GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) DAN MATA KULIAH : PENELITIAN OPERSIONAL BISNIS KODE MATA KULIAH : ANI / 3 (-) Disusun Oleh: Peer Group Keuangan JURUSAN ILMU ADMINISTRASI BISNIS FAKULTAS ILMU SOSIAL ILMU POLITIK UNIVERSITAS LAMPUNG 009
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN JUDUL MATA KULIAH : Penelitian Operasional Bisnis NOMER KODE/SKS : ANI / 3 DESKRIPSI SINGKAT : Mata Kuliah ini mempelajari tentang Linear Programming, Solusi Grafik dan Metode, Solusi awal buatan (artificial starting solution) untuk primal simpleks, LP: Revised Simpleks, Dualitas, analisa Sensitivitas, Metode Transportasi., Model Penugasan, Teori Permainan, Pemrograman Dinamis TUJUAN INSTRUKSIONAL UMUM : Setelah menyelesaikan mata kuliah ini, mahasiswa diharapkan dapat mengerti, memahami dan mampu menjelaskan bagaimana aspek-aspek dalam riset operasi bisnis. Minggu Pokok Bahasan dan TIU Sub Bahasan dan Sasaran Belajar Pendahuluan: Mahasiswa memahami falsafah RO dan hubungannya dengan pengambilan keputusan Linear Programming (LP):Formulasi Masalah dan Pemodelan. Mahasiswa mampu memahami permasalahan dan membuat mode matematik Pengertian RO. Mahasiswa mampu menjelaskan arti dan kegunaan RO, serta dasar perkembangannya..ro dalam pengambilan keputusan. Mahasiswa memahami peranan RO dalam pengambilan keputusan pada manajemen level menengah ke atas. Model-model RO. Mahasiswa memahami modelmodel RO dan mampu menentukan mode yang paling tepat untuk berbagai masalah. RO dalam manajemen/akuntansi. Mahasiswa memahami penggunaan RO dalam bidang masingmasing. Bentuk Umum LP. Mahasiswa memahami bentuk umum LP. Bentuk baku LP. Mahasiswa mampu mengubah bentuk umum menjadi bentuk baku. Tujuan, Kendala dan Alternatif dalam RO. Mahasiswa mampu mengidentifikasi tujuan, kendala dan alternatif dalam setiap permasalahan. Cara Pengaja ran Media Tugas Ref. Papan transpar ansi - Papan Transpa ransi Dua atau tiga soal untuk membu at
3. 4 5 6 LP: Solusi Grafik dan Metode Primal Simpleks Mhs mampu menyelesiakan permasalahan menggunakan solusi grafik LP: Solusi awal buatan (artificial starting solution) untuk primal simpleks. Mahasiswa memahami penggunaan bentuk solusi awal buatan. 7 LP: Revised Simpleks. Mahasiswa mampu menggunakan metode revised simpleks. Pemodelan Matematik Tujuan. Mahasiswa mampu membuat model matematik untuk kedua bentuk tujuan. Pemodelan matematik kendala/pembatas. Mahasiswa mampu membentuk model matematik pembatas/constraint. Solusi Grafik. Mahasiswa mampu menggambarkan fungsi kendala dan tujuan pada sumbu koordinat XY dan mampu menentukan solusi optimal. Tabel simpleks. Mahasiswa mampu membentuk tabel simpleks berdasarkan bentuk baku. Penentuan solusi basis/dasar Mahasiswa dapat menentukan solusi dasar, variabel basis/dasar.. Penentuan solusi optimal. Mahasiswa mampu menggunakan algoritma simpleks untuk mendapatkan solusi optimal dan mampu membaca tabel optimal. Metode Big M. Mahasiswa dapat menggunakan metode Big M. Metode Dua Fase. Mahasiswa mampu menggunakan metode Dua Fase. Metode Dual Simpleks. Mahasiswa mampu menggunakan metode dual simpleks Kasus-kasus khusus dalam aplikasi metode simpleks. Mahasiswa mampu mengindentifikasi kasus-kasus khusus. Model LP standar dalam bentuk matriks. Mahasiswa mampu membentuk matriks dari mode matematik. Tabel simpleks dalam bentuk matriks. Mahasiswa mampu memahami bentuk simpleks dalam bentuk matriks. Papan Transpa ransi Papan Transpa ransi model matema tik soal diselesa ikan menggu nakan solusi grafik dan atau 3 soal dgn simplek s /3 soal diselesa ikan dgn Big M, Dua Fase atau Dual. Papan Soalsoal Transpa diselesa ransi ikan dgn
8 LP: Dualitas, analisa Sensitivitas. Mahasiswa mampu menggunakan dualitas, dan analisa sensitivitas. 9 LP: Metode Transportasi. Mahasiswa mampu memahami penggunaan metode transportasi dan menyelesaikan kasus-kasus metode transportasi, baik untuk supply = demand ataupun supply demand. 0 LP: Model Penugasan. Mahasiswa mampu memahami penggunaan model penugasan.. Teori Permainan. Mahasiswa mampu menggunakan teori permainan. Algoritma Revised simpleks. Mahasiswa dapat menyelesaikan permasalahan menggunakan revised simpleks. Solusi permasalahan dual. Mahasiswa mampu menyelesaikan permasalahan dual. Interpretasi ekonomis permasalahan dual. Mahasiswa dapat mengartikan solusi permasalahan dual. Analisa sensitifitas atau postoptimal. Mahasiswa memahami penggunaan analisa sensitifitas. Definisi dan aplikasi model transportasi. Mahasiswa mampu mengidentifikasi permasalahan yang dapat diselesaikan dengan metode transportasi. Solusi awal metode transportasi: North West Corner (NWC). Mahasiswa mampu menggunakan metode NWC. The Least Cost (LC). Mahasiswa mampu menggunakan metode LC. Vogel s Aproximation Methods (VAM). Mahasiswa mampu menggunakan VAM. Solusi Optimal. Mahasiswa mampu menentukan solusi optimal Model Penugasan menggunakan Metode Hungarian. Mahasiswa mampu membentuk tabel penugasan dan menyelesaikannya sampai solusi optimal menggunakan Metode Hungarian, baik untuk jumlah tugas=jumlah pekerja ataupun jumlah tugas jumlah pekerja. Solusi Optimal Two-Person Zero-Sum Game. Mahasiswa dapat menentukan permainan dalam twoperson zero-sum game dan menyelesaikannya menggunakan strategi murni.. Strategi Campuran. Mahasiswa mampu menyelesaikan permainan menggunakan startegi campuran. Papan Transpa ransi Papan Transpa ransi revised simplek s. Soal primal dual, & analisa sensitiv itas. Soalsoal metode transpo rtasi. Papan Soalsoal Transpa penuga ransi san. Papan Soalsoal Transpa teori ransi permai nan 3
3 Pemrograman Dinamis. Mahasiswa memahami kegunaan pemrograman dinamis dan dapat menggunakannya. Solusi Grafik.mahasiswa mampu menyelesaikan permainan menggunakan solusi grafik. Solusi permainan (MxN) menggunakan LP. Mahasiswa mampu menyelesaikan permainan untuk (MxN) strategi menggunakan simpleks. Elemen Pemrograman Dinamis. Mahasiswa mampu menentukan elemen-elemen permasalahan pemrograman dinamis. Metode Langkah Maju (Forward Method). Mahasiswa mampu menggunakan metode langkah maju. Metode Langkah Mundur (Backward Method). Mahasiswa mampu menggunakan metode langkah mundur. Papan Soalsoal Transpa pemrog ransi raman dinamis. 4
Kode mata kuliah : ANI Waktu pertemuan : 50 menit Pertemuan ke :. Khusus : Pada akhir pertemuan mahasiswa mengenal permasalahan sistem yang kompleks, memahami pentingnya pemecahan masalah secara sistematis dan memahami model serta jenis-jenis model yang bersifat deterministik dengan variabel kontinyu dan diskrit. Pengantar pemodelan yang bersifat deterministik dengan variabel-variabel kontinyu maupun diskrit yang integer Pendahuluan Pengenalan model dan permasalahannya D. Belajar Mengajar Pengajar Pendahuluan Menjelaskan permasalahan sistem yang kompleks dan pentingnya pemecahan masalah secara sistematis relevan mengenai jenis-jenis model yang bersifat deterministik dengan variabel kontinyu dan diskrit Penutup Merangkum materi yang sudah Media & Alat Mahasiswa Pengajaran Memperhatikan Papan tulis Memperhatikan & mencatat OHP & White Board Memperhatikan - Memberikan latihan (tes lisan), untuk memonitor pemahaman mahasiswa mengenai materi yang diberikan Memberikan umpan balik terhadap latihan yang diberikan F. Referensi 5
. Taha, Hamdy, Operation Research : An Introduction, The Mac Millan Co., New York, 996, p. -4. P. Siagian, Penelitian Operasional : Teori dan Praktek, UI Pres, Jakarta, 987, p. - Kode mata kuliah : ANI Waktu pertemuan : 300 menit (@ 50 menit) Pertemuan ke :. Khusus : Pada akhir pertemuan mahasiswa mampu membuat model matematis dan memformulasikannya dalam bentuk programa linier dan geometri, serta memahami dan mengetahui pemecahan masalah dengan kendala-kendala yang ada. Formulasi programa linier dan geometri Konsep dasar programa linier dan geometri Formulasi matematis dan permasalahan D. Belajar Mengajar Pengajar Pendahuluan Menjelaskan cakupan materi formulasi programa linier dan geometri Konsep dasar programa linier dan geometri Formulasi matematis dan permasalahan Penutup Merangkum materi yang sudah Mahasiswa Media & Alat Pengajaran Memperhatikan Papan tulis Memperhatikan OHP & White & mencatat Board Memperhatikan - Menyelesaikan suatu permasalahan programa linier dan geometri Memberikan umpan balik terhadap latihan yang diberikan 6
F. Referensi. Bazaraa, Mokhtar S, and John J. Jarvic, Linear Programming and Network Flow, John Wiley & Sons, 990, p. -37. Taha, Hamdy, Operation Research : An Introduction, The Mac Millan Co., New York, 996, p. 5-59 Kode mata kuliah : ANI Waktu pertemuan : 50 menit Pertemuan ke : 3. Khusus : Pada akhir pertemuan mahasiswa mengetahui dan mampu membuat formulasi matematis dan model yang sesuai dengan persoalan yang ada di kehidupan nyata. Algoritma simpleks Model matematis algoritma simpleks Formulasi model deterministik untuk lebih dari dua variabel D. Belajar Mengajar Pengajar Pendahuluan Mengupas sedikit materi sebelumnya dan menjelaskan cakupan materi algoritma simpleks Model matematis algoritma simpleks Formulasi model deterministik untuk lebih dari dua variabel Penutup Merangkum materi yang sudah Mahasiswa Media & Alat Pengajaran Memperhatikan Papan tulis Memperhatikan OHP & White & mencatat Board Memperhatikan - Menyelesaikan suatu permasalahan algoritma simpleks Memberikan umpan balik terhadap latihan yang diberikan 7
F. Referensi. Bazaraa, Mokhtar S, and John J. Jarvic, Linear Programming and Network Flow, John Wiley & Sons, 990, p. 8-35. Taha, Hamdy, Operation Research : An Introduction, The Mac Millan Co., New York, 996, p. 60-7 3. Bronson R., Operation Research : Teori dan Soal-soal, Erlangga, Jakarta, 993, p. 36-49 Kode mata kuliah : ANI Waktu pertemuan : 300 menit (@50 menit) Pertemuan ke : 4-5. Khusus : Pada akhir pertemuan mahasiswa mengetahui perlakuan terhadap formulasi model yang mengalami penyimpangan dari bentuk standar. Metode simpleks standar dan revisi Bentuk standar metode simpleks Berbagai bentuk penyimpangan dan penyelesain persoalan D. Belajar Mengajar Pengajar Mahasiswa Media & Alat Pengajaran Pendahuluan Mengupas sedikit materi Memperhatikan Papan tulis sebelumnya dan menjelaskan cakupan materi metode simpleks standar dan revisi Memperhatikan & mencatat OHP & White Board Bentuk standar metode simpleks Berbagai bentuk penyimpangan dan penyelesain persoalan Penutup Merangkum materi yang sudah Memperhatikan - 8
Menyelesaikan permasalahan metode simpleks bentuk standar dan penyimpangan Memberikan umpan balik terhadap latihan yang diberikan F. Referensi. Bazaraa, Mokhtar S, and John J. Jarvic, Linear Programming and Network Flow, John Wiley & Sons, 990, p. 37-4. Taha, Hamdy, Operation Research : An Introduction, The Mac Millan Co., New York, 996, p. 8-43 Kode mata kuliah : ANI Waktu pertemuan : 300 menit (@50 menit) Pertemuan ke : 6-7. Khusus : Pada akhir pertemuan mahasiswa mengetahui perlakuan terhadap formulasi model yang mengalami penyimpangan dari bentuk standar. Dualitas model-model deterministik dan aplikasinya Model matematis Formulasi matematis deterministik Perlakuan implementasi model D. Belajar Mengajar Pengajar Pendahuluan Menjelaskan cakupan materi dualitas model-model deterministik dan aplikasinya Model matematis Formulasi matematis deterministik Mahasiswa Media & Alat Pengajaran Memperhatikan Papan tulis Memperhatikan OHP & White & mencatat Board 9
Perlakuan implementasi model Penutup Merangkum materi yang sudah Memperhatikan - Menyelesaikan suatu permasalahan Memberikan umpan balik terhadap latihan yang diberikan dan diskusi F. Referensi. Bazaraa, Mokhtar S, and John J. Jarvic, Linear Programming and Network Flow, John Wiley & Sons, 990, p. 43-77. Taha, Hamdy, Operation Research : An Introduction, The Mac Millan Co., New York, 996, p. 44-6 3. P. Siagian, Penelitian Operasional : Teori dan Praktek, UI Pres, Jakarta, 987, p. 30-53 Kode mata kuliah : ANI Waktu pertemuan : 50 menit Pertemuan ke : 8. Khusus : Pada akhir pertemuan mahasiswa memahami perubahan yang terjadi pada model yang telah dibuat jika terjadi perubahan pada sumber atau batasan-batasan yang ada, dan mampu menentukan besarnya perubahan yang dapat mengubah fungsi tujuan. Analisis sensitivitas Model matematis Perubahan pada kendala Tingkat atau range sensitivitas D. Belajar Mengajar Pengajar Pendahuluan Mengupas sedikit materi sebelumnya dan menjelaskan cakupan materi analisis sensitivitas Media & Alat Mahasiswa Pengajaran Memperhatikan Papan tulis 0
Model matematis Perubahan pada kendala Tingkat atau range sensitivitas Penutup Merangkum materi yang sudah Memperhatikan & mencatat OHP & White Board Memperhatikan - Menyelesaikan suatu permasalahan Memberikan umpan balik terhadap latihan yang diberikan dan diskusi F. Referensi. Bazaraa, Mokhtar S, and John J. Jarvic, Linear Programming and Network Flow, John Wiley & Sons, 990, p. 78-39. Taha, Hamdy, Operation Research : An Introduction, The Mac Millan Co., New York, 996, p. 63-0 3. Bronson R., Operation Research : Teori dan Soal-soal, Erlangga, Jakarta, 993, p. 50-60 Kode mata kuliah : ANI Waktu pertemuan : 450 menit (@ 50 menit) Pertemuan ke : 9-0. Khusus : Pada akhir pertemuan mahasiswa memahami metode transportasi optimal dari bermacammacam sumber yang mempunyai kapasitas berbeda kepada daerah yang membutuhkan. Transportasi problem Prinsip dasar transportasi Model matematis permasalahan Jenis-jenis metode transportasi D. Belajar Mengajar Pengajar Mahasiswa Media & Alat Pengajaran Pendahuluan Menjelaskan cakupan materi Memperhatikan Papan tulis
transportasi problem Prinsip dasar transportasi Model matematis permasalahan Jenis-jenis metode transportasi Memperhatikan & mencatat OHP & White Board Penutup Merangkum materi yang sudah Memperhatikan - Menyelesaikan suatu permasalahan transportasi Memberikan umpan balik terhadap latihan yang diberikan dan dsikusi F. Referensi. Bazaraa, Mokhtar S, and John J. Jarvic, Linear Programming and Network Flow, John Wiley & Sons, 990, p. 477-498. Taha, Hamdy, Operation Research : An Introduction, The Mac Millan Co., New York, 996, p. 0-4 3. P. Siagian, Penelitian Operasional : Teori dan Praktek, UI Pres, Jakarta, 987, p. 54-93 Kode mata kuliah : ANI Waktu pertemuan : 50 menit Pertemuan ke :. Khusus : Pada akhir pertemuan mahasiswa memahami metode pengambilan keputusan dan penyusunan model dari sistem deterministik yang berasal dari kehidupan nyata serta memahami metode penugasan optimal dari bermacam-macam sumber yang produktif atau personalia yang punya tingkat efisiensi yang berbeda. Assigment problem Prinsip dasar penugasan Model matematis permasalahan D. Belajar Mengajar
Pengajar Pendahuluan Menjelaskan cakupan materi assigment problem Prinsip dasar penugasan Model matematis permasalahan Penutup Merangkum materi yang sudah Mahasiswa Media & Alat Pengajaran Memperhatikan Papan tulis Memperhatikan OHP & White & mencatat Board Memperhatikan - Menyelesaikan suatu permasalahan penugasan Memberikan umpan balik terhadap latihan yang diberikan F. Referensi. Bazaraa, Mokhtar S, and John J. Jarvic, Linear Programming and Network Flow, John Wiley & Sons, 990, p. 499-5. Taha, Hamdy, Operation Research : An Introduction, The Mac Millan Co., New York, 996, p. 5-9 Kode mata kuliah : ANI Waktu pertemuan : 50 menit Pertemuan ke :. Khusus : Pada akhir pertemuan mahasiswa memahami penyelesaian masalah untuk menghasilkan sulusi optimal (terbaik). Maximal flow problem Definisi masalah Klasifikasi dan jenis permasalahan Solusi optimal dari masalah 3
D. Belajar Mengajar Pengajar Pendahuluan Mengupas sedikit materi sebelumnya Definisi masalah Klasifikasi dan jenis permasalahan Solusi optimal dari masalah Penutup Merangkum materi yang sudah Mahasiswa Media & Alat Pengajaran Memperhatikan Papan tulis Memperhatikan OHP & White & mencatat Board Memperhatikan - Menyelesaikan suatu kasus (permasalahan) F. Referensi. Bazaraa, Mokhtar S, and John J. Jarvic, Linear Programming and Network Flow, John Wiley & Sons, 990, p. 563-57. Taha, Hamdy, Operation Research : An Introduction, The Mac Millan Co., New York, 996, p. 97-38 3. Bronson R., Operation Research : Teori dan Soal-soal, Erlangga, Jakarta, 993, p. 93-0 Kode mata kuliah : ANI Waktu pertemuan : 50 menit Pertemuan ke : 3. Khusus : Pada akhir pertemuan mahasiswa memahami cara mencari jalur terpendek atau waktu tersingkat untuk menyelesaikan suatu proyek. Network basic shortest path Konsep dasar 4
Formulasi matematis dan permasalahannya Minimasi waktu atau biaya D. Belajar Mengajar Pengajar Pendahuluan Menjelaskan cakupan materi network basic shortest path Konsep dasar Lintasan kritis/jalur kritis Minimasi waktu atau biaya Penutup Merangkum materi yang sudah Mahasiswa Media & Alat Pengajaran Memperhatikan Papan tulis Memperhatikan OHP & White & mencatat Board Memperhatikan - Menyelesaikan suatu permasalahan proyek Memberikan umpan balik terhadap latihan yang diberikan dan diskusi F. Referensi. Bazaraa, Mokhtar S, and John J. Jarvic, Linear Programming and Network Flow, John Wiley & Sons, 990, p. 57-65. Taha, Hamdy, Operation Research : An Introduction, The Mac Millan Co., New York, 996, p. 8-95 3. Bronson R., Operation Research : Teori dan Soal-soal, Erlangga, Jakarta, 993, p. 93-0 5