Logistic Queue Analysis in The Home-Based Clothing and Knitting Fabric Industry of Binong Jati - Lazuardi, Rahmat; Septiawati, Vera; Septiani, Anis (UPT Publikasi Ilmiah Unisba, 2024)
Abstrak Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisis komprehensif dan memperoleh wawasan optimal terkait antrean logistik dalam industri pakaian dan kain rajut Penelitian ini bertujuan menganalisis serta mencari kesimpulan optimal pada antrian logistik di industri rumahan pakaian dan kain rajutan di Binong Jati. Pendekatan studi menggunakan distribusi Poisson dan eksponensial untuk menganalisis data waktu tunggu dari berbagai tahap seperti produksi, penyimpanan, pengemasan, dan pengiriman produk. Uji Kolmogorov-Smirnov digunakan untuk memeriksa kesesuaian data dengan distribusi tersebut. Metode ini melibatkan pengumpulan data dan analisis statistik guna mengidentifikasi tantangan utama di industri ini. Hasil analisis diharapkan menunjukkan kesesuaian yang signifikan antara data waktu tunggu dan kedua distribusi. Implikasinya adalah peningkatan perencanaan produksi, pengelolaan persediaan, dan penjadwalan pengiriman produk untuk memperbaiki kinerja dan kepuasan pelanggan. Rasio kecocokan kedua model distribusi, Poisson dan eksponensial, dengan Uji Kolmogorov-Smirnov adalah sebesar 0,062 dan 0,057. Batasannya adalah keterbatasan dalam hanya menggunakan dua distribusi, sehingga penelitian mendatang diharapkan dapat mengeksplorasi pendekatan distribusi lainnya. Abstract This research aims to analyse and find optimal conclusions regarding logistics queues in the home-based clothing and knitted fabric industry in Binong Jati. The study's approach employs Poisson and exponential distributions to analyse waiting time data from various stages such as production, storage, packaging, and product delivery. The Kolmogorov-Smirnov test is used to assess data suitability for these distributions. This method involves data collection and statistical analysis to identify key challenges in this industry. The analysis results are expected to show significant concurrence between wait time data and both distributions. The implications include improved production planning, inventory management, and product delivery scheduling to enhance performance and customer satisfaction. The goodness-of-fit ratio for the Poisson and exponential distribution models with the Kolmogorov-Smirnov test is 0.062 and 0.057, respectively. The limitation lies in the use of only two distributions, thus future research is expected to explore other distribution approaches.