BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada era saat ini, pembangunan telah menjadi aspek yang sangat penting di dunia. Pembangunan bukan lagi menjadi proyek yang dilakukan hanya sebagai syarat suatu negara agar dikatakan sebagai negara maju, akan tetapi pembangunan saat ini sudah menjadi kebutuhan setiap negara itu sendiri. Kebutuhan akan pembangunan gedung-gedung bertingkat yang kini semakin meningkat sudah pasti berpengaruh terhadap kebutuhan bahan-bahan bangunan seperti beton tiang pancang bulat/spunt pile. Meningkatnya kebutuhan bahan bangunan seperti spunt pile mengharuskan setiap perusahaan beton spunt pile meningkatkan produktivitasnya agar selalu dapat memenuhi demand yang ada. PT. Beton Prima Indonesia adalah salah satu perusahaan yang memproduksi beton spunt pile. Dalam proses produksinya, PT. Beton Prima Indonesia masih menggunakan operator/manual dalam beberapa proses sehingga mengakibatkan lama waktu produksi yang tidak konstan. Hal ini dapat merugikan perusahaan karena produktivitas yang dihasilkan terkadang menjadi kurang maksimal. Untuk memperbaiki sistem yang kurang optimal di PT. Beton Prima Indonesia, dapat menggunakan metode simulasi. Simulasi adalah suatu metodologi untuk melaksanakan percobaan dengan menggunakan model dari suatu sistem nyata. LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRI JURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA 1
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
BAB IPENDAHULUAN
1.1Latar Belakang
Pada era saat ini, pembangunan telah menjadi aspek yang sangat
penting di dunia. Pembangunan bukan lagi menjadi proyek yang
dilakukan hanya sebagai syarat suatu negara agar dikatakan sebagai
negara maju, akan tetapi pembangunan saat ini sudah menjadi
kebutuhan setiap negara itu sendiri. Kebutuhan akan pembangunan
gedung-gedung bertingkat yang kini semakin meningkat sudah pasti
berpengaruh terhadap kebutuhan bahan-bahan bangunan seperti
beton tiang pancang bulat/spunt pile.
Meningkatnya kebutuhan bahan bangunan seperti spunt pile
mengharuskan setiap perusahaan beton spunt pile meningkatkan
produktivitasnya agar selalu dapat memenuhi demand yang ada. PT.
Beton Prima Indonesia adalah salah satu perusahaan yang
memproduksi beton spunt pile. Dalam proses produksinya, PT. Beton
Prima Indonesia masih menggunakan operator/manual dalam
beberapa proses sehingga mengakibatkan lama waktu produksi yang
tidak konstan. Hal ini dapat merugikan perusahaan karena
produktivitas yang dihasilkan terkadang menjadi kurang maksimal.
Untuk memperbaiki sistem yang kurang optimal di PT. Beton Prima
Indonesia, dapat menggunakan metode simulasi.
Simulasi adalah suatu metodologi untuk melaksanakan percobaan
dengan menggunakan model dari suatu sistem nyata. Sehingga kita
bisa mensimulasikan proses produksi spunt pile pada PT. Beton Prima
Indonesia agar kita dapat melihat serta memperbaiki sistem yang ada
sehingga dapat menghasilkan output yang optimal.
1.2Tujuan
Tujuan dari praktikum ini adalah sebagai berikut:
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
1
1. Mengidentifikasi permasalahan yang terdapat pada sistem
produksi spunt pile di PT. Beton Prima Indonesia
2. Memodelkan sistem produksi spunt pile pada PT. Beton Prima
Indonesia menggunakan ACD
3. Memodelkan sistem produksi spunt pile pada software Arena 5.0
serta menstimulasikannya
4. Menganalisis hasil simulasi
5. Memberikan skenario perbaikan terhadap permasalahan yang
muncul dalam sistem produksi spunt pile di PT. Beton Prima
Indonesia, serta menganalisanya
1.3Manfaat
Manfaat yang didapatkan setelah praktikan mengikuti praktikum
ini adalah:
1. Mampu mengidentifikasi permasalahan yang terdapat pada
sistem produksi spunt pile di PT. Beton Prima Indonesia
2. Mampu memodelkan sistem produksi spunt pile di PT. Beton Prima
Indonesia menggunakan ACD
3. Mampu menentukan distribusi waktu menggunakan input analyzer
serta perhitungan secara statistik berdasarkan data sistem nyata
di PT. Beton Prima Indonesia
4. Mampu memodelkan sistem produksi spunt pile pada software
Arena 5.0 serta mensimulasikannya
5. Mampu memberikan skenario perbaikan terhadap permasalahan
yang muncul dalam sistem produksi spunt pile di PT. Beton Prima
Indonesia dan mampu menganalisanya.
1.4Batasan
Batasan yang digunakan pada praktikum ini adalah:
1. Pengamatan pada tiang pancang bulat/spunt pil
2. Pengamatan dilakukan dibagian produksi
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
2
1.5Asumsi
Asumsi yang digunakan pada praktikum ini adalah:
1. Memiliki tingkat kepercayaan 95%
2. Tidak ada mesin yang rusak
3. Operator bekerja dalam keadaan normal
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
3
BAB IIDASAR TEORI
2.1Pengertian Sistem
Menurut Gordon B. Davis (1984), sebuah sistem terdiri dari
bagian-bagian yang saling berkaitan yang beroprasi bersama untuk
mencapai beberapa sasaran atau maksud. Sedangkan, menurut
Raymond Mcleod (2001), sistem adalah himpunan dari unsur-unsur
yang saling berkaitan sehingga membentuk suatu kesatuan yang
utuh dan terpadu.
Sistem memiliki beberapa karakteristik antara lain:
1. Kejadian (event), merupakan suatu peristiwa yang dapat merubah
keadaan sistem.
2. Aktivitas (activity), merupakan suatu proses yang menyebabkan
perubahan dalam sistem yang dapat mengubah atribut meupun
entity.
3. Hubungan (relationship), merupakan kesinambungan interaksi
antara dua objek atau lebih yang memudahkan proses
pengenalan satu akan yang lain.
4. Antarmuka penghubung (interface), merupakan media
penghubung antar subsistem.
5. Elemen-elemen, merupakan komponen bagian dari sistem yang
berupa entitas atau subsistem.
6. Atribut, merupakan sebutan, sifat atau karakteristik yang memiliki
elemen sistem. Terdapat dua macam atribut, yaitu parameter dan
variable.
7. Batas sistem (boundary), merupakan daerah yang membatasi
antar sistem atau lingkungan luarnya.
8. Lingkungan luar (environment), merupakan apapun diluar dari
sistem yang mempengaruhi operasi sistem.
9. Masukan sistem (input), merupakan suatu energi yang dimasukan
dalam suatu sistem.
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
4
10. Pengganggu (disturbance/noise), merupakan faktor-faktor yang
menyebabkan terjadinya kesalahan pada sistem.
11. Keluaran sistem (output), merupakan hasil dari energi yang diolah
dan diklasifikasikan menjadi keluaran.
12. Umpan balik (feedback), merupakan reaksi dan respon
stakeholder atas sistem yang dilakukan.
13. Ukuran performansi system dibagi menjadi dua yaitu transient
state dan steady state.
14. Proses pengolahan (transformation process), merupakan suatu
proses yang akan merubah masukan menjadi keluaran.
15. Perilaku sistem (behaviour), merupakan perilaku dari sistem yang
melibatkan masukan, pengolahan, dan keluaran.
2.2Pengertian Model
Model adalah pola (contoh, acuan, ragam) dari sesuatu yang akan
dibuat atau dihasilkan (Departemen P dan K, 1984: 75). Definisi lain
dari model adalah abstraksi dari sistem sebenarnya, dalam gambaran
yang lebih sederhana serta mempunyai tingkat prosentase yang
bersifat menyeluruh, atau model adalah abstraksi dari realitas
dengan hanya memusatkan perhatian pada beberapa sifat dari
kehidupan sebenarnya.
2.3Pengertian Simulasi
Simulasi merupakan suatu metodologi untuk melaksanakan
percobaan dengan menggunakan model dari suatu sistem nyata
(Siagian, 1987). Simulasi adalah model dari suatu sistem nyata,
dimana sistem tersebut dimodelkan dengan menggunakan sebuah
software yang berfungsi untuk menirukan prilaku sistem nyata.
2.3.1Elemen Simulasi
Suatu sistem dalam simulasi mencakup entities, activities,
resources, and control. Elemen-elemen tersebut mendefinisikan
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
5
siapa, apa, di mana, kapan, dan bagaimana suatu entity diproses.
Berikut merupakan penjelasan elemen dasar permodelan:
1. Entities, yaitu segala sesuatu yang dapat di proses.
2. Activity, yaitu kegiatan yang dilakukan dalam sistem yang
mempengaruhi entitas baik secara langsung atau tidak langsung.
3. Resources, yaitu alat/operator untuk menjalankan aktivitas.
4. Controls, yaitu segala sesuatu yang menentukan bagaimana,
kapan, dan dimana aktivitas dijalankan.
Gambar 2.1 Elemen simulasiSumber : Mckeod(2001)
2.4Definisi Arena Simulation Software
Arena adalah sebuah program penyusun model dan juga
merupakan simulator yang masuk dalam kategori high level program.
Arena juga termasuk software simulasi yang memiliki ciri general
purpose simulation language, dimana pengguna dapat membangun
model, templates, bahkan membuat sendiri modul jika diperlukan
dengan menggunakan bantuan program seperti Visual Basic, Fortran,
atau C/C++.
2.4.1Modul Arena Simulation Software
Berikut ini adalah modul-modul yang digunakan pada Arena
simulation software:
a. Create Module
Create module merupakan modul sebagai titik awal entitas dalam
model simulasi untuk mendefinisikan kedatangan entitas ke
dalam suatu sistem. Contoh: Kedatangan pelanggan untuk proses
pelayanan.
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
6
Gambar 2.2 Modul create
b. Dispose Module
Dispose module merupakan modul sebagai titik akhir untuk
entitas dalam modul simulasi. Contoh: Customer keluar dari bank.
Gambar 2.3 Modul disposec. Process Module
Process module digunakan untuk mendefinisikan proses. Server
dapat berupa sebuah resource atau transporter. Contoh:
Memenuhi pesanan.
Gambar 2.4 Modul processd. Decide Module
Decide module digunakan untuk pengambilan keputusan proses
dalam sistem. Contoh: Pengiriman part yang benar untuk diproses
lebih lanjut atau pengiriman part yang salah untuk dikerjakan
kembali untuk perbaikan.
Gambar 2.5 Modul decidee. Batch Module
Batch module digunakan sebagai mekanisme pengelompokan
dalam model simulasi. Contohnya: Membawa bersama sajian
makanan berserta minuman sebelum di hidangkan.
Gambar 2.6 Modul batch
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
7
f. Separate Module
Separate module digunakan untuk menyalin baik entitas yang
masuk menjadi beberapa entitas atau untuk membagi sebuah
entitas yang sebelumnya telah di batch. Contohnya:
Memindahkan kotak dari container dan mengirimkan entitas ke
beberapa tempat.
Gambar 2.7 Modul separate
g. Assign Module
Assign module memberikan penetapan nilai kepada variabel
pengguna yang di definisikan, tingkat atau level kontinu, atribut
entitas atau gambar, variabel-variabel status model, atau tempat
sumber daya. Contoh: Mengakumulasikan nomor-nomor dari sub
part yang menyusun part.
Gambar 2.8 Modul assign
2.4.2 Input Analyzer
Input Analyzer merupakanbagian dari software Arena.Tools ini
digunakan untuk menentukan fungsi distribusi probabilitas dari data
input. Selain itu juga dapat digunakan untuk mencocokkan fungsi
spesifik dari distribusi data file dan membandingkan fungsi distribusi
atau untuk menampilkan efek dari perubahan parameter untuk
distribusi yang sama. Input Analyzer menampilkan input data acak
tersebut yang kemudian dapat dianalisis menggunakan fitur
perangkat lunak fitting distribution untuk mencari bentuk distribusi
yang cocok menggambarkan data tersebut. Data yang akan
dimasukkan sebelumnya harus disimpan dalam Notepad dengan
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
8
format .txt karena Input Analyzer Arena hanya dapat membaca
masukan dari format .txt.
2.4.3Process Analyzer
Proses Analyzer membantu dalam mengevaluasi alternatif yang
disajikan oleh eksekusi model simulasi scenario yang berbeda. Hal ini
berguna untuk pengembangan model simulasi, serta pembuatan
keputusan dimana tidak dikenal dengan model, namun akrab disebut
dengan menangani solusi model simulasi. Biasanya process analyzer
untuk menentukan scenario mana yang cocok sehingga bisa
mendapatkan WIP yang minimum.
2.5Activity Cycle Diagram
Activity Cycle Diagram (ACD) adalah bahasa grafik/gambar yang
memodelkan sistem dengan menunjukan hubungan interaksi antar
elemen dengan perubahan secara diskrit terhadap waktu. Entitas di
ACD ada dua yaitu entitas permanen dan sementara. Sedangkan
aktivitas pada ACD ada dua, pasif dan aktif.
Tabel 2.1 Modul Activity Cycle DiagramNo
Nama Simbol
Lambang Keterangan
1 GenerateMerepresentasikan menciptakan (create)
atau membangkitkan (generate) entitas
2 TerminateMerepresentasikan membuang atau
memberhentikan entitas.
3 Passive Merepresentasikan aktivitas pasif.
4 Active Merepresentasikan aktivitas aktif.
5 Panah
(connect)
Merepresentasikan relasi urutan antar
node yang menunjukkan bahwa
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
9
status/aktivitas pendahulu berubah atau
berlanjut menjadi status/aktivitas
berikutnya.
2.6Distribusi Probabilitas
Mengenai distribusi data dan macam-macam distribusi data
terdapa pada mega project.
2.6.1Distribusi Kontinyu
Salah satu macam distribusi probabiltas, yaitu model matematika
yang menghubungkan nilai variabel dengan probabilitas terjadinya
nilai itu. Distribusi Kontinyu memiliki sifat kontinyu, data yang diamati
berjalan secara berkesinambungan dan tidak terputus.
2.6.1.1 Distribusi Uniform
Distribusi uniform pada umumnya digunakan variabel acak
seragam (uniform) umum digunakan karena tidak adanya informasi
tentang ditribusi yang mendasari yang dimodelkan.
a. Probability Density Function (pdf)
Probability Density Function (pdf)
Using Maximum Convention1
b−afor a≤ x≤b
0 for x<a∨x>b (2-1)
b. Cummulative Distribution Function (cdf)
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
10
Cummulative Distribution Function
0 for x<a
x−ab−a
for a≤ x<b (2-2)
1 for x ≥b
X=a+( b−a )U
U diperoleh dari U=RN (0,1 ) (2-3)
2.6.1.2 Distribusi Normal
Sebuah fungsi yang berbentuk lonceng dengan parameter µ dan
σ. Variabel acak normal digunakan untuk memodelkan banyak
fenomena acak yang dapat dinyatakan sebagai jumlah variabel
acak, berdasarkan central limit theorem. Analisis harus berhati-hati
dalam menggunakan distribusi normal untuk model fenomena acak,
yang tidak dapat mengasumsikan nilai negatif. Distribusi normal
pada umumnya digunakan untuk menggambarkan proses.
a. Probability Density Function (pdf)
Probability Density Function
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
11
f ( x ,μ ,σ )= 1σ x√2π
e
(x−μx)2
(2σ x2 ) dt (2-
4)
b. Cummulative Distribution Function (cdf)
Cummulative Distribution Function
∫−∞
x
f (t ; μx , σ x )dt=∫−∞
x1
σ x √2πe
(t−μx )2
(2σ x2 ) dt (2-
5)
2.6.1.3 Distribusi Triangular
Sebuah distribusi dengan batas bawah a, modus c dan batas
atas b. Variabel acak trianguler digunakan ketika distribusi yang
mendasari tidak diketahui, tetapi masuk akal untuk mengasumsikan
bahwa nilai berkisar dari berapa nilai minimal, bentuk linear kurva
PDF adalah cara paling sederhana untuk mewakili jenis perilaku.
Variabel acak trianguler biasanya digunakan untuk
merepresentasikan proses.
a. Probability Density Function (pdf)
Probability Density Function
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
12
0 for x<a ,
2 ( x−a )(b−a ) (c−a )
for a≤x ≤c ,
2 (b−x )(b−a ) (b−c )
for c< x≤b ,
0 for b<x (2-6)
b. Cummulative Distribution Function (cdf)
Cummulative Distribution Function
0 for x<a ,
( x−a )2
(b−a ) (c−a )for a≤x ≤c ,
1−(b−x )2
(b−a ) (b−c )for c<x≤b , (2-7)
1 for b<x
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
13
2.6.1.4 Distribusi Eksponensial
Fungsi eksponensial adalah salah satu fungsi yang paling penting
dalam matematika. Biasanya fungsi ini ditulis dengan notasi exp (x)
atau ex, dimana e adalah basis logaritma natural yang kira-kira
sama dengan 2.71828183. Variabel acak eksponensial banyak
digunakan untuk model “acak” waktu antar kedatangan untuk waktu
kontinyu. Variabel acak eksponensial biasanya digunakan untuk
mempresentasikan interval pelanggan, banyaknya kegagalan, dan
sebagainya.
a. Probability Density Function (pdf)
Probability Density Function
λ e− λx (2-8)
b. Cummulative Distribution Function (cdf)
Cummulative Distribution Function
1−e−λx (2-9)
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
14
2.6.1.5 Distribusi Gamma
Nilai antara a dan b dimana a > b, dan probabilitas dari semua
nilai-nilai adalah sama.
a. Probability Density Function (pdf)
Probability Density Function
xk−1exp (−x
θ)
Γ (k)θk(2-
9)
b. Cummulative Distribution Function(cdf)
Cummulative Distribution Function
γ (k ,xθ)
Γ (k )(2-10)
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
15
2.6.1.6 Distribusi Weibull
Biasanya digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang
menyangkut lama waktu (umur) suatu objek yang mampu
bertahan hingga akhirnya objek tersebut tidak berfungsi
sebagaimana mestinya . Distribusi weibull pada umumnya
digunakan untuk mempresentasikan waktu kerusakan.
a. Probability Density Function (pdf)
Probability Density Function
f ( x )= kλ ( x
λ )k−1
e−( x
λ)k
x ≥0 x<0 (2-11)
b. Cummulative Distribution Function(cdf)
Cummulative Distribution Function
1−e−( x
λ)k
x≥0
0 x<0 (2-12)
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
16
2.6.1.7 Distribusi Lognormal
Merupakan distribusi probabilitas sebuah peubah (variabel) acak
yang logaritmanya tersebar secara normal.
a. Probability Density Function (pdf)
Probability Density Function
1x√2πσ
e−ln x−μ2
2μ2 (2-13)
b. Cummulative Distribution Function (cdf)
Cummulative Distribution Function
12+ 12
erf [ ln x−μ2σ ] (2-
14)
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
17
Distribusi lognormal pada umumnya digunakan untuk
merepresentasikan waktu kerusakan.
2.6.2Distribusi Diskrit
Distribusi dimana perubahnya secara teoritis tidak dapat
menerima sembarang nilai diantara dua nilai yang diberikan. Sering
lebih mudah bila semua peluang suatu peubah acak x dinyatakan
dalam suatu rumus. Tetapi juga tidak menutupi kemungkinan apabila
distribusi diskrit dinyatakan dalam bentuk grafik ataupun dalam
bentuk label.
2.6.2.1 Distribusi Poisson
Merupakan limit dari distribusi binomial dengan banyaknya
percobaan n relatif besar. Distribusi poisson pada umumnya
digunakan untuk menggambarkan jumlah kedatangan dalam satu
satuan waktu.
a. Probability Mass Function (pmf)
Probability Mass Function
e−λ λk
k !(2-
15)
b. Cummulative Distribution Function (cdf)
Cummulative Distribution Function
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
18
Γ (⌊ k+1 ⌋ , λ )⌊k ⌋ !
for k≥0 (2-16)
2.6.2.2 Distribusi Binomial
Setiap percobaan hasilnya dapat dibedakan dalam 2 macam
kejadian: berhasil (probabilitas dinyatakan dengan notasi p) atau
tidak berhasil (probabilitas dinyatakan dengan notasi q=1-p).
Masing-masing percobaan merupakan peristiwa yang bersifat bebas
yaitu peristiwa yang satu tidak mempengaruhi peristiwa yang lain.
a. Probability Mass Function (pmf)
Probability Mass Function
(nk) pk (1−p)n−k(2-17)
b. Cummulative Distribution Function (cdf)
Cummulative Distribution Function
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
19
I 1−p(n−⌊k ⌋ ,1+⌊ k ⌋ ) (2-18)
2.6.2.3 Distribusi Geometri
Percobaan bebas dilakukan berulang, dapat menghasilkan
keberhasilan dengan probabilitas p dan kegagalan dengan probabilitas
q=1-p.
a. Probability Mass Function (pmf)
Probability Mass Function
(1−p)k−1 p (2-
19)
b. Cummulative Distribution Function (cdf)
Cummulative Distribution Function
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
20
1−(1−p)k (2-20)
2.7Verifikasi dan Validasi
Verifikasi adalah proses mengevaluasi suatu model apakah telah
memenuhi kondisi seperti yang dirancang pada awal pengembangan,
dengan pemeriksaan program komputer. Verifikasi dilakukan dengan
membandingkan antara input yang diberikan model dan animasi
running simulasi.
Teknik verifikasi ada 4, yaitu:
Teknik 1: Dalam pengembangan model simulasi, tuliskan
program komputer terbagi dalam beberapa
modul/subprogram/routine.
Teknik 2: Perancangan program simulasi akan lebih baik jika
merupakangabungan dari ide beberapa orang yang tergabung
dalam satu tim, agar model lebih berkembang dan tidak terbatas
oleh persepsi satu orang saja (jalan di tempat, structure walk
through)
Teknik 3: Jalankan simulasi dengan variasi masukan
parameter dan amati hasilnya, apakah beralasan dan dapat
diterima.
Teknik 4: Lakukan pemrosesan simulasi bertahap (trace) untuk
mengamati
proses kejadian dan perubahan nilai variabelnya.
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
21
Validasi adalah proses penentuan apakah model, sebagai
konseptualisasi atau abstraksi, merupakan representasi berarti dan
akurat dari sistem nyata (Hoover dan Perry, 1989). Validasi dilakukan
dengan membandingkan output hasil simulasi dengan kondisi aktual,
dengan menggunakan uji T, untuk mengetahui bahwa data dari
model dan aktual berasal dari distribusi yang sama, maka model
dikatakan valid.
Macam-macam pengujian validasi yakni:1. Unit Test, merupakan pengujian difokuskan pada unit terkecil
dari suatu modul program.
2. Integration Test, merupakan pengujian terhadap unit-unit
program yang saling berhubungan (terintegrasi) dengan fokus
pada masalah interfacing. Dapat dilaksanakan secara top-down
integration atau bottom-up integration.
3. System Test, merupakan pengujian yang dilakukan sepenuhnya
pada sistem
berbasis komputer. Terdiri atas recovery testing (penanganan
kegagalan),
4. Security testing (mekanisme proteksi), stress testing (situasi tidak
normal)
5. Acceptance Test, merupakan pengujian terakhir sebelum sistem
dipakai oleh user. Terdiri atas requirement test (pemenuhan
kebutuhan), black box test (uji keluaran yang tidak berbeda
signifikan), dan white box test (algoritma representasi proses)
3
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
22
BAB IIIMETODOLOGI PRAKTIKUM
3.1 Diagram Alir Praktikum
Berikut ini merupakan digram alir dari praktikum:
Gambar 3.1 Diagram alir praktikum
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
23
3.2 Prosedur Praktikum
Langkah-langkah yang perlu dilakukan dalam praktikum ini adalh:
1. Mulai
2. Studi Kepustakan
3. Pengamatan Pendahuluan
4. Penentuan Fokus Pengamatan
5. Pengambilan Data
6. Pengolahan Data
7. Permodelan Sistem dengan ACD
8. Penentuan Distribusi
9. Permodelan Sistem dengan Arena
10. Verifikasi
11. Simulasi Sistem dengan Arena
12. Validasi
13. Analisa dan Pembahasan
14. Skenario dengan Process Analyzer
15. Analisa dan Pembahasan Hasil Eksperimen
16. Kesimpulan Saran
17. Selesai
3.3Hasil Pengamatan Pendahuluan
Entitas masuk berupa pc bar kemudian di masukan ke proses
pemotongan. Pada proses pemotongan dilakukan pemotongan
dengan mesin cutting. Lalu di heading dengan mesin heading.
Setelah proses ini maka dilakukan proses gulung spiral lalu proses
pemasangan emplit dan dilanjutkan proses setting. Setalah proses
setting dilakukan penuangan concentrate (campuran semen, pasir,
dan lainnya) dari dalam batching plan, dialirkan dengan conveyor ke
dalam cetakan setelah itu proses pemasangan sil mur baut, kemudian
proses stressing (penarikan). Kemudian dilakukan proses spining
(pemadatan). Setelah proses ini dilakukan kemudian dilanjutkan pada
proses steaming dengan mesin boiler. Setelah proses ini selesai
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
24
dilakukan pelepasan mur dan baut pada cetakan dan cetakan akan
kembali lagi ke stasiun kerja setting sedangkan produk beton tiang
pancang/spunt pile akan dilakukan proses finishing meliputi
pemotongan strant, pengecatan emplit, marking, kemudian di
delivery menggunakan truck.
Permasalahan ada pada proses pemotongan, dimana pada proses
pemotongan di lakukan secara manual sehingga menyebabkan waktu
yang tidak konstan.
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
25
BAB IVANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1Gambaran Sistem
PT. Beton Prima Indonesia adalah merupakan salah satu
perusahaan yang memproduksi berbagai macam produk beton
pracetak di Indonesia. Studi kasus yang kami ambil adalah untuk
proses produksi tiang pancang yang type spunt pile atau tiang
pancang yang berbentuk bulat yang biasanya di pakai untuk
memperkuat pondasi dari bangunan. Tiang pancang spunt pile di buat
dari PC bar yang berbentuk gelondongan yang kemudian di potong
dengan menggunakan mesin cutting sesuai ukuran yang ditentukan /
sesuai dengan ukurang beton tiang pancang yang ingin di produksi
(rata-rata ukuran 12 m dan dipotong menjadi 6 bagian). Setelah dari
mesin cutting, pc yang sudah terpotong di bawah ke mesin heading
sebanyak 6 setiap pengambilan, untuk dilakukan proses heading
untuk ujung-ujung dari pc bar yang berfungsi sebagai pengunci dari
emplitnya kemudian masuk ke proses gulung spiral satu persatu
setelah proses gulung spiral yaitu proses pemasangan emplit yang
dilakukan oleh pekerja yang dilakukan secara manual.
Setelah pemasangan emplit, dilakukan setting yaitu geronjong
spiral dimasukkan kedalam cetakan (molding) satu persatu kemudian
proses feeding (penuangan concentrate kedalam cetakan) yang
dialirkan melalui dari batching plan melalui conveyor dengan volume
sesuai ukuran beton yang di produk. Setelah itu dengan
menggunakan crane, molding yang sudah terisi di pindahkan ke
proses stressing yaitu proses penarikan beton dengan yang
tergantung spesfikasinya tetapi sebelum proses itu dilakukan terlebih
pemasangan mur dan baut. Setelah proses stressing selesai
dilakukan proses spinning yaitu proses pemadatan beton tiang
pancang. Setelah itu dilakukan proses steaming. Setelah proses
LABORATORIUM SIMULASI DAN APLIKASI INDUSTRIJURUSAN TEKNIK INDUSTRI - UNIVERSITAS BRAWIJAYA
26
steaming selesai dilakukan proses the molding yaitu proses
pelepasang tiang pancang dari cetakan dan juga pelepasan sill dan
baut dari tiang pancang setalah itu baru dilakukan proses finishing.