18
Lama waktu mulai dipakai sampai rusaknya suatu suku cadang dan alat
listrik memenuhi distribusi eksponensial.
2.2.2.2 Simulasi Monte Carlo
Sistem yang memiliki variabel acak, perlu di analisis berkali-kali,
karena kalau hanya sekali running
data yang dihasilkan akan tidak valid.
Untuk mengetahui hasil yang sesuai dan valid, maka perlu dilakukan
replikasi secara berkali-kali.
Simulasi Monte Carlo merupakan salah satu teknik dari simulasi
yang menggunakan random number
untuk mengestimasi distribusi dari
variabel input
yang bergantung pada beberapa variabel input yang
probabilistik
dengan menggunakan historis data. Simulasi Monte Carlo
digunakan apabila menghendaki model simulasi yang mengikutsertakan
random
dan sampling
dengan distribusi probabilitas yang
dapat diketahui
dan ditentukan (Kakiay, 2004).
Membuat simulasi untuk membuat model respon logistik darurat
dapat menggunakan simulasi Monte Carlo. (Banomyong; Sopadang, 2010).
Dalam mengembangkan model simulasi untuk logistik darurat, penggunaan
simulasi Monte Carlo dapat dipilih untuk mensimulasikan output dari setiap
model respon logistik. Simulasi Monte Carlo adalah teknik matematika
komputerisasi yang memungkinkan orang untuk memperhitungkan risiko
nilai yang terjadi dalam analisis kuantitatif dan pengambilan keputusan.
Metode Monte Carlo adalah metode yang mengevaluasi model deterministik
menggunakan nomor acak. Simulasi Monte Carlo menyediakan pembuatan
keputusan dengan beberapa hasil yang mungkin terjadi dan probabilitas
kemungkinan tersebut akan terjadi. Hasil ini sangat diperlukan untuk
pengambilan keputusan dalam untuk logistik darurat.
Menurut Jay Heizer (2005, p. 717) teknik simulasi Monte Carlo
terbagi atas lima langkah sederhana yaitu:
1.
Menetapkan sebuah distribusi probabilitas bagi variabel penting.
2.
Membuat distribusi probabilitas kumulatif bagi setiap variabel.
3.
Menetapkan sebuah interval angka acak bagi setiap variabel.
4.
Membangkitkan angka acak.
5.
Mensimulasikan serangkaian percobaan.
 |