Analisis Penjadwalan Proyek Apartemen Kingland Avenue Melalui Metode Simulasi Monte Carlo

Parsaoran, Daniel (2022) Analisis Penjadwalan Proyek Apartemen Kingland Avenue Melalui Metode Simulasi Monte Carlo. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 03111840000009-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2024. Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Dalam pelaksanaan proyek konstruksi, terdapat beberapa faktor yang perlu diperhatikan. Untuk membuat proyek berjalan sesuai rencana, salah satu faktor yang paling penting ialah mengendalikan durasi waktunya. Dimana dalam waktu pengerjaan proyek, banyak sekali kemungkinan-kemunginan serta resiko yang dapat terjadi. Untuk mengendalikan waktu berdasarkan probabilitas dan resiko yang ada, dapat digunakan Simulasi Monte Carlo. Simulasi Monte Carlo ini berguna untuk mengetahui probabilitas durasi waktu dalam sebuah proyek, sehingga dari hasil itu dapat dibuat penjadwalan yang lebih optimal.
Pada penelitian ini, akan menganalisis durasi pengerjaan proyek Apartemen Kingland Avenue Alam Sutra berdasarkan hasil kuesioner yang disebarkan ke responden yang berkompeten terhadap durasi pekerjaan optimis, paling mungkin, dan pesimis-nya. Dari data yang didapat, akan disimulasikan secara terus menerus menggunakan Simulasi Monte Carlo, berdasarkan jumlah iterasi yang didapatkan. Durasi pekerjaan hasil Simulasi Monte Carlo akan digunakan untuk membuat penjadwalan baru pada alat bantu Microsoft Project yang nantinya akan menjadi rekomendasi terhadap penjadwalan proyek Kingland Avenue.
Dari hasil Simulasi Monte Carlo yang telah dilakukan dan disusun menjadi sebuah jadwal pada perangkat lunak Microsoft Project menghasilkan total durasi serta probabilitasnya. Untuk durasi tercepat selama 323 hari dengan probabilitas sebesar 32,18%, durasi terlama selama 327 hari dengan probabilitas sebesar 99,99% sedangkan, untuk durasi paling mungkin selama 324 hari dengan probabilitas sebesar 83,66%. Hasil ini lebih cepat dari jadwal rencana yang telah dibuat, yaitu selama 330 hari.
======================================================================================================
In the implementation of construction projects, several factors need to be considered. To make the project go according to the plan, one of the most important factors is controlling the time duration. Where in the time of project work, many possibilities and risks can occur. To control the time based on the existing probability and risk, a Monte Carlo Simulation can be used. This Monte Carlo Simulation is useful for knowing the probability of the duration of time in a project so that from the results a more optimal schedule can be made.
In this study, we will analyze the duration of the Kingland Avenue Alam Sutra project based on the results of a questionnaire distributed to competent respondents regarding the duration of the optimistic, most likely, and pessimistic work. From the data obtained, it will be simulated continuously using a Monte Carlo simulation, based on the number of iterations obtained. The duration of the work from the Monte Carlo simulation will be used to create a new schedule for the Microsoft Project tool which will later become a recommendation for scheduling the Kingland Avenue Alam Sutra project.
From the results of the Monte Carlo simulation that has been carried out and compiled into a schedule on the Microsoft Project software, it produces the total duration and probability. For the fastest duration is 323 days with a probability of 32.18%, the longest duration is 327 days with a probability of 99.99% while, for the most likely duration is 324 days with a probability of 83.66%. This result is faster than the planned schedule, which is 330 days.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Durasi, Penjadwalan, Probabilitas, Simulasi Monte Carlo, Duration, Monte Carlo Simulation, Probability, Scheduling
Subjects:	H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor > HD69.T54 Time management. Scheduling
Divisions:	Faculty of Civil, Planning, and Geo Engineering (CIVPLAN) > Civil Engineering > 22201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Daniel Parsaoran
Date Deposited:	07 Feb 2022 08:56
Last Modified:	01 Nov 2022 04:03
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/92954

Actions (login required)

View Item