SIMULASI SISTEM. Himpunan elemen-elemen yang saling berinteraksi untuk mencapai tujuan tertentu.
|
|
- Liani Sudirman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 SIMULASI SISTEM Sistem Himpunan elemen-elemen yang saling berinteraksi untuk mencapai tujuan tertentu. Karakteristik Sistem: komponen ; Relasi; Tujuan ; Batasan; Lingkungan; Interface; Input; Output. Cara Mempelajari system: SISTEM Eksperimen dengan sistem sebenarnya Eksperimen dengan model Model Fisik Model Matematik Solusi Analitis SIMULASI 1
2 Komponen sistem: 1. Entiti: objek sistem yang menjadi pokok perhatian. 2. Atribut: sifat yang dimiliki oleh entity 3. Aktivitas: proses yang menyebabkan perubahan dalam sistem yang dapat merubah atribut dan entiti 4. Status: kumpulan variabel yang penting untuk menggambarkan sistem. 5. Kejadian: peristiwa sesaat yang dapat merubah variabel status sistem. Sistem Entiti Atribut Aktivitas Kejadian Variabel Status Bank Pelanggan Pemeriksaan rekening Produksi Mesin Kecepatan kapasitas, tingkat kerusakan Melakukan deposito Pengelasan, pengecatan Kedatangan, kepergian Kerusakan Jumlah teller yang sibuk, jumlah pelanggan yang menunggu Status mesin (sibuk, nganggur, atau rusak) Persediaan Gudang Kapasitas Pengambilan Permintaan Level persediaan, pesanan yang belum dipenuhi Model : 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 2
3 Kegunaan model: 1. Memberikan gambaran mengenai keadaan suatu sistem (description) 2. Menerangkan keadaan suatu sistem (explanation) 3. Memberikan perkiraan / proyeksi keadaan suatu sistem bila terjadi perubahan-perubahan tertentu (prediction) Klasifikasi Model 1. Berdasarkan Fungsi ( Model deskriptif, prediktif, & normatif). 2. Berdasarkan Struktur (Model ikonis, Model simbolik, & model analog) 3. Berdasarkan Waktu (Model statis & dinamis) 4. Berdasarkan Tingkat Ketidakpastian (Model deterministik, probabilistik, konflik, & tidak pasti). 5. Berdasarkan derajat generalisasi (Model umum & khusus) 6. Berdasarkan lingkungan (Model terbuka & tertutup) 7. Bersadarkan Derajat Kuantifikasi (Model mental, verbal, statistik, optimasi, heuristik, & simulasi) 8. Berdasarkan Dimensi (Model dua dimensi & multidimensi) 1. FUNGSI Model deskriptif Hanya memberi gambaran gambaran dari sistem nyata Menggambarkan kondisi sekarang atau masa lalu tanpa usaha memprediksi sesuatu Contoh: Diagram tata letak pabrik Struktur organisasi Laporan Keuangan 3
4 Model Prediktif Menghubungkan variabel terikat dan bebas untuk meramalkan hasil dari kondisi tertentu. Memungkinkan melakukan percobaan dengan pertanyaan jika Contoh: Diagram keputusan Model Normatif Memberi jawaban terbaik dari alternatif yang ada terhadap suatu masalah Kesulitan utama model ini adalah menentukan kriteria yang tepat untuk memilih jawaban tebaik Contoh: Model simpleks dalam Program Linear Model Perencanaan CPM dan PERT 2. STRUKTUR Model Ikonik Mempertahankan sebagian dari sifat-sifat fisik dari hal-hal yang diwakili. Model ini menyerupai sistem yang sebenarnya, tetapi dalam skala yang berbeda. Contoh: Maket tiga dimensi tata letak pabrik Model miniature mobil/pesawat Foto udara kampus 4
5 Model Analog Terdapat subsitusi komponen atau proses guna menunjukkan persamaan dari apa yang akan dibentuk oleh model. Menggunakan karakteristik sistem untuk merepresentasikan beberapa sistem lain. Contoh: Mempelajari sistem peredaran darah dengan membuat selang-selang. Grafik yang memakai jarak (skala) untuk mewakili saling hubungan antar variabel. Flow Chart, Operation Process Chart. Model simbolik Menggunakan berbagai simbol-simbol untuk menerangkan aspekaspek dunia nyata. Menerapkan model matematik, statistika, dan logika. Keterbatasan model ini adalah hasilnya tidak mudah diinterpretasikan, karena asumsi-asumsi dari model tidak cukup dikemukakan. Contoh: TC = PC + CC + IC menyatakan bahwa Biaya persediaan total (TC) sama dengan biaya pembelian (PC) ditambah biaya pengadaan (CC) ditambah biaya barang atau item (IC) Model antrian Programa linear 3. WAKTU Model Statis Tidak mempersoalkan perubahan-perubahan karena waktu. Contoh: Struktur organisasi Model Dinamis 5
6 Menunjukkan perubahan setiap saat akibat perubahan karena waktu. Model dinamis memiliki waktu sebagai variabel bebas Contoh: Model pertumbuhan 4. TINGKAT KETIDAKPASTIAN Model Deterministik Adanya output tertentu yang ditetapkan secara unik, sebagai pemecahan model dalam suasana yang pasti. Tingkat kepastian didasarkan pada tingkat pengetahuan yang dimiliki oleh pengambil keputusan. Contoh: EOQ Model Probabilistik Model yang mencakup distribusi-distribusi kemungkinan untuk input-inputnya. Model ini membantu mengambil keputusan dengan faktor resiko. Contoh: Diagram pohon keputusan Peta pengendali statistic Model Konflik Sifat alamiah pengambil keputusan berada pada pengendalian lawan Contoh: Perang, Posisi tawar (bargaining), Negosiasi Model Tak Pasti (Uncertainty) Model yang dikembangkan untuk menghadapi ketidakpastian mutlak. Kondisi masa depan dan probabilitasnya tidak diketahui. 6
7 Pemilihan jawab berdasarkan pertimbangan, utilitas, dan resiko berdasarkan probabilitas subjektif Contoh: Model keputusan,maksimin-minimaks Model permainan (game) 5. DERAJAT GENERALISASI Model Umum Model yang dapat diterapkan pada berbagai bidang funsional/masalah yang bebeda. Contoh: Progran Linear dalam memecahkan masalah alokasi sumber. Model Khusus / Spesifik Model yang hanya bisa diterapkan pada masalah tertentu saja. Contoh: Model Persedian probabilistik 6. LINGKUNGAN Model Terbuka Memiliki interaksi dengan lingkungannya berupa pertukaran informasi, material, atau energi. Memiliki satu atau lebih variabel eksogen yaitu variabel dari lingkungan eksternal. Contoh: Model input-output Model Tertutup Tidak memiliki interaksi dengan lingkungannya. Memiliki variabel yang seluruhnya berasal dari variabel endogen yaitu variabel yang berasal dari lingkungan internal. 7
8 Contoh: Model thermostat 7. DERAJAT KUANTIFIKASI Kualitatif Model Mental Model yang menggambarkan titik awal dari abstraksi pengambilan keputusan dalam memahami suatu masalah. Contoh: proses berfikir dan proses belajar manusia. Model Verbal Disajikan dalam bahasa sehari-hari dan tidak dalam bahasa logika simbolis atau matematik. Relatif lebih mudah di kalangan pakar ataupun orang awam dan biaya rendah. Contoh: Model konseptual atau karakterisasi system. Pernyataan keandalan pekerja = f (kemampuan, kepuasan kerja, kebijakan, sosialisasi) Kuantitatif Model Statistik Model yang mendeskripsikan dan menyimpulkan data Contoh: Model korelasi dan regresi Model Optimasi Model yang digunakan untuk menentukan jawab terbaik. Dibedakan atas Model optimum analitik dan model optimasi algoritmik 8
9 Model optimum analitik, mencari jawab yang terbaik memalui teknik analitik dan melalui proses langsung, contoh: Analisis marginal Model optimasi algoritmik, mencari jawab terbaik melalui proses yang berulang atau iteratif Contoh: Model simpleks, Model Transportasi Model Heuristik Model yang digunakan untuk mencari jawab yang baik, tetapi bukan jawab yang optimum. Merupakan model dengan pendekatan praktis. Contoh: Keseimbangan lintasan produksi Model Simulasi Model untuk masalah-masalah kompleks Simulasi adalah suatu model system yang komponen-komponennya direpresentasikan oleh proses-proses aritmatika dan logika yang ada pada computer untuk memperkirakan sifat-sifat dinamis system tersebut. Contoh: Miniatur jaringan lalu lintas perkotaan 8. DIMENSI Model Dua Dimensi Model yang terdiri dari dua faktor atau dimensi penentu. Merupkan model yang paling sederhana. Contoh: Regresi linear sederhana, y = a + bx Peta atau foto 9
10 Model Multidimensi Model yang terdiri dari banyak factor penentu atau lebih dari dua variabel. Contoh: Model Goal Programming Prototipt kapal, pesawat dll. Simulasi Suatu model pengambilan keputusan dengan mencontoh atau mempergunakan gambaran sebenarnya dari suatu sistem kehidupan dunia nyata tanpa harus mengalaminya pada keadaan yang sesungguhnya Tujuan mempelajari simulasi: Diharapkan dapat mempelajari suatu sistem dengan memanfaatkan komputer untuk meniru perilaku sistem tersebut. Simulasi dengan komputer: Simulasi dilakukan dengan membuat model yang merupakan tiruan dari kasus sesungguhnya. Pengambil keputusan perlu melakukan rancang bangun (design) yang biasanya menggunakan computer, yang mampu menirukan apa-apa yang dilakukan oleh system yang menjadi objek kajian. Ada yang dibuat dengan peralatan dan ukuran yang sama persis dengan yang sesungguhnya, misalnya simulasi cockpit pesawat terbang Boeng 747. Aplikasi Studi Simulasi Mendisign sistem transportasi Mengevaluasi sistem pelayanan dalam bidang perbankan Menentukan pengaturan dalam system inventory/persediaan 10
11 Mengetahui kebutuhan software dan hardware untuk sebuah sistem komputer Design dan analisis system manufaktur dll 11
12 Lanjutan Materi Simulasi Mengapa Perlu Simulasi 1. Simulasi adalah satu - satunya cara yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah, jika sistem nyata sulit diamati secara langsung. 2. Solusi analitik tidak bisa dikembangkan, karena sistem sangat kompleks. 3. Pengamatan sistem secara langsung tidak dimungkinkan, karena : Sangat mahal Memakan waktu yang terlalu lama Akan merusak sistem yang sedang berjalan Simulasi Monte Carlo Monte Carlo bukan jenis simulasi, melainkan hanya suatu teknik yang dapat digunakan untuk menyelesaikan suatu simulasi. Model simulasi ini menggunakan angka angka random. Prosedur penyelesaian pada simulasi Monte Carlo adalah sebagai berikut: 1. Buatlah tabel distribusi probabilitas kumulatif masalahnya, kemudian tentukan interval probabilitas kumulatif tersebut dan interval angka randomnya. 2. Pilihlah sebuah angka random secara sembarang (acak) dari tabel angka random. 3. Ulangi pemilihan angka random kedua dan seterusnya pada daftar yang arahnya boleh ke mana pun dari angka random pertama asal tidak berulang (angka random pertama yang dipilih tidak dipilih lagi). 12
13 Contoh Soal 1: Berikut ini catatan penjualan dinner set per hari dari perusahaan Mekar Selalu dan disertai dengan probabilitas hasil penjualannya, disajikan dalam tabel berikut. Penjualan (X) Probabilitas (P(X)) a. Berapa banyak penjualan diner set perusahaan tersebut tiap hari selama 10 hari (percobaan selama 10 kali)? b. Berapa nilai harapan penjualan berdasarkan hasil simulasi dan hasil analitik? Jawab: 1. Tabel distribusi probabilitas kumulatif peristiwa. X P (X) Prob. Kum. Interval Prob.Kum. Interval Angka random Misalkan angka random yang dipilih adalah dari kolom 2 baris 11. Angka random untuk kolom dan baris ini adalah Angka random berikutnya yang dipilih adalah 89, 18, 08, 26, 47, 94, 06, 72 dan
14 a. Banyaknya penjualan dinner set per hari diperlihatkan pada tabel berikut ini. Hari Angka Random (r) X Jumlah 119 b. Nilai harapan penjualan (rata-rata penjualan) hasil simulasi adalah sebagai berikut. 119 E ( X ) = = 11,9 10 Nilai harapan penjualan secara analitik adalah sebagai berikut. E ( X ) = X. P( X ) = 10 (0.15) + 11 (0,2) +12 (0,25) + 13 (0,1) + 14 (0,2) + 15 (0,1) = 12, Contoh soal 2 Dari catatan masa lalu sebuah rumah sakit menerima panggilan darurat antara 0 sampai 5 per hari dengan distribusi probabilitas sebagai berikut: 14
15 Panggilan Probabilitas Petugas bagian unit gawat darurat membedakan panggilan itu ke dalam tiga kelompok, yaitu ringan, sedang, dan berat. Jenis kelompok ini menentukan jumlah petugas yang akan dikirim. Jika tergolong ringan dikirim 1 petugas, sedang dikirim 2 petugas, dan berat dikirim 3 petugas. Distribusi probabilitas panggilan menurut kelompok adalah seperti berikut: Jenis Panggilan Probabilitas Ringan 0,35 Sedang 0,50 Berat 0,15 Jawab: Prosedur jawaban sama dengan simulasi Monte Carlo 1. Tabel distribusi probabilitas kumulatif peristiwa. X 1 P(X) Prob. Kum. Interval Prob.Kum. Interval Angka random (r 1 ) X 1 P(X) Prob. Kum. Interval Prob.Kum Interval Angka random (r 1 ) Ringan Sdg
16 Berat Misalkan dipilih angka random pada kolom 4 baris 1. Angka random untuk kolom dan baris ini adalah 45, untuk r Untuk nilai r 2, diambil angka random yang berada dibawah angka random untuk r 1, misalnya r 2 setelah angka random 45 adalah 70, 33, Tabel simulasi selama 4 kali percobaan atau 4 hari diperlihatkan dibawah ini. Hari r 1 Banyaknya Panggilan r 2 Jenis Panggilan Petugas dikirim Jumlah Petugas/hari sedang ringan 1 69 sedang ringan ringan 1 37 sedang 2 03 ringan ringan sedang 2 86 berat sedang ringan 1 a. rata rata panggilan darurat ringan sehari = 6 / 4 = 1,5 - rata rata panggilan darurat sedang sehari = 5/4 = 1,25 - rata rata panggilan darurat berat sehari =1/4 = 0,25 b. Jumlah maksimum petugas yang perlu disiapkan adalah 7. 16
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 terperinci3. 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 terperinciKlasifikasi 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 terperinciKriteria 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 terperinciPENGANTAR 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 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 terperinciMetodologi 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 terperinciLecture 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 terperinciModul 14. PENELITIAN OPERASIONAL I MODEL SIMULASI. Oleh : Eliyani PROGRAM KELAS KARYAWAN PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
. PENELITIAN OPERASIONAL I MODEL SIMULASI Oleh : Eliyani PROGRAM KELAS KARYAWAN PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 007 MODEL SIMULASI PENDAHULUAN
Lebih terperinciPENYUSUNAN 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 terperinci1/14/2010. 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 terperinciMetodologi Penelitian
MODUL PERKULIAHAN IX Metodologi Penelitian PEMODELAN Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh Pasca Sarjana Magister Teknik 54001 (3) Dr. Hamzah Hilal Elektro 09 Abstract Kuliah keempat ini
Lebih terperinciKarakteristik 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 terperinciHanif 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 terperinciPengantar 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 terperinciBAB 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 terperinciDasar-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 terperinciManajemen 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 terperinciOPERATION 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 terperinciSISTEM TRANSPORTASI BUS KAMPUS UNAND
SISTEM TRANSPORTASI BUS KAMPUS UNAND Aro Manis, Siti Tri Susiati Hutami Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Andalas Abstrak Pada umumnya, bus kampus beroperasi untuk mengantarkan mahasiswa
Lebih terperinciBab 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 terperinci6. 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 terperinciSufa atin Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia
Sufa atin Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 1. Membahas teknik-teknik riset operasi yang digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan 2. Konsep dasar ilmu matematika (himpunan,
Lebih terperinciJurusan 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 terperinciBAB 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 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 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 terperinciSimulasi adalah proses implementasi model menjadi program komputer (software) atau rangkaian elektronik dan mengeksekusi software tersebut sedemikian
SIMULASI SISTEM Simulasi adalah proses implementasi model menjadi program komputer (software) atau rangkaian elektronik dan mengeksekusi software tersebut sedemikian rupa sehingga perilakunya menirukan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Metode Simulasi 2.1.1 Pengertian Metode Simulasi Simulasi ialah suatu metodologi untuk melaksanakan percobaan dengan menggunakan model dari suatu sistem nyata (Siagian, 1987).
Lebih terperinciPENGANTAR 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Sistem Sistem adalah sekumpulan unsur / elemen yang saling berkaitan dan saling mempengaruhi dalam melakukan kegiatan bersama untuk mencapai suatu tujuan. Contoh :
Lebih terperinciMateri 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 terperinciBAB 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 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 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 terperinciPemodelan 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 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 2 LANDASAN TEORI. seperti PLTU, PLTN, PLTA, dan lain-lain.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pembangkit Listrik Pembangkit listrik adalah bagian dari alat industri yang dipakai untuk memproduksi dan membangkitkan tenaga listrik dari berbagai sumber tenaga, seperti PLTU,
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penduduk 2.2 Ruang
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penduduk Penduduk adalah faktor yang sangat penting untuk diperhatikan dalam perencanaan wilayah. Jumlah penduduk dapat dianalisis berdasarkan berbagai klasifikasi sesuai dengan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pelayanan Yang dimaksud pelayanan pada area anti karat adalah banyaknya output pallet yang dapat dihasilkan per hari pada area tersebut. Peningkatan pelayanan dapat dilihat dari
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 terperinciLABORATORIUM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DAN INTELIGENSIA BISNIS
LABORATORIUM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DAN INTELIGENSIA BISNIS Latar Belakang Pelayanan terpusat di satu tempat Antrian pemohon SIM yg cukup panjang (bottleneck) Loket berjauhan Sumber daya terbatas Lamanya
Lebih terperinciPemodelan dan Simulasi. Dr. Muljono, S.Si, M.Kom
Pemodelan dan Simulasi Dr. Muljono, S.Si, M.Kom PEMODELAN DAN SIMULASI Diskripsi Mata Kuliah : Mata kuliah ini membahas tentang konsep-konsep pemodelan dan simulasi suatu system serta penerapannya dalam
Lebih terperinci1/14/2010. Jurusan Informatika
Riani L Jurusan Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 PENDAHULUAN Pemodelan & Simulasi : Alat yang digunakan untuk mempelajari atau menganalisis perilaku suatu sistem/proses. Tujuan mempelajari
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Tinauan Pustaka 2.1.1 Riset Operasi Penelitian Operasi atau Operations Research mulai berkembang pada masa Perang Dunia II, dimana pada waktu itu angkatan perang Inggris membentuk
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 terperinciPemodelan dan Linier Programming (LP)
Pemodelan dan Linier Programming (LP) Entin Martiana, S.Kom, M.Kom Pemodelan dalam mss Model statistik (analisis regresi) digunakan untuk mencari relasi diantara variabel. Model ini merupakan preprogram
Lebih terperinciLinier Programming (LP), Simulasi, Pemrograman Heuristic. Pertemuan 6 (Pemodelan) - Mochammad EKo S,S.T 1
Linier Programming (LP), Simulasi, Pemrograman Heuristic Pertemuan 6 (Pemodelan) - Mochammad EKo S,S.T 1 Model statistik (analisis regresi) digunakan untuk mencari relasi diantara variabel. Model ini merupakan
Lebih terperinciBAB 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 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 terperinciMaximize 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 terperinciRISET OPERASI (RO) Beberapa ahli telah mendefinisikan Riset Operasi diantaranya:
RISET OPERASI (RO) Definisi: Beberapa ahli telah mendefinisikan Riset Operasi diantaranya: Menurut Morse dan Kimball (1951) teknik reset operasional adalah merupakan teknik atu metode ilmiah yang memungkinkan
Lebih terperinciSISTEM 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 terperinciPEMODELAN DAN MANAJEMEN MODEL. Pemodelan dalam MSS. Salah satu contoh DSS, yaitu dari Frazee Paint, Inc., memiliki 3 jenis model:
PEMODELAN DAN MANAJEMEN MODEL Pemodelan dalam MSS. Salah satu contoh DSS, yaitu dari Frazee Paint, Inc., memiliki 3 jenis model: 1. Model statistik (analisis regresi), digunakan untuk mencari relasi diantara
Lebih terperinciPEMODELAN 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Riset Operasi Istilah Riset Operasi (Operation Research) pertama kali digunakan pada tahun 1940 oleh Mc Closky dan Trefthen di suatu kota kecil Bowdsey Inggris. Riset Operasi adalah
Lebih terperinciPEMODELAN. 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 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 terperinci1/14/2010. 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 terperinciMata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Riani Lubis. Universitas Komputer Indonesia
Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Sistem Antrian Antrian ialah suatu garis tunggu pelanggan yang memerlukan layanan dari satu/lebih
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
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 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 terperinciPEMODELAN. 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 terperinciMata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Riani Lubis. Universitas Komputer Indonesia
Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Sistem Antrian Antrian ialah suatu garis tunggu pelanggan yang memerlukan layanan dari satu/lebih
Lebih terperinciRISET OPERASIONAL. Staf Pengajar Kuliah : Fitri Yulianti, MSi.
RISET OPERASIONAL Staf Pengajar Kuliah : Fitri Yulianti, MSi. Pengertian Riset Operasional (RO) Riset Operasi berasal dari Inggris yang merupakan suatu hasil studi operasi-operasi militer selama Perang
Lebih terperinciPertemuan 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 terperinciSistem 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 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 terperinciSIMULASI PROGRAM ANTRIAN BANK
TEKNIK SIMULASI SIMULASI PROGRAM ANTRIAN BANK Nama : Heni Indrawati NPM : 10 411 130 Kelas : C Jurusan : Teknik Informatika S 1 FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN MANAJEMEN UNIVERSITAS SAINS DAN TEKNOLOGI JAYAPURA
Lebih terperinciRISET 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 terperinciMATA KULIAH RISET OPERASIONAL [KODE/SKS : IT045233/ 2 SKS]
MATA KULIAH RISET OPERASIONAL [KODE/SKS : IT045233/ 2 SKS] Ady Daryanto SP MSi E-mail : adydaryanto@staff.gunadarma.co.id MATA KULIAH RISET OPERASIONAL [KODE/SKS : IT045233 / 2 SKS] KONTRAK KULIAH Jumlah
Lebih terperinciSesi 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 terperinciMATA 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 terperinci1-2. 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 terperinci1. Sekumpulan angka untuk menerangkan sesuatu, baik angka yang belum tersusun maupun angka angka yang sudah tersusun dalam suatu daftar atau grafik.
1. Sekumpulan angka untuk menerangkan sesuatu, baik angka yang belum tersusun maupun angka angka yang sudah tersusun dalam suatu daftar atau grafik. 3. Sekumpulan angka yang menjelaskan sifat-sifat data
Lebih terperinciMODEL ANALISA. Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Rekayasa Perangkat Lunak. Dosen Pembimbing : Wachyu Hari Haji, S.Kom, MM.
MODEL ANALISA Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Rekayasa Perangkat Lunak Dosen Pembimbing : Wachyu Hari Haji, S.Kom, MM Disusun Oleh : Fadhilla Eka Hentino / 41813120051 UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA
Lebih terperinciANALISIS EFEKTIVITAS SISTEM ANTRIAN TELLER BANK BNI DENGAN VISUALISASI PROMODEL (STUDI KASUS CABANG UNIVERSITAS INDONESIA DEPOK)
ANALISIS EFEKTIVITAS SISTEM ANTRIAN TELLER BANK BNI DENGAN VISUALISASI PROMODEL (STUDI KASUS CABANG UNIVERSITAS INDONESIA DEPOK) Penulis: Gargentiana Gian Program Studi Ekstensi Departemen Manajemen Fakultas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Keputusan dan Pengambilan Keputusan Suatu masalah keputusan memiliki suatu lingkup yang berbeda dengan masalah lainnya. Perbedaan ini menonjol terutama karena adanya
Lebih terperinci9 10. MODEL DETERMINISTIK.
9 10. MODEL DETERMINISTIK alsen.medikano@gmail.com 1 PENDAHULUAN Model Deterministik adalah model matematika dimana gejala-gejala dapat diukur dengan derajat kepastian yang cukup tinggi. Pada Model Deterministik
Lebih terperinciSTATISTICAL 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 terperinciPengambilan Keputusan dalam keadaan ada kepastian. IRA PRASETYANINGRUM, S.Si,M.T
Pengambilan Keputusan dalam keadaan ada kepastian IRA PRASETYANINGRUM, S.Si,M.T Model Pengambilan Keputusan dikaitkan Informasi yang dimiliki : Ada 3 (tiga) Model Pengambilan keputusan. 1. Model Pengambilan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Persediaan pada Supply Chain Persediaan adalah bahan atau barang yang disimpan yang akan digunakan untuk memenuhi tujuan tertentu, misalnya untuk proses produksi atau perakitan,
Lebih terperinciTEKNIK RISET DAN OPERASIONAL
TEKNIK RISET DAN OPERASIONAL BY: SRI ESTI TRISNO SAMI 082334051324 Sriestits2@gmail.com BAB 1. PENDAHULUAN 1.1. Sejarah Teknik Riset Operasi Riset Operasi (Operation Research) pertama kali muncul di Inggris
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 terperinciOUTLINE. 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 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 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Salah satu fenomena dalam kehidupan sehari-hari yang sering terjadi adalah fenomena penungguan. Fenomena ini biasa terjadi apabila kebutuhan akan suatu pelayanan melebihi
Lebih terperinciPENERAPAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PADA BALTON INDUTRIES TUTI SARMA SINAGA, ST., MEILITA TRYANA SEMBIRING, ST.
PENERAPAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PADA BALTON INDUTRIES TUTI SARMA SINAGA, ST., MEILITA TRYANA SEMBIRING, ST. FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA BAB I PENDAHULUAN Balton
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pengertian dan definisi sistem pada berbagai bidang berbeda-beda, tetapi
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Sistem Pengertian dan definisi sistem pada berbagai bidang berbeda-beda, tetapi meskipun istilah sistem yang digunakan bervariasi,semua sistem pada bidangbidang tersebut
Lebih terperinciMohamad 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 terperinciSalah 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 terperinciRISET OPERASIONAL MINGGU KE-1. Disusun oleh: Nur Azifah., SE., M.Si. Kosep Dasar Riset Operasional
RISET OPERASIONAL MINGGU KE-1 Kosep Dasar Riset Operasional Disusun oleh: SEJARAH RISET OPERASIONAL Perang Dunia II Berlangsung Menentukan utilisasi sumber daya militer yang efektif dan menetapkan alokasi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Teori Simulasi 2.1.1. Pengantar Simulasi Dalam dunia manufaktur, simulasi digunakan untuk menentukan schedule produksi, inventory level, dan prosedur maintenance, merencanakan
Lebih terperinciPerencanaan Agregat. Dosen : Somadi, SE., MM., MT
Perencanaan Agregat Dosen : Somadi, SE., MM., MT Definisi dan Fungsi Perencanaan agregat atau penjadwalan agregat adalah sebuah pendekatan untuk menentukan kuantitas dan waktu pada jangka menengah (biasanya
Lebih terperinciSISTEM ALOKASI PENYIMPANAN BARANG PADA GUDANG
SISTEM ALOKASI PENYIMPANAN BARANG PADA GUDANG Achmad Hambali Jurusan Teknik Informatika PENS-ITS Kampus PENS-ITS Keputih Sukolilo Surabaya 60 Telp (+6)3-59780, 596, Fax. (+6)3-596 Email : lo7thdrag@ymail.co.id
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 terperinciMaximize 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Manajemen Operasi Menurut Heizer & Render (2011, p. 36) manajemen operasi adalah sekumpulan aktivitas yang menciptakan nilai dalam bentuk barang dan jasa dengan mengubah input
Lebih terperinciBAB 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