INTEGER LINEAR PROGRAMMING

dokumen-dokumen yang mirip
INTEGER PROGRAMMING. Widha Kusumaningdyah, ST., MT 2012

PENELITIAN OPERASIONAL I (TIN 4109)

Pengantar Integer Programming

LINEAR PROGRAMMING. Lecture 5 PENELITIAN OPERASIONAL I. Lecture 5 23/10/2013. Simplex Method: Two-Phase Method Membagi penyelesaian LP dalam 2 fase:

Pengantar Teknik Industri TIN 4103

BAB 3 LINEAR PROGRAMMING

PENELITIAN OPERASIONAL I (TIN 4109)

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

Bab 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

OPTIMASI PENUGASAN GURU PADA KEGIATAN PEMBELAJARAN DI SMKN 2 SURABAYA DENGAN MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING

BAB 2 LANDASAN TEORI

Manajemen Operasional

Aplikasi Integer Linear Programming (Ilp) untuk Meminimumkan Biaya Produksi pada Siaputo Aluminium

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

PENELITIAN OPERASIONAL I (TIN 4109)

Integer Programming (Pemrograman Bulat)

PENELITIAN OPERASIONAL I (TIN 4109)

INTEGER PROGRAMMING. Rudi Susanto, M.Si

OPTIMASI CUTTING STOCK SATU DIMENSI PADA INDUSTRI PEMOTONGAN BALOK KAYU DENGAN MENGGUNAKAN METODE COLUM GENERATION TECHNIQUE

BAB 2 PROGRAM INTEGER. Program linear merupakan metode matematika untuk mengalokasikan sumber

BAB LINEAR PROGRAMMING : METODE GRAFIK PENDAHULUAN PENDAHULUAN

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

PENYELESAIAN MASALAH PENUGASAN YANG DIPERUMUM DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BRANCH-AND-BOUND YANG DIREVISI

MODUL PRAKTIKUM RISET OPERASIOANAL (ATA 2011/2012)

II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Graf Definisi 1 (Graf, Graf Berarah dan Graf Takberarah) 2.2 Linear Programming

UKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

OPTIMASI PENINGKATAN JUMLAH FREKUENSI PENERBANGAN PADA ARMADA PESAWAT CRJ1000 NEXTGEN (STUDI KASUS: PT GARUDA INDONESIA)

TENTUKAN MODEL MATEMATISNYA!

Pemrograman Linier (Linear Programming) Materi Bahasan

Penjadwalan Untuk Memininimalkan Total Tardiness Dengan Metode Integer Linear Programming

PENELITIAN OPERASIONAL I (TIN 4109)

Metodologi Penelitian

PROPOSAL PROGRAM HIBAH PENULISAN BUKU AJAR TAHUN 2017

OPERATION RESEARCH-1

DAFTAR ISI... HALAMAN JUDUL... HALAMAN PERSETUJUAN... LEMBAR PERNYATAAN... HALAMAN PERSEMBAHAN... HALAMAN MOTTO... KATA PENGANTAR... DAFTAR TABEL...

II LANDASAN TEORI. suatu fungsi dalam variabel-variabel. adalah suatu fungsi linear jika dan hanya jika untuk himpunan konstanta,.

PENELITIAN OPERASIONAL I (TIN 4109)

PENJADWALAN PRODUKSI UNTUK PROSES PRODUKSI BUKU PAD DENGAN INTEGER PROGRAMMING

APLIKASI PROGRAM INTEGER PADA PERUMAHAN BUMI SERGAI DI SEI RAMPAH

Pemrograman Linier (1)

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

Model Transportasi. Sumber (Supply) Rute Distribusi Tujuan (Demand) X 11 Los Angeles Chicago D 1 = 700

PENYELESAIAN MASALAH PEMROGRAMAN LINIER BILANGAN BULAT MURNI DENGAN METODE REDUKSI VARIABEL

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Model Linear Programming:

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

Modul 8. PENELITIAN OPERASIONAL INTEGER PROGRAMMING. Oleh : Eliyani PROGRAM KELAS KARYAWAN PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Model Linear Programming:

OPTIMASI PEMOTONGAN BALOK KAYU DENGAN POLA PEMOTONGAN SATU DIMENSI MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKIT KOLOM (COLUMN GENERATION TECHNIQUE) SKRIPSI

BAB 2 LANDASAN TEORI

SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI -202 Nama Mata Kuliah : Model Deterministik Jumlah SKS : 2 Semester : III

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI CAT DI PT. XYZ DENGAN METODE MIXED INTEGER PROGRAMMING

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

PENJADWALAN DISTRIBUSI BARANG MENGGUNAKAN MIXED INTEGER PROGRAMMING LAISANOPACI

PENYELESAIAN MODEL LINEAR PROGRAMMING SECARA GRAFIK

APLIKASI PENJADWALAN RUANG KULIAH DENGAN METODE INTEGER LINEAR PROGRAMMING PADA FTIF ITATS

MAKSIMALISASI PROFIT DALAM PERENCANAAN PRODUKSI

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

12/15/2014. Apa yang dimaksud dengan Pemrograman Bulat? Solusi yang didapat optimal, tetapi mungkin tidak integer.

BAB I PENDAHULUAN I - 1

Bab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PROGRAMA INTEGER. Model Programa Linier : Maks. z = c 1 x 1 + c 2 x c n x n

PENERAPAN BRANCH AND BOUND ALGORITHM DALAM OPTIMALISASI PRODUKSI ROTI

LINEAR PROGRAMMING-1

BAB VI Program Linear Bilangan Bulat

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENENTUAN RUTE DISTRIBUSI LPG DENGAN PENDEKATAN MODEL MATEMATIS

UJM 3 (2) (2014) UNNES Journal of Mathematics.

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

OPTIMALISALI KASUS PEMROGRAMAN LINEAR DENGAN METODE GRAFIK DAN SIMPLEKS

INTEGER PROGRAMMING. Oleh: Dimas Rahadian AM, S.TP. M.Sc.

PROGRAMA INTEGER 10/31/2012 1

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. Bab ini berisi tentang latar belakang masalah, perumusan masalah, batasan

PENGOPTIMAN PENDAPATAN LAHAN PARKIR KENDARAAN BANDAR UDARA INTERNASIONAL LOMBOK MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND BOUND

OPTIMALISASI JADWAL KUNJUNGAN EKSEKUTIF PEMASARAN DENGAN GOAL PROGRAMMING

BAB 2. PROGRAM LINEAR

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

Program Integer. Riset Operasi TIP FTP UB

Bab 2 LANDASAN TEORI

PENGOPTIMAN PENDAPATAN LAHAN PARKIR KENDARAAN BANDAR UDARA INTERNASIONAL LOMBOK MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND BOUND

MENYELESAIKAN PERSOALAN TRANSPORTASI DENGAN KENDALA CAMPURAN

OPTIMIZATION THE NUMBER OF GENTRY FILLING OIL (BBM) USING A LINEAR PROGRAMMING APPROACH TO FULFILL THE DEMAND (Case Study : PT.

MDH Gamal, Zaiful Bahri

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

III. METODE PENELITIAN

Optimasi Rute Pengangkutan Sampah Dengan Metode Vehicle Routing Problem With Time Window Menggunakan Binary Integer Programming

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENYELESAIAN PROGRAM BILANGAN BULAT CAMPURAN DUA KRITERIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT SKRIPSI TAUFIK HIDAYAT RITONGA

Transkripsi:

Lecture 9 PENELITIAN OPERASIONAL I (TIN 4109) INTEGER LINEAR PROGRAMMING Lecture 9 (Part 1) Outline: Integer Linear Programming: Introduction References: Frederick Hillier and Gerald J. Lieberman. Introduction to Operations Research. 7th ed. The McGraw-Hill Companies, Inc, 2001. Hamdy A. Taha. Operations Research: An Introduction. 8th Edition. Prentice-Hall, Inc, 2007. Sriram, Sankaranarayanan. Computer Science, University of Colorado, Boulder. Http/www.coursera.org. Winston, Wayne L. Operations Research: Applications and Algorithms. 3rd edition. Wadsworth Inc.1994. INTEGER PROGRAMMING INTRODUCTION Integer Linear Programming (ILP) Untuk permasalahan optimasi dengan beberapa atau semua variabel keputusan bernilai bulat (integer). Tidak dapat diselesaikan langsung dengan metode simpleks karena adanya beberapa atau semua variable yang berupa bilangan bulat melanggar salah satu asumsi metode simpleks (semua variable keputusan adalah bilangan real / tidak harus bulat). Integer Linear Programming Integrality Constraint Feasible Region: Z-Polyhedron (n dimensional) 1

Integer Linear Program Linear Programming Relaxation Feasibility of ILP: Integer feasible solution. Unbounded ILP: Integer feasible solutions can achieve arbitrarily large values for the objective. Q: What happens to the answer if we take away the integrality constraints? Feasible Regions Case-1: Both LP and ILP are feasible. Opt. Solution of LP relaxation ILP feasible region LP feasible region Opt. Solution of ILP Case-I Optimal Objective of ILP Optimal solution of LP relaxation. Case-II: LP relaxation is feasible, ILP is infeasible. ILP is infeasible. LP relaxation has optimal solution: 0.5 Opt. Solution of ILP 0.3 0.5 0 1 2

Example: Case III: ILP is infeasible, LP is unbounded. ILP is infeasible. LP relaxation is unbounded ILP outcomes vs. LP relaxation outcomes Integer Linear Program (ILP) Infeasible Unbounded Optimal LP Relaxation Infeasible Possible Impossible Impossible Unbounded Possible Possible Possible (*) Optimal Possible Impossible Possible 0.3 0.5 (*) Impossible if ILP has rational coefficients Klasifikasi ILP Integer programming dapat diklasifikasikan menjadi empat (berdasarkan banyaknya variable keputusan yang bernilai bulat): 1) Pure Integer Programming semua variable keputusan harus bernilai bilangan bulat 2) Mixed Integer Programming (MIP) tidak semua variable keputusan berupa bilangan bulat 3) Binary Integer Programming (BIP) semua variable keputusan memiliki nilai berupa bilangan biner (0 atau 1). 4) Mixed Binary Integer Programming (MBIP) Jika beberapa variable keputusan memiliki nilai biner, beberapa variable keputusan memiliki nilai integer dan sisanya memiliki nilai real (boleh pecahan). Integer linear Programming Permasalahan yang mengharuskan variabel keputusan bernilai integer diantaranya adalah Investasi Multiperiode Budgeting Routing Knapsack Vehicle Loading Set Covering Scheduling Mixed Product Location Distribution Assignment Transportasi. Penjadwalan Pekerja (Scheduling) Bank Swasta buka mulai jam 9 pagi sampai dengan jam 5 sore. Banyaknya konsumen yang datang ke bank cukup bervariasi sehingga banyaknya teller yang diperlukan pada setiap jam juga berbeda. Teller merupakan tenaga outsourcing, pihak bank bisa menentukan pada jam berapa teller tersebut harus mulai bekerja. Setiap teller bekerja selama 5 jam sehari. Tentukan banyaknya setiap teller yang harus masuk pada setiap jam supaya biaya yang dikeluarkan bank minimal! Periode Jumlah teller yang diperlukan 9 10 10 10 11 12 11 12 14 12 1 16 1 2 18 2-3 17 3 4 15 4 5 10 Xi: banyaknya teller yang mulai masuk kerja pada jam ke i X1 X2 X3 X4 X5 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 3

Penjadwalan Pekerja (Scheduling) Capital Budgeting Pengelola obyek wisata pantai sedang merencanakan untuk melakukan perekrutan lifeguard. Lifeguard bertugas untuk membantu pengunjung obyek wisata yang mengalami kesulitan misalnya kecelakan yang membahayakan jiwa, menjadi korban tindak kejahatan, kehilangan barang, terpisah dari keluarga dan lain-lain. Pada hari-hari libur pantai selalu ramai dikunjungi oleh wisatawan sedangkan pada hari-hari kerja pantai realtif tidak ramai. Hal ini menyebabkan banyaknya lifeguard yang diperlukan juga berbeda. senin Selasa rabu Kamis Jumat sabtu Minggu 5 4 4 6 6 9 12 Lifeguard bekerja lima hari dalam seminggu Tentukanlah banyaknya lifeguard yang harus direkrut! Punya uang utk investasi Rp 14.000.000. Ada 4 jenis kesempatan investasi : Investasi 1 : butuh Rp 5.000.000, akan berkembang mjd Rp 8.000.000 Investasi 2 : butuh Rp 7.000.000, akan berkembang mjd Rp 11.000.000 Investasi 3 : butuh Rp 4.000.000, akan berkembang mjd Rp 6.000.000 Investasi 4 : butuh Rp 3.000.000, akan berkembang mjd Rp 4.000.000 Capital Budgeting Model ILP : x i = investasi ke i, i=1,2,3,4 x i = 0 jika tidak mengambil investasi i = 1 jika mengambil investasi i Maksimasi : Z = 8x 1 + 11x 2 + 6x 3 + 4x 4 Kendala : 5x 1 + 7x 2 + 4x 3 + 3x 4 14 x i {0,1}, i = 1,2,3,4 Capital Budgeting Apabila ditambah kendala : Kita hanya dapat membuat paling banyak dua investasi Jika investasi 2 diambil, maka investasi 4 juga diambil Jika investasi 1 diambil, maka investasi 3 tidak dapat diambil Model matematikanya : Maksimasi : Z = 8x 1 + 11x 2 + 6x 3 + 4x 4 Kendala : 5x 1 + 7x 2 + 4x 3 + 3x 4 14 x 1 + x 2 + x 3 + x 4 2 x 2 x 4 0 x 1 + x 3 1 x i {0,1}, i = 1,2,3,4 Multiperiod Capital Budgeting Terdapat 4 pilihan investasi yaitu investasi 1,2,3 dan 4. Dana yang dibutuhkan dan laba yang dihasilkan oleh masing-masing investasi adalah sebagai berikut: Dana yang dibutuhkan Investasi A B C D Periode 1 7 8 7 4 Periode 2 5 11 4 4 Periode 3 6 6 4 4 Total Laba 15 20 13 12 Dana yang dimiliki oleh perusahaan dalam tiga periode ke depan adalah 30,35 dan 40. Investasi manakan yang seharusnya dipilih? Knapsack Problem Terdapat 7 jenis barang, setiap jenis barang mempunyai ukuran dan keuntungan yang berbeda sbb : Barang ke- 1 2 3 4 5 6 7 Ukuran 5 7 4 3 4 3 7 Nilai 8 11 6 4 6 5 6 Alat angkut hanya mampu mengangkut 40 m 3, barang manakah yang seharusnya diangkut? 4

Vehicle Loading Alat angkut (truck) memiliki batas maksimal muatan yang bisa diangkut. Batas maksimal muatan dibatasi oleh volume dan berat. Jika truck digunakan mengangkut benda dengan berat jenis yang relatif kecil maka batas angkutan akan ditentukan oleh volume dan sebaliknya. Berat maksimal yang bisa diangkut oleh truck adalah 2000 kg dan volume 1000 m3 Tentukan produk mana yang seharusnya diangkut oleh truck supaya mendapatkan laba maksimal! Item 1 2 3 4 5 6 Laba $15,500 $14,400 $10,350 $14,525 $13,000 $9,625 Berat(kg) 500 450 300 350 400 350 Volume(m3) 125 64 144 218 280 180 Pemilihan Lokasi Pabrik Perusahaan berencana untuk mendirikan satu atau beberapa pabrik untuk memenuhi permintaan produk pada berbagai daerah (pasar). Terdapat 4 lokasi dimana pabrik dapat dibangun dan terdapat 12 pasar yang harus dipenuhi oleh perusahaan. Produk akan langsung dikirim dari pabrik ke pasar. Biaya untuk mendirikan pabrik dan kapasitas pabrik di masing-masing lokasi adalah sebagai berikut: A B C D Biaya Investasi 1000 1500 700 400 Kapasitas 2000 4000 1000 900 Biaya untuk mengirim barang dari suatu pabrik ke pasar adalah sebagai berikut 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 A 3 4 1 2 3 5 5 2 3 4 5 5 B 6 6 4 5 7 3 4 1 2 4 4 4 C 4 2 3 5 4 5 4 3 6 5 4 3 D 5 5 2 3 4 5 5 6 2 3 5 5 Permintaan Tentukan dimanakah 500 200 pabrik 400 harus 100 dibangun 600 dan 400 berapa 200 pabrik 250 yang 200 harus dibangun?? 300 220 100 Diet Formulasi Kebutuhan : energy(2000kcal), protein(55g), calcium(800mg) Serving Energy Protein Calcium Price per Max serving size (kcal) (g) (mg) serving (cents) allowed Food Oatmeal 28g 110 4 2 3 4 Chicken 100g 205 32 12 24 3 Eggs 2 large 160 13 54 13 2 Wholemilk 237cc 160 8 285 9 8 Cherry pie 170g 420 4 22 20 2 Pork with beans 260g 260 14 80 19 2 Minimisasi : 3x Pembatas: 0 x1 4 0 x2 3 0 x3 2 0 x4 8 0 x5 2 0 x6 2 110x1 4x1 2x1 1 24x2 13x3 9x4 20x5 19x6 205x2 32x2 12x2 160x3 13x3 54x3 160x4 8x4 285x4 420x5 4x5 22x5 260x6 14x6 80x6 2000 55 800 Blending Perusahaan eaglefood akan memproduksi cereal dalam kemasan sebesar 2 pound. Cereal yang diproduksi harus memenuhi kebutuhan gizi dalam sehari. Kebutuhan gizi dalam sehari dapat dilihat dalam tabel berikut ini: Grain A B C Harga per pound 3300 4700 3800 Minimum Daily Requirement Protein per pound 22 28 21 3 Riboflavin per pound 16 14 25 2 Phosphorus per pound 8 7 9 1 Magnesium per pound 5 0 6 0.425 Terdapat tiga alternatif bahan baku yang dapat digunakan, bahan baku tersebut bisa dicampur untuk memproduksi cereal. Tentukan bagaimana perbandingan(komposisi) bahan baku A, B dan C dalam cereal sehingga biaya untuk memproduksi cereal minimum! Either-Or Constrains Perusahaan Dorian automotif memproduksi 3 tipe model mobil yaitu ; compact (kecil), midsize (menengah), dan large (besar). Ada 6 ton baja dan 60,000 jam kerja tersedia Jika suatu tipe mobil diproduksi, maka mobil itu harus diproduksi paling sedikit 1,000 unit mobil Data produksi seperti terlihat di tabel bawah ini: Compact Midsize Large Kebutuhan baja 1.5 ton 3 ton 5 ton Kebutuhan jam tenaga kerja 30 jam 25 jam 40 jam Profit $2000 $3000 $4000 Formulasikan permasalahan perencanaan produksi tersebut untuk memaksimumkan profit. 5

Model Variabel keputusan xi = jumlah mobil tipe ke-i yang diproduksi yi = 1 jika mobil tipe ke-i diproduksi, dan yi=0 jika tidak Formulasi : Maks z = 2 x1 + 3 x2 + 4 x3 Subject to: x1 M y1 x2 M y2 x3 M y3 1000 x1 M (1 y1) 1000 x2 M (1 y2) 1000 x3 M (1 y3) 1.5 x1 + 3 x2 + 5 x3 6000 30 x1 + 25 x2 + 40 x3 60000 x1, x2, x3 0 dan integer y1, y2, y3 = 0 atau 1 Set Covering Propinsi sukolilo mempunyai 6 kota Pemerintah berencana untuk membangun kantor pusat pemadam kebakaran. Pada kantor pusat pemadam kebakaran akan ditempatkan kendaraan pemadam kebakaran, peralatan pemadam kebakaran dan personelnya, sehingga jika ada kebakaran maka petugas akan berangkat dari kantor pusat pemadam kebakaran menuju lokasi kebakaran. Petugas tidak boleh mencapai lokasi kebakaran lebih dari 15 menit (waktu tempuh) dari stasiun pemadam kebakaran. Waktu yang dibutuhkan dari kota yang satu ke kota yang lain adalah sebagai berikut. Kota ke- 1 2 3 4 5 6 1 0 10 20 30 30 20 2 10 0 25 35 20 10 3 20 25 0 15 30 20 4 30 35 15 0 15 25 5 30 20 30 15 0 14 6 20 10 20 25 14 0 Tentukan dimanakah kantor pusat pemadam kebakaran harus dibangun supaya banyaknya kantor yang harus dibangun tidak banyak(minimal) sehingga dana APBD bisa dihemat untuk dialokasikan pada bidang lain? Set Covering Sebuah kota dapat dicover oleh stasiun pemadam kebakaran jika jarak tempuhnya tidak lebih dari 15 menit Covering set untuk setiap kota Kota Covering sets (15 menit) 1 1,2 2 1,2,6 3 3,4 4 3,4,5 5 4,5,6 6 2,5,6 Set Covering Variabel keputusan : x i = 1 jika dibangun stasiun pemadam kebakaran pada kota-i = 0 jika TIDAK dibangun stasiun pemadam kebakaran pada kota-i Fungsi tujuan : Minimum Z= x 1 + x 2 + x 3 + x 4 + x 5 + x 6 Fungsi pembatas: x 1 +x 2 1 x 1 +x 2 + x 6 1 x 3 +x 4 1 x 3 +x 4 +x 5 1 x 4 +x 5 +x 6 1 x 2 +x 5 +x 6 1 Assignment (Penugasan) Pak Ali harus menugaskan stafnya untuk mengerjakan tugas-tugas pada divisinya. Pak Ali memiliki 5 staf yaitu Rita, Tari, Rani, Nira, Tara. Divisi pak ALi harus menyelesaikan 5 tugas. Pak Ali menemui kesulitan dalam menugaskan kelima stafnya karena Rita tidak mempunyai keahlian dalam mengerjakan tugas 2 sedangkan Tari tidak mampu mengerjakan tugas 1. Biaya menugaskan setiap staff adalah berbeda beda karena untuk bisa menyelesaikan tugas dengan baik, staff seringkali harus mendapatkan pelatihan dan biaya akomodasi yang berbeda beda. Biaya menugaskan setiap staff untuk mengerjakan satu tugas adalah sebagai berikut: Tugas Staff 1 2 3 4 5 Rita 4 10 6 5 Tari 5 1 5 10 Rani 3 5 8 4 7 Nira 4 2 7 1 10 Tara 8 8 2 10 5 Bagaimanakah cara menugaskan kelima staff tersebut supaya biaya yang harus dikeluarkan perusahaan minimal? Assignment (Penugasan) PT. Jaya Selalu membeli tiga buah mesin baru. Tiga mesin tersebut dapat ditempatkan pada empat lokasi yang tersedia dalam pabrik. Penempatan mesin-mesin tersebut harus mempertimbangkan workflow (aliran produk dalam proses pengerjaan) mesin-mesin tersebut dengan stasiun kerja lain. Sebagai manajer produksi anda harus menentukan penempatan mesin-mesin tersebut yang bisa meminimalkan biaya material handling. Biaya penempatan masing-masing mesin pada setiap lokasi adalah sebagai berikut. Mesin 2 tidak boleh ditempatkan pada lokasi 2, karena lokasi 2 dengan tangki bahan bakar dan mesin dua merupakan mesin Oven yang selalu bersuhu tinggi. Assignee (Mesin) Lokasi 1 2 3 4 1 13 16 12 11 2 15-13 20 3 5 7 10 6 6

Cutting Stock(1) Cutting Stock(2) PT. Kayubagus menjual kayu batangan untuk berbagai keperluan. Kayu batangan yang dijual oleh PT.Kayubagus memiliki panjang 4 meter, 6 meter dan 8 meter. Perusahaan yang memasok kayu ke PT.Kayubagus mengirimkan kayu dengan panjang 18 meter sehingga sebelum dijual kayu-kayu tersebut harus dipotong terlebih dahulu. Dalam memotong kayu-kayu tersebut PT.Kayubagus menetapkan 7 pola pemotongan sebagai berikut: Pola Pemotongan 4 meter 6 meter 8 meter Sisa (limbah) 1 4 0 0 2 2 3 1 0 0 3 2 0 1 2 4 1 2 0 2 5 1 1 1 0 6 0 3 0 0 7 0 0 2 2 Jika misalnya PT.kayubagus menerima satu order saja dan order tersebut meminta 100 batang kayu dengan panjang 6 meter maka PT.Kayubagus akan memotong persediaan kayunya yang memiliki panjang 18 meter dengan pola pemotongan 6 sehingga tidak ada limbah sama sekali (tidak ada sisa kayu yang harus dibuang). PT.Kayubagus menerima order dari berbagai konsumen dengan panjang dan jumlah yang berbeda-beda, misalnya jika PT.kayubagus menerima order 100 batang dengan panjang 4 meter, 50 batang dengan panjang 6 meter, dan 25 batang dengan panjang 8 meter. Berapa banyaknya batangan kayu (yang memiliki panjang 18 meter) yang harus dipotong dengan pola pemotongan 1? Pola pemotongan 2? Pola pemotongan 3? dan seterusnya supaya banyaknya sisa pemotongan(limbah) sesedikit mungkin. Pemilihan kombinasi pola pemotongan akan menentukan banyaknya sisa pemotongan(limbah kayu) yang dibuang atau dengan kata lain pola pemotongan harus dipilih sedemikian rupa sehingga sisa pemotongan (limbah kayu) menjadi sesedikit mungkin. Distribusi Sebuah perusahaan Air Cargo memiliki 8 pesawat tipe 1, 15 pesawat tipe 2, dan sebelas pesawat tipe 3. Pesawat tipe 1 mampu mengangkut barang seberat 45 ton, pesawat tipe 2 mampu mengangkut barang seberat 7 ton dan pesawat tipe 3 hanya mampu mengangkut 5 ton. Hari ini perusahaan harus mengirim barang seberat 20 ton ke kota A dan 28 ton ke kota B. Setiap pesawat hanya bisa terbang sekali dalam sehari. Biaya menerbangkan pesawat dari terminal (bandara) ke kota A dan B adalah sebagai berikut: Pesawat 1 Pesawat 2 Pesawat 3 Kota A 23 15 2 Kota B 58 20 3 Pesawat manakah yang harus terbang? Dan kemanakah tujuannya? Latihan 1 Perusahaan A adalah perusahaan yang bergerak pada bisnis rumah makan cepat saji (fast food). Perusahaan ini berkembang dengan pesat sehingga berencana untuk membuka cabang baru di beberapa kota besar di Indonesia termasuk Surabaya. Di kota Surabaya terdapat delapan lokasi potensial yang dapat dipilih oleh perusahaan. Lokasi cabang yang dipilih harus bisa memastikan bahwa jika ada konsumen yang memesan maka pesanan harus sudah sampai ke konsumen tidak lebih dari 30 menit setelah pesanan diterima.diperlukan 10 menit untuk menyiapkan pesanan konsumen. Perusahaan berusaha untuk membuka cabang sesedikit mungkin namun bisa mengcover semua permintaan di kota Surabaya. Berikut data lokasi dan waktu tempuh ke setiap daerah. ke- 1 2 3 4 5 6 7 1 0 10 20 12 20 15 14 2 10 0 25 35 20 10 23 3 20 25 0 15 15 20 17 4 12 35 15 0 15 25 20 5 20 20 15 15 0 14 25 6 15 10 20 25 14 0 24 7 14 23 17 20 25 24 0 Modelkan masalah tersebut! Latihan 2 Solving ILPs Selain waktu tempuh, perusahaan juga memilih lokasi berdasarkan besarnya kapasitas cabang dan besarnya permintaan pada setiap lokasi. Kapasitas cabang yang bisa didirikan disetiap daerah dan permintaan adalah sebagai berikut: Lokasi Kapasitas Permintaan 1 2000 4000 2 1500 3000 3 3000 1000 4 2000 1000 5 2500 1500 6 2000 2000 a) Modifikasi model anda! 7 1000 1000 b) Tentukan nilai-nilai parameter yang bisa anda coba untuk melakukan validasi! c) Tentukan solusi dari nilai-nilai parameter yang anda cobakan tadi berdasarkan intuisi anda! Solve LP relaxation of the ILP. Case-1: LP relaxation solution satisfies integrality constraint. Case-2: LP relaxation solution does not satisfy the integrality constraint. 7

Dealing with Case-2 Branch and Bound Cutting Plane Method. 1 2 8