METODE ANALISIS RISIKO

3. METODE ANALISIS RISIKO

3.1. Jenis Penelitian.

Salah satu Metode penelitian yang dapat digunakan adalah penelitian eksplanatori atau penjelasan. Tujuan utama penelitian eksplanatori

penelitian kausal adalah mengidentifikasikan hubungan sebab-akibat antara berbagai variabel. Studi eksplanatori meninjau apakah semua variabel bebas berpengaruh sama besarnya terhadap variabel terikat, ataukah ada variabel bebas yang paling dominan berpengaruh terhadap variabel terikat.

3.2. Lokasi Penelitian

Penelitian dilakukan pada berbagai lokasi kegiatan pemanfaatan lahan untuk pembangunan fisik di Jawa Timur.

3.3. Unit Analisa

Unit analisis dalam penelitian ini adalah unit-unit pengelola kegiatan proyek-proyek selama beberapa tahun terakhir.

3.4. Definisi Operasional, Konsep, dan Variabel Penelitian

Konsep menggambarkan suatu fenomena secara abstrak yang dibentuk dengan jalan membuat generalisasi terhadap sesuatu yang khas. Dalam penelitian konsep harus didefinisikan dahulu untuk selanjutnya dijabarkan menjadi variabel-variabel. Fenomena yang diteliti dalam studi ditetapkan sebagai variabel penelitian. Variabel penelitian adalah sesuatu hal berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga diperoleh informasi tentang hal tersebut kemudian ditarik kesimpulannya. Konsep dan item rancangan variabel penelitian didapat dari kajian teoritis dan empiris.

Konsep dalam penelitian ini dapat dijelaskan sebagaiberikut.

A. Risiko Secara konseptual risiko merupakan suatu kondisi tidak pasti dengan peluang kejadian tertentu yang jika terjadi akan menimbulkan konsekuensi tidak menguntungkan. Berdasarkan sumbernya secara garis besar risiko dikelompokkan menjadi (Project Management Institutes, 1987):

1. Risiko eksternal tidak dapat diprediksi Yaitu risiko yang berasal dari luar proyek dan tidak dapat dikendalikan oleh proyek serta tidak dapat diprediksikan terjadi atau tidak terjadinya.

2. Risiko eksternal dapat diprediksi

Yaitu risiko yang berasal dari luar proyek dan tidak dapat dikendalikan oleh manajemen proyek namun dapat diprediksikan terjadi atau tidak terjadinya berdasarkan gejala-gejala yang ada sebelumnya.

3. Risiko internal non-teknis Yaitu risiko yang berasal dari dalam lingkup proyek akibat keputusan-keputusan yang diambil manajemen proyek dan menyangkut semua hal di luar proses kegiatan fisik proyek.

4. Risiko internal teknis Yaitu risiko yang berasal dari dalam lingkup proyek akibat keputusan-keputusan yang diambil manajemen proyek dan menyangkut semua hal yang berhubungan dengan proses kegiatan fisik.

5. Risiko legal Risiko legal adalah risiko yang berhubungan dengan aspek hukum dalam proyek.

Variabel-variabel yang ditemukan dalam risiko ditetapkan sebagai variabel bebas / independen (X1, X2, X3,...dst), pengertiannya adalah variabel yang menjadi sebab perubahannya / timbulnya variabel terikat. Sumber-sumber risiko dan item-item risiko diambil dari risiko yang diidentifikasi menurut PMI, Jaminan Pokok dan Jaminan Tambahan CAR, dan dari literatur-literatur yang disarikan yang berlaku untuk proyek konstruksi pada umumnya. Daftar tersebut ditambah dengan hasil pengalaman peneliti.

B. Sasaran proyek pembangunan Secara konseptual sasaran proyek merupakan kondisi yang ingin dicapai proyek di akhir masa pelaksanaan proyek dan dijadikan acuan selama proses pelaksanaan proyek. Dalam operasional dimensi sasaran proyek adalah pencapaian sasaran proyek. Indikator tercapainya sasaran proyek adalah diselesaikannya proyek dengan tepat biaya. tepat waktu, dan tepat mutu.

3.5. Data yang diperlukan

Pengertian data adalah fakta dan angka yang secara relatif tidak berarti bagi pemakai. Data dapat berubah menjadi informasi yang berarti apabila diproses.

A. Data primer Data primer adalah data yang didapat dari sumber pertama. Data primer yang dikumpulkan dapat berupa persepsi mengenai penting atau tidaknya risiko-risiko pada pelaksanaan kegiatan konstruksi sebagai

variabel penelitian. Teknik pengumpulan data dengan cara observasi langsung atau

menggunakan penyebaran angket, yaitu cara pengumpulan data dengan memberikan atau menyebarkan daftar pertanyaan kepada responden (nara sumber). Disamping itu untuk lebih memperdalam kajian dapat digunakan pula teknik wawancara dengan nara sumber atau key-perseon. Respondennya adalah pimpinan perusahaan, manajer pemasaran, dan manajer proyek/ operasi.

B. Data sekunder Data sekunder adalah data berbentuk naskah tertulis atau dokumen yang telah diolah lebih lanjut clan disajikan oleh pihak-pihak tertentu. Data sekunder dalam penelitian dapat diperoleh dari data-data yang tersedia di perusahaan-perusahaan jasa konstruksi, asosiasi yang mewadahi, data di lingkungan lembaga pemerintahan, serta sumber lain yang relevan.

3.6. Pengukuran Variabel

3.6.1. Variabel Bebas Untuk pengukuran persepsi responden mengenai penting atau tidaknya risiko-risiko sebagai variabel penelitian digunakan Skala Likert. Data ini merupakan data kualitatif yang dikuantitatifkan sehingga berbentuk skala interval. Skor yang digunakan adalah 1 sampai 5 dengan penjelasan sebagai berikut.

Sangat penting

Tidak penting

: Skor 2

Sangat tidak penting

: Skor 1

Untuk mengukur frekuensi terjadi atau taraf keburukan item-item risiko digunakan Skala interval. Pengukuran item risiko yang dapat diukur frekuensi terjadinya semisal risiko banjir adalah sebagai berikut.

- Tidak pernah terjadi/terjadi 0 kali

: Skor 1

- Pernah terjadi/terjadi 1 kali

: Skor 2

- Sering terjadi/terjadi lebih dari 1 kali

: Skor 3 Untuk beberapa item risiko lain yang tidak dapat diukur

frekuensinya semisal risiko iklim politik negara yang buruk, yang diukur adalah taraf keburukannya yaitu:

- Tidak terjadi

: Skor 1

- Terjadi dengan kondisi buruk

: Skor 2

- Terjadi dengan kondisi sangat buruk

: Skor 3

3.6.2. Variabel Terikat Data untuk variabel sasaran proyek (variabel terikat Y)

merupakan data kuantitatif dengan skala rasio. Karena satuan yang digunakan tidak sama maka data ini perlu dikonversikan menjadi data interval. Digunakan data interval dengan skala 1 sampai 5.

Metode konversi skala ditunjukkan dengan contoh untuk data deviasi biaya/kontribusi berikut.

Data tertinggi = 4% Data terendah

= -1%

Jangkauan data = 4% - (-1 %) = 5% Jumlah kelas = 5 (ditentukan)

= 1 (positif besar)

3 (sesuai rencana) 2% s/d 2% - 1% = 2% s/d 1 %

4 (negatif)

1% s/d 1% - 1% = 1 % s/d 0%

5 (negatif besar)

0% s/d 0% - (-1%) = 0% s/d -1%

3.7. Instrumen Pengumpulan Data (Kuesioner)

Alat untuk mendapatkan data disebut instrumen. Instrumen yang digunakan adalah kuesioner adalah gabungan dari bentuk checklist dan pilihan ganda. Berikut ini dijelaskan proses penyusunan kuesioner agar dapat menjadi alat ukur yang akurat.

3.7.1. Penyusunan Kuesioner Langkah-langkah penyusunan instrumen dapat diawali dengan penjabaran menjadi variabel, indikator, dan komponen-komponennya. Komponen terendah penjabaran variabel dijadikan sebagai butir-butir pertanyaan. Seluruh butir pertanyaan yang telah selesai disusun ditempatkan dalam lembaran instrumen kuesioner. Butir-butir dalam kuesioner berisi item-item risiko dan sasaran proyek/ kegiatan sesuai dengan hasil pendefinisian variabel. Bagian kanan berisi kolom check- list.

Kuesioner harus mudah dimengerti atau dipahami responden, tidak menimbulkan persepsi bias, dan mudah pengisiannya. Kuesioner disertai penjelasan agar memudahkan responden dalam mengisinya. Kuesioner dibuat dengan susunan yang teratur, tulisan yang jelas, dan dicetak dalam bentuk yang bagus.

Tabel 3. Definisi Konsep dan Variabel

Variabel bebas

Ekternal tidak dapat

Perubahan kebijakanlperaturan

diprediksi

pemerintah Pergolakan sosial dan politik Acts of God dan natural hazard

Eksternal dapat

Kondisi perekonomian negara yg kurang

diprediksi

baik Masalah dalam penyediaan sumberdaya (material; tenaga kerja; alat) Kondisi owner yang kurang mendukung Kondisi perusahan /cabang yang kurang baik Retribusi di luar dugaan

Internal non-teknis

Kondisi keuangan proyek yang buruk Kondisi waktu pelaksanaan proyek yang buruk K3 Kondisi SDM proyek yang kurang baik Kecurangan; kelalaian; ketidakjujuran Risiko akibat pihak ke tiga Kerusakan alat; properti; fisik proyek

Internal teknis

Tidak dipenuhinya spesifikasi teknis Hal-hal teknis proyek yang mengalami perubahan dari owner Masalah teknologi/metode konstruksi Masalah kondisi fisik aktual yang ditemui di lapangan

Legal

Masalah kontrak dan pasal-pasalnya Tuntutan hukum Perizinan dan pembebasan lahan

VARIABEL TERIKAT

Dimensi / Variabel (Y)

Indikator Item

Konsep

Tepat biaya Deviasi biaya proyek

Sasaran Pencapaian sasaran proyek proyek

Tepat waktu Deviasi durasi proyek Tepat mutu Jumlah item Non-

conformity

Product (NC-Product)

3.7.2 Validitas dan Reliabilitas

Tujuan pembuatan kuesioner adalah mendapatkan informasi yang relevan dengan tujuan survei dan tingkat keandalan (reliability) serta keabsahan atau validitas validity setinggi mungkin. Validitas berkaitan dengan pengertian apakah instrumen yang digunakan untuk mengukur sesuatu dapat mengukur secara tepat sesuatu yang diukur. Uji Validitas Sejalan akan menguji apakah item-item pertanyaan dalam kuesioner telah mencerminkan apa yang diteliti atau mampu mengukur variabel dalam penelitian, uji ini dilakukan dengan Teknik Korelasi Product Moment (r). Kriteria pengujian yang digunakan adalah:

- Valid jika r r-kritis ( : 1% / 5%) - Tidak valid jika jika r r-kritis ( : 1% / 5%)

Reliabilitas berkaitan dengan pengertian apakah instrumen yang dimaksudkan untuk mengukur sesuatu itu dapat mengukur sesuatu yang akan diukur tersebut secara konsisten dari waktu ke waktu. Teknik Uji Reliabilitas yang dapat digunakan adalah teknik Konsistensi Internal dengan Metode Stabilitas Alpha Cronbach, menggunakan coefisien reliabilitas r. Kriteria pengujian yang digunakan adalah:

Reliabel jika r > 0,6

Tidak Reliabel jika r < 0,6

3.8. Pengolahan Data.

menyelesaikan permasalahan- permasalahan dalam penelitian sebagaimana yang dijelaskan dalam rumusan masalah dapat dijelaskan sebagai berikut.

Pengolahan

data

untuk

36

3.8.1. Analisa Deskriptif

Analisa ini berguna untuk mendapatkan informasi yang bersifat deskriptif nengenai variabel-variabel penelitian. Statistik deskriptif dimaksudkan untuk menganalisa data yang terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat suatu kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi. Sehingga jenis analisis ini bersifat mendukung analisis data selanjutnya. Deskripsi disajikan dengan distribusi frekuensi data dan hasilnya ditabulasikan dalam tabel frekuensi.

3.8.2 Analisa Faktor

Variabel-variabel risiko yang telah diinventarisasi sebelumnya diuji sebagai faktor-faktor yang signifikan merupakan risiko-risiko baik pada bidang usaha jasa konstruksi secara umum maupun pada proyek yang dikerjakan secara khusus. Analisa ini menggunakan data yang telah dikumpulkan melalui kuesioner mengenai penting atau tidaknya risiko-risiko tersebut sebagai variabel. Alat analisa statistik yang digunakan adalah Analisa Faktor. Hasil akhirnya adalah risiko-risiko positif/signifikan pada proyek konstruksi dalam bentuk kelompok- kelompok (faktor-faktor) yang ditetapkan sebagai variabel. Analisa data dapat dilakukan dengan menggunakan paket program statistik SPSS release 11.0 for Windows.

Analisa faktor adalah prosedur yang digunakan untuk mereduksi dan meringkas data berupa banyak variabel yang memiliki korelasi satu sama lain sampai tingkatan yang memungkinkan untuk diolah lebih lanjut. Fungsi Analisa Faktor adalah sebagai berikut (Wibisono, 2000).

a. Menentukan himpunan dari dimensi yang tidak mudah diamati dalam himpunan variabel.

b. Mengidentifikasikan variabel-variabel yang akan digunakan ke dalam analisa lanjutan (regresi, korelasi, atau diskriminan).

c. Membentuk himpunan dari variabel (dengan jumlah lebih sedikit) untuk menggantikan (sebagian/seluruh) himpunan variabel awal.

d. Menganalisa suatu fenomena dengan data yang sangat besar.

e. Menjabarkan/menguraikan suatu kaitan kompleks di antara fenomena ke dalam fungsi kesatuan-kesatuan

Proses analisa faktor adalah menghitung korelasi antar variabel- variabel manifes yang akan diolah membentuk variabel laten (Gambar 2). Dari semua variabel manifes yang diolah beberapa di antarnya akan diagregasikan ke dalam sejumlah variabel laten yang lebih sedikit. Variabel manifes diwakili oleh satu item pertanyaan dalam kuesioner. Langkah- langkah Analisa Faktor adalah sebagai berikut (Gambar 3).

Gambar 2. Hubungan antara Variabel Laten, Manifes, dan Item

Pertanyaan

Analisa faktor

Merumuskan masalah

Menyusun matriks

Menetukan jumlah faktor

Merotasi faktor-faktor

Menafsirkan faktor- faktor

Menghitung skor faktor

Memilih variabel

Menentukan model yang

tepat

Gambar 3. Langkah-langkah Analisa Faktor (Malhotra, 1996)

I. Merumuskan masalah Dalam perumusan masalah perlu dilakukan perumusan tujuan analisa faktor dan variabel-variabel secara jelas. Variabel-variabel dan data yang diperoleh dimasukkan ke dalam model analisa faktor dalam menu SPSS release 11.0 for Windows.

II. Membuat matriks korelasi Semua data yang masuk dan diolah akan menghasilkan matriks korelasi. Dengan matriks korelasi a.kan dapat diidentifikasikan variabel- variabel tertentu yang tidak mempunyai korelasi dengan variabei lain sehingga perlu dikeluarkan dari analisa. Pada tahap ini juga dapat diketahui variabel-variabel yang memiliki nilai komunalitas yaitu variabel dengan koefisien lebih tinggi dari 0,5 dan variabel tersebut dianalisa lebih lanjut dengan menggunakan Bartlett's Test of Spherity yang berfungsi melihat signifikansi variabel dalam faktor. Kemudian digunakan Uji Kaiser-Meyer-Olkin untuk mengetahui kecukupan nilai loading variabel yang diterima oleh model faktor. Ukuran ketepatan uji ini terdapat pada Tabel 6.

Tabel 3. Ukuran ketepatan Kaiser- Meyer-Olkin

Ukuran KMO

Rekomendasi

Baik sekali

Sedang/agak baik

Sumber: Sharma (1996) III.

Rotasi faktor

dalam matriks faktor memperlihatkan hubungan antara faktor dengan variabel, tetapi dalam faktor-faktor tersebut terdapat banyak variabel yang berkorelasi sehingga sulit diinterpretasikan. Dengan menggunakan rotasi faktor matriks, matriks faktor ditransformasikan ke dalam matriks yang lebih sederhana sehingga mudah untuk diinterpretasikan . Dalam penelitian ini digunakan rotasi varimax.

IV. Interpretasi faktor

Interpretasi faktor dapat dilakukan dengan mengelompokkan variabel yang mempunyai faktor loading tinggi ke dalam faktor tersebut. Untuk interpretasi hasil perilaku ini variabel yang mempunyai faktor loading kurang dari 0,5 akan dikeluarkan dari model. Hal yang dapat dilakukan adalah:

a. Perhitungan skor faktor, dimaksudkan untuk mencari nilai faktor yang dapat digunakan untuk analisa multivariate.

b. Penyelesaian surrogate variabel, dimaksudkan untuk mencari salah satu variabel dalam setiap faktor sebagai wakil dari masing-masing faktor. Pemilihan ini berdasarkan nilai pada faktor loading tertinggi.

V. Menentukan ketepatan model Tahap terakhir analisa faktor adalah mengetahui apakah model mampu menjelaskan dengan baik. Fenomena data yang ada perlu diuji dengan teknik Principal Component Analysis (PCA) yaitu dengan melihat jumlah residual antara korelasi yang diamati dengan korelasi yang diproduksi. Apabila nilai residual semakin tinggi di atas 0,05 maka semakin buruk kemampuan model untuk menjelaskan fenomena yang ada.

3.8.3. Analisa Regresi

Setelah didapat risiko-risiko yang signifikan pada pelaksanaan proyek dan pengelompokannya langkah selanjutnya adalah menganalisa sejauhmana kelompokkelompok risiko ini berpengaruh negatif bagi sasaran proyek. Analisa ini menggunakan data yang telah dikumpulkan melalui kuesioner mengenai pendapat responden tentang frekuensi terjadi atau taraf keburukan item-item risiko. Dalam tahap ini dilakukan pengujian apakah kelompok-kelompok (faktor-faktor) risiko sebagai variabel risiko (X) memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap variabel sasaran proyek (Y) secara simultan dan secara parsial. Pengaruh secara simultan akan menjawab pengaruh risiko secara keseluruhan pada pencapaian sasaran proyek. Pengaruh secara parsial akan menjawab pengaruh masing-masing kelompok risiko pada pencapaian sasaran proyek.

Untuk menganalisa pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat ini digunakan alat analisa statistik berupa Analisa Regresi. Analisis Regresi adalah: "Studi mengenai ketergantungan satu variabel dependen (terikat) dengan satu atau lebih variabel independen (bebas) dengan tujuan mengestimasi dan/atau memprediksi rata-rata populasi atau nilai rata-rata variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui."

Analisa data menggunakan paket program statistik SPSS release

11.0 for Windows. Berikut ini dijelaskan masing-masing analisa terebut.

A. Pengaruh variabel secara simultan Pengarus secara simultan diselesaikan dengan Analisa Regresi Linier Berganda. Analisa Regresi Berganda digunakan untuk menjelaskan hubungan dua atau lebih variabel bebas dengan satu variabel terikat. Modelnya adalah sebagai berikut:

Y = a+b1X1 +b 2 X 2 +b 3 X 3 +..... +bX +e Di mana:

= Variabel terikat = Sasaran proyek/ kegiatan

= Variabel bebas/prediktor n

= Kelompok risiko n

a = Konstanta/intersep

Koefisien prediktor / koefisien regresi Xn (menunjukkan angka peningkatan/ penurunan variabel terikat akibat dari perubahan variabel bebas)

e = Error terms =kesalahan acak.

Analisa Regresi Berganda digunakan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan berikut.

- Apakah ada/tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel-variabel bebas secara simultan terhadap variabel terikat? Pertanyaan ini dijawab dengan uji hipotesis nilai statistik F-test.

- Seberapa besar variabel terikat dapat dijelaskan oleh seluruh

variabel bebas? Pertanyaan ini dapat dijawab dengan nilai Koefisien Determinasi

2 (R 2 ) yang didapat dari tabel hasil perhitungan. R dapat bernilai antara 0 dan 1. Semakin besar nilai R 2 berarti semakin besar kemampuannya dalam menjelaskan.

B. Pengaruh variabel Secara Parsial Pengaruh secara parsial diselesaikan dengan Analisa Regresi Linear Sederhana yang menjelaskan hubungan fungsional ataupun kausal satu variabel bebas dengan satu variabel terikat. Modelnya adalah sebagai berikut:

Y=a +b . X Di mana:

Y = Variabel terikat

= Sasaran proyek

41

X = Variabel bebas/prediktor = Kelompok-kelompok risiko

a = Konstanta/intersep

b = Koefisien prediktor/koefisien regresi (menunjukkan angka peningkatan/penurunan variabel terikat berdasarkan variabel bebas)

Analisa Regresi Berganda digunakan

untuk menjawab

pertanyaan-pertanyan berikut:

- Manakah di antara variabel bebas yang mempengaruhi variabel terikat ?

Pertanyaan ini dijawab dengan uji hipotesis nilai statistik F- test. - Apakah semakin besar variabel bebas, variabel terikat akan semakin besar juga? Pertanyaan ini dijawab dengan melihat nilai Koetisien Regresi (B). jika bernilai positif berarti semakin besar variabel bebas, variabel terikat akan semakin besar. - Seberapa jauh variabel terikat mampu dijelaskan oleh variabel bebas?

Pertanyaan ini dijawab dengan meninjau Koefisien r 2 . Variabel bebas yang memiliki pengaruh paling besar adalah yang memiliki nilai r 2

terbesar.

3.8.4. Path Analysis

Untuk mengetahui hubungan yang lebih mendalam antara variabel- variabel risiko, variabel sasaran proyek yang meliputi biaya, waktu, dan mutu serta kaitannya dengan sasaran perusahaan secara menyeluruh, maka dalam penelitian ini digunakan pula teknik analisis jalur (path analysis).