ANALISIS EFEKTIVITAS SISTEM ANTRIAN TELLER BANK BNI DENGAN VISUALISASI PROMODEL (STUDI KASUS CABANG UNIVERSITAS INDONESIA DEPOK)

ANALISIS EFEKTIVITAS SISTEM ANTRIAN TELLER BANK BNI DENGAN VISUALISASI PROMODEL (STUDI KASUS CABANG UNIVERSITAS INDONESIA DEPOK) Penulis: Gargentiana Gian

Program Studi Ekstensi Departemen Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia

ABSTRAK Persaingan yang sangat ketat dalam sektor perbankan khususnya memaksa setiap penyedia jasa untuk memberikan pelayanan terbaiknya yang menekankan pada pentingnya pemenuhan harapan dan kebutuhan pelanggan. Salah satu bentuk pelayanan bank dituangkan dalam sistem antrian nya. Sistem antrian sebuah bank dapat secara nyata dilihat dan dirasakan pelanggan begitu memasuki bank dan akan memulai melakukan transaksi. Pelanggan dapat langsung memberikan penilaian akan efektif tidaknya, nyaman tidak nya sistem antrian sebuah bank. Penelitian ini ditujukan untuk memvisualisasi dan memodelkan sistem antrian Bank BNI. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk melakukan analisis skenario untuk menganalisis apakah sistem antrian Bank BNI efektif dan mampu melayani semua nasabah nya dengan baik. Dalam simulasi sistem antrian Bank BNI, terdapat tiga skenario, yaitu skenario pertama dengan mengurangi jumlah teller aktif menjadi tiga teller. Skenario kedua adalah jumlah teller tetap namun arus nasabah yang datang ditambah menjadi dua kali lipat. Lalu skenario ketiga adalah skenario paling ekstrim dimana jumlah teller dikurangi menjadi tiga dan arus nasabah ditambah menjadi dua kali lipat. Dengan simulasi model menggunakkan ketiga skenario diatas, sistem antrian Bank BNI mampu menangani semua nasabah yang datang. Semua nasabah yang datang tuntas dilayani. Pada jam akhir operasional pelayanan bank, tidak ada nasabah yang tidak terlayani, dengan kata lain semua nasabah telah selesai dan keluar dari sistem. Nasabah lancar dalam mendapatkan pelayanan bank dan sistem antrian bank berjalan dengan baik. Sistem antrian bank BNI efektif dan memadai dalam melayani nasabahnya, namun penggunaan sumber daya manusia (teller) kurang optimal. Manajemen Bank BNI sebaiknya lebih meningkatkan utilisasi teller, sehingga cost operasional yang dikeluarkan Bank BNI terpakai secara optimal. Kata kunci : Sistem antrian bank, visualisasi promodel, simulasi, manajemen operasional, industry perbankan

Analisis efek...Gargentina Gian, FE-UI, 2013

PENDAHULUAN

Bank merupakan suatu badan usaha yang melaksanakan berbagai macam jasa. Persaingan yang sangat ketat dalam sektor perbankan khususnya memaksa setiap penyedia jasa untuk memberikan pelayanan terbaiknya yang menekankan pada pentingnya pemenuhan harapan dan kebutuhan pelanggan. Salah satu bentuk pelayanan bank dituangkan dalam sistem antriannya. Sistem antrian sebuah bank dapat secara nyata dilihat dan dirasakan pelanggan begitu memasuki bank dan akan memulai melakukan transaksi. Pelanggan dapat langsung memberikan penilaian akan efektif tidaknya, nyaman tidak nya sistem antrian sebuah bank. Hal ini tentu saja mempengaruhi kepuasan konsumen terhadap pelayanan jasa bank secara keseluruhan. Sistem antrian bank biasanya disediakan untuk dua atau lebih jenis layanan, misalnya antrian layanan teller, layanan customer service, dan layanan kredit. Sistem antrian yang dipergunakan dapat dengan menyediakan fasilitas mesin dimana nasabah memencet tombol, lalu keluar nomor antrian. Nasabah dapat duduk dan menunggu giliran nomor nya dipanggil. Sistem antrian harus efektif sehingga dapat efisien dan maksimal menggunakan sumber daya bank, dan dapat memenuhi kewajibannya melayani nasabah yang datang. Perumusan masalah dalam penelitian ini adalah: 1. Apakah sistem antrian Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok sudah efektif. 2. Apakah sistem antrian Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok mampu melayani dengan baik semua nasabah yang datang. Berdasarkan pendahuluan diatas, maka tujuan penelitian ini sebagai berikut: 1. Memperoleh visualisasi sistem antrian Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok dengan metode simulasi descrete-event, menggunakan software ProModel versi 7.5 2. Mengetahui efektivitas sistem antrian Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok melalui uji coba simulasi dengan software ProModel. 3. Mengevaluasi impelementasi sistem antrian Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok dalam operasional pelayanan nasabah dengan menggunakan analisis skenario.


Sesuai dengan latar belakang, permasalahan dan tujuan dari penelitian, maka ruang lingkup penelitian dibatasi hanya menyangkut efektivitas sistem antrian Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok.


LANDASAN TEORI

Definisi Sistem Antrian (Queuing Sistem) Queuing sistem dapat di deskripsikan ketika customer datang untuk menerima pelayanan jasa / servis, menunggu untuk dilayani jika servis tidak dapat lansung diterima saat itu juga, lalu meninggalkan sistem setelah dilayani (Donald Gross, 2000, pg.1). Istilah customer digunakan dalam konteks general dan tidak hanya berlaku untuk manusia saja. Contoh: dapat saja berupa sebuah bola yang menunggu untuk mendapat polesan, sebuah pesawat yang menunggu dalam antrian untuk lepas landas, atau sebuah program computer yang menunggu untuk dijalankan pada dasar shared-time.

Komponen Sistem Antrian (Queuing Sistem) Secara sistematis sistem antrian dapat di definisikan pula dengan menjelaskan komponenkomponen yang terdapat di dalamnya.

1.

Populasi Pelanggan Populasi pelanggan adalah kumpulan orang-orang atau semua tipe pelanggan,

dimana pelanggan individu mendatangi antrian atau menunggu dalam barisan antrian untuk mendapat pelayanan.

2.

Pola Kedatangan Seringkali “kedatangan” dianggap random atau acak, namun pelanggan umumnya

datang dalam rombongan atau kelompok dalam interval yang cukup teratur. Pelanggan dapat terdorong untuk datang atau bahkan pergi jika melihat jumlah pelanggan yang sudah datang untuk menunggu.

3.

Disiplin Antrian Disiplin antrian adalah metode atau logika dimana server menyeleksi pelanggan

berikutnya diantara sekian pelanggan yang menunggu untuk dilayani. Metode paling sederhana adalah first-come-first-served (yang datang lebih dahulu dilayani lebih dahulu). Secara alternatif, skema prioritas dapat pula digunakan. Pelanggan dapat dipilih secara


acak. Ada banyak kemungkinan tipe disiplin antrian, dengan memanipulasi disiplin antrian tersebut, kemungkinan dihasilkannya servis terbaik dari jumlah servis terbatas dapat tercapai.

4.

Jumlah Server Jumlah server yang tersedia sangatlah fundamental, karena sebuah sistem dengan

satu server cepat mempunyai karakteristik performa yang jauh berbeda dengan sistem yang jumlah server-nya banyak namun lambat, walaupun jika total “kapasitas jasa” nya sama dalam tiap kasus.

5.

Waktu Pelayanan Jelas, karakteristik kunci dari sistem antrian manapun adalah berapa lama waktu

yang diperlukan server untuk menangani sebuah pelanggan tunggal. Selain waktu ratarata, kita juga perlu mengetahui distribusi waktu pelayanan sekitar rata-rata tersebut. Untuk kebanyakan model antrian, diasumsikan distribusi eksponensial waktu pelayanan, namun perlu dipahami juga efek dari waktu pelayanan non eksponensial (Mike Tanner, 1995, pg.37).

ProModel ProModel (Production Modeler) adalah perangkat simulasi untuk berbagai macam sistem manufaktur dan jasa (www.promodel.com). Sistem manufaktur misalnya produksi massal, jalur perakitan. Sistem jasa misalnya adalah rumah sakit, pusat informasi, operasional bank, operasional gudang, sistem transportasi, sistem informasi, department store, manajemen jasa pelanggan dan proses bisnis lainnya. Kesemuanya dapat dimodelkan dan divisualisasikan secara efisien dan cepat dengan menggunakan ProModel. Dalam membangun model dari suatu sistem, software ProModel menyediakan beberapa elemen-elemen dasar (Law and Kelton, 2000), yaitu:

1. Location Lokasi menggambarkan sebuah area yang tetap dalam sistem dimana bahan baku, bahan setengah jadi maupun barang jadi mengalami atau menunggu proses, mencari aliran


material untuk menunggu proses selanjutnya. Dalam bisnis jasa, material dapat berupa pelanggan atau manusia. Lokasi ini merupakan tempat dimana entitas dikumpulkan pada saat pemrosesan, waktu tunggu, penyimpanan, pengambilan keputusan atau beberapa aktivitas lainnya. 2. Entities Entitas adalah segala sesuatu yang dapat diproses. Entitas merupakan suatu objek yang akan diamati dari sistem. Sebagai contoh adalah pasien dari rumah sakit, nasabah bank atau penumpang pesawat terbang. 3. Arrivals Arrivals adalah mekanisme untuk mendefinisikan bagaimana entities masuk ke dalam sistem. Entities dapat dikirim secara individu maupun kelompok, atau bisa dengan pola tertentu. 4. Processing Processing menggambarkan operasional yang terjadi pada lokasi, misalnya adalah jumlah waktu yang dibutuhkan pada lokasi tertentu, sumber daya yang dibutuhkan untuk pemrosesan secara lengkap dan segala sesuatu yang terjadi pada lokasi tersebut termasuk pemilihan entities untuk lokasi tujuan selanjutnya.

Simulasi Sistem Simulasi sistem merupakan suatu teknik meniru operasi-operasi atau proses-proses yang terjadi dalam suatu sistem dengan bantuan perangkat komputer dan dilandasi oleh beberapa asumsi tertentu sehingga sistem tersebut bisa dipelajari secara ilmiah (Law and Kelton, 2000). Sedangkan sebuah sistem di definisikan sebagai kumpulan elemen yang berfungsi bersama untuk mencapai tujuan yang diinginkan (Murthy, et al., 1990), dan model adalah gambaran dari sebuah sistem, dapat secara fisik maupun matematis (Law and Kelton, 2000). Model sangat beragam, bisa dalam bentuk ikon, analog atau simbol. Model ikon meniru sistem nyata secara fisik, seperti globe, planetarium, dll. Model analog meniru sistem hanya dari perilakunya, sedangkan model simbol tidak meniru sistem secara fisik, atau tidak memodelkan perilaku sistem, melainkan memodelkan sistem berdasarkan logikanya (Murthy, et al., 1990). Seperti hal nya model-model analitik, model simulasi juga memerlukan input untuk menghasilkan output yang diinginkan. Input dari suatu model simulasi dapat berupa parameter


atau variabel (Law and Kelton, 2000). Input dikatakan parameter jika nilainya tetap, tidak akan diubah-ubah. Sedangkan variabel akan diubah-ubah nilainya untuk dilihat pengaruh nya terhadap output hasil simulasi. Nilai-nilai dari sebagian atau seluruh variabel input ini biasanya akan menjadi variabel keputusan pada hasil simulasi. Suatu sistem dalam simulasi mencakup entities, activities, resource dan controls. Elemen-elemen tersbut mendefinisikan siapa, apa, dimana, kapan dan bagaimana suatu entity diproses. Pendekatan simulasi diawali dengan pembangunan sistem model nyata. Model tersebut harus dapat menunjukkan bagaimana berbagai komponen dalam sistem saling berinteraksi sehingga benar-benar menggambarkan perilaku sistem. Setelah model dibuat maka model tersebut ditransformasikan kedalam program komputer sehingga memungkinkan untuk disimulasikan.

Prosedur Simulasi Sistem Menurut Law and Kelton, (2000), terdapat beberapa tahap yang harus dilaksanakan ketika akan melakukan studi pemodelan simulasi, yaitu sebagai berikut:


Tahap-Tahap Dalam Studi Simulasi (Sumber: Law and Kelton, 2000)


METODOLOGI PENELITIAN

Kerangka Pemikiran Kerangka pemikiran yang dilakukan pada penelitian ini adalah dengan menjelaskan kondisi existing; yaitu pada base case scenario dimana Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok dalam operasional nya menyediakan sistem antrian bank dengan menggunakan nomor antrian untuk nasabah nya yang ingin mendapatkan pelayanan dari teller, kemudian peneliti akan melakukan pengembangan model simulasi dengan menggunakan software ProModel Versi 7.5. Peneliti lalu akan melakukan analisis skenario, skenario dibuat dengan mengubah aspek jumlah teller yang aktif dan jumlah nasabah yang datang.

Metodologi Penelitian Peneliti akan melakukan penelitian dengan menggunakan kerangka penelitian sebagai berikut:

Kerangka Penelitian


Sistem Antrian Bank BNI Dalam menjalankan operasional nya, Bank BNI menyediakan sistem antrian bagi nasabah yang ingin mendapatkan pelayanan bank. Bank BNI menyediakan mesin antrian; yaitu mesin yang mengeluarkan kertas yang berisi nomor urut yang diberikan kepada nasabah yang baru memasuki area bank. Dengan begitu nasabah yang datang terlebih dahulu mendapat nomor urut yang lebih awal dibanding nasabah yang datang belakangan. Sistem yang dianut Bank BNI adalah FIFO (first in first out); nasabah yang datang terlbih dahulu dilayani terlebih dahulu. Antrian dibedakan menjadi dua, yaitu antrian untuk nasabah yang ingin mendapatkan pelayanan dari customer service dan antrian untuk nasabah yang ingin mendapat pelayanan dari teller. Customer service melayani hal-hal seperti: membuka tabungan baru, pelayanan-pelayanan lain yang memakan lebih banyak waktu jika dibandingkan dengan pelayanan oleh teller. Teller melayani: penyetoran uang, transfer, pembayran tagihan dll. Karena perbedaan rata-rata waktu pelayanan per nasabah yang cukup signifikan, maka antrian untuk customer service dan teller di bedakan agar operasional bank menjadi lebih efektif. Nasabah yang memasuki bank dengan segera disambut satpam yang terlebih dahulu bertanya pada nasabah jenis pelayanan apa yang diperlukan. Setelah itu nasabah menerima nomor urut yang dikeluarkan dari mesin antrian. Area menunggu disediakan oleh Bank BNI sehingga nasabah dengan nomor urut yang belum terpanggil dapat duduk dan menunggu giliran. Bank BNI memiliki beberapa teller yang bekerja secara simultan dan independen. Nasabah lalu nomor urutnya akan dipanggil oleh teller yang available dan sudah selesai melayanai nasabah sebelumnya. Teller yang didatangi nasabah adalah yang first available. Nomor nasabah dipanggil melalui speaker yang terhubung dengan tombol yang terletak di meja masing-masing teller. Sehingga ketika teller selesai melayani nasabah, ia memencet tombol agar dapat menangani nasabah berikutnya. Setelah selesai dilayani teller, nasabah dapat langsung meninggalkan bank. Metode antrian Bank BNI adalah Multi Cannel Single Phase; dimana terdapat beberapa teller yang bekerja secara simultan dan independen (seperti dijelaskan sebelumnya) dan nasabah hanya perlu menemui satu teller dan melalui satu tahap untuk mendapatkan pelayanan sepenuhnya.


Gambar 3.2. Flowchart Proses Sistem Antrian Bank BNI cabang UI Depok


ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pengumpulan Data Data yang diperlukan guna menyelesaikan penelitian ini diambil dengan cara observasi langsung ke Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok. Peneliti mendata jumlah nasabah yang masuk dari awal pelayanan bank buka hingga tutup; yaitu dari pukul 08.00 pagi hingga pukul 16.00 sore. Peneliti mendapatkan jumlah persis nasabah yang datang untuk pelayanan teller dengan cara memantau mesin antrian setiap 15 menit. Nomor antrian di Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok setiap harinya dimulai dari 1. Sehingga pada hari tersebut, nasabah pertama yang datang akan mendapat nomor urut A.001. Pada pukul 08.15, peneliti mendatangi mesin antrian dan mencatat nomor antrian yang keluar. Dengan begitu peneliti mengetahui berapa jumlah nasbabah yang datang mulai dari pukul 08.00 hingga pukul 08.15. Begitu setersnya hingga jam pelayanan bank tutup. Metode tersebut menghasilkan data akurat jumlah nasabah yang datang selama 1 hari pelayanan bank buka, juga menghasilkan data detail mengenai jumlah nasabah yang datang tiap 15 menit (dengan asumsi tidak ada nasabah yang datang mengambil nomor antrian lalu pergi begitu saja). Dari data tersebut dapat terlihat pada jam berapa Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok ramai atau sepi. Pengambilan data dilakukan pada hari Senin tanggal 26 november 2012. Peneliti memilih melakukan observasi pada hari tersebut karena hari Senin merupakan hari ter-ramai dibanding hari lain. Tanggal tersebut dipilih karena merupakan tanggal ramai transaksi, terkait dengan kondisi dimana kebanyakan perusahaan memberikan gaji atau salary pada tanggal 25, sehingga saat-saat akhir bulan (tanggal 26-31) dinyatakan sebagai tanggal ter-ramai nasabah (Chintya Rachel, teller Bank BNI). Namun mengingat Bank BNI cabang Universitas Depok terletak di dalam lingkungan kampus, mayoritas nasabah yang datang adalah mahasiswa yang belum mempunyai full-time job sehingga tidak signifikan perbedaan tingkat keramaiannya jika dibanding hari lainnya. Berikut adalah hasil observasi jumlah nasabah (input) Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok. Pada hari dilakukan observasi, jumlah teller aktif di Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok berjumlah empat teller.


Analisis Promodel Data-data dari observasi dimasukan ke dalam simulator model menggunakan Promodel versi 7.5. Visualisasi model dibuat dengan beberapa asumsi, yaitu: 

Kapasitas location ruang tunggu, pintu keluar dan pintu masuk tak terhingga.



Warm up period selama 15 menit, dengan simulation time selama 8 jam



Waktu pergerakan tiap-tiap entitas dari satu Location ke location lainnya sama.



Distribusi data input kedatangan nasabah menggunakan distribusi poisson



Distribusi data input lama waktu pelayanan nasabah menggunakan distribusi lognormal

Analisis Output Simulasi Base Scenario dan Validasi Simulasi ini dibuat dengan menggunakan data-data diatas dan keadaan yang sesungguhnya dari Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok. Seperti telah dijelaskan diatas, teller yang aktif atau buka hanya 4 teller. Pada pembuatan simulasi base case, dilakukan replikasi sebanyak 10 kali. Hasil replikasi tersbut dicatat nilai average nya. Validasi model base case dilakukan dengan membuat confidence interval dari dua data otuput yang dihasilkan. Kedua output tersebut berupa output average time in system dan average time in waiting. Jika data actual kedua input tersebut masuk ke dalam interval, maka model dikatakan valid.

Grafik Confidence Interval Average Time in System


Grafik Confidence Interval Average Time In Waiting.

Tabel Perbandingan Rata-rata aktual dengan Confodence Interval Output Simulasi Model Base Case

Confidence

Rata-rata

Interval (min)

Aktual (min)

Ket

Average Time in System

1.34 - 1.56

1.49 Valid

Average Time in Waiting

0.89 - 1.05

1.002 Valid

(Sumber: Hasil Olahan Peneliti)

Tabel diatas menunjukan bahwa model simulasi base case adalah valid dan dapat digunakan sebagai model yang merepresentasikan keadaan nyata dari sistem antrian Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok.

Skenario-skenario Simulasi



Skenario 1: Jumlah teller aktif dikurangi menjadi 3 teller



Skenario 2: Jumlah teller aktif tetap seperti pada base case, namun kedatangan nasabah per 15 menit dikali dua



Skenario 3: Jumlah teller aktif tetap seperti pada base case, dan kedatangan nasabah per 15 menit dikali dua.


Analisis Perbandingan Hasil Output Skenario Dalam menganalisis ketiga skenario diatas, peneliti membandingkan aspek-aspek: Kuantitas nasabah yang masih berada dalam sistem, utilisasi teller dan rata-rata waktu nasabah berada di dalam sistem antrian Bank BNI cabang Universitas Indonesia. Berikut adalah perbandingan-perbandingannya:

Tabel 4.39. Perbandingan Current Quantity in Sistem

Base Case

Skenario 1 0

Skenario 2 0

Skenario 3 0

0


Berdasarkan hasi-hasil output diatas, secara umum dapat dilihat bahwa sistem antrian yang disediakan Bank BNI cabang Universitas depok untuk nasabah nya dapat menangani semua nasabah nya hingga tuntas dan semua nasabah keluar dari sistem. Sistem antrian bank pada semua kondisi skenario tidak menyisakkan 1 nasabah pun dalam sistem (Tabel 4.39) Dalam artian, hingga akhir waktu operasional pelayanan nasabah, semua nasabah yang datang sudah selesai dilayani. Penumpukan nasabah pada location-location sistem antrian bank tidak terjadi. Sehingga dapat dikatakan bahwa arus pergerakkan nasabah dari satu location ke location berikutnya lancer dan tidak tersendat.

Bahkan pada kondisi skenario paling ekstrim (skenario 3: teller aktif

dikurangi dan jumlah nasabah dua kali lipat) pun sistem antrian Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok dapat menangani semua nasabah yang datang hingga tuntas. Berikut adalah analisis perbandingan utilisasi teller Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok:


Tabel 4.40. Perbandingan Utilisasi Teller Base Case dan Skenario (%)

Utilisasi (%) Teller 1

Teller 2

Teller 3

Teller 4

TELLER

Base Case

32.27

14.50

4.87

1.22

13.21

Skenario 1

32.12

14.33

4.58

Non aktif

17.01

Skenario 2

45.94

29.25

18.43

9.08

25.68

Skenario 3

47.98

32.56

22.17

Non aktif

34.23


Pada Tabel 4.40 diatas, kolom TELLER menunjukkan presentase utilitas semua teller secara keseluruhan. Terlihat bahwa teller Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok paling sibuk jika di kondisikan pada skenario 3 (skenario paling ekstrim dalam penelitian ini). Jika jumlah teller aktif dikurangi menjadi 3, peningkatan utilitas dari base case sebesar 3.8%. Namun pada skenario 2 dimana jumlah teller aktif tetap (4), dan jumlah nasabah melonjak dua kali lipat, peningkatan utilitas teller menjadi lebih tinggi yaitu sebesar 12.47%. Aspek yang kontribusi terhadap “peningkatan utilitas teller” nya lebih besar adalah jumlah nasabah yang datang. Sedangkan kontribusi “jumlah teller aktif” lebih kecil. Berikutnya adalah perbandingan rata-rata waktu nasabah berada dalam sistem antrian Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok: Tabel 4.41. Perbandingan Average Time in Sistem Nasabah (menit)

Base Case 1.45

Skenario 1

Skenario 2

1.46

1.55

Skenario 3 1.77


Tabel 4.41 diatas menunjukkan perbandingan rata-rata lama waktu nasabah berada dalam sistem antrian Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok. Yaitu rata-rata lama


waktu dari nasabah memasuki sistem antrian hingga tuntas dilayani dan keluar dari sistem antrian. Rata-rata waktu paling lama adalah pada skenario 3, namun dari ke empat kondisi diatas, perbedaan rata-rata waktu nasabah dalam sistem tidak signifikan


KESIMPULAN

Kesimpulan Dari pembahasan hasil penelitian mengenai efektivitas sistem antrian Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok, dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:  Dari hasil simulasi base scenario sistem antrian Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok, hasil statistik menunjukkan bawha semua nasabah dapat terlayani hingga tuntas dan selesai. Sistem antrian yang disediakan bank efektif dalam hal menangani arus nasabah yang masuk. Tidak ada penumpukan di tiap-tiap location dan nasabah dapat dengan lancar menerima pelayanan jasa teller. Namun utilisasi masing-masing teller maupun teller secara keseluruhan rendah. Persentase nya di bawah 50%, dengan kata lain sebanyak 50% atau lebih teller idle. Hal tersebut berarti Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok kurang optimal menggunakan sumber daya nya. Sumber daya berupa pegawai teller tidak termanfaatkan secara optimal. Semakin besar persentase idle , berarti semakin kurang optimal.  Pada skenario 1, dimana teller aktif dikurangi menjadi hanya 3, persentase utilitas teller meningkat. Hal ini berarti dengan mengurangi jumlah teller aktif pada satu periode operasional pelayanan, berarti meningkatkan optimalisasi penggunaan sumber daya bank. Namun walaupun ada peningkatan persentase utilisasi, pada skenario ini utilisasi teller tetap dapat dikategorikan rendah.  Pada skenario 2, jumlah teller aktif sama seperti base case, namun arus nasabah yang masuk ditambah menjadi dua kali lipat per 15 menit. Hasil statistik ProModel menunjukkan peningkatan persentase utilitas teller yang cukup signifikan walaupun tidak melonjak tinggi. Jika dibandingkan dengan skenario 1, peningkatan presentase utilisasi pada skenario 2 lebih besar. Hal ini berarti aspek arrival berpengaruh lebih besar terhadap perubahan persentase utilisasi teller jika dibandingkan dengan aspek jumlah teller aktif pada satu periode.  Skenario 3 merupakan skenario paling ekstrim dimana jumlah teler aktif dikurangi dan arus nasabah yang masuk tiap 15 menit ditambah (dua kali lipat). Presentase utilisasi teller meningkat dan paling besar jika dibandingan dengan base scenario, skenario 1, dan skenario 2. Namun utilisasi teller tetap saja relatif kecil (paling besar 47.98%). Walaupun dalam kondisi ekstrim, sistem antrian Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok tetap mampu


melayani semua nasabah yang datang hingga selesai. Dapat dilihat dari hasil output statistik pada bab sebelumnya yang menyatakan kuantitas nasabah yang masih berada dalam sistem pada saat jam pelayanan tutup adalah 0. Dengan kata lain semua nasabah telah selesai dilayani dan keluar dari sistem antrian. 

Secara garis besar, hasil output dari semua kondisi (base scenario maupun skenario 1,2,3), menunjukkan sistem antrian Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok efektif dalam menangani nasabah. Sistem mampu memberikan pelayanan jasa teller bank kepada tiap nasabah yang datang dan memasuki bank. Jika nasabah yang datang ramai, sistem antrian yang disediakan Bank BNI cabang Universitas Indonesia Depok akan tetap mampu melayani semua nasabah secara efektif


ANALISIS EFEKTIVITAS SISTEM ANTRIAN TELLER BANK BNI DENGAN VISUALISASI PROMODEL (STUDI KASUS CABANG UNIVERSITAS INDONESIA DEPOK)

Recommend Documents