Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Rekayasa Sipil Jurnal Teknik Industri: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Industri Civil Engineering Dimension Dimensi Utama Teknik Sipil
Doddy Prayogo
Petra Christian University
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Optimasi Desain Penampang Struktur Rangka Batang Baja Berbasis Reliabilitas Menggunakan Symbiotic Organisms Search dan Artificial Neural Network Willy Husada; Doddy Prayogo; Christoffel Felio Thamrin; Ronald Herdjijono
Rekayasa Sipil Vol 15, No 3 (2021)
Publisher : Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Safety and economic factors are the two main consideration in designing a structure. The structural engineer always try to find the optimal structure design with minimum cost that satisfy the safety requirement. This safety requirement can be expressed as structural reliability that associated to a certain failure probability threshold. An integrated Reliability-based Design Optimization (RBDO) framework usually employed to minimize the cost objective function subjected to the failure probability limit. Failure probability mostly computed by using a time-consuming Monte Carlo Simulation (MCS) method. This study develops two hybrid RBDO framework, SOS-ANN and PSO-ANN, which combine the metaheuristic method, Symbiotic Organisms Search (SOS) and Particle Swarm Optimization (PSO) with a machine learning method, Artificial Neural Network (ANN). The SOS and PSO method are used to solve the discrete optimization problem. The ANN method is adopted to replace the MCS method in predicting the reliability of every solution using binary classification. A practical RBDO case of steel truss structure is used to demonstrate the performance of both SOS-ANN and PSO-ANN method in finding the optimal structural design. The results show that the SOS-ANN method outperforms the PSO-ANN method in terms of solution quality, computational efficiency and consistency.
Implementasi Metode Metaheuristik Symbiotic Organisms Search Dalam Penentuan Tata Letak Fasilitas Proyek Konstruksi Berdasarkan Jarak Tempuh Pekerja Doddy Prayogo; Richard Antoni Gosno; Richard Evander; Sentosa Limanto
Jurnal Teknik Industri Vol. 19 No. 2 (2017): Desember 2017
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (464.482 KB) | DOI: 10.9744/jti.19.2.103-114

Abstract

Penelitian ini menyelidiki performa dari metode metaheuristik baru bernama symbiotic organisms search (SOS) dalam menentukan tata letak fasilitas proyek konstruksi yang optimal berdasarkan jarak tempuh pekerja. Dua buah studi kasus tata letak fasilitas digunakan untuk menguji akurasi dan konsistensi dari SOS. Sebagai tambahan, tiga metode metaheuristik lainnya, yaitu particle swarm optimization, artificial bee colony, dan teaching–learning-based optimization, digunakan sebagai pembanding terhadap algoritma SOS. Hasil simulasi mengindikasikan bahwa algoritma SOS lebih unggul serta memiliki karakteristik untuk menghasilkan titik konvergen lebih cepat jika dibandingkan dengan metode metaheuristik lainnya dalam proses optimasi tata letak fasilitas proyek konstruksi.
ANALISIS NON-LINEAR STRUKTUR TENSEGRITY MENGGUNAKAN TOTAL POTENTIAL ENERGY OPTIMIZATION WITH METAHEURISTIC METHODS (TPO/MA) Denalyn Tanist Istianto; Wong Foek Tjong; Doddy Prayogo
Dimensi Utama Teknik Sipil Vol 9 No 2 (2022): Oktober 2022
Publisher : Program Studi Magister Teknik Sipil - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/duts.9.2.97-115

Abstract

Total potential energy optimization with metaheuristic methods (TPO/MA) adalah metode analisis struktur yang berdasarkan pada prinsip energi minimum. Metode ini dapat melakukan analisis non-linear pada berbagai struktur tanpa modifikasi yang signifikan dalam prosesnya. Salah satu struktur yang bersifat sangat non-linear adalah struktur tensegrity. TPO/MA dengan tiga algoritma metaheuristik yaitu teaching–learning-based optimization (TLBO), harmony search (HS), dan symbiotic organisms search (SOS) diaplikasikan dalam analisis non-linear geometri pada struktur tensegrity dua dan tiga dimensi. Analisis struktur dilakukan dengan pemberian beban bertahap (incremental) untuk menghasilkan grafik load-displacement yang menunjukkan perilaku non-linear struktur. Hasil penelitian menunjukkan TPO/MA dapat melakukan analisis non-linear pada struktur tensegrity dengan akurasi dan konsistensi yang tinggi. TLBO dan SOS memiliki performa yang lebih baik dibandingkan HS dalam menyelesaikan analisis non-linear pada struktur tensegrity menggunakan TPO/MA.
ANALISIS NON-LINEAR STRUKTUR TENSEGRITY MENGGUNAKAN TOTAL POTENTIAL ENERGY OPTIMIZATION WITH METAHEURISTIC METHODS (TPO/MA) Denalyn Tanist Istianto; Wong Foek Tjong; Doddy Prayogo
Dimensi Utama Teknik Sipil Vol. 9 No. 2 (2022): Oktober 2022
Publisher : Program Studi Magister Teknik Sipil - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/duts.9.2.97-115

Abstract

Total potential energy optimization with metaheuristic methods (TPO/MA) adalah metode analisis struktur yang berdasarkan pada prinsip energi minimum. Metode ini dapat melakukan analisis non-linear pada berbagai struktur tanpa modifikasi yang signifikan dalam prosesnya. Salah satu struktur yang bersifat sangat non-linear adalah struktur tensegrity. TPO/MA dengan tiga algoritma metaheuristik yaitu teaching–learning-based optimization (TLBO), harmony search (HS), dan symbiotic organisms search (SOS) diaplikasikan dalam analisis non-linear geometri pada struktur tensegrity dua dan tiga dimensi. Analisis struktur dilakukan dengan pemberian beban bertahap (incremental) untuk menghasilkan grafik load-displacement yang menunjukkan perilaku non-linear struktur. Hasil penelitian menunjukkan TPO/MA dapat melakukan analisis non-linear pada struktur tensegrity dengan akurasi dan konsistensi yang tinggi. TLBO dan SOS memiliki performa yang lebih baik dibandingkan HS dalam menyelesaikan analisis non-linear pada struktur tensegrity menggunakan TPO/MA.
Optimization of resource leveling problem under multiple objective criteria using a symbiotic organisms search Doddy Prayogo; Christianto Tirta Kusuma
Civil Engineering Dimension Vol. 21 No. 1 (2019): MARCH 2019
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1055.242 KB) | DOI: 10.9744/ced.21.1.43-49

Abstract

Bad scheduling and resource management can cause delays or cost overruns. Optimization in solving resource leveling is necessary to avoid those problems. Several objective criteria are used to solve resource leveling. Each of them has the same objective, which is to reduce the fluctuation of resource demand of the project. This study compares the performance of particle swarm optimization (PSO) and symbiotic organisms search (SOS) in solving resource leveling problems using separate objective functions in order to find which one produces a better solution. The results show that SOS produced a better solution than PSO, and one objective function is better in solving resource leveling than the others.
Co-Authors Christianto Tirta Kusuma Christoffel Felio Thamrin Denalyn Tanist Istianto Richard Antoni Gosno Richard Evander Ronald Herdjijono Sentosa Limanto Willy Husada Wong Foek Tjong Wong Foek Tjong