Markov Analysis askolani.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Simulasi Rantai Markov
Advertisements

HUBUNGAN PASAR DENGAN DISTRIBUSI
ANALISIS MARKOV Pertemuan 11.
Proses Stokastik Semester Ganjil 2013/2014
Pertemuan 12- Analisis Markov
APLIKASI INTEGRAL LUAS BIDANG DATAR YANG DIBATASI KURVA y = f(x) b
Proses Stokastik Semester Ganjil 2013 DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Rantai Markov.
Proses Stokastik.
Probabilitas Bagian 2.
PENGENALAN MODEL INPUT-OUTPUT
PERTEMUAN PERSOALAN TRANSPORTASI OLEH Ir. Indrawani Sinoem, MS.
Mengidentifikasi Segmen Pasar dan Memilih Pasar Sasaran
ANALISIS DAN PEMANFAATAN TABEL IO ANALISIS DAMPAK
Pemodelan dan Simulasi Sistem (Pendahuluan)
ANALISIS MARKOV Pertemuan 21
Analisa Markov Riset Operasi.
MASALAH POKOK DALAM PEREKONOMIAN
5. RANTAI MARKOV WAKTU DISKRIT
RANTAI MARKOV Tita Talitha, M.T.
RISET OPERASIONAL RISET OPERASI
Model Linear dan Aljabar Matriks
PERMINTAAN, PENAWARAN DAN KESEIMBANGAN PASAR Pertemuan 2
PASAR DAN PEMASARAN Program Studi Manajemen Informatika
Kuliah 11 & 12 : MANAJEMEN TRANSPORTASI & DISTRIBUSI
Dynamic Programming (Program Dinamis)
MARKOV CHAIN (LONG-RUN PROPERTIES OF MARKOV CHAINS)
PERMINTAAN,PENAWARAN DAN EKUILIBRIUM
menjelaskan pentingnya
6. RANTAI MARKOV WAKTU DISKRIT KLASIFIKASI RUANG KEADAAN
RO 2_Materi 8 MODEL RANTAI MARKOV
PEMBELAJARAN KONSUMEN
Model black-scholes untuk menentukan nilai opsi beli tipe eropa
DISTRIBUTION REQUIREMENT PLANNING
Teori PROBABILITAS.
Konsumsi Bahan Bakar (km/liter)
PERMINTAAN, PENAWARAN DAN KESEIMBANGAN PASAR Pertemuan 2
MATA KULIAH KALKULUS III (4 sks) DOSEN : Ir.RENILAILI, MT
Analisa Markov Riset Operasi.
CONTOH SOAL LAND USE.
Pengujian Hipotesis dua Sampel Independen
LATIHAN SOAL UTS Kartikadyota K. ( ).
Permintaan Penawaran dan Harga Keseimbangan
CASE STUDY “Rantai Markov”
Segmentasi Pasar industri
Latihan I Carilah elastisitas permintaan dari komoditi yang ada pada tabel berikut (Hamburger terhadap hotdog), dalam kondisi ceteris paribus. Tentukan.
Latihan Soal Flowchart.
Apakah Anda yakin ingin mengikuti tes ini ?
02 Pengantar Ekonomi Mikro Teori Permintaan dan Penawaran
Data berkala Tugas mandiri 01 J0682
Riset Operasi Analisis Markov Ramos Somya.
TUGAS 2 : DATA ANALYSIS.
PERENCANAAN DAN PEMODELAN TRANSPORTASI
PRODUK DALAM INDUSTRI PARIWISATA
Input – Output Analysis
C. Ukuran Penyebaran Data
Peta Konsep. Peta Konsep C. Ukuran Penyebaran Data.
PEMBELAJARAN KONSUMEN
Soal 1 Sebuah perusahaan mempunyai fungsi biaya rata-rata jangka pendek sebagai berikut:
Input – Output Analysis
Dynamic Programming Maximasi Income.
ANALISIS REGRESI.
Input – Output Analysis
OPERATIONS RESEARCH – I
OPERATIONS RESEARCH – I
OPERATIONS RESEARCH – I
METODE TRANSPORTASI Metode transportasi adalah suatu metode dalam Riset Operasi yang digunakan utk me-ngatur distribusi dari sumber-sumber yg me-nyediakan.
DISTRIBUTION REQUIREMENT PLANNING
近十三年来的中国会计理论研究基本取向态势 ——基于2000~2012年间国家三大基金资助 会计类项目的统计分析与思考
Segmentasi Pasar industri
Transcript presentasi:

Markov Analysis askolani

Markov Analysis Outputinformasi berbentuk analisis deskriptif dan probabilistik Outcomemembantu proses pengambilan keputusan

Kondisi Analisis Markov (asumsi dasar) Jumlah probabilitas pada setiap kejadian yang independen secara bersamaan adalah sama dengan satu (=1) Probabilitas tidak berubah selamanya Probabilitas tergantung pada status sekarang.

Aplikasi 1 : narik vs mogok Pemilik angkot mempunyai probabilitas narik atau mogok pada esok hari adalah: P(narik/narik) =0,6 P(narik/mogok) =0,8 P(mogok/narik)=0,4 P(mogok/mogok)=0,2 Tricks: P(narik/mogok) = 0,8 bararti probabilitas besok narik jika hari ini mogokadalah 0,8.

Matriks probabilitasnya….. Sekarang Besok Narik Mogok 0,6 0,4 0,8 0,2

Analisis Markov Hari 1 Narik Hari 2 Narik Mogok Hari 3 Narik Mogok narik 0,36 0,6 0,6 0,24 0,6 0,4 0,32 0,8 0,4 0,4 0,08 0,2

Analisis Markov Hari 1 Hari 2 Hari 3 0,48 Narik 0,6 0,8 Narik 0,8 0,32 0,4 Mogok 0,16 Mogok narik 0,8 0,2 0,2 Mogok 0,04 0,2 Mogok

Kesimpulan Probabilitas angkot narik pada hari ke-3 jika hari ke 1 narik adalah : 0,36 + 0,32 = 0,68 Probabilitas angkot mogok pada hari ke-3 jika hari ke 1 narik adalah : 0,24 + 0,08 = 0,32 Probabilitas angkot narik pada hari ke-3 jika hari ke 1 mogok adalah : 0,48 + 0,16 = 0,64 Probabilitas angkot mogok pada hari ke-3 jika hari ke 1 mogok adalah : 0,32 + 0,04 = 0,36

Aplikasi 2: pergeseran pelanggan Resto Pelanggan Bul-1 Bul-2 Arti 2000 2100 Onal 4000 3300 Tucky 1000 1600 Jumlah 7000 Di kota Bandung ada 3 restoran bebek goreng: Arti, Onal dan Tucky dengan jumlah pelanggan 7000 orang. Hasil penelitian bulan pertama dan kedua didapat data sebagai berikut:

Pergerakan pelanggan dari resto satu ke resto lain ditunjukkan dalam tabel: Bul-1 Bul-2 Jumlah Arti Onal Tucky 1600 200 2000 400 2800 800 4000 100 300 600 1000 2100 3300 7000

Probabilitasnya…. Arti: Probabilitas mempertahankan kesetiaan pelanggan = 1600/2000= 0,8 Probabilitas pelanggan pindah ke Onal = 200/2000 = 0,1 Probabilitas pelanggan pindah ke Tucky = 200/2000 =0,1 Dengan asumsi yang sama untuk dua resto lain, maka matrik probabilias transisinya adalah….

Probabilitas transisi Dari status Ke status Arti Onal Tucky 0,8 0,1 0,7 0,2 0,3 0,6

Contoh soal 1 Pemilik jasa angkutan barang mempunyai probabilitas narik atau mogok pada esok hari adalah: P(narik/narik) =0,7 P(narik/mogok) =0,6 P(mogok/narik)=0,3 P(mogok/mogok)=0,4 Tentukan probabilitas narik dan probabilitas mogok pada hari ke-4!

Narik 0,7 0,49 Narik Mogok 0,7 0,3 0,7 Narik Narik 0,6 0,21 0,3 Mogok Mogok 0,4 Narik Narik 0,18 Narik 0,6 Mogok 0,3 Mogok Narik 0,12 Mogok 0,4 Mogok

Contoh soal 2 Di kota Gede ada 3 bioskop: Laladjo, Tonk-Noonk & Intips dengan jumlah pasar sebanyak 80000 orang. Hasil survey majalah Pelem didapat data sebaran penonton selama 2 tahun seperti tabel di samping Bioskop Penonton T-1 T-2 Laladjo 30000 31000 Tonk-Noonk 40000 34000 Intips 10000 15000 Jumlah 80000

Sebaran penontonnya… Bioskop manakah yang paling tinggi Jumlah Laladjo Tonk-Noonk Intips 25000 3000 2000 30000 Tonk Noonk 4000 28000 8000 40000 5000 10000 31000 34000 15000 80000 Bioskop manakah yang paling tinggi loyalitas penontonnya?