## ANALISIS FAKTOR PENYEBAB WASTE PADA PROYEK KONSTRUKSI GEDUNG DI KOTA SURABAYA DENGAN METODE EXPECTED MONETARY VALUE
Bramantya Fidiansyah Putra a dan I Putu Artama Wiguna b
Abstract: Generally, the term of waste can be defined as activities that cost both directly or indirectly and use physical and non-physical resources, but it does not add value or progress for the product. Waste occurring in a construction project could be in physical or non-physical form. A lot of main factors cause the existence of waste in a construction project, which are internal factors and external factors. Surabaya is a big city having the high growth-rate of building construction, so there are many  projects  buildings  now.  The  probability  of  waste  existence  can  be  high  too,  because  of  this  non-stop  building procces.This research aims to find the main cause of waste in the project and the influence of its mitigation.The population  of this research is building constuction projects in Surabaya that generate waste. The sampling technique is purposive technique sampling. This study uses data collection techniques by questionnaires and interviews about the factors that cause waste in 15 building construction projects. The taken data are probilities, and impact of waste cause variables. This research uses Fault Tree Analysis method, Monte Carlo, and Expected Monetary Value.. This number of probability dan the impact of the factors are calculated  to  gain  the expected  monetary value.  The greatest  value  of  this  number  indicates  the  main  waste  factor.  The result  of  this  research  indicates  three  biggest  cause  of  waste  based  on  EMV  value.  They  are  owner  making  design  change when construction have been running, less competent planners, and miscommunication happened in design planning. While, the largest category of waste causes is design category.
Keywords: Waste, building, monte carlo, fault tree analysis, expected monetary value
Abstrak:  Secara  umum,  waste  dapat  didefinisikan  sebagai  semua  kegiatan  yang  membutuhkan  biaya  langsung  atau  tidak langsung dan menggunakan sumber daya fisik dan non-fisik, tetapi tidak menambah nilai atau kemajuan untuk produk. Waste yang  terjadi  dalam  proyek  konstruksi  dapat  meliputi  waste  fisik  maupun  non-fisik.  Banyak  sekali    faktor  yang  menjadi penyebab  munculnya  waste  dalam  suatu  proyek  konstruksi,  baik  faktor  internal  maupun  faktor  eksternal.  Kota  Surabaya merupakan  salah  satu  kota  besar  yang  memiliki  laju  pembangunan  gedung  yang  cepat,  sehingga  pada  saat  ini  terdapat banyak  sekali  proyek  gedung  bertingkat.  Oleh  sebab  itu,  kemungkinan  terjadinya  waste  sangat  besar  karena  pembangunan yang  terus  menerus.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor  penyebab  waste  terbesar  pada  proyek  tersebut  dan bagaimana mitigasinya. Populasi penelitian ini adalah proyek konstruksi gedung di Kota Surabaya yang menghasilkan waste. Pengambilan  sampel  pada  populasi  dilakukan  dengan  teknik  purposive  sampling.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik pengumpulan  data  berupa  kuisioner  dan  wawancara  mengenai  faktor-faktor  yang  menyebabkan  adanya  waste  pada  15 proyek konstruksi gedung. Data yang diambil dari responden adalah data probabilitas dan dampak terhadap masing-masing faktor penyebab waste. Proses pengolahan data pada penelitian ini menggunakan metode Fault Tree Analysis, Monte Carlo, and  Expected  Monetary  Value.  Hasil  expected  monetary  value  terbesar  menunjukkan  faktor  tersebut  merupakan  faktor penyebab  waste  yang  utama.  Hasil  penelitian  menunjukkan  tiga  penyebab  waste  terbesar  berdasarkan  nilai  EMV  adalah owner  melakukan  perubahan  desain  ketika  konstruksi  sudah  berjalan,  perencana  yang  kurang  berkompeten,  dan  terjadi miskomunikasi dalam perencanaan desain. Sedangkan kategori penyebab waste yang terbesar adalah dari segi desain.
Kata Kunci: Waste, gedung, monte carlo, fault tree analysis, expected monetary value

## PENDAHULUAN
Biaya  proyek  yang  melebihi  anggaran  merupakan salah  satu  faktor  resiko  yang  dihadapi  pemangku pekerjaan. Biaya yang berlebih tersebut dapat disebabkan oleh  beberapa  faktor.  Salah  satunya  adalah  terjadinya waste yang merupakan hasil suatu pekerjaan namun tidak menambah  progres  proyek  secara  keseluruhan.  Material dalam  sebuah  proyek  konstruksi  gedung  sangat  rentan
terhadap  pemborosan  akibat  kesalahan  penanganan material,  sehingga  akan  menjadikan  material  tersebut menjadi  waste  atau  tidak  terpakai.  Munculnya  waste dalam  proyek  gedung  sangat  terkait  dengan  metode pelaksanaan  konstruksi,  adanya  proses  pemilahan  dan penggunaan  kembali  fasilitas  untuk  waste  konstruksi  di lokasi  proyek,  dan  tingkat  pendidikan  dan  keahlian  para pekerja. [1]
Dalam  proyek  tersebut  tentunya  tidak  terlepas  dari munculnya  material  waste.  Menurut  penelitian  oleh Intan[2]  pada  kasus  ruko  di  Kota  Surabaya,  banyak material  konstruksi  yang  menjadi    potensi  waste.  Hal  ini merupakan  sesuatu  yang  harus  diminimalisir  oleh  pihak kontraktor.  Penelitian  tersebut  menyebutkan  bahwa volume  material  sisa  terbesar  adalah  material  batu  bata dan pasir.
Penelitian  terdahulu  [3],[4],  mengungkapkan  terdapat banyak  faktor  yang  dapat  menghasilkan  waste  di  dalam sebuah proyek baik berupa waste berbentuk fisik maupun waste  yang  berbentuk  non-fisik.  Berbagai  faktor  tersebut
a Student in the Department of Civil Engineering, Sepuluh Nopember Institute  of  Technology  (ITS),  ITS  Campus,  Sukolilo,  Surabaya  60111, Indonesia. Email: bramantya.fidiansyah@gmail.com b Lecturer  in  the  Department  of  Civil  Engineering,  Sepuluh Nopember  Institute  of  Technology  (ITS),  ITS  Campus,  Sukolilo, Surabaya 60111, Indonesia. Email: artama.wiguna@gmail.com
Note.  The  manuscript  for  this  paper  was  submitted  for  review  and possible  publication  on  January  01,  2017.  This  paper  is  part  of  the  ITS Journal of Civil Engineering, Vol. 34, No. 1,May 2019. © ITS Journal of Civil Engineering, ISSN 2579-9029/2017.
berhubungan  dengan  desain,  pekerja  proyek,  pengadaan proyek,  pengawasan,  hingga  faktor  eksternal  seperti adanya  perusakan  oleh  pihak  luar  dan  juga  faktor  cuaca yang juga cukup menentukan berjalannya progres proyek. Terjadinya  faktor  penyebab  waste  tersebut  memiliki dampak  samping  terhadap  proyek  seperti  terjadi keterlambatan proyek dan kebutuhan dana yang juga akan bertambah.
Dengan  adanya  potensi  waste  yang  ada  dan  dapat menjadi  berlebih,  tentunya  kontraktor  juga  harus menyiapkan  langkah  –  langkah  apa  yang  harus dilakukan  agar  potensi  itu  tidak  berkembang  menjadi suatu  kejadian  yang  sebenarnya.  Antisipasi  ini merupakan  suatu  usaha  mitigasi  resiko  yang  terjadi dalam  sebuah  proyek.  Dengan  adanya  langkah  mitigasi resiko  tersebut,  diharapkan  akan  dapat  mengendalikan besarnya  waste  yang  terjadi  sehingga  sumber  daya proyek  baik  material  maupun  waktu,  dapat  digunakan dengan maksimal tanpa ada yang terbuang sia – sia.
Kota Surabaya merupakan salah satu kota besar yang memiliki  laju  pembangunan  gedung  yang  cepat, sehingga  pada  saat  ini  terdapat  banyak  sekali  proyek gedung  bertingkat.  Oleh  sebab  itu,  kemungkinan terjadinya waste sangat besar karena pembangunan yang terus menerus.
Beberapa  penelitian  terdahulu  menggunakan  analisa T-Test  [1],  regresi  linear  [3],  dan  tingkat  frekuensi  [5]. Metode  –  metode  diatas  memiliki  keterbatasan  karena mensyaratkan variabelnya harus terdistribusi normal dan memiliki  varian  yang  sama.  Selain  itu,  juga  terdapat hubungan  dependensi,  artinya  satu  variabel  merupakan variabel  tergantung  yang  tergantung  pada  variabel lainnya.  Di  sisi  lain  metode  monte  carlo  menawarkan bisa  mengatasi  keterbatasan  metode  –  metode  diatas karena  data  tidak  harus  terdistribusi  normal  dan  tidak terdapat  hubungan  dependensial.  Pada  kenyataannya simulasi  Monte  Carlo  dapat  diaplikasikan  pada  berbagai bidang antara lain manajemen proyek, transportasi, desain komputer, finansial, meteorologi, biologi, dan biokimia. [3] Simulasi  Monte  Carlo  dapat  dipakai  karena  proyek memiliki  sifat  yang  unik,  artinya  setiap  proyek  memiliki karakteristik  yang  tidak  sama  satu  sama  lain..  Dengan menggunakan simulasi Monte Carlo, prosentase probabilitas  pada  variabel  penyebab  adanya  waste  pada kontruksi  dapat  diketahui.  Selain  itu,  simulasi  Monte Carlo  yang  menghasilkan  nilai  probabilistik  juga mendukung  konsep  Expected  Monetary  Value  dimana salah  satu  komponennya  adalah  berupa  peluang  atau probabilitas terjadinya suatu peristiwa.

## METODOLOGI
Berdasarkan  latar  belakang,  perumusan  masalah  dan tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini, maka jenis penelitian  ini  termasuk  jenis  penelitian  eksploratif. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  faktor penyebab  waste  apa  yang  terjadi  pada  proyek  konstruksi gedung di Kota Surabaya.
Variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  didapat dari  literatur  dan  dari  penggalian  informasi  kepada responden  apabila  terdapat  variabel  yang  belum ditemukan  literatur.  Penggalian  informasi  variabel tambahan  pada  responden  dilakukan  pada  survei
pendahuluan.  Adapun  variabel  yang  digunakan  pada penelitian ini dicantumkan pada tabel 1.
Variabel yang diperoleh diukur dengan menggunakan skala  kuantitatif,  dimana  tingkat  dampak  yang  terjadi berkaitan dengan parameter, secara langsung dipengaruhi oleh  variabel  penyebab  resiko.  Biasanya  skala  ini digambarkan  dalam bentuk  prosentase  (1-99%)  [4].  Pada
penelitian  ini  probabilitas  diukur  dengan  range  0,00 hingga  1,00  dimana  angka  0,00  menunjukkan  kejadian tersebut tidak pernah terjadi dan angka 1,00 menunjukkan suatu kejadian selalu terjadi
Metode  yang  digunakan  dalam  memperoleh  data  – data  yang  dibutuhkan  adalah  kuisioner  dan  wawancara. Kuisioner  digunakan  untuk  mendapatkan  data  -  data langsung  dari  narasumber  yaitu  responden  kuisioner penelitian.  Kuisioner  digunakan  untuk  mendapatkan penilaian  probabilitas  dan  nilai  dampak  masing-masing variabel  waste  yang  terjadi  pada  proyek.  Wawancara dilakukan untuk memperdalam informasi yang dibutuhkan  sebagai  penunjang  jawaban  yang  diberikan oleh  responden  mengenai  pertanyaan  yang  ada  dalam kuisioner.
Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  proyek konstruksi gedung  di  Kota  Surabaya  yang  menghasilkan  waste. Sedangkan  sampel  penelitian  ini  adalah  proporsi  dari proyek  konstruksi  gedung  tersebut.  Pada  penelitian  ini kuesioner  disebarkan  kepada  15  proyek  konstruksi gedung  di  Kota  Surabaya.  Untuk  mendapatkan  sampel digunakan  metode  non-probability  sampling  dengan teknik purporsive sampling, karena tidak diketahui jumlah populasi dalam penelitian ini dan hanya  beberapa proyek yang dapat ditemui respondennya.
Responden  pada  proses  pengambilan  data  adalah project  manager  dari  proyek  konstruksi  gedung  di  Kota
Tabel 1 . Variabel Penelitian
No Kategori Variabel Kode 1 Desain Owner melakukan perubahan desain ketika konstruksi sudah berjalan C1 2 Desain Perencana kurang berkompeten C2 3 Desain Terjadi miskomunikasi dalam perencanaan desain C3 4 Material Tempat material kurang baik C4 5 Material Kesalahan penanganan material C5 6 Material Material tidak dilindungi dengan benar C6 7 Pekerja Pekerja tidak care atau memiliki sifat yang buruk C7 8 Pekerja Sering terjadi pergantian pekerja C8 9 Pekerja Pekerja kurang diseleksi dengan tepat C9 10 Pekerja Pekerja kurang pelatihan C10 11 Pengadaan Skill staf manajemen pengadaan kurang baik C11 12 Pengadaan Perhitungan kurang akurat menyebabkan salah hitung volume C12 13 Pengadaan Miskomunikasi antar bagian dalam pengadaan C13 14 Pengadaan Material terbuang / tercecer saat transportasi C14 15 Pengadaan Material terbuang karena vandalisme atau pencurian C15
Surabaya,  karena  merupakan  orang  yang  paling mengetahui kondisi proyek yang sebenarnya.
Metode  pengolahan  data  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah fault tree analysis , Monte Carlo, dan expected  monetary  value .  Variabel  yang  diperoleh  dari studi  literatur  didiskusikan  dengan  responden  sehingga didapatkan  pengelompokan  variabel  yang  digunakan sebagai  bahan  untuk  menyusun fault  tree  analysis . Fault tree  analysis digunakan  untuk  merangkai  hubungan penyebab variabel yang menyebabkan waste. Berdasarkan hasil fault  tree  analysis ,  diketahui  bagaimana  urutan kejadian sesuai dengan breakdown penyebab waste secara keseluruhan.  Kemudian  data  dari  seluruh  responden dianalisa dengan metode Monte Carlo. Dari hasil simulasi Monte  Carlo,  didapat  probabilitas  dan  nilai  dampak  dari masing  –  masing  variabel  secara  keseluruhan  (semua responden).  Selanjutnya,  probabilitas  tersebut  dikalikan dengan  nilai  dampak  (dalam  bentuk  prosentase  nilai proyek)  sehingga  diperoleh  EMV  masing  –  masing variabel.

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Survei  pendahuluan  dilakukan  untuk  menggali informasi  faktor  penyebab  waste  apa  saja  terjadi  pada proyek gedung di Kota Surabaya.  Dari analisis kuesioner pendahuluan yang telah dilakukan, maka diketahui faktor – faktor penyebab waste menurut responden. Pohon faktor yang disusun berdasarkan hasil analisis survei pendahuluan  sesuai  dengan  pengelompokan  kategori penyebab  waste  yang  dikemukakan  oleh  Nagapan,[5] ditunjukan pada gambar 1. Untuk mendapatkan minimum cut  set  maka  dilakukan  analisa  MOCUS  dan  hasil  rekap keseluruhan  minimum  cut  set  faktor  yang  menghasilkan material waste dapat dilihat pada tabel 2.
Semua  event  yang  didapatkan  dengan  algoritma MOCUS  merupakan  basic  event,  sehingga  didapatkan minimal  cut  set  untuk fault  tree tersebut  adalah  {C1},
{C2},  {C3},  {C4},  {C5},  {C6},  {C7},  {C8},  {C9}, {C10}, {C11}, {C12}, {C13}, {C14}, {C15}.
Dalam  survei  utama,  diperoleh  probabilitas  untuk masing-masing basic event. Masing – masing probabilitas basic  event  secara  keseluruhan  pada  pohon  faktor  dapat diperoleh dengan perhitungan setiap cabang pohon faktor.
Probabilitas  dari  sejumlah  narasumber  diolah  dengan simulasi  Monte  Carlo.  Sebelum  melakukan  perhitungan data  probabilitas  dengan  Monte  Carlo,  data  probabilitas tersebut  harus  dilihat  bagaimana  jenis  distribusinya, karena  perhitungan  Monte  Carlo  dilakukan  berdasarkan bentuk distribusi datanya. Sebagai contoh data probabilitas  owner  (C1)  melakukan  perubahan  desain, dengan data pada tabel 3.
Setelah  data  C1  dimasukkan,  maka  program  bantu Companion akan otomatis mendeteksi distribusi apa yang paling  cocok  untuk  dilakukan  perhitungan  Monte  Carlo.
Tabel 2. Basic Event Penyebab Terjadinya Waste Pada Proyek
No Kejadian Penyebab 1 Adanya pekerjaan ulang 1. − Owner melakukan perubahan desain ketika konstruksi sudah berjalan,
− Perencana yang kurang berkompeten,
− Terjadi miskomunikasi dalam perencanaan desain. 2 Handling atau penanganan material kurang baik 2. − Tempat material kurang baik,
− Kesalahan penempatan material,
− Material tidak dilindungi dengan benar.
3 3. Pekerja melakukan kesalahan dalam pekerjaan − Pekerja kurang diseleksi dengan tepat,
− Pekerja kurang pelatihan,
− Pekerja memiliki sifat yang buruk atau tidak care,
− Sering terjadi pergantian pekerja
4 4. Faktor pengadaan material yang kurang baik − Alat hitung volume kurang akurat,
− Miskomunikasi antar bagian dalam pengadaan,
− Skill staf manajemen pengadaan kurang baik,
− Material terbuang saat transportasi,
− Adanya vandalisme atau pencurian Proyek menghasilkan waste material Adanya pekerjaan ulang Material terbuang sebelum dimanfaatkan Pemesanan material kurang tepat Handling atau Penanganan Material yang kurang baik Material tidak dilindungi dengan benar Tempat material kurang baik Kesalahan penempatan material Pekerja memiliki sifat yang buruk / tidak care Pekerja kurang diseleksi dengan tepat Pekerja kurang pelatihan Sering terjadi pergantian pekerja Skill pekerja kurang Pekerja melakukan kesalahan dalam pekerjaan Faktor Pengadaan material yang kurang baik Miskomunikasi antar bagian dalam pengadaan Material terbuang saat transportasi Perencana kurang berkompeten
Terjadi miskomunikasi
dalam perencanaan desain Kesalahan desain rencana Owner melakukan perubahan desain ketika konstruksi sudah berjalan Adanya vandalisme atau pencurian A1 A2 A3 A4 C1 B1 C4 C5 C6 B2 C9 C10 B3 B4 C14 C13 C12 Alat hitung volume kurang akurat C11 C8 C7 C3 C2 Skill staf manajemen pengadaan kurang baik C15 Gate1 Gate1
Data  C1  pada  gambar  2  menunjukkan  bahwa  data  C1 paling cocok dengan distribusi normal.  Setelah dilakukan simulasi  Monte  Carlo,  didapat  output  (gambar  3)  untuk variabel C1 adalah 0,57.
Dengan cara perhitungan yang sama, setiap probabilitas  dan  data  biaya  dampak  basic  event  dihitung hasil  Monte  Carlo-nya[6].  Dari  perkalian  kedua  hasil Monte  Carlo  tersebut,  maka  didapat  nilai  Expected
Monetary  Value.  Hasil  probabilitas  setiap  basic  event pohon  faktor  dan  hasil  dampak  kuantitatif  variabel penyebab waste serta perkaliannya ditunjukkan pada tabel 4.  Tabel  tersebut  menunjukkan  kejadian  dasar  yang menduduki peringkat pertama atau terbesar adalah owner melakukan  perubahan  desain  ketika  konstruksi  sudah berjalan,  kemudian  di  urutan  kedua  adalah  perencana yang kurang berkompeten, dan yang memiliki nilai EMV terbesar  ketiga  adalah  terjadi  miskomunikasi  dalam perencanaan desain.

## EMV pada Intermediate Event Level 2
Untuk  mengetahui  probabilitas  intermediate  event maka  dilakukan  perhitungan  numerik  yang  bersifat bottom-up  approach.  Sebagai  contoh,  perhitungan intermediate  event  pada  level  2,  yaitu  variabel  adanya pekerjan  ulang  (A1).  Variabel  A1  memiliki  gate  OR dimana  komponennya  adalah  C1  dan  B1.  Variabel  B1 juga  memiliki  gate  OR  dengan  komponen  C2  dan  C3. Jadi, perhitungan probabilitas A1 dimulai dari perhitungan variabel B1.
P(B1) = P(C2 ∪ C3) P(B1) = 1 - (1 - P(C2)).(1 - P(C3))
P(B1) = 1 - (1 - 0,42).(1 - 0,54) = 0,73
Maka,
P(A1) = P(C1 ∪ B1) P(A1) = 1 - (1 - P(C1)).(1 - P(B1)) P(A1) = 1 - (1 - 0,57).(1 - 0,73) = 0,89 Pada  intermediate  event  A2,  A3,  A4  juga  dilakukan perhitungan  numerik  seperti  di  atas.  Setelah  didapatkan
Tabel 3 .  Probabilitas Responden untuk Faktor Owner Melakukan Perubahan Desain
Nama Proyek Owner Melakukan Perubahan Desain Swiss Bell Hotel Darmo 0,65 Apartemen Puncak Dharmahusada 0,70 Apartemen Pavilion Permata 2 0,30 Tower Caspian Grand Sungkono Lagoon 0,50 Apartemen Ciputra 0,80 Tunjungan Plaza 6 0,50 Apartemen Taman Melati 0,30 The Samator 0,60 Amaris Hotel Bintoro 0,50 One Galaxy Apartemen 0,50 Supermall Pakuwon 0,80 Spazio Tower II 0,80
Gambar 2. Hasil Best Fit Distribution untuk Variabel C1
Gambar 3. Hasil Output Variabel C1
hasil  probabilitasnya,  maka dilakukan perhitungan  EMV. Untuk nilai dampak diambil dari nilai dampak basic event yang  paling  besar,  sehingga  mewakili  nilai  dampak terbesar  yang  muncul  akibat  dari  intermediate  event tersebut. Hasil EMV intermediate event ditampilkan pada tabel  5.  Apabila  dari  setiap  kategori  saling  dibandingkan EMV-nya maka kategori desain merupakan kategori yang memiliki nilai terbesar yaitu 9,82%.
Dari  hasil  analisis  yang  didapatkan,  dapat  diketahui resiko  yang  dominan  terjadi  yang  berkaitan  dengan adanya waste di proyek konstruksi. Risiko tersebut adalah adanya  pekerjaan  ulang  akibat  adanya  perubahan  desain. Pekerjaan  ulang  terjadi  akibat  adanya  perubahan  desain dari  owner,  dan  juga  kesalahan  perencana  yang  tidak kompeten serta adanya miskomunikasi dalam perencanaan  desain.  Penelitian  terdahulu  menyatakan bahwa  perubahan  desain  merupakan  salah  satu  faktor kunci  yang  menyebabkan  adanya  waste  pada  tahap konstruksi.[7] Perubahan  desain  didefinisikan  sebagai perubahan lingkup pekerjaan terhadap kontrak awal yang mengatur  perjanjian  antara  owner  dan  kontraktor.[7]
Seringkali perubahan desain bukan disebabkan oleh pihak kontraktor.  Perubahan  desain  dapat  meliputi  perubahan dari  segi  arsitektural,  struktural,  drainase  dan  plumbing, atau aspek lainnya.
Adanya  permintaan  perubahan  desain  ini  berdampak pada  terjadinya  pekerjaan  pembongkaran  atau  pekerjaan ulang.  Sehingga  material  yang  sudah  menjadi  produk tersebut  harus  dibongkar  dan  menjadi  waste.  Selain  itu, dengan  adanya  perubahan  desain  juga  mengakibatkan adanya  keterlambatan  waktu  pelaksanaan  dari  schedule yang sudah direncanakan, seperti yang dikemukakan oleh Kaming [9]. Penelitian oleh Assaf dan Al-Hejji [10] juga menyatakan  bahwa  penyebab  utama  adanya  delay  atau keterlambatan  proyek  adalah  perubahan  permintaan  oleh owner pada masa konstruksi.
Faktor  penyebab  waste  yang  juga  dominan  adalah adanya  miskomunikasi  dalam  perencanaan  desain  dan perencana yang kurang berkompeten. Dalam penelitiannya, Nagapan [5] mengemukakan bahwa adanya miskomunikasi  dapat  berkontribusi  terhadap  munculnya waste  pada  sebuah  proyek.  Adanya  ketidaksepahaman antara  berbagai  pihak  dalam  proyek  dapat  menyebabkan
Tabel 5. Hasil EMV pada Intermediate Event
Kategori Kode Variabel Nilai Probabilitas Nilai Dampak Expected Monetary Value Desain A1 Adanya pekerjaan ulang 0,89 11,03% 9,82% Handling A2 Penanganan material kurang baik 0,75 3,61% 2,71% Pekerja A3 Pekerja melakukan kesalahan pekerjaan 0,89 4,21% 3,75% Pengadaan A4 Pengadaan material yang kurang baik 0,92 3,67% 3,36%
Tabel 4. Nilai Expected Monetary Value Dampak Penyebab Material Waste
Kategori Kode Variabel Nilai Probabilitas Nilai Dampak Expected Monetary Value Desain C1 Owner melakukan perubahan desain ketika konstruksi sudah berjalan 0,57 11,03% 6,29% C2 Perencana kurang berkompeten 0,42 5,34% 2,24% C3 Terjadi miskomunikasi dalam perencanaan desain 0,54 3,74% 2,02% Handling C4 Tempat material kurang baik 0,41 3,61% 1,48% C5 Kesalahan penempatan material 0,28 3,48% 0,97% C6 Material tidak dilindungi dengan benar 0,41 3,47% 1,42% Pekerja C7 Pekerja tidak care atau memiliki sifat yang buruk 0,43 4,21% 1,81% C8 Sering terjadi pergantian pekerja 0,53 2,93% 1,55% C9 Pekerja kurang diseleksi dengan tepat 0,40 2,96% 1,18% C10 Pekerja kurang pelatihan 0,32 2,97% 0,95% Pengadaan C11 Skill staf manajemen pengadaan kurang baik 0,21 2,95% 0,62% C12 Alat hitung kurang akurat menyebabkan salah hitung volume 0,42 2,61% 1,10% C13 Miskomunikasi antar bagian dalam pengadaan 0,35 2,22% 0,78% C14 Material terbuang / tercecer saat transportasi 0,45 3,67% 1,65% C15 Material terbuang karena vandalisme atau pencurian 0,49 2,33% 1,14%
perubahan  pekerjaan  atau  pembongkaran  terhadap pekerjaan  yang  sudah  dikerjakan.  Dalam  penelitiannya, berbagai elemen dalam suatu proyek harus secara berkala memiliki  komunikasi  yang  jelas  dan  lancar  baik  dengan berdiskusi  atau  koordinasi  lainnya  untuk  menghasilkan suatu  gambar  final  sehingga  produknya  yang  sudah dikerjakan sesuai dengan yang diinginkan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  data  dan  analisis,  tiga  faktor terbesar  yang  menjadi  penyebab  adanya  waste  pada proyek  gedung  di  Kota  Surabaya  adalah  owner melakukan  perubahan  desain  ketika  konstruksi  sudah berjalan, perencana yang kurang berkompeten, dan terjadi miskomunikasi  dalam  perencanaan  desain.  Ketiga  faktor tersebut  termasuk  dalam  kategori  desain,  kategori  yang paling  dominan  dibandingkan  dengan  kategori  material, pekerja, dan pengadaan.

## SARAN PENELITIAN LANJUTAN
Berdasarkan analisis dan kesimpulan, saran yang dapat dijadikan pertimbangan untuk penelitian lebih lanjut adalah sebagai berikut :
1.  Penelitian  selanjutnya  dapat  membahas  faktor penyebab  waste  lebih  dalam  pada  salah  satu  kategori waste dan dengan memperoleh data yang cukup luas. 2.  Untuk  penelitian  dengan  tema  yang  sama,  dapat digunakan  metode  yang  lain  untuk  mengolah  data  yang diperoleh.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Jailoon,  L.;  Poon,  C.  S.;  dan  Chiang,  Y.  H.,
“Quantifying  The  Waste  Reduction  Potential  of Using  Prefabrication  in  Building  Construction  in Hong  Kong,” Waste  Management ,  2009,  pp.  309- 320.
[2]  Intan,  S.,  “Analisa  dan  Evaluasi  Sisa  Material Konstruksi:  Sumber  Penyebab,  Kuantitas,  dan Biaya,” Civil Engineering Dimension , V. 7, 2005, pp.
36-45.
[3]  Alwi,  S.;  Hampson,  K.;  dan  Mohammed,  S.,  “Non Value-Adding  Activities  in  Australian  Construction Project,” International  Conference  on  Advancement in  Design,  Construction,  Construction  Management and Maintenance of Building Structure , 2002.
[4]  Nagapan,  S.;  Rahman,  I.  A.;  dan  Asmi,  A.  (2012). “Factors  Contributing  to  Physical  and  Non-Physical Waste ,”  International  Journal  of  Advances  in Applied Sciences (IJAAS) , V. 1, 2012, pp 1-10.
[5]  Iriana,  H.,  “Analisis  Penanganan  Material  Waste pada  Proyek  Perumahan  di  Surabaya”,  Seminar Nasional  Aplikasi  Teknologi  Prasarana  Wilayah Tahun 2009, pp. 147-154
[6]  Kwak, Y. H.; dan Ingall, L., “Exploring Monte Carlo Simulation  Applications  For  Project  Management,” Risk Management , V. 9, 2004, pp. 44-57.
[7]  Grimaldi,  S.;  Hillson,  D.;  dan  Rafele,  C., “Understanding  Project  Risk  Exposure  Using  the Two-Dimensional  Risk  Breakdown  Matrix,” PMI Global Congress Proceedings , 2005.
[ 8].  Fadjar.  A,  “Aplikasi  Simulasi  Monte  Carlo  dalam Estimasi Biaya Proyek,” Jurnal SMARTek , V. 6, No. 4, Nopember 2008, pp. 222-227.
[9].  Kaming  P,  Olomolaiye  P,  Holt  G,  Harris  F.  (1997), "Factors  Influencing  Construction  Time  and  Cost Overruns  on  High-Rise  Projects  in  Indonesia", Construction Management Economy , hal. 83–94. [ 10].Assaf, S.A., dan Al-Hejji, S., (2006), "Causes Delay in  Large  Construction  Projects", International Journal  of  Project  Management ,  Vol.  24,  hal.  349- 357