ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman 791-800 Online di: http://ejournal-1.undip.ac.id/index.php/gauian ANALISIS SISTEM ANTRIAN PELAYANAN NASABAH BANK X KANTOR WILAYAH SEMARANG Prizka Rimawati Arum 1, Sugito 2, Yuciana Wilandari 3 1 Mahaiwa Juruan Statitika FSM UNDIP 2,3 Staff Pengajar Juruan Statitika FSM UNDIP ABSTRACT Waiting i very boring for many people becaue it will only wate a lot of their time. Thi ituation i common happen in a queue, for example cutomer who will conduct the tranaction in the bank. Bank X Semarang Regional Office i the larget branch of Bank X i in Semarang i alo not free from thi problem. Therefore, the queuing model earch i very important in order to improve the quality of ervice to cutomer / client. Baed on the analyi of data in the Cutomer Service and Teller obtained the appropriate queuing model which, for Cutomer Service and Public Teller queuing model i (M / M / 6): (GD / / ) queuing model for the Teller Expre i (M / M / 2): (GD / / ) and for Special Teller model of the queue i (M / G / 1): (GD / / ). Baed on the calculation and analyze that have been done, it can be concluded that the cutomer ervice ytem to the Cutomer Service and teller at Bank X Semarang Regional Office ha been good. Keyword: Queue, Queuing Sytem Model, Bank, Cutomer Service, Teller. 1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Menunggu adalah hal yang angat memboankan bagi banyak orang karena hanya akan membuang banyak waktu mereka. Terutama jika menunggu ini dialami oleh orang-orang yang membutuhkan pelayanan dengan egera. Situai menunggu ini ering terjadi pada uatu antrian mialnya peawat yang akan mendarat atau tinggal landa, mein yang akan diperbaiki, paien yang ingin perika ke dokter, orang yang mengantri membeli benin di pom benin dan naabah yang akan melakukan tranaki di bank. Antrian terjadi ketika pelanggan yang datang ke uatu pelayanan melebihi kapaita pelayanan yang teredia. Situai menunggu juga merupakan bagian dari keadaan yang terjadi dalam rangkaian kegiatan operaional yang berifat random dalam uatu failita pelayanan. Pelanggan datang ke tempat itu dengan waktu yang acak, tidak teratur dan tidak dapat egera dilayani ehingga mereka haru menunggu cukup lama (Kakiay, 2004). Untuk memberikan kepuaan pelanggan, ebuah item haru beruaha memberikan pelayanan terbaik. Pelayanan terbaik yang dimakudkan adalah dengan memberikan pelayanan yang cepat ehingga pelanggan tidak menunggu terlalu lama. Dalam mengurangi waktu tunggu, maka perlu dilakukan penambahan failita pelayanan untuk menghindari terjadinya antrian yang teru memanjang. Dalam mengatai maalah yang berkaitan dengan antrian, alah atunya adalah dengan menggunakan model matematika. Pada umumnya, olui di dalam penyeleaian antrian dapat dijabarkan berdaarkan analii. Analii ini dapat dilakukan dengan mengadakan uatu penelitian dimana antrian terebut terjadi. Dalam antrian, haru memenuhi uatu keadaan dimana item pelayanan edang berfungi ecara optimal. Hal ini dimakudkan agar keputuan yang diambil dari hail analii yang dilakukan dapat berlaku untuk emua
kondii pelayanan yang bagaimanapun, ehingga item antrian terebut dapat memberikan maukan yang dapat membantu menyeleaikan maalah yang terjadi ecara optimal pula. Antrian dalam kehidupan nyata angat ering dijumpai pada bank ebagai uatu intitui penyelenggara layanan keuangan. Panjangnya antrian aat melalukan tranaki di bank yang menghabikan banyak waktu eringkali menimbulkan ketidaknyamanan bagi pelanggan atau naabah. Jika hal terebut tidak egera ditangani, maka akan menjadi uatu maalah yang eriu bagi pihak bank karena dapat mempengaruhi kepuaan naabah dalam memperoleh layanan keuangan mereka. Bank X Kantor Wilayah Semarang merupakan cabang Bank X terbear yang ada di Semarang juga tidak lepa dari maalah ini. Hal ini diebabkan karena banyaknya naabah yang ingin melakukan tranaki di Bank X. Naabah ingin egera memperoleh pelayanan ehingga mereka tidak menghabikan banyak waktu dalam barian antrian. Oleh karena itu, pencarian model antrian angat penting dalam rangka meningkatkan kualita pelayanan bagi naabah ehingga dapat meningkatkan kepuaan naabah terhadap bank terebut. Berdaarkan hal terebut, permaalahan yang terjadi di Bank X Kantor Wilayah Semarang adalah banyaknya jumlah naabah yang melakukan tranaki di Bank X Kantor Wilayah Semarang, ehingga akan mempengaruhi item pelayanan yang teredia dan menyebabkan adanya antrian. Dari antrian naabah yang terjadi di Bank X Kantor Wilayah Semarang, akan ditentukan bagaimana model antrian yang euai erta ukuran-ukuran kinerja item antrian di Bank X Kantor Wilayah Semarang khuunya pada bagian Cutomer Service dan Teller. 1.2. Tujuan Penelitian Adapun tujuan penelitian dari tuga akhir ini adalah ebagai berikut: 1. Menentukan model antrian yang tepat berdaarkan pelayanan naabah pada bagian Cutomer Service dan Teller di Bank X Kantor Wilayah Semarang. 2. Menentukan ukuran-ukuran kinerja item antrian yang tepat untuk pelayanan naabah pada bagian Cutomer Service dan Teller di Bank X Kantor Wilayah Semarang. 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Konep Daar Teori Antrian Menurut Kakiay (2004), proe antrian dimulai aat pelanggan-pelanggan yang memerlukan pelayanan mulai datang. Sebuah item antrian adalah uatu himpunan pelanggan, pelayan dan uatu aturan yang mengatur pelayanan kepada pelanggan. Menurut Bronon (1996), Proe antrian adalah uatu proe yang berhubungan dengan kedatangan eorang pelanggan pada uatu failita pelayanan kemudian menunggu dalam barian atau antrian karena pelayanannya edang ibuk dan akhirnya meninggalkan item etelah eleai dilayani. Sebuah item antrian adalah uatu himpunan pelanggan, pelayan dan uatu aturan yang mengatur pelayanan kepada pelanggan. Sedangkan keadaan item menunjuk pada jumlah pelanggan yang berada dalam uatu failita pelayanan, termauk dalam antriannya. Salah atu populai adalah jumlah pelanggan yang datang pada failita pelayanan. Bearnya populai merupakan jumlah pelanggan yang memerlukan pelayanan (Kakiay, 2004). Dalam proe antrian, banyaknya populai dibedakan menjadi dua, yaitu populai terbata (finite) dan populai tidak terbata (infinite). Populai yang terbata dapat ditemukan pada uatu peruahaan yang mempunyai ejumlah mein yang memerlukan perawatan atau perbaikan pada periode tertentu. Populai yang tidak terbata merupakan pelanggan yang tidak terhingga yang contohnya dapat dilihat pada uatu upermarket, yang JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahun 2014 Halaman 792
etiap hari melayani pelanggan yang datang ecara random dan tidak dapat ditentukan berapa jumlahnya. Karena jumlah yang datang di upermarket tidak dapat ditentukan dengan pati, yang karena ifatnya yang demikian kemudian diebut populai yang tidak terbata (Kakiay, 2004). 2.2. Faktor Sitem Antrian Menurut Kakiay (2004), faktor-faktor yang berpengaruh terhadap barian antrian dan pelayanannya adalah ebagai berikut : 1. Ditribui Kedatangan Pola kedatangan para pelanggan biaanya dicirikan oleh waktu antar-kedatangan, yaitu waktu antara kedatangan dua pelanggan yang berurutan pada uatu failita pelayanan. Pola ini dapat bergantung pada jumlah pelanggan yang berada dalam item, ataupun tidak bergantung pada keadaan item antrian ini (Bronon, 1991). 2. Ditribui Waktu Pelayanan Pola pelayanan biaanya dicirikan oleh waktu pelayanan (ervice time), yaitu waktu yang dibutuhkan eorang pelayan untuk melayani eorang pelanggan. Waktu pelayanan dapat berifat determinitik, atau berupa uatu variabel acak yang ditribui probabilitanya dianggap telah diketahui (Bronon, 1991). 3. Failita Pelayanan a. Bentuk eri, dalam atu gari luru maupun gari melingkar. b. Bentuk paralel, dalam beberapa gari luru antara yang eri dengan yang paralel. c. Bentuk rangkaian taiun, yang dapat dideain ecara eri dengan pelayanan lebih dari atu pada etiap taiun. Bentuk ini dapat juga dilakukan ecara paralel dengan taiun yang berbeda-beda. 4. Diiplin Pelayanan Diiplin pelayanan terbagi dalam empat bentuk, yaitu : a. Pertama datang, pertama dilayani (FCFS = firt come firt ervice) b. Terakhir datang, pertama kali dilayani (LCFS = lat come firt ervice) c. Pelayanan dilakukan ecara acak (SIRO = ervice in random order) d. Pelayanan didaarkan pada priorita khuu (PRI= pelayanan priorita) 5. Ukuran dalam Antrian a. Ukuran kedatangan ecara tidak terbata (infinite queue) b. Ukuran kedatangan ecara terbata (finite queue) 6. Sumber Pemanggilan a. Sumber pemanggilan tidak terbata (infinite queue) b. Sumber pemanggilan ecara terbata (finite queue) 2.3. Notai Kendall Notai yang euai untuk meringkakan karakteritik utama dari antrian parallel, ecara univeral dibakukan dalam format berikut ini (Taha, 1996): (a/b/c/) : (d/e/f) dengan imbol-imbol a, b, c, d, e, dan f adalah unur-unur daar dari model ini ebagai berikut : a = ditribui kedatangan b = ditribui waktu pelayanan (atau keberangkatan) c = jumlah pelayan paralel (c = 1, 2, ) d = peraturan pelayanan (mialnya FCFS, LCFS, SIRO) JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahun 2014 Halaman 793
e = jumlah makimum yang diijinkan mauk dalam item (dalam antrian + dalam pelayanan) f = ukuran umber pemanggilan 2.4. Ukuran Steady State Mial λ adalah jumlah rata-rata pelanggan yang datang ke tempat pelayanan per atuan waktu tertentu dan μ adalah jumlah rata-rata pelanggan yang dapat dilayani per atuan waktu tertentu, maka ρ atau faktor utilita didefiniikan ebagai perbandingan antara jumlah rata-rata pelanggan yang datang (λ) dengan jumlah rata-rata pelanggan yang dapat dilayani (μ) per atuan waktu, atau dapat ditulikan ebagai: ρ = Kondii teady-tate terpenuhi apabila jumlah rata-rata pelanggan yang datang tidak melebihi jumlah rata-rata pelanggan yang telah dilayani, dengan kata lain atau ρ < 1. Setelah probabilita teady-tate dari p n untuk n pelanggan dalam item ditentukan, dapat dihitung ukuran-ukuran teady-tate dari kinerja dari ituai antrian terebut dengan cara yang ederhana. Ukuran-ukuran kinerja eperti ini lalu dapat dipergunakan untuk menganalii operai ituai antrian terebut untuk makud pembuatan rekomendai tentang rancangan item terebut. Ukuran-ukuran kinerja yang terpenting adalah jumlah pelanggan yang menunggu yang diperkirakan, waktu menunggu per pelanggan yang diperkirakan, dan pemanfaatan arana pelayanan yang diperkirakan (Taha, 1996). Menurut Taha (1996), didefiniikan : L = jumlah pelanggan yang diperkirakan dalam item Lq = jumlah pelanggan yang diperkirakan dalam antrian W = waktu menunggu yang diperkirakan dalam item Wq = waktu menunggu yang dperkirakan dalam antrian Di mana rumu umum dari L, L q, W, W q adalah : L np n n0 L W q W q nc1 L eff W n c 1 p n 2.5. Proe Poion dan Ditribui Ekponenial Menurut Praptono (1986), proe poion adalah proe proe cacah yang mempunyai bataan tertentu yaitu diantaranya N(t) mengikuti ditribui poion dengan rata-rata dimana uatu kontanta. Beberapa aumi untuk proe poion adalah ebagai berikut (Praptono, 1986) : 1. N(t) independen terhadap banyaknya kejadian peritiwa E yang akan terjadi di dalam elang waktu yang lalu artinya N(t) tak bergantung pada pengalaman yang lalu. JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahun 2014 Halaman 794
2. Homogenita dalam waktu Yang dimakud homogenita dalam waktu ialah P n (t) hanya tergantung pada panjang t atau panjang elang waktu atau tidak tergantung dimana elang waktu berada. 3. Regularita Didalam uatu interval kecil ( t), probabilita bahwa tepat atu kejadian terjadi adalah t + ( t) dan probabilita bahwa banyaknya kejadian terjadi lebih dari ekali adalah ( t) dalam interval ( t). Menurut Gro dan Hari (1998), pada umumnya model antrian diaumikan bahwa waktu antar kedatangan dan waktu pelayanan mengikuti ditribui ekponenial, atau ama dengan rata-rata kedatangan dan rata-rata pelayanannya mengikuti ditribui Poion. Jika kedatangan mengikuti proe Poion dengan parameter, maka uatu variabel acak berturutan akan mengikuti ditribui Ekponenial dengan parameter. Atau jika rata-rata waktu antar kedatangan adalah, maka dapat dilihat bahwa rata-rata kedatangan adalah. 2.6. Uji Kecocokan Ditribui Uji kecocokan ditribui digunakan untuk menentukan ampai eberapa jauh data ampel yang teramati elara atau cocok dengan model tertentu yang ditawarkan. Apakah uatu populai atau variabel acak mempunyai ditribui teoritik tertentu. Uji-uji keelaraan (goodne of fit) merupakan uji kecocokan ditribui yang bermanfaat untuk mengevaluai ampai eberapa jauh uatu model mampu mendekati ituai nyata yang digambarkannya (Daniel, 1989). Menurut Daniel (1989), alah atu uji kecocokan ditribui yang dapat digunakan adalah uji Kolmogorov-Smirnov. Adapun proedur pengujian Kolmogorov Smirnov adalah ebagai berikut: a. Menentukan hipotei H 0 : Data yang diamati berditribui Poion/Ekponenial H 1 : Data yang diamati tidak berditribui Poion/Ekponenial b. Menentukan taraf ignifikani Diini akan digunakan taraf ignifikani dengan c. Menentukan Statitik uji dengan: : ditribui kumulatif data ampel : ditribui kumulatif dari ditribui yang dihipoteikan d. Kriteria Uji Tolak H 0 pada taraf ignifikani jika nilai > nilai. Nilai adalah nilai kriti yang diperoleh dari tabel Kolmogorov-Smirnov. 2.7. Model (M/G/1):(GD/ / ) Menurut Kakiay (2004), Model (M/G/1):(GD/ / ) atau diebut juga dengan model Pollazck-Khintchine (P K) adalah uatu formula yang akan diperoleh melalui pelayan tunggal dengan ituai yang memenuhi tiga aumi berikut: 1. Kedatangan Poion dengan rata-rata kedatangan JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahun 2014 Halaman 795
2. Ditribui waktu pelayanan umum atau general dengan ekpektai rata-rata pelayanan 1 E[t] dan varian var[t] 3. Keadaan teady-tate dimana 1. 1 Dengan E [ t] dan, maka 2 2 var(t) L 2(1 ) Peramaan diata dikenal ebagai formula P-K (Kakiay, 2004). Dengan demikian dari formula P-K ini dapat diperoleh rumu elanjutnya, yaitu: L q L L W Lq Wq 2.8. Model (M/M/c):(GD/ / ) Menurut Gro dan Harri (1998), pada model antrian ini pelanggan tiba dengan tingkat kedatangan rata-rata adalah λ dan makimum c pelanggan yang dapat dilayani ecara berama. Kecepatan pelayanan untuk etiap pelayan juga kontan dan ama dengan μ, dengan parameter λ dan μ mengikuti ditribui Poion atau ditribui Ekponenial. Pelayanan dilakukan ata daar pelanggan yang pertama datang pertama yang dilayani. Dengan memialkan r / dan r / c / c, diperoleh probabilita kedatangan untuk 0 pelanggan dapat dituli: 1 c1 m c ( ) (c ) P 0 c m0 m! c!(1 ) Sedangkan probabilita kedatangan untuk n pelanggan dapat dituli: n n P0 λ Pn = P n c nc n 0 c!c μ c!c Dengan demikian diperoleh perhitungan ukuran kinerja item dalam model (M/M/c):(GD/ / ) ebagai berikut : 1. Jumlah rata-rata menunggu dalam antrian: r c Lq P 2 0 c!(1 ) 2. Jumlah rata-rata pelanggan yang menunggu dalam item: L L r q r c c!(1 ) L P 2 0 r JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahun 2014 Halaman 796
3. Rata-rata waktu pelanggan menunggu dalam antrian: L W q q λ = r c P 2 0 c!( c )(1 ) 4. Rata-rata waktu pelanggan menunggu dalam item: L W 1 1 r c W q P 2 0 λ c!( c )(1 ) 3. METODOLOGI PENELITIAN Data yang digunakan dalam penyuunan tuga akhir ini adalah data primer yang didapatkan dari hail pengamatan langung di Bank X Kantor Wilayah Semarang, yaitu data kedatangan dan pelayanan naabah yang melakukan tranaki etiap harinya pada bagian Cutomer Service dan Teller. Dalam pengolahan dan analii data menggunakan oftware M.Excel, SPSS 16.0 dan WinQSB. Adapun langkah-langkah dalam pelakanaan penelitian dan analii data adalah ebagai berikut: 1. Menentukan tempat penelitian dan melakukan penelitian di Bank X Kantor Wilayah Semarang. Data yang haru didapatkan adalah data mengenai jumlah kedatangan naabah dan data jumlah pelayanan naabah dalam atuan waktu yang ditentukan peneliti. Data diambil pada dua bagian, yaitu bagian Cutomer Service dan Teller yang ada di Bank X Kantor Wilayah Semarang. 2. Data yang didapat diinputkan dan haru memenuhi teady tate ( ), dimana merupakan rata-rata jumlah kedatangan dan merupakan rata-rata jumlah pelayanan. Jika belum memenuhi teady tate maka haru ditambah jumlah pelayan atau mempercepat waktu pelayanan euai dengan ituai dan kondii yang ada. 3. Melakukan uji kecocokan ditribui untuk jumlah kedatangan dan jumlah pelayanan dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Jika hipotei untuk ditribui jumlah kedatangan dan jumlah pelayanan diterima maka ditribuinya mengikuti ditribui Poion. Jika hipoteinya alah maka ditribuinya kedatangannya berditribui umum/general. 4. Menentukan model antrian yang euai untuk maing-maing bagian, yaitu pada bagian Cutomer Service dan Teller yang ada di Bank X Kantor Wilayah Semarang. 5. Menentukan ukuran kinerja item, yaitu jumlah pelanggan yang diperkirakan dalam item, jumlah pelanggan yang diperkirakan dalam antrian, waktu menunggu dalam antrian, dan waktu menunggu dalam item. 6. Pengambilan keimpulan tentang item pelayanan pada bagian Cutomer Service dan Teller Bank X Kantor Wilayah Semarang. 4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1. Ukuran Steady State dari Kinerja Dari data yang diperoleh pada aat penelitian elama 5 hari diperoleh nilai ebagai berikut: JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahun 2014 Halaman 797
Bagian/Loket c µ ρ= /cµ Steady State Cutomer Service 6 9,0250 9,0250 0,16667 Terpenuhi Teller Ekpre 2 2,0250 2,0250 0,5 Terpenuhi Teller Khuu 1 1,9750 13,38983 0,14750 Terpenuhi Teller Umum 6 19,10667 19,10667 0,16667 Terpenuhi Kondii teady tate terpenuhi jika nilai tingkat kegunaan (utiliai) failita pelayanannya kurang dari atu atau jumlah rata-rata pelanggan yang datang lebih kecil dari rata-rata laju pelayanan. 4.2. Uji Kecocokan Ditribui Uji kecocokan ditribui yang digunakan untuk menguji data kedatangan dan pelayanan pembeli tiket di bagian Cutomer Service, Teller Ekpre, Teller Khuu, dan Teller Umum adalah uji Kolmogorov Smirnov. Dengan uji ini akan diketahui apakah data kedatangan dan pelayanan naabah berditribui Poion. Bagian/Loket D Dtabel Keputuan Keimpulan Cutomer Service 0,150 0,210 Ho diterima Data berditribui Poion Teller Ekpre 0,078 0,210 Ho diterima Data berditribui Poion Teller Khuu 0,062 0,210 Ho diterima Data berditribui Poion Teller Umum 0,093 0,157 Ho diterima Data berditribui Poion Bagian/Loket D Dtabel Keputuan Keimpulan Cutomer Service 0,127 0,210 Ho diterima Data berditribui Poion Teller Ekpre 0,078 0,210 Ho diterima Data berditribui Poion Teller Khuu 0,20 0,153 Ho ditolak Data tidak berditribui Ekponenial Teller Umum 0,09 0,157 Ho diterima Data berditribui Poion 4.3. Model Sitem Antrian Dari hail analii teady-tate, ukuran kinerja item, dan uji kecocokan ditribui kedatangan dan pelayanan Naabah dapat diketahui bahwa model item antrian pada bagian Cutomer Service dan Teller Bank X Kantor Wilayah Semarang yaitu : JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahun 2014 Halaman 798
Cutomer Service Teller Ekpre Teller Khuu Teller Umum (M/M/6):(GD/ / ) (M/M/2):(GD/ / ) (M/G/1):(GD/ / ) (M/M/6):(GD/ / ) 4.4. Ukuran Kinerja Sitem Berdaarkan output dari oftware WinQSB pada Lampiran 6, diperoleh ukuran-ukuran kinerja item pelayanan naabah bagian Cutomer Service dan Teller Bank X Kantor Wilayah Semarang ebagai berikut: Bagian L Lq W Wq Po Cutomer Service 1,0001 0,0001 0,1108 0,00001 0,367872 Teller Ekpre 1,3333 0,3333 0,65841 0,16461 0,33333 Teller Khuu 0,2279 0,0804 0,11541 0,0407 0,85250 Teller Umum 1,0001 0,0001 0,0523 0,0000 0,367872 Keterangan : L = jumlah pelanggan yang diperkirakan dalam item Lq = jumlah pelanggan yang diperkirakan dalam antrian W = waktu menunggu yang diperkirakan dalam item Wq = waktu menunggu yang dperkirakan dalam antrian Po = Probabilita bahwa petuga pelayanan menganggur 5. KESIMPULAN Berdaarkan hail dan analii pada penelitian yang telah dilakanakan di Bank X Kantor Wilayah Semarang, dapat diimpulkan ebagai berikut: 1. Model antrian yang euai dengan kondii pelayanan pada bagian Cutomer Service dan bagian Teller Umum yaitu model antrian (M/M/6):(GD/ / ) artinya pola kedatangan dan pola pelayanannya berditribui Poion dengan jumlah failita pelayanan yang beroperai ebanyak 6 buah. Pada failita pelayanan ini aturan pelayanannya adalah pelanggan yang pertama datang akan dilayani pertama dengan kapaita pelayanan tidak terbata dan umber pemanggilan tidak terbata. 2. Model antrian yang euai dengan kondii failita pelayanan pada bagian Teller Ekpre yaitu model antrian (M/M/2):(GD/ / ) artinya pola kedatangan dan pola pelayanannya berditribui Poion dengan jumlah failita pelayanan yang beroperai ebanyak 2 buah. Pada failita pelayanan ini aturan pelayanannya adalah pelanggan yang pertama datang akan dilayani pertama dengan kapaita pelayanan tidak terbata dan umber pemanggilan tidak terbata. JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahun 2014 Halaman 799
3. Model antrian yang euai dengan kondii failita pelayanan pada bagian Teller Khuu yaitu model antrian (M/G/1):(GD/ / ) artinya pola kedatangan berditribui Poion dan pola pelayanan berditribii General dengan jumlah failita pelayanan yang beroperai ebanyak 1 buah. Pada failita pelayanan ini aturan pelayanannya adalah pelanggan yang pertama datang akan dilayani pertama dengan kapaita pelayanan tidak terbata dan umber pemanggilan tidak terbata. 4. Berdaarkan perhitungan dan analii yang udah dilakukan, dapat diimpulkan bahwa item pelayanan naabah pada bagian Cutomer Service dan Teller di Bank X Kantor Wilayah Semarang udah baik. Dimana laju kedatangan naabah yang datang etiap harinya tidak melebihi laju pelayanan yang diberikan pihak bank. DAFTAR PUSTAKA Bronon, R. 1991. Teori Dan Soal-Soal Operation Reearch. Jakarta : Erlangga. Daniel, W. W. 1989. Statitik Nonparametrik Terapan. Jakarta : PT. Gramedia. Gro, D and Harri, C. M. 1998. Fundamental of Queueing Theory Third Edition. John Wiley and Son, INC. New York. Kakiay, T. J. 2004. Daar Teori Antrian Untuk Kehidupan Nyata. Penerbit Andi. Yogyakarta Praptono. 1986. Pengantar Proe Stokatik I. Jakarta : Karunika Univerita Terbuka. Taha, H. A. 1996. Riet Operai Jilid 2. Jakarta : Binarupa Akara. JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahun 2014 Halaman 800