Langkah Dasar Dan Contoh Simulasi Antrian Oleh Muhammad Iqbal
LANGKAH DASAR DAN CONTOH SIMULASI ANTRIAN
Antrian Adalah kejadian yang biasa dalam kehidupan sehari- hari.
Menunggu di depan loket untuk mendapatkan tiket kereta api atau tiket bioskop.
Pada pintu jalan tol , pada bank , dan juga kasir supermarket dan situasi
situasi yang lain merupakan kejadian yang sering ditemui.
Langkah-Langkah Dasar Simulasi
1. Menetapkan Karakteristik masukan.
- Biasanya dimodelkan sebagai distribusi probabilitas
2. Menkonstruksi tabel simulasi.
- Spesifikasi masalah
- Biasanya terdiri dari sekumpulan masukan dan lebih dari
satu respon - pengulangan
3. Membangkitkan nilai secara berulang untuk setiap masukan
dan mengevaluasi fungsi.
Contoh Simulasi Sistem Antrian
Pemanggilan populasi ( Calling Population ) : Biasa tidak
terbata : Jika sebuah unit keluar , tidak ada perubahan pada laju ketibaan /
kedatangan.
Kedatangan/ketibaan : terjadi secara acak.
Mekanisme pelayanan : Sebuah unit akan dilayani dalam
panjang waktu yang acak berdasarkan suatu distribusi probabilitas.
Kapasitas sistem : tidak ada batasan.
Displin antrian - Urutan layanan, misalnya FIFO.
Aliran Sistem Antrian
1. Kedatangan dan pelayanan Didefinisikan melalui distribusi
probabilitas waktu antara kedatangan dan distribusi waktu pelayanan.
2. Laju pelayanan vs laju kedatangan : tidak stabil atau
ekplosif
3. Keadaan : Jumlah unit dalam sistem dan status dari
pelayan.
4. Peristiwa, Stimulan yang menyebabkan keadaan sistem
berubah.
5. Clock Simulasi : Trace waktu simulasi.
Soal Essay :
- Jelaskan pengertian Kecerdasan Tiruan menurut H.A Simon [1987] ?
- Sebutkan Perspektif AI dari sisi Tujuan AI Menurut Winston Dan Prendergast [1984]?
- Jelaskan apa yang di maksud Perspektif AI dari makna Kecerdasan?
- Perbedaan Perspektif AI dari sisi pemrograman dan Perspektif AI dari sisi Penelitian?
- Bahasa Pemrograman apa yang sering di gunakan AI ?
- Sebuah Studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal - hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia, Pendapat dari ?
- Pengertian dari Artificial Intelligence adalah!
- Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol - simbol dari pada bilangan. Pendapat dari ?
- Jelaskan Definisi Simulasi ?
- Sebutkan langkah langkah Riel Dalam Simulasi?
- Jelaskan tiga langkah utama untuk pembangunan model?
- Sebutkan Komponen Komponen Sistem?
- Perbedaan antara Model Simulasi Kontinyu dan Model Stokastik ?
- Jenis Jenis Variasi masukannya seperti apa ?
- Jelaskan kelebihan simulasi?
- Jelaskan kelemahan simulasi?
- Fitur - Fitur apa yang dibutuhkan pada software simulasi ?
- Sebutkan dan Jelaskan langkah - langkah studi simulasi
- Jelaskan Pengertian pengumpulan data ?
- Apa saja langkah langkah dasar simulasi?
1.Kecerdasan buatan ( artificial
intelligence ) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang
terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam
pandangan manusia adalah cerdas
2.- Membuat mesin menjadi lebih
pintar ( Tujuan utama )
- Memahami apa itu kecerdasan (
Tujuan Ilmiah )
-Membuat mesin lebih bermanfaat
(Tujuan Entrepreneurial)
3. AI adalah bagaimana membuat mesin yang
"cerdas" dan dapat melakukan hal-hal yang sebelumnya dapat di lakukan
oleh manusia.
4.
Riset tentang AI dimulai pada awal tahun 1960 , percobaan pertama adalah
membuat program permainan (game) catur, membuktikan teori dan general problem
solving (Untuk tugas sederhana)
5.
·
LISP, dikembangkan awal tahun 1950 , bahasa
pemrograman pertama yang di asosiasikan dengan AI
·
PROLOG, dikembangkan pada tahun 1970
·
Bahasa Pemrograman Berorientasi obyek (Object
Oriented Programming , Objective C, C++,Smalltalk , Java)
6. Rich
And Knight [1991]
7. Artifical Intelligence adalah nama pada aka
dari studi area
8. Encyclopedia Britannica
9. Simulasi adalah peniruan operasi, menurut waktu , sebuah proses atau
sistem dunia nyata. Dapat dilakukan secara manual maupun dengan bantuan
komputer. Menyertakan pembentukan data dan sejarah buatan ( artificial history
) dari sebuah sistem, pengamatan data dan sejarah , kesimpulan yang terkait
dengan karakteristik sistem - sistem.
10. - Mengembangkan sebuah model
simulasi , mengevaluasi model , biasanya dengan menggunakan komputer , untuk
mengestimasi karakteristik yang di harapkan dari model tersebut.
11. 1. Observasi sistem riil dan interaksi
komponen dan pengumpulan data.
- domain pengetahuan tertentu
-Stakeholders : operator , teknisi , engineers
2. Konstruksi model konseptual
- Asumsi dan hipotesa komponen
dan nilai-nilai parameter
- Struktur sistem.
12. -Entitas merupakan obyek dalam sistem.
-Atribut merupakan suatu sifar dari suatu entitas.
-Aktivas merepresentasikan suatu periode waktu dengan lama tertentu.
-Keadaan sistem didefinisikan
sebagai kumpulan variable - variable yang perlu untuk menggambarkan sistem
kapanpun.
13. -Model Kontinyu : Status berubah secara kontinyu terhadapat waktu , mis.gerakan pesawat terbang.
-Model Stokastik : memiliki
komponen input random dan menghasilkan output yang random pula.
14. -Evaluasi statistik output untuk menetapkan beberapa level presisi yang diterima dari pengukuran kinerja.
-Analisis terminasi digunakan jika interval waktu riil tertentu akan disimulasikan
-Steady state analysis digunakan
jika obyek of interest merupakan rata-rata long term
15. Kelebihan : Sebagian besar sistem riil dengan elemen-elemen stokastik tidak dapat dideskripsikan secara akurat dengan model matematik yang dievaluasi secara analitik. Simulasi memungkinkan estimasi kinerja sistem yang ada dengan beberapa kondisi operasi yang berbeda.
16. Kelemahan : Setiap langkah percobaan model simulasi stokastik hanya
menghasilkan estimasi dari karakteristik sistem yang sebenarnya untuk parameter
input tertentu. Model analitik lebih valid, Model simulasi sering kali mahal
dan makan waktu yang lebih lama untuk di kembangkan.
17. 1. Membangkitkan bilangan random dari distribusi probabilitas.
2. Membangkitkan nilai-nilai random dari distribusi probabilitas tertentu.
3. Memajukan waktu simulasi.
5. Menambah atau menghapus record pada list.
6. Mengumpulkan dan menganalisa data.
7. Melaporkan hasil.
8. Mendeteksi kondisi error.
18. -Formulasi Masalah : Mengindentifikasikan masalah yang akan diselesaikan , mendeskripsikan operasi sistem dalam term-term obyek dan aktivitas dalam suatu output , mengidentifikasikan sistem dalam term-term variable input.
- Penetapan tujuan dan rencana proyek : pendekatan yang digunakan untuk menyelesaikan masalah.
-Konseptualisasi model : membangun model yang masuk akal.
- Pengumpulan data : Mengumpulkan data yang diperlukan untuk merun simulasi.
-Penerjemahan Model : konversi model ke dalam suatu bahasa pemrograman.
- Verifikasi : Verifikasi model melalui pengecekan apakah program bekerja dengan baik.
- Validasi : Check apakah sistem mereprsentasikan sistem riil secara akurat
- Desain Eksperimen : metode yang digunakan untuk mengumpulkan data dalam studi eksperimental.
- Produksi runs dan analisis : Running aktual simulasi , mengumpulkan dan menganalisis keluaran.
- Dokumentasi Dan pelaporan : Dokumen dan laporan hasil.
- Implementasi : terapkan pada sekala dunia nyata.
19. Pengumpulan data merupakan kegiatan mencari data di lapangan yang akan digunakan untuk menjawab permasalahan penelitian. Validitas pengumpulan data serta kualifikasi pengumpul data sangat diperlukan untuk memperoleh data yang berkualitas.
-Guru memberikan gambaran masalah dalam situasi yang aka disimulasikan.
peranan yang harus dimainkan oleh pemeran, serta waktu yang disediakan
Artikel ini dibuat sebagai tugas kuliah sebagaimana yang tertuang dalam Online Learning Uhamka
Komentar
Posting Komentar