Materi Kuliah Pemodelan Sistem

Materi Kuliah Pemodelan Sistem

Pertemuan 1-2 Konsep Dasar Pemodelan
Model : suatu representasi atau formalisasi dalam bahasa tertentu (yang disepakati) dari suatu sistem nyata.
Sistem Nyata : sistem yang sedang berlangsung dalam kehidupan, sistem yang dijadikan titik perhatian dan dipermasalahkan.
Pemodelan : proses membangun atau membentuk sebuah model dari suatu sistem nyata dalam bahasa formal tertentu.
PDF PRVW | DWNLD

Pertemuan 3 Klasifikasi Model
1. model Diskriptif memberikan ‘gambaran’ sistem nyata, tidak meramal atau memberi rekomendasi (struktur organisasi, laporan keuangan)
2. model prediktif ‘bila ini terjadi, maka kejadian itu akan menyusul’(analisis BEP, teori antrian)
3. model normatif memberikan jawaban ‘terbaik’ dari alternatif masalah (model simpleks, marketing mix)
PDF PRVW | DWNLD

Pertemuan 4-5 Pengenalan Masalah Sistem
Masalah Sistem
1. Perbedaan (gap)
2. Kesukaran atau kesulitan, berupa :
    a. ketiadaan sarana
    b. mengidentifikasi sifat obyek
    c. Menerangkan kejadian tidak terduga
3. Penyebab kemerosotan
4. Situasi yang kacau dan merugikan
5. Misteri yang harus dipecahkan
Masalah : perbedaan/kesenjangan antara dua status yang berada dalam batas tertentu yang spesifik yang memerl;ukan pemecahan. Pemodelan diharapkan dapat memecahkan masalah (memberikan solusi) atau memperkecil kesenjangan
PDF PRVW | DWNLD

Pertemuan 6 Pengembangan Model
Tahapan Pengembangan Model
Kriteria memodelkan suatu sistem :
1. Harus mewakili (representasi) sistem nyatanya
2. Merupakan penyederhanaan dari kompleksnya sistem, sehingga di[erbolehkan adanya penyimpangan pada batas tertentu
PDF PRVW | DWNLD

Pertemuan 7 Langkah Pemodelan
Langkah-langkah pemodelan:
1. Merumuskan Masalah
2. Menentukan Tujuan Penelitian
3. Mengembangkan Penyelesaian Masalah
4. Verifikasi
5. Validasi
6. Implementasi dan Hasil Jawaban Masalah
PDF PRVW | DWNLD

Pertemuan 8 Model Matematika
Matematika, mempelajari keteraturan hubungan antar lambang/simbol/unsur yang mempunyai arti (mewakili obyek tertentu) dengan aturan tertentu dan membuat generalisasi.
Model matematika : kumpulan keterkaitan variabel yang berbetuk formulasi/fungsi persamaan dan atau pertidaksamaan yang mengekspresikan sifat pokok dari sistem/proses fisis
PDF PRVW | DWNLD

Pertemuan 9-10 Model Deterministik
Model Deterministik adalah model matematika dimana gejala-gejala dapat diukur dengan derajat kepastian yang cukup tinggi. Pada Model Deterministik diasumsikan bahwa kejadian-kejadian yang ada memiliki peluang yang tetap, dapat pula diasumsikan pasti terjadi maupun tidak mungkin terjadi.
Contoh model deterministik adalah masalah transportasi, masalah penugasan, masalah transhipment, dan model jaringan (salah satu aplikiasi dari teori graf dimana metode ini umumnya merupakan pengembangan dari metode simpleks yang merupakan metode dasar semua masalah program linear.
PDF PRVW | DWNLD

Pertemuan 11-12 Model Stokastik
Model Stokastik adalah model matematika dimana gejala-gejala dapat diukur dengan derajat kepastian yang tidak stabil. Pada Model Stokastik disebut juga model probabilistik peluang dari masing-masing kejadian benar-benar di hitung, menyusun sebuah model stokastik cenderung lebih sulit dari model deterministik. Kaidah-kaidah peluang adalah alat matematika yang cukup vital dalam menyusun model stokastik.
Contoh model stokastik adalah teori antrian dan teori permainan, dimana ini merupakan pengembangan dari riset operasi modern.
PDF PRVW | DWNLD

Pertemuan 13 Parameter Model
Parameter, konstanta yang berubah dari daerah satu ke daerah lain atau lambang yang mewakili unsur di himpunan konstanta.
PDF PRVW | DWNLD

Pertemuan 14 Validasi Model
Macam-macam Proses Validasi
1. Validasi eksperimental, mengestimasi parameter model dengan data dan pengujian signifikansi parameter model. Setara dengan menguji nilai solusi dan ketepatannya dalam menjawab masalah
2. Validasi operasional. Pengukur kualitasa dan kemampuan penerapan solusi, menyangkut pemeriksaan saran jika model diterapkan untuk menyelesaikan persoalan danmembandingkan hasil yang didapat dengan yang sebenarnyaterjadi
3. Validasi data, menyangkut pengecekan penyebaran, ketepatan, kecukupan, dan ketersediaan data yang diperlukan untuk penyelesaian masalah, dilakukan dengan memakai data yang lalu (eksperimental) atau mencoba model tersebut dalam praktek (operasional) untuk melihat kesesuaian dengan realitas.
PDF PRVW | DWNLD