Definisi Simulasi dan Pemodelan oleh Rayhan Maulana (2103015234)

Deskripsi Model

1. Variabel dan Parameter:

   • Deskripsi model mencakup daftar variabel dan parameter yang terlibat dalam model. Variabel adalah entitas yang nilainya dapat berubah, sementara parameter adalah nilai atau konstanta yang mempengaruhi perilaku model. Misalnya, dalam model matematis tentang pertumbuhan populasi, variabelnya mungkin termasuk populasi saat ini dan tingkat pertumbuhan, sementara parameter mungkin mencakup tingkat kelahiran dan kematian.

2. Persamaan atau Algoritma:

   • Deskripsi model harus mencakup persamaan atau algoritma yang mendasari perilaku model. Persamaan ini menggambarkan hubungan antara variabel dan parameter dalam model. Misalnya, dalam model hukum gerak Newton, persamaannya adalah F=ma, yang menyatakan bahwa gaya (F) adalah hasil dari massa (m) dikalikan dengan percepatan (a).

3. Asumsi:

   • Model sering kali bergantung pada asumsi tertentu tentang sistem atau fenomena yang diwakilinya. Deskripsi model harus mencakup asumsi-asumsi ini agar pengguna model dapat memahami batasan dan situasi di mana model dapat digunakan dengan tepat.

4. Keterbatasan:

   • Penting untuk mencakup informasi tentang keterbatasan model. Ini bisa termasuk konteks atau situasi di mana model mungkin tidak memberikan hasil yang akurat atau relevan.

5. Sifat dan Karakteristik:

   • Deskripsi model juga harus mencakup informasi tentang sifat dan karakteristik sistem atau proses yang diwakilinya. Misalnya, apakah sistem bersifat linier atau non-linier, apakah ada interaksi antar variabel, atau apakah terdapat kondisi khusus yang mempengaruhi perilaku model.

6. Visualisasi (Opsional):

   • Jika memungkinkan, menyertakan visualisasi atau diagram model dapat membantu dalam memahami struktur dan interaksi antar elemen dalam model.

Validasi Model

Validasi model adalah proses kritis untuk memastikan bahwa model yang dikembangkan memberikan hasil yang akurat dan dapat diandalkan. Ini adalah langkah penting dalam memastikan bahwa model dapat digunakan dengan percaya diri untuk menganalisis dan memprediksi perilaku sistem atau proses yang diwakilinya. 

1. Perbandingan dengan Data Empiris:

   • Validasi model melibatkan membandingkan hasil dari model dengan data empiris atau pengamatan dari dunia nyata. Jika model dapat menghasilkan hasil yang mirip dengan data empiris, ini menunjukkan bahwa model dapat diandalkan.

2. Uji Sensitivitas:

   • Model sering kali bergantung pada parameter atau asumsi tertentu. Selama validasi, uji sensitivitas dapat dilakukan untuk memeriksa sejauh mana perubahan dalam parameter atau asumsi mempengaruhi hasil model. Ini membantu memahami kekuatan dan kelemahan dari model.

3.