## http://jurnal.polimdo.ac.id/

## Jurnal TEKNIK SIPIL TERAPAN
Model Estimasi Biaya Signifikan pada Bangunan Rumah Tinggal dengan Metode Path Analysis menggunakan Aplikasi AMOS versi 20
Hence Sandi David Roring 1 , Ramon Charles Rumambi 2
Fakultas Teknik, Teknik Sipil, Universitas Katolik De La Salle, Manado 1,2 E-mail: hroring@unikadelasalle.ac.id

## Abstrak
Di dalam pembangunan konstruksi rumah tinggal, estimasi biaya memainkan peranan penting,  dimana  dalam  pelaksanaan  konstruksi  dibutuhkan  metode  estimasi  yang  baik  untuk dapat  memperkirakan  biaya  yang  dibutuhkan  dalam  pembangunan.  Pada  tahap  awal perencanaan  proyek  pembangunan  rumah  tinggal  perlu  dilakukan  perkiraan  besarnya  biaya yang diperlukan  dalam  hal  ini estimasi tidak  mungkin  didasarkan  pada  perhitungan  kuantitas (volume) pekerjaan karena uraian dan spesifikasi pekerjaan belum tersusun sehingga dibutuhkan suatu model estimasi biaya yang dapat digunakan untuk memperkirakan total biaya pekerjaan. Tujuan  penelitian  ini  untuk  membuat  suatu  model  estimasi  perkiraan  biaya  konstruksi  rumah tinggal atas dasar pengetahuan akan biaya proyek yang telah terlaksana (12 proyek historis), dengan  prinsip  cost  significant  model.  Analisis  dilakukan  dengan  metode  path  analysis menggunakan  aplikasi  AMOS  versi  20.  Dari hasil  analisis  diperoleh  persamaan  y=1.354X 1 + 1.287X 2 + 3.454X 4 + 0.582X 5 + 2.055X 6 – 2.868X 7 dengan nilai cost model factor (CMF)= 0.936. Nilai akurasi model antara -8.48% sampai 4.61%, berdasarkan klasifikasi AACE International, model  yang  diperoleh  termasuk  dalam  kategori  estimasi  kelas  1  yang  dapat  digunakan  untuk check estimate or bit/tender dalam semi detail estimasi.
Kata kunci : AMOS, cost significant model , path analysis.

## Abstract
In the construction of residential houses, cost estimation plays an important role, where in the implementation of construction requires a good estimation method to be able to estimate the  costs  required  in  the  construction.  In  the  early  stages  of  planning  a  residential  housing development  project,  it  is  necessary  to  estimate  the  amount  of  costs  required.  In  this  case, estimation is not possible based on the calculation of the quantity (volume) of work because the description and specifications of the work have not been compiled, so a cost estimation model is needed that can be used to predict the total cost of the work. The purpose of this study is to create a predictive cost estimation model for residential construction projects based on knowledge of project  costs  that  have  been  implemented  (12  historical  projects),  with  the  principle  cost significant model. The analysis was carried out using the path analysis method using the AMOS application version 20. From the results of the analysis, the equation  y=1 . 354X 1 + 1 . 287X 2 + 3 . 454X 4 +  0 . 582X 5 +  2 . 055X 6 –  2 . 868X 7 with  a cost model factor  (CMF)  =  0.936.  The  model accuracy value is between -8.48% to 4.61%, based on the AACE classification International , the model is a class 1 estimation category that can be used for check estimate or bit/tender in semi- detailed estimation.
Keywords : AMOS, cost significant model , path analysis.

## 1. PENDAHULUAN
Di  dalam  pembangunan  rumah  tinggal,  estimasi  biaya  sangat  dibutuhkan  sebagai  acuan dalam pengambilan keputusan pelaksanaan proyek. Dibutuhkan suatu model estimasi biaya pada tahap awal perencanaan proyek yang mudah dalam penggunaannya, akurat untuk menghasilkan estimasi  biaya  yang  dapat  dipertanggungjawabkan  (Khamistan,  2018).  Akurasi  estimasi  biaya merupakan  hal  penting  dalam  proyek  konstruksi,  kurang  akuratnya  suatu  estimasi  biaya  dapat memberikan dampak buruk pada proses pelaksanaan konstruksi dan para pihak yang terlibat di dalamnya  (Rizal et  al. ,  2020).  Beberapa  model  estimasi  yang  telah  dibuat  dalam  penelitian sebelumnya  ditujukan  untuk  menghitung  biaya  bangunan  gedung  perkantoran  seperti  pada penelitian  (Ilallah  &  Waskito,  2020) dan  penelitian (Ahadian et  al. ,  2018)  yang  menerapkan metode cost  significant  model pada  estimasi  biaya  bangunan  kantor  pelayanan  masyarakat. Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  membuat  model  estimasi  biaya  rumah  tinggal  mengingat pembangunan  rumah  tinggal  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  dengan  bangunan  gedung perkantoran sehingga perlu diestimasi tersendiri agar model biaya dapat memberi hasil estimasi yang cukup akurat. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode path analysis yang merupakan  bagian  dari  metode  parametrik  dengan  prinsip  estimasi  biaya  signifikan  ( cost significant model) untuk estimasi biaya bangunan rumah tinggal. Menurut  penelitian  (Muthoharoh et  al. ,  2021)  total  84,13%  dari  biaya  pembangunan rumah  tinggal  dipengaruhi  oleh  biaya  item  pekerjaan  pasangan  sebesar  25,53%,  pekerjaan plesteran,  acian  serta  profil  sebesar  16,43%,  pekerjaan  rangka  atap  serta  penutup  atap  sebesar 13,38%, pekerjaan beton bertulang sebesar 8,28%, pekerjaan plafond sebesar 6,97%, pekerjaan finishing/pengecatan sebesar 6,96%, pekerjaan kusen pintu dan jendela sebesar 6,48%. Hal ini menunjukkan  bahwa  item  pekerjaan  dengan  bobot  biaya  terbesar  yaitu  pekerjaan  pasangan, selanjutnya dari persamaan model regresi yang diperoleh dari penelitian tersebut hanya terdapat item pekerjaan plesteran acian serta profil yang mempengaruhi biaya total. Sedangkan menurut penelitian (Pontan & Yulianisa, 2019) cost significant items sebesar 88,20% diperoleh dari item pekerjaan  beton  sebesar  34,62%,  pekerjaan  dinding  sebesar  30,49%,  pekerjaan  atap  sebesar 12,47%  dan  pekerjaan  plafond  sebesar  10,62%  dengan  kontribusi  terbesar  terhadap  biaya diperoleh dari item pekerjaan beton, tetapi dari hasil persamaan model regresi yang diperoleh, pekerjaan dinding dan pekerjaan plafond yang memiliki koefisien determinasi terbesar sehingga item pekerjaan beton tidak termasuk dalam model estimasi. Berdasarkan kedua penelitian tersebut diatas  diketahui  bahwa  dari  model  persamaan  regresi  yang  dihasilkan  tidak  tercakup  item pekerjaan  yang  memiliki  persentasi  bobot  biaya  terbesar  dalam  model  estimasi  biaya  yang diperoleh, hal tersebut dapat berpengaruh terhadap akurasi estimasi biaya dari model persamaan regresi  yang  dihasilkan.  Penelitian  bertujuan  untuk  menghasilkan  model  persamaan  yang memiliki tingkat akurasi yang baik khususnya untuk estimasi biaya bangunan rumah tinggal, salah satunya  dengan  indikator  bahwa  item  pekerjaan  yang  memiliki  sumbangsih  terbesar  terhadap komponen bobot biaya seharusnya tercakup di dalam model estimasi yang dihasilkan. Urgensi dari penelitian ini yaitu untuk  menghasilkan suatu model matematis estimasi biaya yang dapat digunakan  untuk  menghitung  biaya  secara  akurat  tanpa  harus  menghitung  kuantitas  item pekerjaan secara keseluruhan pada bangunan rumah tinggal.
Aplikasi AMOS digunakan dalam pengolahan data Structural Equation Modeling (SEM) yang merupakan teknik analisis yang memungkinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan antar variabel  yang  relatif  rumit  secara  simultan  (Priyatno,  2022).  Hubungan  yang  rumit  tersebut terbangun antara satu atau beberapa variabel independen (eksogenus) dengan satu atau beberapa
variabel  dependen  (endogenous).  SEM  merupakan  pendekatan  terintegrasi  antara  dua  analisis yaitu analisis faktor dan analisis jalur ( path analysis ). SEM menggunakan metode statistik untuk menyajikan  dan  menganalisis  data  untuk  pencapaian tujuan  penelitian  serta  dapat  menerapkan banyak  model  dalam  menjawab  rumusan  masalah  penelitian  (Handayani  &  Sudiana,  2015). Aplikasi AMOS umumnya digunakan dalam pengolahan data SEM berupa analisis faktor yang memiliki  banyak  variabel  seperti  pada  penelitian  (Maddeppungeng et  al. ,  2018)  untuk menentukan indikator rantai pasok yang berpengaruh terhadap kinerja kontraktor, juga penelitian (Desyllia et  al. ,  2014)  yang  menggunakan  aplikasi  AMOS  untuk  membuat  model  penyebab keterlambatan proyek ditinjau dari aspek stakeholder proyek. Berdasarkan penelitian terdahulu diketahui bahwa nilai-nilai variabel penelitian diperoleh dari hasil kuesioner terhadap responden tertentu  sedangkan  penelitian  saat  ini  perolehan  variabel  didapatkan  dari  data  RAB  bangunan rumah tinggal yang telah terbangun sebelumnya (historis). Dalam hal ini aplikasi AMOS versi 20 dipilih  sebagai tools pengolahan  data path  analysis untuk  menghasilkan  model  estimasi  biaya yang akurat.

## 2. DASAR TEORI
Estimasi biaya konseptual didefinisikan sebagai perkiraan biaya proyek yang dilakukan sebelum  sejumlah  informasi  yang  signifikan  terkumpul  dari  detail  desain,  dengan  lingkup pekerjaan  yang  masih  belum  lengkap.  Beberapa  karakteristik  dari estimasi  biaya  proyek  tahap konseptual yaitu: bersifat tidak pasti, krusial, sumbernya terbatas. Kualitas estimasi biaya tahap konseptual  bergantung  pada  beberapa  hal  seperti:  kualitas  lingkup  proyek,  kualitas  informasi, tingkat ketidakpastian, performa estimator serta proses estimasi (Roring, 2019).
AACE  ( American  Association  of  Cost  Engineer )  mendefinisikan  estimasi  biaya  ( cost engineering) sebagai suatu bidang keteknikan yang meliputi penerapan prinsip-prinsip ilmiah dan teknik  dengan  menggunakan  pengalaman  dan  pertimbangan-pertimbangan engineering dalam menyelesaikan masalah-masalah estimasi biaya, pengendalian biaya serta ekonomi teknik. Cost engineering terbagi  menjadi  dua  bagian  besar,  yaitu:  estimasi  biaya  dan  pengendalian  biaya (Asiyanto,  2010).  Peran  estimasi  biaya  sangat  penting  di  dalam  perencanaan  dan  pelaksanaan suatu  proyek  konstruksi.  AACE  mengklasifikasikan  estimasi  biaya  berdasarkan  tingkat akurasinya kedalam 5 (lima) kelas akurasi seperti pada Tabel.1:
Tabel 1 . AACE International cost estimation classifications Estimate Class Level of project definition (%) End usage-Typical purpose of estimate Expected accuracy range (%) Class 5 0 to 2 Concept screening -50 to 100 Class 4 1 to 5 Study of feasibility -30 to +50 Class 3 10 to 40 Budget, authorization, or control -20 to +30 Class 2 30 to 70 Control or bid/tender -15 to +20 Class 1 50 to 100 Check estimate or bid/tender -10 to +15

## Sumber: Peurifoy dan Oberlender, 2002
Cost Significant Model yang merupakan bagian dari estimasi konseptual adalah salah satu model  prediksi  biaya  konstruksi  berdasarkan  informasi  dan  data  proyek  terdahulu,  yang  lebih mengandalkan pada biaya paling signifikan di dalam mempengaruhi total biaya proyek sebagai dasar estimasi. Metode ini menggunakan data dari proyek-proyek konstruksi terdahulu dan sejenis
untuk merumuskan suatu model matematik sehingga dapat digunakan dalam proses estimasi. Cost Significant  Model berlandaskan  pada  data  dan  informasi  dengan  20%  materi  pekerjaan  yang paling mahal termuat dalam 80% dari nilai total biaya proyek. Item-item cost significant ini dapat menyajikan proporsi yang tepat dari total biaya anggaran yang biasanya mendekati 80%. (Poh & Horner,1995 di dalam Pontan & Yulianisa, 2019)..

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan menggambarkan kondisi proyek tertentu melalui analisis data yang ada berkaitan dengan biaya proyek pembangunan rumah tinggal. Analisa data dilakukan dengan  pengolahan  data  yang  diperoleh  dari  proyek  historis  untuk  mendapatkan  hasil  akhir sebagai  dasar  penarikan  kesimpulan.  Analisis  diawali  dengan  penentuan  item  yang  memberi pengaruh  signifikan  terhadap  biaya  total  untuk  selanjutnya  menentukan  model  estimasi  biaya dengan path  analysis menggunakan  aplikasi  AMOS  versi  20.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini merupakan metode deskriptif dan analisis inferensial.

## 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
Lokasi dan waktu penelitian ini berada di Kota Manado pada bulan September-Oktober Tahun  2022.  Data-data  proyek  historis  diperoleh  dari  dokumen  data  beberapa  konsultan  dan kontraktor pembangunan rumah tinggal di Kota Manado.

## 3.3 Data Penelitian
Data historis diambil dari seluruh item pekerjaan pembangunan rumah tinggal yang telah terbangun di kota Manado dan beberapa Kabupaten/kota di sekitarnya periode tahun 2010 sampai dengan  tahun  2022  yang  diperoleh  dari  perusahaan  CV.X  berupa  12  data  RAB  proyek  rumah tinggal (historis) sebagian besar dengan konstruksi 2 lantai. Adapun item biaya pekerjaan yang menjadi  variabel  bebas  yaitu  biaya  pekerjaan  struktur  (X 1 ),  biaya  pekerjaan  pasangan  dan plesteran (X 2 ),  biaya  pekerjaan  kusen  pintu  dan jendela  (X 3 ),  biaya  pekerjaan  atap  (X 4 ),  biaya pekerjaan  penutup  lantai  dan  dinding  (X 5 ),  biaya  pekerjaan  pengecatan  (X 6 ),  biaya  pekerjaan plafond (X 7 ), biaya pekerjaan tanah dan pondasi (X 8 ), biaya pekerjaan sanitair dan plumbing (X 9 ), biaya pekerjaan elektrikal (X 10 ), biaya pekerjaan lain-lain (X 11 ), biaya pekerjaan persiapan (X 12 ). Variabel terikat berupa biaya total dalam pekerjaan pembangunan rumah tinggal (Y). Data biaya yang diperhitungkan tidak termasuk pajak-pajak.

## 3.4 Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis statistik parametrik yang mencakup analisis  regresi  berganda  dan  digunakan  untuk  membuat  suatu  model  estimasi  biaya  proyek. Dalam  pengolahan  data  menggunakan  metode path  analysis dengan  aplikasi  AMOS  versi  20. Tahapan analisis data penelitian ini dilaksanakan sebagai berikut: a) Penentuan variabel dari RAB data historis; b) Perhitungan bobot biaya variabel dan proporsi komponen biaya; c) Perhitungan biaya  dengan  penyesuaian  lokasi  patokan  (Kota  Manado)  menggunakan  Indeks  Kemahalan Konstruksi  (IKK);  d)  Perhitungan time  value  of  money mencakup  perhitungan  biaya  dengan penyesuaian waktu menggunakan nilai inflasi dengan waktu patokan tahun 2022; e) Perhitungan model estimasi dengan path analysis menggunakan aplikasi AMOS versi 20; f) Uji statistik model estimasi  biaya;  g)  Menentukan cost  significant factor  (CMF); h)  Uji  akurasi  model  yang dihasilkan. (Tangkau et al. , 2022)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Perhitungan Bobot Biaya Variabel dan Proporsi Komponen Biaya
Berdasarkan  12  data  RAB  proyek  historis  yang  diperoleh,  selanjutnya  dilakukan perhitungan  bobot  biaya  variabel  yang  mencakup  12  variabel  bebas  dan  1  variabel  terikat, selanjutnya dilakukan penentuan proporsi komponen biaya. Cost Significant Items diperoleh dari item-item terbesar yang jumlah presentase biayanya sama atau lebih besar dari 80% dari jumlah biaya total (Tangkau et al. , 2022) . Berdasarkan analisis biaya item pekerjaan bangunan rumah tinggal, dari 12 variabel bebas biaya pekerjaan yang memberi pengaruh terhadap variabel terikat total biaya (Y), terdapat 7 variabel biaya yang memberi kontribusi proporsi biaya sebesar 85,54%, sehingga  7  variabel  ini  yang  digunakan  dalam  analisis  selanjutnya.  Variabel-variabel  tersebut yaitu: biaya pekerjaan struktur (X 1 ), biaya pekerjaan pasangan dan plesteran (X 2 ), biaya pekerjaan kusen pintu dan jendela (X 3 ), biaya pekerjaan penutup atap (X 4 ), biaya pekerjaan penutup lantai dan  dinding  (X 5 ),  biaya  pekerjaan  pengecatan  (X 6 ),  biaya  pekerjaan  plafond  (X 7 ).  Tabel  2 menyajikan proporsi komponen biaya.
Tabel 2 . Proporsi Komponen Biaya Urutan Proporsi Bobot Biaya (%) Akumulasi Proporsi Bobot Biaya (%) Variabel Penyusun Akumulasi Proporsi Bobot Biaya (Jumlah) 26.27 26.27 X 1 20.90 47.18 X 1 dan X 2 10.27 57.45 X 1 sampai dengan X 3 9.06 66.51 X 1 sampai dengan X 4 7.26 73.77 X 1 sampai dengan X 5 6.14 79.91 X 1 sampai dengan X 6 5.62 85.54 X 1 sampai dengan X 7 5.06 90.59 X 1 sampai dengan X 8 3.67 94.27 X 1 sampai dengan X 9 2.64 96.91 X 1 sampai dengan X 10 1.68 98.59 X 1 sampai dengan X 11 1.41 100.00 X 1 sampai dengan X 12
Sumber: Hasil pengolahan data, 2023
4.2 Penyesuaian Biaya Terhadap Lokasi dan Waktu Patokan
4.2.1. Penyesuaian biaya terhadap lokasi Patokan (Kota Manado)
Pada tahapan ini semua biaya pekerjaan konstruksi yang dikerjakan di beberapa Kota berbeda  disesuaikan  pada  satu  lokasi  patokan  (Kota  Manado)  dengan  menggunakan data  Indeks  Kemahalan  Konstruksi  (IKK)  yang  didapat  dari  Badan  Pusat  Statistik (BPS).  Indeks  kemahalan  konstruksi  merupakan  indeks  harga  yang  menggambarkan perbedaan tingkat kemahalan konstruksi suatu daerah (kabupaten/kota) dengan daerah lainnya, data IKK didapatkan dari survei harga kemahalan konstruksi yang mencakup harga bahan bangunan, sewa alat berat dan upah jasa pekerja konstruksi. Perhitungan diagram  timbang  IKK  menggunakan  data  dari  analisa  harga  satuan  pekerjaan kementerian  pekerjaan  umum  dan  perumahan  rakyat.  (Badan  Pusat  Statistik,  2022). Perhitungan penyesuaian biaya berdasarkan lokasi patokan dengan persamaan: (Roring et al , 2014)
𝐶 𝐴 = 𝐶 𝐷 𝐼𝐾𝐾 𝐴 𝐼𝐾𝐾 𝐷 ……………………………... ( Pers.1 )
dimana:
C A = Biaya penyesuaian terhadap lokasi patokan/acuan (Kota Manado)
C D = Biaya awal sesuai lokasi proyek IKK A = Nilai IKK lokasi acuan (Kota Manado) IKK D = Nilai IKK lokasi diketahui (Lokasi proyek terbangun)
Tabel 3 . Penyesuaian biaya terhadap lokasi patokan (Kota Manado)
Proyek Biaya Proyek Historis Tahun Lokasi Proyek IKK Lokasi Acuan (IKKa) IKK lokasi Diketahui (IKKd) Biaya Penyesuaian Lokasi (Manado) P1 243681126.38 2022 Manado 110.89 110.89 243681126.38 P2 190169883.89 2010 Manado 91.39 91.39 190169883.89 P3 850477996.19 2016 Tomohon 97.82 111.03 744235270.73 P4 608127093.55 2012 Tomohon 101.69 102.2 605092408.45 P5 409074535.30 2011 Manado 92.59 92.59 409074535.30 P6 800145930.69 2014 Manado 103.34 103.34 800145930.69 P7 600121557.85 2021 Manado 110.89 110.89 600121557.85 P8 392972321.47 2021 Manado 110.89 110.89 392972321.47 P9 229557138.72 2021 Tomohon 110.89 101.01 252010604.02 P10 478129598.25 2016 Bitung 97.82 108.46 431224758.45 P11 131000523.63 2012 Minut 101.69 93.35 142704266.18 P12 401697072.71 2019 Tomohon 100.15 106.25 378634934.89 Sumber: Hasil pengolahan data , 2023

## 4.2.2 Penyesuaian biaya terhadap waktu patokan (Tahun 2022)
Pada  tahapan  ini  semua  biaya  pekerjaan  konstruksi  yang  telah  disesuaikan berdasarkan lokasi acuan (Kota Manado) akan disesuaikan berdasarkan waktu acuan yaitu tahun 2022 berdasarkan inflasi tahunan dari tahun 2011 sampai tahun 2022. Data inflasi  tahunan  Kota  Manado  diperoleh  dari  BPS.  Perhitungan  penyesuaian  biaya terhadap  tahun  patokan  menggunakan  prinsip  rumus  perhitungan  nilai  waktu  uang
( future value ) berikut ini: (Pujawan, 2019)
𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑠𝑒𝑘𝑎𝑟𝑎𝑛𝑔 = 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑙𝑎𝑙𝑢 𝑥 (1 + 𝑖 100 ) 𝑛 ……………….(Pers.2)
dimana :
i = Nilai inflasi n = waktu (tahun)
Tabel 4 . Penyesuaian biaya terhadap waktu patokan (Tahun 2022)
Biaya Penyesuaian Lokasi (Manado) Tahun Inflasi Tahunan Biaya Penyesuaian Waktu (Tahun 2022) 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 243681126.38 2022 243681126.38 190169883.89 2010 0.67 6.04 8.12 9.67 5.56 0.35 2.44 3.83 3.52 -0.18 2.64 3.95 299018155.07 744235270.73 2016 2.44 3.83 3.52 -0.18 2.64 3.95 872741520.48 605092408.45 2012 8.12 9.67 5.56 0.35 2.44 3.83 3.52 -0.18 2.64 3.95 891266807.45 409074535.30 2011 6.04 8.12 9.67 5.56 0.35 2.44 3.83 3.52 -0.18 2.64 3.95 638937228.12 800145930.69 2014 5.56 0.35 2.44 3.83 3.52 -0.18 2.64 3.95 993942701.29 600121557.85 2021 3.95 623826359.38 392972321.47 2021 3.95 408494728.17 252010604.02 2021 3.95 261965022.88 431224758.45 2016 2.44 3.83 3.52 -0.18 2.64 3.95 505683842.40 142704266.18 2012 8.12 9.67 5.56 0.35 2.44 3.83 3.52 -0.18 2.64 3.95 210195292.41 378634934.89 2019 -0.18 2.64 3.95 403254650.34 Sumber: Hasil pengolahan data , 2023
4.2.3 Biaya Variabel yang telah disesuaikan terhadap lokasi dan waktu patokan
Biaya  yang  telah  disesuaikan  terhadap  lokasi  dan  waktu  patokan  selanjutnya diuraikan  pada  biaya  masing-masing  item  pekerjaan  berdasarkan  proporsi  komponen biaya pada variabel X 1 sampai dengan X 7.
Tabel 5 . Variabel biaya yang telah disesuaikan terhadap Lokasi dan Waktu Patokan
Biaya dalam ribuan rupiah Proyek Y(Rp) X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 % Biaya(Rp) % Biaya(Rp) % Biaya(Rp) % Biaya(Rp) % Biaya(Rp) % Biaya(Rp) % Biaya(Rp) P1 243681.13 15.86 38656.61 26.07 63519.83 14.13 34439.07 6.86 16707.23 7.52 18334.89 4.91 11971.68 2.63 6404.61 P2 299018.16 14.74 44083.23 27.80 83139.93 7.33 21924.94 9.28 27736.99 1.80 5385.18 13.09 39133.67 8.27 24720.40 P3 872741.52 39.30 342963.84 13.93 121604.56 10.51 91766.94 5.57 48587.62 8.48 73971.35 6.82 59539.66 4.28 37313.62 P4 891266.81 31.47 280511.57 15.49 138027.32 7.93 70650.51 10.40 92650.57 11.60 103410.21 5.47 48717.48 6.46 57611.95 P5 638937.23 24.33 155439.68 21.82 139432.48 12.80 81773.09 9.09 58107.48 9.43 60220.70 7.04 44984.19 5.73 36583.89 P6 993942.70 36.05 358341.49 19.41 192923.09 6.92 68740.34 9.04 89848.70 5.95 59128.09 2.81 27922.15 5.94 59079.74 P7 623826.36 37.71 235228.69 20.74 129385.33 8.44 52639.23 7.38 46031.85 4.90 30541.12 3.83 23915.58 5.72 35675.12 P8 408494.73 27.36 111744.89 25.14 102693.97 9.79 39979.81 6.37 26020.80 6.96 28450.25 5.96 24356.82 3.42 13959.00 P9 261965.02 30.72 80481.23 22.68 59404.38 12.33 32296.70 6.02 15762.36 6.98 18291.52 5.14 13476.46 5.23 13704.70 P10 505683.84 33.24 168068.71 18.81 95100.80 6.60 33362.02 6.96 35170.90 8.49 42930.61 7.59 38404.83 6.18 31272.63 P11 210195.29 11.46 24088.93 17.87 37568.25 16.07 33773.92 15.78 33161.30 7.28 15295.47 7.02 14748.34 7.34 15437.26 P12 403254.65 13.06 52657.67 21.05 84903.35 10.43 42066.79 16.02 64587.32 7.78 31387.41 3.98 16046.80 6.29 25346.20 85.54 26.27 20.90 10.27 9.06 7.26 6.14 5.62 Sumber: Hasil pengolahan data , 2023
Berdasarkan  penyesuaian  lokasi  dan  waktu  terhadap  variabel  biaya  konstruksi  rumah  tinggal diperoleh variabel independen dan variabel dependen penelitian yang disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6 . Variabel Penelitian (7 variabel) (Biaya dalam ribuan rupiah)
Proyek Y X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 P1 243681.13 38656.61 63519.83   34439.07   16707.23 18334.89   11971.68 6404.61 P2 299018.16 44083.23 83139.93   21924.94   27736.99 5385.18   39133.67   24720.40 P3 872741.52   342963.84   121604.56   91766.94   48587.62 73971.35   59539.66   37313.62 P4 891266.81   280511.57   138027.32   70650.51   92650.57   103410.21   48717.48   57611.95 P5 638937.23   155439.68   139432.48   81773.09   58107.48 60220.70   44984.19   36583.89 P6 993942.70   358341.49   192923.09   68740.34   89848.70 59128.09   27922.15   59079.74 P7 623826.36   235228.69   129385.33   52639.23   46031.85 30541.12   23915.58   35675.12 P8 408494.73   111744.89   102693.97   39979.81   26020.80 28450.25   24356.82   13959.00 P9 261965.02 80481.23 59404.38   32296.70   15762.36 18291.52   13476.46   13704.70 P10 505683.84   168068.71 95100.80   33362.02   35170.90 42930.61   38404.83   31272.63 P11 210195.29 24088.93 37568.25   33773.92   33161.30 15295.47   14748.34   15437.26 P12 403254.65 52657.67 84903.35   42066.79   64587.32 31387.41   16046.80   25346.20 Sumber: Hasil pengolahan data , 2023

## 4.3 Path Analysis dengan AMOS versi 20
Data  variabel  bebas  dan  variabel  terikat  dimodelkan  dalam  metode path  analysis 7 variabel independen dengan menggunakan aplikasi AMOS versi 20 pada Gambar 1.
Berdasarkan  analisis  data diperoleh  hasil  uji  normalitas  data,  uji  signifikansi  koefisien regresi dengan kriteria nilai t-value dan nilai P-value sebagai kriteria kesesuaian model persamaan
regresi. Hasil dari uji normalitas data disajikan pada Tabel 7. Variabel Y, X 1 , X 2, X 3, X 4, X 5, X 6, X 7 terdistribusi normal dengan nilai t-value (C.R) < 1,96 (P3MFKM-UI, 2002).
Gambar 1 . Model penelitian path analysis 7 variabel independen Sumber: Pengolahan data AMOS v20
Tabel 7 . Hasil Uji Normalitas Data Variable min max skew c.r kurtosis c.r X 7 6404614.32 59079737.87 0.483 0.682 -0.700 -0.495 X 6 11971676.04 59539655.47 0.441 0.623 -1.022 -0.723 X 5 5385182.66 103410206.52 0.864 1.222 -0.105 -0.074 X 4 15762361.85 92650574.63 0.652 0.922 -0.720 -0.509 X 3 21924939.01 91766937.82 0.612 0.866 -0.992 -0.701 X 2 37568247.86 192923092.41 0.417 0.590 -0.281 -0.198 X 1 24088929.43 358341494.07 0.515 0.729 -1.163 -0.822 Y 210195292.41 993942701.29 0.459 0.649 -1.178 -0.833 Multivariate 0.595 0.081 Sumber: Hasil pengolahan data AMOS v20
Berdasarkan  uji  signifikansi  koefisien regresi dengan kriteria  nilai t-value dan  nilai P- value sebagai kriteria kesesuaian model persamaan regresi. Hasil uji signifikansi data ditampilkan pada Tabel. 8 dan terlihat bahwa variabel X 3 tidak memenuhi dengan nilai P-value = 0,203 > 0,05 (P3MFKM-UI, 2002) sehingga varabel X 3 dieliminasi dari model regresi dan dilakukan analisis kembali.
Tabel 8. Tabel Regression Weights Estimate S.E. C.R. P Label Y 🡨X 1 1.319 0.54 24.561 *** par_1 Y 🡨X 2 1.242 0.113 11.036 *** par_2 Y🡨 X 3 0.276 0.216 1.274 0.203 par_3 Y🡨 X 4 3.245 0.335 9.694 *** par_4 Y🡨 X 5 0.530 0.189 2.806 0.005 par_5
Y🡨 X 6 1.889 0.265 7.129 *** par_6 Y🡨 X 7 -2.346 0.664 -3.533 *** par_7
Sumber: Hasil pengolahan data AMOS v20
Variabel X 3 dieliminasi karena dari hasil uji koefisian tidak signifikan sehingga dilakukan analisis kembali pada 6 variabel bebas untuk melihat pengaruhnya terhadap variabel biaya total.
Tabel 9 . Variabel Penelitian (6 variabel) (Biaya dalam ribuan rupiah) Proyek Y X 1 X 2 X 4 X 5 X 6 X 7 P1 243681.13 38656.61 63519.83   16707.23 18334.89   11971.68 6404.61 P2 299018.16 44083.23 83139.93   27736.99 5385.18   39133.67   24720.40 P3 872741.52   342963.84   121604.56   48587.62 73971.35   59539.66   37313.62 P4 891266.81   280511.57   138027.32   92650.57   103410.21   48717.48   57611.95 P5 638937.23   155439.68   139432.48   58107.48 60220.70   44984.19   36583.89 P6 993942.70   358341.49   192923.09   89848.70 59128.09   27922.15   59079.74 P7 623826.36   235228.69   129385.33   46031.85 30541.12   23915.58   35675.12 P8 408494.73   111744.89   102693.97   26020.80 28450.25   24356.82   13959.00 P9 261965.02 80481.23 59404.38   15762.36 18291.52   13476.46   13704.70 P10 505683.84   168068.71 95100.80   35170.90 42930.61   38404.83   31272.63 P11 210195.29 24088.93 37568.25   33161.30 15295.47   14748.34   15437.26 P12 403254.65 52657.67 84903.35   64587.32 31387.41   16046.80   25346.20 Sumber: Hasil pengolahan data, 2023
Selanjutnya variabel bebas dan variabel terikat dimodelkan dengan metode path analysis dengan menggunakan aplikasi AMOS versi 20. Desain path analysis seperti pada Gambar 2.
Gambar 2 . Model penelitian path analysis 6 variabel independen Sumber: Pengolahan data AMOS v20
Berdasarkan  pengolahan  data  metode path  analysis 6  variabel  independen,  uji signifikansi  koefisien  regresi  dengan  kriteria  nilai  t- value dan  nilai  P- value sebagai  kriteria kesesuaian model regresi. Berdasarkan Tabel 10 diketahui bahwa niai P- value dari semua variabel < 0,05 sehingga 6 variabel bebas memberi pengaruh signifikan terhadap biaya. Dengan demikian diperoleh persamaan regresi y=1,354X 1 + 1,287X 2 + 3,454X 4 + 0,582X 5 + 2,055X 6 – 2,868X 7
Tabel 10 . Tabel Regression Weights Estimate S.E. C.R. P Label Y 🡨X 1 1.354 0.049 27.399 *** par_1 Y🡨 X 2 1.287 0.115 11.229 *** par_2 Y🡨 X 4 3.454 0.312 11.056 *** par_3 Y🡨 X 5 0.582 0.198 2.947 0.003 par_4 Y 🡨X 6 2.055 0.247 8.311 *** par_5 Y 🡨X 7 -2.868 0.560 -5.120 *** par_6 Sumber: Hasil pengolahan data AMOS v20

## 4.4 Cost Model Factor
Cost model factor (CMF) adalah suatu faktor koreksi untuk dapat menghasilkan model estimasi biaya yang lebih akurat. CMF diperoleh dengan menghitung rasio antara estimasi biaya total  pekerjaan  rumah  tinggal  menggunakan  model  regresi  dengan  total  biaya  pekerjaan  awal. Estimasi biaya total rumah tinggal dihitung menggunakan persamaan model regresi terpilih yaitu y=1.354X 1 +  1.287X 2 +  3.454X 4 +  0.582X 5 +  2.055X 6 –  2.868X 7 .  Nilai  estimasi  biaya  total pekerjaan dengan model regresi pada setiap proyek rumah tinggal disajikan pada Tabel 11.  Biaya total  pekerjaan  diperoleh  dari  RAB  data  historis  pada  setiap  paket  proyek.  Perhitungan CMF ditampilkan pada Tabel 11 tersebut. Nilai CMF setiap proyek rumah tinggal disajikan pada kolom 5 dimana nilai CMF rata-rata adalah 0,936.
Tabel 11 . Cost Model Factor (CMF) ( Biaya dalam ribuan rupiah) Proyek X 1 (Rp) X 2 (Rp) X 4 (Rp) X 5 (Rp) X 6 (Rp) X 7 (Rp) Estimasi Biaya Model terpilih (Y') (Rp) Biaya Total Pekerjaan (Y) (Rp) CMF (1) (2) (3) (4) (5)= (3):(4) P1 38656.61 63519.83 16707.23 18334.89 11971.68 6404.61 208702.11 243681.13 0.856 P2 44083.23 83139.93 27736.99 5385.18 39133.67 24720.40 275149.09 299018.16 0.920 P3 342963.84 121604.56 48587.62 73971.35 59539.66 37313.62 847089.61 872741.52 0.971 P4 280511.57 138027.32 92650.57 103410.21 48717.48 57611.95 872537.01 891266.81 0.979 P5 155439.68 139432.48 58107.48 60220.70 44984.19 36583.89 613186.51 638937.23 0.960 P6 358341.49 192923.09 89848.70 59128.09 27922.15 59079.74 966175.71 993942.70 0.972 P7 235228.69 129385.33 46031.85 30541.12 23915.58 35675.12 608617.78 623826.36 0.976 P8 111744.89 102693.97 26020.80 28450.25 24356.82 13959.00 399922.45 408494.73 0.979 P9 80481.23 59404.38 15762.36 18291.52 13476.46 13704.70 238902.91 261965.02 0.912 P10 168068.71 95100.80 35170.90 42930.61 38404.83 31272.63 485657.67 505683.84 0.960 P11 24088.93 37568.25 33161.30 15295.47 14748.34 15437.26 190441.63 210195.29 0.906 P12 52657.67 84903.35 64587.32 31387.41 16046.80 25346.20 382204.47 403254.65 0.948 A (Nilai terendah) 0.856 B (Nilai Rerata) 0.945 C (Nilai tertinggi) 0.979 Rata-rata (3-Point Estimate) (A+4B+C)/6 0.936 Sumber: Hasil pengolahan data, 2023
Cost  model  factor dihitung  berdasarkan  nilai  rata-rata  dengan  menggunakan  rumus 3-point estimate . Rumus 3-point estimate disajikan sebagai berikut: (Peurifoy dan Oberlender, 2002). 𝑈𝐶 = 𝐴+4𝐵+𝐶 6 ………………………………..(Pers.3)
dimana: UC
= Unit Cost / nilai CMF
A
= Minimum unit cost / nilai CMF terendah
B
= Average unit cost / nilai CMF rata-rata C
= Maximum unit cost / nilai CMF tertinggi
Tabel 12 . Estimasi biaya dan tingkat akurasi Cost Significant Model (Biaya dalam ribuan rupiah)
Pro yek X 1 (Rp) X 2 (Rp) X 4 (Rp) X 5 (Rp) X 6 (Rp) X 7 (Rp) Estimasi Biaya Model terpilih(Y') (Rp) Biaya Total Pekerjaan (Y) (Rp) Estimasi Cost Sig Model CMF=0.93 6 Akura si (1) (2) (3) (4) (5)=(3):(C MF) (6) P1 38656.61 63519.83 16707.23 18334.89 11971.68 6404.61 208702.11 243681.13 223009.17 -8.48% P2 44083.23 83139.93 27736.99 5385.18 39133.67 24720.40 275149.09 299018.16 294011.27 -1.67% P3 342963.84 121604.56 48587.62 73971.35 59539.66 37313.62 847089.61 872741.52 905159.77 3.71% P4 280511.57 138027.32 92650.57 103410.21 48717.48 57611.95 872537.01 891266.81 932351.65 4.61% P5 155439.68 139432.48 58107.48 60220.70 44984.19 36583.89 613186.51 638937.23 655222.02 2.55% P6 358341.49 192923.09 89848.70 59128.09 27922.15 59079.74 966175.71 993942.70 1032409.53 3.87% P7 235228.69 129385.33 46031.85 30541.12 23915.58 35675.12 608617.78 623826.36 650340.09 4.25% P8 111744.89 102693.97 26020.80 28450.25 24356.82 13959.00 399922.45 408494.73 427338.16 4.61% P9 80481.23 59404.38 15762.36 18291.52 13476.46 13704.70 238902.91 261965.02 255280.32 -2.55% P10 168068.71 95100.80 35170.90 42930.61 38404.83 31272.63 485657.67 505683.84 518950.75 2.62% P11 24088.93 37568.25 33161.30 15295.47 14748.34 15437.26 190441.63 210195.29 203496.89 -3.19% P12 52657.67 84903.35 64587.32 31387.41 16046.80 25346.20 382204.47 403254.65 408405.57 1.28% Sumber: Hasil pengolahan data, 2023
Tingkat akurasi model dihitung dengan persamaan:
Akurasi = ( 𝐸𝑣−𝐴𝑣 𝐴𝑣 ) 𝑥100% ……………………………………..(Pers.4) (Astana, 2017)
Dimana: Ev = harga prediksi ( Estimated bill value ) Av = harga sebenarnya ( Actual bill value ) Hasil estimasi Cost Significant Model (CSM) dihitung dengan membagi estimasi biaya total pekerjaan menggunakan model regresi terpilih dengan nilai CMF yang diperoleh dari hasil perhitungan pada Tabel 11. Selanjutnya, tingkat akurasi CSM dihitung dengan membandingkan selisih  biaya  CSM  dengan  dengan  biaya  total  pekerjaan  dibagi  dengan  biaya  total  pekerjaan tersebut, hasilnya dalam persentase. Jika nilai akurasi semakin mendekati nol, artinya model biaya semakin  akurat.  Hasil  estimasi  berdasarkan  CSM dan  tingkat  akurasi  dari  model  estimasi ditampilkan  pada  Tabel  12.  Terdapat  selisih  terbesar  antara  estimasi  CSM  dengan  biaya  total pekerjaan sebesar -8,48%, artinya nilai estimasi CSM mempunyai nilai yang lebih rendah dari biaya  total  pekerjaan,  dengan  selisih  terhadap  biaya  total  sebesar  8,48%,  dan  selisih  terendah adalah  1,28%,  artinya  nilai  estimasi  CSM  mempunyai  nilai  yang  lebih  tinggi  dari  biaya  total pekerjaan, dengan selisih biaya sebesar 1,28% terhadap biaya total. Berdasarkan Tabel 12 juga dapat dilihat bahwa selisih perhitungan dengan CSM relatif kecil sehingga dapat dikatakan bahwa estimasi yang dihasilkan cukup akurat.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan dapat disimpulkan bahwa model persamaan biaya y=1,354X 1 + 1,287X 2 + 3,454X 4 + 0,582X 5 + 2,055X 6 – 2,868X 7 dengan nilai cost model factor (CMF)=  0,936.  Model  estimasi  ini  dapat  digunakan  untuk  perhitungan  biaya  pada bangunan  rumah  tinggal  dengan  komponen  biaya  pekerjaan  struktur  (X 1 ),  biaya  pekerjaan pasangan  dan  plesteran  (X 2 ),  biaya  pekerjaan  atap  (X 4 ),  biaya  pekerjaan  penutup  lantai  dan dinding (X 5 ), biaya pekerjaan pengecatan (X 6 ), biaya pekerjaan plafond (X 7 ). Nilai akurasi model estimasi biaya antara -8,48% sampai 4,61%, berdasarkan klasifikasi AACE International , model biaya yang diperoleh termasuk dalam kategori estimasi kelas 1 dan dapat digunakan untuk check estimate or bit/tender dalam semi detail estimasi biaya rumah tinggal (Tabel 1). Manfaat praktis dari  penelitian  ini  yaitu  model  persamaan  biaya  yang  diperoleh  dapat  digunakan  untuk
menghitung  kebutuhan  biaya  pembangunan  rumah  tinggal  dengan  terlebih  dahulu  menghitung kuantitas pekerjaan struktur dalam satuan m 3 , kuantitas pekerjaan pasangan dan plesteran dalam satuan  m 2 ,  kuantitas  pekerjaan  atap  dalam  satuan  m 2 ,  kuantitas  pekerjaan  penutup  lantai  dan dinding dalam satuan m 2 , kuantitas pekerjaan pengecatan dalam satuan m 2 , kuantitas pekerjaan plafond dalam satuan m 2 dari rencana bangunan yang ada dan dikalikan dengan harga satuan dari item-item  pekerjaan  tersebut,  total  biaya  yang  diperoleh  dibagi  dengan  nilai  CMF  =  0,936 sehingga  dapat  diperoleh  total  estimasi  biaya  pembangunan  rumah  tinggal  tanpa  harus menghitung kuantitas pekerjaan secara keseluruhan yang membutuhkan waktu lebih lama.
Untuk  penelitian  lanjutan  disarankan  agar  data  historis  bangunan  rumah  tinggal  dapat diklasifikasikan dengan lebih memperhatikan spesifikasi bangunan rumah tinggal yang ditinjau (rumah sederhana, menengah, mewah) untuk memastikan homogenitas data historis yang akan mempengaruhi  akurasi  model  estimasi  yang  dihasilkan  serta  sesuai  dengan  tujuan penggunaannya,  juga  dapat  diupayakan  lebih  banyak  jumlah  data  bangunan  historis  sebagai sampel penelitian agar akurasi model estimasi semakin baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahadian,  E,  R.  Nagu,  N.  Manuputty,  T.  (2018).  Model  Estimasi  Biaya  Konstruksi Gedung  Perkantoran  di  Kota  Ternate  Dengan  Metode  Cost  Significant  Model. Jurnal Sipilsains . ISSN (P): 2088-2076.
Asiyanto. (2010). Construction Project Cost Management. Pradnya Paramita. Jakarta.
Astana, I. N. Y. (2017). Estimasi Biaya Konstruksi Gedung dengan Cost Significant Model. Jurnal Riset Rekayasa Sipil Universitas Sebelas Maret Volume 1 Nomor 1. Surakarta. 1 September 2017. ISSN: 2579-7999.
Badan  Pusat  Statistik.  (2022).  Indeks  Kemahalan  Konstruksi  Kabupaten/Kota  Tahun  2022. Katalog BPS.
Desyllia.  Chendra,  F.  Chandra,  H,  P.  (2014).  Model  Faktor-Faktor  Penyebab  dan  Dampak Keterlambatan Proyek Konstruksi di Surabaya. Jurnal Dimensi Pratama Teknik Sipil , Vol. 3, No. 1. 2014. eISSN 2598-2397
Handayani,  T.  Sudiana.  (2015).  Analisis  Penerapan  Model  UTAUT  (Unified  Theory  of Acceptance and Use of Technology) Terhadap Perilaku Pengguna Sistem Informasi (Studi Kasus: Sistem Informasi Akademik Pada Sttnas Yogyakarta). Jurnal Ilmiah Angkasa Vol. 7, No. 2. 2015 ISSN 2085-9503 (Print); ISSN 2581-1355 (Online).
Ilallah, A. Waskito, J. (2020). Penerapan Metode Cost Significant Model Pada Estimasi Biaya Pembangunan  Kantor  Pelayanan  Masyarakat  di  Kota  Surabaya. Jurnal  Rekayasa  dan Manajemen Konstruksi , Vol. 8, No. 2. Agustus 2020, ISSN 2337-6317 (Print); ISSN 2615- 0824 (Online).
Khamistan.  (2018).  Analisis  Estimasi  Biaya  Dengan  Metode  Cost  Significant  Model  Sebagai Dasar  Perhitungan  Konstruksi  Jembatan  Beton  Bertulang  Di  Kabupaten  Aceh  Tamiang. Teras Jurnal . Vol. 8, No. 2. September 2018. P-ISSN 2088-0561; E-ISSN 2502-1680 Maddeppungeng, A. Suriani, I. Amarilis, O. K. (2018). Pengaruh Rantai Pasok Terhadap Kinerja Kontraktor di Provinsi Banten dan DKI Jakarta. Jurnal Konstruksia , Vol. 9, No. 2. Juli 2018. Muthoharoh.  A,  Luthfianto.  S,  Mirajhusnita.  I.  (2021).  Model  Estimasi  Biaya  Dengan  Metode Cost Significant Model Pada Pembangunan Rumah di Kabupaten Tegal. Jurnal Teknik Sipil Rancang Bangun, Vol. 07 No.1. Sorong.
Peurifoy, R. L., Oberlender, G. D. (2002). Estimating Construction Costs Fifth Edition. McGraw- Hill Companies, Inc.
Pontan.  D,  Yulianisa.  I.  (2019).  Model  Estimasi  Biaya  Renovasi  Pekerjaan  Rumah  Tinggal Dengan  Menggunakan  Cost  Significant  Models. Prosiding  Seminar  Nasional  Pakar  ke  2 Tahun 2019 . ISSN (P): 2615-2584.
Priyatno, D. (2022). Olah Data SEM dengan Program AMOS (Analysis of Moment Structure). Andi. Yogyakarta.
Pujawan, I. N. (2019). Ekonomi Teknik. Lautan Pustaka. Yogyakarta.
Pusat  Pendidikan  dan  Pelayanan  Masyarakat  Fakultas  Kesehatan  Masyarakat  (P3MFKM)
Universitas Indonesia. Modul Pelatihan SEM with AMOS. Jakarta. Juni 2002.
Rizal. A, Fajri. M, Yuniar. L S. (2020). Estimasi Biaya Konstruksi Pada Perumahan Tipe 45 di Sulawesi Tengah Menggunakan Regresi Kuadratik. Jurnal Rekonstruksi Tadulako, Volume 1 Issue 2. Palu. 2 September 2020 pISSN: 2723-3472.
Roring,  H.  Sompie.  B,  Mandagi.  R.  (2014).  Model  Estimasi  Biaya  Konseptual  Konstruksi Bangunan  Gedung  dengan  Metode  Parametrik. Jurnal  Ilmiah  Media  Engineering, Vol.4 No.2. September 2014. ISSN: 2087-9334.
Roring, H. (2019). Estimasi Biaya Konstruksi Dermaga Dengan Metode Cost Significant Model. Jurnal Realtech , Vol.15 No.1. April 2019. ISSN: 1907-0837.
Tangkau. P. S, Sumajow. M. D. J, Malingkas. G. Y. (2022). Estimasi Biaya Konstruksi Bangunan Gedung di Manado dengan Cost Significant Model. Jurnal Ilmiah Media Engineering , Vol.12 No.1. Manado. Maret 2022. ISSN: 2087-9334