• Like
  • Save
Contoh dss
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

Contoh dss

on

  • 1,266 views

 

Statistics

Views

Total Views
1,266
Views on SlideShare
1,266
Embed Views
0

Actions

Likes
0
Downloads
8
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    Contoh dss Contoh dss Presentation Transcript

    • DSS PrakualifikasiKontraktor RIZAN SETRISMAN MUHAMMAD FAJRI FIRDO ALI AKBAR IMAM MUNANDAR HARAHAP
    • Latar Belakang & Dasar Penelitian• Latar Belakang: • Kegagalan proyek sebagai akibat kegagalan dalam prakualifikasi kontraktor (owner tidak tahu kemampuan teknis kontraktor)• Dasar Penelitian: • Mencari hubungan antara kualitas dari kriteria- kriteria evaluasi prakualifikasi terhadap kinerja yang dihasilkan (kinerja waktu, kinerja biaya, dan kinerja kualitas)
    • Model Base & Acuan Penilaian• Model Base: • Mencari suatu formula yang dilakukan dengan analisis diskriminan untuk membedakan kelompok yang kinerjanya berhasil dan yang gagal• Acuan Kriteria Penilaian: • Petunjuk teknis pelaksanaan prakualifikasi dari pemerintah Indonesia, kriteria yang dikembangkan Russel, dan HOLT, yaitu meliputi kriteria keuangan, pengalaman, kinerja masa lampau, dan manajemen dan organisasi.
    • Output DSS• Output DSS: • Dapat memprediksi kinerja dan memilah kinerja kontraktor berdasarkan nilai indeks kinerja yang dipergunakan
    • Konsep DSS
    • Konsep DSS: Input• Input: • Data base, berisi on post data, yaitu kualitas penilaian dari kriteria-kriteria evaluasi yang dipergunakan • Model base, yaitu model yang dihasilkan dari analisis statistik dengan metode analisis diskriminan, yang terdiri dari Z score (fungsi diskriminan) dan cut-off, yaitu nilai skor diskriminan yang dipergunakan untuk membagi kelompok menjadi dua bagian (berhasil dan gagal)
    • Konsep DSS: Proses• Proses: • Pengumpulan dan pengorganisasian data yaitu data penilaian dari setiap kontraktor • Perhitungan dan analisis yang terdiri dari: • perhitungan kinerja berdasarkan fungsi diskriminan serta cut-off point; dan • perhitungan nilai indeks untuk menunjukkan peringkat kontraktor
    • Konsep DSS: Output dan Feedback• Output: • Kondisi kinerja waktu, biaya dan kualitas, serta indeks nilai kontraktor (INTK) yang akan dipergunakan untuk menentukan peringkat dari kontraktor• Feed back: • Dengan adanya umpan balik, maka kesinambungan DSS yang dihasilkan akan selalu dapat dipenuhi
    • Model Base: PengumpulanData• Pengumpulan Data • Obyek: Proyek-proyek dengan nilai di bawah 10 milyar yang sudah selesai dilaksanakan, ada 38 sampel proyek: • 33 data untuk analisis diskriminan pembuatan model base • 5 data untuk validasi eksternal • Responden: Manajer proyek/pimpro • Cara: Mengisi kuesioner
    • Model Base: Pengumpulan Data … • Hasil: • Klasifikasi menurut jenis proyek: • bangunan pemukiman dan perumahan: 10 • bangunan gedung bertingkat: 15 • bangunan berat: 11 • bangunan industri: 2 • Klasifikasi menurut kepemilikan • kepemilikan pemerintah: 36 • kepemilikan swasta: 2
    • Model Base: Variabel & CaraPenilaian• Variabel dan Cara Penilaian Variabel • Variabel bebas: 32 kriteria penilaian meliputi kriteria keuangan, pengalaman, kinerja masa lampau dan kriteria manajeman dan organisasi dengan skala penilaian 1-5 • Nilai 1: sangat rendah/ sangat kurang • Nilai 2: rendah/kurang • Nilai 3: sedang/cukup • Nilai 4: tinggi/baik • Nilai 5: sangat tinggi/ baik sekali
    • Model Base: Variabel & CaraPenilaian … • Variabel terikat: Kinerja waktu, biaya dan kualitas proyek • Nilai 0: proyek berhasil • Nilai 1: proyek gagal
    • Model Base: Metode Analisis Data• Metode Analisis Data • Analisis data dilakukan secara statistik dengan menggunakan analisis diskriminan Z = c + aX1 + bX2 + cX3 + ... • X1,X2,X3,… merupakan variabel-variabel pembeda yang mempunyai pengaruh kuat dalam memprediksi kinerja kontraktor • Nilai cut-off digunakan sebagai ambang batas untuk membedakan kinerja proyek
    • Model Base: Perhitungan KinerjaBiaya• Perhitungan Kinerja Biaya Zbiaya = -1.287 – 1.423 X20 + 1.770 X25 • X20 = variabel kemampuan dalam pengadaan peralatan kerja • X25 = variabel kelengkapan struktur organisasi kontraktor • Zcu biaya = - 0.247
    • Model Base: Perhitungan KinerjaWaktu• Perhitungan Kinerja Waktu Zwaktu = - 6.846 + 0.641 X14 + 1.448 X25 • X14 = variabel tingkat pendidikan formal personel inti di lapangan dari kontraktor • X25 = variabel kelengkapan struktur organisasi kontraktor • Zcu waktu = - 0.112
    • Model Base: Perhitungan KinerjaKualitas• Perhitungan Kinerja Kualitas Zkualitas = 1.897 + 1.160 X15 – 1.448 X20 • X15 = variabel tingkat pendidikan informal personel inti di lapangan dari kontraktor • X20 = variabel kemampuan dalam pengadaan peralatan kerja • Zcu kualitas = - 0.253
    • Diagram Alur DSS
    • Pengambilan Keputusan• Pengambilan keputusan dilakukan dengan cara membandingkan antara nilai Z dari kontraktor dengan nilai Cut-off (Zcu) sebagai berikut: • Jika Z Zcu maka kinerja kontraktor masuk dalam kelompok berhasil • Jika Z < Zcu maka kinerja kontraktor masuk dalam kelompok gagal
    • Perhitungan INTK• Indeks Total Nilai Kontraktor (INTK): • Acuan nilai yang digunakan untuk menentukan peringkat kontraktor (semakin besar semakin baik) INTK = (Zb x A) + (Zw x B) + (Zk x C) • Zb = Zbiaya; Zw = Zwaktu; Zk = Zkualitas • A = persentase kinerja biaya • B = persentase kinerja waktu • C = persentase kinerja kualitas • Total (A+B+C) = 100%
    • Output DSS• Tampilan output DSS mencakup: • Prediksi kinerja kontraktor • Jika pengambilan keputusan menyatakan bahwa prediksi kinerja tersebut berhasil maka akan ditampilkan prediksi kinerja “berhasil“ • Jika pengambilan keputusan menyatakan bahwa prediksi kinerja tersebut gagal maka akan ditampilkan prediksi kinerja “gagal“ • Peringkat tiap kontraktor berdasarkan INTK
    • Kesinambungan DSS• Untuk kesinambungan dan menjaga keakuratan DSS, maka harus dilakukan perbaikan secara terus menerus terhadap DSS tersebut• Dari perhitungan terlihat tidak semua data dipergunakan tetapi data tersebut berguna untuk melakukan perbaikan dan perubahan terhadap model base dan nilai cut-off jika diperlukan
    • Hasil Perhitungan
    • Kesimpulan• Pembuatan Decision Support System untuk prakualifikasi kontraktor yang dalam pembuatan model base-nya, dilakukan dengan mengidentifikasi variabel-variabel pembeda terhadap kinerja kontraktor dari segi biaya, waktu dan kualitas, ternyata dapat dipergunakan dengan keakuratan yang baik. Hal tersebut dapat dilihat dari validasi eksternal yang dilakukan terhadap data yang tidak dipergunakan dalam pembuatan model base yang memberikan keakuratan cukup tinggi. Dengan menggunakan DSS owner dapat menentukan langkah- langkah penanganan yang tepat untuk meminimalkan kerugian akibat kegagalan proyek.