Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Pengembangan  Model  Penyebab  Rework  Pada  Pekerjaan  Konstruksi  Infrastruktur Jalan Dengan Pendekatan Sistem Dinamik
A.A Bagus Oka Khrisna Surya 1,* , I Putu Artama Wiguna 1 , Erma Suryani 2
Depatemen Teknik Sipil, ITS, Surabaya 1 , Departemen Sistem Informasi, ITS, Surabaya 2 Koresponden*, Email: agungoka90@gmail.com
Info Artikel Abstract Diajukan 27 Juli 2017 Diperbaiki 6 Desember 2017 Disetujui 7 Desember 2017 Keywords: Road infrastructure project, Rework, System dynamic, Modelling
Budget  wasting  in  transportation  infrastructure  project  like  road  project,  is  often  caused  by rework, it’s also affecting the budget, rework also become significant contributor for time wasted to tardiness of the project. Based on preliminary survey results from 32 road project sites in Bali, NTB  and  NTT  regions  in  2013  and  2014  there  were  an  average  of  3  rework  events  in  each location. This research is intended to develop an optimum scenario to minimalize rework on the road infrastructure project using simulation and modeling. The research variable is formulated based  on  the  literature  study  measured  with  Likert  scale.  The  first  model  is  using  Causatic Diagram that will be developed into Stock Flow Diagram with System Dynamic approach. From the  analysis,  obtained  optimum  solution  to  minimizing  the  number  of  rework  by  conducting asphalting  activities  in  the  dry  months  with  providing  training  regularly  and  suitably  also recruiting experienced workers and project supervisor.
Kata kunci: Proyek infrastruktur jalan, Pekerjaan ulang, Sistem dinamik, Pemodelan
Abstrak Pemborosan biaya dalam proyek infrastruktur transportasi seperti proyek jalan sering kali disebabkan oleh timbulnya rework, rework juga menjadi kontributor yang signifikan untuk pemborosan  waktu  yang  menyebabkan  keterlambatan.  Berdasarkan  hasil  survei  penda- huluan dari 32 lokasi proyek jalan pada wilayah Bali, NTB dan NTT di tahun 2013 dan 2014 diperoleh rata – rata terjadi 3 kejadian rework di tiap lokasinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan  model  kejadian rework pada  proyek  infrastruktur  jalan  khususnya  di wilayah  Bali,  NTB  dan  NTT.  Variabel  penelitian  dirumuskan  berdasarkan  hasil  studi literatur dengan pengukuran menggunakan skala tingkat persetujuan. Model awal menggu- nakan  bentuk  Diagram  Kausatik  yang  kemudian  dikembangkan  menjadi Stock  Flow Diagram dengan simulasi menggunakan pendekatan Sistem Dinamik. Dari hasil analisis dan simulasi pada model diperoleh solusi optimum dalam meminimalisir jumlah rework dengan melakukan  kegiatan  pengaspalan  di  bulan – bulan  kemarau,  memberikan  pelatihan  dan seminar secara berkala dan berkesesuaian untuk para pekerja serta pengawas dan merekrut pekerja dan pengawas yang bepengalaman.

## 1. Pendahuluan
Pemenuhan  kebutuhan  akan infrastruktur  jalan  yang memadai  dibutuhkan  untuk  percepatan  pertumbuhan ekonomi, sosial dan politik suatu daerah. Salah satu indikator keberhasilan  proyek  pembangunan  infrastruktur  jalan  dapat diukur  dari  serapan  anggaran  dan  ketepatan  waktu  penye- lesaian. Dengan jumlah anggaran yang dialokasikan bersifat tetap  ditambah  lingkup  wilayah  pembagunan  yang  besar, maka  pemborosan biaya dan  keterlambatan tidak  boleh ter- jadi.  Pemborosan  biaya  dalam  proyek – proyek  infrastruktur transportasi seperti proyek jalan, sering kali disebabkan oleh timbulnya pekerjaan ulang atau rework[1], [2].
Biaya  dari rework pada  kebanyakan  proyek – proyek konstruksi  terbilang  besar,  berkisar  pada  rentan  5%  hingga 20%  dari  nilai  kontrak[1]. Selain  berdampak  pada  biaya, rework juga  menjadi  kontributor  yang  signifikan  terhadap pemborosan  waktu  dan  keterlambatan  jadwal  dari  suatu
proyek[3],[4]. Rework rata – rata  menambah  waktu  yang  di- perlukan untuk penyelesaian proyek sebesar 22 % dari waktu yang  direncanakan[2].  Selain  itu rework juga  telah  terin- dikasi sebagai penyebab kedua untuk hilangnya produktivitas pekerja dan merupakan masalah yang sering timbul baik pada pekerjaan desain maupun konstruksi[5].
Jika mempertimbangkan bahwa dampak buruk yang dise- babkan oleh rework cukup banyak maka usaha – usaha untuk menguranginya sangat diperlukan, namun pencapaian tujuan ini  tidak  akan  berhasil  dengan  baik  apabila  usaha – usaha tersebut dilakukan secara sporadis tanpa mengetahui sistem aktual didalam kejadian rework tersebut, salah satu cara un- tuk dapat merepresentasikan suatu sistem agar mudah dipa- hami dapat dilakukan dengan pemodelan. Selain itu dengan menggunakan  model  kita  tidak  perlu  takut  akan  dampak resiko terhadap sistem aktual saat melakukan eksperimen de- ngan berbagai tujuan tentunya[6].
Pada penelitian sebelumnya, Love dkk mengembangkan sebuah model kebijakan procurement dalam rangka mengu- rangi rework dalam proyek gedung, namun dalam pemodelan tersebut  fokus  pembuatan  model  hanya  ditujukan  untuk mengurangi rework di tahap desain yang mengakibatkan va- riabel  penyebab yang  dieksplorasi  hanya  di  fase  prakon- struksi, sedangkan Aiyetan dkk juga mengembangkan model rework untuk proyek konstruksi umum dengan menggunakan pendekatan  sistem  dinamik,  kelemahannya  model  masih bersifat  konseptual sehingga  dapat  dikatakan  bahwa bentuk model belum valid[2],[7].
Menurut Forcada, rework pada proyek infrastruktur jalan memiliki dinamika dalam proses terjadinya, maka antar va- riabel penyebabnya memiliki karakteristik hubungan sebab- akibat terhadap suatu besaran yang berubah terhadap waktu, sehingga  pada  penelitian  ini  akan  mengembangkan  model kejadian rework pada proyek jalan dengan pendekatan sistem dinamik  dengan  ditinjau  di  tahap  berlangsungnya  kegiatan konstruksi  dimana  bentuk  modelnya  akan  divalidasi  secara kuantitatif[8].

## 2. Metode
Penelitian ini  merupakan  penelitian  deskriptif  dengan studi  eksploratif,  artinya  penelitian  ditujukan  terhadap  po- pulasi  tertentu  yang  dimaksudkan  untuk  mengeksplorasi bentuk suatu fenomena dengan jalan mendeskripsikan sejum- lah  variabel  yang  berkenaan  dengan  masalah yang  diteliti. Fenomena yang dikaji adalah peristiwa rework dengan objek 32 proyek infrastruktur jalan di daerah Bali, NTB dan NTT.
Populasi  penelitian  adalah  pihak owner proyek,  res- ponden  digunakan  hanya  untuk  mengeksplorasi  peristiwa aktual  terjadinya rework menggunakan  teknik  wawancara dengan variabel penyebab diperoleh dari hasil kuisioner yang interaksi  hubungan  antar  variabelnya  dideskripsikan  dalam bentuk  Kausatik  Diagram.  Pengembangan  model  menggu- nakan  pendekatan  sistem  dinamik,  yang  mana  model  Kau- satik  Diagram  nantinya  direpresentasikan  dalam  bentuk Stock Flow Diagram (SFD).  Nilai input  variabel  pada SFD diperoleh  dari  pengumpulan  data  sekunder,  sedangkan bentuk  hubungan  antar  variabel  diinterprestasikan  dalam bentuk  formulasi  matematika  yang  diperoleh  menggunakan bantuan  regresi  linear  berganda. Validasi  model  menggu- nakan perbandingan rata – rata dan perbandingan variasi am- plitudo,  yang  keduanya  membandingkan  antara  hasil  simu- lasi  dengan  data  historis  menggunakan  syarat  validitas  ter- tentu.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Populasi penelitian adalah pihak owner yaitu para pejabat pembuat komitmen (PPK) di Direktorat Jenderal Bina Marga Balai  Pelaksanaan  Jalan  Nasional  yang  membawahi pelak- sanaan  pembangungan  infrastruktur  jalan  dan  jembatan  un- tuk wilayah Indonesia bagian Tengah dan Timur. Responden berjumlah  8  orang  yang  berpengalaman  dalam  menangani proyek infrastruktur jalan rata – rata > 15 tahun dengan ma- yoritas bergelar S2, statistik deskriptif untuk profil responden disediakan pada tabel 1 dan tabel 2.

## Tabel 1. Profil Pendidikan Responden
Deskripsi Jumlah Responden Persentase (%) Strata Pendidikan 1. S1 2. S2 3. S3 1 7 0 12,5 87,5 0 Total 8 100 Sumber: Hasil Analisis Tabel 2. Profil Pengalaman Responden Deskripsi Jumlah Responden Persentase (%) Pengalaman 1. <5 tahun 2. 5-9 tahun 3.10-15 tahun 4. >15 tahun 0 1 1 6 0 12,5 12,5 75 Total 8 100

## Sumber: Hasil Analisis
Owner dipilih  sebagai  populasi  penelitian  dikarenakan pihak owner lebih mengetahui detail peristiwa rework yang terjadi  serta  lebih  terbuka  dalam  memberikan  penjelasan mengenai detail peristiwa rework tersebut, jika dibandingkan dengan pihak kontraktor. Responden berjumlah 8 orang yang mana  jumlah  tersebut  terbilang  sedikit  tetapi,  respon  yang diperoleh dapat dikatakan berkualitas dikarenakan mayoritas kompetensi  dari  para  responden  rata – rata  memiliki  penga- laman >18 tahun dalam menangani proyek infrastruktur jalan serta  menyandang  gelar master  degree (S2)  dalam  bidang keilmuan teknik sipil .
Model peristiwa rework dideskripsikan ke dalam bentuk kausatik diagram yang dapat dilihat pada gambar 1. Variabel penyebab dirumuskan dari beberapa studi literatur yang rele- vansinya diperoleh menggunakan bantuan kuisioner, sedang- kan  bentuk  hubungan  antar  variabelnya  dieksplorasi  meng- gunakan  teknik  wawancara, tiap  responden  diajukan pertanyaan  yang  sama  apakah  pernah  mengalami  kejadian
rework pada  proyek  yang  pernah/sedang  ditangani,  jika pernah maka responden tersebut diminta untuk menceritakan detail kejadiannya, tiap cerita dirangkum dalam bentuk dia- gram kausatik yang divalidasi secara oral kepada responden yang bersangkutan, apakah bentuk model sudah sesuai men- cerminkan kejadian aktualnya.
Hubungan  antar  variabel  pada  diagram  kausatik  dinya- takan  dalam  bentuk  tanda  panah,  ekor  dari  anak  panah menunjukkan causation (penyebab)  sedangkan  kepala  dari anak  panah  menunjukan  menunjukan effect (dampak)  dari suatu  penyebab.  Jika  variabel  pada  ekor  anak  panah  ber- banding  lurus  terhadap  variabel  pada  kepala  anak  panah, maka  anak  panah  yang  menghubungkan  variabel  tersebut bernilai positif (+). Sedangkan jika variabel pada ekor anak panah  berbanding  terbalik  terhadap  variabel  pada  kepala anak panah, maka anak panah yang menghubungkan variabel tersebut bernilai negatif (-).

## Gambar 1. Model Kausatik Diagram
(Sumber: Hasil Analisis)
Agar model mampu  menggambarkan  struktur  aliran secara  rinci  dan  matematis,  maka  model  kausatik  diagram perlu diubah ke bentuk model stock flow diagram (SFD).
Stock  flow  diagram menggambarkan  hubungan  antar variabel dan sudah dinyatakan dalam bentuk simbol – simbol, yaitu  simbol  yang  menunjukan level atau stock,  rate, auxiliary dan source atau sink.  Level menyatakan  kondisi sistem pada setiap saat, merupakan akumulasi yang terjadi di dalam sistem. Rate merupakan suatu struktur kebijaksanaan yang menjelaskan mengapa dan bagaimana suatu keputusan dibuat berdasarkan kepada informasi yang tersedia di dalam sistem, rate inilah  satu-satunya  variabel  dalam  model  yang dapat  mempengaruhi level. Auxiliary adalah beberapa  hal yang  dapat  melengkapi  variabel stock dan rate dalam memodelkan  sistem  dinamik,  sedangkan source  atau sink adalah  rangkaian  komponen-komponen  diluar  batas  model.
Bentuk stock  flow  diagram kejadian rework dapat  dilihat pada gambar 2.
Dari  model SFD  pada  gambar  2 dapat  dilihat  bahwa model memiliki 3 auxiliary yang mempengaruhi rate penam- bahan  jumlah rework, yang  mana rate tersebut  mempe- ngaruhi  laju  penambahan level persentase  jumlah rework. Auxiliary sendiri juga dipengaruhi oleh beberapa parameter, nilai  tiap auxiliary diperoleh  menggunakan  persamaan  per- bandingan  antara  2  parameter  yang  mempengaruhinya, dimana  nilai  untuk  tiap  parameter  diperoleh  dari  hasil pengumpulan data sekunder pada 32 proyek jalan di daerah Bali,  NTB  dan  NTT  seperti  laporan Marshall  Test, daftar simak quality control dan laporan harian proyek. Nilai untuk tiap auxiliary dapat dilihat pada tabel 2.
Perumusan  formulasi  pada rate menggunakan  metode regresi  linear  berganda,  dimana  ketiga auxiliary bertindak sebagai independent  variables (variabel  bebas)  sedangkan level bertindak sebagai dependent variables (variabel terikat) yang  diolah  menggunakan  program  SPSS. Nilai  input level diperoleh  dari  laporan  hasil  audit  teknis  jumlah  kejadian rework dari  32  proyek  sebelumnya. Dari  hasil  olahan di- peroleh  persamaan rate laju  penambahan  jumlah rework sebagai berikut:
Y = 3,436-2,523(X 1 )+0,343(X 2 ) – 0,461(X 3 ) (1)
dimana  y  adalah  persentase  jumlah rework, X 1 adalah  nilai mutu  material,  X 2 adalah  nilai  kelengkapan quality  control dan X 3 adalah nilai perubahan cuaca.

## Gambar 2. Model Stock Flow Diagram
Untuk menentukan  apakah  model telah  merepresentasi- kan sistem yang sebenarnya dengan tepat dan memenuhi tu- juan  dari  pembuatan  model  secara  keseluruhan maka  perlu dilakukan  validasi  terhadap  model  tersebut [9]. Validasi
A.A Bagus Oka KS dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 15, Nomor.2, Agustus 2017 (45-52)
model  merupakan  proses  pengujian  terhadap  model  apakah model yang dibuat sudah sesuai dengan sistem aktual.

## Tabel 2. Nilai Auxiliary Model SFD Kejadian Rework
Kode lokasi proyek Nilai Auxiliary Mutu material Kelengkapan QC Perubahan cuaca L.1 0,936 0,306 0,500 L.2 0,994 0,167 1,000 L.3 0,967 0,417 0,500 L.4 0,997 0,306 0,750 L.5 0,972 0,389 0,500 L.6 0,999 0,000 1,000 L.7 0,987 0,361 0,500 L.8 0,989 0,361 0,500 L.9 1,000 0,333 0,750 L.10 0,987 0,444 0,500 L.11 0,993 0,417 1,000 L.12 0,991 0,444 1,000 L.13 0,978 0,444 1,000 L.14 0,987 0,472 0,750 L.15 0,983 0,472 0,750 L.17 0,990 0,250 1,000 L.18 0,995 0,444 0,750 L.19 0,983 0,472 0,500 L.20 0,998 0,361 1,000 L.21 0,944 0,500 0,250 L.22 0,985 0,444 1,000 L.23 0,938 0,444 0,250 L.24 0,984 0,417 0,750 L.25 0,992 0,306 1,000 L.26 0,988 0,472 0,750 L.27 0,965 0,389 0,500 L.28 0,992 0,361 1,000 L.29 0,994 0,361 1,000 L.30 0,997 0,417 1,000 L.31 0,986 0,361 1,000 L.32 0,987 0,389 0,750 Sumber: Hasil Analisis
Menurut Barlas, validasi  model  secara  kuantitaif  pada sistem  dinamik  menggunakan Mean  Comparison (perban- dingan rata – rata) dan Amplitude Variation Comparison (per- bandingan  variasi  amplitudo),  dengan  persamaan masing – masing sebagai berikut [10] :
E1 = | | (2)
E2 =
| | (3)
dimana
E1 = nilai perbandingan rata – rata E2 = nilai perbandingan variasi amplitudo S = nilai rata – rata hasil simulasi A = nilai rata – rata data Ss = standar deviasi model Sa = standar deviasi data
Model dikatakan valid jika nilai perbandingan rata – rata (E1) ≤ 5 % dan nilai perbandingan variasi amplitudo (E2) ≤ 30 %. Dari gambar 3 dapat dilihat grafik persentase jumlah rework aktual  untuk  32  proyek  jalan  di  wilayah  Bali,  NTB dan NTT selama 2 tahun, dengan rincian 15 proyek di tahun 2013 dan 17 proyek di tahun 2014, sedangkan dari gambar 4 dapat dilihat grafik persentase jumlah rework hasil simulasi kontinyu menggunakan program VENSIM pada model SFD dengan time  step per  1  bulan  yang  dibatasi  selama  2  tahun sebagai data pembanding.
Gambar  3.  Grafik  Persentase  Jumlah Rework Aktual  di Tahun 2013 & 2014 (Sumber: Hasil Analisis)
Berdasarkan  hasil  perbandingan  data  dari  2  grafik  tersebut diperoleh  nilai  perbandingan rata – rata  (E1)  sebesar  2,87% dan  nilai  perbandingan  variasi  amplitudo  (E2)  sebesar 24,07%.  Perbandingan  data  persentase  jumlah  kejadian re- work aktual dan data hasil simulasi dapat dilihat pada tabel 3. Skenario  perbaikan dilakukan  menggunakan skenario para- meter yaitu dengan jalan mengubah nilai parameter base mo- del, skenario struktur dengan  jalan mengubah struktur pada base model dan skenario kombinasi antara skenario struktur dan  parameter yang keseluruhannya bertujuan  mengurangi persentase jumlah rework pada proyek infrastruktur jalan.
0.000 0.250 0.500 0.750 1.000 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31

## PE RS EN TA SE JUM
LA H RE W O RK BULAN Data Aktual Persentase Jumlah Rework
Gambar 4. Grafik Persentase Jumlah Rework Hasil Simulasi (Sumber: Hasil Analisis)
Tabel  3.  Perbandingan  Data  Hasil  Simulasi  Dengan  Data
Aktual Bulan ke - Hasil simulasi base model (%) Data aktual (%) 1 0 100 2 77,726 75 3 75,243 83 4 82,726 75 5 82,408 100 6 94,361 50 7 80,814 87 8 81,641 66,7 9 69,999 33,3 10 68,793 100 11 70,390 66,7 12 85,514 75 13 83,641 66,7 14 69,096 100 16 84,023 60 17 79,837 60 18 76,149 80 19 97,323 100 20 69,213 33,3 22 74,998 80 23 74,621 100 24 76,452 80 25 70,872 40 26 75,206 80 27 65,450 100 28 73,015 33,3 29 82,583 66,7 30 88,976 60 31 91,297 40 32 77,977 75 Sumber: Hasil Analisis Tabel 4. Hasil Simulasi Skenario Perbaikan Skenario Jenis skenario Kemampuan meminimalisir rework (%) Keterangan Skenario 1 Skenario parameter 11% Meningkatkan nilai mutu material hingga sesuai dengan persyaratan Bina Marga yaitu sebesar 98% Skenario 2 Skenario parameter 20% Meningkatkan nilai cuaca aktual agar sesuai dengan cuaca ideal (cuaca terik) Skenario 3 Skenario parameter 15% Mengurangi jumlah quality control yang tak dilakukan hingga 1 item control saja Skenario 4 Skenario parameter 39% Meningkatkan / mengurangi nilai mutu material, nilai cuaca aktual & jumlah QC yang tak dilakukan hingga nilai optimum Skenario 5 Skenario struktur 18% Menambah rate laju pengurangan rework yang dipengaruhi
auxiliary kecakapan dan pengawasan kerja Skenario 6 Skenario struktur + parameter 26% Kombinasi skenario 1 dan skenario 5 Skenario 7 Skenario struktur + parameter 34% Kombinasi skenario 2 dan skenario 5 Skenario 8 Skenario struktur + parameter 31% Kombinasi skenario 3 dan skenario 5 Skenario 9 Skenario struktur + parameter 51% Kombinasi skenario 1, skenario 2, skenario 3 dan skenario 5
Sumber: Hasil Analisis
Skenario parameter dilakukan pada parameter pada base model yaitu parameter nilai mutu aktual material, nilai kua- litatif  cuaca  aktual  dan  jumlah quality  control yang  tak dilakukan,  sedangkan  skenario  struktur  dilakukan  dengan menambahkan struktur  baru  yaitu rate laju  pengurangan rework dimana  nilainya  dipengaruhi  oleh auxiliary penga- wasan  kerja  dan  kecakapan  kerja  dengan  parameter – para- meter  yang  mempengaruhinya  yaitu  tingkat  pendidikan, peran aktif, pengalaman kerja, pengalaman pengawasan kerja dan tingkat keterlibatan seperti yang dapat dilihat pada gam- bar 5,  dimana  nilai  tiap  parameter  diperoleh  menggunakan teknik  Matrik Pairwise  Comparison dengan  bantuan  kuisi- oner  yang  diolah  menggunakan  program Analytical  Hie- rarchy Process (AHP). Hasil  simulasi tiap skenario  beserta rumusan solusinya dapat dilihat pada tabel 4.
Gambar 5. Skenario struktur yang akan diterapkan pada base model (Sumber: Hasil Analisis)

## 4. Simpulan
Pada  tabel  4 dirangkum  perumusan  skenario  perbaikan dan  kemampuan  tiap  skenario  tersebut  dalam  mengurangi persentase  jumlah rework beserta  bentuk  implementasi aktual masing – masing, jika nanti suatu skenario dipilih untuk diterapkan. Perumusan skenario perbaikan terdiri dari 4 ske- nario  parameter,  1  skenario  struktur  dan  4  skenario  kombi- nasi  antara  skenario  parameter  dengan  skenario  struktur, masing – masing  skenario  memiliki  kelebihan  serta  kekura- ngan dari segi kemampuan dan kemudahan implementasinya, pemilihan  skenario  dilakukan  dengan  memilih  3  skenario terbaik berdasarkan kemampuan tiap skenario dalam mengu- rangi  persentase  jumlah rework, kemudian  dilanjutkan dengan  menilai  kemudahan  implementasi  dari  3  skenario tersebut.  Skenario  yang  dipilih  untuk  dilterapkan  adalah skenario yang memiliki kemampuan optimum dalam mengu- rangi persentase jumlah rework dengan bentuk implementasi termudah.
Berikut 3 skenario terpilih berdasarkan kemampuan ske- nario  dalam  mengurangi  persentase  jumlah rework jika dilaksanakan untuk 1 tahun kedepan, skenario tersebut ada- lah skenario 9, skenario 4, dan skenario 7. Skenario 9 meru- pakan skenario kombinasi antara skenario struktur dengan 3 skenario parameter yang mana merupakan skenario terleng- kap dari skenario perbaikan lainnya, skenario 9 mampu me- ngurangi persentase jumlah rework dengan nilai yang paling signifikan  yaitu  sebesar 51%, tetapi agar  dapat  mengurangi persentase  jumlah rework hingga  setengahnya,  skenario  9 perlu  menerapkan  7  bentuk  implementasi  yang merupakan implementasi  gabungan  dari 8 skenario lainnya. Skenario  4 juga merupakan skenario kombinasi  yaitu kombinasi antara 3 skenario parameter tanpa diikuti skenario struktur, skenario ini  mampu  mengurangi  persentase  jumlah rework sebesar 34%  jika  menerapkan  5  bentuk  implementasi,  sedangkan untuk  skenario  7  merupakan  skenario  kombinasi  antara  1 skenario parameter dengan skenario struktur dengan jumlah implementasi paling sedikit dari 2 skenario sebelumnya de- ngan 3 bentuk implementasi, sekenario 7 mampu mengurangi persentase jumlah rework sebesar 34%.
Berdasarkan  pemaparan  tersebut  dapat  diketahui  bahwa skenario 9 adalah skenario yang paling mampu mengurangi persentase  jumlah rework secara  signifikan,  tetapi  dengan implementasi  tersulit  untuk  dilaksanakan,  dikatakan  sulit karena  selain  jumlah  implementasinya  merupakan  jumlah terbanyak jika dibandingkan dengan 2 skenario lainnya juga terdapat  2  bentuk  implementasi  yang  tidak  mudah  untuk diwujudkan yaitu pengambilan material dari quarry di daerah lain  dan melakukan  kegiatan  pengaspalan  pada  bulan  Juni hingga  Agustus.  Dari  hasil  wawancara  perumusan  im- plementasi untuk mengambil material dari quarry di daerah lain  disebabkan  oleh  material  yang  digunakan  pada kebanyakan  proyek  infrastruktur  jalan  di  daerah  Bali,  NTB dan  NTT  menggunakan  material  lokal  dengan  mutu  yang kurang  baik  walaupun  rata – rata  nilai  mutunta  telah  mende- kati  nilai  mutu  yang  dipersyaratkan,  tetap  digunakannya material  dengan  mutu  kritis  tersebut  dikarenakan  desakan pemerintah daerah untuk tetap menggunakan  material lokal dengan  dasar  bahwa  nilai  mutunya  masih  dapat  diterima, kesulitan mewujudkan implementasi ini adalah meyakinkan pemerintah  daerah  agar  tidak  menggunakan  material  lokal dan  menyetujui  untuk  mengambil  material  dari  daerah  lain yang  tentunya  akan  memakan  waktu  dan  biaya  lebih  jika dibandingkan  menggunakan  material  lokal  yang  rata – rata berjarak lebih dekat ke site proyek, sedangkan implementasi untuk  melakukan  kegiatan  pengaspalan  pada  bulan  Juni hingga  Agustus  disebabkan  oleh  mutu hasil  pengaspalan dapat  menurun  jika  terkena  air  hujan,  untuk  meminimalisir
resiko  tersebut  maka  kegiatan  pengaspalan  sebaiknya  dila- kukan  pada  bulan  Juni  hingga  Agustus  untuk  menghindari musim  penghujan,  kesulitan  mewujudkan  implementasi  ini adalah  sulitnya  menjadwalkan  kegiatan  pengaspalan  agar dilakukan  pada  bulan  Juni  hingga  Agustus  jika  proyek dimulai  lama  sebelumnya  atau  malah  setelah  rentan  bulan tersebut, selain itu juga tidak ada jaminan apakah pada rentan bulan  tersebut  tidak  akan  terjadi  hujan, sehingga  imple- mentasi  ini  hanya  berlaku  jika  diasumsikan  tidak  terjadi anomali  cuaca.  Skenario  4  menjadi  skenario  dengan  im- plementasi tersulit kedua dengan 5 bentuk implementasi yang termasuk 2 implementasi yang dirasa sulit untuk diterapkan yang telah dibahas sebelumnya, sedangkan skenario 7 men- jadi skenario yang termudah dengan 3 bentuk implementasi dengan  hanya  1  implementasi  sulit  untuk  diterapkan  yaitu melakukan  kegiatan  pengaspalan  pada  bulan  Juni  hingga Agustus.
Berdasarkan  pemaparan  dapat  disimpulkan  bahwa  ske- nario  7  adalah  skenario  terbaik  karena  mampu  mengurangi persentase  jumlah rework secara  optimum  dengan  imple- mentasi  yang  relatif  mudah  jika  dibandingkan  dengan skenario 9 dan skenario 4. Dari hasil simulasi, dengan mene- rapkan  skenario  7  sebagai  skenario  perbaikan,  skenario tersebut mampu mengurangi persentase jumlah rework pada proyek  infrastruktur  jalan  sebesar  34%  untuk  1  tahun  ke- depan  dengan  melakukan  3  implementasi  berikut  secara simultan,  yaitu  dengan  melakukan  kegiatan  pengaspalan hanya  pada  rentan  bulan  Juni  hingga  Agustus.  Pemilihan rentan  bulan  tersebut  agar  meminimalisir  resiko  turunnya hujan, menurut Tjasyono dkk, musim kemarau di Indonesia terjadi terutama pada bulan Juni – juli – Agustus, hal ini dikare- nakan  terjadi  penurunan  jumlah  curah  hujan  tahunan  dan musiman  pada  rentan  bulan  tersebut  akibat  pengaruh  El Nino/IOD(+) [11].  Menghindari  resiko  hujan  dimaksudkan karena air hujan dapat mengurangi kualitas aspal yang telah dihampar,  hal  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian yang dilakukan  oleh Arifin,  menurut Arifin, secara  keseluruhan nilai  karakteristik Marshall mengalami  penurunan  seiring bertambahnya kandungan air hujan, hal ini mengindikasikan menurunnya  kualitas  dan  kinerja  campuran  beraspal  jika kegiatan pengaspalan dilakukan di saat hujan [12].
Implementasi  kedua  adalah  dengan  memberikan pelatihan  serta  seminar  secara  berkala  dan  berkesesuaian kepada  para  pekerja  dan  pengawas,  hal  ini  juga  didukung oleh  beberapa  hasil  penelitian,  menurut Ekaramban, salah satu  cara  yang  mampu  dalam  mengurangi  jumlah  kejadian rework secara  signifikan  yaitu  dengan  meningkatkan kecakapan kerja malalui pembelajaran dan pelatihan, seperti penerapan lesson  learned  framework yang  dikemas  dalam
bentuk seminar/diskusi ringan dengan muatan materi berupa berbagi  cerita  kesuksesan  dan  kegagalan  dalam  menangani suatu  proyek  konstruksi  berdasarkan  pengalaman  dari narasumber  berkompeten [13].  Sedangkan  menurut Alwi dkk, dengan  meningkatkan  kompetensi  pengawas  melalui pelatihan  secara  layak  dan  berkala  mampu  mengurangi dampak  yang  diakibatkan  oleh rework sebesar  11%-22% [14].
Implementasi  ketiga  yaitu  dengan  merekrut  pekerja dan pengawas  yang  berpengalaman  serta  berpendidikan.  Pen- tingnya pengalaman dan pendidikan tersebut sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Foster[14]. Faktor pen- didikan, pelatihan, peran aktif dan pengalaman memberikan pengaruh  yang  signifikan  (75,05%) terhadap  kompetensi seorang  pengawas,  sejalan  dengan  hal  tersebut,  Ravianto menjelaskan pendidikan membentuk dan menambah penge- tahuan  seseorang  untuk  mengerjakan  sesuatu  dengan  lebih cepat  dan  tepat,  sedangkan  pelatihan  membentuk  dan  me- ningkatkan  kecakapan  kerja,  jika  suatu  pekerjaan  yang  di- laksanakan  dengan  tepat  serta  ditambah  dilakukan  oleh  pe- kerja yang memiliki kecakapan kerja mumpuni niscaya keja- dian rework tidak  akan  terjadi.  Untuk  tingkat  pengalaman bagi  seorang  pekerja, Foster, menyatakan  bahwa  semakin berpengalaman seorang pekerja di suatu bidang memberikan pengaruh  yang  signifikan  terhadap  keterampilan  kerja- nya[14], [15].

## Daftar Pustaka
[1] P.  Barber,  A.  Graves,  M.  Hall,  D.  Sheath,  and  C. Tomkins,  “Quality  failure  costs  in  civil  engineering projects,” Int.  J.  Qual.  Reliab.  Manag.,  vol.  17,  no. 4/5, pp. 479 – 492, Jun. 2000.
[2] P. E. D. Love, Z. Irani, and D. J. Edwards, “A Rework Reduction  Mod el  for  Construction  Projects,” IEEE Trans. Eng. Manag., vol. 51, no. 4, pp. 426 – 440, Nov. 2004.
[3] M.  M.  Kumaraswamy  and  D.  W.  M.  Chan, “Contributors  to  construction  delays,” Constr. Manag. Econ., vol. 16, no. 1, pp. 17 – 29, Jan. 1998.
[4] J. Atkinson, The field rework index : early warning for field  rework  and  cost  growth.  Austin    Tex.: Construction Industry Institute, 2001.
[5] P. F. Kaming, P. O. Olomolaiye, G. D. Holt, and F. C. Harris, “Factors influencing craftsmen’s productivity in Indonesia,” Int. J. Proj. Manag., vol. 15, no. 1, pp.
21 – 30, Feb. 1997.
[6] E.  Suryani, Pemodelan  &amp;  Simulasi.  Surabaya: Graha Ilmu, 2006.
[7] O. A. Aiyetan and D. Das, “Using System Dynamics
A.A Bagus Oka KS dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 15, Nomor.2, Agustus 2017 (45-52)
Modelling Principles to Resolve Problem of Rework in  Contruction  Project  in  Nigeria,” J.  Constr.  Proj.
Manag.  Innov.,  vol.  5,  no.  2,  pp.  1266 – 1295,  Dec.
2015.
[8] N. Forcada, G. Rusiñol, M. MacArulla, and P. E. D. Love,  “Rework  in  highway  projects,” J.  Civ.  Eng. Manag., vol. 20, no. 4, pp. 445 – 465, Jul. 2014.
[9] J.  Harel,  C.  Koch,  and  P.  Perona,  “Graph -Based Visual Saliency,” in Advances in neural information
processing systems, 2007, pp. 545 – 552.
[10] Y.  Barlas,  “Formal  aspects  of  model  validity  and valid ation in system dynamics,” Sist. Dyn. Rev., vol. 12, no. 3, pp. 183 – 210, 1996.
[11] B.  T.  HK,  A.  L.  Ruminta,  I.  Juaeni,  and  S.  W.  B.
Harijono,  “Dampak  Variasi  Temperatur  Samudera Pasifik dan Hindia Ekuatorial Terhadap Curah Hujan di Indonesia,” J. Sains Dirgant., vol. 5, no. 2, pp. 83 – 95, Jun. 2008.
[12] M. Z. Arifin, L. Djakfar, and G. Martina, “Pengaruh Kandungan  Air  Hujan  Terhadap  Nilai  Karakteristik Marshall Dan Indeks Kekuatan Sisa (IKS) Campuran
Lapisan  Aspal  Beton  (LASTON),” Rekayasa  Sipil, vol. 2, no. 1, pp. 39 – 46, May 1925.
[13] E.  Palaneeswaran,  “Reducing  rework  to  enhance project  performance  levels,”  in Proceedings  of  the One day Seminar on “Recent Developments in Project
Management in Hong Kong,” 2006, p. 5.1-5.10.
[14] J.  Foster,  “Education  as  Sustainability,” Environ. Educ. Res., vol. 7, no. 2, 2001.
[15] J.  Ravianto, Produktivitas  dan  Manajemen.  Jakarta: Lembaga Sarana Informasi Usaha dan Produktivitas, 1985.