Januar Budiman
Magister Teknik Sipil UK Petra

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

PENJADWALAN PROYEK MENGGUNAKAN MONTE CARLO SIMULATION PADA KONDISI TIDAK PASTI: STUDI KASUS WABAH COVID-19 DI SURABAYA Michael Edwardo Sampurno; I Gede Agus Widyadana; Januar Budiman
Dimensi Utama Teknik Sipil Vol 8 No 2 (2021): Oktober 2021
Publisher : Program Studi Magister Teknik Sipil - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (483.547 KB) | DOI: 10.9744/duts.8.2.1-19

Abstract

Pada makalah ini dilakukan pembahasan mengenai perencanaan penjadwalan menggunakan monte carlo simulation yang dihadapkan dengan wabah COVID-19. Penggunaan monte carlo simulation dalam melakukan perencanaan penjadwalan memperhitungkan risiko-risiko ketidakpastian yang menggunakan durasi probabilistik dalam setiap durasi aktivitas pekerjaannya. Penelitian ini bertujuan meneliti penggunaan cara alternatif dalam mengestimasi durasi probabilistik apabila data historis tidak bisa didapatkan. Hasil yang didapatkan adalah penggunaan monte carlo simulation dalam melakukan perencanaan penjadwalan dapat menghasilkan model penjadwalan yang lebih sesuai dengan kondisi aktual apabila dibandingkan dengan menggunakan critical path method. Estimasi durasi probabilistik yang terbaik apabila tidak adanya data historis adalah dengan menggunakan cara kualitatif dengan three-point estimate menggunakan hasil wawancara dan diskusi dengan pihak kontraktor pada proyek studi kasus yang dilakukan pada durasi pekerjaan-pekerjaan awal dari proyek tersebut dan estimasi durasi aktivitas sisanya menggunakan hasil survei dengan pihak-pihak kontraktor lainnya selain dari proyek yang diteliti.
ANALISIS PENJADWALAN PROYEK KONSTRUKSI MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO STUDI KASUS: PEMBANGUNAN RUMAH TINGGAL DI SURABAYA Vanessa Paramitha Teguh; Januar Budiman; Paul Nugraha
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.9.2.156-167

Abstract

Salah satu indikator keberhasilan suatu proyek adalah ketika durasi pelaksanaan proyek tidak lebih dari jadwal rencana yang diperhitungkan sebelumnya. Oleh karena itu, perlu menciptakan jadwal proyek yang akurat dengan memperhitungkan resiko serta ketidakpastian. Salah satu caranya, yaitu dengan menggunakan metode simulasi monte carlo. Pada penelitian ini, digunakan data historis sebagai data pendukung untuk menghasilkan jadwal pekerjaan secara probabilistik dengan menggunakan simulasi monte carlo. Selain itu, pada penelitian ini diteliti juga distribusi probabilistik mana yang lebih tepat digunakan berdasarkan dari data historis yang didapatkan. Kesimpulan yang dicapai adalah penggunaan simulasi monte carlo dapat menghasilkan durasi dalam bentuk probabilistik sehingga dapat memperhitungkan resikoresiko ketidakpastian. Distribusi yang lebih tepat digunakan untuk mengestimasi durasi probabilistik untuk masing-masing aktivitas yaitu dengan menggunakan fitted distribution.
PREDIKSI KEBANGKRUTAN DENGAN METODE ANN, SVM, DAN CART PADA PERUSAHAAN PROPERTI, KONSTRUKSI, DAN INDUSTRI SEJENIS YANG TERDAFTAR DI BEI Rafael Reinaldo Loren; Doddy Prayogo; Januar Budiman
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.9.2.136-155

Abstract

Sifat ketidakpastian dalam sektor konstruksi, properti, real estate dan industri sejenis membuat sektor ini rentan menghadapi financial distress. Saat ini, metode yang digunakan untuk memprediksi status finansial perusahaan adalah pendekatan linier, sedangkan tidak semua variabel menunjukkan korelasi linear terhadap kesehatan finansial sebuah perusahaan. Penelitian bertujuan untuk menemukan model prediksi yang paling akurat dalam memprediksi indikasi financial distress dengan menggunakan kecerdasan buatan(AI). Metode AI yang digunakan dalam penelitian ini adalah ANN, SVM, dan CART. Metode ini digunakan untuk menganalisis tiga dataset rasio keuangan dari model peneliti terdahulu pada prediksi tiga dan lima tahun. Hasil terbaik dari pengolahan data kemudian dianalisis dengan confusion matrix untuk menentukan metode yang memiliki tingkat akurasi tertinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ANN memiliki tingkat akurasi paling tinggi terbanyak. Dataset dari peneliti Cheng et al. (2014) memiliki tingkat akurasi tertinggi pada hasil prediksi tiga tahun dengan metode CART dan lima tahun dengan menggunakan metode ANN.
PENJADWALAN PROYEK MENGGUNAKAN MONTE CARLO SIMULATION PADA KONDISI TIDAK PASTI: STUDI KASUS WABAH COVID-19 DI SURABAYA: Studi Kasus Wabah COVID-19 di Surabaya Michael Edwardo Sampurno; I Gede Agus Widyadana; Januar Budiman
Dimensi Utama Teknik Sipil Vol. 8 No. 2 (2021): Oktober 2021
Publisher : Program Studi Magister Teknik Sipil - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/duts.8.2.1-19

Abstract

Pada makalah ini dilakukan pembahasan mengenai perencanaan penjadwalan menggunakan monte carlo simulation yang dihadapkan dengan wabah COVID-19. Penggunaan monte carlo simulation dalam melakukan perencanaan penjadwalan memperhitungkan risiko-risiko ketidakpastian yang menggunakan durasi probabilistik dalam setiap durasi aktivitas pekerjaannya. Penelitian ini bertujuan meneliti penggunaan cara alternatif dalam mengestimasi durasi probabilistik apabila data historis tidak bisa didapatkan. Hasil yang didapatkan adalah penggunaan monte carlo simulation dalam melakukan perencanaan penjadwalan dapat menghasilkan model penjadwalan yang lebih sesuai dengan kondisi aktual apabila dibandingkan dengan menggunakan critical path method. Estimasi durasi probabilistik yang terbaik apabila tidak adanya data historis adalah dengan menggunakan cara kualitatif dengan three-point estimate menggunakan hasil wawancara dan diskusi dengan pihak kontraktor pada proyek studi kasus yang dilakukan pada durasi pekerjaan-pekerjaan awal dari proyek tersebut dan estimasi durasi aktivitas sisanya menggunakan hasil survei dengan pihak-pihak kontraktor lainnya selain dari proyek yang diteliti.
ANALISIS PENJADWALAN PROYEK KONSTRUKSI MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO STUDI KASUS: PEMBANGUNAN RUMAH TINGGAL DI SURABAYA: (Studi Kasus : Pembangunan Rumah Tinggal di Surabaya) Vanessa Paramitha Teguh; Januar Budiman; Paul Nugraha
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.9.2.156-167

Abstract

Salah satu indikator keberhasilan suatu proyek adalah ketika durasi pelaksanaan proyek tidak lebih dari jadwal rencana yang diperhitungkan sebelumnya. Oleh karena itu, perlu menciptakan jadwal proyek yang akurat dengan memperhitungkan resiko serta ketidakpastian. Salah satu caranya, yaitu dengan menggunakan metode simulasi monte carlo. Pada penelitian ini, digunakan data historis sebagai data pendukung untuk menghasilkan jadwal pekerjaan secara probabilistik dengan menggunakan simulasi monte carlo. Selain itu, pada penelitian ini diteliti juga distribusi probabilistik mana yang lebih tepat digunakan berdasarkan dari data historis yang didapatkan. Kesimpulan yang dicapai adalah penggunaan simulasi monte carlo dapat menghasilkan durasi dalam bentuk probabilistik sehingga dapat memperhitungkan resikoresiko ketidakpastian. Distribusi yang lebih tepat digunakan untuk mengestimasi durasi probabilistik untuk masing-masing aktivitas yaitu dengan menggunakan fitted distribution.
PREDIKSI KEBANGKRUTAN DENGAN METODE ANN, SVM, DAN CART PADA PERUSAHAAN PROPERTI, KONSTRUKSI, DAN INDUSTRI SEJENIS YANG TERDAFTAR DI BEI Rafael Reinaldo Loren; Doddy Prayogo; Januar Budiman
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.9.2.136-155

Abstract

Sifat ketidakpastian dalam sektor konstruksi, properti, real estate dan industri sejenis membuat sektor ini rentan menghadapi financial distress. Saat ini, metode yang digunakan untuk memprediksi status finansial perusahaan adalah pendekatan linier, sedangkan tidak semua variabel menunjukkan korelasi linear terhadap kesehatan finansial sebuah perusahaan. Penelitian bertujuan untuk menemukan model prediksi yang paling akurat dalam memprediksi indikasi financial distress dengan menggunakan kecerdasan buatan(AI). Metode AI yang digunakan dalam penelitian ini adalah ANN, SVM, dan CART. Metode ini digunakan untuk menganalisis tiga dataset rasio keuangan dari model peneliti terdahulu pada prediksi tiga dan lima tahun. Hasil terbaik dari pengolahan data kemudian dianalisis dengan confusion matrix untuk menentukan metode yang memiliki tingkat akurasi tertinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ANN memiliki tingkat akurasi paling tinggi terbanyak. Dataset dari peneliti Cheng et al. (2014) memiliki tingkat akurasi tertinggi pada hasil prediksi tiga tahun dengan metode CART dan lima tahun dengan menggunakan metode ANN.
PENGARUH PANDEMI TERHADAP PROFITABILITAS PERUSAHAAN BAJA Yobella Febe; Januar Budiman
Dimensi Utama Teknik Sipil Vol. 11 No. 1 (2024): April 2024
Publisher : Program Studi Magister Teknik Sipil - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/duts.11.1.37-44

Abstract

Pandemi Covid-19 tidak hanya berdampak pada kesehatan masyarakat, tetapi juga mempengaruhi kondisi perekonomian negara. Pandemi ini menyebabkan pemerintah menerapkan kebijakan pembatasan sosial. Kementerian Ketenagakerjaan, 2020, mengemukakan, sekitar 88% perusahaan yang terdampak pandemi pada umumnya dalam keadaan merugi. Kerugian tersebut umumnya disebabkan penjualan menurun, sehingga produksi harus dikurangi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui profitabilitas perusahaan baja sebelum pandemi dan setelah pandemi yaitu pada tahun 2016 sampai 2020. Penelitian dilakukan pada perusahaan yang menjual-belikan sahamnya di Bursa Efek Indonesia dan memiliki laporan keuangan terlengkap selama tahun 2016 sampai 2020. Perusahaan yang akan diteliti adalah Krakatau Steel (KRAS), PT. Saranacentral Bajatama Tbk (BAJA), PT Gunawan Dianjaya Steel Tbk (GDST), PT Steel Pipe Industry of Indonesia Tbk (ISSP), dan PT Prima Alloy Steel Universal Tbk (PRAS).