PERANCANGAN SISTEM PREDIKSI UNTUK BIAYA PROYEK INFRASTRUKTUR SEKOLAH DI KALIMANTAN SELATAN BERBASIS BUSINESS INTELLIGENCE

Rina (2025) PERANCANGAN SISTEM PREDIKSI UNTUK BIAYA PROYEK INFRASTRUKTUR SEKOLAH DI KALIMANTAN SELATAN BERBASIS BUSINESS INTELLIGENCE. PROGRAM STUDI SARJANA SISTEM INFORMASI FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS SARI MULIA BANJARMASIN 2025.

[img] Text
SKRIPSI_RINA11 - Rina.pdf

Download (3MB)

Abstract

Penentuan estimasi biaya merupakan salah satu aspek krusial dalam proses perencanaan proyek infrastruktur, termasuk pembangunan fasilitas pendidikan seperti sekolah. Ketidaktepatan dalam estimasi dapat menyebabkan pembengkakan anggaran dan keterlambatan pelaksanaan proyek. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem prediksi biaya proyek infrastruktur sekolah di Kalimantan Selatan dengan memanfaatkan pendekatan Business Intelligence dan algoritma machine learning LightGBM (Light Gradient Boosting Machine). Sistem yang dikembangkan dirancang untuk dapat mengolah data Rencana Anggaran Biaya (RAB) dan menghasilkan prediksi biaya secara otomatis, cepat, dan akurat. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.332 entri pekerjaan konstruksi berbeda yang diperoleh dari dokumen RAB aktual. Model dilatih dan dievaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), dan koefisien determinasi (R-squared/R2). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki performa yang sangat baik, dengan nilai R2 sebesar 0,9736, MAE sebesar Rp1.081.499.39, dan RMSE sebesar Rp2.547.621.41. Nilai R2 yang mendekati 1 mengindikasikan bahwa model mampu memprediksi dengan tingkat akurasi yang tinggi. Sistem ini tidak hanya berperan dalam menyusun estimasi anggaran proyek secara efisien, tetapi juga dapat diintegrasikan ke dalam platform Business Intelligence untuk mendukung proses pengambilan keputusan yang berbasis data di sektor konstruksi pendidikan. Kontribusi utama dari penelitian ini adalah pengembangan sistem prediktif berbasis LightGBM yang dapat digunakan sebagai alat bantu dalam proses perencanaan dan pengelolaan biaya proyek infrastruktur sekolah secara lebih cerdas, efisien, dan terukur.

Item Type: Skripsi
Kata Kunci Tidak Terkontrol: prediksi biaya, proyek infrastruktur sekolah, Business Intelligence, LightGBM, data RAB.
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Fakultas: FAKULTAS KESEHATAN
Pengguna Penyetoran: Rahman Perpustakaan UNISM
Tanggal Setoran: 12 Sep 2025 01:20
Last Modified: 12 Sep 2025 01:20
URI: http://repository.unism.ac.id/id/eprint/3888

Actions (login required)

View Item View Item