Metode-metode Optimasi dengan Alternatif Terbatas
Metode-metode Optimasi dengan Alternatif Terbatas
Mahasiswa dapat memahami dan mampu mengaplikasikan beberapa metode untuk
menyelesaikan masalah dengan alternatif-alternatif dalam jumlah yang relatif kecil
POKOK BAHASAN
- Model SPK
- Fokus Masalah
- Metode-metode
- Tabel keputusan
- Pohon Keputusan
- Multi Attribute Decision Making (MADM)
Fokus Masalah
Turban (2005) mengkategorikan model sistem pendukung keputusan dalam tujuh model, yaitu:
- Model optimasi untuk masalah-masalah dengan alternatif-alternatif dalam jumlah relatif kecil.
- Model optimasi dengan algoritma.
- Model optimasi dengan formula analitik.
- Model simulasi.
- Model heuristik.
- Model prediktif.
- Model-model yang lainnya.
Model optimasi (1)
Model optimasi untuk masalah-masalah dengan alternatif-alternatif dalam jumlah relatif kecil.
Model ini akan melakukan pencarian terhadap solusi terbaik dari sejumlah alternatif.
Teknik-teknik untuk penyelesaian masalah ini antara lain dengan menggunakan tabel keputusan atau pohon keputusan.
Model optimasi (2)
Model optimasi dengan algoritma.
Model ini akan melakukan pencarian terhadap solusi terbaik dari banyak alternatif.
Proses pencarian dilakukan tahap demi tahap.
Teknik-teknik untuk penyelesaian masalah ini antara lain dengan menggunakan linear
programming atau model matematika yang lainnya, atau menggunakan model jaringan.
Model optimasi (3)
Model optimasi dengan formula analitik.
Model ini akan melakukan pencarian terhadap solusi hanya dengan satu langkah melalui rumus tertentu.
Model seperti ini banyak dijumpai pada masalah-masalah inventory.
Model simulasi.
Model ini akan melakukan pencarian terhadap solusi cukup baik atau solusi terbaik
pada beberapa alternatif yang akan diuji dalam penelitian.
Model ini lebih banyak digunakan untuk beberapa tipe simulasi.
Model heuristik.
Model ini akan melakukan pencarian terhadap solusi yang cukup baik melalui serangkaian aturan (rules).
Model ini lebih banyak direpresentasikan dengan menggunakan pemrograman heuristik atau sistem pakar
Model prediktif.
Model ini akan melakukan prediksi untuk masa depan apabila diberikan skenario tertentu.
Model ini lebih banyak direpresentasikan dengan menggunakan model peramalan (forecasting) atau analisis Makov
Model-model yang lainnya.
Model ini akan menyelesaikan kasus what-if menggunakan formula tertentu.
Model ini lebih banyak digunakan pada pemodelan keuangan atau konsep antrian
Fokus Masalah
Model optimasi untuk masalah-masalah dengan alternatif-alternatif dalam jumlah relatif kecil.
Model ini akan melakukan pencarian terhadap solusi terbaik dari sejumlah alternatif.
Teknik-teknik untuk penyelesaian masalah ini antara lain dengan menggunakan tabel keputusan, pohon keputusan, atau beberapa metode pada MADM.
Tabel Keputusan
Tabel keputusan merupakan metode pengambilan keputusan yang cukup sederhana.
Metode ini menggunakan bantuan tabel yang berisi hubungan antara beberapa atribut yang mempengaruhi atribut tertentu.
Umumnya, tabel keputusan ini digunakan untuk penyelesaian masalah yang tidak melibatkan banyak alternatif
Pada tabel keputusan, nilai kebenaran suatu kondisi diberikan berdasarkan nilai logika dari setiap atribut Ek.
Hanya ada dua nilai kebenaran, yaitu Ek = benar atau Ek = salah.
Secara umum, tabel keputusan berbentuk:
D = E {E1, E2, ..., EK}
dengan D adalah nilai kebenaran suatu kondisi, dan Ei adalah nilai kebenaran atribut ke-i (i = 1, 2, ... K).
Contoh-1:
Jurusan Teknik Informatika akan melakukan rekruitmen asisten untuk beberapa laboratorium di lingkungannya.
Persyaratan untuk menjadi asisten di suatu laboratorium ditentukan oleh nilai beberapa matakuliah.
Setiap laboratorium dimungkinkan memiliki syarat nilai yang berbeda.
Kombinasi untuk semua Ei (i=1,2,...,8) pada aturan tersebut merupakan pengetahuan untuk menentukan pemilihan asisten laboratorium.
Sebagai contoh untuk laboratorium Pemrograman & Informatika Teori dapat digunakan aturan pertama, yaitu:
Untuk laboratorium Informatika Kedokteran dapat digunakan aturan ke-6, ke-7, ke-8, dan ke-9, yaitu:
dengan adalah operator AND; dan + adalah operator OR.
Hadir_Reza irfan_192350011_3-1 Pagi
BalasHapusHadir_SARA Natasa_192350032_3.1 pagi T.I
BalasHapusHadir_MHD.Husnul Khuluqi_192350079_III.2 Pagi
BalasHapusHadir_Hermayanti_193350017_3.1 pagi T. Informatika
BalasHapusMuhammad Al Adib_192350080
BalasHapusHadir_M.Reza Al Faiz Hsb_192350083_IV.5 Pagi
BalasHapusHadir_Nurul Fajrina_192350008_3.1 Pagi Teknik Informatika
BalasHapusHADIR_Muhammad Fakhrul Rozi_192350176_4-5 Pagi
BalasHapusHadir_Fernanda Marsyah Akbar_192350012_III.1 PAGI
BalasHapusAldira afnur _ 192350163
BalasHapusFahri Ardhana_192350052_IV-5 Pagi_HADIR
BalasHapusHadir_Budi Sahputra_192350060_IV-5 Pagi
BalasHapusHadir_M Abu Anas Hamzah_182350264_4-5
BalasHapusFeza Rahman_192350082_IV-5_HADIR
BalasHapusHadir_Meri Ananda_192350175
BalasHapusHadir_Meri Ananda_192350175
BalasHapusFeza Rahmam_192350082_IV=5_HADIR
BalasHapus192350056 khairulsani
BalasHapusIlham Rizki Fadhillah_192350086
BalasHapusHadir _ Fikriyansyah_ 192350009_ T.I 3 - 1 pagi
BalasHapusMuhammad andika (192350019)
BalasHapusMuhammad andika (192350019)
BalasHapusMuhammad andika (192350019)
BalasHapusHadir_Fadhilah Mursyid_192350076_IV-5 Pagi Teknik Informatika
BalasHapusHadir_Yurico Herman_192350067
BalasHapusHadir_Bima Hamdhika Irfy_192350043_TI 3.1 Pagi
BalasHapusEliza novita sari _ 192353003_ hadir
BalasHapusHadir_Muhammad Arief_192350039 TI 3.1 Pagi
BalasHapusJoni Putra_182350266
BalasHapusLastri Pratiwi_192350096_T. Informatika 3-2 Pagi
BalasHapusDika Afriangga Sandi_192350026_T.I 3.1 PAGI
BalasHapus