Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam pelaksanaan suatu proyek konstruksi jalan terdapat dua (2) komponen biaya, yaitu biaya langsung (direct cost) dan biaya tidak langsung (indirect cost). Biaya langsung adalah komponen biaya yang paling dominan. Biaya tenaga keija merupakan salah satu dari biaya langsung, yang memiliki peranan sekitar 30-40% terhadap total biaya proyek. Dalam usaha meningkatkan efisiensi biaya tenaga kerja dibutuhkan kemampuan manajerial yang baik. Untuk mencapai hasil yang optimal, dituntut kinerja dan produktivitas tenaga keija yang baik, dengan didukung oleh penerapan tahapan-tahapan manajemen konstruksi (perencanaan, penjadwalan, dan pengendalian) yang tepat. Dalam penelitian ini pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner. Permasalahan dibatasi pada proyek konstruksi jalan di wilayah Jakarta dan sekitarnya. Sehingga, responden adalah pihak-pihak terkait dalam proyek konstruksi jalan di wilayah Jakarta dan sekitamya. Analisa data dilakukan dengan metode A HP (Analytical Hierarchy Process) dalam menentukan variabel-variabel kinerja dan produktivitas tenaga kerja yang paling berpengaruh. Berdasarkan hasil penelitian ini dirumuskan kesimpulan bahwa variabel-variabel kinerja dan produktivitas tenaga kerja, yang merupakan variabel bebas, memberikan konstribusi sebagai faktor-faktor yang berpengaruh dalam usaha meningkatkan efisiensi biaya tenaga kerja pada proyek konstruksi jalan.......Within an implementation of highway construction project, there are two (2) cost components, which are direct cost and indirect cost. Direct cost is the most dominant cost component. Labor cost is one of direct cost, which has about 30-40% role to the total project cost. In order to improve labor cost efficiency, a well management capability is required. To gain the optimal result, well labor performance and productivity are required, supported by the right implementation in construction management series (planning, scheduling, and controlling). In this research, the questioner does data collection. Set of problems limited on highway construction projects around Jakarta. Therefore, the respondents are related sides in highway construction projects around Jakarta. Data analysis performed by Analytical Hierarchy Process (AHP) in order to determine which labor performance and productivity variables that have the most influence. The conclusion of this research is that labor performance and productivity variables, which are the independent variables, giving contribution as the influential factors in efforts to improve the efficiency of labor cost in the highway construction project."

"Konstruksi jangkar tanah dalam kurun waktu 10 (sepuluh) tahun terakhir ini banyak digunakan sebagai unsur penahan dinding diafragma (bagian dari besmen/basement) bangunan gedung bertingkat. Fungsi jangkar tanah ini adalah untuk mengamankan galian tanah terhadap kelongsoran pada pelaksanaan pembuatan basement. Sehubungan dengan masih relatif barunya penggunaan jenis konstruksi pekerjaan ini di Jakarta, terdapat kelangkaan tenaga teknik berpengalaman untuk pembuatan penjadwalan pelaksanaannya. Umumnya metode pembuatan penjadwalan pelaksanaan pada pekerjaan jangkar tanah dilakukan dengan metode tradisional Diagram Batang dan metode Jaringan Kerja, namun belum memperhitungkan pengaruh sistim pelaksanaan pekerjaan fisik dengan sifat pengulangan kegiatan.Metode penjadwalan pekerjaan dengan sifat pengulangan pelaksanaan fisiknya (Repetitive Project Modeling I RPM) dianggap memiliki keunggulan tersendiri bila diterapkan pada proyek-proyek pekerjaan jangkar tanah. Pada penelitian ini dilakukan pembandingan atas kinerja penjadwalan metode Tradisional dan metode RPM. Sistem optimasi yang dilakukan ini merupakan usaha khusus untuk memperbaiki kinerja proyek pekerjaan jangkar tanah, dengan hasil persentasi penurunan biaya total pekerjaan yang bervariasi antara 0,939 % sampai 7,562 % akibat usaha menurunkan durasi waktu penyelesaian pekerjaan proyek-proyek yang diteliti."

"Akurasi estimasi biaya konstruksi proyek jalan dalam tahap konseptual merupakan hal penting dalam proses perencanaan, pemrograman serta rencana studi kelayakan. Kesulitan-kesulitan yang muncul dalam menghitung estimasi biaya konstruksi dalam tahap konseptual diantaranya kekurangan sejumlah informasi awal, kekurangan basis data dari biaya pelaksanaan pekerjaan jalan, data-data yang hilang, metode perkiraan biaya yang tepat, dan sejumlah ketidakpastian. Biaya-biaya yang timbul dalam pengelolaan konstruksi jalan merupakan sesuatu yang 'noisy', yang diakibatkan oleh faktor-faktor yang tidak dapat diprediksi seperti judgement, fluktuasi harga pasar secara acak, dan kondisi cuaca. Artificial Neural Network (ANN) merupakan salah satu cabang dari Artificial Intelligence yang berguna dalam hal memecahkan masalah dengan meniru cara kerja otak manusia. Penelitian akan mengeksplorasi penggunaan teknik ANN dalam memodelkan estimasi biaya konseptual proyek konstruksi jalan. Pelatihan serta evaluasi kinerja untuk tiap model yang dibuat dilakukan dengan teknik heuristik dan trial error untuk mencari model yang tepat dan efisien dalam memprediksi estimasi biaya dari suatu pekerjaan konstruksi jalan dalam tahap konseptual. Model estimasi biaya berbasis ANN kemudian dikembangkan ke dalam suatu sistem prototype yang mampu mengestimasi biaya konseptual konstruksi jalan dengan akurat. Hasil estimasi dari sistem prototype menunjukan rata-rata kesalahan sebesar 11.44% untuk seluruh data pelatihan dan pengujian, dengan tingkat generalisasi prediksi lebih baik dibandingkan dengan keluaran Matlab. ......Accuracy in conceptual cost estimation of highway construction is important to plan, program, and assess the feasibility of project. The difficulties arise in cost estimation as follow: lack of initial information and database of construction, lost of data, incompatible method of estimation, and uncertainties. Cost function in highway construction are very noisy caused by many unpredictable factors i.e. judgement, market price fluctuation randomly and weather condition. Artificial Neural Network (ANN) is a branch of Artificial Intelligence which is very useful in problem solving by mimics the human brain function. This research explores the use of ANN to develop the model of conceptual cost estimation in highway construction. Training and performance evaluation have been performed by heuristic and trial-error to find the fit and proper model in cost prediction of conceptual stage. Cost estimation model base ANN technique is developed into prototype system that could estimate the conceptual cost of highway construction accurately. Estimation result of prototype system shows average error reach 11.44% for all training and testing data where generalization of prototype system output is better than Matlab."