Lecture 3: Graphical Sensitivity Analysis

dokumen-dokumen yang mirip
A. Analisis Sensitivitas 1. Berapa besar perubahan koefisien fungsi objektif diperbolehkan supaya titik optimal dipertahankan?

Pemrograman Linier (6)

Bahan A: 6x + 4x 24. Bahan B Harga jual ($1000) 5 4. Identifikasi fungsi tujuan Pendapatan total yang harus dimaksimumkan adalah

Manajemen Sains. Analisis Sensitivitas. Eko Prasetyo Teknik Informatika Univ. Muhammadiyah Gresik 2011

Analisis Sensitivitas. Ayundyah

PROGRAM LINEAR. sudir15mks

Manajemen Sains. Eko Prasetyo. Modul 4 ANALISIS SENSITIVITAS. 4.1 Analisis Sensitivitas Metode Grafik

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

1. Fungsi Objektif z = ax + by

MATEMATIKA EKONOMI DAN BISNIS. Nuryanto.ST.,MT

mempunyai tak berhingga banyak solusi.

PERSAMAAN & SISTEM PERSAMAAN LINEAR

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

PROGRAM LINEAR. Dasar Matematis

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

Metodologi Penelitian

Bab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

III. KERANGKA PEMIKIRAN

III KERANGKA PEMIKIRAN

: METODE GRAFIK. Metode grafik hanya bisa digunakan untuk menyelesaikan permasalahan dimana hanya

Persamaan dan Pertidaksamaan Linear

PEMROGRAMAN LINIER. Metode Simpleks

III KERANGKA PEMIKIRAN

III KERANGKA PEMIKIRAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

6 FUNGSI LINEAR DAN FUNGSI

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

Analisis Sensitifitas. Analsis sensitifitas

III. FUNGSI POLINOMIAL

Dasar-dasar Optimasi

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

1. Sebuah kawat yang panjangnya 10 meter akan dibuat bangun yang berbentuk 3 persegi panjang kongruen seperti pada gambar di bawah.

Modul 05 Persamaan Linear dan Persamaan Linear Simultan

(A) 3 (B) 5 (B) 1 (C) 8

4. Persamaan garis lingkaran yang berpusat di ( 1,4 ) dan menyinggung garis 3x 4y 2 = 0 adalah.

GEOMETRI ANALITIK PERTEMUAN2: GARIS LURUS PADA BIDANG KOORDINAT. sofyan mahfudy-iain Mataram 1

BAB 2 PROGRAM LINEAR

BAB III PEMBAHASAN. = tujuan atau target yang ingin dicapai. = jumlah unit deviasi yang kekurangan ( - ) terhadap tujuan (b m )

fungsi Dan Grafik fungsi

BAB 2. PROGRAM LINEAR

Matematika Semester IV

Metode Simpleks dengan Big M dan 2 Phase

BAB VI. DUALITAS DAN ANALISIS POSTOPTIMAL

PROGRAM LINEAR Jenis-jenis soal program linear yang sering diujikan adalah soal-soal tentang :

Persamaan Linear dan non Linier. Dr. Ananda Sabil Hussein

SELEKSI OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 2007 TINGKAT PROVINSI TAHUN Prestasi itu diraih bukan didapat!!!

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

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

a. untuk (n+1) genap: terjadi ekstrem, dan jika (ii) f (x ) > 0, maka f(x) mencapai minimum di titik x.

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Berdasarkan definisi di atas, maka pertidaksamaan linear dua variabel dapat dinyatakan dalam bentuk:

Soal-Soal dan Pembahasan SBMPTN - SNMPTN Matematika Dasar Tahun Pelajaran 2010/2011

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

PEMROGRAMAN LINEAR I KOMANG SUGIARTHA

VI HASIL DAN PEMBAHASAN

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

BAB II KAJIAN PUSTAKA

Riset Operasional LINEAR PROGRAMMING

BAB II. PEMROGRAMAN LINEAR

A. PERSAMAAN GARIS LURUS

matematika PEMINATAN Kelas X SISTEM PERTIDAKSAMAAN LINEAR DAN KUADRAT K13 A. Pertidaksamaan Linear B. Daerah Pertidaksamaan Linear

SILABUS PENGALAMAN BELAJAR ALOKASI WAKTU

BAB 2 Alamanda. LINEAR PROGRAMMING: METODE GRAFIK Fungsi Tujuan Maksimasi dan Minimasi

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

Materi Fungsi Linear Fungsi Variabel, koefisien, dan konstanta Variabel variabel bebas Koefisien Konstanta 1). Pengertian fungsi linier

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

BAB XI PERSAMAAN GARIS LURUS

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

Matematika IPA (MATEMATIKA TKD SAINTEK)

Materi Bahasan. Analisis Sensitivitas (Sensitivity Analysis) Analisis Sensitivitas. 1 Pengertian Analisis Sensitivitas

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

METODE dan TABEL SIMPLEX

Bab 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengantar Proses Stokastik

Gambar 1.1 Mesin dan SDM perusahaan

BAB 2 LANDASAN TEORI

Bilangan Real. Modul 1 PENDAHULUAN

OSK Matematika SMP (Olimpiade Sains Kabupaten Matematika SMP)

PERBANDINGAN ANALISIS SENSITIVITAS MENGGUNAKAN PARTISI OPTIMAL DAN BASIS OPTIMAL PADA OPTIMASI LINEAR MIRNA SARI DEWI

BAB I. SISTEM KOORDINAT, NOTASI & FUNGSI

Siap UAN Matematika. Oleh. Arwan Hapsan. Portal Pendidikan Gratis Indonesia.

BAB IV DIAGRAM GAYA GESER (SHEAR FORCE DIAGRAM SFD) DAN DIAGRAM MOMEN LENTUR (BENDING MOMENT DIAGRAM BMD)

Catatan Kuliah 7 Memahami dan Menganalisa Optimisasi Sederhana Tanpa Kendala dengan Satu Variabel Keputusan

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

D. 90 meter E. 95 meter

A. Menentukan Letak Titik

BAB LINEAR PROGRAMMING : METODE GRAFIK PENDAHULUAN PENDAHULUAN

A. DEFINISI DAN BENTUK UMUM SISTEM PERSAMAAN LINEAR KUADRAT

PERSAMAAN GARIS LURUS

BAB 2 LANDASAN TEORI

FUNGSI, SISTEM PERSAMAAN LINIER DAN MENGGAMBAR GRAFIK

MADRASAH ALIYAH AL-MU AWANAH BEKASI SELATAN 2012

BAB II PERSAMAAN KUADRAT DAN FUNGSI KUADRAT

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

Prosiding Matematika ISSN:

Lingkaran adalah tempat kedudukan titik-titik pada bidang yang berjarak

BAB VI PROGRAMA LINIER : DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Analisis Sensitivitas (2)

KULIAH MATEMATIKA TERAPAN

Transkripsi:

Lecture 3: Meskipun Program Linear dianggap sebagai model yang deterministic (koefisien-koefisiennya dianggap sudah pasti, konstan, sehingga nilainilai peubah dapat diperkirakan dengan kepastian tinggi; lawannya ialah probabilistic), tetapi dalam praktek selalu terdapat perubahan nilai parameter, baik keuntungan, biaya, maupun kapasitas sumber daya. Dari hari ke hari harga barang di pasar dapat bergoyang. Hal ini semua dapat mempengaruhi perencanaan yang sudah disusun. Untuk mengatasi kesulitan di atas, dalam menggunakan Program Linear, sering timbul pertanyaan-pertanyaan sebagai berikut. (1) Apakah akibat bagi solusi optimal jika terjadi perubahan nilai parameter? (misal koefisien biaya berubah sedikit). (2) Berapa besar nilai parameter (koefisien) tertentu tersebut boleh berubah tanpa mengubah solusi optimal? Dalam rangka menjawab perntanyaan-pertanyaan di atas, timbullah istilah analisis sensitivitas (sensitivity analysis). Analisis sensitivitas mempelajari mengenai perubahan nilai parameter-parameter model dalam batas tertentu, tanpa mengubah solusi optimal. Jika nilai parameter tertentu berubah melewati batas tersebut, maka dapat mengakibatkan perubahan pada solusi optimal. Dalam model Program Linear, nilai parameter biasanya tidak konstan. Dengan analisis sensitivitas, kita dapat mengetahui dampak dari ketidakpastian nilai parameter tersebut terhadap kualitas solusi optimal. Contoh. Misalkan kita ingin mengestimasi keuntungan satu unit produk (unit profit), yaitu koefisien fungsi objektif. Dalam analisis sensitivitas, jika perubahan keuntungan ±10% tetap memberikan solusi optimal yang sama, maka solusi tersebut dikatakan lebih kuat (robust) dibandingkan jika interval perubahan hanya ±1% (artinya, jika keuntungan 1 unit produk mengalami perubahan lebih dari 1%, maka akan menyebabkan perubahan solusi optimal). Dalam analisis sensitivitas, terdapat dua kasus, yaitu (1) Sensitivitas solusi optimal terhadap perubahan persediaan sumber daya (the availiability of the resources), yaitu nilai ruas kanan dari kendala-kendala. (2) Sensitivitas solusi optimal terhadap perubahan unit profit atau unit cost, yaitu koefisien dari fungsi objektif.

1. Perubahan Ruas Kanan Kendala Produk dan Mesin. Suatu perusahaan memproduksi dua produk menggunakan dua mesin. Satu unit produk 1 diproses selama 2 jam pada mesin A dan 1 jam pada mesin B. Sedangkan 1 unit produk 2 diproses selama 1 jam pada mesin A dan 3 jam pada mesin B. Satu unit produk 1 dan 2 berturut-turut memberikan keuntungan sebesar $30 dan $20. Batas waktu proses masing-masing mesin adalah 8 jam setiap hari. Misal x : jumlah produk 1 yang diproduksi (unit/hari) x : jumlah produk 2 yang diproduksi (unit/hari) Model Program Linear lengkap disajikan sebagai berikut. Maksimumkan z = 30x + 20x 2x + x 8 x + 3x 8 x, x 0 Perhatikan daerah fisibel masalah Program Linear di atas. Gambar 2.4 Grafik sensitivitas solusi optimal terhadap perubahan kapasitas kendala

Kendala mesin A. Gambar 2.5 menunjukkan perubahan solusi optimal ketika kapasitas mesin A berubah. Jika kapasitas mesin A ditingkatkan dari 8 jam menjadi 9 jam setiap hari, yaitu kendala 2x + x 8 berubah menjadi 2x + x 9, maka solusi optimal juga berubah, seperti disajikan pada tabel berikut. Titik optimal z Kapasitas mesin A = 8 C(3.2, 1.6) 128 Kapasitas mesin A = 9 G(3.8, 1.4) 142 Rata-rata tingkat perubahan keuntungan (z) per jam akibat perubahan kapasitas mesin A (dari 8 menjadi 9 jam) dapat dihitung dengan rumus: Rata-rata tingkat perubahan z = = = $14/jam. Nilai tersebut menunjukkan bahwa penambahan (pengurangan) kapasitas mesin A sebesar 1 jam, akan meningkatkan (menurunkan) keuntungan sebesar $14. Tingkat perubahan fungsi objektif tersebut kemudian disebut sebagai harga dual (dual price atau shadow price). Dari Gambar 2.4, dapat dilihat bahwa harga dual $14 tetap berlaku terhadap perubahan (penambahan/pengurangan) kapasitas mesin A yang menggerakkan garis kendala mesin A secara sejajar (paralel) di sepanjang titik pada garis BF. Sehingga diperoleh Kapasitas minimum Mesin A (titik B(0, 2.67)) = 2x + x = 2(0) + 2.67 = 2.67 jam Kapasitas maksimum Mesin A (titik F(8, 0)) = 2x + x = 2(8) + 0 = 16 jam Jadi, harga dual $14 untuk mesin A tetap berlaku untuk range 2.67 jam kapasitas mesin A 16 jam Jika kapasitas mesin A berada di luar range tersebut, maka akan menghasilkan harga dual yang berbeda. Kendala mesin B. Dengan cara yang sama, harga dual untuk kapasitas mesin B adalah $2/jam. Harga dual $2 tetap berlaku terhadap perubahan (penambahan/pengurangan) kapasitas mesin B yang menggerakkan garis kendala mesin B secara sejajar (paralel) di sepanjang titik pada garis DE. Sehingga diperoleh

Kapasitas minimum Mesin B (titik D(4, 0)) = x + 3x = 4 + 3(0) = 4 jam Kapasitas maksimum Mesin B (titik E(0, 8)) = x + 3x = 0 + 3(8) = 24 jam Jadi, harga dual $2 untuk mesin B tetap berlaku untuk range 4 jam kapasitas mesin B 24 jam Jika kapasitas mesin A berada di luar range tersebut, maka akan menghasilkan harga dual yang berbeda. Catatan. Batas kapasitas mesin A dan B di atas disebut range fisibel (feasibility range). Questions: (1) Jika perusahaan dapat meningkatkan kapasitas kedua mesin (mesin A dan B), mesin mana yang memiliki prioritas lebih tinggi? Answer. Harga dual untuk mesin A dan B berturut-turut $14/jam dan $2/jam. Artinya, untuk setiap penambahan 1 jam pada kapasitas mesin A akan meningkatkan keuntungan $14, sedangkan mesin B hanya $2. Jadi, mesin A lebih diprioritaskan daripada mesin B. (2) Jika setiap penambahan kapasitas mesin A dan B membutuhkan biaya reparasi sebesar $10/jam, apakah tetap memberikan penambahan keuntungan? Answer. Setiap penambahan 1 jam pada kapasitas mesin, maka Mesin A: memberikan tambahan hasil setiap jam $14 10$ = $4. Mesin B: memberikan tambahan hasil setiap jam $2 10$ = $8. Jadi, hanya mesin A yang tetap memberikan tambahan keuntungan, sedangkan mesin B akan mengurangi keuntungan. Hal ini karena biaya reparasi lebih besar daripada tambahan keuntungan. (3) Jika kapasitas mesin A ditingkatkan dari 8 jam menjadi 13 jam, berapa besar keuntungan total yang diperoleh? Answer. Diketahui harga dual untuk mesin A adalah $14, dan berlaku pada range [2.67, 16] jam. Sehingga diperoleh peningkatan keuntungan sebesar $14(13 8) = $70. Keuntungan total yang diperoleh adalah $128 + $70 = $198.

2. Perubahan Koefisien Fungsi Objektif Gambar 2.5 menunjukkan solusi masalah Program Linear Produk dan Mesin pada contoh sebelumnya. Solusi optimal terjadi pada titik C(3.2, 1.6), dengan keuntungan maksimum z = 128. Gambar 2.5 Grafik sensitivitas solusi optimal terhadap Perubahan koefisien fungsi objektif Perubahan pada koefisien fungsi objektif akan mengakibatkan perubahan kemiringan (slope) dari fungsi z. Tetapi, dari Gambar 2.5 dapat dilihat bahwa solusi optimal tetap di titik C jika garis fungsi objektif z tetap berada antara garis BF dan DE, yaitu dua garis kendala yang berpotongan di titik optimal C tersebut. Jadi, terdapat range untuk koefisien fungsi objektif, sehingga solusi optimal tetap terjadi di titik optimal yang sama. Fungsi objektif dapat ditulis secara umum sebagai berikut. z = c x + c x Perhatikan dari Gambar 2.5 bahwa fungsi z dapat diputar terhadap sumbu C, baik searah maupun berlawanan arah jarum jam. Karena

gradient dari fungsi objectif adalah m =, yaitu bergantung terhadap rasio, maka fungsi objektif z akan bergerak: Searah jarum jam (kanan), yaitu jika c naik atau c turun. Berlawanan arah jarum jam (kiri), yaitu jika c turun atau c naik. Titik C tetap sebagai solusi optimal selama z = c x + c x berada di antara dua garis x + 3x = 8 2x + x = 8 Hal ini berarti bahwa rasio dapat bervariasi antara dan, yaitu atau 0.333 2. Questions: (1) Jika keuntungan satu unit produk 1 dan 2 berturut-turut berubah menjadi $35 dan $25, apakah titik optimal tetap sama? Answer. Diperoleh fungsi objektif baru: Maksimumkan z = 35x + 25x. Karena = = 1.4, maka rasio tersebut berada dalam range, 2. Dengan demikian, titik C(3.2, 1.6) tetap sebagai solusi optimal, dengan keuntungan maksimum sebesar z = 35x + 25x = 35(3.2) + 25(1.6) = $152. (2) Jika keuntungan satu unit produk 2 ditetapkan sebesar c = $20, tentukan range untuk keuntungan satu unit produk 1 (c ), sedemikian sehingga solusi optimal tetap di titik C. Answer. Nilai c = $20 disubstitusikan pada 2, diperoleh 2 c 40 atau 6.67 c 40. Range tersebut disebut range optimal (optimality range) untuk c. Keuntungan maksimum terbesar adalah z = c x + 20x = c (3.2) + 20(1.6) = 3.2c + 32

Jika c = 6.67, maka titik optimal di sepanjang garis BC (ada tak berhingga banyak solusi optimal). Sedangkan jika c < 6.67, maka titik optimal bergeser ke B 0, = (0, 2.67). Akibatnya, sumber 1 (mesin 1) menjadi berlebih: 2x + x = 2(0) + 2.67 = 2.67 < 8. Artinya penggunaan mesin 1 menurun, sehingga dapat dialokasikan untuk keperluan lain). Jika c = 40, maka titik optimal di sepanjang garis CD (ada tak berhingga banyak solusi optimal). Sedangkan jika c > 40, maka titik optimal bergeser ke D(4,0). Akibatnya, sumber 2 (mesin 2) menjadi berlebih: x + 3x = 4 + 3(0) = 4 < 8. Artinya penggunaan mesin 1 menurun, sehingga dapat dialokasikan untuk keperluan lain). (3) Jika keuntungan satu unit produk 1 ditetapkan sebesar c = $30, tentukan range untuk keuntungan satu unit produk 2 (c ), sedemikian sehingga solusi optimal tetap di titik C. Answer. Nilai c = $30 disubstitusikan pada 2, diperoleh 2 c / 15 c 90 Jadi, range optimal untuk c adalah 15 c 90, dengan keuntungan maksimum sebesar z = 30x + c x = 30(3.2) + c (1.6) = 96 + 32c Soal Latihan (1) Diberikan model Program Linear sebagai berikut. Maksimumkan z = 10x + 20x x + x 8 3x x 0 x, x 0 x q Berapa sajakah nilai q sehingga model di atas mempunyai solusi optimal dan berapa nilai optimal yang sesuai?

(2) Diberikan model Program Linear sebagai berikut. Minimumkan z = px + 3x 4x x 0 x 2x 0 x + 3x 6 x, x 0 Berapa sajakah nilai q sehingga model di atas mempunyai solusi optimal dan berapa nilai optimal yang sesuai? (a) Selesaikan soal di atas untuk p = 1. (b) Tentukan nilai p sehingga solusi optimal tidak berbeda dengan solusi optimal pada butir (a). (3) Diberikan model Program Linear sebagai berikut. Minimumkan z = 25 x 2x x x 0 x + x Q x 4 x, y 0 Tentukan nilai Q sehingga nilai minimum z masih positif. (4) Diberikan model Program Linear sebagai berikut. Maksimumkan z = 3x + 2x 2x + 2x 7 ax x 0 x 2x 2 x, y 0 Tentukan nilai a sehingga model masih mempunyai solusi optimal. Kunci Jawaban Soal Latihan (1) Jika q diberi berbagai nilai dari yang besar ke yang kecil akan diperoleh empat kejadian sebagai berikut. (a) Untuk q > 8, model tidak mempunyai daerah fisibel, sehingga tidak mempunyai solusi optimal. (b) Untuk 2 < q 8, daerah fisibel berupa daerah segitiga (untuk q = 8, segitiga menjadi satu titik), dengan solusi optimal (q, 8 q) dan nilai maksimum z = 100 10q.

(c) Untuk 0 < q 2, daerah fisibel berupa segiempat, dengan titik optimal di (2,6) dan nilai maksimum z = 140. (d) Untuk q 0, kendala terakhir menjadi berlebih, daerah fisibel berupa segitiga, dengan titik optimal di (2,6) dan nilai maksimum 140. (2) Dari masalah Program Linear yang diberikan, diperoleh (a) Solusi optimum di titik 2, 1, dengan nilai minimum z =. (b) 1 p 1 (3) Q < 25 (4) a > 1