Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

PERCEPATAN PENJADWALAN DAN WAKTU MENGGUNAKAN METODE CIRITICAL PATH METHOD (CPM) DAN ALGORITMA FIREFLY ZAHIR, LUTFAN ANAS; SULIANA MAFIROH
JURNAL DAKTILITAS Vol. 3 No. 1 (2023): JUNI 2023
Publisher : PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS TULUNGAGUNG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36563/daktilitas.v3i1.839

Abstract

Abstract Theㅤdevelopment ㅤofㅤ digitalization ㅤhasㅤ been ㅤgoingㅤ fasterㅤ sinceㅤ theㅤCovid-19ㅤ pandemic thatㅤhitㅤthe world ㅤin ㅤ2019.ㅤTheㅤroleㅤ of digitalizationㅤinㅤ the economy ㅤis ㅤincreasinglyㅤimportant, ㅤandㅤisㅤ oneㅤ of the enablingㅤ factorsㅤto ㅤincrease ㅤtheㅤ competitivenessㅤofㅤ the economyㅤ inㅤaㅤcountry.ㅤIndonesiaㅤ realizesㅤ the importanceㅤofㅤdigitalizationㅤforㅤaㅤcountry,ㅤso itㅤhasㅤinitiatedㅤtheㅤmainstreamin gㅤof ㅤdigitalㅤtransformati onㅤand ㅤimplemented ㅤtheㅤ Strategic Priorityㅤ Projectㅤ (MajorㅤProject)ㅤ"Information ㅤandㅤ Communication Technology Infrastructure ㅤto ㅤDrive ㅤDigitalㅤ Transformation".ㅤThe ㅤrapidㅤ developmentㅤ ofㅤtechnology providesㅤ manyㅤ options forㅤ aㅤ constructionㅤserviceㅤcompanyㅤtoㅤdetermineㅤmethodsㅤandㅤsearchㅤMeta - heruistic algorithmㅤtoolsㅤthatㅤ can ㅤbeㅤ modeled ㅤorㅤ adapted ㅤto ㅤvarious ㅤproblemsㅤ including ㅤscheduling. Thisㅤ scheduling ㅤsystem ㅤaims ㅤto ㅤminimize ㅤthe ㅤaverage valueㅤ of ㅤcostㅤdeviations. The ㅤcriticalㅤ path methodㅤorㅤCriticalㅤ Path ㅤMethod ㅤ(CPM) is usedㅤ to ㅤminimize ㅤcostㅤ deviations.ㅤCriticalㅤ path ㅤanalysis producesㅤtheㅤlength ㅤofㅤtimeㅤ allottedㅤforㅤ theㅤcompletionㅤofㅤtheㅤprojectㅤworkㅤduration.ㅤDeterminationㅤof theㅤcriticalㅤpathㅤinㅤthisㅤstudyㅤusing aㅤFirefly Algorithm.ㅤTheㅤparametersㅤinㅤtheㅤFirefly ㅤAlgorithmㅤused includeㅤtheㅤinputㅤα=rand(0,1),ㅤβ=rand(0,1),ㅤandㅤγ=500.ㅤTheㅤ optimalㅤ durationㅤ ofㅤprojectㅤworkㅤaccording toㅤtheㅤminimumㅤWorkㅤBreakdownㅤStructureㅤisㅤ44 ㅤdaysㅤwithㅤaㅤcriticalㅤpathㅤusingㅤtheㅤCPMㅤand Firefly algorithmㅤaccordingㅤtoㅤtheㅤESㅤandㅤLSㅤconsiderationsㅤasㅤfollows:ㅤ2,ㅤ11,ㅤ12,ㅤ13,ㅤ14,ㅤ15,ㅤ16, 17. Keyword : Critical Path Method (CPM), Firefly Algorithm, Optimization, Scheduling, VScode. Abstrak Perkembanganㅤ digitalisasiㅤ semakin ㅤpesat ㅤsejakㅤ pandemiㅤ Covid - 19ㅤ yangㅤ melandaㅤdunia pada ㅤtahun 2019 ㅤlalu.ㅤ Peranㅤ digitalisasiㅤ dalam ㅤperekonomian ㅤsemakinㅤ penting,ㅤdan menjadi salahㅤsatuㅤfaktor pendukungㅤpeningkatanㅤdayaㅤsaingㅤperekonomianㅤsuatuㅤnegara.ㅤIndonesiaㅤmenyadariㅤpentingnya digitalisasi ㅤbagi ㅤsuatu ㅤnegara, ㅤsehingga ㅤmenginisiasi ㅤpengaruh utama transformasiㅤdigitalㅤdan mengimplementasikanㅤ Proyek ㅤPrioritas ㅤStrategisㅤ(Major Project)ㅤ “Infrastrukturㅤ Teknologiㅤ Informasi danㅤKomunikasiㅤuntukㅤMendorongㅤTransformasiㅤDigital”.ㅤPesatnyaㅤ perkembanganㅤ teknologi ㅤmemberikan ㅤbanyakㅤ pilihanㅤbagi ㅤperusahaan ㅤjasa ㅤkonstruksi ㅤuntuk ㅤmenentukan ㅤmetode ㅤdanㅤ pencarian ㅤalat algoritmaㅤMetaheruistikㅤyang dapatㅤdimodelkanㅤatauㅤdisesuaikanㅤdenganㅤberbagaiㅤpermasalahanㅤtermasuk penjadwalan.ㅤSistem penjadwalanㅤiniㅤbertujuanㅤuntukㅤmeminimalkanㅤnilaiㅤrata-rataㅤpenyimpanganㅤbiaya. Metode ㅤjalur ㅤkritisㅤ atauㅤCriticalㅤ Pathㅤ Methodㅤ(CPM) ㅤdigunakanㅤuntuk meminimalkanㅤ penyimpangan biaya.ㅤAnalisisㅤjalurㅤkritisㅤmenghasilkanㅤlamanya waktu ㅤyang ㅤdialokasikanㅤuntuk ㅤpenyelesaian durasi pekerjaanㅤproyek.ㅤPenentuanㅤjalurㅤkritisㅤpadaㅤpenelitian iniㅤmenggunakanㅤAlgoritmaㅤFirefly.ㅤParameterpada ㅤAlgoritmaㅤ Fireflyㅤyangㅤdigunakan ㅤmeliputi inputㅤ α=rand(0,1)ㅤ, β=rand(0,1), danㅤγ=500.ㅤDurasi optimalㅤpekerjaanㅤ proyek ㅤsesuaiㅤ denganㅤWork Breakdownㅤ Strukctureㅤminimalㅤadalahㅤ44 ㅤhariㅤ dengan jalurㅤkritis/ ㅤCriticahㅤ Path ㅤdengan menggunakanㅤ CPMㅤ danㅤ FireflyㅤalgoritmaㅤsesuaiㅤperhtinganㅤESㅤdan LSㅤsebagaiㅤberikut:ㅤ2,ㅤ11,ㅤ12,ㅤ13,ㅤ14, 15,ㅤ16,ㅤ17. Kata Kunci : Critical Path Method (CPM), Algoritma Firefly, Optimasi, Penjadwalan, VScode.
An Examination of the Bond Characteristics between Concrete and Deformed Reinforcing Bars Nugroho, Danang Hadi; Wijanarko, Danang; Zahir, Lutfan Anas
Jurnal Teknik Sipil Info Manpro Vol 14 No 1 (2025): JURNAL INFOMANPRO
Publisher : Pascasarjana Teknik Sipil Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/infomanpro.v14i1.13692

Abstract

The most critical performance of a reinforced concrete composite structure is the binding behavior between its components. Optimal bond behavior is essential for guaranteeing the service performance of reinforced concrete structures, influencing the structure's performance throughout its life cycle. In practical structural analysis, it is commonly accepted that the two do not generate relative slippage, leading to discrepancies between the studied structure and the real engineering conditions. Currently, numerous scholars worldwide have employed diverse testing methodologies, thoroughly examining various aspects influencing the binding behavior between bent rebar and concrete, resulting in numerous results. This paper provides a comprehensive review of the research status regarding the bonding performance of reinforced concrete, grounded in the pertinent findings of various scholars. It examines the bond mechanism, the experimental methodologies for assessing bond behavior, and the factors influencing this behavior. It is anticipated that it will serve as a reference for scholars examining the bond behavior of reinforced concrete in the future.
Komposisi Fungsi Nonlinier Antar Ruang Vektor Berdimensi Tinggi Dalam Arsitektur Neural Network Zahir, Lutfan Anas; Wijanarko, Danang; Nugroho, Danang Hadi
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 8 No. 3 (2025): Volume 8 Nomor 3 Tahun 2025 (July - September)
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v8i3.6538

Abstract

Penelitian ini menyajikan pendekatan konseptual dan eksperimental dalam memodelkan jaringan saraf tiruan (neural network) sebagai suatu transformasi nonlinier berlapis antar ruang vektor berdimensi tinggi. Dengan mendasarkan pada kerangka matematis komposisi fungsi linier dan aktivasi nonlinier, studi ini memetakan bagaimana representasi data secara spasial berubah melalui setiap lapisan jaringan. Menggunakan data sintetis berdimensi tinggi dan arsitektur multilayer perceptron (MLP), transformasi internal jaringan dianalisis baik secara visual melalui proyeksi PCA dan t-SNE, maupun secara kuantitatif melalui pengukuran perubahan metrik spasial. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa jaringan saraf tidak hanya berfungsi sebagai aproksimator fungsi, tetapi juga secara aktif membentuk ulang geometri manifold data untuk meningkatkan keterpisahan antar kelas. Fungsi aktivasi seperti ReLU dan tanh terbukti memiliki dampak signifikan terhadap struktur representasi, dengan ReLU menghasilkan sparsifikasi spasial yang lebih kuat. Temuan ini mendemonstrasikan bahwa pemahaman terhadap dinamika spasial dalam neural network dapat memberikan fondasi yang lebih transparan dalam interpretasi model, serta membuka arah baru dalam riset interpretabilitas deep learning berbasis pendekatan matematis dan geometris.