Dokumen tersebut memberikan penjelasan mengenai konsep dasar manajemen operasi dan produksi, termasuk ruang lingkup, fungsi, input, proses transformasi, dan output sistem produksi. Juga dibahas mengenai model optimalisasi seperti programming linear, metode grafik dan tableau, beserta contoh penerapannya dalam menyelesaikan masalah maksimum dan minimum.

1. 1_URL:
https://scholar.google.com/citations?user=EFBaeOsAAAAJ&hl=en&oi=ao
2_gen.lib.rus.ec:
http://libgen.rs/search.php?req=principles+of+managerial+finance&open=0&r
es=25&view=simple&phrase=1&column=title
3_Slideshare:
https://www2.slideshare.net/search/slideshow?searchfrom=header&q=aminul
lah+assagaf+&ud=any&ft=all&lang=**&sort=
4_Youtube_
https://www.youtube.com/channel/UC26u-Ys3fjKlcJAACrsnAeQ/videos
OPERATIONAL MANAGEMENT
P123_ 25 Nop 2022
Dosen: Prof. Dr. Dr. H. Aminullah Assagaf, SE., MS., MM., M.Ak
HP: 08113543409, Email: assagaf29@yahoo.com

3. https://www2.slideshare.net/AminullahAssagaf1/aminullah-assagaf-
mpo-p1325-juni-2021

8. Ch. 1 sd ch. 5

19. Manajemen Operasi
INPUT
PROSES
TRANSFORMASI
OUTPUT
PRODUKTIF = Output / Input
IPTEK
Value Added

20. RUANG LINGKUP MANAJEMEN PRODUKSI DAN OPERASI
Permintaan barang
dan jasa
MASUKAN (INPUT)
a. Manusia
- kemampuan
intelektual
dan fisik
b. Dana dari :
- Modal sendiri
- Kredit
- Laba
- Donasi, dll
c.Bahan baku :
- Air
- Udara
- Bahan mentah
- Minyak
- Listrik
- besi, dll
FUNGSI MANAJEMEN
- Perencanaan, pengorganisasian,
pengarahan, pengawasan
PROSES TRANSFORMASI MELALUI :
a. Fasilitas
- Pabrik, rumah sakit, sekolah, restauran,
sekolah, bangunan kantor, dll
b. Mesin
- Komputer, truck dan mobil, perakitan,
mesin tenung, mesin giling, dll
c. Proses
- Proses peleburan, proses pemotongan,
proses pembentukan, analisis,
pengajaran, dll
KELUARAN (OUTPUT)
a. Barang
- Mobil, permainan, video,
sepeda, buku, komputer,
energi, dll
b. Jasa
- Perawatan kesehatan,
pinjaman, asuransi,
kenikmatan, konsultasi,
pengajaran, dll
LINGKUNGAN EKSTERN
- Pemerintah, teknologi, ekonomi,
iklim, konsumen, organisasi buruh,
hubungan internasional, sosial,
politik, budata, dll

21. Fungsi operasi
• Fungsi operasi merupakan acuan yang menyeluruh yang
merupakan kerangka kerja dan tanggunjawab dari
manajemen operasi, al :
1. Menentukan standar mutu dan penelitian produk yang
dihasilkan
2. Menentukan teknologi, jadwal, peralatan, lay out, dan
penentuan tahapan jenis arus kerja
3. Menentukan kapasitas sesuai potensi pasar
4. Pengelolaan persediaan
5. Pengelolaan SDM

56. Optimitation models - Linear programming
• Linear programs
• Metode grafik
• Metode simplex Tableau
• Solusi permasalahan
• Maksimum
• Minimum
• Contoh 1 :
Max Z = 3 A + 4 B
Subject to :
(1) 10 A + 6 B ≤ 1.200
(2) 6 A + 10 B ≤ 900
(3) 7 A + 5 B ≤ 700
A, B ≥ 0
• ZX = 3(0) + 4(9) = 360
ZY = 3(62.5 ) + 4(52.5 ) = 397.5 (max)
ZZ= 3(100 ) + 4(0 ) = 300 A
B
200
120
140
100 150
90
10A+6B=1200
7A+5B=700
6A+10B=900
X (0,90) Z (100,0)
Y (62.5, 52.5)
7A+5B=700
6A+10B=900
14A+10B=1400
6A+10B=900
8A =500
A=62,5
B =52.5

57. MiaxZ = 40X1+ 30X2
Sobject to
2X1 + 3X2 ≤ 60
2X2 ≤ 30
2X1 + X2 ≤ 40
X1, X2 ≥ 0
Optimitation models - Linear programming
X1
X2
20
30
2X1+3X2=60
2X1+X2 =40
2X2=20
X2=10
2x1+3(10)=60
2X1=30
X1=15
10
15 20
40
15
2X1+3X2=60
2X2=30
4X1+6X2=120
6X2=90
4X1=30
X1=7.5
7.5
B(7.5 , 15)
C(15,10)
D(20,0)
A(0,15)
2X2=30
2X1+X2=40
2X1+X2=60
ZA=40(0)+30(15)=450
ZB=40(7.5)+30(15)=750
ZC=40(15)+30(10)=900 (Max)
ZD=40(20)+30(0)=800
Contoh 2 :

58. Catatan tabel 1:
a) Baris Cj = angka pada fungsi obyektif
b) Baris Bj = variabel yang digunakan & variabel tambahan
c) Kolom CB = angka fungsi obyektif masing2 variabel baris ybs
d) Kolom Cj = jumlah kendala pada masing2 fungsi kendala
e) Kolom X1, X2, Si, S2, S3 = dari koefisien fungsi kendala
MiaxZ = 40X1+ 30X2 Pertidaksamaan menjadi persamaan :
Sobject to 2X1 + 3X2 +S1 = 60
2X1 + 3X2 ≤ 60 2X2 + S2 = 30
2X2 ≤ 30 2X1 + X2 + S3 = 40
2X1 + X2 ≤ 40
X1, X2 ≥ 0
Tabel -1
Varb dlm Cj 40 30 0 0 0
CB Basic Bj X1 X2 S1 S2 S3 Index
0 S1 60 2 3 1 0 0 60/2=30
0 S2 30 0 2 0 1 0 30/0=∞
0 S3 40 2 1 0 0 1 40/2=20
Zj 0 0 0 0 0 0
Zj-Cj 0 -40 -30 0 0 0
Optimitation models - Linear programming
Metode Tablo

59. Optimitation models - Linear programming
Metode Tablo
Catatan tabel-2:
1. Kolom kunci = negatif terbesar dari Cj-Zj = X1 (pada Tabel 1)
2. Baris kunci = index terkecil = (kolom kendala) dibagi (kolom kunci) = S3 (Pada Tabel 1)
3. Nomor kunci = 2 (Pada Tabel 1)
4. Tabel-2
a) Baris S3 diganti oleh X1
- Baris S3 lama = 40 2 1 0 0 1
- Baris X1 baru (mengganti S3)
40/2= 2/2= 1/2= 0/2= 0/2= 1/2=
20 1 0.5 0 0 0.5
Angka kolom CB untuk X1 = angka X1 pada baris Cj =40
b) Baris S1
- S1 lama = 60 2 3 1 0 0
- S1 baru=angka (baris S1 lama) dikurangi (angka X1 x angka kolom kunci S1 atau 2 )
60-20(2)= 2-1(2)= 3-0.5(2)= 1-0(2)= 0-1(2)= 0-0.5(2)=
20 0 2 1 0 -1
c) Baris S2
- S2 lama 30 0 2 0 1 0
- Baris S2 baru=angka (baris S2 lama) dikurangi (angka X1 x angka kolom kunci S2 atau 0 )
30-30(0)= 0 -1(0)= 2-1.5(0)= 0-0.5(0)= 1-0(0)= 0-0(0)=
30 0 2 0 1 0
d) Baris Zj = (angka kolom CB) x (angka kolom ybs)
Tabel -2
Varb dlm Cj 40 30 0 0 0
CB Basic Bj X1 X2 S1 S2 S3 Index
0 S1 20 0 2 1 0 -1 20/2=10
0 S2 30 0 2 0 1 0 30/2=15
40 X1 20 1 0.5 0 0 0.5 20/0.5=40
Zj 800 40 20 0 0 20
Zj-Cj 800 0 -10 0 0 20

60. Optimitation models - Linear programming
Metode Tablo
Catatan tabel-3:
1. Kolom kunci = negatif terbesar dari Cj-Zj = X2 (Pada Tabel 2)
2. Baris kunci = index terkecil = (kolom kendala) dibagi (kolom kunci) = S1 (Pada Tabel 2)
3. Nomor kunci = 2 (Pada Tabel 2)
4. Tabel-2
a) Baris S1 diganti oleh X2
- Baris S1 lama = 20 0 2 1 0 -1
- Baris X2 baru (mengganti S1)
20/2= 0/2= 2/2= 1/2= 0/2= -1/2 =
10 0 1 0.5 0 -0.5
Angka kolom CB untuk X2 = angka X1 pada baris Cj = 30
b) Baris S2
- S2 lama = 30 0 2 0 1 0
- S2 baru=angka (baris S1 lama) dikurangi (angka X1 x angka kolom kunci S1 atau 2 )
30-10(2)= 0-0(2)= 2-1(2)= 0-0.5(2)= 1-0(2)=
10 0 0 -1 1
c) Baris X1
- X1 lama 20 1 0.5 0 0 0.5
- Baris S2 baru=angka (baris S2 lama) dikurangi (angka X1 x angka kolom kunci S2 atau 0 )
20-10(0.5)= 1-0(0.5)= 0.5-1(0.5)= 0-0.5(0.5)= 0-0(0.5)=
15 1 0 -0.25 0
d) Baris Zj = (angka kolom CB) x (angka kolom ybs) = 30
Tabel -3
Varb dlm Cj 40 30 0 0 0
CB Basic Bj X1 X2 S1 S2 S3 Index
30 X2 10 0 1 0.5 0 -0.5
0 S2 10 0 0 -1 1 1
40 X1 15 1 0 -0.25 0 0.75
Zj 900 40 30 5 0 15
Zj-Cj 900 0 0 5 0 15
Keterangan : Karena (Zj - Cj) tidak ada lagi negatif, maka dinyatakan optimal
0.5-(-0.5x0.5)=
0.75
0-(-0.5x2)=
1

61. • Contoh (Primal) :
Min Z = 30 X1 + 50 X2
Subject to :
(a) 2X1 + 4X2 ≤ 80
(b) X1 + X2 ≤ 25
X1, X2 ≥ 0
Optimitation models - Linear programming
X1
X2
40
20
25
25
15
2X1+4X2 =80
X1+X2 =25
A(0,25)
B(10,15)
C(40,0)
Titik B:
2X1+4X2=80
X1 + X2 =25
2X1+4X2 =80
2X1 +2X2=50
2X2= 30
X2=15
X1 = 25-15 =10
10
15
ZA = 30(0) + 50(25)=1250 (Min)
ZB = 30(10)+ 50(15)=1050 (Min)
ZC = 30(40) + 50(0) =1200

62. • Contoh Dual :
Max Z = 80A + 25 B
Subject to :
(1) 2A + B ≥ 30
(2) 4A + B ≥ 50
A,B ≥ 0
Optimitation models - Linear programming
A
B
15
30
12.5
50
10
10
X (0,30)
Y(10,10)
Z(12.5 , 0)
ZX = 80(0) + 25(30)=750
ZY =80(10)+25(10)=1050 (Max)
ZZ = 80(12.5) +25(0) = 1000