Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan penggunaan probabilistic costs estimating untuk mendapatkan range estimate komponen biaya konstruksi bangunan gedung. Pendekatan ini dilakukan karena besarnya pengaruh ketidakpastian terhadap komponen biaya yang didalam pelaksanaannya rentan terhadap risiko terjadinya under budget atau over budget. Model biaya digunakan untuk membantu menganalisis biaya proyek konstruksi, dengan menggunakan direct analytical technique, frequencies statistical analysis, analisis simulasi Monte Carlo, dan constrained optimization.Penelitian ini menghasilkan suatu bidding model dengan penekanan pada range estimating serta distribusi biaya untuk masing-masing komponen biaya. Diharapkan hasil penelitian dapat digunakan sebagai pedoman decision making dalam menentukan dan mengendalikan biaya konstruksi proyek bangunan gedung, alat checking untuk cost control, tendering process, penempatan contingency, dan bid price strategy.

---

The purpose of this study was to develop a new concept of probabilistic costs estimating to find a range estimate of costs component in building construction. This approach has been done because there are many uncertainties and inherent risk when we estimated costs component that it might be under budget or over budget. Direct analytical technique, frequencies statistical analysis, Monte Carlo simulation analysis, and constrained optimization were applied in this study.

This result shows a bidding model with each range estimate and cost distribution of costs component. Its hope that the results are used as a reference of decisions making process in planning and controlling construction cost, tendering process, contingency allocation, and bid prices strategy."

"Pada era globalisasi dan persaingan bebas ini, eksistensi kontraktor tergantung pada kemampuannya untuk mengendalikan waktu dan biaya proyek. Akan tetapi, karakteristik proyek konstruksi yang kompleks dan dinamik, serta diliputi oleh faktor risiko dan ketidakpastian, menyebabkan usaha kontraktor untuk mengendalikan waktu dan biaya proyek menjadi sulit. Oleh karena itu kontraktor harus meningkatkan kualitas perencanaan dan pengendaliannya, sehingga tujuan dan sasaran proyek dapat tercapai.Pada penelitian ini, dengan pendekatan simulasi Monte Carlo, didentifikasi probable range penyimpangan komponen biaya proyek, yaitu biaya material, biaya alat, biaya upah, biaya tenaga kerja, biaya subkontraktor, dan biaya overhead, sehingga dapat digunakan pada saat melakukan estimasi biaya. Selain itu, juga diidentifikasi probable range kinerja proyek yang kemudian dikembangkan menjadi suatu alat untuk pengendalian biaya proyek.Dengan peningkatan kualitas perencanaan dan pengendalian ini, diharapkan akan menghasilkan biaya proyek yang optimal, sehingga akan menghasilkan keuntungan (profit) yang maksimum bagi kontraktor."

"Telah kita ketahui bahwa masalah biaya pada proyek-proyek jasa konstruksi adalah merupakan masalah utama yang harus menjadi perhatian dan harus dikendalikan secara maksimal. Dalam tulisan ini penulis ingin meneliti lebih mendalam tentang sumber-sumber risiko penyimpangan biaya, dan difokuskan pada komponen biaya subkontraktor, yang merupakan komponen biaya terbesar dari seluruh biaya proyek, sehingga penyimpangan sedikit saja akan mempengaruhi kinerja proyek secara keseluruhan. Kemudian dengan pendekatan Monte Carlo diidentifikasikan sumber-sumber risiko yang signifikan yang dapat menimbulkan penyimpangan biaya pada komponen-komponen pekerjaan sub-Kontraktor, dan berdasarkan atas sumber-sumber risiko tersebut nantinya dapat digunakan untuk mempertajam estimasi biaya dan pengendalian di lapangan, yang pada akhirnya akan menghasilkan kinerja proyek yang optimal.

---

As all ready we know that the cost problem al the construction projects in the main problem that need more attention and must be controlled maximally. In this description the writer like to analyzing more detail about the cost leaks risk sources, and being focused to the sub contractor component cost, which is the biggest component cost from all project cost, in order there is a little leaks could influenced of vitality project mostly. Than with Monte Carlo purpose be identification significant risk sources that could make leaking cost to the sub contractor components job, and according that risk sources could be used to accurate cost estimation and at the field controlling, that in the end will get the optimal vitality project."

"Sebelum suatu proyek konstruksi dilaksanakan, perlu dilakukan suatu proses estimasi biaya. Estimasi biaya pada tahap awal ini dapat digunakan untuk memperkirakan besarnya profit atau keuntungan yang akan dihasilkan. Untuk itu diperlukan suatu range esrimate persentase elemen-elemen biaya proyek optimum yang dapat memberikan keuntungan pada pelaksannan proyek tersebut Pada penelitian ini, dilakukan suatu perencanaan biaya (cost planning) persentase atau bobot elemen-elemen biaya proyek pada bangunan industri yaitu pekerjaan tanah dan pondasi, struktur', finishing/arsitektural, mekanikal, dan elektrikal serta biaya langsung dan tak langsung yang optimum.Analisa dan simulasi hubungan antara kinerja biaya dan elemen biaya proyek dilakukan dengan bantuan software SPSS 11.0 dan sojiware Crystal Ball serta untuk melakukan optimasi elemen-elemen biaya proyek, digunakan software Lingo. Range estimare yang dihasilkan adalah, untuk elemen biaya pekerjaan tanah dan pondasi 11,84% - 12,67%, stmktur 51,67% - 52,51% finishing/arsitektural 17,74 %, mekanikal 7,9%, elektrikal 10,01 %. Sedangkan untuk penentuan mark-up yang dihasilkan dari penelitian ini adalah sebesar 7,5 15% - 11,332%. Dengan demikian, basil yang diperoleh diharapkan untuk dapat digunakan dalam proses estimasi sehingga didapat suatu keuntungan proyek yang paling maksimal.

---

Beibre a construction project is being held, it needs a cost estimation process. Cost estimation in this preliminary pime can be used for approximating the amount of proiit that the project could get. Therefore, it needs a percentage range estimate of the optimum project cost elements that will give proht to the project. In this research, a cost planning on the percentage or the weight of project cost elements in the industrial building is being done. Those cost elements are soil work and foundation, structure, finishing/architectural, mechanical, electrical, and the direct and indirect cost which are optimum.

The analysis and simulation on the relationship between cost performances and cost project cost elements is being done with the help ofthe SPSS 11.0 software and the Crystal Ball software, and for doing the optimization ofthe project cost elements, Lingo software is being used. The result of range estimate gained are, for soil work and foundation cost element is 11.84% - 12.67%, structure 51.67% - 52.51%, finishing/architectural 17.74%, and mechanical 7.9%, electrical 10.001%. Meanwhile, the determination of the mark-up from this research is as much as 7.515% - 11.332%. So that, the results that gained are being expected can be used in the estimation process, so the most maximum profit ofthe project could be got."

"Dalam penulisan ini akan diteliti sumber-sumber resiko yang potensial dapat menimbulkan penyimpangan biaya (cost overrun), yang difokuskan pada komponen biaya overhead. Kemudian dengan pendekatan simulasi Monte Carlo diidentifikasikan sumber-sumber risiko yang siginifikan dapat menimbulkan penyimpangan biaya pada komponen biaya overhead tersebut (biaya persiapan, biaya administrasi, biaya bank, dan biaya lain lain). Diharapkan nantinya dapat digunakan sebagai alat kendali pada proyek-proyek bangunan gedung, yang pada akhirnya akan menghasilkan kinerja biaya proyek yang optimal.

---

The purpose of this study was identify potential risk sources can make cost overrun, focus at the cost overhead component (preliminiary cost, administration cost, bank cost, and other cost) using Monte Carlo simulation. It is hope that she results ar used as a reference of decisions making process in planning and controlling construction cost at building construction project, at the end will make optimal project cost."

"Salah satu sumber potensial risiko pembengkakan biaya proyek konstruksi adalah risiko estimasi yaitu under-estimate atau mis-estimate. Risiko estimasi merupakan tipe risiko internal, memiliki tingkat kepentingan tinggi dan kontraktor sebagai responsible party. Setiap item pekerjaan memiliki karakteristik risiko estimasi biaya yang dapat dipresentasikan dengan distribusi probabilistik. Dengan teknik simulasi Monte Carlo dihasilkan distribusi probabilitas biaya aktual/rencana untuk setiap item pekerjaan pokok sehingga dapat ditentukan klasifikasi risiko berupa probable range error (batas atas dan bawah) terhadap estimasi dasar. Klasifikasi tersebut digunakan sebagai masukan Advance Estimating System (AES). AES merupakan metoda analisis estimasi biaya probabilistik berdasarkan tiga point estimasi dan mengikuti teorema central tendency. Hasil penelitian terhadap proyek-proyek bangunan gedung di DKI dan sekitarnya diperoleh hasil batas bawah dan batas atas pekerjaan struktur atas, finishing dalam, pondasi, dan elektrikal berturut-turut sebesar -10% dan +12%, -10% dan 17%, -7% dan 26%, -11% dan 21%, terdapat korelasi antara penguasaan pelaksanaan pekerjaan dengan esimation error, Semakin dikuasai pelaksanaan pekerjaan maka semakin kecil rentang kesalahan estimasi, Rentang probabilitas sukses biaya total adalah 44 % - 67%. Rentang Contingency adalah -3% ski +4%. terhadap total biaya total.

---

One of the sourcse of the construction project potential risks is the estimation risk,i.e. under-estimation or misestimation. Estimation risk is the internal risk type, having the high importance and contractor acting as the responsible party.For each work item has a characteristic of the estimation risk that presented by a probabilistic distribution.

Using the Monte Carlo simulation to get the probabilistic distribution of the actual cost to the plan cost of each works item and classify it based on the probable range error.The works classsication.used to input the Advance Estimating System (AES). AES is the probabilistic cost estimation method based on the three pant estimates and follow to the central tendency theorem.

This research based a the past data of the building's project in DKI resulting that the lower and upper level of the probable of error for the upperstructure, internal finishes, foundation and electrical works are :-10 % to +12 %, -10 % to 17 %, -7 % to 26 %, and - 11% to 21 % respectively. The probability of success range is 44 % to 67 % and the contingency range is -3 % to +4 % of the total base cost. "

"Penelitian yang berfokus pada model inventaris telah mendapatkan perhatian yang signifikan sebagai solusi yang layak bagi perusahaan yang bergulat dengan ketidakpastian yang terkait dengan permintaan pelanggan. Tidak menerapkan model persediaan yang sesuai dalam proses pengadaan dapat menyebabkan konsekuensi yang merugikan seperti kehabisan stok dan meningkatkan biaya persediaan secara keseluruhan. Namun, mengatasi model penawaran dengan permintaan stokastik menggunakan metode analitik konvensional terbukti menantang karena distribusi permintaan pelanggan yang tidak normal. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah pasokan yang ditandai dengan permintaan stokastik dan terputus- putus melalui pengembangan metode simulasi Monte Carlo. Simulasi menilai keefektifan dua sistem inventaris: kebijakan peninjauan inventaris berkelanjutan (s,Q) dan kebijakan peninjauan inventaris berkala (R,s,S) yang dilakukan dengan interval 1 minggu, 2 minggu, 3 minggu, dan 4 minggu. Selanjutnya, model simulasi dioptimasi menggunakan metode integer linear programming dalam kerangka model inventori (s,Q) dan (R,s,S). Riset ini berfokus pada konteks perusahaan migas, khususnya kegiatan pengeboran di Indonesia, mengkaji hal-hal krusial untuk mendukung operasi pengeboran. Temuan menyoroti bahwa kebijakan kuantitas peninjauan inventaris berkelanjutan (s,Q) mengungguli kebijakan peninjauan inventaris berkala (R,s,S) dalam hal meminimalkan total biaya inventaris yang akan diterapkan. 

---

Research focusing on inventory models has gained significant attention as a viable solution for companies grappling with the uncertainties associated with customer demand. Not implementing appropriate inventory models in the procurement process can lead to detrimental consequences such as stockouts and increased overall inventory costs. However, addressing supply models with stochastic demand using conventional analytical methods proves challenging due to the non-normal distribution of customer demand. Consequently, this study aims to tackle supply issues characterized by stochastic and intermittent demand through the development of a Monte Carlo simulation method. The simulations assess the effectiveness of two inventory systems: continuous inventory review policies (s,Q) and periodic inventory review policies (R,s, S) conducted at intervals of 1 week, 2 weeks, 3 weeks, and 4 weeks. Subsequently, the simulation model is optimized using the integer linear programming method within the framework of the inventory models (s,Q) and (R,s,S). The research focuses on the context of oil and gas companies, specifically drilling activities in Indonesia, examining items crucial for supporting drilling operations. The findings highlight that the continuous inventory review quantity policy (s,Q) outperforms the periodic inventory review policy (R,s,S) in terms of minimizing the total inventory cost to be implemented. "

"Dalam proses pelelangan, tahap penawaran merupakan tahap yang sangat penting. Melalui tahap ini maka pihak penawar atau kontraktor harus saling bersaing dan beradu strategi untuk mendapatkan suatu proyek. Penawaran yang diajukan haruslah optimum artinya cukup tinggi untuk mendapatkan keuntungan dan cukup rendah untuk memenangkan tender proyek. Strategi penawaran berperan dalam membuat keputusan yang kompetitif, dimana di dunia konstruksi tekanan kompetisi untuk mendapatkan sebuah proyek lebih tinggi dibandingkan dengan bidang lain. Dalam strategi penawaran, umumnya terdapat 3 kategori utama, yaitu: 1. Model berdasarkan teori probabilitas untuk memaksimalkan keuntungan; 2. Model berdasarkan decision support systems untuk menghitung berbagai aspek dalam keputusan penawaran; 3. Model terbaru berdasarkan artificial inteligence techniques untuk mempertimbangkan problem pengambilan keputusan yang tidak terstruktur. Salah satu komponen penawaran adalah biaya. Analisa komponen biaya mengkategorikan biaya sebagai biaya modal tetap dan biaya modal kerja. Biaya modal tetap terdiri dari biaya langsung dan biaya tidak langsung. Tiap kontraktor memiliki prosentase perbandingan yang berbeda antara biaya langsung dengan biaya tidak langsung. Hal ini disebabkan oleh perbedaan strategi penawaran tiap kontraktor. Perbedaan inilah yang akan disimulasikan dengan simulasi Monte Carlo untuk mengetahui penawaran yang paling optimum untuk suatu proyek yang dalam hal ini merupakan proyek dalam pelelangan yang diikuti oleh PT. A. Proses analisa strategi penawaran dilakukan dengan menggunakan analisa statistik, yaitu analisa regresi, dan diteruskan dengan simulasi Monte Carlo untuk analisa probabilitas mark up optimum dan peluang untuk memenangkan lelang. Kemudian akan dilakukan analisa profitabilitas dengan menggunakan bidding model, untuk mendapatkan profit maksimal dari mark up yang digunakan. Dari hasil analisa didapatkan mark up optimum PT. A untuk bisa memenangkan persaingan dalam pelelangan berkisar 9,58% - 11,65%. Sedangkan peluangnya untuk bisa memenangkan lelang berkisar 51,06% - 89,62%. Dan profit maksimal yang bisa didapatkan adalah sebesar 0,175% - 0,25% dari total estimasi biaya."