PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI TIDAK PASTI. OLEH Ir. Indrawani Sinoem, MS.

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI TIDAK PASTI. OLEH Ir. Indrawani Sinoem, MS."

Transkripsi

1 PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI TIDAK PASTI OLEH Ir. Indrawani Sinoem, MS.

2 Kondisi Tidak Pasti Kondisi tidak pasti adalah suatu keadaan yang memenuhi beberapa syarat : 1. Ada beberapa alternatif tindakan yang fisibel (dapat dilakukan) 2. Nilai probabilitas masing-masing kejadian tidak diketahui 3. Memiliki Pay-off sebagai hasil kombinasi suatu tindakan dan kejadian tdk pasti

3 Pay-off merupakan nilai yang menunjukkan hasil yang diperoleh dari kombinasi suatu alternatif tindakan dengan kejadian tidak pasti tertentu. Pay-off dapat berupa nilai pembayaran, laba, kenaikan pangsa pasar, kekalahan, penjualan, kemenangan, dsb.

4 Pengertian PK dalam kondisi tidak pasti PK dalam kondisi tidak pasti adalah pk dimana terjadi hal-hal sbb : 1. Tidak diketahui sama sekali jumlah dan kemungkinan-kemungkinan munculnya kondisi tersebut. 2. Pengambil keputusan tidak dapat menentukan probabilitas terjadinya berbagai kondisi atau hasil yang keluar.

5 3. Yang diketahui hanyalah kemungkinan hasil suatu tindakan, tetapi tidak dapat diprediksi berapa besar probabilitas setiap hasil tersebut. 4. PK tidak mempunyai pengetahuan atau informasi lengkap mengenai peluang terjadinya bermacam-macam keadaan tersebut.

6 5. Hal yang akan diputuskan biasanya relatif belum pernah terjadi. 6. Tingkat ketidakpastian keputusan semacam ini dapat dikurangi dengan beberapa cara antara lain : a. Mencari informasi lebih banyak b. Melalui riset atau penelitian c. Menggunakan probabilitas subjektif

7 Teknik Penyelesaian PK dalam kondisi tidak pasti Ada beberapa kriteria atau metode : 1. Kriteria Maksimaks 2. Kriteria Minimaks 3. Kriteria Laplace 4. Kriteria Realisme 5. Kriteria Regret 6. Kriteria Pohon Keputusan

8 1. Kriteria Maksimaks Kriteria maksimaks, pengambil keputusan dianggap sangat optimis, yaitu dipilihnya hasil-hasil terbesar dari alternatif-alternatif yang memberikan hasil maksimal dalam berbagai semua keadaan yang mungkin, pay-off dan probabilitas yang lainnya.

9 Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Alternatif Investasi Cerah Sedang Lesu Obligasi Deposito Properti Berdasarkan Tabel di atas jenis investasi manakah yang harus dipilih jika digunakan kriteria maksimaks?

10 Penyelesaian : Investasi Pay-off Maksimum (dalam juta rupiah) Obligasi 200 Deposito 175 Properti 250 Jadi keputusan yang diambil berdasarkan kriteria maksimaks adalah investasi properti, karena memberikan hasil maksimal dari hasil maksimum beberapa jenis investasi, yaitu 250 juta

11 2. Kriteria Maksimin Pada kriteria maksimin, pengambil keputusan dianggap pisimis atau konservatif tentang masa depan. Menurut kriteria ini, hasil terkecil untuk setiap alternatif dibandingkan dengan alternatif yang menghasilkan nilai maksimal dari hasil minimal yang dipilih atau memilih alternatif yang minimalnya paling besar.

12 Contoh : Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Alternatif Investasi Cerah Sedang Lesu Obligasi Deposito Properti Berdasarkan Tabel di atas jenis investasi manakah yang harus dipilih jika digunakan kriteria minimaks?

13 Penyelesaian : Investasi Pay-off Minimum (dalam juta rupiah) Obligasi 15 Deposito 40 Properti Jadi keputusan yang diambil berdasarkan kriteria minimaks adalah investasi deposito, karena memberikan hasil maksimal dari hasil minimum dari beberapa jenis investasi, yaitu Rp 40 juta.

14 3. Kriteria Laplace Kriteria ini disebut juga kriteria equal likelihood. Menurut kriteria ini, pk mengasumsikan bahwa probabilitas terjadinya berbagai kondisi adalah sama besarnya. Pada kriteria ini, pengambil keputusan tidak dapat menentukan/mengetahui probabilitas terjadinya berbagai hasil, sehingga diasumsikan bahwa semua kejadian mempunyai kemungkinan yang sama untuk terjadi.

15 Contoh : Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Alternatif Investasi Cerah Sedang Lesu Obligasi Deposito Properti Berdasarkan Tabel di atas jenis investasi manakah yang harus dipilih jika digunakan kriteria Laplace?

16 Penyelesaian : Terdapat tiga alternatif investasi, yaitu obligasi, deposito, dan properti, maka probabilitas setiap investasi adalah ⅓. Nilai tertimbang hasil investasi dari ketiga dipilih adalah : - Obligasi = (⅓)(200)+(⅓)(65)+(⅓)(15) = 93,33 -Deposito =(⅓)(175)+(⅓)(100)+(⅓)(40) = 104,99

17 - Properti = (⅓)(250)+((⅓)(150)+(⅓)(-100) = 99,99 Karena nilai tertimbang deposito yang tertinggi, pengambil keputusan akan memilih deposito.

18 4. Kriteria Realisme Kriteria realisme dikenal juga dengan kriteria Hurwicz, merupakan kriteria antara maksimaks dan maksimin (antara optimis dengan pesimis). Kriteria realisme, hasil keputusan dikalikan dengan koefisien optimisme, yaitu α (0 α 1).

19 Jika : α = 1 adalah sangat optimis α = 0 adalah sangat pesimis Ukuran realisme (UR) : UR = (hasil maks x α) +(hasil maks x 1-α)

20 Contoh : Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Alternatif Investasi Cerah Sedang Lesu Obligasi Deposito Properti Berdasarkan Tabel di atas jenis investasi manakah yang harus dipilih jika digunakan kriteria realisme, jika α = 0,7?

21 Penyelesaian : Investasi Pay-off Maks Pay-off Min Obligasi Deposito Properti α = 0,7 maka 1-α = 1-0,7 = 0,3 UR obligasi = 200(0,7) + 15(0,3) = 144,5 UR deposito = 175(0,7) + 40(0,3) = 134,5 UR properti = 250(0,7) + (-100)(0,3) = 145 Jadi : UR yang tertinggi adalah 145, maka dipilih investasi properti.-

22 5. Kriteria Regret Kriteria regret merupakan perbedaan antara hasil keputusan yang terbaik dengan hasil keputusan yang lain. Menurut kriteria ini, pengambil keputusan akan mengalami suatu kerugian apabila suatu kejadian terjadi menyebabkan alternatif yang dipilih kurang dari pay-off maksimum.

23 Untuk menyelesaikan kasus dgn menggu-nakan kriteria regret dapat digunakan pe-doman sebagai berikut : 1. Tentukan nilai regret (opportunity loss) dgn jalan mengurangi nilai pay-off maksimal baris dengan pay-off baris lainnya. 2. Menentukan nilai regret maksimal tiap baris. 3. Menentukan nilai minimaks, sebagai alternatif pengambilan keputusan.

24 Contoh : Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Alternatif Investasi Cerah Sedang Lesu Obligasi Deposito Properti Berdasarkan Tabel di atas jenis investasi manakah yang harus dipilih jika digunakan kriteria regret?

25 Penyelesaian : Nilai regret tiap baris Prospek Pasar (dalam juta rupiah) Alternatif Investasi Cerah Sedang Lesu Obligasi = = = 25 Deposito = = = 0 Properti = = = 140

26 Nilai minimaks, nilai penyelesaian terkecil dari alternatif nilai-nilai tersebut adalah Rp 75 juta. Dengan demikian, pengambilan keputusan memilih deposito.

27 6. Kriteria Pohon Keputusan Pohon keputusan adalah diagram pilihan keputusan dan peluang kejadian yang menyertai keputusan, serta hasil dari hubungan antara pilihan dengan kejadian. Tujuan penggunaan pohon keputusan ini adalah untuk memudahkan penggambaran situasi keputusan secara sistematik dan komprehensip.

28 Simbol-simbol dalam pohon keputusan : = Simbol keputusan O = Simbol kejadian tidak pasti Contoh : Sebuah produk yang berada pada tahap pengembangan, mempunyai probabilitas untuk diperbaharui dan jika berhasil diperbaharui produk ini mempunyai probabilitas 0,9 untuk laris. Namun jika produk tidak

29 tidak berhasil diperbaharui, probabilitas menjadi laris hanya 0,2. Pertanyaan : a. Gambarkan diagram pohon keputusan! b. Berapa probabilitas produk ini akan menjadi laris? Penyelesaian : Perbaharui = B, maka P(B)= 0,65 Tidak Diperbaharui =TB, maka P(TB)=0,35 Laris = L, maka P(L/B)= 0,9; P(L/TB) = 0,2 Tidak Laris = TL, maka P(TL/B)=0,2; P(TL/TB) =0,8

30 a. Diagram Pohon : P(B)= 0,65 P(L)= 0,90 0,585 Pengembangan Produk P(TL)= 0,10 P(L)= 0,20 0,065 0,070 P(TB)= 0,35 P(TL)= 0,80 0,280

31 b. Probabilitas produk akan laris = P(L) P(L) = P(L/B) + P(L/TB) = 0, ,07 = 0,655 = 65,5 %

Keputusan Dalam Ketidakpastian dan Resiko

Keputusan Dalam Ketidakpastian dan Resiko Keputusan Dalam Ketidakpastian dan Resiko Suasana pengambilan keputusan : dalam pasti (certainty), dalam keadaan resiko (risk), dalam ketidakpastian (uncertainty), dalam suasana konflik (conflict). Analisis

Lebih terperinci

Kasus di atas dapat diselesaikan menggunakan analisis breakeven.

Kasus di atas dapat diselesaikan menggunakan analisis breakeven. I. Analisis Break-Even Analisis break-even merupakan salah satu teknik analisis ekonomi yang berguna dalam menghubungkan biaya variabel total (TVC) dan biaya tetap total (TFC) terhadap output produksi

Lebih terperinci

Riset Operasional Teori Permainan

Riset Operasional Teori Permainan TEORI PERMAINAN KETENTUAN UMUM 1. Setiap pemain bermain rasional, dengan asumsi memiliki intelegensi yang sama, dan tujuan sama, yaitu memaksimumkan payoff, dengan kriteria maksimin dan minimaks. 2. Terdiri

Lebih terperinci

DECISION THEORY DAN GAMES THEORY

DECISION THEORY DAN GAMES THEORY DECISION THEORY DAN GAMES THEORY PENGANTAR Lingkungan di mana keputusan dibuat sering digolongkan kedalam empat keadaan: certainty, risk, uncertainty, dan conflict. Decision theory terutama berhubungan

Lebih terperinci

MATERI TAMBAHAN TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN (Sumber Bambang Avip Priatna Martadiputra)

MATERI TAMBAHAN TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN (Sumber Bambang Avip Priatna Martadiputra) MATERI TAMBAHAN TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN (Sumber Bambang Avip Priatna Martadiputra) 1. Pengambilan Keputusan dalam keadaan ada kepastian Keputusan dalam keadaan ada kepastian (certainty), terjadi apabila

Lebih terperinci

PENGENALAN SISTEM OPTIMASI. Oleh : Zuriman Anthony, ST. MT

PENGENALAN SISTEM OPTIMASI. Oleh : Zuriman Anthony, ST. MT PENGENALAN SISTEM OPTIMASI Oleh : Zuriman Anthony, ST. MT PENILAIAN 1. KEHADIRAN (25%) 2. TUGAS + KUIS (25%) 3. UTS (25%) 4. UAS (25%) 5. Terlambat maksimal 15 menit 6. Kehadiran minimal 10 kali di kelas

Lebih terperinci

STATISTICAL THINKING DALAM MENGAMBIL KEPUTUSAN BISNIS. Rezzy Eko Caraka

STATISTICAL THINKING DALAM MENGAMBIL KEPUTUSAN BISNIS. Rezzy Eko Caraka STATISTICAL THINKING DALAM MENGAMBIL KEPUTUSAN BISNIS Rezzy Eko Caraka Dewasa ini para pelaku bisnis dituntut untuk memiliki suatu ide berinovasi dalam mengatasi persaingan antar pelaku bisnis yang semakin

Lebih terperinci

TEORI PERMAINAN. Digunakan jika permainan stabil ada titik saddle (saddle point) Titik sadel minimaks = maksimin Contoh :

TEORI PERMAINAN. Digunakan jika permainan stabil ada titik saddle (saddle point) Titik sadel minimaks = maksimin Contoh : TEORI PERMAINAN Aplikasi Teori Permainan Lawan pemain (punya intelegensi yang sama) Setiap pemain mempunyai beberapa strategi untuk saling mengalahkan Two-Person Zero-Sum Game Permainan dengan pemain dengan

Lebih terperinci

Pertemuan 6 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN

Pertemuan 6 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN Pertemuan 6 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN Objektif: 1. Mahasiswa dapat mencari penyelesaian masalah dengan model keputusan dalam kepastian 2. Mahasiswa dapat mencari penyelesaian masalah dengan model keputusan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Permainan Teori permainan ( games theory) merupakan salah satu solusi dalam merumuskan keadaan persaingan antara berbagai pihak dan berbagai kepentingan. Pendekatan dalam

Lebih terperinci

TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN. Liduina Asih Primandari, S.Si.,M.Si.

TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN. Liduina Asih Primandari, S.Si.,M.Si. TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN Liduina Asih Primandari, S.Si.,M.Si. MATERI - 2 KONSEP PROBABILITAS PENGAMBILAN KEPUTUSAN KONDISI BERESIKO DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN KONDISI TIDAK PASTI DALAM PENGAMBILAN

Lebih terperinci

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI BERESIKO IRA PRASETYANINGRUM

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI BERESIKO IRA PRASETYANINGRUM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI BERESIKO IRA PRASETYANINGRUM Konsep Resiko RESIKO Resiko adalah kesempatan timbulnya kerugian; Resiko adalah ketidakpastian; Resiko adalah penyimpangan hasil aktual

Lebih terperinci

Sesi XV TEORI PERMAINAN (Game Theory)

Sesi XV TEORI PERMAINAN (Game Theory) Mata Kuliah :: Riset Operasi Kode MK : TKS 4019 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi XV TEORI PERMAINAN (Game Theory) e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Pendahuluan DEFINISI

Lebih terperinci

BAB III GAME THEORY. Dalam kehidupan sehari-hari sering dijumpai kegiatan-kegiatan yang

BAB III GAME THEORY. Dalam kehidupan sehari-hari sering dijumpai kegiatan-kegiatan yang 7 BAB III GAME THEORY 3. Pengantar Game Theory Dalam kehidupan sehari-hari sering dijumpai kegiatan-kegiatan yang bersifat kompetitif yang diwarnai persaingan atau konflik. Persaingan atau konflik ini

Lebih terperinci

L A M P I R A N. M e t o d e p e n y e b a r a n k u e s i o n e r d i l a k u k a n u n t u k m e n g e t a h u i c u s t o m e r i n s i g h t

L A M P I R A N. M e t o d e p e n y e b a r a n k u e s i o n e r d i l a k u k a n u n t u k m e n g e t a h u i c u s t o m e r i n s i g h t L A M P I R A N M e t o d e p e n y e b a r a n k u e s i o n e r d i l a k u k a n u n t u k m e n g e t a h u i c u s t o m e r i n s i g h t d a l a m p e m b u a t a n b i s n i s m o d e l i n i.

Lebih terperinci

TUGAS KELOMPOK METODE KUANTITATIF (STUDI KASUS TOKO SUKAMAJU)

TUGAS KELOMPOK METODE KUANTITATIF (STUDI KASUS TOKO SUKAMAJU) TUGAS KELOMPOK METODE KUANTITATIF (STUDI KASUS TOKO SUKAMAJU) MATA KULIAH : METODE KUANTITATIF DOSEN : PROF. DR. DJATI KERAMI DIBUAT OLEH: 1. RUDY HO PURABAYA 2. NANDARI FIRMANSANI 3. LUCKY KORYANTO 4.

Lebih terperinci

Teori Pengambilan Keputusan

Teori Pengambilan Keputusan Teori Pengambilan Keputusan Iman Murtono Soenhadji Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi Iman Murtono Soenhadji 1 Bab 1: Pendahuluan Pengertian Pengambilan Keputusan dikemukakan oleh, Ralp C. Davis; Mary

Lebih terperinci

Rumus : Ekspektasi keuntungan = pay o * probabilitas.

Rumus : Ekspektasi keuntungan = pay o * probabilitas. 1 KRITERIA EKSPEKTASI KEUNTUNGAN Rumus : Ekspektasi keuntungan = pay o * probabilitas. Kelemahan : - probabilitas bersifat subjektif - belum mencakup faktor resiko 2 Contoh Si A mendapat tawaran untuk

Lebih terperinci

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KEADAAN RISIKO UNTUK PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KEADAAN RISIKO UNTUK PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI 56 Dinamika Teknik Juli PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KEADAAN RISIKO UNTUK PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI Widiyanto TriHandoko, Antono Adhi Dosen Fakultas Teknologi Informasi, Fakultas Teknik Universitas Stikubank

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PROBABILITAS

KONSEP DASAR PROBABILITAS KONSEP DASAR PROBABILITAS 1 OUTLINE BAGIAN II Probabilitas dan Teori Keputusan Konsep-Konsep Dasar Probabilitas Distribusi Probabilitas Diskrit Pengertian Probabilitas dan Manfaat Probabilitas Pendekatan

Lebih terperinci

Operation Research (OR) Dosen : Sri Rahayu, S.E BAGIAN 1 PENDAHULUAN

Operation Research (OR) Dosen : Sri Rahayu, S.E BAGIAN 1 PENDAHULUAN BAGIAN 1 PENDAHULUAN Definisi Riset Operasi Defenisi Riset Operasi adalah riset dengan penerapan metode ilmiah melalui suatu tim secara terpadu untuk memecahkan permasalahan yang timbul dalam kegiatan

Lebih terperinci

Penentuan Strategi Pemasaran Produk Minuman Energi (Dwi Sukma Donoriyanto) 11

Penentuan Strategi Pemasaran Produk Minuman Energi (Dwi Sukma Donoriyanto) 11 Penentuan Strategi Pemasaran Produk Minuman Energi (Dwi Sukma Donoriyanto) 11 PENENTUAN STRATEGI PEMASARAN PRODUK MINUMAN ENERGI DENGAN TEORI PERMAINAN (GAME THEORY) UNTUK MENINGKATKAN MINAT KONSUMEN DI

Lebih terperinci

Guru M1 M2 M3 M4 Pekerjaan P P P P

Guru M1 M2 M3 M4 Pekerjaan P P P P TEKNIK LINEAR PROGRAMMING MODEL PENUGASAN Persoalan penugasan dalam bidang manajemen bisa menyangkut keputusan untuk menentukan jenis pekerjaan apa yang harus dikerjakan oleh siapa untuk alat apa. Persoalan

Lebih terperinci

PEMROGRAMAN LINIER. Metode Simpleks

PEMROGRAMAN LINIER. Metode Simpleks PEMROGRAMAN LINIER Metode Simpleks Metode Simpleks Metode simpleks digunakan untuk memecahkan permasalahan PL dengan dua atau lebih variabel keputusan. Prosedur Metode Simpleks: Kasus Maksimisasi a. Formulasi

Lebih terperinci

Oleh: Dwi Esti Andriani, M. Pd. Dosen Jurusan Administrasi Pendidikan Prodi Manajemen Pendidikan FIP-UNY

Oleh: Dwi Esti Andriani, M. Pd. Dosen Jurusan Administrasi Pendidikan Prodi Manajemen Pendidikan FIP-UNY Oleh: Dwi Esti Andriani, M. Pd. Dosen Jurusan Administrasi Pendidikan Prodi Manajemen Pendidikan FIP-UNY BATASAN Pembuatan keputusan adalah penentuan serangkaian tindakan untuk mencapai hasil yang diinginkan

Lebih terperinci

BAB III METODE ANALISIS INCREMENTAL

BAB III METODE ANALISIS INCREMENTAL BAB III METODE ANALISIS INCREMENTAL Analisis incremental biasanya dinyatakan juga sebagai biaya diferensial, biaya marjinal, atau biaya relevan. Analisis incremental ini fleksibel, dimana data dapat dihitung

Lebih terperinci

PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS

PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS Merupakan metode yang biasanya digunakan untuk memecahkan setiap permasalahan pada pemrogramman linear yang kombinasi variabelnya terdiri dari tiga variabel atau lebih. Metode

Lebih terperinci

LINEAR PROGRAMMING MODEL SIMPLEX

LINEAR PROGRAMMING MODEL SIMPLEX LINEAR PROGRAMMING MODEL SIMPLEX 1 Apabila suatu masalah LP hanya terdiri dari 2 variabel keputusan, maka dapat diselesaikan dengan metode GRAFIK Tetapi jika lebih dari 2 kegiatan maka digunakan metode

Lebih terperinci

OLEH: DR. HJ.A RATNA SARI DEWI, SE, MSI FAK. EKONOMI UNHAS

OLEH: DR. HJ.A RATNA SARI DEWI, SE, MSI FAK. EKONOMI UNHAS OLEH: DR. HJ.A RATNA SARI DEWI, SE, MSI FAK. EKONOMI UNHAS George, Jennifer M dan Jones R, Undersatandding and Managing Organization Behavior, Addison-Wesley, Publishing Company, New York, 1996 Salusu,

Lebih terperinci

Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c

Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c PROGRAM MAGISTER AGRIBISNIS UNIVERSITAS JAMBI Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI ALAMSYAH, M.Sc. Metode Simpleks adlh suatu metode yg secara matematis dimulai

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusia dilahirkan ke dunia dengan tujuan menjalankan kehidupannya sesuai dengan kodratnya yakni tumbuh dan berkembang. Untuk tumbuh dan berkembang, berarti setiap

Lebih terperinci

TEORI PERMAINAN. JHON HENDRI RISET OPERASIONAL UNIVERSITAS GUNADARMA 2009 Page 1

TEORI PERMAINAN. JHON HENDRI RISET OPERASIONAL UNIVERSITAS GUNADARMA 2009 Page 1 TEORI PERMAIA Teori permainan merupakan suatu model matematika yang digunakan dalam situasi konflik atau persaingan antara berbagai kepentingan yang saling berhadapan sebagai pesaing. Dalam permaian peserta

Lebih terperinci

ANALISIS RISIKO TIPE I (PRODUSEN) DAN RISIKO TIPE ii (KONSUMEN) DALAM KOLABORASI RANTAI PASOK

ANALISIS RISIKO TIPE I (PRODUSEN) DAN RISIKO TIPE ii (KONSUMEN) DALAM KOLABORASI RANTAI PASOK ANALISIS RISIKO TIPE I (PRODUSEN) DAN RISIKO TIPE ii (KONSUMEN) DALAM KOLABORASI RANTAI PASOK OLEH AFRIANI SULASTINAH 1206100030 DOSEN PEMBIMBING Dra. LAKSMI PRITA WARDHANI, M.Si JURUSAN MATEMATIKA INSTITUT

Lebih terperinci

BAB I DASAR SISTEM OPTIMASI

BAB I DASAR SISTEM OPTIMASI BAB I DASAR SISTEM OPTIMASI. Pendahuluan Teknik optimasi merupakan suatu cara yang dilakukan untuk memberikan hasil terbaik yang diinginkan. Teknik optimasi ini banyak memberikan menfaat dalam mengambil

Lebih terperinci

TEKNIK RISET OPERASI

TEKNIK RISET OPERASI TEKNIK RISET OPERASI METODE SIMPLEX DALAM LINIER PROGRAMMING Sebelumnya kita telah mengerjakan soal : Sebuah perusahaan membuat 2 buah macam sepatu. Sepatu yang dibuat terdiri atas 2 macam yaitu: Merk

Lebih terperinci

Pemrograman Linier (6)

Pemrograman Linier (6) Pemrograman Linier (6) Analisa Sensitivitas Ahmad Sabri Universitas Gunadarma, Indonesia Analisa sensitivitas: pengertian Dalam PL, parameter (data input) dari model dapat diubah dalam batasan tertentu,

Lebih terperinci

Dual Pada Masalah Maksimum Baku

Dual Pada Masalah Maksimum Baku Dual Pada Masalah Maksimum aku Setiap masalah program linear terkait dengan masalah dualnya. Kita mulai dengan motivasi masalah ekonomi terhadap dual masalah maksimum baku. Sebuah industri rumah tangga

Lebih terperinci

Metode Simpleks Minimum

Metode Simpleks Minimum Metode Simpleks Minimum Perhatian Untuk menyelesaikan Persoalan Program Linier dengan Metode Simpleks untuk fungsi tujuan memaksimumkan dan meminimumkan caranya BERBEDA. Perhatian Model matematika dari

Lebih terperinci

Pemrograman Linier (2)

Pemrograman Linier (2) Solusi model PL dengan metode simpleks Ahmad Sabri Universitas Gunadarma, Indonesia 2 Bentuk umum model PL Ingat kembali bentuk umum model PL maksimum Maks Z = c x + c 2 x 2 +... + c n x n Dengan kendala:

Lebih terperinci

Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI ALAMSYAH, M.Sc. Program Magister Agribisnis Universitas Jambi

Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI ALAMSYAH, M.Sc. Program Magister Agribisnis Universitas Jambi Prof. r. r. ZULKFL LMSYH, M.Sc. Program Magister gribisnis Universitas Jambi Suatu metode kuantitatif untuk mengalokasikan sumberdaya kepada tugas atau pekerjaan atas dasar satu-satu (one-to-one basis)

Lebih terperinci

Penerapan Turunan MAT 4 D. PERSAMAAN GARIS SINGGUNG KURVA A. PENDAHULUAN B. DALIL L HÔPITAL C. PERSAMAAN PADA KINEMATIKA GERAK TURUNAN. materi78.co.

Penerapan Turunan MAT 4 D. PERSAMAAN GARIS SINGGUNG KURVA A. PENDAHULUAN B. DALIL L HÔPITAL C. PERSAMAAN PADA KINEMATIKA GERAK TURUNAN. materi78.co. Penerapan Turunan A. PENDAHULUAN Turunan dapat digunakan untuk: 1) Perhitungan nilai limit dengan dalil l Hôpital 2) Menentukan persamaan fungsi kecepatan dan percepatan dari persamaan fungsi posisi )

Lebih terperinci

G (x,y,z) F(x,y,z) + (x,y,z)

G (x,y,z) F(x,y,z) + (x,y,z) LAGRANGE MULTIPLIERS Metode untuk menentukan harga/nilai maksimum atau minimum relatif dari suatu fungsi yang dibatasi oleh suatu kondisi (constrain conditions). Misal: Fungsi yang akan dicari maksimum

Lebih terperinci

Teori Permainan. Lecture 8 : Pengambilan Keputusan dalam Kondisi Konflik (Game Theory) Hanna Lestari, ST, M.Eng

Teori Permainan. Lecture 8 : Pengambilan Keputusan dalam Kondisi Konflik (Game Theory) Hanna Lestari, ST, M.Eng Teori Permainan Lecture 8 : Pengambilan Keputusan dalam Kondisi Konflik (Game Theory) Hanna Lestari, ST, M.Eng Dalam dunia bisnis yang kompetitif kita tidak terlepas dari adanya persaingan dengan kompetitor.

Lebih terperinci

18/09/2013. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 1. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 2

18/09/2013. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 1. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 2 PENERAPAN PROGRAM LINIER dalam OPTIMASI PRODUKSI Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 1 MASALAH yg banyak dihadapi oleh INDUSTRI adalah BAGAIMANA MENGGUNAKAN atau MENENTUKAN ALOKASI PENGGUNAAN SUMBER DAYAYG

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2. Pengertian Distribusi Eksponensial Distribusi eksponensial adalah distribusi yang paling penting dan paling sederhana kegagalan mesin penghitung otomatis dan kegagalan komponen

Lebih terperinci

Hubungan ekonomi dapat digambarkan dalam bentuk persamaan, tabel, atau grafik.

Hubungan ekonomi dapat digambarkan dalam bentuk persamaan, tabel, atau grafik. Hubungan ekonomi dapat digambarkan dalam bentuk persamaan, tabel, atau grafik. Bila hubungannya sederhana, tabel dan/atau grafik dapat mencukupi, namun bila hubungannya rumit, menggambarkan dalam bentuk

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL PERSAINGAN PENENTUAN TARIF ANGKUT DENGAN METODE GAME THEORY

PENGEMBANGAN MODEL PERSAINGAN PENENTUAN TARIF ANGKUT DENGAN METODE GAME THEORY PENGEMBANGAN MODEL PERSAINGAN PENENTUAN TARIF ANGKUT DENGAN METODE GAME THEORY Oleh: Bagus Prasetyo Wibowo NRP. 4109100063 Dosen Pembimbing: Dr. Ing. Setyo Nugroho Surabaya, 10 Juli 2014 PENDAHULUAN 2

Lebih terperinci

Teknik Riset Operasi. Oleh : A. AfrinaRamadhani H. Teknik Riset Operasi

Teknik Riset Operasi. Oleh : A. AfrinaRamadhani H. Teknik Riset Operasi Oleh : A. AfrinaRamadhani H. 1 PERTEMUAN 7 2 METODE BIG M Sering kita menemukan bahwa fungsi kendala tidak hanya dibentuk oleh pertidaksamaan tapi juga oleh pertidakasamaan dan/atau persamaan (=). Fungsi

Lebih terperinci

PROGRAMA INTEGER 10/31/2012 1

PROGRAMA INTEGER 10/31/2012 1 PROGRAMA INTEGER 10/31/2012 1 Programa linier integer (integer linear programming/ilp) pada intinya berkaitan dengan program-program linier dimana beberapa atau semua variabel memiliki nilai-nilai integer

Lebih terperinci

Sandi Blok. Risanuri Hidayat Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi FT UGM

Sandi Blok. Risanuri Hidayat Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi FT UGM Sandi Blok Risanuri Hidayat Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi FT UGM Sandi Blok disebut juga sebagai sandi (n, k) sandi. Sebuah blok k bit informasi disandikan menjadi blok n bit. Tetapi sebelum

Lebih terperinci

PROGRAM EVALUATION AND REVIEW TECHNIQUE (PERT)

PROGRAM EVALUATION AND REVIEW TECHNIQUE (PERT) PROGRAM EVALUATION AND REVIEW TECHNIQUE (PERT) Fungsi & metode Untuk menentukan waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan suatu proyek (jalur kritis) Dengan menggambarkan Arrow Diagram / Network diagram

Lebih terperinci

PROGRAMA DINAMIS. Dalam Kehidupan nyata sering dijumpai masalah pengambilan keputusan yang meliputi

PROGRAMA DINAMIS. Dalam Kehidupan nyata sering dijumpai masalah pengambilan keputusan yang meliputi PROGRAMA DINAMIS Pendahuluan Dalam Kehidupan nyata sering dijumpai masalah pengambilan keputusan yang meliputi beberapa periode waktu. Program Dinamis adalah teknik untuk pengambilan keputusan yang digunakan

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN Latar Belakang

I. PENDAHULUAN Latar Belakang 1 I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perusahaan asuransi merupakan salah satu bentuk lembaga keuangan non bank yang memberikan jasa perlindungan kepada masyarakat dalam hampir semua aspek kehidupan baik

Lebih terperinci

METODE BIG M. Metode Simpleks, oleh Hotniar Siringoringo, 1

METODE BIG M. Metode Simpleks, oleh Hotniar Siringoringo, 1 METODE BIG M Sering kita menemukan bahwa fungsi kendala tidak hanya dibentuk oleh pertidaksamaan tapi juga oleh pertidakasamaan dan/atau persamaan (=). Fungsi kendala dengan pertidaksamaan mempunyai surplus

Lebih terperinci

KEPUTUSAN PREFERENSI INVESTASI ASET RIIL DAN ASET FINANSIAL DENGAN MODEL MINIMAX REGRET

KEPUTUSAN PREFERENSI INVESTASI ASET RIIL DAN ASET FINANSIAL DENGAN MODEL MINIMAX REGRET Jurnal Keuangan dan Perbankan, Vol.15, No.1 Januari 2011, hlm. 96 104 Terakreditasi SK. No. 64a/DIKTI/Kep/2010 KEPUTUSAN PREFERENSI INVESTASI ASET RIIL DAN ASET FINANSIAL DENGAN MODEL MINIMAX REGRET Jurusan

Lebih terperinci

KATA PENGANTAR. Medan, April 2010. Nana Kartika, ST

KATA PENGANTAR. Medan, April 2010. Nana Kartika, ST KATA PENGANTAR Puji syukur kehadirat Allah SWT, karena berkat rahmat, karunia dan hidayahnya, bahan ajar modul mata kuliah Statistik Probabilitas ini dapat terselesaikan. Modul yang di susun ini diharapkan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Dalam penulisan skripsi ini, dijabarkan beberapa aksioma dan teorema yakni sebagai berikut :

BAB 2 LANDASAN TEORI. Dalam penulisan skripsi ini, dijabarkan beberapa aksioma dan teorema yakni sebagai berikut : BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Aksioma dan Teorema Dalam penulisan skripsi ini, dijabarkan beberapa aksioma dan teorema yakni sebagai berikut : Aksioma 1 Untuk setiap kejadian, non-negatif.. Yakni bahwa probabilitas

Lebih terperinci

1) Formulasikan dan standarisasikan modelnya 2) Bentuk tabel awal simpleks berdasarkan informasi model di atas 3) Tentukan kolom kunci di antara

1) Formulasikan dan standarisasikan modelnya 2) Bentuk tabel awal simpleks berdasarkan informasi model di atas 3) Tentukan kolom kunci di antara 1) Formulasikan dan standarisasikan modelnya 2) Bentuk tabel awal simpleks berdasarkan informasi model di atas 3) Tentukan kolom kunci di antara kolom-kolom variabel yang ada, yaitu kolom yang mengandung

Lebih terperinci

Metode Transportasi. Muhlis Tahir

Metode Transportasi. Muhlis Tahir Metode Transportasi Muhlis Tahir Pendahuluan Metode Transportasi digunakan untuk mengoptimalkan biaya pengangkutan (transportasi) komoditas tunggal dari berbagai daerah sumber menuju berbagai daerah tujuan.

Lebih terperinci

Taufiqurrahman 1

Taufiqurrahman 1 PROGRAM LINEAR: METODE SIMPLEX Latar Belakang Sulitnya menggambarkan grafik berdimensi banyak atau kombinasi lebih dari dua variabel. Metode grafik tidak mungkin dapat dilakukan untuk menyelesaikan masalah

Lebih terperinci

Ir. Tito Adi Dewanto

Ir. Tito Adi Dewanto Ir. Tito Adi Dewanto Cara dan formulasi masalah ke dalam persamaan linier sama dengan metode grafik. Perbedaan pada langkah-langkah untuk pemecahan optimal. Kelebihan metode Simpleks dibanding dengan metode

Lebih terperinci

Manajemen Proyek CPM (Critical( PERT (Program( Evaluation and Review Technique

Manajemen Proyek CPM (Critical( PERT (Program( Evaluation and Review Technique Manajemen Proyek CPM (Critical( Critical-Path Method) ) dan PRT (Program( valuation and Review Technique April 009. Pendahuluan Proyek : suatu sistem yang kompleks melibatkan koordinasi dari sejumlah bagian

Lebih terperinci

Biaya Modal Perusahaan 1 BAB 9 BIAYA MODAL PERUSAHAAN

Biaya Modal Perusahaan 1 BAB 9 BIAYA MODAL PERUSAHAAN Biaya Modal Perusahaan 1 BAB 9 BIAYA MODAL PERUSAHAAN Biaya Modal Perusahaan 2 PENGERTIAN BIAYA MODAL Biaya modal merupakan tingkat pendapatan minimum yang disyaratkan pemilik modal. Dari sudut pandang

Lebih terperinci

Distribusi Frekuensi

Distribusi Frekuensi Distribusi Frekuensi STATISTIKA DESKRIPTIF: DISTRIBUSI FREKUENSI A. Dasar 1. Populasi Data Data berasal dari berbagai sumber dan terdapat pada berbagai bidang ilmu Pada statistika, data berbentuk bilangan

Lebih terperinci

MASALAH PENUGASAN PENDAHULUAN

MASALAH PENUGASAN PENDAHULUAN MASALAH PENUGASAN PENDAHULUAN Masalah Penugasan : Masalah Pemrograman Liner khusus. Masalah pendelegasian tugas/assignment ke sejumlah penerima tugas/assignee atas dasar satu-satu (one-to-one basis) Jumlah

Lebih terperinci

3. SIFAT FISIK DAN MEKANIK BAMBU TALI Pendahuluan

3. SIFAT FISIK DAN MEKANIK BAMBU TALI Pendahuluan 3. SIFAT FISIK DAN MEKANIK BAMBU TALI 3.1. Pendahuluan Analisa teoritis dan hasil eksperimen mempunyai peranan yang sama pentingnya dalam mekanika bahan (Gere dan Timoshenko, 1997). Teori digunakan untuk

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. situasi perekonomian yang semakin terbuka. Sejalan dengan itu, maka perusahaan

BAB 1 PENDAHULUAN. situasi perekonomian yang semakin terbuka. Sejalan dengan itu, maka perusahaan 18 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan dunia usaha dewasa ini semakin pesat, terlebih menghadapi situasi perekonomian yang semakin terbuka. Sejalan dengan itu, maka perusahaan juga

Lebih terperinci

Masalah Penugasan. Tujuan : Memahami dan membuat formulasi model dari permasalahan alokasi sumber daya yang ada dan solusinya

Masalah Penugasan. Tujuan : Memahami dan membuat formulasi model dari permasalahan alokasi sumber daya yang ada dan solusinya Masalah Penugasan Tujuan : Memahami dan membuat formulasi model dari permasalahan alokasi sumber daya yang ada dan solusinya Masalah penugasan adalah masalah pemasangan satu sumber daya dengan tepat satu

Lebih terperinci

MANAGEMENT SUMMARY CHAPTER 7 DECISION MAKING

MANAGEMENT SUMMARY CHAPTER 7 DECISION MAKING MANAGEMENT SUMMARY CHAPTER 7 DECISION MAKING MANAJER SEBAGAI PEMBUAT KEPUTUSAN PROSES MEMBUAT KEPUTUSAN Manajer bertugas membuat keputusan. Dan mereka ingin keputusan tersebut menjadi keputusan yang terbaik,

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Proyek dan Manajemen Proyek Aktivitas perusahaan sangatlah bermacam-macam, namun ada aktivitas yang kegiatannya hanya berlangsung sekali dimana dalam aktivitas tersebut

Lebih terperinci

EKONOMI INFORMASI, RISIKO DAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN

EKONOMI INFORMASI, RISIKO DAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN EKONOMI INFORMASI, RISIKO DAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN 1.1 LATAR BELAKANG Dalam teori ekonomi ada dua masalah pokok yang sering terjadi dalam dunia nyata, yaitu masalah ketidakpastian dan ketidak sempurnaan

Lebih terperinci

UKURAN PENYEBARAN DATA

UKURAN PENYEBARAN DATA UKURAN PENYEBARAN DATA HERDIAN S.Pd., M.Pd. SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER (STMIK) PRINGSEWU UKURAN PENYEBARAN DATA Selain ukuran pemusatan data dan ukuran letak data, ada juga yang

Lebih terperinci

Decision Theory (Analysis)

Decision Theory (Analysis) Decision Theory (Analysis) Dapat digunakan dlm situasi dimana pembuat keputusan mempunyai beberapa alternatif tindakan (keputusan) tapi juga menghadapi sekumpulan kejadian yg mungkin terjadi dimasa datang

Lebih terperinci

Konsep Primal - Dual

Konsep Primal - Dual Konsep Primal - Dual Teori Dualitas Persoalan Primal dan Dual Persoalan Primal (asli) Persoalan Dual (kebalikan dari primal) PRIMAL DUAL A. Fungsi Tujuan A. Fungsi Tujuan 1. Maksimisasi Laba 1. Minimisasi

Lebih terperinci

Pertemuan ke-5 : Kamis, 7 April : Nevi Narendrati, M.Pd. Prodi : Pendidikan Matematika, Kelas 21

Pertemuan ke-5 : Kamis, 7 April : Nevi Narendrati, M.Pd. Prodi : Pendidikan Matematika, Kelas 21 Pertemuan ke-5 : Kamis, 7 April 2016 Dosen : Nevi Narendrati, M.Pd. Prodi : Pendidikan Matematika, Kelas 21 Materi Teori Peluang: 1. Operasi Kejadian 2. Peluang: definisi dan sifat-sifatnya Operasi Kejadian

Lebih terperinci

PENGAMBILAN KEPUTUSAN

PENGAMBILAN KEPUTUSAN MODUL 1 2 3 4 5 6 7 8 9 PENGAMBILAN KEPUTUSAN Pendahuluan Dalam lingkungan bisnis yang sangat kompetitif, para manajer dalam suatu organisasi bisnis harus memiliki kekuatan besar dalam menghasilkan kinerja

Lebih terperinci

ANALISIS REAL. (Semester I Tahun ) Hendra Gunawan. August 18, Dosen FMIPA - ITB

ANALISIS REAL. (Semester I Tahun ) Hendra Gunawan. August 18, Dosen FMIPA - ITB (Semester I Tahun 2011-2012) Dosen FMIPA - ITB E-mail: hgunawan@math.itb.ac.id. August 18, 2011 Kita telah mencatat sebelumnya bahwa supremum dan infimum suatu himpunan tidak harus merupakan anggota himpunan

Lebih terperinci

Manajemen Proyek. Teknik Industri Universitas Brawijaya

Manajemen Proyek. Teknik Industri Universitas Brawijaya Manajemen Proyek Teknik Industri Universitas Brawijaya Lecture 16 Outline: Manajemen Proyek References: Azlia, Wifqi. PPT: Organisasi dan Manajemen Industri. PSTI- UB. 2011. Pendahuluan Proyek : kombinasi

Lebih terperinci

Nurhayanto, SE., MBA

Nurhayanto, SE., MBA Nurhayanto, SE., MBA Perusahaan mempunyai tujuan yang harus dicapai melalui keputusan-keputusan yang dibuat manajer. Secara umum, tujuan perusahaan adalah sedapat mungkin memaksimalkan laba atau meminimumkan

Lebih terperinci

BAB V PROGRAMA LINIER : METODE SIMPLEKS

BAB V PROGRAMA LINIER : METODE SIMPLEKS BAB V PROGRAMA LINIER : METODE SIMPLEKS 5.1 Metode Simpleks Metode simpleks ialah suatu cara penyelesaian masalah programa linier yang diperkenalkan pertama kali oleh Dantzig pada tahun 1947, yakni suatu

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN. A. Tahapan Penelitian. Tahapan penelitian ditampilkan dalam bentuk flow chart pada Gambar 4.1.

BAB IV METODE PENELITIAN. A. Tahapan Penelitian. Tahapan penelitian ditampilkan dalam bentuk flow chart pada Gambar 4.1. BAB IV METODE PENELITIAN A. Tahapan Penelitian Tahapan penelitian ditampilkan dalam bentuk flow chart pada Gambar 4.1. mulai Perumusan masalah: 1. Studi Literatur 2. Mengungkapkan latar belakang 3. Memunculkan

Lebih terperinci

Pengubahan Model Ketidaksamaan Persamaan

Pengubahan Model Ketidaksamaan Persamaan METODA SIMPLEKS Metoda Simpleks Suatu metoda yang menggunakan prosedur aljabar untuk menyelesaikan programa linier. Proses penyelesaiannya dengan melakukan iterasi dari fungsi pembatasnya untuk mencapai

Lebih terperinci

ANALISIS RISIKO TIPE I (PRODUSEN) DAN RISIKO TIPE II (KONSUMEN) DALAM KERJASAMA RANTAI PASOK. Nama Mahasiswa : Afriani Sulastinah NRP :

ANALISIS RISIKO TIPE I (PRODUSEN) DAN RISIKO TIPE II (KONSUMEN) DALAM KERJASAMA RANTAI PASOK. Nama Mahasiswa : Afriani Sulastinah NRP : ANALISIS RISIKO TIPE I (PRODUSEN) DAN RISIKO TIPE II (KONSUMEN) DALAM KERJASAMA RANTAI PASOK Nama Mahasiswa : Afriani Sulastinah NRP : 1206 100 030 Jurusan : Matematika Dosen Pembimbing : Dra. Laksmi Prita

Lebih terperinci

PERTEMUAN 12 METODE GREEDY

PERTEMUAN 12 METODE GREEDY PERTEMUAN 12 METODE GREEDY METODE GREEDY Untuk mendapatkan solusi optimal dr permasalahan yg mempunyai dua kriteria yaitu Fungsi Tujuan/Utama & nilai pembatas (constrain) Proses Kerja Metode Greedy : Untuk

Lebih terperinci

BAB III LANDASAN TEORI

BAB III LANDASAN TEORI BAB III LANDASAN TEORI A. Pembangkitan Gelombang Angin yang berhembus di atas permukaan air akan memindahkan energinya ke air. Kecepatan angin tersebut akan menimbulkan tegangan pada permukaan laut, sehingga

Lebih terperinci

Model Jaringan. Ahmad Sabri, MSi, Riset Operasional 2, Universitas Gunadarma

Model Jaringan. Ahmad Sabri, MSi, Riset Operasional 2, Universitas Gunadarma Model Jaringan Sebuah jaringan terdiri dari sekelompok simpul (node) yang dihubungkan dengan busur (arc). Suatu busur dapat dialiri arus/diberikan bobot dalam jumlah tertentu Contoh: jaringan transportasi:

Lebih terperinci

PENGERTIAN INVESTASI

PENGERTIAN INVESTASI MATERI 1 1 PENGERTIAN INVESTASI Prof. DR. DEDEN MULYANA, SE., M.Si. DEFINISI INVESTASI Investasi adalah komitmen atas sejumlah dana atau sumberdaya lainnya yang dilakukan pada saat ini, dengan tujuan memperoleh

Lebih terperinci

PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN DATA

PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN DATA PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN DATA 2.1. Pengumpulan Data Salah satu hal yang mempengaruhi kualitas hasil penelitian adalah kualitas data yang di kumpulkan. Pengumpulan data dapat dilakukan dengan

Lebih terperinci

Metode Simpleks Kasus Minimisasi

Metode Simpleks Kasus Minimisasi Metode Simpleks Kasus Minimisasi Penyimpangan-penyimpangan dari Bentuk Standar 1. Minimisasi Fungsi tujuan dari permasalahan linear programming yang bersifat minimisasi, harus diubah menjadi maksimisasi,

Lebih terperinci

Pengambilan Keputusan dalam Keadaan Tidak Ada Kepastian IRA PRASETYANIGRUM

Pengambilan Keputusan dalam Keadaan Tidak Ada Kepastian IRA PRASETYANIGRUM Pengambilan Keputusan dalam Keadaan Tidak Ada Kepastian IRA PRASETYANIGRUM Pengambilan Keputusan dalam Keadaan Tidak Ada Kepastian Keputusan dalam keadaan tidak ada kepastian terjadi jika pengambilan keputusan

Lebih terperinci

Perbedaan antara permutasi dan kombinasi adalah : Dalam permutasi, urutan objek dibedakan.

Perbedaan antara permutasi dan kombinasi adalah : Dalam permutasi, urutan objek dibedakan. erbedaan antara permutasi dan kombinasi adalah : Dalam permutasi, urutan objek dibedakan. Sedangkan dalam kombinasi, urutan objek yang dipilih tidak dibedakan. 1 Sebagai gambaran, misal dari 5 orang (

Lebih terperinci

Danang Triagus Setiyawan ST.,MT

Danang Triagus Setiyawan ST.,MT Danang Triagus Setiyawan ST.,MT Metode ini didasari atas gagasan pergerakan dari satu titik ekstrim ke titik ekstrim yang lain pada satu susunan konvek yang dibentuk oleh set fungsi kendala dan kondisi

Lebih terperinci

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aditya Wikan Mahastama mahas@ukdw.ac.id Sistem Optik dan Proses Akuisisi Citra Digital 2 UNIV KRISTEN DUTA WACANA GENAP 1213 v2 Bisa dilihat pada slide berikut. SISTEM OPTIK MANUSIA

Lebih terperinci

PERTEMUAN 5 Metode Simpleks Kasus Minimum

PERTEMUAN 5 Metode Simpleks Kasus Minimum PERTEMUAN 5 Metode Simpleks Kasus Minimum Untuk menyelesaikan Persoalan Program Linier dengan Metode Simpleks untuk fungsi tujuan memaksimumkan dan meminimumkan caranya berbeda. Model matematika dari Permasalahan

Lebih terperinci

5. STATISTIKA PENYELESAIAN. a b c d e Jawab : b

5. STATISTIKA PENYELESAIAN. a b c d e Jawab : b . STATISTIKA A. Membaca Sajian Data dalam Bentuk Diagram. UN 00 IPS PAKET A Diagram lingkaran berikut menunjukan persentase jenis pekerjaan penduduk di kota X. Jumlah penduduk seluruhnya adalah 3.600.000

Lebih terperinci

MODEL TRANSPORTASI - II MATAKULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan Ke-9. Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

MODEL TRANSPORTASI - II MATAKULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan Ke-9. Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia MODEL TRANSPORTASI - II MATAKULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan Ke-9 Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 Menentukan Entering Variable & Leaving Variable Tahap selanjutnya

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Matriks 2.1.1 Pengertian Matriks Matriks adalah susunan segi empat siku-siku dari bilangan bilangan. Bilanganbilangan dalam susunan tersebut dinamakan entri dalam matriks (Anton,

Lebih terperinci

METODE GREEDY PERTEMUAN 12 METODE GREEDY

METODE GREEDY PERTEMUAN 12 METODE GREEDY PERTEMUAN 12 METODE GREEDY Untuk mendapatkan solusi optimal dr permasalahan yg mempunyai dua kriteria yaitu Fungsi Tujuan/Utama & nilai pembatas (constrain) METODE GREEDY Proses Kerja Metode Greedy : Untuk

Lebih terperinci