Simulasi Stokastik

Simulasi stokastik merupakan teknik simulasi yang melibatkan elemen acak atau probabilistik dalam pemodelannya. Teknik ini berbeda dari simulasi deterministik yang selalu menghasilkan hasil yang sama untuk input yang sama. Dalam simulasi stokastik, hasil dapat bervariasi pada setiap eksekusi meskipun inputnya sama.

Konsep Dasar

Pada simulasi stokastik, variabel input atau proses diatur sebagai variabel acak yang mengikuti distribusi probabilitas tertentu. Proses ini memungkinkan model untuk menangkap ketidakpastian yang terdapat dalam sistem nyata seperti antrian, manufaktur, atau keuangan.

Aplikasi Praktis

Simulasi stokastik banyak digunakan dalam berbagai bidang seperti manajemen risiko, peramalan ekonomi, dan analisis sistem antrian. Contoh terkenal adalah simulasi Monte Carlo yang digunakan untuk memperkirakan nilai rata-rata dan variabilitas dari suatu sistem.

Keunggulan dan Keterbatasan

Keunggulan utama simulasi stokastik adalah kemampuannya untuk memperkirakan perilaku sistem di bawah ketidakpastian. Namun, simulasi ini sering membutuhkan komputasi yang intensif dan hasilnya harus dianalisis secara statistik untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam.