PENDAHULUAN PENGERTIAN 1. Riset Operasional (Operations Research) adalah pendekatan dalam pengambilan keputusan yg di-tandai dgn penggunaan pengetahuan ilmiah melalui usaha kelompok antar disiplin ilmu yg bertujuan menentukan yg terbaik dari sumberdaya yg terbatas (Churchman, Ackoff, dan Arnoff, 1977). 2. RO adalah penerapan metode-metode ilmiah ter-hadap masalah-masalah rumit yang muncul dalam pengarahan dan penge-lolaan dari suatu sistem besar meliputi : manusia, bahan, uang dlm industri , bisnis, pemerintahan dan pertahanan (Operations Research Society of Great Britain). 3. RO adalah ilmu yang berkaitan dgn memutuskan se-cara ilmiah bagaimana merencanakan & menjalan-

kan sistem manusia-mesin dgn baik, biasanya membutuhan alokasi sumberdaya yang langka (Operation Research Society of America). 4. OR dalam arti luas dapat diartikan sebagai pene-rapan metode-metode, teknik-teknik, dan alat-alat terhadap masalah-masalah yang menyangkut operasi-operasi dalam sistem sehingga memberi-kan penyelesaian optimal (S.L. Cook dalam Child, 1977). TAHAPAN-TAHAPAN OR  Merumuskan masalah Sebelum solusi terhadap suatu persoalan difikirkan, pertama harus merumuskan masalah. Seringkali ke-gagalan dalam menyelesaikan masalah diakibatkan oleh kesalahan dalam merumuskan masalah. Dalam perumusan ada 3 faktor penting yang harus diperhati-kan, yaitu :

1. Variabel keputusan, yaitu unsur-unsur dalam per- soalan yg dapat dikendalikan oleh pengambil ke- putusan. 2. Tujuan (objective). Penetapan tujuan membantu pengambil keputusan memusatkan perhatian pada persoalan dan penga- ruhnya terhadap organisasi. Tujuan ini diekspresi- kan dalam variabel keputusan. 3. Kendala (constraint) adalah pembatas-pembatas terhadap alternatif tindakan yg tersedia.  Pembentukan Model Sesuai dengan definisi persoalannya, pengambil kepu-tusan menentukan model yg paling cocok utk mewakili sistem. Model merupakan ekspresi kuantitatif dari tujuan dan kendala-kendala persoalan dlm variabel ke-putusan. Jika model yang dihasilkan cocok dgn salah satu model matematika (misal linear) maka solusinya

dapat dengan mudah diperoleh dengan program linear. Jika hubungan matematika model begitu rumit untuk penerapan solusi analitik, maka suatu model probabili-tas mungkin lebih cocok. . Mencari Penyelesaian Masalah Pada tahap ini bermacam-macam teknik dan metode solusi kuantitatif, salah satunya adalah dengan OR. Solusi terhadap model dapat diselesaikan berarti nilai-nilai variabel keputusan yang mengoptimumkan fungsi tujuan dapat diterima. Disamping solusi model, perlu juga dapat informasi tambahan mengenai tingkah laku solusi yang disebabkan karena perubahan parameter sistem. Ini biasanya dinamakan sebagai Analisis Sen-sitivitas. Analisis ini terutama diperlukan jika parame-ter sistem tak dapat diduga secara tepat.

 Validasi Model Asumsi-asumsi yg digunakan dlm pembentukan model harus absah, dengan kata lain model harus diperiksa apakah sudah mencerminkan berjalannya sistem yang diwakili. Suatu metode yg biasa digunakan utk menguji validitas model adalah membandingkan performancenya dengan data masa lalu yg tersedia. Model dikatakan valid jika dengan kondisi input yg serupa dapat meng-hasilkan kembali performance seperti masa lampau.  Penerapan hasil akhir Tahapan terakhir adalah menerapkan hasil model yg telah diuji, hal ini membutuhkan suatu penjelasan yg hati-hati tentang solusi yg digunakan dan hubungannya dengan realitas.