Operations Management

dokumen-dokumen yang mirip
Pengambilan Keputusan dalam keadaan ada kepastian. IRA PRASETYANINGRUM, S.Si,M.T

Model umum metode simpleks

MATA KULIAH RISET OPERASIONAL

LINEAR PROGRAMMING MODEL SIMPLEX

METODE SIMPLEKS (THE SIMPLEX METHOD)

Operations Management

Metode Simpleks Kasus Minimisasi

Operations Management

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

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

BAB IV. METODE SIMPLEKS

Penyelesaian Program Linier Menggunakan Algoritma Interior Point dan Metode Simpleks

PENYELESAIAN MODEL LINEAR PROGRAMMING SECARA MATEMATIK (METODE SIMPLEKS)

Ir. Tito Adi Dewanto

mempunyai tak berhingga banyak solusi.

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

Metode Simpleks Minimum

PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS

Operations Management

ANALISIS CONTRIBUTION MARGIN ATAS PRODUK-PRODUK PADA USAHA WARUNG MAKAN PUTRA BUKIT DI TENGGARONG (PENERAPAN METODE SIMPLEK)

BAB II METODE SIMPLEKS

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

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

PROGRAM LINEAR: METODE SIMPLEX

TEKNIK RISET OPERASI

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

BAB III. METODE SIMPLEKS

PROGRAM LINEAR DENGAN METODE SIMPLEX

Optimasi dengan Algoritma Simplex. Kusrini Jurusan Sistem Informasi STMIK AMIKOM Yogykakarta Jl. Ringroad Utara Condong Catur Sleman Yogyakarta

Perhatikan model matematika berikut ini. dapat dibuat tabel

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

BAB 2 LINIER PROGRAMMING DENGAN SIMPLEX

Pertemuan 2 Metode Simplex

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

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

ANALISIS PENENTUAN KOMBINASI PRODUK OPTIMAL PADA PT. PISMATEX DI PEKALONGAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

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

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

Taufiqurrahman 1

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. tentang keguruan. Batas wilayah Fakultas Tarbiyah dan Keguruan adalah sebagai

Danang Triagus Setiyawan ST.,MT

Pemrograman Linier (2)

Rivised Simpleks Method (metode simpleks yang diperbaiki)

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

Modul Pendalaman Materi Program Linear, PPG Dalam Jabatan hal 1

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

OPTIMALISASI KEUNTUNGAN PADA PERUSAHAAN KERIPIK BALADO MAHKOTA DENGAN METODE SIMPLEKS

BAB III SOLUSI GRAFIK DAN METODE PRIMAL SIMPLEKS

METODE SIMPLEKS KASUS MEMAKSIMUMKAN

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

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

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

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

PENERAPAN PROGRAM LINIER DALAM OPTIMASI BIAYA PAKAN IKAN DENGAN METODE SIMPLEKS (STUDI KASUS PT. INDOJAYA AGRINUSA MEDAN)

DIKTAT MATEMATIKA II

METODE dan TABEL SIMPLEX

Pemrograman Linier (3)

Pengubahan Model Ketidaksamaan Persamaan

BAB 3 METODE PENELITIAN

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

PERTEMUAN 5 METODE SIMPLEKS KASUS MINIMUM

BAB III PEMBAHASAN. digunakan untuk membentuk fungsi tujuan dari masalah pemrograman nonlinear

MANAJEMEN PENGEMBILAN KEPUTUSAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

Contoh 1. Seorang ahli gizi ingin menentukan jenis makanan yang harus diberikan pada pasien dengan biaya minimum, akan tetapi sudah mencukupi

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

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

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

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

BAB II LANDASAN TEORI

Metode Simpleks (Simplex Method) Materi Bahasan

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

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

Riset Operasional LINEAR PROGRAMMING

TEORI DUALITAS & ANALISIS SENSITIVITAS

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

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

PERTEMUAN 5 Metode Simpleks Kasus Minimum

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

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. seperti PLTU, PLTN, PLTA, dan lain-lain.

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengertian Program Linier (Linear Programming)

BAB V PROGRAMA LINIER : METODE SIMPLEKS

BAB II KAJIAN PUSTAKA

Bab 2 LANDASAN TEORI

Team Dosen Riset Operasional Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

contoh soal metode simplex dengan minimum

BAB II KAJIAN TEORI. masalah fuzzy linear programming untuk optimasi hasil produksi pada bab

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

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

ALGORITMA METODE SIMPLEKS (PRIMAL)

Transkripsi:

6s-1 LP Metode Simpleks Operations Management MANAJEMEN SAINS William J. Stevenson 8 th edition

6s-2 LP Metode Simpleks Bentuk Matematis Maksimumkan Z = 3X 1 + 5X 2 Batasan (constrain) (1) 2X 1 8 (2) 3X 2 15 (3) 6X 1 + 5X 2 30

6s-3 LP Metode Simpleks LINEAR PROGRAMMING METODE SIMPLEKS Langkah-langkah metode simpleks Langkah 1: Mengubah fungsi tujuan dan batasan-batasan menjadi model kanonik Fungsi tujuan Z = 3X 1 + 5X 2 diubah menjadi Z - 3X 1-5X 2 = 0. Fungsi batasan (diubah menjadi kesamaan & di + slack variabel) (1) 2X 1 8 menjadi 2X 1 + S 1 = 8 (2) 3X 2 15 menjadi 3X 2 + S 2 = 15 (3) 6X 1 + 5X 2 30 menjadi 6X 1 + 5X 2 + S 3 = 30 Slack variabel adalah variabel tambahan yang mewakili tingkat pengangguran atau kapasitas yang merupakan batasan

6s-4 LP Metode Simpleks LINEAR PROGRAMMING METODE SIMPLEKS Fungsi tujuan : Maksimumkan Z - 3X 1-5X 2 = 0 Fungsi batasan (1) 2X 1 + S 1 = 8 (2) 3X 2 + S 2 = 15 (3) 6X 1 + 5X 2 + S 3 = 30

6s-5 LP Metode Simpleks Langkah 2: Menyusun persamaan-persamaan di dalam tabel Beberapa Istilah dlm Metode Simplek NK adalah nilai kanan persamaan, yaitu nilai di belakang tanda sama dengan ( = ). Untuk batasan 1 sebesar 8, batasan 2 sebesar 15, dan batasan 3 sebesar 30. Variabel dasar adalah variabel yang nilainya sama dengan sisi kanan dari persamaan. Pada persamaan 2X 1 + S 1 = 8, kalau belum ada kegiatan apa-apa, berarti nilai X 1 = 0, dan semua kapasitas masih menganggur, maka pengangguran ada 8 satuan, atau nilai S 1 = 8. Pada tabel tersebut nilai variabel dasar (S 1, S 2, S 3 ) pada fungsi tujuan pada tabel permulaan ini harus 0, dan nilainya pada batasan-batasan bertanda positif

6s-6 LP Metode Simpleks Z = 3X1 + 5X2 diubah menjadi Z - 3X1-5X2 = 0. (1) 2X1 8 menjadi 2X1 + S 1 = 8 (2) 3X2 15 menjadi 3X2 + S 2 = 15 (3) 6X1 + 5X2 30 menjadi 6X1 + 5X2 + S 3 = 30 1. Tabel simpleks yang pertama Variabel Dasar Z X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 NK Z 1-3 -5 0 0 0 0 S 1 0 2 0 1 0 0 8 S 2 0 0 3 0 1 0 15 S 3 0 6 5 0 0 1 30

6s-7 LP Metode Simpleks Langkah 3: Memilih kolom kunci Kolom kunci adalah kolom yang merupakan dasar untuk mengubah tabel simplek. Pilihlah kolom yang mempunyai nilai pada garis fungsi tujuan yang bernilai negatif dengan angka terbesar. Dalam hal ini kolom X 2 dengan nilai pada baris persamaan tujuan 5. Berilah tanda segi empat pada kolom X 2, seperti tabel berikut

6s-8 LP Metode Simpleks 2 Tabel simpleks: pemilihan kolom kunci pada tabel pertama Variabel Dasar Z X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 NK Keterangan (Indeks) Z 1-3 -5 0 0 0 0 S 1 0 2 0 1 0 0 8 S 2 0 0 3 0 1 0 15 S 3 0 6 5 0 0 1 30 Jika suatu tabel sudah tidak memiliki nilai negatif pada baris fungsi tujuan, berarti tabel itu tidak bisa dioptimalkan lagi (sudah optimal).

6s-9 LP Metode Simpleks Langkah 4: Memilih baris kunci Baris kunci adalah baris yang merupakan dasar untuk mengubah tabel simplek, dengan cara mencari indeks tiap-tiap baris dengan membagi nilai-nilai pada kolom NK dengan nilai yang sebaris pada kolom kunci. Indeks = (Nilai Kolom NK) / (Nilai kolom kunci) Untuk baris batasan 1 besarnya indeks = 8/0 =, baris batasan 2 = 15/3 = 5, dan baris batasan 3 = 30/5 = 6. Pilih baris yang mempunyai indeks positif dengan angka terkecil. Dalam hal ini batasan ke-2 yang terpilih sebagai baris kunci. Beri tanda segi empat pada baris kunci. Nilai yang masuk dalam kolom kunci dan juga masuk dalam baris kunci disebut angka kunci Langkah 5: Mengubah nilai-nilai baris kunci Nilai baris kunci diubah dengan cara membaginya dengan angka kunci, seperti tabel 3. bagian bawah (0/3 = 0; 3/3 = 1; 0/3 = 0; 1/3 = 1/3; 0/3 = 0; 15/3 = 5). Gantilah variabel dasar pada baris itu dengan variabel yang terdapat di bagian atas kolom kunci (X 2 ).

6s-10 LP Metode Simpleks 0/3 0/3 3/3 0/3 1/3 0/3 15/3 3 Tabel simpleks: Cara mengubah nilai baris kunci Variabel Dasar Z X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 NK Keteranga n (Indeks) Z 1-3 -5 0 0 0 0 S 1 0 2 0 1 0 0 8 S 2 0 0 3 0 1 0 15 S 3 0 6 5 0 0 1 30 8/0 = 15/3 = 5 30/5 = 6 Z S 1 S 2 0 0 1 0 1/3 0 15/3 S 3

6s-11 LP Metode Simpleks Langkah 6: Mengubah nilai-nilai selain pada baris kunci Rumus : Baris baru = baris lama (koefisien pada kolom kunci) x nilai baru baris kunci Baris pertama (Z) [-3-5 0 0 0, 0 ] (-5) [ 0 1 0 1/3 0, 5 ] ( - ) Nilai baru = [-3 0 0 5/3 0, 25] Baris ke-2 (batasan 1) [2 0 1 0 0, 8 ] (0) [ 0 1 0 1/3 0, 5 ] ( - ) Nilai baru = [2 0 1 0 0, 8]

6s-12 LP Metode Simpleks Baris ke-4 (batasan 3) [ 6 5 0 0 1, 30 ] (5) [ 0 1 0 1/3 0, 5 ] ( - ) Nilai baru = [ 6 0 0-5/3 1, 5 ] Tabel pertama nilai lama dan tabel kedua nilai baru Variabel Dasar Z X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 NK Z 1-3 -5 0 0 0 0 S 1 0 2 0 1 0 0 8 S 2 0 0 3 0 1 0 15 S 3 0 6 5 0 0 1 30 Z 1-3 0 0 5/3 0 25 S 1 0 2 0 1 0 0 8 S 2 0 0 1 0 1/3 0 5 S 3 0 6 0 0-5/3 1 5

6s-13 LP Metode Simpleks Langkah 7: Melanjutkan perbaikan Ulangilah langkah-langkah perbaikan mulai langkah 3 sampai langkah ke-6 untuk memperbaiki tabel-tabel yang telah diubah/diperbaiki nilainya. Perubahan baru berhenti setelah pada baris pertama (fungsi tujuan) tidak ada yang bernilai negatif Variabel Dasar Z X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 NK Z 1-3 0 0 5/3 0 25 S 1 0 2 0 1 0 0 8 Keterangan (Indeks) = 8/2 = 4 S 2 0 0 1 0 1/3 0 5 S 3 0 6 0 0-5/3 1 5 = 5/6 (minimum) Z 1 S 1 0 S 2 0 S 3 0 6/6 0 0-5/18 1/6 5/6 6/6 0/6 0/6 (-5/3)/6 1/6 5/6

6s-14 LP Metode Simpleks Nilai baru Baris ke-1 [-3 0 0 5/3 0, 25 ] (-3) [ 1 0 0-5/18 1/6, 5/6] ( - ) Nilai baru = [ 0 0 0 5/6 ½, 27 1 / 2 ] Baris ke-2 (batasan 1) [ 2 0 1 0 0, 8 ] (2) [ 1 0 0-5/18 1/6, 5/6] ( - ) Nilai baru = 0 0 1 5/9-1/3, 6 1 / 3 ] Baris ke-3 tidak berubah karena nilai pada kolom kunci = 0 [ 0 1 0 1/3 0, 5 ] (0) [ 1 0 0-5/18 1/6, 5/6] ( - ) Nilai baru = 0 1 0 1/3 0, 5]

6s-15 LP Metode Simpleks Tabel simpleks final hasil perubahan Variabel Dasar Z X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 NK Z 1 0 0 0 5/6 ½ 27 1 / 2 S 1 0 0 0 1 5/9-1/3 6 1 / 3 X 2 0 0 1 0 1/3 0 5 X 1 0 1 0 0-5/18 1/6 5/6 Baris pertama (Z) tidak ada lagi yang bernilai negatif. Sehingga tabel tidak dapat dioptimalkan lagi dan tabel tersebut merupakan hasil optimal Dari tabel final didapat X 1 = 5/6 X 2 = 5 Z maksimum = 27 1 / 2