Gambar 3.16. Simbol Snapshot
3.25. Validitas dan Sensitivitas Model
35
Model yang baik adalah model yang dapat merepresentasikan keadaan yang sebenarnya. Untuk menguji kebenaran suatu model dengan kondisi objektif
dilakukan uji validasi. Ada dua jenis validasi dalam model, yakni validasi struktur dan validasi kinerja. Validasi struktur dilakukan untuk memperoleh keyakinan
konstruksi model valid secara ilmiah, sedangkan validitas kinerja untuk memperoleh keyakinan sejauh mana model sesuai dengan kinerja sistem nyata
atau sesuai dengan data empiris. Validitas struktur meliputi dua pengujian, yaitu validitas konstruksi dan
validitas kestabilan. Validitas konstruksi melihat apakah konstruksi model yangdikembangkan sesuai dengan teori. Uji validitas konstruksi ini sifatnya
abstrak, tetapi konstruksi model yang benar secara ilmiah berdasarkan teori yang ada akan terlihat dari konsistensi model yang dibangun.
Validitas kestabilan merupakan fungsi dari waktu. Model yang stabil akan memberikan output yang memiliki pola yang hampir sama antara model agregat
dengan model yang lebih kecil disagregasi. Validitas kinerja atau output model bertujuan untuk memperoleh keyakinan sejauh mana kinerja model sesuai
compatible dengan kinerja sistem nyata, sehingga memenuhi syarat sebagai model ilmiah yang taat fakta.
35
Dradio. 2007. Tinjauan Pustaka Validasi Model. Jakarta. Hal : 30-31.
Universitas Sumatera Utara
Caranya adalah memvalidasi kinerja model dengan data empiris, untuk melihat sejauh mana perilaku output model sesuai dengan perilaku data empiris. Hal ini
dapat dilakukan dengan cara: 1. Membandingkan pola output model dengan data empiris.
2. Melakukan pengujian secara statistik untuk melihat penyimpangan antara output simulasi dengan data empiris dengan beberapa cara, antara lain : AVE
Absolute Variation Error, AME Absolute Mean Error, dan uji kecocokan dengan Kalman Filter.
Adapun penjelasan untuk tiga metode pengujian yang akan digunakan untuk menguji kinerja atau output model yaitu:
a. Uji penyimpangan rata-rata Absolute Mean Error AME
Uji penyimpangan rata-rata bertujuan untuk melihat penyimpangan rata-rata simulasi terhadap rata-rata aktual. Nilai AME ditentukan dengan persamaan:
b. Uji penyimpangan variasi Absolute Variation Error AVE
Uji penyimpangan variasi bertujuan untuk melihat penyimpangan variasi simulasi terhadap variasi aktual. Nilai AVE ditentukan dengan persamaan:
Universitas Sumatera Utara
c. Uji Kecocokan Kalman Filter KF
Uji kecocokan Kalman Filter KF bertujuan untuk melihat kecocokan fitting antara nilai simulasi dengan nilai aktual. Nilai KF ditentukan dengan
persamaan:
Keterangan : Si
: Rata – rata Nilai Simulasi Ai
: Rata – rata Nilai Aktual Si
: Nilai Simulasi Ai
: Nilai Aktual Ss
: Standard Deviasi Nilai Simulasi S
A
: Standard Deviasi Nilai Aktual Vs
: Varian Nilai Simulasi V
A
: Varian Nilai Aktual KF
: Kalman Filter
Universitas Sumatera Utara
Adapun batas kritis untuk setiap metode pengujian kinerja model dapat dilihat pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2. Batas Kritis untuk Setiap Metode Pengujian Kinerja Model No.
Metode Validasi Batas Kritis
1 Uji penyimpangan rata-rata AME
5 2
Uji penyimpangan variasi AVE 5
3 Uji kecocokan Kalman Filter KF
47,5-52,5
Universitas Sumatera Utara
BAB IV METODOLOGI PENELITIAN
4.1. Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di PT Sang Hyang Seri Persero yang bergerak dalam bidang perbenihan, dengan alamat kantor di jalan Raya Medan, Lubuk
Pakam Km. 21 Tanjung Morawa pada tahun 2011-2012.
4.2. Jenis Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian sebab-akibat dimana penelitian dilakukan untuk menyelidiki hubungan sebab-akibat dengan cara mengamati
akibat yang terjadi dan kemungkinan faktor sebab yang menimbulkan akibat tersebut.
4.3. Rancangan Penelitian
Rancangan penelitian ini dilakukan dengan menganalisa temperatur gudang simpan kemas akibat penambahan volume benih. Temperatur gudang
simpan kemas akan dijadikan sebagai variabel, yang akan disimulasikan dengan software Powersim Studio 2005.
Rancangan penelitian yang digunakan adalah rancangan analitik sebab penelitian ini menggunakan data historis pada masa lalu dan kemudian diolah
dengan melakukan perhitungan secara analitik dalam sebuah simulasi dengan menggunakan software Powersim Studio 2005.
Universitas Sumatera Utara