## PENGARUH ESTIMATING SOFTWARE UNTUK MENCAPAI KINERJA ANGGARAN YANG LEBIH AKURAT PADA KONSTRUKSI GEDUNG
Maheswara Vidya Aditama 1 , Budi Susetyo 2 , dan Agus Suroso 3
1 Prodi Teknik Sipil, Universitas Mercu Buana. Jl. Meruya Selatan No. 1 Kembangan, Jakarta Barat, 11650
Email korespondensi: hesaditama@gmail.com
2 Prodi Teknik Sipil, Universitas Mercu Buana. Jl. Meruya Selatan No. 1 Kembangan, Jakarta Barat, 11650
Email : budi.susetyo@mercubuana.ac.id
3 Prodi Teknik Sipil, Universitas Mercu Buana. Jl. Meruya Selatan No. 1 Kembangan, Jakarta Barat, 11650
Email : agussrs@yahoo.com

## ABSTRAK
Ketidaksesuaian  realisasi  dengan  ekspektasi  pada  proyek  konstruksi  berpotensi menimbulkan kerugian pada pemilik, kontraktor pelaksana atau keduanya [9]. Sehubungan dengan  masalah  biaya  dalam  pelaksanaan  proyek  konstruksi,  masih  banyak  dijumpai proyek  yang  mengalami  penambahan  biaya  ( cost  overrun )  maupun  keterlambatan  [7]. Terdapat cukup banyak faktor penyebab penambahan biaya pada fase estimasi biaya yang salah satunya yaitu masih kurangnya penggunaan Advanced Estimating Software . Pada fase estimasi  biaya  tidak  sedikit  yang  masih  menggunakan software konvensional  untuk kuantifikasi seperti Microsoft Excel . Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penggunaan estimating software terhadap kinerja anggaran pada proyek konstruksi. Hasil dari analisis linear berganda menunjukkan dampak positif pada akurasi kinerja anggaran Ketika  faktor  kemampuan  pengguna,  visualisasi 3D  model dan  perhitungan  otomatis digunakan secara bersamaan. Faktor-faktor ini menunjukkan bahwa kemampuan pengguna dan perhitungan otomatis memiliki dampak paling positif pada akurasi kinerja anggaran untuk proyek konstruksi.
Kata kunci : Estimating Software, Quantity Take-off, Estimasi Biaya, Kinerja Anggaran

## ABSTRACT
The discrepancy between realization and expectation in construction projects has the potential to  cause  losses  to  the  owner,  implementing  contractor  or  both [9] .  In  connection  with  the problem of costs in the implementation of construction projects, there are still many projects that experience additional costs (cost overrun) and delays [7] . There are quite a number of factors that cause additional costs in the cost estimation phase, one of which is the lack of use of Advanced Estimating Software. In the cost estimation phase, not a few still use conventional software for quantification such as Microsoft Excel. This study aims to analyze the effect of using estimating software on budget performance in construction projects. The results of the multiple linear analysis show a positive impact on the accuracy of budget performance when user capabilities factor, 3D model visualization and automated calculations are used together. These factors indicate that user capabilities and automated calculations have the most positive impact on the accuracy of budget performance for construction projects.
Keywords: Estimating Software, Quantity Take-off, Cost Estimation, Budget Performance

## 1. PENDAHULUAN
Setiap proyek konstruksi memiliki batasan dan  tujuan  yang  umumnya  disebut triple
constrain yaitu mutu, waktu, dan biaya. Hal ini  menuntut  setiap  proyek  konstruksi untuk dapat mencapai batasan dan tujuan
tersebut. Ketidaksesuaian realisasi dengan ekspektasi  pada  proyek  konstruksi berpotensi  menimbulkan  kerugian  pada pemilik,  kontraktor  pelaksana  atau keduanya  [9].  Sehubungan  dengan masalah biaya dalam pelaksanaan proyek konstruksi, masih banyak dijumpai proyek yang  mengalami  penambahan  biaya (cost overrun) maupun keterlambatan [7].
Cost  overrun atau  penambahan  biaya merupakan fenomena di industri konstruksi  dalam  hal  kinerja  biaya.  Dari sudut  pandang  kontraktor, cost  overrun berarti  kerugian  dan  atau  peningkatan biaya  yang  berakibat  menurunnya  laba dari  yang  telah  direncanakan,  dari  sudut pandang  pemberi  tugas  atau  pekerjaan (owner), cost overrun berarti bertambahnya  anggaran  biaya  terhadap kontrak kerja yang sudah disepakati. Cost overrun umumnya  menyebabkan  biaya yang lebih tinggi, tetapi ini adalah sesuatu hal yang sangat dihindari oleh para pelaku usaha pada bidang apapun.
Remi  [6]  mengidentifikasi  52  faktor penyebab  terjadinya cost  overrun yang terbagi dalam sepuluh kelompok dan salah satunya  adalah  estimasi  biaya  serta terdapat  6  cara  upaya  memitigasi terjadinya cost  overrun ,  salah  satunya adalah  dengan  pemilihan estimator profesional.  Pemilihan estimator yang profesional
dan berpengalaman diperlukan  untuk  mendapatkan  rencana anggaran  yang  akurat  dan  tepat.  Bahkan lebih  dari  sepuluh  tahun  lalu  di  Malaysia kejadian cost  overrun telah  mendominasi permasalahan konstruksi yang disebabkan oleh  kurang  sempurnanya  estimasi  dan biaya dan underestimate construction cost oleh Konsultan Quantity Survey [1].
Menghasilkan
perhitungan volume pekerjaan  menjadi  BOQ  ( Bill  Of Quantity ) merupakan  keluaran  dari  para  QS
( Quantity  Surveyor )  yang  paling  penting [10].  Saat  menyiapkan  BOQ,  kuantifikasi akan  menjadi  pekerjaan  yang  memakan waktu. Oleh karena itu, kuantifikasi secara otomatis  untuk  persiapan  BOQ  melalui BIM memungkinkan produksi perhitungan volume  dan  pengukuran  melalui  model
perkiraan biaya yang dapat meningkatkan kinerja  QS  karena  dapat  mengurangi konsumsi  waktu  dan  kesalahan  daripada metode konvensional [3].
Salah  satu  fenomena  yang  terjadi  dengan masalah  biaya  konstruksi  di  atas  adalah tim estimator atau QS jarang menggunakan software yang  lebih advanced untuk membantu  mereka  menentukan  biaya yang lebih akurat.
Pembahasan masalah di atas menjadi latar belakang  penyusunan  penelitian  ini dengan  judul  “Pengaruh Estimating Software Untuk Mencapai Kinerja Anggaran  Yang  Lebih  Akurat  Pada
Konstruksi Gedung .”

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  diawali  dengan  mengkaji permasalahan  yang  dihadapi  di  lapangan dan didukung oleh fenomena yang diteliti pada  penelitian  sebelumnya  terkait dengan  penggunaan estimating  software dalam quantity  take-off .  Selanjutnya, identifikasi variabel-variabel dari keunggulan estimating  software yang didapat dari penelitian terdahulu, kemudian  dilakukan  pengelompokan menjadi variabel untuk proses riset yaitu kemampuan  pengguna  (X1),  kemudahan pengoperasian  (X2),  visualisasi  (X3), visualisasi 3D  model (X4),  perhitungan otomatis  (X5),  dan  laporan  perhitungan (X6).
Variabel-variabel ini dikembangkan dengan  membuat  konsep  operasional variabel  penelitian  yang  menjelaskan tentang indikator atau instrumen penelitian  dan  skala  yang  digunakan dalam  kuesioner.  Kuesioner  dibuat  dari konsep operasional variabel dan disebarkan kepada responden.
Kuesioner disebarkan dalam 2 (dua) tahap yaitu  penyebaran  kuesioner  kepada  para ahli  (pakar)  dan  penyebaran  kepada responden. Tujuan penyebaran kuesioner kepada  para  ahli  adalah  untuk  validasi variabel penelitian. Para ahli setuju untuk menggunakan  variabel  yang  disarankan oleh  peneliti,  bersama  dengan  beberapa
komentar  yang  perlu  direvisi  dalam kuesioner.
Penyebaran  kuesioner  untuk  mengetahui persepsi  responden  terhadap  faktor- faktor  yang  melekat  pada estimating software yang mempengaruhi keakuratan kinerja anggaran proyek konstruksi.
Data hasil penyebaran kuesioner dilakukan  dengan  analisis  regresi  linear berganda  untuk  mendapatkan  faktor- faktor  yang  termasuk  dalam estimating software serta  faktor-faktor  yang  paling mempengaruhi keakuratan
kinerja anggaran  proyek  konstruksi.  Proses analisis  dimulai  dengan  uji  validitas  dan reliabilitas, uji asumsi klasik, uji F simultan dan uji t parsial.
Hasil  analisis  regresi  linear  berganda dibandingkan dengan penelitian terdahulu untuk  menentukan  apakah  penelitian  ini mendukung  atau  menyangkal  hasil penelitian tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kuesioner disebarkan kepada 31 berdasarkan  minimal  jumlah  responden untuk  analisis  statistik  minimal  30 responden  [4].  Deskripsi  data  responden ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Deskripsi Data Responden
Deskripsi Data Responden Jumlah Responden Persentase Usia a. 21-30 tahun b. 31-40 tahun 23 8 74,2% 25,8% Jabatan a. BIM Engineer
b. BIM Manager c. BIM Coordinat or d. BIM Modeler e. Quantity Surveyor 1 2 1 5 20 2 3,2% 6,4% 3,2% 16,1% 64,5% 6,45% Deskripsi Data Responden Jumlah Responden Persentase f. Planner Pendidikan a. S1 b. S2 30 1 96,8% 3,2% Sertifikat Software a. Certified Trainer b. Intermedi ate Level c. Basic Level 2 2 27 6,4% 6,4% 87,2% Pengalaman Penggunaan Software a. 1-2 tahun b. 2-3 tahun c. 3-4 tahun d. 4-5 tahun e. > 5 tahun 17 4 7 1 2 54,8% 12,9% 22,6% 3,2% 6,4% Pengalaman Mengerjakan Proyek a. < 5 proyek b. 5-10 proyek c. > 5 proyek 2 8 21 6,4% 25,8% 67,8%
Dari Tabel 1 terlihat bahwa sebagian besar responden  adalah  QS  dengan  tingkat sertifikasi basic level yang telah mengerjakan 5 proyek atau lebih dan telah berpengalaman  menggunakan estimating software selama 1-2 tahun.
Data  kuesioner  diuji  secara  statistik dengan  tahapan  sebagai  berikut:  (i)  uji validitas  dan  reliabilitas,  (ii)  uji  asumsi klasik  antara  lain  uji  normalitas,  uji multikolinearitas,  uji  heterokedastisitas, dan  uji  autokorelasi,  (iii)  analisis  regresi linear berganda dengan uji F simultan dan uji t parsial.
Hasil  uji  validitas  dan  reliabilitas  seluruh instrumen dan variabel penelitian ditemukan  bahwa  hanya  kemudahan pengoperasian  (X2),  visualisasi  (X3),
visualisasi 3D model (X4), dan perhitungan otomatis (X5) yang termasuk kategori valid dan reliabel.
Tabel 2. Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas
Variabel Hasil Uji Validitas Hasil Uji Reliabilitas Kemampuan Pengguna (X1) >0,355 <0,6 Kemudahan Pengoperasian (X2) >0,355 >0,6 Visualisasi (X3) >0,355 >0,6 Visualisasi 3D Model (X4) >0,355 >0,6 Perhitungan Otomatis (X5) >0,355 >0,6 Laporan Perhitungan (X6) >0,355 <0,6 Kinerja Anggaran (Y) >0,355 >0,6
Keterangan:  N=31  responden,  r tabel =0,355 (sig  5%),  Valid(r hitung >r tabel ),  Reliabel (Cronbach alpha > 0,6)
Hasil  uji  validitas  dan  reliabilitas  tabel  2 diatas  menunjukkan  bahwa  variabel kemampuan pengguna (X1) tidak memenuhi  uji  reliabilitas  (<0,60),  namun menurut  pernyataan  dari  [8],  pelatihan staf merupakan salah satu faktor penentu keberhasilan implementasi BIM. Pelatihan staf  yang  tepat  akan  membawa  manfaat bagi  pemahaman software BIM. Pelatihan harus  dilaksanakan  secara  bertahap  dan dengan komitmen terus menerus. Menerapkan  keterampilan  di  proyek benar-benar menumbuhkan pengetahuan. Ini  harus  menjadi  pendekatan  yang didorong oleh praktik.
Serta  pernyataan  dari  [8]  bahwa kemampuan  atau skill pengguna  aplikasi BIM  5D  juga  berpengaruh  terhadap  hasil perhitungan,  jika  data  yang  diinput  tidak sesuai  dengan  standar  detail  maka  hasil tidak  akan  akurat,  maka  variabel kemampuan pengguna (X1) tetap menjadi data penelitian pada penelitian ini.
Untuk  variabel  laporan  perhitungan  (X6) dengan hasil uji valid namun tidak reliabel,
Glodon menyebut bahwa laporan perhitungan  merupakan  salah  satu kelebihan  yang  dimiliki estimating software dan dengan pendapat para pakar yang  menyebutkan  bahwa  laporan perhitungan  dari estimating  software merupakan  salah  satu  langkah  kerja  tim QS  atau estimator dalam  menyusun estimasi  biaya,  maka  variabel  laporan perhitungan  (X6)  tetap  menjadi  data penelitian pada penelitian ini.
Pengujian asumsi klasik dilakukan dengan cara sebagai berikut:
a. Uji  normalitas  menggunakan  uji Kolmogrov-Smirnov dengan  hasil Asymp.  Sig.  (2-tailed) >  0,05  yang berarti  bahwa  data  berdistribusi normal.
b. Uji  multikolinearitas  diukur  dengan nilai toleransi dan VIF.
c. Uji  heterokedasitas  menggunakan  uji Scatterplot .
d. Uji  autokorelasi  dilakukan  dengan menggunakan metode run test .

## Tabel 3. Hasil Uji Asumsi Klasik
Uji Asumsi Klasik Hasil Uji Keterangan Uji Normalitas Nilai Asymp. Sig. (2-tailed) 0,200 (>0,05) Data berdistribusi normal Uji Multikolinear itas Nilai toleransi >0,1 dan VIF <10 Tidak ada gejala multikolinear itas Uji Heterokedast isitas Tidak terdapat pola yang jelas dari titik-titik yang ada Tidak ada gejala heterokedasit as Uji Autokorelasi Nilai Asymp. Sig. (2-tailed) 0,275 (>0,05) Tidak terdapat gejala autokorelasi Uji F simultan dirancang untuk menganalisis  pengaruh  faktor-faktor  ini secara  bersama-sama  terhadap  kinerja
anggaran. Aturan yang digunakan adalah sebagai berikut:
a. Jika  nilai  sig.  <  0,05  maka  variabel bebas  (X)  berpengaruh  terhadap variabel terikat (Y) secara simultan.
b. Jika  F hitung >  F tabel ,  diketahui  bahwa F tabel = (k; n-k) = (6; 31-6) = (6; 25) = 2,490
Tabel 4. Hasil Uji F Simultan
Model Sum of Squar e s df Mean Squa re F Sig. Regressi on 150.5 70 6 25.09 5 49.08 9 .00 0 b Residual 12.26 9 2 4 0.511 Total 162.8 39 3 0 a. Dependent Variable: Kinerja Anggaran
b. Predictors: (Constant), Laporan Perhitungan, Kemudahan Pengoperasian, Kemampuan Pengguna, Perhitungan Otomatis, Visualisasi 3D Model , Visualisasi
Pada  Tabel  4  terlihat  bahwa  nilai signifikansinya  adalah  0,000,  lebih  kecil dari  0,05,  F hitung =  49,09,  dan  lebih  besar dari F tabel = 2,490. Artinya semua variabel yang  diukur  secara  bersamaan  memiliki dampak  positif  yang  besar  terhadap kinerja anggaran suatu proyek konstruksi. Uji  t  parsial  menentukan  apakah  faktor- faktor  ini  secara  individual  memiliki dampak  signifikan  terhadap  kinerja anggaran. Aturan pengambilan keputusan uji t parsial adalah:
a. Jika  nilai  sig.  <  0,05  maka  variabel bebas (X) berpengaruh secara parsial terhadap variabel terikat (Y).
b. Jika t hitung > t tabel , diketahui bahwa t tabel =  (α/2;  n -k-1)  =  (0,05/2;  31-6-1)  = (0,025; 24) = 2,064

## Tabel 5. Hasil Uji t Parsial
Model t Sig. (Constant) 0.580 0.567 Kemampuan Pengguna 2.234 0.035 Kemudahan Pengoperasian -1.223 0.233 Visualisasi -1.583 0.127 Visualisasi 3D Model 1.145 0.264 Perhitungan Otomatis 15.757 0.000 Laporan Perhitungan -0.809 0.427
Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  5, variabel  Kemampuan  Pengguna  dan Perhitungan  Otomatis  dapat  memiliki dampak yang signifikan terhadap kinerja anggaran  proyek  konstruksi.  Hal  ini ditunjukkan  dengan  nilai  t hitung >  t tabel (2,064) dan nilai signifikansi < 0,05.
Faktor-faktor pada estimating software yang mempengaruhi kinerja anggaran
Penggunaan
estimating software berpengaruh  positif  dan  signifikan sebesar 92,5% terhadap kinerja anggaran proyek
konstruksi. Temuan ini mendukung  pernyataan  Anindya  dan Gondokusumo  [2]  bahwa software ini dapat  digunakan  untuk  menambah akurasi  perhitungan.  Dan  menurut pernyataan  dari  Umam  dkk  [8]  dengan menggunakan estimating software , volume  pekerjaan  dapat  dihitung  secara akurat.
Tabel  6. Model  Summary Pengaruh Penggunaan Estimating Software Terhadap Kinerja Anggaran Mo del R R Squar e Adjuste d R Square Std. Error of the Estimat e 1 .962 a .925 .906 .715 a. Predictors: (Constant), Laporan Perhitungan, Kemudahan Pengoperasian, Kemampuan Pengguna, Perhitungan Otomatis, Visualisasi 3D Model, Visualisasi
Mo del R R Squar e Adjuste d R Square Std. Error of the Estimat e
b. Dependent Variable: Kinerja Anggaran
Berdasarkan  hasil  uji  F  simultan  yang dijelaskan,  Peneliti  menemukan  bahwa faktor-faktor  yang  termasuk  dalam estimating software adalah: (i) Kemampuan  Pengguna,  (ii)  Kemudahan pengoperasian,  (iii)  Visualisasi,  (iv)
Visualisasi 3D  model ,  (v)  Perhitungan otomatis,  dan  (vi)  Laporan  perhitungan secara  bersamaan  memiliki  dampak positif pada keakuratan kinerja anggaran proyek  konstruksi.  Hal  ini  dibuktikan dengan hasil uji F yang menunjukkan nilai F hitung (49,090) > F tabel (2,490).
Dengan menggunakan persamaan regresi, dampak dari faktor-faktor tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑌 = 1,644 + 0,464X1 − 0,058X2 − 0,090X3 + 0,066X4 + 0,980X5 − 0,101X6 (1)
Faktor-faktor  yang  berpengaruh  positif terhadap  kinerja  anggaran  adalah kemampuan pengguna (X1), visualisasi 3D model (X4)  dan  perhitungan  otomatis (X5).  Ini  berarti  bahwa:  "Jika estimating software mempunyai  ketiga  faktor  ini untuk  melakukan quantity  take-off ,  akan memiliki pengaruh positif pada anggaran (peningkatan  akurasi)  suatu  proyek konstruksi."
Faktor  kemampuan  pengguna  (X1) memberikan  pengaruh  positif  terhadap hasil  penelitian  ini  dan  mendukung pernyataan dari [5] bahwa pelatihan staf merupakan  salah  satu  faktor  penentu keberhasilan implementasi BIM. Pelatihan staf  yang  tepat  akan  membawa  manfaat bagi pemahaman software BIM. Pelatihan harus  dilaksanakan  secara  bertahap  dan dengan  komitmen  terus  menerus  serta pernyataan  dari  [8]  bahwa  kemampuan atau skill pengguna  aplikasi  BIM  5D  juga berpengaruh terhadap hasil perhitungan, jika data yang diinput tidak sesuai dengan
standar  detail  maka  hasil  tidak  akan akurat.
Faktor  visualisasi 3D  model (X4)  dan perhitungan  otomatis  (X5)  memberikan pengaruh positif terhadap hasil penelitian ini  serta  mendukung  pernyataan  dari Anindya  dan  Gondokusmo  [2]  bahwa menggunakan estimating software menjadi mudah dipahami karena dilengkapi  tampilan  3D  dan  pekerjaan quantity  take-off dengan  menggunakan estimating  software menjadi  lebih  cepat, lebih akurat dan pengoperasiannya lebih mudah daripada metode konvensional.
Menurut  Glodon  bahwa software ini adalah  satu-satunya software  quantity take-off yang  memungkinkan  pengeditan model BIM. Selain itu didalam software ini sudah tersedia metode pengukuran lokal dan mampu mengurangi hubungan antar elemen dalam model BIM secara otomatis (auto  deduction) untuk  memastikan akurasi  perhitungan,  sehingga  pada penelitian ini, faktor visualisasi 3D model (X4)  dan  perhitungan  otomatis  (X5) memiliki dampak positif terhadap kinerja anggaran.
Faktor-faktor pada estimating software yang  berpengaruh  besar  terhadap kinerja anggaran
Faktor  kemampuan  pengguna  (X1), visualisasi 3D model (X4) dan perhitungan  otomatis  (X5)  memiliki dampak positif terhadap kinerja anggaran, tetapi hanya faktor kemampuan pengguna (X1) dan perhitungan otomatis (X5)  yang  berpengaruh  besar  terhadap kinerja  anggaran.  Hal  ini  ditunjukkan dengan nilai  signifikansi  yang  sebesar  (< 0,05)  dan  nilai  t hitung >  t tabel .  Faktor kemampuan  pengguna  (X1)  memiliki pengaruh  besar  disebabkan  karena adanya  pengalaman  pengguna  dalam mengoperasikan estimating software pada proyek konstruksi dan adanya sertifikasi dari  pemilik software .  Sedangkan  faktor perhitungan  otomatis  (X5)  memiliki pengaruh besar karena alasan berikut ini:
a. Tersedianya  metode  perhitungan lokal  secara  otomatis  didalam software .
Gambar 1. Metode Perhitungan Lokal
b. Mampu  mengurangi  hubungan  antar elemen  dalam  model  BIM  secara otomatis (auto deduction)
Gambar 2. Auto Deduction Perhitungan Elemen Wall Terhadap Elemen Kolom
Gambar 3. Auto Deduction
Perhitungan Elemen Wall Terhadap
Elemen Balok c. Menampilkan hasil perhitungan otomatis  dengan  mudah  yang  dapat dilihat pada view quantity by category

## Gambar 4. Hasil Perhitungan Elemen
Wall
Gambar 5. Hasil Perhitungan Elemen Wall Finish
Gambar 6. Hasil Perhitungan Elemen Floor Finish

## Gambar 7. Hasil Perhitungan Elemen
Suspended Ceiling
d. Menampilkan  rumus  perhitungan dengan  mudah  yang  dapat  dilihat pada view  expression  (quantity expression)
Tabel  7.  Rumus  Perhitungan  Pada V iew Expression (Quantity Expression) Quanti ty Name Quantity Expression Qua ntity Unit Volume (17.525< Le ngth >*4.00
0< Height of wall >*0.100 < Thickness of wall >)-
0.820< Dedu ct column >- 0.578< Dedu ct beam >- 0.047< Dedu ct in-situ slab > 5.56 5 m3
Area (17.525< Le ngth >*4.00 0< Height of wall >)- 54.1 60 m2
Quanti ty Name Quantity Expression Qua ntity Unit 8.204< Dedu ct column >-
7.737< Dedu ct beam >
Net Length of Wall 17.525< Ori ginal net length >-
2.051< Dedu ct column >-
0.000< Dedu ct wall > 15.4 74 m

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang dilakukan,  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut:
a. Faktor-faktor  yang  dimiliki  oleh Estimating  Software secara  bersama- sama  memiliki  pengaruh  positif sebesar  92,5%  terhadap  kinerja anggaran, antara lain: (i) kemampuan pengguna, (ii) kemudahan pengoperasian,  (iii)  visualisasi,  (iv) visualisasi 3D model , (v) perhitungan otomatis, dan (vi) laporan perhitungan.
b. Faktor yang memiliki pengaruh paling besar  adalah  faktor  kemampuan pengguna  dan  perhitungan  otomatis. Kedua  faktor  tersebut  memberikan pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  kinerja  anggaran  proyek konstruksi.
Adapun hal yang menjadikan faktor kemampuan pengguna signifikan disebabkan karena adanya pengalaman pengguna dalam  mengoperasikan estimating software pada proyek konstruksi dan adanya  sertifikasi  dari  pemilik software . Sedangkan faktor perhitungan  otomatis  berdampak dominan  dan  signifikan  disebabkan karena:
• Menyediakan  metode  perhitungan lokal secara otomatis.
• Mampu  mengurangi  hubungan antar  elemen  dalam  model  BIM secara otomatis (auto deduction)
• Menampilkan  hasil  perhitungan otomatis  dengan  mudah  yang dapat dilihat pada view quantity by category
• Menampilkan  rumus  perhitungan dengan  mudah  yang  dapat  dilihat pada view  expression  (quantity expression)

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ali,  A  .S.,  and  Kamaruzzaman,  S.  N. (2010).  “Cost  Performance  for Building  Construction  Projects  in Klang  Valley”.  Journal  of  Build Performance, Vol. 1 No. 1, 110 – 118.
[2]  Anindya, A. A.,  dan Gondokusumo, O. (2020). “Kajian Penggunaan
Cubicost  Untuk  Pekerjaan  Quantity Take Off Pada Proses Tender". Jurnal Muara Sains, Vol. 4 No. 1, 83 – 96.
[3]  Lim,  C.  C., et  al. ,  “the  Perspective  of Students on Drivers and Benefits of Building  Information  Modelling Incorporation Into Quantity Surveying Profession in Klang Valley Malaysia”.  Int.  J.  Ind.  Manag.,  Vol.  7
No. 1, 16 – 29.
[4] Mahmud,  M.  (2011).  “Metode Penelitian  Pendidikan".  Pustaka Setia, Bandung.
[5] Oo,  T.  Z.  (2014).  “Critical  Success Factors  for  Application  of  BIM  for Singapore  Architectural  Firms”. Heriot-Watt University, Skotlandia.
[6] Remi,  F.  F.  (2017).  “Kajian  Faktor Penyebab Cost Overrun Pada Proyek Konstruksi  Gedung,”  J.  Tek.  Mesin, Vol. 06, 94-101.
[7] Santoso, I. (1999). “Analisa Overruns Biaya  Pada  Beberapa  Tipe  Proyek Konstruksi”.  Dimensi  Teknik  Sipil, Vol. 1 No. 1, 40 – 45.
[8]  Umam,  F.  N.,  Erizal,  dan  Putra,  H. (2022). “Peningkatan Efisiensi Biaya Pembangunan  Gedung  Bertingkat
Dengan Aplikasi Building
Information  Modelling  (BIM)”.  Vol.
12 No. 1, 245 – 256.
[9] Wibowo, A. (2009). “Survei Persepsi
Pengajuan Klaim Atas Keterlambatan Akibat Pihak Pemilik Pada Proyek Konstruksi Pemerintah”.  KoNTekS 3, Vol. 3 No. 1, 187-193.
[10]  Wong, P. F., Salleh, H., and Rahim, F. A.  M.  (2015). “A  relationship framework for Building Information Modeling  (BIM)  capability  in quantity  surveying  practice  and project performance” . Inf. la Constr., Vol. 67 No. 540, 1-9.