METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

dokumen-dokumen yang mirip
METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

MATA KULIAH RISET OPERASIONAL

BAB III. METODE SIMPLEKS

BAB II METODE SIMPLEKS

BAB IV. METODE SIMPLEKS

Model umum metode simpleks

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

PEMROGRAMAN LINIER. Metode Simpleks

METODE SIMPLEKS KASUS MEMAKSIMUMKAN

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

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

PROGRAM LINEAR: METODE SIMPLEX

PENYELESAIAN MODEL LINEAR PROGRAMMING SECARA MATEMATIK (METODE SIMPLEKS)

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

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

BAB III SOLUSI GRAFIK DAN METODE PRIMAL SIMPLEKS

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

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

PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS

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

Pemodelan dalam RO. Sesi XIV PEMODELAN. (Modeling)

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

Taufiqurrahman 1

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

contoh soal metode simplex dengan minimum

BAB 2 LANDASAN TEORI

Ir. Tito Adi Dewanto

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

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

METODE dan TABEL SIMPLEX

OPTIMALISASI KEUNTUNGAN PADA PERUSAHAAN KERIPIK BALADO MAHKOTA DENGAN METODE SIMPLEKS

Danang Triagus Setiyawan ST.,MT

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

Metode Simpleks Dengan Tabel. Tabel simpleks bentuk umum

Pemrograman Linier (2)

Pemrograman Linier (3)

BAB 2 LANDASAN TEORI

PEMROGRAMAN LINEAR YULIATI,SE,MM

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

Perhatikan model matematika berikut ini. dapat dibuat tabel

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

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

Pengubahan Model Ketidaksamaan Persamaan

BAB 3 METODE PENELITIAN

Team Dosen Riset Operasional Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

PROGRAM LINEAR DENGAN METODE SIMPLEX

BAHAN KULIAH TEKNIK RISET OPERASI

Metode Simpleks Kasus Minimisasi

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

Metode Simpleks dengan Big M dan 2 Phase

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

PRAKTIKUM II PEMROGRAMAN LINIER (METODE SIMPLEKS)

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

BAB V PROGRAMA LINIER : METODE SIMPLEKS

Bab 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

METODE SIMPLEKS MATAKULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan Ke-5

Model Linear Programming:

MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 IT

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

ALGORITMA METODE SIMPLEKS (PRIMAL)

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. Semua perusahaan menjalankan bisnisnya dengan memproduksi suatu barang

Riset Operasional LINEAR PROGRAMMING

Metode Simplex. Toha Ardi Nugraha

Analisis Sensitivitas (2)

Metode Simpleks (Simplex Method) Materi Bahasan

BAB II KAJIAN TEORI. Berikut diberikan landasan teori mengenai teori himpunan fuzzy, program

contoh soal metode simplex dengan minimum

Pemrograman Linier (2)

Bab 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengantar Proses Stokastik

BAB II LANDASAN TEORI

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

BAB II. PEMROGRAMAN LINEAR

PENELITIAN OPERASIONAL PERTEMUAN #9 TKT TAUFIQUR RACHMAN PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI

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

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

Penyelesaian Program Linier Menggunakan Algoritma Interior Point dan Metode Simpleks

mempunyai tak berhingga banyak solusi.

Metode Simpleks. Program linier bentuk standar Pengantar metode simpleks

Konsep Primal - Dual

BAB II LANDASAN TEORI. bersifat sistematis, berurutan dalam membangun software. Berikut ini adalah

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

Model Linear Programming:

MANAJEMEN PENGEMBILAN KEPUTUSAN

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

Operations Management

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENGANTAR PROGRAM LINIER

PERANCANGAN APLIKASI OPTIMASI PRODUKSI PADA CV.INDAHSERASI MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS

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

HANDOUT MATA KULIAH. Dosen Pengampuh : Meyta Dwi Kurniasih, M.Pd.

Transkripsi:

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER Metode Simpleks merupakan salah satu teknik penyelesaian dalam program linier yang digunakan sebagai teknik pengambilan keputusan dalam permasalahn yang berhubungan dengan pengalokasian sumber daya yang optimal. Metode Simpleks digunakan untuk mencari nilai optimal dari program linier yang melibatkan banyak constraint (pembatas) dan banyak variable (lebih dari dua variable). Penemuan metode ini merupakan lompatan besar dalam riset operasi dan digunakan sebagai prosedur penyelesaian dari setiap program computer. Metode penyelesaian program linier dengan metode simpleks pertama kali dikemukakan oleh George Dantzig pada tahun 1947. Metode ini menjadi terkenal ketika ditemukan alat hitung elektronik dan menjadi popular ketika munculnya computer. Proses perhitungan metode ini dengan melakukan iterasi berulang ulang sampai tercapai hasil optimal dan proses perhitungan ini menjadi mudah dengan computer. Selanjutnya berbagai alat dan metode dikembangkan untuk menyelesaikan masalah program linier bahkan sampai pada masalah riset operasi hingga tahun 1950 an seperti program dinamika, teori antrian dan persediaan Istilah metode simpleks : 1. Iterasi : tahapan perhitungan dimana nilai dalam perhitungan itu tergantung dari nilai table sebelumnya. 2. Variabel non basis : variable yang nilainya diatur menjadi nol pada sembarang iterasi. 3. Variabel basis : variabel yang nilainya bukan nol pada sembarang iterasi. 4. Solusi atau Nilai Kanan (NK) : nilai sumber daya pembatas yang masih tersedia.

5. Variabel Slack : variabel yang ditambahkan ke model matematika kendala untuk mengkonversi pertidaksamaan menjadi = 6. Variabel surplus : variabel yang dikurangkan dari model matematika untuk mengkonversikan pertidaksamaan menjadi persamaan = 7. Variabel buatan : variabel yang ditambahkan ke dalam model matematika kendala dengan bentuk atau = untuk difungsikan sebagai variabel basis awal. 8. Kolom Pivot (Kolom Kerja) : kolom yang memuat variabel masuk. 9. Baris Pivot (Baris Kerja) : salah satu baris dari antara variabel baris yang memuat variabel keluar. 10. Elemen Pivot (Elemen Kerja) : elemen yang terletak pada perpotongan kolom dan baris pivot. 11. Variabel masuk : variabel yang terpilih untuk menjadi variabel basis pada iterasi berikutnya. 12. Variabel keluar : variabel yang keluar dari variabel basis pada iterasi berikutnya dan digantikan dengan variabel masuk. Beberapa ketentuan yang perlu diperhatikan dalam penyelesaian metode simpleks : 1. Nilai kanan fungus tujuan harus nol (0) 2. Nilai kanan fungsi kendala harus positif. Apabila negative, 1 3. Fungsi kendalan dengan tanda harus diubah ke bentuk = dengan menambahkan variabel slack/surplus. Variabel slack/surplus disebut juga variabel dasar. Penambahan slack variabel menyatakan kapasitas yang tidak digunakan atau tersisa pada sumber daya tersebut. Hal ini karena ada kemungkinan kapasitas yang tersedia tidak produksi 4. Fungsi kendala dengan tanda diubah ke bentuk dengan cara mengkalikan dengan -1, lalu diubah ke bentuk persamaan = dengan ditambahkan variabel slack. Kemudian karena nilai kanan nya negative, dikalikan lagi dengan -1 dan ditambahkan artificial variabel (M). Artificial variabel ini secara fisik tidak mempunyai arti, dan hanya digunakan untuk kepentingan perhitungan saja. 5. Fungsi kendala dengan tanda = harus ditambah artificial variable (M)

Contoh soal : Suatu perusahaan menghasilkan dua produk, meja dan kursi yang diproses melalui dubagian fungsi : perakitan dan pemolesan. Pada bagian perakitan tersedia 60 jam kerja, sedangkan pada bagian pemolesannya hanya 48 jam kerja. untuk menghasilkan 1 meja diperlukan 4 jam kerja perakitan dan 2 jam kerja pemolesan, sedangkan untuk menghasilkan 1 kursi diperlukan 2 jam kerja perakitan dan 4 jam kerja pemolesan. Laba untuk setiap meja dan kursi yang dihasilkan masing-masing 80.000 dan 60.000. berapa jumlah meja dan kursi yang optimal dihasilkan? Penyelesaian : Definisi variabel keputusan : Keputusan yang akan diambil adalah berapakan jumlah meja dan kursi yang dihasilkan. X1 = jumlah meja yang akan dihasilkan (dalam satuan unit) X2 = jumlah kursi yang akan dihasilkan (dalam satuan unit) Perumusan persoalan dalam bentuk tabel : Proses Waktu yang dibutuhkan per unit Total jam kerja yang tersedia Perakitan 4 2 60 Pemolesan 2 4 48 Laba/Unit 80000 60000 Perumusan fungsi tujuan : Fungsi Maks : Laba = Z = 8X1 + 6X2 (dalam satuan Rp 10.000) Perumusan fungsi kendala : Dengan kendala ; 1. 4X1 + 2X2 60 2. 2X1 + 4X2 48 Kendala non negatif X1, X2 0

Metode Simpleks Maksimisasi 1. Menentukan fungsi tujuan dan fungsi-fungsi kendala Misalkan X1 = Meja dan X2 = Kursi Fungsi tujuan : Z = 8X1 + 6X2 Fungsi-fungsi kendala : 4X1 + 2X2 60 2X1 + 4X2 48 2. Mengubah fungsi tujuan dan fungsi-fungsi kendala ke bentuk standar Bentuk standar simpleks : Z 8X1 6X2 = 0 4X1 + 2X2 + X3 = 60 2X1 + 4X2 + X4 = 48 Dengan X3 dan X4 adalah variabel slack. 3. Membuat tabel simpleks awal Menentukan kolom kunci dan baris kunci sebagai dasar iterasi. Kolom kunci ditentukan oleh nilai Z yang paling kecil (Negatif). Baris kunci ditentukan berdasarkan nilai indeks terkecil. Cara menentukan indeks = Nilai Kanan (NK) Kolom Kunci (KK) Menentukan nilai elemen cell yaitu nilai perpotongan antara kolom kunci dengan baris kunci

Variabel Z X 1 X 2 S 1 S 2 NK Indeks Z 1-8 -6 0 0 0 - S 1 0 4 2 1 0 60 15 S 2 0 2 4 0 1 48 24 KOLOM KUNCI ELEMEN CELL BARIS KUNCI (BK) 4. Melakukan iterasi Dengan menentukan baris kunci baru dan baris baris lainnya termasuk Z. Membuat baris kunci baru Baris Kunci Baru = Baris Kunci Lama Elemen Cell Baris Kunci Baru (X1) = 4 2 1 0 60 4 X1 = 1 ½ ¼ 0 15 Variabel Z X 1 X 2 S 1 S 2 NK Z X 1 0 1 ½ ¼ 0 15 S 2 - Nilai baris yang lain = Baris lama (Nilai baris kunci baru) x angka kolom kunci baris ybs.

Membuat baris variabel baru Baris S2 Baru = Baris S2 Lama (Nilai Kolom Kunci Baris yang sesuai * Baris Kunci Baru) Baris S2 Baru = (2 4 0 1 48) (2)*(1 ½ ¼ 0 15) = 0 3-1/2 1 18 Variabel Z X 1 X 2 S 1 S 2 NK Z X 1 0 1 ½ ¼ 0 15 S 2 0 0 3 - ½ 1 18 Membuat baris Z baru Baris Z Baru = Baris Z Lama ( Nilai Kolom Kunci Baris yang sesuai * Baris Kunci Baru) Baris Z Baru = (-8-6 0 0 0) (-8)*(1 ½ ¼ 0 15) Variabel = 0-2 2 0 120 Z X 1 X 2 S 1 S 2 NK Z 1 0-2 2 0 120 X 1 0 1 ½ ¼ 0 15 S 2 0 0 3 - ½ 1 18

Variabel Z X 1 X 2 S 1 S 2 NK Indeks Z 1 0-2 2 0 120 - X 1 0 1 ½ ¼ 0 15 30 S 2 0 0 3 - ½ 1 18 6 Lakukan iterasi kembali sampai tidak ada nilai baris Z yang negative Tabel Simpleks Iterasi-1 Variabel Z X1 X2 Slack Variabel Nilai Indeks S1 S2 Kanan (VD) (NK) Z 1 0-2 2 0 120-60 X1 0 1 1/2 1/4 0 15 30 S2 0 0 3-1/2 1 18 6 Membuat baris kunci baru Baris Kunci Baru (X2) = 0 3 -½ 1 18 3 X2 = 0 1-1/6 1/3 6 Variabel (VD) Z X1 X2 Slack Variabel Nilai S1 S2 Z X1 X2 0 0 1-1/6 1/3 6 Kanan (NK) Membuat Baris Z baru Baris Z Baru = (0-2 2 0 120) (-2)*(0 1-1/6 1/3 6) = 0 0 5/3 2/3 132

Variabel (VD) Z X1 X2 Slack Variabel Nilai S1 S2 Z X1 0 1 0 1/3-1/6 12 X2 0 0 1-1/6 1/3 6 Kanan (NK) Membuat baris variabel baru Baris X1 Baru = (1 ½ ¼ 0 15) (1/2)*(0 1-1/6 1/3 6) = 1 0 1/3-1/6 12 Tabel Simpleks Iterasi-1 Variabel Z X1 X2 Slack Variabel Nilai S1 S2 Kanan (VD) (NK) Z 1 0 0 5/3 2/3 132 X1 0 1 0 1/3-1/6 12 X2 0 0 1-1/6 1/3 6 Hasil Karena nilai-nilai pada baris Z sudah tidak ada yang negatif, berarti iterasi selesai, dan solusi yang diperoleh adalah : X1 = Meja = 12, X2 = Kursi = 6 dan Nilai fungsi tujuan Z (laba) = 132 (dalam puluhan ribu rupiah). Artinya, untuk memperoleh keuntungan yang maksimal sebesar Rp 1.320.000, maka perusahaan sebaiknya memproduksi meja sebanyak 12 unit dan kursi sebanyak 6 unit. Dari tabel tersebut juga diketahui nilai X3 dan X4 tidak ada (X3 dan X4 = 0), artinya seluruh waktu kerja (Perakitan dan Pemolesan) sudah habis digunakan, tidak ada waktu yang tersisa.