ANALISIS BIAYA KONTINGENSI DENGAN METODE MONTE CARLO PADA STUDI KASUS PROYEK GUDANG
DOI:
https://doi.org/10.9744/duts.12.2.143-153Keywords:
MANAJEMEN RESIKO, monte carlo simulation, DISTRIBUSI LOGISTIK, BIAYA KONTINGENSIAbstract
Risiko ketidakpastian selalu ada pada proyek konstruksi yang dapat berdampak signifikan pada meningkatnya biaya proyek yang berdampak signifikan pada sektor konstruksi, terutama dalam segi harga material yang cenderung tidak dapat diprediksi kenaikannya. Untuk itulah diperlukan menejemen resiko untuk mengidentifikasi item pekerjaan dengan biaya terbesar, sehingga kontraktor dapat menganggarkan biaya kontingensi. Untuk mengatasi risiko ini maka digunakan Monte Carlo Simulation dengan distribusi logistik untuk memodelkan ketidakpastian kenaikan harga material baja. Pada penelitian ini akan menggunakan studi kasus proyek gudang dimana bahan yang banyak digunakan adalah material baja. Untuk dapat memodelkan ketidakpastian harga baja, diambil data historis material baja selama 10 tahun terakhir. Setelah itu akan dilakukan simulasi Monte Carlo dengan menggunakan random variable dari fluktuasi harga baja agar dapat ditemukan berapa biaya kontingensi bagi kontraktor. Berdasarkan hasil simulasi, kontraktor perlu biaya kontingensi sebesar 5,76 % dan 11,11 % dengan degree of confidence sebesar 90% dan 95%.
References
Adi,T.J.W., & Yunwanti, S. (2014,Juni). “Pemodelan Biaya Kontingensi Berbasis Risiko Pada Proyek Engineering-Procurement-Construction”. Jurnal Teknik Sipil Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya, 4(1),50-57.
Allahi, F., Cassettari, L., & Mosca, M. (2017, July 5-7). “Stochastic Risk Analysis and Cost Contingency Allocation Approach for Construction Projects Applying Monte Carlo Simulation”. Jurnal Proceedings of the World Congress on Engineering,1,385-391. http://www.iaeng.org/publication/WCE2017/WCE2017_pp385-391.pdf
Baccarini, D. (2005, November 9). “Estimating Project Cost Contingency-Beyond The 10% Syndrome”. In the Australian Institute of Project Management National Conference. http://hdl.handle.net/20.500.11937/31110
Christin, B., & Sihombing, L. B. (2021). “Identifikasi Risiko Biaya Kontingensi Proyek”. Civil Engineering, Environmental, Disaster & Risk Management Symposiun (CEEDRiMS) Proceeding 2021, 9-16.
Fadjar, A. (2008). “Aplikasi Simulasi Monte Carlo Dalam Estimasi Biaya Proyek”. Jurnal SMARTek, 6(4), 222-227.
Geni, B.Y., Santony, J., & Sumijan. (2019). “Prediksi Pendapatan Terbesar pada Penjualan Produk Cat dengan Menggunakan Metode Monte Carlo”. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 1(4), 15-20.
Mak, S., & Picken, D. (2000). “Using Risk Analysis to Determine Construction Project Contingencies”. Journal of Construction Engineering and Management, 130-136
Peginusa, S.S., Willar, D., & Manoppo, F.J.(2020, Mei). “Model Estimasi Biaya Kontingensi Berbasis Risiko pada Proyek Normalisasi Sungai di Daerah Perkotaan”. Jurnal Ilmiah Media Engineering, 10 (1), 35-46.
PMI (Project Management Institute). (2009). Practice Standard for Project Risk Management (4th ed). Newtown Square, PA : PMI
PMI (Project Management Institute). (2013). A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK guide) (5th ed). Newtown Square, PA : PMI
Rubinstein, R.Y, & Kroese, D.P. (2017). Simulation and the Monte Carlo Method (3rd ed.). John Wiley & Sons, inc.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Rivaldi Giantara, Doddy Prayogo, Januar Budiman
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
