Jurnal Teknik Sipil ISSN Pascasarjana Universitas Syiah Kuala 11 Pages pp

Transkripsi

1 ISSN Pages pp MODEL ESTIMASI BIAYA PEKERJAAN REHABILITASI DAN PENINGKATAN JARINGAN IRIGASI MENGGUNAKAN COST SIGNIFICANT MODEL (Studi Kasus : Dinas Pengairan Kabupaten Aceh Tenggara) Edwyn Akhsa 1, Azmeri 2, Hafnidar 3 1) Magister Teknik Sipil Program Banda Aceh 2,3) Prodi Magister Teknik Sipil Universitas Syiah Kuala, Darussalam, Banda Aceh 23111, Indonesia edwyngumay@gmail.com Abstract: Budget planning especially in technical department often constrained by the required amount of funds and the lack of information given in the preparation amount of costs in the following year for the same type of work every year rehabilitation project activities and improvement of irrigation networks is one of the budget items in the Budget Implementation List (DIPA) in Irrigation Department of Southeast Aceh by using the unit price contract. The budget planning on the project is always made based on experiences without any special methods. Therefore, we need a certain method to determine the influential job, and the accuracy of the existing budget planning to reduce overrun cost from the calculation of pre-construction of own estimate price (HPS) before the work is tendered. Cost Significant Model is one of the six methods that can be used to predict project costs fast and easily with good level accuracy. The aims of this study are; to determine what kind of work significantly will affect the total cost of the project and improvement of irrigation networks, to know the cost and accuracy of the project by using Cost Significant Model method, and to compare the accuracy of the budget planning method; Cost Significant Model (CSM), with the actual estimated cost method of HPS. Keywords : Budget, Cost, Cost Significant Model, Irrigation. Abstrak: Perencanaan anggaran khususnya di dinas teknis sering terkendala mengenai besaran anggaran yang diperlukan serta kurangnya informasi yang diberikan dalam penyusunan besaran biaya pada tahun anggaran berikutnya untuk jenis pekerjaan yang sama setiap tahunnya. Kegiatan Proyek Rehabilitasi dan Peningkatan Jaringan Irigasi merupakan salah satu mata anggaran yang terdapat Daftar Isian Pelaksanaan Anggaran (DIPA) di Dinas Pengairan Aceh Tenggara dengan menggunakan kontrak harga satuan (Unit Price Contract). Dalam perencanaan anggaran pada proyek tersebut selalu dibuat berdasarkan pengalaman tanpa ada metode khusus, sehingga diperlukan metode tertentu untuk mengetahui dan membandingkan pekerjaan apa yang berpengaruh, bagaimana keakuratan biaya perencanaan anggaran yang ada saat untuk mengurangi pembengkakan biaya (cost overrun) dari perhitungan pra konstruksi untuk menghitung Harga Perkiraan Sendiri (HPS) sebelum pekerjaan tersebut dilakukan pelelangan. Penggunaan metode Cost Significant Model merupakan metode lain selain dari enam metode yang dapatdipakai untuk memudahkan memprediksi biaya proyek dengan cepat, mudah dan dengan tingkat akurasi cukup baik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pekerjaan apa yang berpengaruh secara signifikan terhadap biaya total proyek rehabilitasi dan peningkatan jaringan irigasi, untuk mengetahui model biaya dan akurasi proyek rehabilitasi dan peningkatan jaringan irigasi yang akan datang dengan metoda Cost Significant Model, dan untuk mengetahui perbandingan akurasi model perencanaan anggaran biaya dari metoda Cost Significant Model dengan metode perencanaan anggaran biaya aktual dari HPS. Kata kunci : Anggaran, Biaya, Cost Significant Model, Irigasi. PENDAHULUAN Perencanaan anggaran khususnya di instansi/dinas teknis untuk tahun anggaran berikutnya sering terkendala mengenai besaran anggaran biaya yang diperlukan dalam penyusunan besaran biaya proyek untuk jenis pekerjaan yang sama setiap tahunnya. Dalam perencanaan anggaran pada proyek 83 - Volume 4, No. 4, November 2015

2 tersebut selalu dibuat berdasarkan pengalaman tanpa ada metode khusus, sehingga dibutuhkan suatu metode tertentu untuk mengetahui dan membandingkan pekerjaan apa yang berpengaruh secara signifikan terhadap biaya total proyek tersebut, bagaimana keakuratan biaya perencanaan anggaran yang ada untuk mengurangi pembengkakan biaya (cost overrun) dari perhitungan pra konstruksi dari Harga Perkiraan Sendiri (HPS) sebelum pekerjaan tersebut dilelangkan. Metode Cost Significant Model merupakan metode lain selain dari enam metode yang dapat dipakai untuk memudahkan memprediksi biaya proyek dengan cepat, mudah dan dengan tingkat akurasi cukup baik walaupun harga satuan, spesifikasi serta uraian desain bakal proyek belum tersedia. KAJIAN KEPUSTAKAAN Menurut Pemayun (2003) dalam Indrawan (2011) menyatakan bahwa Cost Significant Model (CSM) adalah salah satu model peramalan atau prediksi biaya total sebuah proyek berdasarkan data historis biaya yang lalu dan mengandalkan pada harga paling signifikan yang mempengaruhi biaya total proyek sebagai dasar peramalan (estimasi). Untuk melakukan estimasi biaya suatu pekerjaan, menurut Poh dan Horner (1995), dapat dilakukan dengan mengandalkan pada penemuan yang terdokumentasi dengan baik, bahwa 80% dari nilai total biaya proyek terdapat 20% item-item pekerjaan yang paling mahal atau yang paling signifikan terhadap nilai total biaya proyek. Itemitem cost significant ini dapat menyajikan proporsi yang tepat dari total biaya anggaran yang biasanya mendekati 80%. Nilai total dari proyek biasanya dapat diperhitungkan dengan mengalikan total harga dari paket-paket biaya penting dengan faktor yang tepat, yaitu mendekati 1,25. Nilai ini bervariasi tergantung kategori dan analisis data historis. Cost Significant Model dapat digunakan untuk mengestimasi biaya lebih baik dari 5% dan perhitungan akhir lebih baik dari 1%. Akurasinya dapat ditingkatkan atau diturunkan dengan memperbaiki model dan tergantung dari data yang tersedia. Tahapan Cost Significant Model Menurut Poh and Horner (1995), terdapat langkah-langkah dalam metode Cost Significant Model yang digunakan dengan mendasarkan pada analisa data proyek yang lalu yakni tidak mengikutsertakan item pekerjaan yang terkadang jumlahnya cukup besar namun tidak setiap pekerjaan ada, mengelompokkan item-item pekerjaan dimana penggabungan item pekerjaan bisa dilaksanakan apabila pekerjaan tersebut mempunyai satuan ukuran yang sama, menghitung pengaruh Future Value Factor (FVF) atau nilai waktu proyeksi terhadap harga-harga item (Ostwald, 2001) dengan persamaanberikut : F P(1 i) n... (1) Dimana : F = Nilai harga tahun proyeksi yang ditentukan; P = Harga sebelum proyeksi; i = Faktor inflasi daerah penelitian; n = Tahun proyeksi. Selanjutnya mencari Cost Significant Items (CSI), yang diidentifikasi sebagai item-item terbesar yang jumlah persentasenya sama atau lebih besar Volume 4, No. 4, November

3 dari 80%total biaya proyek, membuat model biaya dari Cost Significant Items yang telah ditentukan dengan persamaan regresi linier berganda berikut : Y =a 0 + a 1 X 1 + a 2 X 2 + a 3 X a n X n... (2) Dimana : Y = Variabel terikat; X 1 s.d X n = Variabel bebas; a 0 s.d a n = Koefisien / konstanta persamaan. Selanjutnya mencari rata-rata Cost Model Faktor (CMF) dengan cara membagi nilai proyek yang didapatkan dari model dengan nilai aktual proyek, menghitung estimasi biaya proyek dari Cost Significant Model, dengan membagi nilai proyek yang diprediksi dari model dengan rata-rata Cost Model Factor dan terakhir adalah menghitung akurasi model dalam bentuk persentase dari selisih antara harga yang diprediksi dengan harga harga HPS dibagi dengan harga HPS dikalikan 100%. (Poh & Horner, 1995) sesuai dengan persamaanberikut : ( EV AV) Akurasi x100%... (3) AV Dimana : EV = Estimated Bill Value/biaya prediksi CSM; AV = Actual Bill Value/biaya aktual HPS. The American National Standars Institute (ANSI) pada tahun1991 (dikutip dari Kenneth, 2005) terdapat 3 (tiga) tolok ukur tingkat akurasi biaya dapat di lihat pada Tabel 1tolok ukur tingkat akurasi berikut ini : Tabel 1 Tolok Ukur Tingkat Akurasi No Tolok Ukur Tingkat Akurasi Biaya 1 Estimasi Biaya +50% -(- 30%) 2 Estimasi Anggaran +30% -(-15%) 3 Estimasi Definitif +25% -5% Sumber : Kenneth (2005) METODE PENELITIAN Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah tahap persiapan dan tahap pengolahan data dengan rincian sebagai berikut : 1. Tahapan persiapan yaitu merumuskan latar belakang, permasalahan, tujuan dari penelitian, selanjutnya mengumpulkan data literatur yang memuat teori-teori yang berkaitan dengan penelitian untuk mendapatkan data pembanding serta mempenyiapkan segala kebutuhan, alat bantu, software program komputer yang akan digunakan. 2. Tahapan pelaksanaan yaitu observasi langsung ke Dinas Pengairan Aceh Tengara dengan mengumpulkan historis semua HPS dari paket pekerjaan sejenis pada kegiatan rehabilitasi dan peningkatan jaringan irigasi, data paket pekerjaan untuk anggaran tahun 2011 sampai dengan tahun 2014 terdapat jumlah 31 paket pekerjaan, harga biaya pekerjaan dan biaya total pekerjaan yang dikumpulkan tanpa Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dan data Inflasi daerah ditahun bersangkutan untuk menghitung pengaruh future value (nilai waktu/proyeksi ke Badan Pusat Statistik Kabupaten Aceh Tenggara, melakukan analisa data yang didapatkan sesuai dengan tujuan penelitian dan selanjutnya menarik kesimpulan dari hasil penelitian berikut saran yang didapatkan Volume 4, No. 4, November 2015

4 sebagai acuan untuk mendapatkan informasi dalam hal ini perhitungan volume pasangan batu kali di masing-masing paket pekerjaan, untuk mendapatkan keseragaman disesuaikan menjadi biaya per m 3 pasangan batu kali. Biaya Gambar 1. Bagan Alir Penelitian HASIL DAN PEMBAHASAN Data histori proyek Rehabilitasi dan Peningkatan Jaringan Irigasi didapatkan dari berkas perhitungan HPS di Dinas Pengairan Aceh Tenggara. Data HPS yang dihimpun berjumlah 31 paket pekerjaan dari tahun 2011 sampai dengan tahun Harga yang dimaksud adalah harga yang tidak temasuk PPN. Mengidentifikasi variabel bebas yang telah ditentukan sebagai berikut : biaya pekerjaan persiapan (X 1 ), biaya pekerjaan galian (X 2 ), biaya timbunan tanah (X 3 ), biaya pasangan batu kali (X 4 ), biaya pekerjaan plesteran (X 5 ), biaya pekerjaan beton bertulang (X 6 ), biaya pekerjaan lain-lain (X 7 ), biaya pekerjaan pintu air (X 8 ), biaya pekerjaan drainhole (X 9 ), biaya pekerjaan pasangan bronjong (X 10 ). Sebelum data dimasukan ke dalam program statistik,diperlukan pengolahan data total pekerjaan (Y) dan biaya pekerjaan (X 1 sampai dengan X 10 ) dibagi dengan volume pasangan batu kali pada masing-masing biaya pekerjaan, sehingga Y adalah total biaya per m 3 volume pasangan batu kali dan (X 1 sampai dengan X 10 ) adalah biaya pekerjaan per m 3 pasangan batu kali. Sebagai contoh data tahun 2011, Peningkatan Jaringan Irigasi Daerah Irigasi Tite Meranggun KecamatanDarul Hasanah yaitu paket DAK 1 untuk masing-masing variabel biaya pekerjaan menjadi : 1. Y = Rp ,32 / 329,28 m3 =Rp ,26 per m 3 2. X 1 = Rp ,00 / 329,28 m3 =Rp ,34 per m 3 3. X 2 = Rp ,00 / 329,28 m3 = Rp ,01 per m 3 Pengaruh future value dapat dihitung karena berkurangnya nilai uang akibat faktorinflasi tiap tahunnya pada daerah yang bersangkutan sehingga perlu dihitung persentase inflasi yang terjadi pada daerah bersangkutan. Tabel 3 Inflasi Umum di Provinsi Aceh No Tahun Inflasi (%) Inflasi ,43 0, ,22 0, ,31 0,0731 Sumber : BPS Aceh Tenggara (2015) Volume 4, No. 4, November

5 Berikut contoh perhitungannya : Data tahun 2011, yaitu pekerjaan Peningkatan Jaringan Irigasi Daerah Irigasi Tite Meranggun KecamatanDarul Hasanah yaitu paket DAK 1 untuk masing-masing variabel Future Value pekerjaan sebagai berikut : Data pada tahun 2011 diproyeksikan pada tahun 2014 : Biaya total (Y) = Rp ,26 (1+0,0343) 1 + (1+0,0022) 1 + (1+0,0731) 1 =Rp ,21 Data tahun 2012, yaitu pekerjaan Peningkatan Jaringan Irigasi Daerah Irigasi Rembalang Desa Tualang Kecamatan Lawe Bulan yaitu paket DAK 1 untuk masing-masing variabel Future Value pekerjaan sebagaiberikut: Data pada tahun 2012 diproyeksikan pada tahun 2014 : Biaya total (Y) = Rp ,70 (1+0,0343) 1 + (1+0,0022) 1 = Rp ,18 Data tahun 2013, yaitu pekerjaan Peningkatan Jaringan Irigasi Daerah Irigasi Kampung Melayu Desa Alas Meracar Kecamatan Babussalam yaitu paket DAK 1 untuk masing-masing variabel Future Value pekerjaan sebagai berikut : Data pada tahun 2013 diproyeksikan pada tahun 2014 : Biaya total (Y) = Rp ,18 (1+0,0343) 1 = Rp ,27. Deskripsi Hasil Penelitian Data proyek atau paket pekerjaan yang dianalisis berjumlah 31 (tiga puluh satu) paket pekerjaan dapat mengetahui proporsi atau komposisi biaya pekerjaan per m 3 pasangan batu kali, pekerjaan rehabilitasi dan peningkatan jaringan irigasi di Kabupaten Aceh Tenggara. Tabel deskripsi hasil penelitian pekerjaan dengan nilai rata-rata dapat memberikan gambaran tentang proporsi biaya rata-rata pada masing-masing biaya pekerjaan dari variabelvariabel yang ada, seperti dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini : Tabel 4 Deskripsi Nilai Rata-Rata Hasil Penelitian No Uraian Pekerjaan Variabel Jumlah/Sum (Rp) Rata- Rata/Mean (Rp) Deskripsi dari Tabel 4 didapatkan nilai rata-rata variabel X pada kolom (5) yang tertinggi adalah biaya pasangan batu kali (X 4 ) sebesar =Rp ; menggambarkan bahwa biaya pasangan batu kali cukup dominan terhadap nilai rata-rata dari total biaya, sedangkan nilai biaya terendah adalah adalah biaya pekerjaan drainhole (X 9 ) = Rp ; maknanya adalah biaya pekerjaan drainhole secara umum tidak dominan terhadap besaran biaya rata-rata dari total biaya pekerjaan. Standart Deviation (1) (2) (3) (4) (5) (6) 1. Biaya Pek Persiapan X Biaya Galian Tanah X Biaya Timbun Tanah X Biaya Pasangan Batu Kali X Biaya Plesteran X Biaya Beton Bertulang X Biaya Pek. Lain-lain X Biaya Pintu Air X Biaya Drain Hole X Biaya Pasangan Bronjong X Jumlah Biaya Y Volume 4, No. 4, November 2015

6 Gambar 2. Proporsi Biaya Pekerjaan per m 3 Pasangan Batu Menentukan Cost Significant Items Penentuan Cost Significant Items dengan terlebih dahulu mengurutkan variabel-variabel biaya pekerjaan dari nilai terbesar sampai terkecil untuk dapatkan persentase Cost Significant Items diidentifikasi sebagai itemitem terbesar yang jumlah persentasenya 80% jumlah total biaya. berikut : Kemudian didapatkan persentase sebagai Tabel 5 Penentuan Cost Significant Items Biaya pek. pasangan batu kali (X 4 ) Biaya Pek. pasangan bronjong (X 10 ) : 47,79 % : 25,05 % 3. Biaya pekerjaan plesteran (X 5 ) : 8,76 % Jumlah : 81,60 % Penentuan variabel jumlah biaya total pekerjaan (Y) sebagai variabel terikat, variabel bebasnya terdiri dari biaya pekerjaan pasangan batu kali (X 4 ), biaya pekerjaan plesteran (X 5 ), biaya pekerjaan pasangan bronjong (X 10 ). Uji Normalitas Uji normalitas yang dilakukan adalah pengujian data dengan uji Kolmogorov-Smirnov yaitu berdasarkan pedoman perbandingan nilai probabilitasnya dengan signifikansi (α = 0,05). Persyaratan data disebut normal jika nilai sig ataup > 0,05 atau α > 0,05. Dengan bantuan software SPSS, maka didapatkan hasil sebagai berikut : Tabel 6 Uji Normalitas No Uraian Probabilit Variabel Pekerjaan as (Sig) Kesimpulan Biaya 1 Pas. Batu X 4 1,450 Normal Kali 2 Biaya Plesteran X 5 1,035 Normal 3 Biaya Pas. X 10 1,791 Normal Bronjong 4 Jumlah Total Biaya Y 1,356 Normal Pembahasan Menganalisis hubungan atau korelasi masing-masing variabel, yaitu variabel bebas X 4, X 5 dan X 10 terhadap variabel terikat (Y), sehingga didapatkan hasil berikut : Tabel 7 Korelasi Variabel Terhadap Biaya Y Variabel Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) N 31 Volume 4, No. 4, November Y Kekuatan Hubunga n Pearson Correlation 0,544 ** Kuat dan berkorela X 4 si positif Sig. (2-tailed) 0,002 < 0,05 N 31 Pearson Correlation -0,153 Sangat lemah dan X 5 berkorela si negatif Sig. (2-tailed) 0,411 > 0,05 N 31 Pearson Correlation 0,967 ** Sangat kuat dan berkorela si positif Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 N 31 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2- tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2- tailed). X 10

7 Dari Tabel 7 di atas dapat disimpulkan bahwa nilai korelasi (R) yang paling besar pada variabel X 10 sebesar 0,967, hal ini menyatakan bahwa hubungan antara (Y) dengan biaya pekerjaan pasangan bronjong X 10 sangat kuat dan berkorelasi positif, artinya kenaikan dan penurunan nilai biaya pekerjaan pasangan bronjong X 10 akan diikuti oleh kenaikan atau penurunan dari biaya (Y), persyaratan nilai signifikansi p = 0,00 0,05 menunjukkan bahwa biaya pekerjaan pasangan bronjong X 10 secara signifikan mempengaruhi biaya (Y) pada taraf kepercayaan 95%. Sedangkan pada variabel X 4 sebesar 0,544; hal ini menyatakan bahwa hubungan antara (Y) dengan biaya pekerjaan pasangan batu kali X 4 masuk dalam katagori kuat dan berkorelasi positif, artinya kenaikan dan penurunan nilai biaya pekerjaan pasangan batu kalix 4 akan diikuti oleh kenaikan atau penurunan dari biaya (Y), persyaratan nilai secara signifikansi p = 0,002 0,050 menunjukkan bahwa biaya pekerjaan pasangan bronjong X 4 signifikan mempengaruhi biaya (Y) pada taraf kepercayaan 95%. Sedangkan pada variabel X 5 sebesar (-0,153), hal ini menyatakan bahwa hubungan antara (Y) dengan biaya pekerjaan plesteran X 5 masuk dalam katagori lemah dan berkorelasi negatif, artinya kenaikan dan penurunan nilai biaya plesteran X 5 tidak akan diikuti oleh kenaikan atau penurunan dari biaya (Y), persyaratan nilai signifikansi p = 0,411 0,05 menunjukkan bahwa biaya pekerjaan plesteran X 5 tidak signifikan mempengaruhi biaya (Y) pada taraf kepercayaan 95%. Model Regresi Linier Berganda Koefisien determinasi (R 2 ) yang terbentuk secara menyeluruh adalah untuk melihat besar pengaruh semua variabel X yang sesuai dengan nilai Cost Significant Items terhadap variabel Y, hasil yang didapat dapat dilihat sebagai berikut : Tabel 8 Ringkasan Model X 4, X 10 Terhadap Y Model R R 2 Adjusted R 2 Std. Error of the Estimate 1 0,996 a 0,992 0, a. Predictors: (Constant), X 10,X 4 b. Dependent Variable: Y c. Linier Regression Thought The Origin Dari Tabel 8 didapat angka koefisien determinasi (R 2 ) = 0,992 hal ini menunjukkan bahwa 99,200% biaya total pekerjaan (Y) dipengaruhi oleh biaya pekerjaan pasangan batu kali, biaya pekerjaan plesteran dan biaya pasangan bronjong. Sedangkan sisanyasebesar 0,80% dipengaruhi oleh sebab-sebab lain. Standar error of the estimate= < standart deviation ,79. Dari analisis yang dilakukan berdasarkan nilai B constant dan (B,X 4 ; B,X 10 ), maka didapatkan persamaan regresi : Y =1,49X4 + 1,08X10 Dimana : Y = X 4 = X 10 = Biaya total rehabilitasi dan peningkatan jaringan irigasi per m 3 (Rp/m 3 ); Biaya pekerjaan pasangan batu kali (Rp/m 3 ); Biaya pekerjaan pasangan bronjong (Rp/m 3 ) Volume 4, No. 4, November 2015

8 Hasil Pengujian Model Dari hasil perhitungan dari model regresi linier di atas dapat disimpulkan bahwa perbandingan biayahasil persamaan model biaya estimasi per m 3 kubik saluran pasangan batu kali dengan biaya aktual HPS per m 3 kubik pasangan batu kali berdasarkan perhitungan Future Value didapatkan nilai rata-rata Cost Model Factorsebesar 1,017 dengan jumlah total Y model = Rp /m 3 dan Y HPS =Rp /m 3. maka untukmenghitung estimasi biaya proyek dari Cost Significant Model, yaitu dengan cara membagi nilai proyek yang diprediksi dari model dengan rata-rata Cost Model Factor. Dari hasil perhitungan didapatkanhasil komparasi model estimasi biaya CSM dengan aktual HPS, persentase tingkat akurasi dan rentangan/range persentase akurasi biaya proyek Rehabilitasi dan Peningkatan Jaringan Irigasi Kabupaten Aceh Tenggara hasil yang didapatkan adalah berikut ini : 1. Paket pekerjaan yang masuk dalam rentangan (-15%) sampai dengan +30% berjumlah28 (dua puluh delapan paket pekerjaan); 2. Paket pekerjaan yang tidak masuk dalam rentangan (-15%) sampai dengan +30% berjumlah2 (dua paket pekerjaan); 3. Persentase dari 30 (tiga puluh) paket pekerjaan terdapat 28 (dua puluh delapan) paket pekerjaan yang akurasi baik atau sebesar 93,33% dari jumlah total paket pekerjaan, sisanya 2 (dua) paket pekerjaan atau sebesar 6,67%akurasi kurang baik, artinya metode Cost Significant Model menghasilkan paket pekerjaan dengan tingkat akurasi yang baik; 4. Akurasi estimasi biaya Cost Significant Model berkisar antara (-11,72%) sampai dengan 31,31%, dengan rata-rata tingkat akurasi sebesar 7,18%; 5. Perbandingan jumlah biaya antara Cost Significant Model sebesarrp ; dengan biaya aktual HPS sebesarrp ; dengan selisih harga sebesar 1,068% dan dengan tingkat akurasi sebesar 6,92% menyatakan bahwa estimasi biaya Cost Significant Model lebih besar dari biaya aktual dari perhitungan HPS, maknanya adalah perhitungan biaya estimasi HPS lebih baik dibanding dengan Cost Significant Model, namun di sisi ketelitian dan ketepatan bagi pengambil kebijakan untuk mengabil keputusan, metode Cost Significant Model lebih efektif khususnya pekerjaan rehabilitasi dan peningkatan jaringan irigasi. Gambar 3 Komparasi CSM dgn Aktual HPS Secara umum pada Gambar 3didapatkan gambaran bahwa perbandingan biaya dari tahun fluktuatif,artinya antara metode cost significant model dengan perencanaan anggaran dari biaya aktual HPS yang digunakan Volume 4, No. 4, November

9 relatif sama, walaupun terdapat selisih dengan nilai negatif maupun positif. Terdapat 2 (dua) paket pekerjaan yang tidak akurat artinya di luar range tingkat akurasi yaitu pada tahun 2011 paket DAK 2 dan paket DAK 4, hal ini terjadi karena biaya dari model CSM lebih besar dari biaya aktual HPS dari perencanaan anggaran. Gambar 4 Grafik Tingkat Akurasi Biaya Dari Model Dari gambar 4 dapat dimaknai bahwa persentase dari 30 (tiga puluh) paket pekerjaan terdapat 28 (dua puluh delapan) paket pekerjaan yang akurasi baik atau sebesar 93,33% dari jumlah total paket pekerjaan, sisanya 2 (dua) paket pekerjaan atau sebesar 6,67%akurasinya kurang baik, artinya metode Cost Significant Model menghasilkan perencanaan anggaran dengan tingkat akurasi yang baik. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Hasil deskripsi nilai rata-rata dari penelitian didapatkan informasi bahwa nilai rata-rata variabel X yang tertinggiadalah biaya pasangan batu kali (X 4 ) sebesar=rp ; maknanya menggambarkanbahwa biaya pasangan batu kali cukup dominan, sedangkan nilai biaya terendah adalah adalah biaya pekerjaan drainhole (X 9 ) =Rp Cost Significant Item merupakan penjumlahan persentase biaya pekerjaan 80% dari total biaya pekerjaan yaitu biaya pekerjaan pasangan batu kali (X 4 ) = 47,79 %; biaya pekerjaan pasangan bronjong (X 10 )= 25,05% dan biaya pekerjaan plesteran (X 5 ) = 8,76%; didapatkan jumlah persentase sebesar 81,60 % dan nilai ini telah memenuhi persyaratan dalam penentuan Cost Significant Item. Hubungan atau korelasi (R) dari variabel bebas (biaya pekerjaan pasangan bronjong) X 10 sebesar 0,967 dan (biaya pekerjaan pasangan batu kali) X 4 sebesar 0,544 sangat kuat dan berkorelasi positif, artinya kenaikan dan penurunan nilai biaya pekerjaan pasangan bronjong X 10 akan diikuti oleh kenaikan atau penurunan dari biaya (Y). Sedangkan hubungan antara (X 5 ) (biaya pekerjaan plesteran) dengan Y sebesar (-0,153) berkorelasi lemah dan negatif, artinya kenaikan dan penurunan nilai biaya plesteran X 5 tidak akan diikuti oleh kenaikan atau penurunan dari biaya (Y). Pekerjaanyang berpengaruh secara signifikan terhadap perencanaan anggaran proyek rehabilitasi dan peningkatan jaringan irigasi di Dinas Pengairan Aceh Tenggara adalah pekerjaan pasangan batu (X 4 ) dan pekerjaan pasangan bronjong (X10), dengan besaran pengaruh masing-masing terhadap Y sebesar (X 4 ) = 74,90% dan (X 10 ) =69,50%. Dengan demikian pekerjaan pasangan batu (X 4 ) yang paling berpengaruh terhadap perencanaan anggaran di proyek rehabilitasi 91 - Volume 4, No. 4, November 2015

10 dan peningkatan jaringan irigasi di Dinas Pengairan Aceh Tenggara. Model analisis regresi linier berganda untuk biaya perencanaan anggaran proyek rehabilitasi dan peningkatan jaringan irigasi di Dinas Pengairan Aceh Tenggara adalah Y = 1,49X4 + 1,08X10. Dengan tingkat akurasi estimasi biaya Cost Significant Model berkisar antara (-11,72%) sampai dengan 31,31%, dengan rata-rata tingkat akurasi sebesar 7,18%. Perbandingan jumlah biaya antara Cost Significant Model sebesar Rp ; dengan biaya aktual HPS sebesar Rp ; dengan selisih antara CSM dengan biaya aktual HPS sebesar Rp ; (1,07%) serta tingkat akurasi sebesar 6,92%; menyatakan bahwa estimasi biaya Cost Significant Model lebih besar dari biaya aktual dari perhitungan HPS, maknanya adalah perhitungan biaya estimasi HPS lebih baik dibanding dengan Cost Significant Model, namun di sisi ketelitian dan ketepatan bagi pengambil kebijakan untuk mengambil keputusan, metode Cost Significant Model lebih efektif khususnya pekerjaan rehabilitasi dan peningkatan jaringan irigasi. Saran Dengan hasil yang didapatkan diharapkan dapat menjadi kontrol bagi pengambil kebijakan dalam mengestimasi perencanaan anggaran biaya ditahun anggaran berikutnya, sehingga pengambil keputusan dapat mengambil keputusan yang cepat dan tepat, khususnya pada kegiatan rehabilitasi dan peningkatan jaringan irigasi di Dinas Pengairan Kabupaten Aceh Tenggara; Pemakaian metode Cost Significant Model ini perlu dilakukan pengembangan dengan metode yang lebih baik, sehingga lebih mempermudah pengambil kebijakan dalam menentukan dan mengambil keputusan dengan ketersediaan dana yang ada di tahun anggaran berikutnya. DAFTAR KEPUSTAKAAN Bouabaz, Moulooud. B & Mourad.M, 2012, Project Management Using Cost Significant Item and Neural Network, Journal Proceeding of the 2012 International Comference on Industrial Engineering and Operation Management, Proceeding of the 2012 International Comference On Industrial Engineering And Operation Management, Istambul, Turkey pp: Gujarati, D (ed) 2006, Dasar-Dasar Ekonometrika, Edisi Ketiga, Jilid 1 Jakarta : Erlangga. Indrawan, IGS 2011, Estimasi Biaya Pemeliharaan Jalan dengan Cost Significant Model Studi Kasus Pemeliharaan Jalan Kabupaten di Kabupaten Jembrana, Tesis Magister, Universitas Udayana Denpasar Bali. Istimawan, D 1996, Manajemen Proyek dan Konstruksi Jilid 2, Yogyakarta : Kanisius. Kenneth, KH (ed) 2005, Project and Cost Engineers Handbook, Fourth Edition, North Carolina, USA Ostward, PF 2001, Construction Cost Analysis Volume 4, No. 4, November

11 and Estimating, Prenctice Hall, New Jersey. Poh, PSH & Horner, RMW 1995, Cost Significant Modelling-Its Potential For Use In South-East Asia : Paper In Engineering, Costruction and Architectural Management. Pemayun, IDGA 2003, Praktek Estimasi Biaya Dengan Metode Cost Significant Model Pada Bangunan Gedung Yang Memakai Arsitektur Bali, Tesis Magister, Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Sarwono, J 2006, Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif, Yogyakarta: Graha Ilmu. Soeharto, I 1999, Manajemen Proyek dari Konseptual Sampai Operasional, Jilid 1 dan jilid 2 Jakarta : Erlangga. Trihendradi, C 2011, Langkah Mudah Melakukan Analisis Statistik Menggunakan SPSS 19, Yogyakarta: Andi Volume 4, No. 4, November 2015