## Talenta Sipil

## Faktor Penyebab Contract Change Order pada Proyek Konstruksi Sumber Daya Air Padang Pariaman

## Jonadi*, Zuherna Mizwar, Wahyudi P Utama
Pasca Sarjana Teknik Sipil, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Universitas Bung Hatta *Correspondence email: jonadist@gmail.com
Abstrak. Proyek  infrastruktur  pemerintah  dalam  proyek  sumber  daya  air  pada  umumnya  menerapkan  sistem kontrak harga satuan. Hal ini disebabkan karena penerapan sistem kontrak harga satuan tidak sulit dan seimbang dalam hal pembagian resiko dari perubahan kontrak antara penyedia dan pengguna jasa kontruksi. Pada sistem kontrak  harga  satuan  sangat  memungkinkan  terjadinya  perubahan  kontrak  pada  proyek  konstruksi.  Perubahan dalam pelaksanaan proyek konstruksi dapat terjadi berulang kali dan sulit untuk dihindari. Tujuan dari penelitian adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor penyebab Contract Change Order dan faktor dominan penyebabnya selama  tahap  pelaksanaan  proyek  konstruksi  bidang  sumber  daya  air.  Penelitian  dilakukan  dengan  menyebar kuisioner terhadap para responden yang terlibat dalam pekerjaan proyek konstruksi bidang sumber daya air pada Dinas PUPR Padang Pariaman untuk tahun anggaran 2019 hingga 2021 dan kemudian dilakukan análisis faktor. Dalam  penelitian  faktor  –  faktor  yang  menjadi  penyebab Contract  Change  Order terjadi  selama  tahap pelaksanaan proyek konstruksi bidang sumber daya air Kabupaten Padang Pariaman yaitu terdapat 4 faktor yang menjadi penyebab Contract Change Order selama tahap pelaksanaan proyek konstruksi bidang sumber daya air yaitu faktor manajerial, faktor faktor peraturan dari pihak yang berwenang membuat keputusan, faktor planning, faktor perubahan desain. Faktor dominan yang menjadi penyebab Contract Change Order terjadi selama tahap pelaksanaan proyek konstruksi bidang sumber daya air yaitu faktor manajerial.
Kata Kunci : proyek konstruksi; contract change order; manajerial
Abstract. Government infrastructure projects in water resources projects generally apply a unit price contract system.  This  is  because  implementing  a  unit  price  contract  system  is  not  difficult  and  is  balanced  in  terms  of sharing  risks  from  contract  changes  between  providers  and  users  of  construction  services.  In  the  unit  price contract  system,  it  is  very  possible  for  contract  changes  to  occur  on  construction  projects.  Changes  in  the implementation of construction projects can occur repeatedly and are difficult to avoid. The aim of the research is to identify the factors that cause Contract Change Orders and the dominant factors that cause them during the implementation phase of construction projects in the water resources sector. The research was carried out by  distributing  questionnaires  to  respondents  involved  in  water  resources  construction  project  work  at  the Padang  Pariaman  PUPR  Service  for  the  2019  to  2021  budget  year  and  then  carrying  out  factor  analysis.  In research on the factors that cause Contract Change Orders to occur during the implementation phase of water resources construction projects in Padang Pariaman Regency, there are 4 factors that cause Contract Change Orders during the implementation phase of water resources construction projects, namely managerial factors, regulatory  factors.  from  parties  who  have  the  authority  to  make  decisions,  planning  factors,  design  change factors. The dominant factor that causes the Contract Change Order to occur during the implementation stage of a water resources construction project is the managerial factor.

## Keywords: construction projects; contract change orders; managerial

## PENDAHULUAN
Proyek  infrastruktur  pemerintah,  khususnya  dalam  proyek  sumber  daya  air  pada  umumnya menerapkan sistem kontrak harga satuan. Hal ini disebabkan karena penerapan sistem kontrak harga satuan tidak sulit dan seimbang dalam hal pembagian resiko dari perubahan kontrak antara penyedia dan  pengguna  jasa  kontruksi  (Asnawi,  M.  N,  2017).  Pada  sistem  kontrak  harga  satuan  sangat memungkinkan terjadinya perubahan kontrak pada proyek konstruksi. Perubahan dalam pelaksanaan proyek konstruksi dapat terjadi berulang kali dan sulit untuk dihindari. Perubahan yang dapat terjadi pada  proyek  konstruksi  yaitu  perubahan  waktu/durasi  pelaksanaan,  volume,  desain,  material, keterlambatan pembayaran dan nilai kontrak (Supriyanti, Khamim & Harsanti, 2019). Perubahan juga dapat terjadi oleh permintaan pihak yang terlibat pada proyek. Salah satu contoh yaitu owner sebagai pihak  pertama  meminta  dalam  perubahan  desain.  Konsultan  dan  kontraktor  dapat  juga  melakukan perubahan jika terjadi perbedaan antara desain dan pekerjaan dilapangan atau terjadi kesalahan yang
tidak terprediksi.Perubahan pada proyek konstruksi dapat terjadi dari tahap pertama pekerjaan hingga akhir  proyek  konstruksi  (Martanti,  2019).  Perubahan  tersebut  dapat  menghambat  kelancaran pelaksanaan  proyek  konstruksi  terhadap  biaya  (pembengkakan  biaya)  dan  waktu  (keterlambatan). Proyek  konstruksi  dapat  dikatakan  berhasil  jika  pelaksanaan  sesuai  spesifikasi,  sesuai  anggaran, selesai tepat waktu, dan untuk kepuasan pemilik( owner) (Hansen et al., 2020).
Perubahan  pada  proyek  konstruksi  atau  dengan  kata  lain contract change  order meliputi: menambah  atau  mengurangi  jumlah  item  pekerjaan  yang  dituliskan  dalam  kontrak  awal,  mengubah penjadwalan kerja, dan spesifikasi teknis serta material kerja di lokasi. Perubahan pada item pekerjaan harus  melampirkan  aspek-aspek  administrasi  dan  kontrak  yang  menyebutkan  adanya Contract Change  Order  (CCO ).  Perubahan  item  pekerjaan  pada  suatu  proyek  berdampak  negatif  bagi kontraktor dan owner baik secara langsung maupun tidak langsung. Banyaknya terjadi change order (perubahan  pekerjaan)  dan  prosedur  manajemen  yang  tidak  tepat  dalam  proyek  dapat  menyebabkan perselisihan  antara  owner  dan  pelaksana  pekerjaan  (kontraktor)  yang  berakhir  dengan  proses persidangan. (M Aziz, dkk, 2016). Selain itu, dapat CCO dapat  berdampak pada peningkatan biaya, finishing proyek terlambat, serta mutu yang berbeda dari quality plan . Ketepatan waktu dalam proyek konstruksi  memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap  pembiayaan  di  tempat  dan  realisasi  fisik, sehingga kinerja waktu proyek yang maksimal diharapkan jika proyek dapat diselesaikan tepat waktu atau lebih cepat dari yang direncanakan (Waty & Sulistio, 2021).
Beberapa  tahun  terakhir,  program  Pemerintah  di  Kabupaten  Padang  Pariaman  dalam pembangunan infrastruktur bidang sumber daya air mengalami peningkatan. Berdasarkan data bidang sumber daya air Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang Kabupaten Padang Pariaman,  terdapat banyak  proyek  yang  mengalami change  order setiap  tahunnya.  Sering  terjadinya Contract  Change Order pada  proyek  sumber  daya  air  salah  satunya  disebabkan  oleh  berbedanya  hasil  survey  awal perencanaan dengan kondisi lapangan pada pelaksanaan pekerjaan. Hal ini karena survey awal kurang detail  serta  proses  tender  berlangsung  lama  sehingga  terjadi  perubahan  kondisi  lapangan  yang diakibatkan  oleh  peristiwa  alam  sehingga  kondisi  yang  sudah  tidak  sesuai  dengan  gambar  rencana awal (Rachman, 2018).
Contract  change  order merupakan  permasalahan  serius  yang  tidak  diinginkan  oleh  semua pelaku jasa konstruksi, karena dihadapkan pada masalah etika dan perselisihan, bila tidak didasarkan dengan inovasi teknik yang baik dalam menghadapi permasalahan change order (Dharmayanti, 2021). Sehingga, penulis merasa perlunya dilakukan penelitian untuk menganalisis strategi yang tepat dalam menghadapi Contract Change Order pada pelaksanaan proyek konstruksi bidang sumber daya air di Kabupaten  Padang  Pariaman  supaya  tidak  memberi  dampak  signifikan  terhadap  biaya,  mutu  dan waktu. Walaupun terdapat permasalahan Contract Change Order setiap tahunnya, tetapi Dinas PUPR mencatat  penyelesaian  pekerjaan  konstruksi  sumber  daya  air  pada  Kabupaten  Padang  Pariaman cenderung meningkat. Hanya saja, perubahan yang terjadi masih lebih dari 10% dari contract change order .  Selain  itu,  Perpres  no.  16  tahun  2018  menyatakan  perubahan  biaya  kontrak  dapat  terjadi dengan  batasan  10%  dari  nilai  kontrak.  Berdasarkan  permasalahan  diatas,  penulis  melakukan identifikasi faktor-faktor penyebab contract change order dan faktor dominan pada proyek konstruksi Bidang PSDA.

## METODE
Penulis  melakukan  penelitian  dengan  metoda  kuantitatif  dengan  menyebar  kuisioner  terhadap para  responden.  Responden  dalam  penelitian  ini  merupakan  pihak owner ,  konsultan,  dan  kontraktor yang  terlibat  dalam  pekerjaan  proyek  konstruksi  bidang  sumber  daya  air  pada  Dinas  PUPR  Padang Pariaman untuk tahun 2019 hingga 2021.

## Populasi dan Sampel/ Responden
Menurut  Sugiyono  (2014)  populasi  merupakan  semua  objek  penelitian  seperti  orang,  benda atau  peristiwa  tertentu  sedangkan  sampel  merupakan  perwakilan  dari  populasi  dalam  penelitian. Menurut  Bogdan  &  Tylor  (2010)  bahwa  jumlah  sampel  yang  digunakan  pada  penelitian  harus mewakili  populasi  yang  ditetapkan.  Selain  itu,  peneliti  harus  mencermati  kondisi  berikut  dalam menetapkan  sampel  sebagai  responden  penelitian,  diantaranya  adalah:  responden  yang  digunakan harus  memiliki  keterkaitan  dengan  topik  atau  masalah  yang  diteliti,  pro-aktif  dalam  masalah  yang
diteliti,  memiliki  waktu  dalam  berbagi  informasi  kepada  peneliti  ketika  dalampermintaan  data, responden harus dapat berbagi informasi yang sesuai dengan kondisi nyata dilapangan.
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  non-random  sampling  atau  non-probability  sampling dalam  pengambilan  sampel,  yaitu  teknik  sampling  yang  berdasarkan  sampel  pilihan  terhadap subjektivitas  peneliti  dan  bukan  acak  (total  sampling).  Menurut  Hery  (2017)  teknik  total  sampling (sampel  jenuh)  adalah  teknik  menentukan  sampel  bila  seluruh  anggota  populasi  digunakan  menjadi sampel.  Biasanya  dilakukan  jika  populasi  relatif  kecil  atau  kurang  dari  100.  Dalam  penelitian  ini sampel  adalah  individu  yang  terlibat  dan  berpengalaman  dalam  proyek-proyek  konstruksi  bidang sumber  daya  air  pada  DPUPR  Padang  Pariaman  dari  tahun  2019  hingga  2021  yaitu  Dinas  PUPR bidang PSDA ( owner) , konsultan, dan kontraktor. (Tabel 1)
Tabel 1. Responden Penelitian Responden Jumlah Responden Dinas PUPR Bidang PSDA 10 Kontraktor/ Pelaksana 40 Konsultan 40 Total Responden 90
Sumber: PSDA Dinas PUPR Padang Pariaman (2022)

## Faktor-Faktor Penyebab Contract Change Order
Peneliti  melakukan  identifikasi  faktor-faktor  apa  yang  menyebabkan Contract  Change  Order selama tahap pelaksanaan proyek konstruksi bidang sumber daya air pada DPUPR Kabupaten Padang Pariaman.  Pada  tabel  2  didapatkan  factor  dan  variabel  berdasarkan  studi  literatur  yang  digunakan dalam peneltian sebagai berikut.

## Tabel 2. Faktor dan Variabel Penyebab Change Order
Faktor Variabel Kode Planing dan Design a. Kesalahan planing dan design b. Perubahan desain
c. Perubahan metode kerja
d. Kesalahan dan kelalaian dalam penentuan estimasi volume
e. Ketidaksesuain antara gambar dan kontrak
f. Ketidaksesuain antara gambar dan keadaan lapangan
g. Kutipan dari spesifikasi yang tidak lengkap
h. Detail yang tidak jelas
i. Kurangnya pengetahuan tentang karakter material
j. Penambahan change order pekerjaan k. Pengurangan change orde r pekerjaan
l. Value Engineering X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 Kondisi  Bawah Tanah a. Penyelidikan lapangan yang tidak lengkap b. Persyaratan tambahan dari perbaikan bawah tanah
c. Peningkatan penyelidikan bawah tanah
d. Kondisi bawah tanah yang berbeda e. Rembesan bawah tanah setelah penggalian X13 X14 X15 X16 X17 Peristiwa Alam a. Tanah longsor b. Banjir
c. Penurunan tanah d. Cuaca yang buruk X18 X19 X20 X21 Peraturan  pihak berwenang  yang membuat keputusan a. Pertimbangan politik b. Perubahan pembuat keputusan
c. Penempatan awal fasilitas yang baru dibangun
d. Dominasi wewenang atasan
e. Perubahan hukum /pemerintah f. Perubahan komitmen dari pemerintahan X22 X23 X24 X25 X26 X27 Koordinasi a. Koordinasi dengan sistem utilitas b. Campur tangan dari pemegang wewenang tertinggi
c. Persyaratan dari agency perencanaan tata kota
d. Konflik kontrak dan perselisihan
e. Jadwal yang terlalu padat
f. Kurangnya kontrol g. Kurangnya team work X28 X29 X30 X31 X32 X33 X34
Tabel 2. Lanjutan Faktor Variabel Kode h. Kurangnya informasi tentang keadaan lapangan i. Kurangnya antisipasi terhadap keadaan mendadak
j. Spesifikasi terkirim tidak sesuai
k. Pengiriman material yang terlambat
l. Buruknya alur informasi
m. Interfensi dengan pihak ketiga
n. Terlambat dalam menyetujui gambar, desain & klarifikasi
o. Terlambat mengakses ke lapangan
p. Perubahan jadwal secara tiba-tiba q. Jadwal sub kontraktor terlambat X35 X36 X37 X38 X39 X40 X41 X42 X43 X44
Sumber: Literature Review Peneliti (2023)
Setelah  didapatkan  faktor  dan  variabel,  maka  pengukuran  kuesioner  dapat  dilakukan. Pengukuran kuesioner dilakukan dengan menggunakan Skala Likert, yaitu: 5 = Sangat Setuju (ST); 4 = Setuju (S); 3 = Cukup  Setuju (CS); 2 = Kurang Setuju (KS); 1 = Tidak Setuju (TS). Selanjutnya peneliti melakukan pengujian KMO dan Bartlett, pengujian validitas dan pengujian reliabilitas untuk mendapatkan faktor-faktor penyebab contract change order pada proyek-proyek bidang sumber daya air DPUPR Padang Pariaman tahun 2019 hingga 2021.

## Pengujian KMO dan Bartlett
Pengujian KMO dan Bartlett adalah pengujian asumsi guna melihat hubungan atau korelasi dari setiap faktor penelitian. Uji ini dilakukan dengan menggunakan uji korelasi antar variabel independen. Dalam ketentuan analisis faktor dan didukung oleh pendapat Sugiyono (2010) hasil uji korelasi harus lebih  besar  dari  0,5  dengan  nilai  signifikan  kecil  dari  0,05.  Apabila  nilai  hasil  pengujian  KMO  dan Bartlett  untuk  korelasi  antar  variable  yang  dilakukan  besar  dari  0,5  maka  dapat  dinyatakan  variabel dan sampel yang digunakan dapat dilakukan analisis selanjutnya.

## Pengujian Validitas
Menurut Azwar (1986) pengujian validitas adalah uji yang dilakukan guna menunjukkan sejauh mana  alat  ukur  tersebut  teliti  dalam  pengukuran,  sah,  atau  valid  tidaknya  suatu  kuesioner.  Dalam mencari  nilai  validitas  pada  sebuah  item  dengan  mengkorelasikan  skor  item  dengan  total  item-item tersebut.  Apabila  terdapat  item  yang tidak sesuai  syarat, maka item  tersebut  tidak  akan  diteliti lebih lanjut.  Syarat  tersebut  menurut  Sugiyono  (2010)  yang  harus  dipenuhi  yaitu  harus  memiliki  kriteria sebagai berikut:
1. apabila r hitung > r table maka variable dinyatakan valid.
2. apabila r hitung <  r table maka variable dinyatakan tidak valid.

## Pengujian Reliabilitas
Pengujian  reliabilitas  dilakukan  guna  melihat  apakah  alat  ukur  kuisioener  dapat  dipercaya. Suatu  alat  ukur  dikatakan  handal  jika  alat  tersebut  dapat  digunakan  berulang  kali  dan  memberikan hasil yang relatif sama (tidak berbeda jauh). Menurut Hair et al (2010) Cronbach’s Alpha merupakan suatu indikator handal yang dilihat dari nilai correlated item-total correlation . C orrelated item-total correlation juga digunakan untuk menghapus indikator yang tidak handal dalam suatu variabel. Nilai correlated  item-total  correlation dalam  suatu  indikator  dapat  diterima  bila  nilai  Cronbach’s  Alpha lebih besar atau sama dari koefisien Cronbach Alpha 0.60.

## Faktor dominan penyebab Contract Change Order
Analisis faktor merupakan salah satu teknik analisis statistik multivariate yang bertujuan untuk mereduksi  data.  Proses  analisis  faktor  digunakan  untuk  menemukan  hubungan  antara  variabel  yang saling  independen  yang  kemudian  dikelompokkan  menjadi  beberapa  kelompok,  sehingga  terbentuk satu atau beberapa kumpulan variabel yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal. (Johnson, 2008). Tahapan dalam analisa faktor guna mendapatkan faktor dominan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.

## Pengujian Measure Of Sampling Adequacy (MSA)
Pengujian  anti  image  matrice  bertujuan  untuk  mengetahui  besar  korelasi  parsial  antara  dua variabel.  Pada  bagian  correlation  dapat  dilihat  besarnya  korelasi  antar  variable.  Nilai  MSA  berkisar antara 0 hingga 1, dengan ketentuan sebagai berikut: (Santoso, 2006)
- MSA = 1, variabel dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel yang lain.
- MSA > 0,5, variabel masih bisa diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut.
- MSA  <  0,5,  variabel  tidak  bisa  diprediksi  dan  tidak  bisa  dianalisis  lanjut,  atau  dikeluarkan  dari variabel lainnya.
Analisis anti image correlation merupakan model yang digunakan untuk mengetahui layaknya atau  tidaknya  sebuah  faktor  untuk  diproses  dalam  analisis  faktor.  Faktor  yang  diikutsertakan  adalah faktor yang memiliki nilai koefisien korelasi besar atau sama dengan 0,50.

## Pengujian Communalities
Pengujian  communalities  disebut  sebagai  peran  faktor-faktor  penyusun  (dimensi)  terhadap faktornya  yang  berguna  untuk  mengetahui  varians-varians  yang  dapat  dijelaskan  oleh  faktor  yang diekstrak,  Pengujian  communalities  ini  dapat  dikatakan  memenuhi  syarat  apabila  nilai  ekstraktion besar dari 0,5.

## Ekstraktion Faktor
Ekstraktion  faktor  merupakan  cara  untuk  mereduksi  data  dari  beberapa  indikator  guna mendapatkan  faktor  yang  lebih  sedikit  dan  dpat  menerangkan  korelasi  antara  indikator  dalam kuisioner yang diukur (Sutopo, 2017). Table total variance explained menunjukan besarnya persentase keragaman total yang mampu diterangkan oleh keragaman faktor-faktor yang terbentuk.
Setelah  sejumlah  variabel  terpilih,  dilanjutkan  dengan  melakukan  ekstraksi  variabel  menjadi beberapa  kelompok  faktor,  dengan  menggunakan  metode  PCA  ( Principal  Component  Analysis). Penentuan  terbentuknya  jumlah  kelompok  faktor  dilakukan  dengan  melihat  nilai  eigen  yang menyatakan kepentingan relative masing-masing faktor dalam menghitung varian dari variabel.

## HASIL

## Faktor-Faktor Penyebab Contract Change Order Pengujian KMO (Kaiser Mayer Oiken) and Bartlett’s
Dalam  menemukan  sebab  –  sebab  potensial  sebagai  pembentuk  permasalahan  utama  maka dilakukan uji KMO (Kaiser Mayer Oiken) and Bartlett’s yang berguna untuk menentukan kelayakan dari setiap variabel yang diuji.
Tabel 3. KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .772 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 4742.054 df 496 Sig. .000
Sumber: Data Olahan (2023)
Pada tabel 3 dapat dilihat hasil pengujian dengan  nilai KMO and Barttletts Test of Specherity adalah  0,772.  Dimana  nilai  tersebut  berada  diatas  0,50  dengan  nilai  signifikan  0,000  yang  dibawah nilai 0,05, sehingga sampel dinyatakan telah sesuai syarat dan analisa dapat dilanjutkan.

## Pengujian Validitas Variabel
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  melihat  valid  atau  tidaknya  suatu  variabel.  Suatu  kuisioner dikatakan  valid  apabila  pernyataan  kuisionernya  dapat  mengungkapkan  sesuatu  yang  diukur  oleh kuisioner  tersebut.  Pada  penelitian  ini,  pengujian  validitas  variabel  dilakukan  dengan  melihat  angka signifikasi, yaitu membandingkan nilai r hitung  dengan r tabel untuk degree  of freedom  (Df)  =  n-2. Dimana  berdasarkan  jumlah  total  responden  kuisioner  adalah  90  responden  dan  didapatkan  nilai  r Tabel adalah 0,2072. Pada pengujian ini, variabel dikatakan valid jika nilai r Hitung lebih besar dari nilai r Tabel.
Pada tabel 4  berdasarkan hasil uji validitas, sebanyak 40 variabel dinyatakan valid, 4 variabel dinyatakan  tidak  valid  yaitu  variable  X3,  X6,  X13,  X28  sehingga  variable  yang tidak  valid tersebut tidak  dapat  digunakan  untuk  pengujian  selanjutnya  dan  tersisa  40  variabel  yang  dapat  dilakukan pengujian selanjutnya.
Tabel 4. Hasil Uji Validitas No Variabel NILAI r Hitung Nilai r Tabel Signifikansi Keputusan 1 X1 0,527 0,2072 0,000 Valid 2 X2 0,245 0,2072 0,000 Valid 3 X3 0,011 0,2072 0,000 Tidak Valid 4 X4 0,419 0,2072 0,000 Valid 5 X5 0,723 0,2072 0,000 Valid 6 X6 0,053 0,2072 0,000 Tidak Valid 7 X7 0,360 0,2072 0,000 Valid 8 X8 0,683 0,2072 0,000 Valid 9 X9 0,596 0,2072 0,000 Valid 10 X10 0,333 0,2072 0,000 Valid 11 X11 0,702 0,2072 0,000 Valid 12 X12 0,568 0,2072 0,000 Valid 13 X13 0,180 0,2072 0,000 Tidak Valid 14 X14 0,586 0,2072 0,000 Valid 15 X15 0,866 0,2072 0,000 Valid 16 X16 0,790 0,2072 0,000 Valid 17 X17 0,528 0,2072 0,000 Valid 18 X18 0,673 0,2072 0,000 Valid 19 X19 0,886 0,2072 0,000 Valid 20 X20 0,868 0,2072 0,000 Valid 21 X21 0,819 0,2072 0,000 Valid 22 X22 0,847 0,2072 0,000 Valid 23 X23 0,850 0,2072 0,000 Valid 24 X24 0,823 0,2072 0,000 Valid 25 X25 0,910 0,2072 0,000 Valid 26 X26 0,875 0,2072 0,000 Valid 27 X27 0,900 0,2072 0,000 Valid 28 X28 0,018 0,2072 0,000 Tidak Valid 29 X29 0,787 0,2072 0,000 Valid 30 X30 0,551 0,2072 0,000 Valid 31 X31 0,073 0,2072 0,000 Valid 32 X32 0,284 0,2072 0,000 Valid 33 X33 0,843 0,2072 0,000 Valid 34 X34 0,875 0,2072 0,000 Valid 35 X35 0,888 0,2072 0,000 Valid 36 X36 0,877 0,2072 0,000 Valid 37 X37 0,860 0,2072 0,000 Valid 38 X38 0,310 0,2072 0,000 Valid 39 X39 0,593 0,2072 0,000 Valid 40 X40 0,606 0,2072 0,000 Valid 41 X41 0,824 0,2072 0,000 Valid 42 X42 0,877 0,2072 0,000 Valid 43 X43 0,426 0,2072 0,000 Valid 44 X44 0,819 0,2072 0,000 Valid Sumber: Hasil olah data spss (2023)

## Pengujian Reliabilitas
Pengujian  reabilitas  merupakan  pengujian  yang  menerangkan  sejauh  mana  pengukuran  ini dapat memberikan hasil yang relatif tidak berbeda. Pengujian ini hanya dilakukan pada variable valid saja.  Pengujian  reliabilitas  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan Cronbach’s  Alpha .  Suatu variabel  dapat  dikatakan  handal  jika Cronbach’s  Alpha lebih  besar  atau  sama  dengan  nilai  0,60. (Ghozali,  2016).  Adapun  hasil  penguji  realibilitas  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  dari  tabel  5 berikut. Berdasarkan tabel 5 dapat dilihat bahwa nilai Cronbach’s Alpha adalah sebesar 0,906 ≥ 0,60 sehingga dapat dikatakan bahwa penelitian sangat handal ( reliable) .
Tabel 5. Hasil Uji Reliabilitas Cronbach's Alpha  Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items .906 .895 40 Sumber: Hasil olah data (2023)

## Measure of Sampling Aduquaecy (MSA)
Pada  tabel  6  merupakan  hasil  analisis  faktor  yang  dilakukan  dan  diperoleh  nilai Measure  of Sampling  Adequaecy (MSA).  Berdasarkan  tabel  tersebut,  dapat  dilihat  dari  40  variabel  terdapat  35 variabel menghasilkan nilai MSA diatas 0,50 dan terdapat 5 variabel dibawah 0,50 yaitu X2, X8, X15, X18,  X31.  Untuk  dilakukan  pengujian  selanjutnya  maka  5  variable  yang  tidak  layak  tersebut dikeluarkan dan dilakukan pengujian MSA yang kedua.
Tabel 6. Nilai MSA Variabel Nilai Msa Keterangan X1 0,874 Variabel layak digunakan X2 0,209 Variabel tidak layak digunakan X4 0,524 Variabel layak digunakan X5 0,750 Variabel layak digunakan X7 0,503 Variabel layak digunakan X8 0,463 Variabel tidak layak digunakan X9 0,903 Variabel layak digunakan X10 0,587 Variabel layak digunakan X11 0,694 Variabel layak digunakan X12 0,544 Variabel layak digunakan X14 0,738 Variabel layak digunakan X15 0,461 Variabel tidak layak digunakan X16 0,633 Variabel layak digunakan X17 0,513 Variabel layak digunakan X18 0,400 Variabel tidak layak digunakan X19 0,600 Variabel layak digunakan X20 0,688 Variabel layak digunakan X21 0,683 Variabel layak digunakan X22 0,705 Variabel layak digunakan X23 0,764 Variabel layak digunakan X24 0,914 Variabel layak digunakan X25 0,733 Variabel layak digunakan X26 0,669 Variabel layak digunakan X27 0,758 Variabel layak digunakan X29 0,785 Variabel layak digunakan X30 0,727 Variabel layak digunakan X31 0,193 Variabel tidak layak digunakan X32 0,572 Variabel layak digunakan X33 0,644 Variabel layak digunakan X34 0,688 Variabel layak digunakan X35 0,688 Variabel layak digunakan X36 0,886 Variabel layak digunakan X37 0,733 Variabel layak digunakan X38 0,532 Variabel layak digunakan X39 0,666 Variabel layak digunakan X40 0,770 Variabel layak digunakan X41 0,876 Variabel layak digunakan X42 0,749 Variabel layak digunakan X43 0,685 Variabel layak digunakan X44 0,835 Variabel layak digunakan
Sumber: Hasil olah data spss (2023)
Pada hasil pengujian nilai MSA yang kedua didapatkan reduksi data kembali, dari 35 variabel pada hasil pengujian nilai MSA pertama terdapat 32 variabel menghasilkan nilai MSA diatas 0,50 dan terdapat  3  variabel  dibawah  0,50  yaitu  X7,  X19,  X38  dan  ketiga  variable  yang  tidak  layak  tersebut dikeluarkan. Sehingga dilakukan kembali pengujian nilai MSA yang ketiga dengan menggunakan 32 variabel  tersebut.  Pada  pengujian  nilai  MSA  yang  ketiga  kalinya  dengan  menggunakan  32  variabel,
didapatkan  semua  variabel  menghasilkan  nilai  MSA  diatas  0,50  dan  dapat  dilanjutkan  analisa berikutnya.

## Pengujian Communalities
Tahapan  analisis  faktor  dominan  yang  kedua  adalah Communalities . Communalities adalah sebuah  model  yang  digunakan  untuk  mengetahui  faktor  yang  pertama  kali  terbentuk  dalam menjelaskan  variance  dari  sebuah  variabel.  Pengujian communalities untuk  menetapkan  apakah variabel-variabel  tersebut  dapat  dikelompokkan  ke  dalam  satu  atau  beberapa  faktor.  Pada  uji communalities dimana 32 variabel yang didapatkan dari nilai Measure of Sampling Adequaecy (MSA) dapat  disederhanakan  ke  dalam  satu  atau  beberapa  faktor.  Jumlah  faktor  yang  nantinya  terbentuk dapat menjelaskan variable.
Pada tabel 7 terdapat 32 variable yang memiliki nilai koefisien korelasi besar dari 0,50. Hal ini menjelaskan  bahwa  semakin  besar  nilai communalities maka  semakin  erat  hubungan  variabel  yang bersangkutan  dengan  faktor  yang  terbentuk.  Metode  ekstraksi  yang  digunakan  adalah Principal Component Analysis (PCA).
Tabel 7. Hasil Uji Communalities Variabel Initial Extraction X1 1.000 .866 X4 1.000 .872 X5 1.000 .951 X9 1.000 .773 X10 1.000 .944 X11 1.000 .795 X12 1.000 .898 X14 1.000 .950 X16 1.000 .861 X17 1.000 .822 X20 1.000 .912 X21 1.000 .927 X22 1.000 .934 X23 1.000 .793 X24 1.000 .898 X25 1.000 .919 X26 1.000 .860 X27 1.000 .924 X29 1.000 .875 X30 1.000 .859 X32 1.000 .884 X33 1.000 .914 X34 1.000 .869 X35 1.000 .881 X36 1.000 .875 X37 1.000 .913 X39 1.000 .785 X40 1.000 .860 X41 1.000 .949 X42 1.000 .879 X43 1.000 .796 X44 1.000 .846 Sumber: Hasil olah data (2023)

## Nilai Variance (Total Variance Explained)
TotalVariance  Explained adalah  analisa  yang  digunakan  untuk  menunjukkan  berapa  jumlah faktor  optimal  dalam  menerangkan variance dari  32  item  variabel.  Dalam  analisa total  variance explained, item variable diklasifikasikan berdasarkan kontribusi faktor total yang terbentuk. Semakin besar  nilai  kontribusi  maka  menunjukkan  ketelitian  atau  ketepatan  peneliti  dalam  memilih  variabel yang diuji.
Tabel 8 merupakan hasil analisa total variance explained yang telah dilakukan dalam penelitian ini.  Metode  ekstraksi  yang  digunakan  adalah Principal  Component  Analysis (PCA).  Pada  tabel menunjukkan bahwa variabel yang dianalisa dapat diklasifikasikan menjadi 7 faktor baru, yaitu yang
memiliki nilai total pada initial eigenvalues yang menunjukkan angka lebih besar dari satu. Penentuan variabel yang masuk masing–masing faktor dilakukan dengan membandingkan besaran korelasi pada setiap baris. Angka korelasi dibawah 0,5 menunjukkan indikasi korelasi yang lemah sedangkan diatas 0,5 berindikasi kuat.

## Tabel 8. Total Variance Explained
Comp onent Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 14.105 44.078 44.078 14.105 44.078 44.078 8.986 28.080 28.080 2 5.153 16.103 60.181 5.153 16.103 60.181 6.793 21.227 49.307 3 2.848 8.899 69.080 2.848 8.899 69.080 2.825 8.827 58.135 4 2.050 6.407 75.487 2.050 6.407 75.487 2.556 7.987 66.122 5 1.579 4.935 80.422 1.579 4.935 80.422 2.553 7.978 74.100 6 1.300 4.061 84.484 1.300 4.061 84.484 2.299 7.185 81.285 7 1.050 3.283 87.766 1.050 3.283 87.766 2.074 6.482 87.766 8 .693 2.166 89.933 9 .571 1.784 91.717 10 .421 1.314 93.031 11 .381 1.189 94.220 12 .325 1.014 95.235 13 .278 .868 96.103 14 .240 .750 96.853 15 .193 .603 97.456 16 .163 .508 97.964 17 .113 .354 98.318 18 .099 .311 98.629 19 .074 .230 98.859 20 .065 .205 99.064 21 .061 .191 99.255 22 .044 .137 99.392 23 .042 .131 99.523 24 .036 .113 99.636 25 .029 .091 99.727 26 .024 .075 99.802 27 .021 .065 99.867 28 .016 .050 99.917 29 .011 .034 99.951 30 .007 .021 99.972 31 .006 .019 99.991 32 .003 .009 100.000
Sumber: Hasil olah data (2023)

## Analisa Rotasi Matrik
Dalam analisa faktor identifikasi item yang mendukung keberadaan faktor  sangat menentukan untuk  melakukan  penamaan  sebuah  faktor  yang  terbentuk,  sehingga  proses  klasifikasi  item pendukung  pada  sebuah  faktor  yang  terbentuk  harus  dilakukan  dengan  teliti.  Rotasi  matrik menerangkan  tahapan  atau  proses  klasifikasi  item  yang  mendukung  keberadaan  faktor  baru.  Pada tabel  9  dapat  dilihat  hasil  pengujian  rotasi  matrik  yang  dilakukan  terhadap  32  item  varibel  yang nantinya  membentuk  faktor-faktor  yang  menjadi  penyebab Contract  Change  Order selama  tahap pelaksanaan proyek konstruksi bidang sumber daya air DPUPR Kabupaten Padang Pariaman. Metode pada analisa rotasi adalah Varimax with Kaiser Normalization.

## Tabel 9. Rotated Component Matrix
Component 1 2 3 4 5 6 7 X1 .321 .747 -.153 .018 .341 .098 .238 X4 .571 .018 -.302 .341 .504 .039 -.288 X5 .329 .482 .015 -.089 .261 .729 .052 X9 .805 .194 -.071 -.073 .211 .156 .090 X10 .055 -.240 -.383 -.474 -.041 -.698 -.149
Tabel 9. Lanjutan Component 1 2 3 4 5 6 7 X11 .249 .608 .201 .144 .428 .293 .180 X12 -.111 .093 .833 -.078 .247 .264 -.214 X14 .761 .129 -.363 .195 .150 -.104 -.391 X16 -.209 -.115 .001 -.218 -.033 -.082 -.865 X17 .221 -.214 -.708 -.177 .210 -.162 -.352 X20 -.275 -.147 .314 -.813 -.040 -.069 -.224 X21 .050 -.499 -.300 -.753 -.025 -.105 -.082 X22 .095 .887 .102 .338 .052 -.087 -.063 X23 .147 .709 .248 .251 .114 .361 -.038 X24 .099 .581 -.210 .111 .495 .388 .315 X25 .382 .830 .034 .224 .046 .137 .112 X26 .234 .661 -.008 .141 .505 .298 -.064 X27 .093 .624 .178 .407 .471 .183 .271 X29 .574 .503 -.169 .379 .235 .141 .212 X30 .293 .354 .079 -.041 .798 .044 -.030 X32 .364 -.299 .718 -.123 -.047 -.358 -.017 X33 .818 .051 .089 .277 .221 .308 .121 X34 .829 .135 .141 .164 .252 .142 .184 X35 .806 .457 -.070 -.006 .132 -.005 .019 X36 .834 .324 -.127 -.023 .051 .129 .196 X37 .854 .217 -.156 .087 -.085 .303 .073 X39 .709 -.181 .379 .148 -.289 -.019 -.004 X40 .361 .578 .057 .254 -.050 .378 .426 X41 .755 .319 -.162 -.054 .041 -.171 .465 X42 .904 .209 .107 .002 .017 -.061 -.062 X43 .199 .815 -.209 -.209 .042 .040 .035 X44 .829 .117 .031 -.030 .301 -.220 .072

## Sumber: Hasil olah data (2023)
Berdasarkan  tabel  9 rotated  component  matrix maka  dapat  diambil  nilai  variabel  besar  dari 0,50.  Dimana,  variable  tersebut  dapat  disebut  mempengaruhi  faktor  atau  dengan  kata  lain  sebagai pembentuk faktor. Tabel rotated component matrix berfungsi untuk memperjelas variabel  – variabel mana yang masuk ke dalam tiap faktor. Banyak sekali faktor loading yang mengalami rotasi menjadi lebih kecil atau lebih besar.
Pada tabel 10 dapat dilihat faktor-faktor baru yang terbentuk dan terdiri dari beberapa variable. Namun ada 3 faktor yang hanya memiliki 1 variabel, sehingga faktor tersebut bisa kita hilangkan dan dapat disimpulkan bahwa terdapat 4 faktor baru yang terbentuk setelah melakukan analisis faktor.

## Tabel 10. Pengelompokkan Faktor Baru Berdasarkan Analisa Faktor
Faktor Kode Variabel Variabel Faktor 1 : Manajerial X4 Kesalahan dan kelalaian dalam penentuan estimasi volume X9 Kurangnya pengetahuan tentang karakter material X14 Persyaratan tambahan dari perbaikan bawah tanah X29 Campur tangan dari pemegang wewenang tertinggi X33 Kurangnya kontrol X34 Kurangnya team work X35 Kurangnya informasi tentang keadaan lapangan X36 Kurangnya antisipasi terhadap keadaan mendadak X37 Spesifikasi terkirim tidak sesuai X39 Buruknya alur informasi X41 Terlambat dalam menyetujui gambar, desain kontrak & klarifikasi X42 Terlambat mengakses ke lapangan X44 Jadwal sub kontraktor terlambat Faktor  2  :  Peraturan  Pihak Yang  Berwenang  Membuat Keputusan X1 Kesalahan planning dan desain X11 Pengurangan Change Order pekerjaan X22 Pertimbangan politik X23 Perubahan pembuat keputusan X24 Penempatan awal fasilitas yang baru dibangun X25 Dominasi wewenang atasan
Tabel 10. Lanjutan Faktor Kode Variabel Variabel X26 Perubahan hukum /pemerintah X27 Perubahan komitmen dari pemerintahan X40 Interfensi dengan pihak ketiga X43 Perubahan jadwal secara tiba-tiba Faktor 3 : Planning X12 Value Engineering X32 Jadwal yang terlalu padat Faktor X21 Cuaca yang buruk Faktor X30 Persyaratan dari agency perencanaan tata kota Faktor 4 : Perubahan Desain X5 Ketidaksesuain antara gambar dan kontrak X10 Penambahan Change Order pekerjaan Faktor X16 Kondisi bawah tanah yang berbeda Sumber: Hasil olah data (2023)

## Faktor Dominan Penyebab Contract Change Order
Setelah  dilakukan  analisa  faktor,  dapat  diperoleh  faktor  dominan  yang  menjadi  penyebab Contract Change Order yang terjadi selama tahap pelaksanaan proyek konstruksi bidang sumber daya air  DPUPR  Kabupaten  Padang  Pariaman.  Hal  ini  dapat  dilihat  pada  tabel  11  dengan  nilai  % of variance  Rotation  Sum  of  Squred  Loadings pada  4  faktor  yang  terbentuk.  Faktor-faktor  tersebut adalah faktor manajerial dengan nilai % of variance yang dihasilkan adalah sebesar 28.080%;  faktor peraturan  pihak  yang  berwenang  dalam  membuat  keputusan  dengan nilai  %  of  variance 21.227%; faktor  planning  dengan  nilai %  of  variance 8.827%;  dan  faktor  perubahan  desain  dengan %  of variance 7.987%.  Dalam  hal  ini  faktor  dominan  penyebab contract  change  order adalah  faktor manajerial.

## Tabel 11. Rotation Sum of Squred Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Component % of Variance 1 28,080 2 21,227 3 8,827 4 7,987 Sumber: Hasil olah data (2023)

## Pembahasan
Faktor-faktor  yang  menjadi  penyebab  Contract  Change  Order  terjadi  selama  tahap  pelaksanaan proyek konstruksi bidang sumber daya air
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  terdapat  4  faktor  yang  menjadi  penyebab contract  change order terjadi selama tahap pelaksanaan proyek konstruksi bidang sumber daya air pada Dinas PUPR Kabupaten  Padang  Pariaman  yaitu  faktor  manajerial,  faktor  peraturan  dari  pihak  berwenang  yang membuat keputusan, faktor planning , faktor perubahan desain.
Berdasarkan  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan,  faktor  manajerial  penyebab contract change  order dalam  penelitian  ini  terdiri  dari:  kesalahan  dan  kelalaian  dalam  penentuan  estimasi volume,  kurangnya  pengetahuan  tentang  karakter  material,  persyaratan  tambahan  dari  perbaikan bawah  tanah  (Gumolili,  2012),  campur  tangan  dari  pemegang  wewenang  tertinggi  (Cynthia,  2022), kurangnya control, kurangnya team work, kurangnya informasi tentang keadaan lapangan, kurangnya antisipasi  terhadap  keadaan  mendadak,  spesifikasi  terkirim  tidak  sesuai,  buruknya  alur  informasi, terlambat dalam menyetujui gambar, desain kontrak & klarifikasi, terlambat mengakses ke lapangan, jadwal sub kontraktor terlambat.
Faktor  berikutnya  adalah  faktor  peraturan  pihak  yang  berwenang  dalam  membuat  keputusan, yang  terdiri  dari:  kesalahan  planning  dan  desain  (Desai  et.  al,  2015  dan  Syahbani  dkk.,  2023), pengurangan  change  order  pekerjaan,  pertimbangan  politik,  perubahan  pembuat  keputusan (Darmayanti,  2021),  penempatan  awal  fasilitas  yang  baru  dibangun,  dominasi  wewenang  atasan, perubahan  hukum  /pemerintah,  perubahan  komitmen  dari  pemerintahan,  interfensi  dengan  pihak ketiga, perubahan jadwal secara tiba-tiba.
Faktor  selanjutnya  adalah  faktor  planning  yang  terdiri  dari  value  engineering,  jadwal  yang terlalu  padat  dan  terakhir  adalah  faktor  perubahan  desain  yang  terdiri  dari  ketidaksesuain  antara gambar dan kontrak, penambahan change order pekerjaan.
Faktor  dominan  yang  menjadi  penyebab  contract  change  order  terjadi  selama  tahap  pelaksanaan proyek konstruksi bidang sumber daya air
Faktor  yang  paling  dominan  yang  menjadi  penyebab Contract  Change  Order terjadi  selama tahap pelaksanaan proyek konstruksi bidang sumber daya air adalah faktor manajerial dengan nilai % of variance yang dihasilkan adalah sebesar 28.080%. Pentingnya melakukan koordinasi dengan pihak terkait  dilapangan  seperti  owner,  konsultan,  kontraktor,  serta  membuat  estimasi  volume  pekerjaan sebelum  pelaksanaan  pekerjaan  dan  mempersiapkan  desain  sesuai  waktu  yang  telah  ditentukan  atau sebelum pelaksanaan pekerjaan. Sama halnya kondisi CCO pada proyek konstruksi Kabupaten Bogor (Martanti,  2018),  disebabkan  oleh  permintaan  owner  untuk  optimalisasi  fungsi  bangunan, ketidaksesuaian gambar dan kondisi lapangan.

## SIMPULAN
Dalam penelitian faktor – faktor yang menjadi penyebab Contract Change Order terjadi selama tahap  pelaksanaan  proyek  konstruksi  bidang  sumber  daya  air  Kabupaten  Padang  Pariaman  yaitu terdapat  4  faktor  yang menjadi  penyebab Contract  Change  Order selama  tahap  pelaksanaan  proyek konstruksi  bidang  sumber  daya  air  yaitu  faktor  manajerial,  faktor  faktor  peraturan  dari  pihak  yang berwenang  membuat  keputusan,  faktor  planning,  faktor  perubahan  desain.  Faktor  dominan  yang menjadi penyebab Contract Change Order terjadi selama tahap pelaksanaan proyek konstruksi bidang sumber daya air yaitu faktor manajerial.

## DAFTAR PUSTAKA
Asnawi, M. N., 2017. Masalah-Masalah Hukum , [Online] Volume 46(1), pp. 55-68 Azwar, S. 1986. Reliabilitas dan Validitas : Interpretasi dan Komputasi, Yogyakarta: Pustaka Pelajar. Bogdan,  Robert,  Taylor,  Steven  J.  &  DeVault,  Marjorie  L.  (ed).  2016. Introduction  to  Qualitative Research Methods: A Guidebook and Resouce . Edisi keempat. New York: John Wiley & Sons. Hal. 5
Cynthia Apriani, Hardi Wijaya, Julita Andrini. 2022. Analisis Faktor Penyebab Dan Akibat Contract Change  Order  Pada  Proyek  Rehabilitasi  Dan  Renovasi  Sarana  Dan  Prasarana  Sekolah Kabupaten  Pasaman  Dan  Kabupaten  Pasaman  Barat ,  Journal  of  Applied  Engineering Scienties: Vol 5 No 3
Desai,  J.N.,  Pitroda,  J.  and  Bhavsar,  J.  J.  2015. A  Review  on  Change  Order  and  Assessing  causes Affecting  Change  Order  In  Construction. Journal  of  International  Academic  Research  for  2 (12): 152-162.
Dharmayanti,  G.,  Janasuputra,  I.,  &  Wiryasa,  N.  2021. Analisis  Faktor  Penyebab  Contract  Change Order  Dan  Pengaruhnya  Terhadap  Kinerja  Pelaksanaan  Proyek  Konstruksi  Di  Lingkungan Pemerintah Kabupaten Badung. Jurnal Spektran, 9(2), 141-148. Ghozali,  I.  2016. Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  23 ,  Edisi  Kedelapan. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Gumolili, S., Sompie, B., & Rantung, J. 2012. Analisa Faktor-Faktor Penyebab Change Order Dan Pengaruhnya  Terhadap  Kinerja  Waktu  Pelaksanaan  Proyek  Konstruksi  Di  Lingkungan Pemerintah Provinsi Sulawesi Utara . Jurnal Ilmiah Media Engineering, 2(4), 98522. Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. 2011. PLS-SEM: Indeed a silver bullet . Journal of Marketing Theory and Practice, 19(2), 139–152.
Hansen,  S.,  Rostiyanti,  S.  F.,  &  Rif’at,  A.  2020. Causes,  Effects,  and  Mitigations  Framework  of Contract  Change  Orders:  Lessons  Learned  from  GBK  Aquatic  Stadium  Project .  Journal  of Legal Affairs and Dispute Resolution in Engineering and Construction, 12(1), 05019008.
Johnson, L. A. (2008). Relationship of Institutional Methods to Students Engagement in Two Public High Schools . American Secondary Education, Vol. 36, pp. 69-87. Khamim,  M.,  &  Harsanti,  W.  2019. Analisis  Penyebab  Addendum  Dan  Pengaruhnya  Terhadap Efektivitas  Sasaran  Proyek  Pembangunan  Gedung  Di  Kota  Malang .  PROKONS  Jurusan Teknik Sipil, 12(1), 8.
Martanti,  A.  Y.  Y.  2019. Analisis  Faktor  Penyebab  Contract  Change  Order  Dan  Pengaruhnya Terhadap Kinerja Kontraktor Pada Proyek Konstruksi Pemerintah . Rekayasa Sipil, 7(1), 32. M  Aziz  A.,  Marthen  Riyandi  W.,  Dianita  Ratna  K.,  Nugroho  Hartono.  2016. Analisa  Faktor Penyebab Keterlambatan
Progress Terkait Dengan Manajemen Waktu (Studi Kasus: Pelaksanaan Pembangunan Gedung UPT PP Politeknik Negeri Semarang). Wahana Teknik Sipil, 21 (2), 61-74 Rachman,  Tahar.  2018. Kompetensi  Pendamping  Pembangunan  Desa .  Angewandte  Chemie International Edition, 6(11), 951–952.: 10–27.
Santoso, Singgih. 2006. SPSS Statistik Multivariat . Jakarta: PT. Elex Media Komputindo. Sugiyono.  2010. Metode  Penelitian  Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif  Dan  R&D . Bandung: Alfabeta.
Supriyanti, D. 2019. Faktor-Faktor Penyebab Pekerjaan Ulang pada Pelaksana Konstruksi Anggota Gapensi di Kota Malang untuk Proyek Konstruksi. Reka Buana: Jurnal Ilmiah Teknik Sipil dan Teknik Kimia, 4(2), 120-128.
Sutopo, Y. dan A. Slamet. 2017. Statistik inferensial . Andi: Yogyakarta. Syahbani,  S.,  Wijaya,  H.  and  Andraini,  J.  2023. Analisa  Faktor  Penyebab  Contract  Change  (CCO) Pada Proyek Pembangunan T/L 150 Kv Pasaman-Simpang Empat Section 2 Dan Gi Simpang Empat , Journal of Applied Engineering Scienties, 5(3), pp. 161-175. Waty,  M.,  &  Sulistio,  H.  2021. Identifikasi  Risiko  Change  Order  Proyek  Konstruksi  Jalan. Jurnal Muara Sains, Teknologi, Kedokteran Dan Ilmu Kesehatan, 5(1), 225.