## ANALISIS PENGARUH FAKTOR EKSTERNAL TERUKUR TERHADAP DURASI PROYEK KONSTRUKSI DENGAN METODE PLS-SEM
Kelvin Ngunadi 1 dan Basuki Anondho 2
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta get_kelvin@hotmail.com
2 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta basukia@ft.untar.ac.id

## ABSTRAK
Pada  jaman  modern  ini,  pembangunan  sangat  memiliki  peran  penting  khususnya  untuk  negara khususnya  negara  berkembang.  Waktu,  biaya  dan  kualitas  merupakan  tiga  parameter  yang  paling signifikan dalam  menentukan keberhasilan penuh pada suatu proyek konstruksi.  Banyak faktor yang menyebabkan  kerugian  pada  bidang  konstruksi,  khususnya  faktor  keterlambatan  atau  durasi  proyek. Terdapat beberapa faktor penyebab terjadinya keterlambatan pada proyek konstruksi. Faktor ekternal menjadi  salah  satu  pengaruh  dalam  durasi  proyek  konstruksi.  Pada  penelitian  ini  memperlihatkan pengaruh faktor eksternal apa saja yang mempengaruhi durasi proyek. Pengumpulan data telah didapat 53 data dari beberapa proyek yang sedang berjalan  di sekitar Jakarta dan sekitarnya. Dalam penelitian ini PLS-SEM digunakan sebagai metode untuk menganalisa data. Faktor ekonomi, faktor sumber daya manusia, dan faktor teknologi menjadi varibel yang memiliki pengaruh dalam durasi proyek konstruksi. Namun luas lantai dan jumlah lantai juga berperan dalam menghitung durasi proyek.
Kata kunci: faktor eksternal, durasi proyek, PLS-SEM

## 1. PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Proyek konstruksi merupakan aktivitas ekonomi terbesar, khususnya di negara berkembang. Contohnya pada India, sektor konstruksi merupakan aktivitas ekonomi terbesar kedua setelah pertanian, dan telah berkontribusi sebesar 6% sampai 9% Produk Domestik Bruto (PDB) di India selama 5 tahun belakangan ini dari pendaftaran pertumbuhan 8% - 10% pertahunnya (Doloi et al., 2011)
Dalam  semua  proyek  konstruksi,  banyak  faktor  yang  menyebabkan  kerugian  salah  satunya  adalah  keterlambatan. Keterlambatan  sendiri  tidak  jarang  ditemui  pada  banyak  proyek  di  berbagai  lokasi.  Beberapa  faktor  yang mempengaruhi melampaunya waktu, seperti kurangnya kinerja dari kontraktor, kesalahan desain, adanya perubahan perintah,  pengambilan  keputusan  yang  lama  dari  klien,  kondisi tanah  yang  tidak  terduga  dan  cuaca  yang  tidak menentu, akibatnya durasi konstruksi jadi sering sekali terabaikan (Jarkas, 2015).
Beberapa penelitian terdahulu yang  melakukan penelitian mengenai hubungan antara konstruksi seperti kepuasan, ambiguitas peran, atau sikap, Structure Equation Modeling (SEM) cenderung menjadi metodologi pilihan (Monecke dan Leisch, 2012). Structure Equation Modeling (SEM) itu sendiri sebagai metode analisis multivariate, sebenarnya merupakan teknik hibrida yang meliputi aspek-aspek penegasan (confirmatory) dari analisis faktor, analisis jalur, dan regresi yang dapat dianggap sebagai kasus khusus dalam SEM (Sarwono, 2015).
Partial Least Square (metode kuadrat  terkecil parsial) merupakan  suatu prosedur  alternatif  dalam pengerjaan  SEM yang  biasanya  mungkin  banyak  orang  lebih  mengenal  SEM  berbasis  kovarian.  Terdapat  perbedaan  yang  cukup signifikan dalam penggunaan SEM dengan PLS dan SEM berbasis kovarian, dimana pada SEM berbasis kovarian memerlukan data yang harus terdistribusi secara normal oleh karena itu dalam pengujian normalitas data, sedangkan SEM  dengan  PLS  tidak  memerlukan  normalitas  data.  Walapun  begitu,  data  yang  terdistribusi  normal  juga  bisa digunakan dalam  perhitungan  SEM dengan  PLS.  SEM dengan PLS juga dapat menggunakan ukuran sampel yang kecil  tidak  seperti  pada  SEM  berbasis  kovarian  yang  mengharuskan  penelitian  menggunakan  sampel  yang  besar (Sarwono,2015).

## Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan penegasan atau (konfirmatory) dari penelitian mengenai faktor eksternal yang  berkaitan  dengan  durasi  proyek,  serta  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh  faktor  eksternal  beserta  dengan indikator-indikatornya dengan waktu penyelesaian proyek.

## Waktu dan Durasi Proyek
Waktu  dan  durasi  memiliki  perbedaan  dalam  pengartian,  waktu  menyatakan  siang/malam,  sedangkan  durasi merupakan lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan suatu kegiatan. Waktu proyek atau biasa disebut umur proyek adalah salah satu atribut penting dalam manajemen proyek. Kegagalan mengelola waktu proyek akan berakibat pada telatnya penyelesaian proyek. Penyelesaian proyek yang tidak tepat waktu dapat berakibat bengkaknya berbagai sumber daya proyek, terutama pada sumber daya manusia dan biaya pada proyek.

## Faktor Eksternal Yang Mempengaruhi Durasi Proyek
Pada  dasarnya  faktor  eksternal  yang  mempengaruhi  proyek  merupakan  faktor-faktor  berasal  dari  luar  proyek  dan biasanya  tidak  dapat  diprediksi,  seperti  faktor  ekonomi,  faktor  sumber  daya,  faktor  cuaca,  dan  sebagainya.  Pada dasarnya faktor eksternal yang disebut merupakan faktor variabel laten. Dalam beberapa penelitian terdahulu, seperti penelitian  Assaf  dan  Al-Hejji  (2005)  tentang  penyebab  keterlambatan  pada  proyek  konstruksi  yang  besar,  faktor eksternal masuk menjadi salah satu penyebab keterlambatan proyek.
Chan  et  al.(2004)  mengatakan  bahwa  faktor  eksternal  yang  menpengaruhi durasi proyek  dapat dterbagi  menjadi  6 faktor  utama,  yaitu  faktor  ekonomi,  faktor  sosial,  faktor  politik,  faktor  fisik,  faktor  hubungan  industri,  dan  faktor teknlogi. Faktor – faktor tersebut dalam PLS SEM dapat dikategorikan sebagai variable laten.

## SEM Berbasis PLS
Persamaan struktural dengan metode partial least square (PLS-SEM) merupakan alternative estimasi model persamaan structural  selain  model  berbasis  kovarian  (CB-SEM)  yang  selama  ini  telah  dikenal  dalam  penelitian.  PLS  sendiri merupakan  metode  untuk  membangun  model  prediktif  yang  memiliki  banyak  faktor  dan  sangat  kolinear.  Dimana model pengukuran digunakan untuk uji validitas dan reabilitas, sedangkan uji model structural digunakan untuk uji kausalitas (pengujuan hipotesis dengan model prediksi)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Studi Literatur
Studi literatur yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pencarian dan pengumpulan buku, jurnal, serta informasi lainnya  mengenai  faktor  eksternal  yang  mempengaruhi  durasi  waktu  pada  proyek  konstruksi.  dalam  melakukan penelitian ini juga menggunakan dua metode yaitu kualitatif dan kuantitatif, dimana studi literatur untuk menentukan faktor  eksternal  dan  mempelajari  pengertian  mengenai  PLS  SEM  merupakan  metode  kualitatif,  dan  pengumpulan kuesioner atau studi lapangan merupakan metode kuantitatif.
Menurut Neuman (2006), ada 4 tujuan dari studi literatur yaitu:
1. Menunjukan hubungan dengan kelompok ilmu dan memberikan kredibilitas.
2. Menunjukan jalur penelitian dan hubungan penelitian yang dilakukan sekarang.
3. Untuk mengintegrasikan dan merangkum perkembangan pada suatu area pengetahuan.
4. Untuk belajar dari pakar lainnya dan mendorong ide-ide baru

## Kuesioner
Penelitian ini digunakan untuk mengecek hipotesis yang telah didapat pada studi literatur. Kuesioner dibentuk  untuk menanyakan pendapat responden mengenai faktor eksternal yang mempengaruhi durasi proyek konstruksi. Skala yang digunakan pada penelitian ini adalah skala likert di mana terdapat 5 pilihan yang digunakan untuk melihat apakah responden setuju atau tidak terhadap pernyataan tersebut. Nomor satu menunjukan arti tidak setuju hingga ke nomor lima yaitu sangat setuju. Kuesioner ini juga memiliki sasaran khusus kepada responden yang bekerja dan berhubungan pada durasi proyek  seperti  Project Manager, Site Manager, Quality Surveyor dan diharapkan  memiliki pendidikan minimal S1 dan pengalaman kerja minimal 5 tahun.

## Metode Analisis Data
Penelitian ini menggunakan PLS-SEM yang dibantu dengan program SmartPLS 3.0 pada program komputer di mana data yang di dapat harus di masukan ke dalam Microsoft Excel dan di simpan dalam format .CSV ( Comma Delimited).

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## Identifikasi Faktor Eksternal
Identifikasi faktor eksternal telah diambil dari 11 jurnal dan telah dirangkum pada tabel 1.
Tabel 1. Rangkuman Identifikasi Faktor Eksternal Faktor Eksternal Indikator Faktor Ekonomi Inflasi Material Nilai Tukar PDB Suku bunga Faktor Sumber Daya Manusia Kesehatan Ketersediaan Tenaga Kerja Pendidikan Pengalaman Kerja Faktor Teknologi Inovasi Ketersediaan Penyerapan Durasi Luas lantai Jumlah lantai

## Distribusi dan Pengumpulan Data
Penelitian ini telah melakukan distribusi kuesioner kepada 16 proyek di Jakarta dan sekitarnya. Sebanyak 70 kuesioner telah  di  bagikan  dalam  kurun  waktu  kurang  lebih  tiga  bulan  dan  telah  berhasil  mengumpulkan  data  sebanyak  53 kuesioner yang telah balik dan masuk kriteria.

## Analisis Data PLS-SEM
Proses untuk menganalisis data dilakukan dengan menggunakan software SmartPLS 3.0. Setelah penginputan data serta pembuatan konstruk pada program tersebut, lalu dilakukan perhitungan data, maka akan keluar hasil seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Perhitungan Dengan SmartPLS

## Outer Model
Penilaian  bagian  luar  ( outer  model )  terdiri  dari  beberapa  bagian,  yaitu  pengecekan  pengecekan  reliabilitas  dan pengecekan validitas. Penilaian pertama dimulai dengan pengecekan nilai reliabilitas dan validitas dari penelitian lalu di lanjutkan dengan reliabilitas indikator. Namun untuk melihat apakah terdapat penghilangan atau pereduksian data dilakukan pengejekan outer loading yang dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Outer Loadings Outer Loadings Durasi Faktor Ekonomi Faktor SDM Faktor Teknologi Inflasi 0.058 Inovasi 0.935 JL 0.932 Kesehatan 0.196 Ketersediaan Tenaga Kerja -0.239 Ketersediaan Teknologi 0.806 LL 0.950 Material 0.446 Nilai Tukar 0.604 PDB 0.889 Pendidikan 0.891 Pengalaman 0.689 Penyerapan 0.883 Suku Bunga 0.809
Outer Loadings (Muatan Luar) memiliki nilai minimal sebesar 0.5, karena setiap variabel laten dapat menjelaskan varian indikatornya masing-masing setidak-tidaknya sebesar 50% (Sarwono dan Narimawati, 2015). Apabila nilainya kurang dari 0.4, maka indikator tersebut dihapuskan, oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa:
• Pada Faktor Ekonomi memiliki indikator yang bernilai dibawah 0.4, yaitu inflasi, dan terdapat indikator yang terbilang kecil yaitu harga material dengan nilai 0.446, sedangkan 3 indikator lainnya memiliki nilai di atas 0.5 yaitu nilai tukar, PDB dan suku bunga. Oleh karena itu, indikator inflasi dihilangkan.
• Pada Faktor SDM terdapat 2 indikator yang memiliki nilai <0.4, yaitu kesehatan dan ketersediaan tenaga kerja, sedangkan  2  indikator  lainnya  memiliki  nilai  diatas  0.5  sehingga  variabel  kesehatan  dan  ketersediaan  tenaga kerja dihilangkan.
• Semua indikator pada faktor teknologi memiliki nilai >0.4 yaitu inovasi, ketersediaan teknologi dan penyerapan teknologi.
• Semua Indikator pada variabel durasi memiliki nilai >0.4 yaitu indikator luas lantai dan jumlah lantai.
Dikarenakan  adanya  penghilangan  beberapa  variabel  pada  konstruk  awal,  maka  dilakukan  lagi  perhitungan  kedua dengan SmartPLS, hasil dari perhitungan ulang dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Perhitungan Lanjutan dengan SmartPLS
Setelah  dilakukan  perhitungan  ulang  dengan  pereduksian  variabel  yang  tidak  memenuhi  syarat,  didapatkan  hasil seperti diatas. Kemudian  dilanjutan dengan pengecekan reliabilitas dan validitas yang dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability Cronbach's Alpha  Composite Reliability Durasi 0.872 0.940 Faktor Ekonomi 0.702 0.803 Faktor SDM 0.714 0.874 Faktor Teknologi 0.867 0.906
Dari tabel tersebut dapat disimpulkan bahwa:
• Variabel  laten  durasi  sangat  andal  karena  nilai Cronbach’s  Alpha berkisar  antara  0.8  –  1.0  yaitu  0.872,  dan memiliki nilai pengaruh konsistensi internal masuk kriteria yaitu diatas 0.6 yaitu 0.940.
• Variabel  laten  faktor  ekonomi  dan  faktor  SDM  memiliki  nilai  andal  karena  nilai Cronbach’s Alpha berkisar antara 0.6  –  0.8  yaitu  0.702 dan 0.714, dan  memiliki  nilai  pengaruh konsistensi internal  masuk kriteria yaitu diatas 0.6 yaitu 0.803 dan 0.874.
• Variabel laten faktor teknologi memiliki nilai sangat andal karena nilai Cronbach’s Alpha berkisar antara 0.8 – 1.0 yaitu 0.867, dan memiliki nilai pengaruh konsistensi internal masuk kriteria yaitu diatas 0.6 yaitu 0.906.
Selain  pengecekan nilai  reliabilitas,  perlu juga diperiksa validitas. Dalam penelitian  ini, pengecekan nilai validitas dapat  dilihat  pada  nilai  AVE  ( Average  Variance  Extracted) .  Nilai  AVE  digunakan  untuk  pengecekan  validitas konvergen yang menentukan apakah variabel laten mampu menjelaskan lebih setengah variabel indikatornya. Nilai AVE dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Average Variance Extracted Durasi Faktor Ekonomi Faktor SDM Faktor Teknologi AVE 0.886 0.517 0.776 0.764
Nilai AVE pada setiap variabel laten berada di atas 0.5. Hal ini menunjukan validitas konvergen yang memadai dan mempunyai arti bahwa satu variabel laten mampu menjelaskan lebih dari setengah varian dari indikator-indikatornya dalam rata-rata. Setelah data telah diperiksa reliabilitas dan validitasnya, dilanjutkan dengan perhitungan muatan luar ( outer loadings ). Tabel perhitungan dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Outer Loadings
Durasi Faktor Ekonomi Faktor SDM Faktor Teknologi Inovasi 0.931 JL 0.946 Ketersediaan 2 0.796 LL 0.936 Harga Material 0.512 Nilai Tukar 0.570 PDB 0.903 Pendidikan 0.907 Pengalaman 0.854 Penyerapan 0.889 Suku Bunga 0.817
Penilaian pada tabel diatas dapat disimpulkan bahwa:
• Pada  faktor  ekonomi  indikator  PDB  dan  suku  bunga  memiliki  nilai  diatas  0.7  yang  berarti  bahwa  indikator tersebut dapat  dijelaskan dalam  variabel  laten  faktor  ekonomi,  sedangkan  indikator nilai  tukar  memiliki  nilai diantara 0.5 – 0.7 yang berarti indikator tersebut cukup dijelaskan dalam variabel laten faktor ekonomi,
• Pada  faktor  SDM,  indikator  pendidikan  dan  pengalaman  memiliki  nilai  lebih  dari  0.7  yang  berarti  indikator tersebut dapat dijelaskan dalam variabel laten faktor ekonomi,
• Pada faktor teknologi, indikator inovasi, ketersediaan teknologi dan penyerapan teknologi memiliki nilai lebih dari 0.7 yang berarti indikator tersebut dapat dijelaskan dalam variabel laten faktor ekonomi,
• Dalam variabel laten durasi, indikator luas lantai dan jumlah lantai memiliki nilai lebih dari 0.7 dapat dijelaskan dalam variabel laten durasi.
Cross loadings digunakan untuk mengecek validitas diskriminan yang apabila nilai indikator memiliki korelasi lebih tinggi dengan variabel laten lainnya daripada variabel latennya sendiri maka kecocokan model harus di pertimbangkan (Sarwono dan Narimawati, 2015). Nilai Cross loadings dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Cross Loadings Durasi Faktor Ekonomi Faktor SDM Faktor Teknologi Inovasi 0.152 0.048 0.442 0.931 JL 0.946 0.190 0.212 0.154 Ketersediaan 2 0.019 0.186 0.354 0.796 LL 0.936 0.182 0.198 0.120 Harga Material 0.043 0.512 0.124 -0.028 Nilai Tukar 0.058 0.570 0.146 0.144 PDB 0.217 0.903 0.288 0.062 Pendidikan 0.210 0.445 0.907 0.457 Pengalaman 0.171 0.173 0.854 0.497 Penyerapan 0.126 0.116 0.560 0.889 Suku Bunga 0.144 0.817 0.407 0.100
Dari  tabel  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  pada  setiap  variabel  indikator  berada  pada  variabel  latennya, sehingga konstruk dari pemodelan PLS-SEM ini dapat digunakan.
Selain pengecekan validitas diskriminan dengan menggunakan cross loadings, pengecekan juga dilakukan menurut kriteria Fornell-Larcker yang mengharuskan nilai AVE setiap variabel laten harus lebih besar dari nilai R 2 (Sarwono dan Narimawati, 2015). Perbandingan nilai tersebut dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Perbandingan AVE dan R 2 Durasi Faktor Ekonomi Faktor SDM Faktor Teknologi AVE 0.886 0.517 0.776 0.764 R 2 0.066
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa nilai AVE lebih besar daripada nilai R 2 dan menunjukan bahwa kriteria Fornell- Larcker terpenuhi.

## Inner Model
Penilaian  bagian  dalam  ( inner  model )  merupakan  penilaian  hubungan  antara  masing-masing  variabel  latennya. Penilaian ini dapat dilihat pada nilai R 2 , f 2 dan korelasi variabel laten. Nilai R 2 dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. R 2 Durasi Faktor Ekonomi Faktor SDM Faktor Teknologi R 2 0.066
Nilai R 2 pada penelitian ini adalah 0.066 yang menunjukan bahwa hubungan antar setiap masing-masing variabel laten berada dalam kategori lemah (Chin, 1988). Setelah melihat nilai R 2 dilanjutkan dengan melihat nilai pengaruh f 2 yang dapat dilihat pada tabel 4.9.
Tabel 9. f 2 Durasi Faktor Ekonomi Faktor SDM Faktor Teknologi Durasi F. Ekonomi 0.019 F. SDM 0.011 F. Teknologi 0.003
Nilai f 2 pada penelitian ini berada pada kategori lemah, dimana menurut Sarwono dan Narimawati (2015) nilai 0.02 pada  f 2 dikategorikan  sebagai  pengaruh  lemah  variabel  laten  prediktor  (variabel  laten  eksogenus)  pada  tataran struktural.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis data yang telah dilakukan, dapat disimpulkan beberapa hal, yaitu :
1. Tedapat beberapa indikator yang direduksi atau dihilangkan karena memiliki nilai loading yang berada dibawah 0,4 yaitu indikator inflasi, kesehatan dan ketersediaan tenaga kerja.
2. Faktor  eksternal  yang  paling  berpengaruh  terhadap  durasi  proyek  konstruksi  adalah  PDB  pada  faktor  ekonomi dengan  nilai loading 0.903,  pendidikan  pada  faktor  SDM  dengan  nilai loading 0.907,  dan  inovasi  pada  faktor teknologi dengan nilai loading 0.931.

## 5. SARAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  sesuai  dengan  tahapan  –  tahapan  yang  telah  dijabarkan,  penulis  mempunyai beberapa saran untuk mengembangkan penelitian ini:
1. Menambahkan  variabel  indikator  melalui  proses  studi  literatur.  Penambahan  indikator  menjadi  lebih  luas  dan diharapkan mampu memberikan pengetahuan mengenai faktor eksternal yang mempengaruhi durasi proyek.
2. Dalam  mengumpulkan  data,  diharapkan  jumlah  proyek  lebih  banyak,  agar  model  yang  dihasilkan  dapat  lebih merepresentasikan keadaan sebenarnya dan dapat lebih akurat.
3. Dalam mengumpulkan data, diharapkan batasan wilayah dapat melebihi Jakarta dan sekitarnya agar data dijadikan dokumen data.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah, Willy dan Hartono, Jogianto. Partial Least Square (PLS) – Alternatif Structural Equation Modeling (SEM) dalam Penelitian Bisnis. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2015. Adeleke, A.Q., Bahaudin, A. Y., dan Kamaruddeen, A.M. (2016). Moderating Effect of Regulations on Organizational Factor and Construction Risk Management: A Proposed Framework. International Journal of Economics and Financial Issues, 2016, 6(S7) 92-97. Akanni,  P.O.,  Oke,  A.E.,  dan  Akpomiemie,  O.A.  (2014). Impact  of  environmental  factors  on  building  project performance in Delta State, Nigeria. Housing and Building National Research Center.
Alaghbari, Wa’el et al. (2007). The significant factors causing delay of building construction project in Malaysia. Engineering, Construction and Architectural Management, Vol. 14 Iss 2 pp. 192-206. Anastasopoulos,  Panagiotis  Ch.,  et  al.  (2012). Empirical  Assessment  of  the  Likelihood  and  Duration  of  Highway Project Time Delays . Journal of Construction Engineering and Management, 138(3): 390-398. Anondho,  Basuki,  Latief,  Yusuf  dan  Makarim,  Chaidir  Anwar  (2015). Model  Development  for  Estimating Probabilistic Project Duration using Quantify External Factor Influence. The 14 th International Conference on QiR, 2015.
Assaf, Sadi A dan Al-Hejji, Sadiq. (2005). Causes of Delay in Large Construction Projects. International Journal of Project Management 25 (2006) 349-357.
Aziz, Remon Fayek (2013). Ranking of delay factors in construction projects after Egyptian revolution. Alexandria Engineering Journal (2013) 52, 387-406.
Bamgbade, J.A, Kamaruddeen, A.M., dan Nawi, M.N.M. (2015). Factors Influencing Sustainable Construction among Construction Firms in Malaysia: A Preliminary Study using PLS-SEM. University of Nairobi Vol. 38, No3, 132- 142.
Chan, Albert P.C., Scott, David dan Chan, Ada P.L. (2004). Factors Affecting the Success of a Construction Project. Journal of Construction Engineering and Management , 130(1): 153-155.
Doloi, Hemanta, et al. (2011). Analysing factors affecting delays in Indian construction projects. International Journal of Project Management, 30, 479-489. Gebrehiwet, Tsegay dan Luo Hanbin (2017). Analysis of Delay Impact on  Construction Project Based on RII and Correlation Coefficient: Empirical Study. Procedia Enginnering 196 (2017) 366-374.
Hussein,  Ananda  Sabil.  (2015).  Modul  Ajar  Penelitian  Bisnis  dan  Manajemen  Menggunakan  Partial  Least  Square (PLS) dengan smartPLS 3.0.
Jarkas,  Abdulaziz  M.  (2015).  Predicting  Contract  Duration  for  Building  Construction:  Is  Bromilow’s  Time-Cost Model a Panacea?. Journal of Construction Engineering and Management, 32(1): 05015004.
Kaming,  Peter  F.,  Utomo,  F.X.  Junaedi,  dan  Tanmargo,  Agus  S.  (2007).  Studi  Mengenai  Model  Estimasi  Durasi Konstruksi  Bangunan  Gedung.  Konferensi  Nasional  Teknik  Sipil  I  (KoNTekS  I)-  Universitas  Atma  Jaya Yogyakarta.
Love,  Peter  E.  D.,  Tse,  Raymond  Y.  C.,  dan  Edwards,  David  J.  (2005). Time-Cost  Relationships  ini  Australian Building Construction Project. J.Constr. Eng. Manage., 2005, 131(2): 187-194. Malhotra, Naresh K. (2012). Basic Marketing Research, 4 th Edition. Georgia Institute of Technology.
Marzouk, Mohamed M. dan  El-Rasas, Tarek I. (2012). Analyzing delay causes in Egyptian construction projects. Journal of Advanced Research (2014) 5, 49–55. McDaniel,  Carl  dan  Gater,  Roger  (2013). Marketing  Research. John  Wiley  &  Sons; International  student  edition edition.
Monecke, Armin dan Leisch, Friedrich. (2012). semPLS: Structural Equation Modeling Using Partial Least Squares. Musa.  Mohammed  Mukhtar  et  al.  (2015). Influence  of  External  Environmental  Factors  on  the  Success  of  Public Housing Project in Developing Countries. Construction Economics and Building, 15(4), 30-44.
Naik, M. Gopal dan Kumar, D. Rupesh (2015). Construction Project Cost and Duration Optimization Using Artificial Neural Network. AEI 2015.
Odeh, Abdalla M. dan Battaineh, Hussin T. (2001). Causes of construction delay: traditiona contracts. Internationa Journal of Project Management 20 (2002) 67-73.
Sambasivan, Murali dan Soon, Yau Wen (2006). Causes and effects of delays in Malaysian construction industry. International Journal of Project Management 25, (2007) 517-526.
Sarwono, Jonathan dan Narimawati, Umi, Membuat Skripsi, Tesis dan Disertasi demgam Partial Least Square SEM (PLS – SEM). Yogyakarta: Penerbit Andi, 2015.
Sugiyono (2009). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D, Bandung : Alfabeta. Wen, Qi, Qiang, Maoshan, dan An, Nan. (2017). Collaborating with Construction Management Consultants in Project Execution:  Responsibility  Delegation  and  Capability  Integration. Jousnal  of  Construction  Engineering  and Management, 143(7): 04017021.