...,2, diasumsikan selalu tersedia sehingga

dokumen-dokumen yang mirip
MDH Gamal, Zaiful Bahri

OPTIMASI PEMOTONGAN BALOK KAYU DENGAN POLA PEMOTONGAN SATU DIMENSI MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKIT KOLOM (COLUMN GENERATION TECHNIQUE) SKRIPSI

OPTIMASI CUTTING STOCK SATU DIMENSI PADA INDUSTRI PEMOTONGAN BALOK KAYU DENGAN MENGGUNAKAN METODE COLUM GENERATION TECHNIQUE

Abstrak. Info Artikel. Abstract Universitas Negeri Semarang ISSN

Penyelesaian Masalah Pemotongan Rol Kertas dengan Metode Penghasil Kolom

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

PENYELESAIAN MASALAH PEMROGRAMAN LINIER BILANGAN BULAT MURNI DENGAN METODE REDUKSI VARIABEL

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

MENYELESAIKAN PERSOALAN TRANSPORTASI DENGAN KENDALA CAMPURAN

OPTIMASI PROGRAM LINIER PECAHAN DENGAN FUNGSI TUJUAN BERKOEFISIEN INTERVAL

Pendekatan Dual-Matriks Untuk Menyelesaikan Persoalan Transportasi

Reduksi Pola Pemotongan Kertas pada Cutting Stock Problem (CSP) Satu Dimensi

MENGOPTIMALKAN PENJADWALAN SEKURITI DENGAN MODEL GOAL PROGRAMMING ABSTRACT ABSTRAK

MENYELESAIKAN PERMAINAN DENGAN METODE NILAI SHAPLEY ABSTRACT

PENYELESAIAN MASALAH PEMOTONGAN ROL KERTAS DENGAN METODE PENGHASIL KOLOM SKRIPSI

MODIFIKASI METODE HUNGARIAN UNTUK PENYELESAIAN MASALAH PENUGASAN

PENDEKATAN BARU UNTUK PENYELESAIAN MASALAH TRANSPORTASI SOLID ABSTRACT

BAB 3 METODE PENELITIAN

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Epsilon Juni 2014 Vol. 8 No. 1 METODE KARMARKAR SEBAGAI ALTERNATIF PENYELESAIAN MASALAH PEMROGRAMAN LINEAR

DUALITAS. Obyektif 1. Memahami penyelesaian permasalahan dual 2. Mengerti Interpretasi Ekonomi permasalahan dual

Aplikasi Integer Linear Programming (Ilp) untuk Meminimumkan Biaya Produksi pada Siaputo Aluminium

PENYELESAIAN PERMASALAHAN TRIM LOSS DENGAN MODEL INTEGER LINEAR PROGRAMMING DAN MIXED INTEGER LINEAR PROGRAMMING

Algoritma Simpleks Dan Analisis Kepekaan

Bab 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

UKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Teori Dualitas dan Penerapannya (Duality Theory and Its Application)

MODEL PENGENDALIAN PERSEDIAAN DENGAN PENUNGGAKAN PESANAN KETIKA TERJADI KEKURANGAN STOK. F. Aldiyah 1, E. Lily 2 ABSTRACT

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

METODE SIMPLEKS FUZZY UNTUK PERMASALAHAN PEMROGRAMAN LINEAR DENGAN VARIABEL TRAPEZOIDAL FUZZY

\;\4 PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA. ALGORITMA HEURISTIK PEMOTONGAN BAHAN PERSEDIAAN BERDIMENSI SATU DENGAN DUA FUNGSllUJUAN SKRIPSI SHIERLY

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

METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENGOPTIMUMAN BERBASIS DUAL MASALAH PENJADWALAN TIGA HARI KERJA DALAM SEMINGGU SECARA SIKLIS NUR HADI

II LANDASAN TEORI. Contoh. Ditinjau dari sistem yang didefinisikan oleh:

OPTIMALISALI KASUS PEMROGRAMAN LINEAR DENGAN METODE GRAFIK DAN SIMPLEKS

BAB 2 LANDASAN TEORI

Bab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

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

PERTEMUAN 5 Metode Simpleks Kasus Minimum

Penyelesaian Program Linier Menggunakan Algoritma Interior Point dan Metode Simpleks

PENERAPAN METODE BRANCH AND BOUND DALAM PENYELESAIAN MASALAH PADA INTEGER PROGRAMMING

II LANDASAN TEORI. suatu fungsi dalam variabel-variabel. adalah suatu fungsi linear jika dan hanya jika untuk himpunan konstanta,.

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

ABSTRACT 1. PENDAHULUAN

BAB II METODE SIMPLEKS

Metode Simpleks (Simplex Method) Materi Bahasan

MENENTUKAN INVERS SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN METODE AUGMENTASI DAN REDUKSI ABSTRACT

PENYELESAIAN PROGRAM BILANGAN BULAT CAMPURAN DUA KRITERIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT SKRIPSI TAUFIK HIDAYAT RITONGA

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Perencanaan Produksi

DAFTAR ISI... HALAMAN JUDUL... HALAMAN PERSETUJUAN... LEMBAR PERNYATAAN... HALAMAN PERSEMBAHAN... HALAMAN MOTTO... KATA PENGANTAR... DAFTAR TABEL...

Metode Simpleks dengan Big M dan 2 Phase

Abstract. Undip, Vol III, No 1, Januari Abstrak

APLIKASI METODE CUTTING PLANE DALAM OPTIMISASI JUMLAH PRODUKSI TAHUNAN PADA PT. XYZ. Nico, Iryanto, Gim Tarigan

III. METODE PENELITIAN

BAB LINEAR PROGRAMMING : METODE GRAFIK PENDAHULUAN PENDAHULUAN

Bab 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengantar Proses Stokastik

Kata kunci : Pengalokasian Order Produksi, Integer Linear Programming, Perencanaan Produksi

BAB II LANDASAN TEORI. A. Sistem Persamaan Linear dan Sistem Pertidaksamaan Linear

CONTOH SOLUSI UTS ANUM

Sebuah garis dalam bidang xy bisa disajikan secara aljabar dengan sebuah persamaan berbentuk :

Jurnal MIPA 36 (1): (2013) Jurnal MIPA.

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

BAB 1 PENDAHULUAN. Permasalahan pemotongan bahan baku menjadi beberapa bagian untuk diproses

PENGOPTIMUMAN MASALAH PENJADWALAN EMPAT HARI KERJA DALAM SEMINGGU SECARA SIKLIS BERBASIS DUAL ARIYANTO PAMUNGKAS

PENERAPAN METODE LINEAR PROGRAMMING UNTUK ANALISIS PEMOTONGAN BESI TULANGAN PADA PROYEK BANGUNAN GEDUNG DI JAKARTA

6 Sistem Persamaan Linear

Operations Management

SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN INTEGRAL VOLTERRA-FREDHOLM NONLINEAR MENGGUNAKAN FUNGSI BASIS BARU ABSTRACT

PENDEKATAN ALGORITMA PEMROGRAMAN DINAMIK DALAM MENYELESAIKAN PERSOALAN KNAPSACK 0/1 SKRIPSI SRI RAHAYU

Optimasi Kebutuhan Kendaraan Pengangkut Sampah Menggunakan Model Fuzzy Goal Programming

METODE STEEPEST DESCENT

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

MINIMISASI STASIUN PEMADAM KEBAKARAN DI KOTA PADANG

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

BAB III SOLUSI GRAFIK DAN METODE PRIMAL SIMPLEKS

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

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

PENYELESAIAN MODEL LINEAR PROGRAMMING SECARA MATEMATIK (METODE SIMPLEKS)

MODEL EOQ DENGAN KONDISI KEKURANGAN PERSEDIAAN YANG DIPENGARUHI POTONGAN HARGA DAN INFLASI

KOMBINASI PERSYARATAN KARUSH KUHN TUCKER DAN METODE BRANCH AND BOUND PADA PEMROGRAMAN KUADRATIK KONVEKS BILANGAN BULAT MURNI

Bab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Bentuk Standar. max. min

Universitas Gadjah Mada

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

III RELAKSASI LAGRANGE

BAB VI PROGRAMA LINIER : DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS

SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN INTEGRO-DIFERENSIAL VOLTERRA-FREDHOLM NONLINEAR MENGGUNAKAN FUNGSI TRIANGULAR ABSTRACT ABSTRAK

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan

Prosiding Matematika ISSN:

UJM 3 (2) (2014) UNNES Journal of Mathematics.

Transkripsi:

PENDEKATAI\ PROGRAM LINEAR T]NTUK PERSOALAI{ PEMOTONGATI BERAGAM UKTIRAN STOKq M.D.H.Gamal' dan T.P. Nababan Laboratorium Riset Operasi Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Riau Abstract This paper studies a linear programming approach of solving the cutting-stock problems in industries. In this paryr, the standard stoclcs with vorious lengths is cortsidered and to be cut into vmious smaller lengths to meet customer's demand. The objective furrction of this problem is to minimize the trim loss resulting in cutting the standard lengths, this is equivalent to minimizing the number of stocks used. Column generation method is used to obtain tlrc optimal cutting patterns. Then a small example is presented by ustng Microsofi F,xcel as a computational tool. Key words: Column gereration, cutting-stock, linear programming. 201lt PENDAHULUAI\t Persoalan pemotongan stok muncul di beberapa industri, seperti industri kertas, kayu, kac4 baja, alumunium dan gannen. Pada industri kayu, permintaan dengan ukuran panjang yang berbeda dipenuhi dengan memotong beberapa batang panjang standar. Misalkan terdapat stok dengan panjang standar Lt, Lz,...,Lr yang akan dipotong untuk memenuhi permintaan. Stok dengan panjang L, L,...,2, diasumsikan selalu tersedia sehingga 3q permintaan sejumlatr b, batang panjang /,, i=1,2,...,m, dapat dipenuhi selama Lr 2l, untuk semua i dan 7. Persoalannya adalah bagaimana cara memotong stok untuk Disajikan pada SEMIRATA XXV BKS-PTN Bidang MIPA Wilayah Barat Banjarmasin 9-10 Mei 2011. Korespondensi: Dr. M.D.H.Gamal, Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Riau, Kampus Bina Widya, Pekanbaru 28293.Te /Fax: (0761) 63273. Email: mdhgamal@unri ac.id.

memenuhi permintaan sedemikian rupa sehingga sisa pemotongan dapat diusahakan sesedikit mungkin, ini ekivalen dengan stok digunakan sesedikit mungkin. Suatu aktivitas diartikan sebagai cara memotong suatu panjang standar menurut pola tertentu. Sebagai contoh, memotong 10 batang stok panjang 7 feet menjadi 2 batang panjang 2 feet dan I batang panjang 3 feet dinamakan suatu aktivitas. Dengan memperkenalkan suatu variabel untuk setiap aktivitas yang mungkin dalam memotong panjang standar Lt, L2,...,Lr, menjadi panjang 11, lz,.-.,1 yang diminta persoalan pemotongan stok ini dapat dikategorikan sebagai persoalan program linear integer, dengan nilai suatu variabel menunjukkan berapa kali suatu aktivitas dilakukan. Variabel x17 x2s..., x n y arrg menunjukkan aktivitas-aktivitas harus memenuhi n portaksamaan: ai1x1 + ai2xz +-..+ a'oxr 2 b' ' i =1,2,,.., m jika suatu pesanan sebanyak b, batangpanjang l, akan dipenuhi, dengan a, adalah jumlah batang panjang li lang dihasilkan dari aktivitas 7. Fungsi tujuannya adalah upaya meminimumkan sisa pemotongan, atau ekivalen dengan meminimumkan penggunaan stok \ + xz +... + x,. Jadi bentuk umum persoalan pemotongan stok adalah mln z=xrxz+...+xn kendala airxr + aizxz +...+ ainxn > b,, i =1,2,..., m,, 'O dan integer, j =1,2,.,., n, Ada dua faktor yang menyebabkan rumusan persoalan pemotongan stok ini tidak praktis h [1]. Pertama, banyaknya n pola pemotongan bisa berukuran sangat besar jika banyak,nya m pesanan berukuran besar. Faktor kedua adalah pembatasan terhadap bilangan bulat (integer). Pada kertas kerja ini dibahas teknik untuk mengatasi faktor yang pertama, banyaknya n pola pemotongan yang berukuran besar, dengan mengabaikan syarat kendala bilangan bulat. Kemudian solusi yang diperoleh, dibulatkan ke atas.

Gamal dan Zaiful Bahri dalam [2] melakukan pendekatan program linear untuk menyelesaikan persoalan pemotongan stok pola pemotongan satu dimensi dimana pola pemotongan dibangkitkan dengan menggunakan teknik pembangkit kolom dengan bantuan komputasi LINDO. Gamal, Senni, dan Nababan dalam [3] menyelesaikan persoalan pemotongan stok dari beberapa panjang standar dengan mengadopsi teknik yang digunakan oleh Dyckhoff [ ] dan meyelesaikannya dengan paket LINDO student's version. TEORI PROGRAM LINEAR Pandang kembali model umum persoalan pemotongan stok. Model itu dapat ditulis dalam bentuk umum persoalan progrcm linear integer sebagai: min z =2"p, l=r dengan kendala fo,rr, b,, i =1,20...,m dan xi 20dan integer j=r dengan c7: 1 untuk j : 1,2,..., fl. Dalam bentuk matriks persoalan ini dapat ditulis min z=cx dengankendala Ax>b dan x>0 dan integer dengan c adalah vektor baris berdimensi n, x adalah vektor kolom berdimensi a b vektor kolom berdimensi m, dan A matriks berordo m x n. Dalam bentuk standar, bentuk terakhir ditulis sebagai min z=cnxn +cnxn dengankendala Bx, +Nxn =b dan xsexp >0 daninteger dengan x, adalah variabel basis, xn variabel tak basis, dan B dan N berturut-turut adalah,4 kolom matriks yang berkorespondensi dengan variabel x, dan xn. Pada sebarang iterasi metode simplex, misalkan basis yang terkait didefinisikan oleh B = ( Arr... A; r... A.) dengan Ai vektor kolom berdimensi rn, i = 1,2,..., m. Misalkan ", =(rr,rr...,r^) adalah koefisien fungsi tujuan yang berkaitan dengan Ar, Az,..., A. Pola pemotongan./ memberikan harapan untuk perbaikan solusi program linear jika nilai penciutannya (reduced cost) zj-c j =cnb-rar -cj yang berkorespondensi

bemilai positif untuk persoalan minimisasi, lihat t5l dan [6], dengan A, =(arr, a2it.,.s o.,)' adalah vektor yang menunjukkan banyaknya potongan dengan panjang li, i : 1,2,..., m, yangdihasilkan dari aktivitas 7. Sampai disini elemen Aj tidak diketahui; yaitu, pola pemotongan yang baru belum diketahui. Dari teori program linear, pola yang paling memberikan harapan adalah pola yang memberikan nilai zici terbesar diantara semua pola (tak basis) yang mungkin. Tetapi pada persoalan pemotongan stok berkala besar, yang melibatkan banyak variabel, menghitung nilai z, c, untuk semua variabel tak basis merupakan pekerjaan yang membosankan. Disinilah diperlukan teknik pembangkit kolom (column generation technique). Pada persoalan pemotongan stok, setiap kolom atau variabel menunjukkan sebuah pola pernotongan sebatang panjang standar Za. Sebagaimana yang dinyatakan pada pendahuluan, sebuah variabel x, dinyatakan oleh a,,, ar, dan a, dengan a' misalnya adalah jumlah potongan berturut-turut dengan panjang 1,5 feet, 2 feet, dan 3 feet yang dihasilkan dari pemotongan panjang standar 7 feet. Sebagai contoh, x, untuk suatu 7 dinyatakan oleh 4,, =0, azj=z, dan orj=, yaitu stok standar dipotong menjadi 0 batang panjang 1,5 feet,2 batang panjang 2 feet dan 1 batang panjang 3 feet dengan sisa 0 feet. ladi teknik pembangkit kolom adalah suatu teknik untuk memperoleh kolom yang dapat memberikan nilai z, -c, terbaik (positif pada persoalan minimisasi). Ini ekivalen H dengan menyelesaikan subpersoalan mm maks w =Zd, a,, -l dengan kendala Zl,o,, < Lo dan,/, ) 0 dan integer.,=1,=l karena c7 = I untuk semuajr dengan koefisien d, elemen ke f dari crb-'. Subpersoalan ini dinamakan persoalan funpsach yaitu, persoalan program linear dengan sebuah kendala. Nilai d, disebut juga nilai dual (dual prices), lihat [5] dan [6]. Tanpa meubah optimisasi,

subpersoalan btopsack di atas untuk menghasil pola pemotongan yang baik dapat ditulis sebagai maks rry =ia, a,, dengankendala fr,ou < Lr dan!,20 dan integer. i=l i=l Pada bagian berikutnya akan ditunjukkan pemakaian metode pembangkit kolom ini melalui sebuah contoh. HASIL DAN{ PEMBAHASAI{ Dari pembahasan bagian sebelumny4 teknik pembangkit kolom untuk menyelesaikan persoalan pemotongan stok dapat dilakukan dengan langkah-langkah berikut: Langkah 1. Pilih stok yang lebih pendek kerena dengan ukuran stok yang lebih pendek harga lebih murah. Bentuk program linear awal yang memiliki m kendala dari model yang terdefinisikan secara utuh, tetapi dengan sejumlah kecil kolom yang didefinisikan untuk sebarang m pola pemotongan yang murni; yaitu, pola yang hanya menghasilkan satu jenis panjang saja. Langkah 2. Selesaikan Persoalan Utama program linear yang dibentuk pada Langkah l. Langkrh 3. Dengan nilai dual solusi kini, bentuk kolom (pola) yang menguntungkan; yaitu dengan menyelesaikan persoalan knapsack maks w =f a,a, dengankendala fr,ou < Lu dan!,20 dan integer. i=1 ':;c, dengan a, adalah koefisien Persoalan Utama pada kolom i e J dan baris f untuk i = l, 2,,.., ffi, dan d, adalah harga dual baris i dari Persoalan Utama,. Langkah 4. Tentukan kolomt yang baru sedemikian sehingga drar, + drazi +... + d.a, )I.

Jika tidak ada kolom sedemikian, kembali ke Langkah 3 dengan mengganti ukuran stok yang lebih pendek berikutnya.. Langkah 5. Selesaikan Persoalan Utama yang telah disisipkan kolom baru yang diperoleh dari Langkah 3. Langkah 6. Kembali ke Langkah 3. Contoh Misalkan ada permintaan 25 batang panjang 1,5 feet,2o batang panjang 2feet, dan 15 batang panjang 3 feet. Permintaan 3 ragam panjang ini akan dipenuhi dengan memotong stok berukuran 7 feet dan stok berukuran 9 feet. Pertimbangkan stok berukuran 7 feet. Untuk memulai teknik pembangkit kolom, pertimbangkan 3 pola pemotongan murni, yaitu 1. Potong panjang standar 7 feet menjadi 4 batang panjang 1,5 feet dan lebihnya merupakan sisa. Misalkan x; = banyaknya stok standar yang dipotong mengikuti pola i. Maka untuk Pola 1, r,, diperoleh 4xr225. 2. Potong panjang standar 7 fee menjadi 3 batang panjang 2 feet dan lebihannya merupakan sisa. Untuk Pola2, x, diperoleh 3x, > 20. 3. Potong panjang standar 7 feet me4iadi 2 batang panjang 3 feet dan lebihannya merupakan sisa. Untuk Pola 3, x, diperoleh 2xr>15. Bentuk awal Persoalan Utama pada Langkah I di atas adalah Min z=xr x2+x3 Kendala 4x, >25 3, >20 (1) 2x, >15 X1, X2, )Q)0 k Setelah diselesaikan dengan Microsoft Excel Solver, diperoleh solusi optimal program linear (1) dengan harga dual optimal 4=0.25, dz = 0.333333, dan d, = 0,5. Lalu, untuk membangkitkan pola pernotongan yang baru, Pola 4, dibentuk persoalan funpsack 6

max zt = 0,25 arn + 0,333333 aro + 0.5 arn kendala l,5aro +2aru +3a 37 Qu, az4, arn 2A dan integer Setelah diselesaikan dengan Microsofi Excel Solver, diperoleh solusi optimal optimal o =0, az4 =2, dan dy =l dengan z' =1,166667. Kemudian, pola baru ini disisipkan ke Persoalan Utama (l). Min z=rr x2+x3+x4 Kendala 4, >25 3, +Zxo > 20 (?) Zxr+xr>15 X1. X2t X3 rx4 >0 Solusi optimal dual Persoalan Utama (2) adalah dr=0.25, dz=0.25, dan dt=0,5, Untuk membangkitkan pola baru, Pola 5, dibentuk persoalan bnopsack max z' = 0,25 on + 0,25 ar, + 0.5ag kendala l,5ar, +2ar, +3ar, <7 ars, 02s, or, ) 0 dan integer Yang mempunyai solusi optimal ots =3, Qzs = I, dan ots =0 dengan z' =1. Nilai fungsi tujuan persoalan lcnapsack z'= I menunjukkan bahwa tidak ada pola baru yang bisa disisipkan pada Persoalan Utama (2). Pada tahap ini, ganti ukuran stok dengan panjang 9 +1 h feet padapersoalan bupsackyang terakhir di atas. max z' = 0,25 or, + 0,25 ar,+ 0.5ag kendala 1,5 ar, + 2ar, +3ar, < 9 a67 a6t arr 20 dan integer Persoalan furupsack ini mempunyai solusi optimal as=0, azs=0, dan ats=3 dengan z' =1,5. Lalu solusi ini disisipkan pada Persoalan Utama (2)

Min z=rr x2+x3+x4+x5 Kendala 4x, >25 3, +Zxn > 20 (3) 2x, + xn +3x, >15 Xp X2; X3 rrarx5 20 Solusi optimal dual Persoalan Utama (3) adalah dr=0.25, dr=0.333333, dan dt =0,333333 dengan z' =1,5. Untuk membangkitkan pola baru, Pola 6, dibentuk persoalan bapsack max z' = 0,25 aru + 0,25 aru + 0.5 aru kendala l,saru +2aru +3aru (9 cty6,a,26t arr20 dan integer yang mempunyai solusi optimal drc =2, az6 = 3, dan aza =0 dengan z' =1,5. Pola baru ini disisikan ke dalam Persoalan Utama (3). Min z =xr x2 + x3+.r4 + xs + x6 Kendala 4x, +Zxu> 25 3x, +2xo +3xu220 2x, + xo +3x, > 15 xp x2t x3 rxarx5rx6 20 (4) Solusi optimal dual dari Persoalan Utama (4) adalah dr=0.25, dz=0.166667, dan ds=a333333. Persoalan knapsack untuk membangkitkan pola berikutnya, Pola 7, i h adalah rnax z' =0,25ar, +0,166667 ar., +0.333333ay kendala l,5ar, +Tar, +3ar, <9 atz, oz1, ar, 2 0 dan integer dengan solusi optimal on =6, dz. =0, dan azt =0 dengan z'=1,5. Pola ini disisipkan ke dalam Persoalan Utama (4) sehingga diperoleh Persoalan Utama (5)

Min z =rr xz +x3+14 + xs + x6 + x7 Kendala 4x, +Zxu +6x, > 25 3, +Zxo +3xu >20 Zxr+ xo+3x, >15 X1, X2; X7rX4;X5rXorIz 20 (s) Persoalan Utama (5) mernpunyai solusi optimal dual d, =0,166667, dz = 0,222222, dan dz = 0,333333. Persoalan bwpsack yang berkorespondensi adalah max z' = 0,166667 ats + 0,222222ar, + 0.333333 ar kendala 1,5 a + 2a^ +3 arr < 9 an, o2t, ar ) 0 dan integer Yang mempunyai solusi optimal ara = 0, azt =0, dan o =3 dengan z' =l.nilai fungsi tujuan persoalan kruapsack z'= 1 menunjukkan bahwa tidak ada pola baru yang bisa disisipkan pada Persoalan Utama (5). Persoalan Utama (5) memberikan solusi optimal xs=5, x6=6,666667, dan \ =1,944444. Solusi ini dibulatkan menjadi #s =5, xa =7, dan xt =2. Jadi, cara pemotongan stok yang optimal untuk memenuhi permintaan 25 batatgpanjang 1,5 feet,2o batang panjang 2feet, dan 15 batang paqiang 3 feet adalah dengan cara 1. memotong stok ukuran gfeet meryadi 3 batang panjang 3 feet sebanyak 5 kali; 2. memotong stok ukuran 9 feet menjadi 2 batang panjang 1,5 feet dan 3 batang h panjang Zfeet sebanyak 7 kali; 3. memotong stok ukuran 9 feet menladi 6 batang panjang L,5 feet sebanyak 2 kali. KESIMPI]LAN Persoalan pemotongan stok dapat diformulasikan ke dalam persoalan program linear. Kolom dari matriks pada ruas kiri program linear dibentuk oleh banyak pola yang mungkin

dan baris matriks terdiri dari banyak jenis permintaan. Semakin beragam panjang permintaan semakin banyak pola yang dapat dibentuk dan semakin banyak pula kolom dari model program linear pemotongan stok. Teknik pembangkit kolom dapat digunakan untuk menghasilkan kolom, atau pola pemotongan, yang lebih baik. Pada pembahasan telah ditunjukkan penggunaan metode pembangkit kolom ini dengan Microsofi Excel sebagai alat bantu komputasi. Seseorang bisa saja mendapatkan solusi optimal yang berbeda dari hasil yang diperoleh di sini karena solusi optimal persoalan pemotongan stok tidak tunggal (unique). Untuk pekerjaan ke depan, persoalan ini bisa dikembangkan menjadi persoalan pemotongan stok yang pola pemotongannya mengikuti panjang dan lebar, atau pola pemotongan dua dimensi. DATTAR PUSTAKA [1] Gilmore, P.C., and R.E. Gomory. 1961. A Linear hogramming Approach to the Cutting-Stock Problem. Operations Research:g, 849-859. [2] Gamal, M.D.H., dan Zaiful Bahri. 2003. Pendekatan Program Linear untuk Persoalan Pemotongan Stok: Pola Pemotongan Satu Dimensi. Juruol Natur Indonesia, 5: 107-112. [3] Gamal, M.D.H., Santi Senni, dan T.P. Nababan. 2004. Persoalan Pemotongan Multi- fi Stok. Jurnal Pilar Sains, FKIP Universitas Riau: 3, 5-11. [4] Dyckhoff, H. 1982. A New Linear Programming Approach to the Cutting-Stock Problem. Operations Research: 29, 1092-1 I 04. [5] Taha, H. A. 1975. Integer Programming Theory: Applications and Computations, Academic Press, New York. 10

[6] Taha, H. A. 1982. Operations Research: An Introduction,MacMillan Publishing Co., Nsw York. I71 Winston, W. L. 2004. Operations Research; Applications and Algorithms. Intemational Student 4e Edition. Brooks/Cole-Thomson Learning. Belmont, USA. h 11