BAB III METODE PENELITIAN. Pengumpulan data. Analisis dan pemodelan data. Implementasi Aplikasi. Pengujian Aplikasi

dokumen-dokumen yang mirip
Small Medium Large Extra large Extra extra large

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PEMROGRAMAN LINIER: FORMULASI DAN PEMECAHAN GRAFIS

BAB III. KERANGKA PEMIKIRAN

Pemrograman Linier (6)

Pengubahan Model Ketidaksamaan Persamaan

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

III. METODE PENELITIAN

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

III KERANGKA PEMIKIRAN

III KERANGKA PEMIKIRAN

Analisis Sensitifitas. Analsis sensitifitas

BAB 1 PENDAHULUAN. Dalam industri-industri makanan atau industri-industri lain yang menggunakan

BAB VI PROGRAMA LINIER : DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS

Analisis Sensitivitas dalam Optimalisasi Keuntungan Produksi Busana dengan Metode Simpleks

PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS

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

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB II. PEMROGRAMAN LINEAR

III. KERANGKA PEMIKIRAN

III KERANGKA PEMIKIRAN

Team Dosen Riset Operasional Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

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

OPERATION RESEARCH-1

III. METODE PENELITIAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

METODE SIMPLEKS MATAKULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan Ke-5

PENGOPTIMALAN PERSEDIAAN DENGAN METODE SIMPLEKS PADA PT. XYZ

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Definisi Usaha Kecil Menengah

BAB 2 LANDASAN TEORI

Optimalisasi Produksi Di Industri Garment Dengan Menggunakan Metode Simpleks

BAB 1 PENDAHULUAN. dari ekonomi global yang melanda hampir negara-negara di Amerika dan Asia. Hal ini

Bab 2 LANDASAN TEORI

PENERAPAN LOGIKA FUZZY PADA PROGRAM LINEAR

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

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

OPTIMASI PRODUKSI MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY LINEAR PROGRAMMING (STUDI KASUS: PRODUKSI TAS UKM CANTIK SOUVENIR) SKRIPSI

PEMROGRAMAN LINEAR I KOMANG SUGIARTHA

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

III. KERANGKA PEMIKIRAN

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

ANALISIS SENSITIVITAS MATAKULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan Ke-11. Riani Lubis Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

Bentuk Standar. max. min

Optimalisasi Produksi Di Industri Garment Dengan Menggunakan Metode Simpleks

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

Pemrograman Linier (3)

Bab 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengantar Proses Stokastik

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

APLIKASI PROGRAM INTEGER PADA PERUMAHAN BUMI SERGAI DI SEI RAMPAH

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

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. 1. Model Transportasi dalam kasus optimalisasi distribusi Air Galon Axogy pada

Formulasi dengan Lindo. Dasar-dasar Optimasi. Hasil dengan Lindo 1. Hasil dengan Lindo 2. Interpretasi Hasil. Interpretasi Hasil.

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

OPTIMASI TARGET PRODUKSI FINGERJOINT di PT. KM

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Untuk implementasi pada Oke Bakery ada spesifikasi-spesifikasi yang dibutuhkan

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

Dasar-dasar Optimasi

ANALISIS POSTOPTIMAL/SENSITIVITAS

ANALISIS SENSITIVITAS MATAKULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan Ke-11. Riani Lubis Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

BahanKuliahKe-3 Penelitian Operasional VARIABEL ARTIFISIAL. (Metode Penalty & Teknik Dua Fase) Oleh: Darmansyah Tjitradi, MT.

BAB 2 LANDASAN TEORI

Pengantar Teknik Industri TIN 4103

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

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

BAHAN KULIAH TEKNIK RISET OPERASI

TINJAUAN PRIMAL-DUAL DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN

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

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 latar Belakang. Industri manufaktur merupakan industri yang memproduksi bahan baku

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB II KAJIAN PUSTAKA

Pemrograman Linier (4)

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

BAB 2 PROGRAM LINEAR

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

PENERAPAN MODEL LINEAR GOAL PROGRAMMING UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. operasi yang mampu menyelesaikan masalah optimasi sejak diperkenalkan di

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

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

Pemrograman Linier (2)

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

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

Bab 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pemilihan Judul

BAB 3 LINEAR PROGRAMMING

MATA KULIAH RISET OPERASIONAL

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

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

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

Pemodelan dalam RO. Sesi XIV PEMODELAN. (Modeling)

Transkripsi:

BAB III METODE PENELITIAN Terdapat beberapa tahapan metodologi yang dilakukan dalam penelitian ini. Berikut skema metodologi penelitian secara umum seperti pada gambar 3.1 di bawah ini Pengumpulan data Analisis dan pemodelan data Implementasi Aplikasi Pengujian Aplikasi Gambar 3. 1 Diagram Alur Penelitian 3.1 Pengumpulan Data Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan 2 cara. Dengan melakukan wawancara dan pengumpulan data langsung di CV.RYM. Data-data yang diperlukan adalah semua data yang terkait dalam proses produksi kaos batik bordir di CV.RYM diantaranya data ukuran kaos yang diproduksi, data harga jual kaos batik bordir, data jumlah kain, data biaya jahit, data biaya bordir, data kebutuhan produksi CV.RYM, dan data kapasitas produksi CV.RYM tahun 2015 untuk 3 kali 3.2 Analisis dan Pemodelan Matematika dan Parameternya Setelah melakukan observasi dilakukan pemodelan matematis dengan mengunakan data harga bahan baku dan biaya produksi untuk menentukan variabel tujuan, parameter fungsi tujuan dan fungsi kendala. Variabel tujuan merupakan jenis produk yang ingin dioptimalkan. Ukuran kaos S,M,L,Xl,dan XXL merupakan varibal tujuan dari penelitian ini. Parameter fungsi tujuan akan

19 digunakan untuk menghasilkan output berupa jumlah optimal produksi kaos batik bordir di CV.RYM. Parameter fungsi kendala akan digunakan sebagai input yang merupakan ketersediaan bahan dan biaya ayang ada di CV.RYM. 3.2.1 Menentukan Variabel Tujuan Terdapat 5 ukuran kaos batik yang diproduksi oleh CV. RYM. Setiap ukuran kaos batik yang diproduksi memiliki kode pada kerah kaos batik. Berikut yang akan dijelaskan ukuran kaos seperti pada Tabel 3.1. Kode Kaos S M L XL XXL Tabel 3. 1 Data Jenis Kaos Batik di CV. RYM Kaos ukuran paling kecil (Small) Kaos ukuran sedang (Medium) Kaos ukuran besar (Large) Kaos ukuran ekstra besar (Extra Large) Kaos ukuran super besar (Extra Extra Large) Selanjutnya kelima jenis ukuran kaos batik ini akan digunakan sebagai variabel tujuan dari model optimasi Variabel tujuan dilambangkan dengan seperti yang dijelaskan pada Tabel 3.2. Variabel tujuan x1 x2 3.2.2 Menyusun Fungsi Tujuan Tabel 3. 2 Variabel Tujuan jumlah produksi optimum kaos batik ukuran S jumlah produksi optimum kaos batik ukuran M jumlah produksi optimum kaos batik ukuran L jumlah produksi optimum kaos batik ukuran XL jumlah produksi optimum kaos batik ukuran XXL Fungsi tujuan dalam penelitian ini adalah harga jual kaos batik untuk masing-masing ukuran. Bentuk persamaan fungsi tujuan maksimasi model Program Liniar sebagai berikut: = + + Pada Tabel 3.3 akan dijelaskan tentang penentuan koefisien fungsi tujuan ( ). (3. 1)

20 Variabel tujuan Tabel 3. 3 Koefisien Fungsi Tujuan Harga jual kaos ukuran S Harga jual kaos ukuran M Harga jual kaos ukuran L Harga jual kaos ukuran XL Harga jual kaos ukuran XXXL 3.2.3 Menyusun Fungsi Kendala Selanjutnya Pada tahap ini ketersediaan bahan kain dan biaya jahit, dan biaya bordir yang digunakan dalam menyusun fungsi kendala. Dalam penelitian ini terdapat 3 batasan. Berikut rincian tentang nomer batasan dijelaskan pada Tabel 3.4. Tabel 3. 4 Nomer Fungsi Batasan Batasan Ketersediaan Bahan baku kain ( )( ) Biaya Jahit ( )( ) Penggunaan Bahan Berat kain yang diperlukan untuk membuat masingmasing Biaya yang diperlukan untuk menjahit masing-masing Biaya yang diperlukan untuk membordir masing-masing Selanjutnya melakukan perhitungan untuk masing-masing waktu tahapan proses produksi, penggunaan bahan baku setiap item, bahan tersedia, dan kapasitas produksi masing-masing tas setiap bulan. Hasil perhitungan tersebut digunakan sebagai nilai koefisien ruas kiri dari fungsi batasan.

21 Selanjutnya pada Tabel 3.5 dijelaskan tentang perolehan nilai ruas kanan dari fungsi basatan. Tabel 3. 5 Penentuan Nilai Ruas Kanan Fungsi Batasan No. Variabel Batasan Ruas Kanan 1 Total berat kain untuk 1 kali produksi 2 Total biaya jahit untuk 1 kali produksi 3 Total biaya bordir untuk 1 kali produksi Persamaan fungsi kendala menggunakan persamaan 3.2: dimana i,j, dan n adalah 1,2,3,...,dst. dari model Program Linier dituliskan + ( )( ) + + ( )( ) 3.2.4 Memformulasikan kedalam tabel simpleks Setelah menentukan variabel tujuan, fungsi tujuan dan fungsi kendala dan konstanta dari masing-masing fungsi kemudian dimulai proses penghitungan dengan memasukannya kedalam tabel simpleks seperti pada Tabel 3.6. Variabel Dasar Z S ( ) (Biaya Jahit) S (Biaya Bordir) Tabel 3.6 Tabel Simpleks Koefisien Dari Z ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) S S RHS Kemudian dilakukan iterasi sampai diperoleh kondisi optimal. Sehingga akan diketahui berapa jumlah kaos yang akan diproduksi untuk memaksimalkan keuntungan yang ada pada CV. RYM. 3.3 Implementasi Metode Simpleks (3. 2) Mengimplementasikan metode simpleks pada aplikasi optimasi kapasitas produksi kaos batik di CV.RYM. Aplikasi dibuat dengan menggunakn bahasa pemrograman Delphi. Input pada aplikasi yang akan dibuat merupakan harga jual kaos yang merupakan fungsi tujuan, jumlah kain yang digunakan, biaya jahit dan

22 biaya bordir merupakan fungsi kendala. Output yang akan ditampilkan pada aplikasi ini adalah jumlah kaos yang akan diproduksi dan keuntungan yang akan diperoleh jika memproduksi sesuai perhitungan dan semuanya diasumsikan laku terjual. 3.4 Pengujian Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil perhitungan aplikasi dengan kondisi aktual data pada tahun 2015 untuk 3 kali produksi seperti dilakukan Pratiwi dalam jurnalnya.