Minggu, 18 Juni 2017

Metode Simpleks

Pengertian Metode Simpleks

Metode simpleks adalah suatu metode yang secara sistematis dimulai dari suatu penyelesaian dasar yang fisibel ke pemecahan dasar fisibel lainnya, yang dilakukan berulang-ulang (iteratif) sehingga tercapai suatu penyelesaian optimum.

Ada tiga sifat dari bentuk baku linear programing untuk metode simpleks ini, diantaranya:
  1. Sifat yang pertama adalah semua batasan adalah persamaan (dengan tidak ada nilai negatif pada sisi kanan)
  2. Sifat yang kedua adalah semua variabel tidak ada yang bernilai negatif, dan
  3. Sifat yang ketiga adalah fungsi tujuan dapat berupa minimisasi atau maksimisasi.
Sebelum menyelesaikan  permasalahan dengan menggunakan metode simpleks. Terlebih dahulu masalah tersebut harus diubah kedalam bentuk formulasi model linear programing. Setelah berbentuk suatu model linear programming, maka model tersebut harus diubah terlebih dahulu ke dalam bentuk baku, dimana semua batasan diekspresikan sebagai persamaan dengan menambahkan variabel slack atau surplus sebagaimana diperlukan, maka dapat diterapkan prosedur penyelesaian dengan menggunakan metode simpleks.
2.5 Langkah-langkah penyelesaian dengan menggunakan metode  simpleks
Menurut Zulian Yamit (1993: 90) Langkah-langkah penyelesaian  masalah dengan  metode simpleks adalah sebagai berikut:
  1. Menentukan fungsi tujuan dan batasan-batasan kedalam bentuk matematis.
  2. Merubah bentuk tujuan dan batasan Fungsi tujuan diubah menjadi fungsi implisit artinya dengan memindahkan elemen sebelah kanan ke sebelah kiri. Pada bentuk standar, semua batasan mempunyai tanda ketidaksamaan menjadi kesamaan. Caranya dengan menambahkan slack variabel.
  3. Menyusun persamaan ke dalam tabel.
Tabel 2.2 Tabel Simplek Dalam Bentuk Simbol
Var dasarZX1 X2 …….     Xn Xn+1 Xn+2 …..     Xn+mNK
Z
Xn+1
Xn+2
:
Xn+m
1
0
0
:
0
-C1 -C2 …….     –Cn 0          0      …..          0
a11 a12 ……      a1n 1          0     …..           0
a21 a22 ……      a2n 0          1     …..           0
:        :         ……        :            :           :     …..            :
am1 am2 ……     amn 0         0     ……           1
0
b1
b2
:
bm
Keterangan :
Variabel dasar adalah variabel yang nilainya sama dengan sisi kanan dari persamaan (NK). Nilai kanan persamaan yang ada di belakang tanda sama dengan.
Indeks adalah hasil pembagian antara nilai kanan dengan kolom kunci.
  1. Melakukan uji optimasi
Keterangan : Bila dalam tabel tidak ada yang bernilai positif pada bagian fungsi tujuan berarti optimasi telah tercapai, namun bila masih ada yang bernilai positif maka dilakukan langkah-langkah sebagai berikut:
  1. Memilih kolom kunci dalam tabel, dengan cara memilih kolom pada baris fungsi tujuan yang nilainya positif/negatif dan pilih yang angkanya terbesar dan beri tanda pada kolom yang terpilih tadi.
  2. Memilih baris kunci dengan mencari angka indeks pada tiap baris dengan rumus :
Angka Indeks =
Kemudian pilih baris berindeks positif dengan angka terkecil dan beri tanda segi empat pada baris kunci itu.
  1. Mengubah nilai pada baris kunci dan membaginya dengan angka kunci, kemudian variabel dasar pada baris itu diganti dengan variabel diatas kolom kunci.
  2. Mencari nilai baris lain, dengan cara merubah nilai baris lain selain baris kunci dengan rumus :
Baris baru =Setelah langkah-langkah tadi dilakukan selanjutnya kita lihat baris pertama (Z), apabila tidak ada lagi yang bernilai positif, maka optimal telah tercapai. Namun apabila masih ada yang bernilai positif maka kita adakan perbaikan lagi pada tabel dengan mengikuti langkah-langkah pada point 4 a-d.

Metode 2 (Dua) Fase

Metode 2 Fase

Dalam menyelesaiakan suatu persoalan dimana variabelnya lebih dari dua, juga menggunakan suatu metode yang bertahap. Metode ini disebut sebagai metode dua phase.
Pada dasarnya Metode dua fase (phase) sama seperti metode big M yang juga digunakan untuk menyelesaikan persoalan pemrograman linier yang memiliki bentuk yang tidak standar.  Berikut ini adalah prosedur menggunakan metode dua fase.
1.    Inisialisasi
Menambahkan variabel-variabel artifisal pada fungsi kendala yang memiliki bentuk tidak standar. Variabel artificial ini ditambahkan pada fungsi batasan yang pada mulanya memiliki tanda (³). Hal ini digunakan agar dapat mencari solusi basic fesibel awal.
2.    Fase 1
Digunakan untuk mencari basic fesibel awal.  Pada fase 1 memiliki langkah-langkah dimana tujuannya adalahm meminimalkan variabel artifisial ( Min Y= Xa)
s.t : Ax = b
           X = 0
Pada fase pertama bertujuan untuk memperoleh penyelesaian yang optimum dari suatu permasalahan. Pada fase pertama fungsi tujuan selalu minimum variabel artificial, meskipun permasalahan yang ada adalah permasalahan yang maksimum. Dalam meyelesaiakan pada fase pertama, yaitu membuat nilai nol dulu pada variabel artifisial, kemudian melanjutkan iterasi seperti proses iterasi biasanya(dengan aturan meminimumkan). Berhenti ketika pada baris ke-0 bernilai £ 0.
Fase pertama dianggap telah selesai atau memperoleh penyelesaian yang optimal adalah apabila variabel artifisial adalah merupakan variabel basis. Sedangkan apabila variabel artifisial adalah variabel non basis, maka masalah dianggap tidak mempunyai penyelesaian yang optimal, sehingga harus dilanjutkan ke fase yang kedua.
Pada fase kedua, tujuannya sama seperti fase pertama, yaitu untuk mendapatkan penyelesaian yang optimal dari suatu permasalahan yang ada. Fase dua berhenti sesuai dengan tujuan awal permasalahan.
3.    Fase 2
Digunakan untuk mencari solusi optimum pada permasalahan riil. Karena variabel artifisial bukan merupakan termasuk variabel dalam permasalahan riil, variabel artifisial tersebut dapat dihilangkan ( Xa=0). Bermula dari solusi BF yang didapatkan dari akhir fase 1. Pada fase 2 ini memiliki langkah-langkah sebagai berikut:
1.    Fungsi tujuan bisa memaksimalkan dan juga bisa meminimalkan tergantung pada permasalahan yang dihadapi.
2.    Menggunakan fungsi batasan (s.t) dari fase 1, melakukan proses iterasi seperti biasanya dan berhenti sesuai funsi obyektif awal
Contoh persoalan:

Metode ini digunakan untuk menyelesaikan persoalan PL yang memuat variabel buatan
      Contoh  =  Min  Z  =  4 X1 +  X2     
                   Kendala     3 X1 +  X2     =  3
                                     4 X1 + 3 X2    ³  6
                                     X1 + 2 X2     £  4
                                          X1 , X2    ³  0

Tahap 1 :
Bentuk dengan var buatan : R1 dan R2
Min  r  =  R1 + R2
                   Kendala     3 X1 +  X2                  + R1                                       =  3
                                   4 X1 + 3 X2  - X3                   - R2                     =  6
                                                X1 + 2 X2                                                 + X    =  4
                                                    X1 , X,  X, R1 , R2 , X4    ³  0

Fungsi tujuan   r  =  R1 + R2
                            =  ( 3 – 3 X1 -  X2          ) + ( 6 - 4 X1 - 3 X2  + X3  )
                            =  -7 X1  -  4 X2   +   X3   +   9         
      Tabel Awal
VB
X1
X2
X3
R1
R2
X4
NK
r
7
4
-1
0
0
0
9
R1
3
1
0
1
0
0
3
R2
4
3
-1
0
1
0
6
X4
1
2
0
0
0
1
4

Tabel optimum : setelah 2 iterasi ( periksa ! )
VB
X1
X2
X3
R1
R2
X4
NK
r
0
0
0
-1
-1
0
0
X1
1
0
1/5
3/5
-1/5
0
3/5
X2
0
1
-3/5
-4/5
3/5
0
6/5
X4
0
0
1
1
-1
1
1

Karena minimum solusi r = 0, masalah ini memiliki pemecahan ( solusi ) layak. Lanjutkan ke tahap ( Fase ) kedua.
Tahap 2
F Menyingkirkan variabel buatan ( R1 dan R)
F Dari tabel optimum tahap 1 didapatkan :
 X1 +  1/5X3                  =  3/5
 X2 -  3/5X3                  =  6/5
 X3 +  X4                       =  1
            Masalah semula ditulis :
                                    Min  Z  =  4 X1 +  X
 Kendala     X1 +  1/5X3                                =  3/5                   ......... ( 1 )
       X2 -  3/5X3                                    =  6/5                   ......... ( 2 )
       X3 +  X4                                            =  1
       X1 , X,  X, R1 , R2 , X4    ³  0

            Maka terdapat 3 persamaan dan 4 variabel sehingga solusi dasar layak didapat dg membuat      (4 – 3) = 1 variabel dibuat nol
            X3  =  0                         ->         X1  =  3/5  ;  X2  =  6/5  ;  X4  =  1

F Fungsi tujuan  Z  =  4 X1 +  X
   =  4 (  3/5 +  1/X3  ) + (6/5  +  3/5X)
   =  - 1/X3   +  18/5
            Tabel Awal
            Var msk
VB
X1
X2
X3
X4
NK
Z
0
0
1/5
0
18/5
X1
1
0
1/5
0
3/5
X2
0
1
-3/5
0
6/5
X4
0
0
1
1
1









    
Tabel optimum
VB
X1
X2
X3
X4
NK
Z
0
0
0
-1/5
17/5
X1
1
0
0
-1/5
2/5
X2
0
1
0
3/5
9/5
X3
0
0
1
1
1