Volume 19 Nomor 2, Oktober 2019 : 79-88

## Waste Konstruksi: Identifikasi Potensi dan Penyebabnya Pada Proyek Perumahan Di Pekanbaru
Construction Waste: Identification of Potential and Its Causes in Housing Project in Pekanbaru
Sapitri 1, *, Firdaus 2
1 Program Studi Teknik Sipil, Universitas Islam Riau, Jl. Kaharuddin Nasution No. 113, Pekanbaru, Indonesia
2 Program Studi Perencanaan Wilayah dan Kota, Universitas Islam Riau, Jl. Kaharuddin Nasution No. 113, Pekanbaru, Indonesia
* Penulis korespondensi: spitriap@eng.uir.ac.id Tel.: +62-85353399057 Diterima: 7 Oktober 2019; Direvisi: 18 Oktober 2019; Disetujui: 30 Oktober 2019. DOI: 10.25299/saintis.2019.vol19(02).3904

## Abstrak
Waste merupakan salah satu penyebab rendahnya produktivitas. Besarnya potensi waste tentu saja akan merugikan owner ataupun kontraktor. Waste pada industri perumahan dapat mempengaruhi nilai jual rumah itu sendiri. Potensi waste material yang muncul pada proses pembangunan, penting untuk diidentifikasi dan dicari penyebabnya. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasikan waste pada industri konstruksi (proyek perumahan) beserta sumber penyebab waste tersebut. Penelitian bersifat kuantitatif dan data primer dikumpulkan dengan bantuan instrumen kuesioner.  Responden yang terlibat seluruhnya adalah pengawas lapangan/penanggung jawab lapangan  proyek  perumahan. The  Statistical  Package  for  Social  Sciences (SPSS)  dan fishbone  diagram digunakan  sebagai  alat  analisis variabel dan indikator penyebab waste . Secara keseluruhan, hasil identifikasi penelitian menunjukkan bahwa material yang berpotensi ditemui pada proyek pembangunan perumahan di Pekanbaru yaitu material kayu dan batu bata (berpotensi sedang), material keramik, genteng, besi beton, cat, tanah, batu, pasir dan plesteran (berpotensi rendah) dan, cardboard packaging , plastik, kaca, metal, aspal dan plafond (berpotensi sangat rendah). Terdapat beberapa variable penyebab waste . Variabel-variabel tersebut terkait dengan sumber daya yang  dibutuhkan  selama  proses  pengerjaan  proyek.  Sumber  penyebab waste yang  berkonstribusi  selama  proses  produksi  secara signifikan dipengaruhi oleh variabel: alat/mesin sebesar 0,885, metode kerja sebesar 0,873, material sebesar 0,866, manpower sebesar 0,821,  dan  lingkungan  sebesar  0,808.  Satu  sumber  variabel  dapat  mempengaruhi  variabel  yang  lain,  sehingga  sangat  penting  untuk memperhatikan penyebab waste agar produktivitas pekerjaan dilapangan tidak terganggu.
Kata Kunci: waste , identifikasi, penyebab waste , perumahan, fishbone diagram

## Abstract
Waste is one of the causes of low productivity. The potential of waste will certainly harm the owner or contractor.  Waste in housing industry can affect the sale price of the house. The potential of material waste in construction process is important to identify and need to find its cause. The purpose of this study is to identify waste in the construction industry (housing project) along with the source of the cause of  the  waste.  Quantitative  research  is  conducted  and  primary  data  were  collected  with  questionnaire  as  the  instrument.  All  respondents involved were supervisor. The Statistical Package for Social Sciences (SPSS) and fishbone diagrams are used as a tool for analyzing variables and indicators of the causes of waste. Overall, the result of research identification shows that the potential material in housing construction projects in Pekanbaru, namely wood and brick material (medium potential), ceramic, roof tile, steel, paint, soil, stone, sand and plastering (low  potential)  and, cardboard  packaging,  plastic,  glass,  metal,  asphalt  and  ceiling  (very  low  potential).  There  are  several  variables  that cause waste.  These  variables  are  related  to  the  resources  that  needed during  the  construction  process.  The  sources  of waste  causes  that contribute  during  the  production  process  are significantly  influenced  by  variables,  i.e.  tools  / machines  at 0.885,  work  methods  at  0.873, materials at 0.866, manpower at 0.821, and the environment at 0.808. One source of variables can affect other variables, so it is necessary to pay attention to the waste causes so that work productivity uninterrupted.
Keywords: waste, identification, cause of waste, housing, fishbone diagram

## PENDAHULUAN
Industri (proyek) konstruksi masih dipandang  sebagai  suatu  peluang  bisnis  yang menjanjikan  profit  besar.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari pasar konstruksi yang terus tumbuh dan banyaknya pelaku  usaha  yang  terjun  di  sektor  ini.  Tidak ketinggalan  pula  pertumbuhan  industri  konstruksi perumahan  di  kota  Pekanbaru.  Real  Estate Indonesia (REI) menargetkan akan membangun 15 ribu  rumah  di  Riau  pada  tahun  2018.  Idealnya, peningkatan  akan  kebutuhan  hunian  yang
diakomodir  oleh  penyedia  ( developer )  harus  di iringi  pula  dengan  peningkatan  produktivitas  agar harga rumah di pasaran dapat lebih terjangkau oleh masyarakat.
Waste merupakan  salah  satu  penyebab rendahnya produktivitas . Waste dapat didefenisikan sebagi  ketidak-efisienan  dari  akibat  adanya penggunaan alat, material, tenaga kerja atau  modal dalam  jumlah  yang  besar  dari  yang  seharusnya dikeluarkan  untuk  memproduksi  sebuah  bangunan [1].  Secara  umum, waste merupakan  pemborosan,
tidak  hanya  berupa  material  yang  terbuang,  tetapi juga  sumber  daya  lain  seperti  waktu,  energi ( manpower ), serta alat yang tidak memberikan nilai tambah.  Selanjutnya  dipertegas  bahwa waste ini sesuatu  yang  tidak  dapat  memberikan  nilai  ( value ) baik  bagi  pemilik  proyek  ( owner ),  rekanan  ( client ) maupun  pengguna  ( user )-nya. Waste yang  muncul selama  siklus  proyek  harus  diminimalisir  dan  di- manage dengan  baik  sehingga  dapat  memberikan nilai tambah dan tentunya akan mempengaruhi nilai jual  hunian  tersebut  karena  telah  berkurangnya biaya produksi.
Terdapat  banyak waste pada  industri konstruksi. Berdasarkan proporsi usaha konstruksi, yang  berpotensi  menjadi waste yaitu  sebesar  55- 65% [2]. Besarnya potensi waste ini tentu saja akan merugikan owner ataupun  kontraktor.  Potensi waste dapat  muncul  dari  berbagai  material  yang digunakan dan dari aktivitas/ proses pembangunan perumahan  itu  sendiri.  Potensi waste material antara  lain;  material  keramik,  kayu,  besi  beton [3][4][5],  genteng,  cat  [3].  Penyebab  utama waste untuk material kayu, genteng, dan besi beton adalah karena kesalahan pekerja. Sedangkan pada material cat adalah karena perubahan speksifikasi mendadak [3].  Material  lain  yang  berpotensi  besar menimbulkan waste yaitu  batu  bata  [4][5],  beton, plesteran  [5][[6],    bekisting,  acian,  serta pemasangan  perabot/asesoris  [5].  Potensi waste pada  residential  building  lainnya  yaitu;  tanah  dan batu, cardboard packaging, plastik, kaca, metal, dan aspal [6].
Melihat  potensi waste pada  perumahan  di atas, maka perlu untuk diatur sedemikian rupa agar waste tersebut  dapat  diminimalisir  dan  dimitigasi dengan  baik,  sehingga  produktifitas  sumber  daya proyek dapat diberdayakan dengan maksimal. Lean construction (konstruksi  ramping)  adalah  konsep yang  memiliki  kapasitas  untuk  maju  dan berkembang.  Prinsip  konstruksi  ramping  fokus pada  meminimalisasi  material  dan  limbah  yang berkontribusi  pada  pembangunan  [7]. Construction Institute mendefinisikan Lean  Construction sebagai suatu  proses  yang  berlangsung  terus  menerus  dari proses menghilangkan waste , memenuhi kebutuhan konsumen,  fokus  pada  aliran  informasi/material, dan  mencapai  kesempurnaan  dalam  pelaksanaan pembangunan dalam proyek [8].
Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasikan waste pada industri konstruksi (proyek  perumahan)  beserta  sumber  penyebab waste tersebut.

## METODOLOGI
Untuk  mencapai  tujuan  pada  penelitian  ini, maka terdapat beberapa tahapan yang dilakukakun. Adapu tahapan tersebut yaitu:
1. Melakukan  proses  identifikasi  variabel  dan indikator dari beberapa penelitian sebelumnya,  yang  selanjutnya  dikembangkan menjadi  instrumen  pengambilan  data,  yaitu berupa kuesioner.
2. Mengidentifikasi waste yang  berpotensi  besar muncul pada proyek perumahan di Pekanbaru.
3. Mengidentifikasi sumber penyebab waste .

## Pengumpulan Data
Teknik  pengambilan  data  yang  digunakan yaitu  teknik  survey.    Data  awal  yang  dikumpulkan yaitu  data  sekunder,  berupa  data  pembangunan perumahan  di  wilayah  Pekanbaru  yang  terdaftar pada  Real  Estate  Indonesia  Wilayah  Pekanbaru (REI). Fokus penelitian ini adalah rumah yang tidak mendapat  subsidi  (non-subsidi)  pemerintah.  Hasil klasifikasi  perumahan  di  Pekanbaru  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Persentase Pembangunan Perumahan di Pekanbaru (data Mei 2019) Sumber: REI, diolah.
Pada Gambar 1 dapat dilihat tipe non subsidi yang  mendominasi  yaitu  tipe  45  sebesar  24%. Selanjutnya,  tipe  rumah  tersebut  dijadikan  sasaran penelitian. Pengambilan data telah dilakukan dalam rentang  waktu  bulan  Juni  –  Augustus.  Terdapat  6 proyek  perumahan  yang  dikerjakan  di  Pekanbaru dalam  rentang  waktu  tersebut,  dengan  8  orang responden.
Kuesioner yang digunakan dalam pengambilan data yaitu kuisioner potensi waste dan kuesioner  penyebab  sumber waste berdasarkan sumber daya ( manpower , material, metode, alat, dan lingkungan/ environment ). Untuk membantu responden dalam menentukan potensi waste ,  maka disediakan  skala likert 1-5  dari  Sangat  Rendah hingga Sangat Tinggi.
1 = Sangat Rendah
2 = Rendah (R)
3 = Sedang (S)
10.81% 24.32% 2.70% 10.81% 2.70% 16.22% 2.70% 2.70%
8.11%
2.70% 16.22% 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 25.00% 30.00% tipe 39 tipe 45 tipe 47 tipe 48 tipe 49 tipe 54 tipe 55 tipe 56 tipe 60 tipe 67 tipe 70
4 = Tinggi (T)
5 = Sangat Tinggi (ST)
Skala  sangat  rendah  maknanya waste material jarang ditemui ada/terjadi di lokasi proyek, skala  rendah  maknanya  kadang waste material sada/terjadi  di  lokasi  proyek  namun  lebih  sering tidak terjadi, skala sedang maknanya waste material ditemui  ada/terjadi  cukup  sering  di  lokasi  proyek, skala  tinggi  maknanya waste material  sering ditemui  ada/terjadi  pada  setiap  proyek,  dan  skala sagat tinggi maknanya waste material selalu ditemui ada/terjadi pada setiap lokasi proyek.
Adapun  untuk  identifikasi  penyebab waste berdasarkan  sumber  daya,  juga  digunakan  skala likert 1-5.  Responden  memberikan  respon  dengan cara  menghubungkan  (berdasarkan  pengalaman/ persepsi mereka dilapangan) seberapa tinggi suatu item  penyebab waste berpengaruh  terhadap variabelnya.
1 = Sangat Rendah
2 = Rendah (R)
3 = Sedang (S)
4 = Tinggi (T)
5 = Sangat Tinggi (ST)
Identifikasi penyebab
waste selama aktivitas/proses  pembangunan  dikelompokkan kedalam  5  variabel  penyebab,  yaitu manpower , material, metode, alat/mesin dan environment . Ke-5 penyebab  ini  memiliki  beberapa  indikator.  Secara keseluruhan  terdapat  27  item  indikator  penyebab waste dari  lima  variable  yang  digunakan.  Indikator dari masing-masing variabel yang digunakan dalam mengumpulkan  data  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Variabel dan Indikator Penyebab Waste No. Sumber Waste Kode 1. Manpower 1.1 Skill yang rendah. Man1 1.2 Tidak  /  kurang  pengalaman kerja. Man2 1.3 Tidak  mengikuti  prosedur kerja. Man3 1.4 Adanya  keterbatasan  fisik (cidera lama). Man4 1.5 Tindakan kasar pekerja sehingga material rusak. Man5 1.6 Kecerobohan / ketidak-telitian dan  kesalahan  pekerja  di lapangan. Man6 1.7 Pemasok  ( supplier )  terlambat mengirim barang. Man7 No. Sumber Waste Kode 1.8 Teamwork yang kurang / tidak solid. Man8 2. Material 2.1 Pembelian material tidak sesuai dengan spesifikasi (material yang salah). Mat1
2.2 Material rusak. Mat2 2.3 Kualitas  material  rendah  / buruk. Mat3 2.4 Keterlambatan material tiba di lokasi. Mat4 2.5 Penyimpanan  material  yang buruk. Mat5 3. Metode 3.1 SOP tidak ada. Met1 3.2 Inkonsisten metode kerja (metode kerja berubah-ubah). Met2 3.3 Metode konstruksi yang digunakan  tidak  tepat  /  tidak sesuai. Met3 3.4 Perubahan desain. Met4 3.5 Perencanaan  dan  penjadwalan yang buruk. Met5 4. Alat/ Mesin 4.1 Alat rusak. Al1 4.2 Perbaikan  alat  membutuhkan waktu yang cukup lama. Al2 4.3 Alat  yang  digunakan  tidak sesuai. Al3 4.4 Alat  terlalu  konvensional  / kuno. Al4 4.5 Alat kurang. Al5 5. Environment / Lingkungan 5.1 Cuaca (hujan). Env1 5.2 Masyarakat yang complain. Env2 5.3 Kondisi lokasi. Env3 5.4 Kerusakan/kehilangan  akibat pihak lain. Env4

## Analisis Data
Untuk  kategorisasi  hasil  keseluruhan  data yang diperoleh, maka di gunakan rumus Range pada persamaan (1) berikut:
𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 =   ( 𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚−𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 ) − 1
Sedangkan  untuk  penyebab waste data dianalisis  dengan  bantuan The  Statistical  Package for  Social  Sciences (SPSS).  SPSS  digunakan  untuk mengukur  validitas  dan  reliabilitas  serta  melihat keeratan  hubungan  (korelasi)  antar  item  indikator penyebab waste .  Validitas  dan  reliabilitas  adalah dua  fitur  penting  dan  mendasar  dalam  evaluasi segala  instrumen  pengukuran  atau  alat  untuk penelitian  yang  baik  [9].  Dikatakan  valid  apabila mampu  mengukur  apa  yang  diinginkan  [10]. Salah satu  metode  yang  digunakan  untuk  menguji validitas adalah menggunakan Corrected Item - Total Correlation . Sebuah item pertanyaan dikatakan valid jika  nilai  korelasinya  lebih  besar  dari  nilai  korelasi tabel pada tingkat signifikan umumnya 5%.
Kriteria  pertanyaan  valid  jika  nilai  korelasi total  lebih  besar  dari  r  tabel.  Kriteria  penilaian  uji validitas yaitu sebagai berikut:
a) Jika  r  hitung  >  r  tabel  maka  variabel pernyataan  dikatakan valid
(1)
b) Jika  r  hitung  <  r  tabel  maka  variabel pernyataan dikatakan tidak valid
Reliabilitas  merujuk  pada  instrumen  yang digunakan  dalam  penelitian  untuk  medapatkan informasi
dapat
dipercaya sebagai alat pengumpulan  data  dan  mampu  mengungkap informasi  yang  sebenarnya  dilapangan  [11]. Klasifikasi rentang nilai Alpha Cronbach’s yaitu:
 alpha < 0.50 reliabilitas rendah
 0.50 < alpha < 0.70 reliabilitas moderat
 alpha  >  0.70  maka  reliabilitas  mencukupi ( sufficient reliability )
 alpha > 0.80 maka reliabilitas kuat
 alpha > 0.90 maka reliabilitas sempurna
Semakin  kecil  nilai  alpha  menunjukkan semakin  banyak  item  yang  tidak  reliabel.  Standar yang digunakan adalah alpha > 0.70 yang realibilitasnya  cukup  dapat  dipercaya  sebagai  alat pengambilan data ( sufficient reliability ).
Selanjutnya untuk melihat keeratan hubungan,  maka  digunakan  korelasi  spearman.  Uji korelasi  spearman  adalah  uji  statistik  yang ditujukan  untuk  mengetahui  hubungan  antara  dua atau  lebih  variabel  berskala  ordinal.  Interval kategorisasi  kekuatan  hubungan  korelasi  yang digunakan yaitu berdasarkan  [12] .
 Tidak ada korelasi : 0
 Korelasi sangat lemah : 0,01 – 0,25  Korelasi sangat cukup : 0,26 – 0,50  Korelasi kuat
: 051 - 0,75  Korelasi sangat kuat : 0,76 – 0,99
 Korelasi sempurna
: 1
Hasil score korelasi spearman yang signifikan pada  taraf  5%  (jika  nilai  Sig.  ( 2-tailed )  hasil perhitungan < 0,05) , selanjutnya digunakan sebagai dasar penggambaran fishbone diagram [13].

## HASIL DAN DISKUSI
Identifikasi Waste
Gambaran  distribusi  jawaban  responden terhadap  kecenderungan  memilih  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Distribusi Jawaban Responden Dari 17 jenis waste material (Tabel 1), secara umum  responden  cenderung  memilih  bahwa potensi  munculnya  item waste pada  proyek perumahan di Pekanbaru yaitu pada skala rendah (40,9%), sangat rendah  (27,8%),  sedang  (16,5%),  tinggi  (12,2%) dan  sangat  tinggi  (2,6%).  Namun  hasil  tersebut perlu  dikategorikan  kembali  untuk  melihat  posisi masing-masing item waste material.
Untuk  mencari  nilai  total,  maka  masing masing  frekuensi  item waste dikalikan  dengan nilainya  (ST=5,  T=4,  S=3,  R=2  dan  SR=1). Selanjutnya  nilai  total  dikategorisasikan  dengan ketentuan rumus (1).
Skor maksimum = 1 x 5 x 8 = 40 Skor minimum    = 1 x 1 x 8 = 8
Range =   ( 40 − 8 5
) − 1 = 5,4 ~ 6
Denga  mengacu  pada  skor  minimum,  maksimum dan range, maka kategorisasi skor nilai total potensi waste dapat dibagi kedala skala berikut:
 Sangat Sering/ Tinggi (SS/ST)    : 34 – 40
 Sering/ Tinggi (S/T) : 27,5 – 33,5  Cukup/ Sedang (C/S) : 21 - 27  Jarang/Rendah (J/R) : 14,5 – 20,5
 Sangat Jarang/ Rendah (SJ/SR)  : 8 – 14
Tabel 2. Identifikasi Potensi Waste No Waste Material Potensi Waste ST T S R SR Total  Kategori F N ∑ F N ∑ F N ∑ F N ∑ F N ∑ 1  Kayu 0 5 0 2 4 8 2 3 6 3 2 6 1 1 1 21 Sedang 2  Keramik 0 5 0 1 4 4 0 3 0 6 2 12 1 1 1 17 Rendah 3  Genteng 0 5 0 1 4 4 0 3 0 7 2 14 0 1 0 18 Rendah 4  Besi Beton 0 5 0 2 4 8 1 3 3 3 2 6 2 1 2 19 Rendah 5  Cat 0 5 0 1 4 4 1 3 3 4 2 8 2 1 2 17 Rendah 6  Tanah 1 5 5 1 4 4 0 3 0 1 2 2 5 1 5 16 Rendah 7  Batu 0 5 0 2 4 8 1 3 3 3 2 6 2 1 2 19 Rendah 8  Pasir 0 5 0 1 4 4 3 3 9 2 2 4 2 1 2 19 Rendah
2.6%  12.2% 16.5% 40.9% 27.8%
Sangat Tinggi (ST)
Tinggi (T)
Sedang (S) Rendah (R) Sangat Rendah (SR)
9  Beton 1 5 5 1 4 4 1 3 3 1 2 2 3 1 3 17 Rendah 10 Cardboard packaging 0 5 0 0 4 0 1 3 3 1 2 2 1 1 1 6 Sangat Rendah 11  Plastik 0 5 0 0 4 0 1 3 3 1 2 2 2 1 2 7 Sangat Rendah 12  Plesteran 0 5 0 1 4 4 2 3 6 3 2 6 2 1 2 18 Rendah 13  Kaca 0 5 0 0 4 0 1 3 3 3 2 6 3 1 3 12 Sangat Rendah 14  Metal 0 5 0 0 4 0 1 3 3 2 2 4 0 1 0 7 Sangat Rendah 15  Aspal 0 5 0 1 4 4 0 3 0 1 2 2 1 1 1 7 Sangat Rendah 16  Plafond 0 5 0 0 4 0 1 3 3 3 2 6 4 1 4 13 Sangat Rendah 17  Batu bata 1 5 5 0 4 0 3 3 9 3 2 6 1 1 1 21 Sedang Jumlah 3 85  15  14  68  56  19  51  57  47  34  94  32  17  32 254
Ket: F = Frekuensi, N = Nilai
Hasil identifikasi waste material pada Tabel 2 memperlihatkan  bahwa  potensi waste pada  proyek perumahan di Pekanbaru secara umum berada pada kategori  rendah  (52,9%),  sangat  rendah  (35,3%) dan sedang (11,8%). Tidak terdapat waste material yang berada pada kategori tinggi dan sangat tinggi. Dari Tabel 1 juga terlihat hanya terdapat 2 material yang  masuk  kategori  (berpotensi)  sedang  yaitu material  kayu  dan  batu  bata.  Sembilan  material kategori  rendah,  yaitu  material  keramik,  genteng, besi  beton,  cat,  tanah,  batu,  pasir  dan  plesteran. Sisanya  6  material  yang  berpotensi  sangat  rendah yaitu  cardboard  packaging,  plastic,  kaca,  metal, aspal dan plafond.

## Penyebab Waste Berdasakan Sumberdaya
Pada SPSS (alat bantu yang digunakan dalam analisis),  ada  2  (dua)  bagian  penting  pada outputnya  yaitu  besaran  koefisien  korelasi  yang mengukur validitas dan Cronbach’s Alpha. Koefisien korelasi  mengukur  validitas  yaitu  Corrected  Item Total  Correlation,  sedangkan  Cronbach’s  Alpha berfungsi dalam menentukan reliable atau tidaknya item  kuisioner  yang  diujikan.  Hasil  analisa  statistik untuk  uji  validitas  dapat  dilihat  pada  Tabel  3 berikut.
Tabel 3. Item-Total Statistics Variabel Code Item Corrected Item- Total Correlation Remarks Cronbach's Alpha Average Cronbach's Alpha Remarks Manpower Man1 .589 invalid .834 0.851 reliable Man2 .851 valid .798 Man3 .852 valid .796 Man4 .707 valid .820 Man5 .369 invalid .858 Man6 .662 invalid .828 Man7 .864 valid .802 Man8 -.093 invalid .900 Material Mat1 .893 valid .889 0.925 reliable Mat2 .796 valid .909 Mat3 .862 valid .896 Mat4 .621 invalid .940 Mat5 .857 valid .897 Metode Met1 .910 valid .934 0.952 reliable Met2 .922 valid .936 Met3 .866 valid .942 Met4 .796 valid .954 Met5 .906 valid .938 Alat/Mesin Al1 .896 valid .924 0.944 reliable Al2 .782 valid .942 Al3 .835 valid .933 Al4 .844 valid .931 Al5 .917 valid .920 Environment Env1 .566 invalid .817 0.824 reliable Env2 .794 valid .710 Env3 .550 invalid .822 Env4 .701 invalid .755
1. Validitas
Nilai r tabel adalah = 0,707, diperoleh dengan melihat table r dimana N = 8 dengan signifikan 5% (lihat  lampiran  distribusi  nilai  r  table  dimana signifikan  0,05,  N  =  8).  Jika  dibandingkan  dengan nilai r tabel, maka nilai-nilai hasil perhitungan pada Tabel 3 menunjukkan bahwa secara umum terdapat 70,37%  item  teridentifikasi  valid  (19  item  dari  27 item),  dimana  nilai  r  hitung  >  0,707).  Dari  19  item yang  valid,  terdapat  4  indikator  kategori waste manpower ,  4  indikator  kategori waste material,  5 indikator  kategori waste metode,  5  indikator kategori waste alat/mesin,  dan  hanya  1  indikator kategori lingkungan ( environment ) yang teridentifikasi valid.
Indikator manpower yang valid yaitu; tidak / kurang  pengalaman  kerja,  pemasok  / supplier terlambat  mengirim  barang,  tidak  mengikuti prosedur  kerja,  adanya  keterbatasan  fisik  /  cidera lama,  pemasok  ( supplier )  terlambat  mengirim barang.  Indikator  material  yang  valid  yaitu; pembelian material tidak sesuai dengan spesifikasi, material  rusak,  kualitas  material  rendah/buruk, penyimpanan  material  yang  buruk.  Indikator metode yang valid yaitu; SOP tidak ada, inkonsisten metode  kerja,  metode  konstruksi  yang  digunakan tidak  tepat/tidak  sesuai,  perubahan  desain, perencanaan  dan  penjadwalan  yang  buruk. Indikator  alat/mesin  yang  valid  yaitu;  alat  rusak, perbaikan  alat  membutuhkan  waktu  yang  cukup
lama,  alat  yang  digunakan  tidak  sesuai,  alat  terlalu konvensional  /  kuno,  dan  alat  kurang.  Sedangkan untuk  indicator  lingkungan  hanya  satu  yaitu komplain  masyarakat  yang  valid.  Hal  tersebut disebabkan  karena  adanya  aktifitas  pembangunan membuat  jalan  lingkungan  sekitar  area  lokasi perumahan kotor dan agak rusak.

## 2. Reliabilitas
Dikatakan  reliabel  jika  nilai  alfa  hasil  hitung pada  Tabel  3  lebih  besar  dari  standar  yang digunakan  yaitu alpha  >  0.70 ( sufficient  reliability ). Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai  setiap item  indikator  berada  antara  0,7  sampai  dengan  > 0,9.  Artinya  semua  indikator  memiliki  nilai reliabilitas  antara  mencukupi  dan  sempurna. Sedangkan  secara  general  dapat  dikatakan  bahwa semua  variable  pertanyaan  adalah  reliabel  dengan tingkat kuat hingga sempurna (> 0,8 sd > 0,9).

## 3. Keeratan hubungan Penyebab Waste
Hasil  SPSS  dengan  korelasi  pearson  yang menunjukkan keeratan hubungan indikator dengan variabelnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Secara  umum  kekuatan  hubungan  item-item yang  diuji  berada  pada  korelasi  kuat  dan  sangat kuat, hanya terdapat 1 item yang berkorelasi sangat lemah  yaitu  item  teamwork  yang  kurang  /  tidak solid (Man8).
Tabel 4. Nilai Korelasi dan Signifikansi Variabel Kode Item Total Correlation Coefficient Kekuatan Hubungan Sig. ( 2-tailed ) Manpower Man1 0,732* kuat 0,039 Man2 0,827* sangat kuat 0,011 Man3 0,856** sangat kuat 0,007 Man4 0,689 kuat 0,059 Man5 0,531 kuat 0,176 Man6 0,634 kuat 0,092 Man7 0,870** sangat kuat 0,005 Man8 0,030 sangat lemah 0,934 Material Mat1 0,913** sangat kuat 0,002 Mat2 0,853** sangat kuat 0,010 Mat3 0,913** sangat kuat 0,002 Mat4 0,786* sangat kuat 0,021 Mat5 0,932** sangat kuat 0,001 Metode Met1 0,969** sangat kuat 0,000 Met2 0,871** sangat kuat 0,005 Met3 0,906** sangat kuat 0,002 Met4 0,745* kuat 0,034 Met5 0,920** sangat kuat 0,001 Alat/Mesin Al1 0,914** sangat kuat 0,001 Al2 0,791* sangat kuat 0,019 Al3 0,945* sangat kuat 0,000 Al4 0,889** sangat kuat 0,003 Al5 0,964** sangat kuat 0,000 Environment Env1 0,858** sangat kuat 0,006 Env2 0,788* sangat kuat 0,020 Env3 0,793* sangat kuat 0,019 Env4 0,793* sangat kuat 0,019 * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed) ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)
Dalam menentukan layak atau tidaknya suatu item  digunakan,  dilakukan  juga  uji  signifikansi koefisien  korelasi  pada  taraf  signifikansi  5%. Signifikansi bisa ditentukan oleh Sig. (2-tailed) . Jika nilai Sig.  (2-tailed) <  0,05,  maka  hubungan  yang terdapat  pada  r  dianggap  signifikan.  Hasil  uji signifikansi  dengan  korelasi  pearson  pada  Tabel  4 menunjukkan bahwa hampir seluruh item (23 item)
memiliki  nilai Sig.  (2-tailed )  <  0,05.  Artinya  item- item  tersebut  berkonstribusi  besar  sebagai  faktor penyebab waste pada  proyek  perumahan  di Pekanbaru.  Ke  23  item  tersebut  selanjutnya dijadikan dasar dalam pembuatan fishbone diagram dengan  terlebih  dahulu  merangking  skornya.  Hasil perangkingan  skor  ke  23  item  indikator  tersebut dapat dilihat pada Tabel 5. Tabel 5. Skor Indikator Penyebab Waste Variabel Item Indikator Kode Score Level Average Score Manpower Pemasok (supplier) terlambat mengirim barang Man 7 0,870 0,821 Tidak mengikuti prosedur kerja. Man 3 0,856 Tidak/ kurang pengalaman kerja. Man 2 0,827 Skill yang rendah Man 1 0,732 Material Penyimpanan material yang buruk Mat 5 0,932 0,866 Pembelian material tidak sesuai dengan spesifikasi Mat 1 0,913 Kualitas material rendah/buruk Mat 3 0,913 Material rusak Mat 2 0,853 Keterlambatan material tiba di lokasi Mat 4 0,786 Metode SOP tidak ada Met 1 0,969 0,873 Perencanaan dan penjadwalan yang buruk Met 5 0,920 Metode konstruksi yang digunakan tidak tepat/tidak sesuai. Met 3 0,906 Inkonsisten  metode  kerja  (metode  kerja  berubah- ubah). Met 2 0,871 Perubahan desain Met 4 0,745 Alat Alat kurang Al 5 0,964 0,885 Alat yang digunakan tidak sesuai. Al 3 0,945 Alat rusak Al 1 0,914 Alat terlalu konvensional/ kuno Al 4 0,889 Perbaikan alat membutuhkan waktu yang lama. Al 2 0,791 Environment Cuaca (hujan) Env 1 0,858 0,808 Kondisi lokasi Env 3 0,793 Kerusakan/kehilangan akibat pihak lain Env 4 0,793 Masyarakat yang complain Env 2 0,788
Bedasarkan hasil analisis Table 5 di atas, nilai rata-rata  skor  tertinggi  dari  5  variabel  penyebab waste yaitu  variable  alat/masin.  Variabel  tersebut memberikan  konstribusi  sebesar  0,885.  Artinya, variabel  alat  memberikan  pengaruh  yang  paling besar  dalam  menimbulkan waste .  Hal  tersebut secara  umum  disebabkan  oleh  adanya  alat  yang kurang  saat  bekerja,  alat  yang  digunakan  tidak sesuai dengan kebutuhan, alat rusak, alat kuno dan waktu untuk perbaikan alat terkadang membutuhkan  waku  yang  cukup  lama.  Variabel selanjutnya  yang  berkonstribusi  yaitu  metode sebesar  0,873,  material  sebesar  0,866  dan
manpower sebesar 0,821. Variabel yang berkonstribusi paling rendah yaitu
environment /lingkungan  sebesar  0,808.  Meskipun responden secara umum berpendapat bahwa faktor cuaca  memberikan  pengaruh  yang  paling  besar pada  variable  tersebut,  namun  menjadi  paling rendah  diantara  ke  5  variabel waste karena  ada kemungkinan  pengambilan  data  yang  dilakukan pada saat musim kering.
Urutan dan nilai tingkat penyebab waste pada proyek perumahan di Pekanbaru digambarkan pada fishbone berikut.
Material 0.866 Metode 0.873
Alat 0.885 Manpower 0.821 Environment 0.808 Penyebab Waste Al 5 0.964 Al 3
0.945 Al 1 0.914 Al 4 0.889
Al 2
0.791
Met 1 0.969 Met 5 0.920 Met 2 0.871 Met 4 0.745 Met 3 0.906 Mat 5 0.932 Mat 1 0.913 Mat 2 0.853 Mat 4 0.786 Mat 3 0.913 Man 1 0.732 Man 2 0.827 Man 3 0.856 Man 7 0.870 Env 2 0.788 Env 4 0.793 Env 3 0.793 Env 1 0.858
Gambar 4. Fishbone Diagram Faktor Penyebab Waste
Fishbone  diagram atau  yang  juga  dikenal sebagai diagram  Ishikawa  di  atas  menunjukkan penyebab-penyebab  dari event-event yang  spesifik sehingga  mengakibatkan waste pada  proyek perumahan  di  Pekanbaru.  Alat/mesin  menjadi variable  utama  yang  menyebabkan waste ,  yang diikuti  oleh  metode,  material,  tenaga  kerja ( manpower ) dan terkahir lingkungan ( environment ). Keterkaitan  antara  satu  variabel  dengan  variable yang  lain  juga  harus  menjadi  perhatian.  Indikator pada  variable  alat,  metode  dan  material  dapat memunculkan waste pada manpower .  Misalnya, jika alat  kurang,  terlalu  konvensional,  rusak  dan  tidak sesuai dengan kebutuhan, maka akan mempengaruhi  produktivitas manpower .  Hal tersebut  karena  dapat  menjadi  penyebab waste waktu  pada manpower .  Metode  yang  tidak  tepat, perencanaan  yang  buruk,  SOP  tidak  ada,  metode kerja  yang  berubah-ubah,  perubahan  desain  juga dapat  menyebabkan waste pada manpower .  Begitu juga  dengan  material.  Penyimpanan  material  yang tidak  baik,  material  rusak,  kualitas  yang rendah/buruk dan pengirimannya yang lambat juga sangat  berpengaruh  pada  produktivitas manpower . Disisi  lain  manpower  juga  dapat  menyebabkan waste pada variable
lainnya.
Misalnya perlakuan/tindakan
kasar pekerja
saat memindahkan  material  menjadi  penyebab  material terbuang  (misalnya  pada  bata),  kecerobohan pengukuran/pemotongan  (misalnya  pada  material besi dan bekisting), skill yang rendah menyebabkan pekerjaan perbaikan ( rework ) sehingga dibutuhkan material baru, dll. Terkait hal tersebut penting bagi tenaga  kerja  untuk  meningkatkan  skill  dan menambah pengalaman mereka, salah satunya yaitu dengan  mengikuti  pelatihan  ( training )  agar  dapat meningkatkan produktivitas di lapangan.

## KESIMPULAN
Secara keseluruhan, hasil identifikasi terhadap  material  yang  berpotensi  ditemui  pada
proyek  pembangunan  perumahan  di  Pekanbaru yaitu material  kayu  dan  batu  bata  (berpotensi sedang), material keramik, genteng, besi beton, cat, tanah, batu, pasir dan plesteran (berpotensi rendah) dan, cardboard packaging , plastik, kaca, metal, aspal dan  plafond  (berpotensi  sangat  rendah).  Terdapat beberapa  variable  penyebab waste .  Variabel- variabel tersebut terkait dengan sumber daya yang dibutuhkan  selama  proses  pengerjaan  proyek. Sumber  penyebab waste selama  proses  produksi yaitu  secara  signifikan  dipengaruhi  oleh  variabel alat/mesin,  metode  kerja,  material, manpower dan lingkungan. Satu sumber variabel dapat mempengaruhi  variabel  yang  lain,  sehingga  sangat penting untuk memperhatikan penyebab waste agar produktivitas pekerjaan dilapangan tidak terganggu.

## REFERENSI
[1]
L.  Koskela,  “CIFECENTER  for  Integrated
Facility  Engineering  Aplication  of  the  new product philosophy to construction,” Standford University, Finland, 1992.
[2] A.  Mossman,  “Creating  value:  A  sufficient way  to  eliminate waste in  lean  design  and lean  production,” Lean  Constr.  J. ,  vol.  2009, pp. 13–23, 2009.
[3] I.  P.  A.  Wiguna,  “Analisis  Penanganan Material Waste Pada  Proyek  Perumahan  Di Surabaya,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Prasarana Wil. , pp. 147–154, 2009.
[4] A.  Asnudin,  “Pengendalian  Sisa  Material Konstruksi  Pada  Pembangunan  Rumah Tinggal,” J. Mek. Tek. , vol. 12, no. 3, pp. 162– 164, 2010.
[5] F. M. D. Setyanto. E., Kaming. P. F., “Studi Sisa Material  Pada  Proyek  Gedung  Dan Perumahan,” Konf. Nas. Tek. Sipil 4 (KoNTekS
4) , vol. 4, no. KoNTekS 4, pp. 235–243, 2010.
[6] P.  V.  Sáez,  M.  Del  Río  Merino,  C.  Porras- Amores, and A. S. A. González, “Assessing the accumulation of
construction waste generation  during  residential  building construction works,” Resour. Conserv. Recycl. , vol. 93, no. 2014, pp. 67–74, 2014.
[7] S.  Dinesh,  R.  Sethuraman,  and  S. Shivaprakasam,  “the  Review  on  Lean Construction  an  Effective  Approach  in Construction,” Int. J. Eng. Res. Mod. Educ. , vol. Special is, no. April, pp. 119–123, 2017.
[8] Lean  Construction  Institute,  “Pengertian  & Fokus  Pilar  Lean  Construction.”  [Online]. Available: https://leanconstructionindonesia.com/201 8/08/27/pengertian-fokus-pilar-lean- construction/.
[9] H.  K.  Mohajan,  “Two  Criteria  for  Good Measurements  in  Research:  Validity  and Reliability,” Ann. Spiru Haret Univ. Econ. Ser. , vol. 17, no. 4, pp. 59–82, 2017.
[10] I.  Ghozali, Aplikasi  multivariate  program SPSS . 2009.
[11] S.  Tumpal  JR  Sitinjak, Lisrel .  Graha  Ilmu, 2006.
[12] J.  Sarwono, Metode  Penelitian  Kuantitatif  & Kualitatif , Pertama. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[13] Elizar,  M.  A.  Wibowo,  and  P.  Koestalam, “Identification and analyze of influence level on waste construction  management  of performance,” Procedia  Eng. ,  vol.  125,  pp.
46–52, 2015.
This  is  an  open  access  article which  means  that  all  content  is freely  available  without  charge  to  the  user  or his/her  institution.  Jurnal  Saintis  allows  the author(s) to hold the copyright  without  restriction. The  copyright  in  the  text  of  individual  rticles (including  research  article,  opinion  articles,  and abstracts) is the property of their respective authors distriuted under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike  4.0  International  License ( http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ) which  permits  unrestricted  use,  distribution,  and reproduction  in  any  medium.  Users  are  allowed  to read,  download,  copy,  distribute,  search,  or  link  to full-text  articles  in  this  journal  without  asking  by giving  appropriate  credit,  provide  a  link  to  the license, and indicate if changes were made.

## This page is intentionally blank