Hubungan Simulasi dan Pemodelan dalam Sebuah Sistem oleh Gladis

 

•       DEFINISI SISTEM

Sistem didefinsikan sebagai suatu kumpulan satu kesatuan, seperti manusia dan mesin yang aktif dan berinteraksi bersama-sama untuk mendapatkan penyelesaian akhir pokok pikiran. (definisi ini diajukan oleh Schmidt dan Taylor (1970)). 

Praktisnya apa yang diartikan sebagai sistem tergantung pada objektivitas pembelajaran tertentu.  Kumpulan kesatuan berisi sistem pembelajaran mungkin hanya sekelompok kecil pada keseluruhan sistem yang satu dengan sistem lainnya.

Secara sederhana Sistim dapat diartikan sebagai sekumpulan obyek yang dihubungkan satu sama lain melalui beberapa interaksi reguler atau secara bebas untuk mencapai suatu tujuan.

•       Contoh Devinisi Sistem

Sebagai contoh: Jika seseorang ingin mempelajari sebuah bank, untuk menentukan jumlah kebutuhan teller untuk menyediakan kecukupan pelayanan terhadap  nasabah, sistem dapat didefinisikan bagian yang konsisten dari bank untuk teller dan penantian nasabah yang akan dilayani.  Jika, dengan kata lain, staf loan/kredit dan pengamanan kotak deposit dimasukkan, definisi sistem harus diperluas dengan cara yang jelas.  Kita mendefinisikan pernyataan sebuah sistem bahwa pengumpulan variabel-variabel penting untuk menjelaskan sistem di waktu tertentu,  relatif pada objektivitas yang dipelajari.  Dalam pelayanan bank, contoh-contoh pada pernyataan variabel yang mungkin adalah jumlah teller yang sibuk, jumlah nasabah dalam bank dan waktu kedatangan masing-masing nasabah dalam bank.

•       Lingkungan Sistem

Sistem biasanya dipengaruhi oleh perubahan yang terjadi di luar sistem. Perubahan ini terjadi di lingkungan sistem. Dalam pemodelan sistem, perlu ditetapkan batas (boundary) antara sistem dan lingkungannya. Contoh, pada studi memori cache menggunakan, kita harus menetapkan dimana batas sistem. Batas ini dapat antara CPU dan cache, atau dapat memasukan memori utama, disk, OS, kompilator, ataupun program-program aplikasi.

•       Komponen Sistem

•       Entitas merupakan obyek dalam sistem. Contoh, customers pada suatu bank.

•       Atribut merupakan suatu sifat dari suatu entitas. Contoh, pengecekan neraca rekening customer.

•       Aktivitas merepresentasikan suatu periode waktu dangan lama tertentu (speci…ed length). Periode waktu sangat penting karena biasanya simulasi menyertakan besaran waktu. Contoh deposito uang ke rekening pada waktu dan tanggal tertentu.

•       Keadaan sistem dide…nisikan sebagai kumpulan varibel-variabel yang diperlukan untuk menggambarkan sistem kapanpun, relatif terhadap obyektif dari studi. Contoh, jumlah teller yang sibuk, jumlah customer yang menunggu dibaris antrian.

•       Peristiwa didefinisikan sebagai kejadian sesaat yang dapat mengubah keadaan sistem. Contoh, kedatangan customer, pejumlahan jumlah teller, keberangkatan customer.

•       Kategori Sistem

•       Sistim Diskrit: variabel-variabel keadaan hanya berubah pada set titik waktu yang diskrit.

    – Contoh: jumlah customer yang menunggu

       diantrian 

•       Sistem Kontinyu: variabel-variabel berubah secara kontinyu menurut waktu.

    – Contoh: arus listrik

•       HUBUNGAN SIMULASI, MODEL DAN SITEM

Simulasi adalah cara mempelajari Sistem dengan menggunakan pemodelan.

Mempelajari sistem dengan simulasi, secara numerik menjalankan model dengan memberi input dan melihat pengaruhnya terhadap output.

•       Klasifikasi Model dalam Simulasi

•       Model Simulasi Statik vs. Dinamik

•       Model Simulasi Deterministik vs. Stokastik

•       Model Simulasi Kontinyu vs. Diskrit

•       Model Simulasi Statik vs. Dinamik

•       Model statik: representasi sistem pada waktu tertentu. Waktu tidak berperan di sini. Contoh: model Monte Carlo.

•       Model dinamik: merepresentasikan sistem dalam perubahannya terhadap waktu. Contoh: sistem conveyor di pabrik.

•       Model Simulasi Deterministik vs. Stokastik

•       Model deterministik: tidak memiliki komponen probabilistik (random).

•       Model stokastik: memiliki komponen input random, dan menghasilkan output yang random pula.

•       Model Simulasi Kontinyu vs. Diskrit

•       Model kontinyu: status berubah secara kontinu terhadap waktu, mis. gerakan pesawat terbang.

•       Model diskrit: status berubah secara instan pada titik-titik waktu yang terpisah, mis. jumlah customer di bank.

•       Simulasi Sistem Peristiwa Diskrit

•       Pemodelan sistim dimana variabel keadaan berubah pada set waktu yang diskrit.

•       Metode: numerik (bukan analitik)

  – Analitik: alasan deduktif secara matematis; akurat

  – Numerik: prosedur komputasional; aproksimasi

•       Model simulasi di-run (bukan diselesaikan (solved)).

  – Observasi sistem riil, entitas, interaksi

  – Asumsi model

  – Pengumpulan data

  – Analisis dan estimasi kinerja sistem

•       Verifikasi dan Validasi Model Dalam Simulasi

•       Langkah terpenting dalam studi simulasi: validasi

•       Validasi bukan merupakan tugas tersendiri yang mengikuti pengembangan model, namun merupakan satu kesatuan yang terintegrasi dalam pengembangan model.

•       Verifikasi:

    -Apakah kita membangun model yang benar?

   - Apakah model diprogram secara benar (input parameters dan logical structure)?

•       Validasi:

   – Apakah model merupakan representasi akurat dari sistim riil?

   – Proses interatif dari pembandingan model terhadap sifat sistem aktual dan memperbaiki model.

 

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam https://onlinelearning.uhamka.ac.id