Silabus Teknik Optimasi

Teknik Optimasi by: Verani

Tujuan 

Memberikan pengetahuan dan kemampuan menganalisis permasalahan dalam ruang lingkup riset operasional.

2

Silabus 1. Pemograman Linier a. b. c. d.

Formulasi dan Pemecahan Grafik Metode Simpleks Dualitas, Sensitivitas dan Analisis Parametrik Model Transportasi

2. Pemrograman Linier Integer 3. Pemrograman Dinamis

3

Referensi 1.

2.

Hamdy A. Taha, “Operational Research: A Introduction”, McGraw-Hill, 1982. Hiller & G.J. Lieberman, “Introduction to Mathematical Programming”, McGraw-Hill, 1991.

4

Riset Operasi (Operational Research/OR) 



Riset operasi merupakan sebuah teknik pemecahan masalah. OR harus dipandang sebagai ilmu dan seni 



Ilmu  menyediakan teknik-teknik matematis dan algoritma untuk memecahkan masalah keputusan yang tepat. Seni  keberhasilan dalam semua tahap pemecahan model matematis sebagian besar bergantung pada kreativitas dan kemampuan pribadi dari mereka yang menganalisis pengambilan keputusan. 5

Unsur-unsur Model Keputusan    

Alternatif-alternatif keputusan Batasan masalah Kriteria tujuan Pemecahan optimum atau suboptimal

6

Seni Pemodelan Sistem dunia nyata

MODEL

Sistem dunia nyata yang diasumsikan

7

Jenis-jenis Model OR 





Pengembangan model   Pemecahan Model   Keputusan Berbagai model dalam sistem nyata  berbagai teknik pemecahan Algoritma: linier, integer, dinamis dan nonlinier. Model matematis … heuristik … metaheuristik … simulasi sederhana …………………………………………………. kompleks 8

Pengaruh Ketersediaan Data 





Dalam beberapa situasi, data tidak dapat diketahui dengan pasti. Data diestimasi berdasarkan distribusi probabilitas. Ketersediaan data mempengaruhi akurasi model Jenis Data:  

Data pasti  model deterministik Data tidak pasti  model probabilistik atau model stokhastik 9

Perhitungan dalam OR [1] 1.

Matematis 



Umumnya bersifat iteratif, pemecahan yang optimal dari model matematis tidak tersedia dalam bentuk tertutup. Setiap iterasi baru membawa pemecahan yang mendekati pemecahan optimal. Tidak semua model matematis memiliki algoritma yang selalu menyatu pada pemecahan optimal. Karena kompleksitas model dan membutuhkan waktu yang sangat lama 10

Perhitungan dalam OR [2] 2.

Heuristik 





2.

Bersifat iteratif, tetapi tidak menjamin optimalitas. Dapat mempercepat proses untuk mencapai pemecahan Mutu pemecahan tersebut relatif terhadap pemecahan optimal

Simulasi 

Digunakan jika melibatkan perhitungan yang sangat banyak dan memakan waktu yang banyak. 11

Tahap-tahap Studi OR 1.

1.

1.

1.

1.

Definisi masalah  Tujuan riset, identifikasi alternatif keputusan, pengenalan tentang keterbatasan, batasan dan persyaratan sistem. Pengembangan model  Fungsi tujuan, variabel keputusan dan pembatas Pemecahan model  Selain pemecahan optimal, diperlukan juga analisis sensitivitas model terhadap perubahan parameter sistem. Pengujian keabsahan model  Metode yang umum adalah dengan membandingkan dengan data masa lalu  Membandingkan dengan metode simulasi, jika model yang dibangun adalah untuk suatu sistem baru. Implementasi hasil akhir

12