Penelitian%20Pemodelan - PowerPoint PPT Presentation

Title: Penelitian%20Pemodelan


1
Penelitian Pemodelan
Metode Penelitian
2
Contoh

• Pengembangan Model Ecovillage Pembangunan
  Kawasan Perdesaan Serta Peningkatan Sumbangan
  Pertanian Dalam Peningkatan Kualitas Hidup
  Penduduk Perdesaan
• Pemodelan Pindah Panas pada Pendinginan Siang
  Malam Larutan Nutrisi untuk Budidaya Tanaman
  Tomat Hidroponik Nutrient Film Technique
• Model Desa Mandiri Energi Berbasis Mikrohidro di
  Sekitar Taman Nasional
• Studi sistem deteksi dini untuk manajemen krisis
  pangan dengan simulasi model dinamis dan
  komputasi cerdas
• Design of Supervisory Environmental Parameter
  Ammonia (NH3) Control of Closed House System
  Model For Broilers
• Development and Validation of Prediction Model
  for O2 and CO2 Concentration of Fresh Tropical
  Horticultures under Modified Atmosphere Packaging
  (MAP)

3
Model

• Model adalah representasi atau deskripsi yang
  menjelaskan suatu obyek, situasi aktual
  (realitas), proses, sistem atau konsep.
• Model seringkali berupa penyederhanaan, dengan
  hanya memperhatikan faktor-faktor yang dianggap
  penting serta mengabaikan faktor-faktor yang
  dianggap tidak penting pada telaahan yang
  dilakukan, atau berupa idealisasi.

4
Sistem dan Model

• Sistem adalah sekumpulan unsur yang saling
  berinteraksi dalam suatu realitas yang terbatas
  yang menjadi objek telaahan. Sistem bersifat
  relatif karena tergantung pada tujuan mempelajari
  sistem tersebut.
• Model adalah penyederhanaan dari sistem, yang
  hanya memperhatikan faktor-faktor yang dianggap
  penting serta mengabaikan faktor-faktor yang
  dianggap tidak penting pada telaahan yang
  dilakukan.

5
MODEL SIMBOLIK Simbol-simbol
Matematik Angka Persamaan Simbol
Ketidaksa- Rumus maan
Fungsi
Jenis - Jenis Model

• MODEL IKONIK
• Model Fisik
• Peta-peta geografis
• Foto, Gambar, Lukisan
• 3. Prototipe, manekin

MODEL ANALOG Model Diagramatik 1.
Hubungan-hubungan 2. ... 3. ..
6
Sifat Model
PROBABILISTIK/ STOKASTIK - Teknik Peluang
- Memperhitungkan uncertainty
DETERMINISTIK Tidak memperhitungkan
peluang kejadian
7
Sifat model

• Model Deterministik vs. Stokastik
• Model Deterministik mengabaikan keragaman acak
  (random variation)
• Model Stokastik secara eksplisit memperhatikan
  adanya keacakan (randomness)
• Contoh-contoh keacakan yang menjadi perhatian
  dalam suatu model, meliputi
• Lamanya suatu operasi
• Frekuensi kegagalan suatu operasi
• Waktu antar kedatangan pelanggan
• Kejadian hujan

8
Fungsi Model
MODEL DESKRIPTIF Deskripsi matematik dari
kondisi dunia nyata
MODEL ALOKATIF Komparasi alternatif untuk
mendapatkan optimal solution
9
Fungsi model

• Model Deskriptif
• Ditentukan sekumpulan kondisi input dan strategi
  operasi, model ini akan memprediksi apa yang akan
  terjadi (model input-output)
• Model Alokatif/Preskriptif
• Ditentukan sekumpulan kondisi, model ini akan
  memberikan suatu solusi terbaik untuk suatu
  kondisi tertentu

10
Jenis-jenis model

• Model Statis Vs. Dinamis
• Model statis menangkap tingkah laku sistem pada
  sebuah titik waktu tertentu
• Rata-rata tingkat pengembalian tahunan dari suatu
  investasi
• Total penggunaan bahan bakar pada suatu trip
• Model dinamis menggambarkan tingkah laku sistem
  sepanjang waktu tertentu
• Tingkat inventori suku cadang dari suatu sistem
  manufaktur
• Banyaknya orang yang menunggu sepanjang waktu
  untuk dilayani pada suatu sistem layanan pelanggan

11
Metode Penelitian Sistem
12
Penelitian Pemodelan

• Pemodelan merupakan tahapan dalam membuat model
  dari suatu sistem nyata.
• Tujuan dari studi pemodelan adalah menentukan
  informasi (variabel dan parameter) yang dianggap
  penting untuk dikumpulkan, sehingga tidak ada
  model yang unik.
• Bila sistem yang dipelajari terlalu kompleks,
  biasanya dibuat model untuk setiap subsistem,
  kemudian digabungkan.

13
Kegunaan

• Pembantu untuk berpikir
• Pembantu untuk berkomunikasi
• Alat untuk berlatih
• Alat prediksi
• Pembantu dalam percobaan

14
Kriteria model yang baik

• 1. Mudah dimengerti pemakainya
• 2. Harus mempunyai tujuan yang jelas
• 3. Dinyatakan secara jelas dan lengkap
• 4. Mudah dikontrol dan dimanipulasi pemakai
• 5. Mengandung pemecahan masalah yang penting dan
  jelas
• 6. Mudah diubah, mempunyai prosedur modifikasi
• 7. Dapat berkembang dari sederhana menuju ke
  kompleks

15
Model Simulasi vs Simulasi Model

• Model simulasi suatu model tiruan dari suatu
  proses atau sistem tertentu yang akan
  dikaji/diuji coba melalui proses simulasi.
• Simulasi model proses pengoperasian (running)
  suatu model untuk mengkaji karakteristik/perilaku
  proses atau sistem yang dimodelkan
• Model harus mempunyai karakteristik yang serupa
  dengan proses (sistem) yang sesungguhnya.
• Oleh karena itu, kita dapat mempelajari sistem
  nyata itu melalui model tiruan (simulasinya).

16
Untuk Apa Simulasi Model?

• Mempelajari suatu proses (sistem) jika hal itu
  terlalu sukar untuk dilakukan secara langsung.
• Sukar bisa juga diartikan sebagai mahal,
  berbahaya, secara teknis susah, dan sebagainya.

17
Contoh Permasalahan (1)

• Kita ingin mempelajari pengaruh komposisi dan
  assigment berbagai jenis equipment pada suatu
  operasi tambang terhadap produksi total,
  utilisasi equipment, dan sebagainya.
• Dapat dilakukan dengan melaksanakan
  eksperimentasi berbagai komposisi dan assignment
  yang layak (feasible).
• Memerlukan waktu yang lama, mahal, dan mengganggu
  proses operasi yang tengah berjalan.

18
Contoh Permasalahan (2)

• Kita ingin mempelajari lokasi fasilitas
  (logistik, maintenance, dsb.) serta pengaruhnya
  terhadap produksi total, utilisasi unit, dan
  sebagainya.
• Dapat dilakukan dengan melakukan eksperimen
  dengan berbagai kemungkinan lokasi fasilitas, dan
  kemudian amati tingkat produksi, utilisasi unit
  untuk setiap kemungkinan itu
• Memerlukan waktu yang lama, mahal, dan secara
  ekonomis sukar untuk dilaksanakan.

19
Secara Ideal

• Kita menginginkan untuk memiliki segala informasi
  yang berkenaan dengan setiap alternatif yang
  dapat dipilih.
• Misalnya, jika kita memilih suatu komposisi fleet
  tertentu, bagaimanakah tingkat produksi, utlisasi
  unit, dan sebagainya.
• Eksperimentasi langsung, secara teknis dan
  ekonomis pada umumnya sukar dilakukan.
• Model simulasi akan dapat membantu dalam situasi
  semacam ini.

20
Dengan Model Simulasi

• Kita dapat mempelajari suatu proses (sistem)
  melalui model tiruannya
• Semua ini dapat dilakukan dengan cepat, murah dan
  tanpa harus mengganggu sistem yang tengah
  berjalan.
• Kita dapat mempelajari suatu sistem bahkan
  sebelum sistem itu ada secara phisik.
• Misalnya, kita dapat mempelajari efek penempatan
  suatu fasilitas tertentu sebelum fasilitas itu
  dibangun.

21
Secara Essensial

• Kita dapat mempelajari setiap alternatif
  keputusan tanpa harus secara nyata menerapkan
  alternatif tersebut.
• Kenyataan ini akan dapat membantu kita dalam
  usaha memilih alternatif yang terbaik.

22
Model Simulasi dan Pengambilan Keputusan
23
Beberapa Bentuk Solusi

• Solusi Analitik adalah solusi yang diperoleh
  secara langsung dengan tersedianya suatu formula
  atau rumus.
• Solusi Algoritmik adalah solusi yang dapat
  diperoleh dengan menggunakan suatu algoritma
  (prosedur) tertentu.
• Solusi Simulasi adalah solusi yang diperoleh
  dengan melakukan suatu eksperimentasi simulasi.

24
Simulasi Komputer

• Simulasi komputer adalah suatu proses perancangan
  model logika matematika dari suatu sistem nyata
  dan bereksperimentasi dengan model ini secara
  abstrak pada komputer.

25
Dengan dimungkinkannya kita melakukan suatu
eksperimentasi secara abstrak tentang suatu
sistem, maka dimungkinkan diperoleh suatu
kesimpulan berkenaan dengan sistem tersebut
dengan ciri

1. Tanpa harus membangun sistem, jika kita ingin
   mengevaluasi suatu sistem yang belum ada.
2. Tanpa mengganggu sistem, jika kita ingin
   mempelajari sistem yang tengah beroperasi dan
   melakukan suatu eksperimen/perubahan pada sistem
   amatlah mahal ataupun berbahaya.
3. Tanpa harus menghancurkan sistem, misalnya kita
   mempunyai tujuan untuk menentukan limit tekanan
   pada suatu sistem.

26
Proses Pemodelan Matematik
27
Langkah-langkah dalam studi pemodelan dan simulasi
28
Langkah-langkah dalam studi pemodelan dan simulasi

• Formulasi masalah perumusan masalah yang menjadi
  pertanyan/kajian
• - penetapan tujuan
• - penggambaran kerangka pikir ? flowchart
  umum
• Konseptualisasi model
• Pendekatan black-box ? empirik, atau
• Pendekatan struktural ? mekanistik
• Pengumpulan data ? sesuai pendekatan
• Translasi model penterjemahan model ke dalam
  program komputer

29
Model Empirik

• Diturunkan dari uji kinerja pada proses nyata
• Tidak didasarkan pada mekanisme yang melandasinya
• Mencocokkan fungsi tertentu untuk mencocokkan
  suatu keadaan
• Hanya gambaran lokal dari suatu keadaan saja
  (bukan ekstrapolasi)
• Model hanya sebaik datanya

30

Pendekatan Enpirik
Analisis Sistem
Identifikasi Input
Pengumpulan Data
Pengadaan Data Tiruan
Analisis dan Uji Pola Data
Pemodelan Sistem
Pemasukan ke Program
Penyusunan Program
Penyajian hasil simulasi
Validasi dan Verifkasi
Pengoperasian Sistem Maya
31
Model Mekanistik

• Berlandaskan pada pemahaman kita tentang sebuah
  keadaan/proses
• Berguna untuk simulasi dan eksplorasi kondisi
  operasi yang baru
• Mungkin mengandung konstanta yang tidak diketahui
  yang harus diestimasi

32

Pendekatan struktural
Identifikasi Input
Analisis Sistem
Pengumpulan Data
Pemodelan Sistem
Analisis dan Uji Pola Data
Penyusunan Program
Pengadaan Data Tiruan
Pemasukan ke Program
Penyajian hasil simulasi
Validasi dan Verifkasi
Pengoperasian Sistem Maya
33
Agrosistem Typical Model
34
Sistem Produksi Pangan
35
Model Penentuan Area Tanam Gandum
36
VALIDASI VERIFIKASI MODEL

• 6. VALIDASI MODEL
• Uji prosedur pemodelan
• Menguji apakah PERILAKU UMUM DARI MODEL mampu
  mencerminkan perilaku sistem nyata
• Apakah mekanisme atau proses yang di model
  sesuai dengan yang terjadi dalam sistem nyata
• Inkonsistensi antara perilaku model dengan
  rsistem nyata harus dapat diberikan penjelasannya

• 7. VERIFIKASI MODEL
• Verifikasi subjective assessment of the success
  of the Modelling
• Sampai seberapa jauh output dari model sesuai
  dengan perilaku sistem yang sesungguhnya
• Uji statistik untuk mengetahui adequacy of the
  model

37
Langkah-langkah dalam studi pemodelan dan simulasi

1. Experimental design rancangan skenario simulasi
   ? variabel apa saja yang akan diubah dan
   dicobakan pada model
2. Running model pelaksanaan simulasi berdasarkan
   skenario yang dirancang dan analisis hasil
   analisis sensitivitas
3. Pengambilan keputusan/pembuatan rekomendasi ?
   implementasi

38
SENSITIVITY ANALYSIS
Perubahan input variabel dan perubahan
parameter menghasilkan variasi kinerja model
(diukur dari solusi model) analisis
sensitivitas
Variabel atau parameter yang sensitif bagi hasil
model harus dicermati lebih lanjut untuk menelaah
apakah proses-proses yang terjadi dalam sistem
telah di model dengan benar
Re-Validasi MODEL