OPTIMASI PROGRES  PADA PELAKSANA JASA KONSTRUKSI DENGAN SOFT WARE  FUZZY MATLAB  R2014a
Bambang Djatmiko

## N. Bambang Revantoro
Suparno Made Wena
Abstrak : Adanya resiko kenaikan harga material, biaya tak terduga membengkak , se- hingga progres  semakin lambat bahkan bisa terjadi pemberhentian pekerjaan. Progres adalah tujuan utama dari pelaksana tanpa mengabaikan mutu, maupun aspek lain sesuai isi kontrak. Berdasarkan kajian empiris  progres dioptimalkan bukan sebagai variabel out- put.Tujuan penelitian adalah: 1). Mengetahui  model  himpunan fuzzy Mamdani untuk op- timasi progres ,2). Mengetahui model pemrograman optimasi progres fuzzy Mamdani MATLAB dan 3). Mengetahui hasil simulasi progres dengan komputasi fuzzy Mamdani MATLAB. Penelitian ini menggunakan desain eksperimental yaitu dicoba progres sebagai variabel single out put dalam model fuzzy Mamdani sistem MISO (Multiple Input Single Output).  Variabel  multiple  inputnya:  Direct  Cost,  Indirect  Cost,  Profit  dan  Informal  cost. Hasil penelitian adalah: 1). Model himpunan fuzzy Mamdani sistem MISO, 4 multiple input yaitu: Direct Cost (10-75%), Indirect Cost (10-25%), Informal cost (5-10%) dan  Profit (5-15%) dan single output yaitu progres (<25 - >25%), 2). Model pemrograman optimasi indikator: Fungsi keanggotaan trapesium, Himpunan linguistik dua macam (minimum – maximum dan slow – fast),  fungsi implikasi MISO , Sistem operasi  “MAX - DOT”, Aturan fuzzy (if  … and … then)  = 16 rules dan Menggunakan soft ware MATLAB R2014a dan 3) Hasil simulasi akan diperoleh progres slow jika dalam mengalokasikan dana pada variabel input tidak berimbang dan sebaliknya akan diperoleh progres fast jika alokasi dana pada variabel input berimbang.
Kata-kata kunci: optimasi, Direct Cost, Indirect Cost, Informal cost,  Profit  dan Progres
Abstract : The risk of rising material prices, unexpected costs swell, so the progress is getting slower and even job stops. Progress is the main objective of the implementer without neglecting the quality, as well as other aspects of the contents of the contract. Based on the empirical study progress is not optimized as an output variable. The research objectives are: 1). Knowing Mam - dani’s fuzzy set model for progressive optimization, 2). Know the programming model of fuzzy progressive optimization Mamdani MATLAB and 3). Knowing the results of the progress simu - lation with fuzzy Mamdani MATLAB computing. This research uses experimental design that is attempted progress as single out put variable in fuzzy model Mamdani MISO system (Multiple In - put Single Output). Multiple input variables: Direct Cost, Indirect Cost, Profit and Informal cost. The results of the study were: 1). Fuzzy Fuzzy MISO system set model, 4 direct input (10- 75%),  Indirect  Cost  (10-25%),  Informal  cost  (5-10%)  and  Profit  (5-15%)  and  single  out - put  progress  (<25  ->  25%),  2).  Optimized  programming  model  indicator:  trapezoidal membership  function,  linguistic  set  of  two  types  (minimum  -  maximum  and  slow  -  fast), MISO  implication  function,  operating  system  “MAX  -  DOT”,  fuzzy  rules  (if  ...  and  ... then)  =  16  rules  and  Using  soft  ware  MATLAB  R2014a  and  3)  Simulation  results  will  be obtained  slow  progress  if  in  allocating  funds  on  input  variables  are  not  balanced  and vice  versa  will  be  obtained  fast  if  the  allocation  of  funds  in  input  variables  balanced.
Keywords : optimization, Direct Cost, Indirect Cost, Informal cost, Profit and Progress
JURNAL BANGUNAN, VOL. 23, NO.1, MARET 2018: 43-54
Bambang Djatmiko, N.Bambang Revantoro, Suparno dan Made Wena adalah Dosen Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang; Jalan Semarang No.5 Malang 65145; E-mail: bambang_djatmiko14@yahoo. co.id
44 JURNAL BANGUNAN, VOL. 23, NO.1, MARET 2018: 43-50 S elama proses pembangunan, pelaksana konstruksi mencatat keluar dan masuknya dana pada setiap waktu. Buku catatan terse- but  disebut  project  cash  flow  (PCF).  Menu - rut Santoso (2011), PCF terdiri : 1) Cash in dan 2) Cash out . Cash in diperoleh pelaksana dari: 1) Modal sendiri, 2) Pinjaman dan 3) Dana perdana dan termin dari owner. Cash out menurut Halpen dan Woodhead (2012) terdi- ri dari: 1) Indirect cost, 2) Direct cost dan 3) Mark Up terdiri dari Profit dan Informal cost..
Kondisi PCF pada setiap pelaksanaan kon- struksi bervariasi, karena: 1) Informal cost bangunan owner pemerintah sangat besar dan 2) Pada proyek bangunan owner swas- ta, Informal cost relatif kecil tetapi, nominal penawaran sangat ketat dan tuntutan mutu tinggi, bahkan tender dilakukan pada setiap jenis pekerjaan (Djatmiko, B. 2016). Untuk mengetahui  produktifitas  pelaksana  caranya adalah dengan melihat curve progres laporan dari konsultan pengawas. Apabila direkomen- dasikan cepat berarti produktivitas pelaksana melebihi time schedule dan curve S, seba- liknya apabila direkomendasikan lambat be- rarti progres pelaksana tidak mencapai target. Berbagai cara untuk mengoptimalkan produktifitas/  progres  antara  lain:  1).  Mark, CT (2012), menyimpulkan bahwa, untuk mengoptimalkan progres harus rinci dalam mengidentifikasi  durasi  rincian  biaya  utama proyek, menghitung aliran tunai secara pe- riodik dan komulatif serta menggambar kur- va progres secara teliti , dapat meningkatkan progres sebesar 2 - 3%, 2). Sukma, EK dkk (2014) dalam penelitianya menggunakan simulasi  fuzzy  projec  cash  flow  menyimpul - kan bahwa: pembengkaan cash out karena bahan dan upah naik sebesar 7 % yang ber- akibat mengurangi laju progres, 3) Kurniawati (2013) menyatakan bahwa siklus arus kas dengan sistem logika fuzzy terkomputerisasi
pada perusahaan ekspidisi dapat memperkecil kesalahan akibat human error sebesar 2 % , sehingga produktivitas optimal, 4) Bidiawati dan Nasution (2013) menyatakan bahwa ap- likasi logika fuzzy Mamdani dalam penguku- ran produktivitas parsial perusahaan furniture diperoleh bisa meningkatkan produktivitas sebesar 2,5 %. dan 5) Saputro, A (2015) den- gan fuzzy Mamdani menyimpulkan bahwa pengadaan barang yang dijual sesuai dengan yang laku. Tidak ada penumpukan barang dan kerusakan, faktor resiko bisa diminimal- isasi  4%  ,  produktivitas/  progres  meningkat Berdasarkan  kajian  diatas  produktifitas/ progres dioptimalkan bukan sebagai varia- bel out put, maka dalam penelitian ini dicoba progres sebagai variabel single out put dalam model fuzzy Mamdani sistem MISO (Mul- tiple Input Single Output) (Widodo, 2005). Variabel inputnya: Direct Cost, Indirect Cost, Profit  dan  Informal  cost  (Halpen  dan Wood - head 2012). Dilanjutkan menyusun model komputasi  program fuzzy Mamdani MAT- LAB R2014a,  meliputi 5 langkah yaitu: (1) Variabel input dan output, (2) Fungsi keang- gotaan, (3) Membuat rules/ aturan, (4) Hubun - gan input dan output dan (5 Surface 3 dimensi (Kusumadewi, 2014). Variabel input maupun output berupa data  Project Cash Flow (PCF) empiris para pelaksana konstruksi yang telah diteliti secara purposive oleh Djatmiko,B (2016) di kota Malang diperluas se Malang Raya. Apabila penelitian ini berhasil akan mempermudah simulasi untuk mengoptimal- kan progres tanpa mengabaikan aspek lain .
Tujuan penelitian  mengetahui  model: 1) Himpunan fuzzy Mamdani untuk opti- masi progres, 2) Pemrograman optimasi progres fuzzy Mamdani pada PCF dan 3) Hasil simulasi progres dengan komputa- si fuzzy Mamdani MATLAB pada PCF.
METODE Sampel purposive (Cochran,WG. 2015) berupa data RAB, time scheule/ kurva S, kurva progres, cash in, cash out  dan SKK bangunan sipil yang telah selesai dikerjakan di Malang Raya. Metode Pengumpulan Data: 1). Data
primer RAB, time schedule, kurva S (rencana dan progres), cash in, cash out maupun PCF melalui studi dokumentasi wawancara dan 2). Data sekunder berupa dokumentasi hasil pene- litian Djatmiko, B (2016). Sedangkan prose- dur penelitian seperti gambar di bawah ini.

## Gambar 5. Prosedur Penelitian
Keterangan:
RAB  = Rencana Anggaran Biaya             PCF  = Project Cash Flow TS     = Time Schedule                              CS    =  Curve S SKK  = Surat Kontrak Kerja
46 JURNAL BANGUNAN, VOL. 23, NO.1, MARET 2018: 43-50
Tabel 1. Jabaran Variabel Pemrograman Optimasi Progres No Konsep Variabel Sub variabel Indikator I Pemodelan Untuk Menyusun him- punan fuzzy 1.1. Cash in
a. Modal sendiri
b. Dana Pinjaman c. Dana perdana dari owner d. Termin 1.2. Cash out 1) Indirect cost a. Pajak dan pengeluaran resmi b. Biaya operasional perusahaan 2) Direct cost a. Belanja material b. Upah kerja c. Biaya alat + sewa/ uji  mutu d. Membayar sub kontraktor e. Biaya tak terduga 3) Proin a. Profit pelaksana b. Informal cost II Pemrograman optimasi progres Dengan soft wareFuzzy MAM- DANI R2014a 2.1. Input 1) Direct cost Nilai [min – max] hasil survai 2) Indirect cost Nilai [min – max] hasil survai 3) Informal cost Nilai [min – max] hasil survai 4) Profit Nilai [min – max] hasil survai 2.2. Out put Progres Slow - Fast(hasil komputasi) Validasi hasil pemrograman menurut Ku- sumadewi (2014) caranya adalah diujikan un- tuk beberapa nilai input untuk mendapatkan kebenaran dan validasi output . Apabila hasil yang diperoleh kurang sesuai, maka diulangi pada proses dekomposisi variabel ke himpunan
fuzzy dan pada saat membuat rules. Jika hasil yang diperoleh sesuai, maka program lang- sung dihubungkan dengan sistem optimasi.
HASIL Berdasarkan data yang diperoleh, cash in dan cash out seperti pada tabel 2. di bawah ini.
Tabel 2.  Cash in dan Cash out Pada Pelaksana Jasa Konstruksi No Project Cash Flow (PCF) Ada DP Tanpa DP 1 2 3 4 I 1. Cash in : 1.1. Modal sendiri 0 10% 1.2. Dana pinjaman 0 10% 1.3. Dana perdana 10 – 20 % 0% 1.4. Termin ke I 25 – 40 % 10 -15% 1.5. Termin ke II 20 - 30 % 15 - 25% 1.6. Termin ke III 10 -15 % 20 - 30% 1.7. Termin ke IV 5 % (retensi) 30 - 40% 1.8. Termin ke V 5% (re- tensi) II 2. Cash out : 2.1. Indirect cost 10 - 25 % 10 - 25 % 2.1.1. Pajak dan pengeluaran resmi 10 – 15% 10 – 15% 2.1.2. Biaya opera- sional perusahaan 5 – 10 % 5 – 10 % 1 2 3 4 2.2. Direct cost 50 - 75 % 60 - 75 % 2.2.1. Belanja mate- rial 40 - 50% 40 - 50% 2.2.2. Upah kerja 15 - 25% 15 - 25% 2.2.3. Biaya pera- latan + sewa/ uji mutu 0,1 - 1% 0,1 - 1% 2.2.4. Membayar sub kontraktor 0 - 25% 0 - 25% 2.2.5. Biaya tak terduga 0 - 10% 0 - 10% 2.3. Profit dan Informal cost 15 - 25 % 15 - 25 % 2.3.1. Biaya tidak resmi (Informal cost) 5 -10 % 5 – 10 % 2.3.2. Profit pelak - sana 5 -15 % 5 -15 %
Djatmiko, dkk, Optimasi Progress pada Pelaksana Jasa Konstruksi 47 Aplikasi fuzzy Mamdani dalam penelitian ini menggunakan fungsi keanggotaan trape- sium, dengan pertimbangan antara lain: 1). Himpunan linguistik sesuai dengan data em- piris untuk variabel out put (progres) ada dua macam yaitu  cepat dan lambat. Selanjutnya variabel input menyesuaikan menggunakan dua himpunan linguistik (Kusumadewi, 2014). 2). Hubungan antara variabel input dan varia-
bel output atau fungsi implikasi adalah MISO, 3). Jumlah aturan fuzzy = 16 rules implikasi dari 4 variabel input dan 1 variabel output , dan 5). Menggunakan aturan kontrol/ operasi fuzzy MAX – DOT, sehingga hasil pada variabel out- put  hanya satu nilai yaitu “nilai maksimum”, sehingga  mempermudah untuk dipakai sebagai dasar pengambilan keputusan. Semesta pem- bicaraan pada masing-masing variabel fuzzy Mamdani seperti pada tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Variabel Himpunan Fuzzy Mamdani FK Trapesium No Fungsi Variabel Himpunan Linguistik Semesta Pembicaraan (%) 1 Input
Direct cost minimum
Oct-75 maximum Indirect cost minimum 25-Oct maximum Informal cost minimum 10-May maximum Profit minimum 15-May maximum 2 Out put Progres Slow < 25 Fast >25
Contoh hasil simulasi komputasi  optimasi progres dapat dilihat di bawah ini:
Contoh 1: Hasil simulasi nilai progres MAX = 24,1%
Gambar 6. Progres MAX = 24,1 %
Contoh 2: Hasil simulasi nilai progres MAX = 26,5 %
Gambar 7. Progres MAX = 26,5  %
Contoh 3: Hasil simulasi nilai progres MAX = 30,9 %
Gambar 8. Progres MAX = 30,9 %
PEMBAHASAN Pada gambar 6, variabel input dimasukkan nilai direct cost = 35 %, nilai indirect cost = 10 %, nilai informal cost = 8 % dan nilai profit = 10 %, maka pada variabel output diperoleh ni- lai progres = 24,1 %  < 25 %. Yang berarti pro- gres lambat/ slow sebesar=  24,1 - 25  = - 0,9 % dari progres rencana sebesar 25 % ke dua yaitu
menuju progres rencana sebesar 50 %. Atau se- cara riil dapat dirinci bahwa total progres = 25 + 24,1 = 49,1 % < 50 % (progres rencana 25 % kedua), sehingga progres lambat/ slow sebesar = 49,1 – 50 = - 0,9 % (sama dengan hitungan awal).   Hal ini sesuai dengan hasil penelitiaan Sukma, EK dkk (2014) terjadi keterlambatan berakibat dana proyek membengkak, sedang-
Djatmiko, dkk, Optimasi Progress pada Pelaksana Jasa Konstruksi 49 kan dalam penelitian simulasi ini terjadi slow karena salah mengalokasikan dana.  Total dana keluar = total nilai variabel input = 35 + 10 + 8 + 10 = 63 % < 100 % (total dana proyek).
Progres  lambat/  slow    sebesar  =  -  0,9  % menurut (Lu W and Jian Lu, 2014),  ber- dampak pada tidak bisa dicairkan termyn ke dua, karena progres = 49,1 % < 50 %. Apa - bila hal ini betul terjadi, maka simulasi harus dirubah seperti pada gambar 9 di bawah ini.

## Gambar 9. Progres MAX = 26,7 %
Dengan salah satu cara mengurangi profit yang semula dialokasikan 10 % (gambar 6), diturunkan menjadi 8 % (gambar 9) dan hasil - nya progres meningkat menjadi 26,7 % > 25 % atau lebih cepat/ fast sebesar = (25 +26,7) – 50 = + 1,7 % yang berarti termyn bisa diteri- ma pelaksana (KC. Iyer and R. Kumar, 2016).
Pada gambar 7, variabel input memasuk- kan nilai direct cost = 55 %, nilai indirect cost = 21 %, nilai informal cost = 7 % dan nilai progres = 12 %, maka pada variabel output yaitu progres diperoleh nilai sebe- sar= 26,5 % > 25 %. Yang berarti secara riil
dapat dirinci bahwa total progres = 50 + 26,5 = 76,5 % < 75 % (progres rencana 25 % ke tiga),  sehingga  progres  cepat/  fast  sebesar  = 76,5 – 75 = +1,5 % , sehingga termyn bisa diterima pelaksana (B. Jafarizadeh, 2010). Pada gambar 8, variabel input memasukkan nilai direct  cost = 65 %, nilai indirect cost = 14 %, nilai informal cost = 8 % dan nilai pro- gres = 12 %, maka pada variabel output yaitu
nilai profit diperoleh = 30,9 % > 25 %. Yang berarti secara riil dapat dirinci bahwa total pro- gres = 75 + 30,9 = 105,9 % < 100 % (progres rencana 25 % ke empat), sehingga progres cepat/ fast sebesar = 105,9 – 100 = +5,9 % , sehingga termyn bisa diterima pelaksana (B. Jafarizadeh, 2010) dan (D. Bao, et al, 2012).

## SIMPULAN DAN SARAN
1. Model himpunan fuzzy Mamdani untuk op timasi progres PCF  terdiri:  1) Variavel in put memiliki 2 himpunan linguistik (maxi
50 JURNAL BANGUNAN, VOL. 23, NO.1, MARET 2018: 43-50
Cochran WG. 2015. Teknik Penarikan Sampel Penerjemah: Rudiansyah (Harvard Univer sity,   Harvard, 2015), pp 21 – 22
Mark,T. 2012. ABC of Cash Flow Projections. AACE,International Transaction. Djatmiko, Bambang. 2016. Pemodelan Project Cash Flow Pada Pelaksana Konstruksi di Kota Malang. LP2M, Universitas Negeri Malang. Malang
Halpen,  DW danWoodhead,  Ronald W. 2012.  Construction  Management. John Wiley & Sons. Inc. New York. USA. Iyer KC and Kumar R. 2016. Procedia Engi neering. Letters 145, 388-395
Jafarizadeh B. 2010. Journal of Petroleum Science and Engineering. Letters 75, 54-57 Kusumadewi, S. 2014. Analisis & Desain Sistem Fuzzy.Menggunakan TOOLBOX MATLAB. Graha Ilmu. Jogjakarta. Kusumadewi,  S.  2014. Artificial  Intelligence (Teknik dan Aplikasinya).. Graha Ilmu. Jogjakarta.
Kurniawati. 2013. Perancangan SistemInfor masi Akuntansi Terkomputerisasi Atas Sik lus Arus Kas Pada PT X di Surabaya. Uni versitas Kristen Petra, Surabaya.
Lu W and Jian Liu. 2014. International Journal of Project Management . Letters 32, 654- 662
Hasyim, Hamzah. 2015. Estimasi Biaya Ban gunan. FPS. Universitas Braijaya. Malang Santoso, B. 2011. Manajemen Proyek. Guna Widya. Surabaya. Sukma, KE. Diputro, SH. Wiguna, IPA. 2014. Pemodelan Schedule dan Cost Pada Peker jaan di Proyek Pembangunan JalanTol Surabaya-MojokertoSeksi IV.(Online) .http://mmt.its.ac.id/download/SEMNAS/ SEMNAS%20XXI/MP/19.%20Prosid ing%20 Kunindiarta-OK.pdf, diakses 26 Februari 2014.
Widodo, TS. 2015. Sistem Neuro Fuzzy. Graha Ilmu. Yogyakarta
mum – minimum) dan me miliki 4 sub variabel dengan semesta pembicaraan (%) yaitu; (1) Direct Cost  (10–75),( 2) Indirect cost   (10–25), (3)  Informal cost (5-10) dan (4)  Profit  (5-15).  2)  Variabel  output  me miliki 2 himpunan linguistik (slow-fast)  dan memiliki 1 sub variabel yaitu progres dengan semesta pembicaaran (< 25=slow, >25=fast).
2. Model pemrograman optimasi progres fuzzy Mamdani dengan  indikator, 1). Fungsi ke anggotaan trapesium, 2). Himpunan lin guistik dua macam (minimum – maximum dan slow – fast), 3). Fungsi implikasi MISO (4 variabel input; direct cost, indirect cost, informal cost, profit  dan 1 variabel output; progres), 4). Sistem operasi  “MAX - DOT”,
5). Aturan fuzzy (if … and … then)  = 16 rules dan 6) Menggunakan soft ware MAT LAB R2014a
3. Hasil simulasi yaitu: 1) Diperoleh progres slow jika dalam mengalokasikan dana pada variabel input tidak berimbang dan dan 2) Sebaliknya akan diperoleh progres fast jika alokasi dana pada variabel input berimbang.
Disarankan untuk mengkaji lebih men- dalam hendaknya dilakukan penelitian lan- jutan dengan fungsi keanggotaan selain tra- pesium serta jenis PCF bangunan yang lain

## DAFTAR PUSTAKA
Bidiawati dan Nasutioan. 2013. Aplikasi Logi ka Fuzzy  Dalam Pengukuran Produktivitas Parsial  Perusahaan,  JurusanTeknik Indus tri,  FTI, Universitas Bung Hatta, Padang. Bachtiar, S. 2013. Rencana Anggaan Biaya Bangunan. Graha Ilmu. Jogjakarta. Bao Dichu, et al. 2012. Journal of Corporate Finance. Letter 18, 290-292