SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 21
PROGRAM LINEAR
A. SISTEM PERTIDAKSAMAAN 
LINEAR DUA VARIABEL 
 Suatu garis dalam bidang koordinat dapat 
dinyatakan dengan persamaan yang berbentuk: 
 Persamaan semacam ini dinamakan persamaan 
linear dalam variabel x dan y (dua variabel). 
Secara umum, dapat didefinisikan sebagai 
persamaan linear dengan n variabel x1, x2, . . . 
xn dalam bentuk berikut : 
 dengan a1, a2, . . ., an, b adalah konstanta-konstanta 
real 
a x + a x = b 1 1 2 2 
a x a x a x b n n + +...+ = 1 1 2 2
 Jika melibatkan lebih dari satu persamaan, maka 
disebut dengan sistem persamaan linear. Dapat 
dituliskan sebagai berikut : 
 
a x + a x + + a x = 
b 
n n 
... 
11 1 12 2 1 1 
a x + a x + + a x = 
b 
n n 
... 
21 1 22 2 2 2 
a x + a x + ... 
+ a x = 
b 
n 1 1 n 2 2 
nn n n 

 Untuk saat ini, pembahasan dibatasi menjadi dua 
variabel saja. Untuk pertidaksamaan linear, tanda “ 
= ” diganti dengan “ ≤ ”, “ < ”, “ ≥ ”, “ > ”. Sebagai 
contoh, untuk pertidaksamaan linear dua variabel 
dijelaskan sebagai berikut. Misalnya, kalian 
menggambar garis x + y = 2 dapat digambarkan 
sebagai berikut :
GARIS X + Y =-2 
x + y = -2 
3 
2 
1 
1 2 3 
-3 
0 
-2
DAERAH X + Y > -2 INI DIARSIR SEPERTI 
PADA GAMBAR BERIKUT : 
Gambar 2.2 
Daerah Penyelesaian x + y ≥ -2 
x + y ≥ -2
JIKA DAERAH TERSEBUT DIBATASI 
UNTUK NILAI-NILAI X, Y ≤ 0, MAKA 
DIPEROLEH GAMBAR SEPERTI 
BERIKUT : 
x + y > -2 
HP 
y ≤ 0 
x ≤ 0
B. MODEL MATEMATIKA 
 Sistem pertidaksamaan linear yang telah 
dijelaskan sebelumnya dapat diterapkan pada 
permasalahan sehari-hari dengan memodelkan 
permasalahan tersebut ke dalam model 
matematika.
 Sebagai ilustrasi perhatikan contoh berikut. PT. 
Samba Lababan memproduksi ban motor dan ban 
sepeda. Proses pembuatan ban motor melalui tiga 
mesin, yaitu 2 menit pada mesin I, 8 menit pada 
mesin II, dan 
 10 menit pada mesin III. Adapun ban sepeda 
diprosesnya melalui dua mesin, yaitu 5 menit 
pada mesin I dan 4 menit pada mesin II. Tiap 
mesin ini dapat dioperasikan 800 menit per hari. 
Untuk memperoleh keuntungan maksimum, 
rencananya perusahaan ini akan mengambil 
keuntungan Rp40.000,00 dari setiap penjualan 
ban motor dan Rp30.000,00 dari setiap penjualan 
ban sepeda. Berdasarkan keuntungan yang ingin 
dicapai ini, maka pihak perusahaan 
merencanakan banyak ban motor dan banyak ban 
sepeda yang akan diproduksinya dengan 
merumuskan berbagai kendala sebagai berikut.
 Perusahaan tersebut memisalkan banyak ban 
motor yang diproduksi sebagai x dan banyak ban 
sepeda yang diproduksi sebagai y, dengan x dan y 
bilangan asli. Dengan menggunakan variabel x 
dan y tersebut, perusahaan itu membuat 
rumusan kendala-kendala sebagai berikut : 
+ £ 
Pada Mesin 1 2x 5y 800.........Persamaan(1) 
+ £ 
Pada Mesin 2 8x 4y 800.........Persamaan(2) 
£ 
Pada Mesin 3 10x 800...............Persamaan(3) 
³ ³ 
x, y bilangan Asli x, 0, y 0..........Persamaan(4)
 Fungsi tujuan (objektif) yang digunakan untuk 
memaksimumkan keuntungan adalah f(x, y) = 40.000x 
+ 30.000y. Dalam merumuskan masalah tersebut, PT. 
Samba Lababan telah membuat model matematika 
dari suatu masalah program linear.
DEFINISI 
 Model matematika adalah suatu cara sederhana 
untuk menerjemahkan suatu masalah ke dalam 
bahasa matematika dengan menggunakan 
persamaan, pertidaksamaan, atau fungsi.
C. NILAI OPTIMUM SUATU 
FUNGSI OBJEKTIF 
 Bentuk umum dari fungsi tersebut adalah 
f(x, y) = ax + by. Suatu fungsi yang akan 
dioptimumkan (maksimum atau minimum). 
Fungsi ini disebut fungsi objektif. Untuk 
menentukan nilai optimum fungsi objektif 
ini, kalian dapat menggunakan dua metode, 
yaitu metode uji titik pojok dan metode garis 
selidik. Bentuk umum dari fungsi tersebut 
adalah f(x, y) = ax + by. Suatu fungsi yang 
akan dioptimumkan (maksimum atau 
minimum). Fungsi ini disebut fungsi objektif.
C. 1.METODE UJI TITIK POJOK 
 Untuk menentukan nilai optimum fungsi objektif dengan 
menggunakan metode uji titik pojok, lakukanlah langkah-langkah 
berikut : 
 a. Gambarlah daerah penyelesaian dari kendala-kendala 
dalam masalah program linear tersebut. 
 b. Tentukan titik-titik pojok dari daerah penyelesaian 
itu. 
 c. Substitusikan koordinat setiap titik pojok itu kedalam 
fungsi objektif. 
 d. Bandingkan nilai-nilai fungsi objektif tersebut. Nilai 
terbesar berarti menunjukkan nilai maksimum dari 
fungsi f(x, y), sedangkan nilai terkecil berarti 
menunjukkan nilai minimum dari fungsi f(x, y).
SEBAGAI CONTOH MAKSIMUMKAN 
KEUNTUNGAN PT SAMBA LABABAN DARI 
PRODUKSI BAN DENGAN MODEL 
MATEMATIKA F(X, Y) = 40.000X + 30.000Y. 
x ≥ 0 
Daerah 
kanan 
2x + 5y ≤ 
800 
y ≥ 0 
Daerah atas 
8x + 4y ≤ 
800 
Gambar 2.4 
x ≤ 800 
Daerah Penyelesaian yang memenuhi 2x + 5y ≤ 800; 8x + 
4y ≤800; x ≥ 0; y ≥ 0
PERHATIKAN DAERAH 
PENYELESAIAN DARI GRAFIK 
PADA GAMBAR DI ATAS. 
 Titik O adalah titik pusat koordinat. Jadi, 
titik O(0,0). 
 Titik A adalah titik potong antara garis x = 
80 dan sumbu-x. 
Jadi, titik A(80, 0). 
 Titik B adalah titik potong antara garis x = 
80 dan garis 8x + 4y = 800 
Substitusi x = 80 ke persamaan 8x + 4y = 800 
y = 
40 
Jadi titik 
B(80, 40) 
8×80 + 4y = 800
 Titik C adalah titik potong antara garis 8x + 4y = 800 
dan garis 2x + 5y = 800. 
Dari 8x + 4y = 800 didapat y = 200 – 2x. 
Substitusi nilai y ke persamaan 2x + 5y = 800 
2x + 5 (200 – 2x) = 800 
2x + 1000 – 10x = 800 
-8x = -200 
x = 25 
Substitusi x = 25 ke persamaan y = 200 – 2x 
y = 200 – 2.25 
y = 150 
Jadi titik C( 25, 150)
 Titik D adalah titik potong antara garis 2x + 5y = 
800 dan sumbu-y. 
Substitusikan x = 0 ke persamaan 2x + 5y = 800 
2.0 + 5y = 800 
5y = 800 
y = 160 
Jadi titik D(0, 160)
FUNGSI OBJEKTIF F(X,Y) = 40.000X 
+ 30.000Y, SEHINGGA FUNGSI 
OBJEKTIF INI MAKSIMUM
 Dari tabel tersebut dapat diperoleh nilai 
maksimum fungsi objektif 
f(x, y) = 40.000x + 30.000y adalah f(25, 150) = 
5.500.000. Jadi, PT. Samba Lababan harus 
memproduksi 25 ban motor dan 150 ban sepeda 
untuk memperoleh keuntungan maksimum.
C. 2.METODE GARIS SELIDIK 
 Untuk menentukan nilai optimum fungsi objektif 
dengan menggunakan metode garis selidik, lakukanlah 
langkah-langkah berikut. 
 a. Tentukan garis selidik, yaitu garis-garis yang sejajar 
dengan garis 
ax + by = k, a ≥ 0, b ≥ 0, dan kЄ R. 
 b. Gambarkan garis selidik-garis selidik tersebut pada 
koordinat Cartesius! 
 c. Untuk menentukan nilai maksimum fungsi tujuan 
maka carilah garis selidik yang jaraknya terbesar 
terhadap titik pusat O(0, 0) dan berada pada daerah 
penyelesaian. Sedangkan untuk menentukan nilai 
minimum fungsi tujuan maka carilah garis selidik yang 
jaraknya terkecil terhadap titik pusat O(0, 0) dan 
berada pada daerah penyelesaian.

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Rumus cepat-matematika-program-linear(2)
Rumus cepat-matematika-program-linear(2)Rumus cepat-matematika-program-linear(2)
Rumus cepat-matematika-program-linear(2)1724143052
 
Program linier SMA
Program linier SMAProgram linier SMA
Program linier SMASemara Putra
 
Kuliah ke 3 program linear iain zck langsa
Kuliah ke   3 program linear iain zck langsaKuliah ke   3 program linear iain zck langsa
Kuliah ke 3 program linear iain zck langsaIr. Zakaria, M.M
 
NILAI OPTIMUM DARI MASALAH PROGRAM LINIER (hani siska kurnianti)
NILAI OPTIMUM DARI MASALAH PROGRAM LINIER (hani siska kurnianti)NILAI OPTIMUM DARI MASALAH PROGRAM LINIER (hani siska kurnianti)
NILAI OPTIMUM DARI MASALAH PROGRAM LINIER (hani siska kurnianti)MuhammadAgusridho
 
fungsi non linear dan penerapan ekonomi
fungsi non linear dan penerapan ekonomifungsi non linear dan penerapan ekonomi
fungsi non linear dan penerapan ekonomiAchmad Pradana
 
Menentukan Nilai Maksimum dan Minimum
Menentukan Nilai Maksimum dan MinimumMenentukan Nilai Maksimum dan Minimum
Menentukan Nilai Maksimum dan MinimumWina Ariyani
 
Penyelesaian program linear dalam matriks
Penyelesaian program linear dalam matriksPenyelesaian program linear dalam matriks
Penyelesaian program linear dalam matriksdimar aji
 
power point program linear
power point program linearpower point program linear
power point program linearshendyseptyaneu
 
Program linear bilingual
Program linear bilingualProgram linear bilingual
Program linear bilingualmentjirungkat
 
Sistem pertidaksamaanlinear dan model matematika
Sistem pertidaksamaanlinear dan model matematikaSistem pertidaksamaanlinear dan model matematika
Sistem pertidaksamaanlinear dan model matematikaWina Ariyani
 

Mais procurados (16)

Rumus cepat-matematika-program-linear(2)
Rumus cepat-matematika-program-linear(2)Rumus cepat-matematika-program-linear(2)
Rumus cepat-matematika-program-linear(2)
 
Program linier SMA
Program linier SMAProgram linier SMA
Program linier SMA
 
Kuliah ke 3 program linear iain zck langsa
Kuliah ke   3 program linear iain zck langsaKuliah ke   3 program linear iain zck langsa
Kuliah ke 3 program linear iain zck langsa
 
NILAI OPTIMUM DARI MASALAH PROGRAM LINIER (hani siska kurnianti)
NILAI OPTIMUM DARI MASALAH PROGRAM LINIER (hani siska kurnianti)NILAI OPTIMUM DARI MASALAH PROGRAM LINIER (hani siska kurnianti)
NILAI OPTIMUM DARI MASALAH PROGRAM LINIER (hani siska kurnianti)
 
fungsi non linear dan penerapan ekonomi
fungsi non linear dan penerapan ekonomifungsi non linear dan penerapan ekonomi
fungsi non linear dan penerapan ekonomi
 
Kalkulus
Kalkulus Kalkulus
Kalkulus
 
Progrm linear
Progrm linearProgrm linear
Progrm linear
 
Menentukan Nilai Maksimum dan Minimum
Menentukan Nilai Maksimum dan MinimumMenentukan Nilai Maksimum dan Minimum
Menentukan Nilai Maksimum dan Minimum
 
Penyelesaian program linear dalam matriks
Penyelesaian program linear dalam matriksPenyelesaian program linear dalam matriks
Penyelesaian program linear dalam matriks
 
Program linear
Program linear Program linear
Program linear
 
Program linear
Program linearProgram linear
Program linear
 
power point program linear
power point program linearpower point program linear
power point program linear
 
Program linear bilingual
Program linear bilingualProgram linear bilingual
Program linear bilingual
 
Program linear
Program linearProgram linear
Program linear
 
Sistem pertidaksamaanlinear dan model matematika
Sistem pertidaksamaanlinear dan model matematikaSistem pertidaksamaanlinear dan model matematika
Sistem pertidaksamaanlinear dan model matematika
 
Program Linier
Program LinierProgram Linier
Program Linier
 

Destaque

Mining & Metals 2017: A tentative return to form
Mining & Metals 2017: A tentative return to formMining & Metals 2017: A tentative return to form
Mining & Metals 2017: A tentative return to formWhite & Case
 
Content Curation: The Missing Link of B2B Content Marketing - Pawan Deschpande
Content Curation: The Missing Link of B2B Content Marketing - Pawan DeschpandeContent Curation: The Missing Link of B2B Content Marketing - Pawan Deschpande
Content Curation: The Missing Link of B2B Content Marketing - Pawan DeschpandeOnline Marketing Summit
 
Publishing on LinkedIn to Build Thought Leadership
Publishing on LinkedIn to Build Thought LeadershipPublishing on LinkedIn to Build Thought Leadership
Publishing on LinkedIn to Build Thought LeadershipAgility PR Solutions
 
Проект "Вчимося жити разом" Урок за темою "Дружний клас"
Проект "Вчимося жити разом" Урок за темою "Дружний клас"Проект "Вчимося жити разом" Урок за темою "Дружний клас"
Проект "Вчимося жити разом" Урок за темою "Дружний клас"270479
 
Pavillion slides
Pavillion slidesPavillion slides
Pavillion slideshongbinng
 
Excess Weight Loss and Cardiometabolic Parameter Reduction Diminished among H...
Excess Weight Loss and Cardiometabolic Parameter Reduction Diminished among H...Excess Weight Loss and Cardiometabolic Parameter Reduction Diminished among H...
Excess Weight Loss and Cardiometabolic Parameter Reduction Diminished among H...Lindsay Cumella
 
End to End Encryption in 10 minutes -
End to End Encryption in 10 minutes - End to End Encryption in 10 minutes -
End to End Encryption in 10 minutes - Thomas Seropian
 
Виховання обдарованої дитини на уроках математики
Виховання обдарованої дитини на уроках математикиВиховання обдарованої дитини на уроках математики
Виховання обдарованої дитини на уроках математики270479
 
The impact of online child abuse on families: Building knowledge and understa...
The impact of online child abuse on families: Building knowledge and understa...The impact of online child abuse on families: Building knowledge and understa...
The impact of online child abuse on families: Building knowledge and understa...Natalie Walker
 

Destaque (15)

Mining & Metals 2017: A tentative return to form
Mining & Metals 2017: A tentative return to formMining & Metals 2017: A tentative return to form
Mining & Metals 2017: A tentative return to form
 
Content Curation: The Missing Link of B2B Content Marketing - Pawan Deschpande
Content Curation: The Missing Link of B2B Content Marketing - Pawan DeschpandeContent Curation: The Missing Link of B2B Content Marketing - Pawan Deschpande
Content Curation: The Missing Link of B2B Content Marketing - Pawan Deschpande
 
Jjill
JjillJjill
Jjill
 
TW Presentation 2016
TW Presentation 2016TW Presentation 2016
TW Presentation 2016
 
Publishing on LinkedIn to Build Thought Leadership
Publishing on LinkedIn to Build Thought LeadershipPublishing on LinkedIn to Build Thought Leadership
Publishing on LinkedIn to Build Thought Leadership
 
Проект "Вчимося жити разом" Урок за темою "Дружний клас"
Проект "Вчимося жити разом" Урок за темою "Дружний клас"Проект "Вчимося жити разом" Урок за темою "Дружний клас"
Проект "Вчимося жити разом" Урок за темою "Дружний клас"
 
مقرر 13201 - الفرقة الثانية - الدرس العملي الثاني
مقرر 13201 - الفرقة الثانية -  الدرس العملي الثاني مقرر 13201 - الفرقة الثانية -  الدرس العملي الثاني
مقرر 13201 - الفرقة الثانية - الدرس العملي الثاني
 
Pavillion slides
Pavillion slidesPavillion slides
Pavillion slides
 
Excess Weight Loss and Cardiometabolic Parameter Reduction Diminished among H...
Excess Weight Loss and Cardiometabolic Parameter Reduction Diminished among H...Excess Weight Loss and Cardiometabolic Parameter Reduction Diminished among H...
Excess Weight Loss and Cardiometabolic Parameter Reduction Diminished among H...
 
End to End Encryption in 10 minutes -
End to End Encryption in 10 minutes - End to End Encryption in 10 minutes -
End to End Encryption in 10 minutes -
 
Jornada Olimpiada de Geografia Soria_2017
Jornada Olimpiada de Geografia Soria_2017Jornada Olimpiada de Geografia Soria_2017
Jornada Olimpiada de Geografia Soria_2017
 
Виховання обдарованої дитини на уроках математики
Виховання обдарованої дитини на уроках математикиВиховання обдарованої дитини на уроках математики
Виховання обдарованої дитини на уроках математики
 
Redes de computadoras
Redes de computadorasRedes de computadoras
Redes de computadoras
 
The impact of online child abuse on families: Building knowledge and understa...
The impact of online child abuse on families: Building knowledge and understa...The impact of online child abuse on families: Building knowledge and understa...
The impact of online child abuse on families: Building knowledge and understa...
 
VENTS
VENTSVENTS
VENTS
 

Semelhante a OPTIMASI FUNGSI OBJEKTIF

prog-linear-oke1.ppt
prog-linear-oke1.pptprog-linear-oke1.ppt
prog-linear-oke1.pptAisMahulauw
 
Fungsi Kuadrat dan Aplikasinya
Fungsi Kuadrat dan AplikasinyaFungsi Kuadrat dan Aplikasinya
Fungsi Kuadrat dan AplikasinyaNurJuniarAfifi
 
C. menentukan nilai optimum dari sistem pertidaksamaan linier
C.  menentukan nilai optimum dari sistem pertidaksamaan linierC.  menentukan nilai optimum dari sistem pertidaksamaan linier
C. menentukan nilai optimum dari sistem pertidaksamaan linierSMKN 9 Bandung
 
Pert. 2.optimisasi ekonomi
Pert. 2.optimisasi ekonomiPert. 2.optimisasi ekonomi
Pert. 2.optimisasi ekonomiNovia Putri
 
PROGRAM LINEAR.ppt
PROGRAM LINEAR.pptPROGRAM LINEAR.ppt
PROGRAM LINEAR.pptBayu Yoga
 
Kelompok 3 Kapita selekta 4.pptx
Kelompok 3 Kapita selekta 4.pptxKelompok 3 Kapita selekta 4.pptx
Kelompok 3 Kapita selekta 4.pptxILdaPratama
 
Perogram linier
Perogram linier Perogram linier
Perogram linier fauz1
 
Pembahasan un-smk-2009-2010-matematika
Pembahasan un-smk-2009-2010-matematikaPembahasan un-smk-2009-2010-matematika
Pembahasan un-smk-2009-2010-matematikadedyiswanto
 
Pembahasan un-smk-2009-2010-matematika
Pembahasan un-smk-2009-2010-matematikaPembahasan un-smk-2009-2010-matematika
Pembahasan un-smk-2009-2010-matematikadedyiswanto
 
C. menentukan nilai optimum dari sistem pertidaksamaan linier
C.  menentukan nilai optimum dari sistem pertidaksamaan linierC.  menentukan nilai optimum dari sistem pertidaksamaan linier
C. menentukan nilai optimum dari sistem pertidaksamaan linierSMKN 9 Bandung
 
Program liniear
Program liniearProgram liniear
Program liniearMn Hidayat
 

Semelhante a OPTIMASI FUNGSI OBJEKTIF (20)

prog-linear-oke1.ppt
prog-linear-oke1.pptprog-linear-oke1.ppt
prog-linear-oke1.ppt
 
Fungsi Kuadrat dan Aplikasinya
Fungsi Kuadrat dan AplikasinyaFungsi Kuadrat dan Aplikasinya
Fungsi Kuadrat dan Aplikasinya
 
C. menentukan nilai optimum dari sistem pertidaksamaan linier
C.  menentukan nilai optimum dari sistem pertidaksamaan linierC.  menentukan nilai optimum dari sistem pertidaksamaan linier
C. menentukan nilai optimum dari sistem pertidaksamaan linier
 
03 bab 2
03 bab 203 bab 2
03 bab 2
 
Pert. 2.optimisasi ekonomi
Pert. 2.optimisasi ekonomiPert. 2.optimisasi ekonomi
Pert. 2.optimisasi ekonomi
 
PROGRAM_LINEAR.ppt
PROGRAM_LINEAR.pptPROGRAM_LINEAR.ppt
PROGRAM_LINEAR.ppt
 
PROGRAM LINEAR.ppt
PROGRAM LINEAR.pptPROGRAM LINEAR.ppt
PROGRAM LINEAR.ppt
 
Kelompok 3 Kapita selekta 4.pptx
Kelompok 3 Kapita selekta 4.pptxKelompok 3 Kapita selekta 4.pptx
Kelompok 3 Kapita selekta 4.pptx
 
Perogram linier
Perogram linier Perogram linier
Perogram linier
 
Pembahasan un-smk-2009-2010-matematika
Pembahasan un-smk-2009-2010-matematikaPembahasan un-smk-2009-2010-matematika
Pembahasan un-smk-2009-2010-matematika
 
Pembahasan un-smk-2009-2010-matematika
Pembahasan un-smk-2009-2010-matematikaPembahasan un-smk-2009-2010-matematika
Pembahasan un-smk-2009-2010-matematika
 
C. menentukan nilai optimum dari sistem pertidaksamaan linier
C.  menentukan nilai optimum dari sistem pertidaksamaan linierC.  menentukan nilai optimum dari sistem pertidaksamaan linier
C. menentukan nilai optimum dari sistem pertidaksamaan linier
 
Fungsi kuadrat
Fungsi kuadratFungsi kuadrat
Fungsi kuadrat
 
Program liniear
Program liniearProgram liniear
Program liniear
 
Ppt mona
Ppt monaPpt mona
Ppt mona
 
Fungsi kuadrat
Fungsi kuadratFungsi kuadrat
Fungsi kuadrat
 
Modul Kalkulus
Modul KalkulusModul Kalkulus
Modul Kalkulus
 
Modul kalkulus
Modul kalkulusModul kalkulus
Modul kalkulus
 
Program linear
Program linear Program linear
Program linear
 
Matdas.pptx
Matdas.pptxMatdas.pptx
Matdas.pptx
 

Mais de Hidayati Rusnedy (20)

Bab7 hidr
Bab7 hidrBab7 hidr
Bab7 hidr
 
Bab7 hidr
Bab7 hidrBab7 hidr
Bab7 hidr
 
Bab6 laru
Bab6 laruBab6 laru
Bab6 laru
 
Bab5 stoi
Bab5 stoiBab5 stoi
Bab5 stoi
 
Bab4 ikat
Bab4 ikatBab4 ikat
Bab4 ikat
 
Bab3 sist
Bab3 sistBab3 sist
Bab3 sist
 
Bab2 stru
Bab2 struBab2 stru
Bab2 stru
 
Bab1 pend
Bab1 pendBab1 pend
Bab1 pend
 
Bab10 kol
Bab10 kolBab10 kol
Bab10 kol
 
Bab9 kela
Bab9 kelaBab9 kela
Bab9 kela
 
Bab8 hidr
Bab8 hidrBab8 hidr
Bab8 hidr
 
Bab7 laru
Bab7 laruBab7 laru
Bab7 laru
 
Bab6 stoi
Bab6 stoiBab6 stoi
Bab6 stoi
 
Bab5 laru
Bab5 laruBab5 laru
Bab5 laru
 
Bab4 kese
Bab4 keseBab4 kese
Bab4 kese
 
Bab3 laju
Bab3 lajuBab3 laju
Bab3 laju
 
Bab2 term
Bab2 termBab2 term
Bab2 term
 
Bab1 stru
Bab1 struBab1 stru
Bab1 stru
 
Bab7 biom
Bab7 biomBab7 biom
Bab7 biom
 
Bab6 makr
Bab6 makrBab6 makr
Bab6 makr
 

OPTIMASI FUNGSI OBJEKTIF

  • 2. A. SISTEM PERTIDAKSAMAAN LINEAR DUA VARIABEL  Suatu garis dalam bidang koordinat dapat dinyatakan dengan persamaan yang berbentuk:  Persamaan semacam ini dinamakan persamaan linear dalam variabel x dan y (dua variabel). Secara umum, dapat didefinisikan sebagai persamaan linear dengan n variabel x1, x2, . . . xn dalam bentuk berikut :  dengan a1, a2, . . ., an, b adalah konstanta-konstanta real a x + a x = b 1 1 2 2 a x a x a x b n n + +...+ = 1 1 2 2
  • 3.  Jika melibatkan lebih dari satu persamaan, maka disebut dengan sistem persamaan linear. Dapat dituliskan sebagai berikut :  a x + a x + + a x = b n n ... 11 1 12 2 1 1 a x + a x + + a x = b n n ... 21 1 22 2 2 2 a x + a x + ... + a x = b n 1 1 n 2 2 nn n n 
  • 4.  Untuk saat ini, pembahasan dibatasi menjadi dua variabel saja. Untuk pertidaksamaan linear, tanda “ = ” diganti dengan “ ≤ ”, “ < ”, “ ≥ ”, “ > ”. Sebagai contoh, untuk pertidaksamaan linear dua variabel dijelaskan sebagai berikut. Misalnya, kalian menggambar garis x + y = 2 dapat digambarkan sebagai berikut :
  • 5. GARIS X + Y =-2 x + y = -2 3 2 1 1 2 3 -3 0 -2
  • 6. DAERAH X + Y > -2 INI DIARSIR SEPERTI PADA GAMBAR BERIKUT : Gambar 2.2 Daerah Penyelesaian x + y ≥ -2 x + y ≥ -2
  • 7. JIKA DAERAH TERSEBUT DIBATASI UNTUK NILAI-NILAI X, Y ≤ 0, MAKA DIPEROLEH GAMBAR SEPERTI BERIKUT : x + y > -2 HP y ≤ 0 x ≤ 0
  • 8. B. MODEL MATEMATIKA  Sistem pertidaksamaan linear yang telah dijelaskan sebelumnya dapat diterapkan pada permasalahan sehari-hari dengan memodelkan permasalahan tersebut ke dalam model matematika.
  • 9.  Sebagai ilustrasi perhatikan contoh berikut. PT. Samba Lababan memproduksi ban motor dan ban sepeda. Proses pembuatan ban motor melalui tiga mesin, yaitu 2 menit pada mesin I, 8 menit pada mesin II, dan  10 menit pada mesin III. Adapun ban sepeda diprosesnya melalui dua mesin, yaitu 5 menit pada mesin I dan 4 menit pada mesin II. Tiap mesin ini dapat dioperasikan 800 menit per hari. Untuk memperoleh keuntungan maksimum, rencananya perusahaan ini akan mengambil keuntungan Rp40.000,00 dari setiap penjualan ban motor dan Rp30.000,00 dari setiap penjualan ban sepeda. Berdasarkan keuntungan yang ingin dicapai ini, maka pihak perusahaan merencanakan banyak ban motor dan banyak ban sepeda yang akan diproduksinya dengan merumuskan berbagai kendala sebagai berikut.
  • 10.  Perusahaan tersebut memisalkan banyak ban motor yang diproduksi sebagai x dan banyak ban sepeda yang diproduksi sebagai y, dengan x dan y bilangan asli. Dengan menggunakan variabel x dan y tersebut, perusahaan itu membuat rumusan kendala-kendala sebagai berikut : + £ Pada Mesin 1 2x 5y 800.........Persamaan(1) + £ Pada Mesin 2 8x 4y 800.........Persamaan(2) £ Pada Mesin 3 10x 800...............Persamaan(3) ³ ³ x, y bilangan Asli x, 0, y 0..........Persamaan(4)
  • 11.  Fungsi tujuan (objektif) yang digunakan untuk memaksimumkan keuntungan adalah f(x, y) = 40.000x + 30.000y. Dalam merumuskan masalah tersebut, PT. Samba Lababan telah membuat model matematika dari suatu masalah program linear.
  • 12. DEFINISI  Model matematika adalah suatu cara sederhana untuk menerjemahkan suatu masalah ke dalam bahasa matematika dengan menggunakan persamaan, pertidaksamaan, atau fungsi.
  • 13. C. NILAI OPTIMUM SUATU FUNGSI OBJEKTIF  Bentuk umum dari fungsi tersebut adalah f(x, y) = ax + by. Suatu fungsi yang akan dioptimumkan (maksimum atau minimum). Fungsi ini disebut fungsi objektif. Untuk menentukan nilai optimum fungsi objektif ini, kalian dapat menggunakan dua metode, yaitu metode uji titik pojok dan metode garis selidik. Bentuk umum dari fungsi tersebut adalah f(x, y) = ax + by. Suatu fungsi yang akan dioptimumkan (maksimum atau minimum). Fungsi ini disebut fungsi objektif.
  • 14. C. 1.METODE UJI TITIK POJOK  Untuk menentukan nilai optimum fungsi objektif dengan menggunakan metode uji titik pojok, lakukanlah langkah-langkah berikut :  a. Gambarlah daerah penyelesaian dari kendala-kendala dalam masalah program linear tersebut.  b. Tentukan titik-titik pojok dari daerah penyelesaian itu.  c. Substitusikan koordinat setiap titik pojok itu kedalam fungsi objektif.  d. Bandingkan nilai-nilai fungsi objektif tersebut. Nilai terbesar berarti menunjukkan nilai maksimum dari fungsi f(x, y), sedangkan nilai terkecil berarti menunjukkan nilai minimum dari fungsi f(x, y).
  • 15. SEBAGAI CONTOH MAKSIMUMKAN KEUNTUNGAN PT SAMBA LABABAN DARI PRODUKSI BAN DENGAN MODEL MATEMATIKA F(X, Y) = 40.000X + 30.000Y. x ≥ 0 Daerah kanan 2x + 5y ≤ 800 y ≥ 0 Daerah atas 8x + 4y ≤ 800 Gambar 2.4 x ≤ 800 Daerah Penyelesaian yang memenuhi 2x + 5y ≤ 800; 8x + 4y ≤800; x ≥ 0; y ≥ 0
  • 16. PERHATIKAN DAERAH PENYELESAIAN DARI GRAFIK PADA GAMBAR DI ATAS.  Titik O adalah titik pusat koordinat. Jadi, titik O(0,0).  Titik A adalah titik potong antara garis x = 80 dan sumbu-x. Jadi, titik A(80, 0).  Titik B adalah titik potong antara garis x = 80 dan garis 8x + 4y = 800 Substitusi x = 80 ke persamaan 8x + 4y = 800 y = 40 Jadi titik B(80, 40) 8×80 + 4y = 800
  • 17.  Titik C adalah titik potong antara garis 8x + 4y = 800 dan garis 2x + 5y = 800. Dari 8x + 4y = 800 didapat y = 200 – 2x. Substitusi nilai y ke persamaan 2x + 5y = 800 2x + 5 (200 – 2x) = 800 2x + 1000 – 10x = 800 -8x = -200 x = 25 Substitusi x = 25 ke persamaan y = 200 – 2x y = 200 – 2.25 y = 150 Jadi titik C( 25, 150)
  • 18.  Titik D adalah titik potong antara garis 2x + 5y = 800 dan sumbu-y. Substitusikan x = 0 ke persamaan 2x + 5y = 800 2.0 + 5y = 800 5y = 800 y = 160 Jadi titik D(0, 160)
  • 19. FUNGSI OBJEKTIF F(X,Y) = 40.000X + 30.000Y, SEHINGGA FUNGSI OBJEKTIF INI MAKSIMUM
  • 20.  Dari tabel tersebut dapat diperoleh nilai maksimum fungsi objektif f(x, y) = 40.000x + 30.000y adalah f(25, 150) = 5.500.000. Jadi, PT. Samba Lababan harus memproduksi 25 ban motor dan 150 ban sepeda untuk memperoleh keuntungan maksimum.
  • 21. C. 2.METODE GARIS SELIDIK  Untuk menentukan nilai optimum fungsi objektif dengan menggunakan metode garis selidik, lakukanlah langkah-langkah berikut.  a. Tentukan garis selidik, yaitu garis-garis yang sejajar dengan garis ax + by = k, a ≥ 0, b ≥ 0, dan kЄ R.  b. Gambarkan garis selidik-garis selidik tersebut pada koordinat Cartesius!  c. Untuk menentukan nilai maksimum fungsi tujuan maka carilah garis selidik yang jaraknya terbesar terhadap titik pusat O(0, 0) dan berada pada daerah penyelesaian. Sedangkan untuk menentukan nilai minimum fungsi tujuan maka carilah garis selidik yang jaraknya terkecil terhadap titik pusat O(0, 0) dan berada pada daerah penyelesaian.