"Tugas 4 [iki] : Simulasi & Pemodelan dalam Sistem SDP7B21"

 

1.      Terang definisi Sistem menurut Taylor Schmidt dan definisi sitem secara sederhana!

Menurut Schmid dan Taylor (1970), sistem adalah suatu kumpulan komponen-komponen yang berinteaksi dan beraksi antar atribut komponen-komponen untuk mencapai suatu akhir yang logis.

2.      Terangkan tentang lingkungan sistem !

sistem dan lingkungan adalah salah satu hal yang harus dipahami. Sistem adalah tempat berlangsungnya reaksi termodinamika, sedangkan lingkungan adalah segala sesuatu di luar sistem.

3.      Terangkan tentang komponen sistem !

Ketidaksesuaian misalnya terdapat pada komponenkomponen sistem maya yang tidak tepat mewakili komponen-komponen sistem ril dengan prosedur yang tidak efektip mengintegrasikan semua komponenkomponen sistem sehingga mengakibatkan adanya perbedaan antara operasi sistem maya dengan operasi sistem ril.

 

4.      Terangkan tentang kategori sistem !

Eksekutif information System

Kategori SIM yang pertama adalah Executive Information System yang disingkat EIS. Kategori ini biasanya digunakan oleh pihak manajemen yang senior ketika mereka akan membuat satu kebijakan.  Yang mana kebijakan atau keputusan tersebut nantinya akan mempengaruhi seluruh organisasi. Bisa disimpulkan kategori ini adalah sebuah perangkat yang akan digunakan Jika data informasi yang dibutuhkan memiliki tingkat akurasi tinggi.

 Marketing Information System

Kategori yang kedua adalah Marketing Information System yang disingkat MKIS. Biasanya sistem informasi manajemen ini digunakan oleh para tenaga marketing di dalam melaporkan progress kinerja. Termasuk historis progres pemasaran yang terjadi di periode tertentu. Selain itu data informasi yang dihasilkan juga dijadikan dasar penentuan kebijakan untuk tindakan pemasaran di masa yang akan datang.

Business Intelligence System

Bisnis Intelligence Sistem adalah kategori SIM yang digunakan untuk operasi-operasi dalam penentuan kebijakan bisnis. Dasarnya adalah pengumpulan, integrasi serta hasil dari reset data dan informasi yang sudah dikumpulkan sebelumnya.

 

5.      Terangkan tentang hubungan antara simulasi, model dan sistem !

Hubungan nilai-nilai input dugaan dengan hasil simulasi sebagai nilai ekspektasi dapat dijelaskan melalui contoh berikut: Pada kecepatan angin rata-rata 15; 20 dan 25 km per jam, kecepatan rata-rata perahu adalah 5; 10 dan 15 km per jam. Kecepatan angin rata-rata 15 km/jam dapat terjadi dengan peluang 0,5; kecepatan rata-rata 20 km/jam dengan peluang 0,3 dan kecepatan rata-rata 25 km/jam dengan peluang 0,2. Berdasarkan nilai rata-rata dan peluang terjadinya kecepatan angin serta hubungannya dengan kecepatan perahu maka ekspektasi jarak tempuh perahu per jam dapat diperoleh dari perhitungan : (0,5x5)+(0,3x10)+(0,2x15) = 8,5 km/jam.

6. Buat bagan yang dapat menjelaskan hubungan antara simulasi, model dan sistem !

7. Terangkan klasifikasi model dalam sistem secara detail !

Klasifikasi Model Menurut Murdick, et al. (1984) dan Ackoff, et al. (1962)

 

Dalam mengklasifikasi model, terbagi menjadi 8 kelas, yaitu:

Kelas I : Fungsi

Kelas II : Struktur

Kelas III : Acuan Waktu

Kelas IV : Acuan Tingkat Ketidakpastian

Kelas V : Derajat Generalisasi

Kelas VI : Acuan Lingkungan

Kelas VII : Derajat Kuantifikasi

Kelas VIII : Dimensi

Penjelasan tiap kelas dalam pengklasifikasian model sebagai berikut:

 

Klasifikasi Model:

Kelas 1 (Fungsi)

 

Model deskriptif

Menjelaskan/menggambarkan kembali mekanisme yang

terjadi atau yag disebut sistem nyata

Contoh: struktur organisasi, tampak atas tata letak fasilitas,

laporan keuangan, peta, daftar isi

 

Model Prediktif

Model yang menjelaskan bila x terjadi maka akan ada y atau sebab akibat

Contoh: Analisis BEP; diagram pohon keputusan, antrian

 

Model Normatif

Model yang memberikan jawaban “terbaik” dari alternatif

yang ada (terikat pada nilai)

Contoh: model optimasi, PL, CPM/PERT, marketing mix\

 

Klasifikasi Model:

Kelas 2 (Struktur)

 

Model Ikonik

Model yang mempertahankan sebagian sifat - sifat fisik yang diwakili/ dimodelkan, terkadang skala berbeda

Contoh: Maket, layout fasilitas, cetak biru

 

Model anolog

Fisik berubah, proses dapat dilihat dari persamaannya

Contoh: sistem peredaran darah dengan selang, jaringan lalu lintas dengan jaringan listrik 

 

Model Simbolik

Fisik dan proses sudah mengalami modifikasi (behavior) dengan menggunakan simbol untuk menjelaskan dunia nyata

Contoh: rumus ABC, model PL, hukum Pithagoras

 

 

Klasifikasi Model:

Kelas III (Acuan Waktu)

 

Model Statik

Model yang tidak mempersoalkan perubahanperubahan karena waktu (bebas)

Contoh: struktur organisasi, Model laba yang diharapkan 

 

Model Dinamik

Model yang menunjukkan perubahan setiap saat akibat aktivitasnya  dapat diturunkan sbg f(t)

Contoh: model pertumbuhan populasi, model dinamis

 

 

Klasifikasi Model:

Kelas IV (Acuan Tingkat Ketidakpastian)

 

Model deterministik

Model dalam situasi yang pasti (probabilitas sempurna)

Contoh: model laba, model persediaan Wilson

 

Model probabilistik

Model yang mencakup distribusi probabilitas untuk input/proses (situasi probalistik)

Contoh: diagram pohon keputusan, peta kendali mutu, model RO

 

Model konflik

Sifat alamiah pengambil keputusan berada dalam pengendalian lawan

Contoh: model kompetisi, model posisi tawar

 

 

Model tidak pasti (uncertainty)

Model yang dikembangkan untuk menghadapi ketidakpastian mutlak

Contoh: model maksimin-minimaks, model teori permainan

 

 

Klasifikasi Model:

Kelas V (Derajat Generalisasi)

 

Model umum

Model yang dapat diterapkan pada berbagai bidang fungsional

Contoh: model PL, model antrian

 

Model khusus

Model yang diterapkan pada bidang khusus (fungsional tunggal)

Contoh: model persediaan probabilistik, model penawaran probabilitas, model reaksi penjualan sebagai fungsi reklame

 

 

Klasifikasi Model: 

Kelas VI (Acuan Lingkungan) 

 

Model terbuka

Model yang berinteraksi dengan lingkungan (pertukaran)

Contoh: model aksi reaksi, model sosial

 

Model tertutup

Model yang tidak berinteraksi dengan lingkungannya

Contoh: model termostat

 

 

Klasifikasi Model: 

Kelas VII (Derajat Kuantifikasi)

 

Model Kualitatif

Model yang menggambarkan mutu (baik/buruk)

a.       Model mental (di kepala), contoh proses belajar manusia

b.      Model verbal (tertulis) contoh definisi

Model Kuantitatif

Model yang variabelnya dapat dikuantifikasikan (berupa numerik) 

model statistik, optimasi, heuristik, simulasi 

 

 

Klasifikasi Model: 

Kelas VII (Derajat Kuantifikasi)

 

Model statistik

 Model yang mendeskripsikan dan menyimpulkan data.

Contoh: tabel mortalitas, peta kendali

 

Model optimasi

Model yang digunakan untuk menentukan jawab terbaik: 

Contoh: analisis marjinal, analisis incremental, model optimasi algoritmik, mencari jawab terbaik melalui proses iteratif, contoh metode simpleks

 

Model heuristik 

Model yang digunakan untuk mencari jawab baik tetapi bukan jawab optimum.

Contoh: TSP, kesetimbangan lintasan produksi

 

Model simulasi         

Model yang digunakan untuk mencari jawab baik dan menguntungkan pada sistem yang sangat kompleks

Contoh: model simulasi diskrit, pemrograman dinamis

 

 

 

Klasifikasi Model: 

Kelas VIII (Dimensi)

 

Model dua dimensi

Model yang terdiri dari dua faktor (dimensi), 

Contoh: model pegas, regresi linear

 

8. Terangkan tentang Simulasi sebagai peristiwa diskrit !

Simulasi system diskrit: merupakan system yang

perubahan statenya terjadi pada waktu-waktu diskrit

9. Terangkan tentang Verifikasi dan Validasi Model Dalam Simulasi !

Sistem tiruan dan program simulasi dapat digunakan

apabila model sistem sesuai dengan bentuk sistem ril, dan

operasi maya sesuai dengan operasi ril. Untuk itu

verifikasi model sistem perlu dilakukan sebelum uji coba

penggunaan program simulasi.

Verifikasi model sistem dilakukan berdasarkan

pengecekan kesesuaian model dengan keadaan ril,

terutama dalam hal jumlah dan jenis komponen, bentuk

hubungan interaksi antar komponen, serta input-output

proses dalam operasi sistem. Ketidaksesuaian umumnya

mengakibatkan penyimpangan hasil simulasi terhadap

hasil yang seharusnya. Ketidaksesuaian model dapat

terjadi dalam berbagai hal yang disebutkan di atas.

Ketidaksesuaian misalnya terdapat pada komponenkomponen

sistem maya yang tidak tepat mewakili

komponen-komponen sistem ril dengan prosedur yang

tidak efektip mengintegrasikan semua komponenkomponen

sistem sehingga mengakibatkan adanya

perbedaan antara operasi sistem maya dengan operasi

sistem ril.

Selanjutnya prosedur pengoperasian sistem maya

juga perlu divalidasi karena model operasi yang

digunakan pada sistem maya kemungkinan tidak sesuai

dengan bentuk operasi pada sistem ril. Model operasi

sistem maya yang berbeda dengan bentuk operasi ril jelas

tidak berlaku mewakili sistem ril. Model operasi sistem

maya tidak valid jika uji coba simulasi memberikan

hasil yang berbeda dibandingkan dengan hasil operasi

sistem ril.

https://onlinelearning.uhamka.ac.id

Subscribe to receive free email updates: