Formulasi Model dan Parameterisasi

Transkripsi

1 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 yang didefinisikan pada tahap karakterisasi sistem. Berdasarkan formulasi ini kemudian dikembangkan metode pencarian solusi dari model tersebut. (c) Santi Novani Pemodelan Simulasi 2 1

2 2. Jenis Formulasi Formulasi model dapat dilakukan dalam beberapa bentuk, yaitu: 1. Formulasi model analitik (matematika) 2. Formulasi model heuristik 3. Formulasi model simulasi Masing-masing mempunyai prosedur formulasi model yang berbeda (c) Santi Novani Pemodelan Simulasi 3 3. Jenis Model Matematika Dikategorikan berdasarkan sifat variabelnya dan pola perubahannya terhadap waktu: STATIK DINAMIS DETERMINISTIK PROBABILISTIK/ STOKASTIK (c) Santi Novani Pemodelan Simulasi 4 2

3 4. Model Deterministik Sistem yang bersifat deterministik sebetulnya mengandung unsur ketidakpastian; hanya saja unsur ketidakpastian tersebut dapat diabaikan Dapat dibedakan lagi sbb: STATIK DINAMIK persamaan aljabar variabel diskrit fungsi optimasi variabel kontinyu (c) Santi Novani Pemodelan Simulasi 5 5. Model Probabilistik Sistem probabilistik dicerminkan dari variabel-variabel yang mengandung unsur ketidakpastian Dapat dikelompokkan lagi sbb: STATIK DINAMIK analisis variance waktu state diskrit kontinyu regresi diskrit diskrit diskrit kontinyu kontinyu kontinyu (c) Santi Novani Pemodelan Simulasi 6 3

4 Simulation vs optimization with Simulation, the question is usually What if This is called the descriptive mode with optimization (math programming, decision theory) the question is What s best This is called the prescriptive mode (c) Santi Novani Pemodelan Simulasi 7 Purposes of Simulation To explore alternatives To improve the quality of decision making To enable more effective planning To improve understanding of the business To enable faster decision making To provide more timely information To enable more accurate forecasts To generate cost savings (c) Santi Novani Pemodelan Simulasi 8 4

5 ECSI Image Customer Expectations Perceived Quality Product Characteristics (Hardware) Perceived Value Customer Satisfaction Index (CSI) Loyalty (Retention) Perceived Quality Service Characteristics (Software) ECSI Model European customer Satisfaction Index model, 1998 (c) Santi Novani Pemodelan Simulasi 9 Structural Equation Model of Customer Satisfaction Image Expectations Perceived Value Customer Satisfaction Postal Service Customer interaction.49 Loyalty The ECSI model for Post Denmark (c) Santi Novani Pemodelan Simulasi 10 5

6 6. Pengertian Parameterisasi Sistem memiliki parameter tertentu; Contoh: - gaya tarik gravitasi bumi - jumlah loket dalam antrian layanan Bank, dll Untuk pembuatan model, parameter-parameter yang perlu disertakan harus diperkirakan nilainya (estimasi parameter) dengan tepat. Estimasi parameter yang dipergunakan dalam model disebut proses parameterisasi Kesalahan dalam menentukan nilai parameter dapat membuat model yang dihasilkan tidak sesuai dengan performansi sistem nyatanya (c) Santi Novani Pemodelan Simulasi Aspek-aspek parameterisasi 1. Estimasi parameter dapat dilakukan dengan baik jika tersedia data mengenai sistem nyata yang baik: Data yang baik - ketersediaan data - kualitas data - variability data - kecukupan data (c) Santi Novani Pemodelan Simulasi 12 6

7 Ketersediaan data menyangkut: - kemudahan melakukan pengukuran - ada - tidaknya data yang diperlukan - kerahasiaan data Kualitas data dipengaruhi oleh: - cara pengukuran - instrumen pengukuran yang dipergunakan variability data menyangkut seragam-tidaknya data dan bisa diatasi dengan mendapatkan data yang banyak kecukupan data menyangkut: - banyaknya data yang dikumpulkan - kelengkapan data yang diperlukan (c) Santi Novani Pemodelan Simulasi 13 Estimasi bisa dilakukan dengan melakukan pengukuran secara langsung - pengukuran massa benda - penghitungan jumlah loket pelayanan - pengukuraan berat barang, dll. Kesulitan dalam ketersediaan data untuk penentuan parameter dapat diatasi dengan: - penggunaan standard yang berlaku - data dari sistem sejenis - perkiraan (judgement) (c) Santi Novani Pemodelan Simulasi 14 7

8 Jenis dari sistem juga menentukan upaya penentuan parameter; dalam hal ini: - sistem deterministik relatif memerlukan jumlah data yang sedikit untuk mendapatkan suatu parameter tertentu - sistem probabilistik umumnya memerlukan jumlah data yang lebih banyak untuk mendapatkan nilai suatu parameter (c) Santi Novani Pemodelan Simulasi 15 8