## ANALISIS FAKTOR KETERLAMBATAN DIMULAINYA PELAKSANAAN PROYEK KONSTRUKSI PADA MODEL KONTRAK RANCANG BANGUN
oleh : Ahmad Migdad Alaydrus
Program studi Magister Teknik Sipil Program Pasca Sarjana Universitas Mercu Buana Email : alaydrus67@gmail.com

## Sarwono Hardjomuljadi
Program studi Magister Teknik Sipil Program Pasca Sarjana Universitas Mercu Buana Email : sarwonom2@yahoo.com
Abstrak : Pemilihan metode pengadaan yang tepat, dimaksudkan untuk mencapai keberhasilan sebuah proyek. Saat ini desain -bid-build model adalah yang paling populer di Indonesia. Sementara  Desain – build model mulai banyak digunakan di Indonesia, karena ada beberapa keuntungan yang didapat, diantaranya adalah dapat mengurangi waktu yang diperlukan dalam penunjukan konsultan desain dan mengurangi waktu dalam melakukan desain itu sendiri. Mempertimbangkan alasan di atas, keterlambatan  dimulainya pekerjaan fisik konstruksi pada design and build model menjadi sangat penting. Studi yang telah dilakukan sebelumnya  sebagian  besar  adalah    membahas  keterlambatan  pada  tahap-tahap  konstruksi,  sehingga penelitian  ini  mencoba  menganalisisa  keterlambatan  dimulai  pekerjaan  fisik  konstruksi  yang  jarang dibahas. Berdasarkan hasil penelitian ini membuktikan faktor utama utama penundaan dimulainya fisik konstruksi pada design and build model adalah karena kontraktor gagal menyelesaikan desain tepat pada waktunya.
Kata Kunci : Model  kontrak Rancang Bangun, Keterlambatan, Awal pekerjaan Fisik Konstruksi.
Abstract : The selection of proper procurement method is intended to achive the succes of project. Nowadays the design – bid-build model is the most popular in indonesia. The Design and build model start to become widely used in indonesia, Because there some advantages. i,e. reducing the time needed for the appoinment of the design stage consutants and the time for conducting the design it self. Considering the above reason the  delay  to  start  of  the  design  and  build  model become  predominartly  important.  The  study  conducted becouse most of former studies are discussing only delay on the contruction stages, so this study is try to analyse the delay to starts which is rarely discussed. Based on the study result, it is provent the main casual factor of delay to start on the design and build project is because the contractor fail to complete the design due time .
Keywords : Design and build contract Model, Late, Initial Physical Construction work

## Pendahuluan
Sebuah  jadwal  perencanaan  yang  baik  akan menentukan suksesnya sebuah pembangunan terkait dengan pendanaan, dampak lingkungan, ketersediaan  peralatan  perlindungan  diri, ketersediaan  material  bangunan,  logistik, ketidaknyamanan publik terkait dengan adanya
penundaan  pekerjaan  konstruksi,  persiapan dokumen  dan  tender,  dan  lain  sebagainya. Untuk  keberhasilan  pelaksanaan  proyek konstruksi, perencanaan yang efektif sangatlah penting.
Hal ini terkait dengan rancang-bangun (desain dan pelaksanaan) infrastruktur yang
mempertimbangkan  mengenai  dampak  pada lingkungan  /  AMDAL,  model    penentuan besarnya  biaya  yang  diperlukan/anggaran, disertai dengan jadwal perencanaan yang baik, keselamatan  lingkungan  kerja,  ketersediaan material  bangunan,  logistik,  ketidaknyamanan publik  terkait  dengan  yang  disebabkan  oleh keterlambatan persiapan tender dan penawaran, dan lain-lain.
Proyek  konstruksi  selalu  diawali  oleh kebutuhan  dari  pemilik  proyek.  Untuk memenuhi tujuan proyek baik dari segi aspek biaya, waktu dan mutu dapat dilakukan dengan berbagai  model procurement. Ada  kalanya pemilihan model procurement yang tidak tepat mengakibatkan  perselisihan.  Pemilihan  model procurement yang  tepat  dimaksudkan  untuk mencapai  kesuksesan  dari  proyek  itu  sendiri dimana  sukses  dapat  diartikan  tujuan  dari proyek  dapat  tercapai.  Saat  ini  model procurement  Bid  Build (lelang  Bangun) merupakan  model procurement yang umumnya  dilaksanakan  untuk  mendapatkan pemenang lelang  suatu proyek.
Model  rancang  bangun  ini  juga  mulai mendominasi  proyek  di  Indonesia.  Model rancang bangun ini adalah model procurement yang  menggabungkan  kontrak  antara  tahap desain  (perencanaan)  dengan construction (konstruksi). Model  ini dianggap lebih adil dan jelas bagi kontraktor, tetapi model  ini cendrung kurang bisa memberikan nilai kepada pemilik proyek  yang  diakibatkan  oleh  panjangnya periode  proses procurement. Sebagai  contoh akibat  dari  panjangnya  proses procurement yaitu  biaya  tidak  efisien,  kualitas  yang  tidak memuaskan,  dan  waktu  yang  panjang. Keuntungan  dari  model    rancang  bangun    ini adalah  partisipasi  lebih  awal  dari  kontraktor dalam  perencanaan  dapat  mengakibatkan efisiensi  waktu  dan  biaya,  komunikasi  yang lebih  terjaga,  sehingga  proyek  dapat diselesaikan lebih awal dan dengan biaya lebih
sedikit  dan  mutu  yang  terjamin  (Anumba  & Evbuomwan, 1997).

## Pemahaman kontrak  kontrak konstruksi
Design  build yang  awalnya  disebut  dengan master builder mempunyai beberapa arti yang didefinisikan  oleh  peneliti  yang  berbeda. Menurut  Masterman  (2002),  terminologi  dari design  build  adalah  satu  kontraktor  yang mempunyai  satu  tanggung  jawab  untuk perencanaan dan pembangunan.
Akintoye  dan  Fitzgerald  (1995),  menyatakan bahwa design  build adalah  model  pengadaan dimana    satu  kontraktor      bertanggungjawab terhadap   tahap   desain   dan   pembangunan. Sedangkan menurut The Design Build Institute (2009),  design  build  yang  sering  juga  disebut dengan design construct  atau rancang bangun diartikan sebagai satu tanggung jawab.
Arditi dan Roy (2003), mendefinisikan sebagai suatu  perusahaan  yang  bertanggung  jawab untuk  desain  dan  pembangunan.  Jadi  aspek kunci  dari  design  build  adalah  suatu  bentuk atau  entiti  yang  bertanggung  jawab  terhadap perencanaan  dan  pembangunan.  Design  build mempunyai  beberapa  variasi  (Masterman, 2002), yaitu:
1. novated design build,
2.  package deal,
3.  turnkey method, dan
4.  develop and construct.
Sedangkan menurut Xia (2012), variasi design build adalah sebagai berikut.
1. Develop and Construction.
2.  Novation design build.
3.  Enhanced design build.
4.  Traditional design build .
5. Turnkey method
Karakteristik    proyek    yang    menggunakan model design    build ini  dapat  dilihat  dari ukuran  proyek,  tipe  proyek  dan  komplesitas proyek.  Untuk    ukuran    proyek    yang menggunakan design    build atau    rancang
bangun tidak ada ukuran yang spesifik (Songer & Molenaar,  1997).
Awalnya model   ini  digunakan  untuk  proyek yang    kecil    meskipun    akhirnya    juga    untuk proyek menengah juga (Swan, 1987).   Tetapi berdasarkan lesson learned design build sangat baik  digunakan  untuk  proyek  yang  besar  dan kompleks (FHWA, 2006). Menurut Songer dan Molenaar  (1997),  kompleksitas  proyek  dapat dilihat dari tipe  dan  jumlah jasa yang terlibat, jumlah  sub  kontraktor,  sumber  daya  yang digunakan  dan tingkat  teknologi  yang dalam aktivitas  proyek  yang digunakan. Design  build juga  digunakan  untuk  proyek  yang  berisiko tinggi  (Ministry  of Public Works, 2011).
Design and build (sistem rancang bangun) dapat didefinisikan sebagai suatu pengadaan dengan sistem  satu  kontrak  antara  pemilik  proyek ( Owner) dengan  sebuah  tim  pelaksana konstruksi  ( design  builder  /  design  build contracto r) yang bertanggung jawab melaksanakan  proses  perancangan  dan konstruksi  sekaligus  secara  efisien.  Rancang bangun  lebih  sederhana  dan  simple  dalam proses,  bila  dibandingkan  dengan  model tradisional  yang  disebut design  bid  build , dimana  proses  desain  dan  pelaksanaan konstruksi  secara  jelas  terpisah  oleh  kontrak pekerjaan  (Toni  Alam,  2011).  Sedangkan berdasarkan  Peraturan  Menteri  Pekerjaan Umum  dan  Perumahan  Rakyat  Nomor: 19/PRT/M/2015  tentang  Standar  Dan Pedoman  Pengadaan  Pekerjaan  Konstruksi Terintegrasi Rancang Dan Bangun ( design and build ), adalah;
1.  Kontrak  pekerjaan  konstruksi  terintegrasi rancang  dan  bangun  ( design  and  build )  yang selanjutnya  disebut  kontrak  adalah  perjanjian tertulis  antara  PPK  dengan  penyedia  yang mencakup syarat-syarat umum kontrak (SSUK) dan syarat-syarat khusus kontrak (SSKK), serta dokumen  lain  yang  merupakan  bagian  dari kontrak,
2.  Pekerjaan  konstruksi  terintegrasi  rancang dan bangun ( design and build ) adalah seluruh pekerjaan yang berhubungan dengan pelaksanaan  konstruksi  bangunan  atau pembuatan  wujud  fisik  lainnya,  dimana pekerjaan  perencanaan  terintegrasi  dengan pelaksanaan konstruksi;
Keuntungan  dan  kerugian  model    rancang- bangun, adalah sebagai berikut.
1. Tanggung jawab tunggal.
2. Kualitas.
3. Kecepatan waktu pelaksanaan.
4. Kepastian harga.
5. Build ability.
6. Klaim keuntungan.
7. Kesalahan desain .
8. Pemberi  kerja  harus  memiliki  skill (termasuk soft skill ) yang ekselan.
9. Kualitas desain.
10. Biaya desain tambahan.
11. Inflexibility (kaku), kerugian Hubungan  kerja  dalam design-build dari gambar  diatas  dapat  dilihat  bahwa  pemberi pekerjaan  ( Owner) menunjuk  langsung pelaksana  pekerjaan design and  build , dimana mereka  secara  keseluruhan  melakukan pekerjaan desain sekaligus melaksanakan fisik pekerjaan.
Kendala  penerapan  model design  build atau rancang  bangun  meskipun  model    ini mempunyai  manfaat  dan  keuntungan  yang potensial,  akan  tetapi  terdapat  juga  kendala dalam menerapkan model  ini yaitu:
1. Aturan,
2. Kapabilitas pemilik proyek,
3. Kemampuan perencana yang berasosiasi,
4. Kapabilitas pemangku kepentingan , dan
5. Adaptasi dari model  ini.
Penggunaan model design build atau rancang bangun  di  Indonesia  pertama  kali  digunakan pada tahun 1974 (Yuwono, 2007).  Model  ini diimplementasikan  pada  proyek  swasta  dan badan usaha milik negara seperti:
1. proyek pertambangan, gas dan energi,
2. pabrik,
3. infrastruktur, dan
4. high risk building , pelabuhan dan sumber air.
Model    ini  sebenarnya  menurut  aturan  sudah diijinkan  untuk  diimplementasikan,  akan tetapi   belum   diterapkan   sepenuhnya   untuk proyek   bangunan   milik pemerintah. Untuk  itu maka    perlu    dikaji    bagaimana    model      ini diimplementasikan  di  proyek  bangunan  milik pemerintah. Model  kontrak rancang bangun ini, pemilik proyek hanya perlu membuat kontrak tunggal  untuk  pekerjaan  perancangan  dan pelaksanaan  proyek  dengan  satu  perusahaan yang  memiliki  kemampuan  perancangan  dan pelaksanaan pembangunan.
Jenis-jenis keterlambatan Kraiem dan Dickman menurut  Wahyudi,  (2006)  adalah  sebagai berikut.
1.   Keterlambatan yang tidak dapat dimaafkan (Non Excusable Delays), adalah keterlambatan  yang  diakibatkan  oleh tindakan,  kelalaian,  atau  kesalahan kontraktor,
2.   Keterlambatan  yang  dapat  dimaafkan ( Excusable  Delays ),  adalah  keterlambatan yang  disebabkan  oleh  kejadian  kejadian diluar  kendali  baik  pemilik  maupun kontraktor.  Pada  kejadian  ini,  kontraktor mendapatkan
kompensasi
berupa perpanjangan waktu saja.
3.   Keterlambatan yang layak mendapat ganti rugi  ( Compensable  Delays ),  adalah keterlambatan yang diakibatkan tindakan, kelalaian  atau  kesalahan  pemilik.  Pada kejadian ini, kontraktor biasanya mendapatkan kompensasi berupa perpanjangan waktu dan tambahan biaya operasional yang perlu
selama keterlambatan pelaksanaan tersebut. Berpikir  untuk  merencanakan,  melaksanakan, dan  mengawasi  pelaksanaan  sebuah  proyek dapat  mencapai  sasaran  dengan  baik  adalah melakukan  pengelolaan  administrasi  kontrak
dengan  baik  dan  benar,  dan  jarang  pula  kita berpikir bahwa bentuk perikatan tertulis antara Pengguna  Jasa  (Pemilik  Proyek/Pemberi Tugas)  dengan  Penyedia  Jasa  (Konsultan Perencana/Kontraktor  Pelaksana/Konsultan Pengawas)  yang  biasa  disebut  kontrak konstruksi  haruslah  adil  dan  setara  antara pihak-pihak yang berkontrak tersebut.
Girsang (2009), melakukan penelitian tentang faktor-faktor penyebab keterlambatan pelaksanaan  proyek  pemerintah  di  Karo  dan Medan,  mengidentifikasikan  ada  46  faktor risiko  yang  menyebabkan  keterlambatan konstruksi.  Berdasarkan  tingkat  kepentingan, maka  lima  faktor  risiko  terpenting  adalah musim hujan, waktu pelaksanaan yang singkat, spesifikasi  gambar  kurang  detail,  kenaikan harga dan kesulitan finansial kontraktor.
Penelitian  lain  adalah  penggabungan  antara keterlambatan dan cost  overruns pada  proyek konstruksi.  Frimpong  et.  El.  dalam  Yulismar (2010),  mengatakan  penyebab  keterlambatan dan cost overruns pada proyek ground water di negara  berkembang,  studi  kasus  di  Ghana menunjukkan  hasil  faktor  penyebab  utama keterlambatan  dan cost  overruns adalah kesulitan  pembayaran  bulanan  dari  pemilik, manajemen kontraktor yang rendah, pengadaan material, kinerja teknisi dan eskalasi harga.
Selain  itu  penelitian  lain  oleh  Harjomuljadi (1999),  dalam The  Importance  of  manajement decision  in  the  Apication  of  Fidic  Condition  of contractfor  civil  work ( with  the  case  study  at renun hydro electric power project ) diidentifikasi  21  (dua  puluh  satu  faktor) penyebab keterlambatan.

## Metode
Untuk  mengetahui  adil  dan  setara  sebuah kontrak  konstruksi  tentu  haruslah  dicermati pasal-pasal  yang  disyaratkan  pada  kontrak tersebut,  disyaratkan  pada  kontrak  tersebut, sehingga dapat dianalisa dampak yang mungkin
terjadi  dan  dapat  diambil  respon  penanganan untuk  mengurangi  risiko  kegagalan  mencapai sasaran  dan  tujuan  proyek.  Kemampuan kontraktor  dalam  mengelola  risiko  yang diakibatkan  oleh  pelaksanaan  dokumen kontrak  dengan  baik  dapat  membangun strategi  untuk  mengurangi  atau  bahkan menghindari risiko yang mungkin terjadi.

## Variabel  penelitian
Kata  “variabel”  hanya  ada  pada  penelitian kuantitatif,  karena  penelitian  kuantitatif berpandangan  bahwa,  suatu  gejala  dapat diklasifikasikan  menjadi  variabel-variabel. Menurut  Sugiyono  (2016),  variabel  penelitian pada  dasarnya  adalah  segala  sesuatu  yang berbentuk  apa  saja  yang  ditetapkan  oleh peneliti  untuk  dipelajari,  sehingga  diperoleh informasi  tentang  hal  tersebut,  kemudian ditarik  kesimpulannya.  Menurut  Hatch  dan Farhady dalam Sugiyono (2016), secara teoritis variabel  dapat  didefinisikan  sebagai  atribut seseorang,  atau  obyek,  yang  mempunyai “variasi”  antara  satu  orang  dengan  yang  lain atau  satu  obyek  dengan  obyek  yang  lain. Dinamakan  variabel  karena  ada  variasinya, variabel  yang  tidak  ada  variasinya  bukan dikatakan  variabel.  Untuk  dapat  bervariasi, maka  peneliti  harus  didasarkan  pada sekelompok  sumber  data  atau  obyek  yang bervariasi.
Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## Metode analisa data
Sedangkan menurut Creswell dalam Sugiyono (2016),  variabel  adalah  karakteristik  atau atribut  dari individu atau organisasi yang dapat diukur  atau  diobesrvasi  yang  tidak  jelas, bervariasi  antara  orang  dan  organisasi  yang diteliti.  Variabel  dapat  diteliti  sehingga menghasilkan data yang bersifat kategori (data diskrit/nominal) atau data kontinum  (ordinal, interval  dan  rasio).  Berdasarkan  pengertian- pengertian  diatas,  maka  dapat  dirumuskan bahwa variabel penelitian adalah suatu atribut, sifat,  nilai  dari  orang,  obyek,  organisasi  atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan kemudian ditarik kesimpulannya.
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan dalam  penelitian  kualitatif  adalah  teknik  yang memungkinkan  diperoleh  data  detail  dengan waktu  yang  relatif  lama.  Menurut  Sugiyono (2016), “Teknik pengumpulan data merupakan langkah yang paling strategis dalam penelitian,
karena  tujuan  utama  dari  penelitian  adalah mendapatkan  data”.  Berdasarkan  pemaparan di atas dapat disimpulkan bahwa pengumpulan data  merupakan  teknik  yang  digunakan  oleh peneliti  untuk  mendapatkan  data  yang diperlukan dari narasumber dengan menggunakan  banyak  waktu.  Pengumpulan data  yang  dilakukan  oleh  peneliti  sangat diperlukan dalam suatu penelitian ilmiah

## Instrumen Penelitian
Uji  Validasi  adalah  alat  pengukuran  yang menunjukkan tingkat kevalidan atau kesahihan suatu Instrumen  (arikunto, 2010). Instrumen ini  dinyatakan  valid  bila  mampu  mengukur yang  diinginkan  dan  dapat  mengungkap  data dari  variabel  yang  diteliti,  suatu  Instrumen yang  valid  biasanya  mempunyai  validasi internal  dan  external.  Untuk  Instrumen    yang non  test  yang  dipakai  untuk  mengukur  sikap cukup memenuhi validasi konstruksi ( construct validation )  dan  menggunakan  pendapat  ahli ( judgement expert ).
Metode  Analisis  data    Analisis  Korelasi  SPSS ( Statistical  Package  for  the  Social  Sciences ),
Statistik adalah ilmu yang berhubungan dengan angka, oleh karena itu statistik sering dikaitkan dengan  data-data  yang  bersifat  kuantitatif (angka), yang salah satunya adalah menggunakan  program  SPSS.  Untuk  dapat memahami  cara  kerja software SPSS,  berikut dikemukakan  kaitan  antara  cara  kerja komputer dengan SPSS dalam mengolah data. Cara  kerja  proses  perhitungan  dengan  SPSS, adalah sebagai berikut:
Gambar  2.  Cara  kerja  proses  perhitungan dengan SPSS
(Sumber  :  Singgih  Santoso  dalam  suyatno (2010))
SPSS  merupakan  paket software statistika untuk  analisis  data.  Analisa  korelasi  adalah ukuran hubungan antara dua variabel terutama untuk  variabel  kuantitatif.  Dalam  SPSS, pembahasan  tentang  korelasi  ditempatkan pada  menu  correlate,  yang  mempunyai  sub menu  Bivariate  pembahasan  mengenai  besar hubungan antara dua variabel.
Menurut  Sugiyono  (2016)  setelah  pengujian selesai diambil dari para ahli maka diteruskan uji coba kepada sample dati populasi yang akan diambil    setelah  ditabulasi    maka  pengujian validitas  dilakukan  dengan  analisis  faktor dengan  mengkolerasikan  skor  instrumen dengan rumus Pearson Product moment . Rumus  yang  dipakai  adalah  rumus Pearson Product moment yaitu : rhitung =
(n(∑XY).(∑X).(∑Y))/√( 〖 {n.∑X 〗 ^2- (∑X)^2}. {n.∑Y^2 - (∑ 〖 Y) 〗 ^2}) …………………………..(1) Dimana r hitung adalah koefisien korelasi,
∑Xi adalah jumlah skor item ∑Yi adalah jumlah skor total (selur uh item) dan N adalah jumlah responden Selanjutnya denggan uji – t dengan rumus : Rhitung= (r√(n - 2))/(√(1 - r^2) ………..…..  (2) Dimana τ hitung = Nilai T hilang r = Koefisien korelasi hasil r hitung n = jumlah responden Maka jika τ hitung > tabel → valid Maka jika τ hitung < tabel → tidak valid Apabila  instrumen  ini  valid  maka  penafsiran indeks korelasinya r sebagai berikut :
Antara 0.800sd 1.000 : sangat tinggi Antara 0.600 sd 0.799 : tinggi Antara 0.400 sd 0599 : cukup tinggi Antara 0.200 sd 0.399 : rendah Antara  0.000  sd  0.199  :  sangat  rendah  (tidak valid)

## Uji Reabilitas
Instrumen yang reliable adalah Instrumen  yang bila digunakan berkali kali akan menghasilkan data yang sama/Konsisten (sugiono, 2011) Uji reliabilitas menunjukkan sejauh mana Instrumen    dapat  memberikan  hasil pengukuran yang konsisten apabila pengukuran dilakukan
berulang-ulang.
Pengukuran  reliabilitas  tersebut  dilakukan dengan  menggunakan  rumus alpha  cronbach , dengan rumus :
Langkah 1 menghitung varian skors tiap item S ┬ ( i)^ = 〖〖 SX 〗┬ ( i)^2-(( 〖 SX 〗┬ (  i) ))/N 〗 ^2/N….
(3) Sumber: Sudjana (2005: 109) Si adalah varian skor tiap tiap item SXi² = jumlah kuadrat item Xi (SXi)² = jumlah item Xi dikuadratkan N= Jumlah Responden Langkah ke 2 Manjumlahkan varian SSi = S1+S2+S3+S4 …………..Sn   …………… (4) SSi =jumlah varian semua item Langkah  ke  tiga  menghitung  varian  total dengan rumus S ┬ (    t)^  = 〖〖 ∑X 〗┬ (  t)^2-(( 〖 ∑X 〗┬ (  t) ))/N 〗 ^2/N….. (5) St adalah varian total 〖 ∑X 〗┬ (  t)^2= jumlah kuadran x total (( 〖 ∑X 〗┬ (  t) ))/N= jumlah x total dikuadrankan dan N jumlah responden Langkah ke  empat r hitung= (k/(k-1))(1- (∑Si)/St)………………… (6) rhitung= nilai reabilitas(nilai Alpha) ∑Si=jumlah varian skor tiap item St= varian total K = jumlah item Kaidah keputusan yaitu dengan membandingkan  r  hitung  dengan  r  tabel (Riduwan,2010) jika :
r hitung > tabel berarti realibel r hitung < tabel berarti tidak realibel uji korelasi Uji korelasi Spearman adalah uji statistik yang ditujukan untuk mengetahui hubungan antara dua atau lebih variabel berskala ordinal. Selain
Spearman,  D.A.  de  Vaus  menyebutkan  bahwa uji  korelasi  yang  sejenis  dengannya  adalah Kendall-Tau.
Asumsi uji korelasi Spearman adalah data tidak berdistribusi  normal  dan  data  diukur  dalam skala  ordinal.  Rumus  uji  korelasi  Spearman untuk jumlah < = 30, adalah : rs = 1 - 6∑d2 n (n2 – 1)  ………………………(7) Keterangan :
rs = koefisien korelasi spearman Σd2 = total kuadrat selisih antar ranking n = jumlah sampel penelitian
Dasar  pengambilan  keputusan  dalam  uji kolerasi Spearman, adalah sebagai berikut. 1.  Jika  nilai  signifikan  <  0,05,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  korelasi  yang signifikan antara variabel yang dihubungkan. 2. Sebaliknya, jika nilai signifikan > 0,05, maka dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat korelasi  yang  signifikan  antara  variabel  yang dihubungkan.  Nilai  korelasi  Spearman  hitung ini  (rs)  lalu  diperbandingkan  dengan  tabel Spearman (rs tabel).

## Analisis Faktor
Menurut  Suliyanto,  (2005),  analisis  faktor merupakan  suatu  teknik  dalam  menganalisis tentang  saling  ketergantungan  dari  beberapa variabel secara simultan dengan tujuan  untuk menyederhanakan  dari  bentuk  hubungan antara beberapa variabel yang diteliti menjadi sejumlah  faktor  yang  lebih  sedikit  dari  pada variabel  yang  diteliti.  Hal  ini  berarti,  analisis faktor  dapat  pula  menggambarkan  tentang struktur  data  dari  suatu  penelitian.  Menurut Hair,  (2010),  Analisis  faktor  itu  merupakan teknik interdependensi ( interdependence technique ),  dimana  tidak  ada  pembagian variabel  menjadi  variabel  bebas  &  variabel tergantung  dengan  tujuan  utama  yakni mendefinisikan struktur yang terletak di antara varaibel-variabel  dalam  analisis.  Analisis  ini menyediakan  alat-alat  untuk    menganalisis
struktur dari hubungan interen atau korelasi di antara sejumlah besar Secara  garis  besar  ada  beberapa  tipe  analisa faktor, diantaranya adalah ; Confirmatory Factor Analysis adalah model yang diasumsikan  untuk menggambarkan,
menjelaskan
atau menghitung  data  empirik.  Konstruksi    dari model ini  berdasar pada informasi yang apriori mengenai sifat dari struktur data atau isi dari teori (Joreskog & Sorbon, 1989 dalam Crowley & Fan, 1997).
Tabel 1. Interprestasi Koefisien Korelasi Versi de Vaus 2.Exploratory Koefisien Kekuatan Hubungan 0,00 Tidak ada hubungan 0,01 – 0,09 Hubungan kurang berarti 0,10 – 0,29 Hubungan lemah 0,30 – 0,49 Hubungan moderat 0,50 – 0,69 Hubungan kuat 0,70 – 0,89 Hubungan sangat kuat > 0,90 Hubungan mendekati sempurna Factor Analysis adalah model yang diaplikasikan untuk mengeksplorasi data yang ada  mengenai  jumlah  karakteristiknya,  sifat- sifat  yang  menarik  dan  hubungan-hubungan yang mungkin ada. Exploratory Factor Analysis ini  berguna  untuk    tujuan  menggenerasikan struktur,  model-model  teoritis  dan  mengetes hipotesis (Gorsuch, 1983 dalam Crowley & Fan, 1997).  Pada  penelitian  ini  yang  digunakan adalah analisis faktor eksploratori ( exploratory factor  analysis ).  Menurut  Panter,  dkk  (1997) aplikasi dari exploratory factor analysis adalah mengidentifikasi makna, konstrak  atau dimensi yang dievaluasi oleh kovarians yang diobservasi yang  meliputi  sifat  yang  diobservasi,  respon, tanda  dan symton .  Model  ini  secara  umum dijelaskan  sebagai  perilaku  yang  diobservasi yang  dapat  digambarkan  dalam  bentuk konstrak  tertentu  dengan  asumsi  hanya  pada kasus  yang  jarang  yang  dapat  menjadi
korespondensi  secara  eksak  antara  indeks perilaku spesifik yang diobservasi tertentu yang bervariasi  atau operasionalisasi dan konstruks tertentu yang berhubungan.

## Langkah analisis faktor
Komponen-komponen dalam Analisa Faktor Ada berbagai pengertian atau komponen yang penting dalam analisa faktor, antara lain, unity atau  total  variance,  common  variance,  specific variance and error variance (Fruchter, 1954 & Mulaik,  1972).  Berikut  definisi  secara  ringkas mengenai hal tersebut.
1. Unity atau total variance merupakan suatu ubahan  yang  terdiri  dari  tiga  variance  yaitu; common, specific dan error . Proporsi besarnya unity atau variance  total ini  adalah  1,00. Gabungan antara common variance dan specific variance akan  merupakan  suatu    nilai  yang biasanya  diindikasikan  sebagai  koefisien keandalan (reliabilitas)
2. Common  variance atau  komunalitas merupakan bagian dari reliable variance yang berhubungan dengan variabel lain. Komunalitas  merupakan  jumlah  kuadrat  dari common  variance dan  dilambangkan  dengan simbol  h²  (Fruchter,  1954).  Menurut Suryabrata  (1982)  komunalitas  menunjukkan proporsi  varians  variabel  tertentu  yang diterangkan oleh faktor-faktor. Semakin tinggi h²,  berarti  variabel-variabel  tersebut  makin mempunyai kesamaan faktor.
3. Specific  variance merupakan  bagian  dari reliable  variance yang  tidak  berhubungan dengan variabel lain.
4. Error  variance merupakan  hasil  dari kesalahan-kesalahan  sampling,  pengukuran, kondisi  tes  yang  tidak  standar,  pengaruh fisiologi atau pengaruh lain dalam diri individu yang membuat tidak reliabel. Variance ini tidak berkorelasi dengan reliable variance.
Berbagai langkah yang dilakukan dalam analisa faktor  (Fruchter,  1954;  Suryabrata,  1982; Santoso, 2003) yaitu:
1.  Membuat  matriks  korelasi  antar  masing- masing  subfaktor.  Masing-masing  subfaktor tersebut  dalam  penelitian  ini  adalah penjumlahan dari 6 item sehingga keseluruhan didapatkan  30  subfaktor.    Selanjutnya dilakukan  pengujian Measure  of  Sampling Adequacy (KMO)  dengan Kaiser  Meyer  Olkin
(KMO)
2.  Menentukan  faktor    atau  ekstraksi  faktor dengan  menggunakan Principle  Component Analysis (PC)  karena  dapat  mengambil    atau menyedot
varians sebanyak-banyaknya (Fruchter, 1954).
3.  Untuk  menghentikan  ekstraksi  faktor menggunakan tolak ukur eigen value diatas 1. 4.  Melakukan  rotasi  dari  faktor  yang  telah terbentuk.  Tujuan  rotasi  untuk  memudahkan dalam  interpretasi.  Metode  rotasi  yang digunakan  adalah  rotasi  orthogonal  dengan metode  varimax.  Pemilihan  metode  rotasi orthogonal karena strukturnya sederhana dan metode varimax untuk memudahkan interpretasi  bagi  peneliti  mengenai  faktor- faktor yang diperoleh.

## Hasil dan pembahasan
Jumlah sampel yang diambil sebagai responden dalam  penelitian  ini  adalah  sebanyak  70 responden, keseluruhannya berasal dari pihak kontraktor sebagai obyek penelitian. Dari hasil uji  deskriptif  dan  frekuensi  akan  tampilkan karakteristik  responden  berdasarkan  jenis kelamin,  usia  responden,  pendidikan  terakhir, jabatan,  pengalaman  kerja  dalam  perusahaan, kategori kontraktor, bidang pekerjaan, dan jenis proyek. Hasil uji distribusi frekuensi yang telah diperoleh akan dijabarkan sebagai berikut.
Gambar 3. Pie Chart Frekuensi Untuk Kategori Jenis Kelamin.
(sumber: Dokumentasi hasil olahan data SPSS (2018)).
Dari Pie  Chart hasil  uji  distribusi  frekuensi diatas diketahui bahwa jumlah responden pria yang  telah  berpartisipasi  pada  pengisian kuesioner  penelitian  ini  adalah  sebanyak  28 responden dari total 54 orang responden atau sebesar  77.14  %  dari  jumlah  total  sampel. Sedangkan  untuk  responden  berjenis  kelamin wanita  hanya  sebanyak  16  orang  responden atau sebesar 22.86 %.
Gambar 4. Pie Chart Distribusi Frekuensi Untuk Kategori Usia.
(sumber: Dokumentasi hasil olahan data SPSS (2018)).
Untuk  responden  yang berusia   kurang   dari (< 30 tahun) yang terbesar 41.5% atau 29 orang responden,  yang  berusia  (30-35  tahun) sebanyak  12  orang  responden  atau  sebesar 17.14 %, untuk responden yang berusia kurang dari  (36-40  tahun)  sebanyak  12.86%  atau  9 orang  responden,  untuk  usia  (41-45  tahun)
sebanyak 8.5% atau 6 orang responden, untuk usia  (46-50  tahun)  sebanyak  12.86%  atau  9 orang responden, yang terakhir berusia (50-55 tahun)  yang  terkecil  7.15%  atau  5  orang responden. Dari kategori usia responden dapat disimpulkan  bahwa  yang  menjadi  responden dalam penelitian ini paling banyak berusia <30 Tahun  sudah  cukup  dewasa  untuk  dapat melakukan  pengambilan  keputusan  terhadap suatu  kondisi  berdasarkan  pengalaman  kerja yang  telah  dimiliki  oleh  masing-masing responden. Untuk selanjutnya seluruh hasil uji distribusi  frekuensi  untuk  kategori  usia  dapat dilihat pada diagram Pie Chart gambar 4.
Gambar 5. Pie Chart Distribusi Frekuensi Kategori  Pendidikan Terakhir.
(sumber: Dokumentasi hasil olahan data SPSS (2018)).
Dari hasil uji distribusi frekuensi pada diagram Pie Chart pada gambar 5 diketahui bahwa rata- rata  pendidikan  terakhir  responden  adalah lulusan Sarjana tingkat pertama (S1) sebanyak 61  orang  atau  sebesar  87.14  %,  pendidikan responden yang berasal dari tingkat pendidikan yang  lebih  tinggi  yaitu  lulusan  Magister  (S2) adalah sebanyak 8 orang atau sebesar 11.44%, dan pendidikan yang lain-lain sebanyak 1 orang atau 1.42%. Pada kategori jabatan, responden yang bekerja pada perusahaan kontraktor dan berpartisipasi  dalam  pengisian  kuesioner  ini memiliki  jabatan  yang  beragam  tetapi  paling banyak responden adalah lulusan (S1). Hasil uji frekuensi  untuk  data  responden  dengan kategori pendidikan terakhir dapat dilihat pada diagram Pie Chart gambar 5.
Gambar 6. Pie Chart Distribusi Frekuensi Data Responden Pada Status Perusahaan. (sumber: Dokumentasi hasil olahan data SPSS (2018)).
Dari hasil uji distribusi frekuensi pada Pie Chart 6.  diketahui  bahwa  rata-rata  yang  minat diperusahaan  swasta  sebanyak  56  orang  atau sebesar  80%,  responden  yang  berasal  dari perusahaan  BUMN  dan  lain-lain  adalah sebanyak 6 orang atau sebesar 8.6%, dan yang terakhir  responden  yang  berasal  dari perisahaan  BUMD  sebanyak  2  orang  atau 2.86%.  Pada  kategori  data,responden  pada status  perusahaan  yang  berpartisipasi  dalam pengisian  kuesioner  ini  memiliki  status perusahaan yang beragam tetapi paling banyak responden adalah diperusahaan.
Berdasarkan diagram Pie Chart pada gambar 6 dari  total  4  jenis  instansi  yang  telah  di  uji distribusi  frekuensi  instansi  kontraktor  yang paling banyak yaitu sekitar 28 orang responden atau sebesar 40%, instansi konsultan sekitar 19 orang atau responden sebesar 27.14%, instansi pengguna  jasa  terkecil  sekitar  7  orang responden  10%  dan  instansi  yang  lain-lain sekitar 16 orang dan responden 22.86%.
Berdasarkan diagram Pie Chart pada gambar 7 untuk  pengalaman  dalam  bekerja  responden yang  telah  melalui  uji  distribusi  frekuensi diperoleh data untuk pengalaman bekerja (1-3 tahun)  adalah  sebanyak  16  orang  responden atau sebesar 22.85 %, dan untuk pengalaman dalam bekerja (4-6 tahun) sebanyak 15 orang
atau sebesar 21.4%, untuk pengalaman dalam bekerja (7-9 tahun) paling sedikit sebanyak 5 orang  responden  atau  sebesar  7.15  %,  dan untuk  pengalaman  dalam  bekerja  (10-12 tahun)  adalah  sebanyak  10  orang  dengan responden  sebesar  14.3%,  lama  pengalaman dalam bekerja (13-15 tahun) sebanyak 7 orang dengan  responden  10%  dan  yang  terakhir pengalaman  bekerja  lebih  dari  (16  tahun) sebanyak 17 orang dengan responden 24.28%.
Gambar 7. Pie Chart Distribusi Frekuensi Untuk Kategori Instansi.
(sumber: Dokumentasi hasil olahan data SPSS (2018)).
Dari data pengalaman dalam bekerja tersebut diketahui bahwa responden yang berpartisipasi telah memiliki pengalaman dalam bekerja yang cukup untuk mengetahui kondisi pekerjaan di lapangan, dan dianggap telah mengetahui objek permasalahan dalam penelitian ini.
Gambar 8. Pie Chart Distribusi Frekuensi Untuk Kategori Pengalaman bekerja.
(sumber: Dokumentasi hasil olahan data SPSS (2018)).
Berdasarkan diagram Pie Chart pada gambar 9, untuk pengalaman pekerjaan responden yang telah melalui uji distribusi frekuensi diperoleh data  untuk  pengalaman  pekerjaan  (0  tahun) sebanyak  9  orang  responden  atau  sebesar 12.85  %,  pengalaman  pekerjaan  (1-3  tahun) adalah  sebanyak  20  orang  responden  atau sebesar  28.6  %,  dan  untuk  pengalaman pekerjaan (4-6 tahun) sebanyak 13 orang atau sebesar  18.6%,  untuk  pengalaman  pekerjaan (7-9 dan 13-15 tahun) paling sedikit sebanyak 5 orang  responden  atau  sebesar  7.15  %,  dan untuk  pengalaman  pekerjaan  (10-12  tahun) adalah  sebanyak  9  orang  dengan  responden sebesar 12.6%, dan yang terakhir pengalaman bekerja lebih dari (16 tahun) sebanyak 9 orang dengan  responden  12.6%.    Dari  data pengalaman  pekerjaan  tersebut  diketahui bahwa  responden  yang  berpartisipasi  telah memiliki  pengalaman  yang  menunjuk  pada pengetahuan dan keterampilan tentang sesuatu yang diperoleh lewat ketertiban atau berkaitan dengannya selama periode tertentu.
Gambar 9. Pie Chart Distribusi Frekuensi Untuk Kategori Pengalaman Pekerjaan.
(sumber: Dokumentasi hasil olahan data SPSS (2018)).
Dari  diagram Pie  Chart 10,  diketahui  bahwa pengalaman  pekerjaan  di  bidang  jalan  dan jembatan  yang  menangani  proyek    yaitu  (0 tahun) sebesar 61.4 % atau sebanyak 43, lalu untuk (1-3 tahun) sebanyak 15 orang dengan responden  21.4%,  dan  untuk  pengalaman dibidang jalan dan jembatan yaitu (4-6, 7-9 dan
10-12  tahun)  sebanyak  3  orang  dengan responden  4.3%,  untuk  (13-15  tahun) sebanyak 2 orang dengan responden 2.9% dan yang  terakhir  diatas  (16  tahun)  paling  sedikit yaitu 1 orang dengan responden 1.4%.
Gambar 10. Pie Chart Distribusi Frekuensi Untuk Kategori Bidang Pekerjaan Jalan & Jembatan.
(sumber: Dokumentasi hasil olahan data SPSS (2018)).
Pada kategori bidang pekerjaan Bangunan Air dari  diagram Pie  Chart 11,  diketahui  bahwa pengalaman  pekerjaan  di  bidang  pekerjaan bangunan air antara lain (0 tahun) sebesar 70% atau  sebanyak  49  orang,  untuk  (1-3  tahun) sebanyak 15 orang dengan responden  21.4%, dan  untuk  pengalaman  dibidang  pekerjaan bangunan air yaitu (4-6 tahun dan 10-12 tahun) sebanyak  2  orang  dengan  responden  2.86%, untuk (7-9 tahun dan13-15 tahun) sebanyak 1 orang  dengan  responden  1.4%.  Untuk selanjutnya seluruh hasil uji distribusi frekuensi data responden pada kategori bidang pekerjaan bangunan  air,  dapat  dilihat  pada  diagram Pie Chart gambar 4.9.
Gambar 11. Pie Chart Distribusi Frekuensi data Responden Pada Kategori Bidang Pekerjaan Bangunan Air.
Dari  data  pengalaman  pekerjaan  tersebut diketahui bahwa responden yang berpartisipasi telah  memiliki  pengalaman  yang  menunjuk pada  pengetahuan  dan  keterampilan  tentang sesuatu  yang  diperoleh  lewat  ketertiban  atau berkaitan dengannya selama periode tertentu. Uji  validitas  dilakukan  untuk  melakukan reduksi  data  pada  keseluruhan  pernyataan yang telah ditanyakan kepada responden agar diperoleh  data  yang  benar-benar  bisa dipertanggungjawabkan. Uji validitas dilakukan terlebih  dahulu  untuk  memperoleh  data  yang valid  sebelum  dilakukan  uji  reliabilitas  data. Seluruh hasil uji validitas data jenis pekerjaan dapat dilihat pada tabel berikut.
Sebelum  dilakukan  analisis,  variabel  perlu dipilih  dan  diseleksi.  Selanjutnya  dilakukan pengujian kelayakan variabel dengan melakukan  pengujian  validitas  dan  reliabilitas terhadap variabel awal. Uji validitas digunakan untuk mengetahui sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi  ukurnya.  Berdasarkan  tabel  2  dapat disimpulkan  bahwa  telah  diteliti  sebanyak  70 responden  dan  hasil  seluruhnya  100%  sudah valid (tidak ada yang dikeluarkan dari analisis penelitian).
Tabel 2. Hasil Uji Reliabilitas (1)

## Case Processing Summary
N % Excluded a 0 .0 Total 70 100.0 Listwise deletion based on all variables in the procedure.
(sumber: Dokumentasi hasil olahan data SPSS (2018)).
Uji reliabilitas adalah pengujian kehandalan alat ukur  untuk  mengetahui  sejauh  mana  suatu pengukuran  dapat  memberikan  hasil  yang sama bila dilakukan pengukuran kembali pada subyek yang sama, selama aspek yang  diukur dalam  diri  responden  tidak  mengalami perubahan. Menurut Sugiyono (2016), kriteria pengambilan  keputusan  adalah  jika  nilai koefisien Alpha Cronbach’s lebih besar dari nilai r  tabel,  maka  butir  pertanyaan  dikatakan reliabel.  Sebelum  dilakukan  analisis,  variabel perlu  dipilih  dan  diseleksi.  Selanjutnya dilakukan pengujian kelayakan variabel dengan melakukan  pengujian  validitas  dan  reliabilitas terhadap variabel awal. Uji validitas digunakan untuk mengetahui sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya. Dapat disimpulkan bahwa telah diteliti  sebanyak  70  responden  dan  hasil seluruhnya 100% sudah valid.
Tabel 3. Hasil Uji Reliabilitas Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N a1 4.27 1.760 70 a2 4.31 1.575 70 a3 3.89 1.724 70 a4 3.83 1.624 70 a5 3.90 1.495 70 a6 4.86 1.207 70 a7 4.47 1.452 70 a8 4.87 1.239 70

## Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N a9 4.90 1.024 70 a10 5.04 1.096 70 a11 4.59 1.042 70 a12 4.21 1.203 70 b1 4.11 1.430 70 b2 4.49 1.236 70 b3 4.00 1.542 70 b4 3.97 1.383 70 b5 4.10 1.320 70 b6 4.17 1.329 70 b7 3.90 1.598 70 b8 4.70 1.344 70 b9 4.00 1.474 70 b10 4.39 1.506 70 b11 3.63 1.524 70 b12 4.23 1.534 70 b13 4.11 1.499 70 b14 4.03 1.414 70 b15 4.59 1.357 70 b16 4.81 1.171 70 b17 4.54 1.421 70 b18 4.20 1.292 70 b19 3.57 1.499 70 b20 4.09 1.401 70 b21 4.46 1.369 70 b22 4.63 1.299 70 b23 4.04 1.334 70 b24 4.10 1.416 70 b25 3.73 1.361 70 b26 3.86 1.554 70 b27 4.50 1.164 70 b28 4.16 1.379 70 b29 4.53 1.293 70 b30 3.93 1.448 70 b31 3.97 1.503 70 b32 3.80 1.358 70 b33 3.56 1.441 70 b34 3.87 1.434 70 b35 4.30 1.278 70 b36 3.66 1.483 70

## Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N b37 4.13 1.296 70 b38 4.37 1.276 70 b39 4.51 1.401 70 b40 4.06 1.473 70 b41 4.23 1.505 70 b42 3.74 1.603 70 b43 4.39 1.427 70 b44 4.10 1.552 70 c1 3.44 1.315 70 c2 4.16 1.223 70 c3 4.39 1.266 70 c4 4.77 1.276 70 c5 4.26 1.451 70 c6 3.96 1.479 70 total 260.36 51.002 70
Komunalitas  ( Communalities )  atau  peranan faktor  pada  dasarnya  adalah  jumlah  variansi dari  suatu  variabel  yang  bisa  dijelaskan  oleh faktor  yang  ada. Communalities merupakan total variance yang dijelaskan oleh faktor-faktor yang telah dilakukan ekstraksi.
Tabel 4. Communalities (Peranan Variabel) Communalities
Initial Extractio n a9 1.000 .683 a12 1.000 .696 b2 1.000 .753 b4 1.000 .847 b5 1.000 .690 b6 1.000 .687 b7 1.000 .660 b8 1.000 .839 b9 1.000 .715 b10 1.000 .665 b11 1.000 .731 b13 1.000 .772 b14 1.000 .750
Communalities Initial Extractio n b15 1.000 .690 b16 1.000 .721 b17 1.000 .658 b18 1.000 .755 b19 1.000 .714 b20 1.000 .704 b21 1.000 .844 b22 1.000 .766 b23 1.000 .775 b24 1.000 .822 b25 1.000 .855 b26 1.000 .821 b27 1.000 .785 b28 1.000 .734 b29 1.000 .734 b30 1.000 .751 b31 1.000 .711 b32 1.000 .687 b33 1.000 .772 b34 1.000 .792 b35 1.000 .744 b36 1.000 .754 b37 1.000 .706 b38 1.000 .655 b39 1.000 .823 b40 1.000 .704 b41 1.000 .830 b42 1.000 .721 b43 1.000 .784 b44 1.000 .818 c5 1.000 .721 c6 1.000 .680 Communalities
Extraction  Method:  Principal  Component Analysis.
(sumber:  Dokumentasi  hasil  olahan  data SPSS (2018)).
Component  matrix (dimensi  penyusun  faktor) adalah  tahapan    setelah  diketahui  bahwa  tiga
faktor  adalah  jumlah  yang  paling  optimal,
langkah penting selanjutnya adalah
menentukan variabel apa saja yang akan masuk dan  ke  faktor  mana  saja.  Fungsi  tabel
Component Matrix yaitu menunjukkan distribusi keenam puluh satu variabel tersebut pada  tiga  faktor  yang  terbentuk.  Angka-angka yang  terdapat  pada  tabel Component  Matrix tersebut  adalah  angka  yang  biasa  disebut dengan factor  loadings ,  yang  menunjukkan besar  korelasi  antara  suatu  variabel  dengan faktor 1, 2 maupun faktor 3.
Rotasi  Faktor  ( Factor  rotation )  dilakukan apabila antara komponen faktor yang satu dan komponen faktor yang lain terdapat nilai-nilai komponen  faktor  dalam  satu  variabel pengukuran  yang  ≥  0,5  pada    kedua  faktor bersama,  maka  analisis  faktor  harus  diulang dengan  cara  lain  atau  dilakukan  rotasi  faktor ( factor rotation ).
Secara otomatis  rotasi faktor dengan metode varimax melakukan itersasi sebanyak lima kali dan  menjadi  konvergen,  sehingga  data diinterprestasi apa adanya seperti pada analisis pertama. Component  matrix hasil  dari  proses rotasi ( Rotated Component Matrix )
memperlihatkan distribusi variabel yang lebih jelas dan nyata. Angka factor loadings yang pada awalnya  bernilai  kecil,  maka  akan  semakin diperkecil,  dan factor  loading yang  bernilai besar juga akan semakin diperbesar
Tabel 5. Komponen Matriks Setelah Rotasi (Rotated Component Matrix a )
Rotated Component Matrix a Component 1  2  3 4  5 6  7 8 b18 .778 .0 50 .01 3 .28 4 .08 7 .15 5 - .17 5 .067 b16 .750 .1 99 .11 6 .12 7 .13 6 .17 2 .19 2 -.062
Rotated Component Matrix a Component 1  2  3 4  5 6  7 8 b17 .742 .1 33 .03 2 .09 5 .04 1 .24 0 - .11 8 -.083 b21 .701 .2 65 .14 2 .41 6 .13 7 .03 9 .22 3 -.138 a9 .648 - .0 74 .05 1 .11 0 .42 1 .20 1 .07 0 -.144 b22 .641 .2 46 .13 9 .23 9 - .01 3 .12 7 .42 4 -.154 b13 .627 .2 85 .25 7 .20 7 .32 4 .08 6 .14 6 .236 b20 .618 .1 84 .08 1 .37 5 .07 3 .29 7 .06 0 .209 b15 .585 .3 13 .36 6 - .03 5 .29 9 .12 4 - .05 7 .084 b28 .524 .4 30 .34 3 .17 0 - .06 7 .27 5 .03 0 -.216 b6 .524 .1 66 .13 1 .40 7 .41 5 - .05 8 .06 3 .149 b23 .500 .3 17 .49 9 .10 3 .30 5 - .08 0 .20 4 .153 b14 .496 .2 44 .32 2 .13 4 .44 4 - .12 5 .22 0 .248 b33 .119 .7 56 .14 1 .17 8 .03 3 .19 2 - .03 9 .307 b32 .168 .7 32 .10 9 .22 7 .16 8 .15 9 .06 9 .024 b26 .233 .7 32 .36 6 - .02 6 .21 2 .06 8 .06 2 -.210

## Rotated Component Matrix
a
Component 1  2  3 4  5 6  7 8 b40 .102 .6 95 .36 1 .19 7 .08 0 .05 9 - .04 3 .172 b34 .276 .6 89 .12 2 .16 2 - .06 1 .32 7 .14 9 -.259 b25 .348 .6 77 .36 7 .05 9 .24 5 .01 7 .27 5 .033 b36 .235 .6 71 .40 0 .00 4 .15 7 .09 5 .09 4 -.212 b30 .044 .6 19 .43 3 .11 0 .21 1 .32 7 .12 2 -.027 b24 .455 .5 61 .36 1 - .02 0 .22 2 - .11 7 .30 0 .127 b44 .171 .2 20 .82 5 .16 8 .02 4 .04 5 - .01 9 .167 b43 - .058 .1 70 .80 7 .11 0 .23 7 .04 8 .16 1 -.056 b41 .179 .2 41 .79 7 .16 4 .16 9 .07 5 .10 6 -.181 b39 .149 .3 13 .76 9 .10 7 .08 4 .30 5 .00 6 .003 b42 .149 .3 64 .57 6 .31 6 .27 0 .19 6 .09 1 -.125 b31 .221 .3 73 .54 1 .18 8 .17 2 .37 6 .06 6 .142 c6 - .091 .4 42 .48 7 .25 3 .03 2 .40 3 .04 9 .098 b10 .313 .2 65 .47 3 .19 0 .21 9 .01 0 - .42 9 -.067 b4 .193 .1 57 .15 6 .86 6 .06 1 .08 6 - .00 7 -.008 b5 .364 .1 40 .17 3 .65 4 .14 0 - .03 1 - .02 3 -.244
Rotated Component Matrix a Component 1  2  3 4  5 6  7 8 a12 .295 - .0 34 .28 1 .56 4 .35 0 .02 1 .29 0 .064 b19 .461 .2 87 .11 2 .48 9 .10 8 .32 2 .10 0 .206 b11 .430 .2 56 .41 5 .47 9 .06 0 .04 3 - .12 8 .240 b2 .425 .2 15 .29 3 .46 0 .12 9 .09 1 .17 0 -.419 b8 .126 .2 02 .18 9 .03 2 .79 9 .32 4 - .04 0 -.035 b9 .314 .1 81 .35 3 .21 8 .62 0 .00 4 - .03 4 -.164 b7 .199 .1 65 .17 8 .42 8 .56 3 .13 7 - .06 3 .198 b37 .418 .4 30 .32 0 .18 4 .44 6 - .05 3 .08 8 .012 b38 .307 .0 75 .29 4 .11 0 .01 3 .66 5 .11 8 -.011 b27 .478 .3 30 .08 5 .02 9 .21 6 .62 0 - .07 0 -.062 b35 .395 .3 55 - .03 7 .05 5 .30 9 .58 3 - .03 7 -.143 b29 .157 .2 78 .42 9 - .10 5 .14 9 .52 6 .12 5 .351 c5 .120 .2 38 .16 1 .06 8 .00 6 .08 4 .78 2 -.017
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a a. Rotation converged in 13 iterations .

## Tabel 6. Komponen Faktor Matriks Setelah
Rotasi (Rotated Component Matrix a )
Component Transformation Matrix
1 2 3 4 5 6 7 8 1 .530  .496 .46 6 .310  .300  .236  .117  .009 2 .660 - .427 - .52 5 .304  .090 - .045 - .029 - .048 3 .174  .434 - .46 4 - .407 -.321  .534  .053 - .101 4 - .101 - .297 .10 9 - .039 .295  .613 - .626 .185 5 - .202 .016 .03 6 .709  -.607  .244 - .100 - .135 6 .165 - .522 .43 0 - .264 -.209  .305  .400 - .386 7 .104 - .142 .07 8 - .026 -.270  .105  .304  .887 8 - .405 - .045 - .29 5 .269  .477  .343  .574 - .018
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Bagian ini merupakan pelengkap dari analisis di atas,  yang  menampilkan  gambar  letak  enam puluh satu item variabel pada ketiga komponen faktor  yang  ada.  Perhatikan  bahwa  variabel- variabel yang tergabung dalam satu faktor akan terletak  berdekatan.  Dan  untuk  yang  bernilai negatif,  terlihat  berjarak  agak  jauh  dengan kedua  kelompok  komponen  faktor  item variabel tersebut
Tabel 7. Plot Rotasi Komponen  Dalam Tiga
Dimensi. No. Uraian Nilai 1 A4   [Pra rancangan] .866 2 B44 [Keterlambatan Pembayaran  Kontraktor ke  supplier  dan  tenga kerja] .825 3 B8 [Kurangnya koordinasi ] .799 4 B41 [Administrasi keuangan pada kontraktor] .797 5 C5      [Adakah  pengaruh cuaca  ataupun  musim hujan] .782 6 B18  [Kualitas  material yang  digunakan  tidak sesuai] .778 7 B39  [Kesalahan  estimasi biaya] .769 8 B33 [Pemahaman terhadap metode kerja] .756 9 B16 [Keterlambatan pengiriman  material  ke lokasi] .750 10 B17 [Ketersediaan material di lokasi proyek]  .742 11 B32  [Kenaikan  harga  di pasaran] .732 12 B26 [Kurangnya komunikasi dan koordinasi  antara  pihak yang  terlibat  didalam proyek] .732 13 B21 [Keterlamabatan pengiriman  peralatan  ke lokasi] .701 14 B40  [Sistem  pembayaran pemilik ke kontraktor] .695 15 B34  [Koordinasi  dan komunikasi yang kurang]  .689 16 B25 [Keterbatasan pemahaman/penggunaan teknologi] .677 17 B36 [Metode konstruksi/teknik pelaksanaan] .671 18 B38  [Dana  dari  pemilik yang tidak mencukupi] .665 19 A5      [Pengembangan rancangan] .654
20 A9      [Proses  persetujuan gambar] .648 21 B22  [Ketidaktersediaan peralatan  konstruksi  di lokasi proyek] .641 22 B13 [Kualitas tenaga kerja yang buruk] .627 23 B9   [Kurang pengawasan]  .620 24 B27 [Kurangnya pengawasan terhadap sub kontraktor dan supplier] .620 25 B30  [Permasalah  teknis dalam  mempergunakan waktu (schedule)] .619 26 B20  [Jumlah  material yang  dikirim  supplier tidak tepat/sesuai] .618 27 B15  [Ketidaktersediaan material di pasaran] .585 28 B35 [Penerapan teknologi baru/khusus] .583 29 B42  [Modal  kontraktor tidak mencukupi] .576 30 B12  [Ketidak  tersediaan tenaga kerja ] .564 31 B7      [Kurang  lengkap dokumen tender] .563 32 B24  [Peralatan  yang digunakan sudah usang] .561 33 B31 [Peraturan Peraturan baru] .541 34 B29  [Evaluasi  Perkiraan waktu yang tidak wajar] .526 35 B28 [Keterlambatan pelaksanaan pekerjaan utama] .524 36 B6      [Urutan  kerja  yang tidak sesuai] .524 37 B23  [Kualitas  peralatan yang  digunakan  tidak sesuai] .500 38 B14  [Pemilihan  Keahlian dalam  mengoperasikan peralatan konstruksi] .496 39 B19  [Terjadi  pencurian material] .489 40 C6      [Adakah  pengaruh situasi  dan  kebijakan politik/ ekonomi pemerinah] .487 41 B11  [Adanya  kecelakaan kerja] .479 42 B10 [Keterbatasan ketenaga kerja ] .473
43 B2      [Perubahan  design dalam pekerjaan] .460 44 B37 [Lokasi proyek yang sulit dijangkau] .446 (sumber: Dokumentasi hasil olahan data SPSS
(2018)).
Gambar 12. Scree Plot
Gambar 13. Plot Rotasi Komponen  Dalam Tiga

## Dimensi

## Kesimpulan
Berdasarkan  data  dan  setelah  dilakukan analisis  dan  pembahasan  maka  dapat kesimpulkan  persepsi  responden  sebagai berikut :
1. Data    responden  seluruh  variabel  telah dinyatakan  valid  dan  reliabel  dan  sudah cukup  dewasa  untuk  dapat  melakukan pengambilan  keputusan  terhadap  suatu kondisi berdasarkan pengalaman kerja yang telah dimiliki oleh masing-masing responden. Seluruh instansi responden yang telah  berpartisipasi  dianggap  dapat mewakili  instansi  masing-masing  dan
bertanggung jawab Data pengalaman dalam bekerja responden telah memiliki pengalaman  dalam  bekerja  yang  cukup untuk  mengetahui  kondisi  pekerjaan  di lapangan  Hasil  uji  validitas  dan  reliabilitas data  dilakukan  setelah  keseluruhan  data diperoleh  disimpulkan  bahwa  telah  diteliti sebanyak  70  responden  dan  hasil seluruhnya 100% sudah valid. Uji reliabilitas adalah  pengujian  kehandalan  alat  ukur untuk  mengetahui  sejauh  mana  suatu pengukuran  dapat  memberikan  hasil Sehingga  secara  umum  dapat  disimpulkan hasil pengukuran variabel-variabel tersebut reliabel  untuk  digunakan  pada  analisis selanjutnya yaitu analisis faktor.
2. Berdasarkan  pada  Proses  Analisis  faktor maka  Komunalitas  (Communalities)  atau peranan  faktor  pada  dasarnya  adalah sebagai  berikut  ;  faktor  dominan  yang mempengaruhi  Keterlambatan  Dimulainya Pelaksanaan Proyek Konstruksi Pada Model Kontrak Rancang Bangun secara keseluruhan adalah  sebagai berikut : A4 Pra rancangan B44 Keterlambatan Pembayaran Kontraktor ke supplier dan tenga kerja] B8 Kurangnya koordinasi B41 Administrasi keuangan pada kontraktor] C5  Adakah  pengaruh  cuaca  ataupun musim hujan Faktor-faktor yang menyebabkan Keterlambatan Dimulainya Pelaksanaan
Proyek  Konstruksi  Pada  Model  Kontrak Rancang  Bangun  berdasarkan  urutan  pada Tahap  Perencanaan  diindentifikasi  sebagai berikut :
A4 Pra rancangan A5 Pengembangan rancangan
A9 Proses persetujuan gambar Faktor-faktor yang menyebabkan Keterlambatan Dimulainya Pelaksanaan
Proyek  Konstruksi  Pada  Model  Kontrak
Rancang  Bangun  berdasarkan  urutan  pada Tahap  Konstruksi  di  identifikasi  sebagai berikut:
B44 Keterlambatan Pembayaran Kontraktor ke supplier dan tenaga kerja B8 Kurangnya koordinasi B41 Administrasi keuangan pada kontraktor
B18  Kualitas  material  yang  digunakan tidak sesuai B39 Kesalahan estimasi biaya
Adapun  faktor-faktor  yang  menyebabkan
Keterlambatan Dimulainya
Pelaksanaan Proyek  Konstruksi  Pada  Model  Kontrak Rancang  Bangun  berdasarkan  urutan  pada Faktor  Lain  lain/external  diindentifikasi sebagai berikut :
C5  Adakah  pengaruh  cuaca  ataupun musim hujan C6 Adakah pengaruh situasi dan kebijakan politik/ ekonomi pemerinah

## Daftar Pustaka
Abdulaziz  A,  Bubshait,  dan  Michael  J. Cunningham  Comparison  Of  Delay Analysis  Methodologies,  Journal  Of
Construction Engineering And Management, 1998.
Ahuja,  N.  Hira,  Dozzi.  S.P.,  Abourizk,  S.M., Project  Management  :  Techniques  In Planning  dan  Controling  Construction Project,  2 nd Edition, United  State  of America, John Willey & son, Inc., 1994.
Aiken,L.R. 1997. Psychological Testing and Assesment . Ninth edition. Boston: Allyn & Bacon.
Apipattanavis,  Somkiat.  dkk,  (2010),
Integrated  Framework  for  Quantifying and Predicting
Weather-Related Highway Construction Delays. Journal Of Construction Engineering And
Management,  Asce, Office  of  Research and  Development,  Dept.  of  Royal Irrigation, Nonthaburi 11120, Thailand.
Asmara D. Pramiadi “ Studi Faktor Penyebab, Dampak, dan Mitigasi resiko keterlambatan Proyek Konstruksi Bangunan  Gedung. Tesis  Kementrian Peerjaan  Umum – Universitas  Khatolik Parahyangan Bandung 2010. Fruchter,B.1954. Introduction  to  Factor Analysis .  New  Tork  :  D.van  Nostrand Company,Ltd .
González,  Pablo,  dkk,  (2014),  Analysis  of Causes of Delay and Time Performance in  Construction  Projects. Journal  Of Construction Engineering And Management, Asce , Director of
Operations,  Resinsa – Polytan,  Santiago 7630628, Chile.
Hardjomuljadi,  Sarwono The  Importance  of Management Decisions in the Aplication Of.  FIDIC  condition  of  contract  for  civil Enginering Construction work (with the case study at renun hydro electric power project) . PT. PLN (pesero) Proyek Induk Pembangkit  &  Jaringan  Sumatra  Utara dan Aceh, 1999.
Hardjomuljadi,  Sarwono Aspek  Hukum  dan manajemen  Kontrak. Jakarta,  Hand  Out perkuliahan Aspek Hukum danmanajemen  Kontrak – Universitas Mercu Buana 2016. Hardjomuljadi,  Sarwono,  (2014). Analisis “Extension  o f  Time ”  dan  Dampaknya pada  Kontrak  Konstruksi  (FIDIC
Conditions of Contract MDB Harmonised Edition), Jurnal
Konstruksia,  Vol.  5  No.  2,  Fakultas Perencanaan  dan  Desain ,  Departemen Teknik  Sipil,  Universitas  Mercu  Buana, Jakarta.
Hardjomuljadi,  Sarwono  et  al, Prasyaratan Kontrak  Untuk  Instalasi  Dan  Rancang Bangun Edisi  Pertama  1999.  Jakarta. FIDIC 1999.
J.  K.  Yates,  Construction  Decision  Support System  For  Delay  Analysis,  Journal  Of
Construction Engineering
And Management. 2013.
Jung, Minhyuk, dkk, (2016), Weather-Delay Simulation  Model  Based  on  Vertical Weather  Profile  for  High-Rise  Building Construction, Journal  Of  Construction Engineering  And  Management,  Asce, Dept. of Architecture and Architectural Engineering,  Seoul  National  Univ.,
Gwanak-ro 1, Gwanak-gu, Seoul.
Larsen, Jesper Kranker, dkk, (2015), Factors Affecting Schedule Delay, Cost Overrun, and Quality Level in Public Construction Projects, Journal  Of  Construction Engineering  And  Management,  Asce, Dept. of Mechanical and Manufacturing Engineering,  Aalborg  Univ.,  Aalborg East, 9220, Denmark.
Mekanisari,  Novi, Indentifikasi faktor  resiko prosses  Pembebasan  Tanah  dalam Meningkatkan  Kinerja  waktu  pada Proyek Banjir Kanal Timur DKI Jakarta , Universitas Indonesia 2009 Nasrul,  (2015),  Keterlambatan  Proyek Konstruksi  Bangunan  Gedung, Jurnal Konstruksia,  Vol.6  No.1 ,  Jurusan  Teknik Sipil,  Fakultas  Teknik,  Universitas Agung Tirtayasa, Banten.
Nguyen,  Long  D,  dkk,  (2010),  Analysis  of Adverse Weather for Excusable Delays, Journal Of Construction Engineering And Management,  Asce, Faculty  of  Civil Engineering, Ho Chi  Minh City Univ.  of Technology, Ho Chi Minh City, Vietnam. Pablo  González,  Vicente  González,  Ph.D,
Keith  Molenaar,  Ph.D,  dan  Francisco Orozco,  Ph.D,  Analysis  of  Causes  of Delay  and  Time  Performance  in Construction  Project,  Journal  Of
Construction Engineering And Management. 2016.
Pasca  Sarjana,  Magister  Teknik  Sipil,
Panduan  Penyusunan  Tesis ,  Universitas Mercu Buana, Jakarta. 2017.
Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia nomor    54  tahun  2010  tentng
Pengadaan barrang dan jasa
pemerintah.  2011.
Peraturan  mentri  pekerjaan  umum  dan perumahan  rakyat  republik  Indonesia nomor  19  tahun  2015  tentang standar dan  Pedoman  Pengadaan  Pekerjaan Konstruksi  terintegrasi  rancang  dan bangun ( Desaind and build) . 2015. Pinori,  Mickson,  (2015),  Analisis  Faktor Keterlambatan  Penyelesaian  Proyek Konstruksi  Gedung  Terhadap  Mutu, Biaya  Dan  Waktu  Di  Dinas  Pekerjaan Umum  Kota  Manado, Jurnal  Ilmiah Media  Engineering,  Vol.5  No.2,  ISSN: 2087-9334, Program Studi Pasca Sarjana Teknik Sipil, UNSRAT, Manado. Gisang,  S.David, Analisis  Faktor  Faktor
Penyebab Keterlambatan PelaksanaanProyek  Proyek  Pemerintah , Tesis,  Departemen  Pekerjaan  Umum – Universitas Katolik Parahyangan Bandung, 2009.
Prayitno, Duwi. 2017. Panduan Praktis Olah Data  Menggunakan  SPSS Yogyakata, Penerbit Andi.
Qing Chen, Zhigang Jin, Bo Xia, Peng Wu, dan Martin  Skitmore.  Time  and  Cost Performance  of  Design – Build  Project, Journal  Of  Construction  Engineering And Management. 2015 Riduwan. 2012. Skala Pengukuran Variabel- variabel Penelitian. Alfabeta. Bandung. Shahin,  A.  dkk,  (2011),  Modeling  Weather- Sensitive  Construction  Activity  Using Simulation, Journal  Of  Construction
Engineering  And  Management,  Asce, Project  Controls  Engineer,  CoSyn Technology,  101,  9405-50  Street, Edmonton, Alberta, Canada. Suyatno.  (2010),  Analisis  Faktor  Penyebab Keterlambatan  Penyelesaian  Proyek Gedung (Aplikasi Model Regresi), Cuaca
Dan Iklim Ekstrim Di Indonesia Program Pascasarjana  Universitas  Diponegoro, Semarang.
Tommy y. Lo, ivan w. H. Fung, dan karen c. F. Tung    Construction;  Productivity; Performance  characteristics;  Project management;  Hong  Kong;  Delay  time. Journal  Of  Construction  Engineering And Management. 2016.
Yulismar, Penyebab  Keterlambatan  dan Pembengkakan Biaya dalam Pelaksanaan Proyek Kontruksi Bangunan  Gedung ,  Tesis,  Kementrian Pekerjaan  Umum – Universitas  Katolik Parahyangan; Bandung 2010.