Contoh kasus yang termasuk model simulasi diskrit dan dinamik serta memerlukan simulasi adalah:- Membuat mesin roda berjalan (conveyer belt)untuk kebutuhan pabrik, - Proses pemilu, proses penghitungan suara, proses sensus penduduk- Mengetahui:waktu peluruhan radio aktifSisanya termasuk model simulasi kontinu atau statik seperti ramalan cuaca, uji coba obat, kekuatan bahan, usia kadalu
Simulasi memungkinkan pengujian sistem secara virtual sebelum implementasi nyata, mengatur waktu proses, mengidentifikasi penyebab masalah, mengeksplorasi kemungkinan skenario, dan memahami sistem kompleks secara lebih baik. Model simulasi dapat berupa statik atau dinamik, deterministik atau stokastik, serta kontinu atau diskrit. Contoh masalah yang sesuai untuk disimulasikan adalah sistem manufaktur, ramal
Similar to Contoh kasus yang termasuk model simulasi diskrit dan dinamik serta memerlukan simulasi adalah:- Membuat mesin roda berjalan (conveyer belt)untuk kebutuhan pabrik, - Proses pemilu, proses penghitungan suara, proses sensus penduduk- Mengetahui:waktu peluruhan radio aktifSisanya termasuk model simulasi kontinu atau statik seperti ramalan cuaca, uji coba obat, kekuatan bahan, usia kadalu
Similar to Contoh kasus yang termasuk model simulasi diskrit dan dinamik serta memerlukan simulasi adalah:- Membuat mesin roda berjalan (conveyer belt)untuk kebutuhan pabrik, - Proses pemilu, proses penghitungan suara, proses sensus penduduk- Mengetahui:waktu peluruhan radio aktifSisanya termasuk model simulasi kontinu atau statik seperti ramalan cuaca, uji coba obat, kekuatan bahan, usia kadalu (20)
Contoh kasus yang termasuk model simulasi diskrit dan dinamik serta memerlukan simulasi adalah:- Membuat mesin roda berjalan (conveyer belt)untuk kebutuhan pabrik, - Proses pemilu, proses penghitungan suara, proses sensus penduduk- Mengetahui:waktu peluruhan radio aktifSisanya termasuk model simulasi kontinu atau statik seperti ramalan cuaca, uji coba obat, kekuatan bahan, usia kadalu
2. Profil
Nama : Mochammad Agri Triansyah,M.Kom
No. Hp : 0813945499304
Email : agridragon210@fgmail.com
Pendidikan : S-1 Sistem Informasi UNIKOM Bandung
S-2 Sistem Informasi UNIKOM Bandung
Pekerjaan : 1. Dosen tetap STKIP INVADA Cirebon
2. Pengembang website Kampus INVADA
Cirebon
Motto : Belajar dari hal yang mudah, bukan yang
dianggap mudah.
3. Yang Perlu Disepakati :
Masuk Tepat Waktu ( paling
lambat 15 Menit)
Mengisi Absen
Memperhatikan materi yang
disampaikan dengan baik
Lakukan dan ikuti kuliah dengan
rasa senang tanpa paksaan
4. SISTEM PENILAIAN
Kehadiran 10 %
Keaktifan
(bertanya atau menanggapi) 10 %
Tugas 20 %
UTS 30 %
UAS 30 %
Total 100 %
5. Pokok Bahasan:
TEKNIK PEMODELAN DAN SIMULASI
Pertemuan 1 Konsep dan terminology pemodelan dan simulasi
penggunaan pemodelan dan simulasi, kelebihan &
kekurangan pemodelan dan simulasi
Pertemuan 2 Langkah-Langkah simulasi, jenis-jenis model simulasi .
Pertemuan 3 Prinsip DES, single server queue 1
Pertemuan 4 Multiserver/multiteller /job shop
Pertemuan 5 Random Number Generator
Pertemuan 6 Random Variate, Distribusi Diskrit,
Pertemuan 7 Distribusi Kontinu
Pertemuan 8 UTS
6. Materi Yang Dibahas :
TEKNIK PEMODELAN DAN SIMULASI
Pertemuan 9 Dasar pemodelan & simulasi, Random Discrete Simulation,
Random Number Generator, Random Variate
Pertemuan 10 Analisis Input Data
Pertemuan 11 Teknik Verifikasi
Pertemuan 12 Analisis Hasil
Pertemuan 13 Validasi
Pertemuan 14 Analisis input data, teknik-teknik verifikasi,
Pertemuan 15 analisis hasil, validasi, pemodelan dan simulasi
Pertemuan 16 UTS
7. Materi Yang Dibahas :
BAGIAN III ADOBE INDESIGN
Pertemuan 12 Pengenalan Tool dan Fungsi Adobe Indesign sebagai Software Desktop
Publishing
Pertemuan 13 Pengenalan dan penerapan tools Insert Special Character dan Text
Wrap di Adobe InDesign
Pertemuan 14 Input konten Visual dan Teks pada layout majalah elektronik
(Headline, Subheadline, Body copy/text)
Pertemuan 15
Pertemuan 16 Evaluasi Akhir Semester / Ujian Akhir Semester
Final Artwork Design (FA) Majalah Elektronik: Merancang Majalah
elektronik 20 halaman dengan konten dan unsur desain majalah serta di
upload ke instagram.
9. Definisi 1 (Banks 1998)
Simulasi adalah tiruan dari proses dunia
nyata atau sistem. Simulasi menyangkut
pembangkitan proses serta pengamatan dari
proses untuk menarik kesimpulan dari sistem
yang diwakili.
10. Definisi 2 (Nailor (1966) dalam Rubinstein
& Melamed (Melamed 1998)).
Simulasi adalah tehnik numerik untuk
melakukan eksperimen pada komputer, yang
melibatkan jenis matematika dan model
tertentu yang menjelaskan prilaku bisnis
atau ekonomi pada suatu periode waktu
tertentu.
11. Definisi 3 Menurut Borowski & Borwein
(Borwein 1989)
Simulasi adalah tehnik untuk membuat
konstruksi model matematika untuk suatu
proses atau situasi, dalam rangka menduga
secara karakteristik atau menyelesaikan
masalah berkaitan dengannya dengan
menggunakan model yang diajukan.
12. Simulasi mempelajari atau memprediksi
sesuatu yang belum terjadi dengan cara
meniru atau membuat model sistem yang
dipelajari dan selanjutnya mengadakan
eksperimen secara numerik dengan
menggunakan komputer.
13. Pendekatan Simulasi lebih mudah bila di mulai
dengan membangun model percobaan dari suatu
system dgn memperhatikan 3 unsur, yaitu :
System
Entities
Attributes
14. Hospital
Unit Barak Pasien
Unit di luar Barak
Pasien
Unit Rotgen
Dokter
Perawat
Jumlah Tempat Tidur
Jumlah ruang
Jumlah Klinik
Jumlah Ruang
Jumlah Mesin X-Ray
Jumlah Mesin Bantuan
Jumlah Dokter umum
Jumlah dokter spesialis
Jumlah Dokter Gigi
Jumlah Perawat Pria
Jumlh Perawat Wanita
15. Cara Mempelajari Sistem
SISTEM
Eksperimen
dengan sistem
sebenarnya
Eksperimen
dengan model
Model Matematik
Model Fisik
SIMULASI
Solusi Analitis
16. Pilihan tepat.
Simulasi memungkinkan kita menguji setiap
aspek dari perubahan yang diinginkan tanpa
menempatkan objek yang dipelajari pada
posisi dimaksud. Simulasi dapat digunakan
untuk menguji kekuatan rancang bangun
gedung. Dalam hal pembangunan jembatan,
misalnya jembatan dapat disimulasikan
sebelum benar-benar memulai pembangunan
riil di lapangan. Hasil simulasi memungkinan
kita memilih ukuran yang tepat.
17. Pengaturan waktu.
Dalam simulasi kita bisa mengatur waktu
yaitu mempercepat atau memperlambat
suatu proses yang memungkinkan kita
mengamatinya secara keseluruhan.
Mencari penyebab.
Melalui simulasi kita dapat melihat mengapa
suatu fenomena muncul. Mengapa suatu
proses tidak berjalan sebagaimana mestinya.
18. Mencari penyebab.
Melalui simulasi kita dapat melihat mengapa
suatu fenomena muncul. Mengapa suatu
proses tidak berjalan sebagaimana mestinya.
Eksplorasi kemungkinan
Dengan mengatur nilai-nilai dalam simulasi,
kita dapat mempelajari atau mengeksplorasi
kemungkinan-kemungkinan pengembangan
tanpa banyak mengeluarkan biaya.
19. Pemahaman Sistem
Simulasi memungkinkan kita memiliki
pemahaman yang lebih baik tentang
hubungan antara variabel-variabel yang
mempengaruhi suatu sistem yang lebih baik
tentang antara variabel yang mempengaruhi
suatu sistem yang kompleks. Simulasi tidak
sekedar menduga bagaiman suatu sistem
akan beroperasi, tetapi lebih menunjukkan
bagaimana sustu sistem beroperasi
20. 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.
21. Model Simulasi Kontinu vs. Diskrit
Model kontinu: 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.
Model Simulasi discrete-event:
Pemodelan sistem dalam perubahannya terhadap
waktu di mana variabel-variabel status berubah
secara instan pada titik-titik waktu yang
terpisah. Model yang akan dipelajari adalah
diskrit, dinamik, dan stokastik.
22. Sangat sulit (kompleks) pada saat diimplementasikan.
Perlu biaya sangat besar jika langsung
diimplementasikan.
Perlu data dalam jumlah yang sangat besar (sulit dan
mahal untuk memperoleh data).
Sangat berbahaya (beresiko tinggi) pada saat
diimplementasikan.
Perlu waktu yang lama untuk menyelesaikannya.
Model sangat rumit dengan banyak variabel dan
komponen yang saling berinteraksi.
Hubungan antar variabel tidak linear
Model memiliki variate acak
Output dari model akan divisualisasikan sebagai
animasi komputer 3D.
23. Pilih contoh masalah/kasus berikut ini, termasuk ke
dalam jenis model apa sehingga memerlukan
simulasi:
Membuat mesin roda berjalan (conveyer belt)untuk
kebutuhan pabrik,
Membuat ramalan cuaca,
Membuat dan menguji coba obat baru,
Proses pemilu, proses penghitungan suara, proses
sensus penduduk,
Mengetahui:kekuatan untuk menahan benturan
pada sebuah mobil,
Mengetahui:kekuatan untuk menahan panas pada
lapisan pelindung pesawat ulang alik,
Mengetahui:waktu peluruhan radio aktif,
Mengetahui:lama ketahanan suatu bangunan,
Mengetahui:kapan kadaluwarsa suatu makanan.