Model riset operasi
Model Riset Operasional (OR), juga dikenal sebagai Model Sains Manajemen dan Model Sains Keputusan, adalah metode matematis dan analitis yang digunakan untuk menjawab pertanyaan kompleks dan membuat keputusan berdasarkan informasi di banyak bidang, termasuk bisnis, teknik, perawatan kesehatan, logistik, dan keuangan.
Dengan merumuskan masalah dunia nyata sebagai persamaan atau algoritma matematika, model OR memungkinkan pengambil keputusan menemukan solusi terbaik dalam batasan tertentu, mengoptimalkan proses, sumber daya, dan hasil.
Tujuan utama model OR adalah memaksimalkan keuntungan, meminimalkan biaya, meningkatkan efisiensi, dan memaksimalkan kinerja secara keseluruhan. Situasi pengambilan keputusan yang melibatkan banyak variabel, ketidakpastian, dan kendala perlu dipertimbangkan secara bersamaan dengan menggunakan model-model ini. Ada beberapa jenis model OR, masing-masing cocok untuk jenis masalah yang berbeda. Berikut adalah beberapa jenis model OR yang paling umum:
Model pemrograman linier (LP)
Linear Programming (LP) adalah salah satu model OR yang paling banyak digunakan dan menonjol. Persamaan linier mewakili hubungan antara variabel keputusan dan tujuan/batasan ketika fungsi tujuan dan batasan semuanya linier.
Keuntungan, biaya, utilitas, atau metrik relevan lainnya biasanya diwakili oleh fungsi linier, dan tujuan LP adalah memaksimalkan atau meminimalkannya. Batasan membatasi kemungkinan nilai variabel-variabel ini, yang mencerminkan keterbatasan sumber daya dan kapasitas di dunia nyata, sedangkan variabel keputusan mewakili kuantitas yang harus ditentukan.
Berbagai bidang memanfaatkan LP, termasuk perencanaan produksi, optimalisasi rantai pasokan, optimalisasi portofolio, alokasi sumber daya, dan perencanaan transportasi. Pada tahun 1947, George Dantzig mengembangkan Metode Simplex, sebuah algoritma populer untuk memecahkan masalah program linier.
Model pemrograman integer (IP)
Konsep integer programming merupakan perpanjangan dari linear programming yang menangani permasalahan dimana variabel keputusannya harus bernilai integer, yaitu penyelesaiannya harus berupa bilangan bulat, bukan pecahan.
Jika suatu keputusan melibatkan pilihan-pilihan yang terpisah, seperti memilih lokasi fasilitas, menugaskan pekerja, atau menentukan jumlah unit yang akan diproduksi, model IP sangat berguna. Di antara aplikasinya adalah pemilihan proyek, penjadwalan tenaga kerja, dan perutean.
Karena permasalahan IP mempunyai variabel tersendiri, penyelesaiannya lebih menantang dan intensif komputasi dibandingkan penyelesaian permasalahan LP. Algoritma seperti Branch and Bound dan Cut Plane sering digunakan untuk mencari solusi optimal atau mendekati optimal.
Model pemrograman non-linear
Konsep pemrograman nonlinier mengacu pada permasalahan yang fungsi tujuan atau batasannya bersifat nonlinier. Berbeda dengan hubungan linier, permasalahan ini melibatkan persamaan nonlinier yang mungkin tidak mudah diselesaikan secara analitis.
Ada banyak aplikasi untuk model pemrograman non-linier, termasuk desain teknik, optimalisasi portofolio, perencanaan keuangan, dan pengelolaan sumber daya. Metode berulang seperti Gradient Descent atau metode Newton sering digunakan untuk menyelesaikan masalah pemrograman non-linier, di mana perkiraan yang berurutan menghasilkan solusi optimal.
Model jaringan
Model jaringan adalah jenis model OR yang berfokus pada permasalahan yang melibatkan elemen atau jaringan yang saling berhubungan. Model-model ini banyak digunakan dalam industri transportasi, penjadwalan proyek, logistik rantai pasokan, dan aplikasi lainnya.
Berikut ini adalah model jaringan yang umum:
A. Masalah jalur terpendek:
Masalah jalur terpendek bertujuan untuk menemukan jalur terpendek antara dua node dalam suatu jaringan, dengan mempertimbangkan jarak, biaya, atau waktu transit.
B. Masalah pemotongan aliran maks-min:
Ini adalah masalah yang menentukan aliran maksimum yang dapat dikirim melalui jaringan dari node sumber ke node sink sambil meminimalkan pemotongan (kapasitas minimum edge untuk memutuskan sumber dan sink).
C. Metode jalur kritis (CPM):
Metode CPM digunakan untuk menentukan jalur kritis, yaitu urutan tugas yang harus diselesaikan agar tidak terjadi penundaan proyek.
Dimungkinkan untuk mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya, perutean, dan penjadwalan dalam sistem yang kompleks dengan menggunakan model jaringan.
Model antrian:
Model antrian menganalisis garis atau antrian di berbagai sistem, termasuk pusat layanan pelanggan, fasilitas manufaktur, dan fasilitas kesehatan. Dengan menggunakan model ini, tingkat layanan dapat dioptimalkan, waktu tunggu diminimalkan, dan sumber daya dialokasikan dengan lebih efisien.
Ketika organisasi memahami dinamika sistem antrian, mereka dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional. Model antrian mempertimbangkan faktor-faktor seperti tingkat kedatangan, tarif layanan, dan jumlah server.
Model simulasi:
Model simulasi adalah kelompok model OR lain yang digunakan untuk mereproduksi proses dunia nyata melalui model berbasis komputer. Simulasi memungkinkan pengambil keputusan untuk melihat bagaimana sistem berperilaku dalam keadaan yang berbeda.
Dalam desain produk, analisis risiko, perencanaan keuangan, dan optimalisasi rantai pasokan, model simulasi sangat berguna ketika eksperimen di dunia nyata terlalu mahal, berisiko, atau memakan waktu.
Model proses keputusan markov (MDP):
Model MDP digunakan untuk pengambilan keputusan di lingkungan yang tidak pasti. Dalam situasi seperti ini, hasilnya bersifat probabilistik, dan pengambil keputusan bertujuan untuk memilih tindakan yang memaksimalkan imbalan jangka panjang atau meminimalkan biaya jangka panjang.
Aplikasi kecerdasan buatan dan pembelajaran penguatan menggunakan MDP untuk mengajari agen cara berinteraksi dengan lingkungan dan mengoptimalkan keputusan mereka.
Model heuristik:
Dalam model heuristik, solusi tidak dijamin optimal, namun baik dan efisien serta dapat diselesaikan dalam jangka waktu yang wajar. Untuk permasalahan berskala besar dan kompleks, dimana pencarian solusi eksak tidak mungkin dilakukan secara komputasi, model ini sangat berguna.
Sebagai strategi praktis, heuristik membantu mempersempit ruang pencarian untuk menemukan solusi yang memuaskan dengan memandu pencarian. Meskipun heuristik tidak menjamin optimalitas, heuristik merupakan alat yang efektif untuk mengatasi permasalahan dunia nyata dan memberikan hasil praktis.
Model Riset Operasi (OR) telah menjadi alat yang sangat diperlukan untuk pengambilan keputusan modern. Dalam lingkungan yang kompleks dan dinamis, model OR membantu organisasi dalam mengoptimalkan sumber daya, meningkatkan efisiensi, dan membuat pilihan berdasarkan informasi dengan memanfaatkan teknik matematika dan analitis.
Selain pemrograman linier dan pemrograman bilangan bulat, pemrograman non-linier, model jaringan, model antrian, model simulasi, dan banyak lagi, setiap jenis model OR menawarkan wawasan unik ke dalam jenis masalah tertentu.
Dunia usaha, pemerintah, atau individu yang ingin menavigasi kompleksitas dunia saat ini akan menganggap model OR sebagai aset yang sangat berharga karena keserbagunaan dan kemampuan mereka dalam menangani ketidakpastian, pilihan-pilihan yang berbeda, dan saling ketergantungan yang kompleks. Model OR akan terus menjadi bagian integral dalam meningkatkan proses pengambilan keputusan dan memajukan kemajuan di berbagai bidang seiring dengan kemajuan teknologi dan peningkatan ketersediaan data.
Disadur dari: managementnote.com