## ANALISIS BESARAN KOEFISIEN KETIDAKPASTIAN ENVIRONMENTAL UNCERTAINTY (EU) YANG BERPENGARUH PADA PERHITUNGAN BUFFER PADA CRITICAL CHAIN PROJECT MANAGEMENT (CCPM) DI JAKARTA
Ignatius Edward Lianto 1 dan Basuki Anondho 2
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta Email: edwardlianto@gmail.com
2 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta Email: basukia@ft.untar.ac.id

## ABSTRAK
Proyek konstruksi rentan terhadap berbagai macam kendala, seperti kompleksitas proyek, kelangkaan sumber daya, dan ketidakpastian durasi proyek. Terdapat sebuah metode untuk penjadwalan konstruksi yang bernama Critical Chain Project Management (CCPM). Terdapat dua tantangan dalam implementasi CCPM pada penjadwalan konstruksi, salah satunya adalah pengukuran buffer . Buffer memiliki peran penting untuk memastikan keberhasilan manajemen jadwal. Metode Uncertainty - Aware Method (UAM) digunakan untuk menghasilkan buffer yang proporsional dengan memperhitungkan beragam ketidakpastian. Salah satu jenis ketidakpastian pada UAM adalah Environmental Uncertainty (EU). Penelitian ini bertujuan mengetahui koefisien Environmental Uncertainty dengan penyebaran kuesioner pada proyek di Jakarta. Metode Relative Importance Index (RII) digunakan untuk menganalisis data. Berdasarkan koefisien yang diperoleh dari hasil perhitungan, proyek di Jakarta mempunyai ketidakpastian Environmental Uncertainty yang besar.
Kata kunci: critical chain project management , manajemen konstruksi, ketidakpastian, perhitungan buffer , environmental uncertainty.

## 1. PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Proyek konstruksi sangat rentan terhadap berbagai macam kendala, seperti kompleksitas proyek, kelangkaan sumber daya, dan ketidakpastian durasi proyek. Kegagalan untuk mengatur salah satu dari kendala ini akan mengakibatkan gangguan pada proyek yang berujung pada bertambahnya durasi proyek (Ma et al., 2014). Ma et al. (2014) mengembangkan Critical Chain Project Management (CCPM) yang didasari oleh usulan dari Goldratt (1997) yaitu Theory of Constraints (TOC). Metode penjadwalan proyek mulai menujukkan perkembangan dengan adanya TOC. TOC digunakan untuk mengatur produksi yang repetitif yang didasari dengan paham bahwa setiap sistem memiliki batasan, dan performa sistem hanya dapat dikembangkan dengan meningkatkan performa resource yang terbatas tersebut. Untuk menghindari keterlambatan proyek, CCPM mengembangkan sistem penjadwalan menggunakan buffer (Cohen et al., 2004). Karena banyaknya ketidakpastian yang sering terjadi pada proyek konstruksi, buffer memegang peranan penting dalam CCPM (Raz et al., 2003) sehingga ketahanan proyek terhadap ketidakpastian meningkat dan durasi proyek terjaga.
Terdapat dua metode yang digunakan untuk mengukur besarnya buffer : the cut and paste method (C&PM) dan the root square error method (RSEM). C&PM mengadopsi sebuah prosedur yang linear. Semakin panjang critical chain , semakin besar buffer yang dihasilkan sehingga seringkali menghasilkan jadwal yang panjang dan mengakibatkan terbuangnya resources (Herroelen dan Leus, 2001). RSEM tidak menghasilkan jadwal yang panjang seperti C&PM (Tukel et al., 2006), tetapi dapat menghasilkan jadwal yang rentan terhadap beragam ketidakpastian. Selain kedua metode diatas, Ma et al. (2014) mengembangkan metode perhitungan buffer yang disebut Uncertainty- Aware Method (UAM) untuk menentukan ukuran buffer yang masuk akal dengan memperhitungkan beragam faktor yang mempengaruhi penjadwalan proyek dan belum diperhitungkan dalam metode sebelumnya. Beragam faktor tersebut adalah Environmental Uncertainty , Activity Complexity , Activity Flexibility , Resource Tightness , dan Risk Preference .
Analisis Besaran Koefisien Ketidakpastian Environmental Uncertainty (EU) yang Berpengaruh pada Perhitungan Buffer pada Critical Chain Project Management (CCPM) di Jakarta

## Tujuan Penelitian
Berdasarkan   latar   belakang,   tujuan   dari   penelitian   ini   adalah   memperoleh   besaran   koefisien   ketidakpastian Environmental Uncertainty (EU) untuk perhitungan buffer pada proyek konstruksi di Jakarta.

## Critical Chain Project Management (CCPM)
Dalam novelnya yang bernama Critical Chain , Goldratt (1997) mengemukakan sebuah teori yang bernama TOC ( Theory of Constraints ). TOC adalah alat untuk mengatur sistem produksi yang berulang yang didasari oleh prinsip yang mengatakan bahwa setiap sistem memiliki kendala ( constraint ) dan kinerja sistem hanya dapat ditingkatkan dengan cara meningkatkan kinerja dari resource yang mengalami kendala. CCPM adalah perpanjangan dari TOC yang didesain hanya untuk lingkungan proyek (Raz et al., 2003). CCPM menggunakan penjadwalan deterministic yang terintegrasi dengan mekanisme buffer untuk mengatasi resource constraints dan ketidakpastian (Long dan Ohsato, 2008). CCPM menghilangkan hidden safety pada durasi aktivitas untuk melindungi dari keterlambatan dalam dimulainya aktivitas ( Student Syndrome ) dan usaha untuk menyibukkan diri di sepanjang durasi aktivitas ( Parkinson’s Law ). Safety time ini kemudian dikumpulkan dan diletakkan di beberapa posisi penting sebagai buffer untuk menyerap keterlambatan. Selain itu, CCPM digunakan untuk melindungi anggota tim proyek dari gangguan dan multi-tasking , mengalihkan pengukuran tugas dari on time task completion menjadi on time project completion (Rabbani et al., 2007). Segala aktivitas sebisa mungkin dijadwalkan terlambat ( as late as possible ) agar biaya tidak dikeluarkan lebih cepat dari yang diperlukan.
Menurut Ma et al. (2014), terdapat dua tantangan utama dalam pelaksanaan CCPM, yaitu buffer sizing dan multiple resources leveling . Metode CCPM tidak menempatkan safety time pada setiap aktivitas secara individual. Sebaliknya, CCPM menempatkan sebuah aggregated safety time dan meletakknya di beberapa posisi pada critical chain untuk berfungsi sebagai buffer . Buffer memperhitungkan precedence constraints dan resource constraints , dan berperan dalam memperpendek durasi proyek serta meningkatkan ketahanan ( robustness ) dari penjadwalan proyek. Buffer memainkan peran kunci dalam CCPM (Raz et al., 2003) dan pengukuran buffer sangat penting untuk meningkatkan efektifitas dan memastikan kesuksesan manajemen jadwal sebuah proyek. Dua metode yang banyak digunakan dalam perhitungan buffer adalah Cut and Paste Method (C&PM) dan Root Square Error Method (RSEM). Akan tetapi, C&PM mengadopsi prosedur linear dan ukuran dari buffer yang dihasilkan semakin besar dengan semakin panjangnya critical chain sehingga mengakibatkan resources yang terbuang (Herroelen dan Leus, 2001). RSEM lebih sedikit terpengaruh oleh panjangnya critical chain , namun RSEM dapat menghasilkan jadwal yang tidak cukup tahan dalam menghadapi berbagai ketidakpastian (Tukel et al., 2006).
Untuk menangani dua tantangan ini dan meningkatkan penerapan dari metode CCPM pada manajemen proyek konstruksi, Ma et al. (2014) mengajukan sebuah framework CCPM yang telah dikembangkan. Framework ini memperkenalkan Uncertainty-Aware Method (UAM) untuk menentukan ukuran buffer yang masuk akal dengan memperhitungkan beragam faktor yang mempengaruhi penjadwalan konstruksi dan belum ikut diperhitungkan pada metode yang ada. Selain itu, framework ini juga mengintegrasikan sebuah Multimode-based Method (MBM) untuk mengatasi masalah multiple resources leveling pada penjadwalan konstruksi berbasis CCPM.

## Buffer
Untuk melindungi critical chain dan dapat melaksanakan proyek sesuai yang direncanakan, Goldratt memperkenalkan konsep dari buffer . Seperti yang disebutkan pada literatur (Patrick, 1999) kegunaan buffer dalam penjadwalan proyek berbeda dengan manajemen slack . Slack times terjadi  secara acak pada rencana proyek sehingga pada umumnya mengakibatkan ketidakefektifan dalam membatasi dampak dari beragam durasi aktivitas, dan sebagai hasilnya, durasi proyek. Di sisi lain, buffer dihitung untuk menggambarkan ketidakpastian dalam estimasi durasi aktivitas. Karena banyaknya ketidakpastian yang sering terjadi pada proyek konstruksi, Buffer memegang peranan penting dalam CCPM (Raz et al., 2003) sehingga ketahanan  proyek terhadap ketidakpastian meningkat dan durasi proyek terjaga. Menurut Tukel et al. (2006), buffer diartikan sebagai kumpulan waktu yang diambil dari kegiatan pada proyek sehingga kumpulan waktu tersebut dapat digunakan untuk melindungi jadwal proyek dari keterlambatan akibat ketidakpastian.
Terdapat  tiga  tipe buffer yang  dibedakan  melalui  posisi  dan  fungsinya,  yaitu Feeding  Buffer (FB), Project  Buffer (PB), dan Resource Buffer (RB).
1. Feeding Buffer (FB) FB diletakkan pada semua jalur yang akan masuk ( feed ) ke critical chain untuk mencegah keterlambatan jalur tersebut  dalam  mempengaruhi waktu dimulainya aktivitas pada critical chain ( on-time start of  critical tasks )
(Tukel et al., 2006). FB ditetapkan untuk melindungi critical chain dari beragam kegiatan yang tidak terdapat pada critical chain dan dijadwalkan saat noncritical dan critical activity bertemu (Bevilacqua et al., 2009). 2. Project Buffer (PB) PB diletakkan pada bagian akhir  dari critical  chain untuk  melindungi durasi proyek  sehingga durasi  proyek tidak melebihi waktu yang direncanakan (Bie, et al., 2012).
3. Resource Buffer (RB) RB diletakkan untuk melindungi critical chain dari kelangkaan critical resources melalui peringatan dan tidak memakan  waktu  (Rand  2000).  Sumber  daya  yang  dibutuhkan  oleh  pekerjaan  pada critical  chain diartikan sebagai critical resource (Raz et al., 2003). RB digunakan sebagai sinyal dan tidak memerlukan waktu (Raz et al.,  2003).  Peringatan  ini  akan  menyebabkan critical  resource meninggalkan  perkejaan noncritical dan  siap untuk  digunakan  pada critical  chain segera  setelah predecessors nya  selesai  dikerjakan.  RB  juga  tidak menggunakan resource dan  tidak  menambah  waktu  maupun  biaya  pada  proyek  (Leach,  2005;  Tukel  et  al., 2006).

## Identifikasi Critical Chain
Menurut Long dan Ohsato (2008), sebuah chain adalah urutan aktivitas yang memperhitungkan precedence dan ketergantungan resource . Ia juga menambahkan bahwa critical chain adalah rantai terpanjang dan menentukan durasi proyek. Bila terdapat banyak critical chain , yang dipilih adalah critical chain dengan ketidakpastian terbesar. Menurut Rand (2000), ‘ Critical Chain ’ dari Goldratt diciptakan  dalam hubungannya dengan resource allocation . Pada banyak proyek, permasalahan mengenai penggunaan limited resources yang dibutuhkan untuk beberapa aktivitas sering dijumpai. Critical chain didefinisikan sebagai rantai terpanjang dari ketergantungan resource . Untuk menentukan critical chain , perlu adanya pertimbangan mengenai adanya masalah ketergantungan terhadap resource yang dibutuhkan secara bersamaan antar aktivitas. Apabila masalah itu terjadi, aktivitas itu harus dilaksanakan secara berurutan dan tidak secara paralel atau bersamaan. Hal yang membedakan critical chain dengan critical path adalah pada critical path tidak diperhitungkan ketersediaan resource . Ketika terdapat dua critical chain yang memiliki panjang yang sama, dapat dipilih salah satunya ( arbitrary ) (Tukel et al., 2006).

## Perhitungan Buffer dengan Ketidakpastian
Root Square Error Method (RSEM) mengkalkulasikan Project Buffer (PB) dan Feeding Buffer (FB) seperti berikut (Herroelen dan Leus, 2001):
(1)
(2) Keterangan :
𝜎 i = Safety Time dari aktivitas i 𝜎 j = Safety Time dari aktivitas j CC         = Kumpulan aktivitas pada critical chain NC i = Kumpulan aktivitas pada noncritical chain yang terdapat aktivitas i n = Jumlah aktivitas yang harus dilaksanakan tanpa gangguan
Ma et al. (2014) menciptakan Uncertainty-Aware Method (UAM) dengan Root Square Error Method (RSEM) sebagai dasarnya. Perbedaan mendasarnya adalah diperhitungkannya pengaruh dari beragam ketidakpastian yang tidak terdapat pada RSEM. Perhitungan buffer dikalkulasikan sebagai berikut:
(3)
Analisis Besaran Koefisien Ketidakpastian Environmental Uncertainty (EU) yang Berpengaruh pada Perhitungan Buffer pada Critical Chain Project Management (CCPM) di Jakarta

## Keterangan :
𝜎 i = Safety Time dari aktivitas i 𝜎 j = Safety Time dari aktivitas j CC         = Kumpulan aktivitas pada critical chain NC i = Kumpulan aktivitas pada noncritical chain yang terdapat aktivitas i n = Jumlah aktivitas yang harus dilaksanakan tanpa gangguan
EU = Environmental Uncertainty
RP
= Risk Preference AC CC = Activity Complexity dari CC AC NC i = Activity Complexity dari NC i RT i = Resource Tightness dari aktivitas i AF i = Activity Flexibility dari aktivitas i
Persamaan  (3)  dan  (4)  memperhitungkan  efek  dari  ketidakpastian  pada  jadwal  proyek  melalui  besar buffer yang dihasilkan.  Persamaan  ini  diharapkan  dapat  menghasilkan  jadwal  proyek  dengan  kinerja  yang  lebih  baik  dalam menghadapi  beragam  ketidakpastian  daripada  jadwal  yang  dihasilkan  dengan  metode  pengukuran buffer terdahulu (Ma et  al., 2014). Patut  digarisbawahi bahwa  ukuran buffer yang  dikembangkan dengan  metode UAM tidak  selalu lebih besar dari ukuran buffer yang dikembangkan dengan metode terdahulu. Saat sebuah proyek dilaksanakan dengan ketidakpastian yang sedikit (dimisalkan saat koefisien EU dan RP lebih kecil dari 1), UAM dilaporkan menghasilkan buffer yang  kecil.  Hal  ini berguna  untuk  mengembangkan  metode  yang  kompetitif dan  mengamankan kesempatan bisnis.  Ketika  sebuah proyek  dilaksanakan dengan ketidakpastian  yang  signifikan,  UAM  dilaporkan  menghasilkan buffer yang  kurang  menarik  dalam proposal  bisnis  (Ma  et  al.,  2014).  Meskipun  kurang  menarik,  jadwal  yang dihasilkan  memiliki  ketahanan  yang  baik  terhadap  beragam ketidakpastian  sehingga  memperkecil  resiko keterlambatan proyek dan dengan begitu dapat menghindari kerugian (Ma et al., 2014).

## Ketidakpastian
Menurut Ma et al. (2014), terdapat lima ketidakpastian yang dapat mengganggu jadwal proyek konstruksi, antara lain:
1. Environmental Uncertainty (EU), yaitu ketidakpastian yang disebabkan oleh lingkungan eksternal proyek (Ma et al., 2014).
2. Activity  Complexity (AC),  yaitu  kompleksitas  dari  sebuah  aktivitas  yang  ditentukan  oleh  kompleksitas  dari activity chain (Tukel et al., 2006). 3. Risk  Preference (RP).  Ketika  diberikan  sebuah  situasi  yang  identik,  masing-masing  tim proyek  dapat menghasilkan penilaian  risiko  yang  berbeda-beda  dikarenakan  adanya  perbedaan dalam  menyikapi  situasi, kemampuan  manajerial,  dan  kapasitas  dalam  pengambilan  risiko.  Oleh  sebab  itu,  dampak  yang  disebabkan oleh tim proyek dalam implementasi proyek termasuk dalam ketidakpastian proyek (Ma et al., 2014).
4. Activity  Flexibility (AF).  AF  mengindikasikan  fleksibilitas  dari  aktivitas  tertentu.  Penelitian  sebelumnya menunjukkan bahwa semakin kecil AF maka semakin kecil kemungkinan aktivitas untuk tepat waktu (Yang et al. 2009) sehingga diperlukan buffer yang lebih besar.
5. Resource  Tightness (RT).  RT  diperhitungkan  untuk  mewakili ketidakpastian  yang  berhubungan  dengan ketersediaan resource dan  mengukur  aksesibilitas resource untuk  aktivitas  tertentu  ketika  terjadi permintaan resource secara bersamaan dengan aktivitas lain (Ma et al., 2014).
Ketidakpastian  yang chain-specific dan  mempunyai  efek  global  ke  seluruh  durasi  proyek  adalah Environmental Uncertainty , Activity  Complexity ,  dan Risk  Preference .  Sementara  itu,  ketidakpastian  yang activity-specific dan mempunyai efek terhadap individu kegiatan adalah Activity Flexibility dan Resource Tightness (Ma et al., 2014).

## Environmental Uncertainty
Menurut Ma et al. (2014), EU mengacu pada ketidakpastian yang diakibatkan oleh lingkungan eksternal proyek dari berbagai macam faktor. Pengelompokkan faktor dapat terbagi menjadi dua, yaitu:
1.   Faktor yang berkaitan dengan proyek ( project-specific ) seperti risiko kontrak dan stabilitas pasokan suplai.
2.  Faktor  yang  tidak  berkaitan  dengan  proyek  ( non-project-specific )  seperti kondisi  cuaca  dan  kondisi makroekonomi.
Untuk menggambarkan lingkungan eksternal proyek yang dikerjakan, Political, Economic, Social, and Technological (PEST) framework dapat diaplikasikan untuk menganalisis dampak dari faktor lingkungan eksternal proyek. PEST Framework adalah metode yang sudah banyak digunakan untuk menganalisis dampak lingkungan
dan efeknya terhadap organisasi (Yingfa dan Hong 2010). Menurut Ma et al. (2014), berdasarkan rating dari PEST, keseluruhan lingkungan eksternal proyek dapat dikatergorikan dalam tiga tipe, yaitu menguntungkan ( favorable ), normal, dan tidak menguntungkan ( unfavorable ). Masing-masing  tipe ini ditentukan nilai EU yang dapat mengilustrasikan tingkat ketidakpastian pada proyek.
(5)
µ ᵢ (i = 1, 2, 3, 4) dilambangkan sebagai evaluasi para ahli terhadap kondisi lingkungan mengenai political, economic, social, and technological . Dapat dilihat pada persamaan (1), rating PEST yang kecil mengindikasikan ketidakpastian yang besar dan ketidakpastian yang besar diasosiasikan dengan nilai EU juga semakin besar. Maka, nilai EU 0.9 diartikan sebagai ketidakpastian yang kecil, nilai EU 1 diartikan sebagai ketidakpastian yang normal, dan nilai EU 1.1 diartikan sebagai ketidakpastian yang besar. Koefisien EU yang didapat berdasarkan penelitian yang dilakukan Ma et al. (2014) pada 3 proyek konstruksi di China adalah 1. Koefisien EU 1 menandakan bahwa terdapat ketidakpastian yang normal pada proyek konstruksi di China.

## Relative Importance Index
Kometa et al. (1994) dan Sambasivan dan Soon (2007) menggunakan metode RII untuk menentukan relative importance dari berbagai penyebab keterlambatan. RII akan dikalkukasikan pada setiap faktor atau pernyataan ( i ) berdasarkan jawaban responden dan dihitung menggunakan persamaan (6).
(6) Keterangan :
RII i
= Relative Importance Index untuk tiap faktor i .
n 1 , n 2 , n 3 , n 4 , n 5 =   Jumlah responden yang memberi skor “1” mewakili sangat tidak berpengaruh; “2” mewakili sedikit berpengaruh; “3” mewakili cukup berpengaruh; “4” mewakili banyak berpengaruh; “5” mewakili sangat berpengaruh.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Metode Pengumpulan Data
Metode yang digunakan untuk pengumpulan data penelitian ini adalah dengan menyusun dan menyebarkan kuesioner  ke beberapa proyek konstruksi di Jakarta. Jumlah kuesioner yang disebar adalah 70 lembar, dan yang memenuhi persayaratan adalah 53 lembar. Persyaratan yang dimaksud adalah ahli yang bekerja di bidang konstruksi seperti Project Manager , Site Manager , dan Site Engineer . Syarat lainnya adalah minimal berpendidikan S1 (Strata 1) dan telah bekerja di bidang konstruksi minimal selama 5 tahun pengalaman kerja. Sistem penilaian yang digunakan pada kuesioner ini adalah skala likert dengan nilai 1 merupakan nilai minimal (Tidak Setuju) sampai nilai 5 merupakan nilai maksimum (Sangat Setuju).

## Metode Analisis Data
Metode analisis yang digunakan untuk menganalisa data menggunakan metode Relative Importance Index (RII) yang dibantu dengan program Microsoft Excel untuk mengolah data. Sebelum dilakukannya analisis data, perlu adanya  studi literature dengan mencari dasar –  dasar teori dan sumber data seperti journal, buku referensi untuk mendapatkan faktor eksternal yang berpengaruh dalam Environmental Uncertainty (EU).

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## Data Kuesioner yang Diperoleh dari Responden
Hasil data dari penyebaran kuesioner dapat dilihat pada Tabel 1.
Analisis Besaran Koefisien Ketidakpastian Environmental Uncertainty (EU) yang Berpengaruh pada Perhitungan Buffer pada Critical Chain Project Management (CCPM) di Jakarta
Tabel 1. Data Hasil Kuesioner Nom Butir Pernyataan 1 2 3 4 5 1 Risiko     yang     timbul     akibat gagal  memenuhi  kontrak  yang  telah disepakati  mempengaruhi  pekerjaan proyek  sehingga  mengganggu  jadwal konstruksi yang telah direncanakan 0 1 9 22 21 2 Stabilitas       pasokan       suplai yang dibutuhkan proyek mempengaruhi pekerjaan proyek sehingga mengganggu jadwal konstruksi yang telah direncanakan 0 0 2 27 24 3 Kondisi cuaca saat proyek berlangsung  mempengaruhi pekerjaan proyek  sehingga  mengganggu  jadwal konstruksi yang telah direncanakan 0 3 14 18 18 4 Pertumbuhan    ekonomi    nasional dan  stabilitas    harga    pasar mempengaruhi pekerjaan proyek sehingga mengganggu jadwal konstruksi yang telah direncanakan 0 10 15 20 8

## Perhitungan Relative Importance Index (RII)
Hasil perhitungan Relative Importance Index dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perhitungan RII
No Faktor Skor dari Responden RII Ranking 1 2 3 4 5 1 Risiko Kontrak 0 1 9 22 21 0.837736 2 2 Stabilitas Pasokan Suplai 0 0 2 27 24 0.883019 1 3 Kondisi Cuaca 0 3 14 18 18 0.792453 3 4 Kondisi Makroekonomi 0 10 15 20 8 0.698113 4
Peringkat RII dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Peringkat RII Ranking Faktor RII 1 Stabilitas Pasokan Suplai 0.883019 2 Risiko Kontrak 0.837736 3 Kondisi Cuaca 0.792453 4 Kondisi Makroekonomi 0.698113

## Analisis Variabel µ
Hasil perhitungan µ dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan µ Ranking Faktor RII Skor Evaluasi (µ) µ i (RII * µ) 1 Stabilitas Pasokan Suplai 0.883019 0.4 0.353208 2 Risiko Kontrak 0.837736 0.3 0.251321 3 Kondisi Cuaca 0.792453 0.2 0.158491 4 Kondisi Makroekonomi 0.698113 0.1 0.069811 ∑ i=1 𝜇 i  = 0.83283

## Besaran Koefisien Environmental Uncertainty (EU)
Untuk mendapatkan koefisien Environmental Uncertainty dari ∑ i =1 𝜇 I yang didapat dari perhitungan RII, digunakan model dari penelitian sebelumnya seperti pada persamaan (5).
Karena ∑ i =1 𝜇 i yang  didapat  adalah  0.83283,  maka  koefisien  EU  yang  diperoleh  dari  proyek  konstruksi  di Jakarta adalah 1.1 ( 0.83283 ≤ 1.5 ). Koefisien 1.1  ini menandakan bahwa terdapat  ketidakpastian yang  besar pada proyek  konstruksi  di  Jakarta.  Ketidakpastian  yang  besar  akan  menghasilkan buffer yang  besar.  Karena buffer besar,  jadwal  yang  dihasilkan  menjadi  kurang  kompetitif.  Tapi  di  lain  sisi,  Ma  et  al.  (2014)  menjelaskan  bahwa meski buffer yang  dihasilkan  kurang  menarik,  jadwal  yang  dihasilkan  memiliki ketahanan  yang  baik  terhadap berbagai  ketidakpastian.  Ketahanan  yang  baik  terhadap  ketidakpastian  pada  akhirnya  dapat  mengurangi  risiko keterlambatan  pada  proyek sehingga menghindari kerugian.
Dari hasil perhitungan Relative Importance Index (RII), stabilitas pasokan suplai adalah faktor Environmental Uncertainty (EU) yang paling berpengaruh dalam penjadwalan proyek. Stabilitas pasokan suplai diperlukan dalam penjadwalan berbasis Critical Chain Project Management (CCPM). Hal ini dikarenakan dasar dari penjadwalan CCPM yang berdasarkan resource sehingga membutuhkan resource secara terus menerus ( continue ). Kestabilan resource dalam penjadwalan CCPM ini sesuai dengan yang dikatakan Bie et al. (2012) dan Long dan Ohsato (2008), yaitu alur ( workflow ) yang lancar dibutuhkan dalam metode CCPM dikarenakan peran resource yang penting dalam critical chain dan dapat mengubah penjadwalan proyek (Bie et al., 2012; Long dan Ohsato, 2008).

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan dari hasil analisis dalam penelitian ini yaitu:
1.  Berdasarkan  perhitungan  yang  telah  dilakukan  koefisien Environmental  Uncertainty (EU)  yang  didapat berdasarkan perhitungan  RII  adalah  1.1.  Koefisien  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  ketidakpastian  yang  besar pada proyek di Jakarta.
2.  Dari  hasil  perhitungan Relative  Importance  Index (RII),  stabilitas  pasokan  suplai  adalah  faktor Environmental Uncertainty (EU) yang paling berpengaruh dalam penjadwalan proyek dengan nilai RII sebesar 0.883019, sedangkan kondisi makroekonomi menjadi faktor yang paling kurang berpengaruh dalam penjadwalan proyek dengan nilai RII sebesar 0.698113.

## DAFTAR PUSTAKA
Bevilacqua,  M.,  Ciarapica,  F.  E.,  dan  Giacchetta,  G.  (2009).  “ Critical  Chain  and  Risk  Analysis  Applied  to  High- Risk Industry Maintenance: A Case Study”. International Journal of Project Management , 27(4) 419-432. Bie,  L.,  Cui,  N.,  dan  Zhang,  X.  ( 2012).  “ Buffer  Sizing  Approach  with  Dependance  Assumption  between Activities  in Critical Chain Scheduling”. International Journal of Production Research , 50(24), 7343-7356. Cohen,   I.,   Mandelbaum,   A.,   dan   Shtub,   A.   ( 2004).   “ Multi-Project   Scheduling   and   Control:   A   Process- based Comparative  Study  of  the  Critical  Chain  Methodology  and  Some  Alternatives”. Project  Management Journal , 35(2), 39-50.
Goldratt, E. M. (1997). Critical Chain. New York: The North River Press. Herroelen,  W.,  dan  Leus,  R.  ( 2001).  “On  the  Merits  and  Pitfalls  of  Critical  Chain  Scheduling”. Journal  of Operations Management , 19(5), 559-577.
Kometa,  S.  T.,  Olomolaiye,  P.  O.,  dan  Harris,  F.  C.  (1994).  “Attributes  of  UK  Construction  Clients  Influencing Project Consultants perfromance” . Construction Management and Economics , 12(5), 433-443.
Leach, L. P. (2005). Critical Chain Project Management . 2 nd ed. London: Artech House Inc.
Analisis Besaran Koefisien Ketidakpastian Environmental Uncertainty (EU) yang Berpengaruh pada Perhitungan Buffer pada Critical Chain Project Management (CCPM) di Jakarta
Long,  L.D.,  dan  Ohsato,  A.  (2008).  “Fuzzy  Critical  Chain  Method  for  Project  Scheduling  under  Resource Constraints and Uncertainty” . International Journal of Project Management , 26 (6), 688-698.
Ma,  G.,  Wang,  A.,  Li,  N.,  Gu,  L.,  dan  Ai,  Q.  ( 2014).  “ Improved  Critical  Chain  Project  Management  Framework for Scheduling  Construction  Projects ” . Journal  of  Construction  Engineering  and  Management ,  140(12): 04014055. Patrick,  S.  F.  (1999). Critical  Chain  Scheduling  and  Buffer  Management,  Getting  Out  from  Between  Parkinson’s Rock and Murphy’s Hard Place . PM Network, April.
Rabbani,  M.,  et al.  (2007). “A  new Heuristic  for Resource-Constrained Project Scheduling in Stochastic Networks Using Critical Chain Concept ” . European Journal of Operational Research , 176 (2), 794-808. Rand, G.  K.  (2000).  “Critical  chain:  The  Theory  of  Contsraints  Applied  to  Project  Management”. International Journal of Project Management, 18(3), 173-177. Raz,  T.,  Barnes,  R.,  dan  Dvir,  D.  (2003).  “A  Critical  Look  at  Critical  Chain  Project  Management”. Project Management Journal , 34(4), 24-32.
Sambasivan,    M.,    dan    Soon,    Y.    W.    (2007).    “Cause    and    Effects    of    Delays    in    Malaysian    Construction Industry”. International Journal of Project Management , 25(5), 517-526.
Tukel,  O.  I.,  Rom,  W.  O.,  dan  Eksioglu,  S.  D.  (2006).  “An  Investigation  of  Buffer  Sizing  Techniques  in  Critical Chain Scheduling”. European Journal of Operational Research , 172(2), 401-416.
Yang,  L.,  Li,  S.,  dan  Huang,  X.  ( 2009).  “ A  Buffer  Sizing  Approach  in  Critical  Chain  Scheduling  with Attributes Dependent”. Industrial Engineering and Management , 1, 11-14 (in Chinese).
Yingfa,  S.,  dan Hong,  Y. (2010). The risk  study  of  e-governance  based  on  PEST  analysis  model .  Proc.,  Int.  Conf. On  E-Business  and  E-Government  (ICEE),  The  Korean  Institute  of  Electrical  Engineers  (KIEE),  Seoul, Korea, 563-566.