CAUSAL MODELING PENYEBAB KETERLAMBATAN PROYEK KONSTRUKSI PEMERINTAH

Konferensi Nasional Teknik Sipil 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 – 7 Mei 2009

CAUSAL MODELING PENYEBAB KETERLAMBATAN PROYEK KONSTRUKSI PEMERINTAH Andreas Wibowo Pusat Penelitan dan Pengembangan Permukiman Departemen Pekerjaan Umum Jalan Panyawungan Cileunyi Wetan Kabupaten Bandung; Program Pascasarjana Teknik Sipil Universitas Katolik Parahyangan Jalan Ciumbuleuit 94 Bandung Email: [email protected]; [email protected]

ABSTRAK Tulisan ini mempresentasikan analisis dampak langsung dan tidak langsung secara kuantitatif beberapa faktor terhadap kinerja waktu proyek menggunakan analisis jalur berdasarkan survei persepsi responden. Delapan faktor diyakini berpengaruh terhadap kinerja waktu meliputi kemampuan finansial kontraktor, kemampuan teknis kontraktor, status penyelesaian tanah, frekuensi CCO oleh pemilik, rasio penawaran terhadap harga perkiraan sendiri, kualitas DED, kualitas survei pendahuluan, dan kelancaran pembayaran oleh pemilik. Dari 87 proyek referensi yang digunakan sebagai sampel, seperempatnya mengalami keterlambatan yang serius atau sangat serius. Berdasarkan koefisien jalur (beta), dua faktor utama yang dapat menjelaskan kinerja proyek adalah status penyelesaian tanah dan kemampuan finansial kontraktor. Oleh karenanya, pengguna jasa perlu memperhatikan kedua faktor ini untuk meminimalkan risiko keterlambatan. Analisis jalur menunjukkan secara umum terjadi peningkatan beta saat sampel proyek dikondisikan pada kinerja waktu yang tidak memuaskan. Kata kunci: kinerja waktu, keterlambatan, analisis jalur, regresi, koefisien jalur

1.

PENDAHULUAN

Industri konstruksi merupakan salah satu industri yang paling dinamis, berisiko, menantang tetapi sekaligus mampu memberikan imbalan yang baik (Kangari, 1995). Salah satu satu risiko yang rutin dihadapi oleh pelaksana konstruksi adalah keterlambatan saat waktu penyelesaian proyek mundur dari waktu yang telah ditetapkan dalam kontrak atau waktu yang telah disepakati bersama (Assaf dan Al-Hejji, 2006). Banyak artikel yang mendukung buruknya kinerja industri konstruksi dalam hal kinerja waktu (e.g., Majid and McCaffer, 1998; Chang, 2002; Baloi and Price, 2003; Assaf dan Al-Hejji, 2006). Keterlambatan proyek konstruksi sendiri dapat diklasifikasikan menurut pihak yang menyebabkan, waktu terjadinya dan bentuk kompensasinya (Kartam, 1999). Saat proyek mengalami keterlambatan manajer proyek akan dihadapkan pada tiga kemungkinan situasi yaitu penambahan biaya, penurunan kualitas dan pekerjaan ulang dan memiliki dua opsi untuk menanggulanginya dengan memberlakukan pekerjaan lembur dan/atau menambah sumber daya yang ada untuk memenuhi skedul proyek (Tse dan Love, 2003). Keterlambatan juga berarti penambahan biaya dan kehilangan pendapatan bagi pemilik proyek (Thomas et al., 1995). Beberapa literatur menyajikan hasil studi tentang berbagai faktor penyebab keterlambatan. Assaf et al. (1995), misalnya, meneliti tentang penyebab utama terjadinya keterlambatan untuk proyek besar bangunan gedung di Saudi Arabia sementara El-Razek et al. (2008) mengadakan studi serupa di Mesir. Dalam studi lain, Assaf dan Al-Hejji (2006) melakukan penelitian tentang penyebab keterlambatan untuk proyek besar konstruksi dengan salah satu konklusinya adalah change order sebagai penyebab umum keterlambatan. Untuk studi lokal, Girsang et al. (2009) melakukan survei tentang faktor penyebab keterlambatan pada proyek pemerintah dan berdasarkan hasil survei faktor hujan menempati peringkat tertinggi. Tulisan ini membahas dampak baik langsung maupun tidak langsung beberapa faktor yang diyakini bertanggung jawab atas kinerja waktu penyelesaian proyek melalui analisis jalur (path analysis). Meski tulisan ini lebih menitikberatkan pada proyek-proyek pemerintah namun hasil studi diharapkan juga dapat diaplikasikan untuk proyek-proyek nonpemerintah karena faktor-faktor yang ada sifatnya generik untuk semua proyek konstruksi. Tulisan ini dimotivasi oleh kurangnya studi kuantitatif tentang pengaruh dari setiap faktor keterlambatan yang diidentifikasi terhadap keterlambatan. Studi-studi yang ada lebih difokuskan pada pemeringkatan faktor (factors ranking) dan perbedaan persepsi pengguna-penyedia jasa. Pengorganisasian tulisan ini disusun sebagai berikut. Pertama-tama, dasar teori tentang analisis jalur disajikan secara singkat, diikuti oleh bagian tentang survei persepsi yang dilakukan untuk mendukung tulisan ini. Selanjutnya adalah analisis data yang diperoleh dan diskusi sebagai

Universitas Pelita Harapan – Universitas Atma Jaya Yogyakarta

M – 195

Andreas Wibowo

inti tulisan dan diakhiri dengan kesimpulan dan saran. Dalam tulisan ini pengertian keterlambatan dan kinerja waktu penyelesaian digunakan secara bertukaran (interchangable). Sekilas tentang Analisis Jalur Analisis jalur kerapkali disebut sebagai causal modeling karena diterapkan untuk menjelaskan efek atau sebab dari beberapa set variabel. Secara prinsip analisis jalur berkaitan dengan regresi berganda (multiple regression) yang digunakan secara terstruktur. Variabel-variabel yang ada dapat dikategorikan menjadi variabel endogen yaitu variabel yang dapat dijelaskan oleh variabel lain dan variabel eksogen atau variabel yang tidak dijelaskan oleh variabel lainnya. Berbeda halnya dengan regresi berganda biasa, koefisien jalur diperoleh dari koefisien regresi berganda atas data yang sudah distandarkan sehingga memiki purata (mean) nol dan standar deviasi sama dengan satu. Menggunakan data yang terstandarisasi, koefisien jalur dapat merefleksikan tingkat pengaruh suatu variabel dalam menjelaskan variabel yang lain. Referensi yang dapat digunakan untuk memahami analisis jalur ini dapat ditemukan, misalnya, di Sinclair (1981) atau Bryman dan Cramer (1999).

2.

SURVEI PERSEPSI

Survei persepsi dilaksanakan pada bulan Desember 2008 melalui kuesioner yang didistribusikan melalui pos udara ke pelaku industri konstruksi meliputi pemilik proyek, kontraktor pelaksana, dan konsultan. Untuk memudahkan responden setiap set kuesioner yang dikirimkan dilengkapi dengan amplop balasan. Sebagian besar data calon responden pengguna jasa diperoleh dari daftar satuan kerja dari situs Departemen Pekerjaan Umum dan data anggota penyedia jasa dari situs Lembaga Pengembangan Jasa Konstruksi Nasional (LPJKN). Untuk kelompok yang kedua, sampling dilakukan secara atas atas anggota LPJKN di wilayah Jakarta dan Jawa Barat dengan kategori minimal gred 5. Dari sekitar 400 set kuesioner yang dikirimkan, sebanyak 87 set kuesioner valid berhasil dikumpulkan yang merefleksikan sekitar 22% response rate. Response rate sebesar ini masih dapat diterima untuk sebuah survei unsolicited (Mohamed, 2005). Pun, dengan jumlah respon yang ada analisis deskriptif dan kuantitatif memungkinkan untuk dilakukan. Demografi Responden Berdasarkan pengalaman di sektor konstruksi, sekitar 87% responden memiliki pengalaman lebih dari lima tahun di sektor konstruksi dan lebih kurang 70% berada pada posisi manajerial (Gambar 1 dan Gambar 2). Dengan komposisi responden demikian, validitas respon yang ada tentunya dapat lebih diyakini. Bila pemilik dikategorikan sebagai pengguna jasa dan selebihnya sebagai penyedia jasa, maka berdasarkan Gambar 3 rasio pengguna terhadap penyedia jasa dalam survei ini adalah hampir 60/40. Sementara itu Gambar 4 memperlihatkan sekitar 54% berasal dari kalangan pemerintah dan selebihnya dari non-pemerintah, meliputi swasta (42%), BUMN (3%), dan BUMD (1%). Yang perlu dicermati di sini adalah bahwa sebagian besar responden pemilik dalam survei adalah satuan kerja pemerintah dan hanya sebagian kecil pemiliknya adalah swasta (58% versus 54%).

Gambar 1 Distribusi responden menurut pengalaman

M - 196

Gambar 2 Distribusi responden menurut posisi dalam organisasi


Causal Modeling Penyebab Keterlambatan Proyek Konstruksi Pemerintah

Gambar 3 Distribusi responden menurut jenis organisasi

Gambar 4 Distribusi responden menurut tipe kepemilikan organisasi

Identifikasi Faktor Penyebab Keterlambatan Ada 8 (delapan) faktor yang diyakini mempunyai kontribusi terhadap terjadinya kinerja waktu penyelesaian proyek: kemampuan teknis kontraktor (X1), kemampuan finansial kontraktor (X2), status penyelesaian tanah (X3), frekuensi terjadi contract change order (CCO) (X4), rasio penawaran terhadap harga perkiraan sendiri (HPS) (X5), kualitas detailed engineering design (DED) (X6), kualitas survei pendahuluan (X7), dan kelancaran pembayaran oleh pemilik proyek (X8). Kedelapan faktor ini akan dihubungkan baik langsung maupun tidak langsung dengan kinerja waktu proyek (Y) sebagai output final model. Dalam setiap kuesioner responden pertama-tama diminta memberikan data dan informasi seputar proyek referensi yaitu proyek yang dijadikan acuan bagi responden dalam memberikan opininya. Dengan demikian opini yang ada bukan merupakan opini yang umum melainkan secara spesifik berasosiasi dengan proyek referensi yang dipilih. Responden memberikan opininya tentang kinerja waktu proyek dalam skala ordinal 1-5 dengan 1=sangat tidak sesuai dengan jadual dan 5=sesuai jadual. Penilaian kinerja menggunakan rating ordinal ini dilakukan mengingat informasi tentang keterlambatan proyek secara kuantitatif masih sulit didapatkan dan kalaupun toh ada informasi keterlambatan kerap dianggap bersifat rahasia. Untuk delapan faktor penyebab keterlambatan berlaku aturan penilaian sebagai berikut. Semakin besar rating menunjukkan semakin baik kinerja untuk X1, X2, X6, X7, 1=0%, =25%, 3=50%, 4=75%, 5=100% untuk X3, semakin tinggi rating semakin jarang untuk X4, 1=di bawah 60%, 2=60-80%, 3=80-100%, 4=100-120%, 5=di atas 120% untuk X5, dan semakin tinggi rating semakin lancar untuk X8. Hubungan Antarvariabel Hipotesis yang dikembangkan adalah kinerja waktu (Y) dipengaruhi secara langsung oleh faktor X1, X2, X3, X4, dan X5. Semakin baik kinerja kontraktor pelaksana dalam hal teknis dan finansial, semakin besar kemungkinan proyek dapat diselesaikan sesuai dengan jadual yang telah ditetapkan. Argumentasi ini mudah diterima dan dijelaskan. Selanjutnya, kontraktor seharusnya dapat langsung memulai kegiatan bila surat perintah melaksanakan telah dikeluarkan. Namun dalam kenyataannya kontraktor terkadang menghadapi kendala akses dengan belum terselesaikannya status tanah. Oleh karenanya, status penyelesaian diasumsikan berpengaruh terhadap kinerja waktu proyek. Frekuensi terjadinya CCO juga dianggap berkontribusi terhadap kinerja proyek. Semakin sering kontrak dilakukan perubahan, semakin sering pula penyesuaian yang harus dilakukan oleh kontraktor pelaksana yang dapat berkonsekuensi pada waktu penyelesaian proyek. Rendahnya rasio harga penawar terendah terhadap harga perkiraan sendiri (HPS) ditengarai berpengaruh terhadap kinerja proyek dalam hal waktu. Asumsi yang dikembangkan adalah semakin rendah rasio, semakin rendah pula kinerja waktu proyek, dan vice versa. Rasio penawaran terhadap HPS dianggap berpengaruh pada kinerja finansial kontraktor pelaksana selain oleh kelancaran pembayaran oleh pihak pemilik. Dalam penelitian ini kemampuan finansial kontraktor diyakini berkontribusi terhadap kemampuan teknis kontraktor. Sementara itu frekuensi terjadinya CCO disebabkan oleh dua faktor yaitu rasio penawaran terhadap HPS dan kualitas DED. Kualitas DED sendiri merupakan fungsi dari kualitas survei pendahuluan. Dalam causal modeling yang dibangun, variabel eksogen meliputi kualitas survei pendahuluan, status penyelesaian tanah, dan kelancaran pembayaran oleh pemilik dan variabel endogen meliputi faktor-faktor selain ketiga faktor yang telah disebutkan. Persamaaan Struktural Berdasarkan asumsi hubungan-hubungan yang didefinisikan sebelumnya, dapat disusun persamaan struktural regresi linear berganda sebagai dasar menghitung koefisien jalur (path coefficients atau beta) sebagai berikut:


M - 197

Andreas Wibowo

Y = a1X1+a2X2+a3X3+a4X4+a5X5+e1.......................................................... (1) X2=b52X5+b82X8+e2....................................................................... (2) X4=b54X5+b64X6+e3........................................................................ (3) X1=b21X2+e4 .............................................................................. (4) X5=b75X7+e5 .............................................................................. (5) dengan Y=kinerja waktu, X =variabel penyebab keterlambatan, e =galat persamaan.

3.

ANALISIS DAN DISKUSI

Tabel 1 memperlihatkan hasil analisis deskriptif variabel eksogen dan endogen sebagaimana telah didefinisikan sebelumnya. Secara umum proyek referensi yang digunakan sebagai sampel penelitian memiliki kinerja waktu yang relatif cukup baik dengan mean rating sebesar 3,53. Bila ditelusuri lebih lanjut, kurang lebih 60% proyek referensi memiliki kinerja lebih dari cukup sementara kurang lebih seperempatnya memiliki kinerja kurang dari semestinya (di bawah skor 3). Gambar 5 memperlihatkan secara lebih detil prosentase kinerja berdasarkan kelasnya. Dari kedelapan faktor yang diyakini berpengaruh terhadap kinerja waktu, berdasarkan mean rating, faktor status penyelesaian tanah menempati peringkat tertinggi (mean=4,14) diikuti oleh kelancaran pembayaran oleh pemilik (3,88) sementara peringkat terendah adalah rasio harga penawaran terhadap HPS (2,88) dan kualitas survei pendahuluan (3,20). Yang perlu diperhatikan untuk pengumpulan opini survei pendahuluan, hanya opini pengguna jasa saja yang digunakan mengingat responden penyedia jasa tidak memiliki akses atau informasi tentang survei pendahuluan yang dilakukan sebagai dasar untuk menyusun DED. Bila data opini responden penyedia jasa tetap digunakan, hasil yang diperoleh dikuatirkan menjadi bias. Tabel 1. Analisis deskriptif variabel (N=87) Variabel Kinerja Waktu Penyelesaian (Y) Kemampuan teknis kontraktor (X1) Kemampuan finansial kontraktor (X2) Status penyelesaian tanah (X3) Frekuensi CCO oleh pemilik (X4) Rasio harga penawaran terendah terhadap HPS (X5) Kualitas DED (X6) Kualitas survei pendahuluan (X7) Kelancaran pembayaran oleh pemilik (X8)

Minimum 1 1 1 1 1

Maximum 5 5 5 5 5

Rata-Rata 3,53 3,42 3,53 4,14 3,29

Deviasi Standar 1,33 0,88 0,84 1,14 0,94

2

3

2,88

0,32

1 1 1

5 5 5

3,29 3,20 3,88

0,84 0,96 0,91

Gambar 5 Distribusi kinerja waktu proyek referensi

M - 198



Selanjutnya berdasarkan persamaan struktural yang ada dapat ditentukan koefisien standar regresi masing-masing variabel, sebagaimana diperlihatkan pada hasil analisis jalur pada Gambar 6. Mengingat semua data sudah distandarkan, koefisien yang ada dapat dibandingkan satu dengan yang lainnya untuk melihat prediktor mana yang paling berpengaruh terhadap output.

Gambar 6 Analisis jalur kinerja waktu proyek Di antara lima faktor yang diyakini berpengaruh langsung terhadap kinerja waktu, status penyelesaian tanah paling bepengaruh menentukan kinerja waktu proyek referensi (beta=0,335), diikuti oleh kemampuan finansial kontraktor (0,100), kemampuan teknis kontraktor (0,094), frekuensi CCO (0,017) dan rasio penawaran terendah terhadap HPS (-0,001). Secara umum tanda koefisien jalur sesuai yang diharapkan yaitu positif kecuali faktor rasio penawaran. Meski demikian hal positif yang masih didapatkan adalah rendahnya koefisien jalur yang ada. Selanjutnya, kemampuan finansial kontraktor diasumsikan dipengaruhi oleh dua faktor yaitu kelancaran pembayaran dan rasio penawaran. Analisis regresi memperlihatkan bahwa asumsi ini dapat diterima dengan baik; dalam arti keduanya memiliki tanda koefisien yang positif. Bila keduanya dibandingkan, rasio penawaran dikatakan memiliki peran yang lebih dominan ketimbang kelancaran pembayaran dalam menjelaskan kemampuan finansial (0,226 versus 0,182). Frekuensi CCO sebagaimana diharapkan sangat dipengaruhi oleh kualitas DED; semakin baik kualitas DED, semakin jarang frekuensi terjadinya CCO. Demikian pula hubungan yang terjadi antara rasio penawaran dan frekuensi CCO yang menunjukkan semakin tinggi rasio, semakin jarang terjadi CCO. Kualitas DED sendiri ternyata juga sangat ditentukan oleh kualitas survei pendahuluan yang dilaksanakan oleh pengguna jasa. Hal yang menarik adalah besarnya hubungan yang terjadi antara kemampuan finansial dan kemampuan teknis kontraktor (0,629). Semakin rendah kemampuan finansial kontraktor ternyata dapat menjelaskan rendahnya kemampuan teknisnya.

Gambar 7 Analisis jalur pada kinerja waktu proyek yang tidak sesuai Gambar 7 memperlihatkan diagram yang sama kecuali pada koefisien jalur yang ditampilkan. Koefisien-koefisien yang ada merupakan hasil regresi atas data kinerja waktu proyek kondisional untuk kinerja waktu proyek yang tidak


M - 199

Andreas Wibowo

memuaskan yang direfleksikan dengan rating kinerja di bawah 3,0; atau dengan kata lain, data yang berkaitan dengan kinerja waktu yang sama atau lebih tinggi dari 3,0 tidak dipertimbangkan dalam regresi. Di sini koefisien jalur digunakan untuk memperlihatkan apa yang terjadi, secara statistik, bila kinerja waktu proyek sangat tidak sesuai dengan jadual. Pada kondisi yang bersyarat, ada dua faktor yang dominan yang menjelaskan proyek sangat terlambat yaitu status penyelesaian tanah (0,844) dan kemampuan finansial kontraktor (0,748). Bila sebelumnya kemampuan finansial kontraktor relatif kurang berpengaruh pada kinerja waktu maka pada kasus proyek-proyek yang sangat terlambat kinerja finansial ternyata menjadi salah satu kontributor utama di samping status penyelesaian tanah. Berdasarkan tanda koefisien jalur, empat dari lima faktor yang diyakini berpengaruh langsung terhadap kinerja waktu memiliki tanda sebagaimana yang diharapkan yaitu positif dan satu yang di luar ekspektasi yaitu justru kemampuan teknis kontraktor. Untungnya, nilai yang ada relatif kecil yaitu -0,002. Kemampuan finansial kontraktor ditentukan oleh rasio penawaran dan kelancaran pembayaran oleh pemilik. Koefisien jalur yang terjadi untuk keduanya lebih tinggi dibandingkan regresi sebelumnya (0,478 versus 0,226 dan 0,327 versus 0,182). Kemampuan finansial menentukan kemampuan teknis kontraktor (0,477) meski koefisien jalur yang terjadi di bawah yang sebelumnya (0,629). Frekuensi CCO dipengaruhi oleh kualitas DED (0,360) sementara kualitas DED, tetap sebagaimana yang diharapkan, dipengaruhi oleh kualitas survei pendahuluan (0,479). Dampak Langsung dan Tidak Langsung Dampak langsung dan tidak langsung setiap variabel terhadap kinerja waktu penyelesaian proyek dapat dihitung dengan cara mengalikan koefisien jalur pada jalur dari titik pangkal ke terminal yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 2. Contoh, rasio penawaran memiliki dampak secara langsung dan tidak langsung ke kinerja waktu dengan dampak langsung sebesar -0,001 dan tidak langsung dari jalur rasio penawaran-kemampuan finansial-kinerja waktu dan rasio penawaran-frekuensi CCO-kinerja waktu (0,226×0,100+0,072×0,017=0,024) sehingga dampak total adalah -0,001+0,024=0,023. Dalam tulisan ini dampak dibagi menjadi dua kategori yaitu umum dan kondisional sementara angka dalam kurung menyatakan peringkat relatif masing-masing faktor. Kondisional di sini dimaksudkan untuk kondisi kinerja waktu penyelesaian yang tidak memuaskan, sebagaimana dijelaskan sebelumnya. Ada beberapa informasi menarik yang bisa didiskusikan lebih lanjut. Pertama, dua variabel tetap menempati peringkat teratus baik untuk kategori umum dan kondisional yaitu status penyelesaian tanah dan kemampuan finansial kontraktor. Kedua, kemampuan teknis yang menempati peringkat cukup tinggi (3) pada kategori umum turun drastis menjadi peringkat kedelapan dari delapan variabel pada kategori kondisional. Hal ini bisa diartikan bahwa pada proyek-proyek yang mengalami keterlambatan serius, kemampuan teknis kontraktor justru bukan menjadi kontributor utama. Kemampuan finansial kontraktorlah yang dapat menjelaskan buruknya kinerja waktu proyek. Ketiga, rasio penawaran berdampak besar terhadap kinerja bukan secara langsung melainkan lebih banyak tidak langsungnya (0,37 versus -0,04). Menilik Gambar 5 atau Gambar 6, rasio berdampak tidak langsung melalui jalur rasio penawaran-kemampuan finansial-kinerja waktu dan rasio penawaran-frekuensi CCO-kinerja waktu. Keempat, secara umum terjadi kenaikan magnitude untuk semua variabel kecuali untuk kemampuan teknis kontraktor. Tabel 2 Dampak langsung dan tidak langsung Variabel Langsung Kemampuan teknis kontraktor (X1) Kemampuan finansial kontraktor (X2) Status penyelesaian tanah (X3) Frekuensi CCO oleh pemilik (X4) Rasio harga penawaran terendah terhadap HPS (X5) Kualitas DED (X6) Kualitas survei pendahuluan (X7) Kelancaran pembayaran oleh pemilik (X8)

M - 200

Umum Tidak Langsung

Total

Langsung

Kondisional Tidak Langsung

Total

0,094

0,000

0,094(3)

-0,002

0,000

-0,002(8)

0,100

0,059

0,159(2)

0,748

-0,001

0,747(2)

0,335

0,000

0,335(1)

0,844

0,000

0,844(1)

0,017

0,000

0,017(6)

0,164

0,000

0,164(5)

-0,001 0,000

0,024 0,006

0,023(4) 0,006(7)

-0,037 0,000

0,369 0,059

0,332(3) 0,059(6)

0,000

0,003

0,003(8)

0,000

0,028

0,028(7)

0,000

0,018

0,018(5)

0,000

0,245

0,245(4)



4.

KESIMPULAN DAN SARAN

Tulisan ini mendiskusikan dampak langsung dan tidak langsung beberapa faktor terhadap kinerja waktu penyelesaian proyek konstruksi menggunakan analisis jalur. Ada delapan faktor yang diyakini memiliki pengaruh yaitu kemampuan teknis kontraktor, kemampuan finansial kontraktor, status penyelesaian tanah, frekuensi CCO, rasio penawaran terendah terhadap HPS, kualitas DED, kualitas survei pendahuluan, dan kelancaran pembayaran oleh pemilik. Dari proyek referensi yang digunakan sebagai sampel sebanyak 87, seperempatnya mengalami keterlambatan yang serius dan sangat serius. Ada dua faktor dominan yang dapat menjelaskan kinerja waktu proyek yaitu status penyelesaian tanah dan kemampuan finansial kontraktor. Rendahnya rasio penawaran terhadap HPS yang ditengarai menjadi penyebab utama buruknya kinerja proyek dijelaskan melalui hubungan tidak langsung. Pada proyek-proyek yang mengalami keterlambatan serius, faktor kemampuan teknis ternyata memiliki dampak yang relatif kecil dibandingkan dengan faktor kemampuan finansial kontraktor. Konklusi utama yang ditawarkan dalam tulisan ini adalah bahwa status penyelesaian tanah harus sesegera mungkin diselesaikan sebelum dilakukan pelelangan atau penunjukan kontraktor pelaksana. Bila tidak, probabilitas proyek mengalami keterlambatan akan meningkat. Selanjutnya, kemampuan finansial dari calon penyedia jasa harus benarbenar diperhatikan. Dalam kaitan ini, pengguna jasa memegang peranan yang cukup vital yaitu dengan memperlancar pembayaran kepada kontraktor.

DAFTAR PUSTAKA Assaf, S.A. et al. (1995).”Causes of delay in large building construction projects”, J. Mgmt. in Eng., Vol. 11, No. 2, 45-50. Assaf, S.A., and Al-Hejji, S. (2006).”Causes of delay in large construction projects”, Int. J. Project Mgmt., Vol. 24,349-357. Bryman, A. dan Cramer, D. (1999). Quantitative Data Analysis with SPSS Release 8 for Windows: a Guide for Social Scientist, 1st. Ed., Routledge, London. El-Razek, M.E.A. et al. (2008).”Causes of delay in building construction projects in Egypt”, J. Constr. Eng. Mgmt., Vol. 134, No. 11, 831-841. Girsang, D.S. et al. (2009).”Analisis faktor-faktor penyebab keterlambatan pelaksanaan proyek-proyek pemerintah“, Prosiding Seminar Nasional Teknik Sipil V, Institut Teknologi Sepuluh November, C-43-C-52. Kartam, S. (1999). “Generic methodology for analyzing delay claims”, J. Constr. Eng. Mgmt., Vol. 125, No. 6, 409419. Leclair, S.W. (1981). “Path analysis: an informal introduction”, The Personal and Guidance Journal, June, 643-646. Majid, M.Z.A., and McCaffer, R. (1998).”Factors of non-excusable delays that influence contractors’ performance”, J. Mgmt. in Eng., Vol. 14, No. 3, 42-49. Mohamed, S. (2005). “Self-assessment analysis tool for benchmarking safety culture”, Proceeding of the 3rd Int. Structural Engineering and Construction Conf. (ISEC-03), September, Shunan, Japan, 955-962. Thomas, H.R. et al. (1995).”Enforcement of liquidated damages”, J. Constr. Eng. Mgmt., Vol. 121, No. 4, 459-463. Tse, R.Y.C., and Love, P.E.D. (2003).”An economic analysis of the effect of delays on project costs”, J. Constr. Research, Vol. 4, No. 2, 155-160.


M - 201

Ko NT Ja ka ekS rta 3 ,6 ,U – 7 PH M –U ei 20 AJY 09

Andreas Wibowo

M - 202


CAUSAL MODELING PENYEBAB KETERLAMBATAN PROYEK KONSTRUKSI PEMERINTAH

Recommend Documents