STUDI FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB TERJADINYA KETERLAMBATAN PENYELESAIAN PEKERJAAN PROYEK GEDUNG Alfianto

  

STUDI FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB TERJADINYA KETERLAMBATAN

PENYELESAIAN PEKERJAAN PROYEK GEDUNG

  1

  2

  2 ₁ Alfianto , Nasfryzal Carlo , Hendri Warman ₂ Program Pascasarjana Teknik Sipil Universitas Bung Hatta, Jurusan Teknik Sipil, FTSP

  Universitas Bung Hatta e-mail : alfianto1976@gimail.com

  

Abstrak

  Penyedia jasa yang terlibat dalam suatu proyek konstruksi pada umumnya sangat mengharapkan proyek berjalan sesuai dengan rencana. Namun dalam proses pelaksanaan tersebut, sering terjadi hambatan-hambatan yang tidak diketahui sebelumnya. Untuk itu kiranya perlu dilakukan penelitian guna mengetahui faktor-faktor penyebab keterlambatan penyelesaian proyek agar waktu penyelesaian proyek sesuai dengan rencana. Beranjak dari fenomena ini dapat dirumuskan permasalahan didalam penelitian ini, yaitu apa saja faktor penyebab terjadinya keterlambatan pekerjaan proyek bangunan gedung di Kota Jambi, Kota Sungai Penuh dan Kabupaten Kerinci dan bagai manakah kontribusi pengaruh masing-masing faktor-faktor penyebab keterlambatan penyelesaian proyek tersebut.methoda yang dipilih adalah dengan penyebaran kuesioner kepada 50 responden di Kota Jambi, Kota Sungai Penuh dan Kabupaten Kerinci. Kemudian data dianalisis dengan uji validasi, uji korelasi, uji reliabilitas dan uji regresi. Hasil analisis faktor ditemukan 3 variabel dominan dari 22 variabel yang berkontribusi menyebabkan keterlambatan, yaitu : Perubahan metode kerja oleh kontraktor, Tidak Melakukan Review dan Monitoring Internal, Pelaksanaan tahapan yang jelek. Secara keseluruhan faktor-faktor ini mempunyai pengaruh postif terhadap variabel terikat (keterlambatan).

  Kata kunci : Keterlambatan proyek, kontribusi, pengaruh

Abstrack

  Service providers involved in a construction project in general are expecting the project to plan. However, in the implementation process, common barriers that previously unknown. For that it is necessary to do research to determine the factors that cause delay in completion of the project to the completion time of the project according to plan. Moving on from this phenomenon problem can be formulated in this study, what are the causes of delays in project work on buildings in the kota Jambi, Kota Sungai Penuh and Kabupaten Kerinci and Where of the contribution effect of each factors that cause delays in project completion. methoda is selected by distributing questionnaires to 50 respondents in the Kota Jambi, kota Sungai Penuh and kabupaten Kerinci. Then the data were analyzed with the validation test, correlation test, reliability test and regression test. The results of the factor analysis found three dominant variables of the 22 variables that contributed to the delay, namely: Changes in methods of work by the contractor, Not Conducting Internal Review and Monitoring, Implementation phases are ugly. Overall these factors have a positive influence on the dependent variable (delay).

  Keywords: Delay in the project, contributing, influence mengenai alokasi sumber daya untuk

  PENDAHULUAN

  melaksanakan kegiatan dan memastikan Dari segi penggunaan sumber penggunaan sumber daya secara efektif daya, perencanaan dapat diartikan sebagai dan efisien. Dalam perencanaan seringkali pemberi pegangan bagi pelaksana timbul masalah masalah operasional yang menghambat aktivitas penyelesaian suatu didalamnya adalah semua penyebab proyek seperti kurangnya sumber daya, Act of God, kemudian perang, huru alokasi sumber daya yang tidak tepat, hara, demo, pemogokan karyawan dan keterlambatan pelaksanaan proyek dan lain -lain.c) Cuaca, ketika cuaca masalah masalah lainnya diluar jadwal menjadi tidak bersahabat dan melebihi dalam rencana kerja. kondisi normal maka hal ini menjadi

  Assaf et al (1995) dalam Causes of sebuah faktor penyebab keterlambatan

  

Delay in Large Building Contruction yang dapat dimaafkan (Excusing

Project menyebutkan penyebab Delay).

  keterlambatan terdiri dari sisi material,

  2. Excusable Compensable Delays , tenaga kerja, peralatan, biaya, perubahan- keterlambatan ini disebabkan oleh perubahan desain, hubungan dengan Owner client, kontraktor berhak atas instansi terkait, penjadwalan dan perpanjangan waktu dan claim atas pengendalian, lambatnya prosedur keterlambatan tersebut. pengawasan dan pengujian yang dipakai

  3. Non-Excusable Delays, dalam proyek, lingkungan, masalah Keterlambatan ini merupakan kontrak, dan tidak adanya konsultan sepenuhnya tanggung jawab dari manajer profesional. kontraktor, karena kontraktor

  Dari hal tersebut kita akan mencari memperpanjang waktu pelaksanaan tahu faktor yang menyebabkan pekerjaan sehingga melewati tanggal keterlambatan dan Faktor dominan yang penyelesaian yang telah disepakati, menyebabkan terjadinya keterlambatan yang sebenarnya penyebab tersebut dan seberapa besar kontribusinya keterlambatan dapat diramalkan dan terhadap keterlambatan pada penyelesaian dihindari oleh kontraktor. pekerjaan proyek bangunan gedung di Kota Jambi, Kota Sungai Penuh dan Kerangka pikir yang digunakan dalam Kabupaten Kerinci. pemahaman susbtansi masalah

  Pengertian keterlambatan menurut keterlambatan pelaksanaan pekerjaan Ervianto(1998) adalah sebagai waktu proyek digambarkan seperti berikut ; pelaksanaan yang tidak dimanfaatkan _{Literatur Review} sesuai dengan rencana kegiatan sehingga _{Penelitian Relevan) (Jurnal dan} menyebabkan satu atau beberapa kegiatan mengikuti menjadi tertunda atau tidak diselesaikan tepat sesuai jadwal yang telah direncanakan. _{Identifikasi Masalah (Pengungkapan Rumusan Masalah Identifikasi Faktor- (Problem Faktor Penyebab}

  Menurut Levis dan Atherley dalam _{Fenomena) Fakta dan Statement) Keterlambatan} Langford (1996) mencoba mengelompokkan penyebab keterlambatan dalam suatu proyek menjadi tiga bagian _{Dokumen Evaluasi} yaitu: _{Dinas Pekerjaan Umum}

  1. Excusable Non-Compensable Delays, penyebab keterlambatan yang paling _{Penetapan Populasi Penyusunan} sering mempengaruhi waktu _{Validasi Instrumen Penelitian Penyebaran dan Instrumen dan Sampel Penelitian} pelaksanaan proyek pada _(Kuesioner) keterlambatan tipe ini, adalah : a) Act _{Rumusan Faktor-}

  of God, seperti gangguan alam antara _{Analisis Statitik Deskriptif dan Faktor Penyebab Rekomendasi dan}

  lain gempa bumi, tornado, letusan dan Rangking Saran _{Inferensial Penyebab} gunung api, banjir, kebakaran dan lain- gambar. 1 lain. b) Forse majeure, termasuk Sementara model penelitian ini dapat digambarkan sebagai berikut:

  X2 X13 X16 KETERLAMBATAN PENYELESAIAN PEKERJAAN Variabel Bebas Variabel Terikat

  gambar. 2

  Berdasarkan kerangka pikir dan model penelitian diatas maka Obyekyang menjadi kajian adalah faktor-faktor penyebab keterlambatan untuk pelaksanaan proyek-proyek gedung pemerintah yang ada pada DPU dilingkungan Kota Jambi, Kota Sungai Penuh dan Kabupaten Kerinci. Responden adalah individu yang berpengalaman sebagai pelaksana pada proyek DPU yang tersebar ditiga wilayah penelitian (Kota Jambi, Kota Sungai Penuh dan Kabupaten Kerinci) dan pernah memegang jabatan sebagai PPK, PPTK, Site Manager, Site Engineer dan Pengawas. Jumlah sampel (responden) yang dituju adalah sebanyak 50 orang dengan distribusi pada masing- masing daerah adalah sebagai berikut:

  A. Kota Jambi sebanyak 25 orang

  B. Kota Sungai Penuh sebanyak 10 orang C. Kabupaten Kerinci sebanyak 15 orang.

  Sampel yang diambil menggunakan cara acak yaitu suatu cara pemilihan sejumlah elemen dari populasi untuk menjadi anggota sampel, pemilihan dilakukan sedemikian rupa sehingga setiap elemen mendapat kesempatan yang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel.

  Dilihat dari skala pengukuran, data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang berskala ordinal (data ordinal). Data ordinal memiliki skala yang menunjukan perbedaan tingkatan subyek secara kuantitatif, seperti data yang dinyatakan dalam bentuk peringkat atau

  ranking Analisis Data

  Dalam proses ini menggunakan software statistik SPSS yang merupakan program aplikasi komputer untuk menganalisis data-data statistic. Adapun langkah-langkah pembahasan untuk masing-masing tujuan penelitian adalah sebagai berikut:

  Pengujian Validasi

  Uji validasi dilakukan untuk menguji apakah item-item pertanyaan dalam kuesioner telah mencerminkan apa yang diteliti atau mampu mengukur elemen faktor penelitian.

METODOLOGI PENELITIAN

  Pengujian Reliabilitas

  Uji reliabilitas berkaiatan dengan pengertian apakah instrumen yang dimaksud untuk mengukur suatu yang akan diukur tersebut secara konsisten dari waktu ke waktu. Teknik uji reliability yang dapat digunakan adalah teknik konsistensi internal dengan metode stabilitas alpha cronbach .Instrument tersebut dinyatakan realible atau cukup handal apabila memiliki cronbach’s alpha lebih dari 0.70 (Nunnally, 1987). Analisa reliabitas adalah pengukuran yang digunakan untuk tingkat keandalan data atau kekonsistenan dari data, artinya kapan pun data disampaikan kepada pengisi maka jawaban dari mereka akan selalu sama.

  Pengujian Korelasi

  Korelasi bermanfaat untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variable uji korelasi yang digunakan analisis korelasi person, yakni suatu analisis yang dilakukan untuk melihat tingkat hubungan yang ada antara suatu elemen faktor dengan elemen faktor yang lain atau analisis yang menggambarkan hubungan

  Analisis Regresi

  X5 0.097 0.6114 X16 0.380 0.0384 _{X6 0.053 0.7798 X17 0.341 0.0649 X7 0.374 0.0420 X18 0.341 0.0649 X8 0.380 0.0384 X19 0.291 0.1186 X9 -0.341 0.0649 X20 -0.127 0.5046 X10 0.525 0.0029 X21 0.596 0.0005}

  timbal balik antara suatu elemen faktor dengan elemen faktor yang lain. Tingkat keeratan hubungan (r = koefisien korelasi) bergerak dari 0 (nol) sampai dengan 1 (satu). Jika r semakin mendekati angka 1 maka dapat dikatakan adanya hubungan yang erat, sebaliknya jika r semakin mendekati angka nol maka akan semakin berkurang tingkat keeratan atau hubungan dari elemen faktor tersebut.

• AutoKorelasi Uji Durbin-Watson digunakan untuk mengetahui apakah ada autokorelasi dalam suatu model regresi.Model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi.Untuk mengetahui autokorelasi pada suatu model nilai Durbin Watson harus lebih besar dari nilai du dan lebih kecil dari 4- du (du < D < 4-du).
• Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) Uji statistik F menunjukkan apakah semua variabel bebas dalam model berpengaruh secara bersamaan terhadap variabel terikat. Apabila nilai F > F tabel maka variabel bebas secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel terikat

  Analisis Faktor

  Analisis faktor pada setiap elemen faktor diharapkan mempunyai faktor loading yang bertujuan menilai mana saja elemen faktor yang layak (appropriateness) untuk dimasukan dalam analisis selanjutnya. Selaian itu nilai Kaiser’s MSA yang lebih dari 0,50 dapat dinyatakan tepat untuk

  faktor analysis (Kaiser dan Rice, 1974).

  Nilai Kaiser’s MSA (Measure of Sampling

  Adequancy ) bertujuan untuk menentukan

  apakah proses pengambilan sampel telah memadai atau tidak. Nilai MSA berkisar antara 0 sampai 1dengan criteria MSA = 1 elemen faktor dapat di prediksi tampa kesalahan oleh elemen faktor lain, MSA > 0.50 elemen faktor masih bisa di prediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut, MSA < 0.50 elemen faktor tidak bisa di prediksi dan tidak bisa di analisis lebih lanjut.

  Analisis regresi yang dilakukan terhadap faktor-faktor yang memiliki pengaruh pada berdasarkan hasil pembahasan yang telah dilakukan pada tujuan pertama.

  Uji Validasi Model

  Setelah persamaan regresi diperoleh, selanjutnya dilakukan validasi model dengan meggunakan beberapa pengujian antara lain:

  HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Validitas dan Realibilitas

  Data hasil jawaban responden yang telah ditabulasi akan dianalisis lebih lanjut untuk menguji apakah instrument kuesioner yang digunakan sudah sangat valid dan realibel untuk digunakan pada tahap selanjutnya. Rekapitulasi hasil analisis validitas dan realibilitas dapat dilihat pada tabel dibawah ini TABEL.1 _{Variabel r-hitung Signifikan Variabel r-hitung Signifikan X1 0.778 0.0000 X12 0.380 0.0384 X2 0.487 0.0064 X13 0.778 0.0000 X3 0.739 0.0000 X14 0.778 0.0000 X4 0.739 0.0000 X15 0.778 0.0000}

X11 0.525 0.0029 X22 0.281 0.1331

• Multikolinearitas Uji multikolinieritas dilakukan untuk mengetahui apakah antara variabel bebas saling berkorelasi atau tidak.Karena model regresi yang bagus, variabel bebasnya tidak saling berkolerasi.

  Dari sajian informasi pada tabel diatas terlihat bahwa terdapat 8 variabel (X5, X6, X9, X17, X18, X19, X20 dan X22) memiliki nilai r-hitung kecil dari r-tabel yaitu 0.361 (α=0.05 dan df=28). Secara statistik jika ditemukan kondisi dimana nilai r-hitung kecil dari r-tabel maka variabel tersebut dinyatakan tidak terkait dengan sasaran yang akan diuji didalam penelitian ini. Sementara untuk uji realibilitas dari 14 variabel yang tersisa setelah dilakukan penyisihan 8 variabel yang dinyatakan tidak valid diuji dengan nilai alpha cronbach’s yaitu sebesar 0.814 (N=14 item). Secara statistik nilai ini memberikan makna bahwa instrument yang digunakan realible karena memiliki nilai alpha cronbach’s lebih besar dari 0.7

  Pengujian Korelasi

  Sebelum melakukan analisa korelasi perlu diketahui apakah data terdistribusi normal atau tidak. Untuk mengujinya dapat dilakukan dengan test Kolmogorov- Sminov (Ghozali, 2006). Hasil analisa SPSS adalah sebagai berikut: Rekapitulasi Perhitungan Signifikan Level Masing-Masing Variabel TABEL.2

  Variabel r-hitung Signifikan Variabel r-hitung Signifikan X1 0.778 0.0000 X12 0.380 0.0384 X2 0.487 0.0064 X13 0.778 0.0000 X3 0.739 0.0000 X14 0.778 0.0000 X4 0.739 0.0000 X15 0.778 0.0000 X5 0.097 0.6114 X16 0.380 0.0384 X6 0.053 0.7798 X17 0.341 0.0649 X7 0.374 0.0420 X18 0.341 0.0649 X8 0.380 0.0384 X19 0.291 0.1186

  X10 0.525 0.0029 X21 0.596 0.0005 X11 0.525 0.0029 X22 0.281 0.1331

  Dari tabel di atas terlihat bahwa beberapa variabel tidak terdistribusi normal karena nilai signifikansi < 0,05 hanya X5, X6, X20 dengan nilai signifikansi > 0,05. Data tidak terdistribusi normal karena ada data yang berada di luar (outlier) dari kecenderungan distribusi normal.Hal ini dapat disebabkan akibat keberagaman persepsi responden dalam menjawab pertanyaan penelitian. Data digunakan apa adanya dan tidak dilakukan tindakan lebih lanjut untuk membuatnya menjadi terdistribusi normal.

  Analisa korelasi dilakukan untuk mengetahui seberapa besar hubungan antara variabel.Jenis analisa korelasi yang digunakan adalah korelasi Spearman Rank, pertimbangannya adalah pada metode analisa korelasi ini, data tidak harus membentuk distribusi normal (Sugiyono, 2010).Nilai korelasi sempurna adalah ± 1 (tanda + atau – merupakan arah korelasi), dan apabila nilai korelasi 0 maka disebut tidak ada korelasi (Lind, 2008).Pedoman untuk menentukan tingkat hubungan korelasi dapat dilihat pada tabel berikut. TABEL.3

  Rentang Interval Tingkat Hubungan

  0.00 - 0.19 Sangat Rendah 0.20 - 0.39 Rendah 0.40 - 0.59 Sedang 0.60 - 0.79 Kuat 0.80 - 1.00 Sangat Kuat

  Hasil analisa korelasi dengan nilai signifikansi <0,05 dapat dilihat padatabel berikut ini. TABEL.4

  Variabel r-hitung Tingkat Hubungan Variabel r-hitung Tingkat Hubungan X1 0.778 Kuat X12 0.380 Rendah X2 0.487 Sedang X13 0.778 Kuat X3 0.739 Kuat X14 0.778 Kuat X4 0.739 Kuat X15 0.778 Kuat X5 0.097 Sangat Rendah X16 0.380 Rendah X6 0.053 Sangat Rendah X17 0.341 Rendah X7 0.374 Rendah X18 0.341 Rendah X8 0.380 Rendah X19 0.291 Sangat Rendah X9 -0.341 Sangat Rendah X20 -0.127 Sangat Rendah X10 0.525 Sedang X21 0.596 Sangat Rendah

X9 -0.341 0.0649 X20 -0.127 0.5046

  X11 0.525 Sedang X22 0.281 Rendah

  Dari nilai korelasi dan tingkat hubungan seperti yang disajikan pada tabel 4.10 diatas dapat ditarik suatu kesimpulan bahwa 27.3% variabel yang diduga menyebabkan keterlambatan dengan nilai hubungan pada kategori kuat, 13.6% memiliki hubungan dengan kategori sedang dan sisanya 59.1% memiliki hubungan dengan kategori rendah dan sangat rendah.

  Analisis Faktor

  Analisa faktor bertujuan untuk mendefinisikan struktur data matrik dan menganalisa struktur korelasi antar variabel dengan mendefiniskan satu set kesamaan variabel atau dimensi yang disebut faktor. Analisa faktor juga digunakan untuk meringkas dan menggabung variabel yang memiliki karakteristik sama menjadi satu faktor. Metode yang digunakan Barlett’s test ofsphericity, dengan melihat nilai KMO dan Barlett’s test, apabila nilai > 0,5 makaanalisa faktor dapat digunakan. Variabel dari hasil analisa korelasi yang digunakan untuk analisa faktor,dengan hasil sebagai berikut (iterasi pertama): TABEL.5 Pada tabel di atas terlihat bahwa nilai KMO MSA (Kaiser-Meyer-Olkin Measure

  of Sampling Adequacy ) = 0,602 > 0,50

  yang berarti analisa faktor dapatdilanjutkan. Proses selanjutnya adalah melihat tabel anti-image matrix untuk melihat apakah ada variabel dengan nilaiMSA (Measures of Sampling

  Adequacy ) < 0,5. Variabel dengan nilai

  MSA < 0,5 tidak dapat digunakan dalam analisa lanjutan, sehingga perlu dikeluarkan padasaat analisa faktor berikutnya. Dari tabel anti image di atas terlihat bahwa ada variabel dengan nilai MSA < 0,5, yaitu X3, X10, X11 dan X14. Variabel tersebut dikeluarkan dalam analisa faktor lanjutan dengan hasil sebagai berikut (Iterasi Kedua) TABEL.6

  Pada tabel di atas terlihat bahwa nilai KMO MSA (Kaiser-Meyer-Olkin Measure

  of Sampling Adequacy ) = 0,696 > 0,50

  yang berarti analisa faktor dapatdilanjutkan. Proses selanjutnya adalah melihat tabel anti-image matrix untuk melihat apakah ada variabel dengan nilaiMSA (Measures of Sampling

  Adequacy ) < 0,5. Variabel dengan nilai

  MSA < 0,5 tidak dapat digunakan dalam analisa lanjutan, sehingga perlu dikeluarkan padasaat analisa faktor berikutnya. Dari tabel anti image di atas terlihat bahwa ada variabel dengan nilai MSA < 0,5, yaitu X8, X12, dan X15. Variabel tersebut dikeluarkan dalam analisa faktor lanjutan dengan hasil sebagai berikut (iterasi ketiga) TABEL.7 Pada tabel di atas terlihat bahwa nilai KMO MSA (Kaiser-Meyer-Olkin Measure

  of Sampling Adequacy

  ) = 0,693 > 0,50 yang berarti analisa faktor dapatdilanjutkan. Proses selanjutnya adalah melihat tabel anti-image matrix untuk melihat apakah ada variabel dengan nilaiMSA (Measures of Sampling

  Adequacy ) < 0,5. Variabel dengan nilai

  MSA < 0,5 tidak dapat digunakan dalam analisa lanjutan, sehingga perlu dikeluarkan padasaat analisa faktor berikutnya. Dari tabel anti image di atas terlihat bahwa ada variabel dengan nilai MSA < 0,5, yaitu X1, X4, X7 dan X21. Variabel tersebut dikeluarkan dalam analisa faktor lanjutan dengan hasil sebagai berikut (iterasi keempat) TABEL.8 Pada tabel diatas nilai KMO MSA (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

  Adequacy ) = 0,504 > 0,50 yang berarti

  2

  2

  kecil berarti kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan variabel terikat amat terbatas, sedangkan nilai R

  2

  mendekati 1 (satu) menunjukan bahwa variabel bebas memberikan informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel terikat. Nilai R

  2

  dipergunakan sebagai uji ketepatan fungsi (goodness of fit test), semakin besar nilainya (mendekati 1) semakin bagus untuk meramalkan. Namun untuk mengevaluasi model regresi terbaik sebaiknya menggunakan nilai adjusted R

  dari pada nilai R

  2

  2

  karena setiap penambahan satu variabel bebas, nilai R

  2

  pasti meningkat tanpa mempedulikan apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat, sedangkan untuk nilai adjusted R

  2

  dapat naik atau turun apabila satu variabel bebas ditambahkan dalam model. Dari tabel di atas terlihat bahwa nilai kesalahan estimasi (standar error of the estimate) relative kecil (0,11236) yang memperlihatkan bahwa data tersebar mendekati garis regresi dan persamaan regresi tepat digunakan dalam membuat perkiraan yang tepat mengenai Y. Sedangkan hubungan antara variable bebas dan variabel terikat cukup tinggi karena nilai adjusted R

  2

  adalah antara 0 (nol) sampai dengan 1 (satu).Nilai R

  ) digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel bebas, dengan nilai R

  analisa faktor dapatdilanjutkan. Proses selanjutnya adalah melihat tabel anti-

  Anti-image Matrices Anti-image Correlation

  image matrix untuk melihat apakah ada

  variabel dengan nilaiMSA (Measures of

  Sampling Adequacy ) < 0,5. Selengkapnya

  hasil perhitungan yang diperoleh untuk melihat gambaran sisa faktor/sub faktor yang masih mungkin digunakan dapat dilihat pada tabel dibawah ini.

  TABEL.9

  X2 X13 X16 X2 0.5020 0.0068 -0.3659 X13 0.0068 0.5420 -0.0889 X16 -0.3659 -0.0889 0.5024

  Dari tabel anti image di atas terlihat bahwa tidak ada variabel dengan nilai MSA < 0,5. Analisa faktor dapat digunakan. Pengelompokan faktor dilihat dari tabel

  2

  rotated component matrix diatas, wakil

  untuk setiap faktor dengan nilai loading

  factor terbesar pada setiap faktor, adalah

  faktor 1 = X1 (0,748), faktor 2 = X42 (0,731), faktor 3 = X29 (0,818). Kemudian variabel dikelompokan menjadi tiga faktor berdasarkan nilai loading factor terbesar.Pengelompokan variabel berdasarkan faktor dapat dilihat pada tabel berikut.

  Analisis Regresi

  Analisa regresi digunakan untuk mengetahui hubungan linier antara variabel terikat (Y) dengan variabel bebas (X). Analisa regresi yang digunakan adalah regresi linear berganda dan dilakukan dengan menggunakan program SPSS 19 for Windows. Variabel yang dimasukkan dalam analisa regresi adalahvariabel yang memiliki nilai loading factor terbesar pada faktornya masing- masing dengan pertimbangan untukmenghindari terjadinya multikolineritas. Hasil analisa regresi adalah sebagaiberikut:

  TABEL.10 Koefisien determinasi (R

  = 0,996 Nilai condition index untuk model regresi ini seluruhnya < 17.Untuk itu Model regresi ini dapat digunakan dalam model persamaan. Sehingga model persamaan adalah sebagai berikut:

  Y = 2.493 + 0.018X

  2 + 0.256X

  13 + 0.012X

16 Validasi Model Multikolinearitas

  AutoKorelasi

  Uji Durbin-Watson digunakan untuk mengetahui apakah ada auto korelasi dalam suatu model regresi. Model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Untuk mengetahui autokorelasi pada suatu model nilai Durbin Watson harus lebih besar dari nilai du dan lebih kecil dari 4-du (du < D < 4-du). Untuk k = 3 dan n = 19, nilai batas atas (du) = 1,6851. Pada pengolahan yang dilakukan didapat nilai Durbin Watson = 1,961 lebih besar dari du = 1,6851 dan lebih kecil dari 4-du = 2,3149, maka tidak ada autokorelasi pada model regresi yang terbentuk.

  Uji Signifikansi (Uji Statistik F)

  Uji statistik F menunjukkan apakah semua variabel bebas dalam model berpengaruh secara bersamaan terhadap variabel terikat.Apabila nilai F > F tabel maka variabel bebas secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel terikat. Dari pengolahan data diperoleh nilai F = 12.179. Sedangkan Nilai F tabel (df=19- 2=17, k=3) = 3.20, maka F-hitung > F- tabel dengan probabilitas (sig) = 0,034 < 0,005 maka semua variabel bebas secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel terikat.

  Pembahasan Hasil Temuan

  Uji multikolinieritas dilakukan untuk mengetahui apakah antara variabel bebas saling berkorelasi atau tidak.Karena model regresi yang bagus, variabel bebasnya tidak saling berkolerasi. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa : 1) Nilai Tolerance > 0,10 2) Nilai VIF < 10. 3) Dari butir diatas (1 dan 2) terlihat bahwa tidak ada multikolinearitas antaravariabel bebas dalam model regresi

  Y = 2.493 + 0.018X

  2 + 0.256X

  13 + 0.012X

  16 Dimana:

  X2 = Pelaksanaan tahapan yang jelek X13 = Perubahan metode kerja oleh kontraktor X16 = Tidak Melakukan Review dan

  Monitoring Internal

  Pelaksanaan Tahapan Yang Jelek

  Kontraktor utama mempunyai tanggung jawab sehari-hari terhadap lokasi pekerjaan, mengatur penyedia jasa penuh atas pengadaan, menjaga komunikasi terbuka dan lancar dengan semua pihak yang terlibat selama proyek berjalan.Kontraktor utama juga bertanggung jawab untuk menyediakan semua material, tenaga, peralatan, dan jasa yang diperlukan untuk konstruksi proyek.Dalam rangka menyelesaikan tugasnya, kontraktor utama menyewa subkontraktor yang mempunyai kemampuan tertentu (spesialis) untuk melaksanakan sebagian pekerjaan. Semakin kompleks suatu pekerjaan memerlukan penanganan khusus yang memerlukan keahlian atau kemampuan khusus.Apabila kontraktor tidak mampu untuk menangani sendiri maka umumnya diserahkan kepada subkontraktor tertentu yang dapat menangani pekerjaan tersebut.Subkontraktor yang bereputasi baik umumnya memberikan jaminan terhadap pekerjaan yang dilaksanakan.Subkontraktor sepesialis yang kompeten mengetahui produk dengan baik, serta terlatih untuk menggunakan teknik terbaik dalam persiapan, pemasangan, penyelesaian

  Hasil temuan dari analisa didapat 3 (tiga) variabel yang menjadi penyebab dominan terjadinya keterlambatan, yaitu X15, X35, dan X49. Bentuk persamaan regresi, sebagai berikut:

  (finishing), dan pengujian produk, serta tenaga yang terlatih dan memiliki kemampuan yang sesuai. Meskipun untuk pelaksanaan tahapan yang jelek ini menjadi factor penyebab yang pertama dalam hasil penelitian ini, namun ahdiyarsah (2004),Wijanarko(2009)dan andriani(2010) tidak menemukan hasil sam secara langsung. Hal utama yang menyebabkan perbedaan hasil penelitian ini adalah disebabkan perbedaan tempat dan karekterintik wilayah penelitian yang berbeda.

  Perubahan Metode Kerja Oleh kontraktor

  Kontraktor dan subkontraktor lokal umumnya mengenali wilayahnya dengan baik sehingga kinerja pekerjaannya lebih baik dan lebih kecil kemungkinan gagal dibandingkan kontraktor dan subkontraktor yang dari luar (non lokal). Untuk mengatasi tersebut dapat dilakukan dengan mengunjungi lapangan pekerjaan dan melakukan penyelidikan lapangan. penyelidikan di lapangan beragam, kontraktor utama yang berpengalaman atau kontraktor spesialis akan mengembangkan metodanya tersendiri dalam menilai kondisi lapangan. Pemilihan jenis untuk penyelidikan (investigasi) dan kesimpulan yang diambil merupakan hasil pengalaman dalam pengelolaan dan estimasi pekerjaan konstruksi, tetapi secara keseluruhan hampir serupa. Jika dirujuk dengan hasil penelitian Wijanarko (2009) juga menemukan factor penyebab keterlambatan proyek berasal dari konterktor pelaksana dan method kerja dari kontraktor.

• Penetapan indikator efisiensi, efektivitas dan dampak;
• Persiapan sistem untuk mengumpulkan informasi yang berkaitan denganindikator-indikator;
• Pengumpulan dan perekaman informasi tersebut;
• Penganalisaan informasi
• Penggunaan informasi untuk informasi harian manajemen.

  Tidak Melakukan Review dan Monitoring Internal

  Pengertian monitoring (pemantauan) adalah pengumpulan dan analisa informasi selama proyek berlangsung.Tujuannya untuk meningkatkan efisiensi dan keefektifan proyek atau organisasi. Berdasarkan pada target yang ditetapkan dan kegiatan yang direncanakan pada fase perencanaan pekerjaan. Dan membantu pekerjaan tetap pada jalurnya, serta dapat membuat pihak manajemen mengetahui apabila ada sesuatu yang salah.Jika dilakukan secara benar, merupakan alat yang berharga untuk manajemen yang baik, dan sebagai dasar untuk evaluasi.Dan dapat menentukan apakah sumber daya yang tersedia cukup dan sedang digunakan dengan baik, apakah kapasitas yang dimiliki cukup dan sesuai, dan apakah yang dilakukan sesuai dengan rencana. Pemantauan (monitoring) melibatkan hal- hal sebagai berikut:

  Dalam penelitian ini peneliti menemukan hal yang berbeda dengan hasil penelitian Wijanarko (2009) dan Andrani (2010) dimana penyebab keterlambatan di kota Jambi, kota Sungai Penuh dan Kabupaten kerinci disebabkan oleh tidak dilakukannya review dan monitoring internal baik dari pihak penyedia jasa maupundari pihak pengguna jasa.

  KESIMPULAN

  1. Keterlambatan proyek di kota Jambi kota Sungai Penuh dan kabupaten Kerinci proyek di sebabkan oleh:

  Keterlambatan pembayaran oleh owner, Pelaksanaan tahapan yang jelek, Kesalahan pengelolaan material, Kekurangan tenaga kerja, Cuaca buruk, Keadaan tanah, Pekerjaan tambahan, Perubahan pekerjaan struktur, ME, plambing, Chaliabi dan Camp, 1984, Causes of

  Kesalahan dalam perencanaan dan

  Delay and Overruns of Contruction

  spesifikasi, Ketidak jelasan dalam Project. perencanaan dan spesifikasi,

  Furqon, 1997, Statistika terapan untuk

  Perubahan dalam perencanaan dan penelitian, CV, Alfabeta, Bandung. spesifikasi, Kesalahan dalam

  Istimawan Dipihusodo, 1996, Manajemen

  menginterprestasikan

  Proyek dan Konstruksi jilid 1 dan 2,

  gambar/spesifikasi, Perubahan Kan Nisius, Yogyakarta. method kerja oleh kontraktor,

  Imam Soeharto, 1997, Manajemen

  Perencanaan schedule yang tidak

  Proyek dari Konseptual sampai

  tepat, Produktifitas yang tidak Operasional, Erlangga, Jakarta. optimal oleh kontraktor, Tidak

  Singaribun K Efendi S, 2000, Metode

  melakukan review dan monitoring

  Penelitian survei, PT. Pustaka LP3-

  internal, Pemogokan tenaga kerja, Indonesia, Jakarta. Perbaikan pekerjaan, Memperbaiki

  Wijanarko,2009, Studi Pengaruh

  kerusakan akibat pemogokan,

  Keterlambatan Proyek Pembangunan

  Terlambat persetujuan shop

  Gedung di Sumatra Barat, Tesis

  drawing, Pertepatan bulan puasa dan

  Program Pascasarjana Teknik Sipil

  lebaran, Pelaksanaan proyek pada Universitas Bung Hatta, Padang. awal tahun.

  2. Tiga faktor dominan penyebab terjadinya keterlambatan proyek di kota Jambi kota Sungai Penuh dan kabupaten Kerinci, yaitu: Pelaksanaan tahapan yang jelek, Perubahan metode kerja oleh kontraktor, Tidak Melakukan Review dan Monitoring Internal

  Saran

1. Kiranya Dinas Pekerjaan Umum dan

  instansi terkait lainnya untuk memperhatikan faktor-faktor penyebab keterlambatan yang selama ini berpengaruh pada pencapaian kinerja pekerjaan.

  REFERENSI

  Austen A.D., dan R.H. Neale, 1994, Manajemen Proyek Konstruksi Pedoman, Proses dan Prosedur, PPM dan PT Pustaka Binaman Pressindo, Jakarta. Arifal Hidayat, 2004, Faktor-faktor penyebab keterlambatan diproyek konstruksi. Assaf et al, 1995, Causes of Delay in Large Building Contruction Project.