Monte Carlo Simulation (1)

dokumen-dokumen yang mirip
SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo

BAB IV SIMULASI MONTE CARLO

Abstrak. Tjipto Juwono, Ph.D. November 23, Tjipto (SU) Abstrak Nov / 15

BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH

TENTANG UTS. Penentuan Cadangan, hal. 1

Simulasi Monte Carlo

BAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA

Sampling. Tjipto Juwono, Ph.D. March, TJ (SU) Sampling March / 20

BAB 3 PEMBANGUNAN MODEL SIMULASI MONTE CARLO. Simulasi Monte Carlo merupakan salah satu metode simulasi sederhana yang

0 Lainnya Blog Berikut»

Dasar-dasar Analisa Regresi

nilai payoff dari Decision Tree, oleh karena itu dilakukanlah pendekatan dengan metode

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Monte Carlo. Prihantoosa Toosa

Estimasi dan Confidence Interval

(Risk Analysis Simulator)

Detail Tugas Besar Mata Kuliah Pemodelan dan Simulasi

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

Estimasi dan Confidence Interval

BAB 3 Metode Penelitian

PENENTUAN PROSENTASE CALON MAHASISWA BARU YANG AKAN MENDAFTAR ULANG DENGAN BANTUAN SIMULASI MONTE CARLO

Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Universitas Komputer Indonesia

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

STUDI KASUS : SIMULASI MODEL PERMINTAAN SUPERMARKET DENGAN TEKNIK MONTECARLO

Simulation. Prepared by Akhid Yulianto, SE, MSC (Log) Based on Anderson, Sweeney, and Williams Thomson ΤΜ /South-Western Slide

Uji Hipotesa Satu Sampel

Dasar-dasar Analisa Regresi

RENCANA BIAYA PELAKSANAAN (RBP) YANG PALING MUNGKIN PADA PROYEK KONSTRUKSI DENGAN BANTUAN

2

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. dibahas antara lain sejarah singkat, kegiatan, struktur organisasi, serta tata laksana

Kajian Model Ising 2 Dimensi untuk Bahan Antiferromagnet

ekonomi, serta para pakar yang mendukung diagnosa medis dan sebagainya ( Heizer,

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

Metode Sampling dan Teorema Central Limit

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

BAB 1 PENDAHULUAN. Hampir semua fenomena di dunia ini memiliki beberapa ketidakpastian,

PENDEKATAN INVERSE-TRANSFORM RANDOM VARIATE GENERATOR BERBASIS DISTRIBUSI GEOMETRI PADA PENGACAKAN RANDOM SAMPLING

Hakekat Penelitian. Tjipto Juwono, Ph.D. January Tjipto (SU) Hakekat Penelitian Jan / 12

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

ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO

BAB 2 LANDASAN TEORI. dari beberapa item atau bahan baku yang digunakan oleh perusahaan untuk

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

BAB II DASAR TEORI 2.1 Pengertian Tata Guna/Tutupan Lahan

BAB III METODE PENELITIAN

Hakekat Penelitian. Tjipto Juwono, Ph.D. Aug 31, Tjipto (SU) Hakekat Penelitian Aug / 13

BAB 1 PENDAHULUAN. mengikutkan konsep dasar, seperti kapasitas dan kesesuaian. Syarat-syarat yang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Metode Monte Carlo. II. PENGHASIL ANGKA ACAK (RANDOM NUMBER GENERATOR) A. Penjelasan Singkat Mengenai Ketidakteraturan (Randomness) I.

APLIKASI PEMBELAJARAN DAN TEST TOEFL BERBASIS MOBILE MENGGUNAKAN METODE MONTECARLO

Uji Hipotesa Dua Sampel (Lanjutan)

Uji Hipotesa Satu Sampel

Experimental Design. Tjipto Juwono, Ph.D. March TJ (SU) Experimental Design March / 22

Simulasi Monte-Carlo. Tom Huber, Erma Suryani, Pemodelan & Simulasi Wikipedia.

PEMODELAN DAN SIMULASI DALAM MENENTUKAN JUMLAH PENJUALAN PRODUK MOTOR DENGAN METODE MONTE CARLO. Eka Iswandy 1 Novinaldi 2 ABSTRACT

Pengembangan Model Simulasi, oleh Hotniar Siringoringo 1

TINJAUAN PUSTAKA. Fertilitas

SIMULASI Kendalan (Reliability Simulation)*

SIMULASI MONTE CARLO RISK MANAGEMENT DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING

1.1 Latar Belakang Masalah

PERBANDINGAN KEPEKAAN UJI KENORMALAN UNIVARIAT PADA KATEGORI MOMEN MELALUI SIMULASI MONTE CARLO

Bab IV Simulasi dan Pembahasan

METODE MONTE CARLO DAN PENERAPANNYA. Monte Carlo Method and Its Applications. Noor Cholis Basjaruddin POLBAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

PEMILIHAN KEBIJAKAN SISTEM PENGGANTIAN SPARE PART PADA PERUSAHAAN CONSUMER GOOD DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI

BAB 2 Landasan Teori

Penentuan Kebijakan Order dengan Pendekatan Vendor Managed Inventory untuk Single Supplier, Multi Product

PERBAIKAN SETTING PARAMETER PERSEDIAAN SUKU CADANG DENGAN PENDEKATAN SIMULASI MONTE CARLO (Studi kasus di Chevron Indonesia Company)

ANALISIS ANTRIAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI MONTE CARLO. Fajar Etri Lianti ABSTRACT

METODE PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU CRUDE COCONUT OIL YANG OPTIMAL PADA PT. PSE

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian yang dilakukan di Perusahaan Sammy Batik Pekalongan merupakan Applied

Bab IV Simulasi Metode Monte Carlo Mengatasi Masalah dalam Distribusi Data

ANALISA PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN ATK REGULAR PADA PT. PLN (PERSERO) UDIKLAT JAKARTA PERIODE

SALINAN PERATURAN MENTERI KEUANGAN NOMOR 170 / PMK.07/ 2007 TENTANG

BAB I PENDAHULUAN. Pendidikan menurut Undang-Undang Sistem Pendidikan Nasional

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN. sarung tangan kain dan sarung tangan karet.

OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR DENGAN ALGORITMA GENETIK

KOMBINATORIKA. (Latihan Soal) Kus Prihantoso Krisnawan. August 30, 2012 PEMBINAAN OLIMPIADE MATEMATIKA SMA 1 KALASAN

BAB II LANDASAN TEORI

TEKNIK SIMULASI MONTERCARLO STUDI KASUS DAN PENYELESAIAN. Prepared by Hanna Lestari, M.Eng

PENERAPAN AKSIOMA KETERBAGIAN DALAM PEMBELAJARAN KONSEP AKAR PANGKAT DUA DI KELAS VII SMP Oleh : Andi Syamsuddin*

Teknik industri adalah suatu rekayasa yang berkaitan dengan desain, pembaruan, dan instalasi dari sistem terintegrasi yang meliputi manusia,

BAB IV HASIL DAN ANALISIS EKSPERIMEN

BAB 1 PENDAHULUAN. sangat pesat. Sangat cepatnya perkembangan tersebut tidak lepas karena dukungan dari

RISET OPERASI (RO) Beberapa ahli telah mendefinisikan Riset Operasi diantaranya:

IDENTIFIKASI DAN ANALISIS RISIKO DALAM MASA PEMELIHARAAN PROYEK PADA PROYEK KONSTRUKSI DI KOTA SURAKARTA

CREATIVE THINKING. Otak & Manusia Unggul. Drs. Moh. Hafizni, M.I.Kom. Modul ke: Fakultas FIKOM. Program Studi Penyiaran.

Perumusan Hipotesa. Tjipto Juwono, Ph.D. Sep 14, Tjipto (SU) Hipotesa Sep / 13

ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 1 April Ricky Zulfiandry Universitas Dehasen Bengkulu

Hanif Fakhrurroja, MT

Teori Antrian. Prihantoosa Pendahuluan. Teori Antrian : Intro p : 1

PENGACAKAN RANDOM SAMPLING DENGAN PENDEKATAN INVERSE-TRANSFORM RANDOM VARIATE GENERATOR BERBASIS DISTRIBUSI HIPERGEOMETRIK

METODE MONTE CARLO. Pemodelan & Simulasi TM11

Manajemen Sains. Pengenalan Riset Operasi. Eko Prasetyo Teknik Informatika

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP)

GASING GASING (Sragen GAmpang asyik MenyenaNGkan)

Ekonomi Hijau (1) Tjipto Juwono. May TJ (SU) Ekonomi Hijau (1) May / 47

Statistik Non Parametrik

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

Transkripsi:

Monte Carlo Simulation (1) Tjipto Juwono, Ph.D. November 17, 2016 TJ (SU) Monte Carlo Simulation (1) Nov 2016 1 / 15

Apa itu yang dimaksud Monte Carlo Simulation? Eksperimen di dalam komputer Pada dasarnya Monte Carlo Simulation adalah eksperimen dengan menggunakan komputer yang memanfaatkan random number. Gambar 1: Contoh Monte Carlo Simulation TJ (SU) Monte Carlo Simulation (1) Nov 2016 2 / 15

Apa itu yang dimaksud Monte Carlo Simulation? Gambar 2: Semut adalah makhluk yang sangat sederhana. Letakkan 100 semut di permukaan. Mereka akan mondar-mandir tanpa tujuan. Tetapi sekelompok puluhan atau ratusan ribu semut akan menjadi superorganisme dengan kecerdasan kolektif yang sangat jauh melampaui kecerdasan dari individu-individu semut TJ (SU) Monte Carlo Simulation (1) Nov 2016 3 / 15

Apa itu yang dimaksud Monte Carlo Simulation? Istilah Monte Carlo pertama kali diajukan oleh Metropolis dan Ulam (1947). Ulam mempunyai seorang paman yang senang berjudi, dan Monte Carlo adalah nama tempat casino yang sangat terkenal di Monaco. TJ (SU) Monte Carlo Simulation (1) Nov 2016 4 / 15

Apa itu yang dimaksud Complexity Theory? Complexity theory merupakan suatu disiplin ilmu yang mencari tahu bagaimana sejumlah entitas yang sederhana dapat mengorganisasi dirinya sendiri tanpa adanya pusat pengendali menjadi suatu kesatuan kolektif yang menciptakan pola-pola, memanfaatkan informasi, dan bahkan berevolusi dan belajar. TJ (SU) Monte Carlo Simulation (1) Nov 2016 5 / 15

Otak Persamaan antara Otak dan Koloni Serangga Keduanya adalah sistem kompleks yang terdiri atas komponen-komponen yang sederhana dengan komunikasi yang terbatas antara satu komponen dengan komponen lainnya. Secara kolektif, sistem ini menghasilkan perilaku yang rumit dan canggih. Di dalam otak, komponen sederhana ini disebut neuron. Tindakan dari neuron dan pola koneksi antar kelompok neuron lah yang menghasilkan persepsi, emosi, pikiran, kesadaran, dan banyak fungsi lain dari otak. TJ (SU) Monte Carlo Simulation (1) Nov 2016 6 / 15

Ekonomi Ekonomi adalah sistem kompleks yang terdiri dari banyak individu-individu yang kemudian bertemu di dalam pasar di mana individu-individu itu saling berinteraksi membentuk suatu sistem tanpa pusat pengendali. Setiap individu berusaha mencapai keuntungan maksimum bagi dirinya sendiri, tetapi sebagai sistem maka sistem ekonomi itu akan bergerak menuju kesetimbangan sehingga semua individu dapat mencapai keuntungan yang optimum. TJ (SU) Monte Carlo Simulation (1) Nov 2016 7 / 15

Teori Evolusi Ada dua ahli ekonomi yang mempengaruhi Darwin, yaitu: (1) Thomas Maltus yang berbicara tentang pertumbuhan ekonomi yang menyebabkan kompetisi makanan dan sumber daya lainnya, lalu (2) Adam Smith yang berbicara tentang invicible hand di mana sekelompok individu yang masing-masing hanya memikirkan kepentingannya sendiri ternyata dapat menciptakan suatu sistem yang menghasilkan keuntungan optimum bagi semua. TJ (SU) Monte Carlo Simulation (1) Nov 2016 8 / 15

Bilangan Random Pada Excel bilangan random dapat diperoleh dengan perintah: = RAND() pada suatu cell. Perintah ini akan menghasilkan bilangan random r, dengan 0 r 1. TJ (SU) Monte Carlo Simulation (1) Nov 2016 9 / 15

Bilangan Random Latihan: Buat dalam satu kolom, 400 bilangan random, lalu hitunglah berapa persen dari 400 bilangan random itu yang mempunyai nilai di antara 0 s/d 0.25, berapa persen 0.25 s/d 0.5, berapa persen 0.5 s/d 0.75, dan berapa persen mempunyai nilai lebih dari 0.75. Gunakan fungsi COUNTIF, contoh: = (COUNTIF(Data, >= 0 ) COUNTIF(Data, > 0.25 ))/400 Hitung pula rata-rata dari ke 400 bilangan random itu. Catatlah berapa hasilnya dengan mengganti ke-400 bilangan random itu dengan 400 bilangan random lainnya (dengan menekan F 9). TJ (SU) Monte Carlo Simulation (1) Nov 2016 10 / 15

Probabilitas Bilangan random dapat digunakan untuk menghasilkan suatu kejadian dengan probabilitas tertentu. Latihan 2: Misalkan kita ingin membuat satu kolom yang berisi 10 angka dan terdiri dari angka-angka: 1 dengan probabilitas 0.25 dan angka 0 dengan probabilitas 0.75. Bagaimana caranya? Kita men-generate 10 angka random (0 r 1), kemudian pada kolom disebelahnya kita menulis angka 1 jika bilangan random itu kurang dari 0.25, dan angka 0 jika tidak. TJ (SU) Monte Carlo Simulation (1) Nov 2016 11 / 15

Probabilitas Misalkan penjualan dari suatu produk mempunyai demand yang mengikuti tabel berikut ini: Demand Probability 10000 0.1 20000 0.35 40000 0.3 60000 0.25 Buat satu kolom yang terdiri dari 10 angka berupa keempat angka di atas (10000, 20000, 40000, 60000) di mana kemunculan angka 10000 mempunyai probabilitas 0.1, kemunculan angka 2000 mempunyai probabilitas 0.35, dst. TJ (SU) Monte Carlo Simulation (1) Nov 2016 12 / 15

Probabilitas Buat sebuah kolom terdiri dari 10 angka random. a. r < 0.1, maka kita tulis 10000 di sebelahnya b. 0.1 r < 0.45, tulis 20000 c. 0.45 r < 0.75, tulis 40000 d. r 0.75, tulis 60000 TJ (SU) Monte Carlo Simulation (1) Nov 2016 13 / 15

Probabilitas Bagaimana jika kita ingin membuat kolom terdiri dari 1000 angka? Kita menggunakan fungsi VLOOKUP. TJ (SU) Monte Carlo Simulation (1) Nov 2016 14 / 15

Probabilitas Misalkan penjualan dari suatu produk mempunyai demand yang mengikuti tabel berikut ini: Demand Probability 10000 0.1 20000 0.35 40000 0.3 60000 0.25 Misalkan harga per unit adalah $4, biaya produksi per unit adalah $1.5, dan jika tidak laku maka biaya pembuangan per unit adalah $0.2. Buatlah simulasi monte carlo untuk menentukan tingkat produksi yang akan menghasilkan keuntungan maksimum. TJ (SU) Monte Carlo Simulation (1) Nov 2016 15 / 15