Bab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Elis Ratna Wulan a, Diana Ratnasari b

Pencarian Solusi Optimal Fuzzy Untuk Masalah Program Linier Fuzzy Menggunakan Metode Level-Sum

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

MODEL MATEMATIKA MASALAH ALIRAN MAKSIMUM KABUR DENGAN PROGRAM LINEAR KABUR

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

PROGRAM LINIER FUZZY PENUH DENGAN METODE KUMAR. Jl. Prof. H. Soedarto, S.H. Tembalang Semarang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Program Linear Fuzzy dengan Koefisien dan Konstanta Kendala Bilangan Fuzzy

METODE SIMPLEKS FUZZY UNTUK PERMASALAHAN PEMROGRAMAN LINEAR DENGAN VARIABEL TRAPEZOIDAL FUZZY

METODE URUTAN PARSIAL UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH PROGRAM LINIER FUZZY TIDAK PENUH

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

PROGRAM LINIER FUZZY PENUH DENGAN ALGORITMA MULTI OBJECTIVE LINEAR PROGRAMMING. Jl. Prof. H. Soedarto, S.H. Tembalang Semarang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

SEMINAR NASIONAL ke 8 Tahun 2013 : Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi MASALAH TRANSPORTASI DENGAN FUZZY SUPPLY DAN FUZZY DEMAND

PENDEKATAN VALUE BILANGAN TRAPEZOIDAL FUZZY DALAM METODE MAGNITUDE

DAFTAR ISI. LEMBAR PERNYATAAN. ABSTRAK KATA PENGANTAR. UCAPAN TERIMAKASIH. DAFTAR TABEL. DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN

R PROGRAM APLIKASI PENYELESAIAN MASALAH FUZZY TRANSSHIPMENT MENGGUNAKAN METODE MEHAR

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. industri dan lain-lain. Seiring dengan adanya perkembangan di berbagai bidang

BAB 2 LANDASAN TEORI. Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia Kontemporer, pembelian didefinisikan

OPTIMASI PROGRAM LINIER PECAHAN DENGAN FUNGSI TUJUAN BERKOEFISIEN INTERVAL

PENERAPAN LOGIKA FUZZY PADA PROGRAM LINEAR

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

A. PENGERTIAN PROGRAM LINEAR

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II KAJIAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai beberapa definisi dan teori yang akan

BAB II MAKALAH Makalah 1 :

Bab 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengantar Proses Stokastik

Lecture 3: Graphical Sensitivity Analysis

TINJAUAN PUSTAKA. Dalam bab ini akan dibahas beberapa konsep mendasar meliputi ruang vektor,

PROGRAM LINIER : ANALISIS POST- OPTIMAL. Pertemuan 6

UNNES Journal of Mathematics

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

Pemrograman Linier (6)

BAB III SOLUSI OPTIMAL MASALAH FUZZY TRANSSHIPMENT

BAB II KAJIAN PUSTAKA

Algoritma Simpleks Dan Analisis Kepekaan

Pertemuan Ke 2 SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) By SUTOYO,ST.,MT

BAB I PENDAHULUAN. Kantorovich dengan metode penyelesaian yang masih terbatas dan belum banyak

FUZZY LINEAR PROGRAMMING DENGAN FUNGSI KEANGGOTAAN KURVA-S UNTUK PENILAIAN KINERJA KARYAWAN

PERSAMAAN KUADRAT. Persamaan. Sistem Persamaan Linear

MODEL PERANCANGAN DISTRIBUSI AIR DENGAN PENDEKATAN JARINGAN FUZZY

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA SISI DALAM ALJABAR MAX-PLUS BILANGAN FUZZY

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

III KERANGKA PEMIKIRAN

Metode Simpleks (Simplex Method) Materi Bahasan

FUZZY LINIER PROGRAMMING UNTUK PEMILIHAN JENIS KENDARAAN DALAM MENGANTISIPASI KEMACETAN LALU LINTAS DI KOTA MEDAN

BAB II KAJIAN TEORI. Berikut ini merupakan pembahasan kajian-kajian tersebut.

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY KOMPLEKS MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI QR TUGAS AKHIR

Jl. Prof. H. Soedarto, S.H. Tembalang Semarang

Gita Sari Adriani, Pardi Affandi, M. Ahsar Karim Program Studi Matematika FMIPA Universitas Lambung Mangkurat

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan

BAB 3 LINEAR PROGRAMMING

Bab 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

OPTIMASI BIAYA PENGANGKUTAN MENGGUNAKAN PROGRAM LINEAR MULTIOBJEKTIF FUZZY (Studi Kasus pada PT. Sentosa Mulia Bahagia)

BAB 2 LANDASAN TEORI

Teori Dualitas dan Penerapannya (Duality Theory and Its Application)

BAB I PENDAHULUAN. melakukan tindakan menabung. Pada era modern, tindakan menabung telah

BAB II LANDASAN TEORI

SILABUS PENGALAMAN BELAJAR ALOKASI WAKTU

FUZZY LINEAR PROGRAMMING (FLP) DENGAN KONSTANTA SEBELAH KANAN BERBENTUK BILANGAN FUZZY DAN BERBENTUK TRAPEZOIDAL SKRIPSI DEWI YANNI FRANSISKA SAMOSIR

Modul Pendalaman Materi Program Linear, PPG Dalam Jabatan hal 1

METODE SIMPLEKS UNTUK PERSOALAN PEMROGRAMAN LINEAR DENGAN KOEFISIEN FUNGSI TUJUAN BILANGAN FUZZY TRAPEZOIDAL

PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN PENDEKATAN POSSIBILITY FUZZY MULTI-OBJECTIVE PROGRAMMING

Regresi Linier Berganda untuk Penentuan Nilai Konstanta pada Fungsi Konsekuen di Logika Fuzzy Takagi-Sugeno

BAB 2 OPTIMISASI KOMBINATORIAL. Masalah optimisasi merupakan suatu proses pencarian varibel bebas yang

Bentuk Standar. max. min

Penyelesaian Program Linier Menggunakan Algoritma Interior Point dan Metode Simpleks

FORMULASI PERMASALAHAN PROGRAM LINIER DENGAN BATASAN KENDALA (SUMBER DAYA) FUZZY SKRIPSI RIVAL SIJABAT

VI. PENGEMBANGAN DECISION NETWORK YANG DIOPTIMASI DENGAN FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PENYUSUNAN KALENDER TANAM DINAMIK

KAJIAN PENERAPAN PROGRAM LINEAR MULTI OBJEKTIF FUZZY INTERAKTIF PADA KEPUTUSAN PERENCANAAN TRANSPORTASI

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. ini sehingga dapat dijadikan sebagai landasan berpikir dan akan mempermudah. dalam hal pembahasan hasil utama berikutnya.

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

III. METODE PENELITIAN

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA

APLIKASI METODE THORANI DALAM PENYELESAIAN PERMASALAHAN PROGRAM LINEAR FUZZY

6 Sistem Persamaan Linear

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

KOEFISIEN DETERMINASI REGRESI FUZZY SIMETRIS UNTUK PEMILIHAN MODEL TERBAIK. Iqbal Kharisudin. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Negeri Semarang

BAB 3 METODE FUZZY TIME SERIES DENGAN FAKTOR PENDUKUNG UNTUK MERAMALKAN DATA SAHAM

MENENTUKAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS INTERVAL TUGAS AKHIR

BAB III TRANSFORMASI MATRIKS DERET DIRICHLET HOLOMORFIK. A. Transformasi Matriks Mengawetkan Kekonvergenan

DAFTAR ISI. BAB II DASAR TEORI Himpunan Fuzzy Bilangan Fuzzy Masalah Transportasi Program Linear Multiobjective..

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINIER FULLY FUZZY MENGGUNAKAN METODE GAUSS SEIDEL TUGAS AKHIR. Oleh : KHOLIFAH

BAB II. PEMROGRAMAN LINEAR

PROGRAM FRAKSIONAL LINIER DENGAN KOEFISIEN INTERVAL. Annisa Ratna Sari 1, Sunarsih 2, Suryoto 3. Jl. Prof. H. Soedarto, S.H. Tembalang Semarang

Transkripsi:

Bab 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teori himpunan fuzzy banyak diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu seperti teori kontrol dan manajemen sains, pemodelan matematika dan berbagai aplikasi dalam bidang perindustrian. Karena dalam praktek kenyataan asumsi kepastian tentang nilainilai parameter pada masalah pengambilan keputusan yang dimodelkan dengan program linear sering sulit dipenuhi, maka sering terjadi kekurangakuratan dalam masalah pengambilan keputusan. Untuk memecahkan dan mengakomodasi ketidakpastian tersebut, akan didekati dengan teori himpunan fuzzy. Fuzzy Linear Programming memiliki peranan penting dalam pemodelan fuzzy yang dapat merumuskan ketidakpastian ke dalam lingkungan nyata. Banyak jenis permasalahan Fuzzy Linear Programming yang pernah dikemukakan oleh para ahli dan juga telah diusulkan beberapa pendekatan untuk memecahkan masalah ini. Secara khusus, metode yang paling sesuai adalah didasarkan pada konsep perbandingan bilangan fuzzy dengan menggunakan ranking function. Biasanya dalam metode tersebut, didefinisikan sebuah crisp model yang disetarakan dengan masalah Fuzzy Linear Programming dan kemudian menggunakan solusi yang optimal dari model tersebut sebagai solusi yang optimal dari Fuzzy Linear Programming. Selain itu, dengan menggunakan ranking function linear umum, diperkenalkan algoritma dual simplex untuk menyelesaikan masalah pemograman linear dengan variabel fuzzy dan dualnya. Asumsikan bahwa dalam sebuah permasalahan program linear terdapat beberapa parameter yang merupakan bilangan fuzzy, inilah yang disebut sebagai

2 masalah Fuzzy Linear Programming. Mungkin saja beberapa koefisien dari permasalahan tersebut, misalnya pada fungsi tujuan, koefisien teknis, koefisien ruas kanan ataupun variabel pengambilan keputusan itu merupakan bilangan fuzzy. 1.1.1 Linear Programming Untuk mendefinisikan masalah Fuzzy Linear Programming, sebelumnya diperkenalkan permasalahan program linear. Program linear adalah sebuah metode matematika yang digunakan untuk mencari hasil paling optimal (seperti keuntungan maksimal atau biaya terendah) dalam suatu model matematika dengan beberapa daftar kendala yang direpresentasikan dalam persamaan linier. Sebuah permasalahan program linear dapat didefinisikan sebagai berikut: Maks : z = cx s.t : Ax b x 0 di mana : x = (x 1,, x n ) T, c = (c 1,, c n ), b = (b 1,, b m ) T, dan A = [a ij ] m n c j, b i, dan a ij merupakan bilangan bilangan crisp. Tetapi bagaimanapun, dalam masalah pengambilan keputusan di dunia nyata, adalah hal biasa jika estimasi koefisien Linear Programming yang digunakan itu tidak tepat. Selain itu, pengambil keputusan juga mungkin mengizinkan beberapa pelanggaran dalam pencapaian kendala. Dalam kasus ini, Fuzzy Linear Programming memberikan fleksibilitas. 1.1.2 Fuzzy Linear Programming Pandang masalah Linear Programming berikut: Maks : ~ z = c ~ x ~ Ax ~ = b s.t : ~ x 0 di mana matriks koefisien A = [a ij ] m n dan vektor c = (c 1,, c n ) adalah matriks crisp non negatif dan vektor berturut turut dan ~ ( ~ ~ ~ x = ), b = ( ) adalah vektor fuzzy x j b i

3 non negatif sehingga ~ ~ x, b F( R j i ) untuk semua 1 j n, 1 i m, disebut sebagai masalah Fuzzy Linear Programming. Dalam tulisan ini akan dijelaskan cara menyelesaikan Fuzzy Linear Programming dengan mentransformasikan bentuk Fuzzy Linear Programming ke bentuk Linear Programming terlebih dahulu. 1.2 Perumusan Masalah Masalah yang akan dibahas adalah bagaimana cara mentransformasikan bentuk Fuzzy Linear Programming menjadi permasalahan program linear klasik yang penyelesaiannya lebih familiar dan sederhana. 1.3 Pembatasan Masalah Dalam tulisan ini, masalah yang dibahas adalah penyelesaian persoalan Fuzzy Linear Programming dengan bilangan fuzzy triangular. Sebuah bilangan fuzzy ~ A triangular A ~ A A sebarang ditunjukkan oleh A = ( m, α, β ) dengan F(R) adalah himpunan dari bilangan fuzzy triangular. 1.4 Tujuan Penulisan Tujuan yang ingin dicapai adalah untuk mengetahui cara menyelesaikan masalah Fuzzy Linear Programming dengan bilangan fuzzy triangular dengan mentransformasikannya terlebih dahulu ke bentuk masalah Linear Programming. 1.5 Manfaat Penulisan Penulisan ini dapat dimanfaatkan untuk mempermudah di dalam menyelesaikan permasalahan Fuzzy Linear Programming dan berguna di dalam studi/ pembelajaran tentang beberapa konsep dasar dari Fuzzy Linear Programming.

4 1.6 Metodologi Penulisan Metodologi penulisan ini bersifat literatur atau kepustakaan dengan langkah - langkah sebagai berikut : 1. Memaparkan beberapa definisi serta teorema yang mendukung dalam memperoleh hasil utama penulisan ini. 2. Memaparkan langkah langkah penyelesaian permasalahan Fuzzy Linear Programming dengan tahapan sebagai berikut: a. Memaparkan tentang bilangan fuzzy, yaitu dalam hal ini dengan menjelaskan tentang bilangan fuzzy triangular dan aritmatika pada bilangan fuzzy triangular. b. Memaparkan tentang metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah Fuzzy Linear Programming dan disertai dengan ilustrasi. 1.7 Tinjauan Pustaka L.A. Zadeh (1965, hal: 338) menyatakan bahwa suatu himpunan fuzzy merupakan sebuah kelas dari objek objek dengan suatu rangkaian kesatuan dari nilai keanggotaan. Demikian sebuah himpunan digolongkan oleh sebuah fungsi (karakteristik) keanggotaan yang memberikan setiap objek sebuah nilai keanggotaan yang berkisar antara 0 dan 1. H.J. Zimmermann (1975, hal: 209) menyatakan bahwa pada Fuzzy Linear Programming, fungsi objektif dan kendala kendalanya ditunjukkan dengan fungsi keanggotaannya. Zimmermann mendefinisikan fungsi keanggotaan untuk fungsi objektif dan untuk kendala kendala pada permasalahan Fuzzy Linear Programming. Sri Kusumadewi dan Hari Purnomo (2004, hal: 376) menyatakan bahwa pada Fuzzy Linear Programming, akan dicari suatu nilai z yang merupakan fungsi objektif yang akan dioptimasikan sehingga memenuhi batasan batasan yang dimodelkan dengan menggunakan himpunan fuzzy. Mereka mereprentasikan tiap batasan dengan

5 sebuah himpunan fuzzy dan menentukan fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy tersebut. S.H. Nasseri (2008, hal: 2473) menyatakan bahwa Fuzzy Linear Programming adalah sebuah aplikasi dari teori himpunan fuzzy pada masalah proses pengambilan keputusan linear, di mana sebagian besar dari masalah tersebut terkait dengan permasalahan program linear dengan variabel fuzzy.