Delapan teknik yang dapat digunakan untuk men-debug program komputer dari model simulasi:
Teknik 1:
Dalam mengembangkan model simulasi, tulis dan debug program komputer dalam bentuk modul atau subprogram.
Teknik 2:
Disarankan agar lebih dari satu orang membaca program komputer jika model simulasi yang dikembangkan besar. Penulis program itu sendiri mungkin tidak dapat memberikan kritik yang baik.
Teknik 3:
Jalankan simulasi dengan beberapa setting parameter input dan lihat apakah outputnya masuk akal.
Teknik 4:
Lakukan “trace”, di mana status sistem yang disimulasi, yaitu: daftar event, variabel status, cacahan statistik, dsb., dicetak setelah masing-masing event terjadi dan dibandingkan dengan perhitungan manual untuk melihat apakah program bekerja sebagaimana mestinya.
Teknik 5:
Jika mungkin, model harus dijalankan dengan asumsi-asumsi yang disederhanakan di mana karakteristik yang sebenarnya diketahui atau dapat dihitung dengan mudah.
Teknik 6:
Pada beberapa model simulasi, akan sangat menolong jika ada animasi output simulasi yang dapat diteliti.
Teknik 7:
Tuliskan mean dan varians sampel untuk setiap distribusi probabilitas input simulasi dan bandingkan dengan mean dan varians yang diinginkan (mis., historikal).
Langkah ini menentukan apakah nilai-nilai input dibangkitkan dengan benar dari distribusi-distribusi tsb.
Teknik 8:
Gunakan paket simulasi untuk memperkecil jumlah baris kode yang dibutuhkan.
Pandangan Umum Mengenai Validasi
1. Ekperimen dengan model simulasi merupakan pengganti dari eksperimen dengan sistem yang ada atau yang diusulkan. Dengan demikian, tujuan ideal dari validasi adalah menjamin bahwa model simulasi cukup baik sehingga dapat digunakan untuk mengambil keputusan bagi sistem.
2. Kemudahan atau kesulitan proses validasi bergantung pada kompleksitas sistem yang dimodelkan dan apakah versi sistem tersebut sudah ada.
3. Model simulasi dari sistem yang kompleks hanya dapat merupakan pendekatan sistem yang sebenarnya.
4. Model simulasi harus selalu dikembangkan untuk sekumpulan tujuan tertentu. Model yang valid untuk satu tujuan belum tentu valid untuk tujuan lainnya.
5. Catatan asumsi-asumsi model simulasi harus di-update secara teratur, dan akhirnya menjadi laporan akhir.
6. Model simulasi harus divalidasi relatif terhadap ukuran-ukuran kinerja yang nanatinya dipakai untuk pengambilan keputusan.
7. Validasi bukan sesuatu yang harus diusahakan setelah model simulasi selesai dikembangkan, melainkan, pengembangan model dan validasi harus dilakukan bersama-sama sepanjang studi simulasi.
8. Umumnya tidak mungkin melakukan validasi statistik antara data output model dan data output sistem ybs (jika ada), bergantung pada sifat data tsb.
Pendekatan Tiga Langkah untuk Mengembangkan Model Simulasi yang Valid dan Credible
1. Mengembangkan model dengan High Face Validity, yaitu, model yang dipermukaannya tampak masuk akal bagi orang-orang yang memiliki pengetahuan tentang sistem yang dipelajari.
Pemodel simulasi harus menggunakan semua informasi dari:
- Wawancara dengan “pakar’ sistem.
- Observasi sistem.
- Teori yang ada.
*
- Hasil yang relevan dari model simulasi yang mirip.
*
- Pengalaman/Intuisi
*
2. Menguji Asumsi-asumsi model secara empiris.
Tujuannya adalah secara kuantitatif menguji asumsi-asumsi yang dibuat pada tahap awal pengembangan model. Salah satu alat bantu yang paling berguna adalah analisis sensitifitas. Cara ini dapat digunakan untuk mennetukan apakah output simulasi berubah secara signifikan ketika nilai parameter input diubah. Cara: dengan menggunakan metode bilangan acak umum.
3. Menentukan seberapa representatif data output simulasi.
Jika data output model simulasi memperlihatkan hasil yang “bagus” ketika dibandingkan dengan data output sistem yang sebenarnya atau yang diharapkan, maka model sistem tersebut “valid”.
Prosedur Statistik untuk Membandingkan Observasi Dunia Nyata dengan Data Output Simulasi
1. Pendekatan Inspeksi
Pendekatan inspeksi dasar: model diberi input dengan data acak, dan hasilnya dibandingkan dengan observasi dunia nyata.
Pendekatan inspeksi korelasi:
Data input sistem historis Data input sistem historis
Sistem yang sebenarnya Model simulasi
bandingkan
Data output sistem Data output model
2. Pendekatan Interval Konfidensi Berdasarkan Data Independen
3. Pendekatan Time-Series
EKSPERIMEN DISAIN
Untuk setiap disain sistem yang akan disimulasikan, harus dibuat keputusan untuk isu-isu seperti:
- Kondisi awal untuk menjalankan simulasi.
- Lama periode warmup (jika ada).
- Lama jalannya simulasi.
- Banyaknya simulasi-simulasi independen (replikasi) untuk setiap alternatif.
Tipe-tipe simulasi berdasarkan analisis output:
1. Terminating simulation
2. Nonterminating simulation:
a. Steady-state parameters
b. Steady-state cycle parameters
c. Other parameters.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar