## IDENTIFIKASI FAKTOR PENGARUH DOMINAN KETERLAMBATAN PROYEK AKIBAT RANTAI PASOK PADA PENGADAAN PELAT BETON PRACETAK
Firena Bian 1 dan Basuki Anondho 2
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta firena.325160135@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: 18-07-2020, revisi: 03-08-2020, diterima untuk diterbitkan: 04-08-2020

## ABSTRACT
One way that can be done to speed up the duration of the project is to use precast concrete slabs. However, the use of precast concrete slab elements in the project can be ineffective if in the order stage, production stage, until the delivery stage of precast concrete elements to the project site is not managed properly, which can cause delays in project duration. Therefore, the use of precast concrete slabs is very dependent on the supply chain management. To anticipate this risk, it is necessary to identify what are the dominant factors in the supply chain that affect the procurement of precast concrete slabs which can cause delays in project duration. The initial influence factors were collected  through  a  literature  study  and interviews  with a  number  of  practitioners,  followed  by  a  survey using  a questionnaire to a number of project actors in projects using precast concrete slabs. The Likert scale 1-5 is used to measure the level of influence of a factor identified on project delays. By using factor analysis techniques, as many as three groups of dominant supply chain factors affecting the procurement of precast concrete slabs were found, namely special factors, technical factors, and human error factors.
Keywords: Project Delay ; Supply Chain ; Precast Concrete Slab

## ABSTRAK
Salah satu cara yang dapat dilakukan demi mempercepat durasi proyek adalah menggunakan pelat beton pracetak. Namun, penggunaan elemen pelat beton pracetak di proyek bisa tidak efektif apabila dalam tahap pemesanan, tahap produksi, hingga tahap pengiriman elemen beton pracetak ke lokasi proyek tidak dikelola dengan baik, sehingga dapat  menyebabkan  keterlambatan  durasi  proyek.  Oleh  sebab  itu,  penggunaan  pelat  beton  pracetak  sangat bergantung  pada  manajemen  rantai  pasokannya.  Untuk  mengantisipasi  risiko  tersebut,  perlu  adanya  identifikasi mengenai faktor dominan apa saja pada rantai pasok yang mempengaruhi pengadaan pelat beton pracetak yang dapat menyebabkan  keterlambatan  durasi  proyek.  Faktor  pengaruh  awal  dikumpulkan  melalui  studi  literatur  dan wawancara kepada sejumlah praktisi, dilanjutkan dengan survei menggunakan kuesioner kepada sejumlah pelaku proyek  di  proyek  yang  menggunakan  pelat  beton  pracetak.  Skala Likert 1-5  digunakan  untuk  mengukur  tingkat pengaruh  suatu  faktor  yang  diidentifikasi  terhadap  keterlambatan  proyek.  Dengan  menggunakan  teknik  analisis faktor, sebanyak tiga kelompok faktor dominan rantai pasok yang berpengaruh pada proses pengadaan pelat beton pracetak ditemukan, yaitu faktor khusus, faktor teknis, dan faktor human error .
Kata kunci : Keterlambatan Proyek; Rantai Pasok; Pelat Beton Pracetak

## 1. PENDAHULUAN
Keterlambatan  adalah  salah  satu  permasalahan  umum  yang  kerap  terjadi  di  dunia  konstruksi  bangunan. Keterlambatan  proyek  merupakan  fenomena  dimana  durasi  penyelesaian  proyek  melampaui  tenggat  waktu  yang telah ditentukan dalam kontrak maupun jadwal rencana. Oleh sebab itu, waktu atau durasi diyakini sebagai salah satu  faktor  terpenting  dalam  keberlangsungan  proyek  konstruksi.  Pemilihan  metode  konstruksi  yang  tepat merupakan salah satu hal yang dapat dilakukan demi menyelesaikan proyek tepat waktu guna efesiensi pelaksanaan pekerjaan (Jose & Kumar, 2016). Salah satu metode konstruksi yang dapat dipilih adalah metode beton pracetak. Metode  beton  pracetak  ini  dianggap  sebagai  suatu  metode  yang  dinilai  lebih  efektif  dan  lebih  unggul  jika dibandingkan dengan metode konvesional (Luo et.al. 2018), salah satunya dikarenakan penggunaan metode beton pracetak  dapat  menghasilkan  durasi  proyek  yang  lebih  singkat.  Hal  itu  dikarenakan  pekerjaan  struktur  dapat
dilakukan  bersamaan  dengan  kegiatan  produksi  beton  pracetak  di  pabrik.  Selain  itu,  beton  pracetak  dapat  terus diproduksi tanpa dipengaruhi oleh faktor cuaca (Steinle et.al. 2019).
Pelat merupakan salah satu elemen konstruksi yang diterapkan pada metode beton pracetak dikarenakan pengecoran pelat  dengan metode  konvensional  memakan  waktu  yang  cukup lama  (Wijaya,  2011).  Pelat  beton  pracetak  pada dasarnya adalah pelat yang proses pengecorannya dilakukan di suatu tempat terpisah dari lokasi proyek. Di Indonesia sendiri penggunaan metode pelat beton pracetak kini banyak digunakan pada konstruksi gedung bangunan tinggi. Namun,  pada  kenyataannya  penggunaan  pelat  beton  pracetak  bisa  tidak  efektif  apabila  dalam  tahap  pemesanan, tahap  produksi,  hingga  tahap  pengiriman  elemen  beton  pracetak  ke  lokasi  proyek  tidak  dikelola  dengan  baik (Hatmoko et.al. 2019). Oleh sebab itu, pelat beton pracetak sangat bergantung pada manajemen rantai pasokannya. Apabila manajemen rantai pasokan tidak dikelola dengan baik, khususnya dari segi penyediaan elemen pelat beton pracetak di lokasi konstruksi, hal tersebut dapat menyebabkan terjadinya pembengkakan biaya hingga keterlambatan jadwal durasi proyek (Luo et.al. 2020).
Risiko ini tentu tidak dapat dihindari dan harus diantisipasi demi memastikan keberhasilan suatu proyek konstruksi. Sebelum melakukan perhitungan besaran risiko, perlu adanya identifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kegiatan rantai pasok, terutama dari segi pengadaan pelat beton pracetak yang dapat menyebabkan keterlambatan proyek.  Beberapa  peneliti  telah  mencoba  untuk  mengidentifikasi  risiko  yang  terjadi  pada  proses  kegiatan  rantai pasok di proyek konstruksi. Hatmoko et.al (2019) berhasil mengidentifikasi 37 faktor pengaruh dari rantai pasok pelat beton pracetak dengan melakukan studi kasus terhadap salah satu perusahaan beton pracetak milik pemerintah. Abedi  et.al  (2014),  mengemukakan  bahwa  rantai  pasokan  beton  pracetak  itu  sendiri  mengharuskan  adanya pertukaran data yang akurat. Sedangkan penelitian yang dilakukan Luo et.al. (2018), menemukan sejumlah faktor yang  mempengaruhi  kegiatan  rantai  pasok,  salah  satunya  adalah  adanya  perubahan  desain  dan  kesalahan  dalam pelabelan komponen beton pracetak. Sementara itu, menurut Nissila et.al. (2014), faktor terpenting dalam kegiatan rantai  pasok  beton  pracetak  di  suatu  konstruksi  adalah  keakuratan  informasi  antara  pemangku  kepentingan. Penelitian ini berfokus utnuk mencari faktor dominan dari rantai pasok yang mempengaruhi pengadaan pelat beton pracetak di lokasi proyek yang dapat menyebabkan keterlambatan durasi proyek konstruksi.

## Pengertian keterlambatan proyek
Keterlambatan  adalah  salah  satu  permasalahan  umum  yang  kerap  terjadi  dimana  durasi  penyelesaian  proyek melampaui  tenggat  waktu  yang  telah  ditentukan  dalam  kontrak  maupun  jadwal  rencana  (Gonzalez  et.al.  2013). Akibat dari keterlambatan ini mempengaruhi semua organisasi yang terlibat di dalam proyek. Dalam beberapa kasus, khususnya dari sudut pandang kontraktor, menunda jadwal pekerjaan berarti biaya overhead menjadi lebih tinggi dikarenakan masa kerja yang lebih lama dan adanya kenaikan biaya yang harus dikeluarkan untuk upah tenaga kerja (Shahsavand et.al. 2018). Oleh karena itu, waktu diyakini sebagai parameter paling penting untuk keberlangsungan proyek  konstruksi (Chen  et.al.  2010).  Hal ini  yang  kemudian menjadi  dasar  bahwa  pemilihan metode  konstruksi yang tepat, sangat penting dilakukan demi menyelesaikan proyek tepat waktu (El-Adaway, 2016).

## Pengertian rantai pasok pelat beton pracetak
Risiko  yang mempengaruhi kegiatan rantai pasokan telah lama diakui oleh para peneliti sebagai hambatan utama dalam pengiriman/pengadaan barang (Gosling et.al. 2013). Semakin banyak faktor pengaruh yang terkait dengan suatu  proses,  maka  efek  negatif  berupa waste akan  sering  terjadi.  Selain  itu,  menurut  Soeharto  dalam  Anondho (2018),  semakin  banyak  kegiatan  dan  pihak  yang  terlibat  dalam  pelaksanaan  proyek  konstruksi  maka  dapat menimbulkan  permasalahan-permasalahan  yang  bersifat  lebih  kompleks.  Oleh  sebab  itu,  faktor-faktor  yang berpengaruh  terhadap  kegiatan  rantai  pasok  pelat  beton  pracetak  juga  dapat  menyebabkan  beberapa  risiko  yang berdampak  pada  kinerja  manufaktur  (Hatmoko  et.al.  2019).  Dalam  konstruksi  yang  menggunakan  pelat  beton pracetak, berbagai risiko dapat terjadi yang dimulai dari tahap produksi di pabrik hingga pengiriman elemen pelat beton  pracetak  ke  lokasi  proyek.  Oleh  sebab  itu,  diperlukan  penerapan  manajemen  risiko  demi  meminimalisir terjadinya risiko pada proyek. Tetapi, sebelum menghitung besaran risiko seperti hal yang telah disebutkan di atas, penelitian ini akan mengidentifikasi faktor-faktor pengaruh dominan rantai pasok yang mempengaruhi pengadaan pelat beton pracetak di lokasi proyek konstruksi.

## Identifikasi awal faktor pengaruh rantai pasok pengadaan pelat beton pracetak
Dalam  penelitian  ini,  beberapa  referensi  berupa  jurnal  serta  wawancara  ke  sejumlah  praktisi  digunakan  untuk mencari sejumlah faktor pengaruh dari rantai pasok yang mempengaruhi pengadaan pelat beton pracetak di suatu proyek konstruksi yang dapat menyebabkan keterlambatan durasi proyek yang akan digunakan sebagai faktor awal penelitian. Hasil tabulasi identifikasi awal dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Identifikasi awal faktor pengaruh rantai pasok pengadaan pelat beton pracetak Kode Faktor Pengaruh Sumber X1 Salah gambar yang mengakibatkan salah produksi Wawancara X2 Birokrasi persetujuan gambar yang terlalu panjang Luo,  et  al.  (2014);  Nurcahyo  dan Wiguna  (2016);  Gosling,  et  al. (2013) X3 Kurangnya perencanaan dalam hal menentukan prioritas area dan komponen yang akan diproduksi Wawancara X4 Cacat produk Hatmoko, et al. (2019); Abedi, et al. (2014); Luo, et al. (2018) X5 Koordinasi lapangan yang buruk antara pemangku kepentingan Abedi,  et  al.  (2014);  Luo,  et  al. (2018);  Nurcahyo  dan  Wiguna (2016); Gosling, et al. (2013); Nissila, et al. (2014) X6 Keterlambatan pembayaran uang muka dari pihak kontraktor ke pabrik Wawancara X7 Keterlambatan penerbitan SPK/PO ( Purchase Order ) ke pabrik Wawancara X8 Kurangnya perencanaan penyediaan bahan baku produksi di pabrik ( Schedule kedatangan bahan baku) Hatmoko, et al. (2019); Abedi, et al. (2014);  Nurcahyo  dan  Wiguna (2016); Gosling, et al. (2013) & Wawancara X9 Ketidaklancaran supply bahan baku dari pemasok ke pabrik Hatmoko, et al. (2019); Nurcahyo dan Wiguna (2016); Gosling, et al. (2013) & Wawancara X10 Pengiriman bahan baku ke pabrik tidak sesuai dengan pesanan baik dalam kualitas maupun kuantitas Hatmoko, et al. (2019); Nurcahyo dan Wiguna (2016) & Wawancara X11 Kenaikan harga bahan baku di pasaran yang mempengaruhi biaya produksi Hatmoko, et al. (2019); Abedi, et al. (2014) X12 Supply bahan baku ke pabrik tersendat terkait pembayaran kepada pemasok kurang lancar Hatmoko, et al. (2019); Luo, et al. (2018);  Nurcahyo  dan Wiguna (2016); Gosling, et al. (2013) & Wawancara X13 Keterlambatan informasi perubahan gambar ke bagian produksi Hatmoko, et al. (2019); Luo, et al. (2018); Gosling, et al. (2013); Nissila, et al. (2014) & Wawancara X14 Kapasitas produksi di pabrik tidak memadai Hatmoko, et al. (2019); Abedi, et al. (2014); Gosling, et al. (2013) X15 Produktivitas tenaga kerja di pabrik rendah Hatmoko, et al. (2019); Gosling, et al. (2013) X16 Kompetensi karyawan/tenaga kerja di pabrik kurang Hatmoko, et al. (2019); Abedi, et al. (2014); Luo, et al. (2018); Gosling, et al. (2013) X17 Durasi waktu produksi lama Abedi, et al. (2014); Luo, et al. (2018) X18 Kerusakan mesin produksi di pabrik Hatmoko, et al. (2019); Abedi, et al. (2014) X19 Kualitas produksi tidak sesuai dengan standar Hatmoko, et al. (2019); Luo, et al. (2018);  Nurcahyo  dan Wiguna (2016) X20 Perubahan gambar spek/desain Hatmoko, et al. (2019); Abedi, et al. (2014); Luo, et al. (2018); Nurcahyo dan Wiguna (2016); Nissila, et al. (2014) X21 Kesehatan dan keselamatan kerja (K3) di pabrik tidak berjalan Hatmoko, et al. (2019); Luo, et al. (2018)
Tabel 1. Identifikasi awal faktor pengaruh rantai pasok pengadaan pelat beton pracetak (lanjutan) Kode Faktor Pengaruh Sumber X22 Cuaca buruk/ bencana alam/ wabah yang mempengaruhi proses produksi Hatmoko, et al. (2019); Abedi, et al. (2014); Luo, et al. (2018) & Wawancara X23 Inventory barang jadi yang kurang baik di gudang pabrik Hatmoko, et al. (2019); Nurcahyo dan Wiguna (2016) & Wawancara X24 Tidak adanya pengkodean barang jadi ( precast ) Wawancara X25 Kesalahan pengkodean di komponen precast Luo, et al. (2018); Nissila, et al. (2014) & Wawancara X26 Kesalahan pengiriman komponen precast ke proyek Abedi, et al. (2014); Luo, et al. (2018) & Wawancara X27 Kurangnya armada dalam pengiriman precast Wawancara X28 Keterlambatan pengiriman precast yang diakibatkan oleh salah kirim Wawancara X29 Keterlambatan pengiriman precast yang diakibatkan oleh kerusakan kendaraan transportasi Wawancara X30 Keterlambatan pengiriman precast yang diakibatkan oleh kemacetan lalu lintas Wawancara X31 Keterlambatan pengiriman precast yang diakibatkan oleh kecelakaan lalu lintas Wawancara X32 Kegagalan pengiriman precast akibat akses ke lokasi proyek yang sulit dilalui Wawancara X33 Kerusakan precast pada saat loading-unloading di pabrik maupun di proyek Wawancara X34 Kebijakan pemerintah yang terkait dengan pembatasan jam operasional untuk angkutan berat menuju proyek Wawancara
(Sumber: Olahan Penulis, 2020)

## 2. METODE PENELITIAN

## Metode pengumpulan data
Data  yang  dikumpulkan  didapatkan  dari  kontraktor  swasta  proyek  konstruksi  di  Jakarta  dan  sekitarnya  yang menerapkan metode pelat beton pracetak pada pelat lantai dengan tipe half slab . Sebelum kuesioner disebarkan perlu adanya  validasi  kuesioner  terhadap  sejumlah  pakar.  Validasi  pakar  dilakukan  untuk  memperkuat  variabel  dalam kuesioner yang akan disebarkan ke responden. Adapun jumlah pakar yang diusulkan berjumlah 5 (lima) orang. Dari hasil  validasi  pakar  diperoleh  15  variabel  yang  disetujui  yang  kemudian  digunakan  sebagai  variabel  dalam kuesioner. Responden yang menjadi target kueisoner adalah project coordinator, project manager, logistic proyek , dan site engineer.

## Metode analisis data
Analisis data yang digunakan dalam penelitian adalah teknik analisis faktor, yaitu untuk menentukan faktor dominan dengan  cara  mengidentifikasi  hubungan  antar  sejumlah  faktor  yang  saling  independen  dengan  melakukan  uji korelasi. Sebelum analisis faktor dilakukan, perlu adanya validasi untuk menentukan layak atau tidaknya data yang didapatkan. Teknik uji validitas yang akan digunakan adalah korelasi Pearson , yaitu dengan mengkorelasikan skor item dengan skor total item tiap variabel, kemudian pengujian signifikan dilakukan dengan kriteria menggunakan r tabel  pada  tingkat  signifikan  0,05  dengan  uji  2  (dua)  sisi  (Priyatno,  2019).  Kemudian  dilanjutkan  dengan  uji reliabilitas  yang  bertujuan  untuk  menentukan  tingkat  konsistensi  dari  alat/instrumen  pengumpulan  data  yang dipergunakan.  Artinya,  apakah  alat  ukur  tersebut  akan  mendapatkan  pengukuran  yang  tetap  konsisten  jika pengukuran  diulang  kembali.  Metode  yang  sering  digunakan  dalam  penelitian  untuk  mengukur  skala  rentangan (seperti skala Likert 1-5) adalah Cronbach’s Alpha . Setelah itu, data diuji normalitasnya untuk mengetahui apakah data  yang  dipergunakan  terdistribusi normal.  Salah  satu  cara untuk  mendeteksi  kenormalan  data  dapat  dilakukan dengan teknik Shapiro  Wilk .  Setelah melalui  ketiga  uji  yang  disebutkan  barusan,  data  yang tersisa  dan  dianggap validlah yang kemudian dipergunakan dalam analisis faktor. Tahapan analisis faktor secara garis besar adalah yang
pertama melakukan uji korelasi antar variabel asal dengan tujuan agar penyusutan variabel menjadi lebih sederhana. Kemudian  menentukan nilai  KMO  ( Kaiser-Meyer-Olkin )  dan  dilanjutkan  dengan  menentukan nilai Meaasure  of Sampling  Adequence (MSA),  yaitu  kelayakan  untuk  seluruh  variabel  yang  diobservasi  untuk  dilakukan  analisis faktor. Setelah semua variabel dinyatakan layak untuk analisis faktor, dilanjutkan dengan melakukan ekstrasi faktor berdasarkan kriteria eigen value untuk mendapatkan jumlah faktor yang terbentuk. Metode yang  dapat digunakan dalam ekstrasi faktor antara lain adalah Principal Component Analysis . Setelah didapatkan jumlah kelompok faktor dominan yang terbentuk, dilakukan rotasi faktor yang bertujuan agar dapat memperoleh struktur faktor yang lebih sederhana  agar  mudah  diinterpretasikan.  Tahap  terakhir  dari  analisis  faktor  adalah  menginterpretasi  hasil  dari analisis faktor tersebut yang dapat dilakukan dengan mengetahui variabel-variabel yang membentuknya. Analisis data dilakukan dengan bantuan program SPSS.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Validasi pakar
Dari hasil  validasi  pakar  diperoleh  15  variabel  yang  disetujui  yang  kemudian  digunakan  sebagai  variabel  dalam kuesioner. Variabel yang didapatkan dari hasil validasi pakar dapat dilihat pada Tabel 2. Adapun jumlah pakar yang diusulkan adalah berjumlah 5 orang.
Tabel 2. Variabel yang disetujui oleh pakar
Kode Variabel X1 Salah gambar yang mengakibatkan salah produksi X2 Birokrasi persetujuan gambar yang terlalu panjang

## X3 Kurangnya perencanaan dalam hal menentukan prioritas area dan komponen yang akan diproduksi

## X4 Cacat produk

## X5 Koordinasi lapangan yang buruk antara pemangku kepentingan
X7 Keterlambatan penerbitan SPK/PO ( Purchase Order ) ke pabrik
X12 Supply bahan baku ke pabrik tersendat terkait pembayaran kepada pemasok kurang lancar

## X13 Keterlambatan informasi perubahan gambar ke bagian produksi

## X18 Kerusakan mesin produksi di pabrik

## X20 Perubahan gambar spek/desain
X25 Kesalahan pengkodean di komponen precast
X26 Kesalahan pengiriman komponen precast ke proyek
X32 Kegagalan pengiriman precast akibat akses ke lokasi proyek yang sulit dilalui
X33 Kerusakan precast pada saat loading - unloading di pabrik maupun di proyek
X34 Kebijakan pemerintah yang terkait dengan pembatasan jam operasional untuk angkutan berat menuju proyek (Sumber: Olahan Penulis, 2020)

## Data kuesioner
Selanjutnya, kuesioner disebarkan kepada 37 responden yang merupakan pelaku proyek yang saat ini sedang terlibat dalam pembangunan proyek konstruksi dengan metode pelat beton pracetak. Dalam penelitian ini, peneliti berhasil mengumpulkan sebanyak 30 tanggapan responden. Karakteristik posisi responden di proyek tersebut terbagi menjadi seperti Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Karakteristik responden berdasarkan posisi atau jabatan di proyek
Posisi/Jabatan di Proyek Jumlah Responden Project Coordinator 3 Project Manager 5 Logistik Proyek 10 Site Engineer 12
(Sumber: Olahan Penulis, 2020)
Data hasil kuesioner dapat dilihat pada Tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Data hasil kuesioner
(Sumber: Olahan Penulis, 2020)

## Uji validitas, uji reliabilitas, dan uji normalitas
Uji  validitas  dilakukan  dengan metode bivariate .  Variabel akan  dinyakan  valid  apabila nilai pearson  correlation atau r hitung pada suatu variabel lebih besar daripada nilai r product moment dari tabel. Data sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 30 (N=30) dan taraf signifikansi yang digunakan sebesar 5%, maka dengan melihat tabel
Kode Daftar Pernyataan Skala
1 2 3 4 5 X1 Salah gambar yang mengakibatkan salah produksi 0 0 2 4 24 X2 Birokrasi persetujuan gambar yang terlalu panjang 0 1 3 14 12 X3 Kurangnya perencanaan dalam hal menentukan prioritas area dan komponen yang akan diproduksi 0 0 4 11 15 X4 Cacat produk 0 1 3 12 14 X5 Koordinasi lapangan yang buruk antara pemangku kepentingan 0 0 4 16 10 X7 Keterlambatan penerbitan SPK/PO ( Purchase Order ) ke pabrik 1 1 7 9 12 X12 Supply bahan baku ke pabrik tersendat terkait pembayaran kepada pemasok kurang lancar 0 0 3 17 10 X13 Keterlambatan informasi perubahan gambar ke bagian produksi 0 0 3 11 16 X18 Kerusakan mesin produksi di pabrik 0 1 2 7 20 X20 Perubahan gambar spek/desain 0 2 5 14 9 X25 Kesalahan pengkodean di komponen precast 0 1 9 8 12 X26 Kesalahan pengiriman komponen precast ke proyek 0 0 7 10 13 X32 Kegagalan pengiriman precast akibat akses ke lokasi proyek yang sulit dilalui 1 1 7 10 11 X33 Kerusakan precast pada saat loading - unloading di pabrik maupun di proyek 0 2 7 9 12 X34 Kebijakan pemerintah yang terkait dengan pembatasan jam operasional untuk angkutan berat menuju proyek 1 5 8 7 9
nilai r product moment diperoleh nilai r sebesar 0,361. Kemudian r hitung diperoleh dengan menggunakan software SPSS. Hasil uji validitas dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Data hasil kuesioner
Variabel Pearson Correlation Syarat r tabel Keterangan X1 0,404 0,361 VALID X2 0,359 0,361 TIDAK VALID X3 0,635 0,361 VALID X4 0,538 0,361 VALID X5 0,340 0,361 TIDAK VALID X7 0,670 0,361 VALID X12 0,599 0,361 VALID X13 0,380 0,361 VALID X18 0,615 0,361 VALID X20 0,771 0,361 VALID X25 0,764 0,361 VALID X26 0,620 0,361 VALID X32 0,654 0,361 VALID X33 0,764 0,361 VALID X34 0,600 0,361 VALID
(Sumber: Olahan Penulis, 2020)
Variabel yang tidak valid dihilangkan dari proses analisis. Dari hasil uji validitas tersebut didapatkan variabel X2 dan  X5  tidak  memenuhi  nilai  syarat  r  tabel.  Selanjutnya,  uji  reliabilitas  untuk  13  variabel  digunakan  untuk menentukan reliabel atau tidaknya suatu instrumen penelitian dengan menghitung nilai koefisien Cronbach’s Alpha . Dari  hasil  analisis  didapatkan  nilai Cronbach’s  Alpha sebesar  0,871  sehingga  instrumen  pengumpulan  data (kuesioner)  dapat  dikatakan reliabel  (>0,6).  Setelah  uji reliabilitas,  dilakukan uji normalitas  dan didapatkan hasil nilai signifikansi sebesar 0,268 sehingga data dapat dikatakan terdistribusi normal (>0,05) .

## Analisis faktor
Setelah  melakukan  uji  validitas,  reliabilitas,  dan  normalitas,  selanjutnya  dilakukan  analisis  faktor  terhadap  13 variabel  yang  valid.  Hasil  analisis  faktor  yang  ditampilkan  hanya  hasil  yang  tidak  memenuhi  asumsi  dan  siklus terakhir dari analisis faktor. Pada uji MSA terhadap 13 variabel, diketahui bahwa nilai Anti image correlation untuk variabel X4 dan X13 adalah sebesar 0,487 dan 0,404 yang mana kurang dari 0,5 (<0,5). Hasil uji MSA dapat dilihat pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Data hasil kuesioner Variabel Anti-image Correlation X1 0,749 X3 0,685 X4 0,487 X7 0,543 X12 0,851 X13 0,404 X18 0,543 X20 0,616 X25 0,759 X26 0,518 X32 0,725 X33 0,714 X34 0,811
(Sumber: Olahan Penulis, 2020)
Maka dilakukan pengujian ulang analisis faktor dengan menghilangkan variabel X4 dan X13. Pada hasil uji MSA yang kedua, diketahui dari 11 variabel, semua memiliki nilai Anti Image Correlation lebih besar dari 0,5 maka uji analisis faktor dapat di lanjutkan. Pada tahap ekstraksi, didapatkan nilai extraction dari setiap variabel uji adalah lebih  besar  dari  0,5.  Maka  dapat  disimpulkan  semua  variabel  yang  diteliti  dapat  dipakai  menjelaskan  faktor  (11 variabel).  Dari hasil initial  eigen  value menunjukan ada 3 kelompok  faktor  dominan  yang  akan terbentuk,  yaitu faktor 1, 2, dan 3. Nilai eigen value dari setiap komponen dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Scree plot (Sumber: Olahan Penulis, 2020)
Dengan besar variansi yang bisa diterangkan oleh faktor 1 adalah 45,452%, oleh faktor 2 sebesar 13,561%, dan oleh faktor 3 sebesar 9,921%. Total ketiga faktor tersebut akan mampu menjelaskan variabel sebesar 68,934%. Setelah
mengetahui bahwa jumlah kelompok faktor dominan maksimal yang bisa terbentuk adalah 3 buah faktor, selanjutnya dilakukan penentuan kelompok masing-masing faktor dominan yang akan masuk ke dalam kelompok faktor 1, faktor 2, atau faktor 3. Cara menentukannya adalah dengan melihat tabel rotated komponen matriks pada tabel 7 sebagai berikut.
Tabel 7. Hasil rotated component matrix Component 1 2 3 X18 ,819 ,186 ,038 X34 ,806 ,032 ,165 X33 ,732 ,239 ,449 X32 ,720 ,202 ,259 X1 -,114  ,837 ,103 X20 ,364 ,722 ,317 X3 ,188 ,695 ,214 X7 ,247 ,666 ,251 X12 ,508 ,621  -,162 X26 ,113 ,141 ,838 X25 ,297 ,290 ,678
(Sumber: Olahan Penulis, 2020)
Dalam  menentukan input variabel  ke  faktor  tertentu  mengikut  pada  besar  korelasi  antara  variabel  dengan  setiap kelompok faktor yang terbentuk, yaitu variabel yang memiliki nilai korelasi terhadap kelompok faktor yang paling besar.  Dengan  demikian  maka  dapat  disimpulkan  kelompok  faktor  beserta  faktor-faktor  dominan  pembentuknya adalah: Kelompok faktor 1, terdiri atas faktor-faktor dominan  X18, X32, X33, dan X34. Sementara kelompok faktor 2, terdiri atas faktor-faktor dominan X1, X3, X7, X12, dan X20. Sedangkan kelompok faktor yang ke 3 disusun atas faktor-faktor dominan X25 dan X26.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Kelompok faktor dominan yang dapat menimbulkan risiko keterlambatan proyek akibat dari kegiatan rantai pasok pengadaan  pelat  beton  pracetak  yang  pertama  adalah  Faktor  Khusus  yang  terdiri  dari  faktor  dominan  berupa kerusakan mesin produksi pabrik, kegagalan pengiriman elemen beton pracetak akibat akses ke lokasi proyek yang sulit  dilalui,  kerusakan  elemen  beton  pracetak  pada  saat loading-unloading di  pabrik  maupun  di  proyek,  serta kebijakan pemerintah terkait dengan pembatasan jam operasional untuk angkutan berat menuju proyek. Kelompok faktor dominan yang kedua adalah Faktor Teknis yang terdiri dari faktor-faktor dominan seperti adanya kesalahan gambar  sehingga  menyebabkan  salah  produksi  beton  pracetak,  kurangnya  perencanaan  dalam  hal  menentukan prioritas area dan komponen yang akan diproduksi, keterlambatan penerbitan SPK/PO ke pabrik, supply bahan baku ke  pabrik  tersendat  terkait  pembayaran  kepada  pemasok  yang  kurang  lancar,  serta  adanya  perubahan  gambar spek/desain. Kelompok faktor yang ketiga merupakan faktor Human Error yang terdiri atas faktor-faktor dominan berupa kesalahan pengkodean di komponen beton pracetak dan adanya kesalahan pengiriman komponen beton ke lokasi proyek. Faktor Khusus adalah kelompok faktor yang paling dominan di antara ketiga faktor yang terbentuk karena dapat mempengaruhi sebesar 45,452% terhadap risiko keterlambatan proyek, dilanjutkan oleh Faktor Teknis dengan persentase 13,361%, baru kemudian disusul oleh Faktor Human Error dengan nilai 9,921%.

## Saran
Hasil  penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dengan  cara  memperluas  perspektif,  bukan  hanya  dari  sudut  pandang kontraktor, melainkan dapat ditinjau dari sudut pandang pemberi kerja ( owner ), konsultan, dan pabrikan. Selain itu, penelitian juga dapat dilakukan dengan menggunakan teknik selain analisis faktor untuk mendapatkan faktor-faktor yang dominan. Sementara itu, dari segi faktor pengaruh yang ditinjau dapat diperluas bukan hanya dari faktor yang mempengaruhi pengadaan pelat beton pracetak ke lokasi proyek, melainkan rantai pasok keseluruhan, seperti dari segi  mobilitas,  segi  instalasi  beton  pracetak  di  lokasi  proyek,  serta  faktor-faktor  lain  yang  mungkin  memiliki keterkaitan antara rantai pasok pelat beton pracetak dengan keterlambatan proyek.

## DAFTAR PUSTAKA
Abedi,  Mohammad,  et  al.  "Cloud  Computing  as  a  Construction  Collaboration  Tool  for  Precast  Supply." Jurnal Teknologi (Sciences & Engineering) (2014).
Anondho, Basuki. "Pengembangan Model Prediksi Durasi Probabilistik Proyek Pembangunan Gedung Bertingkat Tinggi  Berbasis  Faktor  Pengaruh  Eksternal  Terukur." International  Jurnal  of  Civil  Engineering  and Technology (2018).
Chen, Ying, Gul E. Okudan and David R. Riley. "Sustainable performance criteria for construction method selection in concrete buildings." Automation in Construction (2010).
El-Adaway, Islam H. Construction Contract Claims, Changes, and Dispute Resolution . Virginia: American Society of Civil Engineers, 2016.
Gonzalez, Pablo, et al. "Analysis of Causes of Delay and Time Performance in Construction Projects." Journal of American Society of Civil Engineers (2013).
Gosling, Jonathan, Mohamed Naim and Denis Towill. "Identifying and Categorizing the Sources of Uncertainty in Construction Supply Chains." American Society of Civil Engineers (2013).
Hatmoko, Jati Utomo Dwi, et al. "Managing Risks of Precast Concrete Supply Chain: A Case Study." MATEC Web of Conferences (2019).
Jose,  Vidya  and  Dr.  P.  Rajeev  Kumar.  "Hollow  Core  Slabs  in  Construction  Industry." International  Journal  of Innovative Research in Science, Engineering and Technology (2014).
Luo,  Lizi,  et  al.  "Stakeholder-Associated  Supply  Chain  Risks  and Their Interactions  in  a  Prefabricated  Building Project in Hong Kong." Journal of American Society of Civil Engineers (2018).
Luo, Lizi, et al. "Supply Chain Management for Prefabricated Building Projects in Hong Kong." American Society of Civil Engineers (2020).
Nissila, J, et al. "BIM based Schedule Control for Precast Concrete." International Symposium on Automation and Robotics in Construction and Mining (ISARC) (2014).
Nurcahyo, Cahyono and I Putu Wiguna. "Analisis Risiko Rantai Pasok Beton Ready Mix pada Proyek Pembangunan Apartemen di Surabaya." Jurnal Aplikasi Teknik SIpil (2016).
Priyatno, Duwi. SPSS Panduan Mudah Olah Data Bagi Mahasiswa dan Umum . Yogyakarta: Andi, 2019.
Shahsavand,  Parvaneh,  Akbar  Marefat  and  Majid  Parchamijalal. Causes  of  delays  in  construction  industry  and comparative delay analysis techniques . Engineering, Construction and Architectural Management, 2018.
Steinle,  Alfred,  Hubert  Bachmann and  Mathias  Tillmann. Precast  Concrete  Structures  :  Second Edition .  Berlin: Wilhelm Ernst & Sohn, 2019.
Wijaya, Muliadi Halim. "Evaluasi Kinerja Half-Slab Akibat Pembebanan Gravitasi dan Gempa Bumi." (2011).