SIMULASI MONTE CARLO

SIMULASI MONTE CARLO ILUSTRASI PENGGUNAAN SIMULASI PENDEKATAN SIMULASI DENGAN TEKNIK SAMPLING DENGAN EKSPEKTASI PENDEKATAN SAMPLING SECARA LANGSUNG

1. ILUSTRASI PENGGUNAAN SIMULASI  Disini akan digunakan data sampel yang sudah ada dengan mengikutkan Random Number dan sampling dengan distribusi probabilitas yang dapat diketahui dan ditentukan.

2. PENDEKATAN SIMULASI DGN TEKNIK SAMPLING Prosedur Pilih RN yg dpt dinyatakan dalam digit 0,xxxx untuk setiap sampel ukuran Analisis RN terhadap taq number yg telah ditentukan pada setiap sampel ukuran Kemudian, lakukan penjumlahan hasil random sampling jika >1 sampel ukuran. Dari langkah diatas, kita sudah dpt menentukan rata-rata, ataupun variansi untuk masing-masing sampel ukuran

3. DENGAN EKSPEKTASI Rumus ataupun teknik penyelesaian tidak berbeda dgn penjelasan tentang Ekspektasi dan varians, baik untuk data atau fungsi distribusi yg bersifat diskrit maupun kontinu.

4. PENDEKATAN SAMPLING LANGSUNG Pendekatan sampling secara langsung diambil dari sejumlah sampel ukuran secara random.

Contoh Soal Diketahui distribusi permintaan sepatu perhari di sebuah toko, sbb: Dengan simulasi Monte Carlo, perkirakan pola permintaan untuk 10 hari bulan berikutnya! Permintaan Frekuensi 4 5 10 6 15 7 30 8 25 9 jumlah 100

Contoh Soal Diketahui distribusi pemakaian dua jenis barang A dan B untuk assembling barang C: Dengan simulasi Monte Carlo melalui 3 pendekatan, tentukan rata-rata, varians, dan standar deviasi barang C! RN(A) RN(B) 0,0589 0,8173 0,6733 0,8941 0,4799 0,1997 0,9486 0,3945 0,6139 0,7065 0,5933 0,0113 0,9341 0,8075 0,1782 0,7918 0,3473 0,0194 0,5644 0,3298 Jenis A P(A) Jenis B P(B) 10 0,25 17 0,07 11 18 0,14 12 19 0,23 13 20 0,38 21 0,12 22 0,06

Misal seorang pedagang menerima suplai barang dari grosir setiap hari. Studi Keuntungan Simulasi disini digunakan untuk mengetahui profit dlm kehidupan perdagangan, atau lainnya. Misal seorang pedagang menerima suplai barang dari grosir setiap hari. Jumlah suplai tersebut bervariasi (Random variable), sama seperti kebutuhan pedagang eceran atas barang tersebut setiap harinya. Jadi kita bisa buat distribusi probabilitas untuk sejumlah barang suplai pada pedagang eceran dari pedagang grosir.

Contoh SOAL Distribusi supply pedagang grosir ke pedagang eceran dan distribusi kebutuhan pelanggan (permintaan) kepada pedagang eceran : Pedagang membeli $10/unit dari grosir dan menjual $20/unit ke pelanggan, dengan hari kerja 289 hari dan biaya lost $5/unit. Simulasikan keuntungan yang diperoleh untuk 10 hari berikutnya! Estimasikan variance, standar deviasi, dan rata-rata tahunan! Perhitungkan juga confidence interval 95% untuk keuntungan tahunan! RN(A) RN(B) o7 83 71 88 92 84 37 28 91 34 18 48 21 63 20 75 26 Supply Grosir(A) Prob 1 2 3 4 5 6 0,08 0,17 0,20 0,25 0,13 Kebutuhan Pelanggan(B) Prob 1 2 3 4 5 6 0,07 0,14 0,22 0,30 0,18 0,09

Contoh SOAL Distribusi supply pedagang grosir ke pedagang eceran dan distribusi kebutuhan pelanggan (permintaan) kepada pedagang eceran : Pedagang membeli $10/unit dari grosir dan menjual $20/unit ke pelanggan, dengan hari kerja 289 hari dan biaya lost $5/unit. Simulasikan keuntungan yang diperoleh untuk 10 hari berikutnya! Estimasikan variance, standar deviasi, dan rata-rata tahunan! Perhitungkan juga confidence interval 95% untuk keuntungan tahunan! RN(A) RN(B) o7 83 71 88 92 84 37 28 91 34 18 48 21 63 20 75 26 Supply Grosir(A) Prob 50 100 150 200 0,2 0,3 Kebutuhan Pelanggan(B) Prob 50 100 150 200 0,2 0,5 0,1