LINEAR PROGRAMMING. 1. Pengertian 2. Model Linear Programming 3. Asumsi Dasar Linear Programming 4. Metode Grafik

dokumen-dokumen yang mirip
Operations Management

PROGRAM LINIER METODE GRAFIK

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

CCR-314 #2 Pengantar Linear Programming DEFINISI LP

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

PENDAHULUAN. Buku Bacaan Sementara : Diktat Gunadarma penulis Media Anugrah Ayu Riset Operasi penulis a.l. Pangestu Subagyo, T.

BAB 2 LANDASAN TEORI

LINEAR PROGRAMMING. Pembentukan model bukanlah suatu ilmu pengetahuan tetapi lebih bersifat seni dan akan menjadi dimengerti terutama karena praktek.

Manajemen Operasional

BAB 2 LANDASAN TEORI

DEFINISI LP FUNGSI-FUNGSI DALAM PL MODEL LINEAR PROGRAMMING. Linear Programming Taufiqurrahman 1

MODUL PRAKTIKUM RISET OPERASIOANAL (ATA 2011/2012)

a. untuk (n+1) genap: terjadi ekstrem, dan jika (ii) f (x ) > 0, maka f(x) mencapai minimum di titik x.

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

III KERANGKA PEMIKIRAN

Matematika Bisnis (Linear Programming-Metode Grafik Minimisasi) Dosen Febriyanto, SE, MM.

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA

Pemrograman Linier (Linear Programming) Materi Bahasan

Team Dosen Riset Operasional Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

BAB 2. PROGRAM LINEAR

CCR314 - Riset Operasional Materi #3 Ganjil 2015/2016 CCR314 RISET OPERASIONAL

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

Metode Grafik. Sistem dan Bidang Kerja. Langkah-langkah Metode Grafik. Metode Grafik Program Linear Taufiqurrahman 1

MODUL PRAKTIKUM RISET OPERASIONAL 1

OPERATIONS RESEARCH. oleh Bambang Juanda

Sejarah Perkembangan Linear Programming

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Taufiqurrahman 1

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

MODEL DAN PERANAN RO DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN

BAB 3 LINEAR PROGRAMMING

TEORI DUALITAS & ANALISIS SENSITIVITAS

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

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

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

LINEAR PROGRAMMING MODEL SIMPLEX

BAB IV PROGRAMA LINIER : METODE GRAFIK

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB LINEAR PROGRAMMING : METODE GRAFIK PENDAHULUAN PENDAHULUAN

III. KERANGKA PEMIKIRAN

Pendahuluan. Secara Umum :

KERANGKA PEMIKIRAN Kerangka Pemikiran Teoritis

BAB III. KERANGKA PEMIKIRAN

Dosen Pembina: HP :

Dosen Pengampu : Dwi Sulistyaningsih

ANALISIS PENENTUAN KOMBINASI PRODUK OPTIMAL PADA PT. PISMATEX DI PEKALONGAN

TEKNIK RISET OPERASI

MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 IT

Model Matematis (Program Linear)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

III KERANGKA PEMIKIRAN

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

Danang Triagus Setiyawan ST.,MT

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

III KERANGKA PEMIKIRAN

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

Pengantar Teknik Industri TIN 4103

BAB III METODE PENELITIAN

OPTIMALISALI KASUS PEMROGRAMAN LINEAR DENGAN METODE GRAFIK DAN SIMPLEKS

OPTIMASI TARGET PRODUKSI FINGERJOINT di PT. KM

PEMROGRAMAN LINEAR YULIATI,SE,MM

MEDIA PEMBELAJARAN RISET OPERASI UNTUK METODE DUALITY LINIER PROGRAMMING BERBASIS MULTIMEDIA

Bab 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 MODEL OPTIMISASI. 1. Pengertian 2. Kendala Model Optimisasi 3. Formulasi Model Optimisasi

III. KERANGKA PEMIKIRAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

III. METODE PENELITIAN

BAB II LANDASAN TEORI. Pemrograman linear (PL) ialah salah satu teknik dari riset operasi untuk

BAB 3 METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dilakukan memiliki tujuan studi yaitu studi deskriptif.

MONOGRAF EFEKTIVITAS PERENCANAAN PRODUKSI DENGAN PENDEKATAN DE NOVO PROGRAMMING IRIANI UPN VETERAN JAWA TIMUR

III KERANGKA PEMIKIRAN

Model Linear Programming:

Bagaimana cara menyelesaikan persoalan Linier Programming and Integer Programming dengan

BAGIAN III OPTIMASI DENGAN SOLVER

MANAGEMENT SCIENCE ERA. Nurjannah

III KERANGKA PEMIKIRAN

OPERATION RESEARCH-1

PEMROGRAMAN KOMPUTER KODE MODUL: TIN 202 MODUL III LINEAR PROGRAMMING DAN VISUALISASI

PENELITIAN OPERASIONAL PERTEMUAN #9 TKT TAUFIQUR RACHMAN PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI

BAB 2 Alamanda. LINEAR PROGRAMMING: METODE GRAFIK Fungsi Tujuan Maksimasi dan Minimasi

TIN102 - Pengantar Teknik Industri Materi #8 Ganjil 2016/2017 TIN102 PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI

Teknik Riset Operasional Semester Genap Tahun Akademik 2015/2016 Teknik Informatiaka UIGM


Integer Programming (Pemrograman Bulat)

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 PROGRAM LINEAR

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Salah satu elemen dalam perusahaan yang sangat penting adalah Sumber

APLIKASI PROGRAM INTEGER PADA PERUMAHAN BUMI SERGAI DI SEI RAMPAH

BAB 2 LANDASAN TEORI

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Distribusi 2.2 Saluran Distribusi

PENDEKATAN KUANTITATIF SEBAGAI SALAH SATU ALTERNATIF METODE PEMECAHAN MASALAH. Dewi Atika Dosen Tetap Fakultas Ekonomi Universitas Pakuan

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

APLIKASI PROGRAM LINIER MENGGUNAKAN LINDO PADA OPTIMALISASI BIAYA BAHAN BAKU PEMBUATAN ROKOK PT. DJARUM KUDUS

BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi:

LINEAR PROGRAMMING 1. Pengertian 2. Model Linear Programming 3. Asumsi Dasar Linear Programming 4. Metode Grafik

PENGERTIAN LINEAR PROGRAMMING LP merupakan suatu model umum yang dapat digunakan dalam pemecahan masalah pengalokasian sumber-sumber yang terbatas secara optimal Model yang digunakan dalam memecahkan masalah alokasi sumberdaya perusahaan adalah model matematis Semua fungsi matematis yang disajikan dalam model haruslah dalam bentuk fungsi linear 2

MODEL LINEAR PROGRAMMING Model LP merupakan bentuk dan susunan dalam menyajikan masalah-masalah yang akan dipecahkan dengan teknik LP Dalam model LP dikenal 2 (dua) macam fungsi, yaitu fungsi tujuan (Objective Function) dan fungsi batasan (constraint function) 3

Fungsi Tujuan fungsi yang menggambarkan tujuan/sasaran di dalam permasalahan LP yang berkaitan dengan pengaturan secara optimal sumberdaya-sumberdaya, untuk memperoleh keuntungan maksimal atau biaya minimal. Nilai yang akan dioptimalkan dinyatakan sebagai Z Fungsi Batasan merupakan bentuk penyajian secara matematis batasan-batasan kapasitas yang tersedia yang akan dialokasikan secara optimal ke berbagai kegiatan 4

SIMBOL-SIMBOL DALAM LP m = macam batasan sumber atau fasilitas yang tersedia n = macam kegiatan yang menggunakan sumber atau fasilitas tersebut i = nomor setiap macam sumber atau fasilitas yang tersedia (i=1,2,,m) j = nomor setiap macam kegiatan yang menggunakan sumber atau fasilitas yang tersedia (j = 1,2,,n) x j = tingkat kegiatan ke, j. (j = 1,2,,n) a ij = banyaknya sumber i yang diperlukan untuk menghasilkan setiap unit keluaran (output) kegiatan j (I = 1,2,,m, dan j = 1,2,,n) b i = banyaknya sumber (fasilitas) yang tersedia untuk dialokasikan ke setiap unit kegiatan (I = 1,2,,n) Z = nilai yang dioptimalkan (maksimum atau minimum) C j = kenaikan nilai Z apabila ada pertambahan tingkat kegiatan (x j ) dengan satu satuan (unit); atau merupakan sumbangan setiap satuan keluaran kegiatan j terhadap nilai Z 5

Tabel 1: Data untuk model Linear Programming Kegiatan Pemakaian sumber per unit kegiatan (keluaran) Kapasitas Sumber 1 2 3.n Sumber 1 a11 a21 a31.a1n b1 2 a21 a22 a23.a2n b2 3 a31 a32 a33.a3n b3............ m am1 am2 am3.amn bm rz pertambahan tiap unit C1 C2 C3.CN Tingkat Kegiatan X1 X2 X3.Xn 6

MODEL MATEMATIS PERMASALAHAN LP Fungsi Tujuan: Maksimumkan Z = C 1 X 1 + C 2 X 2 + C 3 X 3 + + C n X n Batasan-batasan: 1) a 11 X 1 + a 12 X 2 +a 13 X 3 + +a 1n X n b 1 2) a 21 X 1 + a 22 X 2 +a 23 X 3 + +a 2n X n b 2 m) a m1 X 1 + a m2 X 2 +a m3 X 3 + +a mn X n b m dan X1 0, X2 0,, Xn 0 7

ASUMSI DASAR LINEAR PROGRAMMING 1. Proporsionality Naik turunnya nilai Z dan penggunaan sumber atau fasilitas yang tersedia akan berubah secara sebanding (proporsional) dengan perubahan tingkat kegiatan 2. Additivity Nilai tujuan tiap kegiatan tidak saling mempengaruhi, atau kenaikan dari nilai tujuan (Z) yang diakibatkan oleh kenaikan suatu kegiatan dapat ditambahkan tanpa mempengaruhi bagian nilai Z yang diperoleh dari kegiatan lain. 3. Divisibility Keluaran (output) yang dihasilkan oleh setiap kegiatan dapat berupa bilangan pecahan, demikian pula nilai Z yang dihasilkan. 4. Deterministic (Certainty) Semua parameter yang terdapat dalam model LP (a ij,b i,c j ) dapat diperkirakan dengan pasti, meskipun jarang dengan tepat 8

METODE GRAFIK Metode grafik hanya dapat digunakan dalam pemecahan masalah LP yang ber dimensi 2 x n atau m x 2, karena keterbatasan kemampuan suatu grafik dalam menyampaikan sesuatu. Langkah-langkah dalam menggunakan metode grafik: 1. Menentukan fungsi tujuan dan memformulasikannya dalam bentuk matematis 2. Mengidentifikasi batasan-batasan yang berlaku dan memformulasikannya dalam bentuk matematis 3. Menggambarkan masing-masing garis fungsi batasan dalam satu sistem salib sumbu 4. Mencari titik yang paling menguntungkan (optimal) dihubungkan dengan fungsi tujuan 9

Contoh: Perusahaan sepatu BATA memproduksi 2 macam sepatu dengan merek I 1 untuk sepatu dengan sol karet dan merek I 2 untuk sepatu dengan sol dari kulit. Untuk membuat sepatu tersebut, perusahaan memiliki 3 macam mesin. Mesin 1 khusus untuk membuat sol dari karet, mesin 2 khusus membuat sol dari kulit, dan mesin 3 membuat bagian atas sepatu dan melakukan assembling bagian atas dengan sol. Setiap lusin sepatu merek I 1 mula-mula dikerjakan di mesin 1 selama 2 jam, kemudian tanpa melalui mesin 2 terus dikerjakan di mesin 3 selama 6 jam. Sedang untuk merek I 2 tidak diproses di mesin 1 tetapi pertama kali dikerjakan di mesin 2 selama 3 jam kemudian di mesin 3 selama 5 jam. Jam kerja maksimum setiap hari untuk mesin 1 = 8 jam, mesin 2 = 15 jam dan mesin 3 = 30 jam. Sumbangan terhadap laba untuk setiap lusin sepatu merek I 1 = 30.000 sedang merek I 2 = 50.000,-. Berapa lusin sebaiknya sepatu merek I 1 dan I 2 yang dibuat agar bisa memaksimumkan laba? 10

Penyelesaian: Merek Kapasitas Mesin I 1 I 2 Maksimum 1 2 0 8 2 0 3 15 3 6 5 30 Sumbangan Terhadap Laba 3 5 (10.000) 11

Variabel Keputusan: X 1 = jumlah sepatu merek I 1 yang diproduksi X 2 = jumlah sepatu merek I 2 yang diproduksi Fungsi tujuan Z = Max profit (laba) Permasalahan tersebut akan diselesaikan dengan menggunakan metode grafik 12