## DAMPAK PANDEMI COVID-19 DALAM PELAKSANAAN PROYEK KONSTRUKSI DI PROVINSI ACEH
Teuku Syahirman a,* , Muttaqin Hasan b , Teuku Budi Aulia b
a Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh
b Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh *Corresponding author, email address: iinpoenk@gmail.com
A R T I C L E     I N F O A B S T R A C T Article History: The implementation of construction projects in Aceh province since the beginning  of  2020  until  now  has  been  impacted  during  the  2019 coronavirus disease (Covid-19) pandemic. One of the significant impacts is the disruption of the supply chain, which hinders the implementation of construction projects. Hence, it is necessary to conduct investigations to determine the dominant factors and factors affected by the Covid-19 pandemic  in  the  implementation  of  construction  projects  in  Aceh province.  The  construction  projects  audited  are  construction  projects, roads, bridges, drainage, irrigation, reservoirs and weirs, to be completed by  a  construction  company  in  Aceh  Province  using  2020  and  2021 sources of funding from the Aceh Revenue and Expenditure Budget of Aceh  (APBA).  were  Research  This  method  uses  a  mixed  methods approach through a questionnaire. The respondents were addressed to the project  manager/construction  manager/supervisor  of  the  executing company.  The  population  of  construction  projects  in  Aceh  province during  the  Covid-19  pandemic  for  2020  and  2021  was  221 companies/packages, while the sample consisted of 165
companies/packages. A proportionally stratified random sample is used as  the  sampling  method.  The  data  analysis  technique  used  descriptive statistics,  validity  testing,  reliability  testing,  and  PCA  using  Statistical Product and Service Solution (SPSS) software. The results showed that the factors influenced by the Covid-19 pandemic in the implementation of  construction  projects  in Aceh  province  were  6  factors,  namely  area restrictions, implementation methods, project costs, physical distancing, insecurity  and  financial  factors  of  the  contractor  with  a  Variance (percentage  of  use)  of  59.104%.  The  dominant  factor  affected  by  the Covid-19  pandemic  in  the  implementation  of  construction  projects  in Aceh province is the area constraint factor with a variance of 18.848%.
Received 20 July 2022 Accepted 16 March 2023 Online 30 March 2023 Keywords: Pandemic Covid-19 Project Construction Aceh Province PCA © 2023 Magister Teknik Sipil Unsyiah. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Coronavirus Disease 2019 (Covid-19) adalah keluarga besar virus yang menyebabkan penyakit pada manusia dan hewan. Virus ini ditemukan pada tanggal 31 Desember 2019 di Wuhan, China. Virus ini sangat agresif dan menular dengan sangat cepat serta telah menyebar hampir semua negara termasuk Indonesia hanya  dalam  beberapa  bulan  (Yuliana  dkk,  2021).  Covid-19  secara  resmi  diakui  oleh World  Health Organization (WHO) sebagai sebuah pandemi pada tanggal 11 Maret 2020, dimana berarti sebuah epidemi telah melintasi batas internasional dan memengaruhi banyak orang di seluruh dunia (Hennida dkk, 2020). Indonesia merupakan negara yang paling terdampak Pandemi Covid-19 di kawasan Asia Tenggara dengan total kasus positif sebesar 1,73 juta kasus dan 47.823 kasus meninggal dunia (Ariyani dkk, 2021). Pandemi

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP) Journal of Archive in Civil Engineering and Planning
E-ISSN: 2615-1340; P-ISSN: 2620-7567
Journal homepage: http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/JARSP/index
Covid-19  adalah  wabah  yang  menyebar  ke  seluruh  dunia  dan  menjadi  masalah  bersama  warga  dunia (Winarno, 2020).
Provinsi Aceh pada tanggal 17 Maret 2020 melalui Keputusan Gubernur Aceh Nomor 360/969/2020, telah ditetapkan sebagai status darurat skala provinsi untuk penanganan Covid-19. Hal tersebut dilandasi oleh meningkatnya jumlah Orang Dalam pemantauan (ODP) dan Pasien Dalam Pemantauan (PDP) Covid- 19  di  Provinsi  Aceh.  Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah  sejak  awal  tahun  2020  hingga  saat  ini, pelaksanaan proyek konstruksi di Provinsi Aceh telah menimbulkan dampak dalam masa pandemi Covid- 19. Salah satu dampak yang signifikan terlihat adalah terganggunya rantai pasokan, sehingga pelaksanaan proyek konstruksi menjadi terhambat.
Studi  empiris  menunjukkan  bahwa  beberapa  peneliti  terdahulu  sudah  meninjau  tentang  dampak pandemi  Covid-19  pada  proyek  konstruksi.  Faktor-faktor  yang  merupakan  dampak  pandemi  Covid-19 dalam pelaksanaan proyek konstruksi di Kota Ambon adalah faktor keuangan proyek, pembatasan wilayah, tenaga  kerja,  material  dan  peralatan,  ketidakpastian  proyek,  dan  mogok  kerja  (Maelissa  dkk,  2021). Dampak  pandemi  Covid-19  terhadap  pekerjaan  konstruksi  adalah  aktivitas  menjadi  terbatas  dan komunikasi  menjadi  tidak  lancar  (Sari  dan  Suryan,  2021).  Dampak  Covid-19  terhadap  kinerja  proyek konstruksi  di  Uni  Arab  Emirates  adalah  pembayaran  dari  instansi  pemerintah  tertunda,  pembengkakan biaya,  kemerosotan  ekonomi,  gangguan  rantai  pasokan,  penundaan  kegiatan,  perubahan  desain, terlambatnya  penyelesaian  proyek,  perampingan  dan  pemotongan  gaji  karyawan,  mengurangi  margin keuntungan untuk mengamankan pekerjaan dan memperkuat posisi perusahaan selama pandemi, pekerja berada di karantina, dan kontrak tidak memiliki klausul yang efektif dan membebani (Rehman dkk, 2021).
Dampak  pandemi  Covid-19  pada  industri  konstruksi  di  Nepal  adalah  pembayaran  terlambat, pembengkakan biaya, masalah rantai pasokan, keterlambatan penyelesaian proyek, situasi keuangan yang memburuk dari kontraktor, kesulitan dalam manajemen tenaga kerja, kesulitan dalam menjaga kesehatan dan  keselamatan  tenaga  kerja,  dan  tidak  ada  dukungan  yang  memadai  (Timilsina  dkk,  2021).  Dampak Covid-19  pada  proyek  konstruksi  bangunan  di  Malaysia  adalah  pembayaran  terlambat,  pembengkakan biaya, adanya pengurangan tenaga kerja, keterlambatan material, dan perubahan lini masa proyek (Zamani dkk,  2021).  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pelaksanaan  proyek  di  masa  pandemi  Covid-19  di  Kota Banda Aceh adalah faktor tenaga kerja dan biaya pelaksanaan konstruksi, material, pembatasan jarak, risiko komunikasi,  dan  waktu  (Rahmad,  2021).  Sehubungan  dengan  permasalahan  yang  ada  dan  hasil  studi empiris di atas, maka penulis tertarik melakukan penelitian tentang “Dampak Pandemi Covid-19 Dalam Pelaksanaan Proyek Konstruksi di Provinsi Aceh”.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1  Dampak Pandemi Covid-19 Terhadap Proyek Konstruksi
Saat  ini  pandemi  Covid-19  telah  melanda  dunia  tak  terkecuali  di  Indonesia,  maka  akibat  pandemi Covid-19 menghantam segala sektor kehidupan di Indonesia. Dengan adanya pandemi Covid-19 memicu pembatasan aktivitas sosial ekonomi sehingga proyek infrastruktur menjadi tertunda. Di bidang konstruksi memperlihatkan adanya perlambatan pergerakan pembangunan sejak munculnya Covid-19, salah satunya adalah hambatan yang berhubungan dengan terbatasnya distribusi material bangunan sejak diterapkannya kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB). Selain itu juga, dengan adanya jarak antar fisik tenaga kerja di  tempat kerja ( phisical distancing )  otomatis akan mengurangi tenaga kerja di lapangan sehingga produktivitas kerja proyek menjadi turun. Dengan turunnya produktivitas proyek maka waktu penyelesaian proyek menjadi terlambat. Untuk proyek konstruksi dengan sumber dana dari pemerintah maka dana untuk pembayaran  proyek  menjadi  terhambat.  Hal  ini  dikarenakan  dana  tersebut  banyak  dialihkan  untuk pencegahan menyebarnya Covid-19 (Harianto dkk, 2020). Adapun indikator  dampak pandemi  Covid-19 pada proyek konstruksi dari beberapa sumber dapat dirangkum pada Tabel 1.
Tabel 1 . Indikator dampak pandemi covid-19 pada proyek konstruksi
No. Indikator Dampak Pandemi Covid-19 pada Proyek Konstruksi Peneliti Terdahulu I II  III  IV  V  VI 1 Peniadaan lembur bagi pekerja √ 2 Keterlambatan  penarikan  termin  atau  angsuran  /pembayaran  dari  instansi pemerintah tertunda/pembayaran terlambat √ √ √ √ 3 Bertambahnya  anggaran  proyek/pembengkakan  biaya/  Peningkatan  biaya pelaksanaan akibat penambahan biaya Alat Pelindung Diri (APD) √ √ √ √ √ 4 Keterlambatan pembayaran upah pekerja √ 5 Penerapan ketat protokol Covid-19 √ 6 Susahnya  mendatangkan  pekerja  spesialis  dari  luar  daerah/mobilisasi  tenaga kerja dari luar daerah terhambat √ √ 7 Proyek terbengkalai karena PSBB/penundaan kegiatan/ penghentian sementara konstruksi √ √ √ 8 Denda keterlambatan proyek √ 9 Potensi sengketa konstruksi √ √ 10 Pengurangan tenaga kerja √ √ √ 11 Perubahan jam kerja √ 12 Pergantian shift kerja √ 13 Harga  bahan  baku  dan  material  yang  melambung  tinggi/peningkatan  biaya akibat pembatasan jarak √ √ 14 Terkendalanya  distribusi  bahan  dan  material  proyek/  gangguan  rantai pasokan/keterlambatan material √ √ √ √ √ 15 Lambatnya mobilisasi alat berat dan peralatan konstruksi √ 16 Perubahan kontrak/addendum item pekerjaan √ √ 17 Mogok pekerja/pekerja berada di karantina √ √ 18 Aktifitas menjadi terbatas √ 19 Komunikasi  tidak  lancar/terganggunya  komunikasi  dan  pergerakan  dalam lokasi proyek √ √ 20 Perubahan desain √ 21 Terlambatnya penyelesaian proyek √ √ 22 Perampingan dan pemotongan gaji karyawan √ 23 Kontrak tidak memiliki klausul yang efektif dan membebani √ 24 Situasi keuangan yang memburuk dari kontraktor √ 25 Kesulitan dalam manajemen tenaga kerja √ 26 Kesulitan dalam menjaga kesehatan dan keselamatan tenaga kerja/risiko infeksi akibat banyak tenaga kerja yang berkumpul √ √ 27 Tidak ada dukungan yang memadai √ 28 Penurunan produktivitas pekerja karena physical distancing √ 29 Penambahan  waktu  pelaksanaan  pekerjaan  kosntruksi/  perubahan  lini  masa proyek √ √ 30 Peningkatan biaya overhead √ 31 Ketidakpastian ketersediaan bahan dan material √ 32 Larangan bekerja dan bepergian ke luar daerah √ Keterangan peneliti terdahulu: I :  Maelissa dkk (2021)
II :  Sari dan Suryan (2021)
III  :  Rehman dkk (2021)
IV  :  Timilsina dkk (2021) V :  Zamani dkk (2021) VI  :  Rahmad (2021)

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1  Teknik Penentuan Populasi dan Sampel
Populasi  dimaksudkan  kepada  perusahaan  kontraktor  yang  telah  menangani  proyek  konstruksi  di Provinsi Aceh dalam masa pandemi Covid-19 dengan sumber dana dari Anggaran Pendapatan Belanja Aceh
(APBA) tahun 2020 dan 2021. Berdasarkan data Layanan Pengadaan Secara Elektronik (LPSE) Provinsi Aceh tahun 2022, bila dilihat dari rentang nilai kontrak (Rp. 1.000.000.000,00 - Rp. 387.064.993.000,00), proyek  konstruksi  di  Provinsi  Aceh  dalam  masa  pandemi  Covid-19  berjumlah  sebanyak  221 perusahaan/paket.  Rentang  nilai  kontrak tersebut  dipilih agar  jumlah  populasi memadai untuk  dijadikan sampel penelitian dalam rentang tahun yang sangat terbatas. Jumlah sampel minimal dalam analisis faktor PCA adalah 5 kali dari jumlah indikator (Hair, 2010). Oleh karena itu, jumlah sampel dalam penelitian ini adalah 5 x 32 indikator diperoleh sebanyak 160 perusahaan. Proporsi populasi dan sampel menurut jenis konstruksi dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Proporsi populasi dan sampel No. Sub Kualifikasi Populasi Sampel 1 Bangunan gedung 90 (90/221) x 160 = 65 2 Jalan 78 (78/221) x 160 = 56 3 Jembatan 12 (12/221) x 160 = 9 4 Drainase 10 (10/221) x 160 = 7 5 Irigasi 27 (27/221) x 160 = 19 6 Embung 2 (2/221) x 160 = 2 7 Bendung 2 (2/221) x 160 = 2 Jumlah 221 160
Teknik sampling responden  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah proportionate  stratified random sampling . Teknik ini merupakan pengambilan sampel dengan anggota populasi yang tidak sama dan berstrata secara proporsional. Anggota populasi yang tidak sama dan berstrata secara proporsional ini adalah  bangunan  gedung  sebanyak  65  perusahaan/paket,  jalan  sebanyak  56  perusahaan/paket,  jembatan sebanyak 9 perusahaan/paket, drainase sebanyak 7 perusahaan/paket, irigasi sebanyak 19 perusahaan/paket, embung dan bendung masing-masing sebanyak 2 perusahaan/paket.

## 3.2  Teknik Pengumpulan Data
Kuesioner  bertujuan  untuk  menanyakan  tentang  32  indikator  yang  terdampak  pandemi  Covid-19 dalam pelaksanaan proyek konstruksi di Provinsi Aceh. Pengukuran jawaban menggunakan skala Likert . Model skala Likert yang digunakan adalah “Tidak Pernah dengan skor 1, Jarang dengan skor 2, Kadang- kadang  dengan  skor  3,  Sering  dengan  skor  4,  dan  Selalu  dengan  skor  5”.  Pengumpulan  data  kuesioner dilakukan dengan menjumpai langsung tempat keberadaan responden dan memberikan formulir kuesioner. Responden  diminta  untuk  memilih  salah  satu  jawaban  yang  telah  disediakan  pada  formulir  kuesioner dengan memberikan checklist (√). Mengingat banyaknya jumlah kuesioner yang harus dibagi, maka dalam proses  pembagian  kuesioner  kepada  perusahaan  kontraktor  akan  dibantu  oleh  beberapa  rekan  peneliti. Kriteria responden atau pengisi kuesioner adalah project manager / site manager / site engineer / supervisor . Responden  tersebut  dipilih  karena  berada  pada  top  manajemen  perusahaan  kontraktor  dan  mempunyai kapasitas  yang  baik  dalam  memberikan  persepsinya  pada  kuesioner.  Pengumpulan  data  kuesioner  ini dilakukan dalam rentang waktu 1 bulan.

## 3.3  Teknik Analisis Data
Analisis data ini menggunakan Principle Component Analysis (PCA). PCA adalah untuk mengurangi dimensi  kumpulan  data  yang  terdiri  dari  sejumlah  besar  variabel  yang  saling  terkait,  sambil mempertahankan  sebanyak  mungkin  variasi  yang  ada  dalam  kumpulan  data.  Hal  ini  dicapai  dengan mentransformasikan  ke  sekumpulan  variabel  baru.  Komponen  utama  yang  tidak  berkorelasi  diurutkan sehingga beberapa variabel pertama mempertahankan sebagian besar variasi yang ada di semua variabel asli (Jolliffe, 2013). PCA ini digunakan untuk mengevaluasi indikator yang terdampak pandemi Covid-19 yang diambil dari suatu sumber, untuk dicari tau apakah indikator tersebut muncul pada proyek konstruksi
di Provinsi Aceh, yang selanjutnya dapat dikelompokkan ke dalam suatu faktor. Adapun langkah-langkah analisis faktor PCA melalui software SPSS versi 26 dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Melakukan korelasi matrik
Korelasi matrik ini bertujuan untuk memeriksa seluruh indikator yang diambil dari suatu sumber dapat dibentuk  menjadi  suatu  faktor  atau  tidak,  untuk  memastikan  jumlah  sampel  yang  ditetapkan  sudah memadai atau tidak untuk diterapkan PCA, dan untuk menyeleksi sejumlah indikator yang diambil dari suatu sumber dapat muncul di wilayah penelitian atau tidak. Syarat parameter korelasi matrik adalah sebagai berikut:
a.  Bila nilai Kaiser Meyer Olkin (KMO) > 0,5, maka seluruh indikator yang diambil dari suatu sumber dapat dibentuk menjadi suatu faktor. Sebaliknya bila nilai KMO < 0,5, maka seluruh indikator yang diambil dari suatu sumber tidak dapat dibentuk menjadi suatu faktor.
b.  Bila nilai Sig. < 0,05, maka jumlah sampel yang ditetapkan sebanyak 160 responden sudah memadai untuk  diterapkan  PCA.  Sebaliknya  bila  nilai  KMO  >  0,05,  maka  jumlah  sampel  yang  ditetapkan sebanyak 160 responden belum memadai untuk diterapkan PCA. Tindak lanjut bila nilai Sig. > 0,05 adalah dengan menggunakan rumus sampel maksimal yaitu 10 dikali jumlah indikator.
c.  Bila indikator mempunyai nilai MSA > 0,5, maka indikator yang diambil dari suatu sumber muncul di wilayah penelitian. Sebaliknya bilai nilai MSA < 0,5, maka sejumlah indikator yang diambil dari suatu sumber tidak muncul di wilayah penelitian. Tindak lanjut bila sejumlah indikator mempunyai nilai  MSA  <  0,5  adalah  melakukan  percobaan  selanjutnya  dengan  mengeluarkan  indikator  yang mempunyai nilai MSA terkecil.
2.  Melakukan ekstraksi faktor
Ekstraksi  faktor  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  jumlah  faktor  yang  terbentuk,  untuk  mengetahui keberadaan faktor dominan, dan untuk mengetahui kontribusi sejumlah faktor yang terbentuk. Syarat parameter ekstraksi faktor adalah sebagai berikut:
a.  Bila nilai eigen > 1 berhenti pada kedudukan komponen atau indikator tertentu, maka jumlah faktor yang bisa terbentuk sesuai dengan kedudukan komponen.
b.  Nilai varians tertinggi pada suatu komponen menandakan komponen tersebut adalah faktor dominan.
c.  Nilai  kumulatif  terakhir  menandakan  kontribusi  sejumlah  faktor  yang  terbentuk  yang  dinyatakan dalam bentuk persentase.
3.  Melakukan rotasi faktor
Rotasi  faktor  ini  bertujuan  untuk  mendistribusikan  sejumlah  indikator  pada  kelompok  faktor  yang terbentuk. Alternatif yang digunakan dalam rotasi faktor adalah orthogonal rotation , yaitu proses rotasi memutar  sumbu  90 o dengan  metode  varimax.  Syarat  parameter  rotasi  faktor  adalah  indikator  yang mempunyai nilai loading factor tertinggi pada suatu faktor akan dimasukkan pada faktor tersebut.
4.  Memberikan nama faktor
Setelah  beberapa  faktor  terbentuk,  maka  proses  dilanjutkan  dengan  menamakan  faktor.  Dalam penamaan faktor harus memperhatikan seluruh indikator yang ada, agar indikator tersebut representatif atau mencerminkan faktor yang hendak diberi nama (Razuli dkk, 2020) dan (Agara dkk, 2020).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1   Korelasi Matrik
Tahap korelasi matrik dalam PCA ini mempunyai 3 tujuan utama. Tujuan pertama untuk memeriksa seluruh indikator yang diambil dari suatu sumber dapat dibentuk menjadi suatu faktor atau tidak, dengan syarat KMO > 0,5. Tujuan kedua untuk memastikan jumlah sampel yang ditetapkan sudah memadai atau tidak  untuk  diterapkan  PCA,  dengan  syarat  nilai  Sig.  <  0,05.  Tujuan  ketiga  untuk  menyeleksi  seluruh indikator yang diambil dari suatu sumber dapat muncul di wilayah penelitian atau tidak, dengan syarat MSA > 0,5. Adapun output korelasi matrik ini pada percobaan ke 17 dapat diperlihatkan pada Tabel 3.
Tabel 3 . Korelasi matrik percobaan ke 17 Parameter Koefisien KMO > 0,5 0,629 Sig. < 0,05 0,000 Jumlah indikator yang tidak terpenuhi syarat MSA (< 0,5) - Peniadaan lembur bagi pekerja - Keterlambatan penarikan termin atau angsuran 0,531 Pembengkakan biaya 0,721 Keterlambatan pembayaran upah pekerja 0,557 Penerapan ketat protokol Covid-19 0,588 Mobilisasi tenaga kerja dari luar daerah terhambat 0,706 Penghentian sementara konstruksi - Denda keterlambatan proyek - Potensi sengketa konstruksi - Pengurangan tenaga kerja - Perubahan jam kerja - Pergantian shift kerja 0,570 Harga bahan baku dan material yang melambung tinggi 0,625 Gangguan rantai pasokan 0,726 Lambatnya mobilisasi alat berat dan peralatan konstruksi 0,550 Perubahan kontrak - Mogok pekerja - Aktifitas menjadi terbatas 0,604 Komunikasi tidak lancar 0,669 Perubahan desain - Terlambatnya penyelesaian proyek - Perampingan dan pemotongan gaji karyawan - Kontrak tidak memiliki klausul yang efektif dan membebani Situasi keuangan yang memburuk dari kontraktor 0,676 Kesulitan dalam manajemen tenaga kerja - Kesulitan dalam menjaga kesehatan dan keselamatan tenaga kerja - Tidak ada dukungan yang memadai - Penurunan produktivitas pekerja karena physical distancing 0,531 Penambahan waktu pelaksanaan pekerjaan kosntruksi - Peningkatan biaya overhead 0,643 Ketidakpastian ketersediaan bahan dan material 0,554 Larangan bekerja dan bepergian ke luar daerah 0,722
Tabel 3 memperlihatkan bahwa korelasi matrik telah dilakukan beberapa kali hingga percobaan 17. Percobaan tersebut dilakukan untuk memenuhi seluruh syarat parameter pada korelasi matrik. KMO pada percobaan  17  mempunyai  nilai  >  0,5.  Hal  ini  berarti  bahwa  pada  percobaan  17,  seluruh  indikator  yang ditinjau dapat dibentuk menjadi sejumlah faktor. Sig. pada percobaan 17 mempunyai nilai < 0,05. Hal ini berarti  bahwa  pada  percobaan  17,  jumlah  sampel  yang  telah  ditetapkan  sebanyak  160  responden  sudah memadai untuk dianalisis. MSA pada percobaan 17 tidak ditemukan lagi nilai < 0,5. Hal ini berarti bahwa 16 dari 32 indikator yang ditinjau tidak muncul di wilayah penelitian.

## 4.2  Ekstraksi Faktor
Tahap ekstraksi faktor dalam PCA ini mempunyai 3 tujuan utama. Tujuan pertama untuk mengetahui jumlah faktor yang terbentuk dengan menghitung jumlah komponen atau indikator yang mempunyai nilai eigen > 1. Tujuan kedua untuk mengetahui faktor dominan dengan melihat nilai varian tertinggi pada salah satu faktor. Tujuan ketiga untuk mengetahui kontribusi sejumlah faktor yang terbentuk dengan melihat nilai kumulatif varian. Adapun output ekstraksi faktor ini dapat diperlihatkan pada Tabel 4.
Tabel 4 . Ekstraksi faktor Komponen/ Indikator Nilai Eigen Ekstraksi Faktor Total Varian (%) Kumulatif (%) Total Varian (%) Kumulatif (%) 1 3,016 18,848 18,848 3,016 18,848 18,848 2 1,568 9,802 28,650 1,568 9,802 28,650 3 1,414 8,838 37,487 1,414 8,838 37,487 4 1,296 8,099 45,587 1,296 8,099 45,587 5 1,126 7,036 52,623 1,126 7,036 52,623 6 1,037 6,481 59,104 1,037 6,481 59,104 7 0,949 5,929 65,032 8 0,892 5,574 70,606 9 0,850 5,310 75,917 10 0,758 4,740 80,656 11 0,716 4,474 85,130 12 0,655 4,093 89,223 13 0,600 3,747 92,970 14 0,469 2,932 95,902 15 0,454 2,838 98,740 16 0,202 1,260 100,000
Tabel  4 memperlihatkan bahwa  nilai  eigen >  1  terletak  pada  komponen  1  hingga  6.  Hal  ini  berarti bahwa jumlah faktor yang terbentuk ada 6 faktor dari 16 indikator yang muncul di wilayah penelitian. Nilai kumulatif  varian  diperoleh  sebesar  59,104%.  Hal  ini  berarti  bahwa  kontribusi  6  faktor  yang  terbentuk adalah sebesar 59,104%.

## 4.3  Rotasi Faktor
Tahap rotasi faktor dalam PCA ini bertujuan untuk mendistribusikan sejumlah indikator yang muncul di  wilayah  penelitian  pada  kelompok  faktor  yang  terbentuk  dengan  melihat loading  factor terbesar. Alternatif  yang  digunakan  dalam  rotasi  faktor  adalah orthogonal  rotation ,  yaitu  proses  rotasi  memutar sumbu  90 o dengan  metode  varimax.  Oleh  karena  itu  pada  komponen  faktor,  tidak  akan  ditemukan  lagi peluang indikator dengan nilai loading factor yang sama-sama besar. Adapun output rotasi faktor ini dapat diperlihatkan pada Tabel 5.
Tabel 5 . Rotasi faktor Faktor 1 2 3 4 5 6 Indikator 2 -0,112 0,102 -0,019 0,126 0,230 0,754* Indikator 3 0,167 0,301 0,464* -0,123 0,062 0,140 Indikator 4 -0,033 -0,253 0,641* 0,231 0,086 -0,120 Indikator 5 0,316 0,808* -0,026 0,110 -0,033 0,002 Indikator 6 0,658* -0,124 0,028 0,182 0,045 0,192 Indikator 12 0,089 0,862* 0,028 0,028 -0,082 -0,028 Indikator 13 -0,020 -0,158 0,616* -0,110 0,143 0,187 Indikator 14 0,658* 0,369 -0,034 -0,099 -0,186 -0,056 Indikator 15 0,699* 0,139 0,065 -0,203 0,026 -0,148 Indikator 18 0,212 -0,004 -0,156 0,480* 0,465 0,073 Indikator 19 0,263 0,073 0,150 0,542* -0,294 0,334 Indikator 24 -0,051 0,331 0,112 0,187 0,358 0,502* Indikator 28 -0,179 0,068 0,071 0,752* -0,028 -0,081 Indikator 30 0,053 0,133 0,565* 0,198 -0,185 -0,339 Indikator 31 -0,047 -0,115 0,112 -0,135 0,792* 0,111 Indikator 32 0,783* 0,237 0,002 0,066 0,033 -0,077 Jumlah distribusi indikator ke dalam suatu faktor 4 2 4 3 1 2
Keterangan: *Indikator yang mempunyai factor loading terbesar pada suatu faktor
Tabel  5  memperlihatkan  bahwa  setiap  indikator  mempunyai loading  factor tertinggi  pada  masing- masing faktor. Faktor 1 terdistribusi 4 indikator, faktor 2 terdistribusi 2 indikator, faktor 3 terdistribusi 4 indikator, faktor 4 terdistribusi 3 indikator, faktor 5 terdistribusi 1 indikator, faktor 6 terdistribusi 2 indikator.

## 4.4  Penamaan Faktor
Tahap pemberian nama faktor dalam PCA ini bertujuan untuk melekatkan nama faktor berdasarkan kecenderungan  karakteristik  indikator  yang  berkumpul  dalam  faktor  yang  terbentuk.  Pemberian  nama faktor  ini  lebih  bersifat  subjektif,  yang  diupayakan  representatif  terhadap  sejumlah  indikator  yang berkumpul dalam suatu faktor. Pemberian nama untuk setiap faktor yang terbentuk beserta nilai variansnya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 . Faktor-faktor terdampak pandemi Covid-19 No. Faktor Indikator Varian 1 Faktor pembatasan wilayah Mobilisasi tenaga kerja dari luar daerah terhambat 18,848% Gangguan rantai pasokan Lambatnya mobilisasi alat berat dan peralatan konstruksi Larangan bekerja dan bepergian ke luar daerah 2 Faktor metode pelaksanaan Penerapan ketat protokol Covid-19 9,802% Pergantian shift kerja 3 Faktor biaya proyek Pembengkakan biaya 8,838% Keterlambatan pembayaran upah pekerja Harga bahan baku dan material yang melambung tinggi Peningkatan biaya overhead 4 Faktor physical distancing Aktifitas menjadi terbatas 8,099% Komunikasi tidak lancar Penurunan produktivitas pekerja karena physical distancing 5 Faktor ketidakpastian Ketidakpastian ketersediaan bahan dan material 7,036% 6 Faktor keuangan kontraktor Keterlambatan penarikan termin atau angsuran 6,481% Situasi keuangan yang memburuk dari kontraktor Jumlah varian 59,104% Sisa varian 40,896%
Tabel 6 memperlihatkan bahwa dari 32 indikator yang dievaluasi dengan PCA, terdapat 16 indikator yang dapat dikelompokkan ke dalam 6 faktor. Adapun faktor-faktor terdampak pandemi Covid-19 dalam pelaksanaan proyek konstruksi di Provinsi Aceh adalah faktor pembatasan wilayah, metode pelaksanaan, biaya  proyek, physical  distancing ,  ketidakpastian,  dan  faktor  keuangan  kontraktor.  Hasil  penelitian  ini mempunyai  perbedaan  dengan  beberapa  peneliti  terdahulu.  Faktor-faktor  yang  merupakan  dampak pandemi Covid-19 dalam pelaksanaan proyek konstruksi di Kota Ambon adalah faktor keuangan proyek, pembatasan  wilayah,  tenaga  kerja,  material  dan  peralatan,  ketidakpastian  proyek,  dan  mogok  kerja (Maelissa dkk, 2021). Faktor-faktor yang mempengaruhi pelaksanaan proyek di masa pandemi Covid-19 di Banda Aceh adalah faktor tenaga kerja dan biaya pelaksanaan konstruksi, material, pembatasan jarak, risiko komunikasi, dan waktu (Rahmad, 2021).
Masing-masing faktor terdampak pandemi Covid-19 dalam pelaksanaan proyek konstruksi di Provinsi Aceh mempunyai varian tersendiri. Varian dapat diartikan sebagai persentase dampak pandemi Covid-19 pada  suatu  faktor  di  lokasi  penelitian.  Dalam  hal  ini  varian  pada  faktor  pembatasan  wilayah  diperoleh sebesar 18,848% dengan jumlah 4 indikator, faktor metode pelaksanaan diperoleh sebesar 9,802% dengan jumlah  2  indikator,  faktor  biaya  proyek  diperoleh  sebesar  8,838%  dengan  jumlah  4  indikator,  faktor physical distancing diperoleh sebesar 8,099% dengan jumlah 3 indikator, faktor ketidakpastian diperoleh sebesar  7,036%  dengan  jumlah  1  indikator,  dan  faktor  keuangan  kontraktor  diperoleh  sebesar  6,481% dengan jumlah 2 indikator.
Berdasarkan  nilai  varian  pada  masing-masing  faktor  yang  terbentuk,  maka  total  varian  diperoleh sebesar  59,104%.  Hal  ini  berarti  bahwa  proyek  konstruksi  di  Provinsi  Aceh  tahun  2020  dan  2021 mempunyai persentase dampak pandemi Covid-19 sebesar 59,104% yang dipengaruhi oleh 6 faktor di atas. Dalam arti lain, 6 faktor dampak pandemi Covid-19 telah terjadi pada proyek konstruksi di Provinsi Aceh, yang  dilaksanakan  oleh  160  perusahaan  kontraktor  sebagai  sampel  dari  populasi  sebanyak  1.610 perusahaan  kontraktor.  Sisa  varian  sebesar  40,896%  terdapat  pada  16  indikator  yang  tidak  muncul  di wilayah  penelitian.  Adapun  16  indikator  tersebut  adalah  peniadaan  lembur  bagi  pekerja,  penghentian sementara konstruksi, denda keterlambatan proyek, potensi sengketa konstruksi, pengurangan tenaga kerja, perubahan  jam  kerja,  perubahan  kontrak,  mogok  pekerja,  perubahan  desain,  terlambatnya  penyelesaian proyek,  perampingan  dan  pemotongan  gaji  karyawan,  kontrak  tidak  memiliki  klausul  yang  efektif  dan membebani, kesulitan dalam manajemen tenaga kerja, kesulitan dalam menjaga kesehatan dan keselamatan tenaga kerja, tidak ada dukungan yang memadai, dan penambahan waktu pelaksanaan pekerjaan kosntruksi. Indikator  yang  tidak  muncul  di  lokasi  penelitian  diperoleh  sebesar  50%.  Hal  ini  dikarenakan  menurut persepsi  160  perusahaan  kontraktor  yang  telah melaksanakan  proyek  konstruksi  di  Provinsi Aceh  tahun 2020 dan 2021, hanya 16 indikator dampak Covid-19 yang muncul dari 32 indikator.
Faktor-faktor terdampak pandemi Covid-19 dalam pelaksanaan proyek konstruksi di Provinsi Aceh, telah dianalisis melalui PCA. Nilai varian tertinggi pada PCA diperoleh pada faktor pembatasan wilayah yaitu  sebesar  18,848%.  Oleh  karena  itu  berdasarkan  persepsi  kontraktor,  faktor  dominan  terdampak pandemi  Covid-19  dalam  pelaksanaan  proyek  konstruksi  di  Provinsi  Aceh  adalah  faktor  pembatasan wilayah dengan persentase terjadi sebesar 18,848%. Indikator pada faktor dominan ini adalah mobilisasi tenaga  kerja  dari  luar  daerah  terhambat,  gangguan  rantai  pasokan,  lambatnya  mobilisasi  alat  berat  dan peralatan konstruksi, serta larangan bekerja dan bepergian ke luar daerah.
Indikator dampak pandemi Covid-19 yang dominan dalam pelaksanaan proyek konstruksi di Provinsi Aceh adalah gangguan rantai pasokan dengan nilai MSA sebesar 0,726. Hasil penelitian ini mempunyai perbedaan  dengan  beberapa  peneliti  terdahulu.  Dampak  pandemi  Covid-19  yang  dominan  terhadap pekerjaan  konstruksi  adalah  aktivitas  menjadi  terbatas  dan  komunikasi  menjadi  tidak  lancar  (Sari  dan Suryan, 2021). Dampak Covid-19 yang dominan terhadap kinerja proyek konstruksi di Uni Arab Emirates adalah  pembayaran  dari  instansi  pemerintah  tertunda  (Rehman  dkk,  2021).  Dampak  pandemi  Covid-19 yang  dominan  pada  industri  konstruksi  di  Nepal  adalah  pembayaran  terlambat  (Timilsina  dkk,  2021). Dampak  Covid-19  yang  dominan  pada  proyek  konstruksi  bangunan  di  Malaysia  adalah  pembayaran terlambat (Zamani dkk, 2021).

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Faktor-faktor  yang  terdampak  pandemi  Covid-19  dalam  pelaksanaan  proyek  konstruksi  di  Provinsi Aceh terdapat enam faktor yaitu faktor pembatasan wilayah, metode pelaksanaan, biaya proyek, physical distancing, ketidakpastian, dan faktor keuangan kontraktor dengan total varian (persentase penerapan) dari ke enam faktor tersebut adalah sebesar 59,104%. Faktor yang dominan terdampak pandemi Covid-19 dalam pelaksanaan proyek konstruksi di Provinsi Aceh adalah faktor pembatasan wilayah dengan varian sebesar 18,848%.
Disarankan  kepada  perusahaan  kontraktor  di  Provinsi  Aceh  untuk  meningkatkan  kesiapan  dalam menangani dampak pandemi Covid-19, agar kinerja dan keberhasilan proyek dapat terwujud sebagaimana mestinya.  Disarankan  kepada  peneliti  selanjutnya  dapat  mengembangkan  penelitian  ini  dengan merumuskan solusi penanganannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Agara,  A.  Y.,  Sugiarto,  Saidi,  T.  2020.  Faktor-faktor  fasilitas  umum  yang  dapat  memberikan  kepuasan penghuni pada perumahan jeulingke residence. Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan . 3(3), pp. 227-235.
Ariyani, L., Sion, N., Pusporoni, T., Handayani, A. R., Amanda, N., Matondang, R., Sembiring, J. G., Argo,
A. S., Manggabarani, Miftah, M., Marzuki, F. 2021. Strategi pemasaran: umkm dan pandemi covid- 19 . Deepublish, Yogyakarta.
Hair, J. F. 2010. Multivariate data analysis , Edisi 7 . Pearson Education, New Jersey.
Harianto, F., Caroline, J., Choiriyah, S., Aulady, M. F. N., Savitri, Y. R., Nuciferani, F. T., Rizal, F. F. A.,
Listyaningsih,  D.  2020. Dampak  covid-19  bagi  penyelenggaraan  proyek  konstruksi  di  Indonesia . Lakeisha, Klaten.
Hennida,  C.,  Saptari,  N.  O.,  Aristyaningsih,  I.  G.  A.  A.  R.,  Febrianto,  A.  S.  2020. Respon  negara  dan institusi global terhadap covid-19 . Airlangga University Press, Surabaya.
Jolliffe, I. T. 2013. Principal component analysis, springer series in statistics . Springer, New York.
Maelissa,  N.,  Gaspersz,  W.,  Metekohy,  S.  2021.  Dampak  pandemi  covid-19  bagi  pelaksanaan  proyek konstruksi di Kota Ambon. Jurnal Simetrik. 11(1), pp. 411–416. Rahmad,  M.  2021. Analisis  faktor  pengaruh  pandemi  covid-19  pada  pelaksanaan  proyek  konstruksi  di Banda Aceh . Tesis, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh.
Razuli,  M.,  Sugiarto,  Saidi,  T.  2020.  Faktor-faktor  keputusan  penduduk  masuk  dalam  pemilihan  lokasi perumahan di Kota Banda Aceh. Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan . 3(1), pp. 10-18.
Rehman, M. S. U., Shafiq, M. T., Afzal, M. 2021. Impact of covid-19 on project performance in the UAE construction industry. Journal of Engineering Design and Technology . 19(6), pp. 1–22.
Sari, A. N., Suryan, V. 2021. Pandemi covid-19: dampak terhadap pekerjaan konstruksi. Jurnal Talenta Sipil . 4(2), pp. 214–220.
Timilsina, S. P., Ojha, S. K., Dhungana, B. R. 2021. Impact of covid-19 on construction industry of Nepal. Modern Economy . 12(8), pp. 1232–1244.
Winarno,  F.  G.  2020. Covid-19  pelajaran  berharga  dari  sebuah  pandemi .  Gramedia  Pustaka  Utama, Jakarta.
Yuliana, A., Ruswanto, Gustaman, F. 2021. Covid-19 pandemi yang menyerang bumi kami . Jakad Media Publishing, Surabaya.
Zamani, S. H., Rahman, R. A., Fauzi, M. A., Yusof, L. M. 2021. Effect of covid-19 on building construction projects:  impact  and  response  mechanisms. In  IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science. 682(1), p. 012049.