Selasa, 28 November 2023

PEMODELAN DAN SIMULASI (AHMAD FIRDAUS)

 Contoh keacakan dalam simulasi

Contoh Keacakan Dalam simulasi seperti di bawah ini :


Waktu Pelayanan : Dalam simulasi antrian, pelanggan atau entitas yang tiba dan mengantri, waktu yang di perlukan untuk melayani mereka juga dapat dimodelkan secara acak.

Waktu Kedatangan : Dalam simulasi antrian atau sistem layanan, waktu kedatangan pelanggan, pengunjung, atau entitas lainnya sering dimodelkan dengan keacakan.

Bilangan acak : terdistribusi secara uniform dalam interval.

Digit acak : terdistribusi secara uniform dalam himpunan.


Bilangan acak yang sebenarnya sangat sulit dibuat : 

Bilangan acak bayangan (pseudo-random numbers).

Membangkitkan bilangan acak dari tabel digit acak.


Contoh simulasi sistem antrian layanan tunggal

Jika digambarkan seperti situasi di mana ada satu saluran layanan yang melayani entitas yang tiba dalam antrian.


Contohnya seperti pelanggan yang sedang mengantri untuk mendapatkan layanan di loket pembayaran barang belanjaannya di loket pembayarannya.


Entitas : Pelanggan yang telah selesai berbelanja dan ingin membayar belanjaannya di loket pembayaran.

Keadaan : Antrian, loket pembayaran, dan petugas pembayaran.

Peristiwa : Kedatangan pelanggan (entitas) ke dalam sistem antrian, Antrian Pelanggan, Pelayanan petugas, Selesai pembayaran dan pelanggan meninggalkan loket.

Kapan peristiwa terjadi? Peristiwa dalam simulasi terjadi sesuai dengan logika simulasi yang ditetapkan. Misalnya, kedatangan pelanggan baru bisa terjadi setiap beberapa interval waktu yang ditentukan secara acak. Pelayanan kepada pelanggan baru bisa dimulai ketika loket pembayaran kosong.


Lalu bagaimana keadaan berubah ketika peristiwa terjadi? Keadaan sistem berubah setiap kali peristiwa terjadi. Misalnya, ketika pelanggan baru tiba, antrian bertambah. Saat pelanggan dipanggil untuk dilayani, pelanggan tersebut dihapus dari antrian, dan loket pembayaran tidak lagi kosong.


Ringkasan

Konsep dasar simulasi :

Menetapkan karakteristik data masukan.

Mengkonstruksi tabel simulasi.

Membangkitkan variable acak berdasarkan model masukan dan menghitung nilai respon.

Menganalisis hasol-hasil masalah utama dengan pendekatan tabel simulasi.

Tidak dapat digunakan atau mengatasi ketergantungan yang kompleks antar entitas.

Masalah utama dengan pendekatan tabel simulasi :

Tidak dapat digunakan atau mengatasi ketergantungan yang kompleks antar entitas.


Pertanyaan essai

Apa yang dimaksud dengan keacakan dalam simulasi? Keacakan dalam simulasi mengacu pada penggunaan elemen acak atau tidak terduga untuk merepresentasikan variasi atau ketidakpastian dalam proses simulasi, memungkinkan untuk memodelkan situasi yang lebih mirip dengan dunia nyata.

Mengapa keacakan penting dalam simulasi sistem antrian layanan tunggal? Keacakan penting karena dalam sistem antrian, waktu kedatangan pelanggan dan waktu pelayanan tidak selalu teratur. Keacakan memungkinkan kita untuk merepresentasikan variasi dalam kedatangan pelanggan dan durasi pelayanan yang lebih realistis.

Bagaimana keacakan dimasukkan dalam simulasi sistem antrian layanan tunggal? Keacakan dimasukkan melalui distribusi waktu kedatangan pelanggan baru ke dalam antrian dan distribusi waktu pelayanan di loket. Ini bisa berupa distribusi acak seperti distribusi Poisson atau distribusi lain yang sesuai dengan pola kejadian nyata.

Apa peran distribusi keacakan dalam simulasi sistem antrian layanan tunggal? Distribusi keacakan digunakan untuk merepresentasikan variasi dalam waktu kedatangan pelanggan dan waktu pelayanan, memungkinkan simulasi untuk memperhitungkan ketidakpastian yang ada dalam situasi nyata.

Bagaimana entitas didefinisikan dalam simulasi sistem antrian layanan tunggal? Entitas dalam simulasi sistem antrian adalah pelanggan atau objek yang mengantri untuk menerima layanan di loket pembayaran.

Apa yang dimaksud dengan waktu tunggu rata-rata dalam simulasi sistem antrian? Waktu tunggu rata-rata adalah rata-rata dari waktu yang dihabiskan oleh entitas dalam antrian sebelum mereka mendapatkan layanan di loket pembayaran.

Bagaimana simulasi sistem antrian dapat membantu dalam mengoptimalkan efisiensi layanan? Simulasi sistem antrian dapat digunakan untuk menguji berbagai skenario dan strategi untuk mengurangi waktu tunggu, meningkatkan jumlah pelanggan yang dilayani, atau memperbaiki penggunaan sumber daya dalam sistem.

Apa perbedaan antara waktu kedatangan dan waktu pelayanan dalam simulasi sistem antrian? Waktu kedatangan adalah interval antara kedatangan entitas baru ke dalam antrian, sementara waktu pelayanan adalah waktu yang diperlukan untuk memberikan layanan kepada entitas yang sedang dilayani di loket.

Apa manfaat penggunaan keacakan dalam menganalisis sistem antrian? Penggunaan keacakan memungkinkan simulasi untuk merepresentasikan variasi dalam situasi nyata, memungkinkan pemodelan kondisi yang lebih realistis dan memungkinkan analisis lebih mendalam terhadap kinerja sistem.

Bagaimana distribusi waktu pelayanan dapat mempengaruhi kinerja sistem antrian? Distribusi waktu pelayanan yang lebih cepat atau lebih lambat dapat memengaruhi waktu tunggu rata-rata. Jika waktu pelayanan lebih cepat, waktu tunggu cenderung lebih pendek, sedangkan jika waktu pelayanan lebih lambat, waktu tunggu bisa lebih panjang.


Sumber : https://onlinelearning.uhamka.ac.id/mod/forum/view.php?id=422297

Selasa, 07 November 2023

Quis Pemodelan dan Simulasi (Ahmad Firdaus Zakaria)

 QUIS 


1. Apa itu pemodelan dalam konteks simulasi?

Jawaban: Pemodelan dalam konteks simulasi adalah pembuatan representasi matematis atau komputasional dari sistem fisik atau proses nyata.

2. Mengapa pemodelan diperlukan dalam simulasi?

Jawaban: Pemodelan diperlukan untuk memahami, menganalisis, atau meramalkan perilaku sistem yang akan disimulasikan.

3. Apa itu simulasi komputer?

Jawaban: Simulasi komputer adalah penggunaan komputer untuk menghasilkan hasil simulasi dengan memodelkan sistem tertentu.

4. Apa perbedaan antara simulasi kontinu dan simulasi diskrit?

Jawaban: Simulasi kontinu menggambarkan sistem yang berubah dalam waktu kontinu, sedangkan simulasi diskrit menggambarkan perubahan sistem dalam langkah-langkah terpisah.

5. Apa yang dimaksud dengan parameter dalam konteks pemodelan?

Jawaban: Parameter adalah nilai-nilai yang digunakan dalam model untuk menggambarkan karakteristik sistem.

6. Bagaimana validasi hasil simulasi dilakukan?

Jawaban: Validasi hasil simulasi melibatkan perbandingan hasil simulasi dengan data empiris atau observasi dunia nyata.

7. Apa yang dimaksud dengan "sensitivity analysis" dalam pemodelan dan simulasi?

Jawaban: "Sensitivity analysis" adalah analisis yang mengukur sejauh mana hasil simulasi sensitif terhadap perubahan dalam parameter atau input awal.

8. Apa itu "random variable" dalam simulasi?

Jawaban: "Random variable" adalah variabel yang menggambarkan ketidakpastian dalam model, yang dapat mengikuti distribusi probabilitas tertentu.

9. Bagaimana "Monte Carlo simulation" digunakan dalam pemodelan?

Jawaban: "Monte Carlo simulation" adalah metode simulasi yang menggunakan angka acak untuk memodelkan ketidakpastian dalam sistem.

10. Apa yang dimaksud dengan "event-driven simulation"?

Jawaban: "Event-driven simulation" adalah jenis simulasi di mana perubahan dalam sistem dipicu oleh peristiwa tertentu.

11. Apa yang menjadi tujuan dari "optimization simulation"?

Jawaban: Tujuan dari "optimization simulation" adalah mencari solusi optimal untuk suatu masalah dengan mengubah parameter atau variabel dalam model.

12. Apa yang dimaksud dengan "discrete-event simulation"?

Jawaban: "Discrete-event simulation" adalah jenis simulasi yang fokus pada pemodelan dan analisis peristiwa yang terjadi pada titik waktu tertentu.

13. Bagaimana "simulator" berbeda dari "simulasi"?

Jawaban: "Simulator" adalah perangkat lunak atau perangkat keras yang digunakan untuk menjalankan simulasi.

14. Apa yang dimaksud dengan "simulation time"?

Jawaban: "Simulation time" adalah waktu yang berlalu dalam dunia simulasi dan tidak selalu sesuai dengan waktu nyata.

15. Bagaimana "stochastic simulation" berbeda dari "deterministic simulation"?

Jawaban: "Stochastic simulation" mempertimbangkan ketidakpastian dengan menggunakan elemen acak, sementara "deterministic simulation" mengabaikan ketidakpastian.

16. Apa itu "sensitivity coefficient" dalam analisis sensitivitas?

Jawaban: "Sensitivity coefficient" adalah ukuran sejauh mana perubahan dalam parameter memengaruhi perubahan dalam hasil simulasi.

17. Bagaimana "simulasi Monte Carlo" membantu dalam analisis risiko?

Jawaban: Simulasi Monte Carlo digunakan untuk mengukur dan mengelola risiko dengan memodelkan variasi dalam parameter dan input.

18. Apa yang dimaksud dengan "simulation input data"?

Jawaban: "Simulation input data" adalah data yang digunakan sebagai parameter dan input awal dalam model simulasi.

19. Bagaimana "simulasi waktu nyata" berbeda dari "simulasi biasa"?

Jawaban: "Simulasi waktu nyata" mensimulasikan peristiwa seiring waktu sesuai dengan waktu nyata, sedangkan "simulasi biasa" dapat melompati waktu dengan cepat.

20. Apa itu "distribusi probabilitas"?

Jawaban: "Distribusi probabilitas" adalah fungsi yang menggambarkan peluang berbagai hasil yang mungkin dari suatu peristiwa acak.

21. Apa yang dimaksud dengan "validasi silang" dalam pemodelan dan simulasi?

Jawaban: "Validasi silang" adalah metode di mana hasil simulasi dibandingkan dengan data yang tidak digunakan dalam pengembangan model untuk memastikan keakuratannya.

22. Apa yang dimaksud dengan "respon sistem" dalam analisis sensitivitas?

Jawaban: "Respon sistem" mengacu pada output atau hasil dari sistem yang dihasilkan melalui simulasi.

23. Bagaimana "time-step" memengaruhi simulasi?

Jawaban: "Time-step" adalah interval waktu di mana perubahan dalam simulasi dihitung, dan ukurannya dapat memengaruhi ketelitian hasil simulasi.

24. Apa yang menjadi tujuan dari "simulasi distribusi"?

Jawaban: Tujuan dari "simulasi distribusi" adalah memodelkan variasi dalam parameter atau input dengan menggambarkan distribusi probabilitasnya.

25. Bagaimana "stochastic modeling" digunakan dalam pemodelan sistem?

Jawaban:"Stochastic modeling" menggunakan elemen acak untuk menggambarkan ketidakpastian dalam sistem, sehingga memungkinkan pemodelan sistem yang lebih realistis.