Jurnal Analisis Model Pengaruh Sisa Material (Waste) Terhadap Persentase Peningkatan Biaya Kontruksi Gedung Bertingkat Rendah di Jakarta

 

Analisis Model Pengaruh Sisa Material (Waste) Terhadap Persentase Peningkatan Biaya Kontruksi Gedung Bertingkat Rendah di Jakarta

 

Melchior Awanaman Ampim Suarliak1,*, Agus Suroso2, Nama Penulis2, Nama Penulis3  

Program Studi Megister Teknik Sipil,Universitas Mercu Buana, Jakarta Barat1

Koresponden*, Email: melchiorsuarliaktanimbar@gmail.com, agussrs@yahoo.com 

 

Info Artikel

 

Abstract

Diajukan         25 Juni 2021

Diperbaiki

Disetujui

 

 

 

 

 

Keywords: waste, construction cost, low-rise building

 

Waste affects the increase in costs incurred by the contractor. other than that the rest of the material will be wasted in every construction activity. This research aims to determine how much influence the waste material has on the the percentage increase in the construction cost of low-rise building in Jakarta. The research was conducted in 14 (fourteen) different projects The sample in this study amounted to 84 while the sampling technique used one of the techniques that became the choice of determining the sample, namely the probability random sampling technique, while the sample selection was selected by a simple random sampling procedure. Based on the results of the study, waste from low-rise building structure work has the impact of increasing costs from formwork, iron work, casting work and formwork demolition. Formwork, iron work, casting work and formwork demolition variables affect the increase in construction costs. The most dominant variable affecting the increase in construction costs is the formwork variable. The average increase in construction costs is 3.24 which means that it is included in good category.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Kata kunci: sisa material (waste), biaya konstruksi, gedung bertingkat rendah

 

Abstrak

Sisa meterial berpengaruh pada semakin besarnya biaya yang dikeluarkan oleh kontraktor, selain itu sisa dari material akan terbuang dalam setiap kegiatan kontruksi. Riset ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh sisa material (waste) terhadap persentase peningkatan biaya kontruksi gedung bertingkat rendah di jakarta. Penelitian dilakukan di 14 (empat belas) proyek yang berbeda,  Sampel pada penelitian ini berjumlah 84 sedangkan teknik pengambilannya menggunakan salah satu dari sekian teknik yang yang menjadi pilihan penentuan sampel yaitu teknik probabilitas random sampling sedangkan dalam pemilihan sampel nya dipilih dengan prosedur simple random sampling. Hasil dari penelitian ini sisa material (waste) pekerjaan struktur gedung bertingkat rendah memiliki dampak peningkatan biaya terjadi di beberapa pekerjaan seperti pembuatan papan casting merangkai konstruksi besi dan dan pengerjaan pengecoran konstruksipembongkaran bekisting. Variabel bekisting, pembesian, pengecoran dan pembongkaran bekisting berpengaruh terhadap peningkatan biaya konstruksi. Variabel yang paling dominan mempengaruhi peningkatan biaya konstruksi adalah variabel pekerjaan bekisting. Peningkatan biaya konstruksi diperoleh rata-rata sebesar 3,24 yang berarti peningkatan biaya konstruksi termasuk dalam kategori yang masih baik.


1.     Pendahuluan

Jakarta merupakan ibukota negara Indonesia kota tersebut merupakan kota dengan jumlah jumlah penduduk terpadat se-indonesia maka kebutuhan dasar yang yang harus dimiliki oleh warga yang tinggal di Jakarta adalah kepemilikan tempat tinggal, gedung perkantoran ataupun pusat hiburan yang dapat digunakan sebagai tempat untuk menjalankan semua kegiatan serta aktivitasnya. Keterbatasan lahan yang ada menyebabkan Pembangunan yang dilakukan oleh masyarakat yang tinggal di wilayah Jakarta tidak lagi bersifat horizontal ke kanan dan ke kiri akan tetapi mayoritas pembangunan yang dilakukan di daerah tersebut bersifat vertikal ke atas sehingga banyak sekali ditemukan bangunan di Jakarta yang memiliki lantai yang bertingkat sangat tinggi. Namun pada penelitian ini berfokus pada bangunan dengan jumlah lantai 2 sampai dengan 4 lantai.

Bangsa ini memerlukan bangunan infrastruktur yang sangat banyak. Salah satu infrastruktur tersebut adalah bangunan gedung.Gedung yang merupakan salah satu bangunan konstruksi memiliki beberapa bagian pekerjaan seperti pekerjaan struktur, arsitektur serta mekanikal elektrikal dan plumbing (MEP). Sehingga pada penelitian ini berfokus pada pekerjaan struktur yaitu merupakan pekerjaan awal yang memiliki bagian-bagian yang membentuk sebuah bangunan. Pekerjaan ini memiliki beberapa item pekerjaan seperti pekerjaan bekisting, pekerjaan pembesian, pekerjaan pengecoran dan pembongkaran bekisting yang memiliki metode masing-masing dalam pekerjaannya.   

Pada penelitian sebelumnya waste material dapat diartikan sebagai material yang tidak diinginkan atau tidak memiliki nilai jual dan tidak dapat difungsikan sebagai mana material lainnya atau pemakaian. Analisis yang digunakan analisis kuantitaf untuk mengetahui jenis material yang terbesar dan kerugian dalam pekerjaan beton dihitung dengan metode regresi dibantu dengan program SPSS untuk mendapatkan besar kerugian yang terjadi pada konstruksi pekerjaan beton. Data yang diperoleh menghasilkan sisa material  dengan jumlah paling besar pada kontruksi beton adalah 7.05% untuk proyek gedung bertingkat rendah di Jakarta dan sekitarnya dan kerugian (%) yang memilik regresi seperti berikut Y= -1.640 + 0.669 X1 + 0.481 X2 + 0.098 X3 [1]. Dengan pertimbangan nilai waste yang cukup besar maka penelitian ini diambil tema tentang waste dengan judul Analisis Model Pengaruh Sisa Material (waste) Terhadap Persentase Peningkatan Biaya Kontruksi Gedung Bertingkat Rendah Di Jakarta.

Dalam setiap proyek yang dilakukan sudah menjadi hal wajar ketika terjadi sisa material pada proyek tersebut, mengingat material merupakan hal yang harus ada pada setiap kegiatan pembangunan yang dilakukan. Sehingga dengan adanya sisa material pada kegiatan pembangunan tentu akan menyebabkan biaya pembangunan akan semakin besar.

Sisa material yang yang dihasilkan dari kegiatan pembangunan akan berdampak pada semakin besarnya biaya yang dikeluarkan oleh kontraktor, dengan bertambahnya biaya pembangunan pada setiap proyek tentu akan menjadikan proyek tersebut berpotensi mengalami kerugian, terlebih beberapa material akan terbuang sia-sia. Pada penelitian yang telah dilakukan pada waktu yang telah lalu didapatkan hasil bahwa akibat yang ditimbulkan dari tidak efisiennya biaya yang dikeluarkan oleh kontraktor disebabkan oleh kurangnya perhatian pada menerapkan sistem waste pada setiap manajemen dalam proyek yang dikerjakan, sehingga besarnya prosentase yang dihasilkan oleh sisa material pada proyek yang dikerjakan berkisar antara 40 sampai 60% dari total biaya keseluruhan yang dikeluarkan oleh kontraktor [2]. sedangkan besarnya prosentase sisa material yang dihasilkan dari seluruh proyek pembangunan gedung berkisar di angka 3 sampai 13,5% [3].

Mengacu pada penelitian yang telah dilakukan oleh Aulia yang menerapkan metode pareto [4], setelah melalui kegiatan rencana penelitian dan dan menjalankan seluruh rangkaian kegiatan riset sesuai dengan pedoman penulisan karya ilmiah, didapatkan hasil bahwa terdapat tiga jenis material yang yang mayoritas menjadi sisa pada setiap proyek yang dikerjakan. Ketiga material tersebut yang pertama adalah tiang pancang yang kedua tulangan D16 dan yang terakhir adalah tulangan D22. Setelah dilakukan analisis data menggunakan metode fishbone didapatkan hasil bahwa salah satu sebab yang menjadikan tiang pancang sering tersisa pada setiap proyek, diakibatkan oleh kondisi tiang pancang yang kurang baik sehingga tidak bisa di digunakan dalam proyek yang dikerjakan. Tiang pancang yang mengalami pengurangan kualitas diakibatkan oleh proses loading unloading yang tidak mendapatkan perhatian khusus.

Pada penelitian lainnya yang mengkaji tentang penyebab terjadinya material tersisa ketika melakukan proyek pembangunan [5]. Didapatkan hasil bahwa ada 2 material yang sering tersisa ketika melakukan proyek pembangunan. Pertama adalah material baja tulangan sedangkan yang kedua adalah tiang pancang. Setelah dilakukan kajian lapangan dan mendokumentasikan seluruh kegiatan penelitian yang dilakukan analisis secara mendalam, didapatkan berbagai faktor yang menjadikan material baja tulangan sering tersisa dalam proyek pembangunan. Factor tersebut paling tidak ada delapan, pertama ialah peralatan yang sudah mengalami penurunan fungsi, kedua pemotongan yang dipaksakan mengikuti desain struktur bangunan, ketiga pekerja tidak meneliti ulang terhadap pekerjaan yang dilakukan, keempat terjadinya konsleting listrik, kelima kurangnya pengalaman yang dimiliki oleh pekerja, keenam tidak disiplinnya mandor, ketujuh terjadinya perubahan desain struktur secara mendadak, dan yang terakhir tidak adanya koordinasi yang baik. Sedangkan penyebab yang menjadikan tiang pancang sering tersisa dalam proyek pembangunan ialah ketidaktelitian dalam proses pemeriksaan material ketika tiang pancang didistribusikan di lokasi proyek pembangunan.

Mengacu pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Hartono, mendapatkan hasil bahwa terdapat dua jenis material yang sering tersisa dalam proyek pembangunan. Pertama ialah bata merah dengan sisa material terbesar dengan jumlah 21,84%, kedua ialah material keramik dengan ukuran 40 x 40, dengan sisa material memiliki persentase sisa material berjumlah 21,07%. Bata merah menjadi penyumbang terbesar dalam sisa material yang digunakan dalam proyek pembangunan, dikarenakan material tersebut merupakan material tambahan dan bukan merupakan material utama [6].

Data hasil penelitian lain [7] menunjukkan bahwa: Persentase sisa biaya material terbesar yang diteliti selama pelaksanaan proyek berasal dari material baja Beton senilai Rp5.4838 juta, total respon kuesioner setiap jenis material limbah yang diteliti merupakan limbah material pasir terbesar menurut 19,68%, Persentase yang dihasilkan oleh sisa material ketika mengerjakan proyek sebesar 4,9% dari total seluruh biaya yang dikeluarkan pada material limbah, sedangkan jika dibandingkan dengan seluruh biaya pada proyek tersebut. Sisa biaya material memiliki persentase 1,87%. Sedangkan jika dibandingkan dengan besarnya biaya yang dikeluarkan ketika kegiatan pengisian kuesioner di lapangan dan besarnya biaya yang dikeluarkan pada sebab terjadinya pengeluaran limbah terbesar [X3] memiliki faktor yang dapat menanggulangi hal tersebut sebesar 35,75%. Selain itu upaya pengurangan limbah material di dalam tanah merupakan metode pengelolaan material yang baik.

 

Metode

 Setelah dilakukannya observasi lapangan ke proyek tersebut, diperoleh informasi mengenai jumlah sampel dari keseluruhan proyek tersebut ada 84 orang. Teknik pengambilan sampel dengan menggunakan teknik probabilitas random sampling. Sedangkan untuk pemilihan sampel menggunakan simple random sampling [8]. Terdapat berbagai kriteria yang dipilih untuk menentukan responden yang dijadikan sebagai objek dalam mengumpulkan data, diantaranya ialah responden merupakan orang-orang yang sering berhubungan dengan kegiatan proyek pembangunan konstruksi seperti Project Manager, Site Manager, Quantity Surveyor, Pengawas Lapangan, Logistik serta Gudang. Berdasarkan teori diatas bahwa populasi yang berjumlah kurang dari 100, maka akan semua menjadi sempel, Maka dapat disimpulkan bahwa sampel dari penelitian ini berjumlah 84 orang responden.

Terdapat empat variabel dalam penelitian ini yaitu mulai dari waste, yaitu waste dari bekesting, pengecoran, pembesian dan pembongkaran bekisting terhadap presentase besar biaya. Variabel ini berpedoman pada studi pustaka dengan mengambil data pada jurnal atau buku dan hasil penelitian lapangan yang telah dilakukan terdahulu. Desain penelitian yang akan dilaksanakan Agar memudahkan dalam pengumpulan data, maka riset ini memilih metode kuesioner yang dibagikan kepada kontraktor. Agar pengumpulan data dapat berlangsung dengan baik, kuesioner tersebut diberikan kepada Project Manager, Site Manager, Quantity Surveyor, Pengawas Lapangan, Logistik serta Gudang dalam ruang lingkup di pekerjaan struktur akan mempunyai informasi yang valid tentang besarnya persentase yang dihasilkan dari sisa material dalam setiap proyek pembangunan. Agar pengumpulan data dapat berlangsung dengan mudah dan efektif, maka dipilih menggunakan metode statistik parameter. Metode ini tidak memiliki ketentuan yang yang rinci, apakah sebaran dilakukan kepada populasi dalam kondisi normal atau tidak.

Penyusunan kuesioner yang digunakan dalam riset ini berpedoman pada seluruh kejadian dan fenomena yang terjadi di lapangan yang berkaitan dengan penyebab terjadinya sisa material dalam proyek pembangunan. Selain itu terdapat beberapa pertanyaan yang diajukan kepada responden tentang penyebab yang menjadikan material tersisa. Dalam menilai responden digunakan besarnya persentase jawaban yang disampaikan dan berpedoman pada tingkat sering atau tidaknya kejadian tersebut berlangsung.

Kegiatan penyebaran kuesioner yang disampaikan kepada responden dilakukan secara langsung dengan mendatangi beberapa proyek konstruksi di DKI Jakarta.  Setelah observasi dilakukan, maka didapatkan sampel sebanyak  84 responden yang berada di 14 (empat belas) proyek yang sedang berjalan di 5 lokasi yang berbeda. Pertama ialah Jakarta Pusat, kedua Jakarta Timur, ketiga Jakarta Selatan, keempat Jakarta Barat dan yang terakhir Tangerang. Peneliti terjun langsung ke lokasi tersebut untuk bertemu dengan responden dan bertanya langsung kepadanya agar memperoleh jawaban yang akurat.

Metode analisis data dalam riset ini dipilih sesuai dengan kebutuhan dan agar kegiatan analisis data berlangsung lebih mudah. Analisis data dilakukan menggunakan dua pengujian, pertama menggunakan uji reliabilitas, dan yang kedua menggunakan uji validitas. Setelah instrument penelian dinyatakan valid dan reliabel maka langkah selanjutnya yaitu melakukan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik terdiri dari uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, uji koefisien korelasi, dan uji koefisien determinasi. Untuk menguji hopotesis dilakukan dengan uji T. Uji T dilakukan sebagai upaya untuk mengetahui seberapa besar pengaruh yang dihasilkan oleh variabel penjelas atau yang biasa dikenal dengan variabel independen yang menerangkan seberapa besar variasi yang dihasilkan oleh variabel dependen. Selain itu uji T dilakukan untuk mengetahui seberapa besar nilai yang dihasilkan oleh uji F.

 

Hasil dan Pembahasan

Analisis Statistik Deskriptif

Jika berpedoman pada usia yang dimiliki oleh responden dengan jumlah 84, didapatkan data bahwa usia terbanyak yang dimiliki oleh responden ialah berusia 31 sampai dengan 40 tahun dengan jumlah responden sebanyak 43 atau dengan persentase sebesar (51,20%), sedangkan yang memiliki usia antara 20 sampai 30 tahun hanya berjumlah 1 responden atau dengan persentase sebesar (1,9%), usia 40 s/d 50 tahun sebanyak 38  responden 45,23 %),  sedangkan untuk usia >50 sebanyak  2 responden (2,38%). Jika melihat pada latar pendidikan yang dimiliki oleh responden, memiliki 4 kriteria yang berbeda yang pertama ialah responden yang berpendidikan S1 dengan jumlah paling sedikit sebanyak 5 responden atau dengan persentase 5,95%, jumlah terbanyak ialah responden dengan pendidikan S1 sebanyak 47 atau dengan persentase 55,95%, pendidikan D3 memiliki 19 responden atau dengan persentase 22,62%, sedangkan yang terakhir ialah responden dengan pendidikan SMA atau yang sederajat dengan jumlah 13 atau dengan persentase 15,48%. Mengacu pada lamanya pengalaman kerja yang dimiliki oleh responden. Terdapat lima kriteria sebagaimana dijelaskan dalam gambar 3 dibawah ini. pertama ialah yang memiliki pengalaman kerja di bawah 5 tahun dengan jumlah paling sedikit yaitu 1 responden atau dengan persentase 1,19%, kedua yang memiliki pengalaman kerja 5 sampai dengan 10 tahun memiliki 16 responden atau dengan persentase 19,05% responden, ketiga yang memiliki pengalaman kerja 10 sampai 15 tahun terdapat 26 responden atau dengan persentase 30,95%, responden dengan pengalaman kerja terbanyak yaitu dengan rentan pengalaman 15 sampai dengan 20 tahun dengan jumlah responden 34 atau mencapai presentase 40,48%, sedangkan terakhir yang memiliki pengalaman kerja di atas 20 tahun berjumlah 7 responden atau dengan persentase 8,33%. Jika melihat pada jumlahnya proyek yang dipegang oleh responden. Terdapat lima kriteria. Pertama ialah responden dengan jumlah proyek 5 sampai dengan 10 jumlah 14 atau dengan presentase 16,66% sedangkan kan responden dengan jumlah proyek 11 sampai 15 berjumlah 35 responden atau dengan persentase terbesar yaitu 41,67%, responden dengan jumlah proyek 16 sampai 20 berjumlah 31 atau dengan presentase 36,90%, responden dengan jumlah proyek di atas 20 sebanyak 4 atau dengan presentase 4,77%, sedangkan responden yang memiliki proyek di bawah 5 tidak ada. Sedangkan jika berpedoman pada jabatan yang dimiliki oleh responden terdapat beberapa jenis jabatan. Jabatan tersebut sangat berhubungan dengan besarnya material yang tersisa ketika proyek pembangunan gedung. Data tersebut dapat dilihat pada gambar 5 yang memberikan informasi bahwa jabatan Project Manager sebanyak 14 atau dengan persentase X%, Site Manager  sebanyak  14  dengan presentase X%, Quantity Surveyor  sebanyak  14  dengan presentase X%, Pengawas Lapangan sebanyak  14 dengan presentase X%, Logistik sebanyak  14  dengan presentase X%, serta Gudang  sebanyak  14 dengan presentase X%.

Statistik deskriptif yang menjelaskan data penelitian, digunakan sebagai acuan untuk mengetahui karakteristik yang dimiliki oleh setiap variabel bekisting (X1), pembesian (X2), pengecoran (X3), pembongkaran bekisting (X4) dan peningkatan biaya (Y) yang mencakup 4 kriteria yaitu; pertama ialah nilai minimum, kedua nilai rata-rata, ketiga nilai maksimum, dan yang terakhir ialah standar deviasi yang ditampilkan dalam tabel 1 Berikut ini:

 

Tabel 1. Statistik  Deskriptif  Variabel  X  dan  Y

Descriptive Statistics

          N             Min         Max       Mean     Std. Deviation

Bekisting         84           7              20           15.18      2.229

Pembesian      84           7              20           15.69      2.271

Pengecoran     84           7              20           15.40      2.118

Pembongkaran Bekisting            84           8              20           15.87      2.291

Peningkatan Biaya       84           1              5              3.24        1.037

Valid N (listwise)            84                                                          

 

Uji Asumsi Klasik

Uji multikolinearitas merupakan sebuah keadaan yang menggambarkan variabel X yang merupakan variabel bebas memiliki hubungan antara satu dengan yang lainnya. Itu mengapa persamaan regresi ganda didefinisikan sebagai persamaan yang terbebas dari unsur multikolinearitas yang dihasilkan dari variabel bebasnya. Dalam menentukan besarnya nilai yang dihasilkan oleh uji multikolinearitas menggunakan rumus VIF (Variance Inflation Factor).

 

Tabel 2. Uji Multikolinearitas (Coefficient Correlations)

Coefficientsa

Model

Collinearity Statistics

Tolerance

VIF

1

Bekisting

.265

3.781

Pembesian

.168

5.943

Pengecoran

.187

5.348

Pembongkaran Bekisting

.268

3.735

a. Variabel Dependen: Peningkatan Berkenaan Biaya

 

Dari hasil tabel yang telah peneliti paparkan maka dapat diketahui ada atau tidak terkait problem multikolinearitas dalam suatu variabel yang sedang peneliti lakukan riset. Arti dalam mengambil pedoman untuk memutuskan menggunakan jumlah hasil besaran dari VIF atau Variance Inflation Factor dan Tolerance. Landasan yang digunakan dengan menerapkan model regresi yang bebas multikolinearitas yaitu memiliki nilai VIF yang jumlahnya dibawah 10 dan menghasilkan angka TOLERANCE diatas angka 0,10. Dengan melihat hasil tabel 1, pada kolom COEFFICIENT terlihat dari ketiga variabel independen, angka menunjukkan hasil dibawah 10 (X= 3,781, X2 = 5,943, X3 = 5,348 dan X4 = 3,735). Sama halnya dengan nilai TOLERANCE yang hasilnya diatas 0,10 (X1 = 0,265, X2 = 0,168, X4 = 0,187 dan X4 = 0,268). Maka dapat disimpulkan oleh peneliti bahwa wa dari model regresi yang ada tidak ada problem multikolinearitas baik melalui jumlah besaran VIF ataupun banyaknya besaran korelasi antara variabel satu dengan yang lainnya.

Tujuan dari pengujian heterokedastisitas yaitu untuk melakukan pengujian pada suatu model regresi, terdapat aktivitas yang tidak sama antara dengan variabel dari residual melalui observasi satu ke yang lainnya. Peneliti akan menyajikan uji heteroskedastisitas dari 4 variabel dengan menerapkan alat bantu program aplikasi SPSS yang ditampilkan dalam bentuk tabel sebagaimana gambar 1. berikut ini:

 

Gambar 1. adalah hasil uji heterokedastisitas

 

Setelah melihat gambar 1 yang berisi grafik maka terlihat ada beberapa titik yang tersebar secara acak, tidak dapat membentuk menjadi sebuah pola tertentu secara jelas dan penyebarannya terletak di atas atau di bawah angka 0 pada sumbu Y. Dari hasil ini dapat diartikan tidak mengalami heteroskedastisitas pada model regresi; maka dapat dinyatakan layak untuk digunakan dalam memprediksi variabel-variabel peningkatan biaya konstruksi (Y) berdasarkan masukan variabel bekisting (X1), pembesian (X2), pengecoran (X3), pembongkaran bekisting (X4).

 

Analisis Persamaan Regresi Berganda

Setelah mengetahui hasil output penghitungan dan pengolahan data melalui aplikasi bantu SPSS, maka pembahasan selanjutnya terkait persamaan regresi berganda yang yang dapat disajikan melalui tabel 3 sebagaimana berikut:


 

Tabel 3. Tabel yang berisi terkait Output Persamaan Regresi Berganda

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t

Sig.

B

Std. Error

Beta

1

(Constant)

-3.686

.405

 

-9.106

.000

Bekisting (X1)

.104

.046

.224

2.245

.028

Pembesian (X2)

.122

.057

.267

2.137

.036

Pengecoran  (X3)

.129

.058

.263

2.223

.029

Pembongkaran Bekisting (X4)

.091

.045

.201

2.031

.046

a. Variabel Dependen: Peningkatan Terkait Biaya Y

 


Dari nilai koefisien regresi yang telah dicantumkan dalam bentuk tabel tersebut, berikut ini rumus dalam menyusun model persamaan regresi adalah:

Y = -3,686 + 0,104 X1 + 0,122X2+ 0,129X3 + 0,091X4

       

Berikut ini adalah penjelasan interpretasi persamaan regresi linier berganda sebagaimana berikut:

a.       Dari pengamatan pada persamaan matematika diatas menunjukan bahwa variabel Y sebagai variabel yang menunjukan peningkatan biaya konstruksi proyek sangat di pengaruhi oleh variabel X1(bekesting), X2(pembesian), X3(pengecoran), X4(pembongkaran bekisting)   persamaan tersebut menggambarkan terjadinya “trend” atas persepsi responden terhadap pernyataan-pernyataan yang ada di penelitian ini. Trend ini menunjukkan kearah positif yang di mulai dengan angkat konstant sebesar -3,686.

b.      Nilai koefisien regresi variabel X1 bekisting adalah 0,104. hasil ini menunjukan bahwa bekisting berkonstribusi positif terhadap peningkatan biaya artinya jika variabel independen bekisting X1 meningkat sebesar 1% dengan asumsi variabel  sementara independen yang lainnya bernilai konstanta (a) adalah 0 (nol), maka persentase peningkatan biaya konstruksi semakin meningkat sebesar 0,104.

c.       Nilai koefisien regresi variabel X2 pembesian adalah 0,122. hasil ini menunjukan bahwa pembesian berkonstribusi positif terhadap peningkatan biaya artinya jika variabel independen pembesian X2 meningkat sebesar 1% dengan asumsi variabel  sementara independen yang lainnya bernilai konstanta (a) adalah 0 (nol), maka persentase peningkatan biaya konstruksi semakin meningkat sebesar 0,122.

d.      Nilai koefisien regresi variabel X3 pengecoran adalah 0,129. hasil ini menunjukan bahwa pengecoran berkonstribusi positif terhadap peningkatan biaya artinya jika variabel independen pengecoran X3 meningkat sebesar 1% dengan asumsi variabel  sementara independen yang lainnya bernilai konstanta (a) adalah 0 (nol), maka persentase peningkatan biaya konstruksi semakin meningkat sebesar 0,129.

e.       Nilai koefisien regresi variabel X4 pembongkaran bekisting  adalah 0,091. hasil ini menunjukan bahwa pengecoran berkonstribusi positif terhadap peningkatan biaya artinya jika variabel independen pembongkaran bekisting X4 meningkat sebesar 1% dengan asumsi variabel  sementara independen yang lainnya bernilai konstanta (a) adalah 0 (nol), maka persentase peningkatan biaya konstruksi semakin meningkat sebesar 0,091.

 

Analisis Korelasi Berganda (R)

       Gambaran korelasi menjelaskan keterkaitan dan hubungan diantara variabel Y dan X atau terkait ini hubungan yang erat pada variabel bekisting, pembesian, pengecoran, pembongkaran bekisting dengan variabel peningkatan biaya. Hasil korelasi berganda disajikan pada tabel 4.

 

Tabel 4. Output Korelasi Berganda (R)

Model Summaryb

Model

R

R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1

.890a

.793

.782

.484

a. Predictors: (Constant), Pembongkaran Bekisting (X4), Bekisting (X1), Pengecoran  (X3), Pembesian (X2)

b. Dependent Variable: Peningkatan Biaya Y

 

Berdasarkan output pengolahan data, dapat dilihat pada point mutipple sejumlah 0,890, sehingga korelasi yang ada diantara variabel promosi, kualitas pelayanan dan kenyamanan tempat terhadap keputusan pembelian adalah 0,890 Nilai korelasi sebesar 0,890 tersebut membuktikan bahwa hubungan antara bekisting(X1),pembesian(X2), pengecoran(X3),pembongkaran bekisting(X4),dengan variabel peningkatan biaya yang secara signifikan dan kuat atau dinyatakan dengan R yang hasilnya mendekati +1.

 

R Square (Koefisien Determinasi)

          Karena penghitungan statistik memiliki variabel yang bebas banyaknya lebih dari 2, maka akan lebih baik apabila menggunakan Adjusted R Square. Hasil output statistik regresi liner berganda dalam riset ini memperoleh hasil sebanyak 0,782 dari hasil ini telah menjelaskan adanya kontribusi yang telah diberikan pada variabel  bekisting(X1), pembesian(X2), pengecoran(X3), pembongkaran bekisting(X4) terhadap variabel peningkatan biaya dengan jumlah 78,2% dan sisanya sebesar 21,8% mendapatkan pengaruh dari beberapa faktor yang lainnya dan tidak termasuk pada riset yang dijalankan.  

 

Pengujian Hipotesis

a.     Uji ”t”

Hipotesis untuk kasus pengujian t – Tes adalah :

HO    : by1 = 0, tidak mempunyai pengaruh pada variabel X1 dengan variabel jenis Y.

H1     : by1 ¹ 0, terdapat pengaruh dari 2 variabel yaitu X1 dan Y.

HO    : by2 = 0, tidak memiliki pengaruh dari variabel X2 pada variabel Y.

H1     : by2 ¹ 0, adanya pengaruh dari 2 variabel (X2 dan Y).

HO    : by3 = 0, tidak mempengaruhi variabel X3 pada variabel Y.

H1     : by3 ¹ 0, antara X3 dengan Y ada pengaruh satu sama lain.

HO    : by4 = 0, variabel X4 dengan variabel Y tidak terdapat pengaruh dari keduanya.

H1     : by4 ¹ 0, variabel X4 dengan variabel Y terdapat pengaruh keduanya.

Jumlah signifikansi sebanyak 5% % (a = 0,05)

Degree of freedom (df) = (n-p-1)

Keterangannya adalah n merupakan jumlah data, p yaitu jumlah dari variabel bebas atau X sehingga hasil dari (df) = 84-4-1 = 79 dan hasil pada t (0,05:79) pada tTabel mendapatkan angka sejumlah 1,99.


 

Tabel 5. Menjelaskan Output pada Pengujian “t”

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t

Sig.

B

Std. Error

Beta

1

(Constant)

-3.686

.405

 

-9.106

.000

Bekisting (X1)

.104

.046

.224

2.245

.028

Pembesian (X2)

.122

.057

.267

2.137

.036

Pengecoran  (X3)

.129

.058

.263

2.223

.029

Pembongkaran Bekisting (X4)

.091

.045

.201

2.031

.046

a. Variabel Jenis Dependen: Dalam Meningkatkan Biaya Y

 

 


Tabel 5 yang telah dijelaskan oleh peneliti maka dapat dilihat hari nilai variabel bekisting hasilnya sejumlah 2,245 yang dinyatakan lebih besar dari ttabel yaitu sebesar 1,99, variabel pembesian mempunyai hasil sebanyak 2,137 yang hasilnya lebih besar juga dari ttabel sejumlah 1,99, variabel pada pengecoran yang berjumlah 2,223 yang nilainya lebih besar dibandingkan ttabel 1,99, dan variabel pembongkaran bekisting sebesar 2,031 yang hasilnya lebih besar dari ttabel 1,99. Maka dapat disimpulkan dari 4 variabel tersebut memiliki pengaruh pada meningkatnya biaya konstruksi secara sigfinikan.  

Setelah mengetahui hasil yang telah disajikan dalam tabel maka dapat dilihat bahwa dari keempat variabel dinyatakan paling dominan mempunyai pengaruh pada peningkatan biaya konstruksi yaitu pada variabel pekerjaan bekisting. Dalam hal ini berarti sisa material (waste) untuk variabel pekerjaan bekisting lebih banyak dibandingkan dengan variabel lain.

 

b.     Uji Kesesuaian Keseluruhan (Uji F)

Dalam menguji dari kedua variabel bebas X ang dilakukan secara bersama pada variabel Y dengan menggunakan uji F, yakni menerapkan prosedur diantaranya:

a.  Menentukan dengan Hipotesis:

hipotesis yang digunkan pada kasus pengajuan F-tes yaitu:

Ho : by1234 = 0, mempunyai makna tidak adanya pengaruh dari variabel X pada variabel Y secara bersamaan.

H1 : by1234 ¹ 0, dapat diartikan dengan variabel X dengan variabel Y secara bersama-sama mempunyai pengaruh.

b.  Penentuan menggunakan Ftabel dan Fhitung

sifnifikansi mempunyai tingkatan sebanyak 5% (a = 0,05) degree of freedom : adalah hasil output SPSS pada bagian di ANNOVA dan kolom df: mendapatkan numerator sejumlah 4 dan denumator sebanyak 79, sehingga Ftabel untuk F(0,05:4:79)  didapat + 2,487.

 

Tabel 6. Memaparkan pengujian pengaruh simuktan atau Uji F

ANOVAb

Model

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

1

Regression

70.729

4

17.682

75.472

.000a

Residual

18.509

79

.234

 

 

Total

89.238

83

 

 

 

a. Predictors: (Constant), Bekisting, Pengecoran, Pembongkaran Bekisting dan Pembesian.

b. Variabel Dependen: adanya peningkatan biaya

 

Hasil pada output melalui aplikasi SPSS tersebut dalam kolom F mendapatkan Fhitung sebanyak 75,472.

c.      Perbandingan ftabel dengan Fhitung

Apabila Fhitung lebih besar dari Ftabel, maka pernyataanya adalah Ho ditolak

Bila Fhitungnya lebih kecil dari Ftabel, maka kesimpulannya adalah Ho dinyatakan diterima

Pada tabel tersebut didapatkan Fhitung dengan jumlah 75,472 yang nilainya lebih besar daripada Ftabel sebesar 2,487, sehingga Ho dinyatakan dengan ditolak atau H1 dikatakan diterima, artinya variabel pembesian, bekisting, pengecoran serta pembongkaran bekisting secara bersama-sama berpengaruh terhadap peningkatan biaya konstruksi.

 

2.       Kesimpulan

Sisa material (waste) dari pekerjaan struktur gedung bertingkat rendah yang memiliki dampak peningkatan biaya di proyek konstruksi gedung bertingkat rendah di Jakarta terdiri dari bberapa pekerjaan diantaranya pekerjaan pembesian, bekisting, pengecoran dan pembongkaran bekisting. Variabel bekisting, pembesian, pengecoran dan pembongkaran bekisting berpengaruh terhadap peningkatan biaya konstruksi. Sedangkan variabel yang paling dominan mempengaruhi peningkatan biaya konstruksi adalah variabel pekerjaan bekisting. Peningkatan biaya konstruksi mendapatkan jumlah rata-rata sebanyak 3,24. Dari hal ini mempunyai maksud yaitu peningkatan biaya konstruksi termasuk dalam kategori yang masih baik.

 

 

 

0 Komentar