Metodologi Penelitian
|
|
- Suparman Atmadjaja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Metodologi Penelitian Modul ke: PEMODELAN Fakultas Program Pasca Sarjana Hamzah Hilal Program Studi Magister Teknik Elektro
2 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.
3 Prosedur pada gambar 1.9 dijelaskan sebagai berikut: 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.. Image adalah suatu model yang disebut model mental (pikiran atau proses berpikir manusia)
4 Prosedur pada gambar 1.9 (Lanju): Model yang 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. 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.
5 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 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 keputusan yang diambil.
6 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.
7 Kriteria baik buruknya suatu model dapat diukur oleh pertanyaan pertanyaan: Apakah mengandung semua variabel yang relevan. Apakah cukup sederhana, baik dalam struktur dan atau hubunganhubungan yang ada antar variabel variabelnya. Suatu model makin bermanfaat bila: Model memudahkan pengertian tentang sistem yang diwakilinya. Pengetahuan tentang alternatif keputusan yang dapat diambil dan hasil keputusan ini makin banyak atau Jenis-jenis model berdasarkan pada teori keputusan: Model matematik, model yang mewakili sebuah sistem secara simbolik matematik, dalam bentuk rumus dan nilai-nilai (besaran-besaran). Atribut-atribut dinyatakan dengan variabelvariabel dan aktivitas-aktivitas dinyatakan dengan fungsi-fungsi matematik yang menjelaskan hubungan antar variabel-variabel tersebut. Model informasi, model yang mewakili sebuah sistem dalam wujud grafik atau tabel.
8 Karakteristik suatu model yang baik sebagai ukuran pencapaian tujuan pemodelan yaitu: Tingkat generalisasi yang tinggi. Makin tinggi derajat generalisasi suatu model maka model tersebut makin baik sebab kemampuan model untuk memecahkan masalah makin besar. Mekanisme tranparansi. Model dikatakan baik jika dapat memperlihatkan mekanisme dalam memecahkan masalah. Potensial untuk dikembangkan. Model yang berhasil biasanya mampu membangkitkan minat (interest) peneliti lain untuk menyelidikinya lebih lanjut, serta membuka kemungkinan pengembangannya menjadi model yang lebih kompleks yang berdaya guna untuk menjawab masalah sistem nyata. Peka terhadap perubahan asumsi. Hal ini menunjukkan bahwa proses pemodelan tidak pernah berakhir (selesai), selalu memberi celah untuk membangkitkan asumsi.
9 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: 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.
10 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: 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. 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 langkah langkah atau tindakan yang dapat diambil untuk mengoptimalkan pencapaian beberapa keuntungan (nilai), contoh: model simpleks dalam proram linier, pengaturan waktu pesan optimum, dll.
11 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 dan digunakan untuk perkiraan dan pengendalian, contoh: aliran lalu lintas dengan aliran arus listrik, dll.
12 Model simbolik, menggunakan berbagai simbol untuk menerangkan aspek-aspek dunia nyata. Prediksi atau pemecahan optimal dapat dicapai dari model-model simbolik ini 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: R=alnA+b, yang dinyatakan dalam bentuk simbolsimbol bahwa reaksi penjualan R sama dengan suatu tetapan a kali logaritma natural biaya reklame A ditambah dengan tetapan lain b. 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).
13 Berdasarkan pada acuan waktu, yaitu: Model statistik, tidak mempersoalkan perubahan perubahan waktu. Model ini mengabaikan pengaruh waktu, contoh: Struktur organisasi. E=p1S1+p2S2, yang menyatakan bahwa laba yang diharapkan E sama dengan probabilitas keuntungan produk pertama p1 dikali dengan nilai keuntungan S1, ditambah dengan probabilitas keuntungan kedua p2 dikalikan dengan nilai keuntungannya S2. Model dinamik, menunjukkan perubahan setiap saat akibat aktivitasaktivitasnya. Perubahan perubahan yang terjadi dalam sistem dapat diturunkan sebagai fungsi dari waktu. Dengan kata lain, model model dinamik memiliki waktu sebagai variabel bebas, contoh: 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. Model model pertumbuhan populasi.
14 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. 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.
15 Model konflik, sifat alamiah pengambil keputusan berada dalam pengendalian lawan, contoh: Perang atau kompetisi, Posisi tawar (bargaining position) 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.
16 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: Program linier yang dapat dipakai dalam memecahkan alokasi sumber. 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 masalahmasalah tertentu, contoh: Reaksi penjualan sebagai fungsi reklame dapat didasarkan pada suatu himpunan dari persamaan yang unik.
17 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.
18 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. 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.
19 Pakar lain mengklasifikasi model seperti pada gambar 9.2, yang dapat dijelaskan sebagai berikut: Gambar 9.2 Klasifikasi lain dari model.
20 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. 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.
21 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 nonlinier pengaruh luar ini tidak hanya bersifat penjumlahan saja. 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. 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.
22 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.
23 9.3 PENGEMBANGAN MODEL Model merupakan cara sederhana untuk memandang suatu masalah. Model yang baik cukup hanya mengandung bagianbagian 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 dikehendaki.
24 Ada beberapa kriteria yang harus dipenuhi dalam memodelkan suatu sistem, antara lain: Model harus mewakili (merepresentasikan) sistem nyatanya; dan Model merupakan penyederhanaan dari kompleksnya sistem, sehingga diperbolehkan adanya penyimpangan pada batas batas tertentu. Model tidak hanya digunakan untuk menggambarkan sekumpulan pemikiran pemikiran, 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.
25 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 9.3.
26 Gambar 9.3 Langkah-langkah pengembangan model
27 Gambar 9.3, secara implisit memiliki lima tahap umum yang selalu muncul dalam membuat suatu model yaitu: Definisi masalah. Sebagai langkah awal, definisi masalah sangat kritis, karena akan menentukan kelancaran tahap tahap selanjutnya. 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. Model konseptual. Model konseptual menunjukkan keterkaitan antarvariabel yang menentukan perilaku sistem. 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 karakterisasi sistem memerlukan pemahaman yang mendalam mengenai aspek aspek fisik sistem yang berkaitan dengan dunia nyata masalah.
28 Formulasi model. Karakterisasi sistem yang telah diperoleh akan memberikan masukan berupa struktur masalah yang menunjukkan keterkaitan hubungan antara variabel variabel yang penting dalam penyelesaian masalah. 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.
29 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 : Hakikat (the nature of) masalah/fenomena yang dihadapi. Kemampuan intelektual beserta perangkat lainnya dari pemodel.
30 Spesifikasi model. Setelah itu perancang model perlu membuat hipotesis (betapapun 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.
31 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.
32 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.
33 Umumnya ada lima kriteria untuk mengevaluasi sebuah model, yaitu : Ketelitian. Di sini terutama diperiksa kesesuaian perilaku model dengan perilaku sistem nyata yang direpresentasikannya. 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. 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. 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. 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.
34 Suatu model yang telah berhasil dibangun tidak bisa begitu saja diterapkan. Sebelum model tersebut digunakan, dibutuhkan beberapa pertimbangan berikut. Proses pemodelan menyebabkan adanya asumsiasumsi, hipotesis hipotesis, dan latar belakang latar belakang tertentu. Keadaan ketika model hendak diterapkan belum tentu persis sama dengan keadaan nyata yang menjadi dasar dibangunnya model tersebut.
35 Terima Kasih Hamzah Hilal
Metodologi 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 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 terperinciGambar 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 terperinciSIMULASI 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 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 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 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 terperinciOutline 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 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 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 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 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 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 terperinciPertemuan 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 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 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 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 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 terperinciUnit 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 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 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 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 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 terperinciAsusmi/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 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 terperinciOutline 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 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 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 terperinciSesi 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 terperinciPENGEMBANGAN 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 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 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 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 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 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 terperinciLINEAR 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 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 terperinciRiset 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 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 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 terperinciTeknik 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 terperinciBAB 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 terperinciOutline 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 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 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 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 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 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 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 terperinciModel 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 terperinciV. 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 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 terperinciMochammad 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 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 terperinciPENDAHULUAN 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 terperinciBAB 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 terperinciVIII 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 terperinciProses 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 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 terperinciBAB 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 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 terperinciMETODOLOGI 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 terperinciIII. KONSEP PEMODELAN
III. KONSEP PEMODELAN 3.1 Pemodelan sistem Model adalah alat bantu atau media yang dapat digunakan untuk mencerminkan dan menyederhanakan suatu realita (dunia sebenarnya) secara terukur. Jenis model terdiri
Lebih terperinci14. 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 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 terperinciSISTEM 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 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 terperinciSistem 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Hampir semua fenomena di dunia ini memiliki beberapa ketidakpastian,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Hampir semua fenomena di dunia ini memiliki beberapa ketidakpastian, yang tidak dapat diperkirakan sebagai sesuatu yang pasti. Pada umumnya pengukuran berulang
Lebih terperinciIII 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 terperinciBAB 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 terperinciBab 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 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 Optimasi Menurut Nash dan Sofer (1996), optimasi adalah sarana untuk mengekspresikan model matematika yang bertujuan memecahkan masalah dengan cara terbaik. Untuk tujuan bisnis,
Lebih terperinciSistem 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 terperinciSistem Pendukung Keputusan / Decision Support System
Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System Pengambilan Keputusan, Sistem, Pemodelan dan Dukungan Oleh : Imam Cholissodin S.Si., M.Kom Content 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Pengambilan Keputusan Proses
Lebih terperinciStatistik 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 terperinciSistem 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 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 II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini diuraikan teori-teori yang digunakan untuk membahas permasalahan yang ada. Teori-teori yang digunakan adalah Riset Operasi, Konsep Dasar Perencanaan Kapasitas, dan Pemrograman
Lebih terperinciBAB X ANALISIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK) SEMI TERSTRUKTUR
BAB X ANALISIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK) SEMI TERSTRUKTUR Ada tiga hal utama yang perlu diketahui oleh penganalisis sistem pendukung keputusan, yaitu : (1) apakah pembuat keputusan utama bersifat
Lebih terperinci8. MODEL MATEMATIKA.
8. MODEL MATEMATIKA alsen.medikano@gmail.com 1 1. DEFINISI Matematika, mempelajari keteraturan hubungan antar lambang/simbol/unsur yang mempunyai arti (mewakili obyek tertentu) dengan aturan tertentu dan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian kuantitatif dengan cara metode survey. Metode penelitian kuantitatif
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian kuantitatif dengan cara metode survey. Metode penelitian kuantitatif adalah
Lebih terperinciBAB 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 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 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 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Program Dinamik
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Dinamik Pemrograman dinamik adalah suatu teknik matematis yang biasanya digunakan untuk membuat suatu keputusan dari serangkaian keputusan yang saling berkaitan. Pemrograman
Lebih terperinciOutline 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 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 terperinciA. 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 terperinciTI10T1: KONSEP TEKNOLOGI
TI10T1: KONSEP TEKNOLOGI Sistem dan Pemodelan www.lspitb.org 2004 Hasil Pembelajaran Memahami pengertian, struktur & mekanisme sistem, serta pengertian model suatu sistem. Tugas 7: Tugas Individual. Dikumpulkan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
8 BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas beberapa konsep teori permainan pada permainan berstrategi murni dan campuran dari dua pemain yang akan digunakan sebagai landasan berpikir dalam melakukan
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 terperinciSistem, 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 terperinciBAB III DESAIN PENELITIAN. manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Dalam penelitian ini, peneliti
BAB III DESAIN PENELITIAN III.1. Jenis dan Sumber Data Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan sektor industri manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Dalam penelitian ini, peneliti
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 terperinci