Averill M. Law W. David Kelton.  ( The Nature of Simulation ), teknik penggunaan komputer untuk ‘ imitate ’ atau ‘ simulate ’ operasi-operasi dari berbagai.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Analisa Perancangan Sistem
Advertisements

BASIS DATA RELATIONAL.
SINGLE SERVER QUEUEING SYSTEMS. Single-server queueing system with fixed length run Mean interarrival time1.000 minutes Mean service time0.500 minutes.
SISTEM TERDISTRIBUSI Definisi :
Proses Stokastik Semester Ganjil 2013.
Perancangan Basis Data MI 1133
Pemodelan Sistem & Simulasi Suatu Konsep
BY DR. HERI NUGRAHA. SE.MSi
BAB 1 MENGENAL SIMULASI.
I. Pendahuluan I.1 TUJUAN MEMPELAJARI SIMULASI
Simulasi Discrete-Event
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
Pemodelan Dalam Riset Operasi
REKAYASA PERANGKAT LUNAK
EVENT & VARIABLES.
BAB 9 SIMULASI ANTRIAN.
Contoh: Time-shared computer and multi-teller bank
 System state : koleksi variabel state yang diperlukan untuk menggambarkan sistem pada saat tertentu.  Simulation clock : variabel yang menghasilkan.
MONTE CARLO INVENTORY SIMULATION
Pemodelan dan Simulasi Sistem (Pendahuluan)
 Statistical Simulation, menggambarkan sistem yang stochastic maupun static dan digunakan untuk meng-estimate nilai-nilai yang tidak bisa dengan mudah.
SISTEM TERDISTRIBUSI Definisi :
BAB II.
BAB 2 SISTEM SIMULASI.
BAB 1 MENGENAL SIMULASI.
Pengantar Sistem Basis Data
KLASIFIKASI MODEL.
Pemodelan untuk Ilmu Komputasi
Analisis Output Pemodelan Sistem.
Pertemuan 9 Teori Sistem
SIMULASI.
Model & Simulasi 1. Pengantar Sistem, Model & Simulasi
KLASIFIKASI MODEL.
Pemodelan Simulasi Sistem Diskrit
Analisis Model dan Simulasi
Pengantar UML.
RISET OPERASIONAL Staf Pengajar.
MATERI KULIAH PEMODELAN dan SIMULASI.
DISUSUN OLEH : IPHOV KUMALA SRIWANA
PEMODELAN dan SIMULASI
PEMODELAN SISTEM Modul 8 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI
KERANGKA KERJA DAN PARADIGMA INTERAKSI
Model Pengambilan Keputusan
PEMODELAN dan SIMULASI
Simulasi dan Pemodelan
DUKUNGAN SISTEM OPERASI
Pengantar Pemodelan.
BAB I TEKNIK SIMULASI.
Pemodelan Sistem & Simulasi Suatu Konsep
Engineering Physics Study Program (EPSP)
MODEL SIMULASI Modul 14. PENELITIAN OPERASIONAL I Oleh : Eliyani
Pertemuan 9 MODEL MATEMATIKA (OFF CLASS)
Review Sistem Informasi Managemen
Pertemuan 14 Analisa Model II
DATA WAREHOUSE.
KLASIFIKASI MODEL.
MODEL MATEMATIKA.
1. Identity Simulation ( Simulasi Identitas)
GAMBARAN UMUM SIMULASI
REKAYASA PERANGKAT LUNAK
SI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS)
Review Sistem Terdistribusi
SIMULASI.
Konsep Simulasi Ipung Permadi, S.Si, M.Cs.
PEMODELAN SISTEM Dasar pemodelan dan simulasi sistem.
Pemodelan Sistem & Simulasi Suatu Konsep
SISTEM TERDISTRIBUSI Definisi :
REKAYASA KOMPUTASIONAL : Pendahuluan
COURSE DAY 3.
Transcript presentasi:

Averill M. Law W. David Kelton

 ( The Nature of Simulation ), teknik penggunaan komputer untuk ‘ imitate ’ atau ‘ simulate ’ operasi-operasi dari berbagai macam fasilitas- fasilitas atau proses-proses dunia-nyata ( real- world ).  Fasilitas atau proses yang dimaksud disebut system, dan untuk mempelajari secara ilmiah seringkali harus dibuat sekumpulan asumsi- asumsi tentang bagaimana proses tersebut berjalan ( works ).

 Asumsi-asumsi biasanya mengambil bentuk hubungan ( relationships ) matematik atau lojik, membentuk suatu model yang digunakan untuk memperoleh suatu pemahaman tentang bagaimana sistem yang bersangkutan berperilaku ( behaves ).  Jika relationships yang membentuk model tersebut cukup sederhana, masih mungkin digunakan metode-metode matematik (seperti, aljabar, kalkulus, atau teori probabilitas) untuk memperoleh informasi eksak terhadap pertanyaan-pertanyaan.  analytic solution.

 Sebaliknya (model terlalu kompleks), model harus dipelajari dengan simulasi ( simulation ).  Dalam simulasi, komputer digunakan untuk mengevaluasi model secara numerik, dan data dikumpulkan untuk meng- estimate karakteristik-karakteristik sesungguhnya yang diinginkan.

 Perancangan dan analisa sistem manufaktur  Evaluasi kebutuhan-kebutuhan hardware dan software untuk sistem komputer  Evaluasi sistem persenjataan atau taktik militer baru  Penentuan kebijakan-kebijakan pemesanan ( ordering ) untuk sistem inventory  Perancangan sistem-sistem komunikasi dan protokol- protokol pesan ( message protocols )  Perancangan dan pengoperasian fasilitas-fasilitas transportasi seperti, freeways, airports, subways, atau ports  Evaluasi rancangan untuk organisasi-organisasi pelayanan seperti RS, kantor pos, atau restoran cepat-saji  Analisa sistem keuangan atau ekonomi

 System : koleksi dari entitas-entitas ( entities ), seperti orang atau mesin-mesin yang beraksi dan berinteraksi bersama-sama menuju penyelesaian suatu akhir lojik.  State of the system : koleksi dari variabel- variabel yang diperlukan untuk menggambarkan system pada waktu tertentu, relatif terhadap tujuan penyelidikan ( study ).

System Experiment with actual system Experiment with model of the system Physical model Mathematical model Analytical model Simulation

 Discrete-event simulation memperhatikan pemodelan sistem atas waktu dengan representasi di mana variabel-variabel keadaan ( state variables ) berubah secara tiba-tiba pada titik-titik terpisah dalam waktu.  (Dalam istilah matematika), sistem bisa berubah hanya pada sejumlah tercacah ( countable number ) titik-titik dalam waktu.  Titik-titik dalam waktu ini merupakan titik di mana sebuah event muncul.  Event didefinisikan sebagai pemunculan tiba-tiba yang bisa merubah keadaan ( state ) sistem.

 Karena sifat dinamis dari model-model D-E S, current value of simulated time harus dimonitor ( keep track ) seiring simulasi berlangsung, dan perlu mekanisme untuk memajukan ( advance ) simulated time dari satu nilai ke yang lain.  Variabel dalam simulasi yang memberi current value of simulated time disebut simulation clock.  Satuan waktu untuk simulation clock tidak pernah disebutkan secara eksplisit ketika model ditulis dalam general-purpose language, dan diasumsikan sama dengan parameter-parameter input.

 Dengan pendekatan next-event time- advance, simulation clock diinisialisasi nol dan waktu pemunculan future events ditentukan.  Simulation clock kemudian dimajukan (advanced) ke waktu pemunculan dari the most imminent (first) dari future events ini, ketika state dari sistem di-update berdasarkan fakta bahwa sebuah event telah muncul.  Kemudian simulation clock dimajukan ke waktu dari event baru (most imminent), state dari sistem di-update, dan waktu future event ditentukan.

 t i = waktu kedatangan customer ke-i ( t 0 = 0)  A i = t i – t i-1 = interarrival time  S i = waktu sebenarnya yang diperlukan server untuk melayani customer ke-i (tidak termasuk delay customer di queue.  D i = delay di dalam queue dari customer ke-i  C i = t i + D i + S i  e i = waktu pemunculan event ke-i tipe apa saja (nilai ke-i dari simulation clock, e 0 = 0)

0 t1 t2 c1 t3 c2 e0 e1 e2 e3 e4 e5 A1 A2 A3 S1 S2