Penerapan Neural Network untuk Memprediksi Kinerja Proyek Konstruksi Berdasarkan Faktor Manajemen Perubahan (Studi Kasus: Perusahaan XYZ)

Abstract

Perubahan dalam manajemen proyek merupakan faktor penting yang dapat memengaruhi keberhasilan suatu proyek konstruksi. Kegagalan dalam menangani perubahan secara tepat sering kali menyebabkan keterlambatan, pembengkakan biaya, dan menurunnya kualitas proyek. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi kinerja proyek menggunakan Artificial Neural Network (ANN) dengan mempertimbangkan faktor-faktor manajemen perubahan, serta mengevaluasi tingkat akurasi dari model tersebut. Model yang digunakan adalah Multilayer Perceptron (MLP) dengan penerapan regularisasi dan dropout untuk mencegah overfitting. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki performa prediksi yang baik, dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 2.5389 dan skor R squared (R²) sebesar 0.8828. Model ini kemudian diimplementasikan dalam sistem berbasis web menggunakan framework Flask, sehingga dapat digunakan secara interaktif. Sistem ini diharapkan dapat membantu perusahaan dalam melakukan perencanaan proyek yang lebih baik dan pengambilan keputusan berbasis data.