Dasa: rr Simlllfl!ii

I. Stationary Poisson Process,
Rata-rata kedatangan IL sama untuk setiap W'akru. biasanya digunakan pada kejadian bempa pe!uang muneulnya produk yang cacat

1

2. lYon Stationary _Poisson Process
Rata-raw kedatangan A. berubah-uball. terganttmg waktn, biasa.'lya digunakan pada antria..>l nasabah sel:luah bank yang akan menaboog atau mengambil uang mereka yang te!jadi setiap h.rui.

Da!am simulasi antrian untuk: membangkitkan bilangan acak itu tergantung
terl',adap rerr'tarrg wakru sehlngga simulasinya dapat d:ibagi me!ljadi dua bagian, yang pertama adalah temdnating simullltion yang mempooyai ciri yaitu pada proses dil!Ll<::u.lum untuk menggambaikan sootu peristiwa yang teljadi pada kunm waktu terbatas. Sedangkan ootuk nan termiMting simullltion ciri khasnya adalall mcnggambarkan peristiwa yang berlangsung dalam kunm waktu yang tak terbatas.


2.3 Pembangldn Billingal!! ACl!:k
Salall satu proses simulasi perlu digunakan bilangan acak yang akan d:igunakan untuk mensimulasilam mlai dari peuball acak denga.n s.uatu metode tral>..sformasi terga,;tung dari dis.tribusi maPA yang ingb dibangkitkan {Law dan Kelton,1991,p462 ).

Bilangan acak pada umumnya bemilai antara 0 - I dan be:rdistribnsi semgam. Syamt -
syamt dari pembangk:itan acak itu sendiri a.:!alah : " Bernifat random


Bilangan - bilangan acak yang ID 1
sebelumnya.

_{<> Tidak bersifat degenerate}

tidak dlpenganihi oleh bilangall acak

_{Ticlak bersifat berulang-ulang memberikan bilaP.gan yang sama.}
" Memiliki perio& ^{yang panjang.}
Metoda per angkitan bilangan acak dapat dilalrukan secam ma.'l.ual ataupun komputerisasi. Secara manual dapat juga dibagi sebagai metoda yang konvensional dengan metoda tabeL Ko:lVensional dalam arti pembangkitan bilangan acak dipemleh dengan eara yang sederhana dan eksperilr,en yang sederhana, seperti : dengan melempar koin, dadu, d<>.n sebagainya. Pada metoda yang menggunakan tabel, berbagai bilangan acak sudan disusun dalam bentuk t£be!dan sudah siap digunakan. Sedangkan yang lebih canggih adalah mengg;JJ:Jaka., media kcmputer dimana digunakan aigoritrna program sehlngga kesellliuhan proses tentu akan lebih cepat Teknik menggunakan kompmer ini sering digUllakan untuk masaiah yang kompleks, memer!ukan waktu yang cepat dan tingkat ketelilia."l yang tinggi.

Adapu.'1 jenis - jenis bilangaJJ acak adalah
., Bilangan aca.'< mumi
Bilangan acak yang muncul dalam pembangkitan be: ar-henar ticlak bisa diduga dan
semua bilangan mem:iii.iki pelnang yang sama iL'lt::tk muncul.
Contoh : bilangaG acak yang dipero!eh dari ha.PJ pelempaF.m koin, setiap kali pelemparan masing-masffig sisi memiliki peluang yang sama besamya Ulltuk

^{muncuL
e Bilangarc acak ticlak} (pseudorandom )

Bilac"1gan acak yang muncul dala.vn pembangkitm bisa diduga karena dihasilkan dengan nmms roatematik. Jadi tidek sepenuhnya murni dan jika di uji bilangan acak tersebut tetap menunjukkl!.n sifat random.

Contoh : bilangan acak yang dihasilkan oieh koropurer, pada program pascal dapat
digunakan perintah random untu.'< memuncull;;rcll bilangan acak tersebut

2.4 Jeni!l-jelllill Simuis.si Meaurut Perub!W. Acaknya

" Siroulasi Monte Carlo
Dalam telmik simulasi Monte Carlo ini lebih dikenal denga:n te&"1ik m&ematik dan bukan seperti tekcik sL"Imlasi lamnya. Monte Carlo ini ditemukan di Los Alamos dimana para memakai berbagai tekl'jk maten:llllik yang ada berkembang beberapa tahun beiakangan di sa.'Ja. Teknik Monte Carlo dapat diartikan sebagai teknik yang menyeleksi kumpulan bilanga.'1-hilangan secara acak dl!ri sebmili distribusi pmbabiJitas pada sebuah simulasi (Law dan Kelton, I 991, pll3 ).

Tujuan dari teknik Monte Carlo tida.lc lain adl!lah untuk menghasilkan, berbagai
bilangan acak yang siap diproses. Bilangan acak yang digunakan hams merupakan distribusi yang seragam dan berinterval 1 dan 0, bilang<:.n tersebut bukan merupakan bilanga.'1 acak mu."ni, berbagai algoritrna digunakan Ulltuk pembangkitan bilangan acak tersebut sehingga iebih dik:enal sebagai pyeudorandom number. Simulasi Monte Cado dl!;Jat digunakan untuk menggambarkan >uatu proses yang tidak dipengarn:hi o!eh vvaktu ataupun suatu proses ya.'1lg tmjadi pada suatu waktu terteniu saja. Contolmya : simulasi gempa untuk menguji struktur baugonan.


" Simulasi Kontnue
Menumt (Law dan Kelton, 1991, pl09) Simulasi ^{memiliki komponen-} lmmpomm ya11g sis"temnya bersifm kontinue. Ada beberapa bahasa p:mgram seperti ACSL dan CSSL-IV dig,makan sebagai simulasi model pada ba.'lgUnan. Simulasi koJ:rfume dapat dikategmilmr; sebagai simulasi dinarrris dimana simulasi model yang menggambarkan proses yang dipenga.11.!hi oleh wak:tu ke wak:tu ataupan suatu proses yang berlangstmg pada suatu rentang wakl.u tertentn. Setiap pernbahan v.11ktu

mempengaruhl beberapa variabel-variabel yang sa!ing berhubangan, dapat diari1bil
eontoh simulasi pada gerakan roket., pergerakan roket dari waktu ke wal'i:u menentukan berbagai bibmgan acak yang selalu bernbah - uba!1 secana dinaruis. Simulasi pada peningkatan subu udara, w1!lan]Jlll1 perubahan pada simulasi tersebut tidak begitu tajaru rr:erupakan suatu proses yang berlangsung terus menerus setiap saat dan

perubahan setiap waktu pada bilangan aeak yang dihasilkan. " Simulasi Diskrit

Menurut (Pritsker, 1986, p6l.-62) Simulasi memptmyai komponen-lmmpnnen
yang bersifat diskrit. Adaptm keiemar2lln:lya hanya dapat digunakan pada -waktu tertentu saja. Bahzsa yang ada seperti SIMAN teiah menggunakan prinsip simulasi diskrit ini. Da!am kehidnpan sehari hari simulasi ini dapat ditempkan pada simulasi jumlab. tabungan, simru.asi kedatangan konsliJ:!len dan sebagainya.

"' Simulasi Campuran

M.<>nuru.t (Law dan Kelton, 1991, pll2) Simulasi _{merupak:an gabn.'lgan dari} SL'"Ilulasi dislrrit dw"l simulasi kontinue sehingga mengandtmg komponen-kompnnen yang bersif-at diskrit dan. kenti11ue. Penggunaan simulasi ini dapat dilihat pada simulasi proses




:industri, dima.c-m keseh.mJhar: proses memililci variabel diskrit maupun variabei kontinue,
sebagai contoh penggunaan bahan baku bersifat kontinue dan penambahan bahJm baku




Dalam skripsi ini akan digunakan bahasa pemmgramaJl Delphi sebagai dasar pemhuatan.'!ya dimana dalam bahasa pemrograman im dimncang untuk bekerja dalam microsofi windows selain it'd juga mewiliki kelebi.'lan- kelebihatl dalam pemrograman dibandingkan bahasa lainnya seperti : f'ortrnn, Basic, PascaL Bahasa pemrogratnan Delphi memi!iki keunggu::an t1ex.ibel dala,'n melakukan berbagai percobaan, dapat menggambarka:rt model-model yang uinumnya sulit digambar, hasil yang diingir1kan dapat disumn sesuai denga:I yang dikehendaki, sebab bahasa pemrograman irri mendukung pemrograman berorientas:o ek yang dikenal sebagai bahasa OOP ( Object
Oriented Programming).


Simulasi dengan menggunakan komputer memahami permasalahan yang abn disirnulasikan dan bahasa pemrogran1an juga sa.'lgat mempengaruhi dalam melakukan simulasi. Menumt (Law dan Kelton, 1991, p235) Ada dua jenis bahasa pemr "'"'l!L'1aE yang dapat digunalum yaitu bahasa pemrogriilllan komputer yang umumnya digunakan seper.i : Deiphi, Fortran, Cobol, Basic, Lotus atau Excel. Sedangkan yang kedua adalah bahasa yang k.IJ,usus digunakan untuk proses simul.asi ^{seperti : SLAL\1, SIM.AN, STh1LlB GPSS} lain sebagalnya




2.5.1 Ealmsa lilmum Simcllllsi
Piranti hmak ya::1g digunakan pada skripsi menggunalrnn bahasa wuum simuiasi yaitn bahasa peJFJilgl1!ITlart Delphi karena sudab ba..-:1yak digunakan olel:J. user, sehingga mudah uni:!Llc diirnplement< Sikan. Bahasa umum simulasi terdiri dari : Delphi, Fortra.P Basic, Pascal, C. Disin.i penulis mencoba meuggu.!•lakan b!W.asa pemrogrnman Delphi kaJ:ena adz.beberapa kelebfuanrrya yaitu :

., Pirn.nti lunaknya mudah dipemleh karena sudah =um digunakan oleh sebagian