TEKNIK RISET OPERASIONAL

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Operations Management
Advertisements

Riset Operasional Pertemuan 9
Riset Operasional Pertemuan 2
LINEAR PROGRAMMING FORMULASI MASALAH DAN PERMODELAN
MATEMATIKA BISNIS PROGRAMASI LINIER Dra. MC Maryati, MM.
PROGRAM LINEAR MY sks Dra. Lilik Linawati, M.Kom
TEKNIK RISET OPERASIONAL
Teknik Pengambilan Keputusan Programa Linier
Indrawani Sinoem/TRO/SI/07
SOAL-SOAL TRO PROGRAM LINIER.
PROGRAM LINIER pengertian model Teknik analisis kuantitatif
Pengenalan Riset Operasional
PENDAHULUAN PENGERTIAN
PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI PASTI
TEKNIK RISET OPERASIONAL (TRO)
Pendahuluan Pengantar
PERTEMUAN 4-5 PROGRAM LINEAR
Operations Management
CCR-314 Riset Operasional Pertemuan 1 Pendahuluan By: Taufiqurrahman.
PERTEMUAN 2-3 PENDAHULUAN
PENDAHULUAN PROGRAMASI LINEAR
Program studi Teknik Industri
RISET OPERASIONAL Staf Pengajar.
Pert.2 Pemodelan Program Linier dan Penyelesaian dengan Metode Grafik
LINEAR PROGRAMMING.
Linier Programming Manajemen Operasional.
Modul III. Programma Linier
RISET OPERASIONAL RISET OPERASI
Linear Programming Formulasi Masalah dan Pemodelan
Kondisi yang dihadapi manajer dalam pengambilan keputusan
PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM KONDISI PASTI
PL PDF 1 PL PDF 2 PL PPT 1 PL PPT 2 OPERATION RESEARCH Program Linier.
Operations Management
Teknik Riset Operasional (TRO)
Program Linier (Linier Programming)
Metode Linier Programming
Universitas Abulyatama Aceh
Operations Management
Operations Management
Linier Programming (2) Metode Grafik.
MANAJEMEN SAINS MODUL 2 programasi linier
Dosen Pengampu : Diana Ma’rifah
Minggu 1 Pertemuan II Riset Operasi
Riset Operasional 1 Manajemen-Ekonomi PTA 16/17
PROGRAM LINIER PENDAHULUAN
Teknik Pengambilan Keputusan Programa Linier
RISET OPERASI.
PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJEMEN
Operations Management
Operations Management
Operations Management
TM4 LINIER PROGRAMMING SIMPLEX
Program Linear dalam Industri Pakan Ternak
PENDAHULUAN PENGERTIAN
Operations Management
PROGRAM LINIER DENGAN GRAFIK PERTEMUAN 2
Riset Operasi Ira Prasetyaningrum.
Dosen : Wawan Hari Subagyo
Teknik Riset Operasional (TRO)
RISET OPERASI.
Defenisi Setiap perusahaan atau organisasi memiliki keterbatasan atas sumber dayanya, baik keterbatasan dalam jumlah bahan baku, mesin dan peralatan,
PROGRAM LINIER DENGAN GRAFIK PERTEMUAN 2
Operations Management
LINIER PROGRAMMING.
PENGERTIAN FORMULASI PERMASALAHAN ASUMSIKELOMPOK PROGRA M LINIER.
Operations Management
PROGRAM LINIER Abdul Karim. Pengertian Program Linier Program linear merupakan salah satu teknik penelitian operasional yang digunakan paling luas dan.
Operations Research Linear Programming (LP)
Pengenalan Riset Operasional
TEORI RISET OPERASIONAL. PENGERTIAN TEORI RISET OPERASIONAL Menurut para ahli: Menurut Operation Research Society Of America (1976), “Riset operasi berkaitan.
Transcript presentasi:

TEKNIK RISET OPERASIONAL

PENDAHULUAN Pengertian Teknik Riset Operasional Perkembangan Ilmu Teknik Riset Operasional Penggunaan Ilmu Teknik Riset Operasional dalam Penelitian dan Pemecahan Masalah Model Kuantitatif dalam Teknik Riset Operasional

Pengertian menurut Morse & Kimball (1951) Miller & M.K. Starr TRO merupakan teknik atau metode ilmiah yg memungkin- kan para manajer mengambil keputusan mengenai kegiatan yg ditanganinya secara kuantitatif TRO adalah alat manajemen yg menyatukan ilmu pengetahuan, matematika dan logika dalam kerangka pemecahan masalah yg dihadapi sehari-hari sehingga akhirnya permasalahan tsb dapat dipecahkan secara optimal Churchman, Ackoff, Arnoff (1977) TRO adalah pendekatan dalam teknik pengambilan keputusan yang ditandai dengan penggunaan pengetahuan ilmiah melalui usaha kelompok antar disiplin ilmu yang bertujuan menentukan yang terbaik dari sumber daya yang terbatas.

TRO definisi TRO adalah teknik pengambilan keputusan optimal & penyusunan model dari sistem yg deterministik maupun probabilistik yg berasal dari dunia nyata aplikasi Pemerintahan, Bisnis, Ekonomi, IPA, dan IPS

Perkembangan Ilmu Teknik Riset Operasional berasal dari merupakan Inggrtis, 1940, Mc Closky Tentang operasi-operasi PD II

LANGKAH-LANGKAH PEMECAHAN MASALAH MERUMUSKAN MASALAH dimulai dengan mengamati FAKTA PENDAPAT GEJALA

2. MENGEMBANGKAN ALTERNATIF PENYELESAIAN merumuskan HIPOTESIS ATAU BEBERAPA HIPOTESIS terdiri dari kegiatan menentukan - ASUMSI - KENDALA - VERIABEL

3. PEMBENTUKAN MODEL menentukan MODEL MATEMATIKA

4. PENGUJIAN MODEL dapat dilakukan dengan cara ANALITIK NUMERIK menggunakan menggunakan - ALJABAR - KALKULUS ITERASI (KOMPUTER)

5. MEMBUAT KONTROL TERHADAP PENYELESAIAN 6. IMPLEMENTASI JAWABAN

Model Kuantitatif dalam Teknik Riset Operasional jenis ICONIC Tampak seperti bentuk aslinya. Perbedaannya hanya pada skala. Contoh, potret, maket bangunan dan lain sebagainya. MATHEMATICAL DETERMINISTIK PROBABILISTIK ANALOGUE Bentuk tidak sama dengan aslinya. Contoh, jaringan pipa, aliran listrik dll

PROGRAM LINIER pengertian model Teknik analisis kuantitatif yang tergabung dalam TRO yang mengandalkan model- model matematika atau model-model simbolik untu pemecahan masalah pengalokasian sumber-sumber yang terbatas secara optimal Fungsi kendala/ pembatas Fungsi tujuan

PERMASALAHAN PROGRAM LINIER MODEL MATEMATIS PERMASALAHAN PROGRAM LINIER 1. FUNGSI TUJUAN : MAKSIMUMKAN/MINIMUMKAN Z = C1 X1 + C2 X2 + . . . + CnXn 2. FUNGSI KENDALA/PEMBATAS : a11 X1 + a12 X2 + . . . + a1nXn (?) b1 a11 X1 + a12 X2 + . . . + a1nXn (?) b2 . am1 X1 + am2 X2 + . . . + amnXn (?) bm salah satu dari , , <, atau > Syarat non-negatif : Xj  0, untuk j = 1, 2, 3, …, n

Z = pertambahan per unit MODEL STANDAR PROGRAM LINIER Sumberdaya atau Proses Kegiatan pemakaian sumberdaya per unit Kapasitas sumberdaya 1 2 3 … n a11 a12 a13 a1n b1 a21 a22 a23 a2n b2 a31 a32 a33 a3n b3 . m am1 am2 am3 amn bm Z = pertambahan per unit C1 C2 C3 Cn Tingkat kegiatan X1 X2 X3 Xn

ASUMSI DASAR LINIERITAS Fungsi tujuan dan DETERMINISTIK kendala harus linier DETERMINISTIK Semua parameter dalam model program linier tetap dan diketahui atau ditentukan dengan pasti PROPORSIONALITAS Peubah pengambil kpts Xj berpengaruh secara proporsional thp fungsi tujuan DIVISIBILITAS Peubah pengambil keputusan Xj dapat berupa bilangan pecahan ADDITIVITAS Nilai kriteria optimalisasi merupakan jumlah individu-individu Cj

CONTOH PERSOLALAN PROGRAM LINIER DAN PERUMUSAN MODEL Perusahaan konveksi “Maju” membuat dua produk, yaitu celana dan baju. Produk tersebut harus diproses melalui dua unit produksi, yaitu pemotongan bahan dan penjahitan bahan. Kendala (keterbatasan) teknis pada fungsi pemotongan bahan mensyaratkan proses pemotongan bahan hanya memiliki 60 jam kerja, sedangkan fungsi penjahitan hanya 48 jam. Untuk menghasilkan satu celana dibutuhkan waktu 4 jam kerja pemotongan bahan dan 2 jam penjahitan. Sementara untuk menghasilkan baju dibutuhkan 2 jam kerja pemotongan bahan dan 4 jam kerja penjahitan. Laba setiap celana Rp 8.000,00 dan tiap baju Rp 6.000,00. Perusahaan yang bersangkutan harus menentukan kombinasi terbaik dari celana dfan baju yang harus diproduksi dan dijual guna mencapai laba maksimum.

MERUMUSKAN MODEL

MERUMUSKAN MODEL 60

MERUMUSKAN MODEL Pemotongan bahan 60

MERUMUSKAN MODEL Pemotongan bahan 60 48

MERUMUSKAN MODEL Pemotongan bahan 60 Penjahitan 48

MERUMUSKAN MODEL Waktu yang tersedia (jam) Pemotongan bahan 60 Penjahitan 48

MERUMUSKAN MODEL Proses Waktu yang tersedia (jam) Pemotongan bahan 60 Penjahitan 48

MERUMUSKAN MODEL Proses Waktu yang tersedia (jam) Celana Pemotongan bahan 60 Penjahitan 48

MERUMUSKAN MODEL Proses Waktu yang tersedia (jam) Celana Baju Pemotongan bahan 60 Penjahitan 48

MERUMUSKAN MODEL Proses Waktu yang Dibutuhkan (jam) tersedia (jam) Celana Baju Pemotongan bahan 60 Penjahitan 48

MERUMUSKAN MODEL Proses Waktu yang Dibutuhkan (jam) tersedia (jam) Celana Baju Pemotongan bahan 4 60 Penjahitan 48

MERUMUSKAN MODEL Proses Waktu yang Dibutuhkan (jam) tersedia (jam) Celana Baju Pemotongan bahan 4 2 60 Penjahitan 48

MERUMUSKAN MODEL Proses Waktu yang Dibutuhkan (jam) tersedia (jam) Celana Baju Pemotongan bahan 4 2 60 Penjahitan 48

MERUMUSKAN MODEL Proses Waktu yang Dibutuhkan (jam) tersedia (jam) Celana Baju Pemotongan bahan 4 2 60 Penjahitan 48

MERUMUSKAN MODEL Proses Waktu yang Dibutuhkan (jam) tersedia (jam) Celana Baju Pemotongan bahan 4 2 60 Penjahitan 48 Laba per unit

MERUMUSKAN MODEL Proses Waktu yang Dibutuhkan (jam) tersedia (jam) Celana Baju Pemotongan bahan 4 2 60 Penjahitan 48 Laba per unit Rp 8.000,00

MERUMUSKAN MODEL Proses Waktu yang Dibutuhkan (jam) tersedia (jam) Celana Baju Pemotongan bahan 4 2 60 Penjahitan 48 Laba per unit Rp 8.000,00 Rp 6.000,00

MERUMUSKAN MODEL Proses Waktu yang Dibutuhkan (jam) tersedia (jam) Celana Baju Pemotongan bahan 4 2 60 Penjahitan 48 Laba per unit Rp 8.000,00 Rp 6.000,00 Peubah

MERUMUSKAN MODEL Proses Waktu yang Dibutuhkan (jam) tersedia (jam) Celana Baju Pemotongan bahan 4 2 60 Penjahitan 48 Laba per unit Rp 8.000,00 Rp 6.000,00 Peubah X1

MERUMUSKAN MODEL Proses Waktu yang Dibutuhkan (jam) tersedia (jam) Celana Baju Pemotongan bahan 4 2 60 Penjahitan 48 Laba per unit Rp 8.000,00 Rp 6.000,00 Peubah X1 X2

MERUMUSKAN MODEL Proses Waktu yang Dibutuhkan (jam) tersedia (jam) Celana Baju Pemotongan bahan 4 2 60 Penjahitan 48 Laba per unit Rp 8.000,00 Rp 6.000,00 Maksimumkan Peubah X1 X2

MODEL PROGRAM LINIER 1. FUNGSI TUJUAN Fungsi tujuan Maksimumkan Z = 8000 X1 + 6000 X2 2. FUNGSI PEMBATAS: Pemotongan bahan, 4 X1 + 2 X2  60 Penjahitan, 2 X1 + 4 X2  48 Syarat non-negatif, X1 X2  0

Contoh 2, Sebuah perusahaan “X” ingin menentukan berapa banyak masing- masing dari 3 (tiga ) produk berbeda yang akan dihasilkan dengan tersedianya su7mberdaya yang terbatas agar diperoleh keuntungan maksimum. Kebutuhan butuh, bahan mentah, dan sumbangan keuntungan masing-masing produk adalah sebagai berikut: Produk Kebutuhan sumberdaya Keuntungan (Rp/unit) Buruh (jam/unit) Bahan (kg/unit) Produk 1 5 4 3.000,00 Produk 2 2 6 5.000,00 Produk 3 3 2.000,00 Tersedia 240 jam kerja buruh dan bahan mentah sebanyak 400 kg. Berapa jumlah masing-masing produk agar keuntungan perusahaan “X” maksimum?

MERUMUSKAN MODEL

MERUMUSKAN MODEL 240 jam

MERUMUSKAN MODEL 240 jam 400 kg

MERUMUSKAN MODEL Buruh (jam/unit) 240 jam 400 kg

MERUMUSKAN MODEL Buruh (jam/unit) 240 jam Bahan (kg/unit) 400 kg

MERUMUSKAN MODEL Kapasitas yang tersedia Buruh (jam/unit) 240 jam Bahan (kg/unit) 400 kg

MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kapasitas yang tersedia Buruh (jam/unit) Bahan (kg/unit) 400 kg

MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kapasitas yang tersedia Produk 1 Buruh (jam/unit) 240 jam Bahan (kg/unit) 400 kg

MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Buruh (jam/unit) 240 jam Bahan (kg/unit) 400 kg

MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Buruh (jam/unit) 240 jam Bahan (kg/unit) 400 kg

Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Produk 3 Buruh (jam/unit) 240 jam Bahan (kg/unit) 400 kg

Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Produk 3 Buruh (jam/unit) 5 240 jam Bahan (kg/unit) 400 kg

Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Produk 3 Buruh (jam/unit) 5 2 240 jam Bahan (kg/unit) 400 kg

Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Produk 3 Buruh (jam/unit) 5 2 4 240 jam Bahan (kg/unit) 400 kg

Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Produk 3 Buruh (jam/unit) 5 2 4 240 jam Bahan (kg/unit) 400 kg

Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Produk 3 Buruh (jam/unit) 5 2 4 240 jam Bahan (kg/unit) 6 400 kg

Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Produk 3 Buruh (jam/unit) 5 2 4 240 jam Bahan (kg/unit) 6 3 400 kg

Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Produk 3 Buruh (jam/unit) 5 2 4 240 jam Bahan (kg/unit) 6 3 400 kg Keuntungan Rp/unit

Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Produk 3 Buruh (jam/unit) 5 2 4 240 jam Bahan (kg/unit) 6 3 400 kg Keuntungan Rp/unit 3.000,00

Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Produk 3 Buruh (jam/unit) 5 2 4 240 jam Bahan (kg/unit) 6 3 400 kg Keuntungan Rp/unit 3.000,00 5.000,00

Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Produk 3 Buruh (jam/unit) 5 2 4 240 jam Bahan (kg/unit) 6 3 400 kg Keuntungan Rp/unit 3.000,00 5.000,00 2.000,00

Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Produk 3 Buruh (jam/unit) 5 2 4 240 jam Bahan (kg/unit) 6 3 400 kg Keuntungan Rp/unit 3.000,00 5.000,00 2.000,00 Peubah

Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Produk 3 Buruh (jam/unit) 5 2 4 240 jam Bahan (kg/unit) 6 3 400 kg Keuntungan Rp/unit 3.000,00 5.000,00 2.000,00 Peubah X1

Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Produk 3 Buruh (jam/unit) 5 2 4 240 jam Bahan (kg/unit) 6 3 400 kg Keuntungan Rp/unit 3.000,00 5.000,00 2.000,00 Peubah X1 X2

Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Produk 3 Buruh (jam/unit) 5 2 4 240 jam Bahan (kg/unit) 6 3 400 kg Keuntungan Rp/unit 3.000,00 5.000,00 2.000,00 Peubah X1 X2 X3

Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) MERUMUSKAN MODEL Sumberdaya Kebutuhan sumberdaya (jam/unit) Kapasitas yang tersedia Produk 1 Produk 2 Produk 3 Buruh (jam/unit) 5 2 4 240 jam Bahan (kg/unit) 6 3 400 kg Keuntungan Rp/unit 3.000,00 5.000,00 2.000,00 Maksimumkan Peubah X1 X2 X3

MODEL PROGRAM LINIER 1. FUNGSI TUJUAN Fungsi tujuan Maksimumkan Z = 3000 X1 + 5000 X2 + 2000 X3 2. FUNGSI PEMBATAS: Buruh, 5 X1 + 2 X2 + 4 X3  240 Bahan, 4 X1 + 6 X2 + 3 X3  400 Syarat non-negatif, X1, X2, X3  0

METODE PEMECAHAN PERSOALAN PROGRAM LINIER Metode Aljabar Substitusi antar pers. linier pada fungsi pembatas dan fungsi tujuan Metode Simpleks Menggunakan algoritma simpleks. Biasa digunakan untuk lebih dari dua peubah Metode Grafik Menentukan bidang yang memenuhi kendala. Effektif untuk dua peubah