Tugas Besar

TUGAS BESARTEKNIK SIMULASI

Sistem Antrian Pembayaran Pajak

STNK di Samsat

Anggota Kelompok :

1. Alkindi 1312 105 026

2. Hani Kaulasari 1312 105 027

3. Wenthy Oktavin M. 1312 105 028

4. Aridya Prayoga 1312 105 029

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Rumusan Masalah & Tujuan

1. Berapa besar kegunaan sistem (utility system)?

2. Apakah data hasil simulator telah valid?

1. Mengetahui besar kegunaan sistem (utility system)?

2. Menganalisis kevalidan data hasil simulator3. Bagaimana model

simulator yang sesuai di Samsat Manyar?

3. Menganalisis model simulator yang sesuai di Samsat Manyar.

Manfaat :

1. Peneliti dapat

menerapkan materi

simulasi sistem antrian

dalam mata kuliah

teknik simulasi.

2. Peneliti dapat

memberikan

rekomendasi perbaikan

kualitas pelayanan pada

Samsat Manyar.

Batasan Masalah

1. Hanya meneliti pada bagian pelayanan pembayaran pajak STNK

2. Hanya ada satu peneliti yang mencatat di setiap tahap

TINJAUAN PUSTAKA

Kegunaan SystemYaitu jumlah kedatangan yang

diharapkan per rata – rata waktu pelayanan. Jika <1 ataupun =1, berarti kelajuan kedatangan pelanggan yang terjadi sebanding dengan daya tampung pelayan.

Disiplin AntrianTerdapat beberapa jenis disiplin antrian, yaitu :a. FCFS ( FIFO ) : berarti pelanggan yang lebih

dulu datang, akan dilayani lebih dulu.b. LIFO : berarti pelanggan yang datang

terakhir, akan dilayani lebih duluc. Random : berarti semua pelanggan

mempunyai kesempatan yang sama untuk dilayani lebih dulu

d. Prioritas : berarti pelanggan yang mempunyai prioritas yang tinggi, akan dilayani lebih dulu.

Run TestTeknik analisis untuk menguji apakah data yang dijadikan sampel terpilih secara random dari suatu populasi tertentu. Uji ini termasuk dalam kelompok uji satu sampel.

Pengujian DistribusiPada konsep central limit pusat menyatakan bahwa apapun distribusinya akan mendekati distribsui normal. Pengujian Distribusi normal dapat menggunakan one sample Kolmogorov-Smirnov.

Extend Simulator

count

event

3V 1 2

MD

sensor

CD L W

F U

demand

a

b

c

demand

a b cabc

A

Set A

A

Get

F

L W

u

use

change

#

demand

#

select

b?

a

a

b

Exit#

1 2 3

Rand

N

B

A

Y a>0

n

demand

Var

#

A

a. Discrete Event Library

Executive

Activity, Multiple

Generator Timer

UnBatch Batch

Set Attribute Get Attribute

Queue FIFO Resource

Activity, Service Select DE output

Combine Exit

b. Generic and Plotter Library

Input Random Number Decision

c. Mfg and Plotter Library

Batch (Variable) Plotter

d. Animated Library

Animated Attribute Animated Value

METODOLOGI

PENELITIAN

Data primer, dilakukan pengamatan secara langsung pada setiap tahap layanan dan

dicatat waktu kedatangan dan waktu pelayanan. Data diambil pada tanggal 15 Desember 2012, pukul 08:00:00-14.00:00

Sumber Data

1. Waktu antar kedatangan2. Waktu pelayanan

a. Tahap 1 (pendaftaran) : server 1, server 2 dan server 3

b. Tahap 2 ( pembayaran) : server 1 dan server 2

c. Tahap 3 (pengambilan STNK) : server 1

Variabel Penelitian

Lokasi dan Tata Letak Fasilitas

Keterangan :Server 1, 2, 3 : tahap 1 (pendaftaran)Server 4,5 : tahap 2 (pembayaran)Server 6 : tahap 3 ( pengambilan STNK) satpam

Pintu Masuk Mesin antrian STNK

Server 1

Server 2

Server 3Server 4

Server 5

Se rv er

6

Kegia

tan

Pela

yana

n Pelayanan

Satpam

Tahap 1 (Pendaft

aran)

Tahap 2 (Pembay

aran)

Tahap 3 (Pengam

bilan STNK)

HASIL DAN PEMBAHAS

AN

Kegunaan sistem

Tahap Jumlah server

1 (pendaftaran) 108,5 666,2 3 0,054288

2(pembayaran) 108,5 244,58 2 0,221809

3(pengambilan STNK) 108,5 124,55 1 0,871136

Pada setiap tahap kelajuan kedatangan pelanggan (customer) yang terjadi sebanding dengan daya tampung pelayan karena nilai utility system kurang dari satu.

Cek Kecukupan Data

Tahap Server k

S

N' N Keputusan

Waktu kedatangan

- 95% 28% 10511 3336433 55 70 Cukup

Tahap 1

1 95% 33% 16060 15683126 17 24 Cukup

2 95% 33% 14712 14258008 21 24 Cukup

3 95% 33% 15860 15758570 14 22 Cukup

Tahap 2 1 95% 8% 8491 2134644 23 35 Cukup

2 95% 8% 8630 2225435 29 35 Cukup

Tahap 3 1 95% 11% 8718 1312253 68 70 Cukup

Uji Keacakan DataHipotesis :H0 : Data telah diambil secara acakH1 : Data tidak terambil secara acak

Tahap Server n1 n2 r P-value Kesimpulan

Waktu kedatangan

- 35 35 28 1,926 0,054 Acak

Tahap 1

1 12 12 14 0,209 0,835 Acak

2 12 12 18 1,878 0,06 Acak

3 11 11 14 0,655 0,512 Acak

Tahap 21 17 18 13 1,712 0,087 Acak

2 17 18 21 0,692 0,489 Acak

Tahap 3 1 35 35 31 1,204 0,229 Acak

Uji Distribusi

Tahap Server Rank Distribusi Parameter

Wk 7 Eksponensial l=0,00666

Tahap 1(pendaftaran)

1 3 Johnson SBg=1,46 d=0,72397l=1317,2 x=289,25

2 2 Invers Gaussian l=1930,2 m=502,96

32

Invers Gaussian l=3242,2 m=548,18

Tahap 2(pembayaran)

1 3 Johnson SBg=1,0125 d=1,2575l=296,81 x=144,68

2 1 Beta,

,,b=360

Tahap 3(pengambilan

STNK)1 2 Invers Gaussian l=589,31 m=124,56

Uji Validasi Distribusi

s1t1 s2t1 s3t1 s1t2 s2t2 t3 wk

N 24 24 22 35 35 70 70

Kolmogorov-Smirnov Z

0,14 0,1137 0,123 0,09 0,0823 0,08 0,08

D0,05,n (tabel) 0,269 0,269 0,281 0,224 0,224 0,16 0,16

Asymp. Sig. (2-tailed) 0,877 0,88 0,9154 0,9045 0,953 0,682 0,62

Keputusan Gagal Tolak

Ho

Gagal Tolak

Ho

Gagal tolak H0

Gagal tolak H0

Gagal Tolak

H0

Gagal Tolak

H0

Gagal Tolak

H0

Uji Validasi Data


N 81 30 28 55 51 75 139


1,235 0,73 1,283 1,223 1,26 1,296 1,268

Asymp. Sig. (2-tailed) 0,094 0,66 0,074 0,1 0,083 0,069 0,08


Ho

Gagal Tolak

Ho

Gagal tolak H0

Gagal tolak H0

Gagal Tolak

H0

Gagal Tolak

H0

Gagal Tolak

H0

Uji Validasi Data


N 81 30 28 55 51 75 139


1,235 0,73 1,283 1,223 1,26 1,296 1,268

Asymp. Sig. (2-tailed) 0,094 0,66 0,074 0,1 0,083 0,069 0,08


Ho

Gagal Tolak

Ho

Gagal tolak H0

Gagal tolak H0

Gagal Tolak

H0

Gagal Tolak

H0

Gagal Tolak

H0

Uji Validasi Sistem Simulator

tahap server t df p-value keputusan

wk -11,906 93 0 tidak sama

11 -1,659 30 0 tidak sama

2 -2,97 26 0 tidak sama

3 0 tidak sama

2

1 0 tidak sama

2 0 tidak sama

3 1 116 0 tidak sama

Berdasarkan tabel dapat disimpulkan bahwa data waktu antar kedatangan dan datawaktu pelayanan di semua tahap dan semua server dengan data bangkitasn simulasi tidak sama sehingga harus ada perbaikan simulator dan harus dilakukan servey ulang

KESIMPULAN

1. Pada setiap tahap kelajuan kedatangan pelanggan (customer) yang terjadi

sebanding dengan daya tampung pelayan karena nilai utility system kurang

dari satu.2. Model simulator antrian di Samsat masih belum sesuai.

Tugas Besar

Documents