Rancang Bangun Volume 07 Nomor 01 (2021) Halaman Artikel 9-19

## JURNAL TEKNIK SIPIL : RANCANG BANGUN
Website: http://ejournal.um-sorong.ac.id/index.php/rancangbangun
Model Estimasi Biaya Dengan Metode Cost Signifiant Model Pada Pembangunan Rumah Di Kabupaten Tegal
Annisatul Muthoharoh 1 , Saufik Luthfianto 2 , dan Isradias Mirajhusnita 3
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Pancasakti Tegal, Indonesia
Email: mshifa668@gmail.com, saufik.ti.upstegal@gmail.com

## Abstrak
Keadaan  ekonomi  disaat  ini  hadapi  persaingan  yang  sangat  ketat  serta  keberhasilan  bergantung  pada  ketepatan  dalam menaksir dan mengantisipasi pembengkakan biaya (cost overrun). Tujuan penelitian ini adalah meningkatkan suatu model estimasi yang memberikan informasi anggaran diawal proyek secara efisien, lebih gampang dan dengan hasil yang pas serta akurat pada pembangunan perumahan Kabupaten Tegal dengan type rumah  serta untuk menerapan proyek di tahun depan.  Penelitian ini  menggunakan metode Cost  Significant  Model , model yang berpengaruh sangat  significant  dalam total anggaran proyek. Hasil penelitian membuktikan kalau pekerjaan yang sangat mempengaruhi sebesar 84.13% antara lain  dipengaruhi  pekerjaan  pasangan  (X 3 )  sebesar  25.53%  pekerjaan  plester,  acian  serta  profil  (X 4 )  sebesar  16.43%, pekerjaan rangka atap serta penutup sebesar (X 6 ) sebesar 13.48%, pekerjaan beton bertulang 1: 2: 3 (X 5 ) sebesar 8.28%, pekerjaan  rangka  plafond  serta  penutup  (X 7 )  sebesar  6.97%,  pekerjaan finishing/  cat  (X 11 )  sebesar  6.96%,    pekerjaan kusen serta jendela (X 8 ) sebesar 6.48%. Dengan memakai model ditaksir ini didapatkan sesuatu model  Y’=- 503,865. 643+ 8. 289 X 4 maksudnya anggaran pekerjaan plester, acian, serta profil yaitu 0, hingga total anggaran proyek pekerjaan sebesar- Rp 503, 865. 643 serta bila variabel independent lain nilainya senantiasa serta alami peningkatan 1% hingga total anggaran  pekerjaan  (Y’)  hendak  mengalami  kenaikan  sebesar  Rp  8.298.  Hasil  dari  pengujian  model  ini  didapatkan tingkatan keakuratan -5.1355% s/ d 4.26% bersumber pada klasifikasi AACE International terletak di kelas 2 sehingga model ini dapat digunakan untuk kontrol bid/tender/penawaran dalam tender serta tingkatan sesuatu proyek.
Kata kunci :  estimasi, efektif, cost significant model, proyek

## 1. Pendahuluan
Keberhasilan  sesuatu  perseroan  berasal  dari ketepatan dalam menaksir. Besarnya sesuatu  proyek permasalahannya  yang  bisa  terjalin  salah  satunya pembengkakan biaya. Diantara banyaknya perusahaan  di  Kabupaten  Tegal  yang  banyak melaksanakan  pengembangan  dengan type rumah yang  sama  salah  satunya  PT.  Dirly  Makmur  Putra Syukur, yaitu bergerak dibidang kontraktor melaksanakan  suatu  estimasi  dikala  perencanaan pada  awal  proyek.  Keterlambatan  sesuatu  proyek cenderung hadapi pembengkakan anggaran (Khoirul et al., 2019).
Menurut peneletian (Maddepungeng et al., 2016) diantara  banyaknya  tata  cara  pemilihan  estimasi memiliki peranan sangat berarti. Riset dari (Hamzah, 2020) pula menguraikan kalau memakai tata cara cost signifikan  model digunakan  buat  ditaksir  anggaran penawaran proyek (lelang) ataupun control anggaran dalam tender proyek perumahan di Surabaya, begitu pula    dari  (Khamistan,  2019)  pemilihan  tata  cara ditaksir cost  signifikan  model pula  bisa  digunakan buat  pengecekan  penawaran  pada  konstruksi jembatan bertulang di Kabupaten Aceh Tamiang. Hal tersebut  menjadi  menarik  buat  diteliti  terlebih  buat proyek yang sama jenisnya/type yang sama.
Perbedaan  antara  peneliti  (Muali,  2015)  hanya untuk  proyek  gedung  lanjutan  penggunaan cost significant model hanya  untuk    control  tidak  bisa digunakan untuk penawaran tender ataupun estimasi di  proyek  selanjutnya  sedangkan  penelitian  saya adalah  meneliti  tingkat  akurasi  estimasi  yang digunakan  berdasarkan AACE  International dengan hasil  akurasi  tersebut  bisa  digunakan  untuk  data ditahun  depan  sebagai  acuan  dalam  membangun proyek  perumahan type rumah  yang  sama  dalam bidang property dan  juga  untuk  penawaran  dalam teder.  Sebab  proyek  perumahan  ini  tidak  ada habisnya.  Sehingga  tujuan  dari  riset  ini  ialah menganalisis  tingkat  akurasi  model  yang  dapat memberikan informasi anggaran  pada proyek secara efektif, lebih mudah dan dengan hasil yang pas serta akurat buat penerapan proyek ditahun depan.

## 2. Metode Penelitian
Model yang  digunakan  ialah cost  significant model .  Pada  penelitian  ini  metode  pengumpulan informasi dengan memakai tata cara sampling dengan tahapan penyaringan bagaikan berikut:
a) Informasi histori kontrak pada aktivitas proyek perumahan di kabupaten tegal dikumpulkan.
Rancang Bangun Volume 07 Nomor 01 (2021) Halaman Artikel (9-19) 2
b) Informasi  diambil  ialah  jumlah  bayaran  total proyek serta bayaran pekerjaan.
c) Paket pekerjaan buat anggaran dari tahun 2017 sampai  tahun  2019  yang  berjumlah  4  paket dikumpulkan.
d) Harga  komponen  bayaran  pekerjaan  serta bayaran  total  pekerjaan  dikumpulkan  tanpa pajak pertambahan nilai( pph).
e) Setelah itu informasi dikelompokkan bersumber  pada  jenisnya  serta  disusun  pada
kolom-  kolom  yang  telah  diatur  bersumber pada tahun buat memudahkan proses riset. 2.1 Lokasi dan Waktu Penelitian
2.1.1  Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  perusahaan kontraktor dan developer di PT. Dirly Makmur Putra Syukur  yang  mempunyai  4  proyek  perumahan  di Kabupaten  Tegal.  Penelitian  ini  dilakukan  pada proyek  konstruksi  yang  sudah  teralisasi  dari  tahun 2017 hingga tahun 2019.
Gambar 1. Lokasi Kantor PT. Dirly Makmur Putra Syukur Sumber : Google Maps Tahun 2019
Lokasi  proyek konstruksi yang sudah terealisasi di Kabupaten Tegal: 1. Griya Sakinah Trayeman
Gambar 2. Lokasi Perumahan Griya Sakinah Trayeman Sumber : Google Maps Tahun 2019

## 2. Griya Sakinah II Slawi (Dirly Teahouse Slawi)
Gambar 3. Lokasi Perumahan Griya Sakinah II Slawi Sumber : Google Maps Tahun 2019

## 3. Griya Sakinah III Slawi
Gambar 4. Lokasi Perumahan Griya Sakinah III Slawi
Sumber : Google Maps Tahun 2019

## 4. Dirly Lebaksiu Residence
Gambar 5. Lokasi Perumahan Dirly Lebaksiu Residence Sumber : Google Maps Tahun 2019
2.1.2  Waktu penelitian
Waktu yang  digunakan  peneliti untuk penelitian ini dilaksanakan sejak tanggal dikeluarkannya  ijin  penelitian  dalam  kurun  waktu kurang lebih 2 (dua) bulan, 1 bulan pengumpulan data dan 1 bulan pengolahan data yang meliputi penyajian dalam  bentuk  skripsi  dan  proses  bimbingan berlangsung.

## 2.2 Populasi dan Sampel
2.2.1 Populasi Dalam  penelitian  merupakan  wilayah  yang ingin diteliti oleh peneliti. Seperti menurut Sugiyono (2011:80)  Populasi  adalah  wilayah  genralisasi  yang terdiri atas obyek/ subyek yang  mempunyai kualitas dan  karakteristik  tertentu.  Dalam  penelitian  ini populasinya  adalah  perusahaan  kontraktor  dan developer yang ada di Kabupaten Tegal diantaranya jumlahnya  lebih  dari  11  developer  diantaranya diambil  sebagian  yaitu  PT.  Akar  Bumi  Pertiwi, Sapphire  Grup,    PT.  Tiara  Rizqi  Indojaya,  PT. Anugerah Putra Jaya,  PT. Permata Inti Realti, Griya
Satria, PT. Dhika Abadi, Sapphire Grup, CV. Kirana Lestari,    PT.  Dirly  Makmur  Putra  Syukur,  dan Tasneem  Property  Group  menurut  (Yusmi,  2016). Peneliti memilih perusahaan kontraktor dan developer dikarenakan sebagai acuan untuk mengestimasi  proyek  yang  akan  datang  agar  tidak terjadi overload anggaran. 2.2.2 Sampel Sampel adalah bagian dari populasi yang ingin diteliti  oleh  peneliti.  Menurut  Sugiyono  (2011:80), Sampel  adalah  bagian  dari  jumlah  dan  karakteristik yang  dimiliki  oleh  populasi  tersebut.  Sampel  pada penelitian  ini  adalah  perusahaan  kontarktor  dan developer  PT.  Dirly  Makmur  Putra  Syukur. Pemilihan  sampel  penelitian  didasarkan  pada populasi proyek yang berjumlah 7 proyek perumahan di PT. Dirly Makmur Putra Syukur, dalam melakukan sebuah  penelitian  yang  terbanyak  proyek  di Kabupaten  Tegal.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini mengambil  4  Sampel  penelitian  Rencana  Anggaran biaya  proyek  di  Kabupaten  Tegal  dari  tahun  2017 hingga tahun 2019:
a) Griya Sakinah Trayeman 1 Paket tahun 2017
Rancang Bangun Volume 07 Nomor 01 (2021) Halaman Artikel (9-19) 4
b) Griya Sakinah II Slawi 1 Paket tahun 2017
c) Griya Sakinah III Slawi 1 Paket tahun 2018
d) Dirly Lebaksiu Residence 1 Paket tahun 2019.

## 2.3 Sumber Data
2.3.1 Sumber Data Primer
Data primer adalah sumber data yang langsung meberikan  data  kepada  pengumpul  data.  Yang termasuk sumber data primer adalah:
a. Person yaitu sumber data berupa orang yang bisa memberikan  data    berupa  jawaban  lisan  melalui wawancara atau jawaban.
b. Paper yaitu sumber data yang menyajikan tanda- tanda berupa huruf, angka, gambar, atau symbol- simbol lain.
c. Place sumber  data  yang  berupa  tempat  yaitu sumber  data  yang  menyajikan  gambaran  berupa keadaan yang berkaitan langsung dengan masalah yang dibahas.
2.3.2 Sumber Data Sekunder Merupakan  sumber  yang  tidak  lansgung memberikan  data  kepada  pengumpul  data.  Adapun data  sekunder  dari  penelitian  bersumber  dari dokumen-dokumen berupa catatan, rekaman, gambar atau  foto-foto  dan  hasil-hasil  obeservasi  yang berhubungan dengan focus penelitian ini.

## 2.4 Metode Pengumpulan data
Pengumpulan data dalam penelitian di PT. Dirly Mamur  Putra  Syukur  4  proyek  di  Kabupaten  Tegal menggunakan cara berikut:
a. Observasi Suatu metode pengumpulan data yang dilakukan dengan  mengamati  secara  langsung,  melihat  dan mengambil  suatu  data  yang  dibutuhkan  ditempat penelitian. Pengumpulan data yang dilakukan di PT. Dirly Makmur Putra Syukur.
b. Wawancara
Merupakan salah satu teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui tatap muka langsung dengan narasumber  dengan  cara  tanya  jawab  langsung. Wawancara  dilakukan  dengan  Direktur  Utama  PT. Dirly  Makmur  Putra  Syukur  yang  berhubungan dengan data yang terkait. Salah satunya adalah: c. Dokumentasi Suatu  pengumpulan  data  dengan  melihat langsung  sumber-sumber-sumber  dokumen  terkait. Pengambilan data melalui dokumen tertulis  maupun elektronik. Digunakan sebagai pendukung kelengkapan data.
d. Sampling Teknik pengumpulan data menggunakan metode sampling yang  dilakukan  langsung  ke  PT.  Dirly Makmur  Putra  Syukur  dengan  tahapan  penyaringan sebagai berikut:
1. Mengumpulkan  data  histori  kontrak  pada kegiatan  proyek  perumahan  di  Kabupaten Tegal.
2. Data yang diambil berupa jumlah biaya total proyek dan biaya pekerjaan.
3. Data  yang  dikumpulkan  adalah  paket pekerjaan  untuk  anggaran  dari  tahun  2017 hingga tahun 2019, yang berjumlah 4 paket.
4. Harga  komponen  biaya  pekerjaan  dan biaya total  pekerjaan  yang  dikumpulkan  tanpa Pajak Pertambahan Nilai (PPN).
5. Data  tersebut  kemudian  dikelompokan berdasarkan  jenisnya  dan  disusun  pada kolom- kolom yang sudah diatur berdasarkan tahun untuk mempermudah proses penelitian.

## 2.5 Proses Pengolahan Data
Adapun  pengolahan  data  dalam  penelitian  ini Analisis  Akurasi  Model  Estimasi  Biaya  Dengan Metode Cost Significant Model (Studi kasus: Proyek Pembangunan Perumahan Kabupaten Tegal) dengan menentukan variabel- variabel terlebih dahulu:
Gambar 6. Hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat

## Rancang Bangun Volume 07 Nomor 01 (2021) Halaman Artikel (9-19) 5
Keterangan gambar : X 1 : Pekerjaan Persiapan X 2 : Pekerjaan Tanah X 3 : Pekerjaan Pasangan X 4 : Pekerjaan Plester, Acian, & Profil X 5 : Pekerjaan Beton Bertulang 1:2:3 X 6 : Pekerjaan Rangka Atap dan Penutup X 7 : Pekerjaan Rangka Plafond dan Penutup X 8 : Pekerjaan Kusen Pintu dan Jendela X 9 : Pekerjaan Slot, Engsel dan kain-lain X 10 : Pekerjaan Penutup Lantai & Dinding X 11 : Pekerjaan Finishing/ Cat X 12 : Pekerjaan Sanitair X 13 : Pekerjaan Listrik X 14 : Pekerjaan Halaman Y    : Total Biaya Pekerjaan Hasil uji dari variabel-variabel penelitian yang didapatkan selanjutnya dilakukan analisa faktor dengan program SPSS. Adapun analisa faktor  dengan  program  spss  adalah  sebagai berikut :
a) Uji Normalitas
b) Uji Analisa Linear Berganda
c) Koefisien Korelasi (R)
d) Koefisien determinasi (R²)
e) Uji Anova atau F test
f) Uji t.
3. Hasil dan pembahasan
3.1 Komponen Biaya pekerjaan
a. Factor  inflasi  diperhitungkan  dengan harga    item pekerjaan sering disebut time value . Rumus perhitungan Future Value (FV):
𝐹 = 𝑃(1 + 𝑖) 𝑛 Keterangan persamaan: F: Harga pada proyeksi yang ditentukan P: Harga saat sebelum diproyeksi i  : Faktor inflasi n : Tahun Proyek Pengaruh time value NI (2017) Y= 44,080,476.64 Luas bangunan = 30 m 2 Inflasi  = 3.25%
𝐹 = 44,080,476.64 (1 + 3,25%) 30 = 1,612,610.7 Setelah inflasi diperhitungkan selanjutnya menghitung cost significant  items  seperti  tabel  1 dibawah ini.
Tabel 1 . Data dikonversi ke m 2 dikalikan inflasi tahun 2020 (Rp) Sampel N1 N2 N3 N4 Thn 2017 2017 2018 2019 Luasan 30 30 30 30 Variabel Terikat (Y) 1,612,610.77 1,720,980.09 1,386,190.13 1,312,905.22 Variabel Bebas X1 7,316.67 7,648.67 6,686.67 6,668.67 X2 14,188.82 31,410.04 25,075.00 37,011.10 X3 399,421.50 426,940.65 300,080.88 400,925.04 X4 250,189.09 275,010.16 233,866.17 223,867.14 X5 122,903.69 155,933.00 122,453.60 94,028.20 X6 278,135.20 207,845.68 167,735.03 152,645.78 X7 94,217.62 180,644.30 78,802.37 63,285.65 X8 98,997.61 103,518.97 96,956.67 88,359.83 X9 19,679.82 15,999.10 13,908.27 14,804.44 X10 111,862.45 76,948.20 116,598.75 42,579.44 X11 119,421.03 135,271.71 99,029.53 62,852.18 X12 44,970.06 56,227.26 60,330.45 35,377.28 X13 43,471.06 39,390.63 57,505.33 83,358.33 X14 7,836.15 8,191.72 7,161.42 7,142.14 Sumber: Data kontraktor Kab. Tegal 2017-2019
b. Menentukan proporsi biaya
Mencari  cost  significant  item  yang  sudah ditentukan  sebagai  item-item  terbanyak jumlah prosentasenya 80% dari total biaya
proyek. Dari keempat proyek dijadikan satu dan direkap
Tabel 2 . Proporsi komponen biaya Simbol Mean STD. DEVIASI % (Rp) (Rp) Y 1,508,171.55 190,790.84 100 X1 7,080.17  484.1828167 0.47 X2 26,921.24  9789.071668 1.8 X3 381,842.02  55952.27077  25.53 X4 245,733.14  22330.44654  16.43 X5 123,829.62  25308.11886 8.28 X6 201,590.42  56095.14893  13.48 X7 104,237.48  52479.82745 6.97 X8 96,958.27  6354.388629 6.48 X9 16,097.91  2536.891437 1.08 X10 86,997.21  34488.89964 5.82 X11 104,143.61  31270.29168 6.96 X12 49,226.26  11287.55369 2.56 X13 55,931.34  19862.61952 3.63 X14 7,582.86  518.5597967 0.51
Sumber: Data kontraktor Kab. Tegal 2017-2019
Analisa yang dilakukan, dapat diketahui bahwa komponen  biaya  pekerjaan  pembangunan proyek  perumahan  di  Kabupaten  Tegal sebanyak 84.13% biaya pembangunan dipengaruhi  oleh  pekerjaan  pasangan  (X3) sebesar  25.53%  , pekerjaan  plester,  acian  dan profil  sebesar  16.43%(X4),  pekerjaan  rangka atap  dan  penutup  atap  (X6)    sebesar  13.43%, pekerjaan  beton  bertulang  1:2:3  (X5)  sebesar 8.28%, pekerjaan rangka plafond dan penutup (X7)  sebesar  6.97%,  pekerjaan  finishing/cat (X11)  sebesar  6.96%  dan  pekerjaan  kusen pintu & jendela (X8) sebesar 6.48%
3.2 Uji Persyaratan analisis.
3.2.1 Uji Normalitas
Uji  normalitas    variabel  informasi kuantitaif  untuk  mengenali  apakah  sesuatu group  informasi  terdistribusi  wajar  ataupun tidak.  Sebab  jumlah  sampelnya  kurang  dari ataupun  sama  dengan  50  hingga  pengujian informasi menggunkan saphirow wilk. Persyaratan  informasi  bila  probablitasnya ataupun p > 0. 05.
Pada Tabel 3, berdasarkan persyaratan data  jika  normal  p  >  0.50.  dari  Tabel  diatas diuji  normalitasnya  didapatkan  kenormalan pada setiap pekerjaan maka semua pekerjaan di uji di aplikasi SPSS
Tabel 3 . Uji normalitas berdasarkan nilai shapirow wilk

## Uji Analisis Linear Berganda
Tabel 4 .Coefficients
Dari analisis didapatkan sesuatu model ditaksir  bayaran  dari  cost  significant  items yang telah ditetapakan, buat menguji kelayakan sesuatu model.
𝑌 ′ = 𝑎 + 𝑎 1 𝑋 1 + ⋯ . 𝑎 14 𝑋 14
𝑌 ′ =   −530865.643 + 8.298 𝑋 4 Keterangan: Y’ = Total Bayaran Pekerjaan( Rp/ m2) X4 = Bayaran Pekerjaan Plester, Acian & amp; Profil ( Rp/ m 2 ) a 0 – a 14 =Koefisein persamaan Hasil  dari  persamaan  regresi  diatas dijelaskan sebagai berikut:
Konstanta  sebesar  -530865.643;  artinya  biaya pekejaan  plester,  acian  dan  profil  adalah  0, maka total biaya proyek pekerjaan sebesar- Rp 530866.  Koefisien  regresi  variabel  biaya pekerjaan plester, acian & profil sebesar 8.298; artinya  jika  variabel  independen  lain  nilainya tetap dan mengalami kenaikan 1% maka total biaya  pekerjaan  (Y’)  akan  mengalami peningkatan  sebesar  Rp  8.298.  sebesar  Rp 8.298. Koefisien bernilai positif semakin naik maka akan semakin naik total biaya pekerjaan.

## 3.2.2 Koefisien korelasi
Pengujian Hipotesis Korelasi: NO  Simbol Probablitas  Taraf Kesimpulan Sig Sig 1 X3 0.13 0.05 Normal 2 X4 0.769 0.05 Normal 3 X5 0.507 0.05 Normal 4 X6 0.687 0.05 Normal 5 X7 0.19 0.05 Normal 6 X8 0.801 0.05 Normal 7 X11 0.748 0.05 Normal 8 Y 0.575 0.05 Normal Sumber: Hasil olah data SPSS 23, 2020
Model Unstandardized Standard ized t Sig. coefficients Coeffici ent B Std.
error Beta 1 (Constan) -530866 35492
3 -1.5 0.27 X4 8.298 1.44 0.971 5.76 0.03
Sumber: Hasil olah data SPSS 23, 2020
Derajat hubungan dinyatakan dengan r yang disebut dengan koefisien korelasi sampel yang  merupakan  penduga  bagi  koefisien populasi. Ada dua cara pengambilan keputusan dalam analisis korelasi yaitu: Berdasarkan nilai signifikasi:  jika  signifikasi  <  0,05  maka terdapat  korelasi,  sebaliknya  jika  nilai
signikansi > 0,05 maka tidak terdapat korelasi dan  berdasarkan  pada  ciri  tanda  Bintang  (*) yang  diberikan  SPSS:  Jika  terdapat  tanda bintang pada  person correlation hingga  antara variabel  yang  dianalisis  terjalin  korelasi, begitupun    kebalikannya.
Tabel 5. Pengaruh Variabel Terhadap Biaya
No Simbol Person Probabilitas correlation (Sig) 1 X3 0.552 0.448 2 X4 0.971* 0.029 4 X5 0.717 0.283 3 X6 0.878 0.122 5 X7 0.876 0.124 7 X8 0.945 0.055 6 X11 0.904 0.96
Sumber: Hasil olah data SPSS 23, 2020
Hasil dari uji korelasi ini membuktikan nilai  signifikasi  dari  output  kalau  pakerjaan plester,  acian  dan  profil    (X 4 )  nilai signifikasinya 0.029 < 0.05 serta ada ciri tanda bintang  (*)  yang  berarti  ada  korelasi  yang signifikan. Dan berdasrkan pedoman iterprestasi  korelasi  bahwa  0.00-0.199  artinya sangat  rendah,  0.20  –  0.399  artinya  rendah,
0.40-0.599  artinya  sedang,  0.60-0.799  artinya kuat  dan  0.80-1.000  artinya  sangat  kuat. Berdasarkan  Tabel  diatas  diperoleh  person corelasi  sebesar  0.971  hal  ini  menunjukan bahwa  terjadi  hubungan  sangat  kuat  antara pekerjaan  acian,  plester  dan  profil  terhadap total biaya pekerjaan.

## 3.2.3 Koefisien determinasi
Tabel 6 . Ringkasan Model (Model Summary ) Model summary Adjusted Std. error Model R R square square of the estimate 1 .971ᵃ 0.943 0.951 55691.32386
Sumber: Hasil olah data SPSS 23, 2020
Ringkasan  model  didapatkan  angka koefisien determinasi( R²) 0. 943 membuktikan kalau  94.  3%  bayaran  (Y)  dipengaruhi  oleh Pekerjaan  Plester,  Acian&amp;  Profil  (X 4 ), sebaliknya  sisanya  (100%-  4.3%  =  5.7%) dipengaruhi  oleh  sebab-  sebab  lain.  Adjust  r square nilai ini selalu lebih kecil, untuk regresi
lebih dari dua variable bebas digunakan adjust R2 sebagai koefisien determinsi Standart error of  estimate  diperoleh  nilai  55691.32386  atau Rp 55,692, sebagai pedoman jika standart error of the estimate kurang dari standart deviasi Y, maka  model  regresi  semakin  baik  dalam memprediksi Y.

## 3.2.4 Uji Anova
Berdasarkan  Tabel  7  diperoleh  F Hitung  sebesar  33.21,  dengan  menggunakan tingkat keyakinan 95% a= 5%, df 1 dan df 2 (n- k-l) atau 4-1-1 = 2 (n adalah jumlah kasus dan k  adalah  jumlah  varibel  independent)  hasil  F Tabel  sebesar  18.51  atau  dapat  dicari  dengan cara  ketik    =finv(005,1,2)  pada  Ms.  Exel.
Kriteria pengujian Ho diterima bila F hitung < F Tabel dan Ho ditolak bila F Hitung > F Tabel (Ho  :  Tidak  ada  pengaruh  secara  signifikan antara  pekerjaan  plester,  acian  dan  profil terhadap total biaya, Ha: Ada pengaruh secara signifikan  antara  pekerjaan  plester,  acian  dan profil  terhadap  total  biaya,  maka  disimpulkan
Rancang Bangun Volume 07 Nomor 01 (2021) Halaman Artikel (9-19) 8
Nilai  F  Hitung  >  F  Tabel  (  33.210  >  18.51), maka Ho ditolak.
Tabel 7 . Ringkasan Model (Model Summary) Model Sum Df Std. error F Sig. of squares of the estimate 1  Regression 1.03E+11 1 1.03E+11 33.21 0.29ᵇ Residual 6203047106 2 310523553 Total 1.09E+11 3
Sumber: Hasil olah data SPSS 23, 2020
3.2.5 Uji t
Tabel 8 . Coefficient
Berdasarkan  Tabel  diperoleh  t  hitung sebesar 5.763. Tabel distribusi t dicari a=5%:2 =2.5% dengan derajat kebebasan (df) n-k-l atau 4-1-1=2, hasil diperoleh untuk t Tabel sebesar 4.30265. Kriteria pengujian Ho diterima jika t Tabel < t hitung, dan Ha diterima jika t hitung >  t  Tabel.    Hasil  dari  pengujian  didapatkan  t hitung  >  t  Tabel  (5.763  >  4.30265)  maka  Ho ditolak artinya secara parsial antara nilai biaya pekerjaan dengan total biaya berpengaruh
signifikan dan dapat disimpulkan secara parsial berpengaruh positif terhadap proyek pekerjaan di Kabupaten Tegal.

## 3.2.6 Pengujian Model
Informasi  diuji  dengan  metode  bayaran ditaksir  model  dihitung  dengan  memasukan harga  satuan  pekerjaan  plester,  acian  serta profil  ke  dalam  persamaan.  Hasil  ditaksir bayaran dengan cost significant model didapat dengan  metode  membagi  bayaran  ditaksir model dengan Cost Model Factor ( CMF) Tabel 9. Perhitungan CMF Estimasi Biaya CMF Paket biaya total total aktual (X4) (Rp) (Y')(Rp) (Y)(Rp) (3) : (4) - 1 -2 (3) =8.298 x (2) (4) (5) 1 6,838,882 56,749,041 44,080,477 1.287 2 7,191,062 59,671,428 45,000,787 1.326 3 6,995,000 58,044,510 41,461,320 1.400 4 6,714,000 55,712,772 39,375,344 1.415 Total 5.428 Rata-rata 1.357
Sumber Perhitungan  Ms. Exel tahun 2020 (versi 2013)
Dengan rumus: 𝐶𝑀𝐹 = 𝐸𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 Pemahasan Paket 1 : Estmasi biaya total = 56,749,041 Biaya total actual = 44,080,477 Simbol Unstandardized Standardized Sig B Std Eror Beta t -530865.64 354,922.88 -1496 0.273 X4 8.298 1.44 0.971 5.763 0.029 X11 5.763 1.416 0.945 4.07 0.55 X8 27.137 9.085 0.904 2.987 0.096 X5 6.621 2.549 0.878 2.597 0.122 X7 3.185 1.24 0.876 2.568 0.124 X6 2.438 1.677 0.717 1.454 0.283 X3 1.883 2.01 0.552 1.02 0.448 Sumber: Hasil olah data SPSS, 23 2020
𝐶𝑀𝐹 = 56,749,041
44,080, 477 = 1.287
Setelah  semua  paket  dihitung  CMF  totalnya 5.428  untuk  mencari  rata-rata  CMF  dibagi  4
(paket)  didapatkan  nilai  rata-rata  1.357  maka rata-rata  senilai  1.357  dimana  hasil  tersebut untuk  perhitungan  estimasi cost  significant model
Tabel 20 . Estimasi Cost Significant Model
Keterangan: Paket 1 :
Perhitungan menggunakan model CMF
𝐶𝑆𝑀 = 8,298 𝑋 4 𝐶𝑀𝐹 ̅̅̅̅̅̅ = 8.298 (6,838,881.76) 1.357 = 41,817,268.11
Model  estimasi  biaya  pembangunan  proyek perumahan  di  Kabupaten  Tegal  dengan  Cost Significant Model adalah: Y’ = -530865,643 + 8,298 X 4
Keterangan: Y’= Total Biaya Pekerjaan (Rp/m 2 ) X4=  Biaya  Pekerjaan  Plester,  Acian  &  Profil (Rp/m 2 ) Y’ = -530865,643 + 8,298 X 4 = -530865.643  + 56,749,040.84 = 56, 218,175.197 Perhitungan dengan model ditaksir bayaran dari perhitungan regresi linear berganda dengan model ditaksir bayaran total serta diperoleh selisih 56, 218, 175. 197- 56, 749, 040. 84 = - 530865, 643 hasilnya sama cocok dengan rumus. Setelah itu menghitung akurasi model ditaksir model dalam bentuk prosentas Tabel 11 . Tingkat Keakuratan CSM (dengan model CMF) Kode Estimasi
Biaya Akurasi
cost  model total significant aktual (CMF = 1.357) (Y' CSM) (Rp) (Y)(Rp) -1 -2 -3 (4) = (2)-(3)   (5)= (4) x 100% 1 1,529,815 44,080,477 42,550,661 -5.14% 2 1,681,587 45,000,787 -43,319,200 -2.29% 2 1,430,006 41,461,320 -40,031,314 3.16% 4 1,368,866 39,375,344 -38,006,478 4.26% maks 4.26% min -5.14%
Sumber Perhitungan  Ms. Exel tahun 2020 (versi 2013)
Hasil Dari akurasi estimasi biaya dengan rumus Akurasi = (Ev-Av) : Av x 100% . Dari keempat  paket  Tabel  diatas  hasil  dari  tingkat keauratan cost significant model (CSM) berada
ditingkat  akurasi  maks.  4.26%  dan  min  - 5.135%.  dan  selanjutnya  ditentukn  dengan klasifikasi  AACE  International  ( Association for the Advancement of Cost Engineering )
Estimasi Estimasi  Cost Biaya Total Significant  Model Paket (X4) (Rp) (Y')(Rp) (CMF = 1.357) (Y' CSM)  (Rp) -1 -2 (3) =8.298 x (2) (4) = (3) : CMF 1 250,189 56,749,041 41,817,268 2 275,010 59,671,428 43,970,662 3 233,866 58,044,510 42,771,875 4 223,867 55,712,772 41,368,866
Sumber Perhitungan  Ms. Exel tahun 2020 (versi 2013)
Tabel 12 . AACE International
Pengelompokan estimasi Tingkat suatu proyek Tujuan estimasi Tingkat keakura tan Kelas 5 Kelas 4 Kelas 3 Kelas 2 Kelas 1 0% s/d 2% 1% s/d 2% 10% s/d 40% 30% s/d 70% 50% s/d 100% Mengetahui gambaran kasar Studi kelayakan Pendanaan, Autorisasi dan kontrol Kontrol untuk bid/tender Memastikan dengan jelas proses estimasi untuk tahap tender -505 s/d+100% -30% s/d +50% -20% s/d 30% -15% s/d 20% -0% s/d 15%
CMF adalah rata-rata rasio dari biaya estimasi model dengan biaya berdasarkan klasifikasi AACE International significant model terbesar di Kelas 2 maka,  dapat  diasumsikan  bahwa  secara  umum tingkat  kekuratan  estimasi  cost  significant  model berada  di  kelas  2  (dua).  Digunakan  untuk  tujuan cost control atau urusan pelelangan dan penawaran tender.  Informasi  yang  tersedia  pada  kelas  ini biasanya  30-70%.  Estimasi  ini  dikategorikan estimasi  detail  dengan  unit  cost  detail.  Range akurasi  untuk  estimasi  kelas  ini,  untuk  jangka rendah  -5  sampai  -15%  dan  jangka  tingginya  +5 sampai  +20%.  Pada  tahap  ini  informasi  proyek yang  diperlukan  untuk  pelaksanaan  secara  detail sudah didapat. Pada tahap ini biasanya melakukan perhitungan  berdasarkan  quantity  take-off  yang berdasarkan  dokumen  proyek  yang  terdiri  dari spesifikasi  dan  gambar.  Setelah  perhitungan quantity  take-off  selesai  maka  estimator  akan menggabungkan  biaya  material,  biaya  kebutuhan pekerja,  biaya  peralatan,  subkontraktor,  biaya overhead  dan  profit.  Setiap  item  pekerjaan  dalam detailed  estimate  akan  mempunyai  kode-kode pekerjaan tersendiri untuk memudahkan pemantauan proses pekerjaan.

## 4. KESIMPULAN
Bersumber  pada  hasil  riset  yang  sudah dilaksanakan,  bisa  disimpulkan  kalau  hasil  dari proporsi komponen bayaran pada riset ini, sebesar 84.  13%%  antara  lain  dipengaruhi  pekerjaan pendamping  (X 3 )  sebesar  25.  53%  pekerjaan plester,  acian  serta  profil  (X 4 )  sebesar  16.  43%, pekerjaan  rangka  atap  serta  penutup  sebesar  (X 6 ) sebesar 13. 48%, pekerjaan beton bertulang 1: 2: 3 (X 5 )  sebesar  8.  28%,  pekerjaan  rangka  plafond serta  penutup  (X 7 )  sebesar  6.  97%,  pekerjaan finishing/ cat (X 11 ) sebesar 6. 96% serta pekerjaan kusen  serta  jendela  (X 8 )  sebesar  6.  48%.  Dengan memakai  model  ditaksir  ini  didapatkan  sesuatu model  ditaksir  Y’=  -503,865.643+8.289X 4 maksudnya bayaran pekerjaan plester, acian, serta
profil  merupakan  0,  hingga  total  bayaran  proyek pekerjaan  sebesar  -Rp  503,865.643  serta  bila variable independent lain nilainya senantiasa serta hadapi  peningkatan  1%  hingga  total  bayaran pekerjaan  (Y’)  hendak  meengalami  kenaikan sebesar  Rp  8.  298.  Perhitungan  dengan  model ditaksir  bayaran  dari  perhitungan  regresi  linear berganda dengan model ditaksir bayaran total serta diperoleh selisih 56,218,175.197-56,56,749, 040.4=  -530865,643 hasilnya  sama  cocok  dengan rumus.  sehabis  itu  diuji  keakuratannya  hasil  dari analisis  akurasi  ditaksir  bayaran  dengan  memakai tata cara cost sifnificant model diperoleh tingkatan keakuratan  didapatkan  tingkatan  keakuratan  -5. 1355% s/ d 4. 26% serta bersumber pada klasifikasi AACE  International  terletak  di  kelas  2  sehingga model ini dapat digunakan buat control bid/ tender/ penawaran  dalam  tender  serta  tingkatan  sesuatu proyek.

## DAFTAR PUSTAKA
Astana, I. N. Y. (2017). Estimasi biaya konstruksi gedung dengan cost significant model. Jurnal Riset Rekayasa Sipil. https://doi.org/10.20961/jrrs.v1i1.14706 Basuki,  A.  T.  (2016).  Analisis  statistik  dengan spss.  Analisis  Statistik  Ekonomi  Dan  Bisnis Dengan SPSS.
Hamzah,  A.  A.  (2020).  Perbandingan  anggaran proyek perumahan di surabaya dengan metode cost significant model .1(3), 7–8.
Kesturi, L. (2013). Konstruksi gedung perkantoran dengan  metode  artificial  neural  network. Jurnal  Sipil  Stastik,  1(2),  13.  Andi_asnur ymh@yahoo.com
Khamistan,  K.  (2019).  Analisis  estimasi  biaya dengan metode cost significant model sebagai dasar perhitungan konstruksi  jembatan beton bertulang di Kabupaten Aceh Tamiang. Teras Jurnal. https://doi.org/10.29103/tj.v8i2.168
Khoirul, K., Pristianto, H., & Rusmin, M. (2019).
Analisis  Penyebab  Keterlambatan  Pekerjaan
Konstruksi  Jembatan.  Jurnal  Teknik  Sipil : Rancang Bangun, 2(2), 27. https://doi.org/10.33506/rb.v2i2.481
Maddepungeng, A., Suryani, I., & Mawardani, A.
(2016). ESTIMASI BIAYA PADA PROYEK PERUMAHAN (Studi Kasus Proyek
Pembangunan Citra Serang Residence). Jurnal Fondasi  Jurusan  Teknik  Sipil  Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, 5(1), 79–86.
Muali,  A.  (2015).  Estimasi  biaya  konstruksi bangunan  gedung  dengan  menggunakan metode  cost  significant  model  (studi  kasus proyek  lanjutan  pembangunan  gedung  di Universitas  Sebelas  Maret  Surakarta.  Teknik Sipil.
Priambudhi,  D.  (2019).  APLIKASI  VALUE
ENGINEERING  UNTUK  OPTIMALISASI. 13, 161–168. Yudiastuti, H., & Megawaty, M.
(2015).  Pengertian  pengolahan  data.  Jurnal Ilmiah Matrik, 17(2), 163–172.
Sugiyono.  (2015).  Metode  penelitian.  Metode Penelitian.
Remi,  F.  F.  (2017).  Kajian  faktor  penyebab  cost overrun  pada  proyek  konstruksi  gedung. Jurnal Teknik Mesin. https://doi.org/10.22441/jtm.v6i2.1187 Astana, I. N. Y. (2017). Estimasi biaya konstruksi gedung dengan cost significant model. Jurnal Riset Rekayasa Sipil . https://doi.org/10.20961/jrrs.v1i1.14706
Basuki,  A.  T.  (2016).  Analisis  statistik  dengan spss. Analisis  Statistik  Ekonomi  Dan  Bisnis Dengan SPSS .
Hamzah,  A.  A.  (2020).  Perbandingan  anggaran proyek  perumahan  di  surabaya  dengan metode cost significant model . 1 (3), 7–8.
Kesturi, L. (2013). Konstruksi gedung perkantoran dengan  metode  artificial  neural  network.
Jurnal  Sipil  Stastik , 1 (2),  13.  Andi_asnur ymh@yahoo.com
Khamistan,  K.  (2019).  Analisis  estimasi  biaya dengan  metode  cost  significant  model sebagai dasar perhitungan konstruksi jembatan beton bertulang di Kabupaten Aceh Tamiang. Teras Jurnal . https://doi.org/10.29103/tj.v8i2.168
Khoirul, K., Pristianto, H., & Rusmin, M. (2019).
Analisis  Penyebab  Keterlambatan  Pekerjaan Konstruksi  Jembatan. Jurnal  Teknik  Sipil :
Rancang Bangun , 2 (2), 27. https://doi.org/10.33506/rb.v2i2.481
Maddepungeng, A., Suryani, I., & Mawardani, A.
(2016). ESTIMASI BIAYA PADA PROYEK  PERUMAHAN  (Studi  Kasus Proyek Pembangunan Citra Serang
Residence). Jurnal  Fondasi  Jurusan  Teknik Sipil  Universitas  Sultan  Ageng  Tirtayasa ,
5 (1), 79–86.
Muali,  A.  (2015).  Estimasi  biaya  konstruksi bangunan  gedung  dengan  menggunakan metode  cost  significant  model  (studi  kasus proyek  lanjutan  pembangunan  gedung  di Universitas  Sebelas  Maret  Surakarta. Teknik Sipi l .
Priambudhi,  D.  (2019). APLIKASI  VALUE ENGINEERING  UNTUK  OPTIMALISASI . 13 , 161–168. Yudiastuti, H., & Megawaty, M.
(2015).  Pengertian  pengolahan  data. Jurnal Ilmiah Matrik , 17 (2), 163–172.
Sugiyono.  (2015).  Metode  penelitian. Metode Penelitian .
Remi,  F.  F.  (2017).  Kajian  faktor  penyebab  cost overrun  pada  proyek  konstruksi  gedung. Jurnal Teknik Mesin . https://doi.org/10.22441/jtm.v6i2.1187