IDENTIFIKASI FAKTOR KRITIS PADA RENCANA PEMBANGUNAN UNIT PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA MINI HIDRO LODOYO BLITAR DENGAN PENDEKATAN HOUSE OF RISK

Transkripsi

1 IDENTIFIKASI FAKTOR KRITIS PADA RENCANA PEMBANGUNAN UNIT PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA MINI HIDRO LODOYO BLITAR DENGAN PENDEKATAN HOUSE OF RISK Putu Gevani Saraswati 1) dan Nugroho Priyo Negoro 2) 1) Jurusan Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Kampus ITS Keputih, Sukolilo, Surabaya 60111, Indonesia 2) Jurusan Manajemen Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember ABSTRAK Adanya kebutuhan konsumsi listrik masyarakat yang semakin meningkat, menyebabkan alokasi penyediaan dan pengembangan tenaga listrik diperkirakan akan terus bertambah sehingga PT. Pembangkit Jawa Bali (PJB) memutuskan untuk menambah jumlah pasokan energi listrik dengan membangun unit pembangkit listrik baru. Guna menekankan konsep pentingnya kesadaran manusia terhadap lingkungan, pemerintah mulai menetapkan EBT (Energi Baru dan Terbarukan) sebagai pilihan dalam pemenuhan kebutuhan energi primer, contohnya kebutuhkan listrik. Pembangkit Listrik Tenaga Mikro atau Mini Hidro (PLTM) merupakan pilihan terbaik dibandingkan dengan jenis EBT (energi baru dan terbarukan) lain sebab di wilayah negara yang kaya akan sumber daya air, pengembangan proyek PLTM ini lebih efisien. Dalam penelitian ini dilakukan identifikasi faktor kritis dalam proyek PLTM, yang meliputi 3 tahapan aktivitas proyek yaitu tahap perencanaan, tahap konstruksi, dan tahap operasional dan pemeliharaan (O&M). Pendekatan House of Risk (HOR) digunakan sebagai metode identifikasi faktor kritis tersebut, sehingga diperoleh suatu daftar risk agent dan risk event dari rencana proyek PLTM. Hasil identifikasi dengan pendekatan HOR menunjukkan bahwa terdapat 24 variabel kejadian risiko ( risk event) yang relevan dengan perencanaan pembangunan proyek PLTM Lodoyo II, Blitar dan risiko-risiko ini dipicu oleh 21 variabel pemicu risiko ( risk agent) dimana 1 pemicu risiko dapat menimbulkan lebih dari 1 kejadian risiko. Kata kunci: faktor kritis, pembangkit listrik tenaga mini hidro, house of risk PENDAHULUAN Berdasarkan data Rancangan Usaha Penyediaan Tenaga Listrik PT. PLN (Persero) pada tahun 2011, terjadi penambahan jumlah pelanggan terbesar pada sektor rumah tangga yaitu dengan rata-rata pertumbuhan 1.5 juta per tahun diikuti dengan sektor bisnis, sektor publik, dan sektor industri.hal ini yang mendasari keputusan PT. Pembangkit Jawa Bali (PJB) untuk menambah jumlah pasokan energi listrik dengan membangun unit pembangkit listrik baru. A-49-1

2 Gambar 1. Pertumbuhan Jumlah Pelanggan Di Indonesia mulai diterapkan konsep penyediaan tenaga listrik yang bersumber dari energi baru dan terbarukan (EBT), dimana hal ini disebabkan adanya keterbatasan dari sumber daya alam yang tergolong sumber daya alam yang tidak dapat diperbaharui. Guna menekankan konsep pentingnya kesadaran manusia terhadap lingkungan, serta menurunkan gejala efek rumah kaca, maka pemerintah mulai menetapkan EBT sebagai pilihan dalam pemenuhan kebutuhan energi primer, contohnya kebutuhkan listrik. Terdapat beberapa jenis EBT (Energi Baru dan Terbarukan) antara lain : energi matahari, biomass energy, air, energi dari laut, energi angin, energi geothermal, biodiesel, bioethanol. Pembangkit Listrik Tenaga Mikro atau Mini Hidro (PLTM) merupakan pilihan terbaik dibandingkan dengan jenis EBT (e nergi baru dan terbarukan) lain. PLTM merupakan jenis pembangkit listrik tenaga air dengan skala kecil, yang memiliki kapasitas 1 MW 10 MW per unit (Kementrian Energi dan Sumber Daya Mineral, 2011). Di Jawa Timur telah terdapat beberapa pembangkit listrik tenaga mini hidro antara lain di daerah Pasuruan, Malang, Kediri, Madiun. Jenis pembangkit ini sangat ekonomis karena tidak membutuhkan pendanaan yang terlalu besar, namun dapat memenuhi kebutuhan listrik masyarakat di daerah terpencil. Identifikasi faktor risiko kritis berperan penting dalam perencanaan proyek, dimana dengan disusunnya analisa risiko diharapkan dapat menentukan bentuk mitigasi atau penanganan pada proyek pembangunan unit pembangkit yang sesuai dengan proporsi dari risiko tersebut. Tujuan dari analisa risiko dalam manajemen proyek adalah untuk mengurangi probabilitas risiko serta hal-hal negatif yang akan terjadi dalam proyek dimana seluruh risiko akan dipertimbangkan kemudian dilakukan analisa bentuk mitigasi untuk meminimalkan kerugian. METODE Dalam penelitian ini, mulanya dilakukan identifikasi permasalahan yang bertujuan untuk mengetahui dan memahami pokok permasalahan yang akan dijadikan objek dalam penelitian yaitu analisa risiko pada proyek pembangunan pembangkit listrik tenaga mini hidro(pltm) Lodoyo II, Blitar. Kemudian ditetapkan pula tujuan dari penelitian serta konsep studi yang akan digunakan. Penggunaan studi literatur dan studi lapangan bertujuan untuk memberikan pemahaman lebih dalam mengenai konsep penelitian yang akan dilakukan. Studi literatur mengarah pada pemberian bahan kajian terhadap objek penelitian melalui literatur. Studi lapangan dilakukan dengan tujuan untuk memberikan gambaran detail proyek PLTM Lodoyo II, sehingga kemudian dapat diketahui aspek-aspek risiko yang dapat muncul dalam tahap perencanaan, pembangunan ataupun operational maintenance serta pemicu terjadinya risiko. Identifikasi risiko terdiri dari 2 jenis risiko yaitu kejadian risiko (risk event) serta risk agent atau pemicu risiko dimana 1 risk agent dapat menimbulkan lebih dari satu risk event pada proyek. Identifikasi kejadian risiko ( risk event) dilakukan berdasarkan susunan aliran aktivitas proyek yaitu pada proses perencanaan, konstruksi, serta operation and maintenance A-49-2

3 (O&M). Hasil identifikasi risk agent serta risk event diperoleh dari studi literatur serta pengamatan pada studi lapangan. Risiko risiko yang telah diidentifikasi kemudian diverifikasi dengan melakukan wawancara serta penyebaran kuisioner dimana penentuan jumlah sample pada penelitian ini menggunakan metode expert sampling. dimana jumlah sample bergantung pada jumlah para ahli yang bersangkutan. Pada pengisian kuisioner, peneliti menggunakan skala likertuntuk menentukan besaran tingkat occurrence serta severity yang terjadi dalam proyek. Uji validitas pada masing-masing variabel risiko digunakan untuk mengetahui seberapa akurat suatu alat ukur dalam mengukur sesuatu yang ingin diukur sesuai dengan fungsi ukurnya. Dalam penelitian ini, uji validitas dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excel dengan formula pearson. Uji reliabilitas dilakukan untuk menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur atau atribut dapat dipercaya dan diandalkan guna mengetahui konsistensi alat pengukur dalam mengukur gejala yang sama. Uji reliabilitas dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excel. Maka kemudian diperoleh data mengenai pemicu risiko (risk agent), risk event serta probabilitas terjadinya masing-masing elemen risiko maupun dampaknya yang bersifat relevan pada proyek pembangunan PLTM Lodoyo II. Data risiko yang relevan kemudian diolah sesuai dengan kerangka proses pada manajemen risiko dengan menggunakan metode House of Risk. Pada House of Risk fase 1 berfokus pada perhitungan ARP ( Aggregate Risk Potential) yang merepresentasikan peringkat risk agent yang relevan dalam memicu suatu kejadian risiko pada proyek PLTM Lodoyo II. HASIL DAN PEMBAHASAN Variabel-variabel risiko ini mulanya digolongkan berdasarkan tahapan aktivitas sesuai dengan siklus hidup proyek yaitu risiko pada tahap perencanaan, risiko pada tahap konstruksi, serta risiko pada tahap operasional dan pemeliharaan (O&M). Variabel risiko yang ada dalam penelitian ini merupakan variabel-variabel yang diperoleh dari hasil studi literatur pada proyek hydro power plant yang digunakan oleh S. Kucukali (2011), Esther Cheung dan Albert P. C. Chan (2011) serta hasil studi pada proyek pembangunan pembangkit listrik tenaga air sebelumnya milik PT. PJB Surabaya. Diperoleh 27 kejadian risiko yang berpengaruh dalam keberlangsungan proyek PLTM Lodoyo II. Variabel-variabel risiko ini terbagi pada masing-masing tahapan proyek yaitu 10 risk event pada tahap perencanaan dan pengembangan, 9 risk event pada tahap konstruksi serta 8 risk event pada tahap operasional dan pemeliharaan (O&M). Identifikasi risk agent juga dilakukan pada 3 tahapan proyek yang berjalan yaitu tahap perencanaan dan pengembangan, tahap konstruksi, serta tahap garansi operasional dan maintenance (O&M). Penyusunan hasil identifikasi risk agent dilakukan dengan melakukan breakdown pada masing-masing variabel risk event sehingga dapat diketahui pemicu atau penyebab terjadinya suatu risiko. Total variabel risk agent yang diidentifikasi adalah 41 variabel, dimana pada tahap perencanaan dan pengembangan terdapat 13 risk agent yang dapat memicu timbulnya risiko pada tahap tersebut, kemudian pada tahap konstruksi diperoleh 19 variabel risk agent, dan pada tahap garansi O&M diperoleh hasil identifikasi 9 variabel risk agent. Sama halnya dengan variabel risk event, masing-masing variabel risk agent juga akan dilakukan pengukuran skala probababilitas kejadian ( occurrence) serta dampak (severity) dengan menggunakan kuesioner. Tahap uji validitas ini dilakukan untuk menentukan variabel-variabel risiko yang valid, yang kemudian digunakan dalam tahapan pengolahan data selanjutnya yaitu penyusunan House of Risk. Uji validitas dalam penelitian ini menggunakan software Excel dengan formula Pearson, dimana pengujian dilakukan pada nilai occurrence (probabilitas kejadian) serta severity (tingkat dampak) dari variabel risiko yang terkait. 23 variabel risiko A-49-3

4 yang valid yang kemudian akan digunakan dalam pengolahan data selanjutnya yaitu penyusunan peta risiko. Variabel-variabel risk event yang tergolong tidak valid akan dieliminasi dan tidak diperhitungkan dalam tahap pengolahan data selanjutnya yaitu pada penyusunan peta risiko ( risk map). Berikut adalah variabel risk event yang relevan dengan proyek PLTM Lodoyo II Tabel 1 Variabel Risk Event R Risk Events R Risk Events R Risk Events Risiko Tahap Perencanaan Risiko Tahap Konstruksi Risiko Tahap Garansi Operasional dan R1 Proyek/kegiatan tidak disetujui Kerusakan barang pada proses Adanya kenaikan biaya operasional R11 R20 BOD/BOC bongkar muat dan maintenance R2 PPA belum disetujui oleh PLN Kerusakan barang akibat Negosiasi pembagian keuntungan R12 R21 (Persero)/buyer pemasangan yang berlarut-larut R4 Tidak disetujui permintaan izin Kerusakan barang akibat Penggunaan teknologi baru yang R13 R22 bangunan oleh pemda kecelakaan tidak sesuai R5 Pelanggaran kontrak oleh pihak Kerusakan peralatan akibat Kerusakan yang tidak bisa R14 R23 kontraktor kualitas barang yang rendah dihindarkan R7 EPC kontraktor unqualified R15 Keterlambatan penyelesaian Keandalan sistem pembangkit tidak R24 proyek tercapai R8 Studi UKL-UPL/AMDAL tidak Kerusakan akibat kebakaran atau R16 Project cost overrun R25 disetujui oleh instansi yang berwenang human error R9 Adanya perubahan konsep Kesalahan operasional dan R17 Adanya kenaikan biaya konstruksi R27 pembangunan pemeliharaan akibat human error R10 Permintaan pinjaman tidak disetujui oleh Lender R19 Muncul kerusuhan di area proyek/sabotase Occurrence Sangat Besar 5 R15 Besar 4 R5,R27 Sedang 3 Kecil 2 Sangat Kecil 1 R8, R12, R14, R19, R20, R21, R23, R24 R2,R4,R9, R13,R22, R25 R1,R7,R10, R11, R16, R Minor Sedang Mayor Kritis Malapetaka Severity Ket : Extreme Risk High Risk Mayor Risk Moderate Risk Low Risk Gambar 2 Peta Risiko Berdasarkan peta risiko pada Gambar 4.5, menunjukkan bahwa risk event pada proyek PLTM Lodoyo II ini memiliki hasil dominan pada 4 kategori area dalam peta risiko yang meliputi kategori extreme risk, high risk, mayor risk dan moderate risk. Variabel-variabel risiko ini digolongkan berdasarkan tingkat occurrence dan severity berdasarkan hasil rekap kuesioner pada sejumlah ekspert yang terkait dalam proyek PLTM Lodoyo II. Terdapat 1 risiko yang tergolong dalam kategori risiko ekstrim (extreme risk), yaitu R14 yang merupakan kode untuk variabel risiko keterlambatan penyelesaian proyek, kemudian 6 risiko lain yang tergolong dalam kategori high risk, yaitu R7, R9, R10, R14. R15, R16. A-49-4

5 Tahapan uji validitas pada kuesioner risk agent secara umum sama dengan uji validitas pada variabel risk event. Uji validitas untuk kuesioner risk agent juga menggunakan software Excel dengan formula Pearson. Hasil uji validitas untuk kuesioner risk agentyang menunjukkan 31 variabel risiko yang valid. Variabel-variabel yang tergolong tidak valid akan akan dieliminasi dan tidak dicantumkan dalam tahapan pengolahan data selanjutnya yaitu penyusunan House of Risk. Uji reliabilitas dilakukan untuk mengetahui sejauh mana atribut-atribut ini dapat dipercaya dan diandalkan dan bersifat konsisten dalam mengukur gejala yang sama. Uji reliabilitas ini menggunakan software Excel dimana R tabel yang digunakan adalah dengan tingkat kepercayaan 90%.. Tabel2 Hasil Uji Reliabilitas pada Risk Event dan Risk Agent Data Kuesioner Pengukuran Risiko No Jenis R R Kategori Kuesioner tabel hitung Keterangan 1 Risk Event Occurrence Reliabel Severity Reliabel 2 Risk Agent Occurrence Reliabel Severity Reliabel Berdasarkan hasil uji reliabilitas pada Tabel 2 menunjukkan bahwa nilai R hitung pada kuesioner risk event dan risk agent pada masing-masing skala occurrence (probabilitas kejadian) dan severity (tingkat dampak) memiliki nilai lebih besar dari R tabel (R hitung > R tabel) sehingga kuesioner pada penelitian ini dianggap reliable dan hasil kuesioner dapat dilanjutkan untuk tahap pengolahan data selanjutnya. Metode ini HOR digunakan dalam analisa manajemen risiko pada penelitian ini dimana HOR berfokus pada tindakan pencegahan untuk menentukan penyebab risiko mana yang menjadi prioritas yang kemudian akan diberikan tindakan mitigasi atau penanggulangan risiko (Pujawan & Geraldin, 2009). Model ini merupakan hasil modifikasi dari model FMEA (failure mode and effect analysis) dan adaptasi dari model HOQ. Model HOR berisi variabelvariabel risk event serta risk agent yang termasuk dalam kategori valid setelah dilakukan uji validasi pada tahap sebelumnya. Terdapat dua fase dalam HOR yaitu fase identifikasi risiko, dan fase penyusunan respon risiko atau mitigasi risiko Pada HOR fase 1 ini akan disusun diagram kombinasi antara tools HOQ dan FMEA, dimana dalam diagram HOR fase 1 berisi variabel risk agent serta risk event yang telah melalui tahap uji validasi dan uji reliabilitas. HOR fase 1 ini berfokus pada perhitungan ARP (Aggregate Risk Potential) yang diperhitungkan berdasarkan faktor nilai occurrence dari risk agent, severity dari risk event serta korelasi atau interrelationship antara masing-masing variabel risk event serta risk agent. Hasil dari ARP digunakan untuk menentukan peringkat risk agent dari yang memiliki nilai ARP paling tinggi hingga nilai paling rendah. Korelasi atau interrelationship antara risk event dengan risk agent diukur dengan menggunakan skala 0, 1, 3, 9. Skala 0 menunjukkan tidak adanya hubungan antara risk event dan risk agent yang bersangkutan, skala 1 menunjukkan adanya hubungan antara risk event dengan risk agent yang terkait namun bersifat lemah, skala 3 menunjukkan adanya korelasi yang bersifat sedang, dan skala 9 menunjukkan adanya korelasi yang kuat antara risk event dan risk agent. Perhitungan ARP akan dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut : = A-49-5

6 Setelah perhitungan ARP dilakukan, kemudian dilanjutkan dengan pemberian peringkat atau ranking secara berurutan pada risk agent yang memiliki nilai ARP tertinggi hingga yang paling rendah. Hasil ranking ARP ini akan menjadi input bagi proses pengolahan data selanjutnya yaitu pada penyusunan HOR fase 2. Tabel House of Risk Fase 1 dapat dilihat pada lampiran. Diagram Pareto dari hasil perhitungan ARP disusun dengan Microsoft Excel, untuk mengetahui bahwa terdapat 20% variabel risk agent yang dianggap memberikan pengaruh terhadap 80% variabel risk agent lainnya dalam proyek PLTM Lodoyo II ini, sehingga risk agent yang memiliki hasil perhitungan akumulasi di atas 80% akan dieliminasi dan tidak disertakan dalam pengolahan data selanjutnya yaitu pada tahap penyusunan HOR fase 2. Berikut adalah hasil perhitungan ARP (Agreggate Risk Potential) dari HOR fase 1 Tabel 3 HasilPerhitungan ARP Rank RA ARP % Akumulasi Rank RA ARP % Akumulasi 1 A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A Total 3540 Gambar 3 Diagram Pareto Risk Agent Diagram Pareto pada Gambar 3 dapat dilihat terdapat 10 risk agent yang memiliki hasil perhitungan akumulasi ARP lebih dari 80%, dimana hal ini menunjukkan bahwa variabel-variabel risk agent tersebut bertanggung jawab terhadap 20% kemungkinan memicu timbulnya risiko dalam proyek sehingga variabel-variabel dengan hasil persentase akumulasi A-49-6

7 82.6% hingga 100% akan dieliminasi dan tidak dilibatkan dalam perencanaan tindakan pencegahan atau preventive action (PA) proyek. Variabel risk agent tersebut antara lain : 1. Variabel A11 : ketidakpastian regulasi, PPA belum ditandatangani 2. Variabel A12 : track record peminjam tidak baik 3. Variabel A14 : proses bongkar muat tidak sesuai prosedur 4. Variabel A16 : gambar kerja tidak lengkap 5. Variabel A20 : pabrik tidak memenuhi standar kualitas peralatan yang diminta 6. Variabel A30 : gangguan transportasi (banjir, badai, kondisi jalan rusak) 7. Variabel A31 : keterlambatan melakukan LC (letter of credit) 8. Variabel A32 : pencemaran lingkungan sekitar 9. Variabel A35 : unit tidak siap beroperasi dalam jangka panjang 10. Variabel A36 : pegawai tidak memahami prosedur kerja 11. VAriabel A39 : penempatan pegawai tidak tepat KESIMPULAN DAN SARAN Berdasarkan hasil pada penelitian, dapat disimpulkan bahwa : 1) Terdapat 23 variabel risk event yang dipengaruhi oleh 20 variabel risk agent (pemicu risiko) yang relevan dengan proyek pembangunan unit pembangkit listrik tenaga mini hidro Lodoyo, Blitar. Variabel risiko tersebut berada pada 3 tahapan aktivitas proyek, yaitu 8 variabel risk event pada tahap perencanaan dan pengembangan, 8 risiko pada tahap konstruksi, serta 7 risiko pada tahap operasional dan pemeliharaan. 2) Pada hasil asesmen risk event dengan menggunakan peta risiko melalui probability impact matrix, dapat diketahui bahwa terdapat 1 variabel risk event yang termasuk pada kategori risiko ekstrim yaitu risiko keterlambatan proyek yang terjadi pada tahapan konstruksi. Risiko-risiko dominan dengan kategori high risk terdapat pada tahap perencanaan dan konstruksi yaitu : a. Risiko proyek tidak disetujui oleh BOD/BOC (Board of Director/Board of Commissioner) b. Risiko kontraktor EPC yang unqualified c. Risiko permintaan pinjamaan tidak disetujui oleh lender d. Risiko kerusakan pada proses bongkar muat e. Risiko project cost overrun f. Risiko kenaikan biaya konstruksi Hasil asesmen untuk variable risk agent dengan menggunakan metode House of Risk, menunjukkan terdapat 20 variabel risk agent yang dianggap memberikan pengaruh yang signifikan terhadap keberlangsungan proyek dimana 3 variabel yang dianggap paling dominan adalah: Variabel A1 yaitu adanya proyek tidak layak secara finansial Variabel A6 yaitu terkait dengan tanah yang bermasalah (tidak bias dibebaskan) Variabel A7 yaitu dokumen kontrak yang tidak jelas Saran yang dapat diberikan melalui penelitian ini adalah : 1) Untuk mendapatkan hasil perhitungan biaya mitigasi yang lebih akurat, perlu menggunakan data historis terbaru dengan mempertimbangkan tingkat inflasi A-49-7

8 2) Studi lapangan yang dilakukan di area proyek dapat mengoptimalkan hasil identifikasi faktor-faktor risiko yang memiliki pengaruh yang signifikan dengan keberlangsungan proyek DAFTAR PUSTAKA (PJB), P. P. (2011). Arsip Internal PT. PJB. Surabaya: PT. PJB. Amitayani, E., Suparman, & Nasrullah, M. (2011). Identifikasi Risiko, Analisis dan Mitigasi Pada Pembangunan PLTN Pertama Di Indonesia. Prosiding Seminar Nasional Pengembangan Energi Nuklis IV, Anityasari, M., & Wessiani, N. A. (2011). Analisa Kelayakan Usaha. Surabaya: Inti Karya Guna. Baccarini, D., & Acher, R. (2001). The Risk Ranking of Projects: a methodology. International Journal of Project Management, Cheung, E., & Chan, A. P. (2011). Risk Factor of Public Private Partnership Project in China: Comparison Between The Water, Power, and Transportation Sectors. Journal of Urban Planning and Development, Geraldin, L. H. (2007). Manajemen Risiko dan Aksi Mitigasi untuk Menciptakan Rantai Pasok yang Robust. Surabaya: Jurusan Teknik Industri: Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Kucukali, S. (2011). Water supply lines as a source of small hydropower in Turkey: A case study in Edremit. World Renewable Energy Congress 2011-Sweden. Kusrini, D. E., & Tuti, A. (2006). Diktat Metode Riset Sosial. Surabaya: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Lock, D. (2007). Project Management Ninth Edition. England: Gower Publishing. Orme, G. J., & Venturini, M. (2011). Property Risk Assessment for Power Plan ts: Methodology, Validation, and Application. Energy, Project Management Institute. (2008). A Guide to the Project Management Body of Knowledge. Newtown Square, PA: Project Management Institute, Inc. PT. PLN (Persero). (2011). Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik Jakarta: PT. PLN (Persero). Pujawan, I. N., & Geraldin, L. (2009). House of risk: a model for proactive supply chain risk management. Business Process Management Journal. Santosa, B. (2009). Manajemen Proyek: Konsep dan Implementasi. Yogyakarta: Graha Ilmu. Tuman, G. (1983). Develompment and Implementation of Effective Project Management Information and Control System. In Project Management Handbook (pp ). New York: Van Nostrand Reinhold Co. A-49-8