Pengaruh Kontraktor Dan Kondisi Lingkungan Terhadap Bahaya Kesehatan Dan Keselamatan Kerja (K3) Di Proyek The Canary Apartement
Andi Maddeppungeng 1 , Siti Asyiah 2 , Fadil Prasetyo 3 1,2,3 Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Jl. Jenderal Sudirman KM.3 Cilegon 42435, Banten
Email: andi_made@yahoo.com
Diterima redaksi: 25 Maret 2022 | Selesai revisi: 15 April 2022 | Diterbitkan online : 30 April 2022

## ABSTRAK
Proyek  konstruksi  gedung  tinggi  memiliki  risiko  kecelakaan  yang  tinggi,  maka  diterapkan kesehatan  dan  keselamatan  kerja  (K3).  Tujuannya  untuk  meminimalisir  terjadinya  bahaya kesehatan  dan  keselamatan  kerja  pada  proyek  konstruksi  gedung  tinggi.  Kecelakaan  kerja  dapat terjadi  akibat  manusia,  metode,  material,  mesin  serta lingkungan  kerja,  oleh  karena  itu  dilakukan penelitian ini pada proyek  konstruksi pembangunan gedung The Canary Apartement . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apa saja bahaya K3 yang dominan terjadi akibat kontraktor dan  kondisi lingkungan  pada  proyek The  Canary  Apartement serta  penanganannya.  Metode  yang digunakan pada penelitian ini yaitu penyebaran kuesioner dan observasi lapangan. Data dianalisis dengan  menggunakan  metode  statistik  dan  pemodelan  SEM-AMOS.  Berdasarkan  hasil  penelitian pada variabel kontraktor terdapat dua indikator yang paling dominan berpengaruh signifikan yaitu tidak  peduli  masalah  terkait  kesehatan  dan  keselamatan  kerja  (K2)  dan  tidak  bersedia mengeluarkan  biaya  terkait  keselamatan  (K3).  Pada  hasil  variabel  lingkungan  terdapat  dua indikator yang paling dominan berpengaruh signifikan yaitu kondisi penyimpanan peralatan tidak rapih  (L6)  dan  penyimpanan  bahan-bahan  yang  berbahaya  tidak  sesuai  tempat  (L7).  Penanganan yang  dilakukan  untuk  menghindari  bahaya  K3  paling  dominan  terjadi  akibat  dari  pengaruh kontraktor dan kondisi lingkungan di proyek The Canary Apartement dapat dilakukan dengan cara mengadakan sosialisasi peraturan K3 seperti rambu K3, APD dan safety talk , penggunaan anggaran K3  sesuai  dengan  dokumen  kontrak,  meningkatkan  keamanan  dan  kerapihan  lingkungan  kerja, serta menerapkan 5R (Ringkas, Rapih, Resik, Rawat dan Rajin) .
Kata kunci : Kontraktor, Lingkungan, Bahaya K3, dan SEM-AMOS

## ABSTRACT
High-rise  building  construction  have  a  high  accident  risk,  so  occupational  health  and  safety  is applied. The goal is to minimize the occurrence of occupational health and safety hazards in high- rise  construction.  Work  accidents  can  occur  due  to  humans,  methods,  materials,  machines  and work  environment,  therefore  this  research  was  conducted  on  the  construction  project  of  The Canary  Apartment  building.  The  purpose  of  this  research  is  to  find  out  what  are  the  dominant safety  hazards  that  occur  due  to  contractors  and  environmental  conditions  in  The  Canary Apartement  project  and  their  handling.  The  method  used  in  this  research  is  distribution  of questionnaires and field observations. The data were analyzed using statistical method and SEM- MOS  modeling.  Based  on  the  results,  on  contractor  variables  there  are  two  indicators  that  are most  dominantly  significant,  namely  no  matter  the  problems  related  to  occupational  health  and safety  (K2)  and  not  willing  to  spend  safety-related  costs  (K3).  In  the  results  of  environmental variables  there  are  two  indicators  that  are  most  dominantly  significant,  namely  the  storage conditions of untidy equipment (L6) and storage of hazardous materials that are not in place (L7). Handling  carried  out  to  avoid  the  most  dominant  safety  hazards  resulting  from  the  influence  of contractors  and  environmental  conditions  in  The  Canary  Apartement  project  can  be  done  by socializing safety regulations such as safety signs, PPE and safety talk, the use of safety budget in accordance with contract documents, improving the safety and neatness of the work environment, and implementing 5S (Seiri, Seiton, Seiso, Seiketsu dan Shitsuke).
Keywords: Contractor, Environment, OHS Hazards, and SEM-AMOS

## 1. Pendahuluan
Pelaksanaan  Kesehatan  dan  Keselamatan Kerja  yang  selanjutnya  disingkat  K3  pada proyek  konstruksi  sangatlah  penting.  K3 adalah  segala  kegiatan  untuk  melindungi keselamatan  dan  kesehatan  tenaga  kerja melalui  upaya  pencegahan  kecelakaan  kerja dan  penyakit  akibat  kerja  [1].  Pelaksanaan K3  bermanfaat  untuk  melindungi  para pekerja,  meningkatkan  produktivitas  dan kinerja  pekerja,  menjamin  kualitas  dan keamanan  suatu  pekerjaan  dan  menghindari terjadinya bahaya K3. Bahaya adalah suatu keadaan yang berpotensi terhadap terjadinya  kejadian  kecelakaan  berupa cedera,  penyakit,  kematian,  kerusakan fungsi  operasional  yang  telah  ditetapkan [2]. Menurut Tarwaka [3], bahaya adalah sesuatu  yang  berpotensi  menyebabkan terjadinya  kerugian,  kerusakan,  cedera, sakit,  kecelakaan,  atau  menyebabkan kematian  yang  berhubungan  dengan proses  dan  sistem  kerja .  Penyelenggaraan K3  diatur  dalam  UU  No.  13  Tahun  2003 tentang  Ketenagakerjaan  dan  UU  No.  2 Tahun 2017 tentang Jasa Konstruksi mengatur  penyelenggaraan  jasa  konstruksi sesuai dengan nilai Keamanan, Keselamatan, Kesehatan dan Keberlanjutan (K4).
Dirjen  PPK  dan  K3  Kemnaker  mangatakan, jumlah kecelakaan kerja mengalami peningkatan  setiap  tahun  mencapai  5%  dan untuk kecelakaan kerja berat tren peningkatannya  sekitar  5%  –  10%  setiap tahunnya  [4].  Berdasarkan  data BPJS Ketenagakerjaan  tahun  2019 ,  jumlah kepesertaan  di  sektor  jasa  konstruksi  di Indonesia sejumlah 11.160.944 peserta dan di Provinsi  Banten  sebanyak  485.674  peserta. Berdasarkan  data  GAPENSI  BPD  tahun 2019,  jumlah  usaha  bidang  konstruksi  di Tangerang  Raya  sejumlah  621  usaha  dengan jumlah  usaha  konstruksi  di  Tangerang Selatan  sebanyak  57  usaha  [5].  Sementara untuk  kasus  kecelakaan  kerja  di  Indonesia mencapai 166.012 kasus dengan 3.122 kasus berada di sektor konstruksi. Jumlah kecelakaan  konstruksi  di  Provinsi  Banten tahun  2019  sebanyak  176  kasus  atau menyumbang sekitar 5,6% dari total kecelakaan  konstruksi  di  Indonesia.  Angka kecelakaan  kerja  di  Kota  Tangerang  Selatan
sepanjang  tahun  2019  turun  dari  tahun sebelumnya berjumlah 38 kasus [6].
Perkembangan Tangerang sebagai penyangga Ibukota  Jakarta  berlangsung  dengan  cepat. Berdasarkan  hasil  sensus  penduduk  terbaru, Tangerang  merupakan  daerah  yang  memiliki jumlah penduduk ±6,1 juta jiwa [7]. Semakin bertambahnya  penduduk  di  Tangerang, kebutuhan  masyarakat  akan  tempat  tinggal juga  semakin  bertambah.  Keterbatasan  lahan yang  tersedia  menjadikan  konsep vertical living lebih  banyak  dipilih  oleh  perusahaan properti [8]. Salah satu konsep vertical living yaitu  Apartemen.  Pembangunan  gedung bertingkat  tinggi  memiliki  risiko  bahaya  K3 yang  besar,  oleh  karena  itu  penelitian  ini dilakukan  pada  proyek  bangunan  bertingkat tinggi  yaitu  proyek The  Canary  Apartement .
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  apa  saja  bahaya  K3  yang dominan terjadi akibat kontraktor dan kondisi lingkungan pada proyek The Canary
Apartement serta penanganannya.
Ervianto  [9]  berpendapat  bahwa  kontraktor adalah  orang  atau  badan  usaha  yang menerima  pekerjaan  dan  melaksanakan pekerjaan  sesuai  yang  ditetapkan  gambar rencana,  peraturan  dan  syarat-  syarat  yang ditetapkan. Menurut UU No. 36 Tahun 2009, peran  kontraktor  dalam  pengawasan  K3 diantaranya  memeriksa  kesehatan  fisik  dan mental  pekerja  konstruksi,  menjelaskan mengenai bahaya K3 yang dapat timbul pada tempat kerja, menyediakan APD dan asuransi untuk pekerja, menyediakan rambu K3, serta bertanggung  jawab  dalam  pencegahan  dan penanganan bahaya K3. Pada sektor Konstruksi,  melalui  Permen  PU  No.  05
Tahun  2014 seluruh  perusahaan  bidang konstruksi wajib menerapkan SMK3.
Tujuannya  untuk  meningkatkan  efektifitas perlindungan  K3  yang  terencana,  terukur, terstruktur  dan  terintegrasi;  dapat  mencegah dan  mengurangi  kecelakaan  kerja  dan penyakit  akibat  kerja;  serta  menciptakan tempat kerja yang aman, nyaman dan efisien untuk mendorong produktifitas [10].
Lingkungan  kerja  merupakan  suatu  tempat untuk  seseorang  melakukan  aktivitas  atau pekerjaan  dan  dapat  berinteraksi  dengan rekan-rekan  sekerjanya  serta  dapat  diterima
oleh  kelompoknya  dan  merasakan  hubungan kekeluargaan.  Lingkungan  kerja  yang  baik hendaknya  membuat  pekerja  merasa  aman dan  nyaman  dalam  melakukan  pekerjaannya [11].  Penerapan  lingkungan  kerja  yang kondusif  dan  nyaman  dapat  membantu penerapan  program  K3  secara  optimal  yang ditandai  dengan  rendahnya  tingkat  risiko kecelakaan  kerja.  Contoh  lingkungan  kerja yang  baik  yaitu  lingkungan  yang  nyaman, bersih, aman dari berbagai macam gangguan, terhindar  dari  bising,  dan  pencahayaan  yang cukup.  Langford  menemukan  bahwa  ketika pekerja  percaya  manajemen  peduli  terhadap keselamatan pekerja, maka pekerja akan bisa bekerja  sama  untuk  meningkatkan  atau memperbaiki performa keselamatan [12].

## 2. Tinjauan Pustaka
Ibnu  Hadi  [13]  dengan  judul  penelitian “Analisa Bahaya Keselamatan dan Kesehatan
Kerja (K3) pada Proyek Konstruksi Bangunan Gedung Kecamatan Gajah Mungkur  Semarang  (Studi  Kasus  Proyek Pembangunan  Gedung  Kantor  Kecamatan Gajah Mungkur Semarang)”. Tujuan penelitian ini yaitu untuk menganalisa bahaya
K3  dan  mengetahui  cara  mengatasi  bahaya K3  dalam  pelaksanaan  proyek  tersebut. Metode  yang  digunakan  pada  penilitian  ini yaitu menyebarkan kuisioner, wawancara dan observasi.  Dari  hasil  penelitian  ini  dapat disimpulkan  bahwa  pentingnya  menganalisis bahaya  akibat  kelalaian  dalam  manajemen K3 pada proyek konstruksi untuk mengurangi risiko kecelakaan kerja.
Shakil  Ahmed  [14]  dengan  judul  “ Causes and Effects of Accident at Construction Site: A  Study  for  the  Construction  Industry  in Bangladesh ”  Tujuan  penelitian  ini  untuk mengidentifikasi  penyebab  dan  dampak kecelakaan  pada  proyek  konstruksi  di Bangladesh.  Metode  yang  digunakan  yaitu penyebaran  kuesioner,  wawancara,  observasi lapangan dan studi literatur. Didapat hasil 77 penyebab  di  bawah  14  kelompok  utama  dan 22 efek kecelakaan dan peringkat berdasarkan Relative Importance Index (RII). 5  penyebab  utama  kecelakaan  yaitu:  tidak peduli  terkait  keselamatan,  kurangnya  APD, kurangnya  pencegahan  bahaya  K3,  peralatan tidak  layak,  dan  kurang  pengetahuan  tentang peralatan.  5  dampak  utama  dari  kecelakaan
yaitu: hilangnya nyawa manusia, menurunkan  semangat  kerja,  konflik  dengan pekerja,  hilangnya  produktivitas  proyek,  dan keterlambatan pekerjaan.
Taofeeq,  dkk  [15]  dengan  judul  “ Ranking  of Human  Factors  Affecting  Contractors  Risk Attitudes  in  the  Malaysian  Construction Industry ”.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk menentukan  tingkat  manajemen  risiko  dan memberi  peringkat  pada  faktor  risiko berdasarkan  penanganan  bahaya  konstruksi di  perusahaan  konstruksi  Malaysia.  Metode penelitian  ini  menggunakan  penyebaran kuisioner  yang  diolah  menggunakan  aplikasi SPSS  versi  21.0.  Berdasarkan  penelitian didapatkan  hasil  peringkat  pertama  sampai kelima berturut-turut yaitu pengalaman kerja, kesehatan fisik, pendidikan terakhir, profesionalitas,  dan  kecerdasan  emosional. Kelima faktor tersebut mempengaruhi tingkat manajemen dan penanganan risiko manajemen konstruksi di perusahaan konstruksi Malaysia.
3. Metodologi Penelitian
3.1. Diagram Alir Penelitian
Gambar 1. Diagram alir penelitian Sumber : Analisis penulis, 2021

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu  data  primer dan  data  sekunder  yang  digunakan  untuk pengolahan data.
a. Data  primer,  yaitu  data  yang  diambil secara  langsung  dari  objek  sesuai  sasaran peneliti,  berupa  kuisioner,  wawancara kepada pekerja, serta pengamatan langsung pelaksanaan K3 pada proyek.
b. Data  sekunder,  yaitu  data  yang  diambil secara  tidak  langsung  oleh  peneliti  dari objek sasaran berupa data tertulis
mengenai kegiatan pengendalian K3.
Rumus Random Sampling Pengambilan sampel anggota populasi dilakukan  secara  acak,  tanpa  memperhatikan strata  yang  terdapat  dalam  populasi  tersebut. Teknik  pengambilan  sampel  ini  dilakukan jika  anggota  populasi  kecil  dan  dianggap homogen. Rumus pengambilan sampel untuk populasi  yang  sudah  diketahui  jumlahnya dapat menggunakan rumus Slovin [16] yaitu:
n = N 1+Ne 2 (3.1)
Keterangan : n = jumlah sampel N = jumlah populasi e
=  nilai  kritis  (batas  ketelitian)  yang diinginkan (kesalahan penarikan sampel)

## 3.3. Analisis Data dengan AMOS
Uji validitas adalah uji yang digunakan untuk menunjukkan  sejauh  mana  alat  ukur  yang digunakan  dalam  suatu  mengukur  apa  yang diukur.  Reliabilitas  menunjukan  bahwa instrumen  yang  digunakan  dalam  penelitian dapat  dipercaya  sebagai  alat  pengumpulan data dan mampu mengungkap informasi yang sebenarnya  di  lapangan.  Uji  normalitas adalah uji  statistik  yang  dilakukan  untuk mengetahui  sebaran  sebuah  data  (berdis- tribusi  normal  atau  tidak).  Uji  validitas, reliabilitas, dan normalitas dilakukan menggunakan program SEM AMOS.
Structural  Equation  Modeling (SEM)  adalah alat  statistik  yang  dipergunakan  untuk
menyelesaikan  model  bertingkat  secara serempak  yang  tidak  dapat  diselesaikan  oleh persamaan  regresi  linear  dan  menyelesaikan model  persamaan  dengan  variabel  terikat lebih  dari  satu  seta  pengaruh  timbal  balik ( recursive ).  SEM  memiliki  kemampuan untuk  menggabungkan measurement  model dan structural  model secara  simultan  dan dapat  menguji  pengaruh  langsung  dan  tidak langsung. Software pengolah  data  yang digunakan  adalah  AMOS  dengan  tahapan permodelan sebagai berikut:
a. Pengembangan model teoritis
b. Pengembangan diagram alur
c. Konversi  diagram  alur  ke  persamaan struktural dan model pengukuran
d. Memilih jenis matrik dan estimasi model
e. Menilai identifikasi model struktural
f. Menilai kriteria Goodness of Fit
g. Interpretasi dan memodifikasi model
4. Analisis dan Pembahasan
4.1. Survei Pendahuluan Survei pendahuluan bertujuan untuk meninjau  lokasi  proyek  yang  akan  dijadikan sebagai  objek  penelitian.  Proyek  dapat dijadikan  sebagai  objek  penelitian  oleh penulis  yaitu  bangunan  gedung  dan  harus memiliki  jumlah  pekerja  yang  cukup  untuk dijadikan  objek  penelitian  (terdapat  ±  50 pekerja),  serta  melakukan  perizinan  kepada kepala  proyek The  Canary  Apartement agar bersedia menjadi objek penelitian.
4.2. Penyebaran Kuesioner Tahap 1
validasi kuesioner oleh pakar bertujuan untuk mengecek  kelayakan  indikator  dan  variabel pada  kuesioner  yang  telah  disusun  oleh penulis.  Tahap  validasi  kuesioner  diambil oleh  pakar  yang  berjumlah  ganjil  (3  orang ahli)  untuk  memudahkan  penulis  dalam menentukan  keputusan  akhir.  Responden pada  tahap  ini  yaitu  akademisi  atau  praktisi yang  memiliki  pengalaman  di  bidang  teknik sipil  >  5  tahun.  Berdasarkan  validasi  pakar, semua  variabel  penelitian  dinyatakan  valid dan  dapat  digunakan  pada  tahapan  analisis selanjutnya.
Tabel 1. Variabel Penelitian No. Variabel Kode Sumber 1 Kontraktor 1.1 Pelaksanaan tidak sesuai jadwal K1 Shakil Ahmed, 2019 [14] 1.2 Tidak peduli masalah terkait K3 K2 Erni Kurniawati, 2018 [17], Dongfack G. C. Jamot, 2019 [18] 1.3 Tidak bersedia mengeluarkan biaya K3 Ibnu Hadi Purwantomo, 2019 [13]
No. Variabel Kode Sumber terkait keselamatan 1.4 Kurangnya keahlian dan pengalaman kontraktor K4 Taofeeq D. M., 2020 [15], Taofeeq D. M., 2020 [19] 1.5 Melanggar kebijakan atau peraturan pemerintah K5 Taofeeq D. M., 2020 [15], Taofeeq D. M., 2020 [19] 1.6 Tindakan kontraktor yang ceroboh K6 Saloni Waruwu, 2016 [20], Taofeeq D. M., 2020 [19] 1.7 Tidak melakukan pelatihan K3 kepada pekerja K7 Ibnu Hadi Purwantomo, 2019 [13], Erni Kurniawati, 2018 [17] 1.8 Peraturan K3 yang sulit dimengerti K8 Ibnu Hadi Purwantomo, 2019 [13], Erni Kurniawati, 2018 [17] 2 Lingkungan Kerja 2.1 Kondisi lokasi proyek L1 Saloni Waruwu, 2016 [20], Shakil Ahmed, 2019 [14] 2.2 Tata letak/ruang situs proyek L2 Erni Kurniawati, 2018 [17], Saloni Waruwu, 2016 [20] 2.3 Lingkungan kerja proyek L3 Saloni Waruwu, 2016 [20], John Smallwood, 2016 [21] 2.4 Perawatan yang buruk L4 Apriyan, J., 2017 [22], John Smallwood, 2016 [21] 2.5 Rambu-rambu kurang jelas L5 Ibnu Hadi Purwantomo, 2019 [13], Erni Kurniawati, 2018 [17] 2.6 Kerapihan penyimpanan alat L6 Ibnu Hadi Purwantomo, 2019 [13], Erni Kurniawati, 2018 [17] 2.7 Kerapihan penyimpanan bahan berbahaya L7 Ibnu Hadi Purwantomo, 2019 [13], Erni Kurniawati, 2018 [17] 3 Bahaya 3.1 Jatuh dari ketinggian B1 Apriyan, J., 2017 [22], Novita Sari, 2016 [23] 3.2 Tertimpa bahan dan alat konstruksi B2 Faisal Abdullatif, 2018 [4], Apriyan, J., 2017 [22], Novita Sari, 2016 [23] 3.3 Cidera dan luka B3 Apriyan, J., 2017 [22], Novita Sari, 2016 [23] 3.4 Kurang memahami K3 B4 Ibnu Hadi Purwantomo, 2019 [13], Erni Kurniawati, 2018 [17] 3.5 Mengabaikan peraturan K3 B5 Ibnu Hadi Purwantomo, 2019 [13], Erni Kurniawati, 2018 [17] 3.6 Bekerja dengan tidak serius B6 Ibnu Hadi Purwantomo, 2019 [13], Erni Kurniawati, 2018 [17] 3.7 Kurang komunikasi B7 Ibnu Hadi Purwantomo, 2019 [13], Erni Kurniawati, 2018 [17] 3.8 Menggunakan peralatan tidak standar B8
Ibnu Hadi Purwantomo, 2019 [13], Erni Kurniawati, 2018 [17]
Sumber : Analisa penulis, 2021 Tabel 2. Data Pakar Pakar Pendidikan Terakhir Profesi Pengalaman (Tahun) Jabatan P1 S2 Praktisi 20 Staff Dinas PUPR P2 S1 Praktisi 10 Site Engineer P3 S3 Akademisi 17 Dosen Jurusan Teknik Sipil Sumber : Analisa penulis, 2021

## 4.3 Penyebaran Kesioner Tahap 2
Penyebaran  kuesioner  tahap  2  dilakukan kepada  responden  di  proyek  konstruksi The Canary Apartement yang dikerjakan oleh PT.
Abadi  Prima  Intikarya.  Pada  konstruksi  ini jumlah  pekerja  50  orang,  dengan  asumsi kesalahan  sebesar  5%,  berdasarkan  rumus Slovin  didapatkan  jumlah  sampel  minimum 45  orang.  Kuesioner  yang  telah  disebarkan yaitu  50  kuesioner,  sebanyak  48  kuesioner yang kembali dan 2 kuesioner tidak kembali.
Tabel 3. Karakteristik Responden Pengalaman Kerja No. Tahun Jumlah Persentase 1 1 – 5 18 37,5 % 2 6 – 10 15 31,25 % 3 > 11 15 31,25 % Total 48 100 % Pendidikan Terakhir No. Pendidikan Jumlah Persentase 1 S1 4 8,33 %
2 D1 – D3 4 8,33 % 3 SMK/SMA 23 47,92 % 4 SMP 9 18,75 % 5 SD 8 16,67 % Total 48 100 % Usia No. Usia (Tahun) Jumlah Persentase 1 20 – 30 29 60,42 % 2 31 – 40 14 29,17 % 3 > 40 5 10,41 % Total 48 100 % Sumber : Analisa penulis, 2021
Berdasarkan persentase dominan dapat dikatakan  bahwa  proyek  konstruksi  ini  tidak terlalu mementingkan pekerja dengan pengalaman kerja yang banyak dan juga tidak mengutamakan pekerja dengan tingkat pendidikan  yang  tinggi  melainkan  lebih mengutamakan  pekerja  dengan  usia  yang produktif  dengan  mengandalkan  bimbingan staf yang berpengalaman.
4.3. Hasil Uji Statistik Data Kuesioner
4.3.1. Uji Validitas
Validitas memiliki arti sejauh mana ketepatan dan  kecermatan  suatu  alat  ukur  dalam melakukan  fungsi  ukurannya.  Pengujian validitas  bertujuan  untuk  mengukur  sah  atau tidaknya  suatu  kuesioner.  Cara  menentukan
kevalidan suatu item yaitu nilai Critical Ratio (C.R.) > 1,96 dan nilai Probability (P) < 0,05 maka  pertanyaan  berkorelasi  signifikan terhadap  skor  total  (dinyatakan  valid)[24]. Hasil uji validitas dapat dilihat pada Tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Uji validitas Kode Indikator C.R. P Keterangan K1 Pelaksanaan tidak sesuai jadwal 10,617 0,000 Valid K2 Tidak peduli masalah terkait K3 10,617 0,000 Valid K3 Tidak bersedia mengeluarkan biaya terkait keselamatan 8,581 0,000 Valid K4 Kurangnya keahlian dan pengalaman kontraktor 2,655 0,008 Valid K5 Melanggar kebijakan atau peraturan pemerintah 5,200 0,000 Valid K6 Tindakan kontraktor yang ceroboh 2,312 0,021 Valid K7 Tidak melakukan pelatihan K3 kepada pekerja 5,359 0,000 Valid K8 Peraturan K3 yang sulit dimengerti 1,209 0,227 Tidak Valid Kode Indikator C.R. P Keterangan L1 Kondisi lokasi proyek tidak aman 3,448 0,000 Valid L2 Akses disekitar lingkungan kerja sulit diakses 3,448 0,000 Valid L3 Kondisi lingkungan kerja sangat bising dan panas 3,291 0,000 Valid L4 Kebersihan lingkungan kerja tidak terjaga 3,383 0,000 Valid L5 Rambu-rambu K3 pada proyek tidak jelas 3,203 0,001 Valid L6 Kondisi penyimpanan alat tidak rapih 3,329 0,000 Valid L7 Penyimpanan bahan-bahan berbahaya tidak sesuai tempat 3,337 0,000 Valid Kode Indikator C.R. P Keterangan B1 Jatuh dari ketinggian 7.974 0,000 Valid B2 Tertimpa bahan dan alat konstruksi 7,974 0,000 Valid B3 Cidera dan luka 7,625 0,000 Valid B4 Kurang memahami K3 4,914 0,000 Valid B5 Mengabaikan peraturan K3 7,383 0,000 Valid B6 Bekerja dengan tidak serius 8,486 0,000 Valid B7 Kurang komunikasi 6,275 0,000 Valid B8 Menggunakan peralatan tidak standar 6,090 0,000 Valid Sumber : Analisa penulis, 2021 Berdasarkan Tabel  4, terdapat  satu  buah indikator  yaitu  peraturan  K3  yang  sulit dimengerti  (K8)  dinyatakan  tidak  valid karena  memiliki  nilai  C.R.  <  1,96  dan  P  > 0,05,  maka  indikator  tersebut  dapat  dihapus pada  pengujian  selanjutnya.  Sedangkan indikator lainnya telah memenuhi persyaratan maka dinyatakan valid.

## 4.3.2. Uji Reliabilitas
Reliabilitas digunakan dalam penelitian untuk memperoleh informasi yang digunakan dapat dipercaya sebagai alat pengumpulan data dan mampu mengungkap informasi sebenarnya di lapangan.  Tinggi rendahnya reliabilitas ditunjukan  oleh  suatu  angka  yang  disebut nilai Construct  Reliability (CR).  Jika  CR antara  0,70  –  0,90  (reliabilitas  tinggi),  CR 0,50 – 0,70 (reliabilitas moderat), CR < 0,50 (reliabilitas rendah). Rumus menentukan nilai reabilitas yaitu sebagai berikut :
Construct  Reliability (CR)  = [∑ γi n i=1 ] 2 [∑ γi n i=1 ] 2 + [∑ δi n i=1 ]
Tabel 5. Uji reliabilitas variabel kontraktor
Sumber : Analisa penulis, 2021
CR = (Σλ) 2 ( Σλ ) 2 + Σerror = (4,795) 2 ( 4,795 ) 2 + 3,317 = 0,874
Tabel 6. Uji reliabilitas variabel lingkungan
CR = (Σλ) 2
( Σλ ) 2 + Σerror = (5,133) 2 ( 5,133 ) 2 + 3,152 = 0,893
Tabel 7. Uji reliabilitas variabel bahaya K3
Sumber : Analisa penulis, 2021
CR = (Σλ) 2 ( Σλ ) 2 + Σerror = (6,450) 2 ( 6,450 ) 2 + 2,751 = 0,938
Berdasarkan  hasil,  didapatkan  bahwa  ketiga variabel  tersebut  memiliki  nilai  CR  lebih besar  dari  0,700.  Sehingga  seluruh  indikator pada variabel kontraktor, kondisi lingkungan, dan bahaya K3 dinyatakan memiliki reliabilitas tinggi.

## 4.3.3. Uji Normalitas
Uji  normalitas  dilakukan  untuk  memastikan data  yang  telah  dikumpulkan  berdistribusi normal. Pada pengujian ini nilai yang ditinjau yaitu  nilai skewness, dikatakan  normal  jika memiliki  nilai  diantara  ±2,58.  Bila  pada analisis univariate terdapat  nilai  yang  diluar ±2,58 dapat ditoleransi jika nilai multivariate memiliki nilai diantara ±2,58.
Tabel 8. Uji normalitas variabel kontraktor
Sumber : Analisa penulis, 2021
Tabel 9. Uji normalitas variabel lingkungan
Tabel 10. Uji normalitas variabel bahaya K3

## Sumber : Analisa penulis, 2021
Berdasarkan hasil pengujian, didapatkan nilai skewness setiap  indikator  pada  tiap  variabel berada  pada  rentang  nilai  ±2,58  maka indikator berdistribusi secara normal.

## 4.4. Hasil Analisis Permodelan AMOS
Analisis  model  dilakukan  menggunakan aplikasi  AMOS,  untuk  menganalisis  dan menguji  model  sehingga  dapat  mengetahui besarnya  pengaruh  kontraktor  dan  kondisi lingkungan  terhadap  bahaya  kesehatan  dan keselamatan  kerja  (K3)  dengan  cara  melihat jalur  pada  model  struktural  yang  signifikan. Sugiyono[25]  menyatakan  acuan  interpretasi koefisien korelasi sebagai berikut:
0,00 – 0,199 = sangat rendah 0,20 – 0,399 = rendah 0,40 – 0,599 = sedang 0,60 – 0,799 = kuat 0,80 – 1,000 = sangat kuat

## 4.4.1. Hubungan  Antara  Variabel  dengan Indikator
Hubungan  indikator  terhadap  variabel  dapat diketahui  dengan  melakukan  analisis  model CFA.  Analisis  ini  jika  digabungan  dengan pengujian goodness  of  fit dapat  menjadi gambaran  indikator  apa  saja  yang  dominan berpengaruh pada analisis model struktural.
a. Variabel kontraktor Pada  pengujian  CFA  variabel  kontraktor dilakukan modifikasi model sehingga didapatkan hasil model sebagai berikut.
Gambar 2. Hasil modifikasi uji CFA kontraktor Sumber : Analisa penulis, 2021
Tabel 11. Goodness of fit variabel kontraktor Goodness of fit Index Cut of Value Hasil Model Evaluasi Model Chi square ≤ 3,842 0,298 Good fit GFI ≥ 0,90 0,997 Good fit AGFI ≥ 0,90 0,969 Good fit TLI ≥ 0,90 1,025 Good fit CFI ≥ 0,90 1,000 Good fit CMINDF ≤ 2,00 0,298 Good fit P ≥ 0,05 0,585 Good fit RMSEA ≤ 0,08 0,000 Good fit Sumber : Analisa penulis, 2021
Tabel 12. Hasil standard loading modifikasi variabel kontraktor Hubungan Standard loading (λ) P K1 ← Kontraktor 0,813 0,000 K2 ← Kontraktor 1,044 0,000 K3 ← Kontraktor 0,864 0,000 K7 ← Kontraktor 0,653 0,000 Jumlah 3,374
Sumber : Analisa penulis, 2021
Berdasarkan  hasil  modifikasi,  didapat  nilai standard  loading  factor (λ)  pada  indikator pelaksanaan proyek tidak sesuai jadwal (K1), tidak  peduli  masalah  terkait  kesehatan  dan keselamatan  kerja  (K2),  tidak  bersedia mengeluarkan biaya terkait keselamatan (K3) dan  tidak  melakukan  pelatihan  K3  kepada pekerja  (K7)  lebih  besar  dari  0,5  sehingga indikator  tersebut  berpengaruh  dominan terhadap variabel kontraktor.
b. Variabel lingkungan
Pada  pengujian  CFA  variabel  lingkungan dilakukan modifikasi model sehingga didapatkan hasil model sebagai berikut.
Gambar 3. Hasil modifikasi uji CFA lingkungan Sumber : Analisa penulis, 2021
Tabel 13. Goodness of fit variabel lingkungan
Goodness of fit Index Cut of Value Hasil Model Evaluasi Model Chi square ≤ 5,992 1,757 Good fit GFI ≥ 0,90 0,981 Good fit AGFI ≥ 0,90 0,904 Good fit TLI ≥ 0,90 1,007 Good fit CFI ≥ 0,90 1,000 Good fit CMINDF ≤ 2,00 0,879 Good fit P ≥ 0,05 0,415 Good fit RMSEA ≤ 0,08 0,000 Good fit
Sumber : Analisa penulis, 2021
Tabel 14. Hasil standard loading modifikasi variabel lingkungan Hubungan Standard loading (λ) P L4 ← Lingkungan 0,734 0,000 L5 ← Lingkungan 0,776 0,000 L6 ← Lingkungan 0,848 0,000 L7 ← Lingkungan 0,932 0,000 Jumlah 3,29 0,000 Sumber : Analisa penulis, 2021
Berdasarkan  hasil  modifikasi,  didapat  pada indikator  kebersihan  lingkungan  kerja  tidak terjaga  (L4),  rambu-rambu  K3  pada  proyek tidak  jelas  (L5),  kondisi  penyimpanan peralatan  tidak  rapih  (L6),  dan  penyimpanan bahan  yang  berbahaya  tidak  sesuai  tempat (L7)  memiliki  nilai standard  loading  factor (λ) lebih besar dari 0,5 sehingga berpengaruh dominan terhadap variabel lingkungan.
c. Variabel bahaya K3
Pada  pengujian  CFA  variabel  bahaya dilakukan modifikasi model sehingga didapatkan hasil model sebagai berikut.
Gambar 4. Hasil modifikasi uji CFA variabel bahaya K3 Sumber : Analisa penulis, 2021
Tabel 15. Goodness of fit variabel bahaya K3 Goodness of fit Index Cut of Value Hasil Model Evaluasi Model Chi square ≤ 3,842 0,104 Good fit GFI ≥ 0,90 0,999 Good fit AGFI ≥ 0,90 0,989 Good fit TLI ≥ 0,90 1,035 Good fit CFI ≥ 0,90 1,000 Good fit CMINDF ≤ 2,00 0,104 Good fit P ≥ 0,05 0,747 Good fit RMSEA ≤ 0,08 0,000 Good fit Sumber : Analisa penulis, 2021
Berdasarkan  hasil  analisa  GOF  dapat  dilihat bahwa  modifikasi  model  sudah  memenuhi persyaratan  seluruh  indeks  GOF  sehingga model tersebut dapat diterima.
Tabel 16. Hasil standard loading modifikasi variabel bahaya K3 Hubungan Standard loading (λ) P B1 ← Bahaya 0,867 0,000 B2 ← Bahaya 0,838 0,000 B3 ← Bahaya 0,923 0,000 B6 ← Bahaya 0,938 0,000 Jumlah 3,566 Sumber : Analisa penulis, 2021
Berdasarkan  hasil  modifikasi,  indikator terjatuh  dari  ketinggian  (B1),  tertimpa  bahan dan  alat  konstruksi  (B2),  mengalami  cedera dan  luka  (B3)  dan  pekerja  tidak  serius  saat melakukan  pekerjaan  (B6)  memiliki  nilai standard  loading  factor (λ) yang lebih besar dari  0,5  sehingga  dapat  menjelaskan  dan berpengaruh kuat terhadap variabel bahaya.

## 4.4.2. Hubungan Antar Variabel
Analisis  model  dilakukan  menggunakan aplikasi  AMOS  dengan  melihat  jalur  pada model  struktural  yang  signifikan.  Indikator yang  telah  dihilangkan  pada  pengujian statistik  tidak  digunakan  kembali  pada analisis model. Interpretasi koefisien korelasi digunakan  untuk  menentukan  besar  atau kecilnya pengaruh indikator dan variabel.
Gambar 5. Analisis Model Struktural Sumber : Analisa penulis, 2021
Tabel 17. Koefisien jalur model struktural

## Sumber : Analisa penulis, 2021
Pada  variabel  kontraktor  terdapat  dua indikator  yang  tidak  berpengaruh  signifikan yaitu  kurangnya  keahlian  dan  pengalaman kontraktor (K4) dan tindakan kontraktor yang ceroboh  (K6).  Hal  tersebut  dikarenakan  nilai
koefisien  jalur  <  0,5  maka  dapat  dihapus. Pada variabel lingkungan dan bahaya seluruh indikator berpengaruh signifikan karena nilai koefisien  jalur  >  0,5.  Variabel  kontraktor berpengaruh  kuat  terhadap  variabel  bahaya dengan  nilai  koefisien  jalur  sebesar  0,836. Variabel lingkungan berpengaruh sangat kuat terhadap  variabel  bahaya  dengan  nilai koefisien  sebesar  1,272.  Hubungan  timbal balik  antara  kontraktor  dengan  kondisi lingkungan  saling  tidak  berpengaruh  dengan nilai  koefisien  jalur  yang  bernilai  negatif sebesar -0,800.
Tabel 18. Goodness of fit model struktural Goodness of fit Index Cut of Value Hasil Model Evaluasi Model Chi square ≤ 240,485 535,427 Marginal GFI ≥ 0,90 0,512 Marginal AGFI ≥ 0,90 0,400 Marginal TLI ≥ 0,90 0,638 Marginal CFI ≥ 0,90 0,677 Marginal CMINDF ≤ 2,00 2,599 Marginal P ≥ 0,05 0,000 Marginal RMSEA ≤ 0,08 0,184 Marginal Sumber : Analisa penulis, 2021 Berdasarkan  hasil  analisis goodness  of  fit dapat  dilihat  bahwa  nilai  pada  model  belum memenuhi persyaratan seluruh batasan
indeks goodness of fit yang mengindikasikan bahwa  model  tersebut  belum  merupakan model  yang  baik,  maka  perlu  dilakukan modifikasi  model  dengan  menghilangkan beberapa  indikator  yang  nilai  koefisien jalurnya paling kecil.
Gambar 6. Analisis Modifikasi Model Struktural Sumber : Analisa penulis, 2021
Tabel 19. Koefisien jalur modifikasi model struktural
Berdasarkan  modifikasi,  didapatkan  bahwa indikator  kontraktor  yang  paling  dominan berpengaruh  signifikan  yaitu  tidak  peduli masalah  terkait  kesehatan  dan  keselamatan kerja (K2) dengan nilai koefisien jalur 1,090 dan  tidak  bersedia  mengeluarkan  biaya terkait  keselamatan  (K3)  dengan  nilai koefisien  jalur  0,828 .  Indikator  lingkungan yang  paling  dominan  berpengaruh  signifikan yaitu kondisi penyimpanan peralatan tidak rapih  (L6)  dengan  nilai  koefisien  jalur 0,845  dan penyimpanan  bahan-bahan  yang berbahaya  tidak  sesuai  tempat  (L7)  dengan nilai  koefisien  jalur  0,928.  Indikator  bahaya yang  paling  dominan  berpengaruh  signifikan yaitu mengalami  cedera  dan  luka  (B3) dengan  nilai  koefisien  jalur  0,777  dan pekerja  tidak  fokus  atau  serius  saat melakukan  pekerjaan  (B6)  dengan  nilai koefisien  jalur  0,881.  Variabel  kontraktor tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel  bahaya  dengan  nilai  koefisien  jalur 0,160.  Variabel  lingkungan  berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  bahaya  dengan nilai  koefisien  jalur  0,742.  Hubungan  timbal balik  antara  kontraktor  dengan  kondisi lingkungan  saling  tidak  berpengaruh  dengan nilai  koefisien  jalur  dengan  nilai  -0,363. Selanjutnya  dapat  dilakukan  pengecekan terhadap kelayakan model dengan menganalisis indeks GOF .
Tabel 20. Goodness of fit modifikasi model
Goodness of fit Index Cut of Value Hasil Model Evaluasi Model Chi square ≤ 12,592 3,200 Good fit GFI ≥ 0,90 0,980 Good fit AGFI ≥ 0,90 0,929 Good fit TLI ≥ 0,90 1,041 Good fit CFI ≥ 0,90 1,000 Good fit CMINDF ≤ 2,00 0,533 Good fit P ≥ 0,05 0,783 Good fit RMSEA ≤ 0,08 0,000 Good fit

## Sumber : Analisa penulis, 2021
Berdasarkan  hasil  analisa  GOF  dapat  dilihat bahwa  hasil  fit  model  sudah  memenuhi persyaratan  indeks  GOF  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  modifikasi  model  tersebut dapat  digunakan  sebagai  model  struktural yang baik.

## 4.4.3. Analisis Korelasi Ganda
Analisis  korelasi  ganda  berfungsi  untuk mencari  besarnya  hubungan  antara  variabel independen (X) dan variabel dependen (Y). Nilai r X1 = 0,160; r X2 = 0,742; r X1X2 = -0,363.
Perhitungan :
R = √ r X1 2 + r X2 2 - 2(r X1 )(r X2 )(r X1X2 ) 1 - (r X1X2 2 )
R = √ 0,160 2 + 0,742 2 - 2(0,160)(0,742)(-0,363) 1 - (-0,363 2 ) R = 0,765
Berdasarkan  perhitungan  didapatkan  nilai  R berada diantara nilai r X1 dan r X2 . Dengan nilai koefisien  relasi  ganda  (R),  jumlah  variabel independen  (k),  dan  jumlah  sampel  (n), pengujian  signifikansi  terhadap  koefisien korelasi ganda dihitung melalui rumus :
F h = R 2 k ⁄ (1 - R 2 ) (n - k - 1) ⁄ (4.1) = 0,765 2 2 ⁄ (1 - 0,765 2 ) (48 - 2 - 1) ⁄ = 31,746
Nilai  F h selanjutnya  dibandingkan  dengan
F tabel dengan :
dk pembilang   = k = 2 dk penyebut = (n – k – 1)
= (48 – 2 – 1)  = 45 Berdasarkan  tabel  F  dengan  signifikansi  5% dan  nilai  dk  diatas,  didapatkan  nilai  F tabel sebesar  3,20.  Maka  nilai  F hitung (31,746)  > F tabel (3,20),  sehingga  pengaruh  variabel kontraktor  dan  lingkungan  berpengaruh signifikan terhadap bahaya K3.
Gambar 7. Analisis Korelasi Ganda Sumber : Analisa penulis, 2021
4.5. Penanganan  Bahaya  Kesehatan  dan Keselamatan  Kerja  Akibat  Pengaruh Kontraktor dan Kondisi Lingkungan Berdasarkan  indikator  yang  berpengaruh besar  terhadap  terjadinya  bahaya  K3, pengendalian  atau  penanganan  yang  dapat dilakukan  yaitu  dengan  menggunakan  alat pelindung  diri,  pengendalian  administratif, dan pegendalian teknis [26].
Tabel 21. Penanganan bahaya K3
Sumber : Analisa penulis, 2021
5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut :
a. Pada  variabel  kontraktor  terdapat  dua indikator yang paling dominan
berpengaruh  signifikan  yaitu  tidak  peduli masalah terkait kesehatan dan keselamatan kerja  (K2) dengan  nilai  koefisien  jalur sebesar 1,090 dan tidak bersedia mengeluarkan  biaya  terkait  keselamatan (K3) dengan  nilai  koefisien  jalur  sebesar 0,828.  Selanjutnya  pada  variabel  bahaya terdapat  indikator  yang  paling  dominan berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel kontraktor  yaitu  pekerja  tidak  fokus  atau serius  saat  melakukan  pekerjaan  (B6) dengan nilai koefisien jalur sebesar 0,777.
b. Pada  variabel  lingkungan  terdapat  dua indikator yang paling dominan berpengaruh  signifikan  yaitu  kondisi penyimpanan  peralatan  tidak  rapih  (L6) dengan  nilai  koefisien  jalur  sebesar  0,845 dan penyimpanan bahan-bahan yang berbahaya tidak sesuai tempat (L7) dengan nilai koefisien jalur sebesar 0,928. Selanjutnya  pada  variabel  bahaya  terdapat dua  indikator  yang  paling  dominan berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel lingkungan  yaitu  mengalami  cedera  dan luka  (B3) dengan  nilai  koefisien  jalur sebesar 0,881.
c. Penanganan untuk menghindari bahaya K3 paling  dominan  dapat  dilakukan  dengan cara  mengadakan  sosialisasi  peraturan  K3 seperti  rambu  K3,  APD  dan safety  talk , penggunaan  anggaran  K3  sesuai  dengan dokumen  kontrak,  menyediakan  asuransi kecelakaan kerja kepada pekerja,
mengadakan  sosialisasi  peraturan  K3 mengenai  rambu  K3,  APD  dan safety  talk serta  pelatihan  K3,  melakukan  evaluasi implementasi K3 oleh owner dan pengawas  K3,  meningkatkan  keamanan dan kerapihan lingkungan kerja, Penerapan 5R  (Ringkas,  Rapih,  Resik,  Rawat  dan Rajin)  dilokasi  proyek,  memisahkan  B3 pada  tempat  khusus  yang  tertutup  sesuai dengan ketentuan produk, dan menggunakan APD khusus sebelum memasuki ruangan B3.

## Daftar Pustaka
[1]  Pemerintah  RI,  “Peraturan  Pemerintah No  50  tahun  2012,” Pemerintah  RI ,  p. 32, 2012.
[2]  Tarwaka, Kesehatan  dan  Keselamatan Kerja  Manajemen  dan  Implementasi  K3 di  Tempat  Kerja .  Surakarta:  HARAPAN PRESS, 2008.
[3]  Tarwaka,  S.  H.  Bakri,  and  L.  Sudiajeng, Ergonomi Untuk Keselamatan Kesehatan Kerja  dan  Produktivitas .  Surakarta: HARAPAN PRESS, 2014.
[4]  F.  Abdullatif,  M.  H.  Zulfiar,  and  F. Monika,  “Analisis  Risiko  Kecelakaan Kerja Pada Pembangunan Gedung Green Sedayu Apartement,” Repos. UMY , 2018.
[5]  PUSDATINAKER, Ketenagakerjaan Dalam  data  2019 .  Jakarta:  Kemnaker, 2020.
[6]  Bidang  Pengolahan  dan  Analisis  Data, Ketenagakerjaan  Dalam  Data  2020 , 2nd ed.  Jakarta:  Pusat  Data  dan  Informasi Ketenagakerjaan, 2020.
[7]  BAPPEDA Tangerang, Kabupaten Tangerang  dalam  Angka  2021 ,  vol.  1.
Tangerang: BPS Tangerang, 2012.
[8]  M.  Jenks  and  R.  Burgess, Compact Cities:  Sustainable  Urban  Forms  for Developing  Countries .  London:  E  &  FN
Spon, 2000. [9]  W. Ervianto, Manajemen Proyek Konstruksi . Yogyakarta: Andi, 2002.
[10] Kementerian Pekerjaan Umum RI, “Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum Nomor 05/PRT/M/2014 Tentang Pedoman Sistem Manajemen Keselamatan Dan Kesehatan Kerja (SMK3)  Konstruksi  Bidang  Pekerjaan Umum,” in Peraturan Menteri Pekerjaan Umum , 2014, p. 41.
[11] A.  Maddeppungeng,  I.  Suryani,  D.  N. Setiawati,  and  A.  Rudiyanto,  “Studi Lingkungan Kerja Dan Kesehatan
Keselamatan  Kerja  Terhadap  Kinerja Perusahaan  Konstruksi  Dalam  Lingkup
Dinas  Cipta  Karya,  Bina  Marga,  Dan Sumberdaya  Air  Provinsi  Banten,” J. Fondasi , vol. 6, no. 1, 2017.
[12] D.  Langford,  S.  Rowlinson,  and  E. Sawacha,  “Safety  behavior  and  safety management:  its  influence  on  the attitudes of workers in the UK construction  industry,” Eng.  Constr. Archit. Manag. , pp. 133–140, 2000.
[13] I. H. Purwantomo and Solehan, “Analisa Bahaya  Keselamatan  Dan  Kesehatan Kerja  (  K3  )  Pada  Proyek  Konstruksi Bangunan,” 2019.
[14] S.  Ahmed,  “Causes  and  effects  of accident at construction site: A study for the construction industry in Bangladesh,” Int.  J.  Sustain.  Constr.  Eng.  Technol. , vol. 10, no. 2, pp. 18–40, 2019.
[15] T.  D.  Moshood,  A.  Q.  Adeleke,  G. Nawanir,  and  F.  Mahmud,  “Ranking  of human  factors  affecting  contractors’ risk attitudes  in  the  Malaysian  construction industry,” Soc.  Sci.  Humanit.  Open ,  vol. 2, no. 1, p. 100064, 2020.
[16] Priyono, Metode  Penelitian  Kuantitatif . Surabaya: Zifatama Publishing, 2016.
[17] E. Kurniawati, “Keselamatan dan Kesehatan  Kerja  (K3)  pada  Proyek Konstruksi di Kota Bandung,” E-journal UAJY , vol. 2, no. January, p. 6, 2018.
[18] D.  G.  C.  Jamot  and  J.  Y.  Park,  “System theory based hazard analysis for construction  site  safety:  A  case  study
from Cameroon,” Saf.  Sci. ,  vol.  118,  no. June, pp. 783–794, 2019.
[19] D. M. Taofeeq, A. Q. Adeleke, and C. K. Lee,  “The  synergy  between  human factors  and  risk  attitudes  of  Malaysian contractors’:  Moderating  effect  of government  policy,” Saf.  Sci. ,  vol.  121, no. August 2019, pp. 331–347, 2020.
[20] S.  Waruwu  and  F.  Yuamita,  “Analisis Faktor Kesehatan dan Keselamatan Kerja (K3)  yang  Signifikan  Mempengaruhi
Kecelakaan Kerja Pada Proyek Pembangunan Apartement Student
Castle,” Spektrum Ind. , vol. 14, no. 1, pp. 1–108, 2016.
[21] J.  Smallwood,  “The  Impact  of  a  Client
Contractor  Health  and  Safety  (H&S)
Programme on Contractor H&S Performance,” Procedia  Eng. ,  vol.  196, no. June, pp. 996–1002, 2017.
[22] Apriyan, Setiawan, and Ervianto,
“Analisis  Risiko  Kecelakaan  Kerja  Pada
Proyek Bangunan Gedung Dengan Metode FMEA,” J. Muara Sains, Teknol. Kedokt. dan Ilmu Kesehat. , vol. 1, no. 1, pp. 115–123, 2017.
[23] N.  Sari,  E.  Mulyani,  and  S.  M.Nuh, “Manajemen  Risiko  Keselamatan  Dan Kesehatan Kerja Pada Pekerjaan Konstruksi,” J.  Mhs.  Tek.  Sipil  Univ. Tanjungpura ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  1–14,
2016, [Online]. Available: http://jurnal.untan.ac.id/index.php/JMH
MS/article/view/16159/14071.
[24] A.  Maddeppungeng,  E.  Mina,  and  I.  P. Dewi,  “Pengembangan  dan  Uji  Model Sumber Daya Proyek Kontruksi Terhadap K3 (Kesehatan dan Keselamatan Kerja) dan Kinerja Perusahaan  (Studi  Kasus :  Proyek Pembangunan Kontruksi Offshore
Provinsi Banten),” J. Fondasi , vol. 6, no. 2, 2017.
[25] S.  A.  &  A.  D.  Nurwahyuni  ,  Masdar Mas’ud,  “Journal  of  Management Science  (  JMAS  ),” J.  Manag.  Sci.  ( JMAS ) , vol. 1, no. 3, pp. 26–36, 2020.
[26] OHSAS,  “OHSAS  18001:2007  Sistem Manajemen  Keselamatan  dan  Kesehatan Kerja  -  Persyaratan,” Ohsas ,  pp.  1–19,
2007.