doi: 10.14710/mkts.v29i2.49098

## Analisis Faktor Kunci Keberhasilan Implementasi
Last Planner System untuk Peningkatan Kinerja Waktu

## pada Proyek Bendungan
Bernadette Detty Kussumardianadewi, Albert Eddy Husin * , Anti Susianti Magister Teknik Sipil, Universitas Mercu Buana, Jakarta
*) albert_eddy@mercubuana.ac.id
Received: 20 September 2022 Revised: 4 Juli 2023 Accepted: 22 September 2023

## Abstract
Infrastructure development is crucial to the development of a nation’s economy. Based on data from the 2021 World Competitiveness Yearbook, Indonesia's infrastructure is ranked 57th out of 64 countries and one of the assessment criteria is related to water resources. Water resource management in Indonesia is still faced with fundamental  challenges,  including  the  limited  water  storage  capacity  in  Indonesia  so  alternative  water resources development is needed, among which is through the construction of dams. In practice, dam projects are very vulnerable to time delays. One of the solutions to this problem is the application of the last planner system method. The implementation of the last planner system can help create major improvements in project planning, increase workflow and productivity, and reduce project time and site accidents. This research has an update regarding the implementation of the last planner system method on a dam project and analyzing the  key  success  factors  using  SEM-PLS.  According  to  the  study's  findings,  the  key  success  factors  of  the implementation of the last planner system method on dam projects are budget plan, work schedule, clarity of scope of work, work plan, planning process, and weekly plan.
Keywords: Infrastructure, dam, last planner system, SEM-PLS, key success factor

## Abstrak
Pembangunan  infrastruktur  sangat  penting  dalam  perkembangan  ekonomi  suatu  negara.  Berdasarkan  data dari World Competitivenes Yearbook tahun 2021, infrastruktur Indonesia menduduki peringkat ke-57 dari 64 negara dan yang menjadi salah satu kriteria penilaiannya adalah terkait sumber daya air. Pengelolaan sumber daya air di Indonesia masih diliputi tantangan mendasar, diantaranya masih terbatasnya kapasitas tampungan air di Indonesai sehingga diperlukan alternatif pengembangan sumber daya air, salah satunya yaitu melalui pembangunan  bendungan. Pada pelaksanaannya, proyek bendungan sangat rentan terhadap keterlambatan waktu. Implementasi last planner merupakan salah satu cara untuk memecahkan masalah tersebut. Dengan adanya  penerapan  last  planner  system  dapat  membantu  dalam  menciptakan  peningkatan  utama  dalam perencanaan proyek, meningkatkan produktivitas dan alur kerja, mengurangi waktu proyek dan kecelakaan di lokasi.  Penelitian  ini  mempunyai  keterbaruan  terkait  penerapan  metode  last  planner  system  pada  proyek bendungan  dan  menganalisis  faktor-faktor  kunci  keberhasilannya  dengan  analisis  statistik  menggunakan SEM-PLS.  Dari  hasil  penelitian  diperoleh  faktor-faktor  kunci  keberhasilan  penerapan  metode  last  planner system pada proyek bendungan yaitu rencana anggaran biaya, jadwal pekerjaan, kejelasan lingkup pekerjaan, rencana kerja, proses perencanaan dan rencana mingguan.
Kata kunci: Infrastruktur, bendungan, last planner system, SEM-PLS, faktor kunci keberhasilan

## Pendahuluan
Pembangunan  infrastruktur  sangat  penting  bagi perkembangan ekonomi suatu negara (Berawi et al .,
2014).  Data  dari  World  Competitivenes  Yearbook
Tahun  2021,  infrastruktur  Indonesia  menduduki peringkat ke-57 dari 64 negara (Gambar 1). Adapun yang  menjadi  salah  satu  kriteria  penilaian  ranking infrastruktur tersebut adalah terkait sumber daya air ( water resources ).

## Gambar 1. Ranking infrastruktur Indonesia di dunia tahun 2021
Pengelolaan  sumber  daya  air  di  Indonesia  masih diliputi tantangan mendasar, salah satunya meliputi kapasitas layanan infrastruktur penyediaan air baku yang  masih  rendah  yang  dikarenakan  jumlah bendungan, embung,  dan penyimpanan air lainnya yang  masih  kurang.  Hingga  tahun  2021,  total kapasitas tampungan air di Indonesia yaitu sebesar 16,68  miliar  m 3 (Informasi  Statistik  Infrastruktur PUPR,  2021),  masih  kurang  sebesar  15,72  miliar m3  dari  target  total  kapasitas  tampungan  air  yang diperlukan  yaitu  sebesar  120  m 3 /kapita/tahun  atau 32,4  miliar  m 3 (Kementerian  PUPR  Republik Indonesia, 2020).
Gambar 2. Visium Kementrian PUPR 2020-2024 dan 2030
Guna mencapai target total kapasitas tampungan air tersebut,  diperlukan  alternatif  pengembangan sumber  daya  air  salah  satunya  yaitu  melalui pembangunan  bendungan.  Pada  pelaksanaanya, seringkali  dijumpai  pembangunan  bendungan sangat  rentan  terhadap  keterlambatan  waktu.  The World  Commission  on  Dams  (WCD),  melalui laporan  lengkap  penelitian  dari  sekitar  99  proyek, menyatakan  bahwa  hanya  setengah  dari  proyek diselesaikan  sesuai  jadwal  dan  30%  dari  proyek dengan 1-2 tahun penundaan, dan 4 proyek dengan penundaan  lebih dari  10  tahun (Bozorg-Haddad et al .,  2016).  Selain  itu,  di  Australia  proyek-proyek bendungan yang dilaksanakan sebelum tahun 2000 (pra-2000) mengalami keterlambatan waktu sebesar 46%.  Sedangkan  untuk  proyek-proyek  bendungan
yang dilaksanakan setelah tahun 2000 (paska-2000) mengalami  keterlambatan  waktu  sebesar  33% (Plummer Braeckman et al ., 2020).
Untuk  mengatasi  masalah  keterlambatan  waktu tersebut  digunakan  analisis  dengan  metode last planner system. Metode ini merupakan peningkatan dari metode  konvensional (seperti bartchart )  yang dapat menyiratkan budaya perbaikan terus-menerus serta  dapat  mengurangi  waktu  (Munje  &  Patil, 2014).  Penerapan last  planner  system dapat membantu  menciptakan  peningkatan  utama  dalam perencanaan  proyek,  meningkatkan  produktivitas dan  alur  kerja,  mengurangi  waktu  proyek  dan kecelakaan di lokasi. Kajian komprehensif makalah konferensi  yang  diterbitkan  oleh  International Group of Lean Conctruction (IGLC) menunjukkan bahwa last planner system telah diterapkan di lebih dari  16  negara  (Daniel et  al .,  2019).  Pengendalian aliran kerjanya terlihat pada Gambar 3.
Sumber: (Ballard & Howell, 1994)
Gambar 3. Proses last planner system
Untuk  mencapai  keberhasilan  implementasi last planner  system ,  penting  untuk  mengetahui  faktor kunci  keberhasilannya    sehingga  dapat  diperoleh peningkatan kinerja waktu pada proyek bendungan. Pada  penelitian  ini,  analisis  faktor kunci menggunakan Structural  Equation  Modelling  – Partial  Least  Square (SEM-PLS).  Dengan  SEM- PLS,  dimungkinkan  dapat  membuat  asumsi  yang lebih  terbuka  dan  menggunakan  analisis  faktor positif  untuk  mengurangi  kesalahan  pengukuran dengan  menggabungkan  beberapa  indikasi  ke dalam  satu  variabel  laten.  Selain  itu,  SEM-PLS mempunyai  tampilan  pemodelan  grafis  yang memudahkan pengguna untuk membaca output dari hasil analisis (Kristiana et al ., 2021).

## Bernadette Detty Kussumardianadewi, Albert Eddy Husin, Anti Susianti
Dari hasil penelitian ini, yaitu dengan diketahuinya faktor-faktor-kunci  keberhasilan  implementasi last planer  system ,  maka  akan  diperoleh  peningkatan kinerja  waktu  pada  proyek  bendungan  sehingga akan  mencegah  terjadinya  keterlambatan  waktu yang  sering  terjadi  pada  proyek  bendungan.  Lima indikator  yang  digunakan  sebagai  pengukur seberapa baik alur kerja dapat dicapai (Husin, 2021) adalah  sebagai  berikut:  1) Master  planning ,  yaitu untuk  mendapatkan  gambaran  umum  yang komprehensif dan data setiap item pekerjaan proyek secara  keseluruhan,  termasuk  tugas  pokok,  durasi, dan  urutan  pekerjaan  sesuai  jadwal  ( schedule ).  2) Phase planning dan pull planning ,  tujuan dari tahap perencanaan ini  yaitu untuk  membuat jadwal  yang komprehensif yang mencakup setiap tahap proyek. Jadwal  ini  menjadi  dasar  untuk  perencanaan tambahan,  desain  proyek  dan  penyelesaiannya.
Akan  lebih  menguntungkan  apabila  proses pembuatan  tahap  perencanaan  ini  dikerjakan bersama tim.  Bersamaan dengan tahap perencanaan ini, pull planning akan dibuat bersama  tim  proyek untuk memutuskan pekerjaan proyek akan dilakukan  bagaimana  untuk  mendapatkan  hasil yang  sesuai  dengan  tenggat  waktu  yang  telah ditetapkan  / milestone (Howell et  al .,  2004). Indikator selanjutnya adalah; 3) Make work ready planning (lookahead planning atau perencanaan ke deapan adalah  tahap  pertama  dari last  planner system yang berdurasi biasanya selama dua hingga enam  minggu.  Jadwal  pekerjaan  -  pekerjaan  yang mungkin dapat diselesaikan adalah inti dari praktek perencanaan ke depan ini (Hamzeh & Aridi, 2013).
4) Weekly work plan (WWP). WWP secara langsung menggambarkan  hubungan  antara  tugas  pekerjaan untuk mendorong proses produksi.
Gambar 4. Diagram alur SEM-PLS
Tidak Ya Pengumpulan Data Primer (Kuesioner & Wawancara) Sekunder (Studi Literatur)
Penyususnan Profil Pakar Pengumpulan Data Responden Penyusun Kuesioner/Wawancara & Pengamatan Proses (variable & Indikator) Validasi Variabel & Indikator Kuesioner Observasi & pengamatan Variabel Laten Analisa Structural Equation Modelling dengan Software Smart PLS Input Data Inner loading (Boothstrapping) Uji Reabilitas Uji Validitas R Square Convergen Validity (>0.5) Outer Loading (PLS Algoritm) Averrage Variance
(AVE) (>0.5) Cronbarch Alfa (>0.7)
Composite Reability (>0.7) VALID Outer Loading Path Coefficient Original Sample T- Statistic
P - Value Significant T- Statistic (>1.96) &P Value (<0.05)
Selesai

## Bernadette Detty Kussumardianadewi, Albert Eddy Husin, Anti Susianti
Permasalahan-permasalahan  keselamatan, kualitas, sumber  daya,  metode  pelaksanaan  konstruksi  dan permasalahan  yang  ada  di  lokasi  pekerjaan  serta rencana  per  minggu  akan  dibahas  pada  rapat rencana  mingguan  ini.  Pada  setiap  akhir  periode dilakukan  monitoring  serta  untuk  menganalisis seberapa  efektif  rencana  yang  sudah  dibuat  serta untuk  mengetahui  apakah  kendala  yang  dihadapi (Howell et  al .,  2004).  5) Percent  plan  complete (PPC) dinyatakan sebagai presentase dan merupakan  perbandingan  antara  jumlah  semua tugas yang telah diselesaikan dengan jumlah semua tugas  yang  direncanakan  (Ballard,  2000).  PPC mempunyai  fungsi  untuk  mengukur  seberapa  baik komitmen  untuk  menyelesaikan  pekerjaan  yang direncanakan telah diselesaikan.

## Metode
Strategi  dalam  mencapai  maksud  dan  tujuan penelitian salah satunya adalah melalui pendekatan penelitian  (Kholiq,  2015).  Pendekatan  penelitian yang  akan  diterapkan  adalah  deskriptif  kuantitatif berdasarkan  pada  sasaran  dan  tujuan  yang  ingin dicapai.  Metode  deskriptif  adalah  dipakai  untuk memvisualisasi  data  yang  telah  didapatkan  apa adanya,  tanpa  bertujuan  untuk  generalisasi  atau menarik kesimpulan yang sesuai dengan pandangan khalayak  penelitian.  Adapun  penelitian  kuantitatif
diterapkan untuk menganalisa populasi atau sampel dan didasarkan pada filsafat positivisme, (Husin & Sustiawan,  2021).  Pengumpulan  data  primer dilakukan  melalui  wawancara  secara  langsung kepada  pemangku  kepentingan.  Sedangkan  data sekunder  diperoleh  dari  hasil  kajian  literatur (Hendrawan,  2018).  Selanjutnya  data  yang didapatkan  akan  dianalisi  dan  diolah  dengan aplikasi  SEM-PLS.    Gambar  4  menunjukkan tahapan  dan  analisis  statistik  dalam  riset  ini.  Data yang diinput adalah data yang dihasilkan dari hasil penyebaran kuisioner, dimana data untuk penyusunan  kuisionernya  sendiri  diperoleh  dari studi literatur.

## Hasil dan Pembahasan
Program  SMART  PLS  versi  3.0  digunakan  untuk menganalisis  data  guna  mengevaluasi  faktor  dan sub  faktor  variabel  dengan  menggunakan  SEM- PLS.  Analisis  juga  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  data  memenuhi  persyaratan  model  SEM- PLS  dan  mengidentifikasi  faktor-faktor  penting keberhasilan  implementasi last  planner  system untuk meningkatkan kinerja waktu proyek bendungan (Tabel 1).  Ukuran sampel yang dipilih (Tabel  2)  berdasarkan  perbedaan  level  dengan indikator  path  coefficients  (p min )  dan  uji  nilai statistik 80%. (Hair Jr et al ., 2021).
Tabel 1. Faktor kunci keberhasilan
Variabel Faktor utama Sub faktor Pustaka Bendungan (x1) Dokumen tender X1 Spesifikasi teknik (Husin et al ., 2019) X2 Rencana anggaran biaya (Kenley, 2014) X3 Desain (Gaspersz , 2019) X4 Jadwal pekerjaan (Golizadeh et al ., 2017) Manajemen proyek X5 Pengendalian biaya (Wen, 2014) X6 Kemampuan manajer proyek (Amirsayafi et al ., 2019) X7 Identifikasi risiko X8 Kejelasan lingkup pekerjaan (Amirsayafi et al ., 2019) X9 Pemilihan lokasi (Kwak et al ., 2014) Last planner system (x2) Perencanaan X10 Rencana kerja (Aziz., 2013) X11 Mengurangi waktu pengiriman ke proyek (Aziz., 2013) X12 Peningkatan proses (Aziz., 2013) Supporting implementation X13 Proses produksi (Tayeh et al ., 2018) X14 Proses perencanaan (Tayeh et al ., 2018) X15 Menghilangkan pemborosan (Tayeh et al ., 2018) Weekly work plan + make ready X16 Rencana mingguan (Alsehaimi et al ., 2014) X17 Mengidentifikasi alasan (Alsehaimi et al ., 2014) X18 Menghitung ppc (Alsehaimi et al ., 2014) X19 Analisa kendala (Alsehaimi et al ., 2014) Waktu (y1) Waktu Y.1 Cuaca tidak terduga (Pande et al ., 2019) Y.2 Prediksi tingkat produksi yang tidak akurat (Pande et al ., 2019) Y.3 Kekurangan material (Pinch et al ., 2020) Y.4 Kekurangan alat (Riduwan et al ., 2020) Y.5 Kekurangan tenaga terampil (Riduwan et al ., 2020) Y.6 Pembatasan lokasi proyek (Sambasivan et al ., 2020)

## Bernadette Detty Kussumardianadewi, Albert Eddy Husin, Anti Susianti
Tabel 2. Minimum ukuran sampel
℘ min Signifikan 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 Sumber : (Hair Jr et al ., 2021)
Dalam  penelitian  ini,  nilai path  coefficient 0,25 digunakan  sebagai  dasar  untuk  menguji  kekuatan statistik  80%  dengan  tingkat siginifikan  level 5%. Hasilnya,  ukuran  minimum  sampel  adalah  69. Kuisioner  dibagikan  kepada  92  orang,  dengan  74 orang  yang  mengembalikan  atau  80,43%.  Untuk populasi  yang  tepat  sasaran,  populasi  data  juga didasarkan  pada  literasi  jurnal, e-book ,  dan  buku yang  relevan.  Data  yang  masuk  diperiksa  dan kemudian ditentukan pengelompokan berdasarkan, pendidikan, jabatan, pengalaman, dan proyek yang dikerjakan.  Ini  penting  agar  sasaran  kuesioner adalah memang tepat sasaran sehingga data tersebut valid dan reliabel (Gambar 5 sampai Gambar 8).
Gambar 5. Tingkat pendidikan responden
Gambar 6. Pengalaman kerja responden
Gambar 7. Jabatan responden

## Gambar 8. Tipe proyek responden
Evaluasi model pengukuran ( OuterlLoading – PLS algorithm )
Pengukuran  indikator  ( outer  model )  dilakukan dengan  melihat convergent  validity,  average variance  extracted-AVE,  construct  reliability, dan cronbach's alpha . Model antara variabel laten dan indikator serta variabel median penelitian menggunakan  model  reflektif.  Hubungan  antara variabel-variabel dalam Pemodelan SEM PLS akan memberikan  informasi  tentang  kekuatan  dan  arah pengaruh antara variabel laten atau konstruk dengan indikator  atau  variabel  pengukuran,  seperti  pada Gambar 9.
Tabel 3. Outer loading Indikator Outer loading Validitas > 0,5 X1 0,785 diterima X2 0,889 diterima X3 0,785 diterima X4 0,885 diterima X5 0,921 diterima X6 0,901 diterima X7 0,763 diterima X8 0,688 diterima X9 0,587 diterima X10 0,902 diterima X11 0,697 diterima X12 0,912 diterima X13 0,870 diterima X14 0,842 diterima X15 0,894 diterima X16 0,817 diterima X17 0,716 diterima X18 0,683 diterima X19 0,722 diterima Y1 0,723 diterima Y2 0,599 diterima Y3 0,799 diterima Y4 0,768 diterima Y5 0,688 diterima Y6 0,810 diterima
Uji  validitas  digunakan  untuk  menentukan  apakah instrumen  riset  ini  dapat  menghasilkan  informasi berdasarkan  variabel  yang  dianalisa  secara  benar. Nilai  uji  validitas  dianggap  valid  jika  nilainya diterima (Nur & Husin, 2022).

## Gambar 9. Pemodelan SEM-PLS
Pada Tabel 3 dan Gambar 10 menunjukkan bahwa outer loading menghasilkan nilai yang lebih tinggi dari  nilai  yang  disarankan,  yaitu  0,5  dan konvergensi validitas lebih tinggi dari nilai average variance extracted (AVE). Tabel 4 dan Gambar 10 menunjukkan bahwa nilai AVE 0,5 atau lebih besar menyimpulkan  bahwa konstruk dapat menjelaskan setengah dari varians item (Hair Jr et al ., 2021).

## Tabel 4. Nilai AVE
Variabel Nilai AVE Ave > 0,5 Bendungan 0,602 valid Dokumen tender 0,701 valid Manajemen proyek 0,612 valid Last planner system 0,572 valid Perencanaan 0,711 valid Supporting implementation 0,755 valid Weekly work plan + make ready 0,542 valid Waktu 0,514 valid
Gambar 10. Nilai AVE
Nilai composite reliability blok indikator digunakan sebagai  pengukuran  konstruksnya  untuk  menilai reliabilitasnya.  (Tabel  5,  Gambar    11  dan  Gambar 12).  Nilai composite  reliability dan cronbach's alpha akan menunjukkan nilai yang valid jika > 0,7.
Tabel 5. Nilai Cronbach's Alpha & Composite Reliability Variabel Composite Reliability Cronbach's Alpha Bendungan 0,930 0,914 Dokumen Tender 0,903 0,856 Manajemen Proyek 0,885 0,834 Last Planner System 0,928 0,912 Perencanaan 0,879 0,791 Supporting Implementation 0,902 0,838 Weekly  Work  Plan + Make Ready 0,825 0,723 Waktu 0,860 0,802
Gambar 11. Nilai composite reliability
Gambar 12. Nilai cronbach’s alpha
Ditunjukkan  pada  Tabel  6  dan  Gambar  13  bahwa semua  variabel  dalam  penelitian  mempunyai  nilai composite  reliability dan cronbach’s  alpha keduanya lebih dari 0,70.  Oleh karena itu diperoleh kesimpulan bahwa masing-masing variabel 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,76 0,78 0,8 0,82 0,84 0,86 0,88 0,9 0,92 0,94 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

## Bernadette Detty Kussumardianadewi, Albert Eddy Husin, Anti Susianti1
mempunyai reliabilitas yang tinggi sehingga semua varibel tersebut dapat dinyatakan reliabel.
Besarnya  pengaruh  berbagai  variabel  laten  bebas terhadap  varibel  laten  dependen  diukur  dengan menggunakan  nilai R-Squared. Model  ini  dinilai sangat  baik  berdasarkan  hasil R-Squared sebesar 0,67.  Hasil R-Squared berkisar  0,33  dan  0,67 menunjukkan  model  masuk  ke  dalam  kategori sedang.  Sedangkan  hasil R-Squared sebesar  0,33 menunjukkan  model  masuk  ke  dalam  kategori lemah (Ghozali & Latan, 2015).  Dari Tabel 6 dapat diketahui bahwa model masuk kategori baik karena menunjukkan nilai R-Squared di atas 0,67.
Tabel 6. Nilai R Square Variabel R Square Dokumen Tender 0,930 Manajemen Proyek 0,927 Perencanaan 0,886 Supporting Implementation 0,881 Weekly Work Plan 0,875 Waktu 0,673 Gambar 13. Nilai R-square
Nilai R- square menjelaskan seberapa besar variabel bebas  dapat  menunjukkan  perbedaan  dari  variabel tak  bebas.  Dengan  R- square terhadap  Y  =  waktu sebesar  0,673  adalah  variable  laten  dan median ini mampu  menjelaskan  67,3%  dari  variabel  tak bebas atau berpengaruh terhadap waktu.
Evaluasi  model  pengukuran  ( inner  loading – bootsrapping )
Metode Bootsrapping selanjutnya digunakan untuk menganalisis nilai model struktural (inner-loading) dan  model  yang  berhubungan  antar  konstruk (variable  laten)  (Hair et  al .,  2014).  Prosedur  ini menggunakan semua sampel asli untuk resampling ; namun,  total  jumlahnya  harus  lebih  besar  dari sampel  asli.  Koefisien  jalur  antara  konstruk  juga diukur  untuk  menguji  hipotesis,  menentukan signifikansi  dan  kekuatan  hubungan  antara
konstruk.  Nilai  koefisien  jalur  diantara  -1  dan  +1. Hubungan antara kedua konstruk lebih  kuat  ketika nilainya  mendekati  +1,  dan  nilai  kurang  dari  -1 menjelaskan  bahwa  hubungan  negatif  (Sarstedt et al ., 2017).
Pada Tabel 7 menunjukkan hasil pengukuran beban melalui prosedur bootstrapping. Hasil analisis jalur, atau hasil model stuktural yang berpengaruh secara signifikan jika T statistik > 1,96 dan nilai p < 0.05 (Ghozali  &  Latan,  2015).  Hal  ini  menunjukkan bahwa hasil analisis berpengaruh secara signifikan. Nilai T statistik > 1,96 dan  P Value < 0,05. Faktor- faktor  yang  diambil  dari  diskusi  dan  analisis tersebut adalah 6 faktor yang paling signifikan yang berpengaruh  pada  peningkatan  kinerja  waktu berbasis  last  planner  system  yang  diaplikasikan pada proyek bendungan:

## Gambar 14. Faktor kunci keberhasilan
Faktor kunci keberhasilan diinterpretasikan sebagai bobot  atau  koefisien  pengaruh  yang  dimiliki  oleh variabel  pengukuran  terhadap  faktor  keberhasilan. Nilai  ini  mengindikasikan  signifikansi  variabel pengukuran terhadap faktor keberhasilan.

## Kesimpulan
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa impelementasi last planner system dengan menerapkan  SEM-PLS  sangat  mempengaruhi secara  signifikan  pada  peningkatan  kinerja  waktu proyek  bendungan.  Dari  hasil  analisis  dan pembahasan didapatkan juga faktor kunci keberhasilan  impelementasi  last  planner  system untuk peningkatan kinerja waktu proyek bendungan, yaitu Rencana Anggaran Biaya, Jadwal Pekerjaan,  Kejelasan  Lingkup  Pekerjaan,  Rencana Kerja, Proses Perencanaan dan Rencana Mingguan. Analisis  SEM-PLS  terbukti  lebih  efektif  untuk menganalisa korelasi hubungan di dalam pengembangan teori penelitian.
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 X2 X4 X8 X10
X14 X16 Rencana Anggaran Biaya Jadwal Pekerjaan Kejelasan Lingkup Pekerjaan Rencana Kerja Proses Perencanaan Rencana Mingguan Nilai Original Sampel Terhadap r Square

## Bernadette Detty Kussumardianadewi, Albert Eddy Husin, Anti Susianti

## Tabel 7. Nilai koefisien jalur
Deskripsi Original sample (O) T statistik (|O/STDEV|) P values Bendungan - dokumen tender 0,785 18,256 0,000 Bendungan - spesifikasi teknis 0,724 16,122 0,000 Dokumen tender - rencana anggaran biaya 0,889 32,690 0,000 Bendungan - rencana anggaran biaya 0,828 21,551 0,000 Perencanaan - rencana kerja 0,902 40,718 0,000 LPS - rencana kerja 0,888 45,026 0,000 Dokumen tender – desain 0,785 21,224 0,000 Bendungan – desain 0,846 33,363 0,000 Perencanaan - mengurangi waktu pengiriman ke proyek 0,697 6,688 0,000 LPS - mengurangi waktu pengiriman ke proyek 0,624 6,100 0,000 Perencanaan - peningkatan proses 0,912 40,113 0,000 LPS - peningkatan proses 0,841 17,543 0,000 supporting implementation - proses produksi 0,870 26,467 0,000 LPS - proses produksi 0,739 13,528 0,000 Supporting implementation - proses perencanaan 0,842 34,562 0,000 LPS - proses perencanaan 0,894 48,350 0,000 Supporting implementation - menghilangkan pemborosan 0,894 40,257 0,000 LPS - menghilangkan pemborosan 0,794 20,712 0,000 WWP - rencana mingguan 0,817 28,499 0,000 LPS - rencana mingguan 0,905 49,651 0,000 WWP - mengidentifikasi alasan 0,716 10,486 0,000 LPS - mengidentifikasi alasan 0,631 8,517 0,000 WWP - menghitung PPC 0,683 10,905 0,000 LPS - menghitung PPC 0,564 7,510 0,000 WWP - analisa kendala 0,722 6,604 0,000 LPS - analisa kendala 0,570 4,597 0,000 Dokumen tender - jadwal pekerjaan 0,885 28,022 0,000 Bendungan - jadwal pekerjaan 0,820 18,620, 0,000 Manajemen proyek - pengendalian biaya 0,921 64,658 0,000 Bendungan - pengendalian biaya 0,875 37,214 0,000 Manajemen proyek - kejelasan lingkup pekerjaan 0,901 52,730 0,000 Bendungan - kejelasan lingkup pekerjaan 0,841 29,372 0,000 Manajemen proyek - identifikasi risiko 0,763 13,481 0,000 Bendungan - identifikasi risiko 0,704 11,645 0,000 Manajemen proyek - kemampuan manajer proyek 0,688 12,926 0,000 Bendungan -> Kemampuan Manajer Proyek 0,780 20,109 0,000 Manajemen Proyek -> Pemilihan lokasi 0,587 6,710 0,000 Bendungan -> Pemilihan lokasi 0,491 5,707 0,000 Tabel 8. Hasil analisis faktor kunci keberhasilan No Sub faktor Nilai original sample Terhadap R square 1.  Rencana anggaran biaya X2 0,889 0,930 2.  Jadwal pekerjaan X4 0,885 0,930 3.  Kejelasan lingkup pekerjaan X8 0,688 0,927 4.  Rencana kerja X10 0,902 0,886 5.  Proses perencanaan X14 0,842 0,881 6.  Rencana mingguan X16 0,817 0,875

## Ucapan Terima Kasih
Terima kasih disampaikan kepada Pejabat Pembuat Komitmen Prasarana Konservasi Sumber Daya Air
II Satuan Kerja Non Vertikal Tertentu Pelaksanaan
Jaringan Sumber Air Cimanuk-Cisanggarung pada Direktorat  Jenderal  Sumber  Daya  Air  Balai  Besar Wilayah  Sungai    Cimanuk  -  Cisanggarung  di Kementrian Pekerjaan Pekerjaan Umum Perumahan Rakyat.

## Bernadette Detty Kussumardianadewi, Albert Eddy Husin, Anti Susianti1

## Daftar Pustaka
Alsehaimi,  A.  O.,  Fazenda,  P.  T.,  &  Koskela,  L. (2014).  Improving  construction  management practice with the Last Planner System: A case study. Engineering,  Construction  and  Architectural Management , 21 (1), 51–64. https://doi.org/10.1108/ECAM-03-2012-0032
Amirsayafi,  P.,  Jin,  X.,  &  Senaratne,  S.  (2019). Identification of success factors of dam engineering projects  in  Australia. Proceedings  of  the  14th International Conference Organization, Technology  and Management in  Construction  and the 7th International Project Management Association  Research  Conference,  September  4-7, 2019, Zagreb, Croatia , 321–336.
Ballard,  G.,  &  Howell,  G.  (1994).  Implementing lean  construction:  stabilizing  work  flow. Lean Construction , 2 , 105–114.
Ballard,  H.  G.  (2000). The  last  planner  system  of production control . University of Birmingham.
Berawi, M. A., Susantono, B., Miraj, P., Berawi, A. R.  B.,  Rahman,  H.  Z.,  Gunawan,  &  Husin,  A.
(2014).  Enhancing  Value  for  Money  of  Mega Infrastructure  Projects  Development  Using  Value Engineering  Method. Procedia  Technology , 16 , 1037–1046. https://doi.org/10.1016/j.protcy.2014.10.058
Bozorg-Haddad, O., Orouji, H., Mohammad-Azari, S.,  Loáiciga,  H.  A.,  &  Mariño,  M.  A.  (2016). Construction Risk Management of Irrigation Dams. Journal  of  Irrigation  and  Drainage  Engineering , 142 (5), 04016009. https://doi.org/10.1061/(asce)ir.1943- 4774.0001001
Daniel,  E.  I.,  Pasquire,  C.,  &  Dickens,  G.  (2019). Development of Approach to Support Construction Stakeholders in Implementation of the Last Planner System. Journal  of  Management  in  Engineering , 35 (5), 1–16. https://doi.org/10.1061/(asce)me.1943- 5479.0000699
Husin, A. E., & Sustiawan,  F. (2021).  Analisa RII (Relative  Important  Index)  terhadap  faktor-faktor yang  berpengaruh  dalam  mengimplementasikan BIM  4D  dan  M-PERT  pada  pekerjaan  struktur bangunan hunian bertingkat tinggi. Jurnal Aplikasi Teknik Sipil , 19 (4), 417-426.
Gaspersz,  V.  (2019).  Lean  Thinking,  Lean Education, and Lean Professional. https://www.vincentgaspersz.com/blog/2019/lean-
thinking-lean-education-and-lean-professional/
Ghozali,  I.,  &  Latan,  H.  (2015). Partial  least squares  konsep,  teknik  dan  aplikasi  menggunakan program  smartpls  3.0  untuk  penelitian  empiris. Semarang: Badan Penerbit UNDIP.
Gholizadeh,  M.H.,  Melesse,  A.M.,  and  Reddi,  L. (2016). A comprehensive review on  water quality parameters  estimation  using  remote  sensing techniques. Sensors , 16 (8), 1298
Hair, J.F., Hult, G.T.M., Ringle, C.M. and Sarstedt, M.  (2014). A  Primer  on  Partial  Least  Squares Structural  Equation  Modeling ,  Sage,  Thousand Oaks, CA.
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 . Springer Nature.
Hamzeh, F. R., & Aridi, O. Z. (2013). Modeling the Last  Planner  System  metrics:  A  case  study  of  an AEC  company. 21st  Annual  Conference  of  the International  Group  for  Lean  Construction  2013, IGLC 2013 , January , 536–545. https://doi.org/10.13140/2.1.3852.5121
Hendrawan, H. (2018). Faktor yang Mempengaruhi Keberhasilan  Penerapan  Teknologi  Bidang  Jalan dengan Kontrak Rancang Bangun. Media Komunikasi Teknik Sipil , 24 (1), 45. https://doi.org/10.14710/mkts.v24i1.18376
Howell,  G.  A.,  Ballard,  G.,  Tommelein,  I.  D.,  & Koskela,  L.  (2004).  Discussion  of  “Reducing variability  to  improve  performance  as  a  lean construction  principle”  by  H.  Randolph  Thomas, Michael  J.  Horman,  Ubiraci  Espinelli  Lemes  de Souza, and  Ivica  Zavřski. Journal  of Construction Engineering and Management , 130 (2), 299–300.
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
Husin, S. (2021). Study of Key Success Factors for Lean  Six  Sigma  and  Last  Planner  System  in Basement Work on High-rise Residential Building Projects  ,  Jakarta  Indonesia. International  Journal of Engineering Research and Advanced Technology (IJERAT) , 7 (4), 1–12. https://doi.org/10.31695/IJERAT.2021.3700

## Bernadette Detty Kussumardianadewi, Albert Eddy Husin, Anti Susianti
Informasi  Statistik  Infrastruktur  PUPR.  (2021). Buku  Informasi  Statistik  Infrastruktur  PUPR. Angewandte  Chemie  International  Edition,  6(11), 951–952. , 1–110.
Kementerian  PUPR  Republik  Indonesia.  (2020). Rancangan Renstra PUPR 2020 - 2024 . 1–80.
Kenley,  R.  (2014).  Critical  Success  Factors  of Project  Management  for  Brunei  Construction Projects :  Improving. Construction  Management and Economics , 32 (6), 489–494.
Kholiq, A. (2015). Evaluasi Keberhasilan Program Air  Minum  dan  Sanitasi  (PAMSIMAS)  di Kabupaten  Tegal  dan  Kabupaten  Brebes. Media
Komunikasi Teknik Sipil , 20 (2), 125–133. https://doi.org/10.12777/mkts.20.2.125-133
Kristiana, R.,  Kholil,  M.,  &  Mikha, S.  (2021).  the Application  of  Structural  Equation  Model  To Improve the Performance  of Time in Construction Project. Engineering Heritage Journal , 5 (1), 26–33. https://doi.org/10.26480/gwk.01.2021.26.33
Kwak,  Y.  H.,  Walewski,  J.,  Sleeper,  D.,  & Sadatsafavi, H. (2014). What can we learn from the Hoover Dam project that influenced modern project management? International  Journal  of  Project Management , 32 (2), 256–264.
https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2013.04.002
Munje,  A.  S.,  &  Patil,  D.  S.  (2014).  Comparative study  of  last  planner  system  over  traditional construction processes. Current Tren. Tech. Sci , 3 , 308–311.
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.
Plummer  Braeckman,  J.,  Disselhoff,  T.,  & Kirchherr, J. (2020). Cost and schedule overruns in large  hydropower  dams: an assessment of projects completed  since  2000. International  Journal  of Water  Resources  Development , 36 (5),  839–854. https://doi.org/10.1080/07900627.2019.1568232
Tayeh,  B.  A.,  Hallaq,  K.  Al,  Faqawi,  A.  H.  Al, Alaloul, W. S., & Soo, Y. (2018). Success Factors and Barriers of Last Planner System
Implementation  in  the  Gaza  Strip  Construction Industry. Open Construction and Building Technology Journal , 12 , 389–403. https://doi.org/10.2174/1874836801812010389
Wen  Y.  (2014).  Research  on  Cost  Control  of Construction Project Based on the Theory of Lean Construction  and  BIM:  Case  Study.  The  Open Construction  and  Building  Technology  Journal, 2014, Vol.8, 382-388