SIMULASI 16 OKTOBER

Simulasi diskret paling cocok digunakan untuk menganalisis

• Proses aliran kontinu

• Sistem antrean

• Dinamika populasi

• Fluktuasi pasar saham

Dalam validasi model simulasi, apa langkah utama yang harus dilakukan?

• Menghitung biaya simulasi

• Membandingkan hasil model dengan data nyata

• Membangun model secepat mungkin

• Menggunakan perangkat lunak terbaru

Apa yang menjadi tantangan utama dalam membangun model simulasi yang kompleks?

• Keakuratan data historis

• Ketersediaan perangkat keras

• Pemilihan algoritma

• Kesulitan dalam kolaborasi antar tim

Jika waktu layanan dalam sistem antrean mengikuti distribusi probabilitas eksponensial, jenis simulasi yang paling tepat adalah

• Simulasi deterministik

• Simulasi stokastik

• Simulasi Monte Carlo

• Simulasi linier

Salah satu keuntungan utama dari menggunakan simulasi dalam perancangan sistem adalah

• Mengurangi waktu produksi

• Memperoleh hasil yang pasti

• Memungkinkan pengujian berbagai skenario tanpa risiko

• Menghilangkan kebutuhan akan analisis data

Model simulasi yang tidak mempertimbangkan variabilitas dalam input disebut

• Model kompleks

• Model deterministik

• Model stokastik

• Model dinamis

Proses verifikasi dalam simulasi bertujuan untuk

• Menentukan apakah model sesuai dengan tujuan bisnis

• Memastikan bahwa model dibangun sesuai spesifikasi

• Menganalisis dampak dari hasil simulasi

• Mengoptimalkan biaya operasional

Ketika menggunakan simulasi Monte Carlo, tujuan utama dari analisis ini adalah untuk

• Menghitung nilai rata-rata dari variabel

• Mengestimasi risiko dan ketidakpastian dalam hasil

• Membangun model linier

• Menyederhanakan sistem yang kompleks

Salah satu alasan mengapa model simulasi perlu diperbarui secara berkala adalah:

• Perangkat lunak simulasi selalu berubah

• Data dan kondisi sistem dapat berubah seiring waktu

• Tim proyek tidak memiliki pengalaman yang cukup

• Model tidak pernah akurat sejak awal

Dalam konteks simulasi, "What-If Analysis" digunakan untuk:

• Menetapkan standar kualitas

• Memprediksi kegagalan sistem

• Menganalisis efek perubahan pada variabel input

• Mengoptimalkan biaya produksi