MODEL NONPREEMPTIVE GOAL PROGRAMMING DAN PENGOPTIMUMAN TAKLINEAR PADA PENJADWALAN PERAWAT RSUD KOTA BOGOR LUKMAN HAKIM

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "MODEL NONPREEMPTIVE GOAL PROGRAMMING DAN PENGOPTIMUMAN TAKLINEAR PADA PENJADWALAN PERAWAT RSUD KOTA BOGOR LUKMAN HAKIM"

Transkripsi

1 MODEL NONPREEMPTIVE GOAL PROGRAMMING DAN PENGOPTIMUMAN TAKLINEAR PADA PENJADWALAN PERAWAT RSUD KOTA BOGOR LUKMAN HAKIM SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016

2

3 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA* Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis berjudul Model Nonpreemptive Goal Programming dan Pengoptimuman Taklinear pada Penjadwalan Perawat RSUD Kota Bogor adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir tesis ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, Maret 2016 Lukman Hakim NIM G

4 RINGKASAN LUKMAN HAKIM. Model Nonpreemptive Goal Programming dan Pengoptimuman Taklinear pada Penjadwalan Perawat RSUD Kota Bogor. Dibimbing oleh TONI BAKHTIAR dan JAHARUDDIN. Penjadwalan perawat merupakan aktivitas pengalokasian perawat untuk memenuhi tugas di ruang tertentu pada sebuah rumah sakit dalam periode tertentu. Salah satu kendala dalam penjadwalan perawat adalah adanya keterbatasan sumberdaya dalam upaya pemenuhan kebutuhan rumah sakit. Penjadwalan perawat yang dilakukan secara manual akan beresiko tidak terpenuhinya beberapa aturan tentang keperawatan yang ditetapkan oleh rumah sakit. Oleh karena itu penelitian ini ditujukan untuk melakukan penjadwalan dengan beberapa model penjadwalan yang memenuhi seluruh aturan yang ditetapkan oleh RSUD Kota Bogor. RSUD Kota Bogor memiliki berbagai fasilitas pelayanan di antaranya adalah ruang rawat inap dan ruang Poli. Terdapat empat ruang rawat inap yakni, Flamboyan, Dahlia, Vanda, dan Pafio, serta satu ruang Poli. Dalam penjadwalannya, perawat ditugaskan dalam tiga shift yakni, pagi, siang, dan malam. Saat tidak bertugas pada ketiga shift, perawat mendapatkan libur. Setiap perawat pada ruang rawat inap tertentu tidak ditugaskan di ruang rawat inap yang lain selama periode penjadwalan. Namun, perawat yang bertugas di ruang Pafio diperbantukan dalam pelayanan di ruang Poli. Penjadwalan perawat pada ruang Poli disesuaikan dengan permintaan manajemen Poli tersebut. Diasumsikan manajemen Poli mengalokasikan perawat tersebut pada hari tertentu dengan jumlah tertentu. Saat perawat ditugaskan di ruang Poli, maka penugasan tersebut dianggap sebagai kerja lembur yang hanya dialokasikan pada waktu pagi dan siang. Hal ini dikarenakan waktu pelayanan ruang Poli adalah pagi hingga sore (shift pagi dan siang). Penjadwalan perawat yang bertugas di ruang Flamboyan, Dahlia, dan Vanda diformulasikan dalam Model 1. Penjadwalan perawat yang bertugas di ruang Pafio dan diperbantukan di ruang Poli diformulasikan dalam Model 2. Pada kedua model ini digunakan metode nonpreemptive goal programming. Dalam goal programming, terdapat variabel simpangan, yakni simpangan yang mengukur kekurangan atau kelebihan suatu variabel dari level idealnya. Jumlah sebagian atau seluruh variabel simpangan tersebut diminimumkan sebagai fungsi objektif. Variabel simpangan pada kedua model ini adalah simpangan yang mengukur kekurangan atau kelebihan shift pagi, siang, malam, dan hari libur dari level idealnya. Fungsi objektif kedua model adalah meminimumkan jumlah variabel simpangan yang mengukur kekurangan shift pagi dan libur dari level idealnya, dan variabel deviasi yang mengukur kelebihan shift siang dan malam dari level idealnya. Kendala diperoleh dari peraturan tentang perawat yang diberlakukan oleh rumah sakit. Kendala pada Model 2 adalah seluruh kendala pada Model 1 serta kendala yang terkait dengan aturan lembur pada perawat ruang rawat inap Pafio. Namun demikian meskipun fungsi tujuan kedua model adalah meminimumkan variabel simpangan yang mengukur kekurangan atau kelebihan shift pagi, siang, malam, dan hari libur dari level idealnya, ragam dari beban kerja

5 pada masing-masing shift masih terlalu besar. Hal ini berarti bahwa penugasan perawat pada setiap shift tidak merata. Oleh karena itu, sebagai alternatif dibuat Model 3 untuk meminimumkan ragam dari beban kerja masing-masing shift agar tercapai penugasan yang merata. Tetapi karena Model 3 merupakan pemrograman taklinear, maka dibutuhkan waktu yang jauh lebih lama dari dua model sebelumnya. Oleh karena itu, Model 3 ini hanya diaplikasikan pada ruang Vanda dan Pafio. Kendala yang digunakan pada Model 3 sama dengan kendala pada Model 1 (untuk ruang Vanda) maupupun Model 2 (untuk ruang Pafio), sedangkan fungsi objektifnya berbeda yaitu meminimumkan ragam dari setiap shift dan hari libur. Kata kunci: nonpreemptive goal programming, pemrograman taklinear, penjadwalan perawat

6 SUMMARY LUKMAN HAKIM. Nonpreemptive Goal Programming and Nonlinear Optimization Model on the Nurse Scheduling of Regional Public Hospital of Bogor. Supervised by TONI BAKHTIAR and JAHARUDDIN. Nurses scheduling is an activity of allocating nurses to conduct a set of tasks at certain room at a hospital within a certain period. One of obstacles in the nurse scheduling is the lack of resources in order to fulfill the needs of the hospital. Nurse scheduling which is done manually will be at risk of not fulfilling some nursing rules set by the hospital. Therefore, this study aimed to perform scheduling models that satisfy all the rules set by Regional Public Hospital of Bogor. Regional Public Hospital of Bogor has a range of services, including inpatient and Poli rooms. There are four inpatient rooms, namely Flamboyan, Dahlia, Vanda, and Pafio, and only one Poli room. In scheduling, the nurses are assigned to three shifts. They are morning, day, and night shifts. When nurses are not on duty in all the shifts, they will get day off. Every nurse in certain inpatient unit is not assigned in other rooms during the scheduling period. However, nurses who served in Pafio rooms is also as conjunct nurse at Poli room. Nurse scheduling in Poli rooms is adapted to the demands of Poli s management. It is assumed that Poli s management allocate a number of nurses on particular days. When nurses are assigned at Poli rooms, they are considered working overtime because the service time of Poli rooms is from morning to day (morning and day shifts). Nurse scheduling in Flamboyan, Dahlia, and Vanda rooms is formulated in Model 1. Nurse Scheduling in Pafio and Poli rooms is formulated in Model 2. Both models used nonpreemptive goal programming method. In goal programming, there are deviation variables which measure the deviation of shortage or excess of a variable from the ideal level. The number of parts or all deviation variables is minimized as the objective function. Deviation variables in both models are the deviation that measures the shortage or excess morning, day, night shifts and day off from the ideal level. The objective functions of those two models are to minimize the number of variables that measure the shortage of morning shift and day off from the ideal level, and deviation variables that measure excess day and night shifts from the ideal level. Some constraints are obtained from regulations applied by the hospital. The constraints in Model 2 are all contraints in Model 1 and all constraints that related to the overtime rules in Pafio inpatient. Although the objective function of both models is to minimize the deviation variables that measure shortage or excess of morning, day, night shifts and day off from the ideal level, its variance is not as small as expected. It means that the assignment of nurses on each shift is not evenly distributed. Therefore, Model 3 is proposed to minimize the variance in order to achieve equitable assignment on every shift. But because Model 3 is a nonlinear programming, it takes much longer than the two previous models. Therefore, Model 3 is only applied to the Vanda and Pafio rooms. The constraint used in Model 3 are as the constraints in Model 1 (for Vanda rooms) or Model 2 (for Pafio rooms). Model 3 has different

7 objective function as Model 1 and Model 2, that is minimize the variance of each shift and day off. Keywords: nonpreemptive goal programming, nonlinear programming, nurses scheduling

8 Hak Cipta Milik IPB, Tahun 2016 Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan IPB Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya tulis ini dalam bentuk apa pun tanpa izin IPB

9 MODEL NONPREEMPTIVE GOAL PROGRAMMING DAN PENGOPTIMUMAN TAKLINEAR PADA PENJADWALAN PERAWAT RSUD KOTA BOGOR LUKMAN HAKIM Tesis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Sains pada Program Studi Matematika Terapan SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016

10 Penguji Luar Komisi pada Ujian Tesis: Dr Ir Bib Paruhum Silalahi, MKom

11 Judul Tesis : Model Nonpreemptive Goal Programming dan Pengoptimuman Taklinear pada Penjadwalan Perawat RSUD Kota Bogor Nama : Lukman Hakim NIM : G Disetujui oleh Komisi Pembimbing Dr Toni Bakhtiar, SSi, MSc Ketua Dr Jaharuddin, MS Anggota Diketahui oleh Ketua Program Studi Matematika Terapan Dekan Sekolah Pascasarjana Dr Jaharuddin, MS Dr Ir Dahrul Syah, MScAgr Tanggal Ujian: 25 Februari 2016 Tanggal Lulus:

12 PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta ala atas segala karunia-nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Januari 2014 ini penjadwalan, dengan judul Model Nonpreemptive Goal Programming dan Pengoptimuman Taklinear pada Penjadwalan Perawat RSUD Kota Bogor. Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr Toni Bakhtiar dan Bapak Dr Jaharuddin selaku pembimbing serta Bapak Dr Bib Paruhum Silalahi selaku penguji luar bimbingan. Di samping itu, penghargaan penulis sampaikan kepada Ibu Probo dan Ibu Henny dari Rumah Sakit Umum Daerah Kota Bogor, yang telah membantu selama pengumpulan data. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada teman-teman yang telah membantu dalam penyelesaian tesis ini. Ucapan terima kasih juga penulis sampaikan kepada ayah, ibu, serta seluruh keluarga, atas segala doa dan kasih sayangnya. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat. Bogor, Maret 2016 Lukman Hakim

13 DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR LAMPIRAN 1 PENDAHULUAN 1 Latar Belakang 1 Tujuan Penelitian 2 2 TINJAUAN PUSTAKA 2 3 LANDASAN TEORI 5 Pemrograman Linear 5 Pemrograman Linear Bilangan Bulat 6 Goal Programming (GP) 6 4 METODE 8 Deskripsi Masalah 8 Model Penjadwalan Perawat 9 Model 1 10 Model HASIL DAN PEMBAHASAN 12 Hasil Penjadwalan Model 1 13 Hasil Penjadwalan Model 2 22 Model 3: Pengoptimuman Taklinear 25 6 SIMPULAN DAN SARAN 26 Simpulan 26 Saran 26 DAFTAR PUSTAKA 26 LAMPIRAN 29 RIWAYAT HIDUP 54 vi vi

14 DAFTAR TABEL 1 Alokasi ketua tim perawat di ruang rawat inap 13 2 Solusi optimal Model Jumlah waktu kerja di masing-masing shift dan jumlah hari libur setiap perawat di ruang rawat inap Flamboyan berdasarkan Model Jumlah waktu kerja di masing-masing shift dan jumlah hari libur setiap perawat di ruang rawat inap Dahlia berdasarkan Model Jumlah waktu kerja di masing-masing shift dan jumlah hari libur setiap perawat di ruang rawat inap Vanda berdasarkan Model Jumlah kebutuhan perawat di setiap ruang dan setiap shift 18 7 Jumlah pemenuhan kebutuhan perawat di setiap ruangan dan setiap shift dengan hasil penjadwalan berdasarkan Model Jumlah pemenuhan kebutuhan perawat di setiap ruangan dan setiap shift dengan hasil penjadwalan secara manual 19 9 Perbandingan persentase pemenuhan kendala penjadwalan perawat berdasarkan Model 1 dengan penjadwalan perawat secara manual Jumlah shift, waktu lembur, dan waktu libur perawat ruang rawat inap Pafio berdasarkan penjadwalan Model Perbandingan pemenuhan kebutuhan jumlah perawat pada setiap shift antara penjadwalan yang didasarkan pada Model 2 dan penjadwalan yang dilakukan secara manual Perbandingan persentase pemenuhan kendala antara penjadwalan perawat berdasarkan Model 2 dan penjadwalan secara manual pada ruang Pafio Perbandingan ragam setiap shift pada ruang Vanda dan Pafio berdasarkan berbagai model penjadwalan 25 DAFTAR LAMPIRAN 1 Model penjadwalan perawat ruang rawat inap Flamboyan di Rumah Sakit Umum Daerah Kota Bogor 29 2 Model penjadwalan perawat ruang rawat inap Dahlia di Rumah Sakit Umum Daerah Kota Bogor 30 3 Model penjadwalan perawat ruang rawat inap Vanda di Rumah Sakit Umum Daerah Kota Bogor 32 4 Model penjadwalan perawat ruang rawat inap Pafio di Rumah Sakit Umum Daerah Kota Bogor 34 5 Model penjadwalan perawat dengan meminimumkan ragam setiap shift dan libur pada ruang rawat inap Vanda di Rumah Sakit Umum Daerah Kota Bogor 37 6 Model penjadwalan perawat dengan meminimumkan ragam setiap shift 7 dan libur pada ruang rawat inap Pafio di Rumah Sakit Umum Daerah Kota Bogor Hasil penjadwalan perawat pada ruang rawat inap Dahlia berdasarkan 38 Model 1 42

15 8 Hasil penjadwalan perawat pada ruang rawat inap Dahlia yang dilakukan dengan cara manual 43 9 Hasil penjadwalan perawat pada ruang rawat inap Flamboyan berdasarkan Model Hasil penjadwalan perawat pada ruang rawat inap Flamboyan yang dilakukan dengan cara manual Hasil penjadwalan perawat pada ruang rawat inap Vanda berdasarkan Model Hasil penjadwalan perawat pada ruang rawat inap Vanda yang dilakukan dengan cara manual Hasil penjadwalan perawat pada ruang rawat inap Pafio yang dilakukan berdasarkan Model Hasil penjadwalan perawat ruang rawat inap Pafio secara manual Hasil penjadwalan perawat pada ruang rawat inap Vanda berdasarkan Model Hasil penjadwalan perawat pada ruang rawat inap Pafio yang dilakukan berdasarkan Model Jumlah waktu kerja di masing-masing shift dan jumlah hari libur setiap perawat di ruang rawat inap Flamboyan secara manual Jumlah waktu kerja di masing-masing shift dan jumlah hari libur setiap perawat di ruang rawat inap Dahlia secara manual Jumlah waktu kerja di masing-masing shift dan jumlah hari libur setiap perawat di ruang rawat inap Vanda secara manual Jumlah waktu kerja di masing-masing shift dan jumlah hari libur setiap perawat di ruang rawat inap Pafio secara manual 53

16

17 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah penjadwalan merupakan bagian yang sangat penting dalam sebuah institusi seperti sekolah atau institusi pendidikan secara umum, pabrik, perusahaan, rumah sakit, service center, pusat kesehatan, transportasi, industri, dan masih banyak lagi. Dalam bidang matematika, masalah penjadwalan dapat diselesaikan dengan menggunakan metode riset operasi. Penggunaan metode riset operasi dalam masalah penjadwalan telah banyak diaplikasikan di berbagai bidang. Dalam bidang transportasi, Chen dan Niu (2012) telah mengaplikasikan pada penjadwalan kru bus kota dengan menggunakan metode Integer Linear Programming (ILP). Tang et al. (2000) mengaplikasikan Linear Programming (LP) dalam bidang industri, yakni melakukan penjadwalkan pembuatan dan pencetakan baja. Meskipun model awal yang dibangun merupakan masalah taklinear, namun dilakukan pelinearan sehingga model tersebut menjadi masalah LP. Dalam bidang kesehatan, Falasca et al. (2009) melakukan optimalisasi terhadap manajemen relawan kemanusiaan dengan menggunakan metode multiobjective problem. Dalam bidang kesehatan, masalah penjadwalan telah banyak diaplikasikan pada rumah sakit. Hal ini dikarenakan rumah sakit merupakan unit pelayanan kesehatan yang dibutuhkan dalam waktu 24 jam setiap harinya. Salah satu penelitian yang telah dilakukan pada sebuah rumah sakit adalah penelitian pada penjadwalan Intensive Care Unit (ICU) yang dilakukan oleh Kozan (2008) dengan menggunakan metode multiobjective problem. Selain penjadwalan di ICU, di rumah sakit juga banyak dikaji penjadwalan perawat. Hal ini dikarenakan perawat merupakan salah satu unsur yang penting dalam pelayanan kesehatan di rumah sakit. Namun keterbatasan jumlah perawat menjadi kendala yang harus dibenahi agar pelayanan yang dilakukan oleh pihak rumah sakit dapat optimal. Salah satu upaya yang bisa dilakukan adalah melakukan penjadwalan dengan baik. Artinya perlu ada penjadwalan yang mampu memenuhi kebutuhan rumah sakit dalam pelayanan kesehatan tersebut dengan mempertimbangkan keterbatasan jumlah perawat yang ada. Hal ini penting untuk dilakukan, karena menyelesaikan penjadwalan perawat memiliki dampak yang besar pada kinerja perawat yang sangat terkait dengan tingkat kualitas pelayanan kesehatan. Salah satu penelitian pada penjadwalan perawat di antaranya adalah pengkajian penjadwalan di rumah sakit Hôtel-Dieu di Montreal yang dilakukan oleh Berada et al. (1996). Metode yang digunakan dalam melakukan penjadwalan adalah metode multiobjective, yakni equivalent weights method, dan sequential method. Valouxis dan Housos (2000) menggunakan hybrid optimization method untuk menyelesaikan masalah penjadwalan perawat. Millar dan Karagu (1998) melakukan penjadwalan perawat dengan menggunakan metode linear programming baik secara siklis maupun non siklis dengan memabagi shift kerja menjadi dua, masing-masing 12 jam, yakni shift siang dan shift malam. Trilling et al. (2006) melakukan pengkajian terhadap penjadwalan perawat anestesi di rumah sakit umum Perancis. Dalam upaya memaksimumkan penjadwalan yang adil

18 2 (merata), digunakan metode ILP dan Constraints Programming (CP) sebagai perbandingan. Jenal et al. (2011) juga menggunakan goal programming untuk menyelesaikan masalah penjadwalan perawat secara siklis. Dalam penelitian ini, akan dikaji masalah penjadwalan perawat di sebuah rumah sakit. Hal ini dikarenakan banyak rumah sakit yang melakukan penjadwalan secara manual. Penjadwalan perawat secara manual merupakan hal yang sulit karena di samping harus memperhatikan keterbatasan jumlah perawat, juga harus memperhatikan kemerataan jadwal yang diberikan kepada perawat dan kebutuhan rumah sakit akan tenaga perawat tersebut. Di samping itu penjadwalan secara manual juga membutuhkan waktu yang banyak. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memodelkan jadwal perawat di sebuah rumah sakit dengan berbagai aturan dan kendala yang ada. Dalam melakukan penjadwalan perawat tersebut digunakan metode ILP untuk menyelesaikannya. Dengan dilakukannya penelitian ini, diharapkan dapat menjadi solusi yang berguna bagi rumah sakit terkait. Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk: 1. Membuat model pengoptimuman dalam penjadwalan perawat di rumah sakit ke dalam bentuk nonpreemptive goal programming. 2. Melakukan simulasi numerik terhadap model untuk menggambarkan jadwal yang optimal pada ruang rawat inap RSUD Kota Bogor. TINJAUAN PUSTAKA Dalam melakukan penjadwalan perawat di sebuah rumah sakit, penelitian ini mengacu pada penelitian yang dilakukan oleh Azaiez dan Al Sharif (2005) pada penjadwalan perawat di rumah sakit Riyadh Al-Kharj (RKH), Arab Saudi. Penjadwalan perawat tersebut menggunakan 0-1 goal programming. Dalam jurnalnya, yang berjudul A 0-1 goal programming model for nurse scheduling, mereka melakukan penjadwalan berdasarkan aturan yang berlaku di rumah sakit terkait dengan perawat serta memperhatikan preferensi perawat. Preferensi perawat, yang diperoleh dari survei yang dilakukan untuk penelitian ini, di antaranya adalah pertimbangan keadilan, yakni rasio jadwal malam dan libur akhir pekan untuk masing-masing perawat sama, selain itu juga menghindari hari terisolasi, libur masuk libur. Aturan yang diberlakukan pada rumah sakit tersebut dijadikan sebagai hard constraints yang harus dipenuhi, sedangkan preferensi perawat dijadikan sebagai soft constraints. Kemudian jumlah beberapa variabel simpangan pada soft/goal constraints yang telah diberi bobot tertentu dijadikan sebagai fungsi tujuan (objective function). Dengan meminimumkan fungsi tujan tersebut diperoleh jadwal perawat yang memenuhi seluruh aturan yang diberlakukan serta mengoptimalkan upaya pemenuhan terhadap preferensi perawat.

19 Dalam melakukan penjadwalan, Azaiez dan Al Sharif mengalokasikan perawat ke dalam dua shift, shift siang dan shift malam. Berikut adalah model yang dibangun untuk menyelesaikan penjadwalan perawat tersebut. Indeks dan Parameter n : banyaknya hari dalam penjadwalan (n = 28) m : banyaknya perawat i : indeks untuk hari, i = 1, 2,, n k : indeks untuk perawat, k = 1, 2,, m D i : jumlah perawat yang dibutuhkan pada shift siang hari ke-i; i = 1, 2,, n N i : jumlah perawat yang dibutuhkan pada shift siang hari ke-i; i = 1, 2,, n Variabel Keputusan Untuk i = 1, 2,, n dan k = 1, 2,, m 1, i a e a at dit gas an ada shi t siang di ha i e-, selainn a 1, i a e a at dit gas an ada shi t malam di ha i e-, selainn a 1, i a e a at li di ha i e-, selainn a 3 Hard Constraints 1. Pemenuhan kebutuhan perawat, untuk setiap i = 1, 2,, n,, untuk setiap i = 1, 2,, n. 2. Menghindari dua shift berurutan pada hari yang sama = 1, untuk setiap i = 1, 2,, n dan k = 1, 2,, m, 1, untuk setiap i = 1, 2,, n 1 dan k = 1, 2,, m. 3. Setiap perawat mendapatkan shift kerja (shift siang ataupun shift malam) tidak lebih dari 4 kali berturut-turut 2, untuk setiap i = 1, 2,, n 4 dan k = 1, 2,, m. 4. Setiap perawat mendapatkan paling sedikit 4 hari libur dalam satu periode penjadwalan selama akhir pekan 4, untuk k = 1, 2,, m. 5. Batas maksimum dan minimum shift kerja 14 16, untuk setiap k = 1, 2,, m.

20 4 6. Batas minimum shift malam selama satu periode penjadwalan 4, untuk setiap k = 1, 2,, m. Formulasi Goal Goal 1: meminimumkan simpangan antara jumlah hari kerja dan jumlah hari minimal dari setiap perawat. Goal ini memastikan bahwa semua perawat mendapatkan kemungkinan jadwal sebanyak 15 hari dalam 1 periode penjadwalan. = 15, untuk setiap k = 1, 2,, m, di mana menunjukkan simpangan positif pada goal 1, sedangkan merupakan simpangan negatif goal 1. Goal 2: memastikan bahwa setiap perawat mendapatkan jumlah shift siang lebih banyak daripada jumlah shift malam. = 1, untuk setiap k = 1, 2,, m, di mana menunjukkan simpangan positif pada goal 2, sedangkan merupakan simpangan negatif goal 2. Goal 3: menghindari penugasan setiap perawat pada shift siang yang dilanjutkan dengan shift malam di hari berikutnya. = 1, untuk setiap i = 1, 2,, n 1 dan k = 1, 2,, m, di mana menunjukkan simpangan positif pada goal 3, sedangkan merupakan simpangan negatif goal 3. Goal 4: menghindari shift kerja yang diapit oleh dua hari libur., n 2 dan k = 1, 2,, m, = 2, untuk setiap i = 1, 2, di mana menunjukkan simpangan positif pada goal 4, sedangkan merupakan simpangan negatif goal 4. Goal 5: menghindari hari libur yang diapit oleh shift kerja. = 1, 2,, n 2 dan k = 1, 2,, m, = 2, untuk setiap i di mana menunjukkan simpangan positif pada goal 5, sedangkan merupakan simpangan negatif goal 5. Pembobotan Pembobotan pada masing-masing goal menunjukkan tingkatan kepentingan dari goal satu dengan yang lainnya. Bobot yang akan digunakan pada masingmasing goal disimbolkan dengan P 1, P 2, P 3, P 4, dan P 5. Penerapan pada rumah

21 sakit RKH, goal 1 dipertimbangkan sebagai goal yang paling penting, selanjutnya secara berurutan dari yang terpenting adalah goal 2, 3, 4, dan 5. Kemudian dengan menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP) bobot yang dikenakan pada masing-masing goal adalah P 1 = 20, P 2 = 5, P 3 = 3, dan P 4 = P 5 = 1. 5 Fungsi Objekctif Fungsi objektif dari model ini adalah meminimumkan jumlah simpangan yang telah diberi bobot,. LANDASAN TEORI Pemrograman Linear Pemrograman linear atau Linear Programming (LP) adalah sebuah metode matematis untuk menemukan suatu penyelesaian optimal dengan cara memaksimumkan atau meminimumkan fungsi tujuan yang berbentuk linear terhadap satu susunan kendala yang juga berbentuk linear (Siswanto, 2006). Model pemrograman linear mempunyai tiga unsur utama, yaitu: 1. Variabel keputusan 2. Fungsi tujuan 3. Fungsi kendala Variabel keputusan adalah variabel persoalan yang akan mempengaruhi nilai tujuan yang hendak dicapai. Di dalam proses pemodelan, penemuan variabel keputusan tersebut harus dilakukan terlebih dahulu sebelum merumuskan fungsi tujuan dan kendala-kendalanya. Fungsi tujuan dalam pemrograman linear ini merupakan fungsi matematika linear yang menggambarkan tujuan yang hendak dicapai. Selanjutnya fungsi tersebut dimaksimumkan atau diminimumkan terhadap kendala-kendala yang ada. Kendala merupakan suatu pembatas terhadap kumpulan keputusan yang mungkin dibuat dan harus dituangkan ke dalam fungsi matematika linear. Model umum pemrograman linear adalah sebagai berikut: maksimumkan/minimumkan terhadap di mana : matriks koefisien : koefisien variabel keputusan ke-i : variabel keputusan ke-i : vektor kapasitas kendala : banyak variabel keputusan : vektor variabel keputusan : indeks variabel keputusan ( = 1, 2,, ).

22 6 Tanda pertidaksamaan pada kendala tidak selalu, tanda bisa diganti dengan tanda lain seperti =,, >, ataupun < sesuai dengan model yang disusun. Berikut adalah salah satu contoh model pemrograman linear sederhana. Maksimumkan 40X X 2 terhadap 2X 1 + X X 1 + 3X X 1 3X 2 0 X 2 2 X 1, X 2 0. Penyelesaian permasalahan sederhana di atas, menggunakan software LINGO 11.0, menghasilkan solusi optimal 450 dengan jumlah masing-masing variabel keputusan X 1 dan X 2 adalah 7.5 dan 5. Pemrograman Linear Bilangan Bulat Pemrograman integer merupakan bentuk umum dari pemrograman linear bilangan bulat. Pemrograman linear bilangan bulat merupakan salah satu modifikasi dari pemrograman linear. Jika suatu model pemrograman linear memiliki fungsi tujuan dan kendala dengan seluruh variabel keputusan berupa bilangan bulat, maka model disebut pemrograman linear bilangan bulat atau Integer Linear Programming (ILP). Bentuk umum ILP tidak jauh berbeda dengan pemrograman linear, hanya perlu ditambahkan kendala variabel keputusan merupakan bilangan bulat. Contoh model LP di atas dapat menjadi model ILP, namun harus ditambahkan kendala bilangan bulat pada kendala variabel keputussan. Dengan menggunakan LINGO 11.0, maka akan diperoleh nilai optimal 440 dengan nilai variabel keputusan X 1 dan X 2 masing-masing 8 dan 4. Goal Programming (GP) Dua model di atas hanya memuat satu fungsi tujuan. Jika fungsi tujuan yang harus dioptimalkan lebih dari satu, maka multi-objective problem merupakan salah satu metode riset operasi yang dapat digunakan. Salah satu varian dari multiobjectif problem adalah goal programming. Model GP merupakan perluasan dari model LP, sehingga seluruh asumsi, notasi, formulasi model matematis, prosedur perumusan dan penyelesaiannya tidak berbeda. Perbedaan hanya terletak pada kehadiran sepasang variabel deviasi/simpangan yang akan muncul pada fungsi tujuan dan fungs-fungsi kendala. Fungsi kendala yang memuat variabel simpangan biasanya disebut goal constraints. Variabel simpangan merupakan variabel yang menampung simpangan hasil sasaran-sasaran yang dikehendaki. Variabel simpangan terbagi menjadi dua macam, yakni: 1. Variabel simpangan yang menampung simpangan yang berada di bawah sasaran yang dikehendaki.

23 2. Variabel simpangan yang menampung simpangan yang berada di atas sasaran yang dikehendaki. Biasanya nilai sasaran yang dikehendaki berada di ruas kanan pada persamaan goal constraints. Ada 3 tipe goal constraints dalam model GP, yakni 1. Untuk mewujudkan suatu sasaran dengan nilai tertentu atau mendekatinya Misal nilai sasaran yang dikehendaki adalah b, variabel simpangan yang menampung simpangan yang berada di bawah nilai b adalah, dan variabel simpangan yang menampung simpangan yang berada di atas nilai b adalah. Jika kendala awal (sebelum diberi variabel simpangan) adalah (tanda mungkin saja diganti dengan ), maka setelah diberi variabel simpangan, kendala menjadi: 7 di mana variabel keputusan dengan j = 1, 2,, m (m menunjukkan banyaknya variabel keputusan) dan merupakan koefisien variabel keputusan. 2. Untuk mewujudkan suatu sasaran di bawah nilai tertentu. Misal nilai sasaran yang dikehendaki adalah b, variabel simpangan yang menampung simpangan yang berada di atas nilai b adalah. Jika kendala awal (sebelum diberi variabel simpangan) adalah, maka setelah diberi variabel simpangan, kendala menjadi: di mana variabel keputusan dengan j = 1, 2,, m (m menunjukkan banyaknya variabel keputusan) dan merupakan koefisien variabel keputusan. 3. Untuk mewujudkan nilai sasaran di atas nilai tertentu. Misal nilai sasaran yang dikehendaki adalah b, variabel simpangan yang menampung simpangan yang berada di bawah nilai b adalah. Jika kendala awal (sebelum diberi variabel simpangan) adalah, maka setelah diberi variabel simpangan, kendala menjadi: di mana variabel keputusan dengan j = 1, 2,, m (m menunjukkan banyaknya variabel keputusan) dan merupakan koefisien variabel keputusan. Dengan demikian bentuk umum dari GP adalah: terhadap:

24 8 dan di mana i : indeks untuk kendala j : indeks untuk variabel keputusan m : banyaknya kendala n : banyaknya variabel keputusan : variabel keputusan ke-j : koefisien variabel keputusan pada kendala ke-i : variabel simpangan yang menampung simpangan yang berada di bawah nilai sasaran pada kendala ke i : variabel simpangan yang menampung simpangan yang berada di atas nilai sasaran pada kendala ke i : nilai sasaran yang dikehendaki pada goal constraints ke-i. Contoh dari model GP adalah sebagai berikut: terhadap: Solusi optimal yang diperoleh dari model di atas dengan menggunakan LINGO 11.0 adalah 5 dengan nilai variabel keputusan X 1 dan X 2 masing-masing 6 dan 5, sedangkan,,,,,,,. METODE Deskripsi Masalah Rumah sakit dituntut untuk dapat melakukan pelayanan kesehatan selama 24 jam setiap harinya. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut, biasanya rumah sakit membagi waktu penugasan bagi perawat menjadi 3 shift. Shift pagi (pukul ), shift siang (pukul ), dan shift malam (pukul ). keterbatasan jumlah perawat merupakan salah satu kendala yang harus dapat diatasi oleh rumah sakit agar dapat melayani masyarakat dengan optimal.

25 Penjadwalan yang baik bagi perawat merupakan salah satu kunci agar pelayanan tersebut dapat dilakukan dengan baik. Di samping unit poli (rawat jalan), biasanya rumah sakit memiliki sejumlah ruang rawat inap (rawat inap) yang dibagi menjadi beberapa kelas, misal kelas VIP, 1, 2, dan 3. Dalam setiap ruang rawat inap tersebut ditugaskan beberapa perawat yang diawasi oleh seorang ketua tim/kepala ruangan. Ketua tim ataupun kepala ruangan biasanya selalu dijadwalakan pada shift pagi dan mendapatkan libur di hari Minggu dan hari libur nasional. Setiap perawat yang bertugas dalam suatu ruangan tidak ditugaskan pada ruangan lain selama periode penjadwalan. Berikut merupakan beberapa aturan yang biasanya diterapkan di sebuah rumah sakit. 1. Terdapat 3 shift kerja, yaitu shift pagi (pukul ), shift siang (pukul ), dan shift malam (pukul ). 2. Setiap perawat mendapatkan total shift sebanyak hari selama satu periode penjadwalan (28 hari). 3. Setiap perawat tidak mendapatkan shift malam lebih dari 3 kali berturut-turut. (α = 3) 4. Setiap perawat yang telah mendapatkan shift malam tidak akan mendapatkan shift pagi pada hari berikutnya. 5. Perawat berhak mendapatkan 1 hari libur setelah 2 hari berturut-turut bertugas di shift malam, dan berhak mendapatkan 2 hari libur setelah 3 hari berturut-turut bertugas di shift malam. 6. Setiap perawat bertugas maksimal 6 hari berturut-turut. (β = 6) 7. Ketua tim selalu ditugaskan pada shift pagi dan mendapatkan libur di hari Minggu. 8. Setiap perawat mendapatkan libur sekitar 6 kali setiap bulan. (γ = 6) 9. Setiap perawat mendapatkan shift pagi sekitar 6 kali setiap bulan. (δ = 6) 10. Setiap perawat mendapatkan shift siang sekitar 8 kali setiap bulan. (ε = 8) 11. Setiap perawat mendapatkan shift malam sekitar 8 kali setiap bulan. (θ = 8) 9 Di beberapa rumah sakit terdapat aturan khusus seperti: 12. sebagian perawat ruang rawat inap diperbantukan di ruang Poli sesuai dengan permintaan manajemen Poli, 13. perawat yang ditugaskan di ruang Poli, terhitung bertugas di shift lembur, 14. perawat yang mendapatkan shift lembur, ditugaskan pada shift pagi dan siang, 15. setiap perawat mendapatkan 4 6 shift lembur dalam sebulan. Model Penjadwalan Perawat Dalam penelitian ini akan dibuat 2 buah model untuk mengatur penjadwalan perawat. Model 1 dibangun berdasarkan aturan 1 11, sedangkan Model 2 dibangun untuk mengakomodasi beberapa aturan khusus yang berlaku di beberapa rumah sakit, aturan Kedua model menggunakan goal programming, dengan mengembangkan model yang telah dikaji oleh Azaiez dan Syarif (2013), untuk menyelesaikan penjadwalan perawat rumah sakit tersebut.

26 10 Model 1 Pada Model 1, akan dibangun sebuah model yang memenuhi seluruh aturan rumah sakit sebagai kendala. Aturan tersebut akan dibagi dua, yakni kendala yang harus dipenuhi, hard constraints, dan kendala yang lebih fleksibel (sebaiknya dipenuhi), soft constraints. Berikut adalah pendefinisian beberapa indeks, parameter, dan variabel keputusan. Himpunan R = himpunan perawat, R = {1, 2,, m}, dengan m adalah banyaknya perawat, D = himpunan hari, D = {1, 2,, n}, dengan n adalah banyaknya hari, L = himpunan hari Minggu, T = himpunan ketua tim, T R. Indeks dan Parameter i R, j D,,, : banyaknya perawat yang dibutuhkan pada shift pagi, siang, dan malam berturut-turut, : banyaknya shift malam maksimal yang berurutan, : banyaknya hari penugasan perawat maksimal yang berurutan,,,, : banyaknya hari libur, shift pagi, siang, dan malam, berturut-turut dalam satu periode penjadwalan. Variabel keputusan 1, i a e a at dit gas an ada shi t agi di ha i e-, selainn a i a e a at dit gas an ada shi t siang di ha i e- selainn a i a e a at dit gas an ada shi t malam di ha i e- selainn a i a e a at li di ha i e- selainn a Kendala Hard Constraints 1. Kebutuhan perawat pada shift pagi, siang, dan malam terpenuhi setiap hari: dan. 2. Dalam satu hari, perawat hanya mendapat shift pagi, siang, malam atau libur: 3. Perawat yang bertugas di shift malam, tidak bekerja di shift pagi pada hari berikutnya:.

27 Perawat tidak ditugaskan pada shift malam lebih dari hari berturut-turut:. 5. Perawat bertugas maksimal hari berturut-turut:. 6. Perawat yang mendapatkan shift malam selama tiga hari berturut-turut harus mendapatkan libur selama dua hari berturut-turut atau mendapatkan satu hari libur setelah mendapatkan dua shift malam secara berurutan:,. 7. Ketua tim selalu mendapatkan shift pagi dan libur di hari Minggu: dan. 8. Kendala batas variabel keputusan. Soft Constraints Pada kendala ini didefinisikan sejumlah variabel deviasi dan yang mengukur kekurangan/kelebihan dari level shift dan libur dari level idealnya. 1. Perawat mendapatkan libur sekitar hari, shift pagi sekitar kali, shift siang sekitar kali, shift malam sekitar kali selama 1 periode.: 2. Kendala variabel simpangan. dan. Fungsi Objektif Fungsi objektif z dari penjadwalan perawat rumah sakit adalah meminimumkan jumlah variabel deviasi yang mengukur kekurangan shift pagi dan libur dari level idealnya, dan variabel deviasi yang mengukur kelebihan shift siang dan malam dari level idealnya dan dituliskan dengan minimumkan Z =.

28 12 Model 2 Pada Model 2, yang menjadi kendala adalah seluruh kendala yang ada pada Model 1 dan kendala khusus yang diberlakukan oleh beberapa rumah sakit, seperti yang terlihat pada aturan 12 hingga 15. Fungsi objektif yang dioptimalkan juga sama dengan fungsi objektif pada Model 1. Di bawah ini merupakan tambahan himpunan, parameter, variabel keputusan, dan kendala khusus pada Model 2. Himpunan, parameter, dan variabel keputusan tambahan K himpunan hari lembur, jumlah perawat yang dibutuhkan pada shift lembur, i a e a at lem ada shi t agi di ha i e- selainn a i a e a at lem ada shi t siang di ha i e- selainn a Kendala 1. Di hari tertentu hanya mendapatkan satu kali lembur, saat libur ataupun saat mendapatkan shift malam tidak mendapatkan lembur: 2. Di hari tertentu, di setiap shift hanya terdapat tugas atau lembur:. dan. 3. Lembur pagi ataupun siang harus memenuhi jumlah tertentu: dan. 4. Perawat yang mendapatkan shift malam tidak mendapatkan lembur pagi: 5. Setiap perawat yang mendapatkan lembur, memenuhi batas tertentu:.. HASIL DAN PEMBAHASAN Kedua model di atas diaplikasikan pada Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Kota Bogor. RSUD Kota Bogor pada awalnya adalah Rumah Sakit (RS) Karya Bhakti. Peresmian RS Karya Bhakti menjadi RSUD Kota Bogor dilaksanakan pada hari Kamis, 7 Agustus Namun, perubahan RS Karya Bhakti menjadi RSUD Kota Bogor tidak mengalami perubahan berarti terhadap sistem manajemen dan SDM yang ada. Fasilitas yang ada di RSUD Kota Bogor di antaranya adalah 202 tempat tidur untuk rawat inap, layanan 24 Jam Gawat Darurat IGD, High Care Unit, Intensif Care Unit, Unit Layanan Radiologi, Unit

29 Layanan Labolatorium 24 Jam, Depo Farmasi, Rehabilitasi Medik, Medical Check Up dan fasilitas pendukung lainnya. Penelitian ini mengkaji penjadwalan perawat yang ada di ruang rawat inap RSUD Kota Bogor. Ruang rawat inap yang dikaji ada 4 ruangan, yakni Flamboyan, Dahlia, Vanda, dan Pafio. Di setiap ruangan terdapat seorang kepala ruangan dan ketua tim yang membawahi beberapa perawat. Setiap kepala ruangan manjadi penanggung jawab operasional yang ada di ruangan tempat dia ditugaskan. Ketua tim berada di bawah koordinasi kepala ruangan. Selain sebagai perawat, ketua tim juga membawahi beberapa perawat dan memastikan perawat yang ada di bawahnya memenuhi kewajibannya. Perawat yang ditugaskan di ruang-ruang tersebut berjumlah 76 perawat dengan alokasi perawat dan ketua tim sebagai berikut: Tabel 1. Alokasi ketua tim perawat di ruang rawat inap Ruang rawat inap Flamboyan Dahlia Vanda Pafio Jumlah perawat Jumlah ketua tim Di ruang Dahlia 23 perawat dibagi menjadi tiga tim, di ruang Flamboyan dan Vanda masing-masing dibagi menjadi dua tim, sedangkan di ruang Pafio 13 perawat tersebut menjadi satu tim. Tim perawat di ruang Pafio, selain ditugaskan di ruang tersebut juga diperbantukan di ruang Poli yang dijadwalkan sesuai dengan permintaan manajemen Poli. Perawat yang ditugaskan di ruang rawat inap satu tidak dapat berpindah ke ruang rawat inap yang lain selama enam bulan. Penjadwalan yang dilakukan hanya berlaku pada ketua tim dan perawat yang berada di bawah kewenangannya, sedangkan kepala ruangan tidak disertakan dalam model ini. Model 1 diaplikasikan pada ruang rawat inap Flamboyan, Dahlia, Vanda. Model 2 diaplikasikan pada ruang rawat inap Pafio. Pada Model 2, shift lembur hanya diberlakukan jika perawat ditugaskan pada ruang Poli. Diasumsikan bahwa permintaan dijadwalkan pada hari Jumat dan Sabtu (hari ke-6 dan ke-7). Pada kedua hari tersebut, diasumsikan jumlah perawat yang ditugaskan lembur di ruang Poli adalah masing-masing 4 perawat pada shift pagi dan siang. Perawat yang diperbantukan tidak mendapat lembur shift malam, karena di ruang Poli tidak terdapat shift malam. Setiap perawat, selain kepala ruangan dan ketua tim, mendapatkan shift lembur. Kedua model tersebut diselesaikan dengan menggunakan bantuan software LINGO Hasil Penjadwalan Perawat Model 1 Solusi optimal yang diperoleh pada Model 1 adalah solusi optimal dengan simpangan hari libur dan shift malam seperti pada tabel berikut: Tabel 2. Solusi optimal Model 1 Ruangan Flamboyan Dahlia Vanda Nilai optimal z

30 14 Penjadwalan perawat berdasarkan Model 1 maupun secara manual pada ruang rawat inap Flamboyan, Dahlia, dan Vanda berturut-turut dapat dilihat pada lampiran. Pada penjadwalan ruang rawat inap Flamboyan berdasarkan Model 1 maupun manual, ketua tim didefinisikan sebagai perawat ke-1 dan 14. Ketua tim ruangan Dahlia didefinisikan sebagai perawat ke-1, 9, dan 17. Ketua tim ruangan Vanda didefinisikan sebagai perawat ke-1 dan 9. Penjadwalan yang dilakukan berdasarkan Model 1 memenuhi seluruh aturan yang diberlakukan oleh pihak rumah sakit yang dijadikan sebagai hard constraints. Sedangkan aturan yang dijadikan sebagai soft constraints (penjadwalan waktu libur dan shift malam) ada beberapa perawat yang mendapatkan jadwal dengan jumlah di luar batas yang telah ditentukan oleh pihak rumah sakit. Oleh karenanya fungsi tujuan dari model ini meminimalkan jumlah simpangan dari soft constraints tersebut. Namun demikian penjadwalan yang dilakukan secara manual seperti tidak memenuhi semua aturan yang ditetapkan oleh rumah sakit, baik yang dijadikan sebagai hard constraints ataupun soft constraints. Beberapa aturan pada hard constraints yang tidak terpenuhi di antaranya adalah ada beberapa perawat yang tidak mendapatkan haknya, yakni 2 hari libur setelah 3 hari berurutan mendapatkan shift malam. Bahkan hal ini terjadi di semua ruangan (Flamboyan, Dahlia, dan Vanda). Selain itu penjadwalan yang dilakukan secara manual terdapat jadwal lembur bagi beberapa perawat yang ada di ruang rawat inap Dahlia dan Vanda, sedangkan penjadwalan berdasarakan Model 1 tidak memerlukan jadwal lembur baik di kedua ruangan tersebut maupun ruangan Flamboyan. Di bawah ini merupakan tabel yang menunjukkan jumlah waktu kerja pada masing-masing shift dan jumlah hari libur setiap perawat di setiap ruangan berdasarkan Model 1. Untuk tabel jumlah waktu kerja pada masing-masing shift dan jumlah hari libur setiap perawat yang dilakukan secara manual dapat dilihat pada lampiran. Tabel 3. Jumlah waktu kerja di masing-masing shift dan jumlah hari libur setiap perawat di ruang rawat inap Flamboyan berdasarkan Model 1 Perawat ke- Jumlah Shift Jumlah Pagi Siang Malam Hari Libur 1* *

31 Tabel 3. Jumlah waktu kerja di masing-masing shift dan jumlah hari libur setiap perawat di ruang rawat inap Flamboyan berdasarkan Model 1 (lanjutan) Perawat ke- Jumlah Shift Jumlah Pagi Siang Malam Hari Libur Ragam 1,7826 1,0395 0,7668 0,3834 * Ketua tim, tidak disertakan dalam perhitungan ragam Berdasarkan data tabel di atas dan data tabel pada Lampiran 17 tampak ragam untuk penjadwalan perawat ruang rawat inap Flamboyan pada setiap shift berdasarkan Model 1 lebih kecil daripada penjadwalan yang dilakukan secara manual. Ragam penjadwalan perawat pada shift pagi berdasarkan Model 1 adalah 1,7826 sedangkan ragam penjadwalan pada shift pagi yang dilakukan secara manual 4,3834. Ragam penjadwalan perawat pada shift siang berdasarkan Model 1 adalah 1,0395 sedangkan ragam penjadwalan pada shift siang yang dilakukan secara manual 2,9012. Ragam penjadwalan perawat pada shift malam berdasarkan Model 1 adalah 0,7668 sedangkan ragam penjadwalan pada shift malam yang dilakukan secara manual 2,3122. Namun ragam waktu libur perawat berdasarkan Model 1, yakni 0,3834, sedikit lebih besar dari pada ragam waktu libur perawat berdasarkan penjadwalan yang dilakukan secara manual, yakni 0,2411. Tabel 4. Jumlah waktu kerja di masing-masing shift dan jumlah hari libur setiap perawat di ruang rawat inap Dahlia berdasarkan Model 1 Perawat ke- Jumlah Shift Jumlah Pagi Siang Malam Hari Libur 1* *

32 16 Tabel 4. Jumlah waktu kerja di masing-masing shift dan jumlah hari libur setiap perawat di ruang rawat inap Dahlia berdasarkan Model 1 (lanjutan) Perawat ke- Jumlah Shift Jumlah Pagi Siang Malam Hari Libur * Ragam 1,5658 0,7789 1,8316 0,4710 * Ketua tim, tidak disertakan dalam perhitungan ragam Berdasarkan data tabel di atas dan data tabel pada Lampiran 18 tampak ragam untuk penjadwalan perawat ruang rawat inap Dahlia pada shift pagi dan siang berdasarkan Model 1 lebih kecil daripada penjadwalan yang dilakukan secara manual, begitupun ragam waktu libur. Namun ragam shift malam berdasarkan Model 1 sedikit lebih besar dibandingkan dengan ragam shift malam berdasarkan penjadwalan secara manual. Ragam penjadwalan perawat pada shift pagi berdasarkan Model 1 adalah 1,5658 sedangkan ragam penjadwalan pada shift pagi yang dilakukan secara manual 3,4316. Ragam penjadwalan perawat pada shift siang berdasarkan Model 1 adalah 0,7789 sedangkan ragam penjadwalan pada shift siang yang dilakukan secara manual 3,4842. Ragam waktu libur perawat berdasarkan Model 1 adalah 0,4710 sedangkan ragam waktu libur perawat berdasarkan penjadwalan yang dilakukan secara manual 0,5158. Namun ragam penjadwalan perawat pada shift malam berdasarkan Model 1 adalah 1,8316, lebih besar daripada ragam shift malam pada penjadwalan yang dilakukan secara manual, yakni 1,4184. Tabel 5. Jumlah waktu kerja di masing-masing shift dan jumlah hari libur setiap perawat di ruang rawat inap Vanda berdasarkan Model 1 Perawat ke- Jumlah Shift Jumlah Pagi Siang Malam Hari Libur 1* *

33 Tabel 5. Jumlah waktu kerja di masing-masing shift dan jumlah hari libur setiap perawat di ruang rawat inap Vanda berdasarkan Model 1 (lanjutan) Perawat ke- Jumlah Shift Jumlah Pagi Siang Malam Hari Libur Ragam 0,7564 0,4231 0,5897 0,5897 * Ketua tim, tidak disertakan dalam perhitungan ragam Berdasarkan data tabel di atas dan data tabel pada Lampiran 19 tampak ragam untuk penjadwalan perawat ruang rawat inap Vanda pada shift pagi dan siang berdasarkan Model 1 lebih kecil daripada penjadwalan yang dilakukan secara manual. Ragam shift malam berdasarkan Model 1 sedikit sama dengan ragam shift malam berdasarkan penjadwalan secara manual. Namun ragam waktu libur berdasarkan Model 1 lebih besar dari ragam waktu libur berdasarkan penjadwalan secara manual. Ragam penjadwalan perawat pada shift pagi berdasarkan Model 1 adalah 0,7564 sedangkan ragam penjadwalan pada shift pagi yang dilakukan secara manual 3,0769. Ragam penjadwalan perawat pada shift siang berdasarkan Model 1 adalah 0,4231 sedangkan ragam penjadwalan pada shift siang yang dilakukan secara manual 3,6923. Ragam penjadwalan perawat pada shift malam berdasarkan Model 1 maupun penjadwalan yang dilakukan secara manual adalah 0,5897. Ragam waktu libur perawat berdasarkan Model 1 adalah 0,4710 sedangkan ragam waktu libur perawat berdasarkan penjadwalan yang dilakukan secara manual 0,5158. Namun ragam waktu libur perawat berdasarkan Model 1, yakni 0,5897, lebih besar dari pada ragam waktu libur perawat berdasarkan penjadwalan yang dilakukan secara manual, yakni 0,1667. Untuk hasil penjadwalan berdasarkan Model 1 maupun penjadwalan secara manual ketiga ruang rawat inap di atas dapat dilihat pada Lampiran 7 hingga 12. Berdasarkan tabel-tabel tersebut dapat dilihat bahwa pada penjadwalan manual ditemui adanya jadwal lembur untuk beberapa perawat di ruang rawat inap Dahlia dan Vanda, sedangkan hasil penjadwalan berdasarkan Model 1 tidak diperlukan adanya shift lembur. Pada penjadwalan perawat ruang rawat inap Dahlia, selain perawat ke-1, 9, dan 17, mendapatkan jadwal lembur satu hingga dua hari. Pada ruang rawat inap Vanda, perawat yang medapatkan jadwal lembur adalah perawat ke-3, 7, 8, 14, dan 15. Masing-masing mendapatkan satu hari lembur, sedangkan sisanya tidak mendapatkan jadwal lembur. Namun demikian pada penjadwalan berdasarkan Model 1 maupun secara manual, keduanya memenuhi aturan rumah sakit di mana setiap ketua tim hanya mendapatkan jadwal pada shift pagi. Hal ini terlihat pada perawat ke-1 dan 14 pada ruang rawat inap Flamboyan yang ditunjukkan pada tabel 3 dan 4. Di ruang rawat inap Dahlia yang ditunjukkan pada tabel 5 dan 6, penjadwalan ketua tim dapat dilihat pada penjadwalan perawat ke-1, 9, dan 17. Penjadwalan ketua tim ruang rawat inap Vanda terlihat pada Tabel 7 dan 8 yang ditunjukkan oleh perawat pertama dan perawat kesembilan. Pada Lampiran 8, tabel penjadwalan perawat ruang rawat inap Dahlia secara manual, terlihat bahwa terdapat aturan yang tidak dipenuhi, yakni perawat mendapatkan dua hari libur berturut-turut setelah mendapatkan tiga shift malam berurutan. Hal ini tampak pada jadwal perawat ke-5 dan 22. Perawat ke-5 hanya 17

34 18 mendapatkan libur pada hari ke-15 setelah hari ke-12 hingga 14 bertugas di shift malam. Perawat ke-22 hanya mendapatkan libur pada hari ke-27 setelah hari ke- 24 hingga 26 mendapatkan tugas di shift malam. Aturan yang sama juga dilanggar oleh penjadwalan secara manual. Hal ini terlihat pada Lampiran 10, tabel penjadwalan perawat ruang rawat inap Flamboyan secara manual. Perawat ke-5 hanya mendapatkan libur pada hari ke-17 setelah hari ke-14 hingga 16 bertugas di shift malam. Perawat ke-22 hanya mendapatkan libur pada hari ke-14 setelah hari ke-11 hingga 13 mendapatkan tugas di shift malam. Pada penjadwalan perawat ruang rawat inap Vanda secara manual, lebih banyak lagi perawat yang tidak mendapatkan hak liburnya sesuai dengan aturan yang telah ditetapkan oleh rumah sakit. Perawat ke-2 hanya mendapatkan libur pada hari ke-18 setelah mendapatkan shift malam pada hari ke-15 hingga 17. Perawat ke-3 hanya mendapatkan libur pada hari ke-22 setelah mendapatkan shift malam pada hari ke-19 hingga 21. Perawat ke-4 hanya mendapatkan libur pada hari ke-8 setelah mendapatkan shift malam pada hari ke-5 hingga 7. Perawat ke-5 hanya mendapatkan libur pada hari ke-25 setelah mendapatkan shift malam pada hari ke-22 hingga 24. Perawat ke-10 hanya mendapatkan libur pada hari ke-22 setelah mendapatkan shift malam pada hari ke-19 hingga 21. Perawat ke-12 hanya mendapatkan libur pada hari ke-16 setelah mendapatkan shift malam pada hari ke-13 hingga 15. Berikut merupakan tabel yang menunjukkan jumlah kebutuhan perawat di setiap ruangan dan setiap shift dengan hasil penjadwalan baik dengan menggunakan model maupun secara manual. Tabel 6. Jumlah kebutuhan perawat di setiap ruangan dan setiap shift Ruang Rawat inap Kebutuhan Pagi Siang Malam Dahlia Flamboyan Vanda Tabel 7. Jumlah pemenuhan kebutuhan perawat di setiap ruangan dan setiap shift dengan hasil penjadwalan berdasarkan Model 1 Hari Dahlia Flamboyan Vanda ke- Pagi Siang Malam Pagi Siang Malam Pagi Siang Malam

35 Tabel 7. Jumlah pemenuhan kebutuhan perawat di setiap ruangan dan setiap shift dengan hasil penjadwalan berdasarkan Model 1 (lanjutan) Hari Dahlia Flamboyan Vanda ke- Pagi Siang Malam Pagi Siang Malam Pagi Siang Malam Tabel 8. Jumlah pemenuhan kebutuhan perawat di setiap ruangan dan setiap shift dengan hasil penjadwalan secara manual Hari Dahlia Flamboyan Vanda ke- Pagi Siang Malam Pagi Siang Malam Pagi Siang Malam

36 20 Tabel 8. Jumlah pemenuhan kebutuhan perawat di setiap ruangan dan setiap shift dengan hasil penjadwalan secara manual (lanjutan) Hari Dahlia Flamboyan Vanda ke- Pagi Siang Malam Pagi Siang Malam Pagi Siang Malam Dari kedua tabel di atas terlihat jelas bahwa penjadwalan menggunakan Model 1 memenuhi kebutuhan di seluruh shift di setiap ruang rawat inap setiap harinya. Pada Tabel 8 terlihat bahwa penjadwalan yang dilakukan secara manual hanya dapat memenuhi kebutuhan shift malam saja, sedangkan untuk shift pagi dan siang tidak selalu memenuhi kebutuhan yang telah ditetapkan oleh rumah sakit. Pada ruang Dahlia, pada hari ke-2, 16, dan 23 hanya mampu menjadwalkan 6 perawat, sedangkan kebutuhannya adalah 7 perawat. Bahkan pada shift siang, hanya 7 hari yang mampu memenuhi kebutuhan, yakni pada hari ke-8, 10, 17, 20, 23, 26, dan 28. Pada ruang rawat inap Flamboyan, terdapat beberapa hari yang tidak memenuhi kebutuhan perawat pada shift pagi, yakni pada hari ke-2, 9, 16, 23, dan 28. Kebutuhan perawat shift siang pada ruang rawat inap Flamboyan juga tidak terpenuhi di seluruh hari. Hal ini terlihat pada hari ke-1, 8, 10, 14, dan 15. Pada ruang rawat inap Vanda hanya kebutuhan perawat pada shift siang saja yang tidak sepenuhnya terpenuhi, seperti pada hari ke-2, 11, 13, 14, dan 16. Berdasarkan Tabel 9 berikut dapat dilihat bahwa penjadwalan perawat yang dilakukan secara manual tidak memenuhi beberapa aturan yang telah ditetapkan. Hal ini terlihat pada aturan ke-1, 2, 4, 7, 8, dan 10. Selain itu, penjadwalan tersebut juga memuat jadwal shift lembur bagi beberapa perawat seperti terlihat pada aturan ke-7. Berbeda dengan penjadwalan yang dilakukan berdasarkan Model 1 yang memenuhi semua aturan dan tidak memuat jadwal shift lembur.

37 21

38 22 Hasil Penjadwalan Perawat Model 2 Hasil penjadwalan yang diperoleh berdasarkan Model 2 maupun penjadwalan secara manual dapat dilihat pada Lampiran 13 dan 14. Pada penjadwalan tersebut terlihat bahwa penjadwalan berdasarkan Model 2 dapat dilihat bahwa penjadwalan tersebut memenuhi semua aturan, kecuali penjadwalan pada shift malam. Perawat ke-6 hanya mendapatkan 4 shift malam. Di samping itu penjadwalan ini juga memenuhi seluruh aturan rumah sakit yang menjadi hard constraints, termasuk aturan yang berkaitan dengan shift lembur. Shift lembur di sini terkait dengan pemenuhan permintaan poli atas sejumlah perawat, yang waktunya ditetapkan oleh kepala perawat poli. Oleh karena itu, pada penjadwalan manual tidak terlihat jadwal lembur. Berbeda dengan penjadwalan perawat berdasarkan Model 2, penjadwalan secara manual melanggar beberapa aturan diantaranya adalah hak dua hari libur berurutan bagi perawat yang telah mendapatkan tiga shift malam beruturut-turut. Hal ini terlihat pada penjadwalan perawat ke-3 yang hanya mendapatkan hari libur pada hari ke-4 setelah mendapatkan shift malam di tiga hari pertama. Dalam penelitian ini, diasumsikan hari lembur yang diminta oleh pihak poli adalah di hari tertentu, yakni Jumat dan Sabtu, dengan jumlah perawat tertentu, yakni 4 perawat untuk shift pagi maupun sian di kedua hari tersebut. Namun jumlah perawat pada ruang rawat inap Pafio belum cukup memenuhi kebutuhan dalam penjadwalan yang didasarkan pada model dua. Di sisi lain, jumlah perawat di ruang rawat inap Flamboyan dengan jumlah perawat lebih sedikit dari yang dialokasikan oleh pihak rumah sakit telah memenuhi kebutuhan penjadwalan yang didasarkan pada Model 1. Oleh karena itu penelitian ini merekomendasikan agar salah satu perawat yang ada di ruang rawat inap Flamboyan dialihkan ke ruang rawat inap Pafio. Di bawah ini merupakan tabel banyak shift, waktu lembur, dan waktu libur masing-masing perawat di ruang Pafio. Tabel 10. Jumlah shift, waktu lembur, dan waktu libur perawat ruang rawat inap Pafio berdasarkan penjadwalan Model 2 Perawat Shift Lembur ke- Pagi Siang Malam Pagi Siang Libur 1* Ragam 1,6591 0,1515 1,5379 0,2424 * Ketua tim tidak disertakan dalam perhitungan ragam

39 Berdasarkan tabel di atas dan Lampiran 20, tabel jumlah shift, waktu lembur, dan waktu libur perawat ruang rawat inap Pafio berdasarkan penjadwalan secara manual, dapat terlihat bahwa ragam shift pagi, shift siang, dan waktu libur penjadwalan berdasarkan Model 2 lebih kecil daripada ragam shift pagi, shift siang, dan waktu libur penjadwalan secara manual. Hanya saja ragam pada shift malam penjadwalan berdasarkan Model 2 lebih besar dibandingkan dengan ragam shift malam pada penjadwalan secara manual. Ragam penjadwalan perawat pada shift pagi berdasarkan Model 2 adalah 1,6591 sedangkan ragam penjadwalan pada shift pagi yang dilakukan secara manual 4,1636. Ragam penjadwalan perawat pada shift siang berdasarkan Model 2 adalah 0,1515 sedangkan ragam penjadwalan pada shift siang yang dilakukan secara manual 5,2545. Ragam penjadwalan waktu libur perawat berdasarkan Model 2 adalah 0,2424 sedangkan penjadwalan yang dilakukan secara manual adalah 0,4727. Namun ragam shift malam pada penjadwalan berdasarkan Model 2, yakni 1,5379, lebih besar dari ragam shift malam pada penjadwalan secara manual, yakni 0. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa penjadwalan perawat di ruang rawat inap Pafio berdasarkan Model 2 lebih baik daripada penjadwalan yang dilakukan secara manual. Karena di samping memenuhi seluruh aturan, kecuali shift malam, juga karena nilai ragam dari shift pagi dan siang berdasarkan Model 2 lebih kecil daripada ragam shift pagi dan siang pada penjadwalan yang dilakukan secara manual. Tabel 11. Perbandingan pemenuhan kebutuhan jumlah perawat pada setiap shift antara penjadwalan yang didasarkan pada Model 2 dan penjadwalan yang dilakukan secara manual Kebutuhan Penjadwalan Model 2 Penjadwalan Manual Shift Shift Shift Pagi Siang Malam Pagi Siang Malam Pagi Siang Malam Hari ke

40 24 Hari ke- Tabel 11. Perbandingan pemenuhan kebutuhan jumlah perawat pada setiap shift antara penjadwalan yang didasarkan pada Model 2 dan penjadwalan yang dilakukan secara manual (lanjutan) Kebutuhan Penjadwalan Model 2 Penjadwalan Manual Shift Shift Shift Pagi Siang Malam Pagi Siang Malam Pagi Siang Malam Pada Tabel 11 di atas, tampak bahwa kedua penjadwalan mampu memenuhi seluruh kebutuhan tersebut. Banyaknya lembur (penugasan di poli) tidak dapat dibandingkan karena pada penjadwalan perawat yang bertugas di ruang rawat inap Pafio tidak terlihat. Namun demikian penjadwalan shift lembur pada Model 2 menggambarkan bahwa kebutuhan poli akan perawat mampu dipenuhi. Tabel 12. Perbandingan persentase pemenuhan kendala antara penjadwalan perawat berdasarkan Model 2 dan penjadwalan secara manual pada ruang Pafio No. Kendala Persentase pemenuhan kendala Manual Model 2 1. Jumlah kebutuhan perawat pada shift pagi harus terpenuhi 100% 100% 2. Jumlah kebutuhan perawat pada shift siang harus terpenuhi 100% 100% 3. Jumlah kebutuhan perawat pada shift malam harus terpenuhi 100% 100% 4. Ketua tim hanya mendapat shift pagi 100% 100% 5. Ketua tim selalu libur di hari Minggu 100% 100% 6. Setiap perawat tidak boleh mendapatkan shift malam lebih dari tiga kali berturut-turut 100% 100% 7. Setiap perawat bertugas maksimal 6 hari berturut-turut 0% 100% 8. Perawat berhak mendapatkan 1 hari libur setelah 2 hari berturut-turut bertugas di shift malam 100% 100% Perawat berhak mendapatkan 2 hari libur setelah 3 hari berturut-turut bertugas di shift 90,91% 100% malam 11. Setiap perawat yang telah mendapatkan shift malam tidak akan mendapatkan shift pagi pada hari berikutnya 100% 100% Berdasarkan tabel di atas terlihat bahwa penjadwalan perawat yang dilakukan secara manual melanggar beberapa aturan seperti aturan ke-7 dan 10.

41 Sedangkan penjadwalan perawat yang dilakukan berdasarkan Model 2 memenuhi seluruh aturan. Model 3: Pengoptimuman Taklinear Penjadwalan perawat berdasarkan model yang telah dibangun lebih baik daripada penjadwalan yang dilakukan secara manual. Hal ini dapat dilihat pada kemampuan model yang dapat memenuhi berbagai aturan yang ditetapkan oleh rumah sakit, sedangkan penjadwalan yang dilakukan secara manual hanya mampu memenuhi sebagian aturan. Namun demikian penjadwalan yang dilakukan berdasarkan Model 1 maupun Model 2 masih memuat perbedaan yang signifikan pada jumlah shift di beberapa ruangan. Ada cara lain agar pemerataan jumlah shift dapat dicapai, yakni meminimumkan ragam dari masing-masing shift. Kendala yang digunakan dalam meminimumkan ragam setiap shift sama dengan kendala yang ada. Perbedaaannya hanya pada fungsi objektifnya saja. Untuk keperluan tersebut, didefinisikan ragam setiap shift z i sebagai berikut,, 25, dan, dengan,,, : banyaknya shift pagi, siang, malam, dan libur bagi perawat i, berturut-turut Fungsi objektif model ini adalah. Model 3 merupakan pemrograman taklinear sehingga memerlukan waktu yang lebih lama jika dibandingkan dengan pemrograman linear. Oleh karena itu model ini hanya diaplikasikan pada ruang Vanda dan Pafio. Tabel 13 berikut merupakan perbandingan ragam pada masing-masing model di ruang Vanda dan Pafio yang dapat menggambarkan tingkat pemerataan beban kerja. Tabel 13. Perbandingan ragam setiap shift pada ruang Vanda dan Pafio berdasarkan berbagai model penjadwalan Ruang Penjadwalan Shift Pagi Siang Malam Libur Manual 3,0796 3,6923 0,5897 0,1667 Vanda Model 1 0,7564 0,4231 0,5897 0,5897 Model Manual 4,1636 5, ,4727 Pafio Model 2 1,6591 0,1515 1,5379 0,2424 Model Tabel 13 di atas menunjukkan bahwa ragam dari setiap shift di setiap ruang, baik yang dilakukan secara manual maupun Model 1 atau Model 2, memiliki

42 26 ragam taknol yang berarti bahwa beban kerja belum terdistribusi secara merata ke seluruh perawat. Pada Model 3 seluruh ragamnya bernilai nol, artinya beban kerja yang diterima oleh setiap perawat merata. Oleh karena itu, Model 3 ini dapat menjadi alternatif untuk membuat penjadwalan perawat dengan beban kerja yang merata. SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Penelitian ini menghasilkan 3 model penjadwalan yang optimal untuk dapat diterapkan pada keempat ruang rawat inap di RSUD Kota Bogor. Model 1 dan 2 dibuat dengan menggunakan nonpreemptive goal programming. Model 3 dibuat dengan menggunakan pemorograman taklinear untuk meminimumkan jumlah ragam setiap shift. Model ini dapat dipertimbangkan sebagai alternatif agar beban kerja dapat dibagi secara merata. Kendala, baik hard constraints, soft constraints, maupun kendala khusus diambil dari aturan yang berlaku di RSUD Kota Bogor. Penjadwalan yang dibuat merupakan penjadwalan yang efektif karena mampu memenuhi seluruh aturan pada hard constraints dan meminimalkan beberapa simpangan yang terdapat pada soft constraints, sebagaimana tertera pada fungsi objektif z. Saran RSUD kota Bogor mengalokasikan 26 perawat di ruang Flamboyan dan 12 perawat di ruang Pafio, sedangkan pada Model 1 dan 2 jumlah perawat di ruang Flamboyan dan Pafio masing-masing adalah 25 dan 13 perawat. Oleh karena itu, penelitian ini menyarankan kepada pihak RSUD Kota Bogor untuk memindahkan salah satu perawat yang bertugas di ruang Flamboyan ke ruang Pafio agar seluruh model ini dapat diaplikasikan. Untuk penelitian lebih lanjut dapat dilakukan pengembangan untuk penjadwalan yang mengakomodasi kemungkinan adanya perpindahan ruangan dalam penugasan perawat, penjadwalan perawat ruang rawat inap yang diperbantukan di poli dengan kualifikasi sesuai lokasi poli tempat perawat ditugaskan, dan dapat pula dilakukan pengembangan untuk penjadwalan yang bersifat siklis. Sebagai alternatif, dapat dicoba penggunaan metode heuristik dalam menyelesaikan masalah penjadwalan perawat tersebut. DAFTAR PUSTAKA Azaiez MN, Al Sharif SS A 0 1 goal programming model for nurse scheduling. Computers and Operations Research. 32: Berrada I, Ferland JA, Michelon P A multi-objective approach to nurse scheduling with both hard and soft constraints. Socio-Economic Planning Science. 30:

43 Chen M, Niu H Research on the scheduling problem of urban bus crew based on impartiality. Procedia Social and Behavioral Sciences. 43: Falasca M, Zobel CW, Fetter GM An optimization model for humanitarian relief volunteer managemen. Socio-Economic Planning Science Jenal R, Ismail WR, Yeun LC, Oughalime A. A cyclical nurse schedule using goal programming. Science. 43: Kozan E Development of a reactive scheduling model for intensive care units. Industrial Engineering and Management Systems Millar HH, Kiragu M Cyclic and non-cyclic scheduling of 12 h shift nurses by network programming. Operation Researchl. 104: Siswanto Operations Research Jilid 1. Jakarta: Erlangga. Tang L, Liu J, Rong A, Yang Z A mathematical programming model for scheduling steelmaking-continuous casting production. Operation Research. 120: Trilling R, Guinet A, Le Magny D Nurse scheduling using integer linear programming and constraints programming. Operation Research. 3: Valouxis C, Housos E Hybrid optimization techniques for the workshift and rest assignment of nursing personnel. Artificial Intelligence in Medicine. 20:

44 28

45 Lampiran 1 Model penjadwalan perawat ruang rawat inap Flamboyan di Rumah Sakit Umum Daerah Kota Bogor MODEL: SETS: PERAWAT/1..25/ : d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8; HARI/1..28/; LINK(PERAWAT,HARI) : P,S,M,H; ENDSETS DATA: BP = 8; BS = 6; BM = = = = = H; ENDDATA MIN : d1(i) + d3(i) + d6(i) + d8(i));!kebutuhan perawat di setiap shift harus : P(I,J)) >= : S(I,J)) >= : M(I,J)) >= BM);!Setiap perawat, dalam satu hari, hanya bertugas di satu shift atau : P(I,J) + S(I,J) + M(I,J) + H(I,J) = 1);!Setiap perawat yang telah bertugas di shift malam, tidak ditugaskan pada shift pagi di hari I#NE#1 #AND# I#NE#14 #AND# J#LE#27 : M(I,J) + P(I,J+1) <= 1);!Setiap perawat bertugas di shift malam maksimal sebanyak 3 kali I#NE#1 #AND# I#NE#14 #AND# J#LE#26 : M(I,J) + M(I,J+1) + M(I,J+2) <= 3);!Setiap perawat yang bertugas di shift malam selama 2 hari berurutan mendapatkan 1 hari libur dan yang bertugas 2 hari berurutan mendapatkan 3 hari I#NE#1 #AND# I#NE#14 #AND# J#LE#24 : M(I,J) + M(I,J+1) + M(I,J+2) - (H(I,J+1) + H(I,J+2) + H(I,J+3) + H(I,J+4)) <= I#NE#1 #AND# I#NE#14 #AND# J#LE#26 : M(I,J) + M(I,J+1) + S(I,J+2) <= 2);!Setiap perawat tidak bertugas selama 6 hari I#NE#1 #AND# I#NE#14 #AND# J#LE#22 : H(I,J) + H(I,J+1) + H(I,J+2) + H(I,J+3) + H(I,J+4) + H(I,J+5) + H(I,J+6) >=1 );!Ketua tim selalu mendapatkan shift pagi dan hari libur pada hari : P(1,J)) = : P(14,J)) = 24; 29

46 I#EQ#1 #AND# J#EQ#1 : H(I,J) + H(I,J+7) + H(I,J+14) + H(I,J+21) = I#EQ#14 #AND# J#EQ#1 : H(I,J) + H(I,J+7) + H(I,J+14) + H(I,J+21) = 4);!Soft constraints;!setiap perawat mendapatkan hari libur sekitar 6 hari dalam 1 I#NE#1 #AND# I#NE#14 : H(I,J)) + d1(i) - d2(i) = 6);!Setiap perawat mendapatkan shift pagi sekitar 6 hari dalam 1 I#NE#1 #AND# I#NE#14 : P(I,J)) + d3(i) - d4(i) = 6);!Setiap perawat mendapatkan shift siang sekitar 8 hari dalam 1 I#NE#1 #AND# I#NE#14 : S(I,J)) + d5(i) - d6(i) = 8);!Setiap perawat mendapatkan shift malam sekitar 8 hari dalam 1 I#NE#1 #AND# I#NE#14 : M(I,J)) + d7(i) - d8(i) = 8);!Syarat biner variabel : : : bilangan bulat variabel : : : : : : : Lampiran 2 Model penjadwalan perawat ruang rawat inap Dahlia di Rumah Sakit Umum Daerah Kota Bogor MODEL: SETS: PERAWAT/1..23/ : d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8; HARI/1..28/; LINK(PERAWAT,HARI) : P,S,M,H; ENDSETS DATA: BP = 7; BS = 6; BM = = = = = H; ENDDATA

47 31 MIN : d1(i) + d3(i) + d6(i) + d8(i));!kebutuhan perawat di setiap shift harus : P(I,J)) >= : S(I,J)) >= : M(I,J)) >= BM);!Setiap perawat, dalam satu hari, hanya bertugas di satu shift atau : P(I,J) + S(I,J) + M(I,J) + H(I,J) = 1);!Setiap perawat yang telah bertugas di shift malam, tidak ditugaskan pada shift pagi di hari J#LE#27 : M(I,J) + P(I,J+1) <= 1);!Setiap perawat bertugas di shift malam maksimal sebanyak 3 kali I#NE#1 #AND# I#NE#9 #AND# I#NE#17 #AND# J#LE#26 : M(I,J) + M(I,J+1) + M(I,J+2) <= 3);!Setiap perawat yang bertugas di shift malam selama 2 hari berurutan mendapatkan 1 hari libur dan yang bertugas 2 hari berurutan mendapatkan 3 hari I#NE#1 #AND# I#NE#9 #AND# I#NE#17 #AND# J#LE#24 : M(I,J) + M(I,J+1) + M(I,J+2) - (H(I,J+1) + H(I,J+2) + H(I,J+3) + H(I,J+4)) <= I#NE#1 #AND# I#NE#9 #AND# I#NE#17 #AND# J#LE#26 : M(I,J) + M(I,J+1) + S(I,J+2) <= 2);!Setiap perawat tidak bertugas selama 6 hari I#NE#1 #AND# I#NE#9 #AND# I#NE#17 #AND# J#LE#22 : H(I,J) + H(I,J+1) + H(I,J+2) + H(I,J+3) + H(I,J+4) + H(I,J+5) + H(I,J+6) >= 1);!Kepala ruangan selalu mendapatkan shift pagi dan hari libur pada hari : P(1,J)) = : P(9,J)) = : P(17,J)) = 24;!@FOR(LINK(I,J) I#EQ#1 #AND# J#EQ#1 : H(I,J) + H(I,J+7) + H(I,J+14) + H(I,J+21) = I#EQ#9 #AND# J#EQ#1 : H(I,J) + H(I,J+7) + H(I,J+14) + H(I,J+21) = I#EQ#17 #AND# J#EQ#1 : H(I,J) + H(I,J+7) + H(I,J+14) + H(I,J+21) = 4);!Soft constraints;!setiap perawat mendapatkan hari libur sekitar 6 hari dalam 1 I#NE#1 #AND# I#NE#9 : H(I,J)) + d1(i) - d2(i) = 6);!Setiap perawat mendapatkan shift pagi sekitar 6 hari dalam 1 I#NE#1 #AND# I#NE#9 : P(I,J)) + d3(i) - d4(i) = 6);

48 32!Setiap perawat mendapatkan shift siang sekitar 8 hari dalam 1 I#NE#1 #AND# I#NE#9 : S(I,J)) + d5(i) - d6(i) = 8);!Setiap perawat mendapatkan shift malam sekitar 8 hari dalam 1 I#NE#1 #AND# I#NE#9 : M(I,J)) + d7(i) - d8(i) = 8);!Syarat biner variabel : : : bilangan bulat variabel : : : : : : : Lampiran 3 Model penjadwalan perawat ruang rawat inap Vanda di Rumah Sakit Umum Daerah Kota Bogor MODEL: SETS: PERAWAT/1..15/ : d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8; HARI/1..28/; LINK(PERAWAT,HARI) : P,S,M,H; ENDSETS DATA: BP = 4; BS = 4; BM = = = = = H; ENDDATA MIN : d1(i) + d3(i) + d6(i) + d8(i));!kebutuhan perawat di setiap shift harus : P(I,J)) >= : S(I,J)) >= : M(I,J)) >= BM);!Setiap perawat, dalam satu hari, hanya bertugas di satu shift atau : P(I,J) + S(I,J) + M(I,J) + H(I,J) = 1);!Setiap perawat yang telah bertugas di shift malam, tidak ditugaskan pada shift pagi di hari I#NE#1 #AND# I#NE#9 #AND# J#LE#27 : M(I,J) + P(I,J+1) <= 1);

49 !Setiap perawat bertugas di shift malam maksimal sebanyak 3 kali I#NE#1 #AND# I#NE#9 #AND# J#LE#26 : M(I,J) + M(I,J+1) + M(I,J+2) <= 3);!Setiap perawat yang bertugas di shift malam selama 2 hari berurutan mendapatkan 1 hari libur dan yang bertugas 2 hari berurutan mendapatkan 3 hari I#NE#1 #AND# I#NE#9 #AND# J#LE#24 : M(I,J) + M(I,J+1) + M(I,J+2) - (H(I,J+1) + H(I,J+2) + H(I,J+3) + H(I,J+4)) <= I#NE#1 #AND# I#NE#9 #AND# J#LE#26 : M(I,J) + M(I,J+1) + S(I,J+2) <= 2);!Setiap perawat tidak bertugas selama 6 hari I#NE#1 #AND# I#NE#9 #AND# J#LE#22 : H(I,J) + H(I,J+1) + H(I,J+2) + H(I,J+3) + H(I,J+4) + H(I,J+5) + H(I,J+6) >= 1);!Kepala ruangan selalu mendapatkan shift pagi dan hari libur pada hari : P(1,J)) = : P(9,J)) = I#EQ#1 #AND# J#EQ#1 : H(I,J) + H(I,J+7) + H(I,J+14) + H(I,J+21) = I#EQ#9 #AND# J#EQ#1 : H(I,J) + H(I,J+7) + H(I,J+14) + H(I,J+21) = 4);!Soft constraints;!setiap perawat mendapatkan hari libur sekitar 6 hari dalam 1 I#NE#1 #AND# I#NE#9 : H(I,J)) + d1(i) - d2(i) = 6);!Setiap perawat mendapatkan shift pagi sekitar 6 hari dalam 1 I#NE#1 #AND# I#NE#9 : P(I,J)) + d3(i) - d4(i) = 6);!Setiap perawat mendapatkan shift siang sekitar 8 hari dalam 1 I#NE#1 #AND# I#NE#9 : S(I,J)) + d5(i) - d6(i) = 8);!Setiap perawat mendapatkan shift malam sekitar 8 hari dalam 1 I#NE#1 #AND# I#NE#9 : M(I,J)) + d7(i) - d8(i) = 8);!Syarat biner variabel : : : bilangan bulat variabel : : : : 33

50 Lampiran 4 Model penjadwalan perawat ruang rawat inap Pafio di Rumah Sakit Umum Daerah Kota Bogor MODEL: SETS: PERAWAT/1..13/ : d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8; HARI/1..28/; LINK(PERAWAT,HARI) : P,S,M,H,LP,LS; ENDSETS DATA: BP = 3; BS = 3; BM = 3; BL = = = = = = = H; ENDDATA MIN : d1(i) + d3(i) + d6(i) + d8(i));!kebutuhan perawat di setiap shift harus : P(I,J)) >= : S(I,J)) >= : M(I,J)) >= BM);!Setiap perawat, dalam satu hari, hanya bertugas di satu shift atau : P(I,J) + S(I,J) + M(I,J) + H(I,J) = 1);!Di hari tertentu hanya mendapatkan satu kali lembur, saat libur ataupun saat mendapatkan shift malam tidak mendapatkan I#NE#1 : H(I,6) + M(I,6) + LP(I,6) + LS(I,6) <= I#NE#1 : H(I,7) + M(I,7) + LP(I,7) + LS(I,7) <= I#NE#1 : H(I,13) + M(I,13) + LP(I,13) + LS(I,13) <= I#NE#1 : H(I,14) + M(I,14) + LP(I,14) + LS(I,14) <= I#NE#1 : H(I,20) + M(I,20) + LP(I,20) + LS(I,20) <= I#NE#1 : H(I,21) + M(I,21) + LP(I,21) + LS(I,21) <= I#NE#1 : H(I,27) + M(I,27) + LP(I,27) + LS(I,27) <= I#NE#1 : H(I,28) + M(I,28) + LP(I,28) + LS(I,28) <= 1);!Di hari tertentu, di setiap shift hanya terdapat tugas atau lembur;

51 I#NE#1 : P(I,6) + LP(I,6) <= I#NE#1 : S(I,6) + LS(I,6) <= I#NE#1 : P(I,7) + LP(I,7) <= I#NE#1 : S(I,7) + LS(I,7) <= I#NE#1 : P(I,13) + LP(I,13) <= I#NE#1 : S(I,13) + LS(I,13) <= I#NE#1 : P(I,14) + LP(I,14) <= I#NE#1 : S(I,14) + LS(I,14) <= I#NE#1 : P(I,20) + LP(I,20) <= I#NE#1 : S(I,20) + LS(I,20) <= I#NE#1 : P(I,21) + LP(I,21) <= I#NE#1 : S(I,21) + LS(I,21) <= I#NE#1 : P(I,27) + LP(I,27) <= I#NE#1 : S(I,27) + LS(I,27) <= I#NE#1 : P(I,28) + LP(I,28) <= I#NE#1 : S(I,28) + LS(I,28) <= 1);!Lembur pagi ataupun siang harus memenuhi jumlah I#NE#1 : LP(I,6)) = I#NE#1 : LS(I,6)) = I#NE#1 : LP(I,7)) = I#NE#1 : LS(I,7)) = I#NE#1 : LP(I,13)) = I#NE#1 : LS(I,13)) = I#NE#1 : LP(I,14)) = I#NE#1 : LS(I,14)) = I#NE#1 : LP(I,20)) = I#NE#1 : LS(I,20)) = I#NE#1 : LP(I,21)) = I#NE#1 : LS(I,21)) = I#NE#1 : LP(I,27)) = I#NE#1 : LS(I,27)) = I#NE#1 : LP(I,28)) = I#NE#1 : LS(I,28)) = BL;!Setiap perawat yang mendapatkan shift malam tidak mendapatkan lembur I#NE#1 : M(I,5) + LP(I,6) <= I#NE#1 : M(I,6) + LP(I,7) <= I#NE#1 : M(I,12) + LP(I,13) <= I#NE#1 : M(I,13) + LP(I,14) <= I#NE#1 : M(I,19) + LP(I,20) <= I#NE#1 : M(I,20) + LP(I,21) <= I#NE#1 : M(I,26) + LP(I,27) <= I#NE#1 : M(I,27) + LP(I,28) <= 1);!Setiap perawat yang mendapatkan lembur, memenuhi batas I#NE#1 : LP(I,6) + LS(I,6) + LP(I,7) + LS(I,7) + LP(I,13) + LS(I,13) + LP(I,14) + LS(I,14) + LP(I,20) + LS(I,20) + LP(I,21) + LS(I,21) + LP(I,27) + LS(I,27) + LP(I,28) + LS(I,28) >= I#NE#1 : LP(I,6) + LS(I,6) + LP(I,7) + LS(I,7) + LP(I,13) + LS(I,13) + LP(I,14) + LS(I,14) + LP(I,20) + LS(I,20) + LP(I,21) + LS(I,21) + LP(I,27) + LS(I,27) + LP(I,28) + LS(I,28) <= 6);!Setiap perawat yang telah bertugas di shift malam, tidak ditugaskan pada shift pagi di hari I#NE#1 #AND# J#LE#27 : M(I,J) + P(I,J+1) <= 1);

52 36!Setiap perawat bertugas di shift malam maksimal sebanyak 3 kali I#NE#1 #AND# J#LE#26 : M(I,J) + M(I,J+1) + M(I,J+2) <= 3);!Setiap perawat yang bertugas di shift malam selama 2 hari berurutan mendapatkan 1 hari libur dan yang bertugas 2 hari berurutan mendapatkan 3 hari I#NE#1 #AND# J#LE#24 : M(I,J) + M(I,J+1) + M(I,J+2) - (H(I,J+1) + H(I,J+2) + H(I,J+3) + H(I,J+4)) <= I#NE#1 #AND# J#LE#26 : M(I,J) + M(I,J+1) + S(I,J+2) <= 2);!Setiap perawat yang bertugas tidak lebih dari 6 hari I#NE#1 #AND# J#LE#22 : H(I,J) + H(I,J+1) + H(I,J+2) + H(I,J+3) + H(I,J+4) + H(I,J+5) + H(I,J+6) >= 1);!Kepala ruangan selalu mendapatkan shift pagi dan hari libur pada hari : P(1,J)) = I#EQ#1 #AND# J#EQ#1 : H(I,J) + H(I,J+7) + H(I,J+14) + H(I,J+21) = 4);!Soft constraints;!setiap perawat mendapatkan hari libur sekitar 6 hari dalam 1 I#NE#1 : H(I,J)) + d1(i) - d2(i) = 6);!Setiap perawat mendapatkan shift pagi sekitar 6 hari dalam 1 I#NE#1 : P(I,J)) + d3(i) - d4(i) = 6);!Setiap perawat mendapatkan shift siang sekitar 8 hari dalam 1 I#NE#1 : S(I,J)) + d5(i) - d6(i) = 8);!Setiap perawat mendapatkan shift malam sekitar 8 hari dalam 1 I#NE#1 : M(I,J)) + d7(i) - d8(i) = 8);!Syarat biner variabel : : : : : bilangan bulat variabel : : : : : :

53 Lampiran 5 Model penjadwalan perawat dengan meminimumkan ragam setiap shift dan libur pada ruang rawat inap Vanda di Rumah Sakit Umum Daerah Kota Bogor MODEL: SETS: PERAWAT/1..15/ : G,N,L,R; HARI/1..28/; LINK(PERAWAT,HARI) : P,S,M,H; ENDSETS DATA: BP = 4; BS = 4; BM = = = = = H; ENDDATA MIN I#NE#1 #AND# I#NE#9 : G(I)^2)/13 - (@SUM(LINK(I,J) I#NE#1 #AND# I#NE#9 : P(I,J))/13)^2 I#NE#1 #AND# I#NE#9 : N(I)^2)/13 - (@SUM(LINK(I,J) I#NE#1 #AND# I#NE#9 : S(I,J))/13)^2 I#NE#1 #AND# I#NE#9 : L(I)^2)/13 - (@SUM(LINK(I,J) I#NE#1 #AND# I#NE#9 : M(I,J))/13)^2 I#NE#1 #AND# I#NE#9 : R(I)^2)/13 - (@SUM(LINK(I,J) I#NE#1 #AND# I#NE#9 : I#NE#1 #AND# I#NE#9 : P(I,J)) = I#NE#1 #AND# I#NE#9 : S(I,J)) = I#NE#1 #AND# I#NE#9 : M(I,J)) = I#NE#1 #AND# I#NE#9 : H(I,J)) = R(I));!Kebutuhan perawat di setiap shift harus : P(I,J)) >= : S(I,J)) >= : M(I,J)) >= BM);!Setiap perawat, dalam satu hari, hanya bertugas di satu shift atau : P(I,J) + S(I,J) + M(I,J) + H(I,J) = 1);!Setiap perawat yang telah bertugas di shift malam, tidak ditugaskan pada shift pagi di hari I#NE#1 #AND# I#NE#9 #AND# J#LE#27 : M(I,J) + P(I,J+1) <= 1);!Setiap perawat bertugas di shift malam maksimal sebanyak 3 kali I#NE#1 #AND# I#NE#9 #AND# J#LE#26 : M(I,J) + M(I,J+1) + M(I,J+2) <= 3);

54 38!Setiap perawat yang bertugas di shift malam selama 2 hari berurutan mendapatkan 1 hari libur dan yang bertugas 2 hari berurutan mendapatkan 3 hari I#NE#1 #AND# I#NE#9 #AND# J#LE#24 : M(I,J) + M(I,J+1) + M(I,J+2) - (H(I,J+1) + H(I,J+2) + H(I,J+3) + H(I,J+4)) <= I#NE#1 #AND# I#NE#9 #AND# J#LE#26 : M(I,J) + M(I,J+1) + S(I,J+2) <= 2);!Setiap perawat tidak bertugas selama 6 hari I#NE#1 #AND# I#NE#9 #AND# J#LE#22 : H(I,J) + H(I,J+1) + H(I,J+2) + H(I,J+3) + H(I,J+4) + H(I,J+5) + H(I,J+6) >= 1);!Kepala ruangan selalu mendapatkan shift pagi dan hari libur pada hari : P(1,J)) = : P(9,J)) = I#EQ#1 #AND# J#EQ#1 : H(I,J) + H(I,J+7) + H(I,J+14) + H(I,J+21) = I#EQ#9 #AND# J#EQ#1 : H(I,J) + H(I,J+7) + H(I,J+14) + H(I,J+21) = 4);!Syarat biner variabel : : : Lampiran 6 Model penjadwalan perawat dengan meminimumkan ragam setiap shift dan libur pada ruang rawat inap Pafio di Rumah Sakit Umum Daerah Kota Bogor MODEL: SETS: PERAWAT/1..13/ : G,N,L,R; HARI/1..28/; LINK(PERAWAT,HARI) : P,S,M,H,LP,LS; ENDSETS DATA: BP = 3; BS = 3; BM = 3; BL = = = = = = = H; ENDDATA MIN I#NE#1 : G(I)^2)/12 - (@SUM(LINK(I,J) I#NE#1 : P(I,J))/12)^2 +@SUM(PERAWAT(I) I#NE#1 : N(I)^2)/12 - (@SUM(LINK(I,J) I#NE#1 : S(I,J))/12)^2 I#NE#1 : L(I)^2)/12 - (@SUM(LINK(I,J) I#NE#1 :

55 M(I,J))/12)^2 I#NE#1 : R(I)^2)/12 - (@SUM(LINK(I,J) I#NE#1 : I#NE#1 : P(I,J)) = I#NE#1 : S(I,J)) = I#NE#1 : M(I,J)) = I#NE#1 : H(I,J)) = R(I));!Kebutuhan perawat di setiap shift harus : P(I,J)) >= : S(I,J)) >= : M(I,J)) >= BM);!Setiap perawat, dalam satu hari, hanya bertugas di satu shift atau : P(I,J) + S(I,J) + M(I,J) + H(I,J) = 1);!Di hari tertentu hanya mendapatkan satu kali lembur, saat libur ataupun saat mendapatkan shift malam tidak mendapatkan I#NE#1 : H(I,6) + M(I,6) + LP(I,6) + LS(I,6) <= I#NE#1 : H(I,7) + M(I,7) + LP(I,7) + LS(I,7) <= I#NE#1 : H(I,13) + M(I,13) + LP(I,13) + LS(I,13) <= I#NE#1 : H(I,14) + M(I,14) + LP(I,14) + LS(I,14) <= I#NE#1 : H(I,20) + M(I,20) + LP(I,20) + LS(I,20) <= I#NE#1 : H(I,21) + M(I,21) + LP(I,21) + LS(I,21) <= I#NE#1 : H(I,27) + M(I,27) + LP(I,27) + LS(I,27) <= I#NE#1 : H(I,28) + M(I,28) + LP(I,28) + LS(I,28) <= 1);!Di hari tertentu, di setiap shift hanya terdapat tugas atau I#NE#1 : P(I,6) + LP(I,6) <= I#NE#1 : S(I,6) + LS(I,6) <= I#NE#1 : P(I,7) + LP(I,7) <= I#NE#1 : S(I,7) + LS(I,7) <= I#NE#1 : P(I,13) + LP(I,13) <= I#NE#1 : S(I,13) + LS(I,13) <= I#NE#1 : P(I,14) + LP(I,14) <= I#NE#1 : S(I,14) + LS(I,14) <= I#NE#1 : P(I,20) + LP(I,20) <= I#NE#1 : S(I,20) + LS(I,20) <= I#NE#1 : P(I,21) + LP(I,21) <= I#NE#1 : S(I,21) + LS(I,21) <= I#NE#1 : P(I,27) + LP(I,27) <= I#NE#1 : S(I,27) + LS(I,27) <= I#NE#1 : P(I,28) + LP(I,28) <= I#NE#1 : S(I,28) + LS(I,28) <= 1);!Lembur pagi ataupun siang harus memenuhi jumlah I#NE#1 : LP(I,6)) = I#NE#1 : LS(I,6)) = I#NE#1 : LP(I,7)) = BL; 39

56 I#NE#1 : LS(I,7)) = I#NE#1 : LP(I,13)) = I#NE#1 : LS(I,13)) = I#NE#1 : LP(I,14)) = I#NE#1 : LS(I,14)) = I#NE#1 : LP(I,20)) = I#NE#1 : LS(I,20)) = I#NE#1 : LP(I,21)) = I#NE#1 : LS(I,21)) = I#NE#1 : LP(I,27)) = I#NE#1 : LS(I,27)) = I#NE#1 : LP(I,28)) = I#NE#1 : LS(I,28)) = BL;!Setiap perawat yang mendapatkan shift malam tidak mendapatkan lembur I#NE#1 : M(I,5) + LP(I,6) <= I#NE#1 : M(I,6) + LP(I,7) <= I#NE#1 : M(I,12) + LP(I,13) <= I#NE#1 : M(I,13) + LP(I,14) <= I#NE#1 : M(I,19) + LP(I,20) <= I#NE#1 : M(I,20) + LP(I,21) <= I#NE#1 : M(I,26) + LP(I,27) <= I#NE#1 : M(I,27) + LP(I,28) <= 1);!Setiap perawat yang mendapatkan lembur, memenuhi batas I#NE#1 : LP(I,6) + LS(I,6) + LP(I,7) + LS(I,7) + LP(I,13) + LS(I,13) + LP(I,14) + LS(I,14) + LP(I,20) + LS(I,20) + LP(I,21) + LS(I,21) + LP(I,27) + LS(I,27) + LP(I,28) + LS(I,28) >= I#NE#1 : LP(I,6) + LS(I,6) + LP(I,7) + LS(I,7) + LP(I,13) + LS(I,13) + LP(I,14) + LS(I,14) + LP(I,20) + LS(I,20) + LP(I,21) + LS(I,21) + LP(I,27) + LS(I,27) + LP(I,28) + LS(I,28) <= 6);!Setiap perawat yang telah bertugas di shift malam, tidak ditugaskan pada shift pagi di hari I#NE#1 #AND# J#LE#27 : M(I,J) + P(I,J+1) <= 1);!Setiap perawat bertugas di shift malam maksimal sebanyak 3 kali I#NE#1 #AND# J#LE#26 : M(I,J) + M(I,J+1) + M(I,J+2) <= 3);!Setiap perawat yang bertugas di shift malam selama 2 hari berurutan mendapatkan 1 hari libur dan yang bertugas 2 hari berurutan mendapatkan 2 hari I#NE#1 #AND# J#LE#24 : M(I,J)+M(I,J+1) + M(I,J+2) - (H(I,J+1) + H(I,J+2) + H(I,J+3) + H(I,J+4)) <= I#NE#1 #AND# J#LE#26 : M(I,J) + M(I,J+1) + S(I,J+2) <= 2);!Setiap perawat yang bertugas tidak lebih dari 6 hari I#NE#1 #AND# J#LE#22 : H(I,J) + H(I,J+1) + H(I,J+2) + H(I,J+3) + H(I,J+4) + H(I,J+5) + H(I,J+6) >= 1);!Kepala ruangan selalu mendapatkan shift pagi dan hari libur pada hari Minggu;

57 @SUM(HARI(J) : P(1,J)) = I#EQ#1 #AND# J#EQ#1 : H(I,J) + H(I,J+7) + H(I,J+14) + H(I,J+21) = 4);!Syarat biner variabel : : : : : 41

58 42

59 43

60 44

61 45

62 46

63 47

64 48

65 49

66 50

67 51

MODEL GOAL PROGRAMMING UNTUK OPTIMISASI PENJADWALAN PERAWAT DI RUMAH SAKIT GRHASIA

MODEL GOAL PROGRAMMING UNTUK OPTIMISASI PENJADWALAN PERAWAT DI RUMAH SAKIT GRHASIA Model Goal Programming... (Dimas Pamungkas) 1 MODEL GOAL PROGRAMMING UNTUK OPTIMISASI PENJADWALAN PERAWAT DI RUMAH SAKIT GRHASIA A GOAL PROGRAMMING MODEL FOR OPTIMIZING NURSE SCHEDULLING AT GRHASIA HOSPITAL

Lebih terperinci

PEMODELAN PENJADWALAN PERAWAT MENGGUNAKAN NONPREEMPTIVE GOAL PROGRAMMING: STUDI KASUS DI RUMAH SAKIT PERMATA BEKASI IHSAN CAISARIO

PEMODELAN PENJADWALAN PERAWAT MENGGUNAKAN NONPREEMPTIVE GOAL PROGRAMMING: STUDI KASUS DI RUMAH SAKIT PERMATA BEKASI IHSAN CAISARIO PEMODELAN PENJADWALAN PERAWAT MENGGUNAKAN NONPREEMPTIVE GOAL PROGRAMMING: STUDI KASUS DI RUMAH SAKIT PERMATA BEKASI IHSAN CAISARIO DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT

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

MERANCANG MODEL PENJADWALAN SHIFT KERJA RESEPSIONIS HOTEL DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING (Studi Kasus: Swiss BelHotel Palu)

MERANCANG MODEL PENJADWALAN SHIFT KERJA RESEPSIONIS HOTEL DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING (Studi Kasus: Swiss BelHotel Palu) JIMT Vol. 10 No. 1 Juni 201 (Hal. 55 64) Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan ISSN : 2450 766X MERANCANG MODEL PENJADWALAN SHIFT KERJA RESEPSIONIS HOTEL DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING (Studi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. masyarakat umum. Di dalam rumah sakit, terdapat bagian-bagian pelayanan yang

BAB I PENDAHULUAN. masyarakat umum. Di dalam rumah sakit, terdapat bagian-bagian pelayanan yang BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Kesehatan sangat penting bagi semua penduduk di Indonesia. Pemerintah menyediakan rumah sakit sebagai salah satu bentuk pelayanan kesehatan untuk masyarakat umum. Di

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

PENJADWALAN PERAWAT UNIT GAWAT DARURAT DENGAN MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING

PENJADWALAN PERAWAT UNIT GAWAT DARURAT DENGAN MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING Company LOGO PENJADWALAN PERAWAT UNIT GAWAT DARURAT DENGAN MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember 2010 PENDAHULUAN

Lebih terperinci

Aplikasi Penjadwalan Perawat dengan Metode Pewarnaan Graph (Studi Kasus: RSUD Arifin Achmad Pekanbaru)

Aplikasi Penjadwalan Perawat dengan Metode Pewarnaan Graph (Studi Kasus: RSUD Arifin Achmad Pekanbaru) Vol. 3, No. 2, Tahun 2014 46 Jurnal Aksara Komputer Terapan Politeknik Caltex Riau Website : https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jakt/about/index Email : pustaka@pcr.ac.id Aplikasi Penjadwalan Perawat dengan

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO DI PERUSAHAAN BETON (STUDI KASUS UNIT READYMIX PT BETON INDONESIA) MUAMMAR TAWARUDDIN AKBAR

MANAJEMEN RISIKO DI PERUSAHAAN BETON (STUDI KASUS UNIT READYMIX PT BETON INDONESIA) MUAMMAR TAWARUDDIN AKBAR MANAJEMEN RISIKO DI PERUSAHAAN BETON (STUDI KASUS UNIT READYMIX PT BETON INDONESIA) MUAMMAR TAWARUDDIN AKBAR SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER

Lebih terperinci

SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT RO FAH NUR RACHMAWATI

SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT RO FAH NUR RACHMAWATI SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT RO FAH NUR RACHMAWATI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010 PERNYATAAN

Lebih terperinci

STRATEGI PENGEMBANGAN DAYA SAING PRODUK UNGGULAN DAERAH INDUSTRI KECIL MENENGAH KABUPATEN BANYUMAS MUHAMMAD UNGGUL ABDUL FATTAH

STRATEGI PENGEMBANGAN DAYA SAING PRODUK UNGGULAN DAERAH INDUSTRI KECIL MENENGAH KABUPATEN BANYUMAS MUHAMMAD UNGGUL ABDUL FATTAH i STRATEGI PENGEMBANGAN DAYA SAING PRODUK UNGGULAN DAERAH INDUSTRI KECIL MENENGAH KABUPATEN BANYUMAS MUHAMMAD UNGGUL ABDUL FATTAH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016 iii PERNYATAAN

Lebih terperinci

PENGARUH SERTIFIKASI GURU TERHADAP KESEJAHTERAAN DAN KINERJA GURU DI KABUPATEN SUMEDANG RIZKY RAHADIKHA

PENGARUH SERTIFIKASI GURU TERHADAP KESEJAHTERAAN DAN KINERJA GURU DI KABUPATEN SUMEDANG RIZKY RAHADIKHA 1 PENGARUH SERTIFIKASI GURU TERHADAP KESEJAHTERAAN DAN KINERJA GURU DI KABUPATEN SUMEDANG RIZKY RAHADIKHA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA

ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

PENYUSUNAN JADWAL PETUGAS SEKURITI DENGAN PROGRAM GOL ABSTRACT

PENYUSUNAN JADWAL PETUGAS SEKURITI DENGAN PROGRAM GOL ABSTRACT PENYUSUNAN JADWAL PETUGAS SEKURITI DENGAN PROGRAM GOL Herlina Marbun 1, Endang Lily 2, M. D. H. Gamal 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika FMIPA Universitas Riau 2 Dosen Jurusan Matematika Fakultas

Lebih terperinci

PERBANDINGAN HASIL PENGGEROMBOLAN METODE K-MEANS, FUZZY K-MEANS, DAN TWO STEP CLUSTER

PERBANDINGAN HASIL PENGGEROMBOLAN METODE K-MEANS, FUZZY K-MEANS, DAN TWO STEP CLUSTER PERBANDINGAN HASIL PENGGEROMBOLAN METODE K-MEANS, FUZZY K-MEANS, DAN TWO STEP CLUSTER LATHIFATURRAHMAH SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010 PERNYATAAN MENGENAI TUGAS AKHIR DAN SUMBER

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

PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK GANDA DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH REGULASI OPTIMAL HASBY ASSIDIQI

PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK GANDA DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH REGULASI OPTIMAL HASBY ASSIDIQI PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK GANDA DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH REGULASI OPTIMAL HASBY ASSIDIQI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN

Lebih terperinci

MODEL DISTRIBUSI PERTUMBUHAN EKONOMI ANTARKELOMPOK PADA DUA DAERAH ADE LINA HERLIANI

MODEL DISTRIBUSI PERTUMBUHAN EKONOMI ANTARKELOMPOK PADA DUA DAERAH ADE LINA HERLIANI MODEL DISTRIBUSI PERTUMBUHAN EKONOMI ANTARKELOMPOK PADA DUA DAERAH ADE LINA HERLIANI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya

Lebih terperinci

PENJADWALAN PERAWAT MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING: STUDI KASUS DI RUMAH SAKIT HASANAH GRAHA AFIAH DEPOK RUSTIANA IMALA PUTRI

PENJADWALAN PERAWAT MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING: STUDI KASUS DI RUMAH SAKIT HASANAH GRAHA AFIAH DEPOK RUSTIANA IMALA PUTRI PENJADWALAN PERAWAT MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING: STUDI KASUS DI RUMAH SAKIT HASANAH GRAHA AFIAH DEPOK RUSTIANA IMALA PUTRI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT

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

PEMODELAN PENENTUAN KOMPOSISI PRODUK UNTUK MEMAKSIMALKAN KEUNTUNGAN PERUSAHAAN JENANG KUDUS ROSMA MULYANI

PEMODELAN PENENTUAN KOMPOSISI PRODUK UNTUK MEMAKSIMALKAN KEUNTUNGAN PERUSAHAAN JENANG KUDUS ROSMA MULYANI PEMODELAN PENENTUAN KOMPOSISI PRODUK UNTUK MEMAKSIMALKAN KEUNTUNGAN PERUSAHAAN JENANG KUDUS ROSMA MULYANI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI TERPOTONG BEBERAPA NILAI AMATAN NURHAFNI

ANALISIS REGRESI TERPOTONG BEBERAPA NILAI AMATAN NURHAFNI ANALISIS REGRESI TERPOTONG DENGAN BEBERAPA NILAI AMATAN NOL NURHAFNI SEKOLAH PASCASARJANAA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan

Lebih terperinci

FORMULASI HAMILTONIAN UNTUK MENGGAMBARKAN GERAK GELOMBANG INTERNAL PADA LAUT DALAM RINA PRASTIWI

FORMULASI HAMILTONIAN UNTUK MENGGAMBARKAN GERAK GELOMBANG INTERNAL PADA LAUT DALAM RINA PRASTIWI FORMULASI HAMILTONIAN UNTUK MENGGAMBARKAN GERAK GELOMBANG INTERNAL PADA LAUT DALAM RINA PRASTIWI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

MODEL LINEAR GOAL PROGRAMMING PADA PENJADWALAN PERAWAT UGD RUMAH SAKIT UMUM DAERAH KOTA SEMARANG Nur Ichsan, Dwijanto, Riza Arifudin

MODEL LINEAR GOAL PROGRAMMING PADA PENJADWALAN PERAWAT UGD RUMAH SAKIT UMUM DAERAH KOTA SEMARANG Nur Ichsan, Dwijanto, Riza Arifudin UJM 5 (1) (2016) UNNES Journal of Mathematics http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm MODEL LINEAR GOAL PROGRAMMING PADA PENJADWALAN PERAWAT UGD RUMAH SAKIT UMUM DAERAH KOTA SEMARANG Nur Ichsan, Dwijanto,

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENYALURAN KREDIT DI BANK UMUM MILIK NEGARA PERIODE TAHUN RENALDO PRIMA SUTIKNO

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENYALURAN KREDIT DI BANK UMUM MILIK NEGARA PERIODE TAHUN RENALDO PRIMA SUTIKNO ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENYALURAN KREDIT DI BANK UMUM MILIK NEGARA PERIODE TAHUN 2004-2012 RENALDO PRIMA SUTIKNO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013 PERNYATAAN MENGENAI

Lebih terperinci

OPTIMALISASI JADWAL KUNJUNGAN EKSEKUTIF PEMASARAN DENGAN GOAL PROGRAMMING

OPTIMALISASI JADWAL KUNJUNGAN EKSEKUTIF PEMASARAN DENGAN GOAL PROGRAMMING OPTIMALISASI JADWAL KUNJUNGAN EKSEKUTIF PEMASARAN DENGAN GOAL PROGRAMMING Oleh : Sintha Yuli Puspandari 1206 100 054 Dosen Pembimbing : Drs. Sulistiyo, M. T Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu

Lebih terperinci

PREDIKSI KECEPATAN PHASE GELOMBANG SOLITER TERGANGGU AHMAD HAKIM

PREDIKSI KECEPATAN PHASE GELOMBANG SOLITER TERGANGGU AHMAD HAKIM PREDIKSI KECEPATAN PHASE GELOMBANG SOLITER TERGANGGU AHMAD HAKIM SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa

Lebih terperinci

ANALISIS MODEL PELUANG BERTAHAN HIDUP DAN APLIKASINYA SUNARTI FAJARIYAH

ANALISIS MODEL PELUANG BERTAHAN HIDUP DAN APLIKASINYA SUNARTI FAJARIYAH ANALISIS MODEL PELUANG BERTAHAN HIDUP DAN APLIKASINYA SUNARTI FAJARIYAH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 2 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan

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

PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK DENGAN LINTASAN MIRING DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH TRACKING ERROR OPTIMAL BAMBANG EDISUSANTO

PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK DENGAN LINTASAN MIRING DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH TRACKING ERROR OPTIMAL BAMBANG EDISUSANTO PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK DENGAN LINTASAN MIRING DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH TRACKING ERROR OPTIMAL BAMBANG EDISUSANTO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN

Lebih terperinci

MODEL DISTRIBUSI PERTUMBUHAN EKONOMI ANTARKELOMPOK PADA DUA DAERAH ADE LINA HERLIANI

MODEL DISTRIBUSI PERTUMBUHAN EKONOMI ANTARKELOMPOK PADA DUA DAERAH ADE LINA HERLIANI MODEL DISTRIBUSI PERTUMBUHAN EKONOMI ANTARKELOMPOK PADA DUA DAERAH ADE LINA HERLIANI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya

Lebih terperinci

EVALUASI KINERJA KEUANGAN SATUAN USAHA KOMERSIAL PERGURUAN TINGGI NEGERI BADAN HUKUM DARSONO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014

EVALUASI KINERJA KEUANGAN SATUAN USAHA KOMERSIAL PERGURUAN TINGGI NEGERI BADAN HUKUM DARSONO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 1 EVALUASI KINERJA KEUANGAN SATUAN USAHA KOMERSIAL PERGURUAN TINGGI NEGERI BADAN HUKUM DARSONO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI SERTA

Lebih terperinci

PREDIKSI KECEPATAN PHASE GELOMBANG SOLITER TERGANGGU AHMAD HAKIM

PREDIKSI KECEPATAN PHASE GELOMBANG SOLITER TERGANGGU AHMAD HAKIM PREDIKSI KECEPATAN PHASE GELOMBANG SOLITER TERGANGGU AHMAD HAKIM SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa

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 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

OPTIMISASI JADWAL PERAWAT DENGAN MEMPERTIMBANGKAN TINGKAT KEMAMPUAN DAN KEBUTUHAN DAY OFF PERAWAT (Studi Kasus di Rumah Sakit Pelabuhan Surabaya)

OPTIMISASI JADWAL PERAWAT DENGAN MEMPERTIMBANGKAN TINGKAT KEMAMPUAN DAN KEBUTUHAN DAY OFF PERAWAT (Studi Kasus di Rumah Sakit Pelabuhan Surabaya) OPTIMISASI JADWAL PERAWAT DENGAN MEMPERTIMBANGKAN TINGKAT KEMAMPUAN DAN KEBUTUHAN DAY OFF PERAWAT (Studi Kasus di Rumah Sakit Pelabuhan Surabaya) Hardian Sufi, Ahmad Rusdiansyah, Nurhadi Siswanto Program

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

HUBUNGAN EFEKTIVITAS SISTEM PENILAIAN KINERJA DENGAN KINERJA KARYAWAN PADA KANTOR PUSAT PT PP (PERSERO), TBK JULIANA MAISYARA

HUBUNGAN EFEKTIVITAS SISTEM PENILAIAN KINERJA DENGAN KINERJA KARYAWAN PADA KANTOR PUSAT PT PP (PERSERO), TBK JULIANA MAISYARA HUBUNGAN EFEKTIVITAS SISTEM PENILAIAN KINERJA DENGAN KINERJA KARYAWAN PADA KANTOR PUSAT PT PP (PERSERO), TBK JULIANA MAISYARA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI

Lebih terperinci

MENGOPTIMALKAN PENJADWALAN SEKURITI DENGAN MODEL GOAL PROGRAMMING ABSTRACT ABSTRAK

MENGOPTIMALKAN PENJADWALAN SEKURITI DENGAN MODEL GOAL PROGRAMMING ABSTRACT ABSTRAK MENGOPTIMALKAN PENJADWALAN SEKURITI DENGAN MODEL GOAL PROGRAMMING Said Almuhajir 1, T. P. Nababan 2, M. D. H. Gamal 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2 Dosen Jurusan Matematika Fakultas Matematika

Lebih terperinci

KAJIAN MODEL HIDDEN MARKOV KONTINU DENGAN PROSES OBSERVASI ZERO DELAY DAN APLIKASINYA PADA HARGA GABAH KERING PANEN T A M U R I H

KAJIAN MODEL HIDDEN MARKOV KONTINU DENGAN PROSES OBSERVASI ZERO DELAY DAN APLIKASINYA PADA HARGA GABAH KERING PANEN T A M U R I H KAJIAN MODEL HIDDEN MARKOV KONTINU DENGAN PROSES OBSERVASI ZERO DELAY DAN APLIKASINYA PADA HARGA GABAH KERING PANEN T A M U R I H SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI

Lebih terperinci

OPTIMALISASI JADWAL KUNJUNGAN EKSEKUTIF PEMASARAN DENGAN GOAL PROGRAMMING

OPTIMALISASI JADWAL KUNJUNGAN EKSEKUTIF PEMASARAN DENGAN GOAL PROGRAMMING OPTIMALISASI JADWAL KUNJUNGAN EKSEKUTIF PEMASARAN DENGAN GOAL PROGRAMMING Abstrak Oleh : Sintha Yuli Puspandari 1206 100 054 Dosen Pembimbing : Drs. Sulistiyo, M.T Jurusan Matematika Fakultas Matematika

Lebih terperinci

ANALISIS IMPLEMENTASI MASTERPLAN PERCEPATAN DAN PERLUASAN PEMBANGUNAN EKONOMI INDONESIA ( STUDI KASUS PENGEMBANGAN PELABUHAN MAKASSAR )

ANALISIS IMPLEMENTASI MASTERPLAN PERCEPATAN DAN PERLUASAN PEMBANGUNAN EKONOMI INDONESIA ( STUDI KASUS PENGEMBANGAN PELABUHAN MAKASSAR ) ANALISIS IMPLEMENTASI MASTERPLAN PERCEPATAN DAN PERLUASAN PEMBANGUNAN EKONOMI INDONESIA ( STUDI KASUS PENGEMBANGAN PELABUHAN MAKASSAR ) TEGUH PAIRUNAN PUTRA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

ANALISIS POLA KELAHIRAN MENURUT UMUR STUDI KASUS DI INDONESIA TAHUN 1987 DAN TAHUN 1997 SUMIHAR MEINARTI

ANALISIS POLA KELAHIRAN MENURUT UMUR STUDI KASUS DI INDONESIA TAHUN 1987 DAN TAHUN 1997 SUMIHAR MEINARTI ANALISIS POLA KELAHIRAN MENURUT UMUR STUDI KASUS DI INDONESIA TAHUN 1987 DAN TAHUN 1997 SUMIHAR MEINARTI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

PENGATURAN JUMLAH TENAGA PERAWAT SETIAP SHIFT DENGAN MENGGUNAKAN PROGRAM DINAMIK PADA RSJ DAERAH POVINSI SUMATERA UTARA SKRIPSI

PENGATURAN JUMLAH TENAGA PERAWAT SETIAP SHIFT DENGAN MENGGUNAKAN PROGRAM DINAMIK PADA RSJ DAERAH POVINSI SUMATERA UTARA SKRIPSI PENGATURAN JUMLAH TENAGA PERAWAT SETIAP SHIFT DENGAN MENGGUNAKAN PROGRAM DINAMIK PADA RSJ DAERAH POVINSI SUMATERA UTARA SKRIPSI ESTHER M. SIMBOLON 090803071 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN

Lebih terperinci

ANALISIS POLA KELAHIRAN MENURUT UMUR STUDI KASUS DI INDONESIA TAHUN 1987 DAN TAHUN 1997 SUMIHAR MEINARTI

ANALISIS POLA KELAHIRAN MENURUT UMUR STUDI KASUS DI INDONESIA TAHUN 1987 DAN TAHUN 1997 SUMIHAR MEINARTI ANALISIS POLA KELAHIRAN MENURUT UMUR STUDI KASUS DI INDONESIA TAHUN 1987 DAN TAHUN 1997 SUMIHAR MEINARTI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Instalasi Gawat Darurat (IGD) merupakan unit yang sangat penting dan paling sibuk di rumah sakit. Sebagai unit pertama yang menangani pasien dalam keadaan darurat,

Lebih terperinci

MODEL PERAMALAN HARGA SAHAM DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK TRIANA ENDANG

MODEL PERAMALAN HARGA SAHAM DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK TRIANA ENDANG MODEL PERAMALAN HARGA SAHAM DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK TRIANA ENDANG SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini

Lebih terperinci

KETERKONTROLAN BEBERAPA SISTEM PENDULUM SAKIRMAN

KETERKONTROLAN BEBERAPA SISTEM PENDULUM SAKIRMAN KETERKONTROLAN BEBERAPA SISTEM PENDULUM SAKIRMAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis Keterkontrolan

Lebih terperinci

PENDUGAAN TURUNAN PERTAMA DAN TURUNAN KEDUA DARI FUNGSI INTENSITAS SUATU PROSES POISSON PERIODIK SYAMSURI

PENDUGAAN TURUNAN PERTAMA DAN TURUNAN KEDUA DARI FUNGSI INTENSITAS SUATU PROSES POISSON PERIODIK SYAMSURI PENDUGAAN TURUNAN PERTAMA DAN TURUNAN KEDUA DARI FUNGSI INTENSITAS SUATU PROSES POISSON PERIODIK SYAMSURI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2007 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA UNTUK PERUBAHAN SUHU DAN KONSENTRASI DOPANT PADA PEMBENTUKAN SERAT OPTIK MIFTAHUL JANNAH

MODEL MATEMATIKA UNTUK PERUBAHAN SUHU DAN KONSENTRASI DOPANT PADA PEMBENTUKAN SERAT OPTIK MIFTAHUL JANNAH MODEL MATEMATIKA UNTUK PERUBAHAN SUHU DAN KONSENTRASI DOPANT PADA PEMBENTUKAN SERAT OPTIK MIFTAHUL JANNAH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

PENENTUAN PELUANG BERTAHAN DALAM MODEL RISIKO KLASIK DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI LAPLACE AMIRUDDIN

PENENTUAN PELUANG BERTAHAN DALAM MODEL RISIKO KLASIK DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI LAPLACE AMIRUDDIN PENENTUAN PELUANG BERTAHAN DALAM MODEL RISIKO KLASIK DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI LAPLACE AMIRUDDIN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

METODE PEMOTONGAN DERET FOURIER UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN GERAK GELOMBANG INTERNAL YANG PERIODIK PADA FLUIDA DUA LAPISAN MUHBAHIR

METODE PEMOTONGAN DERET FOURIER UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN GERAK GELOMBANG INTERNAL YANG PERIODIK PADA FLUIDA DUA LAPISAN MUHBAHIR METODE PEMOTONGAN DERET FOURIER UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN GERAK GELOMBANG INTERNAL YANG PERIODIK PADA FLUIDA DUA LAPISAN MUHBAHIR SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN

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

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

5.5.4 Rekapitulasi Hari Kerja di Unit Perawatan Rekapitulasi Hari Kerja di Unit Perawatan Rekapitulasi Hari Kerja di

5.5.4 Rekapitulasi Hari Kerja di Unit Perawatan Rekapitulasi Hari Kerja di Unit Perawatan Rekapitulasi Hari Kerja di ABSTRAK Rumah Sakit Kebonjati berlokasi di Jalan Kebonjati no. 152, Bandung. Dalam rangka menata kembali jadwal kerja shift bagi para perawatnya agar sesuai dengan Peraturan Kepegawaian yang ditetapkan

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KEKONVERGENAN BEBERAPA MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA PONCO BUDI SUSILO

PERBANDINGAN KEKONVERGENAN BEBERAPA MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA PONCO BUDI SUSILO PERBANDINGAN KEKONVERGENAN BEBERAPA MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA PONCO BUDI SUSILO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perencanaan produksi sebagai suatu perencanaan taktis yang bertujuan untuk memberikan keputusan berdasarkan sumber daya yang dimiliki perusahaan dalam memenuhi permintaan

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE INTERPOLASI ABRIDGED LIFE TABLE

PERBANDINGAN METODE INTERPOLASI ABRIDGED LIFE TABLE PERBANDINGANN METODE INTERPOLASI ABRIDGED LIFE TABLE DAN APLIKASINYA PADA DATAA KEMATIAN INDONESIA VANI RIALITA SUPONO SEKOLAH PASCASARJANAA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

OPTIMASI NURSE SCHEDULING PROBLEM

OPTIMASI NURSE SCHEDULING PROBLEM OPTIMASI NURSE SCHEDULING PROBLEM Disusun Oleh Aditya Pratama H (2510100111) Pembimbing Prof. Ir. Budi Santosa, M.S., Ph.D Pendahuluan Latar Belakang Perumusan Masalah Batasan & Asumsi Penjadwalan Proses

Lebih terperinci

PERAN TRANSFORMASI TUSTIN PADA RUANG KONTINU DAN RUANG DISKRET SAMSURIZAL

PERAN TRANSFORMASI TUSTIN PADA RUANG KONTINU DAN RUANG DISKRET SAMSURIZAL PERAN TRANSFORMASI TUSTIN PADA RUANG KONTINU DAN RUANG DISKRET SAMSURIZAL SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan

Lebih terperinci

ANALISIS KETAHANAN DAN APLIKASINYA UNTUK PEMODELAN INTERVAL KELAHIRAN ANAK PERTAMA HARNANTO

ANALISIS KETAHANAN DAN APLIKASINYA UNTUK PEMODELAN INTERVAL KELAHIRAN ANAK PERTAMA HARNANTO ANALISIS KETAHANAN DAN APLIKASINYA UNTUK PEMODELAN INTERVAL KELAHIRAN ANAK PERTAMA HARNANTO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

MINIMALISASI KETERLAMBATAN KERETA API (STUDI KASUS PADA JADWAL KERETA API DI PT KERETA API INDONESIA DAOP IV SEMARANG)

MINIMALISASI KETERLAMBATAN KERETA API (STUDI KASUS PADA JADWAL KERETA API DI PT KERETA API INDONESIA DAOP IV SEMARANG) Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Terapannya 2016 p-issn : 2550-0384; e-issn : 2550-0392 MINIMALISASI KETERLAMBATAN KERETA API (STUDI KASUS PADA JADWAL KERETA API DI PT KERETA API INDONESIA DAOP

Lebih terperinci

METODE BINOMIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI CALL INDONESIA DAN STRATEGI LINDUNG NILAINYA JAENUDIN

METODE BINOMIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI CALL INDONESIA DAN STRATEGI LINDUNG NILAINYA JAENUDIN METODE BINOMIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI CALL INDONESIA DAN STRATEGI LINDUNG NILAINYA JAENUDIN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

OPTIMISASI PORTOFOLIO SAHAM PERBANKAN DENGAN PENDEKATAN LEXICOGRAPHIC GOAL PROGRAMMING JENTINA ROTUA PANJAITAN

OPTIMISASI PORTOFOLIO SAHAM PERBANKAN DENGAN PENDEKATAN LEXICOGRAPHIC GOAL PROGRAMMING JENTINA ROTUA PANJAITAN OPTIMISASI PORTOFOLIO SAHAM PERBANKAN DENGAN PENDEKATAN LEXICOGRAPHIC GOAL PROGRAMMING SKRIPSI JENTINA ROTUA PANJAITAN 100803049 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS

Lebih terperinci

PERBEDAAN TINGKAT KELELAHAN KERJA PERAWAT ANTARA SHIFT PAGI, SORE DAN MALAM DI RSUI YAKSSI GEMOLONG

PERBEDAAN TINGKAT KELELAHAN KERJA PERAWAT ANTARA SHIFT PAGI, SORE DAN MALAM DI RSUI YAKSSI GEMOLONG PERBEDAAN TINGKAT KELELAHAN KERJA PERAWAT ANTARA SHIFT PAGI, SORE DAN MALAM DI RSUI YAKSSI GEMOLONG Skripsi ini Disusun Guna Memenuhi Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Ijazah S1 Kesehatan Masyarakat Disusun

Lebih terperinci

RISIKO GEMUK (FAT-TAILED ADRINA LONY SEKOLAH

RISIKO GEMUK (FAT-TAILED ADRINA LONY SEKOLAH PENENTUAN BESARNYA PREMI UNTUK SEBARAN RISIKO YANG BEREKOR GEMUK (FAT-TAILED RISK DISTRIBUTION) ADRINA LONY SEKOLAH PASCASARJANAA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER

Lebih terperinci

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KINERJA PEGAWAI DI SEKRETARIAT KEMENTERIAN LINGKUNGAN HIDUP FIRDAUS ALIM DAMOPOLII

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KINERJA PEGAWAI DI SEKRETARIAT KEMENTERIAN LINGKUNGAN HIDUP FIRDAUS ALIM DAMOPOLII FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KINERJA PEGAWAI DI SEKRETARIAT KEMENTERIAN LINGKUNGAN HIDUP FIRDAUS ALIM DAMOPOLII SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN

Lebih terperinci

PENJADWALAN PERAWAT DI IRD DR. SOETOMO MENGGUNAKAN MODEL GOAL PROGRAMMING

PENJADWALAN PERAWAT DI IRD DR. SOETOMO MENGGUNAKAN MODEL GOAL PROGRAMMING PENJADWALAN PERAWAT DI IRD DR. SOETOMO MENGGUNAKAN MODEL GOAL PROGRAMMING Abstrak Arina Pramudita Lestari 1, Wiwik Anggraeni 2, Retno Aulia Vinarti Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi,

Lebih terperinci

MODEL PENJADWALAN GURU MENGGUNAKAN GRAPH COLORING DENGAN ALGORITMA BEE COLONY

MODEL PENJADWALAN GURU MENGGUNAKAN GRAPH COLORING DENGAN ALGORITMA BEE COLONY MODEL PENJADWALAN GURU MENGGUNAKAN GRAPH COLORING DENGAN ALGORITMA BEE COLONY TESIS Oleh SETIAWAN TANADI 117021027/MT FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2013

Lebih terperinci

PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK DENGAN LINTASAN MIRING DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH TRACKING ERROR OPTIMAL BAMBANG EDISUSANTO

PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK DENGAN LINTASAN MIRING DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH TRACKING ERROR OPTIMAL BAMBANG EDISUSANTO PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK DENGAN LINTASAN MIRING DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH TRACKING ERROR OPTIMAL BAMBANG EDISUSANTO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KEKONVERGENAN BEBERAPA MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA PONCO BUDI SUSILO

PERBANDINGAN KEKONVERGENAN BEBERAPA MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA PONCO BUDI SUSILO PERBANDINGAN KEKONVERGENAN BEBERAPA MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA PONCO BUDI SUSILO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan

Lebih terperinci

PENGARUH STRUKTUR MODAL TERHADAP KINERJA PERUSAHAAN SEKTOR KEUANGAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA TEDY SAPUTRA

PENGARUH STRUKTUR MODAL TERHADAP KINERJA PERUSAHAAN SEKTOR KEUANGAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA TEDY SAPUTRA PENGARUH STRUKTUR MODAL TERHADAP KINERJA PERUSAHAAN SEKTOR KEUANGAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA TEDY SAPUTRA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

PENDEKATAN PROGRAM TUJUAN GANDA UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN FUZZY TRANSPORTASI SKRIPSI RISTYA PUSPITASARI

PENDEKATAN PROGRAM TUJUAN GANDA UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN FUZZY TRANSPORTASI SKRIPSI RISTYA PUSPITASARI PENDEKATAN PROGRAM TUJUAN GANDA UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN FUZZY TRANSPORTASI SKRIPSI RISTYA PUSPITASARI 070803013 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS

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

PERBANDINGAN ANTARA UNWEIGHTED LEAST SQUARES (ULS) DAN PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL MUHAMMAD AMIN PARIS

PERBANDINGAN ANTARA UNWEIGHTED LEAST SQUARES (ULS) DAN PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL MUHAMMAD AMIN PARIS PERBANDINGAN ANTARA UNWEIGHTED LEAST SQUARES (ULS) DAN PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL MUHAMMAD AMIN PARIS SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN

Lebih terperinci

ANALISIS KEPUASAN DAN LOYALITAS KONSUMEN DALAM PENGGUNAAN METODE PEMBAYARAN NON-TUNAI

ANALISIS KEPUASAN DAN LOYALITAS KONSUMEN DALAM PENGGUNAAN METODE PEMBAYARAN NON-TUNAI ANALISIS KEPUASAN DAN LOYALITAS KONSUMEN DALAM PENGGUNAAN METODE PEMBAYARAN NON-TUNAI (PREPAID CARD) LOVITA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012 SURAT PERNYATAAN Saya menyatakan dengan

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER WAKTU PERUBAHAN PROSES PADA 2 CONTROL CHART MENGGUNAKAN PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM SITI MASLIHAH

PENDUGAAN PARAMETER WAKTU PERUBAHAN PROSES PADA 2 CONTROL CHART MENGGUNAKAN PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM SITI MASLIHAH PENDUGAAN PARAMETER WAKTU PERUBAHAN PROSES PADA CONTROL CHART MENGGUNAKAN PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM SITI MASLIHAH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN

Lebih terperinci

KAJIAN MODEL MIKROSKOPIK DAN MODEL KINETIK LALU LINTAS KENDARAAN DAN SIMULASINYA DESYARTI SAFARINI TLS

KAJIAN MODEL MIKROSKOPIK DAN MODEL KINETIK LALU LINTAS KENDARAAN DAN SIMULASINYA DESYARTI SAFARINI TLS KAJIAN MODEL MIKROSKOPIK DAN MODEL KINETIK LALU LINTAS KENDARAAN DAN SIMULASINYA DESYARTI SAFARINI TLS SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

SOLUSI PERSAMAAN BOLTZMANN DENGAN NILAI AWAL BOBYLEV MENGGUNAKAN PENDEKATAN ANALITIK DAN NUMERIK YOANITA HISTORIANI

SOLUSI PERSAMAAN BOLTZMANN DENGAN NILAI AWAL BOBYLEV MENGGUNAKAN PENDEKATAN ANALITIK DAN NUMERIK YOANITA HISTORIANI SOLUSI PERSAMAAN BOLTZMANN DENGAN NILAI AWAL BOBYLEV MENGGUNAKAN PENDEKATAN ANALITIK DAN NUMERIK YOANITA HISTORIANI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2007 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL PERENCANAAN PRODUKSI AGREGAT DAN JADWAL INDUK PRODUKSI JUS BERBAHAN BAKU BUAH SEGAR IFFAN MAFLAHAH

PENGEMBANGAN MODEL PERENCANAAN PRODUKSI AGREGAT DAN JADWAL INDUK PRODUKSI JUS BERBAHAN BAKU BUAH SEGAR IFFAN MAFLAHAH PENGEMBANGAN MODEL PERENCANAAN PRODUKSI AGREGAT DAN JADWAL INDUK PRODUKSI JUS BERBAHAN BAKU BUAH SEGAR IFFAN MAFLAHAH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

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

PERBAIKAN DAN EVALUASI KINERJA ALGORITMA PIXEL- VALUE DIFFERENCING ( PVD) ROJALI

PERBAIKAN DAN EVALUASI KINERJA ALGORITMA PIXEL- VALUE DIFFERENCING ( PVD) ROJALI PERBAIKAN DAN EVALUASI KINERJA ALGORITMA PIXEL- VALUE DIFFERENCING ( PVD) ROJALI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya

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 PERAMALAN HARGA SAHAM DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK TRIANA ENDANG

MODEL PERAMALAN HARGA SAHAM DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK TRIANA ENDANG MODEL PERAMALAN HARGA SAHAM DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK TRIANA ENDANG SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER BEBERAPA SEBARAN POISSON CAMPURAN DAN BEBERAPA SEBARAN DISKRET DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITME EM ADE HARIS HIMAWAN

PENDUGAAN PARAMETER BEBERAPA SEBARAN POISSON CAMPURAN DAN BEBERAPA SEBARAN DISKRET DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITME EM ADE HARIS HIMAWAN PENDUGAAN PARAMETER BEBERAPA SEBARAN POISSON CAMPURAN DAN BEBERAPA SEBARAN DISKRET DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITME EM ADE HARIS HIMAWAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN

Lebih terperinci

MODEL PEMBERIAN KOMPENSASI BAGI PENGANGGUR UNTUK MENCAPAI KESEJAHTERAAN EKONOMI HADI KUSWANTO

MODEL PEMBERIAN KOMPENSASI BAGI PENGANGGUR UNTUK MENCAPAI KESEJAHTERAAN EKONOMI HADI KUSWANTO MODEL PEMBERIAN KOMPENSASI BAGI PENGANGGUR UNTUK MENCAPAI KESEJAHTERAAN EKONOMI HADI KUSWANTO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

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

MODEL MATEMATIKA PERPINDAHAN KELOMPOK BELALANG DENGAN METODE GELOMBANG BERJALAN NURUDIN MAHMUD

MODEL MATEMATIKA PERPINDAHAN KELOMPOK BELALANG DENGAN METODE GELOMBANG BERJALAN NURUDIN MAHMUD MODEL MATEMATIKA PERPINDAHAN KELOMPOK BELALANG DENGAN METODE GELOMBANG BERJALAN NURUDIN MAHMUD SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

MODIFIKASI METODE RELE UNTUK MODEL PENDUDUK QUASI-STABIL CECEP A.H.F. SANTOSA

MODIFIKASI METODE RELE UNTUK MODEL PENDUDUK QUASI-STABIL CECEP A.H.F. SANTOSA MODIFIKASI METODE RELE UNTUK MODEL PENDUDUK QUASI-STABIL CECEP A.H.F. SANTOSA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 Hak Cipta milik Institut Pertanian Bogor, tahun 2008 Hak Cipta dilindungi

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE SIMPLEKS DENGAN ALGORITMA TITIK INTERIOR DALAM PENYELESAIAN MASALAH PROGRAM LINIER SKRIPSI AGUSTINA ANGGREINI SITORUS

PERBANDINGAN METODE SIMPLEKS DENGAN ALGORITMA TITIK INTERIOR DALAM PENYELESAIAN MASALAH PROGRAM LINIER SKRIPSI AGUSTINA ANGGREINI SITORUS PERBANDINGAN METODE SIMPLEKS DENGAN ALGORITMA TITIK INTERIOR DALAM PENYELESAIAN MASALAH PROGRAM LINIER SKRIPSI AGUSTINA ANGGREINI SITORUS 120803060 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

Lebih terperinci

INTERAKSI ANTARA PENGURANGAN WAKTU TUNGGU DAN BIAYA PEMESANAN PADA MODEL PERSEDIAAN DENGAN BACKORDER PRICE DISCOUNT DAN PENGENDALIAN FAKTOR PENGAMAN

INTERAKSI ANTARA PENGURANGAN WAKTU TUNGGU DAN BIAYA PEMESANAN PADA MODEL PERSEDIAAN DENGAN BACKORDER PRICE DISCOUNT DAN PENGENDALIAN FAKTOR PENGAMAN INTERAKSI ANTARA PENGURANGAN WAKTU TUNGGU DAN BIAYA PEMESANAN PADA MODEL PERSEDIAAN DENGAN BACKORDER PRICE DISCOUNT DAN PENGENDALIAN FAKTOR PENGAMAN oleh NOVIAH EKA PUTRI NIM. M0109054 SKRIPSI ditulis

Lebih terperinci

EKSPLORASI MASALAH LOGARITMA DISKRET PADA FINITE FIELD ( ) Y A N A

EKSPLORASI MASALAH LOGARITMA DISKRET PADA FINITE FIELD ( ) Y A N A EKSPLORASI MASALAH LOGARITMA DISKRET PADA FINITE FIELD ( ) Y A N A SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TUGAS AKHIR DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan

Lebih terperinci

PENJADWALAN PENGAWAS UJIAN MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING: STUDI KASUS DI DEPARTEMEN MATEMATIKA FMIPA IPB MIRA AISYAH ROMLIYAH

PENJADWALAN PENGAWAS UJIAN MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING: STUDI KASUS DI DEPARTEMEN MATEMATIKA FMIPA IPB MIRA AISYAH ROMLIYAH PENJADWALAN PENGAWAS UJIAN MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING: STUDI KASUS DI DEPARTEMEN MATEMATIKA FMIPA IPB MIRA AISYAH ROMLIYAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT

Lebih terperinci

KUALITAS PELAYANAN KAPAL DAN KECEPATAN BONGKAR MUAT KAPAL TERHADAP PRODUKTIVITAS DERMAGA TERMINAL PETIKEMAS PELABUHAN MAKASSAR WILMAR JONRIS SIAHAAN

KUALITAS PELAYANAN KAPAL DAN KECEPATAN BONGKAR MUAT KAPAL TERHADAP PRODUKTIVITAS DERMAGA TERMINAL PETIKEMAS PELABUHAN MAKASSAR WILMAR JONRIS SIAHAAN iii KUALITAS PELAYANAN KAPAL DAN KECEPATAN BONGKAR MUAT KAPAL TERHADAP PRODUKTIVITAS DERMAGA TERMINAL PETIKEMAS PELABUHAN MAKASSAR WILMAR JONRIS SIAHAAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

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

Pengaruh Formula dengan Penambahan Bumbu untuk Makanan Rumah Sakit pada Status Gizi dan Kesehatan Pasien LIBER

Pengaruh Formula dengan Penambahan Bumbu untuk Makanan Rumah Sakit pada Status Gizi dan Kesehatan Pasien LIBER Pengaruh Formula dengan Penambahan Bumbu untuk Makanan Rumah Sakit pada Status Gizi dan Kesehatan Pasien LIBER SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER

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

MODEL PERDAGANGAN ANTARNEGARA BERDASARKAN AKUMULASI MODAL D A Y A T

MODEL PERDAGANGAN ANTARNEGARA BERDASARKAN AKUMULASI MODAL D A Y A T MODEL PERDAGANGAN ANTARNEGARA BERDASARKAN AKUMULASI MODAL D A Y A T SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa

Lebih terperinci

Matematika Bisnis (Linear Programming-Metode Grafik Minimisasi) Dosen Febriyanto, SE, MM.

Matematika Bisnis (Linear Programming-Metode Grafik Minimisasi) Dosen Febriyanto, SE, MM. (Linear Programming-Metode Grafik Minimisasi) Dosen Febriyanto, SE, MM. www.febriyanto79.wordpress.com - Linear Programming Linear programing (LP) adalah salah satu metode matematis yang digunakan untuk

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE JUMADI

MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE JUMADI MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE JUMADI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa

Lebih terperinci