Rekayasa , 2024; 17(2): 320-330 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)
Analisis Faktor Penyebab Time Overrun Proyek Pembangkit Listrik Dengan
Pendekatan Partial Least Square Structural Equation Modeling Agus Dwi Ariyanto 1 , Haryo Dwito Armono 1*
1 Sekolah Interdisiplin Manajemen dan Teknologi Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Kampus ITS Jl Cokroaminoto No 12 A Tegalsari 60264 Kota Surabaya Jawa Timur *E-mail Korespondensi  : armono.oe@its.ac.id DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v17i2.26957 Submitted July 4 th 2023, Accepted July 26 th 2024, Published August 15 th 2024

## Abstrak
Proyek  pembangkit  listrik  sangat  penting  untuk  menyediakan  dan  menjaga  sistem  kelistrikan  yang  andal.  Proyek pembangkit listrik, seperti proyek konstruksi lainnya, sering mengalami masalah keterlambatan penyelesaian pekerjaan yang dikenal sebagai time overrun , yang dapat menyebabkan kerugian finansial dan proyek tidak selesai tepat waktu. Time overrun adalah  kelebihan  waktu  yang  melampaui  tanggal  penyelesaian  yang  ditetapkan  dalam  kontrak  atau  tanggal penyerahan proyek yang disepakati oleh kedua belah pihak. Engineering, procurement, construction, dan commissioning adalah  semua  bagian  dari proyek  pembangunan  pembangkit  listrik.  Dalam  penyelesaian  proyek,  sangat  penting  untuk memahami alasan proyek pembangunan pembangkit listrik tertunda dan bagaimaan cara melakukan mitigasi risiko yang tepat. Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif, yang berarti menggunakan kuesioner. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apa yang menyebabkan time overrun proyek pembangkit listrik pada PLTU Timor. Partial Least Square Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM)  digunakan  untuk  mengolah  data  dari  hasil  kuesioner.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa ada tujuh hipotesis penelitian, dengan dua hipotesis yang diterima dan lima hipotesis yang ditolak. Faktor-faktor yang berkaitan dengan eksternal, dan faktor-faktor yang berkaitan dengan pemberi kerja merupakan faktor penyebab time  overrun berdasarkan  hipotesis  yang  diterima.  Berdasarkan  penyebab time  overrun tersebut  dapat direkomendasikan  beberapa  mitigasi  kepada  manajemen  meliputi  skema  pembuatan memorandum  of  understanding (MoU) dengan  pihak stakeholder terkait  perizinan  yang  ada,  skema  terkait  prosedur  kontrakual  maupun  teknis  ketika terjadi unforeseen conditions dan memastikan kualitas hasil pelaksanaan soil investigation.
Kata Kunci: proyek pembangkit listrik, kelebihan waktu, mitigasi risiko, PLS-SEM

## Abstrac t
Power plant projects are crucial to providing andining a reliable power system. Power plant projects, like other construction projects, often experience a problem of delayed completion of work known as time overrun, which can result in financial losses and project failure to be completed on time. Time overrun is overtime that exceeds the completion date specified in the contract or the project submission date agreed by both parties. Engineering, procurement, construction, and commissioning are all parts of the power plant construction project. In completing the project, it is essential to understand why the power plant construction project is delayed and how to properly mitigate the risk. This research is quantitative research, which means using a questionnaire. The aim of this study is to find out what caused the time overrun of the power plant project at the Timorese PLTU. Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM) is used to process data from questionnaire results. The results of the research showed that there were seven research hypotheses, with two accepted and five rejected. The external factors, and the owner-related factors are the time overrun factors based on the accepted hypothesis. Based on the cause  of  the  time  overrun,  some  mitigation  measures  can  be  recommended  to  management  including  a  memorandum  of understanding (MoU) scheme with stakeholders related to existing permits, a scheme related to contractual and technical procedures when unforeseen conditions occur and ensuring the quality of the results of the soil investigation.
Key words : power plat projects, time overrun, risk mitigation, PLS-SEM

## PENDAHULUAN
Proyek pembangkit listrik sangat penting untuk menyediakan dan menjaga sistem kelistrikan yang andal. Proyek dapat dikatakan berhasil jika memenuhi atau melampaui harapan dari pemberi kerja dalam hal  biaya,  mutu  dan  waktu  (Larson  &  Gray,  2011).  Proyek  pembangkit  listrik,  seperti  proyek  konstruksi lainnya,  sering  mengalami  masalah  keterlambatan  penyelesaian  pekerjaan  atau  dikenal  sebagai time overrun . Time  overrun adalah  kelebihan  waktu  yang  melampaui  tanggal  penyelesaian  yang  ditetapkan dalam kontrak atau tanggal penyerahan proyek yang disepakati oleh kedua belah pihak (Tawfek & Bera, 2018). Time  Overrun pada  proyek  konstruksi  merupakan  masalah  yang  sangat  penting  dalam  dunia

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
konstruksi. Time  overrun dapat  menyebabkan  keterlambatan  dalam  penyelesaian  proyek,  yang  pada akhirnya akan mengakibatkan biaya yang lebih tinggi  (Akhund et al., 2018). Time overrun terjadi ketika progres  aktual  pekerjaan  dilapangan  lebih  rendah  dari  progres  perencanaan  dari  jadwal  kontrak.  Jika penyebab keterlambatan waktu konstruksi diketahui maka keterlambatan konstruksi dapat diminimalkan (Hari & Pandey, 2016). Hal ini dapat menyebabkan masalah seperti cost overrun , keuntungan berkurang karena produktivitas yang rendah, tuntutan hukum dari para pihak, serta terminasi (Yap et al., 2021). Oleh karena  itu,  menyelesaikan  proyek  tepat  waktu  sangat  penting.  Proyek  konstruksi  rentan  terhadap keterlambatan  dan  pembengkakan  biaya  yang  dapat  berdampak  signifikan  terhadap  profitabilitas  dan kualitas proyek. Mengidentifikasi akar penyebab permasalahan ini sangat penting untuk menemukan solusi praktis (Daoud et al., 2023).
Studi kasus ini berfokus pada proyek pembangkit listrik tenaga uap yang sedang dibangun. Proyek PLTU Timor termasuk dalam Proyek Strategis Nasional (PSN) dan program 35.000 MW pemerintah. Kontrak PLTU Timor efektif pada tanggal Desember 2019 dan sesuai dengan jadwal tanggal operasi kunci (COD) pada Maret 2023. Dalam proses pelaksanaan proyek PLTU Timor, proyek mengalami keterlambatan jadwal penyelesaian. Dengan adanya time overrun yang terjadi, proyek akan berlangsung lebih lama atau akan membutuhkan waktu tambahan untuk penyelesaiannya. Banyak faktor yang dapat mempengaruhi time overrun pada proyek konstruksi, seperti desain yang tidak memadai, komunikasi dan koordinasi yang buruk antar pemangku kepentingan, kurangnya pengalaman dan perencanaan oleh kontraktor, keterlambatan pengiriman  dan  pengujian  material,  masalah  terkait  tenaga  kerja  termasuk  kekurangan  dan  rendahnya kualifikasi, dan faktor eksternal seperti perubahan peraturan dan keadaan yang tidak terduga (Giri, 2023). Menurut  (Tariq  &  Gardezi,  2022)  yang  melakukan  penelitian  dimana  didapatkan  bahwa  penyebab keterlambatan suatu proyek antara lain permasalahan yang dialami oleh pemberi kerja ( owner ), change order/variation , dan kurangnya komunikasi/ hubungan yang kurang baik. (Alsuliman, 2019) juga melakukan penelitian dimana salah satu masalah kritis mengenai penyelesaian proyek-proyek adalah terjadinya time overrun .  Adapun  penyebab  keterlambatan  dikategorikan  berdasarkan  tahapan  proyek  konstruksi,  yaitu faktor sebelum pemberian tender, faktor pada saat pemberian tender, faktor setelah pemberian tender, dan faktor umum. Dalam penelitiannya Al-Hazim et al (2017) menyampaikan bahwa faktor yang paling kritis  dalam  time  oveerun  adalah  kondisi  medan,  kondisi  cuaca, variation  order ,  dan  tidak  tersedianya tenaga kerja. Penyebab lainnya berasal dari faktor manajemen site, faktor desain, dispute klausul kontrak, dan faktor keterlambatan material (Alrasheed et al., 2023).
Dalam  pelaksanaan  analisis  faktor-faktor  utama  yang  menyebabkan time  overrun proyek, penggunaan metode dalam penelitian sangat penting. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Hal ini mengingat PLS-SEM memungkinkan untuk menganalisis hubungan antar variabel-variabel yang kompleks serta memiliki banyak variabel dan indikator (Hair et al., 2017).  PLS-SEM dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor penyebab sesuai hasil kuesioner (Aljarallah et al., 2024). Selain itu PLS-SEM dapat digunakan untuk ukuran sampel  yang  kecil  (Yana et  al., 2015).  Dengan  menggunakan  PLS-SEM,  peneliti  dapat  mengidentifikasi faktor-faktor  utama  yang  menyebabkan  time  overrun  pada  proyek.  Beberapa  penelitian  yang menggunakan PLS-SEM yaitu (Maktoumi et al., 2020) dimana melakukan penelitian untuk mengidentifikasi faktor-faktor  yang  menyebabkan  keterlambatan  proyek  konstruksi  di  Oman.  Penelitian  lainnya  juga dilakukan oleh (Chandragiri, 2021) yang menemukan bahwa faktor tenaga kerja, penjadwalan yang tidak tepat  berpengaruh  terhadap time  overrun .  Memon et  al., (2023)  melakukan  penelitian  terkait  faktor penyebab time  overrun dengan  pendekatan  partial least  square  structural  equation  modeling dimana beberapa faktor yang dapat menyebabkan time overrun seperti desain dan manajemen proyek, manajemen kontrak,  manajemen  site,  manajemen  sumber  daya,  tanggung  jawab  klien  ( owner ),  serta  informasi  dan komunikasi.
Berdasarkan  hal-hal  di  atas,  penulis  ingin  melakukan  penelitian  untuk  mengidentifikasi  faktor- faktor utama penyebab time overrun pada proyek Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU) Timor-1 serta memberikan  rekomendasi  untuk  mencegah  terjadinya  time  overrun  proyek  pembangkit  listrik  dimasa mendatang. Hal ini  mengingat belum adanya penelitian sejenis yang  mengidentifikasi faktor penyebab time  overrun  pada  proyek  pembangkit  listrik.  Adapun  penelitian-penelitian  sebelumnya  berfokus  pada proyek  gedung,  jalan,  bangunan.  Dengan  mempertimbangkan  implikasi  teoritis  dari  penelitian  ini,
diharapkan hasilnya dapat digunakan untuk mengembangkan penelitian lebih lanjut. Dengan demikian, data yang diperoleh dari penelitian ini dan metode PLS-SEM yang digunakan dapat digunakan sebagai referensi  untuk  penelitian  serupa,  khususnya  di  bidang  pembangunan  pembangkit  tenaga  listrik. Diharapkan juga dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang penyebab keterlambatan proyek pembangkit.  menunjukkan  bagaimana  metode  PLS-SEM  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi komponen  utama  yang  menyebabkan time  overrun proyek  konstruksi  pembangkit.  Sementara  manfaat praktis dari penelitian diharapkan dapat membantu perusahaan mendapatkan rekomendasi tindakan yang lebih spesifik dan terukur untuk mengelola proyek pembangkit, serta mengetahui faktor-faktor penyebab time overrun yang terjadi secara lebih komprehensif dan akurat sehingga dapat mengambil tindakan yang tepat untuk menghindari atau meminimalkan dampak dan kemungkinan yang akan datang.

## METODE PENELITIAN
Identifikasi  penyebab time  overrun merupakan  tahapan  awal  dalam  penelitian  ini.  Hal  ini  sesuai dengan  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  mengetahui  faktor  utama  penyebab time  overrun proyek pembangkit listrik sehingga dapat diambil strategi penanganan time overrun kedepannya. Dalam rencana penelitian,  diperlukan  langkah-langkah  yang  terencana  dan  sistematis  agar  didapatkan  pemecahan masalah secara sistematis dan terintegrasi. Diagram alir penelitian yang digunakan sesuai gambar di bawah ini:

## Gambar 1. Diagram alir penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  minggu  ke-4  Mei  2024  sampai  dengan  minggu  ke-2  Juni  2024 dengan. Penyebaran kuesioner dilakukan dengan cara personal secara online. Responden diminta untuk mengisi kuesioner yang berisi pertanyaan tertulis, dimana kuesioner menggunakan skala likert (Sugiyono, 2013). Teknik sampling yang digunakan adalah simple random sampling (Fauzy, 2019). Untuk melakukan penelitian  ini,  112  sampel  dikumpulkan  dari  pelaksana  pekerjaan  melalui  kuesioner  yang  dipilih berdasarkan pengambilan  sampel acak. Pendekatan  PLS SEM digunakan untuk  menganalisis data guna
memperoleh pengukuran outer model ( measurement model), pengukuran inner model ( structural model) dan  pengujian  hipotesis.  Variabel  penelitian  didapatkan  melalui Focus  Group  Discussion ( FGD ),  telaah pustaka  dan  penelitian-penelitian  yang  telah  dilaksanakan.  Berdasarkan  hasil  FGD  tersebut  didapatkan tujuh  faktor  yang  mempengaruhi  keterlambatan  penyelesaian  proyek  ( time  overrun )  antara  lain  faktor desain, sumber daya, Kontraktor, material, eksternal, pemberi kerja (owner) dan finansial. Adapun usulan dari penelitian ini terdiri dari 7 variabel laten eksogen dan 1 variabel laten endogen. Hal ini sesuai dengan Tabel dibawah ini.
Tabel 1.  Variabel dan Indikator Penelitian
No Variable Kode Indikator 1 Desain (Design Related Factors) D1 Design engineering kurang pengalaman/ Keterlambatan dalam desain D2 Frekuensi perubahan design D3 Kerusakan/Kesalahan desain D4 Desain tidak lengkap pada saat tender 2 Sumber Daya (Tenaga Kerja, mesin & peralatan)
(Resource Related Factors) S1 Kurangnya tenaga terampil S2 Jumlah tenaga kerja terbatas/ kurang S3 Produktivitas tenaga kerja yang rendah S4 Rendahnya kualifikasi personel teknis kontraktor yang ditugaskan pada proyek tersebut S5 Kurangnya alat dan perlengkapan S6 Penerapan teknik konstruksi (SOP) yang tidak tepat 3 Kontraktor (Contractor Related Factors) K1 Perencanaan dan penjadwalan proyek yang tidak efektif K2 Manajemen & supervise site yang buruk K3 Pengalaman Kontraktor yang tidak memadai K4 Subkontraktor/verdor yang bermasalah K5 Subkontraktor yang tidak kompeten K6 Komunikasi dan koordinasi antar pihak terkait didalam proyek masih kurang 4 Material (Material Related Factors) M1 Keterlambatan pengiriman material dan keterlambatan pemesanan M2 Kualitas material yang buruk/ tidak sesuai M3 Jumlah material yang dikirim tidak tepat/ kurang M4 Pengerjaan ulang karena kesalahan selama konstruksi 5 Eksternal (External Related Factors) E1 Perubahan peraturan pemerintah, campur tangan politik. E2 Dampak kondisi bawah tanah. E3 Tertundanya pengurusan izin dari berbagai kantor pemerintahan E4 Kondisi cuaca buruk di lokasi konstruksi. E5 Pengaruh faktor budaya dan sosial 6 Pemberi Kerja (Owner Related Factor) P1 Sistem pengadaan pemerintah memihak pada penawar terendah P2 Pengambilan keputusan oleh Owner yang cukup lama P3 Delay in commencement date 7 Finansial (Financial Related Factors) F1 Permasalahan keuangan yang dihadapi kontraktor. F2 Metode estimasi biaya yang buruk F3 Kesulitan keuangan pemilik F4 Keterlambatan pembayaran progress pekerjaan oleh pemilik F5 Keterlambatan pembayaran ke vendor/ subkontraktor Time Overrun TO1 Pembengkakan anggaran TO2 Disputes dan Klaim TO3 Penundaan dapat berakhir dengan reputasi buruk TO4 Arbitrase
Hipotesis  penelitian  ini  didasarkan  pada  pemikiran  awal  berdasarkan  hasil  dari Focus  Group Discussion (FGD), telaah pustaka dan penelitian-penelitian yang telah dilaksanakan. Kerangka pemikiran teoritis yang diusulkan meliputi beberapa variabel antara lain Desain, Sumber Daya, Kontraktor, Material, Eksternal, Pemberi Kerja (Owner), Finansial. Selanjutnya  berdasarkan hasil FGD yang telah dilaksanakan, hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini yaitu:
H 1 : Desain ( Design Related Factors ) berpengaruh terhadap time overrun H 2 : Eksternal ( External Related Factors ) berpengaruh terhadap time overrun H 3 : Finansial ( Financial Related Factors ) berpengaruh terhadap time overrun H 4 : Kontraktor ( Contractor Related Factors ) berpengaruh terhadap time overrun H 5 : Material ( Material Related Factors ) berpengaruh terhadap time overrun H 6 : Pemberi Kerja ( Owner Related Factors ) berpengaruh terhadap time overrun H 7 : Sumber Daya ( Resource Related Factors ) berpengaruh terhadap time overrun

## HASIL PEMBAHASAN
Berdasarkan  kuesioner  yang  telah  disebarkan,  maka  dapat  diketahui  karakteristik  responden. Adapun karakteristik responden yang dikumpulkan dari para responden antara lain umur, jenis kelamin, tingkat pendidikan dan lama bekerja sesuai dengan tabel dibawah ini.

## Tabel 2 Karakteristik responden
Karakteristik Total Prosentase Jenis Kelamin Laki-laki 102 91,10% Perempuan 10 8,90% Total 112 100% Umur 20-30 tahun 53 47,30% 31-40 tahun 40 35,70% 41-50 tahun 15 13,40% 51-60 tahun 4 3,60% Total 112 100% Tingkat Pendidikan SMA/SMK Sederajat 13 11,60% Diploma 20 17,90% Sarjana 76 69,90% Magister 3 2,70% Doktor 0 0% Total 112 100% Lama Bekerja < 5 tahun 43 38,40% 5-10 tahun 36 32,10% 11-15 tahun 17 15,20% 16-20 tahun 11 9,80% > 20 tahun 5 4,50% Total 112 100%
Dalam penelitian ini, model penelitian yang sudah ditentukan akan diuji dengan menggunakan PLS-SEM. Pengujian PLS-SEM terdiri dari dua model pengukuran yaitu model pengukuran ( outer model ) dan model struktural (inner model ) (Hair et al., 2017). Data kuesioner yang telah dikumpulkan menjadi subjek pengujian ini, dan software yang akan digunakan adalah SmartPLS 3.
Uji Outer Model Tahapan awal pengujian adalah dengan memeriksa nilai indicator outer loading (Hair et al., 2019). Indicator  outer  loading lebih  tinggi  dari  0,70  yang  dapat  digunakan  atau  diterima  (Cheah et  al .,  2017). Indicator outer loading dengan nilai antara 0,40 dan 0,70 harus dipertimbangkan untuk dikeluarkan dari skala  hanya  jika  penghapusan  indikator  menyebabkan  peningkatan composit  reliability atau Average Variance Extraxted (AVE) di atas nilai ambang batas yang disarankan. Hasil uji outer loading dapat dilihat pada Gambar 2.  Mengingat hasil uji outer loading masih ada yang memiliki nilai dibawah 0,7 maka nilai indikator yang memiliki nilai dibawah 0,7 tersebut harus dihapuskan. Hal ini akan terus berulang sampai dengan semua indikator memiliki nilai lebih tinggi dari 0,7. Adapun hasil akhir perhitungan loading faktor adalah sebagai berikut:
Tabel 3 Hasil uji outer loading Faktor Indikator Loading Kesimpulan Desain D4 1,000 Valid Sumber Daya S2 0,776 Valid S6 0,903 Valid Kontraktor K1 0,804 Valid K2 0,939 Valid K3 0,910 Valid K4 0,864 Valid K5 0,851 Valid Material M1 0,736 Valid M2 0,736 Valid M3 0,898 Valid Eksternal E2 0,910 Valid E3 0,811 Valid E5 0,785 Valid Pemberi Kerja P2 1,000 Valid
Faktor Indikator Loading Kesimpulan Finansial F1 0,839 Valid F2 0,926 Valid F5 0,874 Valid Time Overrun TO1 0,940 Valid TO2 0,892 Valid
Gambar 2. Initial path model Berdasarkan Tabel 3 didapatkan bahwa nilai outer loading setiap indikator lebih besar 0,7 sehingga dapat disimpulkan bahwa  setiap indikator sudah valid. Pengujian selanjutnya adalah pengujian internal consistency  reliability yaitu  dengan  melihat  nilai memiliki  tingkat  keandalan  yang  sangat  baik.  Nilai Cronbach ’s  alpha dianggap  batas  bawah  dan  nilai composite  reliability sebagai  batas  atas internal consistency reliability (Hair, 2017). Adapun hasil ujinya sebagai berikut: Tabel 4 Hasil uji construct reliability Cronbach’s Alpha Rho_a Composite Reliability AVE Desain 1,000 1,000 1,000 1,000 Eksternal 0,786 0,821 0,875 0,700 Finansial 0,855 0,869 0,912 0,775 Kontraktor 0,923 0,943 0,942 0,765 Material 0,701 0,832 0,825 0,615 Pemberi Kerja 1,000 1,000 1,000 1,000 Sumber Daya 0,601 0,659 0,829 0,709 Time Overrun 0,812 0,859 0,913 0,839
Tabel 4 menunjukkan hasil uji construct reliability dimana terdapat satu variabel mempunyai nilai cronbach’s alpha lebih  kecil 0,7 (> 0,6) namun nilai  composite reliability  semuanya lebih besar dari 0,7 sehingga dapat disimpulkan bahwa konstruk tersebut dapat diterima dari sisi uji reliabilitasnya. Convergent validity  merupakan  metrik  yang  mengukur  sejauh  mana  suatu  ukuran  korelasi  positif  dengan  ukuran- ukuran  alternatif dari konstruk yang sama. Ukurannya dengan  melihat  nilai Average Variance Extracted (AVE), dimana dianggap valid jika AVE lebih tinggi dari 0,5 (Kautsarina et al., 2020). Dengan melihat Tabel
4 dapat diketahui bahwa nilai AVE dari semua konstruk lebih dari 0,5 sehingga dapat diartikan bahwa uji convergent validity untuk semua variabel dianggap valid.
Pengujian selanjutnya yaitu dengan menguji nilai validitas diskriminan ( discriminant validity ). Cross- loading merupakan  pendekatan  untuk  menilai  validitas  diskriminan  suatu  indikator.  Khususnya, pembebanan  luar  ( outer  loading )  suatu  indikator  pada  konstruk  terkait  harus  lebih  besar  daripada pembebanan  silang  (korelasinya)  pada  konstruk  lainnya  (Rahadi,  2023).  Cara  terbaik  untuk  menilai  dan melaporkan cross-loading adalah dalam tabel dengan baris untuk indikator dan kolom untuk variabel laten. Berdasarkan hasil uji discriminant validity – cross loading pada Tabel 5 dibawah ini dapat dilihat bahwa nilai cross  loading  pada  konstruk  yang  dituju  lebih  besar  dari  konstruk  lainnya,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa semua indikator valid dan tidak terdapat masalah pada discriminant validity Tabel 5 Hasil uji discriminant validity – cross loading
Desain Eksternal Finansial Kontraktor Material Pemberi Kerja Sumber Daya Time Overrun D4 1,000 0,525 0,418 0,424 0,376 0,380 0,430 0,443 E2 0,493 0,910 0,365 0,385 0,332 0,474 0,271 0,728 E3 0,318 0,811 0,185 0,083 0,074 0,265 0,155 0,474 E5 0,480 0,785 0,519 0,585 0,585 0,440 0,577 0,592 F1 0,226 0,435 0,839 0,562 0,457 0,048 0,416 0,305 F2 0,357 0,349 0,926 0,720 0,484 0,243 0,477 0,341 F5 0,487 0,378 0,874 0,743 0,645 0,283 0,675 0,399 K1 0,375 0,157 0,673 0,804 0,590 0,349 0,621 0,361 K2 0,432 0,459 0,751 0,939 0,754 0,479 0,598 0,512 K3 0,217 0,312 0,595 0,910 0,659 0,546 0,593 0,394 K4 0,480 0,569 0,773 0,864 0,681 0,376 0,644 0,463 K5 0,314 0,362 0,555 0,851 0,457 0,511 0,525 0,328 M1 0,077 0,283 0,391 0,346 0,705 0,205 0,317 0,251 M2 0,258 0,117 0,393 0,519 0,736 0,414 0,532 0,308 M3 0,437 0,482 0,599 0,748 0,898 0,358 0,645 0,535 P2 0,380 0,484 0,229 0,513 0,419 1,000 0,339 0,586 S2 0,268 0,347 0,322 0,391 0,392 0,268 0,776 0,306 S6 0,434 0,344 0,650 0,711 0,686 0,303 0,903 0,448 TO1 0,449 0,737 0,478 0,604 0,543 0,631 0,515 0,940 TO2 0,351 0,587 0,223 0,228 0,355 0,417 0,297 0,892
Uji Inner Model Apabila  model  yang  diajukan  sudah valid dan reliable ,  maka  tahapan  uji  selanjutnya  adalah mengevaluasi  model  strukturalnya  ( Inner  Model ).  Pengujian  ini  dilaksanakan  dengan  memprediksi hubungan antara variabel independen terhadap variabel dependen. Adapun pengujiannya adalah sebagai berikut:
• Pengujian Koefisien Determinasi ( R-square )
Nilai  koefisien  determinasi  ( R-square )  ini  digunakan  untuk  melihat  berapa  prosentase  prediksi kontribusi dari variabel-variabel independen yang ditentukan peneliti terhadap variabel dependennya (Hair et al., 2014). Nilai-nilai koefisien determina sin terbagi menjadi 3 yaitu 0,75; 0,5; dan 0,25 (Sarstedt et al., 2021). Hasil dari pengujian koefisien determinasi ( R-square ) yang didapatkan seperti pada Tabel dibawah ini.
Tabel 6 Hasil uji koefisien determinasi ( R-square ) R Square R Square Adjusted Time Overrun 0,634 0,609
Berdasarkan  Hasil  Uji  Koefisien  Determinasi  pada  Tabel  6  dapat  dilihat  bahwa  nilai  koefisien determinasi dari konstruk Time overrun sebesar 0,634. Hasil tersebut menunjukkan bahwa variabel Time Overrun dapat  dijelaskan  oleh  variabel  eksogen  yaitu  Desain,  Eksternal,  Finansial,  Kontraktor,  Material, Pemberi Kerja dan Sumber Daya sebesar 63,4%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lainnya diluar penelitian ini.
• Pengujian Effect Size ( f-square ).
Ukuran  efek  mewakili  perubahan  nilai  koefisien  determinasi  ketika  konstruk  eksogen  tertentu dihilangkan dari model. Metrik ini dihitung untuk menentukan apakah menghapus konstruk prediktor dari model  struktural  memiliki  dampak    pada  konstruk  endogen.  Nilai f-square adalah  0,02;  0,15;  dan  0,35 mewakili efek kecil, sedang dan besar dari konstruk eksogen (Hossan et al., 2024). Ukuran efek kurang dari 0,02 mengindikasikan adanya tidak berpengaruh. Hasil uji f-square dapat dilihat pada Tabel dibawah ini.
Tabel 7 Hasil uji f-square
f-square Effect Size Desain → Time Overrun 0,000 Tidak Berpengaruh Eksternal → Time Overrun 0,437 Besar Finansial → Time Overrun 0,001 Tidak Berpengaruh Kontraktor → Time Overrun 0,005 Tidak Berpengaruh Material → Time Overrun 0,029 Tidak Berpengaruh Pemberi Kerja → Time Overrun 0,113 Sedang Sumber Daya → Time Overrun 0,011 Tidak Berpengaruh
Berdasarkan  hasil  pengujian  sesuai  Tabel  7  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  terdapat  5  (lima) hubungan yang tidak memiliki pengaruh yaitu Desain, Finansial, Kontraktor, Material dan Sumber Daya. Terdapat 1 (satu) hubungan yang  memiliki pengaruh  sedang yaitu  Pemberi  Kerja. Selain itu  terdapat  1 (satu) hubungan yang memiliki pengaruh besar yaitu Eksternal.

## • Pengujian Blindfolding
Menurut Hair (2017) relevansi prediktif dari model struktural harus dievaluasi dengan menggunakan metode cross validated redundance untuk blindfolding ( Q-square ). Nilai Q-square lebih besar dari nol untuk indikasi konstruksi endogen tertentu akurasi prediksi model jalur dapat diterima. Untuk nilai sampai dengan 0,02 mempunyai relevansi  prediksi kecil, nilai 0,15  mempunyai relevansi prediksi sedang, dan nilai 0,35 mempunyai relevansi prediksi besar.  Hasil uji blindfolding dapat dilihat pada Tabel 8 dibawah ini. Tabel 8 Hasil uji Q-square
SSO SSE Q 2 (=1-SSE/SSO) Desain 112.000 112.000 Eksternal 336.000 336.000 Finansial 336.000 336.000 Kontraktor 560.000 560.000 Material 224.000 224.000 Pemberi Kerja 112.000 112.000 Sumber Daya 224.000 224.000 Time Overrun 224.000 117.204 0.477 Berdasarkan Tabel 8 diatas untuk hasil Uji Q-square didapatkan bahwa nilai Q-square dari variabel Time Overrun sebesar 0,477 artinya variabel eksogen dari variabel Time Overrun tersebut memiliki relevansi prediksi yang besar untuk variabel Time Overrun .
• Pengujian Path Coefficient Path  coefficient merupakan  tahapan  selanjutnya  pada  uji inner  model dimana path  coefficient dilakukan  untuk  evaluasi  terhadap  signifikansi  pengaruh  antar  variabel  laten  yang  digunakan  dalam penelitian. Proses untuk mengukur path coefficient adalah menggunakan proses bootstrapping pada SEM- PLS dan tipe pengujian two tailed . Fungsi path coefficient sendiri adalah untuk mengetahui arah hubungan antara  variabel.  Hubungan  signifikansi  antara  variabel  laten  yang  digunakan  maka  dapat  dilihat berdasarkan nilai t-statistic atau nilai p-value . Nilai standard error yang digunakan adalah 1,96 atau dengan nilai sebesar 5%.  Untuk uji p-value dengan asumsi tingkat signifikansi 5%, maka p-value yang lebih kecil dari 0,05 dapat disimpulkan mempunyai hubungan yang berpengaruh, dan apabila lebih dari 0,05 maka disimpulkan mempunyai hubungan yang tidak berpengaruh.
Tabel 9 Rekapitulasi pengujian hipotesis
Original Sample (O) T Statistik P Value Batas Penerimaan P Values Kesimpulan Desain → Time Overrun -0,014 0,140 0,888 <0,05 H 1 ditolak Eksternal → Time Overrun 0,528 5,698 0,000 <0,05 H 2 diterima
Original Sample (O) T Statistik P Value Batas Penerimaan P Values Kesimpulan Finansial → Time Overrun 0,027 0,167 0,868 <0,05 H 3 ditolak Kontraktor → Time Overrun -0,093 0,637 0,524 <0,05 H 4 ditolak Material → Time Overrun 0,161 1,587 0,113 <0,05 H 5 ditolak Pemberi Kerja → Time Overrun 0,278 2,449 0,015 <0,05 H 6 diterima Sumber Daya → Time Overrun 0,096 0,963 0,336 <0,05 H 7 ditolak
Berdasarkan Tabel 9 dapat diketahui bahwa hubungan variabel eksternal terhadap time overrun (H 2 ) dan  variabel  pemberi  kerja  terhadap time  overrun (H 6 )  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan, dikarenakan nilai p-value lebih kecil dari 0,05 atau T statistik lebih besar dari 1,96. Sedangkan untuk variabel desain  terhadap time  overrun (H 1 ),  variabel  finansial  terhadap time  overrun (H 3 ),  variabel  kontraktor terhadap time overrun (H 4 ), variabel material terhadap time overrun (H 5 ) dan variabel sumber daya terhadap time overrun (H 7 ) tidak berpengaruh signifikan karena nilai p-value lebih besar dari 0,05 atau T statistik lebih kecil dari 1,96. Adapun analisis hasil hipotesis yang diterima dengan kondisi aktual dipangan adalah sebagai berikut:
✓ H 2 : Hubungan antara faktor Eksternal ( External Related Factors ) dengan Time Overrun Berdasarkan hasil pengujian pada faktor Eksternal terhadap pengaruh Time Overrun memiliki nilai p- value sebesar 0,000 (< 0,05) sehingga dapat disimpulkan bahwa hipotesis ini dapat diterima karena faktor eksternal berpengaruh signifikan terhadap time overrun . Faktor eksternal sangat mempengaruhi penyelesaian pekerjaan dilapangan. Adapun faktor eksternal yang berpengaruh yaitu kasus Covid-19 dilokasi proyek sehingga mengakibatkan lockdown , badai Seroja di lokasi proyek, perubahan regulasi peraturan, durasi pengurusan izin pada stakeholder eksternal & unforenseen condition terhadap kondisi tanah pada lokasi proyek.
✓ H6: Hubungan antara faktor Pemberi Kerja ( Owner Related Factors ) dengan Time Overrun Berdasarkan hasil pengujian pada faktor Pemberi Kerja terhadap pengaruh Time Overrun memiliki nilai p-value sebesar 0,013 (< 0,05) sehingga dapat disimpulkan bahwa hipotesis ini dapat diterima karena faktor  Pemberi  Kerja  ( Owner )  berpengaruh  signifikan  terhadap Time  Overrun .  Permasalahan  seperti penyelesaian perijinan, durasi pengurusan variation dan klaim yang ada menjadi perhatian utama dalam rangka penyelesaian proyek.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  dan  analisis  data  yang  telah  dilakukan,  maka  kesimpulan  dari penelitian adalah terdapat dua hipotesis yang diterima dan lima hipotesis yang ditolak. Faktor-faktor utama yang  mempengaruhi time  overrun pada  proyek  PLTU  Timor  adalah  faktor  Eksternal (External  Related Factors) dan faktor  Pemberi Kerja (Owners Related Factors). Sedangkan faktor-faktor seperti faktor Desain, faktor  Finansial,  faktor  Kontraktor,  faktor  Material,  faktor  Sumber  Daya  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap time overrun PLTU Timor.
Rekomendasi yang dapat diberikan untuk penyelesaian proyek yang mengalami time overrun antara lain  pembuatan  kerja  sama/ Memorandum  of  Understanding  (MoU) dengan  pihak-pihak  terkait, meningkatkan  kualitas  hasil  pelaksanaan soil  investigation saat  penyusunan  dokumen  studi  kelayakan ( feasibility study ) proyek, membentuk tim perijinan proyek yang beranggotakan kontraktor dan pemberi kerja untuk memastikan basic communication terkait perijinan berjalan baik dan benar dan memastikan prosedur pelaksanaan variation atau klaim berjalan dengan baik dan benar sesuai dengan aturan yang ada di lingkungan perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Akhund, M. A., Imad, H. U., Memon, N. A., Siddiqui, F. H., Khoso, A. R., & Panhwar, A. A. (2018). Contributing Factors  of  Time  Overrun  in  Public  Sector  Construction  Projects.  In Technology  &  Applied  Science Research (Vol. 8, Issue 5). www.etasr.com
Al-Hazim, N., Salem, Z. A., & Ahmad, H. (2017). Delay and Cost Overrun in Infrastructure Projects in Jordan. Procedia Engineering , 182 , 18 – 24. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.03.105
Aljarallah, N., Alsugair, A. M., Almohsen, A., & Al-Gahtani, K. (2024). Identifying the significant causes of waste  of  housing  infrastructure  projects  in  the  Kingdom  of  Saudi  Arabia. Alexandria  Engineering Journal , 86 , 217 – 229. https://doi.org/10.1016/j.aej.2023.11.063
Alrasheed, K., Soliman, E., & Albader, H. (2023). Systematic review of construction project delays in Kuwait. Journal of Engineering Research , 11 , 347 – 355. https://doi.org/10.1016/j.jer.2023.08.009
Alsuliman, J. A. (2019). Causes of delay in Saudi public construction projects. Alexandria Engineering Journal , 58 (2), 801 – 808. https://doi.org/10.1016/j.aej.2019.07.002
Chandragiri, A. B., Jeelani, S. H., Akthar, S., & Lingeshwaran, N. (2021). A study and identification of the time and  cost  overrun  in  the  construction  project. Materials  Today:  Proceedings , 47 ,  5426 – 5431. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.06.268
Cheah, J.-H., Chuah, F., & Ting, H. (2017). PLS-SEM using SmartPLS 3.0: Chapter 13: Assessment of Moderation Analysis . https://www.researchgate.net/publication/341357609
Daoud, A. O., El Hefnawy, M., & Wefki, H. (2023). Investigation of critical factors affecting cost overruns and delays  in  Egyptian  megaconstruction  projects. Alexandria  Engineering  Journal , 83 ,  326 – 334. https://doi.org/10.1016/j.aej.2023.10.052
Fauzy, A. (2019). Metode Sampling . Universitas Terbuka. www.ut.ac.id.
Giri, O. P.  (2023). Perception-Based Assessment of  the Factors  Causing  Delays  in Construction  Projects. Engineering , 15 (07), 431 – 445. https://doi.org/10.4236/eng.2023.157033
Hair,  J.  F.,  Black,  W.  C.,  Babin,  B.  J.,  &  Anderson,  R.  E.  (2019). Multivariate  Data  Analysis  Eighth  Edition . www.cengage.com/highered
Hair, J. F., Sarstedt, M., Hopkins, L., & Kuppelwieser, V. G. (2014). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM): An emerging tool in business research. In European Business Review (Vol. 26, Issue 2, pp. 106 – 121). Emerald Group Publishing Ltd. https://doi.org/10.1108/EBR-10-2013-0128
Hari,  P.,  &  Pandey,  M.  (2016).  Causes  Of  The  Time  Delay  In  Construction  Housing  Projects  In  Gwalior Division. International Research Journal of Engineering and Technology , 03 (12). www.irjet.net
Hossan, D., Aktar, A., & Zhang, Q. (2024). A Study On Partial Least Squares Structural Equation Modeling (Pls-Sem) As Emerging Tool In Action Research Lc International Journal Of Stem A Study On Partial Least Squares  Structural  Equation  Modeling  (Pls-Sem)  As  Emerging  Tool  In  Action  Research . 01 (04). https://www.researchgate.net/publication/348732775
Hair, J. F., Hult, G. T., Ringle. Christian M, & Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Second Edition .
Kautsarina,  Hidayanto,  A.  N.,  Anggorojati,  B.,  Abidin,  Z.,  &  Phusavat,  K.  (2020).  Data  modeling  positive security  behavior  implementation  among  smart  device  users  in  Indonesia:  A  partial  least  squares structural equation modeling approach (PLS-SEM). Data in Brief , 30 . https://doi.org/10.1016/j.dib.2020.105588
Larson, E. W., & Gray, C. F. (2011). Project management : the managerial process (Fifth). McGraw-Hill.
Memon, A. H., Memon, A. Q., Khahro, S. H., & Javed, Y. (2023). Investigation of Project Delays: Towards a Sustainable Construction Industry. Sustainability (Switzerland) , 15 (2).
https://doi.org/10.3390/su15021457
Rahadi, D. R. (2023). Pengantar Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) . CV. Lentera Ilmu Madani.
Sarstedt,  M.,  Ringle,  C.  M.,  &  Hair,  J.  F.  (2021).  Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling.  In
Handbook of Market Research (pp. 1 – 47). Springer International
Publishing.
https://doi.org/10.1007/978-3-319-05542-8_15-2
Sugiyono. (2013). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . CV. Alfabeta.
Al  Maktoumi,  I.  S.,  Khan,  F.  R.,  &  Al  Maktoumi,  A.  R.  S.  (2020).  Assessing  the  Factors  Causing  Project Completion Delays in the Construction Sector of Oman using SEM-PLS. Humanities & Social Sciences Reviews , 8 (3), 900 – 912. https://doi.org/10.18510/hssr.2020.8394
Tariq, J., & Gardezi, S. S. S. (2022). Study the delays and conflicts for construction projects and their mutual relationship: A review. Ain Shams Engineering Journal , 14 . https://doi.org/10.1016/j.asej.2022.101815
Tawfek,  A.  M.,  &  Bera,  D.  K.  (2018). Delay  in  Construction  Projects:  Types,  Causes  and  Effects . https://www.researchgate.net/publication/365322620
Yana, A. A. G. A., Rusdhi, H. A., & Wibowo, M. A. (2015). Analysis of factors affecting design changes in construction  project  with  Partial  Least  Square  (PLS). Procedia  Engineering , 125 ,  40 – 45. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2015.11.007
Yap, J. B. H., Goay, P. L., Woon, Y. B., & Skitmore, M. (2021). Revisiting critical delay factors for construction: Analysing  projects  in  Malaysia. Alexandria  Engineering  Journal , 60 (1),  1717 – 1729.
https://doi.org/10.1016/j.aej.2020.11.021