2.8.1. Crashing Dengan Model Linear Programming
Untuk jaringan yang besar maka diperlukan prosedur matematis untuk menentukan keputusan crashing optimal. Dalam hal ini pemograman linear dapat digunakan untuk
menyelesaikan masalah crashing jaringan. Hal pertama yang dikerjakan dalam menentukan keputusan crashing adalah menentukan variabel-variabel keputusan
sebagai berikut :
i
x = waktu terjadinya peristiwa
i
j
x
= waktu terjadinya peristiwa j
m
x = waktu terjadinya peristiwa paling akhir
m
ij
t
= waktu kegiatan j
i →
ij
tc
= waktu crashing maksimum kegiatan j
i →
ij
τ = kemungkinan maksimum pengurangan waktu untuk
aktivitas j
i → karena crashing maksimum
ij
C
= menyatakan biaya untuk aktivitas j
i → dalam waktu normal.
ij
Cc
= menyatakan biaya dengan aktivitas j
i → dengan
crashing maksimum
j i
S
→
= Slope biaya untuk kegiatan j
i →
Dimana
i
, j = node 1,2,3,...
j i
→ = nama kegiatan A,B,C,...
Oleh karena tujuan yang terutama adalah memperpendek atau mempersingkat waktu penyelesaian proyek dengan meminimalkan biaya crashing, maka fungsi tujuan
program linearnya adalah :
∑
m m
m
S Min
τ .................................................................................................2.6 Dimana
ij
S
= biaya crash untuk kegiatan j
i → berdasarkan waktu per unit.
Dan yang menjadi fungsi kendala adalah waktu maksimum untuk crashing.
Universitas Sumatera Utara
Untuk kendala yang menjelaskan struktur jaringan, dimulai dari event
i
dengan asumsi bahwa
=
i
x Untuk event berikutnya
i A
A j
x t
x +
− ≥
τ
j B
B k
x t
x +
− ≥
τ
. .
.
1 −
+ −
≥
m Z
Z m
x t
x τ
Selanjutnya dengan dengan menggunakan metode simpleks dapat diperoleh jawaban optimalnya.
Kendala untuk model ini mencakup penggambaran jaringan kerja dan pembatasan waktu crash aktivitas. Dari semua ini, kendala yang digunakan untuk
menggambarkan jaringan mungkin merupakan kendala yang paling sulit. Kendala kendala itu didasarkan pada persyaratan berikut ini :
1. waktu terjadinya peristiwa
i
i
x harus lebih besar daripada atau sama dengan waktu penyelesaian aktivitas untuk semua aktivitas yang menuju node atau
peristiwa itu. 2. waktu awal suatu aktivitas sama dengan waktu terjadinya node atau peristiwa
pendahulunya. 3. waktu untuk menyelesaikan satu waktu aktivitas adalah sama dengan waktu
normalnya dikurang panjang waktu yang dicrash.
Dengan menambah batasan bahwa ≥
m
x maka dapat dicari waktu crashing
optimal dengan menggunakan metode simpleks.
Sebagai contoh diambil sebuah jaringan kerja pembangunan sebuah ruko, dimana akan dicari waktu percepatan optimalnya dengan menggunakan metode
simpleks.
Universitas Sumatera Utara
Contoh 2
Tabel 2.3. Logika ketergantungan Pembangunan Ruko
Kode Nama Kegiatan
Waktu hari
Kegiatan yang mendahului
A Pembersihan
7 -
B Dinding
6 -
C Atap
8 A
D Lantai
5 B
E Cat + Keramik
7 C, D
Dengan estimasi biaya pembangunan ruko adalah sebagai berikut :
Tabel 2.4. Estimasi biaya
Kode Nama kegiatan
Waktu normal hari
Waktu crashing max
hari Biaya normal
Rp. .000 Crash
costhari Rp. .000
A Pembersihan
7 3
800 200
B Dinding
6 2
1200 300
C Atap
8 3
500 100
D Lantai
5 2
360 120
E Cat + keramik
7 3
600 150
Penyelesaian:
Berdasarkan Tabel Logika ketergantungan diatas maka dapat digambarkan jaringan kerjanya sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
1 C
D B
5 4
3 2
A
6 7
8
5 E
15 7
7 7
15 22
22
6 10
Gambar 2.5. Jaringan kerja pembangunan ruko
i Penentuan Jalur Kritis Perhitungan maju
-
1
ES = 0 -
2
ES = maks
A
D ES
+
1
= maks 0 + 7 = 7
-
3
ES = maks
B
D ES
+
1
= maks 0 + 8 = 8
-
4
ES = maks
D C
D ES
D ES
+ +
3 2
, = maks
5 6
, 8
7 +
+ = maks
11 ,
15 = 15
-
5
ES = maks
E
D ES
+
4
= maks 15 + 7 = 22
Perhitungan mundur -
22
5 5
= = ES
LF -
4
LF = min
E
D LF
−
5
= min 22 – 7 = 15
Universitas Sumatera Utara
-
3
LF = min
D
D LF
−
4
= min 15 – 5 = 10
-
2
LF = min
C
D LF
−
4
= min 15 – 8 = 7
-
1
LF = min
A B
D LF
D LF
− −
2 3
, = min
7 7
, 6
10 −
− = 0
Dengan menggunakan formulasi 2.2 yaitu :
ij i
j i
j
D LF
LF ES
ES =
− =
−
Maka yang menjadi jalur kritis pada jaringan kerja pembangunan ruko adalah : A – C – E
1 C
D B
5 4
3 2
A
6 7
8
5 E
15 7
7 7
15 22
22
6 10
Gambar. 2.6. Jalur kritis Pembangunan ruko
ii Penentuan Biaya Crashing Optimum dengan menggunakan pendekatan Program Linear.
Data dari tabel dan gambar yang dilengkapi dengan informasi waktu penyelesaian, dapat digunakan untuk memformulasikan model linear programming.
Jika
i
x adalah waktu yang yang dibutuhkan untuk menyelesaikan event -
i
, dan
j
τ adalah waktu percepatan yang dapat dilakukan pada aktivitas j , maka untuk proyek
pada contoh diatas dapat diformulasikan :
Universitas Sumatera Utara
Min Z = 200.000
A
τ + 300.000
B
τ + 100.000
C
τ + 120.000
D
τ + 150.000
E
τ Dengan kendala
time crash
dan time
normal selisih
kendala
E D
C B
A
≤ ≤
≤ ≤
≤
3 2
3 2
3
τ τ
τ τ
τ
13
6
≤ x
→ kendala batas waktu percepatan Untuk kendala yang menjelaskan struktur jaringan, dimulai dari event -1 dengan
asumsi bahwa
1
= x
Untuk event – 2 :
2
x ≥
A aktivitas
normal waktu
-
percepatan waktu
A
τ +
x A
aktivitas untuk
awal Waktu
1
=
2
x ≥ 7 -
A
τ + 0 atau
2
x +
A
τ -
1
x ≥ 7
Untuk event – 3 :
3
x 6
+ −
≥
B
τ atau
6
1 3
≥ −
+ x
x
B
τ Untuk event – 4, dibutuhkan dua kendala, yaitu jalur aktivitas C dan jalur aktivitas D :
4
x
2
8 x
C
+ −
≥ τ
atau 8
2 4
≥ −
+ x
x
C
τ
4
x
3
5 x
D
+ −
≥ τ
atau 5
3 4
≥ −
+ x
x
D
τ Untuk event – 5 :
5
x
4
7 x
E
+ −
≥ τ
atau 7
4 5
≥ −
+ x
x
E
τ
Dengan menambah batasan ,
, ,
,
5 4
3 2
1
≥ x
x x
x x
, maka dengan menggunakan metode simpleks waktu yang optimal untuk percepatan akan didapat.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.5. Tabel Simpleks pertama pendahuluan
A
τ
B
τ
C
τ
D
τ
E
τ
1
x
2
x
3
x
4
x
5
x
1
s
2
s
3
s
4
s
5
s
6
s
7
A
8
s
8
A
9
s
9
A
10
s
10
A
11
s
11
A
12
s
12
A
13
s
14
s
15
s
16
s
17
s
Sol .
basis
Cj 200
300 100
120 150
1
s
1 1
3
2
s
1 1
2
3
s
1 1
3
4
s
1 1
2
5
s
1 1
3
6
s
1 13
7
A
M 1
1
8
A
M 1
-1 1
-1 1
7
9
A
M 1
-1 1
-1 1
6
10
A
M 1
-1 1
-1 1
8
11
A
M 1
-1 1
-1 1
5
12
A
M 1
-1 1
-1 1
7
13
s
-1 1
14
s
-1 1
15
s
-1 1
16
s
-1 1
17
s
-1 1
Cj – Zj
200 300
100 120
150
M
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.6. Tabel Simpleks kedua
A
τ
B
τ
C
τ
D
τ
E
τ
1
x
2
x
3
x
4
x
5
x
1
s
2
s
3
s
4
s
5
s
6
s
7
A
8
s
8
A
9
s
9
A
10
s
10
A
11
s
11
A
12
s
12
A
13
s
14
s
15
s
16
s
17
s
basis
Cj 200
300 100
120 150
Sol. Ras.
1
s
1 1
3 M
2
s
1 1
2 M
3
s
1 1
3 M
4
s
1 1
2 M
5
s
1 1
3 M
6
s
1 1
13 M
7
A
M 1
1 M
8
A
M 1
-1 1
-1 1
7 M
9
A
M 1
-1 1
-1 1
6 M
10
A
M 1
-1 1
-1 1
8 8
11
A
M 1
-1 1
-1 1
5 5
12
A
M 1
-1 1
-1 1
7
13
s
-1 1
M
14
s
-1 1
M
15
s
-1 1
M
16
s
-1 1
17
s
-1 1
M
Cj – Zj 200
300 100
120 150
M -1
-1 -1
-1 -1
1 -1
-1 1
1 1
1 1
33 Masuk :
4
x
; keluar
11
A
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.7. Tabel Simpleks ketiga
A
τ
B
τ
C
τ
D
τ
E
τ
1
x
2
x
3
x
4
x
5
x
1
s
2
s
3
s
4
s
5
s
6
s
7
A
8
s
8
A
9
s
9
A
10
s
10
A
11
s
11
A
12
s
12
A
13
s
14
s
15
s
16
s
17
s
basis
Cj 200
300 100
120 150
Sol. Ras.
1
s
1 1
3 M
2
s
1 1
2 M
3
s
1 1
3 M
4
s
1 1
2 M
5
s
1 1
3 M
6
s
1 1
13 M
7
A
M 1
1 M
8
A
M 1
-1 1
-1 1
7 M
9
A
M 1
-1 1
-1 1
6 6
10
A
M
1 -1
-1
1
-1 1
3 3
4
x
1 -1
1 1
-1 5
5
12
A
M 1
1 -1
1 -1
1 -1
1 12
13
s
-1 -1
1 1
M
14
s
-1 1
M
15
s
-1 1
M
16
s
1 -1
-1 -1
1 1
5
17
s
-1 1
M
Cj – Zj 200
300 100
120 150
M -1
-1 -1
-1 1
-1 -1
1 1
1 1
1 28
Masuk :
3
x
; keluar
10
A
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.8. Tabel Simpleks keempat
A
τ
B
τ
C
τ
D
τ
E
τ
1
x
2
x
3
x
4
x
5
x
1
s
2
s
3
s
4
s
5
s
6
s
7
A
8
s
8
A
9
s
9
A
10
s
10
A
11
s
11
A
12
s
12
A
13
s
14
s
15
s
16
s
17
s
basis
Cj 200
300 100
120 150
Sol Ras.
1
s
1 1
3 M
2
s
1 1
2 M
3
s
1 1
3 M
4
s
1 1
2 M
5
s
1 1
3 M
6
s
1 1
13 M
7
A
M 1
1 M
8
A
M 1
-1 1
-1 1
7 7
9
A
M 1
-1 1
-1 1
-1 1
1 -1
-1 -1
3 3
3
x
1 -1
-1 1
-1 1
1 1
3 3
4
x
1 -1
1 -1
1 8
5
12
A
M 1
1 -1
1 -1
1 -1
1 15
13
s
-1 1
M
14
s
-1 1
M
15
s
1 -1
-1 -1
1 1
-1 1
3 M
16
s
1 -1
-1 1
1 8
17
s
-1 1
M
Cj – Zj 200
300 100
120 150
M -1
-1 -1
-1 1
-1 -1
1 1
1 1
1 25
Masuk :
2
x
; keluar
9
A
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.9 . Tabel Simpleks kelima
A
τ
B
τ
C
τ
D
τ
E
τ
1
x
2
x
3
x
4
x
5
x
1
s
2
s
3
s
4
s
5
s
6
s
7
A
8
s
8
A
9
s
9
A
10
s
10
A
11
s
11
A
12
s
12
A
13
s
14
s
15
s
16
s
17
s
basis
Cj 200
300 100
120 150
Sol. Ras.
1
s
1 1
3 M
2
s
1 1
2 M
3
s
1 1
3 M
4
s
1 1
2 M
5
s
1 1
3 M
6
s
1 1
13 13
7
A
M 1
1 M
8
A
M 1
-1 1
-1 -1
1 1
-1 -1
1 1
-1 4
M
2
x
1 -1
1 -1
1 -1
1 1
-1 -1
1 3
M
3
x
1 -1
1 -1
1 6
M
4
x
1 1
-1 1
-1 1
-1 1
11 M
12
A
M 1
1 1
-1 1
-1 1
-1 1
-1 1
18 18
13
s
-1 1
M
14
s
1 -1
1 -1
-1 1
1 -1
-1 1
1 3
M
15
s
1 -1
-1 1
1 6
M
16
s
1 1
-1 -1
1 -1
1 1
11 M
17
s
-1 1
M
Cj – Zj 200
300 100
120 150
M
-1 -1
-1
-1
1 1
1 1
1 22
Masuk :
5
x
; keluar
6
s
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.10. Tabel Simpleks keenam
A
τ
B
τ
C
τ
D
τ
E
τ
1
x
2
x
3
x
4
x
5
x
1
s
2
s
3
s
4
s
5
s
6
s
7
A
8
s
8
A
9
s
9
A
10
s
10
A
11
s
11
A
12
s
12
A
13
s
14
s
15
s
16
s
17
s
basis
Cj 200
300 100
120 150
Sol. Ras.
1
s
1 1
3 M
2
s
1 1
2 M
3
s
1 1
3 3
4
s
1 1
2 M
5
s
1 1
3 M
5
x
1 1
13 M
7
A
M 1
1 M
8
A
M 1
-1 1
-1 -1
1 1
-1 -1
1 1
-1 4
4
2
x
1 -1
1 -1
1 -1
1 1
-1 -1
1 3
M
3
x
1 -1
1 -1
1 6
M
4
x
1 1
-1 1
-1 1
-1 1
11 M
12
A
M 1
1 1
-1 -1
-1 1
-1 1
-1 1
5 M
13
s
-1 1
M
14
s
1 -1
1 -1
-1 1
1 -1
-1 1
1 3
M
15
s
1 -1
-1 1
1 6
M
16
s
1 1
-1 -1
1 -1
1 1
11 M
17
s
1 1
13 M
Cj – Zj 200
300 100
120 150
M -1
-1 -1
1 1
1 1
1 1
9 Masuk :
C
τ
; keluar
3
s
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.11. Tabel Simpleks ketujuh
A
τ
B
τ
C
τ
D
τ
E
τ
1
x
2
x
3
x
4
x
5
x
1
s
2
s
3
s
4
s
5
s
6
s
7
A
8
s
8
A
9
s
9
A
10
s
10
A
11
s
11
A
12
s
12
A
13
s
14
s
15
s
16
s
17
s
basis
Cj 200
300 100
120 150
Sol. Ras.
1
s
1 1
3 M
2
s
1 1
2 M
C
τ
100 1
1 3
M
4
s
1 1
2 M
5
s
1
1
3 3
5
x
1 1
13 M
7
A
M 1
1 M
8
A
M 1
-1 -1
-1 -1
1 1
-1 -1
1 1
-1 1
4
2
x
1 1
-1 1
1 -1
1 1
-1 -1
1 6
M
3
x
1 -1
1 -1
1 6
M
4
x
1 1
-1 1
-1 1
-1 1
11 M
12
A
M 1
1 1
-1 -1
-1 1
-1 1
-1 1
5 5
13
s
-1 1
M
14
s
1 1
-1 1
-1 1
1 -1
-1 1
1 6
M
15
s
1 -1
-1 1
1 6
M
16
s
1 1
-1 -1
1 -1
1 1
11 M
17
s
1 1
13 M
Cj – Zj 200
300 120
150 -100
300
M
-1
-1
1 1
1 1
1 1
1 6
Masuk :
E
τ
; keluar
5
s
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.12 . Tabel Simpleks kedelapan
A
τ
B
τ
C
τ
D
τ
E
τ
1
x
2
x
3
x
4
x
5
x
1
s
2
s
3
s
4
s
5
s
6
s
7
A
8
s
8
A
9
s
9
A
10
s
10
A
11
s
11
A
12
s
12
A
13
s
14
s
15
s
16
s
17
s
basis
Cj 200
300 100
120 150
Sol. Ras.
1
s
1 1
3 3
2
s
1 1
2 M
C
τ
100 1
1 3
M
4
s
1 1
2 M
E
τ
150 1
1 3
M
5
x
1 1
13 M
7
A
M 1
1 M
8
A
M 1
-1 -1
-1 -1
1 1
-1 -1
1 1
-1 1
1
2
x
1 1
-1 1
1 -1
1 1
-1 -1
1 6
M
3
x
1 -1
1 -1
1 6
M
4
x
1 1
-1 1
-1 1
-1 1
11 M
12
A
M 1
1 -1
-1 -1
-1 1
-1 1
-1 1
2 M
13
s
-1 1
M
14
s
1 1
-1 1
-1 1
1 -1
-1 1
1 6
M
15
s
1 -1
-1 1
1 6
M
16
s
1 1
-1 -1
1 -1
1 1
11 M
17
s
1 1
13 M
Cj – Zj 200
300 120
-100 -150
750
M -1
1 1
1 1
1 1
1 1
3 Masuk :
A
τ
; keluar
8
A
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.13. Tabel Simpleks kesembilan
A
τ
B
τ
C
τ
D
τ
E
τ
1
x
2
x
3
x
4
x
5
x
1
s
2
s
3
s
4
s
5
s
6
s
7
A
8
s
8
A
9
s
9
A
10
s
10
A
11
s
11
A
12
s
12
A
13
s
14
s
15
s
16
s
17
s
basis
Cj 200
300 100
120 150
Sol. Ras.
1
s
1 1
-1 -1
1 1
-1 -1
1 2
2
2
s
1 1
2 M
C
τ
100 1
1 3
M
4
s
1 1
2 2
E
τ
150 1
1 3
M
5
x
1 1
13 M
7
A
M 1
1 M
A
τ
200 1
-1 -1
-1 -1
1 1
-1 -1
1 1
-1 1
1
2
x
1 1
-1 1
1 -1
1 1
-1 -1
1 6
6
3
x
1 -1
1 -1
1 6
M
4
x
1 1
-1 1
-1 1
-1 1
11 11
12
A
M 1
1 -1
-1 -1
-1 1
-1 1
-1 1
2 2
13
s
-1 1
M
14
s
1 1
-1 1
-1 1
1 -1
-1 1
1 6
6
15
s
1 -1
-1 1
1 6
M
16
s
1 1
-1 -1
1 -1
1 1
11 11
17
s
1 1
13 M
Cj – Zj 500
320 100
-150 200
-200 -200
200 200
-200 -200
200 950
M -1
-1 1
1 1
1 1
1 1
1 2
Masuk :
D
τ
; keluar
1
s
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.14 . Final tabel
A
τ
B
τ
C
τ
D
τ
E
τ
1
x
2
x
3
x
4
x
5
x
1
s
2
s
3
s
4
s
5
s
6
s
7
A
8
s
8
A
9
s
9
A
10
s
10
A
11
s
11
A
12
s
12
A
13
s
14
s
15
s
16
s
17
s
basis
Cj 200
300 100
120 150
Sol.
D
τ
120 1
1 1
1 1
-1 -1
1 1
-1 -1
1 2
2
s
1 1
2
C
τ
100 1
1 3
4
s
-1 -1
-1 1
-1 1
1 -1
-1 1
1 -1
E
τ
150 1
1 3
5
x
1 1
13
7
A
M 1
1
A
τ
200 1
1 3
2
x
-1 1
-1 -1
1 4
3
x
1 -1
1 -1
1 6
4
x
-1 1
-1 -1
-1 1
-1 1
9
12
A
M -1
-1 -1
-1 -1
-1 1
-1 1
-1 1
13
s
-1 1
14
s
-1 -1
-1 1
1 4
15
s
1 -1
-1 1
1 6
16
s
-1 -1
-1 -1
1 -1
1 1
9
17
s
1 1
13
Cj – Zj 180
-320 -220
-150 -120
120 120
-120 -120
120 120
-120 1590
M 1
1 1
1 1
1 1
1 1
Universitas Sumatera Utara
Dengan penggunaan metode simpleks diatas maka didapat : •
3 =
A
τ •
=
B
τ •
3 =
C
τ •
2 =
D
τ •
3 =
E
τ Min Z = Rp. 1.590.000
Maka penambahan biaya untuk percepatan peroyek adalah sebesar Rp. 1.590.000,- dengan waktu pengerjaan proyek setelah dipercepat adalah selama 16 hari.
Universitas Sumatera Utara
BAB 3
PEMBAHASAN
3.1. Bentuk Permasalahan