Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.882
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dimensi Utama Teknik Sipil
Doddy Prayogo
Magister Teknik Sipil Universitas Kristen Petra
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture

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

Found 5 Documents
Search

 1 
ANALISIS BIAYA KONTINGENSI DENGAN METODE MONTE CARLO PADA STUDI KASUS PROYEK GUDANG Rivaldi Giantara; Doddy Prayogo; Januar Budiman
Dimensi Utama Teknik Sipil Vol. 12 No. 2 (2025): Oktober 2025
Publisher : Program Studi Magister Teknik Sipil - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/duts.12.2.143-153

Abstract

Risiko ketidakpastian selalu ada pada proyek konstruksi yang dapat berdampak signifikan pada meningkatnya biaya proyek yang berdampak signifikan pada sektor konstruksi, terutama dalam segi harga material yang cenderung tidak dapat diprediksi kenaikannya. Untuk itulah diperlukan menejemen resiko untuk mengidentifikasi item pekerjaan dengan biaya terbesar, sehingga kontraktor dapat menganggarkan biaya kontingensi. Untuk mengatasi risiko ini maka digunakan Monte Carlo Simulation dengan distribusi logistik untuk memodelkan ketidakpastian kenaikan harga material baja. Pada penelitian ini akan menggunakan studi kasus proyek gudang dimana bahan yang banyak digunakan adalah material baja. Untuk dapat memodelkan ketidakpastian harga baja, diambil data historis material baja selama 10 tahun terakhir. Setelah itu akan dilakukan simulasi Monte Carlo dengan menggunakan random variable dari fluktuasi harga baja agar dapat ditemukan berapa biaya kontingensi bagi kontraktor. Berdasarkan hasil simulasi, kontraktor perlu biaya kontingensi sebesar 5,76 % dan 11,11 % dengan degree of confidence sebesar 90% dan 95%.
PENERAPAN METODE ARTIFICIAL INTELLIGENCE UNTUK PREDIKSI BIAYA AWAL PROYEK KONSTRUKSI BANGUNAN Anastasia Valentina Tandiono; Doddy Prayogo
Dimensi Utama Teknik Sipil Vol. 12 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : Program Studi Magister Teknik Sipil - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/duts.12.1.1-10

Abstract

Melakukan perhitungan anggaran biaya merupakan salah satu hal yang penting untuk dilakukan dalam perencanaan pembangunan. Nilai awal proyek konstruksi dapat diprediksi dengan menggunakan metode artificial intelligence (AI). Menghasilkan model prediksi yang akurat merupakan salah satu tujuan yang ingin dicapai. Pada penelitian ini dilakukan evaluasi mengenai pemodelan prediksi biaya proyek konstruksi dengan menggunakan metode artificial neural network (ANN). Sebagai evaluasi digunakan empat indikator error yaitu coefficient of correlation (R), mean absolute percentage error (MAPE), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), dan satu indikator normalisasi untuk mengevaluasi pemodelan yang dihasilkan yaitu reference index (RI). Pada penelitian ini data yang didapat dipecah kedalam dua dataset. Hasilnya, pada dataset 1 nilai MAPE yang didapat sebesar 26,12% dan R 0,916. Pada dataset 2 MAPE yang didapat 33,79% dengan R 0,841. Pada hasil normalisasi data pada kedua dataset, dengan adanya normalisasi tidak memberi perubahan yang signifikan terhadap metode ANN.
The Implementation of ANN in Predicting Construction Costs Considering Macroeconomic Factors: Penerapan Metode ANN Dalam Memprediksi Biaya Konstruksi Bangunan Dengan Mempertimbangkan Faktor Makroekonomi Yoszy Aldo Tondayana; Doddy Prayogo
Dimensi Utama Teknik Sipil Vol. 11 No. 2 (2024): Oktober 2024
Publisher : Program Studi Magister Teknik Sipil - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/duts.11.2.94-107

Abstract

Budget calculations for residential construction is one of the crucial steps in development planning. Estimating the budget plan is not an easy task and requires a considerable amount of time to accomplish. Given the continuous growth in construction in Indonesia driven by macroeconomics, many projects necessitate cost estimation planning to determine the initial contract value of the construction project. The initial value of the construction project can be predicted using artificial intelligence methods. Producing an accurate predictive model is one of the goals to be achieved. The prediction methods employed in this study are artificial neural network (ANN) and linear regression (LR). Both methods will be evaluated to determine which one is best for predicting construction costs/m2. From the data collection, 119 pieces of data were obtained and utilized. Among them, 119 were projects spanning from 2012 to 2023. The results indicate that in the tested dataset, the ANN method yielded a MAPE value of 15% and an R value of 0.68. Based on the testing results, ANN emerges as the best method for predicting the construction cost/m2 of construction projects.
PENERAPAN SISTEM INVENTORY MANAGEMENT PADA PROYEK KONSTRUKSI (STUDI KASUS PROYEK X) Vincenzo Rahardjo; Doddy Prayogo; Januar Budiman
Dimensi Utama Teknik Sipil Vol. 12 No. 2 (2025): Oktober 2025
Publisher : Program Studi Magister Teknik Sipil - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/duts.12.2.170-189

Abstract

Material memainkan peranan penting dalam menentukan biaya proyek konstruksi, dan pengelolaan material yang buruk dapat menambah biaya hingga 5-10% dari total proyek. Ketidakpastian ketersediaan material juga sering menghambat kelancaran proyek. Penelitian ini merupakan studi kasus pada proyek x yang berlokasi di Sulawesi Tengah yang ditemukan beberapa tantangan dalam pengelolaan material. Oleh karena itu, penerapan sistem inventory management yang efektif sangat diperlukan. Penelitian ini bertujuan merancang sistem inventory management melalui entity relationship diagram (ERD) dan Data Flow Diagram untuk mendukung manajemen inventaris. Metode yang digunakan adalah observasi dan wawancara dengan project manager, staf logistik, admin purchasing dan sebagainya. Hasil penelitian mengidentifikasi 4 aktor utama dalam Data Flow Diagram, 17 entitas kunci dalam sistem, serta informasi yang dapat diperoleh setelah implementasi sistem inventory management menggunakan Microsoft Access.
OPTIMASI STRUKTUR BETON BERTULANG PADA PORTAL RUANG DENGAN ALGORITMA SYMBIOTIC ORGANISMS SEARCH (SOS) Kevin Satiadarma; Doddy Prayogo; Jimmy Chandra
Dimensi Utama Teknik Sipil Vol. 12 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : Program Studi Magister Teknik Sipil - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/duts.12.1.58-70

Abstract

Desain struktur beton bertulang yang tahan gempa sangat diperlukan di wilayah dengan aktivitas seismik tinggi. Beton bertulang sering digunakan sebagai material utama dalam desain struktur bangunan karena ketangguhannya. Namun, optimasi biaya struktur beton bertulang menghadapi tantangan besar akibat banyaknya variabel dan batasan dalam peraturan SNI. Penelitian ini menggunakan algoritma metaheuristik symbiotic organisms search (SOS) yang dikombinasikan dengan perangkat lunak analisis struktur ETABS untuk mengatasi masalah optimasi struktur beton. Studi kasus dilakukan pada struktur beton bertulang dengan portal ruang satu lantai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SOS dan ETABS dapat menghasilkan desain yang efisien dan ekonomis, memenuhi persyaratan desain seismik berdasarkan SNI 1726:2012 dan SNI 2847:2019. Metode ini memiliki potensi besar untuk diterapkan pada berbagai jenis bangunan guna mendukung desain struktur beton yang aman, ekonomis, dan tahan terhadap gaya seismik.
Co-Authors Anastasia Valentina Tandiono Januar Budiman Jimmy Chandra Kevin Satiadarma Rivaldi Giantara Vincenzo Rahardjo Yoszy Aldo Tondayana