BAB I
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan untuk menyelesaikan masalah manajemen sains adalah pemrograman linear. Pemrograman linear merupakan kelompok teknik analisis kuantitatif yang mengandalkan model matematika atau model simbolik sebagai wadahnya. Artinya, setiap masalah yang kita hadapi dalam suatu sistem permasalahan tertentu perlu dirumuskan dulu dalam simbol-simbol matematika tertentu, jika kita inginkan bantuan pemrograman linear sebagai alat analisisnya.
Metode grafik merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah pemrograman linear yang melibatkan dua peubah keputusan. Membahas mengenai masalah meminimumkan fungsi kendala bertanda ≥, fungsi kendala bertanda = tidak ada penyelesaian layak, tidak ada penyelesaian optimal, beberapa alternatif optimal, dan wilayah kelayakan yang tidak terikat dapat terjadi saat menyelesaikan masalah pemrograman linear dengan menggunakan prosedur penyelesaian grafik. Kasus-kasus ini juga dapat terjadi saat menggunakan metode simpleks.
Metode simplek untuk linier programming dikembangkan pertama kali oleh George Dantzing pada tahun 1947, kemudian digunakan juga pada penugasan di Angkatan Udara Amerika Serikat. Dia mendemonstrasikan bagaimana menggunakan fungsi tujuan (iso-profit) dalam upaya menemukan solosi diantara beberapa kemungkinan solosi sebuah persoalan linier programming.
Proses penyelesaiaanya dalam metode simplek, dilakukan secara berulang-ulang (iterative) sedemikian rupa dengan menggunakan pola tertentu (standart) sehingga solusi optimal tercapai.
Ciri lain dari metode simplek adalah bahwa setiap solusi yang baru akan menghasilkan sebuah nilai fungsi tujuan yang lebih besar daripada solosi sebelumnya.
Rumusan Masalah
Adapun rumusan masalah yang akan dibahas dalam makalah ini adalah sebagai berikut:
Bagaimana cara mencari nilai maksimum dengan menggunakan metode simpleks?
Bagaimana cara menyelesaikan masalah/kendala (syarat) bertanda “=”?
Bagaimana cara mencari nilai minimum dengan menggunakan metode simpleks?
Bagaimana cara membedakan antara asalah primal dan dual dalam program linear?
Kapan pemrograman linear dikatakan mengalami degenerasi?
Tujuan
Adapun tujuan dari penulisan makalah ini antara lain :
Dapat menyelesaikan masalah maksimasi dalam program linear
Dapat menyelesaikan masalah / kendala (syarat) bertanda “=” pada program linear
Dapat menyelesaikan masalah minimasi dalam program linear
Dapat mengetahui dan membedakan antara masalah primal dan dual dalam program linear
Dapat menyelesaikan masalah degeneracy / kemerosotan dalam program linear
BAB II
PEMBAHASAN
Masalah Maksimasi
Untuk menyelesaikan masalah maksimasi maka programasi linear harus lebih dahulu ditulis dalam bentuk standar. Dengan bentuk standar dimaksudkan adalah permasalahan programasi linear yang berwujud permasalahan maksimasi dengan batasan-batasan (kendala) yang bertanda kurang dari
BAB I
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan untuk menyelesaikan masalah manajemen sains adalah pemrograman linear. Pemrograman linear merupakan kelompok teknik analisis kuantitatif yang mengandalkan model matematika atau model simbolik sebagai wadahnya. Artinya, setiap masalah yang kita hadapi dalam suatu sistem permasalahan tertentu perlu dirumuskan dulu dalam simbol-simbol matematika tertentu, jika kita inginkan bantuan pemrograman linear sebagai alat analisisnya.
Metode grafik merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah pemrograman linear yang melibatkan dua peubah keputusan. Membahas mengenai masalah meminimumkan fungsi kendala bertanda ≥, fungsi kendala bertanda = tidak ada penyelesaian layak, tidak ada penyelesaian optimal, beberapa alternatif optimal, dan wilayah kelayakan yang tidak terikat dapat terjadi saat menyelesaikan masalah pemrograman linear dengan menggunakan prosedur penyelesaian grafik. Kasus-kasus ini juga dapat terjadi saat menggunakan metode simpleks.
Metode simplek untuk linier programming dikembangkan pertama kali oleh George Dantzing pada tahun 1947, kemudian digunakan juga pada penugasan di Angkatan Udara Amerika Serikat. Dia mendemonstrasikan bagaimana menggunakan fungsi tujuan (iso-profit) dalam upaya menemukan solosi diantara beberapa kemungkinan solosi sebuah persoalan linier programming.
Proses penyelesaiaanya dalam metode simplek, dilakukan secara berulang-ulang (iterative) sedemikian rupa dengan menggunakan pola tertentu (standart) sehingga solusi optimal tercapai.
Ciri lain dari metode simplek adalah bahwa setiap solusi yang baru akan menghasilkan sebuah nilai fungsi tujuan yang lebih besar daripada solosi sebelumnya.
Rumusan Masalah
Adapun rumusan masalah yang akan dibahas dalam makalah ini adalah sebagai berikut:
Bagaimana cara mencari nilai maksimum dengan menggunakan metode simpleks?
Bagaimana cara menyelesaikan masalah/kendala (syarat) bertanda “=”?
Bagaimana cara mencari nilai minimum dengan menggunakan metode simpleks?
Bagaimana cara membedakan antara asalah primal dan dual dalam program linear?
Kapan pemrograman linear dikatakan mengalami degenerasi?
Tujuan
Adapun tujuan dari penulisan makalah ini antara lain :
Dapat menyelesaikan masalah maksimasi dalam program linear
Dapat menyelesaikan masalah / kendala (syarat) bertanda “=” pada program linear
Dapat menyelesaikan masalah minimasi dalam program linear
Dapat mengetahui dan membedakan antara masalah primal dan dual dalam program linear
Dapat menyelesaikan masalah degeneracy / kemerosotan dalam program linear
BAB II
PEMBAHASAN
Masalah Maksimasi
Untuk menyelesaikan masalah maksimasi maka programasi linear harus lebih dahulu ditulis dalam bentuk standar. Dengan bentuk standar dimaksudkan adalah permasalahan programasi linear yang berwujud permasalahan maksimasi dengan batasan-batasan (kendala) yang bertanda kurang dari
3. SIMPLEKS YANG DIREVISI
Bentuk Persamaan Linear Dalam Bentuk Matriks
Formulasi PL dalam bentuk matriks dimana :
adalah sebagai berikut : C adalah vektor baris ,
C = [c1, c2,…,cn]
Maksimumkan /minimumkan X dan b adalah vektor kolom :
Z = CX
Terhadap
AX ≤ b
dan X ≥ 0
3
Teknik Riset Operasi 13.12.11
4. • Dan A adalah matriks :
• Kita partisi vektor X menjadi Xi dan Xii , dimana XII adalah elemen X yang
menjadi variabel basis awal, dengan demikian XI adalah elemen X lainnya.
Kita partisi juga vektor C menjadi CI dan CII sesuai dengan cara membuat
partisi X. Matriks A terdiri dari vektor kolom P1, P2, …, Pn.
4
Teknik Riset Operasi 13.12.11
5. Iterasi Simpleks Dalam Bentuk Matriks
Variabel XI XII Nilai Kanan
Basis
Z CBB-1A - CI CB-1 - CII CBB-1b
XB B-1A B-1 B-1b
Selama iterasi, nilai-nilai vektor dan matriks di atas tidak berubah kecuali
nilai matriks B-1 . XB dan CB akan berubah pada setiap iterasi tergantung
dari vektor masuk dan keluar.
5
Teknik Riset Operasi 13.12.11
6. Contoh Kasus
Maksimumkan z = 2x1 + x2 + 2x3
Terhadap
4x1 + 3x2 + 8x3 ≤ 12
4x1 + x2 + 12x3 ≤ 8
4x1 - x2 + 3x3 ≤ 8
x1, x2, x3 ≥ 0
6
Teknik Riset Operasi 13.12.11
7. Contoh Kasus : Bentuk Baku
Maksimumkan z = 2x1 + x2 + 2x3 + 0x4 + 0x5 + 0x6
Terhadap
4x1 + 3x2 + 8x3 + x4 = 12
4x1 + x2 + 12x3 + x5 = 8
4x1 - x2 + 3x3 + x6 = 8
x1, x2, x3, x4, x5, x6 ≥ 0
7
Teknik Riset Operasi 13.12.11
8. Matriks dan vektor dari formulasi PL tersebut adalah:
8
Teknik Riset Operasi 13.12.11
14. Langkah-Langkah Penyelesaian
• Penentuan vektor masuk (Pj) sekaligus pemeriksaan optimalitas
Hitung Y = CBB-1
Untuk setiap vektor Pj non basis, hitung
zj – cj = Ypj – cj
Solusi optimal sudah diperoleh jika (zj – cj ) ≥ 0 untuk fungsi tujuan
maksimasi , atau
(zj – cj )≤ 0 untuk minimasi
14
Teknik Riset Operasi 13.12.11
15. Solusi optimalnya adalah :
XB = B-1 b dan z = CB XB
Jika belum optimal, maka vektor keluar adalah vektor dengan nilai
(zj – cj ) negatif terbesar untuk fungsi tujuan maksimasi atau positif
terbesar untuk minimasi.
• Penentuan vektor keluar , Pr
Untuk vektor masuk yang sudah ditentukan pada langkah 1, hitung :
Nilai variabel basis saat itu : XB = B-1 b
Koefisien pembatas variabel masuk : j = B-1Pj
Vektor keluar baik untuk maksimasi maupun minimasi diberikan
oleh :
15
Teknik Riset Operasi 13.12.11
16. • Penentuan basis berikutnya :
Diberikan basis saat ini adalah B-1, hitung :
B-1next = EB-1
E adalah matriks identitas (B-1awal) dengan elemen kolom Prdiganti
oleh nilai ξ .
16
Teknik Riset Operasi 13.12.11
17. • Kembali ke langkah 1
17
Teknik Riset Operasi 13.12.11
18. Tugas...
Maksimumkan z = 3x1+2x2
Terhadap
x1+2x2 ≤ 6
2 x1+x2 ≤ 8
- x1+x2 ≤ 1
x2 ≤ 2
x1,x2 ≥ 0
18
Teknik Riset Operasi 13.12.11