PREDIKSI PRODUKTIVITAS TENAGA KERJA KONSTRUKSI MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUZZY LOGIC

Transkripsi

1 PREDIKSI PRODUKTIVITAS TENAGA KERJA KONSTRUKSI MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUZZY LOGIC Elizar Program Studi Teknik Sipil, Universitas Islam Riau, Jl.Kaharuddin Nst 113 Pekanbaru Mahasiswa Program Doktor Teknik Sipil Universitas Diponegoro Jl Hayam Wuruk No. 5 Semarang elizar_uir@yahoo.co.id ABSTRAK Produktivitas tenaga kerja sangat berpengaruh secara siqnifikan terhadap kinerja proyek konstruksi. Tingkat produktivitas berhubungan terhadap waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan suatu pekerjaan tertentu dan secara langsung mempengaruhi besarnya biaya yang dibutuhkan. Secara umum juga mempengaruhi durasi pelaksanaan proyek. Paper ini mengilustrasikan model fuzzy logic untuk memprediksi produktivitas tenaga kerja konstruksi. Model untuk memprediksi produktivitas tenaga kerja konstruksi dipengaruhi oleh kuantitas pekerjaan konstruksi dan tenaga kerja atau alat yang bekerja secara kelompok. Produktivitas tenaga kerja diukur dari hasil kerja yang dapat diselesaikan per satuan waktu dan harga satuan pekerjaan. Prediksi produktivitas tenaga kerja konstruksi dengan pendekatan fuzzy logic dianalisa dengan menggunakan bantuan perangkat lunak komputer FuzzyTECH yaitu alat yang akan membantu merancang sistem fuzzy untuk diaplikasikan dalam memprediksi produktivitas tenaga kerja. Sistem fuzzy adalah sebuah sistem yang dibangun dengan definisi, cara kerja, dan deskripsi yang jelas berdasar pada teori fuzzy logic. Secara umum fuzzy logic merupakan sebuah metodologi berhitung dengan variabel kata-kata (linguistic variable), sebagai pengganti berhitung dan bilangan. Berdasarkan hasil analisa dapat disimpulkan bahwa model relevan untuk memprediksi produktivitas tenaga kerja. Hasil perlakuan pada variabel input, jika satu input diberi perlakukan dengan tingkat tinggi (high) dan lainnya rendah (low) secara bergantian, pada kondisi motivasi, pendidikan dan usia rendah tetapi pengalaman tinggi diperoleh nilai produktivitas tertinggi yaitu sebesar 0,5198 m 2, jadi produktivitas tertinggi dipengaruhi oleh faktor pengalaman kerja. 1. PENDAHULUAN Proyek konstruksi adalah suatu kegiatan membangun yang bersifat kompleks dan mempunyai karakteristik berbeda-beda pada setiap proyek yang akan dibangun. Dalam pelaksanaannya proyek memiliki sumberdaya (modal, tenaga kerja, material, peralatan dan metode konstruksi) terbatas dengan dibatasi oleh waktu. Ketersediaan sumber daya merupakan fundamental dalam aktivasi kegiatan konstruksi. Biasanya, setiap aktivitas pasif menunggu tersedianya sumber daya yang diperlukan. Jika sumber daya yang diperlukan tersedia hanya beberapa saja, kegiatan akan tertunda dan mengakibatkan sumber daya menunggu dalam antrian atau buffer sehingga menyebabkan pemborosan waktu dan biaya. Masalah ini menjadi lebih signifikan ketika sumber daya yang sedikit untuk memenuhi persyaratan kegiatan secara bersamaan (Zhang, 2003). Sumber daya tenaga memberikan peranan penting pada pelaksanaan proyek konstruksi untuk mencapai tujuan yang sesuai dengan spesifikasi dan jadwal tertentu, sehingga akan memberikan kepuasan bagi pengguna jasa konstruksi. Dalam pemilihan sumberdaya tenaga yang tepat dapat memberikan hasil yang optimal dengan produktivitas yang maksimal. Pada penelitian ini akan dilakukan pemodelan prediksi produktivitas tenaga kerja konstruksi menggunakan pendekatan fuzzy logic. Dengan menggunakan alat bantu analisa FuzzyTech diharapkan dapat memberi masukkan dalam membuat suatu keputusan pemilihan tenaga kerja untuk memperoleh suatu produktivitas tenaga yang optimal. Penggunaan logika fuzzy dalam model ini memungkinkan pengguna untuk mengekspresikan sendiri linguistik dan untuk membuat penilaian yang subjektif secara alami. Hal ini relevan untuk praktisi industri konstruksi karena memberikan suatu teknik yang berguna untuk mengevaluasi kinerja proyek konstruksi (Poveda, 2009) 2. PRODUKTIVITAS Secara teoritis produktivitas adalah perbandingan antara hasil (output) dan masukan (input) dari suatu kegiatan, dalam hal ini kegiatan dalam pekerjaan konstruksi. Dapat diuraikan dalam persamaan berikut ini. SEMINAR NASIONAL-1 BMPTTSSI - KoNTekS 5 MK-53

2 (1) Produktivitas pada pekerjaan konstruksi dibatasi oleh tenaga dan alat merupakan kuantitas pekerjaan proyek konstruksi. Sedangkan input adalah tenaga dan alat yang digunakan pada saat pelaksanaan kegiatan konstruksi. Bila tenaga dan alat bekerja secara individual maka produktivitas diukur adalah produktivitas individual. Bila tenaga dan alat bekerja secara kelompok maka produktivitas yang diukur adalah produktivitas kelompok. Produktivitas kelompok sangat dipengaruhi oleh komposisi dari anggota kelompok (Asiyanto, 2005). Produktivitas tenaga dan alat dalam menyelesaikan suatu suatu pekerjaan dipengaruhi oleh beberapa faktor, antara lain sebagai berikut ini: - kondisi pekerjaan dan lingkungan - keterampilan tenaga kerja - motivasi tenaga kerja - metode kerja - manajemen 3. FUZZY LOGIC Fuzzy logic (logika fuzzy) atau biasa juga disebut dengan logika samar merupakan cara untuk memetakan suatu ruang input kedalam suatu ruang output yang didasari oleh konsep himpunan fuzzy (Kusumadewi, 2002). Diantara input dan output terdapat black box. Di dalam black box terdapat proses yang tidak diketahui, bisa didekati dengan pendekatan sistem linear, ekonometri, interpolasi, sistem pakar atau logika fuzzy, dan lain-lain. Salah satu contoh pemetaan suatu input-output dalam bentuk grafis seperti terlihat pada Gambar 1. Ruang Input Kotak Hitam Ruang Ouput Gambar 1. Proses fuzzy logic Antara input dan ouput terdapat satu kotak hitam yang harus memetakan input ke output yang sesuai karakteristik dari suatu kegiatan yang akan dianalisa. Fuzzy set merupakan dasar dari fuzzy logic. Fuzzy set F didefinisikan sebagai bagian (x,y) yaitu fungsi keanggotan f, yang hubungan digambarkan seperti berikut ini (Chao, 1998) : dimana x adalah kuantitas yang mendukung elemen dalam fungsi f ; y adalah nilai fungsi keanggotaan f pada x dan nilai y memiliki nilai interval antara 0 dan 1. Knowledge base mempunyai fungsi penting dalam pengendalian dengan logika fuzzy karena semua proses: fuzzifikasi, inferensi (proses transformasi dari input ke output) dan defuzzifikasi bekerja berdasarkan pengetahuan yang ada pada knowledge base. Knowledge base dibagi dua, yaitu data base dan rule base. Data Base berisi definisidefinisi penting mengenai parameter fuzzy seperti himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaannya yang telah didefinisikan untuk setiap variabel linguistik yang ada. Pembentukkan data base meliputi pendefinisian ruang semesta, penentuan banyaknya nilai linguistik yang digunakan untuk setiap variabel linguistik, dan membentuk fungsi keanggotaan. Basis rule berisi aturan kendali fuzzy yang dijalankan untuk mencapai tujuan pengendalian. Tiap rule kendali berupa implikasi dan pernyataan kondisional IF THEN (Sofwan, 2005). 4. METODE PENELITIAN Pada penelitian prediksi produktivitas tenaga kerja konstruksi menggunakan fuzzy logic terlebih dahulu dilakukan pengamatan langsung di lapangan. Dalam kasus ini pengamatan dilakukan pada pekerjaan pemasangan batu bata dan plesteran. Kemudian mengukur kuantitas yang dihasilkan selama pekerjaan tersebut dengan komposisi tenaga kerja 1 tukang dan dibantu oleh 2 pekerja. Berdasarkan hasil pengamatan diperoleh produktivitas pekerjaan pemasangan batu bata rata-rata 0,8 m 2 /jam sedangkan plesteran rata-rata 0,75 m 2 /jam. Faktor-faktor yang mempengaruhi dalam analisa prediksi produktivitas tenaga atau alat dalam menyelesaikan pekerjaan konstruksi dalam penelitian ini antara lain terdiri dari 4 (empat) variabel yaitu : (2) MK-54 SEMINAR NASIONAL-1 BMPTTSSI - KoNTekS 5

3 - pendidikan - lama bekerja (pengalaman) - usia pekerja - motivasi bekerja Data faktor-faktor yang berpengaruh dalam prediksi produktivitas dilakukan dengan mengisi kuesioner yang diberikan melalui wawancara dan secara langsung pada 40 tukang pekerja konstruksi. Penilaian variabel-variabel tersebut menggunaka skala likert antar 1 dan 5. Dengan skala 1 adalah sangat rendah (very low) dan nilai semakin besar bernilai tinggi hingga skala 5 adalah sangat tinggi (very high). Penilaian persepsi tukang dan pekerja sepeti pada Tabel 1. Tabel 1. Data penilaian tukang dan pekerja Very Low Low Middle High Very High Pendidikan Non pendidikan SD SMP SMA S1 Pengalaman < 1 tahun 1-2 tahun 3-4 tahun 5-6 tahun > 6 tahun Usia tahun tahun tahun tahun > 36 tahun Motivasi sangat rendah rendah sedang tinggi sangat tinggi Berdasarkan data yang telah dikumpulkan kemudian dianalisa secara pendekatan Fuzzy Logic dengan menggunakan alat bantu aplikasi komputer FuzzyTech HASIL DAN PEMBAHASAN Perancangan dan analisa prediksi produktivitas tenaga kerja dengan pendekatan fuzzy logic dilakukan dengan menggunakan bantuan FuzzyTECH Struktur sistem diawali dengan mendefinisikan aturan kosa kata, yang meliputi variabel input dan variabel output dengan keanggotaan linguistik. Fuzzyfikasi Pada sistem prediksi produktivitas tenaga kerja ini terdapat 4 input masukan yang di fuzzyfikasikan ke dalam himpunan fuzzy dan merupakan fungsi keanggotaan fuzzy. Fuzzyfikasi input-input masukan adalah pendidikan, pengalaman, usia dan motivasi. Masing-masing dipilih 5 (lima) buah nilai lingustik yaitu very low, low, middle, high dan very high. Sama dengan input untuk keluaran prediksi produktivitas terdiri dari 5 nilai linguistik yaitu very low, low, middle, high dan very high. Inferensi Gambar 2. Model prediksi produktivitas Untuk mendapatkan hasil output dari fuzzy logic dilakukan proses inferensi berdasarkan knowledge base. Pada blok inferensi digunakan penalaran max-min. Proses inferensi dengan metode penalaran max-min menggunakan inputinput pendidikan, pengalaman, usia dan motivasi. Pada analisa dengan FuzzyTech dilakukan secara random terdapat 125 rule. SEMINAR NASIONAL-1 BMPTTSSI - KoNTekS 5 MK-55

4 Defuzzyfikasi Proses defuzzyfikasi dengan menggunakan FuzzyTech 5.54 dapat ditentukan sesuai dengan penalaran yang diinginkan antara variabel-variabel yang berpengaruh terhadap produktivitas. Grafik defuzzyfikasi input dan output ditampilkan seperti Gambar berikut ini. Gambar 3. Grafik input produktivitas Gambar 4. Grafik defuzzyfikasi produktivitas Gambar 5. Interactive mode Gambar 6 menunjukkan jika motivasi rendah, pendidikan rendah, pengalaman tinggi, usia rendah maka produktivitas tenaga kerja sebesar 0,5198 m 2 Berdasarkan hasil defuzzyfikasi faktor paling berpengaruh terhadap produktivitas adalah pengalaman, hal ini terlihat jika dicoba variabel input diberi perlakuan satu input berkarakter tinggi (high) dan input lainnya rendah (low). Tabel 2. Produktivitas tenaga kerja Motivasi Pendidikan Pengalaman Usia Produktivitas m 2 High Low Low Low 0,5061 Low High Low Low 0,4584 Low Low High Low 0,5198 Low Low Low High 0,5064 Tabel 2 menunjukkan produktivitas tertinggi sebesar 0,5198 m 2 jika pengalaman memiliki tinggkat yang tinggi. 6. KESIMPULAN Berdasarkan hasil analisa menggunkan FuzzyTech 5.54 dan penerapan sistem fuzzy pada prediksi produktivitas tenaga kerja dapat diambil beberapa kesimpulan berikut ini : MK-56 SEMINAR NASIONAL-1 BMPTTSSI - KoNTekS 5

5 - Penerapan fuzzy logic dalam memprediksi produktivitas tenaga kerja dapat dilakukan berdasarkan logika tanpa perhitungan secara matematika. - Sistem fuzzy logic berdasarkan pada langkah-langkah : fuzzyfikasi, knowledge base, inferensi dan defuzzyfikasi. - Knowledge base disusun oleh para pakar pada bidangnya karena didasarkan dari pengalaman. - Dalam prediksi produktivitas dapat ditambah faktor-faktor berpengaruh sebagai masukan yang lebih beragam. - Hasil yang diperoleh dapat bervariasi karena adanya perbedaan dalam menentukan skala linguistik yang digunakan. DAFTAR PUSTAKA Asiyanto, (2005). Manajemen produksi untuk jasa konstruksi. PT.Pradnya Paramita, Jakarta Chao,Li-Chung And Skibniewski, Miroslow J., (1998). Fuzzy logic for evaluating alternative construction technology. Journal Of Construction Engineering and Management, July/August/297. Kusumadewi, S., (2002). Analisis & Desain Sistem Fuzzy Menggunakan Tool Box Matlab. Graha Ilmu, Yogyakarta. Poveda, C.A. And Fayek, A.R., (2009), Predicting and evaluating construction trades foremen performance: Fuzzy logic approach. Journal Of Construction Engineering and Management, September/920. Sofwan, A., (2005). Penerapan fuzzy logic pada sistem pengaturan jumlah air berdasarkan suhu dan kelembaban. Proceeding Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, ISBN: , Yogyakarta. Wibowo,A., (2001). Alternatif metoda penjadwalan proyek konstruksi menggunakan teori samar. Jurnal Dimensi Teknik Sipil, vol.3, No.1, maret, ISSN Zhang, H. And Tam, C.M., (2003). Fuzzy decision-making for dynamic resource allocation. Journals Construction Management and Economics, Spon Press, 21, SEMINAR NASIONAL-1 BMPTTSSI - KoNTekS 5 MK-57

6 MK-58 SEMINAR NASIONAL-1 BMPTTSSI - KoNTekS 5