Upload
irawan-bangun
View
468
Download
12
Embed Size (px)
Citation preview
BAB IPENDAHULUAN
1.1Latar Belakang
Performansi suatu sistem yang sudah dimiliki atau berjalan haruslah
dijaga dan ditingkatkan performansinya, selain dari itu desain baru
suatu sistem yang sudah ada diharapakan lebih optimal dibandingkan
sebelumnya. Dalam upaya tersebut, sering kali mengalami kesulitan
dalam mengukur performansi dari desain baru suatu sistem sebelum
dioperasikan atau akibat suatu perbaikan pada sistem yang sudah ada.
Uji coba suatu perbaikan atau perubahan langsung terhadap sistem
yang sudah ada pasti akan memerlukan waktu dan biaya sangat besar
di samping resiko kegagalan yang sulit diestimasi. Salah satu cara untuk
memperbaiki desain sistem yang baru adalah dengan menggunakan
simulasi.
Simulasi bertujuan untuk mendeskripsikan sistem secara nyata dan
terperinci. Software simulasi yang dapat digunakan adalah Arena. Model
arena yang biasa digunakan adalah Basic Process. Namun seringkali
penggunaan Basic Process kurang mencukupi sistem yang nyata
tersebut. Sistem nyata memiliki banyak proses dan transfer yang
bermacam-macam. Proses yang dimaksud antara lain proses match,
hold, dan signal. Proses transfer yang menggunakan conveyor maupun
transporter juga masih belum terdefinisikan. Modul yang perlu
digunakan adalah Advanced Process dan Advanced Transfer.
Pada praktikum modul 3 ini mengambil studi kasus di PT. Petrokimia
Kayaku Gresik yang memproduksi berbagai macam pupuk mulai dari
cair, butiran dan tepung. Sistem yang akan disimulasikan adalah sistem
produksi pupuk yang berbentuk butitan (Granule). Pupuk butiran
(granule) memiliki bahan baku berupa bahan baku utama (metsulfuron),
bahan aktif (diaziron) dan bahan pelengkap (carbofuron) yang akan
diproses melalui beberapa tahap yaitu proses driying, hopper scale,
mixing, rotary driying dan mixing. Setelah semua bahan tercampur
proses terahir adalah packaging dan setelah selesai langsung dibawa ke
gudang dengan forklift. Maka dari itu, pada praktikum modul 3 tentang
Arena Advanced ini memberikan dasar-dasar pembuatan simulasi
komputer yang lebih terperinci, mudah, dan cepat serta bagaimana
melakukan analisis terhadap output yang diperoleh, baik untuk sistem
manufaktur maupun sistem non-manufaktur (jasa). Penerapan pada
praktikum ini diharapkan dapat memodelkan sistem secara utuh dan
dapat menjadi referensi untuk perancangan sistem yang lebih baik.
1.2Tujuan
Tujuan dari praktikum modul 3 ini antara lain:
1. Mengenalkan praktikan tentang module-module Advanced Process
dan Advanced Transfer yang tersedia di dalam Arena
2. Mengenalkan praktikan tentang fungi dan kegunaan module-module
Advanced Process dan Advanced Transfer yang tersedia di dalam
Arena
3. Mampu memodelkan suatu sistem dengan cara menggambarkan
karakteristik elemen sistem melalui module-module Advanced
Process dan Advanced Transfer yang tersedia di dalam Arena
4. Mampu merancang ekperimen untuk memperbaiki sistem dan dapat
melakukan analisis terhadap output simulasi.
1.3Manfaat
Manfaat dari praktikum ini adalah:
1. Praktikan mengetahui module-module Advanced Process dan
Advanced Transfer yang tersedia di dalam Arena
2. Praktikan mengetahui fungi dan kegunaan module-module Advanced
Process dan Advanced Transfer yang tersedia di dalam Arena
3. Praktikan mampu memodelkan suatu sistem dengan cara
menggambarkan karakteristik elemen sistem melalui module-
module Advanced Process dan Advanced Transfer yang tersedia di
dalam Arena
4. Praktikan dapat merancang ekperimen untuk memperbaiki sistem
mampu melakukan analisis terhadap output simulasi
1.4Batasan
Berikut batasan praktikum pada modul 3.
1. Sistem yang digunakan berupa Single Line Multi Phase
2. Penerapan sistem yang disimulasikan adalah sistem manufaktur
serta sistem material handling
3. Data yang diambil dari hasil pengamatan waktu produksi
4. Data disimulasikan dalam waktu 8 jam dan replikasi 10 kali
1.5Asumsi
Asumsi-asumsi dari praktikum ini adalah:
1. Tidak ada komponen yang keluar dari antriannya.
2. Tidak ada kerusakan mesin.
3. Data bersifat konstan.
BAB IITINJAUAN PUSTAKA
2.1 Arena Advanced
Software Arena memiliki module-module yang digunakan untuk
memodelkan suatu sistem. Sistem simulasi yang akan diterapkan dalam
praktikum ini menggunakan module-module Advanced Process dan
Advanced Transfer.
2.1.1 Module Advanced Process
Modul-modul pada Advanced Process, antara lain:
1. Hold
Modul ini akan memegang entitas dalam sebuah antrian untuk
menunggu sinyal (wait for signal), menunggu untuk kondisi tertentu
benar kemudian dilakukan pemindaian (scan for condition), atau
terpegang selama waktu yang tidak terbatas dan kemudian akan hilang
dengan Remove Module (infinite hold).
Jika entitas memegang sinyal dan sinyal Module dipakai ditempat
lain di model, maka entitas akan berpindah ke modul selanjutnya. Jika
entitas dipegang untuk kondisi yang akan menjadi benar, maka entitas
akan tetap pada modul (di internal antrian) sampai kondisi menjadi
benar untuk dilepaskan. Saat entitas dipegang dalam waktu tak
terbatas, Remove Module digunakan di tempat lain pada model untuk
memperbolehkan entitas melanjutkan proses selanutnya.
Gambar 2.1 Module Hold
Typical uses modul hold untuk tipe wait for signal biasanya
digunakan pada saat menunggu lampu traffic light menjadi hijau. Untuk
tipe scan for condition digunakan pada saat akan menyatukan tutup
botol dengan botol yang sudah diisi penuh (kondisi benar). Sedangkan
untuk tipe infinite hold biasanya digunakan pada saat pelayanan pasien
IGD (entitas) yang menggunakan penilaian berdasarkan pada kriteria
masing-masing entitas sebelum dilepaskan (remove).
Prompt pada Modul Hold yaitu:
a. Type, digunakan untuk mendefinisikan tipe hold. Pilihan tipe hold
yaitu wait for signal, scan for condition, atau infinite hold.
b. Wait for value, digunakan untuk menentukan jumlah entitas yang
akan ditahan dalam modul hold dengan sinyal yang telah
ditentukan.
c. Limit, digunakan untuk membatasi berapa banyak entitas
maksimal yang berada pada modul hold.
d. Queue type, digunakan untuk mendefinisikan tipe antrian. Pilihan
tipe antrian yaitu didefinisikan sebagai berikut.
(a) Queue, diikuti oleh prompt Queue name
(b) Set, diikuti oleh prompt Set name dan Set index
(c) Internal, mendefinisikan bahwa entitas yang ditahan adalah
entitas yang berada dalam internal modul hold
(d) Attribute, diikuti oleh prompt Attribute
(e) Expression, diikuti oleh prompt expression description
2. Signal
Signal module mengirimkan sebuah signal atau tanda untuk setiap
hold module dalam model untuk menunggu sinyal tertentu dan
melepaskan entitas sebanyak tertentu. Saat entitas datang ke modul
signal, signal dievaluasi dan kode signal dikirimkan. Pada saat itu,
entitas di Hold Module yang menunggu untuk signal yang sama akan
hilang dari antrian. Entitas mengirimkan sinyal untuk melanjutkan
proses sampai bertemu dengan delay, masuk ke antrian atau pergi.
Gambar 2.2 Module Signal
Typical uses modul signal yaitu pada saat menganalisa pola lalu
lintas di persimpangan (sinyal saat lampu berwarna hijau), atau ketika
memberikan tanda operator untuk menyelesaikan pesanan yang
menunggu komponen lain.
Prompt pada Modul Signal yaitu:
a. Signal value, mendefinisikan berapa banyak sinyal yang akan
digunakan untuk mengevaluasi.
b. Limit, digunakan untuk membatasi berapa banyak entitas
maksimal yang berada pada modul signal.
3. Match
Match module membawa beberapa entitas sekaligus untuk
menunggu di antrian yang berbeda. Kesesuaian yang cocok saat ada
minimal satu entitas di setiap antrian yang diinginkan. Tambahan
sebuah atribut akan terspesifikasi seperti entitas yang menunggu
antrian harus memiliki nilai atribut yang sama sebelum pencocokan
diresmikan. Saat entitas datang pada match module, modul tersebut
ditempati oleh satu sampai lima kumpulan antrian, berdasarkan titik
masuk yang menghubungkanya. Entitas akan tetap pada antrianya
sampai terjadi kecocokan. Di saat ada satu kecocokan, satu entitas
pada setiap antrian akan lepas dan bertemu. Entitas yang bertemu akan
tersinkronisasi untuk meninggalkan modul.
Gambar 2.3 Module Match
Typical uses modul match yaitu ketika melakukan Perakitan part,
mempertemukan produk yang bervariasi untuk pesanan pelanggan,
atau pada saat sinkronisasi pelanggan yang keluar dengan pesanan
terisi.
Prompt pada Modul Match yaitu:
a. Type, mendefinisikan tipe match yang akan digunakan. Pilihan
type yaitu Any entities atau Based on attribute.
b. Number to match, mendefinisikan berapa variasi yang akan
digabungkan, minimal terdapat 2 entitas (part) yang akan
disatukan.
2.1.2Advanced Transfer Module
Modul-modul pada Advanced Transfer, antara lain:
1. Station
Modul Stasiun mendefinisikan sebuah stasiun (atau satu set stasiun)
sesuai dengan lokasi fisik di mana pemrosesan terjadi. Jika modul
Stasiun mendefinisikan satu set stasiun, itu efektif mendefinisikan lokasi
pemrosesan ganda.
Stasiun (atau setiap stasiun dalam set didefinisikan) memiliki area
kegiatanyang cocok yang digunakan untuk melaporkan setiap waktu
dan biaya yang masih harus dibayar oleh entitas di stasiun ini. Jika area
Kegiatan induk didefinisikan, maka juga mencatat setiap kali dan biaya
oleh entitas di stasiun ini.
Gambar 2.4 Module Station
Typical uses modul station adalah ketika mendefinisikan daerah
bubut atau pada saat mendefinisikan satu set gerbang tol.
Prompt pada Modul Station adalah Station type, digunakan untuk
mendefinisikan tipe station. Pilihan tipe station yaitu:
(a) Station, diikuti oleh prompt Station name
(b) Set, diikuti oleh prompt Set name, Save attribute, dan Station set
members
2. Route
Modul Route mentransfer entitas ke stasiun tertentu atau stasiun
berikutnya dalam urutan yang ditetapkan untuk entitas. Sebuah waktu
tunda untuk mentransfer ke stasiun berikutnya mungkin didefinisikan.
Ketika entitas memasuki modul Route, Stasiun atribut (Entity.Station)
diatur ke stasiun tujuan. Entitas tersebut kemudian dikirim ke stasiun
tujuan, menggunakan waktu rute yang ditentukan.
Jika tujuan stasiun dimasukkan dengan urutan, pada stasiun
berikutnya ditentukan oleh urutan entitas dan langkah dalam set
(didefinisikan oleh tujuan khusus Badan atribut.
Gambar 2.5 Module Route
Typical uses modul route adalah ketika mengirim panggilan saldo
rekening ke rekening agen atau ketika mengirim pelanggan restoran
untuk meja tertentu.
Prompt pada Modul Route yaitu:
a. Route time, digunakan untuk mendefinisikan berapa lama proses
transfer dari stasiun tertentu ke stasiun berikutnya.
b. Units, digunakan untuk mendefinisikan berapa banyak entitas
yang akan ditransfer.
c. Destination type, digunakan untuk mendefinisikan cara transfer.
Destination type terdiri dari:
(a) Station, diikuti oleh prompt Station name
(b) Sequential adalah ......
(c) Attribute, diikuti oleh prompt Attribute name
(d) Expressions, diikuti oleh prompt Expression description
3. Access
Modul Access mengalokasikan satu atau lebih sel dari conveyor ke
sebuah entitas untuk gerakan dari satu stasiun ke yang lain. Setelah
entitas memiliki kontrol dari sel-sel pada conveyor, maka dapat
disampaikan ke stasiun berikutnya. Ketika entitas tiba di modul Access,
maka akan menunggu sampai jumlah yang tepat dari sel yang
bersebelahan pada conveyor yang kosong dan sesuai dengan lokasi
stasiun entitas.
Gambar 2.6 Module Access
Typical uses modul acces adalah ketika Part mengakses conveyor
untuk dikirim ke bilik cat atau Plat mengakses conveyor yang akan
ditransfer ke stasiun pemotongan.
Prompt pada Modul Acces yaitu:
a. Conveyor name, digunakan untuk mendefinisikan nama conveyor.
Name berbeda dengan conveyor name, name hanya berfungsi
sebagai label.
b. Queue type, digunakan untuk mendefinisikan tipe antrian. Pilihan
tipe antrian yaitu didefinisikan sebagai berikut.
(a) Queue, diikuti oleh prompt Queue name
(b) Set, diikuti oleh prompt Set name dan Set index
(c) Internal
(d) Attribute, diikuti oleh prompt Attribute name
(e) Expression, diikuti oleh prompt expression description
4. Convey
Convey module memindahkan entitas pada conveyor dari lokasi
stasiun satu ke stasiun tujuan tertentu. Keterlambatan waktu untuk
menyampaikan entitas dari satu stasiun ke depan didasarkan pada
kecepatan konveyor (ditentukan dalam modul Conveyor) dan jarak
antara stasiun (ditentukan dalam modul Segmen).
Ketika entitas memasuki convey module, Stasiun atribut
(Entity.Station), diatur dengan stasiun tujuan. Entitas tersebut kemudian
disampaikan ke stasiun tujuan.
Gambar 2.7 Module Convey
Typical uses modul convey adalah ketika memindahkan tas dari
lokasi ke area pengambilan bagasi.
Prompt pada Modul Convey yaitu:
a. Conveyor name, digunakan untuk mendefinisikan nama conveyor.
b. Destination type, digunakan untuk mendefinisikan cara transfer.
c. Station name, digunakan untuk mendefinisikan nama station.
5. Exit
Exit module melepaskan sel entitas pada conveyor yang ditentukan.
Jika entitas lain sedang menunggu dalam antrian untuk conveyor di
stasiun yang sama ketika sel dilepaskan, maka ia akan mengakses
conveyor.
Gambar 2.8 Module Exit
Typical uses modul exit adalah pada saat kaleng keluar dari
conveyor untuk pengemasan, bagian Bad dikeluarkan dari conveyor dan
dibuang, atau ketika penumpang mengambil barang-barang dari
conveyor tempat pengambilan bagasi.
Prompt pada Modul Exit yaitu Conveyor name, digunakan untuk
mendefinisikan nama conveyor.
6. Request
Request module memberikan unit transporter ke entitas dan
menggerakan unit ke lokasi stasiun entitas. Sebuah unit transporter
spesifik dapat ditentukan atau seleksi dapat terjadi berdasarkan aturan.
Ketika entitas tiba di modul Request, modul request dialokasikan
transporter ketika salah satu tersedia. Entitas tetap pada modul request
sampai unit transporter telah mencapai stasiun entitas. Entitas
kemudian bergerak keluar dari modul Request.
Gambar 2.9 Module Request
Typical uses modul request adalah ketika bagian yang telah
diamplas meminta sebuah gerobak untuk membawa ke toko cat atau
kondisi dimana pelanggan di restoran siap untuk memesan dan dengan
demikian meminta pelayan.
Prompt pada Modul Request yaitu:
a. Transporter name, digunakan untuk mendefinisikan nama
transporter.
b. Selection rule, digunakan untuk mendefinisikan cara dan urutan
transporter yang bekerja.
(a) Cyclical, diikuti oleh prompt Save attribute
(b) Random, diikuti oleh prompt Save attribute
(c) Preferred order, diikuti oleh prompt Save attribute
(d) Spesific member, diikuti oleh prompt Unit number
(e) Largest distance, diikuti oleh prompt Save attribute
(f) Smallest distance, diikuti oleh prompt Save attribute
c. Priority. Pilihan prioritas adalah High(1), Medium(2), Low(3).
d. Velocity, digunakan untuk memberikan nilai kecepatan
transporter.
e. Units, digunakan untuk mendefinisikan berapa banyak unit yang
akan dipindahkan oleh transporter.
f. Queue type, digunakan untuk mendefinisikan tipe antrian yaitu
cara dan urutan entitas yang akan dipindahkan.
7. Transport
Transport module mentransfer entitas pengendali ke stasiun tujuan.
Setelah penundaan waktu yang dibutuhkan untuk transportasi, entitas
muncul kembali dalam model pada modul stasiun. Free-path
transporter selalu pindah ke tujuan stasiun yang sama dengan entitas.
Transporter Dipandu mungkin akan dipindahkan ke lokasi jaringan yang
berbeda dari tujuan stasiun entitas menggunakan Tipe Tran Tujuan
Dipandu.
Gambar 2.10 Module Transport
Typical uses modul transport adalah ketika sebuah forklift
mengangkut palet bagian ke stasiun pengolahan berikutnya atau pada
saat sebuah gerobak surat mengangkut paket dari ruang surat ke
stasiun order-processing.
Prompt pada Modul Transport yaitu:
a. Transporter name, digunakan untuk mendefinisikan nama
transporter.
b. Destination type, digunakan untuk mendefinisikan cara transfer.
c. Station name, digunakan untuk mendefinisikan nama station.
d. Velocity, digunakan untuk memberikan nilai kecepatan
transporter.
e. Units, digunakan untuk mendefinisikan berapa banyak unit yang
akan dipindahkan oleh transporter.
8. Free
Free Module melepaskan Unit transporter yang paling baru
dialokasikan entitas. Jika entitas lain sedang menunggu dalam antrian
untuk meminta atau mengalokasikan transporter, transporter akan
diberikan kepada entitas. Jika tidak ada entitas menunggu pada saat
unit transporter dibebaskan, transporter akan menunggu menganggur
di lokasi stasiun entitas yang membebaskan itu, kecuali dinyatakan
khusus dalam modul Transporter.
Gambar 2.11 Module FreeTypical uses modul free adalah ketika part menunggu truk
pengiriman membebaskan forklift yang membawanya atau sebuah
keranjang transfer bandara melengkapi perjalanannya
9. Conveyor
Modul Conveyor memungkinkan definisi baik conveyor pengumpulan
atau non-pengumpulan untuk gerakan entitas antara stasiun. Bila
menggunakan conveyor untuk mentransfer antara modul, conveyor
harus didefinisikan dengan menggunakan modul ini.
Gambar 2.12 Module Conveyor
Typical uses modul conveyor adalah penggunaan belt penanganan
bagasi dan bottling conveyor.
Prompt pada Modul Conveyor yaitu:
a. Name, melaporkan seluruh nama conveyor.
b. Segment name, melaporka seluruh nama segment yang bekerja
pada setiap conveyor.
c. Type, melaporkan seluruh tipe transfer pada setiap conveyor.
d. Velocity, melaporkan kecepatan transfer pada setiap conveyor.
e. Units, melaporkan berapa banyak units conveyor yang bekerja
dengan deklarasi yang sama pada setiap proses transfer
conveyor.
f. Cell size
g. Max cells occupied
h. Initial status
i. Report statistics, melaporkan statistics data berapa banyak
entitas yang ditransfer oleh setiap conveyor.
10. Segment
Modul Segment mendefinisikan jarak antara dua stasiun di set
segmen konveyor. Stasiun awal, stasiun akhir, dan segmen yang
digunakan untuk membuat set segmen yang tepat, yang mendefinisikan
jalur conveyor. Biasanya, lebih dari satu modul segmen digunakan
untuk mendefinisikan set segmen.
Gambar 2.13 Module Segment
Typical uses modul segment adalah distillery operasi yang memiliki
jalur dari pembotolan untuk pelabelan ke daerah pengepakan dan
bagasi penanganan daerah yang memiliki jalan dari check-in ke daerah
handling ke warehouse
Prompt pada Modul Segment yaitu:
a. Name, melaporkan seluruh nama segment yang akan dilalui oleh
jalur entitas ketika diproses.
b. Beginning station, melaporkan nama stasiun asal entitas yang
ditransfer pada setiap proses transfer.
c. Next stations, melaporkan nama stasiun tujuan entitas yang
ditransfer pada setiap proses transfer. Stasiun tujuan bisa
berjumlah lebih dari satu.
11. Transporter
Modul Transporter memungkinkan definisi perangkat transporter
free path atau dipandu untuk gerakan entitas dari satu lokasi ke lokasi
lain. Free-path transporter bergerak bebas antara stasiun dan tidak
dipengaruhi oleh lalu lintas transporter lainnya. Modul distance
menentukan jarak antar stasiun. Transporter Dipandu, di sisi lain,
dibatasi untuk berjalan di jalur tetap seperti trek atau rel. Gerakan
dapat dipengaruhi oleh kemacetan lalu lintas dari kendaraan lain.
Setiap entri spreadsheet menciptakan satu set transporter tunggal.
Bila menggunakan transporter untuk mentransfer antara modul atau
sebagai server di Cuti atau Masukkan modul, transporter harus
didefinisikan dengan menggunakan modul Transporter.
Gambar 2.14 Module Transporter
Typical uses modul transporter adalah penggunaan forklift yang
memindahkan entitas antara stasiun pengolahan dan penggunaan kursi
roda yang menggerakkan pasien antara daerah diagnostik.
Prompt pada Modul Transporter yaitu:
a. Name, melaporkan seluruh nama transporter.
b. Capacity, melaporkan berapa banyak kapasitas transfer pada
setiap transporter.
c. Distance set, melaporkan seluruh wilayah kerja oleh setiap
transporter, berapa jarak keseluruhan jalur yang akan ditempuh
oleh setiap transporter.
d. Velocity, melaporkan kecepatan transfer pada setiap transporter.
e. Units, melaporkan berapa banyak units transporter yang bekerja
dengan deklarasi yang sama pada setiap proses transfer yang
menggunakan transporter.
f. Initial positions.
g. Report statistics, melaporkan statistics data berapa banyak
entitas yang ditransfer oleh setiap transporter.
12. Distance
Modul distance digunakan untuk menentukan jarak perjalanan
antara semua stasiun yang dapat dilalui freepath transporter. Ini terdiri
dari nama jarak dan daftar pasangan stasiun dan jarak masing-masing.
Gambar 2.15 Module Distance
Typical uses modul distance adalah ketika mendefinisikan jarak
forklift travel antara stasiun pengolahan atau pada saat mendefinisikan
jarak perjalanan rumah sakit antara daerah usungan berbagai
diagnostik.
Prompt pada Modul Distance yaitu:
a. Name, melaporkan seluruh nama yang mendefinisikan jarak.
b. Stations, melaporkan setiap stasiun yang didefinisikan jarak.
2.2 Process Analyzer
Process Analyzer adalah bagian dari software Arena yang digunakan
untuk melaksanakan perbaikan terhadap sistem dengan
mengintegrasikan model-model baru berdasarkan dengan ukuran
performansi yang digunakan.
2.2.1 Project Items pada Process Analyzer
Project items pada process analyzer adalah:
1. Skenario: Sebuah koleksi kontrol dan tanggapan yang diterapkan
pada model simulasi yang diberikan. Skenario yang digunakan
merupakan hasil simulasi yang berbentuk SIMAN report. (.p)
2. Control: Input yang dianggap mempengaruhi operasi dari model
dengan cara yang dapat dipantau / dilihat dalam output dari model.
Contoh: resources mesin rotary dryer
3. Response: Output yang mewakili ukuran bagaimana model
dilakukan selama menjalankan. Contoh : resources berupa hasil
mixing WIP
4. Chart : diagram yang digunakan untuk menampilkan output hasil
simulasi. Chart yang ditampilkan dapat berupa Hi-LO dan dapat
mengidentifikasikan skenario terbaik.
2.2.2 Langkah Penggunaan Process Analyzer
Langkah-langkah penggunaan Process Analyzer pada Arena adalah
sebagai berikut:
1. Ada dua cara memulai Process Analyzer. Pilih Start - Programs -
Rockwell Software - Arena - Program Analyzer. Atau buka Arena, pilih
Tools - Process Analyzer
2. Setelah Process analyzer dibuka, pilih File – New
3. Double click untuk menambahkan skenario. Skenario merupakan
alternatif yang digunakan untuk mengetahui perbaikan sistem
4. Pilih Browse dan cari file yang akan dianalisis dalam bentuk file (*.p).
Pilih OK
Gambar 2.16 Tampilan Dialog Process Analyzer
5. Selanjutnya, spesifikasi untuk Controls, Response, dan Scenarios
a. Controls
1) Pilih Insert – Control
2) Lalu perluas daftar kontrol Resource dan pilih Resource yang
akan dikontrol jumlahnya demi perbaikan. Klik OK
3) Maka kontrol tersebut akan muncul pada default
4) Untuk lebih informatif dan spesifik, tambahkan jumlah
replikasinya dengan memilih Num Reps – OK. Maka akan
muncul di default dan isi replikasi yang dibutuhkan.
Gambar 2.17 Tampilan Control dalam Process Analyzer
b. Response
1) Pilih Insert – Response
2) Lalu perluas daftar spesifikasi Response dan pilih Response
yang akan dikontrol jumlahnya demi perbaikan. Klik OK
3) Maka kontrol tersebut akan muncul pada default
4) Kotak Response kosong karena belum dilakukannya replikasi
Gambar 2.18 Tampilan Response dalam Process Analyzer
c. Scenarios
1) Duplikat skenario yang ada dengan cara klik Scenario 1 lalu
klik kanan Duplicate Scenario
2) Ulangi hingga 10 skenario
3) Ganti nama, level kontrol, dan nomor replikasi sesuai dengan
keinginan untuk mengetahui yang paling efektif
Gambar 2.19 Duplicate Scenario dalam Process Analyzer
6. Jalankan skenario. Klik Run – Go. Pilih OK setelah muncul kotak
dialog.
7. Maka akan terlihat respon dari masing-masing skenario
8. Tampilkan chart dengan cara :
1) blok kolom skenario yang akan ditampilkan chart
2) plih menu insertchart
3) pilih jenis chart yang ingin ditampilkan
Gambar 2.20 Memilih Chart dalam Process Analyzer
4) klik next
5) pilih response yang akan dimasukkan chart
Gambar 2.21 Memilih Response untuk menampilkan Chart
6) klik next
7) aktifkan identify best scenario dan pilih kategori yang diinginkan
Gambar 2.21 Memilih Identify Best Scenario
8) klik finish
BAB III
METODOLOGI PRAKTIKUM
3.1Diagram Alir Praktikum
Diagram alir praktikum Arena Advanced dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 flowchart praktikum modul 33.2Alat dan Bahan
Bahan dan perlengkapan praktikum yang diperlukan antara lain:
1. Personal computer
2. Software Arena 5
3. Data pengamatan dan data sekunder dari PT.
3.3Prosedur Pelaksanaan Praktikum
Langkah-langkah yang perlu dilakukan dalam praktikum ini adalah :
1. Menyiapkan alat dan bahan praktikum
2. Studi Pustaka
Studi pustaka merupakan pembelajaran dengan menggunakan
referensi yang ada.
3. Melakukan pengamatan dan pengambilan data waktu produksi di PT.
Petrokimia Kayaku Gresik.
4. Membuat pemodelan Sistem. keterangan
5. Membuat Activity Cycle Diagram
Activity Cycle Diagram dipergunakan untuk menganalisa informasi
penting mengenai struktur dan perilaku dinamis dari sistem yang
dimodelkan.
6. Mensimulasikan sistem di Arena
Simulasi ini menggambarkan cara kerja sistem yang dijalankan
dengan software ARENA. Disini dapat dilihat secara langsung
hasilnya, serta dapat diatur kecepatan proses sehingga dapat
menghemat waktu dalam simulasi ini.
7. Verifikasi model
Verifikasi dilakukan dengan membandingkan antara input yang
diberikan model dan animasi running simulasi
8. Validasi model
Validasi dilakukan dengan membandingkan output hasil simulasi
dengan kondisi aktual, dengan menggunakan uji Mean Withney,
untuk mengetahui bahwa data dari model dan aktual berasal dari
distribusi yang sama, maka model dikatakan valid.
9. Analisa dan Pembahasan
Analisa dan pembahasan dari sebelum simulasi dan hasil setelah
disimulasikan berupa input dan output data yang diperoleh.
10. Merancang eksperimen dengan process analyzer
Eksperimen sistem adalah beberapa alternatif yang diuji coba untuk
dijalankan dalam sistem untuk kemudian dipilih satu alternatif
terbaik yang menghasilkan sistem paling optimal.
11. Analisa dan Pembahasan Hasil Eksperimen
Analisa dan pembahasan dari sebelum simulasi dan hasil setelah
disimulasikan berupa input dan output data yang diperoleh.
12. Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan dan saran memberikan rangkuman dari awal proses
hingga akhir dan melengkapi apa yang kurang pada proses tersebut.
13. Selesai
Di akhir praktikum didapatkan hasil atau output dari data yang
diolah, serta kesimpulan yang di dapat pada praktikum ini.
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1Gambaran Sistem
Pada praktikum modul 3 kali ini akan mensimulasikan sistem
produksi pupuk yang diproduksi PT Petrokimia Kayaku Gresik, pupuk
yang disimulasikan berbentuk butitran (Granule). Sistem dimulai dari
kedatangan bahan baku pembawa (metsulfuron) yang kemudian
dikeringkan melalui proses drying dalam waktu 2,5 menit dan diproses
lagi dengan hopper scale dalam waktu 2,5 menit. Bahan baku pembawa
yang telah dikeringkan dan di hopper tersebut selanjutnya akan
dicampur menjadi satu dengan bahan aktif (diaziron), bahan pelengkap
(carbofuron) dan bahan pewarna melalui proses mixing dalam waktu 2,5
menit. Percampuran semua bahan tadi kemudian diinspeksi untuk
selanjutnya dikeringkan pada station rotary dryer dalam waktu 2,5
menit dan di bungkus dengan polybag dengan waktu 0,25 menit per
pak. Tahap terahir adalah pengepakan dalam kardus, Setelah dipak
dalam kardus, semua produk dibawa ke gudang dengan forklift. Semua
perpindahan bahan dari satu proses ke proses lain dan dari station satu
ke station yang lain dipindahkan dengan conveyor dan forklift. Conveyor
yang digunakan sebanyak 4 buah dengan jarak setiap conveyor
sepanjang 10 meter dan masing-masing kecepatan conveyor sebesar 5
m/menit. Jarak forklift ke gudang sebesar 10 meter dengan kecepatan
forklift 1,4 m/menit.Jarak antar conveyor dan kecepatan conveyor, dan
jarak forklift ke gudang dan kecepatan forklift.
4.2Penentuan Parameter Waktu
Data number out nyata dan hasil simulasi dari replikasi 1 sampai 10
bersifat constant karena jumlahnya tetap dan tidak mengalami
perubahan. Jumlah number out nyata dan hasil simulasi dapat dilihat
pada tabel 4.1 di bawah ini.
Tabel 4.1 Jumlah Number Out Sistem Nyata Dan SimulasiNo Data Waktu Distribusi1 Waktu antar kedatangan bahan baku Constant 25 Menit
pembawa2 Waktu antar kedatangan bahan aktif Constant 25 Menit3 Waktu antar kedatangan bahan pelengkap Constant 25 Menit4 Waktu antar kedatangan bahan pewarna Constant 25 Menit5 Waktu antar kedatangan bahan polybag Constant 47,75 Menit6 Waktu process driying Constant 2,5 Menit7 Waktu process hopper Constant 2,5 Menit8 Waktu process mixing Constant 2,5 Menit9 Waktu process rotary driying Constant 2,5 Menit
10 Waktu process packaging Constant 0,25 Menit
4.3Activity Cycle Diagram
Gambar 4.1 Activity Cycle Diagram Sistem Produksi Pupuk Granul
4.4Langkah Pembuatan Model
Berikut langkah pembuatan model:
1. Buka program Arena
2. Pembuatan model dilakukan menggunakan advance proses
Langkah-langkah pembuatan model adalah sebagai berikut:
a. Drag create menuju layout sebanyak 6 kali
Klik create 1 kemudian definisikan:
Gambar 4.2 Pendefinisian Module Create
1)Name: kedatangan bahan baku pembawa
2)Entity type: bahan baku pembawa
3)Time between arrivals
a) Type: constant
b)Value : 25
c) Units: Minutes
4)Entities per arrivals: 1
5)Max arrivals: Infinite
6)First creation: 0.0
7)Klik OK
Langkah tersebut diulangi 6 kali untuk mendefinisikan module create
yang lain. Definisi semua module create dapat dilihat pada tabel
berikut:
Gambar 4.3 Tabel Pendefinisian Module Create
b. Drag station menuju layout sebanyak 4 kali
Klik station 1 kemudian definisikan :
1) Name : station datang
2) Station type : station
3) Station name : datang
Gambar 4.4 Pendefinisian Module Station
Definisi module station yang lain dapat dilihat pada tabel
berikut :
Gambar 4.5 Tabel Pendefinisian Module Station
c. Drag module access menuju layout kemudian definisikan :
1. Name : access 1
2. Conveyor name : conveyor 1
3. # of cells : 1
4. Queue type : queue
5. Queue name : access 1 queue
6. Klik OK
Gambar 4.6 Pendefinisian Module Access
Ulangi langkah di atas sebanyak 4 kali untuk mendefinisikan module
access yang lain. Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Gambar 4.7 Tabel Pendefinisian Module Access
d. Drag module convey menuju layout kemudian definisikan :
1. Name : convey 1
2. Conveyor name : conveyor 1
3. Destination type : station
4. Station name : driying
5. Klik OK
Gambar 4.8 Pendefinisian Module Convey
Ulangi langkah di atas sebanyak 4 kali untuk mendefinisikan module
access yang lain. Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Gambar 4.9 Tabel Pendefinisian Module Convey
e. Drag module exit menuju layout kemudian definisikan :
Name : Exit 1
Conveyor name : Conveyor 1
# of cell : -
Gambar 4.10 Pendefinisian Module Exit
Ulangi langkah di atas sebanyak 4 kali untuk mendefinisikan module
exit yang lain. Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Gambar 4.11 Tabel Pendefinisian Module Exit
f. Drag module process menuju layout kemudian definisikan :
1)Name : Process Driying
2)Type : Standard
3)Action : Seize Delay Release
4)Priority : medium (2)
5)Klik Add
Type : resource
Resource name : mesin drying
Quantity : 1
Klik OK
6) Delay type : constant
7) Units : minute
8) Allocation : valuae added
9) Value : 2,5
10) Aktifkan Report Statistic
Gambar 4.11 Pendefinisian Module Proccess
Ulangi langkah di atas sebanyak 4 kali untuk mendefinisikan module
process yang lain. Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Gambar 4.12 Tabel Pendefinisian Module Proccess
g. Drag module assign menuju layout kemudian definisikan :
1) Name : assign 1
2) Klik add :
Type : entity picture
Entity picture : picture truck
Klik OK
3) Klik add
Type : Variable
Variable Name : h
New value : h+1
4) Klik add
Type : atribute
Variable Name : matching
New value : h
Gambar 4.13 Pendefinisian Module Assign
Ulangi langkah di atas sebanyak 4 kali untuk mendefinisikan module
assign yang lain. Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Gambar 4.14 Tabel Pendefinisian Module Assign
h. Drag module match menuju layout kemudian definisikan :
1) Name : Match 1
2) Number to match : 4
3) Type : based an attribute
4) Attribute name : matching
Gambar 4.15 Pendefinisian Module Match
Ulangi langkah di atas sebanyak 4 kali untuk mendefinisikan module
match yang lain. Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Gambar 4.16 Tabel Pendefinisian Module Match
i. Drag module batch menuju layout kemudian definisikan :
1) Name : Batch 1
2) Type : Permanent
3) Batch Size : 4
4) Save Criterion : First
5) Rule : any antity
6) Klik OK
Ulangi langkah di atas sebanyak 4 kali untuk mendefinisikan module
batch yang lain. Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut :
j. Drag module Hold menuju layout kemudian definisikan :
1) Name : Hold 2
2) Type : wait for signal
3) Wait For Value : 1
4) Limit : -
5) Queue type : Queue
6) Queue Name : Hold 2.Queue
7) Klik Ok
k. Drag module Request menuju layout kemudian definisikan :
1) Name : Request 12) Transporter Name : Forklift
3) Selection Rule : Cyclical
4) Save Attribute : -
5) Priority : High(1)
6) Velocity : 1.4
7) Units : Per Second
8) Queue Type : Queue
9) Queue Name : Request 1.Queue
10) Klik OK
l. Drag module Transport menuju layout kemudian definisikan :
1)Name : Transport 1
2)Transport Name : forklift
3)Unit Number : -
4)Destination type : Station
5)Station Name : warehouse
6)Velocity : 1.4
7)Units : Per Second
8)Klik OK
m. Drag module Free menuju layout kemudian definisikan :
1) Name : Free 1
2) Transport Name : foklift
3) Unit number : -
4) Klok OK
n. Drag module Signal menuju layout kemudian definisikan :
1) Name : Signal 2
2) Signal Value : 1
3) Limit : -
4) Klik OK
o. Drag module Dispose menuju layout kemudian definisikan :
1) Name : gudang
2) Aktifkan Record Entity Statistic
3) Klok OK
4.5Verifikasi Model
Verifikasi model pada Arena 5.0
Langkah-langkah verifikasi model dapat menggunakan F4 atau
menggunakan langkah sebagai berikut:
a. Klik Run
b. Check Model
Maka akan keluar tampilan verifikasi model tanpa error
Gambar 4. Verifikasi Model
Dari hasil diatas ditunjukkan “No errors or warnings in model”. Hal
itu membuktikan bahwa model simulasi telah terverfikasi.
4.6Validasi Model
Validasi model dilakukan dengan membandingkan jumlah input dan
output pada data simulasi dengan data sistem nyata. Data yang
diperoleh dapat ditunjukkan pada tabel 4.. Dijelaskan dulu data sistem
nyata didapat dari mana?? Ada berapa data? Datanya dari mana bulan
apa sampai apa??
Tabel 4.1 Data Validasi Input dan OutputData Simulasi
(box)Data Sistem Nyata (box)
15 1515 15
15 1515 1515 1515 15
Tabel 4. Data Validasi SPSS Input dan Output
Ranks
kelompok N Mean Rank Sum of Ranksnilai nyata 10 9,50 95,00
simulasi 10 11,50 115,00Total 20
Langkah-langkah validasi dengan pengujian Mann Whitney:
1. Formulasi hipotesis
H0: Tidak ada perbedaan antara data simulasi dengan data nyata
H1: Ada perbedaan antara data simulasi dengan data nyata
2. Menentukan taraf nyata dan nilai kritis.
a. Menentukan nilai = 5% = 0.05
b. U0,05(6)(6) = 5
3. Menentukan daerah keputusan
a. H0 diterima apabila Uhitung > 5
b. H0 ditolak apabila Uhitung < 5
4. Perhitungan data keputusan
Tabel 4.2 Perhitungan Manual Mann Whitney
Data Simulasi
(box)Rank
Data Sistem Nyata (box)
Rank
15 3.5 15 3.515 3.5 15 3.515 3.5 15 3.515 3.5 15 3.515 3.5 15 3.515 3.5 15 3.5
n1 = 6R1 = 21
n2 = 6 R2 = 21
U ₁=n₁ . n₂+n₁(n₁+1)
2−R₁ U ₂=n₁ . n₂+
n₂(n₂+1)2
−R₂
¿6 .6+6(6+1)2
−21=30 ¿6 .6+6(6+1)2
−21=30
Jadi, U = 60
Pemeriksaan U: U terkecil= n1 . n2 – U terbesar
= 6 . 6 – 30 = 6
5. Pengujian dengan SPSS
Dari pengujian Mann Whitney yang dilakukan dengan SPSS
dihasilkan output seperti pada tabel di bawah ini:
Test Statisticsb
nilaiMann-Whitney U 40,000Wilcoxon W 95,000Z -,934Asymp. Sig. (2-tailed) ,350Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,481a
a. Not corrected for ties.b. Grouping Variable: kelompok
6. Kesimpulan
Dengan pengujian Mann Whitney secara manual di dapat U = 6 yang
dimana, jika U = 6 > U0,05(6)(6) = 5 maka H0 diterima sedangkan
secara SPPS di dapat asymp. Sig (2-tailed)nya 0,350, jika asymp. Sig
(2-tailed)nya > 0,025, maka H0 diterima. Jadi, dapat disimpulkan
bahwa tidak ada perbedaan antara data simulasi dan data nyata.
Maka dari itu dapat disimpulkan bahwa model valid
4.7Analisis Hasil Simulasi
Setelah model dijalankan maka akan keluar hasil dari simulasi
produksi yang dilakukan selama 8 jam sebanyak 5 kali replikasi. Hasil
tersebut adalah sebagai berikut.
1. Produk yang keluar dari system
Gambar 4. Number Out
Berdasarkan output diatas dapat dilihat bahwa jumlah entity yang
keluar sistem rata 10 untuk setiap replikasi.
2. VA Time (Value Added)
Gambar 4. Output VA Time
VA (Value –Added) Time adalah waktu yang digunakan oleh
entitas untuk menambahkan nilai guna dari entitas tersebut.
Berdasarkan output diatas dapat diketahui VA (Value–Added) time
untuk Karung granul 0,4167.
3. WaitTime
Gambar 4. Output Wait Time
Berdasarkan output diatas dapat dilihat Wait Time untuk Karung
granul 751,95. Nilai Wait Time masih sangat tergolong tinggi, hal
tersebut dapat dikarenakan banyak antrian pada setiap server. Hal
tersebut dapat diatasi dengan menambah jumlah server dan
resources yang ada agar nilai Wait Time dapat berkurang.
4. Number In
Gambar 4. Output Number In
Berdasarkan output diatas dapat diketahui Number in pada bahan
aktif rata-ratanya 20, bahan baku pembawa 39, bahan pelengkap
20, bahan pewarna 20, Entity1 20, hasil mixing 17.401, karung
granul 6.611, polybag 6.600.
5. Work-In-Process
Gambar 4. Output Work in Process
Jumlah WIP dapat dilihat pada output diatas, yaitu untuk bahan
aktif 4,7651; bahan baku 4,7651; bahan pelengkap 4,7651; bahan
pewarna 4,7651; Entity1 0,00; hasil mixing 1871,53; karung granul
37,2071; polybag 113,76.
6. Utilisasi
Gambar 4.21 Utilisasi
Berdasarkan output diatas dapat dilihat utilisasi untuk masing-
masing server dan resources , yaitu pada mesin drying sebesar
0,1042; mesin hopper sebesar 0,099; pada mesin mixing sebesar
0,099; mesin rotary dryer sebesar 05688; mesin packaging sebesar
0,05729167. Utilisasi tertinggi terdapat pada mesin rotary dryer.
4.8Rancangan Eksperimen dengan Process Analyzer
Setelah program selesai dan dianalisis terdapat beberapa
permasalahan yang ada dalam sistem seperti berikut :
1. WIP process mixing terlalu besar sehingga perlu dikurangi
2. Waiting time karung granule untuk dibawa ke gudang terlalu lama
sehingga perlu dikurangi
3. Waiting time pupuk sebelum di match dengan polybag terlalu tinggi
sehingga perlu dikurangi
4. Jumlah pupuk yang mengantri sebelum di match dengan polybag
terlalu besar sehingga perlu dikurangi
5. Jumlah polybag yang mengantri sebelum sebelum di match dengan
pupuk terlalu besar sehingga perlu dikurangi.
6. Jumlah antrian masuk karung granule sebelum dibawa ke gudang
terlalu besar sehingga perlu diturunkan.
7. Jumlah antrian masuk dalam proses packaging terlalu besar
sehingga perlu dikurangi.
8. Jumlah karung granule yang keluar lebih besar dari target produksi
sehingga perlu dikurangi
Dari masalah yang ada, maka untuk menyelesaikannya diperlukan
beberapa alternatif dalam sistem untuk membuat sistem tersebut lebih
optimal. Alternatif-alternatif tersebut kemudian diolah ke dalam process
analyzer dalam bentuk skenario. Skenario yang dibuat dalam sistem ini
sebanyak 9 buah dengan control yang terdapat pada tabel di bawah ini :
Ditambahi responsenya apa aja?? Kenapa memilih response itu?
Hubungan control dan response apa??
Hasil output dari skenario yang telah diolah dalam process analyzer adalah sebagai berikut :
Hasil output pada response setelah ditampilkan dalam chart dapat
dilihat pada gambar di bawah :
1. Hasil mixing WIP
Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa skenario yang memberikan hasil
paling minimal untuk WIP mixing adalah skenario 8 dan skenario 9.
2. KarungGranulWaitTime
Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa skenario yang memberikan nilai
waiting time paling kecil untuk karung granule sebelum dibawa ke
gudang adalah skenario 1,2,5,6 dan 7
3. Match2.Queue1.WaitingTime
Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa semua skenario memberikan nilai
waiting time paling kecil untuk pupuk sebelum di match dengan polybag
4. Match2.Queue1.NumberInQueue
Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa semua skenario menghasilkan
jumlah paling kecil untuk pupuk sebelum di match dengan polybag.
5. Match2.Queue2.NumberInQueue
Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa semua skenario menghasilkan
jumlah paling kecil untuk polybag sebelum di match dengan pupuk.
6. Batch3.Queue.NumberInQueue
7. ProcessPackaging.Queue.NumberInQueue
Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa skenario yang menghasilkan
Jumlah antrian masuk dalam proses packaging paling kecil adalah
skenario 8 dan 9
8. KarungGranul.NumberOut
Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa skenario yang menghasilkan
Jumlah antrian masuk dalam proses packaging paling kecil adalah
skenario 8 dan 9
4.9Analisis dan Pembahasan Hasil Eksperimen
Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan dengan pembuatan
skenario sebanyak 9 buah dan replikasi sebanyak 10 kali dapat dilihat
bahwa hasil dari responses, sebagai berikut .
a. Hasil Mixing.WIP
Berdasarkan scenario yang dilakukan dapat dilihat bahwa hasil
mixing WIP terbaik berada pada scenario 8 dan 9 dengan dengan
nilai WIP sebesar 1848.910. namun terdapat perbedaan pada bagian
controls, yaitu pada ,skenario 8 mesin rotary sebanyak 1 buah ,
packaging sebanyak 3 buah dan mesin mixing sebanyak 1 buah,
sedangkan pada skenario 9 mesin rotary dryer sebanyak 3 buah,
packaging sebanyak 3 buah, dan mesin mixing sebanyak 1 buah.
b. Karung Granul Wait Time
Berdasarkan scenario yang dilakukan dapat dilihat bahwa hasil
mixing WIP terbaik berada pada scenario 1,2, 5, 6 dan 7 dengan
karung granul wait time yang sama besar, yaitu 751.952. namun
terdapat perbedaan pada bagian controls, yaitu pada ,skenario 1
mesin rotary sebanyak 1 buah , packaging sebanyak 1 buah dan
mesin mixing sebanyak 1 buah, pada skenario 2 mesin rotary dryer
sebanyak 2 buah, packaging sebanyak 1 buah, dan mesin mixing
sebanyak 1 buah, pada skenario 5 mesin rotary dryer sebanyak 1
buah, packaging sebanyak 1 buah, dan mesin mixing sebanyak 2
buah, pada skenario 6 mesin rotary dryer sebanyak 1 buah,
packaging sebanyak 1 buah, dan mesin mixing sebanyak 3 buah,
pada skenario 6 mesin rotary dryer sebanyak 2 buah, packaging
sebanyak 1 buah, dan mesin mixing sebanyak 1 buah,terakhir pada
skenario 7 mesin rotary dryer sebanyak 3 buah, packaging sebanyak
1 buah, dan mesin mixing sebanyak 1 buah.
c. Match 2 Queue 1 WIP
Pada match 2 Queue 1 WIP tidak terdapat perbedaaan pada semua
skenario, walaupun pada contols setiap skenario terdapat perbedaan
Pada match 2 Queue 1 yang dihasilkan sebesar 1.289
d. Match 2 queue 1 Number In Queue
Pada match 2 Queue 1 Number In Queue tidak terdapat perbedaaan
pada semua skenario, walaupun pada contols setiap skenario terdapat
perbedaan. Pada match 2 queue 1 Number In Queue yang dihasilkan
sebesar 1883.125
e. Match 2 Queue 2 Number In
Pada match 2 Queue 2 Number In Queue tidak terdapat perbedaaan
pada semua skenario, walaupun pada contols setiap skenario terdapat
perbedaan. Pada match 2 Queue 2 Number In yang dihasilkan sebesar
76.563
f. Batch 3 Queue Number In
Berdasarkan scenario yang dilakukan dapat dilihat bahaw hasil
mixing WIP terbaik berada pada scenario 8 dan 9 dengan dengan nilai
WIP sebesar 5.701. namun terdapat perbedaan pada bagian controls,
yaitu pada ,skenario 8 mesin rotary sebanyak 1 buah , packaging
sebanyak 3 buah dan mesin mixing sebanyak 1 buah, sedangkan pada
skenario 9 mesin rotary dryer sebanyak 3 buah, packaging sebanyak 3
buah, dan mesin mixing sebanyak 1 buah.
g. Process Packaging.Queue
Berdasarkan scenario yang dilakukan dapat dilihat bahaw hasil
mixing WIP terbaik berada pada scenario 8 dan 9 dengan dengan nilai
WIP sebesar 5.701. namun terdapat perbedaan pada bagian controls,
yaitu pada ,skenario 8 mesin rotary sebanyak 1 buah, packaging
sebanyak 3 buah dan mesin mixing sebanyak 1 buah, sedangkan pada
skenario 9 mesin rotary dryer sebanyak 3 buah, packaging sebanyak 3
buah, dan mesin mixing sebanyak 1 buah.
h. Karung granul Number Out
Berdasarkan scenario yang dilakukan dapat dilihat bahaw hasil
mixing WIP terbaik berada pada scenario 1,2, 5, 6 dan 7 dengan karung
granul wait time yang sama besar, yaitu 6010.000. namun terdapat
perbedaan pada bagian controls, yaitu pada ,skenario 1 mesin rotary
sebanyak 1 buah, packaging sebanyak 1 buah dan mesin mixing
sebanyak 1 buah, pada skenario 2 mesin rotary dryer sebanyak 2 buah,
packaging sebanyak 1 buah, dan mesin mixing sebanyak 1 buah, pada
skenario 5 mesin rotary dryer sebanyak 1 buah, packaging sebanyak 1
buah, dan mesin mixing sebanyak 2 buah, pada skenario 6 mesin rotary
dryer sebanyak 1 buah, packaging sebanyak 1 buah, dan mesin mixing
sebanyak 3 buah, pada skenario 6 mesin rotary dryer sebanyak 2 buah,
packaging sebanyak 1 buah, dan mesin mixing sebanyak 1
buah,terakhir pada skenario 7 mesin rotary dryer sebanyak 3 buah,
packaging sebanyak 1 buah, dan mesin mixing sebanyak 1 buah.
Dari 9 skenario yang dibuat dapat dilihat bahwa skenario terbaik itu
terdapat pada skenario 8 dan skenario 9 karena pada hasil mixing WIP,
batch 3 queve number in, dan process packaging memiliki hasil yang
paling kecil. Namun pada controls skenario 8 untuk penambahan mesin
hanya terjadi penambahan pada packaging saja, yaitu sebanyak 3 buah,
sedangkan pada skenario 9 terdapat penambahan pada 2 buah controls
yaitu mesin rotary dryer, dan packaging sebanyak 3 buah. Berdasarkan
analisa yang dilkakukan maka skenario yang terbaik terdapat skanario 8
karena hanya menambah pada packaging sebanyak 3 dan dengan
begitu dapat meminimalisir biaya produksi.
BAB VPENUTUP
5.1Kesimpulan
Kesimpulan dari praktikum ini adalah :
1. Arena Advance adalah software Arena yang menggunakan panel-
panel Advance yang bisa merepresentasikan sistem lebih nyata
dibandingkan dengan Arena Basic. Panel yang digunakan dalam
Arena Advance adalah Advance process panel dan advance
transfer. Advance process panel merupakan panel yang berisi
modul dan beberapa aplikasi proses yang lebih bervariasi dari
basic process sedangkan Advance transfer process berisi modul
yang memiliki fungsi aplikasi dan transfer.
2. Advance process panel berisi modul yang memiliki beberapa
fungsi seperti hold module yang memegang entitas dalam
sebuah antrian untuk menunggu sinyal sampai kondisi tertentu
benar, module signal mengirimkan sebuah signal atau tanda
untuk setiap hold module, Match module membawa beberapa entitas
sekaligus untuk menunggu di antrian yang berbeda, Station Module
mendefinisikan sebuah stasiun (atau satu set stasiun) sesuai
dengan lokasi fisik di mana pemrosesan terjadi, Route module
mentransfer entitas ke stasiun tertentu atau stasiun berikutnya
dalam urutan yang ditetapkan untuk entitas, Access module
mengalokasikan satu atau lebih sel dari conveyor ke sebuah
entitas untuk gerakan dari satu stasiun ke yang lain, Convey
module memindahkan entitas pada conveyor dari lokasi stasiun
satu ke stasiun tujuan tertentu, Exit module melepaskan sel
entitas pada conveyor yang ditentukan, Request module
memberikan unit transporter ke entitas dan menggerakan unit ke
lokasi stasiun entitas, Transport module mentransfer entitas
pengendali ke stasiun tujuan, Free Module melepaskan Unit
transporter yang paling baru dialokasikan entitas, Modul
Conveyor memungkinkan definisi baik conveyor pengumpulan
atau non-pengumpulan untuk gerakan entitas antara stasiun,
Modul Segment mendefinisikan jarak antara dua stasiun di set
segmen konveyor, Modul Transporter memungkinkan definisi
perangkat transporter free path atau dipandu untuk gerakan
entitas dari satu lokasi ke lokasi lain, dan Modul distance
digunakan untuk menentukan jarak perjalanan antara semua
stasiun yang dapat dilalui freepath transporter
3. Sistem yang akan disimulasikan adalah sistem produksi pupuk
butitan (Granule) yang memiliki bahan baku berupa bahan baku
utama (metsulfuron), bahan aktif (diaziron) dan bahan pelengkap
(carbofuron) yang akan diproses melalui beberapa tahap yaitu
proses driying, hopper scale, mixing, rotary driying dan mixing
dan packaging.
4. Rata-rata produk yang keluar dari sistem dalam 10 replikasi
sebanyak 10 produk.
5. Rata-rata VA (Value Added) time untuk karung granule adalah
138,27 menit.
6. Rata-rata Wait Time untuk karung granule adalah 432,55 menit.
7. Rata-rata jumlah Number in pada bahan aktif adalah 20, pada
bahan pelengkap 20, bahan pewarna 20 , entity 1 20, hasil
mixing 17.401, karung granul 6.611, dan polybag 6.600.
8. Jumlah Work In Process (WIP) Pada untuk bahan aktif 4,7651;
bahan baku 4,7651; bahan pelengkap 4,7651; bahan pewarna
4,7651; Entity1 0,00; hasil mixing 1871,53; karung granul
37,2071; polybag 113,76.
9. Utilisasi untuk masing-masing server dan resources pada mesin
drying sebesar 0,1042; mesin hopper sebesar 0,099; pada mesin
mixing sebesar 0,099; mesin rotary dryer sebesar 05688; mesin
packaging sebesar 0,05729167. Utilisasi tertinggi terdapat pada
mesin rotary dryer.
10. Dari 9 skenario yang dibuat, skenario terbaik adalah
skenario 8 dan 9 karena paling banyak memberikan hasil optimal
untuk sistem dan yang dipilih mejadi solusi paling optimal untuk
mengembangkan sistem adalah skenario 8 karena hanya
menambahkan 2 mesin packaging namun sudah memberikan
hasil yang sama optimal dengan skenario 9 yang perlu
menambahkan 2 mesin rotary dryer dan 2 mesin packaging.
Sehingga dipilih skenario 8 karena biaya yang dikeluarkan lebih
kecil daripada skenario 9.
5.2Saran
1. Untuk praktikum selanjutnya, praktikan diharapkan lebih
memahami materi praktikum dan lebih aktif konsultasi kepada
asisten
2. Untuk praktikan disarankan lebih teliti dalam mempelajari studi
kasus dan lebih cermat dalam membaca keterangan yang
ditunjukkan pada output Arena.
3. Untuk praktikan disarankan tepat waktu dalam mengumpulkan
laporan praktikum tiap-tiap modulnya.