Definisi Simulasi dan Pemodelan oleh Rayhan Maulana (2103015234)

Validasi Silang (Cross-Validation):

• Dalam konteks model prediktif, seperti dalam pembelajaran mesin, validasi silang adalah teknik di mana model diuji dengan menggunakan data yang tidak digunakan selama pelatihan. Ini membantu memastikan bahwa model tidak hanya mempelajari data pelatihan dengan baik, tetapi juga dapat melakukan prediksi dengan akurat pada data baru.

Verifikasi Struktur Model:

• Validasi juga mencakup memverifikasi bahwa struktur model telah diimplementasikan dengan benar dan bahwa persamaan atau algoritma yang digunakan memang menggambarkan hubungan antar variabel sebagaimana seharusnya.

Pengujian Sensitivitas Terhadap Asumsi:

• Asumsi yang mendasari model seringkali mempengaruhi hasilnya. Oleh karena itu, selama validasi, penting untuk menguji sejauh mana hasil model sensitif terhadap berbagai asumsi yang digunakan.

Pemisahan Data:

• Validasi model melibatkan memisahkan data menjadi dua set - satu untuk melatih model dan yang lain untuk menguji atau memvalidasi model. Hal ini penting untuk menghindari overfitting (di mana model terlalu "menghafal" data pelatihan) dan memastikan bahwa model dapat menggeneralisasi dengan baik pada data baru.

Pembandingan dengan Model Alternatif:

• Dalam beberapa kasus, mungkin ada beberapa model yang dapat digunakan untuk mewakili sistem yang sama. Selama validasi, membandingkan hasil dari model yang dikembangkan dengan model alternatif dapat membantu memilih model yang paling sesuai.

Validasi model merupakan langkah yang krusial dalam memastikan bahwa model dapat diandalkan dan memberikan hasil yang akurat. Dengan validasi yang baik, kita dapat memiliki kepercayaan yang lebih besar terhadap kegunaan model dalam menganalisis dan memprediksi perilaku sistem atau proses yang kompleks. 

Tipe-Tipe Model

1. Model Fisik:

   • Model fisik adalah representasi konkret dari sistem atau objek dalam bentuk fisik atau 3D. Mereka dapat dibuat dari bahan seperti plastik, kertas, atau logam, dan menggambarkan karakteristik fisik dari objek yang diwakilinya. Contohnya adalah model bangunan, prototipe mobil, atau replika perangkat elektronik.

2. Model Matematis:

   • Model matematis menggunakan persamaan matematika untuk menggambarkan hubungan antara variabel dalam sistem. Mereka mengandalkan konsep matematika seperti persamaan diferensial atau fungsi aljabar untuk memodelkan perilaku sistem. Contohnya adalah model matematika untuk pertumbuhan populasi atau hukum gerak Newton.

3. Model Statistik:

   • Model statistik memanfaatkan analisis statistik untuk memodelkan hubungan antara variabel dan menganalisis data. Mereka digunakan untuk mengidentifikasi pola, tren, atau korelasi dalam data. Contoh model statistik termasuk regresi linier, analisis regresi logistik, dan analisis time series.

4. Model Simulasi Komputer:

   • Model simulasi komputer menggunakan perangkat lunak dan komputer untuk membangun representasi abstrak dari sistem. Mereka mensimulasikan perilaku sistem dalam lingkungan virtual dan memungkinkan pengujian berbagai skenario. Contoh termasuk simulasi pengembangan produk, simulasi perjalanan pesawat terbang, atau simulasi ekosistem.

5.