http://jurnal.polimdo.ac.id/ JTST, 6 (1), 2024, 33-44

## Jurnal TEKNIK SIPIL TERAPAN

## Model Estimasi Biaya Dengan Cost Significant Model
Proyek Peningkatan Jalan di Minahasa Tenggara
Stefani Switly Peginusa 1 , Geertje E. Kandiyoh 2 , Dian Puspita Sari 3 , Dwars Soukotta 4 , Mycle Wala 5
Konstruksi Bangunan Gedung, Teknik Sipil, Politeknik Negeri Manado, Manado 1,2,3,4,5 E-mail: switly.peginusa@polimdo.ac.id

## Abstrak
Proyek infrastruktur jalan umumnya membutuhkan biaya yang besar. Kesalahan dalam perkiraan  biaya  dapat  mengakibatkan  munculnya  kendala,  hasil  perkiraan  yang  kurang maksimal  dan  potensi  kerugian  hingga  terhentinya  proyek.  Perkiraan  biaya  konstruksi  dapat dilakukan dengan berbagai metode, salah satunya dengan metode Cost significant model. Tujuan penelitian  ini  untuk  mengetahui  komponen  pekerjaan  yang  berpengaruh  secara  signifikan terhadap total biaya proyek, menentukan model estimasi biaya proyek dan mengetahui tingkat akurasi  model  tersebut.  Penelitian  ini  dilakukan  pada  proyek  konstruksi  peningkatan  jalan  di Kabupaten Minahasa Tenggara Provinsi Sulawesi Utara. Data yang digunakan sebanyak 6 paket pekerjaan  peningkatan  jalan  dari  tahun  2020  sampai  2022.  Teknik  analisis  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah analisis statistik deskriptif dan analisis infrensial. Berdasarkan hasil penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  pekerjaan  perkerasan  berbutir,  perkerasan  aspal  dan struktur  merupakan  komponen  pekerjaan  yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  total biaya  proyek  peningkatan  jalan  di  Kabupaten  Minahasa  Tenggara.  Diperoleh  model  estimasi biaya proyek dengan metode  Cost Significant Model, yaitu Y = 1,264(X 4 ) – 1,138(X 5 ) + 1,881(X 6 ) +  331.970,303.  Tingkat  akurasi  model  estimasi  ini  memiliki  rentang  nilai  akurasi  minimal  - 10,683% dan maksimal 7,558%. Berdasarkan klasifikasi AACE International tingkat keakuratan estimasi berada di kelas 2. Model ini dapat disiapkan sebagai baseline control dari kontraktor dan update baseline control dari pemilik.
Kata Kunci: Cost Significant Model, Estimasi Biaya.

## Abstract
Road infrastructure projects generally require large costs. Errors in cost estimates can result  in  obstacles,  less  than  optimal  estimated  results  and  potential  losses  or  even  project termination. Estimating construction costs can be done using various methods, one of which is the Cost significant model method. The aim of this research is to determine the work components that significantly influence the total project cost, determine the project cost estimation model and determine the level of accuracy of the model. This research was conducted on a road improvement construction project in Southeast Minahasa Regency, North Sulawesi Province. The data used is 6  road  improvement  work  packages  from  2020  to  2022.  The  analysis  techniques  used  in  this research  are  descriptive  statistical  analysis  and  infreential  analysis.  Based  on  the  research results, it can be concluded that granular pavement work, asphalt pavement and structures are work components that have a significant influence on the total cost of road improvement projects in Southeast Minahasa Regency. A project cost estimation model was obtained using the Cost Significant Model method, namely Y =  1,264(X 4 ) – 1,138(X 5 ) + 1,881(X 6 ) + 331.970,303. The accuracy level of this estimation model has a minimum accuracy value range of -10.683% and a maximum of 7.558%. Based on the AACE International classification, the level of accuracy of the estimate is in class 2. This model can be prepared as a baseline control from the contractor and an updated baseline control from the owner.
Keywords: Cost Significant Model, Cost Estimation.

## 1. PENDAHULUAN
Pembangunan  infrastruktur  jalan  di  Kabupaten  Minahasa  Tenggara  adalah  salah  satu upaya yang dilakukan untuk mendorong perkembangan dan pemerataan perekonomian daerah di Provinsi  Sulawesi  Utara.  Berkembangnya  ekonomi  dan  pariwisata  di  daerah  ini  memicu bertambahnya  kepemilikan  kendaraan  serta  kebutuhan  distribusi  barang  dan  jasa  yang  tinggi sehingga  peningkatan  kebutuhan akan jalan  sebagai fasilitas prasarana transportasi meningkat. Peningkatan  jalan  di  suatu  daerah  adalah  upaya  untuk  memenuhi  kebutuhan  tersebut  menjadi suatu keharusan yang tidak dapat dihindari.
Menurut Permen PUPR No. 03/PRT/M/2015 dijelaskan pengertian dari peningkatan jalan adalah kegiatan penanganan untuk dapat meningkatkan kemampuan ruas-ruas jalan dalam kondisi tidak  mantap  atau  kritis  agar  ruas  jalan  tersebut  dalam  kondisi  mantap  sesuai  dengan  umur rencana (Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat 2016).
Proyek  konstruksi  jalan  pada  umumnya  membutuhkan  biaya  yang  besar.  Kesalahan dalam  perkiraan  biaya  dapat  mengakibatkan  munculnya  kendala-kendala  selama  pelaksanaan pekerjaan yang pada gilirannya dapat juga  memicu hasil perkiraan yang kurang maksimal dan potensi  kerugian  hingga  terhentinya  proyek  (Tahapari,  Nugroho,  and  Suparma  2021).  Dilain pihak  keterbatasan  data,  waktu  dan  informasi  menjadi  kendala  dalam  menenetukan  biaya pekerjaan yang diperlukan. Sehingga keterbatasan ini akan mengakibatkan ketidaktepatan dalam menghitung estimasi biaya yang berpengaruh terhadap efisiensi proyek  terganggu dan memicu kerugian.  Dengan  kompleksitas  dan  ketidakpastian  yang  tinggi  suatu  proyek  konstruksi, keterbatasan  waktu,  data  dan  informasi,  estimasi  tidak  mungkin  didasarkan  pada  perhitungan kuantitas  pekerjaan  karena  uraian  dan  spesifikasi  pekerjaan  yang  belum  tersusun.  Untuk  itu pemilik proyek memerlukan suatu model estimasi biaya yang mudah dikembangkan, akurat dan dapat dipertanggung jawabkan.
Estimasi  biaya  adalah  seni  untuk  memperkirakan  kemungkinan  jumlah  biaya  yang diperlukan  untuk  suatu  kegiatan  yang  didasarkan  atas  informasi  yang  tersedia  pada  waktu  itu (Soeharto  1999)  Estimasi  biaya  terbagi  dua,  yaitu  estimasi  biaya  langsung  dan  estimasi  biaya tidak langsung. Estimasi biaya langsung dihitung berdasarkan perkalian harga suatu penawaran dengan  volume  pekerjaan  yang  mengacu  pada  Gambar  dan  spesifikasi  teknis.  Sedangkan perkiraan  biaya  tidak  langsung  tidak  mudah  dilakukan  karena  tidak  adanya  rujukan  informasi yang akurat sebagaimana halnya dengan Gambar dan spesifikasi teknis (Nugroho and Mulyono 2015).
Ada beberapa teknik model estimasi yang berkembang saat ini yaitu metode parametrik ( parametric estimating ), metode artificial neural network , metode casebased reasoning , metode feature  based  costing .  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Cost  significant  model. Menurut Poh dan Horner (1995) dalam jurnal “Cost-significant modelling-its  potential for use in south-east Asia” Cost Significant Model adalah model perkiraan biaya konstruksi berdasarkan informasi  dan  data  proyek  terdahulu,  lebih  mengandalkan  harga  paling  signifikan  yang mempengaruhi biaya total proyek, kemudian diterjemahkan kedalam analisis regresi. Metode ini menggunakan data dari proyek-proyek konstruksi terdahulu dan sejenis untuk merumuskan suatu model matematika sehingga dapat digunakan dalam proses estimasi. Dengan berlandaskan pada data dan informasi dengan 20% materi pekerjaan yang paling mahal termuat dalam 80% dari nilai
total  biaya  proyek    dan  mengandalkan  data  dari  proyek  yang  memiliki  ciri-ciri  yang  sejenis, sehingga dimungkinkan akan memiliki materi-materi cost significant yang sama.
Metode Cost Significant Model yang digunakan dengan mendasarkan pada analisa data proyek yang lalu (Bachtiar 2016), mempunyai langkah-langkah sebagi berikut:
• Tidak mengikutsertakan item pekerjaan yang terkadang jumlahnya cukup besar  namun tidak setiap  pekerjaan  ada.  Item-item  tersebut  sering  merupakan    variabel  biaya  tinggi  dan tergantung  sekali  pada  karakteristik  lapangan  dan    persyaratan  konsumen,  sehingga  akan menghambat keakuratan pengembangan model.
• Mengelompokkan  item-item  pekerjaan  dimana  penggabungan  item  pekerjaan    bisa dilaksanakan  apabila  pekerjaan  tersebut  mempunyai  satuan  ukuran  yang    sama,  harga satuannya tidak berbeda secara signifikan, atau bisa  mengGambarkan operasi kerja lapangan.
• Menghitung pengaruh time value terhadap harga-harga item pekerjaan. Harga pekerjaan pada tahun  pelaksanaan  disesuaikan  dengan  harga  pada  tahun  yang  diproyeksikan  dengan memperhitungkan faktor inflasi.
• Mencari cost-significant  items ,  yang  diidentifikasi  sebagai item-item  terbesar  yang  jumlah presentasenya sama atau lebih besar dari 80% total biaya proyek.
• Membuat model biaya dari cost significant items yang telah ditentukan.
• Mencari rata-rata Cost Model Faktor (CMF) . CMF didapatkan dengan cara membagi nilai proyek yang didapatkan dari model dengan nilai aktual proyek.
• Menghitung estimasi biaya proyek dari Cost Significant Model, dengan cara membagi nilai proyek yang diprediksi dari model dengan rata-rata CMF.
• Menghitung akurasi model dalam bentuk presentase dari selisih antara harga yang diprediksi dengan harga sebenarnya dibagi dengan harga sebenarnya.
Dalam beberapa penelitian terdahulu terkait penggunaan model estimasi Cost Significant Model ditemukan hasil sebagai berikut; Nurpa’i, dkk  (2020) menemukan komponen pekerjaan perkerasan  bebutir  dan  perkerasan  aspal  berpengaruh  signifikan  terhadap  total  biaya pembangunan peningkatan jalan di Kabupaten Sukabumi dengan nilai sebesar 84,70% sedangkan sisanya  sebesar  15,30%  dipengaruhi  oleh  pekerjaan  lainnya.  Mutia,  dkk  (2022)      melakukan penelitian  estimasi  biaya  dengan  metode Cost  Significant  Model pada  konstruksi  jalan  di Kabupaten Aceh Timur ditemukan item pekerjaan yang berpengaruh secara signifikan terhadap biaya aktual proyek yaitu item pekerjaan Lapisan Pondasi Agregat kelas B dan item pekerjaan Laston AC BC. Tingkat keakuratan hasil estimasi berkisar antara -35.81% s.d. +16.18 % berada di kelas 4 klasifikasi AACE International (Association for the Advancement of Cost Engineering) . Salindeho,  dkk  (2022)  melakukan  penelitian  estimasi  pada  konstruksi  jalan  di  Kota  Manado dengan Cost  Significant Model dimana 99,5%  biaya total  dipengaruhi  oleh  pekerjaan  struktur, pekerjaan aspal dan pekerjaan berbutir yang memiliki korelasi yang sangat kuat. Akurasi model estimasi biaya adalah berkisar antara -11,794 % dan 11,433 % dengan tingkat akurasi berada di kelas 3 menurut AACE International . Yuliana, dkk (2020) melakukan penelitian estimasi biaya dengan  metode Cost  Significant  Model pada  pemeliharaan  jalan  Kota  Banjarbaru  ditemui pekerjaan  struktur  dan  pekerjaan  perkerasan  aspal  merupakan  komponen  pekerjaan  yang berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  total  biaya  proyek  pemeliharaan  jalan. Dengan  tingkat keakuratan hasil estimasi berada di kelas 1 Klasifikasi AACE International yang memiliki batas bawah -3% sampai -10% dan batas atas 3% sampai 15%.
Tujuan  penelitian  yang  dilakukan  memiliki  kemiripan  dengan  penelitian-penelitian terdahulu  yaitu  untuk  mengetahui  komponen  pekerjaan  yang  berpengaruh  secara  signifikan
terhadap  total  biaya  proyek,  menentukan  model  estimasi  biaya  proyek  dengan  metode Cost Significant Model , dan mengetahui tingkat akurasi dari model tersebut. Penelitian ini dilakukan pada proyek konstruksi peningkatan jalan di Kabupaten Minahasa Tenggara Provinsi Sulawesi Utara.  Dari  penelitian  ini  diharapkan  juga  manfaat  untuk  meningkatkan  kemampuan  dalam perencanaan dan pemodelan estimasi biaya proyek bagi pelaku konstruksi, dapat menjadi bahan acuan model estimasi yang akurat yang dapat diterapkan dalam menyusun proyek yang serupa.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  mengambil  lokasi  di  Kabupaten  Minahasa  Tenggara,  Provinsi  Sulawesi Utara.  Dengan  menggunakan  data  sekunder  berupa  data  histori  dari  proyek  yang  sejenis  yang diperoleh dari dokumen proyek yang sudah ada pada Bidang Bina Marga Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang Kabupaten Minahasa Tenggara. Adapun paket-paket proyek tersebut terdiri dari  6  (enam)  paket  proyek  peningkatan  jalan.  Data  tersebut  dievaluasi  dengan  menggunakan metode  sampling  yaitu  dengan  mengumpulkan  data  dari  sebagian  populasi  yang  dianggap mewakili  keseluruhan  ciri  populasi  yang  dikehendaki  (Sugiyono  2016).  Pengambilan  data dilakukan  dengan  ketentuan  yaitu  data  yang  diambil  berupa  daftar  kuantitas  dan  harga  paket pekerjaan jalan dari tahun 2020 sampai dengan 2022, yang berjumlah 6 (enam) paket.
Teknik  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  analisis statistik deskriptif dan  analisis  infrensial.  Analisis  statistik  deskriptif  adalah  statistik  yang  digunakan  untuk menganalisa  data  dengan  cara  mendeskripsikan  data  yang  telah  terkumpul  tanpa  bermaksud membuat  kesimpulan  yang  berlaku  secara  umum  atau  generalisasi.  Sehingga  jenis  analisis  ini bersifat  mendukung  analisis  selanjutnya.  Analisa  statistik  infrensial  meliputi  analisis  regresi berganda yang dipergunakan untuk mengetahui model estimasi biaya total proyek. Metode regresi berganda ini menggunakan asumsi bahwa biaya total konstruksi sebagai variabel terikat dan item- item biaya signifikan sebagai variabel bebas. Untuk dapat melaksanakan tahapan teknik analisis data, pada tahap awal data dikelompokan berdasarkan variabel–variabel tersebut di atas (Astana 2017).
Tahap analisis data untuk merencanakan estimasi biaya dengan metode Cost Significant Model adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data
Pada penelitian ini menggunakan data sekunder berupa data historis dari proyek sejenis. Data tersebut berupa 6 (enam) sampel data kuantitas pekerjaan pada paket pekerjaan jalan tahun anggaran 2020 sampai dengan 2022, dan merupakan biaya tanpa Pajak Pertambahan Nilai (PPN)  yang  diadakan  oleh  Dinas  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan  Rakyat  Kabupaten Minahasa Tenggara.
2. Pengaruh Time Value
Perhitungan  data  yang  didapat  pada  penelitian  ini,  yaitu  dari  proyek  tahun  2020  sampai dengan  2022  akan  dikonversikan  ke  tahun  yang  sama  yaitu  tahun  2022  dan  dihitung menggunakan rumus Future Value (FV) sebagai berikut : 𝐹 = 𝑃(1 + 𝑖) 𝑛 (1)
Keterangan :
F = nilai harga pada proyeksi yang ditentukan P = harga sebelum diproyeksikan i = faktor inflasi
n = tahun proyeksi
3. Proporsi Komponen Biaya
Proporsi  tiap  komponen  biaya  terhadap  biaya  total  proyek  dicari  dengan  menghitung presentase rata-rata tiap komponen biaya terhadap rata-rata total biaya proyek.
4. Cost Significant Item
Cost  significant  items  diidentifikasi  sebagai  item-item  terbesar  yang jumlah  presentasenya sama atau lebih besar dari 80% jumlah biaya.
5. Uji Persyaratan Analisis
Untuk  mendapatkan  model  regresi  yang  bersifat Best  Linier  Unbias  Estimaator (BLUE), perlu dilakukan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan autokolerasi.
6. Analisis Data
Analisi data yang digunakan adalah regresi berganda dengan bantuan program SPSS, yaitu pengujian Koefisien korelasi (R), Koefisien determinasi, Uji ANOVA atau uji F.
7. Pengujian Model
Menurut  Poh  dan  Horner  (1995),  pengujian  model  bisa  dilakukan  dengan  membagi  biaya estimasi  model  dengan Cost  Model  Factor (CMF).  Merupakan  rata-rata  rasio  dari  biaya estimasi  model  dengan  biaya  estimasinyandalam  bentuk  presentase  dan  dievaluasi  secara sederhana sebagai selisih antara harga yang diprediksi dengan harga yang sebenarnya sesuai dengan rumus berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ( 𝐸𝑣−𝐴𝑣)
𝐴𝑣 . 100% (2)
Dimana :
Ev = Estimated bill value (harga yang diprediksi) Av = Actual bill value (harga yang sebenarnya)
8. Input tingkat akurasi model dalam klasifikasi AACE Hasil  perhitungan  tingkat  akurasi Cost  Significant  Model dimasukkan  dalam  klasifikasi AACE (Association  for  the  Advancement  of  Cost  Engineering) Internasional (2020) yang ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi Estimasi Biaya Berdasarkan AACE International Primary Characteristic Secondary Characteristic Estimate Class Maturity Level Of Project Definition Deliverables (Expressed as % of complete definition) End Usage (Typical purpose of estimate) Methodology (Typical estimating method) Expected Accuracy Range (Typical variation in low and high ranges at an 80% confidence interval) Class 5 0% to 2% Functional Area, or Concept Screening SF or m 2 factoring, Parametric Models, Judgment, or Analogy Low: –20% to –30% High: +30% to +50% Class 4 1% to 15% or Schematic Design or Concept Study Parametric Models, Assembly Driven Models Low: –10% to –20% High: +20% to +30%
Class 3 10% to 40% Desing Development, Budget Authorization, Feasibility Semi-Detailed Unit Cost with Assembly Level Line Items Low: –5% to –15% High: +10% to +20% Class 2 30% to 75% Control or Bid/Tender, semi- detailed Detailed Unit Cost with Forced Detailed Take-Off Low: –5% to –10% High: +5% to +15% Class 1 65% to 100% Check Estimate or Pre Bid/Tender, Change Order Detailed Unit Cost with Detailed Take-Off Low: –3% to –5% High: +3% to +10%

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Identifikasi Variabel & Pengelompokan Item Pekerjaan
Pada tahap ini, dilakukan identifikasi variabel yang akan digunakan. Biaya total pekerjaan adalah variabel terikat dan komponen biaya pekerjaan adalah variabel bebas. Pada setiap sampel, item-item pekerjaan masing-masing data adalah berbeda. Sehingga dilakukan penggabungan item pekerjaan agar diperoleh variabel yang sama dengan satuan ukuran yang sama serta mendapat karakteristik yang sama untuk dilakukan pengembangan model. Untuk item pekerjaan berbeda dan tidak signifikan tidak dimasukkan.
Setiap sampel data memiliki luas yang berbeda, karena itu dilakukan penyesuaian data dengan membuat setiap data dalam satuan biaya per luas (Rp/m 2 ). Biaya total pekerjaan dan biaya item-item  pekerjaan  disetiap  sampel  data  dibagi  dengan  luas  bangunan.  Sehingga  biaya  total bangunan  adalah  biaya  per  satuan  luas  bangunan  dan  biaya  tiap  item-item  pekerjaan  adalah komponen tiap item pekerjaan per satuan luas bangunan dari data tahun 2020 sampai 2022.

## 3.2 Perhitungan Pengaruh Time Value
Pelaksanaan proyek ini dilaksanakan pada tahun 2020 sampai dengan 2022, maka untuk keseragaman  dengan  proyek-proyek  lain  yang  juga  sebagai  data  masukkan,  masing  –  masing harga harus di bawa ke harga pada tahun yang ditentukan, dalam hal ini di proyeksikan ke tahun 2024.  Sehingga  besarnya  harga  harus  disesuaikan  dengan  inflasi  yang  berlaku  pada  tahun  itu. Data inflasi yang digunakan adalah data inflasi dari Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Utara (BPS 2022) dapat dilihat pada Tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Data Inflasi Tahun Inflasi Umum (%) 2018 3,83 2019 3,52 2020 -0,18 2021 2,65 2022 4,00
Contoh  perhitungan  pengaruh time  value untuk biaya total  proyek  tahun 2020  yang  di proyeksi  ke  tahun  2024.  Biaya  total  proyek  (Y)  =  Rp.  529.415,15  (1+  (-0,0018)) 4 =  Rp. 525.613,64.

## 3.3 Proporsi Komponen Biaya
Proporsi tiap komponen biaya terhadap biaya total proyek didapat dengan menghitung presentase  rata-rata  tiap  komponen  biaya  terhadap  rata-rata  total  biaya  proyek.  Adapun  hasil perhitungannya dapat di lihat pada Gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1 . Proporsi Biaya Item Pekerjaan Per m2
Dari Gambar 1 diatas dapat dilihat proporsi biaya per item pekerjaan peningkatan jalan adalah  sebagai  berikut;  Biaya  Umum  (X 1 )  sebesar  4,914%,  Pekerjaan  Drainase  (X 2 )  sebesar 5,860%, Pekerjaan Tanah dan Geosintetik (X 3 ) sebesar 5,511%, Perkerasan Berbutir (X 4 ) sebesar 45,923%,  Perkerasan  Aspal  (X 5 )  sebesar  23,332%,  Struktur  (X 6 )  sebesar  13,903%,  Pekerjaan Harian  dan lain-lain (X 7 )  sebesar 0,148% dan  Sistem  Manajemen  Keselamatan dan  Kesehatan Kerja (X 8 ) sebesar 0,410%.

## 3.3 Cost Significant Item
Cost  Significant  Items di  identifikasi  sebagai  item-item  terbesar  yang  jumlah persentasenya sama atau lebih besar dari 80% jumlah biaya. Pada Gambar 1 dapat dilihat bahwa variabel X 4 , X 5 dan X 6 sudah menyusun 80% biaya total (Y). Maka, dapat disimpulkan bahwa Perkerasan Berbutir (X 4 ), Perkerasan Aspal (X 5 ), dan Struktur (X 6 ) adalah Cost Significant Items.
Gambar 2. Cost Significant Items

## 3.4 Uji Asumsi Klasik
Pada  pengujian  ini  akan  dilakukan  uji  normalitas,  uji  multikolinearitas  dan  uji heteroskedastitas dari data yang diperoleh. Uji asumsi klasik dilakukan dengan bantuan program SPSS versi 22.
45.923% 69.255% 83.157% 89.017% 94.528% 99.443% 99.852% 100.000% X4 X5 X6 X2 X3 X1 X8 X7 Presentase Kumulatif

## 3.4.1 Uji Normalitas
Uji  normalitas  dilakukan  dengan  uji Shapiro  Wilk ,  dikarenakan  data  6  (enam)  sampel kurang dari 50 (lima puluh) sampel.  Cara menentukan apakah data terdistribusi normal atau tidak dengan uji Shapiro Wilk adalah dengan melihat tingkat signifikansi tiap variabel lebih dari 0.05 atau tidak. Hasil uji pada Tabel 3 menunjukan bahwa tingkat signifikasi masing-masing variabel lebih  besar  dari  tingkat  signifikasi  yang  disyaratkan  (>  0,05).  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa variabel terdistrbusi normal.
Tabel 3 . Uji Normalitas Statistic df Sig. Perkerasan Berbutir (X 4 ) .988 6 .985 Perkerasan Aspal (X 5 ) .862 6 .197 Struktur (X 6 ) .965 6 .855 Total Biaya Pekerjaan (Y) .959 6 .814

## 3.4.2 Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya hubungan  yang  linear  antara  variabel  bebas.  Dasar  pengambilan  keputusan  menurut  Ghozali (2016), tidak terjadi  gejala  multikolinearitas  jika  nilai tolerance > 0,10 dan  nilai VIF <  10,00. Hasil  analisis  yang  dilakukan  berdasarkan  Tabel  4  dibawah  ini,  menunjukan  bahwa  semua variabel yang di uji memiliki nilai tolerance >0,10 dan nilai VIF <10,00. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel X 4 , X 5 dan X 6 tidak terjadi gejala multikolinearitas.
Tabel 4 . Uji Multikolinearitas Sig. Tolerance VIF Perkerasan Berbutir (X 4 ) .014 .200 5.011 Perkerasan Aspal (X 5 ) .026 .861 1.162 Struktur (X 6 ) .015 .191 5.247

## 3.4.3 Uji Heteroskedastisitas
Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari nilai residual satu pengamatan ke  pengamatan yang lain. Model regresi yang baik seharusnya  tidak  terjadi  gejala  heteroskedastisitas.  Cara  untuk  mengetahui  terjadi  gejala heteroskedastisitas atau tidak yaitu dengan melakukan uji Glejser. Dasar pengambilan keputusan uji Glejser adalah jika nilai signifikansi > 0,05 maka tidak terjadi gejala heteroskedastisitas pada model regresi. Sebaliknya, jika nilai signifikansi < 0,05 maka terjadi gejala heteroskedastisitas pada  model  regresi.  Tabel  5  dibawah  ini  menunjukan  hasil  analisis  yang  dilakukan  terhadap variabel item pekerjaan.
Tabel 5 . Uji Heteroskedastisitas
t Sig. Perkerasan Berbutir (X 4 ) -.415 .719 Perkerasan Aspal (X 5 ) .245 .829 Struktur (X 6 ) -.158 .889
Dari hasil analisis pada Tabel 5 dapat dilihat bahwa variabel X 4 , X 5 dan X 6 memiliki nilai signifikansi  >  0,05.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi  gejala heteroskedastisitas pada model regresi.

## 3.5 Model Regresi Berganda
Analisis model regresi berganda digunakan karena model ini dapat menggunakan 2 (dua) atau lebih variabel independen. Tetapi bisa saja tidak semua variabel independen mempengaruhi variabel dependen.
Tabel 6. Model Regresi Berganda Model Unstandardized Coefficients B Std. Error (Constant) 331970.303 74332.035 Perkerasan Berbutir (X 4 ) 1.264 .152 Perkerasan Aspal (X 5 ) -1.138 .186 Struktur (X 6 ) 1.881 .233
Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan, Tabel 6 diatas menunjukan model regresi yang didapat yaitu:
𝑌 = 1,264 (𝑋 4 ) − 1,138 (𝑋 5 ) + 1,881 (𝑋 6 ) +  331.970,303
(3)
Dimana:
Y = Estimasi Biaya Total Proyek X 4 = Perkerasan Berbutir X 5 = Perkerasan Aspal X 6 = Struktur
Selanjutnya, dilakukan analisis determinasi untuk mengetahui besar presentase variasi dalam variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Hasil analisis dapat dilihat pada Tabel 7 dibawah ini.
Tabel 7. Koefisien Determinasi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .988a .977 .941 16855.68260
Dari  Tabel  7,  dapat  diketahui  nilai R  square sebesar  0,977  atau  sama  dengan  97,7%. Angka tersebut mengandung arti bahwa variabel  X 4 , X 5 dan X 6 secara simultan atau bersama- sama berpengaruh terhadap variabel Y sebesar 97,7%. Sedangkan sisanya 2,3% dipengaruhi oleh variabel lain diluar persamaan regresi ini.
Setelah  mengetahui  koefisien  determinasinya,  dilakukan  uji  Anova  (F)  dan  Uji  t. Berdasarkan uji Anova yang dilakukan diketahui nilai signifikansi sebesar 0,035 atau lebih kecil dari  0,05,  dan  nilai  F  hitung  sebesar  27,794  lebih  besar  dari  F  Tabel  sebesar  9,277.  Artinya, variabel  independen  secara  signifikan  menjelaskan  variabel  dependen  dan  terdapat  pengaruh secara simultan variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y).
Uji t dilakukan dengan membandingkan antara t hitung dengan t Tabel. Jika nilai t hitung > t Tabel maka pengaruh variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y) dapat diterima. Diketahui, nilai t Tabel adalah 4,303 dan nilai t hitung berdasarkan masing-masing variabel adalah
X 4 sebesar 8,324 > t Tabel, X 5 sebesar -6,109 < t Tabel dan X 6 sebesar 8,072 > t Tabel. Hal ini berarti terdapat pengaruh X 4 dan X 6 secara parsial terhadap Y, dan tidak terdapat pengaruh X 5 secara parsial terhadap Y.

## 3.6 Estimasi Cost Significant Model
Dengan melakukan analisis regresi dari ketiga variabel independen yang ada maka akan didapat persamaan (3). Persamaan ini diperlukan untuk pengujian terhadap penyimpangan model. Menurut  Poh  dan  Horner  (1995),    pengujian    terhadap    penyimpangan  model  dapat  dilakukan dengan cara membagi jumlah nilai proyek yang telah diprediksi, dengan nilai Cost Model Factor (CMF) . Cost Model Factor (CMF) adalah rasio antara  total biaya estimasi model dengan total biaya proyek sebenarnya. Hasil estimasi Cost Significant Model didapat dari perbandingan biaya model estimasi proyek yang ditinjau dengan rata-rata CMF . Penentuan tingkat akurasinya adalah dengan menghitung selisih dari estimasi Cost Significant Model dengan biaya total pelaksanaan (biaya aktual), dibagi dengan biaya total pelaksanaan dan dikali 100%. Estimasi Cost Significant Model beserta tingkat keakuratannya ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Estimasi dan Keakuratan Cost Significant Model Tahun Estimasi Biaya Total (Rp) Biaya Total Aktual (Rp) CMF Estimasi Cost Significant Model (Rp) Akurasi (%) 2022 360,490,818.92 629,978,184.55  0.572 627,803,070.62 -0.345 2021 4,559,878,855.16  8,068,599,904.97  0.565   7,941,134,133.52 -1.580 2021 199,525,732.49 353,340,374.92  0.565 347,478,662.28 -1.659 2020 2,176,910,547.30  4,244,598,182.01  0.513   3,791,139,896.89 -10.683 2020 3,806,522,072.53  6,212,368,055.20  0.613   6,629,145,931.36 6.709 2020 1,520,333,679.27  2,461,637,453.69  0.618   2,647,696,146.83 7.558 Rata-rata  0.574 Min -10.683 Max 7.558

## 3.7 Klasifikasi AACE
Berdasarkan hasil dari pengujian model pada Tabel 8, didapatkan akurasi  dengan Cost Significant  Model  (CSM) berkisar  antara  -10,683%  sampai  dengan  +7,558%.  Selisih  terbesar antara CSM dan biaya aktual adalah sebesar 7,558% yang artinya nilai estimasi CSM mempunyai nilai estimasi yang lebih tinggi dari nilai biaya aktual sebesar 7,558%. Sedangkan selisih terkecil antara  CSM  dan  biaya  aktual  adalah  sebesar  10,683%  yang  artinya  nilai  estimasi  CSM mempunyai nilai estimasi yang lebih rendah dari nilai biaya aktual sebesar 10,683%. Berdasarkan klasifikasi AACE International pada Tabel 1, tingkat keakuratan estimasi Cost Significant Model berada  di  kelas  2.  Artinya,  estimasi ini disiapkan  sebagai baseline  control dari kontraktor  dan update baseline control juga dari pemilik. Menjadi dasar pengawasan seluruh progres pekerjaan, biaya dan sumber daya aktual proyek. Digunakan dalam pemantauan proyek untuk mengetahui adanya variasi pada anggaran, dan menjadi bagian dari program manajemen evaluasi. Rentang akurasi yang ada pada kelas ini menunjukan nilai estimasi tergantung pada kompleksitas proyek konstruksi, informasi referensi yang sesuai, dan risiko lainnya setelah dimasukkannya penentuan kontingensi yang sesuai. Estimasi biaya bisa melebihi yang ditunjukan jika terdapat risiko yang tidak biasa.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  pekerjaan  perkerasan  berbutir, perkerasan  aspal  dan  struktur  merupakan  komponen  pekerjaan  yang  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  total  biaya  proyek  peningkatan  jalan  di  Kabupaten  Minahasa  Tenggara. Ditemukan model estimasi biaya proyek peningkatan jalan berdasarkan analisis dengan metode Cost Significant Model , yaitu Y = 1,264(X 4 ) – 1,138(X 5 ) + 1,881(X 6 ) + 331.970,303 . Tingkat akurasi model  estimasi  ini  memiliki  rentang  nilai  akurasi  minimal  -10,683%  dan  maksimal  7,558%. Berdasarkan klasifikasi AACE International tingkat keakuratan estimasi Cost Significant Model berada  di  kelas  2.  Model  estimasi  yang  ditemukan  dari  penelitian  ini  dapat  disiapkan  sebagai baseline  control dari  kontraktor  dan update  baseline  control dari  pemilik.  Menjadi  dasar pengawasan seluruh progres pekerjaan, biaya dan sumber daya aktual proyek. Digunakan dalam pemantauan  proyek  untuk  mengetahui  adanya  variasi  pada  anggaran,  dan  menjadi  bagian  dari program manajemen evaluasi. Estimasi biaya ini, tergantung pada kompleksitas proyek, informasi referensi, risiko lainnya dan bisa melebihi yang ditunjukan jika terdapat risiko yang tidak biasa. Sehingga  dalam  penelitan  selanjutnya  penulis  merekomendasikan  dapat  menyertakan  biaya kontingensi yang di ikutsertakan dalam estimasi biaya total proyek.

## DAFTAR PUSTAKA
AACE. (2020). Cost Estimate Classification System as Applied in Engineering, Procurement, and Construction  for  the  Process  Industries  Revised  (Sample). International  Recommended Practice No. 18R-97 Sample.
Astana, I. Nyoman Yudha. (2017). Estimasi Biaya Konstruksi Gedung Dengan Cost Significant Model. Jurnal Riset Rekayasa Sipil 1(1):7. Bachtiar,  Iman.  (2016).  Perencanaan  Biaya  Proyek. E-Journal  Universitas  Atma  Jaya 2010(June):9–10.
BPS. (2022). Sulawesi Utara Dalam Angka . Badan Pusat Statistik Ghozali, Imam. (2016). Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS Edisi Kesembilan.
Vol. 1 . Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Semarang. Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan  Rakyat.  (2016). Peraturan  Menteri  Pekerjaan Umum  Dan  Perumahan  Rakyat  Republik  Indonesia  Nomor  33/PRT/M/2016  Tentang Petunjuk  Teknis  Penyelenggaraan  Dana  Alokasi  Khusus  Bidang  Infrastruktur. Menteri Pekerjaan Umum Dan Perumahan Rakyat Republik Indonesia.
Mutia, Intan; Chairil Anwar; Fajri. (2022). Estimasi Biaya Mengan Menggunakan Metode Cost Significant  Model  Pada  Konstruksi  Jalan  di  Kabupaten  Aceh  Timur. Jurnal  Sipil  Sains Terapan. 5(1):80.
Nugroho,  Paulus  Setyo,  and  Bagyo  Mulyono.  (2015). Estimasi  Biaya  Tidak  Langsung  Pada Kontraktor Kecil Di Semarang. Prosiding Konferensi Nasional Teknik Sipil 9 (KoNTekS 9) 9(June):573–78.
Nurpa’i,  Irpan,  Daniel  Arie  Susanto,  and  Nadhya  Susilo  Nugroho.  (2020). Estimasi  Biaya Mengunakan  Metode  Cost  Significant  Model. Jurnal  Teknik  Sipil  Dan  Lingkungan Universitas Nusa Putra (J-TESLINK 1(3).
Poh, Paul S. H., and R. Malcolm W. Horner. (1995). Cost‐significant Modelling ‐ Its Potential
for  Use  in  South‐east  Asia. Engineering,  Construction  and  Architectural  Management 2(2):121–39.
Salindeho,  Benedictus,  Ariestides  K.  T.  Dundu,  and  Cindy  J.  Supit.  (2022). Model  Estimasi Kontruksi  Jalan  Dengan  Metode  Cost  Significant  Model  (Studi  Kasus  Pada  Konstruksi Jalan Di Manado) . Jurnal Ilmiah Media Engineering. 12(3):191–204.
Soeharto,  Iman.  (1999). Manajemen  Proyek :  Dari  Konseptual  Sampai  Operasional  (Jilid  1  - Edisi Kedua / Konsep, Studi Kelayakan, Dan Jaringan Kerja) . Vol. 1. Erlangga. Jakarta Sugiyono.  (2016). Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  Dan  R  &Metode  Penelitian Kuantitatif, Kualitatif Dan R & D . Alfabeta. Bandung Tahapari, Yesia, Arief Setiawan Budi Nugroho, and Latif Budi Suparma. (2021). Model Estimasi Biaya Dengan Cost Significant Model Dan Artificial Neural Network Proyek Peningkatan Jalan Aspal Di Yogyakarta. Jurnal Teknik Sipil 16(2):122–33. Yuliana, Candra, Asyifa Zuraima Ulimaz, and Hapsari Retna Kartadipura. (2020). Estimasi Biaya Dengan  Menggunakan  Cost  Significant  Model  Pada  Pekerjaan  Pemeliharaan  Jalan  Di Kota Banjarbaru . Sustainable Technology Journal 24(1):24–30.