QUIZ 2 oleh FITRIA

 SOAL :

1. Jelaskan mengapa keacakan (randomness) merupakan elemen penting dalam simulasi untuk memodelkan ketidakpastian dan variasi yang ada dalam dunia nyata! 
2. Bagaimana keacakan dapat diimplementasikan dalam simulasi untuk mensimulasikan variasi yang mungkin terjadi?
3. Jelaskan peran keacakan dalam mensimulasikan waktu antar kedatangan (interarrival time) dalam sistem antrian atau layanan!
4. Bagaimana keacakan dapat diterapkan dalam mensimulasikan waktu pelayanan (service time) dalam suatu sistem?
5. Apa saja langkah-langkah dalam proses pemodelan pada pendekatan sistem dinamik?
6. Apa saja yang terlibat dalam tahapan pengujian model dalam pemodelan sistem dinamik?
7.  Bagaimana formulasi hipotesis dinamis dilakukan dalam pemodelan sistem dinamik?
8. Apa tahapan awal dalam pemodelan sistem dinamik?
9. Bagaimana hubungan antara simulasi dengan bahasa pemrograman dalam konteks penggunaan software simulasi seperti ProModel atau Witness?
10. Mengapa penggunaan bahasa pemrograman penting dalam proses simulasi menggunakan perangkat lunak simulasi seperti Dynamo atau XCELL+?
11. Apa peran utama perangkat lunak dalam pemodelan sistem dinamik, terutama dalam konteks mengonversi diagram lingkaran sebab-akibat (causal loop diagram) menjadi diagram aliran stok (stock flow diagram)?
12. Apa yang dimaksud dengan Stock Flow Diagram dalam konteks sistem dinamik, dan mengapa ini dianggap sebagai konsep sentral dalam teori sistem dinamik? 
13. Apa fungsi dari korespondensi antar variabel dalam simulasi?
14. Apa yang dimaksud dengan Stock Flow Diagram dalam konteks Powersim?
15. Apa fungsi dari Stock Flow Diagram dalam Powersim?
16. Apa yang dimaksud dengan perkembangan pemanfaatan Powersim dalam bidang komersial, industri, manajemen, dan riset?

17. Bagaimana emigrasi dan imigrasi memengaruhi populasi penduduk dalam Sub Model SDM

18. Bagaimana penggunaan Diagram Simpal Kausal membantu dalam mengevaluasi dampak kebijakan atau perubahan tertentu dalam sistem perikanan?

19. Mengapa Diagram Simpal Kausal penting dalam menggambarkan dinamika sistem perikanan daripada pendekatan lainnya?

20. Bagaimana Diagram Simpal Kausal membantu dalam merumuskan kebijakan pengelolaan perikanan di Kabupaten Konawe Selatan

JAWABAN :

1. Keacakan (randomness) merupakan elemen penting dalam simulasi karena memungkinkan model untuk memperhitungkan ketidakpastian dan variasi yang ada dalam dunia nyata. Dengan adanya keacakan, simulasi dapat menghasilkan hasil yang lebih realistis dan dapat memodelkan berbagai kemungkinan yang mungkin terjadi dalam situasi nyata.
2. Keacakan dapat diimplementasikan dalam simulasi melalui penggunaan bilangan acak. Bilangan acak digunakan untuk mensimulasikan variasi yang mungkin terjadi dalam suatu model. Dengan menggunakan bilangan acak, simulasi dapat memperhitungkan berbagai kemungkinan hasil yang mungkin terjadi, sehingga menghasilkan model yang lebih akurat dalam memprediksi situasi yang kompleks dan tidak pasti.
3. Keacakan memainkan peran penting dalam mensimulasikan waktu antar kedatangan dalam sistem antrian atau layanan karena waktu antar kedatangan pelanggan seringkali tidak konstan dalam kehidupan nyata. Dengan menerapkan keacakan, simulasi dapat memodelkan variasi waktu antar kedatangan yang lebih realistis, sehingga menghasilkan hasil simulasi yang lebih akurat.
   
4. Keacakan dapat diterapkan dalam mensimulasikan waktu pelayanan dengan memanfaatkan bilangan acak untuk menggambarkan variasi waktu yang diperlukan untuk melayani setiap entitas. Hal ini memungkinkan simulasi untuk memodelkan variasi dalam waktu pelayanan yang mungkin terjadi dalam situasi nyata, sehingga menghasilkan hasil simulasi yang lebih mendekati kondisi sebenarnya.
5. Langkah-langkah dalam proses pemodelan pada pendekatan sistem dinamik meliputi perumusan masalah dan pemilihan batasan dunia nyata, formulasi hipotesis dinamis, formulasi model simulasi, pengujian, evaluasi, dan perancangan kebijakan.
6. Tahapan pengujian model melibatkan pembandingan dengan model referensi, pengujian kehandalan, dan uji sensitivitas. Model diuji untuk melihat seberapa baik kinerjanya dalam berbagai kondisi dan untuk memastikan responsnya sesuai dengan yang diharapkan dalam situasi yang berbeda.
7. Formulasi hipotesis dinamis dalam pemodelan sistem dinamik melibatkan membangun peta struktur kausal melalui gambaran model mental dan alat-alat seperti causal loop diagram dan stock flow diagram.
8. Tahapan awal dalam pemodelan sistem dinamik mencakup perumusan masalah, pemilihan variabel kunci, penentuan waktu, dan definisi masalah dinamis.

9. Software simulasi seperti ProModel atau Witness menggunakan bahasa pemrograman atau alat pemodelan visual yang memungkinkan pengguna untuk membangun model simulasi. Bahasa pemrograman yang terintegrasi dalam software tersebut memungkinkan pengguna untuk mendefinisikan aturan, variabel, dan perilaku sistem yang akan disimulasikan. Dengan menggunakan bahasa pemrograman, pengguna dapat membuat model simulasi yang kompleks dan memodifikasi perilaku sistem sesuai kebutuhan.

10. Bahasa pemrograman merupakan fondasi utama dalam membangun model simulasi yang kompleks dalam perangkat lunak simulasi seperti Dynamo atau XCELL+. Dengan bahasa pemrograman, pengguna dapat menentukan variabel, logika, dan aliran kerja sistem yang akan direplikasi dalam simulasi. Hal ini memungkinkan pengguna untuk menciptakan model yang lebih akurat dan sesuai dengan kebutuhan spesifik dalam menganalisis sistem dinamis, serta memberikan fleksibilitas untuk mengubah dan memodifikasi model sesuai dengan perubahan yang mungkin terjadi dalam sistem yang disimulasikan.

11. Perangkat lunak dalam pemodelan sistem dinamik berfungsi sebagai alat bantu yang memfasilitasi pemodel dalam mentransformasikan diagram lingkaran sebab-akibat (causal loop diagram) ke dalam bentuk diagram aliran stok (stock flow diagram). Ini memungkinkan pemodel untuk memvisualisasikan dengan lebih jelas hubungan sebab-akibat antara variabel-variabel yang ada dalam sistem, serta menggambarkan aliran dan akumulasi variabel stok dalam sistem dinamik yang sedang dianalisis.

12. Stock Flow Diagram adalah representasi visual dari variabel stok (stock) yang merupakan akumulasi dari keadaan sistem dan variabel aliran (flow) yang menunjukkan aliran masuk dan keluar dari stok tersebut. Konsep ini dianggap sentral dalam teori sistem dinamik karena memungkinkan visualisasi yang jelas mengenai bagaimana variabel stok dalam sistem berubah seiring waktu akibat dari aliran masuk dan keluar yang terjadi.

13. Fungsi dari korespondensi antar variabel dalam simulasi adalah untuk memodelkan hubungan dan interaksi antara variabel-variabel tersebut. Dengan menghubungkan variabel-variabel dalam suatu sistem, simulasi dapat menggambarkan bagaimana perubahan pada satu variabel dapat mempengaruhi variabel lainnya. Hal ini memungkinkan kita untuk memahami dan menganalisis perilaku sistem secara lebih baik.

14. Stock Flow Diagram dalam konteks Powersim adalah suatu sistem yang menggambarkan hubungan antara variabel-variabel dalam perangkat lunak Powersim. Diagram ini menggambarkan akumulasi atau kumpulan variabel yang disebut stock, yang merupakan karakteristik keadaan sistem. Stock ini kemudian dihubungkan dengan rate atau flow sebagai aliran informasi, sehingga stock menjadi sumber ketidakseimbangan dinamis dalam sistem.

15. Fungsi dari Stock Flow Diagram dalam Powersim adalah untuk memvisualisasikan dan menganalisis hubungan antara variabel-variabel dalam sistem. Diagram ini membantu pengguna untuk memahami bagaimana perubahan pada satu variabel dapat mempengaruhi variabel lainnya. Dengan menggunakan Stock Flow Diagram, pengguna dapat mengidentifikasi dan menganalisis ketidakseimbangan dinamis dalam sistem serta mengambil keputusan berdasarkan informasi yang dihasilkan.
16. Perkembangan pemanfaatan Powersim dalam bidang komersial, industri, manajemen, dan riset adalah penggunaan yang luas dari perangkat lunak Powersim dalam melakukan simulasi dan membangun model dalam bidang-bidang tersebut. Powersim digunakan untuk membangun model simbolik yang kemudian digunakan untuk melakukan simulasi. Perangkat lunak ini banyak digunakan dalam berbagai industri dan organisasi untuk menganalisis dan memahami perilaku sistem, mengambil keputusan berdasarkan hasil simulasi, serta melakukan riset dan pengembangan.

17. Emigrasi, yang terjadi karena kesulitan mendapatkan penghasilan yang layak, mengurangi populasi penduduk. Sebaliknya, imigrasi, di mana banyak pekerja pendatang menetap sebagai penduduk permanen di wilayah tersebut, meningkatkan jumlah populasi.

18. Diagram Simpal Kausal memberikan pemahaman menyeluruh tentang keterkaitan variabel dalam sistem perikanan. Ini memungkinkan para pembuat kebijakan untuk mengidentifikasi titik-titik intervensi yang strategis, seperti regulasi terkait jumlah tangkapan atau pengelolaan industri pengolahan. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang keterkaitan ini, kebijakan yang lebih efektif dapat dirumuskan.

19. Diagram Simpal Kausal memberikan representasi visual yang jelas tentang hubungan kausal antara variabel-variabel yang saling terkait dalam sistem perikanan. Ini memungkinkan untuk melihat bagaimana satu variabel dapat memengaruhi yang lain, memberikan gambaran komprehensif tentang bagaimana sistem beroperasi.

20. Dengan menggunakan Diagram Simpal Kausal, dapat diidentifikasi bagaimana perubahan pada satu variabel dapat berdampak pada variabel lainnya. Sebagai contoh, kebijakan terkait peningkatan industri pengolahan dapat dilihat bagaimana akan mempengaruhi jumlah tangkapan, pasar, dan akhirnya pendapatan daerah. Evaluasi ini memungkinkan pembuat kebijakan untuk membuat penyesuaian yang lebih baik dan memperkirakan dampak dari kebijakan yang diusulkan sebelum diterapkan.

SUMBERNYA:

https://onlinelearning.uhamka.ac.id