e-ISSN   : 2443-308X
p-ISSN   : 2086-7352
Diterima : 2023 | Selesai Direvisi : 2023 | Disetujui : 2023 | Dipublikasikan : Desember 2023 DOI : http://dx.doi.org/10.24853/jk.15.1.145-158 Copyright © 2023 Jurnal Konstruksia This is an open access article under the CC BY-NC licence ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ )
Risiko Keterlambatan Waktu pada Pelaksanaan Proyek Pembangunan Bendungan Pamukkulu dengan Metode Matriks Risiko dan Metode AHP
Muhammad Rifaldi Mustamin 1 , Abdul Rivai Suleman 1 , Hasdaryatmin Djufri 1 , Budyanita Asrun 1 , A. Annisa Ida Mawarni 1 ,Mayang Fachriza Hairil Putri 1, dan Mustamin Tuwo 2
1 Prodi Teknik Sipil, Politeknik Negeri Ujung Pandang, Jl. Perintis Km.10 Tamalanrea, Makassar, 90245
Email korespondensi: rifaldi.mustamin@poliupg.ac.id 2 Prodi Teknik Sipil, Universitas Sawerigading Makassar, Jl. Kandera No.127 Bontoala, Makassar, 90213

## ABSTRAK
Dalam proyek konstruksi semacam ini, faktor keterlambatan waktu menjadi salah satu isu utama yang dapat memiliki konsekuensi serius. Keterlambatan waktu dalam pelaksanaan proyek  pembangunan  bendungan  dapat  menyebabkan  dampak  yang  signifikan,  seperti peningkatan  biaya  proyek,  penundaan  manfaat  ekonomi  yang  diharapkan,  dan  dampak lingkungan  yang  tidak  diinginkan.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  memahami  dan mengidentifikasi  risiko-risiko  yang  dapat  menyebabkan  keterlambatan  waktu  dalam proyek ini.  Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk menemukan  risiko-risiko yang dapat menyebabkan  keterlambatan  proyek  Pembangunan  Bendungan  Pamukkulu,  serta  risiko yang paling dominan. Metode yang digunakan yaitu metode kualitatif dengan matriks risiko untuk  menentukan  level  risiko  dan  metode  kuantitatif  dengan  menggunakan  program Expert Choice .  Hasil penelitian ini menujukkan bahwa 54 risiko yang terindentifikasi dapat menyebabkan  Proyek  Pembangunan  Bendungan  Pamkkulu  terlambat.  Hasil  analisis kualitatif dengan matriks risiko ditetapkan 3 risiko dominan yang tergolong ke dalam level risiko  ekstrim  dan  tinggi  yaitu  terhambatnya  pembebasan  lahan,  banjir,  dan  adanya perubahan  desain  akibat  penyesuaian  dengan  kondisi  di  lapangan  sedangkan  dengan metode  hasil  analisis  kuantitatif  dengan  program  expert  choise  menunjukkan  risiko dominan dengan bobot tertiggi yaitu terhambatnya pembebasan lahan, masalah geologi di lokasi, kondisi jalan akses yang buruk. Kedua bentuk analisis risiko menunjukkan hasil yang berbeda, hal ini dapat diakibatkan oleh penilaian responden yang dibatasi oleh pengalaman kerja masing-masing. Berdasarkan verifikasi dari pihak proyek menilai bahwa hasil yang ditunjukkan oleh matriks risiko lebih sesuai dengan kondisi di lapangan. Dengan demikian, risiko  yang  dinilai  paling  dominan  adalah  terhambatnya  pembebasan  lahan,  banjir,  dan adanya perubahan desain akibat penyesuaian dengan kondisi di lapangan.
Kata kunci : Bendungan Pamukkulu, Expert Choise , Keterlambatan, Risiko, SPSS.

## ABSTRACT
In such construction projects, the time delay factor is one of the main issues that can have serious consequences. Time  delays  in the implementation of dam construction projects can cause significant impacts, such as increased project costs, delays in expected economic benefits, and undesirable environmental impacts. Therefore, it is important to understand and identify the risks that can cause time delays in this project. The purpose of this study is to identify the risks that can cause delays and the most dominant risks in the Pamukkulu Dam Construction Project. The method used is a qualitative method with a risk matrix to determine the risk level and a quantitative method using the Expert Choice program.  The results of this study indicate that there are 54 identified risks that can cause delays in the Pamukkulu Dam Construction
Project.  The  results  of  qualitative  analysis  with  a  risk  matrix  determined  3  dominant  risks classified as extreme and high risk levels, namely obstruction of land acquisition, flooding, and design changes due to adjustments to conditions in the field, while the quantitative analysis method with the expert choice program showed the dominant risk with the highest weight, namely obstruction of land acquisition, geological problems at the location, poor access road conditions. Both forms of risk analysis show different results, this can be caused by respondents' assessments which are limited by their respective work experience. Based on verification from the project, the results shown by the risk matrix are more in line with the conditions in the field. Thus,  the  most  dominant  risks  are  land  acquisition,  flooding,  and  design  changes  due  to adjustments to field conditions.
Keywords: Pamukkulu Dam, Expert Choise, Delay, Risk, SPSS.

## 1. PENDAHULUAN
Bendungan  Pamukkulu  merupakan  salah satu  proyek  konstruksi  vital  yang bertujuan untuk menyediakan pasokan air bersih,  pembangkit  listrik,  dan  manfaat lainnya  bagi  masyarakat  dan  ekonomi daerah yang dilayani. Proyek pembangunan  bendungan  seperti  ini melibatkan  investasi  yang  signifikan  dan memiliki  jangka  waktu  pelaksanaan  yang cukup  panjang  [20],  [5],  [13].  Dalam proyek  konstruksi  semacam  ini,  faktor keterlambatan  waktu  menjadi  salah  satu isu utama yang dapat memiliki konsekuensi serius [6], [4], [19], [1], [11].
Keterlambatan  waktu  dalam  pelaksanaan proyek  pembangunan  bendungan  dapat menyebabkan  dampak  yang  signifikan, seperti peningkatan biaya proyek, penundaan  manfaat  ekonomi  yang diharapkan, dan dampak lingkungan yang tidak  diinginkan [8],  [7].  Oleh  karena  itu, penting untuk memahami dan mengidentifikasi  risiko-risiko  yang  dapat menyebabkan keterlambatan waktu dalam proyek ini.
Penelitian sebelumnya telah menunjukkan bahwa  analisis  risiko  dapat  menjadi  alat yang  efektif  dalam  mengelola  dan mengurangi dampak keterlambatan waktu dalam  proyek  konstruksi  [17],  [3],  [10], [12],  [9],  [15],  [22],  [23],  [24].  Metode Matriks  Risiko  adalah  salah  satu pendekatan yang umum digunakan untuk mengidentifikasi, mengevaluasi, dan mengelola risiko dalam proyek [14]. Selain
itu,  terdapat  metode  lain  seperti  Metode AHP  ( Analytic  Hierarchy  Process ). AHP merupakan  suatu  model  pendukung keputusan  yang  dikembangakan  pada tahun  1970-an  oleh  Thomas  L.  Saaty, seorang  ahli matematika  dari  Universitas Pittsburg, Amerika Serikat [21]. Model ini menguraikan masalah yang bersifat multi- faktor  menjadi  sebuah  hierarki  yang kompleks  [2].  AHP  adalah  sebuah  model pengukuran  yang  bertujuan  untuk menemukan  skala  rasio  terbaik  dari perbandingan  berpasangan  yang  diskrit maupun
kontinu [18]. AHP dikembangakan  untuk  dapat  menyusun masalah-masalah  ke  dalam  hierarki  yang selanjutnya dilakukan pembobotan berdasarkan  persepsi  para  pengambil keputusan [16].
Oleh  karena itu,  pesnelitian  ini bertujuan untuk melakukan analisis risiko keterlambatan  waktu  pada  pelaksanaan proyek pembangunan Bendungan Pamukkulu dengan
memanfaatkan Metode  Matriks  Risiko  dan  Metode  AHP. Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat diidentifikasi  risiko-risiko  keterlambatan waktu  yang  mungkin  timbul  selama proyek,  dan  solusi  yang  lebih  baik  dapat ditemukan  untuk  mengurangi  potensi keterlambatan  waktu  serta  dampaknya dalam  pelaksanaan  proyek  ini.  Selain  itu, hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  panduan  berharga  untuk para  pemangku  kepentingan  dalam manajemen  risiko  proyek  konstruksi serupa dimasa depan.

## 2. METODE PENELITIAN Lokasi penelitian
Penelitian dilakukan di Desa Kale Komara, Kecamatan Polongbangkeng Utara, Kabupaten Takalar, tepatnya pada Proyek
Pembangunan  Bendungan  Pamukkulu dengan  jarak  tempuh  ±  40  km  dari  kota Makassar.  Secara  geografis,  Proyek Pembangunan  Bendungan  Pamukkulu terletak di 5°23’51.83” LS dan 119°35’27.36” BT.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Alat dan bahan
Penelitian  ini  menggunakan  dokumen proyek,  instrumen/kuisioner  penelitian, dan laptop, kamera, alat tulis, dan software pendukung  seperti Expert Choice ,  SPSS, dan Microsoft Office .

## Teknik  analisis data
Analisis data dilakukan dengan tiga tahap. Dimulai dengan melakukan studi literatur untuk menetukan variabel risiko,
kemudian  dilakukan  verifikasi  dan validasi.  Tahapan  selanjutnya  yaitu melakukan penyebaran kuesioner kepada 34  responden  yang  terdiri  dari owner , konsultan,  dan  kontraktor.  Setelah memperoleh data dari responden, selanjutnya data tersebut diuji menggunakan  program  SPSS  untuk mengetahui  tingkat  kevalidan  serta konsistensinya. Apabila dinilai layak, data dapat diolah menggunakan matriks risiko
untuk  memperoleh  level  risiko  dan selanjutnya diolah menggunakan program Expert Choice untuk  mengetahui  bobot kepentingan masing-masing risiko. Tahap terakhir  yaitu  melakukan  verifikasi  atas hasil  penelitian  yang  diperoleh  Bersama pihak proyek.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Identifikasi risiko
Berdasarkan  hasil  verifikasi  dan  validasi yang  dilakukan,  diperoleh  daftar  risiko yang  dapat  menyebabkan  keterlambatan pada  Proyek  Pembangunan  Bendungan Pamukkulu sebagai berikut.
Tabel 1. Daftar Risiko No. Variabel Risiko Indikator Risiko Kode Identifikasi Risiko
1
External
Bencana Alam A1.1 Banjir 2 A1.2 Tanah Longsor 3 A1.3 Badai 4 A1.4 Gempa Bumi 5 Dampak Lingkungan A2.1 Terhambatnya  pekerjaan akibat cuaca  (hujan) 6 A2.2 Kondisi jalan akses yang buruk 7 A2.3 Masalah geologi di lokasi 8 Sosial Ekonomi A3.1 Perubahan sikap dan persepsi masyarakat 9 A3.2 Terhambatnya pembebasan lahan 10
Internal Non
Technical
Aspek K3
B1.1 Terjadinya Kecelakaan kerja 11 B1.2 Wabah penyakit Menular 12 B1.3 Pekerja mengabaikan keselamatan dan keamanan kerja 13 Komunikasi B2.1 Kurangnya koordinasi antar staf di lapangan 14 B2.2 Kurangnya komunikasi kontraktor dengan konsultan dan owner 15 B2.3 Kesalahan pengarahan staf teknik dalam pekerjaan 16 Material B3.1 Kerusakan bahan di tempat penyimpannan 17 B3.2 Kekurangan tempat penyimpanan material 18 B3.3 Kekurangan bahan konstruksi 19 B3.4 Ketidaktepatan waktu pemesanan material 20 B3.5 Kelangkaan Bahan 21 B3.6 Material Cacat 22 B3.7 Kehilangan pada material 23 B3.8 Adanya perubahan spesifikasi dan tipe material 24 Peralatan B4.1 Kerusakan peralatan 25 B4.2 Kekurangan jumlah/kapasitas alat berat dari yang dibutuhkan 26 B4.3 Produktifitas peralatan kurang
No. Variabel Risiko Indikator Risiko Kode Identifikasi Risiko 27 B4.4 Peralatan yang tidak sesuai dengan kondisi kerja 28 B4.5 Terlambatnya pengadaan alat kerja 29 Tenaga Kerja B5.1 Pemogokan oleh tenaga kerja 30 B5.2 Tenaga Kerja yang kurang kompeten 31 B5.3 Banyaknya pekerja usia kurang produktif 32
Technical Manajemen
C1.1 Prosedur manajemen mutu yang tidak sesuai 33 C1.2 Kinerja sub kontaktor yang buruk 34 C1.3 Pengembangan metode kerja 35 C1.4 Terjadinya perubahan jadwal 36 C1.5 Pengajuan klaim oleh pihak kontraktor kepada pihak owner 37 C1.6 Penyusunan urutan kegiatan yang kurang baik 38 C1.7 Kurangnya kualitas pekerjaan karena lemahnya pengawasan lapangan. 39 C1.8 Rencana kerja yang tidak tersusun dengan baik 40 C1.9 Action Plan mingguan tidak berjalan 41 C1.10  Kurangnya Kontrol terhadap perubahan desain 42 C1.11  Kurangnya kontrol terhadap perhitungan material 43 C1.12  Perselisihan antara owner dan kontarktor 44 Desain C2.1 Adanya perubahan desain akibat penyesuaian dengan kondisi  di lapangan 45 C2.2 Proses pengumpulan data survey tidak sesuai untuk digunakan dalam desain 46 C2.3 Informasi desain salah atau tidak memenuhi 47 C2.4 Ketidaksesuaian antara gambar dan metode 48 C2.5 Terlambatnya merevisi dan menyetujui perubahan desain 49 Pelaksanaan Konstruksi C3.1 Perbaikan pekerjaan yang tidak sesuai spesifikasi 50 C3.2 Kesalahan pada survey 51 C3.3 Metode konstruksi tidak sesuai 52 C3.4 Terdapat permasalahan dengan sub-kontraktor yang menghambat pelaksanaan proyek 53 C3.5 Terlambatnya menyetujui approval material 54 C3.6 Terlambatnya penyampaian perubahan desain terbaru Tabel diatas menunjukkan bahwa ada  54 risiko  yang  dapat  menyebabkan  proyek pembangunan  bendungan  Pamukkulu terlambat.
Berdasarkan  daftar  risiko  yang  telah diidentifikasi,
selanjutnya dilakukan
penyusunan kuesioner yang akan dibagikan  kepada  responden.  Kuesioner
disusun ke dalam dua bagian berdasarkan metode penilaian yang digunakan. Bagian kuesioner  yang  pertama  dengan  metode matriks risiko, menggunakan Skala Likert untuk mengukur persentase kemungkinan terjadinya  sebuah  risiko  beserta  dampak yang  akan  digunakan.  Selanjutnya  pada bagian  kedua  kuesioner  dengan  metode AHP,  menggunakan  skala
Pairwise Comparison (skala perbandingan berpasangan).
Pengujian  validitas  dan  reliabilitas dengan program SPSS
Sebelum melakukan analisa terhadap level risiko.
Terlebih
dahulu dilakukan pengujian  dengan bantuan  program SPSS untuk  mengetahui  tingkat  kepercayaan dan konsistensi data yang telah diperoleh. Adapun  hasil  dari  kedua  pengujian  ini dapat dilihat pada 2 dan 3.

## Tabel 2. Nilai rhitung Berdasarkan
Jawaban Kemungkinan Risiko Kode rhitung A1.1 ,712** A1.2 ,760** A1.3 ,567** A1.4 0.253 A2.1 ,414* A2.2 ,470** A2.3 ,695** A3.1 ,544** A3.2 ,863** B1.1 ,805** B1.2 ,689** B1.3 ,743** B2.1 ,792** B2.2 ,584** B2.3 ,687** B3.1 ,796** B3.2 ,661** B3.3 ,692**
Kode rhitung B3.4 ,716** B3.5 ,799** B3.6 ,846** B3.7 ,714** B3.8 ,831** B4.1 ,834** B4.2 ,821** B4.3 ,848** B4.4 ,818** B4.5 ,765** B5.1 ,591** B5.2 ,609** B5.3 ,381* C1.1 ,714** C1.2 ,773** C1.3 ,743** C1.4 ,758** C1.5 ,749** C1.6 ,744** C1.7 ,775** C1.8 ,666** C1.9 ,468** C1.10 ,550** C1.11 ,721** C1.12 ,432* C2.1 ,760** C2.2 ,731** C2.3 ,805** C2.4 ,645** C2.5 ,816** C3.1 ,834** C3.2 ,784** C3.3 ,703** C3.4 ,667** C3.5 ,918** C3.6 ,848**
Kode rhitung Jumlah 1 Tabel 3. Nilai rhitung Berdasarkan Jawaban Besarnya Dampak Risiko Kode rhitung A1.1 ,783** A1.2 ,807** A1.3 ,643** A1.4 ,490** A2.1 ,808** A2.2 ,754** A2.3 ,795** A3.1 ,867** A3.2 ,833** B1.1 ,824** B1.2 ,687** B1.3 ,845** B2.1 ,882** B2.2 ,860** B2.3 ,894** B3.1 ,793** B3.2 ,801** B3.3 ,835** B3.4 ,830** B3.5 ,793** B3.6 ,783** B3.7 ,770** B3.8 ,702** B4.1 ,711** B4.2 ,829** B4.3 ,771** B4.4 ,740** B4.5 ,772** B5.1 ,928** B5.2 ,940** B5.3 ,694** C1.1 ,786**
Kode rhitung C1.2 ,895** C1.3 ,842** C1.4 ,848** C1.5 ,792** C1.6 ,726** C1.7 ,757** C1.8 ,743** C1.9 ,741** C1.10 ,913** C1.11 ,896** C1.12 ,879** C2.1 ,868** C2.2 ,660** C2.3 ,753** C2.4 ,544** C2.5 ,897** C3.1 ,905** C3.2 ,898** C3.3 ,838** C3.4 ,813** C3.5 ,844** C3.6 ,896** Jumlah 1
Kedua  tabel  diatas  menunjukkan  nilai rhitung  berdasarkan  jawaban  responden terhadap  penilaian  kemungkinan  dan dampak risiko. Apabila merujuk pada nilai rtabel  untuk  responden  sebanyak  34 orang  dan  nilai  signifikansi  yang  diambil adalah  5%,  maka  sebanyak  53  poin pertanyaan risiko dinyatakan valid karena memiliki  nilai  rhitung  yang  lebih  besar dari  nilai  rtabel  yaitu  0,339.  Sementara satu  poin  pertanyaan  yaitu  A1.4  (Gempa Bumi)  memiliki  nilai  rhitung  yang  lebih rendah  sehingga  dinyatakan  tidak  valid dan harus dieliminir.

## Tabel 4. Hasil Pengujian Reliabilitas
dengan SPSS Pengujian Terhadap Nilai Cronbach's Alpha Jawaban Dampak Risiko 0,974 Jawaban Kemungkinan Risiko 0,987
Tabel hasil analisa nilai realibilitas di atas, menunjukkan nilai Cronbach’s Alpha yang berada  pada  rentang  nilai  0,8-1  yang artinya nilai korelasi dari kuesioner sangat tinggi atau konsisten.

## Analisis  kualitatif  dengan  matriks risiko
Setelah  mengetahui  tingkat  kepercayaan dan  konsistensi  dari  setiap  data  yang diperoleh,  selanjutnya  dilakukan  analisa kualitatif dengan matriks risiko. Analisa ini dilakukan  dengan  mengalikan  nilai  dari kemungkinan  dan  dampak  berdasarkan data  yang  diperoleh  dari  kuesioner.  Nilai akhir akan menggolongkan setiap risiko ke dalam  levelnya  masing-masing.  Level risiko  dikategorikan  menjadi  lima  yaitu risiko  sangat  rendah  (level  1),  risiko rendah (level 2), risiko moderat (level 3), risiko  tinggi  (level  4),  dan  risiko  ekstrim (level  5).  Hasil  dari  matriks  risiko  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Matriks Risiko
Berdasarkan
matriks risiko yang ditunjukkan  pada  Gambar  2,  dapat diketahui  penggolongan  level  dari  setiap indikator  risiko.  Tedapat  empat  risiko yang  tergolong  ke  dalam  risiko  level  2 (risiko kecil), 46 risiko yang tergolong ke
dalam  level  3  (risiko  sedang),  dua  risiko yang  tergolong  ke  dalam  level  4  (risiko tinggi), dan satu risiko yang tergolong ke dalam level 5 (risiko ekstrim).
1
2 3 4 5 Tidak Signifikan Kecil Medium Besar Sangat Besar 1 Minggu 1-4 Minggu 1-3 Bulan 3-6 Bulan >6 Bulan 5 Hampir pasti >70% (B1.1), (B3.4), (B5.1) (A1.1) 4 Kemungkinan Besar 51-70% (A1.3) (A2.1), (C1.3), (C1.4), (C1.10),
(C1.11), (C3.2), (C3.4), (C3.5), (C3.6) (A3.2)
3 Mungkin 31-50% (A2.2), (B1.3),
(B2.1), (B3.6),
(B3.7), (B4.2), (B4.3) (B3.8), (B4.1), (C1.8), (C2.2), (C2.3), (C2.5) 2 Kemungkinan Kecil 11-30%
(B2.3), (B3.3),
(B5.2), (C1.1), (C1.5), (C1.7), (C1.9), (C1.12), (C3.3) (A1.2), (A2.3), (A3.1), (B3.5), (B4.4), (B4.5), (C1.2), (C1.6), (C2.4), (C3.1) (C2.1)
1 Sangat jarang 1-10% (B2.2), (B3.2), (B5.3) (B1.2), (B3.1) K e m u n g k in a n K e ja d ia n MATRIKS ANALISIS RISIKO 5x5 Dampak terhadap Keterlambatan Pekerjaan
Secara  singkat,  penggolongan  level  risiko berdasarkan  variabelnya  dapat  dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Penggolongan Level Risiko
Variabel Risiko Jumlah Level Risiko 1 2 3 4 5 External 0 1 5 1 1 Internal non Technical 0 3 19 0 0 Technical 0 0 22 1 0 Jumlah 0 4 46 2 1 Persent 0 % 7,5 % 86,8 % 3,8 % 1,9 %
Dari  hasil  analisis  menggunakan  matriks risiko,  ditetapkan  3  risiko  dominan  yang tergolong  ke  dalam  level  risiko  ekstrim dan  tinggi.  Risiko  tersebut  yaitu terhambatnya  pembebasan  lahan  (A3.2), banjir  (A1.1),  dan  adanya  perubahan desain akibat penyesuaian dengan kondisi di lapangan (C2.1).

## Analisis  kuantitatif  dengan  Program
Expert Choise Analisis  data  dengan  metode  ini menggunakan  bantuan  program Expert Choice .  Tujuan  analisis  data  ini  untuk mengetahui  bobot  dari  tiap-tiap  risiko. Dalam  pengolahan  data  dengan  metode AHP, risiko disusun secara herarki.
Uji  inkonsistensi  dilakukan  sebelum menentukan  prioritas  risiko  berdasarkan bobotnya.  Pengujian  ini  bertujuan  utuk mengetahui  hasil tingkat  konsistensi  dari jawaban yang diberikan semua responden. Semakin  tinggi  nilai  inkonsistensi  maka semakin  tidak  konsisten  jawaban  yang diberikan.  Nilai  inkonsistensi  yang ditetapkan  yaitu  1  atau  10%.  Nilai inconsistency
dari masing-masing responden dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pengujian Nilai Inconsistencies No Responden Nilai Inconsistencies 1 0,2201 2 0,2341 3 0,1084 4 0,1084 5 0,2341 6 0,2286 7 0,0891 8 0,0646 9 0,0286 10 0,0496 11 0,0681 12 0,0593 13 1,4117 14 0,059 15 0,0568 16 0,0721 17 0,059 18 1,7626 19 0,0605 20 0,1093 21 0,1259 22 0,1259 23 0,0721 24 0,1093 25 0,1093 26 0,0368 27 0,2286 28 0,0286 29 0,0891 30 0,2341 31 0,2341 32 0,0646 33 0,0368 34 0,1084
Dari  tabel  diatas,  diketahui  bahwa sebanyak  2  jawaban  responden  memiliki nilai inconsistency yang  lebih  dari  10% sehingga tidak dapat digunakan.
Selanjutanya  uji  prioritas  risiko,  pengujia ini  dilakukan  untuk  mengatahui  risiko paling  dominan  berdasarkan  bobotnya. Bobot risiko diketahui dari penilaian para responden.  Kemudian  penilaian  para responden dikombinasikan untuk mengetahui bobot risiko secara keseluruhan. Bobot dari tiap risiko dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Bobot Risiko Indikator Risiko Bobot Prioritas Terhambatnya pembebasan lahan 0,069 Masalah geologi di lokasi 0,054 Kondisi jalan akses yang buruk 0,051 Tanah longsor 0,041 Banjir 0,038 Terhambatnya  pekerjaan akibat cuaca  (hujan) 0,032 Informasi  desain  salah  atau tidak memenuhi 0,029 Gempa bumi 0,027 Terlambatnya revisi dan persetujuan  atas  perubahan desain 0,027 Proses pengumpulan data survey  tidak  sesuai  untuk digunakan dalam desain 0,026 Perubahan  sikap  dan  persepsi masyarakat 0,025 Ketidaksesuaian  antara  gambar dan metode 0,025 Terlambatnya penyampaian perubahan desain terbaru 0,024 Banyaknya  pekerja  usia  kurang produktif 0,023 Metode konstruksi tidak sesuai 0,021 Terjadinya kecelakaan kerja 0,020
Indikator Risiko Bobot Prioritas Pekerja mengabaikan keselamatan  dan  keamanan kerja 0,020 Kurangnya komunikasi kontraktor  dengan  konsultan dan owner 0,020 Adanya perubahan desain akibat  penyesuaian  dengan kondisi  di lapangan 0,020 Kesalahan pada survey 0,020 Terlambatnya  persetujuan  atas approval material 0,020 Perbaikan pekerjaan yang tidak sesuai spesifikasi 0,019 Kesalahan  pengarahan staf teknik dalam pekerjaan 0,018 Pemogokan oleh tenaga kerja 0,018 Terdapat  permasalahan dengan sub-kontraktor yang menghambat pelaksanaan proyek 0,018 Badai 0,017 Tenaga  kerja  yang  kurang kompeten 0,017 Wabah penyakit Menular 0,016 Kurangnya koordinasi antar staf di lapangan 0,016 Perselisihan  antara  owner  dan kontraktor 0,015 Kekurangan  jumlah/kapasitas alat berat dari yang dibutuhkan 0,013 Action  plan  mingguan  tidak berjalan 0,013 Penyusunan  urutan  kegiatan yang kurang baik 0,012 Rencana  kerja  yang  tidak tersusun dengan baik 0,012 Kurangnya  Kontrol  terhadap perubahan desain 0,012 Adanya  perubahan  spesifikasi dan tipe material 0,011 Kurangnya  kontrol  terhadap perhitungan material 0,011
Indikator Risiko Bobot Prioritas Peralatan  yang  tidak  sesuai dengan kondisi kerja 0,010 Terlambatnya  pengadaan  alat kerja 0,010 Pengajuan  klaim  oleh  pihak kontraktor kepada pihak owner 0,010 Kurangnya  kualitas  pekerjaan karena  lemahnya  pengawasan lapangan 0,010 Kerusakan peralatan 0,009 Produktifitas peralatan kurang 0,009 Kelangkaan bahan 0,008 Prosedur manajemen mutu yang tidak sesuai 0,008 Terjadinya perubahan jadwal 0,008 Kekurangan bahan konstruksi 0,007 Pengembangan metode kerja 0,007 Ketidaktepatan waktu pemesanan material 0,006 Material cacat 0,006 Kehilangan pada material 0,006 Kinerja  sub  kontaktor  yang buruk 0,006 Kerusakan  bahan  di  tempat penyimpannan 0,005 Kekurangan tempat penyimpanan material 0,004
Hasil  analisis  dengan  metode  ini menunjukkan  risiko  dominan  dengan bobot  tertinggi  yaitu  terhambatnya pembebasan  lahan  (0,038),  masalah geologi  di  lokasi  (0,054),  kondisi  jalan akses yang buruk (0,051).

## Perbandingan hasil analisis risiko
Kedua bentuk analisis risiko menunjukkan hasil  yang  berbeda  antara  analisis  yang dilakukan  dengan  matriks  risiko  dan analisis  dengan  bantuan  program Expert Choice menunjukkan  deviasi  yang  cukup jauh  terhadap  risiko  dominan  yang teridentifikasi.  Berdasarkan  verifikasi yang dilakukan bersama pihak proyek, hal
ini  dapat  diakibatkan  oleh  penilaian responden yang dibatasi oleh pengalaman kerja  masing-masing.  Adanya  variasi pengalaman  kerja  antar  satu  responden dengan yang lainnya dapat menyebabkan perbedaan  interpretasi  dalam  menilai sebuah  risiko.  Berdasarkan  verifikasi tersebut,  pihak  proyek  menilai  bahwa hasil yang ditunjukkan oleh matriks risiko lebih  sesuai  dengan  kondisi  di  lapangan. Dengan  demikian,  risiko  yang  dinilai paling  dominan  adalah  terhambatnya pembebasan  lahan,  banjir,  dan  adanya perubahan  desain  akibat  penyesuaian dengan kondisi di lapangan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Risiko  yang  berhasil  diidentifikasi sebanyak  54  risiko  yang  terdiri  dari  3 variabel  yaitu  eksternal,  internal  non teknikal, dan teknikal. Terdapat 9 risiko pada variabel eksternal, 22 risiko pada variabel  internal  non  teknikal,  dan  23 risiko pada variabel teknikal.
2. Risiko  ekstrim  terdapat  pada  variabel eksternal  dengan  persentase  1,9%, risiko  tinggi  tersebar  pada  variabel eksternal dan teknikal dengan persentase 3,8%, risiko sedang tersebar pada  ketiga  variabel  risiko  dengan persentase  86,8%,  dan  risiko  rendah tersebar  pada  variabel  eksternal  dan internal non teknikal dengan persentase 7,5%.
3. Hasil analisis kualitatif dengan matriks risiko ditetapkan 3 risiko dominan yang tergolong ke dalam level risiko ekstrim dan tinggi yaitu terhambatnya pembebasan  lahan,  banjir,  dan  adanya perubahan  desain  akibat  penyesuaian dengan kondisi di lapangan sedangkan dengan metode hasil analisis kuantitatif dengan program Expert Choice menunjukkan  risiko  dominan  dengan bobot  tertiggi  yaitu  terhambatnya pembebasan  lahan,  masalah  geologi  di lokasi, kondisi jalan akses yang buruk.
4. Kedua bentuk analisis risiko menunjukkan  hasil  yang  berbeda,  hal ini  dapat  diakibatkan  oleh  penilaian responden yang
dibatasi oleh pengalaman  kerja  masing-masing. Adanya variasi pengalaman kerja antar satu  responden  dengan  yang  lainnya dapat menyebabkan
perbedaan interpretasi  dalam  menilai  sebuah risiko. Berdasarkan verifikasi tersebut, pihak proyek menilai bahwa hasil yang ditunjukkan  oleh  matriks  risiko  lebih sesuai  dengan  kondisi  di  lapangan. Dengan  demikian,  risiko  yang  dinilai paling  dominan  adalah  terhambatnya pembebasan  lahan,  banjir,  dan  adanya perubahan  desain  akibat  penyesuaian dengan kondisi di lapangan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Demissew  and F.  Abiy,  “Causes and  Impacts  of  Delays  in  Ethiopian Public  Construction  Projects  (Case on Debre Markos University
Construction  Projects),”  Adv.  Civ. Eng., vol. 2023, pp. 1 – 14, Jun. 2023, doi: 10.1155/2023/6577676.
[2] A. H. Rangkuti, “Teknik Pengambilan
Keputusan
Multi
Kriteria Menggunakan  Metode  BAYES,  MPE,
CPI dan AHP,” ComTech, vol. 2, no. 1, pp. 229 – 238, 2011.
[3]  A.  Widjaja,  Andi,  and  P.  Nugraha, “Tingkat  Kepentingan  Risiko  dan
Respon Risiko Pada Tahap Pelaksanaan Proyek  Konstruksi,”
Dimens. Utama Tek. Sipil, vol. 4, no. 2,  pp.  31 – 39,  Aug.  2017,  doi: 10.9744/duts.4.2.31-39.
[4] B.  Proboyo,  “Keterlambatan  Waktu Pelaksanaan Proyek : Klasifikasi dan Peringkat Dari Penyebab - Penyebabnya,”  Dimens.  Tek.  Sipil, vol.  1,  no.  1,  pp.  49 – 58,  1999,  doi: https://doi.org/10.9744/ced.1.1.pp. 46-58.
[5]  C.  B.  Br.  Sitepu,  A.  E.  I.  Nurdin,  I.  A. Pribadi,  and  S.  Dewi,  “Analisis
Dampak Pembangunan
Infrastruktur  Bendungan  terhadap Perekonomian-Kesejahteraan  pada Masa  Pandemi  Covid- 19,”  J .  Manaj. Perbendaharaan,  vol.  3,  no.  2,  pp.
170 – 185, Dec. 2022, doi:
10.33105/jmp.v3i2.419.
[6]  Desyllia,  F.  Chendra,  and  H.  P.
Chandra,  “Model  Faktor -Faktor Penyebab dan Dampak Keterlambatan Proyek Konstruksi di Surabaya,”  J.  Dimens.  Pratama  Tek.
Sipil, vol. 3, no. 1, pp. 1 – 7, 2014.
[7]  E. A. P. Dirgantara and M. A. Rohman,
“Analisis Risiko Keterlambatan
Proyek  Pembangunan  Bendungan Temef  Paket  I  Di  Provinsi  NTT,”  J. Ilm. Indones., vol. 6, no. 12, pp. 6131 – 6142, 2021, doi: https://doi.org/10.36418/syntax- literate.v6i12.5165.
[8] E.  Rolia,  “Dampak  Pembangunan Bendung dan Sadapan Air Terhadap Lingkungan,” TAPAK, vol. 2, no. 2, pp. 97 – 105, 2013, doi:
http://dx.doi.org/10.24127/tapak.v 2i2.199.
[9]  F.  Lestari,  D.  Oktarina,  and  D. Fadilasari,  “Evaluasi  Faktor -Faktor
Penyebab
Keterlambatan
Pelaksanaan  Proyek  Konstruksi (Studi  Kasus  Pada  Pekerjaan Pembangunan  Gedung  Lanjutan SMPN 39 Bandar Lampung),” J. Arsit. Kolaborasi,  vol.  2,  no.  1,  pp.  25 – 38, Apr.
2022, doi: 10.54325/kolaborasi.v2i1.19.
[10]  G.  C.  Dharmayanti,  D.  K.  Sudarsana, and  I.  B.  M.  Guhyathama,  “Upaya Penanggulangan Keterlambatan
Pelaksanaan  Proyek  Konstruksi  di Kabupaten  Badung,”  J.  SPEKTRAN, vol.  10,  no.  1,  pp.  34 – 43,  Jan.  2022, doi: 10.24843/SPEKTRAN.2022.v10.i01. p05.
[11] I. G. S. Wibawa, I. M. A. Santiana, I. M.  T.  Yasa,  and  I.  W.  Suasira,
“Faktor -Faktor  Risiko  Terhadap Keterlambatan  Proyek  Konstruksi
di  Wilayah  Denpasar,  Bali,” Proc. Ser. Phys. Form. Sci. , vol. 1, pp. 199 – 204, Oct.
2021, doi:
10.30595/pspfs.v1i.154.
[12]  K. Yudhaningsih, V. R. Hughes, F. N. Fitria,  U.  D.  Sumawati,  and  H.  H. Purba,  “Analisis  Risiko  Proyek Pada Konstruksi
Bangunan:
Tinjauan  Literatur,”  J.  Ind.  Eng. Syst., vol. 3, no. 1, pp. 32 – 53, 2022, doi: https://doi.org/10.31599/jies.v3i 1.852.
[13]  M. O. Geraldine, P. T. Juwono, and E. N. Cahya, “Studi Manajemen Konstruksi  Proyek  Pembangunan Bendungan Temef Kabupaten Timor Tengah  Selatan,”  J.  Tenologi  dan Rekayasa Sumber Daya Air, vol. 3, no. 2,  pp.  490 – 499,  2023,  doi: https://doi.org/10.21776/ub.jtresd a.2023.003.02.042.
[14]  M.  Z.  F athoni,  “Analisis  Risiko  Pada Proyek  Pembuatan  Lintel  Set  Point Dengan  Metode  Kualitatif  (Studi Kasus :  PT.  XYZ),”  J.  PASTI,  vol.  14, no.  2,  pp.  113 – 126,  Nov.  2020,  doi: 10.22441/pasti.2020.v14i2.002.
[15]  Nurlela and
H. Suprapto, “Identifikasi dan Analisi s Manajemen  Risiko  Pada  Proyek Pembangunan Infrastruktur Bangunan  Gedung  Bertingkat,”  J.
Desain  Konstr.,  vol.  13,  no.  2,  pp. 114 – 124, 2014.
[16] N.  H.  Cahyana,  “Teknik  Permodelan Analitycal  Hierarchy  Proces  (AHP) Sebagai  Pendukung  Keputusan,” Telematika, vol. 6, no. 2, pp. 49 – 58,
Jan.
2010, doi: 10.31315/telematika.v6i2.1419.
[17]  N. Masombe, A. L. E. Rumayar, and S. G.  Rondonuwu,  “Risiko  Untuk
Minimalisir Pengaruh Keterlambatan  Proyek  Konstruksi ((Studi Kasus: Pembangunan
Gedung Fakultas Ekonomi dan Bisnis S2/S3 Pasca Sarjana Universitas Sam
Ratulangi),”  J.  Ilm.  Media  Eng.,  vol. 11, no. 1, pp. 7 – 18, 2021.
[18]  P. Benítez, E. Rocha, H. Varum, and F. Rodrigues, “A dynamic multi -criteria decision-making  model  for  the maintenance planning of reinforced concrete structures,”  J.  Build.  Eng., vol.  27,  p.  100971,  Jan.  2020,  doi: 10.1016/j.jobe.2019.100971.
[19]  P.  Devina  and  B.  Anondho,
“Peringkat Faktor - Faktor Keterlambatan Proyek Pembangunan  Gedung  Bertingkat Akibat  Pandemi  Covid- 19,”  J.  Mitra Tek.  Sipil,  vol.  5,  no.  1,  pp.  35 – 44,
2022.
[20]  R.  Karamma,  S.  Badaruddin,  M.  R. Mustamin,  and  Z.  Saing,  “Flood Modelling due to Dam Failure Using HEC-RAS 2D with GIS Overlay: Case Study  of  Karalloe  Dam  in  South Sulawesi  Province  Indonesia,”  Civ. Eng. Archit., vol. 10, no. 7, pp. 2833 – 2846, Dec. 2022, doi:
10.13189/cea.2022.100704.
[21]  R. Primaningtyas, Y. Dewanto, and M. A.  Aziz,  “Penentuan Prioritas Penanganan  Jalan  di  Kabupaten Kediri Dengan Metode AHP (Analytical  Hierarchy  Process),” EXTRAPOLASI, vol. 19, no. 2, pp. 77 – 87, Dec. 2022, doi: 10.30996/ep.v19i02.7422.
[22] R.  Sugiharto,  “Analisis  Faktor - Faktor  Dominan  Manajemen  Risiko Terhadap  Kinerja  Keuangan  Proyek Tahap Konstruksi,” J. TESLINK  Tek. Sipil dan Lingkung., vol. 2, no. 2, pp.
1 – 11, Nov.
2020, doi:
10.52005/teslink.v2i2.41.
[23] S.  Arum  Pratiwi  and  B.  Priyanto, “Manajemen Risiko pada Pekerjaan Beton Proyek Pembangunan Bendungan Jlantah,” J. Sos. Teknol. , vol.  3,  no.  3,  pp.  220 – 226,  Mar. 2022, doi: 10.59188/jurnalsostech.v3i3.660.
[24]  W.  K.  Fitra,  A.  Rauzana,  and
Mahmuddin, “Analisis Risiko
Keterlambatan Proyek Di
Kabupaten  Aceh  Tengah,” J.  Civ. Eng.  Student ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  99 – 105, 2023,
doi: https://doi.org/10.24815/journal ces.v5i1.24619.