HUBUNGAN SIMULASI DAN PEMODELAN DALAM SEBUAH SISTEM Oleh Afiq Mustofa

pada tanggal

 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.

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 (specied length). Periode waktu sangat penting karena biasanya simulasi menyertakan besaran waktu. Contoh deposito uang ke rekening pada waktu dan tanggal tertentu.
  • Keadaan sistem didefinisikan 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 Kontinyu vs Diskrit

katagorikan sistem menjadi dua tipe, diskrit dan kontinyu. 

  • Sistem diskrit adalah sistem yang mana variabel berubah sekeika itu juga yang dipisahkan per titik waktu.  Pada bank adalah contoh sistem diskrit, ketika state variabel-contohnya jumlah nasabah dalam bank-berubah hanya ketika nasabah tiba atau nesabah telah selesai dilayani dan pulang.  
  • Sistem kontinyu adalah sistem yang mana state variabelnya berubah secara kontinyu per waktu.

HUBUNGAN SIMULASI, MODEL DAN SISTEM

  • Simulasi adalah cara mempelajari Sistem dengan menggunakan pemodelan. 
  • Mempelajari sistem dengan simulasi, secara numerik menjalankan model dengan memberi input dan melihat pengaruhnya terhadap output.

Model Simulasi Kontinyu vs Diskrit

  • Model kontinyu: status berubah secara kontinu terhadap waktu, misal gerakan pesawat terbang. 
  • Model diskrit: status berubah secara instan pada titik-titik waktu yang terpisah, misal jumlah customer di bank.

Model Simulasi Statis dan Dinamis

  • Model simulasi statis adalah merepresentasikan sistem pada waktu utama, atau model ini mungkin digunakan untuk menunjukkan sistem yang mana permainan waktunya sederhana tanpa aturan; contoh simulasi statis adalah model Monte Carlo samping itu model
  • Model simulasi dinamis adalah merepresentasikan sistem dalam perubahannya terhadap waktu. Contoh: sistem conveyor di pabrik, simulasi dinamik menunjukkan sistem sistem yang lambat laun melampaui waktu seperti sistem konveyor pada pabrik.

Model Simulasi Determinsistik dan Stokastik

  • Model deterministik: tidak memiliki komponen probabilistik (random). 
  • Model stokastik: memiliki komponen input random, dan menghasilkan output yang random pula.

Jika model simulasi tidak berisikan komponen-komponen yang probabilitik (dengan kata lain random), model ini disebut deterministik; penyelesaian sistem (dan analisis yang tidak bisa dikembalikan ) pada penjabaran persamaan yang berbeda sebuah reaksi kimia semesti sebagai model. Dalam model deterministik, outputnya ditentukan sekali membentuk output kuantitas dan hubungan dalam model dikhususkan sama walaupun penentuan yang sebenarnya memerlukan sedikit waktu berhitung untuk mengevaluasi.  Banyak sistem bagaimanapun harus dimodelkan seperti pemilikan sekurang-kurangnya beberapa komponen-komponen input random dan membangkitkan model simulasi stokastik.

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: 

Online Learning Uhamka

Komentar

Posting Komentar