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

dokumen-dokumen yang mirip
RISET OPERASI AGRIBISNIS

RISET OPERASI AGRIBISNIS

PENYELESAIAN MODEL LINEAR PROGRAMMING SECARA MATEMATIK (METODE SIMPLEKS)

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

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

Team Dosen Riset Operasional Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

MATA KULIAH RISET OPERASIONAL

contoh soal metode simplex dengan minimum

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

BAB IV. METODE SIMPLEKS

PEMROGRAMAN LINIER. Metode Simpleks

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

PROGRAM LINEAR: METODE SIMPLEX

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

BAB III. METODE SIMPLEKS

BAB LINEAR PROGRAMMING : METODE GRAFIK PENDAHULUAN PENDAHULUAN

BAB II METODE SIMPLEKS

BAB III SOLUSI GRAFIK DAN METODE PRIMAL SIMPLEKS

Pengubahan Model Ketidaksamaan Persamaan

Taufiqurrahman 1

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

Model umum metode simpleks

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

Pemodelan dalam RO. Sesi XIV PEMODELAN. (Modeling)

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

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

Pemrograman Linier (2)

METODE dan TABEL SIMPLEX

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

mempunyai tak berhingga banyak solusi.

Pemrograman Linier (3)

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

MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 IT

PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS

PEMROGRAMAN LINEAR YULIATI,SE,MM

Konsep Primal - Dual

PRAKTIKUM II PEMROGRAMAN LINIER (METODE SIMPLEKS)

contoh soal metode simplex dengan minimum

Metode Simpleks dengan Big M dan 2 Phase

METODE SIMPLEKS MATAKULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan Ke-5

MANAJEMEN PENGEMBILAN KEPUTUSAN

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

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

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

Metode Simpleks Kasus Minimisasi

Model Linear Programming:

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

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

BAB 3 METODE PENELITIAN

Metode Simpleks (Simplex Method) Materi Bahasan

Metode Simplex. Toha Ardi Nugraha

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

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

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

BAHAN KULIAH TEKNIK RISET OPERASI

Analisis Sensitivitas (2)

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

PENERAPAN METODE BRANCH AND BOUND DALAM PENYELESAIAN MASALAH PADA INTEGER PROGRAMMING

Riset Operasional LINEAR PROGRAMMING

Pemrograman Linier (2)

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

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

PROGRAM LINEAR DENGAN METODE SIMPLEX

BAB V PROGRAMA LINIER : METODE SIMPLEKS

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

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

ALGORITMA METODE SIMPLEKS (PRIMAL)

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

LINIEAR PROGRAMMING MATEMATIKA BISNIS ANDRI HELMI M, S.E., M.M.

Metode Simpleks Minimum

BAB II LANDASAN TEORI

MBTI L/O/G/O Analisis Sensitivitas

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

Pemrograman Linier (4)

Danang Triagus Setiyawan ST.,MT

METODE SIMPLEKS (MS)

: METODE GRAFIK. Metode grafik hanya bisa digunakan untuk menyelesaikan permasalahan dimana hanya

PROGRAM LINIER : ANALISIS POST- OPTIMAL. Pertemuan 6

BAB 2 LANDASAN TEORI

Modul Mata Kuliah. Pemrograman Linear MAT Disusun Oleh: Rully Charitas Indra Prahmana

BAB 2 LANDASAN TEORI

Operations Management

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

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

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

Model Linear Programming:

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

PERANGKAT PEMBELAJARAN

BAB VI PROGRAMA LINIER : DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PENYELESAIAN MODEL LINEAR PROGRAMMING SECARA GRAFIK

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Pendahuluan. Secara Umum :

METODE SIMPLEKS KASUS MEMAKSIMUMKAN

BAB II. PEMROGRAMAN LINEAR

BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi:

PROGRAM STUDI AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN, UNIVERSITAS ANDALAS Mata Kuliah : RISET OPERASI AGRIBISNIS Semester : V Pertemuan Ke : 4 BAHAN AJAR Pokok Bahasan : Penyelesaian PL dengan Metode Dosen : Prof. Dr. Ir. Rudi Febriamansyah, MSc Rini Hakimi, SP, Msi Widya Fitriana, SP, Msi Dian Hafizah, SP, MSi

Cakupan Materi 1. Defenisi metode simpleks 2. Bentuk Umum Metode 3. Tahapan penyelesaian 4. Contoh soal 2

Defenisi Suatu metode penyelesaian untuk mencari solusi maksimal secara iteratif (berulang ulang) dimulai dari titik dasar awal (sumber daya belum digunakan) Rumus Umum LP : Z = C 1 X 1 +C 2 X 2 +..+C n X n Kendala : a 11 x 1 + a 12 x 2 + +a 1n x n b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + +a 2n x n b 2

Contoh Permasalahan Suatu perusahaan furniture membuat Meja dan Kursi yang harus diproses melalui perakitan dan pemolesan. Harga satu Meja = $ 8, dan harga satu Kursi = $ 6. Untuk merakit satu Meja dibutuhkan 4 jam, dan untuk satu kursi = 2 jam, maksimum waktu tersedia 60 jam. Sedangkan untuk pemolesai satu Meja dibutuhkan waktu 2 jam, dan untuk satu Kursi = 4 jam, dengan maksimum waktu tersedia 48 jam. Berapakah jumlah Meja dan Kursi dapat dihasilkan untuk mencapai Laba maksimum

Cara penyelesaian dengan metoda simpleks Langkah 1: Robahlah kendala ketidaksamaan menjadi persamaan dengan menambahkan variabel slack atau variabel surplus demikian juga fungsi tujuan dirubah sesuai dengan fungsi perubahan kendala. Pada fungsi tujuan koefisien variabel basis (S) adalah nol. Misal: Fungsi Tujuan: Max Laba = 8 M + 6 K Fungsi Kendala: Perakitan: 4M + 2K < 60 jam Pemolesan: 2M + 2K < 48 jam Menjadi: Z = 8M + 6K + 0S 1 + 0S 2 Kendala: 4M + 2K + S 1 + 0S 2 = 60 jam 2M + 4K + 0S 1 + S 2 = 48 jam Semua Variabel > 0

Langkah 2. Mulailah iterasi pertama berupa rencana dasar awal dengan menggunakan tabel dasar simpleks C j kolom (Laba/unit Kolom paduan produk Kolom konstan Kolom Variabel C j Paduan Produk Jumlah 8 6 0 0 Baris C j M K S 1 S 2 Baris variabel 0 S 1 60 4 2 1 0 dua baris fungsi 0 S 2 48 2 4 0 1 kendala Produk nyata Slack waktu Langkah 3. Pemecahan awal yaitu mulai dengan tidak memproduksi meja dan kursi (titik 0,0 dalam grafik), dengan Cj =0, berarti tersedia jam kerja untuk Meja 60 jam serta untuk Kursi 48 jam (seperti isi tabel di atas)

Langkah 4. Melakukan subsitusi dengan menambah dua baris dalam tabel C j Paduan Produk Jumlah 8 6 0 0 M K S 1 S 2 0 S 1 60 4 2 1 0 0 S 2 48 2 4 0 1 Zj 0 0 0 0 0 Cj - Zj 8 6 0 0 Angka 8 dan 6 pada kolom Cj-Zj menunjukkan penambahan laba setiap penambahan 1 unit M dan K Z j i n 1 b C i j 0 = (0 x 6 0) + (0 x 4 8)

Langkah 5. Pengembangan pemecahan menentukan variabel mana yang akan menambah Laba terbesar berarti variabel M meningkat $ 8 pada kolom Cj-Zj Langkah 6: Menentukan variabel yang diganti menghitung ratio tiap baris persamaan kendala dgn rumus (Jumlah jam tersedia dibagi jam pada kolom M yang terkecil harus diganti berarti S 1 (leaving variable) harus diganti dengan M (entering variable) C j Paduan Produk Jumlah 8 6 0 0 Ratio M K S 1 S 2 0 S 1 60 4 2 1 0 60:4=15 0 S 2 48 2 4 0 1 48:2=24 Zj 0 0 0 0 0 Cj - Zj 8 6 0 0 Angka 4, pada perpotongan kolom masuk dan baris keluar disebut PIVOT ELEMENT

a Langkah 7. Perbaikan merubah baris S1 menjadi M, mengganti angka kolom Cj dari 0 menjadi 8, serta menghitung persamaan baru M dengan rumus (yang lama dibagi dengan pivot element Langkah 8: Untuk baris lainnya (S2), Cj tetap 0, dan persamaan baru dihitung dengan rumus (elemen baris lama (koefisien baris lama x elemen baris baru M) C j Paduan Produk Jumlah 8 6 0 0 Ratio M K S 1 S 2 8 M 15 1 1/2 1/4 0 0 S 2 48- (2x15)= 18 2- (2x1)=0 4- (2x1/2) =3 0- (2x1/4) =-1/2 1- (2x0)=1

UNTUK SEMENTARA KITA PUNYA TABEL SIMPLEX ITERASI PERTAMA SEBAGAI BERIKUT C j Paduan Produk Jumlah 8 6 0 0 Ratio M K S 1 S 2 8 M 15 1 1/2 1/4 0 0 S 2 18 0 3-1/2 1 Zj 120 8 4 2 0 Cj - Zj 0 2-2 0 Masih ada peluang untuk meningkatkan laba, karena angka 2 pada baris Cj-Zj, kolom K, menunjukkan penambahan lama dengan peningkatan variabel K. berarti dapat dilakukan iterasi kembali Z j n i 1 b C i j

ITERASI KEDUA Langkah 1. Menentukan variabel mana yang akan menambah Laba terbesar berarti variabel K meningkat $ 2 pada kolom Cj-Zj Langkah 2: Menentukan variabel yang diganti menghitung ratio tiap baris persamaan kendala dgn rumus (Jumlah dibagi jam tersedia pada kolom K yang terkecil harus diganti berarti S 2 (leaving variable) harus diganti dengan K (entering variable) C j Paduan Produk Jumlah 8 6 0 0 Ratio M K S 1 S 2 8 M 15 1 1/2 1/4 0 15:1/2=30 0 S 2 18 0 3-1/2 1 18:3=6 Zj 120 8 4 2 0 Cj - Zj 0 2-2 0 Angka 3, pada perpotongan kolom masuk dan baris keluar disebut PIVOT ELEMENT

a Langkah 3. Perbaikan merubah baris S2 menjadi K mengganti angka kolom Cj dari 0 menjadi 6, serta menghitung persamaan baru K dengan rumus (yang lama dibagi dengan pivot element Langkah 4. Untuk baris lainnya (S2), Cj dari M tetap 8, dan persamaan baru dihitung dengan rumus (elemen baris lama (koefisien baris lama x elemen baris baru M) C j Paduan Produk 8 M 15- (1/2x6) =12 Jumlah 8 6 0 0 Ratio M K S 1 S 2 1- (1/2x0) =1 1/2- (1/2x1) =0 ¼ - (1/2x - 1/6 = 1/3 6 K 18:3=6 0:3=0 3:3=1-1/2:3 =-1/6 0- (1/2x1/ 3) =-1/6 1:3 =1/3

HASIL ITERASI KEDUA C j Paduan Produk Jumlah 8 6 0 0 Ratio M K S 1 S 2 8 M 12 1 0 1/3 1/6 6 K 6 0 1-1/6 1/3 Zj 132 8 6 5/3 2/3 Cj - Zj 0 0-5/3-2/3 Nilai selisih Cj-Zj pada variabel M dan K sudah 0, berarti tidak ada lagi peluang untuk meningkatkan laba sudah optimum Z j i n 1 b C i j Kesimpulan: Laba maksimum sebesar $ 132 diperoleh dengan kombinasi produk meja sebanyak 12 buah dan Kursi sebanyak 6 buah. *total jam kerja perakitan: 4 (12) + 2(6) = 60 jam *total jam kerja pemolesan: 2 (12) + 4(6) = 48 jam

Latihan: No. 1 Persamaan matematis suatu program linier adalah sbb: Maksimisasi: Z = 3 X1 + 2 X2 Dengan pembatas: 4 X1 + 5 X2 < 60 2 X1 + 2 X2 < 30 X1, X2 > 0 Carilah harga X1, X2 dan Z

Latihan: PT Unilever bermaksud membuat 2 jenis sabun, yakni sabun bubuk dan sabun batang. Untuk itu dibutuhkan 2 macam zat kimia, yaitu A dan B. Jumlah zat kimia tersedia adalah A = 200 kg, dan B = 360 kg. Untuk membuat 1 kg sabun bubuk dibutuhkan 2 kg A dan 6 kg B. Untuk membuat 1 kg sabun batang dibutuhkan 5 kg A dan 3 kg B. Bila keuntungan yang diperoleh dari setiap membuat 1 kg sabun bubuk = $3, Sedangkan dari setiap 1 kg sabun batang = $2, berapa jumlah kg sabun bubuk dan sabun batang sebaiknya diproduksi untuk mendapat keuntungan maksimum.

POKOK BAHASAN: Bahan Bacaan Levin, Ricard I, David S Rubin, Joel P Stinson, Everette S Gardner. 1993. Pengambilan Keputusan Secara Kuantitatif (Quantitative Approaches to Management). Rajawali Pers. Jakarta Bronson, Ricard. 1991. Seri Buku Schaum,s, Teori dan Soal-soal Operations Research. Penerbit Erlangga. Jakarta. Dimiyati, Tjutju tarliah dan Ahmad Dimyati. 2009. Operations Research. Model-model Pengambilan Keputusan. Penerbit Sinar Baru Algesindo. Bandung. Taha, Hamdy A. 1996. Riset Operasi. Binarupa Aksara. Jakarta.