PENGEMBANGAN MODEL 062130 OLEH Arfansyah, M.Kom.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Komponen Antarmuka Grafis. Indrawani S/SPK/ GRAFIS • Grafis menjadikan presentasi informasi lebih jelas dalam mengungkapkan arti dari data dan dapat.
Advertisements

Pendahuluan Persoalan yang melibatkan model matematika banyak muncul dalam berbagai disiplin ilmu pengetahuan, seperti dalam bidang fisika, kimia, ekonomi,
PENGEMBANGAN MODEL OLEH Arfansyah, M.Kom.
PENGANTAR REKAYASA PERANGKAT LUNAK I
14. Validasi Model
METODE NUMERIK EDY SUPRAPTO 1.
DISUSUN OLEH : IPHOV KUMALA SRIWANA
Sumber Slide : Arfansyah, M.Kom
METODOLOGI PENELITIAN.
PENGEMBANGAN SPK OLEH Arfansyah, M.Kom
METODE NUMERIK „Hampiran dan Galat”
I. Pendahuluan I.1 TUJUAN MEMPELAJARI SIMULASI
SIMULASI.
Pengambilan Keputusan, Sistem, Pemodelan dan Dukungan
PERTEMUAN-5 PEMODELAN DAN MANAJEMEN MODEL
DISUSUN OLEH : IPHOV KUMALA SRIWANA
METODE NUMERIK.
JARINGAN SEMANTIK PERTEMUAN MINGGU KE-7.
BAB 2 SISTEM SIMULASI.
KLASIFIKASI MODEL.
Pertemuan 9 Teori Sistem
F2F-2:Pengantar Pemodelan
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN Pertemuan ke-3 ( PEMODELAN )
KLASIFIKASI MODEL.
SPK Model dan pendukung
MODEL/PEMODELAN.
PENGANTAR MODEL STOKASTIK
Pemodelan Simulasi Sistem Diskrit
PERTEMUAN-5 PEMODELAN DAN MANAJEMEN MODEL
Kerangka Kerja & Paradigma Interaksi
Pertemuan Ke - 3 Formulasi Model dan Parameterisasi.
PEMODELAN SISTEM PEMILIHAN DAN PENGEMBANGAN MODEL
PEMODELAN dan SIMULASI
Rekayasa Perangkat Lunak Model Proses PL
KERANGKA KERJA DAN PARADIGMA INTERAKSI
Pengantar Pemodelan.
Teknik Informatika-Unitomo Anik Vega Vitianingsih
BAB I TEKNIK SIMULASI.
Metode Numerik Gabriel S.
SE3414 RPL: Teknik Berorientasi Objek
PENGANTAR SISTEM INDUSTRI PERTANIAN
Metode numerik secara umum
Edy mulyanto METODE NUMERIK Edy mulyanto
Materi Ke-1 PEMODELAN SISTEM DISUSUN OLEH : IPHOV K. S.
Pertemuan 9 MODEL MATEMATIKA (OFF CLASS)
Mata Kuliah : Sistem Penunjang Keputusan Kode/ sks : MPB – 813 / 3 sks
Pengantar Pemodelan Teknik Lingkungan
PEMROGRAMAN LINIER Tujuan : Memahami prinsip dan asumsi model LP
Perilaku Dasar Sistem.
KLASIFIKASI MODEL.
Learning Outcomes Mahasiswa dapat menyebutkan dasar pemodelan matematika khususnya definisi, tujuan, macam model dan langkah penyusunan model.
Pertemuan 13 Analisa Simulasi II
1. Identity Simulation ( Simulasi Identitas)
PENGANTAR SIMULASI DEFINISI Simulasi sederhana 6
GAMBARAN UMUM SIMULASI
METODE NUMERIK IRA VAHLIA.
PENDEKATAN BERORIENTASI OBJECT
METHODOLOGYAND UML.
Konsep Simulasi Ipung Permadi, S.Si, M.Cs.
PEMODELAN SISTEM Dasar pemodelan dan simulasi sistem.
Analisis dan Desain Berorientasi Obyek
F2F-4: Teori pemodelan.
Pertemuan 1 Introduction
Veni Wedyawati, M. Kom MODEL DAN SIMULASI
MANAJEMEN KUANTITATIF
METODE NUMERIK „Pendekatan dan Analisa Kesalahan”
MATA KULIAH: METODE NUMERIK
IKG2H3/ PERSAMAAN DIFERENSIAL DAN APLIKASI
PEMODELAN TEKNIK LINGKUNGAN. DEFINISI MODEL Model dapat diartikan sebagai penggambaran, penyederhanaan, miniatur, atau peniruan. Pemodelan lingkungan.
1 Tri Ernita.  Fungsi sejumlah variabel yang secara eksplisit dimasukkan kedalam struktur model dan ketepatan nilai yang berkaitan dengan setiap variabel.
Transcript presentasi:

PENGEMBANGAN MODEL 062130 OLEH Arfansyah, M.Kom

III. KLASIFIKASI MODEL Gordon (1989) mengklasifikasi model : 1. Model Fisik 2. Model Matematika 3. Model Statis 4. Model Dinamis 5. Model Analitis 6. Model Neumerik 7. Model Simulasi 062130

1. Model Fisik Model fisik didasarkan pd beberapa analogi antara sistem-sistem seperti mesin dengan listrik atau listrik dgn hidrolika. Atribut-atribut model fisik dipresentasikan dgn pengukuran- pengukuran yg ditunjukkan oleh jarum pada alat ukur. Aktivitas-aktivitas sistem dicermin-kan oleh hukum-hukum fisika yg membangun model. 062130

2. Model Matematika Model matematika menggunakan notasi dan persamaan-persamaan matematika untuk mempresentasikan sistem. Atribut-atribut di- nyatakan dengan variabel-variabel dan aktivi- tas-aktivitas dinyatakan dgn fungsi matema-tika yg menjelaskan hubungan antar variabel- variabel tersebut. 062130

3. Model Statis Model-model dlm katagori statis, baik fisik atau matematika, memiliki nilai-nilai atribut yg berbeda dlm keadaan seimbang. Jika kese- imbangan diganggu dgn memberikan nilai-nilai baru pada salah satu atribut, sistem akan mencapai suatu keseimbangan baru, dengan nilai atribut yg baru pula. Perubahan itu sendiri tidak dapat diterangkan. 062130

4. Model Dinamis Model dinamis menunjukkan perubahan se-tiap saat akibat aktivitas-aktivitasnya. Per-ubahan yg terjadi dlm sistem dapat diturun-kan sebagai fungsi waktu. 062130

5. Model Analitis Model analitis adalah model yg penyelesaian- nya dilakukan dgn teknis analitis, artinya di- lakukan dgn menggunakan deduksi teori- teori matematika. Solusi yang diberikan model-model jenis ini adalah langsung dan bersifat umum. Suatu model persamaan matematika yg merepresentasikan lintasan gerak suatu objek, misalnya dapat diselesaikan secara langsung dgn teknik analitik, utk mendapat-kan nilai atribut yg bersifat umum, seperti kecepatan maksimum, dan percepatan maksimum. 062130

6. Model Numerik Model numerik adalah model yg diselesaikan dgn teknik numerik yg menghasilkan solusi melalui tahapan-tahapan perhitungan iteratif. Model ini mampu memberikan solusi yg ber-sifat khusus, yaitu pd keadaan- keadaan tertentu. Dengan mengguna-kan contoh model matematika lintasan gerak objek, nilai-nilai atribut pada keadaan tertentu dapat juga di-ketahui dengan teknik numerik. Kelebihan model ini dari model analitik adalah pada kemampuan menyelesaikan persoalan-persoalam yg kompleks. 062130

7. Model Simulasi Emshoff (1970) mendefinisikan simulasi se-bagai suatu model sistem yg komponen-komponennya direpresentasikan oleh proses-proses aritmatik dan logika yg ada pada komputer, utk memperkirakan sifat-sifat dinamis sistem tertentu. Dalam simulasi, informasi mengenai keadaan sistem diperoleh melalui tahapan-tahapan perhitungan waktu/selang waktu ke waktu/ selang waktu berikutnya. 062130

IV. FORMULASI MODEL Konsep formulasi model merupakan awal membangun model formal yg menunjukkan ukuran performansi sistem sebagai fungsi dari variabel-variabel model. Secara grafis besar, langkah-langkah konsep formulasi model ditunjukkan pada gambar berikut : 062130

Gbr. Tahap-tahap konsep Formulasi Model MASALAH SISTEM Latar belakang Masalah Identifikasi Masalah Pembatasan Masalah Definisikan Masalah PEMAHAMAN SISTEM Elemen Relasi Atribut MODEL KONSEPTUAL VARIABEL MODEL Identifikasi Variabel Klasifikasi Variabel Definisi Operasional Variabel Asumsi FORMULASI MODEL Fungsi dan Relasi Variabel Ukuran Performansi Sistem Model Formal Gbr. Tahap-tahap konsep Formulasi Model 062130

V. SIKLUS MODEL Konsep dan ide dasar untuk pemodelan memben-tuk siklus model yang meliputi 3 fase pengem-bangan, yaitu : 1. Fase Penentuan Masalah 2. Fase Pengembangan Model 3. Fase Pengambilan Keputusan 062130

Perancangan Eksperemen Tahap penentuan masalah Tahap pendukung keputusan Komunikasi masalah Pembuat Keputusan Formulasi masalah Tahap pengembangan Model Model Integrasi Penunjang Keputusan Penetapan Sistem dan Tujuannya Presentasi dari Hasil Model Formulasi Model Hasil Model Model Konseptual Representasi Model Eksperimen Model Komunikatif Pemrograman Model Eksperemental Perancangan Eksperemen Pemograman Model Gbr. Siklus Pengembangan Model 062130