Model Prediksi Waktu Penyelesaian Proyek Pada Kegiatan Usaha Hulu Migas Menggunakan Support Vector Regression Growth Model

Ghullam, Arif Abadil (2020) Model Prediksi Waktu Penyelesaian Proyek Pada Kegiatan Usaha Hulu Migas Menggunakan Support Vector Regression Growth Model. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 09211650023007-Master_Thesis.pdf]
Preview
Text
09211650023007-Master_Thesis.pdf - Accepted Version

Download (5MB) | Preview

Abstract

Cadangan minyak dan gas bumi yang dimiliki Indonesia saat ini rata-rata telah berumur tua yang dari tahun ke tahun dan mengalami penurunan secara alami. Langkah – langkah yang dilakukan Satuan Kerja Khusus Pelaksana Kegiatan Usaha Hulu Minyak dan Gas Bumi (SKK Migas) bersama Kontraktor Kontrak Kerja Sama (KKKS) dalam mempertahankan tingkat produksi nasional diantaranya melalui proyek – proyek penambahan kapasitas produksi serta proyek pengembangan lapangan migas baru. Proyek yang berhasil diselesaikan tepat waktu akan mengisi celah tingkat penurunan produksi alamiah dari lapangan yang telah ada. Namun sayangnya, masih banyak proyek KKKS yang mengalami keterlambatan karena berbagai macam faktor.
Selama ini, prediksi waktu penyelesaian proyek dilakukan menggunakan metoda Earned Value Management (EVM). Salah satu kelemahan dari metoda prediksi EVM adalah penggunaan asumsi berjalannya proyek yang digambarkan dalam bentuk kurva linier. Padahal dalam kenyataannya, progress pelaksanaan proyek konstruksi cenderung non-linear. Penelitian ini mengusulkan model prediksi Earned Value berbasis Support Vector Regression (SVR). Support Vector Regression digunakan untuk menangkap karakter non linear dari simulasi data historis dan memprediksi waktu penyelesaian proyek. Untuk validasi model, pada penelitian ini Proyek kegiatan Usaha Hulu Migas yang beroperasi di wilayah Perwakilan Jawa, Bali dan Nusa Tenggara digunakan sebagai studi kasus.
Hasil akhir dari penelitian ini mendapatkan pemodelan yang dapat memberikan prediksi waktu penyelesaian proyek dengan tingkat penyimpangan sebesar 2,164% atau 0,541 bulan dari waktu penyelesaian proyek aktual. Berdasarkan hasil uji sensitifitas menunjukkan bahwa metode pemodelan yang dusulkan pada penelitian ini dapat memberikan hasil prediksi waktu penyelesaian yang konsisten meski hanya menggunakan data tahap awal dari proyek aktual yang berjalan.
=====================================================================================================
The Indonesian reservoar are mostly produced on the mature reservoar and face natural declinement during their production phase. Satuan Kerja Khusus Pelaksana Kegiatan Usaha Hulu Minyak dan Gas Bumi (SKK Migas) as the Upstream Oil & Gas Indonesian Government Representative Agencies with PSC’s contactor are taking various method to keep the stability of national production level by upgrading existing facilities and new oil & gas development projects. The project completion time is the most important key to fill the production gap that caused by those existing natural declinement. Unfortunately, many of those projects were delayed due to various obstacles.
The prediction of project completion time previously was done using the Earned Value Management (EVM) method. One of the weaknesses of the EVM prediction method is the use of assumptions that are projects described in the form of linear EVM curves. Whereas in reality, the stages of Oil & Gas construction projects tend to be non-linear EVM curves. This study proposes a prediction model based on integration Earned Value based and Support Vector Regression (SVR). SVR is used to capture non-linear characteristic from simulation of the similar projects historical data. The prediction model was validated using a case study in the Upstream Oil and Gas Projects which operates in the Jawa, Bali and Nusa Tenggara Representative Office.
This proposed model provide the project time completion predictions accuracy with error equal to 2,164% or 0,541 months from the actual project time completion. Based on the sensitivity test results to proposed model concluded that the proposed model give project time completion prediction consistently from early actual progress project data.

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: Support Vector Regression, Non-Linear Earned Value Management, Proyek Kegiatan Usaha Hulu Migas ============================================================ Support Vector Regression, Non-Linear Earned Value Management, Upstream Oil & Gas Project
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T56.8 Project Management
T Technology > T Technology (General) > T57.8 Nonlinear programming. Support vector machine. Wavelets. Hidden Markov models.
T Technology > TH Building construction > TH438 Construction industry--Management. Project management.
Divisions: Faculty of Creative Design and Digital Business (CREABIZ) > Technology Management
Depositing User: Arif Abadil Ghullam
Date Deposited: 20 Jan 2021 06:42
Last Modified: 06 Apr 2023 07:04
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/82541

Actions (login required)

View Item View Item