OPERATIONS RESEARCH I

dokumen-dokumen yang mirip
OPERATION RESEARCH-1

III. METODE PENELITIAN

Pemrograman Linier (Linear Programming) Materi Bahasan

BAB II LANDASAN TEORI. A. Sistem Persamaan Linear dan Sistem Pertidaksamaan Linear

BAB 2 LANDASAN TEORI

MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 [KODE/SKS : IT / 2 SKS]

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

RISET OPERASIONAL MINGGU KE-2. Disusun oleh: Nur Azifah., SE., M.Si. Linier Programming: Formulasi Masalah dan Model

BAB II. PEMROGRAMAN LINEAR

III. METODE PENELITIAN

III KERANGKA PEMIKIRAN

BAB 3 LINEAR PROGRAMMING

III KERANGKA PEMIKIRAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Definisi Usaha Kecil Menengah

Bab 2 LANDASAN TEORI

IV. METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. besar dan mampu membantu pemerintah dalam mengurangi tingkat pengangguran.

PROGRAM LINIER : ANALISIS POST- OPTIMAL. Pertemuan 6

BAB 2 LANDASAN TEORI

APLIKASI PROGRAM INTEGER PADA PERUMAHAN BUMI SERGAI DI SEI RAMPAH

BAB VI PROGRAMA LINIER : DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS

Z = 5X1 + 6X2 + 0S1 + 0S2 + MA1 + MA2. Persoalan Primal (asli) Persoalan Dual (kebalikan dari primal)

III. KERANGKA PEMIKIRAN

Introduction (Linear Programming) Toha Ardi Nugraha

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA

Bab 2 LANDASAN TEORI

BAB III. KERANGKA PEMIKIRAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

TEORI DUALITAS. Pertemuan Ke-9. Riani Lubis JurusanTeknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

KERANGKA PEMIKIRAN Kerangka Pemikiran Teoritis

Bagaimana cara menyelesaikan persoalan Linier Programming and Integer Programming dengan

PEMROGRAMAN KOMPUTER KODE MODUL: TIN 202 MODUL III LINEAR PROGRAMMING DAN VISUALISASI

Pengantar Teknik Industri TIN 4103

III KERANGKA PEMIKIRAN

LINEAR PROGRAMMING. 1. Pengertian 2. Model Linear Programming 3. Asumsi Dasar Linear Programming 4. Metode Grafik

Modul Pendalaman Materi Program Linear, PPG Dalam Jabatan hal 1

Operations Management

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Pemrograman Linier (6)

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENDEKATAN KUANTITATIF SEBAGAI SALAH SATU ALTERNATIF METODE PEMECAHAN MASALAH. Dewi Atika Dosen Tetap Fakultas Ekonomi Universitas Pakuan

Teori Dualitas dan Penerapannya (Duality Theory and Its Application)

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

Optimasi Pengalokasian Produksi Barang Jadi dengan Menggunakan Solver Add-Ins. Ratna Puspita Indah STMIK Duta Bangsa Surakarta ABSTRAK

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA

Metode Simpleks (Simplex Method) Materi Bahasan

LINIER PROGRAMMING Formulasi Masalah dan Pemodelan. Staf Pengajar Kuliah : Fitri Yulianti, MSi.

BAB 2. PROGRAM LINEAR

BAB 2 LANDASAN TEORI

OPTIMALISALI KASUS PEMROGRAMAN LINEAR DENGAN METODE GRAFIK DAN SIMPLEKS

PROPOSAL PROGRAM HIBAH PENULISAN BUKU AJAR TAHUN 2017

Bab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ANALISIS SENSITIVITAS MATAKULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan Ke-11. Riani Lubis Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

CCR-314 #2 Pengantar Linear Programming DEFINISI LP

CCR314 - Riset Operasional Materi #2 Ganjil 2015/2016 CCR314 RISET OPERASIONAL

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PROGRAMA INTEGER 10/31/2012 1

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 PROGRAM LINEAR

PENELITIAN OPERASIONAL PERTEMUAN #9 TKT TAUFIQUR RACHMAN PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI

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

ANALISIS SENSITIVITAS MATAKULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan Ke-11. Riani Lubis Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

APLIKASI PROGRAM LINIER MENGGUNAKAN LINDO PADA OPTIMALISASI BIAYA BAHAN BAKU PEMBUATAN ROKOK PT. DJARUM KUDUS

TIN102 - Pengantar Teknik Industri Materi #8 Ganjil 2016/2017 TIN102 PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI

Lembar Kerja Mahasiswa

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB II KAJIAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai beberapa definisi dan teori yang akan

OPERATIONS RESEARCH. oleh Bambang Juanda

BAB 2 LANDASAN TEORI

penelitian, yaitu kontribusi margin dan kendala. Berikut adalah pengertian dari

Metode Simpleks dengan Big M dan 2 Phase

Operations Management

BAB 2 LANDASAN TEORI

LINEAR PROGRAMMING MODEL SIMPLEX

METODE SIMPLEKS MATAKULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan Ke-3. Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

TEORI DUALITAS & ANALISIS SENSITIVITAS

III. KERANGKA PEMIKIRAN

Dual Pada Masalah Maksimum Baku

Dasar-dasar Optimasi

BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

DEFINISI LP FUNGSI-FUNGSI DALAM PL MODEL LINEAR PROGRAMMING. Linear Programming Taufiqurrahman 1

LINDO. Lindo dapat digunakan sampai dengan 150 kendala dan 300 variabel

Manajemen Operasional

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

OPTIMASI PROGRAM LINIER PECAHAN DENGAN FUNGSI TUJUAN BERKOEFISIEN INTERVAL

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

Fungsi kendala tidak hanya dibentuk oleh pertidaksamaan tetapi juga oleh pertidaksamaan dan/atau persamaan =. Fungsi kendala dengan pertidaksamaan

BAB III PEMBAHASAN. = tujuan atau target yang ingin dicapai. = jumlah unit deviasi yang kekurangan ( - ) terhadap tujuan (b m )

SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI -202 Nama Mata Kuliah : Model Deterministik Jumlah SKS : 2 Semester : III

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. yang dikemukakan oleh George Dantzig pada tahun Linear Programming (LP) adalah perencanaan aktivitas-aktivitas untuk

PEMROGRAMAN LINEAR I KOMANG SUGIARTHA

Pemodelan dalam RO. Sesi XIV PEMODELAN. (Modeling)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. variabel dalam persamaan tersebut adalah satu (Ayres, 2004).

Transkripsi:

OPERATIONS RESEARCH I MODEL-MODEL DETERMINISTIK Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Pasundan Tjutju T Dimyati

PEMROGRAMAN LINIER 1. Konsep Pemodelan dalam Penelitian Operasional 2. Formulasi Model Pemrograman Linier 3. Konsep Primal-Dual

Tujuan Pembelajaran Menguasai perumusan model matematis untuk persoalan Pemrograman Linier

Capaian Pembelajaran Di akhir perkuliahan mahasiswa: Dapat mendefinisikan persoalan LP Dapat merumuskan variabel dan parameter persoalan LP Mampu memformulasikan model persoalan LP Mampu memformulasikan bentuk dual dari formulasi persoalan LP

PEMROGRAMAN LINIER (Linear Programming, LP) LP adalah suatu alat untuk menyelesaikan persoalan optimasi yaitu persoalan yang berkaitan dengan penentuan rancangan dan pengoperasian terbaik dari suatu sistem dengan sumber yang terbatas

Sumber Terbatas Waktu Dana Tenaga Kerja Minyak Bumi Sumber-sumber lain

Karakteristik Persoalan Pemrograman Linier Keputusan (Decisions) Pembatas (Constraints) Tujuan (objective)

DEFINISI Fungsi Tujuan Merupakan fungsi linier dari variabel-variabel keputusan yang akan dimaksimumkan atau diminimumkan Fungsi Pembatas Merupakan persamaan atau pertaksamaan linier, dan akan membatasi nilai dari seluruh variabel keputusan Pembatas Tanda Menyatakan nilai dari setiap variabel keputusan

TERMINOLOGI Koefisien dari variabel keputusan pada fungsi tujuan disebut koefisien fungsi tujuan Koefisien dari variabel keputusan pada fungsi pembatas disebut koefisien teknologikal Nilai di ruas kanan dari setiap fungsi pembatas disebut ruas kanan

ASUMSI PERSOALAN LP Seluruh persamaan, baik fungsi tujuan maupun fungsi pembatas, merupakan fungsi linier. Asumsi ini dikenal sebagai asumsi Linieritas Seluruh koefisien berharga konstan Peningkatan output bersifat proporsional terhadap peningkatan input. Asumsi ini dikenal sebagai asumsi Proporsionalitas

ASUMSI PERSOALAN LP Total ongkos atau keuntungan (nilai fungsi tujuan) adalah jumlah dari ongkos atau keuntungan individual, sedangkan total kontribusi terhadap pembatas adalah jumlah kontribusi individual dari kegiatan individual. Asumsi ini dikenal sebagai asumsi Aditivitas

ASUMSI PERSOALAN LP Seluruh variabel keputusan dapat berupa bilangan bulat ataupun bilangan pecahan. Asumsi ini dikenal sebagai asumsi Divisibilitas Seluruh parameter model merupakan konstanta yang sudah diketahui. Asumsi ini dikenal sebagai asumsi Deterministik

Bentuk Umum Persoalan LP MAX (or MIN): c 1 X 1 + c 2 X 2 + + c n X n Subject to: a 11 X 1 + a 12 X 2 + + a 1n X n <= b 1 : a k1 X 1 + a k2 X 2 + + a kn X n >=b k : a m1 X 1 + a m2 X 2 + + a mn X n = b m

FORMULASI PERSOALAN LINEAR PROGRAMMING

Contoh 1 Persoalan LP Sebuah perusahaan memproduksi dua jenis produk, A dan B, yang masing-masing dapat memberikan keuntungan per unit sebesar $5 dan $14. Setiap unit produk A membutuhkan 1 m2 bahan fiber dengan 1 jam pengerjaan, sedang setiap unit produk B membutuhkan 2 m2 bahan fiber dengan 4 jam pengerjaan. Pada setiap hari kerja perusahaan itu hanya dapat membeli paling banyak 6 m2 bahan fiber dan bekerja selama 8 jam. Bagaimanakah formulasi LP untuk rencana produksi anda?

5 Langkah Memformulasikan 1. Pahami persoalan. Model LP 2. Tentukan variabel keputusan X 1 =jumlah produk A yang diproduksi X 2 =jumlah produk B yang diproduksi 3. Nyatakan fungsi tujuan sebagai suatu kombinasi linier dari variabel-variabel keputusan MAX: 5X 1 + 14X 2

5 Langkah Memformulasikan Model LP 4. Nyatakan fungsi-fungsi pembatas sebagai suatu kombinasi linier dari variabel-variabel keputusan 1X 1 + 2X 2 <= 6 1X 1 + 4X 2 <= 8 } fiber } jam kerja 5. Tentukan batas atas dan batas bawah dari nilai-nilai variabel keputusan. X 1 >= 0 X 2 >= 0

Model LP untuk Contoh Soal 1 MAX: 5X 1 + 14X 2 S.T.: 1X 1 + 2X 2 <= 6 1X 1 + 4X 2 <= 8 X 1 >= 0 X 2 >= 0

Contoh 2 Persoalan LP Sebuah perusahaan memproduksi dua jenis tabung panas, yaitu jenis Aqua-Spas & Hydro-Luxes. Data yang terkait dengan kegiatan ini adalah: Aqua-Spa Hydro-Lux Pompa 1 1 Waktu proses 9 hours 6 hours Tabung 12 feet 16 feet Profit/unit $350 $300 Tersedia 200 pompa, 1566 jam kerja, dan 2880 feet tabung. Bagaimana formulasinya?

5 Langkah Memformulasikan 1. Pahami persoalan. Model LP 2. Tentukan variabel keputusan X 1 =jumlah Aqua-Spas yang diproduksi X 2 =jumlah Hydro-Luxes yang diproduksi 3. Nyatakan fungsi tujuan sebagai suatu kombinasi linier dari variabel-variabel keputusan MAX: 350X 1 + 300X 2

5 Langkah Memformulasikan Model LP 4. Nyatakan fungsi-fungsi pembatas sebagai suatu kombinasi linier dari variabel-variabel keputusan 1X 1 + 1X 2 <= 200 9X 1 + 6X 2 <= 1566 12X 1 + 16X 2 <= 2880 } pompa } jam kerja } tabung 5. Tentukan batas atas dan batas bawah dari nilai-nilai variabel keputusan. X 1 >= 0 X 2 >= 0

Model LP untuk Persoalan Tabung Panas MAX: 350X 1 + 300X 2 S.T.: 1X 1 + 1X 2 <= 200 9X 1 + 6X 2 <= 1566 12X 1 + 16X 2 <= 2880 X 1 >= 0 X 2 >= 0

KONSEP PRIMAL - DUAL Setiap formulasi persoalan LP mempunyai bentuk Dual Jika fungsi tujuan Primal adalah Maks maka fungsi tujuan Dual adalah Min dan sebaliknya Dual dari Dual adalah Primal Solusi optimal persoalan Primal (jika ada) adalah sama dengan solusi optimal persoalan Dual Jika persoalan Primal tidak fisibel maka Dual akan unbounded dan sebaliknya

KONSEP PRIMAL - DUAL Jumlah baris pada Primal sama dengan jumlah kolom pada Dual dan sebaliknya Ruas kanan pada Primal akan menjadi koefisien fungsi tujuan pada Dual dan sebaliknya Jika pembatas Primal normal maka variabel Dual akan normal dan sebaliknya Jika pembatas Primal bertanda = maka variabel Dual akan tidak terbatas dalam tanda dan sebaliknya

Contoh Soal Bagaimanakah bentuk Dual dari: Maks Z = 3 X 1 + 5 X 2 dengan pembatas X 1 4 2 X 2 = 12 3 X 1 + 2 X 2 18 X 1 URS, X 2 0