Melalui analisa sensitivitas, maka dapat diketahui seberapa banyak kenaikan keuntungan jika ditambah sekian sumber daya yg membatasi. Dan juga dapat diketahui seberapa banyak penurunan harga (variabel keputusan atau koefisien objektif) yg bisa diturunkan dengan kondisi nilai tujuan tetap optimal yang sama. Sebelum analisa sensitivitas, terlebih dahulu mencari nilai optimal (baik maks atau min). Contoh analisa sensitivitas di bawah ini akan menggunakan formulasi dari soal sebelumnya.
Melakukan Pemrograman Linier di POM Qm for Windows
Berikut contoh soal pemrograman linier pada bidang perencanaan produksi
Sebuah perusahaan memproduksi 2 jenis produk semen, yaitu produk A dan B. Produk A memerlukan bahan K, L, dan M dengan proporsi 1:1:2. Produk B memerlukan bahan L dan M dengan proporsi 1:1. Pasokan K, L, dan M per hari memiliki keterbatasan, yaitu berturut-turut 2 ton, 2 ton, dan 3 ton. Semen produk A memiliki berat 50kg dan B 40kg. Tentukan berapa banyak produk (A dan B) yang dapat diproduksi secara maksimal per hari !
Pemrograman Linier pada Bidang Pencampuran Bahan
Berikut contoh aplikasinya dalam bentuk soal:
Perusahaan V memproduksi tiga tipe minuman jus kaleng, yaitu a, b, dan c menggunakan strawberi, anggur, dan apel. Pasokan harian terbatas, sebesar 200 ton untuk strawberi, 100 ton untuk anggur, dan 150 ton untuk apel. Biaya per ton strawberi, anggur, dan apel adalah $200, $100, dan $90. Masing-masing buah per-ton dapat membuat 1500 lb strawberi jus, 1200 lb jus anggur, dan 1000 lb jus apel. Minuman a berbanding 1:1 dengan campuran strawberi dan apel. Minuman b berbanding 1:1:2 dengan campuran strawberi, anggur, dan apel. Minuman c berbanding 2:3 dengan campuran anggur dan apel. Semua minuman berukuran 1 lb. Harga perkaleng adalah $1.15, $1.25, dan $1.20 untuk a,b,dan c. Tentukan solusi optimal (dari buku "Operations Research An Introduction")
Forecasting Regresi Linier menggunakan software POM QM for Windows dan analisis outputnya
Berikut merupakan data yang memiliki pola kecenderungan linier, maka cocok untuk menggunakan metode forecasting regresi linier.
Subscribe to:
Posts (Atom)