Pendekatan Pemrograman Linier untuk Menyelesaikan Masalah Farm Planning

Authors

  • Ramya rachmawati
  • Siska Yosmar

DOI:

https://doi.org/10.20956/jmsk.v15i1.4422

Keywords:

Pemrograman Linier, Optimisasi, Perencanaan pertanian, Peternakan sapi

Abstract

Pemrograman Linier merupakan pendekatan yang efektif untuk menyelesaikan masalah optimasi pengalokasian sumber daya yang terbatas. Dari berbagai literatur, dapat diketahui bahwa pendekatan ini telah sukses diterapkan di berbagai bidang, termasuk bidang pertanian dan peternakan. Penelitian ini mengembangkan sebuah model Pemrograman Linier tentang bagaimana seorang manajer yang bergerak di bidang pertanian/peternakan dapat mengelola lahan dan komoditas ternak sapi yang tersedia sehingga menghasilkan keuntungan yang maksimum selama periode waktu perencanaan. Simulasi model dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python 2.7 dan PuLP modeller.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Hillier, FS & Lieberman GJ (2005). Introduction to Operations Research. The McGraw-Hill Companies, Inc.

Sudono, A., R. F. Rosdiana, & B. S. Setiawan. (2003). Beternak Sapi Perah Secara Intensif. Agromedia Pustaka, Jakarta

Williams, H. P. (2013). Model Building in Mathematical Programming. John Wiley & Sons.

Downloads

Published

2018-07-04

How to Cite

rachmawati, R., & Yosmar, S. (2018). Pendekatan Pemrograman Linier untuk Menyelesaikan Masalah Farm Planning. Jurnal Matematika, Statistika Dan Komputasi, 15(1), 42-49. https://doi.org/10.20956/jmsk.v15i1.4422

Issue

Vol. 15 No. 1 (2018): July 2018

Section

Research Articles

License

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi is an Open Access journal, all articles are distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, allowing third parties to copy and redistribute the material in any medium or format, transform, and build upon the material, provided the original work is properly cited and states its license.  This license allows authors and readers to use all articles, data sets, graphics and appendices in data mining applications, search engines, web sites, blogs and other platforms by providing appropriate reference.

Most read articles by the same author(s)