SlideShare a Scribd company logo
1 of 50
3/30/2017 1
Penyelesaian
Pemrograman Linier
Teori Dasar
(Metode Simplex)
3/30/2017 2
 Pada kuliah kedua ini kita akan melihat teori dasar pemecahan
pemrograman linier dengan Metode Simplex.
 Untuk memahami latar belakang teori bagaimana software komputer
memecahkan persoalan pemrograman linier.
Pendahuluan
3/30/2017 3
Metode Simplex.
 Penyelesaian persoalan Pemrograman Linier dengan
Metode Simplex dapat dilakukan untuk sebarang jumlah
variabel keputusan.
 Jika jumlah variabel lebih kecil dari lima, metode Simplex
dapat diaplikasikan dengan cara manual yaitu dengan
bantuan kalkulator atau spreadsheets.
 Jika jumlah variabel keputusan lebih dari lima, Metode
simplex dapat diaplikasikan dengan bantuan software
aplikasi komputer.
3/30/2017 4
Metode Simplex.
 Pada penyelesaian dengan Metode Simplex dikenal
variabel bantu yang biasa juga disebut sebagai
SLACK dan SURPLUS Variabel
 Slack atau Surplus Variabel adalah variabel
tambahan yang ditambahkan pada PL dengan tujuan
mengubah tanda batas “” atau “” menjadi tanda
“=“
3/30/2017 5
Metode Simplex.
 Sebagai contoh pada kasus mencari jumlah rumah yang dibangun untuk
tipe 45 dan 60 terdapat dua fungsi batasan :
X1 + X2  80
12 X1 + 20 X2  1200
 Dengan mengubah ketidaksamaan menjadi kesamaan maka
dua syarat batas di atas dapat diubah menjadi
X1 + X2 + X3 = 80
12 X1 + 20 X2 + X4 = 1200
3/30/2017 6
Metode Simplex.
 Variabel X3 dan X4 disebut Slack Variabel.
 Slack Variabel dapat diartikan kekurangan kapasitas
yang perlu ditambahkan disebelah kiri tanda
ketidak-samaan dari fungsi batasan agar berubah
menjadi persamaan .
3/30/2017 7
Metode Simplex.
 Jika tanda ketidaksamaan berupa “” maka
pada sebelah kiri tanda ketidak-samaan dari
fungsi batasan ditambahkan SURPLUS Variabel
agar berubah menjadi persamaan
 Sebagai contoh pada contoh no dua terdapat
ketidaksamaan :
X1 + X2  16
3/30/2017 8
Metode Simplex.
 Maka dengan memasukkan Surplus Variabel, ketidak
samaan di atas berubah menjadi
X1 + X2 – X6 = 16
 Pada persamaan di atas harga Surplus variabel diberi
tanda (-) karena nilai (X1 + X2) mempunyai harga yang
lebih besar dari 16.
 Surplus Variabel dapat diartikan sebagai kelebihan
kapasitas yang perlu dikurangkan pada bagian kiri
ketidak-samaan agar menjadi persamaan
3/30/2017 9
Metode Simplex.
Fungsi Tujuan :
Maksimum Z = 10 X1 + 15 X2
Fungsi Batasan :
X1 + X2  80
12 X1 + 20 X2  1200
X1 0; X2 0
Untuk melihat bagaimana langkah -langkah yang harus dilakukan
pada contoh pertama dengan menggunakan Metode Simplex,
pertama – tama kita akan melihat persoalan Maksimalisasi fungsi
tujuan seperti terlihat pada contoh pertama.
3/30/2017 10
Metode Simplex.
Langkah 1 : ubah fungsi tujuan
Z = 10 X1 + 15 X2
menjadi
Z - 10 X1 - 15 X2 = 0
Langkah 2 : ubah fungsi batasan “” menjadi “=“
X1 + X2 + X3 = 80
12 X1 + 20 X2 + X4 = 1200
3/30/2017 11
Metode Simplex.
 Langkah 1 : ubah fungsi tujuan
Z = 10 X1 + 15 X2
menjadi
Z - 10 X1 - 15 X2 = 0
 Langkah 2 : ubah fungsi
batasan “” menjadi “=“
X1 + X2 + X3 = 80
12 X1 + 20 X2 + X4 = 1200
Fungsi Tujuan :
Maksimum Z = 10 X1 + 15 X2
Fungsi Batasan :
X1 + X2  80
12 X1 + 20 X2  1200
X1 0; X2 0
3/30/2017 12
Metode Simplex.
 Langkah 3 : buat tabel
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z
X3
X4
3/30/2017 13
Metode Simplex.
 Langkah 3 : buat tabel
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3
X4
Z - 10 X1 - 15 X2 = 0
3/30/2017 14
Metode Simplex.
 Langkah 3 : buat tabel
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 1 1 1 0 80
X4
X1 + X2 + X3 = 80
3/30/2017 15
Metode Simplex.
 Langkah 3 : buat tabel
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 1 1 1 0 80
X4 0 12 20 0 1 1200
12 X1 + 20 X2 + X4 = 1200
3/30/2017 16
Metode Simplex.
 Langkah 3 : buat tabel
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 1 1 1 0 80
X4 0 12 20 0 1 1200
3/30/2017 17
Metode Simplex.
Langkah 4 : tentukan harga negatif terbesar dari fungsi tujuan (baris kedua)
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 1 1 1 0 80
X4 0 12 20 0 1 1200
3/30/2017 18
Metode Simplex.
Langkah 5 : tentukan kolom kunci
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 1 1 1 0 80
X4 0 12 20 0 1 1200
3/30/2017 19
Metode Simplex.
Langkah 6 : tentukan harga indeks dengan membagi harga pada kolom
HB dengan harga pada kolom kunci
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 1 1 1 0 80
X4 0 12 20 0 1 1200
3/30/2017 20
Metode Simplex.
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 1 1 1 0 80 80
X4 0 12 20 0 1 1200
Langkah 6 : tentukan harga indeks dengan membagi harga pada kolom
HB dengan harga pada kolom kunci
3/30/2017 21
Metode Simplex.
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 1 1 1 0 80 80
X4 0 12 20 0 1 1200 60
Langkah 6 : tentukan harga indeks dengan membagi harga pada kolom
HB dengan harga pada kolom kunci
3/30/2017 22
Metode Simplex.
Langkah 7 : tentukan harga indeks terkecil
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 1 1 1 0 80 80
X4 0 12 20 0 1 1200 60
3/30/2017 23
Metode Simplex.
Langkah 8 : tentukan baris kunci pada posisi indeks terkecil. Sel
pertemuan antara kolom kunci dan baris kunci disebut sel kunci
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 1 1 1 0 80 80
X4 0 12 20 0 1 1200 60
3/30/2017 24
Metode Simplex.
Langkah 8 : tentukan baris kunci pada posisi indeks terkecil. Sel
pertemuan antara kolom kunci dan baris kunci disebut sel kunci
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 1 1 1 0 80 80
X4 0 12 20 0 1 1200 60
3/30/2017 25
Metode Simplex.
Langkah 9 : ganti nama variabel pada baris kunci dengan variabel pada kolom
kunci
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 1 1 1 0 80 80
X4 0 12 20 0 1 1200 60
3/30/2017 26
Metode Simplex.
Langkah 9 : ganti nama variabel pada baris kunci dengan variabel pada
kolom kunci
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 1 1 1 0 80 80
X2 0 12 20 0 1 1200 60
3/30/2017 27
Metode Simplex.
Langkah 10 : bagi semua harga pada baris kunci dengan harga pada
sell kunci
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 1 1 1 0 80 80
X2 0 12 20 0 1 1200 60
3/30/2017 28
Metode Simplex.
Langkah 10 : bagi semua harga pada baris kunci dengan harga pada
sell kunci
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 1 1 1 0 80
X2 0 12/20 1 0 1/20 60
3/30/2017 29
Metode Simplex.
Langkah 11 : Kalikan semua harga pada baris kunci dengan (-1) dan
tambahkan pada baris 3.
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 1 1 1 0 80
X2 0 12/20 1 0 1/20 60
3/30/2017 30
Metode Simplex.
Langkah 11 : Kalikan semua harga pada baris kunci dengan (-1) dan
tambahkan pada baris 3.
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 2/5 0 1 -1/20 20
X2 0 12/20 1 0 1/20 60
3/30/2017 31
Metode Simplex.
Langkah 12 : Kalikan semua harga pada baris kunci dengan 15 dan
tambahkan pada baris 2.
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -10 -15 0 0 0
X3 0 2/5 0 1 -1/20 20
X2 0 12/20 1 0 1/20 60
3/30/2017 32
Metode Simplex.
Semua harga pada sel kolom kunci = 0 kecuali pada sel kunci = 1,
perhitungan telah selesai
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -1 0 0 3/4 900
X3 0 2/5 0 1 -1/20 20
X2 0 12/20 1 0 1/20 60
3/30/2017 33
Metode Simplex.
Jika harga-harga pada kolom kunci diluar sel kunci sudah nol maka
satu siklus perhitungan selesai.
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -1 0 0 3/4 900
X3 0 2/5 0 1 -1/20 20
X2 0 12/20 1 0 1/20 60
3/30/2017 34
Metode Simplex.
Jika pada baris tujuan (baris kedua) masih ada sell yang bernilai
negatif, maka langkah 4 sampai 12 diulang kembali.
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -1 0 0 3/4 900
X3 0 2/5 0 1 -1/20 20
X2 0 12/20 1 0 1/20 60
3/30/2017 35
Metode Simplex.
Pilih kolom kunci
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -1 0 0 3/4 900
X3 0 2/5 0 1 -1/20 20
X2 0 12/20 1 0 1/20 60
3/30/2017 36
Metode Simplex.
Tentukan harga indeks setiap baris dan pilih indeks terkecil. Tentukan
baris kunci dan sell kunci
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -1 0 0 3/4 900
X3 0 2/5 0 1 -1/20 20
X2 0 12/20 1 0 1/20 60 100
3/30/2017 37
Metode Simplex.
Tentukan harga indeks setiap baris dan pilih indeks terkecil. Tentukan
baris kunci dan sell kunci
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -1 0 0 3/4 900
X3 0 2/5 0 1 -1/20 20 50
X2 0 12/20 1 0 1/20 60 100
3/30/2017 38
Metode Simplex.
Tentukan harga indeks setiap baris dan pilih indeks terkecil. Tentukan
baris kunci dan sell kunci
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -1 0 0 3/4 900
X3 0 2/5 0 1 -1/20 20 50
X2 0 12/20 1 0 1/20 60 100
3/30/2017 39
Metode Simplex.
Ubah Variabel dasar pada baris kunci sama dengan kolom kunci.
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -1 0 0 3/4 900
X1 0 2/5 0 1 -1/20 20 50
X2 0 12/20 1 0 1/20 60 100
3/30/2017 40
Metode Simplex.
Bagi semua harga pada baris kunci dengan harga pada sell kunci
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 -1 0 0 3/4 900
X1 0 1 0 5/2 -1/8 50
X2 0 12/20 1 0 1/20 60
3/30/2017 41
Metode Simplex.
Kalikan semua harga pada baris kunci dengan (1) dan tambahkan pada
baris 2.
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 0 0 5/2 5/8 950
X1 0 1 0 5/2 -1/8 50
X2 0 12/20 1 0 1/20 60
3/30/2017 42
Metode Simplex.
Kalikan semua harga pada baris kunci dengan (-12/20) dan tambahkan
pada baris 4. Siklus perhitungan kedua selesai.
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 0 0 5/2 5/8 950
X1 0 1 0 5/2 -1/8 50
X2 0 0 1 -3/2 1/8 30
3/30/2017 43
Metode Simplex.
Karena semua harga pada baris tujuan (baris kedua) sudah
bernilai positif, maka proses perhitungan selesai.
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 0 0 5/2 5/8 950
X1 0 1 0 5/2 -1/8 50
X2 0 0 1 -3/2 1/8 30
3/30/2017 44
Metode Simplex.
Harga X1, X2 dan Z dapat dilihat pada kolom HB.
Variabel
Dasar
Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks
Z 1 0 0 5/2 5/8 950
X1 0 1 0 5/2 -1/8 50
X2 0 0 1 -3/2 1/8 30
3/30/2017 45
Metode Simplex.
Dari hasil terakhir, maka didapat harga
X1 = 50
X2 = 30
X3 = 0
X4 = 0
Harga maksimum Z = 950
3/30/2017 46
Metode Simplex.
Jika kita kontrol Fungsi Batasan, maka
dengan harga-harga
X1 = 50, X2 = 30, X3 = 0, X4 = 0
akan diperoleh
X1 + X2 + X3 = 80
12 X1 + 20 X2 + X4 = 1200
Pengenalan Analisa
Sensitivitas
3/30/2017
Analisa sensitivitas merupakan
tahapan dalam penyelesaian
masalah pemrograman linier
dengan melihat seberapa jauh
perubahan fungsi tujuan
berpengaruh terhadap output
model
3/30/2017
3/30/2017 49
3/30/2017 50

More Related Content

What's hot

metode simpleks maksimum (Program linear)
 metode simpleks maksimum (Program linear) metode simpleks maksimum (Program linear)
metode simpleks maksimum (Program linear)Resti Amin
 
Linier simplek MAKSIMASI
Linier simplek MAKSIMASILinier simplek MAKSIMASI
Linier simplek MAKSIMASISusan Ucnk
 
Metode simplex 1
Metode simplex 1Metode simplex 1
Metode simplex 1Chan Rizky
 
Jenis jenis-pertidaksamaan
Jenis jenis-pertidaksamaanJenis jenis-pertidaksamaan
Jenis jenis-pertidaksamaanUjang Kasah
 
Metode simpleks kelompok 6_10A3
Metode simpleks kelompok 6_10A3Metode simpleks kelompok 6_10A3
Metode simpleks kelompok 6_10A3THALITAVERONA
 
Pemograman Linier
Pemograman LinierPemograman Linier
Pemograman Linierainineni
 
4 pers nonlin(studikasus)
4 pers nonlin(studikasus)4 pers nonlin(studikasus)
4 pers nonlin(studikasus)Alvin Setiawan
 
Statistika deskriptif presentation
Statistika deskriptif  presentationStatistika deskriptif  presentation
Statistika deskriptif presentationIchsan Gemilang
 
Statistika dan probabilitas erik subaktio
Statistika dan probabilitas   erik subaktioStatistika dan probabilitas   erik subaktio
Statistika dan probabilitas erik subaktioDani Dani
 
PPT SPTLDV Program LInear (pertemuan 1)
PPT SPTLDV Program LInear (pertemuan 1)PPT SPTLDV Program LInear (pertemuan 1)
PPT SPTLDV Program LInear (pertemuan 1)JuliaSekarMentari
 
Bilangan biner
Bilangan binerBilangan biner
Bilangan binerandrias12
 
Program Linear - Grafik Pertidaksamaan Linear
Program Linear - Grafik Pertidaksamaan LinearProgram Linear - Grafik Pertidaksamaan Linear
Program Linear - Grafik Pertidaksamaan LinearAtikaFaradilla
 
Mtk modelmatematika
Mtk modelmatematikaMtk modelmatematika
Mtk modelmatematikaelissofi
 

What's hot (20)

metode simpleks maksimum (Program linear)
 metode simpleks maksimum (Program linear) metode simpleks maksimum (Program linear)
metode simpleks maksimum (Program linear)
 
Linier simplek MAKSIMASI
Linier simplek MAKSIMASILinier simplek MAKSIMASI
Linier simplek MAKSIMASI
 
Metode simplex 1
Metode simplex 1Metode simplex 1
Metode simplex 1
 
Jenis jenis-pertidaksamaan
Jenis jenis-pertidaksamaanJenis jenis-pertidaksamaan
Jenis jenis-pertidaksamaan
 
Tugas 1 20914009
Tugas 1 20914009Tugas 1 20914009
Tugas 1 20914009
 
Metode simpleks kelompok 6_10A3
Metode simpleks kelompok 6_10A3Metode simpleks kelompok 6_10A3
Metode simpleks kelompok 6_10A3
 
PENELITIAN OPERASIONAL - PROGRAMA LINIER - METODE SIMPLEKS
PENELITIAN OPERASIONAL - PROGRAMA LINIER - METODE SIMPLEKS PENELITIAN OPERASIONAL - PROGRAMA LINIER - METODE SIMPLEKS
PENELITIAN OPERASIONAL - PROGRAMA LINIER - METODE SIMPLEKS
 
Pemograman Linier
Pemograman LinierPemograman Linier
Pemograman Linier
 
4 pers nonlin(studikasus)
4 pers nonlin(studikasus)4 pers nonlin(studikasus)
4 pers nonlin(studikasus)
 
Statistika deskriptif presentation
Statistika deskriptif  presentationStatistika deskriptif  presentation
Statistika deskriptif presentation
 
Statistika dan probabilitas erik subaktio
Statistika dan probabilitas   erik subaktioStatistika dan probabilitas   erik subaktio
Statistika dan probabilitas erik subaktio
 
PPT SPTLDV Program LInear (pertemuan 1)
PPT SPTLDV Program LInear (pertemuan 1)PPT SPTLDV Program LInear (pertemuan 1)
PPT SPTLDV Program LInear (pertemuan 1)
 
Bilangan biner
Bilangan binerBilangan biner
Bilangan biner
 
Mentkuan 6 regresiberganda
Mentkuan 6 regresibergandaMentkuan 6 regresiberganda
Mentkuan 6 regresiberganda
 
Pertemuan 04 persamaan linear
Pertemuan 04 persamaan linearPertemuan 04 persamaan linear
Pertemuan 04 persamaan linear
 
Program Linear - Grafik Pertidaksamaan Linear
Program Linear - Grafik Pertidaksamaan LinearProgram Linear - Grafik Pertidaksamaan Linear
Program Linear - Grafik Pertidaksamaan Linear
 
Pertemuan 05 persamaan non linear
Pertemuan 05 persamaan non linearPertemuan 05 persamaan non linear
Pertemuan 05 persamaan non linear
 
Program linear
Program linearProgram linear
Program linear
 
Mtk modelmatematika
Mtk modelmatematikaMtk modelmatematika
Mtk modelmatematika
 
01 tabelpel bag_1
01 tabelpel bag_101 tabelpel bag_1
01 tabelpel bag_1
 

Viewers also liked

Marina barrage
Marina barrageMarina barrage
Marina barrageJeslin Qi
 
Metodo de newton rapshon
Metodo de newton rapshonMetodo de newton rapshon
Metodo de newton rapshonAngel De Anda
 
11 algo akarpersamaan
11 algo akarpersamaan11 algo akarpersamaan
11 algo akarpersamaanArif Rahman
 
Perspektif kerja dan pekerjaan
Perspektif kerja dan pekerjaan Perspektif kerja dan pekerjaan
Perspektif kerja dan pekerjaan Bahiyah MaHiz
 
02. manajemen umum bab ii evolusi teori
02. manajemen umum bab ii evolusi teori02. manajemen umum bab ii evolusi teori
02. manajemen umum bab ii evolusi teoriWEST NUSA TENGGARA
 
Marina barrage (09/10s2)
Marina barrage (09/10s2)Marina barrage (09/10s2)
Marina barrage (09/10s2)gn022010sem1
 
Marina Barrage
Marina BarrageMarina Barrage
Marina BarrageKate Tan
 
Materi Pertemuan Keempat Teori Organisasi (Dimensi Struktur Organisasi)
Materi Pertemuan Keempat Teori Organisasi (Dimensi Struktur Organisasi)Materi Pertemuan Keempat Teori Organisasi (Dimensi Struktur Organisasi)
Materi Pertemuan Keempat Teori Organisasi (Dimensi Struktur Organisasi)sudarsono mr
 
Metode numerik-buku-ajar-unila
Metode numerik-buku-ajar-unilaMetode numerik-buku-ajar-unila
Metode numerik-buku-ajar-unilaIbad Ahmad
 
Policy Analysis: Evaluating Policy Performance
Policy Analysis: Evaluating Policy PerformancePolicy Analysis: Evaluating Policy Performance
Policy Analysis: Evaluating Policy PerformanceDjadja Sardjana
 
03 ppt peminatan peserta didik
03 ppt peminatan peserta didik03 ppt peminatan peserta didik
03 ppt peminatan peserta didikDina Widyana
 
Bahan kuliah teori organisasi
Bahan kuliah teori organisasiBahan kuliah teori organisasi
Bahan kuliah teori organisasiFariszal Nova
 
Public policy analysis_dunn
Public policy analysis_dunnPublic policy analysis_dunn
Public policy analysis_dunnnida19
 
Tugas Metode Numerik Pendidikan Matematika UMT
Tugas Metode Numerik Pendidikan Matematika UMTTugas Metode Numerik Pendidikan Matematika UMT
Tugas Metode Numerik Pendidikan Matematika UMTrukmono budi utomo
 

Viewers also liked (19)

Marina barrage
Marina barrageMarina barrage
Marina barrage
 
Metodo de newton rapshon
Metodo de newton rapshonMetodo de newton rapshon
Metodo de newton rapshon
 
11 algo akarpersamaan
11 algo akarpersamaan11 algo akarpersamaan
11 algo akarpersamaan
 
Perspektif kerja dan pekerjaan
Perspektif kerja dan pekerjaan Perspektif kerja dan pekerjaan
Perspektif kerja dan pekerjaan
 
02. manajemen umum bab ii evolusi teori
02. manajemen umum bab ii evolusi teori02. manajemen umum bab ii evolusi teori
02. manajemen umum bab ii evolusi teori
 
Teori Pendapatan
Teori PendapatanTeori Pendapatan
Teori Pendapatan
 
Marina barrage (09/10s2)
Marina barrage (09/10s2)Marina barrage (09/10s2)
Marina barrage (09/10s2)
 
Ppt BK karir
Ppt BK karirPpt BK karir
Ppt BK karir
 
Marina Barrage
Marina BarrageMarina Barrage
Marina Barrage
 
Materi Pertemuan Keempat Teori Organisasi (Dimensi Struktur Organisasi)
Materi Pertemuan Keempat Teori Organisasi (Dimensi Struktur Organisasi)Materi Pertemuan Keempat Teori Organisasi (Dimensi Struktur Organisasi)
Materi Pertemuan Keempat Teori Organisasi (Dimensi Struktur Organisasi)
 
Metode numerik-buku-ajar-unila
Metode numerik-buku-ajar-unilaMetode numerik-buku-ajar-unila
Metode numerik-buku-ajar-unila
 
Policy Analysis: Evaluating Policy Performance
Policy Analysis: Evaluating Policy PerformancePolicy Analysis: Evaluating Policy Performance
Policy Analysis: Evaluating Policy Performance
 
03 ppt peminatan peserta didik
03 ppt peminatan peserta didik03 ppt peminatan peserta didik
03 ppt peminatan peserta didik
 
Bahan kuliah teori organisasi
Bahan kuliah teori organisasiBahan kuliah teori organisasi
Bahan kuliah teori organisasi
 
bisection method
bisection methodbisection method
bisection method
 
Tugas teori organisasi
Tugas teori organisasiTugas teori organisasi
Tugas teori organisasi
 
SOP TOKO MODERN / MINIMARKET
SOP TOKO MODERN / MINIMARKETSOP TOKO MODERN / MINIMARKET
SOP TOKO MODERN / MINIMARKET
 
Public policy analysis_dunn
Public policy analysis_dunnPublic policy analysis_dunn
Public policy analysis_dunn
 
Tugas Metode Numerik Pendidikan Matematika UMT
Tugas Metode Numerik Pendidikan Matematika UMTTugas Metode Numerik Pendidikan Matematika UMT
Tugas Metode Numerik Pendidikan Matematika UMT
 

Similar to PEMROGRAMAN LINIER

Tugas program linier. maksimisasi sama dengan.
Tugas program linier. maksimisasi sama dengan.Tugas program linier. maksimisasi sama dengan.
Tugas program linier. maksimisasi sama dengan.Ochaa BeQii
 
Metode Simpleks
Metode SimpleksMetode Simpleks
Metode Simplekshazhiyah
 
Risetoperasi 3-linear-programming-metode-simplex
Risetoperasi 3-linear-programming-metode-simplexRisetoperasi 3-linear-programming-metode-simplex
Risetoperasi 3-linear-programming-metode-simplexKoran Bekas
 
Modul+OR+-+Simpleks+Minimum.pdf
Modul+OR+-+Simpleks+Minimum.pdfModul+OR+-+Simpleks+Minimum.pdf
Modul+OR+-+Simpleks+Minimum.pdfwiwinastuti1
 
Metode Simpleks.ppt
Metode Simpleks.pptMetode Simpleks.ppt
Metode Simpleks.pptslotbandar21
 
PPT KELOMPOK 2 DSS.pptx
PPT KELOMPOK 2 DSS.pptxPPT KELOMPOK 2 DSS.pptx
PPT KELOMPOK 2 DSS.pptxUkiUngga
 
ANALISIS SENSITIVITAS SIMPLEKS BESERTA PERUBAHAN KONTRIBUSI.pptx
ANALISIS SENSITIVITAS SIMPLEKS BESERTA PERUBAHAN KONTRIBUSI.pptxANALISIS SENSITIVITAS SIMPLEKS BESERTA PERUBAHAN KONTRIBUSI.pptx
ANALISIS SENSITIVITAS SIMPLEKS BESERTA PERUBAHAN KONTRIBUSI.pptxUNIVERSITAS MUHAMMADIYAH BERAU
 
DIPELAJARI YA (1).pptx
DIPELAJARI YA (1).pptxDIPELAJARI YA (1).pptx
DIPELAJARI YA (1).pptxZoroRoronoa64
 
Aminullah assagaf k4 5-manj oprs dan prod_2020
Aminullah assagaf k4 5-manj oprs dan prod_2020Aminullah assagaf k4 5-manj oprs dan prod_2020
Aminullah assagaf k4 5-manj oprs dan prod_2020Aminullah Assagaf
 

Similar to PEMROGRAMAN LINIER (20)

Tugas program linier. maksimisasi sama dengan.
Tugas program linier. maksimisasi sama dengan.Tugas program linier. maksimisasi sama dengan.
Tugas program linier. maksimisasi sama dengan.
 
M2 lp-2 met simpleks
M2  lp-2 met simpleks M2  lp-2 met simpleks
M2 lp-2 met simpleks
 
Metode Simpleks
Metode SimpleksMetode Simpleks
Metode Simpleks
 
Risetoperasi 3-linear-programming-metode-simplex
Risetoperasi 3-linear-programming-metode-simplexRisetoperasi 3-linear-programming-metode-simplex
Risetoperasi 3-linear-programming-metode-simplex
 
-SIMPLEX.pdf
-SIMPLEX.pdf-SIMPLEX.pdf
-SIMPLEX.pdf
 
LP SIMPLEKS KASUS MINIMISASI.pptx
LP SIMPLEKS KASUS MINIMISASI.pptxLP SIMPLEKS KASUS MINIMISASI.pptx
LP SIMPLEKS KASUS MINIMISASI.pptx
 
Modul+OR+-+Simpleks+Minimum.pdf
Modul+OR+-+Simpleks+Minimum.pdfModul+OR+-+Simpleks+Minimum.pdf
Modul+OR+-+Simpleks+Minimum.pdf
 
Big M Methode
Big M MethodeBig M Methode
Big M Methode
 
Pertemuan 5 lp metode simplex
Pertemuan 5 lp metode simplexPertemuan 5 lp metode simplex
Pertemuan 5 lp metode simplex
 
Pertemuan 4 lp metode simplex
Pertemuan 4 lp metode simplexPertemuan 4 lp metode simplex
Pertemuan 4 lp metode simplex
 
PERTEMUAN 4 LINIER PROGRAMING METODE SIMPLEX.pptx
PERTEMUAN 4 LINIER PROGRAMING METODE SIMPLEX.pptxPERTEMUAN 4 LINIER PROGRAMING METODE SIMPLEX.pptx
PERTEMUAN 4 LINIER PROGRAMING METODE SIMPLEX.pptx
 
Metode Simpleks.ppt
Metode Simpleks.pptMetode Simpleks.ppt
Metode Simpleks.ppt
 
Latihan minimasi simpleks dual
Latihan minimasi simpleks dualLatihan minimasi simpleks dual
Latihan minimasi simpleks dual
 
PPT KELOMPOK 2 DSS.pptx
PPT KELOMPOK 2 DSS.pptxPPT KELOMPOK 2 DSS.pptx
PPT KELOMPOK 2 DSS.pptx
 
program linier.pptx
program linier.pptxprogram linier.pptx
program linier.pptx
 
ANALISIS SENSITIVITAS SIMPLEKS BESERTA PERUBAHAN KONTRIBUSI.pptx
ANALISIS SENSITIVITAS SIMPLEKS BESERTA PERUBAHAN KONTRIBUSI.pptxANALISIS SENSITIVITAS SIMPLEKS BESERTA PERUBAHAN KONTRIBUSI.pptx
ANALISIS SENSITIVITAS SIMPLEKS BESERTA PERUBAHAN KONTRIBUSI.pptx
 
DIPELAJARI YA (1).pptx
DIPELAJARI YA (1).pptxDIPELAJARI YA (1).pptx
DIPELAJARI YA (1).pptx
 
Aminullah assagaf k4 5-manj oprs dan prod_2020
Aminullah assagaf k4 5-manj oprs dan prod_2020Aminullah assagaf k4 5-manj oprs dan prod_2020
Aminullah assagaf k4 5-manj oprs dan prod_2020
 
OR 08.pdf
OR 08.pdfOR 08.pdf
OR 08.pdf
 
EKMA4413 - Riset Operasi - Modul 4
EKMA4413 - Riset Operasi - Modul 4EKMA4413 - Riset Operasi - Modul 4
EKMA4413 - Riset Operasi - Modul 4
 

Recently uploaded

001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx
001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx
001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptxMuhararAhmad
 
Strategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Strategi Pengembangan Agribisnis di IndonesiaStrategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Strategi Pengembangan Agribisnis di IndonesiaRenaYunita2
 
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptx
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptxPembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptx
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptxmuhammadrizky331164
 
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.pptSonyGobang1
 
Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studio
Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open StudioSlide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studio
Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studiossuser52d6bf
 
2021 - 10 - 03 PAPARAN PENDAHULUAN LEGGER JALAN.pptx
2021 - 10 - 03 PAPARAN PENDAHULUAN LEGGER JALAN.pptx2021 - 10 - 03 PAPARAN PENDAHULUAN LEGGER JALAN.pptx
2021 - 10 - 03 PAPARAN PENDAHULUAN LEGGER JALAN.pptxAnnisaNurHasanah27
 

Recently uploaded (6)

001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx
001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx
001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx
 
Strategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Strategi Pengembangan Agribisnis di IndonesiaStrategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Strategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
 
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptx
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptxPembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptx
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptx
 
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt
 
Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studio
Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open StudioSlide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studio
Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studio
 
2021 - 10 - 03 PAPARAN PENDAHULUAN LEGGER JALAN.pptx
2021 - 10 - 03 PAPARAN PENDAHULUAN LEGGER JALAN.pptx2021 - 10 - 03 PAPARAN PENDAHULUAN LEGGER JALAN.pptx
2021 - 10 - 03 PAPARAN PENDAHULUAN LEGGER JALAN.pptx
 

PEMROGRAMAN LINIER

  • 2. 3/30/2017 2  Pada kuliah kedua ini kita akan melihat teori dasar pemecahan pemrograman linier dengan Metode Simplex.  Untuk memahami latar belakang teori bagaimana software komputer memecahkan persoalan pemrograman linier. Pendahuluan
  • 3. 3/30/2017 3 Metode Simplex.  Penyelesaian persoalan Pemrograman Linier dengan Metode Simplex dapat dilakukan untuk sebarang jumlah variabel keputusan.  Jika jumlah variabel lebih kecil dari lima, metode Simplex dapat diaplikasikan dengan cara manual yaitu dengan bantuan kalkulator atau spreadsheets.  Jika jumlah variabel keputusan lebih dari lima, Metode simplex dapat diaplikasikan dengan bantuan software aplikasi komputer.
  • 4. 3/30/2017 4 Metode Simplex.  Pada penyelesaian dengan Metode Simplex dikenal variabel bantu yang biasa juga disebut sebagai SLACK dan SURPLUS Variabel  Slack atau Surplus Variabel adalah variabel tambahan yang ditambahkan pada PL dengan tujuan mengubah tanda batas “” atau “” menjadi tanda “=“
  • 5. 3/30/2017 5 Metode Simplex.  Sebagai contoh pada kasus mencari jumlah rumah yang dibangun untuk tipe 45 dan 60 terdapat dua fungsi batasan : X1 + X2  80 12 X1 + 20 X2  1200  Dengan mengubah ketidaksamaan menjadi kesamaan maka dua syarat batas di atas dapat diubah menjadi X1 + X2 + X3 = 80 12 X1 + 20 X2 + X4 = 1200
  • 6. 3/30/2017 6 Metode Simplex.  Variabel X3 dan X4 disebut Slack Variabel.  Slack Variabel dapat diartikan kekurangan kapasitas yang perlu ditambahkan disebelah kiri tanda ketidak-samaan dari fungsi batasan agar berubah menjadi persamaan .
  • 7. 3/30/2017 7 Metode Simplex.  Jika tanda ketidaksamaan berupa “” maka pada sebelah kiri tanda ketidak-samaan dari fungsi batasan ditambahkan SURPLUS Variabel agar berubah menjadi persamaan  Sebagai contoh pada contoh no dua terdapat ketidaksamaan : X1 + X2  16
  • 8. 3/30/2017 8 Metode Simplex.  Maka dengan memasukkan Surplus Variabel, ketidak samaan di atas berubah menjadi X1 + X2 – X6 = 16  Pada persamaan di atas harga Surplus variabel diberi tanda (-) karena nilai (X1 + X2) mempunyai harga yang lebih besar dari 16.  Surplus Variabel dapat diartikan sebagai kelebihan kapasitas yang perlu dikurangkan pada bagian kiri ketidak-samaan agar menjadi persamaan
  • 9. 3/30/2017 9 Metode Simplex. Fungsi Tujuan : Maksimum Z = 10 X1 + 15 X2 Fungsi Batasan : X1 + X2  80 12 X1 + 20 X2  1200 X1 0; X2 0 Untuk melihat bagaimana langkah -langkah yang harus dilakukan pada contoh pertama dengan menggunakan Metode Simplex, pertama – tama kita akan melihat persoalan Maksimalisasi fungsi tujuan seperti terlihat pada contoh pertama.
  • 10. 3/30/2017 10 Metode Simplex. Langkah 1 : ubah fungsi tujuan Z = 10 X1 + 15 X2 menjadi Z - 10 X1 - 15 X2 = 0 Langkah 2 : ubah fungsi batasan “” menjadi “=“ X1 + X2 + X3 = 80 12 X1 + 20 X2 + X4 = 1200
  • 11. 3/30/2017 11 Metode Simplex.  Langkah 1 : ubah fungsi tujuan Z = 10 X1 + 15 X2 menjadi Z - 10 X1 - 15 X2 = 0  Langkah 2 : ubah fungsi batasan “” menjadi “=“ X1 + X2 + X3 = 80 12 X1 + 20 X2 + X4 = 1200 Fungsi Tujuan : Maksimum Z = 10 X1 + 15 X2 Fungsi Batasan : X1 + X2  80 12 X1 + 20 X2  1200 X1 0; X2 0
  • 12. 3/30/2017 12 Metode Simplex.  Langkah 3 : buat tabel Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z X3 X4
  • 13. 3/30/2017 13 Metode Simplex.  Langkah 3 : buat tabel Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 X4 Z - 10 X1 - 15 X2 = 0
  • 14. 3/30/2017 14 Metode Simplex.  Langkah 3 : buat tabel Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 1 1 1 0 80 X4 X1 + X2 + X3 = 80
  • 15. 3/30/2017 15 Metode Simplex.  Langkah 3 : buat tabel Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 1 1 1 0 80 X4 0 12 20 0 1 1200 12 X1 + 20 X2 + X4 = 1200
  • 16. 3/30/2017 16 Metode Simplex.  Langkah 3 : buat tabel Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 1 1 1 0 80 X4 0 12 20 0 1 1200
  • 17. 3/30/2017 17 Metode Simplex. Langkah 4 : tentukan harga negatif terbesar dari fungsi tujuan (baris kedua) Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 1 1 1 0 80 X4 0 12 20 0 1 1200
  • 18. 3/30/2017 18 Metode Simplex. Langkah 5 : tentukan kolom kunci Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 1 1 1 0 80 X4 0 12 20 0 1 1200
  • 19. 3/30/2017 19 Metode Simplex. Langkah 6 : tentukan harga indeks dengan membagi harga pada kolom HB dengan harga pada kolom kunci Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 1 1 1 0 80 X4 0 12 20 0 1 1200
  • 20. 3/30/2017 20 Metode Simplex. Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 1 1 1 0 80 80 X4 0 12 20 0 1 1200 Langkah 6 : tentukan harga indeks dengan membagi harga pada kolom HB dengan harga pada kolom kunci
  • 21. 3/30/2017 21 Metode Simplex. Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 1 1 1 0 80 80 X4 0 12 20 0 1 1200 60 Langkah 6 : tentukan harga indeks dengan membagi harga pada kolom HB dengan harga pada kolom kunci
  • 22. 3/30/2017 22 Metode Simplex. Langkah 7 : tentukan harga indeks terkecil Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 1 1 1 0 80 80 X4 0 12 20 0 1 1200 60
  • 23. 3/30/2017 23 Metode Simplex. Langkah 8 : tentukan baris kunci pada posisi indeks terkecil. Sel pertemuan antara kolom kunci dan baris kunci disebut sel kunci Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 1 1 1 0 80 80 X4 0 12 20 0 1 1200 60
  • 24. 3/30/2017 24 Metode Simplex. Langkah 8 : tentukan baris kunci pada posisi indeks terkecil. Sel pertemuan antara kolom kunci dan baris kunci disebut sel kunci Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 1 1 1 0 80 80 X4 0 12 20 0 1 1200 60
  • 25. 3/30/2017 25 Metode Simplex. Langkah 9 : ganti nama variabel pada baris kunci dengan variabel pada kolom kunci Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 1 1 1 0 80 80 X4 0 12 20 0 1 1200 60
  • 26. 3/30/2017 26 Metode Simplex. Langkah 9 : ganti nama variabel pada baris kunci dengan variabel pada kolom kunci Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 1 1 1 0 80 80 X2 0 12 20 0 1 1200 60
  • 27. 3/30/2017 27 Metode Simplex. Langkah 10 : bagi semua harga pada baris kunci dengan harga pada sell kunci Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 1 1 1 0 80 80 X2 0 12 20 0 1 1200 60
  • 28. 3/30/2017 28 Metode Simplex. Langkah 10 : bagi semua harga pada baris kunci dengan harga pada sell kunci Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 1 1 1 0 80 X2 0 12/20 1 0 1/20 60
  • 29. 3/30/2017 29 Metode Simplex. Langkah 11 : Kalikan semua harga pada baris kunci dengan (-1) dan tambahkan pada baris 3. Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 1 1 1 0 80 X2 0 12/20 1 0 1/20 60
  • 30. 3/30/2017 30 Metode Simplex. Langkah 11 : Kalikan semua harga pada baris kunci dengan (-1) dan tambahkan pada baris 3. Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 2/5 0 1 -1/20 20 X2 0 12/20 1 0 1/20 60
  • 31. 3/30/2017 31 Metode Simplex. Langkah 12 : Kalikan semua harga pada baris kunci dengan 15 dan tambahkan pada baris 2. Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -10 -15 0 0 0 X3 0 2/5 0 1 -1/20 20 X2 0 12/20 1 0 1/20 60
  • 32. 3/30/2017 32 Metode Simplex. Semua harga pada sel kolom kunci = 0 kecuali pada sel kunci = 1, perhitungan telah selesai Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -1 0 0 3/4 900 X3 0 2/5 0 1 -1/20 20 X2 0 12/20 1 0 1/20 60
  • 33. 3/30/2017 33 Metode Simplex. Jika harga-harga pada kolom kunci diluar sel kunci sudah nol maka satu siklus perhitungan selesai. Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -1 0 0 3/4 900 X3 0 2/5 0 1 -1/20 20 X2 0 12/20 1 0 1/20 60
  • 34. 3/30/2017 34 Metode Simplex. Jika pada baris tujuan (baris kedua) masih ada sell yang bernilai negatif, maka langkah 4 sampai 12 diulang kembali. Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -1 0 0 3/4 900 X3 0 2/5 0 1 -1/20 20 X2 0 12/20 1 0 1/20 60
  • 35. 3/30/2017 35 Metode Simplex. Pilih kolom kunci Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -1 0 0 3/4 900 X3 0 2/5 0 1 -1/20 20 X2 0 12/20 1 0 1/20 60
  • 36. 3/30/2017 36 Metode Simplex. Tentukan harga indeks setiap baris dan pilih indeks terkecil. Tentukan baris kunci dan sell kunci Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -1 0 0 3/4 900 X3 0 2/5 0 1 -1/20 20 X2 0 12/20 1 0 1/20 60 100
  • 37. 3/30/2017 37 Metode Simplex. Tentukan harga indeks setiap baris dan pilih indeks terkecil. Tentukan baris kunci dan sell kunci Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -1 0 0 3/4 900 X3 0 2/5 0 1 -1/20 20 50 X2 0 12/20 1 0 1/20 60 100
  • 38. 3/30/2017 38 Metode Simplex. Tentukan harga indeks setiap baris dan pilih indeks terkecil. Tentukan baris kunci dan sell kunci Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -1 0 0 3/4 900 X3 0 2/5 0 1 -1/20 20 50 X2 0 12/20 1 0 1/20 60 100
  • 39. 3/30/2017 39 Metode Simplex. Ubah Variabel dasar pada baris kunci sama dengan kolom kunci. Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -1 0 0 3/4 900 X1 0 2/5 0 1 -1/20 20 50 X2 0 12/20 1 0 1/20 60 100
  • 40. 3/30/2017 40 Metode Simplex. Bagi semua harga pada baris kunci dengan harga pada sell kunci Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 -1 0 0 3/4 900 X1 0 1 0 5/2 -1/8 50 X2 0 12/20 1 0 1/20 60
  • 41. 3/30/2017 41 Metode Simplex. Kalikan semua harga pada baris kunci dengan (1) dan tambahkan pada baris 2. Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 0 0 5/2 5/8 950 X1 0 1 0 5/2 -1/8 50 X2 0 12/20 1 0 1/20 60
  • 42. 3/30/2017 42 Metode Simplex. Kalikan semua harga pada baris kunci dengan (-12/20) dan tambahkan pada baris 4. Siklus perhitungan kedua selesai. Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 0 0 5/2 5/8 950 X1 0 1 0 5/2 -1/8 50 X2 0 0 1 -3/2 1/8 30
  • 43. 3/30/2017 43 Metode Simplex. Karena semua harga pada baris tujuan (baris kedua) sudah bernilai positif, maka proses perhitungan selesai. Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 0 0 5/2 5/8 950 X1 0 1 0 5/2 -1/8 50 X2 0 0 1 -3/2 1/8 30
  • 44. 3/30/2017 44 Metode Simplex. Harga X1, X2 dan Z dapat dilihat pada kolom HB. Variabel Dasar Z X1 X2 X3 X4 HB Indeks Z 1 0 0 5/2 5/8 950 X1 0 1 0 5/2 -1/8 50 X2 0 0 1 -3/2 1/8 30
  • 45. 3/30/2017 45 Metode Simplex. Dari hasil terakhir, maka didapat harga X1 = 50 X2 = 30 X3 = 0 X4 = 0 Harga maksimum Z = 950
  • 46. 3/30/2017 46 Metode Simplex. Jika kita kontrol Fungsi Batasan, maka dengan harga-harga X1 = 50, X2 = 30, X3 = 0, X4 = 0 akan diperoleh X1 + X2 + X3 = 80 12 X1 + 20 X2 + X4 = 1200
  • 48. Analisa sensitivitas merupakan tahapan dalam penyelesaian masalah pemrograman linier dengan melihat seberapa jauh perubahan fungsi tujuan berpengaruh terhadap output model 3/30/2017