## MODEL PERHITUNGAN RENTANG DURASI PROBABILISTIK MENGGUNAKAN METODE EARNED SCHEDULE PADA PROYEK DI JAKARTA DAN SEKITARNYA
Shindy 1 dan Basuki Anondho 2
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl.Letjen S. Parman No.1 Jakarta Email: shindyhuang11@gmail.com
2 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl.Letjen S. Parman No.1 Jakarta Email: basukia@ft.untar.ac.id

## ABSTRAK
Dalam  pengelolaan  proyek  konstruksi,  durasi  merupakan  salah  satu  komponen  yang  penting  dan mempengaruhi kesuksesan suatu proyek. Akan tetapi akibat unsur ketidakpastian yang terdapat dalam pekerjaan  proyek  konstruksi  mengakibatkan  manajer  proyek  sulit  untuk  melakukan  prediksi  durasi akhir  proyek  konstruksi  secara  lebih  akurat.  Pada  sisi  lain  terdapat  metode  Earned  Schedule  yang perhitungannya  menggunakan  indikator  berbasis  waktu,  yakni  Schedule  Performance  Index  (SPI), sehingga  mendukung  dalam  perhitungan  prediksi  durasi  akhir  proyek  konstruksi.  Oleh  karena  itu, pada penelitian ini akan dirancang sebuah model perhitungan rentang durasi probabilistik akhir proyek konstruksi  dengan  menggunakan  metode  Earned  Schedule.  Penelitian  ini  menggunakan  data  berupa kurva  S  dari  45  proyek  yang  sedang  berjalan  di  Jakarta  dan  sekitarnya.  Penelitian  ini  dilakukan dengan  menghitung  angka  rata-rata  prediksi  durasi  akhir  proyek  (EAC)  pada  masing-masing  data proyek,  kemudian dilakukan  perhitungan  interval  batas  atas  dan  batas  bawah  sebagai rentang  durasi probabilsitik  akhir  proyek.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  model  perhitungan  rentang durasi  probabilistik  akhir  proyek  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  durasi  akhir  proyek  yang bersifat probabilistik.
Kata Kunci: Earned Schedule, Durasi Probabilistik, Prediksi Durasi.

## ABSTRACT
In  management of construction  project, duration  is  one  of  the  important components and  affects the success of a project. However, due to the element of uncertainty in the construction project work, it is difficult for project managers to predict the final duration of the construction project more accurately. On  the  other  hand,  there  is  Earned  Schedule  method  which  calculations  are  using  time-based indicators,  namely  Schedule  Performance  Index  (SPI),  so  it  is  supporting  the  calculation  of  the prediction  of  the  final  duration  of  the  construction  project.  Therefore,  in  this  research  will  be designed  a  model  calculation  of  probabilistic  duration  range  of  the  construction  project  by  using Earned  Schedule  method.  This  study  uses  S  curve  data  of  45  projects  on  going  in  Jakarta  and surrounding  areas.  This  study  was  conducted  by  calculating  the  average  prediction  of  Estimate  at Completion  (EAC)  on  each  project  data,  then  calculating  the  upper  and  lower  limit  interval  as  the probabilistic project duration range. The results of this study indicate that the probabilistic duration of  the  project  duration  calculation  model  can  be  used  to  predict  the  probabilistic  duration  of  the project.
Keywords: Earned Schedule, Probabilistik Duration, Duration Estimation.

## 1. PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Durasi  proyek  konstruksi  merupakan  salah  satu  faktor  kunci  yang  harus  dipertimbangkan  saat  akan  memulai jalannya suatu proyek baru, karena dapat menentukan keberhasilan atau kegagalan suatu proyek konstruksi  (Lee, et al., 2009).
Lee,  et  al.  (2009)  menyatakan  bahwa  perencanaan  konstruksi  saat  ini  bergantung  pada  metode  penjadwalan deterministik tradisional yang tidak dapat memastikan dengan jelas tingkat ketidakpastian dalam suatu proyek.  Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  prediksi  durasi  akhir  proyek  bersifat  probabilistik  atau  tidak  pasti.  Kendala  yang sering kita temukan yaitu durasi dalam suatu proyek konstruksi sering kali tidak sesuai dengan perhitungan prediksi, sehingga jadwal konstruksi dapat menyimpang dari rencana awal.
Menggunakan  Metode  Earned  Schedule  pada  Proyek  di Jakarta dan Sekitarnya
Salah  satu  metode  yang  banyak  digunakan  untuk  memprediksi  durasi  akhir  proyek  adalah Earned  Value  Method (EVM).  Metode  tersebut  merupakan  metode  yang  sudah  cukup  lama  berkontribusi  dan  membantu  para  manajer proyek  dalam  mengelola  proyek,  terutama  dalam  hal  prediksi  biaya  dan  durasi  akhir  proyek.  Akan  tetapi  dalam perkembangannya,  penggunaan Earned  Value  Method (EVM)  dalam  memprediksi  durasi  mendapat  kritikan  oleh karena perhitungannya  yang  berbasis  biaya  (Lipke,  et al.,  2009).  Perhitungan  metode  tersebut  yang menggunakan indikator  berbasis  biaya  dan  bukan  waktu,  dalam  memprediksi  durasi  membuat  hasil  prediksi  durasi  dari  metode tersebut  menjadi  diragukan  dalam  dunia  konstruksi.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  metode  baru  yang  dapat menggantikan Earned Value Method (EVM) dan mengatasi kelemahannya dalam memprediksi durasi akhir proyek.
Salah  satu  pengembangan  dari Earned  Value  Method (EVM)  adalah  metode Earned  Schedule (ES),  merupakan metode  yang  menggunakan indikator  waktu  sebagai  ganti  dari indikator  biaya  mampu mengatasi  kekurangan dari Earned  Value  Method (EVM) pada  penelitian  sebelumnya  (Vanhoucke,  et  al.,  2015).  Perhitungan metode Earned Schedule (ES) yang menggunakan indikator berbasis biaya meningkatkan keandalannya dalam memprediksi durasi akhir  proyek,  sehingga  dalam  prediksi  durasi  metode Earned  Schedule (ES)  lebih  dapat  diandalkan  dibandingkan dengan metode lainnya.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  perhitungan  prediksi  durasi  probabilistik  akhir  proyek  konstruksi  dalam  upaya mengatasi unsur ketidakpastian agar prediksi yang dilakukan lebih akurat.

## Tujuan Penelitian
Berdasarkan latar belakang, tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperoleh model perhitungan rentang prediksi durasi akhir proyek.

## Durasi Probabilistik
Perhitungan  prediksi  yang  dilakukan  dalam  suatu  proyek  konstruksi,  baik  dalam  prediksi  biaya  akhir  proyek maupun  prediksi  durasi akhir  proyek,  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan dua pendekatan  yang  berbeda,  yakni pendekatan  deterministik  dan  pendekatan  probabilistik.  Pendekatan  deterministik  melakukan  prediksi  biaya  akhir proyek dan durasi akhir proyek dengan melihat nilai biaya dan durasi yang paling mungkin, sedangkan pendekatan probabilistik  melakukan  prediksi  biaya  akhir  proyek  dan  durasi  akhir  proyek  yang  direncanakan  berdasarkan variabilitas biaya dan durasi yang melekat pada masing-masing kegiatan proyek (Barraza, et al., 2004).
Dalam  pelaksanaan  suatu  kegiatan,  digunakan  angka-angka  prediksi  yang  berperan  untuk  memberikan  rentang waktu  akibat  ketidakpastian  dalam  suatu  pelaksanaan  kegiatan.  Di  bawah  ini  merupakan  angka-angka  prediksi kegiatan yang pada umumnya digunakan (Anondho, 2017), dan akan dijelaskan seperti berikut ini:
a. Optimistic duration time (a)
Apabila  sebuah  kegiatan  dilaksanakan  dalam  suatu  kondisi  yang  mendukung  dan  segala  sesuatunya  berjalan dengan  baik,  maka  kegiatan  tersebut  akan  selesai  dalam  waktu  yang  lebih  cepat.  Waktu  tersingkat  untuk menyelesaikan suatu kegiatan dapat disebut dengan waktu optimistic ( optimistic duration time ).
b. Pessimistic duration time (b)
Apabila sebuah kegiatan dilaksanakan dalam situasi dan kondisi yang kurang baik, terdapat kendala atau tidak mendukung,  maka  kegiatan  tersebut  akan  selesai  dalam  waktu  yang  lebih  lama.  Waktu  yang  lebih  lama  ini dapat disebut dengan waktu pesimistik ( pessimistic duration time ).

## Earned Schedule
Earned  Value  Method (EVM),  sebuah  metode  yang  sudah  cukup  lama  berkontribusi  dalam  dunia  konstruksi, memiliki  kelemahan  yakni  pemakaian  indikator  biaya  bukan  indikator  waktu  dalam  perhitungan  prediksi  durasi akhir  proyek,  sehingga  pemakaian  metode  tersebut  dalam  prediksi  durasi  akhir  proyek  menjadi  diragukan (Vanhoucke, et al., 2015).
Salah satu pengembangan dari Earned Value Method (EVM) adalah metode Earned Schedule (ES) yang merupakan metode  yang menggunakan indikator  waktu  sebagai  ganti  dari  indikator  biaya  mampu menghilangkan  kekurangan dari  metode Earned  Value (EVM),  sehingga  metode Earned  Schedule (ES)  dapat  lebih  dipercaya  dalam keandalannya  memprediksi  durasi  akhir  suatu  proyek (Lipke,  et  al.,  2009).  Untuk  lebih  jelas  dapat  dilihat  pada gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1 Prinsip Dasar Pengukuran Kinerja Jadwal dengan ES  (Vanhoucke, et al., 2015)
Dalam  perhitungan  prediksi  durasi  akhir  proyek  konstruksi,  tentunya  membutuhkan  beberapa  data  yang tercantum dalam  data  kurva  S  masing-masing  proyek.  Berikut  ini  merupakan  data-data  yang  terdapat  dalam  kurva  S  yang kiranya diperlukan untuk perhitungan prediksi durasi akhir proyek berikut dengan penjelasannya.
1. ACWP  ( Actual  Cost  of  Work  Performed ),  yaitu  jumlah  sesungguhnya  dari  biaya  yang  dikeluarkan  untuk perkerjaan yang telah dilaksanakan sampai saat pengamatan.
2. BCWP  ( Budgeted  Cost  of  Work  Performed ),  yaitu  jumlah  anggaran  biaya  pelaksanaan  pekerjaan  yang direncanakan pada saat pengamatan yang sesuai dengan kegiatan yang telah dilaksanakan.
3. BCWS  ( Budgeted  Cost  of  Work  Scheduled ),  yaitu  jumlah  anggaran  biaya  pelaksanaan  pekerjaan  yang direncanakan untuk kegiatan yang direncanakan
Dalam  perhitungan  prediksi  durasi  akhir  proyek  konstruksi,  tentu  diperlukan  beberapa  parameter  yang  digunakan untuk  mendapatkan  nilai Earned  Schedule (ES).  Gambaran  dari  parameter-parameter  perhitungan  nilai Earned Schedule (ES) tersebut dapat dilihat dan akan dijelaskan seperti pada gambar 2 seperti berikut ini.
. Gambar 2.2 Parameter Perhitungan Nilai Earned Schedule (ES) (Anondho, 2017)
Nilai Earned Schedule (ES) dapat ditentukan secara grafis dengan mencari suatu titik di mana proyeksi horizontal dari  grafik  BCWP  pada  suatu  waktu  tertentu  ke  grafik  BCWS.  Kemudian  proyeksi  vertikal  dari  titik  proyeksi horizontal  sebelumnya  terhadap  sumbu  waktu  ( time )  atau  koordinat  horizontal  merupakan  nilai  dari Earned Schedule (ES) (Vanhoucke, et al., 2015). Pada gambar 2 di atas terdapat dua indikator utama yang dibutuhkan untuk mendapatkan nilai Earned Schedule (ES), kedua parameter tersebut yakni C dan I (Lipke, et al., 2009). Berikut ini akan dijelaskan masing-masing parameter yang dibutuhkan dalam perhitungan nilai Earned Schedule (ES) tersebut:
1. C  =  Nilai  atau  besaran  periode  yang  dapat  ditentukan  dengan  menghitung  jumlah  penambahan  waktu  dari pengukuran kinerja dasar atau Performance Measurement Baseline (PMB) yang memenuhi kondisi, BCWP > BCWS.
Proyeksi nilai BCWP ke BCWS Time Cost
Menggunakan  Metode  Earned  Schedule  pada  Proyek  di Jakarta dan Sekitarnya
2. I =  Nilai hasil  interpolasi linear untuk menentukan nilai  PMB  pada  titik  yang  ditinjau.  Untuk mendapatkan nilai I dapat dihitung dengan persamaan sebagai berikut:
I = (BCWP – BCWS C ) / (BCWS C+1 – BCWS C ) (1)
Selanjutnya dapat diperhitungkan nilai Earned Schedule (ES) dengan rumus yang dijabarkan sebagai berikut:
ES = C + I (2)
Selanjutnya data yang digunakan pada perhitungan metode Earned Schedule (ES) menggunakan perhitungan dengan indikator  yang  berbasis  waktu  dan  bukan  indikator  berbasis  biaya,  indikator-indikator  tersebut  yaitu Schedule Variance ( time )  atau  SV(t)  dan Schedule  Performance  Index ( time )  atau  SPI(t)  (Lipke,  2014).  Di  bawah  ini  akan dijelaskan lebih lanjut mengenai kedua indikator tersebut.
a. Schedule Variance ( time ) atau SV(t)
Schedule  Variance ( time )  atau  SV(t)  yaitu  sebuah  indikator  yang  merupakan  nilai  selisih  antara  kinerja  yang telah  direncanakan pada  proyek  dengan  kinerja realisasi  proyek  konstruksi.  Ketika nilai  SV(t)  bernilai  positif maka  berarti  kinerja  realisasi  proyek  konstruksi  lebih  cepat  daripada  kinerja  yang  telah  dijadwalkan  pada proyek,  begitu  juga  sebaliknya  apabila  nilai  SV(t)  bernilai  negatif  berarti  kinerja  realisasi  proyek  konstruksi mengalami keterlambatan. Rumus dari Schedule Variance ( time ) atau SV(t) dapat dijabarkan sebagai berikut:
SV(t) = ES – AT (3)
b. Schedule Performance Index ( time ) atau SPI(t)
Schedule Performance Index ( time ) atau SPI(t) yaitu sebuah indikator yang mendeskripsikan besaran efisiensi dalam mecapai Project Duration (PD) untuk waktu yang diinvestasikan. Ketika nilai dari indikator SPI(t) lebih besar  atau  sama  dengan  1,  maka  kinerja  jadwal  dapat  dinilai  baik.  Namun  sebaliknya,  apabila  nilai  dari indikator  SPI(t)  lebih  kecil  daripada  1,  berarti  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  masalah  yang  terjadi  pada kinerja  jadwal  sehingga  perlu  dilakukan  investigasi  dan  diberi  koreksi.    Rumus  dari Schedule  Performance Index ( time ) atau SPI(t) dapat dijabarkan sebagai berikut:
SPI(t) = ES / AT (4)
Keterangan:
AT = Actual Time , yaitu waktu aktual dari awal dimulainya suatu proyek hingga waktu di mana EV diukur.
ES = Earned Schedule
Besaran  nilai  prediksi  durasi  akhir  proyek  konstruksi  dapat  diperhitungkan  dengan  menggunakan  rumus  yang dijabarkan sebagai berikut:
EAC(t) = AT + PD − ES SPI(t) (5)
Keterangan:
PD = Project Duration (total durasi proyek)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Metode Pengumpulan Data
Pada tahap  pengumpulan data  dilakukan  studi  lapangan  dengan mengumpulkan  data  berupa  kurva  S  proyek  yang sedang  berjalan  ( on  going )  dari  berbagai  proyek  di  Jakarta  dan  sekitarnya.  Data  berupa  kurva  S  yang  berisikan grafik  rencana  dan  realisasi  proyek  tersebut  dilakukan  elaborasi  data,  yaitu  dengan  mengeliminasi  bobot  struktur proyek  secara  keseluruhan  dengan  bobot  struktur  bawah  ( substructure )  untuk  mendapatkan  bobot  realisasi  dan rencana baru sebagai data yang akan dipergunakan pada penelitian ini.
Pada tahap ini dilakukan juga studi literatur dari buku dan jurnal mengenai durasi probabilistik dan metode Earned Schedule untuk membantu dalam menganalisis data-data yang telah dikumpulkan pada saat studi lapangan.

## Metode Analisis Data
Metode  analisis  yang  digunakan  untuk  menganalisa  data  menggunakan  bantuan  microsoft  excel  untuk  membantu perhitungan mulai dari mengelaborasi data-data kurva S proyek, perhitungan Earned Schedule, prediksi durasi akhir proyek, perhitungan rata-rata EAC, hingga perhitungan durasi probabilistik.

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Hasil Perhitungan Earned Schedule dan Prediksi Durasi Akhir (EAC)
Berdasarkan data-data kurva S yang telah dilakukan elaborasi, terdapat nilai BCWS dan BCWP untuk perhitungan parameter C dan I. Parameter tersebut digunakan untuk mendapatkan nilai ES. Diperhitungkan juga nilai SPI untuk digunakan dalam perhitungan EAC. Hasil perhitungan Earned Schedule berikut dengan perhitungan prediksi durasi akhir proyek dapat dilihat pada tabel 1 di bawah.
Tabel 1. Hasil Perhitungan Earned Schedule dan EAC Minggu ke BCWS BCWP  BCWSc  BCWSc+1 C I ES SPI EAC 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 2.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 3.0000 0.1163 0.0000 0.0000 0.0000 0 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 4.0000 0.3030 0.1854 0.1163 0.3030 3 0.3699 3.3699 0.8425  138.8780 5.0000 0.4897 0.3708 0.3030 0.4897 4 0.3630 4.3630 0.8726  134.0816 6.0000 0.6763 0.5562 0.4897 0.6763 5 0.3562 5.3562 0.8927  131.0639 7.0000 0.8630 0.7383 0.6763 0.8630 6 0.3319 6.3319 0.9046  129.3452 8.0000 1.3207 1.2509 0.8630 1.3207 7 0.8475 7.8475 0.9809  119.2732 9.0000 1.7784 1.7185 1.3207 1.7784 8 0.8690 8.8690 0.9854  118.7277 10.0000 2.2362 2.1930 1.7784 2.2362 9 0.9056 9.9056 0.9906  118.1151 11.0000 2.6683 2.6208 2.2362 2.6683 10  0.8901  10.8901  0.9900  118.1806 12.0000 3.1260 3.1228 2.6683 3.1260 11  0.9930  11.9930  0.9994  117.0681 13.0000 3.5837 3.6325 3.5837 4.0415 13  0.1066  13.1066  1.0082  116.0484 14.0000 4.0415 3.9567 3.5837 4.0415 13  0.8148  13.8148  0.9868  118.5682 15.0000 4.2281 4.1223 4.0415 4.2281 14  0.4333  14.4333  0.9622  121.5938 16.0000 4.4148 4.3970 4.2281 4.4148 15  0.9048  15.9048  0.9940  117.7003 17.0000 4.6015 4.5663 4.4148 4.6015 16  0.8115  16.8115  0.9889  118.3116 18.0000 4.7958 4.6954 4.6015 4.7958 17  0.4836  17.4836  0.9713  120.4559 19.0000 5.0668 4.9654 4.7958 5.0668 18  0.6256  18.6256  0.9803  119.3521 20.0000 5.2612 5.1794 5.0668 5.2612 19  0.5791  19.5791  0.9790  119.5149 21.0000 5.4555 5.3585 5.2612 5.4555 20  0.5008  20.5008  0.9762  119.8487 22.0000 5.5501 5.4570 5.4555 5.5501 21  0.0153  21.0153  0.9552  122.4822 23.0000 5.6575 5.5511 5.5501 5.6575 22  0.0088  22.0088  0.9569  122.2694 24.0000 5.7521 5.6433 5.5501 5.6575 22  0.8676  22.8676  0.9528  122.7936 25.0000 5.8468 5.7090 5.6575 5.7521 23  0.5440  23.5440  0.9418  124.2354 26.0000 5.9414 5.8049 5.7521 5.8468 24  0.5579  24.5579  0.9445  123.8705
Menggunakan  Metode  Earned  Schedule  pada  Proyek  di Jakarta dan Sekitarnya
Minggu ke BCWS BCWP  BCWSc  BCWSc+1 C I ES SPI EAC 27.0000 6.2610 6.0619 5.9414 6.2610 26  0.3772  26.3772  0.9769  119.7623 28.0000 6.5806 6.3249 6.2610 6.5806 27  0.2000  27.2000  0.9714  120.4413 29.0000 7.1713 6.7296 6.5806 7.1713 28  0.2522  28.2522  0.9742  120.0966 30.0000 7.9052 7.2148 7.1713 7.9052 29  0.0593  29.0593  0.9686  120.7876 31.0000 8.3169 7.6795 7.1713 8.3169 29  0.4436  29.4436  0.9498  123.1848 32.0000 8.7273 8.1061 7.9052 8.3169 30  0.4879  30.4879  0.9527  122.8029 33.0000 9.1377 8.5119 8.3169 8.7273 31  0.4751  31.4751  0.9538  122.6685 34.0000 9.1377 35.0000 9.1377
36.0000 9.7328
37.0000  10.3280
38.0000  11.0982 39.0000  11.7682

## Hasil Perhitungan Rata-Rata EAC
Hasil perhitungan EAC pada langkah sebelumnya akan dilakukan rata-rata setiap proyek sehingga dapat dirangkum pada tabel 2, berikut dengan hasil penyelarasan data satuan.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Rata-Rata EAC NAMA PROYEK DURASI SATUAN WAKTU EAC/m2 EAC/m2/minggu Rata-Rata Standar Deviasi Rata-Rata Standar Deviasi P1 33 Minggu 0.003034714 0.000983651 0.003034714 0.000983651 P2 13 Minggu 0.001287054 0.000156948 0.001287054 0.000156948 P3 27 Minggu 0.002592117 0.002180676 0.002592117 0.002180676 P4 16 Bulan 0.000187104 2.26835E-05 0.000810722 9.82878E-05 P5 93 Minggu 0.000898874 0.000318427 0.000898874 0.000318427 P6 37 Minggu 0.00056694 0.000303013 0.00056694 0.000303013 P7 37 Minggu 0.002981545 0.001051286 0.002981545 0.001051286 P8 54 Minggu 0.002332671 0.000546712 0.002332671 0.000546712 P9 7 Bulan 0.000182438 8.12524E-05 0.000790504 0.000352067 P10 35 Minggu 0.004394142 0.00011936 0.004394142 0.00011936 P11 26 Minggu 0.000538101 4.73936E-05 0.000538101 4.73936E-05 P12 13 Bulan 0.00038417 0.000196592 0.001664608 0.000851831 P13 17 Minggu 0.000416718 0.000163138 0.000416718 0.000163138 P14 4 Bulan 0.000779012 5.55383E-05 0.003375457 0.000240647 P15 48 Minggu 0.00183217 0.000706327 0.00183217 0.000706327
NAMA PROYEK DURASI SATUAN WAKTU EAC/m2 EAC/m2/minggu Rata-Rata Standar Deviasi Rata-Rata Standar Deviasi P16 33 Minggu 0.001100123 0.00037035 0.001100123 0.00037035 P17 31 Minggu 0.003344954 0.000846986 0.003344954 0.000846986 P18 50 Minggu 0.002441991 0.000190264 0.002441991 0.000190264 P19 19 Bulan 0.000796933 6.27942E-06 0.003453112 2.72087E-05 P20 55 Minggu 0.002510527 0.00016015 0.002510527 0.00016015 P21 23 Minggu 0.000844647 5.6235E-05 0.000844647 5.6235E-05 P22 56 Minggu 0.001370301 7.87572E-05 0.001370301 7.87572E-05 P23 76 Minggu 0.002286297 0.000503874 0.002286297 0.000503874 P24 6 Minggu 0.000846183 8.03844E-05 0.000846183 8.03844E-05 P25 15 Minggu 0.000664391 6.07404E-05 0.000664391 6.07404E-05 P26 9 Minggu 0.003733655 0.000711263 0.003733655 0.000711263 P27 31 Minggu 0.001275513 0.00030263 0.001275513 0.00030263 P28 30 Minggu 0.001205928 0.000278245 0.001205928 0.000278245 P29 92 Minggu 0.00529817 0.001727161 0.00529817 0.001727161 P30 19 Bulan 0.000148526 0.000295246 0.000643564 0.001279302 P31 7 Bulan 0.001341501 0.001027921 0.005812723 0.004453983 P32 56 Minggu 0.002300265 0.000746506 0.002300265 0.000746506 P33 103 Minggu 0.001032259 0.000200848 0.001032259 0.000200848 P34 42 Minggu 0.002821965 0.000544237 0.002821965 0.000544237 P35 14 Minggu 0.002948145 0.000995947 0.002948145 0.000995947 P36 40 Minggu 0.000792098 0.000279828 0.000792098 0.000279828 P37 30 Minggu 0.002545756 0.004127994 0.002545756 0.004127994 P38 50 Minggu 0.005635993 0.003572669 0.005635993 0.003572669 P39 53 Minggu 0.001570748 0.000995701 0.001570748 0.000995701 P40 17 Bulan 0.000222463 6.85581E-05 0.000963933 0.000297062 P41 30 2 Minggu 0.000769436 0.000391616 0.001538872 0.000783232 P42 130 Minggu 0.003765125 0.000867376 0.003765125 0.000867376 P43 32 Bulan 0.000909158 0.000166131 0.003939383 0.000719846 P44 11 Minggu 0.029409209 0.008219943 0.029409209 0.008219943 P45 26 Minggu 0.008239238 0.002200416 0.008239238 0.002200416

## Hasil Perhitungan Durasi Probabilistik
Setelah  didapatkan  nilai  rata-rata  EAC  setiap  proyek,  kemudian  dapat  diperhitungkan  batas  atas  dan  batas  bawah tiap proyek. Hasil perhitungan durasi probabiistik dapat dilihat pada tabel 3 berikut. Rata-rata dari keseluruhan batas atas tdan batas bawah setiap proyek merupakan hasil prediksi durasi probabilistik.
Menggunakan  Metode  Earned  Schedule  pada  Proyek  di Jakarta dan Sekitarnya

## Tabel 3. Hasil Perhitungan Durasi Probabilistik
NAMA PROYEK DURASI SATUAN WAKTU EAC/m2 EAC/m2/minggu Interval Rata- Rata Standar Deviasi Rata- Rata Standar Deviasi Batas Bawah Batas Atas P1 33 Minggu 0.0030 0.0010 0.0030 0.0010 0.0027 0.0034 P2 13 Minggu 0.0013 0.0002 0.0013 0.0002 0.0012 0.0014 P3 27 Minggu 0.0026 0.0022 0.0026 0.0022 0.0018 0.0034 P4 16 Bulan 0.0002 0.0000 0.0008 0.0001 0.0008 0.0009 P5 93 Minggu 0.0009 0.0003 0.0009 0.0003 0.0008 0.0010 P6 37 Minggu 0.0006 0.0003 0.0006 0.0003 0.0005 0.0007 P7 37 Minggu 0.0030 0.0011 0.0030 0.0011 0.0026 0.0033 P8 54 Minggu 0.0023 0.0005 0.0023 0.0005 0.0022 0.0025 P9 7 Bulan 0.0002 0.0001 0.0008 0.0004 0.0005 0.0011 P10 35 Minggu 0.0044 0.0001 0.0044 0.0001 0.0044 0.0044 P11 26 Minggu 0.0005 0.0000 0.0005 0.0000 0.0005 0.0006 P12 13 Bulan 0.0004 0.0002 0.0017 0.0009 0.0012 0.0021 P13 17 Minggu 0.0004 0.0002 0.0004 0.0002 0.0003 0.0005 P14 4 Bulan 0.0008 0.0001 0.0034 0.0002 0.0031 0.0036 P15 48 Minggu 0.0018 0.0007 0.0018 0.0007 0.0016 0.0020 P16 33 Minggu 0.0011 0.0004 0.0011 0.0004 0.0010 0.0012 P17 31 Minggu 0.0033 0.0008 0.0033 0.0008 0.0030 0.0036 P18 50 Minggu 0.0024 0.0002 0.0024 0.0002 0.0024 0.0025 P19 19 Bulan 0.0008 0.0000 0.0035 0.0000 0.0034 0.0035 P20 55 Minggu 0.0025 0.0002 0.0025 0.0002 0.0025 0.0026 P21 23 Minggu 0.0008 0.0001 0.0008 0.0001 0.0008 0.0009 P22 56 Minggu 0.0014 0.0001 0.0014 0.0001 0.0013 0.0014 P23 76 Minggu 0.0023 0.0005 0.0023 0.0005 0.0022 0.0024 P24 6 Minggu 0.0008 0.0001 0.0008 0.0001 0.0008 0.0009 P25 15 Minggu 0.0007 0.0001 0.0007 0.0001 0.0006 0.0007 P26 9 Minggu 0.0037 0.0007 0.0037 0.0007 0.0033 0.0042 P27 31 Minggu 0.0013 0.0003 0.0013 0.0003 0.0012 0.0014 P28 30 Minggu 0.0012 0.0003 0.0012 0.0003 0.0011 0.0013 P29 92 Minggu 0.0053 0.0017 0.0053 0.0017 0.0049 0.0057 P30 19 Bulan 0.0001 0.0003 0.0006 0.0013 0.0001 0.0012 P31 7 Bulan 0.0013 0.0010 0.0058 0.0045 0.0025 0.0091 P32 56 Minggu 0.0023 0.0007 0.0023 0.0007 0.0021 0.0025
NAMA PROYEK DURASI SATUAN WAKTU EAC/m2 EAC/m2/minggu Interval Rata- Rata Standar Deviasi Rata- Rata Standar Deviasi Batas Bawah Batas Atas P33 103 Minggu 0.0010 0.0002 0.0010 0.0002 0.0010 0.0011 P34 42 Minggu 0.0028 0.0005 0.0028 0.0005 0.0027 0.0030 P35 14 Minggu 0.0029 0.0010 0.0029 0.0010 0.0024 0.0035 P36 40 Minggu 0.0008 0.0003 0.0008 0.0003 0.0007 0.0009 P37 30 Minggu 0.0025 0.0041 0.0025 0.0041 0.0011 0.0040 P38 50 Minggu 0.0056 0.0036 0.0056 0.0036 0.0046 0.0066 P39 53 Minggu 0.0016 0.0010 0.0016 0.0010 0.0013 0.0018 P40 17 Bulan 0.0002 0.0001 0.0010 0.0003 0.0008 0.0011 P41 30 2 Minggu 0.0008 0.0004 0.0015 0.0008 0.0013 0.0018 P42 130 Minggu 0.0038 0.0009 0.0038 0.0009 0.0036 0.0039 P43 32 Bulan 0.0009 0.0002 0.0039 0.0007 0.0037 0.0042 P44 11 Minggu 0.0294 0.0082 0.0294 0.0082 0.0246 0.0343 P45 26 Minggu 0.0082 0.0022 0.0082 0.0022 0.0074 0.0091
Untuk mendapatkan nilai rentang prediksi durasi probabilistic dilakukan perhitungan rata-rata keseluruhan batas atas dan  batas  bawah.  Kedua nilai  tersebut  akan menjadi rentang  durasi  probabilistic akhir  proyek.  Pada penelitian ini didapatkan  rentang  durasi  probabilistic  yaitu  dengan  nilai  batas  bawah  0.0029  minggu  dan  batas  atas  0.0033 minggu.

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan dari hasil analisis dalam penelitian ini yaitu:
1. Berdasakan  hasil  yang  didapatkan  dari  perhitungan  pada  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  model perhitungan  rentang  prediksi  durasi  probabilistik  akhir  proyek  konstruksi  dapat  dipergunakan  untuk menghitung tingkat keberhasilan prediksi durasi probabilistik akhir proyek di Jakarta dan sekitarnya.
2. Besaran  standar  deviasi  pada  setiap  proyek  dapat  mempengaruhi  hasil  perhitungan  rentang  durasi probabilistik.  Semakin  besar  standar  deviasi  maka  semakin  baik  hasil  perhitungan  rentang  durasi probabilistik.

## DAFTAR PUSTAKA
Anondho,  Basuki.  (2017).  Pengembangan  Model  Prediksi  Durasi  Probabilistik  Proyek  Pengembangan  Gedung Bertingkat  Tinggi  Bertingkat  Tinggi  Berbasis  Faktor  Pengaruh  Eksternal  Terukur. Disertasi .  Universitas Indonesia.
Barraza, G. A., Back,W. E., and Mata, F. (2004). Probabilistic Forecasting of Project Performance using Stochastic S Curves, Journal of Construction Engineering and Management .
Barraza,  G.  A.  (2011). Probabilistic  Estimation  and  Allocation  of  Project Time  Contingency , Journal  of Construction Engineering and Management . Batselier,  Jordy  dan  Vanhoucke,  Mario.  (2015). Empirical  Evaluation  of  Earned  Value  Management  Forecasting Accuracy for Time and Cost , Journal of Constuction Engineering and Management .
Harinaldi. (2005) Prinsip-Prinsip Statistik untuk Teknik dan Sains. Jakarta: Erlangga.
Hyun-soo Lee; Jae-won Shin; Moonseo Park; and Han-Guk Ryu. (2009). Probabilistic Duration Estimation Model for High-Rise Structural Work, Journal of Construction Engineering and Management.
Khamooshi, H. dan Cioffi, F. D. (2013). Uncertainty in Task Duration and Cost Estimates: Fusion of Probabilistic Forecasts and Deterministic Scheduling. Journal of Construction Engineering and Management.
Menggunakan  Metode  Earned  Schedule  pada  Proyek  di Jakarta dan Sekitarnya
Khamooshi,  H  dan  Abdi,  A.  (2016). Project  Duration  Forecasting  Using  Earned  Duration  Management  with Exponential Smoothing Techniques, Journal of Management in Engineering . Vol. 33, No. 1 (Januari 2017): 1- 10.
Kim, B., and Reinschmidt, K. (2010). Probabilistic Forecasting Of Project Duration Using Kalman Filter And The Earned Value Method. Journal of Construction Engineering and Management . Lipke, W., Zwikael, O., Henderson, K., dan Anbari, F. (2009). Prediction Of Project Outcome: The Application Of Statistical Method  To Earned  Value  Management  And  Earned  Schedule  Performance  Indexes . International Journal of Project Management , 27(2009), 400-407. Lipke, Walt. (2012). Earned Schedule Contribution to Project Management .Vol. I, Issue II. PM World Journal . Lipke, Walt. (2014). Testing Earned Schedule Forecasting Reliability . Vol. III, Issue III. PM World Journal . Lipke, Walt. (2014). Introduction to Earned Schedule Second Edition . Vol. III, Issue XI. PM World Journal . Lipke,  Walt.  (2017). Assesing  Earned  Value  Management and Earned  Schedule  Forecasting .  Vol.  VI,  Issue  VIII. PM World Journal . Lipke, Walt. (2017). Forecasting Schedule Variance Using Earned Schedule . Vol. VI, Issue II. PM World Journal . Modul Perhitungan Durasi Probabilistik Dengan Metode Earned Schedule Pada Proyek Konstruksi; Hak Kekayaan Intelektual  000107593;    Basuki  Anondho,  Yusuf  Latief,  Krishna  Mochtar;  Direktorat  Jendral  Kekayaan Intelektual, Kementrian Hukum dan Hak Asasi Manusia; 2018.
Poshdar,  M.,  González,  V.  A.,  Raftery,  G.  M.,  Orozco,  F., Romeo,  J.  S., dan  Forcael,  E.  (2014). A  Probabilistic- Based  Method  to  Determine  Optimum  Size  of  Project  Buffer  in  Construction  Schedules , Journal  of Construction Engineering and Management . Vanhoucke,  M.,  Andrade,  P.,  Salvaterra,  F.,  dan  Batselier,  J.  (2015). Introduction  to  Earned  Duration.  The Quarterly Magazine of the College of Performance Management.