PEMODELANDANSIMULASI

“To simulate” : meniru

Proses peniruan (sistem) berbagai macam proses di dunia nyata

Tujuan simulasi adalah mempelajari suatusistem dengan memanfaatkan komputeruntuk meniru (to simulate) perilaku sistemtersebut

Pengertian

Alasan Simulasi

Mengatasi masalah jika sistem sulit di amati secara langsung

Alasan Simulasi (lanj.)

Flight simulator: untuk meminimalkan resiko kerugian yang besar dan kesalahan fatal dalam kehidupan nyata

Mendukung pengambilan keputusan, misalnya manajer dapat memperkirakan hasil dengan lebih akurat

Terhindar dari resiko

Sistem

SISTEM

Eksperimen

dengan sistem

sebenarnya

Eksperimen

dengan model

Model MatematikModel Fisik

SIMULASISolusi Analitis

Sistem dan Model

Sistem

Sistem dan Model (lanj.)

Model

Adalah gambaran suatu sistem

Hubungan Sistem, Model dan Simulasi

Model digunakan untuk mengetahui perilaku sistem nyata (real) yang kompleks dimana model ini dapat di wujudkan dalam pemrograman komputer yang disebut simulasi

Klasifikasi Simulasi

Model simulasi kontinu vs diskrit

Simulasi kontinu: status berubah secara kontinu terhadap waktu, mis: gerakan pesawat

Simulasi diskrit: status berubah secara instan pada titik-titik waktu yang terpisah, mis: jumlah customer di bank

Klasifikasi Simulasi (lanj.)

Model Simulasi Statik vs. Dinamik

Model statik: representasi sistem pada waktu tertentu, mis: simulasi gempa

Model dinamik: merepresentasikan sistem dalam perubahannya terhadap waktu, mis: simulasi kedatangan mobil di jalan tol

Monte Carlo

Pengertian

dikembangkan oleh John von Neumann padawaktu Perang Dunia II

digunakan oleh sistem yang menunjukkankemungkinan pada perilakunya, misalnyainventory

berdasarkan atas penggunaan bilangan acak(random number).

Monte Carlo (lanj.)

Contoh: Inventory Simulation

Inventaris merupakan jumlah barang yang disimpan

Misalnya: Inventaris ritel dan manufaktur

Tujuan: meminimasi biaya penyimpananbarang dalam inventaris (berapa jumlah barangyang harus dipesan dan kapan barang-barangtersebut harus dipesan)

Monte Carlo (lanj.)

Contoh: Inventory Simulation

waktu antar

permintaan

Sistem

Inventory dependent

demand

independent

demand

fixed-order

Period method

fixed-order

quantity method

Monte Carlo (lanj.)

Contoh: Inventory Simulation

Carrying/holding cost: Biaya pemilikan barang (gudang, asuransi, pencurian) yang merupakan 15-40% investasi inventaris

Ordering cost: Biaya pengantaran (processing order, shipping, receiving)

Stockout cost: ketika barang tidak tersedia ketikadiminta (keuntungan yang hilang dan potensikerugian jika pelanggan beralih ke pesaing)

Purchasing cost: biaya pembelian barang.

Monte Carlo (lanj.)

Langkah-langkah

Tentukan distribusi probabilitas untuk variabel-variabel yang penting (misalnya, permintaandan waktu antar pada sistem inventory).

Buat distribusi probabilitas kumulatif untuksetiap variabel pada langkah pertama.

Tentukan interval bilangan acak untuk setiapvariabel.

Bangkitkan bilangan acak.

Simulasikan serangkaian percobaan.