## ANALISIS FAKTOR PERFORMA DENGAN METODE EARNED SCHEDULE
Nonny Ersa Miradz 1 dan Henny Wiyanto 2
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta nonny.325180105@stu.untar.ac.id
2 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta hennyw@ft.untar.ac.id
Masuk: 13-07-2023, revisi: 21-07-2023, diterima untuk diterbitkan: 29-07-2023

## ABSTRACT
Every construction project contains a project implementation plan from  the beginning to the end of the project. A proven method to determine the estimated project duration is the earned schedule method. Estimated duration with the earned schedule method has to do with 3 (three) types of performance factors. Because there are still few studies that  compare  the  accuracy  results  of  the  estimated  duration  with  the  earned  schedule  method  using  several performance factors. This study uses duration estimates with the earned schedule method with 3 (three) performance factors, namely duration estimates with the plan performance factor method, average performance factors and current period  performance  factors.  The  aim  is  to  find  out  which  duration  estimate  gives  the  most  accurate  results.  The comparison results of the 3 (three) types of duration estimates are determined using Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Duration estimates were performed on late construction projects and construction projects earlier than the estimated  time.  After  conducting  the  research,  it  was  found  that  the  results  of  the duration  estimate  with  the  plan project  performance  factor  method  had  the  lowest  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  value.  Late  finish projects with the plan performance factor method get an average MAPE value of 3.92% while early finish projects get an average MAPE value of 0.420%. The final conclusion is that the duration estimate with the plan performance factor method is the most accurate earned schedule duration estimate.
Keywords: earned schedule; estimated; performance factor; scheduling; duration

## ABSTRAK
Setiap proyek konstruksi memuat rencana pelaksanaan proyek dari awal hingga akhir proyek. Metode yang terbukti untuk menentukan perkiraan durasi proyek adalah metode earned schedule . Perkiraan durasi dengan metode earned schedule ada hubungannya dengan 3 (tiga) jenis faktor performa. Karna masih sedikit penelitian yang membandingkan hasil  keakurasian  dari  perkiraan  durasi  dengan  metode earned  schedule menggunakan  beberapa  faktor  performa. Penelitian ini menggunakan perkiraan durasi dengan metode earned schedule dengan 3 (tiga) faktor performa, yaitu perkiraan durasi dengan metode faktor performa rencana, faktor performa rata-rata dan faktor performa periode saat ini. Tujuan untuk mengetahui perkiraan durasi mana yang memberikan hasil paling akurat. Hasil perbandingan dari 3 (tiga) jenis perkiraan durasi ditentukan dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Perkiraan durasi  dilakukan  pada  proyek  pembangunan  terlambat  dan  proyek  pembangunan  lebih  awal  dari  waktu  pekiraan. Setelah melakukan penelitian, ditemukan bahwa hasil perkiraan durasi dengan metode faktor performa proyek rencana memiliki perolehan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terendah. Late finish project dengan metode faktor performa rencana mendapatkan hasil rata-rata nilai MAPE sebesar 3.92% sedangkan early finish project mendapatkan hasil nilai rata-rata MAPE sebesar 0.420%. Kesimpulan akhir adalah perkiraan durasi dengan metode faktor performa rencana adalah perkiraan durasi dengan metode earned schedule paling akurat.
Kata kunci: earned schedule ; perkiraan; faktor performa; penjadwalan; durasi

## 1. PENDAHULUAN
Earned Schedule Management (ESM) menggunakan data yang sama seperti Earned Value Management (EVM) tetapi mengidentifikasi variasi ke dalam waktu, bukan biaya (Lipke, 2017). Salah satu informasi yang paling penting adalah bagaimana meningkatkan penggunaan biaya dalam kaitannya dengan anggaran atau waktu. Selain itu, karena sering terjadi  perubahan  dalam  implementasi  proyek  konstruksi,  diperlukan  sebuah  metode  yang  lebih  terintegrasi  untuk dapat  menggambarkan  bagaimana  kemajuan  atau  progres  implementasi  di  lapangan  (Czemplik,  2014).  Metode  ini
dikenal sebagai Earned Schedule (ES) dan dirancang untuk membuat durasi penjadwalan dengan lebih baik. Seiring berjalannya waktu muncul metode baru yaitu Earned Schedule (ES) yang dapat mengatasi kelemahan dari metode EVM. Metode ES adalah analisis dari penjadwalan berbasis waktu sehingga lebih mudah dipahami daripada EVM (Lipke, 2014). Earned Schedule (ES) dianggap sebagai salah satu metode utama untuk analisis jadwal dan perkiraan waktu (Anondho, 2018).
Faktor  performa  adalah  faktor  yang  terkait  dengan  ekspektasi  performa  pekerjaan  di  masa  depan  (Baselier  dan Vanhoucke, 2015) faktor. Jika perkiraan durasi dengan metode Earned Schedule (ES) menggunakan faktor performa yang  berbeda,  maka  akan  mendapatkan  hasil  perkiraan  durasi  yang  sangat  berbeda.  Oleh  karna  itu  dilakukan perbandingan perkiraan durasi dengan metode Earned Schedule (ES) menggunakan beberapa faktor performa. Tujuan penelitian untuk mengetahui cara menentukan perkiraan durasi dengan menggunakan metode faktor performa yang berbeda dan menentukan penyimpangan kesalahan antara data aktual dan data rencana.

## Earned Schedule
Konsep  dasar  dari  metode Earned  Schedule (ES)  adalah  mengenali  nilai  pekerjaan  yang  dilakukan  dalam  satuan waktu. Untuk kesederhanaan penulisan Earned Schedule disingkat menjadi ES. Cara menentukan nilai ES dapat di lihat pada gambar 1.
Gambar 1. Konsep dasar Earned Schedule Method (Lipke, 2006)
Gambar 1 menjelaskan, bahwa nilai ES akan diperoleh dengan memproyeksikan kurva EV ( Earned Value ) hingga bertemu  dengan  kurva  PV  ( Planned  Value )  secara  horizontal.  Titik  pertemuan  ini  adalah  dimana  EV=PV,  waktu timana nilai EV seharusnya didapatkan. Selanjutnya, dari kurva PV ditarik garis vertikal sehinga akan mendapatkan nilai  ES.  Apabila  nilai  EV  sama  dengan  nilai  PV,  maka  proyek  dapat  dinyatakan  sesuai  jadwal  atau  tepat  waktu. Durasi proyek lebih pendek dari durasi yang direncanakan ketika nilai EV lebih besar dari nilai PV dan begitu pula sebaliknya.

## Perkiraan durasi
Perkiraan  merupakan  sebuah  proses  dalam  mempertimbangkan  tentang  sesuatu  yang  mungkin  bisa  terjadi  dimasa depan  berdasarkan  fakta  atau  data  yang  dimiliki  sekarang  atau  data  dari  masa  lalu  agar  dapat  memperkecil kemungkinan pengulangan kesalahan. Tujuan utama dari perkiraan durasi, yaitu untuk mengetahui hal-hal yang terkait kebutuhan biaya, durasi, dan sumber daya. Perkiraan durasi memperhitungkan berapa waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan sebuah proyek konstruksi mulai dari tahap awal pekerjaan hingga selesai.

## Metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE  merupakan  pengukuran  kesalahan  yang  menghitung  persentase  penyimpangan  antara  data  aktual  dan  data perkiraan. MAPE mengindikasikan seberapa besar kesalahan antara data perkiraan yang akan dibandingkan dengan nilai nyata, kemudian merata-rata persentase kesalahan tersebut. Semakin rendah nilai MAPE, maka kemampuan dari metode perkiraan yang digunakan dapat dikatakan dengan baik. MAPE mempunyai nilai range yang dapat dikatakan dapat  dijadikan  bahan  pengukuran  mengenai  kemampuan  dari  suatu  metode  perkiraan range nilai  tersebut.  Nilai persentase kesalahan MAPE dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Range MAPE Range MAPE Keterangan <10% Perkiraan Sangat Baik 10%-20% Perkiraan Baik 20%-50% Perkiraan Layak (Cukup Baik) >50% Perkiraan Buruk

## Analisis faktor performa
Pada penelitian ini, faktor performa dibagi menjadi 3 (tiga), sebagai berikut:
a. Faktor  Performa  Rencana (FP=1)  merupakan  kinerja  performa  proyek  mendatang  diharapkan  mengikuti  sesuai jadwal  atau  pelaksaan  progress  proyek  diharapkan  dapat  mengikuti  jadwal  rencana.  Dapat  ditentukan  dengan menggunakan Persamaan 1.
ETC(t)1  =   (PD − ES) (1)
b. Faktor  Performa  Rata-Rata  (FP=SPI(t))  merupakan  kinerja  performa  proyek  mendatang  diharapkan  dapat mengikuti kinerja waktu pada saat ini atau progress rata-rata dari satu waktu aktual yang sudah terealisasi. Dapat ditentukan dengan menggunakan Persamaan 2.
ETC(t)2  =   (PD − ES)/SPI(t) (2)
c. Faktor Performa Pada saat ini (FP=SPI(t)cp) merupakan kinerja performa proyek di masa depan akan sama dengan performa proyek di periode ini atau selisih dari progress proyek yang sedang berjalan pada kurun waktu tersebut dengan progress yang sudah selesai berjalan. Dapat ditentukan dengan menggunakan Persamaan 3.
ETC(t)3  =   (PD − ES)/SPI(t)cp (3)

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, data proyek yang sudah dikumpulkan dan yang akan digunakan dalam perhitungan adalah data proyek yang sudah selesai berjalan. Data yang digunakan dari proyek pembangunan terlambat ( late finish project ) dan pada proyek pembangunan lebih awal dari yang dipekirakan ( early finish project ). Untuk late finish project menggunakan data dari proyek Pemeliharaan Jalan dan Jembatan Pada Ruas Jalan Manggalah-Cateng dan early finish project menggunakan data dari proyek Pembangunan Gedung Bertingkat Life Skill .

## Earned schedule late finish project
Data yang digunakan untuk menentukan late finish project dilakukan pada proyek yang mengalami keterlambatan dari waktu yang sudah direncanakan. Dapat ditentukan dengan menggunakan Persamaan 4.
𝐸𝑆  = n  + EV − PVn PVn+1 − EV (4)

## Earned schedule early finish project
Data yang digunakan untuk menentukan early finish project dilakukan pada sebuah proyek dimana kinerja proyek lebih  cepat  selesai  dibandingkan  dengan  waktu  yang  sudah  direncakan.  Dapat  ditentukan  dengan  menggunakan Persamaan 5.
𝐸𝑆  = n  + EV − PVn PVn+1 − PVn (5)

## IEAC (Independent Estimate at Completion)
IEAC (t) dapat  dihitung  dengan  menambahkan  total  durasi  yang  telah  diselesaikan  dengan  perkiraan  durasi  untuk menyelesaikan proyek atau Estimate To Completion (ETC (t) ). Dapat ditentukan dengan menggunakan Persamaan 6.
IEAC(t) = AT + ETC(t) (6)

## MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
Setelah dilakukan pengolahan data, pengukuran kesalahan dilakukan dengan menghitung persentase penyimpangan antara data rencana dan data realisasi. Dari masing-masing faktor performa baik dari late finish project dan early finish project menggunakan Persamaan 7.
M𝐴𝑃𝐸  = 1 𝑛 ∑ 𝑡=1 𝑛 |𝑋𝑡−𝐹𝑡| 𝑋𝑡 𝑥 100% (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Earned schedule pada late finish project
Pengolahan data dilakukan dengan mengumpulkan 3 (tiga) jenis tabel untuk perkiraan durasi. Saat hasil akhir dari pengolahan data masing-masing tabel berupa hasil perkiraan durasi dengan faktor performa yang berbeda dan tingkat akurasi perkiraan durasi dihitung menggunakan metode MAPE. Perhitungan late finish project menggunakan metode faktor  performa  rencana  dari  awal  sampai  akhir  proyek  (dari  minggu  ke-1  sampai  minggu  ke-31).  Pada  Tabel  2 ditunjukkan  perhitungan late  finish  project dengan  metode  faktor  performa  rencana  mulai  dari  durasi  aktual  (AT) mulai  dari proyek  mengalami  keterlambatan  yaitu pada minggu  ke-18.  Nilai  rata-rata  MAPE  yang didapat  setelah menentukan  persentase  penyimpangan  antara  data  aktual  dan  data  perkiraan  termasuk  dalam  kategori  “Perkiraan Sangat Baik”.
Tabel 2. Perhitungan Late Finish Project Pada Saat FP=1 PD AT PV EV ES ETC(t)1 IEAC(t)1 MAPE 21 18 62 52.94 17.597 3.402 21.402 1.720 21 19 75.47 54.94 18.401 2.598 21.598 1.596 21 20 89.25 59.13 19.263 1.736 21.737 1.494 21 21 100 68.91 20 1 22 1.382 21 22 100 72.82 21 0 22 1.319 21 23 100 72.82 22 -1 22 1.262 21 24 100 72.82 23 -2 22 1.209 21 25 100 73.79 24 -3 22 1.161 21 26 100 82.24 25 -4 22 1.116 21 27 100 84.37 26 -5 22 1.075 21 28 100 86.75 27 -6 22 1.036 21 29 100 98.53 28 -7 22 1.001 21 30 100 99.47 29 -8 22 0.967 21 31 100 100 31 -10 21 1.041 TOTAL MAPE 3.92
Perhitungan late finish project menggunakan metode faktor performa rencana dari awal sampai akhir proyek (dari minggu ke-1 sampai minggu ke-31). Pada Tabel 3 ditunjukkan perhitungan late finish project dengan metode faktor performa rencana mulai dari durasi aktual (AT) mulai dari proyek mengalami keterlambatan yaitu pada minggu ke- 18.  Nilai  rata-rata  MAPE  yang  didapat  setelah  menentukan  persentase  penyimpangan  antara  data  aktual  dan  data perkiraan termasuk dalam kategori “Perkiraan Baik”.
Tabel 3. Perhitungan Late Finish Project Pada Saat FP=SPI(t)
PD AT PV EV ES SPI(t) ETC(t)2 IEAC(t)2 MAPE 21 18 62 52.94 17.597 0.977 3.479 21.479 1.706 21 19 75.47 54.94 18.401 0.968 2.682 21.682 1.581 21 20 89.25 59.13 19.263 0.963 1.803 21.803 1.483 21 21 100 68.91 20 0.952 1.05 22.05 1.374 21 22 100 72.82 21 0.954 0 22 1.319
Tabel 3 (Lanjutan). Perhitungan Late Finish Project Pada Saat FP=SPI(t) PD AT PV EV ES SPI(t) ETC(t)2 IEAC(t)2 MAPE 21 23 100 72.82 22 0.956 -1.045 21.954 1.268 21 24 100 72.82 23 0.958 -2.08 21.913 1.221 21 25 100 73.79 24 0.96 -3.125 21.875 1.177 21 26 100 82.24 25 0.961 -4.16 21.84 1.136 21 27 100 84.37 26 0.982 -5.193 21.807 1.098 21 28 100 86.75 27 0.964 -6.222 21.777 1.062 21 29 100 98.53 28 0.965 -7.25 21.75 1.028 21 30 100 99.47 29 0.966 -8.275 21.724 0.997 21 31 100 100 31 1 -10 21 1.041 TOTAL MAPE 11.198
Perhitungan late finish project menggunakan metode faktor  performa rencana dari awal sampai akhir proyek (dari minggu ke-1 sampai minggu ke-31). Pada Tabel 4 ditunjukkan perhitungan late finish project dengan metode faktor performa rencana mulai dari durasi aktual (AT) mulai dari proyek mengalami keterlambatan yaitu pada minggu ke- 18.  Nilai  rata-rata  MAPE  yang  didapat  setelah  menentukan  persentase  penyimpangan  antara  data  aktual  dan  data perkiraan termasuk dalam kategori “Perkiraan Layak (Cukup Baik)”.
Tabel 4. Perhitungan Late Finish Project Pada Saat FP=SPI(t)cp PD AT PV EV ES SPI(t)cp ETC(t)3 IEAC(t)3 MAPE 21 18 62 52.94 17.597 1.308 2.600 20.600 33.547 21 19 75.47 54.94 18.401 0.803 3.232 22.232 28.281 21 20 89.25 59.13 19.263 0.861 2.016 22.016 28.979 21 21 100 68.91 20 0.736 1.356 22.356 27.881 21 22 100 72.82 21 1 0 22 29.032 21 23 100 72.82 22 1 -1 22 29.032 21 24 100 72.82 23 1 -2 22 29.032 21 25 100 73.79 24 1 -3 22 29.032 21 26 100 82.24 25 1 -4 22 29.032 21 27 100 84.37 26 1 -5 22 29.032 21 28 100 86.75 27 1 -6 22 29.032 21 29 100 98.53 28 1 -7 22 29.032 21 30 100 99.47 29 2.005 -4.491 25.509 17.711 21 31 100 100 31 0.994 -10 20.946 32.431 TOTAL MAPE 37.382

## Earned schedule pada early finish project
Pengolahan data dilakukan dengan mengumpulkan 3 (tiga) jenis tabel untuk  perkiraan durasi.  Saat hasil akhir dari pengolahan data masing-masing tabel berupa hasil perkiraan durasi dengan faktor performa yang berbeda dan tingkat akurasi perkiraan durasi dihitung menggunakan metode MAPE. Perhitungan early finish project menggunakan metode faktor  performa  rencana  dari  awal  sampai  akhir  proyek  (dari  minggu  ke-1  sampai  minggu  ke-32).  Pada  Tabel  5 ditunjukkan perhitungan early finish project dengan metode faktor performa rencana mulai dari durasi aktual (AT) mulai  dari  proyek  mengalami  percepatan  yaitu  pada  minggu  ke-19.  Nilai  rata-rata  MAPE  yang  didapat  setelah menentukan  persentase  penyimpangan  antara  data  aktual  dan  data  perkiraan  termasuk  dalam  kategori  “Perkiraan Sangat Baik”.
Tabel 5. Perhitungan Early Finish Project Pada Saat FP=1 PD AT PV EV ES ETC(t)1 IEAC(t)1 MAPE 32 19 53.704 55.16 19.339 12.661 31.661 0.055 32 20 57.997 60.66 20.620 11.379 31.379 0.096 32 21 62.29 65.67 21.787 10.212 31.212 0.117 32 22 66.582 70.17 22.912 9.087 31.087 0.129 32 23 70.513 74.07 23.905 8.094 31.094 0.122 32 24 74.443 77.67 24.791 7.208 31.208 0.103 32 25 78.519 82.62 26.006 5.993 30.993 0.125 32 26 82.595 86.37 26.899 5.101 31.101 0.108 32 27 86.792 89.97 27.757 4.242 31.242 0,876 32 28 90.988 93.67 28.639 3.361 31.361 0.071 32 29 95.184 96.57 29.330 2.669 31.669 0.035 32 30 99.38 99.47 30.290 1.709 31.709 0.030 32 31 99.69 100 32 0 31 0.101 32 32 100 100 32 0 32 0 TOTAL MAPE 0.420
Perhitungan early finish project menggunakan metode faktor performa rencana dari awal sampai akhir proyek (dari minggu ke-1 sampai minggu ke-32). Pada Tabel 6 ditunjukkan perhitungan early finish project dengan metode faktor performa rencana mulai dari durasi aktual (AT) mulai dari proyek mengalami percepatan yaitu pada minggu ke-19. Nilai  rata-rata  MAPE  yang  didapat  setelah  menentukan  persentase  penyimpangan  antara  data  aktual  dan  data perkiraan termasuk dalam kategori “Perkiraan Baik”.
Tabel 6. Perhitungan Early Finish Project Pada Saat FP=SPI(t) PD AT PV EV ES SPI(t) ETC(t)2 IEAC(t)2 MAPE 32 19 53.704 55.16 19.339 1.017 12.438 31.438 0.092 32 20 57.997 60.66 20.620 1.031 11.037 31.037 0.150 32 21 62.29 65.67 21.787 1.037 9.843 30.843 0.172 32 22 66.582 70.17 22.912 1.041 8.725 30.725 0.181 32 23 70.513 74.07 23.905 1.039 7.788 30.788 0.164 32 24 74.443 77.67 24.791 1.032 6.978 30.978 0.133 32 25 78.519 82.62 26.006 1.040 5.761 30.761 0.154 32 26 82.595 86.37 26.899 1.034 4.929 31.929 0.128 32 27 86.792 89.97 27.757 1.028 4.126 31.126 0.101 32 28 90.988 93.67 28.639 1.022 3.285 31.285 0.079 32 29 95.184 96.57 29.330 1.011 2.639 31.639 0.038 32 30 99.38 99.47 30.290 1.001 1.693 31.693 0.031 32 31 99.69 100 32 1.032 0 31 0.101 32 32 100 100 32 1 0 32 0 TOTAL MAPE 13.726
Perhitungan early finish project menggunakan metode faktor performa rencana dari awal sampai akhir proyek (dari minggu ke-1 sampai minggu ke-32). Pada Tabel 7 ditunjukkan perhitungan early finish project dengan metode faktor performa rencana mulai dari durasi aktual (AT) mulai dari proyek mengalami percepatan yaitu pada minggu ke-19. Nilai  rata-rata  MAPE  yang  didapat  setelah  menentukan  persentase  penyimpangan  antara  data  aktual  dan  data perkiraan termasuk dalam kategori “Perkiraan Layak (Cukup Baik)”.
Tabel 7. Perhitungan Early Finish Project Pada Saat FP=SPI(t)cp PD AT PV EV ES SPI(t)cp ETC(t)3 IEAC(t)3 MAPE 32 19 53.704 55.16 19.339 1.905 7.011 26.011 0.984 32 20 57.997 60.66 20.620 1.281 8.882 28.882 0.487 32 21 62.29 65.67 21.787 1.167 8.749 29.749 0.334 32 22 66.582 70.17 22.912 1.125 8.075 30.075 0.273 32 23 70.513 74.07 23.905 0.992 8.157 31.157 0.114 32 24 74.443 77.67 24.791 0.886 8.130 32.130 0.016 32 25 78.519 82.62 26.006 1.214 4.935 29.935 0.258 32 26 82.595 86.37 26.899 0.893 5.709 31.709 0.034 32 27 86.792 89.97 27.757 0.857 4.945 31.945 0.006 32 28 90.988 93.67 28.639 0.881 3.811 31.811 0.021 32 29 95.184 96.57 29.330 0.691 3.892 32.892 0.092 32 30 99.38 99.47 30.290 0.960 1.781 31.781 0.022 32 31 99.69 100 32 1.709 0 31 0.100 32 32 100 100 32 0 0 32 0 TOTAL MAPE 22.988
Pada  saat late  finish  project ,  nilai  ETC(t)  minggu  ke-21  hasilnya  1  karena  progres  proyek  sesuai  dengan  rencana proyek. Kemudian pada minggu ke-22 sampai minggu ke-31 hasilnya minus karena progres proyek yang seharusnya selesai pada minggu ke-21, tetapi terjadi keterlambatan hingga 10 minggu. Kemudian pada saat early finish project , nilai  ETC(t)  pada  minggu  ke-31  pekerjaan  proyek  selesai  lebih  cepat  1  (satu)  minggu  daripada  waktu  perkiraan rencana awal proyek yang seharusnya selesai pada minggu ke-32. Setelah dilakukan pengolahan data, diperoleh hasil perbandingan tingkat keakurasian dari ketiga faktor performa terhadap durasi yang sudah dilaksanakan. Dari  ketiga performa faktor tersebut, metode faktor performa rencana menunjukan hasil tingkat keakurasian penyimpangan data aktual dan data perkiraan durasi paling rendah.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis perkiraan durasi menggunakan metode earned schedule dengan faktor performa rencana, faktor perfoma rata-rata, dan faktor performa pada saat ini, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan  hasil  analisis  saat  menghitung  dengan  metode earned  schedule didapatkan  nilai  ETC(t)  pada late finish project dari minggu ke-23 sampai minggu ke-31 didapatkan hasil negatif dikarenakan keterlambatan proyek yang harusnya selesai pada minggu ke-21. Dibandingkan dengan early finish project tidak ada hasil perhitungan yang negatif dikarenakan proyek yang telah berjalan lebih cepat selesai dari waktu yang sudah direncanakan. 2. Berdasarkan hasil analisis dari 3 (tiga) faktor performa yang berbeda dapat disimpulkan bahwa saat menentukan nilai IEAC (t) pada metode faktor performa rencana (FP= 1 ) dan faktor performa rata-rata (FP=SPI (t) ) tingkat akurasi perkiraan durasi terus meningkat dan stabil. Sedangkan  untuk perkiraan durasi dengan metode faktor performa pada  saat  ini  (FP=SPI (t)cp )  di  beberapa  periode  tingkat  akurasinya  tidak  stabil,  karna  terjadi  peningkatan  dan penurunan.
3. Berdasarkan hasil analisis pada saat melakukan perhitungan dengan menggunakan 3 (tiga) faktor performa yang berbeda dan ditinjau dari late finish project dan early finish project . Dapat disimpulkan dengan metode ES yang menggunakan faktor performa rencana (FP=1) memiliki hasil perkiraan durasi yang paling akurat dibandingkan dengan faktor performa pada saat ini (FP=SPI(t)cp) yang memiliki hasil paling tidak akurat.

## Saran
Berdasarkan hasil dan analisis penelitian, dapat diberikan saran untuk penelitian selanjutnya lebih banyak membahas kearah  metode  faktor  perfoma  pada  saat  ini  (FP=SPI(t)cp),  karena  masih  sedikit  yang  membahas  metode  tersebut dibandingkan dengan metode faktor performa rencana (FP=1) dan metode faktor performa rata-rata (FP=SPI(t)).

## DAFTAR PUSTAKA
Anondho, B. (2018). Pengembangan Model Prediksi Durasi Probabilistik Proyek Pembangunan Gedung Bertingkat Tinggi Berbasis Faktor Pengaruh Eksternal Terukur. International Jurnal of Civil Engineering and Technology. Batselier, J., & Vanhoucke, M. (2015). Empirical Evaluation of Earned Value Management Forecasting Accuracy for Time and Cost. Journal of Construction Engineering and Management, 141(11), 05015010.
Czemplik, A. (2014). Application of Earned Value Method to Progress Control of Construction Projects. Procedia Engineering, 91, 424-428.
Henderson,  K.,  &  Lipke,  W.  (2006).  Earned  Schedule:  An  Emerging  Enhancement  to  Earned  Value Management. Cross Talk, Journal of Defense Software Engineering, 26-30.
Lipke, W. (2014). Introduction to Earned Schedule. PM World Journal, 3(11), 8-9. Lipke, W. (2017). Forecasting Schedule Variance Using Earned Schedule. PM World Journal, 6(2), 1-9.