## PENERAPAN COMMON DATA ENVIRONMENT BERBASIS MODEL UTAUT PADA PROYEK BENDUNGAN
Jennika Rahmita Fatimah 1 , Budi Susetyo 2 , dan Agus Suroso 3
1 Prodi Magister Teknik Sipil, Universitas Mercu Buana, Jl. Meruya Selatan No.1, Kembangan, Jakarta Barat 11650
Email korespondensi: jennikarf@gmail.com
2 Prodi Magister Teknik Sipil, Universitas Mercu Buana, Jl. Meruya Selatan No.1, Kembangan, Jakarta Barat 11650
Email : budi.susetyo@mercubuana.ac.id
3 Prodi Magister Teknik Sipil, Universitas Mercu Buana, Jl. Meruya Selatan No.1, Kembangan, Jakarta Barat 11650
Email : agussrs@yahoo.com

## ABSTRAK
Salah satu implementasi penerapan BIM ( Building Information Modelling ) yaitu penggunaan CDE  ( Common  Data  Environment ).  Penggunaan  CDE  ini  sangat  penting  dalam  proses koordinasi dan kolaborasi di proyek.  Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor- faktor  yang  mempengaruhi  penerapan  penggunaan  CDE  berbasis  model  UTAUT  ( Unified Theory  of  Acceptance  and  User  of  Technology ) pada  proyek  bendungan.  Variabel  yang digunakan pada penelitian ini adalah kualitas informasi, kualitas sistem, ekspektasi kinerja, ekspektasi  usaha,  kondisi  memfasilitasi,  minat  pemanfaatan  platform  CDE,  serta peningkatan  kinerja.  Dari  variabel  tersebut  dibuat  model  penelitian  berbasis  UTAUT. Penelitian ini dilakukan dengan metode survei dan dianalisa menggunakan SEM-PLS. Hasil dari  penelitian  ini  yaitu  nilai loading faktor  diatas  nilai  0,5. Discriminant  validity untuk semua  variabel  adalah  baik.  Selain  itu  nilai composite  reliability semua  variabel  adalah diatas 0,80 sedangkan nilai cronbach alpha juga diatas 0,80 serta nilai AVE diatas 0,5. Nilai R square pada  variabel  (minat  pemanfaatan  platform  CDE)  adalah  sebesar  0,684,  serta variabel (peningkatan kinerja yang memiliki) nilai R square sebesar 0,488. Dari hasil analisa yang dilakukan maka diketahui  faktor  yang mempengaruhi penerapan CDE  pada  proyek bendungan adalah kondisi memfasilitasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat pemanfaatan  platform  CDE.  Serta  faktor  minat  pemanfaatan  platform  CDE  berpengaruh positif dan signifikan terhadap peningkatan kinerja.
Kata kunci : Building Information Modelling, Common Data Environment , UTAUT

## ABSTRACT
One of the implementations of the application of BIM (Building Information Modeling) is the use of the CDE (Common Data Environment).   These of the CDE is very important in the process of coordination and collaboration in the project.  This research aims to analyze the factors that influence  the  application  of  CDE  based  on  the  unified  theory  of  acceptance  and  user  of technology (UTAUT) model in dam projects.  The variables used in this study are information quality,  system  quality,  performance  expectations,  business  expectations,  facilitating conditions, interest in utilizing the CDE platform, and performance improvement. From these variables, a UTAUT-based research model was created.  This research was conducted using a survey method and analyzed using SEM-PLS. The result of this study is the value of loading factor above the value of 0.5. Discriminant validity for all variables is good. In addition, the composite reliability value of all variables is above 0.80 while the cronbach alpha value is also above 0.80 and the AVE value is above 0.5. The R square value of the variable (CDE platform utilization interest) is 0.684, as well as the variable (performance improvement that has) the R value of 0.488.  From the results of the analysis carried out, it is known that the factor that affects the CDE in the dam project is the condition of facilitating a positive and significant effect
on the interest in the use of the CDE platform. Also, factors interested in the use of the CDE platform have a positive and significant effect on improving performance.
Keywords: Building Information Modelling, Common Data Environment , UTAUT

## 1. PENDAHULUAN
Industri  konstruksi  global  saat  ini mengalami pertumbuhan yang pesat, yang mengarah  ke  proyek  konstruksi  global serta  kebutuhan  akan  alat  yang  efisien seperti
BIM ( Building Information
Modeling )  buat  manajemen  informasi. Seiring dengan  peningkatan populasi dan ekonomi, demikian juga permintaan akan perumahan serta infrastruktur, mendorong perkiraan  industri konstruksi global untuk tumbuh sebanyak 85% atau $15,5  triliun  pada  akhir  tahun  2030. Semakin banyak konstruksi yang dibangun maka metode kerja yang lebih efisien akan banyak dibutuhkan [1].
Permasalahan  yang  sering  terjadi  dalam pengelolaan proyek konstruksi konvensional yaitu terkait komunikasi dan koordinasi  yang  kurang  baik  antar  tim proyek.  Ketepatan  waktu,  akurasi,  serta kelengkapan informasi  merupakan alasan keberhasilan  penyelesaian  proyek  tepat waktu dan sesuai anggaran biaya [5].
Dalam mencari informasi/dokumen proyek yang akurat sinkron serta terbaru membutuhkan  waktu  lama  apabila dokumentasi  informasi  tidak  terorganisir dengan  baik.  Terdapat  banyak  versi dokumen  serta  penyebaran  dokumen  di berbagai  tempat  penyimpanan  sehingga membutuhkan  waktu  untuk  menemukan dokumen atau informasi yang tepat. Untuk menemukan  data  terkait  perusahaan umum  membutuhkan  waktu  sekitar  13% penggunaan waktu. Pada industri konstruksi  dibutuhkan  sekitar  30%  bagi Manajer  proyek  untuk  menemukan informasi yang dibutuhkan. Jika ini sering terjadi maka untuk proses lainnya seperti persetujuan,  penandatanganan,  ratifikasi, dan distribusi informasi akan tertunda [5]. Dari  uraian  tersebut  dapat  disimpulkan yaitu industri konstruksi Indonesia berada dibawah  tekanan  untuk  menggunakan
BIM  dan  melakukan  penyesuaian  metode kerja tradisional sehingga dapat berperan sebagai penggerak perubahan serta dapat beradaptasi  dengan  peningkatan  level teknologi konstruksi di seluruh dunia [11].
CDE ( Common Data Environment ) CDE merupakan suatu platform kolaboratif yang menghubungkan berbagai  data  proyek  dengan  teknologi cloud .  Dengan  menggunakan  CDE,  semua orang  yang  terlibat  dalam  proyek  dapat ikut  berpartisipasi  dalam  menangani masalah  pada  proyek  secara  kolaboratif dan digital. CDE merupakan peluang untuk meningkatkan  kolaborasi  dan  efisiensi dalam industri konstruksi [5].
Platform CDE  sebagai    pengelola  semua data  BIM  baik  pada  pengumpulan, pengelolaan, penyimpanan, dan penyebarluasan data serta informasi buat seluruh tim proyek [5] .

## Bendungan
Bendungan  yaitu  bangunan  yang  berupa urukan  tanah,  urukan  batu,  dan  beton, yang  tidak  hanya  dibangun  untuk menahan dan menampung air, tetapi juga dapat  dibangun  untuk  menahan  dan menampung  limbah  tambang,  atau menampung  lumpur  sehingga  terbentuk waduk [4].
Pembangunan bendungan serta pemeliharaan bendungan serta waduknya dilakukan
secara tertib
dengan memperhatikan  daya  dukung  lingkungan hidup,  kelayakan  teknis,  kelayakan ekonomis,  kelayakan  lingkungan,  serta keamanan bendungan [4].
Pembangunan bendungan serta pemeliharaan bendungan serta waduknya harus dilaksanakan sesuai dengan konsepsi  keamanan  bendungan  dan prinsip-prinsip  keamanan  bendungan.
Konsepsi  keamanan  bendungan  terdiri dari tiga pilar, yaitu:
a. keamanan  struktur  berupa  aman terhadap  kegagalan  struktural,  aman terhadap  kegagalan  hidraulis,  serta aman terhadap kegagalan rembesan
b. operasi, pemeliharaan dan pemantauan, serta
c. kesiapsiagaan tindak darurat [4].
Model UTAUT  ( Unified  Theory  of Acceptance and Use of Technology )
Model UTAUT  adalah  salah  satu  teori terkenal  yang  digunakan  dalam  studi untuk  penerimaan  dan  adopsi  teknologi. Dibandingkan  dengan  TAM  ( Technology Acceptance  Model ),  UTAUT  dianggap memiliki  tujuan  yang  lebih  jelas  untuk menilai  penerimaan  teknologi  dari  sudut pandang pengguna [3].
Model UTAUT dikembangkan berdasarkan delapan teori penerimaan teknologi, yaitu TRA  ( Theory  of  Reasoned  Action ),  TAM ( Technology  Acceptance  Model ),  MM
( Motivational  Model ),  PTB  ( Theory  of Planned Behavior ), MPCU ( Model Combining    the    Technology    Acceptance Model  and  Theory  of  Planned  Behavior , Model of PC     Utilization ), IDT ( Innovation Diffusion  Theory ),  dan  SCT  ( Social Cognitive Theory ) [12], dalam [8].
Kemudian disimpulkan bahwa ada empat konstruksi
utama
yang dapat mempengaruhi minat
keperilakuan ( behavioral  intention )  dan  perilaku menggunakan  ( use  behavior )  teknologi informasi [12], dalam [8]. Empat konstruk yang dimaksud yaitu:
a. Ekspentansi Kinerja Ekspektansi  kinerja  ( performance expectancy )  yaitu  sejauh  mana seseorang  percaya  bahwa  dengan menggunakan sistem akan membantu mereka  mencapai  manfaat  kinerja  di tempat kerja [12], dalam [8].
b. Ekspektansi Usaha Ekspektansi usaha ( effort expectancy ) yaitu tingkat kemudahan penggunaan sistem [12], dalam [8].
c. Pengaruh sosial
Pengaruh  sosial  ( social  influence ) yaitu ukuran dimana seorang individu mempersepsikan kepentingan- kepentingan  yang  dipertimbangkan oleh orang lain yang mempengaruhinya untuk menggunakan  sistem  yang  baru  [6], dalam [8].
d. Kondisi memfasilitasi Kondisi  memfasilitasi  ( facilitating conditions )  dapat  diartikan  bahwa sejauh mana seorang individu percaya bahwa  infrastruktur  organisasi  serta teknis  dapat  mendukung  terkait penggunaan sistem [12], dalam [8].
Selain  menggunakan  empat  konstruksi utama,  model  UTAUT  juga  menggunakan empat  variabel  moderasi,  yaitu  jenis kelamin, umur, pengalaman, serta penggunaan  secara  sukarela  [12],  dalam [8].
Selain model UTAUT,  ada  juga  model yang  dikembangkan  oleh  DeLone  dan McLean yang berkaitan dengan keberhasilan
sistem informasi.
Ditemukan  bahwa  keberhasilan  sistem informasi  ditentukan  oleh  karakteristik kualitas  sistem  informasi  ( system quality ),  kualitas  hasil  sistem  informasi ( information quality ), penggunaan terhadap  keluaran  ( use ),  respon  dari pengguna terkait sistem informasi ( user satisfaction ), pengaruh sistem informasi terkait  kebiasaan  pengguna  ( individual impact ) serta pengaruh sistem informasi terkait
kinerja
organisasi ( organizational impact ) [6].

## 2. METDOLOGI PENELITIAN
Salah  satu  implementasi  penerapan  BIM yaitu  menggunakan  platform  CDE.
Penelitian
ini bertujuan
untuk menganalisis  penerapan  CDE  berbasis model unified theory of acceptance and user of  technology pada  proyek  bendungan, yaitu  dengan  mengetahui  faktor – faktor yang  dapat  mempengaruhi  penerapan penggunaan CDE di proyek bendungan.
Berikut  ini  model  penelitian  yang  dibuat yaitu:
Gambar 1. Model Penelitian

## Pengumpulan data
Penelitian  ini  menggunakan  metode survei.  Survei  dilakukan  kepada  tim proyek bendungan serta stakeholder yang terkait.  Survei  yang  dilakukan  dalam bentuk  kuesioner  yang  didistribusikan secara  online  dengan  alat  bantu  berupa google form .
Jumlah  sampel  ditetapkan  dengan  rumus yang dipublikasikan oleh Stanley Lemeshow  et  al.  dikarenakan  jumlah populasi  penelitian  ini  tidak  diketahui. Dari  hasil  perhitungan  yang  dilakukan dengan  menggunakan  rumus  Lemeshow maka  diperoleh  jumlah  sampel  minimal yang  dibutuhkan  sebanyak  96  responden [9].

## Teknik analisis data
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan metode  analisis  data  dengan software smartPLS.
Analisis SEM ( Structural Equation Modeling ) merupakan representasi sistem yang diteliti
seharusnya
dapat menjelaskan  perilaku  sistem  mendekati kondisi nyata [10].
Selanjutnya  tahapan  analisis  data  yang dilakukan  yaitu  dengan  menggunakan software smartPLS sebagai berikut.
a. Perancangan  Model  Pengukuran ( Outer Model )
Outer  model yaitu  menentukan bagaimana  setiap  blok  indikator berhubungan dengan variabel latennya. Dalam teknik analisis data menggunakan  SmartPLS,  terdapat tiga  kriteria  untuk  mengevaluasi outer  model ,  tolak  ukur  yang pertama  yaitu  validitas  konvergen ( convergent  validity ),  tolak  ukur kedua  yaitu  validitas  diskriminan ( discriminant validity ) atau menggunakan rerata ekstraksi varian  ( Average  Varian  Extracted ),
dan tolak ukur ketiga ialah Construct Reliability yang dinilai menggunakan Composite Reliability serta Croncbach Alpha [7].
b. Perancangan  Model  Struktur  ( inner model ) Inner  Model yaitu  menentukan hubungan  antar  konstruk  laten dengan  mempertimbangkan  hasil estimasi  koefisien  parameter  dan tingkat signifikansinya [7].

## Evaluasi model
a. Evaluasi Outer Model
Evaluasi outer  model didalam  SEM PLS mencakupi tiga pengujian yaitu uji  validitas  dan  reliabilitas  serta AVE  ( Average  Variance  Extracted ) [2].
b. Evaluasi Inner Model
Evaluasi inner  model atau  model struktural dengan melakukan analisis korelasi antar variabel laten yang  terlihat  dari  besarnya  nilai  R- square (R 2 ).  Semakin  besar  nilai  R 2 , maka semakin besar pula hubungan antara  variabel  laten  eksogen ( variabel
independen ) dengan variabel laten [2].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  101  tanggapan  dari  responden yang  mengisi  kuesioner  dan  diolah  pada software SmartPLS versi 3.
Gambar 2. Gambaran Responden

## Analisis data
Berikut  ini  adalah  instrumen  penelitian yang dilakukan.
Tabel 1. Instrumen Penelitian Variabel Eksogen (Independen)
Kualitas Informasi (X1) Kualitas Sistem (X2) Ekspektasi Kinerja (X3) Ekspektasi Usaha (X4) Kondisi Memfasilitasi (X5) Variabel Endogen Minat Pemanfaatan Platform CDE (X7) Variabel Model Konseptual
Peningkatan Kinerja (Y)
Hasil perancangan outer model Berikut  merupakan  hasil  gambar  dari perancanangan outer model.
Gambar 3. Hasil Perancangan Outer Model

## Hasil convergent validity
Berikut  merupakan  tabel  dari  hasil convergent validity dari hasil penelitian.
Tabel 2. Hasil Convergent Validity X1 X2 X3
X4 X5 X7 Y
X1 .1
0,8 25 X1 .2 0,8 57 X1 .3 0,7 85 X1 .4 0,8 28 X1 .5 0,7 25 X1 .6 0,8 16 X2 .1 0,8 66 X2 .2 0,6 11 X2 .3 0,8 41 X2 .4 0,7 67 X2 .5 0,6 67 X3 .1
0,8 91
X3 .2
0,8 94 X3 .3 0,9 17 X4 .1 0,8 54 X4 .2 0,8 93 X4 .3 0,8 13 X4 .4 0,7 08 X4
.5 0,7
25
X1 X2 X3 X4 X5 X7 Y
X5 .1
0,7 46
X5 .2 0,7 74 X5 .3 0,8 69 X5 .4 0,7 93 X7 .1 0,8 23 X7 .2 0,8 46 X7 .3 0,8 61 X7 .4 0,8 79 Y1 .1 0,7 33 Y1 .2 0,7 60
Dari  tabel  yang  disajikan  dapat  diketahui bahwa convergent  validity untuk  masing- masing variabel adalah baik, dikarenakan semua  item  indikator  (pernyataan) mendapatkan  nilai loading faktor  diatas nilai 0,5 dan semuanya memiliki nilai yang signifikan.
Hasil discriminant validity Discriminant  validity pada  penelitian  ini ditampilkan pada tabel sebagai berikut.
Tabel 3. Hasil Discriminant Validity
X1 X2 X3 X4 X5 X7 Y X1 .1 0,8 25 0,5 64 0,5 87 0,4 20 0,4 47 0,5 92 0,5 38 X1 .2 0,8 57 0,6 00 0,6 68 0,4 87 0,3 76 0,5 38 0,5 47 X1 .3 0,7 85 0,5 45 0,6 27 0,4 65 0,4 27 0,4 33 0,6 70 X1 .4 0,8 28 0,5 67 0,6 05 0,4 65 0,4 63 0,5 01 0,5 93
X1 X2 X3 X4 X5 X7 Y X1 .5 0,7 25 0,6 15 0,5 75 0,6 17 0,4 52 0,5 42 0,6 05 X1 .6 0,8 16 0,6 61 0,6 63 0,4 59 0,3 98 0,5 33 0,5 43 X2 .1 0,6 77 0,8 66 0,6 35 0,6 24 0,4 28 0,5 20 0,4 59 X2 .2 0,4 39 0,6 11 0,3 92 0,5 13 0,3 21 0,2 67 0,3 59 X2 .3 0,6 56 0,8 41 0,6 33 0,5 33 0,4 73 0,4 82 0,4 93 X2 .4 0,5 36 0,7 67 0,6 55 0,5 38 0,3 92 0,4 26 0,5 49 X2 .5 0,4 37 0,6 67 0,5 44 0,7 35 0,5 44 0,4 51 0,4 96 X3 .1 0,7 62 0,7 37 0,8 91 0,5 70 0,4 14 0,5 43 0,7 26 X3 .2 0,6 70 0,6 59 0,8 94 0,5 69 0,3 92 0,5 04 0,6 64 X3 .3 0,6 48 0,6 78 0,9 17 0,5 92 0,4 45 0,5 81 0,6 29 X4 .1 0,4 59 0,6 68 0,5 29 0,8 54 0,6 40 0,5 11 0,5 31 X4 .2 0,5 10 0,6 95 0,5 83 0,8 93 0,7 06 0,5 64 0,5 32 X4 .3 0,4 93 0,5 49 0,4 33 0,8 13 0,6 06 0,4 83 0,5 01 X4 .4 0,5 25 0,6 40 0,6 35 0,7 08 0,4 50 0,5 04 0,6 16 X4 .5 0,4 16 0,5 43 0,3 58 0,7 25 0,5 74 0,4 27 0,4 65 X5 .1 0,5 60 0,4 93 0,4 67 0,6 70 0,7 46 0,5 50 0,4 94 X5 .2 0,4 21 0,5 01 0,2 89 0,7 07 0,7 74 0,4 09 0,3 45 X5 .3 0,4 20 0,4 82 0,3 24 0,5 07 0,8 69 0,6 00 0,3 09 X5 .4 0,3 01 0,3 80 0,3 85 0,5 38 0,7 93 0,5 99 0,3 88 X7 .1 0,5 47 0,5 01 0,5 09 0,5 53 0,6 35 0,8 23 0,5 92 X7 .2 0,4 01 0,5 02 0,4 47 0,5 17 0,6 84 0,8 46 0,5 24 X7 .3 0,6 26 0,4 73 0,5 59 0,5 04 0,5 07 0,8 61 0,6 51
X1 X2 X3 X4 X5 X7 Y X7 .4
0,6 41 0,5 11 0,5 38 0,5 57 0,5 35 0,8 79 0,6
07
Y1 .1 0,5 50 0,4 86 0,5 12 0,4 87 0,4 40 0,5 27 0,7 33 Y1
.2 0,5 93 0,4 12 0,5 04 0,4 31 0,3 58 0,5 07 0,7 60 Y1 .3 0,5 60 0,4 50 0,5 39 0,6 10 0,4 13 0,5 75 0,8 41 Y1 .4 0,4 87 0,5 64 0,6 77 0,5 38 0,4 04 0,5 28 0,7 71 Y1 .5 0,6 70 0,5 80 0,7 32 0,5 68 0,3 28 0,6 43 0,8 82
Dari  tabel  tersebut  dapat  dilihat  bahwa discriminant validity untuk semua variabel adalah  baik,  dikarenakan  semua  item indikator mendapatkan nilai korelasi lebih tinggi pada variabel yang sama dibandingkan  dengan  nilai  korelasi dengan variabel lainnya.
Hasil composite reliability dan cronbach alpha
Pada  tabel  berikut  merupakan  hasil  dari composite reliability dan cronbach alpha .
Tabel  4.  Hasil Composite  Reliability dan Cronbach Alpha
Cronbac h's Alpha Compos ite Reliabil ity Averag e Varian ce Extract ed (AVE)
Keteran gan X 1
0,892 0,918 0,651 Reliabel X 2 0,810 0,868 0,573 Reliabel X 3 0,884 0,928 0,811 Reliabel X 4 0,858 0,899 0,643 Reliabel X 5 0,809 0,874 0,635 Reliabel
Cronbac h's Alpha Compos ite Reliabil ity Averag e Varian ce
Extract ed (AVE) Keteran gan X 7 0,874 0,914 0,727 Reliabel Y 0,857 0,898 0,639 Reliabel
Dari  tabel  tersebut  dapat  terlihat  bahwa nilai composite reliability yaitu diatas 0,80 sedangkan nilai cronbach alpha juga diatas 0,80.  Oleh  sebab  itu,  dapat  diketahui bahwa  hasil composite  reliability untuk masing-masing  variabel  adalah  baik. Selain itu, semua variabel yang mendapatkan  nilai  AVE  yang  baik disebabkan  nilai  yang  dihasilkan  diatas 0,5.  Dari  hasil  tersebut,  dapat  diketahui bahwa semua variabel pada penelitian ini dapat mewakili mewakili skor data asli.
Hasil pengukuran inner model
Pengukuran hasil inner model ditampilkan pada tabel sebagai berikut.
Tabel 5. Hasil pengukuran inner model
Koefisien Parameter T Statistics (|O/STDEV|) T- Tabel X1 - > X7 0,291 1,638 1,96 X2 - > X7 -0,090 0,500 1,96 X3 - > X7 0,208 1,422 1,96 X4 - > X7 0,046 0,228 1,96 X5 - > X7 0,457 2,197 1,96 X7 - > Y 0,699 8,404 1,96
Berdasarkan  tabel  diatas,  dapat  terlihat bahwa  tidak  semua  hubungan  variabel mendapatkan  nilai  koefisien  yang  positif serta  nilai  signifikansi  lebih  besar  dari 1,96.    Selain  itu,  dapat  dilihat  bahwa terdapat  dua  hubungan  variabel  yang mendapatkan  nilai  koefisien  positif  serta memiliki nilai signifikansi lebih besar dari 1,96.
Selain  memperhatikan  nilai  T-  statistik, juga  dilakukan  dengan  memperhatikan nilai  R 2 yang  mengukur  variabilitas konstruk  endogen  yang  dapat  diketahui dari variabel konstruk eksogen.

## Hasil R-square
Berikut  hasil  R-square  yang  didapatkan untuk hasil penelitian yang dilakukan.
Tabel 6. Hasil R- Square
R Square X7 0,684 Y 0,488
Dari tabel diatas, dapat terlihat bahwa nilai R square pada variabel X7 adalah sebesar 0,684, serta variabel Y yang memiliki nilai R square sebesar 0,488.

## Tabel 7. Hasil Pengujian
Koefi sien Para meter T Statis tics (|O/S TDEV |) T- Tabel P Val ues Keterang an X1 - > X7
0,291 1,638 1,96 0,1 02 Berpenga ruh (positif) dan tidak signifikan X2 - > X7 - 0,090 0,500 1,96 0,6 17 Berpenga ruh (negatif) dan tidak signifikan X3 - > X7 0,208 1,422 1,96 0,1 55 Berpenga ruh (positif)
Koefi sien Para meter T Statis tics (|O/S TDEV |) T- Tabel P Val ues Keterang an dan tidak signifikan X4 - > X7 0,046 0,228 1,96 0,8 19 Berpenga ruh (positif) dan tidak signifikan X5 - > X7 0,457 2,197 1,96 0,0 28 Berpenga ruh (positif) dan signifikan X7 - > Y 0,699 8,404 1,96 0,0 00 Berpenga ruh (positif) dan signifikan

## 4. KESIMPULAN
Penerapan CDE ( Common Data Environment )  dalam  pengelolaan  proyek bendungan  selain  untuk  penyimpanan dokumen  proyek  juga  digunakan  untuk kolaborasi  dan  koordinasi  proyek  seperti approval shop drawing , notulen rapat, dll.
faktor-faktor
yang mempengaruhi penerapan  CDE  pada  proyek  bendungan adalah: a. Hubungan variabel kondisi memfasilitasi  berpengaruh  positif serta  signifikan  terhadap  minat pemanfaatan  platform  CDE.  Hal tersebut  dapat  diketahui  bahwa responden yang memiliki pengetahuan  yang  cukup  untuk menggunakan platform CDE,
kemudian  mempunyai  sumber  daya yang diperlukan untuk menggunakan platform  CDE,  selain  itu  apabila  ada kesulitan  serta  kendala  dalam penggunaan  CDE  ada  tim  yang  akan membantu  mengatasi  hal  tersebut, selain  itu  peralatan  di  kantor  seperti laptop, smart phone , tablet, kemudian jaringan internet sangat mempengaruhi terhadap minat pemanfaatan  CDE.  Dengan  kondisi
fasilitas  mendukung  maka  minat pemanfaat  CDE  ini  dapat  dilakukan oleh seluruh stakeholder di proyek.
b. Hubungan variabel
minat pemanfaatan CDE berpengaruh positif serta signifikan terhadap peningkatan kinerja.  Sehingga  dapat  diketahui yaitu dengan adanya
minat pemanfaatan  platform  CDE  oleh responden/personil  maka  hal  ini berpengaruh  terhadap  peningkatan kinerja. Dimana secara tidak langsung dapat  meningkatkan  kinerja  proyek bendungan tersebut kedapannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  ISOCENTER  INDONESIA.  ISO  19650 untuk  Konstruksi  Bangunan  yang Lebih Baik.
[2]  Kaliky,  R.,  Subejo,  Sabila,  A.,  dan Handayani, A. W. (2020). “Hubungan Persepsi  dan  Sikap  Penyuluh
Pertanian
Terhadap
Minat Penggunaan  Aplikasi  si  Katam Terpadu  Berbasis  Website  di Yogyakarta”.  Jurnal  Kawistara,  Vol. 10, No. 3, 368-377.
[3]  Kassim,  A.  M.,  Minin,  N.,  Cheah,  Y., and  Othman,  F.  (2021).  “Fuzzy  and Genetic  Algorithm-based  Decision- making  Approach  for  Collaborative Team  Formation:  A  Study  on  User Acceptance  using  UTAUT”.  IJACSA, Vol. 12 No. 8, 231-240.
[4]  Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan Perumahan
Rakyat. (2015). Peraturan Menteri PUPR No. 27/PRT/2015 tentang Bendungan.  Kementerian  PUPR, Jakarta.
[5]  Lestari, S. A., Purwanto, H., Saputra, J. (2022).  “Application  of  Common Data  Environment  (CDE)  As  a Method  of  Design  Review  in Construction Project”. Logic, Vol. 22 No. 2, 103-109.
[6]  Pratama, G. S., Ariyanto, D., dan Dewi, A.  A.  (2019).  “Kinerja  Individu Sebagai  Pengukuran  Kesuksesan Adopsi  SIA  dengan  Model  UTAUT dan  Delone  &  Mc  Lean”.  E -Jurnal Akuntansi, Vol. 28 No. 2, 1607-1632.
[7]  Puspitasari,  N.,  Permanasari,  A.  E., dan Nugroho, H. A. (2013). “Analisis
Penerapan Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit Menggunakan  Metode  UTAUT  dan
TTF”.  Int.  Journal  on  Inform.  Tech. and Electrical Eng., Vol. 2 No. 4, 225- 232.
[8]  Putri,  L.  F.  S.,  dan  Mahendra,  I.
(2017). “Analisa Faktor -Faktor Yang Mempengaruhi  Penerimaan  dan Penggunaan Aplikasi Go-jek Menggunakan Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT)”.  Pilar  Nusa  Mandiri,  Vol.
13 No. 1, 136-144.
[9]  S.  Aisyah et  al ,.  (2021).  “Eva luasi Usability  Website  Dinas  Pendidikan Provinsi Riau Menggunakan Metode System  Usability  Scale”.  Jurnal Ilmiah  Rekayasa  dan  Manajemen Sistem Informasi, Vol. 7 No. 2, 125 – 132.
[10]  Solimun,  Fernandes,  A.  A.  R.,  dan Nurjannah.
(2017). Metode Statistika  Multivariat  Pemodelan Persamaan Struktural (SEM) Pendekatan  WarpPLS.  UB  Press, Malang.
[11]  Utomo,  F.  R.,  dan  Rohman,  M.  A. (2019).  “Klasifikasi  Faktor -Faktor Penghambat dan Pendorong Adopsi Building Information Modelling (BIM) di Indonesia”. Fakultas Bisnis dan Manajemen Teknologi ITS.
[12]  Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B.,  and  Davis,  F.  D.  (2003).  “User Acceptance of
Information
Technology: Toward a Unified View”. MIS  Quarterly,  Vol.  27  No.  3,  425 – 478.