1. Program heuristik meringkas ruang lingkup keputusan sehingga proses pengambilan keputusan dapat dilakukan lebih cepat;
2. Banyak perihal yang kompleks, walaupun esensi permasalahan dapat diformulasikan secara matematis namun perhitungannya menghasilkan solusi yang tidak layak;
3. Perencanaan dan kebijakan strategi manajemen sulit dihitung dan sangat rumit sehingga tidak dapat ditangkap dengan model matematika;
4. Meskipun model matematika dapat diterapkan, pekerjaan sebelum dan sesudah permodelan harus dapat dimengerti oleh pengguna model tersebut.
2.8 Simulasi
Dilworth 1992 menyebutkan bahwa simulasi adalah suatu proses percobaan dengan membuat model dari sistem nyata dengan tujuan untuk memecahkan masalah yang terjadi di dalam sistem.
Sedangkan menurut Gotfried 1984 simulasi merupakan suatu aktifitas untuk menarik kesimpulan tentang perilaku sistem dengan mempelajari perilaku model yang dalam beberapa hal memiliki
kesamaan dengan sistem sebenarnya. Model simulasi yang diklasifikasikan berdasarkan dimensinya terdiri dari model statis dan dinamis. Model simulasi statis biasanya direkayasa guna mewakili suatu
sistem yang pada keadaan tertentu tidak berperan aktif, sebaliknya model simulasi dinamis mewakili suatu sistem yang berubah
– ubah sesuai perubahan dimensi waktu atau yang lainnya. Salah satu contoh model statis adalah model
– model simulasi Monte Carlo. Simulasi probabilistic atau simulasi Monte Carlo memiliki kelebihan karena simulasi ini dapat
diatur jumlah ulangan simulasinya sesuai dengan yang dikehendaki dalam rangka memperoleh peubah acak dengan simpangan baku kecil. Everette dan Eben 1992 menyebutkan bahwa teknik simulasi dapat
digunakan untuk mengevaluasi sistem penjadwalan. Data-data yang digunakan di dalam penyusunan model merupakan data historis dimana dari data dapat dibuat asumsi untuk menspesifikasi aturan
simulasinya. Model simulasi dapat dikelompokan ke dalam beberapa penggolongan, antara lain adalah model stokastik atau probabilistik, model deterministik, model statik, model dinamik dan model
heuristik. Model stokastik adalah kebalikan dari model deterministik dan model statik adalah kebalikan dari model dinamik.
Model simulasi stokastik disebut sebagai model simulasi Monte Carlo yang menggunakan pemodelan matematik untuk mempelajari suatu sistem yang berkarakteristik adanya kejadian acak.
Gambar 7 memperlihatkan diagram simulasi Monte Carlo, dimana n pada Gambar merupakan ulangan simulasi.
tidak Variabel acak
Bilangan Acak Sistem
Model
Distribusi Peluang
N = n+1 n
Selesa
Setelah pemodelan sistem selesai diformulasikan dan input yang dibutuhkan sudah lengkap, maka program dapat dijalankan melalui tahap
– tahap sebagai berikut : 1. Input data, yaitu nilai
– nilai dari peubah keputusan dan parameter sistem dibaca pada computer,
2. Langkah berikutnya yang mengalami perulangan sebanyak n kali : a. Suatu nilai dibentuk untuk setiap peubah acak x
1
, x
2
, … , x
i
, b. Model diselesaikan dengan hasil numeric untuk setiap peubah status,
c. Criteria penampakan sistem y kemudian dievaluasi dengan menggunakan peubah acak yang telah dibentuk pada langkah 2a dan nilai
– nilai peubah status didapat dari langkah 2b. untuk setiap ulangan dari langkah 2 akan menghasilkan nilai Y yang
berbeda – beda sejumlah n.
3. Pada beberapa situasi perubahan nilai dari beberapa data yang diinput dapat terjadi, sehingga proses simulasi harus diulang kembali.
Keuntungan digunakannya simulasi menurut Siagian 1987 diantaranya adalah simulasi dapat memberikan jawaban bila model analitik yang digunakan gagal melakukannya, model simulasi lebih
realistis terhadap sistem nyata karena memerlukan asumsi-asumsi yang lebih sedikit, perubahan konfigurasi dari struktur dapar dilakukan lebih mudah untuk menjawab pertanyaan : Apa yang terjadi
bila …, simulasi dapat digunakan untuk maksud pendidikan, untuk sejumlah proses dimensi, simulasi
memberikan penyelidikan yang langsung dan terperinci dalam periode waktu tertentu.
2.9 Unified Modeling Language UML
Sholiq 2006 menyebutkan bahwa model adalah suatu abstraksi yang menjelaskan hal – hal
signifikan pada persoalan yang komplek dengan mengabaikan hal – hal yang tidak diperlukan, sehingga
membuat suatu masalah menjadi lebih mudah untuk dipahami. Ditambahkan pula oleh Quatrani 1998, pemodelan visual dapat digunakan sebagai salah satu cara untuk berpikir mengenai persoalan dengan
menggunakan model – model yag diorganisasikan seputar dunia nyata. Menurut Bennett, et al., 2001
UML adalah bahasa visual yang yang digunakan untuk menganalisis dan mendesain sebuah sistem berorientasi objek yang bertujuan untuk menvisualisasi, konstruksi, dan dokumentasi proses pembuatan
sistem. Menurut Pangestuti 2012 keunggulan utama yang dimiliki pemodelan dengan menggunakan
UML adalah kemampuannya dalam memodelkan menyerupai kehidupan nyata, sehingga sistem yang dihasilkan memiliki kelebihan sebagai berikut:
1. Memiliki sifat lebih natural, karena umumnya manusia berfikir dalam bentuk objek 2. Pembuatan sistem memakan waktu lebih cepat
Gambar 7. Skema Simulasi Stokastik Gottfried, 1984
