Saatnya Quiz (Simulasi Komputer)

Yth, Pak Putro

Halo Pak,

Saya Idham Nurhakim Dipura - NIM 112101207 - TI3406

Model Building
Model building adalah sebuah proses mengambil suatu model konseptual dan mengkonversikannya sebagai sebuah model simulasi. Membangun sebuah model dipengaruhi oleh elemen dan interaksi antar elemen didalam model. Model adalah representasi dari sebagian sistem dari sistem secara keseluruhan yang disajikan secara lebih sederhana. Dalam menghasilkan sebuah atau beberapa model konseptual yang akan disimulasikan maka dibutuhkan konsep dasar suatu sistem yaitu input – proses – output, dimana disetiap tahap yang diwakilinya terdapat beberapa elemen-elemen sistem antara lain:

- Entitas Merupakan suatu benda ataupun barang yang diproses di dalam sebuah sistem. Contoh : Dokumen, pelanggan, handphone, dll.
- Aktivitas Merupakan tugas yang dilakukan didalam sistem dimana terlibat langsung ataupun tidak langsung di dalam pemrosesan dari entitas-entitas. Contoh : Pelabelan kaleng, dimana entitasnya adalah label dan kaleng.
- Sumber Daya Merupakan bagaimana atau dengan cara apa aktivitas dilakukan. Misalnya perbaikan komputer dengan operator teknisi komputer atau distribusi barang dengan truk dan lain sebagainya. Selain itu sumber daya biasanya memiliki karakteristik sebagai berikut : Kapasitas, kecepatan, waktu siklus, dan reliabilitas.
- Kontrol, kontrol biasa disebut sebagai lokasi dimana aktivitas dilakukan. Selain itu terdapat keterangan pada level tinggi berupa jadwal, perencanaan, dan peraturan serta pada level rendah berupa logika mesin dan tata cara. Contoh : Rencana produksi, urutan proses, dll.
- Path (Rute) , Rute didefinisikan di dalam sebuah model sebagai jalur mana saja yang akan dilewati dari sebuah proses simulasi secara sistematis atau berurutan dari suatu lokasi ke lokasi lainnya. Contoh : Entitas botol minuman akan dipindahkan dari pabrik ke distributor yang diantar oleh pekerja pemindahan barang melalui jalur di belakang pabrik, jika distributor telah tutup maka botol minuman yang telah diproduksi akan dipindahkan ke gudang melalui jalur pabrik ke gudang.

Berikut ini adalah tahapan-tahapan dalam pembuatan suatu model:

Mengobservasi sistem nyata Yaitu bagaimana kita mengamati perilaku sistem nyata yang akan kita modelkan, sehingga dapat membuat model konseptual sesuai dengan sistem nyata.
Membangun model konseptuan dan melakukan validasi kinerja model konseptual Dalam tahap ini, kita membangun model konseptual berdasarkan perilaku dan interaksi antar elemen sistem nyata. Kita harus memperhatikan input, proses, dan output dari sistem nyata.
Menerjemahkan model konseptual ke dalam model komputer dan verifikasi Didalam tahap ini, kita menginput model tersebut kedalam komputer dan kita verifikasi perwujudan dari sistem nyata dengan model konseptual.
Kalibrasi, verifikasi, dan validasi setiap langkah yang digunakan Kalibrasi digunakan untuk mengukur tingkat kesesuaian antar sistem nyata dan modelkonseptual, serta verifikasi digunakan untuk melihat apakah perwujudan dari model konseptual sama dengan sistem nyata, sedangkan validasi digunakan untuk melihat performansi dari model konseptual apakah sudah menggambarkan sistem nyata atau tidak.


Verifikasi dan Validasi
Model matematis harus dibangun secara kredibel. Representasi kredibel sistem nyata oleh model matematis ditunjukkan oleh verifikasi dan validasi model. Pengujian validitas suatu model dilakukan untuk mengetahui kebenaran suatu model secara matematik, konsistensi secara logis, dan kedekatan model dengan keadaan nyata. Pengujian validitas dari sebuah model terdiri atas dua bagian, yaitu pengujian validitas internal dan pengujian validitas eksternal. Pengujian validitas internal pada umumnya dikenal sebagai verifikasi sedangkan pengujian validasi eksternal dikenal sebagai validasi.

Verifikasi adalah proses pemeriksaan kesesuaian antara logika operasional model (program komputer) dengan logika diagram alur. Verifikasi dari suatu model ini memeriksa penerjemahan model matematis konseptual (diagram alur dan asumsi) ke dalam bahasa pemrograman secara benar. Verifikasi dari suatu model bertujuan untuk menjamin kebenaran suatu model dengan cara matematis dan konsisten secara logika. Verifikasi model juga meliputi pemeriksaan model untuk meyakinkan bahwa semua ekspresi matematis dalam model memiliki dimensi yang konsisten. Dengan demikian, verifikasi model adalah pemeriksaan dari seluruh ekspresi matematis dalam model untuk meyakinkan bahwa ekspresi-ekspresi tersebut merepresentasikan hubungan yang ada dengan benar.

Validasi adalah proses merepresentasikan keberartian dan keakuratan model sebagai konseptualisasi atau abstraksi dari sistem nyata. Validasi dari suatu model bertujuan untuk menjamin kemampuan suatu model untuk merepresentasikan sistem nyata. Dengan demikian, validasi model adalah suatu usaha untuk menjamin kredibilitas dari suatu model yang dibangun.

Ketika membangun model matematis sistem nyata, kita harus melewati beberapa tahapan atau level permodelan. Seperti yang dapat dilihat pada gambar tersebut, pertama kita harus membangun model konseptual yang memuat elemen sistem nyata seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya. Dari model konseptual ini kita membangun model logika yang memuat relasi logis antara elemen sisten juga variabel eksogenus yang mempengaruhi sistem. Model kedua ini sering disebut sebagai model diagram alir. Dengan menggunakan model ini, lalu dikembangkan program komputer, yang disebut juga sebagai model matematis, yang akan mengeksekusi model diagram alir.


Simulation Output Analysis
Dalam melakukan studi simulasi berdasarkan model yang telah dirancang untuk mencapai tujuan, kita pasti mengeluarkan waktu dan dana yang besar dalam pengembangan dan pembuatannya. Karena itu kita harus mendefinisikan dengan jelas pertanyaan model simulasi yang diharapkan untuk dijawab. Analisis harus selalu memiliki pemahaman yang jelas tentang pertanyaan apa yang harus dijawab ketika analisis diselesaikan dan menggunakan pertanyaan sebagai arahan melakukan analisis data, pengembangan model, validasi, dan analisis output dengan melakukan pengindikasian pengujian hipotesis, selang kepercayaan atau pendugaan parameter. Beberapa macam analisis yang dapat dilakukan salah satu contohnya adalah analisis output dengan simulasi monte carlo.

Berikut adalah tipe simulasi yang memenuhi analisa output:
Terminating Simulation : Simulasi yang dijalankan dalam durasi waktu tertentu saja karena adanya event yang menghentikan simulasi
Nonterminating Simulation : Simulasi ini juga disebut sebagai steady state simulation dimana simulasi ini ditunjukkan untuk mengamati sistem dalam jangka waktu lama, atau melihat kondisi steady state suatu simulasi nonterminating.

Comparing System 
Tentu dalam membuat suatu model kita tidak boleh hanya berpatokan kepada satu sistem saja untuk dapat mencapai hasil simulasi yang diinginkan. Dengan membandingkan dua atau lebih alternatif-alternatif desain sistem yang lain kita dapat menentukan sistem mana yang paling tepat dan memiliki output terbaik. Terdapat beberapa metode yang digunakan dalam membandingkan sistem antara lain:

1. Uji Hipotesis Uji hipotesis yang dimaksud disini adalah sebuah hipotesis statistik, yaitu sebuah pertanyaan atau dugaan terhadap satu atau lebih populasi dan pertanyaan tentang parameter-parameter dari sebuah distribusi probabilitas atau parameter dari sebuah model.

2. Membandingkan 2 alternatif desain sistem
Welch Confidence Interval Dimana observasi diambil dari masing-masing populasi dengan menggunakan distribusi normal dan independen didalam/antar populasi. Jumlah sampel dari satu populasi tidak harus sama dengan populasi yang lain, dan dua populasi tidak harus memiliki variansi yang sama.
Paired-t Confidence Interval Dimana observasi diambil dari masing-masing populasi dengan menggunakan distribusi yang juga normal dan independen dalam populasi, tetapi tidak perlu independen antar populasi. Jumlah sampel dari satu populasi dengan populasi lain harus sama dan dua populasi tidak perlu memiliki variansi yang sama.

3. Membandingkan lebih dari 2 alternatif desain sistem
Pendekatan Bonferroni
Advanced statistical models

4. Dengan variance reduction techniques

Common random numbers dimana salah satunya adalah simulasi monte carlo yang menggunakan angka random dan data di masa lalu untuk melakukan analisis output.


Optimasi Sistem

Optimasi adalah kata kerja dari optimal yang berarti bertujuan untuk meningkatkan atau memaksimalkan sesuatu sehingga menjadi yang paling besar, paling tinggi, paling bagus, ataupun paling baik (bisa paling kecil namun memiliki manfaat paling besar). Optimasi sistem sendiri memiliki arti untuk mengoptimalkan sebuah sistem agar dapat mencapai output yang diinginkan.

Jika kita mengambil kasus sebuah pabrik manufaktur dengan cangkupan proses produksi, tentu terdapat sistem yang kompleks yang terdiri dari banyak proses, entitas, serta batasan-batasan kemampuan yang ada didalamnya. Maka optimasi disini diperlukan agar dengan berbagai keterbatasan elemen-elemen model konseptual yang ada kita dapat melakukan improvisasi dari segi proses serta pemanfaatan entitas, budget, dan sumber daya yang tersedia.

Biasanya yang dilakukan untuk melakukan optimasi adalah dengan membenchmark pada sistem lain, maupun melakukan percobaan trial and error pada perubahan desain sistem yang dilakukan dalam satuan waktu yang telah ditentukan. Berikut ini adalah langkah-langkah menemukan solusi optimal:
Identifikasi semua kemungkinan alternatif variabel keputusan yang berpengaruh kepada output sistem. Contoh : Jika kita hanya mampu memproduksi monitor lebih sedikit dari permintaan setiap minggunya, maka kita perlu menambah mesin agar dapat memproduksi lebih banyak lagi. Namun mesin yang berpengaruh pada produksi monitor tersebut terdapat mesin assembly dan mesin penggerak, namun budget hanya cukup untuk menambah salah satu mesin saja.
Berdasarkan alternatif tersebut, identifikasi semua kemungkinan solusi. Berdasarkan contoh kasus sebelumnya, tanyakan pada diri sendiri mesin mana saja yang kira-kira harus ditambah dan berapa jumlahnya.
Evaluasi setiap alternatif solusi dengan akurat
Lakukan perbandingan antar Solusi. Dengan menggunakan software untuk simulasi, kita dapat mensimulasikan jika mesin assembly yang ditambah bagaimana hasilnya dan juga jika mesin penggerak yang ditambah bagaimana hasilnya. 5. Pilih Solusi terbaik Saat menambah mesin assembly sebanyak 2 buah, produksi meningkat sebesar 20%, sedangkan saat menambah mesin penggerak sebanyak 2 buah, produksi hanya meningkat sebesar 15%. Maka pilih untuk menambah mesin assembly.