EVALUASI PROYEK KONTRUKSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS

AMINAH, SITI and Urva, Gellysa and Yuliati, Tri (2020) EVALUASI PROYEK KONTRUKSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS. Other thesis, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai.

	Text BAB I.docx - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (38kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.docx - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (22kB)

Abstract

Proyek kontruksi merupakan proyek yang berkaitan dengan pembagunan suatu bagunan dan infrastruktur yang umumnya mencakup perkerjaan pokok yang termasuk dalam bidang teknik sipil dan arsitektur. Proyek Kontruksi yang dikerjakan memiliki waktu yang terbatas dengan sumber daya tertentu yang harus diselesaikan agar tidak terjadi keterlambatan proyek yang meyebabkan sanksi dan meningkatnya biaya pelaksanaan proyek. setiap kontraktor dituntut untuk selalu menyelesaikan proyek dengan hasil yang optimal. Agar setiap proyek mendapatkan hasil yang optimal perlu dilakukan evaluasi pada setiap proyek untuk mengukur kemajuan pada proyek yang dikerjakan. Data mining merupakan kegiatan mengekstrak informasi atau pengetahuan (knowledge) penting dari suatu set data berukuran besar dengan menggunakan teknik tertentu. Salah satu proses data mining adalah K-Means clustering. Kriteria yang digunakan dalam pengelompokkan proyek adalah kepatuhan terhadap peraturan safety, kemudahan melakukan komunikasi dengan contact person, keakuratan pelaporan progress pekerjaan, kebersihan kerja dan kerapian kerja, kesesuaian pekerjaan dengan kontrak kerja, mutu bahan yang digunakan, penagihan dilakukan dengan benar dan tepat waktu ke dalam 4 cluster dengan data set yang digunakan sebanyak 63 proyek di tahun 2019 Dari hasil pengujian dihasilkan sebanyak 18 proyek di cluster 1 bernilai kurang, 17 proyek di cluster 2 bernilai cukup, 23 proyek di cluster 3 proyek bernilai baik, dan 5 proyek di cluster 4 bernilai sangat baik.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Clustering, K-Means, Evaluasi, Data mining
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4050 Electronic information resources
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Unnamed user with email merinapratiwi@mail-sttdumai.ac.id
Date Deposited:	09 Mar 2022 12:03
Last Modified:	09 Mar 2022 12:03
URI:	http://repository.sttdumai.ac.id/id/eprint/505

Actions (login required)

View Item