BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

dokumen-dokumen yang mirip
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. 4.1 Model System Antrian di halte bus transjakarta koridor 1 Blok M - Kota

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Model Sistem Antrian Bank Central Asia Cabang Mall Taman Anggrek

BAB 3 PEMBAHASAN. Tabel 3.1 Data Jumlah dan Rata-Rata Waktu Pelayanan Pasien (menit) Waktu Pengamatan

BAB V SIMPULAN DAN SARAN

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

NAMA : ADINDA RATNA SARI NPM : DOSEN PEMBIMBING : EDY PRIHANTORO, SS, MMSI

BAB III METODE PENELITIAN. Jl. Panjang No.25 Jakarta Barat. Penelitian dilakukan selama 2 Minggu, yaitu

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Kegiatan pelayanan di Bank Rakyat Indonesia unit Gerendeng Tangerang

BAB III METODE PENELITIAN. Kebon Jeruk yang berlokasi di Jl. Raya Perjuangan Kav.8 Kebon Jeruk Jakarta


BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. 4.1 Model Sistem Antrian Bank Mega Cabang Puri Indah

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. PT Garda Bangun Nusa berdiri berdasarkan akte notaris nomor 16,tanggal

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA BANK SYARIAH MANDIRI CABANG WARUNG BUNCIT JAKARTA SELATAN

ANALISIS ANTRIAN PELAYANAN PADA PANGKAS RAMBUT MEGA

BAB III METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. pelayanan di depan loket bioskop, bank, antrian untuk dilayani saat servis

Analisis Antrian Pembayaran Administrasi Pengobatan di RS.ANNA MEDIKA-Bekasi Utara. : Yunita Mentari NPM :

TEORI ANTRIAN PERTEMUAN #10 TKT TAUFIQUR RACHMAN PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI

BAB II. Landasan Teori

Analisis Sistem Antrian Pada Pelayanan Poli Kandungan Dan Ibu Hamil Di Rumah Sakit X Surabaya

Adrian et al., Antrian Teori Antrian Pada Loket Pembayaran Pusat Perbelanjaan Carrefour...

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

CONTOH STUDI KASUS ANTRIAN

ANALISIS ANTRIAN PEMBAYARAN REKENING LISTRIK DI KUD BEKASI JAYA. FITRIANA SETYA K

ANALISIS ANTRIAN PADA GALERY PT. INDOSAT CABANG MALL METROPOLITAN BEKASI BARAT NAMA : MARTA ZULFIKA NPM :

Operations Management

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

MODEL ANTRIAN YULIATI, SE, MM

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian dilakukan di PT. ABB Sakti Industri IA Turbocharging Jalan

MODEL ANTRIAN RISET OPERASIONAL 2

JASA 2 [BAB V MENGELOLA ANTRIAN DAN RESERVASI] (BAGIAN I)

BAB III METODE PENELITIAN. Gambar 3.1

ANALISIS ANTRIAN SERVICE PADA BENGKEL RESMI MOTOR HONDA AHASS CABANG VILA ASRI

Operations Management

OPTIMALISASI KUALITAS LAYANAN MELALUI ANALISIS ANTRIAN PADA PUSAT PELAYANAN MAHASISWA DI FAKULTAS TARBIYAH IAIN MATARAM

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Teori Antrian. Aminudin, Prinsip-prinsip Riset Operasi

Teller 1. Teller 2. Teller 7. Gambar 3.1 Proses antrian pada sistem antrian teller BRI Cik Ditiro

ANALISIS. 4.4 Analisis Tingkat Kedatangan Nasabah

BAB 2 LANDASAN TEORI. antrian (queuing theory), merupakan sebuah bagian penting dan juga alat yang

Teori Antrian. Prihantoosa Pendahuluan. Teori Antrian : Intro p : 1

BAB. Teori Antrian PENDAHULUAN PENDAHULUAN

Optimalisasi Kualitas Layanan. (Irzani dan Alfira Mulya Astuti)

ANALISIS ANTRIAN MULTI CHANNEL MULTI PHASE PADA ANTRIAN PEMBUATAN SURAT IZIN MENGEMUDI DENGAN MODEL ANTRIAN (M/M/c):( )

BAB II LANDASAN TEORI. Ada tiga komponen dalam sistim antrian yaitu : 1. Kedatangan, populasi yang akan dilayani (calling population)

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

ANALISA SISTEM ANTRIAN PADA LOKET PENERIMAAN INVOICE

3.1.1 Sejarah Singkat Bank Rakyat Indonesia Produk yang dilayani oleh teller PT. Bank Rakyat Indonesia Tbk. Unit Magelang

TEORI ANTRIAN. Riset Operasional 2, Anisah SE., MM 1

Metode Kuantitatif. Kuliah 5 Model Antrian (Queuing Model) Dr. Sri Poernomo Sari, ST, MT 23 April 2009

D.D.Prayoga., J.J.Pondaag.,F.Tumewu. Analisis Sistem Antrian. ANALISIS SISTEM ANTRIAN DAN OPTIMALISAI PELAYANAN TELLER PADA PT.

Model Antrian pada Sistem Pembayaran di Golden Pasar Swalayan Manado. A Model Queue at The Payment System at Golden Supermarket Manado

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian dilakukan di Halte Bus Transjakarta koridor 1 Blok M-Kota,

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. sebelumnya, penulis dapat mengambil kesimpulan sebagai berikut:

UNIVERSITAS GUNADARMA FAKULTAS EKONOMI 2014

PENERAPAN METODE ANTRIAN UNTUK MENGANTISIPASI TERJADINYA KEPADATAN JUMLAH ANTRIAN DI STASIUN BANYUWANGI BARU

ANALISIS ANTRIAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI MONTE CARLO. Fajar Etri Lianti ABSTRACT

TEORI ANTRIAN (QUEUING THEORY) Teknik Riset Operasi Fitri Yulianti Universitas Gunadarma

Teori Antrian. Riset Operasi TIP FTP UB Mas ud Effendi

Operations Management

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

ANTRIAN PADA STASIUN PENGISIAN BAHAN BAKAR UMUM (SPBU) BLINTUT BARONG TONGKOK KUTAI BARAT

BAB I. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang

BAB V SIMPULAN DAN SARAN. mencakup pembahasan dari hasil evaluasi pada 4 poin penting tentang kinerja

BAB III METODE PENELITIAN

ANALISIS ANTRIAN PADA STASIUN PENGISIAN BAHAN BAKAR UMUM(SPBU) TRANSITO JAKARTA TIMUR. : R Rizky Iqbal M :

Pertemuan 2 Judul Materi Pertemuan 2

BAB II LANDASAN TEORI. 2.1 Pengertian Manajemen, Manajemen Operasi dan Antrian

TIN102 - Pengantar Teknik Industri Materi #9 Ganjil 2015/2016 TIN102 PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI

TEORI ANTRIAN MATA KULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan Ke-13. Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

BAB 1 PENDAHULUAN. Perekonomian Indonesia semakin hari semakin berkembang, sehingga

Analisis Penerapan Teori Antrian Pada Supermarket Roxy Square-Mandiri Land Di Jalan Hayam Wuruk Jember

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi

SIMULASI ANTRIAN DI BENGKEL RESMI YAMAHA HARPINDO JAYA GOMBONG DAN SUMBER BARU GOMBONG

BAB I PENDAHULUAN. rutinitas menjadikan setiap kegiatan harus terlaksana seefisien mungkin untuk

KARAKTERISTIK SISTEM ANTRIAN

ANALISIS SISTEM ANTRIAN CALON PENUMPANG LION AIR DI BANDAR UDARA MUTIARA SIS AL-JUFRI PALU

TIN102 - Pengantar Teknik Industri Materi #9 Ganjil 2014/2015

BAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISIS DATA

Antrian adalah garis tunggu dan pelanggan (satuan) yang

BAB III METODE PENELITIAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Sesi XVI METODE ANTRIAN (Queuing Method)

IDENTIFIKASI MODEL ANTRIAN PADA ANTRIAN BUS KAMPUS UNIVERSITAS ANDALAS PADANG

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Definisi, Karakteristik, dan Kualitas Jasa

ANALISIS SISTEM ANTRIAN DALAM PELAYANAN NASABAH PADA BANK BNI CABANG USU MEDAN. Oleh: Drs. Sarimonang Sihombing, MBA

BAB V PEMBAHASAN. A. Kecepatan Pelayanan Pendaftaran Rawat Jalan. responden yang mendapatkan pelayanan tidak cepat yaitu sebanyak 62

ANTRIAN. pelayanan. Gambar 1 : sebuah sistem antrian

BAB 2 LANDASAN TEORI

Dosen Pembimbing : Supriyo Hartadi. W., S.E., M.M.

ANALISIS EFISIENSI WAKTU LAYANAN LOKET FARMASI BERDASARKAN METODE ANTRIAN DI RUMAH SAKIT PERMATA BEKASI

ANALISIS SISTEM ANTRIAN DI PT.KERETA API INDONESIA (KAI) STASIUN HALL BANDUNG

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 1. PENGERTIAN TEORI ANTRIAN

JURNAL KESEHATAN MASYARAKAT (e-journal), Volume 2, Nomor 1, Januari 2014 Online di

Unnes Journal of Mathematics

ANALISIS ANTRIAN PEMBAYARAN PADA TOKO OBAT KHARISMA, JAKARTA TIMUR

PENERAPAN TEORI ANTRIAN PADA PT. BANK RAKYAT INDONESIA (PERSERO) TBK (STUDI KASUS: KANTOR LAYANAN CERENTI) TUGAS AKHIR

Transkripsi:

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4. Karakteristik Sistem Antrian Populasi pasien merupakan sumber masukan dari suatu sistem antrian, dalam hal ini pasien yang datang pada sistem antrian untuk mendapatkan pelayanan. Populasi pasien yang datang ke puskesmas larangan utara ini dicatat berdasarkan penelitian yng dilakukan penulisan selama minggu yaitu dari hari senin sampai dengan sabtu ( 2 mei 202 s/d 26 mei 202,selama jam kerja dari pukul 08.00-3.00 wib) Populasi pasien ini merupakan besaran yang tak terbatas, dimana setiap pasien yang datang perharinya sangat besar dan tidak adanya batasan terhadap sumber masukan tersebut.sedangkan fasilitas pelayanan ( petugas pelayanan ) yang tersedia hanya orang. Setiap pasien dapat dilayani jika pasien mau menunggu hingga pasien mendapatkan giliran untuk mendapatkan pelayanan. Inilah yang disebut dengan kekakuan darisistem antrian, diamana ada pasien yang sabar menunggu dan juga ada yang tidak sabar menunggu. Pasien yang sabar menunggu adalah pasien yang memasuki siste antrian dan tetap berada pada garis antrian hingga pasien mendapatkan pelayanan, sedangkan pasien yang tidak sabar menunggu adalah pasien yang memutuskan meninggalkan antrian sebelum mendapatkan pelayanan yang diberikan oleh 42

petugas pelayanan, akan tetapi dalam kasus yang ada dipuskesmas larangan utara,di asumsikan semua pasien sabar menunggu dalam sistem antrian,sehingga tidak ada pasien yang meninggalkan antrian. 4.. Pola kedatangan Pasien Cara dimana individu-individu dari populasi sistem disebut dengan pola kedatangan. Individu-individu yang datang dengan tingkat kedatangan yang konstan ataupun acak, karena kita tidak mengetahui kapan pasien akan datang, maka kita harus mengevaluasinya pola kedatangan tersebut. Pada permasalahan studi kasus puskesmas larangan utara ini menggunakan distribusi probabilitas poission yaitu waktu antara kedatangan setiap individu adalah acak (random ) Kedatangan populasi yang diamati adalah para pasien yang datang untuk menuggu pelayanan berobat, sehingga berdasarkan pada table pola kedatangan pasien yang berdistribusi poisson, berikut ini merupakan jumlah pasien yang datang ke puskesmas lalu mereka membuat antrian untuk mendaptkan pelayanan, selanjutnya dihitung setiap jamnya jumlah pasien yang mengantri tersebut untuk menentukan besarnya λ pada masing-masing hari kerja. 43

Tabel 4. Pola Kedatangan Pasien Hari Jam Kedatangan ( pasien/jam) λ Senin 08.00-09.00 09.00-0.00 0.00-.00.00-2.00 Selasa 08.00-09.00 09.00-0.00 0.00-.00.00-2.00 Rabu 08.00-09.00 09.00-0.00 0.00-.00.00-2.00 Kamis 08.00-09.00 09.00-0.00 0.00-.00.00-2.00 Jumat 08.00-09.00 09.00-0.00 0.00-.00 32 44 35 30 29 35 43 37 27 32 36 26 26 35 38 28 30 39 42 4/4= 35 44/4= 36 2/4= 30 27/4= 32 /3= 37 Sabtu 08.00-09.00 26 44

09.00-0.00 0.00-.00 30 29 85/3=29 Sumber : Analisis Penulis Terlihat bahwa tingkat kedatangan pada setiap masing-masing hari memiliki karakteristik yang berbeda-beda berdasarkan waktu pada saat jam sibuk atau tidak. Pada hari senin merupakan hari yang sangat sibuk karena jumlah pasien yang datang sangat banyak yaitu 44 orang. Hal ini disebabkan karena hari senin adalah hari pertama kerja dan hari sebelumnya yaitu hari minggu adalah hari libur. Pada hari jumat jam kerja loket lebih sebentar,karena sebagai petugas loket beragama isam dan bersiap-siap untuk melaksanakan ibadah shalat jum at. 4..2 Disiplin Antrian Ketika pasien berada didalam suatu disiplin antrian harus diterapkan sesuai dengan antrian yang ada agar pasien yang satu dengan yang lain tidak terjadi keributan, siapa terlebih dahulu masuk mendapatkan pelayanan,sehingga dapat berjalan dengan tertib dan lancer. Disiplin antrian yang berlaku pada puskesmas larangan utara adalah sistem antrian ( First Come First Served) yaitu suatu disiplin antrian yang menerapkan bahwa pasien yang lebih dulu datang akan menerima pelayanan lebih dahulu dalam fasilitas pelayanan. 45

Sedangkan pasien yang baru datang harus mengantri untuk pelayanan, karena puskesmas larangan utara hanya menyediakan orang petugas loket untuk melayani para pasiennya. 4..3 Struktur Antrian Pada puskesmas larangan Utara ini, pihak manajemen memilih struktur antrian tunggal satu atap, ini termasuk model antrian satu saluran satu atap (single channel queuing model ) yaitu terdapat satu saluran untuk me masuki sistem pelayanan. struktur ini dapat digambarkan sebagai berikut. Fasilitas Kedatangan 000 0 pelayanan selesai pelayanan Pada dasarnya model ini sudah cocok ditargetkan pada loket pelayanan mengingat jumlah pasien yang datang cukup banyak perharinya yaitu rata-rata 83 orang dengan kapasitas tempat untuk mengantri yang relative terbatas. Agar antrian tidak kelihatan penuh perlu pengarahan agar mendudukin kursi tunggu yang sudah disediakan dan tidak memadati didepan loket pelayanan. 46

4..4 Pola pelayanan Waktu yang digunakan untuk melayani individu-individu dalam suatu sistem disebut waktu pelayanan( service time ), yaitu waktu yang dibutuhkan seorang pasien untuk melakukan pengambilan data dan menggambarkan rata-rata banyaknya pasien dilayani persatuan waktu ( per jam) Hari senin merupakan pertama pelayanan dimana pengunjung yang datang cukup banyak, dikarenakan pelayanan pada hari minggu tidak dibuka. Hari jum at adalah waktu terpendek pelayanan loket karena terbentur dengan sholat jum at karena sebagai besar petugas loketnya adalah laki-laki Sedangkan hari sabtu merupakan waktu terpendek pelayanan loket karena hari sabtu merupakan setegah hari kerja untuk pegawai negri dan pihak manajemen puskesmas memberikan waktu istirahat yang lebih kepada para pegawainya setelah lelah berkerja 6 hari setiap minggunya. Table 4.2 Pola pelayanan pasien Hari Jam Pelayanan ( pasien µ /jam ) senin 08.00-09.00 09.00-0.00 32 42 47

0.00-.00.00-2.00 45 50 49/4 = 37 Selasa 08.00-09.00 09.00-0.00 0.00-.00.00-2.00 Rabu 08.00-09.00 09.00-0.00 0.00-.00.00-2.00 30 42 45 50 30 45 47 53 67/4 = 42 75/4 = 43 Kamis 08.00-09.00 09.00.0.00 0.00-.00.00-2.00 Jumat 08.00-09.00 09.00-0.00 0.00-.00 25 35 43 45 35 42 45 48/4 = 37 22/3 = 4 Sabtu 08.00-09.00 09.00-0.00 0.00-.00 Sumber :Analisis Penulis 30 36 42 08/3 = 36 48

Dengan data diatas terlihat bahwa petugas pelayanan loket antara satu calon pasien dengan calon pasien yang lain memiliki tingkat kecepatan yang berbeda beda, sehingga ini akan mempemgaruhi jumlah yang dapt dilayani setiap jamnya. Hal ini terlihat apabila seorang calon pasien kurang mengerti memberikan informasi kesehatan, bahkan salah juga terjadi pertengkaran kecil karena ketidaksabaran calon pasien yang ingin segera dilayani 4..5 Waktu Efektif Server Waktu efektif server adalah waktu yang benar-benar digunakan oleh tenga pelayanan untuk melayani pasien. Table 4.3 Waktu Efektif Server hari No server mulai Selesai Senin 08.00 2.00 Selasa 08.00 2.00 Rabu 08.00 2.00 Kamis 08.00 2.00 Jumat 08.00.00 Sabtu 08.00.00 Sumber : Analisis Penulis 49

Data diatas merupakam pengukuran waktu efetif pada petugas loket pelayanan dalam mlaksanakan perkerjaan sehari-hari dalam satu hari kerja yang berlaku ( dimulai jam 08.00wib-2.00 wib) Ini merupakan pengukuran efektivitas kerja petugas dalam melayani pasien setelah dikurangi berbagai macam kebutuhan pribadi ( makan, sholat, ketoilet,dll) 4..6 Rata-rata kecepatan pelayanan Rata rata kecepatan pelayanan dihitung untuk rata-rata waktu pelayanan terhadap pasien. Perhitungan rata-rata kecepatan pelayanandikerjakan pada table 4.4 berikut ini. Table 4.4 Rata-rata kecepatan pelayanan Hari Waktu Jumlah Kecepatan Rata rata pelayanan pelanggan pelayanan pelayanan Senin 37/4 9 60/9 6 menit 39 detik Selasa 42/4 60/ 5 menit 27 detik Rabu 43/4 60/ 5 menit 27 detik Kamis 37/4 9 60/9 6 menit 27 detik 50

Jumat 4/3 4 60/4 4 menit 6 detik Sabtu 36/3 2 60/2 5 menit Rata-rata 5 menit 52 detik Sumber : Analisis Penuilis Berdasarkan table rata-rata kecepatan pelayanan diatas, data yamg terdapat digunakan sebagai perbandingan dalam perhitungan yang akan dilakukan dengan pemgamatan yang telah dilakukan. Apakah data pengamatan dengan data perhitungan terdapat perbedaan yang sangat berarti atau tidak yang akan mempengaruhi didalam waktu menunggu pasien 4..7 Ringkasan Pola kedatangan dan Pola pelayanan Pola kedatangan menggambarkan rata-rata kedatangan pasien persatuan waktu (per jam) sedangkan pola pelayanan menggambarkan rata-rata banyaknya pasien dilayani persatuan waktu ( per jam ) pola kedatangan dan pola pelayanan pada kasus ini adalah sebagai berikut : 5

Table 4.5 Pola pelayanan dan pola kedatangan Hari Pola kedatangan ( λ ) Pola pelayanan( μ ) Senin Selasa Rabu Kamis Jumat Sabtu 35 Orang/jam 36 Orang/jam 30 Orang/jam 32 Orang/jam 37 Orang/jam 29 Orang/jam 37 Orang/jam 42 Orang/jam 43 Orang/jam 37 Orang/jam 4 Orang/jam 36 Orang/jam Sumber : analisis penulis Dengan melihat ringkasan perhitungan pola kedatangan dan pola pelayanan diatas, maka terlihat bahwa tingkay kecepatan pelayanan mempengaruhi pasien yang dapat dilayani setiap harinya. Hal ini terjadi apabila seseorang pasien melakukan pengambilan data dan salah satu pengertian dan lambatnya identitas dari calon pasien, terkadang data dari pasien double bahkan hilang. 52

4.2 Kinerja sistem antrian pelayanan pasien puskesmas larangan utara 4.2. Utilitas ( ρ ) dan po Utilitas adalah gambaran tentang persentase waktu yang digunakan oleh server untuk melayani pasien selama jam kerjanya. Po adalah probabilitas tidak ada pasien dalam antrian ρ dan po dihitung untuk menetukan Ls ( rata- rata ) jumlah pasien dalam sistem Table 4.6 Perhitungan ρ dan po Hari λ μ ρ ( utilitas dalam % ) Po Senin 35 37 ρ = λ/μ (35/37) = 0.94 Po = -λ/μ = -0.94 = 0.06 Selasa 36 37 ρ =λ/μ (36/42) = 0.85 Po = -λ/μ = -0.85 = 0.5 Rabu 30 43 ρ =λ/μ (30/ 43) = 0.69 Po = -λ/μ = -0.69 = 0.3 Kamis 32 37 ρ =λ/μ ( 32/37 ) = 0.86 Po = -λ/μ = -0.86 = 0.4 Jumat 37 4 ρ =λ/μ ( 37/4 ) = 0.90 Po = -λ/μ = -0.90 = 0. Sabtu 29 36 ρ =λ/μ ( 29/36 ) = 0.80 Po = -λ/μ = -0.80 = 0.2 Rata rata 0.84 0.6 Sumber : Analisis penulis 53

Artinya 84% petugas loket melayani pendaftaran pasien, sedangkan sisanya dipakai untuk hal-hal pribadinya seperti ke toilet, minum, ngobrol dan lain-lain Rata-rata jumlah pasien dalam antrian 4.2 Lq menggambarkan rata-rata banyaknya pelanggan dalam antrian perrhitungan Lq di kerjakan pada table : Table 4.7 Rata-rata jumlah pasien dalam antrian Hari λ λ² μ Lq Senin 35 225 37 Selasa 36 296 42 Lq = Rabu 30 900 43 Lq = Kamis 32 024 37 Lq = jumat 37 369 4 Lq = Sabtu 29 84 36 Lq = Lq = Rata-rata 7 orang Sumber : Analisis Penulis 54

Dengan melihat dari jumlah pasien dalam antrian diatas dapat diketahui bahwa pada hari senin seorang pasien harus mengantri sebanyak 5 orang sebelum ia mendapatkan giliran, untuk hal ini dikarenakan pada hari tersebut merupakan dimulainya hari kerja sehingga banyak pasien yang datang untuk berobat karena tertunda hari libur pada hari minggu. Sedangkan pada hari selasa seorang pasien harus mengantri sebnyak 6 orang sebelum ia mendaptkan giliran, hari rabu 5 orang, hari kamis 3 orang yang merupakan rata-rata jumlah pasien dalam antrian yang paling sedikit dibandingkan hari yang lainya. Hari jumat orang dari hari sabtu yaitu 3 orang sedangkan rata-rata jumlah pasien dalam antrian dari hari snin sampai hari sabtu 7 orang. 4.2.3 Rata-rata waktu tunggu dalam antrian Wq adalah rata-rata waktu tunggu antrian perhitungan ini menggambarkan lamanya seorang pasien enunggu sebelumnya mendapatkan. Jika Wq terlalu besar maka akan banyak pasien keluar dari garis antrian sebelum mendaptka pelayanan hal ini tentu saja akan merugikan puskesmas. 55

Table 4.0 Rata rata waktu tunggu dalam antrian Hari Lq λ Μ Wq Senin 6 35 37 Wq = 28 menit 2 detik Selasa 5 36 42 Wq = 8 menit 24 detik Rabu 2 30 43 Kamis 6 32 37 Wq = 0 menit 2 detik Jumat 37 4 Wq = 3 menit 2 detik Sabtu 3 29 36 Wq = 6 menit 36 detik Wq = Rata rata 3 menit menit 6 detik Sumber : analisis penulis Karakteristik pengoprasian sistem antrian diatas menunjukan bahwa berdasarkan data diatas menunjukan bahwa waktu menunggu pasien pada hari senin selama 28 detik 2 menit, Ini sudah termasuk tertinggi untuk pasien menunggu sebelum ia mendapatkan pelayanan, sedangkan pada hari selasa selama 8 menit 24 detik.serta hari kami 0 menit 2 detik.hari jumat 3 menit 2 detik Dan terakhr hari sabtu 6 menit 36 detik 56

Terlihat hari rata-rata dengan waktu tunggu terlama adalah hari senin 28 menit 2 detik dikarenakan hari senin merupakan hari pertama kerja, sehingga orang yang mengantri cukup banyak karena hari sebelumnya yaitu hari minggu adalah hari libur kerja. 4.2.4 Rata-rata jumlah pasien dalam sistem Jumlah pasien adalah banyaknya pasien yang berada dalam barisan antrian, dan banyaknya pasien yang dilayani oleh petugas loket hasil perhitungan Ls dikerjakan pada table dibawah ini. Table 4.7 Rata rata jumlah pasien dalam sistem Hari Senin Selasa Perhitungan ( Ls ) Ls = Ls = Rabu Hasil ( Ls ) 8 orang 6 orang 2 orang Ls = Kamis 6 orang Ls = Jumat 9 orang Ls = Sabtu 4 orang Ls = Rata rata 8 orang 57

Sumber :Analisis penulis Hari senin sebesar 8 orang dimana seorang pasien harus mengantri sebanyak 8 orang sebelum ia mendapatkan pelayanan.ini merupakan jumlah yang cukup besar dalam panjangnya antrian. Karena telah bearada di atas rata-rata seorang pasien menunggu dalam antrian. Hal ini disebabkan karena pada hari senin merupakan hari pertama kerja sehingga orang yang mengantri cukup banyak karena hari minggu adalah hari libur. Sedangkan pada hari selasa jumlah pasien sedikit bertambah dibandingkan dengan hari rabu, dan untuk hari kamis jumlah pasien agak bertambah dibandingkan dengan hari rabu0.0. Sedangkan untuk hari jumat terjadi peningkatan jumlah pasien dibandingkan dengan hari kamis, rabu dan selasa walaupun sebenrnya jam kerja loket pelayanan pasien lebih singkat jam kerjanya dibandingkan hari kamis, rabu,selasa dan senin di karenakan shalat jumat berjumlah sehingga para penduduk agama islam pergi ke mesjid lebih awal untuk beribadah dan hari jumat juga merupakan setegah hari kerja untuk pegawai negri. Sedangkan untuk hari sabtu jumlah pasien agak berkurang dibandingkan dengan hari jumat dan hari sabtu juga merupakan setegah hari kerja untuk pegawai negri. 58

4.2.5 Rata-rata tunggu pasien dalam sistem Waktu tunggu dalam sistem adalah aktu yang dipergunkan pasien, mulai dari garis antrin hingga pasien selesai dilayani, perhitungan rata-rata waktu tunggu dalam sistem ditunjukan pada table 4-8 Table 4. 8 Rata rata waktu tunggu pasien dalam sistem Hari Ls λ WS Senin 8 35 Selasa 6 36 Ws = Rabu 2 30 Ws = Kamis 6 32 Jumat 9 37 Sabtu 4 29 Ws = x 60= 30 menit Ws = Ws = Ws = Rata 3 menit 2 detik rata Sumber :Analisis penulis 59

Pada hari senin terlihat rata-rata pasien menunggu adalah 30 menit, sedangkan untuk hari ini selasa dan rabu rata-rata pasien menunggu adalah 30 menit dan untuk hari kais 2 menit dan jumat 5 menit, sedngkan untuk hari sabtu rata-rata pasien menunggu adalah 8 menit 24 detik dan rata-rata pasien menunggu dari hari senin sampai dengan hari sabtu. 4.3 Menentukn jumlah server yang optimal dengan kondisi antrian yang ada 4.3. Penentuan jumlah server berdasarkan model tingkat asprirasi Jumlah server yang optimal ditentukan berdaarkan tingkat aspirasi tertentu dari kinerja sistem antrian jumlah fasilitas pelayanan yang optimal adalah julah fasilitas yang menghasilkan kinerja sistem antrian yang klasifikasi berdasarkan waktu tunggu dalam antrian terhadap pelyanan pelanggan adalah sebagai berikut : Table 4. Klasifikasi pelayanan Highly endangered Average peak hour waiting time exceeds 5 minutes Border line Average peak hour waiting time is 3-5 minutes Suffi client Average peak hour waiting is 3 minutes or less 60

Dari hasil kuisioner tentang kesediaan pasien menunggu untuk mendapatkan pelayanan, kebanyakan pasien bersedia menunggu paling lama 5 menit, karena menurut pasien waktu tersebut masih dalam betas yang wajar untuk menunggu. Dengan penambahan (satu) server maka terlihat bahwa pasien yang mengantri (satu) orang sebelum ia mendapatkan pelayanan. Ini adalah pelayanan yang paling optimal yang dapat dilakukan oleh pihak manajemen. Table 4.2 Table perhitungan rata-rata hari senin-sabtu Jumlah kedatangan λ Jumlah pelyanan μ Lq Wq Ls Ws 28,33 per 39.33 per 7 orang menit 8 orang 3 menit 6 minggu minggu pasien 2 detik pasien detik Table 4. merupakan table perhitungan rata-rata jumlah penumpang dalam sistem (Lq), rata-rata waktu menunggu dalam sistem antrian (Wq), rata-rata pasien dalam antrian (Ls ), rata-rata waktu menunggu dalam antrian (Ws ) dalam seminggu untuk hari senin sampai hari minggu perhitungan ini dihitung dengan cara merata-rata jumlah kedatangan (λ) dan jumlah p elayanan (μ) dalam 6

seminggu pada hari senin sampai hari minggu dengan menggunakan rumus sistem antrian single phase single serve Table 4.3 Hasil kuisioner penumpang Responden Harapan penumpang 5 menit 2 5 menit 3 5 menit 4 0 menit 5 5 menit 6 5 menit 7 5 menit 8 0 menit 9 5 menit 0 5 menit 5 menit 2 5 menit 3 0 menit 4 5 menit 5 5 menit 6 0 menit 7 5 menit 8 5 menit 9 5 menit 62

20 5 menit Rata rata 30/20= 6 menit 5 detik Table 4. 3 menunjukan hasil juisioner pasien yang menunggu untuk mendapatkan pelayanan rata-rata menunggu 6 menit 5 detik, kebanyakan pasien menununggu 5 menit karena menurut penumpang itu maih dalam batas yangwajar untuk menunggu armada. Table 4.4 Rata-rata jumlah dalam sistem pada 2 server /jam Hari ρ (utilitas dalam %) Po Ls 0.8868 0,739 Senin ρ= Selasa ρ= Rabu ρ= 0.34 0.5267 Kamis ρ= 0.43 0.6393 Jumat ρ= 2.2 0.9802 Sabtu ρ= 0.40 0.9608 0.47 63

Rata-rata 0.78 Dengan penambahan (satu ) server maka terlihat bahwa pasien yang mengantri (satu ) orang sebelum ia mendapatkan pelayanan. Ini adalah pelayanan yang paling optimal yang dapat di lakukan oleh pihak manajemaen. Table 4.5 Rata- rata waktu tunggu Hari Ls ( orang ) Ws ( jam: menit : detik) Senin I menit 43 detik Selasa menit 40 detik Rabu 2 menit Kamis menit 53 detik Jumat menit 37 detik Sabtu 2 menit 4 detik Sumber : analisis penulis Berdasarkan data diatas, rata-rata waktu tunggu dalam sistem pada 2 server diketahui bahwa yang terlama adalah hari sabtu yaitu 2 menit 4 detik. Sedangkan data yang tercepat pada hari jumaat 64

. Table 4.6 Rata rata waktu tunggu dalam antrian pada 2 server Hari Lq (orang) Wq (detik) Senin 0, 7 detik Selasa 0,4 23 detik Rabu 0,303 6 detik Kamis 0,4 26 detik Jumat 0, 6 detik Sabtu 0,2 4 detik Sumber : Analisis penulis Data diatas menunjukan bahwa rata-rata waktu dalam antrian pada 2 server yang terlama yaitu pada hari rabu 6 detik. Sedangkan rata-rata waktu tunggu dalam antrian pada 2 server yang tercepat yaitu pada hari jumat 6 detik. 65

Table 4.7 Rangkuman kinerja Uraian Server Ρ Lq Wq Ls Ws Senin 0,94 6 28 menit 2 detik 8 30 menit 2 0,47 0, 7 detik menit 43 detik Selasa 0,85 5 8 menit 24 detik 6 9 menit 36 detik 2 0,42 0,4 23 detik menit 40 detik Rabu 0,69 2 3 menit 2 4 menit 2 detik 2 0,34 0,303 6 detik 2 menit Kamis 0,86 6 0 menit 2 detik 6 2 menit 2 0,43 0,4 26 detik menit 53 detik Jumat 0,90 3 menit 2 detik 9 5 menit 2 2,2 0, 6 detik menit 37 detik Sabtu 0,80 3 6 menit 36 detik 4 8 menit 24 detik 2 0,49 0,2 44 detik 2 menit 4detik Sumber : analisis penulis Rangkuman kinerja waktu dalam antrian dapat menjadi masukan pada kasus diatas dalam menetukan jumlah ( server ) yang optimal, bahkan sampai dengan penentuan untuk merekrut karyawan tetap atau temporer 66

4.3.2 Alokasi jumlah server yang optimal Jumlah petugas loket yang optimal dicantumkan berdasarkan tingkat aspirasi tertentu dari kinerja sistem antrian, jumlah fasilitas yang menghasilkan kinerja sistemyang berada pada tingkat aspirasi yag diharapkan. Salah satu bentuk alternative untuk mengurangi waktu menunggu pasien berdasarkan pada permasalahan ini adalah dengan cara menambah jumlah petugas loket melalui pendekatan tingkat aspirasi yang diinginkan olh calon pasien. Dimana diasumsikan bahwa rata-rata pasien menginginkan waktu menunggu untuk mendapatkan pelayanan paling lama 5 menit, karena waktu tersebut masih dalam batas yang wajar untuk menunggu. Sebagai alternative sekiranya pihak manajemen puskesmas menambah satu lagu tenaga pelayanan loket, maka terjadi penambahan dalam waktu menunggu pasien dalam antrian dengan menyesuaikan tingkat utilitas pelayanan ( proposal waktu server dalam melayani pasien ) berdasarkan perhitungan. 67

Table 4.8 Jumlah server yang sesuai Uraian Senin Selasa Rabu Kamis Jumat Sabtu Jumlah server yang digunakan per satuan garis antrian Total jumlah server yang digunakan ( n garis antrian ) 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 Tersedia Penambahan Pada table diatas maka terlihat jumlah server digunakan pada satu garis antrian sebanyak 2 (dua) server untuk setiap masing masing hari kerja sehingga total jumlah server yang digunakan ( n garis antrian ) sebanyaknya 2 server, tetapi pada saat ini pihak manajemen Puskesmas Larangan Utara hanya menyediakan (satu ) orang petugas saja, maka dengan adanya alokasi tersebut pihak manajemen harus menambah jumlah petugas loket sebnyak ( satu ) orang lagi untuk memenuhi kebutuhan pasien. 68