HUBUNGAN SIMULASI DAN PEMODELAN DALAM SEBUAH SISTEM_PDS_Kurniawan Agung Laksana

 DEFINISI SISTEM

        Sistem didefinsikan sebagai suatu kumpulan satu kesatuan, seperti manusia dan mesin yang aktif dan berinteraksi bersama-sama untuk mendapatkan penyelesaian akhir pokok pikiran. (definisi ini diajukan oleh Schmidt dan Taylor (1970)). Praktisnya apa yang diartikan sebagai sistem tergantung pada objektivitas pembelajaran tertentu.  Kumpulan kesatuan berisi sistem pembelajaran mungkin hanya sekelompok kecil pada keseluruhan sistem yang satu dengan sistem lainnya. Secara sederhana Sistim dapat diartikan sebagai sekumpulan obyek yang dihubungkan satu sama lain melalui beberapa interaksi reguler atau secara bebas untuk mencapai suatu tujuan.

CONTOH DEVINISI SISTEM

    Sebagai contoh: Jika seseorang ingin mempelajari sebuah bank, untuk menentukan jumlah kebutuhan teller untuk menyediakan kecukupan pelayanan terhadap  nasabah, sistem dapat didefinisikan bagian yang konsisten dari bank untuk teller dan penantian nasabah yang akan dilayani.  Jika, dengan kata lain, staf loan/kredit dan pengamanan kotak deposit dimasukkan, definisi sistem harus diperluas dengan cara yang jelas.  Kita mendefinisikan pernyataan sebuah sistem bahwa pengumpulan variabel-variabel penting untuk menjelaskan sistem di waktu tertentu,  relatif pada objektivitas yang dipelajari.  Dalam pelayanan bank, contoh-contoh pada pernyataan variabel yang mungkin adalah jumlah teller yang sibuk, jumlah nasabah dalam bank dan waktu kedatangan masing-masing nasabah dalam bank.

Manfaat Hubungan Simulasi dan Pemodelan dalam Sebuah Sistem

• Perencanaan yang Lebih Baik: Pemodelan membantu dalam merencanakan struktur dan operasi sistem sebelum implementasi nyata. Simulasi memungkinkan untuk menguji rencana-rencana ini tanpa risiko langsung.
• Optimisasi Kinerja: Dengan memodelkan berbagai aspek sistem, kita dapat mencari dan menerapkan perubahan untuk meningkatkan kinerja sistem secara keseluruhan.
• Ketepatan Keputusan: Dengan simulasi yang baik, pengambilan keputusan dapat didasarkan pada data dan hasil dari model yang mencerminkan sistem secara akurat.
• Menghemat Waktu dan Biaya: Simulasi memungkinkan eksperimen dengan berbagai kondisi dan skenario tanpa harus melakukan implementasi fisik, yang dapat menghemat waktu dan biaya.

Tujuan Hubungan Simulasi dan Pemodelan dalam Sebuah Sistem:

• Menggambarkan Sistem yang Ada: Membangun model untuk merepresentasikan sistem yang ada untuk memahami perilaku dan interaksi komponen-komponen.
• Mengantisipasi Perubahan dan Dampaknya: Menggunakan simulasi untuk memahami bagaimana perubahan pada suatu bagian sistem akan mempengaruhi sistem secara keseluruhan.
• Perbaikan dan Pengembangan Sistem: Menggunakan hasil simulasi untuk memodifikasi dan meningkatkan sistem yang ada atau merancang sistem baru dengan kinerja yang lebih baik.
• Pemahaman Lebih Mendalam: Tujuan akhir dari simulasi dan pemodelan adalah untuk mendapatkan wawasan mendalam tentang sistem dan cara mengoptimalkannya untuk mencapai tujuan yang diinginkan.

Lingkungan Sistem

    Sistem biasanya dipengaruhi oleh perubahan yang terjadi di luar sistem. Perubahan ini terjadi di lingkungan sistem. Dalam pemodelan sistem, perlu ditetapkan batas (boundary) antara sistem dan lingkungannya. Contoh, pada studi memori cache menggunakan, kita harus menetapkan dimana batas sistem. Batas ini dapat antara CPU dan cache, atau dapat memasukan memori utama, disk, OS, kompilator, ataupun program-program aplikasi. 

Komponen Sistem

Komponen sistem adalah elemen-elemen atau bagian-bagian yang membentuk sistem, baik itu fisik maupun abstrak. Komponen ini bekerja bersama-sama dan memiliki hubungan untuk mencapai tujuan sistem secara keseluruhan. Komponen-komponen ini dapat berupa perangkat keras, perangkat lunak, manusia, proses, atau bahkan sub-sistem.

Kategori Sistem

Sistim Diskrit: variabel-variabel keadaan hanya berubah pada set titik waktu yang diskrit.

    – Contoh: jumlah customer yang menunggu 

       diantrian  

Sistem Kontinyu: variabel-variabel berubah secara kontinyu menurut waktu.

    – Contoh: arus listrik

Hubungan Simulasi, Model Dan Sistem

    Simulasi adalah cara mempelajari Sistem dengan menggunakan pemodelan. Mempelajari sistem dengan simulasi, secara numerik menjalankan model dengan memberi input dan melihat pengaruhnya terhadap output.

Klasifikasi Model dalam Simulasi

1. Berdasarkan Kompleksitas:

• Sederhana: Model-model sederhana yang mencakup sedikit variabel dan parameter.
• Kompleks: Model-model kompleks dengan banyak variabel, parameter, dan interaksi yang rumit.

2. Berdasarkan Tujuan:

• Deskriptif: Model yang digunakan untuk mendeskripsikan karakteristik dan perilaku sistem.
• Prediktif: Model yang dirancang untuk memprediksi hasil atau perilaku sistem di masa depan.

3. Berdasarkan Ketergantungan Waktu:

• Statis: Model yang tidak mempertimbangkan perubahan terhadap waktu.
• Dinamis: Model yang mempertimbangkan perubahan dan evolusi sistem terhadap waktu.

Model Simulasi Statik vs. Dinamik:

1. Model Simulasi Statik:

• Representasi model yang tidak memperhitungkan perubahan atau evolusi sistem terhadap waktu.
• Cocok untuk sistem yang sifatnya stabil dan tidak mengalami perubahan signifikan seiring berjalannya waktu.

2. Model Simulasi Dinamik:

• Representasi model yang memperhitungkan perubahan dan evolusi sistem seiring waktu.
• Cocok untuk sistem yang sifatnya dinamis dan mengalami perubahan yang signifikan seiring berjalannya waktu.

Model Simulasi Deterministik vs. Stokastik:

1. Model Simulasi Deterministik:

• Model di mana output sepenuhnya ditentukan oleh parameter dan variabel input, tanpa unsur keacakan.
• Hasil simulasi deterministik akan sama jika input yang diberikan sama.

2. Model Simulasi Stokastik (Probabilistik):

• Model di mana output dipengaruhi oleh faktor-faktor keacakan atau probabilitas.
• Hasil simulasi stokastik dapat bervariasi setiap kali simulasi dijalankan bahkan dengan input yang sama.

Model Simulasi Kontinyu vs. Diskrit:

1. Model Simulasi Kontinyu:

• Model di mana waktu dianggap sebagai variabel kontinu, dan perubahan terjadi secara halus seiring waktu.
• Cocok untuk sistem yang mengalami perubahan secara terus-menerus seiring waktu

.

2. Model Simulasi Diskrit:

• Model di mana waktu dianggap sebagai variabel diskrit, dan perubahan terjadi pada titik-titik waktu tertentu.
• Cocok untuk sistem yang mengalami perubahan pada interval waktu yang terdefinisi.

    Klasifikasi ini membantu memahami berbagai jenis model dalam konteks simulasi, mempertimbangkan aspek seperti kompleksitas, tujuan, ketergantungan waktu, dan sifat deterministik atau stokastik dari model tersebut. Pemilihan jenis model yang sesuai tergantung pada karakteristik dan kebutuhan khusus dari sistem yang akan dimodelkan dan simulasi yang akan dilakukan.

Verifikasi dan Validasi Model Dalam Simulasi

Langkah terpenting dalam studi simulasi adalah validasi.

Validasi bukan merupakan tugas tersendiri yang mengikuti pengembangan model, namun merupakan satu kesatuan yang terintegrasi dalam pengembangan model. 

Verifikasi: 

    -Apakah kita membangun model yang benar? 

   - Apakah model diprogram secara benar (input parameters dan logical structure)?

Validasi:

   – Apakah model merupakan representasi akurat dari sistim riil? 

   – Proses interatif dari pembandingan model terhadap sifat sistem aktual dan memperbaiki model.

Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah  sebagaimana yang tertuang dalam https://onlinelearning.uhamka.ac.id