ANALISIS SENSITIVITAS (ANALISIS POSTOPTIMALITAS) Setelah ditemukan penyelesaikan yang optimal dr suatu masalah PL, kadang-kadang dirasa perlu utk menelaah.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Operations Management
Advertisements

LINEAR PROGRAMMING-METODE SENSITIVITAS GRAFIK
Riset Operasional Pertemuan 13
William J. Stevenson Operations Management 8 th edition OPERATIONS RESEARCH Rosihan Asmara
DUALITAS DALAM LINEAR PROGRAMING
Teknik Pencarian Solusi Optimal Metode Grafis
Suku ke- n barisan aritmatika
SIMPLEKS BIG-M.
METODE SIMPLEKS Metode ini digunakan untuk kasus kasus yang melibatkan lebih dari dua variabel output.
Metode Simpleks Diperbaiki (Revised Simplex Method)
PERTEMUAN VI Analisa Dualitas dan Sensitivitas Definisi Masalah Dual
Operations Management
PROGRAM LINIER : SOLUSI SIMPLEKS
Pertemuan 3– Menyelesaikan Formulasi Model Dengan Metode Simpleks
Pertemuan 4– Analisis Post Optimal
METODE SIMPLEKS OLEH Dr. Edi Sukirman, SSi, MM
METODE SIMPLEKS OLEH Dr. Edi Sukirman, SSi, MM
Riset Operasional Pertemuan 10
Matriks & Operasinya Matriks invers
BENTUK PRIMAL DAN DUAL Dalam analisis Program Linear (PL) terdapat 2 bentuk, yaitu : 1. Bentuk Primal, yaitu bentuk asli dari pers. Program linear. 2.
KASUS KHUSUS PROGRAM LINEAR
Rabu 23 Maret 2011Matematika Teknik 2 Pu Barisan Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat – sifat barisan Barisan Monoton.
INVERS MATRIKS (dengan adjoint)
Metode Simpleks Primal (Teknik M & Dua Tahap) dan Simpleks Dual
PROGRAM LINIER : ANALISIS POST- OPTIMAL
Luas Daerah ( Integral ).
DUALITAS DAN ANALISA SENSITIVITAS
Metoda Simplex Oleh : Hartrisari H..
PENGUJIAN HIPOTESA Probo Hardini stapro.
Indrawani Sinoem/TRO/SI/07
SISTEM PERSAMAAN LINIER
METODE ALJABAR DAN METODE GRAFIK
PEMROGRAMAN LINIER Pertemuan 2.
Analisis Sensitivitas
PERTEMUAN ANALISIS SENSITIVITAS
Linear Programming (Pemrograman Linier)
2. MASALAH TRANSPORTASI TAK SEIMBANG
Masalah Identifikasi.
Algoritma Pemotongan Algoritma Gomory Langkah 1 x3* = 11/2 x2* = 1
Dosen : Wawan Hari Subagyo
PERTEMUAN METODE SIMPLEKS OLEH Ir. Indrawani Sinoem, MS
KASUS MINIMISASI Ir. Indrawani Sinoem, MS
LINEAR PROGRAMMING METODE SIMPLEX
BAHAN AJAR M.K. PROGRAM LINEAR T.A. 2011/2012
PENYELESAIAN MODEL LP PENYELESAIAN PERMASALAHAN DNG MODEL LP DAPAT DILAKUKAN DENGAN 2 METODE : (1). METODE GRAFIK Metode grafik hanya digunakan untuk.
Operations Management
Analisis Sensitivitas
Operations Management
KASUS KHUSUS PROGRAM LINEAR
PERTEMUAN D U A L I T A S OLEH Ir. Indrawani Sinoem, MS.
METODE SIMPLEKS MINIMALISASI. METODE SIMPLEKS MINIMALISASI.
ALGORITMA PEMOTONGAN Algoritma Gomory.
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.
Operations Management
Masalah PL dgn Simpleks Pertemuan 3:
LINIER PROGRAMMING METODE SIMPLEX
Analisis Sensitivitas
MANAJEMEN SAINS METODE SIMPLEKS.
Operations Management
Metode Simpleks Dual dan Kasus Khusus Metode Simpleks
Indrawani Sinoem/TRO/V/07-08
PROGRAM LINIER : ANALISIS DUALITAS, SENSITIVITAS DAN POST- OPTIMAL
(REVISED SIMPLEKS).
DegenerasY KASUS KHUSUS PROGRAM LINEAR
DUALITAS dan ANALISIS SENSITIVITAS
PROGRAM LINIER : ANALISIS POST- OPTIMAL
D U A L I T A S.
Operations Management
Oleh : Siti Salamah Ginting, M.Pd. PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS.
Transcript presentasi:

ANALISIS SENSITIVITAS (ANALISIS POSTOPTIMALITAS) Setelah ditemukan penyelesaikan yang optimal dr suatu masalah PL, kadang-kadang dirasa perlu utk menelaah lebih jauh kemungkinan yang ter- jadi sebagai akibat (seandainya) terjadi perubahan pada koefisien-koefisien di dalam model, pd saat Tabel Optimal telah diselesaikan. Secara spontan apabila hal ini terjadi, seseorang dapat saja me- mutuskan untuk menghitung kembali dari awal, dengan masalah baru (karena perubahan tsb). Setelah ditemukan penyelesaikan yang optimal dr suatu masalah PL, kadang-kadang dirasa perlu utk menelaah lebih jauh kemungkinan yang ter- jadi sebagai akibat (seandainya) terjadi perubahan pada koefisien-koefisien di dalam model, pd saat Tabel Optimal telah diselesaikan. Secara spontan apabila hal ini terjadi, seseorang dapat saja me- mutuskan untuk menghitung kembali dari awal, dengan masalah baru (karena perubahan tsb).

Tentu saja, bila cara ini dilakukan akan memakan waktu yang lama karena ia harus menghitung segala sesuatunya kembali. Untuk menghindari tersebut digunakan suatu analisis yang dinama- kan “ Analisis Sensitivitas (Analisis Postoptimalitas) yg pada dasarnya memanfaatkan kaedah primal- dual metode simpleks semaksimal mungkin. Tujuan Analisis Sensitivitas adalah mengurangi perhitungan-perhitungan ulang, bila terjadi pe- rubahan satu atau beberapa koefisien model PL pada saat penyelesaian optimal telah dicapai. Pada dasarnya perubahan yang mungkin terjadi setelah dicapainya penyelesaian optimal terdiri Tentu saja, bila cara ini dilakukan akan memakan waktu yang lama karena ia harus menghitung segala sesuatunya kembali. Untuk menghindari tersebut digunakan suatu analisis yang dinama- kan “ Analisis Sensitivitas (Analisis Postoptimalitas) yg pada dasarnya memanfaatkan kaedah primal- dual metode simpleks semaksimal mungkin. Tujuan Analisis Sensitivitas adalah mengurangi perhitungan-perhitungan ulang, bila terjadi pe- rubahan satu atau beberapa koefisien model PL pada saat penyelesaian optimal telah dicapai. Pada dasarnya perubahan yang mungkin terjadi setelah dicapainya penyelesaian optimal terdiri

dari beberapa macam, yaitu : 1. Perubahan koefisien fungsi tujuan. 2. Perubahan nilai sebelah kanan (kapasitas SD). 3. Perubahan koefisien teknis fungsi kendala. 4. Penambahan variabel-variabel baru. 5. Penambahan kendala-kendala baru. Secara umum perubahan tsb di atas akan meng- akibatkan salah satu diantaranya : 1. Penyelesaian optimal tidak berubah. 2. Variabel-variabel dasar mengalami perubahan, tetapi nilai-nilainya tidak berubah. 3. Penyelesaian optimal sama sekali berubah. dari beberapa macam, yaitu : 1. Perubahan koefisien fungsi tujuan. 2. Perubahan nilai sebelah kanan (kapasitas SD). 3. Perubahan koefisien teknis fungsi kendala. 4. Penambahan variabel-variabel baru. 5. Penambahan kendala-kendala baru. Secara umum perubahan tsb di atas akan meng- akibatkan salah satu diantaranya : 1. Penyelesaian optimal tidak berubah. 2. Variabel-variabel dasar mengalami perubahan, tetapi nilai-nilainya tidak berubah. 3. Penyelesaian optimal sama sekali berubah.

1. PERUBAHAN KOEFISIEN FUNGSI TUJUAN PRIMAL : (1). Fungsi Tujuan : Maksimumkan Profit : Z = 3 X X 2 (2). Fungsi Kendala : 2.1. Mesin-1 : 2 X 1  Mesin-2 : 3X 2  Mesin-3 : 6 X X 2  30 X 1, X 2  0 1. PERUBAHAN KOEFISIEN FUNGSI TUJUAN PRIMAL : (1). Fungsi Tujuan : Maksimumkan Profit : Z = 3 X X 2 (2). Fungsi Kendala : 2.1. Mesin-1 : 2 X 1  Mesin-2 : 3X 2  Mesin-3 : 6 X X 2  30 X 1, X 2  0

Dual : (1). Fungsi Tujuan : Minimalkan : G = 8 Y Y Y 3 (2). Fungsi Kendala : Y Y Y 3  Y Y Y 3  5 Y 1, Y 2, Y 3  0 Tabel Optimal : Var. DasarX 1 X 2 S 1 S 2 S 3 NK Z0005/61/227 1/2 S /9-1/36 1/3 X /305 X /181/65/ Dual : (1). Fungsi Tujuan : Minimalkan : G = 8 Y Y Y 3 (2). Fungsi Kendala : Y Y Y 3  Y Y Y 3  5 Y 1, Y 2, Y 3  0 Tabel Optimal : Var. DasarX 1 X 2 S 1 S 2 S 3 NK Z0005/61/227 1/2 S /9-1/36 1/3 X /305 X /181/65/

Matriks Starting Solution : Perubahan Koefisien Fungsi Tujuan : (S 3, X 2, X 1 ) = (0, 5, 3) (0, 6, 4) (0, 5, 3) = (0, 5/6, 1/2) Matriks Starting Solution : Perubahan Koefisien Fungsi Tujuan : (S 3, X 2, X 1 ) = (0, 5, 3) (0, 6, 4) (0, 5, 3) = (0, 5/6, 1/2)

(a). Primal : Z = 3(5/6) + 5(5) = 27 1/2 (b). Dual : G = 8(0) + 15(5/6) + 30(1/2) = 27 1/2 (0, 6, 4) = (0, 8/9, 2/3) (a). Primal : Z = 4(5/6) + 6(5) = 33 1/3 (b). Dual : G = 8(0) + 15(8/9) + 30(2/3) = 33 1/3 (a). Primal : Z = 3(5/6) + 5(5) = 27 1/2 (b). Dual : G = 8(0) + 15(5/6) + 30(1/2) = 27 1/2 (0, 6, 4) = (0, 8/9, 2/3) (a). Primal : Z = 4(5/6) + 6(5) = 33 1/3 (b). Dual : G = 8(0) + 15(8/9) + 30(2/3) = 33 1/3

2. PERUBAHAN KAPASITAS SUMBERDAYA (NK) S 3 = X 2 X Perubahan Kapasitas Mesin-1 menjadi 2. PERUBAHAN KAPASITAS SUMBERDAYA (NK) S 3 = X 2 X Perubahan Kapasitas Mesin-1 menjadi

maka : S 3 = X 2 X 1 Z = 3(5/6) + 5(5) = 27 1/ Perubahan Kapasitas Mesin-2 menjadi maka : S 3 = X 2 X 1 Z = 3(5/6) + 5(5) = 27 1/ Perubahan Kapasitas Mesin-2 menjadi

maka : S 3 = X 2 X 1 Z = 3(5/9) + 5(5 1/3) = 28 1/3

2.3. Perubahan Kapasitas Mesin-3 menjadi maka : S 3 = X 2 X 1 Z = 3(7/6) + 5(5) = 28 1/ Perubahan Kapasitas Mesin-3 menjadi maka : S 3 = X 2 X 1 Z = 3(7/6) + 5(5) = 28 1/2

3. PERUBAHAN KOEFISIEN TEKNIS FUNGSI KENDALA (PEMAKAIAN SUMBERDAYA) Perubahan koefisien teknis X 1 Y 1 menjadi Y 2 Y 3 Fungsi kendala (dual) pertama berubah menjadi : 4 Y Y Y 3  3 Akibatnya : (1). Nilai X 1 pada baris Z (Tabel Optimum) akan berubah menjadi : 3. PERUBAHAN KOEFISIEN TEKNIS FUNGSI KENDALA (PEMAKAIAN SUMBERDAYA) Perubahan koefisien teknis X 1 Y 1 menjadi Y 2 Y 3 Fungsi kendala (dual) pertama berubah menjadi : 4 Y Y Y 3  3 Akibatnya : (1). Nilai X 1 pada baris Z (Tabel Optimum) akan berubah menjadi :

4(0) + 0(0) + 4(1/2) - 3 = -1 (2). Perubahan di fungsi kendala : Y 1 = Y 2 Y 3 4(0) + 0(0) + 4(1/2) - 3 = -1 (2). Perubahan di fungsi kendala : Y 1 = Y 2 Y 3

Tabel Optimum : Var. DasarX 1 X 2 S 1 S 2 S 3 NK Indeks Z-1005/61/2 27 1/ S 3 8/3015/9-1/3 19/3 19/8 X / X 1 2/300-5/18 1/6 5/6 5/ Z0005/123/4 28 3/ S /9-1 3 X /3 0 5 X /12 1/4 5/ Tabel Optimum : Var. DasarX 1 X 2 S 1 S 2 S 3 NK Indeks Z-1005/61/2 27 1/ S 3 8/3015/9-1/3 19/3 19/8 X / X 1 2/300-5/18 1/6 5/6 5/ Z0005/123/4 28 3/ S /9-1 3 X /3 0 5 X /12 1/4 5/

3.2. Perubahan koefisien X 2 : menjadi Fungsi kendala (dual) ke dua berubah : 0 Y Y Y 3  5 Akibatnya : (1). Nilai X 2 pada baris Z (Tabel Optimum) akan berubah menjadi : 0(0) + 5(5/6) + 3(1/2)-5 = 2,78  0 (2). Perubahan fungsi kendala : 3.2. Perubahan koefisien X 2 : menjadi Fungsi kendala (dual) ke dua berubah : 0 Y Y Y 3  5 Akibatnya : (1). Nilai X 2 pada baris Z (Tabel Optimum) akan berubah menjadi : 0(0) + 5(5/6) + 3(1/2)-5 = 2,78  0 (2). Perubahan fungsi kendala :

= Tabel Optimum : Var. DasarX 1 X 2 S 1 S 2 S 3 NK Indeks Z0 2 4/60 5/61/2 27 1/ S 3 0 5/31 5/9-1/3 6 1/3 X /3 0 5 X / /6 5/ = Tabel Optimum : Var. DasarX 1 X 2 S 1 S 2 S 3 NK Indeks Z0 2 4/60 5/61/2 27 1/ S 3 0 5/31 5/9-1/3 6 1/3 X /3 0 5 X / /6 5/

4. PENAMBAHAN VARIABEL BARU : Misalkan : penambahan variabel baru (X a ) : - Koefisien X a pada fungsi tujuan : 6 - Koefisien X a pada kendala pertama : 1 - Koefisien X a pada kendala kedua : 2 - Koefisien X a pada kendala ketiga : 3 Sehingga fungsi kendala variabel baru X a : Y Y Y 3  6 Nilai optimal (dual) : Y 1 = 0, Y 2 = 5/6, Y 3 =1/2 ternyata nilai koefisien fungsi tujuan = -5/6 maka nilai koefisien fungsi kendala X a adalah: 4. PENAMBAHAN VARIABEL BARU : Misalkan : penambahan variabel baru (X a ) : - Koefisien X a pada fungsi tujuan : 6 - Koefisien X a pada kendala pertama : 1 - Koefisien X a pada kendala kedua : 2 - Koefisien X a pada kendala ketiga : 3 Sehingga fungsi kendala variabel baru X a : Y Y Y 3  6 Nilai optimal (dual) : Y 1 = 0, Y 2 = 5/6, Y 3 =1/2 ternyata nilai koefisien fungsi tujuan = -5/6 maka nilai koefisien fungsi kendala X a adalah:

= Tabel Simpleks : Var. X 1 X 2 X a S 1 S 2 S 3 NK Indeks Dasar Z 00 -5/605/61/2 27 1/2 S /915/9 -1/3 6 1/3 9/41 X /301/ /20 X /180 -5/18 1/6 5/ = Tabel Simpleks : Var. X 1 X 2 X a S 1 S 2 S 3 NK Indeks Dasar Z 00 -5/605/61/2 27 1/2 S /915/9 -1/3 6 1/3 9/41 X /301/ /20 X /180 -5/18 1/6 5/

(5). Penambahan Batasan Baru Penyelesaian optimal : X 1 =5/6;X 2 =5;S 3 =61/3 Misalkan batasan baru : Mesin-4 : 3X 1 +5X 2  24 3(5/6)+5(5)-24 = -3 1/ Var X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 S 4 NK Dasar Z0005/61/2027 1/2 S /9-1/306 1/3 X /3005 X /181/605/6 S harus nol (5). Penambahan Batasan Baru Penyelesaian optimal : X 1 =5/6;X 2 =5;S 3 =61/3 Misalkan batasan baru : Mesin-4 : 3X 1 +5X 2  24 3(5/6)+5(5)-24 = -3 1/ Var X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 S 4 NK Dasar Z0005/61/2027 1/2 S /9-1/306 1/3 X /3005 X /181/605/6 S harus nol

X 1 X 2 S 4 Kolom X 1 :{-3(1) + (-5)(0)}+3 = 0 Kolom X 2 :{-3(0) + (-5)(1)}+5 = 0 Kolom S 1 :{-3(0) + (-5)(0)}+0 = 0 Kolom S 2 :{-3(-5/18) + (-5)(1/3)}+0 = -5/6 Kolom S 3 :{-3(1/6) + (-5)(0)}+0 = -1/2 Kolom S 4 :{-3(5/6) + (-5)(5)}+24 =- 3 1/ Var X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 S 4 NK Dasar Z0005/61/2027 1/2 S /9-1/306 1/3 X /3005 X /181/605/6 S /6-1/21-3 1/ X 1 X 2 S 4 Kolom X 1 :{-3(1) + (-5)(0)}+3 = 0 Kolom X 2 :{-3(0) + (-5)(1)}+5 = 0 Kolom S 1 :{-3(0) + (-5)(0)}+0 = 0 Kolom S 2 :{-3(-5/18) + (-5)(1/3)}+0 = -5/6 Kolom S 3 :{-3(1/6) + (-5)(0)}+0 = -1/2 Kolom S 4 :{-3(5/6) + (-5)(5)}+24 =- 3 1/ Var X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 S 4 NK Dasar Z0005/61/2027 1/2 S /9-1/306 1/3 X /3005 X /181/605/6 S /6-1/21-3 1/