Transcript Model & Simulasi 01

Selamat Subagio, S.Kom
1. Pengantar Sistem, Model & Simulasi
Sistem & Lingkungan Sistem
 Model dari Sistem
 Hubungan Sistem, Model & Simulasi
 Ringkasan
 Latihan Soal
 Tugas

Sistem & Lingkungan Sistem
Kemampuan analisa sistem kunci keberhasilan dari
implementasi model

Konsep Sistem
 Sistem menjadi bagian yang harus dihadapi manusia sejak






diciptakan : sistem tata surya, sistem bumi, sistem alam, dsb.
s/d saat ini sistem menjadi bagian yang tidak terpisahkan untuk
mencapai kemajuan strata berpikir & strata pelaksanaannya
Komputer dibuat sesuai tatacara & kaidah kerja otak manusia :
ada tempat simpan data, ada proses pengolahan data, dsb
Telaah manusia terhadap persoalan  pemikiran ke-sistem-an
Pemikiran ini sejak 1940  system thinking
Penelitian operasional, management science atau analisa sistem
telah menggunakan  pemikiran ke-sistem-an ini
Interaksi antar bagian sistem sering dinyatakan dlm terminologi
kuantitatif  ekspresi matematika
Sistem & Lingkungan Sistem

Konsep Sistem (2)
 Ekspresi matematika sangat membantu analis untuk mendalami
persoalan yang kompleks  solusi / kompromi terbaik 
jawaban pertanyaan
3 kemampuan kodrat manusia :
 1. Kecerdasan  menemukan solusi, derajat berbeda-2
 2. Persepsi thdp masalah  bersama dgn kecerdasan mampu
menganalisa & memecahkan masalah
 3. Falsafah hidup  pengaruh terhadap keputusan yang
berbeda dalam persoalan yang sama
 Manusia memiliki kelebihan dibanding makhluk lain
 Kompleksitas masalah  tidak cukup sifat & sikap naluriah,
tetapi perlu telaah mendalam  agar tepat
Sistem & Lingkungan Sistem

Mengapa Perlu Pemikiran Sistem
Metode analisis tradisional tidak bertambah
penyelesaian solusinya, karena :
 Meningkatnya kompleksitas masalah  perlu
koordinasi dgn baik
 Kebutuhan akan efisiensi & efektivitas  lama
penyelesaian
 Sering intuitif & tidak terencana  salah
sasaran
Sistem & Lingkungan Sistem

Apa Itu Sistem
 Rasa ingin tahu karena berada dlm lingkaran sistem &





perubahan sistem
Manusia terus berada dlm sistem transportasi, sistem kesehatan,
sistem produksi, sistem distribusi, dll
Rasa ingin tahu  kualitas terbaik, minimalisasi kehilangan
waktu, biaya  berpikir sistem yang lebih baik
Dipengaruhi oleh perubahan-2 dlm sistem (endogen) dan dari
luar sistem (eksogen)
Sistem keluarga memiliki elemen : suami, istri, anak, mertua,
pembantu, dsb.
Elemen perlu saling interaksi untuk mencapai tujuan
Sistem & Lingkungan Sistem

4 Ciri Sistem
 Adanya sekumpulan elemen
 Adanya interaksi di antara elemen tersebut
 Mempunyai tujuan yang hendak dicapai
 Situsi dan kondisi yang kompleks
Beberapa definisi sistem yang ada tetap berada dalam
lingkup point-point di atas


Blanchard (2000) : sekumpulan elemen-2 yang mempunyai fungsi
bersama untuk mencapai suatu tujuan
Law (2004) : sekelompok komponen yang beroperasi secara
bersama-2 untuk mencapai tujuan tertentu atau sekumpulan entitas
ayng bertindak dan berinteraksi bersama-2 untuk memenuhi suatu
tujuan akhir yang logis
Sistem & Lingkungan Sistem

Apa Itu Sistem (3)
 Contoh sistem : sistem lalulintas, sistem politik, sistem ekonomi,
sistem manufaktur, sistem layanan, dsb.
 Foklus utama dari sistem manufaktur dan layanan adalah :
proses material, informasi & SDM.
 Kesulitan dalam menentukan batas sistem (boundary), karena
banyaknya interaksi antar elemen-2 dalam group
 Pemodel perlu pengetahuan yang cukup terhadap sistem yang
akan ditelaah
Pluto
Sistem
Ada interaksi dlm grup
Batas Sistem
Asteroid
Sistem & Lingkungan Sistem

Apa Itu Sistem (4)
 Pemodel perlu pengetahuan yang cukup terhadap sistem yang
akan ditelaah
 Analis hanya bisa mempelajari perilaku dari sistem, tetapi tidak
memodelkan bagian dari sistem itu
 Model yang baik, bukan semata mengambil semua bagian
sistem
 Tetapi perlu menelaah, mengkaji, membuat prediktif dari
kejadian yang mungkin
Elemen dari Sistem
a. Entitas & Atribut
 Entitas : item-item yang akan diproses oleh sistem
 Proses bisa benda konkrit, maupun abstrak
 Karakteristik khas : biaya, bentuk, prioritas, kualitas &
kondisi
 Atribut : segala sesuatu yang menjadi properti dari
entitas
 Misal : kasir (entitas), skill kasir (atribut)
 Bentuk-bentuk Entitas : Bernyawa, tidak bernyawa,
tidak dapat diraba (abstrak)
Elemen dari Sistem
b. Aktivitas & Delay
 Aktivitas : kejadian yang dilakukan sistem baik





langsung/tidak dlm memproses entitas
Contoh aktivitas : melayani pelanggan, memotong
part, dsb
Delay : keadaan dimana durasi proses tidak diketahui
Contoh delay : menunggu untuk dilayani di dalam
suatu sistem antrian, menunggu diproses pada
manufaktur
Delay akan terlihat pada saat melihat kesimpulan dari
proses yang berlangsung
Aktivitas merupakan bagian dari perencanaan model
Elemen dari Sistem
c. Sumber Daya & Kontrol
 Sumber daya : segala sesuatu yang dapat membantu
aktivitas
 Contoh sumberdaya : fasilitas pendukung, peralatan,
personel, dsb
 Karakteristik : kapasitas, kecepatan, waktu siklus,
reliabilitas
 Kategori : manusia/bernyawa (operator, dokter,
perawat, dsb.), tidak bernyawa (peralatan, lantai
produksi, dsb.), tidak dapat diraba (informasi, tenaga
elektrik, dsb.)
Elemen dari Sistem
c. Sumber Daya & Kontrol
 Kontrol mengatur bagaimana, kapan dan dimana
aktivitas dilaksanakan
 Pada tingkat tinggi  penjadwalan, perencanaan dan
kebijaksanaan
 Pada tingkat rendah  pengendalian dlm bentuk
prosedur tertulis dan logika
 Pada semua level  pengendalian menyediakan
informasi & logika keputusan bagaimana sistem
dioperasikan
Ukuran Kinerja Sistem








Aliran Waktu
Utilisasi
Nilai Waktu
Waktu Tunggu
Rata-rata Aliran
Tingkat Antrian
Produksi
Variansi
Variabel-Variabel Sistem

Variabel Keputusan :
 Variabel yang independent / tdk tergantung
 Perubahan nilai akan memberi efek perilaku dari
sistem

Variabel Respon :
 Mengukur performansi dari sistem untuk memberikan
respon pada variabel keputusan tertentu
 Contohnya : jumlah entitas yang diproses untuk waktu
tertentu, rata-rata penggunaan sumberdaya
 Pada simulasi, merupakan variabel yang dependen /
tergantung pada nilai dari variabel independen
 Eksperimen tidak dapat memanipulasi variabel
dependen / variabel keputusan
Variabel-Variabel Sistem

Variabel State
 Variabel yang menandai status dari sistem pada saat
tertentu
 Merupakan variabel dependen seperti variabel respon
dimana tergantung pada variabel independen
 Sering tidak diketahui pada saat percobaan, sehingga
tidak dapat langsung dikontrol seperti pada variabel
keputusan
Pendekatan sistem berkaitan dengan bagaimana
masing-2 unsur berhubungan satu dengan
lainnya menjadi 1 kesatuan pendekatan
“integratif “ desain sistem
Variabel-Variabel Sistem
Sistem
Entitas
Sumber
Atribut
Aktivitas
Kontrol
Kejadian
Mesin
ATM
Pelanggan
Mesin
ATM
Jumlah
uang
yang
diambil
Status
Pengeluara mesin
n uang
(rusak,
sibuk) atau
panjang
antrian
SPBU
Pelanggan
(kendaraan)
Tangki
Minyak
Jumlah
Minyak
Pengisian
minyak
Status
tangki
(kosong
/tidak)
Kedatangan &
keluarnya
pelanggan
SMS
Pesan
Kesibukan Server
Panjang
& tujuan
Pengiriman Pesan
Pesan
menunggu
Pesan
sampai ke
tujuan
Potong
Rambut
Pelanggan
Potong
Rambut
Rambut
Panjang
Menggunting rambut
Tukang
Kedatangcukur sibuk an &
keluarnya
UPI YPTK -pelanggan
Padang
Kedatangan &
keluarnya
pelanggan
Model dari Sistem

Konsep Model
 Model : proses penggambaran operasi sistem
nyata untuk menjelaskan atau menunjukkan
relasi-relasi penting yang terlibat
 Sistem nyata biasanya kompleks  perlu
simplifikasi dari problematika yang ada
 4 karakteristik model :
○ Punya tingkat generalisasi yang tinggi
○ Punya mekanisme yang transparan
○ Punya potensi untuk dikembangkan
○ Punya kepekaan terhadap perubahan asumsi
Model dari Sistem
Jenis-jenis Model

3 faktor sudut pandang pemodel :
 Tata nilai yang dianut
 Ilmu pengetahuan khusus yang dimiliki
 Pengalaman yang berhubungan

Jenis-jenis Model Simbolik:
 Model Stokastik :
 Model Deterministik
 Model Statis
 Model Dinamis
Model dari Sistem

Jenis-jenis Model Simbolik :
 Model Stokastik : mencakup distribusi kemungkinan
untuk input & memberikan serangkaian nilai dari
sekurang-kurangnya 1 variabel output dgn
probabilitas yang berkaitan pada tiap nilai
○ Contoh : waktu kedatangan pelanggan, waktu antrian
pelanggan
 Model Deterministik :Model yang dipergunakan untuk
memecahkan suatu persoalan dalam situsai yang
pasti
○ Contoh : proses kimia, peta, dsb.
Model dari Sistem

Jenis-jenis Model :
 Model Statis : yang berhubungan dengan keadaan
sistem pada suatu saat tidak mempertimbangkan
perubahan waktu, biasa hanya melibatkan
pembangkitan bil.random untuk simulasi
○ Contoh : penganggaran keuangan univ., penentuan jumlah
persediaan gudang, dsb.
 Model Dinamis : yang berkaitan dgn keadaan sistem
pada waktu berkelanjutan, mengandung proses
perubahan setiap saat akbiat suatu aktivitas
○ Contoh : Simulasi layangan perbankan yang buka dari jam
08.00-15.00
Hubungan Sistem, Model & Simulasi
Konsep Simulasi
 Simulasi
 Mengapa Simulasi ?
 Kapan Simulasi Digunakan ?
 Kapan Simulasi Tidak Digunakan ?
 Kegunaan & Kesulitan dari Simulasi
 Tipe-tipe Simulasi
 Hubungan Sistem, Model dan Simulasi

Hubungan Sistem, Model & Simulasi

Konsep Simulasi :
 Alat bantu untuk memahami masalah yang akan dipecahkan
 Dirancang untuk membantu pemecahan masalah yang
berhubungan dgn sistem yang dioperasikan secara alamiah

Simulasi
 Diawali dgn pemahaman atas sistem & pembanguan modelnya
 Model yang baik  pemahaman sistem yang baik

Mengapa Simulasi ?
 Mengurangi biaya, waktu, tenaga, tidak merusak
 Mampu memberikan kapabilitas & akurasi dari penilaian
performance pada sistem yang kompleks
 Keunggulan sbg alat pengambil keputusan
 Kebebasan pda perencana sistem yang tak terbatas untuk
mencoba berbagai gagasan, demi peningkatan hasil, minimasi
resiko-waktu, sifat destruktif
Hubungan Sistem, Model & Simulasi




Kapan Simulasi Digunakan ?
Kapan Simulasi Tidak Digunakan ?
Kegunaan & Kesulitan dari Simulasi
Tipe-tipe Simulasi :
 Simulasi dinamis/statis
 Simulasi stokastik / deterministik
 Discrete event simulation / continous event simulation

Hubungan Sistem, Model dan Simulasi
Kapan Simulasi Digunakan ?





Suatu keputusan operasional sdg dibuat
Proses yg sdg dianalisa mudah digambarkan & berulang
Peristiwa & aktivitas memperlihatkan bbrapa
interdependensi & variabilitas
Biaya berdampak pd keputusan & lebih besar ongkos
daripada melakukan simulasi
Beban yang diberikan untuk mengadakan percobaan pada
sistem nyata lebih besar dibanding memberi beban kepada
dilakukannya simulasi
Kapan Simulasi Tidak Digunakan ?








Permasalahan bisa diselesaikan dg penyelesaian analisis
Permasalahan bisa diselesaikan dg akal sehat
Permasalahan lebih mudah jika dilakukan dg eksperimen
langsung
Biaya-biaya yang akan digunakan melebihi anggaran yg ada
Perilaku sistem ekstrem kompleks atau tdk dapat
didefinisikan
Ekspektasi terhadap persoalan tdk dapat dinalar
Sumber daya & waktu tdk tersedia
Jika perilaku sistem sangat kompleks atau tdk bisa
digambarkan
Kegunaan/keunggulan dari Simulasi





Sebagian besar sistem riil dg elemen2 stokastik tdk dapat
dideskripsikan secara akurat dg model matematik yg dievaluasi
secara analitik. Dgn demikian simulasi seringkali merupakan satu
satunya cara
Simulasi memungkinkan estimasi kinerja sistem yang ada dgn
beberapa kondisi operasi yang berbeda
Rancangan-rancangan sistem alternatif yg dianjurkan dapat
dibandingkan via simulasi untuk mendapatkan yang terbaik
Pada simulasi bisa dipertahankan kontrol yang lebih baik terhadap
kondisi eksperimen
Simulasi memungkinkan studi sistem dgn kerangka waktu lama dlm
waktu yg lebih singkat, atau mempelajari cara kerja rinci dlm waktu
yg diperpanjang
Kesulitan Pelaksanaan dari Simulasi







Hasil simulasi seringkali bersifat “individual”, tdk bisa jadi solusi umum
Hasil simulasi sangat “hard to interpret result”, mengingat hasil simulasi
merupakan rangkaian skenario
Membutuhkan waktu yg lama untuk menghasilkan suatu solusi, krn harus
mempelajari sistem secara tepat
Membutuhkan biaya yg cukup tinggi, walaupun jika dibandingkan dgn
percobaan langsung masih lebih rendah biaya & resikonya
Setiap langkah percobaan model simulasi stokastik hanya menghasilkan
estimasi dari karakteristik sistem yg sebenarnya untuk parameter input
tertentu. Untuk kasus tersebut model analitik lebih valid
Model simulasi yg sempurna, seringkali mahal & makan waktu lama untuk
dikembangkan
Output dlm jumlah besar yg dihasilkan dari simulasi biasanya tampak
meyakinkan, padahal belum tentu modelnya valid
Tipe-tipe Simulasi :

Tipe-tipe Simulasi :
 Simulasi dinamis/statis
 Simulasi stokastik / deterministik
 Discrete event simulation / continous event simulation
Hubungan Sistem, Model & Simulasi
Keberhasilan simulasi ditentukan oleh :
 bagaimana menghasilkan model yg baik ??
 Ciri model yg baik dicirikan oleh :
  keterwakilan & pengetahuan analis dlm mempelajari
sistem ??
 Contoh :
 Simulasi kebakaran oleh tim pemadam kebakaran
 Dibuat kondisi (model) yg mewakili sistem nyata
 Simulasi yg baik membutuhkan building model yg baik
 Model yg baik akan dihasilkan melalui pengamatan
sistem yg cermat & komprehensif

Contoh Simulasi

Pada Kasir Supemarket X
Supermarket X
S
E
R
V
E
R
Pintu Masuk
Antrian .....
K
A
S
I
R
Waktu kedatangan & waktu pelayanan

Pada Kasir Supemarket X
Pelanggan ke
Waktu
kedatangan di
kasir
Waktu pelayanan
kasir
1
3.2
3.8
2
10.9
3.5
3
13.2
4.2
4
14.8
3.1
5
17.7
2.4
6
19.8
4.3
7
21.5
2.7
8
26.3
2.1
9
32.1
2.5
10
36.6
3.4
Nilai antrian pada kasir

Pada Kasir Supemarket X
Pelanggan
ke
Waktu
kedatangan
di kasir
Waktu
pelayanan
kasir
1
3.2
3.8
2
10.9
3.5
3
13.2
4.2
4
14.8
3.1
5
17.7
2.4
6
19.8
4.3
7
21.5
2.7
8
26.3
2.1
9
32.1
2.5
10
36.6
3.4
Waktu keluar
Waktu
tunggu
Waktu di
supermarket
Nilai antrian pada kasir (2)

Pada Kasir Supemarket X
Pelanggan
ke
Waktu
kedatangan
di kasir
Waktu
pelayanan
kasir
Waktu
keluar
Waktu
tunggu
Waktu di
supermarket
1
3.2
3.8
7.0
0
3.8
2
10.9
3.5
14.4
0
3.5
3
13.2
4.2
18.6
1.2
5.4
4
14.8
3.1
21.7
3.8
6.9
5
17.7
2.4
24.1
4.0
6.4
6
19.8
4.3
28.4
4.3
8.6
7
21.5
2.7
31.1
6.9
9.6
8
26.3
2.1
33.2
4.8
6.9
9
32.1
2.5
35.7
1.1
3.6
10
36.6
3.4
40.0
0.0
3.4
Waktu
pelanggan
datang /
keluar
Pelanggan ke
Tipe Kejadian
Pelanggan di
antrian
Pelanggan di
supermarket
Status kasir
Rincian proses simulasi berorientasi pada event
0.0
-
Mulai
0
0
Menganggur
Lama Kasir
menganggur
Waktu
pelanggan
datang /
keluar
Pelanggan ke
Tipe Kejadian
Pelanggan di
antrian
Pelanggan di
supermarket
Status kasir
Kasir
menganggur
Rincian proses simulasi berorientasi pada event
0.0
-
Mulai
0
0
Menganggur
3.2
1
Datang
0
1
Sibuk
7.0
1
Keluar
0
0
Menganggur
10.9
2
Datang
0
1
Sibuk
13.2
3
Datang
1
2
Sibuk
14.4
2
Keluar
0
1
Sibuk
14.8
4
Datang
1
2
Sibuk
17.7
5
Datang
2
3
Sibuk
18.6
3
Keluar
1
2
Sibuk
19.8
6
Datang
2
3
Sibuk
21.5
7
Datang
3
4
Sibuk
21.7
4
Keluar
2
3
Sibuk
24.1
5
Keluar
1
2
Sibuk
26.3
8
Datang
2
3
Sibuk
28.4
6
Keluar
1
2
Sibuk
31.1
7
Keluar
0
1
Sibuk
32.1
9
datang
1
2
Sibuk
33.2
8
Keluar
0
1
Sibuk
35.7
9
Keluar
0
0
Menganggur
36.6
10
Datang
0
1
Sibuk
3.2
3.9
0.9
Ringkasan
Kompleksitas persoalan yang melingkupi
kehidupan manusia menyebabkan
berkembangnya pemikiran ke-sistem-an
 Sistem merupakan sekumpulan obyek yang
saling berinteraksi dan berhubungan untuk
mencapai tujuan tertentu pada situasi yang
kompleks.
 Pemikiran ke-sistem-an ini akan memberikan
pengaruh terhadap bagaimana model dibangun
 Model yang dibangun berdasarkan pemikiran
ke-sistem-an yang baik akan menghasilkan
simulasi yang baik pula

Latihan Soal








Apa yang dimaksud dengan model ?
Apa yang dimaksud dengan simulasi ?
Berikan contoh dan jelaskan mengenai jenis-jenis dari
model dan perbedaannya ?
Jelaskan apa yang dimaksud dengan simulasi ?
Kapan simulasi dapat digunakan sebagai pendekatan
penyelesaian persoalan dan kapan tidak dapat
digunakan ?
Apakah perbedaan antara model stokastik & model
deterministik dalam bentuk variabel input dan dengan
cara menginterpretasikan hasilnya
Apakah 2 karakteristik sistem yang menyebabkannya
menjadi kompleks ?
Apa yang menjadi prinsip-prinsip dalam pengembangan
model ? Berikan contohnya ?
Latihan Soal (2)
Apa yang dimaksud dengan asumsi ?
 Apa syarat-syarat dari perubahan asumsi?
 Jelaskan dan berikan contoh kapan simulasi dapat
digunakan ?
 Jelaskan dan berikan contoh kapan simulasi tidak dapat
digunakan ?
 Apa perbedaan antara simulasi diskrit dan simulasi
kontinyu ?
 Terangkan beberapa istilah sbb, dengan contoh :





Stochastic Process
Asumsi
Dependent Variabel
Discret State Continous Parameter Stochastic Process
Tugas
Pilihlah sebuah sistem yang ada kaitannya dengan
perusahaan / industri (jasa atau manufaktur).
Tentukan :
 Elemen-elemen dari sistem ?
 Keterkaitan antar elemen ?
 Sebutkan Subsistem & Sistem yang dipilih ?
 Jelaskan batasan sistem ?
 Jelaskan lingkungannya ?
 Jelaskan klasifikasi sistem yang anda pilih ?
Berdasarkan sistem yang dipilh seperti tugas di atas,
susunlah sebuah model (minimal diagram keterkaitan)
yang menjelaskan bahwa model merupakan
representasi dari sistem ?
Model & Simulasi
REFERENSI :
 Law, A. and Kelton W., 2000, “Simulation
Modelling and Analysis”, 3rd, Mc Graw-Hill
 Harrel, C., Gjosh, K.B, and Bowden R, 2000,
“Simulation using ProModel”, 2nd, Mc GrawHill
 Kreutzer, W., 1986, “System Simulation”,
Addison Wesley
 Arifin, M., 2009, “Simulasi Sistem Industri”,
Graha Ilmu
Model & Simulasi
Pengantar Sistem, Model & Simulasi
 Aspek Statistika & Probabilitas dalam
Simulasi
 Pembangkitan Bilangan Random
 Simulasi Kejadian Kredit
 Pengumpulan Data & Sistem Antrian
 Verifikasi & Validasi Simulasi
 Simulasi Sistem
 Sistem Dinamik
