Masista Marpaung, M. Ridwan Anas, Gina Cynthia Raphita Hasibuan (2023) Analisis Critical Success Factor Kinerja Proyek Preservasi Jalan Nasional dengan Skema Long Segment di Provinsi Sumatera Utara, (5) 2, https://doi.org/10.36418/syntax-idea.v3i6.1227 E-ISSN: 2684-883X
Published by: Ridwan Institute

## ANALISIS CRITICAL SUCCESS FACTOR KINERJA PROYEK PRESERVASI JALAN NASIONAL DENGAN SKEMA LONG SEGMENT DI PROVINSI SUMATERA UTARA
Masista Marpaung, M. Ridwan Anas, Gina Cynthia Raphita Hasibuan Fakultas Teknik Sipil, Universitas Sumatera Utara, Indonesia Email: masistamarpaung@students.usu.ac.id, ridwan.anas@usu.ac.id, gina.hasibuan@usu.ac.id

## Abstrak
Proyek  konstruksi  adalah  salah  satu  bentuk  kegiatan  yang  berlangsung  dalam jangka  waktu  dan  sumber  daya  tertentu  untuk  mencapai  hasil  dalam  bentuk bangunan  atau  infrastruktur.  Permasalahan  yang  terjadi  dalam  suatu  proyek konstruksi ditentukan oleh kesesuaian waktu, biaya, dan mutu yang telah disepakati dalam  dokumen  kontrak.  Proyek  penanganan  jalan  merupakan  salah  satu  bidang proyeksi  konstruksi  yang  turut  menuntut  keberhasilan  proyek.  Metode  analisis Partial Least Square  – Structural Equation Modeling (PLS – SEM) dipergunakan dalam penelitian ini untuk menganalisis CSF kinerja proyek preservasi jalan dengan skema  long  segment.  Hasil  analisis  menunjukkan Critical  Succes  Factor yang memiliki dampak terhadap keberhasilan proyek preservasi jalan dengan skema long segment  adalah  faktor  standar  uji  mutu  dengan  nilai  0.371  memiliki  dampak terbesar.  Secara  keseluruhan  faktor-faktor  CSF  kinerja  proyek  preservasi  jalan dengan  skema  long  segment  adalah  cukup  berpengaruh  (moderat)  terhadap keberhasilan  proyek  dalam  pencapaian  indikator  kinerja  yaitu  dengan  nilai persentase  sebesar  47,5%.  Kesimpulan,  Secara  keseluruhan  unsur-unsur Critical Success Factor kinerja proyek preservasi jalan dengan skema long segment adalah cukup  berpengaruh  terhadap  keberhasilan  proyek  dalam  pencapaian  indikator kinerja yaitu dengan nilai persentase sebesar 47,5%.
Kata  kunci :  Faktor  Kesuksesan  Kritis;  Kinerja  Kontraktor;  Preservasi  Long Segment; PLS-SEM.

## Abstract
A construction project is a form of activity that takes place within a certain period of  time  and  with  certain  resources  to  achieve  results  in  the  form  of  buildings  or infrastructure. Problems that occur in a construction project are determined by the suitability  of  time,  cost,  and  quality  agreed  in  the  contract  documents.  The  road handling  project  is  one  of  the  areas  of  construction  projections  that  are  also fighting for the project. The Partial Least Square  – Structural Equation Modeling (PLS  –  SEM)  analysis  method  was  used  in  this  study  to  analyze  the  CSF performance  of  a  road  preservation  project  with  a  long  segment  scheme.  The results of the analysis show that the Critical Success Factor that has an impact on the  success  of  the  road  preservation  project  with  the  long  segment  scheme  is  the standard  quality  test  factor  with  a  value  of  0.371  having  the  greatest  impact.
JURNAL SYNTAX IDEA p–ISSN: 2723-4339 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 5, No. 2, Februari 2023
Overall, the CSF factors of the performance  of the road preservation project with the  long  segment  scheme  have  quite  an  effect  (moderate)  on  the  success  of  the project  in  the  performance  indicator  slogan,  namely  with  a  proportion  value  of 47.5%.  In  conclusion,  overall  the  Critical  Success  Factor  elements  of  road preservation project performance with a long segment scheme are quite influential on project success in the performance indicator slogan, namely with a proportion value of 47.5%.
Keywords: Critical Success Factor; Contractor Performance; Long Section Preservation; PLS-SEM.

## PENDAHULUAN
Proyek  konstruksi  adalah  suatu  bentuk  kegiatan  yang  berlangsung  dalam  waktu tertentu  dan  sumber  daya  tertentu  untuk  mencapai  hasil  dalam  bentuk  bangunan  atau infrastruktur (Messah, Widodo, & Adoe, 2013) . Permasalahan yang terjadi dalam suatu proyek  konstruksi  ditentukan  oleh  ketetapan  waktu,  biaya,  dan  mutu  yang  telah disepakati dalam dokumen kontrak.
Program  pemeliharaan  jalan  di  indonesia  diimplementasikan  oleh  kementerian pekerjaan  umum  dan  perumahan  rakyat  sebagai  proyek  perlindungan  jalan  dengan rencana  ruas  panjang.  Sesuai  dengan  surat  edaran  Dirjen  Bina  Marga No.09/SE/Db/2015,  long  segment  merupakan  penanganan  pemeliharaan  jalan  dalam batasan  satu  panjang  segmen  yang  menerus  (dapat  lebih  dari  satu  ruas)  yang dilaksanakan dengan tujuan untuk mendapatkan kondisi jalan yang seragam yaitu jalan mulus dan memenuhi standar sepanjang segmen (Galih, 2020) .
Banyak  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  keberhasilan  pelaksanaan  proyek seperti faktor tenaga kerja, struktur organisasi, ketersediaan material, peralatan metode kerja  dan  lain  sebagainya (Silaen,  Sandhyavitri,  &  Ikhsan,  2020) ; (Naoum,  2016) . Faktor-faktor  ini  sangat  mempengaruhi  keberhasilan  suatu  proyek  yang  selanjutnya sering disebut sebagai success factor atau critical success (Noly, 2018) . Konsep faktor keberhasilan  ( success  factors )  dibangun  oleh  D.  Ronald  Daniel  pada  tahun  1961,  lalu dipertajam menjadi faktor penentu keberhasilan oleh John F. Rockart antara tahun 1979 - 1981.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh (Budilukito  &  Mulyono, 2016) ; (Kiranasari,  Soemitro,  Suprayitno,  &  Budianto,  2020) ; (Silaen  et  al.,  2020) di Indonesia mempertimbangkan tenaga kerja, material, peralatan, metode kerja, uji mutu, dan pengawasan konsultan sebagai faktor keberhasilan terhadap kinerja kontraktor pada proyek  pelaksanaan  preservasi  long  segment.  Penerapan  skema  long  segment  pada preservasi  jalan  menggunakan  indikator  kinerja  sebagai  acuan  dalam  mengevaluasi kinerja  proyek  preservasi  jalan  sehingga keberhasilan  proyek  preservasi  jalan  dapat  di ukur (Budilukito  &  Mulyono,  2016) .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk    mengidentifikasi unsur CSF yang berpengaruh terhadap kinerja proyek khususnya proyek preservasi long segment. Indikator kinerja proyek direpresentasikan dalam indikator kinerja jalan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan metode  SEM  yang  memiliki  objektif  untuk memaksimalkan varian dalam menjelaskan variabel dependen (Joe F Hair Jr, Matthews, Matthews, & Sarstedt, 2017) . Perbedaan PLS-SEM dengan SEM (Covarian Based; CB- SEM) yaitu jika CB-SEM didasarkan pada model faktor umum, maka PLS didasarkan pada  model  komposit.  Model  faktor  umum  mengasumsikan  bahwa  analisis  harus didasarkan hanya pada varians umum dari data, sehingga pengembangan solusi dimulai dengan menghitung kovarians antar variabel dan hanya  varians umum yang digunakan dalam  analisis (Sholiha,  2015) .  Dengan  demikian,  varian  spesifikasi  dan  varian  error dihilangkan  dari  analisis  sebelum  model  teoritis  diperiksa.  Salah  satu  keterbatasan pendekatan  ini  adalah  penghapusan  varians  tertentu  yang  dapat  dibenarkan  digunakan untuk  memprediksi  variabel  dependen  dalam  model  teoritis (Cendani,  2020) . Sebaliknya, model komposit mencakup varians umum, spesifik, dan error, dan dengan demikian  menggunakan  semua  varian  dari  variabel  independen  yang  dapat  membantu untuk memprediksi varian dalam variabel dependen.
Model  PLS-SEM  terdiri  atas  dua  elemen  yaitu  model  struktural  yang menghubungkan  korelasi  antar  variabel  laten  dan  model  pengukuran  ( measurement model ) yang menampilkan hubungan antara variabel konstruk dengan indikatornya (Joe F Hair Jr et al., 2017) . Gambaran model jalur PLS-SEM dapat dilihat pada gambar 1
Gambar 1. Model Jalur PLS-SEM
Sumber: (Joseph F Hair Jr et al., 2021)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis PLS-SEM
Analisis  data  PLS-SEM  dilakukan  dengan  menggunakan  program SMARTPLS  versi  3.2.9.  Secara  umum  analisis  PLS-SEM  dilakukan  dalam  dua tahapan yaitu analisis model pengukuran luar ( outer measurement model ) dan model struktural  dalam  ( inner  structural  model ) (Hussain,  Fangwei,  Siddiqi,  Ali,  & Shabbir,  2018) .  Model  pengukuran  luar  bertujuan  untuk  menghitung  reabilitas,
konsistensi  internal  dan  validitas  dari  variabel  yang  diobservasi  bersamaan  dengan variabel yang tidak terobservasi ( variabel laten ) (Arriah, 2016) . Evaluasi konsistensi didasarkan  pada  uji  reabilitas  observasi  tunggal  dan  konstruk  sedangkan  validitas konvergen dan diskriminan digunakan untuk penilaian validitas (Ardiansyah, 2016) . Selanjutnya  model  struktural  dalam  bertujuan  untuk  mengetahui  relevansi  prediksi model dan hubungan konstruk antar variabel dalam nilai koefisien determinasi (R2), Koefisien Jalur ( β-value ), uji t statistik, dan Cross-validated Redudancy (Q2).

## B. Analisis Outer Measurement Model
Uji  reabilitas  indikator  dilakukan  untuk  menggambarkan  hubungan  tiap indikator  dalam  menggambarkan  variabel  latennya  dalam  bentuk loading  factor yang  telah  terstandarisasi  (0  s.d.  1).  Indikator  yang  memiliki  nilai loading  factor lebih besar 0.7 akan diterima sedangkan indikator dengan nilai kurang dari 0.7 akan dieliminasi.  Adapun  indikator  pembentuk  variabel  laten  penelitian  ini  telah dirangkum dalam tabel 1
Tabel 1 Loading Factor Indikator Penelitian Variabel Indikator
Loading Factor Indikator Kinerja Jalan (Y) Y1 0.833 Y2 0.847 Y3 0.845 Y4 0.852 Y5 0.814 Y6 0.801 Y7 0.803 Y8 0.801 Y9 0.872 Y10 0.794 Y11 0.827 Y12 0.828 Y13 0.834 Y14 0.758 Y15 0.763 Y16 0.792 Y17 0.738 Y18 0.714 Faktor Tenaga Kerja (X1) X1.1 0.768 X1.3 0.813 X1.4 0.828 X1.5 0.779 X1.6 0.786 X1.7 0.858 X1.9 0.837 Faktor Material (X2) X2.2 0.710 X2.3 0.852 X2.4 0.773 X2.5 0.868 X2.6 0.876 X2.7 0.881
Variabel Indikator Loading Factor X2.8 0.779 X2.10 0.767 Faktor Peralatan (X3) X3.1 0.835 X3.2 0.788 X3.3 0.754 X3.4 0.709 X3.5 0.825 X3.6 0.842 X3.7 0.754 X3.8 0.887 X3.9 0.836 X3.10 0.749 Faktor Metode Kerja (X4) X4.1 0.963 X4.2 0.862 Faktor Standar Uji Mutu (X5) X5.1 0.863 X5.2 0.894 X5.3 0.941 X5.4 0.872 X5.5 0.927 X5.6 0.892 X5.7 0.859 X5.8 0.870 Faktor Standar Lingkungan (X6) X6.3 0.758 X6.4 0.742 X6.5 0.733 X6.6 0.741 X6.7 0.790 X6.9 0.838 X6.10 0.825 X6.11 0.788 X6.12 0.780 Faktor Pengawasan (X7) X7.1 0.879 X7.2 0.831 X7.3 0.832 X7.4 0.911 X7.5 0.919 X7.6 0.843 X7.7 0.835 Faktor Kesalahan Desain (X8) X8.1 0.923 X8.2 0.937 X8.3 0.887 X8.4 0.845
Uji reabilitas konstruk variabel dievaluasi berdasarkan nilai Cronbach’s Alpha dan Composite  Reability (CR).  Selanjutnya  evaluasi  validitas  konvergen  ditinjau berdasarkan  nilai Average  Variance  Extracted (AVE).  Nilai  ambang  batas  dari Cronbach’s  Alpha dan  CR  yang  dapat  diterima  adalah  lebih  besar  dari  0.7 sedangkan  ambang  batas  dari  AVE  yang  dinyatakan  valid  adalah  lebih  besar  dari
0.5.  Adapun  hasil  uji  reabilitas  konstruk  dan  validitas  konvergen  variabel  dapat dilihat pada Tabel 2
Tabel 2 Hasil uji reabilitas konstruk dan validitas konvergen variabel Variabel Cronbach's Alpha*  CR*  AVE**  Keterangan Faktor Kesalahan Desain 0.925 0.944  0.807  Reliabel & Valid Faktor Material 0.929 0.940  0.665  Reliabel & Valid Faktor Metode Kerja 0.818 0.909  0.834  Reliabel & Valid Faktor Pengawasan 0.945 0.954  0.748  Reliabel & Valid Faktor Peralatan 0.938 0.946  0.639  Reliabel & Valid Faktor Standar Lingkungan 0.919 0.932  0.605  Reliabel & Valid Faktor Standar Uji Mutu 0.962 0.968  0.793  Reliabel & Valid Faktor Tenaga Kerja 0.913 0.93  0.657  Reliabel & Valid Indikator Kinerja Jalan 0.968 0.971  0.652  Reliabel & Valid *Cronbarch Alpha and Composite Reability (CR) Threshold=0.70; ** Average Variance Extracted (AVE) Threshold =0.5
Tahap  selanjutnya  adalah  validitas  diskriminan.  Validitas  diskriminan digunakan untuk mengetahui variabel dalam tiap konstruk berbeda dengan variabel lainnya  secara  empiris (Prabowo,  Haryono,  &  Soediantono,  2022) .  Validitas diskriminan  dapat  diidentifikasi  berdasarkan  nilai cross-loading fornell-larcker criterion .  Nilai  yang  diterima  untuk cross-loading variabel  laten  itu  sendiri  adalah 0.7  dan  nilai cross-loading untuk  variabel  laten  itu  sendiri  harus  lebih  besar dibandingkan  dengan  variabel  lainnya.  Hasil  uji  validitas  diskriminan  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3

## Uji Validitas Diskriminan
Cros-Loading Variabel Faktor kesalaha n desain Faktor materi al Fakto r metod e kerja Faktor pengawas an Faktor peralata n Faktor standar lingkunga n Fakto r standa r uji mutu Fakto r tenag a kerja Indikat or kinerja jalan Faktor kesalahan desain 0.898 Faktor material 0.770 0.815 Faktor metode kerja 0.707 0.74 0.913 Faktor pengawas an 0.629 0.564 0.512 0.865 Faktor peralatan 0.735 0.791 0.72 0.499 0.800 Faktor standar lingkunga n 0.671 0.736 0.56 0.625 0.724 0.778 Faktor 0.417 0.481 0.327 0.474 0.509 0.598 0.890
Cros-Loading Variabel Faktor kesalaha n desain Faktor materi al Fakto r metod e kerja Faktor pengawas an Faktor peralata n Faktor standar lingkunga n Fakto r standa r uji mutu Fakto r tenag a kerja Indikat or kinerja jalan standar uji mutu Faktor tenaga kerja 0.606 0.749 0.702 0.423 0.662 0.582 0.342 0.810 Indikator kinerja jalan 0.216 0.331 0.121 0.171 0.249 0.422 0.579 0.355 0.807

## Discriminant Validity Threshold: 0.70
Tabel 3 menunjukkan nilai cross-loading untuk variabel itu sendiri lebih besar dari  0.70  dan  memiliki  nilai  yang  lebih  besar  daripada cross-loading terhadap variabel lainnya. Hal ini dapat dinilai bahwa validitas diskriminan dapat diterima.

## C. Analisis Inner Structural Model
Analisis  PLS-SEM  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  variabel  eksogen  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  endogen  serta  besaran  pengaruhnya. Pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen akan diukur berdasarkan nilai koefisien jalur ( β-value ), uji signifikansi ( t-test ), dan uji size effect ( f-square ). Nilai korelasi  variabel  dependen  dengan  variabel  independen  memiliki  korelasi  positif atau  negatif  dapat  diidentifikasi  menurut nilai  koefisien jalur.  Pada  koefisien  jalur, tanda  positif  (+)  menandakan  hubungan  variabel  tersebut  berkorelasi  positif sedangkan nilai negatif menandakan hubungan variabel tersebut berkorelasi negatif. Adapun gambar struktural model dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4 Koefisien jalur PLS SEM Deskripsi Variabel Variabel β-value Faktor Tenaga Kerja X1 0.375 Faktor Material X2 0.097 Faktor Peralatan X3 -0.296 Faktor Metode Kerja X4 -0.241 Faktor Standar Uji Mutu X5 0.569 Faktor Standar Lingkungan X6 0.278 Faktor Pengawasan X7 -0.241 Faktor Kesalahan Desain X8 0.029
Tabel  4  menunjukkan  variabel  yang  berpengaruh  positif  terhadap  variabel indikator  kinerja  jalan  adalah  tenaga  kerja,  material,  standar  uji  mutu,  lingkungan, dan kesalahan desain.

## Gambar 2 struktural model PLS-SEM
Gambar 2 menjelaskan struktur korelasi dari dua model utama PLS-SEM yaitu outer  measurement  model dan inner  structural  model . Outer  measurement model merupakan korelasi antara indikator konstruk dan variabel laten. Nilai  yang berada antara  indikator  dengan  variabel  laten  merupakan  nilai loading  factor .  Selanjutnya inner structural model merupakan hubungan antar variabel laten. Nilai yang berada diantara variabel laten merupakan nilai koefisien variabel tersebut.
Tabel 5 Uji signifikansi Variables Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV| ) P- Values * Keteranga n Faktor Tenaga Kerja (X1) -> Indikator Kinerja Jalan (Y) 0.375 0.369 0.109 3.428 0.001 Signifikan Faktor Material (X2) -> Indikator Kinerja Jalan (Y) 0.097 0.054 0.174 0.556 0.578 Tidak Signifikan Faktor Peralatan (X3) -> Indikator Kinerja Jalan (Y) -0.296 -0.242 0.158 1.871 0.062 Tidak Signifikan Faktor Metode Kerja (X4) -0.241 -0.226 0.140 1.727 0.085 Tidak
Variables Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV| ) P- Values * Keteranga n -> Indikator Kinerja Jalan (Y) Signifikan Faktor Standar Uji Mutu (X5) -> Indikator Kinerja Jalan (Y) 0.569 0.558 0.102 5.572 0.000 Signifikan Faktor Standar Lingkungan (X6) -> Indikator Kinerja Jalan (Y) 0.278 0.288 0.138 2.013 0.045 Signifikan Faktor Pengawasan (X7) - > Indikator Kinerja Jalan (Y) -0.241 -0.222 0.116 2.088 0.037 Signifikan Faktor Kesalahan Desain (X8) -> Indikator Kinerja Jalan (Y) 0.029 0.008 0.141 0.206 0.837 Tidak Signifikan
Untuk  mengetahui  signifikansi  pengaruh  variabel  independen  terhadap variabel  dependen  maka  dilakukan  uji  signifikansi.  Hasil  uji  signifikasi  hipotesis dapat  dilihat  pada  tabel  5  variabel  dikatakan  signifikan  memiliki  pengaruh  ketika memiliki  nilai  p-value  tidak  lebih  dari  0.05.  Variabel  yang  signifikan  berpengaruh terhadap variabel dependen adalah faktor tenaga kerja (X1), faktor standar uji mutu (X5), faktor standar lingkungan (X6), dan faktor pengawasan (X7).
Tabel 6 Nilai F-Square Variabel f-squared* Keterangan Faktor Tenaga Kerja 0.103 Small Effect Faktor Standar Uji Mutu 0.371 High Effect Faktor Standar Lingkungan 0.044 Small Effect Faktor Peralatan 0.044 Small Effect Faktor Pengawasan 0.052 Small Effect Faktor Metode Kerja 0.036 Small Effect Faktor Material 0.004 Small Effect Faktor Kesalahan Desain 0.000 Small Effect
*f-square value cut-off: ≥0.02 (small), ≥0.15 (moderate), and ≥0.35 (large)
Variabel  dependen  selanjutnya  dilakukan  representasi  tingkat  pengaruhnya terhadap  variabel  dependen  dalam  kategori  lemah  hingga  kuat  dengan menggunakan  nilai  F-square.  Pada  tabel  6  nilai  F-square  tertinggi  terdapat  pada variabel  standar  uji  mutu  (X5)  dengan  kategori  berdampak  besar  ( high  effect ) sedangkan variabel lainnya hanya memiliki efek yang rendah.

## D. Pengujian PLS-SEM
Pengujian model  PLS-SEM  akan  dilakukan  dengan mengukur uji  goodness  of fit  mode l,  koefisien  determinasi  (R 2 ), Cross-validated  Redudancy ( Q-square )  dan goodness of fit index . Uji goodness of fit model dievaluasi berdasarkan nilai SRMR, Chi-Square,  dan  NFI.  Koefisien  determasi  juga  dinilai  untuk  mengetahui  proporsi model  dalam  menjelaskan  variabel  independen  dalam  nilai R-square (R 2 ). Selanjutnya Cross-validated  Redudancy ( Q-square )  dilakukan  untuk  mengetahui relevansi model dalam meprediksi variabel. Kemudian model juga dievaluasi secara keseluruhan  baik outer  measurement  model maupun inner  structural  model dalam bentuk goodness of fit index .
Tabel 7 Koefisien determinasi model
R Square R Square Adjusted Capaian Indikator Kinerja 0.475 0.431
Berdasarkan tabel  7  koefisien  determinasi  model  dalam  menjelaskan  variabel dependen adalah sebesar 0.475 atau 47.5%. Berdasarkan nilai tersebut maka kualitas model  termasuk  pada  kategori  sedang  dalam  menjelaskan  variabel.  (0.33  ≤  R 2 ≤ 0.67).
Tabel 8 Uji fit model Saturated Model  Estimated Model Cut-off Value Model SRMR 0.079 0.079 0.080 Fit d_ULS 16.985 16.985 - - d_G 23.622 23.622 - - Chi-Square 7108.189 7108.189 Diharapkan kecil Fit NFI 0.465 0.465 0.900 Tidak Fit
Selanjutnya  pada  uji  fit  model  (Tabel  8)  memperlihatkan  hasil  uji  model  fit. Nilai  SRMR  adalah  0.079  sehingga  memenuhi  syarat  fit  (SRMR<0.08).  Nilai Chi- Square model adalah 7108.189. Nilai NFI pada model adalah 0.465 sehingga belum memenuhi syarat fit (NFI>0.900).
Tabel 9 Nilai Q-square Variabel SSO  SSE  Q² (=1-SSE/SSO) Faktor Kesalahan Desain 416 416 Faktor Material 832 832 Faktor Metode Kerja 208 208 Faktor Pengawasan 728 728 Faktor Peralatan 1040  1040 Faktor Standar Lingkungan  936 936 Faktor Standar Uji Mutu 832 832 Faktor Tenaga Kerja 728 728 Indikator Kinerja Jalan 1872 1311.662 0.299
Tabel  9  menunjukkan  nilai Q-square model.  Nilai Q-square model  adalah sebesar  0.299  atau  lebih  besar  dari  ambang  batas  yang  diterima  (>0.00)  sehingga relevansi jalur model telah dapat memprediksi variabel endogen.
Tabel 10 Goodness of Fit Index Construct Average Variance Extracted  R square Faktor Kesalahan Desain 0.807 Faktor Material 0.665 Faktor Metode Kerja 0.834 Faktor Pengawasan 0.748 Faktor Peralatan 0.639 Faktor Standar Lingkungan 0.605 Faktor Standar Uji Mutu 0.793 Faktor Tenaga Kerja 0.657 Indikator Kinerja Jalan 0.652 0.475 Average values 0.711 0.475 AVE × R2 0.337 GOF* 0.581
*GoF Value Cut-off: ≥1.0 (small), ≥0.25 (medium), and ≥0.36 (large)
Tabel  10  menunjukkan  hasil  dari  pengujian Goodness  of  Fit  Index .  Nilai Goodness of Fit Index didapatkan dengan persamaan berikut:
Dengan:
Gof : Goodness of Fit Average R 2 : Koefisien determinasi Average communality : Nilai AVE rata – rata
Dari  persamaan  tersebut  maka  didapatkan  nilai Goodness  of  fit  index model adalah sebesar 0.581 dengan kategori bernilai besar (≥0.36).
Critical  Success  Factor yang  signifikan  berpengaruh  terhadap  keberhasilan proyek,  yang  pertama  adalah  faktor  tenaga  kerja  (X1).  Hasil  ini  sesuai  dengan penelitian  terdahulu  yang  mengidentifikasi  kedisiplinan  dan  ketersediaan  tenaga kerja  signifikan  mempengaruhi  keberhasilan  proyek (Andi,  Susandi,  &  Wijaya,
2003) . (Dai,  Goodrum,  &  Maloney,  2007) juga  telah  mengidentifikasi  faktor  ini dalam  bentuk  tingkat  motivasi  pekerja.  Selanjutnya  faktor  standar  uji  mutu  (X5) turut  memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap  kesuksesan  proyek.  Hal  tersebut sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh (Silaen et al., 2020) dimana standar uji  mutu  memberikan  kontribusi  probabilitas  keberhasilan  proyek  sebesar  81.6%. (Andi  et  al.,  2003) juga  mengidentifikasi  kontrol  mutu  berpengaruh  terhadap keberhasilan proyek.
Faktor  standar  lingkungan  (X6)  turut  memiliki  dampak  yang  signifikan terhadap  capaian  keberhasilan  proyek. (Silaen  et  al.,  2020) menemukan  bahwa variabel  tersebut  memiliki  kontribusi  probabilitas  sebesar  60.3  %  dalam membentuk  keberhasilan  proyek.  Lebih  jauh  faktor  pengawasan  (X7)  juga memiliki  dampak  signifikan  dalam  pengaruhnya  terhadap  keberhasilan  proyek. Signifikansi  dari  faktor  ini juga  ditemukan  pada  penelitian  oleh (Dai  et al.,  2007) yang  meninjau  kekurangan  informasi  dari  pengawas  pekerjaan  mempengaruhi kinerja proyek.
Secara  keseluruhan  model  CSF  yang  merupakan  variabel  independen memiliki  kontribusi  persentase  sebesar  R2  =  47.5%  dalam  membentuk  indikator kinerja jalan. Hasil ini menunjukkan hubungan antar unsur Critical Success Factor kinerja  proyek  preservasi  jalan  dengan  skema  long  terhadap  keberhasilan  proyek dalam pencapaian indikator kinerja adalah cukup berpengaruh ( moderate )

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  data  tentang Critical  Success  Factor kinerja  proyek preservasi  jalan  nasional  dengan  skema long  segment (studi  kasus:  PJN  Wilayah  IV Provinsi Sumatera Utara) maka kesimpulan dari penelitian ini adalah:
Faktor-faktor  yang menjadi Critical  Success  Factor pada  proyek  preservasi  jalan nasional  dan  memiliki  dampak (size  effect) terhadap  keberhasilan  proyek  preservasi jalan  nasional  adalah  faktor  standar  uji  mutu  dengan  nilai  0.371  memiliki  dampak terbesar,  faktor  lainnya  seperti  faktor tenaga  kerja  (0.103),  faktor  pengawasan  (0.052), faktor standar lingkungan (0.044), faktor peralatan (0.044), faktor metode kerja (0.036), faktor  material  (0.004),  dan  faktor  kesalahan  desain  (0.000)  memiliki  dampak  yang lemah.
Berdasarkan  hasil  analisis  multivariat  PLS-SEM,  Critical  Succes  Factor  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  keberhasilan  proyek  preservasi  jalan  dengan  long segment  adalah  faktor  tenaga  kerja  (X1),  faktor  standar  uji  mutu  (X5),  faktor  standar lingkungan  (X6),  dan  faktor  pengawasan  (X7).  Uji  mutu  yang  sesuai  prosedur  dan
dikerjakan  oleh  tenaga  kerja  yang  terampil  dan  berpengalaman  serta  dengan  adanya pengawasan  yang  baik  akan  dapat  meningkatkan  kinerja  proyek  preservasi  jalan nasional.
Secara keseluruhan unsur-unsur Critical Success Factor kinerja proyek preservasi jalan  dengan  skema long  segment adalah  cukup  berpengaruh terhadap  keberhasilan proyek dalam pencapaian indikator kinerja yaitu dengan nilai persentase sebesar 47,5%.

## BIBLIOGRAFI
Andi,  Andi,  Susandi,  Susandi,  &  Wijaya,  Hendra.  (2003).  On  Representing  Factors Influencing  Time  Performance  Of  Shop-House  Constructions  In  Surabaya. Civil Engineering Dimension , 5 (1), 7–13. Google Scholar
Ardiansyah,  Dimas  Okta.  (2016).  Pengaruh  Komunikasi  Terhadap  Kinerja  Karyawan Dengan  Dimediasi  Oleh  Kepuasan  Kerja  (Studi  Pada  Bagian  Produksi  Pabrik Kertas  Pt.  Setia  Kawan  Makmur  Sejahtera  Tulungagung). Jurnal  Bisnis  Dan Manajemen , 3 (1). Google Scholar
Arriah,  Fathrul.  (2016). Pengaruh  Metakognisi  Dan  Efikasi  Diri  Terhadap  Prestasi Belajar  Matematika  Melalui  Kreativitas  Belajar  Siswa  Kelas  Xi  Sma  Negeri  Di Kota Kabupaten Bulukumba . Pascasarjana. Google Scholar
Budilukito,  Andri,  &  Mulyono,  Agus  Taufik.  (2016).  Kesiapan  Kontraktor  Terhadap Kebijakan Preservasi Jalan Nasional Di Sumatera Selatan. Jurnal Hpji (Himpunan Pengembangan Jalan Indonesia) , 2 (2). Google Scholar
Cendani, Astri Ainun. (2020). Pengaruh Moralitas Individu Dan Pengendalian Internal Terhadap  Kecenderungan  Kecurangan  Akuntansi  Pada  Bappeda  Kota  Makassar. Orphanet Journal Of Rare Diseases , 21 (1), 1–9. Google Scholar
Dai,  Jiukun,  Goodrum,  Paul  M.,  &  Maloney,  William  F.  (2007).  Analysis  Of  Craft Workers’  And  Foremen’s  Perceptions  Of  The  Factors  Affecting  Construction Labour  Productivity. Construction  Management  And  Economics , 25 (11),  1139– 1152. Google Scholar
Galih,  E.  K.  O.  Prasetyo.  (2020). Faktor  Yang  Mempengaruhi  Keterlambatan  Proyek Pemeliharaan  Jalan  Dalam  Penerapan  Metode  Long  Segment  Di  Sulawesi Tengah . Universitas Tadulako. Google Scholar
Hair Jr, Joe F, Matthews, Lucy M., Matthews, Ryan L., & Sarstedt, Marko. (2017). Pls- Sem  Or  Cb-Sem:  Updated  Guidelines  On  Which  Method  To  Use. International Journal Of Multivariate Data Analysis , 1 (2), 107–123. Google Scholar
Hair  Jr,  Joseph  F,  Hult,  G.  Tomas  M.,  Ringle,  Christian  M.,  Sarstedt,  Marko,  Danks, Nicholas  P.,  &  Ray,  Soumya.  (2021). Partial  Least  Squares  Structural  Equation Modeling (Pls-Sem) Using R: A Workbook . Springer Nature. Google Scholar
Hussain,  Shahid,  Fangwei,  Zhu,  Siddiqi,  Ahmed  Faisal,  Ali,  Zaigham,  &  Shabbir, Muhammad  Salman.  (2018).  Structural  Equation  Model  For  Evaluating  Factors Affecting  Quality  Of  Social  Infrastructure  Projects. Sustainability , 10 (5),  1415.
Google Scholar
Kiranasari,  Ravinda  Wahyu,  Soemitro,  Ria  Asih  Aryani,  Suprayitno,  Hitapriya,  & Budianto,  Herry.  (2020).  Penentuan  Faktor  Bagi  Analisis  Faktor  Keberhasilan Proyek  Preservasi  Jalan  Skema  Long  Segment. Jurnal  Manajemen  Aset Infrastruktur & Fasilitas , 4 (2). Google Scholar
Messah,  Yunita  Afliana,  Widodo,  Theodorus,  &  Adoe,  Marisya  L.  (2013).  Kajian Penyebab Keterlambatan Pelaksanaan Proyek Konstuksi Gedung Di Kota Kupang. Jurnal Teknik Sipil , 2 (2), 157–168. Google Scholar
Naoum,  Shamil  George.  (2016).  Factors  Influencing  Labor  Productivity  On Construction  Sites:  A  State-Of-The-Art  Literature  Review  And  A  Survey. International  Journal  Of  Productivity  And  Performance  Management . Google Scholar
Noly,  Naufal  Raihan.  (2018). Analisis  Critical  Success  Factor  Terhadap  Kesuksesan Implementasi Open Erp Odoo Dengan Metode Delphi . Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Google Scholar
Prabowo,  Agus,  Haryono,  Hendro  Yusworo,  &  Soediantono,  Dwi.  (2022).  Peran Enterprise  Resource  Planning  Systems  (Erp)  Terhadap  Kinerja  Perusahaan:  Studi Empiris  Pada  Industri  Pertahanan. Journal  Of  Industrial  Engineering  & Management Research , 3 (4), 61–68. Google Scholar
Sholiha,  Eva  Ummi  Nikmatus.  (2015). Structural  Equation  Modeling-Partial  Least Square  Untuk  Pemodelan  Derajat  Kesehatan  Kabupaten/Kota  Di  Jawa  Timur (Studi  Kasus  Data  Indeks  Pembangunan  Kesehatan  Masyarakat  Jawa  Timur 2013) . Institut Technology Sepuluh Nopember. Google Scholar
Silaen,  Primawaty,  Sandhyavitri,  Ari,  &  Ikhsan,  Muhammad.  (2020).  Critical  Success Mitigation  Of  Contractor’s  Performance  On  Longsegment  Polisilaen,  P., Sandhyavitri, A., & Ikhsan, M. (2020). Critical Success Mitigation Of Contractor’s Performance  On  Longsegment  Policy  Of  National  Roads  Preservation.  Aip Conference  Proc. Aip  Conference  Proceedings , 2227 (1),  30003.  Aip  Publishing Llc. Google Scholar

## Copyright holder:
Masista Marpaung, M. Ridwan Anas, Gina Cynthia Raphita Hasibuan (2023)
First publication right:

## Syntax Idea
This article is licensed under: