Optimasi Waktu dan Biaya (Time Cost Trade Off - TCTO) Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) - Mohammad Khabibulloh; Tri Joko Wahyu Adi (Jurnal Teknik ITS, 2022)
Pada Proyek Pembangunan Jalur Ganda Jalan Ka Lintas Selatan Jawa Km 49+500 Sd Km 52+500 Antara Mojokerto Solo (Paket JGMS-9) mengalami keterlambatan dikarenakan shopdrawing pengerjaan proyek belum disetujui. Akibat hal tersebut, perlu dilakukan optimasi percepatan waktu untuk mengejar keterlambatan dan mengestimasi pertambahan biayanya. Tugas akhir ini bertujuan untuk mereduksi keterlambatan penyelesaian proyek dengan mempercepat waktu penyelesaian proyek dan dengan biaya seminimal mungkin. Untuk mempercepat durasi proyek akan diterapkan metode Time Cost Trade Off (TCTO). Pada tugas akhir ini Data yang digunakan adalah data sekunder (Schedule, kurva S dan produktivitas pekerja) dan data primer. Optimasi metaheuristic, Particle Swarm Optimization (PSO), digunakan untuk mengoptimalkan pertukaran waktu dan biaya (Time Cost Trade off). algoritma dikerjakan menggunakan program bantu MatLab™. Tahapan penelitian dilakukan dengan menentukan objective function model PSO, men-generate particle dan menentukan velocity dari partikel. Simulasi dilakukan dengan melakukan 1000 kali iterasi. Untuk validasi model, dilakukan perhitungan TCTO secara matematis (manual) kemudian hasilnya dibandingkan dengan luaran PSO. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, durasi normal pada pekerjaan jembatan adalah 302 hari dengan biaya normal sebesar Rp. 23.036.343.652. Durasi percepatan proyek setelah dilakukan analisa Time Cost Trade Off (TCTO) dengan menggunakan metode matematis adalah 287 hari dengan biaya percepatan Rp. 28.365.575.129. Durasi percepatan proyek setelah dilakukan analisa Time Cost Trade Off (TCTO) dengan menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) adalah 287 hari dengan biaya percepatan Rp. 28.464.546.260. Dari hasil tersebut terlihat bahwa hasil analisis matematis dan analisis metaheuristik memberikan hasil yang sama, dengan perbedaan 0.001%. Oleh karena itu, model PSO ini dapat diterapkan untuk mengoptimasi waktu dan biaya proyek.