Skripsi
Analisis capaian fisik pekerjaan struktur menggunakan earned value management yang diintegrasikan dengan artificial neural network / Muhammad Farhan
Abstrak
Gedung Kuliah Bersama Universitas Negeri Malang (GKB UM) merupakan proyek konstruksi yang bertujuan sebagai pusat pelayanan akademik. Terdapat banyak tantangan dalam membangun proyek konstruksi mulai dari segi mutu waktu dan biaya. Waktu pengerjaan proyek merupakan salah satu faktor yang paling penting untuk dianalisa dan diestimasi dikarenakan keterlambatan pembangunan gedung dapat menyebabkan biaya proyek konstruksi membengkak. Penelitian bertujuan untuk mengevaluasi dan mengestimasi waktu penyelesaian pekerjaan struktur proyek GKB UM dengan mengintegrasikan Earned Value Management dan Artificial Neural Network (ANN). Berdasar hasil studi pendahuluan model ANN yang digunakan sebagai model prediksi pada penelitian ini memiliki parameter activation function maxout function jumlah layer 1 jumlah node 8 epoch 1000. Pekerjaan struktur yang dianalisa capaian fisiknya dibagi menjadi 7 kelompok yaitu capaian fisik kumulatif capaian fisik kelompok 1 bangunan 1 (K1B1) capaian fisik kelompok 1 bangunan 2 (K1B2) capaian fisik kelompok 2 bangunan 1 (K2B1) capaian fisik kelompok 2 bangunan 2 (K2B2) capaian fisik kelompok 3 bangunan 1 (K3B1) dan capaian fisik kelompok 3 bangunan 2 (K3B2). Kelompok 1 berisi uraian pekerjaan fondasi. Kelompok 2 berisi uraian pekerjaan struktur pada lantai 1 hingga lantai 9 dan lantai mezanin. Dan kelompok 3 berisi uraian pekerjaan struktur pada lantai mesin dan atap bangunan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa capaian fisik kumulatif pekerjaan struktur mengalami keterlambatan sebesar 24 minggu. Keterlambatan dialami pada pengerjaan struktur bangunan pada K2B1 dengan keterlambatan sebesar 21 minggu K2B2 dengan keterlambatan 25 minggu K3B1 dengan keterlambatan 14 minggu dan K3B2 dengan keterlambatan 20 minggu. Kendala utama yang dialami pada proses pengerjaan struktur bangunan GKB UM adalah keterlambatan loading test bored pile akibat cuaca kendala pada alat tower crane dan pompa kodok serta perubahan pada struktur bangunan atas berupa penggantian kuda-kuda bangunan yang diganti dengan dinding gawel. Model ANN yang dibangun memiliki performansi yang baik untuk mengestimasi capaian fisik proyek karena menunjukkan korelasi yang kuat antara capaian fisik aktual dan capaian fisik yang diprediksi dengan nilai Koefisien Determinasi (R2) di atas 98% dan nilai Root Mean Square Error (RMSE) di bawah 3%.