## ANALISIS KINERJA PEMBANGUNAN INFRASTRUKTUR TERHADAP PENGELOLAAN KAWASAN EKONOMI KHUSUS (KEK) (KEK) DI KABUPATEN SORONG

## Ahmad Kennedy Yoenoes
Universitas Muslim Indonesia Makassar Email: ahmadbappedasoq@gmail.com

## Abstrak
Pengembangan  Kawasan  Industri  di  Wilayah  Timur  Indonesia  pada  periode  awal Pemerintahan  Jokowi-Jusuf  Kalla  telah  dicanangkan  salah  satunya  di  Wilayah Provinsi Papua Barat yaitu di Kabupaten Sorong, pada tanggal 1 Agustus 2016 telah diterbitkan  Peraturan  Pemerintah  (PP)  nomor  31  Tahun  2016  tentang  Kawasan Ekonomi  Khusus  (KEK)  (KEK)  Sorong  di  Kabupaten  Sorong  Distrik  Mayamuk dengan  Luas  Kawasan  523,7  Ha,  yang  memiliki  kegiatan  utama  berupa  Industri Pengolahan  Pertambangan,  logistik  dan  Agroindustri.  Dalam  hal  menindaklanjuti implementasi PP tersebut maka perlu direalisasikan program-program pembangunan KEK  Sorong  dengan  sumber  pendanaan  dari  berbagai  pihak  (Pemerintah  Daerah, Pemerintah  Pusat  dan  pihak  swasta).  Pada  tahun  2016  hingga  2019  dilakukan Pembangunan Infrastruktur utama dan penunjang Kawasan dalam rangka penyiapan kawasan  yang  memiliki  keunggulan  ekonomi  dan  geo  strategis  (dari  sisi  letak Kabupaten Sorong Strategis sebagai pintu gerbang Pulau Papua). Pemerintah Pusat melalui  Menteri  Koordinator  Bidang  Perekonomian  meresmikan  pengoperasian berjalannya  KEK  Sorong  di  tahun  2019.  Dari  sisi  infrastruktur,  selama  tiga  tahun terakhir,  Kementerian  Pekerjaaan  Umum  dan  Perumahan Rakyat  (PUPR)  bersama PEMDA  Kabupaten  Sorong  telah  membangun  akses  jalan  utama  beserta  saluran drainase sepanjang 3,5 km dan jalanlingkungan sepanjang 6,5 km. Telah terbangun pula Pembangkit Listrik Tenaga Mesin Gas (PLTMG) oleh PT. Perusahaan Listrik Negara  (PT.PLN)  untuk memasok  kebutuhan  listrik  di  Kawasan  Ekonomi  Khusus (KEK) dan wilayah Sorong Raya, yang terdiridari 5 kabupaten dan 1 Kota sehingga saat ini telah tersedia Daya Listrik sebesar 46 MW dengan cadangan sebesar 9 MW. Selain  itu  untuk  jangka  pendek,  pemenuhan  kebutuhan  terhadap  air  bersih  untuk Pelabuhan Arar dan industri existing akan menggunakan sumur bor dengan kapasitas 5 liter/detik dan Penampung Air Hujan (PAH). Sementara untuk jangka panjang akan dibangun  Sistem  Penyediaan  Air  Baku  yang  menggunakan  sumber  air  dari Sungai Klasafet  (Klamono)  dengan  memenuhi  kebutuhan  air  industri.  Tujuan Penelitian;1) Menganalisis Kinerja Infrastruktur pada kawasan terhadap Dukungan Pengelolaan  Kawasan  Ekonomi  Khusus  (KEK)  (KEK)  Kabupaten  Sorong  ke  2) Menganalisis Faktor yang berpengaruh dominan pada Kinerja Infrastruktur Terhadap Pengelolaan  Kawasan  Ekonomi  Khusus  (KEK)  di  Kabupaten  Sorong  Metode Penelitian  Menggunakan  analisis  deskriftif  kualitatif  melalui  Statistic  package  for Sicial Sciens (SPSS;Ver 21), melibatkan empat variabel, hasil yang diperoleh; X1: Waktu  Pembangunan  angka  kofisien  0,092;  X2:  kualitas  Pembangunan  angka koefisien 0,597; X3: Biaya Pembangunan angka koefisien 0,088 dan X4 Kuantitas Pembangunan angka koefisien pengaruh sebesar 0,299
Kata kunci : Kinerja, Infrastruktur, Waktu, kualitas, Biaya, Kuamtitas

## Analisis Kinerja Pembangunan Infrastruktur Terhadap Pengelolaan Kawasan Ekonomi Khusus (KEK) (KEK) di Kabupaten Sorong

## Abstract
The development of industrial estates in the Eastern Region of Indonesia during the early period of the Jokowi-Jusuf Kalla Administration was announced, one of which was  in the West  Papua Province Region,  namely in  Sorong Regency, on August 1 2016  Government  Regulation  (PP)  number  31  of  2016  was  issued  concerning  the Sorong Special Economic Zone (SEZ) in Sorong District, Mayamuk District with an area of  523.7 Ha, which has  main activities in the form of the Mining Processing Industry, logistics and Agro-industry. In terms of following up the implementation of the  PP,  it  is  necessary  to  realize  development  programs  for  the  SEZ  Sorong  with funding sources from various parties (Local Government, Central Government and the private sector). capacity of 500 liters/second for 2016 to 2019 the development of  the  main  and  supporting  infrastructure  for  the  area  is  carried  out  in  order  to prepare  areas  that  have  economic  and  geo-strategic  advantages  (in  terms  of  the strategic location of Sorong Regency as the gateway to Papua Island). The Central Government  through  the  Coordinating  Minister  for  the  Economy  inaugurated  the operation of the Sorong SEZ in 2019. In terms of infrastructure, over the past three years, the Ministry of Public Works and Public Housing (PUPR) together with the Pemda  of  Sorong  Regency  have  built  3.5  km  of  main  access  roads  and  drainage channels and 6.5 km of neighborhood roads. A Gas Engine Power Plant (PLTMG) has also been built by PT. State Electricity Company (PT.PLN) to supply electricity needs in the Special Economic Zone and the Greater Sorong area, which consists of 5  regencies  and  1  city  so  that  currently  46  MW  of  electricity  is  available  with  a reserve  of  9  MW.  Apart  from  that,  for  the  short  term,  meeting  the  need  for  clean water for Arar Port and the existing industry will use drilled wells with a capacity of 5 liters/second and Rainwater Storage (PAH). Meanwhile, for the long term, a Raw Water  Supply  System  will  be  built  using  water  sources  from  the  Klasafet  River (Klamono)  to  meet  industrial  water  needs.  Research  Objectives;  1)  Analyze  the performance  of  the  infrastructure  in  the  area  already  against  the  Management Support for the Special Economic Zones (KEK) of Sorong Regency 2) Analyze the factors  that  have  a  dominant  influence  on  Infrastructure  Performance  on  the Management  of  Special  Economic  Zones  in  Sorong  Regency  Research  Methods Using  qualitative  descriptive  analysis  through  the  Statistical  Package  for  Social Sciences  (SPSS;  Ver  21),  involving  four  variables,  the  results  obtained;  X1: Development time coefficient 0.092; X2: Development quality coefficient is 0.597; X3: Development Cost coefficient number 0,088 and X4 Construction Quantity the effect coefficient number is 0.299
Keywords: Performance, Infrastructure, Time, Quality, Cost, Quantity

## Pendahuluan
Lapisan  permukaan  jalan  dibeberapa  ruas  jalan  di  Indonesia  khususnya  wilayah Timur  saat  musim  hujan  sangatlah  kurang  baik,  kondisi  tersebut  membutuhkan  solusi. Solusi  atas  permasalahan/alternatifuntuk  mengurangi  dampak  adanya  genangan  air tersebut  adalah  mempergunakan  lapisan  perkerasan  berpori (Abdullah  &  Fahmi,  2022) . Pengembangan  Kawasan  Industri  di  Wilayah  Timur  Indonesia  pada  periode  awal Pemerintahan Jokowi-Jusuf Kalla telah dicanangkan salah satunya di Wilayah Provinsi
Papua Barat yaitu di Kabupaten Sorong, pada tanggal 1 Agustus 2016 telah diterbitkan Peraturan  Pemerintah  (PP)  nomor  31  Tahun  2016  tentang  Kawasan  Ekonomi  Khusus (KEK)  (KEK)  Sorong  di  Kabupaten  Sorong  Distrik  Mayamuk  dengan  Luas  Kawasan 523,7  Ha,  yang  memiliki  kegiatan  utama  berupa  Industri  Pengolahan  Pertambangan, logistik dan Agro industri. Dalam hal  menindaklanjuti  implementasi PP tersebut  maka perlu  direalisasikan  program-program  pembangunan  KEK  Sorong  dengan  sumber pendanaan dari berbagai pihak (Pemerintah Daerah, Pemerintah Pusat dan pihak swasta).
Pada  tahun  2016  hingga  2019  dilakukan  Pembangunan  Infrastruktur  utama  dan penunjang  Kawasan  dalam  rangka  penyiapan  kawasan  yang  memiliki  keunggulan ekonomi  dan  geostrategis  (dari  sisi  letak  Kabupaten  Sorong  Strategis  sebagai  pintu gerbang  Pulau  Papua).  Pemerintah  Pusat  melalui  Menteri  Koordinator  Bidang Perekonomian meresmikan pengoperasian berjalannya KEK Sorong di tahun 2019. Dari sisi  infrastruktur,  selama  tiga  tahun  terakhir,  Kementerian  Pekerjaaan  Umum  dan Perumahan Rakyat (PUPR) bersama PEMDA Kabupaten Sorong telah membangun akses jalan utama beserta saluran drainase sepanjang 3,5 km dan jalan lingkungan sepanjang 6,5 km. Telah terbangun pula Pembangkit Listrik Tenaga Mesin Gas (PLTMG) oleh PT. Perusahaan  Listrik  Negara  (PT.PLN)  untuk memasok  kebutuhan  listrik  di  Kawasan Ekonomi Khusus (KEK) dan wilayah Sorong Raya, yang terdiri dari 5 kabupaten dan 1 Kota  sehingga  saat  ini  telah  tersedia  Daya  Listrik  sebesar  46  MW  dengan  cadangan sebesar 9 MW. Selain itu untuk jangka pendek, pemenuhan kebutuhan terhadap air bersih untuk  Pelabuhan  Arar  dan  industri  existing  akan  menggunakan  sumur bor  dengan kapasitas  5  liter/detik  dan  Penampung  Air  Hujan  (PAH).  Sementara  untuk  jangka panjang akan dibangun Sistem Penyediaan Air Baku yang menggunakan sumber air dari Sungai Klasafet (Klamono) dengan kapasitas 500 liter/detik untuk memenuhi kebutuhan air industry.
Dalam  pelaksanaannya  hingga  tahun  2022  ini,  Investasi  dalam  skala  besar  yang masuk ke Kawasan Ekonomi Khusus (KEK) (KEK) belum ada yang baru, hanya Industri Existing yang telah ada sebelum penetapan Kawasan tersebut sebagai Kawasan Ekonomi Khusus  (KEK)  (KEK)  Sorong.  Padahal  dengan  berbagai  kelebihan  dan  kemudahan regulasi  berinvestasi  di  dalam  Kawasan  Ekonomi  Khusus  (KEK)  (KEK),  serta  letak geografis  dan  geoekonomi  KEK  Sorong,  seharusnya  menjadi  daya  tarik  bagi  Investor untuk berinvestasi di dalamnya.
Maksud dan tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi pembangunan Infrastruktur  dan  pengelolaan  Kawasan  Ekonomi  Khusus  (KEK)  (KEK)  Sorong  yang dinilai lambat perkembangannya dengan cara: 1. Menganalisis Kinerja Infrastruktur pada kawasan  terhadap  Dukungan  Pengelolaan  Kawasan  Ekonomi  Khusus  (KEK)  (KEK) Kabupaten  Sorong.  2.  Menganalisis  Faktor  yang  berpengaruh  dominan  pada  Kinerja Infrastruktur  Terhadap  Pengelolaan  Kawasan  Ekonomi  Khusus  (KEK)  (KEK)  di Kabupaten Sorong.
Berdasarkan judul penelitian yang diambil penulis, terdapat beberapa penelitian yang berkaitan dan dapat mendukung penelitian yang sekarang serta dapat diajukan bahan acuan,  antara  lain: (Firrean,  2018) Evaluasi  program/proyek  pengembangan  Kawasan

## Analisis Kinerja Pembangunan Infrastruktur Terhadap Pengelolaan Kawasan Ekonomi Khusus (KEK) (KEK) di Kabupaten Sorong
Ekonomi Khusus Sei Mangke dalam rangka pelaksanaan kebijakan MP3EI 2011-2025 di Koridor Ekonomi Sumatera Pembangunan Infrastruktur dan Pengelolaan Dalam komponen Contex hasil penelitian menunjukan bahwa aspek tujuan dan landasan serta  skema  program  sudah  memenuhi  kriteria  standar  namun  pelibatan  pemerintah daerah  masih  belum  optimal.  Sehingga  perlu  ada  optimalisasi  penguatan  dan  integrasi kebijakan  atau  program  baik  oleh  pemerintah  pusat  maupun  pemerintah  daerah. Rekomendasi dari penelitian ini adalah diperlukan Rencana detail implementasi (RDI). Rencana detail implementasi (RDI) adalah pemetaan rencana aksi berbasis penanganan secara holistik, integratif, tematik dan spasial.

## Metode
Ditinjau  dari  jenis  datanya  pendekatan  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah pendekatan kualitatif. Yang dimaksud dengan penelitian kualitatif yaitu penelitian yang bermaksud untuk memahami fenomena tentang apa yang dialami oleh subjek penelitian secara holistik, dan dengan cara deskripsi dalam bentuk kata-kata dan bahasa, pada suatu konteks khusus yang alamiah dan dengan memanfaatkan berbagai metode ilmiah (Moleong, 2021) .
Adapun  jenis  pendekatan  penelitian  ini  adalah  deskriptif.  Penelitian  deskriptif yaitu penelitian yang berusaha untuk menuturkan pemecahan masalah yang ada sekarang berdasarkan  data-data.  Jenis  penelitian  deskriptif  kualitatif  yang  digunakan  pada penelitian ini dimaksudkan untuk memperoleh informasi mengenai sejauh mana aspek Kinerja  Pembangunan  infrastruktur  terhadap  pengelolaan  Kawasan  Ekonomi  Khusus (KEK) (KEK) di Kabupaten Sorong.
Sesuai  dengan  permasalahan  yang  diteliti,  dalam  penelitian  ini  dari  segi samplingnya tergolong penelitian survei. (Santoso & Madiistriyatno, 2021) menyatakan bahwa penelitian survey mengkaji populasi yang besar  maupun kecil dengan menyeleksi dan mengkaji sampel yang dipilih dari populasi itu untuk menemukan insidensi, distribusi, dan interrelasi relatif dari variabel-variabel sosiologis psikologis.
Sejalan dengan itu maka (F. X. Sugiyono, 2017) menyatakan penelitian survei pada umumnya  dilakukan  untuk  mengambil  suatu  generalisasi  dari  pengamatan  yang  tidak mendalam, namun generalisasi yang dilakukan bisa lebih akurat bila digunakan sampel yang representatif. Sedangkan dari sifatnya, rancangan penelitian ini bersifat deskriptif dan  korelasional.  Penelitian  deskriptif  adalah  suatu  penelitian  yang  berusaha memperoleh informasi berkenaan dengan fenomena yang diamati saat ini (Ramdhan, 2021) . Dalam penelitian ini berusaha mendeskripsikan data tentang obyek atau variabel penelitian  terkait  Kinerja  Pembangunan  Infrastruktur.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  ditinjau  dari  aspek  metodologinya,  penelitian  ini  adalah  penelitian  deskriptif analisis  kualitatif.  Jenisnya  dapat  berupa  penelitian  survei  jika  dilihat  dari  teknik pengumpulan datanya, dan jenis penelitian korelasional jika ditinjau dari teknik analisis datanya. Analisis ini dilakukan melalui penganalisaan terhadap data primer dan sekunder yang  diperoleh  dari  survei,  peninjauan  langsung,  pengukuran  langsung  di  lapangan, kompilasi data sekunder, maupun dari kuesioner (Apituley, Bachmid, & Musa, 2022) .

## Populasi dan Sampel
Menurut (Anggara, 2015) , populasi adalah keseluruhan obyek yang menjadi sasaran atau  tujuan  penelitian.  Sejalan  dengan  Sudjana, (Sugiyono,  2018) menjelaskan  bahwa populasi  adalah  keseluruhan  komponen  yang  menjadi  obyek  suatu  penelitian. Berdasarkan hal tersebut maka populasi yang dimaksudkan dalam penelitian ini adalah seluruh populasi atau penduduk sebagai masyarakat yang terkait dengan pada Kawasan Eknomi Khusus (KEK) di Kabupaten Sorong
Dalam (P.  D.  Sugiyono,  2019) ,  jumlah  anggota  sampel  sering  dinyatakan  dengan ukuran  sampel.  Berikut  ini  diberikan  tabel  penentuan  jumlah  sampel  dari  populasi tertentu yang dikembangkan dari Isaac dan Michael , untuk tingkat kesalahan, 1%, 5% dan 10%.

## Hasil dan Pembahasan Profil Responden
Profil  responden  pada  penelitian  paradigma  kualitatif  memiliki    pengaruh  yang cukup  penting,  karena  responden  sebagai  sampel  dari  keterwakilan  jumlah  populasi diharapkan  adalah  orang-orang  yang  tentunya  memahami  materi  kuesioner  yang diberikan untuk diberi jawaban. Jawaban responden sangat menentukkan tingkat validitas atau kebenaran data yang diharapkan oleh peneliti.  Data deskriptif penelitian disajikan agar dapat dilihat profil dari data penelitian dan hubungan yang ada antar variabel yang digunakan dalam penelitian (Hair, Black, Babin, & Anderson, 2019) .
Responden  dalam  penelitian  ini  adalah  pihak-pihak  yang  terkait  dengan Infrastruktur  Pengelolaan  Kawasan  Ekonomi  Khusus  (KEK)  Kabupaten  Sorong sebanyak  40  responden.  Dari  40  responden  yang  berpartisipasi  dalam  penelitian  ini selanjutnya  dikelompokkan  berdasarkan  jenis  kelamin,  usia  dan  pendidikan (Wijaya, Rohimi, & Asyifah, 2023) .

## a. Deskripsi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Pada bagian ini akan memberikan gambaran secara umum mengenai keberadaan responden ditinjau dari jenis kelamin. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 1. berikut ini.
Tabel 1. Responden Berdasarkan Jenis Kelamin No Kategori Jenis Kelamin Jumlah (Orang) Persentase (%) 1 Laki-Laki 36 90 2 Perempuan 4 10 Jumlah 40 100
Sumber: Pengolahan Data, 2023
Berdasar Tabel 1 diatas menunjukkan bahwa dari 40 responden jumlah responden berjenis  kelamin  laki-laki  mendominasi  dengan  persentase  sebesar  90%  sedangkan perempuan  10%.  Persentase  kategori  jenis  kelamin  responden  diperlihatkan  pada  pie chart berikut.
Analisis Kinerja Pembangunan Infrastruktur Terhadap Pengelolaan Kawasan Ekonomi Khusus (KEK) (KEK) di Kabupaten Sorong

## Gambar 1

## Persentase Responden Berdasarkan Jenis Kelamin

## b. Deskripsi Responden Berdasarkan Usia
Pada  bagian  ini  akan  memberikan  gambaran  secara  umum  mengenai  keadaan responden ditinjau dari usia. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2 Responden Berdasarkan Usia No Kategori Usia Jumlah (Orang) Persentase (%) 1 < 20 tahun 0 0 2 20-30 tahun 4 10 3 31-40 tahun 15 38 4 41-50 tahun 21 52 5 > 50 tahun 0 0 Jumlah 40 100

## Sumber: Pengolahan Data, 2023
Berdasar Tabel 2 diatas menunjukkan bahwa dari 40 responden jumlah responden yang berusia 41-50 tahun lebih dominan yaitu sebesar 52%, kemudian diikuti dengan usia 31-40 tahun dengan persentase sebesar 38%, usia 20-30 tahun dengan persentase 10%, usia  <  20  tahun  dan  usia    >  50  tahun  sebesar  0%.  Grafik  kategori  usia  responden diperlihatkan pada pie chart berikut.

## Gambar 2 Persentase Responden Berdasarkan Usia
c. Deskripsi Responden Berdasarkan Pendidikan
Pada  bagian  ini  akan  memberikan  gambaran  secara  umum  mengenai  keadaan responden  ditinjau  dari  pendidikan.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  3. berikut ini
90% 10% Laki-Laki Perempuan
0% 10% 38% 53% 0% < 20 tahun 20-30 tahun 31-40 tahun
41-50 tahun
> 50 tahun
Tabel 3 Responden Berdasarkan Pendidikan No Kategori Pendidikan Jumlah (Orang) Persentase (%) 1 SMA/SMK 2 5 2 Sarjana 38 95 Jumlah 40 100

## Sumber: Pengolahan Data, 2023
Berdasar Tabel 3 diatas menunjukkan bahwa dari 40 responden jumlah responden yang berpendidikan Sarjana  lebih dominan yaitu sebesar 95%, kemudian diikuti dengan SMA/SMK  dengan  persentase  sebesar  95%.    Grafik  kategori  pendidikan  responden diperlihatkan pada grafik berikut.

## Gambar 3 Persentase Responden Berdasarkan Pendidikan

## Frekuensi Jawaban Kuesioner Terhadap Variabel Penelitian
Frekuensi  jawaban  kuesioner  terhadap  variabel  penelitian  diperoleh  dari penyebaran kuesioner kepada 40 responden dimana kuesioner tersebut memiliki pilihan jawaban atas pertanyaan berdasarkan skala likert yaitu :
1. Sangat Setuju (SS) dengan nilai 5
2. Setuju (S) dengan nilai 4
3. Ragu-Ragu (RG) dengan nilai 3
4. Tidak Setuju (TS) dengan nilai 2
5. Sangat Tidak Setuju (STS) dengan nilai 1
Adapun frekuensi jawaban kuesioner terhadap variabel penelitian dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Variabel Waktu Pelaksanaan (X1)
Frekuensi jawaban responden terkait variabel Waktu Pelaksanaan sebagaimana pada tabel berikut :
Tabel 4 Frekuensi Jawaban Responden Terhadap Variabel Waktu Pelaksanaan (X1) Indikator Frekuensi Jawaban STS TS RG S SS f % f % F % f % f %
5% 95% SMA/SMK Sarjana

## Analisis Kinerja Pembangunan Infrastruktur Terhadap Pengelolaan Kawasan Ekonomi Khusus (KEK) (KEK) di Kabupaten Sorong
X1.1 0 0 1 2.50 8 20.00 19 47.50 12  30.00 X1.2 0 0 0 0.00 8 20.00 20 50.00 12  30.00 X1.3 0 0 0 0.00 9 22.50 19 47.50 12  30.00 X1.4 0 0 2 5.00 7 17.50 19 47.50 12  30.00 Rata-Rata 0 0 1 1.88 8 20.00 19 48.13 12  30.00 Sumber: Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan Tabel 4 rata-rata pilihan jawaban responden terhadap variabel Waktu Pelaksanaan dengan 4 (empat) indikator yang mendominasi adalah jawaban Setuju (S) dengan  persentase  rata-rata  48,13%,  kemudian  diikuti  dengan  Sangat  Setuju  (SS) 30,00%, Ragu-Ragu (RG) 20,00%, jawaban Tidak Setuju (TS) 1,88% dan Sangat Tidak Setuju (STS) 0,00%.

## 2. Variabel Kualitas Pelaksanaan (X2)
Frekuensi jawaban responden terkait Variabel Kualitas Pelaksanaan, sebagaimana pada tabel berikut:
Tabel 5 Frekuensi Jawaban Responden Terhadap Variabel
Kualitas Pelaksanaan (X2) Indikator Frekuensi jawaban STS TS RG S SS f % f % f % f % f % X2.1 0 0 0 0 4 10.00 26 65.00 10  25.00 X2.2 0 0 0 0 3 7.50 29 72.50 8 20.00 X2.3 0 0 0 0 3 7.50 29 72.50 8 20.00 X2.4 0 0 0 0 5 12.50 26 65.00 9 22.50 Rata-Rata 0 0 0 0 4 9.38 28 68.75 9 21.88
Sumber: Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan  Tabel  5  pilihan  jawaban  responden  terhadap  variabel  Kualitas Pelaksanaan dengan 4 (empat) indikator yang mendominasi adalah jawaban Setuju (S) dengan persentase  68,75%, kemudian diikuti dengan Ragu- Sangat Setuju (SS) 21,88%, Ragu (RG) 9,38%, jawaban Tidak Setuju (TS) sebesar 0,00%  dan Sangat Tidak Setuju (STS) 0,00%.

## 3. Variabel Biaya Pelaksanaan (X3)
Frekuensi  jawaban  responden  terkait  variabel  Biaya  Pelaksanaan,  sebagaimana pada tabel berikut:
Tabel 6 Frekuensi Jawaban Responden Terhadap Variabel  Biaya Pelaksanaan
(X3) Indikator Frekuensi Jawaban STS TS RG S SS f %  f % F % f % f %
X3.1 0 0 1 2.50 8 20.00 21 52.50 10 25.00 X3.2 0 0 2 5.00 6 15.00 23 57.50 9 22.50 X3.3 0 0 1 2.50 7 17.50 23 57.50 9 22.50 X3.4 0 0 1 2.50 8 20.00 22 55.00 9 22.50 Rata-Rata 0 0 1 3.13 7 18.13 22 55.63 9 23.13
Sumber: Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan  Tabel  6  pilihan  jawaban  responden  terhadap  variabel  Biaya Pelaksanaan dengan 4 (empat) indikator yang mendominasi adalah jawaban Setuju (S) dengan  persentase  rata-rata  55,63%,  kemudian  diikuti  dengan  Sangat  Setuju  (SS) 23,13%, Ragu-Ragu (RG) 18,13%, Tidak Setuju (TS) 3,13% dan jawaban Sangat Tidak Setuju 0,00% (STS).

## 4. Variabel Kuantitas Pelaksanaan (X4)
Frekuensi jawaban responden terkait variabel Kuantitas Pelaksanaan, sebagaimana pada tabel berikut :
Tabel 7 Frekuensi Jawaban Responden Terhadap Variabel  Kuantitas
Pelaksanaan (X4) Indikator Frekuensi Jawaban STS TS RG S SS F % f % f % f % f % X4.1 0 0 0 0 5 12.50 23 57.50 12 30.00 X4.2 0 0 0 0 3 7.50 27 67.50 10 25.00 X4.3 0 0 0 0 3 7.50 27 67.50 10 25.00 X4.4 0 0 0 0 4 10.00 26 65.00 10 25.00 Rata-Rata 0 0 0 0 4 9.38 26 64.38 11 26.25
Sumber: Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan  Tabel  7  pilihan  jawaban  responden  terhadap  variabel  Kuantitas Pelaksanaan  dengan  4  (empat)  indikator  yang  mendominasi  adalah  jawaban  Setuju dengan  persentase  64,38%,  kemudian  diikuti  dengan  jawaban  Sangat  Setuju  (SS) 26,25%, Ragu-Ragu (RG) sebesar 9,38%, jawaban Tidak Setuju (TS) 0,00% dan jawaban Sangat Tidak Setuju (STS) 0,00%.

## 5. Kinerja Infrastruktur (Y)
Frekuensi jawaban responden terkait variabel Kinerja Infrastruktur sebagaimana pada tabel berikut :
Tabel 8 Frekuensi Jawaban Responden Terhadap Variabel Kinerja Infrastruktur
(Y) Indikator Frekuensi Jawaban STS TS RG S SS f % f % f % f % f % Y1.1 0 0 0 0 2 5.00 23 57.50 15 37.50

## Analisis Kinerja Pembangunan Infrastruktur Terhadap Pengelolaan Kawasan Ekonomi Khusus (KEK) (KEK) di Kabupaten Sorong
Y1.2 0 0 0 0 3 7.50 23 57.50 14 35.00 Y1.3 0 0 0 0 2 5.00 24 60.00 14 35.00 Y1.4 0 0 0 0 3 7.50 24 60.00 13 32.50 Rata-Rata 0 0 0 0 3 6.25 24 58.75 14 35.00
Sumber: Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan  Tabel  8  pilihan  jawaban  responden  terhadap  variabel  Kinerja Infrastruktur dengan  4 (empat) indikator yang mendominasi adalah jawaban Setuju (S) dengan  persentase  rata-rata  58,75%,  kemudian  diikuti  dengan  Sangat  Setuju  (SS) 35,00%, Ragu-Ragu (RG) 6,25%, jawaban Tidak Setuju (TS) 0,00% dan jawaban Sangat Tidak Setuju (STS) 0,00%.

## Pengujian Instrumen

## Uji Validitas
Menurut (Handayati, 2016) , uji validitas merupakan uji untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Hasil penelitian dianggap valid apabila terdapat kesamaan antara  data  yang  terkumpul  dengan  data  yang  sesungguhnya  terjadi  pada  objek  yang diteliti.Dalam  hal  ini  digunakan  item  pertanyaan  yang  diharapkan  dapat  secara  tepat mengungkapkan variabel yang diukur.
Perhitungan  validitas  dapat  menggunakan  rumus  korelasi product  moment atau korelasi Pearson sebagai berikut :
r xy =
dimana:
r xy = koefisien korelasi
n = jumlah responden
x =  skor butir pada nomor butir ke-i
y =  skor total responden
Ada dua cara sebagai dasar pengambilan keputusan dalam uji validitas yaitu:
a. Membandingkan nilai r hitung dengan nilai r tabel
1. Jika nilai r hitung lebih besar dari r tabel maka dinyatakan valid
2. Jika nilai r hitung lebih kecil dari r tabel maka dinyatakan tidak valid Untuk penelitian ini untuk menentukan r tabel, nilai df dapat dihitung sebagai berikut df = n-k atau 40-2 = 38, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,05 maka didapat r tabel sebesar 0,3120.
b. Membandingkan nilai Sig.(2-tailed) dengan probabilitas 0,05
1. Jika  nilai  Sig.  (2-tailed)  <  0,05  dan  pearson  correlation  bernilai  positif maka dinyatakan valid
2. Jika  nilai  Sig.  (2-tailed)  >  0,05  dan  pearson  correlation  bernilai  positif maka dinyatakan tidak valid.
Adapun hasil uji validitas data yang duji dengan menggunakan aplikasi SPSS ver.
21 sebagai berikut:
Tabel 9

## Hasil Uji Validitas
Variabel/Indikator r hitung r tabel Signifikansi Keterangan Waktu Pelaksanaan  (X1) X1.1 0.949 0.3120 0.000 Valid X1.2 0.942 0.000 Valid X1.3 0.937 0.000 Valid X1.4 0.954 0.000 Valid Kualitas Pelaksanaan  (X2) X2.1 0.917 0.3120 0.000 Valid X2.2 0.884 0.000 Valid X2.3 0.884 0.000 Valid X2.4 0.906 0.000 Valid Biaya Pelaksanaan  (X3) X3.1 0.943 0.3120 0.000 Valid X3.2 0.942 0.000 Valid X3.3 0.912 0.000 Valid X3.4 0.924 0.000 Valid Kuantitas Pelaksanaan (X4) X4.1 0.920 0.3120 0.000 Valid X4.2 0.910 0.000 Valid X4.3 0.910 0.000 Valid X4.4 0.913 0.000 Valid Kinerja Infrastruktur  (Y) Y1.1 0.929 0.3120 0.000 Valid Y1.2 0.920 0.000 Valid Y1.3 0.919 0.000 Valid Y1.4 0.912 0.000 Valid Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan Tabel 9, yang merupakan hasil uji validitas dapat dilihat bahwa nilai r hitung > r tabel , dan nilai signifikansi < 0.05, maka dapat disimpulkan bahwa seluruh butir pernyataan dalam penelian ini valid.

## Uji Reliabilitas
Reliabilitas  adalah  alat  untuk  mengukur  suatu  kuesioner  yang  merupakan indikator  dari  variabel.  Suatu  kuesioner  dikatakan  reliabel  atau  handal  ketika  jawaban responden terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Untuk mengukur  reliabilitas  dengan  uji  statistik  Cronbach  Alpha  (  α  ),  suatu  konstruk  atau variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach Alpha > 0,60 (Ghozali, 2013) . Adapun hasil pengujian reliabilitas pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 10 Hasil Uji Reliabilitas Reliability Statistics

## Analisis Kinerja Pembangunan Infrastruktur Terhadap Pengelolaan Kawasan Ekonomi Khusus (KEK) (KEK) di Kabupaten Sorong
Variabel Cronbach's Alpha N of Items X 0.940 16 Y 0.981 4
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Hasil uji reliabilitas menunjukkan bahwa nilai Cronbach’s Alpha 0.940 dan 0.981 >  0,60,  dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  pengukur  variabel  dalam kuesioner  adalah reliabel.

## Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas
Uji  normalitas  dilakukan  untuk  menguji  apakah  dalam  suatu  model  regresi variabel  dependen, variabel  independen atau keduanya berdistribusi normal  atau tidak. Dan  dalam  SPSS  metode  yang  sering  digunakan  adalah  uji  one  sample  Kolmogorov Smirnov, dengan syarat data dikatakan berdistribusi normal jika nilai signifikansi > 0,05.
Adapun hasil uji normalitas pada penelitian ini yang diolah dengan aplikasi SPSS ver. 21 adalah sebagai berikut:
Tabel 11

## Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 40 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation 1.49195421 Most Extreme Differences Absolute .200 Positive .200 Negative -.157 Kolmogorov-Smirnov Z 1.265 Asymp. Sig. (2-tailed) .081 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Tabel  11  menunjukkan bahwa   nilai  signifikansi  (2-tailed)  sebesar 0.081  > 0.05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini berdistribusi normal dan layak untuk digunakan.

## Uji Multikolinieritas
Pengujian  ada  tidaknya  multikolinieritas  dalam  model  regresi  dapat  dilihat dengan melihat nilai tolerance dan nilai VIF ( Variance Inflation Factor) .  Untuk menguji adanya kolinearitas ganda digunakan uji VIF dan toleransi (Supriyadi, 2017)
Apabila  nilai  VIF  berada  dibawah  10  dan  nilai  toleransi  >  0,10,  maka  diambil kesimpulan bahwa model regresi tersebut tidak terdapat multikolinieritas (Haq, Jhoansyah,
& Komariah, 2022) . Adapun hasil uji multikolinieritas pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
Tabel 12 Hasil Uji Multikolinieritas Collinearity Statistics Variabel Tolerance VIF Waktu Pelaksanaan 0.367 2.724 Kualitas Pelaksanaan 0.785 1.274 Biaya Pelaksanaan 0.410 2.442 Kuantitas Pelaksanaan 0.686 1.457

## Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Tabel 12 menunjukkan nilai toleransi lebih besar dari 0,10, dan nilai VIF masing- masing  variabel  dibawah  10  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi  gejala multikolinieritas.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  dilakukan  untuk  menguji  apakah  dalam  sebuah  model regresi terjadi ketidaksamaan varians residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain (Ningsih & Dukalang, 2019) . Model regresi tidak terjadi gejala heteroskedastisitas Jika probabilitas  signifikannya  diatas  tingkat  kepercayaan  0,05.  Adapun  hasil  uji heterokedastisitas dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
Tabel 13 Hasil Uji Heteroskedastisitas Variabel Signifikansi Keterangan Waktu Pelaksanaan 0.451 Nilai sig > 0.05 Kualitas Pelaksanaan 0.614 Nilai sig > 0.05 Biaya Pelaksanaan 0.449 Nilai sig > 0.05 Kuantitas Pelaksanaan 0.705 Nilai sig > 0.05
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Berdasar Tabel 13 menunjukkan bahwa nilai signifikansi untuk semua variabel > 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala heteroskedastisitas.

## Teknik Analisis Data

## Persamaan Regresi Linier Berganda
Hasil  analisis  regresi  linier  berganda  yang  diperoleh  dengan    menggunakan aplikasi SPSS Ver 21 adalah sebagai berikut:
Tabel 14
Hasil Analisis Regresi Linier Berganda Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta
1 (Constant) 2.195 2.462 .891 .379 Waktu Pelaksanaan .092 .138 .126 .665 .510 Kualitas Pelaksanaan .597 .143 .540 4.170 .000 Biaya Pelaksanaan -.088 .141 -.112 -.622 .538 Kuantitas Pelaksanaan .299 .144 .288 2.082 .045

## a. Dependent Variable: Kinerja Pelaksanaan
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan  Tabel  14  Hasil  Analisis  Regresi  Linier  Berganda  diperoleh Persamaan Regresi sebagai berikut:
Y = 2.195 + 0.092X 1 + 0.597X 2 - 0.088X 3 + 0.299X 4

## Pengujian Hipotesis
Uji F
Uji F digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel terikat. Adapun hasil uji F pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 15
Hasil Uji F ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 101.589 4 25.397 10.239 .000 b Residual 86.811 35 2.480 Total 188.400 39 a. Dependent Variable: Kinerja Pelaksanaan
b. Predictors: (Constant), Kuantitas Pelaksanaan, Biaya Pelaksanaan, Kualitas Pelaksanaan,
Waktu Pelaksanaan Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan Tabel 15 dapat diuraikan sebagai berikut:
a) Menentukan Ho = Hipotesis Nol dan Ha = Hipotesis Alternatif Ho  =  Variabel  Waktu  Pelaksanaan    (X1),  Kualitas  Pelaksanaan  (X2),  Biaya Pelaksanaan  (X3),    dan  Kuantitas  Pelekasanaan  (X4),  secara  bersama-sama tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Kinerja Infrastruktur (Y) Ha=  Variabel  Waktu  Pelaksanaan    (X1),  Kualitas  Pelaksanaan  (X2),  Biaya Pelaksanaan  (X3),    dan  Kuantitas  Pelekasanaan  (X4)  secara  bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel Pengendalian Material (Y)
b) Membandingkan  antara  nilai  probabilitas  (sig.)  dengan  nilai  Nilai Probabilitas (0,000) dan nilai  (0,05)
c) Membuat Keputusan
Berdasarkan data yang ada dapat dilihat bahwa nilai probabilitas (p value ) untuk variabel Variabel Waktu Pelaksanaan  (X1), Kualitas Pelaksanaan (X2), Biaya Pelaksanaan  (X3),    dan  Kuantitas  Pelekasanaan  (X4)  sebesar  0,000  atau  lebih kecil dari nilai  (0,000 < 0,05), maka Ho ditolak yang artinya Variabel Waktu Pelaksanaan    (X1),  Kualitas  Pelaksanaan  (X2),  Biaya  Pelaksanaan  (X3),    dan Kuantitas  Pelekasanaan  (X4)  secara  bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel Pengendalian Material (Y).
Uji t
Uji t digunakan untuk menguji secara parsial masing-masing variabel. Hasil uji t dapat dilihat pada tabel coefficients pada kolom sig ( significance ). Jika probabilitas nilai t atau signifikansi < 0,05, maka dapat dikatakan bahwa terdapat pengaruh antara variabel bebas  terhadap  variabel  terikat  secara  parsial.  Namun,  jika  probabilitas  nilai  t  atau signifikansi > 0,05, maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat.
Adapun hasi uji t pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 16
Hasil Uji t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 2.195 2.462 .891 .379 Waktu Pelaksanaan .092 .138 .126 .665 .510 Kualitas Pelaksanaan .597 .143 .540 4.170 .000 Biaya Pelaksanaan -.088 .141 -.112 -.622 .538 Kuantitas Pelaksanaan .299 .144 .288 2.082 .045 a. Dependent Variable: Kinerja Pelaksanaan
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan tabel 16 diatas, maka dapat diuraiakan sebagai berikut.

## Tabel 17. Analisis Hasil Uji t
Variabel Independen Nilai Sig. Hipotesis Keputusan X1= Waktu Pelaksanaan 0.510 Ho=variabel  independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen jika α > 0,05 Tidak Berpengaruh X2= Kualitas Pelaksanaan 0.000 Berpengaruh X3= Biaya Pelaksanaan 0.538 Tidak berpengaruh X4= Kuantitas Pelaksanaan 0.045 Berpengaruh

## Analisis Kinerja Pembangunan Infrastruktur Terhadap Pengelolaan Kawasan Ekonomi Khusus (KEK) (KEK) di Kabupaten Sorong
Ha=variabel  independen berpengaruh terhadap variabel dependen jika α < 0,05
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023

## Koefisien Determinasi
Koefisien  determinasi  (R²)  dilakukan  untuk  melihat  adanya  hubungan  yang sempurna atau tidak, yang ditunjukkan pada apakah perubahan variabel independen(X) akan diikuti oleh variabel dependen (Y) pada proporsi yang sama. Pengujian ini dengan melihat nilai R Square (R 2 ).Nilai koefisien determinasi adalah antara 0 sampai dengan 1.Selanjutnya nilai R² yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan  variasi  variabel  dependen  amat  terbatas.  Nilai  yang  mendekati  1  berarti variabel-variabel  independen  memberikan  hampir  semua  informasi  yang  dibutuhkan untuk memprediksi variasi dependen (Kurniasari & Ghozali, 2013) .
Adapun hasil uji koefisien determinasi pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 18 Hasil Uji Koefisien Determinasi Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .734 a .539 .487 1.575 a. Predictors: (Constant), Kuantitas Pelaksanaan, Biaya Pelaksanaan, Kualitas Pelaksanaan, Waktu Pelaksanaan
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Tabel  18    menunjukkan  bahwa  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  sebesar 0,539  atau  53,9%.  Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa  variabel  independen  (Waktu Pelaksanaan, Kualitas Pelaksanaan, Biaya Pelakdanaan dan Kuantitas Pelaksanaan) dapat  menjelaskan  variabel  dependen  Kinerja  Infrsatruktur  sebesar    53,9%  dan sisanya sebesar 46,1% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti.

## Pembahasan
Berdasar  uraian  hasil  analisis  diatas,  maka  selanjutnya  dapat  dikemukakan bentuk pembahasan hasil penelitian melalui Model  persamaan Regresi, dan table klasifikai Nilai koefisien korelasi berdasar Sugiono, berikut :
Y = 2.195 + 0.092X 1 + 0.597X 2 - 0.088X 3 + 0.299X 4 Tabel : Nilai Koefisien Korelasi dan Keterangan Pengaruh Koefisien Korelasi Keterangan 0,00  -    0,199 sangat rendah 0,20   -    0,399 rendah 0,40   -    0,599 sedang 0,60  -    0,799 kuat Sumber: Sugiyono, 2007
Variabel Fependen atau Terikat : (Y) = Kinerja Infrastruktur Terhadap Pengelolaan Kawasan  Ekonomi  Khusus  (KEK)  (KEK),  merupakan  variabel  yang  mendapat pengaruh  dari  variabel  bebas  (X),  Bahwa  Kinerja  Infrastruktur  pada  Terhadap Pengelolaan Infrastruktur Khusus (KEK) di Kabupaten Sorong.
Dimana Kinerja Infrastruktur, terukur berdasar hasil analisis, yaitu :
X1= Waktu Pelaksanaan X2= Kualitas Pelaksanaan X3= Biaya Pelaksanaan X4= Kuantitas Pelaksanaan
1. Angka koefisie Variabel :  X1 Waktu Pelaksanaan Infrastruktur pada Pengelolaan Kawasan  Khusus  (KEK)  di  Kabupaten  Sorong  dengan  nilai  koefisien  sebesar 0,092,  memiliki  pengaruh  atau  signifikansi  yang  Sangat  Rendah  dan  hal  ini diartikan sebagai kondisi yang tidak mendukung tercapainya Kinerja Infrastruktur pada Pengelolaan Kawasa Ekonomi Khusus (KEK) di Kabupaten Sorong
2. Angka koefisie Variabel :  X2 Kualitas Pelaksanaan Infrastruktur pada Pengelolaan Kawasan  Khusus  (KEK)  di  Kabupaten  Sorong  dengan  nilai  koefisien  sebesar 0,597, memiliki pengaruh atau signifikansi yang Cukup Kuat dan hal ini diartikan sebagai  kondisi  yang  mendukung  tercapainya  Kinerja  Infrastruktur  pada Pengelolaan Kawasa Ekonomi Khusus (KEK) di Kabupaten Sorong
3. Angka koefisie Variabel :  X3 Biaya Pelaksanaan Infrastruktur pada Pengelolaan Kawasan  Khusus  (KEK)  di  Kabupaten  Sorong  dengan  nilai  koefisien  sebesar 0,088,  memiliki  pengaruh  atau  signifikansi  yang  Sangat  Rendah    dan  hal  ini diartikan sebagai kondisi yang tidak mendukung tercapainya Kinerja Infrastruktur pada Pengelolaan Kawasa Ekonomi Khusus (KEK) di Kabupaten Sorong
4. Angka  koefisie  Variabel  :  X4  Kuantitas  Pelaksanaan  Infrastruktur  pada Pengelolaan Kawasan Khusus (KEK) di Kabupaten Sorong dengan nilai koefisien sebesar  0,299,  memiliki  pengaruh  atau  signifikansi  yang  Rendah  dan  hal  ini diartikan  sebagai  kondisi  yang  belum  mendukung  tercapainya  Kinerja Infrastruktur  pada  Pengelolaan  Kawasa  Ekonomi  Khusus  (KEK)  di  Kabupaten Sorong
Hasil pembahasan diatas diadasarkan pada hasil analisis dengan nilai koefisien pada variabel yang diteliti, menurut Segiyono : Bahwa Semakin Kecil angka koefisien variabel, maka Dukungan terhadap Kinerja Infrastruktur Terhadap Pengelolaan Kawasan Ekonomi  Khusus  (KEK)  di  Kabupaten  Sorong  tidak  dicapai,  sebaliknya  jika  angka koefisien  tinggi,  maka  angka  ini  memberi  pengaruh  Kinerja  Infrastruktur  Terhadap Pengelolaan  Kawasan  Ekonomi  Khusus  (KEK)  di  Kabupaten  Sorong.  Sebagaimana klasifikasi  Skala angka  koefisien  antara  0,00  sampai  dengan  1,00  (Sumber  :  Menurut Sugiyono).

## Kesimpulan

## Analisis Kinerja Pembangunan Infrastruktur Terhadap Pengelolaan Kawasan Ekonomi Khusus (KEK) (KEK) di Kabupaten Sorong
Berdasarkan  hasil  identifikasi risk  event (kejadian  risiko)  pada  aktivitas  proses inbound di  gudang  pusat  PT  XYZ  didapatkan  20 risk  event yang  terdiri  dari  proses aktivitas plan , source ,  dan return .  Berdasarkan  hasil  identifikasi  dari risk  agent (agen penyebab risiko) didapatkan 18 risk agent yang kemudian terpilih 8 prioritas risk agent berdasarkan perhitungan ARP dan sesuai dengan hasil 80% dari diagram pareto antara lain: Kelalaian karyawan, Banyaknya barang masuk disatu waktu, Penundaan pengiriman dari vendor atau gudang alokasi, Keterlambatan pengiriman oleh driver, Kesalahan dalam menentukan jadwal pengiriman, Karyawan tidak bekerja tepat waktu, Pengiriman tidak aman, dan Operator salah membaca dokumen.
Setelah mengetahui perhitungan dengan menggunakan metode HOR tahap 2, maka didapatkan hasil 10 usulan aksi mitigasi yang dapat diterapkan oleh perusahaan. Urutan usulan  aksi  mitigasi  prioritas  yang  telah  diketahui  yaitu:  Membuat  jadwal  tetap  untuk pengiriman barang, Mengevalusi karyawan setiap bulannya dengan memberi penilaian kinerja,  Meningkatkan  komunikasi  yang  baik  secara  internal,  Menata  tempat penyimpanan  barang  atau  rak  dengan  baik  menggunakan  WMS,  Membuat  SOP  baru untuk  driver  dan  sanksi  atas  keterlambatan,  Mengevaluasi vendor - vendor yang bekerjasama,  Memberikan  pelatihan  dan  brainstorming  kepada  karyawan,  Membuat jadwal lain atau cadangan untuk pengiriman barang, Tim operasional mengecek dokumen secara bertingkat, dan Menjaga kerapian tempat penyimpanan barang.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah, Sabaruddin Hatta, & Fahmi, Muhammad. (2022). Studi Pengaruh Penggunaan Agregat Togafo terhadap Parameter Marshall Campuran Beraspal Berpori. Syntax Literate; Jurnal Ilmiah Indonesia , 7 (6), 7074–7087.
Anggara, Sahya. (2015). Metode Penelitian Administrasi . CV Pustaka Setia.
Apituley,  Marvin,  Bachmid,  Sofyan,  &  Musa,  Ratna.  (2022).  Kajian  Owner  Estimate Dengan  Assignment  Method  pada  Proyek  Pembangunan  Stadion  Bewela  Kota Sorong. Jurnal Konstruksi: Teknik, Infrastruktur Dan Sains , 1 (7), 22–29.
Firrean, F. (2018). Evaluasi Program/Proyek Pengembangan Kawasan Ekonomi Khusus (KEK)  Sei  Mangke  Dalam  Rangka  Pelaksanaan  Kebijakan  Mp3ei  2011-2025  Di Koridor  Ekonomi  Sumatera. Jurnal  Manajemen  Bisnis  Krisnadwipayana , 1 (6). https://doi.org/https://doi.org/10.35137/jmbk.v6i1.176
Ghozali,  Imam.  (2013).  Aplikasi  Analisis  Multivariat  dengan  Program  IBM  SPSS  21. Edisi  7,  Penerbit  Universitas  Diponegoro,  Semarang. Quarterly  Journal  of Economics , 128 , 1547–1584.
Hair,  Joseph  F.,  Black,  William  C.,  Babin,  Barry  J.,  &  Anderson,  Rolph  E.  (2019). Multivariate data analysis .
Handayati, Ratna. (2016). Pengaruh Karakteristik Individu terhadap Kinerja Karyawan di Bank Jatim Cabang Lamongan (Suatu Studi pada Bank Jatim Cabang Lamongan). Jurnal Penelitian Ekonomi Dan Akuntansi (JPENSI) , 1 (2), 14-Halaman.
Haq,  Bima  Zikrillah,  Jhoansyah,  Dicky,  &  Komariah,  Kokom.  (2022).  Analisis  EPS, PER,  TVA  dan  PBV  Terhadap  Keputusan  Stock  Split:  Studi  pada  Perusahaan Manufaktur  yang  Tercatat  di  BEI  Tahun  2016-2020. Ekuitas:  Jurnal  Pendidikan Ekonomi , 10 (1), 100–107.
Kurniasari, Christiana, & Ghozali, Imam. (2013). Analisis pengaruh rasio CAMEL dalam memprediksi  financial  distress  perbankan  Indonesia .  Fakultas  Ekonomika  dan Bisnis.
Moleong, Lexy J. (2021). Metodologi penelitian kualitatif . PT Remaja Rosdakarya.
Ningsih, Setia, & Dukalang, Hendra H. (2019). Penerapan Metode Suksesif Interval pada Analsis Regresi Linier Berganda. Jambura Journal of Mathematics , 1 (1), 43–53.
Ramdhan, Muhammad. (2021). Metode penelitian . Cipta Media Nusantara.
Santoso,  Imam,  &  Madiistriyatno,  Harries.  (2021). Metodologi  penelitian  kuantitatif . Indigo Media.
Sugiyono.  (2018). Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D .  Bandung: Alfabeta.
Sugiyono, F. X. (2017). Instrumen Pengendalian Moneter: Operasi Pasar Terbuka (Vol. 10). Pusat Pendidikan Dan Studi Kebanksentralan (PPSK) Bank Indonesia.
Sugiyono,  P.  D.  (2019).  Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D  (Sutopo.
Bandung: CV. Alfabeta .
Supriyadi, Eko. (2017). Perbandingan Metode Partial Least Square (Pls) Dan Principal Component  Regression  (Pcr)  Untuk  Mengatasi  Multikolinearitas  Pada  Model Regresi Linear Berganda. Unnes Journal of Mathematics , 6 (2), 117–128.
Wijaya,  Abi  Surya,  Rohimi,  Upit  Elya,  &  Asyifah,  Alifiatun.  (2023).  The  Effect  of Information Security Systems on Service Quality in E-Commerce Systems. Journal of World Science , 2 (4), 566–570.