Definisi Simulasi dan Pemodelan oleh Rayhan Maulana (2103015234)

Model Deterministik:

• Model deterministik bergantung pada persamaan matematika yang memberikan hasil yang pasti atau terdeterminasi dengan parameter dan kondisi awal yang diberikan. Ini berarti bahwa untuk set kondisi tertentu, hasil dari model akan selalu sama. Contoh dari model deterministik adalah hukum gerak Newton.

Model Stokastik:

• Model stokastik mempertimbangkan aspek probabilitas atau kebetulan dalam perilaku sistem. Hasil dari model stokastik dapat bervariasi dalam setiap simulasi bahkan dengan parameter dan kondisi awal yang sama. Contohnya adalah model penyebaran penyakit atau model pergerakan harga saham.

Model Analitik:

• Model analitik adalah model yang dapat diurai atau dipecah menjadi elemen-elemen dasar yang dapat diidentifikasi dan dianalisis. Mereka menyediakan wawasan langsung tentang hubungan dan interaksi antara komponen sistem. Contohnya adalah model analitis untuk mengoptimalkan produksi atau distribusi.

Model Simulasi Dinamis:

• Model simulasi dinamis menekankan pada representasi waktu, dan mereka menggambarkan perubahan dan evolusi dari sistem seiring berjalannya waktu. Mereka menganggap variabel-variabel dalam sistem sebagai fungsi waktu. Contohnya adalah model ekosistem yang menggambarkan perubahan populasi dan lingkungan seiring berjalannya waktu.

Model Heuristik:

• Model heuristik adalah model yang didasarkan pada aturan empiris atau hukum praktis yang diperoleh melalui pengalaman atau pengetahuan ahli dalam bidang tertentu. Mereka dapat memberikan solusi cepat atau pendekatan kasar untuk masalah tertentu.

Setiap jenis model memiliki kekuatan dan kelemahan sendiri dan dapat digunakan dalam konteks yang sesuai dengan tujuan analisis atau simulasi. Pemilihan tipe model tergantung pada sifat dari sistem atau fenomena yang ingin diwakili serta tujuan dari analisis atau prediksi yang dilakukan.

Pembangunan Model

Pembangunan model adalah proses sistematis untuk membuat representasi dari suatu sistem atau proses yang ingin dijelaskan atau diprediksi. Langkah-langkahnya meliputi identifikasi tujuan, pengumpulan data, formulasi model, validasi, dan pengujian. Berikut adalah penjelasan lebih rinci mengenai pembangunan model:

1. Identifikasi Tujuan:

   • Tahap pertama dalam pembangunan model adalah mengidentifikasi tujuan dari model tersebut. Apakah tujuannya adalah memprediksi hasil tertentu, menganalisis perilaku sistem, atau memberikan wawasan baru terhadap suatu fenomena tertentu. Menentukan tujuan dengan jelas membantu menentukan jenis model dan data yang diperlukan.

2. Pengumpulan Data:

   • Data adalah bahan baku bagi model. Langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data yang relevan dan berkualitas tinggi untuk digunakan dalam pembangunan model. Data ini dapat berasal dari observasi, eksperimen, survei, atau sumber lainnya tergantung pada jenis model yang dikembangkan.

3. Pemilihan Tipe Model:

   • Berdasarkan tujuan dan sifat data, Anda harus memilih jenis model yang paling sesuai. Apakah itu model matematis, statistik, fisik, atau simulasi komputer, tergantung pada apa yang ingin Anda capai dengan model tersebut.

4.