Danang Triagus Setiyawan ST.,MT

dokumen-dokumen yang mirip
Ardaneswari D.P.C., STP, MP.

Team Dosen Riset Operasional Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

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

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

PROGRAM LINIER METODE GRAFIK

CCR314 - Riset Operasional Materi #2 Ganjil 2015/2016 CCR314 RISET OPERASIONAL

CCR-314 #2 Pengantar Linear Programming DEFINISI LP

Pengantar Teknik Industri TIN 4103

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

Model Linear Programming:

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

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

Danang Triagus Setiyawan ST.,MT

III. METODE PENELITIAN

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

Model Matematis (Program Linear)

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

PROGRAM LINIER DENGAN METODE GRAFIK

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

DEFINISI LP FUNGSI-FUNGSI DALAM PL MODEL LINEAR PROGRAMMING. Linear Programming Taufiqurrahman 1

PROGRAM LINEAR. tersebut. Dua macam fungsi Program Linear: tujuan perumusan masalah

OPTIMASI PROGRAM LINIER PECAHAN DENGAN FUNGSI TUJUAN BERKOEFISIEN INTERVAL

LINEAR PROGRAMMING. 1. Pengertian 2. Model Linear Programming 3. Asumsi Dasar Linear Programming 4. Metode Grafik

LINEAR PROGRAMMING. Pembentukan model bukanlah suatu ilmu pengetahuan tetapi lebih bersifat seni dan akan menjadi dimengerti terutama karena praktek.

BAB 2. PROGRAM LINEAR

BAB 3 LINEAR PROGRAMMING

Manajemen Operasional

Dosen Pengampu : Dwi Sulistyaningsih

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

Model Linear Programming:

BAB II LANDASAN TEORI

PENELITIAN OPERASIONAL PERTEMUAN #9 TKT TAUFIQUR RACHMAN PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI

BAB 2 LANDASAN TEORI

TIN102 - Pengantar Teknik Industri Materi #8 Ganjil 2016/2017 TIN102 PENGANTAR TEKNIK INDUSTRI

MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 IT

BAB I PENDAHULUAN. yang dikemukakan oleh George Dantzig pada tahun Linear Programming (LP) adalah perencanaan aktivitas-aktivitas untuk

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

PEMROGRAMAN LINEAR YULIATI,SE,MM

Contoh Soal Teknik riset operasi

BAB 2 LANDASAN TEORI

PEMROGRAMAN LINIER: FORMULASI DAN PEMECAHAN GRAFIS

PENERAPAN LOGIKA FUZZY PADA PROGRAM LINEAR

BAB LINEAR PROGRAMMING : METODE GRAFIK PENDAHULUAN PENDAHULUAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

PROGRAM LINEAR: METODE SIMPLEX

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

Pertemuan 2 Metode Simplex

LINDO. Lindo dapat digunakan sampai dengan 150 kendala dan 300 variabel

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 3 LEXICOGRAPHIC GOAL PROGRAMMING 3.1 DESKRIPSI UMUM LEXICOGRAPHIC GOAL PROGRAMMING

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 PROGRAM LINEAR

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Metode Simpleks Dalam Optimalisasi Hasil Produksi

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

BAB II KAJIAN TEORI. maupun kronik, penulis akan menguraikan perencanaan diet DM di RS PKU

BAB 2 LANDASAN TEORI

PEMROGRAMAN LINEAR I KOMANG SUGIARTHA

Pemrograman Linier (Linear Programming) Materi Bahasan

OPTIMALISASI KEUNTUNGAN PADA PERUSAHAAN ANEKA KUE DENGAN METODE SIMPLEKS. Nama : Reza Rizki Akbar NPM :

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

Dosen Pembina: HP :

BAHAN KULIAH TEKNIK RISET OPERASI

Pendahuluan. Secara Umum :

IMPLEMENTASI ALGORITMA PEMROGRAMAN LINIER SIMPLEKS DUA FASE MENGGUNAKAN BAHASA C++

BAB IV PROGRAMA LINIER : METODE GRAFIK

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

Pemrograman Linier (1)

BAB 3 METODE PENELITIAN

OPERATIONS RESEARCH. oleh Bambang Juanda

Taufiqurrahman 1

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

Bab 2 LANDASAN TEORI

Riset Operasi. Program Linear. Mata Kuliah STMIK AMIKOM YOGYAKARTA. Heri Sismoro, M.Kom.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

OPTIMASI (Pemrograman Non Linear)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Manajemen Operasional

PROGRAMA MATEMATIK MULTI TUJUAN

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Dualitas Dalam Model Linear Programing

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

MAKSIMALISASI KEUNTUNGAN DENGAN PENDEKATAN METODE SIMPLEKS Kasus pada Pabrik Sosis SM

Pemodelan dalam RO. Sesi XIV PEMODELAN. (Modeling)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pemilihan Judul

OPTIMALISALI KASUS PEMROGRAMAN LINEAR DENGAN METODE GRAFIK DAN SIMPLEKS

BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang masalah

Metode Simpleks (Simplex Method) Materi Bahasan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. variabel dalam persamaan tersebut adalah satu (Ayres, 2004).

Riset Operasional LINEAR PROGRAMMING

BAB VI PERENCANAAN PENGEMBANGAN SDA

Transkripsi:

Danang Triagus Setiyawan ST.,MT

Penggunaan yang meningkat dari teknik PL dimulai sejak dikembangkannya metode simpleks oleh G.B. Dantzig pada tahun 1947. Pada dasarnya, pemasalahan PL membahas tentang alokasi sumberdaya yang terbatas untuk mendapatkan hasil terbaik., sehingga biaya/ongkos dapat diminimalkan, atau keuntungan dapat dimaksimalkan. Hasil terbaik yang diperoleh tersebut merupakan salah satu pilihan di antara beberapa alternatif yang mungkin timbul dalam pengambilan keputusan. Keputusan terbaik yang diambil melalui penggunaan teknik pemecahan cara matematik.

Variabel yang ingin diketahui atau variabel keputusan (x j ) adalah tidak negatif (positif atau nol) Kriteria pemilihan nilai terbaik dari variabel keputusan dapat dijelaskan sebagai fungsi linear dari variabel keputusan yang disebut sebagai fungsi tujuan Aturan-aturan operasi yang behubungan dengan proses (ketersediaan/kebutuhan sumberdaya) dapat dinyatakan sebagai susunan fungsi kendala.

Fungsi tujuan (objective function) Persoalan LP (Linear Programming) bertujuan untuk memaksimalkan atau meminimalkan kuantitas (pada umumnya berupa laba atau biaya) Constraint (batasan) atau kendala, yang membatasi sampai tingkat mana sasaran mampu dicapai. Sebagai contoh sebuah perusahaan bakery memproduksi aneka macam bakery dengan batasan kuantitas bahan baku, tenaga kerja, dan jam kerja. Ada beberapa tindakan alternatif yang diambil Contohnya, perusahaan membuat keputusan untuk menghasilkan tiga produk bakery yang berbeda dengan mengalokasikan sumber daya yang dimiliki.

Tahapan formulasi model PL adalah sebagai berikut: Tahap I Identifikasi variabel yang tidak diketahui (variabel keputusan) dan dinyatakan dalam simbol aljabar (x j ) Tahap II Identifikasi semua pembatas atau kendala dalam permasalahan dan dinyatakan dalam susunan persamaan atau ketidaksaamaan sebagai fungsi linear dari variabel keputusan Tahap III Identifikasi tujuan atau kriteria terbaik dan dinyatakan sebagai fungsi linear variable keputusan, berbentuk maksimasi atau minimasi.

Contoh 1: Ibu Ayu membuat tiga jenis parsel untuk lebaran yang terdiri dari sosis dan keju. Tipe A terdiri dari 3 pak sosis dan 6 pak keju, tipe B terdiri 5 pak sosis dan 4 pak keju, dan tipe C terdiri dari 6 pak sosis dan 5 pak keju. Ibu Ayu menyediakan 2.500 pak sosis dan 3.000 pak keju, dan perusahaan percaya bahwa semua parsel akan terjual sesuai dengan pengalaman lebaran tahun lalu. Keuntungan produk tipe A sebesar Rp20.000,-, Tipe B Rp28.000,- dan Tipe C Rp32.000,-. Formulasikan dalam model PL!

Tahap I Pada tahapan ini diidentifikasikan variabel keputusan, yaitu berapa jumlah produksi tiap jenis parsel yang direncanakan dibuat yang dinyatakan dalam simbol aljabar: Misal: x 1 = jumlah parsel Tipe A x 2 = jumlah parsel Tipe B x 3 = jumlah parsel Tipe C Tahap II Menentukan susunan fungsi kendala. Dalam permasalahan di atas, sosis yang diperlukan untuk produk Tipe A adalah 3 x 1, produk Tipe B 5 x 2, dan produk Tipe C adalah 6 x 3. Ketiga produk tersebut memerlukan sosis 3 x 1 + 5 x 2 + 6 x 3. Sosis yang tersedia 2500 pak, sehingga fungsi kendala untuk sumberdaya sosis adalah: 3 x 1 + 5 x 2 + 6 x 3. 2500 Dengan cara yang sama, maka fungsi kendala untuk sumberdaya keju adalah: 6 x 1 + 4 x 2 + 5 x 3 3000

Persyaratan lain yang harus dipenuhi adalah bahwa variabel x 1, x 2, dan x 3 adalah tidak negatif (nol atau positif). Persyaratan ini menimbulkan kendala yang disebut kendala non-negativitas. Tahap III Identifikasi fungsi tujuan. Tujuan dari permasalahan ini adalah memaksimumkan keuntungan hasil penggunaan sumberdaya. Asumsi yang digunakan bahwa semua produk terjual habis. Formulasi fungsi tujuan adalah sebagai berikut: Maks. Z = 20000 x 1 + 28000 x 2 + 32000 x 3

Model PL dari usaha ibu Ayu untuk mendapatkan keuntungan maksimum adalah sebagai berikut: Maks. Z = 20000 x 1 + 28000 x 2 + 32000 x 3 Dengan memperhatikan kendala: 3 x 1 + 5 x 2 + 6 x 3 2500 6 x 1 + 4 x 2 + 5 x 3 3000 dengan x 1 0 ; x 2 0; x 3 0

Contoh 2:

Tahap I Pada tahapan ini diidentifikasikan variabel keputusan, yaitu berapa jumlah jenis makanan untuk menyusun menu yang dinyatakan dalam simbol aljabar: Misal: x 1 = jumlah susu x 2 = jumlah daging x 3 = jumlah roti x 4 = jumlah sayuran Tahap II Menentukan susunan fungsi kendala. Dalam permasalahan di atas, nilai kalori untuk susu 160 x 1, daging 210 x 2, roti 120 x 3., dan sayuran 150 x 4. Menu tersebut harus dapat menyediakan kalori 160 x 1 + 210 x 2 + 120 x 3. + 150 x 4. Kebutuhan kalori per hari tidak lebih dari 2.700 kal, sehingga fungsi kendala untuk kebutuhan kalori adalah: 160 x 1 + 210 x 2 + 120 x 3. + 150 x 4. 2.700

Dengan cara yang sama, maka fungsi kendala untuk kebutuhan karbohidrat, protein dan vitamin adalah: 110 x 1 + 130 x 2 + 110 x 3. + 120 x 4. 300 90 x 1 + 190 x 2 + 90 x 3. + 130 x 4. 250 50 x 1 + 50 x 2 + 75 x 3. + 70 x 4. 60 Tahap III Identifikasi fungsi tujuan. Tujuan dari permasalahan ini adalah meminimumkan ongkos penggunaan sumberdaya. Formulasi fungsi tujuan adalah sebagai berikut: Min. Z = 420 x 1 + 680 x 2 + 320 x 3 + 170 x 4

Model PL dari penyusunan menu dr Betty adalah sebagai berikut: Min. Z = 420 x 1 + 680 x 2 + 320 x 3 + 170 x 4 Dengan memperhatikan kendala: 160 x 1 + 210 x 2 + 120 x 3. + 150 x 4. 2.700 110 x 1 + 130 x 2 + 110 x 3. + 120 x 4. 300 90 x 1 + 190 x 2 + 90 x 3. + 130 x 4. 250 50 x 1 + 50 x 2 + 75 x 3. + 70 x 4. 60 dengan x 1 0 ; x 2 0; x 3 0; x 4 0

PT Sayang Anak memproduksi dua jenis mainan yang terbuat dari kayu, berupa boneka dan kereta api. Boneka dijual dengan harga Rp. 27.000/lusin yang setiap lusinnya memerlukan biaya material sebesar Rp. 10.000 serta biaya tenaga kerja sebesar Rp. 14.000. Kereta api dijual seharga Rp. 21.000/lusin dengan biaya material sebesar Rp. 9.000 dan biaya tenaga kerja Rp. 10.000. Proses pengerjaan memerlukan dua kelompok kerja yaitu tukang kayu dan tukang poles. Setiap lusin boneka memerlukan 2 jam pemolesan dan 1 jam pekerjaan kayu, sedangkan setiap lusin kereta api memerlukan 1 jam pemolesan dan 1 jam pekerjaan kayu. Jam kerja yang tersedia tiap minggu adalah 100 jam untuk pemolesan dan 80 jam untuk pekerjaan kayu. Dari permintaan pasar kebutuhan kereta api tidak terbatas, tetapi boneka tidak lebih dari 40 lusin yang terjual tiap minggunya. Bagaimana formulasinya untuk mengetahui berapa lusin jenis mainan masing-masing yang harus dibuat tiap minggunya agar diperoleh keuntungan maksimum?

Jawaban: Maksimumkan Pendapatan/minggu = 27 x1 + 21 x2 (boneka+kereta api) Ongkos material/minggu = 10 x1 + 9 x2 Ongkos tenaga kerja /minggu = 14 x1 + 10 x2 z = 3 x1 + 2 x2 Berdasarkan batasan: 2 x1 + x2 < 100 x1 + x2 < 80 x1 < 40 x1 > 0 x2 < 0