• Tidak ada hasil yang ditemukan

Optimisasi Persoalan Linear Integer Chance Constrained

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2019

Membagikan "Optimisasi Persoalan Linear Integer Chance Constrained"

Copied!
17
0
0

Teks penuh

(1)

OPTIMISASI PERSOALAN LINEAR

INTEGER CHANCE CONSTRAINED

DISERTASI

oleh

HOTMAN SIMBOLON NIM : 098110021

PROGRAM STUDI DOKTOR ILMU MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN

ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

(2)

OPTIMISASI PERSOALAN LINEAR INTEGER CHANCE CONSTRAINED

DISERTASI

Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Doktor

Dalam Program Studi Doktor Ilmu Matematika Pada Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara oleh

HOTMAN SIMBOLON NIM : 098110021

PROGRAM STUDI DOKTOR ILMU MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN

ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

(3)
(4)

Telah diuji pada

Tanggal: 16 Juli 2013

==================================================================

KOMISI PENGUJI DISERTASI

Ketua : Prof. Dr. Muhammad Zarlis Anggota :

1.Dr. M. D. H. Gamal, M. Sc

2.Prof. Dr. Herman Mawengkang

3.Prof. Dr. Opim Salim Sitompul

(5)

HALAMAN PERNYATAAN

Saya menyatakan dengan sebenar-benarnya bahwa segala pernyataan dalam disertasi saya yang berjudul:

Optimisasi Persoalan Linear Integer Chance Constrained

merupakan gagasan atau hasil penelitian disertasi saya sendiri dengan pembimbingan para Komisi Pembimbing, kecuali yang dengan jelas ditunjukkan rujukannya. Disertasi ini belum pernah diajukan untuk memperoleh gelar pada program sejenis di perguruan tinggi lainnya.

Semua data dan informasi yang digunakan telah dinyatakan secara jelas dan da-pat diperiksa kebenarannya.

Medan, Juni 2013

(6)

ABSTRACT

Stochastic program related with optimization of decision making on which

uncer-tainty exist in data problem from time to time. The type of this study is the random

optimization problem which is outcome from random data were not revealed in a

running time, and the decision itself does not have to anticipate the future outcome

(non anticipate). This gives a strong connection with real time optimization seen as

necessity for right and now optimal decision in an uncertain environment. As long as

the information of probabilistic is available, the right model for real time optimization

can be formulated as stochastic double step. The essence of this introduced is to replace

the deterministic model, where the coefficient and the uncertain parameter are random

with a wide spread assumption from decision variables. This dissertation examine one

of the stochastic program types where the problem is linked with decision making

where constraints are not conclusively met but there are a decision chance that melt the

constraint for some level of confidence. Thus the model issue is called as linear chance

constrained programming (LCCP) issue. This study requires that decision variables

take natural number (integer) (LCCIP). LCCP issue is hard to resolved because it

involves multi dimensional integration and non connectivity condition. This study

submit a modification of sample average approximation (SAA) approach. The main

idea of this approach is to change the LCCIP problem to be the deterministic issue. By

using SAA, an equivalent deterministic issue takes the form of mixed integer nonlinear

programming (MINLP). Further MINLP is solved by using the direct search method.

(7)

Computational examples are given. The results show that this approach is promising

to solve the LCCIP issue

Keywords: linear change constraint, integer, optimization

(8)

ABSTRAK

Program stokastik berhubungan dengan optimisasi pengambilan keputusan dengan

adanya ketidakpastian dalam data problema dari suatu waktu ke waktu berikutnya.

Tipe objek kajian adalah problema optimisasi acak dimana hasil (outcome) dari data

acak tidak terungkap pada waktu berjalan, dan keputusan yang akan dioptimalkan tidak

harus mengantisipasi hasil masa datang (non-antisipasi). Hal ini memberikan kaitan

erat dengan optimisasi real time yang terlihat sebagai kebutuhan untuk keputusan

optimal kini dan sekarang dalam suatu lingkungan data yang tak lengkap (atau tak

pasti). Asalkan informasi probabilistik tersedia, model oprasional yang sesuai untuk

optimisasi realtime dapat diformulasi sebagai program stokastik tahap-ganda.

Secara esensial model ini diajukan untuk menggantikan model deterministik, dimana

koefisien atau parameter yang tidak diketahui merupakan acak dengan pengandaian

sebaran peluang bebas dari peubah keputusan. Disertasi ini meneliti salah satu tipe

dari program stokastik yang persoalannya dikaitkan dengan pengambilan keputusan

dimana kendala tidak secara meyakinkan dapat terpenuhi, namun terdapat peluang

keputusan yang memenuhi kendala tersebut untuk beberapa tingkat keyakinan.

Model persoalan demikian ini disebut sebagai persoalan linear chance constrained

programming (LCCP). Penelitian ini mempersyaratkan bahwa peubah keputusan

mengambil bilangan cacah (integer) (LCCIP). Persoalan LCCP sulit terselesaikan

karena menyangkut integrasi multi-dimensi dan kondisi non-konveksitas. Penelitian

ini mengajukan modifikasi pendekatan sample average approximation (SAA). Ide

(9)

dasar utama dari pendekatan ini adalah mengubah persoalan LCCIP menjadi persoalan

deterministik. Dengan SAA bentuk persoalan deterministik ekivalen mengambil

bentuk model mixed integer nonlinear programming (MINLP). Selanjutnya MINLP

diselesaikan dengan menggunakan metode pencarian langsung. Contoh komputasi

diberikan. Hasil yang diperoleh memperlihatkan bahwa pendekatan demikian ini

cukup menjanjikan untuk menyelesaikan persoalan LCCIP.

Kata Kunci: Linear chance constraint, integer, optimisasi.

(10)

RIWAYAT HIDUP

Penulis, Hotman Simbolon dilahirkan di Rianiate tanggal 17 Nopember 1949 dari

ayah Mgr. Torang Simbolon dan ibu Sanna br. Situmorang. Penulis adalah putra ke

tujuh dari tujuh orang bersaudara, dan beristerikan Bunna br. Sipayung, S.Pd. Penulis

memiliki empat orang anak, yaitu Pirton Hotberesman Bintatar Simbolon, S.T; Holmes

Hotasiman Simbolon, S.T; Hotpascaman Simbolon, M.Psi, Psikolog dan

Hotmaster-man Togap Ben Simbolon, S.T.

Pada tahun 1972 penulis lulus sebagai sarjana muda Pendidikan Ilmu Pasti di FKIP

Universitas HKBP Nommensen. Pada tahun 1975 penulis lulus sarjana penuh

Pen-didikan Matematika swasta. Pada Tahun 1980 penulis lulus sebagai Sarjana Penuh

jurusan Matematika di IKIP Negeri Medan. Pada tahun 1988 penulis lulus sebagai

Ma-gister Sains bidang Statistika Terapan di Institut Pertanian Bogor. Tahun 2009 semester

genap penulis mulai mengikuti Program S3 Ilmu Matematika di Universitas Sumatera

Utara. Penulis sering mengikuti seminar, konferensi, simposiun atau konvensi tingkat

nasional, regional atau internasional sebagai peserta atau pemakalah.

Tahun 1970 penulis telah mengajar di SMA. Tahun 1972 penulis menjadi asis-ten dosen FKIP UHN dan tahun 1980 hingga sekarang menjadi dosen tetap di Prodi

Pendidikan Matematika FKIP UHN Pematangsiantar. Selama menjadi dosen di FKIP

penulis pernah menduduki jabatan struktural yaitu Ketua Jurusan dan Dekan. Selain itu

penulis pernah dikaryakan menjadi Kepala SMA Kampus FKIP UHN (2004-2009).

Buku yang pernah ditulis dan diterbitkan secara nasional adalah Statistika (2006,

ISBN 978-979-756-380-6), dan diterbitkan secara regional adalah Statistika

Matem-atika I (2006, ISBN 979-99031-0-6)

(11)

KATA PENGANTAR

Dengan mengucap syukur kepada Tuhan pada akhirnya disertasi ini dapat disusun

sedemikian rupa sehingga diharapkan dapat menjadi salah satu landasan dalam

pe-ngembangan ilmu matematika di bidang optimisasi yang diberi kendalachancedan

un-sur bilangan bulat. Disertasi ini memperkenalkan suatu metode untuk pemecahan ”Op-timisasi Persoalan Linear Integer Chance Constrained”. Penulis mengucapkan banyak

terimakasih kepada:

1. Prof. Dr. Syahril Pasaribu, DTM & H, CTM, Sp.A (K)., selaku Rektor

Universi-tas Sumatera Utara.

2. Dr. Sutarman, M. Sc., selaku Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Alam Universitas Suatera Utara.

3. Prof. Dr. Herman Mawengkang, selaku Ketua Progran Studi Doktor Ilmu Matematika, sekaligus sebagai co-promotor yang tidak bosan-bosannya memberi

bimbingan hingga tulisan ini terwujud. Disamping itu telah memberi dukungan

dan peluang seluas-luasnya dalam mengikuti berbagai seminar Nasional maupun

Internasional sehingga sangat mendukung dalam studi S3 dan isi tulisan ini.

4. Prof. Dr. Saib Suwilo, M. Sc., selaku sekretaris Prodi, dosen dan penguji yang

telah memberi ganjaran berupa bahan masukan dalam tulisan ini.

5. Prof. Dr. Muhammad Zarlis, selaku Ketua promotor yang selalu memberi

moti-vasi dan masukan hingga terwujudnya tulisan ini.

6. Dr. M. D. H. Gamal, M. Sc., selaku co-promotor yang memberi masukan dan

motivasi menarik terutama kesempatan waktu komunikasi yang baik langsung

atau tak langsung walaupun dari Perguruan Tinggi lain.

7. Prof. Dr. Opim Salim Sitompul, selaku dosen dan penguji yang bersedia

mem-berikan bantuan melalui pertanyaan dan kritik berharga yang menjadi masukan,

(12)

dan petunjuk atas permasalahan penting sehingga dapat meningkatkan

kehati-hatian dan motivasi menulis pengembangan dalam disertasi ini.

8. Prof. Dr. Tulus, dan Dr. Marwan Ramli, merupakan dua kawanan sejoli

seba-gai unsur pimpinan IndoMS yang sering secara bersama atau terpisah memberi

motivasi dan masukan sehingga meningkatkan semangat meneruskan tulisan.

9. Dr. Ir. Jongkers Tampubolon, M. Sc., selaku Rektor, dan Dr. Tagor Pangaribuan,

M.Pd, selaku Dekan FKIP, Universitas HKBP Nommensen yang berkenan

mem-beri izin mengikuti kuliah S3 di USU.

10. Dr. Darwin, M. M., selaku Ketua STIE Sultan Agung Pematangsiantar yang

memotivasi diri ”penulis pasti dapat menyelesaikan tulisan dan studi S3”

11. Ibu Misiani, S.Si., selaku KTU Prodi yang selalu memberi petunjuk

keleng-kapan dan peringatan waktu-waktu penting terutama urusan administrasi selama

mengikuti program S3.

12. Teman-teman seperkuliahan yang selalu saling memberi motivasi atas

keku-rangan dan kelebihan, terutama bapak Drs. Firmansyah, M. Si., yang memberi

dukungan moril maupun material yang sangat dirasakan sehari-hari.

13. Saudara Roland Sitorus, S. Pd., secara khusus sebagai teknisi, yang paling sering

membantu mengatasi permasalahan komputer selama penulisan disertasi ini.

14. Istri dan semua anak-anak saya yang memberi perhatian dan terutama dukungan

doa setiap hari, juga pencarian bahan melalui internet dan sebagainya.

15. Semua pihak yang terlibat dalam pewujudan tulisan ini,

dengan harapan dapat dimanfaatkan membantu para pengguna dalam bidang terkait.

Medan, Juni 2013

Penulis,

Hotman Simbolon

(13)

DAFTAR ISI

ABSTRACT i

ABSTRAK iii

RIWAYAT HIDUP v

KATA PENGANTAR vi

DAFTAR ISI viii

DAFTAR GAMBAR xi

DAFTAR TABEL xii

1 PENDAHULUAN 1

1. 1. Latar Belakang . . . 1

1. 2. Rumusan Masalah . . . 5

1. 3. Tujuan . . . 5

2 PROGRAM STOKASTIK 7 2. 1. Model Dasar Program Stokastik . . . 7

2. 1.1. Model Antisipatif . . . 7

2. 1.2. Model Adaptif . . . 8

2. 1.3. Model Recourse . . . 9

(14)

2. 2. Formulasi Deterministik Ekivalen . . . 10

2. 2.1. Proses Formulasi . . . 11

2. 3. Pohon Skenario . . . 13

3 BEBERAPA APLIKASI PERSOALAN CHANCE CONSTRAINED 30 3. 1. Chance Constrained Programming Untuk Analisis Pengelolaan Portofolio 30 3. 2. OptimisasiChance ConstrainedPengelolaan Air Asin . . . 33

3. 3. Event-Driven Probabilistic Constrained Programming(EDP-CP) . . . . 38

3. 4. Model Chance Constrained Programming untuk Resiko Berbasis Ekonomi dan Analisis Kebijakan Konservasi Tanah . . . 41

4 OPTIMISASI LINEAR CHANCE CONSTRAINED PROGRAMMING 51 4. 1. Program Linear Deterministic . . . 51

4. 1.1. Contoh Model Deterministik Pada Vehicle Routing Problem (VRP) . . . 53

4. 2. Program Stokastik danChance Constrained Programming . . . 57

4. 2.1. Sumber Stokastik dengan Dua Peubah Keputusan . . . 58

4. 2.2. Generalisasi Sumber Stokastik Dengan n Peubah . . . 62

4. 2.3. Koefisien Stokastik Dengan Dua Peubah Keputusan . . . 63

(15)

4. 2.9. Contoh Model Stokastik Pada Vehicle Routing Problem (VRP) . 84

4. 2.10. Program Integer . . . 88

4. 2.11. Aplikasi . . . 89

4. 3. Aproksimasi Rataan Sampel . . . 92

4. 3.1. Kesesuaian struktur persoalan optimasi untuk SAA . . . 94

4. 3.2. SAA sebagai pendekatan persoalanchance constrained . . . 97

4. 4. Pemecahan Sampel Aproksimasi . . . 101

4. 5. Algoritma . . . 103

5 PENGALAMAN KOMPUTASIONAL 107 5. 1. Pengenalan . . . 107

5. 2. Formulasi Persoalan Deterministik . . . 108

5. 3. Contoh numerik . . . 108

5. 4. Formulasi Persoalan dengan CCIP . . . 109

6 KESIMPULAN 111

DAFTAR PUSTAKA 113

(16)

DAFTAR GAMBAR

2.1 Pohon Skenario . . . 14

3.1 Teknik untuk persoalan model keputusan di bawah ketidakpastian (Tarim, dkk. 2009) . . . 39

3.2 Klasifikasi persoalanchance constrained(Arellano, 2006) . . . 48

4.1 Kendala Deterministik untukeb yang berbeda . . . 59

4.2 Ilustrasi solusi sesuai dengan sub-program . . . 61

4.3 Himpunan kendala deterministik untukae2yang berbeda . . . 63

4.4 Ilustrasi solusi sesuai dengan sub-program untuk peubah koefisien stokastik . . . 65

(17)

DAFTAR TABEL

2.1 Data pengolahan tanaman padi, jagung dan kacang . . . 16

2.2 Hasil optimal dari data tabel 2.1 . . . 17

2.3 Hasil optimal data tabel 2.1 dengan skenario cuaca berbeda . . . 19

2.4 Data pengolahan tanaman padi, jagung dan kacang dengan sebaran kontinu . . . 23

4.1 Himpunan layak deterministik untuk eb . . . 60

4.2 Himpunan layak deterministikae2 . . . 64

5.1 Hasil dari Persoalan Reliabilitas . . . 110

Referensi

Dokumen terkait

Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Doktor dalam Program Studi Doktor Ilmu Matematika pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas

untuk Memperoleh Gelar Magister Sains dalam Program Studi Magister Matematika pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas

untuk Memperoleh Gelar Magister Sains dalam Program Studi Magister Matematika pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas

Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Doktor dalam Program Studi Doktor Ilmu Matematika pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas

Tesis ini merupakan salah satu syarat untuk menyelesaikan studi pada Program Studi Magister Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) Universitas Sumatera

Secara esensial model ini diajukan untuk menggantikan model deterministik, dimana koefisien atau parameter yang tidak diketahui merupakan acak dengan pengandaian sebaran peluang

Untuk Memperoleh Gelar Magister Sains dalam Program Studi Magister Matematika pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas

Untuk Memperoleh Gelar Magister Sains dalam Program Studi Magister Matematika pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas