Sumber: Harrell, C., B.K. Ghosh and R.O. Bowden, Jr., Simulation Using Promodel, 2 nd ed., McGraw- Hill, Singapore, MONICA A.

dokumen-dokumen yang mirip
Simulasi Event-Diskrit (Discrete-Event Simulation)

Dasar-Dasar Pemodelan Sistem

Dasar-dasar Simulasi

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 5 Uji Hipotesis

Analisis Keseimbangan Lintasan untuk Meningkatkan Kapasitas Produksi dengan Pendekatan Line Balancing dan Simulasi

SIMULASI TEKNIK PENANGANAN MATERIAL SISTEM PRODUKSI SECARA MANUAL DAN OTOMATIS BERBASIS AUTOMATIC GUIDED VEHICLE (AGV)

KULIAH ANALISIS STATISTIK DATA SIMULASI Tipe-tipe simulasi berdasarkan analisis output:

PENGUJIAN HIPOTESIS (1) Debrina Puspita Andriani /

Bab 6: Membangun Model. Pemodelan dan Simulasi Sistem. Monica A. Kappiantari

Modul 2017/2018 TUTORIAL SIMULASI KOMPUTER. Laboratorium Pemodelan dan Simulasi Industri Universitas Islam Indonesia

Usulan Penjadwalan Perawatan Mesin Dengan Mempertimbangkan Reliability Block Diagram Pada Unit Stand CPL Di PT Krakatau Steel

ANALISIS IMPLEMENTASI RANDOM NUMBER GENERATE(RNG) PADA SIMULASI ANTRIAN MENGGUNAKAN APLIKASI BERBASIS.NET FRAMEWORK

ANALISIS KERAGAMAN PADA DATA HILANG DALAM RANCANGAN KISI SEIMBANG

BAB II LANDASAN TEORI

Apa itu suatu Hypothesis?

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

STATISTIK Hypothesis Testing 2 Contoh kasus

BAB III METODE PENELITIAN

Interval Estimation. Tjipto Juwono, Ph.D. May 20, TJ (SU) Interval Estimation May / 24

Pengantar Uji Hipotesis. Oleh Azimmatul Ihwah

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

Perancangan Kebijakan Pengadaan Sepeda dengan Pendekatan Simulasi dan Algoritma Evolutionary

Usulan Perubahan Penugasan Operator dalam Upaya Meningkatkan Output Produksi dengan Metode Simulasi (Studi Kasus di PT Central Texindo)

PERANCANGAN MODEL SIMULASI DOWNTIME MACHINES

Interval Estimation. Tjipto Juwono, Ph.D. May 13, TJ (SU) Interval Estimation May / 17

MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

PENGUJIAN HIPOTESIS. Langkah-langkah pengujian hipótesis statistik adalah sebagai berikut :

Bab 6: Membangun Model. Pemodelan dan Simulasi Sistem

UJI HIPOTESIS SATU-SAMPEL

STMIK KAPUTAMA - BINJAI

Sidang Tugas Akhir. Simulasi Perbaikan Proses Bisnis Instalasi Gawat Darurat dengan Metode Event-driven Process Chain

BAB 2. Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton,

Interval Estimation. Tjipto Juwono, Ph.D. May TJ (SU) Interval Estimation May / 19

BAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton,

PENGEMBANGAN MODEL SIMULASI UNTUK MENENTUKAN OVERAL RELIABILITY DAN AVAILABILITY JARINGAN MESIN DALAM SISTEM PRODUKSI

METODA RATA-RATA BATCH PADA SIMULASI SISTEM ANTRIAN M/M/1

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Pengantar Uji Hipotesis. Oleh Azimmatul Ihwah

LAMPIRAN 1. Struktur Organisasi PT. Soho

PENENTUAN JUMLAH FORKLIFT PADA PROSES PEMUATAN DI GUDANG PT. CM DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI DISKRIT

Analisis Performansi dan Perbaikan Lini Produksi dengan Menggunakan Metoda Simulasi

Ayundyah Kesumawati. April 20, 2015

UTILITAS PINTU TOL MASUK DAN PEKERJA PINTU TOL MENGGUNAKAN SOFTWARE PROMODEL (STUDI KASUS : PINTU TOL BUAH BATU BANDUNG)

Terima hipotesis Tidak membuat kesalahan Kesalahan tipe II Tolak hipotesis Kesalahan tipe I Tidak membuat kesalahan

SIMULASI OPERASI PENGAMANAN LAUT DI WILAYAH AMBALAT DALAM USAHA PENDAYAGUNAAN ALUTSISTA TNI AL

KETERBATASAN UJI SIGNIFIKANSI HIPOTESIS NOL

BAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan

PENGUJIAN HIPOTESIS 1

Keywords: ANOVA; LSD; Productivity; Simulation System; ProModel Software

METODA REPLIKASI PADA SIMULASI SISTEM ANTRIAN M/M/1

PENGERTIAN PENGUJIAN HIPOTESIS

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

mulai Identifikasi masalah dan tujuan dan Pengambilan data (pengamatan) Statistika deskriptif Uji asumsi tingkat kedatangan dan tingkat pelayanan

PRAKTIKUM STATISTIKA INDUSTRI 2013 MODUL IV PENGUJIAN HIPOTESIS

Pengertian Pengujian Hipotesis

BAB 2 LANDASAN TEORI. berkenaan dengan studi ketergantungan dari suatu varibel yaitu variabel tak bebas (dependent

Pengumpulan dan Analisis Data

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

PROSEDUR UMUM. Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 )

Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi.

Hipotesis. Penerimaan hipotesis menunjukkan bahwa tidak cukup petunjuk untuk mempercayai sebaliknya

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Regresi pertama kali digunakan sebagi konsep statistika pada tahun 1877 oleh sir Francis Galton.

1. Model Regresi Linear dan Penaksir Kuadrat Terkecil 2. Prediksi Nilai Respons 3. Inferensi Untuk Parameter-parameter Regresi 4.

RANCANGAN PERBAIKAN TATA LETAK MESIN PADA LANTAI PRODUKSI PRODUK CABLE

Pendahuluan RRL Model Pengaruh Tetap Model Pengaruh Random

Ho merupakan hipotesa awal sedangkan merupakan hipotesis alternatif atau hipotesis kerja 2. Rumus One sample t-test

EVALUASI SISTEM PRODUKSI PADA PEMENUHAN PESANAN DENGAN SIMULASI KEJADIAN DISKRIT: STUDI KASUS PADA INDUSTRI KAROSERI

Uji Perbandingan Ganda. Arum Handini Primandari, M.Sc.

DISTRIBUSI SAMPLING besar

Pengujian Hipotesis. 1. Pendahuluan. Topik Bahasan:

PERBANDINGAN PRODUCT LAYOUT DAN PROCESS LAYOUT DALAM PERBAIKAN TATA LETAK PT. ALMICOS PRATAMA DENGAN METODE SIMULASI

BAB 2 LANDASAN TEORI

Kata kunci: penentuan jumlah operator, simulasi, waktu tunggu

VARIABEL HIPOTESIS. Amiyella Endista Website : DAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. sebagai kelas kontrol. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan

BAB III METODE PENELITIAN

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND

BAB III METODOLOGI. Lama waktu penelitian yang dilakukan yaitu selama kwartal term ajaran baru

Pengujian Hipotesis. Oleh : Dewi Rachmatin

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Pada bab ini akan diuraikan hasil penelitian yang telah dilakukan di SMP

Pengujian One-Way ANOVA dengan manual dan dilengkapi analisis dengan SPSS 19 SOWANTO-KEMPO ANALYSIS OF VARIANS (ANOVA)

LAMPIRAN. Lampiran 1. Data Pengaruh Pelarut DMSO terhadap Kontraksi Otot Polos Ileum

ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN

PENGUJIAN HIPOTESIS. Nurwahyu Alamsyah, S.Kom wahyualamsyah.wordpress.com. D3 - Manajemen Informatika - Universitas Trunojoyo Madura

Regresi Linear Sederhana

MK. Statistik sosial

PENGEMBANGAN MODEL SIMULASI DISKRIT TERHADAP PERENCANAAN PRODUKSI PADA IKM 88 MARIJO

EVALUASI DAN USULAN PERBAIKAN KAPASITAS PRODUKSI UNTUK MENCAPAI TARGET PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE THEORY OF CONSTRAINTS DAN SIMULASI

Statistika (MMS-1403)

DATA COLLECTION PLAN SAMPLING

Statistik & Hipotesis

UJI RATA-RATA SATU SAMPEL MENGGUNAKAN R UNTUK MENGETAHUI PENGARUH MODEL BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MATA KULIAH ANALISIS VEKTOR

BIOSTATISTIK HIPOTESIS UNTUK PROPORSI MARIA ALMEIDA ( ) NURTASMIA ( ) SOBRI ( )

BAB 2 LANDASAN TEORI

PEMODELAN KUALITAS PROSES

Transkripsi:

Sumber: Harrell, C., B.K. Ghosh and R.O. Bowden, Jr., Simulation Using Promodel, 2 nd ed., McGraw- Hill, Singapore, 2003. BAB 9:: MEMBANDINGKAN SISTEM MONICA A. KAPPIANTARI - Pemodelan dan Simulasi Sistem

Bab 9: Membandingkan Sistem 2 Bacaan: Harrell, Bab 10 Topik Uji Hipotesis Membandingkan dua rancangan alternatif sistem Membandingkan lebih dari dua rancangan alternatif sistem

1. Pendahuluan 3 Dalam beberapa kasus, simulasi digunakan untuk membandingkan dua atau lebih rancangan alternatif dari sebuah sistem Tujuannya: untuk mengetahui suatu sistem relatif memiliki kinerja lebih baik dibanding sistem yang lain Metoda yang digunakan adalahujihipotesis

4 2. Uji Hipotesis

Uji Hipotesis 5 Sebuah hipotesis statistik Sebuah pernyataan atau dugaan terhadap satu atau lebih populasi Sebuah pernyataan tentang parameterparameter dari sebuah distribusi probabilitas atau parameter dari sebuah model

Uji Hipotesis (lanjutan) 6

Uji Hipotesis (lanjutan) 7 Istilah-istilah penting Hipotesis nol Hipotesis alternatif Daerah kritis Daerah penolakan Tingkat signifikan (Significance level (α)) Hipotesis alternatif dua-arah vs. satu-arah

Uji Hipotesis (lanjutan) 8 Penolakan hipotesis nol padahal hipotesis tersebut benar disebut kesalahan tipe I (α) Penerimaan hipotesis nol padahal hipotesis tersebut salah disebut kesalahan tipe II (β)

9 Tiga posisi tingkat kepercayaan (relatif terhadap nol) a) Gagal Menolak H 0 b) Tolak H 0 c) Tolak H 0 µ 1 µ 2 = 0 Confidence interval/tingkat kepercayan (x 1 -x 2 ) + hw

10 3. Membandingkan dua rancangan alternatif sistem

Metoda 11 Welch Confidence Interval Paired-t Confidence Interval

Contoh 12 Sebuah sistem produksi memiliki 4 mesin dan 3 area penyimpanan penyangga (buffer storage areas). Komponen masuk ke sistem untuk diproses oleh keempat mesin secara serial. Sebuah komponen selalu tersedia untuk diproses pada mesin pertama. Setelah diproses, komponen tersebut bergerak dari mesin ke penyangga untuk mesin berikutnya, menunggu untuk diproses. Jika penyangga penuh, part tersebut tidak dapat bergerak ke mesin berikutnya dan tetap di mesin ybs, sampai tersedia tempat dalam penyangga. Selain itu, mesin juga tidak dapat memproses komponen lain (di-block). Komponen keluar dari sistem setelah diproses oleh mesin keempat. Pertanyaan: Bagaimana cara terbaik untuk mengalokasikan persediaan penyangga (buffer storage) diantara dua mesin untuk memaksimumkan kinerja sistem tersebut?

Mesin 1 Buffer 2 Mesin 3 Buffer 1 Mesin 2 Buffer 3 Mesin 4 13

Contoh (lanjutan) 14 Staf Pengendalian Produksi telah mengidentifikasikan 2 strategi: strategi1 dan strategi2 Simulasi dilakukan untuk 16 hari (24 jam per hari) untuk masing-masing strategi Simulasi direplikasi 10 kali untuk masing-masing strategi (ukuran sampel = 10)

Contoh (lanjutan) 15

Welch Confidence Interval 16 Observasi diambil dari masing-masing populasi: Terdistribusi normal Independen dalam/antar populasi Jumlah sampel dari satu populasi tidak harus sama dengan populasi yang lain Dua populasi tidak harus memiliki variansi yang sama

Paired-t Confidence Interval 17 Observasi diambil dari masing-masing populasi: Terdistribusi normal Independen dalam populasi, tapi tidak perlu independen antar populasi Jumlah sampel dari satu populasi dengan populasi lain harus sama Dua populasi tidak perlu memiliki variansi sama

Contoh 18

19 4. Membandingkan lebih dari dua rancangan alternatif sistem

Metoda 20 The Bonferroni Approach Advanced Statistical Models: ANOVA Multiple Comparison Test (LSD) Factorial Design

The Bonferroni Approach 21 Number of pairwise comparisons for K candidate designs is computed by K(K-1)/2

The Bonferroni Approach 22

Advanced Statistical Model 23

Advanced Statistical Model - ANOVA 24 F 15.70 F tabel = F (2,27,0.05 ) = 3.35

Advanced Statistical Model - LSD 25

Welch Confidence Interval 26 Half width =

Welch Confidence Interval 27 See table 10.1: α = 0.05 Reject H 0, choose strategy1

Paired-t Confidence Intervali 28

Paired-t Confidence Interval 29 See table 10.2: α = 0.05

Paired-t Confidence Interval 30 Tolak H 0, pilih strategi1

Bonferroni Approach 31

Bonferroni Approach 32 See table 10.3: α = 0.06

Bonferroni Approach 33

Bonferroni Approach 34 Strategy2 tidak terlalu baik mengingat rata-rata throughput-nya