Melihat Kecacatan Proyek Konstruksi dengan Data Mining

M Ridwan Andi Purnomo dan Atik Febriani saat memberi keterangan kepada wartawan di Yogyakarta, Selasa (18/7/2017). (foto : heri purwata)

YOGYAKARTA, JOGPAPER.NET — Mahasiswa Magister Teknik Industri Program Pascasarjana Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia (FTI UII) Yogyakarta, Atik Febriani berhasil mengembangkan aplikasi Analisis Kecacatan pada Proyek Konstruksi menggunakan Multi Level Association Rule Mining berbasis Algoritma Genetik. Analisis ini bisa digunakan untuk memprediksikan agar proyek konstruksi tidak mengalami kecacatan yang bisa berakibat pada kerugian materiil bagi pemilik proyek maupun kontraktor.

Dijelaskan Atik, proyek konstruksi melibatkan banyak peserta (multiparties) untuk melakukan berbagai macam kegiatan yang telah direncanakan. Masing-masing peserta saling berinteraksi satu sama lain sehingga semua pekerjaan yang sudah dijadwalkan bisa selesai dikerjakan.

Bacaan Lainnya

“Permasalahan utama dalam pelaksanaan proses konstruksi adalah ketidakefisienan, berupa penggunaan sumber daya yang tidak menghasilkan nilai seperti yang diharapkan. Sehingga dalam pelaksanaannya seringkali ditemukan adanya cacat konstruksi. Pekerjaan yang cacat menyebabkan adanya keterlambatan dan pembengkakan biaya, serta memicu adanya sengketa antar pelaksana pada masa konstruksi dan operasi,” kata Atik yang didampingi Dosen Pembimbingnya, M Ridwan Andi Purnomo, ST, MSc, PhD di Yogyakarta, Selasa (18/7/2017).

Untuk mengatasi permasalahan tersebut, kata Atik, perlu dilakukan identifikasi faktor-faktor penyebab kecacatan dalam proyek konstruksi. Dengan mengetahui faktor-faktor tersebut, diharapkan pihak menejemen dapat mengontrol dan mengendalikan pekerjaan.

Dalam penelitianya, Atik menggunakan pendekatan Multilevel Association Rule Mining berbasis Algoritma Genetik (AG) untuk menemukan pola kecacatan tersebut. AG digunakan untuk mengoptimalkan hasil rule yang diperoleh pada proses sebelumnya. “Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini dapat menemukan pola kecacatan dalam industri konstruksi yang kemudian digunakan sebagai dasar pembuatan mitigation plan dalam upaya mencegah kerugian perusahaan,” katanya.

Atik mencontohkan proyek konstruksi Resid Fluid Catalytic Cracking (RFCC) di Pertamina Cilacap. Proyek senilai Rp 15 miliar ini direncanakan selesai dalam waktu delapan bulan. Namun adanya kecacatan membuat proyek yang dilaksanakan PT Adhi Karya ini selesai dalam waktu dua tahun dan kerugian mencapai Rp 7 miliar.

Penelitian ini berdasarkan data historis yang diperoleh dari para supervisor yang mengerjakan proyek. “Tujuan penelitian ini untuk menemukan pola data dari beberapa faktor penyebab kecacatan. Sehingga proyek manager dapat mengetahui dan memahami penyebab kecacatan dalam konstruksi, serta dapat melakukan tindakan pencegahan,” tandas Atik.

Sedang manfaat akademik, kata Atik, di antaranya, pertama, para peneliti dapat memiliki gambaran tentang tema yang diteliti dan dapat memanfaatkan hasil penelitian sebagai informasi tentang pendekatan algoritma apriori berdasarkan algoritma genetik dalam menejemen resiko industri konstruksi. Kedua, menjadi referensi sebagai bahan pembelajaran bagi peneliti akademik yang ingin melakukan kajian lebih lanjut.

Sementara manfaat praktisnya, adanya pembelajaran tentang manajemen resiko, diharapkan PT Eptco Dian Persada dapat memberikan pengetahuan baru sehingga dapat dilakukan perbaikan dalam pelaksanaan proyek yang akan datang. “Bagi pemilik proyek bisa mengetahui jika menemukan gejala-gejala pada proyeknya bisa memprediksi kecacatannya,” ujarnya.