pISSN: 2723-3472 eISSN: 0000-0000
Volume 1, Issue 2, September 2020, pages 31-34

## REKONSTRUKSI TADULAKO
Civil Engineering Journal on Research and Development http://new.jurnal.untad.ac.id/index.php/renstra

## Estimasi  Biaya  Konstruksi  Pada  Perumahan  Tipe  45  di  Sulawesi  Tengah Menggunakan Regresi Kuadratik
A. Rizal a *, M. Fajri a dan L.S.Yuniar a
a Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Tadulako, Palu
* Corresponding author ’s e-mail: gitarggbeud@gmail.com
Received: 18 August 2020 ; revised: 24 August 2020 ; accepted: 25 August 2020 Abstract: This research is based on the background of the problem that cost estimation is very beneficial for the owner, contractor and consultant. Errors in estimating costs are very often done, this is due to lack of experience and information obtained by an estimator. The purpose of this study is to obtain an equation that can help an estimator in estimating costs whose results approach the actual cost and can speed up the estimation process. The data that used in this research is from RAB’s 45 type house in Centr al Sulawesi. The method that will be used in this research is Pearson Correlation and Quadratic Regression. Pearson correlation is used to see the correlation between the independent and dependent variables while the Quadratic Regression is used to get the equation between the independent variable and the dependent  variable.  Regression  modeling  results  obtained  are 𝒚 ̂ = −𝟔𝟒𝟗, 𝟏𝟓𝑿 𝟏 + 𝟎, 𝟎𝟎𝟐𝟐𝑿 𝟏 𝟐 + 𝟏𝟖𝟐𝑿 𝟑 − 𝟎, 𝟎𝟎𝟎𝟓𝑿 𝟑 𝟐 + 𝒆̂ ,  with  R 2 = 95%. The variables that significant in this research are raw material ( 𝑿 𝟏 ) and concrete brick ( 𝑿 𝟑 ).
Keywords: cost estimation, correlation, quadratic regression.
Abstrak: Penelitian ini dilatarbelakangi oleh masalah bahwa estimasi biaya sangat menguntungkan bagi pemilik, kontraktor dan konsultan. Kesalahan  dalam  memperkirakan  biaya  sangat  sering  dilakukan,  hal  ini  disebabkan  oleh  kurangnya  pengalaman  dan  informasi  yang diperoleh oleh seorang estimator. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan persamaan yang dapat membantu seorang estimator dalam mengestimasi biaya yang hasilnya mendekati biaya yang sebenarnya dan dapat mempercepat proses estimasi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah beberapa rumah tipe RAB 45 di Sulawesi Tengah. Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Korelasi Pearson dan Regresi Kuadratik. Korelasi Pearson digunakan untuk melihat korelasi antara variabel independen dan dependen sedangkan Regresi Kuadrat digunakan untuk mendapatkan persamaan antara variabel independen dan variabel dependen. Hasil pemodelan regresi yang diperoleh adalah ŷ = −649,15X 1 + 0,0022X 1 2 + 182X 3 − 0,0005X 3 2 + ê , dengan R 2 = 95%. Variabel yang signifikan dalam penelitian ini adalah bahan baku ( X 1 ) dan batako ( X 3 ).
Kata kunci: estimasi biaya, korelasi, regresi kuadrat .

## 1. Pendahuluan
Estimasi biaya merupakan usaha yang dilakukan untuk memprediksi  atau  memperkirakan  nilai  suatu  pekerjaan melalui  analisis  perhitungan  yang  berdasarkan  pada pengalaman atau informasi yang didapatkan pada saat itu. Estimasi  biaya  sangat  bermanfaat  bagi  pemilik  proyek, konsultan dan kontraktor.
Estimasi  biaya  perlu  dilakukan  dengan  cermat  karena dalam manajemen konstruksi, estimasi  ini memiliki  peran fundamental diantaranya adalah sebagai bahan: perencanaan,  studi  kelayakan,  penawaran,  perjanjian kontrak  kerja,  pengendalian,  dan  pengawasan,  perkiraan kebutuhan  material/peralatan/tenaga  kerja,  menentukan harga jual/beli, perkiraan keuntungan [1-8] .
Seorang  estimator  sering  sekali  melakukan  kesalahan dalam melakukan estimasi biaya. Hal ini dapat disebabkan karena pengalaman dan informasi seorang estimator sangat sedikit.  semakin  sedikit  pengalaman  dan  informasi  yang dimiliki  seorang  estimator  maka  estimasi  yang  dilakukan akan semakin tidak mendekati biaya sebenarnya atau actual cost dan semakin lama proses estimasi yang akan dilakukan oleh seorang estimator [9] .
Estimasi  biaya  merupakan  bagian  proses  konstruksi yang sangat mendasar [10] . Secara umum ada dua macam
metode  menghitung  estimasi  yang  biasa  digunakan,  yaitu Estimasi Kasar dan Estimasi Terperinci. Cara yang banyak digunakan  untuk  menghitung  estimasi  biaya  terperinci tersebut adalah dengan menyusun Rencana Anggaran Biaya (RAB) [10] .
Estimasi    biaya    merupakan  hal  penting  dalam  dunia industri  konstruksi.  Ketidak-akuratan    dalam  estimasi dapat  memberikan  efek  negatif  pada  seluruh  proses konstruksi  dan  semua  pihak  yang  terlibat.  Fungsi  dari estimasi biaya dalam industri konstruksi adalah:
a) Untuk melihat apakah perkiraan biaya  konstruksi dapat terpenuhi dengan biaya yang ada.
b) Untuk  mengatur  aliran  dana  ketika  pelaksanaan konstruksi sedang berjalan.
c) Untuk kompetensi pad saat  proses  penawaran [11] . Estimasi  biaya  berdasarkan  spesifikasi  dan  gambar  kerja yang  disiapkan    pemborong    harus    menjamin  bahwa pekerjaan  akan  terlaksana  dengan  tepat  dan  kontraktor dapat   menerima   keuntungan yang layak.
Dalam  ilmu  statistik  terdapat  suatu  ilmu  yang  dapat digunakan untuk melakukan prediksi atau perkiraan tentang karakteristik  kualitas  ataupun  kuantitas.  Metode  tersebut adalah Simple  Linear  Regression atau  Regresi  Linear Sederhana.  Metode  Simple  Linear  Regression  diharapkan
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 1(2), September 2020
mampu mendapatkan persamaan agar proses estimasi dapat mendekati  biaya  sebenarnya  dan  mempercepat  proses dalam perhitungan estimasi  yang terdiri dari  satu variabel bebas dan satu variabel terikat.
Regresi  adalah  suatu  metode  analisis  statistik  yang digunakan  untuk  melihat  pengaruh  antara  dua  atau  lebih variabel.  Hubungan  variabel  tersebut  bersifat  fungsional yang  diwujudkan  dalam  suatu  model  matematis.  Analisis regresi  digunakan  untuk  mengetahui  bagaimana  variabel terikat  dapat  diprediksi  melalui  variabel  bebas  secara individual.
Teknik  analisis  regresi  adalah suatu  teknik yang dapat digunakan  untuk  menghasilkan  hubungan  dalam  bentuk numerik  dan  untuk  melihat  bagaimana  dua  ( simple regression ) atau lebih ( multiple regression ) variabel saling terkait.  Umumnya  analisis  regresi  yang  digunakan  adalah analisis  regresi  linear  sederhana  atau  berganda,  yang mempunyai  indikasi  variabel  dependent  maupun  variabel independent  yang  digunakan  bersifat  numerik.  Selain  itu, dalam  regresi  linear,  juga  mensyaratkan  pemenuhan beberapa  asumsi  klasik  pada  datanya,  yaitu  asumsi normalitas, homogenitas, auto korelasi dan multikolinearitas [12] .
Analisis regresi linear punya beberapa keunggulan dari analisis  lainnya,  di  antaranya  adalah  metode  ini  sangat mudah diinterpretasikan, perhitungan yang sangat jelas, dan punya  model  yang  bisa  divisualisasikan  ke  dalam  bentuk grafik.  Namun,  metode  ini  juga  punya  kekurangan,  yaitu tidak  dapat  digunakan  jika  data  yang  dianalisis  tidak berbentuk  data  numeric,  sangat  sensitive  terhadap penambahan variabel, dan juga tidak dapat digunakan jika asumsi  klasiknya  tidak  terpenuhi [12] .  Untuk  itu,  jika analisis  regresi  linear  tidak  dapat  digunakan,  salah  satu metode  yang  bisa  digunakan  adalah  analisis  regresi kuadratik.
Analisis  regresi  kuadratik  adalah  pengembangan  dari regresi linear, dimana data yang dimodelkan dalam regresi kuadratik  mempunyai  atau  membentuk  pola  kuadrat  jika divisualisasikan  ke  dalam  grafik  atau  diagram.Bentuk umum dari regresi kuadratik adalah [13] :
𝑦̂ = 𝑏 0 + 𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑋 1 2 + ⋯ + 𝑏 𝑛 𝑋 𝑛 + 𝑏 𝑛+1 𝑋 𝑛 2 + 𝑒̂ (1)
dengan:
𝑦 =   Variabel tidak bebas
𝑋 =   Variabel bebas 𝑏 0 =   Konstant / Intercept 𝑏 𝑛 =   Slope
Setelah  persamaan  regresi  terbentuk,  ada  beberapa langkah yang harus dilakukan dalam prosedur analisisnya, yaitu:
1) Pengujian  simultan  parameter  regresi  dengan menggunakan uji F pada tabel ANOVA
2) Pengujian parsial dengan menggunakan uji t
3) Menentukan  nilai  R-square  atau  koefisien  determinasi
[12] .
Sebelum melakukan analisis regresi, idealnya data yang akan  dimodelkan  lebih  dahulu  dianalisis  dengan menggunakan analisis korelasi.  Korelasi  berarti hubungan timbal balik [14] . Besar kecilnya korelasi selalu dinyatakan
dalam  bentuk  angka  yang  kemudian  disebut  koefisien korelasi.  Koefisien  korelasi  digunakan  untuk  mengetahui keeratan hubungan dan arah hubungan antara dua variabel. Persamaan korelasi yang digunakan:
𝑟 = 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 −(∑ 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 ) √{𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 2 −(∑ 𝑥 𝑖 ) 2 }{𝑛 ∑ 𝑦 𝑖 2 −(∑ 𝑦 𝑖 2 −(∑ 𝑦 𝑖 ) 2 )} (2)
dengan: r     =   koefisien korelasi n      =   Banyaknya Pasangan data X dan Y Σx =   Total Jumlah dari Variabel X Σy =   Total Jumlah dari Variabel Y Σx 2 =   Total Jumlah Variabel X yang lebih dulu dikuadratkan
Σy 2 =   Total Jumlah Variabel Y yang lebih dulu dikuadratkan
Σxy =   Total Jumlah Variabel X dan Variabel Y yang lebih dulu dikalikan
Tabel 1. Pedoman untuk memberikan interprestasi terhadap koefisien korelasi
Koefisien Korelasi (r) Tingkat Hubungan 0 Tidak berkorelasi – 0.2 Sangat rendah 0.21 – 0.40 Rendah 0.41 – 0.60 Agak rendah 0.61 – 0.80 Cukup tinggi 0.81 – 0.99 Tinggi 1 Sangat tinggi
Koefisien korelasi (r) adalah pengukuran statistik antara dua  variabel.  Besarnya  koefisien  korelasi  menunjukkan kekuatan (strength) hubungan linear dan arah hubungan dua variabel  acak.  Jika  koefisien  korelasi  positif,  maka  kedua variabel  mempunyai  hubungan  searah.  Artinya  jika  nilai variabel  X tinggi, maka nilai  variabel  Y akan tinggi  pula. Sebaliknya,  jika  koefisien  korelasi  negatif,  maka  kedua variabel  mempunyai  hubungan  terbalik.  Artinya  jika  nilai variabel  X  tinggi,  maka  nilai  variabel  Y  akan  menjadi rendah (dan sebaliknya). Tabel  1 berikut ini adalah untuk memudahkan  melakukan  interpretasi  mengenai  kekuatan hubungan antara dua variabel [15].

## 2. Metode Penelitian
Bagian ini berisi uraian tahapan penelitian secara rinci dengan  desain,  metode,  atau  pendekatan  yang  digunakan dalam  menjawab  permasalahan  untuk  mencapai  tujuan penelitian, tanpa mencantumkan bagan alir penelitian. Sitasi memakai  dan  daftar  pustaka  Sistem  Number  (penomoran sesuai urutan sitasi).
Pengumpulan data diambil secara langsung dari proyek pembangunan  rumah  sederhana  Type  45  yang  berada  di kota  Palu  Sulawesi  Tengah.  Tahapan  penelitian  yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Pengumpulan data berupa data RAB (Rencana Anggara Biaya), upah harian tenaga kerja dan harga bahan.
2) Setelah itu melakukan tabulasi data.
3) Kemudian melakukan analisi korelasi untuk mengetahui variabel bebas yang paling berpengaruh positif terhadap
variabel terikat. Variabel - variabel yang akan dijadikan variabel independen didalam penelitian ini adalah harga bahan  baku,  upah  tenaga  kerja  dan  harga  batako. Variabel yang akan dijadikan variabel dependen adalah biaya total konstruksi rumah type 45 per m 2 .
4) Melakukan analisis regresi dari hasil analisis korelasi.
5) Mendapatkan  hasil  akhir  persamaan  regresi  untuk estimasi biaya perumahan.
Data yang diperoleh berasal dari data RAB Perumahan Type 45 yang berada di Provinsi Sulawesi Tengah. Setelah data diperoleh, data penelitian ditabulasi seperti pada Tabel 2 . Tabel 2 menunjukkan bahwa data yang diperoleh terdiri dari 20 RAB Perumahan Type 45.
Tabel 2 . Data penelitian No Bahan Baku (Semen dan Pasir) (X1) Upah Tenaga Kerja / Hari (X2) Batako/100 Buah (X3) Biaya Konstruksi / M² (Y) 1 138000 85,000 140,000 1,250,000 2 138000 85,000 140,000 1,250,000 3 152000 90,000 140,000 1,527,777 4 152000 90,000 140,000 1,388,888 5 143000 90,000 150,000 1,666,666 6 143000 90,000 150,000 1,666,666 7 152000 90,000 150,000 1,763,888 8 152000 90,000 150,000 1,763,888 9 143000 100,000 160,000 1,805,555 10 138000 90,000 150,000 1,666,666 11 152000 100,000 160,000 1,888,000 12 143000 90,000 140,000 1,250,000 13 143000 90,000 140,000 1,250,000 14 152000 100,000 160,000 1,944,000 15 148000 90,000 150,000 1,527,777 16 152000 100,000 160,000 1,944,000 17 152000 100,000 160,000 1,944,000 18 143000 90,000 150,000 1,666,666 19 143000 90,000 150,000 1,666,666 20 152000 90,000 170,000 2,138,888

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dari Tabel 2 , kemudian dilakukan analisis korelasi yaitu pearson  product ,  untuk  mengetahui  variabel  mana  yang memiliki  hubungan  yang  kuat  dengan  variabel  Biaya Pembangunan/m 2 . Hasil yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 3 .
Dari Tabel 3, dapat dilihat bahwa semua variabel yang akan  diteliti  memiliki  korelasi  positif  terhadap  variabel
biaya  konstruksi,  artinya  jika  tiap  variabel  independen tersebut  nilainya  dinaikkan,  maka  nilai  dari  variabel dependen  juga  akan  ikut  naik.  Selain  itu,  tiap  variabel independen  juga  memiliki  hubungan  yang  signifikan terhadap variabel dependennya, hal ini ditandai dengan nilai p  value  dari  korelasi  yang  di  bawah  nilai  alpha  yang digunakan (5%). Dari hasil tersebut  kemudian dilanjutkan dengan  menyertakan  semua  variabel  independen  untuk dianalisis menggunakan analisis regresi kuadratik.
Tabel 3 . Hasil Analisis Korelasi Korelasi Bahan Baku (Pasir dan Semen) (X1) Upah Tenaga Kerja / Hari (X2) Batako/100 Buah (X3) Biaya Konstruksi / M² (Y) 0,592 0,669 0,945 P value 0,006 0,001 0,000 Tabel 4. ANOVA (Pengujian Simultan Parameter Regresi Kuadratik) Sumber Variasi Df SS MS F Hitung F Tabel Regresi 6 1.30235E+12 2.17059E+11 66.94514943 5.0709E-09 Residual 13 42150354276 3242334944 Total 19 1.3445E+12
Dapat  dilihat  dari Tabel  4 ,  bahwa  pengujian  simultan persamaan regresi kuadratik yang terbentuk memiliki nilai
F hitung yang lebih besar daripada nilai F tabel, sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  secara  serentak,  persamaan
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 1(2), September 2020
regresi kuadratik yang terbentuk dari kasus biaya konstruksi rumah Type 45 di Sulawesi Tengah, signifikan (punya arti). Setelah itu, akan dilanjutkan dengan pengujian parsial tiap- tiap variabel independen terhadap variabel dependen yang dapat dilihat pada Tabel 5 . Dari Tabel  5 dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  yang signifikan dalam persamaan regresi yang terbentuk adalah variabel  X1,  X1 2 , X3 dan X3 2 . Hal ini diindikasikan oleh
nilai p value masing-masing variabel yang berada di bawah nilai alpha (5%). Adapun variabel lainnya tidak signifikan karena  nilai  p  value  nya  lebih  dari  alpha  (0,05/5%). Sehingga  akhirnya  persamaan  regresi  kuadratik  yang terbentuk adalah:
𝑦̂ = −649,15𝑋 1 + 0,0022𝑋 1 2 + 182𝑋 3 −0,0005𝑋 3 2 + 𝑒̂ (3)
Tabel 5 . Pengujian parsial parameter Regresi Kuadratik Variabel Coefficients Standard Error t-Statistic P Value Lower Upper Intercept 15348372.98 14990001.62 1.02390736 0.324555543 -17035556.7 47732302.6 X1 -649.1495687 264.3390403 -2.455746105 0.028899187 -1220.21935 -78.0797913 X1 2 0.002253595 0.000901416 2.500060762 0.026585736 0.0003062 0.00420099 X2 368.3082978 186.7161589 1.972557169 0.070200164 -35.0674396 771.684035 X2 2 -0.001975316 0.000983929 -2.007580293 0.065938717 -0.00410097 0.00015033 X3 182.704223 54.60008117 3.346226215 0.005258729 64.747919 300.660527 X3 2 -0.000512568 0.00017816 -2.87700976 0.012967575 -0.00089746 -0.00012768
Adapun koefisien determinasi dari persamaan regresi di atas adalah seperti pada Tabel 6 .
Tabel 6 . Koefisien Determinasi R square adjusted
0,95
Artinya,  variansi  variabel  dependen  dapat  dijelaskan 95%  oleh  variansi  variabel  independen,  dengan  kata  lain variabel  bahan  baku,  upah  tenaga  kerja  dan  harga  batako mempengaruhi biaya konstruksi sebesar 95%.

## 4. Kesimpulan
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil pemodelan regresi yang didapatkan adalah 𝑦̂ = −649,15𝑋 1 + 0,0022𝑋 1 2 + 182𝑋 3 − 0,0005𝑋 3 2 + 𝑒̂ , dengan R 2 sebesar 95%, dimana variabel yang berpengaruh terhadap biaya konstruksi perumahan type 45 di Sulawesi Tengah  pada  model  regresi  kuadratik  adalah  bahan  baku dan  batako.  Selanjutnya,  untuk  mengestimasi  biaya konstruksi  perumahan  di  Sulawesi  Tengah,  persamaan  ini dapat  digunakan  dengan  memasukkan  nilai-nilai variabelnya pada data perumahan yang baru.
Untuk  seorang  estimator, formulasi  dalam  kesimpulan dapat  digunakan  sebagai  pembanding  atas  estimasi  yang telah  dilakukan.  Untuk  peneliti  untuk  dapat  melanjutkan penelitian  yang  sejenis  terhadap  proyek  bangunan,  jalan, jembatan, keairan dan lainnya.

## Daftar Pustaka
[1] A.  Musyafa,  “Pengembangan  Model  Untuk
Memprediksi  Biaya  Pembangunan  Rumah  Layak Huni Berdasarkan Harga Bahan”, Jurnal Teknisia , vol. 21 no. 2, p. 274, 2016.
[2] I.N.Y.  Astana, “ Estimasi  Biaya  Konstruksi  Gedung Dengan Cost Significant Model ” , Media Teknik Sipil , vol. 13, no. 1, p. 30, 2013.
[3] P.A.  Eman,  E.M.  Lintong,  and  F.  Jansen, “ Estimasi Biaya  Konstruksi  Menggunakan  Metode  Parameter
Pada  Proyek  Pemeliharaan  Berkala  Jalan  di  Kota Manado ” , Jurnal  Ilmiah  Media  Engineering ,  vol.  8, no. 2, p. 1033, 2019.
[4] E.R  Ahadian,  and  M.  Rizal, “ Estimasi  Biaya Konseptual Konstruksi Jembatan dengan
Metodeparameter ” , Jurnal Sipil Sains , vol. 8, no. 16, p. 42, 2018
[5] H.R. Agustapraja,  and N.A.  Affandy, “ Perbandingan Estimasi  Anggaran  Biaya  Dengan  Metode  Sni  Dan Bow Pada Proyek Pembangunan Gedung D Fakultas Agama Islam Universitas Islam Lamongan ” , UKaRsT , vol. 1, no. 2, p.84, 2017
[6] A. Permadi, R.  Waluyo, and  W. Kristiana, “ Analisis Estimasi  Biaya  Konstruksi  Menggunakan  Analisis Harga  Satuan  Pekerjaan  2013  dan  2016 ” , Jurnal Teknika , vol. 2, no. 1, p. 1, 2018.
[7] H.S.D  Roring, “ Estimasi  Biaya  Konstruksi  Dermaga Dengan  Metode  Cost  Significant  Model ” , Jurnal Ilmiah Realtech , vol. 15, no. 1,  p. 47, 2019.
[8] Y. Supriyatna, “ Estimasi Biaya Konstruksi Pekerjaan Batu Dan Plesteran ” Majalah Ilmiah UNIKOM , vol. 6, no. 2, p. 169, 2011.
[9] B.G.  Hutchinson, Principles  of  Urban  Transport Systems Planning , New York: McGraw Hill, 1974.
[10] I.  Soeharto, Manajemen  Proyek  dari  Konseptual Sampai Operasional , Jakarta: Erlangga, 1995.
[11] Pratt, Minimizing  Waste  of  Contration ,  New  Jersey: Prentices Hall  Inc., 1995.
[12] N.R.  Draper,  H.  Smith,  and  B.  Sumantri, Analisis Regresi  Terapan ,  Jakarta:  PT  Gramedia  Pustaka Utama, 1992.
[13] D. Gujarati, Ekonometri Dasar , Jakarta: PT. Erlangga, 2003.
[14] S. Hadi, Analisis Regresi , Yogyakarta: Andi, 2004.
[15] H.  Usman,  and  R.P.S.  Akbar, Pengantar  Statistika ,
Jakarta: Penerbit PT. Bumi Aksara,1995.