Pemodelan Sistem Antrian Klinik Kesehatan XYZ pada Dokter Spesialis dengan menggunakan Flexsim

Pelayanan kesehatan merupakan hal yang harus diperhatikan dengan meminimalisir terjadinya waktu antrian dan memberikan pelayanan yang maksimal. Klinik kesehatan XYZ memberikan pelayanan dokter spesialis dan apotek kepada masyarakat dengan pelayanan. Terdapat 4 aktivitas utama dalam klinik kesehatan XYZ yaitu pendaftaran, pelayanan dokter, pelayanan apotek dan pembayaran. Penelitian ini melakukan simulasi sistem antrian dengan menggunakan flexsim untuk melihat berapa jumlah antrian dan waktu menunggu antrian. Hasil yang diraih menunjukkan bahwa persentase idle terendah pada pelayanan dokter sebesar 8.2% serta persentase processing bekerja terbesar sebesar 91.8%. Kemudian untuk antrian sebanyak 3 orang dan membutuhkan waktu menunggu 19.5 menit dalam menunggu pelayanan dokter serta jumlah pasien yang ditangani sebanyak 13-15 orang. Penambahan skenario dengan menambahkan seorang dokter baru dengan melakukan uji perbandingan tidak memberikan perbedaan jumlah pasien yang ditangani. Reference:  Bataona, B.L. V, Nyoko, A.E.L. And Nursiani, N.P., 2020. Analisis Sistem Antrian Dalam Optimalisasi Layanan Di Supermarket Hyperstore. Journal Of Management : Small And Medium Enterprises (Smes), 12(2), Pp.225–237. Https://Doi.Org/10.35508/Jom.V12i2.2695. Heizer, J. And Render, B., 2005. Operations Management. Jakarta: Salemba Empat. Iqbal, M., 2011. Analisis Kinerja Sistem Pendekatan Teori Dan Praktek. Depok: Gunadarma. Kusuma, D., Anggarini, D., Alfaiz, F., Industri, J.T. And Industri, F.T., 2020. Pemodelan Dan Simulasi Sistem Antrian Pusat Kesehatan Masyarakat Di Salah Satu Kabupaten Sleman Menggunakan Software Flexsim. Seminar Nasional Ienaco, Pp.324–330. Nurdiansyah, R., Dio, R., Salaksa, B. And Arifin, R., 2018. Analisis Dan Evaluasi Performansi Umkm Afira Tailor Dengan Metode Discrete Event System Simulation. Seminar Nasional Ienaco, Pp.516–522. Nurhasanah, N., Nurlina, S. And Nugroho, T., 2017. Simulasi Flexsim Untuk Optimasi Sistem Antrian Poli Umum Rawat Jalan Rumah Sakit X. Jurnal Ilmiah Teknik Industri, 3(2), Pp.69–75. Https://Doi.Org/10.24912/Jitiuntar.V3i2.497. Wati, R., 2017. Sistem Antrian Pelayanan Pasien Pada Puskesmas Kelurahan Setiabudi Jakarta Selatan Dengan Menggunakan Waiting Line. Jurnal Techno Nusa Mandiri, 14(2), Pp.15–20

Optimalisasi Jumlah Permintaan dan Produksi CV. XYZ Menggunakan Software Simulasi Flexsim

CV. XYZ merupakan sebuah perusahaan manufaktur yang bergerak pada bidang produksi sarung tangan dan tekstil. Adanya kesenjangan antara permintaan dengan jumlah produksi dimana yang menjadi tujuan pada penelitian ini adalah mengoptimalkan jumlah produksi sarung tangan, penelitian ini menggunakan Perangkat Lunak Flexsim sebagai perangkat lunak Simulasi Peristiwa Diskrit Untuk memodelkan lini produksi. Berdasarkan hasil analisis yang di peroleh beserta Batasan scenario yakni maksimal penambahan pekerja sebanyak 3 orang, maka diusulkan sebuah scenario perbaikan dimana perusahaan menambah masing masing 1 pekerja pada proses Jahit Variasi Badan-2, Jahit Sambung Jari-jari dan Jahit Lipat

Pengembangan Model Simulasi Berbasis Agen Penularan Coronavirus Disease 2019 (Covid-19)

Pada awal tahun 2020 muncul Coronavirus jenis baru (SARS-CoV-2) dan penyakitnya yang disebut Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Diketahui, asal mula virus ini berasal dari Wuhan, Tiongkok. Hingga 12 Juni 2021 penyebaran Covid- 19 secara global mencapai 174,918,667 kasus terkonfirmasi dengan kematian sebanyak 3,782,490 kasus. Indonesia tercatat jumlah kasus terkonfirmasi sebanyak 1,894,025 kasus dengan kematian sebanyak 52,566 kasus. Di luar negeri telah dilakukan penelitian penyebaran virus Covid-19 menggunakan Agent-based Model (ABM). Dalam kasus virus Covid-19, perbedaan karakterisitk model dapat berubah sesuai dengan kasus atau lokasi penelitian. Hal ini disebabkan peberbedaan budaya (culture), tingkat literasi (level of literacy), kesadaran masyarakat (awareness of people), cara interaksi antar orang, ketersediaan transportasi, dll, sangat berpengaruh dalam pengembangan model simulasi ABM. Untuk membangun model simulasi penyebaran Covid-19 setidaknya ada 3 variabel penting yang perlu dipertimbangkan diantaranya: (1) Pola penyebaran Covid-19, (2) Pola pergerakan agen, (3) Geographic Information System (GIS) lokasi penelitian. Proses pengembangan model diawali dengan perancangan model konseptual dengan memasukan informasi yang didapat dari studi literatur dan data yang telah diolah ke dalam ODD (Overview, Design Concept, Detail) Protocol. Kemudian membangun model simulasi mengunakan software Netlogo