Operations Management

Operations Management OPERATIONS RESEARCH William J. Stevenson

8th edition http://rosihan.web.id

Proses Antrian • Suatu proses yang berhubungan dengan kedatangan pelanggan pada suatu fasilitas pelayanan, menunggu dalam baris antrian jika belum dilayani, kemudian seorang pelanggan akan meninggalkan sarana pelayanan setelah selesai dilayani

http://rosihan.web.id

CONTOH ANTRIAN       

Pelanggan menunggu pelayanan di kasir Mahasiswa menunggu konsultasi dengan pembimbing Mahasiswa menunggu registrasi dan pembayaran SPP Penumpang kereta api menunggu pelayanan loket penjualan karcis Pengendara kendaraan menunggu pengisian bahan bakar Beberapa produk atau komponen menunggu untuk di selesaikan dsb


Stuktur Model Antrian 1. 2.

Garis tunggu atau sering disebut antrian (queue) Fasilitas pelayanan (service facility)

1 2 Pelanggan masuk Ke dalam sistem antrian

Garis tunggu atau antrian

s

Pelanggan keluar dari sistem antrian

Fasilitas Pelayanan

STRUKTUR SISTEM ANTRIAN http://rosihan.web.id

CONTOH SISTEM ANTRIAN Sistem

Garis tunggu atau antrian

Fasilitas

1. Lapangan terbang

Pesawat menunggu di landasan

Landasan pacu

2. Bank

Nasabah (orang)

Kasir

3. Pencucian Mobil

Mobil

Tempat pencucian mobil

4. Bongkar muat barang

Kapal dan truk

Fasilitas bongkar muat

5. Sistem komputer

Program komputer

CPU, Printer, dll

6. Bantuan pengobatan darurat

Orang

Ambulance

7. Perpustakaan

Anggota perpustakaan

Pegawai perpustakaan

8. Registrasi mahasiswa

Mahasiswa

Pusat registrasi

9. Skedul sidang pengadilan Kasus yang disidangkan

Pengadilan


Komponen sistem antrian 1. Populasi masukan Berapa banyak pelanggan potensial yang masuk sistem antrian

2. Distribusi kedatangan Menggambarkan jumlah kedatangan per unit waktu dan dalam periode waktu tertentu berturut-turut dalam waktu yang berbeda

3. Disiplin pelayanan Pelanggan yang mana yang akan dilayani lebih dulu : a. FCFS (first come, first served) b. LCFS (last come, first served) c. Acak d. prioritas

4. Fasilitas Pelayanan mengelompokkan fasilitas pelayanan menurut jumlah yang tersedia : a. Singlechannel b. multiple-channel

5. Distribusi Pelayanan a. Berapa banyak pelanggan yang dapat dilayani per satuan waktu b. Berapa lama setiap pelanggan dapat dilayani

6. Kapasitas sistem pelayanan memaksimumkan jumlah pelanggan yang diperkenankan masuk dalam sistem

7. Karakteristik sistem lainnya pelanggan akan meninggalkan sistem jika antrian penuh, dsb http://rosihan.web.id

Notasi dalam sistem antrian = jumlah pelanggan dalam sistem = probabilitas kepastian n pelanggan dalam sistem = jumlah rata-rata pelanggan yang datang persatuan waktu = jumlah rata-rata pelanggan yang dilayani per satuan waktu = probabilitas tidak ada pelanggan dalam sistem = tingkat intensitas fasilitas pelayanan = jumlah rata-rata pelanggan yang diharapkan dlm sistem = jumlah pelanggan yang diharapkan menunggu dalam antrian = waktu yang diharapkan oleh pelanggan selama dalam sistem = waktu yang diharapkan oleh pelanggan selama menunggu dalam antrian • 1/µ = waktu rata-rata pelayanan • 1/λ = waktu rata-rata antar kedatangan • S = jumlah fasilitas pelayanan • • • • • • • • • •

n Pn λ µ Po p L Lq W Wq


SINGLE CHANNEL MODEL Model yang paling sederhana yaitu model saluran tunggal atau sistem M/M/1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

Populasi input tak terbatas Distribusi kedatangan pelanggan potensial mengikuti distribusi poisson Disiplin pelayanan mengikuti FCFS Fasilitas pelayanan terdiri dari saluran tunggal Distribusi pelayanan mengikuti distribusi poisson Kapasitas sistem diasumsikan tak terbatas Tidak ada penolakan maupun pengingkaran


Distribusi Poison Distribusi Poison sering muncul dalam liberature manajemen karena banyak diterapkan dalam bidang itu, misalnya saja, banyaknya pasien yang datang pada jasa pelayanaan puskesmas, banyaknya panggilan telepon selama jam kerja, banyaknya pelanggan yang datang pada jasa pelayan pada bank dan lain-lain. •

• • •

Distribusi Poison sering digunakan untuk menyederhanakan distribusi banyaknya kedatangan, tetapi banyaknya kedatangan tidak terlalu mengikutidistribusi poison. Menurut Sri Mulyono (2002;236), distribusi poison bersifat diskrit kontinyu karena menyangkkut kedatangan per satuan waktu. Menurut Pangestu Subagyo, Marwan Asri dan T. Hani Handoko (2000;266) distribusi probabilitas poison adalah satu pola-pola kedatangan yang paling umum bila kedatangan-kedatangan didistribusikan secara random. Hal ini terjadi karena distribusi poison menggambarkan jumlah kedatangan per unit bila sejumlah besar variabel-variabel random mempengaruhi tingkat kedatangan. http://rosihan.web.id

Distribusi Eksponential • Bila kedatangan individu-individu mengikuti distribusi poison, maka waktu antar kedatangan atau interarrival time adalah random dan mengikuti suatu distribusi eksponensial. • Menurut Pangestu Subagyo, Marwan Asri dan T. Hani Handoko (2000;266), distribusi eksponensial adalah waktu antar kedatangan. • Handoko (2000;266), distribusi eksponensial adalah waktu antar kedatangan setiap individu bila kedatangan-kedatangan didistribusikan secara random. • Menurut Sri Mulyono (2002;236), distribusi eksponensial adalah kontinyu sebab berhubungan dengan waktu pelayanan. • Distribusi eksponensial biasa digunakan untuk menyederhanakan distribusi waktu pelayanan, dan waktu pelayanan juga tidak selalu distribusi eksponensial.


Persamaan λ μ

1

P 

2

P n  P n (1  P)

3

L 

P λ  1 - P μ - λ

4

L



5

W 

6

W

q

q



λ μ(μ

2

- λ)

P 2  1 - P

1 μ - λ λ μ(μ

- λ)


Contoh PT CIARD mengoperasikan satu buah pompa bensin dengan satu operator. Rata-rata tingkat kedatangan kendaraan mengikuti distribusi poisson yaitu 20 kendaraan per jam. Operator dapat melayani rata-rata 25 mobil per jam, dengan waktu pelayanan setiap mobil mengikuti distribusi probabilitas eksponensial. Jika diasumsikan model sistem antrian yang digunakan operator tersebut (M/M/1), hitunglah : 1. Tingkat intensitas (kegunaan) pelayanan (p) 2. Jumlah rata-rata kendaraan yang diharapkan dalam sistem 3. Jumlah kendaraan yang diharapkan menunggu dalam antrian 4. Waktu yang diharapkan oleh setiap kendaraan selama dalam sistem (menunggu pelayanan) 5. Waktu yang diharapkan oleh setiap kendaraan untuk menunggu dalam antrian

Fasilitas Pelayanan

Kedatangan mobil, 20 per jam

s Mobil antri menunggu pelayanan

1 pompa bensin melayani 25 mobil per jam

Mobil Keluar

SPBU CIARD http://rosihan.web.id

Penyelesaian λ = 20 dan µ = 25 1. Tingkat intenstas (kegunaan) pelayanan atau p

p

λ 20   0,80 μ 25

Angka tersebut menunjukkan bahwa operator akan sibuk melayani kendaraan selama 80% dari waktunya. Sedangkan 20% dari waktunya (1 – p) yang sering disebut idle time akan digunakan operator untuk istirahat, dll 2

L

λ 20   4, atau μ - λ 25  20

L

p 0,80  4 1 - p 1  0,80

Angka tersebut menunjukkan bahwa operator dapat mengharapkan 4 mobil yang berada dalam sistem


3

λ2 (20) 2 400 Lq     3,20 μ(μ - λ) 25(25  20) 125 Angka tersebut menunjukkan bahwa mobil yang menunggu untuk dilayani dalam antrian sebanyak 3,20 kendaraan

4

1 1 1 W    0,20 jam atau 12 menit μ - λ 25  20 25 Angka tersebut menunjukkan bahwa waktu rata-rata kendaraan menunggu dalam sistem selama 12 menit

5

λ 20 20 Wq     0,16 jam atau 9,6 menit μ(μ - λ) 25(25  20) 125 Angka tersebut menunjukkan bahwa waktu rata-rata kendaraan menunggu dalam antrian selama 9,6 menit


MULTIPLE-CHANNEL MODEL (M/M/s)

Dalam Multiple-Channel Model, fasilitas yang dimiliki lebih dari satu. Huruf (s) menyatakan jumlah fasilitas pelayanan


Contoh Sebuah rumah sakit memiliki ruang gawat darurat (RGD) yang berisikan tiga bagian ruangan yang terpisah untuk setiap kedatangan pasien. Setiap ruangan memiliki satu orang dokter dan satu orang jururawat. Secara rata-rata seorang dokter dan jururawat dapat merawat 5 orang pasien per jam. Apabila pasien yang dihadapi hanya luka-luka ringan, mereka dapat melayani 12 pasien per jam. Laporan pihak statistik pasien pada rumah sakit tersebut menunjukkan bahwa kedatangan dan penyelesaian pelayanan mengikuti distribusi Poisson.

Sistem : (M/M/3) λ = 12 s=3 µ=5 p = 12/3(5) = 0,8

Pasien datang (rata-rata 12 pasien per jam)

s Pasien menunggu ddalam antrian untuk berobat

s s 3 saluran pelayanan 1 team mengobati ratarata 5 pasien perjam

Pasien pergi setelah menerma pengobatan

Model UGD http://rosihan.web.id

µ = rata-rata tingkat pelayanan untuk setiap fasilitas pelayanan

p

λ μs

Wq 

λ n λ s   ( ) ( )   s-1 μ μ  Po     λ n!  n 0 s!(1 - )   sμ 

 ( μλ ) n  n! ( Po ), jika Pn   λ n ( )  μ ( Po ), jika  s!s n -s

Lq λ

W  Wq 

1 μ

L  λW  Lq 

λ μ

0ns

ns

λ Po ( ) s p μ Lq   2 s!(1 - p)


Penyelesaian λ Po ( ) s p 0,20(12 )5 (12 ) μ 5 15  0,20(13,824)(0,80) Lq   12 2 s!(1 - p) 2 6(0,04) 3!(1 - ) 15 2 , 21184 Lq   9 , 216 pasien 0,24 Lq 9 , 216 Wq    0,768 jam atau 46 menit λ 12 1 1 W  Wq   0,768   0,968 jam atau 58 menit μ 5

L  λW  12(0,968)

 11,62


THANKS


Operations Management

Recommend Documents