Metodologi Penelitian

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Metodologi Penelitian"

Transkripsi

1 MODUL PERKULIAHAN IX Metodologi Penelitian PEMODELAN Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh Pasca Sarjana Magister Teknik (3) Dr. Hamzah Hilal Elektro 09 Abstract Kuliah keempat ini memuat materi tentang klasifikasi model, pengembangan model, dan analisis dan solusi model Kompetensi Pengetahuan dan pemahaman mengenai klasifikasi model, pengembangan model, dan analisis dan solusi model

2 Pembahasan 9.1 UMUM Model meruakan suatu representasi atau formalisasi dalam bahasa tertentu (yang disepakati) dari suatu sistem nyata. Pemodelan adalah proses membangun atau membentuk subuah model dari suatu sistem nyata dalam bahasa formal tertentu seperti dapat dilihat pada gambar 9.1. Gambar 1.9 Skema proses pemodelan. Prosedur pada gambar 1.9 dijelaskan sebagai berikut: a. Sistem nyata (A) akan dilihat dan dibaca oleh pemodel dan membentuk image atau gambaran tertentu di dalam pikirannya, namun image ini (A ) tidak persis sama dengan sistem nyata (A A ), karena pemodel membaca dengan menggunakan kacamata tertentu. Kacamata yang dimaksud disini adalah sudut pandang atau visi atau wawasan tentang kehidupan yang dipengaruhi oleh tiga faktor yaitu: tata nilai yang diyakini/dianut oleh pemodel, ilmu pengetahuan yang dimiliki oleh pemodel, dan pengalaman hidup dari pemodel.. b. Image adalah suatu model yang disebut model mental (pikiran atau proses berpikir manusia) c. Model yany dimaksud di atas tidak mudah dikomunikasikan dengan orang lain. Dibutuhkan alat komunikasi yang umumnya berbentuk bahasa tertulis seperti uraian verbal, simbol-simbol, huruf, grafik, atau berupa wujud fisik, dll. d. Model yang sudah diformalkan akan dapat diuji kesesuaiannya dengan sistem nyata secara ilmiah. Untuk memperkecil kesalahan pengembangan dan hasil dari model, dapat dilakukan penyesuaian penyesuaian tertentu. 2

3 Model digunakan untuk membantu memecahkan masalah yang sederhana ataupun kompleks dalam berbagai bidang dengan lebih memperhatikan beberapa bagian atau beberapa ciri utama dari pada memperhatikan semua detail sistem nyata. Model tidak mungkin berisikan semua aspek sistem nyata karena banyaknnya karakteristik sistem nyata yang selalu berubah dan tidak semua sistem faktor atau variabel relevan untuk dianalisis. Karena itu dalam membentuk suatu model diperlukan usaha penyederhanaan dan penciutan yang kritis agar variabel relevan yang terpilih mempunyai dampak yang besar terhadap situasi keputuan yang diambil. Pemodelan menyangkut kemampuan untuk menampilkan persoalan dan juga metodologi untuk menganalisis persoalan. Hasil akhir pemodelan itu sendiri adalah model dan dapat dikatakan bahwa model adalah representasi kualitatif dan/atau kuantitatif suatu proses atau usaha yang memperlihatkan pengaruh faktor-faktornya secara signifikan dari masalah yang dihadapi. Oleh karena itu, ukuran keberhasilan pemodelan bukan dilihat dari besar dan rumitnya model, tetapi kecukupan jawab terhadap permasalahan yang ditinjau. Kriteria baik burunya suatu model dapat diukur oleh pertanyaan-pertanyaan: a. Apakah mengandung semua variabel yang relevan. b. Apakah cukup sederhana, baik dalam struktur dan atau hubungan-hubungan yang ada antar variabel-variabelnya. Suatu model makin bermanfaat bila: a. Model memudahkan pengertian tentang sistem yang diwakilinya. b. Pengetahuan tentang alternatif keputusan yang dapat diambil dan hasil keputusan ini makin banyak atau meningkat. Jenis-jenis model berdasarkan pada teori keputusan: a. Model matematik, model yang mewakili sebuah sistem secara simbolik matematik, dalam bentuk rumus dan nilai-nilai (besaran-besaran). Atribut-atribut dinyatakan dengan variabel-variabel dan aktivitas-aktivitas dinyatakan dengan fungsi-fungsi matematik yang menjelaskan hubungan antar variabel-variabel tersebut. b. Model informasi, model yang mewakili sebuah sistem dalam wujud grafik atau tabel. Karakteristik suatu model yang baik sebagai ukuran pencapaian tujuan pemodelan yaitu: a. Tingkat generalisas yang tinggi. Makin tinggi derajat generalisasi suatu model maka model tersebut makin baik sebab kemampuan model untuk memecahkan masalah makin besar. b. Mekanisme tranparansi. Model dikatakan baik jika dapat memperlihatkan mekanisme dalam memecahkan masalah. c. Potensial untuk dikembangkan. Model yang berhasil biasanya mampu membangkitkan minat (interest) peneliti lain untuk menyelidikinya lebih lanjut, serta membuka 3

4 kemungkinan pengembangannya menjadi model yang lebih kompleks yang berdaya guna untuk menjawab masalah sistem nyata. d. Peka terhadap perubahan asumsi. Hal ini menunjukkan bahwa proses pemodelan tidak pernah berakhir (selesai), selalu memberi celah untuk membangkitkan asumsi. 9.2 KLASIFIKASI MODEL Karena model dapat ditampilkan dalam berbagai cara, maka model dapat dibagi-bagi atas beberapa kelas atau jenis. Klasifikasi model ini bermanfaat untuk membangkitkan alternatif atau pilihan model yang dapat mewakili sistem nyata, dan terdiri atas: a. Berdasarkan pada fungsi, yaitu: Model deskriptif, memberikan sebuah gambaran dari sistem nyata, dan tidak meramal atau memberikan rekomendasi. Model ini menggambarkan kondisi atau kegiatan sekarang atau masa lalu tanpa usaha memprediksi sesuatu, contoh: struktur organisasi, diagram tata letak pabrik, laporan keuangan, foto sinar-x paru-paru seorang pasien, dll. Model Prediktif, menyatakan bahwa bila ini terjadi, maka kejadian itu akan menyusul. Model ini menghubungkan variabel terkait dan bebas untuk meramalkan hasil dari kondisi tertentu dan memungkinkan untuk melakukan percobaan dengan pertanyaan jika, contoh: o Analisis break even point, BE=F/(1-v), menyatakan bahwa bila biaya tetap (F) diberikan, dan biaya variabel berupa bagian dari penjualan (v) diketahui, maka bep dalam penjualan (BE) dapat diramalkan dengan pasti. o S(t)=aS(t-1)+(1-a)S(t-2), menyatakan bahwa penjualan yang diramalkan untuk periode t bergantung pada penjualan untuk dua periode sebelumnya. Model normatif, memberikan jawaban terbaik dari alternatif yang ada terhadap sebuah masalah. Model ini memberikan aturan dan rekomendasi untuk langkahlangkah atau tindakan yang dapat diambil untuk mengoptimalkan pencapaian beberapa keuntungan (nilai), contoh: model simpleks dalam proram linier, pengaturan waktu pesan optimum, dll. b. Berdasarkan pada struktur, yaitu: Model ikonis, menyerupai sistem sebenarnya tetapi dalam skala yang berbeda, contoh: maket tiga dimensi tata letak pabrik, foto udara real eastate, model pesawat, dll. Model analog, menggunakan karakteristik suatu sistem untuk merepresentasikan beberapa karakteristik sistem lain. Model ini dapat menggambarkan situasi dinamik 4

5 dan digunakan untuk perkiraan dan pengendalian, contoh: aliran lalu lintas dengan aliran arus listrik, dll. Model simbolik, menggunakan berbagai simbol untuk menerangkan aspek-aspek dunia nyata. Prediksi atau pemecahan optimal dapat dicapai dari model-model simbolik iii dengan menerapkan metode-metode matematik, statistik, dan logika. Keterbatasan praktis dari model simbolik ini adalah bahwa hasilnya mungkin tidak mudah diinterpretasikan karena asumsi-asumsi dari model tidak cukup dikemukakan, contoh: o R=alnA+b, yang dinyatakan dalam bentuk simbol-simbol bahwa reaksi penjualan R sama dengan suatu tetapan a kali logaritma natural biaya reklame A ditambah dengan tetapan lain b. o TC=PC+CC+IC, yang menyatakan dalam bentuk simbol bahwa biaya persediaan total TC sama dengan biaya pembelian (PC) ditambah biaya pengadaan (CC) ditambah dengan biaya barang atau item (IC). c. Berdasarkan pada acuan waktu, yaitu: Model statistik, tidak mempersoalkan perubahan-perubahan waktu. Model ini mengabaikan pengaruh waktu, contoh: o Struktur organisasi. o E=p 1S 1+p 2S 2, yang menyatakan bahwa laba yang diharapkan E sama dengan probabilitas keuntungan produk pertama p 1 dikali dengan nilai keuntungan S 1, ditambah dengan probabilitas keuntungan kedua p 2 dikalikan dengan nilai keuntungannya S 2. Model dinamik, menunjukkan perubahan setiap saat akibat aktivitas-aktivitasnya. Perubahan-perubahan yang terjadi dalam sistem dapat diturunkan sebagai fungsi dari waktu. Dengan kata lain, model-model dinamik memiliki waktu sebagai variabel bebas, contoh: o ds/dt = r.a(t).(m-s)/m ys, yang menunjukan perubahan dalam tingkat penjualan ds/dt sebagai fungsi dari suatu tetapan reaksi r, tingkat reklame sebagai fungsi dari waktu A(t), kejenuhan penjualan m, tingkat penjualan S, dan suatu tetapan penurunan penjualan y. o Model-model pertumbuhan populasi. d. Berdasarkan pada acuan tingkat ketidakpastian, yaitu: Model deterministik, tingkat kepastian didasarkan pada tingkat pengetahuan yang dimiliki oleh pengambil keputusan tentang sifat alamiah yang mempengaruhi sistem yang sedang dianalisis. Sifat alamiah (state of nature) adalah aspek-aspek lingkungan sistem yang tidak dapat atau sedikit bisa dikendalikan oleh pengambil keputusan. 5

6 Disini peluang sifat alamiah itu besarnya satu atau peluang sempurna, contoh: Laba sama dengan pendapatan dikurangi biaya. Model probabilistik, membantu dalam mengambil keputusan dengan faktor resiko. Dalam model ini sifat alamiah diketahui dan dapat dinyatakan probabilitasnya. Keputusan didasarkan pada nilai ekspektasi yang optimum, contoh: Hasil pengembalian atas investasi ROI (Return On Investment) disimulasikan dengan jalan menggunakan distribusi probabilitas dari berbagai pendapatan dengan nilai-nilai yang dipilih dengan teknik acak. Hasil pengembalian atas investasi ini diperlihatkan dalam bentuk grafik sebagai hasil pengembalian dalam rupiah versus probabilitas dari berbagai tingkat hasil pengembalian dalam rupiah. Model konflik, sifat alamiah pengambil keputusan berada dalam pengendalian lawan, contoh: o Perang atau kompetisi, o Posisi tawar (bargaining position) o Negosiasi atau lobi. Model tak pasti, kondisi masa depan dan probabilitasnya tidak diketahui. Pemilihan jawab berdasarkan pada pertimbangan, utilitas, dan resiko melalui probabilitas subyektif, contoh: Model-model keputusan, maksimin-maksimaks. e. Berdasarkan pada acuan derajat generalisasi, yaitu: Model umum, merupakan model-model yang dapat diterapkan pada berbagai bidang fungsional dari usaha. Model ini dapat digunakan untuk beberapa jenis masalah yang berbeda, contoh: o Program linier yang dapat dipakai dalam memecahkan alokasi sumber. o Model antrian, penerapannya dapat dilakukan dalam bidang produksi, personalia, pemasaran, dan distribusi barang. Model spesifik/khusus, merupakan model-model yang dapat diterapkan terhadap sebuah bidang usaha fungsional tunggal atau unik saja dan hanya dapat digunakan pada masalah-masalah tertentu, contoh: Reaksi penjualan sebagai fungsi reklame dapat didasarkan pada suatu himpunan dari persamaan yang unik. f. Berdasarkan pada acuan lingkungan, yaitu: Model terbuka, memiliki interaksi dengan lingkungannya berupa pertukaran informasi, material, energi. Model ini mempunyai satu atau lebih variabel eksogen yaitu variabel yang berasal dari lingkungan eksternal, contoh: Model input-output. Model tertutup, tidak memiliki interaksi dengan lingkungannya. Model ini memiliki variabel yang seluruhnya variabel endogen yaitu variabel yang berasal dari lingkungan terkendali dan internal, contoh: Model termostat. 6

7 g. Berdasarkan pada acuan derajat kuantifikasi, yaitu: Kualitatif, menggambarkan mutu, baik/buruknya suatu realita. Kuantitatif, variabel-variabelnya dapat dikuantifikasikan berupa numerik, contoh: Model statistik, optimasi, dan simulasi. h. Berdasarkan pada acuan dimensi, yaitu: Model dua dimensi, terdiri atas dua faktor atau dimensi penentu. Model ini merupakan model yang paling sederhana, contoh: Model pegas, F=kx. Model multidimensi, terdiri atas banyak faktor penentu. Model ini mempunyai lebih dari dua variabel atau dimensi, contoh: Analisis regresi berganda, simulasi, prototipe kapal, dll. Gambar 9.2 Klasifikasi lain dari model. Pakar lain mengklasifikasi model seperti pada gambar 9.2, yang dapat dijelaskan sebagai berikut: a. Model fisik atau abstrak. Model fisik biasanya adalah miniatur obyek yang diamati, yang terdiri atas model fisik statis yang tidak bergerak (market pada arsitektur), dan model fisik dinamik seperti yang digunakan pada terowongan anginuntuk menguji rancangan pesawat. Sedangkan model abstrak dibagi lagi menjadi 3 jenis yaitu: model mental merupakan model yang dimiliki semua orang di benaknya untuk mewakili proses atau kejadian yang terjadi di sekitarnya, model bahasa atau verbal merupakan model komunikasi yang dimiliki oleh orang, dan model matematik merupakan penggunaan bahasa yang lebih tepat dan akurat yang biasanya diwakili oleh simbol-simbol atau lambang-lambang. 7

8 b. Model statik atau dinamik. Model dapat mewakili situasi yang berubah terhadap waktu. Model statik menjelaskan hubungan yang tidak berubah terhadap waktu. Model dinamik menangani interaksi yang berubah terhadap waktu. c. Linier atau non-linier. Sistem yang diwakili oleh model dapat berupa sistem linier atau sistem non-linier. Pada sistem linier, pengaruh luar pada sistem adalah murni penjumlahan atau berlakunya pronsip superposisi. Sedangkan pada sistem non-linier pengaruh luar ini tidak hanya bersifat penjumlahan saja. d. Stabil atau tidak stabil. Sistem stabil adalah sistem yang cenderung akan kembali ke posisi semula setelah diganggu. Sedangkan sistem yang tidak stabil tidak akan kembali ke kondisi semula bila diganggu. e. Kondisi tunak atau transien. Model dapat dibagi menurut prilakunya apakah kondisi tunak atau mantap (steady state) atau kondisi transien (transient). Pola kondisi tunak adalah model yang berulang terhadap waktu dan pola perilaku pada suatu waktu periode sama sifatnya dengan periode lainnya. Sedangkan perilaku transien adalah fenomena sesaat yang tidak dapat berulang. f. Terbuka atau tertutup. Model tertutup dicirikan oleh perilaku nilai dari variabel terhadap waktu dengan interaksinya terhadap variabel-variabel lain dalam sistem dan batas yang menyatakan daerah terjadinya interaksi-interaksi yang menghasilkan perilaku yang diamati. Konsep batas tertutup mengimplementasikan bahwa, perilaku sistem yang sedang diamati tidak ditentukan oleh kejadian-kejadian di luar sistem, tetapi di dalam sistem. Konsep batas tertutup tidaklah mengartikan bahwa sistem tidak dipengaruhi oleh kejadian-kejadian di luarnya, tetapi hanya menyatakan bahwa kejadian-kejadian di luar itu dipandang sebagai kejadian-kejadian acak yang memang bersentuhan dengan sistem, tetapi bukan yang memberi pertumbuhan intrinsik dan karakteristik kestabilan pada sistem itu. 9.3 PENGEMBANGAN MODEL Model merupakan cara sederhana untuk memandang suatu masalah. Model yang baik cukup hanya mengandung bagian-bagian yang perlu saja. Untuk memudahkan pemikiran tentang karakteristik-karakteristik model yang dibuat, haruslah dapat dimengerti tentang masalah (problem) dan sistemnya. Dalam pembentukan model, harus diperhatikan faktor apa saja yang mempengaruhi perilaku dari sistemnya, atau dengan kata lain memperhatikan pengertian (konsep) sistemnya. Dengan demikian, dapat ditentukan variabe-variabel apa saja yang menentukan performansi dari sistem yang diamati, kemudian bagaimana variabe-variabel tersebut dapat dikendalikan dan diatur. Pada akhirnya akan diperoleh suatu performansi sistem yang 8

9 dikehendaki. Ada beberapa kriteria yang harus dipenuhi dalam memodelkan suatu sistem, antara lain: a. Model harus mewakili (merepresentasikan) sistem nyatanya; dan b. Model merupakan penyederhanaan dari kompleksnya sistem, sehingga diperbolehkan adanya penyimpangan pada batas-batas tertentu. Model tidak hanya digunakan untuk menggambarkan sekumpulan pemikiranpemikiran, tetapi juga mengadakan evaluasi dan meramalkan kelakuan sistem, sehingga akan didapatkan perancangan terbaik tanpa membutuhkan konstruksi seluruh kenyataan alamiahnya. Kebanyakan masalah yang dihadapi oleh manajer adalah belum dimilikinya definisi atau susunan sistem yang jelas. Jadi harus dilakukan pendekatan sistem untuk membangun sistemnya secara eksplisit. Lagi pula, sering masalah yang dihadapi merupakan masalah yang unik yang bisa saja terjadi dengan latar belakang yang berbeda. Memang telah banyak model yang tersedia yang tampaknya cocok dengan masalah yang sedang dihadapi, namun pertanyaan klasik selalu muncul yakni, bagaimana caranya memakai model tersebut. Dengan kata lain apa yang harus dilakukan agar model yang ada dapat dipakai tanpa mengurangi nilai pemecahan masalah. Oleh karena itu, diperlukan modifikasi dan pengembangan model dari sistem masalah yang ditinjau. Pengembangan model tidak lain adalah suatu usaha memperoleh model baru yang memiliki kemampuan lebih di dalam beberapa aspek. Langkah-langkah pengembangan model yang dimaksud dapat dilihat pada gambar

10 Gambar 9.3 Langkah-langkah pengembangan model Gambar 9.3, secara implisit memiliki lima tahap umum yang selalu muncul dalam membuat suatu model yaitu: a. Definisi masalah. Sebagai langkah awal, definisi masalah sangat kritis, karena akan menentukan kelancaran tahap-tahap selanjutnya. Lagi pula sebuah model dibangun bukan untuk didiamkan saja, melainkan untuk digunakan menurut tujuan-tujuan tertentu. Maka kejelasan tujuan pemakaian model akan sangat menentukan kelancaran proses pemodelan. Pada tahap ini, harus sudah disiapkan pertanyaan-pertanyaan yang tidak terlalu luas dan juga tidak terlalu sempit, yang jawabnya akan diperoleh lewat penerapan model. Perlu diingat bahwa pertanyaan-pertanyaan ini dapat saja diperbaiki ketika pemodelan sedang berlangsung. Pengalaman menunjukkan bahwa analis jarang sekali melakukan kekeliruan dalam mencari penyelesaian suatu masalah, justru kekeliruan yang sering dilakukan adalah menyelesaikan suatu masalah yang dirumuskan dengan salah. Perumusan masalah terdiri atas beberapa langkah yang lazim dilakukan dalam pemodelan yakni penetapan gejala, identifikasi masalah, dan definisi masalah. b. Model konseptual. Model konseptual menunjukkan keterkaitan antarvariabel yang menentukan perilaku sistem. Model ini termasuk model verbal yang hanya menguraikan hubungan masalah, sistem, dan tujuan studi. Tujuan studi memberikan indikasi performansi apa yang ingin dicapai dan model konseptual inilah yang memberikan kerangka apa yang membentuk performansi itu. Model konseptual terkadang terlalu luas dan belum operasional untuk dilakukan simbolisasi dan penetapan aturan kuantitatif, oleh sebab itu diperlukan pengidealan dan penciutan. Idealisasi dan penyederhanaan keterkaitan variabel sistem ini dikenal sebagai tahap karakterisasi sistem. Tahap 10

11 karakterisasi sistem memerlukan pemahaman yang mendalam mengenai aspek-aspek fisik sistem yang berkaitan dengan dunia nyata masalah. c. Formulasi model. Karakterisasi sistem yang telah diperoleh akan memberikan masukan berupa struktur masalah yang menunjukkan keterkaitan hubungan antara variabelvariabel yang penting dalam penyelesaian masalah. Proses merumuskan perilaku model dalam bentuk fungsi-fungsi suatu variabel terhadap variabe-variabel lainnya disebut formulasi atau perumusan model. Formulasi dilakukan berdasarkan pada teori yang berlaku di wilayah sistem asal dan teori matematika yang dapat menjelaskan hubungan tersebut. Interaksi antarvariabel yang kompleks sering disederhanakan dengan menggunakan asumsi yang tepat. Formulasi ini mengikuti lima tahap, yakni:. Variabel-variabel yang dilibatkan. Sebuah model harus dapat mereproduksi suatu fenomena yang diminati oleh perancangnya, sehingga variabel yang harus dilibatkan adalah yang relevan saja. Sedangkan yang tidak, dapat diabaikan. Kebanyakan variabel yang relevan sudah dapat diidentifikasikan setelah adanya pembatasan masalah. Variabel ini adalah variabel output. Kemudian akan ada pula variabel yang mempengaruhi variabel output yang menyebabkan ia harus dimasukkan juga. Pada tahap ini yang dibutuhkan dari seorang analis adalah daya imajinasi dan kapasitasnya (pcngetahuan dan pengalaman) untuk memilih faktorfaktor yang penting dan relevan dengan masalah yang dikaji. Tingkat agregasi dan kategorisasi. Masalah agregasi adalah penggabungan berbagai variabel menjadi satu variabel. Sedangkan kategorisasi menunjuk kepada pengelompokan populasi (obyek) atas variabe-variabel. Misalnya, penduduk bisa dikategorikan atas dasar umur, jenis kelamin, pekerjaan, tempat tinggal, pendapatan, dan sebagainya. Penentuan kategori seperti ini akan, tergantung pada tujuan dari model. Perlakuan terhadap waktu. Ada dua aspek yang perlu dipertimbangkan dalam melihat faktor waktu ini. Pertama, adalah masalah horizon waktu yang dicakup suatu model. Ini terutama berkaitan dengan perencanaan yang selalu berurusan dengan sesuatu yang akan datang. Kedua, apakah waktu memang secara eksplisit perlu dilibatkan dalam model, yang berarti model tersebut dinamis, ataukah cukup statik saja. Pertimbangan atas kedua hal di atas akan banyak ditentukan hasilnya oleh : o Hakikat (the nature of) masalah/fenomena yang dihadapi. o Kemampuan intelektual beserta perangkat lainnya dari pemodel. Spesifikasi model. Setelah perancang model memutuskan tujuan suatu model, variabe-variabel yang harus terlibat, dan tingkat yang layak bagi agregasi dan kategorisasi, maka selanjutnya ia perlu membuat hipotesis (betapapun 11

12 sederhananya) tentang struktur dan perilaku fenomena yang sedang dicoba merepresentasikannya. Setelah ini dia menguraikan dengan jelas hipotesis itu, dan kalau diperlukan, menerjemahkannya ke dalam bahasa matematika. Kalibrasi model. Kalibrasi adalah mencocokkan model dengan kondisi nyata. Apabila model berbentuk bahasa matematika, maka biasanya ada parameter-parameter yang disesuaikan dengan kondisi nyata. Kalibrasi mudah dilakukan bila format/bentuk dan struktur model sudah pernah dicoba pada berbagai kesempatan sebelumnya (estimasi parameter). Apabila suatu model sama sekali baru, maka proses kalibrasi tidak mudah dilakukan, ia mungkin memerlukan simulasi. 9.4 ANALISIS DAN SOLUSI MODEL Pemahaman akan suatu model dapat ditingkatkan dengan melakukan analisis model. Pengupasan hubungan antarvariabel dilandasi oleh teori matematis untuk mendapatkan solusi, misalnya bila suatu fungsi yang mewakili kejadian dianggap berada dalam kondisi stasioner. Selayaknya solusi model yang diperoleh memiliki ciri eksistensi dan keunikan. Eksistensi (keberadaan) solusi menunjukkan bahwa solusi model itu benar-benar ada dan tidak sepele (non-trivial). Keunikan menunjukkan bahwa solusi yang diperoleh berada dalam batas-batas yang telah ditentukan. Solusi yang baik dapat juga dilihat dari derajat sensitivitas fungsi tujuan terhadap perubahan-perubahan variabel bebas dan parameter model. Apabila formulasi awal sebuah model sudah selesai, maka kemampuannya untuk mereproduksi sifat-sifat dan perilaku sistem nyata harus diuji. Adalah penting untuk disadari bahwa rincian formulasi model dapat saja diubah bila pengertian dan pemahaman tentang sistem yang dikaji bertambah. Dan pertambahan pemahaman ini dapat diperoleh melalui simulasi dengan komputer. Kekurangsesuaian antara hasil pengujian dengan data yang nyata dapat menimbulkan proses siklus reformulasi model, tergantung pada sejauh mana deviasi tersebut dapat ditoleransikan. Siklus ini merupakan inti pemodelan, namun dalam kenyataannya sering sulit sekali dilaksanakan. Umumnya keterbatasan ini menyangkut ketersediaan data nyata yang dapat dibandingkan dengan data dari model. Konsekuensinya, pemodelan menggeser pertanyaan dari apakah suatu model valid atau tidak ke pertanyaan sejauh mana model tersebut dapat menolong kita memperbaiki ketelitiannya dalam merepresentasikannya. Umumnya ada lima kriteria untuk mengevaluasi sebuah model, yaitu : a. Ketelitian. Di sini terutama diperiksa kesesuaian perilaku model dengan perilaku sistem nyata yang direpresentasikannya. 12

13 b. Validitas. Di samping masalah perilaku, struktur atau saling hubungan antarvariabel model perlu juga diperiksa. Adalah mungkin bahwa suatu model berperilaku mirip dengan sistem nyatanya, tetapi tidak memiliki struktur/saling hubungan yang mirip/mendekati sistem nyatanya. c. Ketetapan (constancy). Kriteria ini tidak mempengaruhi model sebagai alat menjelaskan, namun sangat penting bila model itu akan digunakan untuk meramalkan. Hal ini berkaitan dengan sejauh mana suatu hubungan antarvariabel akan tetap selama periode waktu tertentu. d. Ketersediaan taksiran untuk variabel. Apakah suatu model dapat digunakan dengan berhasil untuk meramalkan atau tidak, tergantung pada ketersediaan nilai taksiran untuk variabe-variabel kunci. Salah satu pertimbangan yang harus diingat selama spesifikasi variabe-variabel yang akan dilibatkan dalam suatu model (dan satu hal yang mempengaruhi ketelitian model tersebut dalam meramal) adalah kemudahan dan ketelitian variabel tersebut untuk diramalkan nilainya. e. Interpretasi dan implementasi model. Solusi yang diperoleh dari perumusan masalah harus mampu menjelaskan situasi sistem asal, karena disinilah letak nilai keberhasilan suatu model. Hasil penafsiran ini berguna untuk memperbaiki perilaku sistem asal. Suatu model yang telah berhasil dibangun tidak bisa begitu saja diterapkan. Sebelum model tersebut digunakan, dibutuhkan beberapa pertimbangan berikut. a. Proses pemodelan menyebabkan adanya asumsi-asumsi, hipotesis-hipotesis, dan latar belakang-latar belakang tertentu. b. Keadaan ketika model hendak diterapkan belum tentu persis sama dengan keadaan nyata yang menjadi dasar dibangunnya model tersebut. 13

14 Daftar Pustaka 1. Nazir, Moh., Metode Penelitian, Ghalia Indonesia, Noor, J., Metodologi Penelitian: Skripsi, Tesis, Disertasi, dan Karya Ilmiah, Prenadamedia Group, Wijanto, SH., Metode Penelitian: Menggunakan Structural Equation Modelling Dengan LISREL 9, Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi UI, Jakarta, Sugiyono, Metode Penelitian dan Pengembangan, ALFABETA, Taha, H.A., Riset operasi, Binarupa Aksara, Beightler, C.S., et al, Foundation of optimization, Prentice Hall of India, Foundation of optimization, Prentice Hall of India,

Metodologi Penelitian

Metodologi Penelitian Metodologi Penelitian Modul ke: PEMODELAN Fakultas Program Pasca Sarjana Hamzah Hilal Program Studi Magister Teknik Elektro 9.1 UMUM Model meruakan suatu representasi atau formalisasi dalam bahasa tertentu

Lebih terperinci

3. KLASIFIKASI MODEL.

3. KLASIFIKASI MODEL. 3. KLASIFIKASI MODEL alsen.medikano@gmail.com (1) KLASIFIKASI MODEL Murdick, Ross, Claggett (1984) dan Ackoff, Gupta, Minas (1962) Kelas I. Fungsi 1. model Diskriptif memberikan gambaran sistem nyata,

Lebih terperinci

Gambar Skema Proses Pemodelan

Gambar Skema Proses Pemodelan Suatu representasi yang memadai dari suatu sistem. Miniature atau potret atas intisari yang mencerminkan karakteristik yang dipilih dari sistem tersebut. Penyederhanaan dari sistem yang akan dipelajari.

Lebih terperinci

SIMULASI SISTEM. Himpunan elemen-elemen yang saling berinteraksi untuk mencapai tujuan tertentu.

SIMULASI SISTEM. Himpunan elemen-elemen yang saling berinteraksi untuk mencapai tujuan tertentu. SIMULASI SISTEM Sistem Himpunan elemen-elemen yang saling berinteraksi untuk mencapai tujuan tertentu. Karakteristik Sistem: komponen ; Relasi; Tujuan ; Batasan; Lingkungan; Interface; Input; Output. Cara

Lebih terperinci

Klasifikasi Model. Teori dan Pemodelan Sistem TIP FTP UB Mas ud Effendi

Klasifikasi Model. Teori dan Pemodelan Sistem TIP FTP UB Mas ud Effendi Klasifikasi Model Teori dan Pemodelan Sistem TIP FTP UB Mas ud Effendi Kriteria Model yang Baik Tingkat generalisasi yang tinggi Makin tinggi makin baik kemampuan pemecahan masalah makin besar Mekanisme

Lebih terperinci

Kriteria Model yang Baik

Kriteria Model yang Baik Kriteria Model yang Baik 0 Tingkat generalisasi yang tinggi 0 Makin tinggi makin baik kemampuan pemecahan masalah makin besar 0 Mekanisme transparansi 0 Diketahui mekanisme pemecahan masalah rekonstruksi

Lebih terperinci

Outline 0 PENDAHULUAN 0 TAHAPAN PENGEMBANGAN MODEL 0 SISTEM ASUMSI 0 PENDEKATAN SISTEM

Outline 0 PENDAHULUAN 0 TAHAPAN PENGEMBANGAN MODEL 0 SISTEM ASUMSI 0 PENDEKATAN SISTEM Outline 0 PENDAHULUAN 0 TAHAPAN PENGEMBANGAN MODEL 0 SISTEM ASUMSI 0 PENDEKATAN SISTEM Pendahuluan 0 Salah satu dasar utama untuk mengembangkan model adalah guna menemukan peubah-peubah apa yang penting

Lebih terperinci

PENYUSUNAN MODEL Elsa Pudji Setiawati

PENYUSUNAN MODEL Elsa Pudji Setiawati PENYUSUNAN MODEL Elsa Pudji Setiawati 140 223 159 BAGIAN ILMU KESEHATAN MASYARAKAT FAKULTAS KEDOKTERAN UNPAD DAFTAR ISI DAFTAR ISI 1. Definisi Model.. 2. Alasan Pembuatan Model...... 3. Karakteristik Model

Lebih terperinci

Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia DEFINISI MODEL (1) Model adalah representasi sederhana dari sesuatu yang nyata. Model adalah penyederhanaan dari sistem yang akan dipelajari. Model

Lebih terperinci

PENGANTAR MODEL STOKASTIK. Teknik Industri 2015

PENGANTAR MODEL STOKASTIK. Teknik Industri 2015 PENGANTAR MODEL STOKASTIK hanna.udinus@gmail.com Teknik Industri 2015 the model must fit the data, not vice versa J.P. Benzecri Agenda Masalah Industri Konsep Model Klasifikasi dan Jenis Model Model Stokastik

Lebih terperinci

1/14/2010. Riani L. Jurusan Teknik Informatika

1/14/2010. Riani L. Jurusan Teknik Informatika Riani L. Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 PreTest 1. Apa yang dimaksud dengan model? 2. Apa yang dimaksud dengan pemodelan? 3. Berikan contoh model yang ada disekitar kita (minimal

Lebih terperinci

Pengantar Riset Operasi. Riset Operasi Minggu 1 (pertemuan 1) ARDANESWARI D.P.C., STP, MP

Pengantar Riset Operasi. Riset Operasi Minggu 1 (pertemuan 1) ARDANESWARI D.P.C., STP, MP Pengantar Riset Operasi Riset Operasi Minggu 1 (pertemuan 1) ARDANESWARI D.P.C., STP, MP 1 Kontrak Perkuliahan Keterlambatan 15 menit Mengoperasikan HP dan sejenisnya : di luar kelas Mengerjakan laporan/tugas

Lebih terperinci

Manajemen Sains. Pengenalan Riset Operasi. Eko Prasetyo Teknik Informatika

Manajemen Sains. Pengenalan Riset Operasi. Eko Prasetyo Teknik Informatika Manajemen Sains Pengenalan Riset Operasi Eko Prasetyo Teknik Informatika Univ. Muhammadiyah Gresik 2011 Pendahuluan Riset Operasi (Operations Research/OR) banyak diterapkan dalam menyelesaikan masalahmasalah

Lebih terperinci

Hanif Fakhrurroja, MT

Hanif Fakhrurroja, MT Pertemuan 2 Model-Model Riset Operasional Hanif Fakhrurroja, MT PIKSI GANESHA, 2013 Hanif Fakhrurroja @hanifoza hanifoza@gmail.com Pendahuluan Pendahuluan Model Dalam Riset Operasional Sebuah model keputusan

Lebih terperinci

Lecture 1: Pemodelan Sistem Pendahuluan. Hanna Lestari, M.Eng

Lecture 1: Pemodelan Sistem Pendahuluan. Hanna Lestari, M.Eng Lecture 1: Pemodelan Sistem Pendahuluan Hanna Lestari, M.Eng Agenda Tujuan Materi Konsep Umum Model Sistem Diskusi Tujuan Konseptual Umum : Memberikan pengetahuan tentang pendekatan sistem, pemodelan sistem

Lebih terperinci

Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c

Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c PROGRAM MAGISTER AGRIBISNIS UNIVERSITAS JAMBI Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI ALAMSYAH, M.Sc. & Ir. R. Sihotang, MS. Mata Kuliah Kode / SKS Mata Kuliah :

Lebih terperinci

Bab 4 Beberapa Aspek Tentang Model

Bab 4 Beberapa Aspek Tentang Model Bab 4 Beberapa Aspek Tentang Model 4-1 Kriteria baik/buruk a. Apakah ia mengandung semua variabel yang relevan? b. Apakah ia cukup sederhana, baik dalam struktur atau hubungan antar variabel. Model bermanfaat

Lebih terperinci

Pemodelan dalam RO. Sesi XIV PEMODELAN. (Modeling)

Pemodelan dalam RO. Sesi XIV PEMODELAN. (Modeling) Mata Kuliah :: Riset Operasi Kode MK : TKS 4019 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi XIV PEMODELAN (Modeling) e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Pemodelan dalam RO Outline:

Lebih terperinci

Asusmi/Penyederhanaan Sistem

Asusmi/Penyederhanaan Sistem Mata Kuliah : Matematika Rekayasa Lanjut Kode MK : TKS 8105 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi XV PEMODELAN e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Model Sistem yang sebenarnya

Lebih terperinci

BAB II MODEL Fungsi Model

BAB II MODEL Fungsi Model BAB II MODEL Model adalah representasi dari suatu objek, benda, atau ide-ide dalam bentuk yang lain dengan entitasnya. Model berisi informasi-informasi tentang suatu sistem yang dibuat dengan tujuan untuk

Lebih terperinci

Pertemuan 10. Pengembangan Model SPK

Pertemuan 10. Pengembangan Model SPK Pertemuan 10 Pengembangan Model SPK Konsel Model Secara umum model digunakan untuk memberikan gambaran, memberikan penjelasan dan memberikan perkiraan dari realitas yg diselidiki. Karakteristik model yg

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL. Teori dan Pemodelan Sistem TIP FTP UB

PENGEMBANGAN MODEL. Teori dan Pemodelan Sistem TIP FTP UB PENGEMBANGAN MODEL Teori dan Pemodelan Sistem TIP FTP UB Pengembangan Model Suatu usaha memperoleh model baru yang memiliki kemampuan lebih di dalam beberapa aspek Pertanyaan klasik Banyak model yang tersedia

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 5 BAB LANDASAN TEORI Efisiensi Menurut Vincent Gaspersz (998, hal 4), efisiensi adalah ukuran yang menunjukan bagaimana baiknya sumber daya digunakan dalam proses produksi untuk menghasilkan output Efisiensi

Lebih terperinci

OUTLINE. Definisi Pemodelan Sistem. Konsep dasar pendekatan sistem. Pemodelan dan Langkah-langkah dalam pemodelan sistem

OUTLINE. Definisi Pemodelan Sistem. Konsep dasar pendekatan sistem. Pemodelan dan Langkah-langkah dalam pemodelan sistem OUTLINE 1 Definisi Pemodelan Sistem 2 3 Konsep dasar pendekatan sistem Pemodelan dan Langkah-langkah dalam pemodelan sistem Memahami ruang lingkup mata kuliah, pengertian, dan batasan pemodelan sistem

Lebih terperinci

1/14/2010. Riani L. Jurusan Teknik Informatika

1/14/2010. Riani L. Jurusan Teknik Informatika Riani L. Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 PreTest 1. Apa yang dimaksud dengan simulasi? 2. Berikan contoh simulasi yang saudara ketahui (minimal i 3)! 2 2 Definisi Simulasi (1)

Lebih terperinci

Sesi X ANALISIS KEPUTUSAN

Sesi X ANALISIS KEPUTUSAN Mata Kuliah :: Riset Operasi Kode MK : TKS 4019 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi X ANALISIS KEPUTUSAN e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Pendahuluan Causes Problems Actions

Lebih terperinci

Riset Operasi Bobot: 3 SKS

Riset Operasi Bobot: 3 SKS Riset Operasi Bobot: 3 SKS Tujuan Perkuliahan Setelah mahasiswa mengikuti kuliah ini selama satu semester, mahasiswa diharapkan dapat mengaplikasikan metode-metode kuantitatif dalam pengambilan keputusan

Lebih terperinci

Unit 7 PEMODELAN MATEMATIKA. Pendahuluan. Selamat belajar dan tetap bersemangat, Tuhan memberkati. Wahyudi

Unit 7 PEMODELAN MATEMATIKA. Pendahuluan. Selamat belajar dan tetap bersemangat, Tuhan memberkati. Wahyudi Unit 7 PEMODELAN MATEMATIKA Pendahuluan Wahyudi S ebelum mempelajari unit ini, diharapkan anda telah memahami materi yang disajikan pada unit-unit sebelumnya. Kompetensi-kompetensi yang telah anda kuasai

Lebih terperinci

OPERATION RESEARCH-1

OPERATION RESEARCH-1 OPERATION RESEARCH-1 Prof.Dr.H.M.Yani Syafei,MT MATERI PERKULIAHAN 1.Pemrograman Linier (Linear Programming) Formulasi Model Penyelesaian dengan Metode Grafis Penyelesaian dengan Algoritma Simplex Penyelesaian

Lebih terperinci

BAB I. PENDAHULUAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN

BAB I. PENDAHULUAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN BAB I. PENDAHULUAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN Model keputusan merupakan alat yang menggambarkan permasalahan keputusan sedemikian rupa sehingga memungkinkan identifikasi dan evaluasi sistematik semua alternatif

Lebih terperinci

PEMODELAN. Model adalah abstraksi dari sesuatu, yang mewakili beberapa fenomena berbentuk objek atau aktivitas.

PEMODELAN. Model adalah abstraksi dari sesuatu, yang mewakili beberapa fenomena berbentuk objek atau aktivitas. PEMODELAN DEFINISI Model adalah abstraksi dari sesuatu, yang mewakili beberapa fenomena berbentuk objek atau aktivitas. Fenomena dapat berupa entity, jika fenomena itu berupa instansi maka instansi sebagai

Lebih terperinci

Analisis Model dan Simulasi. Hanna Lestari, M.Eng

Analisis 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 terperinci

1-2. KONSEP DASAR PEMODELAN.

1-2. KONSEP DASAR PEMODELAN. 1-2. KONSEP DASAR PEMODELAN alsen.medikano@gmail.com 1 KONSEP MODEL Model : suatu representasi atau formalisasi dalam bahasa tertentu (yang disepakati) dari suatu sistem nyata. Sistem Nyata : sistem yang

Lebih terperinci

Outline 0 PENDAHULUAN 0 FORMULASI MODEL 0 FORMULASI MODEL DETERMINISTIK 0 FORMULASI MODEL STOKASTIK

Outline 0 PENDAHULUAN 0 FORMULASI MODEL 0 FORMULASI MODEL DETERMINISTIK 0 FORMULASI MODEL STOKASTIK Outline 0 PENDAHULUAN 0 FORMULASI MODEL 0 FORMULASI MODEL DETERMINISTIK 0 FORMULASI MODEL STOKASTIK Pendahuluan 0 Dalam formulasi model, seorang analis dipengaruhi oleh pengalaman dalam bidang profesinya

Lebih terperinci

Pertemuan 3 PEMODELAN

Pertemuan 3 PEMODELAN Pertemuan 3 PEMODELAN DEFINISI Model adalah abstraksi dari sesuatu, yang mewakili beberapa fenomena berbentuk objek atau aktivitas. Fenomena dapat berupa entity, jika fenomena itu berupa instansi maka

Lebih terperinci

Dasar-Dasar Pemodelan Sistem

Dasar-Dasar Pemodelan Sistem Bab 1: Dasar-Dasar Pemodelan Sistem Pemodelan dan Simulasi Sistem Monica A. Kappiantari Sumber: Harrell, C., B.K. Ghosh and R.O. Bowden, Jr., Simulation Using Promodel, 2 nd ed., McGraw- Hill, Singapore,

Lebih terperinci

TEKNIK SIMULASI. Nova Nur Hidayati TI 5F

TEKNIK 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 terperinci

6. PENGEMBANGAN MODEL.

6. PENGEMBANGAN MODEL. 6. PENGEMBANGAN MODEL alsen.medikano@gmail.com 1 1. TAHAPAN PENGEMBANGAN MODEL Kriteria memodelkan suatu sistem : 1. Harus mewakili (representasi) sistem nyatanya 2. Merupakan penyederhanaan dari kompleksnya

Lebih terperinci

Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c

Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c PROGRAM STUDI AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS JAMBI Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI ALAMSYAH, M.Sc. Mata Kuliah : RISET OPERASI (RO) Kode / SKS

Lebih terperinci

Teknik Riset Operasional Semester Genap Tahun Akademik 2015/2016 Teknik Informatiaka UIGM

Teknik Riset Operasional Semester Genap Tahun Akademik 2015/2016 Teknik Informatiaka UIGM Teknik Riset Operasional Semester Genap Tahun Akademik 2015/2016 Teknik Informatiaka UIGM Dosen: Didin Astriani Prassetyowati, M.Stat Silabus MATAKULIAH TI214 TEKNIK RISET OPERASI (2 SKS) TUJUAN Agar mahasiswa

Lebih terperinci

PENGANTAR Penelitian Operasional (Operation Research)

PENGANTAR Penelitian Operasional (Operation Research) PENGANTAR Penelitian Operasional (Operation Research) 1. SEJARAH PERKEMBANGAN Operations Research sebelum Perang Dunia II Di Inggeris 1914-1915, FW Lanchester merintis OR di militer, ia menurunkan persamaan

Lebih terperinci

SISTEM DAN MODEL Tujuan Instruksional Khusus:

SISTEM DAN MODEL Tujuan Instruksional Khusus: SISTEM DAN MODEL Tujuan Instruksional Khusus: Peserta pelatihan dapat: menjelaskan pengertian sistem dan model, menentukan jenis dan klasifikasi model, menjelaskan tahapan permodelan Apa itu sistem? himpunan

Lebih terperinci

PEMODELAN. Model adalah abstraksi dari sesuatu, yang mewakili beberapa fenomena berbentuk objek atau aktivitas.

PEMODELAN. Model adalah abstraksi dari sesuatu, yang mewakili beberapa fenomena berbentuk objek atau aktivitas. PEMODELAN DEFINISI Model adalah abstraksi dari sesuatu, yang mewakili beberapa fenomena berbentuk objek atau aktivitas. Fenomena dapat berupa entity, jika fenomena itu berupa instansi maka instansi sebagai

Lebih terperinci

Outline 0 PENDAHULUAN 0 BEBERAPA ASPEK MODEL MATEMATIKA 0 PROSES PEMODELAN MATEMATIKA 0 KARAKTERISASI SISTEM 0 SIFAT MODEL MATEMATIKA YANG BAIK

Outline 0 PENDAHULUAN 0 BEBERAPA ASPEK MODEL MATEMATIKA 0 PROSES PEMODELAN MATEMATIKA 0 KARAKTERISASI SISTEM 0 SIFAT MODEL MATEMATIKA YANG BAIK Outline 0 PENDAHULUAN 0 BEBERAPA ASPEK MODEL MATEMATIKA 0 PROSES PEMODELAN MATEMATIKA 0 KARAKTERISASI SISTEM 0 SIFAT MODEL MATEMATIKA YANG BAIK Pendahuluan 0 Masalah yang berhubungan dengan proyek potensial

Lebih terperinci

6/15/2015. Simulasi dan Pemodelan. Keuntungan dan Kerugian. Elemen Analisis Simulasi. Formulasi Masalah. dan Simulasi

6/15/2015. 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 terperinci

Karakteristik Model & Struktur Model. Ratih Setyaningrum, MT Hanna Lestari, M.Eng

Karakteristik Model & Struktur Model. Ratih Setyaningrum, MT Hanna Lestari, M.Eng Karakteristik Model & Struktur Model Ratih Setyaningrum, MT Hanna Lestari, M.Eng Referensi Prof Dr Ir Soemarno, MS MALANG, 2007 Pemodelan Proses membangun atau membentuk model dari suatu sistem nyata dalam

Lebih terperinci

PEMODELAN SISTEM. Pemodelan & simulasi TM04

PEMODELAN SISTEM. Pemodelan & simulasi TM04 PEMODELAN SISTEM Pemodelan & simulasi TM04 Pemodelan untuk permasalahan apa? Mengetahui tinggi menara Pisa tanpa mengukur secara langsung, Mengetahui lebar sebuah sungai tanpa benar-benar menyeberanginya,

Lebih terperinci

Teknik Simulasi. Eksperimen pada umumnya menggunakan model yg dapat dilakukan melalui pendekatan model fisik atau model matametika.

Teknik 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 terperinci

Salah satu dasar utama untuk mengembangkan model adalah guna menemukan peubah-peubah apa yang penting dan tepat Permasalahan muncul ketika banyak

Salah satu dasar utama untuk mengembangkan model adalah guna menemukan peubah-peubah apa yang penting dan tepat Permasalahan muncul ketika banyak Salah satu dasar utama untuk mengembangkan model adalah guna menemukan peubah-peubah apa yang penting dan tepat Permasalahan muncul ketika banyak model telah terbentuk. Banyak model yang tersedia yang

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Blanchard (2000) mendefinisikan sistem sebagai sekumpulan dari elemen-elemen yang mempunyai fungsi bersama untuk mencapai suatu tujuan (Miftahol, 2009). Sedangkan Law (2004)

Lebih terperinci

Materi minggu ke-2 r a z I q h a s a n

Materi minggu ke-2 r a z I q h a s a n pengertian Simulasi dan pemodelan Materi minggu ke-2 r a z I q h a s a n PENGERTIAN SISTEM, PEMODELAN DAN SIMULASI DEFINISI SISTEM Sekelumpulan / sehimpunan bagian atau komponen yang saling berhubungan

Lebih terperinci

Model dan Pemodelan. Teori dan Pemodelan Sistem TIP FTP UB Mas ud Effendi

Model dan Pemodelan. Teori dan Pemodelan Sistem TIP FTP UB Mas ud Effendi Model dan Pemodelan Teori dan Pemodelan Sistem TIP FTP UB Mas ud Effendi Bahasan Pasca UTS Konsep model dan pemodelan Definisi dan terminologi Kegunaan Prinsip pengembangan model Klasifikasi model Klasifikasi

Lebih terperinci

III KERANGKA PEMIKIRAN

III KERANGKA PEMIKIRAN III KERANGKA PEMIKIRAN 3.1 Kerangka Pemikiran Teoritis 3.1.1 Sistem Produksi Secara umum produksi dapat diartikan sebagai suatu kegiatan atau proses yang mentransformasikan masukan (input) menjadi hasil

Lebih terperinci

LINEAR PROGRAMMING. Pembentukan model bukanlah suatu ilmu pengetahuan tetapi lebih bersifat seni dan akan menjadi dimengerti terutama karena praktek.

LINEAR PROGRAMMING. Pembentukan model bukanlah suatu ilmu pengetahuan tetapi lebih bersifat seni dan akan menjadi dimengerti terutama karena praktek. LINEAR PROGRAMMING Formulasi Model LP Masalah keputusan yang biasa dihadapi para analis adalah alokasi optimum sumber daya yang langka. Sumber daya dapat berupa modal, tenaga kerja, bahan mentah, kapasitas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Optimasi Menurut Nash dan Sofer (1996), optimasi adalah sarana untuk mengekspresikan model matematika yang bertujuan memecahkan masalah dengan cara terbaik. Untuk tujuan bisnis,

Lebih terperinci

V. PENDEKATAN SISTEM 5.1. Analisis Kebutuhan Pengguna 1.) Petani

V. PENDEKATAN SISTEM 5.1. Analisis Kebutuhan Pengguna 1.) Petani V. PENDEKATAN SISTEM Sistem merupakan kumpulan gugus atau elemen yang saling berinteraksi dan terorganisasi untuk mencapai suatu tujuan atau serangkaian tujuan. Pendekatan sistem merupakan metode pemecahan

Lebih terperinci

Mohamad Iqbal MI-3. Pengantar Manajemen Sains

Mohamad Iqbal MI-3. Pengantar Manajemen Sains Pengantar Manajemen Sains Manajemen Sains merupakan pendekatan pengambilan keputusan manajerial yang didasarkan atas metode-metode ilmiah yang menggunakan banyak analisis kuantitatif. Berbagai nama diberikan

Lebih terperinci

Metodologi Penelitian

Metodologi Penelitian MODUL PERKULIAHAN V Metodologi Penelitian MENGUMPULKAN DATA Fakultas ProgramStudi TatapMuka KodeMK DisusunOleh PascaSarjana MagisterTeknik 54001(3) Dr.HamzahHilal Elektro 05 Abstract Kuliah keempat ini

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Arti Riset Operasi Ada beberapa pengertian Riset Operasi menurut para ahli, di antaranya: Secara Global Riset operasi adalah penerapan metode-metode ilmiah terhadap masalah-masalah

Lebih terperinci

Mochammad Eko S, S.T Pertemuan 2 (Proses Pengambilan Keputusan) - Mochammad Eko S, S.T 01/03/2013 1

Mochammad Eko S, S.T Pertemuan 2 (Proses Pengambilan Keputusan) - Mochammad Eko S, S.T 01/03/2013 1 Mochammad Eko S, S.T 1 2 Intelligence Phase Identifikasi masalah. Design Phase Rekonstruksi sebuah model yang merepresentasikan sistem. Choice Phase Pemilihan terhadap solusi yang diusulkan untuk model.

Lebih terperinci

Outline 0 PENDAHULUAN 0 PERENCANAAN UNTUK IMPLEMENTASI 0 PENGENDALIAN DAN PERAWATAN SOLUSI 0 TINDAK LANJUT IMPLEMENTASI MODEL

Outline 0 PENDAHULUAN 0 PERENCANAAN UNTUK IMPLEMENTASI 0 PENGENDALIAN DAN PERAWATAN SOLUSI 0 TINDAK LANJUT IMPLEMENTASI MODEL Outline 0 PENDAHULUAN 0 PERENCANAAN UNTUK IMPLEMENTASI 0 PENGENDALIAN DAN PERAWATAN SOLUSI 0 TINDAK LANJUT IMPLEMENTASI MODEL Pendahuluan 0 Proyek (misal dalam riset operasi) seringkali ditujukan untuk

Lebih terperinci

Pertemuan 14. Teknik Simulasi

Pertemuan 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 terperinci

SISTEM DAN PEMODELAN. Sistem Pemodelan

SISTEM DAN PEMODELAN. Sistem Pemodelan SISTEM DAN PEMODELAN Sistem Pemodelan PENDAHULUAN Beberapa sistem di masyarakat: Sistem transportasi dan energi Sistem manufaktur dan konstruksi Jaringan telekomunikasi dan informasi Sistem layanan kesehatan,

Lebih terperinci

14. VALIDASI MODEL.

14. VALIDASI MODEL. 14. VALIDASI MODEL alsen.medikano@gmail.com 1 1. KE-KOMPLEKS-AN MODEL Fungsi sejumlah variabel yang secara eksplisit dimasukkan kedalam struktur model dan ketepatan nilai yang berkaitan dengan setiap variabel

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Indonesia memiliki potensi bahan baku industri agro, berupa buah buahan tropis yang cukup melimpah. Namun selama ini ekspor yang dilakukan masih banyak dalam bentuk buah segar

Lebih terperinci

PENDAHULUAN BEBERAPA ASPEK MODEL KARAKTERISTIK MODEL YANG BAIK PRINSIP-PRINSIP PEMODELAN CONTOH MODEL PERAN MODEL KLASIFIKASI MODEL

PENDAHULUAN BEBERAPA ASPEK MODEL KARAKTERISTIK MODEL YANG BAIK PRINSIP-PRINSIP PEMODELAN CONTOH MODEL PERAN MODEL KLASIFIKASI MODEL Outline 0 PENDAHULUAN 0 BEBERAPA ASPEK MODEL 0 KARAKTERISTIK MODEL YANG BAIK 0 PRINSIP-PRINSIP PEMODELAN 0 CONTOH MODEL 0 PERAN MODEL 0 KLASIFIKASI MODEL Pendahuluan 0 Model memperlihatkan berbagai hubungan

Lebih terperinci

Sesi IX : RISET OPERASI. Perkembangan Riset Operasi

Sesi IX : RISET OPERASI. Perkembangan Riset Operasi Mata Kuliah :: Riset Operasi Kode MK : TKS 4019 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi IX : RISET OPERASI e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Perkembangan Riset Operasi Dimulai

Lebih terperinci

VIII Sistem Kendali Proses 7.1

VIII Sistem Kendali Proses 7.1 VIII Sistem Kendali Proses 7.1 Pengantar ke Proses 1. Tentang apakah pengendalian proses itu? - Mengenai mengoperasikan sebuah proses sedemikian rupa hingga karakteristik proses yang penting dapat dijaga

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA. Sistem Pendukung Keputusan atau DSS (Decision Support System) adalah sistem

BAB II KAJIAN PUSTAKA. Sistem Pendukung Keputusan atau DSS (Decision Support System) adalah sistem BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Konsep Sistem Pendukung Keputusan 1. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Konsep Sistem Pendukung Keputusan atau DSS (Decision Support System) pertama kali diperkenalkan pada

Lebih terperinci

Formulasi Model dan Parameterisasi

Formulasi Model dan Parameterisasi Formulasi Model dan Parameterisasi Pemodelan Simulasi 1. Pengertian Formulasi Model Formulasi model adalah pembentukan model secara formal berdasarkan variabel-variabel dan parameter-parameter serta relasi-relasi

Lebih terperinci

RISET OPERASIONAL. Kosep Dasar Riset Operasional. Disusun oleh: Destianto Anggoro

RISET OPERASIONAL. Kosep Dasar Riset Operasional. Disusun oleh: Destianto Anggoro RISET OPERASIONAL Kosep Dasar Riset Operasional Disusun oleh: Destianto Anggoro SEJARAH RISET OPERASIONAL Pembentukan kelompok formal OR Berlangsung Inggris (1939) Perang Dunia II Amerika mengikuti dengan

Lebih terperinci

Bab 1. Pendahuluan. Salah satu alternatif dalam berinvestasi yang mungkin dilakukan adalah

Bab 1. Pendahuluan. Salah satu alternatif dalam berinvestasi yang mungkin dilakukan adalah 1 Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah Salah satu alternatif dalam berinvestasi yang mungkin dilakukan adalah investasi dalam bentuk saham. Saham merupakan salah satu instrumen investasi yang semakin

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. (Research and Development/R&D) melalui pendekatan sistem dinamis

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. (Research and Development/R&D) melalui pendekatan sistem dinamis BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Penelitian Penelitian ini menggunakan metode penelitian dan pengembangan (Research and Development/R&D) melalui pendekatan sistem dinamis (dynamics system). Metode

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI. Gambar 2.1 : Perbedaan Antara Proses Stationer dan Proses Non-Stationer

BAB II DASAR TEORI. Gambar 2.1 : Perbedaan Antara Proses Stationer dan Proses Non-Stationer BAB II DASAR TEORI Model adalah penyederhanaan dunia nyata (real world) ke dalam suatu bentuk terukur (Deliar, 27). Bentuk terukur tersebut adalah asumsi yang dianggap dapat merepresentasikan dunia nyata

Lebih terperinci

BAB III SIMULASI Definisi Simulasi Tahapan Simulasi

BAB III SIMULASI Definisi Simulasi Tahapan Simulasi BAB III SIMULASI 3. 1. Definisi Simulasi Simulasi adalah proses merancang model dari suatu sistem yang sebenarnya, mengadakan percobaan-percobaan terhadap model tersebut dan mengevaluasi hasil percobaan

Lebih terperinci

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND Pengenalan Penyusunan Model Lisensi Dokumen: Copyright 2010 ssista.wordpress.com Seluruh dokumen di ssista.wordpress.com dapat digunakan dan disebarkan secara bebas untuk tujuan bukan komersial (nonprofit),

Lebih terperinci

Proses Pengambilan Keputusan

Proses Pengambilan Keputusan Proses Pengambilan Keputusan Entin Martiana, S.Kom, M.Kom Bagan pengambilan keputusan 3 fase dalam pengambilan Intelligence Phase Identifikasi masalah. Design Phase keputusan Rekonstruksi sebuah model

Lebih terperinci

METODOLOGI Kerangka Pemikiran

METODOLOGI Kerangka Pemikiran METODOLOGI Kerangka Pemikiran Semakin berkembangnya perusahaan agroindustri membuat perusahaanperusahaan harus bersaing untuk memasarkan produknya. Salah satu cara untuk memenangkan pasar yaitu dengan

Lebih terperinci

A. Proses Pengambilan Keputusan

A. Proses Pengambilan Keputusan A. Proses Pengambilan Keputusan a) Definisi Menurut James A.F. Stoner, keputusan adalah pemilihan di antara berbagai alternatif. Definisi ini mengandung tiga pengertian, yaitu: (1) ada pilihan atas dasar

Lebih terperinci

MADM-TOOL : APLIKASI UJI SENSITIVITAS UNTUK MODEL MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS.

MADM-TOOL : APLIKASI UJI SENSITIVITAS UNTUK MODEL MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS. MADM-TOOL : APLIKASI UJI SENSITIVITAS UNTUK MODEL MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS. Henry Wibowo S Laboratorium Komputasi dan Sistem Cerdas Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri,Universitas

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 24 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Metode deskriptif. Metode deskriptif adalah suatu metode dalam meneliti status sekelompok manusia, suatu objek,

Lebih terperinci

Statistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak

Statistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Analisis Regresi Statistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang

Lebih terperinci

Sistem kumpulan dari elemen-elemen atau komponen-komponen atau subsistem-subsistem.

Sistem kumpulan dari elemen-elemen atau komponen-komponen atau subsistem-subsistem. Sistem kumpulan dari elemen-elemen atau komponen-komponen atau subsistem-subsistem. Karakteristik Sistem a. Komponen Sistem (Components) suatu sistem terdiri dari sejumlah komponenyang saling berinteraksi,

Lebih terperinci

BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN

BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Menurut Husein Umar pengertian objek penelitian adalah : Objek penelitian menjelaskan tentang apa dan atau siapa yang menjadi objek penelitian,

Lebih terperinci

1.1 Latar Belakang Masalah

1.1 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 terperinci

Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System PENGAMBILAN KEPUTUSAN, SISTEM, PEMODELAN DAN DUKUNGAN

Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System PENGAMBILAN KEPUTUSAN, SISTEM, PEMODELAN DAN DUKUNGAN Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System PENGAMBILAN KEPUTUSAN, SISTEM, PEMODELAN DAN DUKUNGAN CONTENT 1. Pengambilan Keputusan 2. Proses Pemodelan 3. Fase Kecerdasan 4. Fase Desain 5. Fase

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Hampir semua fenomena di dunia ini memiliki beberapa ketidakpastian,

BAB 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 terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Langkah-Langkah Penelitian

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Langkah-Langkah Penelitian BAB III METODOLOGI PENELITIAN III.1 Langkah-Langkah Penelitian Untuk mencapai maksud dan tujuan penelitian yang telah ditetapkan kemudian disusun metodologi penelitian yang terdiri dari langkah-langkah

Lebih terperinci

Ali Ridho,SE. M.Si.

Ali Ridho,SE. M.Si. MODUL PERKULIAHAN SISTEM PENGENDALIAN MANAJEMEN HARGA TRANFER PENGERTIAN DAN TUJUAN HARGA TRANSFER, METODE HARGA TRANSFER, PENETAPAN HARGA SERVICE DARI KANTOR PUSAT, DAN ADMINISTRASI HARGA TRANSFER Fakultas

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Konsep program linier ditemukan dan diperkenalkan pertamakali oleh George Dantzig yang berupa metode mencari solusi masalah program linier dengan banyak variabel keputusan.

Lebih terperinci

MATA KULIAH MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 [KODE/SKS : IT / 2 SKS]

MATA KULIAH MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 [KODE/SKS : IT / 2 SKS] MATA KULIAH MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 [KODE/SKS : IT011215 / 2 SKS] Ady Daryanto SP MSi E-mail : adydaryanto@yahoo.com MATA KULIAH MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 1 [KODE/SKS : IT011241 / 2 SKS] KONTRAK

Lebih terperinci

Sistem, Model dan Simulasi

Sistem, Model dan Simulasi Sistem, Model dan Simulasi Sistem dan model Sistem merupakan kumpulan elemen ng bekerja bersama untuk mencapai tujuan ng diharapkan. Karakteristik atau ciri-ciri system : Sistem terdiri dari berbagai elemen

Lebih terperinci

Sistem berasal dari kata Yunani yaitu systema yang mengandung arti sehimpunan bagian atau komponen yang saling berhubungan secara teratur dan

Sistem berasal dari kata Yunani yaitu systema yang mengandung arti sehimpunan bagian atau komponen yang saling berhubungan secara teratur dan Sistem berasal dari kata Yunani yaitu systema yang mengandung arti sehimpunan bagian atau komponen yang saling berhubungan secara teratur dan merupakan satu keseluruhan (a whole) Menurut Gordon B davis

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. permasalahan ditempat yang akan digunakan sebagai lokasi penelitian,

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. permasalahan ditempat yang akan digunakan sebagai lokasi penelitian, BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Pelaksanaan 1. Waktu Penelitian Penelitian ini diawali dengan kegiatan mengidentifikasi permasalahan ditempat yang akan digunakan sebagai lokasi penelitian,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. regresi adalah sebuah teknik statistik untuk membuat model dan menyelediki

BAB 2 LANDASAN TEORI. regresi adalah sebuah teknik statistik untuk membuat model dan menyelediki BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Analisis Regresi Dalam beberapa masalah terdapat dua atau lebih variabel yang hubungannya tidak dapat dipisahkan, dan hal tersebut biasanya diselidiki sifat hubungannya.

Lebih terperinci

Sistem Pengambilan Keputusan, Pemodelan dan Pendukung. Tri, 2017

Sistem Pengambilan Keputusan, Pemodelan dan Pendukung. Tri, 2017 Sistem Pengambilan Keputusan, Pemodelan dan Pendukung Tri, 2017 Outline Pengambilan keputusan. Pendekatan sistem. Jenis Keputusan Fase Pengambilan Keputusan Simon. Model Pengambilan Keputusan 2-2 Pengambilan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. berarti ramalan atau taksiran pertama kali diperkenalkan Sir Francis Galton pada

BAB 2 LANDASAN TEORI. berarti ramalan atau taksiran pertama kali diperkenalkan Sir Francis Galton pada BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Analisis regresi merupakan suatu model matematis yang dapat digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara dua atau lebih variabel. Istilah regresi yang berarti

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kemajuan sistem informasi saat ini sangat pesat, diantaranya yaitu sistem informasi akuntansi. Semua yang dikerjakan mengenai akuntansi tentunya bisa lebih

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI II.1 Pekerjaan II.2 Proses

BAB II DASAR TEORI II.1 Pekerjaan II.2 Proses BAB II DASAR TEORI Bab ini akan membahas dasar teori yang melandasi penulisan tesis ini yaitu pekerjaan, proses, struktur organisasi, sistem informasi, sistem informasi yang peduli proses, teknik pemodelan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 14 LANDASAN TEORI 2.1 Proses Hierarki Analitik 2.1.1 Pengenalan Proses Hierarki Analitik Proses Hierarki Analitik (Analytical Hierarchy Process AHP) dikembangkan oleh Dr. Thomas L. Saaty dari Wharton

Lebih terperinci