MEMBANGUN MODEL SIMULASI YANG VALID DAN KREDIBEL

Presentasi berjudul: "MEMBANGUN MODEL SIMULASI YANG VALID DAN KREDIBEL"— Transcript presentasi:

1 MEMBANGUN MODEL SIMULASI YANG VALID DAN KREDIBEL
Materi ke-4 MEMBANGUN MODEL SIMULASI YANG VALID DAN KREDIBEL DISUSUN OLEH : IPHOV KUMALA SRIWANA

2 PERSOALAN MENDASAR Dalam simulasi, seringkali persoalan mendasar yang dihadapi oleh para pembangun simulasi adalah menetapkan : Apakah model simulasi yang dibangun sudah benar (valid) ? , Apakah model simulasi dapat menampilkan secara tepat atas real sistemnya ? Jawaban ini harus didapatkan sebelum masuk ke tahapan berikutnya

3 VALIDITAS DAN KREDIBILITAS
Model yang tidak valid, akan memberikan informasi yang tidak valid dan pada akhirnya kesimpulan yang didapat juga tidak akan valid. Kekredibilitasan model menjadi salah satu tolak ukur keberhasilan simulasi. Meski modelnya valid, tetapi kalau tidak kredibel, tidak ada gunanya.

4 Model yang valid dan Kredibel, tidak dapat diperoleh secara spontan, akan tetapi harus melalui beberapa tahapan yang sistematis dan logis, bahkan tahapan itu harus mengalami pengulangan beberapa kali, baru didapat model yang valid dan kredibel

5 PENDEKATAN PEMODELAN YANG VALID DAN KREDIBEL
Kembangkan model dengan high face validity Uji asumsi model secara empiris Tetapkan seberapa representatif data keluarannya.

6 KEMBANGKAN MODEL DENGAN HIGH FACE VALIDITY
Tujuan : Mengembangkan model yang high face validity, artinya model yang dari permukaannya saja sudah valid sehingga memancing sebanyak-banyaknya orang yang tahu tentang sistem yang dimodelkan untuk tertarik sehingga menghasilkan banyak informasi

7 UJI ASUMSI MODEL SECARA EMPIRIS
Di tahap awal pengembangan model, seringkali pembuat model membuat anggapan, sehingga anggapan itu perlu diuji kebenarannya.

8 UJI ASUMSI MODEL SECARA EMPIRIS
Pada distribusi teoritis, misalnya, bila distribusi itu telah ditemukan dan hendak dipakai sebagai inputan model, maka maka keacakannya terlebih dahulu diuji dengan plot grafik dan uji kebaikan suai. Pada kasus penggabungan dua data observasi yang diasumsikan mempunyai nilai kehomoginitasnya, terlebih dahulu, uji dengan Kruskal Wallis. Untuk parameter yang sensitif, perlu dilakukan perlu dilakukan perubahan nilai dan dianalisa hasilnya.

9 TETAPKAN SEBERAPA REPRESENTATIF DATA KELUARANNYA.
Semakin besar kemiripan antara model dengan sistem nyatanya, maka semakin besar pula tingkat kepercayaan modelnya.

10 PRINSIP PEMODELAN SIMULASI YANG VALID
Tetapkan secara hati-hati pokok persoalan yang ingin diteliti, ukuran kinerja untuk evaluasi, cara bagaimana model digunakan dan konfigurasi sistem alternatif di awal kajian. Model tidak valid secara universal, tetapi dirancang dengan kesamaan yang spesifik. Pengguna akhir dari model dan frekuensi penggunaannya akan mempengaruhi seberapa user friendly model diperlukan dan seberapa cepat, model dieksekusi. Pemahaman akan konfigurasi sistem yang disimulasikan akan membantu menghindari penulisan yang berulang-ulang akan program simulasi di masa datang.

11 PRINSIP PEMODELAN SIMULASI YANG VALID
Gunakan pakar dan analisa sensitivitas guna membantu menetapkan tingkat kerincian model Jangan membuat model terlalu rinci, kecuali memang terkait dengan pokok persoalannya. Dalam beberapa kajian simulasi, kendala waktu dan biaya menjadi faktor utama dalam pembuatan model yang rinci. Bagilah permasalahan ke dalam sub-sub permasalahan. Jika ada banyak faktor yang mempengaruhi, maka bangunlah model yang global saja atau model analitis, guna mengidentifikasikan faktor-faktor yang pentign sebelum mengembangkan model ke bentuk yang lebih rinci.

12 TAHAPAN PEMBANGUNAN MODEL SIMULASI
Pemodelan hanyalah salah satu dari upaya simulasi secara keseluruhan. Tahapan yang dilakukannya dapat dilihat Pada Gambar 1 atau langkah-langkah sistematis pada Modul 3.

13 Gambar 1

14 FORMULASIKAN PERSOALAN DAN RENCANAKAN KAJIAN
Setiap kajian harus dimulai dengan pernyataan yang jelas akan tujuan kajian dan persoalan yang spesifik yang sedang dibahas. Rancangan sistem alternatif harus digambarkan dan kriteria evaluasi dari keberhasilan atas sistem alternatif harus diberikan Perhatikan kebutuhan waktu, tenaga dan biaya untuk persoalan yang besar.

15 KUMPULKAN DATA DAN TETAPKAN MODELNYA
Dilakukan untuk menspesifikasikan prosedur operasi dan distribusi probabilitas variabel acak yang akan digunakan model.

16 VALIDASI MODEL Upaya validasi model, menjadi satu keharusan.
Dalam menjalankan validasi, disarankan tidak harus menunggu model yang akan divalidasi selesai lebih dahulu. Setiap saat ada kemungkinan untuk memvalidasi model, hendaknya langsung dikerjakan.

17 SUSUN PROGRAM KOMPUTER DAN VERIFIKASI
Program yang sudah selesai, harus diperiksa apakah sudah bebas dari syntax error, design error, dan run time error. Pemilihan bahasa pemrograman yang tepat, sangat dianjurkan. Pemrograman secara terstruktur akan sangat menolong di kemudian hari.

18 BUAT PILOT PERCOBAAN (RUN)
Pilot run menjadi penting bila diinginkan usaha validasi saat run time. Program yang sudah bebas dari syntax error, design error, dan run time error serta logical error, bukan berarti program yang sudah bebas dari kesalahan sehingga harus diperiksa logical error. Logical error, relatif sulit dilacak. Diketahui adanya kesalahan yang terjadi pada jenis ini, tergantung pada kejelian pemrograman.

19 VALID ?????????? Hasil pilot run dapat digunakan untuk analisa sensitivitas keluaran model pada setiap perubahan parameter masukan. Jika ada perubahan secara signifikan, estimasi parameter yang lebih baik, perlu dilakukan ulang.

20 PERANCANGAN EKSPERIMEN
Perancangan ini berkaitan dengan penetapan kondisi awal simulasi, panjang warm up period, panjang simulasi dan banyaknya replikasi yang harus dilakukan.

21 PRODUCTION RUN Diperlukan untuk menghasilkan data kinerja model. Dari data inilah, kinerja model dapat diukur.