Pertemuan 1_Introduction of Operations Research.pptx

Pertemuan 1_Introduction of Operations Research.pptx

1. Riset Ope r asi PENDAHULUAN Emma Riftyan, S.TP., M.Sc

2. 2

3. 3

4. By using operations research (OR), FedEx managed to survive crises that could drive it out of business. The new planning system provided: 1. More flexibility in choosing the destinations that it serves, The routes and the schedules. 1. Improved schedules yielded into faster and more reliable service. OR applied to this complex system with a lot of interdependencies resulted in an efficient use of the assets. With the new system, FedEx maintained a high load factor while being able to service in a reliable, flexible and profitable manner. The model also enabled the company to foresee future risks and to take measures against undesirable outcomes. The systematic approach has been effective in convincing investors and employees about the benefits of the changes. Consequently, "today FedEx is one of the nation's largest integrated, multi- conveyance freight carriers" 4 Answer

5. 1. Definisi Riset Ope r asi 5

6. Definisi Riset Operasi adalah Penerapan Metode- metode Ilmiah terhadap masalah-masalah rumit yang muncul dalam manajemen dan pengelolaan dari suatu system besar, seperti manusia, mesin, bahan dan uang dalam industri, bisnis, pemerintahan, dan pertahanan. Pendekatan khusus ini bertujuan membentuk suatu model ilmiah dari s i stem , menggabungkan ukuran- ukuran, faktor - fa k tor , seperti kesempatan dan resiko, untuk hasil- hasil dari beberapa meramalkan keputusan, Tujuannya strategi atau pengawasan. adalah untuk membantu pengambil keputusan menentukan kebijakan dan tindakannya secara ilmiah ( Operational Research of Great Britain ) 6 Riset Operasi berkaitan dengan menentukan pilihan secara ilmiah bagaimana merancang dan menjalankan secara alokasi terbaik, sumber system biasanya daya manusia-mesin membutuhkan yang langka (Operatioons Research of America)

7. SEJARAH DAN KEGUNAAN RISET OPERASI RO Berasal dari Inggris RO merupakan hasil studi operasi-perasi militer pada Perang Dunia II Setelah PD II, Potensi dan Pengembangan RO menyebar sampai ke Amerika Serikat RO banyak diterapkan dalam menyelesaikan masalah- masalah manajemen pada suatu organisasi untuk meningkatkan Produktivitas dan Efisiensi

8. 8 2 Faktor Utama yang memengaruhi perkembangan Penelitian Operasi onal dengan cepat di Dunia Peningkatan Teknik- Teknik dalam bidang RO setelah PD II oleh para Ilmuan yang pernah bekerja dalam Operasi Militer, seperti metode Simpleks yang digunakan untuk menyelesaikan masalah progam linier, Dynamic Programming, Teori Antrian, Teori Inventaris Revolusi Komputer  Perkembangan Personal Komputer  Software RO

9. “ Dampak/Manfaat Penelitian Operasional 9 “Operations research has had an impressive impact on improving the efficiency of numerous organizations around the world. In the process, OR has made a significant contribution to increasing the productivity of the economies of various countries” The Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS) is an international OR society https:// www.informs.org/

10. 11

11. MODEL DALAM Operations Research Model adalah abstraksi atau penyederhanaan realitas sistem yang kompleks, dimana hanya komponen- komponen yang relevan atau faktor- fakor yang dominan dari masalah yang dianalisis atau diikut sertakan. Tujuan pembentukan Model adalah untuk menemukan variabel- variable apa yang penting dan menonjol. Teknik- Teknik Kuantitatif seperti Statistika dan Simulasi digunakan untuk menyelidiki Hubungan yang ada di antara banyak variable dalam suatu model. Klasifikasi Model antara lain, Jenis, Dimensi, Fungsi, Tujuan, Subyek, Derajad Abstraksi 12

12. ICONIC (PHYSICAL) MODEL Model Iconic adalah suatu penyajian fisik yang tampak seperti aslinya dari suatu system nyata dengan skala yang berbeda. Contoh: Mainan anak- anak, foto, histogram, maket, dll. Model iconic dapat diperbesar (Scale- up) atau diperkecil (Scale down) daripada system nyata . Kegunaan jenis model ini untuk menunjukkan peristiwa/kejadian yang statis karena mudah untuk dibentuk dan dijelaskan namun sulit untuk dimanipulasi atau diramalkan. Model Iconic hanya dapat dibuat hingga 3 Dimensi, selebihnya harus menggunakan model matematika

13. ANALOGUE MODEL Model Analog lebih abstrak dibandingkan model iconic karena tidak kelihatan sama antara model dengan system nyata. Contoh: Peta dengan beragam warna merupakan model analog, dimana perbedaan warna menunjukkan perbedaan ciri, misalnya biru untuk air, kuning untuk pegunungan, hijau untuk dataran rendah, dll Model Analog lebih mudan untuk dimanipulasi dan menunjukkan sesuatu yang dinamis

14. MODEL MATEMATIKA (SIMBOLIK) Model ini menggunakan seperangkat symbol matematika untuk menunjukkan komponen- komponen dan hubungan masing- masing komponen dari system nyata. Namun system nyata tidak selalu dapat diekspresikan dalam rumusan matematika. Kelompok model matematika: Deterministik; Probabilistik

15. Model Deterministik Deterministik dibentuk dalam situasi kepastian ( certainity ). Model ini memerlukan penyederhanaan- penyederhanaan dari realitas karena kepastian jarang terjadi. Keuntungan : Model dapat dimanipulasi dan diselesaikan dengan mudah Kesimpulan: Model yang rumit dapat dimodelkan dan dianalisis jika dapat diasumsikan bahwa semua komponen dalam system dapat diketahui dengan pasti Model Probabilistik Model ini meliputi kasus- kasus yang diasumsikan ketidakpastiannya ( uncertainty ). Meskipun penggabungan ketidakpastian dalam model ini nyata dan lebih realistis namun model ini umumnya sulit untuk dianalisis.

16. Formulasi Model Matematika if there are n related quantifiable decisions to be made, they are represented as decision variables (say, x 1 , x 2 , . . . , x n ) whose respective values are to be determined. The appropriate measure of performance (e.g., profit) is then expressed as a mathematical function of these decision variables (for example, P = 3 x 1 + 2 x 2 + . . . + 5 x n ). This function is called the objective function . Any restrictions on the values that can be assigned to these decision variables are also expressed mathematically, typically by means of inequalities or equations (for example, x 1 + 3 x 1 x 2 + 2 x 2 ≤ 10). Such mathematical expressions for the restrictions often are called constraints (kendala). The constants (namely, the coefficients and right- hand sides) in the constraints and the objective function are called the parameters of the model The mathematical model might then say that the problem is to choose the values of the decision variables so as to maximize the objective function, subject to the specified constraints. Such a model, and minor variations of it, typifies (melambangkan) the models used in OR.

17. Melinierkan hubungan yang tidak linier Mengurangi banyaknya variable kendala Mengubah sifat variable, misalnya dari yang diskrit menjadi kontinyu (diskrit adalah tidak saling berhubungan) Mengganti tujuan ganda menjadi tunggal Mengeluarkan unsur dinamik (menjadikan model statik) Mengasumsikan variable acak menjadi suatu nilai tunggal (deterministic) CARA PENYEDERHANAAN MODEL

18. 10 PRINSIP DALAM PEMBENTUKAN MODEL Jangan membuat model yang rumit, jika model sederhana sudah bisa menyelesaikan masalah Hati-hati dalam merumuskan masalah, agar disesuaika dengan penyelesaian Hati-hati dalam menyelesaikan model, jangan membuat kesalahan matematika Pastikan kecocokan model sebelum diputuskan untuk diterapkan Model jangan sampai keliru dengan system nyata Jangan membuat model yang tidak diharapkan Hati-hati dengan model yang terlalu banyak Pembentukan model itu sendiri hendaknya memberikan beberapa keuntungan Sampah masuk, sampah keluar artinya nilai suatu model tidak lebih baik dari pada datanya Model tidak dapat menggantikan pengambilan keputusan

19. TAHAP-TAHAP DALAM RISET OPERASI Dalam perumusa n masalah ada 3 pertanyaan yang harus dijawab, yaitu: Variable keputusannya itu unsur- unsur dalam persoalan yang dapat dikendalikan oleh pengambil keputusan. Hal ini disebut INSTRUMEN Tujuan (Objective), penetapan tujuan membantu pengambil keputusan untuk memusatkan perhatiannya pada persoalan dan pengaruhnya terhadap organisasi. Tujuan diekspresikan dalam VARIABLE KEPUTUSAN Merumuskan Masalah Kendala (Constraints) adalah pembatas- pembatas terhadap alternative tindakan yang tersedia.

20. Sesuai dengan defines persoalanya, pengambil keputusan menentukan model yang paling cocok untuk mewakili system. Model merupakan eskpresi kuantitatif dari TUJUAN dan Kendala- Kendala Persoalan dalam Variable keputusan. Jika Model yang diambik cocok dengan salah satu model matematika yang biasa (Misalnya LINIER), maka solusinya dapat dengan mudah diperoleh dengan program linier. Jika Hubungan matematika model begitu rumit untuk penerapan solusi analitik, maka suatu model PROBABILITAS mungkin lebih cocok. Pembentukan Model Beberapa kasus membutuhkan penggunaan kombinasi model matematika dan probabilitas. Hal ini dipengaruhi oleh sifat-sifat dan kerumitan system yang dipelajari TAHAP-TAHAP DALAM RISET OPERASI

21. Mencari Penyelesaian Masalah Pada tahap ini bermacam- macam Teknik dan metode solusi kuantitatif yang merupakan bagian utama dari RO memasuki proses. Penyelesaian masalah sesungguhnya merupakan aplikasi satu atau lebih Teknik- Teknik ini terhadap model Solusi terhadap model berarti nilai- nilai variable keputusan yang mengoptimumkan salah satu fungsi tujuan dengan nilai fungsi tujuan lain yang dapat diterima. Diperlukan analisis sensitivitas disamping dari solusi model untuk parameter system yang tidak dapat diduga secara tepat TAHAP-TAHAP DALAM RISET OPERASI

22. Validasi Model Asumsi- asumsi yang digunakan dalam pembentukan model harus abash (Valid). Model harus diperiksa apakah benar mencerminkan yang biasa berjalannya digunakan system yang diwakili. Metode untuk menguji validitas model adalah membandingkan performance nya dengan data masa lalu yang tersedia. Model dikatakan valid jika dengan kondisi input serupa, ia dapat menghasilkan kembali performance seperti masa lalu. Namun, tidak ada yang menjamin performance masa depan akan berlanjut meniru cerita lama. TAHAP-TAHAP DALAM RISET OPERASI

23. Penerapan Hasil Akhir Tahap akhir adalah menerapkan hasil model yang telah diuji. Hal ini membutuhkan suatu penjelasan yang hati- hati tentang solusi yang digunakan dan hubungannya dengan realitas. Tahapan kritisnya adalah mempertemukan ahli RO (Pembentuk Model) dengan yang bertanggung jawab melaksanakan system. TAHAP-TAHAP DALAM RISET OPERASI

24. METODE-METODE UMUM MENCARI SOLUSI Pendekatan Numerik Pendekatan Analitik Metode Monte- Carlo

25. Let’s r eview some concepts Pendekatan Analitik Metode analitik memerlukan p erwujudan model dengan solusi grafik atau dengan perhitungan matematika . Jenis matematika yang digunakan tergantung pada sifat-sifat model. Misalnya : fungsi matematika mungkin diselesaikan dengan pengalian integral kalkulus Metode Monte- Carlo Adalah suatu Teknik simulas i dimana fungsi distribusi statisti k dibuat melalui seperangkat bilangan random Metode ini memerlukan penggunaan konsep probabilitas dan sampling. Langkah-langkah pendekatan metode Monte- carlo adalah: Model yang cocok terhadap suatu s i stem , dilakukan pengamatan sampel kemudian distribusi probabilitas variable yang bersangkutan ditentukan Ubah distribusi probabilitas itu menjadi distribusi kumulatif Pilih urutan bilangan random dengan bantuan table random Tentukan urutan nilai-nilai variable bersangkutan dnegan urutan bilangan random yang didapat dari langkah 3 Cocokkan suatu fungsi matematika standar dengan nilai-nilai pada tahap 4 Pendekatan Numerik Metode numerik berhubugan dengan perulangan atau coba-coba dari prosedur-prosedur kesalahan melalui penggunaan perhitungan numerik pada setiap tahap. Metode ini digunakan jika beberapa metode analitik gagal untuk mencari solusi. Urutannya dimulai dengan solusi awal dan diteruskan dengan seperangkat aturan- aturan untuk perbaikan menuju optimum. Solusi awal kemudian diganti dengan solusi yang diperbaiki dan proses itu diulang sampai tidak mungkin adanya perbaikan lagi atau biaya perhitungan lebih lanjut tak dapat diterima

26. SIFAT-SIFAT TEKNIK-TEKNIK PADA RISET OPERASI Saat ini RO telah berkembang luas sehingga dirasa tidak perlu lagi untuk menyebutkan satu persatu Teknik RO yang ada. Namun, beberapa masalah RO yang didefinisikan dengan baik dan diterima umum dapat digolongkan sebagai berikut: Masalah Alokasi Masalah Pertarungan Masalah Antri Masalah Jaringan Masalah Persediaan Ciri- Ciri RO : RO merupakan pendekatan kelompok antar disiplin untuk mencari hasil optimum RO menggunakan Teknik penelitian ilmiah untuk mendapatkan solusi optimum RO hanya memberikan jawaban yang buruk terhadap persoalan jika tersedia jawaban yang lebih buruk. RO tidak memberikan jawaban sempurna untuk persoalan tersebut sehingga RO hanya memperbaiki Kualitas Solusi

27. KELEMAHAN DAN SENI RISET OPERASI Sebagai suatu Teknik penyelesaian masalah, RO harus dilihat baik sebagai ilmu pengetahuan maupun seni. Aspek ilmu pengetahuannya terletak pada penyediaan Teknik algoritma matematika untuk menyelesaikan masalah. RO adalah suatu seni karena keberhasilannya dalam semua tahap sebelum dan sesudah solusi model sepenuhnya tergantung pada KREATIVITAS dan KEMAMPUAN PERSONAL pengambil keputusan. Jadi, pengumpulan data untuk pembentukan model, pengujian model, dan penerapan solusi yang diperoleh akan tergantung pada kemampuan TIM RO untuk membentuk komunikasi yang baik dengan sumber- sumber informasi maupun dengan individu- individu yang bertanggung jawab atas solusi yang disarankan. Harus ditekankan bahwa suatu TIM RO yang berhasil diharapkan menunjukkan kemampuan yang memadai dalam segi ilmu pengetahuan dan SENI RO. Penekanan pada salah satu aspek dan bukan aspek lain akan menghalangi keberhasilan penggunaan RO dalam prakteknya.

28. OR berbeda dengan optimisasi klasik, karena dalam metode optimisasi non-klasik (RO) dapat menangani kendala pertidaksamaan maupun persamaan. Dengan kendala yang lebih bebas ini, metode optimisasi non- klasik menjadi lebih menarik dan lebih realisti s . Tetapi ini membutuhkan metode solusi yang baru karena kendala pertidaksamaan tak dapat ditangani dengan teknik kalkulus klasik. Namun demikian, seperti metoda yang lain, RO bukan tanpa kelemahan. Teknik RO memiliki kelemahan-kelemahan tertentu, seperti: 1. Perumusan masalah dalam suatu progam RO adalah suatu tugas yang sulit. Jika suatu organisasi mempunyai beberapa tujuan yang bertentangan, maka akan mengakibatkan terjadinya SUB OPTIMUM yaitu suatu kondisi yang tak dapat menolong seluruh organisasi mencapat yang terbaik secara serentak Suatu hubungan non linier yang diubah menjadi linier untuk disesuaikan dengan program linier dapat mengganggu solusi yang disarankan Keterbatasan Riset Operasi

29. Peranan Komputer Mulai akhir tahun 80an software RO telah banyak beredar. Disamping mempermudah penyelesaian masalah RO, software ini juga mempopulerkan RO dan meningkatkan penerapan RO dalam membantu menyelesaikan masalah. Berikut adalah software RO yang dapat digunakan: AB: QM LINDO/LINGO Excell Solver CPLX MPL

30. Referensi Mulyono, S. 2017. Riset Operasi. Mitra Wacana Media. Jakarta. Hillier,S.F. dan Lieberman, G.J. 2010. Introduction to Operation Research 9 th Edition. Mc- Graw Hill. New York.

31. thanks! Any questions?