download

Analisis Keluaran Simulasi
Pertemuan 11
Pengantar
• Dalam kajian simulasi, dicari suatu kuantitas
 yang nilai sebenarnya tak diketahui.
• Simulasi ini menghasilkan data output X,
yang merupakan peubah acak dengan nilai
harapan E(X) = . Ulangan simulasi kedua
(independen), juga menghasilkan data
output X dengan E(X) = 
• Hal ini jika dilanjutkan k ulangan (simulasi di
run k kali), akan menghasilkan k peubah
acak bebas dan identik, X1, …,Xk, masingmasing dengan rata-rata .
Metode penghentian
pambangkitan data baru
• Ragam sampel S2 digunakan sebagai penduga
ragam populasi 2, dan simpangan baku sampel
S sebagai penduga .
_
• X sebagai penduga , simpangan baku bagi
penduga ini adalah
_ 
X

n
dan di duga oleh
S_ 
X
S
n
Metode penghentian
pambangkitan data baru
• Bila tujuan kita adalah menduga nilai  = E(Xi) 
misal: rata-rata lamanya pelanggan di dalam sistem (TS)
• Pembangkitan data akan dihentikan dengan
memilih nilai d (simpangan baku yang dapat diterima), sehingga kita dapat mengatakan, misalkan
_
bahwa 95% kita percaya bahwa X berbeda
dengan  pada kisaran 1.96 d.
_
_
X - 1.96 d <  < X + 1.96 d
Metode penghentian
pambangkitan data baru
•
Berikut ini adalah algoritma untuk
penghentian pembangkitan data baru
1. Pilih nilai d yang dapat diterima untuk
simpangan baku penduga
2. Bangkitkan paling sedikit 30 data
3. Lanjutkan pembangkitan data hingga
diperoleh k nilai bangkitan, dimana
S
k
d
4. Nilai dugaan  diberikan oleh
_
k
X 
i 1
Xi
k
Metode penghentian
pambangkitan data baru
• Agar dapat menggunakan algoritma tersebut dibutuhkan teknik komputasi rekursif,
untuk menghitung rata-rata sampel dan
ragam sampel.
Nilai awal, S  0, X  0
2
1
_
0
_
_
_
X
S
j 1
2
j 1
 X j
X j 1  X
j 1
_
1 2
 (1  ) S j  ( j  1)( X
j
_
j 1
 X j )2
Teladan
• Jika tiga data pertama adalah X1=5, X2=14
dan X3=9, maka rata-rata sampel dan
ragam sampel dihitung secara rekursif
sebagai berikut:
_
X1  5
14  5
19
 5  92 
2
2
81
S 22  2( 192  5) 
2
_
28
X 3  192  13 (9  192 ) 
3
61
2
81
28
19 2
S 3  4  3( 3  2 ) 
3
_
X 2 5 
Data Bernoulli
• Analisis sedikit dimodifikasi bila data yang
dihadapi adalah data dari peubah acak bernoulli
(nilainya 0 atau 1)
1
Xi  
0
dengan peluang p
dengan peluang 1 - p
• Dimana E(Xi) = p dan Var(Xi) = p(1-p)
• Jika telah dibangkitkan n nilai X1, …,Xn, maka
penduga bagi p adalah
n
Xn  
i 1
Xi
, dan penduga ragamnya adalah
n
S 2  X n (1  X n )
Data Bernoulli
•
Dalam kasus data bernoulli, algoritma berikut
memutuskan kapan proses pembangkitan
dihentikan.
1. Pilih suatu nilai yang dapat diterima d untuk
simpangan baku dari penduga
2. Bangkitkan paling sedikit 30 data
3. Teruskan pembangkitan hingga diperoleh k
nilai bangkitan dan  X (1  X )   d
1/ 2


k
k
k


4. Penduga bagi p adalah rata-rata dari k nilai
bangkitan tersebut X k
Pendugaan Selang
•
1.
2.
3.
Algoritma berikut adalah penghentian nilai
bangkitan hingga diperoleh lebar selang
dugaan maksimal sebesar l.
Pilih lebar selang maksimal l yang dapat
diterima
Bangkitkan paling sedikit 30 data
Teruskan pembangkitan hingga diperoleh k nilai
bangkitan dan 2 z S  l
k
100(1-)% pendugaan selang yang panjangnya
kurang dari l adalah
s
x  z 2
k

4.
2