(1) When deciding for a disaggregat

(1) When deciding for a disaggregated representation as depicted in Figure 1
(meaning that every company is explicitly modeled), model complexity superproportionally
increases with the number of companies involved in the supply
network, as every company has to be linked to every potential exchange partner in
advance. Moreover, it is not possible to change model structure during the simulation
run, meaning companies cannot enter or exit the market.
(2) The use of an aggregated representation requires the knowledge of macro
equations that express the development of network structures. In such a case, the
network structure is characterized by a number of variables (e.g. stability, number
of exchange partners) and the interrelationship is modeled between those variables
and others that influence them (e.g. external demand, ordering policies). If the
macro equations are known, such a model can result in a very clear and easy-tounderstand
and -communicate representation of the problem. If, however, the
effect of the individual companies’ policies on the overall network structure is
unknown and cannot be found out by e.g. case studies, a valid aggregated representation
is difficult to achieve.2

Results (Indonesian) 1:

(1) ketika memutuskan untuk representasi dipisahkan seperti yang digambarkan dalam gambar 1(berarti bahwa setiap perusahaan secara eksplisit dimodelkan), model kompleksitas superproportionallymeningkat dengan jumlah perusahaan yang terlibat dalam pasokanJaringan, seperti setiap perusahaan harus dihubungkan ke setiap calon mitra asing dimuka. Selain itu, hal ini tidak mungkin untuk mengubah struktur model selama simulasimenjalankan, berarti perusahaan tidak dapat masuk atau keluar dari pasar.(2) penggunaan representasi agregat memerlukan pengetahuan tentang makropersamaan yang mengungkapkan pengembangan struktur jaringan. Dalam kasus tersebut,struktur jaringan dicirikan oleh sejumlah variabel (misalnya stabilitas, nomormitra asing) dan keterkaitan dimodelkan antara variabel-variabeldan orang lain yang mempengaruhi mereka (misalnya eksternal permintaan, memesan kebijakan). Jikapersamaan makro yang dikenal, seperti model dapat mengakibatkan yang sangat jelas dan mudah-tounderstanddan - berkomunikasi representasi dari masalah. Jika, namun,Efek kebijakan masing-masing perusahaan pada keseluruhan struktur jaringantidak diketahui dan tidak dapat ditemukan oleh studi misalnya kasus, representasi agregat berlakusulit untuk achieve.2

Results (Indonesian) 2:

(1) Ketika memutuskan untuk representasi terpilah seperti digambarkan pada Gambar 1
(yang berarti bahwa setiap perusahaan secara eksplisit dimodelkan), kompleksitas Model superproportionally
meningkat dengan jumlah perusahaan yang terlibat dalam penyediaan
jaringan, karena setiap perusahaan harus dikaitkan dengan setiap pertukaran potensial partner di
muka. Selain itu, tidak mungkin untuk mengubah struktur model selama simulasi
run, yang berarti perusahaan tidak bisa masuk atau keluar pasar.
(2) Penggunaan representasi agregat memerlukan pengetahuan makro
persamaan yang mengungkapkan perkembangan struktur jaringan. Dalam kasus seperti itu,
struktur jaringan ditandai oleh sejumlah variabel (misalnya stabilitas, jumlah
mitra pertukaran) dan keterkaitan yang dimodelkan antara variabel
dan lain-lain yang mempengaruhi mereka (misalnya permintaan eksternal, memesan kebijakan). Jika
persamaan makro diketahui, model seperti itu dapat menghasilkan sangat jelas dan mudah-tounderstand
representasi dan -communicate masalah. Jika, bagaimanapun,
efek dari kebijakan masing-masing perusahaan 'pada struktur jaringan secara keseluruhan
tidak diketahui dan tidak dapat ditemukan oleh studi misalnya kasus, representasi gabungan valid
sulit untuk achieve.2