Kiki Patricia Dewi, Budi  Susetyo (2022). Analisis Pengaruh Penawaran Harga Kontraktor terhadap Hasil Kewajaran Harga Metode SEM-PLS pada Tender Konstruksi Proyek Pemerintah. Syntax Literate; Jurnal Ilmiah Indonesia. 7 (7). E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 7, No. 7, Juli 2022

## ANALISIS  PENGARUH  PENAWARAN  HARGA  KONTRAKTOR  TERHADAP HASIL  KEWAJARAN  HARGA  METODE  SEM-PLS  PADA  TENDER KONSTRUKSI PROYEK PEMERINTAH
Kiki Patricia Dewi, Budi Susetyo Universitas Mercubuana, Indonesia Email: kiki.patricia.dewi@gmail.com, budi.susetyo@mercubuana.ac.id

## Abstrak
Saat ini terjadi fenomena pada tender konstruksi proyek pemerintah yaitu mayoritas peserta menyampaikan harga penawaran jauh lebih rendah dari HPS. Kurun waktu 2015  –  2019  penawaran  <  80%  HPS  rata  –  rata  dibawah  10%  per  tahun  (Sibuea dkk,  2020),  namun  iangka  ini  naik  tajam  di  tahun  2020menjadi  32%  dan  makin naik lagi menjadi 43% di tahun 2021 (DPJK,2021). Selisih harga yang jauh dengan perhitungan  HPS  mengakibatkan  Pengguna  Jasa  memiliki anggapan  pekerjaannya akan  memiliki  risiko  pada  masa  pelaksanaan  pekerjaan,  dampaknya  banyak  paket pekerjaan  yang  telah  ditetapkan  pemenang  diragukan  oleh  PPK  untuk  lanjut  ke penerbitan  SPPBJ.  Padahal  penawaran  tersebut  pada  saat  tender  telah  dilakukan evaluasi  kewajaran  harga,  dan  penawaran  harga  Kontraktor  tersebut  telah dinyatakan  wajar.  Penelitian  ini  menganalisis  faktor  yang  paling  berpengaruh terhadap  hasil  kewajaran  harga  sehingga  diyakini  kontraktor  tetap  mampu menyampaikan  penawaran  yang  kompetitif  dan  responsif.  Dari  data  yang  telah didapatkan  dan  dianalisa  menggunakan  SEM-PLS,  diperoleh  hasil  bahwa komponen  Bahan/Material  (X.2)  merupakan  variabel  yang  paling  berpengaruh terhadap  hasil  kewajaran  harga  idengan  nilai  58.2%  signifikansi  kategori  sedang, dengan  indikator  kontraktor  menawar  dengan  status  memiliki  quarry  dan ketersediaan  bahan baku pada quarry untuk mendapatkan bahan/material sehingga Kontraktor dapat menawar dengan harga satuan pekerjaan yang lebih rendah..
Kata  Kunci :  tender;  kewajaran  harga;  konstruksi;  analisa  harga  satuan;  penawaran harga.

## Abstract
Currently,  there  is  a  phenomenon  in  government  project  construction  tenders where the majority of participants submit the bid price is much lower than the OE. During  2015  –  2019  financial  proposal  <  80%  of  OE  averaged  below  10%  per year (Sibuea et al, 2020), but increase drastically in 2020 to 32% and 43% in 2021 (DPJK, 2021). From the perspective of the procurement of goods and services, this is  an  achievement  of  the  principle  of  efficiency,  but  from  owners  perspective  this raises  concerns  during  the  construction  phase  such  as  work  not  according  to specifications,  work  delays  or  contract  termination.  The  impact  is  many  owner doubted  the  tender  result  if  the  winner  bid  below  80%  of  OE  to  proceed  to  the
contract phase even though the offer has been evaluated and declared responsive. This study analyzes the most influence factors that results of price fairness so that the contractors still be able to submit a competitive price proposal and responsive bid.  Based  on  data  that  has  been  obtained  and  analyzed  using  SEM-PLS,  the results  show  that  the  material  component  (X.2)  is  the  variable  that  has  the  most influence on the results of price fairness with a value of 58.2% of medium category significance,  with  the  indicator  if  the  contractor  bidding  with  status  having  a quarry  and  supply  raw  materials  from  the  quarry  so  that  they  can  bidding  more lower than OE.
Keywords: procurement, responsive bid, unit price analysis, bid price

## Pendahuluan
Pemerintah  Indonesia  saat  ini  sedang  berusaha  mewujudkan clean  government dan good governance . Penerapan good governance diharapkan dapat membawa dampak dan  perubahan  dan  peningkatan  pelayan  public  (Imam  &  Hardjomuljadi,  2022).  Hal tersebut  hanya  dapat  dicapai  jika  penyelenggaraan  pemerintahan  didasarkan  pada prinsip akuntabilitas, profesionalisme, visi, efisiensi, transparansi, dan partisipasi rakyat. Efektif  berarti  berhasil  atau  tepat  sasaran,  sedangkan  efektivitas  merupakan  proses komunikasi  untuk  mencapai  tujuan  yang  direncanakan  sesuai  dengan  biaya  yang ditentukan,  waktu  yang  tetap  dan  jumlah  orang  yang  ditetapkan”  (Effendy,  1989). Meskipun  efisiensi  dalam  pengadaan  barang/jasa  konstruksi  secara  umum  dipahami mendapatkan  pemenang  tender  yang  menyampaikan  harga  paling  murah,  pada kenyataannya  efisiensi  dianggap  sebagai  penghematan  HPS.  Padahal  penentuan pemenang tidak hanya ditentukan dari harga terendah, namun setelah melalui beberapa tahapan  evaluasi  dimana  pemenangnya  adalah  peserta  yang  penawarannya  memenuhi beberapa persyaratan dan menawarkan harga terbaik.
Tahun 2020 merupakan kondisi yang penuh tantangan dalam berbagai sektor di Indonesia  dan  tidak  terkecuali  sektor  konstruksi,  banyak  pembangunan  tertunda dikarenakan wabah Pandemi. Penyedia Jasa Konstruksi selama ini terdiri dari pelaksana konstruksi  yang  memilih  mengerjakan  proyek  Pemerintah  sedangkan  lainnya  lebih memilih menangani proyek swasta/non Pemerintah, namun sehubungan dengan kondisi ekonomi  saat  ini  banyak  sektor  swasta  yang  menunda  proyek  pembangunannya. Dampak dari kondisi ini para Penyedia Jasa Konstruksi yang selama ini bekerja untuk non  pemerintah  beralih  mengincar  pekerjaan  konstruksi  Pemerintah,  baik  yang dilaksanakan secara Pengadaan Langsung maupun Tender. Paket pekerjaan yang biasa diikuti oleh 10 s.d 15 peserta sekarang meningkat hampir 2 (dua) kali lipatnya, sehingga persaingan semakin meningkat dan mengakibatkan penawaran semakin kompetitif.
Pada  periode  2015  –  2019  telah  dilakukan  penelitian  atas  kecenderungan Penyedia  Jasa  yang  memberikan  penawaran  dengan  nilai  <  i80%  HPS  (Supriyatna, Sibuea,  dkk,  2020)  yaitu  sekitar  7,28  % di  tahun  2015  dan  11.92%  di  tahun  2019  dan pada 2020 jumlah tersebut naik tajam menjadi 32% dan naik lagi menjadi 43% di tahun 2021  (DPJK  2022).    Kecenderungan  kenaikan  jumlah  penawar  <  i80%  HPS  terlihat pada gambar berikut :
Gambar 1. Persentase Jumlah Paket Penawar < 80% HPS tahun 2015 – 2019 (Sumber : Supriyatna, Sibuea,dkk dan DPJK, 2022)
Apabila  dilihat  dari  perspektif  pengadaan  barang  dan  jasa  tentu  hal  ini merupakan  pencapaian  dari  prinsip  efisiensi  yaitu  terdapat  penghematan  penggunaan keuangan  negara,  namun  dari  sisi  Pengguna  Jasa  (KPA/PPK)  hal  ini  menimbulkan kekuatiran pada masa pelaksanaan pekerjaan seperti pekerjaan tidak sesuai spesifikasi, keterlambatan pekerjaan ataupun putus kontrak.
Kondisi  seperti  ini  mengakibatkan  banyaknya  paket  pekerjaan  yang  telah ditetapkan  pemenang  diragukan  oleh  PPK  untuk  lanjut  ke  tahap  berikutnya  yaitu penerbitan  Surat  Penunjukan  Penyedia  Barang  dan  Jasa  (SPPBJ),  walaupun  sudah dilakukan  evaluasi  kewajaran  harga  dan  telah  dinyatakan  wajar.  Hal  ini  terlihat  pada tabel  1  bahwa  mayoritas  substansi  yang  menjadi  materi  penolakan  PPK  adalah pemenang  yang  menyampaikan  penawaran  rendah  (<  80%HPS)  meskipun  pemenang telah  melewati  proses  evaluasi  kewajaran  harga  sebagaimana  tercantum  pada  tabel  1 berikut:

## Tabel 1
Rekapitulasi Penolakan atas Hasil Tender Pekerjaan Konstruksi TA.2021 No. Bidang Jumlah Penolakan atas Hasil Pemilihan Jumlah Penolakan terkait Pemenang dengan Nilai Penawaran < 80%HPS 1 Sumber Daya Air 14 13 2 Bina Marga 3 0 3 Cipta Karya 3 1 4 Perumahan 0 0 Total 20 14 Persentase 70%
(Sumber : DPJK, 2021)
Hasil penelitian i Lembaga i Kebijakan i Pengadaan i Barang/Jasa i Pemerintah (LKPP)(2009) menyebutkan i bahwa i rata-rata i kontraktor i di i Indonesia menyampaikan harga i penawaran sebesar 86% i dari i Harga i Perkiraan i Sendiri/HPS i (Larasati  & Watanabe,  2011) i dan i dampaknya i saat pelaksanaan i muncul i berbagai i permasalahan finansial, i seperti i Kontraktor i kesulitan i mengatasi ketidakpastian i harga i dan i mencari berbagai i upaya i memenuhi i persyaratan i spesifikasi i teknis. Hal i ini i mengakibatkan kontraktor i menggunakan i beberapa i strategi i untuk i mengatasi kekurangan biaya i dan meningkatkan i margin i keuntungan, i seperti: i peningkatan i biaya i manajemen i proyek dan i penurunan i kualitas i kerja. i Nilai i kontrak i yang i kurang i dari i 70% i dari i batas anggaran/HPS juga i dianggap i sebagai i salah i satu i penyebab i kerusakan i konstruksi dan i bangunan. i Jika i selisih antara i jumlah i kontrak i dan i batas i atas i terlalu i besar dan i cenderung i tidak i masuk akal, i kemungkinan i akan i membuat i proses i pelaksanaan dapat i terganggu i dan i spesifikasi i teknis proyek i tidak i dapat i dipenuhi (Wiyana, i 2012; Kashiwagi i & i Byfield, i 2002).
Sebagaimana i dikutip i dalam i penelitian (Zukhrina  Oktaviani,  2015) hasil beberapa i penelitian menunjukkan i bahwa i kriteria evaluasi i penawaran i terendah merupakan i masalah i bagi i kinerja kontraktor i di i banyak i negara i dan i tidak direkomendasikan i untuk i digunakan i dalam i menilai penawaran i kontraktor, i karena dapat menimbulkan i masalah setelah i penandatanganan i kontrak atau selama konstruksi (Mangitung, 2006).
Studi i sebelumnya i di i luar i negeri i juga i menemukan i bahwa i penawar terendah selalu dianggap sebagai i ancaman i bagi i proyek i dan i meremehkan i biaya i proyek (Capen dkk., i 1971).  Namun,  menurut i Asian Development  Bank  (ADB)  penawaran rendah belum i tentu i dinilai i negatif, tapi perlu i investigasi i tambahan i karena i bisa menjadi pertanda i risiko i yang i ditimbulkan Penyedia Jasa i antara i lain i : i kurangnya kompetensi teknis i atau i komersial, i niat i untuk i tidak mengikuti standar i atau spesifikasi i desain dan/atau i niat i untuk i tidak i mematuhi i hukum lingkungan i atau ketenagakerjaan (ADB, 2018).
Penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan kajian berupa faktor– faktor yang menjadi  pertimbangan  kontraktor  dalam  menyusun  penawaran  harga  pada  tender pekerjaan  konstruksi  sehingga  masih  dapat  dinyatakan  wajar  pada  saat evaluasi  harga. Penawaran  yang  akuntabel  kompetitif, i responsif, menghasilkan i produk i konstruksi yang i berkualitas, i sesuai spesifikasi, tepat waktu, mutu dan biaya.

## Metode Penelitian

## Jenis Penelitian
Penelitian i ini i merupakan i penelitian i deskriptif i dengan penelitian eksploratori, yaitu i penelitian yang i ditujukan i pada i sekelompok i subjek i tertentu dengan i tujuan untuk i menemukan i bentuk suatu i gagasan/fenomena i dengan i cara mendeskripsikan beberapa i variabel i yang i terkait dengannya. i tentang i variabel penelitian i dengan menggunakan i berbagai i sumber i yang i dianggap relevan/penting. Penelitian i ini melakukan i pemodelan i sehingga i dapat i dilihat i mekanisme pengaruh masing-masing variabel, i kemudian i dicari i pengaruhnya i terhadap i kewajaran i harga.

## Jenis dan Sumber Data
Data i merupakan i suatu i bahan i yang i masih i mentah i yang i membutuhkan i pengolahan lebih i lanjut sehingga i menghasilkan i informasi i atau i keterangan, i baik i kuantitatif maupun i kualitatif i yang menunjukkan i suatu i fakta i (Ridwan, i 2007). i Data i yang i baik adalah i data i yang i reliabel, i terbaru, ekstensif, i atau i data i yang i dapat i memberikan gambaran i tentang i keseluruhan i masalah.

## Data Primer
Data primer yaitu data yang mengacu pada informasi yang diperoleh dari tangan pertama oleh peneliti yang berkaitan dengan variabel minat untuk tujuan spesifik studi (Sekaran,  2011).  Data  primer  yang  akan  diambil  untuk  penelitian  ini  adalah  hasil pengamatan,  penyebaran  kuisioner  dan  wawancara.  Data  primer  yang  akan dikumpulkan terdiri dari:
a. Data variabel faktor – faktor yang mempengaruhi penawaran.
b. Data bentuk interaksi/hubungan tiap variabel.
c. Data kinerja penyedia jasa.

## Data Sekunder
Data  sekunder  adalah  data  yang  tidak  langsung  memberikan  informasi  kepada peneliti,  misalnya  penelitian  harus  melalui  orang  lain  atau  mencari  melalui  dokumen (Sugiyono, 2008). Data sekunder yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil evaluasi misalnya dokumen penawaran harga dan hasil evaluasi kewajaran harga.

## Teknik Pengumpulan Data
Pengambilan data pada penelitian ini dibagi menjadi beberapa tahap sebagai berikut:
1. Tahap eksplorasi dan penyusunan variabel, yang diperoleh dari studi literatur seperti buku,  referensi,  jurnal,  penelitian  lain  maupun  peraturan  perundang  –  undangan terkait penyusunan harga satuan pekerjaan pada pekerjaan konstruksi;
2. Tahap validasi, merupakan tahap survey validasi atas rancangan variabel yang telah disusun  sebelumnya  untuk  memastikan  variabel  tersebut  dapat  diimplikasikan. Survey  ini  dilakukan  kepada  beberapa  responden  yang  memiliki  keahlian  dalam penelitian ini.  Responden  juga  dapat mengurangi  atau  juga  menambahkan  variabel berdasarkan pengetahuan dan pengalaman dari tiap responden pada kuisioner awal;
3. Tahap  penyebaran  kuisioner,  merupakan  proses  pengambilan  data  di  lapangan berdasarkan populasi dan sampel yang telah ditentukan;
4. Tahap  pembuatan  model,  sebagai  hipotesa  awal  yang  akan  digunakan  sebagai  alat bantu  untuk  mempermudah  proses  analisis  variabel-variabel  yang  mempengaruhi penawaran  sangat  rendah  (<  80%HPS).  Diagram  pada  penelitian  ini  dibentuk  dari hasil beberapa studi literatur yang nantinya akan diverifikasi oleh responden, apakah sudah  tepat ataukah  perlu  adanya  perubahan  agar  sesuai  dengan  sistem  nyata  yang terjadi di lapangan.
5. Tahap  analisis,  dimana  proses  ini  dilakukan  apabila  telah  memenuhi  syarat  untuk dilakukan analisa dan diproses lebih lanjut menggunakan aplikasi seperti SPSS dan Smart PLS;
6. Tahap formulasi nilai input variabel, untuk variabel kuantitatif nilai input diperoleh melalui  pengumpulan  data  sekunder  dan  studi  literatur  yang  beterkaitan  dengan variabel  yang  ditinjau,  keseluruhan  nilai  tersebut  akan  diolah  sehingga  dapat dibentuk formulasi matematika untuk tiap variabel.

## Populasi dan Sampel
Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  paket  pekerjaan  konstruksi  di  Kementerian PUPR  tahun  anggaran  2021  bidang  Sumber  Daya  Air  yang  memiliki  penawaran pemenang  dibawah  80%  HPS,  yang  dilakukan  evaluasi  kewajaran  harga  pada  saat proses  pemilihan/tender.  Sampel  akan  diambil  dari  rumus  Statistik  Slovin,  yaitu  para Pokja  Pemilihan,  Kontraktor,  PPK  maupun  Konsultan  Perancang/Pengawas  yang sedang maupun telah menangani paket pekerjaan konstruksi dengan nilai kontrak < 80% HPS.
Rumus Slovin adalah sebagai berikut :
Keterangan : n
= Ukuran Sampel N = Ukuran Populasi
e = Tingkat Kesalahan 5% (persen kelonggarann ketidaktelitian karena kesalahan penarikan sampel)
Rumus  Slovin  diatas  dapat  digunakan  karena  populasi  yang  digunakan  jumlah yang  akan  diambil  tidak  besar  dan  populasi  yang  menjadi  objek  penelitian  telah diketahui dengan pasti (Sinulingga, 2015).

## Hasil dan Pembahasan
Sebelum melakukan validasi variabel disiapkan data sekunder yang berasal dari beberapa  sumber  penelitian  sebelumnya  dan  dari  data  beberapa  dokumentasi  proyek yang pernah melakukan evaluasi kewajaran harga.
a. Data Tahap I Verifikasi dan Validasi Pakar
Pada tahap ini dilakukan validasi variabel kepada 5 (lima) orang pakar sesuai tabel  1  dibawah  yang  diyakini  memahami  pengalaman  terkait  pengadaan  jasa konstruksi,  khususnya  evaluasi  kewajaran  harga  yang  melakukan  penelitian terhadap  Analisa  Harga  Satuan  Pekerjaan  (AHSP)  yang  disampaikan  Kontraktor pada saat tender proyek pemerintah sesuai data pada tabel 2.
Tabel 2 Data Umum Pakar No. Nama Pakar Jabatan Pendidikan Lama Pengalaman Kerja 1 Pakar 1 Pokja Pemilihan S2 12 tahun 2 Pakar 2 Kontraktor BUMN S1 13 tahun 3 Pakar 3 Pakar Pengadaan Barang/Jasa S2 15 tahun 4 Pakar 4 Pembina Jasa Konstruksi S2 15 tahun 5 Pakar 5 Kontraktor Swasta S2 20 tahun
Setelah  melakukan  wawancara  dan  validasi  dengan  pakar,  serta  dari  hasil pengolahan dari validasi pakar diambil kesimpulan bahwa dari 40 subvariabel awal, terjadi pengurangan subvariabel menjadi 32 variabel seperti tercantum pada tabel  3 berikut:
Tabel 3 Hasil Validasi Instrumen Kode Faktor - Faktor yang mempengaruhi penyusunan Analisa Harga Satuan Pekerjaan (AHSP) Sumber Komponen Upah (X1) X1.1 Perhitungan nilai upah tenaga kerja mengacu kepada UMK/UMP sesuai lokasi paket pekerjaan Permen PUPR No.28/2016, Malik (2012) X1.2 Perhitungan nilai upah tenaga kerja berdasarkan kesepakatan output/volume pekerjaan (Handayani, Nuklirullah, & Riyadi, 2021)(Kusnanto, n.d.) X1.3 Kebutuhan tenaga kerja berdasarkan jenis keterampilan dan pengalaman (contoh: penugasan mandor, jumlah tukang, dll) (Handayani et al., 2021)(Natalia, Adibroto, & Lubis, 2020) X1.4 Koefisien tenaga kerja mengikuti koefisien pada Permen PUPR No.28 tahun 2016 tentang Analisis Harga Satuan Pekerjaan Bidang Pekerjaan Umum (Permen PUPR No.28/2016) (Natalia et al., 2020) Komponen Bahan (X2) X2.1 Harga satuan dasar bahan/material yang diperhitungkan dalam AHSP diperoleh melalui survey pasar sebelum mengikuti tender (Harahap, 2017) X2.2 Harga satuan dasar bahan/material yang diperhitungkan dalam AHSP diperoleh dari perjanjian jangka panjang atau pembelian dalam volume besar dengan Supplier/Vendor (Harahap, 2017) X2.3 Menetapkan Kualitas Bahan i dan Kuantitas Bahan mengacu pada spesifikasi yang disyaratkan Permen PUPR No.28/2016 X2.4 Harga satuan dasar bahan/material memperhitungkan biaya angkut berdasarkan lokasi asal bahan Permen PUPR No.28/2016
X2.5 Harga bahan jadi termasuk ongkos bongkar muat, pengangkutan dan biaya pasang Permen PUPR No.28/2016 X2.6 Harga satuan dasar bahan/material mengacu kepada referensi harga satuan dasar dari proyek sejenis sebelumnya (< 1 tahun) (Miranti, Indrayadi, & Arpan, 2015) X2.7 Mempertimbangkan kepemilikan quarry dan ketersediaan bahan baku pada quarry Permen PUPR No.28/2016 X2.8 Pemanfaatan sisa material/stock (Malik, 2013) Komponen Peralatan (X3) X3.1 Memperhitungkan biaya penggunaan peralatan berupa sewa Permen PUPR No.28/2016 X3.2 Memperhitungkan biaya penggunaan peralatan milik sendiri/sewa beli Permen PUPR No.28/2016 X3.3 Melakukan inovasi metode kerja yang memenuhi spesifikasi yang disyaratkan Permen PUPR No.28/2016 X3.4 Pemilihan peralatan dengan memperhitungkan lokasi terdekat dengan proyek Permen PUPR No.28/2016 X3.5 Penggunaan satu peralatan untuk beberapa fungsi Permen PUPR No. 28/2016 X3.6 Memperhitungkan efisiensi kinerja alat (Permen PUPR No.28/2016)(Setiani, Zulmi, & Jusi, 2021) X3.7 komposisi peralatan berdasarkan jenis material/bahan yang dikerjakan (Permen PUPR No.28/2016) Komponen Biaya Umum (Overhead) (X.4) X4.1 Mempertimbangkan kondisi pasar dan keuangan perusahaan Permen PUPR No.28/2016 X4.2 Mempertimbangkan risiko pekerjaan (Magaline, Haryono, & Andi, 2015) X4.3 Operasional pegawai lapangan (Magaline et al., 2015) X4.4 Biaya Manajemen (bunga bank, jaminan bank, tender, dll) Permen PUPR No. 28/2016 X4.5 Biaya pengobatan pegawai kantor/lapangan Permen PUPR No. 28/2016 X4.6 Biaya travel, pertemuan/rapat Permen PUPR No. 28/2016 X4.7 Biaya asuransi diluar peralatan Permen PUPR No. 28/2016 X4.8 Persentase overhead tergantung nilai paket pekerjaan Permen PUPR No. 28/2016 X4.9 Persentase ovehead tergantung kompleksitas pekerjaan Permen PUPR No. 28/2016 Komponen Keuntungan (Profit) (X.5) X5.1 Besaran keuntungan ditentukan berdasarkan tingkat persaingan/jumlah peserta pada saat tender (Wibowo, 2014) X5.2 Besaran keuntungan ditentukan nilai paket pekerjaan (Wibowo, 2014) X5.3 Besaran keuntungan ditentukan berdasarkan kompleksitas paket pekerjaan (Wibowo, 2014) X5.4 Besaran keuntungan ditentukan berdasarkan kemudahan aksesibilitas ke lokasi proyek (Wibowo, 2014)
b. Data Tahap II kepada Responden
Berdasarkan  pengisian  kuisioner  yang  dibagikan  terkumpul  sejumlah  36 Responden yang terdiri dari 26 orang Pokja Pemilihan, 5 orang PPK, 4 Kontraktor dan  1  orang  Konsultan  dalam  berbagai  klasifikasi  usia,  jenis  kelamin,  pengalaman kerja di bidang pengadaan jasa konstruksi seperti pada gambar 2 berikut:

## Gambar 2. Komposisi Responden

## Analisis Data
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data  maka  selanjutnya  membuat  model hubungan  antar  variabel  yang  berpengaruh  terhadap  hasil  kewajaran  harga  dengan menggunakan  aplikasi  Smart  PLS,  namun  sebelumnya  dilakukan  beberapa  pengujian untuk memastikan validitas, realibilitas dan normalitas data menggunakan SPSS.
a. Validitas, Realibilitas Data dan Normalitas Residual
Validitas  merupakan  cara  untuk  mengukur  ketepatan  atau  kecermatan  suatu instrumen  dalam  mengukur  apa  yang  ingin  diukur  untuk  menentukan  layak  atau tidak suatu item yang akan digunakan.  Pada penelitian ini dilakukan uji signifikansi koefisien  korelasi  pada  tahap  signifikansi  0,05,  yang  artinya  setiap  variabel penelitian dianggap legitimate jika berkorelasi signifikan terhadap skor total.
Uji reliabilitas digunakan untuk mengetahui konsistensi alat ukur, apakah alat pengukur  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dapat  diandalkan  dan tetap  konsisten jika  pengukuran  tersebut  diulang.  Pengujian  validitas  statistics  yang  dilakukan menggunakan corrected object-total correlation yang menggunakan nilai r dari tabel. Sedangkan  untuk  pengujian  reliabilitas  menggunakan  metoda  metode  Cronbach’s Alpha,  dimana  variabel  penelitian  dapat  dikatakan  reliable  jika  nilai  alpha  lebih besar dari r kritis product moment yang dihasilkan.
b. Uji Validitas
Untuk melakukan pengujian validitas harus diketahui nilai r tabel sebagai nilai perbandingan  dengan  nilai  r  hitung  yang  diperoleh  dari  program  SPSS.  Pada penelitian ini menggunakan nilai N = 36 dengan signifikansi sebesar 5%, sehingga diperoleh nilai r tabel dengan nilai 0,329.
Pengambilan Keputusan
- Jika r hitung positif dan r hitung > r tabel, maka variabel tersebut valid
- Jika r hitung negatif atau r hitung < r tabel, maka variabel tersebut tidak valid Nilai  R  hitung  dapat  dilihat  pada  kolom Corrected  Item-Total  Correlation.  Berikut pada tabel 4 adalah hasil output uji validitas dengan menggunakan program SPSS.
Tabel 4 Hasil Uji Validitas No. Varia bel Nilai r Hitung Nilai r Tabel Nilai Sig (2 tailed) Validitas 1 X1.1 0.407 0.329 0.014 valid 2 X1.2 0.418 0.329 0.011 valid 3 X1.3 0.352 0.329 0.035 valid 4 X1.4 0.348 0.329 0.037 valid 5 X2.1 0.631 0.329 0.000 valid 6 X2.2 0.497 0.329 0.002 valid 7 X2.3 0.539 0.329 0.001 valid 8 X2.4 0.470 0.329 0.004 valid 9 X2.5 0.509 0.329 0.002 valid 10 X2.6 0.373 0.329 0.025 valid 11 X2.7 0.506 0.329 0.002 valid 12 X2.8 0.435 0.329 0.008 valid 14 X3.1 0.569 0.329 0.000 valid 15 X3.2 0.660 0.329 0.000 valid 16 X3.3 0.734 0.329 0.000 valid 17 X3.4 0.780 0.329 0.000 valid 18 X3.5 0.433 0.329 0.008 valid 19 X3.6 0.729 0.329 0.000 valid 20 X4.1 0.724 0.329 0.000 valid 21 X4.2 0.847 0.329 0.000 valid 22 X4.3 0.750 0.329 0.000 valid 23 X4.4 0.857 0.329 0.000 valid 24 X4.5 0.856 0.329 0.000 valid 25 X4.6 0.720 0.329 0.000 valid 26 X4.7 0.739 0.329 0.000 valid 27 X4.8 0.681 0.329 0.000 valid 28 X4.9 0.789 0.329 0.000 valid 29 X5.1 0.620 0.329 0.000 valid 30 X5.2 0.442 0.329 0.000 valid 31 X5.3 0.639 0.329 0.000 valid 32 X5.4 0.685 0.329 0.000 valid
c. Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  r  Alpha  (Alpha Cronbach) dengan nilai r tabel. Jika nilai r Alpha positif dan > r tabel, maka dapat disimpulkan  variabel  yang  digunakan  reliabel.  Hasil  uji  reliabilitas  dengan menggunakan Program SPSS dapat dilihat pada tabel 5 berikut:
Tabel 5 Hasil Uji Realibilitas Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .752 32
Berdasarkan analisis SPSS, diperoleh nilai realibitas kuisioner dengan metode Cronbach’s Alpha sebesar 0.752 sehingga dinyatakan reliabel karena besar dari 0,6.
d. Uji Normalitas Residual
Uji  normalitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  distribusi  responden terdistrubusi normal. Uji normalitas dilakukan menggunakan Kolmogorov-Smirnov Program SPSS dapat dilihat pada tabel 6 berikut:

## Tabel 6 Hasil Uji Normalitas Residual
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test TotalX N 36 Normal Parameters a,b Mean 112.2500 Std. Deviation 20.19105 Most Extreme Differences Absolute .93 Positive .086 Negative -.093 Test Statistic .093 Asymp. Sig. (2-tailed) .200 c,d a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Berdasarkan hasil olahan SPSE diperoleh nilai Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0,200  >  0.05,  sehingga  apabila  mengacu  kepada  dasar  pengambilan  keputusan dalam  uji  normalitas  Kolmogrov-Smirnov,  maka  disimpulkan  data  berdistribusi normal. Dengan demikian, asumsi atau pernyataan normalitas dalam model regresi sudah terpenuhi.
e. Analisis Statistik Hasil Kuisioner
Analisis  statistik  deskriptif  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  mean  dari keseluruhan  penilaian  yang  diberikan  oleh  para  responden  terhadap  variabel  – variabel  yang  telah  ditanyakan.  Hasil  dari  analisis  ini  dapat  dilihat  pada  tabel  7 berikut:

## Tabel 7 Hasil Analisis Deskriptif
Descriptive Statistics N Min.  Max. Mean Std. Deviation X1.1 36 2.00 5.00 4.2778 0.94449 X1.2 36 1.00 5.00 3.5833 1.25071 X1.3 36 1.00 5.00 3.9167 1.10518 X1.4 36 2.00 5.00 4.0833 0.99642 X2.1 36 1.00 5.00 3.7778 1.07201 X2.2 36 1.00 5.00 3.2778 1.08525 X2.3 36 2.00 5.00 4.2778 0.94449 X2.4 36 2.00 5.00 4.1944 0.85589 X2.5 36 1.00 5.00 4.1667 0.91026 X2.6 36 2.00 5.00 4.1111 0.88730 X2.7 36 2.00 5.00 3.7778 0.92924 X2.8 36 1.00 5.00 2.8611 0.93052 X3.1 36 1.00 5.00 4.0000 1.06904 X3.2 36 1.00 5.00 3.5833 1.22766 X3.3 36 1.00 5.00 3.1944 1.21466 X3.4 36 1.00 5.00 3.3889 1.02198 X3.5 36 1.00 5.00 3.4167 0.87423 X3.6 36 1.00 5.00 3.8056 0.95077 X4.1 36 1.00 5.00 3.5000 1.13389 X4.2 36 1.00 5.00 3.6667 1.09545 X4.3 36 1.00 5.00 3.6944 1.03701 X4.4 36 1.00 5.00 3.3056 1.16667 X4.5 36 1.00 5.00 3.1389 1.17480 X4.6 36 1.00 5.00 3.0000 1.06904 X4.7 36 1.00 5.00 3.0556 1.09400 X4.8 36 1.00 5.00 3.4444 1.20581 X4.9 36 1.00 5.00 3.6389 1.12511 X5.1 36 1.00 5.00 3.4444 1.31897 X5.2 36 1.00 5.00 3.6667 1.06904 X5.3 36 1.00 5.00 3.5833 1.13074 X5.4 36 1.00 5.00 3.4167 1.07902
Valid N
(listwise) 36
f. Analisis Pengaruh
Analisis korelasi dalam penelitian ini menggunakan aplikasi Smart PLS yang meliputi 2 tahapan antara lain model pengukuran (outer model) dan model struktural (inner model) yang berfungsi untuk pengecekan validitas dan reliabilitas model yang digunakan.
1) Uji Validitas Konstruk
Hasil  analisis  yang  diperoleh  dari  permodelan  berdasarkan  pengisian kuisioner dari responden adalah sebagai berikut:

## Gambar 4 Model Penelitan
Setelah dilakukan permodelan hubungan antar variabel, variabel dependen dan  variabel  independen  maka  dilakukan  analisis  antara  lain  uji  validitas,  uji realibilitas,  dan  uji  korelasi  terhadap  data  yang  sudah  dikumpulkan  melalui responden. Model dibuat berdasarkan variabel berdasarkan studi literatur faktor apa  saja  yang  diperhitungkan  untuk  menyusun  penawaran  rendah,  dengan melakukan penelitian pada masing – komponen yang menjadi variabel penelitian ini antara lain : komponen upah (X1), bahan/material (X2), peralatan (X3), biaya umum (X4) dan keuntungan (X5) yang dialokasikan oleh Kontraktor pada harga penawaran.
2) Nilai Loading Factor
Hasil dari analisis menggunakan aplikasi Smart PLS diperoleh nilai Outer Loading pada tabel 8 sebagai berikut:

## Tabel 8 Hasil Outer Loading
Bahan (X2) Harga Wajar (Y) Overhead (X4) Peralatan (X3) Profit (X5) Upah (X1) X1.1 0.841 X1.2 0.471 X1.3 0.569 X1.4 0.85
X2.1 0.056 X2.2 -0.068 X2.3 0.829 X2.4 0.841 X2.5 0.872 X2.6 0.579 X2.7 0.709 X2.8 0.231 X3.1 0.575 X3.2 0.71 X3.3 0.734 X3.4 0.856 X3.5 0.599 X3.6 0.823 X4.1 0.693 X4.2 0.93 X4.3 0.748 X4.4 0.877 X4.5 0.922 X4.6 0.832 X4.7 0.826 X4.8 0.767 X4.9 0.849 X5.1 -0.936 X5.2 -0.517 X5.3 -0.823 X5.4 -0.912 Y1.1 0.720 Y1.2 0.585 Y1.3 0.821 Y1.4 0.728 Y1.5 0.627
Variabel dinyatakan valid apabila nilai outer loading > 0,7, sehingga selain mengeliminasi  beberapa  indikator  dalam  variabel,  terdapat  pula  variabel  yang dieliminasi yaitu variabel Profit (X5) karena memiliki nilai Outer Loading < 0.7.
3) Pengujian Model Structural (Inner Model)
Untuk  mengetahui  nilai  pengaruh  antar  variabel  laten  yang  sudah  diteliti dilakukan dengan perhitungan bootstrapping dengan melihat nilai R-Square pada hasil analis dan signifikansi.
a) Nilai R-Square
Berdasarkan analisa program Smart PLS diperoleh nilai R-Square pada tabel 9 sebagai berikut:
Tabel 9 Nilai R-Square R-Square Adjusted R Square Harga Wajar 0.355 0.272
Hasil  output  nilai  R-Square  diperoleh  nilai  0.355  yang  berarti  untuk variabilitas  harga  wajar  terhadap  variabel  upah,  bahan,  peralatan  dan overhead  sebesar  35.5%  yang  masuk  dalam  kategori  hubungan  sedang (moderate) menurut Chin dikutip dalam (Sarwono, 2016).
Sedangkan  untuk  nilai  Adjusted  R  Square  variabel  kewajaran  harga sebesar 0.272 yang dapat dijelaskan oleh variabel upah, bahan, peralatan dan overhead/biaya  umum  dalam  model  sebesar  27.2%  masuk  dalam  kategori lemah (weak).
b) Path Coefficients
Nilai path coefficient menggambarkan besarnya pengaruh satu variabel terhadap  variabel  lainnya.  Uji-T  dilakukan  untuk  menguji  signifikansi dengan  metode  bootstraping  dimana  akan  membandingkan  nilai  t  hitung dengan nilai t tabel yang diperoleh yaitu 2.040. Apabila nilai t hitung lebih besar  daripada  nilai  t  tabel,  maka  hubungan  antar  variabel  dapat  dikatakan signifikan (berpengaruh). Hasil analisa path coefficient diperoleh nilai pada tabel 10 sebagai berikut:
Table 10 Nilai Path Coefficient Sampel Asli (O) Rata - Rata Sampel (M) Standar Deviasi (STDEV) T Statistik (|O/STDEV|) P Values Bahan (X2) --> Harga Wajar (Y) 0.582 0.556 0.185 3.152 0.002 Overhead (X4) -- > Harga Wajar (Y) -0.044 -0.005 0.230 0.192 0.848 Peralatan (X3) --> Harga Wajar (Y) 0.139 0.153 0.246 0.567 0.571 Upah (X1) --> Harga Wajar (Y) -0.089 -0.063 0.195 0.457 0.648
Besarnya koefisien parameter untuk variabel X2 (Bahan/Material) terhadap Y  sebesar  0.582  yang  berarti  terdapat  pengaruh  positif  X2  terhadap  Y.  Atau dapat  diinterpretasikan  bahwa  semakin  tinggi  nilai  X2  maka  Y  akan  semakin meningkat  pula.  Peningkatan  satu  satuan  X2  akan  meningkatkan  Y  sebesar 58,2%.  Berdasarkan  perhitungan  dengan  menggunakan  bootstrap  atau resampling,  dimana  hasil  uji  koefisien  estimasi  X2  terhadap  Y  hasil  bootstrap adalah  sebesar  0,556  dengan  nilai  t  hitung  3.152  dan  standar  deviasi  0.185. Maka  nilai  p  value  adalah  0,002  <  0,05  sehingga  H1  diterima  atau  pengaruh langsung X2 terhadap Y bermakna atau signifikan secara statistik.
Koefisien parameter untuk variabel X4 (Biaya Umum/Overhead) terhadap Y  sebesar  -0.044  yang  berarti  terdapat  pengaruh  negatif  X4  terhadap  Y.  Atau dapat  diinterpretasikan  bahwa  semakin  tinggi  nilai  X4  maka  nilai  Y  akan semakin  menurun.  Peningkatan  satu  satuan  X4  akan  menurunkan  Y  sebesar
4,4%. Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan bootstrap atau resampling, dimana hasil uji koefisien estimasi X4 terhadap Y hasil bootstrap adalah sebesar -0.005 dengan nilai t hitung 0.192 dan standar deviasi 0.230. Maka nilai p value adalah  0.848  >  0,05  sehingga  H1  ditolak  atau  yang  berarti  pengaruh  langsung X4 terhadap Y bermakna tidak signifikan secara statistik.
Untuk  variabel  X3  (Peralatan)  terhadap  Y  sebesar  0.139  yang  berarti terdapat  pengaruh  positif  X3  terhadap  Y.  Atau  dapat  diinterpretasikan  bahwa semakin tinggi nilai X3 maka nilai Y akan semakin meningkat. Peningkatan satu satuan  X3  akan  meningkatkan  Y  sebesar  13,9%.  Berdasarkan  perhitungan dengan  menggunakan  bootstrap  hasil  uji  koefisien  estimasi  X3  terhadap  Y adalah  sebesar  0.153  dengan  nilai  t  hitung  0.567  dan  standar  deviasi  0.246. Maka  nilai  p  value  adalah  0.571  >  0,05  sehingga  H1  ditolak  atau  yang  berarti pengaruh langsung X3 terhadap Y bermakna tidak signifikan secara statistik.
Output  Nilai  variabel  X1  (Upah)  terhadap  Y  sebesar  -0.089  yang  berarti terdapat  pengaruh  negatif  X1  terhadap  Y.  Atau  dapat  diinterpretasikan  bahwa semakin tinggi nilai X1 maka Y akan semakin menurun. Peningkatan satu satuan X1  akan  menurunkan  Y  sebesar  8,9%.  Berdasarkan  perhitungan  dengan menggunakan bootstrap atau resampling, dimana hasil uji koefisien estimasi X1 terhadap Y hasil bootstrap adalah sebesar -0,063 dengan nilai t hitung 0,457 dan standar  deviasi  0.195.  Maka  nilai  p  value  adalah  0,648  >  0,05  sehingga  H1 ditolak atau pengaruh langsung X1 terhadap Y tidak signifikan secara statistik.

## Kesimpulan
Berdasarkan  studi  literatur  diketahui  bahwa  untuk  memperoleh  nilai  harga satuan  pekerjaan  Kontraktor  harus  melalui  perhitungan  dan  analisa  teknis mempertimbangkan  volume,  spesifikasi  dan  metode  kerja  yang  digunakan  untuk melaksanakan suatu pekerjaan. Komponen perhitungan tersebut terdiri dari penggunaan tenaga  kerja  (upah),  bahan/material,  peralatan,  biaya  umum  (overhead)  maupun  biaya keuntungan (profit). Namun cara perhitungan Pengguna Jasa dalam menyusun HPS dan Kontraktor menyusun Penawaran harga saat mengikuti tender tidak sama karena kedua pihak tersebut memiliki berada pada posisi dan tujuan yang berbeda sehingga bisa saja terdapat  selisih  yang  cukup  besar  antara  perhitungan  HPS  dan  penawaran  harga Kontraktor.
Hasil  analisa  faktor  –  faktor  yang  telah  divalidasi  bersama  Pakar  dan  setelah mendapatkan hasil dari responden, diperoleh faktor – faktor yang sering diperhitungkan oleh Kontraktor dalam menyusun Harga Satuan Pekerjaan urutan 3 tertinggi antara lain pada tabel 11 sebagai berikut:
Tabel 11 Faktor Paling Sering Diperhitungkan Kontraktor No Variabel Indikator Mean 1 X1.1 Menggunakan  nilai  upah  tenaga  kerja mengacu kepada umk/ump sesuai lokasi paket pekerjaan 4.2778 2 X2.3 Menetapkan  kuantitas  dan  kualitas bahan  mengacu  pada  spesifikasi  yang disyaratkan 4.2778 3 X2.4 Memperhitungkan  harga  material  sudah termasuk  biaya  angkut  berdasarkan lokasi asal bahan 4.1944
Untuk  memperoleh  hasil  keterkaitan  atau  hubungan  faktor  –  faktor  yang diperhitungkan  untuk  menyusun  analisa  harga  satuan  pekerjaan  sehingga  dapat diperoleh  hasil  wajar  dalam  tahapan  evaluasi  kewajaran  harga  pada  tender  pekerjaan konstruksi, maka dilakukan  analisis SEM terhadap 5 (lima) variabel tersebut.
Hasil analisis data melalui aplikasi Smart PLS dengan permodelan keterkaitan variabel Upah  (X1),  Bahan/Material  (X2),  Peralatan  (X3),  Biaya  Umum/Overhead  (X4)  dan Biaya Keuntungan/Profit (X5) diperoleh bahwa variabel tersebut berpengaruh terhadap hasil  kewajaran  harga  sebesar  35.5%  dan  sisanya  sebesar  64.5%  dipengaruhi  oleh variabel  lain.  Variabel  bahan/material  (X3)  memiliki  pengaruh  positif  kategori moderate/pengaruh  sedang  terhadap  hasil  kewajaran  harga,  sedangkan  variabel  lain berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan.  Analisa  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
a. Faktor  –  faktor  yang  paling  diperhitungkan  Kontraktor  dalam  menyusun  harga satuan  pekerjaan  pada  tender  pekerjaan  konstruksi  dikelompokan  menjadi  Upah (X1),  Bahan/Material  (X2),  Peralatan  (X3),  Biaya  Umum  (X4)  dan  Keuntungan (X5)  dengan  faktor  dominan  yang  sering  diperhitungkan  Kontraktor  antara  lain  : memperhitungkan upah tenaga kerja sesuai UMK/UMP, menawarkan kuantitas dan kualitas  sesuai  spesifikasi  yang  disyaratkan  dan  menghitung  harga  material  sudah memperhitungkan biaya angkut hingga ke lokasi;
b. Faktor  yang  paling  berpengaruh  terhadap  hasil  kewajaran  harga  pada  penawaran Kontraktor  yang  memiliki  penawaran  rendah  (<  80%HPS)  adalah  komponen Bahan/Material  (X.2)  yaitu  nilai  pengaruh  58.2%  signifikansi  kategori  sedang, dengan  faktor  paling  berpengaruh  adalah  apabila  Kontraktor  menawar  dengan pertimbangan  kepemilikan  quarry  dan  ketersediaan  bahan  baku  pada  quarry  untuk mendapatkan bahan/material. Adanya variasi harga bahan/material di pasaran sangat memungkinkan adanya perbedaan harga yang cukup signifikan antara yang dihitung dalam  HPS  dengan  perhitungan  Kontraktor.    Selain  melakukan  survey  pasar, hubungan  kerjasama  dengan  supplier  maupun  penyediaan  bahan/material  yang berasal dari quarry sendiri merupakan faktor – faktor yang sangat mungkin menjadi dasar  Kontraktor  dapat  mendapatka  harga  yang  lebih  murah.  Evaluasi  kewajaran
harga  dapat  difokuskan  dengan  melakukan  validasi  atas  kebenaran  sumber  harga tersebut sehingga dapat dibuktikan tidak sekedar banting – bantingan harga.

## BIBLIOGRAFI
ADB. (2018). Penawaran yang terlalu rendah . Retrieved from www.adb.org
Handayani, Elvira, Nuklirullah, M., & Riyadi, Ahmad. (2021). Analisa Koefisien Harga
Satuan  Tenaga  Kerja  di  Lapangan  Dengan  Analisa  SNI  Struktur  Bangunan Gedung di Kota Jambi. Jurnal Talenta Sipil , 4 (1), 23. https://doi.org/10.33087/talentasipil.v4i1.45
Harahap,  Syaifuddin.  (2017).  Syaifuddin  harahap  157019018/im. Analisis  Faktor  - Faktot Yang Mempengaruhi Keputusan Kontraktor Mengajukan Penawaran .
Imam,  Khairul,  &  Hardjomuljadi,  Sarwono.  (2022). Pemilihan  Penyedia  Pekerjaan Konstruksi  Oleh  Pengguna  Jasa  dengan  Metode  E-Purchasing  di  Dinas  Bina Marga Provinsi DKI Jakarta . 13 (i), 155–168.
Kusnanto, Daniel. (n.d.). Studi tentang harga satuan upah pada proyek konstruksi . 1–8.
Larasati, Dewi ZR, & Watanabe, Tsunemi. (2011). Development of Contractor Quality
Assurance  System  in  Indonesian  Public  Works  Procurement  Reform .  Retrieved from https://ssms.jp/wp-content/uploads/PDF/ssms_papers/sms11-
9552_f3324a635a2d5a62a0229fd3a0627b7e.pdf
Magaline,  Henry  Pascal,  Haryono,  Alvin  Januar,  &  Andi.  (2015).  Survei  Mengenai Biaya Overhead Serta Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya. Teknik Sipil , 1–8.
Malik,  Alfian.  (2013).  Analisa  Disparitas  Harga  Penawaran Terhadap  Harga  Perkiraan Sendiri. Jurnal Aptek , 5 (2), 99–108.
Mangitung, Donny M. (2006). Kerangka konsep pengadaan jasa kontraktor. SMARTek - Sipil Mesin Arsitektur Elektro , 4 (4, November 2006), 242–252.
Miranti,  Asa,  Indrayadi,  M.,  &  Arpan,  Budiman.  (2015). Strategi  Harga  Penawaran Pada Tender Proyek .
Natalia, Monika, Adibroto, Fauna, & Lubis, Rahyu. (2020). : Jurnal Teknik Sipil . 6 (2), 155–166.
Sekaran,  U.  (2011).  Research  Methods  for  Business  (Metodologi  Penelitian  Untuk Bisnis). In Metode Penelitian . https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
Setiani, Yulia, Zulmi, A. Nisha., & Jusi, Ulfa. (2021). Perbandingan Kebutuhan Biaya- Waktu  Alat-Alat  Berat  Antara  Hitungan  Kontraktor  Dan  Permen  PUPR  No. 28/PRT/M/ 2016. Sainstek (e-Journal) , 9 (1), 55–60. https://doi.org/10.35583/js.v9i1.138
Sugiyono.  (2008).  Metode  Penelitian  Kuatintatif,  Kualitatif  dan  R&D.  In Alfabeta . https://doi.org/2008
Wibowo,  A.  (2014).  Menentukan  kewajaran  harga  penawaran  relatif  terhadap  harga perkiraan  sendiri  (HPS). Proceedings  of  the  8th.  National  Conference  on  Civil Engineering , 8 (14), 253–260.
Zukhrina  Oktaviani,  Cut.  (2015).  Hubungan  Antara  Kualitas  Pengadaan  Pekerjaan Konstruksi  Pemerintah  Dengan  Kualitas  Infrastruktur  Indonesia. Seminar Nasional Teknik Sipil V Tahun 2015 , 86 (71), 286–291.

## Peraturan
Peraturan Presiden Nomor 16 tahun 2018 dan perubahannya Peraturan Presiden Nomor 12 tahun 2021 tentang Pengadaan Barang/Jasa Pemerintah.
Peraturan  LKPP  No.12  tahun  20121  tentang  Pedoman  Pelaksanaan  Pengadaan Barang/Jasa Pemerintah Melalui Penyedia.
Peraturan  Menteri  PUPR  No.28  tahun  2016  tentang  Analisis  Harga  Satuan  Pekerjaan Bidang Pekerjaan Umum.

## Copyright holder:
Kiki Patricia Dewi, Budi Susetyo (2022)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: