## PERHITUNGAN PREDIKSI DURASI PROYEK GEDUNG BERTINGKAT MENGGUNAKAN METODE EARNED SCHEDULE
Codey Erwan 1 , Basuki Anondho 2 , dan Arianti Sutandi 3
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta codey.325200049@stu.untar.ac.id
2 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta basukia@ft.untar.ac.id
3 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta ariantis@ft.untar.ac.id
Masuk: 04-01-2024, revisi: 13-01-2024, diterima untuk diterbitkan: 19-01-2024

## ABSTRACT
One quick way to address urban population growth is to support the construction of tall buildings. This research was designed  using  quantitative  method.  The  purpose  of  this  study  is  to  predict  the  duration  per  meter2  of  high-rise building  construction  based  on  the  gross  floor  area  (GFA)  and  the  number  of  levels  worked  on  for  Jakarta  and surrounding areas. Data collection on the duration of ongoing projects as many as 36 projects. The data analysis procedure goes through the stages of collecting data on the duration of real and ongoing projects with the calculation of the Earned Schedule method, validating data using the Altman Z score method, analyzing the relationship between duration and gross floor area (GFA) and number of levels, and testing the feasibility of the analysis results. From the results of this study, a fairly good correlation coefficient (R) of 0.906 was obtained, which means that the correlation between the dependent variable and the two independent variables is very strong. The coefficient of determination (R 2 ) is 0.821 or 82.1%, indicating that the independent variables are able to explain the duration prediction very well. This research produces a prediction model of duration per meter 2 of multi-storey building construction based on gross floor area (GFA) and number of levels.
Keywords: duration; earned schedule; high-rise building

## ABSTRAK
Salah satu cara cepat untuk mengatasi pertumbuhan populasi perkotaan yakni mendukung pembangunan bangunan tinggi. Penelitian ini dirancang dengan metode kuantitatif. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi durasi per meter 2 konstruksi bangunan gedung bertingkat berdasarkan luas lantai dan jumlah lantai yang dikerjakan untuk daerah Jakarta dan sekitarnya. Pengumpulan data durasi proyek tengah berjalan sebanyak 36 proyek. Prosedur analisis data melalui  tahapan  pengumpulan  data  durasi  proyek  nyata  maupun  berjalan  dengan  perhitungan  metode  Earned Schedule, validasi data dengan metode uji selisih rata-rata, analisis hubungan antara durasi dengan luas lantai dan tinggi lantai, dan uji kelayakan hasil analisis. Dari hasil penelitian ini diperoleh nilai koefisien korelasi (R) yang cukup baik sebesar 0.906 mengartikan bahwa korelasi antara variabel dependen dengan kedua variabel independen termasuk sangat  kuat.  Koefisien  determinasi  (R 2 )  sebesar  0.821  atau  82.1%,  menunjukkan  variabel  independen  mampu menjelaskan  prediksi  durasi  dengan  sangat  baik.  Penelitian  ini  menghasilkan  model  prediksi  durasi  per  meter 2 konstruksi bangunan gedung bertingkat berdasarkan luas lantai dan jumlah lantai.
Kata kunci: durasi; earned schedule ; bangunan gedung bertingkat tinggi

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Van  Bavel  (2013),  populasi  global  telah  mencapai  7  miliar  pada  tahun  2010.  Mereka  diperkirakan  akan mencapai  9  miliar  pada  tahun  2045.  Penduduk perkotaan  akan  membutuhkan  tempat  tinggal  dan pekerjaan dalam beberapa dekade mendatang. Lebih dari 50% orang di seluruh dunia tinggal di kawasan perkotaan pada tahun 2007 (BBC  News  Indonesia,  2009).  Seiring  dengan peningkatan  pendapatan,  rumah  tangga  membutuhkan  lebih  banyak ruang. Menurut OECD (2018), peningkatan permintaan akan ruang memungkinkan kota untuk berkembang dengan kepadatan  yang  lebih  rendah.  Aksesibilitas  membuat  lebih  banyak  orang  menggunakan  kendaraan  karena  zonasi permukiman yang terpisah dari kawasan bisnis mendorong pertumbuhan ke arah luar. Penyebaran perkotaan, juga dikenal  sebagai urban  sprawl perkotaan,  adalah  jenis  pertumbuhan  perkotaan  di  mana  pembangunan  dengan kepadatan rendah terjadi di area yang luas, yang kadang-kadang meluas hingga bermil-mil jauh dari kota  (The Yale
Ledger, 2021). Mendukung pembangunan gedung tinggi adalah salah satu cara cepat untuk mengatasi pertumbuhan populasi kota (Gane & Haymaker, 2010).
Pembangunan bangunan tinggi membutuhkan proses manajemen proyek konstruksi yang dapat mengantisipasi proyek tersebut,  termasuk  pengendalian  biaya,  mutu,  dan  waktu.  Keseimbangan  antara  ruang  lingkup,  kualitas,  jadwal, anggaran, sumber daya, dan risiko merupakan beberapa komponen utama untuk mengurus suatu proyek. Hubungan antara  faktor-faktor  ini  ketika  salah  satunya  mengalami  perubahan,  setidaknya  satu  dari  lainnya  akan  terpengaruh (Anondho et al., 2022). Faktor waktu, yang sangat penting untuk estimasi proyek, membutuhkan inovasi (McCrary et al.  dalam  Nguyen  et  al.,  2013).  Pengendalian  waktu  dilakukan  untuk  mencapai  tujuan  proyek  dan  memenuhi kebutuhan  semua  pihak  yang terlibat  dalam  suatu proyek konstruksi.  Beberapa  strategi  telah  dikembangkan  untuk memantau hasil kerja dan pengeluaran biaya yang mudah dibaca. Salah satunya ialah membuat diagram kurva S yang menggambarkan jadwal proyek secara keseluruhan. Metode Earned Value (EV) digunakan untuk mengembangkan metode  ini  yang  menggambungkan  variabel  kontrol  waktu  dan  biaya. Earned  Value  Management (EVM)  adalah metode konvensional yang sering digunakan oleh pihak manajemen proyek untuk mengatur kinerja, biaya, dan jadwal. Metode ini berfokus pada pengukuran kinerja individu yang ditugaskan untuk mengelola sejumlah pekerjaan tertentu, akun  kontrol  dan  proyek  secara  keseluruhan.  Manajer  projek  menggunakan  metode Earned  Value  Management (EVM) dapat terbantuk untuk mengidentifikasi dimana letak permasalahan yang sedang terjadi, masalahnya kritis atau tidak, dan hal yang diperlukan untuk mengembalikan proyek ke jalurnya. Untuk suatu proyek menjadi sukses, perlu diketahui  apakah  proyek  tersebut  mendahului  atau  terlambat  dari  jadwal,  seberapa  efisien  penggunaan  waktu, dan kapan kemungkinan proyek akan selesai. Menurut Lipke (2012), pengukuran kinerja jadwal dalam satuan biaya bukan waktu adalah tujuan utama dari metode Earned Value Management (EVM), sedangkan metode Earned Schedule (ES) adalah salah satu bentuk pengembangan dari metode Earned Value Management (EVM) yang pertama kali ditemukan oleh Walter Lipke sendiri pada tahun 2003 melalui publikasinya yang bernama ” Schedule is Different” .
Konsep metode Earned Schedule (ES) terbukti menyelesaikan masalah lama dengan indikator jadwal Earned Value Management (EVM)  yang  memberikan  informasi  yang  kurang  tepat  untuk  proyek  yang  terlambat  berjalan, memberikan kemampuan untuk memprediksi tanggal penyelesaian proyek dengan lebih akurat daripada Critical Path Method (CPM),  dan  merupakan  jembatan  untuk  menganalisis  jadwal  yang  bermakna  dari  data Earned  Value Management (EVM). Kebutuhan untuk memprediksi kemungkinan tanggal penyelesaian suatu proyek selalu menjadi hal yang penting diperkenalkannya Critical Path Method (CPM) pada tahun 1906an, dan Earned Value Management (EVM)  pada  tahun  1970an  tampakanya  ada  dua  pilihan  dasar  untuk  memprediksi  ini,  yakni  melihat  jadwal  yang diperbarui dan melihat data EVM dari perspektif waktu.  Jadwal yang muncul dan diperoleh, apabila menggunakan indikator kinerja jadwal berbasis waktu, telah memungkinkan untuk memprediksi hasil jadwal. Oleh karena itu, waktu proyek  dihitung  menggunakan  metode Earned  Schedule (ES).  Penelitian  ini  berusaha  mengevaluasi  bagaimana pengaruh luas lantai dan jumlah lantai bangunan bertingkat terhadap durasi pekerjaan untuk mempermudah estimasi jadwal proyek.

## Batasan masalah
Batasan masalah dalam penelitian ini adalah:
1. Data durasi yang dianalisis diperoleh berdasarkan kurva S proyek menggunakan metode Earned Schedule (ES);
2. Data berasal dari bangunan gedung bertingkat di daerah Jakarta dan sekitarnya;
3. Validasi data proyek menggunakan data proyek yang sudah selesai.

## Tujuan penelitian
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menyusun  model  perhitungan  durasi  per  meter 2 konstruksi  bangunan  gedung bertingkat berdasarkan luas lantai dan jumlah lantai yang dikerjakan untuk daerah Jakarta dan sekitarnya.

## Perhitungan durasi menggunakan metode Earned Schedule
Awal mula terciptanya metode Earned Schedule (ES) (Gambar 1) bermulai dari keresahan Walter Lipke pada tahun 2003. Saat itu ia tengah menjalani proyek pengembangan software yang tahap pelaksanaannya delapan puluh persen didasari oleh Earned Value Management (EVM). Walter Lipke menghadiri sebuah konfrensi musim semi yang di mana Quentin Fleming  mengadakan presentasi yang membahas dengan rinci mengenai penelitian statisik CPI yang diusulkan oleh Dr. Christensen. Salah satu indikator jadwal yaitu Schedule Performance Index (SPI), pada akhirnya menuju hasil yang mutlak yaitu sama dengan satu. Perilaku SPI ini terjadi untuk setiap proyek yang selesai terlambat, mengabaikan seberapa terlambatnya hasilnya akan tetap menunjukkan selesai tepat waktu. Walter menyadari bahwa belum ada riset terkait Schedule Performance Index (SPI) setelah  berdiskusi dengan Quentin Fleming. Dari sini ia menemukan ide untuk mencetus metode pengembangannya yakni Earned Schedule (ES). Secara logika Earned Value Management (EVM)  menggunakan  satuan  biaya  untuk  menghitung  durasi  proyek  berdasarkan  kinerja  jadwal, sedangkan Walter merencanakan Earned Schedule (ES) untuk menggunakan satuan waktu.
Walaupun konsepnya bermula dari kekhawatiran sederhana, Walter Lipke saat membutuhkan indikator jadwal yang andal  untuk  proses  peningkatan software ,  indikator  jadwal  dari Earned  Schedule (ES)  terbukti  dapat  diandalkan setelah beberapa bulan pembuatan prototipe software itu. Earned Schedule (ES) memberikan ukuran berapa banyak yang telah diperoleh dari durasi yang direncanakan proyek.
Berbeda  dengan  metode  EV  yang  menggunakan  indikator  biaya,  metode  ES  membantu  menunjukkan  perkiraan kinerja jadwal dalam satuan waktu (Lipke et al., 2019). Metode ini digunakan untuk menghitung jadwal metrik dan indikator pada sumbu waktu, bukan pada sumbu biaya yang digunakan oleh metrik nilai perolehan tradisional (Patrick Weaver,  2022)  dan  bisa  menentukan  letak  waktu  pembangunan  sebenarnya  (kurva  EV)  terhadap  rencana  yang seharusnya terjadi (kurva PV).
Gambar 1. Konsep Earned Schedule (Lipke, 2019)
Earned Schedule (ES) dapat diperhitungkan dengan rumus sederhana ini:
𝐸𝑆 = 𝐶 + 𝐼 (1)
Metode ini melibatkan dua komponen utama, yakni C dan I. Di mana C adalah nilai periode yang ditentukan dengan menghitung jumlah penambahan waktu dari pengukuran kinerja dasar yang memenuhi kondisi, EV ≥ PV atau BCWP ≥ BCWS. Sedangkan I berperan sebagai hasil interpolasi melalui persamaan sebagai berikut:
𝐼 = (𝐵𝐶𝑊𝑃−𝐵𝐶𝑊𝑆𝑐) (𝐵𝐶𝑊𝑆𝐶+1−𝐵𝐶𝑊𝑆𝑐) 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝐼 = (𝐸𝑉−𝑃𝑉𝑐) (𝑃𝑉𝐶+1−𝑃𝑉𝑐) (2)
Indikator  yang berbasis  waktu  di metode Earned  Schedule (ES)  membedakan kegunaan  utamanya  dengan  metode tradisional Earned  Value (EV)  yang  berbasis  uang.  Di  metode  ini,  terdapat  pengembangan  terhadap  beberapa indikator, berupa Schedule Variance (time) atau SV(t) dan Schedule Performance Index (time) atau SPI(t) . Kedua indikator ini dapat dihitung dengan rumus sederhana sebagai berikut:
Rumus menghitung Scedule Variance (time):
𝑆𝑉(𝑡) = 𝐸𝑆 − 𝐴𝑇 (3)
Rumus menghitung Schedule Performance Index (time):
𝑆𝑃𝐼(𝑡) = 𝐸𝑆 𝐴𝑇 (4)
dengan AT = actual time , waktu aktual terhadap durasi proyek konstruksi yang diteliti, SV(t) = schedule variance (time), SPI(t) = schedule performance index (time).
Berdasarkan data yang dihasilkan tersebut, data tersebut dapat digunakan untuk meproyeksikan estimasi durasi akhir suatu proyek konstruksi, dari awal hingga akhir proyek. Berikut rumus untuk menghitung estimate at completion (EAC).
𝐸𝐴𝐶 = 𝐴𝑇 + 𝑃𝐷−𝐸𝑆 𝑆𝑃𝐼(𝑡) (5)
dengan PD = project duration , total durasi proyek.

## Analisis regresi berganda
Analisis regresi berganda merupakan suatu teknik statistik yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan antara satu  variabel  terikat  dengan  beberapa  variabel  bebas.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk  menggunakan  variabel independent yang nilainya diketahui untuk memprediksi nilai-nilai dependen tunggal. Berikut model yang digunakan pada regresi linear berganda:
𝑦 = 𝑎 + 𝑏 1 𝑥 1 + 𝑏 2 𝑥 2 + ⋯ + 𝑏 𝑛 𝑥 𝑛 (6)
dengan 𝑦 = variabel dependen, 𝑎 = konstanta, 𝑏 (1,2… ) = koefisien regresi, dan 𝑥 (1,2… ) = variabel independen.
Selanjutnya dilakukan uji kelayakan untuk menentukan apakah model regresi linear yang telah diolah cukup untuk menjelaskan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Uji kelayakan digunakan untuk memastikan apakah variabel independen yang ditinjau memiliki pengaruh yang signifikan terhadap prediksi durasi akhir proyek konstruksi. Pada situasi ini dilakukan uji multikolinieritas, uji hipotesis (uji F dan uji t parsial), uji koefisien korelasi (R), dan uji koefisien determinasi (R 2 ).

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan tahapan sebagai berikut (Gambar 2). Tahap awal mula penelitian, pengumpulan data kurva S, luas lantai, dan jumlah lantai dari sejumlah proyek bangunan gedung bertingkat tinggi di Jakarta  dan  sekitarnya.  Didapat  36  data  proyek  berjalan  yang  telah  di  kumpulkan  untuk  penelitian  ini.  Tahap berikutnya adalah mengolah 36 data tersebut untuk menghitung durasi akhir menggunakan metode Earned Schedule (ES).  Metode Earned  Schedule (ES)  berbeda  dengan  metode  konvensional Earned  Value  Management (EVM) meskipun merupakan metode pengembangannya. Earned  Schedule (ES) dapat memperkirakan durasi akhir proyek dengan  lebih  akurat  sebab  metode  ini  pada  dasarnya  berbasis  waktu,  bukan  biaya.  Pada  umumnya  metode  ini menentukan progres waktu aktual proyek dan mengukur kinerja proyek, memberikan perkiraan durasi aktual untuk menyelesaikan proyek.
Untuk  memvalidasi  hasil  perhitungan Earned  Schedule (ES)  pada  36  buah  data  proyek  berjalan  yang  telah dikumpulkan, tahap selanjutnya meliputi uji selisih rata-rata terhadap data proyek nyata yang sudah selesai. Telah dikumpulkan 33 buah data proyek nyata yang sudah berakhir sebagai data pembanding yang setara antar proyek yang tengah  berjalan  untuk  membuktikan  apakah  hasil  kalkulasi  metode Earned  Schedule (ES)  merupakan  dalam  satu populasi atau tidak dengan durasi realisasi ini. Kedua kelompok data tersebut, data proyek berjalan maupun proyek selesai, diperhitungkan nilai durasi rata-ratanya dan divalidasi dengan uji selisih rata-rata.
Tahap selanjutnya ialah menganalisis hubungan antara ketiga variabel. Langkah ini dibantu oleh program statistik, lalu menginput seluruh data faktor luas lantai, jumlah lantai, dan perhitungan durasi dengan metode Earned Schedule (ES) ke dalam program. Alhasil, memperoleh suatu model prediksi yang diharapkan.
Sebagai tolok ukur mengetahui kelayakan model prediksi ini, penelitian ini melakukan beberapa uji kelayakan klasik yang ditentukan. Apabila hasil pengujian terbukti melewati seluruh uji kelayakan yang ditentukan, pemodelan hasil penelitian ini dapat dikatakan layak untuk digunakan maupun dikembangkan. Uji kelayakan yang dilakukan ialah, uji multikolinieritas, uji hipotesis (uji F dan uji t parsial), uji koefisien korelasi (R), dan uji koefisien determinasi (R 2 ).
Hasil uji kelayakan model prediksi yang diperoleh, memberikan nilai koefisien korelasi (R) diatas 0.6 yang memenuhi syarat menurut Sugiyono (2012). Kesimpulan dari penelitian ini menyatakan bahwa kedua variabel independen cukup berpengaruh  terhadap  variabel  dependen  dalam  konteks  ini  ialah  prediksi  durasi.  Oleh  karena  itu,  pemodelan  ini menjadi satu dari sejumlah alternatif prediksi durasi yang dapat digunakan.

## Gambar 2. Diagram alir

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengolahan  data  berasal  dari  36  data  proyek  tengah  berjalan  ( on-going )  di  Jakarta  dan  sekitarnya.  Sebelum menganalisis regresi linear berganda dan uji kelayakan, dilakukan uji selisih rata-rata diantara proyek berjalan dan proyek selesai.

## Uji selisih rata-rata
Untuk menvalidasi sejumlah hasil perhitungan data proyek on-going menggunakan metode Earned Schedule (ES), kemudian dilakukan uji hipotesis antara rata-rata dan nilai rata-rata dari sejumlah durasi realisasi proyek yang sudah selesai  ( finished  project ).  Untuk  mengidentifikasi  apakah  hasil  perhitungan  durasi  menggunakan  metode Earned Schedule (ES) termasuk populasi yang sama atau tidak, dilakukan uji selisih rata-rata. Pada pengujian hipotesis ini ditetapkan tingkat kepercayaan sebesar 95% sehingga dapat diperoleh nilai Zα/2 = ± 1.96. Berikut merupakan rumus untuk menghitung Z score.
σ x1-x2 = √ 𝜎12 𝑛1 + 𝜎22 𝑛2 (7)
dan
Z = (𝑋1−𝑋2)−(µ1−µ2) 𝜎𝑥1−𝑥2 (8)
dengan X (1,2...) = nilai rata-rata, σ (1,2...) = standar deviasi, dan n (1,2...) = jumlah data sampel.
Hasil perhitungan menunjukkan nilai Z sebesar -0.5997544. Mengartikan bahwa nilai Z masih dalam rentang nilai Zα/2 = ± 1.96, oleh karena itu prediksi durasi estimate at completion (EAC) menggunakan metode Earned Schedule (ES) dapat dinyatakan berasal dari satu populasi dengan data durasi nyata proyek konstruksi.

## Analisis pengaruh durasi dengan luas lantai dan jumlah lantai
Uji analisis regresi linear sederhana menghasilkan pemodelan di mana selanjutnya dilakukan uji kelayakan dengan uji asumsi klasik. Pada pengujian ini, ditetapkan jumlah tiga variabel, terdapat dua variabel independen (X), yaitu variabel luas lantai (X1) dan jumlah lantai (X2), dan satu variabel dependen (Y), yakni variabel durasi yang didapat dari nilai estimate at completion (EAC). Tahap ini menghasilkan pemodelan prediksi berdasarkan data yang diperoleh sebagai berikut.

## Tabel 1. Descriptive Statistics
Berdasarkan hasil analisis linear berganda antara durasi dengan luas lantai dan jumlah lantai, Tabel 1 menunjukkan bahwa  jumlah  data  variabel  durasi  (Y)  sebanyak  36  buah  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  0.06902500000  dengan standar deviasi senilai 0.04590400776. Rata-rata nilai data variabel luas lantai (X1) sebesar  63529.204444 dengan standar deviasi 38248.04267dengan jumlah data sebanyak 36 buah. Rata-rata nilai data variabel jumlah lantai (X2) sebesar 28.56 dengan standar deviasi 9.584 dengan jumlah data sebanyak 36 buah.
Tabel 2. Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) .024 .011 2.050 .048 Luas Lantai -7.985E-7 .000 -.665 -8.968 .000 .985 1.016 Jumlah Lantai .003 .000 .704 9.483 .000 .985 1.016
a. Dependent Variable: Durasi EAC
Tabel 2 menunjukkan nilai VIF pada kolom Collinearity Statistics . Berdasarkan syarat yang ditentukan, apabila nilai VIF > 10 maka terjadi multikoliniearitas. Hasil analisis data menunjukkan nilai VIF sebesar 1.016 sehingga model regresi tidak terjadi multikoliniearitas.
Untuk  nilai  t  hitung  pada  variabel  luas  lantai  (X1)  sebesar  -8.968  dan  variabel  jumlah  lantai  (X2)  sebesar  9.483. Berdasarkan data tersebut, t hitung pada variabel luas lantai (X1) > t tabel (±2.035) dengan nilai Sig. sebesar 0.000 < 0.05. Nilai t hitung pada variabel jumlah lantai (X2) > t tabel (±2.035) dengan nilai Sig. sebesar 0.000 < 0.05. Maka variabel luas lantai (X1) dan jumlah lantai (X2)  memiliki pengaruh secara parsial atau tersendiri terhadap variabel durasi (Y).
Rumusan  koefisien  model  prediksi  yang  terbentuk  dapat  ditinjau  dari  Tabel  2  pada Unstandardized  Coefficients . Prediksi durasi dapat dinyatakan sebagai berikut:
Y = (0.0235 -7.985×10 -07 X1 + 0.0037 X2)
𝑋2 ⁄ 𝑚𝑖𝑛𝑔𝑔𝑢/𝑚 2
dengan Y = prediksi durasi dalam satuan minggu/m 2 , konstanta = 0.0235 menyatakan bahwa durasi tambahan pasti sebesar 0.0235/X2 minggu/m 2 , X1 = −7.985 × 10 −07 menyatakan koefisien indeks luas lantai. Jika terdapat kenaikan indeks luas lantai sebesar 1 satuan, maka durasi akan menurun sebesar 7.985 × 10 −07 /𝑋2 minggu/m 2 , X2 = 0.0037 menyatakan koefisien indeks jumlah lantai. Jika terdapat kenaikan indeks jumlah lantai sebesar 1 satuan, maka durasi akan  bertambah  sebesar  0.0037/X2  minggu/m 2 .  Dalam  pembentukan  model  ini,  perhitungan  durasi  menggunakan metode Earned Schedule mempertimbangkan rasio jumlah lantai per luas lantai sehingga untuk menghasilkan durasi (Y) sama dengan durasi per meter 2 seluruh model regresi perlu dibagi dengan jumlah lantai (X2). Model regresi dapat digunakan dengan mengkalikan nilai luas lantai untuk memperoleh estimasi durasi dalam satuan minggu.
N Mean Std. Deviation Y 36 .06902500000 .04590400776 X1 36 63529.204444 38248.04267 X2 36 28.56 9.584

## \
Tabel 3. ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression .061 2 .030 75.767 .000 b Residual .013 33 .000 Total .074 35 a. Dependent Variable: Durasi EAC
b. Predictors: (Constant), Jumlah Lantai, Luas Lantai
Tabel 3 menunjukkan hasil F hitung sebesar 75.767 dengan signifkinasi 0.000. Berdasarkan syarat yang ditentukan, apabila nilai F hitung (75.767) > F tabel (3.284), dan nilai signifikansi (0.000) < 0.05, sebab itu variabel luas lantai dan jumlah lantai secara simultan berpengaruh secara signifkan terhadap prediksi durasi.
Tabel 4. Model Summary b
Berdasarkan hasil analisis regresi linear berganda mendapatkan hasil dengan nilai koefisien korelasi (R) yang cukup baik sebesar 0.906 mengartikan bahwa korelasi antara variabel durasi dengan variabel luas lantai dan jumlah lantai dapat  tergolong  sangat  kuat.  Hasil  analisis  regresi  ini  juga  menunjukkan  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  yang tergolong  sebesar  0.821,  yakni  mengartikan  bahwa  kedua  variabel  independen  dapat  menjelaskan  prediksi  durasi sebesar 82.1%.

## 4. KESIMPULAN
Hasil pemodelan prediksi durasi menggunakan faktor luas lantai dan jumlah lantai memperoleh korelasi dan pengaruh yang sangat kuat terhadap prediksi durasi. Kedua variabel independen, luas lantai dan jumlah lantai dapat menjelaskan prediksi  durasi  sebesar  82.1%.  Hasil  dari  analisis  statistik  penelitian  ini  menyatakan  bahwa  apabila  luas  lantai berkurang atau jumlah lantai bertambah, durasi per m 2 pada suatu proyek bangunan gedung bertingkat akan cenderung bertambah.

## DAFTAR PUSTAKA
Anondho,  B.,  Soeleiman,  L.,  Latief,  Y.,  &  Mochtar,  K.  (2022).  The  influence  of  external  factors  on  construction project performance based on estimated duration in Jakarta. International Journal of Construction Management, 23(13).
Gane,  V.,  &  Haymaker,  J.  (2010).  Benchmarking  Current  Conceptual  High-Rise  Design  Processes.  Journal  of Architectural Engineering, 16(3), 100–111.
Ledger, T. Y. (2021, March). Urban Sprawl: A Growing Problem. https://campuspress.yale.edu/ledger/urban-sprawl- a-growing-problem/
Lipke, W. (2012). Earned Schedule: Contribution to Project Management. PM World Jornal, 1(2), 1–19. Lipke, W. (2019). Earned Schedule Forecasting Method Selection 1. PM World Journal Earned Schedule Forecasting Method Selection, 8(1), 1–15.
Nguyen, L. D., Phan, D. H., & Tang, L. C. M. (2013).  Simulating Construction Duration for Multistory Buildings with Controlling Activities. Journal of Construction Engineering and Management, 139(8), 951–959.
OECD. (2018). Rethinking Urban Sprawl: Moving Towards Sustainable Cities. OECD Publishing. Sugiyono, D. (2012). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan Tindakan. Alfabeta, CV. Van Bavel, J. (2013).  The world population explosion: causes, backgrounds and  -projections for the future. Facts, Views & Vision in ObGyn, 5(4), 281–291.
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .906 a .821 .810 .01999156618
a. Predictors: (Constant), Jumlah Lantai, Luas Lantai b. Dependent Variable: Durasi EAC