## PERBANDINGAN METODE PREDIKSI PENYELESAIAN PROYEK EARNED VALUE MANAGEMENT DAN EARNED SCHEDULE
Elsa Oktavitri 1
Andi Tenrisukki Tenriajeng 2

## Fakultas Teknik Sipil Universitas Gunadarma

## Abstrak
Tujuan  utama  dalam  sebuah  proyek  konstruksi  yaitu  menyelesaikan  proyek  tepat  waktu dengan  anggaran  yang  memenuhi  persyaratan  mutu  dan  spesifikasi  yang  telah ditetapkan.  Kunci  keberhasilan  manajemen  proyek  adalah  pengendalian  proyek  dalam hal kinerja, kemajuan (progress), dan biaya. Salah satu metode yang mengintegrasikan biaya,  waktu,  dan  kinerja  adalah  Earned  Value  Management  (EVM).  Sebuah  kemajuan dalam metode manajemen sehingga muncul pengembangan baru dari EVM yaitu Earned Schedule.  Tujuan  penelitian  yaitu  menganalisis  perbandingan  metode  Earned  Value Management  (EVM)  dan  Earned  Schedule  (ES)  dalam  prediksi  durasi  penyelesaian proyek  dan  menganalisis  tingkat  akurasi  prediksi  dengan  durasi  final  penyelesaian proyek kedua metode. Proyek yang diteliti yaitu status penyelesaian terlambat (late finish project-Proyek A) dengan durasi rencana 59 minggu, durasi final 61 minggu dan status penyelesaian awal (early finish project-Proyek B) dengan durasi rencana 51 minggu dan durasi  final  49  minggu.  Proyek  diasumsikan  antara  lain:  1)  Kinerja  mendatang diharapkan dapat mengikuti jadwal awal (Performance Factor-PF = 1) dan 2) Kinerja mendatang  diharapkan  dapat  mengikuti  kinerja  waktu  saat  ini  (PF  =  SPI).  Tingkat akurasi  dihitung  menggunakan  pengukuran  kesalahan  prediksi.  Hasil  menunjukkan metode Earned Schedule paling akurat dengan kesalahan terkecil yaitu 1) Saat PF = 1 nilai  MSE  28,6;  MAD  4,8;  dan  MAPE  8,2%  pada  Proyek  A  sedangkan  proyek  B  MSE 23,8; MAD 4,0; MAPE 7,4%. 2) Saat PF = SPI nilai MSE 8.640,0; MAD 32,5; MAPE 22,9% pada Proyek A dan MSE 279,7; MAD 13,0; MAPE 18,7% pada Proyek B.
Kata  Kunci  : Prediksi  Penyelesaian  Proyek,  Earned  Value  Management,  Earned Schedule

## PROJECT COMPLETION PREDICTION METHODS COMPARISON OF EARNED VALUE MANAGEMENT AND EARNED SCHEDULE

## Abstract
The  main  goal  in  a  construction  project  completed  on  time  project  with  a  budget  that meets the quality requirements and specifications established. Project management is the key  to  the  success  of  the  project  in  terms  of  control  performance,  progress,  and  costs. One  method  that  integrates  cost,  time  ,  and  performance  is  Earned  Value  Management (EVM). A progress in management methods, so there is a new development of the EVM Earned  Schedule.  The  purpose  of  research  is  to  analyze  the  comparison  method  of Earned  Value  Management  (EVM)  and  Earned  Schedule  (ES)  in  the  prediction  of  the duration  of  the  completion  of  the  project  and  to  analyze  the  level  of  accuracy  of prediction  of  final  completion  of  the  project  with  a  duration  of  two  methods.  Project completion  status  late  (late  finish  project  -  Project  A)  with  a  duration  of  59  weeks  and plan  the  final  61  weeks  duration  and  completion  status  of  the  project  with  a  beginning (early finish project - Project B) with a duration of 51 weeks and plan the final duration will  be  49  weeks  studied.  The  project  assumed  that  1)  the  performance  is  expected  to
follow  the  initial  schedule  (Performance  Factor  -  PF  =  1)  and  2)  the  performance expected  to  follow  the  performance  of  the  current  time  (PF  =  SPI).  The  accuracy  rate calculated using the prediction error of measurement. Results showed the most accurate method of Earned Schedule with the smallest error: 1) PF = 1, MSE 28.6 ; MAD 4.8 , and MAPE 8.2 % on Project A while Project B MSE 23.8 ; MAD 4.0 ; MAPE 7.4 % . 2) PF = SPI, MSE 8,640.0; MAD 32.5; MAPE 22.9% on Project A and MSE 279.7; MAD 13.0; MAPE 18.7% on Project B.
Keywords : Completion Date Predicting, Earned Value Management, Earned Schedule

## PENDAHULUAN
Earned Value Management – EVM (1996) adalah salah satu metodologi yang mengintegrasikan  pengelolaan  proyek dengan lingkup jadwal, biaya, dan kinerja teknis.  EVM  memberikan  pendekatan yang  lebih  ilmiah  untuk  manajemen proyek  yaitu  dengan  memberikan  gam- baran status proyek secara bukti numerik,
indeks performansi serta prediksi penyelesaian  proyek.  Sebuah  kemajuan yang  signifikan  dalam  metode  mana- jemen,  namun  EVM  mempunyai  keku- rangan yaitu indikator kinerja meragukan, indikator  kinerja  tidak  secara  eksplisit terhubung  ke  tindakan  manajemen  yang tepat,  dan  manajer  proyek  tetap  bergan- tung  pada  intuisi  untuk  setiap  tindakan yang diperlukan [1].
Sejumlah penelitian telah dilakukan mengenai  EVM  dimana  menghasilkan ekstensi  baru  yang  lebih  khusus  yaitu Earned  Schedule yang  dikembangkan oleh  Walt  Lipke  [1].  Melihat  perkem- bangan tersebut maka dibutuhkan analisis dan  evaluasi  kemampuan  peramalan  atau prediksi  penyelesaian  durasi  proyek antara metode Earned Value Management (EVM) dan Earned Schedule (ES).

## METODE PENELITIAN
Hal pertama yang dilakukan adalah mengumpulkan data yang akan digunakan dalam  penelitian  dengan  teknik  doku- mentasi,  yaitu  pengumpulan  data  dengan cara  mencari  catatan,  dokumentasi,  dan arsip dari pihak bersangkutan.
Subjek penelitian ini adalah Proyek Pembangunan  Paramount  Skyline  Tower yang  berlokasi  di  CBD  Gading  Serpong Tanggerang  dan  Proyek  Pembangunan Gedung  Menara  165  yang  berlokasi  di Cilandak Timur, Jakarta Selatan.
Objek  yang  diteliti  pada  penelitian ini  adalah  metode  prediksi  waktu  penye- lesaian  proyek.  Peninjauannya  berdasar- kan  jadwal  rencana  dan  jadwal  aktual yang  terdapat  pada  Kurva  S  Proyek Pembangunan  Paramount  Skyline  Tower dan  Proyek  Pembangunan  Gedung Menara  165.  Sumber  data  dalam  peneli- tian  ini  yaitu  data  sekunder  dimana  data yang  diperoleh  telah  tersedia  dan dituliskan dalam bentuk laporan.
Sumber  data  dalam  penelitian  ini yaitu  data  sekunder  dimana  data  yang diperoleh  telah  tersedia  dan  dituliskan dalam  bentuk  laporan.  Data  yang  diper- lukan adalah sebagai berikut :
1) Jadwal rencana proyek Jadwal  rencana  merupakan  uraian pelaksanaan  proyek  berdasarkan  bo- bot  (%)  dalam  setiap  volume  peker- jaan yang digambarkan dalam Kurva
S. 2) Jadwal aktual proyek Sama  seperti  jadwal  rencana  proyek tetapi  memuat  kemajuan  (bobot  %) pekerjaan  yang  telah  dilaksanakan berdasarkan aktual.
3) Bill of Quantity (BQ)
Bill  of  Quantity adalah  rekapitulasi rincian  biaya  yang  akan  dikeluarkan dalam setiap volume pekerjaan.

## Analisis Data
Setelah  data  didapatkan,  hal  selan- jutnya  yang  dilakukan  adalah  mengana- lisis  data  tersebut.  Analisis  data  yang dilakukan adalah sebagai berikut :
1) Menghitung  ukuran  kinerja earned value yaitu :
a. Schedule Performance Index (SPI) dan Schedule Variance (SV)
untuk  metode Earned  Value Management (EVM)
b. SPI (t) dan  SV (t) untuk  metode Earned Schedule (ES)
2) Melakukan  uji  t  sampel  berpasangan ( paired t-test ) untuk menguji perbedaan  rata-rata  antara  EVM  dan ES. 3) Menganalisis  perbandingan  prediksi penyelesaian  proyek  antara  metode EVM dan ES diantaranya :
a. Perbandingan SVdan SV(t)
b. Perbandingan SPI dan SPI(t)
4) Mengevaluasi  tingkat  akurasi  dari kedua  metode  dengan  menggunakan pengukuran  kesalahan  peramalan diantaranya :
a. Mean Squared Error (MSE)
b. Mean Absolute Error (MAD)
c. Mean  Absolute  Percentage  Error
(MAPE)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proyek  yang  diteliti  berjumlah  2 proyek yaitu proyek dengan penyelesaian terlambat ( late finish project – Proyek A) pada  Proyek  Pembangunan  Paramount Skyline  dan  proyek  dengan  penyelesaian lebih awal dari yang direncanakan ( early
finish  project –  Proyek  B)  pada  Proyek Pembangunan Gedung Menara 165.

## Metode Prediksi Penyelesaian Proyek
Metode  yang  dipakai  yaitu Earned Value Management dan Earned Schedule . Masing-masing dihitung berdasarkan fak- tor kinerja (Performance Factor-PF) yang digunakan  untuk  menyesuaikan  kinerja masa  depan  dari  kinerja  masa  lalu  (ter- gantung  pada  karakteristik  proyek). Asumsi karakteristik proyek antara lain :
1. Kinerja  mendatang  diharapkan  dapat mengikuti  jadwal  awal  ( Performance Factor -PF = 1) 2. Kinerja  mendatang  diharapkan  dapat mengikuti  kinerja  waktu  saat  ini  (PF = SPI)
Contoh  perhitungan  adalah  sebagai  beri- kut:
Perhitungan Prediksi Penyelesaian Proyek Metode EVM Minggu ke-7 Proyek A ( Late Finish Project ) a. PV ( Planned Value ) minggu ke-7
PV = % kumulatif rencana x BAC =
0,71% x Rp 234.000,00 juta = Rp
1.649,043 juta
b. EV ( Earned Value ) minggu ke-7
EV = % kumulaif realisasi x BAC = 1,12% x Rp 234.000,00 juta = Rp
2.628,522 juta
c. SV ( Schedule Variance ) minggu ke-7 SV = EV – PV = Rp 2.628,522 juta - Rp 1.649,043 juta = Rp   979,479 juta d. SPI ( Schedule Performance Index ) minggu ke-7
SPI = PV EV = juta Rp juta Rp 043 , 649 . 1 522 , 628 . 2
= 1,594 Tabel 1. Data Umum Proyek Proyek A Proyek B Kategori Proyek terlambat Proyek lebih cepat Nama Proyek Paramount Skyline Tower Gedung Menara 165 Budget at Completion Rp234.000.000.000,00 Rp64.631.934.526,00 Durasi Rencana 59 minggu 51 minggu Durasi Final 61 minggu 49 minggu
Perhitungan Prediksi Penyelesaian Proyek Metode ES Minggu ke-7 Proyek A ( Late Finish Project )
a. PV = % kumulatif rencana x BAC
= 0,71% x Rp 234.000,00 juta
= Rp 1.649,043 juta
b. EV = % kumulaif realisasi x BAC = 1,12% x Rp 234.000,00 juta = Rp 2.628,522 juta c. ES ( Earned Schedule ) minggu ke-7
ES = ( ) ( ) t t t PV PV PV EV t − − + + 1 dimana t = pada saat EV ≥ PVt dan EV < PVt+1
ES =
( ) ( ) juta juta juta juta 035 , 501 . 2 027 , 353 . 3 035 , 501 . 2 522 , 628 . 2 8 − − + = 8,150 minggu
d. SV(t)  ( Schedule  Variance )  minggu ke-7 SV(t) = ES – AT = 8,150 – 7 = 1,150 minggu
e. SPI(t)  ( Schedule  Performance  Index ) minggu ke-7
SPI(t) = AT ES = 7 150 , 8 = 1,164
Uji t sampel berpasangan ( paired t-test ) Uji  beda  t  test  berpasangan  mem- perlihatkan perbedaan tingkat signifikansi dari  metode  EVM  dan  ES  apakah perbandingan  kedua  metode  dapat  dilan- jutkan atau tidak. Hasil uji t berpasangan antara SPI dan SPI(t) menggunakan SPSS seperti ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 2. Perhitungan Prediksi EVM Proyek A ( Late Finish Project ) dan Proyek B ( Early Finish Project ) AT (Minggu ke-) Proyek A Proyek B PV (Rp juta) EV (Rp juta) SV (Rp juta) SPI PV (Rp juta) EV (Rp juta) SV (Rp juta) SPI 1 132,842 15,444 -117,398 0,116 323,037 232,675 -90,362 0,720 2 265,684 31,122 -234,562 0,117 646,074 484,740 -161,335 0,750 3 398,526 67,392 -331,134 0,169 969,111 745,206 -223,905 0,769 4 531,367 170,352 -361,015 0,321 1.292,148 981,360 -310,788 0,759 5 664,209 172,224 -491,985 0,259 1.916,482 1.143,122 -773,359 0,596 6 797,051 2.413,710 1.616,659 3,028 2.561,782 1.451,283 -1.110,500 0,567 7 1.649,043 2.628,522 979,479 1,594 3.196,599 1.860,860 -1.335,739 0,582 8 2.501,035 3.124,836 623,801 1,249 4.523,563 2.373,835 -2.149,728 0,525 9 3.353,027 4.388,904 1.035,877 1,309 5.850,527 3.051,664 -2.798,863 0,522 10 4.205,019 6.516,818 2.311,799 1,550 6.922,756 3.622,330 -3.300,426 0,523
Tabel 3. Perhitungan Prediksi ES Proyek A ( Late Finish Project ) dan Proyek B ( Early Finish Project ) AT (Minggu ke-) Proyek A Proyek B PV (Rp juta) EV (Rp juta) SV(t) (Rp juta) SPI(t) PV (Rp juta) EV (Rp juta) SV(t) (Rp juta) SPI(t) 1 132,842 15,444 -0,884  0,116 323,037 232,675 -0,280  0,720 2 265,684 31,122 -1,766  0,117 646,074 484,740 -0,499  0,750 3 398,526 67,392 -2,493  0,169 969,111 745,206 -0,693  0,769 4 531,367 170,352 -2,718  0,321 1.292,148 981,360 -0,962  0,759 5 664,209 172,224 -3,704  0,259 1.916,482 1.143,122 -1,461  0,708 6 797,051 2.413,710 1,898  1,316 2.561,782 1.451,283 -1,745  0,709 7 1.649,043 2.628,522 1,150  1,164 3.196,599 1.860,860 -2,089  0,702 8 2.501,035 3.124,836 0,732  1,092 4.523,563 2.373,835 -2,291  0,714 9 3.353,027 4.388,904 1,216  1,135 5.850,527 3.051,664 -2,228  0,752 10 4.205,019 6.516,818 2,375  1,237 6.922,756 3.622,330 -2,679  0,732

## Tabel 4. Interpretasi Output SPSS Proyek A
Paired Samples Statistics (1) Mean N Std. Deviation Std. Error Mean Pair 1 SPI 1.26833 61 .567237 .072627 SPI(t) 1.00307 61 .295510 .037836 Paired Samples Correlations (2) Pair 1 SPI & SPI(t) N Correlation Sig. 61 .902 .000 Paired Samples Test (3) Pair 1 SPI & SPI(t) Mean Std. Deviatiom Std. Error Mean 95% Confidence Interval t df Sig. (2- tailed) .265262 .326736 .041834  .181581 .348943  6.341  60 .000
Langkah pengujian:
1. Menentukan Ho dan Ha Ho  :  U1  =  U2  (berarti  tidak  terdapat perbedaan  yang  signifikan  antara  SPI dan SPI(t)) Ha  :  U1 1 U2  (berarti  terdapat perbedaan  yang  signifikan  antara  SPI dan SPI(t))
2. Taraf keyakinan Taraf  nyata  yang  digunakan  pada pengujian  sebesar  5%  (95%  taraf keyakinan), dengan demikian t tabel = t 5% / 2; df (n1 + n2 – 2) = t 2,5%; df (61  +  61  –  2)  =  2,00030  atau menggunakan  bantuan  ms.excel  yaitu dengan  rumusan  =TINV(probability, deg_freedom)  dimana  probability  =
0,05  dan  df  =  60  (dari  hasil  output SPSS).
3. Kriteria pengujian Ho  diterima  jika  t  hitung  berada  di antara -2,00030 dan +2,00030.
Ho  ditolak  jika  t  hitung  <  -2,00030 atau t hitung > +2,00030.
4. Perhitungan pengujian data Berdasarkan  hasil  output  SPSS didapat nilai t hitung = 6,341 dengan sig.(2-tailed) = 0,000.
5. Kesimpulan Dikarenakan  t  hitung  =  6,341  > 2,00030  maka  Ho  ditolak  sehingga terdapat  perbedaan  yang  signifikan antara  SPI  dan  SPI(t),  artinya perbandingan  antara  metode  EVM dan ES dapat dilanjutkan.

## Tabel 5. Interpretasi Output SPSS Proyek B
Paired Samples Statistics (1) Mean N Std. Deviation Std. Error Mean Pair 1 SPI .78443 49 .212874 .030411 .78443 SPI(t) .84769 49 .151095 .021585 .84769
Paired Samples Correlations (2) Pair 1 SPI & SPI(t) N Correlation Sig. 49 .963 .000 Paired Samples Test (3) Pair 1 SPI & SPI(t) Mean Std. Deviatiom Std. Error Mean 95% Confidence Interval t df Sig. (2- tailed) -.063265 .078819 .011260 -.085905 -.040626 -5.619  48 .000
Langkah pengujian:
1. Menentukan Ho dan Ha Ho  :  U1  =  U2  (berarti  tidak  terdapat perbedaan  yang  signifikan  antara  SPI dan SPI(t)) Ha  :  U1 1 U2  (berarti  terdapat perbedaan  yang  signifikan  antara  SPI dan SPI(t))
2. Taraf keyakinan Taraf  nyata  yang  digunakan  pada pengujian  sebesar  5%  (95%  taraf keyakinan), dengan demikian t tabel = t 5% / 2; df (n1 + n2 – 2) = t 2,5%; df
(49 + 49 – 2) = 2,01063 atau bantuan pada  ms.excel  yaitu  dengan  rumusan =TINV(probability, deg_freedom) dimana probability = 0,05 dan df = 48 (dari hasil output SPSS). 3. Kriteria pengujian Ho  diterima  jika  t  hitung  berada  di antara -2,01063 dan +2,01063. Ho  ditolak  jika  t  hitung  <  -2,01063 atau t hitung > +2,01063. 4. Perhitungan pengujian data
Berdasarkan  hasil  output  SPSS didapat nilai t hitung = -5,619 dengan sig.(2-tailed) = 0,000.
5. Kesimpulan Dikarenakan  t  hitung  =  -5,619  <  - 2,01063  maka  Ho  ditolak  sehingga terdapat  perbedaan  yang  signifikan antara  SPI  dan  SPI(t),  artinya perbandingan  antara  metode  EVM dan ES dapat dilanjutkan.
Perbandingan Schedule Variance (SV) Seperti  yang  telah  diketahui  bahwa metode EVM dan ES mempunyai ukuran kinerja earned value yaitu analisis varians dimana  SV  untuk  EVM  dan  SV(t)  untuk metode  ES.  Perbandingan  SV  dan  SV(t) berdasarkan status proyek pada Proyek A
( late  finish  project )  dan  Proyek  B  ( early finish project ).
Grafik SV dan SV(t) pada Proyek A selama  proyek  berlangsung  dari  awal sampai  akhir.  SV  dan  SV(t)  bernilai negatif  pada  awal  proyek  (minggu  ke-1) sampai minggu ke-5 menunjukkan bahwa kinerja  tidak  sesuai  dengan  yang direncanakan (proyek terlambat). Minggu ke-6 sampai minggu ke-39 bernilai positif dikarenakan  nilai  yang  dihasilkan  lebih besar dari nilai yang direncanakan (EV > PV).  Namun  pada  minggu  ke-40  sampai minggu  ke-61  (akhir  proyek)  proyek kembali  mengalami  kemunduran  sehing- ga  durasi  penyelasaian  lebih  lama  2 minggu  dari  yang  direncanakan  (durasi rencana = 59 minggu). Akhir proyek, SV bernilai  0.  Seperti  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya,  jika  SV  =  0  maka  proyek dinyatakan sesuai rencana. Hal ini sangat bertentangandengan  kondisi  sesungguh- nya  dimana  proyek  terlambat  2  minggu. Berbeda  dengan  SV(t)  yang  bernilai  -2 (SV  <  0)  pada  akhir  proyek  yang  sesuai dengan kondisi real di lapangan.
Gambar 1. Perbandingan SV dan SV(t) pada Proyek A ( Late Finish Project )
Gambar 2. Perbandingan SV dan SV(t) pada Proyek B ( Early Finish Project )
SV  dan  SV(t)    pada  Proyek  B bernilai  negatif  dari  minggu  ke-1  sampai minggu  ke-35  (SV  <  0,  maka  proyek terlambat). Terdapat perbedaan antara SV dan  SV(t)  dimana  pada  akhir  proyek  SV =  0  menunjukkan  bahwa  proyek  sesuai dengan rencana yaitu 51 minggu, padahal
kondisi  yang  sebenarnya  adalah  proyek selesai  lebih  awal  (durasi  final  =  49 minggu)  dari  yang  direncanakan  (durasi rencana  =  51  minggu).  SV(t)  lebih memperlihatkan  keadaan  sesungguhnya dimana  SV(t)  bernilai  positif  pada  akhir proyek.
Gambar 3. Perbandingan SPI dan SPI(t) pada Proyek A ( Late Finish Project )
Gambar 4. Perbandingan SPI dan SPI(t) pada Proyek B ( Early Finish Project )
Grafik  SPI  dan  SPI(t)  pada  Proyek A  ( Late  Finish  Project ).  Masing-masing grafik membentuk pola tersendiri dimana SPI  dan  SPI(t)  yang  diharapkan  yaitu sama  dengan  1  (kinerja  sesuai  dengan yang  direncanakan.  Minggu  ke-1  sampai minggu  ke-5  SPI  dan  SPI(t)  dibawah  1 yang  menunjukkan  bahwa  kinerja  tidak seperti  yang  diharapkan  (proyek  terlam- bat),  minggu  ke-6  sampai  minggu  ke-39 SPI dan SPI(t) > 1 yang diartikan bahwa kinerja  proyek  lebih  cepat  dari  yang direncanakan.  Perubahan  indeks  kinerja kembali  terjadi  pada  minggu  ke-40 sampai  minggu  ke-61  (akhir  proyek) yaitu  berada  di  bawah  1.  SPI  bernilai  1 pada  minggu  ke-61  sedangkan  SPI(t)  = 0,967. SPI(t) lebih menunjukkan keadaan yang sesuai dengan kondisi proyek sebe- narnya  dimana  proyek  terlambat  (durasi final = 61 minggu dengan durasi rencana 59  minggu),  maka  bernilai  dibawah  1 sementara SPI = 1.
Grafik  SPI  dan  SPI(t)  pada  Proyek B  ( Early  Finish  Project ).  Minggu  ke-1 sampai  minggu  ke-35  masing-masing bernilai  di  bawah  1  yang  menunjukkan bahwa  kinerja  tidak  seperti  yang  diren- canakan  (proyek  terlambat).  Minggu  ke- 36 sampai minggu ke-49 bernilai di atas 1 (kinerja  proyek  lebih  cepat  dari  yang direncanakan).  Akhir  proyek,  nilai  SPI  = 1,023  dan  SPI(t)  =  1,041.  SPI(t)  lebih besar  dibandingkan  SPI  yang  berarti mendekati  kondisi  sesungguhnya  dimana penyelesaian proyek lebih cepat dari yang direncanakan.
Evaluasi Pengukuran Kesalahan Metode Prediksi Mean Squared Error (MSE)
Mean  Squared  Error (MSE)  yang dihitung  adalah  rata-rata  dari  kuadrat perbedaan antara nilai prediksi dan durasi final  proyek.  Setiap  kesalahan  atau residual  dikuadratkan,  kemudian  dijum- lahkan dan dibagi dengan jumlah periode pelaporan.
MSE = n e i ∑ 2 = ( ) n F X i i ∑ − 2
Mean Absolute Error (MAD) Mean  Absolute  Error (MAD)  yang dihitung adalah merata-ratakan kesalahan peramalan  bertujuan  mengetahui  kesala- han  peramalan  dalam  unit  ukuran  yang sama  seperti  data  aslinya.  Rata-rata  dari nilai  absolut  dari  selisih  antara  nilai prediksi dan durasi final proyek.
MAD =
n F X i i ∑ − | |

## Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  Error
(MAPE) akan menunjukan seberapa besar kesalahan peramalan dibandingkan dengan  nilai  aktual  dari  series..  dihitung dengan  menemukan  kesalahan  absolut setiap  periode,  kemudian  membaginya dengan  nilai  observasi  pada  periode tersebut,  dan  terakhir  merata-ratakan persentase absolut.
MAPE= n X e i i ∑ × % 100 | | = n X F X i i i ∑ × − % 100 | |
Tabel 6. Ukuran Kesalahan Metode EVM dan ES saat PF = 1 pada Proyek A ( Late Finish Project ) dan Proyek B ( Early Finish Project )
Metode PF = 1 Proyek A Proyek B MSE  MAD  MAPE  MSE  MAD  MAPE Earned Value Management 146,6 9,7 21,1% 37,7 5,0 8,9% Earned Schedule 28,6 4,8 8,2% 23,8 4,0 7,4%
Tabel 7. Ukuran Kesalahan Metode EVM dan ES saat PF = SPI pada Proyek A ( Late Finish Project ) dan Proyek B ( Early Finish Project )
Metode PF = 1 Proyek A Proyek B MSE  MAD  MAPE  MSE  MAD  MAPE Earned Value Management 146,6 9,7 21,1% 37,7 5,0 8,9% Earned Schedule 28,6 4,8 8,2% 23,8 4,0 7,4%
Pada Tabel 6 terlihat bahwa metode Earned  Schedule memiliki  ukuran  kesa- lahan  paling  kecil  yaitu  nilai  MSE  28,6; MAD  4,8;  MAPE  8,2%  pada  Proyek  A dan  MSE  23,8;  MAD  4,0;  MAPE  7,4% pada  Proyek  B  dengan  asumsi  kinerja mendatang  diharapkan  dapat  mengikuti jadwal  awal  (PF  =  1)  sehingga  lebih akurasi bila dibandingkan dengan metode Earned Value Management .
Berdasarkan Tabel 7. terlihat bahwa metode Earned Schedule memiliki ukuran kesalahan  paling  kecil  yaitu  nilai  MSE 8.640,0;  MAD  32,5;  MAPE  22,9%  pada Proyek  A  dan  MSE  279,7;  MAD  13,0; MAPE  18,7%  pada  Proyek  B  dengan asumsi  kinerja  mendatang  diharapkan dapat  mengikuti  kinerja  waktu  saat  ini (PF  =  SPI)  sehingga  lebih  akurasi  bila dibandingkan  dengan  metode Earned Value Management .

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Perbandingan  varians  yang  terjadi antara Schedule  Variance -SV  (pada metode  EVM)  dan  SV(t)  (pada  metode ES)  yaitu  hasil  dari  SV(t)  mendekati kondisi  proyek  sebenarnya  dimana  SV(t) diukur  dalam  satuan  waktu,  sedangkan SV  dalam  satuan  moneter.  Menjelang akhir  proyek,  SV  selalu  konvergen  ke  0 yang  menunjukkan  bahwa  kinerja  sesuai dengan  yang  direncanakan  meskipun proyek tersebut terlambat. Demikian juga dengan  SPI  selalu  konvergen  ke  1  men- jelang  akhir  proyek  menunjukkan  100%
dari  jadwal  meskipun  proyek  terlambat. Akibatnya pada titik tertentu, SV dan SPI menjadi  indikator  yang  tidak  dapat diandalkan.  Tingkat  kesalahan  prediksi juga  menghasilkan  bahwa  metode  ES lebih  akurat  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  metode  ES  lebih  baik  penggu- naannya dibandingkan metode EVM.

## Saran
Perbandingan metode Earned Value Management dan Earned  Schedule di- analisis  tidak  hanya  dalam  prediksi penyelesaian  proyek  namun  ditambah dengan  prediksi  pengeluaran  biaya  akhir proyek. Hal ini dikarenakan ketika meng- analisis tingkat akurasi bisa dibandingkan dalam  segi  biaya  dan  waktu.  Selain  itu untuk  penelitian  selanjutnya  dengan menambahkan  satu  asumsi  yaitu  mem- perhitungkan kinerja biaya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Lipke,  Walt.  2009.  Project  Duration Forecasting  a  comparison  of  Earned Value  Management  methods  to Earned  Schedule. The  Measureable News .
[2] Sunyoto,  Danang.  2011.  Analisis Regresi dan Uji Hipotesis.
Yogyakarta: CAPS.
[3] Vandevoorde,  Stephan  dan  Mario Vanhoucke.  2006. A  Comparison  of Different Project Duration Forecasting  Methods  Using  Earned Value  Metrics .  International  Journal of Project Management.
[4]