I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Optimasi adalah salah satu cabang ilmu matematika
terapan yang
mempelajari masalah
untuk meminimumkan
atau memaksimumkan fungsi real dari variabel real
dengan kendala-kendala pada setiap variabel. Optimasi digunakan hampir di setiap aspek
kehidupan, termasuk dalam ilmu pengetahuan, ekonomi, teknik, manajemen dan industri.
Salah satu bagian dari optimasi adalah optimasi linear, yang mempelajari masalah
untuk meminimumkan atau memaksimumkan fungsi linear dengan kendala yang dinyatakan
dalam
persamaan linear
danatau pertaksamaan linear. Optimasi Linear OL
muncul sebagai sebuah model matematika setelah Perang Dunia II.
Pada tahun 1947 Danzig mengusulkan metode simpleks untuk memecahkan masalah
“pemrograman linear“. Daerah fisibel dari OL adalah suatu polihedron. Untuk memperoleh
solusi optimalnya, metode simpleks bergerak dari verteks ke verteks dari suatu polihedron
Silalahi 2011.
Pada tahun 1972 Klee dan Minty menyatakan
bahwa metode
simpleks memerlukan
iterasi untuk
menyelesaikan suatu masalah OL dengan 2n pertaksamaan Silalahi 2011.
Pada tahun 1978 Khachiyan mengusulkan metode elipsoid. Metode ini merupakan
algoritma polinomial pertama untuk masalah OL, tetapi di dalam praktek laju konvergensi
dari metode
elipsoid agak
lambat dibandingkan
dengan metode
simpleks Silalahi 2011.
Sebuah terobosan yang benar-benar efektif terjadi pada tahun 1984 ketika Karmarkar
mengusulkan metode polynomial –time yang
berbeda, yang dikenal dengan metode proyektif Karmarkar untuk masalah OL.
Metode ini memiliki kompleksitas yang lebih baik dari metode elipsoid dan juga efisien
dalam
penerapannya. Metode
proyektif Karmarkar memacu revolusi dalam bidang
optimasi, dengan munculnya penelitian- penelitian
mengenai pengoptimuman
menggunakan metode interior. Tidak seperti metode simpleks yang bergerak dari verteks
ke verteks dalam mencari solusi optimalnya, metode interior bergerak di dalam interior dari
domain secara monoton menuju solusi optimal Silalahi 2011.
Secara umum metode interior dapat dikelompokkan menjadi tiga kategori, yaitu:
metode affine scaling, metode potential reduction barrier dan metode central
trajectory path-following Mitchell 1998.
Deza dkk, memberikan suatu contoh kasus terburuk pada saat itu untuk kasus
penyelesaian optimasi linear dengan metode interior. Kasus
mereka adalah dengan
menambahkan kendala-kendala redundant pada masalah Klee-Minty KM. Secara
teoritis diperlihatkan bahwa central path dan analytic
center dapat
berubah dengan
penambahan kendala redundant Deza et al. 2006.
Dalam karya ilmiah ini, akan dibahas tentang perubahan analytic center pada
masalah Klee-Minty
KM dengan
penambahan kendala redundant yang akan dianalisis
menggunakan metode interior
dengan pendekatan central trajectory path- following
dengan bantuan
software MATLAB R2008b.
1.2 Tujuan