LABORATORIUM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DAN INTELIGENSIA BISNIS

Transkripsi

1 LABORATORIUM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DAN INTELIGENSIA BISNIS

2 Latar Belakang Pelayanan terpusat di satu tempat Antrian pemohon SIM yg cukup panjang (bottleneck) Loket berjauhan Sumber daya terbatas Lamanya waktu pelayanan pembuatan SIM

3 Rumusan Masalah Bagaimana model dari sistem pembuatan SIM di Satpas Jember? Bagaimana kinerja sistem pembuatan SIM saat ini? Alternatif solusi apakah yang dapat ditawarkan untuk mengurangi total waktu pembuatan SIM?

4 Batasan Masalah Data yang digunakan hanya sebatas pada pembuatan dan perpanjangan SIM, tidak termasuk pengurusan SIM hilang, peningkatan golongan SIM, dan pembuatan SIM Internasional. Tidak memperhitungkan faktor biaya operasional Tidak memperhitungkan tipe atau jenis SIM Tingkat kedatangan pemohon SIM hari Senin- Sabtu diasumsikan sama

5 Tujuan Mengetahui model sistem riil proses pembuatan SIM di Satpas Jember. Mengetahui kinerja SATPAS Jember dengan kondisi sistem yang ada saat ini Mengurangi total waktu dalam sistem.

6 Manfaat Memberikan kontribusi bagi pihak Satpas Jember untuk meningkatkan performa dan kinerjanya sehubungan dengan pelayanan pembuatan SIM kepada masyarakat Memberikan gambaran mengenai sistem antrian pembuatan SIM Memberikan saran dan alternatif solusi atas kemungkinan masalah antrian yang sering muncul dalam proses pembuatan SIM

7 Tinjauan Pustaka Pemodelan dan Simulasi Model: representasi sistem nyata ke dalam bahasa atau bentuk tertentu Pemodelan: langkah yang dilakukan dalam membuat model Simulasi: imitasi dari suatu hal, kondisi, atau proses yang nyata Pemodelan dan Simulasi adalah program yang bertujuan untuk meniru perilaku riil suatu kondisi tertentu pada dunia nyata.

8 Definisi simulasi Banks & Carson Tiruan dari sistem nyata yg dikerjakan secara manual atau komputer Nailor Teknik numerik utk melakukan eksperimen pada komputer yg melibatkan jenis matematika dan model tertentu yang menjelaskan perilaku bisnis atau ekonomi pada suatu periode tertentu Borowski & Borwein Teknik utk membuat konstruksi model matematika utk suatu proses atau situasi dlm rangka menduga secara karakterisrik

9 Law & Kelton (1991) Simulasi merupakan sekumpulan metode dan aplikasi untuk menirukan perilaku dari suatu sistem nyata, yang biasanya dilakukan menggunakan komputer dengan perangkat lunak tertentu. Shannon (1975) Proses perancangn model dari sistem nyata yang dilanjutkan dengan pelaksanaan eksperimen terhadap model untuk mempelajari karakteristik sistem. Khosnevis (1994) Proses aplikasi membangun model dari sistem nyata atau usulan sistem, melakukan eksperimen dengan model tersebut untuk menjelaskan perilaku sistem, mempelajari kinerja sistem, atau untuk membangun sistem baru dengan kinerja yang diinginkan.

10 Cont d.. Tujuan simulasi Pelatihan (training) Studi perilaku sistem (behaviour) Hiburan atau permainan (game)

11 Cont d.. Manfaat simulasi Dapat menguji berbagai macam kemungkinan Dapat mengatur waktu dalam proses sesuai dengan kontrol yg dikehendaki Mempermudah memahami hubungan antar variabel

12 Klasifikasi model simulasi Menurut kejadian perubahan sistem yang berlangsung: Sistem statis Sistem dinamis Menurut kepastian dari probabilitas perubahan sistem: Sistem deterministik Sistem stokastik Menurut sifat perubahannya: Sistem diskrit Sistem kontinu

13 Discrete event simulation Pemodelan suatu sistem dimana state variable berubah secara instan pada waktu-waktu tertentu. Komponen sistem: Entity Class Attribute Set

14 1 2 Formulasi masalah Mengumpulkan data & mendefinisikan model Langkah Simulasi 3 Model konseptual valid? No Yes No 4 Membuat program komputer & verifikasi 5 Membuat pilot run 6 Model program valid? Yes 7 Design experiments 8 Running program 9 Output data analisis 10 Document, present, & use results

15 Jenis simulasi berkaitan dengan analisis output Terminating Simulation Model Steady-state Simulation Model

16 Pengukuran Sampel Rumus Slovin digunakan untuk menghitung ukuran sampel (n) dg ukuran populasi (N) dan margin error (e). n = Error yang diijinkan antara real system dengan model tidak boleh lebih dari 5%.

17 Data yang diperoleh diketahui jumlah pemohon sim rata-rata per hari selama 5 bulan adalah 284 orang. Jika margin error 5%, maka: n = = 166 Jadi jumlah sampel yang harus diambil adalah sebanyak 166.

18 Replikasi Mula-mula model simulasi dijalankan sebanyak 10 kali replikasi awal (n 0 ). Replikasi jumlah customer yang dilayani

19 Dari 10 kali replikasi diperoleh nilai rata-rata output = dengan standart deviasi = , sehingga nilai half-width interval (digunakan selang kepercayaan (P) = 95%, sehingga α = 5% atau 0,05): halfwidth Sehingga nilai n diperoleh : n : 2 Z s / 2 t s t n1, / 2 n 9, s x

20 Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan, maka model simulasi hanya perlu dijalankan 8 kali. Karena jumlah replikasi n' yang diperoleh lebih kecil dari replikasi awal maka jumlah replikasi yang digunakan adalah jumlah replikasi awal n 0 yaitu 10.

21 Arena Untuk menganalisis akibat dari suatu perubahan yang mempengaruhi sistem Dapat menangani: Analisis sistem manufaktur Analisis pelayanan konsumen Analisis rantai pasok Memprediksi performa suatu sistem Mengidentifikasi bottleneck Perencanaan kebutuhan sumberdaya

22 KPI Waktu tunggu tiap loket Number waiting di tiap loket Waktu total dalam sistem

23 Tingkat kedatangan pemohon SIM Bulan Juni-Oktober SIM Baru Perpanjangan

24 Grafik jumlah pemohon SIM per bulan SIM Baru Perpanjangan 0

25 Grafik jumlah pemohon SIM per minggu I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV Juni Juli Agustus September Oktober SIM Baru Perpanjangan

26 Mengapa Simulasi? Modelnya kompleks Dapat bereksperimen tanpa ada resiko/ mengganggu sistem nyata Waktu singkat Input data bervariasi

27 Metodologi Observasi dan Analisa Kondisi Objek Penelitian Studi Pustaka Menentukan Model Konseptual Pengumpulan dan Pengolahan Data Membuat Model Spesifikasi dan Komputasi Menggunakan Arena Running Model Simulasi Verifikasi dan Validasi Analisa dan Kesimpulan Penyusunan Buku Tugas Akhir

28 Pengembangan Model Simulasi Bagan Alur Proses Pelayanan Pembuatan SIM Pemohon Loket Pendaftaran Ujian Teori Ujian Praktek Kesehatan Loket BRI Loket Formulir Produksi Penyerahan Persyaratan Pendaftaran Ujian teori Tidak Lulus? Ya Ujian praktek Tidak Lulus? Ya Tes kesehatan Registrasi Pembayaran Pengisian formulir Input data, Foto, Tandatangan, Cetak SIM Terima SIM Penyerahan SIM Selesai

29 Input Data kedatangan pemohon Waktu proses pelayanan di tiap loket Proses Dibagi kedalam 10 submodel Output Pembuatan model komputasi menggunakan Arena Waktu total dalam sistem Jumlah SIM yang diproduksi

30 Sistem dibagi menjadi 10 submodel sebagai berikut. Submodel kedatangan pemohon Submodel pendaftaran Submodel ujian teori Submodel ujian praktek Submodel tes kesehatan Submodel registrasi Submodel pembayaran Submodel pengisian formulir Submodel foto Submodel pengambilan SIM

31 Submodel kedatangan pemohon

32 Submodel pendaftaran

33 Submodel ujian teori

34 Submodel ujian praktek

35 Submodel tes kesehatan

36 Submodel registrasi

37 Submodel pembayaran

38 Submodel pengisian formulir

39 Submodel foto

40 Submodel pengambilan SIM

41 Pengukuran Sampel Data yang diperoleh diketahui jumlah pemohon sim rata-rata per hari selama 5 bulan adalah 284 orang. Jika margin error 5%, maka: n = = 166 Jadi jumlah sampel yang harus diambil adalah sebanyak 166.

42 Validasi Apakah sesuai dengan kondisi real system atau tidak? Jika error rate kurang dari 5%, maka model sudah dikatakan valid. ErrorRate %

43 Replikasi Rata-rata = 177 Standard deviasi = Nilai half-width interval (digunakan selang kepercayaan (P) = 95%, sehingga α = 5% atau 0,05): halfwidth : t s t n1, / 2 n 9, s 2.267x Sehingga nilai n : n' 2 Z s /

44 Uji Coba dan Analisis Rancangan proses simulasi Replication length: 8 hours Time unit: hours Number of replication: 10 Rancangan proses simulasi Perangkat keras Prosesor Intel Core Duo CPU 1.73GHz 1.73GHz Memori: 2.49 GB RAM Perangkat lunak: Sistem operasi: Microsoft Windows XP Professional Version 2002 Service Pack 2 Perangkat lunak: Arena 5.0

45 Skenario percobaan Perubahan ukuran batch 20/batch 25/batch 30/batch Penambahan resource 2 ruang ujian teori 3 ruang ujian teori Jumlah gelombang: 6, 8, 9, 10

46 Perubahan ukuran batch

47 Penambahan resource 2 ruangan

48 Penambahan resource 3 ruangan

49 Hasil existing system

50 Hasil skenario tanpa menambah resource Hasil Skenario

51 Skenario Jumlah pemohon Jumlah SIM jadi Total Waktu (hour) Average time Max time existing max min min Hasil skenario dengan menambah resource menjadi 2 ruang ujian

52 Hasil skenario dengan menambah resource menjadi 3 ruang ujian

53 Existing vs Skenario

54 Kesimpulan Simulasi dapat digunakan untuk memodelkan suatu sistem yang kompleks. Dengan simulasi dapat dilakukan eksperimen tanpa resiko mengganggu sistem nyata yang sedang berlangsung. Dengan simulasi dapat dilakukan uji coba berbagai skenario dengan input yang bervariasi sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai. Simulasi yang dilakukan dalam penelitian ini bertujuan untuk mempelajari perilaku (behaviour) dari sistem nyata. Menurut kejadian perubahan sistem yang berlangsung, sistem antrian pembuatan SIM di SATPAS Polres Jember merupakan sistem statis. Menurut kepastian dari probabilitasnya, sistem pada studi kasus ini termasuk sistem stokastik yang memiliki komponen random atau acak terutama pada input datanya. Sedangkan menurut sifat perubahannya, sistem yang dikaji pada penelitian ini termasuk sistem diskrit.

55 Berkaitan dengan analisis outputnya, jenis simulasi yang digunakan pada penelitian ini adalah model simulasi terminating atau terminating simulation model, karena sistem antrian pembuatan SIM di SATPAS Polres Jember memiliki waktu terminasi yang alami. Sistem antrian pembuatan SIM dalam penelitian ini dimodelkan menggunakan software Arena 5.0. Simulasi dibagi kedalam sepuluh submodel, yaitu submodel kedatangan pemohon, submodel pendaftaran, submodel ujian teori, submodel ujian praktek, submodel tes kesehatan, submodel registrasi, submodel pembayaran, submodel formulir, submodel foto, dan submodel pengambilaan SIM.

56 Kinerja sistem pembuatan SIM di SATPAS Polres Jember saat ini masih terbentur pada antrian ujian teori karena jumlah peserta ujian teori tidak sebanding dengan resource ujian teori yang ada, dalam hal ini yaitu ukuran batch 20 dan hanya terdapat satu ruangan ujian. Akibatnya, pemohon SIM yang mendapatkan gelombang ujian teori paling akhir waktu tunggunya akan semakin lama, sehingga total waktu yang dibutuhkan juga semakin lama. Berdasarkan hasil simulasi dari existing system, ratarata waktu yang dibutuhkan pemohon SIM untuk membuat SIM baru adalah sekitar 95 menit. Akan tetapi tidak sedikit pemohon yang membutuhkan waktu hingga lima jam untuk membuat SIM baru.

57 Berdasarkan hasil yang diperoleh dari uji coba dan analisis dalam penelitian ini, alternatif solusi yang dapat ditawarkan untuk mengurangi total waktu dalam sistem adalah menambah resource menjadi dua ruangan dan jumlah gelombang ujian teori maksimal enam gelombang. Total waktu rata-rata jam atau 64 menit, dengan waktu maksimum jam atau 224 menit Total waktu rata-rata berkurang 30 menit dan total waktu maksimum berkurang 73 menit

58 Saran Memperhitungkan tipe atau jenis SIM (SIM A, SIM B, SIM C, dan sebagainya). Memperhitungkan faktor biaya operasional atau operational cost. Memperhitungkan perbedaan tingkat kedatangan pemohon SIM setiap harinya antara hari yang cenderung ramai dengan hari biasa. Melakukan lebih banyak skenario untuk uji coba, misalnya dengan melakukan perubahan resource di tiap loket. Menggunakan software untuk optimasi agar hasil yang diperoleh lebih optimal.

59