DAYA, FEBRIAN TRI and GUNAWAN, RYAN ADHI PRATAMA (2024) PENERAPAN MODEL ESTIMASI KINERJA WAKTU PROYEK KONSTRUKSI BERBASIS MULTI LINEAR REGRESSION DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. S1 thesis, UNIVERSITAS KATOLIK SOEGIJAPRANATA.

Preview	Text 17.B1.0021_FEBRIAN TRI DAYA & 17.B1.0022_RYAN ADHI PRATAMA GUNAWAN_COVER.pdf Download (6MB) | Preview
	Text 17.B1.0021_FEBRIAN TRI DAYA & 17.B1.0022_RYAN ADHI PRATAMA GUNAWAN_BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB)
	Text 17.B1.0021_FEBRIAN TRI DAYA & 17.B1.0022_RYAN ADHI PRATAMA GUNAWAN_BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB)
	Text 17.B1.0021_FEBRIAN TRI DAYA & 17.B1.0022_RYAN ADHI PRATAMA GUNAWAN_BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB)
	Text 17.B1.0021_FEBRIAN TRI DAYA & 17.B1.0022_RYAN ADHI PRATAMA GUNAWAN_BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB)
	Text 17.B1.0021_FEBRIAN TRI DAYA & 17.B1.0022_RYAN ADHI PRATAMA GUNAWAN_BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB)
	Text 17.B1.0021_FEBRIAN TRI DAYA & 17.B1.0022_RYAN ADHI PRATAMA GUNAWAN_BAB VI.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB)
Preview	Text 17.B1.0021_FEBRIAN TRI DAYA & 17.B1.0022_RYAN ADHI PRATAMA GUNAWAN_DAFPUS.pdf Download (6MB) | Preview
	Text 17.B1.0021_FEBRIAN TRI DAYA & 17.B1.0022_RYAN ADHI PRATAMA GUNAWAN_LAMP.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB)

Abstract

Keterlambatan yang terjadi pada proyek konstruksi memiliki dampak negatif terhadap mutu, waktu, dan biaya. Keterlambatan proyek dapat dihadapi dengan manajemen risiko efektif menggunakan alat analitik data berupa machine learning. Machine learning adalah sub bidang Artificial Intelligence prediksi dibuat berdasarkan pengalaman masa lalu yang digunakan pada setiap bidang pekerjaan, termasuk dalam bidang industri konstruksi. Dilakukannya penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penyebab keterlambatan proyek konstruksi dan besar nilai keterlambatan proyek. Survei dilakukan menggunakan metode penyebaran kuesioner kepada Manajer Konstruksi di Proyek Gedung Fakultas Kedokteran Universitas Katolik Soegijapranata BSB. Pengolahan data dan pembahasan menggunakan ANN Based Model yang merupakan hasil kombinasi rumus matematis Multi Linear Regression dan Artificial Neural Networks. Faktor-faktor keterlambatan proyek didapatkan ketersediaan material yang dibutuhkan proyek; ketersediaan tenaga kerja yang kompeten; tingkat pengaruh jumlah sub kontraktor yang terlibat pada ketepatan penyelesaian proyek; kesederhanaan bentuk pelaporan (berupa dokumen laporan biaya, progress, atau perubahan/klaim) terhadap ketepatan waktu penyelesaian proyek; dan tingkat ketepatan waktu mobilisasi sumber daya. Besar nilai keterlambatan Proyek Gedung Fakultas Kedokteran Universitas Katolik Soegijapranata BSB adalah 141,88070 atau mengalami keterlambatan sebesar 41,88070%. Kata Kunci : keterlambatan proyek, machine learning, ANN based model.

Actions (login required)

View Item