ANALISIS KESEIMBANGAN LINI DALAM PROSES PRODUKSI ROTI TAWAR DI PT NIPPON INDOSARI CORPINDO - CIKARANG

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

DAFTAR ISI Halaman KATA PENGANTAR ...............................................................................

i

DAFTAR ISI ..............................................................................................

iii

DAFTAR TABEL ......................................................................................

v

DAFTAR GAMBAR .................................................................................

vi

DAFTAR LAMPIRAN .............................................................................

vii

I.

PENDAHULUAN ............................................................................. A. Latar Belakang .............................................................................. B. Ruang Lingkup .............................................................................. C. Tujuan Penelitian........................................................................... D. Manfaat .........................................................................................

1 1 3 3 3

II.

TINJAUAN PUSTAKA ................................................................... A. Roti ............................................................................................... B. Proses Produksi Roti ..................................................................... C. Pengukuran Waktu Kerja .............................................................. D. Tata Letak Pabrik .......................................................................... E. Peta Proses Operasi ....................................................................... F. Diagram Keterkaitan Ruangan ...................................................... G. Metode Keseimbangan Lini (Line Balancing) .............................. H. Teori Antrian ................................................................................. I. Distribusi Peluang ......................................................................... J. Simulasi ......................................................................................... K. Verifikasi Model ........................................................................ L. Peneliti Pendahulu .........................................................................

4 4 5 7 11 13 14 15 17 21 24 26 27

III. METODOLOGI PENELITIAN ...................................................... A. Kerangka Pemikiran ...................................................................... B. Penyelesaian Permasalahan .......................................................... C. Lokasi dan Waktu Penelitian ........................................................ D. Tata Laksana .................................................................................

29 29 30 31 31

IV. KEADAAN PERUSAHAAN ........................................................... A. Sejarah Perusahaan........................................................................ B. Proses Produksi ............................................................................. C. Sistem Produksi Roti Tawar .........................................................

42 42 43 52

V.

54 54 59 65

HASIL DAN PEMBAHASAN ........................................................ A. Pengukuran Waktu Standar Kerja ................................................ B. Analisis Tata Letak ....................................................................... C. Analisa Antrian .............................................................................

iii

VI. KESIMPULAN DAN SARAN ......................................................... A. Kesimpulan ................................................................................... B. Saran .............................................................................................

87 87 88

DAFTAR PUSTAKA ................................................................................

89

LAMPIRAN ................................................................................................

92

iv

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

v

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

vi

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.


102

Lampiran 5.


103

Lampiran 6.

Uji Keseragaman dan Kecukupan Data Waktu Kerja O-15 .

104

Lampiran 7.


105

Lampiran 8.


106

Lampiran 9.


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

vii

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

viii

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 sebesarbesarnya dari sarana dan prasarana yang tersedia dengan menghasilkan output optimal bahkan kalau mungkin yang maksimal (Siagian, 1987). Peningkatan 1

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.

2

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.

3

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).

4

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,

5

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 gulagula 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).

6

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 produkproduk 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.

7

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.

8

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 ratarata 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 angkaangka yang dicatat tidak pernah semuanya sama, waktu penyelesaian yang

9

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 kebutuhankebutuhan 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

10

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

11

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).

12

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

13

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 1

Notasi

Arti Operasi

Keterangan Pekerjaan yang meliputi pengolahan bahan atau yang merupakan pekerjaan utama. Pemindahan atau pergerakan bahan atau bagian

2

Pemindahan

daripadanya antar berbagai pusat kerja selama kegiatan pengolahan. Kurun waktu tertentu pada saat mana bahan-

3

Penahanan

bahan yang diolah harus menunggu; atau pada saat pekerja tidak sedang melakukan kegiatan pengolahan apapun. Kegiatan untuk memastikan apakah bahan-

4

Pemeriksaan

bahan sedah dikerjakan atau kegiatan utama sudah

dilaksanakan

sesuai

dengan

yang

diirencanakan. Penahanan 5

Penundaan

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.

14

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 departemendepartemen 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

15

menentukan

jumlah

memperhatikan

urutan

stasiun

kerja

antar-task

yang dan

seminimal

waktu

siklus

mungkin

dengan

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 benarbenar 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

16

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)

17

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

18

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 : Unit-unit yang membutuhkan pelayanan

Sistem Input

Antrian

Mekanisme Pelayanan

Unit-unit yang terlayani

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 besaranbesaran 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.

19

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

20

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 : ( ; )=

!

, 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 =

21

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: ( ; )=

≥0 0

Fungsi di atas mudah untuk diintegralkan, sehingga diperoleh fungsi distribusi kumulatif eksponensial sebagai : ( ; )=

3.

( ≤ )=

= 1−

Distribusi Normal Sebuah variabel acak kontinu dikatakan memiliki distribusi normal dengan parameter

, di mana -∞ <

dan

< ∞ dan

> 0 jika fungsi

kepadatan probabilitas dari X adalah : ( ; di mana,

,

)=

1 √2

adalah mean, dan

(

.

(

) )

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,

22

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 prosedurprosedur inferensi statistika parametrik bergantung pada bentuk populasipopulasi 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 (ChiSquare 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).

23

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.

24

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 lainlain.

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 angkaangka.

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

25

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 :

26

−

=

1

+

1

dimana, =

(

− 1)

+ ( − 1) + − 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

dan

s1 masing-masing adalah nilai rata-rata dan standar deviasi data sedangkan n2, 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

<

∝/

dan > −

∝/

.

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

27

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.

28

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

29

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 batasanbatasannya, menyajikan fakta-fakta secara sistematis, melakukan pengujiian kembali atas persoalam dan kriteria-kriterianya.

30

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.

31

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.

32

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 :

33

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 ( ) =

∑

Dimana :

= data waktu pada subgrup ke-i k = jumlah data waktu pada tiap subgrup

b) Rata-rata dari rata-rata subgrup ( ) X=

∑

Dimana :

= rata-rata subgrup ke-i n = jumlah subgrup

c) Standar deviasi ( ) =

∑(

Dimana :

)

= rata-rata dari rata-rata subgrup N = jumlah data waktu pengamatan = waktu ke-j yang teramati selama pengamatan

34

d) Standar deviasi dari distribusi harga rata-rata subgrup ( =

)

√

Dimana :

= standar deviasi n = jumlah subgrup

e) Batas kontrol atas (BKA) = f)

+ 3.

Batas kontrol bawah (BKB) =

− 3.

Dimana :

= rata-rata dari rata-rata subgrup = 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 : = Dimana :

∑

(∑ ) ∑

= 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.

35

Tabel 2. Kriteria Penyesuaian Menurut Westinghouse Faktor

Kelas Superskill Excellent

Keterampilan

Good Average Fair Poor Excessive Excellent

Usaha

Good Average Fair Poor

Kondisi Kerja

Konsistensi

Ideal Excellently Good Average Fair Poor Perfect Excellent Good Average Fair Poor

Lambang A1 A2 B1 B2 C1 C2 D E1 E2 F1 F2 A1 A2 B1 B2 C1 C2 D E1 E2 F1 F2 A B C D E F A B C D E F

Penyesuaian + 0.15 + 0.13 + 0.11 + 0.08 + 0.06 + 0.03 0.00 - 0.05 - 0.10 - 0.16 - 0.22 + 0.13 + 0.12 + 0.10 + 0.08 + 0.05 + 0.02 0.00 - 0.04 - 0.08 - 0.12 - 0.17 + 0.06 + 0.04 + 0.02 0.00 - 0.03 - 0.07 + 0.04 + 0.03 + 0.01 0.00 - 0.02 - 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.

36

Tabel 3. Kriteria Kelonggaran Faktor

Tenaga yang dikeluarkan

Sikap Kerja

Gerakan Kerja

Kriteria 1. Dapat diabaikan 2. Sangat ringan 3. Ringan 4. Sedang 5. Berat 6. Sangat berat 7. Luar biasa berat 1. Duduk 2. Berdiri di atas dua kaki 3. Berdiri di atas satu kaki 4. Berbaring 5. membungkuk 1. Normal 2. Agak terbatas 3. Sulit 4. Sebagian anggota badan terbatas 5. Seluruh anggota badan terbatas Pandangan Mata

Kelelahan Mata

1. Pandangan terputus-putus 2. Pandangan terus-menerus 3. Fokus berubah-ubah 4. Fokus tetap Temperatur (oC)

Keadaan Temperatur

Keadaan Atmosfer

Keadaan Lingkungan

1. < 0 2. 0 - 13 3. 13 - 22 4. 22 - 28 5. 28 -38 6. >38 1. Baik 2. Cukup 3. Kurang baik 4. Buruk 1. Bersih, sehat, tidak bising 2. Lama siklus 5 - 10 detik 3. lama siklus 0 - 5 detik 4. Sangat bising 5. Dapat menurunkan mutu 6. Terasa adanya getaran lantai 7. Keadaan yang luar biasa

Nilai Kelonggaran (%) Bagi Pria Bagi Wanita 0.0 - 6.0 0.0 - 6.0 6.0 - 7.5 6.0 -7.5 7.5 - 12.0 7.5 - 16.0 12.0 - 19.0 16.0 - 30.0 19.0 - 30.0 30.0 30.0 - 50.0 30.0 50.0 30.0 0.0 - 1.0 1.0 - 2.5 2.5 - 4.0 2.5 - 4.0 4.0 - 10.0 0 0.0 - 5.0 0.0 - 5.0 5.0 - 10.0 10.0 - 15.0 Cahaya Cahaya Cukup Kurang 0.0 - 6.0 0.0 - 6.0 6.0 - 7.5 6.0 - 7.5 7.5 - 12.0 7.5 - 16.0 12.0 - 19.0 16.0 - 30.0 Lembab Lembab Normal Berlebihan 10 12 10 - 0 12 - 5 5-0 8-0 0-5 0-8 5 - 40 8 - 100 40 100 0 0-5 5 - 10 10 - 20 0 0-1 1-3 0-5 0-5 5 - 10 5 - 15

Sumber : Sutalaksana et. al., 1979.

37

h.

Penghitungan waktu baku (standard time), dapat dilihat pada rumus perhitungan di bawah ini : 1)

Waktu Siklus ( =

2)

∑

× (1 +

Waktu Baku (

= 6.

)

Waktu Normal ( =

3)

)

×

)

) (%))

(

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

38

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. Datadata 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 rumusrumus 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 39

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.

40

Gambar 6. Diagram Alir Penelitian Keseluruhan

41

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

42

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

43

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.

44

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

45

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 piecesnya.

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

46

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.

47

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

48

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.

49

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

50

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 51

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

52

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.

53

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

54

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.

55

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 O-5 O-8 O-15 O-16 O-18 O-24

> 0.15 > 0.15 > 0.15 > 0.15 > 0.15 > 0.15 > 0.15

P value > α (0.05) P value > α (0.05) P value > α (0.05) P value > α (0.05) P value > α (0.05) P value > α (0.05) P value > α (0.05)

NORMAL NORMAL NORMAL NORMAL NORMAL NORMAL 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.

56

Tabel 5. Hasil Uji Keseragaman Data Waktu Kerja Operator Operasi O-1 O-5 O-8 O-15 O-16 O-18 O-24

BKB 69.84 82.49 39.90 9.42 1.60 35.63 10.99

Rataan Terendah 83.67 91.33 47.33 9.73 2.00 38.07 12.47

Rataan Tertinggi 104.33 97.67 55.00 10.57 2.20 47.10 14.07

BKA

Hasil

114.69 107.51 61.70 10.99 2.61 49.92 15.12

SERAGAM SERAGAM SERAGAM SERAGAM SERAGAM SERAGAM 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 Operasi

N

N'

O-1 O-5 O-8 O-15 O-16 O-18 O-24

15 15 15 15 15 15 15

12.25 3.60 9.55 1.22 11.83 5.79 5.18

Hasil CUKUP CUKUP CUKUP CUKUP CUKUP CUKUP CUKUP

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.

57

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.

58

Tabel 7. Waktu Baku Kerja Operator No 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Elemen Kerja O-1 O-2 O-5 O-6 O-8 O - 15 O - 16 O - 18 O - 24

Nama Operasi Pemasukan bahan (softer, ragi) ke dalam Mixer Sponge Pentransferan tepung dan air ke Mixer Sponge Pemasukan bahan (gula, garam, skim, Ca) ke dalam Mixer Dough Pentransferan tepung dan air ke Mixer Dough Pemasukan bahan (shortening) ke dalam Mixer Dough Panning Racking Penutupan Tray Crating

Waktu Baku (detik) 146.70 151.49 81.32 14.01 2.71 64.02 17.77

Tabel 8. Waktu Baku Kerja Mesin No

Elemen

Nama Operasi

Kerja

Waktu Baku (detik)

1

O-3

Mixing Sponge

300.00

2

O-4

Fermentasi 1

3

O-7

Mixing Dough 1

360.00 660.00

14400.00

4

O-9

Mixing Dough 2

5

O - 10

Dividing

6

O - 11

Rounding

7

O - 12

Intermediate Proofing

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

14

O - 21

Cooling Time

15

O - 22

Trimming

32.00

16

O - 23

Packaging

12.00

5.00 18.00 1044.00

7.00 7200.00

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, bahanbahan, 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

59

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 1 3 5 7 9 10 11 12 13

Aktivitas Penyimpanan Bahan Baku Mixing Sponge Fermentasi 1 Mixing Dough Dividing Rounding Intermediate Proofing Pressing Moulding

No 14 16 18 20 21 22 23 25 27

Aktivitas Panning Fermentasi 2 Baking Depanning Cooling Time Trimming Packaging Crating Penyimpanan Produk Jadi

60

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

61

Tabel 10. Tingkat Keterkaitan Aktivitas Kode 1 2 3 4 5 6

Alasan Urutan aliran kerja Efisiensi jarak, waktu, dan kerja Suhu, bising Tingkat kenyamanan Kemudahan melakukan pengawasan 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

62

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 A. Departemen RM B. Departemen Mixing C. Departemen Oven D. Departemen Packing E. Departemen Crating F. Departemen FG

A 80 1 2 2 2 2 1

E 27 -

Jumlah I O 9 3 1 1 1 1 1

U 1 2 3 2 2 3 3

X 0 1 1 -

TCR

Rank

92.00 165.00 164.00 176.00 168.00 87.00

5 3 4 1 2 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 rankingranking 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

63

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.

64

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

i.

Stasiun Fermentasi 2

b.

Stasiun Fermentasi 1

j.

Stasiun Penutupan Tray

c.

Stasiun Mixing Dough

k.

Stasiun Baking

d.

Stasiun Dividing

l.

Stasiun Depanning

e.

Stasiun Rounding

m. Stasiun Cooling

f.

Stasiun Intermediate Proofing

n.

Stasiun Trimming

g.

Stasiun Panning

o.

Stasiun Packaging

h.

Stasiun Racking

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

65

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 Stasiun Dividing Stasiun Rounding Stasiun Panning Stasiun Racking Stasiun Penutupan Tray Stasiun Depanning Stasiun Trimming Stasiun Packaging Stasiun Crating

Jumlah Line 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Jumlah Operator per Line (orang) 1 1 1 1

Kapasitas Antrian per Line (kg) 443.50 1.80 9.00 24.30 85.05 60.75 162.00 0.45 18.90

Disiplin Antrian FIFO FIFO FIFO FIFO FIFO FIFO FIFO FIFO 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.

66

Gambar 12. Pola Antrian Lini Produksi Roti Tawar di PT Nippon Indosari Corpindo

67

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.


40

37.94

CUKUP

3.

Stasiun Depanning

18

4.05

CUKUP

4.

Stasiun Trimming

23

3.91

CUKUP

68

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.


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 KolmogorovSmirnov (K-S).

69

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.


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.


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.

70

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.

71

Tabel 17. Komponen-Komponen Simulasi WB di PT NIC Nama Komponen Cdivd Qdivd Sdivd1 Qroun Sroun1 Cpann Qpann Spann1 Qrack Srack1

Tipe Komponen C Q S Q S C Q S Q S

Ctray

C

12.

Qtray

Q

13. 14.

Stray1 Stray2

S S

Cdepp

C

Qdepp Sdepp Ctrim Qtrim Strim1 Qpack Spack1 Qkrat Skrat1

Q S C Q S Q S Q S

No 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11.

15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24.

Stasiun Dividing

Rounding Panning

Penutupan Tray

Depanning

Trimming

Packaging Crating

Keterangan Kedatangan bahan di stasiun Dividing Ruang antrian di stasiun Dividing Mesin Divider 1 Ruang antrian di stasiun Rounding Mesin Rounder 1 Kedatangan bahan di stasiun Panning Ruang antrian di stasiun Panning Operator Panning 1 Ruang antrian di stasiun Racking Operator Racking 1 Kedatangan bahan di stasiun Penutupan Tray Ruang antrian di stasiun Penutupan Tray Operator Penutupan Tray 1 Operator Penutupan Tray 2 Kedatangan bahan di stasiun Depanning Ruang antrian di stasiun Depanning Mesin Depanner 1 Kedatangan bahan di stasiun Trimming Ruang antrian di stasiun Trimming Mesin Trimmer 1 Ruang antrian di stasiun Packaging Mesin Packager 1 Ruang antrian di stasiun Crating 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

72

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.

73

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.

74

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 75

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 76

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

77

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.

78

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.

79

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

80

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.

81

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.

82

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

83

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

84

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 1. 2. 3. 4.

Stasiun Stasiun Panning Stasiun Racking Stasiun Penutupan Tray Stasiun Crating

Hasil Uji-T t-hitung -0.59 -0.68 0.01 -0.00

nilai-P 0.56 0.52 1.00 1.00

85

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.

86

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 87

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.

88

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.

89

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/cgiBin/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%20Sapt anti.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. 90

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 BarangBarang 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.

91

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.

92

Lampiran 1. Elemen-Elemen Kerja. Operasi O-1

O-2

Elemen Kerja Memasukkan softer dan ragi secara bersamaan ke dalam mixer sponge Menekan tombol UP mixer sponge

Menekan tombol transfer tepung Men-setup pengeluaran jumlah air dan menekan tombol transfer air

O-3

T-1

O-4 T-2

O-5

Menekan tombol RUN mixer sponge Menekan tombol STOP mixer sponge Menekan tombol DOWN mixer sponge Mengeluarkan adonan sponge ke dalam box Box didorong dan dimasukkan ke dalam ruang fermentasi Fermentasi Box didorong dan dikeluarkan dari ruang fermentasi Box dipasang pada lift Menekan tombol UP lift untuk menaikkan box Menekan tombol UP lift untuk menumpahkan adonan sponge dalam box Memasukkan gula, garam, skim, dan Ca secara bergantian Menekan tombol UP lift untuk menumpahkan adonan sponge dalam box Menekan tombol UP mixer dough

O-6

Menekan tombol transfer tepung Men-setup pengeluaran jumlah air dan menekan tombol transfer air

Titik Patah Mixer sponge telah terisi softer dan ragi Mixer sponge tertutup dan siap untuk melakukan transfer tepung dan air Tepung selesai ditransfer ke dalam mixer sponge Air selesai ditransfer ke dalam mixer sponge dan siap untuk melakukan mixing sponge Adonan di-mixing selama 5 menit Adonan telah selesai di-mixing Mixer sponge terbuka

Satuan Pengukuran Detik/batch

Detik/batch

Detik/batch

Detik/batch

Adonan sponge berada di dalam box Box berada pada ruang fermentasi Box dikeluarkan dari ruang fermentasi Box berada di luar

Detik/batch Detik/batch

Box berada di lift Box ditahan di atas Adonan sponge tumpah pertama kali ke dalam mixer dough Garam, gula, skim dan Ca berada dalam mixer dough Adonan sponge selesai ditumpahkan seluruhnya ke dalam mixer dough Mixer dough tertutup dan siap untuk melakukan transfer tepung dan air Tepung selesai ditransfer ke dalam mixer dough Air selesai ditransfer ke dalam mixer dough

Detik/batch

Detik/batch

93

Operasi

O-7

O-8

O-9

T-3

O-10

O-11

Elemen Kerja

Titik Patah

Men-setup LS dan HS mixer dough Menekan tombol RUN mixer dough Menekan tombol STOP mixer dough Menekan tombol DOWN mixer dough Memasukkan shortening ke dalam mixer dough Mengambil sedikit adonan untuk dicek kekalisannya Menekan tombol UP mixer dough Jika adonan kurang air maka akan dilakukan pen-setup-an pengeluaran jumlah air yang dibutuhkan dan pentransferan air dengan menekan tombol transfer air Men-setup LS dan HS mixer dough Menekan tombol RUN mixer dough Menekan tombol STOP mixer dough Menekan tombol DOWN mixer dough Mengeluarkan adonan dough ke dalam box Box didorong dan dipasang pada lift dividing Menekan tombol UP lift dividing untuk menaikkan box Menekan tombol UP lift dividing kembali untuk menumpahkan adonan dough dalam box Adonan di-dividing perstroke-nya dengan mesin divider Adonan dilewatkan melalui feed conveyor 1

Adonan siap untuk dimixing dough I Adonan di-mixing selama 6 menit Adonan telah selesai di-mixing dough I Mixer dough terbuka

Tiap pieces adonan mulai masuk ke dalam mesin rounder dan akan dibentuk menjadi bulat Adonan dilewatkan melalui feed conveyor 2

Satuan Pengukuran Detik/batch

Detik/batch

Shortening berada dalam mixer dough Adonan selesai dicek Mixer dough tertutup Air selesai ditransfer ke dalam mixer dough

Adonan siap untuk dimixing dough II Adonan di-mixing selama 11 menit Adonan telah selesai di-mixing dough II Mixer dough terbuka

Detik/batch

Detik/batch

Adonan dough berada di dalam box Box berada di lift dividing Box ditahan di atas sebentar Adonan dough selesai ditumpah seluruhnya ke dalam hopper dividing Adonan menjadi 4 pieces per-stroke-nya Adonan selesai melalui feed conveyor 1 dan mulai masuk ke mesin rounder Tiap pieces adonan selesai melalui mesin rounder dan telah berbentuk bulat Adonan selesai melalui feed conveyor 2 dan mulai masuk ke mesin intermediate proofing

Detik/stroke

Detik/pieces

94

Operasi

Elemen Kerja

Titik Patah

O-12

Tiap pieces adonan ditumpah satu-satu ke dalam basketbasket berjalan mesin OHP

O-13

Tiap pieces adonan ditumpah ke atas feed conveyor 3

Tiap pieces adonan berada dalam basketbasket berjalan mesin OHP selama 17,4 menit hingga mulai ditumpah ke atas feed conveyor 3 Tiap pieces adonan berada di atas feed conveyor 3 hingga akan memasuki mesin presser Adonan keluar dari mesin presser danlam bentuk pipih, dan siap memasuki mesin moulder Adonan keluar dari mesin moulder dalam bentuk gulungan bulat panjang dan siap untuk di-panning Adonan berbentuk huruf N

Tiap pieces adonan akan dilewatkan melalui mesin presser

O-14

Tiap pieces adonan yang berbentuk pipih memasuki mesin moulder

O-15

Tiap pieces adonan yang berbentuk bulat panjang dibentuk menjadi huruf N, dimulai saat operator memegang adonan pertama Tiap pieces adonan berbentuk huruf N disusun dan diletakkan pada tray Tray berisi penuh 9 pieces diangkat dan disusun pada rack Rack yang telah penuh didorong dan dimasukkan ke dalam ruang fermentasi II dimulai saat operator memegang rack Operator membuka pintu ruang fermentasi II yang kosong

O-16

T-4

O-17

T-5

O-18

Fermentasi Akhir

Menarik keluar rack

Mengangkat tray dari rack dan menyusun di pinggir mulut oven (5 tray) Mengambil penutup tray Menutup tray dengan penutup tray

Tray berisi penuh adonan (terdiri dari 9 pieces per-tray-nya) Rack berisi penuh tray (terdiri dari 21 tray per-rack-nya) Rack akan masuk ke ruang fermentasi II

Rack berada di dalam ruang fermentasi II dan pintu ditutup kembali Pintu ruang fermentasi II dibuka untuk rack yang sama Rack berada di luar dan pintu ditutup kembali Tray berada di pinggir mulut oven

Satuan Pengukuran Detik/8 pieces

Detik/pieces

Detik/pieces

Detik/tray

Detik/tray

Detik/rack

Detik/rack

Detik/rack

Detik/5 tray

Penutup tray berada di tangan operator Tray telah ditutup

95

Operasi

O-19 T-6

O-20

O-21

O-22

O-23

Elemen Kerja Mendorong tray yang telah ditutup ke dalam oven Baking Tray yang berada di konveyor berjalan akan dilepas penutup tray-nya oleh operator Tray berjalan menuju mesin depanner Roti dalam tray melewati penghisap roti

Tray dijalankan sedikit dan diangkat dalam keadaan terbalik ke atas feed conveyor kosong Roti yang berada di feed conveyor akan didiamkan selama 2 jam Roti yang telah dingin masuk mesin trimmer

Roti terbagi menjadi 3 bagian (@bagian = 10 slices) Roti (10 slices) akan didorong dan dimasukkan ke dalam plastik pack Roti akan di-sealed Plastik roti di-kwiklock

T-7

O-24

Roti yang telah keluar dari mesin kwiklock akan dilewatkan pada metal detector Roti dilewatkan pada feed conveyor menuju stasiun krating sambil dilakukan pengecekan kelayakan roti dan pembungkusnya Operator mengangkat roti dan menyusunnya di dalam krat

Titik Patah Tray berada di dalam oven (5 tray) Tray keluar dari oven (5 tray) Tray telah dilepas penutup tray-nya Tray mulai masuk ke penghisap roti (bagian dari mesin depanner) Roti terangkat dan terlepas dari pan hingga balik lagi masuk ke dalam tray Roti terlepas dari tray dan berada di feed conveyor Roti sudah dingin dan mulai masuk mesin trimmer Roti di-trimming menjadi 30 slices dengan bagian pinggirnya terbuang) Roti siap untuk dipackaging Roti telah terbungkus plastik Plastik roti telah tersealed Plastik telah terkwiklock Roti lolos dari metal detector

Satuan Pengukuran Detik/5 tray Detik/tray

Detik/tray

Detik/loaf

Detik/loaf

Detik/pieces

Detik/pieces

Roti berkualitas bagus lolos dari pengecekan dan telah siap disusun di krat Roti tersusun penuh di dalam krat (12 pack roti)

Detik/krat

96

Lampiran 2. Uji Kenormalan Data Waktu Kerja Operator dengan Software Minitab 15.

Probability Plot of O - 1 Normal 99

95 90

Mean StDev N KS P-Value

92,27 16,71 15 0,176 >0,150


95 9,327 15 0,174 >0,150

Percent

80 70 60 50 40 30 20 10 5

1

50

60

70

80

90 100 O- 1

110

120

130

140

Uji Kenormalan Data pada O-1


95 90

Percent

80 70 60 50 40 30 20 10 5

1

70

80

90

100

110

120

O- 5


97

Lampiran 2. (lanjutan)


95 90


50,8 8,126 15 0,156 >0,150


10,21 0,5837 15 0,172 >0,150

Percent

80 70 60 50 40 30 20 10 5

1

30

40

50 O- 8

60

70



95 90

Percent

80 70 60 50 40 30 20 10 5

1

9,0

9,5

10,0 10,5 O - 15

11,0

11,5


98



95 90


2,107 0,3751 15 0,079 >0,150


42,77 5,328 15 0,112 >0,150

Percent

80 70 60 50 40 30 20 10 5

1

1,0

1,5

2,0 O - 16

2,5

3,0

Uji Kenormalan Data pada O-16 Probability Plot of O - 18 Normal 99

95 90

Percent

80 70 60 50 40 30 20 10 5

1

30

35

40

45

50

55

O - 18


99


Probability Plot of O - 24 Normal 99 Mean StDev N KS P-Value

95 90

13,05 1,538 15 0,170 >0,150

Percent

80 70 60 50 40 30 20 10 5

1

9

10

11

12

13 O - 24

14

15

16

17


100

Lampiran 3. Uji Keseragaman dan Kecukupan Data Waktu Kerja O-1 UJI KESERAGAMAN DAN KECUKUPAN DATA Produk Operasi Kegiatan

No 1 2 3 4 5

: Roti Tawar : O-1 : Pemasukan bahan (softer, ragi) ke dalam Mixer Sponge

DATA I DATA II 98.00 111.00 108.00 88.00 93.00 53.00 65.00 87.00 80.00 90.00 TOTAL

Jumlah Data (N) Jumlah Subgrup (n) Nilai Terbesar Nilai Terkecil Selisih Sub Kelas (k)

DATA III 104.00 111.00 108.00 99.00 89.00

JUMLAH 313.00 307.00 254.00 251.00 259.00 1384.00

RATARATA 104.33 102.33 84.67 83.67 86.33 92.27

JUMLAH KUADRAT 32741.00 31729.00 23122.00 21595.00 22421.00 131608.00

15.00 5.00 111.00 53.00 58.00 3.00

KESERAGAMAN DATA Rata-rata dari rata-rata subgrup Standar Deviasi (σ) Tingkat Kepercayaan Tingkat Ketelitian Jumlah data subgrup (n)

92.27 16.71 0.95 0.10 5.00

Z s σ(X) Z*σ(X)

1.96 0.05 7.47 14.65

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) Jumlah Pengamatan yang diperlukan (N') Kesimpulan N > N' Ket : Jika nilai N>N', maka data dianggap CUKUP

15.00 12.25 Keterangan CUKUP

101


No 1 2 3 4 5

: Roti Tawar : O-5 : Pemasukan bahan (gula, garam, skim, Ca) ke dalam Mixer Dough



DATA III 87.00 113.00 94.00 91.00 94.00

JUMLAH 274.00 290.00 293.00 284.00 284.00 1425.00

RATARATA 91.33 96.67 97.67 94.67 94.67 95.00

JUMLAH KUADRAT 25078.00 28546.00 28781.00 26910.00 27278.00 136593.00

15.00 5.00 113.00 81.00 32.00 3.00


95.00 9.33 0.95 0.10 5.00

Z s σ(X) Z*σ(X)

1.96 0.05 4.17 8.18



102


No 1 2 3 4 5

: Roti Tawar : O-8 : Pemasukan bahan (shortening) ke dalam Mixer Dough


DATA III 59.00 58.00 63.00 56.00 59.00


JUMLAH 154.00 165.00 159.00 142.00 142.00 762.00

RATARATA 51,33 55,00 53,00 47,33 47,33 50,80

JUMLAH KUADRAT 8006.00 9201.00 8649.00 6852.00 6926.00 39634.00

15.00 5.00 63.00 40.00 23.00 3.00


50.80 8.13 0.95 0.10 5.00

Z s σ(X) Z*σ(X)

1.96 0.05 3.63 7.12



103


No 1 2 3 4 5

: Roti Tawar : O-15 : Make up / Panning


DATA III 10.50 10.70 10.60 9.80 11.00


JUMLAH 30.40 31.20 29.20 30.60 31.70 153.10

RATARATA 10.13 10.40 9.73 10.20 10.57 10.21

JUMLAH KUADRAT 308.26 325.22 285.42 312.86 335.65 1567.41

15.00 5.00 11.00 9.10 1.90 3.00


10.21 0.58 0.95 0.10 5.00

Z s σ(X) Z*σ(X)

1.96 0.05 0.26 0.51



104


No 1 2 3 4 5

: Roti Tawar : O-16 : Racking


DATA III 2.00 1.60 2.80 2.70 1.90


JUMLAH 6.00 6.20 6.50 6.60 6.30 31.60

RATARATA 2.00 2.07 2.17 2.20 2.10 2.11

JUMLAH KUADRAT 12.08 13.16 14.81 15.02 13.47 68.54

15.00 5.00 2,80 1,60 1,20 3.00


2,11 0,38 0,95 0,10 5.00

Z s σ(X) Z*σ(X)

1,96 0,05 0,17 0,33

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) Jumlah Pengamatan yang diperlukan (N') Kesimpulan N > N' Ket : Jika nilai N>N', maka data dianggap CUKUP

15.00 11,83 Keterangan CUKUP

105


No 1 2 3 4 5

: Roti Tawar : O-18 : Pemasangan tutup tray


DATA III 44.50 40.50 51.90 36.60 40.60


JUMLAH 125.20 126.30 141.3 114.20 134.60 641.60

RATARATA 41.73 42.10 47.10 38.07 44.87 42.77

JUMLAH KUADRAT 5359.74 5321.57 6692.67 4350.44 6116.36 27840.78

15.00 5.00 52.00 32.50 19,50 3.00


42.77 5.33 0.95 0.10 5.00

Z s σ(X) Z*σ(X)

1.96 0.05 2.38 4.67



106


No 1 2 3 4 5

: Roti Tawar : O-24 : Krating


DATA III 15.50 12.90 11.80 14.10 13.30


JUMLAH 39.20 42.20 37.90 39.10 37.4 195.80

RATARATA 13.07 14.07 12.63 13.03 12.47 13.05

JUMLAH KUADRAT 521.22 599.86 487.45 512.29 468.14 2588.96

15.00 5.00 16.10 11.10 5.00 3.00


13.05 1.54 0.95 0.10 5.00

Z s σ(X) Z*σ(X)

1.96 0.05 0.69 1.35



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 1.

2.

3.

4.

Stasiun Mixing Sponge Kecepatan Pelayanan

Satuan

21.000

menit / batch

Stasiun Fermentasi I Kecepatan Pelayanan

Satuan

21.000

menit / batch

Stasiun Mixing Dough Kecepatan Pelayanan

Satuan

21.000

menit / batch

Stasiun Panning Kecepatan Pelayanan

Satuan

49.000

pieces / menit

22.050

kg / menit

0.368

kg / detik

2.721

detik / kg

111

Lampiran 13. (lanjutan) 5.

Stasiun Dividing Tanggal 28/05/2009

Waktu Kedatangan 0:12 0:33 0:54 1:15 1:36 1:57 2:18 2:39 3:00 3:21 3:42 4:03 4:24 4:45 5:06 5:27 5:48 6:09 6:30 6:51 7:12 7:33 7:54 8:25 8:46 9:07 9:28 9:49 10:10 10:31 10:52 11:13 11:34

Waktu Antar Kedatangan (jam) 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.517 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350 0.350

Jumlah (kg) 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500 443,500

Tingkat Kedatangan (kg/jam) 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 858.390 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140 1267.140

Waktu Kedatangan (detik/kg) 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 4.194 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841 2.841

112


Stasiun Penutupan Tray Tanggal 03/06/2009

08/06/2009

Waktu Kedatangan 10:18 10:22 10:26 10:29 10:31 10:35 10:40 10:44 10:49 10:52 10:58 11:05 11:09 11:13 11:18 11:21 11:25 7:52 7:57 8:01 8:05 8:08 8:14 8:21 8:25 8:29 8:33 8:37 8:39 8:43 8:48 8:52 8:56 8:59 9:05 9:09 9:16 9:20 9:25 9:29 9:32 9:37

Waktu Antar Kedatangan (jam) 0:04:08 0:04:06 0:03:16 0:02:27 0:03:37 0:05:14 0:04:00 0:04:42 0:02:57 0:06:28 0:06:17 0:03:48 0:04:38 0:04:24 0:03:16 0:04:02 0:05:26 0:04:06 0:03:50 0:03:22 0:06:06 0:06:23 0:04:34 0:04:08 0:04:05 0:03:17 0:02:25 0:03:29 0:05:12 0:03:38 0:04:47 0:02:57 0:06:15 0:03:52 0:06:17 0:04:29 0:04:39 0:04:26 0:03:12 0:04:06

Jumlah (kg) 85.050 85.050 85.050 85.050 85.050 85.050 85.050 85.050 170.100 85.050 170.100 85.050 170.100 85.050 85.050 85.050 85.050 85.050 85.050 85.050 85.050 170.100 85.050 85.050 85.050 85.050 85.050 85.050 85.050 85.050 85.050 85.050 170.100 85.050 170.100 170.100 85.050 85.050 85.050 85.050 85.050 85.050

Tingkat Kedatangan (kg/jam) 1234,597 1244,634 1562,143 2082,857 1410,968 975,096 1275,750 2171,489 1729,831 1578,247 812,149 2685,789 1101,367 1159,773 1562,143 1265,207 939.202 1244.634 1331.217 3031.485 836.557 799.426 1117.445 1234.597 1249.714 1554.213 2111.586 1464.976 981.346 1404.495 2133.659 1729.831 1632.960 2639.483 812.149 1138.216 1097.419 1151.053 1594.688 1244.634

Waktu Kedatangan (detik/kg) 2,916 2,892 2,305 1,728 2,551 3,692 2,822 1,658 2,081 2,281 4,433 1,340 3,269 3,104 2,305 2,845 3.833 2892 2.704 1.188 4.303 4.503 3.222 2.916 2.881 2.316 1.705 2.457 3.668 2.563 1.687 2.081 2.205 1.364 4.433 3.163 3.280 3.128 2.257 2.892

113


Stasiun Depanning Tanggal 03/06/2009

04/06/2009

05/06/2009

Waktu Kedatangan 12.59 13.03 13.07 13.10 13.36 13.37 13 .38 13.40 13.41 09.25 09.30 09.35 09.39 09.43 09.49 09.53 09.57 10.02 10.06 10.11 10.16

Waktu Antar Kedatangan (jam) 0:04:07 0:03:53 0:03:30 0:01:33 0:01:41 0:01:38 0:00:53 0:04:35 0:04:51 0:04:22 0:04:06 0:05:28 0:04:22 0:04:18 0:04:21 0:04:13 0:04:57 0:04:44

Jumlah (kg) 101.250 101.250 101.250 101.250 40.500 40.500 40.500 40.500 20.250 101.250 101.250 101.250 101.250 101.250 101.250 101.250 101.250 101.250 101.250 101.250 101.250

Tingkat Kedatangan (kg/jam) 1475.709 1564.378 1735.714 1567.742 1443.564 1487.755 1375.472 1325.455 1252.577 1391.221 1481.707 1111.280 1391.221 1412.791 1396.552 1440.711 1227.273 1283.451

Waktu Kedatangan (detik/kg) 2.440 2.301 2.074 2.296 2.494 2.420 2.617 2.716 2.874 2.588 2.430 3.240 2.588 2.548 2.578 2.499 2.933 2.805

114


Stasiun Trimming Tanggal 27/05/2009

02/06/2009

Waktu Kedatangan 14:26 14:29 14:32 14:35 14:38 14:41 14:44 14:47 14:50 14:53 12:26 12:29 12:32 12:35 12:39 12:42 12:45 12:47 12:50 12:53 12:56 13:00 13:03 13:06 13:10

Waktu Antar Kedatangan (jam) 0:03:09 0:03:07 0:03:12 0:02:55 0:03:06 0:02:50 0:03:12 0:02:50 0:03:16 0:02:57 0:03:00 0:02:47 0:03:43 0:02:47 0:02:50 0:02:58 0:02:51 0:03:20 0:02:53 0:03:52 0:02:51 0:03:40 0:03:26

Jumlah (kg) 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500 67.500

Tingkat Kedatangan (kg/jam) 1285.714 1299.465 1265.625 1388.571 1306.452 1429.412 1265.625 1429.412 1239.796 1372.881 1350.000 1455.090 1089.686 1455.090 1429.412 1365.169 1421.053 1215.000 1404.624 1047.414 1421.053 1104.545 1179.612

Waktu Kedatangan (detik/kg) 2.800 2.770 2.844 2.593 2.756 2.519 2.844 2.519 2.904 2.622 2.667 2.474 3.304 2.474 2.519 2.637 2.533 2.963 2.563 3.437 2.533 3.259 3.052

115

Lampiran 14. Hasil Pengamatan Kecepatan Pelayanan Bahan 1.

2.

Stasiun Mixing Sponge Kecepatan Pelayanan

Satuan

5.000

menit / batch

Stasiun Fermentasi I Kecepatan Pelayanan 3,850 231,000

3.

4.

jam / batch menit / batch

Stasiun Mixing Dough Kecepatan Pelayanan

Satuan

17.000

menit / batch

Stasiun Dividing Kecepatan Pelayanan

5.

Satuan

Satuan

12.400

stroke / menit

49.600

pieces / menit

2976.000

pieces / jam

1339.200

kg / jam

2.688

detik / kg

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

116


Stasiun Intermediate Proofing Kecepatan Pelayanan

7.

0.953

pieces / detik

57.200

pieces / menit

3432.000

pieces / jam

1544.400

kg / jam

2.331

detik / kg

Stasiun Pressing dan Moulding Kecepatan Pelayanan 49.000

8.

9.

Satuan

Satuan pieces / menit

2940.000

pieces / jam

1323.000

kg / jam

2.721

detik / kg

Stasiun Fermentasi II Kecepatan Pelayanan

Satuan

64.000

menit / rack

Stasiun Baking Kecepatan Pelayanan 52.941


3176.471

pieces / jam

1429.412

kg / jam

2.529

detik / kg

117

Lampiran 14. (lanjutan) 10. Stasiun Panning Tanggal

Jam

Durasi (jam)

Bahan Terproses (kg)

Jumlah Operator

Tingkat Pelayanan (kg/jam/operator)

Waktu Pelayanan (detik/kg/operator)

03/06/09

09.26 09.27 09.28

0.017 0.017 0.017

24.300 22.500 23.400

1 1 1

1458.000 1350.000 1404.000

2.469 2.667 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 09.33 09.34 09.35 09.36 09.37 09.38 09.39 09.40 09.41 09.42 09.43 09.44 09.45

0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017

22.500 22.900 23.400 22.500 22.950 23.400 22.950 22.950 24.300 22.950 23.400 23.400 23.850 23.400

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1350.000 1377.000 1404.000 1350.000 1377.000 1404.000 1377.000 1377.000 1458.000 1377.000 1404.000 1404.000 1431.000 1404.000

2.667 2.614 2.564 2667 2,614 ,564 614 2.614 2.469 2.614 2.564 2.564 2.516 2.564

11. Stasiun Depanning Kecepatan Pelayanan 63.000


3780.000

pieces / jam

1701.000

kg / jam

2.116

detik / kg

118

Lampiran 14. (lanjutan) 12. Stasiun Cooling Time Kecepatan Pelayanan 49.719 2983.114

Satuan pieces / menit 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

03/06/09

04/06/09

Durasi (jam)


Jumlah Operator


(detik/kg/operator)

10.00 10.02 10.04

0.033 0.033 0.033

48.600 49.500 49.050

1 1 1

1458.010 1485.000 1471.500

2.469 2.424 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 10.14 10.16 10.18 07.57 07.59 07.61 07.63 07.65 07.67 07.69 07.71 07.73 07.75

0.033 0.033 0.033 0.033 0.033 0.033 0.033 0.033 0.033 0.033 0.033 0.033 0,.033 0,033

48.600 49.050 49.050 49.050 48.600 49.050 48.600 48.600 48.600 48.600 48.600 48.150 48.600 48.150

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1458.000 1471.500 1471.500 1471.500 1458.000 1471.500 1458.000 1458.000 1458.000 1458.000 1458.000 1444.500 1458.000 1444.500

2.469 2.446 2446 2446 2469 2446 2.469 2.469 2.469 2,.469 2,469 2.492 2.469 2.492

Jam

Waktu Pelayanan

119

Lampiran 14. (lanjutan) 15. Stasiun Penutupan Tray Tanggal 08/06/09

Durasi (jam)


Jumlah Operator


(detik/kg/operator)

9:16 9:19 9:22

0.033 0.050 0.050

60.750 81.000 40.500

1 1 1

1822.500 1620.000 810.000

1.975 2.222 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 9:37 9:39 9:41 9:45 9:50 9:55 9:58 10:02 10:04 10:07 10:10 10:15 10:18 10:23 10:25 10:28 10:31 10:35

0.033 0.033 0.033 0.067 0.067 0.067 0.050 0.067 0.033 0.050 0.050 0.067 0.050 0.067 0.033 0.050 0.050 0.067 0.050

36.450 40.000 40.500 81.000 60.750 93.150 89.100 101.250 60.750 56.700 81.000 93.150 81.000 101.25 36.45 81,00 60,75 97.20 81,00

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1093.500 1215.000 1215.000 1215.000 911,250 1397.250 1782.000 1518.750 1822.500 1134.000 1620.000 1397.250 1620.000 1518.750 1093.500 1620.000 1215.000 1458.000 1620.000

3.292 2.963 2.963 2.963 3.951 2.576 2.020 2.370 1.975 3.175 2.222 2.576 2.222 2.370 3.292 2.222 2.963 2.469 2.222

Jam

Waktu Pelayanan

120

Lampiran 14. (lanjutan) 16. Stasiun Krating Tanggal

Jam

Durasi (jam)


Jumlah Operator


Waktu Pelayanan (detik/kg/operator)

03/06/09

08.25 08.26 08.27 08.28 08.29 08.30 08.31 08.32 08.33 08.34 08.35 08.36 08.37 08.38 10:53 10:54 10:55 10:56 10:57 10:58 10:59 11:00

0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017 0.017

25.200 23.850 24.300 25.200 25.650 25.650 23.850 22.950 26.100 22.500 22.950 25.200 24.750 23.400 26.550 22.950 25.650 25.200 23.850 24.750 24.300 22.500

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1512.000 1431.000 1458.000 1512.000 1539.000 1539.000 1431.000 1377.000 1566.000 1350.000 1377.000 1512.000 1485.000 1404.000 1593.000 1377.000 1539.000 1512.000 1431.000 1485.000 1458.000 1350.000

2..381 2.516 2.469 2.381 2.339 2.339 2.516 2.614 2.299 2.667 2.614 2.381 2.424 2.564 2.260 2.614 2.339 2.381 2.516 2.424 2.469 2.667

08/06/09

121

Lampiran 15. Output Uji Distribusi Peluang Waktu Kedatangan Bahan dengan Software EasyFit 5.1 Professional Stasiun Dividing Probability Density Function 1 0,9 0,8 0,7 0,6

f(x )

1.

0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 2,9

3

3,1

3,2

3,3

3,4

3,5

3,6

3,7

3,8

3,9

4

4,1

4,2

x Histogram

Gamma

Goodness of Fit Kolmogorov Smirnov #

Distribution 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

0,52898

2

10 Weibull 11 Weibull (3P)

No fit

Summary #

Distribution

1 Gamma

Parameters a=145,32 b=0,01984

122

Lampiran 15. (lanjutan) Stasiun Penutupan Tray Probability Density Function 0,32

0,28

0,24

0,2

f(x)

2.

0,16

0,12

0,08

0,04

0 1,2

1,6

2

2,4

2,8

3,2

3,6

4

4,4

x Histogram

Weibull



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

Summary #

Distribution

1 Weibull

Parameters a=3,5359 b=3,002

123

Lampiran 15. (lanjutan) Stasiun Depanning

Probability Density Function 0,36 0,32 0,28 0,24

f(x )

3.

0,2 0,16 0,12 0,08 0,04 0 2,1

2,2

2,3

2,4

2,5

2,6

2,7

2,8

2,9

3

3,1

3,2

x Histogram

Weibull



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

Summary #

Distribution

1 Weibull

Parameters =12,142 =2,6427

124

Lampiran 15. (lanjutan) Stasiun Trimming Probability Density Function 0,36 0,32 0,28 0,24

f(x )

4.

0,2 0,16 0,12 0,08 0,04 0 2,5

2,55

2,6

2,65

2,7

2,75

2,8

2,85

2,9

2,95

3

3,05

x Histogram

Weibull



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

Summary #

Distribution

1 Weibull

Parameters =16,939 =2,7737

125

Lampiran 16. Output Uji Distribusi Peluang Waktu Pelayanan Operator dengan Software EasyFit 5.1 Professional Stasiun Panning Probability Density Function 0,36 0,32 0,28 0,24

f(x )

1.

0,2 0,16 0,12 0,08 0,04 0 2,48

2,5

2,52

2,54

2,56

2,58

2,6

2,62

2,64

2,66

x Histogram

Weibull



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

Summary #

Distribution

1 Weibull

Parameters =47,422 =2,6061

126

Lampiran 16. (lanjutan) Stasiun Racking

Probability Density Function 0,48 0,44 0,4 0,36 0,32 0,28

f(x )

2.

0,24 0,2 0,16 0,12 0,08 0,04 0 2,408

2,416

2,424

2,432

2,44

2,448

2,456

2,464

2,472

2,48

2,488

x Histogram

Weibull



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

Summary #

Distribution

1 Weibull

Parameters =121,52 =2,4663

127

Lampiran 16. (lanjutan) Stasiun Penutupan Tray Probability Density Function 0,48 0,44 0,4 0,36 0,32 0,28

f(x )

3.

0,24 0,2 0,16 0,12 0,08 0,04 0 2

2,2

2,4

2,6

2,8

3

3,2

3,4

3,6

3,8

4

4,2

4,4

x Histogram

Gamma



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

Summary #

Distribution

1 Gamma

Parameters =19,418 =0,13877

128

Lampiran 16. (lanjutan) Stasiun Krating Probability Density Function 0,24 0,22 0,2 0,18 0,16 0,14

f(x )

4.

0,12 0,1 0,08 0,06 0,04 0,02 0 2,28

2,32

2,36

2,4

2,44

2,48

2,52

2,56

2,6

2,64

x Histogram

Gamma (3P)



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

Summary #

Distribution

1 Gamma (3P)

Parameters =6,0983 =0,05027 =2,1559

129

Lampiran 17. Keseimbangan Aliran Bahan Pada Model A KESEIMBANGAN ALIRAN BAHAN STASIUN MIXING SPONGE Jumlah Bahan Tanggal

Jam

03/06/2009

15:35 15:38 15:41 15:44 15:47 15:50 15:53 15:56 15:59 16:02 16:05 16:08 16:11 16:14 16:17 16:20 16:23 16:26 16:29 16:32 16:35 16:38 16:41 16:44 16:47 16:50 16:53 16:56 16:59 17:02 17:05 17:08 17:11 17:14 17:17 17:20 17:23 17:26 17:29 17:32 17:35 17:38 17:41 17:44 17:47 17:50 17:53 17:56 17:59 18:02 18:05 18:08

Jam Kedatangan 15:35

yang Datang (kg) 280,5

Mixer Sponge WB

Jumlah Antrian Bahan (kg)

Waktu Idle Box (%)

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 15:56

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 16:17

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 16:38

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 16:59

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 17:20

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 17:41

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 18:02

280,5

L R (280,5 kg)

61,9%

130

Tanggal

Jam

03/06/2009

18:11 18:14 18:17 18:20 18:23 18:26 18:29 18:32 18:35 18:38 18:41 18:44 18:47 18:50 18:53 18:56 18:59 19:02 19:05 19:08 19:11 19:14 19:17 19:20 19:23 19:26 19:29 19:32 19:35 19:38 19:41 19:44 19:47 19:50 19:53 19:56 19:59 20:02 20:05 20:08 20:11 20:14 20:17 20:20 20:23 20:26 20:29 20:32 20:35 20:38 20:41 20:44 20:47 20:50 20:53 20:56 20:59

Jam Kedatangan

Jumlah Bahan yang Datang (kg)

Mixer Sponge WB


Waktu Idle Box (%)

U IDLE 0,0 18:23

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 18:44

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 19:05

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 19:26

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 19:47

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 20:08

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 20:29

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 20:50

280,5

L R (280,5 kg)

61,9%

U

131

Tanggal

Jam

03/06/2009

21:02 21:05 21:08 21:11 21:14 21:17 21:20 21:23 21:26 21:29 21:32 21:35 21:38 21:41 21:44 21:47 21:50 21:53 21:56 21:59 22:02 22:05 22:08 22:11 22:14 22:17 22:20 22:23 22:26 22:29 22:32 22:35 22:38 22:41 22:44 22:47 22:50 22:53 22:56 22:59 23:02 23:05 23:08 23:11 23:14 23:17 23:20 23:23 23:26 23:29 23:32 23:35 23:38 23:41 23:44 23:47 23:50

Jam Kedatangan


Mixer Sponge WB


Waktu Idle Box (%)

IDLE 0,0 21:11

280,5

L R (280,5 kg) 61,9%

U IDLE 0,0 21:32

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 21:53

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 22:14

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 22:35

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 22:56

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 23:17

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 23:38

280,5

L R (280,5 kg)

61,9%

U IDLE

132

Tanggal

04/06/2009

Jam 23:53 23:56 23:59 0:02 0:05 0:08 0:11 0:14 0:17 0:20 0:23 0:26 0:29 0:32 0:35 0:38 0:41 0:44 0:47 0:50 0:53 0:56 0:59 1:02 1:05 1:08 1:11 1:14 1:17 1:20 1:23 1:26 1:29 1:32 1:35 1:38 1:41 1:44 1:47 1:50 1:53 1:56 1:59 2:02 2:05 2:08 2:11 2:14 2:17 2:20 2:23 2:26 2:29 2:32 2:35 2:38 2:41

Jam Kedatangan


Mixer Sponge WB

IDLE 23:59

280,5


Waktu Idle Box (%)

0,0

L R (280,5 kg) 61,9%

U IDLE 0,0 0:20

280,5

L R (280,5 kg) 61,9%

U IDLE 0,0 0:41

280,5

L R (280,5 kg) 61,9%

U IDLE 0,0 1:02

280,5

L R (280,5 kg) 61,9%

U IDLE 0,0 1:23

280,5

L R (280,5 kg) 61,9%

U IDLE 0,0 1:44

280,5

L R (280,5 kg) 61,9%

U IDLE 0,0 2:05

280,5

L R (280,5 kg) 61,9%

U IDLE 0,0 2:26

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE

133

Tanggal

Jam

04/06/2009

2:44 2:47 2:50 2:53 2:56 2:59 3:02 3:05 3:08 3:11 3:14 3:17 3:20 3:23 3:26 3:29 3:32 3:35 3:38 3:41 3:44 3:47 3:50 3:53 3:56 3:59 4:02 4:05 4:08 4:11 4:14 4:17 4:20 4:23 4:26 4:29 4:32 4:35 4:38 4:41 4:44 4:47 4:50 4:53 4:56 4:59 5:02 5:05 5:08 5:11 5:14 5:17 5:20 5:23 5:26 5:29 5:32

Jam Kedatangan


2:47

280,5

Mixer Sponge WB IDLE L

Jumlah Antrian Bahan (kg) 0,0

Waktu Idle Box (%)

R (280,5 kg) 61,9%

U IDLE 0,0 3:08

280,5

L R (280,5 kg) 61,9%

U IDLE 0,0 3:29

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 3:50

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 4:11

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 4:32

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 4:53

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 5:14

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0

134

Tanggal

Jam

04/06/2009

5:35 5:38 5:41 5:44 5:47 5:50 5:53 5:56 5:59 6:02 6:05 6:08 6:11 6:14 6:17 6:20 6:23 6:26 6:29 6:32 6:35 6:38 6:41 6:44 6:47 6:50 6:53 6:56 6:59 7:02 7:05 7:08 7:11 7:14 7:17 7:20 7:23 7:26 7:29 7:32 7:35 7:38 7:41 7:44 7:47 7:50 7:53 7:56 7:59 8:02 8:05 8:08 8:11 8:14 8:17 8:20 8:23

Jam Kedatangan 5:35

Jumlah Bahan yang Datang (kg) 280,5

Mixer Sponge WB


Waktu Idle Box (%)

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 5:56

280,5

L R (280,5 kg) 61,9%

U IDLE 0,0 6:17

280,5

L R (280,5 kg) 61,9%

U IDLE 0,0 6:38

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 6:59

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 7:20

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 7:41

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 8:02

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 8:23

280,5

L

61,9%

135

Tanggal

Jam

04/06/2009

8:26 8:29 8:32 8:35 8:38 8:41 8:44 8:47 8:50 8:53 8:56 8:59 9:02 9:05 9:08 9:11 9:14 9:17 9:20 9:23 9:26 9:29 9:32 9:35 9:38 9:41 9:44 9:47 9:50 9:53 9:56 9:59 10:02 10:05 10:08 10:11 10:14 10:17 10:20 10:23 10:26 10:29 10:32 10:35 10:38 10:41 10:44 10:47 10:50 10:53 10:56 10:59 11:02 11:05 11:08 11:11 11:14

Jam Kedatangan


Mixer Sponge WB


Waktu Idle Box (%)

R (280,5 kg) U IDLE 0,0 8:44

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 9:05

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 9:26

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 9:47

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 10:08

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 10:29

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 10:50

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 11:11

280,5

L R (280,5 kg)

61,9%

136

Tanggal

Jam

04/06/2009

11:17 11:20 11:23 11:26 11:29 11:32 11:35 11:38 11:41 11:44 11:47 11:50 11:53 11:56 11:59 12:02 12:05 12:08 12:11 12:14 12:17 12:20 12:23 12:26 12:29 12:32 12:35 12:38 12:41 12:44 12:47 12:50 12:53 12:56 12:59 13:02 13:05 13:08 13:11 13:14 13:17 13:20 13:23 13:26 13:29 13:32 13:35 13:38 13:41 13:44 13:47 13:50 13:53 13:56 13:59 14:02 14:05

Jam Kedatangan


Jumlah Mixer Sponge WB

Antrian Bahan (kg)

Waktu Idle Box (%)

U IDLE 0,0 11:32

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 11:53

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 12:14

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 12:35

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 12:56

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 13:17

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 13:38

280,5

L R (280,5 kg) U

61,9%

IDLE 0,0 13:59

280,5

L R (280,5 kg)

61,9%

137

Jumlah Bahan Tanggal

Jam

04/06/2009

14:08

Jam Kedatangan

Jumlah Mixer Sponge WB

yang Datang (kg)

Antrian Bahan

Waktu Idle Box

(kg)

(%)

U

14:11 14:14

IDLE

14:17 14:20

0,0 14:20

280,5

L

14:23 R (280,5 kg)

14:26 14:29

61,9%

U

14:32 14:35

IDLE

14:38 14:41

0,0 14:41

280,5

L

14:44 R (280,5 kg)

14:47 14:50

61,9%

U

14:53 14:56

IDLE

14:59 15:02

0,0 15:02

280,5

L

15:05 R (280,5 kg)

15:08 15:11

61,9%

U

15:14 15:17

IDLE

15:20 15:23

0,0 15:23

280,5

R (280,5 kg)

15:26 15:29

U

0,0% 0,0

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

138

Lampiran 18. Keseimbangan Aliran Bahan Pada Model B

139

140

141

142

143

144

145

146

147

Lampiran 19. Keseimbangan Aliran Bahan Pada Model C KESEIMBANGAN ALIRAN BAHAN STASIUN MIXING SPONGE

Tanggal

Jam

Jam Kedatangan

03/06/2009

19:39 19:42 19:45 19:48 19:51 19:54 19:57

19:39

20:00 20:03 20:06 20:09 20:12 20:15 20:18

20:00

20:21 20:24 20:27 20:30 20:33 20:36 20:39

20:21

20:42 20:45 20:48 20:51 20:54 20:57 21:00

20:42

21:03 21:06 21:09 21:12 21:15 21:18 21:21

21:03

21:24 21;27 22:24 21;28 23:24 21;29 0:24

21:24

21:45 21:48 21:51 21:54 21:57 22:00 22:03

21:45


Mixer Dough WB


Waktu Idle Box (%)

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0

148

Tanggal

Jam

Jam Kedatangan

03/06/2009

22:06 22:09 22:12 22:15 22:18 22:21 22:24

22:06

22:27 22:30 22:33 22:36 22:39 22:42 22:45

22:27

22:48 22:51 22:54 22:57 23:00 23:03 23:06

22:48

23:09 23:12 23:15 23:18 23:21 23:24 23:27

23:09

23:30 23:33 23:36 23:39 23:42 23:45 23:48

23:30

23:51 23:54 23:57 0:00 0:03 0:06 0:09

23:51

0:12 0:15 0:18 0:21 0:24 0:27 0:30

0:12

0:33 0:36 0:39 0:42 0:45

0:33


Mixer Dough WB


Waktu Idle Box (%)

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0

04/06/2009

443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L R (443,5 kg)

2,4%

149

Tanggal

Jam

04/06/2009

0:48 0:51

Jam Kedatangan

0:54 0:57 1:00 1:03 1:06 1:09 1:12

0:54

1:15 1:18 1:21 1:24 1:27 1:30 1:33

1:15

1:36 1:39 1:42 1:45 1:48 1:51 1:54

1:36

1:57 2:00 2:03 2:06 2:09 2:12 2:15

1:57

2:18 2:21 2:24 2:27 2:30 2:33 2:36

2:18

2:39 2:42 2:45 2:48 2:51 2:54 2:57

2:39

3:00 3:03 3:06 3:09 3:12 3:15 3:18

3:00

2:21 2:24

3:21


443,5

Mixer Dough WB


U

0,0

Waktu Idle Box (%)

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L R (443,5 kg)

2,4%

150

Tanggal

Jam

04/06/2009

2:27 2:30 2:33 2:36 2:39

Jam Kedatangan


Mixer Dough WB


Waktu Idle Box (%)

R (443,5 kg) U

3:42 3:45 3:48 3:51 3:54 3:57 4:00

3:42

4:03 4:06 4:09 4:12 4:15 4:18 4:21

4:03

4:24 4:27 4:30 4:33 4:36 4:39 4:42

4:24

4:45 4:48 4:51 4:54 4:57 5:00 5:03

4:45

5:06 5:09 5:12 5:15 5:18 5:21 5:24

5:06

5:27 5:30 5:33 5:36 5:39 5:42 5:45

5:27

5:48 5:51 5:54 5:57 6:00 6:03 6:06

5:48

443,5

0,0

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

U

2,4%

0,0

151

Tanggal

04/06/2009

Jam

Jam Kedatangan

6:09 6:12 6:15 6:18 6:21 6:24 6:27

6:09

6:30 6:33 6:36 6:39 6:42 6:45 6:48

6:30

6:51 6:54 6:57 7:00 7:03 7:06 7:09

6:51

7:12 7:15 7:18 7:21 7:24 7:27 7:30

7:12

7:33 7:36 7:39 7:42 7:45 7:48 7:51

7:33

7:54 7:57 8:00 8:03 8:06 8:09 8:12

7:54

8:15 8:18 8:21 8:24 8:27 8:30 8:33

8:15

8:36 8;39 9:36 8;40

8:36


Mixer Dough WB

443,5

L


R (443,5 kg)

Waktu Idle Box (%)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L R (443,5 kg)

2,4%

152

Tanggal

Jam

04/06/2009

10:36 8;41 11:36

Jam Kedatangan


Mixer Dough WB


Waktu Idle Box (%)

R (443,5 kg) U 0,0

8:57 9:00 9:03 9:06 9:09 9:12 9:15

8:57

9:18 9:21 9:24 9:27 9:30 9:33 9:36

9:18

9:39 9:42 9:45 9:48 9:51 9:54 9:57

9:39

10:00 10:03 10:06 10:09 10:12 10:15 10:18

10:00

10:21 10:24 10:27 10:30 10:33 10:36 10:39

10:21

10:42 10:45 10:48 10:51 10:54 10:57 11:00

10:42

11:03 11:06 11:09 11:12 11:15 11:18 11:21

11:03

11:24

11:24

443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

2,4%

153

Tanggal

Jam

04/06/2009

11:27 11:30 11:33 11:36 11:39 11:42

Jam Kedatangan


Mixer Dough WB


Waktu Idle Box (%)

R (443,5 kg)

U 0,0

11:45 11:48 11:51 11:54 11:57 12:00 12:03

11:45

12:06 12;09 13:06 12;10 14:06 12;11 15:06

12:06

12:27 12:30 12:33 12:36 12:39 12:42 12:45

12:27

12:48 12:51 12:54 12:57 13:00 13:03 13:06

12:48

13:09 13:12 13:15 13:18 13:21 13:24 13:27

13:09

13:30 13:33 13:36 13:39 13:42 13:45 13:48

13:30

13:51 13:54 13:57 14:00 14:03 14:06

13:51

443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

154

Tanggal

Jam

04/06/2009

14:09

Jam Kedatangan


Mixer Dough WB


Waktu Idle Box (%)

U 0,0

14:12 14:15 14:18 14:21 14:24 14:27 14:30

14:12

14:33 14:36 14:39 14:42 14:45 14:48 14:51

14:33

14:54 14:57 15:00 15:03 15:06 15:09 15:12

14:54

15:15 15:18 15:21 15:24 15:27 15:30 15:33

15:15

15:36 15:39 15:42 15:45 15:48 15:51 15:54

15:36

15:57 16:00 16:03 16:06 16:09 16:12 16:15

15:57

16:18 16:21 16:24 16:27 16:30 16:33 16:36

16:18

16:39 16:42 16:45

16:39

443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L R (443,5 kg)

2,4%

155

Tanggal

Jam

04/06/2009

16:48 16:51 16:54 16:57

Jam Kedatangan


Mixer Dough WB


Waktu Idle Box (%)

R (443,5 kg) U 0,0

17:00 17:03 17:06 17:09 17:12 17:15 17:18

17:00

17:21 17:24 17:27 17:30 17:33 17:36 17:39

17:21

17:42 17:45 17:48 17:51 17:54 17:57 18:00

17:42

18:03 18:06 18:09 18:12 18:15 18:18 18:21

18:03

18:24 18:27 18:30 18:33 18:36 18:39 18:42

18:24

18:45 18:48 18:51 18:54 18:57 19:00 19:03

18:45

19:06 19:09 19:12 19:15 19:18 19:21 19:24

19:06

443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0 443,5

L

R (443,5 kg)

2,4%

U 0,0

156

04/06/2009

19:27

443,5

19:27

19:30

L 2,4%

R (443,5 kg)

19:33

0,0

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

157

Lampiran 20. Keseimbangan Aliran Bahan Pada Model F

158

159

160

Lampiran 21. Output Simulasi LBWB-NIC Model D Kondisi Nyata Simulasi 1 Customer Analysis for LBWB-NIC 11/22/2009

Simulasi 1 Cdivd

Result 1 2 3

Total Number of Arrival Total Number of Balking Average Number in the System (L)

27118 0 1,8362

4

Maximum Number in the System

5 6

Current Number in the System Number Finished

1 27117

7 8

Average Process Time Std. Dev. of Process Time

5,2432 0,0917

9

Average Waiting Time (Wq)

0,0467

10 11

Std. Dev. of Waiting Time Average Transfer Time

0,1094 0

12 13 14 15

Std. Dev. of Transfer Time Average Flow Time (W) Std. Dev. of Flow Time Maximum Flow Time Data Collection: 0 to CPU Seconds =

0 5,2899 0,1103 6,3164 78120 s 266,7

3

Server Analysis for LBWB-NIC 11/22/2009

Server Name

Server Utilization

Average Process Time

Std. Dev. Process Time

Maximum Process Time

# Customers Processed

Blocked Percentage

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 Data Collection: 0 to

91,00%

2,6895 CPU Seconds =

0,00%

54234 266,7

2,6215 0,0563 78120 seconds

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

0,0234 0,0808 CPU Seconds =

1,0742 266,7


0,0162

0 78120 seconds

1

161

Lampiran 21. (lanjutan) Simulasi 2 Customer Analysis for LBWB-NIC 11/22/2009

Simulasi 2 Cdivd

Result 1 2 3


27104 0 1,8348

4


5 6


1 27103

7 8


5,2432 0,0919

9


0,0454

10 11


0,1064 0

12 13 14 15


0 5,2886 0,1052 6,3867 78120 s 258,728

3


Server Name

Server Utilization





Blocked Percentage

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


90,95%


0,00%

54206 258,728

2,6215 0,0563 78120 seconds


Queue Name


Current Q. Length

Maximum Q. Length


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

0,0227 0,0786 CPU Seconds =

1,1445 258,728


0,0158

0 78120 seconds

1

162


Simulasi 3 Cdivd

Result 1 2 3


27078 0 1,8338

4


5 6


1 27077

7 8


5,2432 0,0923

9


0,0476

10 11


0,1096 0

12 13 14 15


0 5,2907 0,1088 6,3672 78120 s 263,173

3


Server Name

Server Utilization





Blocked Percentage

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


90,86%


0,00%

54154 263,173

2,6215 0,0562 78120 seconds


Queue Name


Current Q. Length

Maximum Q. Length


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

0,0238 0,0811 CPU Seconds =

1,125 263,173


0,0165

0 78120 seconds

1

163

Lampiran 21. (lanjutan) Rataan Customer Analysis for LBWB-NIC 11/22/2009

Rataan Cdivd

Result 1 2 3


27100 0 1,8349

4


5 6


1 27099

7 8


5,2432 0,0920

9


0,0466

10 11


0,1085 0

12 13 14 15


0 5,2897 0,1081 6,3568 78120 s 262,867

3


Server Name

Server Utilization





Blocked Percentage

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


90,94%


0,00%

54198 262,867

2,6215 0,0563 78120 seconds


Queue Name


Current Q. Length

Maximum Q. Length


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

0,0233 0,0802 CPU Seconds =

1,1146 262,867


0,0162

0 78120 seconds

1

164

Lampiran 22. Output Simulasi LBWB-NIC Model E Kondisi Nyata Simulasi 1 Customer Analysis for LBWB-NIC 11/22/2009

Simulasi 1 Cpann

Result 1 2 3


28707 0 1,8485

4


5 6


1 28706

7 8


5,0301 0,0733

9


0,0004

10 11


0,0061 0

12 13 14 15


0 5,0305 0,0799 5,2266 78120 s 274,11

2

Server Analysis for LBWB-NIC Server Utilization




Server Name

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


92,42%


0,00%

57412 274,11

2,515 0,0825 78120 seconds

Blocked Percentage


11/22/2009


Queue Name


Current Q. Length

Maximum Q. Length


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

0,0002 0,0044 CPU Seconds =

0,2813 274,11


0,0001

0 78120 seconds

1

165


Simulasi 2 Cpann

Result 1 2 3


28707 0 1,8482

4


5 6


1 28706

7 8


5,0292 0,0726

9


0,0004

10 11


0,0063 0

12 13 14 15


0 5,0296 0,0802 5,2188 78120 s 274,42

2





Server Name

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


92,40%


0,00%

57412 274,422

2,5146 0,082 78120 seconds

Blocked Percentage


11/22/2009


Queue Name


Current Q. Length

Maximum Q. Length


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

0,0002 0,0044 CPU Seconds =

0,3516 274,422


0,0001

0 78120 seconds

1

166


Simulasi 3 Cpann

Result 1 2 3


28707 0 1,8484

4


5 6


1 28706

7 8


5,0297 0,0741

9


0,0004

10 11


0,0058 0

12 13 14 15


0 5,0301 0,0814 5,2305 78120 s 275,935

2





Server Name

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


92,41%


0,00%

57412 275,935

2,5149 0,0826 78120 seconds

Blocked Percentage


11/22/2009


Queue Name


Current Q. Length

Maximum Q. Length


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

0,0002 0,0041 CPU Seconds =

0,2461 275,935


0,0001

0 78120 seconds

1

167


Rataan Cpann

Result 1 2 3


28707 0 1,8484

4


5 6


1 28706

7 8


5,0297 0,0733

9


0,0004

10 11


0,0061 0

12 13 14 15


0 5,0301 0,0805 5,2253 78120 s 274,822

2






11/22/2009

Server Name

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


92,41%


0,00%

57412 274,822

2,5148 0,0824 78120 seconds

Blocked Percentage


Queue Name


Current Q. Length

Maximum Q. Length


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

0,0002 0,0043 CPU Seconds =

0,2930 274,822


0,0001

0 78120 seconds

1

168

Lampiran 23. Output Simulasi LBWB-NIC Model G Kondisi Nyata Simulasi 1 Customer Analysis for LBWB-NIC 11/22/2009

Simulasi 1 Ctray

Result 1 2 3


28912 0 1,0023

4


5 6


1 28911

7 8


2,6975 0,6174

9


0,0108

10 11


0,0943 0

12 13 14 15


0 2,7083 0,6239 6,8438 78120 s 183,707

4


Server Name

Server Utilization




Blocked Percentage


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


0,00%

28911 183,707


49,92%

2,6975 0,6175 78120 seconds


Queue Name

1 Qtray Data Collection: 0 to

Average Q. Length (Lq) 0,004

Current Q. Length

Maximum Q. Length

0 78120 seconds

2


Std. Dev. of Wq

0,0108 0,0943 CPU Seconds =

Maximum of Wq 2,166 183,707

169


Simulasi 2 Ctray

Result 1 2 3


29023 0 1,0073

4


5 6


1 29022

7 8


2,7011 0,614

9


0,0101

10 11


0,0888 0

12 13 14 15


0 2,7112 0,6206 6,3018 78120 s 183,816

4


Server Name

Server Utilization




Blocked Percentage


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


0,00%

29022 183,816


50,17%

2,7011 0,6141 78120 seconds


Queue Name



Current Q. Length

Maximum Q. Length

0 78120 seconds

2


Std. Dev. of Wq

0,0101 0,0888 CPU Seconds =

Maximum of Wq 2,3857 183,816

170


Simulasi 3 Ctray

Result 1 2 3


28792 0 0,9972

4


5 6


0 28792

7 8


2,6964 0,615

9


0,0092

10 11


0,0862 0

12 13 14 15


0 2,7057 0,6208 6,2861 78120 s 183,66

4


Server Name

Server Utilization




Blocked Percentage


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


0,00%

28792 183,66


49,69%

2,6964 0,6151 78120 seconds


Queue Name



Current Q. Length

Maximum Q. Length

0 78120 seconds

2


Std. Dev. of Wq

0,0092 0,0862 CPU Seconds =


171


Rataan Ctray

Result 1 2 3


28909 0 1,0023

4


5 6


1 28908

7 8


2,6983 0,6155

9


0,0100

10 11


0,0898 0

12 13 14 15


0 2,7084 0,6218 6,4772 78120 s 183,728

4


Server Name

Server Utilization




Blocked Percentage


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


0,00%

28908 183,728


49,93%

2,6983 0,6156 78120 seconds


Queue Name



Current Q. Length

Maximum Q. Length

0 78120 seconds

2


Std. Dev. of Wq

0,0100 0,0898 CPU Seconds =

Maximum of Wq 2,2350 183,728

172

Lampiran 24. Output Simulasi LBWB-NIC Model H Kondisi Nyata Simulasi 1 Customer Analysis for LBWB-NIC 11/22/2009

Simulasi 1 Cdepp

Result 1 2 3


30845 0 0,8412

4


5 6


0 30845

7 8


2,1164 0

9


2

0,014

10 11


0,0679 0

12 13 14 15


0 2,1306 0,0735 3,6094 78120 s 213,548

Server Analysis for LBWB-NIC Server Name

Server Utilization

1 Sdepp1 Data Collection: 0 to

83,57%

11/22/2009



2,1166 0,0293 78120 seconds


Blocked Percentage


0,00%

# Customers Processed 30845 213,548


Queue Name

1 Qdepp Data Collection: 0 to


Current Q. Length

Maximum Q. Length

0 78120 seconds

1


Std. Dev. of Wq

0,014 0,0679 CPU Seconds =

Maximum of Wq 1,4922 213,548

173


Simulasi 2 Cdepp

Result 1 2 3


30813 0 0,8398

4


5 6


0 30813

7 8


2,1164 0

9


0,0126

10 11


0,0629 0

12 13 14 15


0 2,1292 0,069 3,4023 78120 s 206,358

2


Server Utilization


83,48%

11/22/2009



2,1166 0,0293 78120 seconds


Blocked Percentage


0,00%



Queue Name



Current Q. Length

Maximum Q. Length

0 78120 seconds

1


Std. Dev. of Wq

0,0126 0,0629 CPU Seconds =

Maximum of Wq 1,2852 206,358

174


Simulasi 3 Cdepp

Result 1 2 3


30801 0 0,8398

4


5 6


1 30800

7 8


2,1164 0

9


0,0135

10 11


0,0654 0

12 13 14 15


0 2,1301 0,0712 3,3252 78120 s 204,25

2


Server Utilization


83,45%

11/22/2009



2,1166 0,0293 78120 seconds


Blocked Percentage


0,00%



Queue Name



Current Q. Length

Maximum Q. Length

0 78120 seconds

1


Std. Dev. of Wq

0,0135 0,0654 CPU Seconds =


175


Rataan Cdepp

Result 1 2 3


30820 0 0,8403

4


5 6


0 30819

7 8


2,1164 0,0000

9


0,0134

10 11


0,0654 0

12 13 14 15


0 2,1300 0,0712 3,4456 78120 s 208,052

2


Server Utilization


83,50%

11/22/2009



2,1166 0,0293 78120 seconds


Blocked Percentage


0,00%



Queue Name



Current Q. Length

Maximum Q. Length

0 78120 seconds

1,0000


Std. Dev. of Wq

0,0134 0,0654 CPU Seconds =


176

Lampiran 25. Output Simulasi LBWB-NIC Model I Kondisi Nyata Simulasi 1 Customer Analysis for LBWB-NIC 11/22/2009

Simulasi 1 Ctrim

Result 1 2 3


29059 0 2,8105

4


5 6


2 29057

7 8


7,4939 0,1236

9


0,0626

10 11


0,1418 0

12 13 14 15


0 7,5559 0,1877 9,3125 78120 s 215,703

4


Server Name

Server Utilization





Blocked Percentage

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


0,00%

87172 215,703


92,91%

2,4978 0,0757 78120 seconds


Queue Name

1

Qtrim

2

Qpack

3

Qkrat



Current Q. Length

Maximum Q. Length


0

1

0,0461

Std. Dev. of Wq 0,119

Maximum of Wq 1,4023

0

0

1

0

0

0

0,0061

0

1

0,0165

0,0573

0,8555

0,0209 0,0786 CPU Seconds =

1,4023 215,703

0,0233

0 78120 seconds

1

177


Simulasi 2 Ctrim

Result 1 2 3


29045 0 2,8104

4


5 6


2 29043

7 8


7,4951 0,1264

9


0,0646

10 11


0,1472 0

12 13 14 15


0 7,5592 0,1921 9,0859 78120 s 218,603

4


Server Name

Server Utilization





Blocked Percentage

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


0,00%

87130 218,603


92,88%

2,4982 0,0763 78120 seconds


Queue Name

1

Qtrim

2

Qpack

3

Qkrat



Current Q. Length

Maximum Q. Length


0

1

0,0464



0

0

1

0

0

0

0,0068

0

1

0,0182

0,0627

0,9785

0,0215 0,0815 CPU Seconds =

1,4395 218,603

0,024

0 78120 seconds

1

178


Simulasi 3 Ctrim

Result 1 2 3


29075 0 2,8136

4


5 6


2 29073

7 8


7,4944 0,1237

9


0,0663

10 11


0,1467 0

12 13 14 15


0 7,56 0,193 9,2656 78120 s 216,187

4


Server Name

Server Utilization





Blocked Percentage

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


0,00%

87220 216,187


92,96%

2,4979 0,076 78120 seconds


Queue Name

1

Qtrim

2

Qpack

3

Qkrat



Current Q. Length

Maximum Q. Length


0

1

0,0481



0

0

1

0

0

0

0,0068

0

1

0,0182

0,0613

0,8242

0,0221 0,0811 CPU Seconds =

1,3828 216,187

0,0247

0 78120 seconds

1

179


Rataan Ctrim

Result 1 2 3


29060 0 2,8115

4


5 6


2 29058

7 8


7,4945 0,1246

9


0,0645

10 11


0,1452 0

12 13 14 15


0 7,5584 0,1909 9,2213 78120 s 216,831

4


Server Name

Server Utilization





Blocked Percentage

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


0,00%

87174 216,831


92,92%

2,4980 0,0760 78120 seconds


Queue Name

1

Qtrim

2

Qpack

3

Qkrat



Current Q. Length

Maximum Q. Length


0

1

0,0469



0

0

1

0

0

0

0,0066

0

1

0,0176

0,0604

0,8861

0,0215 0,0804 CPU Seconds =

1,4082 216,831

0,0240

0 78120 seconds

1

180

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

Simulasi Pann Nyata Pann

N 3 20

Mean 2,574967 2,5827

StDev 0,000493 0,0585

SE Mean 0,00028 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 DF = 19

6.

P-Value = 0,559

Stasiun Racking

Two-Sample T-Test and CI: Simulasi Rack; Nyata Rack Two-sample T for Simulasi Rack vs Nyata Rack

Simulasi Rack Nyata Rack

N 3 20

Mean 2,454700 2,4579

StDev 0,000100 0,0213

SE Mean 0,000058 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 DF = 19

7.

P-Value = 0,505


Two-Sample T-Test and CI: Simulasi Tray; Nyata Tray Two-sample T for Simulasi Tray vs Nyata Tray

Simulasi Tray Nyata Tray

N 6 25

Mean 2,69602 2,695

StDev 0,00409 0,611

SE Mean 0,0017 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 DF = 24

P-Value = 0,991

181


Stasiun Krating

Two-Sample T-Test and CI: Simulasi Krat; Nyata Krat Two-sample T for Simulasi Krat vs Nyata Krat

Simulasi Krat Nyata Krat

N 3 22

Mean 2,462467 2,462

StDev 0,000603 0,122

SE Mean 0,00035 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 DF = 21

P-Value = 1,000

182

183

ANALISIS KESEIMBANGAN LINI DALAM PROSES PRODUKSI ROTI TAWAR DI PT NIPPON INDOSARI CORPINDO - CIKARANG

Recommend Documents