## Faktor Utama Keterlambatan Pembayaran Dalam Proyek Perumahan Subsidi dan Komersial
B. O. Verel 1 , R. Milyardi 2* , C. Lesmana 3
1, 2*,3 Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha, Bandung, Indonesia. Email : 1 1821016@maranatha.ac.id , 2* roi.milyardi@maranatha.edu ,
3 cindrawaty.lesmana@eng.maranatha.edu
A R T I C L E   I N F O A B S T R A C T Article history : Artikel masuk : 11 – 12 – 2023 Artikel revisi : 30 – 03 – 2024 Artikel diterima   : 15 – 06 – 2024 Keywords  : Analytical Hierarchy Process (AHP), Commercial Housing,
Construction Payment Delay. Subsidized Housing.
Tersedia Secara Online di http://ojs.unik-kediri.ac.id/index.php/jurmateks/index
https://dx.doi.org/ 10.30737/jurmateks.v7i1.5244

## JURMATEKS
Style IEEE dalam mensitasi artikel ini: B.  O.  Verel,  R.  Milyardi,  and  C. Lesmana, “Faktor Utama Keterlambatan Pembayaran Dalam Proyek  Perumahan  Subsidi  dan Komersial”, Jurmateks, vol. 7, no. 1 pp. 14-29 2024, doi: 10.30737/jurmateks.v7i1.5244
In  the  implementation  of  housing  development,  the  problem  of late  payment  delays  is  a  common  issue  encountered  in commercial and subsidized housing projects during construction. These delays impact the timely completion and lead to disputes among the involved parties, which include owners, contractors, and  subcontractors.  This  study  aims  to  analyze  the  primary factors  contributing  to  late  payment  in  construction  projects, specifically in commercial and subsidized housing. The analysis is conducted from the perspective of the owner, contractors, and subcontractors.  The  study  involves  six  owner  respondents,  six contractor respondents, and four subcontractor respondents. The survey  results  were  analyzed  using  the  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  to  assess  the  significance  of  various  factors influencing  payment  delays  in  both  housing  schemes.  The analysis  results  indicate  that  financial  issues  with  the  owner's company  are  crucial  factors  from  the  owner's  perspective  in causing  payment  delays  in  both  commercial  and  subsidized housing projects. A major challenge faced by contractors is the lack of capital availability, which can lead to delays that affect all  involved  parties.  Meanwhile,  discrepancies  between  job specifications not following the contract from the subcontractor's viewpoint highlight the importance of clear communication and rigorousness.  All  parties  involved  in  housing  projects  need  to improve  financial  management,  enhance  capital  procurement, and  tighten  the  supervision  of  contract  implementation.  By identifying key factors, adopting best practices can help mitigate the  risk  of  payment  delays  and  improve  efficiency  in  future housing  project  implementations,  whether  commercial  or subsidized.

## 1.  Pendahuluan
Kebutuhan  akan  perumahan  layak  merupakan  salah  satu  aspek  krusial  dalam pembangunan sosial ekonomi suatu negara. Di banyak negara, termasuk di Indonesia, masalah defisit perumahan yang dapat dijangkau oleh masyarakat menjadi tantangan yang signifikan. Kondisi ini terutama terasa di kalangan Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) [1],  yang sering  kali  kesulitan  untuk  memenuhi  kebutuhan  perumahan  yang  layak  akibat  keterbatasan ekonomi  mereka.  Data  tahun  2021  menunjukkan  ada  sekitar  12,7  juta  rumah  tangga  di Indonesia yang belum memiliki rumah sendiri, dimana kebutuhan tersebut bertambah 600,000- 700,000  unit  rumah  per-tahunnya  untuk  mengakomodasi  penambahan  keluarga  baru  [2]. Pemerintah telah berupaya menyelesaikan permasalahan tersebut dengan menyediakan subsidi perumahan  bagi  MBR  yang  diatur  dalam  PerMen  PUPR  no.03/PRT/M/2019  [3].  Namun, penyediaan  rumah  subsidi  menghadapi  beberapa  tantangan,  termasuk  ketersediaan  bahan bangunan  berkualitas  dan  terjangkau,  kapasitas  terbatas  pengembang  perumahan,  serta ketersediaan  pembiayaan  untuk  konstruksi.  [4].  Tantangan  serupa  juga  dihadapi  dalam penyediaan rumah komersial yang berorientasi yang lebih berorientasi pada keuntungan , yang meliputi aspek keuangan, proses bisnis, dan manajemen risiko[5][6].
Proyek  konstruksi  juga  sering  kali  keterlambatan,  yang  dapat  mempengaruhi penyelesaian  proyek  dan  berdampak  pada  biaya  serta  ketersediaan  unit.  Faktor-faktor  yang menyebabkan  keterlambatan  berbeda-beda  dari  perspektif  pemilik,  kontraktor,  dan subkontraktor. Misalnya, pemilik seringkali menghadapi kendala seperti minimnya kompetensi kontraktor, keterbatasan kredit dan arus kas owner , dokumen yang tidak lengkap dari konsultan [7], [8]. Sementara kontraktor mengalami masalah  dengan perubahan – perubahan desain yang diminta  oleh  pemilik,  modal  kerja  yang  minim,  dan  kualitas  pekerjaan  subkontraktor  yang kurang memadai [9]–[11]. Subkontraktor, disisi lain sering mengalami penundaan pembayaran dari kontraktor, manajemen site proyek yang buruk, dan perubahan lingkup pekerjaan [7], [11], [12].
Upaya  untuk  mengatasi  keterlambatan  pembayaran  dalam  proyek  konstruksi  telah menjadi fokus utama dalam berbagai studi. Masalah utama yang sering dominan adalah terkait dengan aspek keuangan terutama dalam hal pembayaran yang sering kali mengakibatkan  efek domino  yang  merugikan.  Mengingat  tantangan  serupa  dihadapi  kedua  skema  sesuai  studi sebelumnya, identifikasi perbedaan dalam faktor penyebab keterlambatan pembayaran menjadi penting  untuk  merumuskan  solusi  yang  sesuai  dengan  fokus  bisnis  masing-masing.  Dalam menentukan  dan  mengevaluasi  faktor  –  faktor  yang  kompleks  ini,  beberapa  metode  telah
dikembangkan  seperti Simple  Additive  Method (SAW), Weighted  Product  Method (WP Method), Technique For Order By Similarity To Ideal Solution Method ( TOPSIS Method ), dan Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  [13].  Metode  AHP  merupakan  pendekatan  yang menggunakan  perbandingan  berpasangan  untuk  menentukan  bobotnya  dalam  pengambilan keputusan yang melibatkan berbagai faktor lingkungan [14]. Keunggulan AHP  dibandingkan metode lainnya adalah kemampuannya untuk mengintegrasikan konsensus kelompok melalui perbandingan setiap elemen dan penggunaan rata-rata geometris untuk mencapai solusi akhir yang optimal [15]. AHP telah terbukti efektif dalam aplikasinya untuk mengidentifikasi faktor- faktor utama penyebab keterlambatan pembayaran dalam proyek konstruksi [16]–[18]. Melalui keunggulan serta aplikasi pada banyak penelitian sebelumnya terkait keterlambatan di bidang konstruksi,  metode  AHP  digunakan  untuk  mampu  ditemukan  faktor  utama  penyebab keterlambatan pembayaran pada penelitian ini.
Berbagai  penelitian  dalam  bidang  konstruksi  telah  mengidentifikasi  masalah  terkait biaya dan keterlambatan proyek, terutama dalam konteks skema pembiayaan komersial. Para peneliti  cenderung  berfokus  pada  proyek  konstruksi  secara  umum  dan  belum  sepenuhnya meneliti  proyek  perumahan  secara  spesifik.  Selain  itu,  ketika  masalah  ini  dihadapi    dalam konteks penyediaan rumah bersubsidi kemungkinan terjadinya keterlambatan juga diperkirakan muncul,  dan  diindikasikan  lebih  tinggi  terutama  mengingat  adanya  isu  finansial  yang  sering kali  mempengaruhi  pendanaan  proyek  yang  diidentifikasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis perbandingan faktor utama keterlambatan pembayaran dalam proyek konstruksi secara  spesifik  pada  perumahan  komersial  dan  subsidi  dari  perspektif owner ,  kontraktor, subkontraktor. Temuan ini dapat berkontribusi sebagai variabel penting yang perlu diperhatikan dalam  proyek  perumahan  di  masa  depan,  baik  yang  bersifat  komersial  maupun  bersubsidi, sehingga  dapat  menghindari  keterlambatan  pembayaran  dan  meningkatkan  efisiensi  serta efektivitas pelaksanaan proyek .

## 2.  Metode Penelitian
Penelitian ini merupakan studi primer yang melibatkan narasumber dari kedua skema pembiayaan  perumahan  yaitu  subsidi  dan  komersial    dengan  pengolahan  data  kuantitatif melalui survei kuesioner yang telah teridentifikasi dalam studi literatur sebelumnya. Studi kasus dilakukan pada salah satu perumahan  di Kabupaten Karawang yang memiliki luas 15 hektar. Dalam  satu  area  perumahan  yang  sama,  70%  menggunakan  skema  subsidi  dan  sisanya menggunakan skema komersial.  Kedua skema perumahan ini menggunakan kontrak konstruksi dengan  skema lump  sum .  Analisis  faktor  utama  keterlambatan  proyek  konstruksi  dilakukan
e ISSN  2621-7686
dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP).  Faktor keterlambatan dianalisis dari tiga pihak yang terlibat pada proyek, yaitu, owner , kontraktor, dan subkontraktor. Dari perspektif owner ,  keterlambatan  pembayaran  yang  dimaksud  adalah  pembayaran  dari owner ke kontraktor. Dari perspektif kontraktor, keterlambatan pembayaran mencakup pembayaran dari pihak owner ke  kontraktor  serta  dari  kontraktor  ke  subkontraktor.  Sementara  dari  perspektif subkontraktor,  pembayaran  yang  dimaksud  adalah  pembayaran  dari  kontraktor  kepada subkontraktor.

## 2.1 Pengumpulan data
Data dikumpulkan melalui wawancara dan survei kuesioner kepada seluruh tim proyek yang terlibat. Responden terdiri dari 6 orang dari pihak owner (3 proyek rumah subsidi dan 3 orang untuk rumah komersial), 6 orang dari pihak kontraktor (3 proyek rumah subsidi dan 3 orang untuk rumah komersial), dan 4 orang dari pihak subkontraktor (2 proyek rumah subsidi dan  2  orang  untuk  rumah  komersial).  Meskipun  berada  di  area  dan  perusahaan  yang  sama, responden yang dipilih memiliki tugas spesifik pada perumahan yang dikelola. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini diidentifikasi berdasarkan studi sebelumnya yang disesuaikan dengan kondisi spesifik proyek perumahan studi kasus.

## 2.2 Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP dilakukan berdasarkan variabel hasil studi literatur yang ditunjukkan pada Tabel 1 . Kriteria perbandingan pasangan pada metode AHP ditunjukkan pada Tabel 2 menggunakan 9 tingkatan kriteria untuk mendapatkan signifikansi lebih detail [14]. Proses AHP terdiri dari tiga tahapan utama. Pertama, menyusun matriks perbandingan berpasangan berdasarkan survei kuesioner. Kedua, menyusun matriks normalisasi dengan membagi nilai pada matriks dengan total skor pada tiap kolom. Ketiga, menentukan nilai kepentingan dengan menghitung rata-rata pada tiap baris untuk menentukan peringkat faktor keterlambatan pembayaran.
Tabel 1. Variabel Faktor Keterlambatan Pembayaran Proyek.
Pihak Kode Variabel Variabel Owner [6]–[9], [12], [19]–[24] A1 Terlambat dalam mengambil suatu keputusan A2 Konsultan terlambat memeriksa progres proyek A3 Adanya perselisihan pekerja dalam proyek A4 Komunikasi dan tindak lanjut yang tidak efektif
A5 Minimnya ketersediaan dana A6 Terdapat masalah finansial pada perusahaan owner A7 Adanya keterlambatan dalam mengevaluasi pembayaran terakhir A8 Pinjaman bank tidak digunakan untuk membayar kontraktor A9 Adanya ketidakpercayaan dalam tim A10 Terdapat banyak dana tambahan untuk pekerjaan tambah
Pihak Kode Variabel Variabel Kontraktor [6], [7], [9], [16], [17], [25]–[27] B1 Dokumen klaim yang diajukan tidak lengkap B2 Dokumen tagihan salah B3 Bank menolak pinjaman B4 Telat mengajukan klaim kepada owner B5 Birokrasi pembayaran terlalu rumit B6 Prosedur pembayaran tidak efektif B7 Terlalu bergantung pada kemampuan finansial pihak lain B8 Sengaja menunda pembayaran B9 Master schedule pengerjaan berubah-ubah B10 Banyaknya pihak yang terlibat dalam proses pembayaran tagihan B11 Dana belum cair B12 Ketersediaan modal kurang Subkontraktor [6], [9], [16], [28]–[30] C1 Dokumen tagihan kurang lengkap C2 Menghindari perselisihan yang berujung pengadilan C3 Tidak mengerti haknya untuk mendapat bayaran tepat waktu C4 Penerbitan jaminan bermasalah C5 Hasil pekerjaan tidak disetujui C6 Kurangnya kemampuan pembayaran pihak lain C7 Pekerjaan sulit diselesaikan C8 Hasil pekerjaan subkontraktor tidak memuaskan C9 Dokumen tagihan dikirimkan ke orang yang salah C10 Mempertimbangkan hubungan bisnis jangka Panjang C11 Spesifikasi pekerjaan tidak sesuai kontrak Sumber: Studi Literatur (2023). Tabel 2 . Kriteria Perbandingan Pasangan yang dipakai dalam AHP Studi Kasus [14]
Skala Rating numerik Reciprocal Extremely Preferred 9 1/9 Very Strong Extremely 8 1/8 Very Strongly Preferred 7 1/7 Strongly to Very Strongly 6 1/6 Strongly Preferred 5 1/5 Moderately to Strongly 4 1/4 Moderately Preferred 3 1/3 Equally to Moderately 2 1/2 Equally Preferred 1 1
Sumber: Studi Literatur (2023).
Proses  verifikasi  data  pada  AHP  dilakukan  dengan  memeriksa  tingkat  konsistensi melalui 6 langkah. Pertama mengalikan kolom matriks perbandingan berpasangan dengan nilai kepentingan.  Kedua,  menjumlahkan  hasil  perkalian  tiap  baris.  Ketiga  membagi  hasil penjumlahan tiap baris dengan nilai kepentingan. Keempat, menghitung rata-rata jumlah baris/ nilai kepentingan untuk menentukan λ variabel. Kelima, menghitung variabel CI ( Consistency Index ) Persamaan  1 ,  dimana  n  adalah  jumlah  variabel  yang  ditinjau.  Keenam,  menghitung variabel CR ( Consistency Ratio ) melalui Persamaan 2 .
e ISSN  2621-7686
n
CI n 1  − = −
(1)
CI CR RI =
(2)
Nilai  RI  ( Random  Index )  fungsi  langsung  dari  jumlah  alternatif  atau  sistem  yang sedang dipertimbangkan didapatkan melalui Tabel  3 . Nilai CR memberi  informasi seberapa konsistensi  jawaban  responden.  Jika  rasio  konsistensi  0,10  (10%)  atau  kurang,  jawaban pengambil keputusan relatif konsisten [14].
Tabel 3 . Nilai Random Index (RI) [14] Order Matriks 9 10 11 12 13 RI 1.45 1.49 1.51 1.48 1.56 Sumber: Studi Literatur (2023).

## 3.  Hasil dan Diskusi
3.1

## Hasil Pada Studi Kasus Perumahan Subsidi
Berikut hasil AHP pada pihak owner pada studi kasus perumahan subsidi ditunjukkan pada Tabel 4 . Dari hasil verifikasi data, ditunjukkan nilai CR pada ketiga responden memiliki nilai CR < 10%, sehingga interpretasi dari AHP ini dapat dilakukan lebih lanjut. Nilai rangking dalam menentukan faktor yang berpengaruh pada keterlambatan pembayaran dilakukan dengan nilai rata-rata kepentingan dari 3 responden pada tiap variabel.
Tabel 4 . Nilai Kepentingan Hasil AHP pada O wner Perumahan Subsidi
Variabel Nilai Kepentingan Kriteria Rata-rata Rangking Owner 1 Owner 2 Owner 3 A1 0.139 0.074 0.045 0.086 6 A2 0.021 0.080 0.116 0.072 10 A3 0.089 0.085 0.069 0.081 8 A4 0.078 0.109 0.076 0.088 5 A5 0.258 0.082 0.115 0.152 1 A6 0.124 0.082 0.163 0.123 3 A7 0.027 0.143 0.062 0.077 9 A8 0.197 0.096 0.077 0.123 2 A9 0.040 0.137 0.072 0.083 7 A10 0.027 0.111 0.206 0.115 4 λ 11.321 10.521 11.319 CI 0.147 0.058 0.147 RI 1.49 1.49 1.49 CR (%) 9.85 3.89 9.84
Sumber: Hasil Penelitian (2023).
Hasil  AHP  pada  pihak  kontraktor  pada  studi  kasus  perumahan  subsidi  ditunjukkan pada Tabel 5 . Dari hasil verifikasi data, ditunjukkan nilai CR pada ketiga responden memiliki nilai CR < 10%, sehingga interpretasi dari AHP ini dapat dilakukan lebih lanjut. Nilai rangking dalam menentukan faktor yang berpengaruh pada keterlambatan pembayaran dilakukan dengan nilai rata-rata kepentingan dari 3 responden pada tiap variabel.
Tabel 5 . Nilai Kepentingan Hasil AHP Pada Kontraktor Perumahan Subsidi
Variabel Nilai Kepentingan Kriteria Rata-rata Rangking Kontraktor 1 Kontraktor 2 Kontraktor 3 B1 0.023 0.017 0.051 0.030 11 B2 0.066 0.015 0.064 0.048 9 B3 0.022 0.022 0.032 0.025 12 B4 0.048 0.029 0.032 0.036 10 B5 0.073 0.046 0.041 0.053 7 B6 0.129 0.101 0.048 0.093 5 B7 0.061 0.069 0.129 0.096 4 B8 0.074 0.046 0.036 0.052 8 B9 0.073 0.111 0.060 0.081 6 B10 0.165 0.158 0.091 0.138 3 B11 0.214 0.183 0.177 0.191 1 B12 0.052 0.204 0.240 0.165 2 λ 13.245 13.677 13.690 CI 0.113 0.153 0.145 RI 1.54 1.54 1.54 CR (%) 7.35 9.90 9.40
Sumber: Hasil Penelitian (2023).
Hasil AHP pada pihak subkontraktor pada studi kasus perumahan subsidi ditunjukkan pada Tabel 6 . Dari hasil verifikasi data dalam bentuk konsistensi data, ditunjukkan nilai CR pada  kedua  responden  memiliki  nilai  CR  <  10%,  sehingga  interpretasi  dari  AHP  ini  dapat dilakukan  lebih  lanjut.  Nilai  rangking  dalam  menentukan  faktor  yang  berpengaruh  pada keterlambatan pembayaran dilakukan dengan nilai rata-rata kepentingan dari 2 responden pada tiap variabel.

## Tabel 6. Nilai Kepentingan Hasil AHP Pada Subkontraktor Perumahan Subsidi
Variabel Nilai Kepentingan Kriteria Rata-rata Rangking Sub Kontraktor 1 Sub Kontraktor 2 C1 0.125 0.125 0.125 4 C2 0.037 0.051 0.044 10 C3 0.065 0.070 0.067 6 C4 0.060 0.060 0.060 7 C5 0.079 0.090 0.085 5 C6 0.052 0.063 0.057 8 C7 0.055 0.049 0.052 9 C8 0.177 0.148 0.162 2 C9 0.036 0.323 0.034 11 C10 0.141 0.155 0.148 3 C11 0.274 0.256 0.265 1 λ 13.342 12.947 CI 0.122 0.086 RI 1.51 1.51 CR (%) 8.08 5.70 Sumber: Hasil Penelitian (2023). 3.2

## Hasil Pada Studi Kasus Perumahan Komersial
Hasil AHP pada pihak owner pada studi kasus perumahan komersial ditunjukkan pada Tabel 7. Dari hasil verifikasi data dalam bentuk konsistensi data, ditunjukkan nilai CR pada
B. O. Verel/ JURMATEKS Volume 7 Nomor 1 Tahun 2024
e ISSN  2621-7686
ketiga responden memiliki nilai CR < 10%, sehingga interpretasi dari AHP ini dapat dilakukan lebih  lanjut.  Nilai  rangking  dalam  menentukan  faktor  yang  berpengaruh  pada  keterlambatan pembayaran dilakukan dengan nilai rata-rata kepentingan dari 3 responden pada tiap variabel. Tabel 7. Nilai Kepentingan Hasil AHP Pada Owner Perumahan Komersial
Variabel Nilai Kepentingan Kriteria Rata-rata Ranking Owner 1 Owner 2 Owner 3 A1 0.038 0.055 0.035 0.043 10 A2 0.023 0.076 0.062 0.053 9 A3 0.112 0.077 0.069 0.086 6 A4 0.095 0.081 0.078 0.085 7 A5 0.257 0.090 0.136 0.161 1 A6 0.210 0.096 0.138 0.148 2 A7 0.037 0.100 0.076 0.071 8 A8 0.159 0.127 0.097 0.128 3 A9 0.036 0.157 0.118 0.104 5 A10 0.034 0.141 0.191 0.122 4 λ 11.335 11.323 11.315 CI 0.148 0.147 0.146 RI 1.49 1.49 1.49 CR (%) 9.96 9.86 9.79
Sumber: Hasil Penelitian (2023).
Hasil AHP pada pihak kontraktor pada studi kasus perumahan komersial ditunjukkan pada Tabel 8 . Dari hasil verifikasi data , ditunjukkan nilai CR pada ketiga responden memiliki nilai CR < 10%, sehingga interpretasi dari AHP ini dapat dilakukan lebih lanjut. Nilai rangking dalam menentukan faktor yang berpengaruh pada keterlambatan pembayaran dilakukan dengan nilai rata-rata kepentingan dari 3 responden pada tiap variabel.
Tabel 8 . Nilai Kepentingan Hasil AHP pada Kontraktor Perumahan Komersial
Variabel Nilai Kepentingan Kriteria Rata-rata Rangking Kontraktor 1 Kontraktor 2 Kontraktor 3 B1 0.026 0.017 0.043 0.029 12 B2 0.038 0.018 0.053 0.036 11 B3 0.047 0.028 0.038 0.038 10 B4 0.074 0.026 0.034 0.045 9 B5 0.072 0.041 0.037 0.050 8 B6 0.091 0.101 0.052 0.081 5 B7 0.072 0.062 0.113 0.082 4 B8 0.104 0.042 0.057 0.067 7 B9 0.070 0.106 0.065 0.080 6 B10 0.149 0.147 0.092 0.129 3 B11 0.132 0.193 0.157 0.161 2 B12 0.125 0.220 0.258 0.201 1 λ 13.648 13.689 13.593 CI 0.150 0.154 0.145 RI 1.54 1.54 1.54 CR (%) 9.7 10.0 9.4
Sumber: Hasil Penelitian (2023).
Hasil  AHP  pada  pihak  subkontraktor  pada  studi  kasus  perumahan  komersial ditunjukkan pada Tabel 9 . Dari hasil verifikasi data dalam bentuk konsistensi data, ditunjukkan
nilai CR pada kedua responden memiliki nilai CR < 10%, sehingga interpretasi dari AHP ini dapat dilakukan lebih lanjut. Nilai rangking dalam menentukan faktor yang berpengaruh pada keterlambatan pembayaran dilakukan dengan nilai rata-rata kepentingan dari 2 responden pada tiap variabel.
Tabel 9. Nilai kepentingan Hasil AHP pada Subkontraktor Perumahan Komersial
Variabel Nilai Kepentingan Kriteria Rata-rata Rangking Sub Kontraktor 1 Sub Kontraktor 2 C1 0.129 0.119 0.124 4 C2 0.071 0.048 0.060 8 C3 0.047 0.061 0.054 9 C4 0.095 0.094 0.094 5 C5 0.075 0.085 0.080 6 C6 0.076 0.055 0.066 7 C7 0.047 0.048 0.048 10 C8 0.156 0.132 0.144 3 C9 0.043 0.045 0.044 11 C10 0.173 0.189 0.181 2 C11 0.188 0.223 0.206 1 λ 13.657 13.601 CI 0.151 0.146 RI 1.51 1.51 CR (%) 9.98 9.64 Sumber: Hasil Penelitian (2023).

## 3.3 Diskusi
Dari hasil AHP, dilakukan rekapitulasi 3 variabel dengan urutan teratas pada tiap pihak dan  tiap  skema  perumahan  ditunjukkan  pada Tabel  10 .  Dengan  temuan  variabel  yang  sama tersebut,  menunjukkan  korelasi  pada  studi  sebelumnya  yang  mengindikasikan  meskipun dengan  model  bisnis  yang  berbeda  permasalahan  secara  umum  yang  dihadapi  pada  kedua skema adalah sama [5]. Pada rekapitulasi, dilakukan perhitungan selisih nilai kepentingan pada variabel yang sama untuk kedua skema perumahan untuk diinterpretasi adanya perubahan yang signifikan pada perspektif variabel yang ditinjau.
Tabel 10. Perbandingan nilai kepentingan pada top 3 Variabel tiap pihak dan skema Perumahan
Pihak Variabel Skema Perumahan Selisih Subsidi Komersial Owner A5 0.152 0.161 0.0092 A6 0.123 0.148 0.0247 A8 0.123 0.128 0.0042 Kontraktor B10 0.138 0.129 0.0088 B11 0.191 0.161 0.0306 B12 0.165 0.201 0.0356 Subkontraktor C8 0.162 0.144 0.0184 C10 0.148 0.181 0.0326 C11 0.265 0.206 0.0594
Sumber: Hasil Penelitian (2023).
Pada perspektif owner , faktor utama (3 urutan  teratas) dari keterlambatan pembayaran pada  fase  konstruksi  untuk  kedua  skema  perumahan  diidentifikasi  terdapat  3  variabel  yang
B. O. Verel/ JURMATEKS Volume 7 Nomor 1 Tahun 2024
e ISSN  2621-7686
sama, namun memiliki urutan yang berlainan, yaitu variabel A5 (Minimnya ketersediaan dana), A6  (terdapat  masalah  finansial  pada  perusahaan owner ),  dan  A8  (Pinjaman  bank  tidak digunakan  untuk  membayar  kontraktor)  ditunjukkan  pada Gambar  1 .  Pada  variabel  A5, menunjukkan indikasi yang sama faktor utama yang dihadapi pada kedua skema pembiayaan perumahan  [5].  Variabel  A6,  meskipun  tidak  menempati  posisi  pertama,  namun  berperan sebagai pembeda utama dengan selisih nilai kepentingan sebesar 0.02472 antar kedua skema perumahan ditunjukkan pada Tabel 13 .
Sumber: Hasil Penelitian (2023).

## Gambar 1. Perbandingan Faktor Keterlambatan Pembayaran dari Perspektif Owner
Faktor  terdapat  masalah  finansial  pada  perusahaan owner (A6)  menjadi  faktor pembeda yang signifikan, mengindikasikan pembiayaan perumahan yang tidak mendapatkan subsidi  dari  pemerintah,  memiliki  kesulitan  dalam  hal  finansial  dalam  menyediakan perumahannya  dibandingkan  dengan  perumahan  subsidi  berdasarkan  perspektif owner .  Pada faktor  utama  keterlambatan  pembayaran  pada  kedua  skema  pada  perspektif owner selaras dengan  penelitian  sebelumnya  yang  juga  dari  perspektif owner dimana  kendala  finansial pembayaran proyek [8]. Namun melalui studi ini diferensiasi faktor utama pada kedua skema terlihat  pada  faktor masalah finansial  pada perusahaan owner (A6) dan pinjaman bank tidak digunakan untuk membayar kontraktor (A8).
Pada  perspektif  kontraktor,  faktor  utama  (3  urutan  teratas)  dari  keterlambatan pembayaran  pada  fase  konstruksi  untuk  kedua  skema  perumahan  diidentifikasi  terdapat  3 variabel  yang  sama,  namun  memiliki  urutan  yang  berlainan,  yaitu  variabel  B10  (Banyaknya pihak  yang  terlibat  dalam  proses  pembayaran  tagihan),  B11  (dana  belum  cair),  dan  B12 (ketersediaan modal yang kurang) ditunjukkan pada Gambar 2 . Variabel B12, meskipun tidak menempati  posisi  pertama,  namun  berperan  sebagai  pembeda  utama  dengan  selisih  nilai kepentingan sebesar 0.0356 antar kedua skema perumahan ditunjukkan pada Tabel 10 .
Sumber: Hasil Penelitian (2023).
Gambar 2. Perbandingan Faktor Keterlambatan Pembayaran dari Perspektif Kontraktor Faktor  ketersediaan  modal  yang  kurang  (B12)  menjadi  faktor  pembeda  yang signifikan,  mengindikasikan  pembiayaan  perumahan  yang  tidak  mendapatkan  subsidi  dari pemerintah, memiliki kesulitan dalam hal finansial dalam mengelola proyeknya dibandingkan dengan pada proyek perumahan subsidi berdasarkan perspektif kontraktor. Pada faktor utama pada kedua skema pada perspektif kontraktor selaras dengan penelitian sebelumnya yang juga dari  perspektif  kontraktor yaitu banyaknya  pihak  yang  terlibat  dalam  proses  pembayaran tagihan[6]. Namun melalui studi ini diferensiasi faktor utama pada kedua skema terlihat pada faktor  ketersediaan  pendanaan  yang  berbeda,  dimana  pada  skema  subsidi  ketergantungan sumber pendanaan dari owner (B11) menjadi faktor utama, sementara pada skema komersial kemandirian pengadaan modal usaha (B12) menjadi faktor utama keterlambatan pembayaran.
Pada  perspektif  subkontraktor,  faktor  utama  (3  urutan  teratas)  dari  keterlambatan pembayaran  pada  fase  konstruksi  untuk  kedua  skema  perumahan  diidentifikasi  terdapat  3 variabel yang sama, namun memiliki urutan yang berlainan, yaitu variabel C8 (Hasil pekerjaan subkontraktor tidak memuaskan), C10 (Mempertimbangkan hubungan bisnis jangka Panjang), dan C11 (Spesifikasi pekerjaan tidak sesuai kontrak) ditunjukkan pada Gambar 3 .
Sumber: Hasil Penelitian (2023).
Gambar 3. Perbandingan Faktor Keterlambatan Pembayaran dari Perspektif Subkontraktor.
Variabel  C11,  meskipun  tidak  menempati  posisi  pertama,  namun  berperan  sebagai pembeda utama dengan selisih nilai kepentingan sebesar 0.0594 antar kedua skema perumahan
B. O. Verel/ JURMATEKS Volume 7 Nomor 1 Tahun 2024
ditunjukkan pada Tabel  11 . Faktor spesifikasi pekerjaan tidak sesuai kontrak (C11) menjadi faktor pembeda yang signifikan, mengindikasikan pembiayaan perumahan yang mendapatkan subsidi  dari  pemerintah,  memiliki  isu  manajemen  mutu  yang  tidak  memenuhi  standar  mutu, dalam  kaitan  keterlambatan  pembayaran,  dibandingkan  perumahan  komersial  dibandingkan perumahan  komersial  berdasarkan  perspektif  subkontraktor.  Pada  faktor  utama  pada  kedua skema  pada  perspektif  kontraktor selaras  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  juga  dari perspektif sub-kontraktor yaitu konsiderasi bisnis jangka panjang [28]. Namun melalui studi ini diferensiasi  faktor  utama  pada  kedua  skema  terlihat  pada  faktor  konsiderasi  bisnis  jangka Panjang (C10), dimana pada skema subsidi menjadi faktor utama ketiga, sementara pada skema komersial  menjadi  faktor  utama  kedua  keterlambatan  pembayaran  yang  mengindikasikan adanya sustainability bisnis menjadi konsiderasi utama pada proyek komersial.
Dari  pembahasan  pada  skema  dan  pihak  yang  terlibat  di  atas,  penelitian  ini memberikan  kontribusi  berupa  identifikasi  pembeda  dalam  faktor  utama  keterlambatan pembayaran  pada  konstruksi  skema  subsidi  dan  komersial.  Penelitian  ini  terbatas  mencari faktor  utama  penyebab  keterlambatan  pembayaran  proyek  perumahan  subsidi  dan  komersial berdasarkan  pihak  yang  terlibat  ( owner ,  kontraktor,  subkontraktor).  Dari  faktor  utama keterlambatan  pembayaran  yang  didapatkan  pada  ketiga  pihak  menunjukkan  3  faktor  utama secara merata sama, namun urutan faktor utama tersebut yang berbeda yang menjadi pembeda pada kedua skema pembiayaan proyek perumahan.

## 4.  Kesimpulan
Faktor  utama  keterlambatan  pembayaran  yang  didapatkan  pada  ketiga  pihak menunjukkan  3  faktor  utama  secara  merata  sama,  namun  urutan  faktor  utama  tersebut  yang berbeda yang menjadi pembeda pada kedua skema pembiayaan proyek perumahan yang mana selaras dengan tujuan penelitian ini. Perbandingan keterlambatan pembayaran pada perumahan subsidi  dan  perumahan  komersial  berdasarkan  perspektif owner ,  dan  kontraktor  dipengaruhi secara signifikan dari faktor bantuan subsidi yang cukup membantu kemampuan finansial pada proyek  perumahan  subsidi  dibandingkan  dengan  perumahan  komersial.  Sementara  pada perspektif  subkontraktor,  faktor  keterlambatan  pembayaran  secara  signifikan  dipengaruhi adanya isu standar mutu konstruksi pada perumahan subsidi, dibandingkan dengan perumahan komersial. Dengan diketahuinya faktor utama keterlambatan pada skema subsidi dan komersial tersebut,  maka  dapat  menjadi  fokus  strategi  mitigasi  keterlambatan  pembayaran  konstruksi perumahan pada masing-masing skema di masa depan.
Dari hasil penelitian, kemampuan pengelolaan finansial para pihak yang terlibat dalam proyek pembangunan perumahan perlu dipersiapkan pada tingkat kematangan yang baik, selain bantuan  pendanaan  dalam  proyek  perumahan  dapat  membantu  menyelesaikan  permasalahan keterlambatan  pembayaran.  Penelitian  selanjutnya,  berdasarkan  hasil  identifikasi  pada penelitian  ini,  dapat  dilanjutkan  dengan  berfokus  pada  hubungan  keterlambatan  pembayaran terhadap  kinerja  finansial  tiap  pihak  pada  proyek  untuk  melihat  lebih  jauh  signifikansi identifikasi awal faktor utama keterlambatan pembayaran.
B. O. Verel/ JURMATEKS Volume 7 Nomor 1 Tahun 2024

## Daftar Pustaka
[1] K.  K.  DirJen  Anggaran,  “Peranan  APBN  dalam  Mengatasi  Backlog  Perumahan  Bagi Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR),” 2015.
[2] B. L. Grahadyarini, “Sewindu Program Sejuta Rumah,” Kompas.id , 2023. .
[3] Kementerian  PUPR, Permen  PUPR  No  20/PRT/M/2019  tentang  Kemudahan  dan Bantuan Pemilikan Rumah Bagi Masyarakat Berpenghasilan Rendah . Indonesia, 2019.
[4] K.  P.  Dirjen  Pembiayaan  Perumahan,  “Kebijakan  dan  Program  Bidang  Pembiayaan Perumahan,” Medan, 2018.
[5] M.  Susanto,  “Identifikasi  Dan  Analisis  Faktor  Risiko  Kegagalan  Penyediaan  Psu Perumahan Subsidi Di Indonesia,” J. Infrastruktur , vol. 6, no. 1, pp. 25–37, 2020, doi: 10.35814/infrastruktur.v6i1.1274.
[6] B. G. Hwang, X. Zhao, and S. Y. Ng, “Identifying the critical factors affecting schedule performance of public housing projects,” Habitat Int. , vol. 38, pp. 214–221, 2013, doi: 10.1016/j.habitatint.2012.06.008.
[7] A. M. A. Auhan, “Identification of Project Construction Delay Factors in Depok City, West Java (Study in Department of Housing and Settlement, Depok City),” Int. J. Appl. Bus. Int. Manag. , vol. 7, no. 3, pp. 30–40, 2022, doi: 10.32535/ijabim.v7i3.1959.
[8] M. A. Othuman Mydin, N. M. Sani, M. Taib, and N. Mohd Alias, “Imperative causes of delays in construction projects from developers’ outlook,” MATEC Web Conf. , vol. 10, 2014, doi: 10.1051/matecconf/20141006005.
[9] P. B. Saputro and I. P. A. Wiguna, “Analysis of the Factors Affecting Delay in Housing Projects  in  XYZ  Group,” IPTEK  J.  Proc.  Ser. ,  vol.  0,  no.  6,  p.  348,  2021,  doi: 10.12962/j23546026.y2020i6.11121.
[10]  R. Milyardi, “Comparison of the Characteristics of Construction Risk Management in State-owned and Private Contractors,” J. Tek. Sipil , vol. 16, no. 1 SE-Articles, pp. 12– 37, Apr. 2020, doi: 10.28932/jts.v16i1.2399.
[11]  Y.  C.  Kog,  “Project  management  and  delay  factors  of  public  housing  construction,” Pract. Period. Struct. Des. Constr. , vol. 23, no. 1, p. 4017028, 2018.
[12]  M. E. Abd El-Razek, H. A. Bassioni, and A. M. Mobarak, “Causes of delay in building construction projects in Egypt,” J. Constr. Eng. Manag. , vol. 134, no. 11, pp. 831–841, 2008.
13] H.  Nurrahmi  and  B.  Misbahuddin,  “Perbandingan  Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting) Dan AHP (Analytic Hierarchy Process) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Karyawan  Terbaik,” Sainstech  J.  Penelit.  dan  Pengkaj.  Sains  dan  Teknol. , vol. 29, no. 1, 2019.
[14]  B.  Render,  R.  M.  Stair,  M.  E.  Hanna,  and  T.  S.  Hale, Quantitative  Analysis  For Management 13th edition . New York: Pearson, 2021.
[15]  O. S. Vaidya and S. Kumar, “Analytic hierarchy process: An overview of applications,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 169, no. 1, pp. 1–29, 2006, doi: 10.1016/j.ejor.2004.04.028.
[16]  D.  A.  Kusuma,  “Model  Penilaian  Kontraktor  Pada  Proyek  Ketenagalistrikan Menggunakan Metode AHP dan Fuzzy TOPSIS,” Institut Teknologi Sepuluh November, 2017.
[17]  L.  Rahmi  and  G.  Tabrani,  “Evaluasi  Faktor-Faktor  Penyebab  Keterlambatan Penyelesaian  Proyek  Konstruksi  dengan  Pendekatan  Analytical  Hierarchy  Process (AHP) di Kota Padang,” J. Ecogen , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2019.
[18]  A.  Darko,  A.  P.  C.  Chan,  E.  E.  Ameyaw,  E.  K.  Owusu,  E.  Pärn,  and  D.  J.  Edwards, “Review  of  application  of  analytic  hierarchy  process  (AHP)  in  construction,” Int.  J.
Constr. Manag. , vol. 19, no. 5, pp. 436–452, 2019, doi: https://doi.org/10.1080/15623599.2018.1452098.
[19]  S. M. Renuka, S. Kamal, and C. Umarani, “A model to estimate the time overrun risk in construction  projects,” Theor.  Empir.  Res.  Urban  Manag. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  64–76, 2017.
[20]  J. S. Suhana and M. N. Emma, “Development of a Proactive Preventive Late Payment and Underpayment Solution Model for the Construction Industry,” J. Leg. Aff. Disput. Resolut.  Eng.  Constr. ,  vol.  15,  no.  2,  p.  4522058,  May  2023,  doi: 10.1061/JLADAH.LADR-859.
[21]  A. S. K., “Causes and effects of delayed payments by clients on construction projects in Ghana,” J.  Constr.  Proj.  Manag.  Innov. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  27–45,  Nov.  2011,  doi: 10.10520/EJC51128.
[22]  P.  Everson,  S.  Kern,  and  M.  Hector,  “Late  Payment  and  Nonpayment  within  the Construction Industry: Causes, Effects, and Solutions,” J. Leg. Aff. Disput. Resolut. Eng. Constr. ,  vol.  11,  no.  3,  p.  4519013,  Aug.  2019,  doi:  10.1061/(ASCE)LA.1943- 4170.0000314.
B. O. Verel/ JURMATEKS Volume 7 Nomor 1 Tahun 2024
Faktor Utama Keterlambatan Pembayaran Dalam Proyek Perumahan Subsidi dan Komersial https://dx.doi.org/10.30737/jurmateks.v7i1.5244
[23]  N.  Listanto  and  S.  Hardjomuljadi,  “Analisis  Faktor  Penyebab  Keterlambatan Pembayaran  Kontraktor  kepada  Subkontraktor  pada  Proyek  Gedung  Bertingkat,”
Konstruksia , vol. 10, no. 1, pp. 59–69, 2018.
[24]  G.  A.  Wardana,  T.  Iskandar,  and  D.  Kartika,  “Analisis  Faktor-Faktor  Penyebab Keterlambatan  Penyelesaian  Proyek  Dan  Pengaruh  Terhadap  Biaya  Pada  Proyek Pembangunan Jalan Di Kabupaten Malaka,” Student J. Gelagar , vol. 5, no. 1, pp. 1–12, 2023.
[25]  H. M. Fikri, “Issues of Late and Non-Payment Among Contractors in Malaysia,” 3rd Int. Conf. Bus. Econ. Reseach 2012,12 - 13 March 2012 , no. 2, pp. 82–93, 2012.
[26]  O. Akinsiku and O. Ajayi, EFFECTS OF DELAYED PAYMENT OF CONTRACTORS ON CONSTRUCTION PROEJCT DELIVERY . 2016.
[27]  O.  E.  Akinsiku  and  O.  M.  Ajayi,  “Effects  of  delayed  payment  of  contractors  on construction project delivery in Nigeria,” 2016.
[28]  L. P. Swai, A. O. Arewa, and R. A. Ugulu, “Unfair payment issues in construction: Re- thinking alternative payment method for tier-1 contractors to subcontractors,” 2020.
[29]  M. Kesavan, N. N. Gobidan, and P. B. G. Dissanayake, “Planning & mitigation methods to reduce the project delays in Sri Lankan civil engineering construction industries,” 6th Int. Conf. Struct. Eng. Constr. Manag. , no. December, pp. 102–103, 2012.
[30]  B. Sam, W. Gayan, W. Nadeeshani, and M. Chamindi, “Late Payment to Subcontractors in the Construction Industry,” J. Leg. Aff. Disput. Resolut. Eng. Constr. , vol. 14, no. 4,
p. 4522018, Nov. 2022, doi: 10.1061/(ASCE)LA.1943-4170.0000552.