Sifat kendala Pemrograman Kerucut Order Dua Dengan Norma Infinit

Vol. 7, No. 2, Desember 2012

SIFAT KENDALA PEMROGRAMAN KERUCUT ORDER DUA
DENGAN NORMA ∞
Caturiyati1, Ch. Rini Indrati2, Lina Aryati2
Mahasiswa Pemrograman Studi S3 Matematika FMIPA UGM dan
dosen Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY
2
Dosen Jurusan Matematika FMIPA UGM

1

[email protected], [email protected], [email protected]
Abstrak
Masalah pemrograman kerucut order dua (Second Order Cone Programming/SOCP) dengan norma ∞
merupakan suatu masalah yang merupakan bentuk khusus dari masalah pemrograman kerucut order dua
dengan norma 2. Pada makalah ini dikembangkan pengertian kerucut order dua (Second Order
Cone/SOC) dengan norma ∞ dan sifat sifat kendala pemrograman kerucut order dua dengan Norma ∞
berdasarkan pada pengertian kerucut order dua dengan norma 2 dan pemrograman kerucut order dua
dengan norma 2. Paper ini ditulis dengan menguraikan pengertian kerucut order dua dengan norma 2 dan
pemrograman kerucut order dua dengan norma 2, dilanjutkan dengan mengembangkan pengertian kerucut

order dua dengan norma ∞ dan pemrograman kerucut order dua dengan norma ∞ besera sifat-sifat yang
dihasilkannya.
Kata kunci: Second Order Cone (SOC), Second Order Cone Programming

Tal and Nemirovski (2001) didefinisikan

PENDAHULUAN
Kerucut order dua (SOC) dalam Ben
= (

=

, …,

) ∈ℝ

dan pemrograman kerucut order dua (SOCP)
adalah masalah konik:
|






+ ⋯+

≥ 2,

,

(konveks) sebagai kasus khusus (Andersen

1998). Dalam beberapa tahun terakhir,

},

dengan kerucut




et. Al., 2002, Cao et.al., 2010, Lobo et. Al.,

meminimumkan
{

sebagai

masalah SOCP mendapat perhatian para
merupakan hasil kali

peneliti karena jangkauan aplikasinya yang

langsung (direct product) dari beberapa

luas

kerucut order dua:

Andersen et. Al., 2002). Masalah optimisasi
×


=

dan ≥


order

kerucut

× …×

menyatakan urutan konik, yaitu











∈ .

suatu

fungsi

linear

order

and

dua

Goldfarb,

2003,


secara teori dapat

diselesaikan secara efisien menggunakan
metode titik interior.
Dalam

Pada masalah pemrograman kerucut
dua,

(Alizadeh

perkembangan

penelitian

dibidang optimisasi terdapat pergeseran-

diminimumkan atas irisan himpunan afine


pergeseran

dan hasil kali langsung beberapa kerucut

mengajukan metode principal component

order

analysis

dua.

SOCP merupakan

masalah

konveks nonlinear dengan pemrograman
linear

dan


pemrograman

kuadratik

struktur.

(PCA)

Kwak

(2008)

berdasarkan

teknik

optimisasi yang dikerjakan dengan norma
.


Metode

tersebut

merupakan

9

Sifat Kendala Pemrograman Kerucut...... (Caturiyati dkk)

pengembangan dari PCA berdasarkan norma

penghalusan;

keempat,

menyelesaikan

. Metode PCA tersebut lebih sederhana


menggunakan suatu metode optimal order

dan mudah diimplementasikan. Sehingga

satu. Kegunaan pendekatan ini adalah

dirasakan

fleksibilitasnya.

perkembangan

optimisasi

akhir-akhir

penelitian

ini


mempunyai

Suatu

estimator

yang

dipandang efektif secara teori dan praktek

kecenderungan menggantikan norma

adalah pemilih Dantzig (Candes and Tao,

dengan norma

2005),

(Schmidt, 2005).

Sementara itu Kahl and Hartley

yang

ide

sederhananya

adalah

mendapatkan estimasi konsisten dari data

(2008) menyajikan kerangka kerja baru

observasi dan meminimumkan norma

untuk menyelesaikan struktur geometri dan

Pemilih Dantzig merupakan solusi masalah

masalah gerakan berdasar pada norma

pemrograman konveks sebagai berikut



∗(

komputasi estimasi global yang efisien,

kendala ‖

dalam arti solusinya invarian terhadap

kolom matriks

.

Kerangka

kerja

ini

menghasilkan

‖ ‖ ,

meminimumkan

daripada menggunakan fungsi cost norma

dengan

)‖



dengan

≤ ,

skalar dan diasumsikan
dinormalisasikan.

Berdasarkan

transformasi proyektif pada sistem koordinat

.

referensi

yang

dunia dan similaritas transformasi dalam

diuraikan tersebut dan terutama berdasarkan

bidang gambar, karena metrik jarak gambar

paper Lobo, et. al. (1998) yang menguraikan

dari kesalahan proyeksi ulangnya juga

masalah pemrograman kerucut order dua

invarian

yang

maka pada paper ini akan dibahas masalah

tidak

SOCP dengan mengubah fungsi kendala

memerlukan normalisasi koordinat gambar.

menjadi fungsi norma ∞ dengan domain ℝ .

terhadap

dimaksud.

Dengan

transformasi
kata

lain

Selain itu berbagai masalah struktur dan
gerakan,

seperti

triangulasi,

pembagian

PEMBAHASAN

ulang kamera dan estimasi homografi dapat

1.

dinyatakan ulang sebagai masalah optimisasi

Sebelum

quasi konveks yang dapat diselesaikan

kerucut order dua (SOCP), akan dibicarakan

menggunakan pemrograman kerucut order

terlebih dahulu mengenai kerucut order dua

dua (SOCP).

(SOC) sebagai berikut.

Becker et.al. (2011) membangun

Kerucut Order Dua

kerucut

berbagai masalah kerucut konveks dengan



berikut:

=



pertama,

parsial,

menentukan formulasi konik dari masalah;

pointed

kedua, menentukan dualnya; ketiga, aplikasi

berikut:

10

sebagai

pemrograman

Ben Tal dan Nemirovski mengatakan suatu

suatu kerangka kerja untuk menyelesaikan

pendekatan

membicarakan





∈ℝ

,

dengan

dan ≻ suatu urutan

adalah suatu
yang



kerucut

memenuhi

konveks

syarat-syarat

Vol. 7, No. 2, Desember 2012

1.

tak kosong dan tertutup terhadap
penjumlahan,

2.



,



himpunan konik,


3.



pointed,
=

.



′∈

+

= (

1. Ortan


3. Kerucut semidefinit positif,
kerucut dalam ruang

yaitu ruang

matriks

×

=

≥ 0, = 1, …, }

) |

, …,

2. Kerucut order dua

,

,

nonnegatif,

{ = (



, …,

di

ℝ terdapat tiga macam kerucut berikut:

, ≥0⟹

dan − ∈

=

Dengan urutan parsial pada himpunan

) ∈ℝ

dengan ≥

kerucut





.

urutan parsial pada himpunan

. Jika

adalah hasil kali langsung

dan

beberapa SOC, maka masalah pemrograman

memuat semua matriks semidefinit

konik tersebut disebut dengan masalah

positif

SOCP. Secara umum SOCP dimodelkan

berukuran

berukuran

.

×

sebagai berikut (Lobo et al),
2.

meminimumkan

Pemrograman Kerucut Order Dua

Diberikan

definisi

pemrograman

dengan kendala ‖

konik

berikut dari Ben Tal dan Nemirovski.
suatu kerucut di ℝ

Misalkan

kosong). Diberikan
berukuran

×

∈ ℝ , matriks kendala

, dan vektor ruas kanan

∈ ℝ , masalah optimisasi berikut disebut

dengan pemrograman konik,
meminimumkan
kendala



,

dengan



= 1,

‖ ≤

+

( = 1, …, )

(1)
dengan
parameter




,
+

∈ℝ

∈ℝ

variabel keputusan, dan
∈ℝ ,

‖≤

SOC berdimensi

dan

∈ ℝ(



∈ ℝ.

disebut

+

,



Kendala

kendala

. Berdasarkan definisi,

SOC standar berdimensi

didefinisikan

sebagai,
∈ℝ

= {( , ) |

Untuk

+

(konveks,

pointed, tertutup, dan dengan interior tak

,

= { | ∈ ℝ, 0 ≤ }, dan

, ∈ ℝ, ‖ ‖ ≤ }.

Gambar 1 berikut.

secara geometris dapat digambarkan seperti

.

0

t

Gambar 1. SOC

11

Sifat Kendala Pemrograman Kerucut...... (Caturiyati dkk)

Untuk

dan secara geometris digambarkan seperti

= 2,
= {( , ) | ∈ ℝ, ∈ ℝ, ‖ ‖ ≤ }

= {( , ) |
{( , ) |

Gambar 2 berikut.

∈ ℝ, ∈ ℝ, | | ≤ } =

∈ ℝ, ∈ ℝ, − ≤

≤ },

= −

=

Gambar 2. SOC

Untuk

= 3,

=

( , , ) ( , ) ∈ ℝ , ∈ ℝ,

+

, dan

{( , , ) |( , ) ∈ ℝ , ∈ ℝ, ‖( , ) ‖ ≤ }

secara

geometris

digambarkan


seperti

Gambar 3 berikut.

=

Gambar 3. SOC

Lemma 1. (Ben Tal dan Nemirovski, 2001)

kerucut

order

Himpunan titik-titik yang memenuhi kendala

pemetaan afine:

dua

satuan

terhadap

kerucut order dua adalah image invers dari


+

dan konveks, i=1,2,...,N.
Bukti:

Tanpa

diasumsikan
=

‖ ≤

+

mengurangi

keumuman,

= 1,

,

= 2=
,

=

, =

=


,



,



+

=

∈ ℝ, maka parameter masalah

SOCP berdimensi 2 adalah
= (

,

) .

12

Vol. 7, No. 2, Desember 2012

Kendala masalah SOCP berdimensi 2: ‖




⟺ (


+
+

+
+

+

+

+
+
+ ℎ





3.

≤ [ℎ

+

+



ℎ ]

≤ℎ

+ ℎ

) + (

+
+
+

‖ ≤

+

+
) ≤ℎ

+



.

+ ℎ



Kerucut Order Dua (SOC) pada

Untuk

SOCP dengan Norma ∞

{ | ∈ ℝ, 0 ≤ } =


(1) diubah menjadi fungsi kendala bernorma
∞, maka diperoleh masalah SOCP:
meminimumkan

+

‖ ≤

( = 1, …, )

(2)
dengan

∈ℝ

adalah variabel keputusan,
∈ℝ ,

dan parameter
,

∈ℝ

membahas

dan

masalah

∈ ℝ(

∈ ℝ.

SOCP



,



Sebelum
(2),

sebagai berikut:

∈ℝ

Namun

dengan

, ∈ ℝ, ‖ ‖

pengubahan



≤ }.
tersebut

berikut:

Sementara itu untuk ( , , ) ∈



≤ }

{( , , ) |( , ) ∈ ℝ , ∈ ℝ, | | + | | ≤ } ≠

.

Contoh
example

=

berlaku

suatu

counter

menunjukkan

adanya

Merupakan

1.

yang

perbedaan antara SOC norma 2 dengan SOC
norma ∞ mulai
Ambil

= ,



= 3 sebagai berikut.
= , = 1, , , ∈ ℝ. Akan



Untuk ( , , ) ∈

(3)

= 3,

=

(norma 2) dengan SOC norma ∞ sebagai
+

.

{( , , ) |( , ) ∈ ℝ , ∈ ℝ, ‖( , ) ‖

ditunjukkan

≤ ⟺

= 2,

=

terdapat perbedaan antara SOC standar

+

.

perlu

didefinisikan pengertian SOC norma ∞
= {( , ) |

≤ }=

∈ ℝ, ∈ ℝ, | | ≤ } =

Untuk

+

= { | ∈ ℝ, ‖0‖

∈ ℝ, ∈ ℝ, ‖ ‖ ≤ }

= {( , ) |

= {( , ) |

,

dengan kendala ‖

= 1,

+

Untuk

norma pada fungsi kendala masalah SOCP



+

+

Diberikan masalah SOCP (1). Apabila



+

+

, berlaku

< 1.

=

+

.

=

> 1.

13

Sifat Kendala Pemrograman Kerucut...... (Caturiyati dkk)



(4)
Dari (3) dan (4) terbukti





.

Berikut ini adalah hasil yang diperoleh yang

=

{( , , ) |( , ) ∈ ℝ , ∈ ℝ, ‖( , ) ‖

≤ }

dinyatakan dalam Lemma 2 dan Lemma 3.

=

Lemma 2. Jika

,

,

norma ‖. ‖





{( , , ) |( , ) ∈ ℝ , ∈ ℝ, | | + | | ≤ } ≠

dan

,

adalah SOC
,

norma ‖. ‖ , maka berlaku
, tetapi

Bukti:





.



Jelas

sedangkan untuk





adalah SOC


=


dan

=

,



=

=

.



Terbukti


=



,

, tetapi

=





.

,

menurut definisinya

Secara geometris perbedaan antara
terlihat seperti Gambat 4 berikut:



dan





Gambar 4. SOC

Lemma 3. Diberikan
+

, , ∈ ℝ berlaku

≤ ⇎| |+ | |≤ .



(ii)

‖ ≤

+

Bukti:

Tanpa

diperoleh berupa hubungan kendala SOCP

,

=

keumuman

= 1,

,

berlaku hubungan sebagai berikut:
(i)

14



+
+

‖ ≤


+




=

∈ ℝ, maka parameter masalah

=

hubungannya dengan pemetaan afine.

kendala SOCP (2) terhadap pemetaan afine

= 2=

SOCP berdimensi 2 adalah

standar dengan kendala SOCP norma ∞ dan
Lemma 4. Untuk kendala SOCP (1) dan

.



mengurangi

diasumsikan
Berikut ini akan ditunjukkan hasil yang





+

Bukti: (dengan counter example) pada
Contoh 1.

+

(i)

,

=

(

,


,


, =
) .

=

Diperoleh


⟺|

‖ ≤

+

+

+

|≤ℎ

+
+

|+ |

+ ℎ

+

+

Vol. 7, No. 2, Desember 2012



+
+
+ ℎ





+
+
+

(ii) Didapatkan


‖ ≤

+


(

+ ℎ







Kompetensi Dasar Matematika



SMP/MTs

Bransford, J. dan B.S. Stein. (1993). The
IDEAL Problem Solver: A Guide
) + (

+

+

+

+
+
+ ℎ



+



in education. In G. Phye &

.




,



.

b.

=

order

dua



norma

sebagai

, tetapi





berikut


.

SOCP

(1)

menjadi



.

Dengan adanya perbedaan tersebut
maka

classroom

learning

pada

masalah

Cognitive
(pp.49-82).

Orlando, FL: Academic Press.

SOCP

Traditional

Methods:

Thousand

Student

Mechanics

Test

Introductory

Six-

Survey

Of

Data

For

Physics

Courses.

American Journal of Physics, 66
(1), 64-67.

tidak

ekuivalen dengan pemetaan afine di
c.

=

Akibat adanya perbedaan tersebut maka
kendala

(Eds.),

v.s

order dua norma 2 mulai pada kerucut


T.Andre

Hake, R. (1998). Interactive Engagement

mempunyai perbedaan dengan kerucut

,

Thinking,

Grabe, M. (1986). Attentional processes

KESIMPULAN

3

Improving

ed). New York: W.H. Freeman.

+
+
+

dengan pemetaan afine di

dimensi

for

) ≤

Learning, and Creativity (2nd

+

sehingga kendala SOCP (1) tidak ekuivalen

Kerucut

Isi

dan Menengah. Jakarta.

Sementara telah diketahui

a.

dalam Standar

untuk Satuan Pendidikan Dasar

.

+

+







+



(2)

diperlukan sejumlah teori tambahan
agar teori-teori pada SOCP (1) berlaku
pada SOCP (2).

DAFTAR PUSTAKA

Badan Standar Nasional Pendidikan.
(2006). Standar Kompetensi dan

Henton, J., Baden. R.M. dan Kieren, D.,
(1979). Problem Solving in the
The

Classroom.

Family

Coordinator, 28 (1), 61-66.
Jonassen, D.H. (1997). Instructional
Design

Models

Structured

for

Well-

and

lll-structured

Problem-Solving

Learning

Outcomes.
Technology

Educational
Research

and

Development, 45 (1), 65-94.

15

Sifat Kendala Pemrograman Kerucut...... (Caturiyati dkk)

Sobel M.A & E.M. Maletsky. (2001).

W.

S.

Mengajar Matematika. Sebuah

Pengajaran.

Buku

Yogyakarta.

Sumber

Alat

Peraga,

Aktivitas dan Strategi. Jakarta:
Erlangga.
Sudjana, N. (2005).

Penilaian Hasil

Proses Belajar Mengajar. Jakarta:
PT. Remaja Rosdakarya.
Sukestiyarno, YL. (2012). Olah Data
Penelitian

berbantuan

SPSS.

Semarang: UNNES.
Thiagarajan, S., D. S. Semmel and M. I.
(1974). Instructional

Semmel.

Development

for

Teachers

of

Children.

A

Training
Exceptional

Source

Book.

Blomington: Indiana University.
Tisngati,

U.

(2012).

Karakter

“Membangun

Dalam Pembelajaran

Matematika Melalui Ketrampilan
Komunikasi”. Prosiding. seminar
nasional

matematika

pendidikan

dan

matematika.

10

November 2012. Yogyakarta :
Universitas Negeri Yogyakarta.
Widyantini, Th. (2008). Paket Fasilitasi
Pemberdayaan KKG dan MGMP
Matematika. Yogyakarta: Pusat
Pengembangan
Pemberdayaan

dan
Pendidik

dan

Tenaga Kependidikan (PPPPTK)
Matematika.

16

Winkel,

(2009).
Media

Psikologi
Abadi: