Bimo Adi Pradono 31045

Angka RandomAngka random adalah angka yang dibangkitkan secara acak oleh suatu mekanisme alamiah dengan suatu ketidakteraturan pola dalam rentang bilangan tertentu. Angka random dapat berupa integer maupun floating-point tergantung konteks pembangkitannya. Dalam kehidupan sehari-hari, angka random banyak ditemui. Berbagai fenomena dalam kegiatan kita yang memunculkan ketidakpastian dapat dimodelkan dengan bilangan random. Ketidaktentuan hasil random secara langsung dapat merepresentasikan ketidakpastian itu sendiri.

Pembangkitan Sebenarnya bagaimana angka random dibuat? Secara nyata, angka random hanya suatu proses alamiah: tidak dapat diciptakan secara algoritmis. Hanya alam yang dapat menciptakan ketidaktentuan yang benar-benar tanpa pola. Dengan kata lain, proses randomizing yang paling terpercaya adalah randomizing oleh alam, bukan pembangkit bilangan random oleh program buatan komputer. Dalam prosesnya pun, hanya sistem analoglah yang dapat menemui suatu ke-acakan yang sejati. Masalahnya adalah, bagaimana meng-generate bilangan random untuk simulasi? Bagaimana caranya menciptakan suatu keadaan ketidakpastian yang diskret? Tentu agak konyol bila kita melakukan simulasi dengan melakukan kegiatan aslinya untuk mendapat data random. Sangat melelahkan jika kita menghitung kendaraan yang lewat pintu tol tiap jamnya untuk mengumpulkan data yang acak. Cukup lawas pula jika kita menggunakan lemparan dadu, meskipun hasilnya lebih random dari sistem digitalrandomizing. Bilangan random yang kita bangkitkan haruslah tanpa pola dan tentunya tidak dapat ditebak layaknya fenomena alamiah. Bahasa pemrograman menawarkan sedikit kemudahan. Dalam bahasa C atau C++, ada command bernama rand(). Dengan command sederhana ini, kita bisa membuat bilangan random semu(pseudo random value). Mengapa disebut demikian? Dengan memberikan limit random tertentu, program kita bisa membangkitkan bilangan acak dari batas terendah hingga batas atas. Meski demikian, program ini hanya menjalankan suatu fungsi tertentu yang melibatkan timer pada komputer. Program ini memang menghasilkan bilangan acak, namun bila program ini dijalankan terus-menerus dalam selisih waktu yang amat singkat(sekitar satu detik saja) akan tampak bahwa nilai random yang diciptakan akan makin besar secara konstan dalam rentang waktu tertentu, dan akan mengecil secara konstan dalam waktu tertentu pula. Buruknya, kita bisa menebak kapan nilainya naik dan kapan terjadi sebaliknya. Hal ini diakibatkan oleh nilai time yang dipakai oleh program bertambah secara konstan dan teratur, karena waktu tak pernah berjalan mundur. Secara default, fungsi rand() menghitung jumlah detik yang telah berlalu dari 1 Januari 1970. Fungsi yang kita masukkan akan mengolah nilai yang luar biasa besar ini menjadi angka lain yang lebih bersahabat. Meski output bilangan random kita akan berbeda tiap detiknya, bilangan random yang kita bangkitkan masih berupa bilangan random semu. Andaikata kita tahu berapa detik yang telah terlewati mulai 1 Januari 1970 hingga detik ini, pastilah kita bisa meramalkan hasil randomizing yang akan keluar, bahkan mungkin sangat tepat. Jadi, kesimpulan saya, bilangan random hanya dapat diperoleh melalui pengamatan proses alamiah, contohnya pengundian dengan koin, kartu, dadu, roulette atau alat judi lainnya. Algoritma program sedemikian rumitpun tak bisa membangkitkan bilangan acak yang random seutuhnya. Meski demikian, bilangan random digital ini masih dapat diperhitungkan sebagai sarana simulasi. Selain lebih murah, digital randomizing lebih menghemat waktu dan tempat. Selain itu, hasilnya pun sudah cukup acak untuk dianggap sebagai deret bilangan berpola. Selain itu, simulasi hanyalah simulasi. Suatu pemodelan cukup merepresentasikan gambaran keadaan sebenarnya, bukan keadaan itu sendiri.

Implementasi Dalam konteks implementasi, bilangan random akan sangat bergantung pada probabilitas. Hasil randomizing yang diterapkan sangat mungkin melenceng dari kenyataan sebenarnya. Meski demikian, www.digizoneku.com

Bimo Adi Pradono 31045 kemungkinan terjadinya error yang sangat merugikan tentunya dapat diminimalkan dengan proses randomizing yang tepat. Kita ambil satu contoh: order susu mingguan. Misalkan di dalam suatu supermarket akan dipasarkan sebuah produk susu merk terbaru. Bulan pertama semua susu terjual habis, bahkan banyak pelanggan yang meminta lebih. Bulan kedua, banyak susu yang tidak terjual dan menumpuk di gudang. Bulan ketiga, order pelanggan dapat dipenuhi cukup baik. Sang pemilik supermarket bingung. Menambah order berarti menambah ongkos transportasi dan penyimpanan, sedangkan menelantarkan pelanggan bukanlah pilihan bijak. Hasil pemantauan 3 bulan tersebut tentunya sangat kurang untuk menentukan nasib pemesanan susu merk terbaru itu. Disinilah peran bilangan random terkuak. Untuk melakukan pesanan berikutnya, sang pemilik supermarket dapat me-random jumlah yang akan menjadi tolok pemesanan berikut. Anggaplah dia menggunakan metode Monte Carlo dengan mesin roulette, dan didapat hasil demikian: Bulan I Bulan II Bulan III Bulan IV Bulan V Bulan VI Bila dari hasil randomizing tersebut diambil suatu rataan, akan ditemukan suatu nilai yang mendekati ideal. Meskipun demikian, ke-idealan nilai pesanan susu tersebut akan sangat dipengaruhi berbagai faktor, misalnya perubahan harga, selera pembeli, daya beli masyarakat dan lain-lain. Pada akhirnya, kita tidak dapat menentukan nilai eksak keidealan pemesanan tersebut. Kita hanya mampu meramalkan seberapa banyak kira-kira kebutuhan bulan ini dalam rentang nilai tertentu. Namun, jika kejadian aslinya telah terjadi, nilai random yang kita butuhkan telah keluar secara alami. Nilai inilah yang nantinya dapat kita jadikan acuan untuk melakukan proses yang serupa untuk kasus yang sama dalam kesempatan lain. =50 =200 =125 =180 =110 =170 kotak [kurang] kotak [sisa] kotak [pas] kotak [random] kotak [random] kotak [random]

www.digizoneku.com