PEMODELAN SISTEM Dasar pemodelan dan simulasi sistem.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Rekayasa Perangkat Lunak dan Proses Software
Advertisements

PEMODELAN ANALISIS Kuliah - 5
KULIAH KE-3 MATERI SURVEI
Desain simulasi.
SISTEM DAN PEMODELAN Sistem Pemodelan.
REKAYASA SISTEM.
KONSEP DASAR RISET OPERASIONAL
Nama : Muhammad Mirza NPM : Kelas : B
Pemrograman Linier Nama Kelompok : Badarul ‘Alam Al Hakim ( )
Pemodelan Sistem & Simulasi Suatu Konsep
DISUSUN OLEH : IPHOV KUMALA SRIWANA
SUB SISTEM MANAJEMEN MODEL
Analisis Kinerja Sistem
Prototyping Aplikasi Teknologi Informasi
PENGEMBANGAN MODEL OLEH Arfansyah, M.Kom.
SIMULASI.
Pengambilan Keputusan, Sistem, Pemodelan dan Dukungan
Konteks Metode Analisis dan Desain Sistem
Pengantar SIMULASI Arif Rahman. Industrial Engineering..is concerned with the design, improvement, and installation of integrated systems of men, materials,
TEKNIK SIMULASI D3 TEKNIK KOMPUTER
REKAYASA PERANGKAT LUNAK
Analisis dan Perancangan Sistem Informasi
MODELING AND ANALYSIS - 1 Pertemuan - 05
Pemodelan dan Simulasi Sistem (Pendahuluan)
BAB II.
BAB 2 SISTEM SIMULASI.
KLASIFIKASI MODEL.
Analisis Output Pemodelan Sistem.
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN Pertemuan ke-3 ( PEMODELAN )
KLASIFIKASI MODEL.
SPK Model dan pendukung
PEMODELAN DALAM PENGUKURAN
Riset Operasi Pendahuluan.
PENGANTAR MODEL STOKASTIK
Pemodelan Simulasi Sistem Diskrit
Analisis Model dan Simulasi
PENGANTAR SISTEM PAKAR (EXPERT SYSTEM)
SISTEM PAKAR.
Pertemuan Ke - 3 Formulasi Model dan Parameterisasi.
TESTING DAN IMPLEMENTASI SISTEM
Nur fisabilillah, S.Kom, MMSI | UNIVERSITAS GUNADARMA
Simulasi dan Pemodelan
Pengantar Pemodelan.
BAB I TEKNIK SIMULASI.
Materi Ke-1 PEMODELAN SISTEM DISUSUN OLEH : IPHOV K. S.
Pemodelan Sistem & Simulasi Suatu Konsep
Pertemuan 9 MODEL MATEMATIKA (OFF CLASS)
Pengantar model stokastik
Langkah-langkah Riset
Pengantar Pemodelan Teknik Lingkungan
PERTEMUAN 2 Proses Pengembangan Perangkat Lunak
KLASIFIKASI MODEL.
Pertemuan 13 Analisa Simulasi II
1. Identity Simulation ( Simulasi Identitas)
PENGANTAR SIMULASI DEFINISI Simulasi sederhana 6
GAMBARAN UMUM SIMULASI
POHON KEPUTUSAN (DECISION TREE)
PENDAHULUAN Mendefinisikan Riset Operasi (operation research) meru-
PENGANTAR MODEL SIMULASI
MEMBANGUN MODEL SIMULASI YANG VALID DAN KREDIBEL
Konsep Simulasi Ipung Permadi, S.Si, M.Cs.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
F2F-4: Teori pemodelan.
WIDYAISWARA AHLI MUDA BANDIKLATDA PROVINSI JAMBI DOSEN FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS BATANGHARI TEMPAT / TANGGAL LAHIR : JAMBI,22 SEPTEMBER 1976 PENDIDIKAN.
Pemodelan Sistem & Simulasi Suatu Konsep
MANAJEMEN KUANTITATIF
Entity Relationship Diagram
Entity Relationship Diagram
PENDAHULUAN Mendefinisikan Riset Operasi (operation research) meru-
PEMODELAN TEKNIK LINGKUNGAN. DEFINISI MODEL Model dapat diartikan sebagai penggambaran, penyederhanaan, miniatur, atau peniruan. Pemodelan lingkungan.
Transcript presentasi:

PEMODELAN SISTEM Dasar pemodelan dan simulasi sistem

Outline  Apa itu sistem?  Apa itu pemodelan?  Apa itu simulasi?  Apa itu pemodelan simulasi dan analisis?  Permasalahan seperti apa yang cocok untuk disimulasikan?  Bagaimana memilih software untuk simulasi?  Apa manfaat dari pemodelan dan simulasi?  Apa kesalahan yang sering ada di pemodelan dan simulasi?

Sistem  Sesuatu yang mempunyai aksi untuk dilakukan dan bergantung pada banyak objek yang disebut entitas  Contoh: kampus  Entitas dari kampus: ruang kelas, mahasiswa, lab  Komponen dalam sistem: entitas, atribut, aktivitas

Sistem dan komponennya SistemEntitasAtributAktivitas BankPelangganAkunMelakukan deposit Unit produksiMesin, pekerja Kecepatan, kapasitas Pengelasan, memproduksi barang KampusDosen, mahasiswa PendidikanMengajar

 Pemodelan adalah proses membuat suatu model  Model adalah representasi yang bekerja pada suatu sistem.  Suatu model mirip dengan sistem yang direpresentasikan, tetapi lebih sederhana.  Pemodelan diperlukan untuk proses penganalisaan sehingga kemudian dapat diprediksi apa yang terjadi jika terjadi perubahan tertentu pada sistem.  Permasalahan penting dalam pemodelan adalah kebenaran model tersebut. Pemodelan

 Umumnya, model yang digunakan merupakan model matematis yang kemudian dikembangkan dengan bantuan perangkat simulasi.  Klasifikasi model matematis merupakan model deterministik atau stokastik ; statis atau dinamis.  Biasanya, model simulasi bersifat stokastik dan dinamis. Pemodelan

 Simulasi pada sistem adalah pengoperasian suatu model sistem  Model dapat dieksperimentasikan; namun biasanya sangat sulit atau sangat mahal  Operasi pada model dapat dipelajari untuk kemudian ditarik kesimpulan mengenai sifat sistem yang sebenarnya Simulasi

 Simulasi dilakukan sebelum suatu sistem diubah atau suatu sistem baru dibuat.  Simulasi dilakukan untuk mengurangi kemungkinan gagal dalam penerapan spesifikasi tertentu.  Digunakan juga untuk mengoptimalkan permormansi sistem. Simulasi

Pertanyaan yang dapat dijawab dengan simulasi:  Apa desain terbaik untuk jaringan telekomunikasi yang baru?  Bagaimana performansi jaringan telekomunikasi jika terjadi peningkatan traffic sebesar 50%?  Bagaimana pengaruh algoritma perutean yang baru terhadap performansinya?  Apa yang mempengaruhi kegagalan jaringan? Simulasi

Mempelajari Sistem Sistem Eksperimen dengan sistem asli Eksperimen dengan model sistem Model fisik Model matematis Solusi analitis Simulasi

Skema Simulasi

 Step 1. Indentifikasi masalah  Step 2. Formulasi masalah  Step 3. Mengumpulkan dan memproses data sistem asli  Step 4. Formulasi dan kembangkan model  Step 5. Validasi model  Step 6. Dokumentasi model  Step 7. Memilih desain eksperimen yang tepat  Step 8. Menentukan kondisi simulasi  Step 9. Lakukan simulasi  Step 10. Interpretasi dan representasi hasil  Step 11. Rekomendasi aksi selanjutnya Langkah yang Diperlukan

Membangun Model Simulasi Step 1. Identifikasi masalah  List permasalahan yang ada pada sistem yang ada  Tentukan apa saja yang diperlukan untuk perbaikan sistem

Membangun Model Simulasi Step 2. Formulasi masalah  Tentukan batasan masalah  Tentukan permasalahan spesifik yang akan dipelajari  Tentukan pengukuran performansi; apakah akan dibandingkan dengan sistem lain, dsb  Berikan hipotesis mengenai performansi sistem  Tentukan ruang waktu yang akan dipelajari

Membangun Model Simulasi Step3. Mengumpulkan dan memproses data sistem asli  Kumpulkan data mengenai spesifikasi sistem, variabel yang ada, juga performansi sistem yang telah ada  Identifikasi kerandoman yang ada di sistem  Pilih distribusi probabilitas yang tepat untuk setiap variabel stokastik

Membangun Model Simulasi Step 4. Formulasi dan pengembangan model.  Mengembangkan diagram skema dari sistem.  Terjemakan model ke bahasa yang digunakan oleh software aplikasi  Periksa apakah model dapat bekerja dengan baik (periksa apakah parameter termasuk dalam acceptable range, apakah output sesuai dengan yang diharapkan)

Membangun Model Simulasi Step 5. Validasi model  Bandingkan performansi model dengan menggunakan kondisi yang telah teruji sebelumnya dengan sistem asli  Untuk pembelajaran yang major, diperlukan konsultasi dengan ahli

Membangun Model Simulasi Step 6. Dokumentasi model  Detail asumsi  Variabel input  Syarat lain yang digunakan

Desain Simulasi Step 7. Memilih desain simulasi yang tepat  Pilih ukuran performansi, variabel yang akan diinput yang sepertinya mempengaruhi ukuran performansi  Dokumentasikan desain simulasi yang terpilih

Desain Simulasi Step 8. Menentukan kondisi simulasi  Tentukan apakah sistem stasioner atau tidak  Tentukan batasan waktu simulasi dan kondisi awal yang tepat  Jika diperlukan, tentukan lamanya pemanasan  Tentukan banyaknya simulasi yang diperlukan dengan memperhatikan data latih sebelumnya  Ukuran data latih harus cukup untuk meyakinkan estimasi pengukuran performansi

Desain Simulasi Step 9. Lakukan simulasi  Lakukan simulasi berdasarkan apa yang telah dilakukan di step 1 ssampai step 8

Analisis Step 10. Interretasi dan representasi hasil  Hitung estimasi numerik dari ukuran performansi yang dikehendaki  Uji hipotesis mengenai performansi sistem. Gambarkan grafik dari data output  Dokumentasikan hasil dan kesimpulan

Analisis Step 11. Rekomendasi aksi selanjutnya  Apa yang sebaiknya dilakukan atau diubah untuk eksperimen selanjutnya agar menghasilkan hasil yang lebih baik

Permasalahan yang Cocok  Suatu masalah yang tidak mungkin atau sangat mahal untuk dikaji di dunia nyata; contoh: statistik penderita kanker tahun depan  Permasalahan yang dapat diformulasikan secara matematis namun terlalu kompleks untuk diaplikasikan di dunia nyata; contoh: model antrian skala besar, stock market  Tidak mungkin atau sangat mahal untuk melakukan validasi model matematis yang menggambarkan sistem; contoh: karena kurangnya data

Permasalahan yang umum diangkat meliputi area:  Pemerintahan  Komputer dan sistem komunikasi  Transportasi  Kesehatan, ekologi, lingkungan  Sosiologi  Biosciences  Services (penjadwalan bank teller)  Ekonomi dan bisnis Permasalahan yang Cocok

Memilih Software Simulasi Yang perlu diperhatikan:  Fleksibilitas  Kemudahan penggunaan  Kemampuan penggunaan kembali kode  Hardware and software requirements  Kemampuan statistik  Data keluaran  Pendokumentasian

Keuntungan  Meningkatkan pemahaman mengenai sistem  Mengurangi waktu pengobservasian  Mempelajari pengaruh yang terjadi jika ada perubahan tertentu yang terjadi  Proses pembelajaran dapat dilakukan tanpa mengganggu sistem asli  Eksperimen dengan situasi baru atau situasi tertentu yang hanya mempunyai informasi terbatas  Mengidentifikasi variabel apa yang paling mempengaruhi sistem dan hubungan apa yang ada di antaranya

Kesalahan dalam Simulasi  Ketidakjelasan objek  Simulasi dilakukan sedangkan sistem asli telah teruji optimal  Ketidakbenaran model  Model terlalu kompleks atau terlalu sederhana  Asumsi yang tidak didokumentasikan  Menggunakan distibusi probabilitas yang salah dalam penginputan  Menggunakan ukuran performansi yang tidak tepat  Bugs pada program simulasi  Hanya mensimulasikan model satu kali

Maria, Anu Introduction to Modeling and Simulation, Proceedings of the 1997 Winter Simulation Conference. V.P. Singh System Modeling and Simulation. New Age International (O) Ltd., Publishers. New Delhi, India. Referensi

TUGAS 1. Sebutkan contoh entitas, atribut, dan aktivitas untuk sistem berikut: a) barber shop b) pom bensin c) mini market 2. Apa perbedaan antara model statis dan dinamis? 3. Berikan contoh masalah yang dapat dimodelkan secara matematis yang bersifat dinamis! 4. Sebutkan langkah dasar yang perlu dilakukan dalam pembuatan model dan simulasi sistem?