Jadwal Kuliahku

Hari	Mata Kuliah	Jam	Ruang	Dosen
Senin	Riset Operasional	1-2	C.4.3
	Metode Penelitian	3	C.4.4
	Organisasi Komputer	4	C.4.3
Selasa	Pemrograman Delphi	4	C.4.3
Rabu	Pengetahuan Bisnis	3
Kamis	Prak. Visual Foxpro	1-2	Lab 4
	Pengantar Teknologi Informasi	3
	Pemrograman Visual Foxpro	4	C.4.2
	Prak. Pemrograman Delphi	4-5	Lab 4
Jum'at	Internet	2-3	Lab 4
Sabtu	Konsep Sitem Informi	2	C.3.7

Read More

Contoh 2 Riset Operasional

PT Meubel Abadi akan membuat meja dan kursi. Setiap meja membutuhkan 5m² kayu jati dan 2m² kayu pinus serta membutuhkan lama pengerjaan 4 jam kerja.  Untuk membuat kursi dibutuhkan 2m²dan 3m² kayu pinus dengan lama pengerjaan 2 jam kerja.

Dari penjualan sebuah meja didapatkan keuntungan sebesar Rp.12.000,- dan dari sebuah kursi didapatkan keuntungan sebesar Rp.8.000,-

Perusahaan mebel ingin membuat sebanyak-banyaknya , tetapi terbatas dalam bahan baku dan tenaga kerja. Dalam seminggu ia hanya mampu mendapatkan 150m² kayu jati dan 100m² kayu pinus, serta memilki 80 jam kerja.

Masalah: berapa buah meja dan kursi yang dibuat, mengingat kendala yang ada bagaimana perusahaan mebel memperoleh keuntungan sebanyak-banyaknya?

Penyelesaian:

Keuntungan ditentukan oleh seberapa banyak meja dan kursi dibuat, oleh karena itu dibuat variabel keputusan : x₁ = jumlah meja yang dibuat, x₂ = jumlah kursi yang dibuat.

Tujuan dari perusahaan tersebut adalah memaksimumkan keuntungan. Keuntungan yang diperoleh dari sebuah meja Rp.12.000,- dan dari sebuah kursi didapatkan keuntungan sebesar Rp.8.000,-. Karena akan membuat x₁ meja dan x₂ kursi, maka total keuntungan yang akan diperoleh adalah sebesar:

f(x₁, x₂) = 12.000 x₁ + 8.000 x₂

fungsi inilah yang akan dioptimalkan (dalam kasus ini dimaksimalkan)

jika tidak ada kendala, penyelesaian masalah ini menjadi mudah, yaitu dengan membuat x₁ dan x₂ sebesar-besarnya. Dengan memperbanyak jumlah meja dan kursi yang akan dibuat maka perusahaan itu memperoleh keuntungan yang semakin besar. Tetapi keadaan itu tidak dapat dicapai mengingat keterbatasan bahan baku (kayu jati dan pinus) serta jam tenaga kerja.

Kendala:

Keterbatasan bahan baku dan tenaga kerja dapat dinyatakan dalam tabel dibawah ini:

Sumber daya	Meja	Kursi	Persediaan
Kayu Jati Kayu Pinus Jam Kerja	5 2 4	2 3 2	150 100 80

Dari data maka dapat dibuat x₁ buah meja dan x₂ kursi, maka kendala yang harus dipenuhi adalah:

5 x₁ + 2 x₂ ≤ 150

2 x₁ + 3 x₂ ≤ 100

4 x₁ + 2 x₂ ≤ 80

x₁, x₂ ≥ 0

(bisa juga ditambahkan syarat bahwa x₁ dan x₂ bilangan bulat)

Dengan demikian model yang sesuai kasus perusahaan mebel di atas adalah:

Fungsi tujuan :

Maksimumkan, f(x₁, x₂) = 12.000 x₁ + 8.000 x₂

Kendala :

5 x₁ + 2 x₂ ≤ 150

2 x₁ + 3 x₂ ≤ 100

4 x₁ + 2 x₂ ≤ 80

x₁, x₂ ≥ 0

Read More

Contoh1 Riset Operasional

Program linear adalah salah satu model matematika yang digunakan untuk menyelesaikan masalah optimisasi, yaitu memaksimumkan atau meminimumkan fungsi tujuan yang bergantung pada sejumlah variabel input. Hal terpenting yang perlu kita lakukan adalah mencari tahu tujuan penyelesaian masalah dan apa penyebab masalah tersebut.

Dua macam fungsi Program Linear:

·         Fungsi tujuan : mengarahkan analisa untuk mendeteksi tujuan perumusan masalah

·         Fungsi kendala : untuk mengetahui sumber daya yang tersedia dan permintaan atas sumber daya tersebut.

Contoh  :

1.      PT GARMENTCLOUD memiliki sebuah pabrik yang akan memproduksi 2 jenis produk, yaitu kain sutera dan kain wol. Untuk memproduksi kedua produk diperlukan bahan baku benang sutera, bahan baku benang wol dan tenaga kerja. Maksimum penyediaan benang sutera adalah 60 kg per hari, benang wol 30 kg per hari dan tenaga kerja 40 jam per hari. Kebutuhan setiap unit produk akan bahan baku dan jam tenaga kerja dapat dilihat dalam tabel berikut:

Kedua jenis produk memberikan keuntungan sebesar Rp 40 juta untuk kain sutera dan Rp 30 juta untuk kain wol. Buatlah model matematisnya!

Langkah-langkah:

1)      Tentukan variabel

X1=kain sutera

X2=kain wol

2)      Fungsi tujuan

Zmax= 40X1 + 30X2

3)      Fungsi kendala / batasan

1. 2X1 + 3X2 ≤ 60 (benang sutera)

2. 2X2 ≤ 30 (benang wol)

3. 2X1 + X2 ≤ 40 (tenaga kerja)

4)      Membuat grafik

1.      2X1 + 3X2=60

X1=0, X2 =60/3 = 20

X2=0, X1= 60/2 = 30

2.      2X2 ≤ 30

X2=15

3.      2X1 + X2 ≤ 40

X1=0, X2 = 40

X2=0, X1= 40/2 = 20

2.      Perusahaan makanan ROYAL merencanakan untuk membuat dua jenis makanan yaitu Royal Bee dan Royal Jelly. Kedua jenis makanan tersebut mengandung vitamin dan protein. Royal Bee paling sedikit diproduksi 2 unit dan Royal Jelly paling sedikit diproduksi 1 unit. Tabel berikut menunjukkan jumlah vitamin dan protein dalam setiap jenis makanan:

Langkah – langkah:

1.      Tentukan variabel

X1 = Royal Bee

X2 = Royal Jelly

2.      Fungsi tujuan

Zmin = 100X1 + 80X2

3.      Fungsi kendala

1)      2X1 + X2 ≥ 8 (vitamin)

2)      2X1 + 3X2 ≥ 12 (protein)

3)      X1 ≥ 2

4)      X2 ≥1

4.      Membuat grafik

1)      2X1 + X2 = 8

X1 = 0, X2 = 8

X2 = 0, X1 = 4

2)      2X1 + 3X2 = 12

X1 = 0, X2 = 4

X2 = 0, X1 = 6

3)      X1 = 2

4)      X2 = 1

Read More

Aplikasi Riset Operasional dan Tantangannya

Aplikasi Riset Operasional

Aplikasi riset operasional tentunya dibutuhkan dalam pengambilan keputusan. Dalam permasalahan yang kompleks pengambilan keputusan tidak lagi ditunjang hanya oleh intuisi pimpinan (management) melainkan didukung oleh hasil analisis dari kumpulan data yang ada. Pembuatan keputusan merupakan bagian kunci kegiatan eksekutif, manajer, karyawan, setiap manusia dalam kehidupannya.

Model keputusan merupakan alat yang menggambarkan permasalahan keputusan sedemikian rupa sehingga memungkinkan identifikasi dan evaluasi sistematik semua alternatif keputusan yang tersedia. Salah satu teknik yang digunakan untuk menganalisis alternatif keputusan adalah Riset Operasional. Riset Operasional merupakan metode pengoptimalan proses pengambilan keputusan yang dibatasi ketersediaan sumber daya. Penggunaan riset operasional sangat luas, pendekatannya menggunakan metode ilmiah. Proses pengoptimalan mulai dengan pengamatan yang mendalam dan formulasi masalah lalu diikuti dengan pembentukan model ilmiah (khususnya model matematik) yang menggambarkan inti sistem nyata. Model yang dibentuk harus mencukupi sebagai representasi tepat sifat-sifat penting situasi, sehingga kesimpulan yang ditarik dari model valid untuk permasalahan nyata. Kontribusi riset operasional berasal dari :

1.         Penstrukturan situasi dunia nyata ke model matematik, menggambarkan elemen penting sehingga penyelesaian yang relevan ke tujuan pengambil keputusan diperoleh, termasuk mencari permasalahan dalam konteks keseluruhan sistem.

2.         Mengeksplor struktur setiap penyelesaian dan mengembangkan prosedur sistematis untuk mendapatkannya.

3.         Mengembangkan suatu penyelesaian, termasuk teori matematik jika perlu, yang menghasilkan nilai optimal ukuran sistem yang diinginkan (atau mungkin membandingkan alternatif tindakan dengan mengevaluasi ukuran yang diinginkan).

Dilihat dari data yang digunakan untuk memfasilitasi, pengambilan keputusan dapat dibedakan menjadi keputusan pasti, berisiko dan tidak pasti. Keputusan pasti didukung oleh data-data pasti. Diantara keputusan pasti dan tidak pasti ada keputusan beresiko. Pengambilan keputusan berisiko didukung oleh data yang tidak pasti, tetapi ketidakpastian itu dapat dinyatakan dalam bentuk peluang.

Optimasi adalah proses pencarian solusi yang terbaik; tidak selalu keuntungan paling tinggi yang bisa dicapai jika tujuan pengoptimalan adalah memaksimumkan keuntungan; atau tidak selalu biaya paling kecil yang bisa ditekan jika tujuan pengoptimalan adalah meminimumkan biaya. Tiga elemen permasalahan optimasi yang harus diidentifikasi, yaitu tujuan, alternatif keputusan dan sumber daya yang membatasi. Tujuan bisa berbentuk maksimisasi atau minimisasi. Bentuk maksimisasi digunakan jika tujuan pengoptimalan berhubungan dengan keuntungan, penerimaan dan sejenisnya. Sedangkan bentuk minimisasi akan dipilih jika tujuan pengoptimalan berhubungan dengan biaya, waktu, jarak dan sejenisnya.

Alternatif keputusan yang tersedia tentunya alternatif yang menggunakan sumber daya terbatas yang dimiliki pengambil keputusan, merupakan aktifitas atau kegiatan yang dilakukan untuk mencapai tujuan. Sumber daya merupakan pengorbanan yang harus dilakukan untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Sumber daya tersebut adalah :

1.    Ketersediaannya terbatas.

2.    Keterbatasan sumber daya inilah yang mengakibatkan dibutuhkannya

                        proses optimasi.

3.    Sumber daya bisa dalam bentuk bahan baku, fasilitas produksi, jam kerja

            manusia (tenaga kerja), modal, pangsa pasar, peraturan pemerintah, dan

            lain-lain.

Contoh-contoh permasalahan ataupun kasus yang merupakan lingkup riset operasional adalah :

1.      Persoalan Biaya Pemasaran Berbagai Produk

2.       Perencanaan Produksi

3.      Persoalan atau Masalah Pencampuran

4.      Persoalan Transportasi

5.       Persoalan Antrian dan Inventori

6.      Persoalan Net Work Planning atau PERT

Teknik-teknik yang telah dikembangkan dalam aplikasi riset operasional diantaranya adalah sebagai berikut :

1.     Linear Programming

2.    Dynamic Programming

3.    Teori Antrian

4.     Teori Inventori, Teori Permainan (Game Theory), Simulasi

5.    Net work planning.

Tantangan Aplikasi Riset Operasional

Bagian terpenting dari Riset Operasional adalah bagaimana menerjemahkan permasalahan sehari-hari ke dalam model matematis. Faktor-faktor yang mempengaruhi pemodelan harus disederhanakan dan apabila ada data yang kurang, kekurangan tersebut dapat diasumsikan atau diisi dengan pendekatan yang bersifat rasional. Dalam Riset Operasional diperlukan ketajaman berpikir dan logika.  Untuk mendapatkan solusi yang optimal dan memudahkan kita mendapatkan hasil, kita dapat menggunakan komputer. Software yang dapat digunakan antara lain: LINDO (Linear, Interactive and Discrete Optimizer) dan POM For Windows.

Penyelesaian permasalahan keputusan pertama sekali dilakukan dengan membentuk model. Pada aplikasi riset operasional umumnya, tujuan dan sumber daya yang membatasi dapat ditunjukkan secara kuantitatif atau matematik sebagai fungsi variabel keputusan digunakan model matematik. Tidak semua permasalahan optimasi dapat dimodelkan menggunakan model matematik. Meskipun dapat dimodelkan secara matematik, tidak jarang juga model matematik yang diformulasikan terlalu kompleks untuk diselesaikan menggunakan metode solusi yang ada. Pendekatan lain yang digunakan untuk mengatasi permasalahan ini adalah menggunakan model simulasi. Model simulasi tidak menunjukkan secara eksplisit hubungan input dan output. Secara biaya model simulasi cukup mahal. Jika dilihat dari bentuk data yang digunakan, model dapat dibedakan menjadi model deterministik dan model probabilistik atau stokastik. Model deterministik dibangun menggunakan data yang sifatnya pasti sedangkan model probabilistik dibangun menggunakan data yang sifatnya tidak pasti.

Organisasi bisnis dan publik di negara maju menggunakan riset operasional sebagai basis mencapai tujuan secara optimum dengan orientasi efisiensi tinggi. Itulah yang membuat mereka sangat kompetitif dan solid sehingga dapat tumbuh pesat dengan rentabilitas yang optimum. Pertumbuhan dalam skala mikro tersebut menunjang pertumbuhan skala mikro. Akan tetapi, di Indonesia, Riset Operasional dijauhi dan dihindari sehingga organisasi bisnis dan publik sangat tidak efisien. Akibatnya, tidak kompetitif dan rapuh oleh terpaan dan serangan. Buktinya, selama 60 tahun lebih merdeka, BUMN selalu dimerger dengan dalih agar efisien, padahal intinya memang tidak efisien dan rapuh. Agar operations research tidak sekadar jadi pajangan di etalase akademik maka semua jajaran manajemen harus menyukai dan melaksanakan secara praktis, sehingga organisasi kompetitif dan solid.

Masa depan riset operasional sebagaimana yang digambarkan ahli dalam bidang riset operasional Lee W Schruben, seorang professor Industrial Engineering & operation Research pada UC Berkeley, mengkaji beberapa gambaran menganai operation research saat ini dan masa akan datang. Diuraikannya bahwa masalah yang terjadi pada dunia operation research adalah bagaimana meramalkan sebuah model operation research. Penggambaran operation research ini dimulai dengan mencoba model yang akan terjadi dimasa akan datang dan ini adalah tantangan praktis yang terbesar. Bagaimana mendapatkan model dengan asumsi statis serta melakukan pengembangan prediksi model dimasa yang yang akan datang yang dapat merespon perubahan yang terjadi adalah masalah yang belum terselesaikan saat ini. Saat ini, para praktisi hanya mengumpulkan data serta membangun sebuah model berdasarkan asumsi saat ini dan cenderung mengabaikan apa yang akan terjadi dimasa akan datang. Sehingga, model yang dibuat hanya menjelaskan apa yang terjadi di masa lampau. Kebanyakan model mengasumsikan bahwa input data terpisah dan terdistribusi dengan sendirinya padahal ini tidak benar. Hal yang sebenarnya terjadi adalah input data tidak terpisah serta memerlukan proses distribusi yang akan dijalankan oleh para pengguna. Pendekatan terbaik bagi operation research modeling adalah melakukan integrasi antara peramalan dan analisis risiko. Kita harus mengintegrasikan sebuah model dengan informasi pasar yang dinamis serta proses peramalan. Model operation research harus berdasarkan kompleksitas yang dinamis serta berdasarkan optimalisasi. Terdapat banyak sekali teori operation research yang salah dalam masalah penamaan. Hal ini datang dari insight manajerial pada beberapa riset mengenai operation research. Pada praktiknya operation research telah membuat efek yang besar bagi dunia bisnis. SAP atau Oracle’s ERP solutions telah menyelesaikan permasalahan bagi operation research. Namun, sayangnya banyak software ini tidak cocok bagi dunia akademis. Pada dunia akademis, dibutuhkan banyak sekali kolaborasi antar software tersebut dan tidak bisa berdiri sendiri. SAP atau Oracle’s ERP solutions telah menyelesaikan permasalahan bagi operation research. Namun, sayangnya banyak software ini tidak cocok bagi dunia akademis. Pada dunia akademis, dibutuhkan banyak sekali kolaborasi antar software tersebut dan tidak bisa berdiri sendiri.
[source]

Read More

Penerapan dari Riset Operasional

Sejalan dengan pekembangan dunia industri dan didukung dengan kemajuan dibidang komputer, Riset Operasi semakin diterapkan di berbagai bidang untuk menangani masalah yang cukup kompleks. Berikut ini adalah contoh-contoh penggunaan Riset Operasi dibeberapa bidang:

Akuntansi dan Keuangan:

1. Penentuan jumlah kelayakan kredit
2. Alokasi modal investasi dari berbagai alternatif
3. Peningkatan efektivitas akuntansi biaya
4. Penugasan tim audit secara efektif

 Pemasaran :

1. Penentuan kombinasi produk terbaik berdasarkan permintaan pasar
2. Alokasi iklan diberbagai media
3. Penugasan tenaga penjual kewilayah pemasaran secra efektif
4. Penempatan lokasi gudang untuk meminimumkan biaya distribusi
5. Evaluasi kekuatan pasar dari strategi pemasaran pesaing

 Operasi Produksi :

1. Penentuan bahan baku yang paling ekonomis untuk kebutuhan pelanggan
2. Meminimumkan persediaan atau inventori
3. Penyeimbangan jalur perakitan dengan berbagai jenis operasi
4. Peningkatan kualitas operasi manufaktur

Read More

Aplikasi dan Model Riset Operasi

1. APLIKASI DALAM RISET OPERASI

Dalam permasalahan dari berbagai bidang yang telah dianalisis oleh perkembangan riset operasi dewasa ini, banyak sektor-sektor aplikasi yang mengalami kemajuan yang pesat didukung teknologi dalam sumber informasi menurut Siang (2009:3) antara lain:

a)    Keuangan

Analisis cash flow, investasi, Aturan pembelian bahan dengan harga bervariasi, penentuan kuantitas dan waktu pembelian, strategi ekplorasi dan eksploitasi bahan mentah, kebijakan pergantian barang.

b)    Distribusi

Lokasi dan ukuran gedung, pusat distribusi, mikro distribusi, kebijakan distribusi, logistik  dan sistem distribusi.

c)    Perencanaan

Jumlah, ukuran, lokasi, dll. Beserta dengan interaksi didalamnya.

d)    Industri

Perencanaan industri, stabilisasi produksi karyawan, training, dll.

e)    Manajemen kontruksi

Kebijakan maintenance, jumlah karyawan maintenance, pengaturan proyek, alokasi sumber karya.

f)     Marketing

Pemilihan produk, timing, perlakuan terhadap kompetitor, penentuan jumlah salesman, strategi periklanan.

g)    Personel

Pemilihan personil, gabungan, antara umur dan keterampilan, kebijakan penerimaan karyawan, pembagian karyawan.

Aplikasi riset operasi memiliki dampak yang kuat dalam studi masalah sosial dan pekerjaan umum. Orang lebih sadar tentang bagaimana riset operasi dapat membantu aktivitas pengambilan keputusan sehari-hari. Aplikasi dalam kesehatan masyarakat, perencanaan kota, dan sistem pendidikan kini sudah ditemukan.

2. MODEL KEPUTUSAN RISET OPERASI

Permasalahan keputusan senantiasa dihadapi oleh setiap manusia. Ada banyak yang diambil secara matang. Hal itu harus dipertimbangkan dari berbagai kendala yang ada. Keputusan yang diambil dapat bersifat strategis, administratif, atau operasional.

Riset operasi mencari keputusan/hasil terbaik pada penyelesaian suatu masalah yang memenuhi beberapa kondisi yang ditentukan prosesnya berhubungan dengan model. Model keputusan antara lain berhubungan dengan variabel-variabel yang mempengaruhi sistemnya.

((SISTEM SEBENARNYA) è ASUMSI/PENYEDERHANAAN SISTEM )è MODEL

Kompleksnya sistem yang dipelajari akan membuat penyelesaian sulit, untuk itu perlu mereduksi “dimensi” sehingga menjadi model (tiruan sistem). biasanya diantara sekian banyak faktor/variabel yang mempengaruhi sistem hanya ada beberapa saja yang penting dan memberikan efek nyata terhadap sistem. Untuk itu dilakukan penyederhanaan sistem, faktor-faktor yang kurang penting dibuang /diasumsikan.

3. MODEL-MODEL RISET OPERASI

Pembagian dalam model riset operasi menurut Siang (2009:5) dibagi menjadi 3 bagian utama yaitu:

a)        Teknik Pemrograman Matematika

Teknik pemograman matematika berguna untuk mencari harga optimum fungsi beberapa variabel yang memenuhi sekumpulan kendala. Beberapa model diantaranya nelibatkan penggunaan kalkulus dan metode numerik dalam penyelesaiannya.

Model-model yang termasuk dalam teknik ini, antara lain metode kalkulus, programa linear, programa tak linear, programa gemometri, pemrograman kuadratis, program dinamis, program bilangan bulat, metode jaringan CPM dan PERT, teori permainan, pemrograman terpisah, pemrograman sasaran ganda, dll.

b)        Teknik Pemrosesan Stokastik

Teknik pemrosesan statistik dapat dipakai untuk menganalisa masalah yang dinyatakan oleh variabel random, yang diketahui distribusi probabilitasnya. Model yang termasuk dalam teknik ini antara lain: proses markov, teori antrian, simulasi, teori probabilitas, dll.

c)         Metode Statistik

Metode statistik berguna untuk menganalisa data eksperimental dan membuat model empiris untuk mendapatkan representasi yang paling tepat/akurat tentang suatu sistem fisis. Karena pemakaiannya sangat luas, kemudian statistik menjadi cabang ilmu tersendiri.

Model yang termasuk dalam Riset operasi ini adalah Analisis Regresi, Analisis Cluster, Pengenalan Pola (Pattern Recognition), rancangan percobaan, Analisis Diskriminan, dll.

4. PEMBUATAN MODEL RISET OPERASI

Dalam riset operasi, pembuatan model melibatkan 3 komponen penting menurut Siang (2009:6) yaitu:

a)        Variabel keputusan, yaitu faktor-faktor yang mempengaruhi nilai tujuan.

b)        Tujuan, yaitu suatu fungsi/persamaan yang menghubungkan variabel dan membentuk kesatuan tentang apa yang ingin dicapai. Dalam riset operasi kita mengoptimalkan harga fungsi tujuan. Artinya kita mencari nilai variabel-variabel yang akan meminimalkan atau memaksimumkan fungsi tujuan.

c)         Kendala, yaitu sekumpulan persamaan atau pertidaksamaan yang membatasi harga suatu variabel. Harga variabel yang meng-optimalkan fungsi tujuan harus memenuhi semua kendala yang ditetapkan

[source]

Read More

Langkah dan Tahapan Riset Operasional

LANGKAH-LANGKAH RISET OPERASI

1. Identifikasi masalah

Identifikasi masalah terdiri dari :
Penentuan dan perumusan tujuan yang jelas dari persoalan dalam sistem model yang dihadapi. Identifikasi perubah yang dipakai sebagai kriteria untuk pengambilan keputusan yang dapat dikendalikan maupun yang tidak dapat dikendalikan. Kumpulkan data tentang kendala-kendala yang menjadi syarat ikatan terhadap perubah-perubah dalam fungsi tujuan sistem model yang dipelajari.

2. Penyusunan model
Penyusunan model terdiri dari :
Memilih model yang cocok dan sesuai dengan permasalahannya. Merumuskan segala macam faktor yang terkait di dalam model yang bersangkutan secara simbolik ke dalam rumusan model matematika. Menentukan perubah-perubah beserta kaitan-kaitannya satu sama lainnya. Tetapkan fungsi tujuan beserta kendala-kendalanya dengan nilai-nilai dan parameter yang jelas.

3. Analisa model
Analisa model terdiri dari tiga hal penting, yaitu :
· Melakukan analisis terhadap model yang telah disusun dan dipilih.
· Memilih hasil-hasil analisis yang terbaik (optimal).
· Melakukan uji kepekaan dan anlisis postoptimal terhadap hasil-hasil terhadap analisis model.

4. Pengesahan model
Analisis pengesahan model menyangkut penilaian terhadap model tersebut dengan cara mencocokannya dengan keadaan dan data yang nyata, juga dalam rangka menguji dan mengesahkan asumsi-asumsi yang membentuk model tersebut secara struktural (yaitu perubahnya, hubungan-hubungan fungsionalnya, dan lain-lain).

5. Implementasi hasil
Hasil-hasil yang diperoleh berupa nilai-nilai yang akan dipakai dalam kriteria pengambilan keputusan merupakan hasil-hasil analisis yang kiranya dapat dipakai dalam perumusan keputusan yang kiranya dapat dipakai dalam perumusan strategi-strategi, target-target, langkah-langkah kebijakan guna disajikan kepada pengambilan keputusan dalam bentuk alternatif-alternatif pilihan.

TAHAPAN – TAHAPAN DALAM RISET OPERASI

Tahapan-tahapan dalam penerapan RO untuk memecahkan persoalan adalah sebagai berikut:

(1) Merumuskan/menganalisis persoalan sehingga jelas tujuan apa yang akan dicapai.

(2) Pembentukan model matematika untuk mencerminkan persoalan yang akan dipecahkan. Biasanya model dinyatakan dalam bentuk persamaan yang menggambarkan hubungan antara input dan output serta tujuan yang akan dicapai dalam bentuk fungsi objektif.

(3) Mencari pemecahan dari model yang telah dibuat dalam tahap sebelumnya, misalnya dengan menggunakan metode simpleks.

(4) Menguji model dan hasil pemecahan dari penggunaan model. Sering juga disebut melakukan validasi. Harus ada mekanisme untuk mengontrol pemecahan, misalnya dengan menggunakan kriteria tertentu.

(5) Implementasi hasil pemecahan.

Secara singkat dapat dikatakan bahwa RO berkenaan dengan pembuatan keputusan yang optimal dan pembuatan model matematika tentang suatu sistem yang deterministis dan probabilistis sifatnya yang berasal dari kehidupan nyata.

Kontribusi dari pendekatan RO yang sifatnya pendekatan sistem terletak pada ciri-cirinya yang antara lain :

(1) Menstrukturkan keadaan kehidupan nyata kedalam model matematika; mengabstraksi elemen-elemen pokoknya sedemikian rupa sehingga suatu pemecahan yang relevan dengan tujuan yang akan dicapai oleh pembuat keputusan bisa dicari.

(2) Mencari struktur dari pemecahan yang demikian itu dan mengembangkan prosedur yang sistematis untuk memperolehnya.

(3) Mengembangkan suatu pemecahan, termasuk teori matematika kalau dirasakan perlu, yang menghasilkan nilai optimal dari suatu sistem.

[source]

Read More