METODA SIMPLEX.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
SIMPLEKS BIG-M.
Advertisements

Pertemuan 3– Menyelesaikan Formulasi Model Dengan Metode Simpleks
Riset Operasional Pertemuan 10
BENTUK PRIMAL DAN DUAL Dalam analisis Program Linear (PL) terdapat 2 bentuk, yaitu : 1. Bentuk Primal, yaitu bentuk asli dari pers. Program linear. 2.
PEMROGRAMAN LINIER Pertemuan 2.
Algoritma Pemotongan Algoritma Gomory Langkah 1 x3* = 11/2 x2* = 1
PENYIMPANGAN - PENYIMPANGAN BENTUK STANDAR ( METODE SIMPLEX )
TEKNIK RISET OPERASIONAL
Dosen : Wawan Hari Subagyo
LINEAR PROGRAMMING METODE SIMPLEX
BAHAN AJAR M.K. PROGRAM LINEAR T.A. 2011/2012
LINEAR PROGRAMMING Pertemuan 05
PENYELESAIAN MODEL LP PENYELESAIAN PERMASALAHAN DNG MODEL LP DAPAT DILAKUKAN DENGAN 2 METODE : (1). METODE GRAFIK Metode grafik hanya digunakan untuk.
Metode Simpleks Metode simpleks merupakan prosedur iterasi yang bergerak step by step dan berulang-ulang Jumlah variabel tidak terbatas Penyelesaian masalah.
LINEAR PROGRAMING (Bagian 2)
D0104 Riset Operasi I Kuliah VIII - X
Metode Simpleks Dyah Darma Andayani.
LINEAR PROGRAMMING : METODE SIMPLEKS
LINEAR PROGRAMING (Bagian 3)
Pert.3 Penyelesaian Program Linier Metode Simpleks
Metode simpleks yang diperbaiki menggunakan
PENYELESAIAN MODEL LP PENYELESAIAN PERMASALAHAN DNG MODEL LP DAPAT DILAKUKAN DENGAN 2 METODE : (1). METODE GRAFIK Metode grafik hanya digunakan untuk.
Analisis Sensitivitas Pertemuan 8 : (Off Class)
Program Linier (Linier Programming)
Operations Management
Masalah PL dgn Simpleks Pertemuan 3:
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
LINEAR PROGRAMMING Pertemuan 06
Operations Management
TEORI DUALITAS.
LINIER PROGRAMMING METODE SIMPLEX
MANAJEMEN SAINS METODE SIMPLEKS.
Program Linear dalam Industri Pakan Ternak
LINEAR PROGRAMMING.
Manajemen Sains Kuliah ke-4
Operations Management
Metode Simpleks Dual dan Kasus Khusus Metode Simpleks
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
Operations Management
PROGRAM LINIER DENGAN GRAFIK PERTEMUAN 2
Analisis Sensitivitas Pertemuan 6
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
Indrawani Sinoem/TRO/V/07-08
ALJABAR LINIER DAN MATRIKS
Program Linear dengan Metode Simpleks
Analisis Sensitivitas
PROGRAM LINEAR DENGAN METODE SIMPLEKS PERTEMUAN 3
(REVISED SIMPLEKS).
METODE BIG-M LINEAR PROGRAMMING
D0104 Riset Operasi I Kuliah V - VII
TEKNIK RISET OPERASI MUH.AFDAN SYARUR CHAPTER.1
Widita Kurniasari Universitas Trunojoyo
PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS
Widita Kurniasari Universitas Trunojoyo
Metode Simpleks Metode simpleks merupakan prosedur iterasi yang bergerak step by step dan berulang-ulang Jumlah variabel tidak terbatas Penyelesaian masalah.
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
Operations Management
Widita Kurniasari Universitas Trunojoyo
Widita Kurniasari Universitas Trunojoyo
METODE SIMPLEX LINEAR PROGRAMMING (LP)
Widita Kurniasari Universitas Trunojoyo
Operations Management
Operations Management
Widita Kurniasari Universitas Trunojoyo
Operations Management
Operations Management
Operations Management
Oleh : Siti Salamah Ginting, M.Pd. PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS.
METODA SIMPLEKS (Prosedur Simpleks)
Transcript presentasi:

METODA SIMPLEX

Pendahuluan Programasi linear : Suatu model optimisasi persamaan linear yang berhubungan dengan kendala-kendala linear yg dihadapi. Masalah programasi linier : Masalah pencarian nilai-nilai optimum (maksimum dan minimum).

Tahapan Penyelesaian Awal Simplex Standarisasi rumusan model Menambahkan “variabel senjang” (slack variabel) pada fungsi kendala yg bertanda ≤ Mengurangkan “variabel surplus” (surplus variabel) pada fungsi yg bertanda ≥

Fungsi-fungsi kendala yg standar a11x1 + a12x2 + ……+ a1nxn ± s1 = b1 a21x1 + a22x2 + ……+ a2nxn ± s2 = b2 am1x1 + am2x2 + ……+ amnxn ± sm = bm Ringkasnya : n ∑ aijxj = bj dimana i = 1,2,……..,m j = 1

Hasil perhitungan disajikan dalam bentuk tablo (tabel matriks) Dalam metode simplex dikenal dua macam model penyajian tablo, yaitu: Tablo berkolom variabel dasar Tablo berbaris cj – zj

Simplex dgn Tablo Berkolom Variabel Dasar Optimumkan z c1x1 c2x2 ….cnxn = 0 Terhadap a11x1 + a12x2 + …+ a1nxn ± s1 = b1 a21x1 + a22x2 + …+ a2nxn ± s2 = b2 am1x1 + am2x2 + …+ amnxn ± sm = bm

Bentuk Tablonya VD z x1 x2 …. xn s1 s2 …. sn S 1 c1 c2 …. cn 0 0 …. 0 s1 s2 sm a11 a12 …. a1n 1 0 …. 0 a21 a22 …. a2n 0 1 …. 0 am1 am2 …. amn 0 0 …. 1 b1 b2 bm Pers Z Pers s1 Pers s2 Pers sm Matriks utama Am x n Matriks satuan In x n

Keterangan : Kolom variabel dasar (VD) : Variabel-variabel yg nilainya ditunjukkan oleh konstanta-konstanta yg bersesuaian di kolom S. Kolom z Sebagai “pelengkap” yg isinya selalu sama (1,0,0,….0) 3. Kolom-kolom variabel : Berisi koefisien-koefisien dari masing-masing variabel dlm persamaan yg bersesuaian

Kolom S : “Solution” ini berisi nilai-nilai ruas kanan dari persamaan implisit yg terdapat didlm model, baik persamaan fungi tujuan maupun persamaan fungsi kendala.

Langkah-langkah pengerjaan Rumuskan dan standarisasi modelnya Bentuk tablo pertama dgn menetapkan semua variabel semu sebagai variabel dasar , dan (semua variabel asli sbg variabel adasar) Tentukan satu “variabel pendatang” (entering variable) diantara variabel-variabel adasar yg ada untuk dijadikan variabel dasar dlm tablo berikutnya

Variabel pendatang : variabel adasar yg nilainya pada baris-z paling negatif dalam kasus maksimisasi atau paling positif dalam kasus minimisasi. 4. Tentukan satu “variabel perantau” (leaving variable) diantara variabel-variabel dasar yg ada, untuk menjadi variabel adasar dlm tablo berikutnya. Variabel perantau : variabel dasar yg memiliki “rasio solusi” dgn nilai positif terkecil.

5. Bentuk tablo berikutnya dgn memasukkan variabel pendatang ke kolom VD dan mengeluarkan variabel perantau dari kolom VD, serta lakukan transformasi baris-baris tablo, termasuk baris-z. Baris kunci baru = baris kunci lama : unsur kunci Baris baru = baris lama – (unsur pd kolom kuncinya x baris kunci baru)

6. Lakukan pengujian optimalitas 6. Lakukan pengujian optimalitas. Jika semua koefisien adasar pada baris-z sudah tidak ada lagi yg negatif (untuk kasus maksimisasi; atau sudah tidak ada lagi yg positif untuk kasus minimisasi) penyelesaian sudah optimal, tdk perlu dibentuk tablo selanjutnya. Jika masih, ulangi langkah ke-3 sampai ke-6!

Contoh kasus Masalah yg dihadapi oleh PT “Double-X” : Maksimumkan z = 25x1 + 15x2 Terhadap 3x1 + 3x2 ≤ 24 … (kendala masukan K) 2x1 + 4x2 ≤ 20 … (kendala masukan L) 3x1 ≤ 21 … (kendala masukan M) x1, x2 ≥ 0

Model standarnya : Maksimumkan z 25x1 15x2 = 0 Terhadap 3x1 + 3x2 + s1 = 24 2x1 + 4x2 + s2 = 20 3x1 + s3 = 21 x1,x2,s1,s2,s3 ≥ 0

Tablo I VD z x1 x2 s1 s2 s3 S 1 -25 -15 0 0 0 s1 s2 s3 3 1 0 0 4 0 1 0 -25 -15 0 0 0 s1 s2 s3 3 1 0 0 4 0 1 0 3 0 0 0 1 24 20 21 Pers Z Pers s1 Pers s2 Pers s3

Pendatang Plg negatif VD z x1 x2 s1 s2 s3 S 1 -25 -15 0 0 0 s1 s2 s3 Diulangi VD z x1 x2 s1 s2 s3 S 1 -25 -15 0 0 0 s1 s2 s3 3 1 0 0 4 0 1 0 3 0 0 0 1 24 20 21 r.s = 8 r.s = 10 r.s = 7 (terkecil) Unsur kunci Perantau

Transformasi baris kunci (x1 menggantikan s3) 1 1/3 7

Transformasi baris-z Transformasi baris-s1 Transformasi baris-s2 1- (-25) 0 = 1 -25 - (-25) 1 = 0 -15-(-25) 0 = -15 0- (-25) 0 = 0 0- (-25)(1/3) = 25/3 0- (-25) 7 = 175 0 – (3) 0 = 0 3 – (3) 1 = 0 3 – (3) 0 = 3 1 – (3) 0 = 1 0 – (3)(1/3) = -1 24 – (3) 7 = 3 0 – (2) 0 = 0 2 – (2) 1 = 0 4 – (2) 0 = 4 1 – (2) 0 = 1 0–(2)(1/3) = -2/3 20 – (2) 7 = 6

Tablo II Unsur Kunci VD z x1 x2 s1 s2 s3 S 1 0 -15 0 0 25/3 175 s1 s2 0 -15 0 0 25/3 175 s1 s2 x1 0 3 1 0 -1 0 4 0 1 -2/3 1 0 0 0 1/3 3 6 7 r.s = 1 r.s = 1,5 r.s = ∞

Transformasi baris kunci (x2 menggantikan s1) 1 1/3 -1/3

Transformasi baris-z Transformasi baris-s2 Transformasi baris-x1 1- (-15) 0 = 1 0 - (-15) 0 = 0 -15-(-15) 1 = 0 0 - (-15) 1/3 = 5 25/3-(-15)(-1/3) = 10/3 175 - (-15) 1= 190 0 – (4) 0 = 0 4 – (4) 1 = 0 0 – (4) 1/3 = -4/3 1 – (4) 0 = 1 -2/3 - (4)(-1/3) = 2/3 6 – (4) 1 = 2 0 – (0) 0 = 0 1 – (0) 0 = 1 0 – (0) 1 = 0 0 – (0) 1/3 = 0 1/3 – (0)(-1/3) = 1/3 7 – (0) 1 = 7

Sudah tdk ada yg negatif Tablo III Sudah tdk ada yg negatif VD z x1 x2 s1 s2 s3 S 1 0 0 5 0 10/3 190 x2 s2 x1 0 1 1/3 0 -1/3 0 0 -4/3 1 2/3 1 0 0 0 1/3 2 7 Tablo yg optimal

Penafsiran Tablo Optimal z = 190, x2 = 1, s2 = 2 dan x1 = 7 optimalitas dicapai pada kombinasi produksi 7 unit x1, dan 1 unit x2, dengan profit maksimum 190, dan terdapat sisa masukan L yg tidak terpakai (dilambangkan oleh s2, variabel senjang pada fungsi kendala L) sebanyak 2 unit.

2. s1 dan s2 tdk tercantum di kolom VD pada penyelesaian optimal semua masukan yg dilambangkan K dan M habis terpakai, tdk ada yg tersisa. 3. Variabel yg tidak tercantum di dalam kolom VD masukan yg diwakilinya merupakan “sumberdaya langka” (scarce resources) . 4. Variabel semu yg tercantum dlm kolom VD dan nilainya di kolom S bkn nol merupakan “sumberdaya berlebih” (abundant resources)

5. Nilai dual (dual value) yg dicerminkan oleh koefisien variabel semu pd baris z, pada kolom-kolom tersebut adalah s1, s2, dan s3 masing-masing 5, 0, dan 10/3.

Selesai………