System Design and Engineering

Mengenal Apa Itu Inferensi statistik

Dipublikasikan oleh Dias Perdana Putra pada 14 Maret 2024


Statistik inferensial

Statistik inferensial merupakan sebuah proses yang menggunakan analisis data untuk membuat kesimpulan mengenai sifat-sifat distribusi probabilitas yang mendasarinya. Dalam analisis statistik inferensial, kesimpulan tentang sifat-sifat suatu populasi diambil, contohnya dengan melakukan uji hipotesis dan mendapatkan estimasi. Hal ini diasumsikan bahwa data yang diamati merupakan sampel yang diambil dari populasi yang lebih besar.

Perbandingan dapat dibuat antara statistik inferensial dengan statistik deskriptif. Statistik deskriptif hanya fokus pada karakteristik-karakteristik data yang diamati, tanpa asumsi bahwa data tersebut berasal dari populasi yang lebih besar. Dalam konteks pembelajaran mesin, istilah inferensi kadang-kadang digunakan sebagai pengganti dari "membuat prediksi, dengan mengevaluasi model yang sudah dilatih". Dalam hal ini, membuat kesimpulan mengenai sifat-sifat model disebut sebagai pelatihan atau pembelajaran (bukan inferensi), sementara menggunakan model untuk melakukan prediksi disebut sebagai inferensi (bukan prediksi); konsep ini juga dikenal sebagai inferensi prediktif.

Pendahuluan

Inferensi statistik membuat proposisi tentang suatu populasi, menggunakan data yang diambil dari populasi dengan beberapa bentuk pengambilan sampel. Mengingat hipotesis tentang suatu populasi, yang ingin kita tarik kesimpulannya, inferensi statistik terdiri dari (pertama) pemilihan model statistik dari proses yang menghasilkan data dan (kedua) menyimpulkan proposisi dari model tersebut.

Menurut Konishi & Kitagawa, "Mayoritas permasalahan dalam inferensi statistik dapat dianggap sebagai permasalahan yang berkaitan dengan pemodelan statistik". Sehubungan dengan itu, Sir David Cox mengatakan, "Bagaimana penerjemahan dari permasalahan pokok ke model statistik dilakukan seringkali merupakan bagian paling penting dari sebuah analisis".

Kesimpulan dari inferensi statistik adalah proposisi statistik. Beberapa bentuk proposisi statistik yang umum adalah sebagai berikut: perkiraan titik, yaitu nilai tertentu yang paling mendekati beberapa parameter yang diinginkan; perkiraan interval, misalnya interval kepercayaan (atau perkiraan set), yaitu interval yang dibangun menggunakan kumpulan data yang diambil dari suatu populasi sehingga, dengan pengambilan sampel berulang dari kumpulan data tersebut, interval tersebut akan berisi nilai parameter sebenarnya dengan probabilitas pada tingkat keyakinan yang dinyatakan tingkat; interval yang kredibel, yaitu sekumpulan nilai yang mengandung, misalnya, 95% keyakinan posterior; penolakan hipotesis; dan pengelompokan atau klasifikasi titik data ke dalam kelompok.

Model dan Asumsi

Model dan asumsi adalah elemen kunci dalam inferensi statistik. Setiap analisis statistik memerlukan beberapa asumsi, yang ditetapkan oleh model statistik. Model ini merangkum bagaimana data observasi dibuat dan serupa. Dalam konteks ini, model statistik menggarisbawahi peran jumlah populasi yang ingin ditarik kesimpulannya. Sebagai langkah awal sebelum mengambil kesimpulan yang lebih formal, statistik deskriptif biasanya digunakan.

Para ahli statistik membedakan tiga tingkat asumsi pemodelan: parametrik penuh, non-parametrik, dan semi-parametrik. Setiap tingkat memiliki ciri khasnya sendiri dalam mengasumsikan proses pembuatan data. Validitas asumsi model adalah hal yang sangat penting dalam inferensi statistik. Asumsi yang tidak valid dapat mengancam keakuratan inferensi statistik, terlepas dari kompleksitasnya. Bahkan asumsi yang tampak sederhana seperti pengambilan sampel acak 'sederhana' dapat mempengaruhi hasil inferensi secara signifikan. Oleh karena itu, penting untuk mempertimbangkan dengan hati-hati model dan asumsi yang digunakan dalam analisis statistik.

Model Berbasis Pengacakan

Model berbasis pengacakan memainkan peran penting dalam inferensi statistik. Dalam konteks rancangan pengacakan, distribusi suatu statistik dihitung dengan mengevaluasi statistik uji untuk semua skenario yang mungkin terjadi. Penggunaan pengacakan memungkinkan inferensi berdasarkan distribusi pengacakan, yang berguna terutama dalam survei dan desain eksperimen. Bahkan dalam inferensi Bayesian, pengacakan memainkan peran krusial, memastikan pertukaran sampel dengan populasi dalam survei dan menjaga sifat acak dalam eksperimen.

Pengacakan obyektif mendukung prosedur induktif yang akurat, terutama dalam analisis data yang dihasilkan oleh prosedur pengacakan yang terdefinisi dengan baik. Pentingnya pengacakan dalam analisis eksperimen acak sangat ditekankan, mengingat model pengacakan menjadi panduan dalam pemilihan model statistik yang sesuai. Kesalahan sering terjadi ketika protokol eksperimen diabaikan, mengakibatkan hasil yang menyesatkan. Oleh karena itu, penting untuk mempertimbangkan skema pengacakan dalam analisis eksperimen acak untuk mendapatkan kesimpulan yang akurat.

Selain pendekatan berbasis model, teknik bebas model juga memberikan tambahan penting dalam inferensi statistik. Pendekatan ini memungkinkan algoritma yang dinamis beradaptasi dengan proses kontekstual dan mempelajari karakteristik observasi secara intrinsik. Misalnya, regresi linier sederhana tanpa model dapat dilakukan berdasarkan rancangan acak independen dan terdistribusi identik atau desain deterministik dengan variabel respons yang sesuai dengan distribusi kondisional yang umum. Dalam kedua kasus tersebut, inferensi pengacakan bebas model memberikan perkiraan yang konsisten, dengan bergantung pada kondisi keteraturan tertentu seperti kelancaran fungsional.

Disadur dari : https://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_inference

Selengkapnya
Mengenal Apa Itu Inferensi statistik

System Design and Engineering

Mengenal Istilah Analisis Sistem

Dipublikasikan oleh Dias Perdana Putra pada 14 Maret 2024


Analisis Sistem

Analisis sistem adalah teknik penting untuk memahami dan meningkatkan kinerja suatu sistem atau bisnis. Pada dasarnya, analisis ini memecah sistem menjadi beberapa bagian dan memeriksa bagaimana masing-masing bagian berkontribusi terhadap tujuan keseluruhan. Dengan cara ini Anda dapat menentukan tujuan dan sasaran sistem serta merancang sistem dan proses yang efektif untuk mencapainya.

Cara lain untuk menganalisis sistem adalah melalui teknik pemecahan masalah. Dalam hal ini, analisis sistem membantu mengidentifikasi masalah dalam sistem, menganalisis akar permasalahan, dan mengevaluasi kemungkinan solusi. Analisis ini memungkinkan pengambil keputusan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan menerapkan perubahan yang diperlukan untuk meningkatkan kinerja sistem.

Konsep analisis sistem berkaitan erat dengan bidang analisis kebutuhan dan riset operasi. Analisis sistem membantu Anda memahami persyaratan sistem dan merancang solusi yang memenuhi persyaratan tersebut. Hal ini juga mencakup studi formal untuk membantu perencana mengidentifikasi cara terbaik untuk mencapai tujuan sistem.

Dengan menggunakan teknik analisis sistem, peneliti dan praktisi memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang sistem yang terlibat dan menciptakan gambaran yang lebih lengkap tentang cara kerja sistem. Oleh karena itu, analisis sistem penting tidak hanya untuk memahami sistem yang kompleks, tetapi juga untuk merancang solusi yang efektif dan efisien untuk meningkatkan kinerja sistem tersebut.

Teknologi Informasi

Mengembangkan sistem informasi komputer melibatkan banyak langkah, termasuk analisis sistem. Langkah ini sangat penting karena membantu Anda membuat model data yang akan menjadi dasar untuk membangun atau meningkatkan database Anda. Ada beberapa metode yang dapat digunakan ketika melakukan analisis sistem. Pendekatan yang umum adalah model air terjun, yang melibatkan kegiatan seperti mengembangkan studi kelayakan untuk menilai aspek ekonomi, sosial, teknis dan organisasi proyek. Aktivitas lainnya mencakup pencarian fakta untuk memastikan kebutuhan pengguna akhir terpenuhi dan mengukur bagaimana pengguna berinteraksi dengan sistem.

Selain model air terjun, ada cara lain untuk membagi sistem menjadi beberapa komponen. Tugas-tugas ini termasuk menentukan ruang lingkup proyek, menganalisis masalah untuk memahaminya dan menemukan solusi yang tepat, analisis persyaratan untuk menentukan kondisi yang harus dipenuhi sistem, desain logis untuk mengidentifikasi hubungan antara material dan desain, dan pengambilan keputusan. keputusan akhir tentang rasa hormat analisis Sistem implementasi.

Use case dapat menjadi alat pemodelan yang sangat berguna untuk mendefinisikan dan mengekspresikan kebutuhan fungsional suatu sistem. Setiap kasus merupakan situasi atau peristiwa bisnis yang memerlukan sistem untuk memberikan respons yang tepat. Kasus penggunaan muncul dari pendekatan analitis berorientasi objek dan telah menjadi pusat pengembangan sistem informasi modern.

Praktisi

Personel analisis sistem sering kali harus menganalisis sistem yang ada untuk menentukan komponen sistem yang ada. Contoh dari hal ini terjadi pada tahun 2000-an ketika teknik modern memandang bisnis dan operasi manufaktur sebagai bagian dari ledakan otomasi pada tahun 2000. Pekerjaan yang berkaitan dengan analisis sistem mencakup banyak posisi seperti analis sistem, analis bisnis, produksi insinyur sistem, perancang sistem. , perancang bisnis, insinyur perangkat lunak, dll.

Profesional analisis sistem mungkin bekerja untuk merancang sistem baru, namun sering kali terlibat dalam memodifikasi, memperluas, atau menulis ulang sistem yang sudah ada, termasuk metode, adat istiadat, dan tradisinya. Peneliti dan praktisi mengandalkan analisis sistem di berbagai bidang, termasuk manajemen, reformasi pendidikan, dan teknologi pendidikan.

Disadur dari : https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_analysis

Selengkapnya
Mengenal Istilah Analisis Sistem

System Design and Engineering

Mengenal International Council on Systems Engineering

Dipublikasikan oleh Dias Perdana Putra pada 14 Maret 2024


International Council on Systems Engineering

Dewan Internasional tentang Rekayasa Sistem (INCOSE, diucapkan in-co-see) adalah organisasi nirlaba dan perkumpulan profesional di bidang rekayasa sistem dengan sekitar 17.000 anggota, termasuk individu, perusahaan, dan mahasiswa. Kegiatan utama INCOSE meliputi konferensi, publikasi, cabang regional, sertifikasi dan kelompok kerja teknis. Simposium Internasional INCOSE akan diadakan pada bulan Juli, dan Lokakarya Internasional INCOSE akan diadakan di Amerika Serikat pada bulan Januari. Saat ini, terdapat sekitar 70 cabang INCOSE lokal di seluruh dunia, sebagian besar berada di luar Amerika Serikat yang mewakili semua negara, sedangkan cabang di Amerika mewakili kota dan wilayah.

INCOSE mengorganisir sekitar 50 kelompok kerja teknis dengan anggota di seluruh dunia yang bertujuan untuk berkolaborasi dan menghasilkan produk INCOSE di bidang rekayasa sistem, baik cetak maupun online. Kelompok kerja yang membahas topik-topik di bidang rekayasa sistem, rekayasa sistem di industri tertentu, dan hubungan antara rekayasa sistem dan disiplin ilmu terkait lainnya. INCOSE menerbitkan dua publikasi utama: majalah dan jurnal akademik, serta sejumlah publikasi individual, termasuk Buku Panduan INCOSE.

INCOSE, bekerja sama dengan IEEE Computer Society dan Systems Engineering Research Council (SERC), menerbitkan dan mengelola Buku Pengetahuan Rekayasa Sistem Online (SEBoK), sumber referensi bergaya wiki yang terbuka untuk umum, namun isinya adalah dikelola dan dikelola. dikelola oleh SEBoK. Dewan Redaksi. INCOSE mensertifikasi insinyur sistemnya melalui proses sertifikasi tiga langkah yang memerlukan kombinasi pendidikan, pengalaman bertahun-tahun, dan kelulusan ujian berdasarkan Buku Panduan Rekayasa Sistem INCOSE.

INCOSE juga merupakan organisasi anggota Federasi Organisasi Arsitektur Perusahaan Profesional (FEAPO), sebuah asosiasi global organisasi profesional yang dibentuk untuk memajukan gerakan arsitektur perusahaan.

Tujuan

INCOSE memiliki visi untuk menciptakan “dunia yang lebih baik melalui pendekatan sistem”, misinya adalah untuk “mengatasi tantangan sosial dan teknologi dengan mengaktifkan, mempromosikan dan mempromosikan sistem teknologi dan pendekatan sistem”. Tujuan utama organisasi ini adalah untuk mempublikasikan dan menyebarkan informasi tentang rekayasa sistem, mempromosikan kerjasama internasional, dan mengadvokasi industri rekayasa sistem.

Disadur dari : https://en.wikipedia.org/wiki/International_Council_on_Systems_Engineering

Selengkapnya
Mengenal International Council on Systems Engineering

System Design and Engineering

Mengenal Badan Pengetahuan Rekayasa Sistem

Dipublikasikan oleh Dias Perdana Putra pada 14 Maret 2024


Badan Pengetahuan Rekayasa Sistem

Badan Pengetahuan Rekayasa Sistem (SEBoK), yang secara resmi dikenal sebagai Panduan Badan Pengetahuan Rekayasa Sistem, adalah kumpulan mingguan sumber pengetahuan utama dan bahan referensi untuk bidang rekayasa sistem. SEBoK adalah minggu yang terstruktur. Artinya, program ini dikelola oleh dewan redaksi dan diperbarui secara berkala. Minggu ini adalah hasil kolaborasi antara tiga organisasi besar: INCOSE (International Council on Systems Engineering), IEEE Systems Council dan Stevens Institute of Technology. Versi terbaru SEBoK, yaitu versi 2.5, dirilis pada 15 Oktober 2021. Ini adalah sumber daya yang bagus bagi para ahli, peneliti, dan peminat untuk membangun sistem guna mendapatkan informasi paling andal, musim baru di lapangan.

Sejarah

Panduan ini dikembangkan selama tiga tahun dari 2009 hingga 2012 dengan kontribusi dari 70 penulis dari seluruh dunia. Tiga prototipe diproduksi selama periode ini. Draf pertama (v.0.25) diterbitkan untuk ditinjau pada bulan September 2010. Namun, semua versi final diterbitkan secara online dengan izin penulis pada bulan Januari 2011. Transisi ke SEBoK berbasis wiki muncul di v. 0,50.

Versi pertama SEBoK untuk penggunaan umum diterbitkan secara online pada bulan September 2012. Versi pertama dinobatkan sebagai Produk Terbaik tahun 2012 oleh Dewan Teknik Sistem Dunia. Sejak itu, panduan ini telah mengalami beberapa perubahan kecil dan pembaruan, termasuk versi 19 pada November 2018. Versi 1.7, dirilis pada 27 Oktober 2016, menambahkan bagian pendidikan baru tentang Teknologi Medis.

Bidang pengetahuan

Menurut situs webnya, panduan ini berisi 26 bagian akademik di berbagai bidang. Namun, sebagian besar bidang pengetahuan ini dapat dibagi menjadi sembilan bidang pengetahuan umum. Bidang pendidikan umum dan khusus adalah:

Pengetahuan Sains & Teknologi mencakup pengantar proses siklus hidup, model siklus hidup, definisi konsep, dan pengetahuan teknologi domain. Definisi sistem meliputi realisasi sistem, penerapan, dan penggunaan sistem, serta pengetahuan lingkungan operasional.

Disiplin teknik dan pengetahuan khusus mencakup rekayasa sistem dan rekayasa perangkat lunak, manajemen proyek, teknik sistem, serta rekayasa khusus. Pengetahuan sektor & perusahaan terdiri dari rekayasa produk, layanan, dan perusahaan, termasuk sistem-sistem (SoS) dan rekayasa sistem kesehatan.

Pengetahuan manajemen & kepemimpinan mencakup peran bisnis dan perusahaan, pengelolaan tim dan individu, serta manajemen rekayasa sistem dan produk. Bidang pengetahuan pendidikan & pelatihan melibatkan pengetahuan tentang manusia, kompetensi, dan standar rekayasa sistem.

Terakhir, pengetahuan ilmu sosial dan sistem mencakup dasar-dasar sistem, ilmu sistem, sistem berpikir, representasi sistem dengan model, dan pendekatan sistem yang diterapkan pada sistem rekayasa. Dengan demikian, panduan ini mencakup berbagai aspek penting dalam rekayasa sistem, mulai dari aspek teknis hingga manajemen, pendidikan, dan ilmu sosial.

Disadur dari : https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_Engineering_Body_of_Knowledge

Selengkapnya
Mengenal Badan Pengetahuan Rekayasa Sistem

System Design and Engineering

Mengenal Lebih Dekat Tentang Simulasi

Dipublikasikan oleh Dias Perdana Putra pada 14 Maret 2024


Simulasi

Simulasi, suatu konsep yang mengacu pada bagaimana suatu proses atau sistem berperilaku di dunia nyata, diinterpretasikan melalui model. Biasanya, model digunakan sebagai dasar simulasi, dengan model yang mewakili karakteristik atau perilaku utama sistem tertentu, dan simulasi menunjukkan evolusi model dari waktu ke waktu. Namun secara umum simulasi juga dapat diartikan sebagai pengujian tersendiri ketika suatu model digunakan sebagai basis. Simulasi biasanya dilakukan dengan menggunakan komputer dan sistem atau prosesnya dapat direalisasikan sepenuhnya.

Penggunaan simulasi tersebar luas dalam berbagai konteks, termasuk optimasi dan optimalisasi kinerja, metode pengujian dan pelatihan, serta di bidang pendidikan dan video game. Dalam sains, simulasi digunakan untuk memodelkan sistem alam atau manusia untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang proses dan interaksi dalam sistem tersebut. Simulasi juga memungkinkan peneliti untuk mengeksplorasi berbagai skenario dan dampak dari tindakan yang diambil, bahkan di area dimana sistem nyata tidak dapat diakses, berisiko, atau tidak mungkin untuk diuji.

Namun, pemodelan dan simulasi juga merupakan tantangan. Proses ini melibatkan pengumpulan data empiris, memilih fitur dan perilaku utama yang relevan dengan pembuatan model, dan menggunakan metode dan asumsi sederhana. Validitas hasil simulasi juga penting, sehingga validasi dan verifikasi model menjadi bagian penting dalam pengembangan simulasi, terutama dalam konteks pengembangan teknologi computer vision.

Klasifikasi dan terminology

Meskipun simulasi berkembang secara independen di beberapa bidang, kemajuan teori sistem dan Internet pada abad ke-20, serta meluasnya penggunaan komputer di mana-mana, membawa konsep-konsep ini dan pandangan yang lebih sistematis.

Misalnya, simulasi fisik menggunakan objek fisik untuk mewakili suatu sistem atau proses, dipilih karena lebih efisien atau lebih murah dibandingkan menggunakan objek, sistem, atau Simulasi interaktif adalah bentuk interaksi manusia yang spesifik, seperti pilot pesawat atau supir taksi.

Simulasi berkelanjutan dan simulasi kejadian diskrit adalah dua cara utama untuk memodelkan perubahan sistem seiring waktu. Simulasi stokastik memperhitungkan perubahan acak dalam proses, sedangkan simulasi deterministik tidak memperhitungkan fenomena acak.

Ada juga variasi simulasi, termasuk simulasi hybrid, yang menggabungkan pendekatan kontinu dan diskrit, dan simulasi terdistribusi, yang menggunakan banyak komputer untuk menjalankan simulasi. Simulasi paralel mempercepat kinerja dengan mendistribusikan tugas ke beberapa prosesor, memodelkan dan mensimulasikan sebagai layanan yang dapat diakses melalui Internet.

Konsep lainnya mencakup fidelitas simulasi, yang menggambarkan seberapa baik simulasi mencerminkan situasi dunia nyata, dan lingkungan sintetik, yang contohnya dapat dimasukkan ke dalam Person-In-The-Loop. Simulasi juga digunakan dalam analisis kegagalan untuk menentukan penyebab kegagalan peralatan dengan menciptakan lingkungan yang sesuai. Jenis simulasi ini memungkinkan pengguna untuk memodelkan sistem yang kompleks dan mendapatkan wawasan berharga tentang pengoperasian sistem di dunia nyata.

Simulasi computer

Simulasi komputer adalah upaya untuk memodelkan situasi nyata atau hipotetis pada komputer untuk mempelajari cara kerja sistem. Dengan mengubah variabel dalam simulasi, Anda dapat memprediksi perilaku sistem. Simulasi komputer adalah alat yang sangat berguna untuk memodelkan banyak sistem alam dalam fisika, kimia, dan biologi, serta sistem manusia dalam bidang ekonomi dan kehidupan sosial, seperti ilmu komputer. Di bidang teknik, simulasi komputer memberikan wawasan tentang cara kerja sistem.

Misalnya, dalam simulasi lalu lintas jaringan, perilaku model berubah bergantung pada parameter awal yang dipertimbangkan untuk lingkungan tertentu. Di masa lalu, pemodelan formal sistem dilakukan dengan menggunakan model matematika untuk menemukan solusi analitis guna memprediksi perilaku sistem dari parameter dan kondisi awal. Namun, simulasi komputer digunakan sebagai tindakan tambahan, dalam tindakan lain di mana solusi analitis tidak memungkinkan.

Ada berbagai jenis simulasi komputer, termasuk simulasi Monte Carlo, pemodelan stokastik, dan pemodelan multimetode. Jenis simulasi ini memiliki tujuan yang sama. Dengan kata lain, untuk membuat model situasi yang mewakili model yang mustahil, tidak mungkin mewakili semua situasi yang mungkin terjadi.

Berbagai paket perangkat lunak telah dikembangkan untuk melakukan pemodelan simulasi komputer, sehingga membuat pemodelan menjadi lebih mudah. Dalam konteks modern, istilah "otomasi komputer" mencakup hampir semua deskripsi sistem komputer.

Ilmu Komputer

Dalam ilmu komputer, konsep simulasi memiliki beberapa arti berbeda. Misalnya, Alan Turing menggunakan istilah "perhitungan" untuk merujuk pada proses dimana mesin tujuan umum membangun tabel transisi. Dengan kata baru, ini adalah pengalihan lahan, integrasi dan produksi sistem pemerintahan yang terpisah. Dengan kata lain, komputer mensimulasikan mesin target. Dalam konteks komputasi teoritis, istilah "paralel" penting untuk memahami hubungan antara sistem transisi keadaan, yang berguna untuk mempelajari indikator kinerja.

Dalam ilmu komputer, konsep simulasi memiliki banyak arti berbeda. Misalnya, Alan Turing menggunakan istilah "promosi" untuk menggambarkan proses dimana mesin serba guna menjalankan tabel silang. Dengan kata lain, transisi negara, integrasi dan produksi sistem manajemen independen. Dengan kata lain, komputer mensimulasikan sistem target. Dalam konteks komputasi teoretis, istilah "paralel" penting untuk memahami hubungan antara sistem peralihan status, yang berguna untuk mempelajari metrik kinerja.

Simulator juga berguna untuk menguji pohon kesalahan atau menguji desain logika VLSI sebelum konstruksi fisik. Simulasi simbolik menggunakan variabel untuk mewakili nilai yang tidak diketahui. Di bidang optimasi, simulasi proses fisik digunakan bersama dengan pengembangan perangkat lunak untuk mengoptimalkan strategi operasional. Oleh karena itu, simulasi memainkan peran penting dalam ilmu komputer dalam berbagai konteks, mulai dari pengembangan program hingga manajemen optimasi strategis.

Disadur dari : https://en.wikipedia.org/wiki/Simulation

Selengkapnya
Mengenal Lebih Dekat Tentang Simulasi

System Design and Engineering

Mengenal Apa Itu Teori Sistem

Dipublikasikan oleh Dias Perdana Putra pada 14 Maret 2024


Teori Sistem

Teori sistem adalah studi tentang intersistem, sekelompok komponen yang saling berhubungan, saling berhubungan dan saling bergantung, baik alami maupun buatan. Setiap sistem mempunyai batasan sebab akibat, yang dipengaruhi oleh konteks dan ditentukan oleh struktur, fungsi, dan perannya dalam lingkungan yang lebih luas.

Teori sistem menekankan bahwa suatu sistem bukan sekedar kumpulan bagian-bagiannya, tetapi juga merupakan cerminan dari perilaku gabungan dan dinamis dari interaksi bagian-bagiannya. sistem Pastikan Anda dapat mengganti bagiannya. Ini mempengaruhi bagian lain dan keseluruhan sistem. Perubahan pola perilaku ini sering kali dapat diprediksi. Hal ini terutama berlaku pada sistem yang memiliki kemampuan untuk belajar dan beradaptasi. Tingkat pertumbuhan dan adaptasi suatu sistem bergantung pada interaksinya dengan lingkungan dan faktor lain yang mempengaruhi sistem tersebut. Beberapa sistem mungkin mendukung sistem lain untuk stabilitas dan pencegahan bug.

Tujuan utama teori sistem adalah memodelkan dinamika, batasan, proses, dan hubungan suatu sistem. Teori tersebut juga bertujuan untuk menjelaskan prinsip-prinsip yang dapat diterapkan pada sistem lain di berbagai bidang untuk mencapai keseimbangan. Teori sistem berfokus pada pengembangan konsep dan prinsip yang relevan serta membedakan antara sistem dinamis aktif dan sistem statis pasif.

Sistem aktif adalah struktur atau struktur yang aktif dalam interaksi dan proses. . Atau bagian yang sedang diproses. Misalnya, program komputer tidak bersuara saat disimpan sebagai file di hard disk, namun aktif saat dijalankan dari memori. Bidang studi ini berkaitan erat dengan teori sistem, logika mesin, dan rekayasa sistem, serta bertujuan untuk memahami dan mengoptimalkan sistem yang kompleks dalam berbagai konteks.

Gambaran Umum

Teori sistem dapat ditemukan dalam karya para sarjana dari berbagai bidang, termasuk dokter Alexander Bogdanov, ahli biologi Ludwig von Bertalanffy, ahli bahasa Béla H. Bánáthy, sosiolog Talcott Parsons, ahli ekologi Howard T. Odum dan Eugene Odum, dan Fritjof Capra dari Administrasi Penelitian Alam. Itu mungkin Konsep teori sistem juga mencakup studi manajemen yang disoroti oleh Peter Senge, pengembangan sumber daya manusia oleh Richard A. Swanson, dan karya para pendidik seperti Debora Hammond dan Alfonso Montuori.

Pendekatan interdisipliner, transversal, dan multidisiplin, teori sistem menggabungkan prinsip dan konsep dari berbagai disiplin ilmu, termasuk ontologi, filsafat ilmu, fisika, ilmu komputer, biologi, teknologi, geografi, sosiologi, ilmu politik, psikologi, dan ekonomi. Tujuannya adalah untuk memperluas diskusi antar disiplin ilmu yang berbeda, termasuk dalam ilmu sistem itu sendiri. Kontribusi teori sistem mencakup pengembangan model baru untuk pengembangan konsep ilmiah umum.

Beberapa ahli teori sistem memulai dari prinsip umum dan konsep yang relevan, sementara yang lain fokus pada teori sistem sederhana yang dikembangkan oleh ahli teori sistem. Nama-nama terpenting dalam pengembangan sistem komputer modern adalah Russell Ackoff, Gregory Bateson, Peter Checkland, Fritjof Capra dan Edgar Morin.

Perspektif teori sistem baru mengenai kompleksitas organisasi menekankan saling ketergantungan dan hubungan antara organisasi dan lingkungannya. Kontribusi Béla H. Bánáthy, yang menekankan pentingnya "kebaikan manusia" dalam sains, memperkaya bidang teori sistem dan perspektif yang menyatukan pandangan dunia dalam penyelidikan sistem. Mendefinisikan sistem sebagai suatu keluarga hubungan antar anggota yang berfungsi secara keseluruhan memberikan peluang penting untuk memahami dinamika dan struktur sistem.

Sejarah

Prekursor

Pemikiran sistem memiliki akar yang kuat dalam sejarah manusia dari zaman kuno hingga modern. Prestasi teknologi seperti pembangunan piramida Mesir dan sistem komunikasi tertulis pertama yang menggunakan tulisan paku Sumeria menunjukkan pemahaman tentang konsep sistem. Tokoh terkemuka seperti C. West Churchman dan Ludwig von Bertalanffy menelusuri konsep sistem kembali ke pemikiran awal Socrates dan Heraclitus, serta gagasan yang dikembangkan oleh Gottfried Leibniz dan Nicholas dari Cusa. Sistem modern sedikit lebih kompleks, namun konsep ini telah ada sejak lama dalam sejarah manusia.

Pengenalan sistem ke dalam ilmu pengetahuan keras pada tahun 1800-an, terutama melalui karya tokoh seperti James Joule dan Sadi Carnot, merupakan tonggak utama dalam perkembangan teori tersebut. Termodinamika saat ini, yang dipelopori oleh Rudolf Clausius, Josiah Gibbs dan lain-lain, memberikan model referensi sistem sebagai objek ilmiah formal. Gagasan serupa dapat ditemukan dalam teori-teori pembelajaran yang menekankan bahwa pemahaman berasal, sebagian atau seluruhnya, dari pengetahuan mata pelajaran.

Karya-karya kontemporer, seperti karya Peter Senge, mengkritik sistem pendidikan yang didasarkan pada gagasan tradisional tentang pembelajaran dan menunjukkan masalah kurangnya inklusi pendidikan dan keterpisahan siswa dari kehidupan sehari-hari. Dalam upaya untuk memberikan pendekatan yang berbeda, beberapa ahli teori sistem berusaha mengembangkan ide-ide dari teori-teori ortodoks, termasuk semua teori yang dapat diintegrasikan ke dalam banyak proyek.

Peralihan dari tingkat sistem ke tingkat sistem mewakili perubahan paradigma dalam pemikiran sistem. Para ahli teori memahami hubungan dinamis antara komponen sistem, mempertanyakan sistem tertutup, dan mengadopsi perspektif sistem terbuka. Kritik terhadap reduksionisme teori-teori yang ada menekankan pada revolusi pengertian pengetahuan relatif dan pengetahuan umum. Oleh karena itu, pemikiran sistem terus berkembang dan beradaptasi dengan kompleksitas kehidupan manusia, kembali ke ide-ide sebelumnya untuk lebih memahami organisasi dan hubungannya dengan lingkungannya.

Disadur dari : https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_theory#History

Selengkapnya
Mengenal Apa Itu Teori Sistem
page 1 of 4 Next Last »