Nama : Bayu Mayura Pridatama NPM : 10208239 Jurusan : Manajemen / S1

1. ANALISIS ANTRIAN PADA SPBU 34-17135BEKASI JAYA - BEKASI TIMURSEMINAR PENULISAN ILMIAHDiajukanGunaMelengkapiSyarat-SyaratUntukMencapaiGelarSetaraSarjanaMudaJurusanManajemenJenjang Strata SatuFakultasEkonomiUniversitasGunadarma Nama : BayuMayuraPridatama NPM : 10208239 Jurusan : Manajemen / S1 Pembimbing : SupriyoHartadi W. SE., MM FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS GUNADARMA BEKASI 2011

2. A. Latar Belakang Seperti yang kitaketahui, bahwaantrianmerupakanproses yang seringkitajalanidalamkehidupansehari-hari, dimanadalamprosestersebutmenerapkansuatusistem agar memudahkandalammelayaniparakonsumen. Dalamprosestersebutkitaharusmeminimalkanwaktu rata-rata dalamantrianmaupunsistemnyasehinggadapatmeningkatkanmutupelayanan yang akandiberikan. Beberapapenyimpanganantrianakandapatdihindariapabilamemahamidenganbenarteoriantrian, sehinggadesainpelayanan yang memadaiakandapatditerapkandengandasar yang kuatdanterpercaya. Sepertiantrianpengisianbahanbakardi SPBU 34-17135 Bekasi Jaya– BekasiTimur yang merupakansalahsatutempatpengisianbahanbakaruntukkendaraanrodadua, dimanasetiapharinyabanyakmasyarakat yang melakukanpengisianbahanbakarsepertibensin.

3. B. Rumusan Masalah Penulisinginmengetahuibagaimanacarauntukmeningkatkanpelayanan agar dapatmeminimalkanwaktu rata-rata pengisianbahanbakarsaatmenunggudalamantriandansistemantrianpelayanan agar tidakterjadiantrian yang terlalu lama pada SPBU 34-17135 Bekasi Jaya – BekasiTimur.

4. C. Batasan Masalah Penulismembatasimasalahpadaantrianmesinbagianpengisianbahanbakarbensin premium pada SPBU 34-17135 Bekasi Jaya – BekasiTimurdenganmenggunakanmetode Multi Chanel - Single Phase yang diamatimulaitanggal 14 Maret 2011 – 20 Maret 2011 pada jam sibukpukul 06.00 – 10.00 danpukul 16.00 – 19.00 WIB, sedangkanpada jam biasapukul 10.00 – 16.00 WIB.

5. D. Tujuan Penelitian UntukmengetahuiPelayanan yang diberikankepadamasyarakat yang inginmelakukanpengisianataupembelianbahanbakar agar dapatmeminimalkanwaktu rata – rata masyarakat yang inginmengisiataumembelibahanbakardanmemperbaikisistem agar tidakadanyaantrian yang terlalupanjang.

6. E. METODOLOGI PENELITIAN 1. ObjekPenelitian ObjekdalamPenulisanIlmiahiniadalahpenelitian yang dilakukanpada SPBU 34-17135 Bekasi Jaya – BekasiTimur. 2. Data atauVariabel a. Tingkat kedatanganpenggunajasa = λ b. Tingkat pelayanan rata-rata c. Jumlahfasilitaspelayananatauchanel = μ

7. E. METODOLOGI PENELITIAN 3. MetodePengumpulan Data Untukpenulisanilmiahini, penulisberusahamengumpulkan data denganmetodeantara lain : a. Data Primer StudiLapangan : melakukanpengamatanterhadapkendaraan yang mengantridaridatangsampaiselesaiprosespelayanan. b. Data Sekunder 1. Wawancara: dalammemperoleh data penulismelakukanwawancaradenganmanajermaupunpegawai lain didalamperusahaantersebut. 2. StudiPustaka : Membacaliteratur - literatur yang berhubungandenganpenulisan.

8. E. METODOLOGI PENELITIAN 4. Alat Analisis Yang Digunakan Alat analisis yang digunakan oleh penulis yaitu metode pengumpulan data dengan menggunakan metode perhitungan Multi Channel Single Phase. SUMBER POPULASI   Model Multi Chanel – Single Phase

9. F. Pembahasan Lama Pelayanan Kendaraan • Waktu pelayanan rata – rata = 45 detik / 60 menit= 0,75 menit per kendaraan • Tingkat pelayanan rata – rata (µ) = 60 menit / 0,75 menit = 80 kendaraan per jam

10. 1. HasilPenghitunganPada Jam Sibuk Tingkat KedatanganKendaraanPada Jam Sibuk

11. Tingkat kedatangan rata – rata per jam λ = Total jumlahkedatangankendaraan n x jam kerja = 4322 = 4322 = 88,204 kendaraan per jam 7 x 7 49 1. Tingkat kegunaankaryawan (p) = λ = 88,204 = 0,276 = 27,6 % s x µ 4 x 80 Maka total jam sibukbagianpelayananmelayanikendaraansebesar 0,276 atau 27,6% selama 7 jam kerja.

12. 2. Probabilitas tidak ada kendaraan dalam sistem (Po) Po= 1 s-1 ( λ/µ )n ( λ/µ )s Σ + n=0 n! S! (1- (λ/S.µ)) = 1 1 +(88,204 / 80) + (88,204 / 80)2+ (88,204 / 80)3 + (88,204 / 80)4 0! 1! 2! 3! 4!(1-(88,204/4 x 80)) = 1 0 + 1,102 + 0,608 + 0,223 + 0,085 = 1 2,018 = 0,495 = 49,5 %

13. 3. Jumlah rata – rata kendaraandalamantrian (nq) nq= Po (λ/µ)s . λ/s x µ S! (1- (λ/s.µ))2 = 0,495 (88,204/80)4 . 88,204/4 x 80 4! (1- (88,204/4 . 80)2 = 0,495 (1,478) . 0,276 24 (1- (0,276)2 = 0,732 x 0,276 17,376 = 0,202 17,376 = 0,012 kendaraan

14. 4. Jumlah rata – rata kendaraandalamsistem (nt) nt = nq + λ/µ = 0,012 + 88,204/80 = 0,012 + 1,102 = 1,114 kendaraan 5. Waktu rata – rata dalamantrian (tq) tq = nq/λ = 0,012/88,204 = 0,000136 jam atau 0,00816 menitatau 0,4896 detik 6. Waktu rata – rata dalamsistem (n) n = tq + 1/µ = 0,000136 + 1/80 = 0,000136 +0,0125 = 0,012636 jam atau 0,75816 menitatau 45,4896 detik

15. 7. Probabilitaswaktumenunggudalamantrian Pw = (λ/µ)s Po S!(1-(λ/s.µ) = (88,204/80)4 0,495 4!(1-(88,204/4 x 80) = (1,478) 0,495 17,376 = 1,478 x 0,028 = 0,041 = 4,1%

16. 2. Hasil Penghitungan Pada Jam Biasa Tingkat Kedatangan Kendaraan Pada Jam Biasa

17. Tingkat kedatangan rata – rata per jam λ = Total jumlahkedatangankendaraan n x jam kerja = 4031 7 x 6 = 4031 42 = 68,976 kendaraan per jam 1. Tingkat kegunaankaryawan (p) = λ = 95,976 = 0,3 = 30% s x µ 4 x 80 Maka total jam biasabegianpelayananmelayanikendaraansebesar 0,3 atau 30% selama 6 jam kerja.

18. 2. Probabilitastidakadakendaraandalamsistem (Po) Po = 1 s-1 ( λ/µ )n ( λ/µ )s Σ + n=0 n! S! (1- (λ/S.µ)) 1 = 1 +(95,976 / 80) + (95,976 / 80)2+ (95,976 / 80)3 + (95,976 / 80)4 . 0! 1! 2! 3! 4!(1-(95,976 /4 x 80)) =  1 0 + 1,2 + 0,72 + 0,288 + 0,123 = 1 2,331 = 0,429 = 42,9 %

19. 3. Jumlah rata – rata kendaraandalamantrian (nq) nq= Po (λ/µ)s . λ/s x µ S! (1- (λ/s.µ))2 = 0,429 (95,976 /80)4 . 95,976 /4 x 80 4! (1- (95,976 /4 . 80)2 = 0,429 (2,071) . 0,3 24 (1- (0,3)2 = 0,399 x 0,3 14,827 = 0,085 11,76 = 0,007 kendaraan

20. 4. Jumlah rata – rata kendaraandalamsistem (nt) nt = nq + λ/µ = 0,007 + 95,976/80 = 0,007 + 1,2 = 1,207 5. Waktu rata – rata dalamantrian (tq) tq = nq/λ = 0,007/95,976 = 0,000073 jam atau 0,00438 menitatau 0,2628 detik 6. Waktu rata – rata dalamsistem (n) n = tq + 1/µ = 0,000073 + 1/80 = 0,000073 +0,0125 = 0,012573 jam atau 0,75438 menitatau 45,263 detik

21. 7. Probabilitaswaktumenunggudalamantrian Pw = (λ/µ)s Po S!(1-(λ/s.µ) = (95,976/80)4 0,429 4!(1-(95,976/4 x 80) = (2,971) 0,429 16,8 = 2,971 x 0,039 = 0,116 = 11,6%

22. F. Kesimpulan 1. Hasilanalisispada jam sibuksebagaiberikut: a. Tingkat KegunaanKaryawan Waktudalammelayani yang terjadiadalah 0,276 atau 27,6% danwaktumenggangur 0,724 atau 72,4% selama 7 jam kerja, denganprobabilitastidakadakendaraandalamsistemadalah 0,495 atau 49,5%. b. KendaraanDalamAntrian Dan Sistem (Detik) Jumlah rata–rata kendaraandalamantriansebesar 0,012 kendaraandenganwaktu rata-rata 0,4896 detik. Sedangkanjumlah rata – rata kendaraandalamsistemsebesar 1,114 kendaraandenganwaktu rata-rata 45,4896 detik. Denganprobabilitaswaktumenunggu 0,041 atau 4,1%. 2. Hasilanalisispada jam biasasebagaiberikut: a. Tingkat KegunaanKaryawan Waktudalammelayani yang terjadiadalah 0,3 atau 30% danwaktumenggangur 0,7 atau 70% selama 7 jam kerja, denganprobabilitastidakadakendaraandalamsistemadalah 0,429 atau 42,9%. b. KendaraanDalamAntrian Dan Sistem (Detik) Jumlah rata–rata kendaraandalamantriansebesar 0,007 kendaraandenganwaktu rata-rata 0,2628 detik. Sedangkanjumlah rata – rata kendaraandalamsistemsebesar 1,207 kendaraandenganwaktu rata-rata 45,263 detik. Denganprobabilitaswaktumenunggu 0,116 atau 11,6%. Jadiberdasarkananalisis yang didapat, antrian yang terjadidi SPBU 34-17135 Bekasi Jaya-BekasiTimurinihampirtidakadanyaantriankendaraan.

23. G. Saran Kinerja karyawan di SPBU 34-17135 Bekasi Jaya-Bekasi Timur yang sudah sangat efektif namun bagi perusahaan yang bergerak dibidang jasa, pelayanan yang baik seperti ini akan sangat menambah keuntungan bagi perusahaan sehingga dapat menjaga stabilitas keadaan perusahaan, maka sistem pelayanan agar tidak terjadi antrian yang terlalu lama dan panjang diharapkan petugas SPBU 34-17135 Bekasi Jaya-Bekasi Timur agar mengarahkan konsumen tidak menunggu hanya disatu mesin saja, tetapi dialihkan kemesin dispenser bahan bakar premium lainnya