Modul Pelatihan Extend 2016

Modul Pelatihan ExtendSim 2016 Decision Support System Laboratory BAGIAN 1 PENDAHULUAN

Sof twar e Ex tend v4 v4 Pengantar Simulasi dan Sof

Sistem merupakan sekumpulan obyek yang tergabung dalam suatu interaksi dan interdependensi yang teratur. Sistem dibedakan menjadi dua tipe yaitu sistem diskret dan sistem kontinu. Sistem dapat dipelajari dengan pengamatan langsung atau pengamatan pada model dari sistem tersebut. Model dapat diklasifikasikan menjadi model fisik dan model matematik. Model matematik ada yang dapat diselesaikan dengan solusi analitis, ada yang tidak. Bila solusi analitis sulit didapatkan maka digunakan simulasi. digunakan simulasi. Gambar dibawah ini menunjukkan berbagai cara untuk mempelajari sistem. Bila memungkinkan dilakukan, maka perlakuan terhadap sistem pada suatu kondisi tertentu dapat dilakukan secara langsung. Namun, seringkali tidak membungkinkan perlakuan langsung terhadap sistem nyata. Sehingga perlu dibangun sebuah model yang merepresentasikan sistem yang dikaji. SISTEM

Eksperimen dengan Sistem sebenarnya

Eksperimen dengan Model

Model Matematik

Model Fisik

Solusi Analitis

Simulasi

Gambar Cara – Cara Cara Untuk Mempelajari Sistem

Simulasi adalah suatu prosedur kuantitatif, yang menggambarkan sebuah sistem, dengan mengembangkan sebuah model dari sistem tersebut dan melakukan sederetan uji coba untuk memperkirakan perilaku sistem pada kurun waktu tertentu. Simulasi kejadian diskret adalah model yang merepresentasikan sistem dan beroperasi dalam suatu rentang

1

Modul Pelatihan ExtendSim 2016 Decision Support System Laboratory waktu dengan perubahan variabel status terjadi pada titik – titik waktu terpisah. Simulasi digunakan untuk beberapa alasan, diantaranya : 1. Simulasi adalah sebuah cara yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah, jika sistem nyata sulit diamati secara langsung Contoh : Jalur penerbangan pesawat ruang angkasa atau satelit. 2. Solusi Analitik tidak bisa dikembangkan, karena sistem sangat kompleks. 3. Pengamatan sistem secara langsung tidak dimungkinkan, karena sangat mahal, memakan waktu yang terlalu lama dan dikhawtirkan akan merusak sistem yang sedang berjalan.

Dalam simulasi berbasis komputer, konseptual model yang kemudian diterjemahkan keadalam bentuk bahasa komputer untuk kemudian dilakukan verifikasi dan validasi suatu sistem simulasi. Pada modul ini dipergunakan software simulasi Extend V.4.

Extend

merupakan merupakan produk dari Imagine That Inc. Dengan beberapa library yang dimiliki extend , mampu membantu dalam melakukan simulasi pada berbagai bidang. Extend merupakan alat simulasi yang dapat berjalan di dua sistem operasi yaitu Macintosh dan Windows. Untuk membuat sebuah model simulasi, diperlukan blok yang merepresentasikan objek dan aktivitas pada dunia nyata, seperti antrian, sumber daya, pemilihan, penggabungan, dan lain sebagainya. Untuk itu, Software Extend memiliki banyak blok yang dikelompokkan kedalam beberapa kategori menurut fungsi dan penggunaanya. Kelompok – kelompok blok inilah yang selanjutnya disebut sebagai library. Penjelasan yang lebih detail mengenai library akan dibahas lebih lanjut pada bagian selanjutnya. Untuk lebih memahami komponen komponen dalam pembuatan model simulasi, dibawah ini adalah contoh dari bagian dalam model simulasi dari kasus pencucian mobil yang dibuat melalui software extend .

2

Modul Pelatihan ExtendSim 2016 Decision Support System Laboratory Kebanyakan blok dalam Extend memiliki konektor input dan output, berupa kotak kecil pada tiap sisi dari blok. Informasi masuk ke blok dari konektor input dan keluar melalui konektor output. Sebuah blok mungkin

memiliki banyak konektor, baik input maupun

output, namun terdapat pula blok yang tidak memiliki konektor. Garis Koneksi (Connection Lines) dipergunakan untuk menghubungkan blok pada model, dan menunjukkan aliran informasi baik berupa item maupun value.

Penjelasan Library dan Blok dalam Ex tend V 1.4

Dalam merancang simulasi, dipergunakan blok – blok berupa modul yang telah tersedia sesuai dengan program simulasi. Blok – Blok tersebut terdapat didalam library. Library dapat dibuka sesuai dengan kebutuhan model simulasi. Library dapat dibuka melalui : 

tab library



open library



browse ke C:/Extend4/Libs

atau dapat dengan hotkey CTRL + L >, hingga muncul pilihan library seperti pada gambar dibawah :

Gambar Dialog Library

Dalam tiap library terdapat sub – library, dan didalam sub-library, terdapat blok – blok yang kemudian dapat dipergunakan dalam model simulasi. Tiap blok merupakan objek penyusun suatu model yang memiliki fungsi tersendiri yang dapat diatur melalui dialog dalam blok tersebut. Pada modul tutorial ini akan dijelaskan beberapa blok yang penting dan

3

Modul Pelatihan ExtendSim 2016 Decision Support System Laboratory sering dipergunakan dalam pembuatan model simulasi terutama pada simulasi kejadian diskret, yaitu:

Library DE (de.lix)

Discrete Event (DE) Library dipergunakan untuk membuat model berdasarkan even kejadian ketika model tersebut diperlukan. Model DE yang sering dipakai diantaranya pada sistem antrian yang melibatkan satu atau lebih waiting line, seperti yang sering dijumpai pada supermarket dan pabrik. Kunci dari pemodelan DE adalah konstruksi dari diagram alir dengan menggunakan blok yang tersedia untuk merepresentasikan operasi dan sumber daya pada permasalahan yang dihadapi. Dibawah ini adalah blok yang sering dipergunakan dalam pembuatan model simulasi : 1. Executive

Blok

ini

berfungsi

untuk

menentukan

persiapan

(setup)

simulasi

secara

keseluruhan,yaitu pengaturan eksekusi simulasi (berdasarkan waktu atau jumlah event ). Blok ini merupakan inti dari model simulasi kejadian diskret dan harus diletakkan pada sisi kiri atas dari model.

2. Generator

Blok ini berfungsi untuk menghasilkan input berupa distribusi waktu antar kedatangan yang masuk kedalam sistem. 3. Queue, FIFO

Blok ini berfungsi untuk menampung antrian yang terjadi dan melakukan pencatatan terhadap panjang antrian dan waktu tunggu entitas yang memasuki sistem dengan aturan First In First Out.

4

Modul Pelatihan ExtendSim 2016 Decision Support System Laboratory 4. Activity, Delay

Blok ini merupakan server, dimana terjadi aktivitas pelayanan yang menyebabkan penundaan sepanjang waktu layanan, biasanya dipergunakan untuk mencari utilisasi dari server. 5. Set Attribute

Blok ini dipergunakan untuk mengatur atau menciptakan atribut sebuah entitas pada suatu sistem. 6. Get Attribute

Blok ini dipergunakan untuk mengambil dan/atau menghapus atribut sebuah entitas untuk melakukan suatu aktivitas (pemilihan, percabangan) pada suatu sistem. 7. Batch

Blok ini dipergunakan untuk menggabungkan beberapa entitas menjadi sebuah entitas tunggal, seperti pada proses perakitan. 8. Unbatch

Blok ini dipergunakan untuk membangkitkan beberapa entitas dari entitas tunggal (kebalikan batch) seperti yang telah ditentukan pada dialog.

5

Modul Pelatihan ExtendSim 2016 Decision Support System Laboratory 9. Information

Blok ini dipergunakan untuk menampilkan informasi dari entitas yang melaluinya. 10. Queue, Priority

Blok ini dipergunakan untuk menampung entitas dan melepasnya berdasarkan prioritas tertinggi. 11. Select DE Input

Blok ini dipergunakan untuk memilih input berdasarkan suatu keputusan.

12. Select DE Output

Blok ini dipergunakan untuk memilih output berdasarkan keputusan. 13. Combine

Blok ini dipergunakan untuk menggabungkan dua entitas dari dua sumber yang berbeda menjadi sebuah aliran. 14. Throw

Blok ini melempar item ke blok catch tanpa menggunakan konektor output atau koneksi item.

6

Modul Pelatihan ExtendSim 2016 Decision Support System Laboratory 15. Catch

Blok ini menangkap item yang dikirim dari blok throw tanpa menggunakan konektor output atau koneksi item. Blok ini lebih baik dipergunakan daripada menggunakan beberapa blok combine. 16. Gate

Blok ini digunakan untuk menjalankan item baru ke bagian model hanya ketika item tersebut melewati bagian ini. 17. Exit

Blok ini dipergunakan untuk mengeluarkan entitas dari sistem dan mencatatnya. 18. Exit (4)

Blok ini dipergunakan untuk mengeluarkan entitas dari beberapa aliran keluar dari sistem dan mencatatnya.

Library Generic (generic.lix)

Blok pada library generic berfungsi untuk membuat model kontinu dengan cepat dan untuk menampilkan task khusus ketika dikoneksikan pada konektor value pada model discrete event. Dialog pada library ini, memungkinkan pemodel untuk memasukkan value sebagai input, baik pemilihan maupun bangkitan data. Dibawah ini adalah blok yang sering dipergunakan pada library generic : 1. Decision

7

Modul Pelatihan ExtendSim 2016 Decision Support System Laboratory Blok ini berfungsi untuk membuat keputusan berdasarkan input dan logika yang didefinisikan pada dialog. 2. Input Random Number

Blok ini berfungsi untuk membangkitkan bilangan random menurut distribusi tertentu.

Library Plotter (plotter.lix)

Library Plotter merupakan library yang dipergunakan untuk menampilkan output sistem dalam bentuk gambar/plot seperti histogram, scatter diagram, dll. Dibawah ini adalah plotter yang sering dipergunakan dalam pembuatan simulasi kejadian diskret : 1. Histogram

Blok ini berfungsi untuk membuat histogram dari nilai yang diterima. Tiap batang menghitung jumlah nilai data yang termasuk range nya. Jumlah batang dan range maksimum dan minimum keseluruhan dapat ditentukan pada dialog plotter. 2. Plotter, Discrete Event

Blok ini berfungsi untuk memberikan plot dan tabel dari data untuk empat atau lebih nilai input pada model kejadian diskret.

8

Modul Pelatihan ExtendSim 2016 Decision Support System Laboratory BAGIAN 2 STUDI KASUS

KASUS 1 : PENCUCIAN MOBIL 1 SERVER

Kasus pencucian mobil ini melibatkan 1 buah server. Durasi dalam model ini adalah selama 480 satuan waktu. Model ini menggunakan aturan antrian FIFO dengan waktu antar kedatangan mengikuti distribusi eksponensial dengan rataan sebesar 4 satuan waktu. Dan lama waktu pencucian adalah 6 satuan waktu. Langkah – langkah dalam membuat model simulasi ini adalah sebagai berikut : 1. Buka model baru ( file > new model atau gunakan hotkey CTRL+N). 2. Buka library DE (de.lix) dan plotter (plotter.lix). 3. Ambil blok eksekutif pada library DE dan letakkan pada sisi kiri atas workspace. 4. Klik 2 kali pada blok eksekutif, dan pada tab simulation dalam dialog eksekutif, pilih end time, hal ini menandakan bahwa model berjalan menurut aturan durasi waktu. 5. Selanjutnya, kita akan melakukan pengaturan lama durasi simulasi dapat diatur melalui langkah sbb : run > simulation setup atau dengan menekan CTRL+Y dan pada dialog simulation setup isi 480 pada end simulation at time dan pada global time units isikan 480. Untuk mengatur satuan waktu dan aturan durasi simulasi dapat diatur pada tab lain dalam dialog ini. Namun untuk model ini biarkan semua pada kondisi default. 6. Ambil blok generator untuk membangkitkan waktu kedatangan pada library DE, kemudian klik dua kali dan pada dialog, pada pilihan distribusi, pilih distribusi eksponensial, kemudian isikan 4 pada isian mean. 7. Ambil Blok Queue, FIFO pada library DE>Queues, biarkan dalam kondisi default. 8. Hubungkan blok generator dengan blok queue. 9. Ambil blok activity delay sebagai server pencucian pada library DE>activities, pada dialog isikan 6 pada delay. 10. Hubungkan antara blok queue dengan blok activity, dela y.

9

Modul Pelatihan ExtendSim 2016 Decision Support System Laboratory 11. Ambil blok exit pada library DE>Routing untuk mencatat jumlah mobil yang keluar. 12. Hubungkan antara blok activity delay dengan blok exit . 13. Ambil Blok DE, Plotter pada library plotter untuk membuat plot perbandingan antara jumlah antrian dan jumlah mobil yang selesai dilayani. 14. Hubungkan DE, Plotter dengan blok 15. Jalankan program simulasi dengan menekan simbol panah hijau atau tekan CTRL+R, dan dapat dilihat hasil simulasi berupa plot perbandigan antara panjang antrian dengan jumlah mobil yang keluar. Hasil perancangan model dalam simulasi pencucian mobil ini dapat dilihat pada gambar dibawah :

KASUS 2 : PENCUCIAN MOBIL 2 SERVER

Model ini pada prinsipnya hampir sama dengan model 1, namun kita akan menambahkan 1 server tambahan. Aturan antrian tetap FIFO, dan antrian mobil akan memilih server yang idle. Sehingga, dari model 1 terdapat beberapa blok yang disesuaikan untuk model 2 ini, yaitu :

Blok

Library

Activity,

DE

Delay

> Activities

Exit (4)

DE > Routing

Tab

Isian

Interpretasi

Penambahan 1 server dengan Activity

Delay : 6

karakteristik yang sama dengan server sebelumnya

-

Default

Mencatat mobil yang keluar dari kedua server.

Hasil perancangan model simulasi dapat dilihat pada gambar dibawah :

10

Modul Pelatihan ExtendSim 2016 Decision Support System Laboratory

Selanjutnya, hubungkan blok – blok tersebut seperti pada contoh model diatas. dan jalankan model simulasi, bandingkan dengan plot model ini dengan model 1, kesimpulan apa yang dapat anda ambil?

KASUS 3 : PENCUCIAN MOBIL PLUS POLES

Pada model ini, terdapat penambahan fasilitas pada proses pencucian mobil, yaitu pemolesan. Sebelumnya, pelanggan akan memilih untuk mencuci mobil dengan poles (kilap) atau hanya mencuci mobil saja (biasa) dengan probabilitas cuci biasa adalah 0,75. Server 1 difungsikan untuk server biasa, sedangkan server 2 difungsikan untuk server kilap. Model simulasi untuk kasus ini sebenarnya tidak begitu berbeda dengan model sebelumnya, namun dalam model ini terdapat mekanisme pemilihan untuk cuci biasa atau cuci poles dengan nilai probabilitas yang telah ditentukan. Untuk itu, terdapat blok yang ditambahkan dalam model ini diantaranya :

Blok

Library

Tab

Isian

Attribute

Set

DE >

Attribute

Attribute

Input

Generic >

Random

Input/Outp

Number

ut

Get

DE >

Attribute

Attribute

Attribute

Name

Select DE

DE >

Invalid

Chooses

Output

Routing

Select Value

Top

Name >

Wax > 1

Value Distribution s

Interpretasi

Mengeset nilai atribut wax dengan nilai 1

Lihat

Membangkitkan nilai random

gambar

dengan probabilitas 0,75 untuk

dibawah

no wax dan 0,25 untuk wax

Wax

Mengambil atribut wax

Memilih atribut wax

11

Modul Pelatihan ExtendSim 2016 Decision Support System Laboratory Output Activity,

DE

Delay

> Activities

Activity

Delay :

Penambahan 1 server untuk

8

fasilitas wash + wax

Gambar Input Random Number


Selanjutnya, hubungkan blok – blok tersebut seperti pada contoh model diatas. dan jalankan model simulasi, bandingkan dengan plot model ini dengan model 1 dan 2, kesimpulan apa yang dapat anda ambil? Apakah pengaruh kebijakan penggunaan server wash+wax terhadap panjang antrian?

12

Modul Pelatihan ExtendSim 2016 Decision Support System Laboratory KASUS 4 : PRIORITAS

Pada model ini, terdapat pemberian prioritas bagi pelanggan yang memberikan tip. Terdapat tiga kelas prioritas, yaitu kelas 1, 2, dan 3. Kelas tertinggi adalah kelas 1, masing – masing kelas memiliki nilai probabilitas tersendiri. Adapun blok tambahan pada model ini adalah sebagai berikut : Blok

Library

Set

DE >

Priority

Attribute

Input

Generic >

Random Input/Outpu Number

t

Queue,

DE >

Priority

Queues

Tab

Isian

-

Default

Distribu tions

-

Interpretasi

Mengambil nilai prioritas dari bangkitan random dengan prioritas tertinggi bernilai 1

Lihat

Membangkitkan nilai random dengan

gambar

probabilitas 0,1 untuk kelas 1, dan 0,2

dibawah

untuk kelas 2, dan 0,7 untuk kelas 3

Default

Antrian menggunakan aturan prioritas

Gambar Input Random Number


13


Selanjutnya, hubungkan blok – blok

tersebut seperti pada contoh model diatas. dan

jalankan model simulasi, bandingkan dengan plot model ini dengan model lain, mengapa pada model ini panjang antrian relatif pendek?

KASUS 5 : ANTRIAN BANK

Model ini berbeda dengan keempat model diatas. Model ini membahas kasus antrian pada sebuah bank. Waktu antar kedatangan nasabah berdistribusi konstan sebesar 39 detik. Pelayanan nasabah dilakukan pada Teller yang berjumlah 3 buah dengan waktu pelayanan yang konstan selama 2 menit. Apabila seluruh teller penuh, pelanggan akan menunggu di area tunggu. Urutan pelayanan dilakukan sesuai dengan urutan kedatangan pelanggan (aturan FIFO). Apabila proses pelayanan telah selesai maka pelanggan akan segera meninggalkan bank. Dibawah ini adalah blok yang dipergunakan dalam model antrian bank.

Blok

Executi ve

Library

Tab

Isian

DE

Simulation

End Time Distribution :

Generat

DE >

or

Generator

Items

Constant (4) ; Time Units : Second;

Queue,

DE >

FIFO

Queues

-

Default

Interpretasi

Model berjalan menurut aturan durasi waktu Waktu antar kedatangan berdistribusi konstan sebesar 4 detik Antrian nasabah mengikuti aturan FIFO

14

Modul Pelatihan ExtendSim 2016 Decision Support System Laboratory Activity,

DE

Delay

> Activities

Exit (4)

DE > Routing

Activity

Delay : 2

-

Default

Waktu yang diperlukan untuk melayani nasabah adalah 2 menit Mencatat nasabah yang selesai dilayani Membuat plot data antrian dengan

DE Plotter

Plotter

-

Default

jumlah nasabah yang selesai dilayani



tersebut seperti pada contoh model diatas.

Sebelumnya, atur dahulu global time units pada simulation set up menjadi menit selama 60 menit. Kemudian jalankan model, dan dapat dilihat hasil simulasi berupa plot perbandingan antara panjang antrian dengan jumlah nasabah yang selesai dila yani.

KASUS 6: KANBAN

Model ini merupakan simulasi dari mekanisme kanban. Kanban merupakan tools pada Sistem Produksi Toyota yang berbasis pada sistem tarik. Konsep sistem tarik mensyaratkan bahwa produksi dijalankan berdasarkan permintaan konsumen, sehingga dapat meminimasi waste berupa inventori. Pada model ini, permintaan konsumen akan dibangkitkan dengan mengikuti distribusi eksponensial dengan nilai rataan sebesar 3 satuan waktu. Kemudian permintaan akan menunggu untuk dipenuhi. Setelah permintaan datang, maka selanjutnya akan dilakukan proses produksi melalui dua mechine center . Pada tahap pertama, proses permesinan memakan waktu 1 satuan waktu, sedangkan tahap kedua memakan waktu 1,5 satuan waktu. Tiap machine center memiliki

15

Modul Pelatihan ExtendSim 2016 Decision Support System Laboratory buffer , dimana kapasitas maksimal tiap buffer adalah 2. Bila kapasitas buffer penuh maka proses produksi akan berhenti. Blok yang dipergunakan pada model ini antara lain :

Blok

Execut ive Blok

Library

DE

Library

Gener

DE >

ator

Generator

Queue

DE >

, FIFO

Queues

Bin

Mfg > Resource

Tab

Simulati on Tab

Isian

Interpretasi

End Time

Model berjalan menurut aturan durasi waktu

Isian

Distribution : Items

Exponential; Mean :3

-

Bin

Default

ne

Activities

e

1 dan 1,5

Batch

Exit

DE > Batching DE > Routing

Batch

-

FIFO

1000 item

Processing Time :

Buffer

Antrian permintaan mengikuti aturan

Item : 1000

Machin

Queues

eksponensial dengan rataan 3

Kapasitas produksi yang dimiliki adalah

Mfg >

Buffer

Waktu antar permintaan berdistribusi

Initial Number of

Machi

Mfg >

Interpretasi

Machine Center 1 memiliki waktu proses 1 sedangkan MC 2 memiliki waktu proses 2 satuan waktu

Maximum Buffer

Kapasitas maksimal buffer adalah 2

Length : 2

item

Lihat Gambar

Menggabungkan antara produk dengan

Dibawah

permintaan

Default

Mencatat permintaan yang telah dipenuhi

16


Gambar Input Batch



tersebut seperti pada contoh model diatas.

Sebelumnya, atur dahulu global time units pada simulation set up menjadi generik selama 100 satuan waktu. Kemudian jalankan model, dan lihat apakah model simulasi ini sudah cukup merepresentasikan sistem kanban?

KASUS 7 : CAFETARIA

Student cafeteria di Teknik Industri Undip berusaha untuk meningkatkan pelayanannya pada jam makan siang dari pukul 11:30 sampai dengan 13:00. Pelanggan datang secara berkelompok dengan jumlah pelanggan 1, 2, 3, dan 4 orang dengan probabilitas kedatangan Random masing-masing 0,5; 0,3; 0,1; dan 0,1. Waktu antar kedatangan berdistribusi eksponensial dengan rataan 30 detik. Kondisi awal sistem masih kosong dan menganggur, kemudian simulasi berjalan selama 90 menit. Setiap kedatangan pelanggan sendirian maupun bagian darikelompok memilih satu dari tiga rute pemesanan menu. Tiga rute pemesanan terdiri dari:

17

Modul Pelatihan ExtendSim 2016 Decision Support System Laboratory 1. Pemesanan Nasi Rames, Es Teh, lalu ke kasir, dengan probabilitas kedatangan 0,8 2. Pemesanan Nasi Kucing, Es Teh, lalu ke kasir, dengan probabilitas kedatangan 0,15 3. Pemesanan Es Teh saja, lalu ke kasir, dengan probabilitas kedatangan 0,05 Di counter Nasi Rames dan nasi Kucing, pelanggan dilayani satu per satu oleh satu pelayan dalam satu waktu. Sedangkan di counter Es Teh pelanggan langsung mengambil minuman sendiri tanpa pelayan, sehingga diasumsikan tidak terdapat antrian pelanggan di counter es teh. Jumlah kasir yang tersedia ada 2 kasir dengan antriannya masing-masing. Pelanggan akan memilih antrian terpendek dari kedua kasir yang ada. Semua antrian dalam model FIFO. Dalam setiap counter, terdapat waktu pelayanan, dan prakira waktu pembayaran di kasir dengan distribusi Uniform sebagai berikut: Counter

Waktu Pelayanan

Prakira Waktu Pembayaran

Nasi Rames

U(50,120)

U(20,40)

Nasi Kucing

U(60,180)

U(5,15)

Es Teh

U(5,20)

U(5,10)

Sebagai contoh, audy memesan menu pada rute 1. Audy akan memesan Nasi Rames dengan waktu pelayanan antara 50 hingga 120 detik, dan prakira waktu pembayatan 20 hingga 40 detik. Kemudian menuju counter es teh dengan waktu pelayanan Uniform antara 5 hingga 20 detik dan prakira waktu pembayaran 5 hingga 10 detik. Sehingga waktu pelayanan Audy di kasir merupakan penjumlahan prakira waktu pembayaran nasi rames U(20,40) dan es teh U(5,10).

18

Modul Pelatihan Extend 2016

Recommend Documents