A. Pengertian
Metode
simpleks merupakan salah satu teknik penyelesaian dalam program linier yang
digunakan sebagai teknik pengambilan keputusan dalam permasalahan yang
berhubungan dengan pengalokasian sumberdaya secara optimal.Metode penyelesaian program linier dengan metode simpleks pertama kalidikemukakan oleh George Dantzig pada tahun 1947. Metode simpleks
digunakan untuk mencari nilai optimal dari program linier yang melibatkan
banyak constraint (pembatas) dan banyak variabel (lebih dari dua variabel).
Penemuan
metode ini merupakan lompatan besar dalam riset operasi. Metode ini menjadi terkenal ketika diketemukan alat hitung elektronik dan
menjadi popular ketika munculnya komputer. Proses perhitungan metode ini dengan
melakukan iterasi berulang-ulang sampai tercapai hasil optimal dan proses
perhitungan ini menjadi mudah dengan komputer.
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.
B. Pengaplikasian
Metode Simpleks pada Kehidupan Sehari-hari
Dalam
kehidupan sehari-hari manusia cenderung untuk hidup berprinsipkan ekonomi,
dengan usaha sesedikit mungkin dapat memperoleh hasil sebanyak mungkin. Oleh
karena itu, manusia melakukan berbagai daya dan upaya untuk dapat memaksimalkan
atau meminimalkan sesuatu sedemikian hingga menguntungkan bagi dirinya. Banyak
hal yang dicari nilai optimumnya, misalnya:
1.
Pendapatan
yang maksimum,
2.
Ongkos
yang minimum,
3.
Hidup
yang paling nyaman, dsb.
Perihal
diatas merupakan salah satu yang mendasari terciptanya program linear. Program
linear menjadi satu dari banyak materi di pelajaran matematika yang banyak
diterapkan dalam kehidupan sehari-hari, khususnya terapan ke bidang-bidang
sosial dan manajemen.
C. Langkah-langkah
1. Mengubah
fungsi tujuan
F = a1x1 + . . . +
anxn →
F – a1x1 – . . . – anxn = 0
Dengan kata lain,
kita menegatifkan konstanta dari variabel-variabel tersebut sehingga hasilnya
sama dengan nol.
2. Mengubah
fungsi batasan ke bentuk kanonik (slack variable)
a11x1 + a12x2 ≤ b1 →
a11x1 + a12x2 + s1 = b1
a21x1 + a22x2 ≤ b2 →
a21x1 + a22x2 + s2 = b2
3. Mengisi
tabel simpleks
Tabel simpleks
berbentuk seperti berikut :
VB
X1
X2
S1
S2
S3
NK
F
-a1
-a2
0
0
0
0
S1
a11
a12
1
0
0
b1
S2
A21
A22
0
1
0
b2
S3
a31
a32
0
0
1
b3
4. Menentukan
kolom kunci
Kolom kunci
ditentukan dengan cara mencari nilai yang kolom paling kecil dari F. Kita
misalkan X2 adalah nilai yang paling terkecil, jadi tabelnya akan berbentuk
seperti berikut :
VB
X1
X2
S1
S2
S3
NK
F
-a1
-a2
0
0
0
0
S1
a11
a12
1
0
0
B1
S2
a21
a22
0
1
0
B2
S3
a31
a32
0
0
1
B3
5. Menentukan
baris kunci
Pertama, kita harus
menentukan index dengan cara membagi NK dengan kolom kunci (NK/kolom kunci).
Setelah itu, cari nilai dari index tersebut yang terkecil. Maka kita akan
memperoleh baris kunci. Kita misalkan S2.
VB
X1
X2
S1
S2
S3
NK
INDEX
F
-a1
-a2
0
0
0
0
0/-a2
S1
a11
a12
1
0
0
b1
b1/a12
S2
a21
a22
0
1
0
b2
b2/a22
S3
a31
a32
0
0
1
b3
b3/a32
6. Menentukan
angka kunci
Angka kunci merupakan
pertemuan antara kolom kunci dengan baris kunci. Jadi, kita memperoleh a22
sebagai angka kunci.
7. Membuat
baris kunci baru
Baris kunci bari
diperoleh dengan cara membagi baris S2 dengan angka kunci. Seperti pada tabel
berikut :
VB
X1
X2
S1
S2
S3
NK
F
-a1
-a2
0
0
0
0
S1
a11
a12
1
0
0
b1
X1
a21/
a22
1
0/
a22
1/
a22
0/
a22
b2/
a22
S3
a31
a32
0
0
1
b3
8. OBE
tabel
VB
X1
X2
S1
S2
S3
NK
F
-a1
-a2
0
0
0
0
S1
a11
a12
1
0
0
b1
X1
a21/
a22
1
0/
a22
1/
a22
0/
a22
b2/
a22
S3
a31
a32
0
0
1
b3
Baris F ditambah a2
kali baris X1
Baris S1 dikurang a12
kali baris X1
Baris S3 dikurang a32
kali baris X1
9. Menguji
optimasi atau mengecek kepositifan dari baris F
VB
X1
X2
S1
S2
S3
NK
F
-a1
-a2
0
0
0
0
S1
a11
a12
1
0
0
b1
X1
a21/
a22
1
0/
a22
1/
a22
0/
a22
b2/
a22
S3
a31
a32
0
0
1
b3
Jika baris F bernilai
positif,maka langkah telah selesai. Tapi,jika masih ada nilai dari baris F yang
bernilai negatif, maka ulangi lagi dari langkah 4 yaitu menentukan kolom kunci.
D. Contoh
Pengaplikasian Metode Simpleks
PT Unilever bermaksud
membuat 2 jenis sabun, yakni sabun bubuk dan sabun batang. Untuk itu dibutuhkan
2 macam zat kimia, yakni A dan B. jumlah zat kimia yang tersedia adalah A=200Kg
dan B=360Kg.
Untuk membuat 1Kg
sabun bubuk diperlukan 2 Kg A dan 6 Kg B. untuk membuat 1 Kg sabun batang
diperlukan 5 Kg A dan 3 Kg B. bila keuntungan yang akan diperoleh setiap
membuat 1Kg sabun bubuk = $3 sedangkan setiap 1 Kg sabun batang = $2, berapa Kg
jumah sabun bubuk dan sabun batang yang sebaiknya dibuat ?
JAWABAN
Pemodelan matematika
:
Maksimumkan : Z = 3x1 +
2x2
Pembatas : 2x1 +
5x2 = 200
6x1 +
3x2 = 360
Persamaan Tujuan : Z
- 3x1 - 2x2 = 0 Baris 0
Persamaan Kendala :
2x1 + 5x2 + A1 = 200 Baris 1
6x1 +
3x2 + A2 = 360 Baris 2
Untuk mengarahkan
artifisial variabel menjadi nol, suatu biaya yang besar ditempatkan pada A1,
A2, dan A3 sehingga fungsi tujuannya menjadi :
Z = 3x1 -
2X2 + MA1 + MA2
Basis
x1
x2
A1
A2
NK
Rasio
Z
8M-3
8M+2
0
0
560M
-
A1
2
5
1
0
200
200:5=40
A2
6
3
0
1
360
360:3=120
Dari table diatas
kita ketahui bahwa semua BFS belum optimal. Hal ini dikarenakan belum
seluruhnya NBV mempunyai koefisien yang berharga positif. Oleh karena itu Untuk
x2 terpilih sebagai entry variable karena x2 memiliki
nilai koefisien negatif, dan A1 menjadi Leaving Variable. Dan
yang akan menjadi pivot adalah baris 1 karena memiliki rasio paling kecil.
Langkah-langkah ERO
Iterasi Pertama :
ERO 1 : Menjadikan
nilai koefisien x2 berharga 1 pada baris 1
0,4x1 +
x2 + 0,2A1 = 40
ERO 2 : Menjadikan
nilai koefisien x2 berharga 0 pada baris 0
Z = 3,8x1 +
[M-0,4]A1 + MA2 - 80
ERO 3 : Menjadikan
nilai koefisien x2 berharga 0 pada baris 2
4,8x1 –
0,6A1 + A2 = 240
Konversi bentuk
standard iterasi pertama :
Z = 3,8x1 +
[M-0,4]A1 + MA2 - 80
0,4x1 +
x2 + 0,2A1 = 40
4,8x1 –
0,6A1 + A2 = 240
Basis
x1
x2
A1
A2
NK
Rasio
Z
4,8M-3,8
0
0,4-0,4M
0
240M+80
-
X2
0,4
1
0,2
0
40
-
A2
4,8
0
0,6
1
240
-
Iterasi pertama adalah optimum karena
koefisien pada persamaan Z semuanya positif, dengan x1 = 40, x2 =
240 dan z=240M+80.
Sumber:
A. Pengertian
Metode
simpleks merupakan salah satu teknik penyelesaian dalam program linier yang
digunakan sebagai teknik pengambilan keputusan dalam permasalahan yang
berhubungan dengan pengalokasian sumberdaya secara optimal.Metode penyelesaian program linier dengan metode simpleks pertama kalidikemukakan oleh George Dantzig pada tahun 1947. Metode simpleks
digunakan untuk mencari nilai optimal dari program linier yang melibatkan
banyak constraint (pembatas) dan banyak variabel (lebih dari dua variabel).
Penemuan
metode ini merupakan lompatan besar dalam riset operasi. Metode ini menjadi terkenal ketika diketemukan alat hitung elektronik dan
menjadi popular ketika munculnya komputer. Proses perhitungan metode ini dengan
melakukan iterasi berulang-ulang sampai tercapai hasil optimal dan proses
perhitungan ini menjadi mudah dengan komputer.
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.
B. Pengaplikasian
Metode Simpleks pada Kehidupan Sehari-hari
Dalam
kehidupan sehari-hari manusia cenderung untuk hidup berprinsipkan ekonomi,
dengan usaha sesedikit mungkin dapat memperoleh hasil sebanyak mungkin. Oleh
karena itu, manusia melakukan berbagai daya dan upaya untuk dapat memaksimalkan
atau meminimalkan sesuatu sedemikian hingga menguntungkan bagi dirinya. Banyak
hal yang dicari nilai optimumnya, misalnya:
1.
Pendapatan
yang maksimum,
2.
Ongkos
yang minimum,
3.
Hidup
yang paling nyaman, dsb.
Perihal
diatas merupakan salah satu yang mendasari terciptanya program linear. Program
linear menjadi satu dari banyak materi di pelajaran matematika yang banyak
diterapkan dalam kehidupan sehari-hari, khususnya terapan ke bidang-bidang
sosial dan manajemen.
C. Langkah-langkah
1. Mengubah
fungsi tujuan
F = a1x1 + . . . +
anxn →
F – a1x1 – . . . – anxn = 0
Dengan kata lain,
kita menegatifkan konstanta dari variabel-variabel tersebut sehingga hasilnya
sama dengan nol.
2. Mengubah
fungsi batasan ke bentuk kanonik (slack variable)
a11x1 + a12x2 ≤ b1 →
a11x1 + a12x2 + s1 = b1
a21x1 + a22x2 ≤ b2 →
a21x1 + a22x2 + s2 = b2
3. Mengisi
tabel simpleks
Tabel simpleks
berbentuk seperti berikut :
VB
|
X1
|
X2
|
S1
|
S2
|
S3
|
NK
|
F
|
-a1
|
-a2
|
0
|
0
|
0
|
0
|
S1
|
a11
|
a12
|
1
|
0
|
0
|
b1
|
S2
|
A21
|
A22
|
0
|
1
|
0
|
b2
|
S3
|
a31
|
a32
|
0
|
0
|
1
|
b3
|
4. Menentukan
kolom kunci
Kolom kunci
ditentukan dengan cara mencari nilai yang kolom paling kecil dari F. Kita
misalkan X2 adalah nilai yang paling terkecil, jadi tabelnya akan berbentuk
seperti berikut :
VB
|
X1
|
X2
|
S1
|
S2
|
S3
|
NK
|
F
|
-a1
|
-a2
|
0
|
0
|
0
|
0
|
S1
|
a11
|
a12
|
1
|
0
|
0
|
B1
|
S2
|
a21
|
a22
|
0
|
1
|
0
|
B2
|
S3
|
a31
|
a32
|
0
|
0
|
1
|
B3
|
5. Menentukan
baris kunci
Pertama, kita harus
menentukan index dengan cara membagi NK dengan kolom kunci (NK/kolom kunci).
Setelah itu, cari nilai dari index tersebut yang terkecil. Maka kita akan
memperoleh baris kunci. Kita misalkan S2.
VB
|
X1
|
X2
|
S1
|
S2
|
S3
|
NK
|
INDEX
|
F
|
-a1
|
-a2
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0/-a2
|
S1
|
a11
|
a12
|
1
|
0
|
0
|
b1
|
b1/a12
|
S2
|
a21
|
a22
|
0
|
1
|
0
|
b2
|
b2/a22
|
S3
|
a31
|
a32
|
0
|
0
|
1
|
b3
|
b3/a32
|
6. Menentukan
angka kunci
Angka kunci merupakan
pertemuan antara kolom kunci dengan baris kunci. Jadi, kita memperoleh a22
sebagai angka kunci.
7. Membuat
baris kunci baru
Baris kunci bari
diperoleh dengan cara membagi baris S2 dengan angka kunci. Seperti pada tabel
berikut :
VB
|
X1
|
X2
|
S1
|
S2
|
S3
|
NK
|
F
|
-a1
|
-a2
|
0
|
0
|
0
|
0
|
S1
|
a11
|
a12
|
1
|
0
|
0
|
b1
|
X1
|
a21/
a22
|
1
|
0/
a22
|
1/
a22
|
0/
a22
|
b2/
a22
|
S3
|
a31
|
a32
|
0
|
0
|
1
|
b3
|
8. OBE
tabel
VB
|
X1
|
X2
|
S1
|
S2
|
S3
|
NK
|
F
|
-a1
|
-a2
|
0
|
0
|
0
|
0
|
S1
|
a11
|
a12
|
1
|
0
|
0
|
b1
|
X1
|
a21/
a22
|
1
|
0/
a22
|
1/
a22
|
0/
a22
|
b2/
a22
|
S3
|
a31
|
a32
|
0
|
0
|
1
|
b3
|
Baris F ditambah a2
kali baris X1
Baris S1 dikurang a12
kali baris X1
Baris S3 dikurang a32
kali baris X1
9. Menguji
optimasi atau mengecek kepositifan dari baris F
VB
|
X1
|
X2
|
S1
|
S2
|
S3
|
NK
|
F
|
-a1
|
-a2
|
0
|
0
|
0
|
0
|
S1
|
a11
|
a12
|
1
|
0
|
0
|
b1
|
X1
|
a21/
a22
|
1
|
0/
a22
|
1/
a22
|
0/
a22
|
b2/
a22
|
S3
|
a31
|
a32
|
0
|
0
|
1
|
b3
|
Jika baris F bernilai
positif,maka langkah telah selesai. Tapi,jika masih ada nilai dari baris F yang
bernilai negatif, maka ulangi lagi dari langkah 4 yaitu menentukan kolom kunci.
D. Contoh
Pengaplikasian Metode Simpleks
PT Unilever bermaksud
membuat 2 jenis sabun, yakni sabun bubuk dan sabun batang. Untuk itu dibutuhkan
2 macam zat kimia, yakni A dan B. jumlah zat kimia yang tersedia adalah A=200Kg
dan B=360Kg.
Untuk membuat 1Kg
sabun bubuk diperlukan 2 Kg A dan 6 Kg B. untuk membuat 1 Kg sabun batang
diperlukan 5 Kg A dan 3 Kg B. bila keuntungan yang akan diperoleh setiap
membuat 1Kg sabun bubuk = $3 sedangkan setiap 1 Kg sabun batang = $2, berapa Kg
jumah sabun bubuk dan sabun batang yang sebaiknya dibuat ?
JAWABAN
Pemodelan matematika
:
Maksimumkan : Z = 3x1 +
2x2
Pembatas : 2x1 +
5x2 = 200
6x1 +
3x2 = 360
Persamaan Tujuan : Z
- 3x1 - 2x2 = 0 Baris 0
Persamaan Kendala :
2x1 + 5x2 + A1 = 200 Baris 1
6x1 +
3x2 + A2 = 360 Baris 2
Untuk mengarahkan
artifisial variabel menjadi nol, suatu biaya yang besar ditempatkan pada A1,
A2, dan A3 sehingga fungsi tujuannya menjadi :
Z = 3x1 -
2X2 + MA1 + MA2
Basis
|
x1
|
x2
|
A1
|
A2
|
NK
|
Rasio
|
Z
|
8M-3
|
8M+2
|
0
|
0
|
560M
|
-
|
A1
|
2
|
5
|
1
|
0
|
200
|
200:5=40
|
A2
|
6
|
3
|
0
|
1
|
360
|
360:3=120
|
Dari table diatas
kita ketahui bahwa semua BFS belum optimal. Hal ini dikarenakan belum
seluruhnya NBV mempunyai koefisien yang berharga positif. Oleh karena itu Untuk
x2 terpilih sebagai entry variable karena x2 memiliki
nilai koefisien negatif, dan A1 menjadi Leaving Variable. Dan
yang akan menjadi pivot adalah baris 1 karena memiliki rasio paling kecil.
Langkah-langkah ERO
Iterasi Pertama :
ERO 1 : Menjadikan
nilai koefisien x2 berharga 1 pada baris 1
0,4x1 +
x2 + 0,2A1 = 40
ERO 2 : Menjadikan
nilai koefisien x2 berharga 0 pada baris 0
Z = 3,8x1 +
[M-0,4]A1 + MA2 - 80
ERO 3 : Menjadikan
nilai koefisien x2 berharga 0 pada baris 2
4,8x1 –
0,6A1 + A2 = 240
Konversi bentuk
standard iterasi pertama :
Z = 3,8x1 +
[M-0,4]A1 + MA2 - 80
0,4x1 +
x2 + 0,2A1 = 40
4,8x1 –
0,6A1 + A2 = 240
Basis
|
x1
|
x2
|
A1
|
A2
|
NK
|
Rasio
|
Z
|
4,8M-3,8
|
0
|
0,4-0,4M
|
0
|
240M+80
|
-
|
X2
|
0,4
|
1
|
0,2
|
0
|
40
|
-
|
A2
|
4,8
|
0
|
0,6
|
1
|
240
|
-
|
Iterasi pertama adalah optimum karena
koefisien pada persamaan Z semuanya positif, dengan x1 = 40, x2 =
240 dan z=240M+80.
Sumber: