Uploaded by User15025

Manajemen Sains 1

advertisement
Manajemen Sains
Oleh: Erma Suryani
(Simulasi)
Outline
•
•
•
•
•
Rencana Pembelajaran (Pustaka, Grading)
Proses Pembuatan Model
Sistem
Definisi Pemodelan
Simulasi
Pustaka
• Pidd, M., Computer Simulation in Management Science,
Wiley, 1992.
• Suryani, E., Pemodelan dan Simulasi, Graha Ilmu, 2005.
• Sterman, J. D., Business Dynamics, Systems Thinking and
Modeling for a Complex World.
• Barlas, Y.,Multiple tests for validation of system dynamics
type of simulation models, European Journal of Operational
Research 42 (1989) pp. 59-87.
• Kelton, W. D., Simulation with Arena, Mc. Graw Hill, 1998
Grading:
•
•
•
•
Latihan simulasi dan partisipasi kelas = 35%
Tes simulasi diskrit = 15%
Tes simulasi sistem dinamik = 15%
Presentasi project sistem dinamik = 35%
Dasar-Dasar Pemodelan dan Simulasi
• Sistem
• Model
• Simulasi
Proses Pembuatan Model
Pengetahuan
Nilai
Pengalaman
Sudut Pandang Pemodel
Sistem
Image
Model
Model yg Diuji
Sampel
Sistem
• Kumpulan dari entitas (orang, mesin) yang berinteraksi
satu sama lain untuk mencapai tujuan (Schmidt and
Taylor, 1970)
• Contoh: Sistem Perbankan
• Dalam Prakteknya: Sistem bergantung pada tujuan studinya
• Kumpulan entitas dari suatu sistem u/ satu tujuan studi
mungkin hanya sebuah subset dari sistem yang lain
secara keseluruhan
Sistem (Cont’d)
Contoh:
- Jika tujuan studi : untuk menentukan jumlah teller yang
diperlukan dlm memberikan service pada customer yang
ingin menabung atau menarik tabungan, merupakan
subset dari sistem perbankan yang terdiri dari teller dan
customer yang menunggu di waiting line atau yg sedang
mendapatkan pelayanan.
- State of a system : kumpulan beberapa variabel yang
diperlukan untuk menjelaskan sistem sesuai dengan
tujuan studi.
Klasifikasi Sistem
• Sistem diskrit
• Sistem kontinyu
Sistem Diskrit
• Status variabel sistem berubah pada saat-saat tertentu
• Contoh: sistem perbankan
– Jumlah customer di bank berubah pada saat customer
datang atau customer meninggalkan bank karena
transaksinya sdh selesai.
Sistem Kontinyu
• Status variable sistem berubah secara
kontinyu terhadap waktu.
• Contoh: Pesawat yang bergerak di udara (
posisi dan kecepatan dapat berubah secara
kontinyu sepanjang waktu).
Ways to study a system (Law & Kelton, 2000)
System
Experiment with
the actual system
Experiment with a
model of the
system
Physical model
Analytical solution
Mathematical
model
Simulation
Experiment with the Actual system Vs with a Model
 Actual system:
• Jarang dilakukan krn mahal dan mengganggu sistem
• Contoh: bank yang ingin mengurangi jumlah teller u/
mengurangi biaya, dengan mencoba langsung pada
sistemnya, maka akan menyebabkan delay / waktu tunggu
customer lebih panjang.
 Model:Representasi Sistem
•
•
Seberapa akurat modelnya?
Perlu validasi
Physical model Vs Mathematical model
• Physical Model (iconic): miniatur model
– Contoh: model pesawat, maniken
• Mathematical Model:
• Representasi sistem secara logical dan hubungan
kuantitatif, yang kemudian di manipulasi u/
melihat reaksi model
Analytical Solution Vs Simulation
• Analytical Solution
o Jika modelnya cukup sederhana, dimungkinkan
untuk membuat solusi secara analitik.
• Simulation:
o Jika modelnya kompleks (rumit), lebih tepat
menggunakan simulasi, sehingga kita bisa melatih
model dengan berbagai input yang berbeda untuk
melihat dampaknya pada kinerja output.
Pemodelan
• Sistem
Pemodelan
• Pembentukan
model
Proses
Dengan menggunakan bahasa formal tertentu
Pengertian Simulasi
“Shannon”
• Sistem
nyata
Proses
Perancangan
Model
Eksperimen thd model
Simulasi
• Mempelajari
perilaku
sistem
Evaluasi
stategi
Pengertian Simulasi
“Banks & Carson”
Mempelajari
• Sistem
nyata
• Sistem
• Diobservasi
• Disimpulkan
Tiruan
Dikerjakan:
Manual, Komputer
Perilaku
Pengertian Simulasi (Cont’d)
“Khosnevis”
• Sistem nyata
• Usulan sistem
Aplikasi
membangun model
Membangun
sistem baru
• Dengan kinerja
yg diinginkan
Manfaat Simulasi
Pembuat
Keputusan
Tahap
Perancangan
Usulan
Sistem
Tahap
Operasional
Sistem
Berjalan
Tool
Menciptakan
sistem dgn
kinerja
tertentu
Proses Pengerjaan Simulasi
I. By hand simulation pertama kali dilakukan oleh
“George L. Leclere” untuk estimasi nilai π.
Percobaan dilakukan dengan:
-Melempar jarum yang panjangnya “l “
ke meja yg lebarnya “d”
Nilai π dihitung dgn rumus :
π = (2 * l)/(p*d)
p = Probabilitas jarum mengenai garis
Hasil :
Estimasi yg dibuat tidak tepat, masih
menunjukkan adanya error.
Proses Pengerjaan Simulasi
II. Menggunakan bahasa Fortran, C
III. Menggunakan bahasa simulasi khusus spt :
– Bahasa Simulasi diskrit :GPSS, SLAM, SIMAN,
SIMPSCRIPT, GASP, SIMULA, Arena (kombinasi antara
high level simulator dgn VB)
– Bahasa Simulasi kontinyu : Dynamo, Vensim, CSMP
IV.
High Level Simulator merupakan bahasa simulasi yang
menyediakan menu-menu dialog user interface.
Contoh: AW – SIM
Kelebihan Model Simulasi
Simulasi alternatif
yg tepat
• Tidak semua
sistem dpt
direpresentasikan
dgn model
matematis
Dapat berksperimen
• Tanpa adanya
resiko pada
sistem nyata
Studi jangka
panjang
• Dalam waktu
singkat
• Input data
bervariasi
Kekurangan Model Simulasi
Hanya mengestimasi karakteristik
Berdasarkan masukan tertentu
Kualitas dan analisis model
tergantung
pada si pembuat mode
Klasifikasi Model Simulasi
Menurut waktu
Simulasi Statis
• Output model
tidak dipengaruhi
waktu
• Contoh :Simulasi
manual G L.
Leclere
Simulasi Dinamis
• Output model
dipengaruhi
waktu
• Contoh: Model
populasi
Klasifikasi Model Simulasi
Menurut perubahan status variabel
Simulasi Diskrit
• Status variabel
berubah pada saatsaat tertentu
• Contoh : model –
model inventory yang
materialnya datang
dan diambil pada
waktu tertentu
Simulasi Kontinyu
• Status variabel
berubah secara
kontinyu
• Contoh: model –
model level cairan
yang rate-nya
(lajunya) berubah
setiap saat
Klasifikasi Model Simulasi
Menurut derajad ketidakpastiannya
Simulasi
Deterministik
Simulasi Stokastik
• Output model
bisa ditentukan
secara pasti.
• Contoh : model –
model matematis
• Output model
mengandung
ketidakpastian
• Contoh: diagram
pohon keputusan
Diskusi:
1. Sebutkan perbedaan antara verifikasi & validasi
2. Berikan contoh - contoh model simulasi diskrit dan
kontinyu
3. Berikan contoh - contoh model simulasi
deterministik dan stokastik
4. Berikan contoh-contoh model simulasi statis dan
dinamis
Pertanyaan:
1. Sebutkan kriteria model dapat dikatakan valid?
2. Kapan bisa dilakukan eksperimen terhadap model?
3. Jelaskan beberapa tahapan yang diperlukan dalam
pembuatan model.
Simulasi 1:
• Berilah contoh permasalahan dalam kehidupan
sehari-hari yang bisa dikerjakan dengan metode
simulasi
• Gambarkan permasalahan pada soal no.1
dengan diagram kausatik
Download
Random flashcards
Secuplik Kuliner Sepanjang Danau Babakan

2 Cards oauth2_google_2e219703-8a29-4353-9cf2-b8dae956302e

Card

2 Cards

Create flashcards