PENGEMBANGAN SISTEM PENGENDALIAN PRODUKTIVITAS PEKERJAAN KONSTRUKSI DENGAN PENDEKATAN FUZZY-AHP-EXPERT SYSTEM

Konferensi Nasional Teknik Sipil 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 – 7 Mei 2009

PENGEMBANGAN SISTEM PENGENDALIAN PRODUKTIVITAS PEKERJAAN KONSTRUKSI DENGAN PENDEKATAN FUZZY-AHP-EXPERT SYSTEM Budi Susetyo1 dan Achmad Waryanto2 1

Program Studi Teknik Arsitektur, Universitas Mercu Buana, Jl. Meruya Selatan Jakarta E-mail: [email protected] 2 Program Magister Teknik Sipil, Universitas Trisakti, Jl. Kyai Tapa Grogol, Jakarta E-mail: [email protected]

ABSTRAK Kinerja proyek konstruksi pada umumnya diukur berdasarkan aspek biaya, waktu serta mutu. Berbagai alat digunakan untuk mengukur dan mengendalikan kinerja proyek seperti penggunaan Net Work Planning (NWP), serta Kurva-S. Namun berbagai alat yang ada belum dapat mengukur dan mengendalikan aspek produktivitas. Pengukuran produktivitas pada tingkatan mikro seperti mengamati produktivitas tenaga kerja per-satuan waktu pada suatu pekerjaan secara terus-menerus merupakan upaya yang cukup kompleks. Diperlukan suatu metode untuk mengukur dan mengendalikan produktivitas pekerjaan konstruksi yang dapat digunakan secara relatif mudah dan cepat. Untuk mencapai tujuan yang diharapkan, disusun beberapa tahapan penelitian. Tahap awal adalah merumuskan berbagai variabel yang menentukan tingkat produktivitas pekerjaan, serta tahap selanjutnya adalah menyusun bobot dan nilai variabel. Penelitian tahap awal dilakukan dengan survey lapangan, data yang diperoleh diolah dengan uji statistik. Penelitian tahap selanjutnya dengan pendekatan fuzzy-AHP-expert system. Aplikasi teori fuzzy cocok diterapkan untuk memberikan nilai pada data atau variabel yang bersifat imprecise, AHP dapat digunakan untuk memperhitungkan bobot variabel, sedangkan sistem pakar dapat diterapkan untuk membantu pengambilan keputusan pada domain tertentu. Pengembangan sistem pengendalian produktivitas pekerjaan konstruksi dengan pendekatan fuzzy-AHP-expert system diharapkan dapat digunakan sebagai sistem yang membantu pengambilan keputusan secara mudah dan cepat. Kata Kunci : Pengendalian, Produktivitas, Pekerjaan Konstruksi, Fuzzy-AHP-Expert System

1.

PENDAHULUAN

Industri konstruksi merupakan suatu konglomerasi yang bersama-sama dengan sektor lain mempengaruhi ekonomi negara. Industri konstruksi berperan penting dalam menentukan tingkat kesejahteraan warga. Industri kontruksi berperan dalam pembangunan perumahan, perkantoran, kawasan industri, penyediaan infrastruktur nasional, serta pembangunan fasilitas publik. Peran industri konstruksi mendukung bagi pekembangan produk industri lainnya serta memberikan dampak pada ekonomi nasional (Hendrickson, C. & Tung Au, 2002). Sektor konstruksi di Indonesia pada tahun 1998 memberikan kontribusi sebesar 7,54% dari total nilai Produk Domestik Bruto (PDB). Krisis ekonomi menyebabkan penurunan yang cukup tajam, pada tahun 1999 pertumbuhan sektor konstruksi tercatat sebesar minus 1,63%, namun sejak tahun 2002 laju pertumbuhan kembali meningkat secara bertahap (BPS, 2006). Trend terakhir saat ini adalah semakin meningkatnya kompetisi internasional pada industri konstruksi. Pemilik proyek menghendaki pengadaan yang non-tradisional untuk pekerjaan konstruksi, khususnya pada proyek besar. Pada lingkungan tersebut kompetisi berlangsung ketat, manajemen proyek yang baik dan peningkatan produktivitas sangat penting dilakukan. Para ahli berpandangan, jika produktivitas dapat diukur maka seharusnya juga dapat dikelola. Di industri konstruksi, data produktivitas seringkali tidak [kurang] dapat dipercaya jika hanya didasarkan pada data biaya pekerja per-unit pekerjaan konstruksi. Karakteristik industri konstruksi diantaranya adalah membangun gedung yang kompleks dalam waktu perencanaan dan waktu konstruksi yang relatif singkat. Permasalahan terjadi karena penggunaan variabel tunggal dalam pengukuran produktivitas konstruksi sudah tidak memadai. (Tuchman, 2003). Penelitian tentang produktivitas dapat dilakukan dalam tingkat makro untuk suatu sektor industri. Hal tersebut bertujuan untuk mengetahui kontribusi dari masing-masing pertumbuhan variabel produksi seperti modal dan tenaga kerja. Dalam industri manufaktur dikenal Total Factor Productivity (TFP) atau Produktivitas Total Faktor (PTF), yang merupakan perhitungan sisa pertumbuhan output setelah dikurangi dengan kontribusi pertumbuhan modal dan tenaga kerja (Depnaker, 2003)

Universitas Pelita Harapan – Universitas Atma Jaya Yogyakarta

M – 149

Budi Susetyo dan Achmad Waryanto

Berdasarkan uraian diatas dapat dipahami bahwa produktivitas pada industri konstruksi penting untuk diperhatikan karena terkait langsung dengan daya saing dan tingkat kompetitif industri konstruksi suatu negara. Selanjutnya perlu pemahaman bersama tentang pengukuran produktivitas pada tingkat industri maupun tingkat proyek. Pengukuran produktivitas yang hanya menggunakan parameter tunggal tidak lagi memadai.

Perumusan masalah Produktivitas proyek konstruksi perlu ditingkatkan, pengukuran produktivitas perlu memperhitungkan berbagai parameter agar hasil pengukuran lebih komprehensif serta diperlukan upaya memperbaiki produktivitas yang lebih efektif. Terdapat indikasi keterkaitan antara kinerja proyek dengan tingkat produktivitas. Kinerja proyek dan tingkat produktivitas yang tinggi dapat meningkatkan keuntungan serta menghasilkan produk yang kompetitif. Dengan demikian manajemen proyek perlu memperhatikan berbagai variabel yang berdampak pada produktivitas serta berupaya mengendalikannya. Berbagai studi telah melakukan identifikasi tentang variabel-variabel yang mempengaruhi produktivitas serta mengukur pengaruhnya. Sebagian besar studi fokus pada identifikasi dan kuantifikasi variabel yang dapat menyebabkan berkurangnya produktivitas. Variabel tersebut diantaranya meliputi variabel cuaca, jadwal lembur/scheduled overtime, dampak adanya gangguan/disruption, kepadatan/congestion serta wilayah kerja (O’Connors, 2005). Pada pelaksanaan proyek konstruksi, khususnya dibidang pengendalian proyek, pada saat ini diperlukan suatu integrasi antara proses pengendalian pelaksanaan konstruksi dengan otomatisasi dibidang konstruksi. Proses otomatisasi tersebut diperlukan untuk mempercepat proses pengambilan keputusan dengan hasil yang cukup akurat. Pengembangan otomatisasi atau sistem komputer pada bidang pengendalian proyek, diantaranya penentuan waktu pelaksanaan, integrasi penjadwalan dan pengendalian biaya, serta pengembangan pangkalan pengetahuan atau knowledge-based technology untuk monitoring kinerja pelaksanaan (Yates, 1993) Upaya pengendalian produktivitas dapat dikembangkan sebagai suatu sistem. Untuk menentukan variabel-variabel produktivitas yang akan disusun pada pangkalan data terlebih dahulu dilakukan penelitian dengan statistic, yakni analisa kondisi proyek nyata. Perlu diperhatikan kondisi dasar yang mempengaruhi produktivitas. Bila suatu proyek memiliki jam kerja mingguan 50 jam per-minggu akan berbeda dengan 40 jam per-minggu (Woodward, 2003). Berdasarkan permasalahan diatas, perlu dirumuskan variabel-variabel berdampak pada produktivitas melalui kajian keterkaitan antara kinerja pelaksanaan proyek dengan produktivitas. Selanjutnya setelah variabel-variabel produktivitas dapat dirumuskan, dapat disusun pangkalan data yang berisi kumpulan pengetahuan, dapat dikembangkan sebagai sistem pengendalian produktivitas.

Maksud dan tujuan penelitian Maksud dari penelitian adalah untuk menemukenali variabel-variabel yang mempengaruhi produktivitas proyek. Disamping menemukenali berbagai variabel tersebut, juga perlu diketahui tindakan koreksi yang diperlukan untuk memperbaiki produktivitas proyek. Tujuan penelitian adalah mengembangkan suatu sistem yang dapat membantu pengambilan keputusan secara efektif dalam mengendalikan produktivitas proyek.

Batasan penelitian Produktivitas proyek dipengaruhi oleh beragam variabel dengan hubungan yang sangat kompeks. Pendekatan yang akan dilakukan adalah dengan merumuskan keterkaitan antara variabel-variabel yang mempengaruhi produktivitas dengan tingkat produktivitas pekerjaan. Variabel tingkat produktivitas pekerjaan merupakan hasil pengukuran realisasi produktivitas pekerjaan dengan standar produktivitas yang ditetapkan. Sedangkan variabel-variabel yang mempengaruhi produktivitas diidentifikasikan melalui upaya manajemen proyek dalam merencanakan, melaksanakan dan mengendalikan pekerjaan kontruksi untuk mencapai produktivitas yang diharapkan. Variabelvariabel produktivitas dan tingkat produktivitas akan diamati pada tingkatan pekerjaan (work’s package level). Penelitian akan dilakukan pada tipe proyek konstruksi bangunan gedung di wilayah DKI Jakarta dan sekitarnya. Proyek-proyek tersebut memiliki rentang tingkat kemajuan pekerjaan antara 10% hingga 90%.

2.

TINJAUAN PUSTAKA

Industri konstruksi merupakan salah satu sektor penting yang turut memberikan kontribusi bagi pertumbuhan perekonomian negara. Untuk mempertahankan dan meningkatkan pertumbuhan sektor jasa konstruksi pada saat ini telah banyak dibicarakan tentang perlunya peningkatan kemampuan perusahaan Jasa Konstruksi di Indonesia. Peningkatan kemampuan tersebut diperlukan terutama dalam menghadapi kondisi saat ini dengan semakin gencarnya persaingan serta semakin ketatnya pasar jasa konstruksi. Industri konstruksi nasional dianggap belum

M - 150


Pengembangan Sistem Pengendalian Produktivitas Pekerjaan Konstruksi dengan Pendekatan Fuzzy-AHP-Expert System

kompetitif dan belum siap menghadapi persaingan global. Data produktivitas industri konstruksi Indonesia masih lebih rendah apabila dibandingkan dengan negara lain di kawasan Asia seperti diperlihatkan pada Tabel 1. berikut ini. Kompetisi yang semakin tinggi menuntut agar setiap pelaksana konstruksi dapat bekerja efisien dan produktif. Kemampuan dalam mengendalikan dan meningkatkan produktivitas diperlukan agar dapat bersaing di pasar industri jasa konstruksi. Tabel 1. Perbandingan produktivitas antara negara peserta Asia Construct (Value Added/Pekerja, dalam US Dolar) Negara Japan Korea India

1997 68.181,82

1998 68.000,00 26.720,00

1999 63.636,36 25.960,00 1.486.85

Hongkong Indonesia 2.956,21 1.301,06 Sumber : Asia Construct, 2007

1.864,17

2000 64.636,36 23.320,00 1.607,22

2001 62.727,27 24.900,00 1.653,97

51.050,26

52.512,80

1.339,93

1.080,27

2002

2003

23.170,00 1.706,39

1.760,47

Pentingnya produktivitas dan pengukuran produktivitas Pengertian produktivitas adalah hasil atau output pekerjaan dibandingkan dengan input pekerjaan. Hasil pekerjaan dapat berupa nilai pekerjaan konstruksi dan input pekerjaan dapat berupa jumlah tenaga kerja dengan satuan waktu tertentu seperti jumlah orang-dengan satuan bulan kerja, jumlah orang-dengan satuan hari kerja atau jumlah orangdengan satuan jam kerja (Hendrickson & Tung Au, 2002). Menurut Stephen P. Robbins, produktivitas adalah ukuran kinerja yang mencangkup keefektifan dan efisiensi. Keefektifan adalah pencapaian tujuan sedangkan efisiensi adalah rasio dari keluaran efektif terhadap masukan yang diperlukan untuk mencapai tujuan tersebut. Produktivitas merupakan pencapaian sasaran yang paling efisien. Thomas & Mattews serta Humphreys menjelaskan tentang rumusan pengukuran nilai produktivitas berikut ini (Pada: Latief, 2006). Produktivitas =

Output

; ..................................................................(1a)

Input

Produktivitas = Produktivitas =

Unit Work-hours ; ...............................................................(1b) Total output

Total work-hours ; ..........................................................(1c) Output Produktivitas tenaga kerja = Labour cost ; serta ................................................(1d) Produktivitas tenaga kerja =

Output Work-hour .......................................................(1e)

Tingkatan pengukuran produktivitas dapat dilakukan dari tingkat sektor industri, tingkat perusahaan, tingkat proyek hingga tingkat pekerjaan. Dalam tingkatan sektor industri, cara pengukuran yang banyak digunakan adalah Total Factor Productivity (TFP) atau Produktivitas Total Faktor (PTF). PTF merupakan salah satu indikator untuk mengetahui kinerja suatu sektor industri. Penghitungan PTF secara sektoral dirasa perlu dilakukan untuk menunjang kebijakan ekonomi yang lebih terarah. Seperti diketahui berbagai sektor memiliki kondisi dan peran yang berbeda dalam mendorong pertumbuhan ekonomi. Terdapat sektor padat modal, sebaliknya ada yang tidak padat modal. Sektor yang menyerap banyak tenaga kerja tentu berbeda dari sektor yang menggunakan teknologi tinggi. Bervariasinya berbagai sektor tersebut menyebabkan berbedanya tingkat produktivitas dan variabel-variabel penyebabnya. Oleh karena itu sangat diperlukan estimasi produktivitas berbagai sektor tersebut untuk membuat perencanaan dan memformulasikan kebijakan yang tepat untuk mencapai pertumbuhan ekonomi nasional secara optimal (Depnaker, 2003). Pengukuran produktivitas dapat diteliti pada tingkat item pekerjaan (task item level). Bahri (Bahri, 2003) melakukan penelitian dengan mengukur produktivitas konstruksi pada tingkat item pekerjaan, yakni pekerjaan pasangan dinding batako sebelum diplester pada Proyek Pasar Sentra Antasari, Surabaya. Dari hasil analisa didapat bahwa nilai produktivitas untuk pekerjaan pasangan dinding batako berfluktuasi pada rentang 12,52 s/d 20,54 m2/orang, dan diperoleh korelasi yang signifikan dan searah antara variabel kuantitas kerja dan produktivitas kerja pada keseluruhan blok. Menurut Bahri, produktivitas merupakan salah satu variabel mendasar yang mempengaruhi


M - 151


kemampuan bersaing. Peningkatan produktivitas merupakan tanggung jawab sentral dari fungsi manajemen, namun hal ini seringkali diabaikan dengan alasan biaya dan waktu. Produktivitas di lapangan dari para Kontraktor dapat dikaji untuk menghasilkan pengukuran produktivitas rata-rata pada suatu segmen industri konstruksi. Para Pemilik dan Kontraktor dapat membandingkan kinerjanya dengan produktivitas rata-rata tersebut.

Variabel yang mempengaruhi produktivitas Berbagai variabel yang mempengaruhi produktifitas tenaga kerja di lapangan adalah Usia [usia], tingkat ketrampilan dan pengalaman tenaga kerja; Kepemimpinan dan motivasi dari tenaga kerja. Variabel kondisi lapangan, seperti besaran proyek dan kompleksitasnya; aksesibilitas; ketersediaan tenaga kerja; peralatan; kesepakatan kontrak; Iklim; serta karakteristik budaya setempat. Variabel kegiatan non-produktif juga diperkirakan mempengaruhi produktivitas, seperti tenaga kerja tidak langsung yang menjaga kemajuan prestasi proyek; pekerjaan ulang untuk memperbaiki cacat pekerjaan; penghentian sementara pekerjaan karena cuaca atau ketiadaan material; hari libur yang bersifat lokal; kehadiran yang kurang seperti datang terlambat atau selesai lebih cepat; serta tenaga kerja libur untuk keperluan pribadi atau organisasi. Analisa kinerja merupakan alat yang lazim digunakan untuk menilai kualitas dan kontribusi tenaga kerja. Variabel yang dianalisa seperti kualitas hasil pekerjaan; kuantitas hasil pekerjaan; serta pengetahuan pekerjaan. Variabel-variabel diatas dapat diukur dengan menggunakan skala, misalnya penggunaan tiga tingkatan skala yakni, (1) kemampuan baik, (2) sesuai seperti yang diharapkan, serta (3) perlu diperbaiki (Hendrickson & Tung Au, 2002). Profil pekerja terkait dengan kepuasan kerja dan produktivitasnya dipengaruhi berbagai variabel. Variabel-variabel kepuasan kerja, diuraikan berikut ini. Variabel etnik, diperkirakan kelompok etnik tertentu memiliki etos kerja yang dianggap lebih baik dari etnik lainnya sehingga dengan tingkat kepuasan kerja standar memiliki produktivitas yang lebih tinggi dari etnik lainnya. Variabel gender, wanita dianggap memiliki tingkat kepuasan kerja lebih sederhana dengan tingkat produktivitas lebih tinggi dibandingkan pria. Variabel umur, kelompok muda dianggap memiliki tuntutan yang lebih sederhana dengan produktivitas yang lebih tinggi dibandingkan kelompok lebih tua yang mengharapkan kemapanan (Bryman, 1997). Jergeas membuat penelitian yang menampilkan berbagai variabel yang dapat memberikan dampak pada produktivitas. Variabel tersebut dapat digunakan sebagai alat audit untuk mengidentifikasi hal-hal kritis yang dapat mengakibatkan proyek memasuki jalur kegagalan. Terdapat 14 komponen kunci yakni (1) manajemen biaya, (2) manajemen waktu, (3) perencanaan pekerjaan, (4) kemajuan dan produktivitas, (5) manajemen kualitas, (6) manajemen keselamatan kerja, (7) organisasi, (8) hubungan pekerja, (9) manajemen material, (10) administrasi subkontrak, (11) pengelolaan peralatan konstruksi, (12) menajemen perangkat kerja konstruksi, (13) manajemen fasilitas sementara, serta (14) manajemen alat perancah (Jergeas, 2002). Pada penelitian lainnya diuraikan variabel-variabel yang memberi dampak pada produktivitas proyek yakni ketersediaan tenaga kerja, peraturan local [lokal] atas tenaga kerja, iklim/cuaca, lokasi fasilitas sementara, kondisi tapak, pencapaian tapak, populasi tenaga terampil, area kerja, pengalaman perusahaan, pengalaman staf manajemen, jam kerja mingguan, pekerjaan bergantian (shiftwork), gamang di ketinggian (altitude), waktu menuju tempat kerja, kompleksitas proyek, jaminan kualitas/pengendalian kualitas, kelangkapan gambar perencanaan, serta jadwal (Woodward, 2003)

Mekanisme pengendalian Mekanisme pengendalian proyek pada dasarnya meliputi 3 langkah proses (Kerzner, 1992), yakni pengukuran kemajuan pekerjaan, evaluasi bagi sisa pekerjaan atau pekerjaan selanjutnya serta jika diperlukan tindakan koreksi sesuai tujuan. Ketiga langkah tersebut didefinisikan sebagai : a. Pengukuran; pengukuran tingkat kemajuan pekerjaan, dilakukan melalui laporan formal dan informal. b. Evaluasi; perumusan masalah dan langkah pemecahan masalah atas perbedaan realisasi dari rencana. c. Koreksi; tindakan pengendalian dengan melakukan koreksi atas penyimpangan. Kegiatan pengendalian tersebut dapat disetarakan dengan pengertian pengendalian menurut manajemen klasik, sebagai urutan kegiatan PDCA (Plan, Do, Check & Corrective Action). Tentang teori pengendalian, dapat disebutkan diantaranya adalah The Basic Feedback Loop of Control (Meredith, 1989) atau dapat disebut sebagai daur mekanisme pengendalian. Daur mekanisme pengendalian tersebut menggambarkan bahwa pengendalian perlu dilakukan atas variance atau perbedaan antara rencana dan realisasi. Kemudian menentukan penyebab atas terjadinya perbedaan dan melakukan tindakan koreksi. Selajutnya memperkirakan penyelesaian pekerjaan dengan menyusun suatu rencana baru (revisi rencana). Apabila diasumsikan bahwa prosedur pengendalian produktivitas merupakan kegiatan PDCA, maka tampak bahwa skema prosedur pengendalian berupa suatu siklus kegiatan yang akan dilakukan terus menerus hingga antara rencana dengan realisasi tidak terjadi perbedaan atau deviasi.

M - 152



Berdasarkan uraian tersebut dapat disusun pemahaman bahwa tahap identifikasi atau pengukuran produktivitas merupakan tahapan pengukuran atau pengecekan perbedaan antara rencana dengan realisasi. Sedangkan tindakan koreksi lebih dipahami sebagai daur mekanisme pengendalian. Tindakan koreksi berorientasi pada perkiraan selesai atau perbaikan rencana. Prosedur pengendalian dengan tindakan koreksi dapat disusun sebagai suatu diagram alir analisa kinerja.

Pendekatan logika fuzzy dan AHP Permasalahan produktivitas merupakan permasalahan yang sangat kompleks. Variabel-variabel yang mempengaruhi produktivitas sangat beragam dapat meliputi aspek teknis, serta aspek non-teknis. Tingkat pengaruh masing-masing variabel atas produktivitas dapat berbeda pada suatu kondisi yang diukur (proyek tertentu) dengan kondisi lainnya (proyek lainnya). Dengan demikian penelitian pengukuran produktivitas secara cermat pada suatu kondisi hanya dapat dilihat sebagai hasil pengukuran pada situasi tersebut, tidak dapat digunakan sebagai jaminan hasil pengukuran yang sama pada situasi yang lain. Permasalahan produktivitas terkait dengan data variabel yang bersifat imprecise, subyektif, kualitatif, dan multi kriteria serta potensial dikembangkan sebagai sistem pakar untuk membantu pengambilan keputusan. Berdasarkan pertimbangan tersebut, disusun pendekatan fuzzy AHP & ES. Permasalahan produktivitas dapat dilihat lebih baik diselesaikan dengan pendekatan logika fuzzy. Logika fuzzy adalah suatu logika yang didasari dengan pola penilaian yang lebih bersifat ”approximatif” daripada yang bersifat ”precise”. Logika fuzzy mempunyai potensi yang cocok untuk suatu proses pengambilan keputusan yang melibatkan kecenderungan untuk menentang spesifikasi numerik yang lebih precise, baik dikarenakan sifat dari masalahnya sendiri maupun keterkaitan dengan pihak pihak yang terlibat. Logika fuzzy dimulai dengan pemahaman tentang himpunan fuzzy (fuzzy set). Suatu himpunan fuzzy adalah suatu himpunan tanpa batasan yang kaku, pertimbangan dalam logika fuzzy adalah melakukan generalisasi dari logika ya dan tidak (Boolean). Jika kita memberikan benar dengan angka 1 dan salah dengan angka 0, maka logika fuzzy dapat memberikan nilai seperti 0.2 atau 0.7453. Domain logika fuzzy adalah logika dengan nilai-beragam (multivalued logic or multivalent logic). Logika nilai beragam sangat kontras dengan konsep yang biasa dikenal sebagai logika dua nilai (two-valued logic or bivalent yes-no logic). Variabel-variabel dengan karakteristik tertentu yang memberikan pengaruh pada produktivitas yang sulit diukur dengan algoritma matematis dapat diukur lebih mudah dengan pendekatan logika fuzzy, seperti variabel kemampuan manajemen, budaya kerja, motivasi pekerja, kondisi cuaca, serta variabel lainnya (Mathlab, 2006) Pendekatan logika fuzzy dapat dikombinasikan dengan pendekatan lainnya yakni proses hirarki analitik atau dikenal sebagai Analytical Hierarchy Process (AHP). AHP merupakan teknik untuk membantu menyelesaikan masalah, jika sumber kerumitannya adalah beragamnya kriteria. AHP pertama kali dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika dari Universitas Pittsburg, Amerika Serikat pada tahun 1970-an. AHP pada dasarnya didesain untuk menangkap secara rasional persepsi orang yang berhubungan sangat erat dengan permasalahan tertentu melalui prosedur yang didesain untuk sampai pada suatu skala preferensi diantara berbagai alternatif. AHP juga banyak digunakan pada keputusan untuk banyak kriteria, perencanaan, alokasi sumberdaya dan penentuan prioritas dari strategi-strategi yang dimiliki pemain dalam situasi konflik. Kombinasi pendekatan logika fuzzy dan AHP digunakan untuk memperhitungkan tingkat upaya pengendalian atas berbagai variabel yang mempengaruhi produktivitas. Dengan mengetahui tingkat upaya pengendalian tersebut maka dapat dilakukan intepretasi atas hasil pengukuran tingkat produktivitas suatu pekerjaan konstruksi dengan lebih baik. Upaya peningkatan produktivitas dapat dibuat lebih terarah melalui pengendalian berbagai variabel.

Pendekatan expert system Sistem pakar atau expert system merupakan cabang dari artificial intelligence. Artificial intelligence merupakan kemampuan suatu alat, pada umumnya berupa komputer, yang dapat berfungsi melakukan tugas seperti layaknya seorang manusia. Sistem pakar adalah sistem komputer yang bekerja seperti seorang pakar pada ruang lingkup aplikasi tertentu (domain tertentu). Pengertian knowledge-based adalah pangkalan/koleksi data tentang pengetahuan atau pengalaman para pakar yang meliputi informasi dasar bagi pengambilan keputusan atau pelaksanaan pekerjaan tertentu. Knowledge-Based System (KBS) merupakan sistem komputer dengan komponen utamanya adalah knowledge-based yang bekerja pada domain tertentu. Pada kepustakaan lain, knowledge-based systems disebut pula sebagai knowledge-based expert system atau bila disingkat sebagai expert system atau sistem pakar. Sistem pakar dapat dirumuskan sebagai suatu program komputer interaktif yang menggabungkan pendapat, pengalaman, rule of thumb (aturan yang berdasarkan pengalaman atau praktek), intuisi, dan lain-lain keahlian, kedalam proses pemberian nasehat, rekomendasi, atau keputusan terhadap permasalahan tertentu Kelebihan kemampuan sistem pakar dibandingkan sistem komputer konvensional yakni, dapat menggunakan dan menyimpan kemampuan pakar yang bernilai, mampu mendapatkan solusi dengan data yang bersifat kualitatif, dapat bekerja pada lingkungan permasalahan yang sangat dinamis, serta mampu melakukan pelacakan atas proses pengambilan keputusan. Walaupun demikian terdapat pula kekurangannya seperti, pengembangan KBS yang


M - 153


lengkap memerlukan waktu yang panjang, serta hasil solusi tidak dapat dipandang sebagai mutlak pasti benar, sehingga memerlukan pertimbangan kembali. Beberapa aplikasi sistem pakar pada manajemen proyek dikategorikan untuk intepretasi, prediksi, diagnosa, monitoring, serta perencanaan. Sistem pakar yang dikembangkan pada dunia konstruksi diantaranya adalah MASON, yakni suatu sistem yang dikembangkan untuk menentukan durasi/waktu kegiatan per-dinding-an yang paling optimal dari berbagai pertimbangan. PLANEX, suatu expert systems untuk merencanakan pelaksanaan proyek konstruksi, seperti untuk merumuskan kegiatan berikut keterkaitannya, memperkirakan durasi dan biaya kegiatan, pemilihan teknologi yang tepat, dll. Inventory planning system merupakan suatu sistem perencanaan pengadaan material, sistem tersebut dapat merekomendasikan model pengadaan material yang paling tepat dengan mempertimbangkan berbagai variabel, seperti kondisi perusahaan, kondisi pasar, kebutuhan serta kondisi supplier. Komponen utama KBS, ditampilkan pada Gambar 1. berikut ini. Konponen utama tersebut terdiri dari, pemakai (users), perolehan pengetahuan (knowledge aquisition), fasilitas penjelasan (explanatory faculty), perangkat keras komputer (computer hardware), perangkat lunak (inference engine), memori pangkalan pengetahuan (disk knowledge base) serta memori hasil kerja (disk working memory). Diantara komponen utama sistem pakar tersebut, yang terpenting adalah knowledge aquisition atau perolehan pengetahuan. Perolehan pengetahuan didapat melalui berbagai cara penelitian sesuai lingkup domain tertentu. Setiap pengetahuan yang didapat selanjutnya disusun secara sistematis dengan bahasa komputer. Keseluruhan pengetahuan yang telah dikumpulkan dikenal sebagai pangkalan pengetahuan (knowledge-base) yang telah diolah dalam bahasa komputer dapat disimpan dalam suatu memori komputer atau disk. Untuk menggunakan pangkalan pengetahuan disamping perangkat keras komputer diperlukan perangkat lunak untuk mengolah pengetahuan yang tersimpan dalam bahasa komputer tersebut. Apabila pemakai berkeinginan menyimpan hasil konsultasi, maka dapat digunakan disket kerja. Pada penelitian ini, sistem pakar dikembangkan pada domain pengendalian produktivitas pekerjaan konstruksi, selanjutnya digunakan istilah sistem apabila mengacu pada sistem pengendalian produktivitas pekerjaan konstruksi tersebut.

`

3.

Gambar 1. Komponen utama sistem pakar Sumber : Mockler, 1989

METODOLOGI PENELITIAN

Pada bagian terdahulu telah diuraikan tujuan penelitian yakni, pengembangan sistem yang dapat membantu [proses] pengambilan keputusan secara efektif dalam upaya pengendalian produktivitas proyek. Untuk mencapai tujuan tersebut, dilakukan penelitian yang terdiri atas tiga tahapan penelitian, yakni : 1.

Penelitian tahap pertama, melakukan identifikasi berbagai variabel yang berpengaruh pada tingkat produktivitas pekerjaan konstruksi dengan pendekatan statistik.

2.

Penelitian tahap kedua, menyusun pembobotan variabel dengan AHP, serta memperkirakan nilai variabel dengan pendekatan logika fuzzy, dan

3.

Penelitian tahap ketiga, mengembangkan sistem pengendalian produktivitas pekerjaan konstruksi dengan pendekatan’knowledge-based system’.

Pendekatan statistik digunakan untuk menjelaskan hubungan antara tingkat produktivitas pekerjaan dengan tingkat upaya pengendalian atas variabel yang mempengaruhi produktivitas. Model hubungan tersebut merupakan model hubungan korelasi -regresi, yang dapat dinyatakan dengan rumus matematis sebagai :

M - 154



Y = F(Xijkl)

(2)

Yj = aj + bjXj1 + cj Xj2 + dj Xj3 + ej Xj4 + ... Yl = al + blXl1 + cl Xl2 + dl Xl3 + el Xl4 + ... Dimana Y( Variabel terikat) = Tingkat produktivitas pekerjaan, X (Variabel bebas) = Tingkat upaya pengendalian atas variabel-variabel yang mempengaruhi produktivitas, Xij = Variabel bebas ke-i dari sampel j, Xkl = Variabel bebas ke-k dari sampel l, aj = Konstanta persamaan dari sampel j, serta bl = Konstanta persamaan dari sampel l. Selanjutnya setelah variabel ditemukenali maka disusun suatu hirarki lengkap dari masalah memperkirakan tingkat produktivitas pekerjaan konstruksi yang disederhanakan diperlihatkan pada Gambar 2. Selanjutnya perlu dibuat matriks pairwise comparison, misalnya administrasi proyek dua kali lebih penting dari lingkungan, maka angka 2 akan mengisi posisi (2,1) dan berdasarkan aksima reciprocal angka ½ dengan sendirinya akan mengisi posisi transpose yaitu posisi (1,2). Setelah seuruh penilaian dilakukan, diperoleh matriks pairwise comparison sebagai hasil input matriks. Sintesa atas seluruh skala prioritas dilakukan dengan perkalian matriks menghasilkan bobot variabel.

Gambar 2. Hierarki lengkap tingkat upaya pengendalian variabel yang mempengaruhi produktivitas

Input nilai beberapa variabel menggunakan pendekatan logika fuzzy. Himpunan fuzzy merupakan perluasan dari himpunan klasik. Jika X adalah semesta alam dan elemennya ditandai dengan x, selanjutnya himpunan fuzzy A pada X didefinisikan sebagai berikut. A = {x, µA(x) | x ? X}

(3)

µA(x) dikenal pula sebagai fungsi keanggotaan dari x pada A. Penandaan fungsi keanggotaan x pada himpunan fuzzy A, meliputi nilai antara 0 dan 1. Pemanfaatan expert system digunakan untuk mengembangkan sistem pengendalian produktivitas pekerjaan konstruksi. Dalam proses penyusunan tersebut, prosedurnya adalah data pengetahuan diklasifikasikan atau disusun sebagai taksonomi, selanjutnya pembuatan diagram ketergantungan atau dependency diagram, serta Penyusunan IFTHEN RULES. Skema kerangka model pengembangan sistem pengendalian produktivitas pekerjaan konstruksi diperlihatkan pada Gambar 3.


M - 155


Gambar 3. Kerangka model pengembangan sistem pengendalian produktivitas pekerjaan konstruksi

4.

KESIMPULAN

Berdasarkan penelitian pendahuluan yang telah dilakukan yakni konsultasi pakar serta survey proyek dengan sampel terbatas, menunjukkan variabel yang mempengaruhi produktivitas adalah variabel internal (pelaksana), serta variabel eksternal (pemberi tugas, perencana). Empat kelompok variabel internal yang penting untuk diperhatikan adalah manajemen pelaksanaan, manajemen sumberdaya, administrasi proyek, serta lingkungan. Penelitian secara lengkap masih dalam proses pelaksanaan, diharapkan sistem pengendalian produktivitas pekerjaan konstruksi dapat membantu pengambilan keputusan untuk meningkatkan produktivitas secara lebih mudah dan cepat dengan menggunakan proses otomasi diagnostik.

DAFTAR PUSTAKA Barrie, Donald S. (2002). Profesional construction management. Mc. Graw Hill, New York Durkin, John. (1994). Expert system-design and development. Prentice Hall International Editions Hendrickson, Chris And Tung Au. (2002). Project management for construction. Second Ed. For WWW Publication Isvara, Wisnu. (2001). Pengaruh kualitas usaha perencanaan pelaksanaan konstruksi terhadap kinerja waktu pada proyek konstruksi di DKI Jakarta. Tesis-Pasca Sarjana Universitas Indonesia Jenkins, James L. And Daryl L Orth. (2004). “Productivity improvement through work sampling”. AACE Jergeas, George F. And Robert Mc Tague. (2002) “Construction productivity, an auditing & measurement tool”. AACE MathLab™ 7.6. (2006). Fuzzy Logic Toolbox™, Foundation Of Fuzzy Logic. User Manual Program Suparto, Hari G. (2007). Strategi pengembangan industri konstruksi melalui analisis produktivitas dan pengaruh lingkungan usaha. Desertasi pada program studi teknik sipil Universitas Indonesia Tjaturono, Nadjadji Anwar, dan Indrasurya B. Mochtar. (2004). “Evaluasi produktivitas tenaga kerja berdasarkan delapan variabel internal dibandingkan dengan standar BOW 1921 dan SNI 2001 pada pembangunan rumah menengah di Jawa Timur”. Jurnal Teknik Sipil Universitas Tarumanegara, No.1 Tahun X Tuchman, Janice. (2001). “ Accurate productivity measure are illusive”. ENR. Construction.Com Woodward, Charles P. (2003). “Project productivity analysis: What is 1.0”. AACE

M - 156


PENGEMBANGAN SISTEM PENGENDALIAN PRODUKTIVITAS PEKERJAAN KONSTRUKSI DENGAN PENDEKATAN FUZZY-AHP-EXPERT SYSTEM

Recommend Documents