Pemodelan dan Simulasi 7C

Contoh aplikasi: – Waktu pelayanan – Waktu antar kedatangan   Bilangan acak : terdistribusi secara uniform dalam interval. Digit acak : terditribusi secara uniform pada himpunan. Bilangan acak yang sebenarnya sangat sulit dibuat : – Bilangan acak bayangan (pseudo-random numbers) – Membangkitan bilangan acak dari tabel digit acak.   Entitas apa ? Keadaan apa ? Persitiwa seperti apa ? Kapan peristiwa terjadi atau bagaiman memodelkan peristiwa ? Bagaimana keadaan berubah ketika peristiwa terjadi? Contoh: Simulasi kedatangan, pelayanan 20 customer Statistik dan analisis contoh sistem antrian tunggal Sistem Inventory   – Simulasin sistem inventory (M; N). Masalah Reabilitas – Evaluasi alternatif Masalah Militer – Bilangan normal acak Lead-Time Demand – Histogram Konsep Dasar Simulasi: – Menetapkan karakterisik data masukan. – Mengkonstruksi tabel simulasi. – Membangkitak variabel acak berdasaskan model    masukan da...

  Rangkuman Pemodelan Dan Simualasi ·       Pengertian Kecerdasan Tiruan H.A Simon {1987} “Kecerdasan buatan (artificial intelegence) merupakan Kawasan penelitian,aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemograman computer untuk melakukan suatu hal yang dalam pandangan manusia adalah – cerdas” Rich And Knight {1991} “Kcerdasan Buatan (Al) Merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat computer melakukan hal-hal yang saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh man”sia" Encylopedia Britannica : “Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu computer yang dalam mempresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol dari pada bilangan ,dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan” ·       Perspektif AI dari sisi Tujuan AI Menurut Winston dan Prendergast [1984]: 1.Membuat mesin menjadi lebih pintar (tujuan utama) 2.Memahami ap aitu kecerdasan (tuju...

        Langkah-Langkah Studi Simulasi Formulasi masalah Penetapan tujuan dan rencana proyek: pendekatan yang digunakan untuk menyelesaikan masalah. Konseptualisasi model: membangun model yang masuk akal. Pengumpulan data: mengumpulkan data yang diperlukan untuk merun simulasi (seperti laju ketibaan, proses ketibaan, displin layanan, laju pelayanan dsb.). Penerjemahan Model: konversi model suatu bahas pemrograman. Veri…kasi: Veri…kasi model melalui pengecekan apakah program bekerja dengan baik. Validasi: Check apakah sistim merepresentasi sistim riil secara akurat. Desain Eksperimen: Berapa banyak runs? Untuk berapa lama? Jenis variasi masukannya seperti apa ? Produksi runs dan analisis: running aktual simulasi, mengumpulkan dan menganalisis keluaran. Jalankan lagi (More runs) ?: mengulangi eksperiemn jika perlu. Dokumentasi dan pelaporan: Dokumen dan laporan hasil Im...