## RISIKO COST OVERRUN DALAM PELAKSANAAN PROYEK KONSTRUKSI GEDUNG DI PROVINSI ACEH
Nur Hase a,* , Maizuar b , Abdul Jalil b a Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh, Lhokseumawe
b urusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh, Lhokseumawe *Corresponding author, email address: nurhase79@gmail.com
A R T I C L E     I N F O

## A B S T R A C T
Article History: One  of  the  risks  that  commonly  occurs  in  implementing  building construction projects is cost overrun. Cost overrun is the amount of costs incurred by the contractor company that exceed the costs stated  in  the work  contract.  All  building  construction  projects  carried  out  by contractors  in Aceh  Province  are  not  completely  free  from  the  risk  of cost  overrun.  The  estimated  bid  costs  are  a  justification  from  the contractor  company  and  are  mostly  based  on  assumptions  regarding costs that have not yet occurred or that have not been taken into account. Bearing this in mind, there is always a risk of incurring costs that exceed the  previously  estimated  value.  However,  project  risks  cannot  be eliminated,  but  can  be  reduced.  In  order  to  reduce  the  risk  of  cost overruns  in  building  construction  projects,  contractor  companies  must implement  good  project  cost  management.  This  research  aims  to determine  the  risk  factors  for  cost  overrun  in  the  implementation  of building  construction  projects  in Aceh  Province.  This  research  uses  a quantitative  method  approach  through questionnaires. The risk  of  cost overrun is evaluated by 86 indicators. The building construction projects reviewed  are  those  that  have  been  built  by  building  subclassification contractor  companies  (BG001–BG009)  in  Aceh  Province,  through funding  sources  from  the  2017–2022 Aceh  Revenue  and  Expenditure Budget  (APBA)  with  a  contract  value  of  >  1  billion  rupiah.  The respondent criteria is one of the contractor company personnel at the top management  level  (project  manager/site  manager/site  engineer/ supervisor). The sampling technique used was simple random sampling. The data analysis technique used Principle Component Analysis (PCA). The findings from the research show that the cost overrun risk factors that arise in the implementation of building construction projects in Aceh Province  are  cost  estimation, management,  risk,  productivity,  weather, wage and material costs, and government policy.
Received 12 Januari 2024 Accepted 27 March 2024 Online 30 March 2024 Keywords: Risk Cost overrun Project Construction
Building
PCA © 2024 Magister Teknik Sipil Unsyiah. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Provinsi Aceh melalui sumber Anggaran Pendapatan Belanja Aceh (APBA) tahun 2017–2022, telah dibangun sebanyak 488 proyek konstruksi Bangunan Gedung (BG001–BG009) dengan biaya > 1 miliar rupiah. Meskipun proyek telah dikelola dengan baik, namun proyek juga tidak akan terlepas dari berbagai macam bentuk risiko. Hal tersebut dikarenakan proyek konstruksi mempunyai kompleksitas yang tinggi. Salah satu risiko yang lazim terjadi dalam pelaksanaan proyek konstruksi gedung adalah pembengkakan biaya  ( cost  overrun ). Cost  overrun adalah  suatu  kondisi  dimana  sejumlah  biaya  yang  dikeluarkan  oleh perusahaan kontraktor dapat mengurangi atau menghilangkan profit atas nilai kontrak proyek konstruksi. Semakin besar ukuran proyek konstruksi semakin besar potensi terjadi cost overrun (Wibowo dkk., 2022) .

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP)
Journal of Archive in Civil Engineering and Planning
E-ISSN: 2615-1340; P-ISSN: 2620-7567
Journal homepage: http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/JARSP/index
Permasalahan dalam penelitian ini adalah seluruh proyek konstruksi gedung yang telah dilaksanakan oleh perusahaan kontraktor di Provinsi Aceh, tidak seluruhnya terlepas dari risiko cost overrun . Beberapa perusahaan kontraktor yang telah diwawancarai pernah mengalami risiko cost overrun baik secara parsial maupun simultan. Estimasi biaya penawaran merupakan sebuah justifikasi dari perusahaan kontraktor dan lebih  banyak  berdasarkan  asumsi-asumsi  terhadap  biaya  belum  terjadi  atau  yang  tidak  diperhitungkan. Mengingat hal tersebut, maka selalu terdapat risiko adanya pengeluaran sejumlah biaya yang melebihi nilai yang diperkirakan sebelumnya (Hansen, 2017). Risiko dalam suatu proyek tidak dapat dihilangkan secara total, namun dapat diminimalkan (Daulay dkk., 2022).

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1  Risiko Proyek Konstruksi
Risiko proyek merupakan suatu kondisi yang belum pasti, tetapi mengandung unsur bahaya sebagai konsekuensi atau akibat dari sesuatu yang akan mendatangkan kerugian terhadap proyek. Risiko proyek lebih  banyak  didefinisikan  sebagai  hal-hal  yang  dapat  mengakibatkan  kerugian  bagi  perusahaan  atau organisasi (Wibowo dkk., 2022) . Risiko pada proyek bagaimanapun tidak dapat dihilangkan, tetapi dapat dikurangi. Apabila risiko terjadi maka akan berdampak kepada terganggunya kinerja keseluruhan proyek (Daulay dkk., 2022).

## 2.2 Cost overrun
Jika biaya yang dikeluarkan sebenarnya melebihi jumlah yang diperkirakan maka dikatakan terjadi pembengkakan  biaya  ( cost  overrun ).  Semakin  besar  ukuran  proyek  semakin  besar  potensi  terjadi pembengkakan biaya (Wibowo dkk., 2022) . Adapun indikator penyebab terjadinya risiko cost overrun dari beberapa sumber dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Indikator penyebab terjadinya risiko cost overrun (1/3) No. Indikator Sumber a b c d e f 1 Teknik estimasi yang digunakan tidak tepat dan tidak akurat (X 1 ) √  √  √ √  √ 2 Kesalahan interpretasi data, gambar, maupun informasi (X 2 ) √ 3 Kekeliruan  dalam  mengindentifikasi  aktivitas  proyek  atau Work  Breakdown Structure (WBS) (X 3 )
√
4 Tidak diberikan alokasi risiko (X 4 ) √  √ 5 Informasi lingkup pekerjaan tidak lengkap (X 5 ) √  √ √ 6 Tidak adanya data biaya (X 6 ) √ 7 Tidak dilakukannya analisis biaya (X 7 ) √ 8 Memberikan penawaran minimum agar kompetitif dan memenangkan tender (X 8 ) √ 9 Memaksa untuk mengikuti tender (X 9 ) √ 10  Adanya perbedaan-perbedaan kontraktual (X 10 ) √ 11  Tim proyek berbeda dengan tim yang direncanakan (X 11 ) √ 12  Tidak  diterapkannya  manajemen  biaya  konstruksi,  termasuk  kebijakan  mengenai kontrol dan pelaporan biaya (X 12 ) √  √  √ √
13  Tidak  dilakukannya  tindakan-tindakan  mitigasi  atau  tindakan  perbaikan  apabila penyimpangan ditemukan (X 13 ) √ 14  Adanya masalah teknis maupun nonteknis yang tidak diketahui sebelumnya (X 14 )
√ 15  Adanya keterlambatan yang menyebabkan munculnya biaya lembur maupun biaya idle (X 15 )
√ 16  Cuaca buruk di luar perkiraan (X 16 ) √  √ √ 17  Informasi gambar proyek yang tersedia tidak lengkap (X 17 ) √ 18  Banyak hasil pekerjaan yang harus diulang karena cacat/salah (X 18 ) √  √ √  √ 19  Sering terjadi penundaan pekerjaan (X 19 ) √  √ 20  Terjadi bencana alam (X 20 ) √  √ √ 21  Perubahan desain/lingkup pekerjaan (X 21 ) √  √ √ 22  Rendahnya produktivitas tenaga kerja (X 22 ) √  √  √
Tabel 1 . Indikator penyebab terjadinya risiko cost overrun (2/3) No. Indikator Sumber a b c d e f
23  Sistem pembayaran tidak sesuai kontrak (X 23 ) √  √ 24  Kurang lengkapnya perencanaan keuangan untuk tiap-tiap sumber daya (X 24 ) √ 25  Tidak adanya laporan statistik proyek (X 25 ) √ 26  Komunikasi yang buruk dalam organisasi (X 26 ) √ 27  Tidak  adanya  kontrol  kualitas  material,  sehingga  tidak  sesuai  dengan  spesifikasi material (X 27 ) √ 28  Tidak berpengalamannya seorang estimator (X 28 ) √ 29  Terjadi pekerjaan tumpang tindih akibat koordinasi yang buruk (X 29 ) √ 30  Manajer proyek yang kurang kompeten (X 30 ) √  √ 31  Ketidaktepatan perencanaan tenaga kerja (X 31 ) √ √ 32  Meningkatnya suku bunga bank (X 32 ) √  √ √ 33  Kelangkaaan sumber daya (X 33 ) √ 34  Buruknya kualitas dari personil-personil dalam organisasi kerja (X 34 ) √ 35  Tidak memperhitungkan pengaruh inflasi dan eskalasi (X 35 ) √ 36  Kurangnya ketersediaan peralatan pendukung (X 36 ) √ √  √ 37  Kesalahan pemakaian material (X 37 ) √  √ 38  Terjadi pemogokan buruh (X 38 ) √ 39  Respon negatif masyarakat yang dapat menyebabkan pengrusakan (X 39 ) √ 40  Tidak memperhitungkan biaya tidak terduga (X 40 ) √ 41  Hubungan antara owner -perencana-kontraktor kurang baik (X 41 ) √ 42  Konsultan kurang mampu dalam pengawasan proyek (X 42 ) √ 43  Kurangnya koordinasi antara manajer konstruksi dengan kontraktor perencana (X 43 ) √ 44  Kurangnya koordinasi antara kontraktor utama dan sub kontraktor (X 44 ) √ 45  Subkontraktor yang kurang kompeten (X 45 ) √ 46  Adanya persaingan yang tidak sehat (X 46 ) √ 47  Dokumen kontrak tidak lengkap (X 47 ) √ 48  Penunjukan supplier yang kurang tepat (X 48 ) √ 49  Keterlambatan pembuatan dan persetujuan gambar (X 49 ) √ 50  Adanya pencurian bahan/material (X 50 ) √ 51  Adanya kenaikan harga material (X 51 ) √  √  √  √ 52  Kesalahan dalam penyimpanan material (X 52 ) √ 53  Terjadi fluktuasi upah tenaga kerja (X 53 ) √  √ 54  Penempatan personil pada struktur organisasi kurang tepat (X 54 ) √ 55  Harga sewa peralatan yang tinggi (X 55 ) √  √ 56  Biaya mobilisasi/demobilisasi peralatan yang tinggi (X 56 ) √  √ 57  Keterlambatan pengiriman peralatan (X 57 ) √  √  √ 58  Kurang tepat dalam pemilihan peralatan (X 58 ) √  √  √ 59  Kesalahan dalam mengatur penyimpanan peralatan (X 59 ) √ 60  Kurang mampunya subkontraktor dalam hal pendanaan (X 60 ) √ 61  Adanya masalah pendanaan dari owner (X 61 ) √ 62  Keterlambatan jadwal (X 62 ) √ √ 63  Adanya persyaratan jadwal lembur (X 63 ) √ 64  Adanya percepatan jadwal (X 64 ) √ 65  Penjadwalan yang kurang baik (X 65 ) √ 66  Terjadi huru-hara atau kerusuhan di sekitar proyek (X 66 ) √ 67  Adanya kebijakan baru dari pemerintah (X 67 ) √ 68  Terjadi pencemaran akibat proyek (X 68 ) √ 69  Kualitas material yang kurang bagus (X 69 ) √ 70  Keterlambatan pengiriman material (X 70 ) √  √ 71  Proses pengadaan material yang buruk (X 71 ) √ √ 72  Kesalahan dalam mengatur penyimpanan material (X 72 ) √ 73  Kerusakan peralatan (X 73 ) √ 74  Produktivitas peralatan rendah (X 74 ) √ 75  Konflik antar tenaga kerja (X 75 ) √ 76  Upah tenaga kerja tinggi (X 76 ) √
Tabel 1 . Indikator penyebab terjadinya risiko cost overrun (3/3) No. Indikator Sumber a b c d e f 77  Kurangnya  personil  manajemen  (subkontraktor,  konsultan  pengawas,  konsultan struktur, mandor) (X 77 ) √ 78  Respon  dari  masyarakat  sekitar  yang  kurang  mendukung  dengan  adanya  proyek (X 78 ) √ 79  Lingkungan sosial politik yang tidak stabil (X 79 ) √ 80  Keterbatasan sumber daya manusia (tenaga kerja) (X 80 ) √ 81  Manajemen kontraktor yang buruk (X 81 ) √ 82  Adanya praktik kecurangan pada internal perusahaan (X 82 ) √ 83  Perencanaan tidak sesuai dengan implementasi (X 83 ) √ 84  Kontraktor yang kurang berpengalaman (X 84 ) √ 85  Kontrak yang tidak menguntungkan kontraktor (X 85 ) √ 86  Pengawasan proyek konstruksi yang buruk (X 86 ) √
Sumber: a = (Hansen, 2017), b = (Sari dkk., 2020), c = (Dwipurwanto, 2022), d = (Sugiono dkk., 2022), e = (Jayadi dkk., 2023), dan f = (Limantoro dkk., 2023)

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1  Penentuan Populasi dan Sampel
Populasi dimaksudkan kepada perusahaan kontraktor. Perusahaan kontraktor yang ditinjau terdapat 3 kriteria utama. Kriteria pertama adalah perusahaan kontraktor subklasifikasi Bangunan Gedung (BG001– BG009)  dengan  kualifikasi  kecil  dan  non  kecil.  Kriteria  kedua  adalah  perusahaan  kontraktor  yang mempunyai riwayat pembangunan proyek konstruksi gedung di Provinsi Aceh dengan sumber dana APBA tahun  2017–2022.  Kriteria  ketiga  adalah  perusahaan  kontraktor  dengan  nilai  kontrak  lebih dari  1  miliar rupiah.  Berdasarkan  data  LPSE  tahun  2023,  terdapat  total  488  perusahaan  kontraktor  yang  memenuhi kriteria tersebut. Jumlah sampel minimal dalam analisis faktor adalah lima kali dari jumlah indikator yang akan  diselidiki  dan  dianalisis  (Hair,  2010).  Adapun  penelitian  ini  terdapat  86  indikator  tinjauan  dengan kondisi belum dilakukan uji instrumen. Dalam hal ini, bila seluruh indikator diasumsikan valid, maka 5 kali 86  indikator  diperoleh  sampel  sebanyak  430  perusahaan.  Teknik sampling digunakan simple  random sampling .

## 3.2  Uji Rancangan Instrumen Kuesioner
Uji  rancangan  instrumen  kuesioner  dilakukan  untuk  mengevaluasi  kuesioner  yang  telah  selesai dirancang, perlu dimodifikasi atau langsung dapat dijadikan sebagai alat pengumpulan data penelitian. Uji instrumen dilakukan melalui:
1. Uji validitas
Uji  validitas  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  indikator  pada  kuesioner  valid  atau  tidak,  berdasarkan persepsi  30 responden di luar sampel penelitian. Bila indikator mempunyai nilai R hitung > R tabel maka indikator  akan  valid.  Sebaliknya  bila  indikator  mempunyai  nilai R hitung <  R tabel maka  indikator  tidak valid,  sehingga  indikator  tersebut  perlu  dieliminasi  dan  indikator  yang  valid  dilanjutkan  pada  tahap berikutnya yaitu uji reliabilitas.
2. Uji reliabilitas
Uji reliabilitas ini dilakukan untuk mengetahui variabel pada kuesioner dapat dipercaya ( reliable) atau tidak,  berdasarkan  persepsi  30  responden  di  luar  sampel  penelitian. Bila  variabel  mempunyai  nilai Cronbach  Alpha >  0,6  maka  variabel reliable .  Sebaliknya  bila  variabel  mempunyai  nilai Cronbach Alpha <  0,6  maka  variabel  tidak reliable ,  sehingga  perlu  mengganti  indikator  dan  membagi  ulang kuesioner dengan mengulangi langkah yang sama.

## 3.3  Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data kuesioner penelitian dilaksanakan melalui dua teknik alternatif. Teknik alternatif pertama  dilakukan  dengan  cara  mendatangi  langsung  tempat  keberadaan  responden  dan  memberikan formulir kuesioner dalam bentuk kertas. Teknik alternatif kedua melibatkan pemberian tautan kuesioner online yang dibuat menggunakan Google Forms melalui layanan WhatsApp atau email. Responden diminta untuk memilih jawaban dari setiap pertanyaan pada formulir kuesioner dengan memberikan tanda centang (√). Pengumpulan data kuesioner penelitian ini dilaksanakan dalam periode satu bulan.

## 3.4  Analisis Data
Analisis  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan Principle  Component  Analysis (PCA).  PCA  ini digunakan  untuk  mengevaluasi  indikator  risiko cost  overrun yang  berasal  dari  penelitian  sebelumnya, dengan tujuan untuk menentukan apakah indikator tersebut muncul dalam pelaksanaan proyek konstruksi gedung  di  Provinsi  Aceh.  Selanjutnya,  hasil  evaluasi  ini  dapat  dikelompokkan  ke  dalam  suatu  faktor. Rincian  langkah-langkah  analisis  faktor  PCA  menggunakan  perangkat  lunak  SPSS  Versi  27  dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Melakukan korelasi matrik
Korelasi  matriks  ini  bertujuan  untuk  memeriksa  apakah  seluruh  indikator  yang  diambil  dari  suatu sumber dapat dibentuk menjadi suatu faktor, memastikan apakah jumlah sampel yang ditetapkan sudah memadai, dan untuk menyeleksi indikator yang muncul di wilayah penelitian. Syarat parameter korelasi matriks:
a. Jika nilai Kaiser Meyer Olkin (KMO) > 0,5, maka seluruh indikator yang berasal dari suatu sumber dapat diintegrasikan menjadi suatu faktor. Sebaliknya, jika nilai KMO < 0,5, maka seluruh indikator yang diambil dari suatu sumber tidak dapat diintegrasikan menjadi suatu faktor.
b. Jika nilai Sig. < 0,05, maka jumlah sampel yang telah ditetapkan sebanyak 430 responden dianggap memadai  untuk  menerapkan  PCA.  Sebaliknya,  jika  nilai  Sig.  >  0,05,  maka  jumlah  sampel  yang ditetapkan sebanyak 430 responden dianggap belum memadai untuk menerapkan PCA. Tindak lanjut jika nilai Sig. > 0,05 adalah melibatkan penggunaan rumus sampel maksimal, yaitu 10 kali jumlah indikator.
c. Jika  indikator  mempunyai  nilai Meassures  of  Sampling Adequency (MSA)  >  0,5,  maka  indikator yang diambil dari suatu sumber akan muncul di wilayah penelitian. Sebaliknya jika nilai MSA < 0,5, maka sejumlah indikator yang diambil dari suatu sumber tidak akan muncul di wilayah penelitian. Tindak  lanjut  bila  sejumlah  indikator  mempunyai  nilai  MSA  <  0,5  adalah  melakukan  percobaan berikutnya dengan mengeluarkan indikator yang memiliki nilai MSA terkecil.
2. Melakukan ekstraksi faktor
Ekstraksi faktor ini bertujuan untuk menentukan jumlah faktor yang terbentuk, mengidentifikasi faktor dominan, dan mengetahui kontribusi masing-masing faktor yang terbentuk. Syarat parameter ekstraksi faktor:
a. Bila nilai eigen > 1 berhenti pada kedudukan komponen atau indikator tertentu, maka jumlah faktor yang bisa terbentuk sesuai dengan kedudukan komponen.
b. Nilai varian tertinggi pada suatu komponen menandakan komponen tersebut adalah faktor dominan.
c. Nilai  kumulatif  terakhir  menandakan  kontribusi  sejumlah  faktor  yang  terbentuk  yang  dinyatakan dalam bentuk persentase.
3. Melakukan rotasi faktor
Rotasi faktor ini dilakukan untuk mengatur sejumlah indikator ke dalam kelompok faktor yang terbentuk.
Alternatif  yang  digunakan  dalam  rotasi  faktor  adalah  rotasi orthogonal ,  di  mana  sumbu  diputar  90 derajat  dengan menggunakan  metode varimax .  Parameter  rotasi  faktor mengharuskan  indikator  yang memiliki nilai loading factor tertinggi pada suatu faktor untuk dimasukkan ke dalam faktor tersebut.

## 4. Memberikan nama faktor
Setelah terbentuk beberapa faktor, langkah selanjutnya adalah memberi nama pada faktor-faktor tersebut.
Dalam proses penamaan faktor, perlu mempertimbangkan semua indikator yang ada agar nama yang diberikan mencerminkan atau merepresentasikan faktor tersebut (Syahirman dkk., 2023).

## 4.   HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1  Uji Validitas
Hasil  uji  validitas  diperoleh  bahwa  dari  86  indikator  risiko cost  overrun yang  ditinjau,  terdapat  51 indikator tidak valid dengan nilai R hitung < R tabel . Sehubungan indikator yang tidak valid harus dieliminasi, maka  variabel  risiko cost  overrun menyisakan  35  indikator  valid  dengan  nilai  R hitung >  R tabel .  Hasil  uji validitas  ini  menunjukkan  bahwa  hanya  35  indikator  risiko cost  overrun yang  layak  ditinjau  dalam pelaksanaan proyek konstruksi gedung di Provinsi Aceh. Selanjutnya 35 indikator yang valid dilanjutkan ke tahap uji reliabilitas.

## 4.2  Uji Reliabilitas
Hasil uji reliabilitas diperoleh bahwa variabel risiko cost overrun yang terdiri dari 35 indikator valid, dinyatakan reliable dengan nilai Cronbach Alpha sebesar 0,964 > 0,6. Hasil uji reliabilitas ini menunjukkan bahwa 35 indikator yang valid, telah representatif terhadap variabel risiko cost overrun dalam pelaksanaan proyek konstruksi gedung di Provinsi Aceh. Berdasarkan hasil uji instrumen yang telah dilakukan, maka formulir  kuesioner  dapat  dimodifikasi  dengan  menghilangkan  51  indikator  tidak  valid,  sehingga menyisakan  35  indikator  valid.  Selanjutnya  dapat  dilakukan  pengumpulan  data  kuesioner  dari  175 responden (5 x total jumlah indikator valid).

## 4.3   PCA
Selanjutnya  untuk  menemukan  faktor-faktor  risiko cost  overrun yang  muncul  dalam  pelaksanaan proyek  konstruksi  gedung  di  Provinsi Aceh,  maka  35  indikator  yang  valid  perlu  dievaluasi  lebih  lanjut dengan PCA.
1. Korelasi matrik
Tahap korelasi matrik dalam PCA ini memiliki 3 tujuan utama. Tujuan pertama PCA untuk memeriksa apakah seluruh indikator yang diambil dari suatu sumber dapat dibentuk menjadi suatu faktor, dengan syarat  KMO  >  0,5.  Dalam  hal  ini,  nilai  KMO  pada  percobaan 18 telah mempunyai  nilai  >  0,5  yaitu 0,626. Hal ini berarti bahwa pada percobaan 18, seluruh indikator yang ditinjau telah dapat dibentuk menjadi sejumlah faktor. Tujuan kedua PCA untuk memastikan apakah jumlah sampel yang ditetapkan sudah memadai, dengan syarat nilai Sig. < 0,05. Dalam hal ini, nilai Sig. pada percobaan 18 mempunyai nilai < 0,05. Hal ini berarti bahwa pada percobaan 18, jumlah sampel yang telah ditetapkan sebanyak 175 responden sudah memadai untuk dianalisis PCA. Tujuan ketiga PCA untuk menyeleksi indikator yang muncul di wilayah penelitian, dengan syarat MSA > 0,5. Adapun nilai MSA pada percobaan ke 18 dapat diperlihatkan pada Tabel 2.
Tabel 2 . Korelasi matrik pada percobaan 18 No.  Indikator Nilai No.  Indikator Nilai No.  Indikator Nilai No.  Indikator Nilai 1 X 1 0,662 10 X 17 - 19 X 40 0,693 28 X 69 - 2 X 2 0,735 11 X 18 - 20 X 48 0,669 29 X 70 - 3 X .4 0,577 12 X 22 0,529 21 X 51 0,706 30 X 71 - 4 X 7 - 13 X 24 0,717 22 X 52 - 31 X 72 - 5 X 12 0,682 14 X 26 - 23 X 57 - 32 X 74 0,572 6 X 13 0,581 15 X 27 - 24 X 62 - 33 X 76 0,628 7 X 14 0,625 16 X 28 0,568 25 X 64 - 34 X 80 - 8 X 15 - 17 X 31 - 26 X 65 0,571 35 X 81 0,580 9 X 16 0,631 18 X 34 - 27 X 67 0,524
Tabel 2  menunjukkan bahwa dalam percobaan 1 hingga 18, sebanyak 17 indikator dikeluarkan karena memiliki  nilai  MSA  kurang  dari  0,5.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  dari  35  indikator  risiko cost overrun yang  diuji,  17  di  antaranya  tidak  muncul  dalam  pelaksanaan  proyek  konstruksi  gedung  di Provinsi Aceh..
2. Ekstraksi faktor
Tahap  ekstraksi  faktor  dalam  PCA  ini  memiliki  tiga  tujuan  utama.  Tujuan  pertama  adalah  untuk menentukan jumlah faktor yang terbentuk dengan menghitung jumlah komponen atau indikator yang memiliki nilai eigen lebih dari 1. Tujuan kedua adalah untuk mengidentifikasi faktor dominan dengan menilai nilai varian tertinggi pada salah satu faktor. Tujuan ketiga adalah untuk mengetahui kontribusi dari  sejumlah  faktor  yang terbentuk  dengan melihat nilai  kumulatif  varian.  Hasil  ekstraksi faktor ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Ekstraksi faktor Komponen/ Indikator Nilai Eigen Ekstraksi Faktor Total Varian (%) Kumulatif (%) Total Varian (%) Kumulatif (%) 1 2,964 16,464 16,464 2,964 16,464 16,464 2 1,930 10,724 27,188 1,930 10,724 27,188 3 1,645 9,141 36,329 1,645 9,141 36,329 4 1,196 6,645 42,975 1,196 6,645 42,975 5 1,145 6,359 49,334 1,145 6,359 49,334 6 1,105 6,141 55,474 1,105 6,141 55,474 7 1,071 5,952 61,427 1,071 5,952 61,427 8 0,897 4,984 66,411 9 0,872 4,842 71,253 10 0,828 4,598 75,851 11 0,759 4,216 80,067 12 0,702 3,902 83,969 13 0,669 3,717 87,686 14 0,652 3,622 91,308 15 0,508 2,822 94,130 16 0,455 2,528 96,658 17 0,405 2,247 98,906 18 0,197 1,094 100,000
Tabel 3 menunjukkan bahwa nilai eigen yang lebih besar dari 1 terdapat pada komponen 1 hingga 7. Ini mengindikasikan bahwa terdapat  7 faktor  dari 18 indikator  yang muncul di  wilayah penelitian. Nilai varian tertinggi terdapat pada komponen 1, yakni sebesar 16,464%. Hal ini menandakan bahwa faktor dominan  terletak  pada  faktor  1  dengan  persentase  sebesar  16,464%.  Nama  faktor  tersebut  dapat diidentifikasi  pada  tahap  akhir,  yaitu  saat  pemberian  nama  faktor.  Nilai  kumulatif  varian  mencapai 61,427%, menggambarkan bahwa kontribusi dari 7 faktor yang terbentuk adalah sebesar 61,427%.
3.  Rotasi faktor
Tahap  rotasi  faktor  dalam  PCA  ini  bertujuan  untuk  menyusun  sejumlah  indikator  yang  muncul  di wilayah penelitian ke dalam kelompok faktor yang terbentuk dengan mempertimbangkan loading factor terbesar. Alternatif yang digunakan dalam rotasi faktor adalah orthogonal rotation , di mana proses rotasi memutar sumbu sebesar 90 derajat dengan menggunakan metode varimax . Melalui metode ini, loading factor yang awalnya kecil akan semakin diperkecil, sementara loading factor yang besar akan semakin diperbesar. Oleh karena itu, pada komponen faktor, tidak akan ditemukan peluang lagi untuk indikator dengan nilai loading factor yang sama-sama besar. Hasil rotasi  faktor  ini  dapat dilihat  pada Tabel 4. Tabel  4 menunjukkan  bahwa  setiap  indikator  memiliki  loading  factor  tertinggi  pada  faktor  masing- masing.  Faktor  1  mendistribusikan  4  indikator,  faktor  2  mendistribusikan  4  indikator,  faktor  3
mendistribusikan  3  indikator,  faktor  4  mendistribusikan  2  indikator,  faktor  5  mendistribusikan  1 indikator, faktor 6 mendistribusikan 3 indikator, dan faktor 7 mendistribusikan 1 indikator.
Tabel 4 . Rotasi faktor
Faktor 1 2 3 4 5 6 7 X 1 0,559*  0,182  -0,081  0,239  -0,195  -0,091  0,287 X 2 0,715*  -0,033  0,310  0,008  -0,028  -0,011  -0,079 X 4 0,369  0,141  0,769*  -0,022  0,086  -0,052  -0,036 X 12 0,006  0,555*  0,045  0,297  0,246  0,152  -0,243 X 13 0,202  -0,009  0,798*  -0,104  0,078  -0,044  0,077 X 14 -0,415  -0,075  0,426*  -0,044  -0,393  -0,049  0,114 X 16 0,014  0,039  0,162  -0,038  0,759*  0,043  0,220 X 22 -0,012  0,034  -0,018  0,701*  0,240  0,032  0,077 X 24 0,233  0,609*  0,111  -0,077  -0,243  0,150  0,059 X 28 0,737*  -0,145  0,090  -0,114  0,043  0,021  -0,061 X 40 0,770*  0,109  0,178  -0,009  0,112  0,011  -0,087 X 48 0,020  0,110  0,287  0,108  0,037  0,716*  -0,143 X 51 0,012  0,103  0,398  0,013  0,186  0,574*  -0,201 X 65 -0,202  0,625*  0,125  -0,137  0,078  -0,288  0,305 X 67 -0,081  -0,039  0,034  -0,002  0,143  0,064  0,812* X 74 -0,021  0,015  -0,130  0,776*  0,157  -0,012  0,082 X 76 -0,063  0,239  0,013  0,243  -0,392  0,395*  0,265 X 81 -0,016  0,812*  -0,062  0,010  0,022  -0,046  -0,076
Keterangan: *Indikator yang mempunyai factor loading terbesar pada suatu faktor 4.  Penamaan faktor
Tahap  pemberian  nama  faktor  dalam  PCA  memiliki  tujuan  untuk  menetapkan  nama  pada  faktor berdasarkan  karakteristik  indikator  yang  berkumpul  dalam  faktor  yang  terbentuk.  Proses  pemberian nama faktor bersifat lebih subjektif dan diusahakan agar dapat mencerminkan representasi dari sejumlah indikator yang tergabung dalam suatu faktor. Informasi mengenai pemberian nama untuk setiap faktor yang terbentuk beserta nilai variansnya dapat ditemukan dalam Tabel 5.
Tabel 5 memperlihatkan bahwa dari 35 indikator cost overrun yang valid, setelah dievaluasi dengan PCA, ternyata hanya 18 indikator yang muncul dalam pelaksanaan proyek konstruksi gedung di Provinsi Aceh. Adapun 18 indikator tersebut dapat dikelompokkan ke dalam 7 faktor. Adapun faktor-faktor risiko cost overrun yang muncul dalam  pelaksanaan proyek konstruksi  gedung di  Provinsi Aceh adalah faktor estimasi biaya, manajemen, risiko, produktivitas, cuaca, biaya upah dan material, dan kebijakan pemerintah. Masing-masing  faktor  tersebut  mempunyai  varian  tersendiri.  Varian  dapat  diartikan  sebagai  persentase terjadinya  risiko cost  overrun pada  suatu  faktor  di  lokasi  penelitian.  Dalam  hal  ini  varian  pada  faktor estimasi biaya diperoleh sebesar 16,464% dengan jumlah 4 indikator, faktor manajemen diperoleh sebesar 10,724%  dengan jumlah  4 indikator, faktor risiko  diperoleh sebesar  9,141%  dengan  jumlah  3 indikator, faktor produktivitas diperoleh sebesar 6,645% dengan jumlah 2 indikator, faktor cuaca diperoleh sebesar 6,359% dengan jumlah 1 indikator, faktor upah dan biaya material diperoleh sebesar 6,141% dengan jumlah 3  indikator,  dan  faktor  kebijakan  pemerintah  diperoleh  sebesar  5,952%  dengan  jumlah  1  indikator. Berdasarkan nilai varian pada masing-masing faktor yang terbentuk, maka total varian diperoleh sebesar 61,427%. Hal ini berarti bahwa dalam pelaksanaan proyek konstruksi gedung di Provinsi Aceh tahun 2017- 2022, persentase terjadinya risiko cost overrun diperoleh sebesar 61,427% yang dipengaruhi oleh 7 faktor. Dalam arti lain, 7 faktor risiko cost overrun telah terjadi dalam pelaksanaan proyek konstruksi gedung di Provinsi Aceh, yang dilaksanakan oleh 175 perusahaan kontraktor.
Faktor dominan penyebab cost overrun s pada proyek konstruksi gedung milik pemerintah dan swasta di  Kalimantan  Barat  adalah  estimasi biaya (Jayadi  dkk.,  2023).  Faktor risiko cost overrun tersebut  juga
berlaku sebagai faktor dominan dalam pelaksanaan proyek konstruksi gedung di Provinsi Aceh. Dalam hal ini persentase terjadinya cost overrun pada faktor estimasi biaya adalah sebesar 16,464% yang terakumulasi dari  4 indikator. Adapun indikator  tersebut  adalah  teknik  estimasi  yang  digunakan  tidak  tepat  dan tidak akurat, kesalahan interpretasi data, gambar, maupun informasi, tidak berpengalamannya seorang estimator, dan tidak memperhitungkan biaya tidak terduga.
Tabel 5. Faktor-faktor risiko cost overrun No. Faktor Indikator Varian 1 Faktor estimasi biaya Teknik estimasi yang digunakan tidak tepat dan tidak akurat (X 1 ) 16,464%
Kesalahan interpretasi data, gambar, maupun informasi (X 2 ) Tidak berpengalamannya seorang estimator (X 4 ) Tidak memperhitungkan biaya tidak terduga (X 12 ) 2 Faktor manajemen Tidak  diterapkannya  manajemen  biaya  konstruksi,  termasuk  kebijakan mengenai kontrol dan pelaporan biaya (X 13 ) 10,724%
Kurang lengkapnya perencanaan keuangan untuk tiap-tiap sumber daya (X 14 )
Penjadwalan yang kurang baik (X 16 )
Manajemen kontraktor yang buruk (X 22 ) 3 Faktor risiko Tidak  dilakukannya  tindakan-tindakan  mitigasi  atau  tindakan  perbaikan apabila penyimpangan ditemukan (X 24 ) 9,141% Adanya masalah teknis maupun nonteknis yang tidak diketahui sebelumnya
(X 28 )
Tidak diberikan alokasi risiko (X 40 ) 4 Faktor produktivitas Rendahnya produktivitas tenaga kerja (X 48 ) 6,645% Produktivitas peralatan rendah (X 51 ) 5 Faktor cuaca Cuaca buruk di luar perkiraan (X 65 ) 6,359% 6 Faktor upah dan biaya material Upah tenaga kerja tinggi (X 67 ) 6,141% Adanya kenaikan harga material (X 74 ) Penunjukan supplier yang kurang tepat (X 76 )
7 Faktor kebijakan pemerintah Adanya kebijakan baru dari pemerintah (X 81 ) 5,952% Jumlah varian 61,427%
Faktor dominan penyebab cost overrun pada proyek infrastruktur jalan di Asia, Afrika, Amerika, Eropa, dan Oceania adalah kegagalan dalam desain (Herrera dkk., 2020). Faktor dominan penyebab cost overrun pada  proyek  konstruksi  di  Sarawak  (Malaysia)  adalah  kekurangan  material  (Kamaruddeen  dkk.,  2020). Faktor dominan penyebab cost overrun pada pekerjaan konstruksi di Pakistan adalah keterlambatan dalam mendapatkan  izin  dari  instansi  pemerintah  (Memon  dkk.,  2020).  Ketiga  faktor  dominan  penyebab cost overrun pada  beberapa  negara  lain,  tidak  turut  muncul  dalam  pelaksanaan  proyek  konstruksi  gedung  di Provinsi Aceh.  Faktor  terjadinya cost  overrun dalam  pelaksanaan  proyek  konstruksi  dapat  bervariasi  di berbagai wilayah penelitian. Hal tersebut dikarenakan adanya sejumlah faktor yang sangat dipengaruhi oleh kondisi lokal, regulasi, ekonomi, dan karakteristik proyek itu sendiri.
Indikator dominan penyebab cost overrun pada proyek konstruksi gedung di Tangerang adalah cuaca buruk yang mempengaruhi turunnya produktivitas pekerja (Sari dkk., 2020). Indikator dominan penyebab terjadinya cost overrun pada proyek konstruksi gedung di Surabaya adalah penjadwalan yang kurang baik (Dwipurwanto,  2022).  Indikator  dominan  yang  mempengaruhi cost  overrun pada  proyek  konstruksi  di Surabaya  adalah  kenaikan  harga  material  (Sugiono  dkk.,  2022).  Ketiga  indikator  risiko cost  overrun tersebut  juga turut  muncul dalam  pelaksanaan proyek konstruksi  gedung di  Provinsi Aceh, namun  tidak berlaku sebagai indikator dominan. Adapun indikator risiko cost overrun yang dominan adalah kesalahan interpretasi data, gambar, maupun informasi dengan nilai MSA sebesar 0,735. Indikator tersebut merupakan salah satu bagian dari faktor estimasi biaya.
Indikator  dominan  penyebab cost  overrun pada  proyek  konstruksi  di  Indonesia  yaitu  keterbatasan sumber daya manusia (Limantoro dkk., 2023). Indikator risiko cost overrun tersebut tidak muncul dalam
pelaksanaan proyek konstruksi gedung di Provinsi Aceh, karena memiliki nilai MSA < 0,5 yaitu sebesar 0,424 pada percobaan korelasi matrik yang ke 17. Hal ini menandakan bahwa cost overrun yang terjadi dalam  pelaksanaan  proyek  konstruksi  gedung  di  Provinsi  Aceh,  sama  sekali  tidak  dipengaruhi  oleh keterbatasan sumber daya manusia, namun dipengaruhi oleh indikator lainnya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Faktor-faktor  risiko cost  overrun yang  muncul  dalam  pelaksanaan  proyek  konstruksi  gedung  di Provinsi  Aceh  adalah  faktor  estimasi  biaya,  manajemen,  risiko,  produktivitas,  cuaca,  biaya  upah  dan material,  dan  kebijakan  pemerintah  dengan  total  varian  (persentase  terjadi)  adalah  sebesar  61,427%. Disarankan kepada perusahaan kontraktor untuk menaruh perhatian besar terhadap faktor estimasi biaya, manajemen,  risiko,  produktivitas,  cuaca,  biaya  upah  dan  material,  dan  kebijakan  pemerintah  sekaligus solusi penanganannya, agar cost overrun dapat diminimalisir dalam masa penyelesaian proyek konstruksi gedung di Provinsi Aceh. Disarankan kepada mahasiswa selanjutnya dapat mengembangkan penelitian ini dengan menganalis pengaruh cost overrun terhadap mutu dan waktu proyek.

## DAFTAR PUSTAKA
Daulay,  M.  T.,  Munarsih,  E.,  Muafiqie,  H.,  Alkadrie,  S.  A.,  Sukasmanto,  Suarlin,  J.,  Suparman.  2022.
Konsep Dasar Manajemen di Era 4.0 . Rey Media Grafika, Batam.
Dwipurwanto,  B.  2022.  Identifikasi  Faktor-faktor  Penyebab  Terjadinya  Cost  Overrun  pada  Proyek Konstruksi Gedung di Surabaya. Publikasi Riset Orientasi Teknik Sipil (Proteksi) . 4, 7–13.
Hair, J. 2010. Multivariate Data Analysis . Pearson Education, New Jersey. Hansen,  S.  2017. Quantity  Surveying  Pengantar  Manajemen  Biaya  dan  Kontrak  Konstruksi .  Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
Herrera,  R.  F.,  Sanchez,  O.,  Castaneda,  K.,  Porras,  H.  2020.  Cost  Overrun  Causative  Factors  in  Road Infrastructure Projects: A Frequency and Importance Analysis. Applied Sciences . 10, 1–25.
Jayadi, J., Nuh, S .M., Rafie. 2023. Kajian Faktor Penyebab Pembengkakan Biaya (Cost Overrun)  pada Proyek  Konstruksi  Gedung  Milik  Pemerintah  dan  Swasta  di  Kalimantan  Barat. Jurnal  PWK,  Laut, Sipil, Tambang . 10, 1–8.
Kamaruddeen,  A.  M.,  Sung,  C.  F.,  Wahi,  W.  2020.  A  Study  on  Factors  Causing  Cost  Overrun  of Construction in Sarawak, Malaysia. Civil Engineering and Architecture . 8, 191–199.
Limantoro,  C.,  Andi,  Rahardjo,  J.  2023.  Analisa  Faktor  Cost  Overruns  dengan  Metode  Interpretive Structural Modeling pada Proyek Konstruksi di Indonesia. Dimensi Utama Teknik Sipil . 10, 20–37. Memon,  A.  Q.,  Memon,  A.  H.,  Soomro,  M.  A.  2020.  Contractor’s  Perception  on  Factors  Causing  Cost Overrun  in  Construction  Works  of  Pakistan. International  Journal  of  Sustainable  Construction Engineering and Technology . 11, 84–92.
Sari,  M.  M.,  Hadi,  T.  S.,  Aldiansyah.  2020.  Faktor  Penyebab  Pembengkakan  Biaya  yang  Berpengaruh Terhadap Biaya Akhir pada Proyek Konstruksi Gedung. Jurnal Infrastruktur . 6, 59–67.
Sugiono,  G.  J.,  Antonio,  J.  K.  Ratnawidjaja,  S.  2022.  Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Cost Overrun  dan  Pengaruhnya  Terhadap  Keuangan  Proyek  Konstruksi  di  Surabaya. Jurnal  Pratama Teknik Sipil . 11, 76–83.
Syahirman,  T.,  Hasan,  M.,  Aulia,  T.  B.  2023.  Dampak  Pandemi  Covid-19  dalam  Pelaksanaan  Proyek Konstruksi di Provinsi Aceh. Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan . 6, 22–31.
Wibowo,  S.  H.,  Lestantri,  I.  D.,  Adriantantri,  E.,  Muammar,  Irawan,  J.  D.,  Jamaludin,  Suryani,  A.  I., Defiariany,  Simanjuntak,  P.,  Turaina,  R.,  Yanto,  G.,  Putri,  N    .E.,  Wahidin,  A.J.,  Adriantri,  E., Muammar, Irawan, J .D., Jamaludin, Suryani, A. I., Defiariany, Simanjuntak, P., Turaina, R., Yanto, G., Putri, N. E., Wahidin, A. J., 2022. Manajemen Proyek Teknologi Informatika . Global Eksekutif
Teknologi, Padang.