Model Rantai Markov

Penelitian - Rantai markov (Markov Chain) adalah suatu model teoritis yang menjelaskan keadaan sebuah sistem pada suatu tahap tertentu. Model ini dapat memperkirakan perubahan- perubahan pada waktu yang akan datang dalam variabel-variabel dinamis pada waktu yang lalu. Teknik ini dapat juga digunakan untuk menganalisis kejadian-kejadian pada waktu mendatang secara sistematis (Anggriya, 2009).

Rantai Markov (Markov Chain) adalah teknik matematika yang biasa digunakan untuk melakukan pembuatan model (modelling) bermacam-macam sistem dan proses bisnis. Teknik ini dapat digunakan untuk memperkirakan perubahan-perubahan di waktu yang akan datang dalam variabel-variabel dinamis tersebut di waktu yang lalu. teknik dapat juga digunakan untuk menganalisa kejadian-kejadian di waktu-waktu mendatang secara sistematis.

Model Rantai Markov - Rantai markov ini dikenalkan oleh Andrei A. Markov, ahli matematika dari Rusia yang lahir tahun 1856 (Ching, W., dan Ng, M. 2006). Analisis markov menghasilkan suatu informasi probabilistik yang dapat digunakan untuk membantu pembuatan keputusan, jadi analisis ini bukan suatu teknik optimisasi melainkan suatu teknik deskriptif. Analisis markov merupakan suatu bentuk khusus dari model probabilistik yang lebih umum dinamakan dengan Stochastic process, yaitu proses perubahan perubahan probabilistik yang terjadi terus-menerus. 

Proses Model Rantai Markov

1. Menyusun Matriks Probabilitas Transisi

2. Menghitung kemungkinan Market Share di Waktu yang akan Datang

3. Menghitung Kondisi-kondisi Ekuilibirium

Bahan bacaan yang dapat Anda telusuri.

Ching, W., dan Ng, M. 2006. Markov Chain: Models, Algorithms and Application. New York: Springer Science + Business Media, Inc. 

Anggriya, Nova. 2009. Aplikasi Rantai Markov Multivariat Pada Network Genetik. Skripsi Departemen Matematika FMIPA USU.
Posting Komentar