ISSN Print : https://issn.brin.go.id/terbit/detail/1355981664 ISSN Online  : https://issn.brin.go.id/terbit/detail/1492572000
PADURAKSA: Jurnal Teknik Sipil Universitas Warmadewa Desember 2023, Volume 12: Nomor 2 https://doi.org/10.22225/pd.12.2.6854.203-217 Available online at https://www.ejournal.warmadewa.ac.id/index.php/paduraksa
Analisis penerapan lean six sigma terhadap pengendalian pemborosan material, waktu dan biaya berdasarkan kualifikasi perusahaan konstruksi di Jawa Barat
Gergorius Yohanes Iyai * , Peter F. Kaming Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Atma Jaya, Sleman, Yogyakarta, Indonesia *Corresponding authors: 215118827@students.uajy.ac.id
Submitted: 19 April 2023, Revised: 14 November 2023, Accepted: 21 November 2023
ABSTRACT: Application lean six sigma (LSS) in West Java is still more often used in the manufacturing industry, in order to provide good product quality for customer satisfaction. Therefore, this study aims to determine how far the application of LS S in West  Java  has  been  applied  to  the  construction  industry  and  to  find  out  whether  there  are  differences  between  each  company's qualifications regarding how to control material waste, time waste and cost waste in construction projects after controlling LSS. The method used to answer the purpose of implementing LSS is a descriptive statistical test. While the methods used for different ways of controlling the wastage of materials, time  and costs are Multivariate Analysis of Covariance (MANCOVA).  The results of the descriptive statistical tests show that the application of LSS to large companies is included in the Very Good criteria (BS)  with a score of 82%, for medium-sized companies it gets a value of 75% and small companies with a value of 74%, which means that its application  is  included  in  the  Good  criteria  (B).  The  MANCOVA  test  results  show  that  there  is  a  difference  between  large  and medium-sized  companies  in  controlling  material  wastage.  There  is  a  difference  between  large  and  medium-sized  companies  in controlling time wastage. There is a difference between large companies and small companies in controlling time wastage. As for the wastage of costs, each company's qualifications in West Java do not have significant differences.
KEYWORDS : MANCOVA; descriptive statistics; lean six sigma.
ABSTRAK: Penerapan  lean  six  sigma  (LSS)  di  Jawa  Barat  masih  lebih  sering  digunakan  pada  industri  manufaktur,  guna memberikan kualitas produk yang baik demi kepuasan pelanggan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sejauh mana penerapan LSS di Jawa barat telah diterapkan pada industri konstruksi dan untuk mencari tahu apakah ada perbedaan antar tiap kualifikasi  perusahaan  mengenai  cara  pengendalian  pemborosan  material,  waktu  dan  biayanya  pada  proyek  konstruksi  setelah mengontrol LSS. Metode yang digunakan untuk menjawab tujuan penerapan LSS adalah uji statistik deskriptif. Sedangkan metode yang  digunakan  untuk  perbedaan  cara  pengendalian  pemborosan  material,  waktu  dan  biaya  adalah  Multivariate  Analisys  of Covariance (MANCOVA). Hasil uji statistik deskriptif menunjukkan bahwa penerapan LSS pada perusahaan besar termasuk dalam kriteria Baik Sekali (BS) dengan nilai 82%, untuk perusahaan menengah mendapatkan nilai 75% dan perusahaan kecil dengan nilai 74%  yang  artinya  penerapannya  termasuk  dalam  kriteria  Baik  (B).  Hasil  uji  MANCOVA  menunjukkan  ada  perbedaan  antara perusahaan besar dan perusahaan menengah dalam mengendalikan pemborosan material. Ada perbedaan antara perusahaan besar dan perusahaan menengah dalam mengendalikan pemborosan waktu. Ada perbedaan antara perusahaan besar dan perusahaan kecil dalam mengendalikan pemborosan waktu. Sedangkan untuk pemborosan biaya, tiap kualifikasi perusahaan di Jawa Barat tidak memiliki perbedaan yang signifikan.
KATA KUNCI : MANCOVA; statistik deskriptif; lean six sigma.
© The Author(s) 2020. This article is distributed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International license.
1 PENDAHULUAN
Situasi  kompetisi  saat  ini  sangat  ketat  sehingga tidak  memberikan  sedikitpun  ruang  bagi  perusahaan untuk  berbuat  salah.  Perusahaan  harus  memuaskan pelanggannya  dan  selalu  berupaya  mencari  cara  baru untuk  memberikan  hasil  sesuai  yang  sesuai  dengan permintaan.  Salah  satunya  seperti  langkah  yang dilakukan  oleh  Bapak  Menteri  Pekerjaan  Umum  dan Perumahan Rakyat (PUPR) Basuki Hadimuljono, yang bekerja  sama  dengan  pemerintah  Jepang  pada
pembangunan  IKN  (Ibu  Kota  Negara)  (Purnama, 2022).
Seperti  yang  telah  diketahui  bersama  bahwa Jepang  merupakan  negara  yang  terkenal  dengan kualitas produknya. Shift Indonesia (2019) menjelaskan  bahwa  pada  tahun  1970-an  toyota mengimplementasikan Toyota  Production  System (TPS) dan sukses menjadi salah satu produsen terbaik di dunia. Oleh karena itu, sistem manajemen mutu dan pengendalian  pemborosan  pada  proyek  konstruksi
khususnya  di  Provinsi  Jawa  Barat  diharapkan  dapat menerapkan suatu metode yang efisien. Salah satunya adalah penerapan metode lean six sgma (LSS).
Penggunaan  metode  LSS  di  Indonesia  sebagian besar  masih  diterapkan  pada  industri  manufaktur. Sehingga  penelitian  ini  akan  memberikan  gambaran tentang  penerapan  metode  tersebut  pada  industri konstruksi  di  Jawa  Barat  untuk  mengendalikan pemborosan  material,  biaya  dan  waktu.  LSS  sendiri merupakan integrasi dari six sigma dan lean konstruksi.
Six sigma pada dasarnya merupakan suatu proses perbaikan  yang  dilakukan  untuk  mengurangi  potensi kesalahan  pekerjaan  konstruksi.  Menurut  Rumane (2013), six  sigma merupakan  teknik  kualitas  proses, yang berfokus pada pengurangan variasi dalam proses dan  mencegah  kekurangan  dalam  sebuah  produk. Menurut  Latief  &  Utami  (2009), six  sigma adalah sebuah  metode  perbaikan  kualitas  berbasis  statistik yang memerlukan disiplin tinggi dan dilakukan secara komprehensif  yang  mengeleminasi  sumber  masalah utama dengan pendekatan DMAIC ( Define – Measure –  Analyze  –  Improve  -  Control ).  DMAIC  terutama digunakan  untuk  peningkatan  produk,  layanan,  atau proses yang sudah ada (Rumane, 2013). Dengan kata lain dapat dikatakan bahwa jika suatu konstruksi gagal memenuhi permintaan pelanggan maka DMAIC dapat dikatan gagal.
Namun,  sebagian  besar  metode  dan  alat  yang terkait dengan six sigma tidak berfokus pada ketepatan waktu,  kebanyakan  digunakan  mengidentifikasi  dan menghilangkan cacat (George, 2002). Hal ini menjadi kelemahan six  sigma untuk  mewujudkan  kepuasan pelanggan  dari  segi  waktu  pencapaian  pekerjaan. Tentunya untuk mendapatkan hasil yang baik, sebuah perusahaan konstruksi harus berupaya untuk menjaga kualitas  bangunan,  waktu  dan  biaya  pengerjaannya, sehingga  tidak  terjadi  pemborosan.  (Van  Den  Bos  et al.,  2014)  menemukan  dalam  penelitiannya  bahwa penyebab  pemborosan  waktu  yang  terjadi  pada lingkungan  proyek  diakibatkan  oleh  kurangnnya perencanaan, kurangnnya komunikasi dan ketidakseriusan anggota proyek. Hal ini didukung oleh Kusuma (2019) yang menemukan penyebab pemborosan  waktu  diakibatkan  akibat  terjadinya miskomunikasi  antara  pekerja  dan  kontraktor  akibat perubahan  desain.  Nyata  &  Wiguna  (2018), menemukan  penyebab  yang  sama  yaitu  variabel kesalahan  desain.  Oleh  karena  itu,  untuk  mengontrol waktu  pelaksanaan  dalam  hal  ini mengatasi keterlambatan pengiriman material bangunan ataupun untuk mengontrol biaya-biaya, perusahaan membutuhkan  alat  bantu  lain  yang  mampu  seperti mengimplementasikan lean konstruksi.
Lean konstruksi  adalah  suatu  prinsip  yang digunakan  pada  pekerjaan  konstruksi  dengan  cara meminimalkan  waste  berupa  material  dan  waktu, dengan  tujuan  untuk  meningkatkan value (nilai) (Renita & Suripto, 2022). Jenis waste pada konstruksi
yang  dideskripsikan  oleh  Womack  &  Jones  (2003) terdiri  dari  defect  (cacat), overproduction (produksi berlebih), waiting (aktivitas  menunggu), excessive transportation (transportasi  berlebihan), unnecessary inventory (persediaan  yang  tidak  perlu), unnecessary motions (pergerakan yang tidak perlu), dan unnecessary  process (proses  yang  tidak  perlu). Menurut  Al-Aomar  (2012), lean konstruksi  bertujuan untuk mencapai tingkat kualitas kerja tertinggi dengan lead time (waktu tunggu) sesingkat mungkin dan biaya serendah  mungkin.  Mengontrol  pengeluaran  pada proyek  konstruksi  sangat  penting  untuk  dilakukan, pada penelitian (Soraya et  al.,  2022)  mengungkapkan 10 faktor mempengaruhi kinerja biaya lean six sigma meliputi: pengurangan biaya, evaluasi kualitas, plafon , produktivitas, pengelolaan limbah, kurangnya pemahaman kepemimpinan proyek, gambar, perubahan desain, tingkat cacat dalam proses kerja, dan pengurangan  variabilitas.  Sedangkan  manfaat  dari metode lean  construction ditunjukkan  dengan perolehan peningkatan dari banyak proyek dan setiap tahapan proyek (Renita & Suripto, 2022).
Lean konstruksi  dan six  sigma diintegrasikan dengan tujuan untuk mencapai standarisasi dan proses yang  tidak  rumit,  mengurangi  kesalahan  (variasi), pengembangan  karyawan,  kepuasan  dan  kepercayaan pelanggan.  Menurut  Sreedharan  &  Raju  (2016),  LSS berfokus pada peningkatan dan pengembangan kualitas produk dan perbaikan terus-menerus untuk menghilangkan variasi dan mengurangi aktivitas yang tidak menambah nilai. Variasi pada proyek konstruksi merupakan  hal  yang  sering  terjadi,  seperti  pada penelitian (Nyata & Wiguna, 2018) menemukan salah satu  penyebab  utama  pemborosan  yaitu variation  in quantities .
Penelitian ini akan membahas tentang sinergi dari lean konstruksi dan six sigma , dengan harapan bahwa kelemahan  penerapan six  sigma pada  industri konstruksi  dapat  dilengkapi  atau  diperbaiki  oleh  lean konstruksi untuk mengurangi pemborosan pada proyek konstruksi.  Adapun  tujuan  yang  akan  dicapai  pada penelitian ini, yang pertama adalah untuk mengetahui sejauh  mana  penerapan  metode lean  six  sigma (LSS) telah diterapkan pada proyek konstruksi di Jawa Barat. Yang kedua adalah untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan  yang  signifikan  antara  perusahaan  besar, menengah dan kecil dalam pengendalian pemborosan ( waste ) material, waktu dan biaya setelah mengontrol penerapan LSS pada proyek konstruksi di Jawa Barat. Untuk  menjawab  tujuan  penelitian,  sebelumnya dilakukan  studi literature guna  mengetahui  penyebab yang  sering  terjadi  pada  industri  konstruksi  di Indonesia.
Penyebab pemborosan biaya diidentifikasi berdasarkan  peneliitian  Trigunarsyah  et  al.  (2014) bahwa  konsep  pemborosan  biaya  dalam  konstruksi ( concept of waste ) adalah biaya-tak-perlu ( unnecessary cost ),  kegiatan-kegiatan  yang  tidak  memberikan  nilai
tambah  ( non-value-added  activities ),  fungsi-fungsi yang tidak memberikan nilai tambah ( non-valueadded function ),  informasi  yang  tidak  memberikan  nilai tambah ( non-value-added information ), inventory yang tidak  memberikan  nilai  tambah  ( non-value-added inventory ),  value  loss  ( non-quality  work ),  dan rangkaian  pergerakan  sumber  daya  yang  tidak terkontrol ( uncontrolled flow of resources ). Sedangkan pada  penelitian  Sandhyavitri  &  Suryanita  (2015) menemukan bahwa pengaruh pemborosan diakibatkan oleh  data  sebaran  yang  tidak  akurat.  (Kusuma,  2019) menemukan  penyebab  pemborosan  akibat  material datang  terlambat,  defect  pada  struktur  gedung  terjadi akibat  pengawas  kurang  tegas  dan  manajemen peralatan  ( inventory )  kurang  baik.  Berdasarkan  jenis- jenis  pemborosan  yang  teridentifikasi,  penelitian  ini akan membahas pemborosan pada material, waktu dan biaya pada proyek konstruksi di Jawa Barat.
Dari  temuan  masalah  yang  sering  terjadi,  perlu dilakukan  kontrol  yang  baik  agar  perusahaan konstruksi tidak melakukan kesalahan yang sama pada proyek  selanjutnya  dalam  penanganan  pemborosan material, waktu dan biaya pada proyek konstruksi. Van Den  Bos  et  al.  (2014)  menyarankan  pada  temuannya bahwa data proses yang lebih rinci perlu dikumpulkan, misalnya dengan mendata waktu yang dihabiskan per item  pekerjaan.  Sedangkan  pada  penelitian  Soraya  et al.  (2022)  tahap  pengendalian  dilakukan  oleh koordinator  masing-masing  divisi  untuk  mengurangi atau  menghilangkan  kesalahan  dalam  aplikasi konstruksi. Selanjutnya, Mir et al. (2017) memberikan tanggapan  yang  sama  yaitu  keterlibatan  manajemen proyek pada setiap departemen, pembentukan kualitas dan rencana pengelolaan limbah yang sah dan penilaian kualitas  dan  benchmark.  Hal  ini  dapat  dilakukan dengan  mengumpulkan  data  proses  yang  lebih  rinci (Van Den Bos et al., 2014).

## 2 METODOLOGI
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah sumber  data  primer  yang  dikumpulkan  dari  hasil  isi angket/kuesioner yang disebarkan kepada perusahaan- perusahaan  konstruksi  di  Jawa  Barat.  Tingkatan penilaian  isian  kuesioner  menggunakan  skala rikert lima  poin.  Kuesioner  yang  disebarkan  terdiri  dari pernyataan  dari  variabel independent dan  variabel dependent . Untuk lebih jelas memahami alur penelitian ini, dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2.1 Variabel Penelitian
Variabel  Penelitian  merupakan  segala  sesuatu yang berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga diperoleh informasi tentang hal  tersebut,  kemudian  ditarik  kesimpulannya (Sugiyono, 2016). Menurut Ulfa (2021), ada beberapa jenis variabel, antara lain variabel diskrit dan variabel kontinyu,  variabel  bebas  ( independent )  dan  variabel tak  bebas  ( dependent ),  variabel  nominal,  ordinal,
interval,  dan  ratio,  serta  variabel  kuantitatif  dan kualitatif.  Penelitian  ini  menggunakan  variabel  bebas ( independent ) dan variabel tak bebas ( dependent ). Jenis variabel  ini  terutama  digunakan  dalam  menganalisis hubungan  antara  variabel,  yaitu  variabel  tak  bebas dipengaruhi oleh variabel bebas (Ulfa, 2021).

## Gambar 1. Flowchart Penelitian
Variabel independent yang  digunakan  ada  dua yaitu, kualifikasi perusahaan [(besar (1), menengah (2) dan  kecil  (3)]  berupa  data  nominal  dan  tahapan penerapan  LSS  (X1)  ( define  –  measure  –  analyze  – improve  -  control ),  yang  akan  digunakan  sebagai variabel kovariat (kontrol)  dengan  masing-masing tahapan  berisi  tiga  indikator.  Sedangkan  variabel dependent berupa pemborosan material (Y1), pemborosan  waktu  (Y2)  dan  pemborosan  biaya  (Y3) dengan  masing-masing  variabel  berisi  15  indikator. Tingkatan  penilaian  skala  riket  untuk  variabel independent berupa: Sangat baik (diberi skala 5), baik (diberi skala 4), kadang-kadang (diberi skala 3), buruk (diberi  skala  2),  sangat  buruk  (diberi  skala  1).  Untuk tingkatan penilaian variabel dependent berupa: Sangat Setuju  (diberi  skala  5),  setuju  (diberi  skala  4),  ragu- ragu  (diberi  skala  3),  tidak  setuju  (diberi  skala  2), sangat tidak setuju (diberi skala 1).
Indikator  pernyataan  yang  terkandung  pada variabel indepndent tentang  penerapan  LSS  (X1), merupakan data rasio yang akan dianalisis menggunakan  analisis  statistik  deskriptif  untuk mengetahui sejauh mana penerepan LSS di Jawa Barat. Indikator pernyataan pada variabel dependent tentang
pemborosan material, waktu dan biaya merupakan dara rasio  yang  akan  di  analisa  menggunakan  analisis MANCOVA (Multivariate  Analysis  of  Covariate) , untuk  mengetahui  apakah  ada  perbedaan  pada  tiap kualifikasi  perusahaan  di  Jawa  Barat  dalam pengendalian  pemborosan  pada  proyek,  setelah mengontrol penerapan LSS.
Populasi perusahaan konstruksi pada tahun 2021 berdasarkan website Badan  Pusat  Statistik  Provinsi Jawa Barat adalah sebanyak 12884 perusahaan. (Alwi, 2015)  untuk  penelitian  metode  deskriptif,  minimal 10%  populasi.  Maka  penelitian  ini  hanya  mengambil sepuluh persen (10%) dari total populasi 12884 x 10% =  1,288.4 ≈ 1288  perusahaan.  Selanjutnya  untuk menentukan  jumlah  responden,  digunakan  rumus slovin (Sugiyono, 2016), sebagai berikut:
n = N 1+N(𝑒 2 ) .........................................................    (1)
dimana,  n  adalah  jumlah  sampel,  N  adalah  jumlah populasi,  dan  e  adalah  konstanta  (persentasi  standar kesalahan  yang  di  toleransi,  pada  penelitian  ini digunakan 20%).
Perhitungan jumlah responden:
n = 1288 1+1288(20% 2 ) = 24.5 ≈ 25 responden.
Maka, hasil perhitungaan menunjukan responden yang dapat digunakan sebanyak minimal 25 responden. Pada penelitian ini yang digunakan adalah sebanyak 27 responden.

## 2.2 Data Umum Responden
Data  umum  responden  yang  di  dapatkan  setelah data  sebaran  kuesioner  terkumpul  adalah  sebagai berikut:  Jabatan  dalam  perusahaan,  terdapat beberapa jabatan  yang  terdiri  dari direktur,  supervisor,  project control,  admin,  site  engineering, project  manager , officer , quality control , health, safety and environment (HSE) electrical ,  tenaga  rekrutmen,  pelaksana, team leader , inspektor .  Pendidikan  terakhir  responden terdiri dari 3 bagian yaitu sarjana teknik sipil, sarjana arsitektur dan juga Sekolah
Menengah atas (SMA)/Sekolah Menengah
Kejuruan (SMK). Kepemilikan  perusahaan  terdiri  dari  pemerintah, swasta,  dan  juga  kerjasama  (Penanam  Modal  Asing (PMA)/Penanam  Modal  Dalam  Negeri  (PMDN). Kualifikasi perusahaan terdiri dari 3 bagian yaitu jenis perusahaam  besar,  perusahaan  besar,  dan  juga perusahaan  kecil.  Jumlah  proyek  rata-rata  pertahun yang  dikerjakan  oleh  perusahaan  memiliki  rata-rata antara kurang dari 10 proyek, antara 10 sampai dengan 20  proyek,  dan  juga  lebih  dari  20  proyek  rata-rata. Kualifikasi waktu bekerja pada perusahaan kurang dari satu tahun, antara 1 sampai dengan 2 tahun, dan juga lebih  dari  dua  tahun.  Kualifikasi  waktu  bekerja  pada industri  konsturksi  kurang  dari  lima  tahun,  antara  5 sampai dengan 10 tahun, dan juga lebih dari 10 tahun.

## 2.3 Uji Validitas
Nilda  &  Herianto  (n.d.)  menjelaskan  pengujian validitas  yang  mengkorelasikan  antar  masing-masing skor item indikator dengan total skor konstruk. Level signifikansi  tabel  (r  tabel)  yang  digunakan  yaitu  5%. Sedangkan  nilai  r  hitung  diperoleh  dari  hasil perhitungan  SPSS.  Alat  ukur  yang  digunakan  valid atau  sahih  apabila  r  hitung  >  r  tabel,  Nilai  level signifikansi r tabel dicari menggunakan rumus:
r tabel = df (N-2) ..................................................   (2) dimana,  N  adalah  total  responden,  df  adalah  level signifikansi 5% (Tabel 1).
Tabel 1 . Distribusi nilai r tabel
N The Level of Significance N The Level of Significance 5% 1% 5% 1% 3 0.997 0.999 38 0.320 0.413 4 0.950 0.990 39 0.316 0.408 5 0.878 0.959 40 0.312 0.403 6 0.811 0.917 41 0.308 0.398 7 0.754 0.874 42 0.304 0.393 8 0.707 0.834 43 0.301 0.389 9 0.666 0.798 44 0.297 0.384 10 0.632 0.765 45 0.294 0.380 11 0.602 0.735 46 0.291 0.376 12 0.576 0.708 47 0.288 0.372 13 0.553 0.684 48 0.284 0.368 14 0.532 0.661 49 0.281 0.364 15 0.514 0.641 50 0.279 0.361 16 0.497 0.623 55 0.266 0.345 17 0.482 0.606 60 0.254 0.330 18 0.468 0.590 65 0.244 0.317 19 0.456 0.575 70 0.235 0.306 20 0.444 0.561 75 0.227 0.296 21 0.433 0.549 80 0.220 0.286 22 0.432 0.537 85 0.213 0.278 23 0.413 0.526 90 0.207 0.267 24 0.404 0.515 95 0.202 0.263 25 0.396 0.505 100 0.195 0.256 26 0.388 0.496 125 0.176 0.230 27 0.381 0.487 150 0.159 0.210 28 0.374 0.478 175 0.148 0.194 29 0.367 0.470 200 0.138 0.181 30 0.361 0.463 300 0.113 0.148 31 0.355 0.456 400 0.098 0.128 32 0.349 0.449 500 0.088 0.115 33 0.344 0.442 600 0.080 0.105 34 0.339 0.436 700 0.074 0.097 35 0.334 0.430 800 0.070 0.091 36 0.329 0.424 900 0.065 0.086 37 0.325 0.418 1000 0.062 0.081 Sumber: Kamilah, 2015

## 2.4 Uji Reliabilitas
Uji  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah indikator  penyataan  menggunakan  data  pengukuran yang sama akan menghasilkan hasil yang sama (Nilda &  Herianto,  t.t.),  walaupun  terdapat  beberapa metode uji  reliabilitas,  namun  biasanya  untuk  data  penelitian dan  kuesioner  digunakan  metode Cronbach’s  Alpha . Perhitungan  menggunakan  rumus Cronbach’s  Alpha diterima, apabila perhitungan r hitung > r tabel. Nilai r tabel  dicari  menggunakan  tabel  level  signifikan  5% dengan rumus:
r tabel = df (N) .....................................................   (3) dimana,  N  adalah  total  responden,  df  adalah  level signifikansi  5%.  Rujukan  tabel  distribusi  nilai  level signifikan untuk melihat nilai r tabel, dapat dilihat pada Tabel 1.

## 2.5 Metode Analisis Statistik Desktiptif
Analisis  ini  bertujuan  memberikan  gambaran mengenai subjek penelitian berdasarkan data variabel yang diperoleh dari subjek tertentu. Sholikhah (2016) menjelaskan  bahwa  statistik  inferensial  lazim  dikenal pula  dengan  istilah  statistik  induktif,  statistik  lanjut, statistik  mendalam,  atau inferential  statistics ,  adalah statistik  yang  menyediakan  aturan  atau  yang  dapat dipergunakan  sebagai  alat  dalam  rangka  mencoba menarik  kesimpulan  yang  bersifat  umum,  dari sekumpulan  data  yang  telah  disusun  dan  diolah. Analasis  ini  dapat  ditampilkan  dalam  bentuk  tabel distribusi frekuensi, tabel hystogram , dan lain-lain.
Variabel  yang  akan  dianalisis  pada  tahap  ini adalah  tahapan  penerapan  LSS  ( Define,  Measure, Analyze,  Improve  dan  Contol). Analisis  ini  akan memberikan output berupa hystogram ataupun  tabel yang  memberikan  gambaran  distribusi  frekuensi  dari tujuan  pertama  pada  penelitian  ini  tentang  penerapan LSS pada proyek konstruksi di Jawa Barat. Penarikan kesimpulan  persentase  penilaian  penerapan  LSS. Menurut  Sugiyono  (2016),  kategori  penilaian  dalam skala rating dapat dikategorikan seperti berikut:
1 Buruk  Sekali  (BRS)  =  Tingkat  Penerapan kurang dari 20%.
2 Buruk (BR) = Tingkat Penerapan antara 20% sampai dengan 40%.
3 Sedang  (S)  =  Tingkat  Penerapan  antara  40% sampai dengan 60%.
4 Baik  (B)  =  Tingkat  Penerapan  antara  60% sampai dengan 80%.
5 Baik Sekali (BS) = Tingkat Penerapan antara 80% sampai dengan 100%.
Analisis  dari  tabulasi  data  pada  penelitian  ini dihitung pada tiap indikator variabel dengan rumus:
Total Skor ÷ Max Skor x 100 .............................   (4) Persentase  ini  yang  akan  dirata  -  ratakan  untuk mendapatkan  tujuan  penelitian  pertama  yaitu,  sejauh mana penerapan LSS di Provinsi Jawa Barat. Tabulasi
data hasil responden yang terkumpul dapat dilihat pada Tabel 2.
Distribusi  frekuensi  dibuat  untuk  melihat performa  pada  tiap  kualifikasi  perusahaan  di  Jawa Barat  dalam  menerapkan  LSS.  Kriteria  penerapan diambil berdasarkan skala likert 5 poin dimulai dengan penerapan yang sangat baik sekali diberi point 5 hingga sangat  buruk  sekali  diberi  poin  1.  Sedangkan  untuk interval  penilaian  diambil  dari  total  jumlah  indikator pada  variabel  penerapan  LSS,  dikalikan  skala penilaian. Agar lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 3.
Multivariate
Analysis of Covariance (MANCOVA) adalah analisis kovarians dengan lebih dari  satu  variabel  terikat  dan  melibatkan  variabel konkomitan  atau  kovariat  (Winata,  2017).  Adanya kovariat bertujuan untuk menghilangkan pengaruh dari faktor  percobaan  yang  tidak  dapat  dikontrol  dan mengurangi  galat  varians  ( error  variance ).  Kovariat adalah  variabel  yang  secara  signifikan  berkorelasi dengan  variabel  dependen.  Yang  artinya,  dapat diasumsikan  bahwa  terdapat  hubungan  yang  linear antara variabel independent (X) dan variabel dependent (Y)  (Pituch  &  Stevens,  2016).  Adapun  asumsi  yang harus  dipenuhi  pada  MANCOVA  yaitu  (Sutrisno  & Wulandari, 2018):
1 Independen:  pengamatan  harus  independen secara  statistik.  Dipenuhinya  persyaratan  ini dimaksudkan  agar  perlakuan  yang  diberikan kepada setiap sampel, independen antara satu dengan lainnya.
2 Sampel  acak:  dalam  statistika  untuk  hal pengambilan  sampel  harus  dilakukan  secara random  (acak)  dari  populasinya  atau  dengan kata  lain  menggunakan  teknik  probabilitas. Selain itu, data yang diukur (variabel terikat) dalam penelitian berskala interval.
3 Uji  normalitas:  dalam  ANOVA,  diasumsikan bahwa variabel terikat berdistribusi normal di dalam  masing-masing  kelompok,  sedangkan dalam  kasus  MANOVA  diasumsikan  bahwa variabel terikat (secara bersama) berdistribusi normal multivariat di dalam kelompok.
4 Homogenitas  matriks  kovariansi:  dalam ANOVA,  diasumsikan  bahwa  variansi  pada setiap kelompok sama (homogenitas variansi). Sedangkan  dalam  MANOVA,  diasumsikan benar  untuk  setiap  variabel  terikat  memiliki variansi  yang  sama  pada  setiap  kelompok, selain  itu  diasumsikan  juga  bahwa  korelasi antara  manapun  variabel  terikat  adalah  sama dalam  semua  kelompok.  Asumsi  ini  diuji dengan  pengujian  apakah  matriks  kovariansi populasi  dari  kelompok  yang  berbeda  adalah sama.
5 Kovariat:  kovariat  pada  dasarnya  adalah variabel  kontrol,  yang  tidak  berkorelasi dengan  variabel independent dan  berkorelasi dengan variabel dependen. Kovariat
digunakan  untuk  mengurangi  kesalahan variaasi (Statistics, n.d.).
Setelah  semua  uji  asumsi  terpenuhi,  maka  uji MANCOVA  dapat  dilakukan.  Analisis  Multivariate, digunakan  untuk  menjawab  tujuan  penelitian  yang
kedua. Output dari  analilsis  ini  akan  memberikan keterangan  mengenai  perbedaan  penerapan  LSS  pada tiap  kualifikasi  perusahaan  terhadap  pengendalian pemborosan  material,  waktu  dan  biaya  pada  proyek konstruksi di Jawa Barat setelah mengontrol penerapan LSS.
Tabel 2. Tabulasi data responden No Nama Perusahaan Total Skor (Jumlah) Skor Max. (Jmlh tahapan LSS x Jmlh. indikator) Persentase (%) (Total skor / Skor max. x 100) Perusahaan Besar (1) 1 PT. Waskita Karya 63 75 84 2 Kentjana Sakti Indonesia 51 75 68 3 PT. Hutama Karya 61 75 81 4 PT. Sumber Makmur Adiprayoga 60 75 80 5 Dinas Perumahan Kawasan Permukiman dan Pertahanan 61 75 81 6 Hachi Group 75 75 100 Perusahaan Menengah (2) 7 PT. Gultor Indoteknik 46 75 61 8 PT. Profesional Teknik Salak Mandiri 57 75 76 9 Optima Teknik 45 75 60 10 PT. Indo Karya Permata 62 75 83 11 PT. Citra Sarana Bangun Persada 58 75 77 12 PT. Lion Metal Works Tbk 57 75 76 13 PT. Sas Geodedesain Konsultan 60 75 80 14 Dinas Perumahan Kawasan Permukiman dan Perumahan Kabupaten Bogor 54 75 72 15 PT. KarangMas Unggul 63 75 84 16 PT. Lima Sahabat Multikreasi 54 75 72 17 PT. Rohim Khoirul Cipta 59 75 79 18 PT. Angelia Oerip Mandiri 67 75 89 19 CV. Prahu Multirama 54 75 72 Perusahaan Kecil (3) 20 CV. Satria Ararinda 41 75 55 21 CV. Rancang Bangun Cipta 57 75 76 22 PT. Anggara Karya Utama 55 75 73 23 Primerindo Grup 55 75 73 24 CV. Patra Laksana 60 75 80 25 CV. Tiga Saudara 52 75 69 26 Adh Dhiyaa' konstruksi 59 75 79 27 TAKA 65 75 87 Tabel 3. Interval frekuensi Kriteria Skor Tot. Pernyataan Skor x Tot. Pernyataan Interval Sangat Baik 5 15 75 60 < Skor ≤ 75 Baik 4 15 60 45 < Skor ≤ 60 Kadang – Kadang 3 15 45 30 < Skor ≤ 45 Buruk 2 15 30 15 < Skor ≤ 30 Sangat Buruk 1 15 15 ≤ 15

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Kuesioner  yang  disebarkan  dalam  penelitian  ini berjumlah  27  kuesioner  yang  dibagikan  kepada responden, berupa perusahaan konstruksi  yang ada di Provinsi Jawa Barat dan dibagikan secara langsung dan juga secara online yaitu melalui email dan juga media sosial.  Hasil  uji  untuk  menjawab  tujuan  penelitian secara detail akan dijelaskan selanjutnya.

## 3.1 Uji Validitas
Berikut dibawah ini merupakan hasil uji validitas independent  dan  variabel  dependent.  Dengan  rumus pada persamaan 2 = df (N-2) = 5% (27-2) didapatkan nilai  r  tabel  sebesar  0.396.  Sedangkan  nilai  r  hitung dapat dilihat pada nilai pearson correlation hasil output SPSS. Agar lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Uji validitas variabel independent (X) No. Indikator Pernyataan r tabel (N-2), 0,05 r Hitung Pearson Correlation Ket. X1 Define (mendefinisikan) X1.1 Kesalahan (desain, dokumen, estimasi) 0.396 0.801 Valid X1.2 Miskomunikasi (kesalahan pemahaman) 0.396 0.824 Valid X1.3 Banyaknya variasi (kesulitan akses, cost reduction ) 0.396 0.800 Valid X2 Measure (mengukur) X2.1 Perubahan (desain, spesifikasi, mutu, jadwal dan pekerja) 0.396 0.811 Valid X2.2 Pengendalian pemborosan (waktu, material dan biaya) 0.396 0.865 Valid X2.3 Kesulitan pengerjaan (metode pelaksanaan) 0.396 0.802 Valid X3 Analyze (menganalisis) X3.1 Kemampuan (pekerja, kontraktor) 0.396 0.907 Valid X3.2 Masalah internal (kontraktor, ketersediaan tenaga ahli, cash flow , manajemen) 0.396 0.831 Valid X3.3 Pemahaman ruang lingkup pekerjaan 0.396 0.738 Valid X4 Improve (meningkatkan) X4.1 Evalulasi (kualitas, inventory , faktor regional) 0.396 0.800 Valid X4.2 Pengurangan variasi (waktu, material, biaya dan peralatan) 0.396 0.767 Valid X4.3 Rasio cacat pekerjaan 0.396 0.885 Valid X5 Control (kontrol) X5.1 Pendataan (mutu, inventory , peralatan, dokumen, pekerja) 0.396 0.834 Valid X5.2 Variasi ( cost reduction , delay , safety ) 0.396 0.807 Valid X5.3 Pemborosan (waktu dan material) 0.396 0.716 Valid
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa indikator uji dari  varibel independent (X)  dapat  dinyatakan valid atau telah sesuai untuk mengukur (r hitung > r tabel). Selanjutnya  dilakukan  uji  validitas  untuk  variabel dependent  (Y).  Hasil  output  dapat  dilihat  pada  tabel Lampiran A.
Dari tabel Lampiran A dapat dilihat bahwa semua angka  koefisian pearson  correlation lebih  besar  dari 0.396  (r  hitung  >  r  tabel)  maka  indikator  dapat dikatakan valid atau telah sesuai untuk mengukur.

## 3.2 Uji Reabilitas
Berikut  dibawah  ini  merupakan  hasil  uji reliabilitas variabel independent dan variabel dependent . Dengan rumus pada persamaan 2 = df (N); 5%  (27)  didapatkan  nilai  r  tabel  sebesar  0.381. Sedangkan nilai r hitung dapat dilihat pada nilai Alpha
Cronbach hasil  output  SPSS.  Agar  lebih  jelas  dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Uji reliabilitas variable independent (X)
Kode Variabel X r hitung ( Alpha Cronbach) r tabel Ket. X1 Tahap Define 0.731 0.381 Valid X2 Tahap Measure 0.762 0.381 Valid X3 Tahap Analyze 0.767 0.381 Valid X4 Tahap Control 0.729 0.381 Valid X5 Tahap Improve 0.687 0.381 Valid
Dari Tabel 5 dapat dilihat bahwa angka koefisian Alpha Cronbach (r hitung) lebih besar dari nilai r tabel 0.381  maka  indikator  dapat  dikatakan reliable atau konsisten.  Selanjutnya  dilakukan  uji  reliabilitas terhadap  variabel dependent (Y),  dapat  dilihat  pada Tabel 6.
Tabel 6. Uji reliabilitas variabel dependent (Y)
Kode Variabel Y r hitung ( Alpha Cronbach) r tabel Ket. Y1 Pemborosan Material 0.865 0.381 Valid Y2 Pemborosan Waktu 0.905 0.381 Valid Y3 Pemborosan Biaya 0.879 0.381 Valid
Dari  Tabel  6  dapat  dilihat  bahwa  semua  angka koefisian Alpha Cronbach lebih besar dari 0.381 maka indikator dapat dikatakan reliable atau konsisten.
3.3 Penerapan Lean Six Sigma (LSS)
Untuk  melihat  tingkat  penerapan  metode  LSS pada  tiap  kualifikasi  perusahaan  di  Jawa  barat,  Uji statistik deksriptif telah dilakukan. Persentasi penerapannya dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Persentasi penerapan LSS No Kualifikasi Perusahaan Persentasi Rata – Rata (%) 1. Perusahaan Besar 82 2. Perusahaan Menengah 75 3. Perusahaan Kecil 74
Dapat  dilihat  dari  Tabel  7  bahwa  persentase penerapan LSS di Jawa Barat berada pada kategori baik sekali  (BS),  dengan  tingkat  penerapan  rata-rata  82% untuk kualifikasi perusahaan besar. Kategori baik (B) dengan  tingkat  penerapan  rata-rata  75%  untuk kualifikasi  perusahaan  menengah  dan  perusahaan kecil.  Selanjutnya  agar  lebih  jelas  tabel  distribusi frekuensi dibuat untuk melihat berapa banyak dari tiap kualifikasi perusahaan yang memiliki performa seperti yang  telah  dipresentasikan  pada  Tabel  7.  Distribusi frekuensi  merupakan  interval  dari  total  skor  maximal tiap perusahaan berdasarkan indikator pernyataan dari variabel  penerapan  LSS.  Hasil  perhitungan  distribusi frekuensi dapat dilihat pada Tabel 8.
Dari Tabel 8 dapat dilihat bahwa pada perusahaan besar terdapat 4 perusahaan yang memiliki penerapan LSS yang sangat baik dan 2 perusahaan besar memiliki penerapan  LSS  yang  termasuk  kategori  baik. Sedangkan  untuk  perusahaan  menengah  terdapat  3 perusahaan yang termasuk kategori sangat baik dalam
penerapan  LSS,  9  perusahaan  menengah  yang termasuk  dalam  kategori  baik  dalam  penerapan  LSS dan 1 perusahaan yang penerapannya kadang – kadang. Selanjutnya untuk perusahaan kecil, ada 1 perusahaan yang penerapan LSSnya sangat baik, ada 6 perusahaan yang  termasuk  dalam  kategori  baik  dalam  penerapan LSS  dan  1  perusahaan  yang  kadang-kadang menerapkan LSS.
Tabel 8. Distribusi frekuensi Kriteria Frekuensi Perusahaan Besar Menengah Kecil Sangat Baik 4 3 1 Baik 2 9 6 Kadang - Kadang 0 1 1 Buruk 0 0 0 Sangat Buruk 0 0 0

## 3.4 Uji Asumsi MANCOVA
Untuk  melihat  apakah  ada  perbedaan  penerapan LSS  pada  tiap  kualifikasi  perusahaan  di  Jawa  Barat untuk mengendalikan pemborosan material, waktu dan biaya, dilakukan uji MANCOVA. Sebelum melakukan uji  tersebut,  beberapa  asumsi  yang  harus  terpenuhi seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  metodologi pengujian MANCOVA.

## 3.4.1 Uji normalitas
Uji  normalitas  dilakukan  untuk  mengetahui kenormalan distribusi data yang telah penulis dapatkan melalui penyebaran kuesioner (Olivia & Nurfebiaraning, 2019). Untuk mengetahui bahwa data terdistribusi  secara  normal  maka  nilai  signifikansi Shapiro-Wilk  harus  lebih  besar  dari  0.05  (>0.05). Output hasil pengujian dapa dilihat pada Tabel 9.
Dari output pada Tabel 9 dapat dilihat bahwa [W (27) = 0.943, p = 0.147; W (27) = 0.957, p = 0.323; W (27) = 0.942, p = 0.139] maka, dapat dikatakan bahwa data yang diteliti telah tersebar secara normal.

## 3.4.2 Uji linearitas
Uji  ini  dilakukan  untuk  melihat  linieritas  antar variabel  independet  (penerapan  LSS)  dan  variabel dependent  (pemborosan  material,  waktu  dan  biaya). Dapat dilihat pada Gambar 2.
Dari  pengamatan scatter/dot (Gambar  2) menunjukan bahwa pengendalian pemborosan material,  waktu  dan  biaya  memperlihatkan  hubungan yang  linier  baik  pada  perusahaan  besar,  perusahaan menengah  dan  perusahaan  kecil.  Begitupun  dengan penerapan LSS memperlihatkan hubungan yang linier pada tiap kualifikasi perusahaan.

## 3.4.3 Uji homogenitas
Uji  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  bahwa kelompok  data  berasal  dari  variansi  populasi  yang
sama.  Dapat  dikatakan  homogen  apabila  nilai signifikansi lebih besar dari 0.05 (> 0.05). Output hasil pengujian  dapat  dilihat  pada  tabel levene's  test  of equality of error variances (Tabel 10).
Dari  Tabel  10  dapat  dilihat  bahwa  nilai signifikansi dari variabel dependent sudah lebih besar 0.05,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  varian  data  antar kelompok  sampel  berasal  dari  varian  populasi  yang sama. Maka uji MANCOVA dapat dilanjutkan.
Tabel 9. Uji normalitas Variabel Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. LSS 0.126 27 0.200* 0.966 27 0.509 Waste_Material 0.161 27 0.069 0.943 27 0.147 Waste_Waktu 0.146 27 0.143 0.957 27 0.323 Waste_Biaya 0.131 27 0.200* 0.942 27 0.139
Gambar 2 . Scatter/dot linearitas variabel independent dan variabel dependent
Tabel 10. Uji homogenitas ( levene's test of equality of error variances ) Variabel F df1 df2 Sig. Waste_Material 0.071 2 24 0.932 Waste_Waktu 0.680 2 24 0.516 Waste_Biaya 1.172 2 24 0.327

## 3.4.4 Uji homogenitas matrix varian/covarian
Salah  satu  syarat  dari  uji  MANCOVA  adalah homogenitas matrix  varian/covarian harus  terpenuhi. Jika  nilai  signifikansi  harus  lebih  besar  dari  0.01 (>0.01),  maka  interpretasi  dari  uji  multivariat menggunakan Wilks’ Lamda . Jika lebih kecil dari 0.01 (>0.01), maka interpretasi menggunakan Pillai's Trace . Output pengujian dapat dilihat pada Tabel 11.
Nilai Box’s M adalah 10.298 (p = 0.780).  Dapat dilihat dari Tabel 11 bahwa nilai sig. Box’s M sudah lebih  besar  dari  0.01,  maka  semua  uji  MANCOVA dapat  dilanjutkan  dengan  interpretasi  menggunakan Wilks’  Lamda .  Dengan  mengasumsi  bahwa  matriks kovarian antar kelompok sama.
Tabel 11. Uji matrix varian/covarian
Box's Test of Equality of Covariance Matrices
Box's M 10.298 F 0.671 df1 12 df2 1239.124 Sig. 0.780

## 3.5 Uji Multivariat (MANCOVA)
Uji asumsi analisis MANCOVA telah terpenuhi, maka  selanjutnya  uji  multivariat  dilakukan  untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan yang signifikan
antar  kelompok  uji  (kualifikasi  perusahaan).  Untuk mengetahui  perbedaan  tersebut,  nilai Wilks’  Lamda dari  variabel independent harus  lebih  kecil  dari  0.05 (<0.05). Output uji  multivariate  dapat  dilihat  pada Tabel 12.
Dari Tabel 12 hasil uji multivariat menginformasikan  bahwa  terdapat  perbedaan  yang signifikan  pada  tiap  kualifikasi  perusahaan,  untuk mengendalikan pemborosan material, waktu dan biaya secara  simultan/bersama-sama  setelah  mengontrol penerapan LSS. F (6/42) = 2.781, p < 0.023; Wilk’s λ = 0.512, ŋp 2 = 0.248.

## 3.5.1 Uji efek hubungan antar variabel
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antar  variabel secara  univariat/parsial.  Nilai  signifikansi  pada pengujian ini harus lebih kecil dari 0.05 (<0.05). Ouput pengujian ini dapat dilihat pada Tabel 13.
Dari  Tabel  13  pada  baris  kualifikasi  perusahaan dapat  dilihat  bahwa,  kualifikasi  perusahaan  di  Jawa Barat  memiliki  perbedaan  pengaruh  secara  signifikan terhadap  cara  pengendalian  pemborosan  material  dan pengendalian waktu dengan menerapkan metode LSS [{F (2/23) = 5.701, p = 0.010, ŋp 2 = 0.331}; {F (2/23) =  5.754, p =  0.009, ŋp 2 =  0.333],  nilai  sig  >  0,05. Sedangkan  untuk  pemborosan  biaya,  perusahaan  di Jawa  Barat  tidak  memiliki  pengaruh  yang  yang signifikan [F (2/23) = 3.111, p = 0.064, ŋp 2 = 0.213], nilai sig. < 0.05.
Sehingga dapat disumpulkan bahwa tiap kualifikasi perusahaan di Provinsi Jawa Barat memiliki perbedaan pengaruh secara signifikan dalam mengendalikan pemborosan material dan pemborosan waktu pada proyek konstruksi. Kedua jenis pemborosan ini yang akan dilakukan pengujian lanjut guna  mengetahui,  kualifikasi  perusahaan  apa  yang paling berpengaruh secara signifikan.

## 3.5.2 Uji komparasi antar variabel
Pengujian ini dilakukan untuk melihat kualifikasi perusahaan mana saja yang paling berpengaruh secara signifikan  dalam  pengendalian  pemborosan  material dan  pemborosan  waktu.  Untuk  melihat  perbedaan tersebut  nilai  sig.  harus  lebih  kecil  dari  0.05  (<0.05). Jika nilai sig. lebih besar dari 0.05 maka tidak terdapat perbedaan penerapan LSS antar kualifikasi perusahaan (Tabel 14).
Komparasi  antar  kualifikasi  perusahaan  untuk menggunakan  LSS  sebagai  metode  pengendalian pemborosan dapat dilihat bahwa ini:
1 Perusahaan  besar  dan  perusahaan  menengah memiliki  perbedaan  yang  signifikan  dalam pengendalian  pemborosan  material  dengan nilai sig . 0.008 < 0.05.
2 Perusahaan  besar  dan  perusahaan  kecil  tidak memiliki  perbedaan  yang  signifikan  dalam pengendalian  pemborosan  material  dengan nilai sig . 0.052 > 0.05.
3 Perusahaan  menengah  dan  perusahaan  kecil tidak  memiliki  perbedaan  yang  signifikan dalam  pengendalian  pemborosan  material dengan nilai sig . 1.000 > 0.05.
4 Perusahaan  besar  dan  perusahaan  menengah memiliki  perbedaan  yang  signifikan  dalam pengendalian pemborosan waktu dengan nilai sig . 0.009 < 0.05.
5 Perusahaan  besar  dan  perusahaan  kecil memiliki  perbedaan  yang  signifikan  dalam pengendalian pemborosan waktu dengan nilai sig . 0.041 < 0.05.
6 Perusahaan  menengah  dan  perusahaan  kecil tidak  memiliki  perbedaan  yang  signifikan dalam  pengendalian  pemborosan  waktu dengan nilai sig. 1.000 < 0.05.
Tabel 12. Uji multivariat Effect Value F Hypothesis df Error df Sig. Partial Eta Squared Intercept Pillai's TRACE 0.733 19.257b 3.000 21.000 0.000 0.733 Wilks' Lambda 0.267 19.257b 3.000 21.000 0.000 0.733 Hotelling's Trace 2.751 19.257b 3.000 21.000 0.000 0.733 Roy's Largest Root 2.751 19.257b 3.000 21.000 0.000 0.733 LSS Pillai's Trace 0.348 3.741b 3.000 21.000 0.027 0.348 Wilks' Lambda 0.652 3.741b 3.000 21.000 0.027 0.348 Hotelling's Trace 0.534 3.741b 3.000 21.000 0.027 0.348 Roy's Largest Root 0.534 3.741b 3.000 21.000 0.027 0.348 Kualifikasi_Perusahaan Pillai's Trace 0.489 2.376 6000 44000 0.045 0.245 Wilks' Lambda 0.512 2.781b 6.000 42.000 0.023 0.284 Hotelling's Trace 0.949 3.165 6.000 40.000 0.012 0.322 Roy's Largest Root 0.946 6.938c 3.000 22.000 0.002 0.486
Tabel 13. Uji efek hubungan antar variabel ( tests of between-subjects effects ) Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Partial Eta Squared Corrected Model Waste _Material 269.446a 3 89.815 4.336 0,015 0,361 Waste _Waktu 270.375b 3 90.125 5.631 0.005 0.423 Waste _Biaya 131.005c 3 43.668 2.079 0.131 0.213 Intercept Waste _Material 382.268 1 382.268 18.455 0.000 0.445 Waste _Waktu 311.088 1 311.088 19.435 0.000 0.458 Waste _Biaya 794.064 1 794.064 37.813 0.000 0.622 LSS Waste _Material 107.725 1 107.725 5.201 0.032 0.184 Waste _Waktu 173.424 1 173.424 10.835 0.003 0.320 Waste _Biaya 9.303 1 9.303 0.443 0.512 0.019 Kualifikasi_Perusahaan Waste _Material 236.179 2 11.090 5.701 0.010 0.331 Waste _Waktu 184.207 2 92.104 5.754 0.009 0.333 Waste _Biaya 130.656 2 65.328 3.111 0.064 0.213 Error Waste _Material 476.406 23 20.713 Waste _Waktu 368.144 23 16.006 Waste _Biaya 482.995 23 21.000 Total Waste _Material 76801.000 27 Waste _Waktu 80563.000 27 Waste _Biaya 83282.000 27 Corrected Total Waste _Material 745.852 26 Waste _Waktu 638.519 26 Waste _Biaya 614.000 26
Tabel 14. Komparasi antar variable ( pairwise comparisons ) Dependent Variable Mean Difference (I-J) Std. Error Sig. 95% Confidence Lower Bound Upper Bound Waste _Material Perusahaan Besar Perusahaan Menengah -7.882 * 2.357 0.008 -13.967 -1.797 Perusahaan Kecil -6.681 2.606 0.052 -13.410 0.047 Perusahaan Menengah Perusahaan Besar 7.882* 2.357 0.008 1.797 13.967 Perusahaan Kecil 1.201 2.051 1.000 -4.095 6.496 Perusahaan Kecil Perusahaan Besar 6.681 2.606 0.052 -0.047 13.410 Perusahaan Menengah -1.201 2.051 1.000 -6.496 4.095 Waste _Waktu Perusahaan Besar Perusahaan Menengah -6.909 * 2.072 0.009 -12.258 -1.560 Perusahaan Kecil -6.128 * 2.291 0.041 -12.043 -0.214 Perusahaan Menengah Perusahaan Besar 6.909 * 2.072 0.009 1.560 12.258 Perusahaan Kecil 0.780 1.803 1.000 -3.875 5.435 Perusahaan Kecil Perusahaan Besar 6.128 * 2.291 0.041 0.214 12.043 Perusahaan Menengah -0.780 1.803 1.000 -5.435 3.875 Waste _Biaya Perusahaan Besar Perusahaan Menengah -5.901 2.373 0.062 -12.028 0.226 Perusahaan Kecil -4.705 2.624 0.258 -11.479 2.070 Perusahaan Menengah Perusahaan Besar 5.901 2.373 0.062 -0.226 12.028 Perusahaan Kecil 1.196 2.065 1.000 -4.136 6.528 Perusahaan Kecil Perusahaan Besar 4.705 2.624 0.258 -2.070 11.479 Perusahaan Menengah -1.196 2.065 1.000 -6.528 4.136
4

## KESIMPULAN
Dari  hasil  analasa  studi  penerapan  penggunaan metode lean  six  sigma (LSS)  yang  diterapkan berdasarkan kualifikasi perusahaan konstruksi di Jawa Barat, untuk mengendalikan pemborosan pada proyek, maka  hasil  yang  telah  diolah  menggunakan  sofware SPSS  dapat  disimpulkan  sebagai  bahwa,  penerapan LSS  pada  perusahaan konstruksi  di  Jawa  barat  sudah dilakukan.  Berdasarkan  hasil  uji  statistik  deskriptif didapatkan  hasil  bahwa  penerapan  LSS  pada perusahaan besar termasuk dalam kriteria Baik Sekali (BS)  dengan  nilai  82%,  untuk  perusahaan  menengah mendapatkan  nilai  75%  dan  perusahaan  kecil  dengan nilai 74% yang artinya penerapannya termasuk dalam kriteria Baik (B).
Hasil uji multivariate menunjukan bahwa terdapat perbedaan  yang  signifikan  pada  tiap  kualifikasi perusahaan, untuk mengendalikan pemborosan material, waktu dan biaya secara simultan / bersama- sama  setelah  mengontrol  penerapan  LSS,  [F  (6/42) = 2.781, p < 0.023; Wilk’s λ = 0.512, ŋp2 = 0.248] dan nilai signifikansi < 0.05. Namun, setelah dilakukan uji univariate  /  parsial  untuk  melihat  tentang  perbedaan tersebut,  hasil  uji Tests  of  Between-Subjects  Effects menunjukan  bahwa  tiap  kualifikasi  perusahaan  di Provinsi  Jawa  Barat  hanya  memiliki  perbedaan pengaruh  secara  signifikan  dalam  mengendalikan pemborosan  material  dan  pemborosan  waktu  pada proyek  konstruksi.  Setelah  itu,  tiap  kualifikasi perusahaan  dikomparasi  untuk  melihat  lebih  detail tentang  perbedaan  tersebut.  Setelah  dilakukan  uji Pairwise  Comparisons didapatkan  bahwa  perusahaan besar  dan  perusahaan  menengah  di  Jawa  Barat memiliki perbedaan yang signifikan dalam pengendalian  pemborosan  material  dengan  nilai  sig. 0.008  <  0.05.  Perusahaan  besar  dan  perusahaan menengah memiliki perbedaan yang signifikan dalam pengendalian  pemborosan  waktu  dengan  nilai  sig. 0.009 < 0.05.
Penelitian  ini  sangat  penting  untuk  dilakukan karena mengingat penerapan LSS untuk mengendalikan pemborosan pada proyek, masih sangat jarang digunakan pada industri konstruksi di Indonesia. Sehingga diharapkan penelitian ini dapat dikembangkan  untuk  kepentingan  pembangunan infrastruktur  yang  lebih  baik  kedepannya.  Variabel terikat  yang  diteliti  pada  penelitian  ini  dapat  diganti berdasarkan tujuan dan keperluan penelitian selanjutnya.  Mengingat  data  yang  terkumpul  dari responden  masih  merupakan  data  berdasarkan pengalaman  kerja,  sehingga  untuk  meneruskan penelitian  ini  diharapkan  peneliti  selanjutnya  dapat mengumpulkan data dengan terjun langsung ke lokasi tiap proyek yang diteliti.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Aomar, R. (2012). A lean construction framework  with six sigma  rating. International  Journal  of  Lean  Six  Sigma ,
3 (4), 299–314. https://doi.org/10.1108/20401461211284761
Alwi,  I.  (2015). Kriteria  empirik  dalam  menentukan  ukuran sampel  pada  pengujian  hipotesis  statistika  dan  analisis butir . George, M. L. (2002). Combining Six Sigma Quality with Lean Production Speed .
Kamilah,  E.  N.  (2015).  Pengaruh  keterampilan  mengajar  guru terhadap  hasil  belajar  siswa  pada  mata  pelajaran Akuntansi. repository.upi.edu . Kusuma,  D.  P.  A.  (2019). Implementasi  Lean  Construction Untuk  Meminimalkan  Waste  Pada  Proyek  Konstruksi. Studi  kasus:  proyek  pembangunan  gedung  kejaksaan tinggi riau .
Latief,  Y.,  &  Utami,  R.  P.  (2009).  Penerapan  Pendekatan Metode  Six  Sigma  Dalam  Penjagaan  Kualitas  Pada Proyek Konstruksi. MAKARA, TEKNOLOGI , 13 (2). Mir, S. J., Gangha, G., & Indhu, B. (2017). Lean Six Sigma the Improvement  of  the  Road  Construction.  Dalam International  Journal  of  Civil  Engineering  and Technology (Vol. 8, Nomor 5).
Nilda,  M.  J.,  &  Herianto.  (t.t.). Konsep  Uji  Validitas  dan Reliabilitas Dengan Menggunakan SPSS . Nyata, D. S., & Wiguna, I. P. A. (2018). Analisis Keterlambatan pada  Proyek  PT.  Jatim  Taman  Steel  di  Gresik  dengan Menggunakan  Lean  Six  Sigma  Framework. Jurnal Aplikasi Teknik Sipil , 16 (1).
Olivia,  J.,  &  Nurfebiaraning,  S.  (2019). Pengaruh  video advertising tokopedia versi “jadikan ramadan kesempatan  terbaik”  terhadap  respon  afektif  khalayak (Vol. 7).
Pituch,  K.  A.,  &  Stevens,  J.  (James  P.  (2016). Applied multivariate  statistics  for  the  social  sciences :  analyses with SAS and IBM’s SPSS: Vol. 6th Edition .
Purnama,  I.  D.  (2022,  April  28).  Indonesia  Gandeng  Jepang Tingkatkan  Kualitas  Bangunan  di  IKN  Nusantara. www.inews.id.
https://www.inews.id/finance/bisnis/indonesia-gandeng- jepang-tingkatkan-kualitas-bangunan-di-ikn-nusantara
Raja Sreedharan, V., & Raju, R. (2016). A systematic literature review of Lean Six Sigma in different industries. Dalam International Journal of Lean Six Sigma (Vol. 7, Nomor 4,  hlm.  430–466).  Emerald  Group  Publishing  Ltd. https://doi.org/10.1108/IJLSS-12-2015-0050
Renita S., A., & Suripto. (2022). Jurnal Rivet (Riset dan Invensi Teknologi)  Evaluasi  Waste  dan  Implementasi  Lean Construction Proyek Gedung Kampus X .
Rumane,  A.  R.  (2013). Quality  Tools  for  Managing Construction Projects .
Shift  Indonesia.  (2019,  Mei  29).  Sejarah  Six  Sigma. SHIFTINDONESIA .  https://shiftindonesia.com/sejarah- six-sigma/
Sholikhah,  A.  (2016).  Statistik  Deskriptif  Dalam  Penelitian Kualitatif. KOMUNIKA , 10 (2).
Soraya,  U.,  Husin,  A.  E.,  Kussumardianadewi,  B.  D.,  & Prabawa, I. P. I. (2022). Key success factors for lean six sigma  implementation  on  Light  Rail  Transit  Station construction  project. Teknika:  Jurnal  Sains  dan
Teknologi , 18 (1), 56. https://doi.org/10.36055/tjst.v18i1.15632 Statistics,  S.  (t.t.). Statistics  Solutions  Advancement  through Clarity Multivariate Analysis of Covariance
(MANCOVA) . http://www.statisticssolutions.com Sugiyono. (2016). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif Dan R&D (10 Ed.). Alfabeta.
Sutrisno,  &  Wulandari,  D.  (2018).  Multivariate  Analysis  of Variance  (MANOVA)  untuk  Memperkaya  Hasil Penelitian Pendidikan. Aksioma , 9 (1).
Trigunarsyah,  B.,  Sanusi,  R.  S.,  &  Sulistyoweni.  (2014).
Permasalahan Pemborosan/Biaya-Tak-Perlu Pada
Pelaksanaan Konstruksi di Indonesia. Conference Paper . https://doi.org/10.13140/2.1.2719.3609 Ulfa,  R.  (2021).  Variabel  Penelitian  Dalam  Penelitian Pendidikan. Jurnal Pendidikan dan Keislaman ,
2685 (6115).
Van Den Bos, A., Kemper, B., & De Waal, V. (2014). A study on how to improve the throughput time of lean six sigma projects in a construction company. International Journal of Lean Six Sigma , 5 (2),
212–226. https://doi.org/10.1108/IJLSS-10-2013-0055 Winata, Y. A. (2017). Penerapan Analisis Kovarians Multivariat Pada  Bidang  Gizi  (Study  Kasus:  Pengaruh  Perbedaan Tingkat  Kelas  Terhadap  Rata-rata  Frekuensi  Makan, Asupan  Energi,  dan  Asupan  Protein  dengan  Kovariat Berupa  Berat  Badan  dan  Usia  Siswa  di  MTs  Nurul Ummah Yogyakarta). Jurnal Matematika , 6 (2). Womack,  J. P.,  &  Jones,  D.  T.  (2003). Lean  Thinking,  Banish Waste  and  Create  Wealth  in  Your  Corporation (2003 Ed.). FREE PRESS A Division of Simon & Schuster, Inc.
Lampiran A. Uji validitas variabel dependent (Y) No. Pernyataan r tabel (N- 2), 0.05 r hit. Ket. Y1 Pemborosan Material Y1.1 Kelebihan material/bahan 0.396 0.456 Valid Y1.2 Penghamburan material/bahan 0.396 0.533 Valid Y1.3 Material tidak sesuai dengan spesifikasi 0.396 0.696 Valid Y1.4 Kehilangan material di lokasi 0.396 0.633 Valid Y1.5 Penumpukan material di lokasi 0.396 0.511 Valid Y1.6 Sering terjadi pemindahan material di lokasi 0.396 0.674 Valid Y1.7 Sisa material/bahan berserakan 0.396 0.531 Valid Y1.8 Kerusakan meterial di lokasi (kualitas) 0.396 0.643 Valid Y1.9 Tempat material kurang baik 0.396 0.500 Valid Y1.10 Kesalahan penanganan material 0.396 0.629 Valid Y1.11 Material tidak dilindungi dengan benar 0.396 0.709 Valid Y1.12 Material terbuang/ tercecer saat transportasi 0.396 0.485 Valid Y1.13 Metode pemasangan yang kurang tepat 0.396 0.581 Valid Y1.14 Kesalahan pemotongan pada besi (kesalahan perlakuan material) 0.396 0.701 Valid Y1.15 Pengawasan yang kurang 0.396 0.628 Valid Y2 Pemborosan Waktu Y2.1 Waktu menunggu instruksi 0.396 0.700 Valid Y2.2 Waktu menunggu material datang 0.396 0.472 Valid Y2.3 Waktu menunggu alat datang 0.396 0.587 Valid Y2.4 Waktu menunggu perbaikan peralatan 0.396 0.560 Valid Y2.5 Waktu menunggu datangnya pekerja ke lokasi 0.396 0.714 Valid Y2.6 Waktu menunggu revisi gambar/perubahan desain 0.396 0.739 Valid Y2.7 Kondisi lokasi yang tidak bagus 0.396 0.578 Valid Y2.8 Cuaca 0.396 0.414 Valid Y2.9 Kerusakan/kehilangan oleh pihak lain 0.396 0.678 Valid Y2.10 Spesifikasi yang tidak jelas 0.396 0.598 Valid Y2.11 Gambar kerja yang tidak jelas 0.396 0.793 Valid Y2.12 Pendetailan gambar yang rumit 0.396 0.855 Valid Y2.13 Perubahan desain 0.396 0.586 Valid Y2.14 Desain yang buruk 0.396 0.762 Valid Y2.15 Ketidak lengkapan dokumen kontrak 0.396 0.757 Valid Y3 Pemborosan Biaya Y3.1 Pekerjaan rework dan repair 0.396 0.487 Valid Y3.2 Material tidak sesuai spesifikasi 0.396 0.584 Valid Y3.3 Spesifikasi yang tidak jelas 0.396 0.572 Valid Y3.4 Metode konstruksi yang tidak tepat 0.396 0.421 Valid Y3.5 Pengawasan yang terlambat 0.396 0.500 Valid Y3.6 Perencanaan dan penjadwalan yang buruk 0.396 0.708 Valid Y3.7 Pekerja tidak disiplin 0.396 0.703 Valid Y3.8 Kurangnya mandor 0.396 0.719 Valid Y3.9 Kurangnya skill tenaga kerja 0.396 0.563 Valid Y3.10 Terjadi penambahan jenis pekerjaan 0.396 0.603 Valid Y3.11 Pengukuran dilapangan tidak akurat 0.396 0.737 Valid
No. Pernyataan r tabel (N- 2), 0.05 r hit. Ket. Y3.12 Keterlambatan pelaksanaan pekerjaan 0.396 0.798 Valid Y3.13 Peralatan tidak bisa diandalkan 0.396 0.724 Valid Y3.14 Terjadi kecelakaan kerja 0396 0.416 Valid Y3.15 Kemampuan subkontraktor yang rendah 0.396 0.641 Valid