1. Cakupan terbatas: Optimalisasi hanya menangani area tertentu dan seringkali tidak dapat memberikan solusi untuk masalah atau pertimbangan yang lebih luas.
2. Ketergantungan pada input data: Optimalisasi desain sangat bergantung pada keakuratan dan kualitas data input, jika data salah atau tidak lengkap, hasil optimisasi akan tidak akurat dan tidak lengkap.
3. Hemat biaya: Optimalisasi desain bisa jadi mahal dan memakan waktu. Biaya yang terkait dengan melakukan analisis yang optimal seringkali lebih besar daripada manfaat yang diperoleh melalui desain yang lebih baik.
4. Kompleksitas: Proses optimasi seringkali kompleks dan membutuhkan keahlian yang luas dalam pemodelan dan analisis matematis.
5. Potensi bias: Asumsi dan kendala yang digunakan untuk mengoptimalkan desain dapat menimbulkan potensi bias pada desain akhir, yang mengarah ke hasil yang tidak diinginkan.
6. Trade-off: Dalam banyak situasi, optimasi tidak dapat secara optimal menyelesaikan semua tujuan secara bersamaan, dan mungkin ada trade-off atau konflik antara tujuan yang berbeda.
7. Ketergantungan yang berlebihan pada komputer: Penggunaan algoritme berbasis komputer untuk pengoptimalan dapat mengakibatkan ketergantungan yang berlebihan dan berpotensi hilangnya keterampilan berpikir kritis.
8. Keterbatasan model: Optimasi bergantung pada penyederhanaan dan perkiraan skenario dunia nyata, yang mungkin tidak selalu mewakili kenyataan secara akurat.
Tanggal penerbitan: