Contoh Simulasi – PEMODELAN SIMULASI Pemodelan adalah upaya pemecahan masalah dengan menggunakan model yang mensimulasikan perilaku objek yang dipelajari. Seperti halnya model pada umumnya, model simulasi dapat berupa fisik maupun matematis. Metode Monte Carlo berbasis komputer biasa digunakan dalam proses pemodelan Metode Monte Carlo adalah metode pemodelan berdasarkan teori probabilitas. Disebut metode Monte Carlo karena sering diilustrasikan dengan roulette, alat judi di situs judi Monte Carlo. Aplikasi praktis sering menggunakan “generator angka acak” atau “generator angka acak”, seperti “RAND()” di Excel. Metode ini digunakan sebagai alat untuk mensimulasikan kondisi stokastik, sehingga penerapannya pada model stokastik. JENIS-JENIS MODEL Model deterministik adalah model yang memiliki kondisi kepastian. Model stokastik adalah model yang memperhitungkan adanya ketidakpastian dalam bentuk probabilitas. Model statis adalah model dengan parameter tetap. Model dinamis (dynamic model) adalah model dengan nilai parameter yang berubah dari waktu ke waktu. Model heuristik adalah model yang dikembangkan melalui trial and error. Hasil yang dicapai belum tentu optimal. Universitas Bin Nusantar

RANDOM NUMBER GENERATION Distribusi seragam – 1000 Distribusi seragam 0 – 1000 Distribusi seragam – 5000 Distribusi seragam bilangan bulat 0 – 9 atau 1 – 10 Universitas Bin Nusantar

Daftar Isi

Contoh Simulasi

Pembahasan 1 Dimulai dengan pelanggan yang datang pada pukul 12:00, modelkan kedatangan 10 pelanggan berikutnya dengan menggunakan metode Monte Carlo jika distribusi probabilitas waktu antar kedatangan mereka adalah: 1 menit : 10% 2 menit : 30% 3 menit : 30% 4 menit : 20% 5 menit : 10% Gunakan 2 himpunan bilangan acak yaitu: 0,000 – (untuk simulasi matematika) dan bilangan bulat 1 – 10 (untuk simulasi fisik). Universitas Bin Nusantar

Contoh Simulasi Kasus Antrian Single Server

Solusi Asumsikan hasil pembangkitan bilangan acak dalam excel waktu antara kedtgans (menit) Probabilitas kumulatif Batas bilangan acak 0.000 – 1.000 Batson. Akun. putaran acak 1 -10 1 0.10 0.000 – 0.100 2 0.30 0.40 0.101 – 0.400 2, 3, 4 3 0.70 0.401 – 0.700 5, 6, 7 4 0.00 9. 5 1 .00 0.901 – 1.000 10 pelanggan untuk waktu kedatangan nomor acak (menit) waktu kedatangan 1 2 12,02 8 12,10 3 7 12,17 4 12,20 5 9 12,29 6 10 12,39 12,49 12,58 13 ,086 Universitas Bin Nusar

Pengantar Simulasi Definisi Simulasi Sederhana 6

Agar situs web ini berfungsi, kami mendaftarkan data pengguna dan meneruskannya ke pemroses. Untuk menggunakan situs web ini, Anda harus menyetujui kebijakan privasi kami, termasuk kebijakan cookie kami Mengapa Anda memerlukan simulasi? 3 HUBUNGAN SISTEM, MODEL DAN SIMULASI 4 Model Konseptual Simulasi 5 Simulasi Sederhana 6 Simulasi Kompleks 7 Tahapan Simulasi 8 Diagram Alir

2 Definisi Simulasi dapat didefinisikan sebagai simulasi SISTEMATIS dari kejadian nyata untuk memecahkan suatu masalah. Wawasan utama adalah bahwa simulasi bukanlah alat pengoptimalan yang membawa keputusan, tetapi hanya sistem pendukung keputusan.

Simulasi menghindari: biaya tinggi, memakan waktu, kesalahan biasanya dibuat dengan coba-coba (Banks, et.al., 1996).

Sistem: Sistem adalah kesatuan elemen yang dihubungkan oleh mekanisme tertentu dan dihubungkan oleh hubungan saling ketergantungan. Model: Model adalah representasi atau formalisasi yang koheren dari sistem nyata dalam bahasa tertentu (Banks, et.al., 1996). ). Simulasi adalah simulasi sistem dinamis dengan model yang berjalan di komputer sehingga kinerjanya dapat dievaluasi dan ditingkatkan. di rumah

Pembahasan 40 Soal Latihan Ujian Sekolah (us)

SISTEM NYATA Kontrol dan Operasi Kegiatan Operasional Evaluasi Kinerja (Elemen, Komponen) Peningkatan (Input Dummy) (Perbaikan) Operasi Sistem Buatan dari Sistem Fiktif Karakteristik Operasional Keadaan Keadaan 1 Keadaan 2 Keadaan 3 (Aktual) Masalah

Pabrik tersebut memproduksi 2 jenis mainan yaitu Tamiya dan Robot. Keuntungan setiap Tamiya adalah Rs.3000, keuntungan setiap robot adalah Rs. Tamiya membutuhkan waktu 6 jam untuk membuat bahan, 4 jam untuk memasang dan 5 jam untuk berkemas. Pesanan tersebut dipenuhi oleh pabrik dengan total alokasi waktu 54 jam untuk produksi material, 48 jam untuk pemasangan dan 50 jam untuk pengemasan. Jumlah Tamiya dan robot untuk keuntungan maksimal? SISTEM NYATA di rumah

PRODUKSI MATERI MATERIAL ASSEMBLY PACKAGING TAMIYA (X) 6 jam 4 jam 5 jam ROBOT (Y) 3 jam WAKTU DISTRIBUSI YANG TERSEDIA 54 jam 48 jam 50 jam MODEL 6x + 3y ≤54 4x + 6y ≤ + 4805 Fungsi: Tujuan ≤ + 4805 Fungsi: rumah x y

Sistem Antrian Kasir Supermarket Sistem Antrian Teller Bank Sistem Antrian Pada Lini Produksi Pemodelan Sistem Group Technology untuk Meminimalkan Biaya Material Handling Heuristic Multi-Objective Optimization Menggunakan Simulasi Pada Sistem Manufaktur Selular

Contoh Simulasi Soal Unbk Kimia 2017

9 tahapan pemodelan observasi sistem nyata dalam konteks analisis dan pemodelan sistem, pengumpulan data operasional dan analisis data observasi. , dan validasi hasil simulasi. di rumah

Pengamatan Sistem Nyata Identifikasi Input Analisis Sistem Pemodelan Home Sistem Akuisisi Data Pemodelan Sistem Operasi Analisis dan Pengujian Pengguna Algoritma Pola Data Persiapan Copy Pengadaan Data Analisis dan Pengujian Penyusunan Program Input Prosedur Penyusunan Program Presentasi Hasil Simulasi Operasi Sistem Virtual Verifikasi dan Validasi

Agar situs web ini berfungsi, kami mendaftarkan data pengguna dan meneruskannya ke pemroses. Untuk menggunakan situs web ini, Anda harus menyetujui Kebijakan Privasi kami, termasuk kebijakan cookie kami. Masalah Newsboy Setiap hari di pagi hari, surat kabar dipesan oleh agen dengan jumlah tertentu (q) per eksemplar seharga Rp. 2.000 yang dijual dengan harga Rp. 2500,-/eng. Selama sehari, permintaan (D) diperlakukan sebagai variabel acak. Dua kasus: D ≤q, koran sisa dijual siang hari atau dikembalikan ke agen dengan harga Rp. 1000/copy (kelebihan jumlah). D ≥q+1, terdapat pelanggan yang tidak terlayani (underserved). Berapa banyak q yang diperlukan untuk meminimalkan total biaya 21/11/2018 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Si

Kemungkinan jumlah permintaan Biaya Biaya Uang yang diinvestasikan dalam D  q 2000q 2500D (q – D) D  q + 1 2500q Laba = Pendapatan– Biaya 21/11/2018 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Si

Hubungan Capaian Pembelajaran Teori Simulasi Digital Terhadap Kinerja Siswa Dalam Praktikum Simulasi Digital Pada Kompetensi Keahlian Teknik Audio Video Kelas X Di Smk Negeri 3 Singaraja

Probabilitas kumulatif 100 0.3 150 0.2 0.5 200 0.8 250 0.15 0.95 300 0.05 1 Volume permintaan ini harus dihasilkan setelah distribusi peluang ini sebagai masukan untuk simulasi. 21.11.2018 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Si

Simulasi input : Jumlah hari Jumlah pesanan q Angka acak → Jumlah permintaan pagi hari D Harga jual penuh : Rp. 2500 Potongan Harga Eceran: Rp. 1000 harga pembelian untuk agen : Rp. 2000 Proses: Penghitungan Pendapatan = Harga Penuh + Penghitungan Biaya Harga Dikurangi = Rp × q 21/11/2018 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Si

Hitung laba harian: Pendapatan – Beban Hitung laba rata-rata untuk semua hari simulasi. Ulangi langkah yang sama untuk semua input yang sama untuk kuantitas pesanan lainnya q Kuantitas yang memaksimalkan keuntungan q adalah solusi untuk masalah anak koran 21/11/2018 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Si

Pada q = 100 eksemplar hari q rand D Harga penuh Pendapatan Dikurangi harga Total turnover Total biaya Total profit 1 100 0, 73 200 250000 200000 50000 2 0, 12 3 0, 17 4 0, 11 dst. Metode untuk menghasilkan jumlah permintaan dalam bentuk RV 2000 ×q 21/11/2018 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Si

Model Dan Simulasi Oleh Firdaus, S.kom, M.kom

Pada q = 250 eksemplar hari q Rand D Harga penuh Pendapatan Dikurangi harga Total turnover Total biaya Total keuntungan 1 250 0,73 200 500000 50000 550000 2 0,12 100 250000 150000 4 000,7 dan seterusnya 4 000. Menurut distribusi kemungkinan dalam metode menghasilkan kuantitas permintaan sebagai RV 2000 ×q 21/11/2018 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Si

Setiap proses penghitungan q dilakukan setelah 50 hari. Keuntungan rata-rata untuk setiap jumlah q adalah sebagai berikut: q Keuntungan rata-rata 100 50000 150 54000 200 41500 250 9500 300 -37500 q optimal = 150 21/11/2018 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Si

Model Probabilistik Multi-Periode: EOQ dengan Model Permintaan Probabilistik (s, S) Didefinisikan: Kapan memesan: pada titik pemesanan s S sebagai tingkat stok teratas setelah pesanan Pilihan keduanya harus meminimalkan total biaya.

Contoh permainan simulasi, contoh simulasi kpr rumah, contoh simulasi digital, contoh simulasi cpns, contoh simulasi kredit mobil, contoh simulasi bisnis, contoh simulasi kpr, contoh simulasi monte carlo, contoh soal simulasi, simulasi, contoh soal simulasi digital, simulasi contoh soal cpns