tertentu contoh: costumer menabung pada kasir di bank. 4.
State State dari sistem adalah variabel yang digunakan untuk menerangkan keadaan
sistem pada suatu waktu berkaitan dengan tujuan pengamatan sistem yang ingin dicapai. Contohnya yaitu pada sistem antrian kasir bank dimana variabel
state meliputi: jumlah teller yang sibuk, jumlah costumer dalam antrian. 5.
Event Event adalah kejadiaan sesaat atau tiba-tiba yang dapat mempengaruhi state
dari sistem contoh: kedatangan costumer dalam sistem antrian kasir di bank. 6.
Variable Variabel merupakan potongan informasi yang mencerminkan karakteristik
suatu sistem. Variabel berbeda dengan atribut karena tidak mengikat suatu entitas melainkan sistem secara keseluruhan sehingga semua entiti dapat
mengandung variabel yang sama contoh: panjang antrian, batch size.
3.1.4. Sistem Diskrit dan Kontinu
Sistem dapat dikatagorikan dalam 2 jenis, yaitu: 1.
Sistem diskrit: adalah suatu sistem dimana variabel state berubah seketika pada poin waktu diskrit, misalnya pada sebuah bank dimana variabelnya
adalah jumlah costumer yang akan berubah hanya ketika costumer datang atau setelah selesai dilayani dan pergi.
2. Sistem kontinu: adalah suatu sistem dimana variabel state berubah secara terus
menerus kontinu mengikuti jalannya waktu, misalnya pesawat terbang yang
Universitas Sumatera Utara
bergerak diudara dimana variabelnya seperti posisi dan kecepatannya akan terus bergerak.
3.1.5. Klasifikasi Model Simulasi
Menurut Jerry Banks
3
1. Menurut kejadian perubahan sistem yang berlangsung
klasifikasi model simulasi terdiri atas tiga dimensi yang berbeda, yaitu :
Model Simulasi Statis vs Dinamis Model statis merupakan representasi dari sebuah sistem pada waktu tertentu
sedangkan Model dinamis menggambarkan suatu sistem yang lambat laun terjadi tanpa batas waktu contoh: Sistem konveyor.
2. Menurut kepastian dari probabilitas perubahan sistem
Model Simulasi Deterministik vs Stokastik Model simulasi dikatakan deterministik jika dalam model tersebut
mengandung komponen probabilitas yang pasti. Kebalikannya Model simulasi stokastik adalah model yang kemungkinan perubahannya sangat acak.
3. Menurut sifat perubahannya
Model Simulasi Kontinu vs Diskrit Dalam simulasi sistem kontinu, maka perubahan keadaan suatu sistem akan
berlangsung terus menerus seiring dengan perubahan waktu, sebagai contoh adalah perubahan debit air dalam sebuah tangki reservoir yang dilubang
bagian bawahnya. Akan tetapi untuk simulasi sistem diskrit, perubahan
3
Banks, J., J.S. Carson, and B.L. Nelson, Discrete-Event System Simulation, Prentice Hall, New Jersey, 1996, Hal 12
Universitas Sumatera Utara
keadaan sistem hanya akan berlangsung pada sebagian titik perubahan waktu, seperti perubahan sistem yang terjadi pada suatu sistem manufaktur dan
penanaganan material.
3.1.6. Tahapan Dalam Studi Simulasi
