## IDENTIFIKASI FAKTOR DOMINAN YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN EXCAVATOR PADA PROYEK GEDUNG BERTINGKAT DI MASA PANDEMI
Vinka Tania Latif 1 dan Basuki Anondho 2
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1, Jakarta, Indonesia Vinka.325180101@stu.untar.ac.id
2 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1, Jakarta, Indonesia Basukia@ft.untar.ac.id
Masuk: 19-01-2022, revisi: 22-04-2022, diterima untuk diterbitkan: 22-04-2022

## ABSTRACT
Indonesia as one of the countries affected by the Covid-19 Covid-19 pandemic must continue to develop in order to repair the economic collapse of the countries affected by this pandemic. One of the developments in Indonesia can be seen  from  the  ongoing  developments  during  the Covid-19 pandemic.  Heavy  equipment  as  a  major  factor  in  the implementation  of  a  construction  project  is  one  of  the  most  important  factors  in  development.  The  use  of  heavy equipment  is  needed  in  the  process  of  accelerating  the  implementation  of  construction  work  in  accordance  with predetermined targets. The use of this machine creates a demand for heavy equipment. This study discusses the factors that affect the demand for heavy equipment on high-rise building projects during the Covid-19 pandemic, but because the scope of heavy equipment is large, this study will examine excavator heavy equipment. Excavators are used for excavation, especially in the manufacture of high-rise buildings. In this study using the method of factor analysis with the  aim  of  finding  the  dominant  factors  that  affect  the  demand  for  excavators.  Based  on  the  initial  identification obtained 7 variables that affect the demand for excavators then from the analysis results obtained a new dominant factor.
Keywords: influence factor; equipment demand; excavator; Covid-19; rise building

## ABSTRAK
Negara  Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  terkena  dampak  pandemi  Covid-19  harus  tetap  melakukan perkembangan dan meningkatkan perekonomian yang terkena dampak pandemi ini. Perkembangan yang dilakukan Indonesia salah satunya adalah melanjutkan proyek pembangunan. Alat berat sebagi faktor utama dalam pelaksanaan suatu  proyek  konstruksi  menjadi  salah  satu  faktor  terpenting  dalam  pembangunan.  Penggunaan  atas  alat  berat diperlukan dalam proses mempercepat pelaksanaan pekerjaan konstruksi sesuai dengan target yang telah ditentukan. Penggunaan atas alat berat ini menimbulkan permintaan atas alat berat. Penelitian ini membahas mengenai faktor yang mempengaruhi permintaan alat berat pada proyek gedung bertingkat di masa pandemi Covid-19, tetapi karena lingkup alat  berat  besar  maka  pada  penelitian  akan  meneliti  alat  berat excavator . Excavator digunakan  untuk  penggalian tertutama dalam pembuatan gedung bertingkat. Pada penelitian ini menggunakan metode analisis faktor dengan tujuan mencari  faktor  dominan  yang  mempengaruhi  permintaan excavator .  Bedasarkan  indentifikasi  awal  didapatkan  7 variabel yang mempengaruhi permintaan excavator lalu dari hasil analisis didapatkan satu faktor dominan baru.
Kata kunci: faktor pengaruh; permintaan alat; excavator ; Covid-19; gedung bertingkat

## 1. PENDAHULUAN
Pada  suatu  pembangunan  konstruksi  terdapat  berbagai  pekerjaan  yang  dilakukan  dimulai  dari  pekerjaan  struktur bawah hingaa finishing. Semua kegiatan pekerjaan tersebut merupakan bagian penting dalam proses pembangunan dan  salah  satu  perkerjaan  awal  yang  dilakukan  adalah  pekerjaan  penggalian  tanah.  Pekerjaan  penggalian  tanah umumya dilakukan dengan bantuan alat berat seperti excavator. Secara umum peran alat berat ini untuk membantu pelaksanaan  konstruksi.  Menurut  Simatupang  &  Sridharan  (2016)  dan  Kim  &  Kim  (2010)  peran  alat  berat  adalah sebagai  kunci  dalam  pembangunan  infrastruktur,  meminimalkan  kemungkinan  pembangunan  dapat  tertunda,  serta biaya yang tidak diperlukan, dan memungkinkan mempengaruhi efesiensi operasi konstruksi, maka penggunaan alat berat dilakukan dengan tepat dan menyesuaikan dengan kondisi dan situasi di lapangan.  Menurut Asadi et al. (2020) penggunaan jenis alat berat disesuaikan dengan skala proyek pembangunan yang akan dilakukan, keterbatasan waktu, ketersediaan peralatan dan suku cadangnya di sekitar pembangunan Jenis alat berat dapat dikategorikan berdasarkan
Identifikasi Faktor Dominan yang Mempengaruhi
fungsinya  yaitu  traktor,  alat  pembersih  lapangan,  alat  pengangat  dan  pemuat,  alat  penggali  dan  pengangkut,  alat pembentuk permukaan, alat pemadat, dan lain–lain (Rochmanhadi, 1992).
Pandemi Covid-19 membuat seluruh sektor terkena dampak, salah satu sektor yang mungkin terkena dampak adalah sektor  konstruksi.  Dampak  ini  kemungkinan  terjadi  karena  adanya  serangkaian  perturan  yang  dikeluarkan  untuk penanganan Corona  Virus  Disease 2019.  Salah  satunya  adalah  Peraturan  Pemerintah  No  21  Tahun  2020  yang berisikan berbagai kebijakan peraturan baru seperti memberlakukan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) dan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM). Contoh lainnya adalah dengan adanya Instruksi Menteri No. 02/IN/M/2020 tentang Protokol Pencegahan Penyebaran Corona Virus Disease 19 (Covid-19). Menurut Alsharef et al. (2021) dampak dari pandemi Covid-19 adalah terhambatnya proyek yang disebabkan penundaan pengiriman material, kekurangan bahan, penundaan izin, tingkat produktivitas yang lebih rendah, penangguhan proyek, eskalasi harga, dan potensi konflik dan perselisihan.
Menurut Wanlund & Zhou (2021) dampak dari pandemi Covid-19 ini adalah persyaratan kompetensi operator alat berat  dianggap  berubah  karena  meningkatnya  jumlah  sistem  digital  yang  diterapkan  di  mesin  sehingga  untuk memperkerjakan operator alat berat menjadi lebih sulit, dan menurut Afzal et al. (2021) kurangnya operator alat berat mempengaruhi sumber daya proyek sehingga dapat mengakibatkan proyek konstruksi terhambat. Salah satu faktor permintaan  alat  berat  pada  pembangunan  dipengaruhi  dengan  kenaikan  investasi  dalam  konstruksi  industri  di Indonesia menurut Simatupang & Sridharan (2016) dengan pemerintah Indonesia melanjutkan investasi infrastruktur menjadi dasar estimasi karena proyek infrastruktur tentu membutuhkan alat berat dalam jumlah besar, namun menurut Kementerian PUPR anggaran infrastruktur di Rp 24,53 triliun dialihkan untuk penanggulangan pandemi Covid-19.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan yang harus dilakukan, berikut adalah tahapan penelitian:
1. Tahapan Pertama yaitu studi literatur yang bertujuan untuk mendapatkan teori yang mendukung penelitian.
2. Tahapan  Kedua  yaitu  adalah  mengidentifikasi  faktor  yang  mempengaruhi  permintaan excavator di  masa pandemi Covid-19 pada gedung bertingkat.
3. Tahapan  Ketiga  adalah  melakukan  penyusunan  kuesioner  terkait  faktor  yang  mempengaruhi  permintaan excavator di masa pandemi Covid-19 pada gedung bertingkat.
4. Tahapan Keempat adalah penyebaran kuesioner kepada responden yang memiliki pengetahuan dan pengalaman pada konstruksi gedung bertingkat di masa pandemi Covid-19.
5. Tahapan Kelima adalah melakukan pengujian validitas dan reliabilitas data.
6. Tahapan Keenam adalah melakukan analisis faktor pada data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap pertama dilakukan studi literatur dan teori yang mendukung penelitian dan dilanjutkan dengan identifikasi awal pengaruh permintaan kebutuhan excavator pada masa pandemi Covid-19 (Tabel 1) yang terpilih yang didapatkan dari studi literatur.
Bedasarkan identifikasi awal ini akan disusun kuesioner (Tabel 2) yang akan disebar kepada 40 responden, berikut adalah  tahapan  ketiga  yaitu  melakukan  penyusunan  kuesioner  terkait  faktor  yang  mempengaruhi  permintaan excavator pada  masa  pandemi  ini  pada  gedung  bertingkat.  Kuesioner  disebarkan  kepada  40  responden  dan dikumpulkan sebanyak 40 kuesioner.
Tahapan Keempat adalah penyebaran kuesioner kepada responden yang memiliki pengetahuan dan pengalaman pada konstruksi  gedung  bertingkat  di  masa  pandemi  Covid-19.    Responden  merupakan  pekerja  yang  berkompeten  dan berhubungan langsung serta mengetahui kondisi yang terjadi di proyek gedung bertingkat pada masa pandemi Covid- 19. Hasil kuesioner dapat dilihat pada Tabel 3.
Tahapan Kelima adalah dilakukannya pengujian validitas dan reliabilitas terlebih dahulu terhadap 7 variabel dan 40 responden yang sudah ada. Validasi data ini dilakukan dengan tujuan untuk memberikan hasil ukur dari fakta atau keadaan sesungguhnya dari apa yang diukur, data valid adalah data menunjukan ketepatan antara data yang dianalisis dengan data yang sesungguhnya terjadi. Dari tahap validasi data, diperoleh data apakah variabel yang ada merupakan faktor  yang  mempengaruhi  permintaan excavator pada  masa  pandemi  Covid-19.  Tabel  4  adalah  hasil  dari output pengujian validitas kuesioner.
Tabel 1. Identifikasi Awal Pengaruh Permintaan Kebutuhan Excavator pada Masa Pandemi Covid-19 No. Faktor pengaruh Penulis,Tahun 1. Pemberhentian proyek pembangunan (Alsharef, 2021) (Afzal, 2021) (Zmani, 2021) 2. Pembatasaan pertemuan secara langsung (Alsharef, 2021) (Afzal, 2021) (Ghandour, 2020) (Jallow, 2020) 3. Ketersedian Tenaga Kerja (Alsharef, 2021) (Afzal, 2021) (Ghandour, 2020) (Jallow, 2020) (Pamidimukkala, 2021) (Zmani, 2021) 4. Pengaruh Keterbatasan Dana (Alsharef, 2021) (Jallow, 2020) (Afzal, 2021) (Zmani, 2021) 5. Akses ke proyek (Alsharef, 2021) (Afzal, 2021) (Ghandour, 2020) (Zmani, 2021) 6. Pengaruh terbatasnya pekerja terampil
(Afzal, 2021) (Ghandour, 2020) (Zmani, 2021) (Jallow, 2020) 7. Regulasi dan peraturan pemerintah yang berlaku (Afzal, 2021) (Ghandour, 2020) (Jallow, 2020) Tabel 2. Daftar Pertanyaan No. Pertanyaan Kode 1. Banyaknya Tenaga Kerja Terampil Konstruksi mempengaruhi Permintaan Excavator X1 2. Pemberhentian Proyek Pembangunan Mempengaruhi Permintaan Terhadap Excavator X2 3. Banyaknya Pekerja Tetap Perusahaan Konstruksi mempengaruhi Permintaan Excavator X3 4. Akses Tenaga Kerja Terbatas Mempengaruhi Permintaan Excavator X4 5. Regulasi/Peraturan Baru Pemerintah Setempat Mempengaruhi Permintaan Excavator X5 6. Akses Pengiriman Terbatas Mempengaruhi Permintaan Excavator X6 7. Kesulitan Keuangan Mempengaruhi Permintaan Excavator X7
Identifikasi Faktor Dominan yang Mempengaruhi

## Tabel 3. Data Hasil Kuesioner
Tabel 4. Hasil Output Pertama Bivariate Variabel Variabel Pearson Correlation Syarat R tabel Keterangan X1 0,616 0,312 Valid X2 0,487 0,312 Valid X3 0,579 0,312 Valid X4 0,550 0,312 Valid X5 0,648 0,312 Valid X6 0,589 0,312 Valid X7 0,478 0,312 Valid
Terlihat dari Tabel 4 maka seluruh variabel valid dikarenakan nali r hitung lebih besar dibandingkan dengan nilai tabel r product moment sehingga dapat dilakukan pengujian reliabilitas. Pengujian reliabilitas merupakan kelanjutan dari pengujian validitas, dimana variabel yang masuk ke dalam pengujian hanya variabel yang valid. Pengujian reliabilitas dilakukan dengan menghitung nilai koefisien Cronbach’s alpha yang dibantu dengan program software SPSS. Tabel 5 adalah hasil dari pengujian reliabitas.
No. Kode
Variabel Skala 1 2 3 4 5 1. X1 Banyaknya Tenaga Kerja Terampil Konstruksi mempengaruhi Permintaan Excavator 7 9 17 5 2 2. X2 Pemberhentian Proyek Pembangunan Mempengaruhi Permintaan Terhadap Excavator 3 4 10 8 15 3. X3 Banyaknya Pekerja Tetap Perusahaan Konstruksi mempengaruhi Permintaan Excavator 11 9 12 6 2 4. X4 Akses Tenaga Kerja Terbatas Mempengaruhi Permintaan Excavator 6 4 15 6 9 5. X5 Regulasi/Peraturan Baru Pemerintah Setempat Mempengaruhi Permintaan Excavator 8 6 17 6 3 6. X6 Akses Pengiriman Terbatas Mempengaruhi Permintaan Excavator 5 3 9 9 14 7. X7 Kesulitan Keuangan Mempengaruhi Permintaan Excavator 1 5 5 9 20
Tabel 5. Hasil Output Pengujian Reliabilitas Case Processing Summary
Case Processing Summary
N % Valid 40 100 Excluded 0 0 Total 40 100
Hasil ini menjelaskan mengenai banyaknya data responden yang valid dan data yang dikeluarkan. Dari Tabel 5 terlihat bahwa sampel data valid ada sebanyak 40 sehingga semuanya 100% valid.
Tabel 6. Hasil Output Pengujian Reliabilitas
Reliability Statistics Cronbach’s Alpha N of items 0,637 7
Dari  hasil output Tabel  6  dapat  diketahui  nilai  cronbach’s  alpha  adalah  sebesar  0,637  lebih  besar  dari  nilai  0,6. Sehingga dapat disimpulkan instrumen yang digunakan dalam mengambil data tersebut dapat dikatakan reliabel atau konsisten. Setelah melakukan uji validitas, reliabilitas, selanjutnya dilakukan analisis faktor.
Tahapan Keenam adalah melakukan analisis faktor pada data. Langkah pertama untuk pengolahan data dengan analisis faktor adalah dengan melakukan pengujian KMO-MSA (Kaiser-Mayer-Olkin Measure of Sampling Adequacy ) dan Barlett’s  Test  of  Sphercity.  Analisis  dilakukan  terhadap  7  variabel  tetapi  apabila  dari  salah  satu  pengujian  tidak memenuhi syarat maka dilakukan pengujian ulang dengn mengurangi variabel yang tidak memenuhi. Tabel 7 adalah hasil analisis yang sudah memenuhi semuanya.
Tabel 7. Hasil Output KMO and Bartlett’s Test
KMO and Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,500 Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi- Square 7,115 df 1 Sig. 0,008
Dari Tabel 8 dapat diperoleh nilai KMO sebesar 0,613. Nilai tersebut di atas 0,5 sehingga menunjukkan bahwa jumlah sampel cukup memenuhi untuk digunakan dalam analisis faktor. Nilai significant pada Bartlett’s Test of Sphericity yang didapat sebesar 0,008 lebih kecil dari 0,05 yang menunjukkan adanya korelasi antara variabel secara keseluruhan. Langkah kedua yang harus dilakukan dalam analisis faktor adalah nilai Measures of Sampling Adequacy (MSA) yang didapat harus lebih besar dari 0,5. Hasil nilai MSA dapat dilihat pada tabel:
Identifikasi Faktor Dominan yang Mempengaruhi
Permintaan Excavator Pada  Proyek  Gedung  Bertingkat  di Masa Pandemi
Tabel 8. Hasil Output MSA

## Anti-image Matrices
X3 X5 Anti-image Covariance X3 0,827 -0,344 X5 -0.344 0,827 Anti-image Correlation X3 0,500 a -0,416 X5 -0,416 0,500 a
Setelah  melakukan  pengujian Measures  of  Sampling  Adequacy (MSA),  dilanjutkan  dengan communalities ,  yang dilakukan untuk mereduksi data dari beberapa variabel yang bertujuan untuk menghasilkan faktor yang lebih sedikit dan  mampu  menjelaskan  korelasi  antara  variabel.  Metode  yang  digunakan  pada  tahap  ini  adalah  metode Pricipal Components Analysis . Tabel 9 adalah hasil output communalities:
Tabel 9. Hasil Output Communalities
Communalities Initial Extraction X3 1000 0,708 X5 1000 0,708
Hasil output communalities menunjukkan nilai variabel yang dijadikan data mampu untuk menjelaskan faktor atau tidak,  data  dianggap  mampu  menjelaskan  faktor  jika  nilai extraction lebih  besar  dari  0,5.  Berdasarkan  Tabel  9, diketahui nilai extraction semua variabel lebih besar dari 0,5, maka dilakukan langkah berikutnya yaitu menentukan jumlah faktor dengan melihat Tabel 10.
Dari Tabel 10 dapat dilihat bahwa komponen berkisar dua yang dapat mewakili. Pada kolom initial eigenvalues yang dengan SPSS ditentukan sebesar 1, maka komponen yang akan diambil menjadi faktor adalah komponen dengan nilai total yang besarnya lebih dari satu (>1), yaitu komponen 1. Besar variansi yang bisa diterangkan oleh faktor 1 adalah sebesar 70,786 % yang didapatkan dengan perhitungan 1,416/2 x 100%, sehingga total faktor mampu menjelaskan variabel sebesar 70,786 %. Selain dengan melihat nilai total dari setiap komponen yang terbentuk seperti pada Tabel 10  untuk  mengetahui  jumlah  faktor  yang  terbentuk  dapat  dilakukan  dengan  melihat  nilai eigenvalue dari  setiap komponen yang tertera pada Gambar 1 scree plot .
Selain dengan melihat nilai total dari setiap komponen yang terbentuk seperti pada Tabel 10, untuk mengetahui jumlah faktor dominan yang terbentuk dapat dilakukan dengan melihat nilai eigenvalues dari setiap komponen yang tertera pada Gambar 1 scree plot di bawah ini terlihat grafik berbentuk garis lurus, hal ini dikarenakan pada komponen 1 yang memiliki nilai eigenvalues lebih dari 1 sedangkan komponen 2 nilai eigenvalues lebih kecil dari 1.
Tabel 10. Hasil Output Total Varian
Total Variance Explained Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Component Total % Of Variance Cumulative % Total % Of Variance Cumulative % 1 1,416 70,786 70,786 1,416 70,786 70,786 2 0,584 29,214 100,000
Gambar 1. Scree plot.
Untuk menentukan nilai korelasi atau hubungan antara masing-masing variabel dengan faktor yang akan terbentuk dapat dilakukan dengan melihat hasil komponen matriks pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Output Component Matrix
Component Matrix X3 0,841 X5 0,841
Pada  hasil  komponen  matriks  ini  dapat  diketahui  korelasi  antar  variabel  yang  ada  dengan  faktor  yang  hendak terbentuk.  Variabel  X3  maupun  variabel  X5  memiliki  nilai  korelasi  dengan  faktor  1  sebesar 0,841 Karena  jumlah faktor  dominan  maksimal  yang  bisa  terbentuk  adalah  1  buah  faktor,  maka  tidak  dapat  dilakukannya Rotated Component Matrix yang tujuannya untuk penentuan kelompok variabel independen yang akan masuk ke dalam faktor. Faktor dominan ini terbentuk hanya satu karena terjadinya pengurangan variabel yang ada karena beberapa variabel tidak memenuhi syarat pengujian analisis faktor, sehingga harus dilakukan pengujian ulang dari awal
Identifikasi Faktor Dominan yang Mempengaruhi

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
1. Sesuai  dengan  hasil  analisis  faktor,  dari  7  variabel  yang  diteliti,  maka  telah  direduksi  dan  diperoleh  1  faktor dominan baru yang mempengaruhi permintaan excavator pada gedung bertingkat di masa pandemi Covid-19 ini.
2. Faktor dominan yang terbentuk ini memiliki nilai mampu menjelaskan total varian sebesar 70,786 % yang terdiri dari variabel X3 (Banyaknya Pekerja Tetap Perusahaan Konstruksi mempengaruhi Permintaan Excavator) dan X5 (Regulasi/Peraturan Baru Pemerintah Setempat Mempengaruhi Permintaan Excavator)

## Saran
1. Untuk penelitian selanjutnya, responden yang ditinjau dapat diperluas dengan melihat dari perspektif konsultan, pabrikan, atau pemberi tugas ( owner ).
2. Untuk peneliti selanjutnya, faktor pengaruh permintaan excavato r yang ditinjau dapat diperluas bukan hanya dari segi permintaan alat berat excavator itu sendiri, melainkan dapat dari segi rantai pasok dan segi pengadaannya.
3. Peneliti selanjutnya dapat memperdalam lagi mengenai faktor yag mempengaruhi permintaan excavator dengan menambahkan literatur yang digunakan untuk identifikasi awal.
4. Peneliti selanjutnya juga dapat memperluas tinjauan dengan meneliti alat berat yang lainnya.
5. Dalam  mencari  faktor  dominan,  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan  teknik  selain  analisis faktor.

## DAFTAR PUSTAKA
Afzal,  M.,  Rehman,  M.  S.,  &  Shafiq,  M.  T.  (2021).  Impact  of  COVID-19  on  project  performance  in  the  UAE construction  industry. Journal  of  Engineering  Design  and  Technology , 9 .  https://doi.org/10.1108/JEDT-12- 2020-0481 Alsharef, A., Banerjee, S., Uddin, S. M., Albert, A., & Jaselskis, E. (2021). Early Impacts of the COVID-19 Pandemic on  the  United  States . International  Journal  of  Environmental  Research  and  Public  Health , 12 . https://doi.org/10.3390/ijerph18041559
Apurva Pamidimukkala, S., Sharareh Kermanshachi, P. P., & Thahomina Jahan Nipa, S. (2021). Impacts of COVID- 19  on  Health  and  Safety  of  Workforce  in  Construction  Industry. Proceeding  of  International  Conference  on Transportation and Development 2021 , 5-9. https://doi.org/10.1061/9780784483541.039
Asadi, S., Kowshik, K., Asadi, S. P., Asadi, S. P., & Alla, S. (2020). Strategical construction equipment management using henry garret. Materials Today: Proceedings , 2-3. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.07.219 Ghandour, A. (2020). The Impact Of Covid-19 On Project Deliver : A Perspective From The Construction Sector In The United Arab Emirates . Humanities & Social Sciences Reviews , 171-175. https://doi.org/10.18510/hssr.2020.8516
Presiden  Republik  Indonesia.  (2020,  maret  31). Peraturan  Pemerintah  (PP)  Nomor  21  Tahun  2020 . https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/135059/pp-no-21-tahun-2020
Jallow, H., Renukappa, S., & Suresh, S. (2020). The impact of Covid-19 outbreak on United Kingdom infrastructure sector . Smart and Sustainable Built Environment, 10 (4), 581-593. https://doi.org/10.1108/SASBE-05-2020-0068 Kyong Ju Kim, P. M., & Kyoungmin Kim, P. (2010). Case Study on the Evaluation of Equipment Flow. Journal Of Computing In Civil Engineering , 570-575. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000051
Menteri Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat Republik Indonesia. (2020, maret 27). Instruksi Menteri Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat Nomor: 02/IN/M/2020 .
https://sitaba.pu.go.id/covid19/uploads/Inmen_PUPR_No__02_Tahun_2020_Tentang_Pencegahan_Penyebera n.pdf
Rochmanhadi, I. (1992). Alat - Alat Berat Dan Pengunaanya . YBPPU, Jakarta Simatupang, T. M., & Sridharan, R. (2016). A critical analysis of supply chain issues in construction heavy equipment. International Journal of Construction Management , 4-12. https://doi.org/10.1080/15623599.2016.1142250 Wanlund, R., & Zhou, B. (2021). The Role of Professional Identity in Digital Transformation: The Case of Heavy Equipment  Operators  in  the  Swedish  Earth-Moving  Industry [Master  of  Science  Thesis,  KTH  Industrial Engineering and Management]
Zamani, S. H., Rahman, R. A., & Fauzi, M. A. (2021). Effect of COVID-19 on building construction projects: Impact and  response  mechanisms. IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science , 682 ,  1-10. https://doi.org/10.1088/1755-1315/682/1/012049