Simulasi Monte Carlo

Simulasi Monte Carlo adalah teknik matematika terkomputerisasi untuk menghasilkan data sampel acak berdasarkan beberapa distribusi yang diketahui untuk eksperimen numerik. Metode ini diterapkan pada analisis kuantitatif risiko dan masalah pengambilan keputusan. Metode ini digunakan oleh para profesional dari berbagai profil seperti keuangan, manajemen proyek, energi, manufaktur, teknik, penelitian & pengembangan, asuransi, minyak & gas, transportasi, dll.

Metode ini pertama kali digunakan oleh ilmuwan yang mengerjakan bom atom pada tahun 1940. Metode ini dapat digunakan dalam situasi di mana kita perlu membuat perkiraan dan keputusan yang tidak pasti seperti prediksi ramalan cuaca.

Simulasi Monte Carlo ─ Karakteristik Penting

Berikut adalah tiga karakteristik penting dari metode Monte-Carlo -

Keluarannya harus menghasilkan sampel acak.
Distribusi inputnya harus diketahui.
Hasilnya harus diketahui saat melakukan percobaan.

Simulasi Monte Carlo ─ Keuntungan

Mudah diimplementasikan.
Menyediakan sampel statistik untuk eksperimen numerik menggunakan komputer.
Memberikan solusi perkiraan untuk masalah matematika.
Dapat digunakan untuk masalah stokastik dan deterministik.

Simulasi Monte Carlo ─ Kekurangan

Memakan waktu karena ada kebutuhan untuk menghasilkan sejumlah besar sampel untuk mendapatkan hasil yang diinginkan.
Hasil dari metode ini hanyalah perkiraan dari nilai sebenarnya, bukan persisnya.

Metode Simulasi Monte Carlo ─ Diagram Alir

Ilustrasi berikut menunjukkan diagram alir umum simulasi Monte Carlo.