Model Prediksi ANFIS Berbasis Pengetahuan dan Keterampilan Keselamatan untuk Mengurangi Human Error di Proyek Konstruksi

Sidiq, Misbahul Fajar (2023) Model Prediksi ANFIS Berbasis Pengetahuan dan Keterampilan Keselamatan untuk Mengurangi Human Error di Proyek Konstruksi. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 03111950030004-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 September 2025. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Keragaman aktivitas, perubahan secara terus menerus, kompleksitas lingkungan kerja dan kondisi kerja yang buruk, menjadikan industri konstruksi sebagai salah satu industri paling berbahaya, dan tinggi risiko. Keberadaan risiko pada industri konstruksi menjadi faktor penyebab terjadinya kecelakaan kerja, dan tingkat kecelakaan kerja pada industri konstruksi lebih tinggi dibandingkan dengan berbagai industri lainnya. Risiko di lokasi konstruksi perlu dikelola untuk mencegah pekerja mengalami kecelakaan yang dapat mengakibatkan cedera fatal dan bahkan berujung kematian. Manusia merupakan faktor utama yang memberi pengaruh dalam pengelolaan keselamatan konstruksi, akan tetapi kesalahan manusia juga menjadi faktor terpenting sebagai penyebab kecelakaan. Pengetahuan keselamatan dapat meningkatkan kemampuan dalam mendeteksi bahaya, mencegah, mengurangi hingga menghilangkan risiko kecelakaan. Sedangkan keterampilan keselamatan dibutuhkan dalam melakukan tugas dan tanggung jawab, agar dapat bekerja dengan penuh rasa aman. Model prediksi adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) dirancang untuk mengetahui bagaimana pengetahuan dan keterampilan keselamatan dapat mengurangi kesalahan manusia. Model yang dikembangkan telah melatih dan menguji data kuesioner dari 110 personil K3 di perusahaan kontraktor di Indonesia. Hasil yang didapatkan, model yang dikembangkan dapat memprediksi penurunan kesalahan manusia berdasarkan pengetahuan dan keterampilan keselamatan konstruksi dengan tingkat akurasi sebesar 90.91%. Selain itu, hasil analisis sensitivitas menjelaskan bahwa knowledge of Knowledge of safety regulations (KSR) berperan sebagai critical predictor dalam mengurangi kesalahan manusia untuk variabel pengetahuan keselamatan, sedangkan hazard recognition skill (HRS) menjadi critical predictor dalam mengurangi kesalahan manusia untuk variabel keterampilan keselamatan.
===================================================================================================================================
The diversity of activities, continuous change, the complexity of the working environment and poor working conditions, make the construction industry one of the most dangerous and high-risk industries. The existence of risk in the construction industry is a factor in the occurrence of work accidents, and the rate of work accidents in the construction industry is highest than other industries. Risks at construction sites need to be managed to prevent workers from experiencing accidents that can result in fatal injuries and even death. Human error remains a significant contributor to construction accidents, highlighting the importance of human factors in construction safety management. Possessing appropriate knowledge and skills is critical for workers in this regard. Safety knowledge enables workers to identify hazard, prevent, reduce, and eliminate potential accidents. On the other hand, safety skills are necessary for worker to carry out their task and responsibilities safely. An adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) prediction model is designed to find out how safety knowledge and skill may reduce human error. The developed model has trained and tested questionnaire data from 110 contractor safety personnel in Indonesia. As the results, the developed model can predict a decrease in human error based on safety knowledge and skill, with an accuracy rate of 90.91%. In addition, the results of the sensitivity analysis explain that knowledge of safety regulations (KSR) is a critical predictor in reducing human error for the safety knowledge variable, while hazard recognition skill (HRS) becomes a critical predictor in reducing human error for the safety skills variable.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Safety knowledge, safety skill, human error, construction project, ANFIS, Pengetahuan keselamatan, keterampilan keselamatan, human error, proyek konstruksi
Subjects:	T Technology > TH Building construction > TH438 Construction industry--Management. Project management.
Divisions:	Faculty of Civil, Planning, and Geo Engineering (CIVPLAN) > Civil Engineering > 22101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Misbahul Fajar Sidiq
Date Deposited:	02 Aug 2023 03:04
Last Modified:	02 Aug 2023 03:04
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/100303

Actions (login required)

View Item