## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PADA MASA PANDEMI COVID-19 YANG MEMPENGARUHI PRODUKTIVITAS PEKERJA KONSTRUKSI
Julio Anthony 1 dan Basuki Anondho 2
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta Julio.325180062@stu.untar.ac.id
2 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta Basukia@ft.untar.ac.id
Masuk: 15-01-2022, revisi: 11-02-2022, diterima untuk diterbitkan: 22-02-2022

## ABSTRACT
The COVID-19 pandemic has greatly impacted various fields of human life. Because it is a disease that takes many lives and can spread quickly. The construction sector is one of the areas receiving the impact of this pandemic. This pandemic has resulted in a decline in development in Indonesia. Jobs that are judged to have a greater presentation of this virus are caused by interactions with one another. Therefore, a new strategy is needed to deal with the impacts that  are  considered  capable  of  reducing  the  productivity  of  construction  workers.  Through  a  literature  study, researchers conducted at the beginning the factors that affected worker productivity during the COVID-19 pandemic. Then the initial results are compiled into a questionnaire which is distributed to project actors in projects located in Jabodetabek  using  a  Likert  scale  to  measure  the  level  of  influence  of  a  variable  being  tested.  After  the  data  was collected, the data was processed using the factor analysis method. The results show that there are 8 variables that affect the productivity of construction workers during the COVID-19 pandemic. After doing so, the dominant factors obtained are 3 dominant factors that affect the productivity of construction workers during the COVID-19 pandemic.
Keywords: Labor productivity, COVID-19, Factor analysis

## ABSTRAK
Pandemi  COVID-19  sangat  berdampak  pada  berbagai  bidang  dalam  kehidupan  manusia.  Dikarenakan  merupakan penyakit yang merenggut banyak korban jiwa serta dapat menular dengan cepat. Bidang konstruksi merupakan salah satu  bidang  menerima  dampak  dari  pada  pandemi  ini.  Pandemi  ini  mengakibatkan  pembangunan  di  Indonesia mengalami penurunan. Pekerja konstruksi dinilai memiliki presentase yang lebih besar terpapar virus ini dikarenakan interaksi  yang  harus  dilakukan  satu  dengan  yang  lain.  Oleh  karena  itu  perlunya  strategi  baru  dalam  menghadapi dampak yang ditimbulkan yang dinilai mampu menurunkan produktivitas pekerja konstruksi. Melalui studi literatur peneliti  melakukan  identifikasi  awal  faktor  mempengaruhi  produktivitas  pekerja  konstruksi  di  masa  pandemic COVID-19.  Lalu  hasil  identifikasi  awal  tersebut  disusun  menjadi  kuesioner  yang  disebarkan  kepada  para  pelaku proyek di proyek yang berlokasi di Jabodetabek dengan menggunakan skala likert untuk mengukur tingkat pengaruh suatu  variabel  yang  diuji.  Setelah  data  telah  terkumpul  dilakukan  pengolahan  data  menggunakan  metode  analisis faktor. Didapatkan hasil terdapat 8 variabel yang mempengaruhi produktivitas pekerja konstruksi di masa pandemic COVID-19.  Setelah  itu  dilakukan  penentuan  faktor  dominan  yang  didapatkan  berjumlah  3  faktor  dominan  yang mempengaruhi produktivitas pekerja konstruksi di masa pandemi COVID-19.
Kata kunci: Produktivitas Pekerja, COVID-19, Analisis Faktor

## 1. PENDAHULUAN
Sejumlah  kendala  dapat  muncul  di  lapangan  saat  melaksanakan  suatu  proyek  konstruksi.  Kendala  ini  biasanya mempengaruhi  kualitas,  biaya,  dan  waktu  yang  dijadwalkan.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  pengendalian  untuk mengatasi permasalahan tersebut. Salah satu faktor yang mempengaruhinya adalah produktivitas tenaga kerja, ketika produktivitas tenaga kerja turun maka jam kerja dan biaya akan meningkat.
Ditambah  dengan  adanya  Pandemi  COVID-19  yang  berdampak  pada  seluruh  bidang  dalam  masyarakat.  Bidang konstruksi juga mengalami dampak yang di timbulkan oleh karena Pandemi COVID-19 ini. Hal ini dapat dilihat dari kontribusi konstruksi dalam perekonomian Indonesia terus meningkat setiap tahunnya namun pada triwulan IV tahun 2020 kontribusi dari bidang konstruksi mengalami penuruan yaitu menjadi 10,96 persen terhadap Produk Domestik Bruto  (PDB)  Indonesia.  Dari  tahun  sebelumnya  pada  triwulan  IV  tahun  2019  yang  sebesar  11,26  persen  terhadap
Produk Domestik Bruto (PDB) Indonesia. Hal ini dikarenakan adanya penurunan nilai konstruksi yang diselesaikan, ketersediaan  tenaga  kerja,  dan  waktu  bekerja  para  pekerja  yang  menurun  yang  disebabkan  dampak  dari pandemic COVID-19 (BPS, 2020).
Penurunan  ini  dikarenakan  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  (PPKM)  melalui  Instruksi  Menteri Dalam Negeri Republik Indonesia Nomor 23 TAHUN 2021 untuk melakukan pembatasan mobilitas masyarakat dan pembatasan dalam kegiatan berkerumunan. Sebagai upaya pemerintah dalam melakukan penanggulangan penyebaran virus  COVID-19  yang  menyerang  pernapasan  dan  menular  dengan  sangat  cepat.  Melalui  cara  penularannya  yang melalui  kontak  langsung  dan  udara.  Pekerja  konstruksi  memiliki  persentase  yang  lebih  besar  untuk  terpapar  virus tersebut. Sehingga dari beberapa dampak diatas mengakibatkan penurunan efektifitas pada nilai produktivitas pekerja (Alsharef Abdullah, 2021). Akhirnya akan mempengaruhi produktivitas proyek (Kermanshachi S., 2018).
Covid-19 berdampak pada faktor ketenagakerjaan seperti gaji, jadwal kerja, beban kerja dan tingkat stres, hubungan dengan rekan kerja dan manajer, serta akses cuti, yang semuanya dapat mempengaruhi kesejahteraan pekerja, keluarga mereka, dan komunitas mereka (Apurva Pamidimukkala, 2021).
Oleh karena itu, manajemen proyek harus dapat mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat menurunkan produktivitas pekerja  konstruksi  di  masa  pandemic  COVID-19.  Sebagai  upaya  agar  para  pelaku  konstruksi  dapat  menentukan strategi dalam menanggulangi dampak yang ditimbulkan oleh pandemic ini. Serta bidang konstruksi yang merupakan salah satu pemberi konstribusi terbesar dalam pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Banyaknya penyerapan lapangan pekerjaan yang dilakukan oleh bidang ini. Serta dalam beberapa tahun terakhir ini Indonesia yang sedang giat dalam pembagunan infrastruktur.

## Rumusan Masalah
Berdasarkan identifikasi masalah di atas, maka rumusan masalah pada penelitian ini adalah faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi produktivitas pekerja di masa Pandemi COVID-19?

## Maksud dan Tujuan Penelitian
Penelitian  ini  bermaksud  untuk  melakukan  studi  literatur  dan  melakukan  analisis  tentang  faktor-faktor  pengaruh produktivitas pekerja dimasa Pandemi COVID-19.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor pengaruh produktivitas pekerja di masa Pandemi COVID-19.

## Studi Literatur
Studi  literatur  di  lakukan  untuk  mengindentifikasi  awal  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  produktivitas  pekerja konstruksi di masa pandemic COVID-19. Melalui studi literatur yang dilakukan maka terdapat 27 faktor dipilih untuk penelitia  n  ini.  Untuk  mengidentifikasi  dan mengelola  faktor-faktor  ini  dengan  lebih baik,  klasifikasi  faktor-faktor yang  mempengaruhi  produktivitas  pekerja  konstruksi  di  masa  pandemic  COVID-19  ke  dalam  beberapa  kategori. faktor-faktor  yang  dieksplorasi  dalam  penelitian  ini  kemudian  dikelompokkan  dalam  lima  kategori  yang  berbeda sesuai  dengan  sifat  masing-masing  faktor.  Kategori  yang  diusulkan  adalah:  (1)  kategori  proyek,  yaitu mengelompokkan faktor-faktor yang berhubungan dengan proyek itu sendiri; (2) kategori manusia, meliputi faktor- faktor yang mempengaruhi buruh; (3) kategori manajemen atau organisasi untuk faktor-faktor yang mengacu pada masalah perencanaan, manajemen, penjadwalan dan pengawasan; (4) kategori bahan dan alat, faktor pengelompokan yang berkaitan dengan persediaan atau kekurangan bahan, alat, peralatan atau mesin; dan terakhir (5) kategori faktor lingkungan.  Berikut  hasil  dari  indetifikasi  awal  melalui  studi  literatur  terhadap  faktor-faktor  yang  mempengaruhi produktivitas pekerja konstruksi di masa pandemic COVID-19 dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Tabulasi Identifikasi Awal Faktor yang Mempengaruhi Produktivitas Pekerja Proyek Konstruksi di
Masa Pandemi COVID-19. No Faktor-faktor pengaruh Sumber 1 Tingkat Keterampilan dan pengalaman (Serdar  Durdyev,  2018),  (Abdulaziz  M.  Jarkas, 2012) (Khaled  Mahmoud  El-Gohary,  2014),  (Alsharef Abdullah, 2021). 2 Motivasi dan mentalitas Kerja (Argaw  Tarekegn  Gurmu,  2019),  (G.  Robles,  2014), (Serdar Durdyev, 2018). 3 Waktu Bekerja (Khaled  Mahmoud  El-Gohary,  2014),  (Alsharef Abdullah, 2021), (G. Robles, 2014).
4 Ketersediaan Tenaga Kerja (Alsharef  Abdullah,  2021),  (Serdar  Durdyev,  2018), (Abdulaziz M. Jarkas, 2012). 5 Keterlambatan pembayaran upah pekerja (G.  Robles,  2014),  (Abdulaziz  M.  Jarkas,  2012), (Alsharef Abdullah, 2021), (Serdar Durdyev, 2018). 6 Perubahan Desain dan Jadwal (Alsharef  Abdullah,  2021),  (Abdulaziz  M.  Jarkas, 2012) (G. Robles, 2014) 7 Inspeksi atau pengawasan proyek (Abdulaziz  M.  Jarkas,  2012),  (Khaled  Mahmoud  El- Gohary,  2014),  (Serdar  Durdyev,  2018),  (Alsharef Abdullah, 2021). 8 Komunikasi antar kru (Apurva  Pamidimukkala,  2021),  (G.  Robles,  2014), (Abdulaziz M. Jarkas, 2012) 9 Kebijakan insentif (Abdulaziz  M.  Jarkas,  2012)  (Khaled  Mahmoud  El- Gohary,  2014),  (G.  Robles,  2014),  (Alsharef  Abdullah, 2021), (S. Zaman, 2021) 10 Kesehatan dan keselamatan kerja (Alsharef Abdullah, 2021), (Abdulaziz M. Jarkas, 2012) 11 Keterbatasan peralatan dan material (Alsharef  Abdullah,  2021),  (G.  Robles,  2014),  (Khaled Mahmoud El-Gohary, 2014), (Serdar Durdyev, 2018). 12 Teknnologi yang digunakan (Abdulaziz  M.  Jarkas,  2012),  (Serdar  Durdyev,  2018), (Alsharef Abdullah, 2021), 13 Kekurangan  ketersediaan  APD  dan  alat keselamatan lain (Alsharef  Abdullah,  2021),  (G.  Robles,  2014),  (Khaled Mahmoud El-Gohary, 2014), (Serdar Durdyev, 2018). 14 Akses menuju proyek (Alsharef  Abdullah,  2021),  (G.  Robles,  2014),  (Khaled Mahmoud El-Gohary, 2014), (Serdar Durdyev, 2018) 15 Regulasi  /  peraturan  baru  pemerintah setempat (Serdar Durdyev, 2018), (Alsharef Abdullah, 2021).
Dari tabel 1 dapat dilihat hasil studi literatur dan didapatkan 15 identifkasi awal fakor yang mempengaruhi produktivitas pekerja konstruksi di masa pandemic Covid-19.

## 2. METODE PENELITIAN
Penyusunan Kuesioner Dalam penelitian ini, kuesioner digunakan sebagai alat penelitian. Di masa pandemi COVID- 19, lebih tepat menggunakan kuesioner saat melakukan penelitian daripada saat melakukan wawancara, dll. Berikut alasan pemilihan metode pengumpulan hasil jawaban responden menggunakan metode kuesioner yang penyebarannya menggunakan media sosial;
1. Pembelakuan social distancing yang dilakukan pemerintah dalam upaya pencegahan penularan virus COVID- 19.
2. Menyebarkan ke sejumlah besar responden dalam waktu yang relatif singkat.
3. Lebih ekonomis dikarenakan dikirim melalui aplikasi “Google Form” melalui media sosial.
4. Penggunaan waktu  relatif fleksibel, tergantung waktu yang disediakan oleh peneliti.
5. Informasi dapat dikumpulkan dengan  cepat..
Kuesioner  didasarkan  pada  skala  Likert.  Pada  kuesioner  ini  menggunakan  skala  Likert  dengan  1  (satu)  sebagai minimum (tidak setuju) hingga 5 (5) sebagai maksimum (sangat setuju).
Pengumpulan  Data  Kuesioner  ini  disebarkan/didistribusikan  kepada  responden  yang  memiliki  pemahaman menyeluruh  terkait  dengan  kondisi  riil  proyek  konstruksi  gedung  bertingkat  yang  sedang  berjalan  proses pembangunannya  di  area  Jabodetabek  untuk  mengumpulkan  data-data  proyek  dan  hasil  jawaban  kuesioner  yang diperlukan untuk mengola data. Sampel pada penelitian ini diambil 40 responden.

## Pengujian Instrumen
Berikut  adalah  tahapan  yang  dilakukan  dalam  melakukan  pengujian  instrumen  setelah  mendapatkan  hasil  dari keusioner yang telah disebarkan kepada responden
1. Uji validitas
Uji validasi adalah alat untuk mengukur suatu variabel penelitian dan digunakan untuk menguji ketelitian atau derajat ketelitian suatu alat. Jika alat ukur tersebut valid atau fungsional, maka hasil pengukuran tentu akan akurat. Uji validasi yang  digunakan  adalah uji product  moment  pearson dan  korelasi  keseluruhan  dari  faktor-faktor  yang disesuaikan. Kemudian ditentukan nilai penting dan perhatikan nilai r pada tabel pada tabel berikut beserta jumlah responden yang diketahui.

## 2. Uji Realibilitas
Pengecekan reliabilitas menunjukkan hasil pengukuran yang reliabel yang diperlukan untuk memperoleh data sesuai dengan tujuan pengukuran. Uji Cronbach’s Alpha digunakan untuk uji reliabilitas penelitian ini.

## Pengujian  Data
Setelah melakukan pengujian instrumen, selanjutnya dilakukan pengujian data menggunakan metode analisis faktor. Analisis  data  dilanjutkan  dengan  menggunakan  alat bantu software  aplikasi  SPSS  untuk  membantu peneliti  dalam mengolah data. Terdapat beberapa asumsi yang harus terpenuhi dalam analisis faktor, yaitu:
1. Uji Kaiser-Mayer-Olkin measure of sampling adequacy (KMO)
2. Uji Bartlett’s Test Sphericity Bartlett’s Test Sphericity
3. Uji Measure of Sampling Adequancy (MSA)
4. Uji Komunalitas
5. Menentukan faktor yang terbentuk
6. Merotasi faktor
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan faktor dominan dengan  cara  mengidentifikasi  hubungan  antar sejumlah  variabel  yang  saling  independen  satu  sama  lain  dengan  melakukan  uji  korelasi  antar  variabel  ( R  Factor Analysis ). Oleh karena itu, penelitian ini akan digunakan metode analisis faktor.
Adapun diagram alir penelitian dapat dilihat sebagai berikut ini;

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Uji validitas
Data  sampel  yang  digunakan  adalah  40  (N=40)  dan  taraf  signifikansi  yang  digunakan  sebesar  5%,  maka  dengan melihat tabel nilai r product moment diperoleh nilai r sebesar 0,312.
Tabel 2. Hasil Output Bivariate Variabel Variabel Pearson Correlation Syarat r tabel Keterangan X1 0,416 0,312 VALID X2 0,537 0,312 VALID X3 0,446 0,312 VALID X4 0,488 0,312 VALID X5 0,474 0,312 VALID X6 0,568 0,312 VALID X7 0,572 0,312 VALID X8 0,531 0,312 VALID X9 0,530 0,312 VALID X10 0,376 0,312 VALID X11 0,616 0,312 VALID X12 0,371 0,312 VALID X13 0,520 0,312 VALID X14 0,579 0,312 VALID X15 0,597 0,312 VALID
Dari  tabel  2  hasil  uji  validitas  di  atas  menunjukkan  bahwa  semua  variabel  yang  dianalisis  valid.  Sehingga  dapat dilanjutkan ke uji reliabilitas.
2. Uji realibilitas
Sebagai hasil pengujian reliabilitas koefisien nilai Cronbach’s Alpha , diperoleh nilai 0,798, yang lebih besar dari 0,6. Alat penelitian yang digunakan kemudian dinyatakan layak sehingga hasilnya dapat digunakan untuk analisis faktor. Hasil dari pengujian realibilitas dapat dilhat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Output Reliability Statistics Reliability Statistics Cronbach’s Alpha N of items 0,798 15
3. Uji Kaiser-Mayer-Olkin measureof sampling adequacy dan uji Bartlett’s Test Sphericity
Hasil  nilai Kaiser-Mayer-Olkin  measure  of  sampling  adequacy (KMO)  penelitian  ini  adalah  0,742  >  0,5,  maka dinyatakan bahwa sampel penelitian ini  cukup untuk analisis faktor. Dan nilai Bartlett’s Test Sphericity adalah sebesar 0,00 < 0,05, yang menunjukan adanya korelasi antar variabel. Seperti yang dapat dilihat pada tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Output Reliability Statistic
KMO and Barlett’s Test Kaiser-Mayer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,579 Barlett’s Test of Spherecity Approx. Chi-Square 200,535 df 105 Sig ,000

## 4. Uji Measure of Sampling Adequancy
Syarat lolos dari pengujian Measure of Sampling Adequancy (MSA) yaitu apabila nilai diagonal MSA dari pengujian anti-image  matrices berada  diatas  0.5.  Pada  pengujian  pertama  terdapat  2  variabel  yang  tidak  lulus  pengujian  ini sehingga  harus  di  eliminasi.  Setelah  melakukan  4  kali  pengujian  maka  didapatkan  hasil  nilai  diagonal  MSA  yang sudah lebih besar dari 0,5. Dari 15 variabel awal yang diuji hanya 8 variabel yang lulus pengujian MSA yang dapat dilihat pada diagonal tabel yang memiliki nilai lebih dari 0,5. Sehingga dapat dilanjutkan ke tahap beriktunya. Seperti yang dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil Output Anti-image Matrices
5. Uji Komunalitas
Kriteria generalitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode principal component analysis dengan syarat semakin besar generalitas suatu variabel maka semakin dekat hubungannya dengan faktor pembentuknya, begitu pula sebaliknya. Hasil inferensi generalitas menunjukkan pentingnya variabel penelitian terlepas dari apakah variabel penelitian dapat menjelaskan faktor tersebut. Sebuah pemulihan lebih besar dari 0,5 dianggap menjelaskan variabel. Dalam tes umum ini, tes pertama memiliki pemulihan kurang dari 0,5. Jadi Anda bisa menghapus variabel. Setelah itu, tes kedua dilakukan dan hasil pemulihan lebih besar dari 0,5. Kemudian variabel tersebut dianggap mampu menjelaskan faktor tersebut seperti yang tertera pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Output Communalities Communalities Initial Extraction X2 1,000 0,508 X4 1,000 0,518 X6 1,000 0,786 X7 1,000 0,570 X8 1,000 0,624 X11 1,000 0,610 X14 1,000 0,659 X15 1,000 0,545
6. Menentukan faktor yang terbentuk
Pada kolom initial eigenvalues yang dengan SPSS ditentukan sebesar 1, maka komponen yang akan diambil menjadi faktor adalah komponen dengan nilai total yang besarnya lebih dari satu ( >1), yaitu komponen 1 , 2, dan 3. Besar variansi yang bisa diterangkan oleh faktor 1 adalah 3.344/8 x 100%= 41.804. Sementara oleh faktor 2 sebesar 1.164/8 x 100% = 14.544. Sedangkan variansi yang dapat dijelaskan oleh faktor 3 adalah sebesar 1,005/8 x 100% = 12.564. Dari total ketiga faktor tersebut akan mampu menjelaskan variabel sebesar 41.804% + 14.544% + 12.564% = 68,912%. Seperti yang tertera pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Total Variance Explained melalui program SPSS
Jumlah faktor yang terbentuk dapat dilakukan dengan melihat nilai eigenvalue dari setiap komponen yang tertera pada gambar 4.
Gambar 4. Scree Plot
Nilai  korelasi  atau  hubungan  antara  masing-masing  variabel  dengan  faktor  yang  akan  terbentuk  dapat  dilakukan dengan melihat hasil komponen matriks pada tabel 6 berikut;
Tabel 6. Hasil Component Matrix Component 1 2 3 X2 ,475 ,431 ,636 X4 ,361 ,620 ,075 X6 ,655 ,149 -,574 X7 ,675 -,401 ,065 X8 ,593 -,553 ,378 X11 ,760 -,180 ,031 X14 ,784 ,009 -,343 X15 ,747 ,270 ,033
7. Merotasi faktor
Dalam  penelitian  ini,  rotasi  faktor digunakan  dengan  metode  varimax  rotation  dengan meminimumkan  banyaknya variabel yang memiliki loadings tinggi pada sebuah faktor, sehingga lebih mudah menginterpretasi factor pada  tabel 7 berikut;
Tabel 7. Hasil Rotated Component Matrix Component 1 2 3 X6 0.877 0.084 0.072 X14 0.766 0.351 0.152 X7 0.323 0.718 0.032 X8 0.012 0.892 0.057 X11 0.442 0.610 0.209 X2 -0.084 0.264 0.860 X4 0.288 -0.158 0.642 X15 0.510 0.302 0.530

## PEMBAHASAN
Data yang diuji berdasarkan pada hasil dari jawaban 40 responden yang memiliki keterkait dengan kondisi riil proyek konstruksi gedung bertingkat yang sedang berjalan proses pembangunannya di area Jabodetabek. Kemudian data diuji validitas dan realibilitas sebagai syarat awal data tersebut layak dilakukan pengolahan data. Dari hasil keusioner yang didapat ditemukan bahwa data yang didapat valid dan realibel. Selanjutnya melakukan pengolahan data menggunakan metode  analisis  faktor.  Hasil  dari  pengolaan  data  didapatkan  8  faktor  yang  mempengaruhi  produktivitas  pekerja konstruksi pada proyek konstruksi di masa pandemi Covid-19. Dari 8 faktor yang terbentuk terdapat 3 faktoa dominan yang  terbentuk.  dimana  ketiga  faktor  dominan  tersesebut  adalah  seperti  berikut;  Faktor  1  memiliki  nilai  mampu menjelaskan total varian sebesar 45,452%. Faktor ini merupakan faktor yang memiliki pengaruh terbesar terhadap produktivitas pekerja konstruksi pada proyek konstruksi di masa pandemi Covid-19. Faktor 2 memiliki nilai mampu menjelaskan total varian sebesar 13,361%. Sedangkan faktor 3 mampu menjelaskan 9,921% dari total varian. Dengan
demikian ketiga faktor dominan yang terbentuk dapat dikatakan layak untuk merangkum ke 8 variabel independen yang analisis.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  analisis  dan  pembahasan  dapat  disimpulkan  sebagai  berikut; ditarik beberapa kesimpulan,  yaitu  sebagai berikut;
1. Melalui  metode  analisis  factor  maka  terdapat  8  (delapan)  variable  yang  mempengaruhi  produktivitas  pekerja konstruksi  di  masa  pandemic  COVID-19  yaitu  diantaranya  seperti  berikut;  motivasi  dan  mentalitas  kerja, ketersediaan tenaga kerja, perubahan desain dan jadwal, inspeksi atau pengawasan proyek, komunikasi antar kru, keterbatasan peralatan dan material, akses menuju proyek, dan regulasi atau peraturan baru pemerintah setempat.
2. Dari  variabel  yang  diuji  didapatkan  3  faktor  dominan  yang  menjadi  faktor  yang  mempengaruhi  produktivitas pekerja  konstruksi  pada  proyek  konstruksi  di  masa  pandemi  Covid-19.  Faktor  1  memiliki  nilai  mampu menjelaskan total varian sebesar 45,452%. Faktor 1 terdiri atas variabel perubahan desain serta jadwal dan akses menuju proyek konstruksi. Faktor ini merupakan faktor yang memiliki pengaruh terbesar terhadap produktivitas pekerja  konstruksi  pada  proyek  konstruksi  di  masa  pandemi  Covid-19.  Faktor  2  memiliki  nilai  mampu menjelaskan  total  varian  sebesar  13,361%.  Faktor  2  terdiri  atas  variabel  inspeksi  atau  pengawasan  proyek, komunikasi antar kru, dan keterbatasan peralatan dan material. Sedangkan faktor 3 mampu menjelaskan 9,921% dari total varian. Faktor 3 terdiri atas variabel ketersediaan tenaga kerja, regulasi atau peraturan baru pemerintah setempat,  dan  motivasi  atau  mentalitas  kerja.  Dengan  demikian  ketiga  faktor  dominan  yang  terbentuk  dapat dikatakan layak untuk merangkum ke 8 variabel independen yang analisis.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdulaziz  M.  Jarkas,  P.  P.  (2012). Factors  Affecting  Construction  Labor  Productivity  in  Kuwait. Journal  of Construction Engineering and Manajemen.
Alsharef Abdullah, B. S. (2021). Early Impacts of the COVID-19 Pandemic on the United States. International Journal of Environmental Research and Public Health.
Apurva  Pamidimukkala,  S.  S.  (2021).  Impacts  of  COVID-19  on  Health  and  Safety  of  Workforce  in  Construction Industry. International Conference on Transportation and Development 2021: Transportation Planning and Development.
Argaw Tarekegn Gurmu, P. a. (2019). Predicting Construction Labor Productivity Based on Implementation Levels of Human Resource Management Practices.
BPS.  (2020,  10  16). PDB  Indonesia  Triwulanan  2016-2020 .  Diambil  kembali  dari  Badan  Pusat  Statistik: https://www.bps.go.id/publication/2020/10/16/54be7f82b7d3aa22f5e2c144/pdb-indonesia-triwulanan- 2016-2020.html
G.  Robles,  A.  S.-T.  (2014). Labor  Productivity  in  the  Construction  Industry  -Factors  Influencing  the  Spanish Construction Labor Productivity-.
Kermanshachi S., S. H. (2018). Predictive Modeling of U.S. Transportation Workforce Diversity Trends: A Study of Human  Capital  Recruitment  and  Retention  in  . International  Conference  on  Transportation  and Development.
Khaled Mahmoud El-Gohary, M. R. (2014). Factors Influencing Construction Labor Productivity in Egypt. Journal of Manajemen Engineering.
Serdar Durdyev, P. I. (2018). Structural Equation Model of the Factors Affecting .