RONNY SETIAWAN M RONNY SETIAWAN M RENDRA ADI S RENDRA ADI S NIZAR SHULTONI NIZAR SHULTONI SUHENDRIK AKHMAD SUHENDRIK AKHMAD VICKY ANDREAS D VICKY ANDREAS D RIFKY HENDRAWAN RIFKY HENDRAWAN

Simulasi merupakan suatu peralihan besar dari topik- topik riset operasi. Simulasi menawarkan alternatif mencari solusi atas permasalahan yang komplek yang tidak bisa dipecahkan dengan model analitik. Simulasi mempunyai pengertian sebagai suatu metodologi untuk melaksanakan percobaan dengan model dari sistem nyata.

  Teori simulasi relatif mudah dan bisa langsung diterapkan.  Model simulasi mudah untuk menggabungkan berbagai hubungan dasar dan ketergantungannya.  Simulasi lebih bersifat deskriptif daripada normatif  Modelnya dibangun berdasarkan perspektif manajer dan berada dalam struktur keputusannya  Simulasi dapat mengatasi variasi yang berbeda-beda dalam pelbagai jenis masalah  Sebagai sifat alamiah simulasi, kita dapat menghemat waktu. Keuntungan Simulasi:

  Tak menjamin solusi yang optimal  Membangun model simulasi seringkali memakan waktu lama dan membutuhkan biaya  Solusi dan inferensi dari satu kasus simulasi biasanya tak bisa ditransfer ke permasalahan yang lain  Simulasi terkadang begitu mudah diterima oleh manajer sehingga solusi analitis yang dapat menghasilkan solusi optimal malah sering dilupakan. Kerugian Simulasi:

  Simulasi Probabilistik. Satu atau lebih independent variable-nya  Simulasi bergantung waktu (time dependent) vs simulasi tak bergantung waktu (time independent)  Simulasi visual. Penampilan hasil simulasi secara grafis terkomputerisasi. Tipe Simulasi

Simulasi Monte Carlo merupakan suatu pendekatan untuk membentuk kembali distribusi peluang yang didasarkan pada pilihan atau pengadaan bilangan acak (random). Istilah Monte Carlo sering dianggap sama dengan simulasi probabilistik. Namun Monte Carlo Sampling secara lebih tegas berarti teknik memilih angka secara acak dari distribusi probabilitas untuk menjalankan simulasi.

  Menetapkan/menentukan distribusi probabilitas untuk variabel-variabel penting  Menghitung distribusi kumulatif untuk tiap-tiap variabel pada langkah pertama  Menetapkan suatu interval dari angka acak ( random numbers ) untuk masing-masing variabel  Bentuk atau pilih bilangan acak ( generating random numbers )  Nyatakan barisan simulasi dari beberapa percobaan- percobaan. Lima langkah dalam melakukan simulasi Monte Carlo yaitu: