Lembaga Penellitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Vol 24, No 2 (2024): Juli, 1404-1412 DOI: 10.33087/jiubj.v24i2.5296

## Analisis Faktor Keterlambatan Pekerjaan Konstruksi Drainase dengan Menggunakan Metode Kaiser Mayer Oklin (KMO)

## Trinata Budi Nugraha*, Nova Nevila Rodhi, Ayu Kurnia Ratna Sari
Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Bojonegoro *Correspondence: trinata.tata18@gmail.com
Abstrak. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang menyebabkan keterlambatan dalam pelaksanaan proyek Drainase Perkotaan di Kelurahan Kepatihan, Kabupaten Bojonegoro, dengan menggunakan dana  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah  (APBD).  Metode  penelitian  menggunakan  populasi  yang terlibat  dalam  pembangunan  drainase,  memakai  teknik  sampling  jenuh  dengan  responden  39  orang. Pengumpulan data menggunakan kuesioner untuk data primer dan data sekunder diperoleh dari jadwal proyek, rencana  anggaran  biaya,  dan  data  tenaga  kerja.  Analisis  data  menggunakan  analisis  faktor,  analisis  deskriptif, dan  analisis  tabulasi  silang.  Analisis  faktor  menggunakan  metode  Kaiser  Mayer  Olkin  Measure  of  Sampling Adequacy (KMO-MSA). Uji KMO dilakukan dengan nilai signifikansi dari Uji Sphericity Bartlett kurang dari 0,05  untuk  menentukan  kecocokan  variabel.  Proses  KMO-MSA  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  Kaiser Mayer  Olkin  (KMO).  Nilai  KMO  berkisar  antara  0  dan  1,  dimana  nilai  yang  lebih  tinggi  menunjukkan kecocokan yang lebih baik. Selain itu, uji Bartlett's Test of Sphericity juga dilakukan untuk menguji signifikansi hubungan  antar  variabel.  Apabila  hasil  uji  signifikan  (p  <  0,05),  maka  variabel-variabel  tersebut  cocok  untuk dilanjutkan  ke  analisis  faktor  lebih  lanjut.  Hasil  analisis  Cross-tabulation  menunjukkan  bahwa  variabel  tenaga kerja (X2) merupakan faktor utama yang mempengaruhi keterlambatan proyek konstruksi drainase, dengan nilai signifikansi (sig) < 0,05. Berdasarkan hasil analisis deskriptif, indikator faktor tenaga kerja (X2) yang menjadi faktor yang paling berpengaruh paling signifikan terhadap keterlambatan proyek konstruksi, ialah variabel X2.1 berupa  ketersediaan  tenaga  kerja  dengan  mean  sebesar  5,67  dan  nilai  persentase  5,12%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  kurangnya  tenaga  kerja  dapat  menyebabkan  penundaan  dalam  pelaksanaan  proyek,  yang  berpotensi mempengaruhi kemajuan dan kualitas proyek secara keseluruhan.
Kata  Kunci: drainase  perkotaan;  keterlambatan  proyek  konstruksi;  tenaga  kerja;  analisis  faktor;  Desa Kepatihan.
Abstract. This research aims to identify factors that cause delays in implementing the Urban Drainage project in  Kepatihan  Village,  Bojonegoro  Regency,  using  Regional  Revenue  and  Expenditure  Budget  (APBD)  funds. The research method used a population involved in drainage construction, using a saturated sampling technique with 39 respondents. Data collection used questionnaires for primary data and secondary data obtained from project  schedules,  cost  budget  plans  and  workforce  data.  Data  analysis  uses  factor  analysis,  descriptive analysis,  and  cross  tabulation  analysis.  Factor  analysis  uses  the  Kaiser  Mayer  Olkin  Measure  of  Sampling Adequacy  (KMO-MSA)  method.  The  KMO  test  was  carried  out  with  a  significance  value  from  the  Bartlett Sphericity Test of less than 0.05 to determine the suitability of the variables. The KMO-MSA process is carried out  by  calculating  the  Kaiser  Mayer  Olkin  (KMO)  value.  The  KMO  value  ranges  between  0  and  1,  where  a higher value indicates a better match. Apart from that, Bartlett's Test of Sphericity was also carried out to test the  significance  of  the  relationship  between  variables.  If  the  test  results  are  significant  (p  <  0.05),  then  these variables  are  suitable  for  proceeding  to  further  factor  analysis.  The  results  of  the  cross-tabulation  analysis show that the labor variable (X2) is the main factor influencing delays in drainage construction projects, with a significance value (sig) < 0.05. Based on the results of the descriptive analysis, the labor factor indicator (X2) which is the factor that has the most significant influence on construction project delays, is the variable X2.1 in the form of labor availability with a mean of 5.67 and a percentage value of 5.12%. This suggests that a lack of labor can cause delays in project implementation, potentially affecting overall project progress and quality.
Keywords: urban drainage; construction project delays; labor; factor analysis; Kepatihan Village.

## PENDAHULUAN
Penelitian ini menyoroti proyek pembangunan  drainase  perkotaan  di  Desa Kepatihan, Kabupaten Bojonegoro, yang didanai oleh  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah
(APBD).  Data  statistik  menunjukkan  bahwa kejadian  keterlambatan  dalam  proyek  tersebut berdampak merugikan bagi masyarakat setempat,  mengingat  urgensi  drainase  dalam mengelola  air  permukaan  untuk  mencegah
genangan  dan  banjir.  Drainase  perkotaan  adalah elemen  infrastruktur  vital  yang  bertujuan  untuk mengelola  akumulasi  air  permukaan,  dengan konsekuensi langsung bagi kesejahteraan masyarakat.  Dalam  konteks  proyek  di  Desa Kepatihan, keterlambatan proyek tersebut menyoroti  pentingnya  penelitian  ini  dalam memahami  faktor-faktor  yang  menyebabkan keterlambatan, serta untuk merumuskan langkah- langkah  mitigasi  yang  tepat  (Ananda  &  Rafie, 2021); (Puspitasari & Pratasis, 2020).
Metode yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  identifikasi  penyebab  keterlambatan proyek,  dengan  fokus  pada  analisis  faktor menggunakan  metode  Kaiser  Mayer  Olkin (KMO)  untuk  mengevaluasi  keabsahan  faktor- faktor  yang  diidentifikasi.  Tinjauan  terhadap penelitian terdahulu yang relevan akan membantu  mengisi  celah  pengetahuan  ( gap analysis )  dan  memberikan  landasan  bagi penelitian ini. Dengan memperdalam pemahaman  terhadap  faktor-faktor  penyebab keterlambatan  proyek  drainase  sebelumnya, penelitian  ini  dapat  memberikan  wawasan  baru dan  solusi  yang  lebih  efektif.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor yang menyebabkan keterlambatan dalam proyek drainase  perkotaan  di  Desa  Kepatihan,  dengan harapan  dapat  memberikan  kontribusi  dalam mengurangi risiko keterlambatan proyek di masa mendatang.  Melalui  analisis  faktor  yang komprehensif,  diharapkan  hasil  penelitian  ini dapat memberikan wawasan yang berharga bagi praktisi  konstruksi  dan  pemangku  kepentingan terkait.

## METODE
Gang Makam Sedeng Kelurahan Kepatihan  Kabupaten  Bojonegoro  sebagai  area penelitian dan pengamatan Faktor keterlambatan proyek  konstruksi  ini  adalah  berbatasan  dengan Jalan  Dr.  Soetomo  hingga  Jalan  Irigasi  dengan panjang  371  Meter.  sebelah  timur  berbatasan dengan  Jalan  Dr.  Soetomo  dan  sebelah  barat berbatasan  dengan  Jalan  Irigasi  (Arianto  & Mizwar, 2023).

## Sumber: Google earth Gambar 1 Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  memanfaatkan  metode pengumpulan  data  primer  dan  sekunder.  Data primer  terdiri  dari  tanggapan  yang  langsung dikumpulkan  dari  responden  melalui  kuesioner yang  didistribusikan  oleh  peneliti  (Auliasari  et al.,  2023).  Sebelum  merancang  kuesioner, peneliti melakukan tinjauan awal terhadap teori- teori  yang  relevan,  literatur,  dan  buku-buku untuk  membentuk  dasar  diskusi  dan  solusi masalah.  Kuesioner  disusun  secara  hati-hati untuk  membantu  responden  dalam  memberikan jawaban dan didistribusikan secara langsung oleh peneliti  di  lokasi  proyek,  disertai  dengan penjelasan  tentang  topik  penelitian.  Di  sisi  lain, data sekunder diperoleh dari pemangku kepentingan  proyek  (kontraktor),  termasuk jadwal  proyek,  rencana  anggaran,  dan  informasi tenaga  kerja  (Buya  et  al.,  2022).  Proses pengumpulan data melibatkan interaksi langsung dengan individu yang terlibat dalam pengembangan Drainase Perkotaan di Kelurahan Kepatihan, Kabupaten Bojonegoro,
menggunakan metode sampling jenuh dengan 39 responden. Tanggapan kuesioner dari responden, yang dinilai menggunakan skala Likert, dikumpulkan dan dimasukkan ke dalam perangkat  lunak  SPSS  menggunakan  kode numerik yang telah ditentukan.
Trinata  Budi  Nugraha  et  al.,  Analisis  Faktor  Keterlambatan  Pekerjaan  Konstruksi  Drainase  dengan Menggunakan Metode Kaiser Mayer Oklin (KMO)
Tabel 1

## Jenis Perolehan Data
No. Jenis Pengertian 1 Kuesioner - Melakukan kegiatan tanya jawab kepada pemilik proyek ( owner ), pihak konsultan, pekerja,
dan masyarakat sekitar yang terkena dampak berhentinya proyek.
- Memberikan Formulir pertanyaan yang harus di isi oleh responden yang terpilih, agar dapat memberikan hasil yang dapat diklasifikasikan
- Melakukan Kegiatan tanya jawab mengarah penyebab terjadinya keterlambatan pengerjaan proyek konstruksi, serta dapat memberikan solusi. 2 Dokumentasi - Mengumpulkan berbagai data yang terkait keterlambatan proyek konstruksi yang berupa SPK, Sub Drawing , dan Spektek - Mengumpulkan hasil data lokasi yang berupa foto untuk sebagai bukti adanya pengerjaan konstruksi yang terlambat 3 Observasi - Melakukan observasi di lokasi konstruksi yang mencakup kegiatan konstruksi maupun tidak kegiatan konstruksi -
Observasi yang dilakukan difokuskan ke penyebab terlambatnya proyek konstruksi.
Sumber: data olahan
Variabel-variabel  yang  dianalisis  dalam penelitian ini dapat dibagi menjadi dua kategori, yaitu  variabel  bebas  yang  ditandai  dengan  (X) dan  variabel  terikat  yang  ditandai  dengan  (Y) (Uno,  et  al.,  2014).  Variabel  yang  digunakan
meliputi  variabel  bebas  (X)  dan  variabel  terikat (Y),  di  mana  variabel  bebas  mencakup  biaya (X1),  tenaga  kerja  (X2),  material  (X3),  waktu (X4), dan variabel terikat (Y) Pelaksanaan, yang terdiri dari 21 indikator.
Tabel 2 Variabel dan Indikator Penelitian No. Variabel Indikator X1 Biaya 1. Kurangnya anggaran untuk konstruksi
2. Perubahan material pada bentuk, fungsi, dan spesifikasi
3. Pembayaran upah pekrja
4. Opsi pendanaan APBD
5. Mediasi terhadap keterlambatan sewa alat, material X2 Tenaga kerja 1. Ketersediaan tenaga kerja
2. Kesehatan tenaga kerja
3. Kerusakan peralatan 4. Kekurangan peralatan X3 Material 1. Mobilisasi material 2. Kerusakan material di lokasi proyek
3. Keterlambatan pemesanan material
4. Ketidaksesuaian fabrikasi material
5. Kerusakan material konstruksi X4 Waktu 1. Keterlambatan proyek 2. Perbedaan jadwal sub-kontraktor dalam penyelesaian
3. Keterlambatan pengiriman material
4. Persiapan jadwal kerja dan revisi konsultan ketika konstruksi sedang berjalan Y Pelaksanaan
1. Konflik dengan masyarakat sekitar
2. Konflik antara konsultan pengawas dengan pelaksana lapangan
3. Adanya pembangunan pemasangan pipa gas bawah tanah Sumber: data olahan
Proses  pengolahan  data  melibatkan mengumpulkan  respons  dari  responden  dan memasukkannya  ke  dalam  perangkat  lunak SPSS,  di  mana  setiap  data  diberi  kode  numerik yang sudah ditetapkan sebelumnya. Data tersebut kemudian  dianalisis  menggunakan  beberapa teknik, termasuk analisis faktor, analisis deskriptif, dan analisis tabulasi silang (Syammaun  et  al.,  2023).  Analisis  faktor
digunakan  untuk  mengungkapkan  hubungan antara  berbagai  variabel  (Triarman  et  al.,  2018). Dalam penelitian ini, analisis faktor menggunakan  metode  Kaiser  Mayer  Olkin  - Measure  of  Sampling  Adequacy  (KMO-MSA). Uji  KMO  digunakan  untuk  menilai  keabsahan faktor  dalam  penelitian.  Jika  nilai  Measure  of Sampling  Adequacy  (MSA)  lebih  dari  0,50  dan nilai  signifikansi  dari  Uji  Sphericity  Bartlett
kurang  dari 0,05, maka  variabel  dianggap  cocok untuk analisis lebih lanjut.
Analisis deskriptif adalah teknik statistik yang  digunakan  untuk  menggambarkan  data tanpa  membuat  kesimpulan  umum  (Syammaun et  al.,  2023).  Dalam  konteks  penelitian  ini, analisis deskriptif digunakan untuk
menggambarkan
frekuensi dan proporsi karakteristik  responden.  Analisis  tabulasi  silang adalah metode yang digunakan untuk
menunjukkan hubungan antara dua variabel yang berbeda dalam satu matriks, dengan menggunakan  statistik  chi-square  (X2).  Analisis chi-square  digunakan  untuk  mengidentifikasi faktor  utama  yang  menyebabkan  keterlambatan dalam  proyek  konstruksi.  (Syammaun  et  al., 2023).

## HASIL
Tabel 3 Karakteristik Responden No. Demografi Jumlah Persentase (%) Profil Responden Jabatan DPKP & Konsultan 1 Kabid. Utilitas Umum 1 2.56 2 Seksi Air Bersih & Sanitasi 1 2.56 3 Estimator Konsultan 1 2.56 4 Konsultan Perencana 1 2.56 5 Konsultan Pengawas 1 2.56 Pekerja & Masyarakat Terdampak 1 Kepala Tukang 1 2.56 2 Pekerja 9 23.08 3 Pembantu Pekerja 3 7.69 4 Kepala RT 1 2.56 5 Kepala RW 1 2.56 6 Kepala Desa 1 2.56 7 Wali Murid TK ABA 1 2.56 8 Warga Sekitar 11 28.21 9 Pengguna Jalan 6 15.38 Pendidikan Terakhir 1 SLTA 15 38.46 2 D-III 11 28.21 3 Sarjana 9 23.08 4 Pasca Sarjana 4 10.26 Pengalaman Kerja 1 1-5 Tahun 14 35.90 2 6-10 Tahun 13 33.33 3 Diatas 10 Tahun 12 30.77 Kualifikasi 1 Kecil 21 53.85 2 Menengah 18 46.15 Sumber: data olahan
Tabel  3  menampilkan  karakteristik responden  penelitian.  Dalam  profil  responden, jabatan  mencakup  Kabid.  Utilitas  Umum,  Seksi Air  Bersih  &  Sanitasi,  serta  berbagai  konsultan, dengan  masing-masing  memiliki  persentase 2.56%.  Responden  lainnya  termasuk  pekerja, masyarakat  terdampak  seperti  Kepala  Tukang, Pekerja  (23.08%),  Pembantu  Pekerja,  Kepala RT,  RW,  Desa,  Wali  Murid,  Warga  Sekitar
(28.21%),  dan  Pengguna  Jalan.  Berdasarkan pendidikan  terakhir,  mayoritas  berpendidikan SLTA  (38.46%),  D-III  (28.21%),  Sarjana (23.08%),  dan  Pasca  Sarjana.  Pengalaman  kerja terbagi  dalam  1-5  tahun  (35.90%),  6-10  tahun (33.33%),  dan  di  atas  10  tahun  (30.77%). Kualifikasi  responden  terbagi  menjadi  kecil (53.85%) dan menengah (46.15%).

## Tabel 4 Output Uji Distribusi Normal
Biaya Tenaga Kerja Material Waktu Pelaksanaan N 39 39 39 39 39 Normal Parameters a,b Mean 3.472 3.382 3.440 3.472 3.459 Std. Deviation .4538 .6467 .3726 .3915 .4530
Most Extreme Differences Absolute .129 .123 .103 .111 .141 Positive .097 .118 .103 .111 .096 Negative -.129 -.123 -.099 -.091 -.141 Test Statistic .129 .123 .103 .111 .141 Asymp. Sig. (2-tailed) .098 c .138 c .200 c,d .200 c,d .050 c
Sumber: data olahan
Berdasarkan  Tabel  4  hasil  output  SPSS dari uji  One-Sample Kolmogorov-Smirnov  Test, diperoleh informasi bahwa nilai Asymp. Sig. (2- tailed)  untuk  setiap  variabel  adalah  >  0,05, menunjukkan  bahwa  data  dari  setiap  variabel
memiliki  distribusi  normal.  Tabel  5  nilai  KMO MSA  sebesar  0,561  >  0,50  dan  nilai  Bartlett’s Test  of  Sphericity  (Sig)  dalam  penelitian  ini 0.000<0,05  maka  teknik  análisis  faktor  dapat dilanjutkan dalam penelitian ini.

## Tabel 5 Output KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .561 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 36.878 df 10 Sig. .000 Sumber: data olahan Tabel 6 Output Anti-image Matrices Biaya Tenaga kerja Material Waktu Pelaksanaan Anti-image Covariance Biaya .401 .053 -.298 .085 .046 Tenaga kerja .053 .980 -.019 -.067 .023 Material -.298 -.019 .396 .021 -.127 Waktu .085 -.067 .021 .924 .025 Pelaksanaan .046 .023 -.127 .025 .936 Anti-image Correlation Biaya .538 a .085 -.747 .140 .075 Tenaga kerja .085 .696 a -.030 -.070 .024 Material -.747 -.030 .537 a .035 -.209 Waktu .140 -.070 .035 .837 a .027 Pelaksanaan .075 .024 -.209 .027 .625 a
Sumber: data olahan
Tabel 6 menjelaskan anti-Image Matriks digunakan  untuk  menentukan  variabel  mana yang  cocok  untuk  dimasukkan  dalam  analisis faktor.  Sedangkan  Tabel  7  menunjukkan  bahwa semua variabel adalah valid dan reliabel Dimana nilai  KMO-MSA  >  0,50,  dan  signifikansi barlett’s test of sphericity adalah 0,000.
Tabel 7 Analisis Faktor Variabel MSA X1 (BIAYA) 0,538 X2 (KERJA) 0,696 X3 (MATERIAL) 0,537 X4 (WAKTU) 0,837 Y (PELAKSANAAN) 0,625 Sumber: data olahan Tabel 8 Statistik Deskriptif Variabel Pernyataan Mean Persentase (%) Ranking X2.1 Ketersediaan tenaga kerja 3.67 5.12 1 Y1 Konflik dengan masyarakat sekitar 3.62 5.04 2 X4.4 Persiapan jadwal kerja dan revisi konsultan ketika konstruksi sedang berjalan 3.59 5.01 3 X3.1 Mobilisasi material 3.54 4.94 4 X4.1 Keterlambatan proyek 3.54 4.94 5 X4.3 Keterlambatan pengiriman material 3.49 4.87 6 X2.3 Kerusakan Peralatan 3.46 4.83 7 X2.2 Kesehatan tenaga kerja 3.44 4.79 8 X1.3 Pembayaran upah kerja 3.41 4.76 9 X1.4 Opsi pendanaan dari APBD Kabupaten Bojonegoro 3.41 4.76 10 X1.5 Mediasi terhadap keterlambatan sewa alat, material 3.41 4.76 11

## Menggunakan Metode Kaiser Mayer Oklin (KMO)
X2.4 Kekurangan peralatan 3.41 4.76 12 X3.3 Keterlambatan pemesanan material 3.38 4.72 13 Y2 Konflik antara knsultan pengawas dengan pelaksana lapangan 3.38 4.72 14 X1.1 Kurangnya anggaran untuk konstruksi 3.36 4.69 15 Y3 Adanya pembangunan pemasangan pipa gas bawah tanah 3.31 4.62 16 X3.2 Kerusakan material di lokasi proyek 3.28 4.58 17 X3.4 Tidak sesuai fabrikasi material 3.28 4.58 18 X1.2 Perubahan material pada bentuk, fungsi, dan spesifikasi 3.26 4.54 19 X3.5 Kerusakan material di lokasi konstruksi 3.26 4.54 20 X4.2 Perbedaan jadwal sub-kontraktor dalam penyelesaian 3.18 4.44 21 Sumber: data olahan Sejumlah variabel mempengaruhi keterlambatan  proyek  konstruksi  seperti  pada Variabel  X2.1  mengenai  ketersediaan  tenaga kerja  mendominasi  dengan  nilai  mean  3,67  dan persentase  5,12%,  menempatkannya  sebagai faktor  utama  (menjadi  urutan  yang  paling  tinggi yaitu  di  peringkat  1(satu))  yang  memengaruhi keterlambatan,  diikuti  oleh  Variabel  Y1  tentang konflik  dengan  masyarakat  sekitar  dengan  nilai mean 3,62 dan persentase 5,04%. Variabel X4.4, yang mengukur persiapan jadwal kerja dan revisi konsultan,  menduduki  peringkat  ketiga  dengan nilai mean 3,59 dan persentase 5,01%.
Selain itu, Variabel X3.1 yang mengindikasikan  efektivitas  mobilisasi  material (mean:  3,54,  persentase:  4,94%)  dan  Variabel X4.1  yang menilai keterlambatan  proyek  (mean: 3,54,  persentase:  4,94%)  juga  memainkan  peran penting dalam menentukan keterlambatan. Variabel X4.3, yang mengukur tingkat keterlambatan  dalam  pengiriman  material  yang diperlukan  untuk  proyek,  memiliki  nilai  mean sebesar 3,49 dengan persentase 4,87%. Meskipun menduduki  peringkat  keenam  dalam  faktor- faktor keterlambatan proyek konstruksi, keterlambatan pengiriman material dapat menjadi hambatan serius dalam proyek konstruksi yang membutuhkan penanganan yang cepat dan tepat.
Selanjutnya,  Variabel  X2.3  menilai tingkat  kerusakan  peralatan  yang  digunakan dalam  proyek  konstruksi.  Dengan  nilai  mean sebesar  3,46  dan  persentase  4,83%,  variabel  ini berada  di  peringkat  ketujuh  dalam  faktor-faktor keterlambatan proyek. Kerusakan peralatan dapat memperlambat  progres  proyek  dan  menambah biaya tambahan jika tidak ditangani dengan baik. Variabel  X2.2,  yang  menilai  kondisi  kesehatan para  pekerja  yang  terlibat  dalam  proyek, memiliki nilai mean sebesar 3,44 dan persentase 4,79%. Meskipun menduduki peringkat kedelapan  dalam  faktor-faktor  keterlambatan proyek,  kesehatan  tenaga  kerja  adalah  aspek
yang  penting  dalam  menjaga  produktivitas  dan keselamatan di lokasi konstruksi.
Variabel X1.3, yang mengukur keefektifan  pembayaran  upah  pekerja  dalam proyek  konstruksi,  memiliki  nilai  mean  sebesar 3,41  dengan  persentase  4,76%.  Meskipun menempati  peringkat  kesembilan  dalam  faktor- faktor  keterlambatan  proyek,  penting  untuk diingat  bahwa  pembayaran  upah  yang  efektif merupakan faktor kunci dalam menjaga kestabilan  dan  motivasi  tenaga  kerja  dalam proyek  konstruksi.  Selanjutnya,  Variabel  X1.4 menilai  ketersediaan  opsi  pendanaan  dari Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah (APBD)  Kabupaten  Bojonegoro.  Dengan  nilai mean yang sama dengan X1.3, yaitu 3,41%, dan persentase yang sama pula, yaitu 4,76%, variabel ini  berada  di  peringkat  kesepuluh  dalam  faktor- faktor  keterlambatan  proyek.  Ketersediaan  opsi pendanaan  yang  memadai  sangat  penting  untuk menjaga  kelancaran  proyek  konstruksi  dan menghindari  keterlambatan  akibat  masalah keuangan.
Variabel X1.5, yang mengukur efektivitas  mediasi  terhadap  keterlambatan  sewa alat  dan  material  dalam  proyek  konstruksi, memiliki nilai mean sebesar 3,41 dan persentase 4,76%.  Meskipun  menduduki  peringkat  sebelas dalam faktor-faktor keterlambatan proyek konstruksi, penting untuk diingat bahwa mediasi yang efektif dapat memainkan peran kunci dalam mengatasi kendala tersebut. Di sisi lain, Variabel X2.4,  yang  menilai  seberapa  jauh  kekurangan peralatan memengaruhi kemajuan proyek konstruksi,  juga  memiliki  nilai  mean  yang  sama dengan  X1.5,  yaitu  3,41%,  dengan  persentase yang  sama  pula,  yaitu  4,76%.  Namun,  variabel ini berada di peringkat kedua belas dalam faktor- faktor  keterlambatan  proyek.  Sementara  itu, Variabel  X3.3  mengukur  tingkat  keterlambatan dalam proses pemesanan material yang diperlukan,  dengan  nilai  mean  3,38  dan persentase 4,72%. Meskipun berada di peringkat ketiga  belas  dalam  faktor-faktor  keterlambatan
proyek  konstruksi,  manajemen  yang  efektif dalam hal ini dapat membantu mengurangi risiko keterlambatan yang disebabkan oleh keterlambatan dalam pemesanan material.
Variabel  Y2,  yang  menunjukkan  tingkat konflik  antara  konsultan  pengawas  dengan pelaksana  lapangan  dalam  proyek  konstruksi, memiliki  nilai  mean  sebesar  3,38  dengan persentase 4,72%. Meskipun menduduki peringkat  keempat  belas  dalam  faktor-faktor keterlambatan  proyek  konstruksi,  konflik  antara pihak-pihak  yang  terlibat  dalam  proyek  dapat menyebabkan gangguan serius terhadap kemajuan proyek serta berpotensi mengarah pada keterlambatan yang tidak diinginkan. Selanjutnya,  Variabel  X1.1  mengukur  dampak kurangnya  anggaran  terhadap  progres  proyek konstruksi.  Dengan  nilai  mean  sebesar  3,36  dan persentase  4,69%,  variabel  ini  berada  di peringkat  kelima  belas  dalam  faktor-faktor keterlambatan  proyek.  Kurangnya  anggaran dapat menghambat pengadaan sumber daya yang diperlukan serta menghambat pelaksanaan pekerjaan,  sehingga  menjadi  salah  satu  faktor utama  penyebab  keterlambatan  dalam  proyek konstruksi.
Selanjutnya, Variabel Y3 (Adanya Pembangunan  Pemasangan  Pipa  Gas  Bawah Tanah)  dengan  nilai  mean  3,31  dan  persentase 4,62%,  menyoroti  dampak  dari  infrastruktur tambahan  seperti  pemasangan  pipa  gas  bawah tanah  terhadap  kemajuan  proyek  konstruksi. Variabel  X3.2  (Kerusakan  Material  di  Lokasi
Proyek) menilai tingkat kerusakan material yang terjadi  di lokasi  proyek konstruksi. Dengan  nilai mean  3,28  dan  persentase  4,58%,  variabel  ini menempati peringkat ketujuh belas dalam faktor- faktor keterlambatan proyek.
Variabel  X3.4  (Tidak  Sesuai  Fabrikasi Material)  mengukur  tingkat  ketidaksesuaian material  dengan  spesifikasi  fabrikasi  yang  telah ditetapkan.  Dengan  nilai  mean  yang  sama dengan  X3.2,  yaitu  3,28,  dan  persentase  4,58%, variabel ini juga menduduki peringkat kedelapan belas  dalam  faktor-faktor  keterlambatan  proyek. Variabel X1.2 (Perubahan Material pada Bentuk, Fungsi,  dan  Spesifikasi)  dengan  nilai  mean  3,26 dan  persentase  4,54%,  menyoroti  dampak  dari perubahan  material  terhadap  proyek  konstruksi. Variabel  ini  menduduki  peringkat  kesembilan belas dalam faktor-faktor keterlambatan proyek.
Variabel  X3.5  (Kerusakan  Material  di Lokasi  Konstruksi)  dengan  nilai  mean  3,26  dan persentase 4,54%, menunjukkan tingkat kerusakan  material  yang  terjadi  di  lokasi konstruksi.  Variabel  ini  menempati  peringkat kedua  puluh  dalam  faktor-faktor  keterlambatan proyek  konstruksi.  Terakhir,  Variabel  X4.2 (Perbedaan Jadwal Sub-kontraktor dalam Penyelesaian)  dengan  nilai  mean  3,18  dan persentase  4,44%,  mengevaluasi  perbedaan jadwal antara sub-kontraktor dalam penyelesaian proyek.  Variabel  ini  berada  di  peringkat  kedua puluh  satu  dalam  faktor-faktor  keterlambatan proyek konstruksi (Yudha & Utama, 2020).

## Tabel 9 Analisis Cross-tab
Chi-Square Test Pearson Chi- Square Variable Value Percent Asymptotic Significance (2-sided) 100m048 100,048 100 0,480 Tenaga Kerja*Pelaksanaan 196.909 100 0.000 Material*Pelaksanaan 105,787 100 0,327 Waktu*Pelaksanaan 98,720 100 0,517 Sumber: data olahan
Berdasarkan keterangan  di atas,  variabel tenaga kerja memiliki nilai sig<0,05. Maka dapat disimpulkan  bahwa  faktor  dominan  yang mempengaruhi keterlambatan pelaksanaan proyek  konstruksi  adalah  tenaga  kerja.  Berikut adalah  pembahasan  berdasarkan  hasil  penelitian yang telah dilakukan:
1. Hasil  Uji  Normalitas.  Berdasarkan  hasil  uji normalitas menggunakan One-Sample
Kolmogorov-Smirnov Test, ditemukan bahwa semua variabel memiliki nilai Asymp. Sig. (2-
tailed)  >  0,05.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa data untuk masing-masing variabel berdistribusi  normal.  Artinya,  data  yang digunakan dalam penelitian ini dapat dianggap  representatif  dan  valid  untuk dilakukan analisis faktor.
2. Kaiser  Mayer  Olkin  (KMO)  -  Measure  of Sampling Adequacy. Nilai KMO-MSA sebesar  0,561  >  0,50  menunjukkan  bahwa data  yang  digunakan  dalam  analisis  faktor memiliki  tingkat  kesesuaian  yang  memadai
untuk  melakukan  analisis  faktor.  Selain  itu, hasil Bartlett’s Test of Sphericity menunjukkan signifikansi (Sig) sebesar 0,000
<  0,05,  yang  mengindikasikan  bahwa hubungan  antara  variabel-variabel  dalam model  tidak  nol,  sehingga  cocok  untuk dilakukan analisis faktor.
3. Analisis  Faktor.  Setelah  memastikan  bahwa data  berdistribusi  normal  dan  memenuhi syarat untuk analisis faktor, dilakukan analisis faktor  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor utama yang berkontribusi terhadap keterlambatan  proyek  konstruksi  drainase. Hasil  analisis  faktor  menunjukkan  bahwa variabel tenaga kerja (X2) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap keterlambatan proyek, dengan nilai mean yang paling tinggi dibandingkan dengan variabel lainnya.
4. Analisis Deskriptif. Berdasarkan hasil analisis deskriptif,  faktor  tenaga  kerja  (X2)  menjadi faktor  yang  paling  berpengaruh  terhadap keterlambatan  proyek  konstruksi,  khususnya indikator X2.1 yang menunjukkan
ketersediaan tenaga kerja dalam penyelesaian proyek  dengan  mean  sebesar  3,67  dan  nilai persentasenya  5,12%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  ketersediaan  tenaga  kerja  menjadi aspek  kunci  yang  perlu  diperhatikan  dalam manajemen proyek konstruksi untuk menghindari keterlambatan.
5. Analisis  Cross-tabulation.  Hasil  analisis cross-tabulation menunjukkan bahwa variabel tenaga kerja memiliki nilai signifikansi (sig) < 0,05. Hal ini mengindikasikan bahwa variabel tenaga  kerja  secara  statistik  signifikan mempengaruhi  keterlambatan  pelaksanaan proyek  konstruksi.  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan  bahwa  faktor  dominan  yang mempengaruhi keterlambatan proyek
konstruksi  adalah  ketersediaan  tenaga  kerja
(Syahirman & Aulia, 2023)
Berdasarkan hasil analisis dapat disimpulkan  bahwa  ketersediaan  tenaga  kerja menjadi  faktor  utama  yang  mempengaruhi keterlambatan  proyek  konstruksi  drainase  di Kelurahan  Kepatihan,  Kabupaten  Bojonegoro. Pendapat yang sama perihal ini juga dinyatakan Auliasari  et  al.,  (2023)  bahwa  faktor  tertinggi yang  mempengaruhi  keterlambatan  proyek konstruksi adalah kurangnya ketersediaan tenaga kerja. Kurangnya tenaga kerja dapat mengakibatkan  penundaan  dalam  pelaksanaan proyek, yang pada gilirannya dapat mempengaruhi  kemajuan  dan  kualitas  proyek secara keseluruhan. Oleh karena itu,
perencanaan  vdan  pengelolaan  sumber  daya manusia  yang  efektif  menjadi  sangat  penting dalam menangani keterlambatan proyek konstruksi  untuk  memastikan  keberhasilan  dan keberlanjutan  pembangunan  infrastruktur  di daerah tersebut (Triarman dkk, 2018).

## SIMPULAN
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa faktor  tenaga  kerja,  khususnya  ketersediaan tenaga  kerja,  memiliki  dampak  signifikan terhadap  penundaan  proyek.  Implikasi  dari keterlambatan tersebut termasuk potensi genangan  air,  banjir,  dan  dampak  buruk  pada kehidupan  masyarakat.  Berbagai  faktor  seperti perubahan  desain,  cuaca  eksternal,  kekurangan tenaga  kerja,  dan  kesalahan  perencanaan  juga mempengaruhi  keterlambatan.  Rekomendasi untuk mengatasi hal ini termasuk meningkatkan pengawasan  dan  koordinasi  antar  pihak  terkait, memperhatikan  faktor  eksternal,  memastikan perencanaan  yang  cermat,  dan  mendorong penggunaan teknologi dalam manajemen proyek.

## DAFTAR PUSTAKA
Ananda,  R.,  Mulyani,  E.,  &  Rafie.  2021. Analisis  Keterlambatan  dan  Kualitas Hasil Pekerjaan Pada Proyek Konstruksi
Gedung. JeLAST: Jurnal Teknik
Kelautan,  PWK,  Sipil,  Dan  Tambang , 8 (1), 1–7.
Arianto,  R.,  Carlo,  N.,  &  Mizwar,  Z.  2023.
Faktor Pengelolaan Operasi dan Pemeliharaan  Irigasi  di  Kabupaten Tanah  Datar. Jurnal  Talenta  Sipil ,  6(2), 297-304.
Auliasari, V. R., Setyaning, L. B., & Nusantoro, A. 2023. Analisis Faktor-Faktor Keterlambatan Penyelesaian Proyek
Konstruksi  Jalan  Berdasarkan  Persepsi Stakeholder. Jurnal  Surya  Beton , 7 (1), 96–104.
Buya, M., Ashad, H., & Watono. 2022. Analisis Faktor Keterlambatan Waktu Pelaksanaan Konstruksi Pada Pembagunan Kantor Bupati Pulau Taliabu dengan Metode Analytic
Hierarchy  Process. Jurnal  Konstruksi: Teknik,  Infrastruktur,  dan  Sains , 1 (1), 44–53.
Puspitasari, Y. I., Mangare, J. B., & Pratasis, P.
A.  K.  2020.  Analisis  Faktor-Faktor Keterlambatan  Pada  Proyek  Perumahan Casa De Viola dan Alternatif
Penyelesaiannya. Jurnal  Sipil  Statik , 8 (2), 141–146.
Syammaun,  T.,  Rani,  H.  A.,  Amin,  J.,  & Safriadi.  2023.  Pengaruh  Keterlambatan Pembangunan Proyek Konstruksi Akibat Pandemi  Covid-19. SIKLUs :  Jurnal Teknik Sipil , 9 (1), 21–27. Syahirman, T., Hasan, M., & Aulia, T. B. 2023. Dampak  Pandemi  Covid-19  dalam
Pelaksanaan Proyek Konstruksi di
Provinsi  Aceh. Jurnal  Arsip  Rekayasa Sipil dan Perencanaan , 6(1), 22-31. Triarman,  Christopher  &  Sekarsari,  Jane.  2018. Analisis Faktor Penyebab Keterlambatan Waktu  pada  Pekerjaan  Struktur  atas Proyek  Konstruksi. Penelitian  dan Karya Ilmiah . 3(1). Yudha,  I.  M.  E.  K.,  &  Utama,  M.  S.  2020. Budaya  dan  Willingness  To  Accept (WTA)  Kompensasi  Atas  Alih  Fungsi Lahan  Pertanian  di  Kabupaten  Gianyar: Kasus  Banjar  Bangkiansidem,  Desa Kliki,  Tegalalang. E-Jurnal  Ekonomi dan Bisnis Universitas Udayana , 9, 787- 810.