Analisis Kinerja Sistem Antrian Kendaraan Keluar Parkir Sepeda Motor pada CitiMall Dumai Menggunakan Metode Antrian
Keywords:
Teori Antrian, Sistem Parkir, Kinerja Pelayanan, Jam Sibuk, POM-QMAbstract
Kepadatan kendaraan pada gerbang keluar parkir sepeda motor kerap menimbulkan antrian panjang menjelang jam tutup pusat perbelanjaan, termasuk di CitiMall Dumai. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kinerja sistem antrian kendaraan keluar pada area parkir sepeda motor tersebut selama jam sibuk. Data dikumpulkan melalui observasi langsung selama tiga hari (8–10 Mei 2026) pukul 21.30–22.30 WIB, mencakup 663 kendaraan yang disegmentasikan berdasarkan jumlah petugas aktif. Analisis menggunakan model antrian M/M/1 dan M/M/c untuk menghitung tingkat kedatangan (λ), tingkat pelayanan (μ), utilisasi server (ρ), serta parameter kinerja antrian (Lq, Ls, Wq, Ws), yang divalidasi menggunakan perangkat lunak POM-QM for Windows. Hasil menunjukkan sistem tetap stabil pada seluruh segmen observasi dengan ρ<1, dengan kinerja terbaik pada model dua-server (Wq = 0,15 detik) dan kinerja terburuk pada model satu-server saat terjadi lonjakan kedatangan mendadak (Wq = 52,10 detik; λ = 235,03 kendaraan/jam). Tingkat kedatangan (λ) terbukti berpengaruh lebih dominan terhadap waktu tunggu dibandingkan jumlah petugas semata, dan penambahan petugas kedua yang dilakukan secara reaktif saat λ mendekati ambang ketidakstabilan terbukti efektif menurunkan waktu tunggu. Penelitian ini merekomendasikan penambahan petugas secara proaktif minimal 30 menit sebelum jam sibuk serta analisis biaya operasional untuk manajemen kapasitas pelayanan yang lebih efektif.
Downloads
References
[1] M. I. Ihsan, D. Wismono, and D. Muchtar, “Simulasi Sistem Antrian Loket Parkir Kendaraan Di Mall STS (Sadang Terminal Square),” J. Teknol., vol. 14, no. 1, pp. 153–161, 2024, doi: 10.51132/teknologika.v14i1.380.
[2] J. Januriad, B. W. D. S., and Y. Utami, “Evaluasi Kebutuhan Ruang Parkir Sepeda Motor Di Area Gedung Fkip Dan FST Universitas Qomarul Huda Badaruddin Bagu,” Al-Aqlu J. Mat. Tek. Dan Sains, vol. 1, no. 1, pp. 1–13, 2023, doi: 10.59896/aqlu.v1i1.2.
[3] A. M. Al-Kadhimi, M. Abdulkadhim, and S. A. M. Ali, “Queueing Model Analysis of Shopping Malls in COVID-19 Pandemic Era: A Case Study,” Int. J. Adv. Technol. Eng. Explor., vol. 8, no. 85, pp. 1545–1556, 2021, doi: 10.19101/ijatee.2021.874672.
[4] O. Baron, A. Economou, and A. Manou, “Increasing Social Welfare With Delays: Strategic Customers in the M/G/1 Orbit Queue,” Prod. Oper. Manag., vol. 31, no. 7, pp. 2907–2924, 2022, doi: 10.1111/poms.13728.
[5] G. Sreelekshmi, G. N. Kumar, and P. V Ushakumari, “Application of Queueing Model to an Outpatient Flow in a Multi-Speciality Hospital,” PNR, vol. 13, no. SO3, 2022, doi: 10.47750/pnr.2022.13.s03.054.
[6] A. Elalouf and G. Wachtel, “Queueing Problems in Emergency Departments: A Review of Practical Approaches and Research Methodologies,” Oper. Res. Forum, vol. 3, no. 1, 2021, doi: 10.1007/s43069-021-00114-8.
[7] R. F. Maala, “Queuing Management System in Manuel S. Enverga University Foundation Candelaria Inc.,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci., vol. 14, no. 6, pp. 44–53, 2023, doi: 10.26483/ijarcs.v14i6.7039.
[8] S. Youn, H. N. Geismar, and M. Pinedo, “Planning and Scheduling in Healthcare for Better Care Coordination: Current Understanding, Trending Topics, and Future Opportunities,” Prod. Oper. Manag., vol. 31, no. 12, pp. 4407–4423, 2022, doi: 10.1111/poms.13867.
[9] H. Zamani, F. Parvaresh, and M. N. Isfahani, “Optimizing Patient Flow Logistics: Strategic Challenges, Tactical Solutions, and Future Directions,” BMC Health Serv. Res., vol. 25, no. 1, 2025, doi: 10.1186/s12913-025-13516-9.
[10] Donald Gross; John F. Shortle; James M. Thompson; Carl M. Harris, Fundamentals of Queueing Theory, 4th ed. New York: John Wiley & Sons, 2008.
[11] Frederick S. Hillier; Gerald J. Lieberman, Introduction to Operations Research, 10th ed. New York: McGraw-Hill Education, 2015.
[12] M. B. Alem, “Queuing Analysis and Optimization of Public Vehicle Transport Stations: A Case of South West Ethiopia Region Vehicle Stations,” Int. J. Ind. Optim., pp. 31–44, 2024, doi: 10.12928/ijio.v5i1.7963.
[13] N. Felysia, S. Wahyuningsih, and Y. N. Nasution, “Analisis Sistem Antrean Untuk Optimalisasi Jumlah Server Menggunakan Model Keputusan Tingkat Aspirasi,” Eksponensial, vol. 12, no. 2, p. 153, 2021, doi: 10.30872/eksponensial.v12i2.808.
[14] K. Kang, S. Doroudi, M. Delasay, and A. Wickeham, “A Queueing‐theoretic Framework for Evaluating Transmission Risks in Service Facilities During a Pandemic,” Prod. Oper. Manag., vol. 32, no. 5, pp. 1453–1470, 2023, doi: 10.1111/poms.13675.
