Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Perencanaan proyek merupakan proses yang kompleks yang melibatkan aplikasi dari kumpulan pengetahuan teknik untuk menghasilkan suatu ide yang kreatif sebagai hasil yang diminta dalam obyektif suatu proyek. Mengukur kualitas perencanaan sebagai bagian dari produktiltas perencanaan lebih sulit jika dibandingkan dengan mengukur kualitas dan produktifitas dalam masa pelaksanaan. Pengendalian kualitas perencanaan yang dilakukan selama masa pelaksanaan pekerjaan perencanaan sangat diperlukan, terutama bila terjadi perubahan faktor-faktor lain yang menjadi batasan proyek seperti waktu, biaya, lingkup kerja. Untuk itu maka perlu dikembangkan suatu sistem atau cara yang dapat memenuhi keperluan tersebut. Pengendali kualitas perencanaan lebih sulit dilakukan karena pada umumnya lebih bersifat intangible atau kualitatif, padahal untuk memperoleh hasil kerja yang optimal mensyaratkan adanya kepastian atas keluaran yang dibuat. Gagasan cara pengendalian dengan metoda perhitungan ini diberi nama Expected Risk Value (ERV) merupakan pengembangan dari teori expected value dan cara perhitungan Expected Monetary Value(EMV). Metode perhitungannya diperoleh dengan merubah nilai monetary atau nominal mata uang menjadi besaran utility value. Kualitas perencanaan dapat dikuantifikasi dengan merubah semua satuan penunjang untuk pengerjaan setiap komponen pekerjaan menjadi besaran utility value. Pengurangan pencapaian utility value akibat perubahan jadwal berupa pemendekan waktu pelaksanaan pekerjaan menimbulkan risiko pengurangan kualitas perencanaan. Perhitungan ERV ternyata dapat mengetahui bagian mana dari seluruh pekerjaan yang memberikan kontribusi paling significant kepada pengurangan kualitas perencanaan, dan pengendalian dapat dikonsentrasikan kepada bagian pekerjaan ini. Pengujian hipotesa dari kasus proyek membuktikan bahwa kinerja Konsultan Perencana Master Plan Infrastruktur yang dicapai setelah dilakukan pengendalian risiko perubahan kualitas perencanaan atas dasar perhitungan ERV ternyata berbeda cukup significant dibandingkan dengan sebelumnya.

---

Expected Risk Value (ERV) Controlling Method for the Change of Design Quality: Case Study Infrastructure Master Plan DesignProject design is a complex process involving the application of technical knowledge to produce a creative idea as a result of the project objective. Measuring a design quality as part of design productivity is more difficult compare with measuring the quality and productivity during construction works. Controlling design quality during design work is really needed; especially when facing changes in other constrain factors such as time, project cost or scope of work. Therefore it is necessary to develop a system or a method, which can fulfill the requirement. Design quality control is more difficult to implement because it usually more intangible or qualitative, in the other hand to get an optimal result requires an assurance of the design output. Expected Risk Value (ERV) as the proposed design quality controlling method is developed from the expected value theory and Expected Monetary Value(EMV) calculation method, The ERV calculation modifies the monetary value or currency amount into utility value. Design quality can be quantified by changing the entire supporting amount to do all design components into utility value. The decreasing of utility value achievement as a result of shortening the design working time will decrease the design quality. ERV calculation method can detect which part of the design work gives the most significant contribution to design quality decrease and the risk mitigation can be concentrated to this work. The hypothetical test from the case study proofed that the Design Consultant of the Infrastructure Master Plan performance achievement after implementing the risk controlling method based on ERV calculation had shown significant improvement compared with the previous condition.

Abstrak :
Guna mempersiapkan kebutuhan yang terencana dan tidak terencana di masa depan, perlu adanya investasi sejak dini. Dalam berinvestasi, seorang investor dihadapkan pada permasalahan dalam menentukan jumlah aset yang optimal dan proporsi modal pada masing-masing aset dalam menyusun portofolio investasinya. Masalah ini adalah masalah pengoptimalan portofolio. Dalam menyusun portofolio perlu dilakukan diversifikasi yaitu menggabungkan aset dengan karakteristik yang berbeda untuk mengurangi risiko investasi. Clustering dapat digunakan sebagai strategi diversifikasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui strategi diversifikasi aset dalam portofolio dengan metode clustering Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) dan memilih aset serta menentukan proporsi modal yang optimal pada setiap portofolio aset penyusun portofolio dengan Multi- objektif algoritma metaheurysitic Co-variance. Berbasis Artificial Bee Colony (M-CABC). DBSCAN adalah algoritma clustering berbasis kepadatan cluster yang dirancang untuk membentuk cluster dan menemukan noise dalam data. Algoritma M-CABC merupakan pengembangan dari algoritma Artificial Bee Colony (ABC) dengan menambahkan konsep statistic covariance untuk mempercepat konvergensi. Aset yang digunakan dalam penelitian ini adalah saham. Kami menggunakan lima data portfolio saham dengan persentase saham yang memiliki mean return negatif untuk setiap data yang berbeda. Implementasi dilakukan dalam tiga kasus metode yang berbeda: optimalisasi portofolio saham tanpa DBSCAN, optimalisasi portofolio saham dengan DBSCAN tanpa noise, dan optimalisasi portofolio saham dengan DBSCAN dengan noise. Hasilnya adalah besarnya persentase saham yang memiliki mean return pada data negatif berpengaruh terhadap pemilihan metode yang digunakan untuk memperoleh portofolio dengan risiko terkecil. ......In order to prepare for planned and unplanned needs in the future, it is necessary to invest from an early age. In investing, an investor is faced with problems in determining the optimal amount of assets and the proportion of capital in each asset in compiling his investment portfolio. This issue is a portfolio optimization problem. In compiling a portfolio, it is necessary to diversify, namely combining assets with different characteristics to reduce investment risk. Clustering can be used as a diversification strategy. The purpose of this study is to determine the diversification strategy of assets in portfolios with the Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) clustering method and to select assets and determine the optimal proportion of capital in each portfolio compiler portfolio assets with the Multi-objective Co-variance metaheurysitic algorithm. . Based on Artificial Bee Colony (M-CABC). DBSCAN is a cluster density based clustering algorithm designed to form clusters and find noise in data. The M-CABC algorithm is a development of the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm by adding the concept of statistical covariance to accelerate convergence. The assets used in this study are stocks. We use five stock portfolio data with the percentage of stocks that have a negative mean return for each of the different data. The implementation is carried out in three cases with different methods: optimization of stock portfolios without DBSCAN, optimizing stock portfolios with DBSCAN without noise, and optimizing stock portfolios with DBSCAN with noise. The result is the large percentage of stocks that have a mean return on negative data that affects the choice of the method used to obtain the portfolio with the smallest risk.