PENJADWALAN BABAK KUALIFIKASI PIALA DUNIA FIFA 2014 ZONA AMERIKA SELATAN FAIZUL MUBAROK

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENJADWALAN BABAK KUALIFIKASI PIALA DUNIA FIFA 2014 ZONA AMERIKA SELATAN FAIZUL MUBAROK"

Transkripsi

1 PENJADWALAN BABAK KUALIFIKASI PIALA DUNIA FIFA 2014 ZONA AMERIKA SELATAN FAIZUL MUBAROK DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012

2 ABSTRAK FAIZUL MUBAROK. Penjadwalan Babak Kualifikasi Piala Dunia FIFA 2014 Zona Amerika Selatan. Di bawah bimbingan FARIDA HANUM dan TONI BAKHTIAR. Dalam kompetisi sepak bola terdapat perangkat-perangkat yang penting dalam penyelenggaraannya. Salah satunya adalah jadwal pertandingan. Penyusunan jadwal pertandingan harus dilakukan dengan hati-hati dan penuh dengan pertimbangan agar pertandingan sepak bola dapat berjalan dengan lancar. Babak kualifikasi Piala Dunia FIFA 2014 Zona Amerika Selatan melibatkan 10 tim nasional yang tergabung dalam satu grup dengan setiap negara memiliki satu stadion yang digunakan dalam setiap periode waktu. Tim-tim dalam zona ini dikelompokkan berdasarkan karakteristik yang dimiliki yaitu tim kuat, tim paling populer, tim populer, dan tim tidak populer. Tujuan karya tulis ini ialah membuat jadwal pertandingan yang memenuhi beberapa preferensi, seperti setiap tim harus bertanding dua kali dengan tim lain sebagai tuan rumah dan tamu di setiap paruh kompetisi, pertandingan klasik antara tim kuat dan popular harus dimainkan di pekan ke-3, 5, dan 7, serta setiap tim sebanyak-banyaknya bertanding dua kali berturut-turut sebagai tuan rumah ataukah tamu. Masalah penjadwalan ini dimodelkan dalam bentuk Integer Linear Programming.

3 ABSTRACT FAIZUL MUBAROK. Scheduling of the South American Zone of 2014 FIFA World Cup Qualification. Supervised by FARIDA HANUM and TONI BAKHTIAR. In football competitions, there are some devices that are important in implementation. One of them is the match schedule. Scheduling must be done carefully and with full consideration in order a football game can run properly. Scheduling of the South American Zone of 2014 FIFA World Cup Qualification involves 10 national teams from 10 different countries that merged into one group with each state has one stadium that is used in each time period. The teams in this zone are grouped based on their characteristics, those are strong teams, most popular teams, popular teams, and unpopular teams. The purpose of this paper is to make a schedule that meets some preferences, such as each team must compete with other teams twice as a home team and an away team on each half of the competition, a classic match between strong teams and popular teams should be played in the third, fifth, and seventh weeks, and each team should have at most two consecutive games either as a home team or an away team. This scheduling problem is modeled in the form of Integer Linear Programming.

4 PENJADWALAN BABAK KUALIFIKASI PIALA DUNIA FIFA 2014 ZONA AMERIKA SELATAN FAIZUL MUBAROK Skripsi Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains pada Departemen Matematika DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012

5 Judul : Penjadwalan Babak Kualifikasi Piala Dunia FIFA 2014 Zona Amerika Selatan Nama : Faizul Mubarok NIM : G Menyetujui, Pembimbing I, Pembimbing II, Dra. Farida Hanum, M.Si. NIP Dr. Toni Bakhtiar, S.Si, M.Sc. NIP Mengetahui, Ketua Departemen Matematika Dr. Berlian Setiawaty, M.S. NIP Tanggal Lulus :..

6 Assalamu alaikum Wr. Wb. KATA PENGANTAR Alhamdulillahirabbil alamin, segala puji dan syukur penulis sampaikan kepada Allah SWT atas segala limpahan nikmat, rahmat dan karunia Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan karya ilmiah ini. Shalawat beserta salam senantiasa tercurah kepada baginda Rasulullah Muhammad SAW yang syafa`atnya selalu diharapkan di hari akhir kelak. Penyelesaian karya ilmiah ini tidak terlepas dari bantuan berupa masukan, saran, maupun kritikan berbagai pihak. Sebagai bentuk rasa syukur kepada Allah SWT, penulis ingin menyampaikan terima kasih dan penghargaan kepada: 1. Ibu Dra. Farida Hanum, M.Si selaku dosen pembimbing I atas bimbingan, arahan, waktu dan kesabaran yang telah diberikan kepada penulis selama proses penyusunan skripsi ini, 2. Bapak Dr. Toni Bakhtiar, S.Si, M.Sc selaku dosen pembimbing II atas bimbingan, arahan, waktu dan kesabaran yang telah diberikan kepada penulis selama proses penyusunan skripsi ini, 3. Bapak Dr. Ir. Amril Aman, M.Sc selaku dosen penguji atas saran dan masukannya, 4. Para dosen Departemen Matematika atas ilmu yang telah bapak dan ibu berikan, serta para staf departemen Matematika yang telah membantu penulis dalam urusan administrasi, 5. Ayah Dr. H. Abdul Wahid Hasyim, MA, ibu Dra. Hj. Ida Hamdanah, adik-adik Fajar Prana, Fadel Askary dan Ahmad Fairuz beserta keluarga besar untuk semua do a, cinta, dan dukungan yang diberikan. Semoga ini menjadi salah satu persembahan terbaik untuk kalian dan ke depan akan menyusul persembahan terbaik lainnya, 6. Puspi Eko Wiranthi, SE yang dengan sabar telah meluangkan waktunya membantu dalam teknis penelitian penulis, serta dukungan, doa, kebersamaan, semangat, dan kritik yang diberikan. Semoga segera menyelesaikan kuliah program magisternya dan melanjutkan ke jenjang program doktor. Ke depannya, saya pun akan mengikuti jejak yang sama, 7. Teman-teman mahasiswa matematika angkatan 43: Arif, Albrian, Apri, Slamet, Andrew, Subro, Dandi, Zulkarnaen, Dwi, Kuntoaji dan teman-teman lainnya atas segenap dukungannya selama penulis menempuh studi di Departemen Matematika IPB, 8. Kakak-kakak mahasiswa matematika angkatan 41 dan 42 serta adik-adik mahasiswa matematika angkatan 44 dan 45 yang tidak bisa disebutkan satu per satu, 9. Keluarga PPSDM BEM FMIPA Kabinet Ksatria Pembaharu 2008/2009, PSDM BEM KM Kabinet Generasi Inspirasi 2009/2010 dan teman-teman seperjuangan lainnya BEM KM Kabinet Totalitas Perjuangan , FOSMA ESQ 165 untuk semangat, dukungan, kebersamaan, persahabatan, doa, dan kenangan yang diberikan, 10. Teman teman Al Izzer`s, kakak kelas Syamsu Rizal, SP, Afid Khotami, S.Pi, teman seangkatan Satrio Ardi S.Pt, Herman Siregar, STP, Zenal Asikin, SE, M. Iman Damara, SE, Haryadi, S.Si, Maulana Ishak, Wahyu Hendana, Wirudy dan adik-adik kelas serta pihak-pihak lain yang telah membantu penyusunan skripsi ini, yang tidak dapat disebutkan satu per satu atas dukungan, nasihat dan bantuan kepada penulis selama ini. Penulis berharap semoga karya ilmiah ini nantinya akan bermanfaat untuk berbagai pihak dengan berbagai cara. Penulis menyadari bahwa masih banyak kekurangan dalam penyusunan karya ilmiah ini. Oleh karena itu, kritik dan saran yang membangun sangat diharapkan dalam perbaikan atau kelanjutan karya ilmiah ini. Bogor, Desember 2011 Faizul Mubarok

7 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Jakarta pada tanggal 14 Mei Penulis adalah anak pertama dari empat bersaudara dari pasangan Bapak Dr. H. Abdul Wahid Hasyim, MA dan Ibu Dra. Hj. Ida Hamdanah. Penulis menyelesaikan pendidikan taman kanak-kanak di TK. Islam Al Ghifary lulus pada tahun 1994, pendidikan dasar di Madrasah Ibtidaiyah Pembangunan UIN Jakarta lulus pada tahun 2000, pendidikan lanjutan menengah pertama di Madrasah Tsanawiyah Pembangunan UIN Jakarta lulus pada tahun 2003, dan pendidikan menengah atas di SMA Negeri 47 Jakarta lulus pada tahun Penulis diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) pada tahun 2006 dan diterima di Departemen Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam pada tahun Selama mengikuti pendidikan, penulis cukup aktif berorganisasi. Beberapa diantaranya, penulis tercatat sebagai staf Departemen Pendidikan dan Pengembangan Sumberdaya Manusia (PPSDM) Badan Eksekutif Mahasiswa Keluarga Mahasiswa (BEM KM) IPB periode , staf Departemen Pengembangan Sumberdaya Manusia (PSDM) Himpunan Profesi Gugus Mahasiswa Matematika (GUMATIKA) IPB periode , kepala departemen Pengembangan Potensi Sumberdaya Manusia (PPSDM) Badan Eksekutif Mahasiswa Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (BEM FMIPA) IPB periode , Menteri Pengembangan Sumberdaya Manusia (PSDM) Badan Eksekutif Mahasiswa Keluarga Mahasiswa (BEM KM) IPB periode , dewan komisaris Leadership Entrepreneurship School (LES) Badan Eksekutif Mahasiswa Keluarga Mahasiswa (BEM KM) IPB periode Penulis juga aktif mengikuti berbagai kepanitiaan dan sering ditunjuk sebagai koordinator dan steering committee. Di samping itu, penulis juga menjadi guru privat dan guru di beberapa bimbingan belajar di Jakarta maupun di Bogor.

8 DAFTAR ISI Halaman DAFTAR GAMBAR.....viii I PENDAHULUAN Latar Belakang Tujuan... 1 II LANDASAN TEORI Pemrograman Linear Integer Linear Programming Metode Branch and Bound... 4 III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH Deskripsi Masalah Formulasi Masalah... 8 IV PENYELESAIAN MASALAH PENJADWALAN BABAK KUALIFIKASI PIALA DUNIA 2014 ZONA AMERIKA SELATAN... 9 V SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN vii

9 DAFTAR GAMBAR Halaman 1 Daerah fisibel untuk PL-relaksasi dari IP (6) Daerah fisibel Subproblem 2 (x 2 1) dan Subproblem 3 (x 2 2) Seluruh pencabangan pada metode Branch and Bound untuk menentukan solusi optimal dari IP (6), dengan t menyatakan urutan penyelesaian subproblem... 7 viii

10 I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada tahun 206 SM, pada masa pemerintahan Dinasti Tsin dan Han, masyarakat Cina telah memainkan bola yang disebut tsu chu. Tsu sendiri artinya menerjang bola dengan kaki. sedangkan chu, berarti bola dari kulit dan ada isinya. Permainan bola saat itu menggunakan bola yang terbuat dari kulit binatang, dengan aturan menendang, menggiring dan memasukkanya ke sebuah jaring yang dibentangkan diantara dua tiang. Versi sejarah kuno tentang sepak bola yang lain datangnya dari negeri Jepang. Dikatakan bahwa sejak abad ke-8, masyarakat Jepang telah mengenal permainan bola, yang disebut dengan kemari. Sedangkan bola yang dipergunakan adalah kulit kijang, yang di tengahnya sudah berlubang dan berisi udara. Bill Muray, salah seorang sejarawan sepak bola, dalam bukunya The World s Game: A History of Soccer, menyatakan bahwa permainan sepak bola sudah dikenal sejak awal masehi. Pada saat itu, masyarakat Mesir Kuno sudah mengenal teknik membawa dan menendang bola yang terbuat dari buntalan kain linen. Sedangkan dalam sejarah yang lain, khususnya Yunani Purba juga sudah mengenal sebuah permainan yang disebut episcuro, yang tidak lain adalah permainan menggunakan bola. Bukti sejarah ini tergambar pada relief-relief museum yang melukiskan anak muda memegang bola dan memainkannya dengan pahanya. Piala Dunia adalah kompetisi antarnegara dalam dunia sepak bola internasional yang diselenggarakan oleh Federation Internationale de Football Association. (FIFA). Babak final turnamen ini diikuti oleh tim yang lolos kualifikasi di berbagai zona. Piala Dunia diselenggarakan setiap empat tahun sekali. Lebih dari 160 tim nasional setiap negara bertanding dalam turnamen kualifikasi regional untuk meraih tempat dalam babak final. Babak final melibatkan 32 tim nasional (peningkatan sejak tahun 1998) yang berkompetisi selama 4 minggu di negara tuan rumah. Dalam kompetisi sepak bola terdapat perangkat-perangkat penting dalam penyelenggaraannya, salah satunya adalah jadwal pertandingan. Penyusunan jadwal pertandingan harus dilakukan dengan hati-hati dan penuh dengan pertimbangan agar pertandingan sepak bola dapat berjalan dengan lancar. Masalah penjadwalan sepak bola dapat diselesaikan dengan beberapa cara. Salah satu caranya adalah dengan memodelkan masalah penjadwalan pertandingan sepak bola sebagai suatu masalah Integer Linear Programming (ILP). ILP adalah masalah optimisasi dengan fungsi objektif dan kendala yang linear serta variabel integer. Sumber utama karya ilmiah ini ialah tulisan Fiallos et al. (2010) yang berjudul Scheduling Soccer League of Honduras using Integer Programming. Karya ilmiah ini akan membahas bagaimana memformulasikan dan menyelesaikan masalah penjadwalan pertandingan dalam bentuk ILP dengan mengambil contoh kasus babak kualifikasi Piala Dunia FIFA 2014 Zona Amerika Selatan dengan menggunakan bantuan software LINGO Tujuan Karya ilmiah ini bertujuan memodelkan dan menyelesaikan masalah penjadwalan pertandingan sepak bola babak kualifikasi Piala Dunia FIFA 2014 Zona Amerika Selatan melalui Integer Linear Programming (ILP).

11 II LANDASAN TEORI Pada pembuatan model penjadwalan pertandingan sepak bola babak kualifikasi Piala Dunia FIFA 2014 Zona Amerika Selatan, diperlukan pemahaman beberapa teori yang digunakan di dalam penyelesaiannya, di antaranya teori Pemrograman Linear (PL), Integer Linear Programming (ILP), dan metode Branch and Bound untuk menyelesaikan masalah Integer Programming. Berikut ini akan dibahas satu per satu. 2.1 Pemrograman Linear Definisi 1 (Fungsi Linear) Misalkan menyatakan suatu fungsi dalam variabel-variabel. adalah suatu fungsi linear jika dan hanya jika untuk himpunan konstanta,. (Winston 2004) Sebagai contoh, merupakan fungsi linear, sementara bukan fungsi linear. Suatu persamaan merupakan persamaan linear, apabila f fungsi linear. Definisi 2 (Pertidaksamaan Linear) Untuk sembarang fungsi linear dan sembarang bilangan b, pertidaksamaan dan dikatakan pertidaksamaan linear. Misalkan b sembarang bilangan, suatu persamaan merupakan persamaan linear. (Winston 2004) Pemrograman Linear (PL) adalah suatu masalah optimasi yang memenuhi ketentuanketentuan sebagai berikut. a) Tujuan masalah tersebut adalah memaksimumkan atau meminimumkan suatu fungsi linear dari sejumlah variabel keputusan. Fungsi linear yang akan dimaksimumkan atau diminimumkan ini disebut fungsi objektif. b) Nilai variabel-variabel keputusannya harus memenuhi suatu himpunan kendala. Setiap kendala harus berupa persamaan linear atau pertidaksamaan linear. c) Variabel keputusan harus taknegatif atau tidak dibatasi tandanya. (Winston 1995) Suatu PL dikatakan memiliki bentuk standar seperti yang didefinisikan sebagai berikut. Definisi 3 (Bentuk Standar PL) Suatu pemrograman linear dikatakan mempunyai bentuk standar jika berbentuk: minimumkan terhadap, (1) dengan x dan c merupakan vektor berukuran n, vektor b berukuran m, sedangkan A merupakan matriks berukuran m n. Matriks A disebut matriks kendala. (Nash & Sofer 1996) Sebagai catatan, yang dimaksud dengan vektor berukuran n adalah vektor yang memiliki dimensi (ukuran) n 1. Definisi 4 (Solusi Optimal) Solusi optimal terbaik adalah suatu titik dalam daerah fisibel yang menyebabkan nilai fungsi objektif terkecil (dalam masalah minimisasi). Untuk masalah maksimisasi, solusi optimal suatu PL adalah suatu titik dalam daerah fisibel yang menyebabkan nilai fungsi objektif terbesar. Solusi Pemrograman Linear (Winston 2004) Untuk menyelesaikan suatu masalah PL metode simpleks merupakan salah satu metode yang dapat menghasilkan solusi optimal. Metode ini mulai dikembangkan oleh Dantzig pada tahun Dalam perkembangannya, metode ini adalah metode yang umum digunakan untuk menyelesaikan masalah PL, yaitu berupa metode iteratif (proses mencari solusi yang dilakukan secara berulang-ulang hingga didapatkan solusi yang diinginkan) untuk menyelesaikan masalah PL berbentuk standar.

12 3 Pada masalah PL (1), vektor x yang memenuhi kendala disebut sebagai solusi dari PL (1). Misalkan matriks A dinyatakan sebagai, dengan B merupakan matriks taksingular berukuran m m yang elemennya berupa koefisien variabel basis dan N merupakan matriks yang elemennya berupa koefisien variabel nonbasis pada matriks kendala. Matriks B disebut matriks basis untuk PL (1). Misalkan x dapat dinyatakan sebagai vektor dengan adalah vektor variabel basis dan nonbasis, maka adalah vektor variabel dinyatakan sebagai. (4) Dari PL tersebut diperoleh:,. Misalkan dipilih dan, maka matriks basisnya adalah. (2) Karena B adalah matriks taksingular, maka B memiliki invers, sehingga dari (2) dapat dinyatakan sebagai : Definisi 5 (Solusi Basis). (3) Solusi dari suatu PL disebut solusi basis jika: i. solusi tersebut memenuhi kendala pada PL, ii. kolom-kolom dari matriks koefisien yang berpadanan dengan komponen taknol adalah bebas linear. (Nash & Sofer 1996) Definisi 6 (Solusi Basis Fisibel) Vektor x disebut solusi fisibel basis jika x merupakan solusi basis dan. Salah satu cara menentukan solusi basis fisibel awal adalah dengan membuat. (Nash & Sofer 1996) Ilustrasi solusi basis dan solusi basis fisibel diberikan dalam Contoh 1. Contoh 1 Misalkan diberikan pemrograman linear berikut: minimumkan terhadap Dengan menggunakan matriks basis di atas, didapatkan.. (5) Solusi (5) merupakan solusi basis, karena memenuhi kendala pada PL (4) dan kolomkolom pada matriks kendala yang berpadanan dengan komponen taknol dari (5) yaitu B adalah bebas linear (kolom yang satu bukan merupakan kelipatan dari kolom yang lain). Solusi (5) juga merupakan solusi basis fisibel, karena nilai-nilai variabelnya lebih dari atau sama dengan nol. Definisi 7 (Daerah Fisibel) Daerah fisibel untuk suatu PL adalah himpunan semua titik yang memenuhi semua kendala dan pembatasan tanda pada PL tersebut. (Winston 2004) 2.2 Integer Linear Programming Model Integer Linear Programming (ILP) atau disebut juga Integer Programming (IP), adalah suatu model pemrograman linear dengan variabel yang digunakan berupa

13 4 bilangan bulat (integer). Jika semua variabel harus bilangan bulat, maka masalah tersebut disebut pure integer programming. Jika hanya sebagian yang harus berupa bilangan bulat, maka disebut mixed integer programming. Jika model tersebut hanya mengharuskan nilai nol atau satu untuk variabelnya, dinamakan zero-one integer programming. (Garfinkel & Nemhauser 1972) Definisi 9 (Pemrograman Linear Relaksasi) PL-relaksasi merupakan pemrograman linear yang diperoleh dari suatu IP dengan menghilangkan kendala bilangan bulat atau kendala 0-1 pada setiap variabelnya. Untuk masalah meminimumkan, nilai fungsi objektif yang optimal di PL-relaksasi lebih kecil atau sama dengan nilai fungsi objektif yang optimal di IP, sedangkan untuk masalah memaksimumkan nilai fungsi objektif yang optimal di PL-relaksasi lebih besar atau sama dengan nilai fungsi objektif yang optimal di IP. (Winston 2004) 2.3 Metode Branch and Bound Dalam penulisan karya ilmiah ini, untuk memperoleh solusi optimal dari masalah IP digunakan software LINGO 8.0 yaitu sebuah program yang didesain untuk aplikasi riset operasi dalam membangun dan menentukan solusi model linear, nonlinear dan optimisasi integer dengan prinsip pemecahannya berdasarkan metode branch and bound. Keunggulan metode ini terletak pada tingkat efektivitasnya dalam memecahkan masalah dengan hasil yang akurat. Prinsip dengan metode branch and bound adalah memecah daerah fisibel dari masalah PL-relaksasi dengan membuat subproblem-subproblem. Daerah fisibel pemrograman linear adalah daerah yang memenuhi semua kendala pemrograman linear. Branching Membuat partisi daerah solusi dari masalah PL-relaksasi ke dalam subproblem. Tujuannya untuk menghapus daerah solusi yang takfisibel. Hal ini dapat dicapai dengan menentukan kendala yang penting untuk menghasilkan solusi IP, secara tidak langsung titik integer yang takfisibel terhapus. Dengan kata lain, hasil pengumpulan lengkap dari subproblem-subproblem ini menunjukkan setiap titik integer yang fisibel dalam masalah asli. Proses ini dinamakan branching. Bounding Misalkan masalah tersebut diasumsikan merupakan tipe maksimisasi, nilai objektif yang optimal untuk setiap subproblem dibuat dengan membatasi pencabangan dengan batas atas dari nilai objektif yang dihubungkan dengan sembarang nilai integer yang fisibel. Hal ini sangat penting untuk mengatur dan menempatkan solusi optimal. Operasi ini yang menjadi alasan dinamakan bounding. (Taha 1975) Metode branch and bound diawali dengan menyelesaikan LP-relaksasi dari suatu masalah IP. Jika semua nilai variabel keputusan solusi optimal sudah berupa integer, maka solusi tersebut merupakan solusi optimal ILP. Jika tidak, dilakukan pencabangan dan penambahan batasan pada LP-relaksasinya kemudian diselesaikan. Winston (2004) menyebutkan bahwa nilai fungsi objektif optimal untuk ILP nilai fungsi objektif optimal untuk LP-relaksasi (masalah maksimisasi), sehingga nilai fungsi objektif optimal LP-relaksasi merupakan batas atas bagi nilai fungsi objektif optimal untuk masalah ILP. Diungkapkan pula oleh Winston (2004) bahwa nilai fungsi objektif optimal untuk suatu kandidat solusi merupakan batas bawah nilai fungsi objektif optimal untuk masalah ILP asalnya. Suatu kandidat solusi didapat jika solusi dari suatu subproblem sudah menemui kendala integer pada masalah ILP, artinya semua variabelnya sudah bernilai integer. Berikut ini adalah langkah-langkah penyelesaian suatu masalah maksimisasi dengan metode branch and bound. 1. Langkah 0 Didefinisikan z sebagai batas bawah dari nilai fungsi objektif (solusi) ILP yang optimal. Pada awalnya ditetapkan z = - dan i = Langkah 1 Subproblem PL (i) dipilih sebagai bagian masalah berikutnya untuk dipecahkan, Subproblem PL (i) diselesaikan dan diukur dengan kondisi yang sesuai.

14 5 a. Jika PL (i) terukur dan solusi PL yang ditemukan lebih baik maka batas bawah z diperbarui. Jika tidak, bagian masalah (subproblem) baru i yang dipilih dan langkah 1 diulangi. Jika semua subproblem telah diteliti maka proses dihentikan. b. Jika PL(i) tidak terukur, proses dilanjutkan ke langkah 2 untuk melakukan pencabangan PL(i). Menurut Winston (2004), suatu subproblem dikatakan terukur (fathomed) jika terdapat kondisi sebagai berikut. Subproblem tersebut takfisibel, sehingga tidak dapat menghasilkan solusi optimal untuk IP. Subproblem tersebut menghasilkan suatu solusi optimal dengan semua variabelnya bernilai integer. Jika solusi optimal ini mempunyai nilai fungsi objektif yang lebih baik daripada solusi fisibel yang diperoleh sebelumnya, maka solusi ini menjadi kandidat solusi optimal dan nilai fungsi objektifnya menjadi batas bawah nilai fungsi objektif optimal bagi masalah IP pada saat itu. Bisa jadi subproblem ini menghasilkan solusi optimal untuk masalah IP. Nilai fungsi objektif optimal untuk subproblem tersebut tidak melebihi batas bawah saat itu, maka subproblem ini dapat dieliminasi. 3. Langkah 2 Dipilih satu variabel x j yang nilai optimalnya adalah x * j yang tidak memenuhi batasan integer dalam solusi LP i. Bidang disingkirkan dengan membuat dua subproblem PL, yaitu dan, sehingga diperoleh kendala subproblem baru sebagai berikut: Subproblem baru 1: kendala subproblem lama + kendala Subproblem baru 2 : kendala subproblem lama + kendala dengan didefinisikan sebagai integer terbesar yang kurang dari satu atau sama 6.66 dengan. Selanjutnya kembali ke Langkah 1. (Taha 1996) Untuk memudahkan pemahaman mengenai metode branch and bound diberikan contoh sebagai berikut. 5 Contoh 2 Misalkan diberikan pemrograman integer (IP) sebagai berikut: maksimumkan z = 4x 1 + 5x 2, terhadap: 3x 1 + 6x 2 40, x 1 10, 3x 2 15, x 1, x 2 0 dan integer. (6) Setelah diselesaikan menggunakan software LINGO 8.0 didapatkan solusi optimal PL-relaksasi dari masalah IP (6) adalah x 1 = 10, x 2 = 1.66, z = (lihat Lampiran 1). Batas atas nilai optimal fungsi objektif masalah IP (6) adalah Daerah fisibel PL-relaksasi masalah (6) ditunjukkan pada Gambar 1 (daerah yang diarsir). Solusi optimal berada pada titik perpotongan garis yang berasal dari kendala pertidaksamaan masalah (6). 0 x 2 = x 1 = 10 Gambar 1 Daerah fisibel untuk PL-relaksasi dari IP (6). Langkah berikutnya adalah memartisi daerah fisibel PL-relaksasi menjadi dua bagian berdasarkan variabel yang berbentuk pecahan (non-integer). Dipilih x 2 sebagai dasar pencabangan. Jika masalah PL-relaksasinya 10

15 diberi nama Subproblem 1, maka pencabangan tersebut menghasilkan 2 Subproblem, yaitu: Subproblem 2: Subproblem 1 ditambah kendala x 2 1; Subproblem 3: Subproblem 1 ditambah kendala x 2 2; Hal ini diilustrasikan secara grafis pada Gambar 2. 0 Gambar 2 Daerah fisibel Subproblem 2 (x 2 1) dan Subproblem 3 (x 2 2). Setiap titik (solusi) fisibel dari IP (6) termuat dalam daerah fisibel Subproblem 2 atau Subproblem 3. Setiap subproblem ini saling lepas. Subproblem 2 dan Subproblem 3 dikatakan dicabangkan atas x 2. Sekarang dipilih subproblem yang belum diselesaikan. Misalkan dipilih Subproblem 2, kemudian diselesaikan. Solusi optimal yang didapatkan untuk Subproblem 2 adalah x 1 = 10, x 2 = 1, z = 45 (lihat Lampiran 1). Solusi dari Subproblem 2 semuanya bernilai integer sehingga tidak perlu lagi dilakukan pencabangan pada Subproblem 2. Nilai optimum Subproblem 2 menjadi batas bawah pertama yaitu 45. Saat ini subproblem yang belum diselesaikan adalah Subproblem 3. Solusi optimal untuk Subproblem 3 adalah x 1 = 9.33, x 2 = 2, z = (lihat Lampiran 1). Karena solusi optimum yang dihasilkan Subproblem 3 bukan solusi integer, maka dipilih pencabangan pada Subproblem 3 atas x 1, sehingga diperoleh dua subproblem lagi, yakni: Subproblem 4: Subproblem 3 ditambah kendala x 1 9; Subproblem 5: Subproblem 3 ditambah kendala x 1 10; Subproblem 4 dan Subproblem 5 diselesaikan satu per satu. Subproblem 5 takfisibel (lihat Lampiran1), maka subproblem ini tidak menghasilkan solusi optimum. Solusi optimal untuk Subproblem 4 adalah x 1 = 9, x 2 = 2.16, z = (lihat Lampiran 1). Karena solusi optimum Subproblem 4 bukan solusi integer, maka dipilih pencabangan Subproblem 4 pada x 2, sehingga diperoleh dua subproblem lagi, yaitu: Subproblem 6: Subproblem 4 ditambah kendala x 2 2; Subproblem 7: Subproblem 4 ditambah kendala x 2 3; Penyelesaian Subproblem 6 menghasilkan solusi optimum yang berupa integer, dengan x 1 = 9, x 2 = 2, z = 46 (lihat Lampiran 1). Diperoleh kandidat solusi optimum yang baru dari Subproblem 6. Karena nilai z baru pada Subproblem 6 lebih baik daripada nilai z pada Subproblem 2, maka solusi pada Subproblem 6 menjadi batas bawah yang baru. Subproblem 7 menghasilkan solusi optimum x 1 = 7.33, x 2 = 3, z = (lihat Lampiran 1). Karena solusi optimum dari Subproblem 7 tidak lebih baik dari batas bawah yang baru, maka tidak perlu dilakukan pencabangan pada Subproblem 7. Dengan demikian, solusi optimum pada IP (6) adalah solusi optimum dari Subproblem 6, yaitu x 1 = 9, x 2 = 2, z = 46 (lihat Lampiran 1). Pohon pencabangan yang menunjukkan penyelesaian masalah IP (6) secara keseluruhan ditunjukkan pada Gambar 3.

16 7 Subproblem 1 x 1 = 10, x 2 = 1.66, z = (batas atas) x 2 2 x 2 1 t = 2 t = 1 Subproblem 3 Subproblem 2 x 1 = 9.33, x 2 = 2, z = x 1 = 10, x 2 = 1, z = 45 (batas bawah ke-1) x 1 10 t = 3 x 1 9 Subproblem 5 t = 4 Subproblem 4 Solusi takfisibel x 1 = 9, x 2 = 2.16, z = x 2 3 x 2 2 t = 6 t = 5 Subproblem 7 Subproblem 6 x 1 = 7.33, x 2 = 3, z = x 1 = 9, x 2 = 2, z = 46 (batas bawah ke-2) Gambar 3 Seluruh percabangan pada metode Branch and Bound untuk menentukan solusi optimal dari IP (6), dengan t menyatakan urutan penyelesaian subproblem. III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH 3.1 Deskripsi Masalah Tim nasional yang terlibat babak kualifikasi zona Amerika Selatan ialah Brasil, Argentina, Uruguay, Chile, Paraguay, Kolombia, Peru, Bolivia, Venezuela, dan Ekuador. Menurut aturan FIFA negara sebagai tuan rumah Piala Dunia secara otomatis langsung lolos ke putaran final, tanpa melalui babak kualifikasi. Namun, model yang digunakan setiap tim harus bertanding satu kali per pekan, sehingga Brazil tetap diikutsertakan dalam masalah ini. Tim-tim dibedakan berdasarkan karakteristik yang dimiliki menjadi tim kuat, tim paling populer, tim populer, dan tim tidak populer. Tim yang termasuk ke dalam kategori tim kuat adalah Brasil, Argentina, Uruguay, dan Chile. Tim paling populer adalah Brasil dan Argentina. Tim populer adalah Argentina, Brasil, Uruguay, dan Chile. Sedangkan tim tidak populer adalah Paraguay, Kolombia, Peru, Bolivia, Venezuela, dan Ekuador. Untuk menyusun penjadwalan pertandingan sepak bola babak kualifikasi Piala Dunia FIFA 2014 Zona Amerika Selatan diperlukan data tentang kondisi yang menunjukkan bagaimana jadwal yang baru dapat dibuat. Kondisi-kondisi ini difokuskan untuk mempromosikan turnamen, menjaga iklim persaingan dan kesuksesan ekonomi dari suatu penyelenggaraan turnamen.

17 8 Kondisi-kondisi ini dirumuskan sebagai kendala-kendala pada model yang digunakan. 3.2 Formulasi Masalah Masalah penjadwalan pertandingan sepak bola babak kualifikasi Piala Dunia FIFA 2014 Zona Amerika Selatan dapat diformulasikan sebagai Integer Linear Programming (ILP). Untuk memudahkan pemahaman terhadap formulasi model matematis yang akan dikembangkan, terlebih dahulu disajikan notasi-notasi matematis yang akan digunakan dalam pengembangan model. Notasi tersebut dikelompokkan menjadi tiga kelompok, yaitu himpunan, parameter, dan variabel keputusan. Ketiga notasi tersebut secara lebih detail dapat dijelaskan sebagai berikut: a. Himpunan I himpunan semua tim tuan rumah J himpunan semua tim tamu STR himpunan tim kuat MPOP himpunan tim paling populer POP himpunan tim populer NMPOP himpunan tim tidak populer K himpunan pekan untuk paruh pertama turnamen b. Parameter V ijk bobot untuk mengatur pertandingan klasik yang menjadi prioritas Dalam model pengoptimuman ini yang menjadi prioritas adalah pertandingan klasik (pertandingan sesama kategori tim kuat dan populer) tidak dijadwalkan pada salah satu dari dua pekan pertama atau dua pekan terakhir dari setiap setengah turnamen. Akibatnya, pertandingan klasik dimainkan di pekan ke-3, 5, dan 7 dari setiap setengah turnamen. Dengan prioritas di atas dapat ditetapkan V ijk = 0 untuk i, j {Brasil, Argentina, Uruguay, Chile} dan k {3, 5, 7} dan V ijk 0 untuk i, j, k lainnya. Data lengkap bobot terdapat pada Lampiran. c. Variabel keputusan X ijk = 1, jika tim i bertanding dengan tim j pada pekan k 0, selainnya Y ik = W ik = Bf i = Bl i = Tujuan utama melakukan penjadwalan adalah menentukan tim tuan rumah dan tim tamu yang diikutsertakan pada setiap pekan dari paruh pertama turnamen dengan meminimumkan banyaknya bobot pertandingan klasik, maka untuk i j, fungsi objektif dari permasalahan ini dapat dimodelkan sebagai berikut: min 1, jika tim i bertanding sebagai tim tuan rumah pada pekan k dan k+1 0, selainnya 1, jika tim i bertanding sebagai tim tamu pada pekan k dan k+1 0, selainnya 1, jika tim i bertanding sebagai tim tamu pada pekan ke-1 dan tim tuan rumah pada pekan ke-9 0, selainnya 1, jika tim i bertanding sebagai tim tuan rumah pada pekan ke-1 dan tim tamu pada pekan ke-9 0, selainnya dengan kendala-kendala sebagai berikut: 1. Di setiap paruh kompetisi setiap tim bertanding satu kali per pekan melawan tim lain. 2. Di setiap paruh kompetisi setiap tim bertanding satu kali melawan tim lain, apakah sebagai tim tuan rumah ataukah tim tamu.

18 9 3. Sebanyak-banyaknya setiap tim bertanding dua kali berturut-turut melawan tim lain sebagai tim tuan rumah. 4. Kendala ini membatasi setiap tim yang bertanding melawan tim lain sebagai tim tuan rumah berturut-turut. 5. Sebanyak-banyaknya setiap tim bertanding dua kali berturut-turut melawan tim lain sebagai tim tamu. 8. Pertandingan klasik dipertandingkan pada pekan ke-3, 5, dan Setiap tim tidak bertanding melawan tim kuat dua kali berturut-turut. 6. Kendala ini membatasi setiap tim yang bertanding melawan tim lain sebagai tim tamu berturut-turut. 10. Kendala ini memaksa setiap tim tidak populer bertanding melawan dua tim paling populer masing-masing sebagai tim tuan rumah dan tim tamu di setiap paruh kompetisi. 7. Karena seluruh pertandingan akan dilaksanakan dalam dua putaran, maka keberturutan suatu tim sebagai tim tuan rumah atau tim tamu harus juga diperhitungkan di dua pertandingan pertama atau dua pertandingan terakhir. 11. Kendala ini menjamin setiap tim populer bertanding melawan tim populer lainnya setidaknya sekali sebagai tuan rumah. IV PENYELESAIAN MASALAH PENJADWALAN BABAK KUALIFIKASI PIALA DUNIA 2014 ZONA AMERIKA SELATAN Babak kualifikasi Piala Dunia FIFA 2014 Zona Amerika Selatan melibatkan 10 tim nasional dari 10 negara yang berbeda yang setidaknya memiliki 1 stadion yang digunakan dalam setiap pertandingan. Di samping itu, setiap tim nasional akan bertemu sebanyak dua kali dengan tim nasional lainnya, yaitu satu sebagai tim tuan rumah dan satu sebagai tim tamu. Banyaknya pertandingan dihitung sebagai 2(n 1) dengan n adalah banyaknya tim yang bertanding dalam kualifikasi ini. Tim nasional yang terlibat dalam kualifikasi ini memiliki karakteristik yang berbeda. Terdapat empat jenis karakteristik yang dipertimbangkan pada permasalahan ini, yaitu tim kuat, tim paling populer, tim populer,

19 10 dan tim tidak populer. Tim yang termasuk ke dalam kategori tim kuat adalah Brasil, Argentina, Uruguay, dan Chile. Tim paling populer adalah Brasil dan Argentina. Tim populer adalah Argentina, Brasil, Uruguay, dan Chile. Sedangkan tim tidak populer adalah Paraguay, Kolombia, Peru, Bolivia, Venezuela, dan Ekuador. Setiap tim nasional bertanding maksimal sebanyak dua kali berturut-turut, sebagai tim tuan rumah maupun tim tamu serta melawan tim kuat. Setiap tim nasional bertanding sebagai tim tuan rumah atau tim tamu. Pertandingan klasik (pertandingan sesama kategori tim kuat) dimainkan di pekan ke-3, 5, dan 7. Tabel 1. Daftar tim nasional peserta babak kualifikasi Piala Dunia 2014 Indeks Tim Nama Tim Nama Stadion Kategori Tim 1 Brasil Various National Stadia STR, MPOP, POP 2 Argentina Antonio Vespucio Liberti STR, MPOP, POP 3 Uruguay Estadio Centenario STR, POP 4 Chile Nacional STR, POP 5 Paraguay Defensores del Chaco NMPOP 6 Kolombia El Campin NMPOP 7 Peru Estadio Nacional NMPOP 8 Bolivia Hernando Siles NMPOP 9 Venezuela Monumental de Maturin NMPOP 10 Ekuador Olimpico Atahualpa NMPOP Untuk memformulasikan ILP, kategori tim didefinisikan pada setiap tim i = 1, 2,, 10, tim j = 1, 2,, 10, pekan k = 1, 2,, 9, kategori tim STR = 1, 2, 3, 4, kategori tim MPOP = 1, 2, kategori tim POP = 1, 2, 3, 4, kategori tim NMPOP = 5, 6,, 10, sehingga masalahnya dapat diformulasikan dalam ILP berikut: 2. Di setiap paruh kompetisi setiap tim bertanding satu kali melawan tim lain, apakah sebagai tim tuan rumah ataukah tim tamu. Untuk, i = 1, 2,, 10, j = 1, 2,, 10, dan k = 1, 2,, 9: min dengan kendala: 1. Di setiap paruh kompetisi setiap tim bertanding satu kali per pekan melawan tim lain. Untuk, i = 1, 2,, 10, j = 1, 2,, 10, dan k = 1, 2,,9: 3. Sebanyak-banyaknya setiap tim bertanding dua kali berturut-turut melawan tim lain sebagai tim tuan rumah. Untuk i = 1, 2,,10, j = 1, 2,, 10, dan k = 1, 2,, 9:

20 11 4. Kendala ini membatasi setiap tim yang bertanding melawan tim lain sebagai tim tuan rumah berturut-turut. Untuk i = 1, 2,, 10, dan k = 1, 2,, 9: 9. Setiap tim tidak bertanding melawan tim kuat dua kali berturut-turut. Untuk i = 4, 5,, 10, j = 1, 2,, 4, dan k = 1, 2,, 9: 5. Sebanyak-banyaknya setiap tim bertanding dua kali berturut-turut melawan tim lain sebagai tim tamu. Untuk i = 1, 2,, 10, j = 1, 2,, 10, dan k = 1, 2,, 9: 6. Kendala ini membatasi setiap tim yang bertanding melawan tim lain sebagai tim tamu berturut-turut. Untuk i = 1, 2,, 10, dan k = 1, 2,, 9: 10. Kendala ini memaksa setiap tim tidak populer bertanding melawan dua tim paling populer masing-masing sebagai tim tuan rumah dan tim tamu di setiap paruh kompetisi. Misalnya Brasil vs Peru, Peru vs Argentina. Untuk i = 5, 6,, 10, j = 1, 2,, 4, dan k = 1, 2,, 9: 7. Karena seluruh pertandingan akan dilaksanakan dalam dua putaran, maka keberturutan suatu tim sebagai tim tuan rumah atau tim tamu harus juga diperhitungkan di dua pertandingan pertama atau dua pertandingan terakhir. Untuk i = 1, 2,, 10, j = 1, 2,, 10, dan k = 1, 8, 9: 8. Pertandingan klasik dipertandingkan pada pekan ke-3, 5, dan 7. Untuk i = 1, 2,, 4, j = 1, 2,, 4, dan k = 3, 5, 7: 11. Kendala ini menjamin setiap tim populer bertanding melawan tim populer lainnya setidaknya sekali sebagai tuan rumah. Untuk i = 1, 2,,4, j = 1, 2,, 4, dan k = 1, 2,, 9: Pada uraian tersebut, terlihat bahwa banyak sekali persamaan maupun pertdaksamaan yang harus diselesaikan. Dalam hal ini sulit jika digunakan metode branch and bound secara manual. Masalah di atas selanjutnya diselesaikan dengan menggunakan LINGO 8.0. Detail dari pemodelan tersebut dapat dilihat di Lampiran 2. Total waktu yang dibutuhkan untuk mendapatkan solusi dari proses ini adalah 2 menit 32 detik. Komputer yang digunakan untuk melakukan proses ini adalah komputer dengan processor intel Core 2 Duo 2.20 GHz dengan kecepatan memori RAM 2940 MB. Hasil komputasi tidak semuanya dicantumkan, karena terlalu banyak. Hasil yang dicantumkan hanya untuk X yang bernilai 1 saja. Dari hasil yang diperoleh, setiap tim bertanding maksimal sebanyak dua kali berturut-turut, sebagai tim tuan rumah

21 12 maupun tim tamu serta melawan tim kuat, pertandingan klasik (pertandingan kategori sesama tim kuat) dimainkan pada pekan ke- 3, 5, dan 7, setiap tim nasional bertanding dan bertindak sebagai tim tuan rumah atau tim tamu pada setiap pekan. Nilai fungsi objektif yang meminimumkan banyaknya jadwal pertandingan adalah 39. Tabel 2. Jadwal pertandingan babak kualifikasi Piala Dunia 2014 Pekan ke-1 Pekan ke-2 Pekan ke-3 Argentina vs Venezuela Brasil vs Bolivia Argentina vs Uruguay Uruguay vs Paraguay Uruguay vs Peru Chile vs Brasil Kolombia vs Brasil Paraguay vs Kolombia Kolombia vs Ekuador Peru vs Chile Venezuela vs Chile Bolivia vs Peru Bolivia vs Ekuador Ekuador vs Argentina Venezuela vs Paraguay Pekan ke-4 Pekan ke-5 Pekan ke-6 Uruguay vs Venezuela Brasil vs Argentina Brasil vs Ekuador Paraguay vs Brasil Chile vs Uruguay Argentina vs Kolombia Peru vs Argentina Kolombia vs Peru Paraguay vs Chile Bolivia vs Kolombia Venezuela vs Bolivia Peru vs Venezuela Ekuador vs Chile Ekuador vs Paraguay Bolivia vs Uruguay Pekan ke-7 Pekan ke-8 Pekan ke-9 Uruguay vs Brasil Brasil vs Peru Uruguay vs Ekuador Chile vs Argentina Argentina vs Paraguay Kolombia vs Chile Paraguay vs Bolivia Chile vs Bolivia Peru vs Paraguay Peru vs Ekuador Kolombia vs Uruguay Bolivia vs Argentina Venezuela vs Kolombia Ekuador vs Venezuela Venezuela vs Brasil *keterangan : tim yang pertama kali disebut di setiap pekan bertindak sebagai tim tuan rumah. Contoh Peru vs Chile pada pekan 1, maka Peru menjadi tim tuan rumah dan Chile menjadi tim tamu. V SIMPULAN DAN SARAN 5.1 Simpulan Dalam membuat jadwal pertandingan sepak bola yang baik dan tersusun rapi dalam kompetisi sepak bola sangatlah penting. Banyak aspek yang harus dikelola di dalamnya, seperti banyaknya penonton, penjualan tiket dan pertandingan besar antara kedua tim. Oleh sebab itu, permasalahan yang muncul adalah bagaimana cara membuat jadwal pertandingan sepak bola yang tepat dan menguntungkan semua pihak. Dalam karya ilmiah ini, telah diperlihatkan bahwa masalah penjadwalan pertandingan dapat dipandang sebagai masalah Integer Linear Programming (ILP). Penyelesaian masalah ini menggunakan

22 13 software Lingo 8.0 dengan metode Branch and Bound. Studi kasus untuk masalah penjadwalan pertandingan tersebut adalah model penjadwalan pertandingan babak kualifikasi Piala Dunia FIFA 2014 Zona Amerika Selatan. Adapun manfaatnya adalah pengguna dapat lebih efisien dalam menghasilkan jadwal yang baik, dibandingkan dengan cara manual yang memerlukan banyak waktu dan memungkinkan terjadinya kekeliruan. 5.2 Saran Pada karya ilmiah ini telah dibahas penjadwalan pertandingan babak kualifikasi Piala Dunia FIFA 2014 Zona Amerika Selatan dengan membagi tim ke dalam beberapa kategori. Namun, masalah penjadwalan ini masih difokuskan dalam ruang lingkup di zona lokal yang tidak memperhitungkan ajang kompetisi lainnya. Akan lebih baik lagi jika ada yang menindaklanjuti penelitian ini dengan masalah yang lebih kompleks, misalnya pertandingan babak kualifikasi Piala Dunia FIFA 2014 Zona Amerika Selatan dengan memasukkan kendala dari tim yang berlaga di kompetisi lainnya, seperti kompetisi antara tim Amerika Selatan. DAFTAR PUSTAKA Fiallos J, Perez J, Sabillon F, Licona M Scheduling soccer league of Honduras using integer programming. A. Johnson, J. Miller, eds., Proc Indust. Engr. Res. Conf. Canc un, Mexico. Garfinkel RS & Nemhauser GL Integer Programming. John Wiley & Sons, New York. Murray B The World s Game: A History of Soccer. Univ. of Illinois Press. Chicago. Nash SG & Sofer A Linear and Nonlinear Programming. McGraw-Hill, New York. Taha HA Integer Programming: Theory, Application, and Computations. Academic Press, New York. Taha HA Pengantar Riset Operasi. Alih Bahasa: Daniel Wirajaya. Binarupa Aksara, Jakarta. Terjemahan dari: Operations Research. Winston WL Introduction to Mathematical Programming 2nd ed. Duxbury, New York. Winston WL Operations Research Applications and Algorithms 4th ed. Duxbury, New York.

23 LAMPIRAN

24 15 Lampiran 1 Syntax Program LINGO 8.0 untuk Menyelesaikan Masalah Pemrograman Linear dengan Metode Branch-and-Bound beserta Hasil yang Diperoleh. Penyelesaian Subproblem 1 max=4*x1+5*x2;!kendala; 3*x1+6*x2<=40; x1<=10; 3*x2<=15; x1>=0; x2>=0; end Global optimal solution found at iteration: 3 Objective value: Penyelesaian Subproblem 2 max=4*x1+5*x2;!kendala; 3*x1+6*x2<=40; x1<=10; 3*x2<=15; x2<=1; x1>=0; x2>=0; end Variable Value Reduced Cost X X Row Slack or Surplus Dual Price Global optimal solution found at iteration: 2 Objective value: Variable Value Reduced Cost X X Row Slack or Surplus Dual Price

25 Penyelesaian Subproblem 3 max=4*x1+5*x2;!kendala; 3*x1+6*x2<=40; x1<=10; 3*x2<=15; x2>=2; x1>=0; x2>=0; end Global optimal solution found at iteration: 2 Objective value: Variable Value Reduced Cost X X Row Slack or Surplus Dual Price Penyelesaian Subproblem 4 max=4*x1+5*x2;!kendala; 3*x1+6*x2<=40; x1<=10; 3*x2<=15; x2>=2; x1<=9; x1>=0; x2>=0; end Global optimal solution found at iteration: 3 Objective value: Variable Value Reduced Cost X X

26 17 Row Slack or Surplus Dual Price Penyelesaian Subproblem 5 max=4*x1+5*x2;!kendala; 3*x1+6*x2<=40; x1<=10; 3*x2<=15; x2>=2; x1>=10; x1>=0; x2>=0; end Penyelesaian Subproblem 6 max=4*x1+5*x2;!kendala; 3*x1+6*x2<=40; x1<=10; 3*x2<=15; x2>=2; x1<=9; x2<=2; x1>=0; x2>=0; end

27 18 Global optimal solution found at iteration: 3 Objective value: Variable Value Reduced Cost X X Row Slack or Surplus Dual Price Penyelesaian Subproblem 7 max=4*x1+5*x2;!kendala; 3*x1+6*x2<=40; x1<=10; 3*x2<=15; x2>=2; x1<=9; x2>=3; x1>=0; x2>=0; end Global optimal solution found at iteration: 3 Objective value: Variable Value Reduced Cost X X Row Slack or Surplus Dual Price

28 19 Lampiran 2 Syntax Model LINGO 8.0 dan Hasil Komputasi untuk Masalah Penjadwalan Babak Kualifikasi Piala Dunia 2014 Zona Amerika Selatan. model: title Pola Penjadwalan Sepak Bola babak Kualifikasi Piala Dunia 2014 Zona Amerika Latin; sets: team/1..10/:bf,bl; round/1..9/; LINKS(team,team,round):V,X; LINKS2(team,round):Y,W; end sets data: V 8.xlsx', 'BOBOT'); enddata!fungsi Objektif; i#ne#j:x(i,j,k)+x(j,i,k))=1));!kendala k#lt#9: k#lt#9:y(i,k))<=1);!kendala k#lt#9: k#lt#9:w(i,k))<=1);!kendala

29 j) k#eq#9:x(i,j,k)))+bl(i));!kendala j#ge#1#and#j#le#4#and#i# ne#j:x(i,j,2*k+1)))=2);!kendala 9; j#ge#1#and#j#l ) j#ge#1#and#j#le#3:x(j,i,k+1))<=1));!kendala j#ge#1#and#j#le#2:@sum(round(k):x(i,j,k)))=1);!kendala i#ge#1#and#i#le#4:@sum(team(j) @for(team(i):@bin(bl(i))); END Brasil

30 Argentina Uruguay Chile Paraguay

31 22 Kolombia Peru Bolivia Venezuela

32 23 Ekuador Global optimal solution found at iteration: Objective value: Model Title: Pola Penjadwalan Sepak Bola babak Kualifikasi Piala Dunia 2014 Variable Value Reduced Cost BF( 9) BL( 2) V( 1, 1, 1) V( 1, 1, 2) V( 1, 1, 3) V( 1, 1, 4) V( 1, 1, 5) V( 1, 1, 6) V( 1, 1, 7) V( 1, 1, 8) V( 1, 1, 9) V( 1, 2, 1) V( 1, 2, 2) V( 1, 2, 4) V( 1, 2, 6) V( 1, 2, 8) V( 1, 2, 9) V( 1, 3, 1) V( 1, 3, 2) V( 1, 3, 4) V( 1, 3, 6) V( 1, 3, 8) V( 1, 3, 9) V( 1, 4, 1) V( 1, 4, 2) V( 1, 4, 4) V( 1, 4, 6) V( 1, 4, 8) V( 1, 4, 9) V( 1, 5, 1) V( 1, 5, 2)

33 V( 1, 5, 3) V( 1, 5, 4) V( 1, 5, 5) V( 1, 5, 6) V( 1, 5, 7) V( 1, 5, 8) V( 1, 5, 9) V( 1, 6, 1) V( 1, 6, 2) V( 1, 6, 3) V( 1, 6, 4) V( 1, 6, 5) V( 1, 6, 6) V( 1, 6, 7) V( 1, 6, 8) V( 1, 6, 9) V( 1, 7, 1) V( 1, 7, 2) V( 1, 7, 3) V( 1, 7, 4) V( 1, 7, 5) V( 1, 7, 6) V( 1, 7, 7) V( 1, 7, 8) V( 1, 7, 9) V( 1, 8, 1) V( 1, 8, 2) V( 1, 8, 3) V( 1, 8, 4) V( 1, 8, 5) V( 1, 8, 6) V( 1, 8, 7) V( 1, 8, 8) V( 1, 8, 9) V( 1, 9, 1) V( 1, 9, 2) V( 1, 9, 3) V( 1, 9, 4) V( 1, 9, 5) V( 1, 9, 6) V( 1, 9, 7) V( 1, 9, 8) V( 1, 9, 9) V( 1, 10, 1) V( 1, 10, 2) V( 1, 10, 3) V( 1, 10, 4) V( 1, 10, 5) V( 1, 10, 6) V( 1, 10, 7) V( 1, 10, 8) V( 1, 10, 9) V( 2, 1, 1) V( 2, 1, 2)

34 V( 2, 1, 4) V( 2, 1, 6) V( 2, 1, 8) V( 2, 1, 9) V( 2, 2, 1) V( 2, 2, 2) V( 2, 2, 3) V( 2, 2, 4) V( 2, 2, 5) V( 2, 2, 6) V( 2, 2, 7) V( 2, 2, 8) V( 2, 2, 9) V( 2, 3, 1) V( 2, 3, 2) V( 2, 3, 4) V( 2, 3, 6) V( 2, 3, 8) V( 2, 3, 9) V( 2, 4, 1) V( 2, 4, 2) V( 2, 4, 4) V( 2, 4, 6) V( 2, 4, 8) V( 2, 4, 9) V( 2, 5, 1) V( 2, 5, 2) V( 2, 5, 3) V( 2, 5, 4) V( 2, 5, 5) V( 2, 5, 6) V( 2, 5, 7) V( 2, 5, 8) V( 2, 5, 9) V( 2, 6, 1) V( 2, 6, 2) V( 2, 6, 3) V( 2, 6, 4) V( 2, 6, 5) V( 2, 6, 6) V( 2, 6, 7) V( 2, 6, 8) V( 2, 6, 9) V( 2, 7, 1) V( 2, 7, 2) V( 2, 7, 3) V( 2, 7, 4) V( 2, 7, 5) V( 2, 7, 6) V( 2, 7, 7) V( 2, 7, 8) V( 2, 7, 9) V( 2, 8, 1) V( 2, 8, 2)

PENJADWALAN BABAK KUALIFIKASI PIALA DUNIA FIFA 2014 ZONA AMERIKA SELATAN FAIZUL MUBAROK

PENJADWALAN BABAK KUALIFIKASI PIALA DUNIA FIFA 2014 ZONA AMERIKA SELATAN FAIZUL MUBAROK PENJADWALAN BABAK KUALIFIKASI PIALA DUNIA FIFA 2014 ZONA AMERIKA SELATAN FAIZUL MUBAROK DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012 ABSTRAK FAIZUL

Lebih terperinci

II LANDASAN TEORI. suatu fungsi dalam variabel-variabel. adalah suatu fungsi linear jika dan hanya jika untuk himpunan konstanta,.

II LANDASAN TEORI. suatu fungsi dalam variabel-variabel. adalah suatu fungsi linear jika dan hanya jika untuk himpunan konstanta,. II LANDASAN TEORI Pada pembuatan model penjadwalan pertandingan sepak bola babak kualifikasi Piala Dunia FIFA 2014 Zona Amerika Selatan, diperlukan pemahaman beberapa teori yang digunakan di dalam penyelesaiannya,

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI 1 I PENDAHULUAN 1.1 Latar elakang Sepak bola merupakan olahraga yang populer di seluruh dunia termasuk di Indonesia. Sepak bola sebenarnya memiliki perangkat-perangkat penting yang harus ada dalam penyelenggaraannya,

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI 1 I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kamar darurat (Emergency Room/ER) adalah tempat yang sangat penting peranannya pada rumah sakit. Aktivitas yang cukup padat mengharuskan kamar darurat selalu dijaga oleh

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Semakin tingginya mobilitas penduduk di suatu negara terutama di kota besar tentulah memiliki banyak permasalahan, mulai dari kemacetan yang tak terselesaikan hingga moda

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN. Latar Belakang Masalah penentuan rute bus karyawan mendapat perhatian dari para peneliti selama lebih kurang 30 tahun belakangan ini. Masalah optimisasi rute bus karyawan secara matematis

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bencana alam merupakan interupsi signifikan terhadap kegiatan operasional sehari-hari yang bersifat normal dan berkesinambungan. Interupsi ini dapat menyebabkan entitas

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI 0 I PEDAHULUA. Latar Belakang Peternakan didefinisikan sebagai suatu usaha untuk membudidayakan hewan ternak. Jika dilihat dari enis hewan yang diternakkan, terdapat berbagai enis peternakan, salah satunya

Lebih terperinci

sejumlah variabel keputusan; fungsi yang akan dimaksimumkan atau diminimumkan disebut sebagai fungsi objektif, Ax = b, dengan = dapat

sejumlah variabel keputusan; fungsi yang akan dimaksimumkan atau diminimumkan disebut sebagai fungsi objektif, Ax = b, dengan = dapat sejumlah variabel keputusan; fungsi yang akan dimaksimumkan atau diminimumkan disebut sebagai fungsi objektif nilai variabel-variabel keputusannya memenuhi suatu himpunan kendala yang berupa persamaan

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sukarelawan adalah seseorang atau sekelompok orang yang secara ikhlas karena panggilan nuraninya memberikan apa yang dimilikinya tanpa mengharapkan imbalan. Sukarelawan

Lebih terperinci

PENYELESAIAN MASALAH PENJADWALAN PERTANDINGAN SEPAK BOLA DENGAN SISTEM ROUND-ROBIN ABDILLAH

PENYELESAIAN MASALAH PENJADWALAN PERTANDINGAN SEPAK BOLA DENGAN SISTEM ROUND-ROBIN ABDILLAH PENYELESAIAN MASALAH PENJADWALAN PERTANDINGAN SEPAK BOLA DENGAN SISTEM ROUND-ROBIN ABDILLAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PENYELESAIAN

Lebih terperinci

PENJADWALAN MATA KULIAH MENGGUNAKAN INTEGER NONLINEAR PROGRAMMING Studi Kasus di Bina Sarana Informatika Bogor ERLIYANA

PENJADWALAN MATA KULIAH MENGGUNAKAN INTEGER NONLINEAR PROGRAMMING Studi Kasus di Bina Sarana Informatika Bogor ERLIYANA PENJADWALAN MATA KULIAH MENGGUNAKAN INTEGER NONLINEAR PROGRAMMING Studi Kasus di Bina Sarana Informatika Bogor ERLIYANA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN 11 Latar Belakang Manajemen operasi suatu industri penerbangan merupakan suatu permasalahan Operations Research yang kompleks Secara umum, perusahaan dihadapkan pada berbagai persoalan dalam

Lebih terperinci

PEMROGRAMAN INTEGER DENGAN FUNGSI OBJEKTIF LINEAR SEPOTONG - SEPOTONG

PEMROGRAMAN INTEGER DENGAN FUNGSI OBJEKTIF LINEAR SEPOTONG - SEPOTONG PEMROGRAMAN INTEGER DENGAN FUNGSI OBJEKTIF LINEAR SEPOTONG - SEPOTONG Oleh : FEBIANA RESI SAPTA G540037 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 008

Lebih terperinci

PENENTUAN LOKASI DALAM MANAJEMEN HUTAN

PENENTUAN LOKASI DALAM MANAJEMEN HUTAN PENENTUAN LOKASI DALAM MANAJEMEN HUTAN Oleh : KABUL EKA PRIANA G54102023 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2006 ABSTRAK KABUL EKA PRIANA. Penentuan

Lebih terperinci

PENGOPTIMUMAN BERBASIS DUAL MASALAH PENJADWALAN TIGA HARI KERJA DALAM SEMINGGU SECARA SIKLIS NUR HADI

PENGOPTIMUMAN BERBASIS DUAL MASALAH PENJADWALAN TIGA HARI KERJA DALAM SEMINGGU SECARA SIKLIS NUR HADI PENGOPTIMUMAN BERBASIS DUAL MASALAH PENJADWALAN TIGA HARI KERJA DALAM SEMINGGU SECARA SIKLIS NUR HADI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

Lebih terperinci

II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Graf Definisi 1 (Graf, Graf Berarah dan Graf Takberarah) 2.2 Linear Programming

II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Graf Definisi 1 (Graf, Graf Berarah dan Graf Takberarah) 2.2 Linear Programming 4 II TINJAUAN PUSTAKA Untuk memahami permasalahan yang berhubungan dengan penentuan rute optimal kendaraan dalam mendistribusikan barang serta menentukan solusinya maka diperlukan beberapa konsep teori

Lebih terperinci

PENJADWALAN KERETA API MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER DWI SETIANTO

PENJADWALAN KERETA API MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER DWI SETIANTO PENJADWALAN KERETA API MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER DWI SETIANTO DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 ABSTRAK DWI SETIANTO.

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Salah satu observasi yang berguna dalam bidang komputasi di tahun 1970 adalah observasi terhadap permasalahan relaksasi Lagrange. Josep Louis Lagrange merupakan tokoh ahli

Lebih terperinci

II LANDASAN TEORI (ITDP 2007)

II LANDASAN TEORI (ITDP 2007) 2 II LADASA EORI Untuk membuat model optimasi penadwalan bus ransakarta diperlukan pemahaman beberapa teori. erikut ini akan dibahas satu per satu. 2.1 Penadwalan 2.1.1 Definisi Penadwalan Penadwalan merupakan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Riset Operasi Masalah pengoptimalan timbul sejak adanya usaha untuk menggunakan pendekatan ilmiah dalam memecahkan masalah manajemen suatu organisasi. Sebenarnya kegiatan yang

Lebih terperinci

PENGOPTIMUMAN MASALAH PENJADWALAN EMPAT HARI KERJA DALAM SEMINGGU SECARA SIKLIS BERBASIS DUAL ARIYANTO PAMUNGKAS

PENGOPTIMUMAN MASALAH PENJADWALAN EMPAT HARI KERJA DALAM SEMINGGU SECARA SIKLIS BERBASIS DUAL ARIYANTO PAMUNGKAS PENGOPTIMUMAN MASALAH PENJADWALAN EMPAT HARI KERJA DALAM SEMINGGU SECARA SIKLIS BERBASIS DUAL ARIYANTO PAMUNGKAS DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

PENJADWALAN OPERASI BEDAH MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING : STUDI KASUS OPTIMASI WAKTU TARGET AHLI BEDAH DI RUMAH SAKIT JAKARTA EYE CENTER

PENJADWALAN OPERASI BEDAH MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING : STUDI KASUS OPTIMASI WAKTU TARGET AHLI BEDAH DI RUMAH SAKIT JAKARTA EYE CENTER 1 PENJADWALAN OPERASI BEDAH MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING : STUDI KASUS OPTIMASI WAKTU TARGET AHLI BEDAH DI RUMAH SAKIT JAKARTA EYE CENTER FENNY RISNITA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN

Lebih terperinci

PENJADWALAN DOKTER KAMAR DARURAT DI RSCM MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER RATNA RATU ALIT

PENJADWALAN DOKTER KAMAR DARURAT DI RSCM MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER RATNA RATU ALIT PENJADWALAN DOKTER KAMAR DARURAT DI RSCM MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER RATNA RATU ALIT DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2011 ABSTRACT

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Air merupakan bagian penting dari sumber daya alam yang mempunyai karakteristik unik, karena air bersifat terbarukan dan dinamis. Ini artinya sumber utama air yang berupa

Lebih terperinci

MASALAH PENGOPTIMUMAN MULTIKRITERIA DALAM PENJADWALAN TENAGA SUKARELAWAN DI DAERAH BENCANA ALBRIAN WEDHASWARA MURTANTO

MASALAH PENGOPTIMUMAN MULTIKRITERIA DALAM PENJADWALAN TENAGA SUKARELAWAN DI DAERAH BENCANA ALBRIAN WEDHASWARA MURTANTO MASALAH PENGOPTIMUMAN MULTIKRITERIA DALAM PENJADWALAN TENAGA SUKARELAWAN DI DAERAH BENCANA ALBRIAN WEDHASWARA MURTANTO DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

MODEL OPTIMASI PENDISTRIBUSIAN LOGISTIK BENCANA ALAM ELLY ZUNARA

MODEL OPTIMASI PENDISTRIBUSIAN LOGISTIK BENCANA ALAM ELLY ZUNARA MODEL OPTIMASI PENDISTRIBUSIAN LOGISTIK BENCANA ALAM ELLY ZUNARA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2 ABSTRACT ELLY ZUNARA. Optimization

Lebih terperinci

PENJADWALAN DISTRIBUSI BARANG MENGGUNAKAN MIXED INTEGER PROGRAMMING LAISANOPACI

PENJADWALAN DISTRIBUSI BARANG MENGGUNAKAN MIXED INTEGER PROGRAMMING LAISANOPACI PENJADWALAN DISTRIBUSI BARANG MENGGUNAKAN MIXED INTEGER PROGRAMMING LAISANOPACI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI

Lebih terperinci

PENJADWALAN PERTANDINGAN SEPAK BOLA MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN INTEGER ACHMAD DICKY FACHRUDDIN

PENJADWALAN PERTANDINGAN SEPAK BOLA MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN INTEGER ACHMAD DICKY FACHRUDDIN PENJADWALAN PERTANDINGAN SEPAK BOLA MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN INTEGER ACHMAD DICKY FACHRUDDIN DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016 PERNYATAAN

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Linier Program linier merupakan suatu model matematika untuk mendapatkan alternatif penggunaan terbaik atas sumber-sumber yang tersedia. Kata linier digunakan untuk menunjukkan

Lebih terperinci

PENJADWALAN SIARAN IKLAN PADA TELEVISI MENGGUNAKAN METODE INTEGER LINEAR PROGRAMMING DAN METODE HEURISTIK DEVINA ANGGRAINI

PENJADWALAN SIARAN IKLAN PADA TELEVISI MENGGUNAKAN METODE INTEGER LINEAR PROGRAMMING DAN METODE HEURISTIK DEVINA ANGGRAINI PENJADWALAN SIARAN IKLAN PADA TELEVISI MENGGUNAKAN METODE INTEGER LINEAR PROGRAMMING DAN METODE HEURISTIK DEVINA ANGGRAINI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE BRANCH AND BOUND DALAM PENYELESAIAN MASALAH PADA INTEGER PROGRAMMING

PENERAPAN METODE BRANCH AND BOUND DALAM PENYELESAIAN MASALAH PADA INTEGER PROGRAMMING Jurnal Manajemen Informatika dan Teknik Komputer Volume, Nomor, Oktober 05 PENERAPAN METODE BRANCH AND BOUND DALAM PENYELESAIAN MASALAH PADA INTEGER PROGRAMMING Havid Syafwan Program Studi Manajemen Informatika

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Linier Menurut Aminudin (2005), program linier merupakan suatu model matematika untuk mendapatkan alternatif penggunaan terbaik atas sumber-sumber yang tersedia. Kata linier

Lebih terperinci

PENJADWALAN PERAWAT KAMAR OPERASI MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN INTEGER: STUDI KASUS DI RUMAH SAKIT OMNI INTERNASIONAL TANGERANG VIANEY CHRISTINE AMBARITA

PENJADWALAN PERAWAT KAMAR OPERASI MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN INTEGER: STUDI KASUS DI RUMAH SAKIT OMNI INTERNASIONAL TANGERANG VIANEY CHRISTINE AMBARITA PENJADWALAN PERAWAT KAMAR OPERASI MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN INTEGER: STUDI KASUS DI RUMAH SAKIT OMNI INTERNASIONAL TANGERANG VIANEY CHRISTINE AMBARITA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Beberapa isu yang merebak akhir-akhir ini menunukkan bahwa pertumbuhan umlah penduduk di dunia yang saat ini mencapai sekitar 6.8 milyar berdampak pada aktivitasaktivitas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Linier Program linier adalah suatu cara untuk menyelesaikan persoalan pengalokasian sumber-sumber yang terbatas di antara beberapa aktivitas yang bersaing, dengan cara

Lebih terperinci

Daerah fisibel untuk masalah IP di atas diberikan pada gambar berikut :

Daerah fisibel untuk masalah IP di atas diberikan pada gambar berikut : L A M P I R A N 3 4 Lampiran Contoh penyelesaian suatu LP dengan metode branch and bound Dari LP pada Contoh Misalkan diberikan integer programming berikut: Maksimumkan z = 7x + 5x () Terhadap : x + x

Lebih terperinci

Lampiran 1 Syntax Program LINGO 11.0 untuk Menyelesaikan Masalah Pemrograman Linear dengan Metode Branch-and-Bound beserta Hasil yang Diperoleh

Lampiran 1 Syntax Program LINGO 11.0 untuk Menyelesaikan Masalah Pemrograman Linear dengan Metode Branch-and-Bound beserta Hasil yang Diperoleh LAMPIRAN 26 27 Lampiran 1 Syntax Program LINGO 11.0 untuk Menyelesaikan Masalah Pemrograman Linear dengan Metode Branch-and-Bound beserta Hasil yang Diperoleh 1) LP-relaksasi masalah (6) Max z = 3x1+ 5x2

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PUZZLE SUDOKU MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER MUHAMAD FARDAN WARDHANA

PENYELESAIAN PUZZLE SUDOKU MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER MUHAMAD FARDAN WARDHANA PENYELESAIAN PUZZLE SUDOKU MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER MUHAMAD FARDAN WARDHANA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 ABSTRAK

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN Pada bab ini, akan dijelaskan metode-metode yang penulis gunakan dalam penelitian ini. Adapun metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Metode Simpleks dan Metode Branch

Lebih terperinci

MASALAH PENJADWALAN KERETA SECARA PERIODIK DENGAN BIAYA MINIMUM PADA JALUR GANDA MUHAMMAD RIZQY HIDAYATSYAH

MASALAH PENJADWALAN KERETA SECARA PERIODIK DENGAN BIAYA MINIMUM PADA JALUR GANDA MUHAMMAD RIZQY HIDAYATSYAH MASALAH PENJADWALAN KERETA SECARA PERIODIK DENGAN BIAYA MINIMUM PADA JALUR GANDA MUHAMMAD RIZQY HIDAYATSYAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

PENYELESAIAN MASALAH PENGIRIMAN PAKET KILAT UNTUK JENIS NEXT-DAY SERVICE DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM. Oleh: WULAN ANGGRAENI G

PENYELESAIAN MASALAH PENGIRIMAN PAKET KILAT UNTUK JENIS NEXT-DAY SERVICE DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM. Oleh: WULAN ANGGRAENI G PENYELESAIAN MASALAH PENGIRIMAN PAKET KILAT UNTUK JENIS NEXT-DAY SERVICE DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM Oleh: WULAN ANGGRAENI G54101038 PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU

Lebih terperinci

MODEL OPTIMASI JADWAL UJIAN DAN IMPLEMENTASINYA PADA UNIVERSITAS TERBUKA ASMARA IRIANI TARIGAN

MODEL OPTIMASI JADWAL UJIAN DAN IMPLEMENTASINYA PADA UNIVERSITAS TERBUKA ASMARA IRIANI TARIGAN MODEL OPTIMASI JADWAL UJIAN DAN IMPLEMENTASINYA PADA UNIVERSITAS TERBUKA ASMARA IRIANI TARIGAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

PENYELESAIAN MASALAH PENJADWALAN MATA PELAJARAN SEKOLAH MENENGAH PERTAMA MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER MAHNURI

PENYELESAIAN MASALAH PENJADWALAN MATA PELAJARAN SEKOLAH MENENGAH PERTAMA MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER MAHNURI PENYELESAIAN MASALAH PENJADWALAN MATA PELAJARAN SEKOLAH MENENGAH PERTAMA MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER MAHNURI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

Bab 2 LANDASAN TEORI

Bab 2 LANDASAN TEORI Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1 Linear Programming Linear Programming (LP) merupakan metode yang digunakan untuk mencapai hasil terbaik (optimal) seperti keuntungan maksimum atau biaya minimum dalam model matematika

Lebih terperinci

PERBANDINGAN ANALISIS SENSITIVITAS MENGGUNAKAN PARTISI OPTIMAL DAN BASIS OPTIMAL PADA OPTIMASI LINEAR MIRNA SARI DEWI

PERBANDINGAN ANALISIS SENSITIVITAS MENGGUNAKAN PARTISI OPTIMAL DAN BASIS OPTIMAL PADA OPTIMASI LINEAR MIRNA SARI DEWI PERBANDINGAN ANALISIS SENSITIVITAS MENGGUNAKAN PARTISI OPTIMAL DAN BASIS OPTIMAL PADA OPTIMASI LINEAR MIRNA SARI DEWI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

Bab 2 LANDASAN TEORI

Bab 2 LANDASAN TEORI Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Linear Menurut Sitorus, Parlin (1997), Program Linier merupakan suatu teknik penyelesaian optimal atas suatu problema keputusan dengan cara menentukan terlebih dahulu suatu

Lebih terperinci

BAB 3 LINEAR PROGRAMMING

BAB 3 LINEAR PROGRAMMING BAB 3 LINEAR PROGRAMMING Teori-teori yang dijelaskan pada bab ini sebagai landasan berpikir untuk melakukan penelitian ini dan mempermudah pembahasan hasil utama pada bab selanjutnya. 3.1 Linear Programming

Lebih terperinci

kita menggunakan variabel semu untuk memulai pemecahan, dan meninggalkannya setelah misi terpenuhi

kita menggunakan variabel semu untuk memulai pemecahan, dan meninggalkannya setelah misi terpenuhi Lecture 4: (B) Supaya terdapat penyelesaian basis awal yang fisibel, pada kendala berbentuk = dan perlu ditambahkan variabel semu (artificial variable) pada ruas kiri bentuk standarnya, untuk siap ke tabel

Lebih terperinci

PENJADWALAN MATA PELAJARAN DI SEKOLAH: STUDI KASUS DI SMPIT NURUL FAJAR BOGOR MUHAMMAD IZZUDDIN

PENJADWALAN MATA PELAJARAN DI SEKOLAH: STUDI KASUS DI SMPIT NURUL FAJAR BOGOR MUHAMMAD IZZUDDIN PENJADWALAN MATA PELAJARAN DI SEKOLAH: STUDI KASUS DI SMPIT NURUL FAJAR BOGOR MUHAMMAD IZZUDDIN DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015 PERNYATAAN

Lebih terperinci

MODEL OPTIMASI JADWAL UJIAN DAN IMPLEMENTASINYA PADA UNIVERSITAS TERBUKA ASMARA IRIANI TARIGAN

MODEL OPTIMASI JADWAL UJIAN DAN IMPLEMENTASINYA PADA UNIVERSITAS TERBUKA ASMARA IRIANI TARIGAN MODEL OPTIMASI JADWAL UJIAN DAN IMPLEMENTASINYA PADA UNIVERSITAS TERBUKA ASMARA IRIANI TARIGAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER Dian Wirdasari Abstrak Metode simpleks merupakan salah satu teknik penyelesaian dalam program linier yang digunakan sebagai teknik pengambilan keputusan dalam permasalahan

Lebih terperinci

PENENTUAN RUTE BUS KARYAWAN MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER ZIL ARIFAH

PENENTUAN RUTE BUS KARYAWAN MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER ZIL ARIFAH PENENTUAN RUTE BUS KARYAWAN MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER ZIL ARIFAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012 PENENTUAN RUTE BUS

Lebih terperinci

PENGOPTIMAN PENDAPATAN LAHAN PARKIR KENDARAAN BANDAR UDARA INTERNASIONAL LOMBOK MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND BOUND

PENGOPTIMAN PENDAPATAN LAHAN PARKIR KENDARAAN BANDAR UDARA INTERNASIONAL LOMBOK MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND BOUND PENGOPTIMAN PENDAPATAN LAHAN PARKIR KENDARAAN BANDAR UDARA INTERNASIONAL LOMBOK MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND BOUND Siti Rahmatullah, Mamika Ujianita Romdhini, Marwan, Lailia Awalushaumi (Jurusan Matematika

Lebih terperinci

PENGOPTIMUMAN PADA MASALAH PEMROGRAMAN LINEAR DENGAN KOEFISIEN INTERVAL ANA FARIDA

PENGOPTIMUMAN PADA MASALAH PEMROGRAMAN LINEAR DENGAN KOEFISIEN INTERVAL ANA FARIDA i PENGOPTIMUMAN PADA MASALAH PEMROGRAMAN LINEAR DENGAN KOEFISIEN INTERVAL ANA FARIDA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 i ABSTRAK ANA

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI 8 I PENDAHULUAN Latar elakang Pendistribusian suatu barang merupakan persoalan yang sering diumpai baik oleh pemerintah maupun oleh produsen Dalam pelaksanaannya sering kali dihadapkan pada berbagai masalah

Lebih terperinci

MASALAH PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR: Studi Kasus di Lembaga Bimbingan Belajar BTA Bogor BIMA SAPUTRA

MASALAH PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR: Studi Kasus di Lembaga Bimbingan Belajar BTA Bogor BIMA SAPUTRA MASALAH PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR: Studi Kasus di Lembaga Bimbingan Belajar BTA Bogor BIMA SAPUTRA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

PENGOPTIMAN PENDAPATAN LAHAN PARKIR KENDARAAN BANDAR UDARA INTERNASIONAL LOMBOK MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND BOUND

PENGOPTIMAN PENDAPATAN LAHAN PARKIR KENDARAAN BANDAR UDARA INTERNASIONAL LOMBOK MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND BOUND βeta p-issn: 2085-5893 / e-issn: 2541-0458 http://jurnalbeta.ac.id Vol. 5 No. 2 (Nopember) 2012, Hal. 99-107 βeta 2012 PENGOPTIMAN PENDAPATAN LAHAN PARKIR KENDARAAN BANDAR UDARA INTERNASIONAL LOMBOK MENGGUNAKAN

Lebih terperinci

REGRESI KEKAR SIMPANGAN MUTLAK TERKECIL DENGAN MODIFIKASI SIMPLEKS MUHAMMAD YUSUF DWIHARJANGGI

REGRESI KEKAR SIMPANGAN MUTLAK TERKECIL DENGAN MODIFIKASI SIMPLEKS MUHAMMAD YUSUF DWIHARJANGGI REGRESI KEKAR SIMPANGAN MUTLAK TERKECIL DENGAN MODIFIKASI SIMPLEKS MUHAMMAD YUSUF DWIHARJANGGI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 ABSTRAK

Lebih terperinci

UJM 3 (2) (2014) UNNES Journal of Mathematics.

UJM 3 (2) (2014) UNNES Journal of Mathematics. UJM 3 (2) (2014) UNNES Journal of Mathematics http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm IMPLEMENTASI ALGORITMA BRANCH AND BOUND PADA 0-1 KNAPSACK PROBLEM UNTUK MENGOPTIMALKAN MUATAN BARANG Arum Pratiwi,

Lebih terperinci

OPTIMASI RUTE PENERBANGAN MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING: STUDI KASUS DI PT CITILINK ELYSA FITRIYANI

OPTIMASI RUTE PENERBANGAN MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING: STUDI KASUS DI PT CITILINK ELYSA FITRIYANI OPTIMASI RUTE PENERBANGAN MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING: STUDI KASUS DI PT CITILINK ELYSA FITRIYANI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

Lebih terperinci

PENYELESAIAN MASALAH PENUGASAN YANG DIPERUMUM DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BRANCH-AND-BOUND YANG DIREVISI

PENYELESAIAN MASALAH PENUGASAN YANG DIPERUMUM DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BRANCH-AND-BOUND YANG DIREVISI PENYELESAIAN MASALAH PENUGASAN YANG DIPERUMUM DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BRANCH-AND-BOUND YANG DIREVISI Siti Nur Aisyah 1), Khusnul Novianingsih 2), Entit Puspita 3) 1), 2), 3) Departemen Pendidikan

Lebih terperinci

KOMBINASI PERSYARATAN KARUSH KUHN TUCKER DAN METODE BRANCH AND BOUND PADA PEMROGRAMAN KUADRATIK KONVEKS BILANGAN BULAT MURNI

KOMBINASI PERSYARATAN KARUSH KUHN TUCKER DAN METODE BRANCH AND BOUND PADA PEMROGRAMAN KUADRATIK KONVEKS BILANGAN BULAT MURNI Jurnal LOG!K@ Jilid 7 No 1 2017 Hal 52-60 ISSN 1978 8568 KOMBINASI PERSYARATAN KARUSH KUHN TUCKER DAN METODE BRANCH AND BOUND PADA PEMROGRAMAN KUADRATIK KONVEKS BILANGAN BULAT MURNI Khoerunisa dan Muhaza

Lebih terperinci

III RELAKSASI LAGRANGE

III RELAKSASI LAGRANGE III RELAKSASI LAGRANGE Relaksasi Lagrange merupakan salah satu metode yang terus dikembangkan dalam aplikasi pemrograman matematik. Sebagian besar konsep teoretis dari banyak aplikasi menggunakan metode

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERMAINAN SUDOKU, CHALLENGER PUZZLE, DAN N-QUEENS PROBLEM MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING ALI VIKRI

PENYELESAIAN PERMAINAN SUDOKU, CHALLENGER PUZZLE, DAN N-QUEENS PROBLEM MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING ALI VIKRI PENYELESAIAN PERMAINAN SUDOKU, CHALLENGER PUZZLE, DAN N-QUEENS PROBLEM MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING ALI VIKRI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

III MODEL PENJADWALAN

III MODEL PENJADWALAN 3 Ax = B N x B x = Bx B + Nx N = b. (5) N Karena matriks B adalah matriks taksingular, maka B memiliki invers, sehingga dari (5) x B dapat dinyatakan sebagai: x B = B 1 b B 1 Nx N. (6) Kemudian fungsi

Lebih terperinci

Aplikasi Integer Linear Programming (Ilp) untuk Meminimumkan Biaya Produksi pada Siaputo Aluminium

Aplikasi Integer Linear Programming (Ilp) untuk Meminimumkan Biaya Produksi pada Siaputo Aluminium Aplikasi Integer Linear Programming (Ilp) untuk Meminimumkan Biaya Produksi pada Siaputo Aluminium Hikmah *1, Nusyafitri Amin 2 *1 Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sulawesi Barat, 2 Program Studi

Lebih terperinci

PENJADWALAN KARYAWAN MENGGUNAKAN INTEGER LINEAR PROGRAMMING: STUDI KASUS DI TAMAN AIR TIRTAMAS PALEM INDAH JAKARTA PUTRI AGUSTINA EVERIA

PENJADWALAN KARYAWAN MENGGUNAKAN INTEGER LINEAR PROGRAMMING: STUDI KASUS DI TAMAN AIR TIRTAMAS PALEM INDAH JAKARTA PUTRI AGUSTINA EVERIA PENJADWALAN KARYAWAN MENGGUNAKAN INTEGER LINEAR PROGRAMMING: STUDI KASUS DI TAMAN AIR TIRTAMAS PALEM INDAH JAKARTA PUTRI AGUSTINA EVERIA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 0 BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Obek Kaian.. Universitas Terbuka Universitas Terbuka (UT) yang diresmikan oleh Presiden RI pada tanggal 4 September 984 sebagai universitas negeri yang ke-45 dengan Keputusan

Lebih terperinci

OPTIMASI BIAYA ANTISIPASI BENCANA ALAM MEIDINA FITRIANTI

OPTIMASI BIAYA ANTISIPASI BENCANA ALAM MEIDINA FITRIANTI OPTIMASI BIAYA ANTISIPASI BENCANA ALAM MEIDINA FITRIANTI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER

Lebih terperinci

MASALAH PENJADWALAN SIARAN IKLAN MOBILE PERUSAHAAN ZAGME AAM KURNIAWAN

MASALAH PENJADWALAN SIARAN IKLAN MOBILE PERUSAHAAN ZAGME AAM KURNIAWAN MASALAH PENJADWALAN SIARAN IKLAN MOBILE PERUSAHAAN ZAGME AAM KURNIAWAN DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 008 MASALAH PENJADWALAN SIARAN

Lebih terperinci

MODEL OPTIMISASI PENGGUNAAN BINATANG BURUAN SECARA KONSUMTIF AHDIANI FEBRIYANTI G

MODEL OPTIMISASI PENGGUNAAN BINATANG BURUAN SECARA KONSUMTIF AHDIANI FEBRIYANTI G MODEL OPTIMISASI PENGGUNAAN BINATANG BURUAN SECARA KONSUMTIF AHDIANI FEBRIYANTI G54104020 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 2 ABSTRAK

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Linear Programming 2.1.1 Model Linier Programming Pemrograman linier adalah sebuah model matematik untuk menjelaskan suatu persoalan optimasi. Istilah linier menunjukkan bahwa

Lebih terperinci

PENYELESAIAN MAGIC SQUARE SEBAGAI PERMASALAHAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) RISMANTO FERNANDUS SIRINGO-RINGO

PENYELESAIAN MAGIC SQUARE SEBAGAI PERMASALAHAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) RISMANTO FERNANDUS SIRINGO-RINGO PENYELESAIAN MAGIC SQUARE SEBAGAI PERMASALAHAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) RISMANTO FERNANDUS SIRINGO-RINGO DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

PENJADWALAN MATA KULIAH DENGAN MEMINIMUMKAN BANYAKNYA RUANGAN REGITA FEBRIYANTI SAMANTA

PENJADWALAN MATA KULIAH DENGAN MEMINIMUMKAN BANYAKNYA RUANGAN REGITA FEBRIYANTI SAMANTA PENJADWALAN MATA KULIAH DENGAN MEMINIMUMKAN BANYAKNYA RUANGAN REGITA FEBRIYANTI SAMANTA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI 1 I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Salah satu tujuan dari industri atau perusahaan adalah menciptakan laba yang maksimal. Salah satu bentuk usahanya adalah dengan memaksimumkan hasil produksi atau meminimumkan

Lebih terperinci

MASALAH PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR: Studi Kasus di Lembaga Bimbingan Belajar BTA Bogor BIMA SAPUTRA

MASALAH PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR: Studi Kasus di Lembaga Bimbingan Belajar BTA Bogor BIMA SAPUTRA MASALAH PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR: Studi Kasus di Lembaga Bimbingan Belajar BTA Bogor BIMA SAPUTRA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Perencanaan Produksi

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Perencanaan Produksi BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Perencanaan Produksi Produksi yang dalam bahasa inggris disebut production adalah keseluruhan proses yang dilakukan untuk menghasilkan produk atau jasa Produk yang dihasilkan sebagai

Lebih terperinci

APLIKASI PROGRAM INTEGER PADA PERUMAHAN BUMI SERGAI DI SEI RAMPAH

APLIKASI PROGRAM INTEGER PADA PERUMAHAN BUMI SERGAI DI SEI RAMPAH Saintia Matematika Vol. 2, No. 1 (2014), pp. 13 21. APLIKASI PROGRAM INTEGER PADA PERUMAHAN BUMI SERGAI DI SEI RAMPAH ERLINA, ELLY ROSMAINI, HENRY RANI SITEPU Abstrak. Kebutuhan akan rumah merupakan salah

Lebih terperinci

Integer Programming (Pemrograman Bulat)

Integer Programming (Pemrograman Bulat) Integer Programming (Pemrograman Bulat) Pemrograman bulat dibutuhkan ketika keputusan harus dilakukan dalam bentuk bilangan bulat (bukan pecahan yang sering terjadi bila kita gunakan metode simpleks).

Lebih terperinci

ALGORITMA EKSAK UNTUK MENYELESAIKAN PERSOALAN BIN COVERING

ALGORITMA EKSAK UNTUK MENYELESAIKAN PERSOALAN BIN COVERING ALGORITMA EKSAK UNTUK MENYELESAIKAN PERSOALAN BIN COVERING TESIS Oleh ERI SAPUTRA 097021080/MT FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2012 ALGORITMA EKSAK UNTUK

Lebih terperinci

PENJADWALAN MESIN KEMAS IDENTIK PARALEL PADA INDUSTRI YOGHURT MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER SLAMET RIYADI

PENJADWALAN MESIN KEMAS IDENTIK PARALEL PADA INDUSTRI YOGHURT MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER SLAMET RIYADI PENJADWALAN MESIN KEMAS IDENTIK PARALEL PADA INDUSTRI YOGHURT MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER SLAMET RIYADI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Program Integer Program Integer merupakan pengembangan dari Program Linear dimana beberapa atau semua variabel keputusannya harus berupa integer. Jika hanya sebagian variabel

Lebih terperinci

PENERAPAN DAN PERBANDINGAN CARA PENGUKURAN RESPON PADA ANALISIS KONJOIN

PENERAPAN DAN PERBANDINGAN CARA PENGUKURAN RESPON PADA ANALISIS KONJOIN PENERAPAN DAN PERBANDINGAN CARA PENGUKURAN RESPON PADA ANALISIS KONJOIN (Studi Kasus: Preferensi Mahasiswa Statistika IPB Angkatan 44, 45, dan 46 terhadap Minat Bidang Kerja) DONNY ARIEF SETIAWAN SITEPU

Lebih terperinci

Metode Simpleks (Simplex Method) Materi Bahasan

Metode Simpleks (Simplex Method) Materi Bahasan Metode Simpleks (Simplex Method) Kuliah 03 TI2231 Penelitian Operasional I 1 Materi Bahasan 1 Rumusan Pemrograman linier dalam bentuk baku 2 Pemecahan sistem persamaan linier 3 Prinsip-prinsip metode simpleks

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

PENJADWALAN KEGIATAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING: STUDI KASUS DI PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA FMIPA IPB PENDAHULUAN

PENJADWALAN KEGIATAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING: STUDI KASUS DI PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA FMIPA IPB PENDAHULUAN PENJADWALAN KEGIATAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING: STUDI KASUS DI PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA FMIPA IPB RUHIYAT 1, F. HANUM 1, R. A. PERMANA 2 Abstrak Jadwal mata kuliah mayor-minor yang tumpang

Lebih terperinci

MINIMISASI STASIUN PEMADAM KEBAKARAN DI KOTA PADANG

MINIMISASI STASIUN PEMADAM KEBAKARAN DI KOTA PADANG Jurnal Matematika UNAND Vol. 4 No. 1 Hal. 122 128 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND MINIMISASI STASIUN PEMADAM KEBAKARAN DI KOTA PADANG FAISAL ASRA, SUSILA BAHRI, NOVA NOLIZA BAKAR Program

Lebih terperinci

Modul 8. PENELITIAN OPERASIONAL INTEGER PROGRAMMING. Oleh : Eliyani PROGRAM KELAS KARYAWAN PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

Modul 8. PENELITIAN OPERASIONAL INTEGER PROGRAMMING. Oleh : Eliyani PROGRAM KELAS KARYAWAN PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI Modul 8. PENELITIAN OPERASIONAL INTEGER PROGRAMMING Oleh : Eliyani PROGRAM KELAS KARYAWAN PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 2007 2 PENDAHULUAN Salah

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pemrograman linear (PL) ialah salah satu teknik dari riset operasi untuk

BAB II LANDASAN TEORI. Pemrograman linear (PL) ialah salah satu teknik dari riset operasi untuk BAB II LANDASAN TEORI A. Pemrograman Linear Pemrograman linear (PL) ialah salah satu teknik dari riset operasi untuk memecahkan persoalan optimasi (maksimum atau minimum) dengan menggunakan persamaan dan

Lebih terperinci

OPTIMASI BIAYA PRODUKSI PADA HOME INDUSTRY SUSU KEDELAI MENGGUNAKAN PENDEKATAN PENGALI LAGRANGE DAN PEMROGRAMAN KUADRATIK TUGAS AKHIR SKRIPSI

OPTIMASI BIAYA PRODUKSI PADA HOME INDUSTRY SUSU KEDELAI MENGGUNAKAN PENDEKATAN PENGALI LAGRANGE DAN PEMROGRAMAN KUADRATIK TUGAS AKHIR SKRIPSI OPTIMASI BIAYA PRODUKSI PADA HOME INDUSTRY SUSU KEDELAI MENGGUNAKAN PENDEKATAN PENGALI LAGRANGE DAN PEMROGRAMAN KUADRATIK TUGAS AKHIR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

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

PENYELESAIAN PERMAINAN FLOW COLORS DENGAN MEMINIMUMKAN DEVIASI PANJANG TIAP JALUR IRFAN CHAHYADI

PENYELESAIAN PERMAINAN FLOW COLORS DENGAN MEMINIMUMKAN DEVIASI PANJANG TIAP JALUR IRFAN CHAHYADI PENYELESAIAN PERMAINAN FLOW COLORS DENGAN MEMINIMUMKAN DEVIASI PANJANG TIAP JALUR IRFAN CHAHYADI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL OPTIMASI PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT IRWAN HADI PRAYITNO G

PENGEMBANGAN MODEL OPTIMASI PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT IRWAN HADI PRAYITNO G PENGEMBANGAN MODEL OPTIMASI PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT IRWAN HADI PRAYITNO G 54102028 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007 ABSTRACT

Lebih terperinci

Lampiran 1. Syntax Program LINGO 11.0 untuk Menyelesaikan Masalah Pemrograman Linear dengan Metode Branch and Bound beserta Hasil yang Diperoleh

Lampiran 1. Syntax Program LINGO 11.0 untuk Menyelesaikan Masalah Pemrograman Linear dengan Metode Branch and Bound beserta Hasil yang Diperoleh 2 LAMPIRAN 22 Lampiran Syntax Program LINGO. untuk Menyelesaikan Masalah Pemrograman Linear dengan Metode Branch and Bound beserta Hasil yang Diperoleh ) PLrelaksasi dari ILP (8) Maksimumkan z = 6x + x2

Lebih terperinci

PENJADWALAN PERAWAT RS CIPTO MANGUNKUSUMO LANTAI 4 ZONA A MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING IRMA FATMAWATI

PENJADWALAN PERAWAT RS CIPTO MANGUNKUSUMO LANTAI 4 ZONA A MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING IRMA FATMAWATI PENJADWALAN PERAWAT RS CIPTO MANGUNKUSUMO LANTAI 4 ZONA A MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING IRMA FATMAWATI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA. pemrograman nonlinear, fungsi konveks dan konkaf, pengali lagrange, dan

BAB II KAJIAN PUSTAKA. pemrograman nonlinear, fungsi konveks dan konkaf, pengali lagrange, dan BAB II KAJIAN PUSTAKA Kajian pustaka pada bab ini akan membahas tentang pengertian dan penjelasan yang berkaitan dengan fungsi, turunan parsial, pemrograman linear, pemrograman nonlinear, fungsi konveks

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Program Linear Program Linear adalah suatu cara yang digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi suatu model linear dengan berbagai kendala yang dihadapinya. Masalah program

Lebih terperinci

PENJADWALAN KAMAR OPERASI MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR BILANGAN BULAT DWI WULANSARI

PENJADWALAN KAMAR OPERASI MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR BILANGAN BULAT DWI WULANSARI PENJADWALAN KAMAR OPERASI MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR BILANGAN BULAT DWI WULANSARI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2012 ABSTRAK DWI WULANSARI.

Lebih terperinci