OPTIMASI LAYANAN PERPUSTAKAAN DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS: DI AMIK TRI DHARMA PEKANBARU) Jean Riko Kurniawan Putra Akademi Manajemen Informatika dan Komputer “Tri Dharma” Pekanbaru
[email protected]
Abstract, Queueing theory is the study of science that deals with a condition associated with all aspects of a situation where one or many first have to wait to get a service. Queues occur if the processing time is greater than the time between arrival. In the study conducted at the library in AMIK “Tri Dharma” Pekanbaru, happened a long queue so the wait time is greater student. Moreover stage process students who make decision-books must pass through five stages of the service process. To resolve these problems can use ordinary mathematical theory, it's just going to take a long time, so as to speed up the settlement of the problem, then the simulation is suitable to implement the queuing system. Simulation can also be used to observe the behavior of a system, thus simulating an important consideration the characteristics and changes in the system at a certain time scale. Using a monte carlo method is expected to improve service performance and reduce the waiting time students so the service provided to the student officers will give satisfaction. Monte carlo simulation results have been able to provide information, such as the average customer wait time, the average time consumers in the system, and the average idle time officer. Keywords: Simulation, Queue, Monte Carlo, AMIK “Tri Dharma” Pekanbaru Abstrak. Teori Antrian merupakan studi ilmu yang berkaitan dengan suatu keadaan yang berhubungan dengan segala aspek dalam situasi dimana seseorang atau banyak terlebih dahulu harus menunggu untuk mendapatkan suatu pelayanan. Antrian terjadi apabila waktu proses lebih besar dari pada waktu antar kedatangan. Pada penelitian yang dilakukan di Perpustakaan Di AMIK “Tri Dharma” Pekanbaru, terjadi antrian yang panjang sehingga waktu tunggu Mahasiswa lebih besar. Selain itu proses tahap mahasiswa yang melakukan pengambilan buku harus melewati 5 tahap proses pelayanan. Untuk menyelesaikan masalah tesebut dapat menggunakan teori matematika biasa, hanya saja akan membutuhkan waktu yang lama, sehingga untuk mempercepat dalam penyelesaian masalah, maka simulasi sangat cocok untuk menerapkan sistem antrian tersebut. Simulasi juga dapat dimanfaatkan untuk mengamati perilaku dari suatu sistem, sehingga simulasi penting memperhatikan karakteristik dan perubahan sistem pada suatu skala waktu tertentu. Dengan menggunakan pendekatan metode monte carlo diharapkan dapat meningkatkan kinerja pelayanan, dan mengurangi waktu tunggu Mahasiswa sehingga pelayanan yang diberikan petugas kepada Mahasiswa akan memberikan kepuasan tersendiri. Hasil simulasi Monte carlo ini sudah mampu memberikan informasi, seperti rata-rata waktu konsumen menunggu, rata-rata waktu konsumen dalam sistem, dan rata-rata waktu petugas idle. Kata kunci : Simulasi, Antrian, Monte Carlo, AMIK “Tri Dharma” Pekanbaru teritegrasi dan selaras dengan proses yang berjalan di Yayasan Perguruan Tinggi Riau khususnya di AMIK Tri Dharma Pekanbaru.
PENDAHULUAN AMIK Tri Dharma Pekanbaru merupakan Akademi Manajemen Informatika dan Komputer yang bergerak dalam bidang pendidikan. AMIK Tri Dharma Pekanbaru merupakan bagian dari Yayasan Perguruan Tinggi Riau yang terdapat di Kota Pekanbaru. AMIK Tri Dharma memiliki dua program studi yang mengakibatkan kebutuhan akan informasi dan data semakin banyak, Seiring dengan bertambahnya jumlah mahasiswa tersebut sangat dibutuhkan sistem informasi yang
Perumusan Masalah 1. Simulasi antrian pada AMIK Tri Dharma mengguakan metode Monte Carlo. 2. Simulasi ini digunakan hanya untuk mengoptimalkan pelayanan perpustakaan di AMIK Tri Dharma saja. 3. Pemodelan dan simulasi ini dihitung dengan menggunakan tabel simulasi berorientasi pada
42
43
Jurnal PI-Cache, Volume 5, Nomor 1, Maret 2016
kejadian menggunakan Microsoft Excel dan simulasi antriannya di buat menggunakan bahasa pemrograman Delphi. TUJUAN PENELITIAN 1.
2.
3.
4. 5.
Memahami sistem yang sedang berjalan pada bagian pelayanan perpustakaan di AMIK Tri Dharma Pekanbaru. Menganalisa kekurangan dan kelebihan sistem yang ada serta kebutuhan sistem yang akan datang. Mengembangkan model arsitektur visi, arsitektur bisnis, arsitektur sistem informasi dan arsitektur teknologi pada bagian pelayanan perpustakaan AMIK Tri Dharma Pekanbaru Merekomendasikan kerangka kerja baru pada bagian pelayanan AMIK Tri Dharma Pekanbaru. Mengembangkan prototype pemodelan arsitektur.
Manfaat Penelitian 1.
2. 3.
Dapat memahami sistem antrian, simulasi, pemodelan dengan menggunakan metode monte carlo. Memperluas wawasan dan meningkatkan pengetahuan dalam pemodelan dan simulasi. Menerapkan ilmu yang telah penulis peroleh selama pendidikan dan menjalankannya.
TINJAUAN PUSTAKA Sistem Menurut Firman Ardiansyah Ekoanindiyo (2011) Pengertian sistem tergantung pada latar belakang, cara pandang orang yang mencoba mendefinisikannya. Menurut hokum sistem dipandang sebagai kumpulan aturan-aturan yang membatasi baik oleh kapasitas sistem itu sendiri maupun lingkungan tempat sistem itu berada, utuk menjamin keserasian dan keadilan. Simulasi Menurut Winda Nur Cahyo (2008) Simulasi adalah sebuah metode analitik yang bertujuan untuk membuat “imitasi” dari sebuah sistem yang mempuyai sifat acak, dimana jika digunakan model lain menjadi sangat mathematically complex atau terlalu sulit untuk dikembangkan. Simulasi Monte Carlo adalah salah satu metode simulasi sederhana yang dapat dibangun secara cepat dengan hanya menggunakan spreadsheet (misalnya Microsoft Excell). Pembangunan model simulasi Monte Carlo didasarkan pada probabilitas yang diperoleh data historis sebuah kejadian dan frekiensinya, dimana: Pi = fi/n Pi : Probabilitas kejadian i fi : Frekuensi kejadian i n : jumlah frekuensi semua kejadian
Tetapi dalam simuasi Monte Carlo, probabilitas juga dapat ditentukan dengan mengukur probabilitas sebuah kejadian terhadap suatu distribusi tertentu. Distribusi ini tentu saja telah menjalani serangkaian distribusi misalnya uji ChiSquare, Euristic, atau Kolmogorov-Smirnov dan sebagainya. Model Menurut Sugiarto dan Buliali (2012) Pemodelan adalah cara untuk mengembangkan representasi sederhana dari sistem yang kompleks dengan tujuan untuk menyediakan prediksi dari ukuran performa sistem. Representasi sederhana tersebut dinamakan model. Sebuah model dirancang untuk menangkap aspek perilaku tertentu dari sistem yang dimodelkan dengan tujuan untuk memperoleh pengetahuan dan dapat melihat kedalam isi perilaku sistem tersebut. Pemodelan menyangkut hal abstaksi dan simplikasi.
Model Simulasi Menurut Bonett Satya Lelono Djati (2010) Model Simulasi merupakan suatu perangkat uji coba yang menerapkan beberapa aspek penting, termasuk data masa lalu, dalam memberikan alternatif tindakan yang mendukung pengambilan keputusan. Model Simulasi juga merupakan salah satu alat dari analisis kuantitatif yang sangat popular. Keandalan simulasi mampu menghadapi kompleksitas permasalahan, mengukur kinerja dari suatu data yang bervariasi dan mampu memberikan solusi alternatif secara cepat lewat bantuan program komputer. Model simulasi yang dikembangkan dalam dunia bisnis sering kali digunakan untuk menguji kebijakan-kebijakan dan keputusan-keputusan yang sifatnya bervariasi. Model simulasi ini mampu dengan mudah menjnagkau hal-hal yang bersifat kompleks didalam mengambil keputusan. Ketika proses dari model tersebut dijalankan maka seseorang dapat mengetahui perilaku data yang statis. Antrian Menurut Nurjaman et al (2012) mengatakan bahwa Teori Antrian merupakan studi ilmu yang berkaitan dengan suatu keadaan yang berhubungan dengan segala aspek dalam situasi dimana seseorang atau banyak terlebih dahulu harus menunggu untuk mendapatkan suatu pelayanan. Atrian terjadi apabila waktu proses lebih besar dari pada waktu antar kedatangan. Menurut Wahyudi, et al (2012) Antrian ialah suatu garis tunggu dari nasabah (satuan) yang memerlukan layanan dari satu atau lebih fasilitas pelayan.
Putra, Optimasi Layanan Perpustakaan Dengan Simulasi Monte Carlo (Studi Kasus: Di Amik Tri Dharma Pekanbaru) 42- 53
Metode Monte Carlo Menurut Nugroho Agus Haryono (2009) Metode Monte Carlo merupakan salah satu kelas dalam algoritma komputasional yang menggunakan pegambilan sampel secara random untuk menghasilkan penyelesaian permasalahan. Metode Monte Carlo termasuk dalam model stokastik karena dikerjakan dengan menggunakan bilangan-bilangan random dan statistic probabilitas untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan. Metode Monte Carlo dapat juga digunakan untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan pada bidang ekonomi, fisika, matematika maupun bidang-bidang yang lain. Menurut Wicaksono, et al (2012) Metode Monte Carlo adalah algoritma komputasi untuk mensimulasikan berbagai perilaku sistem. Metode ini juga digunakan pada berbagai aplikasi. Metode ini efisien dalam memecahkan permasalahan, karena perhitungannya yang sangat komplek penggunaan simulasi ini dibantu dengan Komputer dengan berbagai teknik simulasi Komputer. Metode ini dipopulerkan oleh para pionernya. Penggunaan nama Monte Carlo digunakan untuk menghormati paman sang pioneer yang merupakan penjudi. Penggunaan yang popular adalah penggunaan metode ini yang digunakan untuk menghitung sifat-sifat neutron, yang terjadi pada tahun 1930 baru ditemukan oleh Enrico Feni. Dengan metode Monte Carlo ini bisa didapatkan hasil numeric tanpa secara actual melakukan suatu percobaan atau eksperimen. Dalam keandalan sistem distribusi tidak diperlukan waktu pengamatan kegagalan dalam sistem dengan waktu yang lama sampai beberapa puluh tahun atau bahkan beberapa ratus tahun. Distribusi Exponensial Menurut Wahyudi, et al (2012) distribusi probabilitas eksponensial merupakan pengujian digunakan untuk melakukan perkiraan rata-rata populasi, karena dalam distribusi eksponensial memiliki standar deviasi sama dengan rata-rata. Distribusi ini termasuk kedalam distribusi kontinyu. Ciri dari distribusi ini adalah kurvanya mempunyai ekor di sebelah kanan dan nilai x dimulai dari 0 sampai tak hingga. Gambar kurva distribusi eksponensial berbeda-beda tergantung dari nilai x dan λ :
Gambar 1. Kurva Distribusi Eksponensial
Syarat dari distribusi eksponensial yaitu X >= 0 λ>0 e = 2,71828… P(X >= Xo) = e-λXo Dimana : X = interval rata-rata Λ = parameter rata-rata Xo = rata-rata sampel e = eksponensial = 2,71828… Distribusi ini digunakan untuk menghitung waktu antar kedatangan dan waktu pelayanan setiap pelanggan. a. b. c.
Model-Model Dasar Antrian
Menurut Bonett Satya Lelono Djati (2010) model dasar antrian Single-Channel Single-Server
Kedatangan Pelanggan
4
3 2 1 Antrian Pelayanan
Pelanggan Dilayani
Server
Pelanggan Selesai Dilayani
Gambar 2. Pengembangan Penelitian dari Sistem yang Menggunakan Model Sumber : Simulasi Teori dan Aplikasinya (Bonett Satya Lelono Djati , 2010 : 53) Pada gambar 2 digunakan untuk waktu antar kedatangan A1, A2, …. Yang biasa disebut Independent and Identically Distributed (IID) dari variable yang bersifat acak (Identifically Distributed berarti waktu antar kedatangan yang memiliki distibusi probabilitas yang sama). Bila seorang pelanggan dating dan mendapati server tidak sedang dilayani. Waktu yang dibutuhkan untuk melayani disimbolkan dengan S1,S2,… (waktu lama pelayanan = S) secara berurutan sesuai degan IID variable acak dari waktu kedatangan pelanggan yang masuk dalam antian. Jadi jika seorang pelanggan datang dan mendapati server masih dalam proses layanan maka pelanggan tersebut akan bergabung dengan deretan antrian (satu baris antrian). Setelah selesai melayani seorang pelanggan, server akan melayani pelanggan yang ada pada antrian berikutnya (berlangsung berulang-ulang. Kejadian yang seperti ini memiliki fungsi penyelesaian yang identic seperti pada penyelesaian proses yang menggunakan teori First-In First-Out (FIFO). Menurut Wahyudi et al (2012) terdapat 4 model dasar antrian : a. Single Channel – Single Phase / Single Channel – Single Server
44
45
Jurnal PI-Cache, Volume 5, Nomor 1, Maret 2016
b. Single Channel – Multi Phase c. Multi Channel – Single Phase d. Multi Channel – Multi Phase Dari 4 model dasar antrian diatas, penulis mengangkat judul yang menggunakan model dasar antrian Single Channel – Single Server.
METODOLOGI PENELITIAN Pada bab ini akan diuraikan metodologi penelitian dan kerangka kerja penelitian. Kerangka kerja ini merupakan langkah-langkah yang akan dilakukan dalam penyelesaian masalah yang akan dibahas. Adapun kerangka kerja penelitian ini dapat digambarkan pada gambar 2. Mengidentifikasi Masalah
Menganalisa Data
Mempelajari Literatur
Merancang Data
Mengumpulkan Data
Menguji Data Dengan Simulasi Monte Carlo
Mengolah Data
Pengambilan Kesimpulan
Gambar 3. Kerangka Kerja Penelitian Berdasarkan kerangka kerja pada gambar 3 maka masing-masing langkahnya dapat diuraikan seperti berikut ini: Mengidentifikasi Masalah Pada tahap ini dirumuskan masalah yang akan menjadi objek penelitian. Perumusan masalah dilakukan untuk menentukan masalah apa saja yang terdapat pada objek penelitian serta memberikan batasan dari permasalahan yang akan diteliti. Mempelajari Literatur Literatur-literatur yang dipakai sebagai bahan referensi dalam penelitian ini adalah dari jurnaljurnal ilmiah internasional dan nasional, modul pembelajaran dan buku tentang simulasi antrian dan monte carlo. Literatur-literatur ini akan menjadi pedoman untuk melakukan penelitian agar memudahkan proses penelitian. Mengumpulkan Data Data yang diperlukan adalah data peminjaman dan pengembalian buku pada AMIK Tri Dharma Pekanbaru . Data tersebut diperoleh dari pihak kampus. Kemudian data diolah dan dikelompokkan sesuai kelompok masing-masing.
Mengolah Data Berikut merupakan langkah pengolahan data yang dilakukan : a. Mendefinisikan distribusi probabilitas yang diketahui secara pasti dari data yang didapatkan dari pengumpulan data di masa lalu. Di samping menggunakan data masa lalu, penentuan distribusi probabilitas bisa juga berasal bisa juga berasal dari distribusi teoritis seperti distribusi binomial, distribusi poisson, distribusi normal dan lain sebagainya, tergantung sifat objek yang diamati. Variabel-variabel yang digunakan dalam simulasi harus disusun distribusi probabilitasnya. b. Mengonversi distribusi probabilitas ke dalam bentuk frekuensi komulatif. Distribusi probabilitas kumulatif ini akan digunakan sebagai dasar pengelompokan batas interval dari bilangan acak. c. Menjalankan proses simulasi dengan menggunakan bilangan acak. Bilangan acak dikategorikan sesuai dengan rentang distribusi probabilitasi kumulatif dari variable-variabel yang digunakan dalam simulasi. FaktorFaktor sifatnya tidak pasti seringkali menggunakan bilangan acak untuk menggambarkan kondisi yang sesungguhnya. Urutan proses simulasi yang melibatkan bilangan acak akan memberikan gambaran dari variasi sebenarnya. Banyak cara untuk mendapatkan bilangan acak, yaitu dengan menggunakan Microsoft Excel, Bahasa Pemrograman Delphi. d. Anlisis yang dilakukan dari keluaran simulasi sebagai masukan bagi alternatif pemecahan permasalahan dan pengambilan kebijakan. Pihak manajemen dapat melakukan evaluasi terhadap kondisi yang sedang terjadi dengan hasil simulasi. Menganalisa Data Berikut merupakan langkah analisis data yang dilakukan : 1. Problem Awarness, mencari pokok dari permasalahan yang akan disimulasikan untuk pengambilan keputusan dalam pembuatan sistem yang sesungguhnya. 2. Probability, mencari peluang dan kemungkinan yang terjadi pada saat sistem sedang disimulasikan guna untuk mengambil keputusan 3. Random Number, mencari bilangan acak
Putra, Optimasi Layanan Perpustakaan Dengan Simulasi Monte Carlo (Studi Kasus: Di Amik Tri Dharma Pekanbaru) 42- 53
untuk memberikan nilai dari sebuah probabilitas 4. Apply Decision, mengambil keputusan dari hasil simulasi yang dibuat untuk menerapkan pada sistem yang sesungguhnya. Merancang Data Pada tahap ini dilakukan pengumpulam fakta-fakta yang mendukung perancangan data dengan mengadakan konsultasi dengan pihak rumah sakit dan membandingkan hasil penelitian yang dulu. Adapun hardware dan software yang akan digunakan untuk perancangan adalah sebagai berikut : 1. Kebutuhan Hardware: a. Processor intel® Pentium® CPU 2117U @ 1.80 Ghz b. RAM 2 GB DDR3 c. Harddisk 500 GB d. Mouse Wireless dan Keyboard PS2 e. Software pendukung 2. Kebutuhan Sofware: a. Sistem operasi Windows 7 32bit b. Serta sofware pendukung lainnya c. Delphi 7 Menguji Data Dengan Simulasi Monte Carlo Pada tahap ini dilakukan simulasi terhadap data yang dimana hanya diambil dari data yang telah dianalisa untuk menghitung waktu kedatangan, waktu proses, dan waktu selesai. Tahapan yang menghitung waktu tersebut adalah tahapan yang dilakukan oleh sebuah Simulai Antrian Single Server yang tentunya menggunakan metode Monte Carlo. Pengambilan Kuputusan Penarikan kesimpulan didasarkan pada hasil output software Pemodelan dan Simulasi menggunakan metode Monte Carlo dengan teknik atrian Simulasi Antrian Single Server yang dapat memberi pengetahuan baru bagi pihak perpustakaan kampus. HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Identifikasi Masalah Pada tahap ini dirumuskan masalah yang akan menjadi objek penelitian. Perumusan masalah dilakukan untuk menentukan masalah apa saja yang terdapat pada objek penelitian serta memberikan batasan dari permasalahan yang akan diteliti. 2. Analisis Masalah Analisis masalah ini merupakan langkah yang dilakukan untuk memahami masalah yang
3.
4.
5.
telah ditentukan ruang lingkup atau batasannya.Dengan menganalisa masalah yang telah ditentukan tersebut, maka diharapkan masalah dapat dipahami dengan baik. . Mempelajari Literatur Literatur-literatur yang dipakai sebagai bahan referensi dalam penelitian ini adalah dari jurnal-jurnal ilmiah internasional dan nasional, modul pembelajaran dan buku tentang simulasi antrian dan monte carlo. Literatur-literatur ini akan menjadi pedoman untuk melakukan penelitian agar memudahkan proses penelitian. Mengumpulkan Data Data yang diperlukan adalah data peminjaman dan pengembalian buku pada AMIK Tri Dharma Pekanbaru . Data tersebut diperoleh dari pihak kampus. Kemudian data diolah dan dikelompokkan sesuai kelompok masingmasing. Mengolah Data Berikut merupakan langkah pengolahan data yang dilakukan : a. Mendefinisikan distribusi probabilitas yang diketahui secara pasti dari data yang didapatkan dari pengumpulan data di masa lalu. Di samping menggunakan data masa lalu, penentuan distribusi probabilitas bisa juga berasal bisa juga berasal dari distribusi teoritis seperti distribusi binomial, distribusi poisson, distribusi normal dan lain sebagainya, tergantung sifat objek yang diamati. Variabel-variabel yang digunakan dalam simulasi harus disusun distribusi probabilitasnya. b. Mengonversi distribusi probabilitas ke dalam bentuk frekuensi komulatif. Distribusi probabilitas kumulatif ini akan digunakan sebagai dasar pengelompokan batas interval dari bilangan acak. c. Menjalankan proses simulasi dengan menggunakan bilangan acak. Bilangan acak dikategorikan sesuai dengan rentang distribusi probabilitasi kumulatif dari variable-variabel yang digunakan dalam simulasi. Faktor-Faktor sifatnya tidak pasti seringkali menggunakan bilangan acak untuk menggambarkan kondisi yang sesungguhnya. Urutan proses simulasi yang melibatkan bilangan acak akan memberikan gambaran dari variasi
46
47
Jurnal PI-Cache, Volume 5, Nomor 1, Maret 2016
sebenarnya. Banyak cara untuk mendapatkan bilangan acak, yaitu dengan menggunakan Microsoft Excel, Bahasa Pemrograman Delphi. d. Anlisis yang dilakukan dari keluaran simulasi sebagai masukan bagi alternatif pemecahan permasalahan dan pengambilan kebijakan. Pihak manajemen dapat melakukan evaluasi terhadap kondisi yang sedang terjadi dengan hasil simulasi. 6. Menganalisa Hasil 1. Problem Awarness, mencari pokok dari permasalahan yang akan disimulasikan untuk pengambilan keputusan dalam pembuatan sistem yang sesungguhnya. 2. Probability, mencari peluang dan kemungkinan yang terjadi pada saat sistem sedang disimulasikan guna untuk mengambil keputusan 3. Random Number, mencari bilangan acak untuk memberikan nilai dari sebuah probabilitas 4. Apply Decision, mengambil keputusan dari hasil simulasi yang dibuat untuk menerapkan pada sistem yang sesungguhnya. 7. Merancang Data Pada tahap ini dilakukan pengumpulam faktafakta yang mendukung perancangan data dengan mengadakan konsultasi dengan pihak rumah sakit dan membandingkan hasil penelitian yang dulu. Adapun hardware dan software yang akan digunakan untuk perancangan adalah sebagai berikut : 1. Kebutuhan Hardware: a. Processor intel® Pentium® CPU 2117U @ 1.80 Ghz b. RAM 2 GB DDR3 c. Harddisk 500 GB d. Mouse Wireless dan Keyboard PS2 e. Software pendukung 2. Kebutuhan Software: a. Sistem operasi Windows 7 32bit b. Microoft Excel c. Delphi 7 8. Menguji Data Dengan Simulasi Monte Carlo Pada tahap ini dilakukan simulasi terhadap data yang dimana hanya diambil dari data yang telah dianalisa untuk menghitung waktu kedatangan, waktu proses, dan waktu selesai. Tahapan yang menghitung waktu tersebut adalah tahapan yang dilakukan oleh sebuah
Simulai Antrian Single Server yang tentunya menggunakan metode Monte Carlo. 9. Pengambilan Keputusan Penarikan kesimpulan didasarkan pada hasil output software Pemodelan dan Simulasi menggunakan metode Monte Carlo dengan teknik atrian Simulasi Antrian Single Server yang dapat memberi pengetahuan baru bagi pihak perpustakaan kampus. ANALISA DAN PERANCANGAN MODEL Sistem antrian ini berfungsi supaya tidak terjadinya antrian pada perpustakaannya apabila mahasiswa mengembalikan bukunyadan sekaligus melakukan peminjaman. Metode yang digunakan pada sistem antian ini adalah Monte Carlo dan algoritma Single Channel Single Server. Metode Monte Carlo adalah merupakan salah satu kelas dalam algoritma komputasional yang menggunakan pegambilan sampel secara random untuk menghasilkan penyelesaian permasalahan berfungsi untuk menyelesaikan permasalahan antrian pada perpustakaan AMIK Tri Dharma Pekanbaru. Analisa Sistem yang Sedang Berjalan Adapun gambaran atau pemodelan dari analisa sistem antrian yang saat ini sedang berjalan adalah sebagai berikut : Mulai
DB
Anggota Menekan Tombol Antrian
Staff Melihat Data antrian yang disimpan dari Database
Pc Client Mencetak Nomor Antrian
Tidak
Nomor Antrian Telah Dicetak
Menyelesaikan Pelayanan
Pelayanan Selesai ?
Tutup Perpustakaan Ya Ya
Menyimpan Nomor Antrian Ke database
Memanggil Nomor Antrian Berikutnya
Masih Ada Antrian ?
Tidak
Belum Jam Tutup?
Selesai
Ya IDLE
Tidak
Gambar 4. Analisa Sistem Antrian Yang Sedang Berjalan Sistem antrian yang sedang berjalan pada AMIK Tri Dharma yang telah penulis analisa adaah sebagai berikut : 1. Sistem antrian dimulai pada saat perpustakaannya dibuka.
Putra, Optimasi Layanan Perpustakaan Dengan Simulasi Monte Carlo (Studi Kasus: Di Amik Tri Dharma Pekanbaru) 42- 53
3.
4.
5.
6.
7.
Anggota perpustakaan masuk dan menekan tombol yang ada pada PC Client sistem antrian untuk anggota pustaka. Hanya untuk peminjaman dan pengembalian saja. Apabila anggota perpustakaan telah menekan tombol nomor antriannya maka nomor antrian anggota tersebut dicetak dan digunakan sebagai pegangan atau nomor urut antrian dari anggota tersebut. Nomor antrian yang telah dicetak tersebut juga disimpan ke dalam database antriannya dari Sistem Antrian ini dan akan digunakan untuk dilihat atau sebagai informasi untuk staff pustakanya. Saat staff pustaka melihat daftar antrian yang ada maka anggota yang mengantri itu langsung dilayani. Apabila pelayanan sudah selesai maka staff akan memanggil nomor antrian berikutnya dan apabila pelayanan tidak selesai maka staff masih melayani anggota perpustakaan tersebut. Jika pelayanan sudah selesai maka staff melihat di daftar antrian dan anggota pustaka yang mengantri apakah masih ada atau tidak jika masih maka saff pustaka akan melihat jam apakah sudah masuk jam tutup pustaka atau belumnya jika sudah maka pustaka tutup dan jika tidak maka akan mengulang proses antrian sampai pelayanan kembali.
Kelemahan dari Sistem yang Sedang Berjalan Kelemahan dari sistem antrian yang sedang berjalan sekarang adalah sebagai berikut : 1. Pada saat puncaknya antrian, yaitu pada saat pengembalian buku Tugas Akhir atau buku Laporan magang dan buku referensi lainnya, dimana hal ini selalu terjadi pada akhir bimbingan atau sudah dekat dengan seminar magang dan sidang Tugas Akhir maka dari itulah antrian terlalu banyak menumpuk di dalam perpustakaan sehingga perpustakaan menjadi sempit dan mengganggu aktivitas lainnya yang ada di dalam perpustakaan. 2. Staff pustaka hanya ada satu sehingga pelayanan menjadi lebih lama dan bahkan bisa ditunda proses pelayanannya di keesokan harinya. 3. Apabila listrik padam dan itu kejadinnya pada malam hari maka segala aktivitas
menggunakan komputer terhenti dikarenakan daya dari genset tidak mencukupi untuk menghidupi seluruh komputer yang ada. Sistem antrian ini tidak pernah diperhitungkan atau dianalisa terlebih dahulu dengan menggunakan simulasinya
4.
Perancangan Model Simulasi Antrian Sebelum merancang Sistem Antriannya diperlukan tahapan untuk memodelkan dan mensimulasikan sistem tersebut adapun caranya dari memodelkan dan mensimulasikan sisntem antrian ini yaitu : a. Menentukan Nilai Antrian b. Merincikan proses simulasi berorientasi pada kejadian Adapun pemodelan simulasi antrian ini adalah sebagai berikut :
Anggota Perpustakaan ATD
4
3 2 1 Antrian Anggota
Anggota
Staff Perpustakaan
Anggota Selesai Dilayani
Gambar 5. Gambar Pemodelan Simulasi Antrian Dengan Menggunakan SingleChannel Single-Server Dari gambaran diatas maka dapat digambarkan analisa dari pemodelan kegiatan yang terjadi pada perpustakaan tersebut. Analisa pemodelannya adalah sebagai berikut : Perpustakaan AMIK TRI DHARMA Pekanbaru
Pintu
2.
MHS/Anggota Mengambil Nomor Antrian
MHS/ Anggota
MHS/ Anggota
Gambar
6.
Antrian
Staff Perpustakaan
MHS/ Anggota
Pemodelan Dari Antrian Pada Perpustakaan Amik Tri Dharma Pekanbaru
48
49
Jurnal PI-Cache, Volume 5, Nomor 1, Maret 2016
Dari pemodelan diatas terlihat bahwa anggota perpustakaan atau mahasiswa yang ingin melakukan peminjaman serta pengembalian buku pemodelan dari kejadiannya adalah sebagai berikut: 1. Mahasiswa/anggota pustaka masuk ke perpustakaan melalui pintu 2. Lalu anggota tersebut menuju rak buku jika ingin melakukan peminjaman jika tidak maka ia akan langsung menuju ke tempat pengambilan nomor antrian 3. Setelah anggota tersebut memilih buku maka ia menuju ke komputer pengambilan nomor antrian 4. Selanjutnya anggota itu melakukan antrian dan apabila tidak ada yang mengantri maka anggota tersebut akan langsung diproses oleh staff pustaka 5. Setelah selesai diproses oleh staff pustaka maka anggota perpustakaan meninggalkan perpustakaan tersebut Sementara sistem antrian prosesnya sebagai berikut: Mengambil Nomor Antrian
ini
digambarkan
Data Nomor Antrian Disimpan Ke Database yang Diserver
MHS/ Anggota Belum Dilayani
Data Nomor Antrian Tersebut Akan dipilih untuk dipanggil Oleh Staff
Anggota Perpustakaan Dilayani MHS/ Anggota Telah Dilayani
Gambar 7. Analisa Perancangan Sistem Antrian Terlihat dari gambar diatas proses dari sistem antriannya yang bisa jelaskan sebagai berikut : 1. Mahasiswa/Anggota perpustakaan mengambil nomor antrian dari pc nomor antriannya 2. Data nomor antrian yang telah diambil secara terprogram data tersebut disimpan ke pc server. 3. Saat mahasiswa/anggota memasuki antrian maka staff perpustakaan akan memanggil nomor antrian tersebut untuk segera di layani 4. Mahasiswa/anggota perpustakaan yang nomornya terpanggil langsung dilayani untuk peminjaman atau pengembaliannya Mahasiswa/anggota perpustakaan telah dilayani dan segera menuju kepintu keluar
Nilai Antrian Pada Perpustakaan AMIK TRI DHARMA Sebelum menentukan nilai antriannya, disini penulis mendeklarasikan 6 variabel yaitu AP(i) : Anggota Perpustakaan yang datang terhadap i WD(i) : Waktu Kedatangan yang datang terhadap i WP (i) : Waktu Pelayanan yang datang terhadap i WK(i) : Waktu Keluar yang datang terhadap i WT(i) : Waktu Tunggu yang datang terhadap i WL(i) : Lama Waktu Di Perpustakaan yang datang terhadap i XWD(i) : Interval rata-rata WD terhadap i LWD(i) : Parameter rata-rata WD terhadap i DEWD(i) : Distribusi Eksponensial WD terhadap i Pers_DEWD(i): Persentase Distribusi Eksponensial WD terhadap i Setelah variabelnya ditentukan, maka penulis sudah bisa merumuskan dari variable variable tersebut. Rumus-rumusnya sebagai berikut : 1. Menentukan Waktu Keluar (WK) WK(i) = WD(i) + WL(i) 2. Menentukan Waktu Tunggu (WT) Jika WD(i) >= WK(AP - i) maka WT(i) = 0, Jika Tidak maka WT(i) = WK(AP - i) – WD(i) 3. Menentukan Lama Waktu Di Perpustakaan (WL) WL(i) = WP(i) + WT(i) 4. Menentukan Interval Waktu Kedatangan (XWD) Jika WD(i+1) > WD(i) maka WD(i+1) – WD(i), Jika tidak maka XWD=0 5. Menentukan Parameter rata-rata Waktu Kdatangan (LWD) LWD=WD 6. Menentukan Distribusi Exponensial Waktu Kedatangan (DEWD) DEWD=Jika(2.71828^(LWD(i)*XWD(i))>1; Maka 0;Jika Tidak(WD(i+1)>WD(i);Maka 2.71828^(LWD(i)*XWD(i));0)) 7. Menentukan Persebtase Distribusi Exponensial Waktu Kedatangan (Pers_DEWD)
Putra, Optimasi Layanan Perpustakaan Dengan Simulasi Monte Carlo (Studi Kasus: Di Amik Tri Dharma Pekanbaru) 42- 53
Pers_DEWD=DEWD(i) * 100 Dari rumus diatas sudah bisa memodelkan sistem antrian pada perpustakaan AMIK TRI DHARMA dengan data 50 orang anggota yang mengantri, data ini diambil pada saat kelas 12 MI 1 sampai 12 MI 3 mengembalikan buku pada tanggal 8 Agustus 2015 sebelum mereka sidang komprehensif. Berikut ini adalah pemodelan simulasinya untuk mencari nilai antrian adalah sebagai berikut : Tabel 1. Nilai Antrian Dalam Format Angka Pada Perpustakaan AMIK Tri Dharma Pekanbaru
Penjelasan dari tabel 1. diatas adalah sebagai berikut : 1. Pada data sipengantri yang pertama dengan Nim 12010002 dia tidaklah memiliki WT(Waktu Tunggu) atau WT=0 dikarenakan dia adalah orang pertama. Dari data mentah yang ada untuk sipengantri pertama ini Waktu Datangnya(WD) adalah satu menit lima puluh detik semenjak perpustakaan kampus buka dan memiliki lama Waktu Proses (WP) selama empat menit . Dari data mentahnya hanyalah didapat Waktu Datang (WD) dan Waktu Proses (WP) saja sementara Waktu Keluar (WK), Waktu Tunggu (WT) dan Lama Waktu di Perpustakaan (WL) itu dicari berdasarkan rumus-rumus yang telah ditentukan sebelumnya. 2. Pada data yang kedua dengan Nim
3.
12010003 Waktu Tunggunya sudah ada selama tiga menit dikarenakan sipengantri yang pertama masih belum selesai prosesnya maka berlakulah rumus WT = WK – WD, Jika WD >= WK maka WT = 0. Pada data sipengantri yang ketiga dan seterusnya sudah bisa diterapkan seluruh rumus-rumus yang telah ditentukan sebelumnya
Tabel 2. Nilai Antrian Dalam Format Waktu Pada Perpustakaan AMIK Tri Dharma Pekanbaru
Penjelasan dari tabel 2. adalah sebagai berikut : Dikarenakan pada tabel 1. diatas waktunya dibuat dalam bentuk angka, hal ini membuat pembaca masih belum mengerti dari angka tersebut maka dari itu penulis memperjelasnya dan mengubah angka tersebut menjadi format waktu. Pada kasus antrian di Perpustakaan AMIK Tri Dharma ini, pustaka telah mengeluarkan kebijakan jam beroperasinya yaitu dimulai dari jam 07:30 Wib sampai dengan jam 15:30 Wib. Dari data pada tabel diatas untuk sipengantri yang pertama
50
51
Jurnal PI-Cache, Volume 5, Nomor 1, Maret 2016
memiliki waktu kedatangan (WD) = 1.5 (satu koma lima) dengan maksud satu menit lima puluh detik . Dilihat dari kebijakan pustaka yang bukanya pada jam 07:30:00 ditambahkan dengan Waktu Kedatangan (WD) dari sipengantri pertama yaitu 00:01:50 yang menghasilkan serta menunjukkan pada jam 07:31:50 Wib itulah Waktu kedatangan dari sipengantri pertama. Hal ini juga berlaku untuk konversi waktu lainnya dan juga rumus-rumus yang telah ditentukan juga berlaku untuk mencari Waktu Tunggu (WT), Waktu Keluar (WK), dan juga Lama anggota di Pustaka (WL). Rincian Proses Simulasi Berorientasi Pada Kejadian Setelah diperoleh nilai antriannya maka hasil Simulasi yang Berorientasi pada kejadiannya adalah sebagai berikut : Tabel 3. Tabel Rincian Proses Simulasi Antrian yang Berorientasi Pada Kejadian Format Angka
Penjelasan dari tabel 3. ini akan dijelaskan secara bersamaan bersama penjelasan dari tabel 4. setelah tabel 4. berikut ini.
Tabel 4. Tabel Rincian Proses Simulasi Antrian yang Berorientasi Pada Kejadian Format Waktu
Pada tabel diatas mengambarkan Rincian dari simulasi antrian yang berorientasi pada kejadian sesunguhnya karena diambil melalui waktu datang yang sesungguhnya. Disini penulis hanya menjelaskan data yang pertama, kedua, dan ketiga saja. Penjelasannya adalah sebagai berikut : 1. Pada data pertama telihat WD/WK bernilai 7:30:00 menandakan pustaka baru buka, dikarenakan baru buka maka tidak ada antrian bisa dilihat pada AP yang bernilai zero atau nol dikarenakan tidak ada pengantri dan baru buka maka tipe kejadiannya bernilai “Mulai”, Anggota di Antrian bernilai zero atau nol, Anggota di pustaka juga bernilai zero atau nol, Status staffnya bernilai “Menganggur”, dan waktu staff menunggunya tidak ada atau 00:00:00. 2. Pada data kedua yaitu WD/WK 07:31:50, Masuklah anggota pustaka yang pertama dan bernilai satu dengan tipe kejadiannya “Datang”, Anggota di Pustaka bernilai satu karena hanya dia sendiri, Status Staffnya menjadi “sibuk” karena dia sedang melayani, diakrenakan hanya sendiri anggota pustaka yang datang tidak ada waktu staff yang menunggu dengan kata lain waktunya adalah 00:00:00. 3. Pada data ketiga yaitu WD/WK 07:32:50, Masuklah anggota pustaka yang kedua dan bernilai dua dengan tipe kejadiannya “Datang”, Anggota di Pustaka bernilai dua karena anggota pertama belum selesai dilayani, Status Staffnya tetap “sibuk” karena dia sedang melayani, diakrenakan staffnya sedang melayani anggota yang pertama maka
Putra, Optimasi Layanan Perpustakaan Dengan Simulasi Monte Carlo (Studi Kasus: Di Amik Tri Dharma Pekanbaru) 42- 53
staff tersebut tetap sibuk dan tidak memiliki waktu kata lain waktunya adalah tetap 00:00:00. Untuk data ke empat dan seterusnya sama seperti proses penjelasan diatas. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Implementasi dan Pengujian Menggunakan Perhitungan Berorientasi Kejadian Disini penulis menguji waktu yang dihasilkan dari antrian anggota pustaka yang sedang mengembalikan buku pinjaman referensi untuk tugas akhirnya. Berikut ini adalah simulasi antrian yang penulis buat menggunakan bahasa pemrograman delphi.
Gambar
6.
Perhitungan Simulasi menggunakan Delphi
Antrian
Terlihat pada gambar diatas yang datanya diambil dari tiga kelas 12 MI dimulai dari 12 MI 1 sampai 12 MI 2 dan dibatasi sebanyak 50 data saja. Dari gambar diatas teapat singkatan dari kolomkolomnya yang artinya adalah sebagai berikut: AP ke : Anggota Pustaka ke WD : Waktu Datang WP : Waktu Tunggu WK : Waktu Keluar WL : Lama Waktu Di Pustaka XWD : Interval WD LWD : Parameter rata-rata WD DEWD : Distribusi Exponensial WD Pers_DEWD :Persentase Distribusi Exponensial WD WK_WD : WK atauWD AP_ANTRI : AP yang masih mengantri ADP : Anggota di Pustaka status_staff : Status staff menganggur atau sibuk WSM : Waktu staff menunggu
Hasil dari Pengujian dan Implementasi Berdasarkan dari pengujian dan pengimplementasi simulasi antrian pada bab ini dapat disimpulkan hasilnya 1. Waktu keluar sudah bisa diprediksikan atau diperkirakan 2. Waktu tunggu sudah bisa diprediksikan atau diperkirakan 3. Lama waktu di perpustakaan bisa diprediksi atau diperkirakan 4. Interval Waktu Kedatangan sudah bisa diperkirakan 5. Waktu Kedatangannya sudah bisa dilihat peluangnya menggunakan Distribusi Exponensial dan untuk persentasenya. SIMPULAN Berdasarkan hasil pengujian dapat diambil kesimpulan-kesimpulan, yaitu: a. Waktu keluar sudah bisa diprediksikan atau diperkirakan b. Waktu tunggu sudah bisa diprediksikan atau diperkirakan c. Lama waktu di perpustakaan bisa diprediksi atau diperkirakan d. Interval Waktu Kedatangan sudah bisa diperkirakan e. Waktu Kedatangannya sudah bisa dilihat peluangnya menggunakan Distribusi Exponensial dan untuk persentasenya. Saran Berdasarkan pengalaman yang diperoleh selama analisa, perancangan simulasinya, perhitungan sampai diuji cobakan, ada beberapa kendala yang dihadapi, dan disini akan disampaikan beberapa saran yang bermanfaat untuk pengembangan dan penyempurnaan simulasi sistem antrian ini selanjutnya, yaitu: 1. Dalam pembuatan sistem antrian lebih baik di simulasikan terlebih dahulu untuk menghitung berapa besar kekurangan dan kelebihan dari sistem antrian tersebut. 2. Simulasi ini lebih baik dibuatkan gambaran atau video durasi pendek untuk melihat bagaimana antrian itu terjadi dan berjalan di dalam sistem antrian. 3. Video berdurasi pendek diatas sebaiknya disertakan tombol atau button agar bisa mengendalikannya serasa simulasi itu menjadi lebih nyata.
52
53
Jurnal PI-Cache, Volume 5, Nomor 1, Maret 2016
DAFTAR RUJUKAN [1]. Asep Nurjaman, Rinda Chayana, Luthfi Nurwandi “ Simulasi Monte Carlo Untuk Pelayanan Perpanjangan Surat Tanda Nomor Kendaraan Bermotor”. JURNAL ALGORITMA Vol 9 No 1 Hal 1-13, 2012. [2]. Bonett Satya Lelono Djati, “ Simulasi Teori dan Aplikasinya”. Yogyakarta : Andi. [3]. Firman Ardiansyah Ekoanindiyo, “Pemodelan Sistem Antrian Dengan Menggunakan Simulasi ”. JURNAL DINAMIKA TEKNIK Vol V No 1 Hal 7285, 2011. [4]. Fenki Sugiarto, Joko Lianto Buliali, “Implementasi Simulasi untuk Optimasi Proses Produksi pada Perusahaan Pengalengan Ikan”, JURNAL TEKNIK Vol 1 Hal 236-241, 2012 [5]. Gustri Vero Wahyudi, Sahmanbanta Sinulingga, Fachrosi Firdaus, “Perancangan Sistem Simulasi Antrian Kendaraan Bermotor Pada Stasiun Pengisisna BahanBakar Umum (SPBU) Menggunakan Metode Distribusi Eksponensial Studi Kasus : SPBU Sunset Road”. JURNAL ELETRONIK ILMU KOMPUTER Vol I No 2 Hal 104-113, 2012. [6]. Nugroho Agus Haryono, “ Perhitungan Integral Lipat menggunakan Metode Monte Carlo ”. JURNAL INFORMATIKA Vol V No 2 Hal 70-77, 2009. [7]. Winda Nur Cahyo, “ Pendekatan Simulasi Monte Carlo Untuk Pemilihan Alternatif Dengan Decision TREE Pada Nilai Outcome Yang Probabilistik ”. JURNAL DINAMIKA TEKNIK Vol V No 1 Hal 7285, 2018. [8]. Yonny Wicaksono, I Gusti Ngurah Satriyadi Hernanda, Adi Soeprijanto, “Evaluasi Keandalan Sistem Distribusi Menggunakan Metode Monte Carlo Yang Dimodifikasi ”. JURNAL TEKNIK POMITS Vol 1 No 1 Hal 1-4, 2012.