria Nilai Kelonggaran (%)
Bagi Pria Bagi Wanita
Tenaga yang dikeluarkan
1. Dapat diabaikan 0.0 - 6.0 0.0 - 6.0 2. Sangat ringan 6.0 - 7.5 6.0 -7.5 3. Ringan 7.5 - 12.0 7.5 - 16.0 4. Sedang 12.0 - 19.0 16.0 - 30.0 5. Berat 19.0 - 30.0 30.0 6. Sangat berat 30.0 - 50.0 30.0 7. Luar biasa berat 50.0 30.0
Sikap Kerja
1. Duduk 0.0 - 1.0 2. Berdiri di atas dua kaki 1.0 - 2.5 3. Berdiri di atas satu kaki 2.5 - 4.0 4. Berbaring 2.5 - 4.0 5. membungkuk 4.0 - 10.0
Gerakan Kerja
1. Normal 0 2. Agak terbatas 0.0 - 5.0 3. Sulit 0.0 - 5.0 4. Sebagian anggota badan terbatas 5.0 - 10.0
5. Seluruh anggota badan terbatas 10.0 - 15.0
Kelelahan Mata
Pandangan Mata Cahaya Cahaya Cukup Kurang
1. Pandangan terputus-putus 0.0 - 6.0 0.0 - 6.0 2. Pandangan terus-menerus 6.0 - 7.5 6.0 - 7.5 3. Fokus berubah-ubah 7.5 - 12.0 7.5 - 16.0 4. Fokus tetap 12.0 - 19.0 16.0 - 30.0
Keadaan Temperatur
Temperatur (oC) Lembab Lembab Normal Berlebihan
1. < 0 10 12 2. 0 - 13 10 - 0 12 - 5 3. 13 - 22 5 - 0 8 - 0 4. 22 - 28 0 - 5 0 - 8 5. 28 -38 5 - 40 8 - 100 6. >38 40 100
Keadaan Atmosfer
1. Baik 0 2. Cukup 0 - 5 3. Kurang baik 5 - 10 4. Buruk 10 - 20
Keadaan Lingkungan
1. Bersih, sehat, tidak bising 0 2. Lama siklus 5 - 10 detik 0 - 1 3. lama siklus 0 - 5 detik 1 - 3 4. Sangat bising 0 - 5 5. Dapat menurunkan mutu 0 - 5 6. Terasa adanya getaran lantai 5 - 10 7. Keadaan yang luar biasa 5 - 15
Sumber : Sutalaksana et. al., 1979.
38
h. Penghitungan waktu baku (standard time), dapat dilihat pada rumus
perhitungan di bawah ini :
1) Waktu Siklus (푊푠)
푊푠 = ∑
2) Waktu Normal (푊 )
푊 = 푊푠 × (1 + 푝푒푛푦푒푠푢푎푖푎푛)
3) Waktu Baku (푊푏)
푊푏 = 푊 × ( (%))
6. Metode Analisis Tata Letak
Metode analisis tata letak yang digunakan yaitu dengan pembuatan
diagram keterkaitan. Diagram keterkaitan digunakan untuk membuat
perencanaan penentuan mesin-mesin dengan memperhatikan hubungan
kedekatan antara mesin dan keterkaitan antara kegiatan produksi.
Bagan keterkaitan aktivitas tersusun atas sejumlah belah ketupat,
dengan masing-masing belah ketupat menunjukkan hubungan keterkaitan
aktifitas. Bagian atas dari masing-masing belah ketupat menunjukkan simbol
kedekatan sedangkan pada bagian bawah menunjukan alasan kedekatan. peta
aktifitas tersebut kemudian dianalisis menggunakan TCR (Total Closeness
Rating). TCR menunjukkan pusat aktifitas menjadi center dari semua aktifitas
yang ada dan seberapa besar keterkaitan pusat aktifitas terhadap sejumlah
pusat aktifitas lainnya. Penetuan pusat aktifitas dilakuakan secara kuantitatif
mengikuti perhitungan sebagai berikut :
M TCR = ∑ V (rij)
j=1,j≠j
Dimana : rij = hubungan pusat aktifitas ke-i dan ke-j
V(rij) = fungsi nilai yang ditetapkan untuk rij, setiap simbol
tersebut memiliki besaran yang berbeda-beda yaitu:
V(rij=A) = 81 V(rij=I) = 9 V(rij=U) = 1
V(rij=E) = 27 V(rij=O) = 3 V(rij=X) = 0
39
Hasil analisis keterkaitan antar departemen dilaporkan dalam bentuk
peta keterkaitan kegiatan, lembar kerja untuk diagram keterkaitan, dan
diagram keterkaitan antar departemen.
7. Metode Analisis Keseimbangan Lini
Data-data yang diperlukan dalam analisis keseimbangan lini yaitu
data kedatangan bahan, waktu pelayanan mesin/operator, jumlah
operator/mesin dan disiplin antrian yang diterapkan pada perusahaan. Data-
data yang melibatkan kerja operator di dalamnya harus diuji distribusi
terlebih dahulu melalui uji kecukupan data dan uji distribusi data. Hal ini
untuk memastikan bahwa data yang telah dimiliki telah cukup untuk
mewakili populasi yang diamati atau tidak, serta untuk melihat sebaran
peluang yang akan terjadi di dalam sistem antrian.
Metode uji kecukupan data yang digunakan sama seperti uji
kecukupan data pada data pengukuran waktu baku dengan selang
kepercayaan yang digunakan yaitu pada tingkat kepercayaan 95% dan
ketelitian 10%. Setelah itu dilakukan uji distribusi data dengan bantuan
perangkat lunak EasyFit 5.1 Professional.
Populasi data yang telah diuji distribusi datanya dan memiliki
distribusi Poisson atau eksponensial dianalisa dengan menggunakan rumus-
rumus baku model antrian, sedangkan bila terdistribusi normal, maka model
diselesaikan melalui teknik simulasi. Teknik simulasi dilakukan dengan
menggunakan bantuan perangkat lunak QSS 1.00.
Output dari hasil uji distribusi data dengan menggunakan software
EasyFit 5.1 Professional merupakan salah satu data input yang akan
dimasukkan saat mengoperasikan perangkat lunak QSS 1.00. Output tersebut
berupa parameter-parameter dari tiap distribusi yang berada pada ranking 1
pada setiap stasiun yang dikerjakan oleh operator. Data lain yang diinputkan
ke dalam software QSS yaitu jumlah operator, kapasitas antrian, disiplin
antrian, tipe komponen, dan nama komponen yang telah dibuat sendiri
sebelumnya sesuai dengan kondisi nyata di perusahaan.
Objek yang diperhatikan (entity) sebagai output dari analisa sistem
antrian adalah customer analysis, server analysis, dan queue analysis, dimana
40
customer analysis terdiri dari jumlah bahan yang dihasilkan (number of
finished), rata-rata waktu menunggu (Wq), dan rata-rata waktu siklus (W);
server analysis terdiri dari utilitas pelayanan (server utilization); dan queue
analysis terdiri dari rata-rata panjang antrian (Lq), dan rata-rata waktu
menunggu (Wq).
Verifikasi model dilakukan dengan membandingkan waktu
pelayanan historis dengan waktu pelayanan hasil simulasi. Apabila nilai
tengah hasil simulasi tidak memiliki perbedaan yang signifikan dengan nilai
tengah waktu pelayanan historisnya, maka model simulasi antrian yang
dikembangkan telah mewakili kondisi sebenarnya. Diagram alir penelitian
secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 6.
41
Gambar 6. Diagram Alir Penelitian Keseluruhan
42
IV. KEADAAN PERUSAHAAN
A. SEJARAH PERUSAHAAN
PT Nippon Indosari Corpindo merupakan perusahaan patungan
Indonesia-Jepang, yaitu antara PT Sari Indoroti dengan Nissho Iwai Corporation
dan Shikishima Baking Co. Ltd. Perusahaan ini bergerak di bidang pangan, yaitu
bakery dengan menggunakan merk dagang ‘Sari Roti’ dan ‘Boti’. PT Nippon
Indosari Corpindo didirikan pada tanggal 8 Maret 1995. Perusahaan pertamanya
didirikan pada tanah seluas 10227 m2 yang terletak di Kawasan Industri Jababeka
Blok W, Cikarang.
Pada tahun 2005, perusahaan ini mulai melebarkan sayapnya dengan
membangun pabrik baru yang terletak di kota Pasuruan untuk memenuhi
permintaan pasar, dimana pada tahun yang sama, didirikan pula pabrik kecil di
Kawasan Industri Jababeka Blok C, Cikarang. Semakin tingginya tingkat
permintaan pasar membuat perusahaan ini harus mendirikan pabrik baru kembali.
Oleh karena itu, pada tahun 2008, didirikanlah sebuah pabrik baru yang terletak
tidak jauh dari pabrik pertama, yaitu di Kawasan Industri Jababeka Blok U,
Cikarang. Namun, adanya pabrik baru di Blok U membuat pabrik di Blok C harus
ditutup, karena produksi yang dihasilkan pada pabrik blok U sudah dapat
memenuhi semua permintaan pasar.
PT Nippon Indosari Corpindo yang terletak di kawasan industri Jababeka
Blok U memiliki lokasi yang cukup strategis. Semua itu didukung oleh mudahnya
akses transportasi, dekatnya letak pabrik dengan supplier-supplier bahan baku,
serta ketersediaannya sarana lain, seperti listrik, air, tenaga kerja, dan penanganan
limbahnya.
Pabrik Blok U didirikan dengan struktur 2 lantai, dimana lantai pertama
digunakan sebagai ruang office produksi, ruang office RM (Raw Material), ruang
office Maintenance, klinik, kantin, ruang ganti pekerja, serta keseluruhan ruang
produksi, baik dari ruang penerimaan bahan baku, ruang penyimpanan bahan
baku, ruang produksi, ruang penyimpanan akhir, hingga fasilitas lainnya.
Sedangkan lantai kedua digunakan sebagai ruang auditoritum, ruang office QC
(Quality Control), Mushola, serta fasilitas penunjang lainnya. Pabrik ini tidak
43
memiliki kantor manajemen seperti halnya pada pabrik blok W, karena memang
pabrik ini masih berada di bawah tanggung jawab pabrik blok W.
Tata letak fasilitas di ruang produksi pabrik blok U ini menerapkan tipe
operasi yang bersifat kontinyu, sedangkan untuk tipe tata letaknya yaitu mengikuti
tata letak berdasarkan produk (product layout). Hal ini dikarenakan stasiun kerja,
mesin dan peralatan yang ada ditempatkan atas dasar urutan proses yang
dibutuhkan untuk menghasilkan produk.
PT Nippon Indosari Corpindo telah memasarkan berbagai jenis produk
roti di pasaran yang berjumlah lebih dari 15 produk roti manis dan 6 jenis produk
roti tawar. Semua jenis produk roti tersebut lebih banyak diproduksi pada pabrik
Blok W. Sedangkan pabrik blok U, hanya menghasilkan 1 jenis roti tawar, yaitu
Roti Tawar Spesial, dan 10 jenis roti manis, yaitu Roti Isi Sarikaya, Roti Isi
Strawberry, Roti Isi Keju, Roti Isi Cokelat, Roti Isi Kelapa, Roti Isi Cokelat Keju,
Roti Sobek Isi Cokelat dan Sarikaya, Roti Sobek Isi Cokelat dan Keju, Roti Sobek
Isi Cokelat, dan Roti Sobek Isi Cokelat dan Strawberry.
B. PROSES PRODUKSI
Proses produksi roti tawar di PT Nippon Indosari Corpindo terbagi ke
dalam beberapa tahap proses. Tahap-tahap proses produksi roti tawar dapat dilihat
sebagai berikut.
1. Penimbangan Bahan Baku (Scalling)
Bahan baku yang digunakan dalam pembuatan roti tawar adalah
tepung terigu berprotein tinggi, air, softer, fresh yeast (ragi), gula pasir,
garam, susu bubuk skim, calcium propionat, dan shortening. Semua bahan
baku tersebut akan diterima oleh bagian Raw Material dari para pemasok
(supplier), yang kemudian diletakkan di gudang bahan baku sebelum
akhirnya ditimbang dan digunakan dalam proses produksi.
Proses awal yang dilakukan sebelum proses produksi roti dikerjakan
yaitu proses penimbangan bahan baku dan bahan penunjang. Proses ini
dilakukan di ruang Material Scalling. Bahan baku yang diperlukan akan
disiapkan dan ditimbang sesuai standar formulasi yang ada oleh para pekerja
bagian RM, dimana penimbangan ini dilakukan setiap harinya untuk nantinya
44
akan dipasok ke ruang produksi, yaitu bagian mixing. Proses pemasokan
bahan baku dan bahan penunjang lainnya yang telah ditimbang akan
dilakukan sehari sekali, yaitu tepatnya setiap pukul 16.30. Jadi, bahan baku
dan bahan penunjang yang dipasok per harinya ke bagian mixing merupakan
bahan yang akan digunakan untuk 3 (tiga) shift atau 1 (satu) harinya.
Masing-masing bahan baku yang akan digunakan dalam produksi
umumnya akan ditakar per batch sesuai dengan jadwal produksi jumlah batch
per harinya. Masing-masing bahan akan dimasukkan ke dalam plastik yang
kemudian diletakkan di rak khusus bahan baku sebelum akhirnya digunakan
oleh bagian mixing.
Untuk penimbangan tepung terigu tidak dilakukan oleh bagian RM
seperti bahan baku lainnya. Penimbangan tepung terigu dilakukan dengan
cara memompa tepung melalui pipa-pipa yang tersambung dari rung silo
(tempat penampungan tepung setelah diterima dari supplier) menuju mixer.
Pengaturan banyaknya tepung terigu yang akan digunakan di-setting pada
ruang produksi bagian mixing dengan alat flour meter. Penggunaan air dalam
proses mixing juga diatur dengan menggunakan water meter, sehingga air
akan secara otomatis dialirkan menuju mixer sesuai dengan jumlah yang
diinginkan.
2. Mixing Sponge
Proses produksi roti tawar diawali oleh proses pencampuran awal
yang umumnya disebut mixing sponge. Pada tahap ini, tepung terigu, air,
ragi dan softer akan dicampur di dalam mesin Mixer Sponge. Lama waktu
pengadukan ini adalah 5 menit, terdiri dari pengadukan lambat (Low Speed)
selama 3 menit, dan pengadukan cepat (High Speed) selama 2 menit dengan
suhu sekitar ± 23oC. Tujuan proses mixing sponge adalah untuk
mencampurkan bahan baku, memperbanyak sel secara merata serta
menimbulkan aroma atau karakteristik dari adonan.
3. Fermentasi Awal
Hasil adonan dari mixing sponge yang telah jadi akan dimasukkan ke
dalam box besar yang kemudian akan dimasukkan ke dalam ruang fermentasi.
45
Lama waktu proses fermentasi yaitu sekitar 4 jam dengan suhu fermentasi
sekitar 27-28oC dan kelembaban 75%. Pada tahap fermentasi ini sel-sel
khamir akan menghidrolisis karbohidrat hingga menghasilkan gas CO2,
alkohol, dan asam.
Proses fermentasi bertujuan untuk mengembangkan adonan hingga
mencapai volume yang diinginkan. Ragi memerlukan bahan-bahan tertentu
untuk perkembangannya dan mengeluarkan hasil sampingan teretentu yang
mempengaruhi bahan untuk perkembangannya (U.S. Wheat, 1981).
4. Mixing Dough
Pencampuran kedua yang dilakukan setelah dari fermentasi disebut
mixing dough. Proses mixing dough dilakukan secara 2 tahap dengan total
waktu mixing keseluruhan 17 menit. Suhu pengadukan mixing dough berkisar
antara 25-26oC.
Pada tahap pertama, adonan sponge yang telah difermentasikan akan
diaduk kembali bersama tepung terigu dan air, serta tambahan gula pasir,
garam, susu bubuk skim, dan Calsium propionat. Proses mixing dough pada
tahap awal ini dilakukan selama 6 menit, dengan LS selama 2 menit dan HS
selama 4 menit.
Pada tahap kedua, adonan dough awal akan diberi tambahan bahan
shortening. Lama waktu tahap ini yaitu selama 11 menit, dengan LS selama 3
menit dan HS selama 8 menit. Prinsip pengadukan pada mixing dough tidak
jauh berbeda dengan pengadukan pada mixing sponge, hanya saja adonan
yang dihasilkan pada mixing dough akan terbentuk lebih kalis dan tidak
lengket.
Penambahan air pada tahap ini sangat berpengaruh pada adonan
yang akan dihasilkan. Penambahan air yang berlebihan akan membuat adonan
menjadi lebih lengket, yang kemudian berpengaruh pada hasil fermentasi
akhir dan dapat mengakibatkan over pan (adonan mengembang melebihi pan)
pada proses baking. Semakin lengket adonan maka akan semakin cepat proses
pengembangan adonan pada proses fermentasi akhir. Begitu pula sebaliknya,
jika adonan yang dihasilkan tidak kalis, maka adonan akan sulit mengembang
46
pada proses fermentasi akhir dan mengakibatkan adonan mengembang tidak
pas dengan pan pada proses baking.
5. Dividing
Hasil dari mixing dough akan dimasukkan ke dalam box besar
menuju tahap dividing. Dividing adalah proses pembagian adonan sesuai
dengan ukuran berat tertentu. Pada pabrik ini, pembagian adonan dilakukan
dengan menggunakan mesin divider. Mesin divider ini akan membagi adonan
menjadi 4 (empat) pieces per stroke-nya, dengan bobot 450 gram per pieces-
nya.
6. Rounding
Adonan yang telah dibagi akan dilewatkan melalui mesin rounder,
dimana pada tahap ini adonan akan dibentuk menjadi bulatan-bulatan.
Pembulatan adonan ini bertujuan untuk membentuk lapisan tipis pada adonan
yang berfungsi untuk menahan keluarnya gas CO2 dan membentuk adonan
yang tidak lengket sehingga mudah dibentuk. Pada ujung mesin rounder ini
terdapat kotak dusting berisi tepung terigu yang akan melapisi adonan bulatan
agar tidak lengket.
7. Intermediate Proofing
Adonan yang telah dibulatkan akan dilewatkan melalui conveyor
menuju mesin OHP (Over Head Proofing). Proses ini dilakukan untuk
menstabilkan adonan agar dapat dibentuk dengan mudah dan menghilangkan
gelembung yang disebabkan dari proses pembulatan sebelumnya. Tahap ini
sering juga disebut sebagai tahap pengistirahatan adonan sehingga ragi dapat
bekerja dengan baik.
Lama waktu proses ini yaitu selama 17,4 menit. Mesin ini memiliki
basket-basket yang berputar dengan jumlah 164 line, dengan masing-masing
line-nya memiliki 8 basket.
8. Pressing
Pressing merupakan proses pemipihan adonan dengan cara
melewatkan adonan di antara roll berputar. Mesin pressing ini disebut presser
47
yang terdiri dari 2 roll, yaitu dengan ketebalan masing-masing roll atas 3 mm
dan roll bawah 1.5 mm.
9. Moulding
Moulding adalah proses penggulungan adonan dengan cara
melewatkan adonan di antara conveyor berjalan dan roll berputar. Proses
moulding dilakukan setelah adonan dipipihkan. Adonan yang telah
dilewatkan melalui moulder ini akan berbentuk bulat panjang.
10. Panning
Pada tahap ini, adonan roti tawar yang telah berbentuk bulat panjang
akan dibentuk membentuk huruf “N” yang saling menyambung pada bagian
dasarnya, yang kemudian akan disusun pada pan/tray/loyang. Tujuan
pembentukan adonan ini berbentuk menyerupai huruf “N” ini adalah untuk
membentuk alur serat yang sejajar sehingga mudah dipotong saat proses
trimming.
Masing-masing tray terdiri dari 3 loaf, dimana tiap-tiap loaf-nya
terdiri dari 3 pieces. Jadi, masing-masing loyang terdiri 9 pieces adonan roti
tawar yang dibentuk dan disusun menyerupai huruf “N” berderet. Proses ini
dilakukan secara manual oleh operator bagian Panning.
Setiap tray yang akan digunakan telah disemprotkan dengan lemak
cair sebelumnya. Hal ini dilakukan agar adonan tidak lengket pada tray dan
mempermudah proses depanning. Proses pengolesan ini dilakukan dengan
cara melewatkan tray ke mesin Greaser secara otomatis pada jalur tray
kosong yang berasal dari proses depanning.
11. Racking
Racking adalah proses peletakkan tray ke dalam rak-rak yang
dilakukan secara manual. Masing-masing tray yang telah berisi adonan akan
disusun dan diletakkan pada rak-rak fermentasi. Setiap rak memiliki kapasitas
sejumlah 21 tray. Jadi, setiap rak-nya terdiri dari 63 loaf atau 189 pieces
adonan.
48
12. Final Fermentation
Tahapan ini merupakan tahap fermentasi lanjutan sebelum adonan
akhirnya dipanggang. Tujuan dari fermentasi akhir ini yaitu untuk
mengembangkan adonan sehingga tercapai volume yang optimum.
Fermentasi ini diatur pada suhu 38oC dengan kelembaban sekitar 82-85% dan
lama waktu fermentasi sekitar 64 menit. Volume yang diharapkan adalah
memenuhi 80% dari loyang yang digunakan.
13. Penutupan Tray/Loyang
Pada tahap ini, rak berisi adonan hasil dari fermentasi akhir akan
dikeluarkan dan mulai dimasukkan ke dalam oven, namun sebelumnya
operator akan menutup tray terlebih dahulu dengan penutup tray. Penutupan
tray ini berfungsi agar adonan yang ada di dalam tray tidak mengembang
melebihi dari bentuk rak itu sendiri.
Proses penutupan tray dan pemasukkan tray yang telah ditutup ke
dalam oven dilakukan secara manual oleh operator, dimana akan dideret dan
dimasukkan 5 (lima) tray sekaligus.
14. Baking
Proses baking roti tawar dilakukan dengan menggunakan tunnel oven
yang memiliki 3 (tiga) zona pemanggangan dengan suhu yang telah
distandarkan. Lama waktu proses baking keseluruhan yaitu sekitar 34 menit.
Pada saat proses pemanggangan ini berlangsung, suhu di dalam oven tidak
boleh terlalu tinggi ataupun terlalu rendah. Hal ini dikarenakan dapat
menyebabkan roti tidak mengembang sesuai yang diinginkan.
15. Depanning
Proses depanning adalah proses pengeluaran roti dari tray/loyang
yang dilakukan dengan menggunakan mesin yang disebut depanner. Proses
ini dilakukan setelah roti keluar dari oven baking, dimana sebelumnya
operator akan melepaskan penutup tray terlebih dahulu sampai akhirnya
menuju depanner. Mesin depanner bekerja dengan cara memutar tray dalam
keadaan terbalik hingga roti terlepas dari tray-nya. Hal ini dipermudah
49
sebelumnya dengan penyedotan udara terlebih dahulu saat tray berisi roti
melewati selang penyedot hingga akhirnya roti pun sedikit terangkat.
16. Cooling Time
Cooling time merupakan proses pendinginan roti di atas conveyor
berjalan yang memakan waktu sekitar 120 menit. Proses pendinginan ini
dilakukan untuk mempermudah proses trimming selanjutnya. Roti yang
dipotong dalam keadaan panas akan membuat proses trimming susah untuk
dilakukan karena masih lembeknya roti. Pada proses ini roti masih dalam
bentuk loaf yang saling sejajar sepanjang conveyor berjalan hingga proses
trimming.
Pabrik ini memiliki 3 cooling tower pada lini roti tawar, dimana satu
tower masih berada pada ruang oven dan saling menyatu pada tower lainnya
yang berada di ruang packaging. Jadi, pada tower 1 (satu) roti akan
mengalami pendinginan dengan suhu ruang di sekitar ruang oven, yaitu
sekitar 31oC, sedangkan pada kedua tower lainnya menggunakan suhu ruang
di sekitar ruang packaging, yaitu sekitar 25oC.
17. Trimming
Roti yang telah mengalami proses pendinginan selama 2 jam akan
langsung masuk ke proses trimming dengan menggunakan mesin trimmer.
Roti akan dipotong sesuai ketebalannya, yaitu sekitar 1,2 cm untuk Roti
Tawar Spesial. Pada proses ini bagian ujung-ujung roti yang berbentuk loaf
akan dibuang. Masing-masing loaf roti akan menghasilkan 30 slice roti tawar.
18. Packaging
Roti yang telah dipotong akan dilewatkan melalui mesin packaging
secara otomatis dan dikemas ke dalam plastik polipropilen. Selanjutnya,
plastik yang masing-masingnya terdiri dari 10 slice roti tawar ini akan ditutup
dengan kwiklock yang telah tercantum tanggal produksi dan kadaluarsa
produk. Kwiklock ini memiliki warna yang berbeda-beda per harinya.
Roti yang telah dikemas juga akan dilewatkan pada mesin metal
detector untuk mendeteksi adanya kandungan logam yang terdapat pada roti.
50
Selain itu, roti ini pun akan di-cek kembali baik oleh operator packaging
maupun pihak QC untuk melihat kelayakan dari roti dan juga kemasannya.
19. Crating
Pada tahap ini, operator akan meletakkan dan menyusun roti-roti yang
telah dikemas ke dalam krat-krat. Masing-masing krat terdiri dari 12 pack
roti tawar. Krat-krat ini selanjutnya akan ditumpuk di atas troli dengan
tinggi tumpukan maksimal 11 krat. Dan kemudian disimpan ke dalam ruang
penyimpanan akhir sebelum akhirnya didistribusikan ke para penadah.
Diagram alir dan peta proses operasi proses produksi roti tawar pada PT
Nippon Indosari Corpindo dapat dilihat pada Gambar 7 dan Gambar 8.
Gambar 7. Diagram Alir Proses Produksi Roti Tawar
51
PETA PROSES OPERASI
PT NIPPON INDOSARI CORPINDO
NAMA PRODUK : ROTI TAWAR DIPETAKAN OLEH : PUTRI PUSPITA WARDANI TANGGAL : 20 Mei 2009
Gambar 8. Peta Proses Operasi Produksi Roti Tawar
52
C. SISTEM PRODUKSI ROTI TAWAR
Jam kerja yang diterapkan oleh PT Nippon Indosari Corpindo Blok U
dibagi menjadi 3 shift yang beroperasi selama 24 jam, dengan pembagian shift
sebagai berikut, Shift 1 dimulai dari pukul 07.00 hingga 15.00, Shift 2 dimulai dari
pukul 15.00 hingga 23.00, dan Shift 3 dimulai dari pukul 23.00 hingga 07.00.
Setiap shift memiliki waktu 1 (satu) jam istirahat per pekerja, dimana waktu
istirahat tersebut digunakan oleh pekerja secara rolling dengan pekerja lainnya
tanpa membuat produksi berhenti. Jadi, waktu kerja efektif produksi per shift-nya
yaitu 8 (delapan) jam kerja efektif, sedangkan waktu kerja efektif pekerja per
shift-nya yaitu 7 (tujuh) jam kerja efektif setelah dikurangi waktu 1 (satu) jam
istirahat.
Jumlah keseluruhan pekerja/operator pada line roti tawar (WB) yaitu 14
orang. Operator-operator ini ditempatkan pada bagian yang berbeda-beda, yaitu
pada bagian Mixing sejumlah 2 orang, Panning sejumlah 4 orang, Oven sejumlah
3 orang, dan Packing sejumlah 5 orang. Masing-masing operator memiliki
tanggung jawab terhadap proses yang terjadi pada bagiannya sendiri.
Bagian Mixing memiliki tanggung jawab terhadap berjalannya proses
mixing sponge, fermentasi, dan mixing dough, dimana 2 (dua) operatornya
bertugas menangani seluruh pekerjaan pada bagian tersebut hingga proses mixing
dough selesai. Operator mixing line WB akan bekerja sama dengan operator
mixing pada line roti manis (SB) dalam mengerjakan tugasnya, sehingga jumlah
operator mixing pada line WB dan SB berjumlah 4 orang. Keempat operator
mixing ini akan bekerja sama mengatur jalannya proses mixing baik pada line WB
dan juga SB. Hal ini untuk meringankan beban operator saat waktu istirahat,
dimana 1 operator akan beristirahat, sedangkan 3 operator lainnya tetap
menjalankan proses mixing.
Bagian Make Up memiliki tanggung jawab terhadap berjalannya proses
dividing, rounding, intermediate proofing, pressing, moulder, panning dan
racking. Masing-masing operator memiliki tugas yang berbeda-beda namun tetap
dilakukan rolling pekerjaan yang terdiri dari panning, menyusun tray yang akan
di-panning dan yang sudah di-panning pada rak, memasukkan rak yang sudah
penuh ke dalam ruang fermentasi akhir dan mencatat jumlah bahan yang terproses
53
per batch-nya, dan memastikan lancarnya proses produksi dari proses dividing
hingga moulder serta duster.
Bagian Oven memiliki tanggung jawab terhadap proses kerja dari tahap
penutupan tray, baking, depanning, hingga cooling time pada tower 1. Elemen
kerja yang dilakukan oleh masing-masing operator oven yaitu, 2 (dua) operator
dalam proses pengeluaran rak dari ruang fermentasi akhir, pemasukkan tray ke
dalam oven dan pemasangan penutup tray, sedangkan 1 (satu) operator bertugas
dalam pelepasan penutup tray sebelum menuju depanner. Operator pada oven line
WB akan melakukan rolling pekerjaan dengan operator oven line SB yang
berjumlah 2 orang.
Bagian Packing memiliki tanggung jawab terhadap proses cooling time
pada tower 2 dan 3, trimming, packaging, serta krating. Elemen kerja yang
dilakukan oleh masing-masing operator packing yaitu, memastikan lancarnya
jalan roti sebelum memasuki mesin trimmer, memastikan lancarnya jalan pack
roti pada mesin packaging dan kwiklock, menyusun pack-pack roti ke dalam krat
roti, dan menyusun krat di dalam troli. Pada bagian ini pun dilakukan rolling
operator, namun hanya pada sesama operator packing line WB tanpa melibatkan
operator packing line SB.
54
V. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. PENGUKURAN WAKTU STANDAR KERJA
Menurut Haming dan Nurnajamuddin (2007), pengukuran kinerja
diperlukan untuk menentukan hasil kerja yang dicapai oleh seorang pekerja atau
sekelompok pekerja. Hasil kerja dimaksud terikat pada lamanya waktu yang
diperlukan oleh seorang pekerja untuk menyelesaikan pekerjaan yang
dipercayakan. Semakin pendek waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan satu
unit tugas akan semakin banyak hasil kerja yang dapat dihasilkan. Sebaliknya,
semakin panjang waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas pekerjaan
dimaksud, akan semakin sedikit hasil kerja yang dapat diselesaikan. Dengan
demikian, setiap pekerja harus mengetahui waktu normal dan waktu standar yang
ditentukan oleh perusahaan untuk menyelesaikan pengerjaan satu unit keluaran.
Dengan menggunakan ukuran waktu normal dan waktu standar, maka pekerja dapat
mentargetkan keluaran yang dapat dihasilkannya dalam jam kerja tertentu.
Pengukuran waktu kerja dilakukan untuk mendapatkan waktu standar yang
dibutuhkan oleh seorang pekerja yang bekerja secara normal pada waktu yang
wajar dalam menyelesaikan satu elemen ataupun satu siklus pekerjaan yang
dijalankan dalam sistem kerja terbaik, termasuk di dalamnya kelonggaran waktu
yang diberikan dengan memperhatikan situasi dan kondisi pekerjaan tersebut.
Waktu standar atau waktu baku yang didapat dari hasil pengukuran waktu kerja
memiliki kegunaan tertentu bagi perusahaan.
Waktu baku (waktu standar) sangat berguna dalam menilai keefektifan dan
keefisienan berbagai elemen dalam suatu proses produksi, mulai dari mesin, tenaga
kerja, hingga biaya yang seharusnya dikeluarkan oleh perusahaan. Waktu baku
umumnya digunakan sebagai alat untuk membuat rencana penjadwalan kerja yang
menjabarkan berapa lama suatu pekerjaan itu berlangsung, berapa output yang
dapat dihasilkan dan berapa jumlah tenaga kerja yang dibutuhkan untuk
menyelesaikan pekerjaan tersebut. Selain itu, waktu baku juga dapat memberikan
berapa lama waktu yang diperlukan oleh seorang operator untuk menyelesaikan
suatu pekerjaan pada tingkat kenyamanan yang dibutuhkannya. Tingkat
kenyamanan yang tinggi yang dimiliki oleh operator memiliki implikasi terhadap
55
kinerja operator. Semakin nyaman kondisi suatu operator dalam menjalankan
pekerjaannya, maka semakin tinggi pula kinerja yang akan ditunjukkan oleh
operator itu.
Pengukuran waktu kerja yang diaplikasikan pada PT Nippon Indosari
Corpindo yaitu metode pengukuran waktu kerja dengan jam henti (Stopwatch Time
Study). Metode ini sangat cocok untuk diaplikasikan pada pekerja yang berlangsung
singkat dan berulang-ulang.
Pengukuran waktu kerja diawali dengan membagi satu siklus pekerjaan
menjadi beberapa elemen kerja atau stasiun pekerjaan terlebih dahulu. Pembagian
pekerjaan atas elemen-elemen ini sangatlah mempermudah dalam penghitungan.
Pembagian pekerjaan juga digunakan untuk memisahkan beberapa elemen kerja
yang dikerjakan oleh mesin dan juga oleh operator. Beberapa elemen kerja yang
terlibat baik yang dikerjakan oleh operator ataupun mesin dalam pengukuran kerja
dapat dilihat pada Lampiran 1. Namun, pengukuran waktu kerja dengan metode
jam henti hanya dilakukan pada elemen-elemen kerja yang mengunakan operator
saat pengerjaannya. Beberapa elemen kerja tersebut yaitu :
1. Pemasukan bahan (softer, ragi) ke dalam mixer sponge (O-1)
2. Pemasukan bahan (gula, garam, skim, Ca) ke dalam mixer dough (O-5)
3. Pemasukan bahan (shortening) ke dalam mixer dough (O-8)
4. Panning (O-15)
5. Racking (O-16)
6. Penutupan tray (O-18), dan
7. Crating (O-24)
Elemen kerja yang menggunakan campur tangan operator di dalamnya
akan diberikan nilai penyesuaian dan nilai kelonggaran, sedangkan untuk elemen
kerja yang dikerjakan oleh mesin, dianggap memiliki performance 100 %.
Beberapa hal yang harus diperhatikan dalam pengukuran waktu kerja adalah
kewajaran kerja operator, performance operator, dan nilai waktu yang didapat
dalam pengukuran. Pengukuran waktu kerja dilakukan dengan mengabaikan waktu
perpindahan bahan.
56
Sebelum dilakukan perhitungan waktu baku, perlu dilakukan pengujian
kelayakan data terhadap data yang telah didapat. Pengukuran kelayakan data waktu
proses tersebut terdiri dari 3 uji, yaitu uji kenormalan data, uji keseragaman data
dan uji kecukupan data.
1. Pengukuran Kelayakan Data Waktu Proses
a. Uji Kenormalan Data
Dari data yang telah didapat, dilakukan uji kenormalan data
dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov. Uji Kolmogorov Smirnov
ini digunakan untuk mengetahui jenis distribusi dari data yang telah
didapat, dimana selang kepercayaan yang dipilih yaitu sebesar 95%
(α=5%). Dengan artian bahwa toleransi penyimpangan dari rata-rata hasil
pengukuran yang diperbolehkan yaitu sebesar 5% dengan kemungkinan
berhasil sebesar 95%.
Grafik hasil dari uji Kolmogorov Smirnov dapat dilihat pada
Lampiran 2, dengan kesimpulan dari grafik tersebut pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Kenormalan Data Waktu Kerja Operator Operasi P-Value Kesimpulan Hasil
O-1 > 0.15 P value > α (0.05) NORMAL O-5 > 0.15 P value > α (0.05) NORMAL O-8 > 0.15 P value > α (0.05) NORMAL O-15 > 0.15 P value > α (0.05) NORMAL O-16 > 0.15 P value > α (0.05) NORMAL O-18 > 0.15 P value > α (0.05) NORMAL O-24 > 0.15 P value > α (0.05) NORMAL
Berdasarkan hasil tabel di atas, data waktu kerja operator telah
menyebar secara normal, maka pengujian pun dapat dilanjutkan dengan
pengujian selanjutnya.
b. Uji Keseragaman Data
Uji keseragaman data dilakukan dengan menggunakan batas
kontrol atas (BKA) dan batas kontrol bawah (BKB), dimana data akan
dinyatakan seragam bila nilai rata-rata masing-masing sub grup yang
diperoleh berada di antara rentang BKB dan BKA, atau BKB < X < BKA.
57
Tabel 5. Hasil Uji Keseragaman Data Waktu Kerja Operator
Operasi BKB Rataan Terendah
Rataan Tertinggi BKA Hasil
O-1 69.84 83.67 104.33 114.69 SERAGAM O-5 82.49 91.33 97.67 107.51 SERAGAM O-8 39.90 47.33 55.00 61.70 SERAGAM O-15 9.42 9.73 10.57 10.99 SERAGAM O-16 1.60 2.00 2.20 2.61 SERAGAM O-18 35.63 38.07 47.10 49.92 SERAGAM O-24 10.99 12.47 14.07 15.12 SERAGAM
Perhitungan dari uji keseragaman dan kecukupan data waktu kerja
dapat dilihat pada Lampiran 3 sampai Lampiran 9, dan kesimpulan uji
keseragaman datanya dapat dilihat pada Tabel 5. Berdasarkan hasil
perhitungan tersebut dapat disimpulkan bahwa data telah seragam karena
nilai rataan terendah dan tertinggi masing-masing sub grup berada pada
rentang BKB dan BKA. Oleh karena itu, pengujian pun dapat dilanjutkan
ke pengujian selanjutnya.
c. Uji Kecukupan Data
Uji kecukupan data waktu kerja operator dilakukan pada selang
kepercayaan 95% dan tingkat ketelitian 10%. Uji kecukupan data ini
bertujuan untuk menunjukkan apakah data yang telah didapat sudah
dianggap cukup untuk mewakili populasi yang diamati. Hasil uji
kecukupan data dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Uji Kecukupan Data Waktu Kerja Operator
Berdasarkan tabel di atas, nilai masing-masing operasi (N’)
menunjukkan lebih kecil dibandingkan nilai N itu sendiri, sehingga dapat
dikatakan data yang diperoleh telah cukup untuk mewakili populasi yang
diamati, sehingga perhitungan waktu baku pun dapat dilakukan.
Operasi N N' Hasil O-1 15 12.25 CUKUP O-5 15 3.60 CUKUP O-8 15 9.55 CUKUP
O-15 15 1.22 CUKUP O-16 15 11.83 CUKUP O-18 15 5.79 CUKUP O-24 15 5.18 CUKUP
58
2. Perhitungan Waktu Baku
Setelah melalui pengujian kenormalan, keseragaman, dan kecukupan
data secara berurutan, maka data dapat dinyatakan layak dan lanjut ke proses
selanjutnya. Proses lanjut setelah uji tersebut yaitu penentuan nilai penyesuaian
dan nilai kelonggaran yang dapat dilihat pada Lampiran 10 dan Lampiran 11.
Penentuan nilai penyesuaian dan nilai kelonggaran hanya diberikan pada
elemen kerja yang menggunakan operator di dalamnya, sedangkan elemen
kerja yang dikerjakan oleh mesin tidak diberikan nilai penyesuaian dan
kelonggaran.
Pemberian nilai penyesuaian terhadap elemen yang dikerjakan oleh
operator adalah untuk memberikan penyesuaian terhadap data yang didapat
dari ketidakwajaran yang mungkin dilakukan oleh operator saat pengamatan.
Sedangkan pemberian nilai kelonggaran yang diberikan adalah untuk
memberikan kenyamanan bagi operator dalam menyeimbangkan waktu
menyelesaikan pekerjaan dengan waktu-waktu khusus untuk memenuhi
kebutuhan-kebutuhan pribadi, istirahat melepas lelah, dan alasan-alasan lain
yang di luar kontrol.
Hasil dari pengukuran waktu kerja yang didapat akan dikalikan
dengan nilai penyesuaian untuk mendapatkan waktu normal. Selanjutnya,
waktu normal yang didapat akan ditambahkan dengan nilai kelonggaran untuk
mendapatkan waktu baku. Perhitungan waktu baku keseluruhan tersebut dapat
dilihat pada Lampiran 12. Hasil perhitungan waktu baku kerja operator dan
waktu baku kerja mesin dapat dilihat pada Tabel 7 dan Tabel 8.
Satuan hasil pengukuran waktu kerja yang didapat berbeda-beda,
tergantung dari pengukuran yang memungkinkan untuk dilakukan di lapangan
untuk masing-masing elemen kerja. Namun, satuan ini kemudian akan
dikonversi menjadi satuan waktu yang sama yaitu detik. Berdasarkan hasil
perhitungan waktu baku pada Lampiran 12, didapatkan total waktu baku
sekitar 8.45 jam per batch-nya. Hasil total waktu baku ini merupakan waktu
total yang dibutuhkan untuk memproduksi satu batch (443.5 kg) produk roti
tawar.
59
Tabel 7. Waktu Baku Kerja Operator No
Elemen Nama Operasi
Waktu Baku Kerja (detik)
1 O - 1 Pemasukan bahan (softer, ragi) ke dalam Mixer Sponge 146.70
2 O - 2 Pentransferan tepung dan air ke Mixer Sponge 3 O - 5 Pemasukan bahan (gula, garam, skim, Ca) ke dalam Mixer Dough
151.49 4 O - 6 Pentransferan tepung dan air ke Mixer Dough 5 O - 8 Pemasukan bahan (shortening) ke dalam Mixer Dough 81.32 6 O - 15 Panning 14.01 7 O - 16 Racking 2.71 8 O - 18 Penutupan Tray 64.02 9 O - 24 Crating 17.77
Tabel 8. Waktu Baku Kerja Mesin
No Elemen
Nama Operasi Waktu Baku
Kerja (detik)
1 O - 3 Mixing Sponge 300.00 2 O - 4 Fermentasi 1 14400.00 3 O - 7 Mixing Dough 1 360.00 4 O - 9 Mixing Dough 2 660.00 5 O - 10 Dividing 5.00 6 O - 11 Rounding 18.00 7 O - 12 Intermediate Proofing 1044.00 8 O - 13 Pressing 3.00 9 O - 14 Moulding 6.00 10 O - 17 Fermentasi 2 3840.00 11 O - 19 Baking 2040.00 13 O - 20 Depanning 7.00 14 O - 21 Cooling Time 7200.00 15 O - 22 Trimming 32.00 16 O - 23 Packaging 12.00
B. ANALISIS TATA LETAK
Tata letak secara umum jika ditinjau dari sudut pandang produksi adalah
susunan fasilitas-fasilitas produksi untuk memperoleh efisiensi proses produksi.
Perancangan tata letak meliputi pengaturan tata letak fasilitas-fasilitas operasi
dengan memanfaatkan area yang tersedia untuk penempatan mesin-mesin, bahan-
bahan, perlengkapan untuk operasi, personalia, dan semua peralatan dan fasilitas
yang digunakan untuk produksi. Selain itu, perancangan tata letak juga harus
menjamin kelancaran aliran bahan-bahan, penyimpanan bahan, baik bahan baku,
bahan setengah jadi, maupun produk-produk jadi (Indrayati, 2007).
Lini produksi roti tawar di PT Nippon Indosari Corpindo memiliki tipe tata
letak produk (product layout) yang menyesuaikan susunan tata letak berdasarkan
60
urutan proses produksinya. Perancangan tata letak pada perusahaan ini memiliki
lini pengerjaan yang berbentuk garis lurus (straight line shape). Tata letak
keseluruhan pabrik dapat dilihat pada Lampiran 27.
Salah satu cara untuk menganalisis tata letak yaitu dengan menggunakan
analisis Activity Relationship Chart (ARC). Analisis ARC merupakan analisis
perancangan tata letak yang bersifat kualitatif. Metode ini menghubungkan aktivitas
secara berpasangan sehingga semua aktivitas tiap departemen dapat diketahui
hubungannya. Hubungan aktivitas dapat ditinjau dari sisi hubungan keterkaitan
secara organisasi, keterkaitan aliran, keterkaitan lingkungan dan keterkaitan proses.
Analisis keterkaitan aktivitas produksi roti tawar di PT Nippon Indosari
Corpindo dilakukan dengan memabagi dan mengelompokkan aktivitas-aktivitas
yang saling berhubungan. Aktivitas-aktivitas ini dikelompokkan menjadi 6 buah
departemen, yaitu Departemen Raw Material (RM), Departemen Mixing,
Departemen Oven, Departemen Packing, Departemen Crating, dan Departemen
Finish Good (FG). Pengelompokkan ini dilakukan berdasarkan ruangan yang
terbentuk di kondisi lapangnya. Departemen mixing merupakan gabungan dari
aktivitas proses mixing hingga proses panning, departemen Oven merupakan
ruangan dari aktivitas gabungan proses fermentasi 2 hingga cooling (tower 1),
departemen packing merupakan ruangan dari aktivitas gabungan proses cooling
(tower 2 dan 3) hingga packaging, departemen crating merupakan ruangan dari
aktivitas proses crating, dan departemen finish good merupakan ruangan dari
aktivitas proses penyimpanan produk jadi. Gambar diagram alir produksi roti tawar
dapat dilihat pada Gambar 9, dengan keterangan gambar pada Tabel 9.
Tabel 9. Keterangan Gambar Diagram Alir Produksi Roti Tawar No Aktivitas No Aktivitas 1 Penyimpanan Bahan Baku 14 Panning 3 Mixing Sponge 16 Fermentasi 2 5 Fermentasi 1 18 Baking 7 Mixing Dough 20 Depanning 9 Dividing 21 Cooling Time 10 Rounding 22 Trimming 11 Intermediate Proofing 23 Packaging 12 Pressing 25 Crating 13 Moulding 27 Penyimpanan Produk Jadi
61
Setelah diberikan hubungan kedekatannya, kemudian dapat dibuat ARC
yang memberikan hubungan antara departemen secara singkat. Bagan Activity
Relationship Chart dapat dilihat pada Gambar 10, dan tingkat keterkaitan antar
kegiatannya dapat ditunjukkan pada Tabel 10.
Gambar 9. Diagram Alir Produksi Roti Tawar
62
Tabel 10. Tingkat Keterkaitan Aktivitas Kode Alasan
1 Urutan aliran kerja 2 Efisiensi jarak, waktu, dan kerja 3 Suhu, bising 4 Tingkat kenyamanan 5 Kemudahan melakukan pengawasan 6 Adanya komunikasi/ kontrol kertas kerja
Gambar 10. Activity Relationship Chart Produksi Roti Tawar
Gambar 10 merupakan hasil peta keterkaitan tiap departemen pada lantai
produksi dan menggambarkan hubungan kedekatan antar departemen. Keterkaitan
antara departemen RM dengan departemen mixing ditandai dengan huruf A (mutlak
berdekatan) terkait alasan merupakan aliran urutan kerja dan efisiensi jarak, waktu
dan tempat. Begitu pula keterkaitan antara departemen mixing dengan oven, oven
dengan packing, packing dengan crating, dan crating dengan FG, yang ditandai
dengan huruf A karena alasan yang sama dan juga adanya komunikasi/kontrol
kertas kerja. Keterkaitan antara departemen RM dan oven ditandai dengan huruf X
(tidak boleh berdekatan), terkait dengan perbedaan suhu, tingkat kebisingan pada
departemen oven yang dapat mengganggu kenyamanan pada departemen RM.
Keterkaitan antara departemen RM dan packing ditandai dengan huruf I (penting
untuk berdekatan) dikarenakan bahan kemasan yang diperlukan pada departemen
packing terdapat di departemen RM.
Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai Total Closeness Rating
(TCR), yaitu jumlah total tingkat hubungan antara satu aktivitas dengan aktivitas
lainnya serta menunjukkan pusat aktifitas menjadi center dari semua aktifitas yang
ada dan seberapa besar keterkaitan pusat aktifitas terhadap sejumlah pusat aktifitas
63
lainnya. Perhitungan nilai TCR pada setiap departemen dapat dilihat pada Tabel 11.
Berdasarkan hasil dari perhitungan TCR, dapat diketahui prioritas departemen
mana yang harus didahulukan terlebih dahulu dalam menentukan tata letak ruang
produksi.
Tabel 11. Nilai Total Closeness Rating Setelah Diurutkan
Aktivitas Jumlah
TCR Rank A E I O U X 80 27 9 3 1 0
A. Departemen RM 1 - 1 - 2 1 92.00 5 B. Departemen Mixing 2 - - - 3 - 165.00 3 C. Departemen Oven 2 - - - 2 1 164.00 4 D. Departemen Packing 2 - 1 1 2 - 176.00 1 E. Departemen Crating 2 - - 1 3 - 168.00 2 F. Departemen FG 1 - - 1 3 - 87.00 6
Berdasarkan perhitungan TCR pada Tabel 11, didapatkan nilai TCR
tertinggi pada departemen packing dan crating. Hal ini menunjukkan bahwa dalam
perancangan tata letak, penempatan kedua departemen ini terlebih dahulu dijadikan
prioritas utama sebagai pusat aktivitas yang kemudian dilanjutkan dengan ranking-
ranking selanjutnya. Dari hasil ARC dan nilai TCR yang didapat, maka dapat
dilanjutkan dengan membuat bagan keterkaitan antar departemen yang dapat dilihat
pada Gambar 11.
Gambar 11. Bagan Keterkaitan Aktivitas Produksi Roti Tawar
64
Berdasarkan hasil bagan keterkaitan aktivitas di atas, susunan pada
departemen RM dan mixing mengalami perubahan letak. Hal ini dikarenakan
tingkat kedekatan yang lebih diperlukan antara departemen RM dan packing terkait
peletakan bahan kemasan yang akan digunakan di stasiun packing terletak jauh
pada departemen RM. Dalam kondisi nyata, pemindahan bahan kemasan dari
departemen RM menuju departemen packing dilakukan dengan menggunakan troli
yang dilakukan oleh operator, dimana jarak antar kedua departemen tersebut
terbilang jauh. Oleh karena itu, perubahan ini dapat memperkecil jarak perpindahan
bahan kemasan dari departemen RM menuju departemen packing yang
berimplikasi pada kelancaran proses produksi itu sendiri.
Menurut Haming dan Nurnajamuddin (2007), arus material (bahan baku,
bahan penolong, atau komponen rakitan) berdampak langsung pada material
handling cost (biaya penanganan bahan). Pekerjaan yang tidak sistematis akan
berakibat terjadinya arus komponen atau bahan yang bolak-balik di tempat
pengolahan. Jika hal ini terjadi, bukan saja biaya penanganan bahan yang
meningkat, tetapi juga upah tenaga kerja. Upah yang harus dibayar meningkat
karena waktu pengerjaan produk bertambah. Akibatnya produktivitas menurun,
efektivitas dan efisiensi kerja juga menurun.
Perubahan susunan berdasarkan hasil analisis bagan keterkaitan antar
aktivitas tidak sepenuhnya dapat dilakukan oleh perusahaan, namun memang dapat
dikatakan bahwa tata letak merupakan aset jangka panjang bagi perusahaan yang
mendukung kelancaran proses produksi di dalamnya. Dalam hal ini, perusahaan
perlu mempertimbangkannya terkait dengan biaya investasi yang tinggi yang
diperlukan oleh perusahaan untuk merombak tata letak yang sudah ada,
dibandingkan dengan tetap mempertahankan tata letak pada kondisi yang sudah
berjalan sekarang ini.
65
C. ANALISIS ANTRIAN
1. Konfigurasi Sistem Antrian Produksi Roti Tawar
Lini produksi roti tawar pada PT Nippon Indosari Corpindo pada
analisis sistem antrian ini dikelompokkan menjadi 16 stasiun kerja. Keenam
belas stasiun ini yaitu :
a. Stasiun Mixing Sponge
b. Stasiun Fermentasi 1
c. Stasiun Mixing Dough
d. Stasiun Dividing
e. Stasiun Rounding
f. Stasiun Intermediate Proofing
g. Stasiun Panning
h. Stasiun Racking
i. Stasiun Fermentasi 2
j. Stasiun Penutupan Tray
k. Stasiun Baking
l. Stasiun Depanning
m. Stasiun Cooling
n. Stasiun Trimming
o. Stasiun Packaging
p. Stasiun Crating
Sebagian besar stasiun kerja pada lini roti tawar dioperasikan oleh
mesin, sedangkan stasiun kerja yang dioperasikan oleh operator hanya
beberapa stasiun saja. Penggunaan operator pada beberapa stasiun kerja
umumnya terbatasi oleh tidak memungkinkannya stasiun tersebut untuk
dikerjakan oleh mesin, misalnya pada stasiun panning ataupun penutupan tray.
Namun, sedikitnya penggunaan operator tidak akan mengubah peranan penting
operator itu sendiri. Operator tetap merupakan elemen penting yang
menentukan waktu proses atau pelayanan pada beberapa stasiun yang
dioperasikannya.
Stasiun-stasiun yang menggunakan operator dalam pengerjaannya
yaitu stasiun Panning, Racking, Penutupan Tray, dan Crating. Selain dari
keempat stasiun tersebut, pengerjaan proses produksi dilakukan oleh mesin,
namun dalam pengerjaannya operator tetap bertindak sebagai penggerak dan
pengkontrol jalannya mesin.
Kinerja operator sangat menentukan ada tidaknya suatu antrian dalam
suatu sistem antrian. Stasiun-stasiun yang melibatkan operator dalam
pengerjaannya, umumnya memiliki waktu pelayanan pada stasiun itu dan
waktu kedatangan bahan untuk stasiun berikutnya yang bersifat probabilistik.
Dalam pelaksanaannya, suatu kapasitas antrian sangat diperlukan sebagai batas
66
maksimum yang dapat dimanfaatkan oleh bahan menunggu terkait dengan
adanya fluktuasi kecepatan yang dilakukan oleh operator. Selain itu, disiplin
antrian yang diterapkan oleh perusahaan dalam proses melayani bahan baik
oleh mesin ataupun operator, juga dapat mempengaruhi ada tidaknya suatu
antrian di dalam sistem. Jumlah operator, kapasitas dan disiplin antrian pada
kondisi nyata dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12. Jumlah Operator, Kapasitas dan Disiplin Antrian Kondisi Nyata Stasiun Jumlah
Line Jumlah Operator per Line (orang)
Kapasitas Antrian per Line (kg)
Disiplin Antrian
Stasiun Dividing 1 - 443.50 FIFO Stasiun Rounding 1 - 1.80 FIFO Stasiun Panning 1 1 9.00 FIFO Stasiun Racking 1 1 24.30 FIFO Stasiun Penutupan Tray 1 1 85.05 FIFO Stasiun Depanning 1 - 60.75 FIFO Stasiun Trimming 1 - 162.00 FIFO Stasiun Packaging 1 - 0.45 FIFO Stasiun Crating 1 1 18.90 FIFO
Sistem aliran bahan dari stasiun kerja satu ke stasiun kerja lainnya di
lini produksi roti tawar bersifat kontinu, dengan disiplin antrian first in first out
(FIFO), yaitu dimana bahan yang pertama kali masuk adalah bahan yang akan
diproses terlebih dahulu sehingga bahan yang pertama masuk akan keluar
pertama pula dari proses tersebut. Pada lini produksi roti tawar di PT Nippon
ndosari Corpindo, bahan diproduksi dalam bentuk batch, namun output yang
dikeluarkan pada masing-masing stasiun kerja tidak semuanya memiliki output
berupa batch. Pada umumnya, output yang dihasilkan pada masing-masing
stasiun kerja di lini produksi roti tawar yaitu dapat berupa batch, pieces, loaf,
tray, rack dan krat, yang kemudian akan dikonversi menjadi satuan kilogram.
Waktu perpindahan bahan antar stasiun pada lini roti tawar sangat kecil
(diabaikan), sehingga waktu pelayanan pada stasiun sebelumnya merupakan
waktu kedatangan bahan untuk stasiun berikutnya. Pola antrian lini produksi
roti tawar di PT Nippon Indosari Corpindo mengikuti pola antrian tunggal
pelayanan ganda. Pola antrian lini produksi roti tawar di PT Nippon Indosari
Corpindo dapat dilihat pada Gambar 12.
67
Gambar 12. Pola Antrian Lini Produksi Roti Tawar di PT Nippon Indosari Corpindo
68
2. Uji Kecukupan dan Distribusi Data
Data-data sampel pada beberapa stasiun yang memiliki waktu
kedatangan bahan dan waktu pelayanan yang bersifat probabilistik, perlu
dilakukan uji kecukupan dan uji distribusi peluangnya terlebih dahulu. Hal ini
dilakukan untuk menghindari terjadinya penyimpangan terhadap data yang
diperoleh. Beberapa data sampel yang dimaksud adalah data waktu kedatangan
bahan pada stasiun Dividing, Penutupan Tray, Depanning, dan Trimming, serta
data waktu pelayanan operator pada stasiun Panning, Racking, Penutupan
Tray, dan Crating.
Uji kecukupan data dilakukan untuk mengetahui apakah data sampel
yang telah diperoleh sudah dapat dianggap mewakili populasi yang telah
diamati. Metode pengujian kecukupan data yang dilakukan pada data antrian
sama dengan yang dilakukan pada uji kecukupan data pada data pengukuran
waktu kerja, yaitu pada selang kepercayaan 95% dengan tingkat ketelitian
10%. Pada umumnya, semakin tinggi tingkat ketelitian yang digunakan, maka
akan semakin banyak pula data yang dibutuhkan. Pada pengambilan data
antrian ini, tingkat ketelitian 10% diambil karena adanya hambatan yang
dihadapi saat pengambilan data di lapangan, sehingga jumlah data yang telah
diperoleh pun tidak cukup untuk menggunakan tingkat ketelitian yang lebih
tinggi. Adapun hambatan tersebut yaitu, adanya keterbatasan waktu dalam
melaksanakan penelitian, dan lamanya waktu jarak per batch pada stasiun
tertentu dimana dibutuhkan data pada setiap batch-nya.
Hasil uji kecukupan data waktu kedatangan bahan dan waktu
pelayanan operator dapat dilihat pada Tabel 13 dan Tabel 14.
Tabel 13. Hasil Uji Kecukupan Data Waktu Kedatangan Bahan Roti Tawar No. Nama Stasiun N N’ Keterangan
1. Stasiun Dividing 32 2.67 CUKUP
2. Stasiun Penutupan Tray 40 37.94 CUKUP
3. Stasiun Depanning 18 4.05 CUKUP
4. Stasiun Trimming 23 3.91 CUKUP
69
Tabel 14. Hasil Uji Kecukupan Data Waktu Pelayanan Operator Roti Tawar No. Nama Stasiun N N’ Keterangan
1. Stasiun Panning 20 0.20 CUKUP
2. Stasiun Racking 20 0.03 CUKUP
3. Stasiun Penutupan Tray 25 19.77 CUKUP
4. Stasiun Crating 22 0.94 CUKUP
Analisa data dilakukan untuk mengetahui distribusi peluang yang
terjadi di dalam suatu sistem antrian. Waktu kedatangan bahan dan waktu
pelayanan operator merupakan parameter yang diuji distribusi peluangnya
untuk mengetahui distribusi peluang dari populasi data yang telah didapat.
Waktu antar kedatangan bahan dan waktu pelayanan operator yang merupakan
data input dari uji distribusi peluang, didapatkan dari perhitungan serta
konversi dari data yang diperoleh. Satuan akhir dari pengkonversian data yang
diperoleh untuk waktu kedatangan bahan dan waktu pelayanan operator/mesin
yaitu detik/kilogram. Data tersebut dapat dilihat pada Lampiran 13 dan
Lampiran 14.
Hasil analisa distribusi peluang dari populasi data hasil pengujian
menentukan metode yang akan digunakan untuk melakukan analisa terhadap
permasalahan antrian pada lini produksi roti tawar. Populasi data yang
memiliki distribusi poisson atau eksponensial dapat dianalisa dengan
menggunakan rumus-rumus model antrian baku, sedangkan bila populasi data
terdistribusi normal, maka dapat dianalisa dengan menggunakan teknik
simulasi.
Uji distribusi peluang dilakukan dengan menggunakan software
EasyFit 5.1 Professional, dengan beberapa distribusi teoritis yang digunakan
yaitu Triangular, Laplace, Normal, Exponential, Gamma, Lognormal, dan
Weibull. Distribusi tersebut merupakan beberapa distribusi yang umumnya
sering digunakan dalam uji distribusi data pada variabel acak. Uji distribusi
sampel data waktu antar kedatangan bahan dan waktu pelayanan operator
dilakukan dengan menggunakan goodness-of-fit dengan metode Kolmogorov-
Smirnov (K-S).
70
Output uji distribusi peluang waktu kedatangan bahan dengan
software EasyFit 5.1 Professional dapat dilihat pada Lampiran 15, sedangkan
output uji distribusi peluang waktu pelayanan operator dapat dilihat pada
Lampiran 16. Tabel 15 adalah hasil dari uji distribusi data waktu kedatangan
bahan roti tawar.
Tabel 15. Hasil Uji Distribusi Data Waktu Kedatangan Bahan Roti Tawar No. Nama Stasiun Jenis Distribusi Keterangan
1. Stasiun Dividing Gamma α = 145.32 ; β = 0.01984 ; γ = 0
2. Stasiun Penutupan Tray Gamma α = 3.5359 ; β = 3.002; γ = 0
3. Stasiun Depanning Weibull α = 12.142 ; β = 2.6427 ; γ = 0
4. Stasiun Trimming Weibull α = 16.939 ; β = 2.7737 ; γ = 0
Untuk hasil uji distribusi data waktu pelayanan operator dapat dilihat
pada Tabel 16.
Tabel 16. Hasil Uji Distribusi Data Waktu Pelayanan Operator Roti Tawar No. Nama Stasiun Jenis Distribusi Keterangan
1. Stasiun Panning Weibull α = 47.422 ; β = 2.6061 ; γ = 0
2. Stasiun Racking Weibull α = 121.52 ; β = 2.4663 ; γ = 0
3. Stasiun Penutupan Tray Gamma α = 19.418 ; β = 0.13877 ; γ = 0
4. Stasiun Crating Gamma (3P) α = 6.0983 ; β = 0.05027 ; γ = 2.1559
Dari beberapa distribusi yang digunakan, dapat dilihat pada Tabel 15
dan Tabel 16 bahwa data historis yang telah didapat memiliki distribusi
Gamma, Gamma (3P), dan Weibull. Berdasarkan hasil output ini, maka analisis
sistem antrian pada lini produksi roti tawar dapat diselesaikan dengan
menggunakan teknik simulasi.
3. Simulasi Antrian Kondisi Nyata Lini Roti Tawar (Wb)
Simulasi antrian pada lini produksi roti tawar di PT Nippon Indosari
Corpindo, dapat dilakukan dengan membuat pembentukan model antrian yang
mengikuti kondisi nyata. Pembentukan model antrian ini akan dioperasikan
dengan mengunakan bantuan perangkat lunak QSS 1.00, yang akan
mensimulasi sistem antrian pada kondisi nyata melalui data historis yang telah
diperoleh menjadi sebuah model simulasi.
71
Beberapa asumsi yang digunakan dalam analisis sistem antrian di PT
Nippon Indosari Corpindo dilihat dari kondisi nyatanya meliputi :
a. Pola antrian jalur tunggal dengan pelayanan ganda (single channel multi
phase).
b. Waktu produksi baku yaitu sebesar 78120 detik, yang didapatkan dari
jumlah produksi baku per harinya, dimana jumlah produksi baku per
harinya sebanyak 62 batch dengan 21 menit/batch-nya.
c. Aturan pelayanan FIFO (first in first out).
d. Kecepatan kedatangan bahan disesuaikan dengan kondisi historis yang
diperoleh saat penelitian.
e. Kecepatan pelayanan operator disesuaikan dengan kondisi historis yang
diperoleh saat penelitian.
f. Satuan waktu yang digunakan untuk kecepatan kedatangan bahan dan
kecepatan pelayanan operator yaitu detik/kilogram.
g. Waktu perpindahan bahan diabaikan, sehingga kecepatan kedatangan
bahan suatu stasiun merupakan kecepatan pelayanan operator pada stasium
sebelumnya.
h. Faktor kerusakan mesin (downtime) diabaikan.
Analisis keseimbangan lini dengan menggunakan simulasi antrian
pada lini roti tawar di PT Nippon Indosari Corpindo diberi nama LBWB-NIC
(Line Balancing White Bread di PT Nippon Indosari Corpindo). Input dari
simulasi dengan menggunakan software QSS 1.0 yaitu berupa jumlah operator,
kapasitas antrian, disiplin antrian, distribusi waktu kedatangan bahan dan
distribusi waktu pelayanan operator. Selain itu, dalam pembuatan model
antrian diperlukan suatu pendefinisian komponen-komponen simulasi berupa
nama komponen dan tipe komponen, dimana hal ini akan mempermudah
penginputan data dalam pengoperasiannya. Komponen-komponen simulasi
yang dimaksud dapat dilihat pada Tabel 17.
72
Tabel 17. Komponen-Komponen Simulasi WB di PT NIC No Stasiun Nama
Komponen Tipe
Komponen Keterangan
1. Dividing Cdivd C Kedatangan bahan di stasiun Dividing 2. Qdivd Q Ruang antrian di stasiun Dividing 3. Sdivd1 S Mesin Divider 1 4. Rounding Qroun Q Ruang antrian di stasiun Rounding 5. Sroun1 S Mesin Rounder 1 6. Panning Cpann C Kedatangan bahan di stasiun Panning 7. Qpann Q Ruang antrian di stasiun Panning 8. Spann1 S Operator Panning 1 9. Qrack Q Ruang antrian di stasiun Racking 10. Srack1 S Operator Racking 1
11. Penutupan Tray Ctray C Kedatangan bahan di stasiun
Penutupan Tray
12. Qtray Q Ruang antrian di stasiun Penutupan Tray
13. Stray1 S Operator Penutupan Tray 1 14. Stray2 S Operator Penutupan Tray 2
15. Depanning Cdepp C Kedatangan bahan di stasiun Depanning
16. Qdepp Q Ruang antrian di stasiun Depanning 17. Sdepp S Mesin Depanner 1 18. Trimming Ctrim C Kedatangan bahan di stasiun Trimming 19. Qtrim Q Ruang antrian di stasiun Trimming 20. Strim1 S Mesin Trimmer 1 21. Packaging Qpack Q Ruang antrian di stasiun Packaging 22. Spack1 S Mesin Packager 1 23. Crating Qkrat Q Ruang antrian di stasiun Crating 24. Skrat1 S Operator Crating 1
Model LBWB-NIC terbagi menjadi 9 model, yang diberi nama Model
A hingga Model I, dimana Model A merupakan model antrian pada stasiun
Mixing Sponge, Model B pada stasiun Fermentasi 1, Model C pada stasiun
Mixing Dough, Model D pada stasiun Dividing dan Rounding, Model E pada
stasiun Panning dan Racking, Model F pada stasiun Fermentasi 2, Model G
pada stasiun Penutupan Tray, Model H pada stasiun Depanning dan Model I
pada stasiun Trimming, Packaging dan Crating.
Berdasarkan kondisi nyata di stasiun Intermediate Proofing, Baking,
dan Cooling, maka pada ketiga stasiun ini tidak dilakukan pembentukan model.
Hal ini dikarenakan pada ketiga stasiun tersebut, aliran bahan yang ada tidak
mungkin akan mengalami suatu antrian, dilihat dari sama besarnya kecepatan
yang dimiliki ketiga stasiun tersebut dan atau konfigurasi waktu yang
dimilikinya dengan kecepatan pada stasiun sebelumnya. Pada stasiun
73
Intermediate Proofing (IP), mesin yang dimilikinya merupakan satu kesatuan
dengan mesin divider dan rounder pada stasiun Dividing dan Rounding.
Kecepatan mesin IP sama dengan kecepatan mesin divider dan rounder, bila
mesin IP dimatikan, maka mesin divider dan rounder akan otomatis mati juga,
namun bila mesin divider dan rounder dimatikan, maka mesin IP tidak akan
mati secara otomatis. Oleh karena itu, hal ini tidak akan menyebabkan adanya
suatu antrian pada stasiun ini. Pada stasiun Baking, kecepatan kedatangan
bahan ditentukan oleh kecepatan pelayanan pada stasiun sebelumnya yaitu
stasiun Penutupan Tray yang umumnya bersifat probabilistik karena
melibatkan operator dalam pengerjaannya, namun dalam kondisi nyatanya
operator pada stasiun Penutupan Tray ini tidak akan melakukan peletakan tray
ke ujung oven dan penutupan tray bila oven pada stasiun Baking masih dalam
keadaan penuh. Jadi, adanya antrian antara stasiun Penutupan Tray dengan
Baking tidak mungkin terjadi, melainkan kemungkinan terjadinya antrian yaitu
terdapat antara stasiun Fermentasi 2 dan Penutupan tray. Stasiun Cooling
memiliki karakteristik yang sama dengan stasiun Intermediate Proofing, bila
conveyor cooling pada tower 1 dimatikan, maka mesin depanner pada stasiun
Depanner akan secara otomatis mati, namun bila mesin depanner dimatikan
tidak akan membuat conveyor cooling mati secara otomatis. Secara
keseluruhan ketiga stasiun ini memiliki konfigurasi waktu yang berbeda yang
tidak dapat disimulasikan dengan menggunakan software QSS 1.00.
Analisis pada kesembilan model antrian yang ada terdiri dari 2, yaitu
dengan cara metode keseimbangan aliran bahan, dan simulasi antrian dengan
menggunakan QSS. Pada Model A, B, C, dan F, akan dianalisis dengan
menggunakan metode keseimbangan aliran bahan, sedangkan Model D, E, G,
H dan I akan disimulasikan dengan menggunakan software QSS 1.00.
Pembagian metode cara analisis ini dikarenakan adanya perbedaan konfigurasi
waktu yang dimiliki pada setiap stasiun. Pada model yang dianalisis dengan
menggunakan metode keseimbangan aliran bahan umumnya memiliki waktu
proses yang tetap dan tidak dapat diubah, dan memiliki jumlah bahan yang
diproses dalam jumlah yang besar, misalnya batch.
74
Analisis keseimbangan aliran bahan menggambarkan aliran bahan
yang masuk dan keluar dari sistem tersebut pada masing-masing stasiun.
Analisis ini dilakukan dengan pensikronasian antara data historis perusahaan
berupa jadwal produksi dengan data pengamatan yang didapat di lapangan.
Selain itu, dari analisis ini juga dapat dilihat ada dan tidaknya antrian, utilitas
mesin dan waktu idle mesin dalam stasiun kerja tersebut.
Pada analisis dengan menggunakan simulasi antrian, objek yang
diperhatikan (entity) sebagai output dari analisa sistem antrian adalah customer
analysis, server analysis, dan queue analysis, dimana customer analysis terdiri
dari jumlah bahan yang dihasilkan (number of finished), rata-rata waktu
menunggu (Wq), dan rata-rata waktu siklus (W); server analysis terdiri dari
utilitas pelayanan (server utilization); dan queue analysis terdiri dari rata-rata
panjang antrian (Lq), dan rata-rata waktu menunggu (Wq).
Keseluruhan analisis antrian pada kondisi nyata pada lini produksi roti
tawar di PT Nippon Indosari Corpindo adalah :
a. Analisis Antrian pada Model A
Model A dianalisis dengan menggunakan metode keseimbangan
aliran bahan yaitu pada stasiun Mixing Sponge. Keseimbangan aliran bahan
terhadap bahan yang masuk dan keluar pada Model A disimulasikan selama
24 jam dengan menggunakan data historis dan data pengamatan yang
didapat. Aliran bahan yang dapat dilihat pada Lampiran 17 memiliki aliran
yang sama tiap harinya, dikarenakan adanya jadwal yang pasti untuk setiap
bahan yang akan diproses.
Pelayanan bahan pada stasiun ini bersifat batch dengan
menggunakan mesin mixer sponge dan memiliki waktu produksi selama 5
menit. Aliran bahan pada stasiun ini umumnya bersifat konstan untuk
masing-masing batch-nya. Jarak antar batch pada stasiun ini yaitu selama 21
menit, yang terdiri dari waktu running selama 5 menit, waktu loading
selama 2 menit, waktu unloading selama 1 menit, dan sisa dari 21 menit
merupakan waktu idle mesin setiap batch-nya. Analisis keseimbangan aliran
bahan Model A dapat dilihat pada Lampiran 17.
75
Berdasarkan hasil simulasi keseimbangan aliran bahan yang dibuat,
didapatkan waktu idle mixer sponge dalam 1 hari sebesar 61.00%,
sedangkan utilitas yang dimilikinya dalam 1 hari sebesar 39.00%. Besarnya
nilai idle mesin pada Model A ini dikarenakan waktu produksi mesin
sponge itu sendiri yang bersifat batch, yaitu sebesar 8 menit/batch-nya,
sedangkan waktu yang disediakan oleh perusahaan setiap batch-nya sebesar
21 menit. Jarak per batch sebesar 21 menit merupakan sinkronisasi dari
waktu produksi pada mixer dough, dimana waktu produksi yang dimiliki
pada mixer dough lebih lama dibandingkan pada mixer sponge. Peningkatan
utilitas dari mixer sponge tidak dapat dilakukan dengan cara memperkecil
jarak per batch-nya tanpa adanya perubahan pada komponen lain. Mixer
sponge yang beroperasi secara terus menerus tentunya justru malah akan
membuat adanya suatu antrian pada bahan yang akan masuk ke stasiun
Mixing Dough, mengingat waktu yang dibutuhkan oleh mixer dough untuk
beroperasi lebih lama. Hal ini tentunya justru akan membuat terjadinya
antrian yang tidak diinginkan oleh perusahaan.
Pada kondisi nyata, waktu idle mesin pada stasiun ini akan
memperlihatkan idle time yang lebih tinggi, hal ini dikarenakan sering
terjadinya retur yang dilakukan oleh perusahaan akibat pembatalan
permintaan ataupun sudah terpenuhinya jumlah permintaannya.
b. Analisis Antrian Model B
Analisis antrian pada Model B merupakan pensimulasian
keseimbangan aliran bahan pada stasiun Fermentasi 1. Adanya jadwal
produksi sangatlah berperan penting dalam proses operasi pada stasiun ini.
Jadwal produksi yang tidak bagus pada stasiun ini akan membuat suatu
antrian yang berdampak pada keseluruhan proses produksi. Hasil dari
analisis keseimbangan aliran bahan pada Model B dapat dilihat pada
Lampiran 18.
Analisis keseimbangan aliran bahan pada Model B disimulasikan
selam 24 jam, dimana keluar masuknya bahan bersifat batch yang
dioperasikan dengan menggunakan box. Kapasitas box yang dapat
ditampung pada ruang fermentasi 1 yaitu sebanyak 14 box dengan 1 box
76
tambahan yang digunakan untuk menumpahkan adonan dough ke dalam
mesin divider. Dalam kondisi nyata, keempatbelas box yang ada tidak
digunakan seluruhnya, hanya 12 box yang digunakan dalam proses
fermentasi, hal ini dikarenakan dengan waktu proses fermentasi selama ± 4
jam sudah dapat dicapai oleh box pertama untuk digunakan kembali.
Keduabelas box fermentasi (box 1 s/d box 12) memiliki standar
waktu proses fermentasi 1 selama ± 4 jam, namun dalam kondisi nyatanya
waktu fermentasi yang terjadi hanyalah selama 3 jam 51 menit, oleh karena
itu pada analisis keseimbangan aliran bahan ini waktu running fermentasi
yang digunakan yaitu sebesar 3 jam 51 menit. Waktu loading box
fermentasi yaitu selama 1.5 menit dan waktu unloading selama 5 menit.
Waktu cleaning box merupakan waktu pengolesan box dengan shortening
yaitu selama 1.5 menit. Box 15 merupakan box yang menampung adonan
dough dan memindahkannya ke dalam mesin dividing. Box ini tidak keluar
masuk ruang fermentasi, hanya beroperasi sekitar mixer dough dan divider.
Khusus untuk box 15, waktu cleaning, loading dan unloading yang terjadi
yaitu selama 1.5 menit, 1 menit dan 1 menit.
Berdasarkan hasil analisis keseimbangan aliran bahan, pada box 1
s/d box 12 didapatkan total idle time box dalam 1 hari sebesar 6.00% dan
total utilitas box dalam 1 hari sebesar 94.00%, sedangkan pada box 15
didapatkan waktu idle box dalam 1 hari sebesar 84.00% dan utilitas box
dalam 1 hari sebesar 16.00%. Kecilnya nilai utilitas pada box 15 disebabkan
oleh fungsi dari box 15 itu sendiri yang hanya berfungsi sebagai pentransfer
adonan dari mixer dough ke divider.
c. Analisis Antrian Model C
Model C disimulasikan dengan menggunakan keseimbangan aliran
bahan, yaitu pada stasiun Mixing Dough. Sama halnya dengan Model A dan
Model B, stasiun ini disimulasikan dengan analisis keseimbangan aliran
bahan selama 24 jam secara batch dengan jarak per batch-nya sebesar 21
menit. Selama 21 menit waktu produksi per batch-nya, terdiri dari waktu
running selama 17 menit, waktu loading selama 2.5 menit, dan waktu
unloading selama 1 menit. Sisa waktu dari 21 menit dikurangi waktu
77
running, loading dan unloading merupakan waktu idle mesin per batch-nya,
yaitu waktu menganggur dan menunggu bahan yang akan diproses pada
mesin mixer dough. Hasil analisis keseimbangan aliran bahan pada Model
C dapat dilihat pada Lampiran 19.
Berdasarkan hasil perhitungan keseimbangan aliran bahan pada
stasiun Mising Dough, didapatkan waktu idle mesin mixer dough dalam 1
hari yaitu sebesar 2.00%, sehingga utilitas mixer dough dalam 1 hari yang
didapatkan yaitu sebesar 98.00%. Tingginya nilai utilitas pada mixer dough
ini terkait dengan waktu produktif mesin mixer dough yang dijadikan
sebagai acuan dalam penentuan jarak waktu per batch-nya.
d. Analisis Antrian Model D
Model D merupakan model simulasi antrian dengan menggunakan
software QSS 1.00 pada stasiun Dividing dan Rounding. Pada stasiun ini
terjadi perbedaan konfigurasi satuan input dan output yang dihasilkan. Pada
stasiun dividing, bahan yang datang berupa adonan sebanyak 1 batch/21
menitnya, bahan adonan ini akan dibagi-bagi menjadi ukuran yang sama
(0.45 kg) dengan satuan outputnya yaitu pieces.
Kecepatan kedatangan bahan pada stasiun ini sama dengan
kecepatan pelyaanan pada stasiun sebelumnya, yaitu stasiun Mixing Dough,
yang bersifat probabilistik. Kecepatan pelayanan dalam model ini adalah
konstan, karena dikerjakan oleh mesin, yaitu mesin divider dan rounder.
Penulisan kecepatan pelayanan pada QSS yang dimasukkan yaitu
Constant/2.688 untuk divider dan Constant/2.556 untuk rounder. Tampilan
data pada Model D pada program QSS 1.00 seluruhnya dapat dilihat pada
Gambar 13.
Gambar 13. Tampilan Data pada Model D pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks
78
Pada model D ini, aliran bahan pada stasiun Dividing menuju
Rounding berbentuk garis lurus. Aliran bahan pada model ini dapat dilihat
pada QSS melalui tampilan model grafis, yaitu pada Gambar 14.
Gambar 14. Tampilan Model Grafis pada Model D pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks
Simulasi dilakukan selama 78120 detik dengan menggunakan
sistem kerja jam (use system clock), dan dilakukan sebanyak 3 kali
ulangan/simulasi per modelnya. Hasil simulasi pada Model D ini dapat
dilihat pada Lampiran 21.
Berdasarkan hasil simulasi pada Model D ini, dapat dilihat jumlah
bahan baku yang terproses (number finished) yang telah melewati stasiun
kerja pada model ini, yaitu sebesar 27100. Data ini diperlukan untuk
mengetahui jumlah bahan yang mampu diproses selama satu hari kerja
(78120 detik). Hasil ini tidak berbeda jauh dengan hasil pada kondisi
nyatanya yaitu sebesar 27497 kg.
Nilai rata-rata keseluruhan waktu dalam sistem produksi sangat
dipengaruhi oleh kecepatan pengerjaan bahan dan lama waktu tunggu dalam
proses produksi (waktu transfer diabaikan). Semakin rendah flowtime,
pergerakan bahan menjadi semakin cepat sehingga dapat meningkatkan
tingkat produktivitas produksi (Anggraini, 2005). Nilai rata-rata waktu
keseluruhan (W) pada Model D yang diperoleh yaitu sebesar 5.29 detik,
dimana pada kondisi nyatanya sekitar 5.30 detik. Hal ini menunjukkan
bahwa nilai rata-rata waktu keseluruhan melalui simulasi QSS tidak berbeda
jauh dengan hasil pada kondisi nyatanya.
79
Selain jumlah bahan baku yang terproses, dapat dilihat juga nilai
rata-rata tingkat utilitas mesin pada Model D ini, yaitu sebesar 90.94%.
Nilai rata-rata tingkat utilitas mesin pada model ini dapat dinyatakan
seimbang, dimana utilitas divider sebesar 93.23%, dan utilitas rounder
sebesar 88.64 %. Perbedaan ini dapat dilihat dari perbedaan kecepatan pada
masing-masing mesin, dimana kecepatan mesin rounder memiliki kecepatan
yang lebih tinggi dibandingkan pada divider, oleh karena itu dengan jumlah
bahan datang yang sama dan kecepatan yang berbeda, akan membuat server
dengan kecepatan yang lebih tinggi akan memiliki utilitas yang lebih
rendah.
Pada Model D ini, tidak ditemukan adanya bahan yang menunggu
(Lq), dengan rata-rata waktu menunggu (Wq) yang sangat kecil yaitu 0.02
detik atau dapat dikatakan waktu menunggu bahannya nol. Hasil ini
menunjukkan bahwa kecepatan mesin yang diterapkan oleh perusahaan
sekarang pada mesin divider dan rounder telah dapat mengimbangi
kedatangan bahan dari stasiun Mixing Dough, dilihat dari tidak adanya
antrian pada stasiun Dividing dan Rounding.
e. Analisis Antrian Model E
Model E merupakan model simulasi antrian dengan menggunakan
software QSS 1.00 pada stasiun Panning dan stasiun Racking. Sistem
simulasi yang diterapkan pada model ini sama dengan Model D, dimana
simulasi dilakukan selama 78120 detik dengan 3 ulangan/simulasi. Pada
model ini, kecepatan kedatangan bahan ditentukan oleh kecepatan
pelayanan pada stasiun Moulder, yaitu Constant/2.721. Unit pelayanan pada
stasiun ini ditentukan oleh kerja operator yang berjumlah 1 orang pada
Panning dan 1 orang pada Racking. Satuan input pada stasiun ini yaitu
berupa pieces dengan satuan ouput berupa tray (= 9 pieces). Adapun
tampilan data dan model grafisnya dapat dilihat pada Gambar 15 dan
Gambar 16, dimana model grafisnya memperlihatkan aliran bahan yang
berbentuk garis lurus.
80
Gambar 15. Tampilan Data pada Model E pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks
Gambar 16. Tampilan Model Grafis pada Model D pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks
Hasil simulasi pada Model E dapat dilihat pada Lampiran 22.
Berdasarkan hasil simulasi pada Model E ini, nilai rata-rata tingkat utilitas
operator secara keseluruhan (overall server utilization) adalah sebesar
92.41%. Nilai rata-rata tingkat utilitas operator pada model ini dapat
dinyatakan seimbang, dimana utilitas panning sebesar 94.62%, dan utilitas
rounder sebesar 90.20%.
Pada Model E ini tidak ditemukan adanya bahan yang menunggu
(Lq), dan waktu menunggu bahan (Wq). Tidak ditemukannya bahn yang
menunggu dan waktu menunggu bahan ini menandakan tidak adanya antrian
yang terjadi pada kedua stasiun. Kecepatan pelayanan operator pada tiap
stasiun kerja pada model ini sudah dapat mengimbangi kecepatan
kedatangan bahan yang datang.
f. Analisis Antrian Model F
Model F pada model simulasi lini roti tawar merupakan model
yang disimulasikan dengan cara keseimbangan aliran bahan, yaitu pada
stasiun Fermentasi 2. Sistem keseimbangan aliran bahan pada model ini
81
umumnya hampir sama dengan Model B, hanya saja pada model ini keluar
masuknya bahan dari dan ke ruang fermentasi 2 berada dalam rak-rak berisi
tray, bukan dengan box-box fermentasi. Pada ruang fermentasi 2 terdapat 7
line pintu fermentasi, dimana masing-masing pintu terdiri dari 3 rak
fermentasi yang akan keluar masuk ruang fermentasi 2 secara bergilir per
raknya. Hasil simulasi keseimbangan aliran bahan pada Model F ini dapat
dilihat pada Lampiran 20.
Simulasi aliran bahan pada stasiun ini yaitu dengan menggunakan
rak yang berjumlah 21 rak. Simulasi dilakukan selama 24 jam, dengan
masing-masing raknya memiliki waktu running selama 64 menit, loading 4
menit, unloading selama 1 menit.
Berdasarkan hasil perhitungan keseimbangan aliran bahan pada
stasiun Fermentasi 2, didapatkan total waktu idle rak dalam 1 harinya yaitu
sebesar 17.00%, sehingga total utilitas mixer dough dalam 1 hari yang
didapatkan yaitu sebesar 83.00%. Berdasarkan simulasi keseimbangan
aliran bahan pada model ini, terlihat bahwa tidak adanya bahan yang
menunggu pada stasiun ini, yang dapat berarti pula tidak adanya antrian
bahan pada ruang fermentasi 2, hal ini didukung oleh kapasitas ruang
fermentasi 2 itu sendiri yang sudah cukup untuk menampung rak-rak secara
bergilir.
g. Analisis Antrian Model G
Model G merupakan model simulasi antrian dengan menggunakan
software QSS 1.00 pada stasiun Penutupan Tray. Model ini dipengaruhi
oleh kedatangan bahan dari stasiun Fermentasi 2 yang bersifat probabilistik,
terkait dengan proses pengeluaran rak dari ruang fermentasi 2 yang
dilakukan sendiri oleh operator penutupan tray, oleh karena itu, kedatangan
bahan pada stasiun ini pun diuji dengan distribusi peluang karena bersifat
probabilistik. Unit pelayanan pada stasiun ini adalah operator yang
berjumlah 2 orang. Hasil simulasi pada Model G ini dapat dilihat pada
Lampiran 23.
82
Tampilan data yang dimasukkan pada program QSS dan model
grafis yang terlihat pada Model G dapat dilihat pada Gambar 17 dan
Gambar 18.
Gambar 17. Tampilan Data pada Model G pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks
Gambar 18. Tampilan Model Grafis pada Model G pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks
Berdasarkan hasil simulasi pada model ini, nilai rata-rata tingkat
utilitas operator pada Model G adalah sebesar 49.93%. Rendahnya nilai
utilitas dikarenakan jumlah bahan yang datang dilayani oleh 2 operator,
sehingga kecepatan pelayanannya akan lebih besar dibandingkan dengan
kecepatan kedatangan bahan. Hal ini menyebabkan operator memiliki nilai
rata-rata idle time yang tinggi, yaitu 50.07%.
Tingkat kesibukan operator sedikit banyak memiliki pengaruh
terhadap ada tidaknya antrian pada suatu stasiun kerja. Pada Model G ini
tidak ditemukan adanya bahan yang menunggu (Lq), dengan waktu
menunggu bahan (Wq) yang sangat kecil sebesar 0.01 detik atau dapat
dikatakan waktu menunggu bahannya nol.
83
h. Analisis Antrian Model H
Model H merupakan model simulasi antrian bahan dengan
menggunakan software QSS 1.00, yaitu pada stasiun Depanning. Kecepatan
kedatangan bahan pada stasiun ini dipengaruhi oleh kecepatan pelayanan
operator pada stasiun Penutupan Tray bukan ditentukan oleh kecepatan
pelayanan mesin di stasiun Baking, sehingga waktu kedatangan bahan pada
stasiun ini bersifat probabilistik. Unit pelayanan pada stasiun ini adalah
mesin depanner yang berjumlah 1 buah. Hasil simulasi pada model ini dapat
dilihat pada Lampiran 24.
Tampilan data yang dimasukkan pada program QSS dan model
grafis yang terlihat pada Model H dapat dilihat pada Gambar 19 dan
Gambar 20.
Gambar 19. Tampilan Data pada Model H pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks
Gambar 20. Tampilan Model Grafis pada Model H pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks
Berdasarkan hasil simulasi pada model ini, nilai rata-rata tingkat
utilitas mesin pada Model G adalah sebesar 83.50%. Nilai ini dapat
ditingkatkan dengan salah satu caranya yaitu menaikkan kecepatan mesin
depanner sehingga kesibukan mesin pada stasiun ini meningkat. Pada Model
H ini didapatkan nilai rata-rata bahan yang menunggu (Lq) yang sangat
84
kecil yaitu 0.01 kg atau dapat dikatakan tidak adanya bahan yang menunggu
karena nilai tersebut tidak mewakili untuk 1 pieces roti yang berbobot 0.45
kg/pieces-nya. Rata-rata waktu menunggu bahan (Wq) yang ditunjukkan
pada hasil simulasi Model ini juga terbilang sangat kecil, yaitu 0.01 detik
atau dapat dikatakan waktu menunggu bahannya nol.
i. Model I
Model I merupakan model simulasi antrian bahan dengan
menggunakan software QSS 1.00, yaitu pada stasiun Trimming, Packaging
dan Crating. Sistem simulasi yang diterapkan pada model ini sama dengan
Model D, E, G, dan H, dimana simulasi dilakukan selama 78120 detik
dengan 3 ulangan simulasi. Pada model ini, kecepatan kedatangan bahan
dipengaruhi oleh kecepatan pelayanan pada stasiun Cooling Time yang
terdistribusi Weibull. Unit pelayanan pada stasiun ini terdiri dari 1 mesin
trimmer, 1 mesin packaging dan 1 operator racking. Satuan input pada
stasiun ini yaitu berupa loaf (= 3 pieces) dengan satuan ouput berupa pieces.
Adapun tampilan data dan model grafisnya dapat dilihat pada Gambar 21
dan Gambar 22, dimana model grafisnya memperlihatkan aliran bahan yang
berbentuk garis lurus.
Hasil simulasi pada Model I dapat dilihat pada Lampiran 25.
Berdasarkan hasil simulasi pada Model I, nilai rata-rata tingkat utilitas
operator secara keseluruhan adalah sebesar 92.92%. Nilai rata-rata tingkat
utilitas operator pada model ini dapat dinyatakan seimbang, dilihat dari
kekonstanan masing-masing stasiun, yaitu utilitas trimmer sebesar 93.58%,
utilitas mesin packaging sebesar 93.57%, dan utilitas operator crating
sebesar 91.59%.
Gambar 21. Tampilan Data pada Model I pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks
85
Gambar 22. Tampilan Model Grafis pada Model D pada Program QSS 1.00 dalam Bentuk Matriks
Nilai rata-rata bahan yang menunggu (Lq) pada stasiun kerja di
Model I secara keseluruhan yaitu 0,02 kg, dengan rata-rata waktu
menunggunya (Wq) yaitu 0.02 detik. Nilai rata-rata bahan yang menunggu
ditunjukkan pada stasiun Trimming, yaitu 0.02 kg dan pada stasiun Crating,
yaitu sebesar 0.01 kg. Dari nilai tersebut dapat dikatakan tidak
ditemukannya antrian bahan dan waktu menunggu bahan karena nilai yang
ditunjukkan relatif sangat kecil.
4. Verifikasi dan Validasi Model
Verifikasi model merupakan langkah yang dilakukan untuk
memastikan bahwa model yang dibangun telah sesuai dengan harapan dan
terbukti secara nyata. Verifikasi model dilakukan dengan membandingkan data
hasil simulasi dengan data historis yang didapatkan selama penelitian. Uji yang
dipakai adalah uji-t dengan menggunakan perangkat lunak Minitab 15 yang
dapat dilihat pada Lampiran 26.
Hasil uji nilai tengah dua populasi untuk waktu pelayanan bahan
dengan hasil simulasi dapat dilihat pada Tabel 18.
Tabel 18. Hasil Uji Nilai Tengah Dua Populasi dengan Software Minitab 15
No Stasiun Hasil Uji-T t-hitung nilai-P
1. Stasiun Panning -0.59 0.56 2. Stasiun Racking -0.68 0.52 3. Stasiun Penutupan Tray 0.01 1.00 4. Stasiun Crating -0.00 1.00
86
Berdasarkan hasil uji nilai tengah dua populasi untuk waktu pelayanan
yang didapat dari penelitian dengan waktu pelayanan hasil simulasi model
antrian menunjukkan bahwa nilai P > 0.05. Oleh karena itu, dapat disimpulkan
bahwa nilai tengah waktu pelayanan yang didapat dari data historis hasil
pengukuran di lapangan dengan nilai tengah waktu pelayanan hasil simulasi
antrian adalah seragam pada selang kepercayaan 95%. Keseragaman tersebut
dapat dijadikan dasar untuk menyatakan model simulasi tersebut valid
digunakan.
87
KESIMPULAN DAN SARAN
A. KESIMPULAN
Proses produksi di PT Nippon Indosari Corpindo berjalan dengan
melibatkan kerja mesin dan operator di dalamnya yang bersifat deterministik dan
probabilistik. Pengukuran kerja berguna dalam menentukan standar waktu kerja,
analisis tata letak dan analisis antrian. Pengukuran waktu dilakukan dengan
menggunakan metode jam henti (stopwatch) pada operator untuk menentukan
waktu baku, dimana waktu baku yang didapat dari perhitungan yaitu sebesar 8.45
jam untuk memproduksi 1 batch (443.5 kg) adonan roti tawar.
Lini produksi roti tawar di PT Nippon Indosari Corpindo memiliki tipe
tata letak produk (product layout) yang menyesuaikan susunan tata letak
berdasarkan urutan proses produksinya dengan lini pengerjaan yang berbentuk
garis lurus (straight line shape). Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan
Analisys Relationship Chart diperlukan perubahan susunan pada departemen Raw
Material dan Mixing dengan tingkat keterkaitan aktivitas berdasarkan urutan
aliran kerja; efisiensi jarak, waktu, dan kerja; suhu, bising; tingkat kenyamanan;
kemudahan melakukan pengawasan; dan adanya komunikasi/kontrol kertas kerja.
Nilai Total Closeness Rating tertinggi yaitu pada departemen Packing (176),
diikuti departemen Crating (168), Mixing (165), Oven (164), Raw Material (92)
dan Finish Good (87). Perubahan susunan dilakukan dalam rangka pengefisienan
waktu, jarak, dan biaya perpindahan bahan kemasan dari departemen Raw
Material menuju departemen Packing yang relatif jauh.
Analisis antrian dilakukan dengan membentuk model-model antrian yang
terbagi menjadi 9 model antrian, yaitu Model A dengan menggunakan
keseimbangan aliran bahan pada stasiun Mixing Sponge, Model B dengan
keseimbangan aliran bahan pada stasiun Fermentasi 1, Model C dengan
keseimbangan aliran bahan pada stasiun Mixing Dough, Model D dengan teknik
simulasi antrian pada stasiun Dividing dan Rounding, Model E dengan teknik
simulasi antrian pada stasiun Panning dan Racking, Model F dengan
keseimbangan aliran bahan pada stasiun Fermentasi 2, Model G dengan teknik
simulasi antrian pada stasiun Penutupan Tray, Model H dengan teknik simulasi
88
antrian pada stasiun Depanning, dan Model I dengan teknik simulasi antrian pada
stasiun Trimming, Packaging, dan Crating.
Berdasarkan hasil keseimbangan aliran bahan dan simulasi antrian,
Model A menunjukkan tidak adanya bahan yang mengantri, dengan tingkat
utilitas mesin sebesar 39.00% dan nilai idle time per harinya sebesar 61.00%.
Rendahnya nilai utilitas mesin pada model ini terkait dengan penyeimbangan
waktu dengan stasiun lainnya. Model B menunjukkan tidak adanya bahan yang
mengantri, dengan tingkat utilitas ruang fermentasi 1 sebesar 94.00% dan nilai
idle time per harinya sebesar 6.00%. Model C menunjukkan tidak adanya bahan
yang mengantri, dengan tingkat utilitas mesin sebesar 98.00% dan nilai idle time
per harinya sebesar 2.00%. Tingginya utillitas pada model ini terkait dengan
waktu jarak per batch-nya yang disesuaikan dengan waktu produktif per batch
pada stasiun ini. Model D menunjukkan bahan yang menunggu dan waktu
menunggu bahan yang nol, dengan nilai utilitas mesin sebesar 90.94%. Model E
menunjukkan bahan yang menunggu dan waktu menunggu bahan yang nol,
dengan nilai utilitas operator sebesar 92.41%. Model F menunjukkan tidak adanya
bahan yang mengantri, dengan tingkat utilitas ruang fermentasi 2 sebesar 83.00%
dan nilai idle time per harinya sebesar 17.00%. Model G menunjukkan bahan
yang menunggu dan waktu menunggu bahan yang nol, dengan tingkat utilitas
operator sebesar 49.93%. Model H menunjukkan bahan yang menunggu dan
waktu menunggu bahan yang nol, dengan nilai utilitas mesin sebesar 83.50%. Dan
pada Model I menunjukkan bahan yang menunggu dan waktu menunggu bahan
yang nol, dengan nilai utilitas keseluruhan sebesar 92.92%.
B. SARAN
1. Perlu dilakukannya penelitian lanjutan dengan melibatkan analisa biaya
terhadap perubahan susunan ruangan yang telah dilakukan berdasarkan
Analysis Relationship Chart (ARC).
2. Perlu dilakukannya penelitian lanjutan berupa pengembangan model terhadap
model simulasi antrian yang masih memiliki nilai utilitas operator yang
rendah sebagai bahan pembanding bagi perusahaan, khususnya pada stasiun
Penutupan Tray.
89
3. Waktu normal dan waktu baku perlu diterapkan di dalam perusahaan karena
menentukan tinggi rendahnya produktivitas, dalam hal jumlah bahan yang
terproses. Oleh karena itu, pihak perusahaan sebaiknya menerapkan dan
mensosialisasikan waktu tersebut kepada operator agar target produksi pun
dapat tercapai.
90
DAFTAR PUSTAKA
Anggraini, D. 2005. Penentuan Waktu Standar dan Analisis Keseimbangan Lini Produksi pada Industri Pengolahan Udang Beku (Studi Kasus di PT Central Pertiwi Bahari, Lampung). Skripsi Fakultas Teknologi Pertanian Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Anonim. 2009. Dibalik Empuknya Roti. Jurnal halal Edisi 58 24 April 2009. http://www.halalguide.info/2009/04/27/dibalik-empuknya-roti/
Anthony R. N. dan Govindarajan V. 2005. Management Control System (Sistem Pengendalian Manajemen). Salemba Empat, Jakarta.
Apple, J. M. 1990. Tata Letak Pabrik dan Pemindahan Bahan. Edisi Ketiga. Penerjemah Mardiono, N. M. T. Georgia Institute of Technology. Institut Teknologi Bandung, Bandung.
Astawan, M. 2004. Kandungan Serat dan Gizi pada Roti Ungguli Mi dan Nasi. 18 Juni 2004. Kompas Cyber Media. http://www.gizi.net/cgi-Bin/berita/fullnews.cgi?newsid1087532236,16801
Bakri, S, Tarwaka, dan Sudiajeng, L. 2004. Ergonomi untuk Keselamatan, Kesehatan Kerja dan Produktivitas. UNIBA Press, Surakarta.
Barnes, R. M. 1980. Motion and Time Study Design and Measurement of Work. Seventh Edition. John Wiley & Sons Inc., New York.
Beranbaum, R. L. 2003. The Bread Bible. WW Norton and Company, London.
Boysen. 2006. Assembly Line Balancing : Which Model to Use When?. Di dalam : Perwitasari D. S. Perbandingan Metode Ranked Positional Weight dan Kilbridge Wester pada Permasalahan Keseimbangan Lini Lintasan Produksi Berbasis Single Model. Skripsi Fakultas Teknik Industri Institut Teknologi Bandung, Bandung. http://www.informatika.org/~rinaldi/TA/Makalah_TA%20Dyah%20Saptanti.pdf
Buffa, E. S. dan Dyer, J. S. 1978. Essential of Management Science/Operation Research. John Wiley & Sons Inc., New York.
Daniel, W. W. 1989. Stastistika Nonparametrik Terapan. UI Press, Jakarta.
Hamburg, M. 1979. Basic Stastistics: A Modern Approach. 2nd Edition. Di dalam : Analisis Analisis Sistem Antrian Udang Di PT Dipasena Citra Darmaja, Lampung. Dwi Henryardinanto. Fakultas Teknologi Pertanian Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Haming, M dan Nurnajamuddin, M. 2007. Manajemen Produksi Modern: Operasi Manufaktur dan Jasa. Penerbit Bumi Aksara, Jakarta.
91
Harinaldi. 2005. Prinsip-Prinsip Statistik untuk Teknik dan Sains. Penerbit Erlangga, Jakarta.
Heizer, J. dan B. Render. 1993. Production and Operation Mangement : Strategic and Tactical Decision. 4th Edition. New Jersey, Prentice Hall.
Henryardinanto, D. 2003. Analisis Sistem Antrian Udang di PT Dipasena Citra Darmaja, Lampung. Skripsi Fakultas Teknologi Pertanian Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Indrayati, R. 2007. Mempelajari Aspek Tata Letak dan Penanganan Barang-Barang Produksi (Plant Design and Material Handling Layout) di Perusahaan Makanan, Tangerang. Fakultas Teknologi Pertanian Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Law, A. M. dan Kelton, W. D. 2000. Simulation Modelling and Analysis. 3rd Edition. The MacGraw-Hill Companies Inc., New York.
Levin, R.I dan C.A Kirkpatrick. 1978. Quantitative Approaches to Management,4th ed. Di dalam : Manajemen Produksi Modern: operasi Manufaktur dan Jasa. Haming, M dan Nurnajamuddin, M. Penerbit Bumi Aksara, Jakarta.
Ma’arif, S. 2006. Simulasi Sistem.Diktat. Departemen Teknologi Industri Pertanian IPB, Bogor.
Machfud dan Y. Agung. 1990. Perancangan Tata Letk Pada Industri Pangan. Laboratorium Rekayasa Proses Pangan. Pusat Antar Universitas Pangan dan Gizi Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Machfud. 1999. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Jurusan Teknologi Industri Pertanian Fakultas Teknologi Pertanian Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Manuaba, A. 1992. Pengaruh Ergonomi terhadap Produktivitas Tenaga Kerja. Disampaikan pada Seminar Produktivitas Tenaga Kerja. Jakarta 30 Januari.
MediaWiki. 2009. Roti. 21 Januari 2009. Wikipedia Foundation, Inc. http://id.wikipedia.org/wiki/Roti
Nasution, A. H. 2006. Manajemen Industri. Penerbit ANDI, Yogyakarta.
Niebel, B dan F. Andris. 1982. Methods, Standard & Work Design. 10th Edition. McGraw-Hill, USA.
Pardede, P. M. 2005. Manajemen Operasi dan Produksi : Teori, Model, dan Kebijakan. Penerbit ANDI, Yogyakarta.
92
Perwitasari, D.S. 2008. Perbandingan Metode Ranked Positional Weight dan Kilbridge Wester pada Permasalahan Keseimbangan Lini Lintasan Produksi Berbasis Single Model. Skripsi Fakultas Teknik Industri Institut Teknologi Bandung, Bandung. http://www.informatika.org/~rinaldi/ TA/Makalah_TA%20Dyah%20Saptanti.pdf
Render, B. dan Heizer, J. 2001. Prinsip-Prinsip Manajemen Operasi. Diterjemahkan oleh Kresnohadi Ariyoto. Penerbit Salemba Empat, Jakarta.
Sahar, A.H. 2007. Analisis Kinerja Sistem Antrian pada Industri Pengolahan Fillet Ikan Beku (Studi Kasus di PT Global Tropical Seafood, Jawa Barat). Skripsi Fakultas Teknologi Pertanian Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Setyawan, I. M. 2005. Analisis Strategi Tata Letak Pabrik Terkait dengan Efisiensi Waktu dalam Proses Produksi (Studi Kasus : PT Sepindo Perdana Separator Indonesia). Skripsi Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Siagian, P. 1987. Penelitian Operasional Teori dan Praktek. UI Press, Jakarta.
Sihombing, J. E. L. 2006. Analisis Tata Letak dan Keseimbangan Lini dalam Proses Produksi Jus Buah (Studi Kasus di PT Sari Segar Alami, Sentul). Skripsi Fakultas Teknologi Pertanian Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Silver, G. A. dan J. B. Silver. 1977. Data Processing for Business. Di dalam : Manajemen Produksi Modern: Operasi Manufaktur dan Jasa. Haming, M dan Nurnajamuddin, M. Penerbit Bumi Aksara, Jakarta.
Suhdi, 2009. Pengukuran Waktu Kerja Produksi. Sabtu, 31 Januari 2009. http://www.wordpress.com
Sutalaksana, I. Z., A. Ruhana, dan J. H. Tjakraatmadja. 1979. Teknik Tata Cara Kerja. Teknik Industri Institut Teknologi Bandung, Bandung.
Taha, H.A. 1982. Operation Research An Introduction. 3rd Edition. MacMillan Publishing Co., New York.
Taylor, H. M. dan Karlin, S. 1998. An Introduction to Stochastis Modelling. 3rd Edition. Academic Press, California.
Wignyosoebroto, S. 1995. Ergonomi, Studi Gerak dan Waktu. PT Guna Widya, Jakarta.
93
Lampiran 1. Elemen-Elemen Kerja.
Operasi Elemen Kerja Titik Patah Satuan Pengukuran
O-1 Memasukkan softer dan ragi secara bersamaan ke dalam mixer sponge
Mixer sponge telah terisi softer dan ragi
Detik/batch
Menekan tombol UP mixer sponge
Mixer sponge tertutup dan siap untuk melakukan transfer tepung dan air
O-2 Menekan tombol transfer tepung
Tepung selesai ditransfer ke dalam mixer sponge
Detik/batch
Men-setup pengeluaran jumlah air dan menekan tombol transfer air
Air selesai ditransfer ke dalam mixer sponge dan siap untuk melakukan mixing sponge
O-3 Menekan tombol RUN mixer sponge
Adonan di-mixing selama 5 menit
Detik/batch
Menekan tombol STOP mixer sponge
Adonan telah selesai di-mixing
T-1 Menekan tombol DOWN mixer sponge
Mixer sponge terbuka Detik/batch
Mengeluarkan adonan sponge ke dalam box
Adonan sponge berada di dalam box
Box didorong dan dimasukkan ke dalam ruang fermentasi
Box berada pada ruang fermentasi
O-4 Fermentasi Box dikeluarkan dari ruang fermentasi
Detik/batch
T-2 Box didorong dan dikeluarkan dari ruang fermentasi
Box berada di luar Detik/batch
Box dipasang pada lift Box berada di lift Menekan tombol UP lift untuk menaikkan box
Box ditahan di atas
Menekan tombol UP lift untuk menumpahkan adonan sponge dalam box
Adonan sponge tumpah pertama kali ke dalam mixer dough
O-5 Memasukkan gula, garam, skim, dan Ca secara bergantian
Garam, gula, skim dan Ca berada dalam mixer dough
Detik/batch
Menekan tombol UP lift untuk menumpahkan adonan sponge dalam box
Adonan sponge selesai ditumpahkan seluruhnya ke dalam mixer dough
Menekan tombol UP mixer dough
Mixer dough tertutup dan siap untuk melakukan transfer tepung dan air
O-6
Menekan tombol transfer tepung
Tepung selesai ditransfer ke dalam mixer dough
Detik/batch
Men-setup pengeluaran jumlah air dan menekan tombol transfer air
Air selesai ditransfer ke dalam mixer dough
94
Operasi Elemen Kerja Titik Patah Satuan Pengukuran
Men-setup LS dan HS mixer dough
Adonan siap untuk di-mixing dough I
O-7 Menekan tombol RUN mixer dough
Adonan di-mixing selama 6 menit
Detik/batch
Menekan tombol STOP mixer dough
Adonan telah selesai di-mixing dough I
O-8 Menekan tombol DOWN mixer dough
Mixer dough terbuka Detik/batch
Memasukkan shortening ke dalam mixer dough
Shortening berada dalam mixer dough
Mengambil sedikit adonan untuk dicek kekalisannya
Adonan selesai dicek
Menekan tombol UP mixer dough
Mixer dough tertutup
Jika adonan kurang air maka akan dilakukan pen-setup-an pengeluaran jumlah air yang dibutuhkan dan pentransferan air dengan menekan tombol transfer air
Air selesai ditransfer ke dalam mixer dough
Men-setup LS dan HS mixer dough
Adonan siap untuk di-mixing dough II
O-9 Menekan tombol RUN mixer dough
Adonan di-mixing selama 11 menit
Detik/batch
Menekan tombol STOP mixer dough
Adonan telah selesai di-mixing dough II
T-3 Menekan tombol DOWN mixer dough
Mixer dough terbuka Detik/batch
Mengeluarkan adonan dough ke dalam box
Adonan dough berada di dalam box
Box didorong dan dipasang pada lift dividing
Box berada di lift dividing
Menekan tombol UP lift dividing untuk menaikkan box
Box ditahan di atas sebentar
Menekan tombol UP lift dividing kembali untuk menumpahkan adonan dough dalam box
Adonan dough selesai ditumpah seluruhnya ke dalam hopper dividing
O-10 Adonan di-dividing per-stroke-nya dengan mesin divider
Adonan menjadi 4 pieces per-stroke-nya
Detik/stroke
Adonan dilewatkan melalui feed conveyor 1
Adonan selesai melalui feed conveyor 1 dan mulai masuk ke mesin rounder
O-11 Tiap pieces adonan mulai masuk ke dalam mesin rounder dan akan dibentuk menjadi bulat
Tiap pieces adonan selesai melalui mesin rounder dan telah berbentuk bulat
Detik/pieces
Adonan dilewatkan melalui feed conveyor 2
Adonan selesai melalui feed conveyor 2 dan mulai masuk ke mesin intermediate proofing
95
Operasi Elemen Kerja Titik Patah Satuan Pengukuran
O-12 Tiap pieces adonan ditumpah satu-satu ke dalam basket-basket berjalan mesin OHP
Tiap pieces adonan berada dalam basket-basket berjalan mesin OHP selama 17,4 menit hingga mulai ditumpah ke atas feed conveyor 3
Detik/8 pieces
O-13 Tiap pieces adonan ditumpah ke atas feed conveyor 3
Tiap pieces adonan berada di atas feed conveyor 3 hingga akan memasuki mesin presser
Detik/pieces
Tiap pieces adonan akan dilewatkan melalui mesin presser
Adonan keluar dari mesin presser danlam bentuk pipih, dan siap memasuki mesin moulder
O-14 Tiap pieces adonan yang berbentuk pipih memasuki mesin moulder
Adonan keluar dari mesin moulder dalam bentuk gulungan bulat panjang dan siap untuk di-panning
Detik/pieces
O-15 Tiap pieces adonan yang berbentuk bulat panjang dibentuk menjadi huruf N, dimulai saat operator memegang adonan pertama
Adonan berbentuk huruf N
Detik/tray
Tiap pieces adonan berbentuk huruf N disusun dan diletakkan pada tray
Tray berisi penuh adonan (terdiri dari 9 pieces per-tray-nya)
O-16 Tray berisi penuh 9 pieces diangkat dan disusun pada rack
Rack berisi penuh tray (terdiri dari 21 tray per-rack-nya)
Detik/tray
T-4 Rack yang telah penuh didorong dan dimasukkan ke dalam ruang fermentasi II dimulai saat operator memegang rack
Rack akan masuk ke ruang fermentasi II
Detik/rack
Operator membuka pintu ruang fermentasi II yang kosong
Rack berada di dalam ruang fermentasi II dan pintu ditutup kembali
O-17 Fermentasi Akhir Pintu ruang fermentasi II dibuka untuk rack yang sama
Detik/rack
T-5 Menarik keluar rack Rack berada di luar dan pintu ditutup kembali
Detik/rack
O-18 Mengangkat tray dari rack dan menyusun di pinggir mulut oven (5 tray)
Tray berada di pinggir mulut oven
Detik/5 tray
Mengambil penutup tray Penutup tray berada di tangan operator
Menutup tray dengan penutup tray
Tray telah ditutup
96
Operasi Elemen Kerja Titik Patah Satuan Pengukuran
Mendorong tray yang telah ditutup ke dalam oven
Tray berada di dalam oven (5 tray)
O-19 Baking Tray keluar dari oven (5 tray)
Detik/5 tray
T-6 Tray yang berada di konveyor berjalan akan dilepas penutup tray-nya oleh operator
Tray telah dilepas penutup tray-nya
Detik/tray
Tray berjalan menuju mesin depanner
Tray mulai masuk ke penghisap roti (bagian dari mesin depanner)
O-20 Roti dalam tray melewati penghisap roti
Roti terangkat dan terlepas dari pan hingga balik lagi masuk ke dalam tray
Detik/tray
Tray dijalankan sedikit dan diangkat dalam keadaan terbalik ke atas feed conveyor kosong
Roti terlepas dari tray dan berada di feed conveyor
O-21 Roti yang berada di feed conveyor akan didiamkan selama 2 jam
Roti sudah dingin dan mulai masuk mesin trimmer
Detik/loaf
O-22 Roti yang telah dingin masuk mesin trimmer
Roti di-trimming menjadi 30 slices dengan bagian pinggirnya terbuang)
Detik/loaf
Roti terbagi menjadi 3 bagian (@bagian = 10 slices)
Roti siap untuk di-packaging
O-23 Roti (10 slices) akan didorong dan dimasukkan ke dalam plastik pack
Roti telah terbungkus plastik
Detik/pieces
Roti akan di-sealed Plastik roti telah ter-sealed
Plastik roti di-kwiklock Plastik telah ter-kwiklock
T-7 Roti yang telah keluar dari mesin kwiklock akan dilewatkan pada metal detector
Roti lolos dari metal detector
Detik/pieces
Roti dilewatkan pada feed conveyor menuju stasiun krating sambil dilakukan pengecekan kelayakan roti dan pembungkusnya
Roti berkualitas bagus lolos dari pengecekan dan telah siap disusun di krat
O-24 Operator mengangkat roti dan menyusunnya di dalam krat
Roti tersusun penuh di dalam krat (12 pack roti)
Detik/krat
97
O - 1
Perc
ent
1401301201101009080706050
99
95
90
80
70
60504030
20
10
5
1
Mean
>0,150
92,27StDev 16,71N 15KS 0,176P-Value
Probability Plot of O - 1Normal
O - 5
Perc
ent
120110100908070
99
95
90
80
70
60504030
20
10
5
1
Mean
>0,150
95StDev 9,327N 15KS 0,174P-Value
Probability Plot of O - 5Normal
Lampiran 2. Uji Kenormalan Data Waktu Kerja Operator dengan Software
Minitab 15.
Uji Kenormalan Data pada O-1
Uji Kenormalan Data pada O-5
98
O - 8
Perc
ent
7060504030
99
95
90
80
70
60504030
20
10
5
1
Mean
>0,150
50,8StDev 8,126N 15KS 0,156P-Value
Probability Plot of O - 8Normal
O - 15
Perc
ent
11,511,010,510,09,59,0
99
95
90
80
70
60504030
20
10
5
1
Mean
>0,150
10,21StDev 0,5837N 15KS 0,172P-Value
Probability Plot of O - 15Normal
Lampiran 2. (lanjutan)
Uji Kenormalan Data pada O-8
Uji Kenormalan Data pada O-15
99
O - 18
Perc
ent
555045403530
99
95
90
80
70
60504030
20
10
5
1
Mean
>0,150
42,77StDev 5,328N 15KS 0,112P-Value
Probability Plot of O - 18Normal
O - 16
Perc
ent
3,02,52,01,51,0
99
95
90
80
70
60504030
20
10
5
1
Mean
>0,150
2,107StDev 0,3751N 15KS 0,079P-Value
Probability Plot of O - 16Normal
Lampiran 2. (lanjutan)
Uji Kenormalan Data pada O-16
Uji Kenormalan Data pada O-18
100
O - 24
Perc
ent
17161514131211109
99
95
90
80
70
60504030
20
10
5
1
Mean
>0,150
13,05StDev 1,538N 15KS 0,170P-Value
Probability Plot of O - 24Normal
Lampiran 2. (lanjutan)
Uji Kenormalan Data pada O-24
101
Lampiran 3. Uji Keseragaman dan Kecukupan Data Waktu Kerja O-1
UJI KESERAGAMAN DAN KECUKUPAN DATA
Produk : Roti Tawar Operasi : O-1 Kegiatan : Pemasukan bahan (softer, ragi) ke dalam Mixer Sponge
No DATA I DATA II DATA
III JUMLAH RATA-RATA JUMLAH KUADRAT
1 98.00 111.00 104.00 313.00 104.33 32741.00 2 108.00 88.00 111.00 307.00 102.33 31729.00 3 93.00 53.00 108.00 254.00 84.67 23122.00 4 65.00 87.00 99.00 251.00 83.67 21595.00 5 80.00 90.00 89.00 259.00 86.33 22421.00
TOTAL 1384.00 92.27 131608.00
Jumlah Data (N) 15.00 Jumlah Subgrup (n) 5.00 Nilai Terbesar 111.00 Nilai Terkecil 53.00 Selisih 58.00 Sub Kelas (k) 3.00
KESERAGAMAN DATA
Rata-rata dari rata-rata subgrup 92.27
Z 1.96
Standar Deviasi (σ) 16.71
s 0.05 Tingkat Kepercayaan 0.95
σ(X) 7.47
Tingkat Ketelitian 0.10
Z*σ(X) 14.65 Jumlah data subgrup (n) 5.00
Subgrup BKB Rata-rata BKA Keterangan
1 69.84 104.33 114.69 SERAGAM 2 69.84 102.33 114.69 SERAGAM 3 69.84 84.67 114.69 SERAGAM 4 69.84 83.67 114.69 SERAGAM 5 69.84 86.33 114.69 SERAGAM Ket : Jika nilai rata-rata berada pada selang BKB dan BKA, maka data dianggap SERAGAM
KECUKUPAN DATA
Jumlah pengamatan yang dilakukan (N) 15.00 Jumlah Pengamatan yang diperlukan (N') 12.25
Kesimpulan Keterangan N > N' CUKUP Ket : Jika nilai N>N', maka data dianggap CUKUP
102
Lampiran 4. Uji Keseragaman dan Kecukupan Data Waktu Kerja O-5
UJI KESERAGAMAN DAN KECUKUPAN DATA
Produk : Roti Tawar Operasi : O-5 Kegiatan : Pemasukan bahan (gula, garam, skim, Ca) ke dalam Mixer Dough
No DATA I DATA II DATA
III JUMLAH RATA-RATA JUMLAH KUADRAT
1 90.00 97.00 87.00 274.00 91.33 25078.00 2 81.00 96.00 113.00 290.00 96.67 28546.00 3 108.00 91.00 94.00 293.00 97.67 28781.00 4 98.00 95.00 91.00 284.00 94.67 26910.00 5 109.00 81.00 94.00 284.00 94.67 27278.00
TOTAL 1425.00 95.00 136593.00
Jumlah Data (N) 15.00 Jumlah Subgrup (n) 5.00 Nilai Terbesar 113.00 Nilai Terkecil 81.00 Selisih 32.00 Sub Kelas (k) 3.00
KESERAGAMAN DATA
Rata-rata dari rata-rata subgrup 95.00
Z 1.96
Standar Deviasi (σ) 9.33
s 0.05 Tingkat Kepercayaan 0.95
σ(X) 4.17
Tingkat Ketelitian 0.10
Z*σ(X) 8.18 Jumlah data subgrup (n) 5.00
Subgrup BKB Rata-rata BKA Keterangan
1 82.49 91.33 107.51 SERAGAM 2 82.49 96.67 107.51 SERAGAM 3 82.49 97.67 107.51 SERAGAM 4 82.49 94.67 107.51 SERAGAM 5 82.49 94.67 107.51 SERAGAM Ket : Jika nilai rata-rata berada pada selang BKB dan BKA, maka data dianggap SERAGAM
KECUKUPAN DATA
Jumlah pengamatan yang dilakukan (N) 15.00 Jumlah Pengamatan yang diperlukan (N') 3.60
Kesimpulan Keterangan N > N' CUKUP Ket : Jika nilai N>N', maka data dianggap CUKUP
103
Lampiran 5. Uji Keseragaman dan Kecukupan Data Waktu Kerja O-8
UJI KESERAGAMAN DAN KECUKUPAN DATA
Produk : Roti Tawar Operasi : O-8 Kegiatan : Pemasukan bahan (shortening) ke dalam Mixer Dough
No DATA I DATA II DATA
III JUMLAH RATA-RATA JUMLAH KUADRAT
1 50.00 45.00 59.00 154.00 51,33 8006.00 2 46.00 61.00 58.00 165.00 55,00 9201.00 3 42.00 54.00 63.00 159.00 53,00 8649.00 4 40.00 46.00 56.00 142.00 47,33 6852.00 5 41.00 42.00 59.00 142.00 47,33 6926.00
TOTAL 762.00 50,80 39634.00
Jumlah Data (N) 15.00 Jumlah Subgrup (n) 5.00 Nilai Terbesar 63.00 Nilai Terkecil 40.00 Selisih 23.00 Sub Kelas (k) 3.00
KESERAGAMAN DATA
Rata-rata dari rata-rata subgrup 50.80
Z 1.96
Standar Deviasi (σ) 8.13
s 0.05 Tingkat Kepercayaan 0.95
σ(X) 3.63
Tingkat Ketelitian 0.10
Z*σ(X) 7.12 Jumlah data subgrup (n) 5.00
Subgrup BKB Rata-rata BKA Keterangan
1 39.90 51.33 61.70 SERAGAM 2 39.90 55.00 61.70 SERAGAM 3 39.90 53.00 61.70 SERAGAM 4 39.90 47.33 61.70 SERAGAM 5 39.90 47.33 61.70 SERAGAM Ket : Jika nilai rata-rata berada pada selang BKB dan BKA, maka data dianggap SERAGAM
KECUKUPAN DATA
Jumlah pengamatan yang dilakukan (N) 15.00 Jumlah Pengamatan yang diperlukan (N') 9.55
Kesimpulan Keterangan N > N' CUKUP Ket : Jika nilai N>N', maka data dianggap CUKUP
104
Lampiran 6. Uji Keseragaman dan Kecukupan Data Waktu Kerja O-15
UJI KESERAGAMAN DAN KECUKUPAN DATA
Produk : Roti Tawar Operasi : O-15 Kegiatan : Make up / Panning
No DATA I DATA II DATA
III JUMLAH RATA-RATA JUMLAH KUADRAT
1 9.90 10.00 10.50 30.40 10.13 308.26 2 10.80 9.70 10.70 31.20 10.40 325.22 3 9.10 9.50 10.60 29.20 9.73 285.42 4 10.90 9.90 9.80 30.60 10.20 312.86 5 10.80 9.90 11.00 31.70 10.57 335.65
TOTAL 153.10 10.21 1567.41
Jumlah Data (N) 15.00 Jumlah Subgrup (n) 5.00 Nilai Terbesar 11.00 Nilai Terkecil 9.10 Selisih 1.90 Sub Kelas (k) 3.00
KESERAGAMAN DATA
Rata-rata dari rata-rata subgrup 10.21
Z 1.96
Standar Deviasi (σ) 0.58
s 0.05 Tingkat Kepercayaan 0.95
σ(X) 0.26
Tingkat Ketelitian 0.10
Z*σ(X) 0.51 Jumlah data subgrup (n) 5.00
Subgrup BKB Rata-rata BKA Keterangan
1 9.42 10.13 10.99 SERAGAM 2 9.42 10.40 10.99 SERAGAM 3 9.42 9.73 10.99 SERAGAM 4 9.42 10.20 10.99 SERAGAM 5 9.42 10.57 10.99 SERAGAM Ket : Jika nilai rata-rata berada pada selang BKB dan BKA, maka data dianggap SERAGAM
KECUKUPAN DATA
Jumlah pengamatan yang dilakukan (N) 15.00 Jumlah Pengamatan yang diperlukan (N') 1.22
Kesimpulan Keterangan N > N' CUKUP Ket : Jika nilai N>N', maka data dianggap CUKUP
105
Lampiran 7. Uji Keseragaman dan Kecukupan Data Waktu Kerja O-16
UJI KESERAGAMAN DAN KECUKUPAN DATA
Produk : Roti Tawar Operasi : O-16 Kegiatan : Racking
No DATA I DATA II
DATA III JUMLAH
RATA-RATA JUMLAH KUADRAT
1 2.20 1.80 2.00 6.00 2.00 12.08 2 2.40 2.20 1.60 6.20 2.07 13.16 3 2.10 1.60 2.80 6.50 2.17 14.81 4 2.20 1.70 2.70 6.60 2.20 15.02 5 2.50 1.90 1.90 6.30 2.10 13.47
TOTAL 31.60 2.11 68.54
Jumlah Data (N) 15.00 Jumlah Subgrup (n) 5.00 Nilai Terbesar 2,80 Nilai Terkecil 1,60 Selisih 1,20 Sub Kelas (k) 3.00
KESERAGAMAN DATA
Rata-rata dari rata-rata subgrup 2,11
Z 1,96
Standar Deviasi (σ) 0,38
s 0,05 Tingkat Kepercayaan 0,95
σ(X) 0,17
Tingkat Ketelitian 0,10
Z*σ(X) 0,33 Jumlah data subgrup (n) 5.00
Subgrup BKB Rata-rata BKA Keterangan
1 1,60 2,00 2,61 SERAGAM 2 1,60 2,07 2,61 SERAGAM 3 1,60 2,17 2,61 SERAGAM 4 1,60 2,20 2,61 SERAGAM 5 1,60 2,10 2,61 SERAGAM Ket : Jika nilai rata-rata berada pada selang BKB dan BKA, maka data dianggap SERAGAM
KECUKUPAN DATA
Jumlah pengamatan yang dilakukan (N) 15.00 Jumlah Pengamatan yang diperlukan (N') 11,83
Kesimpulan Keterangan N > N' CUKUP Ket : Jika nilai N>N', maka data dianggap CUKUP
106
Lampiran 8. Uji Keseragaman dan Kecukupan Data Waktu Kerja O-18
UJI KESERAGAMAN DAN KECUKUPAN DATA
Produk : Roti Tawar Operasi : O-18 Kegiatan : Pemasangan tutup tray
No DATA I DATA II DATA
III JUMLAH RATA-RATA JUMLAH KUADRAT
1 48.20 32.50 44.50 125.20 41.73 5359.74 2 43.40 42.40 40.50 126.30 42.10 5321.57 3 45.90 43.50 51.90 141.3 47.10 6692.67 4 38.80 38.80 36.60 114.20 38.07 4350.44 5 52.00 42.00 40.60 134.60 44.87 6116.36
TOTAL 641.60 42.77 27840.78
Jumlah Data (N) 15.00 Jumlah Subgrup (n) 5.00 Nilai Terbesar 52.00 Nilai Terkecil 32.50 Selisih 19,50 Sub Kelas (k) 3.00
KESERAGAMAN DATA
Rata-rata dari rata-rata subgrup 42.77
Z 1.96
Standar Deviasi (σ) 5.33
s 0.05 Tingkat Kepercayaan 0.95
σ(X) 2.38
Tingkat Ketelitian 0.10
Z*σ(X) 4.67 Jumlah data subgrup (n) 5.00
Subgrup BKB Rata-rata BKA Keterangan
1 35.63 41.73 49.92 SERAGAM 2 35.63 42.10 49.92 SERAGAM 3 35.63 47.10 49.92 SERAGAM 4 35.63 38.07 49.92 SERAGAM 5 35.63 44.87 49.92 SERAGAM Ket : Jika nilai rata-rata berada pada selang BKB dan BKA, maka data dianggap SERAGAM
KECUKUPAN DATA
Jumlah pengamatan yang dilakukan (N) 15.00 Jumlah Pengamatan yang diperlukan (N') 5.79
Kesimpulan Keterangan N > N' CUKUP Ket : Jika nilai N>N', maka data dianggap CUKUP
107
Lampiran 9. Uji Keseragaman dan Kecukupan Data Waktu Kerja O-24
UJI KESERAGAMAN DAN KECUKUPAN DATA
Produk : Roti Tawar Operasi : O-24 Kegiatan : Krating
No DATA I DATA II
DATA III JUMLAH
RATA-RATA JUMLAH KUADRAT
1 12.10 11.60 15.50 39.20 13.07 521.22 2 13.20 16.10 12.90 42.20 14.07 599.86 3 11.10 15.00 11.80 37.90 12.63 487.45 4 13.20 11.80 14.10 39.10 13.03 512.29 5 11.40 12.70 13.30 37.4 12.47 468.14
TOTAL 195.80 13.05 2588.96
Jumlah Data (N) 15.00 Jumlah Subgrup (n) 5.00 Nilai Terbesar 16.10 Nilai Terkecil 11.10 Selisih 5.00 Sub Kelas (k) 3.00
KESERAGAMAN DATA
Rata-rata dari rata-rata subgrup 13.05
Z 1.96
Standar Deviasi (σ) 1.54
s 0.05 Tingkat Kepercayaan 0.95
σ(X) 0.69
Tingkat Ketelitian 0.10
Z*σ(X) 1.35 Jumlah data subgrup (n) 5.00
Subgrup BKB Rata-rata BKA Keterangan
1 10.99 13.07 15.12 SERAGAM 2 10.99 14.07 15.12 SERAGAM 3 10.99 12.63 15.12 SERAGAM 4 10.99 13.03 15.12 SERAGAM 5 10.99 12.47 15.12 SERAGAM Ket : Jika nilai rata-rata berada pada selang BKB dan BKA, maka data dianggap SERAGAM
KECUKUPAN DATA
Jumlah pengamatan yang dilakukan (N) 15.00 Jumlah Pengamatan yang diperlukan (N') 5.18
Kesimpulan Keterangan N > N' CUKUP Ket : Jika nilai N>N', maka data dianggap CUKUP
108
Lampiran 10. Hasil Penentuan Nilai Penyesuaian.
109
Lampiran 11. Hasil Penentuan Nilai Kelonggaran.
110
Lampiran 12. Perhitungan Waktu Baku Proses Produksi Roti Tawar.
111
Lampiran 13. Hasil Pengamatan Kecepatan Kedatangan Bahan
1. Stasiun Mixing Sponge
Kecepatan Pelayanan Satuan
21.000 menit / batch
2. Stasiun Fermentasi I
Kecepatan Pelayanan Satuan
21.000 menit / batch
3. Stasiun Mixing Dough
Kecepatan Pelayanan Satuan
21.000 menit / batch
4. Stasiun Panning
Kecepatan Pelayanan Satuan
49.000 pieces / menit
22.050 kg / menit
0.368 kg / detik
2.721 detik / kg
112
Lampiran 13. (lanjutan)
5. Stasiun Dividing
Tanggal Waktu Kedatangan
Waktu Antar Jumlah (kg)
Tingkat Waktu Kedatangan
(jam) Kedatangan
(kg/jam) Kedatangan
(detik/kg) 28/05/2009 0:12 - 443,500 - - 0:33 0.350 443,500 1267.140 2.841 0:54 0.350 443,500 1267.140 2.841 1:15 0.350 443,500 1267.140 2.841 1:36 0.350 443,500 1267.140 2.841 1:57 0.350 443,500 1267.140 2.841 2:18 0.350 443,500 1267.140 2.841 2:39 0.350 443,500 1267.140 2.841 3:00 0.350 443,500 1267.140 2.841 3:21 0.350 443,500 1267.140 2.841 3:42 0.350 443,500 1267.140 2.841 4:03 0.350 443,500 1267.140 2.841 4:24 0.350 443,500 1267.140 2.841 4:45 0.350 443,500 1267.140 2.841 5:06 0.350 443,500 1267.140 2.841 5:27 0.350 443,500 1267.140 2.841 5:48 0.350 443,500 1267.140 2.841 6:09 0.350 443,500 1267.140 2.841 6:30 0.350 443,500 1267.140 2.841 6:51 0.350 443,500 1267.140 2.841 7:12 0.350 443,500 1267.140 2.841 7:33 0.350 443,500 1267.140 2.841 7:54 0.350 443,500 1267.140 2.841 8:25 0.517 443,500 858.390 4.194 8:46 0.350 443,500 1267.140 2.841 9:07 0.350 443,500 1267.140 2.841 9:28 0.350 443,500 1267.140 2.841 9:49 0.350 443,500 1267.140 2.841 10:10 0.350 443,500 1267.140 2.841 10:31 0.350 443,500 1267.140 2.841 10:52 0.350 443,500 1267.140 2.841 11:13 0.350 443,500 1267.140 2.841 11:34 0.350 443,500 1267.140 2.841
113
Lampiran 13. (lanjutan)
6. Stasiun Penutupan Tray
Tanggal Waktu Kedatangan
Waktu Antar Jumlah (kg)
Tingkat Waktu Kedatangan
(jam) Kedatangan
(kg/jam) Kedatangan
(detik/kg) 03/06/2009 10:18 - 85.050 - -
10:22 0:04:08 85.050 1234,597 2,916 10:26 0:04:06 85.050 1244,634 2,892 10:29 0:03:16 85.050 1562,143 2,305 10:31 0:02:27 85.050 2082,857 1,728 10:35 0:03:37 85.050 1410,968 2,551 10:40 0:05:14 85.050 975,096 3,692 10:44 0:04:00 85.050 1275,750 2,822 10:49 0:04:42 170.100 2171,489 1,658 10:52 0:02:57 85.050 1729,831 2,081 10:58 0:06:28 170.100 1578,247 2,281 11:05 0:06:17 85.050 812,149 4,433 11:09 0:03:48 170.100 2685,789 1,340 11:13 0:04:38 85.050 1101,367 3,269 11:18 0:04:24 85.050 1159,773 3,104 11:21 0:03:16 85.050 1562,143 2,305 11:25 0:04:02 85.050 1265,207 2,845
08/06/2009 7:52 - 85.050 - - 7:57 0:05:26 85.050 939.202 3.833 8:01 0:04:06 85.050 1244.634 2892 8:05 0:03:50 85.050 1331.217 2.704 8:08 0:03:22 170.100 3031.485 1.188 8:14 0:06:06 85.050 836.557 4.303 8:21 0:06:23 85.050 799.426 4.503 8:25 0:04:34 85.050 1117.445 3.222 8:29 0:04:08 85.050 1234.597 2.916 8:33 0:04:05 85.050 1249.714 2.881 8:37 0:03:17 85.050 1554.213 2.316 8:39 0:02:25 85.050 2111.586 1.705 8:43 0:03:29 85.050 1464.976 2.457 8:48 0:05:12 85.050 981.346 3.668 8:52 0:03:38 85.050 1404.495 2.563 8:56 0:04:47 170.100 2133.659 1.687 8:59 0:02:57 85.050 1729.831 2.081 9:05 0:06:15 170.100 1632.960 2.205 9:09 0:03:52 170.100 2639.483 1.364 9:16 0:06:17 85.050 812.149 4.433 9:20 0:04:29 85.050 1138.216 3.163 9:25 0:04:39 85.050 1097.419 3.280 9:29 0:04:26 85.050 1151.053 3.128 9:32 0:03:12 85.050 1594.688 2.257 9:37 0:04:06 85.050 1244.634 2.892
114
Lampiran 13. (lanjutan)
7. Stasiun Depanning
Tanggal Waktu Kedatangan
Waktu Antar Jumlah (kg)
Tingkat Waktu Kedatangan
(jam) Kedatangan
(kg/jam) Kedatangan
(detik/kg) 03/06/2009 12.59 - 101.250 - -
13.03 0:04:07 101.250 1475.709 2.440 13.07 0:03:53 101.250 1564.378 2.301 13.10 0:03:30 101.250 1735.714 2.074
04/06/2009 13.36 - 40.500 - - 13.37 0:01:33 40.500 1567.742 2.296 13 .38 0:01:41 40.500 1443.564 2.494 13.40 0:01:38 40.500 1487.755 2.420 13.41 0:00:53 20.250 1375.472 2.617
05/06/2009 09.25 - 101.250 - - 09.30 0:04:35 101.250 1325.455 2.716 09.35 0:04:51 101.250 1252.577 2.874 09.39 0:04:22 101.250 1391.221 2.588 09.43 0:04:06 101.250 1481.707 2.430 09.49 0:05:28 101.250 1111.280 3.240 09.53 0:04:22 101.250 1391.221 2.588 09.57 0:04:18 101.250 1412.791 2.548 10.02 0:04:21 101.250 1396.552 2.578 10.06 0:04:13 101.250 1440.711 2.499 10.11 0:04:57 101.250 1227.273 2.933 10.16 0:04:44 101.250 1283.451 2.805
115
Lampiran 13. (lanjutan)
8. Stasiun Trimming
Tanggal Waktu Kedatangan
Waktu Antar Jumlah (kg)
Tingkat Waktu Kedatangan
(jam) Kedatangan
(kg/jam) Kedatangan
(detik/kg) 27/05/2009 14:26 - 67.500 - -
14:29 0:03:09 67.500 1285.714 2.800 14:32 0:03:07 67.500 1299.465 2.770 14:35 0:03:12 67.500 1265.625 2.844 14:38 0:02:55 67.500 1388.571 2.593 14:41 0:03:06 67.500 1306.452 2.756 14:44 0:02:50 67.500 1429.412 2.519 14:47 0:03:12 67.500 1265.625 2.844 14:50 0:02:50 67.500 1429.412 2.519 14:53 0:03:16 67.500 1239.796 2.904
02/06/2009 12:26 - 67.500 - - 12:29 0:02:57 67.500 1372.881 2.622 12:32 0:03:00 67.500 1350.000 2.667 12:35 0:02:47 67.500 1455.090 2.474 12:39 0:03:43 67.500 1089.686 3.304 12:42 0:02:47 67.500 1455.090 2.474 12:45 0:02:50 67.500 1429.412 2.519 12:47 0:02:58 67.500 1365.169 2.637 12:50 0:02:51 67.500 1421.053 2.533 12:53 0:03:20 67.500 1215.000 2.963 12:56 0:02:53 67.500 1404.624 2.563 13:00 0:03:52 67.500 1047.414 3.437 13:03 0:02:51 67.500 1421.053 2.533 13:06 0:03:40 67.500 1104.545 3.259 13:10 0:03:26 67.500 1179.612 3.052
116
Lampiran 14. Hasil Pengamatan Kecepatan Pelayanan Bahan
1. Stasiun Mixing Sponge
Kecepatan Pelayanan Satuan
5.000 menit / batch
2. Stasiun Fermentasi I
Kecepatan Pelayanan Satuan
3,850 jam / batch
231,000 menit / batch
3. Stasiun Mixing Dough
Kecepatan Pelayanan Satuan
17.000 menit / batch
4. Stasiun Dividing
Kecepatan Pelayanan Satuan
12.400 stroke / menit
49.600 pieces / menit
2976.000 pieces / jam
1339.200 kg / jam
2.688 detik / kg
5. Stasiun Rounding
Kecepatan Pelayanan Satuan
0.870 pieces / detik
52.174 pieces / menit
3130.435 pieces / jam
1408.696 kg / jam
2.556 detik / kg
117
Lampiran 14. (lanjutan)
6. Stasiun Intermediate Proofing
Kecepatan Pelayanan Satuan
0.953 pieces / detik
57.200 pieces / menit
3432.000 pieces / jam
1544.400 kg / jam
2.331 detik / kg
7. Stasiun Pressing dan Moulding
Kecepatan Pelayanan Satuan
49.000 pieces / menit
2940.000 pieces / jam
1323.000 kg / jam
2.721 detik / kg
8. Stasiun Fermentasi II
Kecepatan Pelayanan Satuan
64.000 menit / rack
9. Stasiun Baking
Kecepatan Pelayanan Satuan
52.941 pieces / menit
3176.471 pieces / jam
1429.412 kg / jam
2.529 detik / kg
118
Lampiran 14. (lanjutan)
10. Stasiun Panning
Tanggal Jam Durasi Bahan
Terproses Jumlah Tingkat
Pelayanan Waktu Pelayanan (jam) (kg) Operator (kg/jam/operator) (detik/kg/operator)
03/06/09 09.26 0.017 24.300 1 1458.000 2.469 09.27 0.017 22.500 1 1350.000 2.667 09.28 0.017 23.400 1 1404.000 2.564 09.29 0.017 22.950 1 1377.000 2.614 09.30 0.017 22.900 1 1377.000 2.614 09.31 0.017 23.850 1 1431.000 2.516 09.32 0.017 22.500 1 1350.000 2.667 09.33 0.017 22.900 1 1377.000 2.614 09.34 0.017 23.400 1 1404.000 2.564 09.35 0.017 22.500 1 1350.000 2667 09.36 0.017 22.950 1 1377.000 2,614 09.37 0.017 23.400 1 1404.000 ,564 09.38 0.017 22.950 1 1377.000 614 09.39 0.017 22.950 1 1377.000 2.614 09.40 0.017 24.300 1 1458.000 2.469 09.41 0.017 22.950 1 1377.000 2.614 09.42 0.017 23.400 1 1404.000 2.564 09.43 0.017 23.400 1 1404.000 2.564 09.44 0.017 23.850 1 1431.000 2.516 09.45 0.017 23.400 1 1404.000 2.564
11. Stasiun Depanning
Kecepatan Pelayanan Satuan
63.000 pieces / menit
3780.000 pieces / jam
1701.000 kg / jam
2.116 detik / kg
119
Lampiran 14. (lanjutan)
12. Stasiun Cooling Time
Kecepatan Pelayanan Satuan 49.719 pieces / menit
2983.114 pieces / jam
1342.402 kg / jam
2.682 detik / kg
13. Stasiun Trimming dan Packaging
Kecepatan Pelayanan Satuan
53.000 pack / menit
3840.000 pieces / jam
1431.000 kg / jam
2.516 detik / kg
14. Stasiun Racking
Tanggal Jam Durasi Bahan
Terproses Jumlah Tingkat
Pelayanan Waktu Pelayanan
(jam) (kg) Operator (kg/jam/operator) (detik/kg/operator)
03/06/09 10.00 0.033 48.600 1 1458.010 2.469 10.02 0.033 49.500 1 1485.000 2.424 10.04 0.033 49.050 1 1471.500 2.446 10.06 0.033 49.050 1 1471.500 2.446 10.08 0.033 49.050 1 1471.500 2.446 10.10 0.033 49.950 1 1498.500 2.402 10.12 0.033 48.600 1 1458.000 2.469 10.14 0.033 49.050 1 1471.500 2.446 10.16 0.033 49.050 1 1471.500 2446 10.18 0.033 49.050 1 1471.500 2446
04/06/09 07.57 0.033 48.600 1 1458.000 2469 07.59 0.033 49.050 1 1471.500 2446 07.61 0.033 48.600 1 1458.000 2.469 07.63 0.033 48.600 1 1458.000 2.469 07.65 0.033 48.600 1 1458.000 2.469 07.67 0.033 48.600 1 1458.000 2,.469 07.69 0.033 48.600 1 1458.000 2,469 07.71 0.033 48.150 1 1444.500 2.492 07.73 0,.033 48.600 1 1458.000 2.469 07.75 0,033 48.150 1 1444.500 2.492
120
Lampiran 14. (lanjutan)
15. Stasiun Penutupan Tray
Tanggal Jam Durasi Bahan
Terproses Jumlah Tingkat
Pelayanan Waktu Pelayanan
(jam) (kg) Operator (kg/jam/operator) (detik/kg/operator)
08/06/09 9:16 0.033 60.750 1 1822.500 1.975 9:19 0.050 81.000 1 1620.000 2.222 9:22 0.050 40.500 1 810.000 4.444
9:25 0.050 68.850 1 1377.000 2.614
9:29 0.033 40.500 1 1215.000 2.963
9:32 0.050 76.950 1 1539.000 2.339
9:36 0.033 36.450 1 1093.500 3.292 9:37 0.033 40.000 1 1215.000 2.963 9:39 0.033 40.500 1 1215.000 2.963 9:41 0.067 81.000 1 1215.000 2.963 9:45 0.067 60.750 1 911,250 3.951 9:50 0.067 93.150 1 1397.250 2.576 9:55 0.050 89.100 1 1782.000 2.020 9:58 0.067 101.250 1 1518.750 2.370 10:02 0.033 60.750 1 1822.500 1.975 10:04 0.050 56.700 1 1134.000 3.175 10:07 0.050 81.000 1 1620.000 2.222 10:10 0.067 93.150 1 1397.250 2.576 10:15 0.050 81.000 1 1620.000 2.222 10:18 0.067 101.25 1 1518.750 2.370 10:23 0.033 36.45 1 1093.500 3.292 10:25 0.050 81,00 1 1620.000 2.222 10:28 0.050 60,75 1 1215.000 2.963 10:31 0.067 97.20 1 1458.000 2.469 10:35 0.050 81,00 1 1620.000 2.222
121
Lampiran 14. (lanjutan)
16. Stasiun Krating
Tanggal Jam Durasi Bahan
Terproses Jumlah Tingkat
Pelayanan Waktu Pelayanan (jam) (kg) Operator (kg/jam/operator) (detik/kg/operator)
03/06/09 08.25 0.017 25.200 1 1512.000 2..381 08.26 0.017 23.850 1 1431.000 2.516 08.27 0.017 24.300 1 1458.000 2.469 08.28 0.017 25.200 1 1512.000 2.381 08.29 0.017 25.650 1 1539.000 2.339 08.30 0.017 25.650 1 1539.000 2.339 08.31 0.017 23.850 1 1431.000 2.516 08.32 0.017 22.950 1 1377.000 2.614 08.33 0.017 26.100 1 1566.000 2.299 08.34 0.017 22.500 1 1350.000 2.667 08.35 0.017 22.950 1 1377.000 2.614 08.36 0.017 25.200 1 1512.000 2.381 08.37 0.017 24.750 1 1485.000 2.424 08.38 0.017 23.400 1 1404.000 2.564
08/06/09 10:53 0.017 26.550 1 1593.000 2.260 10:54 0.017 22.950 1 1377.000 2.614 10:55 0.017 25.650 1 1539.000 2.339 10:56 0.017 25.200 1 1512.000 2.381 10:57 0.017 23.850 1 1431.000 2.516 10:58 0.017 24.750 1 1485.000 2.424 10:59 0.017 24.300 1 1458.000 2.469 11:00 0.017 22.500 1 1350.000 2.667
122
Probability Density Function
Histogram Gamma
x4,24,143,93,83,73,63,53,43,33,23,132,9
f(x)
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Lampiran 15. Output Uji Distribusi Peluang Waktu Kedatangan Bahan dengan Software EasyFit 5.1 Professional
1. Stasiun Dividing
Goodness of Fit
Summary
# Distribution
Kolmogorov Smirnov
Statistic Rank
1 Exponential 0,62669 6
2 Exponential (2P) 0,96875 10
3 Gamma 0,52835 1
4 Gamma (3P) 0,83363 7
5 Laplace 0,57935 5
6 Lognormal 0,54002 4
7 Lognormal (3P) 0,96867 8
8 Normal 0,53891 3
9 Triangular 0,96875 9
10 Weibull 0,52898 2
11 Weibull (3P) No fit
# Distribution Parameters
1 Gamma a=145,32 b=0,01984
123
Probability Density Function
Histogram Weibull
x4,443,63,22,82,421,61,2
f(x)
0,32
0,28
0,24
0,2
0,16
0,12
0,08
0,04
0
Lampiran 15. (lanjutan)
2. Stasiun Penutupan Tray
Goodness of Fit
Summary
# Distribution
Kolmogorov Smirnov
Statistic Rank
1 Exponential 0,37819 11
2 Exponential (2P) 0,26115 10
3 Gamma 0,10082 7
4 Gamma (3P) 0,08967 4
5 Laplace 0,12938 9
6 Lognormal 0,11904 8
7 Lognormal (3P) 0,08747 2
8 Normal 0,09661 5
9 Triangular 0,09921 6
10 Weibull 0,08061 1
11 Weibull (3P) 0,08774 3
# Distribution Parameters
1 Weibull a=3,5359 b=3,002
124
Probability Density Function
Histogram Weibull
x3,23,132,92,82,72,62,52,42,32,22,1
f(x)
0,36
0,32
0,28
0,24
0,2
0,16
0,12
0,08
0,04
0
Lampiran 15. (lanjutan)
3. Stasiun Depanning
Goodness of Fit
Summary
# Distribution
Kolmogorov Smirnov
Statistic Rank
1 Exponential 0,5524 11
2 Exponential (2P) 0,3286 10
3 Gamma 0,15391 7
4 Gamma (3P) 0,13622 3
5 Laplace 0,14608 6
6 Lognormal 0,14554 5
7 Lognormal (3P) 0,13387 2
8 Normal 0,16725 8
9 Triangular 0,1784 9
10 Weibull 0,13366 1
11 Weibull (3P) 0,14416 4
# Distribution Parameters
1 Weibull =12,142 =2,6427
125
Probability Density Function
Histogram Weibull
x3,0532,952,92,852,82,752,72,652,62,552,5
f(x)
0,36
0,32
0,28
0,24
0,2
0,16
0,12
0,08
0,04
0
Lampiran 15. (lanjutan)
4. Stasiun Trimming
Goodness of Fit
Summary
# Distribution
Kolmogorov Smirnov
Statistic Rank
1 Exponential 0,59876 11
2 Exponential (2P) 0,1768 8
3 Gamma 0,14348 3
4 Gamma (3P) 0,21076 10
5 Laplace 0,19145 9
6 Lognormal 0,15067 5
7 Lognormal (3P) 0,15974 6
8 Normal 0,1434 2
9 Triangular 0,14778 4
10 Weibull 0,13423 1
11 Weibull (3P) 0,15977 7
# Distribution Parameters
1 Weibull =16,939 =2,7737
126
Probability Density Function
Histogram Weibull
x2,662,642,622,62,582,562,542,522,52,48
f(x)
0,36
0,32
0,28
0,24
0,2
0,16
0,12
0,08
0,04
0
Lampiran 16. Output Uji Distribusi Peluang Waktu Pelayanan Operator dengan Software EasyFit 5.1 Professional
1. Stasiun Panning
Goodness of Fit
Summary
# Distribution
Kolmogorov Smirnov
Statistic Rank
1 Exponential 0,61557 11
2 Exponential (2P) 0,36652 10
3 Gamma 0,20584 5
4 Gamma (3P) 0,21394 8
5 Laplace 0,26566 9
6 Lognormal 0,21047 7
7 Lognormal (3P) 0,20822 6
8 Normal 0,20398 4
9 Triangular 0,19022 3
10 Weibull 0,1845 1
11 Weibull (3P) 0,18738 2
# Distribution Parameters
1 Weibull =47,422 =2,6061
127
Probability Density Function
Histogram Weibull
x2,4882,482,4722,4642,4562,4482,442,4322,4242,4162,408
f(x)
0,48
0,44
0,4
0,36
0,32
0,28
0,24
0,2
0,16
0,12
0,08
0,04
0
Lampiran 16. (lanjutan)
2. Stasiun Racking
Goodness of Fit
Summary
# Distribution
Kolmogorov Smirnov
Statistic Rank
1 Exponential 0,6237 11
2 Exponential (2P) 0,44645 10
3 Gamma 0,25282 4
4 Gamma (3P) 0,25668 6
5 Laplace 0,31386 9
6 Lognormal 0,25732 7
7 Lognormal (3P) 0,25783 8
8 Normal 0,2521 3
9 Triangular 0,25515 5
10 Weibull 0,23039 1
11 Weibull (3P) 0,23308 2
# Distribution Parameters
1 Weibull =121,52 =2,4663
128
Probability Density Function
Histogram Gamma
x4,44,243,83,63,43,232,82,62,42,22
f(x)
0,48
0,44
0,4
0,36
0,32
0,28
0,24
0,2
0,16
0,12
0,08
0,04
0
Lampiran 16. (lanjutan)
3. Stasiun Penutupan Tray
Goodness of Fit
Summary
# Distribution
Kolmogorov Smirnov
Statistic Rank
1 Exponential 0,51952 10
2 Exponential (2P) 0,17056 6
3 Gamma 0,12336 1
4 Gamma (3P) 0,24315 9
5 Laplace 0,20394 7
6 Lognormal 0,1364 3
7 Lognormal (3P) 0,15547 5
8 Normal 0,15238 4
9 Weibull 0,13365 2
10 Weibull (3P) 0,21159 8
11 Triangular No fit
# Distribution Parameters
1 Gamma =19,418 =0,13877
129
Probability Density Function
Histogram Gamma (3P)
x2,642,62,562,522,482,442,42,362,322,28
f(x)
0,24
0,22
0,2
0,18
0,16
0,14
0,12
0,1
0,08
0,06
0,04
0,02
0
Lampiran 16. (lanjutan)
4. Stasiun Krating
Goodness of Fit
Summary
# Distribution
Kolmogorov Smirnov
Statistic Rank
1 Exponential 0,6006 11
2 Exponential (2P) 0,23218 10
3 Gamma 0,15333 6
4 Gamma (3P) 0,13041 1
5 Laplace 0,21403 9
6 Lognormal 0,15803 8
7 Lognormal (3P) 0,1415 4
8 Normal 0,15626 7
9 Triangular 0,13072 2
10 Weibull 0,14489 5
11 Weibull (3P) 0,13252 3
# Distribution Parameters
1 Gamma (3P) =6,0983 =0,05027 =2,1559
130
Lampiran 17. Keseimbangan Aliran Bahan Pada Model A
KESEIMBANGAN ALIRAN BAHAN STASIUN MIXING SPONGE
Tanggal Jam Jam Kedatangan
Jumlah Bahan Mixer Sponge
WB
Jumlah Waktu Idle Box yang Datang Antrian
Bahan (kg) (kg) (%)
03/06/2009 15:35 15:35 280,5 L
0,0
61,9%
15:38 R (280,5 kg) 15:41 15:44 U 15:47
IDLE 15:50 15:53 15:56 15:56 280,5 L
0,0
61,9%
15:59 R (280,5 kg) 16:02 16:05 U 16:08
IDLE 16:11 16:14 16:17 16:17 280,5 L
0,0
61,9%
16:20 R (280,5 kg) 16:23 16:26 U 16:29
IDLE 16:32 16:35 16:38 16:38 280,5 L
0,0
61,9%
16:41 R (280,5 kg) 16:44 16:47 U 16:50
IDLE 16:53 16:56 16:59 16:59 280,5 L
0,0
61,9%
17:02 R (280,5 kg) 17:05 17:08 U 17:11
IDLE 17:14 17:17 17:20 17:20 280,5 L
0,0
61,9%
17:23 R (280,5 kg) 17:26 17:29 U 17:32
IDLE 17:35 17:38 17:41 17:41 280,5 L
0,0
61,9%
17:44 R (280,5 kg) 17:47 17:50 U 17:53
IDLE 17:56 17:59 18:02 18:02 280,5 L
61,9% 18:05 R (280,5 kg) 18:08
131
Tanggal Jam Jam Kedatangan
Jumlah Bahan Mixer Sponge WB
Jumlah Waktu Idle Box yang Datang Antrian Bahan
(kg) (kg) (%) 03/06/2009 18:11 U
0,0
18:14
IDLE 18:17 18:20 18:23 18:23 280,5 L
0,0
61,9%
18:26 R (280,5 kg)
18:29 18:32 U 18:35
IDLE 18:38 18:41 18:44 18:44 280,5 L
0,0
61,9%
18:47 R (280,5 kg)
18:50 18:53 U 18:56
IDLE 18:59 19:02 19:05 19:05 280,5 L
0,0
61,9%
19:08 R (280,5 kg)
19:11 19:14 U 19:17
IDLE 19:20 19:23 19:26 19:26 280,5 L
0,0
61,9%
19:29 R (280,5 kg)
19:32 19:35 U 19:38
IDLE 19:41 19:44 19:47 19:47 280,5 L
0,0
61,9%
19:50 R (280,5 kg)
19:53 19:56 U 19:59
IDLE 20:02 20:05 20:08 20:08 280,5 L
0,0
61,9%
20:11 R (280,5 kg)
20:14 20:17 U 20:20
IDLE 20:23 20:26 20:29 20:29 280,5 L
0,0
61,9%
20:32 R (280,5 kg)
20:35 20:38 U 20:41
IDLE 20:44 20:47 20:50 20:50 280,5 L
61,9% 20:53
R (280,5 kg) 20:56 20:59 U
132
Tanggal Jam Jam Kedatangan
Jumlah Bahan Mixer Sponge
WB
Jumlah Waktu Idle Box yang Datang Antrian Bahan
(kg) (kg) (%) 03/06/2009 21:02
IDLE 0,0
21:05 21:08 21:11 21:11 280,5 L
0,0
61,9%
21:14 R (280,5 kg)
21:17 21:20 U 21:23
IDLE 21:26 21:29 21:32 21:32 280,5 L
0,0
61,9%
21:35 R (280,5 kg)
21:38 21:41 U 21:44
IDLE 21:47 21:50 21:53 21:53 280,5 L
0,0
61,9%
21:56 R (280,5 kg)
21:59 22:02 U 22:05
IDLE 22:08 22:11 22:14 22:14 280,5 L
0,0
61,9%
22:17 R (280,5 kg)
22:20 22:23 U 22:26
IDLE 22:29 22:32 22:35 22:35 280,5 L
0,0
61,9%
22:38 R (280,5 kg)
22:41 22:44 U 22:47
IDLE 22:50 22:53 22:56 22:56 280,5 L
0,0
61,9%
22:59 R (280,5 kg)
23:02 23:05 U 23:08
IDLE 23:11 23:14 23:17 23:17 280,5 L
0,0
61,9%
23:20 R (280,5 kg)
23:23 23:26 U 23:29
IDLE 23:32 23:35 23:38 23:38 280,5 L
61,9% 23:41
R (280,5 kg) 23:44 23:47 U 23:50 IDLE
133
Tanggal Jam Jam Kedatangan
Jumlah Bahan Mixer Sponge WB
Jumlah Waktu Idle Box yang Datang Antrian Bahan
(kg) (kg) (%) 23:53 IDLE
0,0
23:56 04/06/2009 23:59 23:59 280,5 L
0,0
61,9%
0:02 R (280,5 kg) 0:05 0:08 U 0:11
IDLE 0:14 0:17 0:20 0:20 280,5 L
0,0
61,9%
0:23 R (280,5 kg) 0:26 0:29 U 0:32
IDLE 0:35 0:38 0:41 0:41 280,5 L
0,0
61,9%
0:44 R (280,5 kg) 0:47 0:50 U 0:53
IDLE 0:56 0:59 1:02 1:02 280,5 L
0,0
61,9%
1:05 R (280,5 kg) 1:08 1:11 U 1:14
IDLE 1:17 1:20 1:23 1:23 280,5 L
0,0
61,9%
1:26 R (280,5 kg) 1:29 1:32 U 1:35
IDLE 1:38 1:41 1:44 1:44 280,5 L
0,0
61,9%
1:47 R (280,5 kg) 1:50 1:53 U 1:56
IDLE 1:59 2:02 2:05 2:05 280,5 L
0,0
61,9%
2:08 R (280,5 kg) 2:11 2:14 U 2:17
IDLE 2:20 2:23 2:26 2:26 280,5 L
61,9%
2:29 R (280,5 kg) 2:32 2:35 U 2:38 IDLE 2:41
134
Tanggal Jam Jam Kedatangan
Jumlah Bahan Mixer Sponge
WB
Jumlah Waktu Idle Box yang Datang Antrian Bahan
(kg) (kg) (%) 04/06/2009 2:44 IDLE 0,0
2:47 2:47 280,5 L
0,0
61,9%
2:50 R (280,5 kg)
2:53 2:56 U 2:59
IDLE 3:02 3:05 3:08 3:08 280,5 L
0,0
61,9%
3:11 R (280,5 kg)
3:14 3:17 U 3:20
IDLE 3:23 3:26 3:29 3:29 280,5 L
0,0
61,9%
3:32 R (280,5 kg)
3:35 3:38 U 3:41
IDLE 3:44 3:47 3:50 3:50 280,5 L
0,0
61,9%
3:53 R (280,5 kg)
3:56 3:59 U 4:02
IDLE 4:05 4:08 4:11 4:11 280,5 L
0,0
61,9%
4:14 R (280,5 kg)
4:17 4:20 U 4:23
IDLE 4:26 4:29 4:32 4:32 280,5 L
0,0
61,9%
4:35 R (280,5 kg)
4:38 4:41 U 4:44
IDLE 4:47 4:50 4:53 4:53 280,5 L
0,0
61,9%
4:56 R (280,5 kg)
4:59 5:02 U 5:05
IDLE 5:08 5:11 5:14 5:14 280,5 L
0,0
61,9%
5:17 R (280,5 kg)
5:20 5:23 U 5:26
IDLE 5:29 5:32
135
Tanggal Jam Jam Kedatangan
Jumlah Bahan Mixer Sponge WB
Jumlah Waktu Idle Box
yang Datang Antrian Bahan (kg) (kg) (%)
04/06/2009 5:35 5:35 280,5 L
0,0
61,9%
5:38 R (280,5 kg)
5:41 5:44 U 5:47
IDLE 5:50 5:53 5:56 5:56 280,5 L
0,0
61,9%
5:59 R (280,5 kg)
6:02 6:05 U 6:08
IDLE 6:11 6:14 6:17 6:17 280,5 L
0,0
61,9%
6:20 R (280,5 kg)
6:23 6:26 U 6:29
IDLE 6:32 6:35 6:38 6:38 280,5 L
0,0
61,9%
6:41 R (280,5 kg)
6:44 6:47 U 6:50
IDLE 6:53 6:56 6:59 6:59 280,5 L
0,0
61,9%
7:02 R (280,5 kg)
7:05 7:08 U 7:11
IDLE 7:14 7:17 7:20 7:20 280,5 L
0,0
61,9%
7:23 R (280,5 kg)
7:26 7:29 U 7:32
IDLE 7:35 7:38 7:41 7:41 280,5 L
0,0
61,9%
7:44 R (280,5 kg)
7:47 7:50 U 7:53
IDLE 7:56 7:59 8:02 8:02 280,5 L
0,0
61,9%
8:05 R (280,5 kg)
8:08 8:11 U 8:14
IDLE 8:17 8:20 8:23 8:23 280,5 L 61,9%
136
Tanggal Jam Jam Kedatangan
Jumlah Bahan Mixer Sponge
WB
Jumlah Waktu Idle Box yang Datang Antrian Bahan
(kg) (kg) (%) 04/06/2009 8:26
R (280,5 kg)
0,0
8:29 8:32 U 8:35
IDLE
8:38 8:41 8:44 8:44 280,5 L
0,0
61,9%
8:47 R (280,5 kg)
8:50 8:53 U 8:56
IDLE 8:59 9:02 9:05 9:05 280,5 L
0,0
61,9%
9:08 R (280,5 kg)
9:11 9:14 U 9:17
IDLE 9:20 9:23 9:26 9:26 280,5 L
0,0
61,9%
9:29 R (280,5 kg)
9:32 9:35 U 9:38
IDLE 9:41 9:44 9:47 9:47 280,5 L
0,0
61,9%
9:50 R (280,5 kg)
9:53 9:56 U 9:59
IDLE 10:02 10:05 10:08 10:08 280,5 L
0,0
61,9%
10:11 R (280,5 kg)
10:14 10:17 U 10:20
IDLE 10:23 10:26 10:29 10:29 280,5 L
0,0
61,9%
10:32 R (280,5 kg)
10:35 10:38 U 10:41
IDLE 10:44 10:47 10:50 10:50 280,5 L
0,0
61,9%
10:53 R (280,5 kg)
10:56 10:59 U 11:02
IDLE 11:05 11:08 11:11 11:11 280,5 L
61,9%
11:14 R (280,5 kg)
137
Tanggal Jam Jam Kedatangan
Jumlah Bahan
Mixer Sponge WB Jumlah
Waktu Idle Box yang Datang Antrian Bahan
(kg) (kg) (%) 04/06/2009 11:17
0,0
11:20 U 11:23
IDLE
11:26 11:29 11:32 11:32 280,5 L
0,0
61,9%
11:35 R (280,5 kg)
11:38 11:41 U 11:44
IDLE 11:47 11:50 11:53 11:53 280,5 L
0,0
61,9%
11:56 R (280,5 kg)
11:59 12:02 U 12:05
IDLE 12:08 12:11 12:14 12:14 280,5 L
0,0
61,9%
12:17 R (280,5 kg)
12:20 12:23 U 12:26
IDLE 12:29 12:32 12:35 12:35 280,5 L
0,0
61,9%
12:38 R (280,5 kg)
12:41 12:44 U 12:47
IDLE 12:50 12:53 12:56 12:56 280,5 L
0,0
61,9%
12:59 R (280,5 kg)
13:02 13:05 U 13:08
IDLE 13:11 13:14 13:17 13:17 280,5 L
0,0
61,9%
13:20 R (280,5 kg)
13:23 13:26 U 13:29
IDLE 13:32 13:35 13:38 13:38 280,5 L
0,0
61,9%
13:41 R (280,5 kg)
13:44 13:47 U 13:50
IDLE 13:53 13:56 13:59 13:59 280,5 L
61,9% 14:02
R (280,5 kg) 14:05
138
Tanggal Jam Jam Kedatangan
Jumlah Bahan Mixer Sponge WB
Jumlah Waktu Idle Box yang Datang Antrian Bahan
(kg) (kg) (%) 04/06/2009 14:08 U
0,0
14:11
IDLE
14:14 14:17 14:20 14:20 280,5 L
0,0
61,9%
14:23 R (280,5 kg)
14:26 14:29 U 14:32
IDLE 14:35 14:38 14:41 14:41 280,5 L
0,0
61,9%
14:44 R (280,5 kg)
14:47 14:50 U 14:53
IDLE 14:56 14:59 15:02 15:02 280,5 L
0,0
61,9%
15:05 R (280,5 kg)
15:08 15:11 U 15:14
IDLE 15:17 15:20 15:23 15:23 280,5
R (280,5 kg)
0,0
0,0% 15:26 15:29 U
Idle Time Mixer Sponge (menit/hari) 884
Idle Time Mixer Sponge (% per hari) 61%
Utilitas Mixer Sponge (% per hari) 39%
KETERANGAN
Simbol Operasi Waktu (menit)
L Loading 2,0
R Running 5,0
U Unloading 1,0
I Idle
139
Lampiran 18. Keseimbangan Aliran Bahan Pada Model B
140
141
142
143
144
145
146
147
148
Lampiran 19. Keseimbangan Aliran Bahan Pada Model C
KESEIMBANGAN ALIRAN BAHAN STASIUN MIXING SPONGE
Tanggal Jam Jam Kedatangan Jumlah Bahan
Mixer Dough WB Jumlah Waktu Idle Box yang Datang Antrian Bahan
(kg) (kg) (%) 03/06/2009 19:39 19:39 443,5 L
0,0
2,4%
19:42
R (443,5 kg) 19:45 19:48 19:51 19:54 19:57 U 20:00 20:00 443,5 L
0,0
2,4%
20:03
R (443,5 kg) 20:06 20:09 20:12 20:15 20:18 U 20:21 20:21 443,5 L
0,0
2,4%
20:24
R (443,5 kg) 20:27 20:30 20:33 20:36 20:39 U 20:42 20:42 443,5 L
0,0
2,4%
20:45
R (443,5 kg) 20:48 20:51 20:54 20:57 21:00 U 21:03 21:03 443,5 L
0,0
2,4%
21:06
R (443,5 kg) 21:09 21:12 21:15 21:18 21:21 U 21:24 21:24 443,5 L
0,0
2,4%
21;27
R (443,5 kg) 22:24 21;28 23:24 21;29 0:24 U 21:45 21:45 443,5 L
0,0
2,4%
21:48
R (443,5 kg) 21:51 21:54 21:57 22:00 22:03 U
149
Tanggal Jam Jam Kedatangan Jumlah Bahan
Mixer Dough WB Jumlah Waktu Idle Box yang Datang Antrian Bahan
(kg) (kg) (%) 03/06/2009 22:06 22:06 443,5 L
0,0
2,4%
22:09
R (443,5 kg) 22:12 22:15 22:18 22:21 22:24 U 22:27 22:27 443,5 L
0,0
2,4%
22:30
R (443,5 kg) 22:33 22:36 22:39 22:42 22:45 U 22:48 22:48 443,5 L
0,0
2,4%
22:51
R (443,5 kg) 22:54 22:57 23:00 23:03 23:06 U 23:09 23:09 443,5 L
0,0
2,4%
23:12
R (443,5 kg) 23:15 23:18 23:21 23:24 23:27 U 23:30 23:30 443,5 L
0,0
2,4%
23:33
R (443,5 kg) 23:36 23:39 23:42 23:45 23:48 U 23:51 23:51 443,5 L
0,0
2,4%
23:54
R (443,5 kg) 23:57 0:00 04/06/2009 0:03 0:06 0:09 U 0:12 0:12 443,5 L
0,0
2,4%
0:15
R (443,5 kg) 0:18 0:21 0:24 0:27 0:30 U 0:33 0:33 443,5 L
2,4% 0:36
R (443,5 kg) 0:39 0:42 0:45
150
Tanggal Jam Jam Kedatangan
Jumlah Bahan Mixer Dough WB
Jumlah Waktu Idle Box yang Datang Antrian Bahan (kg) (kg) (%)
04/06/2009 0:48 0,0
0:51 U 0:54 0:54 443,5 L
0,0
2,4%
0:57
R (443,5 kg) 1:00 1:03 1:06 1:09 1:12 U 1:15 1:15 443,5 L
0,0
2,4%
1:18
R (443,5 kg) 1:21 1:24 1:27 1:30 1:33 U 1:36 1:36 443,5 L
0,0
2,4%
1:39
R (443,5 kg) 1:42 1:45 1:48 1:51 1:54 U 1:57 1:57 443,5 L
0,0
2,4%
2:00
R (443,5 kg) 2:03 2:06 2:09 2:12 2:15 U 2:18 2:18 443,5 L
0,0
2,4%
2:21
R (443,5 kg) 2:24 2:27 2:30 2:33 2:36 U 2:39 2:39 443,5 L
0,0
2,4%
2:42
R (443,5 kg) 2:45 2:48 2:51 2:54 2:57 U 3:00 3:00 443,5 L
0,0
2,4%
3:03
R (443,5 kg) 3:06 3:09 3:12 3:15 3:18 U 2:21 3:21 443,5 L
2,4% 2:24 R (443,5 kg)
151
Tanggal Jam Jam Kedatangan
Jumlah Bahan Mixer Dough WB
Jumlah Waktu Idle Box yang Datang Antrian Bahan (kg) (kg) (%)
04/06/2009 2:27
R (443,5 kg)
0,0
2:30 2:33 2:36 2:39 U 3:42 3:42 443,5 L
0,0
2,4%
3:45
R (443,5 kg) 3:48 3:51 3:54 3:57 4:00 U 4:03 4:03 443,5 L
0,0
2,4%
4:06
R (443,5 kg) 4:09 4:12 4:15 4:18 4:21 U 4:24 4:24 443,5 L
0,0
2,4%
4:27
R (443,5 kg) 4:30 4:33 4:36 4:39 4:42 U 4:45 4:45 443,5 L
0,0
2,4%
4:48
R (443,5 kg) 4:51 4:54 4:57 5:00 5:03 U 5:06 5:06 443,5 L
0,0
2,4%
5:09
R (443,5 kg) 5:12 5:15 5:18 5:21 5:24 U 5:27 5:27 443,5 L
0,0
2,4%
5:30
R (443,5 kg) 5:33 5:36 5:39 5:42 5:45 U 5:48 5:48 443,5 L
0,0
2,4%
5:51
R (443,5 kg) 5:54 5:57 6:00 6:03 6:06 U
152
Tanggal Jam Jam Kedatangan Jumlah Bahan
Mixer Dough WB Jumlah Waktu Idle Box yang Datang Antrian Bahan
(kg) (kg) (%) 04/06/2009 6:09 6:09 443,5 L
0,0
2,4%
6:12
R (443,5 kg) 6:15 6:18 6:21 6:24 6:27 U 6:30 6:30 443,5 L
0,0
2,4%
6:33
R (443,5 kg) 6:36 6:39 6:42 6:45 6:48 U 6:51 6:51 443,5 L
0,0
2,4%
6:54
R (443,5 kg) 6:57 7:00 7:03 7:06 7:09 U 7:12 7:12 443,5 L
0,0
2,4%
7:15
R (443,5 kg) 7:18 7:21 7:24 7:27 7:30 U 7:33 7:33 443,5 L
0,0
2,4%
7:36
R (443,5 kg) 7:39 7:42 7:45 7:48 7:51 U 7:54 7:54 443,5 L
0,0
2,4%
7:57
R (443,5 kg) 8:00 8:03 8:06 8:09 8:12 U 8:15 8:15 443,5 L
0,0
2,4%
8:18
R (443,5 kg) 8:21 8:24 8:27 8:30 8:33 U 8:36 8:36 443,5 L
2,4% 8;39
R (443,5 kg) 9:36 8;40
153
Tanggal Jam Jam Kedatangan Jumlah Bahan
Mixer Dough WB Jumlah Waktu Idle Box yang Datang Antrian Bahan
(kg) (kg) (%) 04/06/2009 10:36 R (443,5 kg)
0,0
8;41 11:36 U 8:57 8:57 443,5 L
0,0
2,4%
9:00
R (443,5 kg) 9:03 9:06 9:09 9:12 9:15 U 9:18 9:18 443,5 L
0,0
2,4%
9:21
R (443,5 kg) 9:24 9:27 9:30 9:33 9:36 U 9:39 9:39 443,5 L
0,0
2,4%
9:42
R (443,5 kg) 9:45 9:48 9:51 9:54 9:57 U 10:00 10:00 443,5 L
0,0
2,4%
10:03
R (443,5 kg) 10:06 10:09 10:12 10:15 10:18 U 10:21 10:21 443,5 L
0,0
2,4%
10:24
R (443,5 kg) 10:27 10:30 10:33 10:36 10:39 U 10:42 10:42 443,5 L
0,0
2,4%
10:45
R (443,5 kg) 10:48 10:51 10:54 10:57 11:00 U 11:03 11:03 443,5 L
0,0
2,4%
11:06
R (443,5 kg) 11:09 11:12 11:15 11:18 11:21 U 11:24 11:24 443,5 L 2,4%
154
Tanggal Jam Jam Kedatangan Jumlah Bahan
Mixer Dough WB Jumlah Waktu Idle Box yang Datang Antrian Bahan
(kg) (kg) (%) 04/06/2009 11:27
R (443,5 kg)
0,0
11:30 11:33 11:36 11:39 11:42 U 11:45 11:45 443,5 L
0,0
2,4%
11:48
R (443,5 kg) 11:51 11:54 11:57 12:00 12:03 U 12:06 12:06 443,5 L
0,0
2,4%
12;09
R (443,5 kg) 13:06 12;10 14:06 12;11 15:06 U 12:27 12:27 443,5 L
0,0
2,4%
12:30
R (443,5 kg) 12:33 12:36 12:39 12:42 12:45 U 12:48 12:48 443,5 L
0,0
2,4%
12:51
R (443,5 kg) 12:54 12:57 13:00 13:03 13:06 U 13:09 13:09 443,5 L
0,0
2,4%
13:12
R (443,5 kg) 13:15 13:18 13:21 13:24 13:27 U 13:30 13:30 443,5 L
0,0
2,4%
13:33
R (443,5 kg) 13:36 13:39 13:42 13:45 13:48 U 13:51 13:51 443,5 L
2,4%
13:54
R (443,5 kg) 13:57 14:00 14:03 14:06
155
Tanggal Jam Jam Kedatangan Jumlah Bahan
Mixer Dough WB Jumlah Waktu Idle Box yang Datang Antrian Bahan
(kg) (kg) (%) 04/06/2009 14:09 U
0,0
14:12 14:12 443,5 L
0,0
2,4%
14:15
R (443,5 kg) 14:18 14:21 14:24 14:27 14:30 U 14:33 14:33 443,5 L
0,0
2,4%
14:36
R (443,5 kg) 14:39 14:42 14:45 14:48 14:51 U 14:54 14:54 443,5 L
0,0
2,4%
14:57
R (443,5 kg) 15:00 15:03 15:06 15:09 15:12 U 15:15 15:15 443,5 L
0,0
2,4%
15:18
R (443,5 kg) 15:21 15:24 15:27 15:30 15:33 U 15:36 15:36 443,5 L
0,0
2,4%
15:39
R (443,5 kg) 15:42 15:45 15:48 15:51 15:54 U 15:57 15:57 443,5 L
0,0
2,4%
16:00
R (443,5 kg) 16:03 16:06 16:09 16:12 16:15 U 16:18 16:18 443,5 L
0,0
2,4%
16:21
R (443,5 kg) 16:24 16:27 16:30 16:33 16:36 U 16:39 16:39 443,5 L
2,4% 16:42 R (443,5 kg) 16:45
156
Tanggal Jam Jam Kedatangan Jumlah Bahan
Mixer Dough WB Jumlah Waktu Idle Box yang Datang Antrian Bahan
(kg) (kg) (%) 04/06/2009 16:48
R (443,5 kg)
0,0
16:51 16:54 16:57 U 17:00 17:00 443,5 L
0,0
2,4%
17:03
R (443,5 kg) 17:06 17:09 17:12 17:15 17:18 U 17:21 17:21 443,5 L
0,0
2,4%
17:24
R (443,5 kg) 17:27 17:30 17:33 17:36 17:39 U 17:42 17:42 443,5 L
0,0
2,4%
17:45
R (443,5 kg) 17:48 17:51 17:54 17:57 18:00 U 18:03 18:03 443,5 L
0,0
2,4%
18:06
R (443,5 kg) 18:09 18:12 18:15 18:18 18:21 U 18:24 18:24 443,5 L
0,0
2,4%
18:27
R (443,5 kg) 18:30 18:33 18:36 18:39 18:42 U 18:45 18:45 443,5 L
0,0
2,4%
18:48
R (443,5 kg) 18:51 18:54 18:57 19:00 19:03 U 19:06 19:06 443,5 L
0,0
2,4%
19:09
R (443,5 kg) 19:12 19:15 19:18 19:21 19:24 U
157
04/06/2009 19:27 19:27 443,5 L
0,0
2,4% 19:30 R (443,5 kg) 19:33
Idle Time Mixer Dough (menit/hari) 34
Idle Time Mixer Dough (% per hari) 2%
Utilitas Mixer Dough (% per hari) 98%
KETERANGAN
Simbol Operasi Waktu (menit)
L Loading 2,5
R Running 17,0
U Unloading 1,0
I Idle
158
Lampiran 20. Keseimbangan Aliran Bahan Pada Model F
159
160
161
Lampiran 21. Output Simulasi LBWB-NIC Model D Kondisi Nyata
Simulasi 1 Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Simulasi 1 Cdivd
1 Total Number of Arrival 27118 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 1,8362 4 Maximum Number in the System 3 5 Current Number in the System 1 6 Number Finished 27117 7 Average Process Time 5,2432 8 Std. Dev. of Process Time 0,0917 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0467
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,1094 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 5,2899 14 Std. Dev. of Flow Time 0,1103 15 Maximum Flow Time 6,3164
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 266,7
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Sdivd1 93,29% 2,6877 0 2,6895 0,00% 27117 2 Sroun1 88,70% 2,5553 0,0143 2,5566 0,00% 27117
Overall 91,00% 2,6215 0,0563 2,6895 0,00% 54234 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 266,7
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qdivd 0,0162 0 1 0,0467 0,1094 1,0742 2 Qroun 0 0 1 0 0 0
Overall 0,0162 0 1 0,0234 0,0808 1,0742 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 266,7
162
Lampiran 21. (lanjutan)
Simulasi 2 Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Simulasi 2 Cdivd
1 Total Number of Arrival 27104 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 1,8348 4 Maximum Number in the System 3 5 Current Number in the System 1 6 Number Finished 27103 7 Average Process Time 5,2432 8 Std. Dev. of Process Time 0,0919 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0454
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,1064 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 5,2886 14 Std. Dev. of Flow Time 0,1052 15 Maximum Flow Time 6,3867
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 258,728
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Sdivd1 93,25% 2,6877 0 2,6914 0,00% 27103 2 Sroun1 88,66% 2,5553 0,0142 2,5586 0,00% 27103
Overall 90,95% 2,6215 0,0563 2,6914 0,00% 54206 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 258,728
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qdivd 0,0158 0 1 0,0454 0,1064 1,1445 2 Qroun 0 0 1 0 0 0
Overall 0,0158 0 1 0,0227 0,0786 1,1445 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 258,728
163
Lampiran 21. (lanjutan)
Simulasi 3 Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Simulasi 3 Cdivd
1 Total Number of Arrival 27078 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 1,8338 4 Maximum Number in the System 3 5 Current Number in the System 1 6 Number Finished 27077 7 Average Process Time 5,2432 8 Std. Dev. of Process Time 0,0923 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0476
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,1096 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 5,2907 14 Std. Dev. of Flow Time 0,1088 15 Maximum Flow Time 6,3672
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 263,173
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Sdivd1 93,16% 2,6877 0 2,6914 0,00% 27077 2 Sroun1 88,57% 2,5553 0,0139 2,5586 0,00% 27077
Overall 90,86% 2,6215 0,0562 2,6914 0,00% 54154 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 263,173
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qdivd 0,0165 0 1 0,0476 0,1096 1,125 2 Qroun 0 0 1 0 0 0
Overall 0,0165 0 1 0,0238 0,0811 1,125 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 263,173
164
Lampiran 21. (lanjutan)
Rataan Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Rataan Cdivd
1 Total Number of Arrival 27100 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 1,8349 4 Maximum Number in the System 3 5 Current Number in the System 1 6 Number Finished 27099 7 Average Process Time 5,2432 8 Std. Dev. of Process Time 0,0920 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0466
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,1085 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 5,2897 14 Std. Dev. of Flow Time 0,1081 15 Maximum Flow Time 6,3568
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 262,867
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Sdivd1 93,23% 2,6877 0 2,6908 0,00% 27099 2 Sroun1 88,64% 2,5553 0,0141 2,5579 0,00% 27099
Overall 90,94% 2,6215 0,0563 2,6908 0,00% 54198 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 262,867
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qdivd 0,0162 0 1 0,0466 0,1085 1,1146 2 Qroun 0 0 1 0 0 0
Overall 0,0162 0 1 0,0233 0,0802 1,1146 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 262,867
165
Lampiran 22. Output Simulasi LBWB-NIC Model E Kondisi Nyata
Simulasi 1 Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Simulasi 1 Cpann
1 Total Number of Arrival 28707 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 1,8485 4 Maximum Number in the System 2 5 Current Number in the System 1 6 Number Finished 28706 7 Average Process Time 5,0301 8 Std. Dev. of Process Time 0,0733 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0004
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,0061 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 5,0305 14 Std. Dev. of Flow Time 0,0799 15 Maximum Flow Time 5,2266
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 274,11
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Spann1 94,63% 2,5753 0,0716 2,7495 0,00% 28706 2 Srack1 90,20% 2,4547 0,0346 2,5162 0,00% 28706
Overall 92,42% 2,515 0,0825 2,7495 0,00% 57412 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 274,11
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qpann 0 0 1 0 0,0002 0,0286 2 Qrack 0,0001 0 1 0,0004 0,0061 0,2813
Overall 0,0001 0 1 0,0002 0,0044 0,2813 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 274,11
166
Lampiran 22. (lanjutan)
Simulasi 2 Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Simulasi 2 Cpann
1 Total Number of Arrival 28707 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 1,8482 4 Maximum Number in the System 2 5 Current Number in the System 1 6 Number Finished 28706 7 Average Process Time 5,0292 8 Std. Dev. of Process Time 0,0726 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0004
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,0063 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 5,0296 14 Std. Dev. of Flow Time 0,0802 15 Maximum Flow Time 5,2188
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 274,42
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Spann1 94,60% 2,5744 0,0714 2,7422 0,00% 28706 2 Srack1 90,20% 2,4548 0,0344 2,5137 0,00% 28706
Overall 92,40% 2,5146 0,082 2,7422 0,00% 57412 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 274,422
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qpann 0 0 1 0 0,0002 0,0195 2 Qrack 0,0001 0 1 0,0004 0,0063 0,3516
Overall 0,0001 0 1 0,0002 0,0044 0,3516 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 274,422
167
Lampiran 22. (lanjutan)
Simulasi 3 Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Simulasi 3 Cpann
1 Total Number of Arrival 28707 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 1,8484 4 Maximum Number in the System 2 5 Current Number in the System 1 6 Number Finished 28706 7 Average Process Time 5,0297 8 Std. Dev. of Process Time 0,0741 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0004
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,0058 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 5,0301 14 Std. Dev. of Flow Time 0,0814 15 Maximum Flow Time 5,2305
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 275,935
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Spann1 94,63% 2,5752 0,0717 2,7344 0,00% 28706 2 Srack1 90,20% 2,4546 0,0349 2,5156 0,00% 28706
Overall 92,41% 2,5149 0,0826 2,7344 0,00% 57412 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 275,935
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qpann 0 0 1 0 0,0002 0,0156 2 Qrack 0,0001 0 1 0,0004 0,0058 0,2461
Overall 0,0001 0 1 0,0002 0,0041 0,2461 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 275,935
168
Lampiran 22. (lanjutan)
Rataan Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Rataan Cpann
1 Total Number of Arrival 28707 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 1,8484 4 Maximum Number in the System 2 5 Current Number in the System 1 6 Number Finished 28706 7 Average Process Time 5,0297 8 Std. Dev. of Process Time 0,0733 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0004
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,0061 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 5,0301 14 Std. Dev. of Flow Time 0,0805 15 Maximum Flow Time 5,2253
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 274,822
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Spann1 94,62% 2,5750 0,0716 2,7420 0,00% 28706 2 Srack1 90,20% 2,4547 0,0346 2,5152 0,00% 28706
Overall 92,41% 2,5148 0,0824 2,7420 0,00% 57412 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 274,822
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qpann 0,0000 0 1 0,0000 0,0002 0,0212 2 Qrack 0 0 1 0 0 0
Overall 0,0001 0 1 0,0002 0,0043 0,2930 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 274,822
169
Lampiran 23. Output Simulasi LBWB-NIC Model G Kondisi Nyata
Simulasi 1 Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Simulasi 1 Ctray
1 Total Number of Arrival 28912 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 1,0023 4 Maximum Number in the System 4 5 Current Number in the System 1 6 Number Finished 28911 7 Average Process Time 2,6975 8 Std. Dev. of Process Time 0,6174 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0108
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,0943 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 2,7083 14 Std. Dev. of Flow Time 0,6239 15 Maximum Flow Time 6,8438
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 183,707 Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Stray1 49,95% 2,7075 0,6188 6,8438 0,00% 14413 2 Stray2 49,88% 2,6876 0,6161 5,5112 0,00% 14498
Overall 49,92% 2,6975 0,6175 6,8438 0,00% 28911 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 183,707
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qtray 0,004 0 2 0,0108 0,0943 2,166 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 183,707
170
Lampiran 23. (lanjutan)
Simulasi 2 Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Simulasi 2 Ctray
1 Total Number of Arrival 29023 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 1,0073 4 Maximum Number in the System 4 5 Current Number in the System 1 6 Number Finished 29022 7 Average Process Time 2,7011 8 Std. Dev. of Process Time 0,614 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0101
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,0888 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 2,7112 14 Std. Dev. of Flow Time 0,6206 15 Maximum Flow Time 6,3018
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 183,816 Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Stray1 50,14% 2,7026 0,6138 6,3018 0,00% 14492 2 Stray2 50,21% 2,6997 0,6144 6,125 0,00% 14530
Overall 50,17% 2,7011 0,6141 6,3018 0,00% 29022 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 183,816
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qtray 0,0038 0 2 0,0101 0,0888 2,3857 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 183,816
171
Lampiran 23. (lanjutan)
Simulasi 3 Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Simulasi 3 Ctray
1 Total Number of Arrival 28792 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 0,9972 4 Maximum Number in the System 4 5 Current Number in the System 0 6 Number Finished 28792 7 Average Process Time 2,6964 8 Std. Dev. of Process Time 0,615 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0092
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,0862 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 2,7057 14 Std. Dev. of Flow Time 0,6208 15 Maximum Flow Time 6,2861
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 183,66
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Stray1 49,67% 2,7023 0,6164 5,5586 0,00% 14359 2 Stray2 49,71% 2,6905 0,6137 5,8438 0,00% 14433
Overall 49,69% 2,6964 0,6151 5,8438 0,00% 28792 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 183,66
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qtray 0,0034 0 2 0,0092 0,0862 2,1533 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 183,66
172
Lampiran 23. (lanjutan)
Rataan Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Rataan Ctray
1 Total Number of Arrival 28909 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 1,0023 4 Maximum Number in the System 4 5 Current Number in the System 1 6 Number Finished 28908 7 Average Process Time 2,6983 8 Std. Dev. of Process Time 0,6155 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0100
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,0898 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 2,7084 14 Std. Dev. of Flow Time 0,6218 15 Maximum Flow Time 6,4772
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 183,728
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Stray1 49,92% 2,7041 0,6163 6,2347 0,00% 14421 2 Stray2 49,93% 2,6926 0,6147 5,8267 0,00% 14487
Overall 49,93% 2,6983 0,6156 6,3298 0,00% 28908 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 183,728
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qtray 0,0037 0 2 0,0100 0,0898 2,2350 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 183,728
173
Lampiran 24. Output Simulasi LBWB-NIC Model H Kondisi Nyata
Simulasi 1 Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Simulasi 1 Cdepp
1 Total Number of Arrival 30845 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 0,8412 4 Maximum Number in the System 2 5 Current Number in the System 0 6 Number Finished 30845 7 Average Process Time 2,1164 8 Std. Dev. of Process Time 0 9 Average Waiting Time (Wq) 0,014
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,0679 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 2,1306 14 Std. Dev. of Flow Time 0,0735 15 Maximum Flow Time 3,6094
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 213,548
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Sdepp1 83,57% 2,1166 0,0293 2,1172 0,00% 30845 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 213,548
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qdepp 0,0055 0 1 0,014 0,0679 1,4922 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 213,548
174
Lampiran 24. (lanjutan)
Simulasi 2 Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Simulasi 2 Cdepp
1 Total Number of Arrival 30813 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 0,8398 4 Maximum Number in the System 2 5 Current Number in the System 0 6 Number Finished 30813 7 Average Process Time 2,1164 8 Std. Dev. of Process Time 0 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0126
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,0629 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 2,1292 14 Std. Dev. of Flow Time 0,069 15 Maximum Flow Time 3,4023
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 206,358
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Sdepp1 83,48% 2,1166 0,0293 2,1172 0,00% 30813 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 206,358
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qdepp 0,005 0 1 0,0126 0,0629 1,2852 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 206,358
175
Lampiran 24. (lanjutan)
Simulasi 3 Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Simulasi 3 Cdepp
1 Total Number of Arrival 30801 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 0,8398 4 Maximum Number in the System 2 5 Current Number in the System 1 6 Number Finished 30800 7 Average Process Time 2,1164 8 Std. Dev. of Process Time 0 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0135
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,0654 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 2,1301 14 Std. Dev. of Flow Time 0,0712 15 Maximum Flow Time 3,3252
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 204,25
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Sdepp1 83,45% 2,1166 0,0293 2,1172 0,00% 30800 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 204,25
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qdepp 0,0053 0 1 0,0135 0,0654 1,209 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 204,25
176
Lampiran 24. (lanjutan)
Rataan Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Rataan Cdepp
1 Total Number of Arrival 30820 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 0,8403 4 Maximum Number in the System 2 5 Current Number in the System 0 6 Number Finished 30819 7 Average Process Time 2,1164 8 Std. Dev. of Process Time 0,0000 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0134
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,0654 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 2,1300 14 Std. Dev. of Flow Time 0,0712 15 Maximum Flow Time 3,4456
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 208,052
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Sdepp1 83,50% 2,1166 0,0293 2,1172 0,00% 30819 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 204,25
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qdepp 0,0053 0 1,0000 0,0134 0,0654 1,3288 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 204,25
177
Lampiran 25. Output Simulasi LBWB-NIC Model I Kondisi Nyata
Simulasi 1 Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Simulasi 1 Ctrim
1 Total Number of Arrival 29059 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 2,8105 4 Maximum Number in the System 4 5 Current Number in the System 2 6 Number Finished 29057 7 Average Process Time 7,4939 8 Std. Dev. of Process Time 0,1236 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0626
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,1418 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 7,5559 14 Std. Dev. of Flow Time 0,1877 15 Maximum Flow Time 9,3125
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 215,703
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Strim1 93,57% 2,5157 0 2,5195 0,00% 29058 2 Spack1 93,57% 2,5157 0 2,5161 0,00% 29057 3 Skrat1 91,57% 2,4619 0,1253 3,1172 0,00% 29057
Overall 92,91% 2,4978 0,0757 3,1172 0,00% 87172 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 215,703
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qtrim 0,0172 0 1 0,0461 0,119 1,4023 2 Qpack 0 0 1 0 0 0 3 Qkrat 0,0061 0 1 0,0165 0,0573 0,8555
Overall 0,0233 0 1 0,0209 0,0786 1,4023 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 215,703
178
Lampiran 25. (lanjutan)
Simulasi 2 Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Simulasi 2 Ctrim
1 Total Number of Arrival 29045 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 2,8104 4 Maximum Number in the System 4 5 Current Number in the System 2 6 Number Finished 29043 7 Average Process Time 7,4951 8 Std. Dev. of Process Time 0,1264 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0646
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,1472 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 7,5592 14 Std. Dev. of Flow Time 0,1921 15 Maximum Flow Time 9,0859
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 218,603
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Strim1 93,53% 2,5157 0 2,5176 0,00% 29044 2 Spack1 93,53% 2,5157 0 2,5166 0,00% 29043 3 Skrat1 91,57% 2,4631 0,1267 3,2871 0,00% 29043
Overall 92,88% 2,4982 0,0763 3,2871 0,00% 87130 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 218,603
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qtrim 0,0173 0 1 0,0464 0,122 1,4395 2 Qpack 0 0 1 0 0 0 3 Qkrat 0,0068 0 1 0,0182 0,0627 0,9785
Overall 0,024 0 1 0,0215 0,0815 1,4395 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 218,603
179
Lampiran 25. (lanjutan)
Simulasi 3 Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Simulasi 3 Ctrim
1 Total Number of Arrival 29075 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 2,8136 4 Maximum Number in the System 4 5 Current Number in the System 2 6 Number Finished 29073 7 Average Process Time 7,4944 8 Std. Dev. of Process Time 0,1237 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0663
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,1467 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 7,56 14 Std. Dev. of Flow Time 0,193 15 Maximum Flow Time 9,2656
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 216,187
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Strim1 93,63% 2,5157 0 2,5176 0,00% 29074 2 Spack1 93,62% 2,5157 0 2,5195 0,00% 29073 3 Skrat1 91,64% 2,4624 0,126 3,2344 0,00% 29073
Overall 92,96% 2,4979 0,076 3,2344 0,00% 87220 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 216,187
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qtrim 0,0179 0 1 0,0481 0,1216 1,3828 2 Qpack 0 0 1 0 0 0 3 Qkrat 0,0068 0 1 0,0182 0,0613 0,8242
Overall 0,0247 0 1 0,0221 0,0811 1,3828 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 216,187
180
Lampiran 25. (lanjutan)
Rataan Customer Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Result Rataan Ctrim
1 Total Number of Arrival 29060 2 Total Number of Balking 0 3 Average Number in the System (L) 2,8115 4 Maximum Number in the System 4 5 Current Number in the System 2 6 Number Finished 29058 7 Average Process Time 7,4945 8 Std. Dev. of Process Time 0,1246 9 Average Waiting Time (Wq) 0,0645
10 Std. Dev. of Waiting Time 0,1452 11 Average Transfer Time 0 12 Std. Dev. of Transfer Time 0 13 Average Flow Time (W) 7,5584 14 Std. Dev. of Flow Time 0,1909 15 Maximum Flow Time 9,2213
Data Collection: 0 to 78120 s
CPU Seconds = 216,831
Server Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Server Name
Server Utilization
Average Process Time
Std. Dev. Process Time
Maximum Process Time
Blocked Percentage
# Customers Processed
1 Strim1 93,58% 2,5157 0,0000 2,5182 0,00% 29059 2 Spack1 93,57% 2,5157 0,0000 2,5174 0,00% 29058 3 Skrat1 91,59% 2,4625 0,1260 3,2129 0,00% 29058
Overall 92,92% 2,4980 0,0760 3,2129 0,00% 87174 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 216,831
Queue Analysis for LBWB-NIC
11/22/2009 Queue Name
Average Q. Length (Lq)
Current Q. Length
Maximum Q. Length
Average Waiting
(Wq)
Std. Dev.
of Wq
Maximum of Wq
1 Qtrim 0,0175 0 1 0,0469 0,1209 1,4082 2 Qpack 0 0 1 0 0 0 3 Qkrat 0,0066 0 1 0,0176 0,0604 0,8861
Overall 0,0240 0 1 0,0215 0,0804 1,4082 Data Collection: 0 to 78120 seconds CPU Seconds = 216,831
181
Lampiran 26. Hasil Uji-T Nilai Tengah Waktu Pelayanan Data Historis dan Hasil Simulasi Antrian Kondisi Nyata Roti Tawar
5. Stasiun Panning
Two-Sample T-Test and CI: Simulasi Pann; Nyata Pann Two-sample T for Simulasi Pann vs Nyata Pann N Mean StDev SE Mean Simulasi Pann 3 2,574967 0,000493 0,00028 Nyata Pann 20 2,5827 0,0585 0,013 Difference = mu (Simulasi Pann) - mu (Nyata Pann) Estimate for difference: -0,0078 95% CI for difference: (-0,0352; 0,0196) T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -0,59 P-Value = 0,559 DF = 19
6. Stasiun Racking
Two-Sample T-Test and CI: Simulasi Rack; Nyata Rack Two-sample T for Simulasi Rack vs Nyata Rack N Mean StDev SE Mean Simulasi Rack 3 2,454700 0,000100 0,000058 Nyata Rack 20 2,4579 0,0213 0,0048 Difference = mu (Simulasi Rack) - mu (Nyata Rack) Estimate for difference: -0,00323 95% CI for difference: (-0,01320; 0,00673) T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -0,68 P-Value = 0,505 DF = 19
7. Stasiun Penutupan Tray
Two-Sample T-Test and CI: Simulasi Tray; Nyata Tray Two-sample T for Simulasi Tray vs Nyata Tray N Mean StDev SE Mean Simulasi Tray 6 2,69602 0,00409 0,0017 Nyata Tray 25 2,695 0,611 0,12 Difference = mu (Simulasi Tray) - mu (Nyata Tray) Estimate for difference: 0,001 95% CI for difference: (-0,251; 0,254) T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 0,01 P-Value = 0,991 DF = 24
182
Lampiran 26. (lanjutan)
8. Stasiun Krating
Two-Sample T-Test and CI: Simulasi Krat; Nyata Krat Two-sample T for Simulasi Krat vs Nyata Krat N Mean StDev SE Mean Simulasi Krat 3 2,462467 0,000603 0,00035 Nyata Krat 22 2,462 0,122 0,026 Difference = mu (Simulasi Krat) - mu (Nyata Krat) Estimate for difference: -0,0000 95% CI for difference: (-0,0543; 0,0542) T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -0,00 P-Value = 1,000 DF = 21
183