Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Pemodelan Estimasi Biaya Kontingensi Pada Proyek Konstruksi Jalan Raya Berbasis Metode Analisis Risiko
Andy Sutikno 1,* dan  Mohammad Arif Rohman 1
Koresponden*, Email: andysutiknoits@gmail.com
Info Artikel Abstract
Diajukan                 15 Agustus 2022
Diperbaiki               31 Agustus 2022 Disetujui                 31 Agustus 2022
Keywords: project risk, risk assessment monte carlo simulation, contingency cost
The  uncertainty  of  risk  in  highway  construction  projects  encourages  contingency  cost estimates  in  traditional  estimates  based  on  subjective  assessments  such  as  5-10%  of  the estimated cost by considering similar projects that have been done. The method is scientifically unacceptable  and  difficult  to  maintain  its  accuracy.  This  study  proposes  a  method  of developing  a  contingency  cost  model  from  the  perspective  of  the  project  owner  that  can accommodate subjective assessments based on risks. The identification of risk variables was obtained from preliminary surveys, interviews, questionnaires and literature studies, while the calculation of contingency cost modeling uses the Monte Carlo simulation. The results showed that the average contingency cost estimate was 8.92% of the project budget plan. The error rate of the model test is 0.21% of the allowable error limit and the validation results show that the predictive analysis value is within 20% accuracy compared to the actual contingency cost.
Kata kunci: risiko royek, penilaian risiko, simulasi monte carlo, biaya kontingensi
Abstrak
Ketidakpastian  risiko  pada  proyek  konstruksi  jalan  raya  mendorong  perkiraan  biaya kontingensi di estimasi secara tradisional berdasarkan penilaian subyektif seperti 5-10% dari  biaya  yang  diperkirakan  dengan  mempertimbangkan  proyek  sejenis  yang  pernah dikerjakan.  Metode  tersebut  secara  ilmiah  tidak  bisa  diterima  dan  sulit  untuk  diper- tahankan  keakurasiannya.  Studi  ini  mengusulkan  metode  pengembangan  model  biaya kontingensi dari perspektif pemilik proyek yang dapat mengakomodasi penilaian subjektif berdasarkan  risiko.  Identifikasi  variabel  risiko  diperoleh  dari  survei  pendahuluan, wawancara, penyebaran kuesioner dan studi literatur, sedangkan perhitungan pemodelan biaya  kontingensi  menggunakan  simulasi  Monte  Carlo.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa perkiraan biaya kontingensi rata-rata adalah 8,92% dari rencana anggaran proyek. Tingkat kesalahan pengujian model adalah 0,21% dari batas kesalahan yang diijinkan dan hasil  validasi  menunjukkan  bahwa  nilai  analisis  prediktif  berada  dalam  akurasi  20% dibandingkan dengan biaya kontingensi yang sebenarnya.

## 1. Pendahuluan
Investasi di bidang infrastruktur merupakan beban  yang cukup besar pada produk domestik bruto (PDB) suatu negara. Dalam konteks negara berkembang, investasi pembangunan jalan  dapat  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  secara keseluruhan,  karena  jalan  baru  akan  meningkatkan  aksesi- bilitas yang mengarah pada pengurangan biaya produksi dan transportasi sehingga lebih banyak produksi dan biaya akan lebih rendah [1]. Bagi pemilik proyek, biaya merupakan hal penting  yang  membentuk  nilai  kontingensi  proyek.  Feno- mena  praktek  sebagian  besar  pemilik  proyek  dalam menentukan  besaran  kontingensi  biaya  yang  sebenarnya adalah dengan menetapkan nilai persentase subjektif sebesar 5-10%  dari  perkiraan  total  biaya  proyek.  Namun,  besarnya kontingensi  ini  seringkali  gagal  menangani  ketidakpastian yang  terjadi  selama  siklus  proyek.  Penelitian  ini  meng- eksplorasi  estimasi  biaya  kontingensi  proyek  pembangunan jalan  raya  berbasis  risiko  dari  perspektif  pemilik.  Setelah
proyek  berjalan,  analisis  cadangan  kontingensi  termasuk penggunaan rasio  cakupan kontingensi dapat meningkatkan kepastian dan kinerja proyek. Analisis dana cadangan dapat digunakan untuk alokasi risiko, menginformasikan anggaran alokasi modal dan memberikan pandangan subjektif para pe- mangku  kepentingan  tentang  kepastian  proyek,  seberapa besar kemungkinan program atau portofolio tetap sesuai ang- garan.  Dalam  literatur,  terkait  mengenai  kontingensi  sering dihitung  sebagai  tambahan  persentase  keseluruhan  untuk perkiraan  dasar,  biasanya  berasal  dari  intuisi,  pengalaman masa  lalu  dan  data  historis.  Metode  estimasi  ini  bersifat arbitrer dan sulit untuk dibenarkan atau dipertahankan [2]. Ini adalah  pendekatan  yang  tidak  ilmiah  dan  alasan  mengapa begitu  banyak  proyek  melebihi  anggaran  [3].  Penambahan persentase  menghasilkan  prediksi  satu  titik  dari  perkiraan biaya  yang  menyiratkan  tingkat  kepastian  yang  tidak  dapat dibenarkan  [4].  Kelemahan  pendekatan  penjumlahan  per- sentase  tradisional  untuk  menghitung  kontingensi  telah
Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1
Andy Sutikno dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 3, Agustus 2022 (421-430) 422
menyebabkan  pencarian  pendekatan  yang  lebih  akurat  [5]. Untuk mengisi kesenjangan konseptual ini, biaya perlu dihor- mati  dan  diperlakukan  sama  pentingnya.  Dalam  penelitian ini,  pendekatan  yang  fleksibel  dan  rasional  menggunakan metode simulasi Monte Carlo diterapkan untuk menetapkan estimasi biaya kontingensi proyek konstruksi jalan raya dari sudut pandang pemilik. metode simulasi Monte Carlo dapat mengkuantifikasi dampak dari risiko dan ketidakpastian yang umum  terjadi  dalam  estimasi  biaya  proyek.  Ada  tiga  tipe dasar  kontingensi  dalam  proyek,  yaitu  toleransi  dalam spesifikasi,  mengambang  dalam  jadwal  dan  biaya  dalam anggaran [6]. Tidak ada definisi standar kontingensi seperti yang  diamati  [7],  Kontingensi  mungkin  adalah  kata  yang paling disalahpahami dan disalahgunakan dalam pelaksanaan proyek.  Kontingensi  dapat  dan  memang  memiliki  arti  yang berbeda  bagi  orang  yang  berbeda.  Didefinisikan  sebagai perkiraan  jumlah  di  atas  biaya  atau  waktu  yang  diperlukan untuk  mengurangi  risiko  melebihi  tujuan proyek  ke  tingkat yang  dapat  diterima  oleh  organisasi.  Penilitian  terdahulu membedakan  antara  cadangan  kontingensi,  penyisihan  dan pengeluaran. Tunjangan adalah untuk item tertentu, diketahui tetapi tidak ditentukan [8]. Cadangan biaya adalah ketentuan yang  dipegang  oleh  pelaksana  proyek  untuk  kemungkinan perubahan  dalam  ruang  lingkup  dan  kualitas  proyek  [9]. Cadangan biaya juga diharapkan dapat memenuhi situasi luar biasa, risiko eksternal yang tidak terduga, misalnya fluktuasi nilai tukar mata uang dan force majeure [10].
Konsep  kontingensi  menggambarkan  cadangan  biaya atau perkiraan biaya untuk mengantisipasi kondisi yang tidak pasti  yang  dialokasikan  untuk  komponen  pekerjaan  berda- sarkan pengalaman dan pelaksanaan proyek sebelumnya dan merupakan  biaya  integral  dari  perkiraan  biaya  proyek  [11]. Biaya total suatu proyek sering dipecah menjadi dua bagian, yaitu  biaya  dasar  dan  biaya  kontingensi  [12].  Biaya  dasar adalah biaya proyek yang menghilangkan kontingensi. Total biaya  tidak  hanya  terkait  dengan  jumlah  anggaran,  tetapi termasuk biaya yang timbul dari variasi, perubahan di tengah periode waktu konstruksi, termasuk dampak dari perubahan harga  tenaga  kerja,  barang  awal,  konsultan  spesialis  dan biaya  yang  dikeluarkan  dalam  kasus  hukum  seperti  litigasi dan  arbitrase.  Ini  menekankan  relevansi  biaya  atau  teknik estimasi  yang  lebih  akurat  pada  tahap  perencanaan  proyek untuk  memenuhi  urgensi  proyek  atau  kejadian  tak  terduga dari dana cadangan. Gambar 1. menunjukkan konsep biaya kontingensi.
Simulasi  Monte  Carlo  sangat  efektif  digunakan  untuk memodelkan  prediksi  biaya  proyek  dengan  menggunakan bilangan  acak  dengan  bantuan  distribusi  probabilitas  yang dapat  diketahui  dan  ditentukan,  pengujian  data  yang  sama
dilakukan  secara  berulang  dengan  menggunakan  bilangan acak  yang  berbeda  tetapi  memiliki  keseragaman  sehingga hasil  keluaran  data  bisa  lebih  akurat  [13].  Analisis  Monte Carlo  adalah  simulasi  probabilitas  yang  digunakan  untuk memahami dampak risiko dan ketidakpastian dari perspektif keuangan yang memperkirakan skenario terbaik dan skenario terburuk. Selama fase perencanaan anggaran proyek, teknik simulasi  digunakan  untuk  memperkirakan  nilai  kontingensi proyek  yang  masuk  akal  berdasarkan  paparan  risiko  yang telah  ditentukan.  Selama  tahap  konstruksi,  teknik  ini  dapat digunakan untuk memantau potensi risiko yang telah diiden- tifikasi. Penilaian sebelumnya tentang kemungkinan dan po- tensi dampak biaya dapat diperbarui dengan informasi baru ini dan oleh karena itu evaluasi yang diperbarui  dapat dila- kukan sehingga keputusan yang konsisten dapat dicapai dan memberikan  pandangan  objektif  kepada  pemangku  kepen- tingan tentang kepastian proyek sesuai anggaran. Nilai yang dipilih  untuk  pendekatan  probabilitas  kepercayaan  dapat digunakan untuk menerapkan tingkat risiko dalam hal biaya dan menentukan cost overrun atau underrun . Secara teoritis, ada kemungkinan nol persen dari pembengkakan biaya jika teknik  probabilitas  kepercayaan  ke-100  digunakan.  Serupa dengan ini, ada peluang 50% untuk mencapai cost underrun jika teknik probabilitas kepercayaan ke-50 digunakan. Risiko yang wajar dari pembengkakan biaya dinyatakan dalam opsi ini  sebagai  50%.  Poulter  [14]  menyarankan  menggunakan pendekatan probabilitas pengeluaran ke-90 yang berkorelasi dengan  10%  risiko  kelebihan  biaya  yang  dapat  ditoleransi. Dalam  penelitian  ini,  pendekatan  probabilitas  pengeluaran ke-90  digunakan  untuk  kuantifikasi  estimasi  biaya kontingensi.
Gambar 1 . Konsep Kontingensi
2. Metode Total
perkiraan biaya proyek Paparan risiko
Ketidak- pastian perkiraan biaya Perkiraan biaya dasar kontingensi
Jenis  penelitian  ini  adalah  deskriptif  eksploratif    yang bertujuan  untuk  menggambarkan  keadaan  suatu  fenomena proyek  konstruksi  jalan  raya  dan  tidak  dimaksudkan  untuk menguji  hipotesis  tertentu,  hanya  menggambarkan  kondisi sebenarnya  suatu  risiko,  dampak  dan  biaya  kontingensi. Analisis kualitatif  dipergunakan  untuk  menafsirkan, mema- hami  realitas  kompleks  dari  situasi  proyek,  implikasi  dari data  dan  mengeksplorasi  faktor  risiko  yang  berbeda  dise- suaikan dengan obyek penelitian. Analisis kuantitatif diper- gunakan  untuk  menjelaskan  fenomena  dengan  mengum- pulkan  data  numerik  dengan  pendekatan  metode  matematis berbasis analisis risiko.
Model  dikembangkan  dengan  pendekatan  yang  rasional dan  mengakomodasi  penilaian  subjektif  berdasar  simulasi Monte carlo seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2 . Pada fase input data  deterministik,  identifikasi  variabel  risiko diperoleh dari studi literatur, survei pendahuluan, penyebaran kuesioner  dan  wawancara  dengan  responden  ahli  ( project manager,  site  engineer  manager  dan  operations  manager ). Tidak semua variabel risiko yang diidentifikasi dipergunakan dalam  analisis  model,  tetapi  hanya  variabel  risiko  yang relevan.  Jumlah  variabel  risiko  kemudian  dikurangi  untuk mempermudah  proses  wawancara  dan  aplikasi  model  yang didasarkan  pada  skor  tengah  (mean=2.50)  dan  tingkatan risiko  diurutkan  berdasarkan  nilai  statistik  dari  standar deviasi  (SD).  Variabel  risiko  yang  relevan  pada  tahapan survei pendahuluan dijadikan data penyebaran survei utama terhadap 15 responden yang merupakan praktisi pada proyek konstruksi jalan raya. Severity Index (SI) dipergunakan untuk analisis  semi  kualitatif  seperti  yang  ditunjukkan  pada persamaan 1 .
SI = ∑
∑
(100%) (1)
dimana: ai  = Konstanta penilaian
xi  = Probabilitas responden i = 0, 1, 2, 3, 4,.......n X 0 , X 1 , X 2 , X 3 , X 4 adalah probabilitas responden a 0 =0, a 1 =1, a 2 =2, a 3 =3, a 4 =4 X 0 = Probabilitas responden “sangat rendah” X 1 = Probabilitas responden “rendah” X 2 = Probabilitas responden “ sedang/cukup” X 3 = Probabilitas responden “tinggi” X 4 = Probabilitas responden “sangat tinggi
Probability  Impact  Matrix (PIM)  seperti  yang  ditun- jukkan Gambar  3. dipergunakan  untuk  memetakan  tingkat risiko-rendah, moderat dan tinggi, yang telah dianalisis pada survei utama untuk mendapatkan risiko yang signifikan ( high risk ).
Cost Overruns Legend Probability Skor Risiko 5 5 16 15 20 25 1 - 5 Rendah 4 4 8 12 16 20 8 - 16 Moderat 3 3 6 9 12 15 15 - 25 Tinggi 2 2 4 6 8 10 1 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
Impact
Gambar 3. Probability Impact Matrix
Risiko hasil pemetaan PIM dikumpulkan ke dalam berbagai kategori risiko utama berdasarkan sifatnya. Untuk membuat jenis faktor risiko baru, faktor risiko serupa digabungkan atau dikelompokkan. Subjective  judgement dari  responden  ahli dipergunakan  untuk  menilai  bobot  paparan  risiko  terhadap kemungkinan terjadinya cost overruns pada struktur rencana anggaran    proyek.  Pada  fase  simulasi  model,  asumsi co st overruns dianalisis  dengan  metode  simulasi  Monte  Carlo, yaitu  simulasi  probabilitas  yang  digunakan  untuk  mem- perkirakan skenario terbaik dan terburuk untuk mengevaluasi dampak  anggaran  proyek  dari  risiko  dan  ketidakpastian dengan  pendekatan  distribusi  probabilitas triangular dan iterasi  model  1000x.  Distribusi  ini  akan  mencakup  setiap situasi  yang  mungkin  dihadapi  proyek  selama  prosedur estimasi  biaya  aktual.  Tingkat  kepercayaan  0-100%  dibuat oleh  simulasi  Monte  Carlo  menggunakan  perkiraan  biaya yang diproyeksikan. Cumulative distribution function (CDF) pada  probabilitas  90%  digunakan  secara  holistik  untuk menentukan  besaran  estimasi  biaya  kontingensi.  Pada  fase hasil akhir, uji model dilakukan dengan pendekatan statistik seperti yang ditunjukkan pada persamaan 2.
Absolute Error (ϵ) = 3σ √N (2)
dimana: # =  Error $ =  Standard deviasi dari nilai random N =  Jumlah iterasi
% (#) =  < 2 %
Model perlu divalidasi dengan menerapkan terhadap proyek sejenis  yang  pernah  dikerjakan,  hal  ini  untuk  memberikan gambaran  bahwa  pendekatan  model  dapat  diterima  seperti yang ditunjukkan pada persamaan 3 .
% Error (ϵ) = Prediksi CC − Aktual CC
Aktual CC X 100%                        (3)
Andy Sutikno dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 3, Agustus 2022 (421-430) 424
dimana: # = Error CC = Biaya kontingensi % Error = < 20 %

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini    menggunakan  studi  kasus  proyek  yang sedang  berjalan    dengan  durasi  3  tahun  (2022-2025)  yaitu pengalihan jalan raya simpang perdau dari perspektif pemilik proyek  di  provinsi  Kalimantan  Timur,  Indonesia.  Panjang jalan yang dialihkan 12,76 km dengan kondisi 93% panjang alinyemen  melewati  hutan  dan  daerah  rawa  yang  tidak  ada masyarakatnya,  sedangkan  sisanya  7%  di  ujung  alinyemen jalan  berinteraksi  dengan  aktivitas  masyarakat.  Anggaran untuk  proyek  diproyeksikan  sebesar  Rp.  362,9  Milyar termasuk  biaya  tenaga  kerja.  Anggaran  dibagi  menjadi  6 komponen utama seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Komponen Utama Anggaran Proyek Aktivitas Proyek Biaya (Rp) Persentase Total Biaya 100 Persiapan 3.950.777.600 1,09% 200 Alinyemen 85.795.785.460 23,64% 300 Tanah dasar 97.093.114.160 26,75% 400 Drainase 24.781.936.760 6,83% 500 Aspal 150.284.542.520 41,40% 600 Minor 1.065.964.480 0,29% Total RAP 362.972.120.980 100%
Tinjauan studi kasus mengidentifikasi 27 variabel risiko yang dikelompokkan  sesuai  pendekatan  risiko  utama.  Survei pendahuluan  dengan  teknik  wawancara  dan  penyebaran kuesioner  dilakukan  kepada  responden  ahli  yang  berpe- ngalaman dalam konstruksi jalan raya, memiliki spesialisasi dalam  manajemen  konstruksi,  memiliki  pengalaman  20 tahun  di  berbagai  proyek  dan  sejarah  panjang  proyek  yang sukses.  Survei  ini  untuk  memastikan  bahwa  hanya  variabel risiko  yang  relevan  saja  yang  akan  dipergunakan. Cut  off terhadap  variabel  risiko  didasarkan  pada  skor  tengah (mean=2,50) sehingga tersisa 24 variabel risiko yang nilainya diatas  skor  tengah  diasumsikan  relevan  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Survei  utama  dilakukan  dengan  cara  penyebaran  kuesi- oner kepada 15 responden yang merupakan praktisi proyek. Formulir  kuesioner  survei  utama  berisikan  data  pribadi responden,  seperti:  nama,  pendidikan,  pengalaman,  jabatan dan  jumlah  proyek  yang  pernah  ditangani.  Responden diharuskan  mengisi  formulir  survei  dengan  basis  penilaian skala likert dari sudut pandang pemilik terhadap 24 variabel risiko  yang  relevan.  Formulir  survei  yang  sudah  diisi
kemudian  dikembalikan  ke  peniliti  dalam  bentuk soft do- kumen  melalui  email  yang  tercantum  dalam  formulir. Beberapa  pertanyaan  yang  dianggap  bias  oleh  responden, difasilitasi  dalam  bentuk  pertanyaan  terbuka  dan  bertanya secara langsung guna memastikan bahwa data yang diisikan adalah  valid.  Pengumpulan  data  dari  responden  menun- jukkan  semuanya kembali (100%), sehingga tidak ada data error atau  dihilangkan  dalam  analisis  semi  kualitatif. Karakteristik  responden  pada  survei  utama  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 3 .
Tabel 2. Variabel Risiko Variabel Risiko Mean SD R1 Status lahan 5,00 1,342 R2 Perijinan 4,67 0,894 R3 Kontraktual 4,67 0,894 R4 HSE 4,33 0,894 R5 Rework 4,33 0,894 R6 Metode kerja 4,00 1,342 R7 Kecelakaan kerja 4,00 0,548 R8 Standar desain 4,00 0,548 R9 Force majeure 3,67 0,894 R10 Perubahan scope 3,67 0,894 R11 Material 3,67 0,548 R12 Desain error 3,33 0,894 R13 Pemogokan 3,00 0,548 R14 Jadwal proyek 3,00 0,548 R15 Demo masyarakat 3,00 0,548 R16 AMDAL 3,00 1,342 R17 Pendanaan 3,00 0,548 R18 Pajak 3,00 0,548 R19 Lingkungan 3,00 0,548 R20 Dampak sosial 3,00 0,548 R21 Perubahan harga 3,00 0,548 R22 Jadwal proyek 2,67 0,894 R23 Intervensi 2,67 0,548 R24 Pandemi global 2,67 0,548 R25 Resesi global 2,33 0,894 R26 Inflasi 2,33 0,894 R27 Nilai tukar 2,00 1,342
Analisis  semi  kualitatif    pada  data  survei  utama  meng- gunakan pendekatan matematis Severity Index dengan contoh perhitungan  (SI)  untuk  “Status  lahan”  dihitung  memakai persamaan 1.
SI = ∑
∑ X100% SI = (0x0) + (1x0) + (2x7) + (3x6) + (4x2) 4 x 15 X 100% SI = (0) + (0) + (14) + (18) + (8) 60 X 100%
SI = 40 60 X 100%

## SI = 67%
Perhitungan  (SI)  untuk  variabel  risiko  yang  lain  mengikuti tahapan  seperti  yang  sudah  ditunjukkan  diatas. Tabel  4 . menunjukkan  perhitungan  (SI)  untuk  24  variabel  risiko terhadap  penilaian  probabilitas  dan  dampak  terhadap  total biaya.
Tabel 3 . Karakteristik Responden Responden Jumlah % Pendidikan Responden S2 3 20% S1 11 73% D4 1 7% Pengalaman Responden < 5 tahun 1 7% 6 – 10 tahun 5 33% 11 – 15 tahun 5 33% 16 – 20 tahun 1 7% > 20 tahun 3 20% Jabatan Responden Manager 1 7% Superintendent 2 13% Senior Engineer 8 53% Engineer 4 27% Jumlah Proyek Sejenis Yang Ditangani < 5 proyek 3 20% 6 – 10 proyek 4 27% 11 – 15 proyek 3 20% 16 – 20 proyek 2 13% > 20 proyek 3 20%
Berdasarkan  tingkat  keparahannya  dan  pemetaan  dalam (PMI)  jumlah  variabel  risiko    diturunkan  dan  akhirnya didapatkan  11  faktor  risiko  signifikan.  Untuk  memberikan gambaran yang jelas tentang hubungan antara elemen risiko signifikan  dan  kontingensi  biaya  proyek  maka  11  faktor risiko hasil pemetaan kemudian dikategorikan dan dibangun ke dalam hierarki risiko proyek konstruksi jalan raya seperti yang digambarkan pada Gambar 4.
Analisis  kuantitatif  menggunakan  pendekatan  simulasi Monte Carlo dengan pemilihan distribusi triangular . Distri- busi ini akan mencakup setiap situasi yang mungkin dihadapi proyek  selama  prosedur  estimasi  biaya  aktual.  Data input Monte  Carlo yang  meliputi  nilai  minimum, most  likely dan maksimum akan memperkirakan biaya yang diharapkan dari setiap  komponen  aktivitas  proyek  yang  didapatkan  dari wawancara  responden  ahli.  Nilai  kenaikan  biaya  minimum untuk contoh aktivitas pekerjaan “persiapan” sebagai berikut: Min = 8,23%  x  RAP
Min = 8,23%  x  Rp. 3.950.777.600 Min = Rp. 325.148.996
Gambar 4. Hierarki Risiko
Langkah  yang  sama  untuk  perhitungan  asumsi  biaya kontingensi most  likely dan  maksimum  ditunjukkan  pada Tabel 5. Asumsi biaya kontingensi pada komponen aktivitas proyek akan menjadi basis data input deterministik simulasi model  dalam  menghitung  forecast  value  yang  ditunjukkan pada Gambar 5 dengan tahapan:
1. Menentukan distribusi triangular
2. Input minimum value
3. Input mostlikely value
4. Input maksimum value 5. Input iterasi (1000x) 6. Running simulasi
Tabel 5. Biaya Kontingensi
Aktivitas Proyek Kenaikan Biaya (Rp) Min ML Mak Persiapan 325.148.996 (8,23%) 367.290.624 (9,30%) 438.141.236 (11,09%) Alinyemen 6.983.776.936 (8,14%) 7.990.447.486 (9,31%) 8.691.113.067 (10,13%) Tanah Dasar 7.019.832.154 (7,23%) 9.023.186.743 (9,29%) 10.388.963.215 (10,70%) Drainase 1.866.079.838 (7,53%) 2.114.725.270 (8,53%) 2.433.586.190 (9,82%) Aspal 10.895.629.333 (7,25%) 11.982.687.524 (7,97%) 12.924.470.657 (8,60%) Minor 74.937.303 (7,03%) 84.779.708 (7,95%) 89.754.209 (8,42%)
Andy Sutikno dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 3, Agustus 2022 (421-430)
Gambar 5. Urutan Perhitungan Forecast Value
Iterasi terhadap random number akan menghasilkan keluaran dalam  bentuk cumulative  distribution  function (CDF)  yang ditunjukkan  pada Gambar  6. Sumbu  horizontal  (x)  adalah domain  yang  diizinkan  untuk  fungsi  probabilitas  yang diberikan  dan  sumbu  vertikal  (y)  adalah  probabilitas . Nilai forecast  value hasil outpu t  CDF  menggambarkan  tingkat probabilitas dari 0-100% dan hasil statistik yang ditunjukkan seperti pada Gambar 7.
Asumsi  biaya  kontingensi  pada  komponen  aktivitas proyek akan menjadi basis data input deterministik simulasi model  dalam  menghitung forecast  value yang  ditunjukkan pada Gambar 5 dengan tahapan: 1. Menentukan distribusi triangular
2. Input minimum value
3. Input mostlikely value
4. Input maksimum value
5. Input iterasi (1000x)
6. Running simulasi
Pada probabilitas 90% didapatkan perkiraan nilai kontingensi sebesar  Rp.32.359.369.710  atau  sebesar  8,92%  dari  total rencana  anggaran  proyek.  Uji  matematis  dilakukan  untuk memastikan  apakah  model  memenuhi  persyaratan error menggunakan persamaan 2.
Absolute Error (ϵ) = 3σ √N Absolute Error (ϵ) = 3 ∗ 878.398.369 √1000 Absolute Error (ϵ) = 2.635.195.107 31,62
Absolute Error (ϵ) = Rp  83.339.503
:elatif Error (ϵ) = Absolute Error Mean
Gambar 7. Forecast Values
Relatif Error (ϵ) = 83.339.503 31.249.956.860
Relatif Error (ϵ) =  0,0021
% Error (ϵ) =  Relatif Error ∗ 100
% Error (ϵ) =  0,0021 ∗ 100
% Error (ϵ) =  0,21%    >   2% … . . ok
Uji  validasi  di  implementasikan  terhadap  7  proyek  sejenis dengan status sudah selesai. Validasi error digunakan untuk membandingkan  perbedaan  antara  prediksi  dan  aktual, didapatkan hasil seperti pada Tabel 6 .
Tabel 6. Validasi Parameter No. Proyek 1 2 3 Biaya Kontingensi Aktual 7,52 7,90 9,60 Prediksi 8,89 8,37 9,05 Error (%) 18,22 5,95  -5,73 Parameter No. Proyek 4 5 6 Biaya Kontingensi Aktual 7,70 8,70 9,47 Prediksi 8,90 9,03 8,36 Error (%) 15,58 3,79 -11,72 Parameter No. Proyek 7 Biaya Kontingensi Aktual 9,90 Prediksi 8,38 Error (%) -15,35
Hasil validasi menunjukkan hasil minimum error pada pro- yek nomor 3 dengan nilai 5,73% dan maksimum error pada proyek  nomor  1  dengan  nilai  18,22%.  Dengan  memper- hatikan  nilai error kurang  dari  20%  sehingga  model  bisa diterima.

## 4. Kesimpulan
Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa model akan lebih efektif diaplikasikan pada proyek konstruksi jalan raya dari perspektif pemilik pada situasi normal atau kondusif dan bukan  pada  situasi  yang  ketidakpastian  risiko  memberikan dampak cost  overrun yang  sulit  untuk  diprediksi  seperti: adanya gangguan keamanan, peperangan dan resesi ekonomi.
Metode  yang  diusulkan  mempertimbangkan  penilaian subyektif,  risiko analisis kualitatif dan risiko analisis kuan- titatif dengan menggunakan simulasi Monte Carlo. Selain itu, aplikasi  untuk  proyek  konstruksi  jalan  raya  dieksekusi dengan  pemilihan  distribusi  probabilitas triangular yang menyajikan nilai  kontingensi  sebagai dana cadangan untuk dialokasikan dalam proyek.
Aplikasi model menunjukkan hasil yang akurat, rasional dan  logis  karena  dapat  memperkirakan  nilai  kontingensi untuk  menutupi  semua  kemungkinan  risiko  yang  terjadi sebesar  8,92%  dari  total  anggaran  proyek  dengan  hasil  uji kesalahan model sebesar 0,21% lebih kecil dari batas error dan validasi dibawah 20%.
Perkembangan  terkini  di  bidang artificial  intelligence memungkinkan  pengembangan  model  yang  lebih  kompre- hensif    dalam  proses  pengumpulan  data  dan  analisis  risiko sebagai kelanjutan dari penelitian ini sehingga estimasi biaya kontingensi pada proyek sejenis akan lebih sempurna.

## Daftar Pustaka
[1] S. Akintoye  and M.  J.  MacLeod,  “Risk  analysis and management  in  construction,” International  Journal of  Project  Management ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  31–38, 1997, doi: 10.1016/S0263-7863(96)00035-X.
[2] S.  Mak,  J.  Wong,  and  D.  Picken,  “The  effect  on contingency  allowances  of  using  risk  analysis  in capital  cost  estimating:  A  Hong  Kong  case  study,” Construction  Management  and  Economics ,  vol.  16, no. 6, pp. 615–619, 1998, doi:
10.1080/014461998371917.
[3] D. Baccarini, “Estimating Project Cost Contingency - A  Model  and  Exploration  of  Researc,”  20th  Annual ARCOM Conference, vol. 1, no. September, pp. 105– 13, 2004.
[4] A.  Idrus,  M.  Fadhil  Nuruddin,  and  M.  A.  Rohman, “Development of project cost contingency estimation model  using  risk  analysis  and  fuzzy  expert  system,” Expert Systems with Applications, vol. 38, no. 3, pp. 1501–1508, 2011, doi: 10.1016/j.eswa.2010.07.061.
[5] J.  F.  Al-Bahar  and  K.  C.  Crandall,  “Systematic  risk management  approach  for  construction  projects  By Jamal  F.  Al-Bahar  1  and  Keith  C.  Crandall,  2 Member,  ASCE,”  Engineering,  vol.  116,  no.  3,  pp. 533–546, 1991.
[6] K.  W.  Chau,  “The  validity  of  the  triangular distribution assumption in Monte Carlo simulation of construction  costs:  Empirical  evidence  from  Hong Kong,”  Construction  Management  and  Economics, vol. 13, no. 1, pp. 15–21, 1995, doi: 10.1080/01446199500000003.
[7] P.  Bakhshi  and  A.  Touran,  “An  overview  of  budget contingency  calculation  methods  in  construction industry,” Procedia Engineering,  vol. 85, pp. 52–60, 2014, doi: 10.1016/j.proeng.2014.10.528.
[8] J.  I.  Ortiz-González,  E.  Pellicer,  and  G.  Howell, “Contingency  management  in  construction  projects: A  survey  of  spanish  contractors,”  22nd  Annual Conference  of  the  International  Group  for  Lean Construction:  Understanding  and  Improving  Project Based Production, IGLC 2014, pp. 195–206, 2014.
[9] S.-H. Jan and S. P. Ho, “Construction Project Buffer Management  in  Scheduling  Planning  and  Control,” Proceedings of the 23rd International Symposium on Automation  and  Robotics  in  Construction,  no. October 2006, 2017, doi: 10.22260/isarc2006/0158.
[10] L. Para-González, C. Mascaraque-Ramírez, and A. E. Madrid,  “Obtaining  the  budget  contingency  reserve through  the  monte  carlo  method:  Study  of  a  ferry
Andy Sutikno dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 3, Agustus 2022 (421-430) 428
construction  project,”  Brodogradnja,  vol.  69,  no.  3, pp. 79–95, 2018, doi: 10.21278/brod69305.
[11] R.  E.  Adaurhere,  I.  Musonda,  and  C.  S.  Okoro, “Construction  contingency  determination:  A  review of processes and techniques,” International Conference on Construction in the 21st Century, pp. 1–11, 2019.
[12] S.  Theodoridis  and  S.  Theodoridis,  “Chapter  14  – Monte Carlo Methods,” Machine Learning, pp. 707– 744, 2015.
[13] B. A. Traynor and M. Mahmoodian, “Time and cost contingency  management  using  Monte  Carlo simulation,” Australian Journal of Civil Engineering, vol. 17, no. 1, pp. 11–18, 2019, doi: 10.1080/14488353.2019.1606499.
[14] S.Poulter, “Monte Carlo Simulation in Environmental Risk Assessment--Science, Policy and Legal Issues,” RISK:  Health,  Safety  &  Environment  (1990-2002), vol. 9, no. 1, p. 4, 1998.
Gambar 2. Urutan Simulasi Dengan Monte Carlo
Tabel 4 . Severity Index Jenis Risiko Penilaian Probabilitas (P) Dampak Terhadap Total Biaya (I) R (P,I) 1 2 3 4 5 SI 1 2 3 4 5 SI SR R C T ST SR R C T ST R1 Status lahan 0 0 7 6 2 67% 0 0 7 8 0 63% T R2 Perijinan 0 4 6 5 0 52% 0 2 3 9 1 65% T R3 Kegagalan kontraktual 0 10 3 2 0 37% 1 4 5 3 2 52% C R4 Regulasi HSE 0 0 6 9 0 65% 0 0 4 11 0 68% T R5 Rework 0 2 6 7 0 58% 0 3 6 6 0 55% C R6 Perubahan metode kerja 6 7 1 1 0 20% 0 1 2 9 3 73% T R7 Kecelakaan kerja 2 5 6 1 1 40% 0 4 9 1 1 48% C R8 Standar desain 0 5 4 6 0 52% 0 3 1 7 4 70% T R9 Force majeure 8 6 0 1 0 15% 0 2 1 7 5 75% T R10 Perubahan scope 0 4 9 2 0 47% 0 1 5 7 2 67% T R11 material 0 2 8 5 0 55% 0 2 8 5 0 55% C R12 Desain error 1 11 3 0 0 28% 0 0 4 10 1 70% T R13 Pemogokan karyawan 2 10 2 1 0 28% 1 0 8 6 0 57% C R14 Gagalnya komunikasi 0 11 1 3 0 37% 0 0 9 6 0 60% C R15 Demo kompensasi usaha 1 11 2 1 0 30% 0 3 9 3 0 50% C R16 AMDAL 0 5 9 1 0 43% 1 1 3 10 0 62% C R17 Pendanaan 0 0 12 2 1 57% 1 0 1 11 2 72% T R18 Pajak 1 11 2 1 0 30% 0 5 2 8 0 55% C R19 Dampak lingkungan 0 12 3 0 0 30% 0 4 2 9 0 58% C R20 Dampak sosial 0 3 10 1 1 50% 0 3 4 8 0 58% C R21 Perubahan harga satuan 0 6 9 0 0 40% 0 5 8 2 0 45% C R22 Jadwal proyek 1 7 5 2 0 38% 0 0 4 10 1 70% T R23 Intervensi pemerintah 1 5 8 0 1 42% 0 4 7 3 1 52% C R24 Pandemi global 6 4 4 0 1 27% 1 1 4 7 2 63% T
Gambar 6 . Cumulative Distribution Function
Andy Sutikno dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 3, Agustus 2022 (421-430) 430
Halaman ini sengaja dikosongkan