Pada artikel ini kita akan membahas apa itu Graphical Optimization. Sederhananya, Graphical optimization adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi dengan menggunakan Grafik. Optimasi adalah proses menemukan nilai maximal atau minimal dari suatu fungsi tujuan, sering kali berkaitan dengan biaya, keuntungan, efisiensi, atau kualitas. Masalah optimasi seringkali mempunyai sejumlah kendala atau kondisi yang harus dipenuhi oleh variabel yang dicari.

Langkah pertama:
Di sini kita akan menggunakan fungsi yang ada dalam pembahasan tentang Numerical Optimization. Fungsi rfun untuk membuat sebuah fungsi acak yang bergantung pada x. Fungsi ini dapat menghasilkan berbagai bentuk fungsi acak yang berbeda setiap kali kode dijalankan, namun akan selalu bergantung pada nilai x.

# Langkah 1
h <- rfun(~ x, seed=1234)

Langkah kedua:
Kita buat vektor x dengan deret angka dari -20 sampai 20 dengan jarak 0.1. Kemudian, kita menggunakan fungsi acak h untuk menghitung vektor y. Ini berarti kita sedang menghasilkan nilai y yang sesuai dengan fungsi acak di setiap titik x.

# Langkah 2
x <- seq(-20, 20, by = 0.1)
y <- h(x)

Langkah ketiga:
Pada langkah terakhir, kita menggunakan plot untuk menggambar grafik fungsi y terhadap x bertipe "l", sehingga menghasilkan grafik garis lurus.

# Langkah 3
plot(x, y, type = "l")