Sudah lama
metode ini dipakai sebagai alat penting dalam perancangan, misalnya simulasi
perancangan pesawat terbang, sistem komunikasi telepon, pertempuran militer,
atau operasi pemeliharaan dalam menentukan ukuran optimal tim operator.
Walaupun pada awalnya simulasi sering dipandang sebagai suatu metoda “last
resort” untuk diterapkan ketika metoda lain gagal, tapi sekarang dengan
berkembangnya komputer dan bahasa pemrograman menjadikan teknik-teknik simulasi
banyak diterapkan secara luas dan diterima sebagai alat dalam sistem analisis
dan operasi penelitian. Naylor dkk., mendefinisikan simulasi sebagai berikut:
“Simulasi
adalah teknik numerik untuk menghantarkan eksperimen pada komputer digit,
melibatkan operasi matematik dan model logika tertentu untuk menjelaskan
prilaku sistem seperti sistem ekonomi, pengujian terowongan angin pesawat
terbang, atau permainan memanage bisnis dalam perioda waktu yang sesungguhnya”.
Di sisi lain
Naylor mengatakan bahwa: rasionalisasi mendasar penggunaan simulasi adalah
pengetahuan manusia tentang masa yang akan datang.
Adapun situasi
yang dapat disimulasikan dengan komputer diantaranya sebagai berikut:
1. Apabila
perolehan data dari proses tertentu dalam dunia nyata biayanya terlalu mahal
atau bolehjadi sangat sulit, maka simulasi dapat diterapkan. Misalnya kinerja
mesin roket, pengaruh pemotongan pajak terhadap sistem perekonomian, pengaruh
advertising terhadap penjualan total produk, dan lainnya.
2. Sistem yang
diamati begitu kompleks sehingga tidak dapat diformulasi ke dalam bentuk
persamaan matematis yang solusinya analitis, seperti sistem perekonomian atau
sistem pendidikan. Dalam hal ini, simulasi menjadi alat paling efektif dalam
menyelesaikan masalah-masalah seperti itu.
3. Apabila
biaya terlalu mahal atau tidak mungkin untuk memvalidasi percobaan tentang
model matematis dalam menjelaskan sistem, maka dalam kasus ini kita dapat
mengatakan bahwa data simulasi dapat digunakan sebagai alternatif pengujian
hipotesis.
Dalam semua
kasus di atas, simulasi hanya merupakan alat praktis untuk memperoleh jawaban
yang relevan, bukan jawaban sebenarnya. Oleh sebab itu, Naylor dkk.,
menyarankan bahwa hasil simulasi bolehjadi tepat untuk alasan-alasan berikut:
1. Dengan
simulasi memungkinkan mempelajari dan melakukan percobaan pada sistem yang
memiliki antaraksi internal kompleks, apakah sistem itu suatu industri, badan
hukum, ekonomi, atau sistem lainnya.
2. Melalui
simulasi kita dapat mempelajari pengaruh perubahan informasi, organisasi, dan
lingkungan tertentu terhadap operasi sistem dengan membuat perubahan di dalam
model sistem dan mengamati pengaruh perubahan tersebut pada prilaku sistem.
3. Pengamatan
rinci sistem yang disimulasikan dapat menimbulkan pemahaman sistem lebih baik
sehingga dapat menyarankan penyempurnaan sistem.
4. Simualsi
dapat digunakan sebagai bahan pedagogis pengajaran baik untuk keterampilan
dasar siswa maupun praktisi dalam analisis teori, analisis statistik, pembuat
keputusan. Di antara disiplin simulasi yang telah berhasil dikembangkan untuk
tujuan ini adalah administrasi bisnis, ekonomi, medis, dan hukum.
5. Simulasi
dapat digunakan untuk eksperimen situasi nyata manakala kita tidak memiliki
cukup informasi untuk banyak peristiwa.
6. Simulasi
dapat menyediakan “preservice test” untuk ujicoba penerapan kebijakan atau
peraturan operasi sistem, sebelum kebijakan itu diterapkan pada sistem
sebenarnya.
7. Jika
komponen baru diujicobakan terhadap sistem, simulasi dapat digunakan untuk
membantu meramalkan kemacetan dan masalah lainnya yang mungkin timbul di dalam
operasi sistem.
Simulasi tidak
memerlukan bangunan model dalam bentuk format khusus, sebab simulasi
mengizinkan pertimbangan derajat kebebasan. Oleh sebab itu, model dapat berupa
abstraksi dari sistem yang dipelajari. Hasil yang diperoleh dari simulasi
banyak kesamaannya dengan pengamatan atau pengukuran yang dilakukan di
laboratorium. Tapi, hasil simulasi hanya berupa estimasi statistik atau
perbandingan alternatif dari optimasi simulasi. Selain itu, hasil simulasi
hanya merupakan data numerik tentang kinerja sistem.
Uraian di atas
sangat menggembirakan karena memberikan rambu-rambu hijau untuk dapat
mensimulasikan sistem pendidikan secara universal. Sistem pendidkkan tergolong
sistem yang sangat rumit dengan jalinan antaraksi internal dan antar peubah
begitu kompleks, sehingga saya yakin permasalahan sistem pendidikan tidak
mungkin diselesaikan secara analitis, tetapi hanya dapat diselesaikan melalui
simulasi sebagai salah satu alternatif pemecahan masalah di samping eksperimen.
Tetapi, penyelesaian secara eksperimen memerlukan biaya sangat besar dan waktu
cukup lama, dan belum tentu sistem yang diterapkan itu berhasilguna setelah
dievaluasi.
Tahap-tahap
yang diperlukan untuk mengembangkan simulasi komputer dari model ensemble
rerata sistem pendidikan adalah sebagai berikut:
1.
Perumusan masalah dan perencanaan studi
Pada tahap ini
mempertegas statement sistem pendidikan, dan mengelaborasi komponen-komponen
berikut atributnya. Kemudian, dari atribut-atribut itu tentukan peubah-peubah
yang merupakan derajat kebebasan sistem.
2.
Pengumpulan data dan membangun model
Informasi dan
data tentang sistem pendidikan harus dikumpulkan, khususnya tentang keadaan
atribut-atribut sistem, digunakan untuk mengkhususkan operasi prosedur dan
distribusi peluang yang diterapkan terhadap model.
Dalam membangun
model, perlu memasukkan intuisi-intuisi yang bernuansa psikologi, sosial,
budaya, agama, dan aspek-aspek sosial budaya lainnya.
3. Validasi
model
Di dalam
membangun model sistem pendidikan, perancang model harus melibatkan orang-orang
yang sangat mengenal operasi-operasi nyata dalam dunia pendidikan, juga
disarankan untuk berinteraksi dengan pembuat keputusan tentang dasar-dasar
peraturan pendidikan yang diberlakukan. Ini akan meningkatkan validitas nyata
dari model yang dibangun. Di samping itu, distribusi peluang yang diterapkan
untuk membangkitkan variasi random harus diuji secara statistik, misal tes
goodness-of-fit.
4.
Mengembangkan program komputer dan pengujian
Perancang model
harus memutuskan apakah bahasa pemrograman komputer untuk model itu umum
seperti Pascal, FORTRAN, Turbo-C, atau bahasa simulasi khusus seperti GPSS,
SIMAN, SIMSCRIPT atau SLAM. Jika bahasa telah ditetapkan, selanjutnya
mengembangkan software simulasi berdasarkan model yang telah divalidasi oleh
pakar pendidikan, pakar psikologi, dan pakar lainnya yang kompetens.
5.
Mengoperasikan pilot projek
Pilot projek
dari software simulasi dioperasikan (run) untuk menguji model yang telah
dibangun dalam komputer, bertujuan memvalidasi software yang dikembangkan.
6. Validasi
Software
Pilot projek
yang dioperasikan dapat digunakan untuk menguji kepekaan luaran model sebagai
akibat perubahan parameter masukan. Jika perubahan luaran signifikans, estimasi
parameter masukan harus diambil. Jika sistem menyerupai sistem yang ada, data
luaran dari pengoperasian pilot projek dapat dibandingkan dengan sistem itu.
Bila keselarasannya kurang cocok, model yang divalidasi dapat dimodifikasi agar
mewakili sistem sebenarnya.
7.
Merancang eksperimen
Rancangan
eksperimen harus diputuskan, misalnya kondisi awal operasi simulasi, panjang
perioda, lama operasi, dan jumlah replikasi untuk membuat alternatif. Pada
waktu perancangan dan pembuatan operasi produksi, kadang-kadang dapat
menggunakan teknik variance-reduction untuk memberikan hasil dengan presisi
statistik paling tinggi (variasi estimasi diturunkan).
8. Operasi
produksi
Operasi
produksi dilakukan untuk memproduksi kinerja data tentang rancangan sistem
pendidikan yang dikembangkan.
9. Analisis
data luaran
Teknik
statistik digunakan untuk menganalisis data luaran dari operasi produksi.
Tujuannya mengkonstruksi selang confidensial dalam mengukur kinerja rancangan
sistem, atau memutuskan apakah sistem yang disimulasikan itu relatif terbaik
dari beberapa pengukuran kinerja tertentu.
10.
Dokumentasi dan implementasi hasil
Mengingat model
simulasi sering digunakan lebih dari satu aplikasi, hal ini penting untuk
mendokumentasikan model dan program komputernya.
Karena dalam
mensimulasikan model sistem pendidikan melibatkan distribusi peluang dari
peubah-peubah atribut sistem, maka teknik yang diterapkan dalam simulasi adalah
eksperimen sampling. Teknik sampling dari distribusi peluang tertentu
melibatkan penggunaan bilangan random. Dengan demikian, simulasi model dari
sistem pendidikan dapat menggunakan metoda Monte Carlo. Metoda ini
dianggap sebagai suatu teknik yang sangat mengandalkan pemberdayaan bilangan
random atau pseudorandom untuk menyelesaikan model sistem.
Metoda Monte
Carlo diperkenalkan oleh von Neumann dan Ulam dalam perang dunia II, sebagai
kata sandi untuk pekerjaan rahasia di Los Alamos, diilhami oleh perjudian
casino di kota Monte Carlo Monaco. Selanjutnya metoda Monte Carlo diterapkan
untuk masalah-masalah yang berhubungan dengan bom atom. Pekerjaan melibatkan
simulasi langsung prilaku berkaitan dengan keacakan difusi neutron di dalam
bahan berpotensi reaksi fisi. Metoda Monte Carlo dapat digunakan bukan hanya
untuk solusi masalah stochastic melainkan juga terhadap masalah deterministik.
Saat ini metoda Monte Carlo diterapkan secara luas dan umumnya digunakan
sebagai teknik untuk menganalisis masalah-masalah kompleks.
Secara
esensial, metoda Monte Carlo adalah suatu metoda numerik yang mengandalkan
keragaman bilangan random untuk menyelesaikan permasalahan secara pendekatan.
Prinsip dasarnya adalah mengganti masalah-masalah deterministik dengan analogi
peluangnya, dan berupaya menyelesaikan masalah tersebut melalui kinerja
eksperimen komputer. Eksperimen ini sangat mengandalkan variasi bilangan random
yang dibangkitkan oleh program komputer. Gambaran umum dari metoda dan simulasi
Monte Carlo yang diterapkan untuk mengoptimasi pengembangan sistem pendidikan
dapat dilihat pada gambar 1.
Kesimpulan
Pemodelan dan
simulasi komputer sangat mungkin diterapkan dalam dunia pendidikan, khususnya
untuk mengoptimasi dan mengestimasi sistem pendidikan yang dikembangkan secara
nasional. Bila simulasi ini diwujudkan, kita dapat mengoptimasi sistem pendidikan
bagi bangsa Indoensia sesuai keinginan dan harapan, dan kita tidak perlu
menunggu lima atau sepuluh tahun ke depan untuk mengevaluasinya, melainkan saat
ini juga kita dapat mengestimasi produk yang akan dihasilkan dari sistem
pendidikan tersebut. Dengan demikian, kita dapat menghemat biaya dan waktu
secara sangat efisien dan pelaksanaannya sangat efektif.
Salah satu
model yang dapat mewakili sistem pendidikan sesungguhnya adalah model ensemble
rerata dari peubah atribut sistem. Model ini didasarkan pada asumsi bahwa dari
sejumlah besar atribut sistem dapat dicari kecenderungan ensemble reratanya,
sehingga fungsi distribusi dari peluang peubah sistem dapat ditentukan. Fungsi
distribusi ini merupakan representasi dari sifat atribut sistem. Pembangunan model
dari sistem pendidikan pada komputer didasarkan pada model ensemble dan pada
intuisi pendidikan, psikologi, sosial, budaya, agama, ekonomi, dan intuisi lain
yang dianggap mempengaruhi proses pendidikan secara umum.
Metoda yang
dapat diterapkan dalam simualsi komputer untuk pemodelan sistem pendidikan
adalah metoda Monte Carlo. Dasar pemikirannya, bahwa model yang
dibangun didasarkan pada distribusi peluang dari setiap peubah sistem dan
jalinan antar peubah di dalam atribut yang sama maupun jalinan antara peubah
dalam atribut berbeda. Oleh sebab itu, model sistem yang dibangun bersifat
stochastic, dan metoda Monte Carlo adalah salah satu metoda simulasi komputer
yang bersifat stochastic. Dengan demikian, simulasi komputer untuk pemodelan
ensemble dari sistem pendidikan adalah simulasi Monte carlo.
Pustaka
Law, Averill M.
dan Kelton W. David, Simulation, Modeling and Analysis, 2nd
Edition, McGraw-Hill International Edition, New york, 1991.
Rubinstein,
Reuven Y., Simulation and The Monte Carlo Method, John Wiley &
Sons, NewYoirk 1981.
Yayan Sunarya, Pemodelan
Matematis dan Simulasi Monte Carlo: Proses Atom dalam Pengkasaran Permukaan
kristal Muka (100), Tesis S-2, ITB, 1997.
Komentar
Posting Komentar