## PREDIKSI DURASI BERBASIS EARNED SCHEDULE MENGGUNAKAN FAKTOR PENGARUH INTERNAL DAN EKSTERNAL SERTA VARIABEL DUMMY
Graciella 1 dan Basuki Anondho 2
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta graciella.325160131@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: 16-01-2020, revisi: 10-02-2020, diterima untuk diterbitkan: 26-02-2020

## ABSTRACT
The  success  of  a  construction  project  could  be  seen  based  on  whether  the  project  has  met  the  predetermined quality  requirements,  within  a  set  budget  and  within  the  scheduled  time  duration.  Time  becomes  one  of  the important  aspects  in  planning  a  construction  project  because  delay  in  the  project  can  trigger  various problems. Therefore,  development  of  duration  prediction  technique  could  be  a  reliable  option  to  increase  prediction accuracy. The purpose of this study is to determine the relationship between the results of the duration estimation using earned schedule method with internal influence factors such as the number and gross floor area, external influence factors such as index of education, technology absorption, labor experience, technology availability, and innovation, and building type as dummy variable in predicting the total duration. The feasibility analysis showed that the equation of duration prediction using earned schedule method with internal and external influence factors as well as the dummy variable gave R 2 value of 0.784 which means that the independent variables used could well explain the prediction of duration. There is an increase in the results of the coefficient of determination by 2.75% in the regression analysis using building type as dummy variable.
Keywords: duration prediction; earned schedule; measurable external factors; multiple linear regression; dummy variables

## ABSTRAK
Keberhasilan suatu proyek konstruksi dapat dilihat berdasarkan ketepatan waktu yang telah dijadwalkan, ketepatan biaya yang telah dianggarkan, serta ketepatan mutu yang telah ditentukan sebelumnya. Waktu menjadi salah satu aspek penting dalam perencanaan suatu proyek konstruksi dikarenakan keterlambatan dalam proyek dapat memicu berbagai masalah baik dalam segi ekonomi maupun hukum, sehingga pengembangan suatu metode prediksi durasi dapat  menjadi  pilihan  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui hubungan  antara  hasil  prediksi  durasi  menggunakan  metode Earned  Schedule dengan  faktor  pengaruh  internal berupa  jumlah  dan  luas  lantai,  faktor  pengaruh  eksternal  berupa  indeks  pendidikan,  penyerapan  teknologi, pengalaman tenaga kerja, ketersediaan teknologi, dan inovasi, serta variabel dummy berupa tipe bangunan dalam prediksi  durasi  total  proyek  pembangunan  gedung  bertingkat  tinggi  di  Jakarta.  Analisa  dilakukan  dengan menghitung estimasi durasi berdasarkan metode earned schedule yang menggunakan schedule performance index (SPI) dengan indikator waktu. Hasil analisa uji kelayakan regresi linier berganda menunjukkan bahwa persamaan prediksi durasi dengan faktor pengaruh internal dan eksternal serta variabel dummy memberikan nilai R 2 sebesar 0.784  yang  artinya  variabel  bebas  yang  digunakan  dapat  menjelaskan  prediksi  durasi  dengan  baik.  Terdapat peningkatan  hasil  koefisien  determinasi  pada  analisis  regresi  dengan  menggunakan  variabel dummy berupa  tipe bangunan yaitu sebesar 2.75% dari nilai tanpa penggunaan variabel dummy .
Kata kunci: prediksi durasi; earned schedule; faktor eksternal terukur; regresi linier berganda; variabel dummy

## 1. PENDAHULUAN
Menurut A  Guide  to  The  Project  Management  Body  of  Knowledge  (PMBOK  ®  Guide)  sixth  edition (2017), “Durasi proyek adalah total waktu yang diperlukan dari awal proyek dimulai hingga proyek selesai dan diterima kembali oleh owner ”. Peran penting dari prediksi durasi proyek telah disadari oleh banyak peneliti, salah satunya Lee et al (2009) di Korea yang melakukan penelitian model prediksi berdasarkan konsep bahwa durasi merupakan
faktor  kunci  sebelum  memulai  suatu  proyek  baru  yang  akan  menentukan  sukses  atau  gagalnya  suatu  proyek konstruksi.  Untuk  meningkatkan  keakuratan  prediksi  durasi  yang  sifatnya  dinamis,  penelitian  dilakukan  lebih spesifik dengan menganalisis faktor yang mempengaruhi waktu dan biaya dari sebuah proyek konstruksi.
Prediksi  durasi  proyek  pada  umumnya  menggunakan  konsep Earned  Value  Management (EVM)  yang memperkirakan  durasi  total  proyek  berdasarkan  biaya.  Akan  tetapi  seiring  berjalannya  waktu,  konsep  ini  dinilai kurang relevan karena waktu dan biaya memiliki satuan yang berbeda. Berdasarkan itulah muncul konsep Earned Schedule (ES)  yang  memperkirakan  durasi  proyek  berdasarkan schedule  performance  index dalam  satuan  waktu (Lipke et al, 2009). Sehingga data proyek yang tersedia dalam kurva S perlu diinterpretasikan dalam bentuk waktu terlebih dahulu baru kemudian digunakan dalam perhitungan estimasi durasi.
Salah  satu  pemodelan  durasi  proyek  yang  umum  digunakan  adalah  pemodelan  durasi  deterministik  Bromilow (1969). Beberapa negara yang telah diteliti dengan menggunakan model prediksi Time-Cost Bromilow antara lain, Hongkong  (Chan,  1999),  Nigeria  (Ogunsemi  and  Jagboro,  2006),  Australia  (Love  et  al,  2005)  dan  lain-lain. Pemodelan  ini  menggunakan  estimasi  biaya  total  proyek  untuk  memprediksi  durasi  total  proyek.  Berbagai penelitian telah dilakukan untuk memvalidasi pemodelan ini dan terbukti cukup akurat untuk dijadikan tolak ukur. Akan  tetapi,  penelitian  ini  dilakukan  dengan  asumsi  faktor-faktor  eksternal  yang  mempengaruhi  ialah  tetap. Sedangkan  perbedaan  sampel  mewakili  populasi  yang  berbeda  pula.  Hal  ini  menjadi  tidak  realistis  untuk mengharapkan  satu  model  hubungan  yang  dapat  mewakili  kondisi  yang  berbeda.  Sehingga  pengembangan  pada model dilakukan lebih spesifik dengan  menambahkan  faktor eksternal terukur dan  faktor internal spesifik terkait lingkup proyek. Hasil identifikasi studi literatur oleh Anondho (2018) dari 25 jurnal secara  urut waktu dari tahun 1995 sampai dengan tahun 2015 menghasilkan beberapa faktor yang didistribusi menjadi 3 variabel laten utama, yaitu  variabel ekonomi,  variabel sumber daya  manusia dan variabel teknologi. Faktor-faktor ini  kemudian dikaji ulang  menggunakan  metode  analisis  faktor  dimana  hasil  akhir  menunjukkan  5  faktor  pengaruh  eksternal  terukur yang  dominan,  yakni  pendidikan,  penyerapan  teknologi,  pengalaman  tenaga  kerja,  ketersediaan  teknologi,  dan indeks  inovasi.  Sedangkan  faktor  internal  yang  akan  digunakan  datang  dari  penelitian  Love  et  al  (2005)  dalam “ Time-Cost Relationships in Australian Building Construction Projects ” yang mengindikasikan bahwa jumlah dan luas  lantai  merupakan  salah  satu  variabel  internal  utama  yang  menentukan  durasi  proyek.  Berdasarkan  hasil penelitian  mereka  ditemukan  bahwa  kecepatan  konstruksi  cenderung  menurun  ketika  GFA  menurun  dan/  atau jumlah level lantai meningkat sehingga hal ini perlu menjadi perhatian khusus.
Selain variabel independen yang sifatnya kuantitatif, durasi suatu proyek konstruksi juga dipengaruhi oleh variabel yang  sifatnya  kualitatif  (Sousa  et  al,  2014).  Variabel  seperti  jenis  bangunan,  lokasi  proyek,  cuaca,  ketersediaan area konstruksi dan kondisi pasaran merupakan beberapa contoh variabel kualitatif yang juga memiliki signifikasi secara  statistik  dan  dapat  dipertimbangkan  menjadi  variabel dummy untuk  meningkatkan  akurasi  dari  model prediksi.  Hal  ini  perlu  diteliti  lebih  lanjut  karena  beberapa  variabel  kualitatif  dapat  memberikan  dampak  yang besar dalam menentukan durasi total.
Berdasarkan  pemaparan  dan  identifikasi  masalah  yang  ditemukan,  peneltian  ini  berusaha  mengembangkan  suatu model  prediksi  yang  lebih  baik  dalam  mewakili  kondisi  yang  ada  di  lapangan  dengan  menemukan  bagaimana karakteristik  hubungan  antara  variabel  internal,  eksternal,  serta  variabel dummy terhadap  durasi  yang  dihitung menggunakan  konsep Earned  Schedule .  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  menemukan  bagaimana pengaruh penambahan variabel dummy terhadap persamaan prediksi proyek yang terbentuk.
Penelitian ini menggunakan konsep Earned Schedule terkait prediksi durasi dengan menyusun pemodelan prediksi menggunakan analisis regresi linier berganda  yang disertai dengan penerapan  konsep variabel dummy yang akan dijelaskan sebagai berikut.
Perhitungan durasi menggunakan metode earned schedule
Pencetusan  ide Earned  Schedule ini  bermula  dari  seorang  peneliti  bernama  Walt  Lipke.  Pada  tahun  2003,  Walt Lipke  memiliki  sebuah project pengembangan software .  Dimana  pengembangan software ini  didasarkan  pada konsep Earned  Value  Management atau  EVM.  Untuk  memperdalam  dan  menambah  wawasan  terkait software yang  dikembangkan,  dia  menghadiri  sebuah  konferensi  oleh  Quentin  Fleming  yang  membahas  secara  detail konsep  CPI  yang  dicetuskan  oleh  Dr.  Christensen.  Disini  lah  mulai  muncul  pertanyaan  mengapa  indikator  SPI tidak disebut dapat menentukan kesuksesan suatu project . Setelah riset yang lebih mendalam ternyata ditemukan memang  belum  banyak  penelitian  terkait  SPI  dan  disinilah  ide  mengenai Earned  Schedule terbentuk.  Dimana apabila dibandingkan secara sederhana, Earned Value menggunakan biaya untuk menghitung durasi akhir proyek berdasarkan kinerja jadwal sedangkan sebaliknya Earned Schedule akan menggunakan waktu (Lipke, 2014).
Konsep  dari Earned  Value dinilai  semakin  meragukan  dikarenakan  indikator  SPI  (berbasis  biaya)  dan  SV (berbasis biaya) dinilai tidak tepat untuk menyajikan status proyek ketika proyek telah selesai. Hal ini dikarenakan untuk  proyek  yang  telah  selesai  menghasilkan  nilai  SPI  1  dan  SV  0  padahal  proyek  mengalami  keterlambatan.
Maka dari itu ES  memberikan  koreksi terhadap parameter  tersebut  yaitu dengan parameter SPI (berbasis  waktu) dan SV (berbasis waktu) (Khamooshi & Abdi, 2016).
Gambar 1. Konsep Earned Schedule (Sumber: Lipke, 2014)
Gambar  diatas  menunjukan  bahwa  metode  ES  memproyeksikan  nilai  BCWP  ke  BCWS  pada  titik  waktu  yang diteliti. Metode Earned Schedule menggunakan 2 komponen utama yakni nilai C dan I (Lipke, 2012), yaitu:
C = Nilai periode yang ditentukan dengan menghitung jumlah penambahan waktu dari pengukuran kinerja dasar atau Performance Measurement Baseline (PMB) yang memenuhi kondisi, BCWP > BCWS.
I = Nilai hasil interpolasi linear untuk menentukan nilai PMB pada titik yang ditinjau dengan persamaan:
= (BCWP-BCWS C ) / (BCWS C+1 – BCWS C ) (1)
Dengan demikian nilai ES ( Earned Schedule ) dapat dihitung dengan rumus berikut:
ES = C + I (2)
Selanjutnya  data  yang  digunakan  pada  metode  ES  menggunakan  perhitungan  berbasis  waktu  dan  bukan  biaya, yaitu  adalah Schedule  Performance  Index ( time )  atau  SPI(t).  Indikator  ini  dapat  dihitung  menggunakan  rumus berikut:
𝑆𝑃𝐼(𝑡) = 𝐸𝑆 𝐴𝑇 (3)
Keterangan:
AT = Waktu Aktual ( Actual Time )
ES = Nilai dari Earned Schedule (ES=C+I)
Nilai dari indikator tersebut menghasilkan data yang dapat dipergunakan untuk dapat memperkirakan durasi akhir proyek pada fase awal ataupun akhir suatu proyek. Nilai perkiraaan durasi proyek dari metode ES yaitu Estimate at Completion (EAC) dapat dihitung menggunakan rumus:
𝐸𝐴𝐶 (𝑡) = 𝐴𝑇 + 𝑃𝐷−𝐸𝑆
𝑆𝑃𝐼 (𝑡)
(4)

## Analisis regresi linier berganda
Analisis regresi berganda merupakan teknik penelitian terhadap lebih dari dua variabel secara bersamaan. Model regresi linier berganda adalah model regresi linier dengan satu variabel respon (y) dan multiple variabel prediktor (X).
Konsep  dan  prosedur  yang  mendasari  analisis  regresi  berganda  mencakup  lebih  dari  satu  prediktor,  sehingga regresi  ini  menggabungkan  beberapa  variabel  independen  dalam  membuat  prediksi  variabel  dependen. Keuntungan  dari  pemakaian  regresi  berganda  yaitu  mencakup  analisis  korelasi  yang  mempertimbangkan bagaimana  beberapa  variabel  berhubungan  satu  sama  lain.  Memperluas  notasi  linier  sederhana,  variabel independen akan dilambangkan dengan X1, X2, X3,…, Xn. Adapun model  yang digunakan dalam regresi linier berganda adalah:
𝑦𝑖  = 𝛽0 + 𝛽1𝑋1𝑖 + ⋯ + 𝛽𝑚𝑋𝑚𝑖 + 𝜀𝑖
yi = variabel dependen yang diteliti β0 = konstanta β (1,2,3...) = koefisien regresi
X (1,2,3...)   = variabel independen 𝜀𝑖 = variabel error
Setelah pemodelan terbentuk, dilakukan pengecekan atau tes kelayakan model. Uji kelayakan ini dilakukan untuk mengetahui  apakah  model  regresi  linier  yang  telah  diolah  memang  layak  untuk  menjelaskan  pengaruh  variabel independen  terhadap  variabel  dependen.  Dalam  hal  penelitian  ini,  tes  kelayakan  digunakan  memastikan  apakah variabel faktor-faktor eksternal yang ditinjau berpengaruh secara signifikan terhadap durasi konstruksi. Pengujian yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  diantaranya  adalah  analisis  koefisien  korelasi  (R),  analisis  koefisien determinasi (R 2 ), uji hipotesis (uji F - populasi), uji multikolinieritas, dan uji autokorelasi.

## Analisis hubungan dengan menggunakan variabel dummy
Analisis  hubungan  dengan  menggunakan  variabel dummy dilakukan  untuk  meningkatkan  koefisien  determinasi (R 2 )  dari  sebuah  pemodelan.  Analisis  ini  dilakukan  dengan  menambahkan  variabel-variabel  kualitatif  yang dianggap berpengaruh terhadap durasi proyek konstruksi.
Jumlah  dari  variabel  dummy  yang  dipakai  untuk  analisis  adalah  sebanyak (𝑛 − 1) ,  karena  satu  variabel  tersebut merupakan intercept untuk base group variabel dummy . Apabila semua variabel dimasukkan kedalam persamaan regresi, akan terjadi multikolinieritas sempurna dan program regresi tidak akan berjalan.
Tabel 1. Contoh Tabel Pengelompokkan Variabel Dummy Tipe Bangunan Variabel Dummy Tipe bangunan A D1 = 1, selain D1 = 0 Tipe bangunan B D2 = 1, selain D2 = 0 Tipe bangunan C D3 =1, selain D3 = 0
Variabel dummy dengan coding yang telah ditentukan akan dimasukkan ke dalam analisis regresi menjadi variabel independen dan diolah bersama-sama dengan faktor eksternal terukur terhadap variabel dependen durasi. Analisis regresi berganda tersebut dilakukan untuk menguji kelayakan dari model dan melihat peran dari variabel dummy terhadap durasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Diagram alir metode penelitian dapat dilihat pada Gambar 2 dengan penjelasan tahapan sebagai berikut. Penelitian dimulai dengan mengumpulkan data kurva S dari berbagai proyek gedung bertingkat tinggi di Jakarta. Data kurva S yang berhasil diperoleh untuk penelitian ini adalah sebanyak 43 buah untuk status on-going projects . Kemudian langkah  berikutnya  yang  dilakukan  adalah  perhitungan  durasi  menggunakan  metode earned  schedule yang dilakukan  terhadap  43  proyek  berjalan  gedung  bertingkat  tinggi  di  Jakarta  berdasarkan  data  kurva  S  yang  telah dikumpulkan. Earned  Schedule (ES) merupakan  suatu  metode  yang  dikembangkan  dari  metode Earned  Value (EV) yang dapat  memberikan hasil  yang lebih dapat dipercaya dalam  memperkirakan durasi akhir suatu proyek. Konsep dasar pada metode ini adalah untuk menentukan letak waktu progres aktual terhadap progres rencana yang seharusnya terjadi.
Setelah  itu  dilakukan  pengumpulan  data  untuk  nilai  indeks  seluruh  faktor  pengaruh  yang  digunakan.  Data  yang diambil dalam penelitian ini yaitu data indikator terukur yang didapatkan dari BPS, WEF, dan Global Innovation Index .  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  menggunakan  variabel dummy berupa  tipe  bangunan.  Ada  4  tipe  bangunan yang telah diidentifikasi untuk penelitian ini, yaitu apartemen, perkantoran, hotel, dan lainnya.
Langkah  berikutnya  ialah  memasukkan  semua  data  indeks  faktor  pengaruh,  variabel dummy ,  dan  perhitungan durasi menggunakan Earned Schedule ke dalam program untuk menemukan pemodelan prediksi yang diharapkan.
Untuk memastikan pemodelan yang terbentuk layak digunakan perlu dipastikan bahwa model yang tebentuk telah lolos semua uji kelayakan yang direncanakan, yakni uji  koefisien korelasi (R), uji koefisien determinasi (R 2 ), uji hipotesis (uji F - populasi), uji multikolinieritas, dan uji autokorelasi.
Penarikan  kesimpulan  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  melihat  hasil  dari  uji  kelayakan  model  prediksi durasi  yang  terbentuk.  Apabila  hasil  yang  diperoleh  dari  uji  kelayakan  tersebut  memenuhi  syarat  yang  telah ditentukan  dan  memiliki  nilai  koefisien  korelasi  dan  determinasi  diatas  0.6,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa variabel bebas yang digunakan memiliki korelasi yang kuat dan berpengaruh terhadap prediksi durasi serta dapat digunakan sebagai alternatif prediksi durasi.
Selain  itu,  uji  kelayakan  dilakukan  dengan  2  kondisi  yakni  dengan  dan  tanpa  variabel dummy .  Hasil  dari  uji tersebut dapat digunakan untuk menarik kesimpulan pada pengaruh penggunaan variabel dummy terhadap prediksi durasi.
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut adalah hasil pengolahan data 43 on-going projects di Jakarta. Analisis dibedakan menjadi dua bagian yaitu dengan dan tanpa menggunakan variabel dummy untuk dapat menilai manfaat penggunaan variabel dummy dalam pemodelan durasi.

## Analisis hubungan durasi dengan faktor pengaruh internal dan eksternal
Hasil  analisis  regresi  linier  berganda  antara  variabel  dependen  durasi  (y)  dengan  kelompok  variabel  prediktor berupa  faktor  pengaruh  eksternal  terukur  (dalam  indeks)  yaitu  pendidikan  (X1),  penyerapan  teknologi  (X2), pengalaman tenaga  kerja (X3), ketersediaan teknologi (X4), dan inovasi (X5) ditambah  dengan kelompok  faktor pengaruh internal berupa jumlah lantai (X6) dan luas lantai (X7), memperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 2. Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .873 a 0.763 0.715 0.02277994
a. Predictors: (Constant), X7, X4, X3, X5, X6, X2, X1 b. Dependent Variable: y
Hasil analisis regresi linier berganda antara durasi dengan faktor pengaruh internal dan eksternal memperoleh hasil dengan  nilai  koefisien  korelasi  (R)  sebesar  0.873  yang  artinya  korelasi  antara  durasi  dengan  faktor  pengaruh internal  dan  eksternal  adalah  sangat  kuat.  Selain  itu  hasil  analisis  juga  menunjukkan  nilai  koefisien  determinasi (R 2 )  yang  baik  yaitu  sebesar  0.763.  Artinya  kelompok  variabel  prediktor  tersebut  dapat  menjelaskan  prediksi durasi sebesar 76.3%. Sehingga memungkinkan proses analisis lebih lanjut untuk memperoleh koefisien-koefisien persamaan hubungan.
Tabel 3. ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 0.058 7 0.008 16.068 .000 b Residual 0.018 35 0.001 Total 0.077 42 a. Dependent Variable: y
b. Predictors: (Constant), X7, X4, X3, X5, X6, X2, X1
Pada  Tabel  3  hasil  dari  F  hitung  adalah  16.068  dengan  signifikansi  0,000.  Karena  F  hitung  (16.068)  >  F  Tabel (2.282),  dan  nilai  signifikansi  <  0,05,  maka  H 1 diterima,  atau  dapat  dikatakan  bahwa  variabel  independen  secara simultan berpengaruh secara signifikan terhadap prediksi durasi.
Tabel 4. Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta
Tolerance VIF 1 (Constant) 0.126 0.447 0.282  0.780 X1 0.059 0.279 0.034 0.212  0.833 0.272 3.674 X2 -0.509 0.503 -0.147 - 1.011 0.319 0.320 3.121 X3 0.100 0.045 0.189 2.242  0.031 0.953 1.050 X4 0.306 0.160 0.262 1.909  0.064 0.361 2.766 X5 -0.066 0.060 -0.138 - 1.099 0.279 0.432 2.314 X6 0.083 0.012 0.652 6.974  0.000 0.776 1.289 X7 -0.036 0.005 -0.604 - 7.021 0.000 0.916 1.091
a. Dependent Variable: y
Pada  Tabel  4  untuk Collinearity  Statistics ,  nilai  VIF  digunakan  untuk  menunjukkan  adanya  multikolinieritas apabila nilai VIF berada diatas 10. Seluruh variabel pada model memiliki nilai VIF dibawah 10 yang menunjukkan model prediksi tersebut tidak terjadi multikolinieritas.
Rumusan koefisien  model prediksi  yang terbentuk dapat ditinjau dari Tabel  4 pada Unstandardized Coefficients . Prediksi durasi dapat dinyatakan sebagai berikut:
y = 0.126 + 0.059X1 – 0.509X2 + 0.100X3 + 0.306X4 – 0.066X5 + 0.083X6 – 0.036X7
Analisis  hubungan  durasi  dengan  faktor  pengaruh  internal  dan  eksternal  serta  penambahan variabel dummy
Hasil  analisis  regresi  linier  berganda  antara  variabel  dependen  durasi  (y)  dengan  kelompok  variabel  prediktor berupa  faktor  pengaruh  eksternal  terukur  (dalam  indeks)  yaitu  pendidikan  (X1),  penyerapan  teknologi  (X2), pengalaman tenaga  kerja (X3), ketersediaan teknologi (X4), dan inovasi (X5) ditambah  dengan kelompok  faktor pengaruh  internal  berupa  jumlah  lantai  (X6)  dan  luas  lantai  (X7)  serta  pengguna  variabel dummy berupa  tipe bangunan apartemen (D1), perkantoran (D2), dan hotel (D3), memperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 5. Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .885 a 0.784 0.716 0.02273231 a. Predictors: (Constant), D3, X7, X2, D2, X3, X4, X6, X5, X1, D1
b. Dependent Variable: y
Hasil analisis regresi linier berganda antara durasi dengan faktor pengaruh internal dan eksternal memperoleh hasil dengan  nilai  koefisien  korelasi  (R)  sebesar  0.885  yang  artinya  korelasi  antara  durasi  dengan  faktor  pengaruh internal dan eksternal serta variabel dummy berupa tipe bangunan adalah sangat kuat. Selain itu hasil analisis juga menunjukkan nilai koefisien determinasi (R 2 ) yang baik yaitu sebesar 0.784. Artinya kelompok variabel prediktor tersebut  dapat  menjelaskan  prediksi  durasi  sebesar  78.4%.  Sehingga  memungkinkan  proses  analisis  lebih  lanjut untuk memperoleh koefisien-koefisien persamaan hubungan.
Tabel 6. ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 0.060 10 0.006 11.610 .000 b Residual 0.017 32 0.001 Total 0.077 42 a. Dependent Variable: y
b. Predictors: (Constant), D3, X7, X2, D2, X3, X4, X6, X5, X1, D1
Pada  Tabel  6  hasil  dari  F  hitung  adalah  11.610  dengan  signifikansi  0,000.  Karena  F  hitung  (11.610)  >  F  Tabel (2.136),  dan  nilai  signifikansi  <  0,05,  maka  H 1 diterima,  atau  dapat  dikatakan  bahwa  variabel  independen  secara simultan berpengaruh secara signifikan terhadap prediksi durasi.
Tabel 7. Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 0.190 0.464 0.409 0.685 X1 0.011 0.286 0.006 0.039 0.969 0.256 3.902 X2 -0.500 0.519 -0.144 -0.962 0.343 0.300 3.338 X3 0.098 0.047 0.185 2.104 0.043 0.872 1.147 X4 0.287 0.166 0.246 1.725 0.094 0.333 3.007 X5 -0.085 0.064 -0.175 -1.329 0.193 0.387 2.581 X6 0.078 0.013 0.613 6.131 0.000 0.675 1.482 X7 -0.037 0.005 -0.623 -7.185 0.000 0.897 1.115 D1 0.013 0.007 0.288 1.740 0.091 0.247 4.042 D2 0.002 0.002 0.121 1.069 0.293 0.530 1.885 D3 0.005 0.004 0.196 1.208 0.236 0.256 3.905 a. Dependent Variable: y
Pada  Tabel  7  untuk Collinearity  Statistics ,  nilai  VIF  digunakan  untuk  menunjukkan  adanya  multikolinieritas apabila nilai VIF berada diatas 10. Seluruh variabel pada model memiliki nilai VIF dibawah 10 yang menunjukkan model prediksi tersebut tidak terjadi multikolinieritas.
Rumusan koefisien  model prediksi  yang terbentuk dapat ditinjau dari Tabel  7 pada Unstandardized Coefficients . Prediksi durasi dapat dinyatakan sebagai berikut:
y = 0.190 + 0.011X1 – 0.500X2 + 0.098X3 + 0.287X4 – 0.085X5 + 0.078X6 – 0.037X7 + 0.013D1 + 0.002D2 +

## 0.005D3

## Uji autokorelasi untuk variabel laten
Autokorelasi merupakan salah satu uji asumsi klasik pada analisis faktor untuk mengetahui apakah model terdapat korelasi dengan perubahan waktu. Uji autokorelasi hanya berlaku untuk variabel bebas yang bersifat runut waktu atau time-series . Berdasarkan penelitian yang dilakukan, hanya terdapat 5 variabel bebas yang bersifat time-series, yaitu  indeks  pendidikan,  penyerapan  teknologi,  pengalaman  tenaga  kerja,  ketersediaan  teknologi,  dan  inovasi. Variabel-variabel  ini  memiliki  indeks  terukur  yang  diklasifikasikan  berdasarkan  waktu.  Uji Durbin  –  Watson merupakan uji autokorelasi yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 8. Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .445 a 0.198 0.089 0.04073902 2.306 a. Predictors: (Constant), X5, X1, X3, X4, X2
b. Dependent Variable: y
Pada Tabel 8 dapat dilihat bahwa model prediksi memiliki nilai Durbin Watson (DW) sebesar 2.306. Nilai DW > DU  yang  artinya  tidak  terdapat  autokorelasi  positif.  Akan  tetapi,  nilai  DL  <  (4  –  DW)  <  DU  memiliki  arti pengujian tidak meyakinkan.

## Kemungkinan pengembangan prediksi
Pemodelan  prediksi  yang  terbentuk  pada  analisis  dengan  dan  tanpa  variabel dummy dilakukan  dengan  asumsi bahwa  kontribusi  pengaruh  variabel  faktor  pengaruh  dan  variabel dummy yang  digunakan  adalah  menyeluruh secara simultan. Hal ini memiliki arti bahwa variabel yang digunakan dianggap berpengaruh secara bersama-sama dan  tidak  dinilai  secara  individual.  Akan  tetapi  pemodelan  prediksi  dapat  disesuaikan  dengan  uji  keterandalan individual (uji t) untuk mendapatkan variabel yang memiliki pengaruh signifikan secara individual.
Berdasarkan  perbandingan  hasil  uji  keterandalan  dengan  nilai  tabel,  didapatkan  3  variabel  serupa  yang  dinilai berpengaruh secara individual terhadap prediksi  durasi,  yaitu  indeks  pengalaman  tenaga  kerja, jumlah  lantai  dan luas lantai. Ketiga variabel ini dianalisis ulang dengan semua uji kelayakan untuk menyatakan bahwa model yang terbentuk layak digunakan. Prediksi durasi dapat dinyatakan sebagai berikut:
y =  -0.105 + 0.114X3 + 0.090X6 – 0.037X7

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Alternatif  prediksi  durasi  tanpa  menggunakan  variabel dummy memiliki  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  sebesar 0.763.  Setelah  ditambahkan  variabel dummy berupa  tipe  bangunan,  nilai  koefisien  determinasinya  (R 2 )  naik menjadi  0.784.  Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa  penggunaan  variabel dummy berupa  tipe  bangunan  dapat meningkatkan kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependennya. Berdasarkan hasil dari uji kelayakan yang telah dilakukan, dinyatakan bahwa penggunaan faktor pengaruh internal dan eksternal terukur serta  variabel dummy berupa  tipe  bangunan  dapat  digunakan  sebagai  alternatif  prediksi  durasi  baru  yang  lebih mewakili  kondisi  yang  variabel  dependen  yang  digunakan  karena  memiliki  nilai  R 2 yang  lebih  besar  bila dibandingkan dengan pemodelan tanpa penggunaan variabel dummy. Selain itu, hasil analisis data dalam penelitian ini  membuktikan  hipotesa  penelitian  Love  et  al  (2005)  yang  menyatakan  meningkatnya  jumlah  lantai  akan membuat durasi per m 2 total proyek semakin lama. Sedangkan meningkatnya luas lantai akan membuat durasi per m 2 total  proyek  semakin  cepat.  Sedangkan  pada  uji  autokorelasi  variabel time-series dapat  ditarik  kesimpulan bahwa tidak terdapat autokorelasi positif akan tetapi dalam uji autokorelasi negatif menunjukkan bahwa pengujian memberikan  hasil  yang  tidak  meyakinkan.  Hal  ini  memiliki  arti  bahwa  masih  dibutuhkan  penambahan  variabel laten  terukur  untuk  meningkatkan  keyakinan  model  hingga  menunjukkan  tidak  adanya  autokorelasi.  Penelitian lebih lanjut untuk memvalidasi hasil penggunaan metode earned schedule terhadap proyek yang telah selesai juga
disarankan untuk membuktikan bahwa prediksi dengan cara ini merupakan satu populasi dengan proyek yang telah selesai. Kemungkinan pengembangan prediksi juga dapat dilakukan dengan pemodelan yang telah disederhanakan dengan menggunakan 3 variabel yakni indeks pengalaman tenaga kerja, jumlah lantai, dan luas lantai.

## DAFTAR PUSTAKA
Anondho,  B. Pengembangan  Model  Prediksi  Durasi  Probabilistik  Proyek  Pembangunan  Gedung  Bertingkat Tinggi  Berbasis  Faktor  Pengaruh  Eksternal  Terukur .  2018.  Universitas  Indonesia,  Depok,  Indonesia, Disertasi Tidak Diterbitkan.
Bromilow, F.J. “Contract Time Performance Expectations and the Reality.” Building Forum, 1(3), 1969, 70-80. Chan,  A.P.C.  “Modelling  building  durations  in  Hong  Kong”. Journal  of  Construction  Management  and Economics , Routledge, 17:2, 1999, 189-196, DOI: 10.1080/014461999371682. Khamooshi,  H.  and  Abdi,  A.  “Project  duration  forecasting  using  earned  duration  management  with  exponential smoothing technique”. Journal of Management in Engineering, ASCE, 33(1), 2016, 1-10. Lee, H., Shin, J., Park, M. & Ryu, Han. “Probabilistic Duration Estimation Model for High-Rise Structural Work”. Journal of Construction Engineering and Management, ASCE, 135, 2009, 1289-1298. Lipke, W. “Earned schedule contribution to project management” . PM World Journal, 1(2), 2012. Lipke, W. “Introduction to earned schedule second edition”. PM World Journal, 3(11), 2014.
Lipke,  W.,  Zwikael,  O.,  Henderson,  K.,  and  Anbari,  F.  “Prediction  of  project  outcome:  The  application  of statistical  methods  to  earned  value  management  and  earned  schedule  performance  indexes”. International Journal of Project Management , 27 (4), 2009, 400-407.
Love,  P.  E.  D.,  Tse,  R.Y.C.  and  Edwards,  D.J.  “Time-Cost  Relationships  in  Australian  Building  Construction Projects”. Journal of Construction Engineering and Management , ASCE, 131(2), 2005, 187-94. Ogunsemi, D. R. & Jagboro, G. O. “Time‐cost model  for building projects in Nigeria”. Journal of Construction Management and Economics, Routledge, 24(3), 2006, 253-258.
Project Management Institute. A Guide to The Project Management Body of Knowledge (PMBOK ® Guide) sixth edition. Four Campus Boulevard, Newtown Square, PA 19073-3299 USA, 2017. Sousa, V., Almeida, N. M. and Dias, L. A. “Role of Statistics and Engineering Judgment in Developing Optimized Time-Cost  Relationship  Models”. Journal  of  Construction  Engineering  and  Management, 140,  2014, 10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0000874.