QUIZ 2 Oleh Oktaviani Ariyaningsih [2103015100]

Nama: Oktaviani Ariyaningsih

Kelas | Mata Kuliah : 5B | Pemodelan dan Simulasi

NIM: 2103015100

QUIZ 2 20 SOAL ESSAY

1.) Jelaskan konsep dasar dalam simulasi sistem antrian layanan tunggal. Sebutkan dan jelaskan setidaknya 5 komponen utama yang terlibat dalam simulasi tersebut!

Jawaban: Konsep dasar dalam simulasi sistem antrian layanan tunggal melibatkan beberapa komponen utama untuk memodelkan dan menganalisis kinerja sistem antrian. Keempat komponen utama tersebut adalah:

1. Kedatangan (Arrival): Merepresentasikan pola kedatangan pelanggan atau entitas ke dalam sistem.
2. Pengantri (Queue): Merepresentasikan antrian pelanggan yang menunggu untuk dilayani.
3. Layanan (Service): Merupakan proses pelayanan yang dilakukan pada pelanggan setelah mereka diberi giliran.
4. Waktu Layanan (Service Time): Merupakan waktu yang diperlukan untuk melayani satu pelanggan.
5. Waktu Antara Kedatangan (Inter-arrival Time): Merupakan waktu antara kedatangan dua pelanggan berturut-turut. Ini juga dapat bervariasi sesuai dengan distribusi waktu kedatangan yang diambil.

2.) Jelaskan konsep dasar dalam melakukan simulasi berdasarkan materi yang pernah diberikan. Sertakan langkah-langkah utama yang dilakukan dalam melakukan simulasi, kemudian jelaskan masalah utama yang mungkin dihadapi dalam menggunakan pendekatan tabel simulasi dalam simulasi sistem!

Jawaban: Simulasi dalam konteks Pemodelan dan Simulasi melibatkan beberapa konsep dasar. Langkah-langkah utama dalam melakukan simulasi adalah sebagai berikut:

1. Menetapkan karakteristik data masukan.
2. Mengkonstruksi tabel simulasi.
3. Membangkitkan variabel acak berdasarkan model masukan dan menghitung nilai respons.
4. Menganalisis hasil-hasil.

Masalah utama dengan pendekatan tabel simulasi adalah ketidakmampuannya untuk digunakan atau mengatasi ketergantungan yang kompleks antar entitas. Pendekatan ini mungkin tidak efektif dalam menggambarkan hubungan yang rumit antar komponen dalam suatu sistem.

3.) Definisikan sistem dinamik dan jelaskan bagaimana metodologi ini dapat membantu dalam memahami masalah yang kompleks. Sertakan contoh penggunaan metodologi sistem dinamik dalam konteks pengambilan kebijakan.

Jawaban: Sistem dinamik dapat didefinisikan sebagai metodologi untuk memahami suatu masalah yang kompleks, dengan fokus pada pengambilan kebijakan dan pengaruh kebijakan terhadap tingkah laku masalah yang dapat dimodelkan secara dinamik. Metodologi ini menekankan bahwa masalah dalam sistem dinamik dianggap berasal dari struktur internal sistem, bukan dari pengaruh eksternal. Contoh penerapan sistem dinamik dalam konteks pengambilan kebijakan adalah ketika suatu pemerintah ingin memahami dampak kebijakan perubahan pajak terhadap pertumbuhan ekonomi dalam jangka waktu tertentu.

4.) Jelaskan langkah-langkah dalam proses pemodelan berdasarkan pendekatan sistem dinamik. Jawaban: Proses pemodelan berdasarkan pendekatan sistem dinamik melibatkan beberapa langkah kritis. Langkah-langkah tersebut mencakup:

1. Perumusan masalah dan pemilihan batasan dunia nyata: Tahap ini melibatkan pemilihan tema yang akan dikaji, penentuan variabel kunci, serta definisi masalah dinamisnya.
2. Formulasi hipotesis dinamis dan peta struktur kausal: Langkah ini melibatkan pembuatan hipotesis dinamis berdasarkan teori perilaku terhadap masalah, serta pembuatan peta struktur kausal.
3. Formulasi model simulasi: Tahap ini mencakup membuat spesifikasi struktur model, aturan keputusan, estimasi parameter, dan menguji konsistensi model dengan tujuan dan batasan yang telah ditetapkan sebelumnya.

5.) Jelaskan peran simulasi dalam analisis model sistem dinamis. Bagaimana simulasi dapat menjadi teknik penunjang keputusan dalam pemodelan, terutama dalam menangani masalah bisnis yang kompleks?

Jawaban: Simulasi memungkinkan pengkaji untuk menganalisis perilaku model sistem dinamis dengan mereproduksi situasi atau sistem dalam model matematis atau perangkat lunak. Dalam konteks pemecahan masalah bisnis, simulasi membantu dalam menghadapi perhitungan rumit dan data yang banyak, memungkinkan pengambilan keputusan yang ekonomis dan tepat.

6.) Jelaskan hubungan antara simulasi dan bahasa pemrograman. Mengapa bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau C++ digunakan dalam pengembangan model simulasi?

Jawaban: Simulasi dan bahasa pemrograman saling terkait dalam pengembangan model simulasi. Bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau C++ dipilih karena memberikan fleksibilitas, optimalisasi kinerja, dan kemudahan pengembangan serta pemeliharaan model simulasi.

7.) Jelaskan fungsi perangkat lunak dalam pemodelan sistem dinamis. Bagaimana perangkat lunak dapat memudahkan pemodel dalam menerjemahkan causal loop diagram menjadi stock flow diagram?

Jawaban: Perangkat lunak dalam pemodelan sistem dinamis berperan sebagai alat bantu untuk mengonversi causal loop diagram ke dalam stock flow diagram. Ini memudahkan pemodel dalam mengatur perilaku sistem dan menyediakan antarmuka untuk menerjemahkan struktur hubungan sebab-akibat menjadi representasi grafis yang lebih jelas.

8.) Apa peran stock flow diagram dalam teori sistem dinamik? Jelaskan konsep stock dan bagaimana stock digunakan bersama rate atau flow untuk menciptakan ketidakseimbangan dinamis dalam sistem.

Jawaban: Stock flow diagram memiliki peran sentral dalam teori sistem dinamik. Stock mewakili akumulasi keadaan sistem, dan digabungkan dengan rate atau flow untuk menciptakan ketidakseimbangan dinamis. Dengan demikian, stock flow diagram menjadi instrumen penting dalam memahami dinamika sistem, di mana stock menjadi sumber ketidakseimbangan yang memengaruhi keputusan dan aksi dalam sistem. 

9.) Jelaskan perbedaan antara Powersim dengan perangkat lunak simulasi lainnya seperti Vensim, Dynamo, Ithink, dan Stella.

Jawaban: Powersim memiliki keunggulan dalam membangun dan menjalankan simulasi model dinamik, memungkinkan representasi sistem kompleks dengan variabel-variabel yang saling mempengaruhi seiring waktu. Dibandingkan dengan Vensim, Dynamo, Ithink, dan Stella, Powersim memiliki kelebihan tertentu dalam mendukung pengambilan keputusan dengan memahami dinamika sistem serta dampak perubahan variabel terhadap sistem secara keseluruhan.

10.) Bagaimana Powersim dapat membantu dalam mendukung pengambilan keputusan? Berikan contoh situasi di mana penggunaan Powersim dalam simulasi dapat memberikan wawasan yang signifikan untuk pengambilan keputusan.

Jawaban: Powersim membantu dalam mendukung pengambilan keputusan dengan kemampuannya mensimulasikan skenario dan mengamati respons sistem terhadap variasi input. Sebagai contoh, dalam industri, Powersim dapat digunakan untuk mengidentifikasi dampak perubahan parameter tertentu pada produktivitas atau efisiensi suatu proses produksi. Dengan mensimulasikan perubahan variabel-variabel kunci, Powersim memberikan wawasan yang signifikan untuk pengambilan keputusan terkait strategi atau perbaikan dalam operasional suatu sistem.

11.) Jelaskan konsep Stock Flow Diagram pada Powersim. Bagaimana diagram ini dapat merepresentasikan hubungan antar variabel dalam suatu model dinamik?

Jawaban: Stock Flow Diagram pada Powersim menggambarkan hubungan antara variabel-variabel dalam suatu model dinamik. Stock adalah akumulasi atas pengumpulan dan karakteristik keadaan sistem, sementara flow adalah rate atau aliran informasi antar variabel. Dalam diagram ini, stock digabungkan dengan flow sebagai aliran informasi, menciptakan sistem yang dapat menirukan kondisi sebenarnya. Stock menjadi sumber ketidakseimbangan dinamis dalam sistem, dan diagram ini memberikan gambaran visual tentang bagaimana variabel-variabel saling berhubungan dan mempengaruhi satu sama lain sepanjang waktu.

12.) Sebutkan dan jelaskan salah satu perkembangan pemanfaatan Powersim dalam suatu bidang tertentu. Bagaimana model yang dibangun dengan Powersim dapat memberikan kontribusi positif dalam bidang tersebut?

Jawaban: Salah satu perkembangan pemanfaatan Powersim adalah dalam bidang industri. Model yang dibangun dengan menggunakan Powersim, berbentuk simbol-simbol, banyak dipakai dalam industri untuk simulasi. Model yang dibuat dapat memberikan kontribusi positif dengan memberikan pemahaman mendalam tentang interaksi variabel-variabel dalam sistem produksi, sehingga memungkinkan perbaikan operasional dan peningkatan efisiensi dalam skala besar.

13.) Jelaskan konsep dasar CLD dan sebutkan elemen utama. Berikan contoh penerapan CLD dalam studi perikanan Kabupaten Konawe Selatan.

Jawaban: CLD adalah alat visual untuk menggambarkan hubungan kausal dalam suatu sistem. Elemen utama: variabel, panah, label panah, loop, dan stocks. Contoh: CLD dapat menggambarkan hubungan antara Sub Sistem Pasar, Sub Sistem Konsumsi, Sub Sistem Jumlah Tangkapan, dan Sub Sistem SDM dalam perikanan Kabupaten Konawe Selatan.

14.) Jelaskan Sub Model Konsumen Rumah Tangga dalam CLD perikanan Kabupaten Konawe Selatan. Gambarkan hubungan antara variabel dan loop. Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah konsumen rumah tangga.

Jawaban: Sub Model Konsumen Rumah Tangga mencakup variabel seperti Stock Konsumen Rumah Tangga, laju konsumen, jumlah Rumah Tangga, dan harga ikan. Laju konsumen dipengaruhi oleh jumlah Rumah Tangga dan harga ikan. Loop menunjukkan siklus kausal bagaimana perubahan dalam jumlah konsumen rumah tangga dapat memengaruhi harga ikan, dan sebaliknya. 

15.) Bagaimana Sub Sistem Jumlah Tangkapan dalam CLD perikanan Kabupaten Konawe Selatan mempengaruhi industri pengolahan ikan? Jelaskan faktor-faktor yang memengaruhi laju penangkapan ikan dan hubungannya dengan industri pengolahan ikan.

Jawaban: Sub Sistem Jumlah Tangkapan memengaruhi industri pengolahan ikan melalui laju penangkapan yang dipengaruhi oleh potensi kelautan, alat tangkap, dan sumber daya manusia. Peningkatan laju penangkapan dapat meningkatkan produksi industri pengolahan ikan, sementara penurunan dapat berdampak sebaliknya. Hubungan ini penting untuk merencanakan strategi pengelolaan perikanan di Kabupaten Konawe Selatan.

16.) Bagaimana interaksi antar variabel dalam model kemampuan UKM Mebel, dan mengapa rendahnya kapasitas produksi dapat berpengaruh terhadap keuntungan?

Jawaban: Interaksi antar variabel melibatkan hubungan antara kapasitas produksi, kemampuan teknologi (mesin), dan tenaga kerja. Rendahnya kapasitas produksi dapat mempengaruhi jumlah pemenuhan permintaan dan akhirnya berdampak pada keuntungan UKM.

17.) Apa yang dimaksud dengan diagram Stock and Flow, dan bagaimana fungsinya dalam menggambarkan interaksi antar variabel?

Jawaban: Diagram Stock and Flow adalah representasi visual dari interaksi antar variabel dalam sistem, membantu memahami logika struktur. Diagram ini digunakan untuk menggambarkan hubungan variabel dalam submodel teknologi, permintaan dan produksi, keuangan, serta kebijakan investasi.

18.) Jelaskan bagaimana pola interaksi antar variabel pada simulasi tersebut dapat mempengaruhi daya saing UKM mebel, dengan memberikan contoh hubungan antar variabel yang dijelaskan dalam studi kasus.

Jawaban: Pola interaksi antar variabel pada simulasi mempengaruhi daya saing UKM mebel. Sebagai contoh, kapasitas produksi dipengaruhi oleh kemampuan teknologi (mesin) dan tenaga kerja. Rendahnya kapasitas produksi akan mempengaruhi jumlah pemenuhan permintaan, yang selanjutnya berpengaruh pada keuntungan UKM. Jumlah keuntungan dan kapasitas produksi dianggap sebagai indikator daya saing UKM mebel dalam penelitian ini.

19.) Gambarkan dan jelaskan submodel teknologi pada simulasi ini, serta bagaimana submodel tersebut berkontribusi dalam menggambarkan pola perilaku variabel kemampuan UKM mebel

Jawaban: Submodel teknologi mencakup aspek mesin dan tenaga kerja. Submodel ini membantu menggambarkan interaksi antara kemampuan mesin produksi dan tenaga kerja dalam mempengaruhi kapasitas produksi. Pemodelan interaksi ini membantu memahami pola perilaku variabel kemampuan UKM mebel terkait teknologi yang digunakan dan kemampuan tenaga kerja.

20.) Apa tujuan pembuatan diagram Stock and Flow menggunakan software Ventana Simulator (Vensim)™ dalam konteks penelitian ini?

Jawaban: Tujuan pembuatan diagram Stock and Flow dengan Ventana Simulator (Vensim)™ adalah untuk memvisualisasikan interaksi antar variabel sesuai logika struktur. Pemodelan interaksi variabel dari berbagai submodel membantu memahami pola perilaku variabel dalam model kemampuan UKM mebel.

Tugas ini dibuat oleh :

Nama: Oktaviani Ariyaningsih

Kelas | Mata Kuliah : 5B | Pemodelan dan Simulasi

NIM: 2103015100

Sumber Tugas : Online Learning UHAMKA