SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo
|
|
- Erlin Santoso
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo Tjipto Juwono, Ph.D. April 2017 TJ (SU) SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo April / 14
2 Apa itu yang dimaksud dengan simulasi? Apabila semua data diperoleh melalui pengamatan atau pengukuran terhadap obyek atau proses yang sudah terjadi, maka kita menyebutnya sebagai analisa empiris. Jika sebagian atau seluruh data yang kita analisa tidak diperoleh dari pengamatan atau observasi, tetapi diperoleh dengan cara lain, maka kita melakukan simulasi. Jika seluruh data-data simulasi itu berupa variabel fixed, maka simulasinya adalah simulasi deterministik. Jika sebagian atau seluruh data-data simulasi itu berupa variabel random, maka simulasinya adalah simulasi Monte Carlo. TJ (SU) SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo April / 14
3 Mengapa kita membutuhkan simulasi? Apabila kita sudah mengetahui prosesnya (baik dari pengetahuan sebelumnya atau dari perancangan kita sendiri), maka kita dapat menggunakan simulasi untuk memprediksi apa yang akan terjadi. Apabila kita sudah mengetahui apa yang terjadi, tetapi kita tidak mengetahui prosesnya, maka kita dapat mensimulasi proses tersebut dan menguji apakah hasilnya sesuai dengan apa yang sungguh-sungguh terjadi. TJ (SU) SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo April / 14
4 Simulasi dengan bantuan What-if; Data table, pada Excel Prosedur simulasi dengan data table pada Excel 1 Susun dahulu prosesnya pada spreadsheet excel. Proses ini memuat cell input dan cell output 2 Buat tabel yang memuat input-input yang kita andaikan, lalu gunakan fasilitas what-if untuk menghubungkan input-input tersebut dengan proses yang sudah kita siapkan, sehingga excel dapat mengisi tabel what if itu dengan output dari simulasi itu. 3 Jika inputnya merupakan variabel fixed, maka simulasinya adalah simulasi deterministik. Jika inputnya diperoleh dengan bantuan random number generator, maka simulasinya adalah simulasi monte carlo. TJ (SU) SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo April / 14
5 Exponential Growth Pertumbuhan exponential dapat dimodelkan dengan: Integrasi Menghasilkan N dn dt N 0 dn N = λ Di dalam excel kita dapat menuliskan: = λn (1) t 0 dt (2) N = N 0 e λt (3) N i = N i 1 +λn i 1 δt (4) TJ (SU) SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo April / 14
6 Growth with exponential limit Pertumbuhan dengan exponential limit dapat dimodelkan dengan: dengan dn dt 1 dn N max dt dθ dt = λ(n max N) (5) = λ(1 N N max ) (6) = λ(1 θ) (7) θ = N N max Di dalam excel kita dapat menuliskan: θ i = θ i 1 +λ(1 θ i 1 )δt (8) TJ (SU) SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo April / 14
7 Apa itu yang dimaksud Monte Carlo Simulation? Eksperimen di dalam komputer Pada dasarnya Monte Carlo Simulation adalah eksperimen dengan menggunakan komputer yang memanfaatkan random number. Gambar 1: Contoh Monte Carlo Simulation TJ (SU) SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo April / 14
8 Apa itu yang dimaksud Monte Carlo Simulation? Istilah Monte Carlo pertama kali diajukan oleh Metropolis dan Ulam (1947). Ulam mempunyai seorang paman yang senang berjudi, dan Monte Carlo adalah nama tempat casino yang sangat terkenal di Monaco. TJ (SU) SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo April / 14
9 Bilangan Random Pada Excel bilangan random dapat diperoleh dengan perintah: = RAND() pada suatu cell. Perintah ini akan menghasilkan bilangan random r, dengan 0 r 1. TJ (SU) SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo April / 14
10 Bilangan Random Latihan: Buat dalam satu kolom, 400 bilangan random, lalu hitunglah berapa persen dari 400 bilangan random itu yang mempunyai nilai di antara 0 s/d 0.25, berapa persen 0.25 s/d 0.5, berapa persen 0.5 s/d 0.75, dan berapa persen mempunyai nilai lebih dari Gunakan fungsi COUNTIF, contoh: = (COUNTIF(Data, >= 0 ) COUNTIF(Data, > 0.25 ))/400 Hitung pula rata-rata dari ke 400 bilangan random itu. Catatlah berapa hasilnya dengan mengganti ke-400 bilangan random itu dengan 400 bilangan random lainnya (dengan menekan F 9). TJ (SU) SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo April / 14
11 Probabilitas Bilangan random dapat digunakan untuk menghasilkan suatu kejadian dengan probabilitas tertentu. Latihan 2: Misalkan kita ingin membuat satu kolom yang berisi 10 angka dan terdiri dari angka-angka: 1 dengan probabilitas 0.25 dan angka 0 dengan probabilitas Bagaimana caranya? Kita men-generate 10 angka random (0 r 1), kemudian pada kolom disebelahnya kita menulis angka 1 jika bilangan random itu kurang dari 0.25, dan angka 0 jika tidak. TJ (SU) SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo April / 14
12 Probabilitas Misalkan penjualan dari suatu produk mempunyai demand yang mengikuti tabel berikut ini: Demand Probability Buat satu kolom yang terdiri dari 10 angka berupa keempat angka di atas (10000, 20000, 40000, 60000) di mana kemunculan angka mempunyai probabilitas 0.1, kemunculan angka 2000 mempunyai probabilitas 0.35, dst. TJ (SU) SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo April / 14
13 Probabilitas Buat sebuah kolom terdiri dari 10 angka random. a. r < 0.1, maka kita tulis di sebelahnya b. 0.1 r < 0.45, tulis c r < 0.75, tulis d. r 0.75, tulis TJ (SU) SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo April / 14
14 Probabilitas Misalkan penjualan dari suatu produk mempunyai demand yang mengikuti tabel berikut ini: Demand Probability Misalkan harga per unit adalah $4, biaya produksi per unit adalah $1.5, dan jika tidak laku maka biaya pembuangan per unit adalah $0.2. Buatlah simulasi monte carlo untuk menentukan tingkat produksi yang akan menghasilkan keuntungan maksimum. TJ (SU) SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo April / 14
Monte Carlo Simulation (1)
Monte Carlo Simulation (1) Tjipto Juwono, Ph.D. November 17, 2016 TJ (SU) Monte Carlo Simulation (1) Nov 2016 1 / 15 Apa itu yang dimaksud Monte Carlo Simulation? Eksperimen di dalam komputer Pada dasarnya
Lebih terperinciBAB 3 PEMBANGUNAN MODEL SIMULASI MONTE CARLO. Simulasi Monte Carlo merupakan salah satu metode simulasi sederhana yang
BAB 3 PEMBANGUNAN MODEL SIMULASI MONTE CARLO 3. Simulasi Monte Carlo Simulasi Monte Carlo merupakan salah satu metode simulasi sederhana yang dapat dibangun secara cepat menggunakan spreadsheet. Penggunaan
Lebih terperinciBAB IV SIMULASI MONTE CARLO
BAB IV SIMULASI MONTE CARLO Monte Carlo adalah algoritma komputasi untuk mensimulasikan berbagai perilaku sistem fisika dan matematika. Penggunaan klasik metode ini adalah untuk mengevaluasi integral definit,
Lebih terperinciSimulasi Monte Carlo
Simulasi Monte Carlo Simulasi Monte Carlo Simulasi monte carlo melibatkan penggunaan angka acak untuk memodelkan sistem, dimana waktu tidak memegang peranan yang substantif (model statis) Pembangkitan
Lebih terperinciTENTANG UTS. Penentuan Cadangan, hal. 1
TENTANG UTS Soal 1: Jawaban umumnya tidak fokus atau straight ke pertanyaan/ masalah yang diajukan. Key words dalam pertanyaan di atas tekanan saturasi, sedangkan dalam banyak jawaban di bawah tekanan
Lebih terperinciBAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA
BAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA 4.1 Pengumpulan Data Data yang dikumpulkan adalah data yang didapat dari bulan Mei 2007 sampai bulan Juli 2007 yaitu berupa data-data yang berkaitan dengan perencanaan
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
34 BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1 Flow Diagram Pemecahan Masalah Diagram alir merupakan diagram yang bertujuan untuk mengevaluasi langkah-langkah proses dalam situasi yang lebih jelas agar dapat
Lebih terperinciSimulasi dan Pemodelan. Kuliah I Ricky Maulana Fajri, M.Sc
Simulasi dan Pemodelan Kuliah I Ricky Maulana Fajri, M.Sc Who Am I? SDN 146 Palembang (1997) SMPN 33 Palembang (2000) SMA 11 Palembang (2003) S.Kom, M.Sc and in Software Engineering from Universitas Bina
Lebih terperincinilai payoff dari Decision Tree, oleh karena itu dilakukanlah pendekatan dengan metode
BABV PEMBAHASAN 5.1 Pembahasan Decision Tree Decision Tree digunakan imtuk memudahkan penggambaran alternatif keputusan tersebut secara sistematik dan komprehensip maka perlu digunakan suatu diagram yang
Lebih terperinciSimulation. Prepared by Akhid Yulianto, SE, MSC (Log) Based on Anderson, Sweeney, and Williams Thomson ΤΜ /South-Western Slide
Simulation Prepared by Akhid Yulianto, SE, MSC (Log) Based on Anderson, Sweeney, and Williams 1 Simulation Kebaikan dan kelemahan menggunakan simulation Modeling Random Variables and Pseudo-Random Numbers
Lebih terperinciDasar-dasar Analisa Regresi
Dasar-dasar Analisa Regresi Tjipto Juwono, Ph.D. April 8, 2016 TJ (SU) Dasar-dasar Analisa Regresi April 2016 1 / 31 Sejarah Analisa Regresi Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton
Lebih terperinci(Risk Analysis Simulator)
(Risk Analysis Simulator) TUJUAN Membuat alat eksperimental, atau simulator, yang akan berlaku seperti sistem yang diinginkan dalam aspek yang pasti dan cepat, dengan biaya yang efektif. PERBANDINGAN ANTARA
Lebih terperinciMata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Universitas Komputer Indonesia
MODEL INVENTORY Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Pendahuluan Inventory merupakan pengumpulan atau penyimpanan komoditas yang akan digunakan untuk
Lebih terperinciSATIN Sains dan Teknologi Informasi
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No. 1, Juni 2016 SATIN Sains dan Teknologi Informasi journal homepage : http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id Optimasi Persediaan Sparepart Menggunakan Model
Lebih terperinciAnalisis Model dan Simulasi. Hanna Lestari, M.Eng
Analisis Model dan Simulasi Hanna Lestari, M.Eng Simulasi dan Pemodelan Klasifikasi Model preskriptif deskriptif diskret kontinu probabilistik deterministik statik dinamik loop terbuka - tertutup Simulasi
Lebih terperinciPEMODELAN DAN SIMULASI DALAM MENENTUKAN JUMLAH PENJUALAN PRODUK MOTOR DENGAN METODE MONTE CARLO. Eka Iswandy 1 Novinaldi 2 ABSTRACT
PEMODELAN DAN SIMULASI DALAM MENENTUKAN JUMLAH PENJUALAN PRODUK MOTOR DENGAN METODE MONTE CARLO Eka Iswandy Novinaldi ABSTRACT Selling is an activity that is increasingly important and is a factor that
Lebih terperinciSampling. Tjipto Juwono, Ph.D. March, TJ (SU) Sampling March / 20
Sampling Tjipto Juwono, Ph.D. March, 2017 TJ (SU) Sampling March 2017 1 / 20 Mengapa Perlu Sampling? Contoh Kita ingin mengetahui elektabilitas para calon presiden Indonesia. Bagaimana caranya? 1 Mewawancarai
Lebih terperinciDetail Tugas Besar Mata Kuliah Pemodelan dan Simulasi
Detail Tugas Besar Mata Kuliah Pemodelan dan Simulasi Buatlah aplikasi program untuk menyelesaikan kasus permasalahan dibawah ini, dengan menggunakan software aplikasi yang kalian mampu gunakan, interfacing
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Dasar Teori Antrian Dalam kehidupan sehari-hari, antrian (queueing) sangat sering ditemukan. Mengantri sering harus dilakukan jika kita menunggu giliran misalnya mengambil
Lebih terperinci1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pengambilan atau pembuatan keputusan berarti memilih satu di antara banyak alternatif. Dalam hal pengambilan keputusan minimal terdapat dua alternatif di mana
Lebih terperinciPEMILIHAN KEBIJAKAN SISTEM PENGGANTIAN SPARE PART PADA PERUSAHAAN CONSUMER GOOD DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI
PEMILIHAN KEBIJAKAN SISTEM PENGGANTIAN SPARE PART PADA PERUSAHAAN CONSUMER GOOD DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI Asep dan Abdulah Shahab Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi
Lebih terperinciBAB 2 Landasan Teori
BAB 2 Landasan Teori 2.1 Kajian Teori Dibawah ini merupakan penjelasan mengenai teori yang digunakan dalam penelitian ini. Teori ini menjadi tolak ukur dalam menjalakan penelitian. 2.1.1 Monte Carlo Kata
Lebih terperinciSTUDI KASUS : SIMULASI MODEL PERMINTAAN SUPERMARKET DENGAN TEKNIK MONTECARLO
STUDI KASUS : SIMULASI MODEL PERMINTAAN SUPERMARKET DENGAN TEKNIK MONTECARLO Suatu supermarket telah melakukan pengamatan mengenai permintaan bayam sebagai salah satu item sayur sayuran yang dijualnya.
Lebih terperinciBab IV Simulasi Metode Monte Carlo Mengatasi Masalah dalam Distribusi Data
24 Bab IV Simulasi Metode Monte Carlo Mengatasi Masalah dalam Distribusi Data IV.1 Mengenal Metode Monte Carlo Distribusi probabilitas digunakan dalam menganalisis sampel data. Sebagaimana kita ketahui,
Lebih terperinciDasar-dasar Analisa Regresi
Dasar-dasar Analisa Regresi Tjipto Juwono, Ph.D. February 2017 TJ (SU) Dasar-dasar Analisa Regresi Feb 2017 1 / 31 Sejarah Analisa Regresi Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Simulasi 2.1.1 Pengertian Simulasi Banyak para ahli yang memberikan definisi tentang simulasi. Beberapa diantaranya adalah sebagai berikut: Emshoff dan Simun (1970), simulasi didefinisikan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
17 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengantar Fenomena menunggu untuk kemudian mendapatkan pelayanan, seperti halnya nasabah yang menunggu pada loket bank, kendaraan yang menunggu pada lampu merah, produk yang
Lebih terperinciSIMULASI PENGENDALIAN PERSEDIAN GAS MENGGUNAKAN METODE MONTE CARLO DAN POLA LCM ( Studi Kasus di PT.PKM Group Cabang Batam )
SIMULASI PENGENDALIAN PERSEDIAN GAS MENGGUNAKAN METODE MONTE CARLO DAN POLA LCM ( Studi Kasus di PT.PKM Group Cabang Batam ) Okta Veza Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik Ibnu Sina Batam
Lebih terperinciPengembangan Model Simulasi, oleh Hotniar Siringoringo 1
Simulasi kejadian diskrit memodelkan sistem yang berubah sesuai waktu melalui suatu representasi dimana variabel status berubah secara langsung pada titik terpisah dalam waktu. Titik terpisah dalam waktu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
19 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Persediaan 2.1.1 Pengertian Persediaan Persediaan meliputi semua barang dan bahan yang dimiliki oleh perusahaan dan dipergunakan dalam proses produksi atau dalam memberikan
Lebih terperinciInterval Estimation. Tjipto Juwono, Ph.D. May TJ (SU) Interval Estimation May / 19
Interval Estimation Tjipto Juwono, Ph.D. May 2017 TJ (SU) Interval Estimation May 2017 1 / 19 Pendahuluan Point Estimator Perhatikan MPC pada persamaan regresi Ŷ i = ˆβ 1 + ˆβ 2 X i = 2.3121+0.5231X i
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI 2.1 Pengertian Tata Guna/Tutupan Lahan
BAB II DASAR TEORI Prediksi perubahan lahan merupakan salah satu informasi penting untuk mendukung perencanaan penggunaan lahan. Untuk itu perlu dibuat suatu model yang mampu mewakili prediksi perubahan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Hampir semua fenomena di dunia ini memiliki beberapa ketidakpastian,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Hampir semua fenomena di dunia ini memiliki beberapa ketidakpastian, yang tidak dapat diperkirakan sebagai sesuatu yang pasti. Pada umumnya pengukuran berulang
Lebih terperinciAPLIKASI PEMBELAJARAN DAN TEST TOEFL BERBASIS MOBILE MENGGUNAKAN METODE MONTECARLO
APLIKASI PEMBELAJARAN DAN TEST TOEFL BERBASIS MOBILE MENGGUNAKAN METODE MONTECARLO D Martha Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK CIC Cirebon Email: deny.martha@.cic.ac.id ABSTRAK Bahasa Inggris
Lebih terperinciPENDEKATAN INVERSE-TRANSFORM RANDOM VARIATE GENERATOR BERBASIS DISTRIBUSI GEOMETRI PADA PENGACAKAN RANDOM SAMPLING
PENDEKATAN INVERSE-TRANSFORM RANDOM VARIATE GENERATOR BERBASIS DISTRIBUSI GEOMETRI PADA PENGACAKAN RANDOM SAMPLING Arif Rahman Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya Jl.
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Perusahaan PT. Surya Wahana Fortuna.
47 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Penelitian ini dilakukan di Perusahaan PT. Surya Wahana Fortuna. Penelitian ini merupakan penelitian terapan (applied research). Penelitian terapan adalah
Lebih terperinciMonte Carlo. Prihantoosa Toosa
Monte Carlo Prihantoosa pht854@yahoo.com toosa@teknosoftmedia.com Pendahuluan Simulasi Monte Carlo dikenal dengan intilah sampling simulation atau Monte Carlo Sampling Technique Istilah Monte Carlo pertama
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 3.1. Diagram Alir Sistematika Pemecahan Masalah 30 31 3.1.Tahap Identifikasi dan Pendahuluan Tahap identifikasi dan pendahuluan dilakukan dengan cara melakukan studi
Lebih terperinciPerumusan Hipotesa. Tjipto Juwono, Ph.D. Sep 14, Tjipto (SU) Hipotesa Sep / 13
Perumusan Hipotesa Tjipto Juwono, Ph.D. Sep 14, 2015 Tjipto (SU) Hipotesa Sep 2015 1 / 13 Garis Besar Silabus Hakikat Penelitian, Jenis-jenis Penelitian, Proses Penelitian Perumusan Masalah dan Hipotesa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Antrian Suatu antrian ialah suatu garis tunggu dari nasabah yang memerlukan layanan dari satu atau lebih fasilitas pelayanan. Kejadian garis tunggu timbul disebabkan oleh
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. dibahas antara lain sejarah singkat, kegiatan, struktur organisasi, serta tata laksana
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Objek penelitian dari skripsi ini adalah PT Rajawali. Adapun hal yang akan dibahas antara lain sejarah singkat, kegiatan, struktur organisasi, serta tata
Lebih terperinciMata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Riani Lubis. Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia
Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Teori Inventori Inventory merupakan pengumpulan atau penyimpanan komoditas yang akan digunakan
Lebih terperinciMetode Sampling dan Teorema Central Limit
Metode Sampling dan Teorema Central Limit Tjipto Juwono, Ph.D. Oct 28, 2016 TJ (SU) Metode Sampling dan Teorema Central Limit Oct 2016 1 / 52 Mengapa Perlu Sampling? Contoh Kita ingin mengetahui elektabilitas
Lebih terperinciAPLIKASI SIMULASI UNTUK PERAMALAN PERMINTAAN DAN PENGELOLAAN PERSEDIAAN YANG BERSIFAT PROBABILISTIK
APLIKASI SIMULASI UNTUK PERAMALAN PERMINTAAN DAN PENGELOLAAN PERSEDIAAN YANG BERSIFAT PROBABILISTIK Bambang Sugiharto 1 ABSTRACT One of the important aspect on plan and production control is the management
Lebih terperinciInterval Estimation. Tjipto Juwono, Ph.D. May 20, TJ (SU) Interval Estimation May / 24
Interval Estimation Tjipto Juwono, Ph.D. May 20, 2015 TJ (SU) Interval Estimation May 2015 1 / 24 Outline 1 Pendahuluan 2 Pengertian Confidence Interval 3 Menghitung t 4 Menyusun Confidence Interval 5
Lebih terperinciInterval Estimation. Tjipto Juwono, Ph.D. May 13, TJ (SU) Interval Estimation May / 17
Interval Estimation Tjipto Juwono, Ph.D. May 13, 2016 TJ (SU) Interval Estimation May 2015 1 / 17 Pendahuluan Point Estimator Perhatikan MPC pada persamaan regresi Ŷ i = ˆβ 1 + ˆβ 2 X i = 2.3121+0.5231X
Lebih terperinciTeori Antrian. Prihantoosa Pendahuluan. Teori Antrian : Intro p : 1
Pendahuluan Teori Antrian Prihantoosa pht854@yahoo.com toosa@staff.gunadarma.ac.id Last update : 14 November 2009 version 1.0 http://openstat.wordpress.com Teori Antrian : Intro p : 1 Tujuan Tujuan : Meneliti
Lebih terperinciPengantar Analisa Data (2)
Pengantar Analisa Data (2) Tjipto Juwono, Ph.D. April 2017 TJ (SU) Data Analysis April 2017 1 / 31 Data: Fuel Economy Kita akan menganalisa data tentang fuel economy dari sejumlah mobil yang diproduksi
Lebih terperinciMETODE PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU CRUDE COCONUT OIL YANG OPTIMAL PADA PT. PSE
METODE PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU CRUDE COCONUT OIL YANG OPTIMAL PADA PT. PSE Siti Nur Fadlillah 1 ; Andreas 2 ; Zahedi 3 1, 2 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Bina Nusantara,
Lebih terperinciBAB IV. Pada bab IV ini, akan dibahas implementasi metode Least-Square. Monte Carlo (LSM) untuk menentukan nilai opsi put Amerika dengan
BAB IV IMPLEMENTASI METODE LEAST-SQUARE MONTE CARLO 4.1 Implementasi Pada bab IV ini, akan dibahas implementasi metode Least-Square Monte Carlo (LSM) untuk menentukan nilai opsi put Amerika dengan menggunakan
Lebih terperinci0 Lainnya Blog Berikut»
0 Lainnya Blog Berikut» Liana Rahmadani SELAMAT DATANG DI BLOG AKUU ^_^ MINGGU, 23 NOVEMBER 2014 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN (SIMULASI) SEKILAS TENTANG AKU Nama : Liana Rahmadani NPM :14211096 MyNiceProfile.com
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. mengikutkan konsep dasar, seperti kapasitas dan kesesuaian. Syarat-syarat yang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam perencanaan sistem suatu struktur, hampir semua teknik mengikutkan konsep dasar, seperti kapasitas dan kesesuaian. Syarat-syarat yang harus dipenuhi struktur
Lebih terperinciTEKNIK SIMULASI. Nova Nur Hidayati TI 5F
TEKNIK SIMULASI Nova Nur Hidayati TI 5F 10530982 PENDAHULUAN TUJUAN MEMPELAJARI SIMULASI Melalui kuliah ini diharapkan kita dapat mempelajari suatu sistem dengan memanfaatkan komputer untuk meniru (to
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 DEFINISI TEKNIK INDUSTRI Menurut Institute of Industrial Engineers (IIE), Teknik Industri adalah Disiplin ilmu teknik yang berfokus kepada perancangan (Design), perbaikan (Improvement)
Lebih terperinciPertemuan 14. Teknik Simulasi
Pertemuan 14 Teknik Simulasi Pengantar Dalam mempelajari sistem dapat dilakukan dengan pendekatan eksperimental, baik dengan menggunakan sistem aktual, maupun menggunakan model dari suatu sistem. Eksperimen
Lebih terperinciTOOLS SIMULASI INVENTORI PADA SUPERMARKET
TOOLS SIMULASI INVENTORI PADA SUPERMARKET 1) Benny Santoso 2) Liliana 3) Imelda Yapitro Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Surabaya Raya Kalirungkut Surabaya 60293 (031) 298 1395 email
Lebih terperinciTeknik Simulasi. Eksperimen pada umumnya menggunakan model yg dapat dilakukan melalui pendekatan model fisik atau model matametika.
Teknik Simulasi Dalam mempelajari sistem dapat dilakukan dengan pendekatan eksperimental, baik dengan menggunakan sistem aktual, maupun menggunakan model dari suatu sistem. Eksperimen pada umumnya menggunakan
Lebih terperinciekonomi, serta para pakar yang mendukung diagnosa medis dan sebagainya ( Heizer,
BAB II LANDASANTEORI 2.1 Analisa Keputusan Anafisa keputusan adalah sebuah metode yang menyediakan dukungan metode kuantitatif bagi seorang pengambil keputusan ( decision maker ) di hampir semua area,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian Obyek dalam penelitian ini adalah harga penutupan saham-saham yang direkomendasikan akan dapat bertahan pada tahun politik (2014) dalam media kompas.com,
Lebih terperinciDasar-dasar Simulasi
Bab 3: Dasar-dasar Simulasi PEMODELAN DAN SIMULASI SISTEM M O N I C A A. K A P P I A N T A R I - 2 0 0 9 Sumber: Harrell, C., B.K. Ghosh and R.O. Bowden, Jr., Simulation Using Promodel, 2 nd ed., McGraw-
Lebih terperinciPenentuan Kebijakan Order dengan Pendekatan Vendor Managed Inventory untuk Single Supplier, Multi Product
Penentuan Kebijakan Order dengan Pendekatan Vendor Managed Inventory untuk Single Supplier, Multi Product dan Multi Retailer di PT. Petrokimia Gresik Oleh : Novita Purna Fachristy 2507100123 Dosen Pembimbing
Lebih terperinciMarkov o C ha h in i s
MCMC Markov Chains. Menaksir Parameter The basic paradigm: Model Parameters: Θ Data set MLE / bayesian approach Input data: terdapat t observasi sbb :X 1, X 2 X t -dengan asumsi i.i.d (independent identical
Lebih terperinciRENCANA BIAYA PELAKSANAAN (RBP) YANG PALING MUNGKIN PADA PROYEK KONSTRUKSI DENGAN BANTUAN
1 RENCANA BIAYA PELAKSANAAN (RBP) YANG PALING MUNGKIN PADA PROYEK KONSTRUKSI DENGAN BANTUAN PROGRAM @RISK I Ketut Nudja S. 1) 1) Dosen Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Warmadewa ABSTRAK
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. dari beberapa item atau bahan baku yang digunakan oleh perusahaan untuk
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Persediaan Menurut Jacob, Chase, Aquilo (2009: 547) persediaan merupakan stok dari beberapa item atau bahan baku yang digunakan oleh perusahaan untuk produksi. Sedangkan
Lebih terperinciPOSITRON, Vol. VI, No. 2 (2016), Hal ISSN :
Penentuan Energi Keadaan Dasar Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Metode Kuantum Difusi Monte Carlo Nurul Wahdah a, Yudha Arman a *,Boni Pahlanop Lapanporo a a JurusanFisika FMIPA Universitas Tanjungpura,
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN. sarung tangan kain dan sarung tangan karet.
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Profil Perusahaan Perusahaan PT. Delijaya Global Perkasa merupakan perusahaan bisnis keluarga yang bergerak dibidang industry sarung tangan. Perusahaan ini menghasilkan produk
Lebih terperinciBAB V IMPLEMENTASI SIMULASI MONTE CARLO UNTUK PENILAIAN OPSI PUT AMERIKA
BAB V IMPLEMENTASI SIMULASI MONTE CARLO UNTUK PENILAIAN OPSI PUT AMERIKA 5.1 Harga Saham ( ( )) Seperti yang telah diketahui sebelumnya bahwa opsi Amerika dapat dieksekusi kapan saja saat dimulainya kontrak
Lebih terperinciPENENTUAN NILAI OPSI INDONESIA
III PENENTUAN NILAI OPSI INDONESIA 3.1 Spesifikasi Opsi Indonesia Opsi saham Indonesia mulai diperjualbelikan pada Bursa Saham Indonesia pada tanggal 9 September 1994. Opsi saham Indonesia dapat dipertimbangkan
Lebih terperinciExperimental Design. Tjipto Juwono, Ph.D. March TJ (SU) Experimental Design March / 22
Experimental Design Tjipto Juwono, Ph.D. March 2017 TJ (SU) Experimental Design March 2017 1 / 22 Experimental Design Mengapa? Peneliti perlu mendesain risetnya supaya semua variabel (bebas, independen,
Lebih terperinciTEKNIK SIMULASI MONTERCARLO STUDI KASUS DAN PENYELESAIAN. Prepared by Hanna Lestari, M.Eng
TEKNIK SIMULASI MONTERCARLO STUDI KASUS DAN PENYELESAIAN Prepared by Hanna Lestari, M.Eng TEKNIK INDUSTRI UDINUS-,,2013 BAB I PENDAHULUAN I.1. Studi Kasus PT. SPOTLIGHT merupakan perusahaan pembuat lampu
Lebih terperinciJournal of Informatics and Technology, Vol 1, No 4, Tahun 2012, p 1-8
PREDIKSI PENDAPATAN PEMERINTAH INDONESIA MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO Afry Rachmat, Sukmawati Nur Endah, Aris Sugiharto Program Studi Teknik Informatika, Universitas Diponegoro afry.rachmat27@gmail.com,
Lebih terperinciKarakteristik Limit dari Proses Kelahiran dan Kematian
Karakteristik Limit dari Proses Kelahiran dan Kematian Disusun guna memenuhi tugas mata kuliah Pengantar Proses Stokastik Disusun oleh : Saidun Nariswari Setya Dewi Lisa Apriana Marvina Puspito Nita Eka
Lebih terperinciANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN DENGAN PENDEKATAN METODE MONTE CARLO PADA PT DELIJAYA GLOBAL PERKASA
ANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN DENGAN PENDEKATAN METODE MONTE CARLO PADA PT DELIJAYA GLOBAL PERKASA Eriani Lestari Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia ABSTRAK PT. Delijaya Global Perkasa
Lebih terperinciIII HASIL DAN PEMBAHASAN
7 III HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Perumusan Model Pada bagian ini akan dirumuskan model pertumbuhan ekonomi yang mengoptimalkan utilitas dari konsumen dengan asumsi: 1. Terdapat tiga sektor dalam perekonomian:
Lebih terperinciMODUL PENGOLAHAN DATA DENGAN SPREADSHEET 1
MODUL PENGOLAHAN DATA DENGAN SPREADSHEET 1 KU1102 Pengantar Komputer dan Software I Tim Pengajar KU1102 Institut Teknologi Sumatera 2017 LATIHAN 11.1 Pada latihan sesi ini, anda diminta untuk melengkapi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Ilmu kalkulus memiliki aturan aturan penyelesaian fungsi integral untuk
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ilmu kalkulus memiliki aturan aturan penyelesaian fungsi integral untuk memperoleh solusi analitik (dan eksak) dari fungsi integral tentu. Namun, dalam praktek rekayasa,
Lebih terperinciPengukuran dan Peningkatan Kehandalan Sistem
Pengukuran dan Peningkatan Kehandalan Sistem Pengukuran Kehandalan Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Menguraikan proses perancangan kehandalan sistem 3 Kehandalan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI Dalam membuat model simulasi, perlu diketahui mengenai beberapa teori yang berhubungan dengan pembuatan model dan teori yang berguna untuk menverfikasi model. Beberapa teori tersebut
Lebih terperinci#12 SIMULASI MONTE CARLO
#12 SIMULASI MONTE CARLO 12.1. Konsep Simulasi Metode evaluasi secara analitis sangat dimungkinkan untuk sistem dengan konfigurasi yang sederhana. Untuk sistem yang kompleks, Bridges [1974] menyarankan
Lebih terperinci6/15/2015. Simulasi dan Pemodelan. Keuntungan dan Kerugian. Elemen Analisis Simulasi. Formulasi Masalah. dan Simulasi
Simulasi dan Pemodelan Analisis lii Model dan Simulasi Klasifikasi Model preskriptif deskriptif diskret kontinu probabilistik deterministik statik dinamik loop terbuka - tertutup Hanna Lestari, M.Eng Simulasi
Lebih terperinciSimulasi Monte-Carlo. Tom Huber, Erma Suryani, Pemodelan & Simulasi Wikipedia.
Simulasi Monte-Carlo Tom Huber, http://physics.gac.edu/~huber/envision/instruct/montecar.html Erma Suryani, Pemodelan & Simulasi Wikipedia.org Simulasi Monte Carlo Menggunakan bilangan random Simulasi
Lebih terperinciPENGACAKAN RANDOM SAMPLING DENGAN PENDEKATAN INVERSE-TRANSFORM RANDOM VARIATE GENERATOR BERBASIS DISTRIBUSI HIPERGEOMETRIK
PENGACAKAN RANDOM SAMPLING DENGAN PENDEKATAN INVERSE-TRANSFORM RANDOM VARIATE GENERATOR BERBASIS DISTRIBUSI HIPERGEOMETRIK Arif Rahman Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Malang
Lebih terperinciBAB 4 PEMBAHASAN. PT. PLN (Persero) Udiklat Jakarta merupakan lembaga pendidikan yang
BAB 4 PEMBAHASAN P. PLN (Persero Udiklat Jakarta merupakan lembaga pendidikan yang memiliki fungsi untuk meningkatkan kompetensi SM Pegawai P. PLN (Persero. Selayaknya tempat pelatihan dan pembelajaran,
Lebih terperinciHakekat Penelitian. Tjipto Juwono, Ph.D. January Tjipto (SU) Hakekat Penelitian Jan / 12
Tjipto Juwono, Ph.D. http://complexminds.net January 2017 Tjipto (SU) Hakekat Penelitian Jan 2017 1 / 12 Penelitian Secara Ringkas Mengajukan pertanyaan, lalu merancang dan menerapkan metode ilmiah untuk
Lebih terperinciFandhy Sikumbang Dosen Pend. Teknologi Informasi dan Komputer Fakultas Tarbiyah dan Ilmu Keguruan IAIN Bukittinggi
EKONOMIKA SYARIAH: Journal of Economic Studies Vol., No., Januari-Juli Fandhy Sikumbang Dosen Pend. Teknologi Informasi dan Komputer Fakultas Tarbiyah dan Ilmu Keguruan IAIN Bukittinggi Email: fandhy@gmail.com
Lebih terperinciStatistik Non Parametrik
Statistik Non Parametrik Tjipto Juwono, Ph.D. March 2017 TJ (SU) Non Parametrik March 2017 1 / 26 Tipe-tipe Variabel dan Level Pengukuran Tipe-tipe Variabel kualitatif Bersifat non-numerik (tidak dapat
Lebih terperinciSIMULASI MONTE CARLO RISK MANAGEMENT DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING
SIMULASI MONTE CARLO RISK MANAGEMENT DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING PENGANTAR Simulasi Monte Carlo didefinisikan sebagai semua teknik sampling statistik yang digunakan untuk memperkirakan solusi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Simulasi 2.1.1 Defenisi Simulasi Menurut Kakiay (2003, p1), mengemukakan defenisi simulasi sebagai suatu sistem yang digunakan untuk memecahkan atau menguraikan persoalan-persoalan
Lebih terperinciPercobaan Perancangan Fungsi Pembangkit Bilangan Acak Semu serta Analisisnya
Percobaan Perancangan Fungsi Pembangkit Bilangan Acak Semu serta Analisisnya Athia Saelan (13508029) 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciPembangkitVariabelRandom
PembangkitVariabelandom Slide: Tri Harsono 1 1. Pembangkitvariabelrandom diskrit variabel random: adalah nilai suatu variabel random yg mempunyai distribusitertentuutkmengambilvariabelrandom dari beberapa
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Saji Dengan Menggunakan Metode Next-event Time Advance.
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan mengenai analisis dari permasalahan yang diambil beserta rancangan sistem dari Aplikasi Simulasi Pelayanan Restoran Cepat Saji Dengan
Lebih terperinciBAB 3 Metode Penelitian
BAB 3 Metode Penelitian 3.1 Definisi Metododologi penelitian adalah langkah - langkah yang sistematis, dan pembahasan mengenai konsep teoritik berbagai metode, kelebihan dan kelemahannya, yang di dalam
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam Kamus Bahasa Inggris dari Oxford [13] menjelaskan simulasi : The
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teknik Simulasi Dalam Kamus Bahasa Inggris dari Oxford [13] menjelaskan simulasi : The Technique of imitating then behaviour of some situation or system (economic, mechanical,
Lebih terperinciMODEL SIMULASI PERAWATAN SEPEDA MOTOR
Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Garut ISSN 2302-7339 Vol. 10 No. 01 2013 MODEL SIMULASI PERAWATAN SEPEDA MOTOR Ridwan Munawar 1, Rinda Cahyana 2, Luthfi Nurwandi 3 Jurnal Teknik Informatika
Lebih terperinciMetode Monte Carlo. II. PENGHASIL ANGKA ACAK (RANDOM NUMBER GENERATOR) A. Penjelasan Singkat Mengenai Ketidakteraturan (Randomness) I.
Metode Monte Carlo Nadinastiti NIM 18209026 Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia nadinastiti@gmail.com
Lebih terperinciHakekat Penelitian. Tjipto Juwono, Ph.D. Aug 31, Tjipto (SU) Hakekat Penelitian Aug / 13
Tjipto Juwono, Ph.D. Aug 31, 2015 Tjipto (SU) Hakekat Penelitian Aug 2015 1 / 13 Garis Besar Silabus Hakikat Penelitian, Jenis-jenis Penelitian, Proses Penelitian Perumusan Masalah dan Hipotesa Pendekatan
Lebih terperinciPENENTUAN UKURAN CONTOH DAN REPLIKASI BOOTSTRAP UNTUK MENDUGA MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA
Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 2 Hal. 53 61 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENENTUAN UKURAN CONTOH DAN REPLIKASI BOOTSTRAP UNTUK MENDUGA MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA OLIVIA ATINRI,
Lebih terperinciMETODE MONTE CARLO. Pemodelan & Simulasi TM11
METODE MONTE CARLO Pemodelan & Simulasi TM11 Metode Monte Carlo Metoda Monte Carlo telah digunakan sejak abad ke-18 oleh Comte de Buffon yang mengembangkan eskperimen untuk memperoleh rasio antara diameter
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS 4.1 Analisis terhadap Data Tutupan Lahan
BAB IV ANALISIS Pada bagian ini, dilakukan analisis terhadap pemanfaatan metode Monte Carlo untuk analisis perubahan lahan secara spasial. Analisis yang dilakukan dalam hal ini terbagi menjadi dua bagian,
Lebih terperinci