SIMULASI MONTE CARLO
Simulasi Monte Carlo adalah tipe simulasi probabilistik untuk mencari penyelesaiaan masalah dengan sampling dari proses random Dasar simulasiMonte Carlo adalah mengadakan percobaan (eksperimen) pada elemen-elemen probabilistik melalui sampling acak. Sehingga simulasi Monte Carlo mengizinkan manajer untuk menentukan beberapa kebijakan yang menyangkut kondisi perusahaan.
Teknik simulasi Monte Carlo terbagi atas lima langkah sederhana.
1. Menetapkan suatu distribusi probabilitas bagi variabel yang penting.
Gagasan dasar simulasi Monte Carlo adalah membangkitkan nilai untuk variabel pada model yang sedang diuji. Pada sistem dunia nyata, sebagian besar variabel memiliki probabilitas alami, misalnya permintaan persediaan, waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan aktivitas proyek. Cara menetapkan distribusi probabilitas bagi variabel tertentu adalah menguji hasil historis, yaitu dengan membagi frekuensi pengamatan untuk setiap output variabel yang mungkin dengan jumlah pengamatan total.
2. Membuat distribusi probabilitas kumulatif bagi setiap variabel.
Mengubah distribusi probabilitas biasa menjadi sebuah distribusi probabilitas kumulatif (cumulative probability distribution)
3. Menetapkan sebuah interval angka acak bagi setiap variabel.
Setelah distribusi probabilitas kumulatif bagi setiap variabel yang digunakan dalam simulasi ditetapkan, maka diberikan serangkaian angka yang mewakili setiap nilai atau output yang memungkinkan.
4. Membangkitkan angka acak.
Angka acak dapat dihasilkan dengan dua cara. Jika persoalan yang dihadapi besar dan proses yang sedang diteliti melibatkan banyak percobaan simulasi, maka digunakan program komputer untuk membangkitkan angka acak. Jika simulasi dilakukan dengan perhitungan tangan, angka acak dapat diambil dari sebuah tabel angka acak.
5. Menyimulasikan serangkaian percobaan.
Hasil dari eksperimen dapat disimulasikan secara sederhana dengan memilih angka acak dari Tabel F.4. Percobaan dapat dimulai dari titik mana pun pada tabel, selanjutnya perhatikan dalam interval mana setiap angka berada.
Contoh :
Setelah melakukan pengamatan selama 200 hari, sebuah toko ban memperkirakan permintaan ban per harinya seperti pada tabel dibawah ini. Toko tersebut hendak memperkirakan permintaan ban untuk 10 hari kedepan.
Penyelesaian :
· Langkah 1: Menetapkan distribusi probabilitas
· Langkah 2 : Menetapkan distribusi kumulatif
Diagram Probabilitas kumulatif
· Langkah 3 : Interval Bilangan Acak
· Langkah 4 : Pembangkit Bilangan Acak
Tabel Penarikan Bilangan Acak menggunakan excel
· Langkah 5 : Menjalankan Simulasi
Rata rata permintaan per hari : 28/10 = 2,8 ban
Cara ekspektasi:
5
E = ∑ (probablitas dari ban) x ( permintaan ban)
E = ∑ (probablitas dari ban) x ( permintaan ban)
i=0
= (0,05)(0) + (0,10)(1) + (0,20)(2) + (0,30)(3) + (0,20)(4) + (0,15)(5)
= 2,95 ban
Kalau dilakukan 100 kali penarikan bilangan acak akan terlihat jelas permintaan ban sesuai dengan masa lalu
yang disimulasikan
Sumber bacaan :
Heizer, J., Render, B. (2009). Operations management: Sustainability and Supply Chain Management. 9th Edition. Alihbahasa Chriswan Sungkono. Jakarta : Salemba Empat.
Render, B., Stair, R, M., Hanna, M. E., Hale, T. S. (2017). Quantitative analysis for management. 13th. Boston: Pearson Education.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar