BAB II TEORI PERMAINAN KOOPERATIF

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB II TEORI PERMAINAN KOOPERATIF"

Transkripsi

1 BAB II TEORI PERMAINAN KOOPERATIF 2.1 Teori Permainan Teori permainan merupakan suatu studi formal tentang konflik dan kerjasama. Konsep teori permainan ini berdasarkan pada aksi beberapa agen yang saling bergantung. Agen-egen ini mungkin berupa individu, kelompok, perusahaan, atau kombinasi dari mereka. Konsep teori permainan ini menyediakan bahasan untuk merumuskan dan menganalisis suatu startegi tertentu. Fondasi matematis dari teori permainan membuat teori permainan ini menjadi sebuah alat utama untuk memodelkan dan mendesain proses pembuatan keputusan dalam suatu lingkungan yang interaktif (saling mempengaruhi). Tujuan dari teori permainan adalah memodelkan suatu situasi interaksi sebagai suatu permainan dengan tujuan mendapatkan suatu solusi yang adil dimana pihak yang berkontribusi lebih besar akan mendapatkan keuntungan yang lebih besar pula. Hal ini mengarahkan kita kepada pelibatan beberapa aspek seperti pemain, pilihan, informasi, strategi yang dapat dilakukan, dan bagaimana hal ini mempegaruhi pendapatan yang akan diterima. Sebagai suatu alat matematis untuk membuat keputusan, kekuatan dari teori permainan ini adalah metodologi yang disediakannya untuk menganalisis masalah tentang pemilihan suatu startegi. Ada beberapa istilah yang berhubungan dengan teori permainan ini., diantaranya adalah [1] : Pengetahuan Bersama : Suatu fakta merupakan pengetahuan bersama jika seluruh pemain mengetahuinya dan mereka nmengetahui bahwa mereka semua mengetahuinya. Struktur dari permainan sering diasumsikan sebagai permainan dengan pengetahuan bersama diantara para pemain. Pemain : Agen yang membuat keputusan dalam suatu permainan.

2 Payoff : Sejumlah keuntungan / hasil yang mengambarkan pendapatan pemain pada akhir permainan. Rasionalitas : Seorang pemain dikatakan rasional jika dia melihat bahwa suatu permainan yang dia ikuti akan memaksimalkan payoff yang akan dia dapatkan. Pilihan / keputusan : Tindakan yang mungkin diambil, terbagi atas : a. Keputusan non-strategis : Keputusan dengan himpunan pilihan seorang pemain didefinisikan tidak berkaitan dengan pilihan pemain lain. b. Keputusan startegis : Keputusan dengan himpunan pilihan yang dihadapi seorang pemain dan/atau hasil pilihan tersebut bergantung pada pilihan yang diambil pemain lain. Suatu permainan terdiri dari himpunan n pemain, (1, 2,..., n ). Setiap pemain i memiliki himpunan strategi nya sendiri, yaitu S i. Untuk memainkan permainan ini, setiap pemain i memilih suatu strategi si S i. Kita akan menggunakan s = ( s1,..., s n ) untuk menggambarkan vektor startegi yang dipilih oleh pemain. Strategi yang dipilih oleh pemain akan menentukan pendapatan untuk masing-masing pemain. Secara umum, pendapatan ini akan berbeda untuk masing-masing pemain. Maka, untuk menentukan suatu permainan, kita perlu memberikan kepada masing-masing pemain informasi dan hubungan yang lengkap mengenai himpunan seluruh vektor strategi S [2]. Pendapatan dari seorang pemain mungkin tidak hanya bergantung pada startegi yang dipilihnya sendiri, namun bergantung pula pada startegi yang dipilih oleh pemain yang lain. Teori permainan ini telah banyak diterapkan pada berbagai hal seperti pada pengambilan keputusan perusahaan, kebijakan publik, jaringan telekomunikasi, dan lain-lain. Hal ini dilakukan dengan tujuan untuk menyelesaikan berbagai konflik kepentingan yang muncul. Jenis teori permainan ini dapat dibagi menjadi permainan kooperatif dan permainan non-kooperatif. Teori permainan kooperatif meneliti penggabungan agen berdasarkan suatu

3 komitmen bersama dengan memperhatikan besar kekuatan relatif yang dimiliki oleh para pemain. Sedangkan teori permainan non-kooperatif memberi perhatian pada analisis pemilihan strategi untuk mendapatkan keuntungan yang sebanyakbanyaknya [1]. Landasan teori permainan non-koopertif adalah perincian dari pilihan para pemain yang penting sekali dalam penentuan pendapatan dari suatu permainan dan dicirikan dengan tidak adanya komitmen tertentu antar pemainnya. 2.2 Teori Permainan Kooperatif Teori permainan kooperatif merupakan bagian dari teori permainan yang berfokus pada suatu keadaan dimana grup yang terdiri dari para pemain mengkoordinasikan aksi/tindakan yang akan mereka lakukan melalui suatu komitmen tertentu. Tujuan dari teori permainan kooperatif adalah untuk mempelajari cara menjalankan atau mendorong kerjasama diantara agen-agen yang berkeinginan untuk bekerjasama. Dari permainan kooperatif ini akan tergambar payoff yang didapatkan oleh masing-masing grup atau koalisi dari hasil kerjasama anggota-anggotanya. Hal yang menjadi perhatian dalam hal ini adalah bagaimana keuntungan yang didapat ataupun biaya yang ditanggung dari usaha bersama ini dapat dibagi diantara para peserta kerjasama sehingga didapatkan suatu solusi yang adil. Suatu permainan kerjasama terdiri dari 2 elemen, yaitu : (1) himpunan pemain, dan (2) fungsi karakteristik yang menentukan nilai yang dihasilkan oleh subhimpunan yang berbeda dari para pemain dalam suatu permainan. Misalkan N = {1,2,..., n} adalah himpunan pemain yang terbatas, dan i (dimana i dari 1 sampai dengan n ) mengindikasikan anggota yang berbeda dari N. Fungsi karakteristik adalah suatu fungsi, yang didenotasikan oleh v. Fungsi karakteristik yang berhubungan dengan setiap subhimpunan S dari N didenotasikan dengan v( S ). Nilai v( S ) menggambarkan nilai yang dihasilkan ketika anggota dari S bersama-sama berinteraksi. Dalam teori permainan kooperatif ini, fokus kita adalah pada agen/pemain yang berupa grup, bukan agen/pemain sabagai individu. Jadi

4 permainan kooperatif ini mendefinisikan sebaik apa setiap grup/koalisi (yang terdiri dari agen-agen) dapat berbuat untuk dirinya (koalisinya) sendiri. Kita tidak memperhatikan tentang begaimana agen-agen individu membuat pilihan individualnya di dalam suatu koalisi, bagaimana mereka berkoordinasi, dan hal lain yang mendetail. Kita menyederhanakan dengan memfokuskan pada payoff yang akan diterima oleh koalisi tersebut. Payoff sendiri mengambarkan kuantitas hasil yang diperoleh pemain pada akhir permainan. Kumpulan payoff untuk semua pemain dinyatakan sebagai suatu vektor baris x = ( x1, x2,..., x n ) dimana vektor ini diistilahkan sebagai vektor payoff. 2.3 Koalisi Meskipun para pemain dalam suatu permainan adalah pembuat keputusan otonom, namum mereka mungkin memiliki kepentingan dalam membuat suatu perjanjian yang mengikat dengan pihak lain dalam rangka mendapatkan payoff yang lebih besar di akhir permainan [3]. Perjanjian atau kemitraan ini adalah landasan model matematis dari suatu permainan kooperatif dan kemitraan ini disebut dengan koalisi. Secara matematis, koalisi adalah suatu sub himpunan dari himpunan para pemain N dan kita dapat mendenotasikan koalisi ini dengan lambang S. Untuk membentuk suatu koalisi S diperlukan suatu perjanjian yang melibatkan semua pemain dan perjanjian ini akan mengikat agen-agen di dalam koalisi sebagai suatu entiti baru yang terkoordinasi. Kita mendenotasikan suatu koalisi tertentu dengan suatu susunan tertentu dari anggota-anggotanya. Sebagai contoh, koalisi AB merujuk pada pemain A dan pemain B yang bertindak sebagai satu kesatuan pembuat keputusan. Koalisi AB ini nantinya akan dapat membuat suatu persetujuan / kerjasama dengan agen atau koalisi lain. Koalisi yang besar (Grand Coalition) terdiri dari semua pemain dan tidak ada satupun koalisi yang kosong. Untuk suatu permainan yang terdiri dari n buah pemain, maka akan memungkinkan terbentuknya 2 n kemungkinan koalisi.

5 Struktur koalisi adalah suatu cara yang menggambarkan bagaimana para pemain membagi diri mereka sendiri ke dalam koalisi mandiri masing-masing. Setiap pembagian para pemain dapat digambarkan oleh suatu himpunan = (,,..., ) dari m koalisi yang terbentuk. Himpunan koalisi S merupakan S s1 s2 s m suatu pembagian dari N yang memenuhi 3 kondisi, yaitu : S, j = 1,..., m j S i S i j j S j S S j = N Kondisi pertama menyatakan bahwa setiap pemain hanya ternasuk ke dalam satu dan hanya satu dari m koalisi yang tidak kosong dalam struktur koalisi. Kondisi kedua menyatakan bahwa tidak ada satupun pemain dalam koalisi m yang terhubung ke pemain lain yang tidak ada di dalam koalisi. Kondisi yang ketiga menyatakan bahwa kesatuan mandiri masing-masing dari semua koalisi m membentuk koalisi besar (Grand Coalition). 2.4 Fungsi karakteristik Untuk setiap sub himpunan S dari N, fungsi karakteristik v dari suatu permainan merupakan nilai terbesar v ( S ) yang akan didapat oleh anggota dari S jika mereka bertindak bersama-sama dan membentuk suatu koalisi, tanpa ada pertolongan dari pemain yang lain yang tidak ada pada S. Batasan dari definisi ini, adalah bahwa nilai dari permainan untuk koalisi yang kosong adalah nol ( v( ) = 0 ). Persyaratan lain yang secara umum ditentukan adalah apa yang disebut dengan superadditivity. Superadditivity ini dapat dinyatakan sebagai berikut : v( S T ) v( s) + v( t) S, T dan N

6 S T = Hal ini berarti bahwa payoff total untuk suatu koalisi besar adalah rasional kolektif karena para pemain selalu mendapatkan minimal sebesar apa yang akan mereka dapatkan secara individual. Dengan mengasumsikan superadditivity dan rasionalitas kolektif, koalisi besar akan terbentuk di akhir permainan. Hal yang menjadi permasalahan adalah tentang bagaimana para pemain akan membagi payoff yang mereka dapatkan bersama itu. Pembagian dari payoff bersama v ( N ) direpresentasikan oleh vektor payoff x = ( x1, x2,..., x n ). Suatu vektor payoff tidak akan menjadi suatu kandidat yang layak untuk suatu solusi jika tidak memenuhi beberapa syarat berikut : xi n v( N) = x Rasionalitas Grup i= 1 i v( i) i N Rasionalitas Individu Rasionalitas grup menyatakan bahwa apapun vektor payoff yang dapat terbentuk haruslah memberikan payoff nya kepada semua pemain sebanyak jumlah yang sama dengan jumlah dimana koalisi besar (Grand Coalition) akan mencapainya. Sedangkan rasionalitas individu berarti bahwa para pemain i harus menerima suatu payoff paling tidak sebesar apa yang bisa dia dapatkan oleh dirinya sendiri. Jika x memenuhi persamaan Rasionalitas Grup dan Rasionalitas Individu, maka x disebut imputasi. Contoh perhitungan fungsi karakteristik adalah sebagai berikut : Sebuah perusahaan yang akan bangkrut memiliki aset total sebesar $100. Tiga kreditor masing-masing memiliki klaim pinjaman sebesar $30, $40, dan $50 (total $120). Setiap kreditor dapat mengambil alih perusahaan tersebut tetapi harus mengembalikan pinjaman ke kreditor lain secara penuh. Jika kreditor 1 mengambil alih, maka harus mengembalikan pinjaman dari kreditor 2 dan 3 sebesar $40 + $50 = $90 dan

7 mendapatkan $10 dari sisa aset total. Maka v (1) = $10. Dengan cara yang sama didapatkan : Koalisi tanpa pemain : v [{}] = 0; Koalisi satu pemain : v [{1}] = 10; v [{2}] = 20; v [{3}] = 30; Koalisi dua pemain : v [{1,2}] = 50; v [{2,3}] = 70; v [{3,1}] = 60; Koalisi tiga pemain : v[{1, 2,3}] = v[{ N}] = 100; Ada beberapa kelas penting di dalam suatu permainan kooperatif yang berhubungan dengan nilai fungsi karakteristiknya. Di antara kelas-kelas tersebut antara lain [4] : 1. Permainan Superadditiviti Suatu permainan G( N, v ) adalah Superadditivity jika untuk seluruh S, T N, jika S T =, maka v( S T ) v( s) + v( t). Superadditivity dibenarkan ketika suatu koalisi dapat selalu bekerja tanpa adanya saling interfensi antara satu koalisi dengan koalisi yang lain. Oleh karena itu, nilai dari dua koalisi tidak akan kurang dari jumlah nilai mereka masing-masing. Catat bahwa superadditivity mengakibatkan nilai dari keseluruhan himpunan pemain (Grand Coalition) tidak lebih kecil daripada penjumlahan nilai dari himpunan koalisi yang tidak saling beririsan. Dengan kata lain, Grand Coalition memiliki payoff yang paling tinggi diantara seluruh struktur koalisi yang ada. 2. Permainan Additif / Essensial : Suatu permainan G( N, v ) adalah Additif / Esensial jika untuk seluruh S, T N, jika S T =, maka v( S T ) = v( s) + v( t). Anggap bahwa tidak ada saling interfensi diantara koalisi dan suatu koalisi tidak dapat mempengaruhi koalisi yang lain, baik secara positif ataupun negatif.

8 3. Permainan Penjumlahan Konstan : Suatu permainan G( N, v ) adalah Penjumlahan Konstan jika untuk seluruh S N, maka v( S) + v( N s) = v( N). 4. Permainan Sederhana : Suatu permainan G( N, v ) adalah Sederhana jika untuk seluruh S N, v( S) {0,1}. Dalam Permainan Sederhana kita tambahkan syarat bahwa jika suatu koalisi menang, maka seluruh koalisi yang lebih besar darinya juga merupakan koalisi pemenang (contohnya, jika v( S ) = 1, maka untuk seluruh T S, v( T ) = Core Jika kita menambahkan Rasionalitas Koalisi ke dalam suatu imputasi, maka kita mendapatkan core sebagai solusi dari permainan. Lebih tepatnya core adalah himpunan dari imputasi-imputasi yang memenuhi Rasionalitas Grup, Rasionalitas Individu dan Rasionalitas Koalisi. Rasionalitas Koalisi sendiri adalah sebagai berikut : xi v( S) i S, S N i Dengan demikian core adalah suatu himpunan bagian dari himpunan imputasi dimana tidak ada alokasi pendapatan (bagian dari payoff total yang tersedia untuk semua pemain) yang lebih baik untuk semua pemain dari koalisi lain yang memungkinkan. Alokasi akan mengalami blokade jika terdapat koalisi (individu atau sub kelompok) yang lebih baik jika terpisah dan bekerja sendiri. Jadi alokasi berada pada core jika tidak dapat diblokade oleh koalisi apapun termasuk Grand Coalition. Core mungkin terdiri dari satu atau lebih solusi, tetapi

9 core juga mungkin saja tidak ada (kosong). Jadi di suatu permainan mungkin ada core dengan anggota yang banyak ataupun core tanpa anggota. Core yang terlalu banyak akan menimbulkan banyak solusi yang dapat memenuhi kondisi rasional yang ditentukan oleh semua pemain dalam semua koalisi yang memungkinkan. Terdapat kemungkinan bahwa core tidak eksis dalam sebuah permainan. Contoh permainan yang tidak memiliki core untuk 3 pemain : Tiga kota A, B, dan C melakukan bargaining untuk membangun fasilitas persediaan air yang baru. Setiap kota harus membayar 30 juta jika membangun persediaan air sendiri. Jika dua kota membangun bersama total biaya yang harus dibayar oleh kedua kota tersebut hanya sebesar 40 juta. Jika ketiga kota membangun bersama-sama memerlukan biaya 66 juta. Maka di dalam core, alokasi tidak dapat melibatkan semua kota dengan masing-masing membayar lebih dari 30 juta, atau dua kota membayar lebih dati 40 juta, tetapi ketiga kota membayar total sebesar 66 juta. Secara matematis, misalkan masing-masing kota A, B, dan C membyar sebesar a, b, dan c, maka : a, b, dan c masing-masing tidak boleh lebih dari 30 juta a + b, a + c, b + c tidak boleh lebih dari 40 juta a + b + c = 66 juta Ketiga persamaan di atas tidak dapat dipenuhi bersama-sama karena solusi dari ketiga persamaan tersebut adalah a + b + c < 60 juta. Maka core dalam permainan ini tidak eksis. 2.6 Nilai Shapley dan Nilai Shapley Bilateral Dalam kasus core yang terlalu banyak atau tidak ada sama sekali, maka metode yang dapat kita gunakan untuk mendapatkan suatu solusi adalah Nilai Shapley. Misalkan, ada suatu permainan kooperatif ( N, v ) dengan N adalah himpunan anggota yang bekerjasama dan ada pada suatu grup dan v adalah payoff yang didapatkan oleh grup tersebut. Lalu, bagaimana keseluruhan payoff

10 yang diperoleh dapat dibagikan kepada seluruh anggota dalam suatu grup? Secara logika, pemain yang berkontribusi lebih banyak di dalam kelompoknya haruslah mendapatkan payoff yang lebih besar daripada pemain lain. Anggap ada suatu permainan pembagian biaya dalam rangka mendapatkan suatu fasilitas tertentu. Permainan ini didefinisikan oleh suatu himpunan A dari n agen dengan suatu fungsi biaya c. Cara yang sederhana untuk membagi biaya c( A ) di antara seluruh agen adalah dengan menyusun agen dalam urutan tertentu, misalnya a1, a2,..., a n, dan bebankan kepada setiap agen biaya yang harus ditanggung akibat agen tersebut masuk ke dalam himpunan peminta fasilitas. Dengan kata lain, agen pertama a 1 akan dibebani biaya nya sendiri sebesar c({ a 1}), agen kedua a 2 akan dibebani biaya c({ a1, a2}) c({ a1}),dan seterusnya. Metode ini dinamakan pembagian biaya meningkat. Penyusunan agen-agen seperti di atas membuat suatu perbedaan besar biaya yang akan dibebankan kepada para agen. Nilai Shapley menetapkan masalah ini dengan mengambil suatu urutan acak dari agen-agen yang dipilih secara seragam dari himpunan seluruh n! yang mungkin tersusun.dan membebankan kepada para agen biaya marginal yang diharapkan dari susunan ini. Untuk siapapun agen i A dan himpunan S A { i} dengan s = s, kemungkinan himpunan agen-agen yang ada sebelum i dalam suatu urutan acak s!( n s 1)! adalah. Hal ini mendasari apa yang kita sebut dengan Nilai Shapley n! [2]. Nilai Shapley memunculkan suatu solusi yang baik sekali, bukan hanya definisi yang menarik dan intuitif tetapi juga karakteristiknya yang unik dengan suatu aksioma yang masuk akal. Selain itu, Shapley juga menggambarkan nilai sebagai suatu indeks untuk mengukur kekuatan para pemain dalam suatu permainan [5]. Nilai Shapley menyediakan suatu solusi yang diberikan oleh persamaan berikut :

11 Dimana : Pn ( S ) = s x = P ( S)[ v( S { i}) v( S)] i n S i S s!( n s 1)! n! = Jumlah pemain di S v( S { i}) = Payoff yang bisa didapatkan oleh koalisi S v( S ) dengan pemain i terlibat di dalam koalisi = Payoff yang bisa didapatkan oleh koalisi S tanpa kehadiran pemain i x i = Payoff / ukuran kekuatan pemain ke-i dalam suatu permainan yang mengambarkan ukuran kekuatan pemain ke-i dalam permainan. Nilai Shapley dapat dianggap sebagai rata-rata bobot dari kontribusi marginal dari seorang anggota terhadap semua koalisi yang memungkinkan dimana pemain tersebut mungkin berpartisipasi. Kontribusi pemain i sebagai anggota ini, dikalkulasikan dengan suatu koefisien numerik tertentu yang dikalikan dengan selisih antara nilai dari himpunan bagian S i dengan nilai dari koalisi tanpa pemain i. Nilai Shapley bersifat monotonic, additif dan konsisten. Sifat monotonik menjamin bahwa nilainya tidak akan negatif dan sistem tidak akan mengarahkan seorang pemain dapat menurunkan nilai pemain lain. Sifat additif berguna dalam penganalisisan sistem sehingga pembagian keseluruhan biaya / keuntungan tidak akan berbeda dengan alokasi biaya keseluruhannya. Sifat konsistensi menjamin perlakukan yang simetris terhadap para pemain [5]. Nilai Shapley dari suatu permainan u adalah vektor nilai yang unik yang memenuhi beberapa hal berikut [6] : Himpunan pemain menerima semua sumber daya yang tersedia: x [ u] v( P) i P i = Pemain i, j N dikatakan simetris jika memberikan kontribusi marginal yang sama ke semua koalisi. Contohnya, untuk

12 S N, v( S i) = v( S j).aksioma simetris ini mengharuskan pemain simetrik mendapatkan bagian yang sama. Pemain yang tidak memiliki kontribusi marginal (dummy player) terhadap setiap koalisi akan mendapatkan payoff nol. Jika v( S { i}) v( S) = 0 untuk setiap S N, maka x = 0. Jika x adalah vektor Nilai Shapley untuk permainan v, dan y adalah vektor Nilai Shapley untuk permainan untuk permainan ( v + additivitas. Contoh perhitungan Nilai Shapley [3]: i v ', maka vektor Nilai Shapley v ') adalah x + y. Hal ini terkait dengan sifat Sebuah bangunan milik seorang pedagang bernilai Rp ,00 jika bangunan tersebut difungsikan sebagai toko, jika bangunan tersebut digunakan oleh seorang pengusaha untuk dijadikan rumah makan maka bangunan tersebut bernilai Rp ,00, sedangkan jika bangunan tersebut digunakan oleh suatu perusahaan untuk dijadikan kantor maka bangunan tersebut bernilai Rp ,00. Fungsi karakteristik dari permainan ini adalah : Tabel 2.1 Fungsi Karakteristik Pemain S (Anggota Koalisi) Fungsi Karakteristik v( S ) P (Pedagang) R (Rumah Makan) 0 K (Kantor Perusahaan) 0 P&R P&K R&K 0 P,R&K Pada tabel di atas, fungsi karakteristik R dan K adalah 0 karena pemilik dari bangunan tersebut adalah pedagang sehingga tanpa membeli bangunan atau berkoalisi dengan pedagang maka bangunan tersebut bernilai nol bagi pengusaha rumah makan dan perusahaan. Hal ini

13 berlaku pula untuk koalisi R&K. Sedangkan untuk koalisi P,R&K, akan dipilih nilai yang terbesar yaitu 300 juta. Perhitungan Nilai Shapley untuk pemain P (Pedagang) adalah sebagai berikut : x = P ( S)[ v( S { i}) v( S)] i n S i S P ( ) n S = maka : s!( n s 1)! n! Untuk pemain : Pedagang x p 1PEMAIN 0!(3 0 1)! 2 1 = ( ) = ( ) = ( ) 3! 6 3 Untuk pemain : Pedagang & Rumah Makan x p 2 PEMAIN 1!(3 1 1)! 1 = ( ) = ( ) 3! 6 Untuk pemain : Pedagang & Kantor x p 2 PEMAIN 1!(3 1 1)! 1 = ( ) = ( ) 3! 6 Untuk pemain : Pedagang, Rumah Makan & Kantor x p 3PEMAIN 2!(3 2 1)! 2 1 = ( ) = ( ) = ( ) 3! 6 3 Didapat Nilai Shapley keseluruhan bagi Pedagang adalah sebagai berikut: x p TOTAL = ( ) + ( ) + ( ) + ( ) = , 67 Dengan cara yang sama didapatkan Nilai Shapley untuk setiap pemain sebagai berikut : x = , 67 R TOTAL

14 x K TOTAL = Pedagang memiliki Nilai Shapley yang paling besar dengan kata lain memiliki kekuatan terbesar dalam permainan ini karena pedagang merupakan pemilik bangunan tersebut. Pengusaha Rumah Makan dan perusahaan yang memerlukan kantor tidak akan memiliki apa-apa jika tidak memiliki atau membeli bangunan tersebut. Nilai Shapley pengusaha Rumah Makan lebih kecil dibandingkan perusahaan karena perusahaan memberikan harga atau nilai yang lebih tinggi terhadap bangunan tersebut. Untuk menghindari kompleksitas kombinasi dalam perhitungan Nilai Shapley, Ketchpel memperkenalkan Nilai Shapley Bilateral. Misalkan S P( A) adalah struktur koalisi dalam suatu himpunan para pemain A = { a1, a2,..., a m }, dimanac = Ci C j A, dan Ci C j = dan P( A ) adalah koalisi dari seluruh pemain atau koalisi besar (Grand Coalition). Oleh karena itu, C adalah koalisi (bilateral) dari penguraian (n pemain) koalisi dari Ci dan C ( n 0). Nilai j Shapley Bilateral untuk koalisi C i pada koalisi bilateral C didefinisikan oleh : 1 1 xc ( Ci ) = v( Ci ) + ( v( C) v( C j )) 2 2 Kedua koalisi Ci dan C j bersedia untuk membentuk koalisi C, jika v( C ) x ( C ) dan v( C ) x ( C ). Faktanya, suatu permainan kerjasama i c i j c j superadditif dimainkan di antara C dan i C j. Dari persamaan di atas dapat dilihat bahwa pendiri akan mendapatkan setengah dari kontribusi lokal mereka dan setengah yang lain didapatkan dari kerja sama dengan lembaga lainnya. Bagian 1 ( v ( C ) v ( C j )) dari Nilai Shapley Bilateral menggambarkan cerminan kekuatan 2

15 dari setiap pemain berdasarkan kontribusinya. Jadi dua pemain akan membentuk suatu koalisi jika keduannya mendapatkan nilai lebih daripada beraksi sendiri. Proses formasi koalisi berlanjut jika pemain yang baru terbentuk yang diharapkan segera bergabung ke grup dengan pemain yang lain untuk meningkatkan nilai mereka. Jika nilai berlanjut sampai akhir, koalisi besar yang terdiri dari seluruh pemain akan membentuk suatu grup tunggal dengan alasan hal ini menguntungkan untuk semuanya. Contoh perhitungan Nilai Shapley Bilateral : Sebuah bangunan milik seorang pedagang bernilai Rp ,00 jika bangunan tersebut difungsikan sebagai toko, jika bangunan tersebut digunakan oleh seorang pengusaha untuk dijadikan rumah makan maka bangunan tersebut bernilai Rp ,00, sedangkan jika bangunan tersebut digunakan oleh suatu perusahaan untuk dijadikan kantor maka bangunan tersebut bernilai Rp ,00. Sedangkan jika bangunan tersebut digunakan oleh pengusaha untuk dijadikan rumah makan seklaligus digunakan oleh perusahaan untuk dijadikan kantor maka bangunan tersebut bernilai Rp ,00 Fungsi karakteristik dari permainan ini adalah : Tabel 2.2 Fungsi Karakteristik Pemain S (Anggota Koalisi) Fungsi Karakteristik v( S ) P (Pedagang) R (Rumah Makan) 0 K (Kantor Perusahaan) 0 P&R P&K R&K 0 P,R&K ,00 Pada tabel di atas, fungsi karakteristik R dan K adalah 0 karena pemilik dari bangunan tersebut adalah pedagang sehingga tanpa membeli bangunan atau berkoalisi dengan pedagang maka bangunan tersebut bernilai nol bagi pengusaha rumah makan dan perusahaan. Hal ini

16 berlaku pula untuk koalisi R&K. Perhitungan Nilai Shapley Bilateral untuk setiap pemain adalah sebagai berikut : Tabel 2.3 Pembentukan Koalisi Tahap Pertama Tahap pertama (koalisi 2 pemain) : Koalisi P&R KOALISI NILAI BANGUNAN PEMAIN PERHITUNGAN BESAR KEUNTUNGAN (FUNGSI PAYOFF PEMAIN PAYOFF PEMAIN JIKA KARAKTERISTIK BERDASARKAN PEMAIN BERKOALISI KOALISI P&R) NILAI SHAPLEY DARIPADA BE- BILATERAL KERJA SENDIRI P&R P R 1 1 xc ( CP) = v( CP) + ( v( C) v( CR)) xc ( CR) = v( CR) + ( v( C) v( CP)) TOTAL Koalisi P&K KOALISI NILAI BANGUNAN PEMAIN PERHITUNGAN BESAR KEUNTUNGAN (FUNGSI PAYOFF PEMAIN PAYOFF PEMAIN JIKA KARAKTERISTIK BERDASARKAN PEMAIN BERKOALISI KOALISI P&R) NILAI SHAPLEY DARIPADA BE- BILATERAL KERJA SENDIRI P&K P K 1 1 xc ( CP ) = v( CP ) + ( v( C) v( CK )) xc ( CK ) = v( CK ) + ( v( C) v( CP )) TOTAL Dari kedua tabel di ats dapat dilihat bahwa padsa koalisi kedua, P (Pedagang) mendapatkan keuntungan yang lebih besar daripada pada koalisi Pertama.P memiliki kewenangan lebih dalam memutuskan berkoalisi dengan pemain lain, mengingat P adalah pihak yang memiliki bangunan, maka pada tahap pertama ini P tentu saja akan berkoalisi dengan K (Kantor Perusahaan). Pada tahap kedua, akan dievaluasi nilai payoff pemain jika koalisi P&K berkoalisi dengan pemain R (Rumah Makan).

17 Tabel 2.4 Pembentukan Koalisi Tahap Kedua Tahap kedua (koalisi 3 pemain) : Koalisi P,K&R KOALISI NILAI BANGUNAN PEMAIN PERHITUNGAN BESAR KEUNTUNGAN (FUNGSI PAYOFF PEMAIN PAYOFF PEMAIN JIKA KARAKTERISTIK BERDASARKAN PEMAIN BERKOALISI KOALISI P&R) NILAI SHAPLEY DARIPADA BE- BILATERAL KERJA SENDIRI P,K&R P&K & & R 1 1 xc ( CP K ) = v( CP K ) + ( v( C) v( CR )) xc ( CR ) = v( CR ) + ( v( C) v( CP& K )) TOTAL P K PEMAIN PERHITUNGAN BESAR KEUNTUNGAN PAYOFF PEMAIN PAYOFF PEMAIN JIKA BERDASARKAN PEMAIN BERKOALISI NILAI SHAPLEY DARIPADA BE- BILATERAL KERJA SENDIRI 1 1 xc ( CP ) = v( CP ) + ( v( C) v( CK )) xc ( CK ) = v( CK ) + ( v( C) v( CP )) TOTAL Dari tabel di atas, dapat dilihat bahwa ketika pemain R masuk ke dalam koalisi, maka nilai payoff yang didapatkan oleh seluruh pemain lebih besar daripada nilai payoff sebelum mereka berkoalisi. Hal ini menjadi dasar yang kuat bagi mereka untuk bersama-sama bergabung dalam satu koalisi. 2.7 Algoritma Induksi Terbalik Algoritma Induksi terbalik merupakan salah satu konsep yang digunakan untuk mendapatkan suatu solusi yang sering diaplikasikan untuk program permainan dan kecerdasan buatan. Algoritma Induksi terbalik ini sebenarnya cukup efisien untuk mencari solusi di antara semua kemungkinan solusi yang ada untuk ukuran persoalan yang kecil. Akan tetapi, waktu penghitungan yang

18 dibutuhkan biasanya akan meningkat dengan drastis seiring dengan pertambahan ukuran persoalan. Pada Algoritma ini hanya pencarian yang mengarah ke solusi saja yang selalu dipertimbangkan [7]. Karakteristik dari Algoritma Induksi Terbalik ini adalah menentukan terlebih dahulu solusi (payoff) koalisi pada akhir permainan. Setelah itu, solusi yang didapat didistribusikan kembali ke komponen-komponen pendukung koalisi secara mundur hingga pendistribusian solusi sampai pada komponen-komponen penyusun koalisi pada awal permainan. Langkah-langkah pencarian solusi yang dilakukan pada Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut : 1. Solusi dicari dengan membentuk lintasan awal berupa kemungkinan-kemungkinan koalisi bilateral yang terbentuk. Pemilihan koalisi didasarkan pada payoff biaya investasi yang akan didapatkan oleh simpul / komponen / pemain dimana payoff yang mereka dapatkan ketika berkoalisi haruslah lebih baik daripada payoff yang mereka dapatkan jika tidak berkoalisi. Pemilihan koalisi ini tergantung pula pada kondisi / syarat-syarat permainan yang dilakukan. 2. Salah satu syarat pembentukan koalisi dalam tugas akhir ini adalah bahwa koalisi yang dipilih haruslah koalisi yang melibatkan jaringan eksisting dan koalisi yang memberikan payoff paling positif bagi jaringan eksisting. Hal ini dilakukan untuk menggambarkan bahwa jaringan eksisting memiliki keistimewaan dalam suatu sistem tenaga listrik. Hal ini dikarenakan jaringan eksisting dapat menolak pemain lain (GENCO / TRANSCO / beban) jika penggabungan pemain-pemain tersebut ke jaringan eksisting dapat menurunkan payoff yang didapatkan oleh jaringan eksisting sedangkan pemain lain (GENCO/ TRANSCO / beban) tidak bisa menolak kehadiran pemain lain dalam koalisi walaupun hal itu akan menurunkan nilai payoffnya. Penentuan besarnya payoff yang didapatkan oleh jaringan eksisting dapat dilihat

19 dengan cara menerapkan Nilai Shapley Bilateral dengan Algoritma Induksi Terbalik. 3. Lintasan koalisi pertama akan bertambah panjang ketika ujung koalisi pertama yang terpilih tergabung ke simpul / komponen / pemain lain yang berada di luar koalisi pertama tersebut. Penggabungan ini akan membentuk suatu entitas koalisi baru, misalnya koalisi kedua. 4. Penggabungan simpul / komponen / pemain ini terus berlangsung hingga didapatkan suatu koalisi besar yang dinamakan Grand Coalition. Grand Coalition ini merupakan koalisi yang terbentuk terakhir. 5. Fungsi karakteristik yang didapatkan oleh Grand Coalition kemudian akan dibagikan kepada para pemain yang menyusunnya berdasarkan tingginya kontribusi setiap pemain terhadap payoff Grand Coalition. Hal ini dilakukan dengan menerapkan Nilai Shapley Bilateral secara Induksi terbalik dari Grand Coalition menuju ke koalisi pertama dan akhirnya sampai ke pemain yang menyusun koalisi pertama [11]. 6. Besarnya payoff yang diterima oleh masing-masing pemain sampai dengan tahap kelima merupakan payoff dari hasil penggabungan pemain dalam hal biaya investasi. Untuk melengkapi payoff yang didapatkan oleh para pemain, maka ditambahkan analisis keuangan operasional para pemain setelah terbentuk Grand Coalition.

20 Data Pemain dan Fungsi Karakteristik biaya investasi Start Daftar koalisi (2 pemain) yang mungkin terbentuk Daftar koalisi (n pemain) yang mungkin terbentuk Ada pemain Jaringan Eksisting? YA Payoff jaringan eksisting paling positif? TIDAK TIDAK TIDAK TIDAK Ada pemain Jaringan Eksisting? YA Payoff jaringan eksisting paling positif? YA YA Koalisi 2 pemain terbentuk Koalisi n pemain terbentuk (Grand Coalition) Penerapan Nilai Shapley Bilateral dengan Algoritma Induksi Terbalik Analisis Keuangan Operasional End Gambar 2.1 Diagran Blok Pembentukan Koalisi Pemain

BAB V APLIKASI PEMBENTUKAN KOALISI DAN ALOKASI BIAYA INVESTASI DAN OPERASI UNTUK PENINGKATAN KEANDALAN TITIK BEBAN

BAB V APLIKASI PEMBENTUKAN KOALISI DAN ALOKASI BIAYA INVESTASI DAN OPERASI UNTUK PENINGKATAN KEANDALAN TITIK BEBAN BAB V APLIKASI PEMBENTUKAN KOALISI DAN ALOKASI BIAYA INVESTASI DAN OPERASI UNTUK PENINGKATAN KEANDALAN TITIK BEBAN 5.1 Latar Belakang Pembentukan Koalisi Dalam suatu permainan, seorang pemain akan berusaha

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam pembangunan suatu sistem transmisi listrik perlu diperhatikan masalah ketersediaan kapasitas daya yang dibangkitkan untuk memenuhi kebutuhan pusat-pusat beban

Lebih terperinci

CHAPTER 5 INDUCTION AND RECURSION

CHAPTER 5 INDUCTION AND RECURSION CHAPTER 5 INDUCTION AND RECURSION 5.1 MATHEMATICAL INDUCTION Jumlah n Bilangan Ganjil Positif 1 = 1 1 + 3 = 4 1 + 3 + 5 = 9 1 + 3 + 5 + 7 = 16 1 + 3 + 5 + 7 + 9 = 25 Tebakan: Jumlah dari n bilangan ganjil

Lebih terperinci

CHAPTER 5 INDUCTION AND RECURSION

CHAPTER 5 INDUCTION AND RECURSION CHAPTER 5 INDUCTION AND RECURSION 5.1 MATHEMATICAL INDUCTION Jumlah n Bilangan Ganjil Positif 1 = 1 1 + 3 = 4 1 + 3 + 5 = 9 1 + 3 + 5 + 7 = 16 1 + 3 + 5 + 7 + 9 = 25 Tebakan: Jumlah dari n bilangan ganjil

Lebih terperinci

MENYELESAIKAN PERMAINAN DENGAN METODE NILAI SHAPLEY ABSTRACT

MENYELESAIKAN PERMAINAN DENGAN METODE NILAI SHAPLEY ABSTRACT MENYELESAIKAN PERMAINAN DENGAN METODE NILAI SHAPLEY Hendra Saputra 1, T. P. Nababan 2, M. D. H. Gamal 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2 Laboratorium Operasi Riset, Jurusan Matematika Fakultas

Lebih terperinci

Matriks Permainan (Payoff matrix) Matriks Permainan Jumlah tak NOL

Matriks Permainan (Payoff matrix) Matriks Permainan Jumlah tak NOL Definisi Teori permainan adalah suatu pendekatan matematis untuk merumuskan situasi dan pertentangan (konfleks) antar berbagai kepentingan. Teori ini dikembangkan untuk meng-analisis proses pengambil keputusan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 8 BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas beberapa konsep teori permainan pada permainan berstrategi murni dan campuran dari dua pemain yang akan digunakan sebagai landasan berpikir dalam melakukan

Lebih terperinci

G a a = e = a a. b. Berdasarkan Contoh 1.2 bagian b diperoleh himpunan semua bilangan bulat Z. merupakan grup terhadap penjumlahan bilangan.

G a a = e = a a. b. Berdasarkan Contoh 1.2 bagian b diperoleh himpunan semua bilangan bulat Z. merupakan grup terhadap penjumlahan bilangan. 2. Grup Definisi 1.3 Suatu grup < G, > adalah himpunan tak-kosong G bersama-sama dengan operasi biner pada G sehingga memenuhi aksioma- aksioma berikut: a. operasi biner bersifat asosiatif, yaitu a, b,

Lebih terperinci

Pertemuan 7 GAME THEORY / TEORI PERMAINAN

Pertemuan 7 GAME THEORY / TEORI PERMAINAN Pertemuan 7 GAME THEORY / TEORI PERMAINAN Objektif: 1. Mahasiswa dapat merumuskan masalah dalam game theory / teori permainan 2. Mahasiswa dapat mencari penyelesaian masalah dalam proses pengambilan keputusan

Lebih terperinci

KONSTRUKSI SISTEM BILANGAN

KONSTRUKSI SISTEM BILANGAN KONSTRUKSI SISTEM BILANGAN KEVIN MANDIRA LIMANTA 1. Konstruksi Aljabar 1.1. Bilangan Natural. Himpunan bilangan paling primitif adalah bilangan natural N, yang dicacah dengan aturan sebagai berikut: (1)

Lebih terperinci

Bab II Dasar Teori Permainan dan Lelang

Bab II Dasar Teori Permainan dan Lelang Bab II Dasar Teori Permainan dan Lelang II.1 Sejarah Teori Permainan Teori permainan merupakan studi formal konflik dan kerjasama. Konsep teori permainan diaplikasikan ketika aksi beberapa agen atau pemain

Lebih terperinci

Teori Game (Game Theory/Teori Permainan) Teori Game, Ahmad Sabri, Universitas Gunadarma

Teori Game (Game Theory/Teori Permainan) Teori Game, Ahmad Sabri, Universitas Gunadarma Teori Game (Game Theory/Teori Permainan) Teori Game Teori game adalah studi tentang model matematika yang berkaitan dengan konflik maupun kerja sama antara para pembuat keputusan yang cerdas dan rasional.

Lebih terperinci

SOLUSI PERMAINAN CHEMICALS DENGAN ALGORITMA RUNUT BALIK

SOLUSI PERMAINAN CHEMICALS DENGAN ALGORITMA RUNUT BALIK SOLUSI PERMAINAN CHEMICALS DENGAN ALGORITMA RUNUT BALIK Irma Juniati Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Jalan Ganesha 10, Bandung e-mail:

Lebih terperinci

Riset Operasional Teori Permainan

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

Lebih terperinci

Pemain B B 1 B 2 B 3 9 5

Pemain B B 1 B 2 B 3 9 5 TEORI PERMAINAN Teori permainan (game theory) adalah suatu pendekatan matematis untuk merumuskan situasi persaingan dan konflik antara berbagai kepentingan. Teori dikembangkan untuk menganalisa proses

Lebih terperinci

Teori Game. Pengantar Teori Game, Ahmad Sabri, MSi. Universitas Gunadarma

Teori Game. Pengantar Teori Game, Ahmad Sabri, MSi. Universitas Gunadarma Teori Game Teori game adalah studi tentang model matematika yang berkaitan dengan konflik maupun kerja sama antara para pembuat keputusan yang cerdas dan rasional. Teori game terkait dengan tindakan yang

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. nyata (fenomena-fenomena alam) ke dalam bagian-bagian matematika yang. disebut dunia matematika (mathematical world).

II. TINJAUAN PUSTAKA. nyata (fenomena-fenomena alam) ke dalam bagian-bagian matematika yang. disebut dunia matematika (mathematical world). 5 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pemodelan Matematika Definisi pemodelan matematika : Pemodelan matematika adalah suatu deskripsi dari beberapa perilaku dunia nyata (fenomena-fenomena alam) ke dalam bagian-bagian

Lebih terperinci

Boldson Herdianto Situmorang, S.kom., MMSI

Boldson Herdianto Situmorang, S.kom., MMSI Boldson Herdianto Situmorang, S.kom., MMSI Teori game adalah suatu model matematika yang diterapkan untuk menganalisa situasi persaingan dan konflik antara berbagai kepentingan sehingga dapat mengambil

Lebih terperinci

TEORI PERMAINAN GAME THEORY MATA KULIAH RISET OPERASI

TEORI PERMAINAN GAME THEORY MATA KULIAH RISET OPERASI TEORI PERMAINAN GAME THEORY MATA KULIAH RISET OPERASI KETENTUAN UMUM 1. Teori permainan memusatkan pada analisis keputusan dalam suasana konflik 2. Setiap pemain bermain rasional, dengan asumsi memiliki

Lebih terperinci

BAB II TEORI KODING DAN TEORI INVARIAN

BAB II TEORI KODING DAN TEORI INVARIAN BAB II TEORI KODING DAN TEORI INVARIAN Pada bab 1 ini akan dibahas definisi kode, khususnya kode linier atas dan pencacah bobot Hammingnya. Di samping itu, akan dijelaskanan invarian, ring invarian dan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab ini menjelaskan mengenai metode Analytic Hierarchy Process (AHP) sebagai metode yang digunakan untuk memilih obat terbaik dalam penelitian ini. Disini juga dijelaskan prosedur

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. yang mendasari pembahasan pada bab-bab berikutnya. Beberapa definisi yang

BAB II LANDASAN TEORI. yang mendasari pembahasan pada bab-bab berikutnya. Beberapa definisi yang BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diberikan beberapa definisi, penjelasan, dan teorema yang mendasari pembahasan pada bab-bab berikutnya. Beberapa definisi yang diberikan diantaranya adalah definisi

Lebih terperinci

Suatu himpunan tak kosong F dengan operasi penjumlahan dan perkalian, dikatakan sebagai field jika untuk setiap,, memenuhi sifat-sifat berikut:

Suatu himpunan tak kosong F dengan operasi penjumlahan dan perkalian, dikatakan sebagai field jika untuk setiap,, memenuhi sifat-sifat berikut: Bagian 5. RUANG VEKTOR 5.1 Lapangan (Field) Suatu himpunan tak kosong F dengan operasi penjumlahan dan perkalian, dikatakan sebagai field jika untuk setiap,, memenuhi sifat-sifat berikut: 1. dan 2., 3.,

Lebih terperinci

BAB III LANDASAN TEORI

BAB III LANDASAN TEORI BAB III LANDASAN TEORI 3.1 FlowChat Penelitian Berikut merupakan diagram penelitian yang menggambarkan urutan proses dari awal penelitian hingga tahap akhir dilakukannnya penelitian : Mulai Tahap Persiapan

Lebih terperinci

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR TIM DOSEN 5 Ruang Vektor Ruang Vektor Sub Pokok Bahasan Ruang Vektor Umum Subruang Basis dan Dimensi Beberapa Aplikasi Ruang Vektor Beberapa metode optimasi Sistem Kontrol

Lebih terperinci

Algoritma Greedy pada Board Game Saboteur

Algoritma Greedy pada Board Game Saboteur Algoritma Greedy pada Board Game Saboteur Lathifah Nurrahmah - 13515046 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,

Lebih terperinci

TEORI PERMAINAN. Tidak setiap keadaan persingan dapat disebut sebagai permainan (game). Kriteria atau ciri-ciri dari suatu permainan adalah :

TEORI PERMAINAN. Tidak setiap keadaan persingan dapat disebut sebagai permainan (game). Kriteria atau ciri-ciri dari suatu permainan adalah : TEORI PERMAINAN I. Pendahuluan Dalam kehidupan sehari-hari sering dijumpai kegiatan-kegiatan yang bersifat kompetitif yang diwarnai persaingan atau konflik. Persaingan atau konflik ini dapat terjadi antara

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Greedy dalam Pembuatan Artificial Intelligence Permainan Reversi

Penerapan Algoritma Greedy dalam Pembuatan Artificial Intelligence Permainan Reversi Penerapan Algoritma Greedy dalam Pembuatan Artificial Intelligence Permainan Reversi Zacki Zulfikar Fauzi / 13515147 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

RUANG VEKTOR. Nurdinintya Athari (NDT)

RUANG VEKTOR. Nurdinintya Athari (NDT) 1 RUANG VEKTOR Nurdinintya Athari (NDT) RUANG VEKTOR Sub Pokok Bahasan Ruang Vektor Umum Subruang Basis dan Dimensi Basis Subruang Beberapa Aplikasi Ruang Vektor Beberapa metode optimasi Sistem kontrol

Lebih terperinci

Pengertian Metode AHP

Pengertian Metode AHP Pengertian Metode AHP Metode AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika. Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan yang kompleks dengan

Lebih terperinci

Standar Audit SA 570. Kelangsungan Usaha

Standar Audit SA 570. Kelangsungan Usaha SA 0 Kelangsungan Usaha SA paket 00.indb STANDAR AUDIT 0 KELANGSUNGAN USAHA (Berlaku efektif untuk audit atas laporan keuangan untuk periode yang dimulai pada atau setelah tanggal: (i) Januari 0 (untuk

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Investasi. cukup, pengalaman, serta naluri bisnis untuk menganalisis efek-efek mana yang

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Investasi. cukup, pengalaman, serta naluri bisnis untuk menganalisis efek-efek mana yang BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Investasi Investasi pada hakikatnya merupakan penempatan sejumlah dana pada saat ini dengan harapan untuk memperoleh keuntungan di masa mendatang (Halim, 2005:4). Untuk melakukan

Lebih terperinci

PERATURAN PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 3 TAHUN 2016 TENTANG PERCEPATAN PELAKSANAAN PROYEK STRATEGIS NASIONAL DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA

PERATURAN PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 3 TAHUN 2016 TENTANG PERCEPATAN PELAKSANAAN PROYEK STRATEGIS NASIONAL DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA PERATURAN PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 3 TAHUN 2016 TENTANG PERCEPATAN PELAKSANAAN PROYEK STRATEGIS NASIONAL DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA, Menimbang : a. bahwa dalam

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. masalah fuzzy linear programming untuk optimasi hasil produksi pada bab

BAB II KAJIAN TEORI. masalah fuzzy linear programming untuk optimasi hasil produksi pada bab BAB II KAJIAN TEORI Berikut diberikan landasan teori mengenai program linear, konsep himpunan fuzzy, program linear fuzzy dan metode Mehar untuk membahas penyelesaian masalah fuzzy linear programming untuk

Lebih terperinci

A. Proses Pengambilan Keputusan

A. Proses Pengambilan Keputusan A. Proses Pengambilan Keputusan a) Definisi Menurut James A.F. Stoner, keputusan adalah pemilihan di antara berbagai alternatif. Definisi ini mengandung tiga pengertian, yaitu: (1) ada pilihan atas dasar

Lebih terperinci

BAB III METODE FUZZY ANP DAN TOPSIS

BAB III METODE FUZZY ANP DAN TOPSIS BAB III METODE FUZZY ANP DAN TOPSIS 3.1 Penggunaan Konsep Fuzzy Apabila skala penilaian menggunakan variabel linguistik maka harus dilakukan proses pengubahan variabel linguistik ke dalam bilangan fuzzy.

Lebih terperinci

1. Ubahlah pernyataan ke dalam berikut ke dalam bentuk Jika p maka q.

1. Ubahlah pernyataan ke dalam berikut ke dalam bentuk Jika p maka q. Diskusi Kelompok (I) Waktu: 100 menit Selasa, 23 September 2008 Pengajar: Hilda Assiyatun, Djoko Suprijanto 1. Ubahlah pernyataan ke dalam berikut ke dalam bentuk Jika p maka q. (a) Mahasiswa perlu membawakan

Lebih terperinci

BAB III ANP DAN TOPSIS

BAB III ANP DAN TOPSIS BAB III ANP DAN TOPSIS 3.1 Analytic Network Process (ANP) Analytic Network Process atau ANP adalah teori matematis yang memungkinkan seorang pengambil keputusan menghadapi faktor-faktor yang saling berhubungan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

Teori permainan mula-mula dikembangkan oleh ilmuan Prancis bernama Emile Borel, secara umum digunakan untuk menyelesaikan masalah yang

Teori permainan mula-mula dikembangkan oleh ilmuan Prancis bernama Emile Borel, secara umum digunakan untuk menyelesaikan masalah yang BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Strategi Pemasaran Strategi pemasaran adalah pola pikir pemasaran yang akan digunakan untuk mencapai tujuan pemasarannya. Strategi pemasaran berisi strategi spesifik untuk pasar

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Model Markov Dalam teori probabilitas, model Markov adalah model stokastik yang digunakan untuk memodelkan sistem yang berubah-ubah secara random di mana diasumsikan bahwa kondisi

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metodologi Penelitian Tahapan-tahapan yang dilalui pada kegiatan penelitian digambarkan pada Gambar 3.1. Untuk mencapai tujuan penelitian maka dilakukan tahap-tahap penelitian

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Greedy pada Permainan Tower Defense

Penerapan Algoritma Greedy pada Permainan Tower Defense Penerapan Algoritma Greedy pada Permainan Tower Defense Tasya - 13515064 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,

Lebih terperinci

PERATURAN PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 3 TAHUN 2016 TENTANG PERCEPATAN PELAKSANAAN PROYEK STRATEGIS NASIONAL DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA

PERATURAN PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 3 TAHUN 2016 TENTANG PERCEPATAN PELAKSANAAN PROYEK STRATEGIS NASIONAL DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA PERATURAN PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 3 TAHUN 2016 TENTANG PERCEPATAN PELAKSANAAN PROYEK STRATEGIS NASIONAL DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA, Menimbang: a. bahwa dalam

Lebih terperinci

PORTFOLIO EFISIEN & OPTIMAL

PORTFOLIO EFISIEN & OPTIMAL Bahan ajar digunakan sebagai materi penunjang Mata Kuliah: Manajemen Investasi Dikompilasi oleh: Nila Firdausi Nuzula, PhD Portofolio Efisien PORTFOLIO EFISIEN & OPTIMAL Portofolio efisien diartikan sebagai

Lebih terperinci

RETURN YANG DIHARAPKAN DAN RISIKO PORTFOLIO ANALISIS INVESTASI DAN PORTOFOLIO ANDRI HELMI M, SE., MM.

RETURN YANG DIHARAPKAN DAN RISIKO PORTFOLIO ANALISIS INVESTASI DAN PORTOFOLIO ANDRI HELMI M, SE., MM. RETURN YANG DIHARAPKAN DAN RISIKO PORTFOLIO ANALISIS INVESTASI DAN PORTOFOLIO ANDRI HELMI M, SE., MM. OVERVIEW Tujuan dari bab ini adalah untuk mempelajari konsep return dan risiko portofolio dalam investasi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. seseorang atau badan terhadap suatu perusahaan. Jika seseorang memiliki saham

BAB I PENDAHULUAN. seseorang atau badan terhadap suatu perusahaan. Jika seseorang memiliki saham BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saham adalah surat berharga yang merupakan tanda kepemilikan seseorang atau badan terhadap suatu perusahaan. Jika seseorang memiliki saham perusahaan maka dia memiliki

Lebih terperinci

INF-104 Matematika Diskrit

INF-104 Matematika Diskrit Teori Bilangan Jurusan Informatika FMIPA Unsyiah April 13, 2013 Metode pembuktian untuk pernyataan perihal bilangan bulat adalah induksi matematik. Induksi matematik merupakan teknik pembuktian yang baku

Lebih terperinci

Relasi Rekursi. Definisi Relasi Rekursi

Relasi Rekursi. Definisi Relasi Rekursi Relasi Rekursi Definisi Relasi Rekursi Relasi rekursi adalah sebuah formula rekursif dimana setiap bagian dari suatu barisan dapat ditentukan menggunakan satu atau lebih bagian sebelumnya. Jika ak adalah

Lebih terperinci

Menentukan Arah Pukulan Terbaik dalam Pertandingan Bulutangkis Kategori Tunggal dengan Teori Graf Terbalik

Menentukan Arah Pukulan Terbaik dalam Pertandingan Bulutangkis Kategori Tunggal dengan Teori Graf Terbalik Menentukan Arah Pukulan Terbaik dalam Pertandingan Bulutangkis Kategori Tunggal dengan Teori Graf Terbalik Jaisyalmatin Pribadi 13510084 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika

Lebih terperinci

Implementasi Permainan Reversi menggunakan Penelusuran BFS dengan Konsep Algoritma MinMax

Implementasi Permainan Reversi menggunakan Penelusuran BFS dengan Konsep Algoritma MinMax Implementasi Permainan Reversi menggunakan Penelusuran BFS dengan Konsep Algoritma MinMax Romi Fadillah Rahmat, Muhammad Anggia Muchtar, Dedy Arisandi Fakultas MIPA Program Studi Teknologi Informasi Universitas

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. adalah perkembangan dalam bidang permainan. banyak permainan teka-teki yang menjadi populer di kalangan masyarakat.

BAB I PENDAHULUAN. adalah perkembangan dalam bidang permainan. banyak permainan teka-teki yang menjadi populer di kalangan masyarakat. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi informasi terjadi dalam berbagai bidang[8]. Pada awalnya perkembangan teknologi digunakan untuk membantu mempermudah pekerjaan manusia. Namun,

Lebih terperinci

STRATEGI PENYELESAIAN MASALAH (PROBLEM SOLVING STRATEGIES) EDDY HERMANTO

STRATEGI PENYELESAIAN MASALAH (PROBLEM SOLVING STRATEGIES) EDDY HERMANTO STRATEGI PENYELESAIAN MASALAH (PROBLEM SOLVING STRATEGIES) EDDY HERMANTO Strategi Penyelesaian Masalah Beberapa Strategi Penyelesaian Masalah : 1. Membuat daftar Yang Teratur 2. Memisalkan Dengan Suatu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 11 Latar Belakang Teori permainan (game theory) adalah bagian dari ilmu matematika yang mempelajari interaksi antar agen, di mana tiap strategi yang dipilih akan memiliki matriks perolehan

Lebih terperinci

1 SISTEM BILANGAN REAL

1 SISTEM BILANGAN REAL Pertemuan Standar kompetensi: mahasiswa memahami cara membangun sistem bilangan real, aturan dan sifat-sifat dasarnya. Kompetensi dasar Memahami aksioma atau sifat aljabar bilangan real Memahami fakta-fakta

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori graf 2.1.1 Defenisi graf Graf G adalah pasangan {,} dengan adalah himpunan terhingga yang tidak kosong dari objek-objek yang disebut titik (vertex) dan adalah himpunan pasangan

Lebih terperinci

Lecture 1: Concept of Game Theory A. Pendahuluan bidang perdagangan (bisnis), olahraga, peperangan (pertahanan), dan politik

Lecture 1: Concept of Game Theory A. Pendahuluan bidang perdagangan (bisnis), olahraga, peperangan (pertahanan), dan politik Lecture 1: Concept of Game Theory A. Pendahuluan Dalam kehidupan sehari-hari kita sering menjumpai kegiatan-kegiatan yang bersifat kom-petitif yang diwarnai dengan suatu keadaan persaingan (konflik). Persaingan

Lebih terperinci

Uraian Singkat Himpunan

Uraian Singkat Himpunan Uraian Singkat Himpunan Yus Mochamad Cholily Jurusan Pendidikan Matematika Universitas Muhammadiyah Malang email:[email protected] March 3, 2014 1 Daftar Isi 1 Tujuan 3 2 Notasi Himpunan 3 3 Operasi

Lebih terperinci

LEMBARAN DAERAH KABUPATEN KEBUMEN NOMOR : 8 TAHUN 2009 SERI : E NOMOR : 2

LEMBARAN DAERAH KABUPATEN KEBUMEN NOMOR : 8 TAHUN 2009 SERI : E NOMOR : 2 LEMBARAN DAERAH KABUPATEN KEBUMEN NOMOR : 8 TAHUN 2009 SERI : E NOMOR : 2 PERATURAN DAERAH KABUPATEN KEBUMEN NOMOR 8 TAHUN 2009 TENTANG KERJASAMA PEMERINTAH KABUPATEN KEBUMEN DENGAN BADAN USAHA DALAM PENYEDIAAN

Lebih terperinci

III. LANDASAN TEORI A. PERENCANAAN PROYEK INVESTASI

III. LANDASAN TEORI A. PERENCANAAN PROYEK INVESTASI III. LANDASAN TEORI A. PERENCANAAN PROYEK INVESTASI Menurut Khadariah (986), proyek adalah suatu keseluruhan kegiatan yang menggunakan sumber-sumber untuk memperoleh manfaat (benefit), atau suatu kegiatan

Lebih terperinci

BAB VI. DUALITAS DAN ANALISIS POSTOPTIMAL

BAB VI. DUALITAS DAN ANALISIS POSTOPTIMAL BAB VI. DUALITAS DAN ANALISIS POSTOPTIMAL HUBUNGAN PRIMAL-DUAL Dual adalah permasalahan PL yang diturunkan secara matematik dari primal PL tertentu. Setiap permasalahan primal selalu mempunyai pasangan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Program linier (Linier Programming) Pemrograman linier merupakan metode matematik dalam mengalokasikan sumber daya yang terbatas untuk mencapai suatu tujuan seperti memaksimumkan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Adapun landasan teori yang dibutuhkan dalam pembahasan tugas akhir ini di antaranya adalah definisi graf, lintasan terpendek, lintasan terpendek fuzzy, metode rangking fuzzy, algoritma

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Konteks Penelitian. Dewasa ini, perkembangan perekonomian serta perubahan lingkungan

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Konteks Penelitian. Dewasa ini, perkembangan perekonomian serta perubahan lingkungan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Konteks Penelitian Dewasa ini, perkembangan perekonomian serta perubahan lingkungan yang dihadapi dunia begitu cepat dan dinamis. Perkembangan ekonomi tentunya memberikan perubahan

Lebih terperinci

WALIKOTA SERANG PROVINSI BANTEN PERATURAN DAERAH KOTA SERANG NOMOR 4 TAHUN 2014 TENTANG DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA WALIKOTA SERANG,

WALIKOTA SERANG PROVINSI BANTEN PERATURAN DAERAH KOTA SERANG NOMOR 4 TAHUN 2014 TENTANG DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA WALIKOTA SERANG, WALIKOTA SERANG PROVINSI BANTEN PERATURAN DAERAH KOTA SERANG NOMOR 4 TAHUN 2014 TENTANG PENATAAN DAN PEMBERDAYAAN PEDAGANG KAKI LIMA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA WALIKOTA SERANG, Menimbang : Mengingat

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 5 BAB 2 LANDASAN TEORI Struktur Aljabar Struktur aljabar adalah ilmu yang mempelajari suatu sistem aljabar dengan satu atau lebih operasi biner yang diberlakukan pada sistem aljabar tersebut. Struktur

Lebih terperinci

TEORI PERMAINAN GAME THEORY MATA KULIAH RISET OPERASI

TEORI PERMAINAN GAME THEORY MATA KULIAH RISET OPERASI TEORI PERMAINAN GAME THEORY MATA KULIAH RISET OPERASI KETENTUAN UMUM 1. Teori permainan memusatkan pada analisis keputusan dalam suasana konflik 2. Setiap pemain bermain rasional, dengan asumsi memiliki

Lebih terperinci

III KERANGKA PEMIKIRAN

III KERANGKA PEMIKIRAN III KERANGKA PEMIKIRAN 3.1. Kerangka Pemikiran Teoritis 3.1.1. Konsep Pendapatan Usahatani Suratiyah (2006), mengatakan bahwa usahatani sebagai ilmu yang mempelajari cara-cara petani menentukan, mengorganisasikan

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. yang diapit oleh dua kurung siku sehingga berbentuk empat persegi panjang atau

BAB II KAJIAN TEORI. yang diapit oleh dua kurung siku sehingga berbentuk empat persegi panjang atau BAB II KAJIAN TEORI Pada bab ini akan diberikan kajian teori mengenai matriks dan operasi matriks, program linear, penyelesaian program linear dengan metode simpleks, masalah transportasi, hubungan masalah

Lebih terperinci

Teori Dasar Himpunan. Julan HERNADI. December 27, Program Studi Pendidikan Matematika Universitas Muhammadiyah, Ponorogo

Teori Dasar Himpunan. Julan HERNADI. December 27, Program Studi Pendidikan Matematika Universitas Muhammadiyah, Ponorogo 1 Program Studi Pendidikan Matematika Universitas Muhammadiyah, Ponorogo December 27, 2012 PENGERTIAN DASAR Denition Himpunan merupakan koleksi objek-objek yang disebut anggota atau elemen himpunan tersebut.

Lebih terperinci

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM 3.1 Analisis Permasalahan TSP merupakan suatu masalah klasik yang telah ada sejak tahun 1800-an, sejauh ini telah cukup banyak metode yang diciptakan untuk menyelesaikan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab II ini menjelaskan tentang teori-teori pendukung yang digunakan untuk pembahasan selanjutnya yaitu sistem persamaan linear sistem persamaan linear kompleks dekomposisi Doolittle

Lebih terperinci

BAB III MODEL TRANSPORTASI. memperkecil total biaya distribusi (Hillier dan Lieberman, 2001, hlm. 354).

BAB III MODEL TRANSPORTASI. memperkecil total biaya distribusi (Hillier dan Lieberman, 2001, hlm. 354). BAB III MODEL TRANSPORTASI. Pendahuluan Permasalahan transportasi berkaitan dengan pendistribusian beberapa komoditas dari beberapa pusat penyediaan, yang disebut dengan sumber menuju ke beberapa pusat

Lebih terperinci

CHAPTER 7 DISCRETE PROBABILITY

CHAPTER 7 DISCRETE PROBABILITY CHAPTER 7 DISCRETE PROBABILITY 1 7.1 AN INTRODUCTION TO DISCRETE PROBABILITY 2 Sejarah 1526: Cardano menulis Liber de Ludo Aleae (Book on Games of Chance). Abad 17: Pascal menentukan kemungkinan untuk

Lebih terperinci

Studi dan Implementasi Integrasi Monte Carlo

Studi dan Implementasi Integrasi Monte Carlo Studi dan Implementasi Integrasi Monte Carlo Firdi Mulia - 13507045 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Greedy dalam Permainan Bantumi

Penerapan Algoritma Greedy dalam Permainan Bantumi Penerapan Algoritma Greedy dalam Permainan Bantumi Andi Setiawan Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung Jalan Ganesha 10 Bandung e-mail: [email protected] ABSTRAK Algoritma

Lebih terperinci

Penggunaan Algoritma Greedy untuk menyelesaikan Permainan Othello

Penggunaan Algoritma Greedy untuk menyelesaikan Permainan Othello Penggunaan Algoritma Greedy untuk menyelesaikan Permainan Othello Annisa Muzdalifa - 13515090 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha

Lebih terperinci

BAB III PENJADWALAN KULIAH DI DEPARTEMEN MATEMATIKA DENGAN ALGORITMA MEMETIKA. Penjadwalan kuliah di departemen Matematika UI melibatkan

BAB III PENJADWALAN KULIAH DI DEPARTEMEN MATEMATIKA DENGAN ALGORITMA MEMETIKA. Penjadwalan kuliah di departemen Matematika UI melibatkan BAB III PENJADWALAN KULIAH DI DEPARTEMEN MATEMATIKA DENGAN ALGORITMA MEMETIKA Penjadwalan kuliah di departemen Matematika UI melibatkan beberapa komponen yakni ruang kuliah, dosen serta mahasiswa. Seorang

Lebih terperinci

Oleh Lukman Hariadi

Oleh Lukman Hariadi ANALISIS PENYELESAIAN PUZZLE SUDOKU DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA BACKTRACKING (berbentuk piramida terbalik) PROPOSAL JUDUL Diajukan Untuk Menempuh Tugas Akhir Oleh Lukman Hariadi 14201045 PROGRAM STUDI

Lebih terperinci

Aplikasi Dynamic Programming dalam Decision Making pada Reinvestment Problem

Aplikasi Dynamic Programming dalam Decision Making pada Reinvestment Problem Aplikasi Dynamic Programming dalam Decision Making pada Reinvestment Problem Faisal Ibrahim Hadiputra (13509048) 1 Program tudi Teknik Informatika ekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

Analytic Hierarchy Process (AHP)

Analytic Hierarchy Process (AHP) Permasalahan pada AHP didekomposisikan ke dalam hirarki kriteria dan alternatif MASALAH KRITERIA- KRITERIA-2 KRITERIA-n KRITERIA-, KRITERIA-n, ALTERNATIF ALTERNATIF 2 ALTERNATIF m Saya ingin membeli HP

Lebih terperinci

BAB IV METODOLOGI PENGAMBILAN KEPUTUSAN

BAB IV METODOLOGI PENGAMBILAN KEPUTUSAN BAB IV METODOLOGI PENGAMBILAN KEPUTUSAN 4.1. Objek Pengambilan Keputusan Dalam bidang manajemen operasi, fleksibilitas manufaktur telah ditetapkan sebagai sebuah prioritas daya saing utama dalam sistem

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peluang Peluang mempunyai banyak persamaan arti, seperti kemungkinan, kesempatan dan kecenderungan. Peluang menunjukkan kemungkinan terjadinya suatu kejadian yang bersifat acak.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang Dengan semakin meningkatnya jumlah penduduk tiap tahunnya, maka secara langsung kebutuhan akan lahan sebagai penunjang kehidupan pun semakin besar. Pada kota-kota

Lebih terperinci

merupakan pengungkapan yang diharuskan oleh peraturan yang berlaku, dalam

merupakan pengungkapan yang diharuskan oleh peraturan yang berlaku, dalam BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 Disclosure dalam Laporan Keuangan Dalam Statement offinancial Accounting Concepts (SFAC) Nomor 1, dinyatakan bahwa laporan keuangan harus menyajikan informasi yang berguna untuk

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS ISSN : 2338-4018 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS Ambar Widayanti ([email protected]) Muhammad Hasbi ([email protected]) Teguh Susyanto ([email protected])

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS, ALGORITMA, DAN CONTOH PENERAPAN

BAB III ANALISIS, ALGORITMA, DAN CONTOH PENERAPAN BAB III ANALISIS, ALGORITMA, DAN CONTOH PENERAPAN 3.1 Analisis Berdasarkan cara menghitung besaran-besaran yang telah disebutkan pada Bab II, diperoleh perumusan untuk besaran-besaran tersebut sebagai

Lebih terperinci

Menentukan Susunan Pengambil Tendangan Penalti dalam Skema Adu Penalti pada Pertandingan Sepak Bola dengan Algoritma Branch and Bound

Menentukan Susunan Pengambil Tendangan Penalti dalam Skema Adu Penalti pada Pertandingan Sepak Bola dengan Algoritma Branch and Bound Menentukan Susunan Pengambil Tendangan Penalti dalam Skema Adu Penalti pada Pertandingan Sepak Bola dengan Algoritma Branch and Bound Ari Pratama Zhorifiandi / 13514039 Program Studi Teknik Informatika

Lebih terperinci

dengan Algoritma Branch and Bound

dengan Algoritma Branch and Bound Menentukan Susunan Tim Bulutangkis Thomas Cup Terbaik dengan Algoritma Branch and Bound Jaisyalmatin Pribadi/ 13510084 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

Penggunaan Graf dalam Pemodelan Matematis Permainan Delapan Jari

Penggunaan Graf dalam Pemodelan Matematis Permainan Delapan Jari Penggunaan Graf dalam Pemodelan Matematis Permainan Delapan Jari Evan 1) 1) Program Studi Teknik Informatika ITB, Bandung, email: [email protected] Abstract Makalah ini membahas aplikasi graf dalam

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Greedy untuk Menempatkan Pelanggan dalam Permainan Video Diner Dash

Penerapan Algoritma Greedy untuk Menempatkan Pelanggan dalam Permainan Video Diner Dash Penerapan Algoritma Greedy untuk Menempatkan Pelanggan dalam Permainan Video Diner Dash Timotius Kevin Levandi 13510056 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut

Lebih terperinci

5.3 RECURSIVE DEFINITIONS AND STRUCTURAL INDUCTION

5.3 RECURSIVE DEFINITIONS AND STRUCTURAL INDUCTION 5.3 RECURSIVE DEFINITIONS AND STRUCTURAL INDUCTION Rekursif Ada kalanya kita mengalami kesulitan untuk mendefinisikan suatu obyek secara eksplisit. Mungkin lebih mudah untuk mendefinisikan obyek tersebut

Lebih terperinci