Volume 15  No.2 Juli 2023 ISSN : 2085 – 1669 e-ISSN : 2460 – 0288 Website : jurnal.umj.ac.id/index.php/jurtek Email :  jurnalteknologi@umj.ac.id

## U  N  I  V  E  R  S  I  T  A  S   M  U  H  A  M  M  A  D  I  Y  A  H   J  A  K  A  R  T  A

## ANALISIS FAKTOR YANG BERPENGARUH DALAM PENERAPAN KONSEP GREEN PADA BANGUNAN FLOUR MILL PLANT MENGGUNAKAN SEM-PLS
Iwan Kurniawan 1 , Albert Eddy Husin 2,* 1,2 Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana Jakarta, Jl. Meruya Selatan No. 1 Kembangan; Jakarta Barat 1165
*E-mail: albert_eddy@mercubuana.ac.id Diterima: 15 Desember 2022 Direvisi: 17 April 2023 Disetujui: 17 Juli 2023

## ABSTRAK
Bangunan Utama Flour Mill Plant merupakan bagian utama dari pabrik tepung terigu yang terdiri dari Wheat Bins,  Process  Area,  Finish  Bins,  Laboratory  dan  Buck  Loading  Area.    Pembangunan  bangunan  pabrik  yang menerapkan  konsep  Green  sangat  dibutuhkan,  hal  ini  sesuai  misi  dari  Sustainable  Development  Goals  2030, bahwa  pada  tahun  2030  bangunan  baru  berkonsep  green  sebesar  100%  dan  bangunan  ekisting  sebesar  60%. Untuk  mengurangi  beban  lingkungan  pada  suatu  industri  maka  perlu  dibangun  dan  dikembangkan  bangunan pabrik  yang  berkonsep  green.  Penerapan  konsep  green  pada  Bangunan  Utama  Flour  Mill  Plant  digunakan analisis dengan Structural Equation Modelling – Part Least Square (SEM-PLS). Dari penelitian ini didapatkan “10 faktor-faktor yang berpengaruh kepada kinerja biaya pada proyek Green  Bulding Flour Mill Plant” yaitu Performance Proyek Manajer, Perhitungan efisiensi energi, Spesifikasi teknis, Penyediaan lahan parkir, Aturan pendukung, Sumber air, Fungsi analisis, Penerapan sistem penangangan sampah, pemilihan material alternatif dan Biaya energi.
Kata kunci: Bangunan Utama Flour Mill, Green Building, Value Engineering, Life Cycle Cost Analysis, SEM- PLS

## ABSTRACT
The  Main  Building  of  the  Flour  Mill  Plant  is  the  main  part  of  the  wheat  flour  mill  consisting  of  Wheat  Bins, Process Area, Finish Bins, Laboratory, and Buck Loading Area. The construction of factory buildings that apply the Green concept is urgently needed, this is to the mission of the Sustainable Development Goals 2030, that by 2030  the  new  development  will  have  a  concept  of  100%  and  an  existing  building  of  60%.  To  reduce  the environmental  burden  on  an  industry,  it  is  necessary  to  build  and  develop  a  factory  building  with  a  green concept. The Implementation of the Green Concept to the Main Building of the Flour Mill Plant using Structural Equation  Modeling  –  Part  Least  Square  (SEM-PLS).  The  result  of  this  study  is  that  there  are  "10  factors  that affect  the  cost  performance  of  the  Green  Building  Flour  Mill  Plant  project",  Project  Manager  Performance, Energy  Efficiency,  Technical  Specifications,  Provision  of  Parking  Lots,  Management  Commitment,  Water Sources, Analysis Functions, Waste Handling Systems, Selection of Alternative Materials, and Energy Costs.
Keywords : Flour Mill Main Building, Green  Building,  Value Engineering, Life Cycle Cost Analysis, SEM-PLS PENDAHULUAN
Fenomena globang warning yang disebabkan  oleh  efek  gas  rumah  kaca  menjadi
salah  satu  topik  yang  banyak  dibahas.  Salah satu  indikator  bumi  mengalami  perubahan yang  ditandai  dengan  tingginya  konsentrasi
karbondiaksoda  (CO2)  diudara  yang  bersifat untuk menghalangi panas dari bumi.
Bangunan  memainkan  peran  penting dalam  menipisnya  sumber  daya  alam  dan energi,  kerusakan  ekosistem,  dan  pemanasan global. Bangunan dan konstruksi berkontribusi 39%  dari  semua  energi  dan  emisi  karbon dioksida terkait proses (Ahn et al., 2016). Dari jumlah  tersebut,  28%  terkait  dengan  operasi bangunan  dan  11%  dengan  bahan  dan konstruksi (Robati et al., 2021). Bangunan juga mengkonsumsi  12%  dari  semua  sumber  daya air tawar, menghasilkan 30% dari semua emisi gas  rumah  kaca  yang  bertanggung  jawab  dan menghasilkan pemanasan global, dan mengambil 10% dari seluruh luas daratan.
Bangunan  Utama  Pabrik  Pabrik  Tepung adalah  bagian  utama  dari  pabrik  tepung  terigu yang  terdiri  dari  Tempat  Sampah  Gandum, Area Proses, Tempat Finishing, Laboratorium, dan Area Pemuatan Uang. Di Indonesia, hanya ada  satu  Pabrik  Flour  Mill  yang  menerapkan konsep
Green. Sehingga
diperlukan pembangunan gedung pabrik yang menerapkan konsep Green.
Seiring  dengan  peningkatan  konsumsi gandum industri, (Saajidah & Sukadana, 2020) pembangunan  Pabrik  Tepung  menjadi  sangat diperlukan untuk memenuhi kebutuhan konsumsi  tepung  terigu  baik  untuk  industri besar,  industri  kecil  maupun  menengah,  dan penggunaan rumah tangga yang terus meningkat  seiring  dengan  peningkatan  jumlah penduduk.
Konstruksi hijau telah mencapai pertumbuhan  yang  cepat  selama  beberapa dekade terakhir. Namun, terlepas dari keberhasilannya,  konstruksi  hijau  menghadapi berbagai  masalah  yang  disebabkan  oleh pendekatan  manajemen  proyek  yang  buruk. Bidang  ini  menunjukkan  bahwa  30%  proyek konstruksi  hijau  sedang  menjalani  pengerjaan ulang,  50%  proyek  konstruksi  hijau terganggu oleh penundaan (B. G. Hwang et al., 2016) dan 90%  proyek  konstruksi  hijau  memerlukan premi  biaya  hingga  21%  untuk  memastikan penyelesaiannya  (Dwaikat & Ali, 2016). Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  premi green cost berkisar  antara  5%  hingga  10%,  dengan jenis  dan ukuran  proyek  menjadi faktor  utama yang  mempengaruhi  premi  biaya.  Selain  itu, kinerja harga hampir melebihi anggaran, mulai dari 4,5% hingga 7% (Bon Gang Hwang et al., 2017)
Penerapan Green  Construction pada proyek memberikan nilai tambah bagi kontraktor,  dengan  memberikan  efisiensi dalam  penggunaan  energi  listrik,  air,  material, dan  bahan  bakar  (Abduh  M,  2012).  Selain  itu juga  akan  menghemat  biaya  produksi  dalam proses konstruksi dan memberikan keuntungan yang  lebih  baik  bagi  pelaku  usaha  konstruksi. Green  Construction  dapat  meminimalisir kerusakan  yang  telah  terjadi,  dan  sebagai  cara untuk  memperbaiki  kerusakan  yang  telah terjadi  (Rauzana  et  al.,  2020).  Kenaikan  biaya yang  terjadi  pada  konsep  hijau  dapat  ditekan dengan  penerapan Value  Engineering pada tahap implementasi (Rani, 2022).
Value  Engineering (VE)  merupakan tinjauan sistematis proyek, produk, atau proses untuk  meningkatkan  kinerja,  kualitas,  dan  / atau  biaya  siklus  hidup  oleh  tim  spesialis multi-disiplin  independen  (Berawi,  2004) dalam (Husin, 2019). Analisis Life Cycle Cost dalam Value Engineering
dilakukan berdasarkan  pada  nilai  dan  digunakan  untuk mengidentifikasi alternatif dengan biaya paling rendah. (Husin, 2015) .
Menurut  SAVE  International  (2007), rekayasa  nilai  adalah  sistem  mengawasi pelaksanaan  pekerjaan  yang  dilakukan  oleh Tim  interdisipliner  untuk  meningkatkan  nilai proyek  melalui  analisis  terperinci  tentang hubungan  fungsi-biaya  mereka.  Ini  sebuah proses.  (Knowledge,  2007).  Al-Yousefi  juga mendefinisikan  VE-nya  sebagai  metodologi yang sepenuhnya mempertimbangkan perubahan  untuk  mencegah  perubahan  yang tidak diinginkan (Chen et al., 2022).
Life  Cycle  Cost  Analyisis (LCCA) adalah  metode  pengoptimalan  untuk  memilih solusi  yang  menghasilkan  uang  paling  banyak selama  masa  pakainya,  atau,  dengan  kata  lain, memiliki  biaya  siklus  hidup  terendah,  yang merupakan  tujuan  utama  analisis  teknis  dan ekonomi (Marrana et al., 2017).
Pendekatan  analitis  LCCA  membantu dalam menemukan opsi paling ekonomis yang memenuhi tujuan proyek dan menyumbangkan data penting untuk keseluruhan proses pengambilan keputusan (Marrana et al., 2017). LCCA  sangat  berguna  ketika  proyek  alternatif yang memenuhi persyaratan kinerja yang sama tetapi  dengan  biaya  awal  dan  operasi  yang berbeda  perlu  dibandingkan  untuk  memilih salah  satu  yang  memaksimalkan  penghematan biaya (Marrana et al., 2017).
Iwan  Kurniawan,  Albert  Eddy  Husin:  Analisis  Faktor  Yang  Berpengaruh  dalam  penerapan  Konsep  Green  Pada  Bangunan  Flour  Mill  Plant menggunakan SEM-PLS
Jurnal Teknologi 15 (2) pp 275-286 © 2023
Melalui  konsep  hubungan antara  faktor- faktor pada obyek Bangunan Utama Flour Mill Plant,  konsep  green, Value  Engineering dan Life  Cycle  Cost  Analysis dapat  diteliti pengaruh  terhadap  peningkatan  kinerja  biaya green pada Bangunan Utama Flour Mill Plant . Model  dan  konsep  hubungan  yang  komplek tersebut  dapat  menggunakan  model  analisis Parsial  Least  Square untuk  Persamaan Struktural  (SEM-PLS).  Model  untuk  SEM meliputi model struktural dan model pengukuran.  Selain  itu  SEM  juga  digunakan untuk  menyesuaikan  model  bertingkat  secara serempak  yang  tidak  dapat  diselesaikan  oleh persamaan  regresi  linier.  SEM  juga  dianggap sebagai  gabungan  dari  analisis  regresi  dan analisis faktor (Jonathan & Anondho, 2018).

## METODE PENELITIAN
Dalam
menganalisis peneliti menggunakan  software  SEM  PLS  versi  3.0, dan  untuk  menentukan  ukuran  sampel  apakah data  tersebut  memenuhi  persyaratan  pada model  SEM-PLS.  Beberapa  hal  yang  perlu diperhatikan adalah karakteristik dari model itu sendiri  diantaranya,  ukuran  sampel,  bentuk
sebaran  data,  missing  values  dan  skala pengukuran.  Minimum  ukuran  sample  yang diambil didasarkan pada perbedaaan level pada path  coefficients  ( p Min)  dan  uji  kekuatan statistik 80 % (Hair Jr et al., 2021).
Table 1. Minimum Ukuran Sample
Signifikan level ℘ min 1% 5% 10% 0.05 – 0.1 1004 619 451 0.11 – 0.2 251 155 113 0.21 – 0.3 112 69 51 0.31 – 0.4 63 39 29 0.41 - 0.5 41 25 19
Model  penelitian  ini  penentuan  ukuran minimum  sampel  yang  diambil  berdasarkan pada  nilai path  coefficient 0.25  dan  uji kekuatan statistik 80% pada tingkat significant level  di  5%  sehingga  diperoleh  minimum sample  69.  Pada  penelitian  ini,  kuisioner disebarkan kepada 85 responden. Dari peyebaran  tersebut,  yang  mengembalikan kuisioner  sebanyak  72  responden,  sehingga diperoleh  prosentase  kuisioner  yang  kembali yaitu sebesar 84.71%.
Gambar 1 . Data Responden
Teknik  dari  pengumpulan  data  menurut Sugiyono  (2010:62),  adalah  langkah  yang paling  strategis  dalam  penelitian,  pengambilan data  dilakukan  dengan  tahap  Observasi. (Nawawi  dan  Martini,  1992:74),  wawancara (Sugiyono, 2010:194), dan dokumentasi
(Hamidi,  2004:72),  sedangkan  pengumpulan data  primer  dilakukan  dengan  tahap  validiasi instrument,  pilot  survey,  pengumpulan  data responden, penyebaran kuisioner, validasi hasil kuisioner  dan  proses  input  data  dan  simulasi model pada SEM-PLS.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  kuesioner  yang  dikumpulkan  oleh peneliti  dalam  penelitan  ini  dan  akan  diolah dan dianalisis menggunakan “Structural Equation  Modeling” (SEM).  Metode  ini seolah-olah  dapat  mendominasi  penggunaan dari  analisis  jalur  dan  regresi  berganda  yang sudah  sering  dipakai  selama  ini.  Hal  ini dikarenakan analisis ini lebih lebih komprehensif karena setiap nilai pada tiap-tiap pertanyaan  dari  masing-masing  variabel  laten atau  faktor  atau  didalam  metode  ini  disebut sebagai  variabel  observed  atau  sub  faktor  dari sebuah  variabel  laten  dapat  dianalisa  secara komprehensif.  Peneliti  menggunakan  software SEM SMART-PLS versi 3.0.
Gambar 2. Digram Pengolahan Data dengan
SEM-PLS
Table 2. Variabel Penelitian Variabel Main Faktor Sub Faktor Referesi X.1 Organisasi Proyek (Al-Hosani & Rashid, 2021) X.2 Manajemen Risiko (Al-Hosani & Rashid, 2021) Manajemen Proyek X.3 Monitoring & Controlling (Gunduz & Almuajebh, 2020) Bangunan Utama X.4 Project Manager Performance (Gunduz & Almuajebh, 2020) Flour Mill Plant X.5 Communication & Coordination (Al-Hosani & Rashid, 2021) (X1) X.6 BOQ (Al-Hosani & Rashid, 2021) Dokumen X.7 Gambar Teknis (Imron & Husin, 2021) Kontrak X.8 Spesifikasi Teknis (Al-Hosani & Rashid, 2021) X.9 Jadwal Pekerjaan (Imron & Husin, 2021) X.10 Requisition dan Syarat-Syarat (Al-Hosani & Rashid, 2021) X.11 Orientasi Bangunan (PUPR No. 21, 2021) X.12 Pengolahan Tapak Termasuk Aksesibilitas atau Sirkulasi (PUPR No. 21, 2021) X.13 Pengolahan Lahan Terkontaminasi Limbah Bahan Berbahaya & Beracun (PUPR No. 21, 2021) Green X.14 Penyediaan Lahan Parkir (PUPR No. 21, 2021) Building Pengolahan X.15 Penyediaan Jalur Pedestrian (PUPR No. 21, 2021) (X2) Tapak X.16 Pengelolaan Tapak Basemen (PUPR No. 21, 2021) X.17 Rencana Ruang Terbuka Hijau (RTH) Privat (PUPR No. 21, 2021) X.18 Sistem Pencahayaan Ruang Luar (PUPR No. 21, 2021) X.19 Pembangunan Bangunan Gedung diatas dan/atau di Bawah Tanah, Air dan/atau Prasarana/Sarana Umum (PUPR No. 21, 2021)
Iwan  Kurniawan,  Albert  Eddy  Husin:  Analisis  Faktor  Yang  Berpengaruh  dalam  penerapan  Konsep  Green  Pada  Bangunan  Flour  Mill  Plant menggunakan SEM-PLS
Jurnal Teknologi 15 (2) pp 275-286 © 2023
Variabel Main Faktor Sub Faktor Referesi X.20 Selubung Bangunan (PUPR No. 21, 2021) X.21 Sistem Ventilasi (PUPR No. 21, 2021) Efisiensi X.22 Sistem Pengondisian Udara (PUPR No. 21, 2021) Penggunaan X.23 Sistem Pencahayaan (PUPR No. 21, 2021) Energi X.24 Perhitungan Efisiensi Energi (PUPR No. 21, 2021) X.25 Sistem Transportasi dalam Gedung (PUPR No. 21, 2021) X.26 Sistem Kelistrikan (PUPR No. 21, 2021) X.27 Pemakaian Air (PUPR No. 21, 2021) Efisiensi Penggunaan Air X.28 Penggunaan Peralatan Saniter Hemat Air (Water Fixture) (PUPR No. 21, 2021) Green X.29 Sumber Air (PUPR No. 21, 2021) Building X.30 Pelarangan Merokok (PUPR No. 21, 2021) (X2) Kualitas Udara X.31 Pengendalian CO2 dan CO (PUPR No. 21, 2021) X.32 Pengendalian Penggunaan Bahan Pembeku (Refrigerant) (PUPR No. 21, 2021) Material Ramah X.33 Pengendalian Penggunaan Material Berbahaya (PUPR No. 21, 2021) Lingkungan X.34 Penggunaan Material Bersertifikat Ramah Lingkungan (Eco-Labelling) (PUPR No. 21, 2021) X.35 Penerapan Prinsip 3R (Reduce, Reuse, Recycle) (PUPR No. 21, 2021) Pengelolaan Sampah X.36 Penerapan Sistem Penanganan Sampah (PUPR No. 21, 2021) X.37 Penerapan Sistem Pencatatan Timbulan Sampah (PUPR No. 21, 2021) Pengelolaan Air X.38 Penyediaan Fasilitas Pengolahan Air Limbah (PUPR No. 21, 2021) Limbah X.39 Daur Ulang Air yang Berasal dari Air Limbah Domestik (PUPR No. 21, 2021) Tahap Informasi X.40 Adanya Komitmen / Dukungan Top Management (Kineber et al., 2020) X.41 Informasi dan Komunikasi (Karolina et al., 2021) X.42 Data Analysis (Ariadi, 2017) X.43 Perencanaan Terstruktur (Ariadi, 2017) X.44 Aturan Pendukung (Kineber et al., 2020) Tahap Fungsi X.45 Meningkatkan kualitas proyek (Hair et al., 2014) X.46 Fungsi Analisis (Husin, 2019) Tahap Kreatif X.47 Tahap Pengembangan (Karolina et al., 2021) Value X.48 Sistem Pemilihan Material (Husin, 2019) Engineering (X3) Tahap Evaluasi X.49 Waktu Studi Value Engineering (Husin, 2019) X.50 Hasil Ide dan Evaluasi Alternatif (Ariadi, 2017) Tahap X.51 Pengurangan Biaya Material (Zhan et al., 2022) Pengembangan X.52 Pemilihan Material Alternatif (Zhan et al., 2022) Tahap X.53 Penyelesaian Implementasi (Ariadi, 2017) Presentasi X.54 Sumber Daya (Husin, 2019) Tahap X.55 Pemeriksaan Implementasi (Hair et al., 2014) Implementasi X.56 Tindak Lanjut Pemeriksaan (Chen et al., 2022) X.57 Biaya Awal (Ariadi, 2017) Life Cycle Cost Breakdown X.58 Biaya Energi (Husin, 2019) Cost Structure (CBS) X.59 Biaya Penggantian (Hair et al., 2014) Analysis (X4) X.60 Biaya Operasional Dan Maintenance (Chen et al., 2022)
Variabel Main Faktor Sub Faktor Referesi Analisa LCC X.61 Periode Analisa (Fuller & Petersen, 1996) (A-L) X.62 Present Time / Tahun Ke (Fuller & Petersen, 1996) Lcc Modeling X.63 Modeling Tanpa Nilai Sisa (Fuller & Petersen, 1996) (L-M) X.64 Modeling Dengan Nilai Sisa (Fuller & Petersen, 1996) Y.1 Biaya Material (Chen et al., 2022) Y.2 Biaya Tenaga Kerja (Chen et al., 2022) Biaya Faktor Internal Y.3 Biaya Peralatan (Karolina et al., 2021) (Y) & Eksternal Y.4 Biaya Pengiriman (Gunduz & Almuajebh, 2020) Y.5 Flutuktuasi Harga Material (Plebankiewicz, 2018) Y.6 Biaya Lingkungan (Plebankiewicz, 2018)
3.1.  Evaluasi  Model  Pengukuran (Outer Loading – PLS algoritm)
Pengukuran  indikator (Outer  Model) dilakukan dengan melihat Convergent validity, Average  variance  Extracted-AVE,  Construct Realibility dan Cronbach’s Alpha . Model antara  variabel  laten  dan  indikator  serta variabel  median  penelitian  menggunakan model reflektif.
Dalam  SEM,  ada  3  (tiga)  kegiatan yang  dilakukan  secara  serempak,  yaitu: memvalidasi  dan  menilai  keandalan  data
(confirmatory factor analysis) ; mengembangkan  model  yang  cocok  untuk peramalan  (path  analysis);  dan  memperoleh model  (model  struktural  dan  analisis  regresi). Setiap  pemodelan  memiliki  koneksi  ke  model pengukuran,  model  struktural,  atau  model kausal. Berbeda dengan model struktural, yang merupakan  pemodelan  yang  menggambarkan hubungan hub-and-spoke yang sedang dihipotesiskan,  pengukuran  model  digunakan untuk menghasilkan kesimpulan tentang validitas dan validitas diskriminan.
Gambar 3. Pemodelan dengan SEM-PLS
3.1.1. Outer Loading
Outer loading adalah nilai yang menjelaskan  hubungan  (korelasi)  antara  suatu indikator  dengan  variabel  latennya.  Outer loading  merupakan  hasil  regresi  tunggal  dari
setiap indikator yang dibangun. Loading factor menjadi perhatian utama dalam model pengukuran  baik  secara  reflektif  maupun formatif (Hair et al., 2014).
Iwan  Kurniawan,  Albert  Eddy  Husin:  Analisis  Faktor  Yang  Berpengaruh  dalam  penerapan  Konsep  Green  Pada  Bangunan  Flour  Mill  Plant menggunakan SEM-PLS
Jurnal Teknologi 15 (2) pp 275-286 © 2023
Table 3. Outer Loading Indikator Outer Loading Validitas > 0.5 Indikator Outer Loading Validitas > 0.5 X.1 0.870 Diterima X.36 0.856 Diterima X.2 0.673 Diterima X.37 0.815 Diterima X.3 0.827 Diterima X.38 0.933 Diterima X.4 0.885 Diterima X.39 0.941 Diterima X.5 0.710 Diterima X.40 0.857 Diterima X.6 0.847 Diterima X.41 0.818 Diterima X.7 0.787 Diterima X.42 0.811 Diterima X.8 0.884 Diterima X.43 0.844 Diterima X.9 0.818 Diterima X.44 0.779 Diterima X.10 0.821 Diterima X.45 0.875 Diterima X.11 0.758 Diterima X.46 0.886 Diterima X.12 0.705 Diterima X.47 0.953 Diterima X.13 0.782 Diterima X.48 0.969 Diterima X.14 0.630 Diterima X.49 0.895 Diterima X.15 0.820 Diterima X.50 0.900 Diterima X.16 0.851 Diterima X51 0.944 Diterima X.17 0.758 Diterima X.52 0.938 Diterima X.18 0.830 Diterima X.53 0.906 Diterima X.19 0.848 Diterima X.54 0.900 Diterima X.20 0.729 Diterima X.55 0.907 Diterima X.21 0.768 Diterima X.56 0.920 Diterima X.22 0.791 Diterima X.57 0.706 Diterima X.23 0.710 Diterima X.58 0.927 Diterima X.24 0.749 Diterima X.59 0.823 Diterima X.25 0.750 Diterima X.60 0.758 Diterima X.26 0.841 Diterima X.61 0.873 Diterima X.27 0.625 Diterima X.62 0.947 Diterima X.28 0.762 Diterima X.63 0.950 Diterima X.29 0.779 Diterima X.64 0.963 Diterima X.30 0.768 Diterima Y.1 0.959 Diterima X.31 0.837 Diterima Y.2 0.898 Diterima X.32 0.745 Diterima Y.3 0.955 Diterima X.33 0.898 Diterima Y.4 0.919 Diterima X.34 0.904 Diterima Y.5 0.962 Diterima X.35 0.980 Diterima Y.6 0.978 Diterima

## 3.1.2. Uji Validitas dan Realibilitas
Uji validitas diigunakan untuk mengukur valid atau tidaknya sebuah instrumen penelitian  dengan  memberikan  informasi  dari variabel  yang  diuji  dengan  benar  (Nur  & Husin, 2022). Uji validitas dapat diterima atau dikatakan valid jika nilai Convergence Validity lebih besar dari 0.5 dan nilai Average Variance Extracted (AVE) lebih besar dari 0.5.
Uji reliabilitas dilakukan dengan melihat nilai dari Composite reliability didapatkan dari blok  indikator  yang  mengukut  konstruk.  Hasil Composite  reliability dan Cronbach’s  aplha menunjukan  nilai  yang  memuaskan  jika  diatas 0.7.  Nilai  Composit  reliability  pada  output disajikan pada tabel berikut:
Table 4. Nilai Composite Reliability, Cronbach’s Aplha dan AVE
Variabel Composite Reabilility (> 0.7) Cronbach's Alpha (> 0.7) Average Variance Extracted (AVE) (> 0.7) Efisiensi Penggunaan Air 0.838 0.709 0.633 Analisa LCC 0.947 0.888 0.899 Bangunan Flour Mill Plant 0.927 0.912 0.564 Cost Breakdown Structure 0.902 0.853 0.699
Variabel Composite Reabilility (> 0.7) Cronbach's Alpha (> 0.7) Average Variance Extracted (AVE) (> 0.7) Dokumen Kontrak 0.902 0.863 0.649 Efisiensi Penggunaan Energi 0.899 0.868 0.562 Tahap Evaluasi 0.893 0.759 0.806 Tahap Fungsi 0.838 0.709 0.775 Green building 0.873 0.710 0.510 Tahap Implementasi 0.968 0.965 0.834 Tahap Informasi 0.909 0.801 0.676 Tahap Kreatif 0.913 0.880 0.923 LCC Modelling 0.960 0.918 0.923 Life Cycle Cost Analysis 0.960 0.917 0.560 Pengelolaan Limbah 0.910 0.887 0.878 Manajemen Proyek 0.935 0.861 0.636 Material Ramah Lingkungan 0.896 0.853 0.958 Tahap Pengembangan 0.979 0.956 0.886 Tahap Presentasi 0.939 0.871 0.815 Pengelolaan Sampah 0.898 0.773 0.648 Pengelolaan Tapak 0.846 0.727 0.612 Udara Dalam Ruangan 0.934 0.920 0.726 Value Engineering 0.888 0.807 0.899 Biaya 0.950 0.944 0.806 3.1.3. R-Square & Q-Square Pengujian
R-Square dan Q-Square adalah  alat  untuk  menyesuaikan  ambang Goodness of Fit untuk setiap model struktural. Nilai R-Square (R2) digunakan untuk mengukur  seberapa  besar  pengaruh  variabel laten  independen  tertentu  terhadap  variabel laten  dependen.  Koefisien  determinasi  (R2) diperkirakan  memiliki  nilai  antara  0  dan  1. Model  kuat,  sedang,  dan  lemah,  yang ditunjukkan  oleh  nilai  R2  sebesar  0,75,  0,50, dan  0,25.  (Sarstedt  et  al.,  2017).  Chin mengklasifikasikan  kriteria  R2  sebagai  kuat, sedang, dan lemah dengan nilai 0,67, 0,33, dan 0,19 (Ghozali & Laten 2015, 2018).
Tabel 1. Nilai R-Square & Q-Square . Variabel R-Square  Q-Square Manajemen Proyek 0.884 0,987 Efisiensi Penggunaan Energi 0.881 0,987 Value Engineering 0.879 0,987 Dokumen Kontrak 0.868 0,985 Green building 0.848 0,983 Pengelolaan Tapak 0.846 0,983 Tahap Informasi 0.828 0,981 Efisiensi Penggunaan Air 0.822 0,980 Tahap Fungsi 0.806 0,978 Pengelolaan Sampah 0.759 0,973 Tahap Pengembangan 0.731 0,970 Cost Breakdown Structure 0.724 0,969 Tahap Evaluasi 0.719 0,969 Udara Dalam Ruang 0.716 0,968
Variabel R-Square  Q-Square Life Cycle Cost Analysis 0.651 0,961 Pengelolaan Limbah 0.636 0,960 Material Ramah Lingkungan 0.622 0,958 LCC Modeling 0.619 0,958 Analisa LCC 0.579 0,953 Tahap Implementasi 0.543 0,949 Tahap Kreatif 0.517 0,946 Tahap Presentasi 0.438 0,938 Biaya 0.889 0,988 Nilai R-Square adalah  nilai  yang menyatakan seberapa besar variabel independen  mampu  menjelaskan  varians  dari variabel  dependen.  Diketahui  hasil  R-square terhadap  Y  =  biaya  sebesar  0,889  merupakan semua  variabel  laten  dan  median  mampu menjelaskan variabel dependen atau mempengaruhi biaya sebesar 89,9%.
Didapatkan  nilai Q-Square >  0  untuk semua  variabel  laten  yang  memprediksi  nilai relevan,  dan  hasil  F  square  f  Square  pada variabel  membangun  batching  plant  terhadap biaya  dan  VE  terhadap  biaya  dengan  hasil dibawah 0,002 untuk variabel laten dan median lainnya diperoleh > 0,35.
3.2.  Evaluasi  Model  Pengukuran  ( Inner Loading – Bootsrapping )
Penentuan  signifikansi  dan  kekuatan hubungan antara konstruk serta untuk menguji hipotesis,  koefisien  jalur  antara  konstruk  juga
Jurnal Teknologi 15 (2) pp 275-286 © 2023
diukur.  Nilai  koefisien  jalur  berkisar  dari  -1 hingga  +1.  Keterkaitan  antara  kedua  konstruk tersebut semakin kuat apabila nilainya mendekati  +1.  Hubungan  yang  kurang  dari  -1 menunjukkan  hubungan  negatif  (Khan  et  al., 2019).  Untuk  menguji  nilai  model  struktural (inner-loading) atau
model yang menghubungkan  antar  konstruk  (variable
laten)  selanjutnya  dianalisis  menggunakan prosedur Bootsrapping (Hair et al., 2014) Hasil Interpretasi path coefiicient merupakan  hasil  yang  diambil  dari  prosedur bootstrapping,  hasil  analisa  jalur  atau  model stuktural yang berpengaruh signifikan jika nilai T  statistik  lebih  dari  1.96  dan  p  value  kurang dari 0.05 (Ghozali & Laten 2015, 2018).
Table 5. Nilai Path Coefficient Indikator Original Sample (O) T Statistik (|O/STDEV|) P Values Bangunan Flour Mill -> Biaya 0,006 0,0260 0,979 Bangunan Flour Mill -> Dokumen Kontrak 0,940 84,882 0,000 Bangunan Flour Mill -> Green building 0,921 34,238 0,000 Bangunan Flour Mill -> Manajemen Proyek 0,939 55,292 0,000 Green building -> Efisiensi Penggunaan Air 0,851 22,990 0,000 Green building -> Biaya 0,028 0,097 0,923 Green building -> Efisiensi Penggunaan Energi 0,920 43,994 0,000 Green building -> Pengelolaa Limbah 0,797 13,964 0,000 Green building -> Material Ramah Lingkungan 0,789 15,393 0,000 Green building -> Pengelolaan Sampah 0,871 26,351 0,000 Green building -> Pengelolaan Tapak 0,931 23,546 0,000 Green building -> Kualitas Udara 0,846 20,523 0,000 Green building -> Value Engineering 0,937 47,728 0,000 Life Cycle Cost Analysis -> Analisa LCC 0,761 10,422 0,000 Life Cycle Cost Analysis -> Biaya 0,760 5,1460 0,000 Life Cycle Cost Analysis -> Cost Breakdown Structure 0,907 31,280 0,000 Life Cycle Cost Analysis -> Model 0,787 15,730 0,000 Value Engineering -> Biaya -0,068 0,280 0,779 Value Engineering -> Tahap Evaluasi 0,848 18,411 0,000 Value Engineering -> Tahap Fungsi 0,898 33,695 0,000 Value Engineering -> Tahap Implementasi 0,737 9,158 0,000 Value Engineering -> Tahap Informasi 0,910 52,183 0,000 Value Engineering -> Tahap Kreatif 0,719 10,132 0,000 Value Engineering -> Life Cycle Cost Analysis 0,807 16,901 0,000 Value Engineering -> Tahap Pengembangan 0,855 22,128 0,000 Value Engineering -> Tahap Presentasi 0,662 6,794 0,000
Dari  hasil  pembahasan  dan  analisis  tersebut diperoleh  faktor-faktor  yang  diambil  10  besar berpengaruh  terhadap  peningkatan  kinerja biaya  green  berbasis Value  Engineering dan
Life Cycle Cost Analysis yang diterapkan pada
Bangunan  Utama Flour  Mill  Plant adalah sebagai berikut :
Table 6. Hasil Analisa Faktor Berpengaruh No. Sub Faktor Nilai Original Sampel Terhadap R Square 1. Performance Proyek Manajer X.4 0.884 0.884 2. Perhitungan Efisiensi Energi X.24 0.841 0.881 3. Spesifikasi Teknis X.8 0.884 0.879 4. Penyediaan Lahan Parkir X.14 0.851 0.868 5. Aturan Pendukung X.40 0.857 0.848 6. Sumber Air X.29 0.837 0.846 7. Fungsi Analisis X.46 0.886 0.828 8. Penerapan Sistem Penangangan Sampah X.36 0.856 0.822 9. Pemilihan Material Alternatif X.52 0.980 0.806 10. Biaya Energi X.56 0.927 0.759

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa dalam  implementasi  konsep  green  pada bangunan  utama Flour  Mill  Plant dengan menggunakan  metode Value  Engineering dan Lifecycle
Cost
Analysis berpengaruh signifikan  terhadap  peningkatan  kinerja  biaya green  dan  di  dapatkan  faktor-faktor  yang paling berpengaruh adalah Performance Proyek Manajer, Perhitungan Efisiensi Energi, Spesifikasi  Teknis,  Penyediaan  Lahan  Parkir, Aturan  Pendukung,  Sumber  Air,  Fungsi Analisis, Penerapan sistem penangangan sampah,  pemilihan  material  alternatif  dan Biaya  energi.  Dengan  menggunakan  analisis SEM-PLS terbukti lebih efektif dalam mendapatkan korelasi hubungan untuk mengembangkan teori dalam penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Abduh  M,  F.  R.  (2012).  Kajian  Sistem
Assessment  Proses  Konstruksi  Pada Greenship  Rating  Tool. KoNTekS  6 , 1 –
2 (November), 111–120.
Ahn, Y. H., Jung, C. W., Suh, M., & Jeon, M.
H. (2016). Integrated Construction
Process  for  Green  Building. Procedia Engineering , 145 , 670–676. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.04.
065
Al-Hosani,  A.  E.  Y.,  &  Rashid,  N.  B.  A.
(2021).  Conceptual  framework  of  the critical  success  factors  of  green  building towards sustainable construction  in United Arab Emirates. Proceedings of the International  Conference  on  Industrial Engineering and Operations Management , 4455–4463.
Ariadi. (2017). Faktor Kunci Sukses Penerapan Value  Engineering  (Ve)  Pada  Bangunan Gedung  Di  Indonesia. Rekayasa  Sipil ,
6 (2), 77–85.
Chen,  W.  T.,  Merrett,  H.  C.,  Liu,  S.,  Fauzia, N.,  &  Liem,  F.  N.  (2022). A  Decade  of Value Engineering in Construction Projects . 2022 .
Dwaikat,  L.  N.,  &  Ali,  K.  N.  (2016).  Green buildings  cost  premium:  A  review  of empirical evidence. Energy and Buildings , 110 (January), 396–403.
https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2015.11.
021
Fuller,  S.  K.,  &  Petersen,  S.  R.  (1996).
LCCosting  Manual  for  the  Federal
Energy  Management  Program.  In NIST Handbook 135 (Issue 135).
Ghozali  &  Laten  2015.  (2018).  Partial  Least Squares  Konsep,Teknik  Dan  Aplikasi Mengunakan  Program  SmartPLS  3.0 (2nd  ed.). Academia  (Accelerating  the World’s Research) , 1–8.
Gunduz, M., & Almuajebh, M. (2020). Critical success factors for
sustainable construction project management. Sustainability (Switzerland) , 12 (5). https://doi.org/10.3390/su12051990
Hair,  J.  F.,  Sarstedt,  M.,  Hopkins,  L.,  &
Kuppelwieser, V. G. (2014). Partial least squares  structural  equation  modeling (PLS-SEM):  An  emerging  tool  in business  research. European  Business
Review , 26 (2), 106–121. https://doi.org/10.1108/EBR-10-2013-
0128
Hair  Jr,  J.  F.,  Hult,  G.  T.  M.,  Ringle,  C.  M., Sarstedt,  M.,  Danks,  N.  P.,  &  Ray,  S.
(2021).  Partial  least  squares  structural equation  modeling  (PLS-SEM)  using  R: A workbook.
In
Springer . https://link.springer.com/content/pdf/10.1
007/978-3-030-80519-7.pdf
Husin,  A.  E.  (2015). Model  Aliansi  Strategis
Dalam Kemitraan Pemerintah dan Swasta  Pada  Mega  Proyek  Infrastruktur Berbasis Value Engineering Untuk
Meningkatkan  Nilai  Kelayakan  Proyek . 1–337.
Husin,  A.  E.  (2019). Implementation  Value Engineering  In  Diaphragm  Wall  at  High Rise Building . 8 (1), 16–23.
Hwang, B. G., Shan, M., & Tan, E. K. (2016).
Investigating  reworks  in  green  building construction
projects: Magnitude,
influential factors, and solutions.
International  Journal  of  Environmental Research , 10 (4), 499–510.
Hwang,  Bon  Gang,  Zhu,  L.,  Wang,  Y.,  & Cheong,  X.  (2017).  Green  Building Construction  Projects  in  Singapore:  Cost Premiums and Cost Performance. Project Management  Journal , 48 (4),  67–79. https://doi.org/10.1177/87569728170480 0406
Imron,  A.  I.,  &  Husin,  A.  E.  (2021). Peningkatan  Kinerja  Biaya  Berbasis Value  Engineering  Pada  Proyek  Green Hospital. Jurnal  Aplikasi  Teknik  Sipil ,
19 (3),
323.
Iwan  Kurniawan,  Albert  Eddy  Husin:  Analisis  Faktor  Yang  Berpengaruh  dalam  penerapan  Konsep  Green  Pada  Bangunan  Flour  Mill  Plant menggunakan SEM-PLS
Jurnal Teknologi 15 (2) pp 275-286 © 2023
https://doi.org/10.12962/j2579- 891x.v19i3.9144 Jonathan,  G.,  &  Anondho,  B.  (2018). Perbandingan  Antara  Pls  Sem  Dan Analisis Faktor Untuk Identifikasi Faktor
Pengaruh Eksternal Proyek. JMTS:
Jurnal  Mitra  Teknik  Sipil , 1 (2),  123. https://doi.org/10.24912/jmts.v1i2.2668 Karolina,  T.,  Husin,  A.  E.,  &  Susetyo,  B. (2021).  Analysis  of  Key  Success  Factors on the Improvement Façade Performance of  High-Rise  Hotels  Based  on  Green Building  and  Value  Engineering  Using the  RII  …. Academia.Edu , 8 (February), 569–577. https://www.academia.edu/download/658 86310/IJRR071.pdf
Khan,  G.  F.,  Sarstedt,  M., Shiau, W.  L.,  Hair, J.  F.,  Ringle,  C.  M.,  &  Fritze,  M.  P. (2019).  Methodological  research  on partial  least  squares  structural  equation modeling (PLS-SEM): An analysis based on  social  network  approaches. Internet
Research , 29 (3), 407–429. https://doi.org/10.1108/IntR-12-2017-
0509
Kineber,  A.  F.,  Othman,  I.,  Oke,  A.  E.,
Chileshe,  N.,  &  Buniya,  M.  K.  (2020).
Identifying  and  assessing  sustainable value management implementation activities  in  developing  countries:  The case of Egypt. Sustainability (Switzerland) , 12 (21), 1–20. https://doi.org/10.3390/su12219143
Knowledge,  B.  O.  F.  (2007).  Value  Standard.
Save , June . Marrana, T. C., Silvestre, J. D., de Brito, J., & Gomes,  R.  (2017).  Lifecycle  Cost Analysis  of  Flat  Roofs  of  Buildings. Journal of Construction Engineering and Management ,
143 (6), 04017014. https://doi.org/10.1061/(asce)co.1943- 7862.0001290 Nur,  M.,  &  Husin,  A.  E.  (2022).  Success
Factors for Lean Six Sigma Implementation and Time Cost Trade off in High Rise Office Buildings to Improve Cost  and  Time  Performance. Budapest
International Research
and Critics
Institute-Journal  (BIRCI-Journal) , 5 (3), 28296–28310. Plebankiewicz, E. (2018). Model of Predicting Cost  Overrun  in  Construction  Projects . https://doi.org/10.3390/su10124387
Rani, H. A. (2022). Konsep Value Engineering dalam  Manajemen  Proyek  Konstruksi Construction  Project  Management  View project  Irrigation  Project  View  project
(Issue May). https://www.researchgate.net/publication/ 361254283 Rauzana,  A.,  Oktari,  R.  S.,  &  Dharma,  W.
(2020). The Impact of Green
Construction  Factors  on  Project  Cost  in Banda  Aceh. International  Journal  of Scientific  Research  and  Engineering Development , 3 (November). www.ijsred.com
Robati,  M.,  Oldfield,  P.,  Nezhad,  A.  A., Carmichael,  D.  G.,  &  Kuru,  A.  (2021). Carbon  value  engineering:  A  framework for integrating embodied carbon and cost reduction  strategies  in  building  design. Building  and  Environment , 192 (October
2020),
107620. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2021.1 07620 Saajidah,  S.  N.,  &  Sukadana,  I.  W.  (2020).
Elastisitas permintaan gandum dan produk  turunan  gandum  di  Indonesia.  In Jurnal  Ekonomi  Kuantitatif  Terapan (Vol. 13, Issue 1).
Zhan,  Z.,  Xu,  W.,  Xu,  L.,  Qi,  X.,  Song,  W., Wang,  C.,  &  Huang,  Z.  (2022).  BIM-
Based Green Hospital Building Performance  Pre-Evaluation:  A  Case Study. Sustainability (Switzerland) , 14 (4), 1–21. https://doi.org/10.3390/su14042066