Proyek ini menganalisis kinerja sistem antrian di Kantin GKU‑2 ITERA menggunakan pendekatan teori antrian (M/M/1 & M/M/2) untuk memahami pola kedatangan pelanggan, waktu pelayanan, dan dampaknya terhadap durasi tunggu. 🚀
Tujuannya? Memberikan rekomendasi operasional berbasis data untuk mengurangi penumpukan antrian dan meningkatkan kenyamanan pelanggan.
| Temuan | Detail |
|---|---|
| Total pelanggan | 398 pelanggan 👥 |
| Kedatangan rata‑rata | 39.8 pelanggan/jam ⏱️ |
| Kecepatan pelayanan | 33.7 pelanggan/jam per kasir 🍽️ |
| Hasil skenario 1 kasir | ❌ Overload (ρ = 118.1%) — antrian tambah tanpa batas |
| Hasil skenario 2 kasir | ✅ Stabil (ρ = 59.05%) — rata-rata waktu tunggu ≈ 57 detik |
📌 Kesimpulan singkat: Menambah jumlah kasir dari 1 → 2 menghasilkan peningkatan performa drastis.
🔹 Observasi langsung 10 jam pada jam operasional kantin (07:00 – 16:59)
🔹 Pencatatan data menggunakan tally counter & spreadsheet
🔹 Pemodelan matematis menggunakan M/M/1 & M/M/2
🔹 Evaluasi performa sistem menggunakan parameter antrian: ρ, P0, Wq, Ws, Lq, Ls
| Strategi | Dampak |
|---|---|
| Menjalankan 2 kasir pada jam sibuk | ⏳ Waktu tunggu < 1 menit |
| Memisahkan jalur express (minuman roti) | ⚡ Mempercepat transaksi sederhana |
| Memisahkan pembayaran digital vs tunai | 💳 Mengurangi bottleneck pembayaran |
| Evaluasi berkala | 📈 Menjaga efisiensi jangka panjang |
📦 Analisis-Antrian-GKU2
├─ Dataset/
└─ data_observasi.csv
├─ Poster_8_RA
├─ Video_8_RA
├─ Laporan_8_RA
└─ codeR_8_RA
Setiap artefak berfungsi sebagai bukti validasi dan pelengkap analisis.
| Resource | Tipe | Keterangan |
|---|---|---|
| 📄 Poster_8_RA | Poster | Ringkasan visual penelitian |
| 🎬 Video_8_RA | Video | Presentasi hasil analisis |
| 📘 Laporan_8_RA | Doc/PDF | Dokumen laporan lengkap |
| 🔢 codeR_8_RA | R Script | Kode analisis statistik |
| 📂 Dataset | Folder | Data mentah observasi |
Semua berkas tersedia di repository ini. Kamu tinggal klik pada nama file untuk membuka. ✨
✔ Meningkatkan kenyamanan pelanggan kantin
✔ Mengurangi penumpukan antrian saat jam sibuk
✔ Memberikan dasar keputusan berbasis data untuk manajemen
✔ Contoh nyata penerapan Sains Data + Pemodelan Stokastik di lingkungan kampus
Disusun untuk Tugas Besar Pemodelan Stokastik Kelompok 8 RA — Program Studi Sains Data, Institut Teknologi Sumatera (ITERA)
- Eli Dwi Putra Berema - 122450064
- Cintya Bella - 122450066
- Haikal Dwi Syaputra - 122450067
- Hermawan Manurung - 122450069
Terima kasih telah mengunjungi repository ini! Jika proyek ini bermanfaat: ⭐ Berikan star di GitHub hal ini sangat berarti dalam pengerjaan kedepannya! 💬 Kritik & saran selalu diterima untuk pengembangan lanjutan.