METODE SIMULASI Pertemuan 20

Slides:



Advertisements
Similar presentations
Special random variables Chapter 5 Some discrete or continuous probability distributions.
Advertisements

Embedded SQL (Cont.) Pertemuan 10 Matakuliah: T0413/Current Popular IT II Tahun: 2007.
ARITHMETIC DAN GEOMETIC MEAN Pertemuan 3 Matakuliah: F Analisis Kuantitatif Tahun: 2009.
Model Antrian (Waiting Line Models ) Pertemuan 18:
Model Simulasi Pertemuan 22 Matakuliah: K0414 / Riset Operasi Bisnis dan Industri Tahun: 2008 / 2009.
Pendugaan Parameter Nilai Tengah Pertemuan 13 Matakuliah: L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008.
Analisis Varians/Ragam Klasifikasi Dua Arah Pertemuan 18 Matakuliah: L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008.
1 Pertemuan 11 Matakuliah: I0014 / Biostatistika Tahun: 2005 Versi: V1 / R1 Pengujian Hipotesis (I)
Pendugaan Parameter Beda Nilai Tengah Pertemuan 16 Matakuliah: I0134/Metode Statistika Tahun: 2007.
Bina Nusantara Model Ramalan Peretemuan 13: Mata kuliah: K0194-Pemodelan Matematika Terapan Tahun: 2008.
Kalkulasi Biaya berdasarkan Pesanan/Job Order Costing Pertemuan 05-06
Regresi Linear Sederhana Pertemuan 01 Matakuliah: I0174 – Analisis Regresi Tahun: Ganjil 2007/2008.
Pengujian Parameter Regresi Ganda Pertemuan 22 Matakuliah: L0104/Statistika Psikologi Tahun: 2008.
Regresi dan Korelasi Linear Pertemuan 19
Peubah Acak Kontinu Pertemuan 09 Matakuliah: L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008.
Bina Nusantara Model Ramalan Pertemuan 14: Mata kuliah: K0194-Pemodelan Matematika Terapan Tahun: 2008.
Uji Tanda dan Peringkat Bertanda Wilcoxon Pertemuan 25 Matakuliah: Statistika Psikologi Tahun: 2008.
Model Antrian Ganda Pertemuan 21 Matakuliah: K0414 / Riset Operasi Bisnis dan Industri Tahun: 2008 / 2009.
Uji Kebaikan Suai (Uji Kecocokan) Pertemuan 23
Sentences with reduced clauses (Continued) Pertemuan 3 Matakuliah: G0602 / Bahasa Inggris 3 Tahun: 2007.
VARIANS DAN STANDAR DEVIASI PORTFOLIO Pertemuan 10 Matakuliah: F Analisis Kuantitatif Tahun: 2009.
Chapter 10: Simulation Modeling
1 Pertemuan 15 Pendugaan Parameter Nilai Tengah Matakuliah: I0134 – Metode Statistika Tahun: 2007.
Simulation Modeling Chapter 14
1 Pertemuan 07 Pendugaan Parameter Matakuliah: I0262 – Statistik Probabilitas Tahun: 2007 Versi: Revisi.
To accompany Quantitative Analysis for Management, 8e by Render/Stair/Hanna 15-1 © 2003 by Prentice Hall, Inc. Upper Saddle River, NJ Chapter 15.
The Food Service Industry Industry (Industri Jasa Boga) Week 5
1 Pertemuan 09 Pengujian Hipotesis 2 Matakuliah: I0272 – Statistik Probabilitas Tahun: 2005 Versi: Revisi.
1 Pertemuan 8 Variabel Acak-2 Matakuliah: A0064 / Statistik Ekonomi Tahun: 2005 Versi: 1/1.
TES KERJA 1 Pertemuan 8 Matakuliah: PENGANTAR DAN APLIKASI PSIKODIAGNOSTIK Tahun: 2008.
Korelasi dan Regresi Linear Sederhana Pertemuan 25
1 Pertemuan 13 Regresi Linear dan Korelasi Matakuliah: I0262 – Statistik Probabilitas Tahun: 2007 Versi: Revisi.
Computer Simulation A Laboratory to Evaluate “What-if” Questions.
Simulation Pertemuan 13 Matakuliah :K0442-Metode Kuantitatif
Managerial Decision Modeling with Spreadsheets
Chapter 10 Introduction to Simulation Modeling Monte Carlo Simulation.
Monté Carlo Simulation  Understand the concept of Monté Carlo Simulation  Learn how to use Monté Carlo Simulation to make good decisions  Learn how.
Simulation. Introduction What is Simulation? –Try to duplicate features, appearance, and characteristics of real system. Idea behind Simulation –Imitate.
Aplikasi Sebaran Normal Pertemuan 12 Matakuliah: L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008.
MONTE CARLO ANALYSIS When a system contains elements that exhibit chance in their behavior, the Monte Carlo method of simulation may be applied.
EXPECTED RETURN PORTFOLIO Pertemuan 8 Matakuliah: F Analisis Kuantitatif Tahun: 2009.
RETURN MARKET, BETA, DAN MATHEMATIKA DIVERSIFIKASI Pertemuan 12 dan 13 Matakuliah: F Analisis Kuantitatif Tahun: 2009.
Konsep Biaya dan Sistem Informasi Akuntansi Biaya Pertemuan 01
Simulasi Probability Pertemuan 23 (GSLC) Matakuliah: K0414 / Riset Operasi Bisnis dan Industri Tahun: 2008 / 2009.
1 Pertemuan 22 Regresi dan Korelasi Linier Sederhana-2 Matakuliah: A0064 / Statistik Ekonomi Tahun: 2005 Versi: 1/1.
1 Pertemuan 24 Uji Kebaikan Suai Matakuliah: I0134 – Metoda Statistika Tahun: 2005 Versi: Revisi.
Distribusi Peubah Acak Khusus Pertemuan 08 Matakuliah: L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008.
Sebaran Normal dan Normal Baku Pertemuan 11 Matakuliah: L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008.
To accompany Quantitative Analysis for Management, 9e by Render/Stair/Hanna 15-1 © 2006 by Prentice Hall, Inc. Upper Saddle River, NJ Prepared by.
Simulation Modeling.
Simulasi sistem persediaan
METODE PERAMALAN Pertemuan 16
SEBARAN NORMAL Pertemuan 6
Model Antrian Tunggal Pertemuan 20
Table Pertemuan 10 Matakuliah : L0182 / Web & Animation Design
NILAI WAKTU DARI UANG (Time Value of Money) Pertemuan 11
Pertemuan 11 Sebaran Peluang Hipergeometrik dan Geometrik
Pertemuan 22 Analisis Varians Untuk Regresi
Pengujian Parameter Regresi dan Korelasi Pertemuan 20
Questions Week 11 Ch 16 Week 11 Ch 17
Matakuliah : R0434/Aesthetics
Pertemuan 13 Pendugaan Parameter Nilai Tengah
Pertemuan 13 Sebaran Seragam dan Eksponensial
INFERENSIA KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA Pertemuan 12
Projection Pertemuan 10 Matakuliah : Matrix Algebra for Statistics
TUGAS AKHIR I SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN STARTING LINE-UP PEMAIN FUTSAL MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING DAN K-MEANS CLUSTERING DISUSUN OLEH:
Prepared by Lee Revere and John Large
Simulation Modeling.
Sebaran Normal dan Normal Baku Pertemuan 4
Chapter 3 : Random Variables
Presentation transcript:

METODE SIMULASI Pertemuan 20 Matakuliah : J1186 - Analisis Kuantitatif Bisnis Tahun : 2009/2010 METODE SIMULASI Pertemuan 20

Framework Simulasi Monte Carlo Simulasi dan Persediaan Simulasi dan Masalah Antrian Aplikasi Model Simulasi Pengambilan Keputusan Berdasarkan Model Simulasi Bina Nusantara University

Batasan Simulasi Monte Carlo Apabila suatu persoalan sudah dapat diselesaikan atau dihitung jawabannya secara matematis dengan tuntas, maka hendaknya jangan menggunakan simulasi ini Apabila sebagaian persoalan tersebut dapat diselesaikan secara analitis dengan baik, maka penyelesaiannya lebih baik dilakukan secara terpisah. Sebagian secara analitis dan sebagian lagi simulasi Apabila mungkin dapat digunakan simulasi perbandingan Bina Nusantara University

Contoh Soal Harry’s Auto Tire sells all type of tires, but a apopular radial tire accounts for a large portion of Harrycost ’s overall sales. Recognizig that inventory costs can be quite siginificant with this product, Harry’s wishes to determine a policy for managing this inventory. To see what the demmand would like over a period of time, he wishes to simulate the daily demand for a number of days. Bina Nusantara University

Step – 1 Establishing Probability Distributions To establish a probabilty distribution for tires we assume that historical demand is a good indicator of future outcomes Often, managerial estimates based on judgment and experience are used to create a distribution. The distribution themselves can be either emperical or based on the commonly known normal, binomial, poisson or exponential patterns Bina Nusantara University

Step – 2 Building a Cummulative Probability Distribution for Each Variable Histrical Daily Demand for Radial Tires at Harry’s Auto Tire Demand for Tires Frequensy (days) 10 1 20 2 40 3 60 4 5 30 Total 200 Bina Nusantara University

Probability Demand Demand for Tires Frequensy (days) 10 /200 = 0.05 1 10 /200 = 0.05 1 20 / 200 = 0.10 2 40 / 200 = 0.20 3 60 / 200 = 0.30 4 5 30 / 200 = 0.15 Total 200 Bina Nusantara University

Step – 3 Setting Random Number Intervals Cummulative Probabilties for Radial Tires Daily Demand Probabality Cummulative Probability 0.05 1 0.10 0.15 2 0.20 0.35 3 0.30 0.65 4 0.85 5 1.00 Bina Nusantara University

Step – 4 Generating Random Numbers Daily Demand Probability Cummulative Probabilty Internal of Reandom Numbers 0.05 01 to 05 1 0.10 0.15 06 to 15 2 0.20 0.35 16 to 35 3 0.30 0.65 36 to 65 4 0.85 66 to 85 5 1.00 86 to 00 Assignment of random number interval for Harry’s Auto Tire Bina Nusantara University

Step – 5 Simulating the Experiment Bina Nusantara University

Simulated Daily Demand Day Random Number Simulated Daily Demand 1 52 3 2 37 82 4 69 5 98 6 96 7 33 8 50 9 88 10 90 39 = total 10 day demand 3.9 average daily demand Bina Nusantara University

Expected Daily Demand Σ Expected Daily Demand = = (Probability of i tires)x(demand of I tires) = (0.05) (0) + (0.10) (1) + (0.20) (2) + (0.30) (3) + (0.20) (4) + (0.15) (5) = 2.95 Tires 5 Σ i = 0 Bina Nusantara University