## ANALISIS FAKTOR METODE DESIGN AND BUILD PADA PROYEK SEKSI I JALAN TOL SEMARANG – BATANG
oleh : Mudri
Teknik Sipil Universitas Tarumanagara Email: mudrilamode77@gmail.com

## Sarwono Hardjomuljadi
Teknik Sipil Universitas Mercu Buana Email: sarwonohm2@yahoo.co.id
Abstrak : Pembangunan Tol Semarang – Batang merupakan proyek utama nasional yang diharapkan dapat memperlancar distribusi barang dan jasa serta mengurangi volume lalu lintas di jalan nasional Pantura.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menemukan  faktor-faktor  dominan  pada  metode Rancang dan Bangun terintegrasi ( Design and Build) yaitu Biaya dan Waktu, yang secara signifikan berpengaruh terhadap kesuksesan proyek pembangunan jalan tol. Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan objek penelitian Proyek Pembangunan Jalan Tol Seksi I Semarang – Batang. Data diambil dengan menggunakan kuesioner yang menggunakan skala Likert 4 . Uji Statistika dilakukan dengan  menggunakan software  SPSS  20.0 .  Simpulan  penelitian:  1)  Variabel    metode  DB  memiliki korelasi positif yang sangat kuat dengan variabel Biaya; 2) faktor Metode DB merupakan variabel yang paling berpengaruh terhadap kesuksesan Proyek dibandingkan variabel Biaya dan Waktu; 3) faktor  Perhatian  klien  pada  transfer  resiko  merupakan  faktor  yang  paling  berpengaruh  terhadap kesuksesan proyek pada kelompok Variabel Metode DB; 4) faktor Konsultan, Kontraktor, Parameter Design dan Informasi merupakan faktor yang paling berpengaruh terhadap kesuksesan proyek pada kelompok  Variabel  Biaya;  dan  5)  faktor  Perubahan  merupakan  faktor  yang  paling  berpengaruh terhadapan kesuksesan proyek pada kelompok Waktu.
Kata Kunci : Metode Design-Build, Biaya, Waktu, Jalan Tol
Abstract  : The  construction of  the Semarang  - Batang  highways  is a  major  national  project  that  is expected  to  facilitate  the  distribution  of goods  and  services and reduce  the  volume  of  traffic  on  the Pantura  national  highways.  The  purpose  of  this  study  was  to  find  the  dominant  factors  in  the  DB methods i.e Cost and Time that significantly affected the success of toll road construction projects. This research is quantitative research and was carried out on the Semarang - Batang Tol Road Section I Project. Data was taken using a questionnaire using a Likert with scale 4. Statistical tests are performed using SPSS 20.0 software. Conclusion of the study: 1) Variable  DB method has a very strong positive correlation  with  the  variable  Cost;  2)  DB  Method  factor  is  the  most  influential  variable  on  Project Success compared to Cost and Time variables; 3) factors The client's attention to risk transfer is the most influential factor on project success in the DB Method Variable group; 4) the factors of Consultants, Contractors, Design Parameters and Information are factors that influence the success of the project in the Cost Variable group; and 5) Change factors are the most influential factors in the success of the project in the Time group.
Keywords: Design-Build Method, Cost, Time, Toll Road

## Pendahuluan
Indonesia memerlukan banyak infrastruktur  jalan  untuk mengakomodasi beragamnya aktivitas penduduknya.
Pembangunan Jalan Tol Semarang – Batang yang  merupakan  bagian  dari  Trans  Jawa, adalah salah satu proyek strategis Nasional yang diharapkan dapat memperlancar arus distribusi barang dan jasa serta mengurangi  beban  volume  lalu  lintas  di jalan Nasional Pantai Utara Jawa (Pantura). Proyek Pembangunan Jalan Tol Semarang – Batang  salah  satu  telah  menggunakan metode DB. Proyek Pembangunan Jalan Tol ini  khususnya  Seksi  I:  Batang – Batang Timur  (Sta.  375+000 – 378+200)  dinilai sukses  karena  tidak  ada  permintaan perubahan  dan  klaim  dari  kontraktor. Penerapan  konstruktibilitas  dikatakan kuat,  karena  tidak  terjadi  perubahan desain, yang berdampak pada pembengkakan  biaya,  kerja  ulang,  kerja tambahan juga tidak terjadi. Di samping itu kerja  sama  atau  koordinasi  di  antara kontraktor,  perancang  dan  pemberi pekerjaan  dapat  dikatakan  bagus  karena tidak  terjadi  pertentangan  di  antara kontraktor,  perancang  dan  pemberi pekerjaan.
Fokus penelitian ini adalah mencari faktor- faktor  kesuksesan  metode DB dengan fokus  keakurasian cost dan  ketepatan waktu  pada  pembangunan  jalan  tol Semarang – Batang Seksi I. Oleh karena itu, judul  penelitian  ini  adalah "Analisis Faktor Metode  Design  and  Build pada Proyek  Seksi  I  Jalan  Tol  Semarang  - Batang".
Tujuan  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut.
1. Menemukan  faktor  dominan  apa  yang berpengaruh terhadap suksesnya dalam  pelaksanaan  pembangunan proyek  Seksi  I  jalan  tol  Semarang –

## Batang  yang  menggunakan  metode
Design and Build ; 2. Menemukan  faktor  dominan  apa  yang berpengaruh terhadap akurasi perkiraan cost pada  pelaksanaan pembangunan  proyek  Seksi  I  jalan  tol Semarang – Batang yang menggunakan metode Design and Build;
3. Menemukan  faktor  dominan  apa  yang berpengaruh terhadap ketepatan waktu pada pelaksanaan pembangunan  proyek  Seksi  I  jalan  tol Semarang – Batang yang menggunakan metode Design and Build.
Metode Design and Build (DB)
Metode Design  Build  (DB) seperti  yang dipahami saat ini, ditemukan atau di gagas oleh  kontraktor  pada  awal  1960-an (Rowlinson,  1988)  ketika  sejumlah kontraktor  bangunan  mulai  menawarkan paket  tersebut.  Kontraktor  menawarkan sebuah  “paket”  yang  lengkap,  berbeda dengan pengadaan secara tradisional yang terfragmentasi, dimana memiliki perjanjian  terpisah  dengan  konsultan  dan kontraktor.
Menurut DBIA (Foundation, 2012), Design Build adalah  metode  deliveri  proyek dimana  satu  entitas  kontraktor  rancang bangun terintegrasi dalam kontrak tunggal dengan pemilik bangunan untuk menyediakan layanan perancangan teknik dan layanan konstruksi. Pekerjaan layanan perancangan  teknik  dan  konstruksi dilaksanakan  bersamaan  atau  paralel  dan terintegrasi.
Berdasarkan Peraturan Menteri Pekerjaan Umum dan Perumahan
Rakyat    Nomor  12/PRT/M/2017  yang dimaksud  dengan  Pekerjaan  Konstruksi Terintegrasi Rancang dan Bangun ( Design and Build ) adalah seluruh pekerjaan yang berhubungan dengan pembangunan suatu bangunan  atau  pembuatan  wujud  fisik
lainnya,  dimana  pekerjaan  perancangan terintegrasi dengan pelaksanaan konstruksi (Kementerian PUPR, 2017) Manfaat yang dapat di peroleh dari metode
DB menurut DBIA adalah sebagai berikut.
1. Waktu  penyelesaian  proyek  lebih cepat.
2. Biaya lebih rendah; kualitas yang lebih tinggi.
3. Kepuasan pemilik lebih besar, mengurangi litigasi, perintah perubahan dan biaya yang meningkat; dapat  memenuhi  anggaran  yang terbatas.
4. Mendorong  pekerja  menyelesaikan pekerjaan  lebih  cepat  sehingga  biaya menjadi  lebih  rendah  (Foundation, 2012).

## Kriteria Sukses Proyek Design and Build
Keberhasilan  atau  kegagalan  proyek  apa pun sangat dipengaruhi oleh kinerja biaya, waktu,  dan  aspek  kualitas  proyek (Ratnasabapathy,  2006).  Molenaar  dan Songer  (Molenaar  &  Songer,  1998) menyatakan  bahwa  kriteria  keberhasilan utama proyek yang menggunakan metode DB adalah  :  1)  sesuai  anggaran;  2)  sesuai jadwal;  dan  3)  sesuai  dengan  harapan pengguna,  yang  semuanya  konsisten dengan  kriteria  keberhasilan  sebuah proyek konstruksi secara umum. Chan dkk.
(2002) membuat justifikasi kinerja proyek DB ditingkatkan  berdasarkan  kriteria waktu,  biaya,  kualitas,  fungsionalitas,  dan persyaratan keselamatan.
Berdasarkan  hasil  penelitian  Lam,  dkk (2008)  maka  variabel  metode DB yang diturunkan  menjadi  11  faktor  yaitu:  1) kompetensi  badan  klien;  2)  kompetensi dari  pemimpin  tim  konstruksi;  3) efektivitas manajemen proyek; 4) kompetensi konsultan perencana
kontraktor;  5)  hubungan  kerja  di  antara
anggota  tim  proyek;  6)  masukan  klien dalam proyek; 7) sifat proyek; 8) perhatian klien  pada  waktu  dan  biaya;  9)  aplikasi pendekatan  manajemen  inovatif;  10) perhatian  klien  pada  transfer  risiko;  dan 11) lingkungan fisik, sosial dan ekonomi.
Akurasi Perkiraan Cost Proyek Design Build
Salah  satu  kriteria  keberhasilan  utama proyek  yang  menggunakan  metode  DB adalah  sesuai  anggaran  atau  biaya  ( cost ).
Menurut Dipohusodo (1996), keseluruhan biaya konstruksi biasanya meliputi analisis perhitungan terhadap dua unsur
utamanya,  yaitu:  1)  rencana  anggaran biaya; dan 2) rencana anggaran pelaksanaan.
Perencanaan  anggaran  harus  memiliki keakurasian.  Menurut  Hatamleh,  dkk. (2018),  variabel  biaya  memiliki  3  faktor yaitu : 1) konsultan, kontraktor, parameter design dan informasi; 2) kondisi pasar; dan 3).karakteristik proyek.

## Ketepatan Waktu Proyek Design Build
Menurut  Soeharto  (1999),    perencanaan proyek  keseluruhan  secara  garis  besar dilaksanakan pada taraf permulaan proyek dan selalu ditinjau ulang ketika perkembangannya  tidak  sesuai  dengan rencana.  Penjadwalan  adalah  pengaturan perincian yang dibutuhkan untuk melaksanakan  rencana  tersebut,  dimulai dengan  taraf  desain  dan  dikembangkan pada  waktu  pemberian  kontrak,  dan digunakan  sebagai  dasar  pengendalian konstruksi. Perencanaan atau penjadwalan merupakan bagian dari penyusunan biaya integral.  Jam-orang  ( manhour )  dari perkiraan  biaya  adalah  dasar  untuk menghitung lamanya kegiatan pada jadwal itu.  Jadwal  itu  menunjukkan  persentase
pekerjaan di tempat kerja, pekerjaan untuk diselesaikan,  dan  urutan  pekerjaan  itu sendiri  (Soeharto,  1999).  Berdasarkan hasil  penelitian  Rauzana  (2016),  maka variabel  Waktu  dijabarkan  menjadi  6 faktor  yaitu:  1)  material;  2)  pekerja;  3) peralatan; 4) keuangan; 5) lingkungan; dan 6) perubahan.

## Metode Penelitian
Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif yang  menggunakan  pengumulan  data dengan  survei.  Penelitian  ini  adalah penelitian  dasar  ( fundamental  research), eksploratif  (Explorative  research) dan termasuk jenis penelitian cross sectional

## Variabel Penelitian
Variabel dalam penelitian ini terdiri dari 3 variabel  independen  dan  1  variabel dependen.  Variabel  independen  sering disebut  variabel  bebas.  Variabel  bebas merupakan  variabel  yang  mempengaruhi atau  menjadi  sebab  perubahan  atau timbulnya variabel dependen atau variabel terikat  (Sugiyono, 2015). Jumlah variabel bebas dalam penelitian ini ada 3 buah dan diambil  dari  studi  literatur  penelitian terdahulu yaitu variabel biaya dan variabel waktu. Variabel biaya terdiri dari 3 faktor yang  dijabarkan  menjadi  27  indikator. Faktor  dan  indikator  yang  digunakan untuk variabel independen dalam
penelitian  ini  mengacu  pada  hasil penelitian Hatamleh, dkk. (2018). Variabel
Waktu terdiri dari 6 faktor yang dijabarkan menjadi 19 indikator. Faktor dan indikator
yang digunakan untuk variabel
independen dalam penelitian ini mengacu pada hasil penelitian Rauzana (2016). Variabel dependen sering disebut variabel terikat.  Variabel  terikat  merupakan variabel yang dipengaruhi atau akibat dari
variabel  independen  (Sugiyono,  2014). Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini adalah  Kesuksesan  Proyek.  Kesuksesan Proyek pada penelitian ini dilihat dari tidak ada permintaan perubahan dan klaim dari kontraktor.  Penerapan  konstruktibilitas proyek pada penelitian ini dikatakan kuat, karena  tidak  terjadi  perubahan  desain, yang  berdampak  pada  pembengkakan biaya,  kerja  ulang,  kerja  tambahan  juga tidak terjadi. Di samping itu kerjasama atau koordinasi di antara kontraktor, perancang dan  pemberi  pekerjaan  dapat  dikatakan bagus karena tidak terjadi pertentangan di antara kontraktor, perancang dan pemberi pekerjaan.  Ketepatan  biaya  dan  waktu merupakan  parameter  dari  kesuksesan proyek ini. Oleh karena itu karena variable dependen  kesuksesan  proyek  sudah terbukti, maka tidak dilakukan pengambilan data untuk varabel dependen.
Hubungan  variabel  independent  (variabel Metode DB, Biaya dan Waktu) dan variabel dependen  (variabel  Kesuksesan  Proyek) dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Hubungan Variabel Penelitian
Dari variabel yang ada dibuat kisi kisi yang digunakan  sebagai  pedoman  dalam penyusunan  pertanyaan  yang  akan dicantumkan  dalam  kuesioner.  Kuesioner dikelompokkan  ke  dalam  masing-masing
kategori  sesuai  dengan  indikator  yang dimiliki oleh masing-masing variabel yang kemudian  dilanjutkan  dengan  pengujian validitas,  reliabilitas  dan  analisis  faktor dari  data  yang  diperoleh  dari  para responden yang terdiri dari 30 responden,

## Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah seluruh  proyek  pembangunan  yang menggunakan metode DB . Sampel penelitian  ini  adalah  semua  pihak  yang terlibat dalam pembangunan jalan tol yang menggunakan  metode DB di  proyek  jalan tol Semarang – Batang.

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  membagikan kuesioner (angket) kepada pihak
pengguna  jasa,  konsultan  dan  kontraktor yang  terlibat  pada  proyek  pembangunan jalan tol Semarang – Batang
Kuesioner terdiri dari 88 butir pernyataan tertulis yang digunakan
untuk mendapatkan  informasi  dari  responden, dalam  arti  laporan  tentang  pendapat  dari hal-hal  yang  diketahuinya.  Isi  kuesioner dibuat  berdasarkan  studi  literatur  yang dilakukan sebelum penelitian dilakukan.

## Instrumen Penelitian
Instrumen  dalam  penelitian  ini  adalah kuesioner  dengan  89  butir  pernyataan. Penyebaran  kuesioner  dilakukan  dengan beberapa cara seperti penyerahan kuesioner secara pribadi dan menggunakan google  form yang  linknya dikirim melalui email atau whatsapp .
Dalam  penelitian  ini,  pernyataan  yang digunakan  adalah  pernyataan  positif. Respon  dari  responden  adalah  memilih salah  satu  dari  pilihan  jawaban  Sangat
Tidak  Setuju  (STS),  Tidak  Setuju  (TS), Setuju (S) dan Sangat Setuju (SS)  (Pornel, 2016).

## Uji Validitas dan Reliabilitas
Validitas  adalah  suatu  ukuran  yang menunjukkan bahwa variabel yang diukur memang  benar-benar  variabel  yang hendak  diteliti  oleh  peneliti  (Sugiyono, 2015).  Validitas  secara  umum  dapat diartikan  sebagai  kekuatan  kesimpulan, interfensi,  atau  proposisi  dari  hasil penelitian  yang  sudah  kita  lakukan  yang mendekati kebenaran. Suatu hasil pengukuran  dikatakan  valid  apabila pengukuran  dilakukan  terhadap  hal  yang seharusnya  diukur  dan  inferensi  yang dihasilkan  mendekati  kebenaran.  Tinggi rendahnya  validitas  menunjukkan  sejauh mana  data  yang  terkumpul  tidak menyimpang dari gambaran validitas yang dimaksud.  Validitas  pada  penelitian  ini dilakukan  2  kali,  yang  pertama  untuk menentukan  apakah  hasil  kuesioner tersebut  valid  untuk  di  sebarkan,  yang kedua  untuk  menentukan  data  yang  akan di analisis valid.
Berdasarkan  data  kuesioner  yang  diuji cobakan kepada 30 responden yang diolah dengan  SPSS  versi  20.0  diperoleh  output yang dapat dilihat pada Lampiran 2. Untuk menguji  validitas,  maka  angka Corrected Item-Total Correlation dibandingkan dengan  r  tabel,  dengan  ketentuan  :  1)  r hitung  <  r  tabel  maka  item  dinyatakan tidak valid; dan 2) r hitung > r tabel maka item dinyatakan valid
Jika  dilihat  pada  r  tabel,  maka  untuk  30 responden,  α  =  5%  diperoleh  nilai  r  tabel 0.361. Nilai r tabel kemudian dibandingkan tiap-tiap r hitung untuk tiap item.
Pengukuran mekanis berbeda dengan alat ukur  sudah  terpercaya  pengukuran menggunakan kuesioner merupakan
pengukuran  yang  masih  harus  diperiksa tingkat kepercayaannya. Tingkat kepercayaan  ini  dinyatakan  dalam  suatu nilai  yaitu  reliabilitas.  Secara  umum reliabilitas dari suatu pengukuran merupakan  tingkat  bebasnya  hasil  ukur dari  kekeliruan.  Pada  penelitian  ini perhitungan  reliabilitas  menggunakan rumus Cronbach’s  Alpha .  Uji  reliabilitas digunakan  untuk  mengetahui  konsistensi suatu alat ukur, apakah alat pengukur yang digunakan  dapat  diandalkan.  Menurut Mahlangu  dan  Kruger,  (2015)  Kriteria umum  koefisien  reliabilitas Alpha’s Cronbach dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Cronbach’s alpha reliability range
(Mahlangu dan Kruger, 2015)

## Analisis Korelasi
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  analisis korelasi
product moment Pearson . Tujuannya  adalah  untuk  mengukur kekuatan  hubungan  linier  antara  dua variabel.  Menurut  Sarwono  (2012) persyaratan  data  yang  harus  dipenuhi adalah  sebagai  berikut:  1).  Data  berskala interval;  2).  Variabel  yang  dikorelasikan bersifat independen satu dengan lainnya. Menurut Santoso (2015), terdapat dua hal dalam menafsirkan angka korelasi sebagai berikut:
1. Jika angka korelasi lebih besar dari 0,5 menunjukkan korelasi yang cukup kuat sedangkan  jika  angka  korelasi  kurang
dari  0,5  menunjukkan  korelasi  yang lemah.
2. Berkenaan dengan tanda negatif (-) dan tanda  positif  (+),  tanda  negatif  (-) diartikan  sebagai  adanya  hubungan berlawanan  dan  tanda  positif  (+) diartikan  sebagai  adanya  hubungan yang sama.
Hipotesis  dari  korelasi  adalah  sebagai berikut:
1. H 0 :  tidak  ada  hubungan  antara  dua variabel, artinya angka korelasi adalah 0 2. H 1 :  ada  hubungan  antara  dua  variabel, artinya angka korelasi tidak 0.
Uji  dilakukan  dua  sisi  karena  yang  akan dicari adalah ada atau tidaknya hubungan dua variabel. Pengambilan keputusan dilakukan berdasarkan: 1) probabilitas; dan 2) tanda * pada output SPS dengan kriteria sebagai berikut.
1. Berdasarkan probabilitas: jika
probabilitas > 0,025 maka H 0 diterima, jika  probabilitas  <  0,025  maka  H 0 ditolak
2. Tanda  *  menunjukkan  signifikan tidaknya  korelasi  dua  variabel  pada pasangan  data  yang  dikorelasikan.  Jika terdapat tanda * pada dua variabel yang dikorelasikan  maka  berarti  kedua variabel itu berkorelasi secara signifikan.

## Analisis Faktor
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  analisis korelasi,  analisis  berikutnya  dilakukan analisis  faktor  untuk  melihat  pengaruh variabel  dependen  yang  paling  besar. Menurut Santoso (Santoso, 2015), analisis faktor  adalah  analisis  yang  bertujuan mencari  faktor-faktor  utama  yang  paling mempengaruhi  variabel  dependen  dari serangkaian  uji  yang  dilakukan  atas serangkaian  variabel  independen  sebagai
Tabel 1. Cronbach’s alpha reliability range
Cronbach’s Alpha Coefficient Range Strength of Association <0.6 Poor 0.6 to <0.7 Moderate 0.7 to <0.8 Good 0.8 to <0.9 Very Good >0.9 Excellent
faktornya.  Terdapat  asumsi-asumsi  yang harus  dipenuhi  dalam  analisis  faktor. Asumsi-asumsi  yang  harus  dipenuhi  itu adalah sebagai berikut:
1. Adanya korelasi antar variabel independen.  Besar  korelasi  atau korelasi  antar  independen  variabel harus cukup kuat, misalnya di atas 0,5.
2. Adanya  korelasi  parsial.  Besar  korelasi parsial,  korelasi  antar  dua  variabel dengan menganggap tetap variabel yang lain,  justru  harus  kecil.  Pada  SPSS deteksi  terhadap  korelasi  parsial diberikan  lewat  pilihan Anti-Image Correlation .
3. Pengujian  seluruh  matriks  korelasi (korelasi  antar  variabel),  yang  diukur dengan  besaran Bartlett  Test  of
Sphericity atau Measure  Sampling Adequacy (MSA). Pengujian ini mengharuskan  adanya  korelasi  yang signifikan  di  antara  paling  sedikit beberapa variabel.
4. Pada beberapa kasus, asumsi normalitas  dari  variabel-variabel  atau faktor yang terjadi sebaiknya dipenuhi.
5. Analisis  faktor  dapat  membantu  untuk mengetahui  variabel  mana  saja  yang sebenarnya  sangat  dekat  atau  mirip, serta  mana  saja  dari  variabel  yang benar-benar berbeda (Nisfianoor, 2009).  Pada  penelitian  ini  digunakan metode analisis faktor eksploratori.

## Uji Asumsi Analisis Faktor
Analisis faktor adalah suatu teknik analisis yang  digunakan  untuk  memahami  yang mendasari  faktor  faktor  atau  regularitas suatu  gejala.  Korelasi  antar  variabel independen, dalam analisis faktor, harus > 0,5  dengan  signifikansi  <  0,05.  Korelasi antar  variabel  independen  sangat  mudah jika dilakukan dengan SPSS. Nilai KMO and Bartlett’s  Test  untuk  korelasi  antar
variabel  yang  diinginkan  adalah  >  0,5. Signifikansi  penelitian  adalah  0,05. (Santoso, 2014)
Korelasi  antar  variabel  independen  dapat dilihat pada tabel Anti-Image Matrics . Nilai yang diperhatikan adalah MSA ( Measure of Sampling  Adequacy ).  Nilai  MSA  berkisar antara  0  hingga  1,  dengan  ketentuan sebagai  berikut.  MSA  =  1,  variabel  dapat diprediksi  tanpa  kesalahan  oleh  variabel yang lain.
a. MSA  >  0,5,  variabel  masih  bisa diprediksi  dan  bisa  dianalisis  lebih lanjut.
b. MSA < 0,5, variabel tidak bisa diprediksi dan  tidak  bisa  dianalisis  lebih  lanjut, atau  dikeluarkan  dari  variabel  lainnya. (Santoso, 2014)

## Deskripsi responden
Responden dalam penelitian ini adalah 30 orang  terdiri  dari:  1)  10  orang  pengguna jasa;  2)  10  orang  konsultan;  3)  10  orang kontraktor. Responden terdiri dai 27 laki- laki  dan  3  perempuan.  Berdasarkan  usia, responden  yang  berusia  21-30  tahun sebanyak  6,7%,  31 – 40  tahun  sebanyak 30%,  41 – 50  tahun  sebanyak  33,3%  dan yang berusia lebih dari 50 tahun sebanyak 30%.
Berdasarkan  pengalaman  kerja.  dari  30 orang  responden,  4  orang  memiliki pengalaman  kerja  0 – 5  tahun,  5  orang memiliki pengalaman kerja 6 – 10 tahun, 4 orang  memiliki  pengalaman  kerja  11 – 15 tahun, 6 orang memiliki pengalaman kerja 16 – 20,  dan  11  orang  memiliki pengalaman  lebih  dari  20    tahun.  Ini artinya responden paling banyak memiliki pengalaman kerja lebih dari 20 tahun Berdasarkan  hasil  kuesioner  dapat disimpulkan  bahwa  dari  30  orang responden, 16 orang memiliki pendidikan terakhir  jenjang  S1,  14  orang  memiliki
pendidikan  terakhir  jenjang  S2  dan  tidak ada seorang pun yang memiliki pendidikan terakhir jenjang S3.

## Uji Validitas dan Reliabilitas
Berdasarkan hasil olah data nenggunakan program SPSS 20.0 dilakukan uji validitas oada  Tahap  1  dan  diperoleh  5  butir pernyataan tidak valid, sehingga hanya 83 butir  pernyataan  yang  digunakan  dan dianalisa lebih lanjut. Butir yang tidak valid untuk  variabel  metode  DB  adalah  butir A1,A5  dan  H3  sedangkan  untuk  variable Waktu, butir yang tidak valid adalah S2, T2 dan  T3.  Ini  artinya  butir-butir  yang  tidak valid tidak dianalisis lebih lanjut
Berdasarkan hasil olah data nenggunakan program  SPSS  20.0  diperoleh  hasil  uji reliabilitas  intrumen  yang  dapat  dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Uji Reliabilitas Instrumen
Berdasarkan  hasil  uji  validitas  dan reliabilitas  itu  artinya  instrument  adalah intrumen  yang  valid  dan  reliabel.  Ini artinya  instrument    dapat  digunakan  dan hasilnya dapat dianalisis lebih lanjut

## Analisis Korelasi
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  30 responden  yang  telah  mengisi  kuesioner setelah  data  diolah  dengan  menggunakan SPSS  22.0  diperoleh hasil output  korelasi. Hasil  output  korelasi  dapat  dilhat  pada Tabel 3.
Tabel 3. Correlations
DB Biaya  Waktu DB Pearson Correlation 1  .943 ** .121 Sig. (2-tailed) .000 .523 N 30 30 30 Biaya Pearson Correlation .943 ** 1 .196 Sig. (2-tailed) .000 .300 N 30 30 30 Waktu Pearson Correlation .121 .196 1 Sig. (2-tailed) .523 .300 N 30 30 30
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Berdasarkan Tabel 3  maka dapat diambil kesimpulan probabilitas semuanya menunjukkan  0,000  <  0,0025.  Ini  artinya
H 0 ditolak.  Karena  H 0 ditolak  maka  H 1 diterima  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa diantara ketiga variabel kesusksesan metode DB, Biaya dan Waktu berkorelasi  secara  signifikan.  Korelasi yang  terjadi  di  atara  ketiga  variabel  itu bervariasi.  Hal  ini  dapat  dilihat  besarnya angka pearson  correlation pada  Tabel  3 antara  variabel    kesusksesan  metode  DB dan  Biaya  0.943  >  0.5  artinya  memiliki korelasi postif yang sangat kuat, sedangkan antara  variabel    metode  DB  dan  Waktu  < 0.5, variabel Biaya dan Waktu 0.121 < 0.5 artinya  keduanya  memiliki  korelasi  postif yang lemah.

## Analisis Faktor
Variabel-variabel yang terpilih dari analisis korelasi  diambil  untuk  dianalisis  lebih lanjut  menggunakan  analisis  faktor. Analisis  ini  bertujuan  untuk  melihat besarnya  nilai-nilai  komunalitas  dari setiap variabel untuk menentukan signifikansi  kontribusi  masing-  masing variabel  terhadap  setiap  faktor  yang Keterangan Reliabilitas Metode DB 40 0.958 0.361 istimewa Biaya 27 0.958 0.361 istimewa Waktu 16 0.861 0.361 baik Variabel Jumlah Item Cronbach’s Alpha R tabel
didapat.  Analisis  faktor  dalam  penelitian ini  menggunakan  komponen Matrix . Komponen Matrix digunakan  untuk mereduksi  terhadap  variabel  yang  tidak layak  difaktorkan  atau  dikenal  dengan istilah  faktoring  atau  eliminasi.  Cara memasukkan sub-variabel ke dalam faktor dapat dilihat dari angka pada tabel rotated component  matrix yaitu  variabel  yang bernilai  >  0,5;  sehingga  variabel  terukur atau  item  tersebut  dimasukkan  ke  dalam faktor yang bersangkutan.

## Analisis Faktor Kelompok Besar
Tahap  analisis  faktor  pertama  pada penelitian  ini  adalah  analisis  faktor terhadap  kelompok  besar.  Terdapat  3 kelompok  besar  berdasarkan  variabel pada penelitian ini, yaitu: 1) Metode DB; 2) Biaya;  dan  3)  Waktu.  Uji  analisis  faktor kelompok besar dilakukan dengan cara uji KMO  MSA  ( Kaiser-Meyer-Olkin  Measure  of Sampling Adequacy ). Hasil output SPSS uji KMO  MSA  kelompok  besar  dapat  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. KMO and Bartlett's Test a Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .788 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi- Square 61.650 df 3 Sig. .000 a. Based on correlations
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  diambil kesimpulan  dapat  dilanjutkan  atau tidaknya analisis faktor. Apabila nilai MSA <  0,5  maka    analisis  faktor  tidak  dapat dilanjutkan  dan  faktor  perlu  dikeluarkan. Pada  Tabel  4  terlihat  nilai  KMO  MSA
=0,.788  >  0,5  yang  berarti  analisis  faktor dapat dilanjutkan.
Proses  selanjutnya  adalah  melihat  tabel Anti  image  matrics. Hasil output SPSS  uji Anti image  matrics kelompok besar  dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Anti-image Matrices
Biaya  Waktu  DB Anti-image Covariance Biaya .105  -.076  -.100 Waktu -.076 .926  .061 DB -.100 .061  .107 Anti-image Correlation Biaya .794 a -.245  -.944 Waktu -.245  .653 a .192 DB -.944 .192  .893 a a. Measures of Sampling
Adequacy(MSA)
Berdasarkan  Tabel  5 Anti-image  Matrics ) yang terdapat huruf superscript a menunjukkan  data  yang  menjadi  tolok ukur valid atau  tidaknya  fungsi  tersebut. Data  dianggap valid jika  memiliki  nilai lebih  besar  dari  0,5  dan  tidak valid jika memiliki nilai kurang dari 0,5. Pada Tebl 5 dapat dilihat hasil dari Anti-image Matrics dari semua faktor besar lebih besar dari 0,5 sehingga  semua  faktor  pada  kelompok besar dapat digunakan.
Proses selanjutnya dilakukan dengan cara uji Communalities .  Hasil output SPSS  uji Communalities kelompok  besar  dapat dilihat  pada  Tabel  6.  Tabel communalities digunakan  untuk  mengetahui  seberapa besar  sebuah  variabel  dapat  menjelaskan faktor.
Tabel 6. Communalities Raw Rescaled Extraction  Extraction Biaya 101.745 .956 Waktu .709 .328 DB 171.695 .983
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Berdasarkan  Tabel  6.  dapat  disimpulkan hal-hal sebagai berikut:
1. nilai Extraction Biaya  =  0,956.  Ini artinya  Kesuksesan  Proyek    dapat diwakili faktor Biaya  sebesar 95,6%;
2. nilai Extraction Waktu  =  0,328.  Ini artinya  Kesuksesan  Proyek    dapat diwakili faktor Waktu  sebesar 32,8%;
3. nilai Extraction Metode DB= 0,943. Ini artinya  Kesuksesan  Proyek    dapat diwakili  faktor  Metode  DB  sebesar sebesar 98,3%.
Berdasarkan  nilai extraction pada  tiga kelompok  di  atas,  diperoleh  kesimpulan bahwa nilai extraction pada pengelompokan faktor Metode DB mempunyai  nilai  terbesar.  Ini  artinya pengelompokan faktor Metode DB merupakan  faktor  kelompok  yang  paling berpengaruh terhadap Kesuksesan Proyek.

## Analisis Faktor Variabel Metode DB
Tahap  analisis  faktor  berikutnya  pada penelitian  ini  adalah  analisis  faktor terhadap Variabel Metode DB. Terdapat 11 faktor untuk variabel DB yaitu:
A. Kompetensi badan klien
B. Kompetensi  dari  pemimpin  tim konstruksi
C. Efektivitas manajemen proyek
D. Kompetensi  konsultan  perencana kontraktor
E. Hubungan kerja di antara anggota tim proyek
F. Masukan klien dalam proyek
G. Sifat proyek
H. Perhatian klien pada waktu dan biaya I. Aplikasi pendekatan manajemen inovatif
J. Perhatian klien pada transfer resiko
K. Lingkungan fisik, sosial dan ekonomi
Uji  analisis  faktor  kelompok  pertama dilakukan  dengan  cara  uji  KMO  MSA ( Kaiser-Meyer-Olkin  Measure  of  Sampling Adequacy ). Hasil output SPSS uji KMO MSA kelompok  pertama  dapat  dilihat  pada Tabel 7
Berdasarkan  Tabel  7  dapat  diambil kesimpulan  dapat  dilanjutkan  atau tidaknya analisis faktor. Apabila nilai MSA <  0,5  maka    analisis  faktor  tidak  dapat dilanjutkan  dan  faktor  perlu  dikeluarkan. Pada  Tabel  7.  terlihat  nilai  KMO  MSA =0,866  >  0,5  yang  berarti  analisis  faktor dapat dilanjutkan.

## Tabel 7. KMO and Bartlett's Testa Metode DB
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .866 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi- Square 247.92 7 df 55 Sig. .000 a. Based on correlations
Proses  selanjutnya  adalah  melihat  tabel Anti  image  Matrics. Hasil output SPSS  uji Anti  image  Matrics kelompok  Metode  DB dapat dilihat pada Tabel  8.
Tabel 8. Anti image matrices Metode DB Tabel 8 Anti-image Matrices Metode DB
A B C D E F G H I J K Anti-image Covariance
A .199 -.061 -.005 -.040 -.010 -.032 -.019 -.048  -.007 -.006 -.052 B -.061 .218 -.074 -.050 -.017 -.013 -.020 -.066 .026 .033 -.046 C -.005 -.074 .217 .024 -.070 -.063 -.113 .053  -.064 .016 .051 D -.040 -.050 .024 .250 -.152 -.049 -.042 .083  -.064 .036 .029 E -.010 -.017 -.070 -.152 .338 .040 .025 -.098 .096 -.036 -.017 F -.032 -.013 -.063 -.049 .040 .152 .026 -.059  -.007 -.093 .057 G -.019 -.020 -.113 -.042 .025 .026 .454 .010 .019 -.031 -.019 H -.048 -.066 .053 .083 -.098 -.059 .010 .569  -.138 .061 .014 I -.007 .026 -.064 -.064 .096 -.007 .019 -.138 .307 -.033 -.080 J -.006 .033 .016 .036 -.036 -.093 -.031 .061  -.033 .145 -.111 K -.052 -.046 .051 .029 -.017 .057 -.019 .014  -.080 -.111 .221
Anti-image Correlation
A .951 a -.292 -.024 -.178 -.039 -.186 -.063 -.144  -.028 -.034 -.249
B -.292 .916 a -.340 -.214 -.061 -.071 -.063 -.189 .099 .187 -.212 C -.024 -.340 .870 a .105 -.257 -.346 -.361 .151  -.248 .090 .231 D -.178 -.214 .105 .859 a -.522 -.252 -.124 .220  -.231 .187 .122 E -.039 -.061 -.257 -.522 .843 a .175 .064 -.223 .299 -.162 -.063 F -.186 -.071 -.346 -.252 .175 .848 a .098 -.201  -.033 -.629 .311 G -.063 -.063 -.361 -.124 .064 .098 .941 a .020 .050 -.120 -.060 H -.144 -.189 .151 .220 -.223 -.201 .020 .830 a -.331 .213 .040 I -.028 .099 -.248 -.231 .299 -.033 .050 -.331 .883 a -.155 -.308 J -.034 .187 .090 .187 -.162 -.629 -.120 .213  -.155 .778 a -.620
K -.249 -.212 .231 .122 -.063 .311 -.060 .040  -.308 -.620 .773 a a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)
Berdasarkan  Tabel  8 Anti-image  Matrics yang terdapat huruf superscript a menunjukkan  data  yang  menjadi  tolok ukur valid atau  tidaknya  fungsi  tersebut. Data  dianggap valid jika  memiliki  nilai lebih  besar  dari  0,5  dan  tidak valid jika memiliki nilai kurang dari 0,5. Pada Tabel 8 terlihat  hasil  dari Anti-image  Matrics dari semua faktor lebih besar dari 0,5 sehingga semua faktor dapat digunakan.
Proses selanjutnya dilakukan dengan cara uji  Communalities.  Hasil  output  SPSS  uji Communalities dapat dilihat pada Tabel 9. Tabel  communalities  digunakan  untuk mengetahui  seberapa  besar  sebuah variabel dapat menjelaskan faktor.

## Tabel 9. Communalities Metode DB
Berdasarkan    Tabel  9    itu  dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut:
1. nilai Extraction Kompetensi  Badan Klien  =  0.831.  Ini  artinya  Metode  DB dapat  diwakili  faktor  Kompetensi Badan Klien  sebesar 83.1%;
2. nilai Extraction Kompetensi  dari pemimpin  tim  konstruksi  =  0.816  Ini artinya  Metode  DB      dapat  diwakili faktor Kompetensi dari pemimpin tim konstruksi  sebesar 81.6%;
3. nilai Extraction Efektivitas manajemen proyek = 0.787. Ini artinya Metode DB dapat  diwakili  faktor  Efektivitas manajemen proyek sebesar 78.7%;
4. nilai Extraction Kompetensi konsultan perencana  kontraktor  =  0.790.  Ini artinya  Metode  DB      dapat  diwakili faktor Kompetensi konsultan perencana kontraktor  sebesar 79.0%;
5. nilai Extraction Hubungan  kerja  di antara anggota tim proyek = 0.709. Ini artinya  Metode  DB      dapat  diwakili faktor  Hubungan  kerja  di  antara anggota tim proyek sebesar 70.9%;
6. nilai Extraction Masukan  klien  dalam proyek = 0.799. Ini artinya Metode DB dapat  diwakili  faktor  Masukan  klien dalam proyek sebesar 79.9%;
7. nilai Extraction Sifat  Proyek  =  0.566. Ini artinya Metode DB   dapat diwakili faktor Sifat Proyek sebesar 56.6%;
8. nilai Extraction Perhatian  klien  pada waktu  dan  biaya  =  0.355.  Ini  artinya Metode  DB      dapat  diwakili  faktor Perhatian klien pada waktu dan biaya sebesar 35.5%;
9. nilai Extraction Aplikasi  pendekatan manajemen  inovatif  =  0.757.  Ini artinya  Metode  DB      dapat  diwakili faktor
Aplikasi pendekatan manajemen inovatif sebesar 75.7%; 10. nilai Extraction Perhatian  klien  pada transfer  resiko  =  0.875.  Ini  artinya Metode  DB      dapat  diwakili  faktor Perhatian  klien  pada  transfer  resiko sebesar 87.5%;
11. nilai Extraction Lingkungan  fisik, sosial dan ekonomi = 0.841. Ini artinya Metode  DB      dapat  diwakili  faktor Lingkungan  fisik,  sosial  dan  ekonomi sebesar 84.1%.
Berdasarkan  nilai extraction pada  sebelas faktor di atas, diperoleh kesimpulan bahwa nilai extraction pada faktor Perhatian klien
Tabel 9 Communalities Metode DB Initial Extraction A 1.000 .831 B 1.000 .816 C 1.000 .787 D 1.000 .790 E 1.000 .709 F 1.000 .799 G 1.000 .566 H 1.000 .355 I 1.000 .757 J 1.000 .875 K 1.000 .841 Extraction Method: Principal Component Analysis.
pada transfer risiko atau J mempunyai nilai terbesar.  Ini  artinya  Perhatian  klien  pada transfer  risiko  merupakan  faktor  yang paling  berpengaruh  terhadap  kesuksesan proyek pada kelompok metode DB.

## Analisis Faktor Variabel Biaya
Tahap  analisis  faktor  berikutnya  pada penelitian  ini  adalah  analisis  faktor terhadap Variabel biaya Terdapat 3 faktor untuk variabel biaya yaitu:
L. Konsultan,  kontraktor,  parameter design dan informasi
M. Kondisi pasar
N. Karakteristik proyek Uji  analisis  faktor  kelompok  pertama dilakukan  dengan  cara  uji  KMO  MSA ( Kaiser-Meyer-Olkin  Measure  of  Sampling Adequacy ). Hasil output SPSS uji KMO MSA kelompok  pertama  dapat  dilihat  pada Tabel 10.
Tabel 10. KMO and Bartlett's Test

## Variabel Biaya
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .746 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi- Square 53.1 06 df 3 Sig. .000
Berdasarkan  Tabel  10  dapat  diambil kesimpulan  dapat  dilanjutkan  atau tidaknya analisis faktor. Apabila nilai MSA <  0,5  maka    analisis  faktor  tidak  dapat dilanjutkan  dan  faktor  perlu  dikeluarkan. Nilai KMO  MSA  =0,746  >  0,5  yang  berarti analisis faktor dapat dilanjutkan.
Proses  selanjutnya  adalah  melihat  tabel Anti  image  Matrics. Hasil output SPSS  uji Anti-image  Matrics kelompok  variabel biaya dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Anti-image Matrices
Variabel Biaya L M N Anti- image Covaria nce L .292  -.170  -.157 M -.170 .347  -.102 N -.157  -.102 .376 Anti- image Correlat ion L .705 a -.533  -.474 M -.533  .758 a -.282 N -.474  -.282  .784 a a. Measures of Sampling
Adequacy(MSA)
Berdasarkan  data  Tabel  11 Anti-image Matrics yang  terdapat  huruf superscript a menunjukkan  data  yang  menjadi  tolok ukur valid atau  tidaknya  fungsi  tersebut. Data  dianggap valid jika  memiliki  nilai lebih  besar  dari  0,5  dan  tidak valid jika memiliki nilai kurang dari 0,5. Pada Tabel 11  terlihat  hasil  dari Anti-image  Matricss dari  semua  faktor  lebih  besar  dari  0,5 sehingga semua faktor dapat digunakan. Proses selanjutnya dilakukan dengan cara uji Communalities .  Hasil output SPSS  uji Communalities dapat dilihat pada Tabel 12. Tabel communalities digunakan  untuk mengetahui  seberapa  besar  sebuah variabel dapat menjelaskan faktor.
Tabel 12. Communalities variabel biaya Initial Extraction L 1.000 .869 M 1.000 .832 N 1.000 .817 Extraction Method: Principal Component Analysis. Berdasarkan  Tabel  12.  itu  dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut:
1. Nilai Extraction Konsultan, Kontraktor,  Parameter  Design  dan
Informasi = 0.869. Ini artinya variabel biaya dapat diwakili faktor konsultan, kontraktor,  parameter  design  dan informasi  sebesar 86,9%;
2. Nilai Extraction Kondisi Pasar = 0,832. Ini  artinya  variabel  biaya  dapat diwakili faktor kondisi pasar  sebesar 83,2%;
3. Nilai Extraction Karakteristik Proyek = 0,817. Ini artinya variabel biaya dapat diwakili konsultan, kontraktor, parameter desig n  dan  informasi sebesar 81,7%.
Berdasarkan  nilai extraction pada  ketiga faktor  itu,  diperoleh  kesimpulan  bahwa nilai extraction pada  faktor  konsultan, kontraktor, parameter design dan
informasi atau L mempunyai nilai terbesar. Ini  artinya  faktor  konsultan,  kontraktor,
parameter desain dan informasi merupakan faktor yang paling berpengaruh terhadapan kesuksesan proyek pada kelompok biaya.

## Analisis Faktor Variabel Waktu
Tahap  analisis  faktor  berikutnya  pada penelitian  ini  adalah  analisis  faktor terhadap Variabel Waktu Terdapat 6 faktor untuk variabel Waktu yaitu :
O. Material
P. Peralatan
R. Peralatan
S. Keuangan
T. Lingkungan
U. Perubahan
Uji  analisis  faktor  kelompok  pertama dilakukan  dengan  cara  uji  KMO  MSA ( Kaiser-Meyer-Olkin  Measure  of  Sampling Adequacy ). Hasil output SPSS uji KMO MSA kelompok  pertama  dapat  dilihat  pada Tabel 13.

## Tabel 13. KMO and Bartlett's Test
Variabel Waktu (1)
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .597 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi- Square 77.0 27 df 15 Sig. .000
Berdasarkan  Tabel  13  dapat  diambil kesimpulan  dapat  dilanjutkan  atau tidaknya analisis faktor. Apabila nilai MSA <  0,5  maka    analisis  faktor  tidak  dapat dilanjutkan  dan  faktor  perlu  dikeluarkan. Terlihat nilai KMO MSA =0,597 > 0,5 yang berarti analisis faktor dapat dilanjutkan. Proses  selanjutnya  adalah  melihat  tabel Anti  image  Matrics. Hasil output SPSS  uji Anti  image  Matrics kelompok  Variabel Waktu dapat dilihat pada Tabel 14.
Tabel 14. Anti-image Matrices Variabel Waktu (1)
O P R S T U Anti- image Covarianc e O  .477 - .315 - .039 .174 - .065 - .039 P - .315 .482 - .128 - .089 .051  .025 R - .039 - .128 .625 - .209 .078 - .031 S  .174 - .089 - .209 .350 - .112 - .070 T - .065 .051  .078 - .112 .282 - .192 U - .039 .025 - .031 - .070 - .192 .298 Anti- image Correlatio n O .412 a - .656 - .072 .425 - .179 - .103 P - .656 .494 a - .233 - .218 .139  .065 R - .072 - .233 .617 a - .448 .186 - .071 S  .425 - .218 - .448 .646 a - .358 - .216 T - .179 .139  .186 - .358 .631 a - .663
U - .103 .065 - .071 - .216 - .663 .695 a a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)
Berdasarkan  Tabel  14 Anti-image  Matrics yang terdapat huruf superscript a menunjukkan  data  yang  menjadi  tolok ukur valid atau  tidaknya  fungsi  tersebut. Data  dianggap valid jika  memiliki  nilai lebih  besar  dari  0,5  dan  tidak valid jika memiliki nilai kurang dari 0,5. Pada Tabel 14  terlihat  hasil  dari Anti-image  Matrics teradapat  2  faktor  yaitu  faktor  O  dan  P yang  hasilnya  kurang  dari  0,5  sehingga kedua  faktor  itu  tidak  dapat  digunakan. Oleh  karena  itu  uji  KMO  MSA  ( Kaiser-
Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy )  dilakukan  lagi  dengan  tidak mengikutsertakan faktor O dan P.
Hasil output SPSS  uji  ulang  KMO  MSA kelompok  pertama  dapat  dilihat  pada Tabel 15.
Tabel 15. KMO and Bartlett's Test
Variabel Waktu (2) Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .673 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi- Square 54.649 df 6 Sig. .000
Berdasarkan  Tabel  15  dapat  diambil kesimpulan  dapat  dilanjutkan  atau tidaknya analisis faktor. Apabila nilai MSA <  0,5  maka    analisis  faktor  tidak  dapat dilanjutkan  dan  faktor  perlu  dikeluarkan. Pada  Tabel  15  terlihat  nilai  KMO  MSA =0,673  >  0,5  yang  berarti  analisis  faktor dapat dilanjutkan Proses  selanjutnya  adalah  melihat  tabel Anti  image  Matrics. Hasil output SPSS  uji
Anti  image  Matrics kelompok  Variabel Waktu dapat dilihat Pada Tabel 16. Berdasarkan Tabel  16 Anti-image Matrics yang terdapat huruf superscript a
menunjukkan  data  yang  menjadi  tolok ukur valid atau  tidaknya  fungsi  tersebut. Data  dianggap valid jika  memiliki  nilai lebih  besar  dari  0,5  dan  tidak valid jika memiliki  nilai  kurang  dari  0,5.  Terlihat pada Tabel 16 hasil dari Anti-image Matrics dari  semua  faktor  lebih  besar  dari  0,5 sehingga semua faktor dapat digunakan.

## Tabel 16. Anti-image Matrices Variabel
Waktu (2) R S T U Anti-image Covariance R .729  -.260 .093 -.041 S -.260 .431  -.114 -.069 T .093  -.114 .291 -.206 U -.041  -.069  -.206 .301 Anti-image Correlation R .558 a -.464 .203 -.087 S -.464  .749 a -.321 -.192 T .203  -.321  .640 a -.697 U -.087  -.192  -.697 .685 a
a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)
Proses selanjutnya dilakukan dengan cara uji Communalities .  Hasil  output  SPSS  uji Communalities dapat dilihat pada Tabel 17. Tabel communalities digunakan  untuk mengetahui  seberapa  besar  sebuah variabel  dapat  menjelaskan  faktorbesar sebuah variabel dapat menjelaskan faktor.
Tabel 17. Communalities variabel waktu Initial Extraction R 1.000 .261 S 1.000 .761 T 1.000 .764 U 1.000 .795 Extraction  Method:  Principal Component Analysis .
Berdasarkan Tabel 17 itu dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut:
1. Nilai extraction peralatan  =  0,261.  Ini artinya  variabel  waktu    dapat  diwakili faktor peralatan  sebesar 26,1%;
2. Nilai extraction keuangan  =  0,761.  Ini artinya  variabel  waktu  dapat  diwakili faktor keuangan  sebesar 76,1%;
3. Nilai extraction lingkungan = 0,764. Ini artinya  variabel  waktu  dapat  diwakili faktor lingkungan  sebesar 76,4%;
4. Nilai extraction perubahan  =  0,795.  Ini artinya  variabel  waktu  dapat  diwakili faktor peralatan  sebesar 79,5%.
Berdasarkan nilai extraction pada keempat faktor  itu,  diperoleh  kesimpulan  bahwa nilai extraction pada faktor perubahan atau U  mempunyai  nilai  terbesar.  Ini  artinya faktor  perubahan  merupakan  faktor  yang paling  berpengaruh  terhadap  kesuksesan proyek pada kelompok waktu.

## Kesimpulan
Berdasarkan  temuan  dan  analisis  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini,  dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut:
1. Kesuksesan  proyek    dapat  diwakili faktor biaya sebesar 95,6%. Kesuksesan proyek  dapat  diwakili  faktor  waktu sebesar  32,8%  dan  kesuksesan  proyek dapat  diwakili  faktor  metode  DB sebesar  sebesar  98,3%.  Artinya  faktor metode  DB  merupakan  variabel  yang paling berpengaruh terhadap kesuksesan proyek dibandingkan variabel biaya dan waktu. arah korelasi di antara ketiga variabel itu sama yaitu korelasi positif;
2. Faktor  perhatian  klien  pada  transfer risiko  merupakan  faktor  yang  paling berpengaruh  terhadapan  kesuksesan proyek pada kelompok metode DB;
3. Faktor konsultan,
kontraktor, parameter  desain  dan  informasi
merupakan faktor yang paling berpengaruh  terhadap  kesuksesan proyek pada kelompok biaya;
4. Faktor  perubahan  merupakan  faktor yang  paling  berpengaruh  terhadapan kesuksesan  proyek  pada  kelompok waktu.

## Daftar Pustaka
Chan,  A.  P.  C.,  Scott,  D.,  &  Lam,  E.  W.  M. (2002). Framework of Success Criteria for  Design/Build  Projects. Journal  of Management  in  Engineering , 18 (3),
120 – 128.
https://doi.org/10.1061/(ASCE)0742 -597X(2002)18:3(120)
Dipohusodo,  I.  (1996). Manajemen  Proyek &  Konstruksi  Jilid  1 .  Yogyakarta: Kanisius.
El-Rayes,  K.,  &  Kandil,  A.  (2005).  Time- Cost-Quality  Trade-Off  Analysis  for
Highway  Construction. Journal  of Construction Engineering and Management , 131 (4), 477 – 486.
https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733
-9364(2005)131:4(477)
Foundation,  O.  (2012).  Design-Build: Revolutionizing Project Delivery.
Galagali,  A.  A.  (2017).  Time-Cost-Quality Trade-off  in  Construction  Project Management, 4 (8), 24 – 31.
Hatamleh, M. T., Hiyassat, M., Sweis, G. J., & Sweis,  R.  J.  (2018).  Factors  affecting the accuracy of cost estimate: Case of Jordan. Engineering,  Construction  and Architectural  Management , 25 (1),
113 – 131. https://doi.org/10.1108/ECAM-10- 2016-0232
Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan
Perumahan Rakyat. (2015). Peraturan
Menteri Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat Nomor: 19/PRT/M/2015 tentang Standar Dan
Pedoman Pengadaan Pekerjaan Konstruksi  Terintegrasi  Rancang  Dan Bangun (Design And Build). Kementrian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat. (2017). Peraturan Menteri Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat Republik Indonesia  Nomor  12/PRT/M/2017 tentang  Standar  dan  Pedoman
Pengadaan  Pekerjaan  Konstruksi Terintegrasi  Rancang  dan  Bangun (Design and Build) (2017).
Kerzner, H. (2000). Project Management a Systems  to  planning,  Scheduling,  and controlling . Handbook  of  Practice Management (Vol. 1). https://doi.org/10.1258/096214400 320575598
Lam, E. W., Chan, A. P., & Chan, D. W. (2008).
Determinants  of  Successful  Design- Build Projects. Journal of Construction Engineering and Management , 134 (5),
333 – 341.
https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733
-9364(2008)134:5(333)
Ling, F., & Leong, E. (2012). Performance of Design-Build Projects in terms of Cost, Quality  and  Time:  Views  of  Clients,
Architects and Contractors in Singapore. Australasian  Journal  of
Construction  Economics  and  Building , 2 (1), 37. https://doi.org/10.5130/ajceb.v2i1.2 885 Molenaar,  K.  R.,  &  Songer,  A.  D.  (1998).
Model  for  public  sector  design-build project selection. Journal of Construction Engineering and Management-Asce , 124 (6),  467 – 479. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733 -9364(1998)124:6(467) Mulyadi.  (2005). Akutansi Biaya (5th  ed.).
Yogyakarta:  UPP  AMP  Sekolah  Tinggi Ilmu Ekonomi YKPN.
Neuman,  W.  L.  (2014). Social  Research Methods:  Qualitative  and  Quantitative
Approaches . Relevance  of  social research (Vol. 8). https://doi.org/10.2307/3211488 Pornel, J. B. (2016). Four Common Misuses of the Likert Scale, (October), 11 – 19. Ratnasabapathy, S. Rameezdeen, R. (2006).
Design-bid-build  vs.  design-build projects:  Performance  assessment  of commercial  projects  in  Sri  Lanka. Sustainability  and  Value  Through Construction Procurement , 474 – 481. Rauzana,  A.  (2016).  Analysis  of  Causes  of Delay  and  Time  Performance  in Construction Projects. IOSR Journal of Mechanical  and  Civil  Engineering , 13 (05), 116 – 121. https://doi.org/10.9790/1684-
130503116121 Rowlinson, S. (1988). An analysis of factors affecting  project  performance  in industrial  buildings  with  particular reference  to  design  build  contracts  ( with  particular  reference  to  Design Build  contracts  )  by  Stephen  M  . Rowlinson  Hong  Kong,  1988  Thesis submitted in fulfillm . Santoso, S. (2015). SPSS 20 Pengolah Data Statistik  di  Era  Informasi .  Jakarta:  PT Elex Media Komputindo. Sarwono,  J.  (2012). Statistik  Terapan Aplikasi  untuk  Riset  SKripsi,  Tesi  dan Disertasi  Menggunakan  SPSS,  Amos dan  Exel (1st  ed.).  Jakarta:  Elexmedia Komputindo.
Shankar, N. R., Raju, M. M. K., Srikanth, G., & Bindu,  P.  H.  (2011).  Time  ,  Cost  and Quality Trade-off Analysis in Construction of Projects. Contemporary  Engineering  Sciences ,
4 (6), 289 – 299.
Shrestha,  Pramen  P.;  O’Connor,  James T. ;Gibson, G. E. J. (2012). Performance
Comparison of Large Design-Build and Design-Bid-Build  Highway  Projects.
JOURNAL OF CONSTRUCTION
ENGINEERING  AND MANAGEMENT , 1 . https://doi.org/10.1061/(ASCE)CO.1 943-7862.0000390
Shrestha,  P.,  Migliaccio,  G.,  O’Connor,  J.,  & Gibson,  G.  (2007).  Benchmarking  of Large Design-Build Highway Projects: One-to-One
Comparison
and
Comparison  with  Design-Bid-Build
Projects. Transportation  Research Record:  Journal  of  the  Transportation Research Board , 1994 (January), 17 – 25. https://doi.org/10.3141/1994-03 Soeharto,  I.  (1999). Manajemen  Proyek (Dari Konseptual Sampai Operasional).
Jilid satu . Jakarta: Erlangga.
Sugiyono.  (2015). Metode  Penelitian Manajemen .  (Setiyawarni,  Ed.)  (4th ed.). Bandung: Alfabeta.
Sugiyono.  (2015b). Metode  Penelitian Manajemen (4th  ed.).  Bandung: Alfabeta. Sweis, G. J. (2013). Factors Affecting Time Overruns  in  Public  Construction Projects:  The  Case  of  Jordan. International  Journal  of  Business  and Management , 8 (23), 120 – 129. https://doi.org/10.5539/ijbm.v8n23p 120 Wibowo,  A.  (2012).  Inflasi  dalam  Analisis
Finansial Investasi Jalan Tol:
Perlakuan  dan  Pengaruhnya  bagi
Badan  Usaha  dan  Pemerintah, 19 (1),
15 – 24.