Pdf

1. Oleh:
Muh. Rezky Naim, SE, MM

3. Dasar-dasar Riset Operasi
 Pengenalan dan sejarah riset operasi
 Metodologi pemecahan masalah
 Aplikasi riset operasi dalam dunia nyata

4. Pengenalan dan Sejarah Riset Operasi
 Riset Operasi (Operations Research) adalah disiplin ilmu yang
menggunakan metode analitis untuk membantu pengambilan
keputusan yang lebih baik. Berikut penjelasan mengenai sejarah,
metodologi, dan aplikasinya:
Sejarah Riset Operasi
 Riset Operasi lahir secara formal selama Perang Dunia II ketika para
ilmuwan diminta untuk memecahkan masalah militer yang kompleks:
 Awal Mula (1939-1945): Tim ilmuwan Inggris yang dipimpin oleh
P.M.S. Blackett mengembangkan metode matematis untuk
mengoptimalkan penempatan radar dan strategi konvoi. Tim ini
dikenal sebagai "Blackett's Circus."
 Perkembangan Pasca Perang: Setelah perang, teknik-teknik riset
operasi mulai diterapkan pada masalah bisnis dan industri sipil.
 Era Komputerisasi (1950-an): Ditemukannya metode simpleks oleh
George Dantzig pada tahun 1947 dan perkembangan komputer digital
mempercepat aplikasi riset operasi.
 Perkembangan Modern: Saat ini, riset operasi telah berkembang
menjadi bidang interdisipliner yang mencakup matematika, statistik,
ilmu komputer, teknik, dan ekonomi.

5.  Riset operasi sangat penting dalam pengambilan
keputusan bisnis karena beberapa alasan:
 Memungkinkan pendekatan sistematis dan kuantitatif
untuk pemecahan masalah kompleks
 Memberikan dasar objektif untuk pengambilan keputusan
 Membantu mengalokasikan sumber daya yang terbatas
secara optimal
 Memungkinkan simulasi dan evaluasi berbagai alternatif
keputusan sebelum implementasi
 Membantu manajer memahami trade-off antara berbagai
tujuan dan batasan
 Dalam era ekonomi global yang kompetitif dan data-driven
saat ini, riset operasi menjadi semakin penting untuk
membantu organisasi menavigasi kompleksitas bisnis,
mengelola rantai pasok, dan mengoptimalkan operasi
mereka.

6. Metodologi Pemecahan Masalah
dalam Riset Operasi
 Riset Operasi mengikuti pendekatan sistematis dalam menyelesaikan masalah:
 Identifikasi Masalah: Mengenali dan merumuskan masalah dengan jelas.
 Formulasi Model: Merepresentasikan masalah dalam bentuk model
matematis. Model umum meliputi:
 Model deterministik (seperti pemrograman linear)
 Model probabilistik/stokastik (seperti teori antrian)
 Model simulasi (untuk sistem kompleks)
 Pengumpulan Data: Mengumpulkan data yang relevan untuk parameter
model.
 Solusi Model: Mencari solusi optimal dengan menggunakan algoritma yang
sesuai.
 Validasi dan Analisis Sensitivitas: Menguji kehandalan model dan
menganalisis bagaimana perubahan parameter mempengaruhi solusi.
 Implementasi: Menerapkan solusi dalam situasi nyata dan mengevaluasi
hasilnya.

7.  Model Deterministik: Model deterministik mengasumsikan bahwa
semua parameter dan variabel dalam model diketahui dengan pasti.
Tidak ada ketidakpastian atau variasi acak yang diperhitungkan.
Hasilnya akan selalu sama untuk input yang sama.
 Karakteristik model deterministik:
 Parameter model bersifat tetap dan diketahui
 Tidak mempertimbangkan risiko atau ketidakpastian
 Solusi optimal yang dihasilkan bersifat pasti
 Lebih sederhana dalam formulasi dan penyelesaian
 Contoh penerapan model deterministik:
 Linear Programming untuk optimasi produksi: Perusahaan
manufaktur menggunakan linear programming untuk menentukan
jumlah produk yang harus diproduksi untuk memaksimalkan
keuntungan dengan kendala kapasitas mesin, tenaga kerja, dan bahan
baku yang tetap.
 Transportation Problem: Mendistribusikan barang dari beberapa
pabrik ke beberapa gudang dengan biaya transportasi minimal, dengan
jumlah pasokan dan permintaan yang diketahui.
 Critical Path Method (CPM) dalam manajemen proyek: Menentukan
jadwal proyek optimal dengan durasi aktivitas yang tetap.

8.  Model Probabilistik: Model probabilistik mempertimbangkan
ketidakpastian dan variasi acak dalam parameter atau variabel. Hasil model
dapat bervariasi sesuai dengan distribusi probabilitas yang mendasarinya.
 Karakteristik model probabilistik:
 Parameter model dapat bervariasi mengikuti distribusi probabilitas tertentu
 Mempertimbangkan risiko dan ketidakpastian
 Solusi melibatkan rentang nilai dan tingkat kepercayaan
 Lebih kompleks dalam formulasi dan penyelesaian
 Contoh penerapan model probabilistik:
 Teori Antrian: Memodelkan sistem pelayanan (seperti kasir bank, call center)
dengan waktu kedatangan dan pelayanan yang bersifat acak.
 Simulasi Monte Carlo: Mengevaluasi risiko investasi dengan menyimulasikan
ribuan skenario berdasarkan distribusi probabilitas dari return aset.
 PERT (Program Evaluation and Review Technique): Menjadwalkan proyek
dengan mempertimbangkan variasi dalam waktu penyelesaian aktivitas.
 Inventory Models dengan permintaan acak: Menentukan kebijakan
persediaan optimal ketika permintaan bersifat tidak pasti.

9. Aplikasi Riset Operasi dalam
Dunia Nyata
1. Logistik dan Transportasi
 Optimasi rute pengiriman
 Manajemen rantai pasok
 Perencanaan jaringan distribusi
 Penjadwalan armada kendaraan
2. Manufaktur
 Perencanaan produksi
 Pengendalian inventori
 Penjadwalan mesin dan tenaga kerja
 Quality control
3. Keuangan dan Perbankan
 Manajemen portofolio investasi
 Analisis risiko
 Prediksi pasar keuangan
 Perencanaan pensiun

10. 4. Kesehatan
 Penjadwalan staf medis
 Alokasi sumber daya rumah sakit
 Manajemen persediaan darah dan obat dan Perencanaan pengobatan
5. Telekomunikasi
 Desain jaringan
 Alokasi bandwidth (kapasitas maksimum data yang dapat ditransfer)
 Penempatan tower komunikasi dan Routing (pemilihan jaringan) dan
switching (investasi, data, atau layanan)
6. Pemerintahan dan Militer
 Penempatan fasilitas publik
 Perencanaan pertahanan
 Alokasi anggaran dan Manajemen bencana
7. Energi
 Perencanaan pembangkit listrik dan Distribusi energi
 Penjadwalan pemeliharaan pembangkit dan Optimasi portofolio energi
terbarukan
8. Teknologi Informasi
 Penjadwalan proyek perangkat lunak
 Alokasi server dan Optimasi database dan Keamanan jaringan

11. TUGAS BERIKAN PENJELASAN ATAS MATERI DAN
DITULIS DIBUKU CATATAN MENGENAI DIBAWAH
INI SERTA BERIKAN CONTOHNYA?

12. Pemrograman Linear
 Formulasi model matematika
 Metode grafik (untuk 2 variabel)
 Metode simpleks
 Analisis sensitivitas
 Dualitas

13. Masalah Transportasi dan
Penugasan
 Model transportasi
 Metode Vogel, metode sudut barat laut
 Metode stepping stone
 Masalah penugasan (Hungarian method)

14. Analisis Jaringan
 Masalah jalur terpendek
 Masalah aliran maksimum
 Masalah pohon rentang minimum
 Critical Path Method (CPM)
 Program Evaluation and Review Technique (PERT)

15. Teori Antrian
 Struktur dasar sistem antrian
 Model antrian dasar (M/M/1, M/M/s)
 Aplikasi dalam pelayanan dan industri

16. Teori Keputusan
 Pengambilan keputusan dalam ketidakpastian
 Pohon keputusan
 Analisis risiko

17. Pemrograman Dinamis
 Prinsip optimalitas
 Formulasi rekursif
 Aplikasi dalam masalah bertahap

18. Teori Permainan
 Strategi murni dan campuran
 Permainan dua pemain jumlah nol
 Aplikasi dalam ekonomi dan strategi bisnis

19. Penerapan Software
 Excel Solver
 LINDO/LINGO
 Python/R untuk riset operasi

20. KESIMPULAN
 Pada intinya, riset operasi menyediakan kerangka
kerja ilmiah untuk menganalisis masalah kompleks,
mengidentifikasi alternatif, dan memilih solusi terbaik
berdasarkan kriteria yang ditetapkan. Kemampuan
untuk memodelkan masalah dan menemukan solusi
optimal membuat riset operasi menjadi alat yang
sangat berharga dalam pengambilan keputusan di
berbagai bidang.

21. SELESAI