Analisis Faktor – Faktor yang Berpengaruh dalam Implementasi Konsep Green Untuk Peningkatan Kinerja Biaya menggunakan Structural Equation Modelling-Partial Least Square (SEM-PLS)
Iwan Kurniawan * , Albert Eddy Husin
Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana, Jl. Meruya Selatan Kembangan Jakarta Barat 11650

## Abstrak
Pembangunan  bangunan  pabrik  yang  menerapkan  konsep  Green  sangat  dibutuhkan,  hal  ini  sesuai  misi dari  Sustainable  Development  Goals  2030,  bahwa  pada  tahun  2030  bangunan  baru  berkonsep  green sebesar 100% dan bangunan eksisting sebesar 60%. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor- faktor  yang  berpengaruh  dalam  penerapan  Konsep  Green  terhadap  Kinerja  Biaya  Berbasis  Value Engineering  dan  Life  Cycle  Cost  Analysis  dengan  mengambil  objek  pada  Bangunan  Utama  Flour  Mill Plant dengan menggunakan metode Structural Equation Modelling – Part Least Square (SEM-PLS). Dari penelitian  tersebut  terdapat  10  faktor  yang  paling  berpengaruh,  yaitu;  Performance  proyek  manajer dengan tingkat pengaruh 88,4%, Perhitungan efisiensi energi dengan tingkat pengaruh 88,1%, Spesifikasi teknis dengan tingkat pengaruh 86,8%, Penyediaan lahan parkir dengan tingkat pengaruh 84,6%, Aturan pendukung dengan tingkat pengaruh 82,8%, Sumber air dengan tingkat pengaruh 82,2%, Fungsi analisis dengan  tingkat  pengaruh  80,6%,  Penerapan  sistem  penangangan  sampah  dengan  tingkat  pengaruh 75,9%, Pemilihan material alternatif 73,1%, dan Biaya energi dengan tingkat pengaruh 72,4%.
Kata  kunci : bangunan  utama Flour  Mill;  green  building;  value  engineering;  life  cycle  cost  analysis, SEM-PLS

## Abstract
[Title:  Influential  Factors  in  the  Implementation  of  the  Green  Concept  in  the  Main  Building  of  the Flour  Mill  Plant  using  Structural  Equation  Modeling-Partial  Least  Square  (SEM-PLS)] The construction  of  factory  buildings  that  apply  the  Green  concept  is  urgently  needed;  this  is  following  the mission of the Sustainable Development Goals 2030, which by 2030 new buildings have a green concept of 100% and existing buildings of 60%. This study aims to analyze the influential factors in applying the Green  Concept  to  Value  Engineering-Based  Cost  Performance  and  Life  Cycle  Cost  Analysis  by  taking objects in the Main Building of the Flour Mill Plant using the Structural Equation Modelling – Part Least Square  (SEM-PLS)  method.  From  this  research,  there  are  ten  factors,  namely,  Project  manager performance  with  an  influence  level  of  88.4%,  Energy  efficiency  calculation  with  an  influence  level  of 88.1%,  Technical  specifications  with  an  influence  level  of  86.8%,  Provision  of  Parking  Areas  with  an influence  level  of  84.6%,  Supporting  regulations  with  influence  level  of  82,  8%,  Water  sources  with  an influence  level  of  82.2%,  Function  analysis  with  an  influence  level  of  80.6%,  Application  of  waste handling systems  with an influence level of 75.9%, Selection of alternative materials 73.1% and Energy costs with an influence level of 72, 4%.
Keywords : main  building  flour  mill;  green  building;  value  engineering;  life  cycle  cost  analysis;  SEM- PLS

## 1. Pendahuluan
Fenomena global warming yang disebabkan oleh efek  gas  rumah  kaca  menjadi  salah  satu  topik  yang banyak  dibahas.  Salah  satu  indikator  bahwa  bumi
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi.
E-mail: iwan.mandel@gmail.com
doi: 10.14710/teknik.v44i1.49522               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
mengalami  perubahan  ditandai  dengan  tingginya konsentrasi  karbondiaksoda  (CO 2 )  di  udara  yang menghalangi panas dari bumi.
Bangunan  gedung  berperan  penting  terhadap penipisan  sumber  daya  alam  dan  energi,  kerusakan ekosistem,  dan  pemanasan  global.  Bangunan  dan konstruksi  menyumbang  39%  dari  semua  energi  terkait proses  dan  emisi  karbon  dioksida  (Ahn  et  al.,  2016). Dari  jumlah  tersebut,  28%  terkait  dengan  operasi bangunan  dan  11%  terkait  material  dan  konstruksi (Robati  et  al.,  2021).  Bangunan  juga  mengkonsumsi 12%  dari  semua  sumber  daya  air  tawar,  menghasilkan 30% dari semua emisi gas rumah kaca yang bertanggung jawab  dan  menghasilkan  pemanasan  global,  dan menempati 10% dari seluruh luas daratan.
Pembangunan  Berkelanjutan  atau  biasa  disebut Sustainable  Development  Goals (SDGs)  saat  ini  telah menjadi  slogan  yang  banyak  digunakan  oleh  negara  di dunia  sebagai  paradigma  dari  pembangunan.  SDGs berisi  17  tujuan  dan  169  target  yang  diharapkan  dapat dicapai  pada  tahun  2030  dimana  bangunan  baru berkonsep green sebesar  100%  dan  bangunan  eksisting sebesar  60%.  Tujuan  dari  SDGs  adalah  untuk memajukan  inklusivitas  dan  pelaksanaan  tata  kelola yang  mampu  memajukan  kualitas  pembangunan manusia dari generasi ke generasi berikutnya.
Seiring  dengan  tumbuhnya  kesadaran  akan pentingnya  pembangunan  keberlanjutan,  konstruksi hijau  telah  mencapai  pertumbuhan  yang  cepat  selama beberapa  dekade  terakhir.  Namun,  terlepas  dari keberhasilannya,  konstruksi  hijau  menghadapi  berbagai masalah  yang  disebabkan  oleh  pendekatan  manajemen proyek  yang  buruk.  Dilapangan  menunjukkan  bahwa 30%  proyek  konstruksi  hijau  mengalami  pengerjaan ulang, 50% dari proyek konstruksi hijau terganggu oleh penundaan  (B. G. Hwang et  al., 2016) dan 90% proyek konstruksi hijau membutuhkan premi biaya hingga 21% untuk  memastikan  penyelesaiannya  (Dwaikat  &  Ali, 2016). Hasil penelitian menunjukkan bahwa premi green cost berkisar  antara  5%  hingga  10%,  dengan  jenis  dan ukuran proyek menjadi faktor utama yang mempengaruhi  premi  biaya. Selain  itu,  kinerja  harga hampir  melebihi  anggaran,  mulai  dari  4,5%  hingga 7% (B.-G. Hwang et al., 2017).
Konsep green merupakan  proses  membangun terstruktur  dengan  memperhatikan    suatu  lingkungan sepanjang  siklus  hidup  dari  bangunan,  mulai  dari  fase desain,  fase  konstruksi,  fase  operasi,  fase  pemeliharaan dan  fase  dekonstruksi  (Ebrahim  &  Wayal,  2019). Berdasarkan Peraturan Menteri Pekerjaan dan Perumahaan  Rakyat  No.  21  tahun  2021  (Permen  PUPR No. 21 tahun 2021), Bangunan Gedung Hijau atau yang
disebut  dengan  BGH  adalah  bangunan  gedung  yang telah  memenuhi  Standard  Teknis  Bangunan  Gedung yang  memiliki  kinerja  terukur  dan  terstruktur  secara signifikan  dalam  penghematan  energi,  air  dan  sumber daya lainnya melalui fungsi dan klasifikasi dalam setiap tahapan penyelenggaraan.
Penerapan  Konstruksi Hijau  pada  proyek memberikan  nilai  tambah  bagi  kontraktor,  dengan memberikan  efisiensi  dalam  penggunaan  energi  listrik, air,  material,  dan  bahan  bakar  (Abduh  &  Fauzi,  2012). Selain  itu  juga  akan  menghemat  biaya  produksi  dalam proses  konstruksi  dan  memberikan  keuntungan  yang lebih baik bagi pelaku usaha konstruksi (Rauzana et al., 2020).  Peningkatan  biaya  yang  terjadi  pada  penerapan konsep green tersebut dapat direduksi dengan penerapan Value  Engineering dalam  tahapan  pelaksanaan  (Rani, 2022).
Menurut SAVE  International (2007) ,  Value Engineering (VE) adalah sistem pengawasan pelaksanaan  pekerjaan  yang  dilakukan  oleh  tim interdisipliner  untuk  meningkatkan  nilai proyek  melalui analisis rinci hubungan fungsi-biaya mereka. Ini sebuah proses. (Knowledge, 2007). Al-Yousefi juga mendefinisikan VE sebagai metodologi yang sepenuhnya mempertimbangkan perubahan untuk mencegah perubahan yang tidak diinginkan (Chen et al., 2022).
Analisis Life Cycle Cost dalam Value Engineering dilakukan  berdasarkan  pada  nilai  dan digunakan  untuk  mengidentifikasi  alternatif  dengan biaya  paling  rendah.    (Husin,  2015). Life  Cycle  Cost Analysis (LCCA) adalah  metode  optimasi  untuk memilih  solusi  yang  menghasilkan  uang  paling  banyak selama masa pakainya, atau, dengan kata lain, memiliki biaya  siklus  hidup  terendah,  yang  merupakan  tujuan utama  dari  analisis  teknis  dan  ekonomi  (Marrana  et  al., 2017).
Melalui  konsep  hubungan  antara  faktor-faktor pada  obyek  Bangunan  Utama Flour  Mill  Plant , konsep Green , Value Engineering dan Life Cycle Cost Analysis dapat  diteliti  pengaruh  terhadap  peningkatan  kinerja biaya green pada  bangunan  utama Flour  Mill  Plant . Model  dan  konsep  hubungan  yang  komplek  tersebut dapat menggunakan model analisis Parsial Least Square untuk  Persamaan  Struktural  (SEM-PLS).  Model  untuk SEM  meliputi  model  struktural  dan  model  pengukuran. Selain  itu  SEM  juga  digunakan  untuk  menyesuaikan model  bertingkat  secara  serempak  yang  tidak  dapat diselesaikan  oleh  persamaan  regresi  linier.  SEM  juga dianggap  sebagai  gabungan  dari  analisis  regresi  dan analisis faktor. (Jonathan & Anondho, 2018).
Structural  Equation  Modeling-Partial  Least Squares (SEM-PLS)  adalah  alat  statistik  untuk menyelesaikan model multilevel secara bersamaan yang tidak dapat diselesaikan dengan persamaan regresi linier. SEM  juga  dapat  dilihat  sebagai  kombinasi  dari  analisis regresi dan analisis  faktor. SEM dapat digunakan untuk menyelesaikan  model persamaan dengan lebih dari  satu variabel  dependen  serta  efek  rekursif.  SEM  didasarkan pada  analisis  kovarians  dan  karenanya  memberikan matriks  kovarians  yang  lebih  akurat  daripada  analisis regresi linier (Haryono, 2016).
Mayoritas penelitian terkait dengan konsep green menitik  beratkan  pada  bangunan  gedung  perkantoran, rumah  sakit,  hotel,  mice  dan  lainnya.  Penelitian  dengan konsep  green  pada  bangunan  industri,  khususnya  di Flour Mill Plant masih belum dilakukan.
Tujuan penelitian ini untuk mengetahui hubungan dan pengaruh penggunaan dan pengembangan metode  yang  menganalisis  faktor  –  faktor  berpengaruh pada  kinerja  biaya green berbasis Value  Engineering dan Life  Cycle  Cost  Analysis pada  Bangunan  Utama Flour Mill Plant .

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  terhadap  objek  Banguan Utama Flour  Mill  Plant ,  dengan  menggunakan  metode kuantitatif.  Data  yang  diperoleh  dari  penyebaran kuesioner  diolah  menggunakan  metode  deskriptif kuantitatif.
Dalam menganalisis peneliti menggunakan software SEM  PLS  versi  3.0-dan  untuk  menentukan
ukuran  sampel  apakah  data  tersebut  memenuhi persyaratan  pada  model  SEM-PLS.  Beberapa  hal  yang perlu  diperhatikan  adalah  karakteristik  dari  model  itu sendiri diantaranya, ukuran sampel, bentuk sebaran data, missing values dan skala pengukuran. Minimum ukuran sample  yang  diambil  didasarkan  pada  perbedaaan  level pada path coefficients ( p Min) dan uji kekuatan statistik 80 % (Hair Jr et al., 2021).  Berdasarkan (Hair Jr et al., 2021) jumlah minimum ukuran sampel dalam penelitian ditunjukan pada Tabel 1.
Model penelitian ini penentuan ukuran minimum sampel  yang  diambil  berdasarkan  pada  nilai  path coefficient  0.25  dan  uji  kekuatan  statistik  80%  pada tingkat  significant  level  di  5%  sehingga  diperoleh minimum  sampel  69.  Pada  penelitian  ini,  kuesioner disebarkan  kepada  85  responden.  Dari  penyebaran tersebut,  yang  mengembalikan  kuesioner  sebanyak  72 responden,  sehingga  diperoleh  prosentase  kuesioner yang kembali yaitu sebesar 84.71%.
Menentukan  populasi  data  selain  berdasarkan rujukan  jurnal, e-book dan  buku  yang  terkait  juga berdasarkan  validitas  dari  para  ahli,  agar  populasi  tepat sasaran.  Data  yang  masuk  setelah  dikumpulkan diperiksa  dan  kemudian  ditentukan  pengelompokan berdasarkan,  pendidikan,  jabatan,  pengalaman,  dan proyek  yang  dikerjakan.  Ini  penting  agar  sasaran
Tabel 1. Minimum Ukuran Sampel
℘ min Significant level 1% 5% 10% 0.05 – 0.1 1004 619 451 0.11 – 0.2 251 155 113 0.21 – 0.3 112 69 51 0.31 – 0.4 63 39 29 0.41 - 0.5 41 25 19
Gambar 2. Pengalaman Kerja Responden
Gambar 3. Kedudukan Kerja Responden
Gambar 1. Tingkat Pendidikan Responden

## TEKNIK, 44 (1), 2023, 60
kuesioner  adalah  memang  tepat  sasaran  sehingga  data tersebut valid dan reliabel.
Profil responden berdasarkan  tingkat pendidikan, pengalaman kerja, dan kedudukan responden ditampilkan  pada  Gambar  1,  2,  dan  3.  Responden  pada penelitian  ini  berjumlah  72  orang  dengan  kriteria Pendidikan: 63 orang pendidikan S1, 8 orang pendidikan S2, dan 1 orang pendidikan S3.
Berdasarkan pengalaman kerja responden terbagi dalam tiga3 katagori, antara lain: (1) kurang dari 5 tahun sebanyak  14  orang;  (2)  lebih  dari  5  tahun  dan  kurang dari  15  tahun  sebanyak  36  orang;  dan  (3)  lebih  dari  15 tahun sebanyak 22 orang.
Sebaran  kedudukan  responden  yang  terdiri  dari; Direktur sebanyak 5 orang, General Manager sebanyak
4  orang, Project  Manager sebanyak  12  orang, Site Manager sebanyak  12  orang, Project  Control sebanyak 16 orang dan Engineer sebanyak 23 orang.
Teknik dari pengumpulan data menurut Sugiyono (2010:62),  adalah  langkah  yang  paling  strategis  dalam penelitian,  pengambilan  data  dilakukan  dengan  tahap Observasi.  (Nawawi  dan  Martini,  1992:74),  wawancara (Sugiyono,  2010:194),  dan  dokumentasi  (Hamidi, 2004:72), sedangkan pengumpulan data primer dilakukan  dengan  tahap  validiasi instrument,  pilot survey ,  pengumpulan  data  responden,  penyebaran kuesioner, validasi hasil kuesioner dan proses input data dan simulasi model pada SEM-PLS.
Untuk  mencapai  tujuan  penelitian  yang  telah ditetapkan,  langkah  selanjutnya  peneliti  membuat
Gambar 4. Diagram Pengolahan Data dengan SEM-PLS
doi: 10.14710/teknik.v44i1.49522               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
diagram  alir  penelitian  untuk  masing-masing  langkah untuk  mendapatkan  analisis  statistik.  Pada  penelitian (Vu-Ngoc  et  al.,  2018)  hanya  setengah  dari  tinjauan sistematis yang menyertakan diagram alir, peneliti perlu membuat diagram alir untuk  membantu pembaca dalam memperoleh  pengetahuan  menyeluruh  tentang  prosedur tinjauan penelitian.
Diagram  alur  pengelolaan  analisis  data  melalui SEM-PLS untuk mencari faktor-faktor paling berpengaruh dapat dilihat pada Gambar 4.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  kuesioner  yang  dikumpulkan  oleh  peneliti dalam  penelitan  ini  dan  akan  diolah  dan  dianalisis menggunakan  SEM  PLS.  Metode  ini  seolah-olah  dapat mendominasi penggunaan  dari  analisis jalur dan regresi berganda  yang  sudah  sering  dipakai  selama  ini.  Hal  ini dikarenakan analisis ini lebih lebih komprehensif karena setiap  nilai  pada  tiap-tiap  pertanyaan  dari  masing- masing  variabel  laten  atau  faktor  atau  didalam  metode ini disebut sebagai variabel observed atau sub faktor dari sebuah variabel laten dapat dianalisa secara Tabel 2. Variabel Penelitian Variabel Main Faktor Sub Faktor Referesi Bangunan Utama Flour Mill (X1) Manajemen Proyek X.1 Organisasi Proyek (Al-Hosani & Rashid, 2021) X.2 Manajemen Risiko (Al-Hosani & Rashid, 2021) X.3 Monitoring & Controlling (Gunduz & Almuajebh, 2020) X.4 Performance Proyek Manajer (Gunduz & Almuajebh, 2020) X.5 Communication & Coordination (Al-Hosani & Rashid, 2021) Dokumen Kontrak X.6 BOQ (Al-Hosani & Rashid, 2021) X.7 Gambar Teknis (Imron & Husin, 2021 X.8 Spesifikasi Teknis (Al-Hosani & Rashid, 2021) X.9 Jadwal Pekerjaan (Imron & Husin, 2021) X.10 Requisition dan Syarat-Syarat (Al-Hosani & Rashid, 2021) Green Building (X2) Pengolahan Tapak X.11 Orientasi Bangunan (PERMEN PUPR No. 21, 2021) X.12 Pengolahan Tapak Termasuk Aksesibilitas atau Sirkulasi (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.13 Pengolahan Lahan Terkontaminasi Limbah Bahan Berbahaya & Beracun (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.14 Penyediaan Lahan Parkir (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.15 Penyediaan Jalur Pedestrian (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.16 Pengelolaan Tapak Basemen (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.17 Rencana Ruang Terbuka Hijau (RTH) Privat (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.18 Sistem Pencahayaan Ruang Luar (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.19 Pembangunan Bangunan Gedung diatas dan/atau di Bawah Tanah, Air dan/atau Prasarana/Sarana Umum (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) Efisiensi Penggunaan Energi X.20 Selubung Bangunan (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.21 Sistem Ventilasi (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.22 Sistem Pengondisian Udara (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.23 Sistem Pencahayaan (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.24 Perhitungan Efisiensi Energi (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.25 Sistem Transportasi dalam Gedung (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.26 Sistem Kelistrikan (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) Efisiensi Penggunaan Air X.27 Pemakaian Air (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.28 Penggunaan Peralatan Saniter Hemat Air (Water Fixture) (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.29 Sumber Air (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) Kualitas Udara X.30 Pelarangan Merokok (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.31 Pengendalian CO2 dan CO (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.32 Pengendalian Penggunaan Bahan Pembeku (Refrigerant) (PERMEN PUPR NO. 21, 2021)

## TEKNIK, 44 (1), 2023, 62
doi: 10.14710/teknik.v44i1.49522               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
komprehensif.  Peneliti  menggunakan  software  SEM- PLS versi 3.0.
Variabel  Penelitian  dari  penelitian  ini  dapat  di lihat  pada  Tabel  2.  Variabel  Penelitian  yang  ditunjukan
Tabel  2  terdiri  dari  variabel  terikat,  yaitu  biaya  dan variabel bebas, yang terdiri dari; Obyek Bangunan
Utama Flour  Mill  Plant , Green  Building , Value Engineering dan Life Cycle Cost Analysis .
Tabel 2. Variabel Penelitian… lanjuttan Variabel Main Faktor Sub Faktor Referesi Material  Ramah Lingkungan X.33 Pengendalian Penggunaan Material Berbahaya (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.34 Penggunaan Material Bersertifikat Ramah Lingkungan (Eco-Labelling) (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) Pengelolaan Sampah X.35 Penerapan Prinsip 3R (Reduce, Reuse, Recycle) (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.36 Penerapan Sistem Penanganan Sampah (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.37 Penerapan Sistem Pencatatan Timbulan Sampah (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) Pengelolaan  Air Limbah X.38 Penyediaan Fasilitas Pengolahan Air Limbah (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) X.39 Daur Ulang Air yang Berasal dari Air Limbah Domestik (PERMEN PUPR NO. 21, 2021) Value Engineering (X3) Tahap Informasi  X.40 Adanya Komitmen / Dukungan Top Management (Kineber et al., 2020) X.41 Informasi dan Komunikasi (Karolina et al., 2021) X.42 Data Analysis (Ariadi, 2017) X.43 Perencanaan Terstruktur (Ariadi, 2017) X.44 Aturan Pendukung (Kineber et al., 2020) Tahap Fungsi X.45 Meningkatkan kualitas proyek (Green & Sergeeva, 2019) X.46 Fungsi Analisis (Husin, 2019) Tahap Kreatif X.47 Tahap Pengembangan (Karolina et al., 2021) X.48 Sistem Pemilihan Material (Husin, 2019) Tahap Evaluasi X.49 Waktu Studi Value Engineering (Husin et al., 2019) X.50 Hasil Ide dan Evaluasi Alternatif (Ariadi, 2017) Tahap Pengembangan X.51 Pengurangan Biaya Material (Zhan et al., 2022) X.52 Pemilihan Material Alternatif (Zhan et al., 2022) Tahap Presentasi X.53 Penyelesaian Implementasi (Ariadi, 2017) X.54 Sumber Daya (Husin, 2019) Tahap Implementasi X.55 Pemeriksaan Implementasi (Green & Sergeeva, 2019) X.56 Tindak Lanjut Pemeriksaan (Chen et al., 2022) Life Cycle Cost Analysis (X4) Cost Breakdown Structure (CBS) X.57 Biaya Awal (Ariadi, 2017) X.58 Biaya Energi (Husin, 2019) X.59 Biaya Penggantian (Green & Sergeeva, 2019) X.60 Biaya Operasional Dan Maintenance (Chen et al., 2022) Analisa LCC (A-L) X.61 Periode Analisa (Fuller & Petersen, 1996) X.62 Present Time / Tahun Ke (Fuller & Petersen, 1996) Lcc Modeling (L-M) X.63 Modeling Tanpa Nilai Sisa (Fuller & Petersen, 1996) X.64 Modeling Dengan Nilai Sisa (Fuller & Petersen, 1996) Biaya (Y) Faktor Internal & Eksternal Y.1 Biaya Material (Chen et al., 2022) Y.2 Biaya Tenaga Kerja (Chen et al., 2022) Y.3 Biaya Peralatan (Karolina et al., 2021) Y.4 Biaya Pengiriman (Gunduz & Almuajebh, 2020) Y.5 Flutuktuasi Harga Material (Plebankiewicz, 2018) Y.6 Biaya Lingkungan (Plebankiewicz, 2018)
doi: 10.14710/teknik.v44i1.49522               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
3.1  Evaluasi  Model  Pengukuran  ( Outer  Loading  – PLS algoritm)
Pengukuran  indikator (Outer  Model) dilakukan dengan  melihat Convergent  validity, Average  variance Extracted-AVE,  Construct  Realibility  dan  Cronbach’s Alpha. Model  antara  variabel  laten  dan  indikator  serta variabel median penelitian menggunakan model reflektif.
Dalam  SEM-PLS,  ada  3  (tiga)  kegiatan  yang dilakukan  secara  serempak,  yaitu:  memvalidasi  dan menilai  keandalan  data  ( confirmatory  factor  analysis ); mengembangkan  model  yang  cocok  untuk  peramalan (path  analysis) ;  dan  memperoleh  model  (model struktural  dan  analisis  regresi).  Setiap  pemodelan memiliki  koneksi  ke  model  pengukuran,  model struktural,  atau  model  kausal.  Berbeda  dengan  model struktural, yang merupakan pemodelan yang menggambarkan  hubungan hub-and-spoke yang  sedang dihipotesiskan,  pengukuran  model  digunakan  untuk menghasilkan kesimpulan tentang validitas dan validitas diskriminan.
Pemodelan  data  dengan  SEM-PLS  dapat  dilihat pada  Gambar  5.  Garis  biru  pada  Gambar  5  adalah variable  Laten  dan  yang  berwarna  kuning  adalah indikator-indikatornya.  Dari  gambar  tersebut  dapat diketahui bahwa semua indikator merefleksikan
variabelnya  masing-masing  dengan  perincian  sebagai berikut:
1.  Bangunnan Utama Flour Mill Plant (X1)
1.1.  Manajemen  Proyek  direfleksikan  oleh  5 indikator (x.1 – x.5)
1.2.  Dokumen Kontrak direfleksikan oleh 5 indikator (x.6 – x.10)
2. Green Building Flour Mill Plant (X2)
2.1.  Pengolahan  Tapak  oleh  9  indikator  (x.11  – x.19)
2.2.  Efisiensi  Penggunaan  Energi  oleh  7  indikator (x.20 – x.26)
2.3.  Efisensi Penggunaan Air oleh 3 indikator (x.27 – x.29)
2.4.  Kualitas  Udara  Dalam  Ruang  oleh  3  indikator (x.30 – x.32)
2.5.  Penggunaan  Material  Ramah  Lingkungan  oleh 3 indikator (x.33- x.34)
2.6.  Pengelolaan  Sampah  oleh  3  indikator  (x.35  – x.37)
2.7.  Pengelolaan  Limbah  oleh  2  indikator  (x.38  – x.39)
3. Value Engineering (X3)
3.1.  Tahap  Informasi  direfleksikan  oleh  5  indikator (x.40 – x.44)
Gambar 5. Pemodelan SEM PLS
doi: 10.14710/teknik.v44i1.49522               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
3.2.  Tahap  Fungsi  direfleksikan  oleh  2  indikator (x.45 – x.46)
3.3.  Tahap  Kreatif  direfleksikan  oleh  2  indikator (x.47 – x.48)
3.4.  Tahap  Evaluasi  direfleksikan  oleh  2  indikator (x.49 – x.50)
3.5.  Tahap  Pengembangan  direfleksikan  oleh  2 indikator (x.51 – x.52)
3.6.  Tahap Presentasi direfleksikan oleh 2 indikator (x.53 – x.54)
3.7.  Tahap  Implementasi  direfleksikan  oleh  2 indikator (x.55 – x.56)
4. Life Cycle Cost Analysis (X4)
4.1. Cost  Breakdown direfleksikan  oleh  4  indikator (x.57 – x.60)
4.2.  Analisa  LCC  direfleksikan  oleh  2  indikator (x.61 – x.62)
4.3.  Model LCC direfleksikan oleh 2 indikator (x.63 – x.64)
Dan variable Y adalah Biaya (Y) sebagai berikut:
Tabel 3. Outer Loading Indikator Outer Loading Validitas > 0.5 X.1 0.870 Diterima X.2 0.673 Diterima X.3 0.827 Diterima X.4 0.885 Diterima X.5 0.710 Diterima X.6 0.847 Diterima X.7 0.787 Diterima X.8 0.884 Diterima X.9 0.818 Diterima X.10 0.821 Diterima X.11 0.758 Diterima X.12 0.705 Diterima X.13 0.782 Diterima X.14 0.630 Diterima X.15 0.820 Diterima X.16 0.851 Diterima X.17 0.758 Diterima X.18 0.830 Diterima X.19 0.848 Diterima X.20 0.729 Diterima X.21 0.768 Diterima X.22 0.791 Diterima X.23 0.710 Diterima X.24 0.749 Diterima X.25 0.750 Diterima X.26 0.841 Diterima X.27 0.625 Diterima X.28 0.762 Diterima X.29 0.779 Diterima X.30 0.768 Diterima X.31 0.837 Diterima X.32 0.745 Diterima X.33 0.898 Diterima X.34 0.904 Diterima X.35 0.980 Diterima X.36 0.856 Diterima X.37 0.815 Diterima X.38 0.933 Diterima X.39 0.941 Diterima X.40 0.857 Diterima
Tabel 3. Outer Loading…lanjutan Indikator Outer Loading Validitas > 0.5 X.41 0.818 Diterima X.42 0.811 Diterima X.43 0.844 Diterima X.44 0.779 Diterima X.45 0.875 Diterima X.46 0.886 Diterima X.47 0.953 Diterima X.48 0.969 Diterima X.49 0.895 Diterima X.50 0.900 Diterima X.52 0.938 Diterima X.53 0.906 Diterima X.54 0.900 Diterima X.55 0.907 Diterima X.56 0.920 Diterima X.57 0.706 Diterima X.58 0.927 Diterima X.59 0.823 Diterima X.60 0.758 Diterima X.61 0.873 Diterima X.62 0.947 Diterima X.63 0.950 Diterima X.64 0.963 Diterima Y.1 0.959 Diterima Y.2 0.898 Diterima Y.3 0.955 Diterima Y.4 0.919 Diterima Y.5 0.962 Diterima Y.6 0.978 Diterima
Biaya (Y), terdiri dari Faktor Internal dan eksternal yang direfleksikan oleh 6 (enam) indikator (y.1 – y.6). a. Uji Validitas
Uji  validitas  diigunakan  untuk  mengukur  valid atau  tidaknya  sebuah  instrumen  penelitian  dengan memberikan  informasi  dari  variabel  yang  diuji  dengan benar (Nur & Husin, 2022). Uji validitas dapat diterima atau  dikatakan  valid  jika  nilai Convergence  Validity lebih  besar  dari  0.5  dan  nilai Average  Variance Extracted (AVE)  lebih  besar  dari  0.5.  Nilai Outer Loading ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  nilai outer  loading di atas nilai yang disarankan yaitu sebesar 0,5. Sehingga dikatakan  valid  atau  telah  memenuhi convergent validity. Berdasarkan  skema  diatas  maka  dilakukan pengecekan  lanjutan  pada  masing-masing  nilai loading factor indikator  yang  dibawah  0,70  dengan  melihat dampaknya  terhadap  nilai Average  Variance  Extracted (AVE)  dan Composite  Reliability (CR).  Nilai Average Variance Extracted (AVE) > 0,5 ditampilkan pada Tabel 4.
b. Uji Reabilitas
Uji  reliabilitas  dilakukan  dengan  melihat  nilai dari Composite reliability didapatkan dari blok indikator yang mengikut konstruk. Hasil Composite reliability dan Cronbach’s  aplha menunjukan  nilai  yang  memuaskan jika  diatas  0.7.  Nilai Composit  Reliability dan Cronbach’splha disajikan pada Tabel 5.
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  nilai Composite Reliability dan Cronbach’s  Alpha dari  semua  variabel penelitian  memiliki  nilai  lebih  dari  0,70  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  masing-masing  variabel  memiliki reliabilitas yang tinggi.
c. R-Square
Pengujian R-Square (R2)  adalah  alat  untuk menyesuaikan  ambang Goodness  of  Fit untuk  setiap model  struktural.  Nilai R-Square (R2)  digunakan  untuk mengukur  seberapa  besar  pengaruh  variabel  laten independen  tertentu  terhadap  variabel  laten  dependen.
Tabel 4. Nilai AVE Variabel Nilai AVE  AVE > 0.5 Efisiensi Penggunaan Air 0.633 Diterima Analisa LCC 0.899 Diterima Bangunan Flour Mill Plant 0.564 Diterima Cost Breakdown Structure 0.699 Diterima Dokumen Kontrak 0.649 Diterima Efisiensi Penggunaan Energi 0.562 Diterima Tahap Evaluasi 0.806 Diterima Tahap Fungsi 0.775 Diterima Green Building 0.510 Diterima Tahap Implementasi 0.834 Diterima Tahap Informasi 0.676 Diterima Tahap Kreatif 0.923 Diterima LCC Modelling 0.923 Diterima Life Cycle Cost Analysis 0.560 Diterima Pengelolaan Limbah 0.878 Diterima Manajemen Proyek 0.636 Diterima Material Ramah Lingkungan 0.958 Diterima Tahap Pengembangan 0.886 Diterima Tahap Presentasi 0.815 Diterima Pengelolaan Sampah 0.648 Diterima Pengelolaan Tapak 0.612 Diterima Udara Dalam Ruangan 0.726 Diterima Value Engineering 0.899 Diterima Biaya 0.806 Diterima
Tabel 5. Nilai Composite Raliability & Cronbach’splha . Variabel Composite Reabilility (> 0.7) Cronbach's Alpha (> 0.7) Efisiensi Penggunaan Air 0.838 0.709 Analisa LCC 0.947 0.888 Bangunan Flour Mill Plant 0.927 0.912 Cost Breakdown Structure 0.902 0.853 Dokumen Kontrak 0.902 0.863 Efisiensi Penggunaan Energi 0.899 0.868 Tahap Evaluasi 0.893 0.759 Tahap Fungsi 0.838 0.709 Green Building 0.873 0.710 Tahap Implementasi 0.968 0.965 Tahap Informasi 0.909 0.801 Tahap Kreatif 0.913 0.880 LCC Modelling 0.960 0.918 Life Cycle Cost Analysis 0.960 0.917 Pengelolaan Limbah 0.910 0.887 Manajemen Proyek 0.935 0.861 Material Ramah Lingkungan 0.896 0.853 Tahap Pengembangan 0.979 0.956 Tahap Presentasi 0.939 0.871 Pengelolaan Sampah 0.898 0.773 Pengelolaan Tapak 0.846 0.727 Udara Dalam Ruangan 0.934 0.920 Value Engineering 0.888 0.807 Biaya 0.950 0.944

## TEKNIK, 44 (1), 2023, 66
doi: 10.14710/teknik.v44i1.49522               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Menurut Chin (1998) dalam Ghozali (2012:27), hasil R2 sebesar  0,67  menunjukkan  bahwa  model  dapat digolongkan  baik.  Hasil  R2  antara  0,33  dan  0,67 menunjukkan  bahwa  model  dapat  diklasifikasikan sebagai  moderat.    Nilai R-Square pada  penelitian ditunjukan pada Tabel 6 . Tabel  6. R–Square tersebut  digunakan  untuk melihat  pengaruh  antar  variable  X  terhadap  variable  Y, berdasarkan tabel diatas, diketahui semua variable laten (X)  berpengaruh  terhadap  Variable  (Y)  sebesar  0,889 atau 88,9%.
3.2  Evaluasi  Model  Pengukuran  ( Inner  Loading – Bootsrapping )
Untuk  menguji  nilai  model  struktural  ( inner- loading )  atau  model  yang  menghubungkan  antar konstruk (variable laten) selanjutnya dianalisis menggunakan prosedur Bootsrapping (Hair et al., 2014). Penentuan  signifikansi  dan  kekuatan  hubungan antara konstruk serta untuk menguji hipotesis, koefisien jalur  antara  konstruk  juga  diukur.  Nilai  koefisien  jalur berkisar  dari  -1  hingga  +1.  Keterkaitan  antara  kedua konstruk  tersebut  semakin  kuat  apabila  nilainya mendekati  +1.  Hubungan  yang  kurang  dari  -1
menunjukkan hubungan negatif (Sarstedt, 2019).
Hasil  Interpretasi path  coefiicient merupakan hasil  yang  diambil  dari  prosedur bootstrapping ,  hasil analisa  jalur  atau  model  stuktural  yang  berpengaruh signifikan  jika  nilai  T  statistik  lebih  dari  1.96  dan p value kurang dari 0.05 (Ghozali & Laten 2015, 2018). Nilai Path  Coefficient pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada Tabel 7.Dari tabel 7 diatas, diketahui bahwa hasil  analisa  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan karena mempunyai nilai T Statistik lebih besar dari 1.96 (T Statistik > 1.96) dengan P Value lebih kecil dari 0.05 ( P Value < 0.05).
Dari  hasil  pembahasan  dan  analisis  tersebut diperoleh  10  besar  faktor-faktor  berpengaruh  dari  64 faktor dalam penelitin ini   terhadap peningkatan kinerja biaya Green berbasis Value Engineering dan Life Cycle Cost Analysis  yang  diterapkan  pada  Bangunan  Utama Flour Mill Plant ditampilkan pada Tabel 8.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Imron  & Husin,  2022)  dengan  menggunakan    SPSS  Ver.21  di dapatkan  10  faktor-faktor  yang  berpengerauh  kepada kinerja  biaya  pada  proyek Green  Hospital adalah sebebagi  berikut; Competence  of  project  manager, Policies  and  regulations ,  Biaya  Awal (Initial  Cost) , Biaya Operasional dan Maintenance (OM Cost), Periode Analisa, Modelling tanpa nilai sisa, Pemilihan alternatif material yang tepat, Adanya Tim VE yang multidisplin, Input informasi dan komunikasi sebaik- baiknya,
Pengembangan  Penelitian  yang  dilakukan  pada industri Flour  Mill  Plant dimana  analisa  menggunakan SEM-PLS  dan  memperoleh  hasil  faktor-faktor    yang berpengaruh kepada  kinerja biaya Green menggunakan Parameter  PERMEN  PUPR  No.21  yaitu Performance
Proyek
Manajer, Perhitungan efisiensi energi, Spesifikasi  teknis,  Penyediaan  lahan  parkir,  Aturan pendukung,  Sumber  air,  Fungsi  analisis,  Penerapan sistem  penangangan  sampah,  pemilihan  material alternatif  dan  Biaya  energi.    Dalam  Hal  ini  Pengaruh Performance  Proyek  Manajer  sangat  signifikan dalam implementasi Green Building baik pada Obyek  Gedung Rumah sakit maupun Bangunan Flour Mill Plant .

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa pada  Uji  Validitas  didapatkan  nilai Outer  Loading dan AVE diatas 0,5 dan pada Uji Reabilitas nilai Composite reliability dan Cronbach’s aplha menunjukan nilai yang memuaskan  yaitu  diatas  0,7.  Dalam  penerapan  konsep green pada  bangunan  utama Flour Mill  Plant dengan menggunakan  metode Value  Engineering dan Lifecycle Cost Analysis berpengaruh signifikan terhadap peningkatan  kinerja  biaya green dan  didapatkan 10 faktor  yang  paling  berpengaruh,  yaitu;  Performance Proyek  Manajer  dengan  tingkat  pengaruh  88,4%, Perhitungan  Efisiensi  Energi  dengan  tingkat  pengaruh
Tabel 6. Nilai R-Square Variabel R-Square Manajemen Proyek 0.884 Efisiensi Penggunaan Energi 0.881 Value Engineering 0.879 Dokumen Kontrak 0.868 Green Building 0.848 Pengelolaan Tapak 0.846 Tahap Informasi 0.828 Efisiensi Penggunaan Air 0.822 Tahap Fungsi 0.806 Pengelolaan Sampah 0.759 Tahap Pengembangan 0.731 Cost Breakdown Structure 0.724 Tahap Evaluasi 0.719 Udara Dalam Ruang 0.716 Life Cycle Cost Analysis 0.651 Pengelolaan Limbah 0.636 Material Ramah Lingkungan 0.622 LCC Modeling 0.619 Analisa LCC 0.579 Tahap Implementasi 0.543 Tahap Kreatif 0.517 Tahap Presentasi 0.438 Biaya 0.889
doi: 10.14710/teknik.v44i1.49522               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
88,1%,  Spesifikasi  Teknis  dengan  tingkat  pengaruh 86,8%,  Penyediaan  Lahan  Parkir  dengan  tingkat pengaruh  84,6%,  Aturan  Pendukung  dengan  tingkat pengaruh  82,8%,  Sumber  Air  dengan  tingkat  pengaruh 82,2%, Fungsi Analisis dengan tingkat pengaruh 80,6%, Penerapan  sistem  penangangan  sampah  dengan  tingkat pengaruh  75,9%,  Pemilihan  material  alternatif  73,1% dan  Biaya  energi  dengan  tingkat  pengaruh  72,4%. Dengan  menggunakan  analisis  SEM-PLS  terbukti  lebih
efektif  dalam  mendapatkan  korelasi  hubungan  untuk mengembangkan teori dalam penelitian.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  Penulis  sampaikan  kepada  KSO RE-RECON  sebagai  pelaksana  dari  pembangunan Project Flour Mill Plant
Tabel 7. Nilai Path Coefficient Indikator Original Sample (O) T Statistik (|O/STDEV|) P Values Bangunan Flour Mill -> Biaya 0,006 0,0260 0,979 Bangunan Flour Mill -> Dokumen Kontrak 0,940 84,882 0,000 Bangunan Flour Mill -> Green Building 0,921 34,238 0,000 Bangunan Flour Mill -> Manajemen Proyek 0,939 55,292 0,000 Green building -> Efisiensi Penggunaan Air 0,851 22,990 0,000 Green building -> Biaya 0,028 0,0970 0,923 Green building -> Efisiensi Penggunaan Energi 0,920 43,994 0,000 Green building -> Pengelolaa Limbah 0,797 13,964 0,000 Green building -> Material Ramah Lingkungan 0,789 15,393 0,000 Green building -> Pengelolaan Sampah 0,871 26,351 0,000 Green building -> Pengelolaan Tapak 0,931 23,546 0,000 Green building -> Kualitas Udara 0,846 20,523 0,000 Green building -> Value Engineering 0,937 47,728 0,000 Life Cycle Cost Analysis -> Analisa LCC 0,761 10,422 0,000 Life Cycle Cost Analysis -> Biaya 0,760 5,1460 0,000 Life Cycle Cost Analysis -> Cost Breakdown Structure 0,907 31,280 0,000 Life Cycle Cost Analysis -> Model 0,787 15,730 0,000 Value Engineering -> Biaya -0,068 0,2800 0,779 Value Engineering -> Tahap Evaluasi 0,848 18,411 0,000 Value Engineering -> Tahap Fungsi 0,898 33,695 0,000 Value Engineering -> Tahap Implementasi 0,737 9,1580 0,000 Value Engineering -> Tahap Informasi 0,910 52,183 0,000 Value Engineering -> Tahap Kreatif 0,719 10,132 0,000 Value Engineering -> Life Cycle Cost Analysis 0,807 16,901 0,000 Value Engineering -> Tahap Pengembangan 0,855 22,128 0,000 Value Engineering -> Tahap Presentasi 0,662 6,7940 0,000 Tabel 8. Hasil Analisa Faktor Kunci Keberhasilan No. Sub Faktor Nilai Original Sampel Terhadap R Square 1. Performance proyek manajer X.4 0.885 0.884 2. Perhitungan efisiensi energi X.24 0.841 0.881 3. Spesifikasi teknis X.8 0.884 0.868 4. Penyediaan lahan parkir X.14 0.851 0.846 5. Aturan pendukung X.40 0.857 0.828 6. Sumber air X.29 0.837 0.822 7. Fungsi analisis X.46 0.886 0.806 8. Penerapan sistem penangangan sampah X.36 0.856 0.759 9. Pemilihan material alternatif X.52 0.980 0.731 10. Biaya energi X.56 0.927 0.724

## Daftar Pustaka
Abduh,  M.,  &  Fauzi,  R.  T.  (2012).  Kajian  sistem assessment  proses  konstruksi  pada  greenship rating tool. KoNTekS 6 , November , 111–120.
Ahn, Y. H., Jung, C. W., Suh, M., & Jeon, M. H. (2016). Integrated  Construction  Process  for  Green Building. Procedia  Engineering , 145 ,  670–676. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.04.065 Ariadi.  (2017).  Faktor  Kunci  Sukses  Penerapan  Value Engineering  (Ve)  Pada  Bangunan  Gedung  Di Indonesia. Rekayasa Sipil , 6 (2), 77–85.
Chen, W. T., Merrett, H. C., Liu, S., Fauzia, N., & Liem, F.  N.  (2022). A  Decade  of  Value  Engineering  in Construction Projects . 2022 .
Dwaikat,  L.  N.,  &  Ali,  K.  N.  (2016).  Green  buildings cost  premium:  A  review  of  empirical  evidence. Energy  and  Buildings , 110 (January),  396–403. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2015.11.021 Ebrahim,  A.,  &  Wayal,  A.  S.  (2019).  BIM  based building  performance  analysis  of  a  green  office building. International  Journal  of  Scientific  and Technology Research , 8 (8), 566–573.
Fuller,  S.  K.,  &  Petersen,  S.  R.  (1996).  LCCosting Manual  for  the  Federal  Energy  Management Program. In NIST Handbook 135 (Issue 135). Ghozali  &  Laten  2015.  (2018).  Partial  Least  Squares Konsep,Teknik Dan Aplikasi Mengunakan Program  SmartPLS  3.0  (2nd  ed.). Academia (Accelerating the World’s Research) , 1–8. Gunduz,  M.,  &  Almuajebh,  M.  (2020).  Critical  success factors  for  sustainable  construction  project management. Sustainability  (Switzerland) , 12 (5). https://doi.org/10.3390/su12051990
Hair,  J.  F.,  Sarstedt,  M.,  Hopkins,  L.,  &  Kuppelwieser, V.  G.  (2014).  Partial  least  squares  structural equation modeling (PLS-SEM): An emerging tool in  business  research. European  Business  Review , 26 (2),  106–121.  https://doi.org/10.1108/EBR-10- 2013-0128
Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Danks,  N.  P.,  &  Ray,  S.  (2021).  Partial  least squares  structural  equation  modeling  (PLS-SEM) using R: A workbook. In Springer . https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978- 3-030-80519-7.pdf
Haryono,  S.  (2016).  Metode  SEM  untuk  Penelitian Manajemen dengan AMOS, LISREL, PLS. Badan Penerbit PT. Intermedia Personalia Utama , 450. Husin,  A.  E.  (2015). Model  Aliansi  Strategis  Dalam Kemitraan  Pemerintah  dan  Swasta  Pada  Mega Proyek  Infrastruktur  Berbasis  Value  Engineering Untuk  Meningkatkan  Nilai  Kelayakan  Proyek .  1–
337. Husin, A. E. (2019). Implementation Value Engineering In  Diaphragm  Wall  at  High  Rise  Building . 8 (1), 16–23.
Husin,  A.  E.,  Setyawan,  T.  L.,  Meidiyanto,  H., Kussumardianadewi, B. D., & Eddy Husin, M. K. (2019).  Key  success  factors  implementing  BIM based quantity take-off in fit-out office work using relative importance index. International Journal of Engineering  and  Advanced  Technology , 8 (6), 986–990.
https://doi.org/10.35940/ijeat.F82650.88619 Hwang, B.-G., Zhu, L., Wang, Y., & Cheong, X. (2017).
Green Building Construction Projects in Singapore. Project  Management  Journal , 48 (4), 67–79.
Hwang,  B.  G.,  Shan,  M.,  &  Tan,  E.  K.  (2016).
Investigating reworks in green building construction  projects:  Magnitude,  influential factors,  and  solutions. International  Journal  of Environmental Research , 10 (4), 499–510. Imron,  A.,  &  Husin,  A.  E.  (2022). Value  Engineering and  Lifecycle  Cost  Analysis  to  Improve  Cost Performance  in  Green  Hospital  Project  Value engineering and lifecycle cost analysis to improve cost  performance  in  green  hospital  project .
December 2021 . https://doi.org/10.24425/ace.2021.138514
Jonathan,  G.,  &  Anondho,  B.  (2018).  Perbandingan Antara  Pls  Sem  Dan  Analisis  Faktor  Untuk Identifikasi  Faktor  Pengaruh  Eksternal  Proyek. JMTS:  Jurnal  Mitra  Teknik  Sipil , 1 (2),  123. https://doi.org/10.24912/jmts.v1i2.2668
Karolina,  T.,  Husin,  A.  E.,  &  Susetyo,  B.  (2021). Analysis  of  Key  Success  Factors  on  the Improvement  Façade  Performance  of  High-Rise Hotels  Based  on  Green  Building  and  Value Engineering  Using  the  RII  …. Academia.Edu , 8 (February),
569–577.
https://www.academia.edu/download/65886310/IJ RR071.pdf
Kineber, A. F., Othman, I., Oke, A. E., Chileshe, N., & Buniya,  M.  K.  (2020).  Identifying  and  assessing sustainable  value  management  implementation activities  in  developing  countries:  The  case  of Egypt. Sustainability  (Switzerland) , 12 (21),  1–20. https://doi.org/10.3390/su12219143
Knowledge,  B.  O.  F.  (2007).  Value  Standard. Save , June .
Nur,  M.,  &  Husin,  A.  E.  (2022).  Success  Factors  for Lean  Six  Sigma  Implementation  and  Time  Cost Trade  off  in  High  Rise  Office  Buildings  to Improve  Cost  and  Time  Performance. Budapest International  Research  and  Critics  Institute- Journal (BIRCI-Journal) , 5 (3), 28296–28310.
Plebankiewicz,  E.  (2018). Model  of  Predicting  Cost
Overrun in Construction Projects .
https://doi.org/10.3390/su10124387
Rani,  H.  A.  (2022). Konsep  Value  Engineering  dalam Manajemen  Proyek  Konstruksi  Construction
Project  Management  View  project  Irrigation Project View project (Issue May). https://www.researchgate.net/publication/3612542
83
Rauzana,  A.,  Oktari,  R.  S.,  &  Dharma,  W.  (2020).  The Impact  of  Green  Construction  Factors  on  Project Cost  in  Banda  Aceh. International  Journal  of Scientific Research and Engineering Development , 3 (November). www.ijsred.com
Robati, M., Oldfield, P., Nezhad, A. A., Carmichael, D. G., & Kuru, A. (2021). Carbon value engineering: A framework for integrating embodied carbon and cost  reduction  strategies  in  building  design. Building  and  Environment , 192 (October  2020),
107620. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2021.107620 Sarstedt,  M.  (2019).  The  Great  Facilitator. The  Great Facilitator , March .  https://doi.org/10.1007/978-3- 030-06031-2
Vu-Ngoc,  H.,  Elawady,  S.  S.,  Mehyar,  G.  M., Abdelhamid,  A.  H.,  Mattar,  O.  M.,  Halhouli,  O., Vuong,  N.  L.,  Mohd  Ali,  C.  D.,  Hassan,  U.  H., Kien,  N.  D.,  Hirayama,  K.,  &  Huy,  N.  T.  (2018). Quality  of  flow  diagram  in  systematic  review and/or  meta-analysis. PLoS  ONE , 13 (6),  1–16. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195955
Zhan, Z., Xu, W., Xu, L., Qi, X., Song, W., Wang, C., & Huang,  Z.  (2022).  BIM-Based  Green  Hospital Building  Performance  Pre-Evaluation:  A  Case Study. Sustainability  (Switzerland) , 14 (4),  1–21. https://doi.org/10.3390/su14042066