Contoh Simulasi – Dalam kuliah ini diasumsikan bahwa kita dapat mempelajari suatu sistem dengan menggunakan komputer untuk mensimulasikan perilaku sistem tersebut

Suatu sistem dapat dipelajari dengan pengamatan langsung atau dengan melihat model dari sistem tersebut. Model dapat diklasifikasikan menjadi model fisik dan model matematika. Beberapa model matematika dapat diselesaikan dengan solusi analitik, yang lainnya tidak. Jika sulit mendapatkan solusi analitik, SIMULASI digunakan

Table of Contents

Contoh Simulasi

Kumpulan bagian-bagian yang terikat bersama dalam interaksi yang teratur dan saling ketergantungan. Sistem ini terbagi menjadi dua jenis, yaitu sistem diskrit dan sistem kontinyu. GAMBAR Penyederhanaan sistem yang akan dipelajari. SIMULASI Metode kuantitatif yang menjelaskan sistem, mengembangkan model sistem, dan melakukan serangkaian tes untuk memprediksi perilaku sistem selama periode waktu tertentu.

Ratna Simdig ( X Smk Ak )

Model Simulasi Statis Vs. Model Statis Dinamis: Representasi sistem pada saat tertentu. Waktu tidak berperan di sini. Contoh: Model Monte Carlo. Model dinamis: Mewakili sistem karena berubah dari waktu ke waktu. Contoh: sistem konveyor di sebuah pabrik. Model simulasi deterministik vs. Model stokastik deterministik: tidak memiliki komponen probabilitas (keacakan). Model stokastik: Ini memiliki elemen input acak dan juga menghasilkan output acak. Model simulasi statis vs. Model berkelanjutan konstan: Situasi berubah terus menerus dari waktu ke waktu, mis. pergerakan pesawat. Model berkelanjutan: status berubah secara instan pada titik waktu yang ditentukan, mis. misalnya jumlah nasabah di bank tersebut.

Model yang akan dipelajari di bawah ini adalah model diskrit, dinamis dan stokastik dan disebut model kejadian diskrit. Continuous Event Simulation: Modelkan sistem saat sistem berubah dari waktu ke waktu, di mana variabel status berubah secara instan pada titik-titik diskrit dalam waktu.

Menggunakan simulasi: Opsi terakhir, jika metode lain tidak dapat digunakan. Padahal, berdasarkan hasil penelitian di Amerika Serikat. pada tahun 1971, dari 1000 perusahaan: 20% (mayoritas) menggunakan metode simulasi, 21% menggunakan linear programming, 2% menggunakan Inventory, dan sisanya menggunakan teknik lain.

1. Simulasi adalah satu-satunya cara yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah jika sistem yang sebenarnya sulit diamati Contoh: Jalur penerbangan pesawat luar angkasa atau satelit. 2. Solusi analitis tidak dapat dikembangkan, karena sistemnya sangat kompleks. 3. Pengecekan sistem secara langsung tidak dapat dilakukan, karena: – sangat mahal – terlalu memakan waktu – akan merusak sistem yang sedang berjalan.

Pembahasan 40 Soal Latihan Ujian Sekolah (us)

Teknik ini bukan merupakan proses optimasi dan tidak memberikan jawaban tetapi hanya menghasilkan sekumpulan keluaran sistem dalam beberapa kondisi yang berbeda. Dalam banyak kasus, akurasi sulit diukur. 2. Model simulasi yang baik bisa sangat mahal, bahkan seringkali membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk mengembangkan model yang sesuai.

11 Kelemahan simulasi: 3. Tidak semua situasi dapat dievaluasi dengan simulasi, hanya situasi yang mengandung ketidakpastian yang dapat dievaluasi dengan simulasi. Karena tanpa faktor keacakan, semua simulasi akan memberikan jawaban yang sama. 4. Simulasi menghasilkan cara mengevaluasi solusi, bukan menciptakan cara memecahkan masalah. Oleh karena itu perlu diketahui terlebih dahulu solusi atau aproksimasi dari solusi yang akan diuji.

Desain dan analisis sistem produksi Mengetahui persyaratan perangkat lunak dan perangkat keras dari sistem komputer. Evaluasi sistem senjata baru, di lingkungan militer Tentukan penyesuaian pada sistem pasokan. Desain sistem transportasi Desain sistem komunikasi Evaluasi sistem pelayanan dalam sistem perbankan. Mengevaluasi sistem ekonomi dan keuangan.

Buat model yang mencoba memasukkan informasi sebanyak mungkin. Bicaralah dengan “ahli” sistem. Memantau sistem. Gunakan teori saat ini. Gunakan hasil dari model simulasi yang sama dan relevan. Gunakan pengalaman atau intuisi.

Cara Simulasi Mikrokontroler Arduino Menggunakan Isis Proteus

Gunakan teori yang ada Gunakan hasil model simulasi yang serupa dan relevan Gunakan pengalaman atau intuisi. Langkah 2. Menguji Asumsi Model Secara Empiris Jika distribusi probabilitas secara teoritis sesuai dengan pengamatan dan digunakan sebagai masukan untuk model simulasi, Anda dapat menguji dengan memplot dan good-of-fit Jika beberapa kumpulan data disajikan untuk fenomena acak yang sama, maka Anda dapat menentukan peningkatan dalam menggabungkan data menggunakan uji Kruskal-Wallis

Menentukan apakah program komputer yang disimulasikan berfungsi sebagaimana mestinya sama dengan men-debug program komputer. Verifikasi memverifikasi terjemahan dari model konseptual (misalnya flowchart dan asumsi) ke dalam aplikasi yang berjalan dengan benar. Validasi: Berkaitan dengan penentuan apakah model konseptual yang disimulasikan (bukan program komputer) merupakan representasi akurat dari sistem yang diteliti. Jika model simulasi dan hasilnya diterima oleh manajer/klien sebagai valid dan digunakan sebagai alat pengambilan keputusan, maka model tersebut kredibel.

Konsep Sistem Model Simulasi Simulasi Ketersediaan hasil yang “benar” Implementasi hasil Validasi Validasi Membangun analisis kepercayaan dan data 1, 2, 3 4 5, 6, 7, 8, 9 10 Pemrograman model berjalan memberikan hasil

Reinvestasi Kupon Sbn (sbr012) Biar Makin Cuan — Blog Bibit

Jangan mulai dengan detail yang terlalu banyak, tetapi model juga harus memiliki detail yang cukup agar dapat dipercaya. – Keakuratan model harus konsisten dengan jenis data yang tersedia. – Waktu dan biaya merupakan faktor utama dalam menentukan detail model. – Jika jumlah faktor (faktor yang diselidiki) dalam penelitian cukup besar, gunakan model simulasi “kasar” atau model analitik untuk mengidentifikasi faktor-faktor penting sebelum mengembangkan model simulasi terperinci.

Delapan teknik yang dapat digunakan untuk men-debug program komputer dari model simulasi: Teknik 1: Saat mengembangkan model simulasi, tulis dan debug program komputer dalam bentuk modul atau subprogram. Teknik 2: Disarankan lebih dari satu orang membaca program komputer jika model simulasi yang dikembangkan berukuran besar. Penulis program itu sendiri tidak dapat memberikan ulasan positif.

Teknik 3: Jalankan simulasi dengan beberapa penyesuaian variabel masukan dan lihat apakah keluarannya masuk akal. Teknik 4: Buat “jejak”, di mana keadaan sistem yang disimulasikan, yaitu: daftar kejadian, variabel keadaan, hitungan statistik, dll., dicetak setelah setiap kejadian terjadi dan dibandingkan dengan perhitungan manual untuk melihat apakah program sedang berjalan . Seharusnya Teknik 5: Jika memungkinkan, model harus dijalankan dengan asumsi yang disederhanakan dimana karakteristik sebenarnya diketahui atau mudah dihitung.

Teknik 6: Dalam beberapa model simulasi, ada gunanya memiliki animasi keluaran simulasi yang dapat dilihat. Teknik 7: Catat rata-rata dan varians sampel untuk setiap distribusi probabilitas input yang disimulasikan dan bandingkan dengan rata-rata dan varians yang diinginkan (yaitu historis). Langkah ini menentukan apakah nilai input dihasilkan dengan benar dari distribusi. Teknik 8: Gunakan paket simulasi untuk meminimalkan jumlah baris kode yang diperlukan.

Simulasi Pts Worksheet

1. Eksperimen dengan model simulasi menggantikan eksperimen dengan sistem yang ada atau yang diusulkan. Dengan demikian, tujuan validasi yang ideal adalah untuk memastikan bahwa model simulasi cukup baik untuk digunakan dalam pengambilan keputusan untuk sistem. 2. Mudah atau sulitnya proses validasi tergantung pada kompleksitas sistem yang dikembangkan dan apakah versi sistem sudah ada. 3. Model simulasi dari sistem yang kompleks hanya dapat merupakan perkiraan dari sistem nyata.

4. Model simulasi harus selalu dikembangkan untuk tujuan tertentu. Sebuah model yang valid untuk satu tujuan belum tentu valid untuk tujuan lainnya. 5. Penjelasan asumsi model simulasi harus dimutakhirkan secara berkala dan terakhir dalam laporan akhir. 6. Model simulasi harus divalidasi dalam kaitannya dengan ukuran kinerja yang akan digunakan dalam pengambilan keputusan.

7. Validasi bukanlah sesuatu yang harus dilakukan setelah model simulasi dikembangkan, tetapi pengembangan dan validasi model harus dilakukan bersama selama studi simulasi. 8. Validasi statistik antara data keluaran model dan data keluaran sistem (jika ada) umumnya tidak dapat dilakukan, tergantung pada sifat datanya.

CARA MEMPEROLEHNYA: PERTAMA KALI, dengan: Melempar dadu Mengupas kartu ZAMAN MODERN (>1940), dengan: membangkitkan bilangan acak secara numerik/aritmik (menggunakan komputer), disebut “pseudo-random numbers” (angka acak semu).

Bikin Harapanmu Terwujud Dengan Aktifin Gopaypinjam

Distribusi seragam (0, 1) dan tidak ada korelasi antar angka. Dihasilkan dengan cepat, penyimpanan tidak besar Dapat “dimainkan” untuk waktu yang lama, karena angka acak dapat dihasilkan berulang kali

METODE PENGALIHAN Xn = (aXn-1) modulo m Dimana : Bilangan. Simulasi dimulai dengan nilai awal X0 yang disebut seed. a & m: bilangan bulat positif tertentu aXn-1 dibagi m dan sisanya diambil sebagai nilai Xn

Untuk Xn berperilaku acak yang dapat dijelaskan: Koefisien m dipilih sebesar mungkin untuk memperpanjang periode a dipilih sehingga korelasi antara Xn minimal Seed Xo: interval. Bilangan bulat positif ganjil, Xo<m Angka acak : Ui = Xn/m

Xn = (aXn-1 + C) mod.m Pemilihan a, c, m dan x0 : m = 2w-1 interval a  2w/2 dan a  1 (mod 4) c & X0. Bilangan bulat positif ganjil < m (c<m , X0<m)

Contoh Rpp 10 Menit Simulasi Mengajar Seleksi Calon Guru Penggerak

Keterangan: Periode perkalian m/4 Pembangkitan campuran dengan periode penuh (=m) jika : m dan c pembagi persekutuannya adalah 1 Jika m habis dibagi suatu bilangan. q prima, maka (a-1) juga habis dibagi q Jika m habis dibagi 4, maka (a-1) juga habis dibagi.

Misalnya komputer dengan word space 12 bit W = 12 m = 2 w-1 = 2 11 = 2048 a = 67  a  2 6 & a  3 (mod 8) contoh: Xo = 129 X1 = ( 67)(129 ) mod 2048 = 451 X2 = (67)(451) mod 2048 = 1545 X3 = (67)(1545)mod 2048 = 1115 X4 = (67)(1115)mod 2048 = 977

33 Contoh: U1 = 451/2048 = 0,22015 U2 = 1545/2048 = 0,754395 U3 = 1115/2048 = 0,544434 U4 = 977/2048 = 0,477/2048 = 0,477/2047 = 0,2047 = 7 = 7 0,2047. 77048 Periode U =15 m/2048 =1 U =15 m/2048 2 = U514

Misalnya komputer dengan kapasitas 12 bit word a = 65 (  2 6 &  1 mod 4 ) m = = 2048

Kendala Apa Yang Terjadi Bila Tidak Menemukan Ide Dan Gagasan Dalam Simulasi Visual

Contoh simulasi monte carlo, contoh simulasi tes cpns, contoh simulasi digital, contoh soal simulasi, contoh simulasi antrian supermarket, contoh soal simulasi digital, contoh simulasi kredit mobil, contoh simulasi kpr rumah, simulasi, contoh simulasi kpr, contoh simulasi bisnis, contoh aplikasi simulasi