## ANALISIS FAKTOR RISIKO DALAM PELAKSANAAN PROYEK KONSTRUKSI JALAN DI PROVINSI ACEH MENURUT PERSEPSI KONTRAKTOR MENENGAH
Rachmad Abdullah a,* , Renni Anggraini b , M. Isya b a Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh
b Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh *Corresponding author, email address: rahmado1204@gmail.com
A R T I C L E     I N F O

## A B S T R A C T
Article History: The implementation of road construction projects in Aceh Province is often faced with various risks. The risk that frequently occurs is the lack of implementation of occupational safety and health (K3), so that there is a risk of accidents for road users and delays in the completion of work due to the delivery of non-smooth materials to the construction site. This study  aims  to  analyze  the  risk  factors  and  the  dominant  risk  factors encountered in the implementation of road construction projects in Aceh Province. The road construction projects currently under review in Aceh Province are those utilizing sources of funding from the Aceh Revenue and  Expenditure  Budget  (APBA)  from  2018-2022.  Respondents  were directed  at  project  managers  or  site  managers  of  medium-skilled  road construction  companies  in  Aceh  Province,  with  a  population  of  331 companies and a sample of 220 companies. The sampling procedure for underskilled entrepreneurs M1 used a proportionally stratified random sample, while the sample for underskilled entrepreneurs M1 used simple random  sampling.  The  risk  factors  assessed  are  project  risk,  technical risk,  security  risk,  human  risk,  economic  and  financial  risk, political/regulatory  risk,  material  risk,  management  risk,  design  and documentation  risk,  and  criminal  risk.  Data  analysis  techniques  used descriptive statistics, validity testing, reliability testing, and PCA. The results show that according to the Contractor M1 sub-skill perception, there are 9 risk factors in road construction projects, namely labor risk, cost risk, management and weather risk, engineering risk, planning and documentation  risk,  equipment  risk,  schedule  risk,  safety  risk  and inflation risk with variances of 73.089%. The dominant risk factor after perception of underqualification Contractor M1 is the work risk factor with a variance of 20.644%.
Recieved 06 March 2022 Accepted 27 May 2022 Online 30 September 2022 Keywords: Risk Project Construction Road Aceh Province © 2022 Magister Teknik Sipil Unsyiah. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Pembangunan nasional bertujuan untuk mewujudkan masyarakat yang adil dan makmur secara merata berdasarkan Pancasila dan Undang-undang Dasar 1945. Jalan merupakan salah satu aspek  yang penting agar  tercapainya  berbagai  sasaran  yang  menunjang  terwujudnya  tujuan  pembangunan  nasional.  Jalan sebagai prasarana transportasi dapat menghubungkan suatu tempat ke tempat lain melalui suatu perkerasan. Proyek  konstruksi  jalan  adalah  serangkaian  pekerjaan  dengan  mengalokasikan  biaya  tertentu  untuk mengerahkan  sumber  daya  yang  terbatas  seperti  tenaga  kerja,  material,  dan  peralatan  guna  untuk membangun perkerasan yang berlangsung dalam jangka waktu tertentu dan memenuhi standar mutu yang telah ditetapkan.

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP)
Journal of Archive in Civil Engineering and Planning
E-ISSN: 2615-1340; P-ISSN: 2620-7567
Journal homepage: http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/JARSP/index
Proyek  konstruksi  jalan  yang  dilaksanakan  oleh  perusahaan  kontraktor  tidak  terlepas  dari  berbagai macam  risiko.  Risiko  dapat  didefinisikan  sebagai  kemungkinan  sebuah  peristiwa  atau  hasil  yang  tidak dikehendaki  terjadi.  Bila  risiko  terjadi,  maka  dapat  memberikan  dampak  yang  berarti  terhadap  kinerja proyek  baik  dari  segi  biaya,  mutu,  dan  waktu.  Oleh  karena  itu  perusahaan  kontraktor  perlu  menaruh perhatian besar terhadap risiko yang timbul pada proyek yang dilaksanakannya. Walaupun suatu kegiatan telah direncanakan sebaik mungkin, namun tetap dapat mengandung berbagai macam risiko. Risiko pada proyek bagaimanapun juga tidak dapat dihilangkan, akan tetapi dapat dikurangi atau ditransfer dari satu pihak ke pihak lainnya.
Berdasarkan  pengamatan, pelaksanaan proyek  konstruksi  jalan  di  Provinsi  Aceh  sering  dihadapkan dengan berbagai risiko. Risiko yang sering terjadi adalah kurangnya penerapan Keselamatan dan Kesehatan Kerja  (K3)  sehingga  dapat  mengakibatkan  bahaya  kecelakaan  bagi  pengguna  jalan  dan  keterlambatan penyelesaian pekerjaan akibat pengiriman material yang kurang lancar ke lokasi proyek. Beberapa faktor yang dapat menimbulkan risiko dalam pelaksanaan proyek konstruksi jalan dari penelitian terdahulu adalah faktor risiko proyek, risiko teknis, risiko keselamatan, risiko manusia, risiko ekonomi dan keuangan, risiko politik/regulasi,  risiko  material,  risiko  manajerial,  risiko  desain  dan  dokumentasi,  dan  risiko  kriminal. Kebanyakan perusahaan kontraktor yang melaksanakan proyek konstruksi jalan di Provinsi Aceh, kurang menaruh  perhatian  terhadap  faktor-faktor  risiko  tersebut,  sehingga  upaya  untuk  mengatasi  risiko  sering terabaikan  dan  berimplikasi  terhadap  buruknya  kinerja  proyek.  Sehubungan  dengan  hal  tersebut,  maka peneliti  tertarik  melakukan  penelitian  tentang  “Analisis  Faktor  Risiko  Dalam  Pelaksanaan  Proyek Konstruksi Jalan di Provinsi Aceh”.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1  Proyek Konstruksi Jalan
Proyek merupakan suatu kegiatan usaha yang kompleks, sifatnya tidak rutin, memiliki keterbatasan terhadap waktu, anggaran, sumber daya, serta memiliki spesifikasi tersendiri atas produk yang akan dihasilkan (Sugiyanto, 2020). Jalan adalah suatu prasarana perhubungan darat dalam bentuk apapun meliputi segala bagian jalan termasuk bangunan pelengkap dan perlengkapannya yang diperuntukkan bagi lalu lintas. Perkembangan jalan telah ada sejak manusia melakukan aktivitas dalam kehidupannya, terutama dalam mencari kebutuhan hidup dan berkomunikasi sesama.  Sejarah  perkembangan  jalan  di  Indonesia  dimulai  pada  zaman  Belanda,  yang  dibangun  dari Anyer  ke Banten  sampai  Panarukan  di  Banyuwangi,  Jawa  Timur  yang  diperkirakan  berjarak  1.000  km  (Hanafiah  dan Sulaiman, 2018).

## 2.2  Risiko pada Proyek Konstruksi Jalan
Risiko dapat didefinisikan sebagai kemungkinan sebuah peristiwa atau hasil yang tidak dikehendaki terjadi. Risiko memiliki dua komponen utama yaitu kemungkinan ( probability ) dan dampak ketika risiko itu terjadi. Risiko berbeda dengan ketidakpastian ( uncertainty ). Perbedaan keduanya adalah bahwa risiko dapat diprediksi sedangkan ketidakpastian tidak dapat diprediksi. Dengan demikian risiko dapat dikelola dengan menerapkan manajemen risiko, sedangkan ketidakpastian tidak dapat dikelola. Faktor-faktor risiko dalam pelaksanaan proyek konstruksi jalan dari beberapa  peneliti  terdahulu  dapat  disebabkan  oleh  faktor risiko  proyek,  risiko  teknis,  risiko  keselamatan,  risiko manusia, risiko ekonomi dan keuangan, risiko politik/regulasi, risiko material, risiko manajerial, risiko desain dan dokumentasi, dan risiko kriminal (Hansen, 2017). Adapun faktor dan indikatornya dapat dirangkum pada Tabel 1.
Tabel 1. Faktor-faktor risiko pada proyek konstruksi jalan
No. Faktor dan Indikator Peneliti Terdahulu I  II  III  IV  V  VI 1 Faktor risiko proyek a Kurangnya  penerapan  Keselamatan  dan  Kesehatan  Kerja  (K3)  sehingga mengakibatkan bahaya kecelakaan bagi pengguna jalan √ √ √ b Adanya hambatan utilitas yang belum bisa direlokasi √
No. Faktor dan Indikator Peneliti Terdahulu I  II  III  IV  V  VI 2 Faktor risiko teknis a Kemacetan di sekitar proyek sehingga menghambat kedatangan material √  √  √ √ √ √ b Keterlambatan akibat penggunaan metode kerja yang kurang tepat √  √  √ √ √ c Uji sampel bahan yang tidak sesuai dengan standar kualitas yang ditetapkan √ √ d Jumlah peralatan yang digunakan kurang √ e Buruknya penataan site lay out √ √ f Produktivitas alat kerja rendah √ √ 3 Faktor risiko keselamatan a Adanya pekerja yang tidak menggunakan alat keselamatan kerja pada saat bekerja √ b Kontraktor  tidak  menyediakan  Alat  Pelindung  Diri  (APD)  selama  pelaksanaan proyek √ c Perselisihan atau pertengkaran pekerja √ 4 Faktor risiko manusia a Kurangnya  jumlah  tenaga  kerja  proyek  yang  berkualitas  dan  kompeten  sehingga kualitas pekerjaan kurang baik √  √  √ √ √ b Keterlambatan kedatangan tenaga kerja akibat libur hari raya √ √ c Kualitas dan jumlah personil tim engineering proyek kurang √ √ √ d Salah dalam mengambil keputusan √ √ √ e Distribusi tenaga kerja yang tidak merata √ f Produktivitas tenaga kerja rendah √ √ √ 5 Faktor risiko ekonomi dan keuangan a Terjadinya kenaikan harga Bahan Bakar Minyak (BBM) selama proyek berlangsung  √
√
b Kontraktor hanya mengandalkan uang muka ( advance payment ) sebagai modal awal pelaksanaan proyek √ c Terlambatnya pembayaran termin oleh owner kepada kontraktor √ d Adanya penggunaan dana di luar yang tercantum di dalam kontrak √ 6 Faktor risiko politik/regulasi a Berita  media  cetak  maupun  elektronik  yang  bersifat  kontra  produktif  terhadap pelaksanaan √ b Adanya konflik kepentingan antara instansi yang terkait √ c Adanya  perubahan  struktur/tanggung  jawab  pada  instansi  pemerintah  dalam penanganan proyek yang sedang berjalan √ d Prosedur perijinan pelaksanaan pembangunan yang dipersulit dari berbagai pihak √ e Adanya  penolakan  dari  organisasi  masyarakat  tertentu  demi  kepentingan golongannya √ 7 Faktor risiko material a Material yang digunakan tidak sesuai spesifikasi √ √ √ b Jumlah material yang dibutuhkan tidak cukup √ √ √ c Pengajuan contoh bahan oleh kontraktor tidak terjadwal √ d Material rusak √ √ e Kenaikan harga material √ f Pembayaran ke sub kontraktor atau ke supplier terlambat √ √ 8 Faktor risiko manajerial a Perbedaan jadwal sub kontraktor dalam penyelesaian proyek √ b Estimasi harga yang kurang akurat √ √ c Kurangnya kemampuan dalam penanganan keuangan √ √ √ d Perubahan desain/detail pekerjaan pada waktu pelaksanaan √ √ √ √ e Buruknya komunikasi dan koordinasi antar organisasi kerja √ √ √ √ f Tidak efektifnya atau tidak adanya prosedur manajemen kualitas √ √ √ g Distribusi data/informasi kurang baik √ √ √ h Penjadwalan proyek tidak sempurna √ √ 9 Faktor risiko desain dan dokumentasi a Cuaca kurang baik (hujan dan banjir) √  √ √ √ √ b Kurang lengkapnya data geologi dan survei existing lapangan √
10  Faktor risiko kriminal
No. Faktor dan Indikator Peneliti Terdahulu I  II  III  IV  V  VI a Terjadi pengrusakan alat, material, dan fasilitas oleh pihak yang tidak bertanggung jawab √  √ √ b Terjadinya praktek korupsi kecil-kecilan yang dilakukan oleh pekerja proyek √ Keterangan peneliti terdahulu: I :  (Astiti, 2014) IV  :  (Nyoman, 2019) II :  (Utama dkk, 2017) V :  (Triase dan Marleno, 2019) III  :  (Widyantari dkk, 2018) VI  :  (Kalangit dkk, 2019)

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1  Teknik Penentuan Populasi dan Sampel
Populasi dituju kepada perusahaan kontraktor bidang jalan dengan kualifikasi menengah di Provinsi Aceh, yang mempunyai riwayat pengalaman mulai tahun 2018-2022 dengan sumber dana dari APBA. Berdasarkan data LPSE Provinsi Aceh tahun 2022, populasi perusahaan kontraktor bidang jalan dengan kualifikasi menengah untuk tahun  2018-2022  berjumlah  sebanyak  331  perusahaan.  Jumlah  sampel  minimal  dalam  analisis  faktor  adalah setidaknya 5 kali dari jumlah indikator yang akan diteliti dan dianalisis (Hair, 2010). Indikator yang diteliti dan dianalisis berjumlah sebanyak 44 indikator, sehingga 5 x 44 indikator diperoleh sampel sebanyak 220 perusahaan. Teknik ini merupakan pengambilan sampel secara acak dengan anggota populasi yang tidak sama dan berstrata secara proporsional. Teknik pengambilan sampel kontraktor sub kualifikasi M1 digunakan simple random sampling . Teknik ini merupakan pengambilan sampel secara acak dengan anggota populasi yang sama.

## 3.2  Teknik Pengumpulan Data
Kuesioner bertujuan untuk menanyakan tentang faktor-faktor risiko dalam pelaksanaan proyek konstruksi jalan di Provinsi Aceh. Faktor-faktor risiko yang ditinjau meliputi 10 faktor yaitu faktor risiko proyek, risiko teknis, risiko  keselamatan,  risiko  manusia,  risiko  ekonomi  dan  keuangan,  risiko  politik/regulasi,  risiko  material,  risiko manajerial, risiko desain dan dokumentasi, dan risiko kriminal. Pengukuran jawaban kuesioner menggunakan skala Likert.  Pengumpulan  data  kuesioner  dilakukan  dengan  menjumpai  langsung  tempat  keberadaan  responden  dan memberikan formulir kuesioner. Responden diminta untuk memilih salah satu jawaban yang telah disediakan pada formulir  kuesioner  dengan memberikan checklist (√).  Pembagian  kuesioner  dilakukan  pendampingan,  agar  bila terdapat pertanyaan yang sulit dimengerti oleh responden dapat diberikan penjelasan. Pengumpulan data kuesioner ini dilakukan dalam rentang waktu 1 bulan.

## 3.3  Teknik Analisis Data
Analisis data ini menggunakan Principle Component Analysis (PCA). PCA adalah untuk mengurangi dimensi kumpulan  data  yang  terdiri dari  sejumlah  besar  variabel yang  saling  terkait,  sambil mempertahankan  sebanyak mungkin  variasi  yang  ada  dalam  kumpulan  data.  Hal  ini  dicapai  dengan  mentransformasikan  ke  sekumpulan variabel  baru.  Komponen  utama  yang  tidak  berkorelasi  diurutkan  sehingga  beberapa  variabel  pertama mempertahankan sebagian besar variasi yang ada di semua variabel asli (Jolliffe, 2013). PCA ini digunakan untuk mengevaluasi faktor-faktor risiko yang terjadi dalam pelaksanaan proyek konstruksi jalan yang diambil dari sebuah sumber, untuk selanjutnya dicari tau faktor manakah yang muncul pada wilayah Provinsi Aceh. Langkah-langkah analisis faktor PCA melalui software SPSS versi 26 dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Melakukan korelasi matrik
Korelasi  matrik  ini  bertujuan  untuk  memeriksa  seluruh  indikator  yang  diambil  dari  suatu  sumber  dapat dibentuk menjadi suatu faktor atau tidak, untuk memastikan jumlah sampel yang ditetapkan sudah memadai atau tidak untuk diterapkan PCA, dan untuk menyeleksi sejumlah indikator yang diambil dari suatu sumber dapat muncul di wilayah penelitian atau tidak. Syarat parameter korelasi matrik adalah sebagai berikut :
a. Bila nilai Kaiser Meyer Olkin (KMO) > 0,5, maka seluruh indikator yang diambil dari suatu sumber dapat dibentuk menjadi suatu faktor. Sebaliknya bila nilai KMO < 0,5, maka seluruh indikator yang diambil dari
suatu sumber tidak dapat dibentuk menjadi suatu faktor.
b. Bila nilai Sig. < 0,05, maka jumlah sampel yang ditetapkan sebanyak 195 responden sudah memadai untuk diterapkan PCA. Sebaliknya bila nilai KMO > 0,05, maka jumlah sampel yang ditetapkan sebanyak 195 responden  belum  memadai  untuk  diterapkan  PCA. Tindak  lanjut  bila  nilai  Sig.  >  0,05  adalah  dengan menggunakan rumus sampel maksimal yaitu 10 dikali jumlah indikator.
c. Bila indikator mempunyai nilai MSA > 0,5, maka indikator yang diambil dari suatu sumber muncul di wilayah penelitian. Sebaliknya bilai nilai MSA < 0,5, maka sejumlah indikator yang diambil dari suatu sumber tidak muncul di wilayah penelitian. Tindak lanjut bila sejumlah indikator mempunyai nilai MSA < 0,5 adalah melakukan percobaan selanjutnya dengan mengeluarkan indikator yang mempunyai nilai MSA terkecil.
2. Melakukan ekstraksi faktor
Ekstraksi faktor ini bertujuan untuk mengetahui jumlah faktor yang terbentuk, untuk mengetahui keberadaan faktor dominan, dan untuk mengetahui kontribusi sejumlah faktor yang terbentuk. Syarat parameter ekstraksi faktor adalah sebagai berikut :
a. Bila nilai eigen > 1 berhenti pada kedudukan komponen atau indikator tertentu, maka jumlah faktor yang bisa terbentuk sesuai dengan kedudukan komponen.
b. Nilai varians tertinggi pada suatu komponen menandakan komponen tersebut adalah faktor dominan.
c. Nilai kumulatif terakhir menandakan kontribusi sejumlah faktor yang terbentuk yang dinyatakan dalam bentuk persentase.
3. Melakukan rotasi faktor
Rotasi faktor ini bertujuan untuk mendistribusikan sejumlah indikator pada kelompok faktor yang terbentuk. Alternatif yang digunakan dalam rotasi faktor adalah orthogonal rotation , yaitu proses rotasi memutar sumbu 90 o dengan metode varimax. Syarat parameter rotasi faktor adalah indikator yang mempunyai nilai loading factor tertinggi pada suatu faktor akan dimasukkan pada faktor tersebut.
4. Memberikan nama faktor
Setelah  beberapa  faktor  terbentuk,  maka  proses  dilanjutkan  dengan  menamakan  faktor.  Dalam  penamaan faktor  harus  memperhatikan  seluruh  indikator  yang  ada,  agar  indikator  tersebut  representatif  atau mencerminkan faktor yang hendak diberi nama.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1  Korelasi Matrik
Tahap korelasi matrik dalam PCA ini mempunyai 3 tujuan utama. Tujuan pertama untuk memeriksa seluruh indikator yang diambil dari suatu sumber dapat dibentuk menjadi suatu faktor atau tidak, dengan syarat KMO > 0,5. Tujuan kedua untuk memastikan jumlah sampel yang ditetapkan sudah memadai atau tidak untuk diterapkan PCA, dengan syarat nilai Sig. < 0,05. Tujuan ketiga untuk menyeleksi seluruh indikator yang diambil dari suatu sumber dapat muncul di wilayah penelitian atau tidak, dengan syarat MSA > 0,5. Adapun output korelasi matrik ini dapat diperlihatkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Korelasi matrik Parameter Percobaan Korelasi Matrik 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 KMO > 0,5 0,630  0,638  0,642  0,643  0,653  0,655  0,675  0,686  0,694  0,702  0,705  0,713 Sig. < 0,05 0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000 Jumlah indikator yang tidak terpenuhi syarat MSA 13 12 10 9 7 5 5 2 2 2 1 - Indikator 1 0,600  0,596  0,609  0,613  0,602  0,615  0,611  0,609  0,583  0,582  0,584  0,577 Indikator 2 0,491* 0,497*  0,501  0,500  0,498* 0,496*  0,579  0,570  0,575  0,534  0,531  0,534 Indikator 3 0,535  0,571  0,577  0,577  0,577  0,578  0,601  0,583  0,575  0,584  0,588  0,590 Indikator 4 0,660  0,663  0,669  0,671  0,674  0,680  0,691  0,653  0,649  0,593  0,592  0,532 Indikator 5 0,707  0,681  0,681  0,678  0,701  0,700  0,703  0,683  0,685  0,674  0,671  0,727 Indikator 6 0,470* 0,476* 0,474* 0,472*  0,505  0,519  0,525  0,522  0,518  0,516  0,522  0,523
Parameter Percobaan Korelasi Matrik 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Indikator 7 0,525  0,595  0,593  0,592  0,614  0,613  0,598  0,639  0,634  0,648  0,648  0,703 Indikator 8 0,431* 0,432* 0,448* 0,449*  0,621  0,623  0,623  0,617  0,589  0,589  0,585  0,604 Indikator 9 0,743  0,744  0,741  0,740  0,723  0,721  0,718  0,714  0,699  0,698  0,697  0,697 Indikator 10 0,666  0,668  0,660  0,657  0,633  0,638  0,635  0,629  0,599  0,599  0,600  0,602 Indikator 11 0,729  0,731  0,727  0,731  0,722  0,718  0,714  0,714  0,771  0,768  0,766  0,773 Indikator 12 0,714  0,716  0,710  0,710  0,696  0,696  0,695  0,696  0,754  0,757  0,759  0,760 Indikator 13 0,721  0,722  0,718  0,716  0,746  0,747  0,744  0,742  0,785  0,788  0,800  0,804 Indikator 14 0,748  0,752  0,747  0,745  0,747  0,744  0,740  0,740  0,784  0,785  0,794  0,794 Indikator 15 0,830  0,813  0,814  0,816  0,813  0,812  0,814  0,841  0,841  0,850  0,852  0,856 Indikator 16 0,680  0,678  0,672  0,672  0,720  0,718  0,720  0,719  0,684  0,682  0,681  0,680 Indikator 17 0,735  0,737  0,750  0,751  0,758  0,755  0,749  0,748  0,734  0,736  0,735  0,732 Indikator 18 0,476* 0,475* 0,496* 0,495*  0,517  0,538  0,533  0,532  0,504  0,508  0,508  0,503 Indikator 19 0,753  0,763  0,763  0,763  0,760  0,757  0,843  0,829  0,827  0,846  0,852  0,867 Indikator 20 0,656  0,646  0,644  0,643  0,643  0,644  0,677  0,790  0,789  0,803  0,801  0,786 Indikator 21 0,640  0,672  0,670  0,669  0,666  0,675  0,655  0,653  0,648  0,656  0,656  0,686 Indikator 22 0,288* - - - - - - - - - - - Indikator 23 0,442* 0,439* 0,438* 0,437* 0,418* - - - - - - - Indikator 24 0,483* 0,451* 0,450* 0,448* 0,445* 0,441* - - - - - - Indikator 25 0,528  0,517  0,506  0,504  0,502  0,500  0,498*  0,508  0,509  0,491* 0,490* - Indikator 26 0,553  0,542  0,542  0,557  0,518  0,504  0,531  0,565  0,511  0,486* - - Indikator 27 0,413* 0,409* 0,404* - - - - - - - - - Indikator 28 0,478* 0,461* 0,463* 0,460* 0,460* 0,458* 0,498*  0,502  0,498* - - - Indikator 29 0,289* 0,289* - - - - - - - - - - Indikator 30 0,487* 0,487* 0,486* 0,486* 0,486* 0,484* 0,446* - - - - - Indikator 31 0,566  0,570  0,573  0,570  0,494*  0,500  0,499* 0,498*  0,529  0,528  0,528  0,525 Indikator 32 0,530  0,549  0,556  0,555  0,556  0,558  0,500  0,503  0,499*  0,506  0,505  0,509 Indikator 33 0,515  0,525  0,526  0,525  0,517  0,538  0,591  0,559  0,548  0,568  0,561  0,599 Indikator 34 0,750  0,740  0,738  0,737  0,737  0,742  0,781  0,775  0,777  0,753  0,752  0,756 Indikator 35 0,701  0,730  0,726  0,729  0,726  0,725  0,705  0,695  0,695  0,699  0,697  0,691 Indikator 36 0,685  0,668  0,676  0,676  0,674  0,677  0,678  0,667  0,664  0,733  0,732  0,727 Indikator 37 0,666  0,679  0,683  0,681  0,682  0,681  0,772  0,773  0,771  0,766  0,767  0,780 Indikator 38 0,685  0,692  0,702  0,703  0,699  0,697  0,719  0,721  0,724  0,724  0,724  0,714 Indikator 39 0,566  0,567  0,585  0,589  0,585  0,593  0,706  0,693  0,693  0,694  0,690  0,718 Indikator 40 0,577  0,591  0,594  0,595  0,597  0,598  0,642  0,667  0,671  0,668  0,667  0,665 Indikator 41 0,745  0,753  0,752  0,754  0,754  0,755  0,757  0,799  0,797  0,778  0,778  0,768 Indikator 42 0,713  0,685  0,684  0,683  0,682  0,683  0,679  0,703  0,701  0,756  0,756  0,747 Indikator 43 0,419* 0,416* 0,433* 0,432* - - - - - - Indikator 44 0,476* 0,473* 0,483* 0,484* 0,471* 0,476* 0,491* 0,493* - - - -
Keterangan: *Indikator yang tidak terpenuhi syarat MSA
Tabel 2 memperlihatkan bahwa korelasi matrik telah dilakukan beberapa kali hingga percobaan 12. Percobaan tersebut dilakukan untuk memenuhi seluruh syarat parameter pada korelasi matrik. KMO dari percobaan 1 hingga 12 mempunyai nilai > 0,5. Hal ini berarti bahwa pada percobaan 1 hingga 12, seluruh indikator yang ditinjau dapat dibentuk menjadi sejumlah faktor. Sig. dari percobaan 1 hingga 12 mempunyai nilai  <  0,05.  Hal  ini  berarti  bahwa  pada  percobaan  1  hingga  12,  jumlah  sampel  yang  telah  ditetapkan sebanyak 220 responden, sudah memadai untuk diterapkan PCA. MSA dari percobaan 1 hingga 12 terdapat 11 indikator yang dikeluarkan karena mempunyai nilai < 0,5. Hal ini berarti bahwa 11 dari 44 indikator yang ditinjau tidak muncul di wilayah penelitian.

## 4.2  Ekstraksi Faktor
Tahap ekstraksi faktor dalam PCA ini mempunyai 3 tujuan utama. Tujuan pertama untuk mengetahui jumlah faktor yang terbentuk dengan menghitung jumlah komponen atau indikator yang mempunyai nilai eigen > 1. Tujuan kedua untuk mengetahui faktor dominan dengan melihat nilai varian tertinggi pada salah
satu faktor. Tujuan ketiga untuk mengetahui kontribusi sejumlah faktor yang terbentuk dengan melihat nilai kumulatif varian. Adapun output ekstraksi faktor ini dapat diperlihatkan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Ekstraksi faktor
Komponen/ Indikator Nilai Eigen Ekstraksi Faktor Total Varian (%) Kumulatif (%) Total Varian (%) Kumulatif (%) 1 6,812 20,644 20,644 6,812 20,644 20,644 2 5,150 15,606 36,250 5,150 15,606 36,250 3 3,059 9,270 45,520 3,059 9,270 45,520 4 2,228 6,750 52,270 2,228 6,750 52,270 5 1,775 5,378 57,647 1,775 5,378 57,647 6 1,609 4,876 62,523 1,609 4,876 62,523 7 1,239 3,755 66,279 1,239 3,755 66,279 8 1,135 3,439 69,717 1,135 3,439 69,717 9 1,113 3,372 73,089 1,113 3,372 73,089 10 0,973 2,949 76,038 11 0,883 2,677 78,715 12 0,799 2,420 81,135 13 0,645 1,953 83,088 14 0,618 1,874 84,962 15 0,595 1,803 86,765 16 0,538 1,629 88,394 17 0,473 1,435 89,829 18 0,442 1,339 91,167 19 0,376 1,139 92,306 20 0,343 1,039 93,345 21 0,311 ,941 94,286 22 0,277 ,838 95,125 23 0,257 ,780 95,904 24 0,242 ,734 96,638 25 0,197 ,596 97,234 26 0,167 ,506 97,741 27 0,160 ,486 98,227 28 0,138 ,418 98,645 29 0,122 ,370 99,016 30 0,107 ,325 99,340 31 0,088 ,268 99,608 32 0,067 ,202 99,810 33 0,063 ,190 100,000
Tabel  3 memperlihatkan bahwa  nilai  eigen >  1  terletak  pada  komponen  1  hingga  9.  Hal  ini  berarti bahwa jumlah faktor yang terbentuk ada 9 faktor dari 33 indikator yang muncul di wilayah penelitian. Nilai variance tertinggi terletak pada komponen 1 sebesar 20,644%. Hal ini berarti bahwa faktor dominan terletak pada faktor 1 sebesar 20,644%, dimana pada tahap ini nama faktornya belum dapat diketahui dan dapat diketahui  pada  tahap  terakhir  yaitu  pemberian  nama  faktor.  Nilai  kumulatif  varian  diperoleh  sebesar 73,089%. Hal ini berarti bahwa kontribusi 9 faktor yang terbentuk adalah sebesar 73,089%.

## 4.3  Rotasi Faktor
Tahap rotasi faktor dalam PCA ini bertujuan untuk mendistribusikan sejumlah indikator yang muncul di  wilayah  penelitian  pada  kelompok  faktor  yang  terbentuk  dengan  melihat loading  factor terbesar. Alternatif  yang  digunakan  dalam  rotasi  faktor  adalah orthogonal  rotation ,  yaitu  proses  rotasi  memutar sumbu  90 o dengan  metode  varimax.  Melalui  metode  tersebut  loading  factor  yang  awalnya  kecil  akan semakin  diperkecil  dan loading  factor yang  besar  semakin  diperbesar.  Oleh  karena  itu  pada  komponen
faktor,  tidak  akan  ditemukan  lagi  peluang  indikator  dengan  nilai loading  factor yang  sama-sama  besar. Adapun output rotasi faktor ini dapat diperlihatkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Rotasi faktor
Faktor 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Indikator 1 0,406 0,014 0,029 0,063 -0,012  -0,162  -0,208  0,725*  -0,071 Indikator 2 0,000 -0,227  -0,038  0,717*  -0,288  -0,006  -0,220 0,051 -0,041 Indikator 3 0,016 -0,073  -0,148  0,824* 0,104 -0,130  -0,156 0,035 0,041 Indikator 4 0,054 0,102 0,502 0,560*  -0,403 0,034 0,301 -0,028  -0,046 Indikator 5 -0,054 0,422 0,058 0,695* 0,238 0,026 0,193 0,033 0,163 Indikator 6 0,049 -0,022  -0,072  -0,041  -0,003  0,864*  -0,100 0,035 0,170 Indikator 7 -0,025  -0,017 0,212 0,768* 0,068 0,117 0,175 -0,022 0,002 Indikator 8 0,237 0,024 -0,004 0,034 -0,011  0,840*  -0,073  -0,022  -0,152 Indikator 9 0,885* 0,013 -0,045 0,001 -0,041  -0,022 0,069 0,114 0,106 Indikator 10 0,038 -0,099  -0,121  -0,003 0,079 0,199 0,163 0,422*  0,032 Indikator 11 0,786*  -0,101  -0,016 0,103 -0,046  -0,114 0,089 0,327 -0,095 Indikator 12 0,795*  -0,135 0,031 -0,042  -0,014 0,167 0,013 -0,150 0,011 Indikator 13 0,787* 0,020 -0,026  -0,002 0,061 0,321 0,073 -0,088 0,068 Indikator 14 0,820*  -0,006  -0,012  -0,002  -0,012 0,057 -0,042 0,337 0,262 Indikator 15 -0,035 0,251 0,808*  -0,066 0,198 -0,064  -0,177  -0,146 0,066 Indikator 16 0,834*  -0,007 0,099 -0,048  -0,005 0,098 0,038 -0,153 0,004 Indikator 17 0,745* 0,029 -0,139  -0,018  -0,108  -0,066  -0,043 0,195 0,074 Indikator 18 0,071 0,047 0,041 0,081 -0,098 0,497 -0,198 0,287  0,632* Indikator 19 0,020 0,736* 0,368 0,332 0,179 -0,017 0,034 -0,040 0,049 Indikator 20 0,031 0,558* 0,434 -0,081 0,253 0,050 0,142 0,050 -0,074 Indikator 21 -0,071  0,766* 0,278 -0,143 0,072 0,046 0,140 -0,035  -0,126 Indikator 31 0,314 -0,058 0,028 0,047 0,058 -0,076 0,190 -0,137  0,795* Indikator 32 0,102  -0,544*  0,526 0,143 0,014 -0,147 0,159 -0,064  -0,022 Indikator 33 -0,134 0,124 0,001 0,022 -0,015 0,208  -0,532*  0,048 -0,080 Indikator 34 -0,034  0,596* 0,248 0,211 0,261 -0,028  -0,343  -0,262  -0,067 Indikator 35 -0,031  0,823* 0,187 -0,121  -0,057  -0,077  -0,135  -0,046 0,083 Indikator 36 -0,030 0,520 0,157 -0,061  0,672*  -0,022  -0,209  -0,143 0,017 Indikator 37 -0,039 0,372 0,642* 0,240 0,101 0,015 0,225 -0,008 0,105 Indikator 38 -0,047 0,234 0,760* 0,181 0,156 -0,009  -0,089  -0,003  -0,010 Indikator 39 -0,079  -0,055 0,329 0,114 0,695*  -0,095 0,146 0,269 0,090 Indikator 40 -0,043 0,503 0,138 0,114 0,278 0,004 0,587* 0,189 -0,068 Indikator 41 -0,033 0,297 0,827*  -0,225 0,217 -0,016 0,061 0,006 -0,042 Indikator 42 -0,053 0,226 0,238 0,012 0,811* 0,057 0,120 -0,036  -0,067 Jumlah Distribusi Indikator 7 6 4 5 3 2 2 2 2
Keterangan: *Indikator yang mempunyai loading factor terbesar pada suatu faktor
Tabel  4  memperlihatkan  bahwa  setiap  indikator  mempunyai loading  factor tertinggi  pada  masing- masing faktor. Faktor 1 terdistribusi 7 indikator, faktor 2 terdistribusi 6 indikator, faktor 3 terdistribusi 4 indikator, faktor  4 terdistribusi 5 indikator, faktor 5 terdistribusi  3 indikator, faktor 6, 7, 8, dan faktor 9 masing-masing terdistribusi 2 indikator.

## 4.4  Penamaan Faktor
Tahap pemberian nama faktor dalam PCA ini bertujuan untuk melekatkan nama faktor berdasarkan kecenderungan  karakteristik  indikator  yang  berkumpul  dalam  faktor  yang  terbentuk.  Pemberian  nama faktor  ini  lebih  bersifat  subjektif,  yang  diupayakan  representatif  terhadap  sejumlah  indikator  yang berkumpul dalam suatu faktor. Pemberian nama untuk setiap faktor yang terbentuk beserta nilai variansnya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Penamaan faktor risiko
No. Faktor Indikator Varian 1 Faktor risiko tenaga kerja Adanya pekerja yang tidak menggunakan alat keselamatan kerja pada saat bekerja  20,644% Perselisihan atau pertengkaran pekerja
Kurangnya  jumlah  tenaga  kerja  proyek  yang  berkualitas  dan  kompeten  sehingga kualitas pekerjaan kurang baik Keterlambatan kedatangan tenaga kerja akibat libur hari raya Kualitas dan jumlah personil tim engineering proyek kurang baik Distribusi tenaga kerja yang tidak merata
Produktivitas tenaga kerja rendah 2 Faktor risiko biaya Kontraktor  hanya  mengandalkan  uang  muka  sebagai  modal  awal  pelaksanaan proyek 15,606% Terlambatnya pembayaran termin oleh owner kepada kontraktor Adanya penggunaan dana di luar yang tercantum di dalam kontrak Pembayaran ke sub kontraktor atau ke supplier terlambat Estimasi harga yang kurang akurat Kurangnya kemampuan dalam penanganan keuangan
3 Faktor risiko manajemen dan cuaca Salah dalam mengambil keputusan 9,270% Buruknya komunikasi dan koordinasi antar organisasi kerja Tidak efektifnya atau tidak adanya prosedur manajemen kualitas Cuaca kurang baik 4 Faktor risiko teknis Adanya hambatan utilitas yang belum bisa direlokasi 6,750% Kemacetan di sekitar proyek sehingga menghambat kedatangan material Keterlambatan akibat penggunaan metode kerja yang kurang tepat Uji sampel bahan yang tidak sesuai dengan standar kualitas yang ditetapkan Buruknya penataan site lay out
5 Faktor risiko desain dan dokumentasi Perubahan desain/detail pekerjaan pada waktu pelaksanaan 5,378% Distribusi data/informasi kurang baik Kurang lengkapnya data geologi dan survei existing lapangan 6 Faktor risiko peralatan Jumlah peralatan yang digunakan kurang 4,876% Produktivitas alat kerja rendah 7 Faktor risiko penjadwalan Perbedaan jadwal sub kontraktor dalam penyelesaian proyek 3,755% Penjadwalan proyek tidak sempurna 8 Faktor risiko keselamatan Kurangnya  penerapan  K3  sehingga  mengakibatkan  bahaya  kecelakaan  bagi pengguna jalan 3,439% Kontraktor tidak menyediakan APD selama pelaksanaan proyek 9 Faktor risiko inflasi Terjadinya kenaikan harga BBM selama proyek berlangsung 3,372% Kenaikan harga material Jumlah varian 73,089% Sisa varian 26,911%
Tabel 5 memperlihatkan bahwa dari 44 indikator yang dievaluasi dengan PCA, diperoleh hasil bahwa terdapat 33 indikator yang dapat dikelompokkan ke dalam 9 faktor. Adapun faktor-faktor risiko yang terjadi dalam pelaksanaan proyek konstruksi jalan di Provinsi Aceh adalah faktor risiko tenaga kerja, risiko biaya, risiko  manajemen  dan  cuaca,  risiko  teknis,  risiko  desain  dan  dokumentasi,  risiko  peralatan,  risiko penjadwalan, risiko keselamatan, dan risiko inflasi. Berdasarkan nilai varian pada masing-masing faktor yang terbentuk, maka total varian diperoleh sebesar 73,089%. Total varian tersebut menunjukkan bahwa proyek konstruksi jalan di Provinsi Aceh mulai rentang tahun 2018-2022 mempunyai persentase terjadinya risiko sebesar 73,089% yang disebabkan oleh 9 faktor. Dalam arti lain, 9 faktor yang menyebabkan risiko tersebut telah terjadi dalam pelaksanaan proyek konstruksi jalan di Provinsi Aceh yang dilaksanakan oleh 220 perusahaan kontraktor. Sisa varian sebesar 26,911% terdapat pada 11 indikator risiko yang tidak terjadi dalam  pelaksanaan  proyek  konstruksi  jalan  di  Provinsi Aceh,  yang  dilaksanakan  oleh  220  perusahaan kontraktor. Adapun 11 indikator tersebut adalah :
a. Berita media cetak maupun elektronik yang bersifat kontra produktif terhadap pelaksanaan.
b. Pengajuan contoh bahan oleh kontraktor tidak terjadwal.
c. Material yang digunakan tidak sesuai spesifikasi.
d. Terjadi pengrusakan alat, material, dan fasilitas oleh pihak yang tidak bertanggung jawab.
e. Adanya konflik kepentingan antara instansi yang terkait.
f. Adanya  perubahan  struktur/tanggung  jawab  pada  instansi  pemerintah  dalam  penanganan  proyek yang sedang berjalan.
g. Material rusak.
h. Terjadinya praktek korupsi kecil-kecilan yang dilakukan oleh pekerja proyek.
i. Jumlah material yang dibutuhkan tidak cukup.
j. Adanya penolakan dari organisasi masyarakat tertentu demi kepentingan golongannya.
k. Prosedur perijinan pelaksanaan pembangunan yang dipersulit dari berbagai pihak.
Nilai  varian  tertinggi  pada  PCA  dari  persepsi  kontraktor  sub  kualifikasi  M1  diperoleh  pada  faktor risiko tenaga kerja yaitu sebesar 20,644%. Oleh karena itu berdasarkan persepsi kontraktor sub kualifikasi M1, faktor risiko yang dominan terjadi dalam pelaksanaan proyek konstruksi jalan di Provinsi Aceh adalah faktor risiko tenaga kerja dengan persentase terjadi  sebesar 20,644%. Indikator  pada faktor dominan ini adalah adanya pekerja yang tidak menggunakan alat keselamatan kerja pada saat bekerja, perselisihan atau pertengkaran  pekerja,  kurangnya  jumlah  tenaga  kerja  proyek  yang  berkualitas  dan  kompeten  sehingga kualitas pekerjaan kurang baik, keterlambatan kedatangan tenaga kerja akibat libur hari raya, kualitas dan jumlah  personil  tim engineering proyek  kurang  baik,  distribusi  tenaga  kerja  yang  tidak  merata,  dan produktivitas tenaga kerja rendah.
Hasil  penelitian  ini  mempunyai  perbedaan  dengan  beberapa  peneliti  terdahulu.  Faktor  risiko  yang dominan terjadi dalam pelaksanaan proyek pemeliharaan jalan di Kabupaten Malang adalah faktor material dan faktor sumber daya manusia (Utama dkk, 2017). Faktor risiko yang dominan terjadi dalam pelaksanaan proyek preservasi jalan di Kabupaten Gianyar adalah faktor risiko proyek (Widyantari dkk, 2018). Faktor risiko  yang  dominan  terjadi  dalam  pelaksanaan  proyek  pembangunan  Jalan  Lingkar  Utara  Siau  adalah faktor manajemen pengendalian dan K3 (Kalangit dkk, 2019). Faktor risiko yang dominan terjadi dalam pelaksanaan proyek pembangunan Jalan Lintas Bawah Tanah Bunderan Mayjen Sungkono Surabaya adalah faktor lingkungan dan faktor perencanaan (Triase dan Marleno, 2019).

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Faktor-faktor risiko yang terjadi dalam pelaksanaan proyek konstruksi jalan di Provinsi Aceh terdapat 9 faktor yaitu  faktor  risiko  tenaga  kerja,  risiko  biaya,  risiko  manajemen  dan  cuaca,  risiko  teknis,  risiko  desain  dan dokumentasi,  risiko  peralatan,  risiko  penjadwalan,  risiko  keselamatan,  dan  risiko  inflasi  dengan  varian  sebesar 73,089%. Faktor risiko yang dominan terjadi dalam pelaksanaan proyek konstruksi jalan di Provinsi Aceh adalah faktor risiko tenaga kerja dengan varian sebesar 20,644%.
Disarankan  kepada  perusahaan  kontraktor  bidang  jalan  di  Provinsi Aceh  untuk  menaruh  perhatian  besar terhadap faktor risiko teknis, risiko tenaga kerja, risiko ekonomi dan keuangan, risiko personil, risiko desain dan dokumentasi,  risiko  penjadwalan,  risiko  manajerial,  risiko  keputusan,  risiko  keselamatan,  risiko  cuaca,  risiko eksisting, risiko perubahan, dan risiko informasi, agar risiko yang terjadi dapat diminimalisir. Disarankan kepada mahasiswa  selanjutnya  dapat  menganalisis  faktor-faktor  risiko  pada  proyek  lainnya  seperti  bangunan  gedung, jembatan, dan irigasi yang ada di Provinsi Aceh sekaligus merumuskan solusi penanganannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Astiti, N. P. M. 2014. Analisis Risiko Pelaksanaan Pembangunan Jalan Tol Benoa-Bandara-Nusa Dua . Tesis. Universitas Udayana. Denpasar.
Hair, J. F. 2010. Multivariate Data Analysis , Edisi 7. Pearson Education. New Jersey. Hanafiah dan Sulaiman, 2018. Rekayasa Jalan Raya . Andi Offset. Yogyakarta.
Hansen,  S.  2017. Quantity  Surveying  Pengantar  Manajemen  Biaya  dan  Kontrak  Konstruksi .  Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.
Jolliffe, I. T. 2013. Principal Component Analysis, Springer Series in Statistics . Springer, New York. Kalangit, S. V. N. Manoppo, F. J., dan Lumeno, S. S. 2018. Model Pengelolaan Risiko pada Pembangunan
Jalan Lingkar Utara Siau Guna Peningkatan Kinerja Proyek. Jurnal Sipil Statik . 7 (1), pp. 1-14. Nyoman, S. 2019. Pengelolaan Resiko yang Mempengaruhi Kinerja Mutu pada Pelaksanaan Proyek Jalan
Ciamis – Banjar – Pangandaran – Batas Jateng. Jurnal Techno-Socio Ekonomika . 12 (1), pp. 14-33.
Sugiyanto. 2020. Manajemen Pengendalian Proyek . Scopindo Media Pustaka. Surabaya.
Triase dan Marleno, R. 2019. Analisis Manajemen Risiko Pembangunan Proyek Jalan Lintas Bawah Tanah
Bunderan Mayjen Sungkono Surabaya. Jurnal Spesialis Teknik Sipil . 1 (1), pp. 2-19.
Utama, R. T. B. N., Setyowati, E. W., dan Harimuti, 2017. Analisis Tingkat Risiko Proyek Pelaksanaan Pemeliharaan  Jalan  untuk  Meningkatkan  Kinerja  Mutu  Proyek  Jalan  di  Kabupaten  Malang. Jurnal Rekayasa Sipil . 11 (3), pp. 211-219.
Widyantari,  I.  G.  A.,  Agustawijaya,  D.  S.,  dan  Murtiadi,  S.  2018.  Analisis  Risiko  Preservasi  Jalan  Sp. Tohpati – Tampak Siring – Istana Presiden, Kabupaten Gianyar, Provinsi Bali. Jurnal Spektran . 6 (1), pp. 86-94.