Matematika
Selasa, 30 Oktober 2018
Metode simpleks yang direvisi
dengan pemrograman Matlab
Zuhri
Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen Sukma
Zuhri_muin@yahoo.com
Abstrak
Metode
simpleks yang direvisi adalah suatu metode yang didesain untuk mencapai hal
yang tepat sama seperti pada metode simpleks asli, akan tetapi dengan suatu
cara yang lebih efisien untuk dilaksanakan. Metode ini merupakan versi yang
disempurnakan dari prosedur aslinya. Metode ini menghitung dan menyimpan
insformasi yang diperlukan sekarang serta data yang penting disimpan dalam
bentuk yang lebih padat.
Metode
simpleks yang direvisi secara eksplisit memanipulasi matriks sehingga
masalahnya harus dinyatakan dalam bentuk notasi matriks dan dapat dihitung
dengan menggunakan pemrograman Matlab( Matrix Laboratory).
Kata Kunci: Metode
simpleks, Metode simpleks direvisi, Matlab
A.
Pendahuluan
Metode
Simpleks Merupakan metode
yang umum digunakan untuk menyelesaikan seluruh problem program linier, baik
yang melibatkan dua variabel keputusan maupun lebih dari dua variabel
keputusan.
Metode simpleks pertama kali diperkenalkan oleh George B.
Dantzig pada tahun 1947 dan telah diperbaiki oleh beberapa ahli lain. Salah
satu teknik penentuan solusi optimal yang digunakan dalam pemrograman linier
adalah metode simpleks. Penentuan solusi optimal menggunakan metode
simpleks didasarkan pada teknik eleminasi Gauss Jordan. Penentuan solusi
optimal dilakukan dengan memeriksa titik ekstrim satu per satu dengan cara
perhitungan iteratif , sehingga penentuan solusi optimal dengan simpleks
dilakukan tahap demi tahap yang disebut dengan iterasi. Iterasi ke-i hanya
tergantung dari iterasi sebelumnya (i-1).
Dikarenakan solusi metode simpleks yang rumit dan
membutuhkan waktu maka telah dikembangkan sebuah pendekatan yang berorientasi matriks
yang disebut dengan metode simpleks revisi (RMS.
Metode simpleks yang direvisi adalah suatu metode
yang didesain untuk mencapai hal yang tepat sama seperti pada metode simpleks
asli, akan tetapi dengan suatu cara yang lebih efisien untuk dilaksanakan.
Metode ini merupakan versi yang disempurnakan dari prosedur aslinya. Metode ini
menghitung dan menyimpan insformasi yang diperlukan sekarang serta data yang
penting disimpan dalam bentuk yang lebih padat.
Metode
simpleks yang direvisi secara eksplisit memanipulasi matriks sehingga
masalahnya harus dinyatakan dalam bentuk notasi matriks dan dapat dihitung
dengan menggunakan computer kususnya pemrograman Matlab( Matrix Laboratory).
B.METODOLOGI
Pada
paper ini pertama sekali ditentukan formulasi model dari metode simpleks yang
direvisi dengan menggunakan symbol- symbol. Selanjutnya dari formulasi model
yang dibentuk dibuat contoh dan kemudian diselesaikannya dengan Matlab solver.
C.
Formulasi Model Metode Simpleks yang direvisi
Dengan
menggunakan matriks maka bentuk baku model pemrograman linear sebagai berikut:
Memaksimumkan
Z = cx
Dengan
kendala:
Ax
b dan x
0
Dimana
c merupakan vector baris.
c
= [ c1, c2,…., cn],
x,b,0 merupakan
vector- vector kolom sedemikian rupa sehingga
x
=
; b =
; 0 =
dan A merupakan matriks koefisien yang berordo
mxn.
A=
Untuk
memperoleh masalah dalam bentuk diperluas maka masukkanlah vector kolom dari
variable- variable slack yaitu,
xs =
sehingga
kendala-kendala menjadi
[A,I]
= b
dan
dimana I merupakan matriks identitas m x m dan vector kosong 0 mempunyai ( n+m) unsur.
D.
PENYELESAIAN LAYAK DASAR.
Pendekatan
umum dari metode simpleks adalah untuk memperoleh suatu urutan
penyelesaian-penyelesaian dasar yang semakin baik sampai tercapai suatu
penyelesaian yang optimal.
Salah
satu ciri pokok metode simpleks yang direvisi adalah mencakup cara dengan mana
setiap penyelesaian layak dasar baru diselesaikan setelah variable-variabel
dasar dan tidak dasar diketahui. Jika variable- variable tersebut sudah tertentu maka penyelesaian dasar yang
dihasilkannya merupakan penyelesaian dari dan ke m persamaan.
[A,I]
= b,
dimana
ke n variable tidak dasar dari antara ke ( n+m) unsur dari
dibuat
sama dengan nol. Jika ke n variable ini dieliminasi dengan membuatnya sama
dengan nol maka masih ada suatu himpunan m persamaan dengan m variable yang
tidak diketahui( variable-variabel dasar). Himpunan persamaan ini dapat
dinyatakan dengan
BxB
= b,
dimana
vector dari variable-variabel dasar.
xB =
,
diperoleh
dengan cara menghilangkan variable-variabel tidak dasar dari
dan
matriks basisnya,
B
= 

Diperoleh
dengan cara mengeliminasi kolom-kolom yang berkaitan dengan koefisien-koefisien
variable-variabel tidak dasar dari [A,I].
Metode
simpleks hanya memperkenalkan variable- variable dasar sedemikian rupa sehingga
B adalah titik tunggal, sehingga B-1 akan selalu ada. Oleh
karena itu, untuk menyelesaikan BxB=
b kedua ruas harus dikalikan terlebih dahulu dengan B-1,
B-1
BxB= B-1 b.
Karena
B-1B= I maka penyelesaian
yang diinginkan untuk variable-variabel dasar adalah
xB = B-1 b
Andaikan
cB adalah vector yang
unsur-unsurnya merupakan koefisien- koefisien fungsi tujuan
(
termasuk nol untuk variable-variabel slack) bagi unsur-unsur xB yang bersesuaian. Maka
nilai fungsi tujuan untuk penyelesaian
dasar ini adalah
Z= cB xB = cB B-1 b.
Contoh
Persoalan: ( Perusahaan Kaca)
Perusahaan
PT. ASAHIMAS GLASS LTD merupakan produsen produk kaca berkualitas tinggi,
termasuk kaca jendela dan pintu. Perusahaan ini membawahi tiga pabrik. Kerangka
aluminium dan barang- barang logam dibuat dipabrik 1, kerangka kayu dibuat
dipabrik 2 dan pabrik 3 dipakai untuk memproduksi kaca dan merakit produk
akhir.
Karena
penghasilan semakin menurun, pimpinan perusahaan telah memutuskan untuk
mengubah produksinya. Berbagai produk yang tidak menguntungkan dihentikan
produksinya, dan tindakan ini akan memperbesar kapasitas produksi untuk membuat
satu atau dua dari produk baru yang potensial yang sedang ada permintaannya
dipasar. Salah satu produk yang diusulkan( produk 1) adalah merupakan pintu
kaca setinggi delapan kaki dengn kerangka aluminium. Produk satu lagi ( produk
2) merupakan jendela gantung ganda yang besar ( 4x 6 ) kaki dengan kerangka
kayu. Bagian pemasaran berpendapat bahwa perusahaan ini dapat menjual kedua
produk sebanyak yang dapat dihasilkan dengan kapasitas yang tersedia. Akan
tetapi, karena kedua produk akan bersaingan untuk kapasitas produksi yang sama
dipabrik 3, maka tidak jelas bauran bagaimana antara kedua produk akan saling
menguntungkan. Oleh karena itu, pimpinan perusahaan meminta bagian riset
operasi untuk mempelajari masalah ini. Setelah diadakan penelitian, bagian
riset operasi menentukan:
1. Persentasi
dari kapasitas produksi setiap pabrik yang akan tersedia untuk produk-produk
ini.
2. Persentasi
yang dibutuhkan dari setiap produk untuk setiap unit yang dihasilkan per menit.
3. Laba
per unit dari setiap produk.
Insformasi ini dituangkan dalam table
berikut ini:
Tabel
I. Data PT. ASAHIMAS GLASS Co LTD
|
Kapasitas yang dipakai tingkat produksi
|
||
|
Pabrik
|
Produk
1 2
|
Kapasitas tersedia
|
|
1
2
3
|
1
0
0 2
3 2
|
4
12
18
|
|
Laba per unit
|
$3 $5
|
|
Penyelesaian:
Untuk merumuskan model matematis masalah
ini sebagai berikut:
Misalkan
X1 = Jumlah unit produksi unit
1
X2 = Jumlah unit produksi unit 2
Z = konstribusi yang dihasilkan kepada
laba per menit
Maka model matematika sebagai berikut:
Maksimumkan Z= 3X1 + 5X2
Dengan kendala/batasan
1.
X1
4
2. 2X2
12
3. 3X1 + 2X2
18
X1, X2
0
Dari model matematika diatas, dapatlah dihitung nilai-nilai X1,
X2 dan Z maksimum dengan menggunakan metode simpleks yang direvisi.
D.1. Solusi Metode simpleks yang direvisi
Untuk implementasi metode simpleks yang direvisi, kasus yang
diambil adalah contoh pada perusahaan kaca yang tahapan- tahapan dijelaskan
sebagai berikut:
1.Menentukan
Koefisien fungsi tujuan
c = [ 3 5]
2. Menentukan koefisien pada masing- masing
kendala dan menambahkan slack variable.
[A,I] =
3. Menentukan koefisien pada sisi kanan
kendala
b =
4.
Menentukan variable fungsi
. x = 
5.
menentukan variable slack

6.
Menentukan vector dari variable- variable dasar pada iterasi 0
xB
=
dimana xB = B-1 b
B =
= B-1,
maka xB =
= B-1
b

= B-1,
maka xB =

Dengan
menggunakan Matlab programe sebagai berikut:
>>
A=[1 0 0; 0 1 0; 0
0 1];
>>
B=[ 4; 12; 18];
>>
C= A*B
C
=
4
12
18
Jadi
xB = 
7. Menentukan
hasil perkalian vector baris dari koefisien- koefisien fungsi tujuan dengan
vector kolom dari variable- variable dasar pada iterasi 0
cB
= [ 0 0
0], maka Z = cB xB
Z = [ 0
0 0]
Z = 0
Z = 0
Dengan
Matlab program sebagai berikut:
>>
A=[0 0
0];
>>
B=[4;12;18];
>>
C= A*B
C
=
0
8.
Menentukan kembali vector dari variable-
variable dasar pada iterasi 1
xB
=
; B =
;
B-1= dihitung dengan menggunakan program
matlab sebagai berikut:
;
B-1= dihitung dengan menggunakan program
matlab sebagai berikut:
>>
B=[1 0
0; 0 2 0; 0 2 1];
>>
inv(B)
ans
=
1.0000 0 0
0
0.5000 0
0
-1.0000 1.0000
atau
B-1=
;
maka xB =
B-1
b
;
maka xB =
=
= 
=
>>
inv(B)
ans
=
1.0000 0 0
0
0.5000 0
0
-1.0000 1.0000
>>
D=[4;12;18];
>>
X= inv(B)*D
X
=
4
6
6
9.
Menentukan kembali hasil perkalian vector baris dari koefisien- koefisien
fungsi tujuan dengan vector kolom dari variable- variable dasar pada iterasi 1.
cB
= [ 0 5
0] maka Z = cB xB
Z = [ 0
5 0]
Z = 30
dengan
matlab program sebagai berikut:
>>
A=[0 5
0];
>>
B=[4;6;6];
>>
Z=A*B
Z
=
30
10.
Menentukan kembali vector dari variable- variable dasar pada iterasi 2.
xB
=
; B =
;
B-1= dihitung dengan menggunakan program
matlab sebagai berikut:
;
B-1= dihitung dengan menggunakan program
matlab sebagai berikut:
>>
B=[1 0
1; 0 2 0; 0 2 3];
>>
inv(B)
ans
=
1.0000
0.3333 -0.3333
0
0.5000 0
0
-0.3333 0.3333
Atau
B-1=
maka xB
=
B-1
b
= 
maka xB
= 
Dengan
matlab program sebagai berikut:
>>
B=[1 0
1; 0 2 0; 0 2 3];
>>
inv(B)
ans
=
1.0000
0.3333 -0.3333
0
0.5000 0
0
-0.3333 0.3333
>>
C=[4;12;18];
>>
X= inv(B)*C
X
=
2
6
2
Atau

11.
Menentukan kembali hasil perkalian vector baris dari koefisien- koefisien
fungsi tujuan dengan vector kolom dari variable- variable dasar pada iterasi 2.
cB
= [ 0 5
3] maka Z = cB xB
Z = [ 0
5 3]
Z = 36
>>
A=[ 0 5 3];
>>
B=[2;6;2];
>>
Z=A*B
Z
=
36
E.
Hasil
Karena nilai- nilai pada baris Z sudah
optimal yang berarti pada iterasi 2 proses simpleks yang direvisi selesai dan
solusi yang diperoleh:
X3 = slack variable = 2 , nilai X4 dan X5 = 0
X2 = X2 = Jumlah unit produksi unit 2 = 6 unit,
X1 = X1 = Jumlah unit produksi unit 1 = 2
unit,
Z = konstribusi yang dihasilkan kepada
laba per menit adalah $36 artinya untuk memperoleh keuntungan yang maksimum
maka perusahaan sebaiknya memproduksi pintu
kaca sebanyak 2 unit dan jendela gantung ganda sebanyak 6 unit per menit.
Test
Maksimumkan Z = 3X1 + 5 X2
Z = 3( 2) + 5(6)
Z = 36.( Terbukti).
F.
Kesimpulan
1.
Metode simpleks yang direvisi memberikan cara yang efektif untuk menyesuaikan
metode simpleks pada implementasi untuk computer.
2.
Metode simpleks yang direvisi secara eksplisit menggunakan manipulasi matriks
sehingga masalahnya harus dinyatakan dengan notasi matriks.
3.
Metode simpleks yang direvisi merupakan prosedur perhitungan yang lebih efisien
dibandingan dengan metode simpleks dalam bentuk asli / standart.
G.
Daftar Pustaka
1.Bronson,R;
Naadhimutu, G; 1997, Scaum’s Outline of Theory and Problem of Operations
Research, 2nd Editions, New
York: McGraw-Hill.
2.Frederick,
S. H and Gerald, Lieberman, L. (1994). Introduction to operations research
McGraw-Hill Book Company, New York; pp: 122- 137.
3. Hua Wenhui; (1990), Application of the
revised simplex Method to the farm Planning model, Hangzhou University, Hangzhou)
China, pp:18-26.
4. Taha,
Hamdy A; Riset
Operasi – Jilid 1, Jakarta: Binarupa Aksara,
1996
Langganan:
Postingan (Atom)
