Contoh Contoh Simulasi oleh Gladis

 

CONTOH CONTOH SIMULASI

•  Contoh Keacakan dalam Simulasi

Keacakan (randomness) adalah elemen penting dalam simulasi untuk memodelkan ketidakpastian dan variasi yang ada dalam dunia nyata. Dalam simulasi, keacakan dapat diimplementasikan melalui penggunaan bilangan acak untuk mensimulasikan variasi yang mungkin terjadi. Berikut adalah contoh keacakan dalam simulasi dengan aplikasi pada waktu pelayanan dan waktu antar kedatangan:

 

1.      Waktu Antar Kedatangan (Interarrival Time):

 Dalam simulasi antrian atau sistem layanan, waktu antar kedatangan pelanggan sering kali tidak konstan.

 

2.      Waktu Pelayanan (Service Time):

 Waktu yang diperlukan untuk melayani setiap entitas (pelanggan, transaksi, atau objek lainnya) juga dapat bervariasi. Keacakan pada waktu pelayanan memungkinkan simulasi memodelkan variasi ini.

 

3.      Jumlah Sumber Daya (Resource Availability):

 Keacakan juga dapat digunakan untuk mensimulasikan variasi dalam ketersediaan sumber daya.

 

4.      Kedatangan Kecacatan atau Gangguan (Arrival of Defects or Disruptions):

 Dalam simulasi proses atau produksi, keacakan dapat diterapkan untuk mensimulasikan kedatangan kecacatan atau gangguan yang dapat mempengaruhi kinerja sistem.

 

5.      Waktu Pemrosesan dalam Sistem Terdistribusi:

 Dalam sistem terdistribusi, keacakan dapat digunakan untuk memodelkan variasi dalam waktu pemrosesan di berbagai node atau server.

•  Simulasi Sistem Antrian Layanan Tunggal:

1.      Entitas:

Contoh: Pelanggan yang tiba untuk menerima layanan di suatu tempat, seperti kasir di sebuah toko atau loket di sebuah bank.

2.      Keadaan:

Contoh: Jumlah pelanggan dalam antrian, status kasir (sibuk atau tidak sibuk), dan status pelayanan saat ini.

3.      Peristiwa:

Contoh: Kedatangan pelanggan baru, selesainya pelayanan untuk satu pelanggan, atau keberangkatan pelanggan setelah menerima layanan.

4.      Kapan Peristiwa Terjadi atau Bagaimana Memodelkan Peristiwa:

Peristiwa kedatangan pelanggan baru dapat dimodelkan dengan distribusi waktu antar kedatangan, seperti distribusi Poisson.

Peristiwa selesainya pelayanan untuk satu pelanggan dapat dimodelkan dengan distribusi waktu pelayanan, seperti distribusi eksponensial.

5.      Bagaimana Keadaan Berubah Ketika Peristiwa Terjadi:

Kedatangan Pelanggan Baru:

Jika kasir sedang tidak sibuk, pelanggan langsung dilayani.

Jika kasir sedang sibuk, pelanggan masuk ke dalam antrian.

 

Selesainya Pelayanan untuk Satu Pelanggan:

Jika masih ada pelanggan dalam antrian, pelanggan berikutnya mulai dilayani.

Jika tidak ada pelanggan dalam antrian, kasir menjadi tidak sibuk.

 

•  Simulasi Sistem Antrian Layanan Tunggal: Studi Kasus pada Bank

1.      Entitas:

Entitas dalam contoh ini adalah pelanggan yang datang ke bank untuk melakukan transaksi perbankan.

2.      Keadaan:

Jumlah pelanggan dalam antrian.

Status kasir (sibuk atau tidak sibuk).

Jumlah pelanggan yang telah dilayani.

3.      Peristiwa:

Kedatangan Pelanggan: Representasi pelanggan baru yang datang ke bank.

Selesai Pelayanan: Representasi pelanggan yang telah selesai melakukan transaksi dan meninggalkan bank.

4.      Kapan Peristiwa Terjadi atau Bagaimana Memodelkan Peristiwa:

Kedatangan Pelanggan: Dapat diatur dengan distribusi Poisson, misalnya, dengan rata-rata waktu antar kedatangan 10 menit.

Selesai Pelayanan: Dapat diatur dengan distribusi waktu pelayanan eksponensial, misalnya, dengan rata-rata waktu pelayanan 8 menit.

5.      Bagaimana Keadaan Berubah Ketika Peristiwa Terjadi:

Kedatangan Pelanggan Baru:

Jika kasir sedang tidak sibuk, pelanggan langsung dilayani.

Jika kasir sedang sibuk, pelanggan masuk ke dalam antrian.

Selesai Pelayanan untuk Satu Pelanggan:

Jika masih ada pelanggan dalam antrian, pelanggan berikutnya mulai dilayani.

Jika tidak ada pelanggan dalam antrian, kasir menjadi tidak sibuk

Berikut adalah 10 contoh soal dan jawaban dari pernyataan di atas:

1. Apa yang dimaksud dengan entitas dalam simulasi sistem antrian layanan tunggal?

Jawaban: Entitas adalah pelanggan yang tiba untuk menerima layanan di suatu tempat, seperti kasir di sebuah toko atau loket di sebuah bank.

2. Apa yang dimaksud dengan keadaan dalam simulasi sistem antrian layanan tunggal?

Jawaban: Keadaan adalah jumlah pelanggan dalam antrian, status kasir (sibuk atau tidak sibuk), dan status pelayanan saat ini.

3. Apa yang dimaksud dengan peristiwa dalam simulasi sistem antrian layanan tunggal?

Jawaban: Peristiwa adalah kedatangan pelanggan baru, selesainya pelayanan untuk satu pelanggan, atau keberangkatan pelanggan setelah menerima layanan.

4. Apa yang dimaksud dengan keacakan dalam simulasi?

Jawaban: Keacakan adalah elemen penting dalam simulasi untuk memodelkan ketidakpastian dan variasi yang ada dalam dunia nyata. Dalam simulasi, keacakan dapat diimplementasikan melalui penggunaan bilangan acak untuk mensimulasikan variasi yang mungkin terjadi.

5. Sebutkan contoh keacakan dalam simulasi waktu antar kedatangan.

Jawaban: Contoh keacakan dalam simulasi waktu antar kedatangan adalah menggunakan distribusi probabilitas, seperti distribusi eksponensial atau distribusi Poisson, untuk menghasilkan bilangan acak yang merepresentasikan interval waktu antara kedatangan dua pelanggan secara berurutan.

6. Sebutkan contoh keacakan dalam simulasi waktu pelayanan.

Jawaban: Contoh keacakan dalam simulasi waktu pelayanan adalah menggunakan distribusi probabilitas, seperti distribusi normal atau distribusi lognormal, untuk menghasilkan bilangan acak yang merepresentasikan durasi pelayanan untuk setiap pelanggan.

7. Sebutkan contoh keacakan dalam simulasi jumlah sumber daya.

Jawaban: Contoh keacakan dalam simulasi jumlah sumber daya adalah menggunakan distribusi diskrit, seperti distribusi binomial atau distribusi geometrik, untuk menghasilkan bilangan acak yang merepresentasikan jumlah sumber daya yang tersedia atau dibutuhkan pada suatu waktu.

8. Sebutkan contoh keacakan dalam simulasi kedatangan kecacatan atau gangguan.

Jawaban: Contoh keacakan dalam simulasi kedatangan kecacatan atau gangguan adalah menggunakan distribusi probabilitas, seperti distribusi Weibull atau distribusi gamma, untuk menghasilkan bilangan acak yang merepresentasikan waktu antara dua kejadian kecacatan atau gangguan secara berurutan.

9. Sebutkan contoh keacakan dalam simulasi waktu pemrosesan dalam sistem terdistribusi.

Jawaban: Contoh keacakan dalam simulasi waktu pemrosesan dalam sistem terdistribusi adalah menggunakan distribusi probabilitas, seperti distribusi Pareto atau distribusi Erlang, untuk menghasilkan bilangan acak yang merepresentasikan waktu yang diperlukan oleh suatu node atau server untuk memproses suatu permintaan.

10. Apa manfaat dari penggunaan keacakan dalam simulasi?

Jawaban: Manfaat dari penggunaan keacakan dalam simulasi adalah untuk membuat simulasi lebih realistis dan akurat, karena dapat mencerminkan variasi dan ketidakpastian yang ada dalam dunia nyata. Keacakan juga dapat membantu menguji robustness dan sensitivitas dari sistem yang disimulasikan terhadap berbagai skenario dan kondisi.

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