ISSN: 2303-2693

## RENCANA BIAYA PELAKSANAAN (RBP) YANG PALING MUNGKIN PADA PROYEK KONSTRUKSI
DENGAN BANTUAN PROGRAM @ RISK
I Ketut Nudja S. 1)
1) Dosen Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Warmadewa

## ABSTRAK
Seperti diketahui salah satu parameter yang berpengaruh terhadap nilai biaya langsung  adalah  harga  satuan  bahan,  yang  sekali  mengalami  fluktasi,  sehingga, sering  mengalami  ketidakpastian.  Cara  yang  umum  digunakan  adalah  memakai  3 angka harga satuan, yaitu Optimistic Cost (Biaya yang paling optimis) = MIN, Most Likely  Cost  (Biaya  yang  paling  mungkin)  =  (ML)  dan  Pessimistic  Cost  (Biaya  yang paling  pesismis)  =  MAX.  Program  @Risk  merupakan  salah  satu  program  komputer yang berfungsi sebagai alat bantu dalam analisis risiko. Berdasarkan hal tersebut di atas,  maka  saya  melakukan  kajian  tentang  Perencanaan  Biaya  Pelaksanaan  (RBP) dengan  harga  satuan  yang  bervariasi  pada  Proyek  Konstruksi  dengan  bantuan Program  @Risk.  Berdasarkan  pembahasan,  didapat  total  biaya  proyek  yang  paling mungkin yang dihasilkan dari simulasi Monte Carlo ini adalah = Rp. 64,714,692.83, ini  berarti  probalitas  proyek  tersebut  dapat  dilaksanakan  dengan  sukses  sekitar  = 45%. Jika dana yang tersedia = Rp. 66,505,763.50, berarti probalitas proyek tersebut dapat  dilaksanakan  dengan  sukses  sekitar  =  75  %.  Semua  keputusan  ada  ditangan pemilik proyek, apakah menginginkan probalitas proyek 45%, atau 75%.
Kata kunci: biaya paling mungkin, harga satuan bahan, program @risk.
1 PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Penyedia  jasa  konstruksi  dalam menentukan  strategi  penawaran  yang kompetitif,  hendaknya  melaksanakan unsur  manajemen  perencanaan  yaitu perencanaan pelaksanaan proyek. Perencanaan  pelaksanaan  proyek  yang dibuat  hendaknya  merupakan  suatu perencanaan  yang  saling  terpadu,  yaitu terdiri  dari  jadwal  waktu  pelaksanaan, metode  pelaksanaan,  rencana  biaya pelaksanaan,  arus  kas.  Pada  saat kegiatan proses pembuatan harga
penawaran  proyek,  hendaknya  harga penawaran yang diajukan adalah perkiraan real  cost atau  biaya  langsung ditambah  dengan mark  up antara  lain adalah  biaya  tidak  langsung  dan ditambah keuntungan.
Seperti diketahui salah satu parameter  yang  berpengaruh  terhadap nilai biaya langsung adalah harga satuan bahan,  upah  dan  biaya  operasional  alat. Dilapangan harga satuan bahan maupun upah tenaga kerja sering sekali mengalami  fluktasi,  sehingga  dalam menetapakan harga satuan sering mengalami  ketidakpastian.  Cara  yang umum  digunakan  untuk  memasukkan ketidakpastian  dalam  menghitung  biaya langsung adalah dengan perkiraan berasarkan  pasaran  di  lapangan,  yaitu memakai  3  angka  harga  satuan,  yaitu Optimistic  Cost  (Biaya  yang  paling optimis)  =  MIN,  Most  Likely  Cost (Biaya  yang  paling  mungkin)  =  (ML) dan Pessimistic Cost (Biaya yang paling pesismis) = MAX.
Program  @ Risk merupakan  salah satu  program  komputer  yang  berfungsi sebagai alat  bantu  dalam  analisis  risiko.
Banyak  masalah  atau  kendala  yang sebelumnya sulit diatasi, melalui program ini dapat diatasi, seperti jumlah iterasi  yang  terlalu  banyak  sangat menyulitkan  analisis  jika  dilakukan secara manual.
Berdasarkan  hal  tersebut  di  atas, maka  saya  melakukan  kajian  tentang Perencanaan  Biaya  Pelaksanaan  (RBP) dengan  harga  satuan  yang  bervariasi pada Proyek Konstruksi dengan bantuan Program @ Risk .

## 1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan uraian pada latar belakang masalah di atas, maka masalah dalam  perencanaan  ini  adalah  berapa nilai Rencana Biaya Pelaksanaan (RBP) yang  paling  mungkin  dengan  harga satuan  yang  bervariasi  pada  Proyek Konstruksi  dengan  bantuan  Program @ Risk .

## 1.3 Tujuan Perencanaan
Tujuan perencanaan ini adalah untuk mengetahui Rencana Biaya Pelaksanaan (RBP)  yang  paling  mungkin  dengan harga  satuan  yang  bervariasi  pada Proyek  Konstruksi  dengan  bantuan Program @ Risk .

## 1.4 Manfaat Perencanaan
Manfaat  perencanaan  ini  adalah untuk  memberikan  informasi  Rencana Biaya  Pelaksanaan  (RBP)  yang  paling mungkin  dengan  harga  satuan  yang bervariasi  pada  Proyek  Konstruksi dengan bantuan Program @ Risk .
2 KAJIAN PUSTAKA
2.1 Rencana Biaya Pelaksanaan

## 2.1.1 Pengertian
Rencana  Biaya  Pelaksanaan  (RBP) Proyek  Konstruksi  adalah  salah  satu dokumen  kelengkapan  yang  dibutuhkan dalam  suatu  operasional  pelaksanaan proyek,  sebagai  acuan  operasional pelaksanaan proyek.
Kelengkapan dokumen dalam Rencaan  Biaya  Pelaksanaan  (RBP) Proyek Konstruksi, harus memuat antara lain, (Syah, M.S, 2004), yaitu:
1. Pendapatan,  yang  terdiri  dari: RAB  yang  sudah  dikurangi  PPN 10 %
2. Biaya  Di  Pekerjaan  (BDP),  yang terdiri dari:
a. Biaya langsung ( direct cost ).
b. Biaya tidak langsung ( indirect cost ).
c. Keuntungan.

## 2.1.2 Biaya Langsung
Biaya  langsung  adalah  semua  biaya yang  diperhitungkan  untuk  keperluan yang  terkait    langsung  dengan  proses dan  terbentuknya  progres  fisik,  yang meliputi, (Syah, M.S, 2004), yaitu:
1. Biaya bahan/material
2. Biaya upah buruh/tenaga
3. Biaya peralatan
4. Biaya sub kontraktor
Untuk  itu  dalam  menghitung  biaya bahan/material  dapat  dipakai  3  (tiga) angka  estimasi  yang  mewakili,  yaitu optimistic  cost (biaya  yang  paling optimis)  = MIN, most  likely  cost (biaya yang paling mungkin) = ML, pessimistic cost (biaya  yang  paling  pesismis)  = MAX.

## 2.1.3 Biaya Tidak Langsung
Biaya  tidak  langsung  adalah  semua biaya yang diperhitungkan untuk keperluan  yang  tidak  terkait  langsung dengan proses dan terbentuknya progres fisik,  tetapi  masih  berhubungan  dengan sarana  dan  prasarana  proyek  yang bersangkutan  yang  meliputi,  (Syah, M.S, 2004), yaitu:
1. Biaya  tidak  langsung  di  proyek,
yang terdiri dari: a. Biaya persiapan dan penyelesaian. b. Biaya umum proyek. 2. Biaya tidak langsung di perusahaan, yang terdiri dari:
a. Biaya umum kantor.
b. Biaya pemasaran.

## 2.2 Motedo Monte Carlo
2.2.1 Pengertian Metode Monte Carlo
Metode Monte  Carlo merupakan dasar  untuk  semua  algoritma  dari metode  simulasi  yang  didasari  pada pemikiran  penyelesaian  suatu  masalah untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih baik dengan cara memberi nilai sebanyak-banyaknya  (nilai  bangkitan/ Generated  Random  Number )  untuk mendapatkan  ketelitian  yang  lebih tinggi.  Metode  ini  menganut  system pemrograman  yang  bebas  tanpa  telalu banyak  diikat  oleh  rule  atau  aturan tertentu, (Mahmud Achmad, 2011).

## 2.2.2 Dasar  Teori  Simulasi Monte
Carlo
Dasar-dasar  dari  teori  Simulasi Monte  Carlo adalah  Variabel  Random, (Mahmud  Achmad,  2011).  Variabel random  adalah  suatu  fungsi  yang didefinisikan pada ruang sampel 𝑆 yang
ISSN: 2303-2693
menghubungkan setiap hasil yang mungkin 𝑒 di 𝑆 dengan  suatu  bilangan real,  yaitu  ( 𝑒 )  = 𝑥 .  Jika  himpunan  hasil yang  mungkin  dari  variabel  random 𝑋 merupakan  himpunan  terhitung,  { 𝑥 1, 𝑥 2, 𝑥 n...  },  maka  X  disebut  variabel random  diskrit.  Angka  random  untuk mencari  biaya  yang  paling  mungkin (Most  Likely  Cos)  =  ML  dapat dihasilkan  dengan  menggunakan  fungsi RAND  yang  ada  pada  Microsoft  Excel, yaitu  ML  =  RAND()*(MAX  -  MIN)  + MIN.

## 2.3 Program @ Risk
Kekuatan  simulasi  Monte  Carlo terletak pada gambar hasil yang mungkin  diciptakan.  Cukup  dengan menjalankan  simulasi,  @ Risk untuk Proyek  mengambil  model  proyek  dan mewakili hanya satu hasil yang mungkin untuk  mewakili  ribuan.  Dengan  @ Risk untuk  Proyek,  akan  bisa  menjawab pertanyaan-pertanyaan seperti, atau "Berapakah  probabilitas  menyelesaikan ini  tonggak  tepat  waktu  dan  sesuai anggaran?"  "Bagaimana  kemungkinan bahwa  tahapan  proyek  ini  akan  selesai hari  ini?"  dengan  cara  mengganti  nilai pasti  dalam  spreadsheet    dengan  fungsi probabilitas  @ Risk distribusi,  akan ditunjukkan dalam bentuk grafik berupa ("kurva lonceng"), seragam, dan segitiga distribusi.
Program @ Risk Proyek menyediakan  berbagai  macam  grafik untuk  menafsirkan  dan  penyajian  hasil Anda  kepada  orang  lain.  The  @ Risk Gantt  Chart memungkinkan  untuk melihat  hasil  simulasi  langsung  dari Proyek Gantt  Chart .  Histogram  dan kurva kumulatif menunjukkan probabilitas hasil yang berbeda.
Gunakan  grafik overlay dan  ringkasan untuk  perbandingan  lebih  maju.  Klik kanan  menu  dan  toolbar  berguna membuat  navigasi  sekejap,  juga  dapat menghasilkan,  satu  halaman  siap-cetak Laporan Cepat hasil statistik dan grafik.

## 3 PEMBAHASAN

## 3.1 Angka Random.
Dalam  tugas  ini,  biaya  yang  paling mungkin ( Most Likely Cost ) = ML akan dicari  dengan  angka  random  yang dihasilkan  dengan  menggunakan  fungsi RAND  yang  ada  pada Microsoft  Excel . Sebagai  contoh,  biaya  random  untuk komponen  biaya  bahan  akan  terlihat sebagai berikut: = RAND() * (37,132,150.00  -  32,957,775.00)  + 32,957,775.00, = 33,052,401.37,
formula  ini  akan  menghasilkan  angka random  yang  nilainya  terletak  antara 32,957,775.00    dan  37,132,150.00. Dengan  cara  yang  sama,  maka  hasil angka  random  untuk  komponen  biaya yang lain dapat terlihat pada Tabel 1.
3.2 Analisis Risiko Menggunakan @Risk Program @Risk mempermudah perhitungan analisis risiko yang dilakukan, dengan menjalankan simulasi pada  program  @Risk,  dengan  langkah- langkah sebagai berikut: 1. Mencari distribusinya yaitu menggunakan triangle distribution, dimana pada lembar kerja pada Program @Risk ketik nilai  biaya  yang  paling  optimis (Optimistic  Cost)=  MIN,    yang paling  mungkin  (Most  Likely Cost)  =  ML  dan  yang  paling pesismis  (Pessimistic  Cost)  =
ISSN: 2303-2693
MAX, seperti yang telah dihitung  pada  langkah  3.9.2 diatas,    dan  hasilnya  seperti terlihat pada Gambar 1.
2. Pada  lembar  kerja  pada  Program @Risk  klik  menu  @Risk  dan klik  menu  start  simulation    akan tampak  seperti  terlihat  pada Gambar 2.
3. Pada  lembar  kerja  pada  Program @Risk diatas, klik menu Probality dan klik menu Comulatice , seperti terlihat pada Gambar 4. 4. Pada  lembar  kerja  pada  Program @Risk diatas, klik menu Tornado-change  in  outpot  mean, seperti terlihat pada Gambar 5. 5. Pada  lembar  kerja  pada  Program @Risk diatas, klik menu Tornado-Regression  coefficients, seperti terlihat pada Gambar 6. 6. Pada  lembar  kerja  pada  Program @Risk diatas, klik menu Tornado-Regression mapped values,  seperti  terlihat  pada Gambar 7.
Tabel 1
PADURAKSA, Volume 4 Nomor 1, Juni 2015
ISSN: 2303-2693
Gambar 1.
Gambar 2
PADURAKSA, Volume 4 Nomor 1, Juni 2015
ISSN: 2303-2693
Gambar 3
Gambar 4
PADURAKSA, Volume 4 Nomor 1, Juni 2015
ISSN: 2303-2693
Gambar 5

## 4 SIMPULAN DAN SARAN
4.1 Simpulan
Berdasarkan  pembahasan  di  atas, maka  dapat  diambil  simpulan  sebagai berikut:
1. Total  biaya  proyek  yang  paling mungkin  yang  dihasilkan  dari simulasi  Monte  Carlo  ini  adalah =  Rp.  64,714,692.83,  ini  berarti probalitas  proyek  tersebut  dapat dilaksanakan dengan sukses sekitar = 45%.
2. Jika  dana  yang  tersedia  =  Rp.
65,102,743.13, ini berarti probalitas  proyek  tersebut  dapat dilaksanakan dengan sukses sekitar = 55%. 3. Jika  dana  yang  tersedia  =  Rp. 66,505,763,50, ini berarti probalitas  proyek  tersebut  dapat dilaksanakan dengan sukses sekitar = 75%. 4. Jika  dana  yang  tersedia  =  Rp. 68,550,357.82, ini berarti probalitas  proyek  tersebut  dapat dilaksanakan dengan sukses sekitar = 95%.
Semua  keputusan  ada  ditangan pemilik  proyek,  apakah  menginginkan probalitas proyek 45%, 55%, 75%, 95%, dan  seterusnya  sesuai  dengan  nilai statistik di atas.

## 4.2 Saran
Berdasarkan  hasil  hasil  pembahasan dan kesimpulan, maka dapat disarankan, yaitu  dalam  setiap  tahapan  sebuah proyek konstruksi hendaknya memenuhi tolok  ukur  sukses  suatu  pengelolaan proyek,  yaitu  Biaya-Mutu-Waktu-Ku- Puas  dan  disingkat  dengan  BMW-
ISSN: 2303-2693
KUPUAS.  Untuk  itu  sebagai  pengelola proyek  peranan  manajer  proyek  harus memahami  dan  melaksanakan  unsur- unsur  manajemen,  seperti    Perencanaan (Plan), Pelaksanaan (Do), Kontrol (Check),  dan  Tindakan  (Action),    atau sering  disebut  PDCA,  sesuai  dengan kemampuan  dan  kebutuhan  dalam melaksanakan proyek.
Program @Risk akan sangat membatu dalam pengambilan keputusan sehingga  tidak  terjadi  penyimpangan dalam proses pelaksanaan proyek.

## 5 DAFTAR PUSTAKA
Anonim. 2010. Buku Pedoman
Penulisan Usulan Penelitian, Tesis, dan  Disertasi Program  Pascasarjana Universitas Udayana Denpasar.
Anonim.  2004. Risk  Analysis  and Simulation  Add-In  for  Microsoft®
Excel version  4.5 ,  Newfield, NY USA 14867: Palisade
Corporation.
Anonim.  2011. A  Hands-On  Tutorial, Newfield , NY USA 14867: Palisade Corporation
Adnan  F.  2008. Aplikasi  Simulasi Monte Carlo dalam Estimasi Biaya Proyek Jurnal  SMARTek,  Vol.  6, No.  4,  Palu:  Jurusan  Teknik  Sipil
Fakultas Teknik Universitas Tadulako Asiyanto.  2002. Construction  Project Cost Management , Cetakan
Pertama. Jakarta: Pradnya Paramita.
Asiyanto.  2004. Manajemen  Produksi untuk  Jasa  Konstruksi ,  Cetakan
Kedua. Jakarta: Pradnya Paramita.
Mahmud Achmad. 2011. Teknik Simulasi  dan  Pemodelan (Buku
Ajar) .  Makasar:  Fakultas  Pertanian,
Universitas Hasanudin
Norken,  N,  dkk.  2012. Analisis  dan Manajemen  Risiko  pada  Proyek Konstruksi  (Hand  Out) .  Denpasar: Magister  Teknik  Sipil,  Universitas Udayana
Syah,  M.S.  2004, Manajemen  Proyek Kiat  Sukses  Mengelola  Proyek , Cetakan Pertama. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.