Modul 2 PEMROGRAMAN LINIER METODE GRAFIK. Model pemrograman linear, mempunyai tiga komponen dasar :
|
|
- Glenna Hermawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Modul 2 PEMROGRAMAN LINIER METODE GRAFIK 2.1 Model Pemrograman Linear 2 Variabel Pada bagian ini, tujuan yang ingin dicapai adalah mendapatkan solusi grafis dari pemrograman linear dua variabel. Metode grafik hanya dapat digunakan untuk menyelesakan masalah pemrograman linear dua variabel, karena representasinya menggunakan sumbu x dan y, walaupun dengan tiga variabel juga bisa tetapi sangat menyulitkan dalam penyelesainnya karena menggunakan tiga sumbu dalam penggambaran koordinatnya. Model pemrograman linear, mempunyai tiga komponen dasar : 1. Variabel keputusan yang kita cari untuk ditentukan 2. Objective (tujuan) yaitu ingin mengoptimalkan (memaksimalkan atau meminimalkan) 3. Constraints yaitu solusi yang harus dicapai. Pendefinisian secara benar pada variabel keputusan adalah penting dalam langkah pertama pembangunan model. Satu kali dilakukan, pekerjaan pembuatan fungsi tujuan dan constraint menjadi lebih sederhana. Contoh 2-1 (kasus memaksimalkan) Perusahaan Reddy Mikks memproduksi cat interior dan exterior dari dua bahan baku, M1 dan M2. Tabel dibawah ini adalah informasi mengenai kebutuhan bahan baku, ketersediaan, dan keuntungannya. Produk Kebutuhan bahan baku Keuntungan (ton) (x1000) M1 M2 Cat Ext Cat Int Kapasitas 24 6 Z Survey pasar menunjukkan bahwa kebutuhan perhari untuk cat interior tidak boleh melebihi cat exterior lebih dari 1 ton, juga kebutuhan harian maksimal untuk cat interior adalah 2 ton. Reddy Mikks ingin menentukan jumlah optimal (terbaik) produk antara cat interior dan exterior dengan memaksimalkan total keuntungan harian. Penyelesaian 3
2 Untuk kasus Reddy Mikks, kita perlu menentukan jumlah produksi cat exterior dan interior perhari. Maka variabel dari model didefiisikan sebagai : x 1 = ton produksi harian cat exterior x 2 = ton produksi harian cat interior Untuk membuat fungsi tujuan, yang perlu dicatat adalah bahwa perusahaan ingin memaksimalkan (jika memungkinkan maka ditingkatkan) total keuntungan harian dari kedua produk. Diberikan keuntungan perton cat exterior dan interior masing-masing adalah 5 dan 4 (x1000), maka dapat didefinisikan bahwa : Total keuntungan dari cat exterior = 5x 1 (x1000) rupiah Total keuntungan dari cat exterior = 4x 2 (x1000) rupiah Jika Z merepresentasikan total keuntungan harian, tujuan perusahaan adalah : Maksimalkan Z = 5x 1 + 4x 2 Selanjutnya, kita buat constraint yang membatasi bahan baku yang digunakan dan kebutuhan produk pada bahan baku. Pembatasan bahan baku dinyatakan secara verbal sebagai : Penggunaan bahan baku Kapasitas ketersediaan oleh kedua produk bahan baku Penggunaan harian bahan baku M1 adalah 6 ton untuk cat exterior dan 4 ton untuk cat interior. Maka : Sehingga : Penggunaan bahan baku M1 oleh cat exterior = 6x 1 ton/hari Penggunaan bahan baku M1 oleh cat exterior = 4x 2 ton/hari Penggunaan bahan baku M1 oleh kedua cat = 6x 1 + 4x 2 ton/hari Dengan cara yang sama : Penggunaan bahan baku M2 oleh kedua cat = 1x 1 + 2x 2 ton/hari Karena ketersediaan harian dari bahan baku M1 dan M2 dibatasi 24 dan 6 ton, maka hubungan batasan yang diberikan menjadi : 6x 1 + 4x 2 24 (bahan baku M1) x 1 + 2x 2 6 (bahan baku M2) 4
3 Batasan permintaan yang pertama adalah bahwa batas produksi harian cat interior melebihi cat exterior, x 2 x 1, seharusnya tidak melewati 1 ton, yang ditranslasikan dengan : x 2 x 1 1 (batas pasar) Batasan permintaan yang kedua adalah bahwa maksmal kebutuhan harian cat interior dibatasi 2 ton, yang ditrnslasikan dengan : x 2 2 (batas permintan) Batasan implicit (pemahaman mandiri) adalah bahwa bahwa variabel x 1 dan x 2 tidak dapat diasumsikan bernilai negatif, karena tidak mungkin jumlah produksi bernilai negatif. Batasan nonnegative, x 1 0, x 2 0, dapat dipertangunggjawabkan untuk kebutuhan ini. Model lengkap Reddy Mikks menjadi : Maksimalkan Z = 5x1 + 4x2 Kendala : 6x 1 + 4x 2 24 (1) x 1 + 2x 2 6 (2) -x 1 + x 2 1 (3) x 2 2 (4) x 1, x 2 0 (5) Sembarang nilai x 1 dan x 2 yang memenuhi semua lima constraint disebut dengan solusi yang layak (feasible solution), jika tidak maka merupakan solusi yang tidak layak (unfeasible). Misalnya solusi untuk x 1 = 3 ton dan x 2 = 1 ton perhari adalah solusi layak karena tidak menyimpang dari semua konstrain yang ditetapkan, termasuk batasan nonnegatif. Tujuan dari masalah adalah untuk mencari solusi layak terbaik atau optimal, yaitu memaksimalkan laba. Untuk mendapatkan solusi layak pada metode grafik maka perlu dilakukan penggambaran semua fungsi kendala pada diagram x 1 dan x 2. Prosedur penyelesaian menggunakan metode grafik : 2. Menentukan lokasi solusi yang layak 3. Menentukan solusi optimal dari diantara semua titik sudut solusi layak. Untuk kasus Reddy Mikks dapat diselesaikan sebagai berikut : Langkah 1 Menentukan lokasi solusi yang layak Pertama, untuk constraint nonnegative x 1 0 dan x 2 0. Dalam gambar sumbu horizontal x 1 dan vertikal x 2 mewakili variabel cat exterior dan interior. Maka untuk nilai variabel nonnegative berada di kuadran pertama. 5
4 Selanjutnya untuk constraint yang lain, pertama perlu mengganti setiap tanda pertidaksamaan dengan persamaan kemudian menggambar garis lurus dengan memilih dua titik berbeda yang memenuhi persamaan garis pada diagram. Misalnya setelah mengganti 6x 1 + 4x 2 24 dengan garis lurus 6x 1 + 4x 2 = 24, kita dapat menentukan dua garis berbeda yang dilalui garis tersebut. Caranya dengan mengganti x 1 = 0 untuk mendapatkan x 2 = 24/4 = 6, dan mengganti x 2 = 0 untuk mendapatkan x 1 = 24/6 = 4. Maka garis untuk persamaan tersebut melewati dua titik (0,6) dan (4.0), seperti yang ditunjukkan pada gambar. Selanjutnya memperhatikan pengaruh pertidaksamaan. Garis tersebut membagi daerah menjadi dua bagian, hanya satu bagian yang merupakan sisi yang benar yang memenuhi pertidaksamaan. Untuk menentukan sisi yang benar, ujilah titik disalah satu sisi (titik yang tidak dilewati garis), misalnya (0,0) maka didapatkan 6 * * 0 = 0 dan 0 24, berarti daerah yang ditempati titik (0,0) adalah daerah yang memnuhi pertidaksamaan tersebut. Dalam Gambar 2.1 ditampilkan daerah tersebut diarsir. Gambar 2.1 Grafik constraint 6x 1 + 4x 2 = 24 Hal tersebut kita lakukan pada constraint yang lain, sehingga didapatkan daerah yang diliputi oleh semua constraint dari kasus yang diselesaikan. Daerah tersebut disebut dengan daerah solusi yang layak karena semua titik pada daerah tersebut memenuhi semua constraint yang ditetapkan. Pada Gambar 2.2, daerah yang dibatasi oleh titik ABCDEF adalah daerah solusi layak pada kasus ini, sedangkan daerah diluarnya adalah daerah solusi yang tidak layak. Constrain Dua titik yang dilewati garis 6x 1 + 4x 2 24 (0,6) dan (4,0) x 1 + 2x 2 6 (0,3) dan (6,0) -x 1 + x 2 1 (0,1) dan (-1,0) x 2 2 Garis horizontal yang melewati x 2 = 2 6
5 Gambar 2.2 Solusi layak semua constraint kasus Reddy Mikks Langkah 2 Menentukan solusi optimal dari diantara semua titik sudut solusi layak Daerah solusi layak seperti pada Gambar 2.2 adalah daerah yang diarsir yang diliputi oleh semua constraint. Semua titik yang berada di daerah tersebut adalah daerah solusi layak. Karena jumlahnya sangat banyak, maka perlu cara yang sistematis untuk mendapatkan titik optimal dari solusi masalah. Daerah solusi layal dibatasi oleh titik ABCDEF seperti pada Gambar
6 Gambar 2.3 Daerah solusi layak semua constraint dibatasi titik ABCDEF Untuk mendapatkan solusi optimal perlu melakukan identifikasi arah dari fungsi profit Z = 5x 1 + 4x 2 dimana fungsi ini meningkat dimana kita ingin memaksimalkan Z. Untuk itu, untuk nilai Z sementara coba digunakan nilai sembarang terlebih dahulu untuk mengetahui arah peningkatan nilai Z pada gambar. Misalnya, menggunakan Z = 10 dan Z = 15, akan memberikan garis putus-putus pada gambar dengan persamaan 5x 1 + 4x 2 = 10 dan 5x 1 + 4x 2 = 15. Maka arah peningkatan Z seperti ditunjukkan pada Gambar 2.4. Solusi optimal berada dititik E. Untuk mendapatkan nilai x 1 dan x 2 dititik E diselesaikan dengan gabungan garis fungsi constraint (1) dan (2) : 6x 1 + 4x 2 = 24 x 1 + 2x 2 = 6 atau x 1 = 6 2x 2 Gambar 2.4 Solusi optimal kasus Reddy Mikks Dengan mensubtitusikan persamaan kedua pada persamaan pertama, didapatkan : 6 (6 2x 2 ) + 4x 2 = x 2 + 4x 2 = 24-8x 2 = -12 x 2 = 1.5 x 1 + 2x 2 = 6 8
7 x 1 + 2(1.5) = 6 x = 6 x 1 = 3 Dengan cara aljabar, didapatkan bahwa x 1 = 3 dan x 2 = 1.5 dengan Z = 5*3 + 4*1.5 = 21. Untuk mendapatkan solusi optimal juga dapat dilakukan dengan cara mengevaluasi semua titik sudut pada daerah solusi yang layak. Karena sifat dari linear programming adalah bahwa solusi optimal selalu berada pada salah satu titik sudut derah solusi layak. Titik sudut (x 1,x 2 ) Z A (0,0) 0 B (0.1) 4 C (1,2) 13 D (2,2) 18 E (3,1.5) 21 (OPTIMAL) F (4,0) 20 Dari hasil evaluasi semua titik-titik sudut menunjukkan bahwa solusi optimal didapatkan dititik E dengan nilai x 1 = 3 ton dan x 2 = 1.5 ton dan laba maksimal yang didapat Z = Contoh 2-2 (kasus meminimalkan) Ozark Farms memproduksi paling sedikit 800 lb makanan khusus perhari. Makanan khusus itu adalah campuran jagung dan tepung kedelai dengan komposisi seperti dibawah ini : Bahan lb per lb bahan Protein Fiber Harga ($/lb) Jagung Tepung kedelai Kapasitas 24 6 Z Kebutuhan pada aturan makan (diet) dari makanan khusus adalah paling sedikit 30% protein dan paling banyak 5% fiber. Ozark Farms ingin menentukan biaya minimal campuran makanan perhari. Penyelesaian Karena campuran makanan terdiri dari jagung dan tepung kedelai, variabel keputusan dari model didefinisikan sebagai : 9
8 x 1 = lb jagung dalam campuran perhari x 2 = lb tepung kedelai dalam campuran perhari Fungsi tujuannya adalah berusaha meminimalkan total biaya harian (dalam dolar) dari campuran makanan, diekspresikan sebagai : Minimalkan Z = 0.3x x 2 Constraint dari model adalah jumlah harian dan kebutuhan makanan. Karena Ozark Farms memerlukan palng sedikit 800 lb makanan perhari, constraintnya dapat dibentuk : x 2 + x Sebagai constraint kebutuhan protein makanan, jumlah protein yang dikandung dalam x 1 lb dan x 2 lb adalah (0.09x x 2 ) lb. Jumlah ini harus kurang dari atau sama dengan 30% dari total campuran makanan (x 1 + x 2 ) lb, maka : 0.09x x 2 0.3(x 1 + x 2 ) Jika suku disisi kiri dipindah kekanan menjadi : 0 0.3x x x 1 0.6x x 1 0.3x x 1 0.3x 2 0 Dengan cara yang sama, kebutuhan fiber paling banyak 5% dibentuk sebagai 0.02x x (x 1 + x 2 ) x x x x x x x x 2 0 Model lengkap kasus menjadi : Minimalkan Z = 0.3x x 2 Kendala : x 1 + x (1) 0.21x 1 0.3x 2 0 (2) 0.03x x 2 0 (3) x 1, x 2 0 (4) Menentukan lokasi solusi yang layak 10
9 Yang harus dilakukan adalah menggambar garis constraint dan daerah solusinya sehingga mendapatkan daerah yang mendapat arsir (diliputi) semua constraint sebagai daerah solusi yang layak. Constrain Dua titik yang dilewati garis x 1 + x (0,800) dan (800,0) 0.21x 1 0.3x 2 0 (0,0) dan (1000,700) 0.03x x 2 0 (0,0) dan (500,1500) Grafik dari constraint dapat dilihat pada Gambar 2.5. Gambar 2.5 Solusi layak semua constraint kasus Ozark Farms Menentukan solusi optimal dari diantara semua titik sudut solusi layak. Daerah solusi layak adalah daerah yang mendapat arsir semua constraint, pada gambar ditunjukkan oleh daerah terarsir. 11
10 Untuk mendapatkan solusi optimal perlu melakukan identifikasi arah dari fungsi biaya Z = 0.3x x 2 dimana fungsi ini menurun dimana kita ingin meminimalkan Z. Untuk itu, untuk nilai Z sementara coba digunakan nilai sembarang terlebih dahulu untuk mengetahui arah penurunan nilai Z pada gambar. Misalnya, menggunakan Z = 1080 dan Z = 720, akan memberikan garis putus-putus pada gambar dengan persamaan 0.3x x 2 = 1080 dan 0.3x x 2 = 720. Maka arah penurunan Z seperti ditunjukkan pada Gambar 2.6. Solusi optimal berada dititik B. Untuk mendapatkan nilai x 1 dan x 2 dititik B diselesaikan dengan gabungan garis fungsi constraint (1) dan (2) : Gambar 2.6 Solusi optimal kasus Ozark Farms x 1 + x 2 = 800 atau x 1 = 800 x x 1 0.3x 2 = 0 Dengan mensubtitusikan persamaan pertama pada persamaan kedua, didapatkan : 0.21 (800 x 2 ) 0.3x 2 = x 2 0.3x 2 = 0 12
11 x 2 = x 2 = -168 x 2 = -168/-0.51 = x 1 + x 2 = 800 x = 800 x 1 = x 1 = Dengan cara aljabar, didapatkan bahwa x 1 = lb dan x 2 = lb dengan Z = 0.3* * = Untuk mendapatkan solusi optimal juga dapat dilakukan dengan cara mengevaluasi semua titik sudut pada daerah solusi yang layak. Karena sifat dari linear programming adalah bahwa solusi optimal selalu berada pada salah satu titik sudut derah solusi layak. Titik sudut (x 1,x 2 ) Z A (200,600) 600 B (470.59,329.41) (OPTIMAL Dari hasil evaluasi semua titik-titik sudut menunjukkan bahwa solusi optimal didapatkan dititik B dengan nilai x 1 = lb dan x 2 = lb dan biaya yang didapat Z = Soal Latihan 2.1 Tentukan daerah solusi yang layak dari constraint dibawah ini : (a) -3x 1 + x 2 6 (b) x 1-2x 2 5 (c) 2x 1-3x 2 12 (d) x 1 - x 2 0 (e) -x 1 + x Identifikasilah arah peningkatan Z dari setiap kasus dibawah ini : (a) Maksimalkan Z = x 1 x 2 (b) Maksimalkan Z = -5x 1-6x 2 13
12 (c) Maksimalkan Z = -x 1 + 2x 2 (d) Maksimalkan Z = -3x 1 + x Tentukan daerah solusi layak dan solusi optimal model Reddy Mikks untuk perubahan bebas dibawah ini : (a) Kebutuhan harian maksimal untuk cat exterior paling banyak 2.5 ton (b) Kebutuhan harian untuk cat interior paling sedikit 2 ton (c) Kebutuhan harian untuk cat interior tepat 1 ton lebih banyak daripada cat exterior (d) Kapasitas harian bahan baku M1 paling sedikit 24 ton (e) Kapasitas harian bahan baku M1 paling sedikit 24 ton, dan kebutuhan harian untuk cat interior melebihi cat exterior paling sedikit 1 ton. 2.4 Sebuah perusahaan yang mengoperasikan 10 jam perhari dua produk pada tiga urutan proses. Data masalahnya adalah sebagai berikut : Produk Menit per unit Keuntungan Proses 1 Proses 2 Proses 3 (x1000) Tentukan solusi yang optimal dari dua produk 2.5 Sebuah perusahaan menghasilkan dua produk, A dan B. Volume penjualan untuk A paling sedikit 80% dari total penjualan kedua produk. Perusahaan tidaka apat menjual lebih dari 100 unit produk A perhari. Kedua produk menggunakan satu bahan baku, dimana kapasitas harian maksimal adalah 240 lb. Penggunaan bahan baku per unit A adalah 2 lb dan unit B adalah 4 lb. Keuntungan unit A dan B masing-masing adalah $20 dan $50. Tentukan jumlah produk A dan B agar laba yang didapat maksimal. 2.6 Perusahaan Alumco memproduksi aluminum sheets dan aluminum bars. Kapasitas produksi harian keduanya masing-masing diperkirakan 800 sheets dan 600 bars perhari. Kebutuhan harian maksimal kedua produk adalah 550 sheets dan 580 bars. Keuntungan per ton adalah $40 per sheet dan 35 per bar. Tentukan produksi optimal harian. 2.7 Continuing Education Division di Ozark Community College menawarkan total 30 mata kuliah setiap semester. Perkuliahan yang ditawarkan biasanya ada dua jenis : praktek seperti woodworking, word processing, dan car maintenance; dan kemanusiaan seperti sejarah, music, dan seni. Untuk mencapai kebutuhan komunitas, paling sedikit 10 mata kuliah dari setiap jenis harus ditawarkan pada setiap semester. Perkiraan pembagian pendapatan dari penawaran perkuliahan praktek dan 14
13 kemanusiaan kira-kira $1500 dan $1000 per mata kuliah. Bagilah mata kuliah yang ditawarkan agara pendapatannya maksimal bagi kampus. 2.8 ChemLabs menggunakan bahan baku I dan II untuk memproduksi dua alat pembersih, A dan B. Kapasitas harian bahan baku I dan II masing-masing adalah 150 dan 145 unit. Satu unit produk A menggunakan 0.5 unit bahan baku I dan 0.6 unit bahan baku II, dan satu unit B menggunakan 0.5 unit bahan baku I dan 0.4 unit bahan baku II. Keuntungan per unit produk A dan B masing-masing adalah $8 dan $10. Kebutuhan harian produk A antara 30 dan 150 unit, sedangkan produk B adalah antara 40 dan 200 unit. Carilah jumlah produksi yang optimal untuk A dan B. 2.9 Burrought Garment Company memproduksi kaos pria dan baju wanita untuk Walmark Discount Stores. Walmark akan menerima semua produksi yang disupply oleh Burrought. Proses produksi meliputi cutting, sewing, dan packaging. Tenaga kerja Burrought ada 25 tenaga kerja di bagian cutting, 35 dibagian sewing, dan 5 dibagian packaging. Perusahaan beroperasi 8 jam sehari, 5 hari seminggu. Dibawah ini tabel kebutuhan waktu dan keuntungan per unit dua garmen : Garmen Menit per unit Cutting Sewing Packaging Kaos Baju Keuntungan ($) Tentukan jadwal produksi mingguan optimal bagi Burroughs Identifikasilah arah penurunan Z dalam setiap kasus dibawah ini : (a) Minimalkan Z = 4x 1 2x 2 (b) Minimalkan Z = -3x 1 + x 2 (c) Minimalkan Z = - x 1 2x Joni harus bekerja paling sedikit 20 jam seminggu untuk meambah penghasilannya selama dia kuliah. Dia mempunyai kesempatan bekerja di dua toko. Di toko pertama, Joni bisa bekerja antara 5 sampai 12 jam seminggu, dan di toko kedua bisa bekerja selama 6 sampai 10 jam. Kedua toko memberika gaji yang sama. Keputusannya, berapa banyak jam untuk setiap toko, Joni mendasarkan keputusan pada tekanan kerja. Berdasarkan interview dengan pekerja yang ada, Joni memperkirakan bahwa, skala kenaikan 1 sampai 10, factor tekanan adalah 8 dan 6 masing-masing untuk toko pertama dan kedua. Karena tekanan kerja akan terjadi tiap jam, dia mengasumsikan bahwa total tekanan untuk setiap toko dia akhir minggu adalah proporsional dengan jumlah jam dia bekerja di toko. Berapa jam seharusnya Joni bekerja disetiap toko? 15
14 2.12 OilCo sedang membangun refinery untuk memproduksi empat produk : diesel, gasoline, lubricant, dan jet fuel. Kebutuhan minimal (dalam bbl/hari) untuk setiap produk adalah 14000, 30000, 10000, dan 8000 untuk masing-masing produk. Iran dan Dubai sedang terikat kontrak untuk pengiriman bahan mentah OilCo. Quota produksi yang ditetapkan OPEC bahwa hasil penyaringan minyak minimal 40% dari bahan mentah yang dikirim Iran dan sisanya dari Dubai. Jumlah bahan minyak yang dikirim dari kedua negara berbeda. Satu barrel bahan minyak dari Iran meliputi : 0.2 bbl diesel, 0.25 bbl gasoline, 0.1 bbl lubricant, dan 0.15 bbl jet fuel. Sedangkan Dubai : 0.1 bbl diesel, 0.6 bbl gasoline, 0.15 lubricant, dan 0.1 jet fuel. OilCo ingin menentukan kapasitas minmal refinery (bbl/hari) Pusat industri sepeda menggunakan dua campuran logam alumumunium, A dan B, untuk memproduksi sebuah campuran logam khusus. Campuran A berisi 6% alumunium, 3% silikon, dan 4% karbon. Campuran B mampunyai 3% alumunium, 6% silicon, dan 3% karbon. Biaya per ton untuk campuran A dan B adalah $100 dan $80. Spesifikasi campuran logam khusus membutuhkan (1) alumunium harus berisi paling sedikit 3% dan paling banyak 6%, (2) silicon harus berisi antara 3% dan 5%, dan (3) karbon harus berisi antara 3% dan 7%. Tentukan campuran yang optimal yang harus digunakan dalam memproduksi 1000 ton campuran logam. 16
Manajemen Sains. Pemrograman Linier (Metode Grafik) Eko Prasetyo Teknik Informatika Univ. Muhammadiyah Gresik 2011
Manajemen Sains Pemrograman Linier (Metode Grafik) Eko Prasetyo Teknik Informatika Univ. Muhammadiyah Gresik 2011 Komponen dasar Variabel keputusan yang kita cari untuk ditentukan Objective (tujuan) yaitu
Lebih terperinciManajemen Sains. Eko Prasetyo. Modul 4 ANALISIS SENSITIVITAS. 4.1 Analisis Sensitivitas Metode Grafik
Modul 4 ANALISIS SENSITIVITAS 4.1 Analisis Sensitivitas Metode Grafik Dalam pemrograman linier, parameter (data masukan) dari model dapat berubah dalam batas tertentu yang menyebabkan solusi optimal berubah
Lebih terperinciBahan A: 6x + 4x 24. Bahan B Harga jual ($1000) 5 4. Identifikasi fungsi tujuan Pendapatan total yang harus dimaksimumkan adalah
Lecture 2: Graphical Method Khusus untuk masalah Program Linear dengan 2 peubah dapat diselesaikan melalui grafik, meskipun dalam praktek masalah Program Linear jarang sekali yang hanya memuat 2 peubah.
Lebih terperinciManajemen Sains. Eko Prasetyo. Teknik Informatika UMG Modul 3 PEMROGRAMAN LINIER METODE SIMPLEKS
Modul 3 PEMROGRAMAN LINIER METODE SIMPLEKS Dalam menggunakan metode simpleks, hal yang perlu diperhatikan adalah mengonversi constraint yang masih dalam bentuk pertidaksamaan menjadi persamaan menggunakan
Lebih terperinciManajemen Sains. Pemrograman Linier (Metode Simpleks) Eko Prasetyo Teknik Informatika Univ. Muhammadiyah Gresik 2011
Manajemen Sains Pemrograman Linier (Metode Simpleks) Eko Prasetyo Teknik Informatika Univ. Muhammadiyah Gresik 2011 Komponen dasar Variabel keputusan yang kita cari untuk ditentukan Objective (tujuan)
Lebih terperinciPengantar Teknik Industri TIN 4103
Pengantar Teknik Industri TIN 4103 Lecture 10 Outline: Penelitian Operasional References: Frederick Hillier and Gerald J. Lieberman. Introduction to Operations Research. 7th ed. The McGraw-Hill Companies,
Lebih terperinciModel Matematis (Program Linear)
Model Matematis (Program Linear) Pertemuan I Ayundyah Kesumawati, M.Si PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 2015 Pengembangan Model Matematis Menurut Taha (2002), pengembangan model matematis
Lebih terperinciPRAKTIKUM II PEMROGRAMAN LINIER (METODE SIMPLEKS)
PRAKTIKUM II PEMROGRAMAN LINIER (METODE SIMPLEKS) A. Tujuan Praktikum 1. Memahami bagaimana merumuskan/ memformulasikan permasalahan yang terdapat dalam dunia nyata. 2. Memahami dan dapat memformulasikan
Lebih terperinciPemrograman Linier (Linear Programming) Materi Bahasan
Pemrograman Linier (Linear Programming) Kuliah 02 TI2231 Penelitian Operasional I 1 Materi Bahasan 1 Pengantar pemrograman linier 2 Pemecahan pemrograman linier dengan metode grafis 3 Analisis sensitivitas
Lebih terperinciMetodologi Penelitian
Metodologi Penelitian Modul ke: PEMROGRAMAN LINIER Fakultas Program Pasca Sarjana Hamzah Hilal Program Studi Magister Teknik Elektro 13.1 UMUM Banyak keputusan manajemen dan atau riset operasi berkaitan
Lebih terperinciPENYELESAIAN MODEL LINEAR PROGRAMMING SECARA GRAFIK
Maximize or Minimize 2X 1 = 8 X 2 Z = f (x,y) Subject to: 5 D C g (x,y) = c 3X 2 = 15 0 Daerah feasible A 4 B 6X 1 + 5X 2 = 30 X 1 PENYELESAIAN MODEL LINEAR PROGRAMMING SECARA GRAFIK Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI
Lebih terperinciArdaneswari D.P.C., STP, MP.
Ardaneswari D.P.C., STP, MP. Materi Bahasan Pengantar pemrograman linier Pemecahan pemrograman linier dengan metode grafis PENGANTAR Pemrograman (programming) secara umum berkaitan dengan penggunaan atau
Lebih terperinci: METODE GRAFIK. Metode grafik hanya bisa digunakan untuk menyelesaikan permasalahan dimana hanya
LINEAR PROGRAMMING : METODE GRAFIK Metode grafik hanya bisa digunakan untuk menyelesaikan permasalahan dimana hanya terdapat dua variabel keputusan. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, langkah pertama
Lebih terperinciA. Analisis Sensitivitas 1. Berapa besar perubahan koefisien fungsi objektif diperbolehkan supaya titik optimal dipertahankan?
Lecture 3: (B) Tujuan analisis sensitivitas adalah mempelajari pengaruh perubahan model terhadap penyelesaian optimumnya. Perubahan tersebut meliputi: (1) Perubahan pada koefisien fungsi objektif z (koefisien
Lebih terperinciBAB 2 PROGRAM LINEAR
BAB 2 PROGRAM LINEAR 2.1. Pengertian Program Linear Pemrograman Linier disingkat PL merupakan metode matematik dalam mengalokasikan sumber daya yang terbatas untuk mencapai suatu tujuan seperti memaksimumkan
Lebih terperinciPemrograman Linier (1)
Bentuk umum dan solusi dengan metode grafis Ahmad Sabri Universitas Gunadarma, Indonesia 2 Komponen pada Pemrograman Linier (PL) Model PL memiliki tiga komponen dasar: Variabel keputusan yang akan dicari
Lebih terperinciBAB IV PROGRAMA LINIER : METODE GRAFIK
BAB IV PROGRAMA LINIER : METODE GRAFIK Pada dasarnya, metode-metode yang dikembangkan untuk memecahkan model programa linier ditujukan untuk mencari solusi dari beberapa alternatif solusi yang dibentuk
Lebih terperinciBAB 2. PROGRAM LINEAR
BAB 2. PROGRAM LINEAR 2.1. Pengertian Program Linear Pemrograman Linier disingkat PL merupakan metode matematik dalam mengalokasikan sumber daya yang terbatas untuk mencapai suatu tujuan seperti memaksimumkan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB III. SOLUSI GRAFIK
BAB III. SOLUSI GRAFIK Salah satu metode pengoptimalan yang dapat digunakan adalah grafik. Fungsi tujuan dan kendala permasalahan digambarkan menggunakan bantuan sumbu absis (horizontal) dan ordinat (vertikal)
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dilakukan memiliki tujuan studi yaitu studi deskriptif.
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Jenis penelitian yang dilakukan memiliki tujuan studi yaitu studi deskriptif. Menurut pendapat Sekaran (2006, p155), studi deskriptif (descriptive study) dilakukan
Lebih terperinciBAB LINEAR PROGRAMMING : METODE GRAFIK PENDAHULUAN PENDAHULUAN
PENDAHULUAN BAB 1 LINEAR PROGRAMMING : METODE GRAFIK PENDAHULUAN inear programming adalah suatu teknis matematika yang dirancang untuk membantu manajer dalam merencanakan dan membuat keputusan dalam mengalokasikan
Lebih terperinciModel Linear Programming:
Model Linear Programming: Pengertian, Contoh masalah dan Perumusan model Metode penyelesaian (grafik dan simpleks) Interpretasi hasil Analisis sensistivitas Penyimpangan-penyimpangan dari bentuk baku Model
Lebih terperinciCCR314 - Riset Operasional Materi #3 Ganjil 2015/2016 CCR314 RISET OPERASIONAL
Materi #3 R314 RISET OPERSIONL Pendahuluan 2 Setelah membuat formulasi model matematika, langkah selanjutnya dalam penerapan program linear untuk mengambil keputusan adalah menentukan pemecaham dari model.
Lebih terperinciPrediksi US Mat Wajib log16 log9 =
Bentuk Eksponen dan Logaritma Bentuk sederhana dari =.... + + Bentuk sederhana dari =.... 3 2 2 2 + 3 2 3 + 2 2 1 2 2 3 2 Nilai dari + log16 log9 =.... Persamaan dan Pertidaksamaan Nilai Mutlak jika >
Lebih terperinciModel Linear Programming:
Model Linear Programming: Pengertian, Contoh masalah dan Perumusan model Metode penyelesaian (grafik dan simpleks) Interpretasi hasil Analisis sensistivitas Model Dualitas Penyelesaian kasus (Aplikasi
Lebih terperinciPROGRAM LINEAR. Ingat: Langkah-langkah dalam menggambar ax + by = c 1. Buat daftar nilai x dan y pada tabel.
NAMA : KELAS : 1 2 Ingat: Langkah-langkah dalam menggambar ax + by = c 1. Buat daftar nilai x dan y pada tabel. x y PROGRAM LINEAR 2. Tentukan titik potong dengan sumbu X, yaitu saat y = 0. 3. Tentukan
Lebih terperinciTeam Dosen Riset Operasional Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia
Team Dosen Riset Operasional Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 1. Linier Programming adalah suatu cara untuk menyelesaikan persoalan pengalokasian sumbersumberdaya yang
Lebih terperinciBAB 3 PROGRAM LINEAR 1. MODEL MATEMATIKA
BAB 3 PROGRAM LINEAR 1. MODEL MATEMATIKA Masalah 1.1 Sekelompok tani transmigran mendapatkan 10 hektar tanah yang dapat ditanami padi, jagung, dan palawija lain. Karena keterbatasan sumber daya petani
Lebih terperincimempunyai tak berhingga banyak solusi.
Lecture 4: A. Introduction Jika suatu masalah LP hanya melibatkan 2 kegiatan (variabel keputu-san) saja, maka dapat diselesaikan dengan metode grafik. Tetapi, jika melibatkan lebih dari 2 kegiatan, maka
Lebih terperinciMaximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c
Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c PROGRAM MAGISTER AGRIBISNIS UNIVERSITAS JAMBI Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI ALAMSYAH, M.Sc. Penyelesaian Permasalahan LP Secara Grafik Hanya dapat dilakukan
Lebih terperinciModel Program Linear dan Daerah Penyelesaian Masalah
MATA4230/MODUL 1 1.1 Modul 1 Model Program Linear dan Daerah Penyelesaian Masalah D PENDAHULUAN Prof. Dr. Djati Kerami i dalam modul pertama ini Anda akan mempelajari penurunan model program linear dari
Lebih terperinciManajemen Operasional
Modul ke: 06 Manajemen Operasional Perencanaan Kapasitas : Analisa Break Even Point & Pemrograman Linear Fakultas TEKNIK Ir. Hendri, MT. Program Studi Teknik Industri KAPASITAS PRODUKSI JUMLAH DAN JENIS
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. besar dan mampu membantu pemerintah dalam mengurangi tingkat pengangguran.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam menghadapi globalisasi dunia saat ini mendorong persaingan diantara para pelaku bisnis yang semakin ketat. Di Indonesia sebagai negara berkembang, pembangunan
Lebih terperinciBAB II. PEMROGRAMAN LINEAR
BAB II. PEMROGRAMAN LINEAR KARAKTERISTIK PEMROGRAMAN LINEAR Sifat linearitas suatu kasus dapat ditentukan menggunakan beberapa cara. Secara statistik, kita dapat memeriksa kelinearan menggunakan grafik
Lebih terperinciLINIEAR PROGRAMMING MATEMATIKA BISNIS ANDRI HELMI M, S.E., M.M.
LINIEAR PROGRAMMING MATEMATIKA BISNIS ANDRI HELMI M, S.E., M.M. INTRODUCTION Masalah keputusan yang biasa dihadapi para analis adalah alokasi optimum sumber daya yang langka. Sumber daya dapat berupa modal,
Lebih terperinciDosen Pengampu : Dwi Sulistyaningsih
Dosen Pengampu : Dwi Sulistyaningsih Secara Umum : Pendahuluan Program linier merupakan salah satu teknik penyelesaian riset operasi dalam hal ini adalah khusus menyelesaikan masalah-masalah optimasi (memaksimalkan
Lebih terperinciPROGRAM LINEAR. Dasar Matematis
PROGRAM LINEAR Dasar Matematis PROGRAM LINIER adalah suatu teknik optimalisasi dimana variabel-variabelnya linier. Metode ini dipakai pada saat kita dihadapkan pada beberapa pilihan dengan batasan-batasan
Lebih terperinciMODUL 1 : PROGRAM LINEAR
MODUL 1 : PROGRAM LINEAR A. Pendahuluan Dalam kehidupan sehari-hari sering dijumpai aplikasi program linear, seperti pembangunan perumahan atau apartemen, pemakaian obat-obatan dalam penyembuhan pasien,
Lebih terperinciIntroduction to Management Science: Pengantar Program Linear: Formulasi Model dan Solusi Grafik
Introduction to Management Science: Pengantar Program Linear: Formulasi Model dan Solusi Grafik Program Linear Banyak keputusan yang harus diambil oleh manajer untuk mencapai tujuan perusahaan Tujuan umum:
Lebih terperinciTaufiqurrahman 1
LINER PROGRMMING METODE GRFIK Metode Grafik Setelah membuat formulasi model matematika, langkah selanjutnya dalam penerapan program linear untuk mengambil keputusan adalah menentukan pemecaham dari model.
Lebih terperinciManajemen Sains. Eko Prasetyo. Teknik Informatika UMG Modul 5 MODEL TRANSPORTASI. 5.1 Pengertian Model Transportasi
Modul 5 MODEL TRANSPORTASI 5.1 Pengertian Model Transportasi Model transportasi adalah kelompok khusus program linear yang menyelesaikan masalah pengiriman komoditas dari sumber (misalnya pabrik) ke tujuan
Lebih terperinciBagian 1 Sistem Bilangan
Bagian 1 Sistem Bilangan Dalam bagian 1 Sistem Bilangan kita akan mempelajari berbagai jenis bilangan, pemakaian tanda persamaan dan pertidaksamaan, menggambarkan himpunan penyelesaian pada selang bilangan,
Lebih terperinciGambar 1.1 Mesin dan SDM perusahaan
BAB I PROGRAM LINEAR Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari materi bab ini, Anda diharapkan dapat: 1. menyelesaikan sistem pertidaksamaan linear dua variabel, 2. merancang model matematika dari masalah
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Program Linear Program Linear adalah suatu cara yang digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi suatu model linear dengan berbagai kendala yang dihadapinya. Masalah program
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Penelitian. Perekonomian Indonesia menghadapi perdagangan bebas dituntut untuk lebih giat dan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Perekonomian Indonesia menghadapi perdagangan bebas dituntut untuk lebih giat dan berusaha semaksimal mungkin dalam melaksanakan program-program pembangunan.
Lebih terperinciPengembangan model matematis dapat dimulai dengan menjawab ketiga pertanyaan berikut ini : Apakah yang diusahakan untuk ditentukan oleh model
Pengembangan model matematis dapat dimulai dengan menjawab ketiga pertanyaan berikut ini : Apakah yang diusahakan untuk ditentukan oleh model tersebut? Dengan kata lain, apakah variabel (yang tidak diketahui)
Lebih terperinciMetode Grafik. Sistem dan Bidang Kerja. Langkah-langkah Metode Grafik. Metode Grafik Program Linear Taufiqurrahman 1
LINER PROGRMMING METODE GRFIK Metode Grafik Setelah membuat formulasi model matematika, langkah selanjutnya dalam penerapan program linear untuk mengambil keputusan adalah menentukan pemecaham dari model.
Lebih terperinciPROGRAM LINIER. Sumber: Art & Gallery
4 PROGRAM LINIER Sumber: Art & Gallery 114 Matematika X SMK Kelompok: Penjualan dan Akuntansi Standar kompetensi program linier terdiri atas empat kompetensi dasar. Dalam penyajian pada buku ini setiap
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
29 BAB 3 METODE PENELITIAN Metode penelitian pada dasarnya merupakan cara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu. Cara ilmiah berarti kegiatan penelitian itu didasarkan pada
Lebih terperinciModul Mata Kuliah. Pemrograman Linear MAT Disusun Oleh: Rully Charitas Indra Prahmana
Modul Mata Kuliah Pemrograman Linear MAT 3224 Disusun Oleh: Rully Charitas Indra Prahmana Program Studi Pendidikan Matematika Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan Surya Tangerang 2013 Kata Pengantar
Lebih terperinciMODEL DAN PERANAN RO DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN
MODEL DAN PERANAN RO DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN Pertemuan I Ayundyah Kesumawati, M.Si PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 2015 Pendahuluan Sejak revolusi industri (1750-1850), dunia usaha
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Linier Program linier adalah suatu cara untuk menyelesaikan persoalan pengalokasian sumber-sumber yang terbatas di antara beberapa aktivitas yang bersaing, dengan cara
Lebih terperinciSejarah Perkembangan Linear Programming
Linear programming merupakan suatu model umum yang dapat digunakan dalam pemecahan masalah pengalokasikan sumber-sumber yang terbatas secara optimal. Masalah tersebut timbul apabila seseorang diharuskan
Lebih terperinciLINEAR PROGRAMMING. Pembentukan model bukanlah suatu ilmu pengetahuan tetapi lebih bersifat seni dan akan menjadi dimengerti terutama karena praktek.
LINEAR PROGRAMMING Formulasi Model LP Masalah keputusan yang biasa dihadapi para analis adalah alokasi optimum sumber daya yang langka. Sumber daya dapat berupa modal, tenaga kerja, bahan mentah, kapasitas
Lebih terperinciContoh : Gambarlah daerah x + y 0. Jika daerah tersebut dibatasi untuk nilai-nilai x 0, dan y 0, maka diperoleh gambar seperti berikut.
Setelah mempelajari materi pada kompetensi dasar ini, kalian diharapkan dapat: menjelaskan pengertian program linier, menggambar grafik himpunan penyelesaian pertidaksamaan linier, dan menggambar grafik
Lebih terperinciLINIER PROGRAMMING Formulasi Masalah dan Pemodelan. Staf Pengajar Kuliah : Fitri Yulianti, MSi.
LINIER PROGRAMMING Formulasi Masalah dan Pemodelan Staf Pengajar Kuliah : Fitri Yulianti, MSi. Tahap-tahap Pemodelan dalam RO (Riset Operasional): 1. Merumuskan masalah 2. Pembentukan model 3. Mencari
Lebih terperinciA. PENGERTIAN PROGRAM LINEAR
Pertemuan 1 Standar Kompetensi : Menyelesaikan masalah program linier Kompetensi dasar : Membuat grafik himpunan penyelesaian sistem pertidaksamaan linier Indikator : Pertidaksamaan linier ditentukan daerah
Lebih terperinciRISET OPERASIONAL MINGGU KE-2. Disusun oleh: Nur Azifah., SE., M.Si. Linier Programming: Formulasi Masalah dan Model
RISET OPERASIONAL MINGGU KE- Linier Programming: Formulasi Masalah dan Model Disusun oleh: Nur Azifah., SE., M.Si Pengertian Linear Programming Linear Programming (LP) adalah salah satu teknik riset operasi
Lebih terperinciPemrograman Linier (2)
Solusi model PL dengan metode simpleks Ahmad Sabri Universitas Gunadarma, Indonesia 2 Bentuk umum model PL Ingat kembali bentuk umum model PL maksimum Maks Z = c 1 x 1 + c 2 x 2 +... + c n x n Dengan kendala:
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERMASALAHAN LINEAR PROGRAMMING
MODUL II PENYELESAIAN PERMASALAHAN LINEAR PROGRAMMING (A) Graphical Solution Method Programa Linier/ OR I/ Reni A 4 Graphical Solution Method (Metode Pemecahan Grafik) Keuntungan Mudah Keterbatasan Hanya
Lebih terperinciRISET OPERASI. DISUSUN OLEH: tim dosen riset operasi UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
RISET OPERASI DISUSUN OLEH: tim dosen riset operasi UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Daftar Isi 1 Hal. I. RISET OPERASI 2 I.1 Linear Programming 2 I.2 Metode Transportasi 5 I.3 Teori Antrian 8 I.4 Soal-soal
Lebih terperinciBab 2 LANDASAN TEORI
Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Linear Menurut Sitorus, Parlin (1997), Program Linier merupakan suatu teknik penyelesaian optimal atas suatu problema keputusan dengan cara menentukan terlebih dahulu suatu
Lebih terperinciBAB 2 Alamanda. LINEAR PROGRAMMING: METODE GRAFIK Fungsi Tujuan Maksimasi dan Minimasi
BAB 2 Alamanda LINEAR PROGRAMMING: METODE GRAFIK Fungsi Tujuan Maksimasi dan Minimasi Case-1 Ajisakti Furniture Perusahaan Ajisakti Furniture yang akan membuat meja dan kursi. Keuntungan yang diperoleh
Lebih terperinciAljabar Linear dan Matriks. Semester Pendek TA 2010/2011 S1 Teknik Informatika. Dosen Pengampu: Heri Sismoro, M.Kom.
1. Introduction Mata Kuliah: Aljabar Linear dan Matriks Semester Pendek TA 2010/2011 S1 Teknik Informatika Dosen Pengampu: Heri Sismoro, M.Kom. Sistem Persamaan Linear Sistem Linear m kali n : suatu himpunan
Lebih terperinciPemodelan dalam RO. Sesi XIV PEMODELAN. (Modeling)
Mata Kuliah :: Riset Operasi Kode MK : TKS 4019 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi XIV PEMODELAN (Modeling) e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Pemodelan dalam RO Outline:
Lebih terperinciBAB 2 MODEL OPTIMISASI. 1. Pengertian 2. Kendala Model Optimisasi 3. Formulasi Model Optimisasi
BAB 2 MODEL OPTIMISASI 1. Pengertian 2. Kendala Model Optimisasi 3. Formulasi Model Optimisasi 1 PENGERTIAN OPTIMISASI Model Optimisasi menghasilkan jawaban optimal (solusi optimal) untuk permasalahan
Lebih terperinciMATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 [KODE/SKS : IT / 2 SKS]
MATA KULIAH MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 [KODE/SKS : IT011215 / 2 SKS] LINIER PROGRAMMING Formulasi Masalah dan Pemodelan Pengertian Linear Programming Linear Programming (LP) adalah salah satu teknik
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Optimasi Menurut Nash dan Sofer (1996), optimasi adalah sarana untuk mengekspresikan model matematika yang bertujuan memecahkan masalah dengan cara terbaik. Untuk tujuan bisnis,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori 2.1.1 Produksi Produksi secara umum adalah semua kegiatan yang bertujuan untuk menciptakan atau menambah nilai guna suatu barang untuk memenuhi kebutuhan kepuasan
Lebih terperinciPEMROGRAMAN LINIER: FORMULASI DAN PEMECAHAN GRAFIS
RISET OPERASIONAL Riset operasi adalah metode yang digunakan untuk memformulasikan dan merumuskan permasalahan sehari hari ke dalam pemodelan matematis untuk memperoleh solusi yang optimal. Bagian terpenting
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
33 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian adalah kerangka penelitian yang memuat langkahlangkah yang dilakukan dalam memecahkan permasalahan yang dihadapi. Langkah-langkahnya dapat dijelaskan
Lebih terperinciUJI COBA UJIAN NASIONAL SMK
UJI COBA UJIAN NASIONAL SMK Tahun Pelajaran 014 / 015 MATEMATIKA NON TEKNIK KELOMPOKPARIWISATA, SENI DAN KERAJINAN, PEKERJAAN SOSIAL TEKNOLOGI KERUMAHTANGGAAN, DAN ADMINISTRASI PERKANTORAN (UTAMA) 1 MATA
Lebih terperinciContoh Kasus Program Linier K A S U S M A K S I M A S I D A N K A S U S M I N I M A S I
Contoh Kasus Program Linier K A S U S M A K S I M A S I D A N K A S U S M I N I M A S I Kasus maksimasi Seorang pengrajin menghasilkan satu tipe meja dan satu tipe kursi. Proses yang dikerjakan hanya merakit
Lebih terperinciModul Matematika 2012
Modul Matematika MINGGU V Pokok Bahasan : Fungsi Non Linier Sub Pokok Bahasan :. Pendahuluan. Fungsi kuadrat 3. Fungsi pangkat tiga. Fungsi Rasional 5. Lingkaran 6. Ellips Tujuan Instruksional Umum : Agar
Lebih terperinciMETODE GEOMETRIS (METODE GRAFIS)
METODE GEOMETRIS (METODE GRAFIS) Riani Lubis Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 Pendahuluan Digunakan bila persoalan programa linier, hanya mempunyai 2 buah variabel keputusan
Lebih terperinciPendahuluan. Secara Umum :
Program Linier Secara Umum : Pendahuluan Program linier merupakan salah satu teknik penyelesaian riset operasi dalam hal ini adalah khusus menyelesaikan masalah-masalah optimasi (memaksimalkan atau meminimumkan)
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Linier Program linier adalah suatu teknik penyelesaian optimal atas suatu problema keputusan dengan cara menentukan terlebih dahulu fungsi tujuan (memaksimalkan atau meminimalkan)
Lebih terperinciA. 100 B. 25 C. 20 D. 10 E Bentuk sederhana dari pecahan bentuk akar. adalah. A B C D
, PEMERINTAH KABUPATEN KENDAL DINAS PENDIDIKAN PEMUDA DAN OLAH RAGA SMK NEGERI KENDAL Alamat : Jl. Boja - Limbangan KM Salamsari, Boja, Kendal Telp.(9) 88 Fax. (9) e-mail : smktelukendal@yahoo.com. Pak
Lebih terperinciPEMROGRAMAN LINEAR YULIATI,SE,MM
PEMROGRAMAN LINEAR YULIATI,SE,MM Prinsip: Setiap organisasi berusaha mencapai tujuan yang telah ditetapkan sesuai dengan keterbatasan sumber daya. Linier Programming: Teknik pengambilan keputusan dalam
Lebih terperinciGERAK LURUS Kedudukan
GERAK LURUS Gerak merupakan perubahan posisi (kedudukan) suatu benda terhadap sebuah acuan tertentu. Perubahan letak benda dilihat dengan membandingkan letak benda tersebut terhadap suatu titik yang diangggap
Lebih terperinciPETUNJUK PRAKTIKUM MATA KULIAH ILMU NUTRISI TERNAK NON RUMINANSIA. Materi: Formulasi Pakan
PETUNJUK PRAKTIKUM MATA KULIAH ILMU NUTRISI TERNAK NON RUMINANSIA Materi: Formulasi Pakan FAKULTAS PETERNAKAN UNIVERSITAS BRAWIJAYA MALANG 2017 ORGANISASI MATERI MENYUSUN FORMULA PAKAN BERBAGAI METODE
Lebih terperincimatematika PEMINATAN Kelas X SISTEM PERTIDAKSAMAAN LINEAR DAN KUADRAT K13 A. Pertidaksamaan Linear B. Daerah Pertidaksamaan Linear
K13 Kelas matematika PEMINATAN SISTEM PERTIDAKSAMAAN LINEAR DAN KUADRAT Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari materi ini, kamu diharapkan memiliki kemampuan berikut. 1. Memahami definisi pertidaksamaan
Lebih terperinciUJIAN AKHIR SEMESTER GENAP 2014/2015 Mata Kuliah : Metode Kuantitatif dalam Bisnis
UJIAN AKHIR SEMESTER GENAP 2014/2015 Mata Kuliah : Metode Kuantitatif dalam Bisnis Soal 1 Solusi Grafis Linear Programming (20 poin) PT Tambi memiliki 20 hektar tanah perkebunan di lereng gunung Sindoro
Lebih terperincia. untuk (n+1) genap: terjadi ekstrem, dan jika (ii) f (x ) > 0, maka f(x) mencapai minimum di titik x.
Lecture I: Introduction A. Masalah Optimisasi Dalam kehidupan sehari-hari, manusia cenderung untuk berprinsip ekonomi, yaitu dengan sumber daya terbatas dapat memperoleh hasil sebanyak-banyaknya. Banyak
Lebih terperinciRENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS)
RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) Kode / Nama Mata Kuliah : B11.5613 / Riset Operasi Revisi ke : 1 Satuan Kredit Semester : 3 (Tiga) SKS Tgl revisi : 27 Januari 2009 Jml Jam kuliah
Lebih terperinciBab 2 LANDASAN TEORI
Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1 Linear Programming Linear Programming (LP) merupakan metode yang digunakan untuk mencapai hasil terbaik (optimal) seperti keuntungan maksimum atau biaya minimum dalam model matematika
Lebih terperinciPROGRAM LINEAR DENGAN METODE SIMPLEX
PROGRAM LINEAR DENGAN METODE SIMPLEX PENDAHULUAN Metode simpleks ini adalah suatu prosedur aljabar yang bukan secara grafik untuk mencari nilai optimal dari fungsi tujuan dalam masalah-masalah optimisasi
Lebih terperinci2 sama dengan... 5, x R adalah.
. Menjelang hari raya, sebuah toko M memberikan diskon % untuk setiap pembelian barang. Jika Rini membayar pada kasir sebesar Rp 7.00,00, maka harga barang yang dibeli Rini sebelum dikenakan diskon adalah...
Lebih terperinciSOAL PREDIKSI VI. I. Pilihlah jawaban yang paling benar!
SOAL PREDIKSI VI I. Pilihlah jawaban yang paling benar! 1. Kiki melakukan perjalanan Surabaya Solo mengendarai sepeda motor dengan kecepatan rata-rata 80 km/jam dalam waktu 2 jam. Jika kecepatannya menjadi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bagian ini diberikan beberapa konsep dasar yang menjadi landasan berpikir dalam penelitian ini, seperti pengertian persediaan, metode program linier. 2.1. Persediaan 2.1.1. Pengertian
Lebih terperinciBAB 3 LEXICOGRAPHIC GOAL PROGRAMMING 3.1 DESKRIPSI UMUM LEXICOGRAPHIC GOAL PROGRAMMING
BAB 3 LEXICOGRAPHIC GOAL PROGRAMMING 3.1 DESKRIPSI UMUM LEXICOGRAPHIC GOAL PROGRAMMING Lexicographic goal programming adalah salah satu jenis dari goal programming. Model ini adalah model paling umum digunakan
Lebih terperinciSOAL ULANGAN SEMESTER GASAL KELAS XII
SOAL ULANGAN SEMESTER GASAL KELAS XII 1. Sebuah toko elektronika menjual laptop dengan harga Rp. 2.523.500,00, ternyata telah mendapatkan keuntungan 3 %, harga beli dari laptop tersebut adalah Rp. 8.411.700,00
Lebih terperinciSOAL PREDIKSI XIV. I. Pilihlah jawaban yang paling benar!
SOAL PREDIKSI XIV I. Pilihlah jawaban yang paling benar! 1. Kiki melakukan perjalanan Surabaya Solo mengendarai sepeda motor dengan kecepatan rata-rata 85 km/jam dalam waktu 7 jam. Jika Dika menempuh jarak
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Manajemen Produksi dan Operasi Menurut Heizer dan Render (2006:4) manajemen operasi (operation management-om) adalah serangkaian aktivitas yang menghasilkan nilai
Lebih terperinci12. PERSAMAAN GARIS LURUS
12. PERSAMAAN GARIS LURUS A Persamaan Garis Lurus Persamaan garis lurus merupakan sebuah persamaan linier dua variabel (PLDV) dengan dua variabel yang tidak diketahui. Ilustrasi: Dari persamaan garis,
Lebih terperinciPENERAPAN LOGIKA FUZZY PADA PROGRAM LINEAR
PENERAPAN LOGIKA FUZZY PADA PROGRAM LINEAR T-11 RIVELSON PURBA 1 1 FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS MUSAMUS MERAUKE etong_extreme@yahoo.com ABSTRAK Purba, Rivelson. 01. Penerapan Logika
Lebih terperinciPREDIKSI UN SMA IPS MATEMATIKA 2012
Prediksi Matematika UN SMA IPS 01 PREDIKSI UN SMA IPS MATEMATIKA 01 1. Diketahui dua pernyataan p dan q p : bernilai besar q : bernilai salah Pernyataan majemuk di bawah ini bernilai benar, kecuali. A.
Lebih terperinciPETUNJUK PRAKTIKUM MATA KULIAH ILMU NUTRISI TERNAK NON RUMINANSIA. Materi 1 : Formulasi Pakan
PETUNJUK PRAKTIKUM MATA KULIAH ILMU NUTRISI TERNAK NON RUMINANSIA Materi 1 : Formulasi Pakan FAKULTAS PETERNAKAN UNIVERSITAS BRAWIJAYA MALANG 2016 ORGANISASI MATERI MENYUSUN FORMULA PAKAN BERBAGAI METODE
Lebih terperinciInteger Programming (Pemrograman Bulat)
Integer Programming (Pemrograman Bulat) Pemrograman bulat dibutuhkan ketika keputusan harus dilakukan dalam bentuk bilangan bulat (bukan pecahan yang sering terjadi bila kita gunakan metode simpleks).
Lebih terperinci