Pemodelan dan Analisa
|
|
- Verawati Tedja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Pemodelan dan Analisa
2 Pemodelan dan Analisa Komponen pokok DSS Dasar model dan Manajemen model Perhatian: topik sulit yang akan datang Terbiasa dengan ide pokok Dasar konsep dan definisi Tool dan diagram pengaruh Model secara langsung di spreadsheet
3 Pemodelan dan Analisa Struktur dari beberapa model yang sukses dan metodologi: Analisa keputusan Pohon keputusan Optimisasi Program heuristik Simulasi Perkembangan baru dalam tool pemodelan/teknik Isu penting di dalam dasar model manajemen
4 Topik Pemodelan dan Analisa Pemodelan untuk MSS Model statik dan dinamik Keputusan dengan: kepastian, ketidakpastian dan resiko Diagram pengaruh Model MSS di Spreadsheet Analisa keputusan dari beberapa alternatif (tabel keputusan dan pohon) Optimisasi dengan menggunakan program matematika Program heuristik Simulasi Model multidimensional OLAP Model interaktif visual dan simulasi interaktif visual Paket perangkat lunak kuantitatif OLAP Dasar model manajemen
5 Model untuk MSS Elemen kunci dalam kebanyakan DSS Hal yang perlu di dalam dasar model DSS Bisa mengarah pengurangan ongkos yang sangat besar/menaikkan penghasilan
6 Contoh yang baik dari model MSS Model simulasi pada sistem rail DuPont (opening vignette) Model restruktur dari optimisasi Supply Chain dari Procter & Gamble Pemilihan sebuah supplier pada Scott Homes dengan AHP Optimisasi IMERYS dalam Model produksi lumpur
7 Pokok dalam isu pemodelan Identifikasi masalah Analisa lingkungan Identifikasi variabel Peramalan Macam model yang digunakan Kategori model atau seleksi Model manajemen Model berdasarkan pengetahuan
8 Diagram pengaruh Representasi dengan grafik dari sebuah model Model dari model Komunikasi visual Beberapa paket dibuat dan memecahkan model matematika Framework untuk menyatakan relasi model MSS: Segiempat = sebuah variabel keputusan Lingkaran = variabel tak terkendali atau variabel antara Oval = variabel hasil (hasil antara atau hasil akhir) Variabel terhubungkan dengan panah
9 Unit Price Income ~ Amount used in advertisement Units Sold Profit Unit Cost Expense Fixed Cost FIGURE 5.1 An Influence Diagram for the Profit Model.
10 Diagram pengaruh analitika dari masalah pemasaran: Model pemasaran
11 Submodel harga analitika
12 Submodel penjualan
13 Model MSS di spreadsheet Spreadsheet: alat modeling yang paling populer bagi end-user. Fungsi-fungsi yang paling bermanfaat Fungsi-fungsi tambahan dan pemecahan permasalahan Penting untuk analisa, perencanaan, pemodelan Pemrograman macro.
14 Apabila menganalisa Mencari tujuan Manajemen basis data sederhana Buku text terpadu Microsoft Excel Lotus 1-2-3
15 Optimisasi dengan program matematika Program linier/linear programming (LP) digunakan secara luas di DSS Program matematika Sekumpulan perangkat lunak pemecahan masalah manajerial dalam mengalokasikan keterbatasan sumber daya untuk menunjang berbagai kegiatan untuk mengoptimalkan tercapainya tujuan.
16 Karakteristik masalah pengalokasian program linier 1. Keterbatasan kuantitas sumber daya ekonomi 2. Sumber daya digunakan di dalam produksi sebuah produk dan pelayanan 3. Dua atau lebih jalan solusi (program) untuk menggunakan sumber daya 4. Setiap kegiatan (produk atau pelayanan) menghasilkan sesuatu dalam bentuk tujuan yang dicapai 5. Alokasi umumnya dibatasi oleh kendala
17 Model alokasi program linier Asumsi rasional dari ekonomi: 1. Hasil dari alokasi bisa dibandingkan dengan satuan yang sama 2. Hasil bebas 3. Hasil total adalah jumlah hasil kegiatankegiatan yang berbeda 4. Semua data diketahui secara pasti 5. Sumber daya digunakan dengan cara yang paling ekonomis Solusi optimal: terbaik, yang didapat secara algoritma
18 Program linier Variabel keputusan (Decision variables) Fungsi tujuan (Objective function) Koefisien fungsi tujuan (Objective function coefficients) Kendala (Constraints) Kapasitas (Capacities) Koefisien teknologi [Input-output (technology) coefficients]
19 Program Heuristik Pengurangan pencarian Mendapat solusi memuaskan dengan lebih cepat dan lebih murah Cari aturan untuk memecahkan masalah yang kompleks Cari solusi layak yang cukup terhadap masalah yang kompleks Heuristik bisa jadi: Quantitatif Qualitatif
20 Kapan menggunakan heuristik 1. Dalam kepastian atau data masukan terbatas (in exact or limited input data) 2. Kenyataan yang kompleks (Complex reality) 3. kehandalan, algorithma yang eksak belum tersedia(reliable (exact algorithm not available) 4. Penggunaan waktu komputasi terlalu banyak (Computation time excessive) 5. Untuk memperbaiki efisiensi dari optimisasi (To improve the efficiency of optimization) 6. Untuk memecahkan masalah yang kompleks (To solve complex problems) 7. Untuk pemecahan secara simbolik (For symbolic processing) 8. Untuk membuat keputusan yang cepat (For making quick decisions)
21 Kegunaan dari heuristik 1. Gampang di mengerti: lebih mudah mengimplementasikan dan menjelaskan 2. Menolong orang menjadi kreatif 3. Menghemat waktu formulasi 4. Menghemat pemrograman dan memori pada komputer 5. Menghemat waktu perhitungan 6. Sering menghasilkan banyak solusi yang bisa diterima 7. Kemungkinan untuk mengembangkan sebuah solusi dengan ukuran kualitas 8. Dapat melakukan pencarian dengan cerdas 9. Dapat memecahkan model masalah yang sangat kompleks
22 Keterbatasan dari heuristik 1. Tidak menjamin dapat solusi optimal 2. Terlalu banyak pengecualian 3. Keputusan berurutan bisa saja tidak mengantisipasi kosenkuensi yang akan datang 4. Ketergantungan dari sub-sistem bisa mempengaruhi sistem secara keseluruhan Heuristik secara sukses diaplikasikan untuk routing kendaraan
23 Tipe dari Heuristik Konstruksi (Construction) Perbaikan (Improvement) Program matematis (Mathematical programming) Dekomposisi (Decomposition) Partisi (Partitioning)
24 Methode Heuristik Modern Pencarian dengan tabulasi (Tabu search) Algorithma Genetika (Genetic algorithms) Simulasi dengan beberapa asumsi
25 Question? End of Session
Pemodelan dan Analisa
Pemodelan dan Analisa Komponen pokok DSS Dasar model dan Manajemen model Perhatian: topik sulit yang akan datang Terbiasa dengan ide pokok Dasar konsep dan definisi Tool dan diagram pengaruh Model secara
Lebih terperinciSimulasi. Kholid Fathoni 2013
Simulasi Kholid Fathoni 2013 Simulasi Teknik untuk melaksanakan percobaan dengan komputer dalam sebuah model dari sistem manajemen (Technique for conducting experiments with a computer on a model of a
Lebih terperinciPemodelan & Manajemen Model.
Pemodelan & Manajemen Model http://www.brigidaarie.com Pemodelan Dalam MSS Model statistik (analisis regresi), digunakan untuk mencari relasi diantara variabel. Model ini merupakan preprogram dalam tool
Lebih terperinciPemodelan dan Linier Programming (LP)
Pemodelan dan Linier Programming (LP) Entin Martiana, S.Kom, M.Kom Pemodelan dalam mss Model statistik (analisis regresi) digunakan untuk mencari relasi diantara variabel. Model ini merupakan preprogram
Lebih terperinciPEMODELAN DAN MANAJEMEN MODEL. Pemodelan dalam MSS. Salah satu contoh DSS, yaitu dari Frazee Paint, Inc., memiliki 3 jenis model:
PEMODELAN DAN MANAJEMEN MODEL Pemodelan dalam MSS. Salah satu contoh DSS, yaitu dari Frazee Paint, Inc., memiliki 3 jenis model: 1. Model statistik (analisis regresi), digunakan untuk mencari relasi diantara
Lebih terperinciLinier Programming (LP), Simulasi, Pemrograman Heuristic. Pertemuan 6 (Pemodelan) - Mochammad EKo S,S.T 1
Linier Programming (LP), Simulasi, Pemrograman Heuristic Pertemuan 6 (Pemodelan) - Mochammad EKo S,S.T 1 Model statistik (analisis regresi) digunakan untuk mencari relasi diantara variabel. Model ini merupakan
Lebih terperinciCHAPTER 4. Pemodelan dan Analisis
CHAPTER 4 Pemodelan dan Analisis PEMODELAN MSS Model Perhitungan Permintaan Model lokasi pusat distribusi Model finansial Pemodelan MSS Merupakan elemen kunci bagi DSS Identifikasi masalah dan analisis
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan / Decision Support System PENGAMBILAN KEPUTUSAN, SISTEM, PEMODELAN DAN DUKUNGAN
Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System PENGAMBILAN KEPUTUSAN, SISTEM, PEMODELAN DAN DUKUNGAN CONTENT 1. Pengambilan Keputusan 2. Proses Pemodelan 3. Fase Kecerdasan 4. Fase Desain 5. Fase
Lebih terperinciBAB 5. PEMODELAN dan Model Manajemen
BAB 5 PEMODELAN dan Model Manajemen 1 Issue Pokok pemodelan Identifikasi Masalah Analisa Lingkungan Identifikasi Variabel Peramalan Penggunaan model berganda Katagori Model atau seleksi (Tipe dari Model)
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan / Decision Support System
Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System Pengambilan Keputusan, Sistem, Pemodelan dan Dukungan Oleh : Imam Cholissodin S.Si., M.Kom Content 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Pengambilan Keputusan Proses
Lebih terperinciSISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN IF041-3 2009 Fakultas TeknologiInformasiUniversitasBudi Luhur Jl. CiledugRaya PetukanganUtara Jakarta Selatan 12260 Website: http://fti.bl.ac.id Email: sekretariat_fti@bl.ac.id
Lebih terperinciRISET OPERASIONAL. Kosep Dasar Riset Operasional. Disusun oleh: Destianto Anggoro
RISET OPERASIONAL Kosep Dasar Riset Operasional Disusun oleh: Destianto Anggoro SEJARAH RISET OPERASIONAL Pembentukan kelompok formal OR Berlangsung Inggris (1939) Perang Dunia II Amerika mengikuti dengan
Lebih terperinciPemodelan dalam RO. Sesi XIV PEMODELAN. (Modeling)
Mata Kuliah :: Riset Operasi Kode MK : TKS 4019 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi XIV PEMODELAN (Modeling) e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Pemodelan dalam RO Outline:
Lebih terperinciDasar-Dasar Pemodelan Sistem
Bab 1: Dasar-Dasar Pemodelan Sistem Pemodelan dan Simulasi Sistem Monica A. Kappiantari Sumber: Harrell, C., B.K. Ghosh and R.O. Bowden, Jr., Simulation Using Promodel, 2 nd ed., McGraw- Hill, Singapore,
Lebih terperinciOPERATION RESEARCH-1
OPERATION RESEARCH-1 Prof.Dr.H.M.Yani Syafei,MT MATERI PERKULIAHAN 1.Pemrograman Linier (Linear Programming) Formulasi Model Penyelesaian dengan Metode Grafis Penyelesaian dengan Algoritma Simplex Penyelesaian
Lebih terperinciMATA KULIAH MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 [KODE/SKS : IT / 2 SKS]
MATA KULIAH MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 [KODE/SKS : IT011215 / 2 SKS] Ady Daryanto SP MSi E-mail : adydaryanto@yahoo.com MATA KULIAH MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 1 [KODE/SKS : IT011241 / 2 SKS] KONTRAK
Lebih terperinciRISET OPERASIONAL MINGGU KE-1. Disusun oleh: Nur Azifah., SE., M.Si. Kosep Dasar Riset Operasional
RISET OPERASIONAL MINGGU KE-1 Kosep Dasar Riset Operasional Disusun oleh: SEJARAH RISET OPERASIONAL Perang Dunia II Berlangsung Menentukan utilisasi sumber daya militer yang efektif dan menetapkan alokasi
Lebih terperinciPengantar Riset Operasi. Riset Operasi Minggu 1 (pertemuan 1) ARDANESWARI D.P.C., STP, MP
Pengantar Riset Operasi Riset Operasi Minggu 1 (pertemuan 1) ARDANESWARI D.P.C., STP, MP 1 Kontrak Perkuliahan Keterlambatan 15 menit Mengoperasikan HP dan sejenisnya : di luar kelas Mengerjakan laporan/tugas
Lebih terperinciPengantar Teknik Informatika
Pengantar Teknik Informatika Algoritma dan Kompleksitas Pertemuan Ke-3 Materi E-learning Tanggal : 1 Oleh : Supatman Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta Tahun 2012 Algoritma
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari hari, selalu dilakukan perjalanan dari satu titik atau lokasi ke lokasi yang lain dengan mempertimbangkan efisiensi waktu dan biaya sehingga
Lebih terperinciDecision Support System. by: Ahmad Syauqi Ahsan
15 Decision Support System by: Ahmad Syauqi Ahsan Kenapa Manajer butuh bantuan IT? 2 Alternatif penyelesaian yang harus dipertimbangkan semakin banyak dan selalu bertambah. Keputusan-keputusan harus dibuat
Lebih terperinciBAB 1. PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sejalan dengan tuntutan persaingan bisnis, banyak perusahaan menyadari bahwa keunggulan teknologi dan produk yang dihasilkan semata tidak lagi dapat diandalkan menjadi
Lebih terperinci10. Berikut ini adalah proses-proses pada pemodelan, Kecuali? a. Trial and error dengan sistem Simulasi. b. Optimisasi c. Heuristic.
Kisi Kisi UTS SPK : 1. Dibawah ini merupakan devinisi dari manager, Kecuali? a. proses dalam mengatur pemakaian sumber daya yang ada (man, money, material, time, space, dsb) untuk mendapatkan keluaran
Lebih terperinciSistem Penunjang Keputusan, Pertemuan Ke-3
DECISION SUPPORT SYSTEMS Pengertian. Definisi awalnya adalah suatu sistem yang ditujukan untuk mendukung manajemen pengambilan keputusan. Sistem berbasis model yang terdiri dari prosedur-prosedur dalam
Lebih terperinciBAHAN AJAR. Mata Kuliah Sistem Pengambilan Keputusan. Disusun oleh: Eva Yulianti, S.Kom.,M.Cs
BAHAN AJAR Mata Kuliah Sistem Pengambilan Keputusan Disusun oleh: Eva Yulianti, S.Kom.,M.Cs JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI PADANG 2012 RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Setiap perusahaan tidak dapat lepas dari persoalan transportasi, baik untuk pengadaan bahan baku ataupun dalam mengalokasikan barang jadinya. Salah satu metode yang
Lebih terperinciTeknik Riset Operasional Semester Genap Tahun Akademik 2015/2016 Teknik Informatiaka UIGM
Teknik Riset Operasional Semester Genap Tahun Akademik 2015/2016 Teknik Informatiaka UIGM Dosen: Didin Astriani Prassetyowati, M.Stat Silabus MATAKULIAH TI214 TEKNIK RISET OPERASI (2 SKS) TUJUAN Agar mahasiswa
Lebih terperinciRiset Operasi Bobot: 3 SKS
Riset Operasi Bobot: 3 SKS Tujuan Perkuliahan Setelah mahasiswa mengikuti kuliah ini selama satu semester, mahasiswa diharapkan dapat mengaplikasikan metode-metode kuantitatif dalam pengambilan keputusan
Lebih terperinciProsiding Matematika ISSN:
Prosiding Matematika ISSN: 2460-6464 Solusi dan Analisis Sensitivitas Program Linier Menggunakan Big-M dan Solver The Solution And The Sensitivity Analysis Of Linear Programming Used Big-M And Solver Melinda
Lebih terperinciOptimasi Pengalokasian Produksi Barang Jadi dengan Menggunakan Solver Add-Ins. Ratna Puspita Indah STMIK Duta Bangsa Surakarta ABSTRAK
Optimasi Pengalokasian Produksi Barang Jadi dengan Menggunakan Solver Add-Ins Ratna Puspita Indah STMIK Duta Bangsa Surakarta ABSTRAK Persoalan keuntungan yang tidak dikelola dengan baik seringkali menjadi
Lebih terperinciANALISIS DAN PEMODELAN SPK
KELOMPOK : M Riza Fahmi (H1L013005) M Aditya Rachman (H1L01308) Retno Handayani (H1L013010) Yudistira Bintang (H1L013013) Fadilah Mulyadi S (H1L013019) Wisnu Hardiman (H1L013023) Geymas Denisa U (H1L013042)
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB LANDASAN TEORI Efisiensi Menurut Vincent Gaspersz (998, hal 4), efisiensi adalah ukuran yang menunjukan bagaimana baiknya sumber daya digunakan dalam proses produksi untuk menghasilkan output Efisiensi
Lebih terperinciKompetensi Dasar. Dr. Sri Kusumadewi
Materi Kuliah [03] SPK & Business Intelligence Management Support System Dr. Sri Kusumadewi Magister Teknik Informatika Program Pascasarjana Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia 2016
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini diuraikan teori-teori yang digunakan untuk membahas permasalahan yang ada. Teori-teori yang digunakan adalah Riset Operasi, Konsep Dasar Perencanaan Kapasitas, dan Pemrograman
Lebih terperinciKonsep Pengambilan Keputusan. Tujuan Instruksonal Khusus
Konsep Pengambilan Keputusan Efraim Turban 1 Tujuan Instruksonal Khusus Mahasiswa mampu membuat model pengambilan keputusan 2 Sub Materi PengamKeputusan Sistem-2 Model-2 Proses Pemodelan Fase Kecerdasan
Lebih terperinciA. KERANGKA PEMIKIRAN
III. METODOLOGI A. KERANGKA PEMIKIRAN Agroindustri sutera alam terutama untuk produk turunannnya berupa kokon, benang sutera, dan kain merupakan suatu usaha yang menjanjikan. Walaupun iklim dan kondisi
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN 3 SKS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN 3 SKS Deskripsi Mata Kuliah Pengampu : Rahmat Robi Waliyansyah, M.Kom. Buku Pegangan : Dadan Umar Daihani, Komputerisasi Pengambilan Keputusan, Elex Media Komputindo, 2001. D.
Lebih terperinciMetode-metode Optimasi dengan Alternatif Terbatas
Metode-metode Optimasi dengan Alternatif Terbatas 2017 Tujuan Mahasiswa dapat memahami dan mampu mengaplikasikan beberapa metode untuk menyelesaikan masalah dengan alternatif-alternatif dalam jumlah yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Perkembangan industri rokok di Indonesia kian meningkat. Berbagai inovasi dilakukan, baik untuk produk rokok kretek maupun rokok filter untuk memenuhi
Lebih terperinciBAB VI PERENCANAAN PENGEMBANGAN SDA
BAB VI PERENCANAAN PENGEMBANGAN SDA Sub Kompetensi Pengenalan dan pemahaman tahapan perencanaan sumberdaya air terkait dalam perencanaan dalam teknik sipil. Sub Pokok Bahasan: Pendahuluan Konsep Pengelolaan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Pembangunan suatu piranti lunak menjadi penting karena semakin banyak
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pembangunan suatu piranti lunak menjadi penting karena semakin banyak individual dan komunitas yang bergantung pada sistem piranti lunak tingkat tinggi (Sommerville,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Linier Program linier adalah suatu teknik penyelesaian optimal atas suatu problema keputusan dengan cara menentukan terlebih dahulu fungsi tujuan (memaksimalkan atau meminimalkan)
Lebih terperinciLINIER PROGRAMMING Formulasi Masalah dan Pemodelan. Staf Pengajar Kuliah : Fitri Yulianti, MSi.
LINIER PROGRAMMING Formulasi Masalah dan Pemodelan Staf Pengajar Kuliah : Fitri Yulianti, MSi. Tahap-tahap Pemodelan dalam RO (Riset Operasional): 1. Merumuskan masalah 2. Pembentukan model 3. Mencari
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN PT PLN (Persero) merupakan perusahaan penyedia jasa kelistrikan terbesar di Indonesia. Proses dalam meningkatkan usahanya, PT PLN (Persero) tidak dapat melepaskan perhatiannya
Lebih terperinciMENGENAL SISTEM PAKAR
MENGENAL SISTEM PAKAR Bidang teknik kecerdasan buatan yang paling popular saat ini adalah system pakar. Ini disebabkan penerapannya diberbagai bidang, baik dalam pengembangan ilmu pengetahuan dan terutama
Lebih terperinciOPTIMASI DAN HEURISTIK DALAM PENDEKATAN SISTEM. Arif Rahman
OPTIMASI DAN HEURISTIK DALAM PENDEKATAN SISTEM Arif Rahman INDUSTRIAL ENGINEERING..is concerned with the design, improvement, and installation of integrated systems of men, materials, information, energy,
Lebih terperinciDecision Support System (DSS)
Decision Support System (DSS) source : http://nextgeneration.web.id/?p=48 Seiring perkembangan zaman, manusia dituntut membuat berbagai keputusan yang tepat dalam menghadapi permasalahan yang semakin kompleks.
Lebih terperinciGARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI: S1 SISTEM INFORMASI Semester : 6
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI: S1 SISTEM INFORMASI Semester : 6 Berlaku mulai: Genap/2010 MATA KULIAH : SISTEM PENDUKUNG PUTUSAN KODE MATA KULIAH / SKS : 410103090 / 3 SKS MATA KULIAH
Lebih terperinciPERANCANGAN KONFIGURASI JARINGAN DISTRIBUSI PRODUK BISKUIT MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA (Studi Kasus: PT. EP)
PERANCANGAN KONFIGURASI JARINGAN DISTRIBUSI PRODUK BISKUIT MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA (Studi Kasus: PT. EP) Rezki Susan Ardyati dan Dida D. Damayanti Program Studi Teknik Industri Institut Teknologi
Lebih terperinciPEMROGRAMAN KOMPUTER KODE MODUL: TIN 202 MODUL III LINEAR PROGRAMMING DAN VISUALISASI
PEMROGRAMAN KOMPUTER KODE MODUL: TIN 202 MODUL III LINEAR PROGRAMMING DAN VISUALISASI LABORATORIUM TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2013 MODUL II LINEAR PROGRAMMING DAN
Lebih terperinciSesi IX : RISET OPERASI. Perkembangan Riset Operasi
Mata Kuliah :: Riset Operasi Kode MK : TKS 4019 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi IX : RISET OPERASI e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Perkembangan Riset Operasi Dimulai
Lebih terperinciManajemen Sains. Pengenalan Riset Operasi. Eko Prasetyo Teknik Informatika
Manajemen Sains Pengenalan Riset Operasi Eko Prasetyo Teknik Informatika Univ. Muhammadiyah Gresik 2011 Pendahuluan Riset Operasi (Operations Research/OR) banyak diterapkan dalam menyelesaikan masalahmasalah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Ilmu fisika merupakan ilmu yang mempelajari berbagai macam fenomena alam dan berperan penting dalam kehidupan sehari-hari. Salah satu peran ilmu fisika
Lebih terperinciKERANGKA PEMIKIRAN Kerangka Pemikiran Teoritis
III. KERANGKA PEMIKIRAN 3.1. Kerangka Pemikiran Teoritis 3.1.1. Konsep Optimalisasi Distribusi Sistem distribusi adalah cara yang ditempuh atau digunakan untuk menyalurkan barang dan jasa dari produsen
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Kereta api merupakan salah satu angkutan darat yang banyak diminati masyarakat, hal ini dikarenakan biaya yang relatif murah dan waktu tempuh yang
Lebih terperinciMaximize 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. & Ir. R. Sihotang, MS. Mata Kuliah Kode / SKS Mata Kuliah :
Lebih terperinciAsusmi/Penyederhanaan Sistem
Mata Kuliah : Matematika Rekayasa Lanjut Kode MK : TKS 8105 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi XV PEMODELAN e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Model Sistem yang sebenarnya
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Manajemen Produksi dan Operasi Menurut Heizer dan Render (2006:4) manajemen operasi (operation management-om) adalah serangkaian aktivitas yang menghasilkan nilai
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. jumlah ketersediaan yang semakin menipis dan semakin mahal, membuat biaya
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pembangkit Listrik di Indonesia pada umumnya merupakan pembangkit listrik thermal. Kebutuhan pembangkit thermal terhadap bahan bakar fosil dengan jumlah ketersediaan
Lebih terperinciTUGAS RESUME MATERI KULIAH ALGORITMA DAN STRUKTUR DATA STRATEGI ALGORITMA : H
TUGAS RESUME MATERI KULIAH ALGORITMA DAN STRUKTUR DATA STRATEGI ALGORITMA NAMA NIM : HERIANTI : H12111003 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM JURUSAN MATEMATIKA PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. yang dikemukakan oleh George Dantzig pada tahun Linear Programming (LP) adalah perencanaan aktivitas-aktivitas untuk
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Program Linear adalah suatu alat yang digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi suatu model linear dengan keterbatasan-keterbatasan sumber daya yang tersedia.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. sangat luas. Sistem navigasi kendaraan, sistem komunikasi satelit di luar angkasa,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ilmu matematika dalam kehidupan manusia memiliki lingkup penerapan yang sangat luas. Sistem navigasi kendaraan, sistem komunikasi satelit di luar angkasa, peramalan
Lebih terperinciAplikasi Dynamic Programming dalam Decision Making pada Reinvestment Problem
Aplikasi Dynamic Programming dalam Decision Making pada Reinvestment Problem Faisal Ibrahim Hadiputra (13509048) 1 Program tudi Teknik Informatika ekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Peranan statistika dalam penelitian sangatlah signifikan, terutama dalam
1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Peranan statistika dalam penelitian sangatlah signifikan, terutama dalam hal pengolahan data. Mengingat pentingnya peranan statistika khususnya dalam penelitian,
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN, SISTEM, PEMODELAN, DAN DUKUNGAN.
PENGAMBILAN KEPUTUSAN, SISTEM, PEMODELAN, DAN DUKUNGAN http://www.brigidaarie.com Pengambilan keputusan adalah proses pemilihan, diantara pelbagai alternatif aksi yang bertujuan untuk memenuhi satu atau
Lebih terperinciLINDO. Lindo dapat digunakan sampai dengan 150 kendala dan 300 variabel
LINDO Pegertian: Lindo (Linear Interactive Discrete Optimize) adalah paket program siap pakai yang digunakan untuk memecahkan masalah linear, integer dan quadratic programming. Kemampuan: Lindo dapat digunakan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada saat sekarang ini, perkembangan perusahaan baik dalam bidang jasa atau produksi dapat dikatakan maju secara signifikan. Hal ini dapat dibuktikan dengan semakin
Lebih terperinciANALISIS EFISIENSI KINERJA MENGGUNAKAN MODEL DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) PADA PT XYZ
ANALISIS EFISIENSI KINERJA MENGGUNAKAN MODEL DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) PADA PT XYZ ZA IMATUN NISWATI 081385659518 zaimatunnis@gmail.com Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Matematika
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Artificial Intelligence (AI) agen adalah fitur standar game komputer modern, baik sebagai lawan, teman atau tutor dari pemain. Agar tampil otentik, agen tersebut
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pemakaian Listrik secara komersiil sudah lebih dari seratus tahun yang lalu. Sejak saat itu
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pemakaian Listrik secara komersiil sudah lebih dari seratus tahun yang lalu. Sejak saat itu pemakaiannya terus meningkat. Tidak dapat dibantah bahwa listrik adalah
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Manajemen
Sistem Pendukung Keputusan Manajemen Entin Martiana, S.Kom, M.Kom Sistem Pendukung Keputusan proses pengambilan keputusan merupakan hal yang menjadi bagian penting di dalam suatu organisasi atau perusahaan.
Lebih terperinciMATA KULIAH RISET OPERASIONAL [KODE/SKS : IT045233/ 2 SKS]
MATA KULIAH RISET OPERASIONAL [KODE/SKS : IT045233/ 2 SKS] Ady Daryanto SP MSi E-mail : adydaryanto@staff.gunadarma.co.id MATA KULIAH RISET OPERASIONAL [KODE/SKS : IT045233 / 2 SKS] KONTRAK KULIAH Jumlah
Lebih terperinciManagement Support System
Management Support System Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu menjelaskan tahapan-tahapan dalam pemodelan Management Support System. Mahasiswa mampu melakukan pemodelan Management Support System. ABDUL AZIS,
Lebih terperinciBAB III. METODOLOGI PENELITIAN
BAB III. METODOLOGI PENELITIAN A. KERANGKA PEMIKIRAN Peningkatan luas lahan perkebunan kelapa sawit telah mampu meningkatkan kuantitas produksi minyak sawit mentah dan minyak inti sawit dan menempatkan
Lebih terperinciPENDEKATAN ALGORITMA PEMROGRAMAN DINAMIK DALAM MENYELESAIKAN PERSOALAN KNAPSACK 0/1 SKRIPSI SRI RAHAYU
PENDEKATAN ALGORITMA PEMROGRAMAN DINAMIK DALAM MENYELESAIKAN PERSOALAN KNAPSACK 0/1 SKRIPSI SRI RAHAYU 060823001 PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Algoritma Banker dikemukakan oleh Edsger W.Djikstra dan merupakan salah satu
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Algoritma Banker dikemukakan oleh Edsger W.Djikstra dan merupakan salah satu metode untuk menghindari deadlock. Algoritma ini disebut algoritma Banker karena memodelkan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1-1
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Proses penjualan merupakan salah satu bagian penting dalam dunia bisnis, yang tidak mungkin bisa diabaikan dan merupakan kunci untuk mencapai sasaran suatu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pada saat ini hampir semua perusahaan yang bergerak di bidang industri dihadapkan pada suatu masalah yaitu adanya tingkat persaingan yang semakin kompetitif. Hal ini
Lebih terperinciBAB X ANALISIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK) SEMI TERSTRUKTUR
BAB X ANALISIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK) SEMI TERSTRUKTUR Ada tiga hal utama yang perlu diketahui oleh penganalisis sistem pendukung keputusan, yaitu : (1) apakah pembuat keputusan utama bersifat
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN O L E H : T A N T R I H I D A Y A T I S, S. K O M., M. K O M Management Support System (MSS) Management Suppport System (MSS) terdiri dari: Decision Support System (DSS) /SPK
Lebih terperinciSufa atin Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia
Sufa atin Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 1. Membahas teknik-teknik riset operasi yang digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan 2. Konsep dasar ilmu matematika (himpunan,
Lebih terperinciDibuat Oleh : 1. Andrey ( )
Dibuat Oleh : 1. Andrey (41813120186) FAKULTAS ILMU KOMPUTER PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 2015 Proses manajemen proyek perangkat lunak dimulai dengan beberapa aktivitas
Lebih terperinciABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Dalam beberapa tahun terakhir ini, peranan algoritma genetika terutama untuk masalah optimisasi, berkembang dengan pesat. Masalah optimisasi ini beraneka ragam tergantung dari bidangnya. Dalam
Lebih terperinciOPTIMASI PENJADWALAN SUMBER DAYA DENGAN METODE ALGORITMA GENETIK TESIS MAGISTER OLEH: DEDE SUMIRTO PEMBIMBING: DR.IR. BIEMO W.
OPTIMASI PENJADWALAN SUMBER DAYA DENGAN METODE ALGORITMA GENETIK TESIS MAGISTER OLEH: DEDE SUMIRTO PEMBIMBING: DR.IR. BIEMO W. SOEMARDI BIDANG MANAJEMEN DAN REKAYASA KONSTRUKSI DEPARTEMEN TEKNIK SIPIL
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. pada sektor masyarakat meluas dengan cepat[4]. menentukan tingkat kegiatan-kegiatan yang akan dilakukan, dimana masingmasing
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan program linier telah ada dan berkembang sejak lama.perumusan masalah program linier beserta penyelesaiannya secara sistematis ditemukan pada tahun 1947
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Ada beberapa masalah dalam pengenalan tulisan tangan matematika yang dapat
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Permasalahan Ada beberapa masalah dalam pengenalan tulisan tangan matematika yang dapat didefinisikan sejauh ini, antara lain: Pengenalan karakter matematika
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dari ekonomi global yang melanda hampir negara-negara di Amerika dan Asia. Hal ini
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan dunia perdagangan pada saat ini cukup sulit, dikarenakan dampak dari ekonomi global yang melanda hampir negara-negara di Amerika dan Asia. Hal
Lebih terperinciI 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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. artian yang lebih spesifik yakni pihak ketiga dalam supply chain istilah dalam
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Vendor Dalam arti harfiahnya, vendor adalah penjual. Namun vendor memiliki artian yang lebih spesifik yakni pihak ketiga dalam supply chain istilah dalam industri yang menghubungkan
Lebih terperinciArdaneswari D.P.C., STP, MP.
Ardaneswari D.P.C., STP, MP. Materi Bahasan Pengantar pemrograman linier Pemecahan pemrograman linier dengan metode grafis PENGANTAR Pemrograman (programming) secara umum berkaitan dengan penggunaan atau
Lebih terperinciSistem Penunjang Keputusan, Pertemuan Ke-2
Sistem. SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN : MODEL DAN PENDUKUNG DSS, GDSS, EIS, dan ES melibatkan satu istilah: sistem. Sistem adalah kumpulan dari obyek-obyek seperti orang, resources, konsep, dan prosedur
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 3 GARUT
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 3 GARUT Asep Hendar Rustiawan 1, Dini Destiani 2, Andri Ikhwana 3 Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu
Lebih terperinci1 BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Listrik pada abad ini sudah merupakan kebutuhan primer yang tidak bisa tergantikan. Karena pentingnya listrik ini, sistem yang menyuplai dan mengalirkan listrik ini
Lebih terperinciBAB 2 KAJIAN PUSTAKA
BAB 2 KAJIAN PUSTAKA 2.1 Konsep Program Linear Program linear merupakan model matematik untuk mendapatkan alternatif penggunaan terbaik atas sumber-sumber organisasi. Kata sifat linear digunakan untuk
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Menurut Schroeder (2000) Penjadwalan dapat didefinisikan sebagai suatu
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Penjadwalan Menurut Schroeder (2000) Penjadwalan dapat didefinisikan sebagai suatu petunjuk atau indikasi apa saja yang harus dilakukan, dengan siapa, dan dengan peralatan apa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengambilan Keputusan (Decision Making) Banyak keputusan utama yang dihadapi perusahaan untuk mencapai tujuan perusahaan dengan batasan situasi lingkungan operasi. Pembatasan tersebut
Lebih terperinciSISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN Menurut Herbert A. Simon keputusan terbagi menjadi 2, yaitu : 1. Programmed decisions, yaitu keputusan yang berulang dan bersifat rutin, yang secara luas prosedur yang tetap
Lebih terperinciFormulasi Model dan Parameterisasi
Formulasi Model dan Parameterisasi Pemodelan Simulasi 1. Pengertian Formulasi Model Formulasi model adalah pembentukan model secara formal berdasarkan variabel-variabel dan parameter-parameter serta relasi-relasi
Lebih terperinciVI. PENGEMBANGAN DECISION NETWORK YANG DIOPTIMASI DENGAN FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PENYUSUNAN KALENDER TANAM DINAMIK
113 VI. PENGEMBANGAN DECISION NETWORK YANG DIOPTIMASI DENGAN FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PENYUSUNAN KALENDER TANAM DINAMIK 6.1. Pendahuluan Secara umum, prinsip utama dalam pemodelan optimisasi adalah
Lebih terperinciGambaran Umum Sistem Informasi Manajemen. Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Jurusan Sistem Informasi Universitas Gunadarma
Gambaran Umum Sistem Informasi Manajemen Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Jurusan Sistem Informasi Universitas Gunadarma Tujuan Pembelajaran Memahami Konsep dasar SIM Mempunyai Gambaran Umum
Lebih terperinci