KENDALI OPTIMAL PADA MASALAH INVENTORI YANG MENGALAMI PENINGKATAN

dokumen-dokumen yang mirip
PENERAPAN TEORI KENDALI PADA MASALAH PROGRAM DINAMIK

MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BILANGAN BULAT DAN BILANGAN RASIONAL

Jurnal MIPA 38 (1) (2015): Jurnal MIPA.

BAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII

VARIASI NILAI BATAS AWAL PADA HASIL ITERASI PERPINDAHAN PANAS METODE GAUSS-SEIDEL

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE)

PENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK

PENENTUAN FAKTOR KALIBRASI ACCELEROMETER MMA7260Q PADA KETIGA SUMBU

Estimasi Konsentrasi Polutan Sungai Menggunakan Metode Reduksi Kalman Filter dengan Pendekatan Elemen Hingga

ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT

BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

Aplikasi diagonalisasi matriks pada rantai Markov

Studi Perbandingan Perpindahan Panas Menggunakan Metode Beda Hingga dan Crank-Nicholson

BEBERAPA MODIFIKASI METODE NEWTON RAPHSON UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH AKAR GANDA. Supriadi Putra, M,Si

STUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT

Kumpulan soal-soal level seleksi Kabupaten: Solusi: a a k

KAJIAN TEOREMA TITIK TETAP PEMETAAN KONTRAKTIF PADA RUANG METRIK CONE LENGKAP DENGAN JARAK-W

( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

II. TINJAUAN PUSTAKA. sebuah teknik yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode

ADAPTIVE NOISE CANCELING MENGGUNAKAN ALGORITMA LEAST MEAN SQUARE (LMS) Anita Nardiana, SariSujoko Sumaryono ABSTRACT

SOLUSI KESTABILAN PADA MASALAH MULTIPLIKATIF PARAMETRIK (STABILITY SOLUTION OF PARAMETRIC MULTIPLICATIVE PROBLEMS)

KINETIKA REAKSI KIMIA TIM DOSEN KIMIA DASAR FTP UB 2012

PELABELAN FUZZY PADA GRAF. Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman.

BAB II LANDASAN TEORI

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER. Abstrak

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER

BAB 2 TEORI PENUNJANG

Pemodelan Dan Eksperimen Untuk Menentukan Parameter Tumbukan Non Elastik Antara Benda Dengan Lantai

PEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA

INTEGRAL NUMERIK KUADRATUR ADAPTIF DENGAN KAIDAH SIMPSON. Makalah. Disusun guna memenuhi tugas Mata Kuliah Metode Numerik. yang dibimbing oleh

PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT

MODEL MATEMATIKA KONSENTRASI OKSIGEN TERLARUT PADA EKOSISTEM PERAIRAN DANAU

MENENTUKAN TURUNAN DAN SIFAT-SIFAT TURUNAN DARI FUNGSI 1/f(x) DAN h(x)/f(x) ABSTRACT

PERTEMUAN 02 PERBEDAAN ANTARA SISTEM DISKRIT DAN SISTEM KONTINU

Makalah Seminar Tugas Akhir

KENNETH CHRISTIAN NATHANAEL

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB III METODE SCHNABEL

Variasi Spline Kubik untuk Animasi Model Wajah 3D

4. 1 Spesifikasi Keadaan dari Sebuah Sistem

Makalah Seminar Tugas Akhir. Aplikasi Kendali Adaptif pada Pengendalian Plant Pengatur Suhu dengan Self Tuning Regulator (STR)

Penggunaan Metode Bagi Dua Terboboti untuk Mencari Akar-akar Suatu Persamaan

OSN 2014 Matematika SMA/MA

( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

Kumpulan soal-soal level seleksi provinsi: solusi:

PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursakti ( )

BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.

Penggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler

PENGUKURAN PENDAPATAN NASIONAL

MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM

SISTEM ANTRIAN PELAYANAN BONGKAR MUAT KAPAL DI TERMINAL BERLIAN PELABUHAN TANJUNG PERAK SURABAYA

TEKNIK REAKSI KIMIA III SISTEM REAKSI BIOKIMIA. Oleh : Prof. Dr. Ir. SRI REDJEKI MT JURUSAN TEKNIK KIMIA FTI UPN Veteran JAWA TIMUR

Implementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf

BAB II LANDASAN TEORI

AKURASI MODEL PREDIKSI METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN KOMBINASI HIDDEN NEURON DENGAN ALPHA

Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Kerangka acuan inersial dan Transformasi Lorentz Materi :

PERENCANAAN JUMLAH TENAGA PERAWAT DI RSUD PAMEKASAN MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV

001 Persamaan diferensial persamaan diferensial biasa persamaan diferensial parsial Ilustrasi (1) (2) (3) (1) (2)

SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2010 TUNING PARAMETER MODEL PREDICTIVE CONTROL (MPC) FOR MAX PLUS LINEAR (MPL) SYSTEMS

VISUALISASI GERAK PELURU MENGGUNAKAN MATLAB

BEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE. Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman

BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI

KORELASI ANTARA DUA KELOMPOK VARIABEL KUANTITATIF DALAM ANALISIS KANONIK

MEKANIKA TANAH HIDROLIKA TANAH DAN PERMEABILITAS MODUL 3

BAB IV Solusi Numerik

Ruang Barisan Orlicz Selisih Dengan Fungsional Aditif Dan Kontinunya

Penerapan Sistem Persamaan Lanjar untuk Merancang Algoritma Kriptografi Klasik

Soal-Jawab Fisika OSN x dan = min. Abaikan gesekan udara. v R Tentukan: a) besar kelajuan pelemparan v sebagai fungsi h. b) besar h maks.

PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA

Optimasi Non-Linier. Metode Numeris

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Studi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya

Koko Martono FMIPA - ITB

BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK

K13 Revisi Antiremed Kelas 11 Kimia

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI YANG TIDAK LINIER DENGAN ANALISIS REGRESI FOURIER

MANAJEMEN DISTRIBUSI MULTI PRODUK BERDASARKAN BOBOT PROSENTASE PENJUALAN DAN EFISIENSI BIAYA DISTRIBUSI (STUDI KASUS DI PT THAMRIN BROTHERS)

tidak mempunyai fixed mode terdesentralisasi, dapat dilakukan dengan memberikan kompensator terdesentralisasi. Fixed mode terdesentralisasi pertama

APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID

Penentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway

FUNGSI BANTU NONPARAMETRIK BARU UNTUK MENYELESAIKAN OPTIMASI GLOBAL

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

KONTROL MOTOR PID DENGAN KOEFISIEN ADAPTIF MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMULTANEOUS PERTURBATION

Seminar Tesis AKAR KUADRAT ENSEMBLE KALMAN FILTER (AK-EnKF) UNTUK ESTIMASI POSISI PELURU KENDALI

PENERAPAN AKAR KUADRAT PADA ENSEMBLE KALMAN FILTER (EnKF) ABSTRAK

MAT. 12. Barisan dan Deret

Estimasi Inflasi Wilayah Kerja KPwBI Malang Menggunakan ARIMA-Filter Kalman dan VAR-Filter Kalman

Agar Xn berperilaku acak yang dapat dipertanggungjawabkan :

ALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER

Makalah Seminar Tugas Akhir

Transkripsi:

KENDALI OPTIMAL PADA MASALAH INVENTORI YANG MENGALAMI PENINGKATAN Pardi Affandi, Faisal, Yuni Yulida Abstra: Banya permasalahan yang melibatan teori sistem dan teori ontrol serta apliasinya. Beberapa referensi teori yang mengapliasian teori ontrol e dalam masalah inventori. Masalah lasi dalam masalah inventori adalah bagaimana mengatur perubahan permintaan onsumen pada sebuah produ barang jadi. Selain mengalami penurunan ternyata inventori juga bisa mengalami peningatan, biasanya inventori yang mengalami peningatan adalah terjadi pada inventori diarenaan adanya proses produsi yang berlangsung secara terus menerus sedangan permintaan sediit. Pada saat proses produsi berlangsung secara terus menerus menyebaban bertambahnya jumlah inventori. Hal ini mengaibatan terjadinya peningatan jumlah inventori. Masalah ini salah satunya dapat dimodelan dan diselesaian dengan menggunaan teni ontrol optimal Kata Kunci: peningatan inventori, ontrol optimal. PENDAHULUAN Masalah inventori termasu salah satu masalah yang berembang secara pesat. Selain mengalami penurunan ternyata inventori juga bisa mengalami peningatan, biasanya inventori yang mengalami peningatan terjadi pada inventori aibat adanya proses produsi yang berlangsung secara terus menerus. Pada saat proses produsi berlangsung secara terus menerus menyebaban bertambahnya jumlah inventori. Hal ini mengaibatan terjadinya peningatan jumlah inventori. Dalam penelitian ini dibahas model matematia dari masalah inventori yang mengalami peningatan serta bagaimana Program Studi Matematia, FMIPA UNLAM e-mail: pardi_affandi@yahoo.com menyelesaian bentu model inventori tersebut menggunaan teni optimal ontrol. Pembentuan Model Model ini didasaran pada sistem Inventori produ barang pada saat terjadi peningatan inventori. Peningatan inventori disebaban arena adanya inventori awal dan emudian adanya penambahan inventori, sedangan permintaan terhadap inventori masih belum ada. Panjang perencaannya dinyataan dengan T dengan asumsi, fase watu dari 0 hingga T tingat inventorinya semain meningat. Perlu dicatat bahwa watu dibutuhan cara untu menentuan nilainya. Beriut ini 70

Pardi Affandi., d. Kendali Optimal pada Masalah Inventori 7 notasi yang digunaan untu menggambaran sistem dinami dari inventori yang ada: I(t tingat fungsi Inventori P(t nilai produsi rata-rata fungsi Io = tingat nilai awal inventori m(t Rata-rata fungsi enaian Juga dietahui tingat inventori berembang dari watu e watu berdasaran persamaan statenya. Fungsi m(t) yaitu rata-rata fungsi enaian diarenaan adanya tingat produsi maa Inventori aan semain bertambah. P(t) + m(t) + I 0 (t) > 0 t [0, T] (2) Untu membangun harga fungsi objetif, maa diasumsian bahwa tingat inventori tujuan dan rata-rata produsi tujuan berupa himpunan dan ahirnya mendatangan selisih dari tujuan. Untu dapat menulisan fungsi tujuan secara esplisit dienalan beberapa notasi tambahan beriut ini, yaitu P = tingat produsi tujuan, I = tingat inventori tujuan, h = oefisien biaya penyimpanan, = oefisien biaya produsi dan λ = onstanta nonnegative biaya dison. Untu memberian enaian hasil indes maa ita minimuman T min {J = p 0 (h (I I ) 2 + (P P ) 2 dt) } (3) 0 2 2 Gambar. Grafi fungsi enaian m(t) Inventori semain meningat seiring semain bertambahnya produsi, etersediaan Inventori awal dan rata-rata fungsi enaian mesipun adanya demand atau permintaan tapi masih dalam tingat yang rendah sehingga diperoleh persamaan. I = P(t) + m(t) + I 0 (t) t [0, T] () Untu menjamin tingat inventori bertambah dari watu 0 hingga T maa lebih lanjut memenuhi syarat persamaan 2. Persamaan () hingga (3) merupaan batasan nonnegatif, P(t) 0 t [0, T] (4) PEMBAHASAN Dalam model pencampuran onstrain dari pertidasamaan melibatan edua ontrol dan variable state. Kemudian menggunaan maximum principle untu solusi masalah, dengan menggunaan fungsi yang ontinu dan ontinu sepotongsepotong dietahui λ differensiabel, fungsi µ juga merupaan fungsi ontinu dan ontinu sepotong-

72 Jurnal Fisia FLUX, Vol. 2 No., Februari 205 (70 76) sepotong. Fungsi Hamiltonian didefenisian oleh: H = ( h 2 (I I ) 2 + c 2 (P P ) 2 ) + λg (5) Maa - λ = h(i I ) + m( λ + μ) λ = h(i I ) V( λ + μ) (5) dimana g = P + mi t [0, T] (6) dan fungsi Lagrangenya adalah L = 2 [h 2 (I I ) 2 + 2 (P P ) 2 ] + (λ + μ)g; t [0, T] (7) Syarat perlu untu ondisi optimal diberian dengan Hp = 0 (8) LI = - λ (9) Lp = 0 (0) μ 0, μg 0 () Kondisi ini bergantung pada dua differensial yang bergantung pada eadaan t [0, T]. Jia ditinjau asus eadaant [0, T], maa diperoleh sebagai beriut: Pada asus ondisi (pers.8) aan diperoleh H = ( h 2 (I I ) + 2 (P P ) ) + λ(p + VI); 2 2 t [0, T] (2) Hp = 0 dan diperoleh (P P ) + λ = 0 ; λ = (P P ) P = λ + P (3) Kondisi (pers. 9) eivalen dengan LI = - λ, berarti L = 2 [h 2 (I I ) 2 + 2 (P P ) 2 ] + ( λ + μ)(p + mi) t [0, T] (4) Kondisi (0) adalah eivalen dengan Lp = 0 berarti (P P ) + ( λ + μ 0 maa ( λ + μ (P P ) (6) Kondisi () dengan (3) diimpliasian μ = 0. Karena itu (3) dan () etia t [0, t ] menghasilan μ 0, μg 0 Dari bentu () pada saat t [0, T] I = P + m + I dari persamaan (3) P = λ + P Sehingga aan diperoleh t [0, T] I = λ + P + mi (7) Dengan mengombinasian I = λ + P + m + I (7) dan λ = h(i I ) m( λ + μ) (5) diperoleh sebagai beriut: Dengan menurunan (7) diperoleh I = λ + P + m I + mi serta mensubsitusi nilai nilai persamaan di atas dan λ = h(i I ) m( λ + μ) I = λ + P + mi I = h(i I ) m( λ+μ) + P λ + m I + m ( + P + mi) (8) dan dari ( λ + μ (P P ), pers. (8) menjadi:

Pardi Affandi., d. Kendali Optimal pada Masalah Inventori 73 I h I m2 I m I = h I mp + mp + P λ + m + mp ) (9) Dengan menggunaan P = λ + P atau λ = P P e persamaan 9 I h I m2 I m I = h I mp + mp + P + m(p P ) + mp diperoleh I ( h + m2 + m ) I = α (t) t [0, T] (20) dengan α (t h I + mp + P Untu menentuan nilai optimal tingat inventori dan rata-rata produsi optimal tingat inventori dan rata-rata produsi optimal, ita harus memperoleh solusi dari (20). Dalam sebagian besar asus, aan sangat tida mungin menentuan solusi persamaan differensial dari (20). Namun aan diamati dua asus dalam bentu solusi esplisit dan aan diuraian ejadian dalam bentu husus. Dalam asus umum persamaan differensial dari (20) dapat diselesaian dengan cara numeri. Fungsi m adalah onstanta Ketia fungsi m adalah dalam bentu onstanta maa persamaan differensial dari (20) adalah I ( h + m2 ) I = α (t) t [0, T] (2) Maa aan diperoleh persamaan differensial orde dua yang dapat diselesaian dengan cara memisalan y = e st maa y = se st dan y = s 2 e st. Persamaan arateristi (2) diperoleh: s 2 ( h + m2 0 dan aar-aar persamaan yang diperoleh r = r = h + m2 dan r 2 = r = h + m2 Sehingga solusi dari (20) diberian dengan bentu: I(t C e rt + C 2 e rt + Q (t) t [0, T] (22) Dimana Q (t) dan Q 2 (t) merupaan solusi tambahan dari (20), maa dengan menggunaan ondisi I(0 I0 dan I(t M, dan diperoleh: Untu nilai t [0, T], I(0 C e r0 + C 2 e r0 + Q (0 I0 Maa I0 = C () + C 2 () + Q (0) I(t C e rt + C 2 e rt + Q (t 0), Sehingga M = C e rt + C 2 e rt + Q (t ) Nilai C dan C 2 dapat ditentuan dengan menggunaan cara matris seperti beriut: ( I 0 M ( e rt e rt ) ( C C 2 ) + ( Q (0) Q (t ) )

74 Jurnal Fisia FLUX, Vol. 2 No., Februari 205 (70 76) dengan menggunaan sifat matris A = BX + C dapat dietahui nilai X, yaitu X = B - (A - C) ( C C 2 ( C C 2 Det B = e rt e rt maa X = det B Maa diperoleh: e rt ( e rt e rt e rt ) (I 0) ( Q (0) M Q (t ) ) e rt ( e rt e rt e rt ) ( I 0 Q (0) M Q (t ) ) (adj B)(A - C) Nilai ( C C 2 e rt e rt ( e rt(i 0 Q (0) (M Q (t ) e rt (I 0 Q (0) + I 0 Q (0) ) C = Q (t ) M+((I 0 Q (0)e rt ) e rt e rt Sehingga secara umum diperoleh dan C 2 = (Q (t ) M)+((I 0 Q (0) e rt ) e rt e rt C j = ( )j (Q (t ) M)+((I 0 Q (0) (j)e rt ) e rt e rt dengan j =,2. Berdasaran persamaan I = λ + P + VI untu t [0, T] serta (22) aan diperoleh λ = K(I P mi) sehingga λ = K(rC e rt rc 2 e rt + Q (t)) P m(c e rt + C 2 e rt + Q (t))) λ = K((rC e rt rc 2 e rt + Q (t)) P (mc e rt + mc 2 e rt + mq (t))) λ = K ((rc e rt rc 2 e rt + Q (t)) P mc e rt mc 2 e rt mq (t) λ = K(C (r m)e rt C 2 (r + m)e rt + Q P mq ) t [0, T] dan diperoleh t [0, T] λ = K x(c (r m)e rt C 2 (r + m)e rt + Q P mq ) t [0, T] (23) Berarti dengan menggunaan I(t M, λ(t 0, aan memberian : I(t C 2 e rt + C 22 e rt + Q 2 (t M λ(t C 2 (m r)e rt + C 22 (m + r)e rt Q 2 (t ) + P D + mq 2 (t 0 Sehingga dengan menggunaan persamaan matris diperoleh Berarti ( C 2 C 22 ( M 0 ( e rt e rt (m r)e rt (m + r)e rt ) ( C 2 Q 2 (t ) ) + ( C 22 Q 2 (t ) + P D + mq 2 (t ) ) e ( rt e rt (m r)e rt (m + r)e rt ) ( C 2 ( M C 22 0 ) ( Q 2 (t ) Q 2 (t ) + P D + mq 2 (t ) ) (m + r)e rt e ( rt (e rt )((m + r)e rt ) (e rt )((m r)e rt ) (m r)e rt e rt ) ( M Q 2 (t ) Q 2 (t ) P + D mq 2 (t ) )

Pardi Affandi., d. Kendali Optimal pada Masalah Inventori 75 Sehingga aan diperoleh C 2 =e rt [M C 22 e rt Q 2 (t )] C 22 = γ (m r)e rt e (T 2t )r Dimana γ = [Q 2 (t ) M](r v)e (T t)r Q 2 (T)+P + D(T) + mq 2 (T) Sehingga dari (23) dapat disubsitusian e persamaan P = λ + P dan diperoleh nilai P(t P + (C (r m)e rt C 2 (r + m)e rt + Q P mq ) t [0, T] Sedangan fungsi Q dan Q 2 dapat dihitung nilainya etia harga fungsi D dietahui. Fungsi h + m2 + m adalah onstan Pada saat nilai fungsi h + m2 + m adalah onstan, bentu dari solusi diperoleh berdasaran nilai onstannya positif atau negatif, aan dibahas solusinya dalam dua ondisi tersebut. Kondisi Fungsi onstan positif. Berarti h + m2 + m = 2 h + m2 + m adalah (24) Sehingga persamaan diffrensial dari (20) aan berubah menjadi I ( 2 )I = α (t) t [0, T] (25) Catatan bahwa untu menyelesaian (23), perlu menghitung m terlebih dahulu untu mendapatan solusi (24) dan (25). Solusi (25) tergantung dari jenis onstan dari 2 h. Mari ita tinjau bentu 2 h bentu positif. Andaian ita ambil 2 h = a2, maa penyelesaian persamaan (25) menjadi: m 2 + m = 2 h m 2 + m = a 2 sehingga bentunya menjadi dv dt = a2 m 2 atau a 2 m 2 = dt Bentu tersebut dapat diselesaian dengan cara (a m)(a+m dt Dengan mengintegralan edua ruas diperoleh (a m)(a+m t Bentu integral ruas iri dapat diselesaian dengan cara A + B = a m a+m (a m)(a+m) (A+B)a+m(A B) (a m)(a+m) Sehingga A+B = a diperoleh nilai A = = (a m)(a+m) dan A B = 0 aan 2a dan B = 2a selanjutnya disubsitusian embali e persamaan integralnya menjad: (a m)(a+m t = 2a (a m) dv A (a m) + B (a+m) B 2a (a+m) t = Ln(a m) Ln(a + m) 2a 2a t = (a m) Ln atau t = [Ln (a m ) 2a ] 2a (a+m) a+m = t

76 Jurnal Fisia FLUX, Vol. 2 No., Februari 205 (70 76) Berarti ( a m ) 2a = e t dan a m = a+m a+m e2at Maa diperoleh a-m = (a+m)(e 2at ) a v = ae 2at + me 2at a ae 2at = me 2at + m a( e 2at m(e 2at + ) Sehingga m(t a e2at e 2at + Maa diperoleh rata-rata enaian produsi adalah m(t a e2at e 2at + KESIMPULAN DAN SARAN Model Inventori saat terjadi peningatan inventori, biasanya disebaban arena adanya inventori awal dan emudian terjadinya penambahan inventori sedangan permintaan terhadap inventori masih sediit, dengan dietahui panjang perencaannya adalah T dari model Inventori diperoleh tingat fungsi Inventori serta rata-rata enaian produsi. DAFTAR PUSTAKA Anton, H., 988. Calculus. Drexel University, John Wiley & Sons, New Yor. Affandi, P., 20. Kendali Optimal system pergudangan dengan produsi yang mengalami emerosotan. Tesis, Yogyaarta. Burghes, D.N Introduction to Control Theory Including Optimal Control. John Wiley & Sons. New Yor. Chi-Tsong Chen, 984. Linear System Theory and Design, Madison Avenue New Yor. Danese, A. E. 965. Advanced Calculus an introduction to Applied Mathematics. Edwin K.P Chong, 996. An introduction to Optimization, John Wiley & Sons. New Yor. Fran L.Lewis, Applied Optimal Control & Estimation. The University of Texas at Arlington. New Yor. Hamdy A.Taha.998. Operations Research an Introduction.Prentice Hall International, Inc.Philippines. Murray R. Spiegel Statistic Schaum, 2 edition Renselaer Polytechnic Institut Hartford. Olsder, G.J., 994. Mathematical System Theory,. Delft University of Technlogy. Netherlands. Shepley L.Ross.984. Differential Equation. 3 Editions, John Wiley & Sons. New Yor. Shety S.P and Thompson G.L 985. Optimal Control Theory: Applied to Management science and economics. 2 editions.