BAB II LANDASAN TEORI
A. Riset Operasi
Riset operasi diartikan sebagai peralatan manajemen yang menyatukan ilmu pengetahuan, matematika dan logika dalam rangka memecahkan
masalah-masalah yang dihadapi sehari-hari sehingga akhirnya permasalahan tersebut dapat dipecahkan secara optimal Subagyo, dkk, 1993 : 4 .
Sebagai alat suatu pemecahan masalah riset operasi harus dipandang sebagai ilmu dan seni, aspek ilmu terletak pada penggunaan teknik-teknik dan
algoritma-algoritma matematika untuk memecahkan persoalan yang dihadapi, sedangkan sebagai seni ialah karena keberhasilannya dari solusi matematis ini
sangat bergantung pada kreativitas dan kemampuan seseorang sebagai penganalisa dalam pengambilan keputusan Dimyati dan Dimyati, 1999 : 3
Riset operasi merupakan suatu metode untuk memecahkan masalah optimal. Bahasan mengenai riset operasi ini mencakup dynamic programing,
analisis jaringan, rantai markov, program linier, teori permainan dan lain-lain. Menurut Dimyati dan Dimyati 1999:4, jika riset operasi akan digunakan
untuk memecahkan suatu permasalahan, maka dilakukan langkah-langkah sebagai berikut.
1. Memformulasikan persoalan, definisikan persoalan lengkap dengan spesifikasi tujuan dan bagian-bagian atau sistem yang bersangkutan.
9
2. Mengobservasi sistem, kumpulan data untuk mengestimasi besaran
parameter yang berpengaruh terhadap persoalan yang dihadapi, estimasi ini digunakan untuk membangun dan mengevaluasi model matematis dari
persoalan. 3.
Memformulasikan model matematis dari persoalan yang dihadapi, dalam hal ini model matematis dalam bentuk persamaan atau pertidaksamaan
linier. 4.
Mengevaluasi model dan penggunaannya untuk prediksi, untuk mengevaluasi apakah langkah pada no.3 telah menggambarkan keadaan
nyata secara akurat atau belum. 5.
Mengimplementasikan hasil studi, menerjemahkan hasil perhitungan dalam bahasa sehari-hari.
Untuk membangun model dalam riset operasi, perlu diperhatikan hal-hal sebagai berikut.
1. Jangan membangun model yang rumit jika dapat dibut model yang
sederhana. 2.
Jangan mengubah permasalahan agar cocok dengan tehnik atau metode yang digunakan.
3. Proses deduksi harus dilakukan dengan baik.
4. Proses validasi terhadap model harus dilakukan sebelum model tersebut
diimplementasikan.
5. Jangan memaksakan untuk menjawab suatu pertanyaan permasalahan
tertentu dari suatu model yang tidak dirancang untuk menjawab pertanyaan itu.
6. Suatu model mempunyai karakteristik tertentu, sehingga jangan terlalu
menjual model yang dikembangkan. Suatu model seringkali menghasilkan suatu kesimpulan yang sederhana dan menarik.
7. Suatu model yang dikembangkan memerlukan data yang baik.
B. Program Linier
Kategori