## INTEGRASI CRASHING PROGRAM DAN BUILDING INFORMATION MODELLING PADA PROYEK HIGH RISE BUILDING
oleh : Ikra Nasrul Khuri Saputra Teknik Sipil Universitas Mercubuana Email : ikraluffy@gmail.com

## Nunung Widyaningsih
Teknik Sipil Universitas Mercubuana Email : nunung_widyaningsih@mercubuana.ac.idm

## Bambang Purwoko Kusumo Bintoro
Teknik Sipil Universitas Mercubuana Email : bbintoro_id@yahoo.com
Abstrak : High  rise  building merupakan  gedung  berlantai  banyak  dengan  penggunaan  lahan  yang terbatas. High rise building mampu menampung penduduk lebih banyak sehingga mampu memberikan solusi  yang  terbaik  untuk  permasalahan  tersebut.  Keterlambatan  proyek  dapat  diminimalisir  dengan menggunakan crashing  program . Crashing mampu  mengurangi  durasi  waktu  proyek  namun  biaya meningkat.  Selain  dengan crashing  program dapat  juga  menggunakan Building  Information  Modelling (BIM)  untuk  mempercepat  pekerjaan.  Penelitian  ini  menganalisis Integrasi  Crashing  Program dan Building Information Modelling pada Proyek High Rise Building . Penelitian ini menggunakan analisis SEM untuk menilai Integrasi Crashing Program dan Building Information Modelling terhadap Kinerja Proyek (Waktu  dan  Biaya).  Hasilnya, Crashing  Program dan Building  Information  Modelling berpengaruh terhadap  Kinerja  Waktu  dan  Biaya. Integrasi  Crashing  Program (CP)  antara  kinerja  waktu  dengan persentase  korelasi  sebesar  26%  ,  dengan  kinerja biaya  persentase korelasi  sebesar     38  %.  Integrasi Builiding Information Modelling (BIM) dengan  kinerja waktu dengan persentase korelasi sebesar 25 %, dengan kinerja biaya persentase korelasi sebesar 35 %. Integrasi  Crashing Program (CP) dan Building Information Modelling (BIM) dengan persentase korelasi sebesar 20%.
Kata Kunci : Crashing Program , BIM, Kinerja Waktu, Kinerja Biaya, SEM, AMOS v.22
Abstract :  High  rise  building  is  a  multi-storey  building  with  limited  land  use.  High  rise  building  can accommodate more residents so that they can provide the best solution for these problems. Project delays can be minimized by using crashing programs. Crashing can reduce the duration of the project but costs increase. In addition to crashing programs can also use Building Information Modeling (BIM) to speed up work. This study analyzes the Integration of Crashing Program and Building Information Modeling on the High Rise Building Project. This study uses SEM analysis to assess the Integration of Crashing Program and Building Information Modeling on Project Performance (Time and Cost). As a result, the Crashing Program and Building Information Modeling affect Time and Cost Performance. Integration of Crashing Program (CP) with  time  performance  with  a  percentage  of  correlation  of  26%,  with  a  cost  percentage  performance correlation  of  38%.  Builiding  Information  Modeling  (BIM)  integration  with  time  performance  with  a correlation percentage of 25%, with a cost performance percentage of a correlation of 35%. Integration of Crashing Program (CP) and Building Information Modeling (BIM) with a correlation percentage of 20%.
Keywords: Crashing Program, BIM, Time Performance, Cost Performance SEM,  AMOS V.22

## Pendahuluan
High  rise  building merupakan  gedung berlantai banyak dengan penggunaan lahan yang  terbatas. High  rise  building mampu menampung  penduduk  lebih  banyak sehingga  mampu  memberikan  solusi  yang terbaik untuk permasalahan tersebut.
Pembangunan High  Rise  Building memiliki beberapa  tahapan  dalam  penyelesaiannya baik pada pekerjaan struktur, arsitektur dan MEP  ( Mechanical,  Electrical,  Plumbing ). Khususnya pada pekerjaan struktur memiliki  tahapan  dari  perencanaan, persiapan dan pelaksanaan.
Pembangunan  sebuah high  rise  building memiliki risiko yang tinggi sehingga banyak faktor  penting  yang  mempengaruhi  hasil dari suatu proyek yang disebut dengan 5 M, yaitu man,  money,  method,  material dan machine (Soeharto,  2001).  Pembangunan High Rise Building memerlukan waktu yang lama  dan  biaya  yang  besar  sehingga memerlukan perencanaan dan pelaksanaan yang baik sehingga dapat selesai tepat biaya mutu dan waktu.
Keterlambatan  pada  proyek  konstruksi sering  terjadi.  Menurut  Praboyo  (1999), lima faktor penyebab keterlambatan adalah keuangan  kontraktor,  keuangan  pemilik, ketersediaan  alat  kontraktor,  lambatnya pembayaran dan lambatnya sub kontraktor dari  kontraktor  utama.  Hal  tersebut  yang merupakan  penyebab  keterlambatan  suatu proyek.
Keterlambatan  proyek  dapat  diminimalisir dengan  menggunakan crashing program.
Menurut Shrestha ,  et  al  (2016), crashing program adalah  percepatan  aktivitas,  baik satu  aktivitas  maupun  bermacam-macam aktivitas  untuk  memperpendek  waktu durasi proyek. Crashing mampu mengurangi durasi  waktu  proyek  namun  biaya meningkat.
Selain dengan crashing program dapat juga menggunakan  BIM  ( Building  Information Modelling )  untuk  mempercepat  pekerjaan. Eastman  et  al (2007),  BIM  adalah  integrasi antara  desain  dan  proses  kontruksi  untuk mendapatkan  bangunan  yang  berkualitas dengan biaya lebih  murah  dan  mengurangi waktu proyek. Oleh karena itu, perlu diteliti mengenai  integrasi crashing dan  BIM  pada proyek High Rise Building .

## Integrasi
Integrasi  merupakan  upaya  penggabungan dua metode atau lebih menjadi satu. Kamus Besar  Bahasa  Indonesia  mengartikan integrasi  sebagai  pembauran  hingga menjadi kesatuan. Kata kesatuan mengisyaratkan  berbagai  macam  elemen yang  berbeda  satu  sama  lain  mengalami proses  pembauran.  Jika  pembaruan  telah mencapai  suatu  perhimpunan,  maka  gejala perubahan  ini  dinamai  integrasi.  Dalam bahasa  Inggris,  integrasi  ( integration ) antara  lain  bermakna  keseluruhan  atau kesempurnaan.
Bangunan  bertingkat  tinggi  ( High  Rise Building )
Bangunan tinggi berkisar antara kurang dari 10 lantai hingga dari 100. Menurut Mulyono (2010), bangunan yang dapat dikategorikan sebagai  bangunan  bertingkat  tinggi  ( high rise  building )  adalah  bangunan  yang memiliki  jumlah lantai  6  lantai  keatas  atau dengan tinggi minimum >20 meter.

## Kinerja waktu
Menurut  Halpin,  et  al  (2017),  seorang manajer  proyek  mengontrol  berbagai macam  kegiatan  pada  lokasi  proyek,  salah satu  aspek  penting  yang  diawasi  adalah kinerja waktu. Kinerja waktu adalah proses
dari  membandingkan  kerja  di  lapangan dengan jadwal yang direncanakan.

## Kinerja Biaya
Hal penting dari pelaksanaan proyek adalah biaya mutu waktu atau biasa disebut dengan singkatan  “BMW”.  Biaya  merupakan  faktor penting  dalam  perencanaan  suatu  proyek. Biaya-biaya  yang  timbul  di  dalam  suatu proyek yaitu:
1. Biaya  langsung,  adalah  biaya  yang timbul  dan  berhubungan  langsung dengan  aktivitas  proyek  yang  sedang berjalan  meliputi  biaya  bahan  atau material, biaya upah, biaya alat
2. Biaya tidak langsung adalah biaya yang diperlukan  untuk  setiap  kegiatan proyek,  tetapi  tidak  berhubungan langsung dengan kegiatan yang bersangkutan dan berhubungan langsung dengan kegiatan yang
bersangkutan  dan  dihitung  pada  awal proyek  sampai  akhir  proyek,  meliputi biaya overhead, biaya  tidak  terduga, keuntungan

## Crashing
Proses percepatan waktu proyek sering juga disebut “ crashing” . Istilah crashing mengacu pengurangan  durasi  dari  aktivitas  tertentu yang  berdampak  pada  pengurangan  durasi proyek  secara  keseluruhan.  Menurut Callahan  (1992),  proses crashing adalah suatu proses yang dilakukan secara sengaja, sistematis  analitis  yang  memperhatikan semua aktivitas yang ada dalam proyek dan memfokuskan  pada  aktivitas  yang  ada dijalur kritis.
Proses crashing menggunakan  suatu penilaian  variabel  biaya  yang  minimum untuk mempersingkat durasi proyek secara keseluruhan.  Walaupun  proses crashing tampak  sangat  sederhana  dalam  konsep,
tetapi pada kenyataannya sangatlah kompleks.  Ada  banyak  cara  untuk mengurangi  durasi  aktivitas,  dan  banyak kombinasi  waktu  dan  biaya  aktivitas  yang harus dipertimbangkan suatu analisa secara lengkap.
Crashing erat  kaitannya  dengan  waktu  dan biaya,  berikut  grafik  hubungan  biaya  dan waktu.

## Gambar 1. Grafik hubungan waktu dan biaya
(Sumber : Rachman, 2013)
Selain grafik hubungan biaya dan waktu, ada juga grafik linear waktu dan biaya.

## Gambar 2. Grafik linear waktu dan biaya
(Sumber : Rachman, 2013)
Crashing digunakan  pada  awal  proyek sampai  akhir,  namun  penggunaannya  saat- saat  tertentu,  berikut  ini  kapan crashing digunakan (Berniz, 2017):
1. Proyek terlambat
2. Mencegah  keterlambatan  yang  akan datang
3. Team proyek akan mengerjakan proyek lain
4. Tersedianya resource
5. Resource terlatih
6. Bonus waktu Penggunaaan crashing juga  ada  beberapa tahapan, berikut tahapannya :
1. Analisa jalur kritis
2. Mengidentifikasi task yang bisa diperpendek dengan tambahan resource
3. Kalkulasi  pada  setiap  task  untuk pengurangan waktu
4. Pilih pendekatan yang paling murah
5. Menyediakan  anggaran crashing dan baseline proyek diajukan ke owner Crashing juga  memiliki  kelebihan  dan kekurangan.  Menurut  Rachman  (2013), kelebihan  dan  kekurangannya  sebagai berikut :
1. Kelebihan crashing
a. Dapat mereduksi durasi pekerjaan
b. Dapat meminimalisai biaya pekerjaan.
2. Kekurangan crashing
a. Tidak  dapat  menganalisa  mutu pekerjaan
b. Dapat berisiko penumpukan pekerja jika tidak dilakukan secara teliti.
Building Information Modelling (BIM)
BIM  pada  dasarnya  adalah  digital  platform untuk pembuatan bangunan virtual. Jika BIM diterapkan,  modelnya  harus  dapat  berisi semua  informasi  bangunan  tersebut, informasi  tersebut  digunakan  untuk bekerjasama,  memprediksi,  dan  membuat keputusan tentang desain, konstruksi, biaya, dan tahap pemeliharaan bangunan Building Information Modeling (BIM) adalah sebuah pendekatan untuk desain bangunan, konstruksi, dan manajemen. Ruang lingkup BIM  ini  mendukung  dari  desain  proyek, jadwal,  dan  informasi-informasi  lainnya secara terkordinasi dengan baik.
BIM dapat mengubah cara AEC ( architecture, engineering and construction ) dalam bekerja sama  untuk  berkomunikasi,  memecahkan
masalah dan membangun proyek lebih baik lebih cepat dan dengan biaya kurang. Keuntungan  dari  layanan  BIM  menurut Autodesk (2014) sebagai berikut:
1. Mengurangi kesalahan desain dengan  memaksimalkan  interaksi antara  kontraktor,  konsultan  dan owner .
2. Dokumentasi  proyek  konstruksi memiliki kualitas tinggi
3. Penggunaan BIM pada seluruh aspek bangunan termasuk pemeliharaan.
4. Menghasilkan produk yang memiliki kemungkinan  konflik  kecil  dan memiliki kualitas yang tinggi.
5. Waste proyek/limbah  sisa  proyek bias diminimalisir sehingga menghemat biaya proyek
6. Manajemen  konstruksi  semakin meningkat

## Metodologi Penelitian
Menurut  Arikunto  (2010),  populasi  adalah keseluruhan  dari  subjek  penelitian.  Jadi yang  dimaksud  populasi  adalah  individu yang  memiliki  sifat  yang  sama  walaupun prosentase  kesamaan  itu  sedikit,  atau dengan kata lain seluruh individu yang akan dijadikan sebagai obyek penelitian ”. Jumlah populasi yang akan diteliti dalam penulisan ini  adalah  Seluruh  staff  dan  pekerja perusahaan  kontraktor  yang  bekerja  pada proyek high rise building .

## Sampel
Menurut  (Sugiyono,  2013) “sampel  adalah sebagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki  oleh  populasi  tersebut.  Untuk menentukan  jumlah  sampel  dilakukan sebuah sampling. Teknik sampling merupakan teknik pengambilan sampel”.
Dikarenakan  dalam  penelitian  ini  populasi (subjek  atau  responden  penelitian)  terlalu
banyak (untuk konsultan atau member aktif di  Depok  ada  sekitar  ribuan  orang).  Oleh karena  itu,  hal  ini  tidak  memberi  peluang yang adil, yang sama, kepada setiap anggota populasi  untuk  menjadi  sampel,  maka teknik-teknik  pengambilan  sampel  ini dikelompokkan ke dalam rumpun nonprobability sampling,  yaitu  teknik pengambilan  sampel  yang  tidak  memberi peluang/kesempatan yang sama bagi setiap unsur  atau  anggota  populasi  untuk  dipilih menjadi sampel (Sugiyono, 2013).

## Teknik Pengambilan Sampel
Metode pengambilan sampel yang dilakukan adalah  dengan  menggunakan  metode purposive  sampling (Husein,  2013)  yaitu pemilihan  sampel  berdasarkan  pada karakteristik  tertentu  yang  dianggap mempunyai sangkut paut dengan karakteristik populasi yang sudah diketahui sebelumnya.  Sedangkan  menurut  Sugiyono (2013), sampling  purposive adalah  teknik penentuan  sampel  dengan  pertimbangan tertentu.
Dari teknik sampling yang digunakan dalam penelitian  yaitu purposive  sampling ,  maka kriteria  sampel  yang  digunakan  sebagai sumber  data  primer  pada  penelitian  ini adalah  Project  Manager,  Site  Manager, Engineering  Head,  Site  Engineer,  dan drafter.  Dimana  total  berjumlah  ada  60 orang

## Reliabilitas dan Validitas Instrumen
Reliabilitas  menunjukkan  konsistensi  dan stabilitas dari suatu skor (skala pengukuran).  Reliabilitas  berbeda  dengan validitas karena yang pertama memusatkan perhatian  pada  masalah  konsistensi, sedangkan yang kedua lebih memperhatikan masalah ketepatan. Dengan demikian,  reliabilitas  mencakup  dua  hal
utama,  yaitu:  stabilitas  dan  konsistensi internal ukuran (Sekaran, 2011). Kuesioner yang reliabel adalah kuesioner yang apabila dicobakan  secara  berulang-ulang  kepada kelompok  yang  sama  akan  menghasilkan data cenderung tidak berbeda.
Pengukuran  reliabilitas  dapat  dilakukan dalam dua cara (Ghozali, 2008), yaitu:
1. Repeated  measure atau  pengukuran ulang,  cara  ini  dilakukan  melalui pertanyaan  yang  diberikan  kepada seseorang  yang  sama  pada  waktu  yang berbeda,  dan  kemudian  dilihat  apakah jawabannya tetap konsisten.
2. One  shot atau  pengukuran  sekali  saja, kemudian hasilnya dibandingkan dengan pertanyaan lain, atau mengukur korelasi antar jawaban pertanyaan.
SPSS  meyediakan  fasilitas  untuk  mengukur reliabilitas  dengan  uji  statistik  Cronbach APIha(α).  Suatu  konstruk  atau  variabel dikatakan  reliabel  jika  nilai  Cronbach APIhaminimum 0,7. Cara kedua di atas akan digunakan  dalam  penelitian  ini,  karena dianggap  lebih  efektif  dan  efisien  dalam menggunakan waktu penelitian.
Uji  validitas  digunakan  untuk  mengukur valid tidaknya suatu instrumen pengukuran yang digunakan, artinya mampu mengungkapkan  apa  yang  akan  diukur. Suatu instrumen berupa kuisioner dikatakan  valid,  jika  pertanyaan  pada kuisioner  mampu  untuk  mengungkapkan apa  yang  akan  diukur.  Mengukur  validitas dapat  dilakukan  dengan  dua  cara  (Ghozali, 2008):
1. Menilai korelasi antara butir pertanyaan dengan total skor konstruk atau variabel, dan  dikatakan  valid  jika  terdapat korelasi  positip,  diharapkan  nilai korelasi r lebih besar dari 0.30, atau nilai Corrected  Indicator - Total  Correlation pada output SPSS  lebih  besar  dari 0.30,(Ghozali, 2014).
2. Uji  dengan  menggunakan Confirmatory Factor  Analysis (CFA),  analisis  ini digunakan  untuk  menguji  apakah suatu konstruk  dapat  diterangkan  oleh indikator-indikatornya.
Apabila indikator - indikator  dapat  membentuk konstruk atau variabel, maka ditunjukkan  dengan  nilai loading  faktor yang  tinggi,  diharapkan  nilai  Kaiser- Meyer-Olkin  Measure  of  Sampling (KMO)  lebih  besar  dari  0,5.  (Ghozali, 2014).
Struktur Equation Modeling (SEM) Struktur Equation Modeling (SEM),
merupakan suatu teknik modeling statistika yang  paling  umun,  dan  telah  digunakan secara  luas  dalam  ilmu  perilaku (behavior science). SEM  dapat  ditunjukan  sebagai kombinasi  dari  analisis  faktor,  analisis regresi, dan analisis path . Diagram path atau diagram  lintasan  merupakan  sarana komunikasi yang efektif untuk menyampaikan ide konsep dasar dari model SEM.  Diagram  lintasan  jika  digambarkan secara  benar  dan  mengikuti  aturan  yang ditetapkan, akan dapat diturunkan menjadi model matematika SEM.
Uji  kecocokan  dalam  SEM  dilakukan  untuk mengevaluasi  derajat  kecocokan  atau Goodness  of  Fit  (GOF)  antara  data  dan model. Langkah uji kecocokan  ini merupakan langkah yang banyak mengundang  perdebatan  dan  kontraversi. Evaluasi  terhadap  GOF  dilakukan  melalui beberapa  tingkatan,  yaitu;  kecocokan keseluruhan  model,  kecocokan  model pengukuran, dan kecocokan model struktural.
Batas nilai kritis ( cut off ) yang direkomendasikan  untuk  uji  kesesuaian atau  tidak,  dapat  digunakan  uji  seperti terlihat pada tabel 1.
Tabel 1. Batasan nilai kritis ( Cut Off )
Ukuran kesesuaian Batas nilai kritis Keterangan 1. Absolut Fit Measures ◼ Probability  0,05 Hulland, 1996 ◼ GFI  0,90 Diamontopaulus, 2000 ◼ RMSEA  0,08 Browne 1993 2. Incremental Fit Measures ◼ AGFI  0,90 Diamontopaulus 2000 ◼ TLI  0,95 Hair 1998 ◼ NFI  0,90 Bentler 1992 ◼ CFI  0,95 Arbuckle 1997 3. Parsimonious Fit Measures ◼ PNFI  0,60 James 1992 ◼ PGFI  0,60 Byrne 1988 (Sumber : Widodo, 2006)

## Uji Validitas dan Reliabilitas
Untuk  pengujian  validitas,  bahwa factor loading minimum adalah 0,5. Indikator yang memiliki factor  loading di  bawah  batas minimum  tersebut  akan  dikeluarkan  dari model  pengukuran,  namun  karena  tidak ditemukan factor  loading dengan  nilai  di bawah  0,5  maka  semua  indikator  diikut sertakan  dalam  model  dan  model pengukuran dianggap valid.
Untuk pengujian reliabilitas, dari nilai factor loading pada  pengujian  sebelumnya, dilakukan penghitungan construct reliability, bahwa  nilai  dari construct  reliability ini minimum adalah 0,7. Hasil dari penghitungan  menunjukkan  bahwa  semua variabel memiliki nilai construct reliability di atas 0.7 sehingga dapat disimpulkan bahwa model pengukuran dianggap reliable.
Tabel  2  di  bawah  ini  memperlihatkan  nilai factor  loading beserta  nilai construct reliability dari pengujian reliabilitas.
Tabel 2. Factor Loading dan Construct
Reliability Variabel Factor Loading Construct Reliability CP - Crashing Program 0,859 - CP1 0,789 - CP2 0,833 - CP3 0,706 - CP4 0,712 - CP5 0,659 BIM - Building Information Modelling 0,835 - BIM1 0,613 - BIM2 0,645 - BIM3 0,787 - BIM4 0,820 - BIM5 0,668 KW - Kinerja Waktu 0,904 - KW1 0,846 - KW2 0,815 - KW3 0,852 - KW4 0,761 - KW5 0,766 KB - Kinerja Biaya 0,853 - KB1 0,647 - KB2 0,809 - KB3 0,780 - KB4 0,792 - KB5 0,627
(Sumber : Data Diolah dengan Amos 22 (2018)

## Uji Kesesuaian
Pengujian model berbasis teori ini dilakukan dengan  menggunakan software AMOS  versi 22.
Pada  uji  kesesuaian  diajukan  hipotesis umum sebagai berikut:
H 0 :   Model yang diajukan dalam penelitian  tidak  merepresentasikan karakteristik atau perilaku dari populasi melainkan  hanya  merepresentasikan sampel  (hipotesis  diterima  apabila  P  < 0.05)
H 1 :  Model yang diajukan dalam penelitian ini merepresentasikan karakteristik atau perilaku dari populasi (hipotesis diterima apabila P ≥ 0.05) Hasil  uji  kesesuaian  menunjukkan  bahwa nilai probability (p)  =  0,133.  Hasil  tersebut menunjukkan  bahwa  H 1 diterima,  yang berarti model yang diajukan pada penelitian dianggap  merepresentasikan  karakteristik atau perilaku dari populasi atau disebut juga model  dinyatakan  fit,  karena  nilai probability > 0,05.

## Uji Signifikansi
Dari hasil analisis SEM didapatkan koefisien regresi  untuk  setiap  variabelnya  seperti diperlihatkan  pada  Gambar  3  dan  Tabel  3 berikut ini:

## Gambar 3. Uji signifikansi
(Sumber : Data Diolah dengan Amos 22, 2018)
Tabel 3 . Koefisien Regresi Model Jalur
Hubungan Kausal
Koefisien
P KW  CP 0,338 0,003 KW  BIM 0,325 0,005 KB  CP 0,303 0,007
KB  KW 0,247 0,038 KB  BIM 0,281 0,012 Sumber: Data Diolah dengan Amos 22 (2018)
Dari  Tabel  3  di  atas  dapat  dilihat  bahwa hubungan kausal yang digunakan semuanya memenuhi  kriteria  nilai  P  <  0.05  dan koefisien  regresi  positif.  Hubungan  kausal yang signifikan adalah seperti yang dicetak tebal  pada  Tabel  3  di  atas  yaitu  : Crasing Program (CP) dengan Kinerja Waktu (KW), BIM  dengan  Kinerja  Waktu  (KW), Crasing Program (CP)  dengan  Kinerja  Biaya  (KB), BIM  dengan  Kinerja  Biaya  (KB)  dan  yang terakhir Kinerja Waktu (KW) dengan Kinerja Biaya (KB).
Langkah  berikutnya  adalah  menghitung koefisien determinasi dari model akhir yang dapat dilihat pada Tabel 4 berikut ini.

## Tabel 4. Koefisien Determinasi Model
Jalur Akhir Variabel Endogen R 2 Intercept KW 27,4 % 3,510 KB 39,4 % 2,206
(Sumber: Data Diolah dengan Amos 22, 2018)
Persamaan  berdasarkan  koefisien  regresi dan  nilai Intercept untuk  variabel  endogen model  akhir  dapat  dituliskan  sebagai berikut:
- KW = 3,510 + 0,338 CP + 0,325 BIM
- KB = 2,206 + 0,303 CP + 0,247 BIM + 0,281 KW
Dari  Tabel  4  Variabel  endogen  Kinerja Waktu  (KW)  dipengaruhi  secara  signifikan oleh 2 variabel yaitu Crashing Program dan BIM.  Hasil  penelitian  menjelaskan  bahwa Crashing  Program dan  BIM  berpengaruh secara  simultan  terhadap  Kinerja  Waktu sebesar  27,4  %  sedangkan  72,6  % merupakan pengaruh dari variabel lain yang tidak diteliti.
Variabel  endogen  Kinerja  Biaya  (KB)  juga dipengaruhi secara signifikan oleh 3 variabel yaitu  Crashing  Program  (CP),  BIM  dan Kinerja  Waktu  (KW).  Hasil  penelitian menjelaskan bahwa Crashing Program , BIM dan  Kinerja  Waktu  (KW)  berpengaruh secara  simultan  terhadap  Kinerja  Biaya sebesar  39,4  %  sedangkan  60,6  % merupakan pengaruh dari variabel lain yang tidak diteliti.

## Pengaruh secara tidak langsung
Penelitian ini memiliki 2 variabel bebas atau eksogen  yaitu Crashing  Program (CP)  dan Building  Information  Modelling (BIM)  dan memiliki  2  variabel  terikat  atau  endogen yaitu Kinerja Waktu (KW) dan Kinerja Biaya (KB).  Dari  2  variabel  terikat,  salah  satunya bukan  merupakan  variable  terikat  murni yaitu Kinerja Waktu (KW). Di mana Kinerja Waktu  (KW)  bisa  sebagai  variabel  terikat jika dengan variabel Crashing Program (CP) dan Building  Information  Modelling (BIM), dan bisa menjadi variabel bebas jika dengan variabel  Nilai  Sahan  (PBV).  Hal  ini menyebabkan  adanya  pengaruh  langsung dan  tidak  langsung.  Besar  pengaruh  secara tidak  langsung  dapat  dilihat  pada  Tabel  5 berikut ini
Tabel 5. Pengaruh secara tidak langsung
BIM CP KW KW ,000 ,000 ,000 KB ,080 ,083 ,000 (Sumber : Hasil Olahan Sendiri , 2018)
Dari  Tabel  5  diketahui  bahwa Crashing Program (CP)  dan Building  Information Modelling (BIM)  berpengaruh  secara  tidak langsung  terhadap  Kinerja  Biaya  (KB), dimana  pengaruh  CP  dan  BIM  melalui Kinerja Waktu (KW) terlebih dahulu. Besar pengaruh  tidak  langsung  CP  terhadap  KB
adalah  0,083,  sedangkan  BIM  terhadap  KB sebesar 0,080.
Integrasi Crashing Program dan Building Information Modelling terhadap Kinerja
Langkah  selanjutnya  adalah  melihat  besar nilai  integrasi Crashing  Program dan Building  Information  Modelling terhadap Kinerja.  Hal  tersebut  terlihat  pada  Tabel  6 dan Gambar 4 berikut ini :
Tabel 6 . Integrasi Crashing Program dan Building Information Modelling terhadap Kinerja Estimate CP  <-->  BIM ,251 CP  <-->  K ,518 BIM  <-->  K ,502
(Sumber : Data Diolah dengan Amos 22, 2018)
Gambar 4. Integrasi Crashing Program (CP) dan Building Information Modelling
(BIM) terhadap Kinerja (K)
Dari  Tabel  6,  besar  nilai  hubungan  atau integrasi Crashing  Program (CP)  dan Building  Information  Modelling (BIM) terhadap  Kinerja  (K)  positif  dan  signifikan dengan  nilai  di  atas  50  %.  Jadi,  jika perusahaan  mampu  menerapkan Crashing Program (CP)  dan Building  Information Modelling (BIM)  secara  bersamaan  maka
kinerja perusahaan akan meningkat sebesar lebih dari 50 %.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis Integrasi Crashing  Program dan  BIM  pada  Proyek High Rise Building maka dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Integrasi Crashing Program (CP) dengan kinerja  waktu  dengan  persentase korelasi  sebesar  26%  ,  dengan  kinerja biaya  persentase  korelasi  sebesar      38 %.
2. Integrasi
Builiding Information Modelling (BIM) dengan  kinerja waktu dengan  persentase  korelasi sebesar  25
%,  dengan  kinerja  biaya  persentase korelasi sebesar 35 %.
3. Integrasi Crashing  Program (CP)  dan Building  Information  Modelling (BIM) dengan  persentase  korelasi  sebesar 20%.

## Daftar Pustaka
Arikunto. (2010). Prosedur Penelitian: Suatu Pendekatan  Praktek. Jakarta:  Rineka Cipta.
Autodesk. 2014. The Value of BIM for Owners:
Save  Time  and  Money  During  the Building Lifecycle
Depdikbud.  1998.    Kamus  Besar  Bahasa Indonesia. Jakarta: Balai Pustaka Callahan.  Michael  T  Quacken  bush.  Daniel
G.Rowings.  James  E.  1992 . Construction Project Scheduling
Eastman  Et  Al.  2008.  Concept  Of  BIM.  Di dalam skripsi : Janni Tjell (Ed). Building Information  Modeling  (BIM)  In  Design Detailing  With  Focus  On  Interior  Wall Systems. 2010 . Denmark : 1-2
Ghozali,  Imam.  2008.  Aplikasi  Analisis
Multivariate dengan Program SPSS .Semarang: Badan Penerbit

## Universitas Diponegoro
Ghozali,  Imam.  2014.  Structural  Equation Modeling,  Metode  Alternatif  dengan Partial  Least  Square  (PLS) .  Edisi  4. Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro
Halpin,  Daniel  W  dan  Ronald  Woodhead.
2017. Construction Management . Canada : Jhon Wiley & Sons. Edisi 5.
Husein Umar. 2013. Metode Penelitian untuk Skripsi dan Tesis . Jakarta: Rajawali Mulyono. 2000. Petunjuk Standarisasi Desain Gedung  Bertingkat .  Bandung:  Ganeca Exact.
Praboyo,  Budiman.  1999.  Keterlambatan Waktu  Pelaksanaan  Proyek  :  Klasifikasi
dan
Peringkat dari Penyebab- Penyebabnya. Dimensi  Teknik  Sipil. Volume 1, No. 1 Maret 1999 Sekaran, Uma. (2011). Research Methods for business Edisi I and 2 . Jakarta: Salemba Empat
Shrestha,  Kabindra, K.  Shrestha,  Pramen,  P. 2016.  Optimization  of  Project  Schedule Crashing. ASCE.  Construction  Research Congress Soeharto, I. 2001 . Manajemen Proyek . Jilid
2. Semarang: Erlangga.
Sugiyono.
2013. Metode Penelitian
Pendidikan  (Pendekatan  Kuantitatif, Kualitatif,  dan  R  &  D) .  Bandung  : Alfabeta