## KERUGIAN KONTRAKTOR AKIBAT WASTE MATERIAL PROYEK KONSTRUKSI GEDUNG BERTINGKAT
Hendrik Sulistio 1) dan Mega Waty 2)
1) Program Doktor Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jakarta, DKI Jakarta
2) Program Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jakarta, DKI Jakarta
hendriks@ft.untar.ac.id

## ABSTRACT
Waste in the construction sector can be interpreted as loss or loss of various resources, namely  material,  time  (related  to  labor  and  equipment),  and  capital,  which  is  caused  by activities that require direct or indirect costs but do not add value to the final product for service users This study was conducted on 64 respondents of building construction projects to  determine the  magnitude of  losses due to  ready mix concrete and its causes. Research using a questionnaire distributed through the online system. Of the 64 respondents produced 9.06 % which is the loss of ready mix concrete. The loss of Ready Mix concrete is 9.06% of the profit of Ready Mix Concrete. The validity test and reliability test produced 18 causative factors  that  caused  the  loss  of  ready  mix  concrete  material  waste.  The  biggest  factors causing the loss of ready mix concrete are: lost due to being stolen, design changes, detailed drawing details and material orders that are not according to specifications and scattered when transported/moved.
Keywords: waste material, ready mix concrete, the causative factor

## ABSTRAK
Waste  dalam  bidang  konstruksi  dapat  diartikan  sebagai  kehilangan  atau  kerugian berbagai  sumber  daya  yaitu  material,  waktu  (yang  berkaitan  dengan  tenaga  kerja  dan peralatan) dan modal, yang di akibatkan oleh kegiatan-kegiatan yang membutuhkan biaya secara langsung maupun tidak langsung tetapi tidak menambah nilai kepada produk akhir bagi pihak pengguna jasa Penelitian ini dilakukan pada 64 responden  proyek konstruksi gedung    untuk  mengetahui  besarnya  kerugian  akibat  beton  ready  mix  dan  penyebabnya. Penelitian dengan menggunakan kuesioner yang disebarkan melalui system online. Dari 64 responden menghasilkan 9.06% yang merupakan kerugian beton ready mix. Kerugian beton Ready Mix adalah 9.06 % dari profit Beton Ready Mix. Dari uji validitas dan uji reliabilitas menghasilkan 18 faktor penyebab yang menyebabkan kerugian waste material beton ready mix. Faktor Penyebab kerugian beton ready mix yang terbesar adalah: hilang karena dicuri, adanya perubahan desain, pendetailan gambar yang rumit dan pesanan material yang tidak sesuai dengan spesifikasi dan tercecer pada saat diangkut/dipindahkan.
Kata kunci: waste material , beton ready mix , faktor penyebab

## PENDAHULUAN
Material sebagai
salah satu komponen  yang  mempunyai  kontribusi sebesar  40-60%  dari  biaya  proyek  (Ritz,
1994  dalam  Intan,  Alifen,  &  Arijanto,
2005)  yang  menyatakan  bahwa  material
turut  memegang  peranan  penting  dalam menunjang  keberhasilan  suatu  proyek.
Waste dalam  bidang  konstruksi  dapat diartikan sebagai kehilangan atau kerugian berbagai sumber daya yaitu material, waktu (yang  berkaitan  dengan  tenaga  kerja  dan peralatan)  dan  modal,  yang  di  akibatkan oleh kegiatan-kegiatan yang membutuhkan biaya  secara  langsung  maupun  tidak langsung  tetapi  tidak  menambah  nilai kepada  produk  akhir  bagi  pihak  pengguna jasa  konstruksi  (Formoso,  Soibelman,  De Cesare,  &  Isatto,  2002).  Penelitian  dari Intan  et  al.  (2005),  menyatakan  penelitian terhadap  kuantitas material waste yang paling  banyak  pada  proyek  gedung  yakni batu  bata  dan  pasir    sebesar  12.51%  dan pasir 11.39%. Intan et al. (2005) melakukan penelitian pada bangunan ruko di Surabaya.
Penelitian  saat  ini  dilakukan  untuk mengetahui  besarnya  kerugian waste material beton ready  mix yang  dialami kontraktor  dan  penyebabnya.  Penelitian difokuskan  di  Jakarta  sebagai  ibukota negara  dan  kota  metropolitan  dimana sedang  giatnya  melakukan  pembangunan
pada proyek gedung bertingkat yang mana fokus  bangunan  bertingkat  pada  Gedung berlantai di atas 8 tingkat.

## KAJIAN PUSTAKA
Material konstruksi merupakan komponen yang penting dalam menentukan besarnya  biaya  suatu  proyek,  lebih  dari separuh biaya proyek diserap oleh material yang  digunakan  (Nugraha,  1985).  Pada tahap  pelaksanaan  konstruksi  penggunaan material di lapangan sering terjadi material waste yang  cukup  besar,  sehingga  upaya untuk meminimalisi material waste penting untuk diterapkan. Material yang digunakan dalam pelaksanaan konstruksi dapat digolongkan dalam dua bagian besar antara lain: consumable  material, merupakan material yang pada akhirnya akan menjadi bagian  dari  struktur  fisik  bangunan, misalnya semen, pasir, kerikil, batu pecah, baja  tulangan,  keramik,  cat  dan  lain-  lain (Gavilan & Bernold, 1994).
Material  waste yang  terjadi  dalam pelaksanaan  konstruksi  cukup  tinggi  dan sangat  sulit  diukur  secara  sistematik (Formoso et al., 2002). Pada saat ini, jenis bahan  yang  dapat  digunakan  untuk konstruksi  sipil  sangat  beragam  dan semakin  berkembang  dari  segi  kualitas maupun estetika keindahannya.
Peningkatan  kualitas  umumnya  untuk
mendapatkan  bahan  yang  semakin  kuat dengan  daya  tahan  tinggi  tetapi  harganya tetap  atau  sering  kali  lebih  murah, sedangkan  dari  segi  keindahannya  berupa tersedianya  berbagai  macam  bentuk  dan varian bahan konstruksi di pasaran.
Jenis  lain  dari  bahan  di  luar  dari
material waste juga perlu diketahui. Dalam penelitian  Intan  et  al.  (2005)  menyatakan Skoyles (1976), membuat perbedaan antara material waste langsung dan material waste tidak  langsung. Material  waste langsung terdiri  dari  hilangnya  bahan  karena  rusak dan tidak dapat digunakan lagi. Sebaliknya material waste tidak langsung terjadi ketika bahan  secara  fisik  tidak  hilang  melainkan pemborosan  biaya  untuk  bahan  material semakin banyak, misalnya karena penggunaan  bahan  material  beton  lebih tebal  dari  desain  pengerjaan  yang  telah ditentukan.

## Faktor-faktor penyebab terjadinya Material waste
Banyak
faktor yang dapat
menyebabkan terjadinya material  waste di lapangan. Material waste yang terjadi dapat disebabkan  oleh  satu  atau  kombinasi  dari beberapa  penyebab.  Gavilan  &  Bernold
(1994), membedakan sumber-sumber yang dapat  menyebabkan  terjadinya material
waste konstruksi atas enam kategori yaitu:
1. Desain
2. Pengadaan material
3. Penanganan material
4. Pelaksanaan
5. Residual

## 6. Dan lain- lain

## Proyek gedung
Gedung sebagai salah satu prasarana yang  merupakan  unsur  penting  dalam pengembangan  kehidupan  berbangsa  dan bernegara, dalam pembinaan persatuan dan kesatuan  bangsa,  wilayah  Negara,  dan fungsi masyarakat serta dalam memajukan kesejahteraan umum sebagaimana dimaksudkan  dalam  Pembukaan  Undang- Undang  Dasar  Negara  Republik  Indonesia Tahun 1945.

## METODE PENELITIAN
Metode pengumpulan data hanya satu cara  macam  yaitu  penyebaran  kuesioner kepada    responden  dalam  jumlah  yang cukup  banyak  yaitu  100  responden  tetapi yang mengembalikan  adalah 64 responden yang tersebar pada proyek gedung bertingkat  di  Jakarta,  diatas  8  lantai  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  gambaran atau  uraian  tentang  kuantitas  sisa  material yang  terjadi  di  lapangan  pada  Gedung bertingkat. Penyebaran kuesioner dilakukan via  online  lewat  internet  dilapangan  dan yang  terbanyak  adalah  wawancara  via telepon.  Hal  ini  dilakukan  agar  tidak
mengganggu proses pelaksanaan konstruksi di  lapangan,  selain  itu  agar  peneliti  dapat berkomunikasi langsung dengan responden sehingga  isi  pertanyaan  dalam  kuesioner dapat  dimengerti  dan  dipahami  oleh responden.
Tabel  1  menunjukkan  faktor-faktor penyebab waste  material beton ready  mix dari berbagai referensi yang dapat dilihat di bawah ini.
Tabel 1. Faktor Faktor Penyebab Waste Material Beton Ready Mix
Sumber Penyebab Referensi Desain Adanya perubahan desain Informasi gambar kurang/tidak jelas Pendetailan gambar yang rumit Kurang berkoordinasi terhadap dimensi produk yang digunakan (Bossink & Brouwers, 1996) (Bossink & Brouwers, 1996) (Bossink & Brouwers, 1996) (Bossink & Brouwers, 1996) Pengadaan Pesanan material tidak sesuai spesifikasi Pemesanan melebihi kebutuhan Pesanan tidak dapat dilakukan dalam jumlah kecil Supplier kirim material tidak sesuai spesifikasi (Bossink & Brouwers, 1996) (Bossink & Brouwers, 1996) (Bossink & Brouwers, 1996) (Bossink & Brouwers, 1996) Penanganan material Penanganan yang tidak hati-hati/kecelakaan pada saat menuangkan beton Volume beton dari levaransir kurang Beton mengeras karena penanganan lambat Tercecer pada saat diangkut/dipindahkan (Bossink & Brouwers, 1996) (Bossink & Brouwers, 1996) (Intan et al., 2005) (Intan et al., 2005) Pelaksanaan Cuaca yang buruk/hujan Pengukuran dimensi tidak akurat Terjadi deviasi dimensi struktur pada saat pengecoran Letak tiang pancang bergeser menyebabkan volume poer/sloof bertambah (Bossink & Brouwers, 1996) (Bossink & Brouwers, 1996) (Intan et al., 2005) (Intan et al., 2005) Residual Sisa material pada akhir pekerjaan (Bossink & Brouwers, 1996) Lain-lain Hilang karena dicuri (Bossink & Brouwers, 1996)

## Variabel penelitian
Pada tahap pengumpulan data, Proses pengumpulan  data  yang  dilakukan  adalah dengan  menyebar  kuesioner  di  proyek bangunan gedung bertingkat yang berada di Jakarta.  Dalam  kuesioner  ini  terdapat variabel bebas  (X)  merupakan  faktor yang mempengaruhi  beton ready  mix .  Proses
pengumpulan  data  dilakukan  melalui penyebaran  kuisioner  terhadap  pihak manajemen dari proyek yang bersangkutan. Untuk pengukuran nilai kuesioner digunakan teknik pengukuran likert keterangan  untuk  skala  pengukuran  faktor yang  mempengaruhi  kerugian  beton ready mix pada proyek konstruksi dari 1 hingga 6
yakni dari sangat tidak berpengaruh hingga sangat berpengaruh sekali.

## Pengolahan data
Pada  proses  pengolahan  data,  data- data  yang  telah  dikumpulkan  kemudian diolah dan dicatat dalam bentuk tabel dalam excel.  Untuk  urutan  pengolahan  data, pertama  dilakukan  analisa  deskriptif  dan setelah  itu  dilakukan  uji  validitas  dan  uji reliabilitas. Setelah itu faktor-faktor tersebut  diberi  peringkat  dengan  metode
Relative Importance Index .

## 3.2.1 Uji Validitas
Uji  validitas  merupakan  pengujian
tingkat kendala dan kesahan alat ukur yang digunakan.  Instrumen  dikatakan  valid berarti  menunjukkan  alat  ukur  yang dipergunakan untuk mendapat data itu valid atau dapat digunakan untuk mengukur apa yang seharusnya diukur. Dengan demikian, instrumen yang valid merupakan instrumen yang benar-benar tepat untuk mengukur apa yang  hendak  diukur.  Uji  validitas  yang digunakan  adalah  dengan  uji pearson
product momen (Waty & Sulistio, 2020).
Pengukuran validitas dengan
membandingkan nilai r perhitungan ( Product  Moment )  dengan  nilai  r  pada
tabel. Jika nilai r hitung ≥ r tabel, maka data
tersebut  sudah  valid  (Sugiyono,  2010).
Rumus  yang  digunakan  untuk  mencari
koefisien Product  Moment yaitu  (Pearson,
1896):
r xy = n ∑ xy- ( ∑ x)( ∑ y) √ (n ∑ x 2 -( ∑ x) 2 )(n ∑ y 2 -( ∑ y) 2 ) .....   (1)
keterangan:
x :  skor  yang  diperoleh  subjek dari seluruh item
y :  skor total yang diperoleh dari seluruh item
Σx  :  jumlah skor dalam distribusi x Σy  :  jumlah skor dalam distribusi y Σx²  :  jumlah  kuadrat  dalam  skor distribusi x
Σy²  :  jumlah  kuadrat  dalam  skor distribusi y
n :  banyaknya responden

## 3.2.2 Uji  Reliabilitas
Uji reliabilitas adalah pengujian suatu kestabilan dan konsistensi responden dalam menjawab  hal  yang  berkaitan  dengan konstruk-konstruk pertanyaan yang merupakan  dimensi  suatu  variabel  dan disusun  dalam  suatu  bentuk  kuesioner. Maka  setelah  dilakukan  uji  validitas, dilanjutkan  dengan  menggunakan  uji reliabilitas  data.  Alat  ukur  yang  reliabel pasti  terdiri  dari  item-item  alat  ukur  yang valid,  sehingga,  setiap  reliabel  pasti  valid, namun  setiap  yang  valid  belum  tentu reliable (Waty & Sulistio, 2020).
Rumus yang digunakan uji reliabilitas ini  adalah Alpha  Cronbach .  Pengujian
dilakukan dengan bantuan program terapan, dan  butir  pertanyaan  yang  sudah  valid
dalam uji validitas ditentukan
reliabilitasnya  dengan  kriteria:  (1)  jika ralpha  positif  atau  lebih  besar  dari  rtabel, maka pernyataan reliabel dan (2) jika ralpha negatif  atau  lebih  besar  dari  rtabel,  maka pernyataan  tidak  reliabel.  Salah  satu keandalan  variabel  yang  menunjukkan sejauh mana indikator yang berbeda untuk faktor  laten  yang  dimiliki  (Garson,  2009), adalah  yang  menyatakan  bahwa  akan diterima memuaskan jika Cronbach's Alpha koefisien yang dilaporkan untuk setiap item lebih  besar  dari  ambang  nilai  0.7 direkomendasikan  oleh  Nunnally  (1994) dan  (Hair,  Black,  Babin,  Anderson,  & Tatham,  1998).  Menurut  Gozali  (2001) keandalan  akan  diterima  memuaskan  jika cronbach’s alpha koefisien yang dilaporkan  lebih  besar  daripada  nilai ambang 0.6
Rumus untuk mencari nilai
cronbach’s  alpha adalah  sebagai  berikut (Cronbach, 1951):
r 11 = ( n n-1 ) ( 1- ∑ σ t 2 σ t 2 ) ...................   (2)
keterangan:
r 11 :  koefisien  reliabilitas  (nilai
cronbach’s alpha )
n :  banyak butiran pernyataan
𝜎 𝑡 2 :  jumlah varians skor total
𝛴𝜎 𝑖 2 :  jumlah varians skor soal ke-
i
3.2.3 Relative Importance Index
Kometa,  Olomolaiye,  &  Harris
(1994)  dan  Sambasivan  &  Soon  (2007)
menggunakan metode Relative Importance
Index untuk  menentukan  kepentingan relatif  dari  berbagai  penyebab  penundaan. Metode  ini  pula  yang  dipakai  dalam penelitian  ini.  Setelah  didapat  data  dari kuesioner berupa skala likert dengan skala
1-6,  dimana  Skala  1  menunjukan  faktor sangat  tidak  berpengaruh  terhadap  beton ready  mix dan  skala  6  menunjukan  faktor sangat  berpengaruh  terhadap  beton ready mix (Linkert,  1932).  Setelah  beberapa variabel/faktor  dieliminasi  dengan  uji validitas dan reliabilitas, langkah selanjutnya dilakukan Relative Importance
Index untuk  mengetahui  peringkat  faktor yang  mempengaruhi  beton ready  mix .
Cicchetti  (1994)  menjelaskan  bila  hasil suatu  survey  berada  di  antara  angka  0.75 hingga  1,  dikatakan  hasilnya  sangat  bagus demikian juga bila RII menghasilkan angka antara 0.75 hingga 1 dikatakan sangat bagus hasilnya.
Relative  Importance  Index dapat dihitung menggunakan rumus dibawah ini:

## RII (%) =
6n 6 +5n 5 +4n 4 +3n 3 +2n 2 +1n 1 W*(n 6 +n 5 +n 4 +n 3 +n 2 +n 1 ) x100% ......   (3)
keterangan:
n 6 :  Jumlah responden yang
memilih skala 6 n 5 :  Jumlah
responden yang
memilih skala 5
n 4 :  Jumlah responden yang
memilih skala 4 n 3 :  Jumlah
responden yang
memilih skala 3 n 2 :  Jumlah responden yang memilih skala 2 n 1 :  Jumlah responden yang
memilih skala 1
W  :  Skala  terbesar  dalam  skala

## Likert

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Obyek  penelitian  utama  ini  adalah
supervisor, site engineer, project manager, project  director,  quantity  surveyor dan pihak-pihak  lainnya  yang  menjadi  staff pada  proyek  gedung  bertingkat.  Total responden yang berpartisipasi dalam penelitian ini berjumlah 64 orang. Di bawah ini akan dilampirkan data responden berupa tingkat pendidikan, pengalaman bekerja di bidang konstruksi, juga posisi atau jabatan dalam proyek konstruksi.
Gambar 1 menjelaskan bahwa dari 64 responden, sebanyak 45 responden berpengalaman  di  bawah  10  tahun  setara dengan  70.31  %  dari  total  responden.
Responden berpengalaman diatas 10 tahun sebanyak 19 orang atau setara dengan 29.69 % dari total responden.

## Gambar 1. Pengalaman Responden
Gambar 2 menjelaskan bahwa dari 64 responden  yang  memiliki  jabatan  sebagai staf sebanyak 21.87 % dan jabatan sebagai manajer sebanyak 78.12%. Berarti responden  kebanyakan  jabatan  sebagai
manajer dan diatasnya.

## Gambar 2. Jabatan Responden

## Kuantitas sisa material beton ready mix
Data 64 responden yang mengisi data didapat rata rata sebesar 9.06% merupakan kerugian  beton ready  mix .  Diasumsikan untuk  suatu  proyek  dengan  nilai  kontrak anggaran  biaya  untuk  beton ready  mix
yakni  1000  m 3 x  Rp.1,000,000.00  =  Rp.
1,000,000,000.00. Keuntungan 10%
sebesar Rp. 100,000,000.00.
Kerugian 9.06% x Rp. 100,000,000 =
Rp. 9,060,000.00 dari keuntungan
Rp.100,000,000.00.

## Uji Validitas
Dari  hasil  uji  diatas  menunjukkan seluruh  faktor  yang  mempengaruhi  sisa material  baik  dari  desain  hingga  lain  lain dapat dipergunakan yang dapat dilihat pada Tabel 2 hingga Tabel 6.

## 4.2.1 Uji Validitas Desain
Uji  validitas  desain  menghasilkan desain  dari  desain  1  hingga  desain  4 menghasilkan  nilai  validitas  yang  tinggi yang  dilihat  dari  nilai  R  hitung  yang dinyatakan  dalam  skor  total  dimana  nilai yang  dihasilkan  melebihi  R  tabel momen product (0.244)  sehingga  semua  faktor yang  berpengaruh  di  dalamnya  layak dipergunakan (Tabel 2).

## Tabel 2. Output Validitas Desain
Correlations Desain 1  Desain 2 Desain  3 Desain4 Skor Total DESAIN 1 Pearson Correlation 1 .673 ** .590 ** .444 ** .803 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 64 64 64 64 64 DESAIN 2 Pearson Correlation .673 ** 1 .559 ** .503 ** .827 ** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 N 64 64 64 64 64 DESAIN 3 Pearson Correlation .590 ** .559 ** 1 .556 ** .837 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 64 64 64 64 64 DESAIN 4 Pearson Correlation .444 ** .503 ** .556 ** 1 .792 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 64 64 64 64 64 SKOR TOTAL Pearson Correlation .803 ** .827 ** .837 ** .792 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 64 64 64 64 64 **: Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)
4.2.2 Uji Validitas Pengadaan
Uji validitas pengadaan
menghasilkan  nilai  skor  total  pengadaan dari  pengadaan  1  hingga  pengadaan  4 menghasilkan  nilai  validitas  yang  yang
melebihi  tabel  R momen  product (0.244)
dimana skor total menunjukkan hasil diatas nilai  tabel  R momen  product sehingga semua faktor yang berpengaruh di dalamnya layak dipergunakan (Tabel 3).

## Tabel 3. Output Validitas Pengadaan

## Correlations
Pengadaan 1  Pengadaan 2  Pengadaan 3  Pengadaan 4 skor total pengadaan 1 Pearson Correlation 1 .666 ** .420 ** .381 ** .791 ** Sig. (2-tailed) .000 .001 .002 .000 N 64 64 64 64 64 pengadaan 2 Pearson Correlation .666 ** 1 .505 ** .199 .743 ** Sig. (2-tailed) .000 ,000 .114 .000 N 64 64 64 64 64 pengadaan 3 Pearson Correlation .420 ** .505 ** 1 .568 ** .809 ** Sig. (2-tailed) .001 .000 .000 .000 N 64 64 64 64 64 pengadaan 4 Pearson Correlation .381 ** .199 .568 ** 1 .732 ** Sig. (2-tailed) .002 .114 .000 .000 N 64 64 64 64 64 skor total Pearson Correlation .791 ** .743 ** .809 ** .732 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 64 64 64 64 64 **: Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed) 4.2.3 Uji Validitas Penanganan
Uji validitas penanganan
menghasilkan  nilai  skor  total  pengadaan dari  pengadaan  1  hingga  pengadaan  4 menghasilkan  nilai  validitas  yang  yang melebihi  tabel  R momen  product (0.244)
dimana skor total menunjukkan hasil diatas nilai  tabel  R momen  product sehingga semua faktor yang berpengaruh di dalamnya layak dipergunakan (Tabel 4).

## 4.2.4 Uji Validitas Pelaksanaan
Uji validitas pelaksanaan menghasilkan menghasilkan nilai skor total pengadaan  dari  pengadaan  1  hingga pengadaan  4  menghasilkan  nilai  validitas
yang yang melebihi tabel R momen product
(0.244)  dimana  skor  total  menunjukkan hasil  diatas  nilai  tabel  R momen  product sehingga semua faktor yang berpengaruh di dalamnya layak dipergunakan (Tabel 5).

## 4.2.5 Uji Validitas Residual dan lain lain
Uji validitas menghasilkan menghasilkan nilai skor total  residual dari residual hingga lain lain menghasilkan nilai validitas  yang  yang  melebihi  tabel  R momen  product (0.244)  dimana  skor  total menunjukkan  hasil  diatas  nilai  tabel  R momen  product sehingga  semua  faktor yang  berpengaruh  di  dalamnya  layak dipergunakan (Tabel 6).
Tabel 4 .Output Validitas Penanganan

## Correlations
penanganan 1 penanganan 2 penanganan 3 penanganan 4 skor total penanganan 1 Pearson Correlation 1 .276 * .584 ** .434 ** .768 ** Sig. (2-tailed) ,027 ,000 ,000 ,000 N 64 64 64 64 64 penanganan 2 Pearson Correlation .276 * 1 .494 ** .446 ** .692 ** Sig. (2-tailed) .027 .000 .000 .000 N 64 64 64 64 64 penanganan 3 Pearson Correlation .584 ** .494 ** 1 .514 ** .839 ** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 N 64 64 64 64 64 penanganan 4 Pearson Correlation .434 ** .446 ** .514 ** 1 .780 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 64 64 64 64 64 skor total Pearson Correlation .768 ** .692 ** .839 ** .780 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 64 64 64 64 64
*: Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed) **: Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)

## Tabel 5. Output Validitas Pelaksanaan
Correlations pelaksanaan 1 pelaksanaan 2 pelaksanan 3 pelaksanaan 4 skor total pelaksanaan 1 Pearson Correlation 1 .516 ** .230 .101 .608 ** Sig. (2-tailed) ,000 .068 .426 .000 N 64 64 64 64 64 pelaksanaan 2 Pearson Correlation .516 ** 1 .559 ** .399 ** .834 ** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,001 ,000 N 64 64 64 64 64 pelaksanan 3 Pearson Correlation .230 .559 ** 1 .474 ** .768 ** Sig. (2-tailed) .068 .000 .000 .000 N 64 64 64 64 64 pelaksanaan 4 Pearson Correlation .101 .399 ** .474 ** 1 .711 ** Sig. (2-tailed) .426 ,001 .000 .000 N 64 64 64 64 64 skor total Pearson Correlation .608 ** .834 ** .768 ** .711 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 64 64 64 64 64
**: Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)
Tabel 6. Output Validitas Residual dan Lain-Lain
Correlations Residual lain lain skor total Residual Pearson Correlation 1 .495 ** .912 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 N 64 64 64 lain lain Pearson Correlation .495 ** 1 .808 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 N 64 64 64 skor total Pearson Correlation .912 ** .808 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 N 64 64 64
**: Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)
Dari  hasil  uji  diatas  menunjukkan seluruh  faktor  yang  mempengaruhi  sisa material  baik  dari  desain  hingga  lain  lain dapat dipergunakan.

## Uji Reliabilitas
Uji  ini  digunakan  untuk  mengetahui apakah  alat  ukur  pada  kuesioner  ini konsistensi atau tidak. Uji ini menggunakan metode Alpha  Conbrach’s .  Apabila  nilai
Alpha Conbrach’s kurang dari 0.6 (Gozali,
2001)  maka  alat  ukur  dikatakan  tidak reliabel. Sedangkan lebih dari 0.6 maka alat ukur dikatakan reliabel.

## Tabel 7. Uji Reliabilitas Seluruh Faktor
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .914 18 Hasil output menyatakan 0.914 > 0.6
maka  dapat  dikatakan  reliabel  sehingga seluruh  faktor  dari  desain  hingga  lain  lain dapat dipergunakan (Tabel 7).
Selanjutnya adalah uji reliabilitas per masing  masing  faktor  utama  dapat  dilihat pada Tabel 8 yang menunjukkan R α lebih besar  dari  R  tabel  yakni  0.6  sehingga seluruh  faktor  dinyatakan  reliabel  hingga layak  dipergunakan  dengan  data  sebagai berikut:

## Tabel 8. Hasil Uji Reliabilitas
No Jenis R α R tabel 1 Desain 0.825 0.6 2 Pengadaan 0.763 0.6 3 Pelaksanaan 0.703 0.6 4 Penanganan 0.770 0.6 5 Residual 0.634 0.6
Relative  Importance  Index (RII)

## Secara Umum
Sebelum  dilakukan  RII,  dilakukan pendataan  untuk  tiap-tiap  variabel  yang telah  memenuhi  uji  validitas  dan  uji reliabilitas  sehingga  di  dapat  hasilnya sebagai  faktor  yang  dapat  digunakan,  dan
dengan  dilakukan  RII  untuk  mendapatkan hasil  peringkat  faktor  yang  mempengaruhi kerugian beton ready mix dengan nilai RII yang terdapat pada Tabel 9 berdasarkan dari
faktor faktor utama yang mempengaruhinya,  dimana  faktor  utama adalah  desain,  pengadaan,  penanganan, pelaksanaan,  residual  dan  lain  lain. Berdasarkan Ciccheti ,1994 maka hasil dari
RII  dikatakan  sangat  baik  bila  berkisar diantara  0.75  hingga  1,  dan  dibawah  ini
semua hasil RII menunjukkan hasil survey yang sangat karena berada di atas 0.75.
Tabel  10  menjelaskan  peringkat penyebab kerugian beton ready mix secara keseluruhan  berdasarkan  peringkat  dari tertinggi  hingga  yang  terendah.  Tabel  11 menjelaskan nilai perhitungan RII rata rata untuk mengetahui pengaruh kerugian beton ready  mix  berdasarkan  masing  masing faktor utama.

## Tabel 9. Nilai Perhitungan RII Untuk Setiap Faktor
Faktor yang mempengaruhi kerugian beton ready Mix RII 1. Desain a. Adanya perubahan desain 0.87 b. Informasi gambar kurang/tidak jelas 0.86 c. Pendetailan gambar yang rumit 0.87 d. Kurang berkoordinasi terhadap dimensi produk yang digunakan adanya perubahan desain 0.82 2. Pengadaan Material a. Pesanan material tidak sesuai spesifikasi 0.86 b. Pemesanan melebihi kebutuhan 0.85 c. Pesanan tidak dapat dilakukan dalam jumlah kecil 0.85 d. Supplier kirim material tidak sesuai spesifikasi 0.85 3. Penanganan Material
a. Penanganan yang tidak hati-hati/kecelakaan pada saat menuangkan beton 0.85 b. Volume beton dari levaransir kurang 0.84 c. Beton mengeras karena penanganan lambat 0.85 d. Tercecer pada saat diangkut/dipindahkan 0.87 4. Pelaksanaan Material a. Cuaca yang buruk/hujan 0.86 b. Pengukuran dimensi tidak akurat 0.86 c. Terjadi deviasi dimensi struktur pada saat pengecoran 0.85 d. Letak tiang pancang bergeser menyebabkan volume poer/sloof bertambah 0.83 5. Residual a. Sisa material pada akhir pekerjaan 0.86 6. Lain Lain a. Hilang karena dicuri 0.88

## Tabel 10. Peringkat Penyebab Kerugian Beton Ready Mix
Peringkat Indikator yang mempengaruhi Kerugian Beton Ready Mix Variabel Faktor RII 1 Hilang karena dicuri Lain lain 0.88 2 Adanya perubahan desain Desain 0.87 3 Pendetailan gambar yang rumit Desain 0.87 4 Pesanan material tidak sesuai spesifikasi Pengadaan Material 0.87 5 Tercecer pada saat diangkut/dipindahkan Penanganan Material 0.87 6 Informasi gambar kurang/tidak jelas Desain 0.86 7 Sisa material pada akhir pekerjaan Residual 0.86 8 Cuaca yang buruk/hujan Pelaksanaan Material 0.86 9 Pengukuran dimensi tidak akurat Pelaksanaan Material 0.86 10 Pemesanan melebihi kebutuhan Pengadaan Material 0.86 11 Supplier kirim material tidak sesuai spesifikasi Pengadaan Material 0.86 12 Pesanan tidak dapat dilakukan dalam jumlah kecil Pengadaan Material 0.85 13 Penanganan yang tidak hati-hati/kecelakaan pada saat menuangkan beton Penanganan Material 0.85 14 Terjadi deviasi dimensi struktur pada saat pengecoran Pelaksanaan Material 0.85 15 Beton mengeras karena penanganan lambat Penanganan Material 0.85 16 Volume beton dari levaransir kurang Penanganan Material 0.84 17 Letak tiang pancang bergeser menyebabkan volume poer/sloof bertambah Pelaksanaan Material 0.83 18 Kurang berkoordinasi terhadap dimensi produk yang digunakan Adanya perubahan desain Desain 0.83 Tabel 11. Nilai Perhitungan RII Rerata untuk Penyebab Kerugian Beton Ready Mix Faktor yang mempengaruhi Kerugian Beton Ready Mix Nilai rata-rata RII Desain 0.85 Pengadaan Material 0.86 Penanganan Material 0.85 Pelaksanaan 0.85 Residual 0.86 Lain lain 0.88

## SIMPULAN
Menyajikan  kesimpulan  penelitian dan saran-saran yang  mengacu  pada hasil- hasil penelitian.
Setelah
dilakukan
pengolahan  data  hasil  penelitian,  dapat ditarik  kesimpulan  beberapa  hal  yaitu kerugian beton ready mix sebesar 9.06%.
Yang  mempengaruhi  kerugian  beton ready mix adalah:
1. Hilang karena dicuri
2. Adanya perubahan desain
3. Pendetailan gambar yang rumit
4. Pesanan  material  yang  tidak sesuai dengan spesifikasi

## DAFTAR PUSTAKA
Bossink,  B.  A.  G.,  &  Brouwers,  H.  J.  H. (1996). Construction Waste: Quantification and Source Evaluation. Journal  of  Construction Engineering and Management , 122 (1),
55–60.
https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-
9364(1996)122:1(55)
Cicchetti, D. V. (1994). Guidelines, criteria, and  rules  of  thumb  for  evaluating normed and standardized assessment instruments
in psychology.
Psychological Assessment , 6 (4), 284– 290. https://doi.org/10.1037/1040- 3590.6.4.284
Cronbach,  L.  J.  (1951).  Coefficient  alpha and  the  internal  structure  of  tests.
Psychometrika , 16 (3), 297–334. https://doi.org/10.1007/BF02310555
Formoso, C. T., Soibelman, L., De Cesare, C.,  &  Isatto,  E.  L.  (2002).  Material Waste  in  Building  Industry:  Main
Causes  and  Prevention. Journal  of Construction Engineering and Management , 128 (4), 316–325.
https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733- 9364(2002)128:4(316)
Garson,  G.  D.  (2009).  Structural  equation modeling, from statnotes.
Gavilan,  R.  M.,  &  Bernold,  L.  E.  (1994). Source Evaluation of Solid Waste in Building  Construction. Journal  of Construction Engineering and Management , 120 (3), 536–552. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733- 9364(1994)120:3(536)
Gozali,  I.  (2001). Aplikasi  Analisis Multivariate  Dengan  Program  SPSS Edisi  Pertama .  Semarang:  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hair,  J.  F.,  Black,  W.  C.,  Babin,  B.  J.,
Anderson,  R.  E.,  &  Tatham,  R.  L. (1998). Multivariate  data  analysis . Upper  Saddle  River,  NJ:  Pearson University Press.
Intan,  S.,  Alifen,  R.  S.,  &  Arijanto,  L.  S.
(2005).  Analisa  dan  Evaluasi  Sisa Material Konstruksi Sumber Penyebab Kuantitas dan Biaya. Civil
Engineering Dimension , 7 (1), 36–45. https://doi.org/https://doi.org/10.974 4/ced.7.1.pp. 36-45
Kometa, S. T., Olomolaiye, P. O., & Harris, F.  C.  (1994).  Attributes  of  UK construction clients influencing project  consultants’  performance.
Construction Management and Economics , 12 (5), 433–443. https://doi.org/10.1080/01446199400 000053
Linkert,  R.  (1932). A  Technique  for  the Measurement of Attitudes . New York: Archives of Psychology.
Nugraha,  P.  (1985). Manajemen  Proyek Konstruksi  1 .  Surabaya:  Kartika Yudha.
Nunnally,  J.  C.  (1994). Psychometric Theory 3E . Tata McGraw-Hill Education. Pearson, K. (1896). Mathematical contributions  to  the  theory  of evolution.—III. Regression, heredity, and
panmixia.
Philosophical Transactions  of  the  Royal  Society  of London. Series A, Containing Papers of  a  Mathematical  or  Physical Character , 187 , 253–318.
https://doi.org/10.1098/rsta.1896.000 7
Ritz,  G.  J.  (1994). Total  Construction
Project  Management .  New  York:
McGraw-Hill Book Company.
Sambasivan,  M.,  &  Soon,  Y.  W.  (2007). Causes  and  effects  of  delays  in Malaysian construction industry.
International  Journal  of  Project Management , 25 (5), 517–526.
https://doi.org/10.1016/j.ijproman.20 06.11.007
Skoyles, E. R. (1976). Materials wastage – a  misuse  of  resources. Batiment
International, Building Research and
Practice , 4 (4), 232–232. https://doi.org/10.1080/09613217608 550498 Sugiyono.  (2010). Metode  Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif,Kualitatif, dan R&D .
Badung: Alfabeta.
Waty,  M.,  &  Sulistio,  H.  (2020). Identification  of  Advance  Risks  to Sources  and  Causes  of  Material Waste in Road Construction Projects.

## MEDIA KOMUNIKASI TEKNIK
SIPIL , 26 (1), 104–117.
https://doi.org/10.14710/mkts.v26i1. 21817