Simulasi merupakan
model tiruan dari sistem nyata. Simulasi didefinisikan sebagai proses mendesain
model dari suatu sistem nyata dan melakukan eksperimen dengan model tersebut
untuk memahami perilaku sistem itu dan/atau mengevaluasi berbagai strategi operasi
dari system. Konsep pada simulasi ini berbentuk Alat bantu untuk memahami
masalah yang akan dipecahkan dan Dirancang untuk membantu pemecahan masalah
yang berhubungan dengan sistem yang dioperasikan secara alamiah.
Perlu kita ketahui
juga bahwa simulasi itu harus lah diawali dengan pemahaman atas sistem dan
pembangunan modelnya, maka dari itu akan terbentuk model yang baik yang berarti
pemahaman atas dasar sistemnya juga baik. Maksudnya keberhasilan simulasi
ditentukan dari bagaimana menghasilkan model yang baik, yang mana model yang
baik itu dicirikan dengan keterwakilan dan pengetahuan analis dalam mempelajari
system. Contohnya simulasi kebakaran oleh tim pemadam kebakaran. Maka Dibuatlah kondisi (model) yang mewakili
sistem nyata, Simulasi yang baik membutuhkan building model yang baik dan Model
yang baik akan dihasilkan melalui pengamatan sistem yang cermat &
komprehensif
Tipe-tipe Simulasi :
·
Simulasi
dinamis/statis
·
Simulasi
stokastik / deterministik
·
Discrete
event simulation / continous event simulation
Berikut ini kegunaan/keunggulan
dari simulasi, yaitu:
- Sebagian besar sistem riil dengan elemen-elemen stokastik tidak dapat dideskripsikan secara akurat dengan model matematik yang dievaluasi secara analitik. Dengan demikian simulasi seringkali merupakan satu satunya cara
- Simulasi memungkinkan estimasi kinerja sistem yang ada dengan beberapa kondisi operasi yang berbeda
- Rancangan-rancangan sistem alternatif yang dianjurkan dapat dibandingkan via simulasi untuk mendapatkan yang terbaik
- Pada simulasi bisa dipertahankan kontrol yang lebih baik terhadap kondisi eksperimen
- Simulasi memungkinkan studi sistem dengan kerangka waktu lama dalam waktu yang lebih singkat, atau mempelajari cara kerja rinci dalam waktu yang diperpanjang
Berikut ini alasan mengapa perlu
ada simulasi, point-pointnya sebagai berikut:
- Mengurangi biaya, waktu, tenaga, tidak merusak
- Mampu memberikan kapabilitas & akurasi dari penilaian performance pada sistem yang kompleks
- Keunggulan sbg alat pengambil keputusan
- Kebebasan pda perencana sistem yang tak terbatas untuk mencoba berbagai gagasan, demi peningkatan hasil, minimasi resiko-waktu, sifat destruktif
Lalu kita juga perlu tahu kapan
simulasi ini digunakan, simulasi digunakan pada saat :
- Suatu keputusan operasional sedang dibuat
- Proses yang sedang dianalisa mudah digambarkan & berulang
- Peristiwa & aktivitas memperlihatkan beberapa interdependensi & variabilitas
- Biaya berdampak pada keputusan & lebih besar ongkos daripada melakukan simulasi
- Beban yang diberikan untuk mengadakan percobaan pada sistem nyata lebih besar dibanding memberi beban kepada dilakukannya simulasi
Disamping kapan kita menggunakan
simulasi, ada pula saat simulasi tidak digunakan, ketentuannya sebagai berikut:
- Permasalahan bisa diselesaikan dengan penyelesaian analisis
- Permasalahan bisa diselesaikan dengan akal sehat
- Permasalahan lebih mudah jika dilakukan dengan eksperimen langsung
- Biaya-biaya yang akan digunakan melebihi anggaran yang ada
- Perilaku sistem ekstrem kompleks atau tdiak dapat didefinisikan
- Ekspektasi terhadap persoalan tidak dapat dinalar
- Sumber daya & waktu tidak tersedia
- Jika perilaku sistem sangat kompleks atau tidak bisa digambarkan
Adapun kesulitan pelaksanaan dari
simulasi, yaitu:
- Hasil simulasi seringkali bersifat “individual”, tidak bisa jadi solusi umum
- Hasil simulasi sangat “hard to interpret result”, mengingat hasil simulasi merupakan rangkaian skenario
- Membutuhkan waktu yang lama untuk menghasilkan suatu solusi, karena harus mempelajari sistem secara tepat
- Membutuhkan biaya yang cukup tinggi, walaupun jika dibandingkan dengan percobaan langsung masih lebih rendah biaya & resikonya
- Setiap langkah percobaan model simulasi stokastik hanya menghasilkan estimasi dari karakteristik sistem yang sebenarnya untuk parameter input tertentu. Untuk kasus tersebut model analitik lebih valid
- Model simulasi yang sempurna, seringkali mahal & makan waktu lama untuk dikembangkan
- Output dalam jumlah besar yang dihasilkan dari simulasi biasanya tampak meyakinkan, padahal belum tentu modelnya valid
Kata pemodelan dan simulasi menunjukkan
kompleksnya aktivitas-aktivitas yang berhubungan dengan pembentukan model
sistem nyata dan mensimulasikannya pada komputer.
Sistem nyata adalah bagian dari dunia nyata yang memiliki
suatu kepentingan tertentu.
Model merupakan sekumpulan instruksi untuk membangkitkan data
perilaku.
Komputer merupakan suatu proses perhitungan dari pembangkit data perilaku
melalui kode-kode (instruksi) pada model.
Validitas model adalah bagaimana kemampuan model mewakili
dunia nyata, memiliki beberapa tingkatan:
- Replicaticely Valid : data yang dibangkitkan sama dengan data yang sudah ada dari sistem nyata
- Predictively Valid : data yang dibangkitkan diperkirakan atau terlihat sama dengan data yang belum diambil dari dunia nyata
- Structurally Valid : model benar-benar menunjukkan pola tingkah laku sistem nyata
