Tugas kuliah model dan simulasi

1. Apa yang dimaksud dengan model ?
2. Apa yang dimaksud dengan simulasi ?
3. Berikan contoh dan jelaskan mengenai jenis-jenis dari model dan perbedaannya ?
4. Jelaskan apa yang dimaksud dengan simulasi ?
5. Kapan simulasi dapat digunakan sebagai pendekatan penyelesaian persoalan dan kapan tidak dapat digunakan ?
6. Apakah perbedaan antara model stokastik & model deterministik dalam bentuk variabel input dan dengan cara menginterpretasikan hasilnya
7. Apakah 2 karakteristik sistem yang menyebabkannya menjadi kompleks ?
8. Apa yang menjadi prinsip-prinsip dalam pengembangan model ? Berikan contohnya ?

 Jawaban: 

1. Model: gambaran dari sebuah sistem, dapat secara fisik atau matematis

2. Simulasi: Simulasi adalah tiruan dari sebuah sistem dinamis dengan menggunakan model computer yang digunakan untuk melakukan evaluasi dan meningkatkan kinerja sistem

 

3.  model fisik statik adalah model bangunan yang dirancang oleh para arsitektur maupun teknik sipil. Model tersebut dapat berupa gambar maupun maket bangunan. Contoh model fisik dinamik adalah model pesawat (berukuran kecil) yang sedang dalam pengujian di ruang pengujian angin. Ruang pengujian tersebut berupaya mencontoh kondisi udara, kecepatan dan lain sebagainya dengan berbagai kondisi ukuran untuk menguji model pesawat yang akan dibangun. Contoh lain model fisik dinamik adalah model bangunan anti erosi yang akan dibangun di pantai. model bangunan ini sebelum dipasang di pantai memerlukan pembangunan dalam skala kecil (model) yang diuji dalam laboratorium dengan berbagai kondisi gelombang selama beberapa waktu.

Model matematik merupakan imitasi sistem nyata dalam bentuk simbol-simbol matematik. Model matematik statik tidak mempertimbangkan waktu dalam pengolahan datanya sehingga sistem tidak berubah oleh waktu, sedangkan  model matemtik dinamik adalah sebaliknya. Contoh model matematik adalah model inventori (persediaan). Model persediaan ini ada yang statik yaitu yang data permintaan, data lead time diasumsikan berfsifat statik (deterministik), ada pula model persediaan dinamik dimana data permintaan, dan lead time bersifat probabilistik. 

Model komputer menurut Singh (2009) merupakan perkembangan lanjut dalam pemodelan karena seluruh model matematik baik statik maupun dinamik dapat dimodelkan secara lebih baik melalui komputer. Model komputer dinamik dapat kita lihat secara sederhana pada model permainan (game) yang meniru dunia nyata.

Berbeda dengan singh (2009), Banks et al (2001) hanya mengelompokkan model dalam dua jenis yaitu model fisik dan model matematik. Model matematik ini dapat dinyatakan dalam bentuk notasi simbol atau persamaan matematik, dan bisa juga disajikan dalam bentuk model simulasi. Model simulasi ini kemudian lebih jauh dapat diklasifikasin sebagai model simulasi statik atau dinamik, model simulasi deterministik atau stokastik, dan model simulasi diskrit atau kontinu.

Model simulasi statik dikenal juga dengan nama Simulasi Monte Carlo yang merepresentasikan sebuah sistem pada suatu waktu tertentu. Sebagai contoh, ingin dismulasikan jumlah pelanggan yang membeli suatu produk di sebuah toko berdasarkan data historis yang berdistribusi eksponensial. Kemudian dibangkitkan bilangan random untuk menunjukkan jumlah pelanggan yang dibangkitkan sesuai posisi interval distribusinya. Model simulasi dinamik merepresentasikan sistem dari waktu ke waktu, misal, simulasi sebuah bank dalam rentang jam kerja tertentu. Namun harus diperhatikan bahwa model simulasi dinamis dalam pengertian ini berbeda dengan model simulasi sistem dinamis (dynamic system). Simulasi sistem dinamis akan dijelaskan dalam tulisan lainnya.

Model simulasi deterministik adalah model simulasi yang tidak memiliki variable random dalam inputnya. Sebagai contoh, simulasi kedatangan pasien seorang dokter praktek yang telah diatur jadwal pelayanannya. Model simulasi stokastik adalah model simulasi yang memiliki satu atau beberapa variabel random dalam inputnya. Random input ini akan menghasilkan output yang random pula. Simulasi layanan teller bank adalah salah satu contoh model simulasi stokastik.

Model simulasi diskrit adalah model simulasi yang status variabelnya berubah secara diskrit pada satu waktu tertentu. Contohnya, simulasi layanan teller bank, dimana jumlah pelanggan yang menunggu/antri berubah secara diskrit dari waktu ke waktu. Model simulasi kontinu adalah model simulasi yang status variabel berubah secara kontinu dari waktu ke waktu. Simulasi permukaan air bendungan adalah contoh simulasi kontinu.

4. Simulasi adalah metode yang paling luas penggunaannya dalam mengevaluasi berbagai alternatif sistem sumberdaya air. Teknik ini mengandalkan cara coba-banding (trial-and-error) untuk memperoleh hasil yang mendekati optimal. Model simulasi mempunyai maksud untuk mereproduksi watak esensial dari sistem yang dipelajari. Teknik simulasi dapat dibayangkan dengan percobaan (eksperimen), sebagai penyelesaian masalah untuk mempelajari sistem yang kompleks yang tidak dapat dianalisis secara langsung dengan cara analitik. Teknik simulasi merupakan metode kuantitatif yang menggambarkan perilaku suatu sistem. Digunakan untuk memperkirakan keluaran (output) dari masukan (input) sistem yang telah ditentukan. 

5. Simulasi diperlukan ketika,,,,,
   1.    Model sangat rumit dengan banyak variabel dan komponen yang saling berinteraksi.
   2.    Hubungan antar variabel tidak linear
   3.    Model memiliki variate acak
   4.    Output dari model akan divisualisasikan sebagai animasi komputer 3D.

  Simulasi tidak tepat digunakan untuk suatu studi apabila hal-hal berikut ini detemui:

1. suatu masalah dapat diselesaikan dengan nalar.
2. Suatu masalah dapat diselesaikan secara analitik.
3. Suatu percobaan sederhana dapat dilakukan.
4. Biaya simulasi sangat besar.
5. Waktu dan sumber daya yang tidak tersedia.
6. Tidak tersedia data (termasuk data estimasi/hipotetik).
7. Adanya ekspektasi yang berlebihan terhadap hasil.
8. Sistem terlalu kompleks dan tidak bisa didefinisikan.

6.  Perbedaan antara model stokastik & model deterministik

Model deterministik adalah yang menghasilkan penaksiran kuantitas defenitif seperti hasil tanaman yang tidak disertai dengan informasi mengenai peluang. Ini dapat berlaku untuk kasus tertentu, tapi kurang memuaskan untuk kuantitas yang sangat bervariasi seperti curah hujan. Sebaliknya model stokastik mengandung unsur acak atau distribusi peluang, sehingga tidak hanya membuat penaksiran keluaran yang definitif tapi juga disertai dengan deviasi (variance).

Model simulasi stokastik : adalah model simulasi yang mengandung input-input probabilistik (random) dan output yang dihasilkan pun sifatnya random (probabilistik). Pengelompokan Model sedangkan Model Deterministik :Model yang dipergunakan untuk memecahkan suatu persoalan dalam situsai yang pasti

 7. Dalam melakukan studi sistem bahwa sebenarnya simulasi merupakan turunan dari model matematik dimana sistem, berdasarkan sifat perubahannya sendiri dikategorikan menjadi dua (2) yaitu sistem diskrit dan sistem kontinyu. Sistem diskrit mempunyai maksud bahwa jika keadaan variabel-variabel dam sistem berubah seketika itu juga pada poin waktu terpisah, misalnya pada sebuah bank dimana variabelnya adalah jumlah nasabah yang akan berubah hanya ketika nasabah datang atau setelah selesai dilayani dan pergi. Sedangkan Sistem kontinyu mempunyai arti jika keadaan variabel- variabel dalam sistem berubah secara terus menerus (kontinyu) mengikuti jalannya waktu, misalnya pesawat terbang yang bergerak diudara dimana variabelnya seperti posisi dan kecepatannya akan terus bergerak

8. Prinsip dasar pengembangan model yaitu:

a. Elaborasi merupakan model di mulai dari yang sederhana, sampai di dapatkan model yang repsentatif.

b. Analogi merupakan pengembangan menggunakan prinsip-prinsip dan teori yang sudah dikenal luas

c. Dinamis merupakan pengembangan mungkin saja terdapat proses pengulangan