Pemrograman Linier (2)

dokumen-dokumen yang mirip
Pemrograman Linier (2)

Pemrograman Linier (3)

BAB IV. METODE SIMPLEKS

kita menggunakan variabel semu untuk memulai pemecahan, dan meninggalkannya setelah misi terpenuhi

Metode Simpleks M U H L I S T A H I R

Model umum metode simpleks

Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c

METODE BIG M. Metode Simpleks, oleh Hotniar Siringoringo, 1

Pemrograman Linier (4)

Pemrograman Linier (1)

Minimumkan: Z = 4X 1 + X 2 Batasan: 3X 1 + X 2 = 3 4X 1 + 3X 2 6 X 1 + 2X 2 4

BAB II METODE SIMPLEKS

PEMROGRAMAN LINIER. Metode Simpleks

Danang Triagus Setiyawan ST.,MT

Teknik Riset Operasi. Oleh : A. AfrinaRamadhani H. Teknik Riset Operasi

MATA KULIAH RISET OPERASIONAL

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

Ada beberapa kasus khusus dalam simpleks. Kadangkala kita akan menemukan bahwa iterasi tidak berhenti, karena syarat optimalitas atau syarat

Pemrograman Linier (6)

Konsep Primal - Dual

BAB III. METODE SIMPLEKS

mempunyai tak berhingga banyak solusi.

PENYELESAIAN MODEL LINEAR PROGRAMMING SECARA MATEMATIK (METODE SIMPLEKS)

1) Formulasikan dan standarisasikan modelnya 2) Bentuk tabel awal simpleks berdasarkan informasi model di atas 3) Tentukan kolom kunci di antara

PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

METODE SIMPLEKS. Obyektif 1. Memahami cara menyelesaikan permasalahan menggunakan solusi grafik 2. Mengetahui fungsi kendala dan fungsi tujuan

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

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

Metode Simpleks dalam Bentuk Tabel (Simplex Method in Tabular Form) Materi Bahasan

BAB III SOLUSI GRAFIK DAN METODE PRIMAL SIMPLEKS

Manajemen Sains. Eko Prasetyo. Teknik Informatika UMG Modul 3 PEMROGRAMAN LINIER METODE SIMPLEKS

Team Dosen Riset Operasional Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

Metode Simplex. Toha Ardi Nugraha

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

PRAKTIKUM II PEMROGRAMAN LINIER (METODE SIMPLEKS)

Metode Simpleks Minimum

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

BAB VI PROGRAMA LINIER : DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS

PROGRAM LINEAR: METODE SIMPLEX

ANALISIS POSTOPTIMAL/SENSITIVITAS

ALGORITMA METODE SIMPLEKS (PRIMAL)

BEBERAPA FORMULA PENTING DALAM solusi PROGRAM LINEAR FITRIANI AGUSTINA, MATH, UPI

Metode Simpleks (Simplex Method) Materi Bahasan

Dual Pada Masalah Maksimum Baku

PROGRAM STUDI AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN, UNIVERSITAS ANDALAS BAHAN AJAR. Simpleks

Manajemen Sains. Pemrograman Linier (Metode Simpleks) Eko Prasetyo Teknik Informatika Univ. Muhammadiyah Gresik 2011

Pengubahan Model Ketidaksamaan Persamaan

BAB VI. DUALITAS DAN ANALISIS POSTOPTIMAL

Bentuk Standar. max. min

II LANDASAN TEORI. suatu fungsi dalam variabel-variabel. adalah suatu fungsi linear jika dan hanya jika untuk himpunan konstanta,.

Taufiqurrahman 1

METODE dan TABEL SIMPLEX

contoh soal metode simplex dengan minimum

BAB 3 METODE PENELITIAN

Algoritma Simplex. Algoritma Simplex adalah algoritma yang digunakan untuk mengoptimalkan fungsi objektif dan memperhatikan semua persamaan

Riset Operasional LINEAR PROGRAMMING

PENERAPAN METODE BRANCH AND BOUND DALAM PENYELESAIAN MASALAH PADA INTEGER PROGRAMMING

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

Bab 2 LANDASAN TEORI

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

BAB VII. METODE TRANSPORTASI

Analisis Sensitivitas (2)

PROGRAM LINEAR DENGAN METODE SIMPLEX

Perhatikan model matematika berikut ini. dapat dibuat tabel

METODE SIMPLEKS MATAKULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan Ke-5

Rivised Simpleks Method (metode simpleks yang diperbaiki)

METODE SIMPLEKS KASUS MEMAKSIMUMKAN

Pemodelan dalam RO. Sesi XIV PEMODELAN. (Modeling)

BAB 2 LANDASAN TEORI

Operations Management

PROGRAM LINIER : ANALISIS POST- OPTIMAL. Pertemuan 6

METODE SIMPLEKS 06/10/2014. Angga Akbar Fanani, ST., MT. SPL Nonhomogen dengan penyelesaian tunggal (unique) ~ ~

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

Teori Dualitas dan Penerapannya (Duality Theory and Its Application)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI. Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia Kontemporer, pembelian didefinisikan

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

METODE SIMPLEKS (THE SIMPLEX METHOD)

DUALITAS. Obyektif 1. Memahami penyelesaian permasalahan dual 2. Mengerti Interpretasi Ekonomi permasalahan dual

BAB II KAJIAN TEORI. Berikut diberikan landasan teori mengenai teori himpunan fuzzy, program

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

TEORI PGB. KEPUTUSAN MAKSIMASI & MINIMASI

BAB II KAJIAN PUSTAKA

Metode Simpleks Dengan Tabel. Tabel metode simpleks Tabel metode simpleks bentuk standar

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

Bentuk standar PL secara umum adalah: Maksimumkan atau minimumkan z = Σcjxj Terhadap Σaijxj = bi

Metode Simpleks dengan Big M dan 2 Phase

BAB I PENGANTAR PROGRAM LINIER

Penyelesaian Program Linier Menggunakan Algoritma Interior Point dan Metode Simpleks

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. Semua perusahaan menjalankan bisnisnya dengan memproduksi suatu barang

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

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

Transkripsi:

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 x + c 2 x 2 +... + c n x n Dengan kendala: a x + a 2 x 2 +... + a n x n b a 2 x + a 22 x 2 +... + a 2n x n b 2... a m x + a m2 x 2 +... + a mn x n b m x i 0, i =, 2,... n

Bentuk baku model PL maksimisasi Maks Z = c x + c 2 x 2 +... + c n x n Dengan kendala: a x + a 2 x 2 +... + a n x n +s = b a 2 x + a 22 x 2 +... + a 2n x n +s 2 = b 2... a m x + a m2 x 2 +... + a mn x n +s m = b m x i 0, i =, 2,... n s i 0, i =, 2,... m s i disebut juga variabel slack Bentuk baku digunakan untuk menyelesaikan model PL dengan metode simpleks 3

4 Tinjau kembali model PL untuk problem rumah produksi coklat, beserta solusi optimalnya yang diperoleh dengan metode grafis: Maks Z = 55M + 89H Dengan kendala: 4M + H 296 2M + 6H 24 M, H 0

5 Daerah solusi dari model tersebut

6 Alternatif solusi dan solusi optimal: (M, H) Z = 55M + 89H (0, 0) 0 (0, 72) 6408 (30.5, 43) 004.5 (maksimum) (52, 0) 8360 Diperoleh solusi optimal Z = 004.5, dengan M = 30.5 dan H = 43.

7 Akan ditunjukkan penyelesaian model PL ini dengan metode simpleks.

8 Metode simpleks Metode simpleks adalah prosedur aljabar untuk menyelesaikan masalah PL. Tidak seperti pada metode grafis, metode simpleks mengevaluasi beberapa alternatif solusi saja (tidak semua) untuk menemukan solusi optimal. Metode ini bersifat iteratif.

8 Metode simpleks Metode simpleks adalah prosedur aljabar untuk menyelesaikan masalah PL. Tidak seperti pada metode grafis, metode simpleks mengevaluasi beberapa alternatif solusi saja (tidak semua) untuk menemukan solusi optimal. Metode ini bersifat iteratif.

9 Penyelesaian PL dengan metode simpleks Berikut diberikan contoh penyelesaian model PL pada masalah rumah produksi coklat. Langkah pertama, buatlah bentuk baku dari model. Maks Z = 55M + 89H Dengan kendala: 4M + H+s = 296 2M + 6H +s 2 = 24 M, H, s, s 2 0

0 Iterasi ke-0: tabel simpleks awal Itr. No. Basis Z M H s s 2 Solusi Rasio (0) Z -55-89 0 0 0 0 () s 0 4 0 296 (2) s 2 0 2 6 0 24 Solusi pada iterasi ke-0 (solusi dasar awal): M = 0, H = 0, Z = 0

Iterasi ke-0: menentukan kolom pivot Itr. No. Basis Z M H s s 2 Solusi Rasio (0) Z -55-89 0 0 0 0 () s 0 4 0 296 (2) s 2 0 2 6 0 24 Pilih kolom pivot, yaitu kolom yang memiliki koefisien paling negatif pada baris (0); dalam kasus ini adalah kolom H.

2 Iterasi ke-0: menghitung rasio Itr. No. Basis Z M H s s 2 Solusi Rasio (0) Z -55-89 0 0 0 296 0 () s 0 4 0 296 = 72 24 (2) s 2 0 2 6 0 24 6 = 304 Hitung rasio pada setiap baris (kecuali untuk baris Z), di mana: rasio = (solusi) / (koefisien pada kolom pivot)

3 Iterasi ke-0: menentukan baris pivot Itr. No. Basis Z M H s s 2 Solusi Rasio (0) Z -55-89 0 0 0 296 0 () s 0 4 0 296 = 72 24 (2) s 2 0 2 6 0 24 6 = 304 Pilih baris pivot, yaitu baris yang memiliki rasio non-negatif terkecil; dalam kasus ini adalah baris (), yang diasosiasikan sebagai variabel s. Elemen persekutuan antara kolom pivot dan baris pivot disebut elemen pivot; dalam hal ini elemen pivot-nya adalah. Pada langkah ini, H akan masuk menjadi basis, dan s akan keluar dari basis.

3 Iterasi ke-0: menentukan baris pivot Itr. No. Basis Z M H s s 2 Solusi Rasio (0) Z -55-89 0 0 0 296 0 () s 0 4 0 296 = 72 24 (2) s 2 0 2 6 0 24 6 = 304 Pilih baris pivot, yaitu baris yang memiliki rasio non-negatif terkecil; dalam kasus ini adalah baris (), yang diasosiasikan sebagai variabel s. Elemen persekutuan antara kolom pivot dan baris pivot disebut elemen pivot; dalam hal ini elemen pivot-nya adalah. Pada langkah ini, H akan masuk menjadi basis, dan s akan keluar dari basis.

3 Iterasi ke-0: menentukan baris pivot Itr. No. Basis Z M H s s 2 Solusi Rasio (0) Z -55-89 0 0 0 296 0 () s 0 4 0 296 = 72 24 (2) s 2 0 2 6 0 24 6 = 304 Pilih baris pivot, yaitu baris yang memiliki rasio non-negatif terkecil; dalam kasus ini adalah baris (), yang diasosiasikan sebagai variabel s. Elemen persekutuan antara kolom pivot dan baris pivot disebut elemen pivot; dalam hal ini elemen pivot-nya adalah. Pada langkah ini, H akan masuk menjadi basis, dan s akan keluar dari basis.

4 Update tabel No. Basis Z M H s s 2 Solusi Opr. Gauss-Jordan () H 0 4 0 72 () lama Operasi baris Gauss-Jordan Operasi pada baris pivot Pada kolom Basis, gantilah variabel keluar dengan variabel masuk 2 Baris pivot baru = Baris pivot lama elemen pivot 2 Operasi pada baris lainnya: Baris baru = (Baris lama) (koefisien kolom pivot) (Baris pivot baru)

5 Update tabel No. Basis Z M H s s 2 Solusi Opr. Gauss-Jordan (0) Z 37 89 9 0 0 6408 (0) lama + 89 () baru 4 () H 0 0 72 () lama Operasi baris Gauss-Jordan Operasi pada baris pivot Pada kolom Basis, gantilah variabel keluar dengan variabel masuk 2 Baris pivot baru = Baris pivot lama elemen pivot 2 Operasi pada baris lainnya: Baris baru = (Baris lama) (koefisien kolom pivot) (Baris pivot baru)

6 Update tabel No. Basis Z M H s s 2 Solusi Opr. Gauss-Jordan (0) Z 37 89 9 0 0 6408 (0) lama + 89 () baru 4 () H 0 0 72 () lama 32 (2) s 2 0 3 0 3 392 (2) lama 6 () baru Operasi baris Gauss-Jordan Operasi pada baris pivot Pada kolom Basis, gantilah variabel keluar dengan variabel masuk 2 Baris pivot baru = Baris pivot lama elemen pivot 2 Operasi pada baris lainnya: Baris baru = (Baris lama) (koefisien kolom pivot) (Baris pivot baru)

7 Iterasi ke- Itr. No. Basis Z M H s s 2 Solusi Rasio (0) Z 37 89 9 0 0 6408 4 () H 0 0 72 32 (2) s 2 0 3 0 3 392 Solusi pada iterasi ke-: M = 0, H = 72, Z = 6408 Pada tahapan ini, H sudah masuk menjadi basis, dan s ke luar dari basis. Perhatikan bahwa pada baris (0) masih terdapat koefisien dari variabel non basis yang bernilai negatif, yang berarti nilai Z masih belum optimal; oleh karena itu lakukan langkah serupa dengan yang sebelumnya.

Iterasi ke-: menentukan kolom pivot Itr. No. Basis Z M H s s 2 Solusi Rasio 37 89 (0) Z 9 0 0 6408 4 () H 0 0 72 32 (2) s 2 0 3 0 3 392

9 Iterasi ke-: menghitung rasio Itr. No. Basis Z M H s s 2 Solusi Rasio 37 89 (0) Z 9 0 0 6408 4 72 () H 0 0 72 4/ = 324 32 392 (2) s 2 0 3 0 3 392 32/3 = 30.5

20 Iterasi ke-: menentukan baris pivot Itr. No. Basis Z M H s s 2 Solusi Rasio (0) Z 37 89 9 0 0 6408 4 72 () H 0 0 72 4/ = 324 32 392 (2) s 2 0 3 0 3 392 32/3 = 30, 5 elemen pivot = 32 3

2 Update tabel No. Basis Z M H s s 2 Solusi Opr. Gauss-Jordan (2) M 0 0 32 3 32 30,5 (2) lama 32 3

22 Update tabel No. Basis Z M H s s 2 Solusi Opr. Gauss-Jordan 23 37 (0) Z 0 0 32 96 004,5 (0) lama + 37 9 (2) baru (2) M 0 0 32 3 32 30,5 (2) lama 32 3

23 Update tabel No. Basis Z M H s s 2 Solusi Opr. Gauss-Jordan 23 37 (0) Z 0 0 32 96 004,5 (0) lama + 37 9 (2) baru () H 0 0 6 48 43 () lama 4 (2) baru (2) M 0 0 32 3 32 30,5 (2) lama 32 3

24 Iterasi ke-2: tabel simpleks optimal Itr. No. Basis Z M H s s 2 Solusi Rasio 23 37 (0) Z 0 0 32 96 004,5 2 () H 0 0 6 48 43 (2) M 0 0 32 3 32 30,5 Solusi pada iterasi ke-2: M = 30, 5, H = 43, Z = 004, 5 Pada tahapan ini, seluruh koefisien pada persamaan (0) tidak ada yang negatif, menandakan bahwa solusi optimal telah tercapai.

25 Tabel simpleks lengkap Berikut ini adalah tabel simpleks untuk seluruh iterasi yang dilakukan: Itr. No. Basis Z M H s s 2 Solusi Rasio (0) Z -55-89 0 0 0 296 0 () s 0 4 0 296 = 72 24 (2) s 2 0 2 6 0 24 6 = 304 (0) Z 37 89 9 0 0 6408 4 72 () H 0 0 72 32 392 (2) s 2 0 3 0 3 392 23 37 (0) Z 0 0 32 96 004,5 2 () H 0 0 6 48 43 (2) M 0 0 32 3 32 30,5 4/ = 324 32/3 = 30, 5

26 Kondisi untuk variabel masuk dan variabel keluar Kondisi optimalitas. Dalam masalah maksimisasi [minimisasi], variabel masuk adalah variabel non-basis dengan koefisien paling negatif [positif] pada baris (0). Optimal dicapai jika semua koefisien dari variabel non-basis adalah non-negatif [non-positif]. Kondisi kelayakan. Untuk masalah maksimisasi ataupun minimisasi, variabel keluar adalah variabel basis dengan rasio non-negatif terkecil.

27 Langkah-langkah metode simpleks Buatlah tabel simpleks awal (didapatkan solusi dasar awal). 2 Tentukan variabel masuk berdasarkan kondisi optimalitas. Berhenti jika tidak ada lagi variabel masuk; pada tahapan ini, solusi optimal telah tercapai. Jika tidak, lanjutkan ke langkah 3. 3 Tentukan variabel keluar berdasarkan kondisi kelayakan. 4 Tentukan solusi dasar awal dengan menerapkan teknik Gauss-Jordan. Lanjutkan ke langkah 2.