18/09/2013. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 1. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 2

dokumen-dokumen yang mirip
Model Linear Programming:

Model Linear Programming:

PEMROGRAMAN LINEAR YULIATI,SE,MM

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

Metode Simpleks Minimum

METODE SIMPLEKS (THE SIMPLEX METHOD)

Ardaneswari D.P.C., STP, MP.

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

PENYELESAIAN MODEL LINEAR PROGRAMMING SECARA MATEMATIK (METODE SIMPLEKS)

Pertemuan 8 Aljabar Linear & Matriks

BAB 3 METODE PENELITIAN

PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS

PROGRAM LINIER PROGRAM LINIER DENGAN GRAFIK PERTEMUAN 2 DEFINISI PROGRAM LINIER (1)

BAB 2 LANDASAN TEORI

ANALISIS MAKSIMALISASI KEUNTUNGAN PADA PABRIK TAHU BANDUNG DENGAN PENDEKATAN METODE SIMPLEKS. Rully Nourmalisa N

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

PROGRAM LINEAR: METODE SIMPLEX

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

Ir. Tito Adi Dewanto

METODE SIMPLEKS (MS)

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

Hubungan ekonomi dapat digambarkan dalam bentuk persamaan, tabel, atau grafik.

BAB 2 LANDASAN TEORI

Riset Operasional LINEAR PROGRAMMING

MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 IT

18/09/2013. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 1. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 2

BAB III. METODE SIMPLEKS

Perhatikan model matematika berikut ini. dapat dibuat tabel

Contoh 1. Seorang ahli gizi ingin menentukan jenis makanan yang harus diberikan pada pasien dengan biaya minimum, akan tetapi sudah mencukupi

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

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

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

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

MODEL DAN PERANAN RO DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN

BAB II LANDASAN TEORI

METODE SIMPLEKS KASUS MEMAKSIMUMKAN

BAB II METODE SIMPLEKS

PERTEMUAN 5 METODE SIMPLEKS KASUS MINIMUM

PERTEMUAN 5 Metode Simpleks Kasus Minimum

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

Pendahuluan. Secara Umum :

MATA KULIAH RISET OPERASIONAL

Pemodelan dalam RO. Sesi XIV PEMODELAN. (Modeling)

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

REPLACEMENT ANALYSIS REPLACEMENT ANALYSIS CAPITAL BUDGETING

Taufiqurrahman 1

mempunyai tak berhingga banyak solusi.

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

OPTIMALISASI PRODUKSI MENGGUNAKAN MODEL LINEAR PROGRAMMING (Studi Kasus : Usaha Kecil Menengah Kue Semprong)

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

Optimasi dengan Algoritma Simplex. Kusrini Jurusan Sistem Informasi STMIK AMIKOM Yogykakarta Jl. Ringroad Utara Condong Catur Sleman Yogyakarta

BAB IV. METODE SIMPLEKS

III. METODE PENELITIAN

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

Dosen Pengampu : Dwi Sulistyaningsih

Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI ALAMSYAH, M.Sc. Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Jambi

METODE dan TABEL SIMPLEX

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengertian Program Linier (Linear Programming)

MAKSIMALISASI KEUNTUNGAN DENGAN PENDEKATAN METODE SIMPLEKS Kasus pada Pabrik Sosis SM

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

Operations Management

PERSOALAN PROGRAMA LINEAR

KERANGKA PEMIKIRAN Kerangka Pemikiran Teoritis

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

TEKNIK RISET OPERASI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Materi 2: Matriks dan Operasi Matriks

PENERAPAN PROGRAM LINIER DALAM OPTIMASI BIAYA PAKAN IKAN DENGAN METODE SIMPLEKS (STUDI KASUS PT. INDOJAYA AGRINUSA MEDAN)

PENYELESAIAN MODEL LINEAR PROGRAMMING SECARA GRAFIK

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

Pengambilan Keputusan dalam keadaan ada kepastian. IRA PRASETYANINGRUM, S.Si,M.T

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

LINEAR PROGRAMMING MODEL SIMPLEX

OPTIMALISASI KEUNTUNGAN PADA PERUSAHAAN KERIPIK BALADO MAHKOTA DENGAN METODE SIMPLEKS

BAB LINEAR PROGRAMMING : METODE GRAFIK PENDAHULUAN PENDAHULUAN

Pada dasarnya lebih sulit drpd classifier berdasar teori bayes, terutama untuk data dimensi tinggi.

BAB 2 LANDASAN TEORI

Istilah games atau permainan berhubungan erat dengan kondisi pertentangan bisnis yang meliputi suatu periode tertentu.

III KERANGKA PEMIKIRAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. berhubungan dengan pendistribusian barang dari sumber (misalnya, pabrik) ke

B. Persoalan Batasan Campuran

18/09/2013. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 1. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 2

PROGRAM MAGISTER TEKNIK SIPIL UNLAM

Metode Simplex. Toha Ardi Nugraha

Dosen Pembina: HP :

CCR-314 #2 Pengantar Linear Programming DEFINISI LP

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

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

MENENTUKAN JUMLAH PRODUKSI BATIK DENGAN MEMAKSIMALKAN KEUNTUNGAN MENGGUNAKAN METODE LINEAR PROGRAMMING PADA BATIK HANA

DIKTAT MATEMATIKA II

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Penelitian. Perekonomian Indonesia menghadapi perdagangan bebas dituntut untuk lebih giat dan

Transkripsi:

PENERAPAN PROGRAM LINIER dalam OPTIMASI PRODUKSI Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 1 MASALAH yg banyak dihadapi oleh INDUSTRI adalah BAGAIMANA MENGGUNAKAN atau MENENTUKAN ALOKASI PENGGUNAAN SUMBER DAYAYG YG UMUMNYA TERBATAS,, untuk DAPAT MEMPEROLEH SUATU HASIL yang OPTIMAL HASIL YG OPTIMAL merupakan TUJUAN untuk MEMAKSIMALKAN KEUNTUNGAN atau MEMINIMALKAN BIAYA Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 2 1

PROGRAM LINIER Linear Programming Salah satu TEKNIK OPTIMASI yg banyak berkaitan dg PENGGUNAAN SUMBER DAYA MULAI DIKEMBANGKAN oleh GEORGE DANTZIG pd th 1947 dg suatu teknik yg disebut METODE SIMPLEX (simplex method) Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 3 PERSAMAAN dalam PROGRAM LINIER FUNGSI TUJUAN (maksimum atau minimum) menunjukkan tujuan yg ingin dicapai PERSAMAAN KENDALA (constraints) menunjukkan kondisi keterbatasan yang ada Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 4 2

METODE dalam PROGRAM LINIER Metode GRAFIK Metode SIMPLEX Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 5 METODE GRAFIK Untuk MEMECAHKAN MASALAH PROGRAM LINIER dengan DUA PEUBAH Untuk TIGA PEUBAH sebenarnya MASIH DAPAT DITERAPKAN, tetapi AGAK RUMIT karena HARUS MENGGUNAKAN GRAFIK TIGA DIMENSI yg sering sulit untuk diikuti dg jelas Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 6 3

Contoh 1 Sebuah industri menghasilkan suatu jenis produk dg 2 mutu, yaitu mutu A dan mutu B. Untuk menghasilkan produk dg 2 mutu tsb digunakan 3 buah mesin, dg perlakuan yg berbeda pd tiap mesin, yaitu dlm hal lamanya proses pd setiap mesin seperti pd tabel berikut : Setiap mesin hanya dpt digunakan tdk lebih dr 8 jam per hari. Keuntungan yg diperoleh dr tiap produk adalah Rp 5 untuk produk dg mutu A, dan Rp 8 untuk produk dg mutu B. Berapa jumlah produk A dan B yang optimal? Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 7 Penyelesaian Peubah yg blm diketahui dan akan dicari adalah jumlah produk( P) ) dg mutu A dan B setiap harinya. Fungsi tujuan: Maksimumkan P = 5A + 8B Kendala: Kondisi pembatas jam kerja mesin 8 jam per hari (480 menit/hari) 40A + 30B 480 (kendala mesin 1) 24A + 32B 480 (kendala mesin 2) 20A + 24B 480 (kendala mesin 3) Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 8 4

Bentuk persamaan selengkapnya: Maksimumkan P = 5A + 8B Kendala 40A + 30B 480 (kendala mesin 1) 24A + 32B 480 (kendala mesin 2) 20A + 24B 480 (kendala mesin 3) A 0 B 0 Alternatif penyelesaian: 1. Hanya memproduksi mutu A 2. Hanya memproduksi mutu B 3. Memproduksi mutu A dan B ALTERNATIF 1 Mesin 1 : 40A 480, atau A 12 Jika hanya Asaja yang Mesin 2 : 24A 480, atau A 20 diproduksi, maka tdk Mesin 3 : 20A 480, atau A 24 boleh lebih dr 12 Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 9 Keuntungan yg diperoleh = 12 x Rp 5 = Rp 60 / hari ALTERNATIF 2 Mesin 1 : 30B 480, atau B 16 Jika hanya Bsaja yang Mesin 2 : 32B 480, atau B 15 diproduksi, maka tdk Mesin 3 : 24B 480, atau B 20 boleh lebih dr 15 Keuntungan yg diperoleh = 15 x Rp 8 = Rp 120 / hari ALTERNATIF 3 Semua persamaan kendala yang ada digambarkan di dalam suatu grafik yang sama. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 10 5

30 25 20 Produk A 15 10 5 0 0 5 10 15 20-5 -10 Produk B Mesin 1 Mesin 2 Mesin 3 Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 11 Ternyata memproduksi mutu B saja akan memberikan keuntungan paling maksimal Titik kombinasi A = 1,714 dan B = 13,714 diperoleh dr titik potong antara persamaan kendala mesin 1 dan 2. Apabila perusahaan akan memproduksi dalam 2 mutu, maka kombinasi tsb merupakan kombinasi terbaik, tetapi bukan yg paling menguntungkan Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 12 6

METODE SIMPLEX Untuk MEMECAHKAN MASALAH UMUM PROGRAM LINIER. SUATU PROSEDUR ALJABAR, yang melalui SERANGKAIAN OPERASI-OPERASI BERULANG DAPAT MEMECAHKAN SUATU MASALAH yang terdiri dari TIGA PEUBAH atau LEBIH Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 13 Contoh 2 : Sebuah perusahaan memproduksi 2 jenis produk, yaitu X dan Y. Setiap produk X memberikan keuntungan Rp 4,- dan produk Y memberikan keuntungan Rp 8,-. Satu unit X memerlukan waktu proses 8 jam pd mesin A dan 4 jam pd mesin B. Produk Y memerlukan 12 jam pd mesin A, 12 jam pd mesin B, dan 2 jam pd mesin C. Mesin A mempunyai kapasitas kerja maksimum 240 jam per bulan, mesin B 144 jam per bulan, dan mesin C hanya 20 jam per bulan. Berapa jumlah produk X dan Y yg dihasilkan supaya perusahaan dpt memperoleh keuntungan yg maksimum? Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 14 7

Penyelesaian LANGKAH I : Merumuskan masalah dalam bentuk persamaan Fungsi tujuan: Maksimumkan Z = 4X + 8Y Persamaan Kendala: 8X + 12Y 240 (kendala mesin A) 4X + 12Y 144 (kendala mesin B) 2Y 20 (kendala mesin C) A 0 B 0 Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 15 LANGKAH II : Menyusun peubah slack Perumusan pd Langkah I diubah, sehingga tanda ketidaksamaan ( ) berubah menjadi persamaan ( = ). Untuk itu diperlukan tambahan peubah yang disebut dg peubah slack(slack variable), dg simbol S 1, S 2, S 3, dan seterusnya, yang menunjukkan jumlah sumber daya yang tidak digunakan. 8X + 12Y + S 1 = 240 4X + 12Y + S 2 = 144 2Y + S 3 = 20 Shg persamaan selengkapnya menjadi : Z = 4X + 8Y + 0 S 1 + 0 S 2 + 0 S 3 8X + 12Y + 1 S 1 + 0 S 2 + 0 S 3 = 240 4X + 12Y + 0 S 1 + 1 S 2 + 0 S 3 = 144 0X + 2Y + 0 S 1 + 0 S 2 + 1 S 3 = 20 Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 16 8

Tabel Simplex Awal Tabel menunjukkan keadaan dimana perusahaan tidak atau belum berproduksi, shg nilai Cj semua sama dg nol, karena kolom ini menunjukkan keuntungan dr peubah pd kolom kedua (msh berisi peubah slack, yg tdk memberikan keuntungan). Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 17 Kolom ke-3 s/d ke-7 menunjukkan koefisien peubah dari setiap persamaan kendala. Kolom terakhir (kuantitas/q) merupakan jumlah sumber daya yg tersedia dalam setiap mesin. Baris Zj merupakan besarnya keuntungan kotor yg dihasilkan melalui pemasukan satu unit peubah. Nilai Zj di bawah kolom kuantitas adalah keuntungan total. Dlm tabel awal tsb, semua nilai Zj sama dengan nol karena tdk ada produk yg dihasilkan. Baris paling bawah menunjukkan keuntungan bersih per unit yg didapatkan melalui pemasukan per unit peubah tertentu. Baris ini ditandai sebagai baris Cj Zj Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 18 9

Perhitungan Zj dan Cj Zj Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 19 LANGKAH III : Menentukan kolom peubah pengganti Dicari nilai Cj Zj yang positip Dalam contoh terdapat dua nilai positip. Karena dlm masalah ini tujuannya adalah memaksimumkan keuntungan (maksimalisasi), maka dicari nilai yg terbesar, yaitu 8, yg terdapat pd kolom peubah Y. LANGKAH IV : Menentukan peubah yg diganti Untuk menentukan baris peubah yg akan diganti, perlu dilakukan perhitungan dg membagi setiap bilangan dlm kolom Q dg kolom terpilih (peubah Y), dan dipilih hasil bagi yang terkecil Baris S 1 : 240/12 = 20 Baris S 2 : 144/12 = 12 Baris S 3 : 20/2 = 10 Karena hasil bagi terkecil adalah 10 maka S 3 akan diganti.. Ini merupakan jumlah Y maksimum yg dpt dimasukkan dlm penyelesaian, yg berarti bahwa produksi lebih dr 10 unit Y akan melebihi kapasitas mesin C. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 20 10

LANGKAH V : Menghitung nilai baris baru Baris terpilih (baris S 3 ) digantikan dg peubah dr kolom terpilih (Y). Nilai untuk baris ini diperoleh dg membagi setiap nilai sekarang dg nilai dlm kolom Y pd baris yg sama, yaitu angka 2. Nilai ini disebut elemen perpotongan (intersectional element), karena terletak pd perpotongan antara baris dan kolom terpilih. Perubahan baris lama menjadi baris baru (Y) adalah sbb. : Baris lama ( S 3 ) : 0 2 0 0 1 20 Baris baru ( Y ) : 0 1 0 0 1/2 10 Nilai kolom Cj pd unsur baris yg diganti (nilai lama 0), diubah menjadi nilai dr baris Cj pd kolom yg menggantikan, yaitu dr nilai keuntungan Y (nilainya 8). Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 21 LANGKAH VI : Mengganti nilai baris lainnya Diupayakan nilai pd baris yg lain (S 1 dan S 2 ), unsur pd kolom terpilih diubah menjadi nol. Unsur ini adalah 12 untuk S 1 dan 12 untuk S2 (kebetulan sama). Perhitungan dilakukan dg cara semua unsur pd baris yg diubah dikurangi dg semua unsur pd baris baru sebelumnya (baris S3 yg telah diubah menjadi baris Y), dg dikalikan suatu faktor yg besarnya sama dg unsur pd baris tsb yg harus dibuat nol. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 22 11

Tabel Simplex Kedua ( hasil perhitungan langkah 3 6 ) Keuntungan yg diperoleh Rp 80,- Perbaikan kombinasi msh mungkin dilakukan karena msh ada nilai positip pd baris Cj Zj Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 23 Tahap berikutnya diulang lagi dr langkah 3. Dari Tabel Simplex Kedua diperoleh nilai positip tertinggi dr baris Cj Zj adalah angka 4, atau kolom peubah X. Dari langkah 4, kolom Q menghasilkan nilai : Baris S 1 : 120/8 = 15 Baris S 2 : 24/4 = 6 Baris Y : 10/0 = Karena nilai terkecil di atas adalah 6, maka baris yg diganti adalah baris kedua (baris S 2 ), dan digantikan dg peubah X. Dengan menggunakan cara yg sama untuk langkah-langkah berikutnya maka diperoleh Tabel Simplex Ketiga. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 24 12

Tabel Simplex Ketiga Keuntungan yg diperoleh Rp 104,- Perbaikan kombinasi msh mungkin dilakukan karena msh ada nilai positip pd baris Cj Zj Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 25 Tabel Simplex Keempat Keuntungan yg diperoleh Rp 128,- Perbaikan kombinasi tdk dilakukan karena tdk ada lagi nilai positip pd baris Cj Zj : OPTIMAL X 24 unit Y 4 unit Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 26 13

Masalah TRANSPORTASI SALAH SATU MASALAH KHUSUS dlm MASALAH PROGRAM LINIER Ada sejumlah TITIK ASAL yg bersifat sbg TITIK PRODUSEN, yang perlu mendistribusikan sejumlah barang ke beberapa TITIK TUJUAN yang bersifat sbg TITIK KONSUMEN Umumnya menyangkut ALOKASI PENYEBARAN atau PENGANGKUTAN BARANG dr titik asal ke titik tujuan Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 27 Contoh 3 : Sebuah perusahaan pupuk mempunyai 2 pabrik yg terletak di kota A dan B. Pabrik tsb mempunyai kapasitas masing-masing 6 dan 8 ton per hari. Kedua pabrik tsb mempunyai 2 daerah pemasaran, yaitu kota C dan D, yg masing-masing memerlukan 10 dan 4 ton pupuk per hari. Ongkos angkut ditentukan sebesar Rp 1000/ton/km. Skema jalan angkutan dan jarak yg harus ditempuh digambarkan sebagai berikut : Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 28 14

Dari gambar di atas dpt dilihat beberapa kemungkinan cara pengangkutan yg dpt dilakukan, yaitu dr A C D D B C D D Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 29 Penyusunan tabel dimulai dg asumsi bahwa semua produk dr A diangkut ke C semaksimal mungkin. Karena C memerlukan 10 ton, sedangkan A memproduksi 6 ton, maka yg dpt diangkut maksimal adalah 6 ton, shg dr A ke D tdk ada yg perlu diangkut. Sedangkan dr B perlu diangkut ke C sebanyak 4 ton untuk menambah kekurangan dari kebutuhan sebanyak 10 ton, dan sisanya 4 ton diangkut ke D. Alternatif berikutnya dilakukan dg mengubah jumlah yg dibawa dr A ke C menjadi 5 ton, dstnya mengikuti kendala yg ada, yaitu jumlah produk dan kebutuhan. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 30 15

Penyelesaian Contoh 3 dg Metode SIMPLEX Fungsi tujuan: Minimumkan biaya angkut Z = 150.000 X AC + 100.000 X AD + 80.000 X BC + 75.000 X BD Persamaan Kendala: X AC X BC X AC X AD AC + X AD = 6 (ketersediaan di kota A) BC + X BD = 8 (ketersediaan di kota B) AC + X BC = 10 (ketersediaan di kota C) AD + X BD = 4 (ketersediaan di kota D) Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 31 16