## ANALISIS  FAKTOR  RISIKO  MUTU  PADA  PELAKSANAAN  PROYEK JALAN  BATAS  ACEH  TIMUR  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE PCA
Chandra Gunawan a,* , Muttaqin Hasan b , Nasrullah Muhammad c
a Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh
b Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Iskandar Muda, Banda Aceh *Corresponding author, email address: me262gigant@gmail.com
A R T I C L E     I N F O A B S T R A C T Article History: Road  infrastructure  is  one  of  the  supporters  in  regional  economic growth.  The  Aceh  government,  using  the  funds  from  “Anggaran Pendapatan  Belanja  Aceh”  (APBA)  “Otonomi  Khusus  (OTSUS), continues  to  boost  road  construction  in  areas  that  urgently  need  road infrastructure development and improvement, one of which is the road that connects Blangkejeren to the East Aceh border. The Aceh Timur- Pining-Blangkejeren border  road project is one of the priorities of  the Aceh government to improve the economy of the people of Kab. Gayo Lues. This 57 km long highway was built in 1980 to connect several sub- districts around it. However, during the project implementation period there  were  often  obstacles  such  as  lack  of  operating  equipment, equipment damage during operation, uneven distribution of labor, bad weather,  natural  disasters,  and  so  on.  The  research  method  used  is quantitative  using  Principal  Component  Analysis  (PCA)  which  is processed using the SPSS Ver.21 application. The results obtained from 9  variables  selected  for  factor  analysis  carried  out  the  process  of determining the number of factors and factor rotation, formed 2 factors that affect quality risk in the implementation of the East Aceh-Pining- Blangkejeren  Boundary  Road  Project,  namely  factor  1  called  internal factor consisting of variables whose factor values The largest loadings are on component 1, namely materials (0.908), labor (0.948), equipment (0.833),  changes  (0.821)  and  contracts  (0.750)  and  factor  2  is  called external  factors,  consisting  of  variables  whose  loadings  factor  is  the largest in components. 2, namely finance (0.889), environment (0.787), government relations (0.853), and time and control (0.824).
Received 30 January 2022 Accepted 02 March 2022 Online 31 March 2022

## Keywords:
Risk factors Quality
Project
PCA
© 2022 Magister Teknik Sipil USK. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi merupakan proses mengangkut atau membawa suatu barang dari suatu tempat ke tempat lainnya atau dengan kata lain merupakan suatu gerakan pemindahan barang-barang atau orang dari suatu tempat ke tempat yang lain (Setiono Musa, 2012). Jalan raya merupakan suatu lintasan sarana transportasi darat yang berfungsi untuk memudahkan perpindahan dari suatu tempat ke tempat lain yang merupakan bagian infrastruktur yang memiliki peran yang penting dalam sistem transportasi nasional (Haekal, 2016). Pembangunan  jalan  merupakan  hal  yang  sangat  dibutuhkan  sebagai  pendukung  utama  dalam  aktivitas ekonomi di perkotaan maupun pedesaan. Sebagai bagian pengembangan suatu wilayah dengan banyaknya aktivitas  yang  dilakukan  oleh  masyarakat,  maka  pemerintah  perlu  menyediakan  sarana  dan  prasarana transportasi  yang  cepat  dan  memadai.  Untuk  pemenuhan  kebutuhan  sarana  dan  prasarana  transportasi tersebut,  pemerintah  maupun  sektor  swasta  diharapkan  bergiat  untuk  menyelenggarakan  proyek pembangunan jalan baru serta proyek pengembangan jalan yang sudah untuk kesejahteraan masyarakat.

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP) Journal of Archive in Civil Engineering and Planning
E-ISSN: 2615-1340; P-ISSN: 2620-7567
Journal homepage: http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/JARSP/index
Permasalahan yang sering terjadi di Indonesia saat ini adalah banyak terjadi kerusakan dini pada lapis permukaan jalan raya sebelum batas akhir umur rencana jalan yang telah direncanakan. Penyelenggara jalan selalu beralasan bahwa penyebab utama kerusakan jalan adalah kelebihan beban kendaraan berat angkutan barang.  Fakta  di  lapangan  menunjukkan  bahwa  ada  penyebab  lain  yang  tidak  pernah  diungkapkan  oleh penyelenggara jalan, antara lain kontraktor pelaksana tidak patuh terhadap penerapan sistem manajemen mutu,  penggunaan  material  yang  tidak  sesuai  spesifikasi  dan  peralatan  yang  digunakan  tidak  berfungsi dengan  baik  di  lapangan.  Instruksi  kerja  sangat  diperlukan  untuk  meningkatkan  kepatuhan  kontraktor pelaksana  terhadap  penerapan  sistem  manajemen  mutu  dan  meningkatkan  mutu  pekerjaan  di  lapangan sesuai spesifikasi yang disyaratkan. Penerapan sistem manajemen mutu pengawasan pekerjaan infrastruktur jalan memiliki peranan penting dalam pencapaian mutu konstruksi jalan

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1  Infrastruktur
Menurut  Perpres  RI  No.  38  Tahun  2015  Tentang  Jalan,  infrastruktur  adalah  fasilitas  teknis,  fisik, sistem, perangkat keras, dan lunak yang diperlukan untuk melakukan pelayanan kepada masyarakat dan mendukung jaringan struktur agar pertumbuhan ekonomi dan sosial masyarakat dapat berjalan dengan baik.
Infrastruktur mengacu pada sistem fisik yang menyediakan transportasi, air, bangunan, dan fasilitas publik  lain  yang  diperlukan  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  manusia  secara  ekonomi  dan  sosial (Kodoratie, 2005). Selain itu, infrastruktur juga memiliki keterkaitan dalam perkembangan wilayah, hal ini disebabkan  infrastruktur  dapat  menjadikan  ciri  dari  laju  pertumbuhan  ekonomi  dan  kesejahteraan masyarakat.  Jika  suatu  daerah  memiliki  kelengkapan  sistem  infrastruktur  yang  lebih  baik  maka  akan memiliki  tingkat  laju  pertumbuhan  ekonomi  dan  kesejahteraan  masyarakat  juga  akan  lebih  baik  dan sebaliknya (Chaerunnisa, 2014).

## 2.2  Manajemen Mutu
Menurut Azwar (2011) mutu merupakan ciri dan karakter menyeluruh dari suatu proyek atau jasa yang mempengaruhi karakter produk yang berhubungan dengan mutu dan kemudian membuat suatu dasar tolak ukur dan cara pengendaliannya. Menurut Edward (2012) manajemen mutu adalah suatu bentuk pelaksaan yang sesuai standar mutu yang dicapai oleh karakteristik produk dalam memenuhi persyaratan, kebutuhan dan harapan pelanggan.

## 2.3  Manajemen Risiko
Menurut  Bradley  (2011:134)  risiko  bisa  didefinisikan  sebagai  kejadian  yang  merugikan,  atau kemungkinan hasil yang diperoleh menyimpang dari yang diharapkan. Selanjutnya, menurut Warsilah dan Akhmad (2015), yang mendefinisikan bahwa risiko ( risk ) adalah kejadian yang berpeluang mempengaruhi proyek secara negatif sebagai akibat dari adanya ketidakpastian. Fahmi (2013) berpendapat bahwa risiko pada  proyek  merupakan  suatu  kondisi  pada  proyek  yang  timbul  karena  ketidakpastian  dengan  peluang kejadian  tertentu,  yang  jika  terjadi  akan  menimbulkan  konsekuensi  fisik  maupun  finansial  yang  tidak menguntungkan bagi tercapainya sasaran proyek, yaitu biaya, waktu, dan mutu proyek.

## 2.4  Faktor-Faktor Risiko Mutu Proyek
Ahzan (2014) menyebutkan bahwa rendahnya mutu proyek dikarenakan oleh kurangnya jumlah tenaga kerja,  keahlian  tenaga  kerja  kurang,  kedisiplinan  tenaga  kerja  kurang,  material  buruk,  peralatan  buruk, perubahan item pekerjaan. Menurut Sumurung (2020) faktor-faktor yang menyebabkan rendahnya mutu proyek  adalah  kurangnya  pengalaman  kerja,  bekerja  tidak  sesuai  prosedur,  kurangnya  keahlian.  tingkat inflasi dan tinggi suku bunga juga mempengaruhi mutu proyek arena akan mempengaruhi biaya material. Sedangkan menurut Santosa, dkk (2013), menyatakan bahwa inflasi, kurangnya pengetahuan kerja, terjadi mogok  kerja,  kerja  lembur,  material  tidak  cukup,  dan  desain  tidak  lengkap  sangat  mempengaruhi  mutu
proyek.  Salah  satu  faktor  risiko  mutu  proyek  adalah  adanya  retakan  yang  terjadi  pada  pembangunan infrastruktur jalan, seperti hasil penelitian Kusnadi dan Ranny (2016) yang menyebutkan bahwa retakan buaya yang terjadi pada proyek jalan diakibatkan oleh proses pengambilan gambar yang tidak sempurna, seperti jarak yang terlalu jauh, cahaya yang kurang, proses deteksi tepi yang kurang baik karena metode yang digunakan tidak tepat.

## 2.5 Populasi dan Sampel
Menurut  Ramadhayanti  (2019)  populasi  merupakan  keseluruhan  subjek  atau  objek  yang  terdapat dalam suatu tempat. Menurut Sugiyono (2017) menyatakan bahwa sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Sehingga sampel merupakan bagian dari populasi yang ada dan untuk pengambilan sampel harus menggunakan cara tertentu berdasarkan pertimbangan yang ada.

## 2.6 Teknik Sampling
Hermawan  (2019)  berpendapat  bahwa  teknik  sampling  adalah  teknik  pengambilan  sampel.  Untuk menentukan  sampel  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian,  terdapat  berbagai  teknik  sampling  yang digunakan. Pada dasarnya teknik sampling dibagi menjadi dua yaitu sebagai berikut: a.   Probability sampling
Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel.
b.   Non probability sampling
Non probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang yang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel.

## 2.7 Kuesioner
Sugiyono  (2017)  berpendapat  bahwa  kuesioner  merupakan  instrumen  untuk  pengumpulan  data, dimana  responden  mengisi  pertanyaan  atau  pernyataan  yang  diberikan  oleh  peneliti.  Adapun  kuesioner yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  jenis  kuesioner  tertutup,  jadi  disini  responden  hanya  dapat memilih dari jawaban-jawaban yang telah disediakan, dalam hal ini kuesioner terbagi atas dua bagian yaitu: a.   Kuesioner A
Pada bagian ini merupakan karakteristik responden, pengukuran jawaban sesuai dengan karakteristik atau dikumpulkan data mengenai jabatan responden, pengalaman responden.
b.   Kuesioner B
Pada  bagian  ini  data  persepsi  responden  terkait  faktor-faktor  risiko  apa  saja  yang  mempengaruhi pelaksanaan  proyek  jalan  Batas  Aceh  Timur-Pining-Blangkejeren  di  wilayah  Kabupaten  Gayo  Lues. Pengukuran jawaban dari responden tentang faktor-faktor risiko pada pelaksanaan proyek jalan batas Aceh Timur-Pining-Blangkejeren, dengan menggunakan skala likert.

## 2.8 Skala Likert
Herlina  (2019)  menyebutkan  bahwa  skala likert adalah  skala  yang  digunakan  untuk  mengukur persepsi, sikap atau pendapat seseorang atau kelompok mengenai sebuah peristiwa atau fenomena sosial. Skala likert juga merupakan alat untuk mengukur atau mengumpulkan data dengan cara menjawab item butir-butir pertanyaan. Tidak ada masalah untuk memberikan angka 5 untuk yang tertinggi dan skor 1 untuk yang  terendah  atau  sebaliknya.  Riduwan  dan  Sunarto  (2014)  berpendapat  bahwa  setiap  jawaban dihubungkan dengan bentuk pernyataan atau dukungan sikap yang diungkapkan dengan kata-kata.
Menurut  Sugiono  (2010)  skala likert digunakan  untuk  mengukur  sikap,  pendapat  dan  persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena. Untuk keperluan penelitian kuantitatif maka jawaban tersebut diberi skor dengan susunan kategori jawaban seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Skala Likert No Kualifikasi Skor 1 Sangat Berpengaruh (SB) 5 2 Berpengaruh (B) 4 3 Kurang Berpengaruh (KB) 3 4 Tidak Berpengaruh (TB) 2 5 Sangat Tidak Berpengaruh (STB) 1
Sumber : Sugiyono (2010)

## 2.9 Analisis Data
Analisis data merupakan sebuah cara untuk mengolah data menjadi informasi agar karakteristik data tersebut mudah dipahami dan bermanfaat untuk solusi permasalahan, terutama hal yang berkaitan dengan penelitian. Analisa data dilakukan dengan menggunakan bantuan Software Statistical Product and Service Solutions (SPSS)  yang  berguna  untuk  mengolah  dan  menganalisis  data  statistik.  Sugiyono  (2013) menyebutkan bahwa statistik adalah ilmu yang berhubungan dengan angka. Oleh karena itu statistik sering dikaitkan dengan data-data yang bersifat kuantitatif (angka).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1  Teknik Pengolahan Data
Pengolahan  data  ini  dimaksudkan  untuk  menguji  instrumen  penelitian  melalui  metode  statistika yaitu  uji  validitas  dan  reliabilitas.  Uji  validitas  digunakan  untuk  mengukur  ketetapan  suatu  item  dalam kuesioner, apakah item-item pada kuesioner tersebut sudah tepat dalam mengukur apa yang ingin diukur. Selanjutnya setiap butir pertanyaan yang terdapat dalam kuesioner dilakukan uji validitas melalui bantuan Software SPSS  versi  2.1.  Bila  terdapat  butir  pernyataan  yang  tidak  valid,  maka  pernyataan  tersebut digugurkan dan pernyataan yang valid dilanjutkan pada tahap berikutnya, yaitu uji reliabilitas.
Uji reliabilitas digunakan untuk mengetahui variabel pada kuesioner dapat dipercaya ( reliable ) atau tidak, berdasarkan data isian jawaban yang diterima dari seluruh responden. instrumen dikatakan reliable (dapat  dipercaya)  apabila instrumen tersebut secara konsisten memunculkan hasil yang sama setiap kali dilakukan pengukuran. Selanjutnya setiap variabel yang terdapat dalam kuesioner dilakukan uji reliabilitas melalui  bantuan software SPSS  versi  2.1.  terdapat  variabel  tidak reliable ,  maka  memperbaiki  kembali indikator  pada  variabel  tersebut,  lalu  membagikan  ulang  kuesioner  kepada  responden  untuk  dijawab kembali dan variabel yang reliable dilanjutkan ke tahap analisis data.

## 3.2  Teknik Analisis Data
Analisis data merupakan proses penyederhanaan data ke dalam bentuk yang mudah dibaca, dipahami, dan  diinterprestasikan. Analisis  data  ini  menggunakan  metode  analisis  deskriptif  dan  metode Principal Component Analysis (PCA). a.   Analisis deskriptif
Metode  analisis  deskriptif  digunakan  dengan  cara  mengumpulkan,  mengolah,  menyajikan  data sehingga mudah dipahami, dan menginterpretasi data sehingga diperoleh gambaran yang jelas mengenai fakta-fakta, masalah dan penyajiannya dalam bentuk tabel distribusi frekuensi. Pengolahan data dilakukan menggunakan  bantuan software SPSS  versi  2.1  yang  selanjutnya  akan  menghasilkan  nilai  frekuensi karakteristik responden. Nilai  rata-rata dari faktor  dan indikatornya akan dibuat dalam  bentuk  tabel  dan diagram, serta diurutkan berdasarkan nilai untuk mengetahui faktor-faktor risiko yang dominan,

## b.   Principal Component Analysis (PCA)
Dari data yang dikumpulkan dari hasil penyebaran kuesioner, maka dilakukan analisis multivariat yaitu analisis  faktor  dengan  metode Principal  Component  Analysis .  Metode  ini  bertujuan  untuk  mereduksi dimensi  data  dengan  cara membangkitkan  variabel  baru (komponen  utama)  yang  merupakan kombinasi linear  dari  variabel  asal  sedemikan  hingga  varians  komponen  utama  menjadi  maksimum  dan  antar komponen utama bersifat saling bebas.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1  Karakteristik Responden
Karakteristik  dari  40  responden  menunjukkan  distribusi  frekuensi  responden  berdasarkan  jenis kelamin  dapat  diketahui  untuk  responden  yang  berjenis  kelamin  laki-laki  sebanyak  40  orang  (100%). Sedangkan  responden  yang  berjenis  kelamin  perempuan  sebanyak  0  (0%).  Persentase  karakteristik berdasarkan jenis kelamin dapat diperlihatkan oleh Gambar 1.
Gambar 1. Distribusi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Karakteristik dari 40 responden menunjukkan distribusi frekuensi responden berdasarkan umur dapat diketahui untuk responden yang berusia 18-25 tahun sebanyak 0 orang (0%), usia 26-35 Tahun sebanyak 7 orang (17,5%), usia 36 - 45 Tahun sebanyak 12 orang (30%), usia 46-55 Tahun sebanyak 17 orang (42,5%), dan usia >55 Tahun sebanyak 4 orang (10%) Persentase karakteristik berdasarkan umur dapat diperlihatkan oleh Gambar 2.
Gambar 2. Distribusi Responden Berdasarkan Umur
Karakteristik  dari  40  responden  menunjukkan  distribusi  frekuensi  responden  berdasarkan  tingkat pendidikan dapat diketahui untuk tingkat pendidikan SMA sebanyak 7 orang (17,5%), tingkat pendidikan D3  sebanyak  0  orang  (0%),  tingkat  pendidikan  S1  sebanyak  29  orang  (72,5%),  tingkat  pendidikan  S2
40 0 Laki-Laki Perempuan 0 7 12 17 4 18-25 Tahun 26-35 Tahun 36 - 45 Tahun
46-55 Tahun >55 Tahun
sebanyak  4  orang  (10%)  dan  tingkat  pendidikan  S3  sebanyak  0  orang  (0%).  Persentase  karakteristik berdasarkan tingkat pendidikan dapat diperlihatkan oleh Gambar 3.
Gambar 3. Distribusi Responden Berdasarkan Tingkat Pendidikan
Karakteristik dari 40 responden menunjukkan distribusi frekuensi responden berdasarkan pengalaman bekerja dapat diketahui untuk pengalaman bekerja 0-2 Tahun sebanyak 0 orang (0%), pengalaman bekerja 3-5 Tahun sebanyak 0 orang (0%), pengalaman bekerja 6-8 Tahun sebanyak 10 orang (40%), pengalaman bekerja 8-10 Tahun sebanyak 6 orang (15%),dan pengalaman bekerja >10 Tahun sebanyak 24 orang (60%) Persentase karakteristik berdasarkan pengalaman bekerja dapat diperlihatkan oleh Gambar 4.
Gambar 4. Distribusi Responden Berdasarkan Pengalaman Bekerja
Karakteristik dari 40 responden menunjukkan distribusi frekuensi responden berdasarkan posisi/jabatn dapat diketahui untuk Jabatan KPA (Kuasa Pengguna Anggaran)sebanyak 1 orang (2,5%), Jabatan PPTK (Pejabat  Pelaksana  Teknis  Kegiatan)  sebanyak  2  orang  (5%),  Jabatan  Tenaga  Ahli  sebanyak  10  orang (40%), Jabatan Pengawas Lapangan sebanyak 21 orang (52,5%), Jabatan Site Engineer sebanyak 2 orang (5%), Jabatan Supervisor sebanyak 2 orang (5%) dan Jabatan Manager sebanyak 2 orang (5%) Persentase karakteristik berdasarkan posisi/jabatan dapat diperlihatkan oleh Gambar 5.
7 0 29 4 0 SMA D3 S1 S2 S3 1 2 10 21 2 2 2
KPA (Kuasa Pengguna Anggaran) PPTK (Pejabat Pelaksana Teknis Kegiatan)
Tenaga Ahli
0 0 10 6 24
0-2 Tahun 3-5 Tahun 6-8 Tahun 8-10 Tahun >10 Tahun

## 4.2  Analisis Faktor
Dalam  penelitian  ini,  faktor  risiko  mutu  pada  pelaksanaan  proyek  jalan  batas Aceh  Timur-Pining- Blangkejeren dipengaruhi oleh 9 faktor yaitu faktor Bahan ( Materia l),Tenaga Kerja ( Man Power ), Peralatan ( Equipment ), Keuangan ( Financing ), Lingkungan ( Environment ), Perubahan ( Change ), Hubungan dengan Pemerintah  ( Goverment  Relation ),  Kontrak  ( Contractual  Relationship )  dan  Waktu  dan  Kontrol ( Schedulling and Controlling Techniques ). Untuk itu perlu dilakukan proses awal analisis faktor . Proses awal  analisis  faktor  adalah  menilai  variabel  yang  layak  untuk  dianalisis.  Untuk  itu  perlu  dilakukan  uji kelayakan faktor dengan melihat nilai communalities.
a. Communalities
Communalities adalah jumlah varians (bisa dalam persentase) dari suatu variabel mula-mula yang bisa dijelaskan oleh faktor yang ada.
Tabel 2. Communalities Initial Extraction Bahan 1.000 .888 Tenaga Kerja 1.000 .907 Peralatan 1.000 .766 Keuangan 1.000 .855 Lingkungan 1.000 .834 Perubahan 1.000 .868 Hubungan dengan Pemerintah 1.000 .734 Kontrak 1.000 .795 Waktu dan Pengontrolan 1.000 .818
Pada Tabel 2, faktor mampu menjelaskan variabel bahan sebesar 88,8%, tenaga kerja dapat dijelaskan sebesar  90,7%,  peralatan  dapat  dijelaskan  sebesar  76,6%,  keuangan  dapat  dijelaskan  sebesar  85,5%, lingkungan dapat dijelaskan sebesar 83,4%, perubahan dapat dijelaskan sebesar 86,8% hubungan dengan pemerintah  dapat  dijelaskan  sebesar  73,4%,  kontrak  dapat  dijelaskan  sebesar  79,5%,  dan  waktu  dan pengontrolan sebesar 81, 8%. Dari keseluruhan variabel, faktor mampu menjelaskan tiap variabel lebih dari 50% artinya variabel sudah layak dan analisis dapat dilanjutkan.
Communalities pada dasarnya adalah jumlah varians (bisa dalam persentase) dari suatu variabel mula- mula yang bisa dijelaskan oleh faktor yang ada, sebagai berikut:
1. Variabel  bahan, angkanya 0,888. Hal  ini  berarti sekitar 88,8%  varians dari variabel bahan dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.
2. Variabel tenaga kerja, angkanya 0,907. Hal ini berarti sekitar 90,7% varians dari variabel tenaga kerja dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.
3. Variabel  peralatan, angkanya 0,766. Hal ini berarti sekitar 76,6%  varians dari variabel peralatan dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.
4. Variabel  keuangan,  angkanya  0,855.  Hal  ini  berarti 85,5%  varians  dari  variabel keuangan  dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.
5. Variabel lingkungan, angkanya 0,834. Hal ini berarti sekitar 83,4% varians dari variabel lingkungan dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk
6. Variabel perubahan, angkanya 0,868. Hal ini berarti sekitar 86,8% varians dari variabel perubahan dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.
7. Variabel hubungan dengan pemerintah, angkanya 0,734. Hal ini berarti sekitar 73,4% varians dari variabel hubungan dengan pemerintah dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.
8. Variabel kontrak, angkanya 0,795. Hal ini berarti sekitar 79,5% varians dari variabel kontrak dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.
9. Variabel  waktu  dan  pengontrolan,  angkanya  0,818.  Hal  ini  berarti  sekitar  81,8%  varians  dari variabel waktu dan pengontrolan dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Nilai communalities pada  hasil  analisis  ini  menunjukkan  bahwa  faktor  yang  akan  terbentuk  mampu  menjelaskan keseluruhan diatas 50%.
b. Total Variance Explained

## Tabel 3. Variance Explained
Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance 1 5.983 66.479 66.479 5.983 66.479 2 1.483 16.475 82.953 1.483 16.475 3 .542 6.024 88.977 4 .356 3.955 92.932 5 .200 2.223 95.154 6 .156 1.734 96.889 7 .120 1.331 98.220 8 .090 1.003 99.223 9 .070 .777 100.000
Total  Variance  Explained menerangkan  nilai  persen  dari  varians  yang  mampu  diretangkan  oleh banyaknya faktor yang terbentuk, seperti tertera pada Tabel 3. Nilai ini berdasarkan nilai eigenvalue. Nilai eigenvalue ≥  1  yang  dianggap  sebagai  suatu  faktor.  Pada  nilai  eigenvalue  menunjukkan  bahwa  jumlah varian  yang  diperoleh  pada  hasil  output  ada  2  varian  yaitu  5.983  dan  1.483  artinya  bahwa  faktor  yang mungkin  terbentuk  ada  2  kelompok.  Component  1  faktor  angka  eigenvalues  di  atas  1  yaitu  5.983,  dan component 2 faktor angka eigenvalue juga masih di atas 1 yaitu 1.483, Jika 9 variabel diekstrak menjadi 2 faktor, maka:
1. Varian faktor pertama adalah 66.479
2. Varian faktor kedua adalah 16.475
Total  dari  kedua  faktor  akan  menjelaskan  66.479  +  16.475  =  82,  954  kedua  faktor  tersebut  akan menjelaskan 82, 954 % dari variabilitas ke-9 variabel yang asli tersebut. Ada 9 variabel yang dimasukkan dalam  analisis  faktor,  Bahan  (Material),  Tenaga  Kerja  (Man  Power),  Peralatan  (Equipment),  Keuangan (Financing), Lingkungan (Environment), Perubahan (Change), Hubungan dengan Pemerintah (Goverment Relation),  Kontrak  (Contractual  Relationship)  dan  Waktu  dan  Kontrol  (Schedulling  and  Controlling Techniques). Dengan masing-masing variabel mempunyai 1 varians, maka total varians adalah 9 x 1 = 9. Jika kesembilan variabel diringkas menjadi satu faktor, maka varians yang bisa dijelaskan oleh satu faktor tersebut adalah: 5.983/9 x 100% = 66.479%.
Jika 9 variabel diekstrak menjadi 2 faktor, maka:
1. Varians faktor pertama adalah 66.479%
2. Varians faktor kedua adalah 1.483/9 x 100% = 16.475%
Total  kedua  faktor  akan  dapat  menjelaskan  66.479%  +  16.475%  =  82.953%  dari  variabilitas kesembilan variabel asli tersebut. Sedangkan eigenvalues menunjukkan kepentingan relatif masing-masing faktor  dalam  menghitung  varians  kesembilan  variabel  yang  dianalisis.  Jumlah  angka  eigenvalues  untuk
kesembilan variabel adalah sama dengan total varians kesembilan variabel, atau 5.983 + 1.483 + 0.542 + 0.356 + 0.200 + 0.156 + 0.120 + 0.090 + 0.070 = 9.
Susunan eigenvalue selalu diurutkan dari yang terbesar sampai terkecil, dengan kriteria bahwa angka eigenvalues di bawah 1 tidak digunakan dalam menghitung jumlah faktor yang terbentuk. Bahwa hanya 2 faktor  yang terbentuk,  karena  component  1  faktor angka  eigenvalues  di  atas  1,  dan  component  2  faktor angka eigenvalue masih di atas 1, sehingga proses factoring berhenti pada 2 faktor saja.
c. Scree Plot
Scree Plot menunjukkan dengan grafik bahwa pada sumbu X ( component number ) faktor 3 sudah di bawah angka 1 dari sumbu Y (angka eigenvalues). Hal ini menunjukkan bahwa 2 faktor adalah paling tepat untuk meringkas ke-9 variabel tersebut.

## Gambar 6. Scree Plot
Jika  tabel  total  variance  menjelaskan  dasar  jumlah  faktor  yang  didapat  dengan  perhitungan  angka, maka  Scree  Plot  menunjukkan  dengan  grafik.  Terlihat  dari  1  ke  2  faktor  (garis  dari  sumbu  component number = 1 ke 2), arah garis menurun tajam. Sedangkan angka 2 ke 3 garis juga masih menurun, angka 3- 4, 4-5, 5-6, 6-7, 7-8, 8-9 masih sedikit menurun, namun kini dengan slope yang lebih kecil. Juga perhatikan faktor 3 sudah di bawah angka 1 dari sumbu Y (eigenvalues). Hal ini menunjukkan bahwa 2 faktor adalah paling bagus untuk meringkas kesembilan variabel tersebut.

## d. Component Matrix
Component Matrix menunjukkan distribusi ke-9 variabel pada 2 faktor yang terbentuk. Faktor yang terbentuk dapat dilihat pada Tabel 3.   Tabel 3 menunjukkan distribusi kesembilan variabel pada 2 faktor terbentuk. Sedangkan angka-angka yang ada pada tabel tersebut adalah factor loadings, yang menunjukkan nilai  korelasi  antara  suatu  variabel  dengan  faktor  yang  terbentuk. Terlihat  pada variabel  bahan,  korelasi antara variabel bahan dengan faktor 1 adalah 0,853 (kuat karena di atas 0.5), korelasi antara variabel bahan dengan  faktor  2 adalah  -0,400  (lemah  karena  dibawah  0.5),  Karena angka  factor  loadings terbesar  pada komponen 1, maka variabel bahan bisa dimasukkan sebagai komponen faktor 1. Pada variabel tenaga kerja, korelasi  antara  variabel  tersebut  dengan  faktor  1  adalah  0,778  (kuat  karena  di  atas  0.5),  korelasi  antara variabel bahan dengan faktor 2 adalah -0,550 (lemah karena dibawah 0.5). Karena korelasinya pada kedua faktor di bawah 0,5, maka sulit untuk memutuskan akan dimasukkan ke faktor mana. Karena masih ada variabel yang belum jelas akan dimasukkan dalam faktor 1, atau 2, maka perlu dilakukan proses rotasi agar semakin jelas perbedaan sebuah variabel akan dimasukkan pada faktor 1 atau 2.
Tabel 4 . Component Matrix Component 1 2 Bahan .853 -.400 Tenaga Kerja .778 -.550 Peralatan .807 -.339 Keuangan .772 .509 Lingkungan .863 .297 Perubahan .911 -.198 Hubungan Dengan Pemerintah .614 .598 Kontrak .883 -.122 Waktu Dan Pengontrolan .819 .383
Tabel 4 Component Matrix menunjukkan distribusi kesembilan variabel pada 2 faktor yang terbentuk. Sedangkan  angka-angka  yang  ada  pada  tabel  adalah  factor  loadings,  yang  menunjukkan  korelasi  antara suatu variabel dengan faktor 1 dan faktor 2. Proses penentuan variabel mana akan masuk ke faktor yang mana dilakukan dengan melakukan perbandingan besar korelasi pada setiap baris.
Pada variabel bahan:
1. Korelasi antara variabel bahan dengan faktor 1 adalah 0,853 (kuat karena di atas 0,5)
2. Korelasi antara variabel bahan dengan faktor 2 adalah -0,400(lemah karena di bawah 0,5)
Oleh karena angka faktor loading terbesar pada komponen nomor 1, maka variabel bahan/material bisa dimasukkan dalam komponen faktor 1. Pada variabel tenaga kerja:
1. Korelasi antara variabel tenaga kerja dengan faktor 1 adalah 0,778 (kuat karena di atas 0,5)
2. Korelasi antara variabel tenaga kerja dengan faktor 2 adalah -0,550 (kuat karena di atas 0,5)

## e.   Rotasi
Rotasi faktor yang biasa digunakan adalah varimax. Hasil rotasi faktor menunjukkan perubahan pada Tabel component matrix seperti yang terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5 . Rotasi Matrix Component 1 2 Bahan .908 .251 Tenaga Kerja .948 .088 Peralatan .833 .267 Keuangan .256 .889 Lingkungan .463 .787 Perubahan .821 .442 Hubungan Dengan Pemerintah .078 .853 Kontrak .750 .482 Waktu Dan Pengontrolan .373 .824 Component 1 2 1 .760 .650 2 -.650 .760
Dari hasil analisis faktor yang telah dilakukan, maka hasil akhir adalah terbentuknya 2 faktor dari dari 9 variabel. Jadi faktor yang terbentuk adalah sebagai berikut:
1. Faktor 1 : bahan. Tenaga kerja, peralatan, perubahan dan kontrak.
2. Faktor 2 : keuangan, lingkungan, hubungan dengan pemerintah dan waktu dan pengontrolan.
Dari Tabel 3, terlihat angka-angka yang ada pada diagonal antara komponen 1 dengan 1 (0,760), diagonal antara komponen 2 dengan 2 (0,760), menunjukkan nilai > 0,5. Hal ini membuktikan bahwa kedua faktor yang berbentuk sudah tepat karena memiliki korelasi yang tinggi.
Komponen matriks hasil rotasi memperlihatkan distribusi variabel yang lebih jelas dan nyata.
1. Variabel bahan, variabel ini masuk ke faktor 1, karena factor loadings dengan faktor 1 paling besar (0,908).
2. Variabel tenaga kerja, variabel ini masuk ke faktor 1, karena factor loadings dengan faktor 1 paling besar (0,948)
3. Variabel peralatan, variabel ini masuk ke faktor 1, karena factor loadings dengan faktor 1 paling besar (0,833)
4. Variabel keuangan, variabel ini masuk ke faktor 2, karena factor loadings dengan faktor 2 paling besar (0,889)
5. Variabel lingkungan, variabel ini masuk ke faktor 2 , karena factor loadings dengan faktor 2 paling besar (0,787)
6. Variabel perubahan, variabel ini masuk ke faktor 1, karena factor loadings dengan faktor 1 paling besar (0,821)
7. Variabel  hubungan  dengan  pemerintah,  variabel  ini  masuk  ke  faktor  2,  karena  factor  loadings dengan faktor 2 paling besar (0,853)
8. Variabel  kontrak,  variabel ini masuk  ke  faktor  1,  karena  factor loadings  dengan  faktor  1  paling besar (0,750)
9. Variabel waktu dan pengontrolan, variabel ini masuk ke faktor 2, karena factor loadings dengan faktor 2 paling besar (0,824)
Dengan demikian kesembilan variabel telah direduksi menjadi (dua) 2 faktor yaitu:
1. Faktor 1 terdiri dari bahan, tenaga kerja, peralatan, perubahan dan kontrak,
2. Faktor 2 terdiri dari variabel keuangan, lingkungan, hubungan dengan pemerintah dan waktu dan pengontrolan.
Angka-angka yang ada pada diagonal, antara komponen 1 dengan 1 dan komponen 2 dengan 2. Terlihat kedua angka berada di atas 0,5 (0,760 dan 0,760) Hal ini membuktikan kedua faktor yang terbentuk sudah tepat, karena mempunyai korelasi yang tinggi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil-hasil penelitian yang telah dilakukan maka dapat ditarik kesimpulan:
1. Pada 9 variabel yang terpilih untuk dianalisis faktor dilakukan proses penentuan jumlah faktor dan rotasi faktor, terbentuk 2 faktor yang memengaruhi mutu pada pelaksanaan proyek jalan batas Aceh Timur-Pining-Blangkejeren  yaitu  faktor  1  dinamakan faktor  internal,  faktor  2  dinamakan  faktor eksternal.
2. Faktor 1 terdiri dari variabel yang nilai faktor loadings nya terbesar pada komponen 1 yaitu bahan (0,908), tenaga kerja (0,948), peralatan (0,833), perubahan (0,821) dan kontrak (0,750).
3. Faktor  2  terdiri  dari  variabel  yang  nilai  faktor  loadings  nya  terbesar  pada  komponen  2  yaitu keuangan  (0,889),  lingkungan  (0,  787),  hubungan  dengan  pemerintah  (0,853),  dan  waktu  dan pengontrolan (0,824).
Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar untuk penelitian selanjutnya tentang analisis faktor dengan metode PCA dalam analisis faktor risiko mutu pada pelaksanaan proyek jalan dengan meneliti faktor-faktor.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahzan,  I.,  N.  2014 .  Evaluasi  rencana  manajemen  mutu  pada  proyek  pembangunan  jembatan  sungai samanggi kabupaten Maros . Skripsi, FakultasTeknik, Universitas Hasanuddin.
Azwar, A. 2011. Menuju pelayanan yang lebih bermutu , Yayasan Penerbitan Ikatan Dokter Indonesia. Bradley, G. 2011. A guide to risk management. The State of Queensland. Australia: Queensland Treasury. Chaerunnisa,  Nurhidayanti,  D.  2014. Pengaruh  infrastruktur  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Kota Sukabumi: Periode tahun 1990-2012 . Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor. Edward, Sallis. 2012. Total  quality management in education . Ahmad Ali Riyadi  dan Fahru Rozi (terj). Jogjakarta: IRCiSoD.
Fahmi, I. 2013. Manajemen teori, kasus dan solusi . Bandung: Alfabeta.
Haekal,  H.  2016.  Faktor–faktor  penyebab  keterlambatan  pada  proyek  konstruksi  dan  alternatif penyelesaiannya (Studi kasus: di Manado TOWN SQUARE III). Jurnal Sipil Statik, 4(11), pp. 657-6 64.
Herlina, V. 2019. Panduan praktis mengolah data kuesioner menggunakan SPSS. Elex Media Komputindo. Hermawan, A. Y. R. 2016. Analisis faktor-faktor keterlambatan proyek jalan . Doctoral dissertation, UAJY. Kodoratie, R.J. 2005. Manajemen dan rekayasa infrastruktur . Pustaka Pelajar.
Kusnadi,  A.,  Ranny.    2016.  Identifikasi  dini  kerusakan  jalan  flexible  pavement  dengan  menggunakan algoritma PCA. Jurnal Ultimatics , VIII(2), pp. 125-130.
Musa, Y.E.K.D., Setiono, B.A. 2012. Pengaruh moda transportasi darat terhadap kelancaran arus container di PT. Nilam Port terminal Indonesia cabang Tanjung Perak Surabaya. Jurnal Aplikasi Pelayaran dan Kepelabuhanan, 3(1), pp. 1-9.
Ramadhayanti, A., 2019. Aplikasi SPSS untuk penelitian dan riset pasar . Elex Media Komputindo.
Riduwan., Sunarto. 2014. pengantar statistika untuk penelitian pendidikan, sosial, ekonomi, komunikasi dan bisnis . Alfabeta.
Sugiyono. 2017. Metode penelitian kuantitatif, kualitatif, dan R&D . Alfabeta, CV. Sugiyono P.D. 2018 Metode penelitian kuantitatif dan kualitatif dan R&D . Alfabeta.
Sumurung,  G.A.,  Sihombing,  L.  B.,  Simanjuntak,  M.  R.  A.  2020.  Analisis  penjaminan  mutu  terhadap kinerja mutu produk pada proyek bangunan gedung di Jakarta. Seminar Nasional Teknik Sipil . Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Warsilah., Akhmad N. 2015. Peranan infrastruktur terhadap pertummmbuhan ekonomi dan implikasi pada kebijakan pembangunan di kota Samarinda. Mimbar , 31(2), pp. 359-366.