PENGANTAR MODEL STOKASTIK TITA TALITHA M T PENDAHULUAN

  • Slides: 8
Download presentation
PENGANTAR MODEL STOKASTIK TITA TALITHA, M. T

PENGANTAR MODEL STOKASTIK TITA TALITHA, M. T

PENDAHULUAN Kompleksitas permasalahan, tingginya kesulitan Pendekatan yang sistematis; pengamatan permasalahan dan formulasi, penggambaran permasalahan

PENDAHULUAN Kompleksitas permasalahan, tingginya kesulitan Pendekatan yang sistematis; pengamatan permasalahan dan formulasi, penggambaran permasalahan ke dalam bentuk model, uji model, implementasi model (OR)

JENIS PERSOALAN Deterministik Stokastik Semakin besar ketidakpastian tingkah laku suatu sistem, semakin penting penerapan

JENIS PERSOALAN Deterministik Stokastik Semakin besar ketidakpastian tingkah laku suatu sistem, semakin penting penerapan model stokastik. Contoh penerapan pemodelan stokastik: rantai markov dengan waktu diskrit, proses poisson, rantai markov dengan waktu kontinu, dll

PERSOALAN INDUSTRI Jumlah produk jadi yang menumpuk di warehouse Analisa response perilaku sistem misalnya

PERSOALAN INDUSTRI Jumlah produk jadi yang menumpuk di warehouse Analisa response perilaku sistem misalnya seberapa besar load faktor pabrik dan utilisasi sumberdaya Optimasi performansi untuk meningkatkan profit perusahaan; apakah kapasitas produksi masih bisa ditingkatkan dengan sumber daya yang dimiliki Desain suatu plant yang kompleks; pusat pembangkit listrik, pabrik perakitan mobil, pabrik baja

MODEL STOKASTIK • Model matematik yang gejalanya dapat diukur dengan derajat kepastian yang tidak

MODEL STOKASTIK • Model matematik yang gejalanya dapat diukur dengan derajat kepastian yang tidak stabil. • (Model probabilistik) Peluang dari masing-masing kejadian dapat dihitung, contohnya teori antrian dan teori permainan (pengembangan riset operasi modern) • Kejadian stokastik adalah kebolehjadian yang hanya dapat ditentukan distribusi frekuensinya, jadi tidak dapat ditentukan fungsinya dengan pasti, namun hanya berupa kisaran fungsi yang nilainya belum dapat ditetapkan.

Model Stokastik Model yang mencakup distribusi kemungkinan untuk input dan memberikan serangkaian nilai dari

Model Stokastik Model yang mencakup distribusi kemungkinan untuk input dan memberikan serangkaian nilai dari sekurang-kurangnya satu variabel output dengan probabilitas yang berkaitan pada tiap nilai. Contoh : Waktu kedatangan pelanggan, waktu antrian pelanggan dsb Model Deterministik Model yang dipergunakan untuk memecahkan suatu persoalan dalam situasi yang pasti. Contoh : proses kimia, peta dsb

CONTOH LAIN STOKASTIK (1) Jumlah penumpang bus (2) Jumlah pengunjung objek wisata; dari jumlah

CONTOH LAIN STOKASTIK (1) Jumlah penumpang bus (2) Jumlah pengunjung objek wisata; dari jumlah pengunjung tidak dapat ditentukan fungsi yang pasti, namun dapat didekati dengan suatu fungsi interval yang bentuknya akan meningkat pada saat weekend (3) Pengunjung warung makan

FORMULASI MODEL STOKASTIK • Merupakan sistem yang ketidakpastiannya signifikan. Secara umum, formulasi matematika yang

FORMULASI MODEL STOKASTIK • Merupakan sistem yang ketidakpastiannya signifikan. Secara umum, formulasi matematika yang sesuai dengan pemodelan sistem stokastik terbagi dua: • Formulasi statis dalam model stolkastik adalah formulasi yang termasuk persamaan aljabar atau fungsi dengan satu atau lebih variabel random. Formulasi statis dalam model stokastik dapat berupa dua macam formulasi, yaitu formulasi analisis variansi dan formulasi regresi. • Formulasi dinamis dalam model stokastik adalah formulasi matematika dengan variabel bebas yang mewakili waktu jika digunakan untuk model dinamis yang tidak pasti, dibedakan menjadi dua tipe: formulasi markov dan formulasi nonmarkov