Proiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informai Vol., No., Maret e-issn - dan p-issn -X SIMUASI SISTEM ANTRIAN DENGAN METODE MUTIPE CHANNE SINGE PHASE Jaka Dian Ramadhan *, Fahrul Agu, Indah Fitri Atuti Ilmu Komputer, Fakulta Ilmu Komputer dan Teknologi Informai, Univerita Mulawarman Jl. Kuaro Gunung Kelua, Univerita Mulawarman Telp. -, Samarinda - Kalimantan Timur E-Mail : jaka.ramadhan@gmail.om, fahrulagu@unmul.a.id, indahfitriatuti@yahoo.om ABSTRAK Antrian merupakan uatu gari tunggu dari orang/atuan yang memerlukan pelayanan dari atu atau lebih failita layanan, mialnya antrian pada teller di bank. Pada bank dengan jumlah teller yang edikit atau tingkat pelayanan yang rendah eringkali mengakibatkan antrian yang panjang ehingga naabah yang akan dilayani menunggu dalam jangka waktu yang lama. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan item antrian pada Bank Negara Indoneia Kantor Cabang Pembantu Univerita Mulawarman Samarinda menggunakan metode item antrian Multiple Channel Single Phae. Hail penelitian menunjukkan bahwa total rata rata waktu pelayanan teller, menit/naabah, teller, menit/naabah, dan teller, menit/naabah. Rekomendai hail penelitian menggunakan teller karena total rata rata waktu pelayanan dari teller ke teller mengalami penurunan eara drati, edangkan total rata rata waktu pelayanan dari teller ke teller mengalami penurunan tidak terlalu ignifikan. Kata Kuni : Sitem Antrian, Model Sitem Antrian, BNI KCP Unmul, teller. PENDAHUUAN. atar Belakang Maalah Sejalan dengan emakin ketatnya tingkat peraingan antar bank, maka etiap bank haru meningkatkan kemampuan daya aingnya, karena keuntungan yang didapat oleh uatu bank dari produk-produk yang ada angat peka dan angat mudah diungguli oleh bank peaing lainnya. Salah atu unur daya aing yang betul - betul mengunggulkan uatu bank adalah mutu pelayanan melalui peningkatan kualita umber daya manuia, penggunaan teknologi yang anggih, dan perbaikan item proedur. Jumlah kedatangan naabah yang menggunakan failita pelayanan bank angat mempengaruhi kenyamanan dari naabah itu endiri. Tingginya aru kedatangan para naabah pada waktu-waktu tertentu, menyebabkan antrian yang panjang dan lama. Merupakan uatu fenomena univeral bahwa naabah tidak uka menunggu dalam waktu yang lama. Naabah ering menilai kualita item layanan uatu bank didaarkan lamanya waktu menunggu atau keepatan pelayanan dalam memberikan layanan kepada para naabahnya. Umumnya naabah mengharapkan untuk egera mendapatkan pelayanan tanpa haru menunggu lama. Bank Negara Indoneia Kantor Cabang Pembantu Univerita Mulawarman (BNI KCP Unmul) memiliki puluhan ribu naabah, dalam ehari naabah yang datang kurang lebih orang yang teratat dalam item antrian edangkan jumlah teller BNI KCP Unmul yang beroperai ebanyak dua taiun. BNI KCP Unmul model item antrian yang digunakan adalah model multiple hannel ingle phae yang dimana memiliki atu jalur antrian dan terdapat beberapa taiun pelayanan. Simulai item antrian merupakan metode berbai numerik yang dapat membantu untuk memodelkan fenomena antrian uatu intani. Melihat apa yang terjadi pada BNI KCP Unmul, penuli tertarik untuk melakukan penelitian lebih mendalam erta membuat program imulai untuk membantu proe efeieni antrian.. TINJAUAN PUSTAKA. Definii Sitem Antrian Sitem antrian adalah uatu himpunan pelanggan, pelayanan erta uatu aturan yang mengatur kedatangan pelanggan dan pemroean maalah pelayanan antrian dimana diirikan oleh lima buah komponen yaitu : pola kedatangan para pelanggan, pola waktu pelayanan, jumlah layanan, kapaita failita untuk menampung para pelanggan dan aturan dalam mana para pelanggan dilayani (Pangetu,dkk.).. Komponen Sitem Antrian Struktur umum dari model antrian memiliki dua komponen utama yaitu: () gari tunggu atau antrian (Queue), dan () Failita pelayanan (Servie Faility). Pelanggan atau konumen menunggu untuk memauki failita pelayanan, menerima pelayanan, dan akhirnya keluar dari item pelayanan. Selain komponen utama dari *Correponding Author
Proiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informai Vol., No., Maret e-issn - dan p-issn -X model antrian memiliki komponen lain. Adapun komponen lainnya adalah (Aminudin, ) : Gambar. Struktur Umum Model Antrian (Sumber : Aminudin, ).. Karakteritik Kedatangan Menurut (Jay and Barry, ), umber input yang menghadirkan kedatangan pelanggan bagi ebuah pelayanan memiliki tiga karekteritik utama, yaitu, ). Ukuran populai, ). Perilaku kedatangan, dan ). Pola kedatangan (ditribui tatitik). Ukuran populai kedatangan dilihat ebagai terbata atau tidak terbata. Sebuah populai dinyatakan ebagai populai terbata jika antrian yang terjadi hanya terdapat pengguna pelayanan potenial dengan jumlah terbata. Sementara populai yang tidak terbata terjadi ketika dalam antrian pengguna pelayanan yang jumlahnya tidak terbata dapat datang dan meminta pelayanan. Kedatangan dianggap ebagai kedatangan aak bila kedatangan terebut tidak terikat atu ama lain dan kejadian terebut tidak dapat diramalkan eara tepat. Sering dalam permaalahan antrian, kedatangan pada etiap unit waktu dapat diperkirakan oleh ebuah ditribui peluang yang diebut ditribui poion... Karekteritik Antrian Terdapat beberapa aturan antrian yang biaa digunakan, yaitu : a. Firt In Firt Out (FIFO) atau Firt Come Firt Served (FCFS), yaitu pelayanan dimana yang pertama mauk maka lebih dahulu keluar atau yang lebih dahulu datang maka lebih dahulu dilayani. b. at In Firt Out (IFO) atau at Come Firt Served (CFS), yaitu pelayanan dimana terakhir mauk maka lebih dahulu keluar atau yang terakhir datang maka lebih dahulu dilayani.. Priority ervie (PS), yaitu pelayanan dimana priorita pelayanan diberikan kepada yang mempunyai priorita lebih tinggi dibandingkan dengan priorita yang lebih rendah, mekipun telah lebih dahulu datang. d. Servie In Random Order (SIRO), yaitu pelayanan dimana panggilan berdaarkan pada peluang eara aak, tidak maalah dengan yang datang lebih awal. e. General Servie Diiplint (GD), yaitu pelayanan yang mempunyai aturan dan tata tertib yang berlaku umum dan ditaati berama... Karakteritik aktu Pelayanan Pelayanan umumnya digolongkan menurut jumlah aluran yang ada (ontoh : jumlah teller) dan jumlah tahapan (ontoh : jumlah perhentian). Deain daar item antrian dapat dikelompokkan ke dalam empat jeni, yaitu : a. Single Channel Single Phae yaitu ebuah item pelayanan yang melayani dengan atu jalur antrian dan atu pelayanan. b. Single Channel Multiple Phae yaitu ebuah item pelayanan yang melayani dengan beberapa jalur antrian dan atu pelayanan.. Multiple Channel Single Phae yaitu ebuah item pelayanan yang melayani dengan atu jalur antrian dan beberapa pelayanan. d. Multiple Channel Multiple Phae yaitu ebuah item pelayanan yang melayani dengan beberapa jalur antrian dan beberapa pelayanan. Gambar. Struktur Daar Antrian (Sumber: Aminudin, ). Uji Keeuaian Uji keeuaian atau keookan dari uatu empirik terhadap ebaran teoriti dilakukan dengan uji Chi-Kuadrat ( x ). Uji ini membandingkan kelompok frekueni yang diamati dengan kelompok frekueni yang diharapkan. Frekueni yang diharapkan ternyata timbul dari uatu dugaan atau hipotei. Teknik ( x ) menguji apakah frekueni yang diamati ukup mendekati frekueni yang diharapkan, maka pengujian Chi-Kuadrat diawali dengan hipotei ebagai berikut: H : data menyebar poion atau exponenial H : tidak menyebar poion atau exponenial Statitik uji yang digunakan adalah (Pangetu,dkk.) : B K ( Oij Eij ) i j x () E ij Nilai Eij didapat dari peramaan : Bi. K j Eij () N Dimana: : banyaknya Pelanggan yang diamati pada O ij bari i kolom j
Proiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informai Vol., No., Maret e-issn - dan p-issn -X E ij B K B i K j : banyaknya pelanggan yang diharapkan pada bari i kolom j : bari : kolom : bari data yang diamati : kolom data yang diamati N : total data yang diamati Kriteria keputuan yang digunakan dalam pengujian adalah : Tolak H jika x x ( )( B )( K ) dalam hal lain H diterima. Untuk taraf nyata ebear α nilai x x ( )( B )( K ) dapat diperoleh dari tabel ditribui Chi-Kuadrat.. Formula Model Sitem Antrian angkah I penunjukan variabel kedua jeni data, dengan : () ( T/ N) () ( T / N) : tingkat kedatangan pelanggan : tingkat pelayanan T : total waktu antar kedatangan T N : total waktu pelayanan pelanggan : total pelanggan angkah II menentukan nilai peluang maa P ). menganggur ( n ( / ) ( / ) P ( n n!!( ( /. ) P : peluang maa menganggur ) () λ : tingkat kedatangan pelanggan : jumlah failita pelayanan angkah III menentukan, yaitu jumlah rata - rata pelanggan dalam antrian. ( / ).[( /. )] ( P ()!( ( /. )) : jumlah rata-rata pelanggan dalam antrian λ : tingkat kedatangan pelanggan P : peluang maa menganggur : jumlah failita pelayanan angkah IV menentukan, yaitu jumlah rata - rata pelanggan dalam item. () : jumlah rata-rata pelanggan dalam item : jumlah rata-rata pelanggan dalam antrian λ : tingkat kedatangan pelanggan angkah V menentukan, yaitu waktu rata - rata pelanggan dalam antrian. ( ) () λ : waktu rata-rata pelanggan dalam antrian : jumlah rata-rata pelanggan dalam antrian : tingkat kedatangan pelanggan angkah VI menentukan, yaitu waktu rata - rata pelanggan dalam item. () : waktu rata-rata pelanggan dalam item : waktu rata-rata pelanggan dalam antrian. Notai dalam Sitem Antrian Notai berikut ini merupakan notai yang akan digunakan dalam menggambarkan item antrian yaitu : n : jumlah pelanggan dalam item λ : tingkat kedatangan pelanggan P : jumlah rata - rata pelanggan dalam antrian : jumlah rata - rata pelanggan dalam item : probabilita tidak ada pelanggan dalam item : waktu rata - rata pelanggan dalam antrian : waktu rata - rata pelanggan dalam item : jumlah failita pelayanan Dalam mengelompokkan model-model antrian yang berbeda-beda akan digunakan uatu notai yang diebut Kendall Notation. Hampir emua buku (literature) yang membaha teori antrian menggunakan notai ini : A. Notai daar Sitem Antrian Model daar item antrian adalah (a/b//d/e) a : ditribui kedatangan b : ditribui pelayanan
Proiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informai Vol., No., Maret e-issn - dan p-issn -X : jumlah failita pelayanan d : jumlah konumen makimum e : ukuran pemanggilan populai/umber B. Notai Standar M : poion / exponenial untuk ditribui kedatangan dan pelayanan D : interarrival atau ervie time kontan (determenitik) k : interarrival atau ervie time berditribui elang atau gamma S : jumlah failita pelayanan N : jumlah tertentu konumen ~ : tidak terhinga Tabel. Penjelaan Notai Sitem Antrian Singkatan Penjelaan M Tingkat kedatangan poion, Tingkat waktu pelayanan exponenial D Tingkat kedatangan atau pelayanan determiniti (diketahui kontan) K Ditibui erlang waktu antar kedatangan atau pelayanan S Jumlah failita pelayanan N Sumber populai atau kepanjangan antrian terbata (finite) ~ Sumber populai atau kepanjangan antrian tak-terbata (infinite) Tanda pertama notai elalu menunjukkan ditribui tingkat kedatangan. Dalam hal ini, M menunjukkan tingkat kedatangan mengikuti uatu ditribui probabilita poion. Tanda kedua menunjukkan ditribui tingkat pelayanan. agi, M menunjukkan bahwa tingkat pelayanan mengikuti ditribui probabilita exponenial. Tanda ketiga menunjukkan jumlah failita pelayanan (hannel) dalam item. Tanda keempat dan kelima ditambahkan menunjukkan apakah umber populai dan kepanjangan antrian tak-terbata (~). Model diata, baik umber populai dan kepanjangan antrian adalah tak-terbata. Dengan tanda-tanda terebut empat model yang berbeda yang akan dirumukan dan dipeahkan dalam item model antrian adalah :. (M/M//~/~). (M/M/S/~/~). (M/M//N/~). (M/M//~/N). HASI DAN PEMBAHASAN. Data Obervai Data antrian yang diperoleh adalah merupakan data antrian yang terjadi pada item pelayanan Bank Negara Indoneia Kantor Cabang Pembantu Unmul (BNI KCP Unmul) Samarinda, dengan model item antrian yang diterapkan yaitu antrian paralel, dimana naabah yang datang dilayani pada dua teller dengan mengauh pada diiplin antrian FIFO. Dua teller yang ada bertuga untuk melayani etiap naabah yang melakukan tranaki tunai. alaupun pelayanan terhadap naabah dilakukan melalui dua teller, namun dalam pengambilan data pelayanan pada kedua teller terebut digabungkan karena model item antrian yang diterapkan merupakan model item antrian multiple hannel ingle phae. Dimana naabah akan dilayani hanya membentuk uatu antrian tetapi akan dilayani oleh alah atu dari dua teller. Sehingga tingkat pelayanan rata rata (µ) yang didapat merupakan waktu rata rata pelayanan dari kedua teller terebut. Data diperoleh melalui hail pengamatan elama lima hari pada tanggal Maret - Maret dengan menatat jumlah kedatangan naabah, jumlah waktu antar kedatangan dan jumlah waktu pelayanan tiap teller. Untuk data dapat dilihat pada Tabel. Na aba h Tabel. Data Hail Pengamatan aktu Antar Kedatang an Tell er aktu Pelayan an Pelayanan Tell er aktu Pelayan an Senin Selaa Rabu Kami Jum'at Data hail pengamatan elama lima hari dapat diketahui hail variabel yang dibutuhkan yaitu, tingkat kedatangan naabah (λ), tingkat pelayanan teller (µ). Data dapat dilihat di tabel : Tabel. Data Hail Variabel / Tanggal λ µ Senin, Maret,, Selaa, Maret,, Rabu, Maret,, Kami, Maret,, Jum at, Maret,, Hail,, Pengolahan data untuk pemeahan maalah dilakukan melalui beberapa tahap. Setelah data data yang dibutuhkan diperoleh, maka pengolahan data dilakukan berdaarkan metedologi yang telah dikemukakan ebelumnya.. Uji Hipotei.. Pola Kedatangan Untuk melihat ditribui pola kedatangan naabah di BNI KCP Unmul, maka dilakukan uji hipotei ditribui kedatangan naabah. Data kedatangan pemohon akan diuji dengan uji Chi Kuadrat dengan tingkat ketelitian α = %. Berikut adalah data kedatangan naabah elama lima hari dalam interval atu jam, dan nilai kedatangan naabah yang diharapkan Eij yang dihitung mengggunakan peramaan ().
Proiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informai Vol., No., Maret e-issn - dan p-issn -X Tabel. Kedatangan Naabah dengan interval atu jam Senin Selaa Rabu Kami Jum'at Berdaarkan Tabel, kedatangan naabah yang diharapkan dapat dihitung. Kedatangan naabah Eij yang diharapkan elama lima hari dengan interval atu jam ditulikan dalam tabel : Tabel. Kedatangan Naabah yang diharapkan Senin Selaa Rabu Kami Jum'at,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Berdaarkan Tabel dan Tabel, diperoleh nilai Chi Kuadrat hitung kedatangan naabah yang ditunjukkan pada Tabel. Sebelum dilakukan Chi Kuadrat untuk pola kedatangan naabah BNI KCP Unmul, diberikan hipotei untuk propori pola kedatangan naabah, berikut hipotei pola kedatangan naabah BNI KCP Unmul : H : Pola kedatangan naabah berditribui H poion : Pola kedatangan naabah tidak berditribui poion Tabel. Nilai Chi Kuadrat hitung ( x hitung ) ditribui poion Nilai Senin Selaa Rabu Kami Jum'at,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Pada Tabel dapat dilihat bahwa nilai total Chi Kuadrat ( x hitung ) adalah,. Dengan derajat kebebaan (dk) adalah dan taraf kealahan yang telah ditetapkan % maka harga Chi Kuadrat tabel ( x tabel ) adalah.. Karena ( x hitung ) ( x tabel ) maka H diterima, artinya kedatangan naabah BNI KCP Unmul berditribui poion... Pola aktu Pelayanan Untuk melihat pola waktu Pelayanan naabah BNI KCP Unmul perlu dilakukan uji keookan ditribui waktu pelayanan. Data waktu pelayanan akan diuji dengan uji keookan diribui Chi Kuadrat dengan tingkat ketelitian α = %. Data waktu pelayanan naabah elama lima hari dalam interval atu jam ditulikan dalam Tabel. Tabel. aktu Pelayanan Naabah dengan interval atu jam Senin Selaa Rabu Kami Jum'at Berdaarkan Tabel, waktu pelayanan naabah yang diharapkan dapat dihitung. aktu pelayanan naabah yang diharapkan E elama lima hari dengan interval atu jam ditulikan dalam Tabel. Tabel. aktu Pelayanan naabah yang diharapkan Senin Selaa Rabu Kami Jum'at,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ij,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Berdaarkan Tabel dan Tabel, diperoleh nilai Chi Kuadrat ( x hitung ) waktu pelayanan naabah yang ditunjukkan pada Tabel. Sebelum dilakukan uji Chi Kuadrat untuk pola waktu pelayanan naabah BNI KCP Unmul, diberikan hipotei untuk propori waktu pelayanan naabah. Berikut hipotei waktu pelayanan naabah BNI KCP Unmul : H : waktu pelayanan naabah berditribui H exponenial : waktu pelayanan naabah tidak berditribui exponenial
Proiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informai Vol., No., Maret e-issn - dan p-issn -X Tabel. Nilai Chi Kuadrat hitung ( x hitung ) ditribui exponenial Nilai Senin Selaa Rabu Kami Jum'at,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Pada Tabel dapat dilihat bahwa nilai total Chi Kuadrat hitung ( x hitung ) adalah,. Dengan derajat beba (dk) dan tingkat ketelitian yang telah ditetapkan %, nilai Chi Kuadrat table ( x tabel hitung ( ) adalah,. Karena nilai Chi Kuadrat hitung ) nilai Chi Kuadrat table x ( x tabel ), maka ditetapkan bahwa H diterima, artinya waktu pelayanan naabah BNI KCP Unmul berditribui exponenial.. Karakteriitik Sitem Antrian Perhitungan karakteriitik item antrian naabah BNI KCP Unmul dilakukan dengan memaukkan data yang diperoleh untuk menghitung probabilita tidak ada naabah dalam item, jumlah rata rata naabah dalam antrian, jumlah rata rata naabah dalam item, waktu rata rata naabah dalam antrian, dan waktu rata rata naabah dalam item. Pada Tabel diketahui hail Tingkat kedatangan (λ) adalah, dan Tingkat waktu pelayanan (µ) adalah,. Seara terperini pengolahan datanya dilakukan ebagai berikut. a. Peluang maa menganggur n ( / ) ( / ) P ( ) n n!!( ( /. ),,, ( ) ( ) ( ),,, P ( ))!!,!( ) (,) (,) (,) (,) P ( ))!(,) P, atau % b. Jumlah rata - rata naabah dalam antrian ( / ).[( /. )] ( P!( ( /. )),, ( ).( ), (,) ( ),,!( ( )) (,) (,).(,) ), (,) (, naabah naabah. Jumlah rata - rata naabah dalam item,,,, naabah naabah d. aktu rata - rata naabah dalam antrian ( ), ( ),, menit/naabah e. aktu rata - rata naabah dalam item,,, menit/naabah Hail pengolahan data diata dengan menggunakan teori antrian didapatkan bahwa waktu rata-rata naabah dalam antrian ( ) adalah, menit/naabah dan waktu rata-rata naabah dalam item adalah,/naabah menit, ehingga total rata-rata waktu pelayanan adalah,/naabah menit/naabah. Hail pengolahan data diata menunjukkan bahwa Pelayanan BNI KCP Unmul dengan dua teller tidak efektif / optimal yang dimana diaumikan bahwa rata-rata waktu pelayanan tidak boleh lebih dari menit, untuk itu dilakukan uji imulai model item antrian dengan penambahan teller untuk teller dan teller.. Pemodelan Sitem Antrian Pemodelan item antrian didaarkan pada analii pola kedatangan dan waktu pelayanan erta pengamatan terhadap kondii yang ada. Berdaarkan hail analii, diperolah data ebagai berikut. Pola kedatangan berditribui poion Pola waktu pekayanan berditribui exponenial
Proiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informai Vol., No., Maret e-issn - dan p-issn -X Pelayanan terdapat dua teller Diiplin antrian adalah FIFO Jumlah pelanggan tidak terbata Sumber kedatangan beraal dari populai tak terhingga. Jumlah teller dikalikan dengan tingkat pelayanan > dari tingkat kedatangan. Oleh karena itu diperoleh umber model antrian yang dapat mewakili keadaan item antrian pada maing maing tipe pelayanan pada BNI KCP Unmul yaitu dengan notai Kendall (M/M/S) : (FIFO/~/~) atau dapat dikatakan ebagai item pelayanan berganda dengan atu jalur antrian. Hail uji imulai diata diajikan pada Tabel. Telle r Tabel Hail Uji Simulai Λ µ,,,,,,,,,,,,,, Hail di ata menunjukkan bahwa waktu ratarata naabah dalam antrian dengan teller adalah, menit/naabah dan waktu rata rata naabah dalam item dengan teller adalah, menit/naabah, ehingga total rata-rata waktu pelayanan adalah, menit/naabah. Hail total rata-rata waktu pelayanan dengan teller udah efektif / optimal karena, menit/naabah tidak lebih dari menit/naabah. rata-rata waktu pelayanan dengan teller juga efektif / optimal dengan hail, menit/naabah, tetapi dari teller ke teller tidak mengalami penurunan waktu yang ignifikan. Program Simulai Sitem Antrian Multiple Channel Single Phae.. Tampilan Program Gambar. Tampilan Program Teller Gambar. Tampilan Program Teller Gambar. Tampilan Program Teller.. Penjelaan Program a) Tampilan Program Teller Hail imulai model item antrian teller dengan menggunakan Viual Bai.NET didapatkan ebagai berikut. P :, atau % :, naabah :, naabah :, menit/naabah :, menit/naabah rata rata waktu pelayanan adalah menit/naabah, waktu pelayanan dengan teller tidak optimal karena lebih dari menit/naabah. b) Tampilan Program Teller Hail imulai model item antrian teller dengan menggunakan Viual Bai.NET didapatkan ebagai berikut : P :, atau % :, naabah :, naabah :, menit/naabah :, menit/naabah rata rata waktu pelayanan adalah menit/naabah, waktu pelayanan dengan teller optimal karena kurang dari menit/naabah.
Proiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informai Vol., No., Maret e-issn - dan p-issn -X ) Tampilan Program Teller Hail imulai model item antrian teller dengan menggunakan Viual Bai.NET didapatkan ebagai berikut : P :, atau % :, naabah :, naabah :, menit/naabah :, menit/naabah. KESIMPUAN DAN SARAN. Keimpulan. aktu kedatangan naabah berditribui poion dan waktu pelayanan berditribui exponenial pada BNI KCP Unmul.. Jumlah Naabah yang datang ke BNI KCP Unmul untuk dilayani oleh teller pada tanggal Maret ebanyak naabah.. Model item antrian yang elama ini digunakan oleh BNI KCP Unmul menghailkan total rata rata waktu pelayanan, atau menit/naabah ehingga belum menapai tandar waktu rata rata pelayanan yang diaumikan tidak lebih dari menit/naabah.. Untuk mengurangi lama waktu mengantri di BNI KCP Unmul dan untuk memakimalkan jumlah naabah yang dilayani, maka dapat dilakukan perbaikan dengan menggunakan model item antrian imulai Multiple Channel Single Phae dengan menambah jumlah teller dari emula teller menjadi teller, ehingga total rata rata waktu pelayanan, menit/naabah.. Saran. BNI KCP Unmul diharapkan perlu menambahkan tenaga pelayanan pada teller.. Apabila tidak dilakukan penambahan teller dengan tetap menggunakan dua teller maka total rata rata waktu pelayanan tidak boleh lebih dari menit/naabah, dengan konekueni naabah yang datang menjadi berkurang.data ampel yang diteliti di perpanjang waktu penelitiannya emial, karena dengan data yang emakin banyak akan bia dilihat pola kedatangan naabah yang lebih akurat. Kendaraan Bermotor pada Staiun Pengiian Bahan-Bakar Umum (SPBU) Menggunakan Metode Ditribui Ekponenial. Jurnal Elektronik Ilmu Komputer. Univerita Udayana. []. Hoover, S. V., Ronald F. P. (). Simulation: A Problem-Solving Approah. Addion-eley ongman Publihing Co., In. :Boton, USA. []. Jay, H dan Barry, R. (). Operation Management, edition. (Manajemen Operai edii, Buku ) Penerbit Salemba Empat. Jakarta. []. aw, A. M. and Kelton, D.. (). Simulation Modeling & Analyi, detikond edition, MGraw-Hill, International. []. Pangetu, dkk.. Daar daar Operation Reearh. BPFE. Yogyakarta. []. Purnama, A. (). Penerapan Model Simulai Antrian Multi Channel Single Phae Pada Antrian Di Apotek Purnama Semarang. Skripi. Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi idya Manggala. Semarang. []. Prihati, Yani. (). Simulai dan Permodelan Sitem Antrian Pelanggan di oket Pembayaran Rekening XYZ Semarang. Majalah Informatika. Univerita AKI []. Sahar, A.H.. Analii Kinerja Sitem Antrian pada Indutri Pengelolahan Fillet Ikan Beku (Studi Kau di PT Global Tropial Seafood, Jawa Barat). Skripi. Fakulta Teknologi Pertanian Intitut Pertanian Bogor, Bogor.. DAFTAR PUSTAKA []. Aminudin.. Prinip prinip Riet Operai. Jakarta: Erlangga. []. Djati, B. S.. (). Simulai, Teori Dan Aplikainya. Yogyakarta : Penerbit ANDI. []. Faradhika, F. (). Analii dan Simulai Sitem Antrian Pada Bank ABC. Saintia Matematika. () Maret. []. Gordon, G. (). Sytem Simulation. New Delhi : Prentie Hall Of India. []. Guti Vero., Sahmanbanta S., Fahroi F. (). Peranangan Sitem Simulai Antrian