MATERI KULIAH PEMODELAN dan SIMULASI NUMERIK

dokumen-dokumen yang mirip
MATERI KULIAH PEMODELAN dan SIMULASI

MATERI KULIAH PEMODELAN dan METODE NUMERIK

MATERI KULIAH METODE KOMPUTASI NUMERIK

BAB II MODEL Fungsi Model

TEKNIK SIMULASI. Nova Nur Hidayati TI 5F

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

PEMODELAN SISTEM PENDAHULUAN

Simulasi Event-Diskrit (Discrete-Event Simulation)

SISTEM TRANSPORTASI BUS KAMPUS UNAND

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

BAB 1 SISTEM DAN MODEL

TOOLS SIMULASI INVENTORI PADA SUPERMARKET

Kriteria Model yang Baik

Simulasi dan Pemodelan. Kuliah I Ricky Maulana Fajri, M.Sc

BAB 4 MODEL RUANG KEADAAN (STATE SPACE)

By. Ir. Yustina Ngatilah, MT SKS = 3

Pemodelan dan Simulasi

Dasar-dasar Simulasi

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

Dasar-Dasar Pemodelan Sistem

Modul 14. PENELITIAN OPERASIONAL I MODEL SIMULASI. Oleh : Eliyani PROGRAM KELAS KARYAWAN PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

Pengantar Model dan Simulasi

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

Asusmi/Penyederhanaan Sistem

1/14/2010. Jurusan Informatika

2.1 Pengantar Model Simulasi Sistem Diskrit

Analisis Model dan Simulasi. Hanna Lestari, M.Eng

Sistem, Model dan Simulasi

Ilustrasi Persoalan Matematika

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

PEMODELAN SISTEM. Pemodelan & simulasi TM04

Formulasi Model dan Parameterisasi

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

Sistem Kontrol Digital Eksperimen 2 : Pemodelan Kereta Api dan Cruise Control

SUMBER: Arwin DW, TEKNOLOGI SIMULATOR PESAWAT TERBANG DARI MASA KE MASA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Model Matematis, Sistem Dinamis dan Sistem Kendali

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

MOTIVASI. Secara umum permasalahan dalam sains dan teknologi digambarkan dalam persamaan matematika Solusi persamaan : 1. analitis 2.

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

Persamaan Non Linier

SIMULASI DISTRIBUSI PELUMAS PT.PERTAMINA UPms V

Simulasi Control System Design dengan Scilab dan Scicos

Bab 1. Pendahuluan Metode Numerik Secara Umum

JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI & PENDIDIKAN ISSN : VOL. 6 NO. 1 Maret 2013

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Model Matematika dari Sistem Dinamis

Pemodelan dalam RO. Sesi XIV PEMODELAN. (Modeling)

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

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

BAB 1 KONSEP KENDALI DAN TERMINOLOGI

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Manajemen Sains. Pengenalan Riset Operasi. Eko Prasetyo Teknik Informatika

TEKNIK KOMPUTASI TEI 116/A. Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Universitas Gadjah Mada 2011

ELEMEN-ELEMEN PERMASALAHAN KEPUTUSAN

BAB II LANDASAN TEORI

Simulasi Komputer untuk Analisis Karakteristik Model Sistem Pegas- Peredam Kejut- Massa

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

Pertemuan I Mencari Akar dari Fungsi Transendental

3. KLASIFIKASI MODEL.

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1. Mohamad Sidiq PERTEMUAN-1

MODEL STATIK DINAMIK. Manequin, Model pesawat ANALITIK SIMULASI NUMERIK NUMERIK

Minggu 8 MODEL STATIK

BAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN

Seminar Nasional IENACO ISSN: OPTIMASI BIAYA TRANSPORTASI PENGUMPULAN DAN PENGANGKUTAN SUSU SAPI PERAH DENGAN MODEL SIMULASI

#12 SIMULASI MONTE CARLO

Implementasi Teknik Bisection Untuk Penyelesaian Masalah Nonlinear Break Even Point

BAB III SIMULASI Definisi Simulasi Tahapan Simulasi

FM-UDINUS-BM-08-04/R0 SILABUS MATAKULIAH. Revisi : - Tanggal Berlaku : September 2014

LABORATORIUM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DAN INTELIGENSIA BISNIS

Review Rekayasa Perangkat Lunak. Nisa ul Hafidhoh

Pengembangan Model Simulasi, oleh Hotniar Siringoringo 1

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

Hanif Fakhrurroja, MT

Pendahuluan Metode Numerik Secara Umum

7. LANGKAH PEMODELAN.


Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Riani Lubis. Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

Persamaan Non Linier 1

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM. 3.1 Gambaran Umum Pengajaran Mata Kuliah Sistem Pengaturan Dasar

Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Riani Lubis. Universitas Komputer Indonesia

Simulasi. Kholid Fathoni 2013

Selamat Datang Mahasiswa Baru Fakultas Teknik

Sistem Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Berroda dengan Model Pembelajaran On-line Menggunakan NN

TI10T1: KONSEP TEKNOLOGI

PENDAHULUAN METODE NUMERIK

4. BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS. pengujian simulasi open loop juga digunakan untuk mengamati respon motor DC

SIMULASI PROGRAM ANTRIAN BANK

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

Pendahuluan Metode Numerik Secara Umum

Modul 1 : Respons Impuls

REALISASI ACTIVE NOISE REDUCTION MENGGUNAKAN ADAPTIVE FILTER DENGAN ALGORITMA LEAST MEAN SQUARE (LMS) BERBASIS MIKROKONTROLER LM3S6965 ABSTRAK

Analisa Aplikasi Peredam Getaran Dinamik Pada Model Setengah Mobil Empat Derajat Kebebasan Berbasis Respon Amplitudo

BAB I PENDULUAN 1.1 Pengertian Digital

Model-Model Perusahaan. Mahendrawathi ER, Ph.D Mudjahidin, M.T.

Dasar-dasar Statistika Pemodelan Sistem

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : SIMULASI & PERMODELAN ( S1 / TEKNIK INFORMATIKA) KODE / SKS : KK / 3 SKS

MATA KULIAH RISET OPERASIONAL [KODE/SKS : IT045233/ 2 SKS]

Transkripsi:

MATERI KULIAH PEMODELAN dan SIMULASI NUMERIK

Administrasi Perkuliahan: Penilaian: Tugas-tugas dan Ujian Final. Materi: TEORI dan PRAKTEK Teori: (diambil dari REFERENSI) Praktek: (kasus-kasus SIMULASI Numerik) Referensi: 1. Sandi Setiawan SIMULASI (Bab 1 s/d 4) 2. Geoffrey Gordon: System Simulation (Chapter 1 s/d 5)

KONSEP SISTEM Geoffrey Gordon [1989]: A system is defined as an aggregation or assemblage of objects joined in some regular interaction or interdependence A system objects aggregation, assemblage only ONE system more than ONE objects A system

Interaction, interdependence Contoh: A system Ibu-ibu di pasar Ibu-ibu arisan bukan sistem sistem Kumpulan komponen elektronika ini bukan sistem

A system ENTITAS (entity) A system

SISTEM ENTITAS, ATRIBUT, KEGIATAN (entity, attribute, activity) KEADAAN SISTEM (state of the system)

Contoh: SISTEM LALU-LINTAS ANGKUTAN JALAN RAYA ENTITAS: Mobil, kendaraan roda empat ATRIBUT: Kecepatan hampir nol KEGIATAN: Dikendarai (bukan sedang parkir, menunggu penumpang, diperbaiki, dst.) KEADAAN SISTEM MACET TOTAL!!!

LINGKUNGAN SISTEM INPUT external internal SISTEM OUTPUT Istilah-istilah: Gangguan (disturbance) Derau (noise) Aktivitas exogen (exogenous) Aktivitas endogen (endogenous) Sistem TERTUTUP/TERBUKA

SISTEM DETERMINISTIK, STOKHASTIK dan KHAOTIK Determintistik: Masukan memastikan luaran Stokhastik: Masukan memastikan peluang luaran Berbasis PROBABILISTIK dan STATISTIK Peubah acak (random variables) Hitung PELUANG Contoh-contoh: Perhitungan ARUS dan TEGANGAN RU'YAT dan HISAB Bukan determintistik, karena luaran tidak dapat dipastikan, bukan pula stokhatik, karena peluangnya pun tak tertentu: SISTEM KHAOTIK Contoh-contoh:... The butterfly effect

SISTEM KONTINYU dan SISTEM DISKRIT Time Continuous: Isyarat malar, terdefinisi pada setiap titik waktu. Contoh: isyarat suara, suhu ruangan, berbagai besaran fisik dalam proses, dll. Discrete Time: Isyarat digital, sekuensial, clock Tidak terdefinisi pada waktu di antara pencuplikan (sampling) Data tercuplik (sampled-data) Discrete (Event) Systems: Proses dalam pabrikasi Sequential Events Jaringan PETRI (Petri Net) Contoh-contoh:...

System Modeling

Pemodelan Sistem dengan KOMPUTER (How to build... credible Computerized Model...of a System)

PHYSICAL SYSTEM (REALITY) OBSERVATION SYSTEM MODEL Computerized MODEL VERIFICATION PHYSICAL BEHAVIOR SIMULATION PREDICTED BEHAVIOR VALIDATION COMPARISON Adjustment to IMPROVE MODEL Adopted from: Kheir, Naim A., (ed), [1988], Systems Modeling and Computer Simulation, Marcel Dekker, Inc., NY, page 6

Dalam perancangan sistem, sistem yang akan dibangun belum ada (baru ada secara hipotetis ). Untuk membuat prediksi, harus dibuat model sistem tersebut. Seandainya pun ada sistem yang sebenarnya, sering sangat mahal (biaya dan waktu) atau sangat berisiko tinggi bahkan berbahaya untuk ber-eksperimen dengan sistem yang sesungguhnya. Untuk suatu studi dalam bidang tertentu, tidak perlu keseluruhan detail sistem dipelajari, perlu penyederhanaan dengan model. Perlu meng-identifikasi ENTITAS, ATRIBUT dan AKTIVITAS yang relevan dalam sistem Pemodelan = perumusan masalah, langkah awal dalam engineering...

Engineering Education... MASALAH SIMULASI PEMODELAN ANALISIS DESAIN PROTOTYPING Faktor-faktor non-teknis OPTIMISASI SOLUSI

Static PHYSICAL MODEL Dynamic PHYSICAL Static MATHEMATICAL Dynamic MATHEMATICAL Mathematical NUMERICAL Mathematical ANALYTICAL SYSTEM SIMULATION Adopted from: Gordon, Geoffrey, [1989], System Simulation, PHI, New Delhi, page 9

Model FISIK-STATIK: model ikonik, mniatur pesawat terbang (yang tidak terbang), maket gedung, dll. Model FISIK-DINAMIK: terowongan angin, sistem pegas-massa-redaman, aero-modeling (model pesawat yang bisa terbang), dll. Model MATEMATIK-STATIK: (tanpa peubah waktu t atau pun bentuk sekuensial k), model ekonomi (supply and demand). Model MATEMATIK-DINAMIK: (dengan peubah waktu t atau pun bentuk sekuensial k), persamaan differensial, bagan kotak, model nisbah-alih (Transfer Function), model ruang-keadaan (State- Space), dll. Contoh: SISTEM SUSPENSI KENDARAAN BERMOTOR Next: NUMERIK vs ANALITIK

NUMERIK

Mencari AKAR- Persamaan Carilah nilai x yang memenuhi persamaan: f(x) = x 2 x 6 = 0 I. Rumus ABC: f(x) = ax 2 + bx + c = 0 x 1,2 = b + b 2 4ac 2a Jawaban (exact): x 1 = + 3 dan x 2 = 2

Mencari AKAR- Persamaan Carilah nilai x yang memenuhi persamaan: f(x) = x 2 x 6 = 0 II. Uraian atas faktor-faktor: f(x) = ax 2 + bx + c = 0 x 2 + (b/a) x + (c/a) = 0 (x x 1 )(x x 2 ) = 0 (x 3)(x + 2) = 0 Jawaban (exact): x 1 = + 3 dan x 2 = 2

1. Masalah harus memenuhi format tertentu. 2. Menggunakan rumus matematik tertentu atau prosedur baku yang berlaku umum dan bersifat tetap. 3. Jawaban jawaban yang diperoleh adalah jawaban exact 4. Memerlukan kecerdasan atau pengetahuan khusus Bagaimana jika kasus-nya: Carilah nilai x yang memenuhi persamaan: f(x) = x 3 x 6 = 0 atau f(x) = x 2.5 x 6 = 0???

Mencari AKAR- Persamaan Carilah nilai x yang memenuhi persamaan: f(x) = x 2 x 6 = 0 NUMERIK Contoh: Metode BISECTION (Newton's Secant Method) Untuk sembarang: f(x) = 0 (1) Tentukan sembarang a sehingga f(a) < 0 (2) Tentukan sembarang b sehingga f(b) > 0 (3) Hitung c = (b + a)/2 dan f(c) (4) Jika f(c) < 0, c mengganti a (5) Jika f(c) > 0, c mengganti b (6) Kembali ke (3) dan seterusnya

Mencari AKAR- Persamaan Susunlah PROGRAM KOMPUTER (bahasa pemrograman apa saja) untuk mencari nilai x yang memenuhi persamaan: f(x) = 0 dengan NUMERIK menggunakan Metode BISECTION (Newton's Secant Method) (1) Ujicobalah program anda untuk f(x) = x 2 x 6 = 0 (2) Setelah teruji benar, gunakan program anda untuk (a) f(x) = x 3 x 6 = 0 (b) f(x) = x 2.5 x 6 = 0 LANJUT...:

Mencari AKAR- Persamaan Susunlah PROGRAM KOMPUTER (bahasa pemrograman apa saja) untuk mencari nilai x yang memenuhi persamaan: f(x) = 0 dengan NUMERIK... LANJUTAN: (3) Selanjutnya, gunakan pula program anda untuk f(x) = x 5 Ax 4 + Bx 3 Cx 2 + Dx E = 0 dengan ABCDE diambil dari angkaangka bukan nol tanggal lahir anda HH-BB-19TT (4) Dari pengalaman di atas, uraikan dan diskusikan CIRI-CIRI penyelesaian NUMERIK bila dibandingkan dengan penyelesaian ANALITIK.

NUMERIK Mencari LUAS- Bidang