## PERBANDINGAN ANTARA PLS SEM DAN ANALISIS FAKTOR UNTUK IDENTIFIKASI FAKTOR PENGARUH EKSTERNAL PROYEK
Glenn Jonathan 1 dan Basuki Anondho 2
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta Email: glenn_jnthan@yahoo.com
2 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta Email: Basukia @ft.untar.ac.id

## ABSTRAK
Proyek konstruksi gedung merupakan sektor industri yang sedang marak di Indonesia. Proyek konstruksi gedung memiliki nilai rata-rata sebesar 36% dari nilai total keseluruhan proyek konstruksi yang ada di Indonesia (konstruksi jalan, konstruksi bendungan, dll.) terhitung dari tahun 2004 hingga 2012. Sedangkan untuk DKI Jakarta sendiri bangunan gedung memiliki nilai  konstruksi rata-rata sebesar 35,3% terhitung dari tahun 2007 hingga tahun 2011 (Data Badan Pusat Statistik). Dalam pelaksanaan proyek konstruksi, keterlambatan dan kelebihan biaya merupakan permasalahan yang pada umumnya sering terjadi. Keterlambatan diartikan sebagai kelebihan waktu, kelebihan yang melewati batas waktu penyelesaian yang telah ditentukan dalam kontrak atau melewati batas waktu serah terima yang telah disetujui oleh pihak-pihak yang terkait. Keterlambatan pada proyek konstruksi memberikan dampak pada setiap tahap pekerjaan, mengurangi produktivitas kerja, peningkatan biaya pada proyek itu sendiri, hingga menyebabkan pemutusan kontrak. Maka banyak penelitian terdahulu dan sekarang cenderung untuk mengidentifikasi faktor-faktor penyebab keterlambatan proyek konstruksi. Metode pembahasan dimulai dari tahap mencari faktor-faktor yang berhubungan dengan keterlambatan proyek konstruksi melalui studi literatur. Tahap selanjutnya adalah pengolahan data kuesioner dengan menggunakan analisis faktor untuk memperoleh hubungan antar faktor. Dari hasil analisis data, diperoleh faktor keterlambatan yang berpengaruh yaitu desain bangunan atau desain struktur yang kompleks, koordinasi antar pemangku kepentingan proyek (kontraktor, owner, subkontraktor, dan konsultan) selama proses konstruksi berlangsung, kerusakan peralatan/equipment selama proses konstruksi berlangsung, keterlambatan owner dalam membayar progress kepada kontraktor, jumlah pekerja yang tersedia di lapangan. Dengan diperolehnya faktor-faktor tersebut, model ini dapat digunakan sebagai alternatif untuk mengidentifikasi faktor dominan penyebab keterlambatan proyek di Jakarta.
Kata kunci: keterlambatan , proyek konstruksi, faktor pengaruh, analisis faktor .

## 1. PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Pembangunan adalah proses perubahan yang mencakup seluruh sistem sosial, seperti politik, ekonomi, infrastruktur, pertahanan, pendidikan dan teknologi, kelembagaan, dan budaya (Alexander, 1994). Pada zaman sekarang ini, kesejahteraan suatu negara dapat dilihat dari kualitas maupun kuantitas pembangunannya.
Setiap proyek konstruksi membutuhkan sumber daya dalam penyelesaiannya. Dalam pembangunan sebuah proyek terdapat banyak sumber daya yang mempengaruhi keberhasilan  pembangunan tersebut. Sumber daya yang sangat berpengaruh dalam pembangunan suatu proyek adalah ekonomi, sumber daya manusia, dan teknologi.  Berbagai faktor tersebut menentukan keberhasilan atau kegagalan pencapaian sebuah proyek konstruksi. (Kog ,2011).
Dalam pelaksanaan proyek konstruksi, keterlambatan, dan kelebihan biaya merupakan faktor – faktor eksternal yang penting seperti ekonomi, sumber daya manusia, dan teknologi sangat berpengaruh dalam tepatnya durasi suatu proyek. Salah satu hal terpenting dalam suatu proyek adalah tepatnya waktu pengerjaan suatu proyek.
Terdapat beberapa alasan yang mempengaruhi durasi suatu proyek konstruksi. Perubahan desain, produktivitas tenaga kerja yang buruk, dan perencanaan dan sumber daya yang tidak memadai dapat dianggap bertanggung jawab atas penundaan di Indonesia (Marzouk, 2012).
Untuk mencari faktor yang mempengaruhi durasi suatu proyek dapat mempergunakan beberapa metode analisis statistik. Dari berbagai metode analisis statistik yang ada, dua metode yang sangat sering dipergunakan dalam penelitian-penelitian adalah analisis faktor dan PLS SEM.
Metode analisis faktor dan PLS SEM dipergunakan untuk mengklasifikasikan berbagai faktor ekternal yang ada dan melihat kontribusi faktor mana yang lebih besar terhadap durasi proyek. Adapun perbedaan antara kedua metode analisis tersebut terletak pada cara menganalisis yang digunakan. Metode analisis faktor yang sudah berkembang sejak beberapa decade yang lampau didasarkan pada analisis teoritis terhadap variabel yang ingin diteliti.
Sementara itu, PLS SEM merupakan metode analisis terkini yang menggabungkan analisis faktor dan regresi berganda, yang didasarkan pada faktor aktual atau kenyataan bukan hanya didasarkan pada teoritis belaka. Dengan menggunakan PLS SEM, membuka kemungkinan untuk suatu model teoritis baru yang sesuai dengan kenyataan lapangan, yaitu proyek konstruksi di daerah Jakarta dan sekitarnya.
Sampai saat ini, penelitian yang membandingkan kedua metode analisis tersebut di Indonesia masih sangat jarang. Padahal ada kesenjangan antara teori-teori konstruksi yang berasal dari negara Barat dan kenyataan perealisasian konstruksi di Indonesia. Negara-negara Barat sangatlah maju dengan teknologi mereka yang terkini dan mutakhir, sementara Indonesia masih mengandalkan sumber daya manusia dengan teknologi yang sederhana. Atas dasar kesenjangan inilah maka peneliti tertarik untuk meneliti dan membandingkan kedua metode analisis tersebut, yaitu faktor analisis dan PLS SEM dalam penerapanya pada proyek-proyek konstruksi di Jakarta dan sekitarnya.

## Identifikasi Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas, dapat diidentifikasikan masalah yang akan dijadikan bahan penelitian yaitu membandingkan metode terbaru (SEM berbasis PLS) terhadap metode analisa faktor untuk mengetahui faktor yang berpengaruh agar dapat bermanfaat bagi berbagai pihak dan dapat menjadi pertimbangan ke depan dalam usaha mencegah keterlambatan sebuah proyek..

## Rumusan Masalah
Rumusan masalah yang didapat sebagai berikut:
1. Apa saja komposisi faktor-faktor eksternal yang mempengaruhi durasi proyek berdasar metode analisis faktor dan PLS SEM?
2. Apa saja kelebihan dan kekurangan kedua metode tersebut?
3. Bagaimana cara membandingkan metode analisis faktor dan PLS SEM dalam melakukan  identifikasi terhadap faktor – faktor eksternal yang mempengaruhi durasi proyek?

## Tujuan Penelitian
1. Membangun dan menghitung komposisi faktor –  faktor eksternal yang mempengaruhi durasi proyek berdasarkan metode analisis faktor dan PLS SEM.
2. Membandingkan kelebihan dan kekurangan metode analisis Faktor dan PLS SEM.
3. Membandingkan faktor faktor eksternal yang mempengaruhi durasi proyek berdasarkan metode PLS SEM dan metode analisis faktor.

## Batasan Penelitian
1. Variabel pembanding berdasarkan studi literatur.
2. Konfirmasi perbandingan dilakukan dengan studi kasus identifikasi faktor eksternal  terukur untuk kedua metode.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Durasi Proyek
Durasi proyek adalah hal yang sangat penting dan berpengaruh dalam berjalannya sebuah proyek konstruksi. Durasi adalah penunjuk lamanya waktu yang dibutuhkan dalam melakukan sebuah pekerjaan. Keberhasilan suatu proyek juga dilihat dari ketepatan waktu proyek itu sendiri. Keterlambatan sebuah proyek dapat mengakibatkan mundurnya waktu selesai proyek tersebut. Hal ini dapat membuat kerugian untuk proyek yang sedang berlangsung.

## Pengaruh Eksternal yang Mempengaruhi Durasi Proyek
Faktor eksternal adalah faktor luar pengaruhdurasi sebuah proyek yang tidak bisa diprediksi. Pada dasarnya faktor eksternal yang mempengaruhi proyek merupakan faktor-faktor berasal dari luar proyek seperti faktor teknologi, sumber daya, dan teknologi.Penyebab keterlambatan dalam membangun proyek di Amerika Serikat adalah cuaca, pasokan tenaga kerja, dan sub-kontraktor(Marzouk, 2012). Faktor –  faktor ini tidak bisa diprediksi secara akurat. Faktor – faktor ini disebut variabel laten seperti faktor ekonomi, faktor sumber daya, faktor cuaca, dan sebagainya.

## SEM Berbasis PLS
Model persamaan struktural SEM  (Structural Equation Modeling)  sangat populer di banyak disiplin ilmu. PLS merupakan metode analisis yang dapat diterapkan pada semua skala data, tidak membutuhkan banyak asumsi dan ukuran sampel tidak harus besar. PLS selain dapat digunakan sebagai konfirmasi teori juga dapat digunakan untuk membangun hubungan yang belum ada landasan terorinya atau untuk pengujian proposisi. PLS juga dapat digunakan untuk pemodelan structural dengan indiaktor bersifat reflektif ataupun formatif. Structural Equation Modeling (SEM) adalah alat statistik yang dipergunakan untuk menyelesaikan model bertingkat secara serempak yang tidak dapat diselesaikan  oleh persamaan regresi linear. SEM dapat juga dianggap sebagai gabungan dari analisis regresi dan analisis faktor. SEM dapat dipergunakan untuk menyelesaikan model persamaan dengan variabel terikat lebih dari satu dan juga pengaruh timbal balik (Sarwono, 2015).Pendekatan parsial least squares (PLS) terhadap SEM menawarkan alternatif untuk SEM berbasis kovarian, yang sangat sesuai untuk situasi ketika data tidak terdistribusi normal.Pemodelan jalur PLS disebut sebagai teknik pemodelan sederhana dengan permintaan minimum pada skala pengukuran, ukuran sampel dan distribusi residual. Paket SEM PLS menyediakan kemampuan untuk memperkirakan model jalur PLS dalam lingkungan pemrograman R. Pengaturan yang berbeda untuk estimasi nilai faktor dapat digunakan. Selanjutnya berisi metode modular untuk perhitungan interval bootstrap , parameter model dan beberapa indeks kualitas. Berbagai fungsi plot membantu mengevaluasi model.
Persamaan strukturan dengan metode partial least square (PLS-SEM) merupakan alternatif estimasi model persamaan struktural selain model berbasis kovarian.SEM menggunakan PLS hanya mengijinkan model hubungan antar variabel yang recursif (searah) saja. Hal ini sama dengan model analisis jalur ( path analysis ) tidak sama dengan SEM yang berbasis kovarian yang mengijinkan juga terjadinya hubungan non-recursif (timbal-balik). SEM dengan PLS digunakan saat tujuan penelitian ialah memprediksi dan mengembangkan teori (Sarwono, 2015). Contoh jalur PLS-SEM dapat dilihat pada gambar 1 berikut.

## Gambar 1.Contoh jalur PLS – SEM
Model di atas mempunyai dua variabel laten exogenous (variabel bebas), yaitu Y1 dan Y2 dengan satu variabel laten endogenous (variabel tergantung), yaitu Y3. Variabel Y1 dan Y2 diukur oleh dua indikator secara formatif, yaitu X1, X2 dan X3, X4. Sedang Variabel Y3 diukur dengan tiga indikator secara reflektif. Langkah penghitungan dalam SEM menggunakan PLS sebagai berikut: Tahappertama: estimasi iterasi nilai –  nilai variabel laten melalui langkah sebagai berikut: 1) aproksimasi bagian luar dari nilai-nilai variabel laten (Y1, Y2 dan Y3) dihitung dengan didasarkan pada nilai-nilai variabel manifest / indikator dan koefesien bagian luar dari langkah ke 4; 2) estimasi indikator – indikator untuk hubungan model struktural antara variabel - variabel laten (P1 dan P2); 3) aproksimasi bagian dalam dari nilai – nilai variabel laten yang didasarkan pada nilai-nilai untuk Y1, Y2 dan Y3 yang dihasilkan dari langkah 1 dan indikator –  indikator untuk hubungan model struktural P1 dan P2 di langkah ke 2; 4)  estimasi
indikator  –  indikator untuk koefesien dalam model-model pengukuran (hubungan antara variabel –  variabel indikator dengan variabel – variabel laten dengan nilai – nilai yang dihasilkan pada langkah 3 (W1 – W7).

## Analisis Faktor
Analisis statistik multivariat adalah alat yang digunakan untuk menganalisis data statistik yang bersifat umum. Analisis statistic multivariate sendiri dapat dikelompokkan menjadi dua jenis teknik, Hair et al (2006), yaitu teknik dependensi dan teknik interdependensi. Teknik dependensi digunakan apabila antar-variabel memiliki ketergantungan satu sama lain dan ciri penting dari dependensi adalah adanya dua jenis variabel, yaitu variabel dependen dan variabel independen. Teknik interdependensi digunakan apabila variabel-variabel yang ada tidak saling ketergantungan satu sama lain dan ciri-ciri utamanya adalah semua variabel bersifat independen.
Teknik analisis faktor berawal dari metode yang dikembangkan oleh Spearman pada tahun 1904. Dalam studinya terdahulu dijelaskan tentang analisis dua faktor yang mengidentifikasi faktor intelegensia seseorang dimana faktor intelegensia ini dapat dibagi menjadi dua faktor yaitu kemampuan kuantitatif dan kemampuan verbal. Tujuan utama dari analisis faktor adalah mendefinisikan struktur suatu  data matrik dan menganalisis struktur saling hubungan (korelasi) antar sejumlah besar variabel ( test score , test items , jawaban kuesioner) dengan cara mendefinisikan satu set kesamaan variabel atau dimensi dan sering disebut dengan faktor, (Santoso, 2015). Jadi dengan analisis ini dapat diidentifikasi dimensi suatu struktur dan kemudian dapat ditentukan sampai seberapa jauh setiap variabel dapat dijelaskan oleh setiap dimensi, begitu dimensi dan penjelasan setiap variabel diketahui maka dua tujuan utama analisis faktor dapat dilakukan yaitu data summarization dan data reduction .

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Seluruh langkah kerja yang akan dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat melalui kerangka berpikir yang dapat dilihat melalui gambar 2.
MULAI SELESAI STUDI KASUS

## PERBANDINGAN HASIL IDENTIFIKASI FAKTOR PENGARUH EKSTERNAL
PLS SEM & ANALISIS FAKTOR

## STUDI LITERATUR PLS SEM DAN ANALISIS FAKTOR
VARIABEL PEMBANDING

## Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara menyebarkan kuesioner. Jawaban dari kuesioner tersebut diolah dengan menggunakan metode analisis faktor dan PLS SEM (Anondho, 2017). Berikut merupakan tabel pertanyaan dari variabel Ekonomi, SDM, dan Teknologi pada tabel 1,  tabel 2, dan tabel 3.  Sedangkan hasil dari kuisioner dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 1. Tabel pertanyaan faktor ekonomi No Faktor-faktor Penyebab Keterlambatan 1 2 3 4 5

## 1 Tingkat inflasi memengaruhi durasi dalam
proyek konstruksi
2 Indeks harga material memengaruhi durasi dalam proyek konstruksi
3 Tingkat produk domestik bruto memengaruhi durasi proyek konstruksi
4 Nilai tukar/kurs mata uang asing mempunyai pengaruh pada durasi proyek konstruksi
5 Tingkat suku bunga memengaruhi durasi dalam proyek konstruksi
Tabel 2. Tabel pertanyaan faktor sumber daya No Faktor-faktor Penyebab Keterlambatan 1 2 3 4 5

## 1
Indeks ketersediaan tenaga kerja memengaruhi durasi dalam
proyek konstruksi
2 Indeks pengalaman kerja tenaga kerja memengaruhi durasi dalam proyek konstruksi
3 Indeks tingkat pendidikan memengaruhi durasi dalam proyek konstruksi
4
Indeks kesehatan tenaga kerja memengaruhi durasi dalam proyek konstruksi Tabel 3. Tabel pertanyaan faktor teknologi No Faktor-faktor Penyebab Keterlambatan 1 2 3 4 5 1 Ketersediaan teknologi baru dapat memengaruhi durasi dalam proyek konstruksi 2 Tingkat penyerapan teknologi baru dapat memengaruhi durasi
dalam proyek konstruksi
3
Inovasi dalam teknologi baru dapat memengaruhi durasi
dalam proyek konstruksi
Tabel 4. Hasil kuesioner Faktor 1 2 3 4 5 Inflasi EKONOMI 1 4 25 17 5 Material EKONOMI 3 6 16 21 6 PDB EKONOMI 4 9 26 13 0 Nilai tukar EKONOMI 2 9 21 16 4 Suku bunga EKONOMI 6 8 22 11 5 Ketersediaan SDM 1 4 25 17 5 Pengalaman SDM 3 6 16 21 6 Pendidikan SDM 4 9 26 13 0 Kesehatan SDM 2 9 21 16 4 Ketersediaan teknologi 0 1 8 28 15 Penyerapan teknologi 0 4 12 22 14 Inovasi teknologi 0 0 9 25 18

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Outer Model
Analisa Outer Model melewati beberapa tahap, pertama dilakukan pengecekan Reabilitas dan Validitas. Pengecekan nilai Reabilitas dapat dilihat pada hasil output muatan luar ( outer loading ) dapat dilihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Outer Loadings
Variabel Laten 1 Variabel Laten 2 Variabel Laten 3 Variabel Laten 4 Suku Bunga 0.808 - - - Penyerapan - - 0.882 - Pengalaman - 0.695 - - Pendidikan - 0.894 - - PDB 0.894 - - - Nilai Tukar 0.596 - - - Material 0.46 - - - LL - - - 0.95 Ketersediaan 2 - - 0.802 - Ketersediaan 1 - -0.23 - - Kesehatan - 0.207 - - JL - - - 0.935 Inovasi - - 0.936 - Inflasi 0.076 - - -
Outer Loadings (Muatan Luar) harus mempunyai nilai sebesar 0.5. Setiap Variabel Laten harus  dapat merepresentasikan indicator sekurang kurangnya 50 % (Sarwono dan Narimawati, 2015). Apabila nilainya kurang dari 0.4 maka indicator tersebut tidak terpakai maka dapat disimpulkan:
• Pada Faktor Ekonomi terdapat 1 indikator yang dihilangkan yaitu inflasi (nilai di bawah 4)
• Pada Faktor SDM terdapat 2 indikator yang dhilangkan yaitu kesehatan dan ketersediaan Tenaga Kerja (nilai di bawah 4)
Indikator pada Teknologi dan Durasi memiliki nilai > 0.4 jadi tidak ada indicator yang dihilangkan.
Dikarenakan adanya penghilangan beberapa variabel pada konstruk awal, maka dilakukan lagi perhitungan kedua dengan SmartPLS, hasil dari perhitungan ulang dapat dilihat pada gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Perhitungan lanjutan dengan SmartPLS
Setelah dilakukan perhitungan ulang dengan menghilangkan faktor yang tidak memenuhi syarat akan didapat diagram seperti diatas. Kemudian dilanjutan dengan perhitungan muatan luar (outer loadings). Tabel perhitungan dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Outer Loadings
Latent Variable 1 Latent Variable 2 Latent Variable 3 Latent Variable 4 Suku Bunga 0.829 - - - Penyerapan - - - 0.887 Pengalaman - 0.853 - - Pendidikan - 0.908 - - PDB 0.899 - - - Nilai Tukar 0.586 - - - LL - - 0.939 - Ketersediaan 2 - - - 0.795 JL - - 0.946 - Inovasi - - - 0.933
Dari tabel diatas dapat disimpulkan bahwa:
• Pada faktor ekonomi indikator PDB dan suku bunga memiliki nilai diatas 0.7 yang berarti bahwa indikator tersebut dapat dijelaskan dalam variabel laten faktor ekonomi, sedangkan indikator nilai tukar memiliki nilai di atas 0.5 yaitu 0.586.
• Pada faktor SDM, indikator pendidikan dan pengalaman memiliki nilai lebih dari 0.7 yang berarti indikator tersebut dapat dijelaskan dalam variabel laten faktor ekonomi
• Pada faktor teknologi, indikator inovasi, ketersediaan teknologi dan penyerapan teknologi memiliki nilai lebih dari 0.7 yang berarti indikator tersebut dapat dijelaskan dalam variabel laten faktor ekonomi,
• Dalam variabel laten durasi, indikator luas lantai dan jumlah lantai memiliki nilai lebih dari 0.7 dapat dijelaskan dalam variabel laten durasi.
Pengecekan Reliabilitas juga dilakukan dengan menggunakan pengecekan nilai Cronbach’s Alpha dan Composite reliability yang dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability pp Cronbach's Alpha Composite Reliability Average Variance Extracted (AVE) Latent Variable 1 0.721 0.822 0.613 Latent Variable 2 0.714 0.874 0.776 Latent Variable 3 0.875 0.941 0.889 Faktor Ekonomi 0.729 0.823 Faktor SDM 0.711 0.872 Faktor Teknologi 0.871 0.920
Dari tabel tersebut dapat disimpulkan bahwa:
• Variabel laten durasi memiliki nilai cukup karena nilai Cronbach’s Alpha berkisar antara 0.4 –  0.6  dan memiliki nilai pengaruh konsistensi internal masuk kriteria yaitu diatas 0.6.
• Variabel laten faktor ekonomi dan faktor SDM memiliki nilai baik dengan nilai Cronbach’s Alpha berkisar antara 0.6 – 0.8, dan memiliki nilai pengaruh konsistensi internal masuk kriteria yaitu diatas 0.6.
• Variabel laten faktor teknologi memiliki nilai sangat andal karena nilai Cronbach’s Alpha berkisar antara 0.8 – 1.0, dan memiliki nilai pengaruh konsistensi internal masuk kriteria yaitu diatas 0.6.
Pada penelitian ini, pengecekan nilai validitas menggunakan metode AVE ( Average Variance Extracted) . Nilai AVE digunakan untuk menentukan apakah variabel laten mampu menjelaskan lebih setengah variabel indikatornya. Semua nilai AVE variabel laten lebih besar dari 0.5. Hal ini menunjukan bahwa variable konvergen sudah valid dan memadai
Cross loadings digunakan untuk mengecek validitas diskriminan yang apabila nilai indikator memiliki korelasi lebih tinggi dengan variabel laten lainnya daripada variabel latennya sendiri maka kecocokan model harus di pertimbangkan (Sarwono dan Narimawati, 2015). Nilai Cross loadings dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Cross Loadings
Durasi Faktor Ekonomi Faktor SDM Faktor Teknologi Inovasi 0.203 0.05 0.449 0.931 JL 0.837 0.173 0.256 0.15 Ketersediaan 2 0.134 0.207 0.341 0.875 LL 0.842 0.23 0.169 0.178 Nilai Tukar 0.078 0.608 0.135 0.198 PDB 0.271 0.922 0.315 0.085 Pendidikan 0.247 0.451 0.910 0.445 Pengalaman 0.192 0.172 0.847 0.455 Penyerapan 0.172 0.143 0.551 0.864 Suku Bunga 0.126 0.788 0.411 0.126
Dari tabel tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai pada setiap variabel indikator berada pada variabel latennya, sehingga konstruk dari pemodelan PLS-SEM ini dapat digunakan.
Selain pengecekan validitas diskriminan dengan menggunakan cross loadings, pengecekan juga dilakukan menurut kriteria Fornell-Larcker yang mengharuskan nilai AVE setiap variabel laten harus lebih besar dari nilai R 2 (Sarwono dan Narimawati, 2015). Perbandingan nilai tersebut dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Perbandingan AVE dan R 2 Durasi Faktor Ekonomi Faktor SDM Faktor Teknologi AVE 0.705 0.773 0.794 0.614 R 2 0.075
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa nilai AVE lebih besar daripada nilai R 2 dan menunjukan bahwa kriteria Fornell-Larcker terpenuhi.

## Inner Model
Inner Model merupakan model parameter yang menilai korelasi antar variabel laten. Penilaian ini dapat dilihat pada nilai R 2 , f 2 dan korelasi variabel laten. Nilai R 2 dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Nilai R 2 Durasi Faktor Ekonomi Faktor SDM Faktor Teknologi R 2 0.075
Nilai R 2 pada penelitian ini adalah 0.075.  Hal ini menunjukan hubungan antar variabel laten dalam penelitian ini lemah. (Chin, 1988). Setelah melihat nilai R 2 dilanjutkan dengan melihat nilai pengaruh f 2 yang dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11. Nilai f 2 Durasi Faktor Ekonomi Faktor SDM Faktor Teknologi Durasi F. Ekonomi 0.012 F. SDM 0.023 F. Teknologi 0.002
Nilai f 2 0.02 dikategorikan lemah. Pada penelitian ini nilai f 2 dikategorikan sebagai pengaruh lemah variabel laten prediktor (variabel laten eksogenus) pada tataran struktural.  Setelah didapat dua faktor diatas maka dicari faktor korelasi seperti pada berikut tabel 12.
Tabel 12. Korelasi variabel laten Durasi Faktor Ekonomi Faktor SDM Faktor Teknologi Durasi 1.000 F. Ekonomi 0.189 1.000 F. SDM 0.252 0.371 1.000 F. Teknologi 0.161 0.137 0.535 1.000
Dari hasil korelasi diatas didapat bahwa nilai korelasi antar dua variabel terbilang kuat karena nilai tersebut mendekati 1.
Pada penelitian ini terlihat bahwa :
1. Korelasi variabel laten lemah.
2. Korelasi variabel SDM dan Faktor Teknologi yang dapat dikategorikan sedang.

## 5. KESIMPULAN
Analisis faktor memiliki sifat eksploratori. Analisis melakukan pengelompokkan dengan menggunakan program SPSS. Analisis faktor akan mereduksi data yang memiliki loading factor di bawah 0.5. Variabel yang tersisa tidak boleh saling berkorelasi sehingga bisa membuat penelitian tersebut objektif.
PLS SEM memiliki sifat konfirmatori. Pengelompokkan variabel dilakukan sendiri secara manual tanpa bantuan program. PLS SEM. memiliki sifat konfirmatori untuk melihat apakah suatu variabel sudah cukup kuat atau tidak melalui dilakukannya uji iterasi. Reduksi variabel dilakukan jika hasil iterasi pada model menunjukkan bahwa loading factor di bawah 0.5.
a. Faktor yang paling Berpengaruh:
Menurut metode Analisis faktor, Faktor yang paling berpengaruh adalah Penyerapan Teknologi (0.854) dan Inflasi Ekonomi (0.854).
Sedangkan menurut metode PLS SEM, faktor yang paling berpengaruh adalah PDB (0.922) dan Inovasi (0.931)
b. Faktor yang paling tidak berpengaruh:
Menurut metode PLS SEM, faktor yang tidak signifikan adalah Inflasi, Harga Material, Kesehatan,
Ketersediaan tenaga kerja, Ketersediaan teknologi dan Penyerapan teknologi.
Menurut analisis faktor, faktor yang tidak signifikan adalah nilai tukar dan ketersediaan SDM. Faktor yang dihilangkan baik menggunakan analisis faktor maupun PLS SEM adalah faktor Ketersediaan SDM

## DAFTAR PUSTAKA
Charith, K. F., et.al. (2017). “Managing the financial risks affecting construction contractors: implementing hedging in Sri Lanka ”. Journal Of Construction Engineering And Management © Asce.
Ghanim, Bekr. (2016). ”Study of significant factors affecting labor productivity at construction sites in jordan: site survey ”. Journal Of Construction Engineering And Management © Asce. Ghozali, Imam. (2001). Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS. Universitas Diponegoro; Semarang. Jonathan, S., Narimawati, U. (2015). Membuat Skripsi, Tesis, dan Disertasi dengan Partial Least Square SEM (PLS – SEM) . Yogyakarta: Penerbit Andi.
Khalid, S. Al Gathani, Satish B Mohan. (2011). ”Delay analysis techniques comparison ”. Journal Of Construction Engineering And Management © Asce.
Mahmoud,  El-Gohary Khaled,  Fayek A.R. (2013).  “Factors influencing construction labor productivity in egypt ”. Journal Of Construction Engineering And Management © Asce.
Mohamed,  K.,  Ahmed H.  M. (2014). ”Identifying the latest risk probabilities affecting construction projects in Egypt according to political and economic variables from January 2011 to January  2013 ”.  Journal Of Construction Engineering And Management © Asce.
Mohamed,  S.  B., et.al. (2015). ”Identification and assessment of risk factors affecting construction projects ” . Journal Of Construction Engineering And Management © Asce.
Mohammed A. H.,  et.al. (2016).  ”Factors affecting construction labour productivity: a case study of Jordan ”. Journal Of Construction Engineering And Management © Asce.
Mohamed M. M., Tarek I. El-Rasas. (2012). ”Analyzing delay causes in Egyptian construction projects ”. Journal Of Construction Engineering And Management © Asce.
Qi,  W.,  Maoshan Q.,  Nan An. (2016). ”Collaborating with construction management consultants in project execution: responsibility delegation and capability integration ”. Journal Of Construction Engineering And Management © Asce. Santoso, S. (2015). Menguasai Statistik Multivariat . PT. Elex Media Komputindo, Jakarta. Sherif M. H., et.al. (2014). ”Critical  factors affecting construction labor productivity in Egypt ”. Journal Of Construction Engineering And Management © Asce.