Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Analisis Faktor yang berpengaruh dalam Penerapan Green Retrofitting Industri Beton di Indonesia untuk Meningkatkan Kinerja Biaya
Mohammad Kholis Ardiansyah 1 , Albert Eddy Husin 1, * Program Magister Teknik Sipil, Universitas Mercu Buana, Jakarta 1 Koresponden*, Email: albert _eddy@mercubuana.ac.id
Info Artikel Abstract
Diajukan                   19 Oktober 2022
Diperbaiki                 23 Desember 2022
Disetujui                   23 Desember 2022
Keywords:  ready-mix  concrete,  green retrofitting, value engineering, LCCA , SEM- PLS
The  concrete  industry  plays  an  important  role  in  the  construction  process  as  a  supplier  of concrete materials. The role of the concrete industry has a bad impact on the environment. The application  of  the  green  concept Problems  from  implementing  the  green  concept  include  the consequences of increasing the green retrofitting cost from stakeholders so that the industry or building becomes eco-friendly, the concrete industry, The concrete industry, the green concept, value  engineering  (VE)  are  the  main  components  that  influence  the  cost  performance improvement  of  implementing  the  green  retrofitting  concept  with  the  Structural  Equation Model-  Partial  Least  Square  (SEM-PLS)  analysis  the  concrete  industry  in  Indonesia  and analyzes  the factors that affect the cost of gren retrofitting  with SEM PLS. The results of this study obtained 10 influencing factors of the green retrofitting costs performance in the concrete industry”  namely  commitment  management,  energy  &  climate,  water  efficiency,  secondary material,  air  quality,  economic  &  financial  availability,  legal  compliance  &  regulation, supporting rules, functional analysis, and environmental management.
Kata kunci: industri beton, green retrofitting , rekayasa nilai, LCCA, SEM-
PLS

## Abstrak
Industri  beton berperan  penting  pada  proses  konstruksi  sebagai  pemasok  material  beton. Peranan  industri  beton  mempunyai  dampak  buruk  terhadap  lingkungan.  Penerapan  konsep green ,  masalah  yang  timbul  adalah  konsekuensi  kenaikan  biaya green  retrofitting yang dikeluarkan  oleh  pemangku  kepentingan  agar  industri  atau  bangunan  menjadi  ramah lingkungan, industri beton, konsep green, value engineering(VE) merupakan komponen utama yang  berpengaruh  nyata  terhadap  peningkatan  kinerja  biaya  penerapan  konsep green retrofitting pada industri beton di Indonesia, dengan menggunakan analisa Structural Equation Model- Partial Least Square (SEM-PLS). Penelitian ini mempunyai keterbaruan terkait konsep green  retrofitting pada  industri  beton  di  Indonesia  dan  menganalisa  faktor-faktor  yang mempengaruhi  terhadap  biaya gren  retrofitting dengan  SEM  PLS.  Hasil  dari  penelitian  ini diperoleh  “10  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  kinerja  biaya green retrofitting pada industri beton  ” yaitu comitment management, energy  &  climate,  water  efficiency,  secondary material,  air  quality,  economic  &  financial  avaibility,  legal compliance  &  regulation, aturan pendukung, functional analysis, dan environmental Management .

## 1. Pendahuluan
Rantai pasokan di sektor konstruksi merupakan struktur terkoordinasi  yang  terdiri  dari  banyak  pihak  yang berkontribusi (baik secara langsung maupun tidak langsung) terhadap  keberhasilan  proyek  secara  keseluruhan  dalam menghasilkan  produk  konstruksi.  Industri  beton  atau batching  plant di  seluruh  dunia  memainkan  peran  penting dalam perekonomian dan pembangunan suatu negara karena beton  merupakan  bahan  penting  untuk  pembangunan infrastruktur.
Indonesia sepakat untuk menurunkan emisi sebesar 29% di  bawah Business  As  Usual (BAU)  dan  41%  jika  ada kerjasama  dengan  negara  lain  pada  tahun  2030  pada pertemuan  Pertemuan  Konferensi  Tingkat  Tinggi  (KTT) Iklim  di  Paris  2015.  Salah  satu  tindakan  yang  dilakukan
untuk  mendukung  komitmen  pemerintah  Indonesia  adalah tumbuhnya  industri  hijau.  Dampak  lingkungan  dari  pem- buatan  beton  dapat  dikurangi  dengan  menghemat  peng- gunaan  bahan  baku,  menghemat  konsumsi  energi,  dan mengikuti  Praktik  Manajemen  Terbaik  (BMP)  terkait dengan produksi beton siap pakai [1].
Industri  beton  dan  kebutuhan  material  beton  sendiri  di prediksikan  meningkat  sejalan  dengan  Rencana  Pemba- ngunan  Jangka  Menengah  Nasional  (RPJMN)  2020-2024, pembangunan infrastruktur kembali menjadi salah satu visi untuk  Indonesia  2019-2024.  Data  estimasi  kebutuhan material  konstruksi  khususnya  beton  menurut  Kementrian PUPR  untuk  Tahun  Anggaran  2020-2024  di  prediksi meningkat  sebesar  8%.  Persaingan  di  pasar  global  saat  ini memaksa  banyak  perusahaan  untuk  meningkatkan  kinerja
Ardiansyah dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (33-46) 34
operasional  dan  menawarkan  lebih  cepat  respon  pasar  [2]. Grafik  kebutuhan  material  konstruksi  tahun  2020-2024 terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1 : Estimasi Kebutuhan Material Konstruksi [3].
Namun  demikian,  pemanfaatan  sumber  daya  alam  dan penggunaan energi yang berlebihan merupakan dampak dari industri  konstruksi.  Menurut  laporan,  36%  emisi  CO2 dihasilkan  oleh  bangunan  [4].  Bangunan  hijau  tidak  hanya memberikan dampak positif bagi kesehatan lingkungan dan masyarakat,  konsep  ini  juga  dapat  mengurangi  biaya operasional,  menambah nilai jual gedung serta perusahaan, meningkatkan  produktifitas  pengguna  gedung,  dan menciptakan masyarakat yang berkelanjutan [5].
Industri  beton  sendiri  mempunyai  dampak  yang  buruk terhadap  lingkungan  selama  pembangunan  dan  proses produksinya, dampak tersebut meliputi limbah, debu udara, kebisingan,  penggunaan  sumber  daya  alam  yang  tidak terkontrol  meliputi  air  dan  energi.  Beberapa  masalah  yang timbul  dalam  penerapan  konsep green telah  berhasil diindentifikasi,  diantaranya  biaya  investasi green yang mahal  dibandingkan  dengan  bangunan  konvensional, pemahaman konsep green yang kurang, kurang tersedianya produk  ramah  lingkungan  di  pasaran,  serta  tidak  adanya dukungan  finansial,  dan  non-finansial  dari  pemerintah  [6]. Pengubahsesuaian dari  kondisi lama  menjadi  konsep green salah  satu  permasalahan  yang  timbul  pada  penerapan konsep green seperti  aplikasi  sistem  hemat  energi, penerangan,  konservasi  dan  daur  ulang  air  menyebabkan terjadinya  peningkatan  biaya  konstruksi  hijau  ( Retrofitting cost ) sebesar 10,77% [7] . Konsep green pada  industri  beton  sendiri  di  Indonesia belum  ada  yang  mengaplikasikan  dan  parameter  untuk mendapatkan  sertifikasi green industri  beton  dari  regulasi terkait, sedangkan di Eropa dan negara maju lainnya sudah diaplikasi  terkait  konsep green industri  beton  dengan mengadopsi  konsep Green  Concrete  Sustainabilty  Council (CSC) . CSC merupakan suatu lembaga mitra industri beton
dari  Eropa, Amerika serikat, Amerika Latin  dan  Asia  yang memprakarsai  pengembangan  sistem  sertifikasi  industri yang  bertanggung  jawab  atas  lingkungan  social,  ekonomi dalam operasionalnya. CSC mempromosikan dan menunjukkan  industri  beton  dan  produk  ramah  lingkungan untuk  memungkinkan  keputusan  yang  tepat  dalam konstruksi.  Sistem  sertifikasi  CSC  untuk  industri  beton dikeluarkan dan berlaku secara global dunia [8].
Penanganan  peningkatan  biaya  pada  proyek green bisa direduksi  oleh  biaya  investasi  material  sisa. Value Engineering (VE)  memberikan  manfaat  yang  sangat signifikan  dalam  industri  konstruksi  teknik  sipil,  terutama dalam  penghematan  biaya  dan  dalam  bidang  peningkatan manfaat proyek. VE merupakan tinjauan sistematis proyek, produk,  atau  proses  untuk  meningkatkan  kinerja,  kualitas, dan  /  atau  biaya  siklus  hidup  oleh  tim  spesialis  multi- disiplin  independen  [9]. Life  Cycle  Cost  Analysis (LCC) dalam  VE  dilakukan  berbasis  pada  nilai  dan  digunakan untuk  menentukan  alternatif  dengan  biaya  paling  rendah [10]. VE memberikan manfaat yang sangat signifikan dalam industri  konstruksi  teknik  sipil,  terutama  dalam penghematan biaya dan dalam bidang peningkatan manfaat proyek. LCCA merupakan metode optimasi memilih solusi yang  menghasilkan  uang  paling  banyak  selama  masa pakainya,  atau,  dengan  kata  lain,  memiliki  biaya  siklus hidup terendah, adalah tujuan utama dari analisis teknis dan ekonomi [11].
Melalui  konsep  hubungan  antara  faktor-faktor  pada obyek  industri  beton,  konsep green  retrofitting,  value Engineering dan Life  Cycle  Cost  Analysis dapat  diteliti pengaruh  terhadap  peningkatan  kinerja  biaya green retrofitting pada  industri  beton.  Model  dan  konsep hubungan  yang  komplek  tersebut  dapat  disimulasikan menggunakan model analisa Structural Equation Modelling –Partial  Least  Square (SEM-PLS).  SEM  adalah  metode statistik  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  model bertingkat secara bersamaan ketika persamaan regresi linier tidak  bisa.  Analisis  regresi  dan  analisis  faktor  juga  dapat digabungkan  untuk  membentuk  SEM  [12].  SEM-PLS digunakan  saat  tujuan  penelitian  ialah  memprediksi  dan mengembangkan teori penelitian [13]. Dari definisi definisi tersebut bahwa SEM memiliki kualitas dan prosedur analitis untuk mengkonfirmasi dari pada menjelaskan. Dengan kata lain,  peneliti  lebih  cenderung  memanfaatkan  SEM  untuk menilai validitas model tertentu [14].
Tujuan penelitian dalam hal ini adalah untuk mengetahui hubungan  faktor–faktor  yang  paling  berpengaruh  terhadap peningkatan  kinerja  biaya  green  retrofitting  berbasis Value Engineering dan Life  Cycle  Cost  Analysis yang  diterapkan
pada  industri  beton  yang  ada,  dan  menganalisis  dengan model struktur hubungan menggunakan Structural Equation Modelling  –Partial  Least  Square (SEM-PLS).  Pemilihan statistika menggunakan model SEM-PLS ini kelebihan dan sangat  dianjurkan  ketika  mememiliki  keterbatasan  jumlah sampel sementara model yang kompleks [15].

## 2. Metode
Lokasi penilitian yang dilakukan adalah pada salah satu industri beton di Indonesia - PT. XYZ. Penelitian dilakukan pada bulan April sampai Juni 2022. Berdasarkan data yang diperoleh ada sekitar 531 industri beton yang beroperasi di Indonesia  pada  tahun  2021,  penentuan  responden  diambil dari stake  holder terkait  industri  beton  di  area  lokasi penelitian  dengan  penyebaran  kuisioner  sebanyak  82 responden  yang  mengembalikan  kuisioner  secara  lengkap. Dalam  menganalisis  peneliti  menggunakan software SEM PLS  versi  3.0  dan  untuk  menentukan  ukuran  sampel diperlukan  untuk  menentukan  apakah  data  memenuhi kondisi  untuk  model  SEM-PLS.  Ukuran  sampel,  distribusi data,  nilai  yang  hilang,  dan  skala  pengukuran  adalah beberapa  aspek  yang  harus  diperhitungkan.  Pada Tabel  1 , daapat  terlihat  Minimum  ukuran  sample  yang  diambil didasarkan pada perbedaaan level pada path coefficients (p Min) dan uji kekuatan statistik 80 % [16].
Tabel 1. Minimum Ukuran Sampel Untuk Perbedaan Level dengan Mimimum Path Coefficient dan Uji Kekuatan 80% [16].
℘ min Significance level 1% 5% 10% 0.05 – 0.1 1004 619 451 0.11 – 0.2 251 155 113 0.21 – 0.3 112 69 51 0.31 – 0.4 63 39 29 0.41 - 0.5 41 25 19
Model penelitian ini penentuan ukuran minimum sampel yang  diambil  berdasarkan  pada  nilai path  coefficient 0,25 dan uji kekuatan statistik 80% pada tingkat significant level di  5%  sehingga  diperoleh  minimum  sample  69.  Informasi data 82 responden tersebut diperoleh 80,4% dari jumlah 102 responden.
Menentukan  populasi  data  selain  berdasarkan  literasi jurnal dan berdasarkan validitas dari para ahli, agar populasi tepat  sasaran.  Data  yang  masuk  setelah  dikumpulkan diperiksa  dan  kemudian  ditentukan  pengelompokan berdasarkan, pendidikan, jabatan, dan pengalaman.
Langkah paling  krusial  dalam  penelitian  adalah  strategi pengumpulan  data,  menurut  Sugiyono  dan  Hamidi Pengambilan  data  dilakukan  dengan  tahap  observasi, wawancara  dan  dokumentasi  [17].  Pengumpulan  data primer  dilakukan  dengan  tahap  validiasi instrument , pilot survey , pengumpulan data responden, penyebaran kuisioner, validasi  hasil  kuisioner  dan  proses  input  data  dan  simulasi model  pada  SEM-PLS.  Alur  simulasi  tahapan  penelitian menggunakan SEM-PLS terlihat pada Gambar 2 .
Gambar  2. Diagram  Tahapan  Simulasi  Model  Penelitian dengan SEM-PLS

## 3. Hasil dan Pembahasan
Analisis data untuk mengetahui dan menganalisis faktor yang paling berpengaruh terhadap peningkatan kinerja biaya green  retrofitting berbasis  VE  dan  LCCA  diterapkan  pada industri  beton,  faktor  dan  subfaktor  dari  variabel  diuji menggunakan  SEM-  PLS  ditunjukkan  pada Tabel  2.
Ardiansyah dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (33-46) 36
Tabel 2. Key Success Factor Variable Main Factor Sub-Factor References X.1 Geographical Location [18], [19],[20] Batching Plant Planning (PR) X.2 Economic, Financial Availability [21],[22],[23],[18] (BP) X.3 Legal Compliance & Regulation [22],[18] X.4 Market Demand [20] X.5 Procurement (SCM) [24] X.6 Development team [25] ,[26] X.7 Goals and objectives [27],[24] X.8 Design & Calculation [22] X.9 Organisation project and Functional Team [28],[29] X.10 Comunication Stake Holder [27],[23] X.11 Technic Specification And Drawing [30],[23] Batching Plant Implementation (PL) X.12 BOQ [4] (BP) X.13 Job Location [19] X.14 Time Schedule [27],[23] X.15 Selection of Machinery and Heavy Equipment [31] X.16 Technology & Method work [27],[23] X.17 Commitment Management [27],[23] X.18 Control and Monitoring [27],[23] X.19 HSSE & CSR [32] X.20 Sustainable Purchasing [33], [8] Management (M) X.21 Environmental Management [34], [35], [8] X.22 Quality Management [8] X.23 Health & Safety Management [36], [8] X.24 Local Community [37], [32], [8] Social ( S) X.25 Health Product information [8] X.26 OHS [36], [8] X.27 Labour Practise [38],[39], [8] Green Retrofitting X.28 Water Efficiency [22],[40], [8] Concept (GR) X.29 Land Use [41], [8] X.30 Life Cycle Impact [35], [8] X.31 Energy & Climate [42], [8] Environment (E) X.32 Secondary Material [8] X.33 Biodiversity [39], [8] X.34 Air Quality [8] X.35 Transport [8] X.36 Secondary Fuels [8] X.37 Local Economy [43], [8] Economy (B) X.38 Ethical Business [8] X.39 Innovation [44], [8] X.40 Feedback Procedure [8],[45] X.41 Information and Coordination [46],[4] X.42 Data Analysis [47], [9] Information phase (TI) X.43 Supporting Rules [48] X.44 Structured planning [32] X.45 There is a commitment [33] Function phase (TF) X.46 Functional analysis [33] X.47 Development Stage [49], [9]
Ardiansyah dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (33-46)
Variable Main Factor Sub-Factor References Value Creative phase (TK) X.48 Material Selection System [9] Engineering (VE) X.49 Selection of Working Method [50],[46] Evaluation phase (TE) X.50 VE . Study Funding [46] X.51 Time VE [46] Development phase X.52 Selection of Alternative Materials [49] (TP) X.53 Cost Reduction [47], [9] Presentation phase X.54 Resources [51] (TPr) X.55 Control Implementation [52] Implementation X.56 Implementation [47], [9] Phase ( Timp) X.57 Inspection [47], [9] Cost Breakdown X.58 Initial Cost [53],[54] Structure (CBS) X.59 Cost Energy [47],[9] X.60 Replacement Fee [55] Life Cycle X.61 Cost Operational and Maintenance [47], [9] Cost Analysis LCC Analysis (A-L) X.62 Analysis Period [47],[9] (LCCA) X.63 Present Time/Year [56] LCC Modeling X.64 Modeling Without Residual Value [56] (L-M) X.65 Modeling With Residual Value [57], [30] Y.1 Material Cost [57], [30] Y.2 Labour costs [48], [30] Cost (Y) Internal & External Y.3 Equipment Cost [48], [30] (Int & Ext) Y.4 CSR Cost [48], [30] Y.5 Product Cost Fluctuation [30] Y.6 Environmental Cost [30]
PLS-SEM adalah alat yang hebat untuk penelitian  yang mencoba  memajukan  dan  mengembangkan  teori.[58]. Dalam  SEM,  ada  tiga  (tiga)  kegiatan  simultan:  mengkon- firmasi  validitas  dan  reliabilitas  instrumen  (analisis  faktor konfirmatori),  menguji  model  hubungan  antar  variabel (analisis  jalur),  dan  memperoleh  model  yang  sesuai  untuk prediksi  (model  struktural  dan  analisis  regresi). Second order  confirmatory  factor analysis adalah  jenis  model pengukuran  SEM  dua  tingkat  yang  menggambarkan bagaimana  variabel  laten  pada  tingkat  pertama  bertindak sebagai  indikator  dari  variabel  laten  pada  tingkat  kedua [59].
3.1 Evaluasi  Model  Pengukuran ( Outer  Loading  –  PLS algoritm )
Pengukuran  indikator (Outer  Model) dilakukan  dengan melihat Convergent validity, Construct Reliability, Average Variance  Extracted-AVE,  Discriminant  validity dan cross loading.  Model antara  variable laten  dan  indikator  serta variabel  median  penelitian  menggunakan  model  reflektif. Model reflektif adalah arah sebab akibat dari variabel laten ke  indikator,  menjadikan  indikator  sebagai  pencerminan
varians dari  variabel  tersembunyi  [60].  Model  struktural dalam penelitian ini seperti terlihat pada Gambar 3.

## Outer Loading
Outer  loading  merupakan  suatu  nilai  yang  menerangkan hubungan  (korelasi)  antara  suatu  indikator dan  variabel  latennya. Outer  loding merupakan  hasil regresi  tunggal  dari  setiap indikator  yang  membangun. Loading factor menjadi perhatian  utama  dalam  model  pengukuran  baik  secara reflektif maupun formatif [61].
Nilai Convergen  validity pada  semua  indikator  pada tabel  tersebut  diperoleh  >  0,5  sehingga  dapat  disimpulkan semua  indikator  diterima  dan  dipertahan  kan  untuk  proses selanjutnya.

## Uji Validitas dan Reabilitas
Menurut  Dewi  [62],  Validitas  merupakan  ketepatan suatu  instrument  saat  melakukan  pengukuran.  Validitas faktor  dan  validitas  item  adalah  dua  jenis  validitas  yang diuji  untuk  alat  pengumpulan  data.  Sedangkan  reabilitas digunakan  untuk  mengetahui  konsistensi  alat  ukur,  apakah alat tersebut digunakan dalam pengukuran dapat diandalkan dan  konsisten  jika  pengukuran  diulang.  Uji  validitas  dapat diterima  atau  dikatakan  valid  jika  nilai Average Variance Extarcted (AVE)  adalah  >  0,5,  karena  jika  AVE  >  0,5
Ardiansyah dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (33-46) 38
menunjukkan  bahwa  konstruk  variabel  laten/median  men- jelaskan lebih dari setengah varian indikatornya [61]. Hasil uji  reliabilitas  variabel  adalah  jika  dikatakan  dapat dipercaya memberikan Cronbanch Alfa lebih besar dari 0,7, Composite Reability lebih besar dari 0, 7 [14]. Uji validitas dan  reabilitas  analisa  melalui  SEM-PLS (algoritm )  terlihat pada Tabel 5 . Hasil dari nilai Average Variance Extarcted (AVE) dan Composite reability dalam tabel tersebut dapat disimpulkan bahwa:
 Hasil dari nilai AVE menunjukkan bahwa variabel laten dan median diperoleh nilai > 0,5, sehingga  menunjukkan  bahwa  variable  konvergen sudah valid dan memadai
 Nilai Composite  Reability  dan  Cronbach’s  alpha diperoleh  >  0,7,  sehingga  keandalan instrument dapat dipercaya dan diterima.
Gambar 3. Model Structural dan Model jalur hubungan antar variabel Laten
Tabel 3 . Kriteria Pengukuran Model Reflektif Kriteria Deskripsi AVE (Average variance Extarcted) Varian Ekstrak nilai > 0,5, merupakan valid sebagai validitas konvergen [61]. Composite reliability Composite reliability mengukur internal cosistency dan nilainya harus > 0,6. [61]. [14] Reabilitas indikator Loading baku absolut bagian luar dengan nilai > 0,7.[13] Outer Loading Nilai outer  loading >  0,7  dapat  diterima.  Sementara  nilai outer  loading <  0,5 selalu dieliminasi dari proses analisis, [13] Cross Loading Ukuran  lain  dari  validitas  deskriminan,  digunakan  untuk  pengecekan  validitas deskriminan. Setiap blok indikator harus memiliki nilai loading yang lebih besar untuk  setiap  variabel  laten  yang  diukur  dibandingkan  indikator  untuk  variabel laten lainnya, sesuai dengan harapan. [13]
Ardiansyah dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (33-46)
Tabel 4 . Outer Loading Indicator Convergen Validity Validitas > 0,5 Indicator Convergen Validity Validitas > 0,5 X1 0,773 Accepted X36 0,712 Accepted X2 0,765 Accepted X37 0,830 Accepted X3 0,784 Accepted X38 0,789 Accepted X4 0,806 Accepted X39 0,883 Accepted X5 0,634 Accepted X40 0,852 Accepted X6 0,766 Accepted X41 0,754 Accepted X7 0,792 Accepted X42 0,714 Accepted X8 0,779 Accepted X43 0,804 Accepted X9 0,736 Accepted X44 0,760 Accepted X10 0,805 Accepted X45 0,808 Accepted X11 0,778 Accepted X46 0,917 Accepted X12 0,657 Accepted X47 0,918 Accepted X13 0,810 Accepted X48 0,919 Accepted X14 0,808 Accepted X49 0,853 Accepted X15 0,724 Accepted X50 0,941 Accepted X16 0,836 Accepted X51 0,944 Accepted X17 0,838 Accepted X52 0,862 Accepted X18 0,662 Accepted X53 0,900 Accepted X19 0,776 Accepted X54 0,901 Accepted X20 0,802 Accepted X55 0,918 Accepted X21 0,856 Accepted X56 0,889 Accepted X22 0,675 Accepted X57 0,886 Accepted X23 0,824 Accepted X58 0,933 Accepted X24 0,948 Accepted X59 0,821 Accepted X25 0,833 Accepted X60 0,943 Accepted X26 0,851 Accepted X61 0,871 Accepted X27 0,894 Accepted X62 0,951 Accepted X28 0,853 Accepted X63 0,958 Accepted X29 0,752 Accepted X64 0,997 Accepted X30 0,753 Accepted X65 0,996 Accepted X31 0,870 Accepted Y1 0,973 Accepted X32 0,839 Accepted Y2 0,947 Accepted X33 0,814 Accepted Y3 0,951 Accepted X34 0,788 Accepted Y4 0,962 Accepted X35 0,710 Accepted Y5 0,978 Accepted Y6 0,940 Accepted Tabel 5. Hasil Uji AVE dan Composite Reability Variable Composite Reliability (>0,7) Cronbach's Alpha (>0,7) Average Variance Extracted (AVE) (>0,5) Analysis LCC (A-L) 0,953 0,902 0,911 Economy (B) 0,914 0,874 0,727 Cost Breakdown n Structure (CBS) 0,940 0,915 0,798
Ardiansyah dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (33-46) 40
3.2 Evaluasi  Model  Struktural  ( Inner  Loading  – Bootstrapping ) Untuk  menguji  nilai  model  struktural  ( inner  model ) atau model yang menghubungkan antar konstruk ( variable laten ) selanjutnya dianalisis menggunakan Bootsrapping atau  dengan  definisi  lain  melakukan  uji  hipotesis  [61]. Secara umum bentuk model struktural dapat terlihat pada gambar 5 kemudian dilakukan uji Bootsrapping.
Memeriksa  kolinearitas  antar  konstruk  dan  kekuatan prediksi  model  merupakan  langkah  pertama  dalam evaluasi  model  struktural,  kemudian  gunakan  kriteria pengecekan  koefisien  determinasi  (R2), cross-validated redundancy  (Q2),  effect  size  (f2),  dan  path  coefficients atau  koefisien  jalur  [63].    Pada Tabel  6 menunjukkan kriteria  untuk  pengukuran  model  yang  di  ambil  dari referensi penelitian.
Tabel 6. Kriteria Pengukuran Model Struktural Kriteria Deskripsi R 2 untuk  Variabel  Laten/ Median Nilai R 2 0,7 kategori hubungan Kuat Nilai R 2 0,5 kategori hubungan Moderat
Nilai R 2 0,25 kategori hubungan lemah [61]. F 2 untuk effect size Nilai F 2 0,02 kategori Pengaruh lemah variabel laten pada tataran struktural Nilai F 2 0,15 kategori Pengaruh cukup variabel laten pada tataran struktural Nilai F 2 0,35 kategori Pengaruh kuat variabel laten pada tataran struktural
[61]. Prediksi Q 2 Nilai  Q 2 >  0  menunjukkan  nilai  rekontruksi  baik  dari  observasi,  model  mempunyai relevansi prediktif Nilai Q 2 < 0 menunjukkan, model tidak mempunyai relevansi prediktif [61]. Estimasi koefisien jalur ( Path Coefficient) Nilai  yang  disetimasi  untuk  hubungan  jalur  dalam  model  structural  harus  di  evaluasi dalam prespektif kekuatan dan signifikansi hubungan
P value < 5% dan T Statistic > 1,96 [63].
Nilai R 2, Q 2 dan F 2
Variable Composite Reliability (>0,7) Cronbach's Alpha (>0,7) Average Variance Extracted (AVE) (>0,5) Environment (E) 0,938 0,925 0,628 Evaluation Stage (TE) 0,941 0,874 0,888 Function Stage (TF) 0,915 0,813 0,843 Implementation Stage (TIMP) 0,878 0,722 0,783 Information Stage (TI) 0,879 0,827 0,592 Creative Stage (TK) 0,876 0,720 0,779 LCC Modelling (L-M) 0,997 0,994 0,994 Management (M) 0,870 0,799 0,628 Implementation (PL) 0,941 0,930 0,591 Planning (PR) 0,918 0,897 0,584 Development Stage (TPM) 0,878 0,714 0,783 Presentation Stage (TPR) 0,906 0,792 0,828 Social (S) 0,934 0,904 0,779 VE 0,951 0,945 0,535 Green CSC 0,957 0,952 0,514 LCCA 0,932 0,917 0,632 Y= Cost 0,986 0,982 0,919
Indikator  seberapa  besar  struktur  eksternal  dapat menjelaskan  konstruksi  endogen  adalah dengan  koefisien determinasi (R2). Koefisien determinasi (R2) diperkirakan memiliki  nilai  antara  0  dan  1.  Model  kuat,  sedang,  dan lemah, yang ditunjukkan oleh nilai R2 sebesar 0,75, 0,50, dan 0,25.[16] Chin mengklasifikasikan kriteria R2 sebagai kuat,  sedang,  dan  lemah  dengan  nilai  0,67,  0,33,  dan 0,19.[63].
Nilai R-square merupakan  nilai  yang  menyatakan seberapa  besar  variabel  bebas  mampu  menjelaskan variance dari variabel tak bebas. Diketahui hasil R-square terhadap  Y  =  biaya  sebesar  0,840  merupakan  semua variabel  laten  dan  median  tersebut  mampu  menjelaskan dari  variabel  tak  bebas  atau  berpengaruh  terhadap  biaya sebesar 84%.
Nilai Q  Square diperoleh  >  0  untuk  semua  variabel laten memprediksikan nilai yang relevan, dan hasil dari F square,  F  Square Pada  variabel konstruk batching  plan t ke  biaya  dan  VE  ke  biaya  dengan  hasil  dibawah  0,002 untuk variabel laten dan median lainnya diperoleh > 0,35. Hasil  nilai  R 2 dan  Q  dalam  penelitian  ini  dapat  terlihat pada Tabel 7.

## Path Coefficient dan Interpretasi
Pengukuran path  coefficients untuk  menentukan signifikasnsi dan hubungan kekuatan antar konstruk serta untuk  menguji  hipotesis.  Nilai  koefisien  jalur  diukur berkisar  -1  hingga  +1,  hubungan  antara  kedua  konstruk semakin  kuat  jika  mendekati  nilai  +1,  dan  lemah mendekati -1 [63].
Nilai Path  Coefficient dalam  hasil  pengolahan  data menggunakan SEM-PLS dapat Terlihat pada Tabel 8. Hasil Interpretasi Path coefiicient sesuai dengan tabel path coefficient merupakan  hasil  yang  diambil  dari  proses bootstrapping ,  hasil  analisa  jalur  atau  model  stuktural berpengaruh  signifikan  jika  nilai  T  statistic  >  1,96  dan  p value <  0,05  [63].  Hasil  intepretasi  dari  uji  signifikansi analisa  jalur  langsung  bahwa  batching  plant  ke  variable pelaksanaaan sebesar 47,653(0,000) berpengaruh signifikan bernilai positif, kemudian jalur dari Green CSC ke  Environment  sebesar  45,241(0,000)  berpengaruh signifikan  bernilai  positif,  untuk  jalur  ketiga  merupakan batching  plant  ke  perencanaan  sebesar  43,825(0,000) berpengaruh  signifikan  bernilai  positif  dan  dapat  di
urutkan  seterusnya.  Analisa  jalur  langsung  yang  tidak berpengaruh signifikan yaitu batching plant ke biaya 0,440 (0,660) dengan O = 0,102 bernilai positif dan Green CSC ke  biaya  0,134  (0,180)  dengan  O  =  -  0,024,  hal  ini  di interpretasikan  bahwa  metode  yang  berdiri  sendiri terhadap  hubungan  ke  biaya  green  tidak  berpengaruh signifikan  dan  bernilai  negatif  karena  ada  dampak  biaya yang  timbul.  Sedangkan  untuk  uji  hipotesis  dikatakan hipotesis  diterima  jika  (P.Values)  <  0,05  dan  T- statistiknya  >  1,96  dan  hasil  tersebut  memberikan informasi signifikan [15].
Dalam  Pembuktian  uji  hipotesis  penggunaan  metode hubungan  analisa  jalur  terhadap  biaya  green  retrofitting dapat  terlihat  pada  analisa  jalur  tidak  langsung  atau median spesifik (Spesific  indirect effect ). Hasil hubungan penerapan konsep green retrofitting dengan menggunakan metode  VE  dan  LCCA  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  kinerja  biaya green  retrofitting pada  industri beton/batching plant, hal ini dapat terlihat pada Tabel 9.
Tabel 7. Hasil nilai R 2 dan Q Variable R Square Q Square Economy (B) 0,667 0,990 Environment (E) 0,884 0,997 Evaluation Stage (TE) 0,753 0,993 Function Stage (TF) 0,769 0,992 Implementation Stage (TIMP) 0,645 0,989 Information Stage (TI) 0,822 0,995 Creatifve Stage (TK) 0,645 0,989 Management (M) 0,765 0,993 Implementation (PL) 0,937 0,998 Planning (PR) 0,877 0,996 Development Stage (TPM) 0,734 0,992 Presentation Stage (TPR) 0,461 0,984 Social (S) 0,643 0,989 CostBreakdown Structure (CBS) 0,655 0,990 LCC Model (L-M) 0,753 0,993 Analysis LCC (A-L) 0,4807 0,985
Ardiansyah dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (33-46) 42
Tabel 8. Nilai Path Coefficient
Description Original Sample (O) T Statistics >1,96 P Values <0,05 BATCHING PLANT-> COST 0,102 0,440 0,660 BATCHING PLANT ->GREEN CSC 0,930 38,354 0,000 BATCHING PLANT -> IMPLEMENTATION 0,968 47,653 0,000 BATCHING PLANT -> PLANNING 0,940 43,825 0,000 GREEN CSC-> COST - 0,024 0,134 0,180 GREEN CSC-> ECONOMY 0,817 16,237 0,000 GREEN CSC-> ENVIRONMENT 0,936 45,241 0,000 GREEN CSC->MANAGEMENT 0,875 29,795 0,000 GREEN CSC-> SOCIAL 0,802 14,380 0,000 GREEN CSC-> VE 0,892 26,584 0,000 LCCA ->ANALYSIS LCC 0,898 30,516 0,000 LCCA -> COST 1,057 17,867 0,000 LCCA -> CBS 0,809 14,744 0,000 LCCA -> MODEL LCC 0,868 20,257 0,000 VE-> COST 0,823 4,990 0,000 VE->LCCA 0,733 10,910 0,000 VE-> EVALUATION STAGE 0,872 27,063 0,000 VE-> FUNCTION STAGE 0,877 23,979 0,000 VE-> IMPLEMENTATION STAGE 0,803 11,668 0,000 VE-> INFORMATION STAGE 0,907 35,505 0,000 VE-> CREATIVE STAGE 0,856 31,425 0,000 VE-> DEVELOPMENT STAGE 0,857 28,657 0,000 VE-> PRESENTATION STAGE 0,679 6,858 0,000
Tabel 9. Specific Indirect Effect pada SEM PLS
Ardiansyah dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (33-46)
Tabel 10. Hasil Faktor – faktor yang berpengaruh No Sub Factor Nilai Original Sample Mean T.Statistic > 1,96 (p < 0,05 Terhadap R Square 1. Commitment Management X17 0,838 5,63 43,856 0,937 2. Energy & Climate X31 0,876 5,61 23,037 0,884 3. Water Efficiency X28 0,853 5,59 21,636 4. Secondary Material X32 0,839 5,57 20,529 5. Air Quality X34 0,814 5,56 19,237 6. Economic, Financial Avaibility X4 0,806 5,54 15,952 0,877 7. Legal Compliance & Regulation X7 0,792 5,37 10,944 8. Aturan Pendukung X43 0,808 5,35 5,380 0,822 9. Functional analysis X47 0,918 5,30 6,953 0,769 10. Environmental Management X21 0,856 5,28 33,463 0,765

## 4. Simpulan
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  dalam penerapan  konsep green  retrofitting pada  industri  beton dengan  menggunakan  metode value  engineering dan lifecycle  cost  analysis dengan  menggunakan  SEM-PLS berpengaruh  signifikan  terhadap  peningkatan  kinerja  biaya green retrofitting dan di dapatkan faktor-faktor yang paling berpengaruh  adalah Comitment  Manajemen,  energy  & climate,  water  efficiency,  secondary  material,  air  quality, economic  &  financial  avaibility,  legal  Compliance  & regulation, aturan  pendukung, functional  analysis ,  dan environmental management . Dengan menggunakan analisis SEM-PLS  terbukti  lebih  efektif  dalam  mendapatkan korelasi  hubungan  untuk  mengembangkan  teori  dalam penelitian.
Penelitian  ini  diharapkan  menjadi  awal  implementasi penerapan industri beton hijau di Indonesia dapat terwujud, ramah lingkungan dan lebih menguntungkan di masa depan dan  berdaya  saing  tinggi  bagi  pemangku  kepentingan industri beton dan pemerintah Indonesia dalam mewujudkan negara  yang  maju  serta  ramah  lingkungan  dari  sektor industri.

## Daftar Pustaka
[1] G. Kashwani, A. Sajwani, M. Al Ashram, and R. Al Yaaqoubi,  “Evaluation  of  Environmental  Requi- rements  for  Sustainable  Ready-Mix  Concrete Production  in  Abu  Dhabi  Emirate,”  no.  March,  pp. 333–339, 2014.
[2] R.  Bayuaji,  R.  W.  Kurniawan,  A.  K.  Yasin,  H.  A. Takwim, and F. M. Afifah, “Material Inovatif Ramah Lingkungan:  Pemanfaatan  Komposit  Abu  Serabut
Kelapa dan Fly Ash pada Pasta Semen,” J. Apl. Tek. Sipil,  vol.  13,  no.  1,  p.  15,  2015,  doi: 10.12962/j12345678.v13i1.1590.
[3] Kementrian PUPR, “Rencana Strategis Kementerian Pekerjaan  Umum  Dan  Perumahan  Rakyat  Tahun 2020-2024,” pp. 1–23, 2020.
[4] A.  I.  Imron  and  A.  E.  Husin,  “Peningkatan  Kinerja Biaya  Berbasis  Value  Engineering  Pada  Proyek Green Hospital,” J. Apl. Tek. Sipil, vol. 19, no. 3, p. 323, 2021, doi: 10.12962/j2579-891x.v19i3.9144.
[5] S.  Hidayah  and  A.  E.  Husin,  “Faktor-Faktor  yang Paling  Berpengaruh  pada  Pekerjaan  Retrofitting Rumah  Sakit  Berbasis  Peraturan  yang  Berlaku  di Indonesia,” vol. 20, pp. 323–332, 2022.
[6] J. Pahnael, A. Soekiman, and M. Wimala, Penerapan Kebijakan  Insentif  Green  Building  Di  Kota Bandung(Green  Building  Incentive  Policy  in Bandung),” J.Infras, vol. 6, no. 1, pp. 1–13, 2020.
[7] J. Kim, D. Ph, M. Asce, M. Greene, S. Kim, and D. Ph,  “Cost  Comparative  Analysis  of  a  New  Green Building Code for Residential Project Development,”pp.1–10,2014,doi: 10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0000833.
[8] T. M. Version, “Concrete Sustainability Council.”
[9] A. E. Husin, “Implementation Value Engineering In Diaphragm Wall at High Rise Building,” vol. 8, no. 1, pp. 16–23, 2019.
[10]  A.  E.  Husin,  “Model  Aliansi  Strategis  Dalam Kemitraan  Pemerintah  dan  Swasta  Pada  Mega Proyek  Infrastruktur  Berbasis  Value  Engineering Untuk  Meningkatkan  Nilai  Kelayakan  Proyek,”  pp. 1–337, 2015.
[11]  T.  C.  Marrana,  J.  D.  Silvestre,  J.  de  Brito,  and  R. Gomes,  “Lifecycle  Cost  Analysis  of  Flat  Roofs  of Buildings,” J. Constr.  Eng. Manag., vol. 143, no. 6, p.  04017014,  2017,  doi:  10.1061/(asce)co.1943- 7862.0001290.
[12]  G. Jonathan and B. Anondho, “Perbandingan Antara Pls  Sem  Dan  Analisis  Faktor  Untuk  Identifikasi Faktor  Pengaruh  Eksternal  Proyek,”  JMTS  J.  Mitra Tek.  Sipil,  vol.  1,  no.  2,  p.  123,  2018,  doi: 10.24912/jmts.v1i2.2668.
[13]  J.  Sarwono  and  U.  Narimawati,  “Membuat  Skripsi, Tesis,  dan  Disertasi  dengan  Partial  Least  Square SEM (PLS-SEM),” Academia, p. 226, 2015.
[14]  S.  Jonathan,  “Pengertian  Dasar  Structural  Equation Modeling (SEM),” J. Ilm. Manaj. Bisnis Ukrida, vol. 10, no. 3, p. 98528, 2010.
[15]  L.  K.  Harahap,  “Analisis  SEM  (Structural  Equation Modelling)  Dengan  SMARTPLS  (Partial  Least Square),”  Fak.  Sains  Dan  Teknol.  Uin  Walisongo Semarang, no. 1, p. 1, 2018.
[16]  J.  F.  Hair  Jr,  G.  T.  M.  Hult,  C.  M.  Ringle,  M. Sarstedt,  N.  P.  Danks,  and  S.  Ray,  Partial  least squares  structural  equation  modeling  (PLS-SEM) using R: A workbook. 2021.
[17]  J.  Herbal,  “Pengaruh  Health  Awarness  ,  Green Product  dan  Perceived  Quality  Terhadap  Minat Beli,” vol. 3, no. 1, pp. 78–86, 2021.
[18]  K. H. Gupta and A. Gaikwad, “Analytical Hierarchy Process  (  AHP  )  for  Feasibility  of  Ready  Mix Concrete  Plant  ISSN :  1001-1749  Analytical Hierarchy  Process  (  AHP  ) for  Feasibility  of  Ready Mix Concrete Volume XVI , Issue VI , JUNE / 2020 Page No : 131,” no. June, 2020.
[19]  S. Su, Y. Gong, B. Tan, J. Pi, M. Weng, and Z. Cai, “Area  Social  Deprivation  and  Public  Health : Analyzing  the  Spatial  Non-stationary  Associations Using,”  Soc.  Indic.  Res.,  no.  129,  2016,  doi: 10.1007/s11205-016-1390-6.
[20]  T.-L.  Weng,  W.-T.  Lin,  S.-H.  Weng,  and  K.-T. Chang,  “The  Study  of  Choice  the  Ready  Mix Concrete  Materials  Factory  Plant,”  DEStech  Trans. Eng. Technol. Res., no. apetc, pp. 1116–1123, 2017, doi: 10.12783/dtetr/apetc2017/11165.
[21]  B. Li, A. Akintoye, P. J. Edwards, and C. Hardcastle, “Critical  success  factors  for PPP/PFI  projects  in  the UK  construction  industry,”  Constr.  Manag.  Econ., vol.  23,  no.  5,  pp.  459–471,  2005,  doi: 10.1080/01446190500041537.
[22]  M. Donner, A. Verniquet, J. Broeze, K. Kayser, and
H.  De  Vries,  “Critical  success  and  risk  factors  for circular  business  models  valorising  agricultural waste  and  by-products,”  Resour.  Conserv.  Recycl., vol.165,p.105236,2021,doi:10.1016/j.resconrec.2020 .105236.
[23]  I.  J.  Chen  and  A.  Paulraj,  “Understanding  supply chain  management:  Critical  research  and  a theoretical  framework,”  Int.J.Prod.Res.,  vol.  42,  no. 1,pp.131163,2004,doi:10.1080/00207540310001602 865
[24]  C. Scott-Young and D. Samson, “Project success and project  team  management:  Evidence  from  capital projects  in the process industries,” J. Oper. Manag., vol.26,no.6,pp.749766,2008,doi:10.1016/j.jom.2007. 10.006.
[25]  T.  Lager,  “Success  factors  for  improvement  and innovation  of,”  no.  May  2002,  2014,  doi: 10.1108/0957606021041660.
[26]  M. Antikainen and K. Valkokari, “A Framework for Sustainable  Circular  Business  Model  Innovation,” Technol. Innov. Manag. Rev., vol. 6, no. 7, pp. 5–12, 2016, doi: 10.22215/timreview1000.
[27]  R.  Pozzi,  T.  Rossi,  and  R.  Secchi,  “Industry  4.0 technologies: critical success factors for implementation and improvements in manufacturing companies,” Prod. Plan. Control, vol. 0, no. 0, pp. 1– 21, 2021, doi: 10.1080/09537287.2021.1891481.
[28]  T.  Rachman,  “ 済無 No  Title  No  Title  No  Title,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952., pp. 10–27, 2018.
[30]  A. Bakri, A. Nur Aizat Ahmad, and M. Arif Mahzan, “a  Review  on  Critical  Success  Factors  for  Total Productive  Maintenance  and  Development  of Research  Framework,”  vol.  7,  no.  2018,  pp.  548– 552, 2017.
[31]  R.  F.  Aziz,  “Statistical  model  for  predicting  and improving  ready  mixed  concrete  batch  plants’ performance  ratio  under  different  influences,” Alexandria  Eng.  J.,  vol.  57,  no.  3,  pp.  1797–1809, 2018, doi: 10.1016/j.aej.2017.06.016.
[32]  J. Rivera, M. A. Naranjo, J. Robalino, F. Alpizar, and A. Blackman, “Local Community Characteristics and Cooperation  for  Shared  Green  Reputation,”  Policy Stud.  J.,  vol.  45,  no.  4,  pp.  613–632,  2017,  doi: 10.1111/psj.12156.
[33]  D. Jo and C. Kwon, “Structure of green supply chain management for sustainability of small and medium enterprises,”  Sustain.,  vol.  14,  no.  1,  2022,  doi: 10.3390/su14010050.
[34]  N. Mohamed, W. H. W. Mahmood, M. R. Muhamad, and  M.  Z.  Yusup,  “Initial  study  of  factors  on  green supply  chain  management,  green  supplier  strategy and  work  system  performance,”  Int.  J.  Integr.  Eng., vol.  12,  no.  5,  pp.  178–184,  2020,  doi: 10.30880/ijie.2020.12.05.021.
[35]  T.  Ahmad,  A.  A.  Aibinu,  and  A.  Stephan,  “Green Building  Success  Criteria:  Interpretive  Qualitative Approach,”  J.  Archit.  Eng.,  vol.  27,  no.  1,  p. 04020045,2021,doi:10.1061/(asce)ae.19435568.0000 448.
[36]  A.  Nawaz,  X.  Su,  Q.  M.  U.  Din,  M.  I.  Khalid,  M. Bilal,  and  S.  A.  R.  Shah,  “Identification  of  the h&s (Health and safety factors) involved in infrastructure projects  in  developing  countries-a  sequential  mixed method approach of OLMT-project,” Int. J. Environ. Res.  Public  Health,  vol.  17,  no.  2,  2020,  doi: 10.3390/ijerph17020635.
[37]  S.  Herath  and  S.  C.  Chong,  “Key  components  and critical  success  factors  for  project  management success:  A  literature  review,”  Oper.  Supply  Chain Manag.,  vol.  14,  no.  4,  pp.  431–443,  2021,  doi: 10.31387/oscm0470314.
[38]  Z.  Wei,  B.  Han,  X.  Pan,  M.  Shahbaz,  and  M.  W. Zafar,  “Effects  of  diversified  openness  channels  on the  total-factor  energy  efficiency  in  China’s manufacturing sub-sectors: Evidence from trade and FDI  spillovers,”  Energy  Econ.,  vol.  90,  p.  104836, 2020, doi: 10.1016/j.eneco.2020.104836.
[39]  H. Sciences, 済無 No Title No Title No Title, vol. 4, no. 1. 2016.
[40]  W.  Hu,  J.  Tian,  and  L.  Chen,  “Assessment  of sustainable  water  stewardship  and  synergistic environmental  benefits  in  Chinese  industrial  parks,” Resour.  Conserv.  Recycl.,  vol.  170,  no.  April,  p. 105589,2021,doi: 10.1016/j.resconrec.2021.105589.
[41]  H.  Ge  and  Z.  Ning,  “Implementation  Performance Evaluation  on  Land  Use  Planning :  A  Case  of Chengdu, China,” vol. 8, no. 4, pp. 34–38, 2012, doi: 10.3968/j.ccc.1923670020120804.1020.
[42]  E. Giovanis and O. Ozdamar, “Health status, mental health  and  air  quality:  evidence  from  pensioners  in Europe,”  Environ.  Sci.  Pollut.  Res.,  vol.  25, no. 14, pp.  14206–14225,  2018,  doi:  10.1007/s11356-018- 1534-0.
[43]  O. Barakat, A. Bendou, and R. Oumlil, “Key Success Factors in Managing Basic Infrastructure Projects of Rural Development Communal Plans in Morocco,” J. Rural  Dev.,  vol.  37,  no.  4,  p.  679,  2018,  doi:
10.25175/jrd/2018/v37/i4/110562.
[44]  J.  F.  De  Medeiros,  J.  L.  D.  Ribeiro,  and  M.  N. Cortimiglia,  “Success  factors  for  environmentally sustainable  product  innovation:  A  systematic literature review,” J. Clean. Prod., vol. 65, pp. 76–86, 2014, doi: 10.1016/j.jclepro.2013.08.035.
[45]  F.  H.  Lien,  “Critical  Success  Factors  of  Corporate Performance  Management  (CPM)  Literature  Study and Empirical Findings,” Fifth Int. Conf. Bus. Intell. Technol. II., no. c, pp. 6–14, 2015.
[46]  A.  Ng,  R.  D.  Wirahadikusumah,  and  B.  Hasiholan, “Kajian Good Practice Penerapan Value Engineering pada  Industri  Konstruksi  Indonesia,”  no.  1,  pp.  20– 21, 2021.
[47]  A.  F.  Kineber,  I.  Othman,  A.  E.  Oke,  N.  Chileshe, and  T.  Zayed,  “Exploring  the  value  management critical  success  factors  for  sustainable  residential building– A structural equation modelling approach,” J.  Clean.  Prod.,  vol.  293,  p.  126115,  2021,  doi: 10.1016/j.jclepro.2021.126115.
[48]  E. Plebankiewicz, “Model of predicting cost overrun in  construction  projects,”  Sustain.,  vol.  10,  no.  12, 2018, doi: 10.3390/su10124387.
[49]  T. Chow and D. B. Cao, “A survey study of critical success  factors  in  agile  software  projects,”  J.  Syst. Softw.,  vol.  81,  no.  6,  pp.  961–971,  2008,  doi: 10.1016/j.jss.2007.08.020.
[50]  M.  Stanitsas,  K.  Kirytopoulos,  and  V.  Leopoulos, “Integrating  sustainability  indicators  into  project management:  The  case  of  construction  industry,”  J. Clean.  Prod.,  vol.  279,  p.  123774,  2021,  doi: 10.1016/j.jclepro.2020.123774.
[51]  I. Othman, A. F. Kineber, A. E. Oke, T. Zayed, and M.  K.  Buniya,  “Barriers  of  value  management implementation  for  building  projects  in  Egyptian construction  industry,”  Ain  Shams  Eng.  J.,  vol.  12, no.1,pp.21–30,2021, doi: 10.1016/j.asej.2020.08.004.
[52]  S.  Coles,  An  introduction  to  extreme  values,  vol. 1. 2015.
[53]  P. H. Maqsood Ahmad Sandhu, Ahm Shamsuzzoha, “ 기사 (Article) 와 안내문 (Information)  [,” Eletronic Libr., vol. 34, no. 1, pp. 1–5, 2018.
[54]  M.  A.  Kristianto  and  V.  Y.  R.  Damanik,  “Analisis Life  Cycle  Cost  Penerapan  Vertical  Greening Systems  Di  Indonesia,”  Ultim.  J.  Komun.  Vis.,  vol. 9,no.2,pp.74–80,2018,doi:
10.31937/ultimart.v9i2.754.
[55]  M.  Altaf  et  al.,  “Evaluating  the  awareness  and implementation  level  of  LCCA  in  the  construction
industry  of  Malaysia,”  Ain  Shams  Eng.  J.,  vol.  13, no.5,p.101686,2022,doi: 10.1016/j.asej.2021.101686.
[56]  S.  K.  Fuller  and  S.  R.  Petersen,  LCCosting  Manual for  the  Federal  Energy  Management  Program,  no. 135. 1996.
[57]  F.  Suterisno  and  N.  S.  Munir,  “Strategi Penyempurnaan  Implementasi  Shared  Service  Multi Tower  Pada  Subholding  Commercial  &  Trading Pertamina,” J. Muara Ilmu Ekon. dan Bisnis, vol. 5, no. 2, p. 261, 2021, doi: 10.24912/jmieb.v5i2.11678.
[58]  S.  Haryono,  “Mengenal  Metode  Structural  Equation Modeling  (SEM)  untuk  penelitian  manajemen menggunakan  AMOS,”  J.  Ekon.  dan  Bisnis  STIE YPN  Vol.  VII  No.  1  Oktober  2014,  vol.  VII, no.  1,
pp. 23–34, 2014.
[59]  J. Gaussian, “1 , 2 , 3 1,” vol. 4, pp. 83–92, 2015.
[60]  B. A. B. Iii, “No Title,” pp. 21–37, 2017.
[61]  J.  F.  Hair,  M.  Sarstedt,  L.  Hopkins,  and  V.  G. Kuppelwieser,  “Partial  least  squares  structural equation modeling (PLS-SEM): An emerging tool in business research,” Eur. Bus. Rev., vol. 26, no. 2, pp. 106–121, 2014, doi: 10.1108/EBR-10-2013-0128.
[62]  D.A.N.N.Dewi, “Modul Uji Validitas Dan Hormonal,” Univ. diponegoro, no. October, 2018.
[63]  Ghozali  &  Laten  2015,  “Partial  Least  Squares Konsep,Teknik  Dan  Aplikasi  Mengunakan  Program SmartPLS  3.0  (2nd  ed.),”  Acad.  (Accelerating world’s Res., pp. 1–8, 2018.