## VALIDASI PREDIKSI DURASI DENGAN METODE EARNED SCHEDULE UNTUK GEDUNG BERTINGKAT DI JAKARTA
Melati Nurevita 1 dan Basuki Anondho 2
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta
Melati.325150185@stu.untar.ac.id
2 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta basukia@ft.untar.ac.id
Masuk: 17-01-2020, revisi: 16-02-2020, diterima untuk diterbitkan: 26-02-2020

## ABSTRACT
The  problem  of  project  delays  is  often  found  as  the  construction  industry  develops.  Various  methods  have  been developed  to overcome  this  problem,  one  of  them  is  Earned  Schedule.  This  method  was  developed  from  Earned Value  by  replacing  the  cost  indicators  contained  in  Earned  Value  into  a  time  indicator.  This  study  aims  to determine whether the Earned Schedule method is feasible to predict the final duration for a multi-storey building project in Jakarta.This research was conducted by comparing the average of two populations between the average population duration with Earned Schedule and the average population duration of realization taken from reality. Furthermore, the sample of the population average is tested through the hypothesis test of the average difference to find out whether the two samples are in the same population. The data collected in this study were 52 on-going s-curve data and 35 predicted s-curve data. As a result, the final duration prediction population using the Earned Schedule  method  does  not  have  an  average  difference  with  the  predicted  final  duration  population.  Thus,  the Earned Schedule method is considered appropriate to be used to predict the final duration of a high rise building project in Jakarta.
Keywords: prediction duration; Earned Value; Earned Schedule; validation

## ABSTRAK
Masalah  keterlambatan  proyek  sering  ditemukan  seiring  berkembangnya  industri  konstruksi.  Berbagai  metode dikembangkan  untuk  mengatasi  masalah  ini,  salah  satu  metode  tersebut  adalah  Earned  Schedule.  Metode  ini dikembangkan dari Earned Value dengan mengganti indikator biaya yang terdapat pada Earned Value menjadi indikator  waktu.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  metode  Earned  Schedule  layak  digunakan untuk memprediksi durasi akhir untuk proyek gedung bertingkat di Jakarta. Penelitian ini dilakukan dengan cara dengan  membandingkan  rata-rata  dua  populasi  antara  rata-rata  populasi  durasi  dengan  Earned  Schedule  dan rata-rata populasi durasi realisasi yang diambil dari kenyataan. Selanjutnya sampel rata-rata populasi tersebut diuji  melalui  uji  hipotesis  selisih  rata-rata  untuk  mengetahui  apakah  kedua  sampel  tersebut  berada  dalam  satu populasi yang sama. Data yang terkumpul pada penelitian ini adalah sebanyak 52 data kurva-s on going dan 35 data  kurva-s  realisasi.  Hasilnya,  populasi  prediksi  durasi  akhir  dengan  metode  Earned  Schedule  tidak  memiliki selisih  rata-rata  dengan  populasi  prediksi  durasi  akhir  realisasi.  Dengan  demikian,  metode  Earned  Schedule dinilai cukup layak digunakan untuk memprediksi durasi akhir proyek gedung bertingkat di Jakarta.
Kata Kunci: prediksi durasi; Earned Value; Earned Schedule ; validasi

## 1. PENDAHULUAN
Perkiraan  jadwal  proyek  merupakan  elemen  penting  dari  manajemen  proyek  untuk  memastikan  proyek  berjalan tepat  waktu.  Seorang  manajer  proyek  mengikuti  status  dan  tren  terkini  dari  kinerja  proyek  dan  memprediksi kemungkinan hasil proyek sehingga hasilnya bisa tepat waktu (Kim dan Kim, 2014).
Di  lain  sisi  prediksi  durasi  akhir  proyek  umum  dilakukan  dengan  pendekatan Earned  Value (EV)  yang dikembangkan  sekitar  tahun  1967  oleh  lembaga  pemerintah  federal  Amerika  Serikat. Earned  Value (EV) merupakan  sebuah  metode  untuk  mengontrol  proyek  yang  mampu  memudahkan  manajer  proyek  dalam memperkirakan kondisi akhir suatu proyek dalam hal biaya dan waktu (Anondho, 2018). EV diharapkan sebagai
alat  perkiraan  durasi  yang  terpercaya  (Lipke  et  al.,  2007).  EV  telah  diterima  secara  luas,  yang  telah  berubah sebagai singkatan Earned Value Management , sebagai monitoring kinerja, analisis dan sistem peramalan (Kim & Kim, 2014).
Earned  Value  Management (EVM)  memiliki  pandangan  tentang ruang  lingkup, waktu,  biaya proyek,  terlepas dari    jenis,    ukuran,    maupun    tingkat    kerumitan    proyek. Earned    Value    Management (EVM)    secara    umum digunakan untuk  menganalisa  performa  proyek  serta  sebagai  alat peringatan  bila  terjadi  resiko  pertambahan biaya    dan  pemunduran    jadwal  (Anondho  et  al.,  2017).    Dalam  perkembangannya,  penggunaan  EV  tradisional untuk  memprediksi  durasi  mendapat  kritik  karena  perhitungannya  berdasarkan  biaya  (Lipke,  2009).  EVM  telah dikembangkan untuk menyediakan jadwal yang andal dan bermanfaat untuk informasi kinerja. Perkembangannya adalah Earned  Schedule (ES)  (Lipke,  2003).  Secara  singkat,  metode  ini  menghasilkan  indikator  berbasis  waktu, tidak  seperti  indikator  berbasis  biaya  kontra-intuitif  untuk  jadwal  kinerja  yang  ditawarkan  oleh  EVM  (Lipke, 2011). Dikembangkan oleh (Lipke, 2003), ES dianggap sebagai salah satu metode utama untuk analisis jadwal dan perkiraan waktu (Anondho, 2018).
Penelitian  Byung-cheol  dan  Hyung-Jin,  2014,  menunjukan  bahwa  metode Earned  Value  Management (EVM) yang  menggunakan  SPI(c)  memberikan  hasil  yang  hampir  sama  dengan  SPI(t)  namun  pada  SPI(c)  menunjukan perkiraan  yang  biasanya  tidak  seakurat  SPI(t)  terutama  pada  jadwal  proyek  dengan  kurva  s  tidak  linear. Berdasarkan  penelitian  tersebut  metode Earned  Value  Management (EVM)  yang  menggunakan  SPI($)  dinilai kurang akurat dalam memprediksi durasi akhir proyek.
Sementara  itu  (Lipke,  2009)  melakukan  penelitian  untuk  membandingkan  metode Earned  Value (EV)  dengan metode Earned  Schedule (ES).  Strategi  analisis  penelitian  ini  adalah  dengan  data  proyek  dipisah  menjadi  tujuh rentang  persen  lengkap  untuk  mengisolasi  karakteristik  perkiraan  mungkin  atau  kecenderungan  antara  metode. Standar deviasi dari perkiraan pada durasi akhir yang sebenarnya dihitung untuk setiap proyek dan setiap persen jarak pengujian. Hasil penelitian ini yaitu hipotesa nol, Earned Value (EV) memberikan perkiraan yang lebih baik, ditolak untuk setiap persen yang diperiksa.
Berdasarkan permasalahan yang ditemukan diatas penelitian ini akan membahas apakah metode Earned Schedule (ES) dapat digunakan untuk memprediksi durasi akhir proyek gedung bertingkat di Jakarta dan sekitarnya. Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  apakah  metode Earned  Schedule (ES)  dapat  digunakan  untuk memprediksi durasi proyek gedung bertingkat di Jakarta dan sekitarnya.

## Prediksi Durasi dengan Earned Schedule
Menurut (David dan Higgins, 2012) Earned Schedule (ES) adalah perpanjangan dari Earned Value Management (EVM)  yang  menyediakan  kemampuan  analisis  jadwal. Earned  Schedule (ES)  diperkenalkan  pada  tahun  2003 oleh artikel “ Schedule Is Different ” (Lipke, 2003), dianggap sebagai salah satu metode utama untuk analisis jadwal dan perkiraan waktu (PMI 2011). Keuntungan yang signifikan dari penerapan Earned Schedule (ES) adalah bahwa metode  ini  menyediakan  kemampuan  untuk  memperkirakan  durasi  proyek  dan  tanggal  penyelesaian  yang diharapkan (Lipke, 2011).
Kelebihan  ES  dibandingkan  dengan  EV  adalah  memungkinkan  pengukuran  indikator  jadwal  dalam  waktu bukannya  unit  mata  uang  dan  menghilangkan  kekurangan  SPI  yang  cenderung  1,0  saat  proyek  mendekati penyelesaian  meskipun  itu  terlambat  atau  lebih  cepat  dari  jadwal.  Karenanya,  konsep  ES  memperkenalkan  SPI baru berbasis waktu, juga dinotasikan sebagai SPI(t) (Narbaev and De Marco, 2014). Parameter Earned Schedule (ES)  sama  seperti Earned  Value  Management (EVM)  yaitu  membutuhkan  BCWS  dan  BCWP  tetapi  tanpa menggunakan  ACWP,  karena  BCWP  akan  diproyeksikan  ke  BCWS  kemudian  mengukur  unit  waktu  untuk mendapatkan nilai ES.

## Validasi dengan Uji Hipotesis Selisih Rata-rata
Hipotesis  pada  dasarnya  merupakan  suatu  anggapan  yang  mungkin  benar  dan  sering  digunakan  untuk  dasar pengambilan keputusan atau untuk dasar penelitian lebih lanjut. Dugaan pada hipotesis bisa salah. Oleh karna itu, apabila akan digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan, hipotesis harus diuji terlebih dahulu menggunakan data hasil observasi yang benar-benar dikumpulkan berdasarkan kenyataan (Wicaksono, 2006). Pengujian terhadap suatu  hipotesis atau  kesimpulan akan  menghasilkan  kesimpulan  menerima atau  menolak hipotesis tersebut. Pada uji  hipotesis  terdapat  nilai  statistik  Z  yaitu  nilai  yang  ditentukan  dari  informasi  sampel  yang  digunakan  untuk menentukan apakah penelitian tersebut menolak atau menerima hipotesis nol (Ho).

## 2. METODE PENELITIAN

## Pengumpulan Data Kurva-S Proyek
Pengumpulan  data  dengan  metode  dokumentasi  atau  arsip  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  Kurva-S.  Ada terdapat dua data Kurva-S yang akan dikumpulkan dalam penelitian ini yaitu, data Kurva-S on-going atau Kurva-S dari  proyek  yang  sedang  berjalan  dan  data  Kurva-S  realisasi  atau  Kurva-S  dari  proyek  yang  sudah  selesai.  Data Kurva-S proyek berjalan dikumpulkan dengan mengajukan permohonan kepada proyek. Sedangkan, data Kurva-S proyek  yang  sudah  selesai  atau  data  durasi  proyek  yang  sudah  selesai  dikumpulkan  dengan  mengajukan permohonan kepada perusahaan jasa konstruksi. Data Kurva-S yang dipakai minimal memiliki nilai bobot rencana, bobot realisasi dan memiliki durasi total rencana dari proyek konstruksi tersebut. Data dari Kurva-S tersebut akan dipakai untuk menghitung nilai Earned Schedule.
Perhitungan Durasi dengan Metode Earned Schedule (ES)
Setelah  mendapat  data  kurva-s on  going ,  selanjutnya  dihitung  nilai  ES.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  dengan menggunakan  program  Microsoft  Excel  agar  lebih  mudah  dilakukan.  Nilai  ES  ditemukan  dengan  menggunakan EV untuk  mengidentifikasi di  mana peningkatan  waktu PV nilai biaya  seharusnya terjadi (Lipke, 2012). Konsep metode Earned Schedule dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Konsep Dasar Earned Schedule (ES) (Lipke, 2012)
Dari gambar tersebut, didapat nilai C dan I:
 C  =  Nilai  periode  yang  ditentukan  dengan  menghitung  jumlah  penambahan  waktu  dari  pengukuran  kinerja dasar atau Performance Measurement Baseline (PMB) yang memenuhi kondisi, BCWP > BCWS.
 I = Nilai hasil interpolasi linear untuk menentukan nilai PMB pada titik yang ditinjau dengan persamaan:
I = (BCWP-BCWS C ) / (BCWS C+1 – BCWS C )                                                                                 (1)
Dengan demikian nilai ES ( Earned Schedule ) dapat dihitung dengan rumus berikut (Lipke, 2012):
ES = C + I                                                                                 (2)
Setelah menerapkan rumus tersebut maka akan didapat nilai ES perminggu didalam satu proyek. Cara ini diulang untuk mencari nilai ES pada waktu penyelesaian setiap data proyek yang didapat.

## Perhitungan EAC dengan metode
Earned Schedule (ES)
Selanjutnya  karena  data  yang  digunakan  pada Earned  Schedule (ES)  berbasis  waktu  dan  bukan  biaya,  maka perhitungan Schedule Variance (t) dan Schedule Perfomance Index (t) dapat dihitung dengan rumus:
 Schedule Variance ( time ) atau SV(t)
AT ES SV(t)   (3)
 Schedule Performance Index ( time ) atau SPI(t)
AT ES SPI(t)  (4)
Keterangan:
AT = Actual Time , yaitu waktu aktual dari durasi proyek yang diamati
ES = Nilai dari Earned Schedule yang diperoleh
Nilai dari indikator tersebut menghasilkan data yang dapat dipergunakan untuk dapat memperkirakan durasi akhir proyek pada fase awal ataupun akhir suatu proyek. Nilai perkiraaan durasi proyek dari metode ES yaitu Estimate at Completion (EAC) dapat dihitung menggunakan rumus (Lipke, 2009):
SPI(t) ES PD AT
EAC(t)    (5)
Keterangan: PD = Project Duration , yaitu durasi total proyek Dengan rumus diatas maka didapatkan nilai EAC per minggu selama sejauh mana proyek tersebut berjalan. Nilai  EAC  tersebut  kemudian  dibagi  berdasarkan  luas  lantai  masing-masing  proyek  untuk  menyamakan  semua data dalam satuan besaran meter persegi. Rumus EAC/m2 dapat dilihat dibawah:
𝐸𝐴𝐶 ( 𝑑𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑚2 ) = 𝐸𝐴𝐶(𝑡) 𝐿𝑢𝑎𝑠 𝐿𝑎𝑛𝑡𝑎𝑖 (6)
Setelah itu, EAC per minggu tersebut di rata-rata untuk mendapatkan EAC/m2 per satu proyek.

## Perhitungan Prediksi Akhir Rata – Rata
Setelah diperhitungan sebelumnya didapat nilai EAC/m2 pertiap satu proyek, selanjutnya nilai EAC/m2 dari total seluruh proyek dirata – rata. Cara yang sama juga diterapkan untuk data proyek yang sudah terealisasi, durasi dari masing-masing proyek dibagi luas lantainya untuk  menyamakan  semua data dalam  satuan besaran  meter persegi dan  akan  menghasilkan  nilai  durasi  realisasi  (minggu)/m2  yang  nantinya  seluruh  durasi  realisasi/m2  tersebut  di rata  -  rata  dan  dicari  standar  deviasinya  dengan  menggunakan  Excel  untuk  selanjutnya  dilakukan  uji  hipotesis selisih rata-rata.

## Uji Hipotesis dengan Selisih Rata – Rata
Untuk  mengetahui  apakah  hasil  perhitungan  sampel  durasi  akhir  proyek  dengan  metode Earned  Schedule (ES) merupakan  bagian  dari  durasi  realisasi  nyata  pelaksanaan  proyek,  maka  dilakukan  perbandingan  antara  rata-rata perhitungan  prediksi  durasi  ES  dengan  rata-rata  realisasi  pelaksanaan  proyek  konstruksi  berdasarkan  data  nyata. Perbandingan  dilakukan  dengan  melakukan  uji  hipotesis  bahwa  sampel  rata-rata  hasil  perhitungan  durasi  akhir dengan metode ES merupakan satu populasi dengan rata-rata data sampel nyata realisasi proyek.
Langkah-langkah pengujian hipotesis ini sama seperti satu rata-rata, tetapi untuk uji statistik menggunakan rumus:
 Jika standar deviasi populasi diketahui
𝑍 = (𝑥1 ̅̅̅̅− 𝑥2 ̅̅̅̅)−(𝜇1−𝜇2) 𝜎𝑥1−𝑥2 dengan 𝜎 𝑥1−𝑥2 =   √ 𝜎12 𝑛1 + 𝜎22 𝑛2 (7)
Berikut adalah langkah-langkah pengujian hipotesis selisih rata-rata untuk populasi independen (Anondho, 2018):
 Langkah 1 : Menentukan formulasi hipotesis Para ahli menyebutkan ada dua hipotesis dalam satu pengujian, yaitu:
a. Hipotesis nol (H o ) adalah suatu pernyataan mengenai suatu populasi yang akan diuji.
Biasanya hipotesis nol dinyatakan dengan sama dengan (=).
Contoh : H o :  μ 1 = μ 2
b. Hipotesis alternatif (H 1 ) adalah suatu pernyataan yang diterima jika data sampel memberikan cukup bukti bahwa hipotesis nol ditolak.
Biasanya  hipotesis  alternatif  dinyatakan  dengan  lebih  besar  (>),  lebih  kecil  (<),  atau  tidak  sama dengan (≠).
Contoh : H 1 : μ 1 ≠ μ 2  uji dua-ujung μ 1 > μ 2  uji satu-ujung μ 1 < μ 2  uji satu-ujung
 Langkah 2 : Menentukan taraf nyata atau tingkat resiko (α) sebagai dasar untuk menerima atau menolak hipotesis nol.

## Taraf nyata (α) = 1 – tingkat keyakinan
Semakin  besar  tingkat  keyakinan  ( confident  interval )  yang  digunakan  maka  semakin  rendah  penolakan terhadap hipotesis nol (Ho). Pada umumnya tingkat keyakinan yang dipakai untuk bidang teknik adalah 95% atau 99%, namun dapat dimungkinkan menggunakan besaran tingkat keyakinan lain sesuai dengan tujuan penelitian.
 Langkah 3 : Perhitungan uji Z.
Statistik  pengujian  adalah  sebuah  nilai  yang  ditentukan  dari  informasi  sampel  yang  digunakan  untuk menentukan  apakah  penelitian  ini  menolak  atau  menerima  hipotesis  nol  (Ho).  Alat  uji  statistik menggunakan  distribusi-distribusi  probabilitas  teoritis  yang  antara  lain  meliputi  uji  Z,  t,  F,  χ 2 dan  lain- lain.  Distribusi  dari  pengujian  statistik  digunakan  untuk  menghitung  sejumlah  probabilitas  dengan  nilai yang mungkin.
 Langkah 4 : Menentukan daerah keputusan.
Menentukan daerah keputusan berdasarkan nilai kritis yang diperoleh dari taraf nyata. Dari sejumlah nilai yang  mungkin,  dipilih  satu  daerah  yang  dianggap  dapat  mewakili  bukti  yang  paling  ekstrim  untuk menolak hipotesis nol. Ini dinamakan daerah keputusan dari pengujian statistik atau daerah kritis (daerah penolakan). Daerah keputusan dari pengujian statistik yang digunakan yaitu: Daerah keputusan untuk dua arah  ( two  tail )  yang  terdapat  daerah  penolakan  H o dua  sisi  yaitu  terletak  di  ekor  sebelah  kiri  dan  ekor sebelah kanan. Karena daerah penolakan ada dua, maka taraf nyata adalah α/2. Pengujian dua arah dipergunakan jika H 1 menggunakan tanda ≠ (tidak sama dengan). Berikut gambar 2 adalah penggambaran daerah keputusan untuk dua arah
Gambar 2. Daerah Keputusan untuk Dua Arah
 Langkah 5: Pengambilan keputusan
Mengambil  kesimpulan  dengan  melihat  letak  nilai  uji  statistik  dengan  daerah  keputusan  (daerah penolakan).
a. Jika hasil uji statistik berada dalam daerah penolakan, maka kesimpulannya adalah hipotesis itu salah, sehingga tolak hipotesis nol.
Untuk uji satu arah:
Jika Z < -Z α maka Ho ditolak atau
Jika Z > Z α maka Ho ditolak
Untuk uji dua arah:
Jika Z < -Z α/2 atau Z > Z α/2 maka Ho ditolak
b. Sedangkan,  jika  pengujian  statistik  berada  di  luar  daerah  penolakan,  maka  kesimpulan  yang  diambil adalah tidak terdapat bukti yang cukup untuk menolak hipotesis, sehingga hipotesis nol diterima.
Untuk uji satu arah:
Jika Z ≥ -Z α maka Ho diterima
atau
Jika Z ≤ Z α maka Ho diterima
Untuk uji dua arah:
Jika -Z α/2 ≤ Z ≤ Z α/2 maka Ho diterima
Metode penelitian menjelaskan secara rinci tahapan penelitian dari mulai persiapan sampai penarikan kesimpulan. Prosedur  analisis,  sumber  data,  teknik  pengumpulan  data,  dan  teknik  analisis  juga  perlu  dipaparkan  secara  jelas dan berurutan sesuai urutan pelaksanaan penelitian. Penulis diperkenankan mencantumkan diagram alir penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  Kurva-S on-going yang  terkumpul  untuk  penelitian  ini  berjumlah  52  proyek  yang  didapatkan  dengan  cara mengajukan permohonan kepada proyek dan data Kurva-S realisasi yang terkumpul sebanyak 35 data proyek yang didapatkan dengan cara mengajukan permohonan kepada perusahaan jasa konstruksi . Data  dari  52  proyek on-going di  Jakarta  menghasilkan  nilai  rata-rata  EAC/m2  dengan  menggunakan  metode Earned  Schedule adalah  0,0028  dengan  standar  deviasi  0,003829.  Data  dari  35  proyek  realisasi  menghasilkan durasi rata-rata realisasi dalam minggu/m2 adalah 0,002792 dengan standar deviasi 0,001941.
Setelah mendapatkan hasil rata-rata dari kedua populasi, maka selanjutnya adalah melakukan uji hipotesis selisih rata-rata  untuk  mengetahui  apakah  ada  perbedaan  yang  signifikan  diantara  kedua  populasi  tersebut. Hipotesis dapat dirumuskan sebagai berikut:
Ho : μ1 = μ2 H1 : μ1 ≠ μ2 Keterangan : μ1 = Populasi prediksi durasi dengan metode ES ( Earned Schedule ) μ2 = Populasi durasi realisasi proyek yang telah selesai Dalam penelitian ini digunakan angka tingkat kepercayaan sebesar 95% sehingga diperoleh nilai Z α/2 = ± 1.96.
Nilai rata-rata dan standar deviasi dari kedua populasi dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1.  Nilai Rata – Rata dan Standar Deviasi Keterangan Nilai X1 0.002800 X2 0.002792 σ1 0.003829 σ2 0.001941 n1 52 n2 35
Keterangan: X1 = Rata – rata EAC/m2 X2 = Rata – Rata durasi akhir realisasi proyek/m2 σ1 = Standar Deviasi dari perhitungan EAC/m2 σ2 = Standar Deviasi dari durasi akhir realisasi proyek n1 = Jumlah sampel Kurva-S on-going n2 = Jumlah Sampel Kurva-S realisasi
Perhitungan dilakukan dengan rumus (7) sebagai berikut:
σ x1-x2 = σ x1-x2 = √ σ12 n1 + σ22 n2
= √ 0.0038292
52 + 0.0019412 35
Z = (X1−X2) − (μ1−μ2)
𝜎𝑥1−𝑥2
= ( 0.002800-0.002792 ) - (0) 0.0005310
= 0.01506
Angka  Z  yang  didapatkan  sebesar  0.01506  yang  masih  berada  didalam  rentang  Z α/2 =  ±  1.96.  Berdasarkan  hasil tersebut  maka  uji  hipotesis  atas  Ho  yang  menyatakan  bahwa  populasi  prediksi  durasi  dengan  metode Earned Schedule sama dengan populasi durasi akhir realisasi dapat diterima.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian ini adalah  hasil uji hipotesis selisih dua rata-rata terhadap dua populasi sampel, yaitu sampel data Earned Schedule dan sampel data proyek yang sudah selesai, tidak terdapat perbedaan sehingga dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  metode Earned  Schedule cukup  layak  dipergunakan  sebagai  prediksi  durasi  akhir proyek gedung bertingkat di Jakarta.

## Saran
Saran yang dapat diberikan pada penelitian ini adalah:
1. Penelitian  ini  dilakukan  hanya  berdasarkan  data  dari  gedung  bertingkat  tinggi,  agar  validasi  bisa  lebih menyeluruh  terhadap  semua  jenis  bangunan  gedung  bertingkat,  maka,  penelitian  selanjutnya    dapat memperhitungkan data dari gedung bertingkat rendah dan gedung bertingkat sedang
2. Batasan  dalam  penelitian  ini  hanya  data  proyek  yang  terdapat  didaerah  Jakarta  dan  sekitarnya,  agar kontraktor yang ada di Indonesia bisa lebih yakin dalam memprediksi durasi akhir dengan metode Earned Schedule ,  maka,  penelitian  lebih  lanjut  dapat  memperluas  penelitian  ini  dengan  menggunakan  data  dari proyek di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Anondho,  B.,  Wiyanto,  H.,  dan  Putra,  D.W.  “Model  Validasi  Penerapan  Hasil  Pengembangan  Earned  Value Method Untuk Perkiraan Durasi Akhir Proyek Konstruksi Di Jakarta”. Konferensi Nasional Teknik Sipil , Vol. 11. 2017.
Anondho,  B.    “Pengembangan  Model  Prediksi  Durasi  Probabilistik  Proyek  Pembangunan  Gedung  Bertingkat Tinggi Berbasis Faktor Pengaruh Eksternal Terukur, ” Disertasi, Universitas Indonesia, Indonesia. 2018. Kim,  Byung-Cheol  dan  Kim,  Hyung-Jin.  “Sensitivity  of  earned  value  schedule  forecasting  to  S-curve  patterns”.
Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 140, Issue 7. 2014. Lipke, W.  “Statistical Methods Applied to Project Management”. PMI – Olakhoma City Chapter. 2007. Lipke,  W.  “Earned  Schedule  Schedule  performance  analysis  from  EVM  measures”. Projects  and  Profits Magazine, India , Vol. XIII, Issue 1. 2011.
Lipke, W. “Schedule is Different ” . The Measurable News. 2003.
Lipke,  W.,  Zwikael,  O.,  Henderson,  K.,  dan  Anbari,  F.  “Prediction  of  project  outcome:  The  application  of statistical methods to earned value management and earned schedule performance indexes”. International Journal of Project Management , Vol. 27, No. 14. 2009
Narbaev,  T.,  De  Marco,  A.  “Combination  of  Growth  Model  and  Earned  Schedule  to  Forecast  Project  Cost  at Completion” . Journal of Construction Engineering and Management , Vol. 140, No. 1. 2014.
Wicaksono,  Y. Seri  Solusi  Bisnis  Berbasis  TI:  Aplikasi  Excel  Dalam  Menganalisis  Data .  Alex  Media Komputindo: Jakarta, 2006.