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

dokumen-dokumen yang mirip
Teknik Riset Operasi. Oleh : A. AfrinaRamadhani H. Teknik Riset Operasi

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

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

BAB IV. METODE SIMPLEKS

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

Danang Triagus Setiyawan ST.,MT

BAB II METODE SIMPLEKS

Pemrograman Linier (3)

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

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

METODE dan TABEL SIMPLEX

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

BAB III. METODE SIMPLEKS

Pengubahan Model Ketidaksamaan Persamaan

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

ALGORITMA METODE SIMPLEKS (PRIMAL)

Metode Simpleks dengan Big M dan 2 Phase

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

Penentuan Solusi Optimal MUHLIS TAHIR

Model umum metode simpleks

Pemrograman Linier (2)

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

MATA KULIAH RISET OPERASIONAL

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

BAB III SOLUSI GRAFIK DAN METODE PRIMAL SIMPLEKS

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

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

BAB II KAJIAN PUSTAKA. Pada bab ini akan diberikan landasan teori tentang optimasi, fungsi, turunan,

PROGRAM LINEAR: METODE SIMPLEX

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Team Dosen Riset Operasional Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

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

contoh soal metode simplex dengan minimum

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

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

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

PEMROGRAMAN LINIER. Metode Simpleks

PENYELESAIAN MODEL LINEAR PROGRAMMING SECARA MATEMATIK (METODE SIMPLEKS)

Taufiqurrahman 1

BAB II LANDASAN TEORI

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

METODE SIMPLEKS MATAKULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan Ke-5

Konsep Primal - Dual

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

Operations Management

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

Modul Pendalaman Materi Program Linear, PPG Dalam Jabatan hal 1

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB VI PROGRAMA LINIER : DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS

DIKTAT MATEMATIKA II

Metode Simpleks Dengan Tabel. Tabel simpleks bentuk umum

BAB 2 LANDASAN TEORI

Analisis Sensitivitas (2)

Dual Pada Masalah Maksimum Baku

Bab 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengantar Proses Stokastik

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

Pemrograman Linier (2)

BAB V PROGRAMA LINIER : METODE SIMPLEKS

PEMROGRAMAN LINEAR I KOMANG SUGIARTHA

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

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 II KAJIAN PUSTAKA

ANALISIS POSTOPTIMAL/SENSITIVITAS

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Perencanaan Produksi

Perhatikan model matematika berikut ini. dapat dibuat tabel

BAB VI. DUALITAS DAN ANALISIS POSTOPTIMAL

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

PRAKTIKUM II PEMROGRAMAN LINIER (METODE SIMPLEKS)

TINJAUAN PRIMAL-DUAL DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN

PROGRAM LINEAR DENGAN METODE SIMPLEX

Riset Operasional LINEAR PROGRAMMING

BAB I PENGANTAR PROGRAM LINIER

PROGRAM LINIER : ANALISIS POST- OPTIMAL. Pertemuan 6

Bab 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

METODE SIMPLEKS KASUS MEMAKSIMUMKAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Bentuk Standar. max. min

PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS

Bab 2 LANDASAN TEORI

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

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

KOMBINASI PERSYARATAN KARUSH KUHN TUCKER DAN METODE BRANCH AND BOUND PADA PEMROGRAMAN KUADRATIK KONVEKS BILANGAN BULAT MURNI

PENERAPAN METODE BRANCH AND BOUND DALAM PENYELESAIAN MASALAH PADA INTEGER PROGRAMMING

Pemrograman Linier (4)

BAB III PEMBAHASAN. linear yang dinyatakan dengan fungsi tujuan dan fungsi kendala yang memiliki

III. METODE PENELITIAN

PENERAPAN LOGIKA FUZZY PADA PROGRAM LINEAR

METODE SIMPLEKS (THE SIMPLEX METHOD)

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

mempunyai tak berhingga banyak solusi.

TEORI DUALITAS & ANALISIS SENSITIVITAS

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

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

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

Transkripsi:

Fungsi kendala tidak hanya dibentuk oleh pertidaksamaan tetapi juga oleh pertidaksamaan dan/atau persamaan =. Fungsi kendala dengan pertidaksamaan mempunyai variabel surplus, tidak ada variabel slack. Karena variabel surplus tidak bisa menjadi variabel basis awal maka harus ditambahkan satu variabel baru yang berfungsi sebagai variabel basis awal. Variabel yang dapat berfungsi sebagai variabel basis awal hanya variabel slack dan variabel buatan (artificial variables)

Jika semua fungsi kendala menggunakan pertidaksamaan maka variabel basis awal semuanya adalah variabel slack. Penyelesaian solusi optimal untuk kasus ini dilakukan dengan cara yang sudah diperkenalkan sebelumnya. Jika fungsi kendala menggunakan pertidaksamaan dan/atau maka variabel basis awalnya adalah variabel slack dan/ atau variabel buatan. Penyelesaian solusi optimalnya diselesaikan dengan metode Big M, Dua Fase atau Dual Simpleks.

Jika fungsi kendala ada yang menggunakan persamaan maka variabel buatan akan ditemukan pada variabel basis awal. Penyelesaian solusi optimal dilakukan dengan metode Big M atau Dua Fase.

Perbedaan antara metode Big M dengan metode Simpleks terletak pada pembentukan tabel awal. Jika fungsi kendala menggunakan bentuk pertidaksamaan, perubahan bentuk umum ke bentuk baku memerlukan satu variabel surplus. Variabel surplus tidak dapat berfungsi sebagai variabel basis awal, karena koefisiennya bertanda negatif. Sebagai variabel basis pada solusi awal harus ditambahkan satu variabel buatan Variabel buatan pada solusi optimal harus bernilai 0, karena variabel ini memang tidak ada.

Teknik yang digunakan untuk memaksa variabel buatan bernilai 0 adalah dengan cara sebagai berikut : Penambahan variabel buatan pada fungsi kendala yang tidak memiliki variabel slack, menuntut penambahan variabel buatan pada fungsi tujuan. Jika fungsi tujuan adalah maksimasi, maka variabel buatan pada fungsi tujuan mempunyai koefisien +M; jika fungsi tujuan adalah minimasi, maka variabel buatan pada fungsi tujuan mempunyai koefisien M.

Karena koefisien variabel basis pada tabel simpleks harus bernilai 0, maka variabel buatan pada fungsi tujuan harus digantikan nilai dari fungsi kendala yang memuat variabel buatan tersebut.

Kendala 1 dan 2 tidak mempunyai variabel slack, sehingga tidak ada variabel basis awal. Untuk berfungsi sebagai variabel basis awal, pada kendala 1 dan 2 ditambahkan masingmasing satu variabel buatan. Bentuk baku Big- M adalah :

Metode Dua Fase digunakan pada variabel basis awal terdiri dari variabel buatan. Pada metode ini proses optimasi dilakukan dalam dua tahap. Tahap pertama merupakan proses optimasi variabel buatan, sedangkan proses optimasi variabel keputusan dilakukan pada tahap kedua. Karena variabel buatan sebenarnya tidak ada (hanya ada di atas kertas), maka tahap pertama dilakukan untuk memaksa variabel buata bernilai 0.

Karena A 1 dan A 2 berfungsi sebagai variabel basis pada solusi awal, maka koefisiennya pada fungsi tujuan harus sama dengan 0. Untuk mencapai itu, maka nilai A 1 pada fungsi kendala pertama digantikan (kendala yang memuat A 1 ) dan nilai A 2 dari fungsi kendala ketiga (kendala yang memuat A 2 ). Dari kendala-1 diperoleh : Dari kendala 3 diperoleh :

Metode dual simpleks digunakan jika tabel optimal tidak layak. Jika fungsi kendala ada yang menggunakan pertidaksamaan dan tidak ada = dalam bentuk umum Persamaan Linear, maka metode dual simpleks dapat digunakan

Semua kendala menggunakan pertidaksamaan. Kendala dengan pertidaksamaan ini dapat diubah ke pertidakasamaan dengan mengalikan pertidaksamaan dengan -1

Tabel di atas optimal tapi tidak layak (ingat untuk fungsi tujuan minimasi, tabel sudah optimal jika semua koefisien baris tujuan sudah negatif atau 0. Untuk membuat tabel tersebut layak, kita harus gunakan metode dual simpleks.

Tentukan baris pivot. Baris pivot adalah baris dengan nilai kanan negatif terbesar. Jika negatif terbesar lebih dari satu, pilih salah satu sembarang. Tentukan kolom pivot. Kolom pivot diperoleh dengan terlebih dahulu membagi nilai baris z dengan baris pivot. Dalam hal ini semua nilai baris pivot dapat menjadi pembagi kecuali nilai 0. Kolom pivot adalah kolom dengan rasio pembagian mutlak terkecil. Jika rasio pembagian mutlak terkecil lebih dari satu, pilih salah satu secara sembarang.

Pembentukan tabel berikut sama dengan prosedur dalam primal simpleks. Gunakan tabel simpleks berikut :