BAB IV HASIL DAN ANALISIS. Dalam pelaksanaannya, pembangunan Gedung Thamrin Nine Phase 1 mengalami

Transkripsi

1 BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1. Data keterlambatan proyek Dalam pelaksanaannya, pembangunan Gedung Thamrin Nine Phase 1 mengalami keterlambatan. Keterlambatan tersebut dapat diketahui dari hasil evaluasi data kurva S, dimana terdapat penyimpangan cukup besar antara rencana dengan realisasi. Menurut data kurva S rencana, sampai bulan Januari 2017, harusnya 75.80% pekerjaan terselesaikan. Namun realisasinya, baru 20.07% pekerjaan yang terselesaikan. Maka, dapat dihitung sampai bulan Januari 2017 progress pekerjaan minus 55.73% Kuesioner tahap pertama Kuesioner tahap pertama adalah kuesioner validasi awal terhadap para pakar pada Proyek Pembangunan Gedung Thamrin Nine Phase 1 Jakarta. Yang menjadi pakar adalah para pimpinan atau senior Proyek Pembangunan Gedung Thamrin Nine Phase 1 Jakarta yang sudah terlibat di dunia konstruksi gedung. Tujuan dari pelaksanaan kuesioner tahap pertama adalah untuk melihat tanggapan pakar mengenai variabel yang ditemukan peneliti melalui studi literatur. Para pakar memberi komentar dan masukan mengenai variabel dari literatur agar relevan dan dapat digunakan untuk penelitian yang akan digunakan. Berikut ini adalah data pakar pada kuesioner tahap pertama: Tabel 4.1 Data Pakar No. Jabatan Pendidikan Terakhir Pengalaman Kerja 1 Project Manager S1 24 th 2 Structural Manager S1 26 th 3 MEP Manager S1 30 th 4 Planning and Method Engineer S2 4.5 th 5 Supervisor S1 5 th IV-1

2 Pada tahap ini para pakar memberikan tanggapan, perbaikan beserta masukan terhadap 9 variabel independen beserta 91 indikator penelitian yang diajukan oleh penulis. Setelah kuesioner terkumpul, lalu dilakukan perbaikan atas yakni indikator maupun variabel yang tidak disetujui oleh pakar akan dibuang dan tidak dipergunakan pada pengumpulan data tahap kedua yaitu kuesioner tahap kedua kepada responden yakni jajaran staff PT. Acset Indonusa, Tbk yang bekerja di proyek Pembangunan Gedung Thamrin Nine Phase 1 Jakarta. Berikut adalah tabel validasi awal pakar penelitian keterlambatan Pembangunan Gedung Thamrin Nine Phase 1 Jakarta. IV-2

3 Tabel 4.2 Hasil Kuesioner Tahap I Variabel X Variabel Kode Indikator Pakar Pakar Pakar Pakar Pakar Kesimpulan Faktor bahan X1 1 Kekurangan bahan konstrusi x x x Tidak (Material) X1 2 Perubahan material pada bentuk, fungsi, dan spesifikasi x Ya Faktor tenaga kerja (Man Power) X1 3 Kualitas material yang digunakan tidak sesuai dengan spesifikasi x x x x x Tidak X1 4 Kesulitan dalam memperoleh harga resmi dari pemasok material x x x x x Tidak X1 5 Keterlambatan pemutusan Owner tentang material yang akan digunakan Ya X1 6 Keterlambatan keluarnya hasil uji / test material x x x Tidak X1 7 Keterlambatan pengiriman material x x x x Tidak X1 8 Kerusakan material di tempat penyimpanan x x x x x Tidak X1 9 Keterlambatan pabrikasi khusus bahan bangunan x Ya X1 10 Kelangkaan karena kekhususan x Ya X1 11 Ketidaktepatan waktu pemesanan x Ya X1 12 Kenaikan harga material x x x x x Tidak X1 13 Terjadi pencurian material x x x x Tidak X1 14 Kesulitan dalam pemasangan material tertentu x x Ya X2 1 Kekurangan tenaga kerja x Ya X2 2 Kemampuan tenaga kerja terkait produktivitas x Ya X2 3 Kecelakaan kerja yang terjadi pada pekerja x x x x Tidak X2 4 Kesukuan atau nasionalisme atau kultur tenaga kerja x x x x x Tidak X2 5 Kurangnya komunikasi dan koordinasi antara pihak yang terlibat di dalam x Ya proyek X2 6 Pengalaman personel kontraktor yang tidak mencukupi x x Ya X2 7 Kualifikasi personel tidak sesuai di bidangnya x x Ya IV-3

4 Tabel 4.2 Hasil Kuesioner Tahap I Variabel X (Lanjutan) Pakar Pakar Pakar Pakar Pakar Variabel Kode Indikator Kesimpulan X2 8 Instruksi kerja tidak jelas x x x Tidak Faktor tenaga kerja (Man Power) Faktor peralatan (Equipment) Faktor keuangan (Financing) X2 9 Pemogokan x x x Tidak X2 10 Kesalahan dalam menginterpretasikan gambar dan spesifikasi x Ya X2 11 Ketidakmampuan tim proyek kontraktor dalam menentukan atau menerapkan metode pelaksanaan x Ya X2 12 Kerja lembur yang berlebihan x x x x x Tidak X2 13 Kurangnya program pelatihan yang berkaitan dengan bidang yang ditangani x x Ya X3 1 Kerusakan peralatan x x x Tidak X3 2 Kekurangan peralatan Ya X3 3 Kemampuan mandor atau operator yang kurang x Ya X3 4 Keterlambatan pengiriman peralatan x x x Tidak X3 5 kualitas peralatan yang digunakan x x x Tidak X3 6 Penggunaan peralatan yang tidak efisien x Ya X3 7 Kesalahan manajemen peralatan x x Ya X4 1 Ketersedian keuangan selama pelaksanaan x x x Ya X4 2 Keterlambatan proses pembayaran oleh Owner x Ya X4 3 X4 4 Tidak adanya uang intensif untuk kontraktor, apabila waktu penyelesaian lebih cepat dari jadwal x x x x Tidak Sistem pembayaran pemilik ke kontraktor yang tidak sesuai kontrak akibat alasan tertentu x x Ya X4 5 Modal kontraktor tidak mencukupi x x x x Tidak IV-4

5 Variabel Kode Indikator Faktor keuangan (Financing) Faktor lingkungan (Environment) Faktor perubahan (Change) Tabel 4.2 Hasil Kuesioner Tahap I Variabel X (Lanjutan) Pakar 1 Pakar 2 Pakar 3 Pakar 4 Pakar 5 Kesimpulan X4 6 Keterlambatan pembayaran kontraktor ke supplier dan tenaga kerja, x Ya sehingga mereka memilih untuk memutuskan hubungan kerja X4 7 Situasi perekonomian nasional x x x x x Tidak X4 8 Inflasi mata uang x x x x Tidak X4 9 Fluktuasi harga barang atau material x x x Tidak X5 1 Faktor sosial dan budaya x x x x Tidak X5 2 Praktik penipuan dan suap x x x Tidak X5 3 Pengaruh udara panas pada aktivitas konstruksi x x x x Tidak X5 4 Pengaruh hujan pada aktivitas konstruksi x x Ya X5 5 Pengaruh keamanan lingkungan terhadap pembangunan proyek x x x x Tidak X5 6 Lokasi proyek yang sulit dijangkau (akses/jalan masuk ke lokasi) x x x x x Tidak X5 7 Permasalahan dengan tetangga sekitar x x x x Tidak X6 1 Perubahan desain yang terlalu signifikan (perubahan lebih dari 50% dari desain sebelumnya) x Ya X6 2 Terjadi perubahan desain oleh Owner saat pelaksanaan Ya X6 3 Kesalahan desain yang dibuat oleh perencana x Ya X6 4 Ketidakmatangan desain dari Owner Ya X6 5 Perubahan metode kerja oleh kontraktor x x x Tidak X6 6 Kesalahan dalam penyelidikan tanah x x x x Tidak X6 7 Kondisi permukaan air bawah tanah di lapangan x x x x Tidak X6 8 Masalah geologi di lokasi x x x x Tidak IV-5

6 Variabel Kode Indikator Faktor perubahan (Change) Faktor hubungan dengan pemerintah (Government Relation) Faktor kontrak (Contractual Relationship) Faktor waktu dan kontrol (Schedulling and Controlling techniques) Tabel 4.2 Hasil Kuesioner Tahap I Variabel X (Lanjutan) Pakar 1 Pakar 2 Pakar 3 Pakar 4 Pakar 5 Kesimpulan X6 9 Kesalahan yang terjadi selama proses konstrusi oleh kontraktor yang x x x Tidak mengakibatkan perubahan desain X6 10 Perubahan atas pekerjaan yang telah selesai (rework) x Ya X7 1 Perolehan ijin dari Pemerintah x x Ya X7 2 Peraturan baru yang membutuhkan waktu untuk diimplementasikan x x x Tidak X7 3 Birokrasi yang berbelit-belit dalam operasi proyek x x x Tidak X8 1 Kurangnya pemahaman isi kontrak x Ya X8 2 Ketidaksepahaman aturan pembuatan kerja x x x x Tidak X8 3 Perubahan lingkup kerja pada saar pelaksanaan x Ya X8 4 Rendahnya pengontrolan dokumen x x x Tidak X8 5 Konflik antara kontraktor dan konsultan x x x Tidak X8 6 Tidak adanya kerja sama antara kontraktor dengan Owner x Ya X8 7 Keterlambatan Owner dalam pembuatan keputusan Ya X8 8 Negosiasi dan perijinan pada kontrak x x x Tidak X8 9 Perselisihan pekerjaan antara bagian-bagian yang berbeda dalam proyek x x Ya X8 10 Komunikasi yang kurang antara Owner dengan perencana pada perencanaan Ya X8 11 Perbedaan jadwal sub-kontraktor dalam penyelesaian proyek x x x Tidak X8 12 Organisasi yang jelek pada kontraktor dan konsultan x x Ya X8 13 Penyampaian informasi yang kurang lengkap x Ya X9 1 X9 2 Kontrol kontraktor utama terhadap subkontraktor dalam pelaksanaan pekerjaan Persiapan jadwal kerja dan revisi oleh konsultan ketika konstruksi sedang berjalan x x Ya x x Ya IV-6

7 Tabel 4.2 Hasil Kuesioner Tahap I Variabel X (Lanjutan) Pakar Pakar Pakar Pakar Pakar Variabel Kode Indikator Kesimpulan Faktor waktu dan X9 3 Prosedur pemeriksaan dan pengetesan dalam proyek x x Ya kontrol (Schedulling X9 4 Perencanaan schedule pekerjaan yang kurang baik oleh kontraktor x x Ya and Controlling techniques) X9 5 Kurangnya komitmen akan komitmen QA/QC Ya X9 6 Tanda-tanda pengontrolan praktisi pada pekerjaan dalam lokasi proyek x x x x Tidak X9 7 X9 8 Kekurangan tenaga dan manajemen terlatih untuk mendukung pelaksanaan konstruksi x Ya Keterlambatan Pelaksanaan Pekerjaan Utama (Pekerjaan Penggalian/Penimbunan, Pekerjaan Pondasi) x Ya X9 9 Teknologi yang tertinggal x x x x Tidak X9 10 Penerapan teknologi baru/khusus yang belum dikenal dengan baik x x Ya X9 11 Adanya pekerjaan tambah Ya X9 12 Tidak memenuhi perencanaan awal proyek x x x Tidak X9 13 Persiapan dan ijin Shop Drawing Ya X9 14 Telatnya pengajuan perubahan desain x Ya X9 15 Menunggu ijin untuk kontrol material x x x Tidak IV-7

8 Dari rekapitulasi tersebut terdapat 44 indikator yang dieliminasi menurut para pakar dan tidak masuk dalam penyebaran kuesioner tahap dua, sehingga untuk selanjutnya indikator yang dipakai ada 47 indikator untuk variabel independen (X), dengan kode yang telah disesuaikan, serta ditambah 1 indikator untuk variabel dependen (Y). Tabel 4.3 Indikator yang Digunakan pada Kuesioner II Variabel X Kategori Kode Indikator Faktor bahan (Material) X1 1 Perubahan material pada bentuk, fungsi, dan spesifikasi Faktor tenaga kerja (Man Power): Staff & Labor Faktor peralatan (Equipment) Faktor keuangan (Financing) Faktor lingkungan (Environment) Faktor perubahan (Change) serta Design & Method X1 2 X1 3 X1 4 X1 5 X1 6 X2 1 X2 2 X2 3 X2 4 X2 5 X2 6 X2 7 X2 8 X2 9 X2 10 X3 1 X3 2 X4 1 X4 2 X4 3 X5 1 X6 1 X6 2 X6 3 X6 4 Keterlambatan pemutusan Owner tentang material yang akan digunakan Keterlambatan pabrikasi khusus bahan bangunan Kelangkaan karena kekhususan Ketidaktepatan waktu pemesanan Kesulitan dalam pemasangan material tertentu Kekurangan tenaga kerja Kemampuan tenaga kerja terkait produktivitas Kurangnya komunikasi dan koordinasi antara pihak yang terlibat di dalam proyek Pengalaman personel kontraktor yang tidak mencukupi Kualifikasi personel tidak sesuai di bidangnya Kesalahan dalam menginterpretasikan gambar dan spesifikasi Ketidakmampuan tim proyek kontraktor dalam menerapkan metode pelaksanaan Kurangnya program pelatihan yang berkaitan dengan bidang yang ditangani Kemampuan mandor atau operator yang kurang Penggunaan peralatan yang tidak efisien Kekurangan peralatan Kesalahan manajemen peralatan Keterlambatan proses pembayaran oleh Owner Sistem pembayaran pemilik ke kontraktor yang tidak sesuai kontrak akibat alasan tertentu Keterlambatan pembayaran kontraktor ke supplier dan tenaga kerja, sehingga mereka memilih untuk memutuskan hubungan kerja Pengaruh hujan pada aktivitas konstruksi Perubahan desain yang terlalu signifikan Terjadi perubahan desain oleh Owner saat pelaksanaan Kesalahan desain yang dibuat oleh perencana Ketidakmatangan desain dari Owner IV-8

9 Tabel 4.3 Indikator yang Digunakan pada Kuesioner II Variabel X (Lanjutan) Kategori Kode Indikator Faktor perubahan (Change) serta Design & Method Faktor hubungan dengan pemerintah (Government Relation) Faktor kontrak (Contractual Relationship) Faktor waktu dan kontrol (Schedulling and Controlling techniques) X6 5 X6 6 X6 7 X7 1 X8 1 X8 2 X8 3 X8 4 X8 5 X8 6 X8 7 X8 8 X8 9 X9 1 X9 2 X9 3 X9 4 X9 5 X9 6 X9 7 X9 8 Adanya rework Penerapan teknologi baru/khusus yang belum dikenal dengan baik Ketidakmampuan tim proyek kontraktor dalam menentukan metode pelaksanaan Perolehan ijin dari Pemerintah Kurangnya pemahaman isi kontrak Perubahan lingkup kerja pada saat pelaksanaan Tidak adanya kerja sama antara kontraktor dengan Owner Keterlambatan Owner dalam pembuatan keputusan Perselisihan pekerjaan antara bagian-bagian yang berbeda dalam proyek Adanya pekerjaan tambah Komunikasi yang kurang antara Owner dengan perencana pada perencanaan Organisasi yang jelek pada kontraktor dan konsultan Penyampaian informasi yang kurang lengkap Kontrol kontraktor utama terhadap subkontraktor dalam pelaksanaan pekerjaan Persiapan jadwal kerja dan revisi oleh konsultan ketika konstruksi sedang berjalan Prosedur pemeriksaan dan pengetesan dalam proyek Perencanaan schedule pekerjaan yang kurang baik oleh kontraktor Kurangnya komitmen akan komitmen QA/QC Kekurangan tenaga dan manajemen terlatih untuk mendukung pelaksanaan konstruksi Keterlambatan Pelaksanaan Pekerjaan di Jalur Kritis (Pekerjaan Penggalian/Penimbunan, Pekerjaan Pondasi) Persiapan dan ijin Shop Drawing Tabel 4.4 Indikator yang Digunakan pada Kuesioner II Variabel Y Kategori Kode Indikator Keterlambatan Y 1 Bagaimana kinerja waktu pekerjaan yang anda kerjakan? 4.3. Kuesioner tahap kedua Setelah dilakukan penyesuaian dengan hasil validasi terhadap para pakar, maka dilakukan pengumpulan data tahap kedua. Dimana pada tahap ini, pengumpulan data IV-9

10 dilakukan dengan menyebarkan kuesioner kepada 50 orang responden. Kuesioner dapat dilihat pada lampiran penelitian ini. Responden dalam penelitian ini adalah staff yang bekerja di PT. Acset Indonusa, Tbk selaku main contractor pada Proyek Pembangunan Gedung Thamrin Nine Phase 1 Jakarta. Responden diminta untuk mengisi kuesioner mengenai tingkat pengaruh suatu peristiwa terhadap keterlambatan pada pelaksanaan Proyek Pembangunan Gedung Thamrin Nine Phase 1, Jakarta. Sehingga dapat diperoleh bagaimana penilaian terhadap penyebab terjadinya keterlambatan pada Proyek Pembangunan Gedung Thamrin Nine Phase 1 Jakarta. Penjelasan data responden akan disajikan sebagai berikut Distribusi frekuensi berdasarkan jenis kelamin responden Untuk mengetahui lebih lanjut distribusi responden berdasaran jenis kelamin dapat dilihat pada hasil frekuensi data responden sebagai berikut. Tabel 4.5 Distribusi Jenis Kelamin Responden Jenis Kelamin Frekuensi Prosentase (%) Laki-Laki (L) Perempuan (P) 8 16 Jumlah Berdasarkan tabel di atas, diperoleh hasil bahwa sebagian besar responden berjenis kelamin laki-laki dengan jumlah 42 orang atau sebesar 84%, sedangkan responden paling sedikit berjenis kelamin perempuan sebanyak 8 orang dengan prosentase sebesar 16%. Berikut adalah distribusi jenis kelamin responden menggunakan gambar pie chart: IV-10

11 JENIS KELAMIN Perempuan (P) 16% Laki-Laki (L) 84% Gambar 4.1 Pie Chart Distribusi Data Jenis Kelamin Responden Distribusi frekuensi berdasarkan kelompok usia responden Untuk mengetahui lebih lanjut distribusi responden berdasaran kelompok usia responden dapat dilihat pada hasil frekuensi data responden sebagai berikut. Tabel 4.6 Distribusi Kelompok Usia Responden Kelompok Usia Frekuensi Prosentase (%) 20 th th th th th th th 5 10 > 50 th 1 2 Jumlah Dari tabel pengelompokan usia di atas, diperoleh hasil bahwa sebagian besar distribusi responden berdasarkan usia berada pada usia tahun yaitu sebanyak 21 orang dengan prosentase 42%. Kemudian untuk usia tahun ada sebanyak 11 orang dengan prosentase 22%. Untuk usia tahun dan tahun, masing-masing sebanyak 5 orang dengan prosentase 10%. Untuk usia tahun ada sebanyak 4 orang dengan prosentase 8%. Untuk usia tahun ada sebanyak 2 orang dengan IV-11

12 prosentase 4%. Dan jumlah paling sedikit sebanyak 1 orang adalah responden dengan usia 20 th dan > 50 th dengan prosentase sebesar 2%. Berikut adalah distribusi kelompok usia responden menggunakan gambar pie chart th 4% th 10% KELOMPOK USIA th 10% > 50 th 2% th 42% 20 th 2% th 8% th 22% Gambar 4.2 Pie Chart Distribusi Data Kelompok Usia Responden Distribusi Frekuensi berdasarkan pendidikan terakhir responden Untuk mengetahui lebih lanjut distribusi responden berdasaran pendidikan terakhir responden dapat dilihat pada hasil frekuensi data responden sebagai berikut. Tabel 4.7 Distribusi Pendidikan Terakhir Responden Pendidikan Frekuensi Prosentase (%) SMK D S S2 3 6 Jumlah Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa sebagian besar distribusi responden berdasarkan pendidikan terakhirnya rata-rata berpendidikan S1 yaitu sebanyak 31 orang dengan prosentase 62%. Sedangkan responden dengan pendidikan SMK, D3, dan S2 masing-masing sebanyak 10, 6, dan 3 orang dengan prosentase 20%, 12%, dan 6%. IV-12

13 Berikut adalah distribusi pendidikan terakhir responden menggunakan gambar pie chart. PENDIDIKAN TERAKHIR S2 6% S1 62% SMK 20% D3 12% Gambar 4.3 Pie Chart Distribusi Data Pendidikan Terakhir Responden Distribusi frekuensi berdasarkan jabatan responden Untuk mengetahui lebih lanjut distribusi responden berdasaran jabatan responden dapat dilihat pada hasil frekuensi data responden sebagai berikut. Tabel 4.8 Distribusi Jabatan Responden Jabatan Frekuensi Prosentase (%) Cost Enginering 1 2 Drafter 7 14 Drawing Checker 4 8 Engineer Kepala Logistik 1 2 Koordinator Drafter 1 2 MEP Manager 1 2 Planning & Method Engineer 3 6 Quality Control 6 12 Site Manager 5 10 Supervisor 8 16 Jumlah IV-13

14 Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa sebagian besar distribusi responden berdasarkan jabatan responden berada pada posisi Engineer yaitu sebanyak 13 orang dengan prosentase 26%. Berikut adalah distribusi jabatan responden dengan menggunakan gambar bar chart. JABATAN RESPONDEN Gambar 4.4 Bar Chart Distribusi Data Jabatan Responden Distribusi frekuensi berdasarkan lama kerja responden Untuk mengetahui lebih lanjut distribusi responden berdasaran lama kerja responden dapat dilihat pada hasil frekuensi data responden sebagai berikut. Tabel 4.9 Distribusi Lama Kerja Responden Lama Kerja Frekuensi Prosentase (%) 1 s/d 5 th s/d 10 th s/d 15 th s/d 20 th s/d 25 th s/d 30 th 3 6 Jumlah IV-14

15 Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa sebagian besar distribusi responden berdasarkan lama kerja responden, paling banyak adalah pada rentang 1 s/d 5 tahun yaitu dengan 32 orang dengan prosentase sebesar 64%.berada pada posisi Engineer yaitu sebanyak 13 orang dengan prosentase 26%. Berikut adalah distribusi lama kerja responden dengan menggunakan gambar pie chart. 11 s/d 15 th 8% 16 s/d 20 th 6% 21 s/d 25 th 6% 6 s/d 10 th 10% LAMA KERJA 26 s/d 30 th 6% 1 s/d 5 th 64% Gambar 4.5 Bar Chart Distribusi Data Lama Kerja Responden 4.4. Analisis statistik deskriptif Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi (Sugiyono, 2009: 147 dalam Windyastuti, 2013). Analisis ini memiliki kegunaan untuk menyajikan karakteristik tertentu suatu data dari sampel tertentu. Analisis ini memungkinkan peneliti mengetahui secara tepat gambaran sekilas dan ringkas dari data yang didapat (Galuh, 2011). Dengan menggunakan program SPSS versi 24, didapat nilai sum, mean, median, mode, standard deviation, dll. Melalui analisis statitistik deskriptif akan diperoleh gambaran IV-15

16 sekilas mengenai sub faktor-faktor penyebab keterlambatan yang memiliki skala tertinggi pada proyek yang dilihat dari skor total tertinggi pada masing-masing variabel. Hasil analisis deskriptif akan disajikan dalam masing-masing variabel. Berikut ini adalah tabulasi hasil analisis deskriptif variabel independen (X) dan variabel dependen (Y) untuk faktor-faktor penyebab keterlambatan pada Proyek Pembangunan Gedung Thamrin Nine Phase 1 Jakarta. Tabel 4.10 Analisis Deskriptif Variabel X dan Y Variabel Faktor bahan (Material) Faktor tenaga kerja (Man Power): Staff & Labor Faktor peralatan (Equipment) Faktor keuangan (Financing) Faktor lingkungan (Environment) Faktor perubahan (Change) serta Design & Method Indikator Valid N Missing Mean Median Mode Std. Deviation Sum X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X a X X IV-16

17 Tabel 4.10 Analisis Deskriptif Variabel X dan Y (Lanjutan) Variabel Faktor hubungan dengan pemerintah (Government Relation) Faktor kontrak (Contractual Relationship) Faktor waktu dan kontrol (Schedulling and Controlling techniques) Indikator Valid N Missing Mean Median Mode Std. Deviation Sum X X X X X X X X X X X X X X X X X X Keterlambatan Y Dari Tabel 4.10, masing-masing penjelasannya adalah sebagai berikut. Untuk faktor bahan (material), sub faktor atau indikator yang paling berpengaruh terhadap keterlambatan adalah indikator X12 yaitu Keterlambatan pemutusan Owner tentang material yang akan digunakan dengan skor total , mean 3.521, median 3.447, dan mode Untuk Faktor tenaga kerja (Man Power): Staff & Labor, sub faktor atau indikator yang paling berpengaruh terhadap keterlambatan adalah indikator X23 yaitu Kurangnya komunikasi dan koordinasi antara pihak yang terlibat di dalam proyek dengan skor total , mean 3.667, median 3.641, dan mode Untuk Faktor peralatan (Equipment), sub faktor atau indikator yang paling berpengaruh IV-17

18 terhadap keterlambatan adalah indikator X32 yaitu Kesalahan manajemen peralatan dengan skor total , mean 2.985, median 2.806, dan mode Untuk Faktor keuangan (Financing), sub faktor atau indikator yang paling berpengaruh terhadap keterlambatan adalah indikator X42 yaitu Sistem pembayaran pemilik ke kontraktor yang tidak sesuai kontrak akibat alasan tertentu dengan skor total , mean 3.521, median 3.476, dan mode Untuk Faktor lingkungan (Environment), sub faktor atau indikator yang paling berpengaruh terhadap keterlambatan adalah indikator X51 yaitu Pengaruh hujan pada aktivitas konstruksi dengan skor total , mean 2.985, median 3.217, dan mode Untuk Faktor perubahan (Change) serta Design & Method, sub faktor atau indikator yang paling berpengaruh terhadap keterlambatan adalah indikator X61 yaitu Perubahan desain yang terlalu signifikan dengan skor total , mean 4.521, median 5.225, dan mode Untuk Faktor hubungan dengan pemerintah (Government Relation), sub faktor atau indikator yang paling berpengaruh terhadap keterlambatan adalah indikator X71 yaitu Perolehan ijin dari Pemerintah dengan skor total , mean 2.521, median 2.957, dan mode Untuk Faktor kontrak (Contractual Relationship), sub faktor atau indikator yang paling berpengaruh terhadap keterlambatan adalah indikator X87 yaitu Komunikasi yang kurang antara Owner dengan perencana pada perencanaan dengan skor total , mean 4.117, median 4.001, dan mode Untuk Faktor waktu dan kontrol (Schedulling and Controlling techniques), sub faktor atau indikator yang paling berpengaruh terhadap keterlambatan adalah indikator X94 IV-18

19 yaitu Kurangnya komitmen akan komitmen QA/QC dengan skor total , mean 3.421, median 3.734, dan mode Uji instrumen penelitian Keabsahan atau kesahihan suatu hasil penelitian sangat ditentukan oleh alat ukur yang digunakan. Untuk mengatasi hal tersebut diperlukan dua macam pengujian yaitu test of validity (uji validitas atau kesahihan) dan test of reliability (uji kehandalan). Adapun uji instrumen pada penelitian kali ini menggunakan SPSS Versi Uji validitas Uji validitas digunakan untuk mengukur ketepatan suatu item dalam kuesioner atau skala, apakah item-item pada kuesioner tersebut sudah tepat dalam mengukur apa yang ingin diukur (Duwi, 2010). Dalam menentukan layak atau tidaknya suatu item yang akan digunakan, biasanya dilakukan uji signifikasi koefisien korelasi pada taraf signifikasi 0,05, artinya suatu item dianggap valid jika berkolerasi signifikan terhadap skor total. Pada software SPSS versi 24 teknik pengujian yang sering digunakan untuk uji validitas adalah menggunakan korelasi Bivariate Pearson dan Corrected Item Total Correlation. Pada penelitian ini penulis menggunakan Teknik Corrected Item Total Correlation. Outputnya yaitu data dikatakan valid apabila nilai Corrected Item-Total Correlation lebih besar dari r tabel. R tabel ada pada lampiran. Tabel 4.11 Uji Validitas Instrumen Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted r Tabel (N=50) Kesimpulan X Valid X Valid IV-19

20 Tabel 4.11 Uji Validitas Instrumen (Lanjutan) Bab IV Analisis dan Pembahasan Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted r Tabel (N=50) Kesimpulan X Valid X Tidak Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Tidak Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Tidak Valid X Valid X Tidak Valid X Valid X Tidak Valid X Tidak Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Tidak Valid X Valid X Valid X Tidak Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid IV-20

21 Tabel 4.11 Uji Validitas Instrumen (Lanjutan) Bab IV Analisis dan Pembahasan Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted r Tabel (N=50) Kesimpulan X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid Y Valid Dari tabel di atas didapat nilai rtabel pada 50 responden adalah 0,279. Berdasarkan hasil output di atas, dapat dilihat bahwa terdapat 8 indikator variabel independen yaitu X14, X24, X31, X41, X43, X51, X67, X82 yang memiliki nilai Corrected Item-Total Correlation kurang dari nilai rtabel, maka dapat dikatakan jika kedelapan indikator variabel independen tersebut tidak valid dan dapat dieliminasi. Setelah indikator variabel yang tidak valid dieliminasi, maka dilakukan uji validitas sekali lagi untuk data yang telah valid. Scale Mean if Item Deleted Tabel 4.12 Uji Validitas Instrumen Kedua Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted r Tabel (N=50) Kesimpulan X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid IV-21

22 Scale Mean if Item Deleted Tabel 4.12 Uji Validitas Instrumen Kedua (Lanjutan) Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Bab IV Analisis dan Pembahasan r Tabel (N=50) Kesimpulan X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid X Valid Y Valid Berdasarkan hasil output di atas, dapat dilihat bahwa seluruh indikator memiliki nilai Corrected Item-Total Correlation lebih dari nilai rtabel, maka dapat dikatakan jika seluruh indikator valid dan tidak ada yang dieliminasi Uji reliabilitas Uji reliabilitas digunakan untuk mengetahui konsistensi alat ukur, apakah alat pengukur yang digunakan dapat diandalkan dan tetap konsisten jika pengukuran tersebut diulang IV-22

23 (Duwi Priyatno, 2010:97). Ada beberapa metode pengujian reliabilitas, salah satunya yang akan dipakai pada penelitian ini adalah metode Cronbach s Alpha. Menurut Sekaran (1992) dalam Duwi (2010), reliabilitas kurang dari 0,6 adalah kurang baik, sedangkan 0,7 dapat diterima dan di atas 0,8 adalah baik. Pada penelitian ini, setelah diuji validitasnya maka item-item yang gugur dibuang dan item yang tidak gugur dimasukkan ke dalam uji reliabilitas. Maka yang akan dihitung ada sebanyak 40 indikator (N of Item = 40), karena 8 indikator telah digugurkan. Hasil uji reliabilitas dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 4.13 Uji Reliabilitas Instrumen Cronbach's Alpha N of Items Hasil uji reliabilitas didapat nilai Cronbach s Alpha sebesar Karena nilai di atas 0,6 maka dapat disimpulkan bahwa instrumen dalam penelitian ini reliabel Uji asumsi klasik Uji asumsi klasik dilakukan karena pada penelitian ini menggunakan alat analisis model regresi berganda. Tujuan pengujian asumsi klasik adalah memberikan kepastian bahwa persamaan regresi yang didapatkan memiliki ketepatan dalam estimasi, tidak bias, dan konsisten. Uji asumsi klasik terdiri dari uji normalitas data, uji multikolinieritas, dan uji heteroskedastisitas Uji normalitas Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak. Dalam pembahasan ini, digunakan One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test. Data dinyatakan berdistribusi normal jika signifikansi lebih besar dari 0,05. Hasil uji normalitas dapat dilihat pada tabel berikut. IV-23

24 Tabel 4.14 Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 50 Normal Parameters a,b Mean Std Most Extreme Differences Deviation Absolute Positive Negative Test Statistic Asymp. Sig. (2-tailed) Dari output di atas, dapat diketahui bahwa nilai Asymp. Sig. (2 tailed) adalah sebesar Karena signifikansi variabel lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal Uji multikolinearitas Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan linear antar variabel independen dalam model regresi. Pada pembahasan ini, dilakukan uji multikolinearitas dengan melihat nilai Inflation Factor (VIF) pada model regresi. Menurut Santoso (2001, dalam Duwi Priyatno, 2010:81), pada umumnya jika VIF lebih besar dari 5, maka variabel tersebut mempunyai persoalan multikolinearitas dengan variabel independen lainnya. Hasil uji normalitas dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 4.15 Uji Multikolinearitas 1 (Constant) Model Collinearity Statistics Tolerance VIF Kesimpulan Faktor bahan (Material) Tidak ada Multikolinearitas Faktor tenaga kerja (Man Power): Staff & Labor Tidak ada Multikolinearitas Faktor peralatan (Equipment) Tidak ada Multikolinearitas Faktor keuangan (Financing) Tidak ada Multikolinearitas IV-24

25 Tabel 4.15 Uji Multikolinearitas (Lanjutan) Bab IV Analisis dan Pembahasan Model 1 Faktor perubahan (Change) serta Design & Method Faktor hubungan dengan pemerintah (Government Relation) Collinearity Statistics Tolerance VIF Kesimpulan Tidak ada Multikolinearitas Tidak ada Multikolinearitas Faktor kontrak (Contractual Relationship) Tidak ada Multikolinearitas Faktor waktu dan kontrol (Schedulling and Controlling techniques) Tidak ada Multikolinearitas Dari output tersebut di atas, dapat diketahui bahwa nilai VIF untuk semua variabel adalah kurang dari 5. Maka dapat disimpulkan bahwa pada model regresi tidak ditemukan adanya masalah multikolinearitas Uji heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya ketidaksamaan varian dari residual pada model regresi. Pada pembahasan ini dilakukan uji heteroskedastisitas dengan menggunakan Uji Spearman s rho, yaitu mengkorelasikan nilai residual (Unstandardized residual) dengan masing-masing variabel independen. Jika signifikansi korelasi kurang dari 0,05 maka pada model regresi terjadi masalah heteroskedastisitas. Tabel 4.16 Uji Heteroskedastisitas Spearman s rho Variabel Faktor bahan (Material) Faktor tenaga kerja (Man Power): Staff & Labor Faktor peralatan (Equipment) Unstandardized Residual Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N 50 Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N 50 Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N 50 Kesimpulan Tidak ada Heteroskedastisitas Tidak ada Heteroskedastisitas Tidak ada Heteroskedastisitas IV-25

26 Tabel 4.16 Uji Heteroskedastisitas Spearman s rho (Lanjutkan) Variabel Faktor keuangan (Financing) Faktor perubahan (Change) serta Design & Method Faktor hubungan dengan pemerintah (Government Relation) Faktor kontrak (Contractual Relationship) Faktor waktu dan kontrol (Schedulling and Controlling techniques) Unstandardized Residual Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N 50 Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N 50 Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N 50 Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N 50 Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N 50 Kesimpulan Tidak ada Heteroskedastisitas Tidak ada Heteroskedastisitas Tidak ada Heteroskedastisitas Tidak ada Heteroskedastisitas Tidak ada Heteroskedastisitas Dari hasil korelasi di atas, dapat diketahui korelasi antara masing-masing variabel independen dengan Unstandardized residual menghasilkan nilai signifikansi korelasi lebih dari 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak ditemukan adanya masalah heteroskedastisitas Analisis regresi linier berganda Analisis regresi linier berganda adalah hubungan secara linier antara dua atau lebih variabel independen dengan variabel independen. Analisis ini digunakan dan dimaksudkan untuk mengetahui pengaruh variabel faktor penyebab keterlambatan proyek: Faktor bahan, Faktor tenaga kerja, Faktor peralatan, Faktor keuangan, Faktor perubahan, Faktor hubungan dengan pemerintah, Faktor kontrak, dan Faktor waktu dan kontrol terhadap adanya Keterlambatan proyek. Hasil pengolahan data dengan menggunakan software SPSS 24 adalah sebagai berikut. IV-26

27 Tabel 4.17 Hasil Perhitungan Regresi Linier Berganda Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Bab IV Analisis dan Pembahasan Model t Sig. Kesimpulan Std. B Beta Error 1 (Constant) Faktor bahan (Material) Faktor tenaga kerja (Man Power): Staff & Labor Faktor peralatan (Equipment) Faktor keuangan (Financing) Faktor perubahan (Change) serta Design & Method Faktor hubungan dengan pemerintah (Government Relation) Faktor kontrak (Contractual Relationship) Faktor waktu dan kontrol (Schedulling and Controlling techniques) Berpengaruh signifikan Tidak berpengaruh signifikan Berpengaruh signifikan Tidak berpengaruh signifikan Tidak berpengaruh signifikan Berpengaruh signifikan Berpengaruh signifikan Tidak berpengaruh signifikan Hasil pengolahan data dengan menggunakan software SPSS 24 dapat disusun model regresi sebagai berikut. Y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3 + b4x4 + b6x6 + b7x7 + b8x8 + b9x9... (4.1) Y = (-1.333) X1 + (-0.373) X X3 + (-0.032) X4 + (-0.121) X X X8 + (-0.450) X9 Keterangan: Y = Variabel dependen (Keterlambatan pelaksanaan proyek) a b1,b2,.., b9 = konstanta = koefisien regresi (nilai peningkatan maupun penurunan) X1, X2,, X9 = Variabel independen (Faktor-Faktor keterlambatan pelaksanaan proyek) IV-27

28 4.8. Uji hipotesis Koefisien determinasi (R 2 ) Analisis determinasi digunakan untuk mengetahui prosentase sumbangan pengaruh variabel independen (X1, X2,., Xn) secara serentak terhadap variabel dependen (Y). R 2 sama dengan 0, maka tidak ada sedikit pun prosentase sumbangan pengaruh yang diberikan variabel independen terhadap variabel dependen, atau variasi variabel independen yang digunakan dalam model tidak menjelaskan sedikit pun variasi variabel dependen (Duwi Prayitno, 2010 : 66). Begitu pula sebaliknya apabila nilai R 2 sama dengan 1. Hasil analisis determinasi dengan menggunakan software SPSS dapat dilihat pada output Model Summary dari hasil analisis regresi linier berganda. Berikut hasil analisis determinasi. Tabel 4.18 Koefisien Determinasi (R 2 ) Adjusted R Std. Error of the Durbin- Model R R Square Square Estimate Watson Berdasarkan hasil di atas, diperoleh koefisien determinasi R 2 (R Square) sebesar atau 61.2%. Hal ini menunjukkan bahwa prosentase sumbangan pengaruh variabel independen: Faktor bahan, Faktor tenaga kerja, Faktor peralatan, Faktor keuangan, Faktor perubahan, Faktor hubungan dengan pemerintah, Faktor kontrak, dan Faktor waktu dan kontrol terhadap variabel dependen (keterlambatan proyek) sebesar 61.2%. sedangkan sisanya sebesar 38.8% dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam penelitian ini. IV-28

29 Adjusted R Square adalah nilai R Square yang telah disesuaikan. Sedangkan Standard Error of the Estimate adalah suatu ukuran banyaknya kesalahan model regresi dalam memprediksikan nilai Y Uji koefisien regresi secara bersama-sama (Uji F) Uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara serentak atau bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Hasil uji F dalam software SPSS dapat dilihat pada output ANOVA dari hasil analisis regresi linier berganda. Dikatakan signifikan apabila nilai probabilitas atau Sig. kurang dari 0.05 dan nilai Fhitung lebih dari Ftabel. Hasil uji F dengan menggunakan SPSS 24 adalah sebagai berikut. 1 Tabel 4.19 Uji F Mean Model Sum of Squares df F Sig. Kesimpulan Square Regression Berpengaruh Residual signifikan Total Cara menentukan Ftabel adalah sebagai berikut: Dengan menggunakan tingkat keyakinan 95%, α = 5%, df1 adalah jumlah variabel dikurangi 1 atau 9-1=8, dan df2 adalah n-k-1 (n adalah jumlah kasus dan k adalah jumlah variabel independen) atau =41, maka hasil diperoleh untuk Ftabel sebesar (Lihat pada lampiran). Atau dapat dicari di Microsoft Excel dengan cara pada cell kosong ketik =finv(0.005,8,41) lalu tekan enter (Duwi, 2010). Dari data di atas, diperoleh nilai Fhitung sebesar > Ftabel sebesar dengan probabilitas sebesar < Artinya terdapat pengaruh signifikan yang sangat kuat antara Faktor bahan (X1), Faktor tenaga kerja (X2), Faktor peralatan (X3), Faktor keuangan (X4), Faktor perubahan (X5), Faktor hubungan dengan pemerintah (X6), IV-29

30 Faktor kontrak (X7), dan Faktor waktu dan kontrol (X8) secara bersama-sama terhadap Keterlambatan proyek (Y) Uji koefisien regresi secara parsial (Uji t) Uji t digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel independen (X1, X2,., Xn) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen (Y). Pengujian koefisien Regresi secara Parsial diawali dengan menentukan hipotesis. 1. Untuk variabel bahan (material) H0 : secara parsial tidak ada pengaruh antara faktor bahan dengan keterlambatan proyek. Ha : secara parsial ada pengaruh antara faktor bahan dengan keterlambatan proyek. 2. Untuk variabel tenaga kerja (man power) H0 : secara parsial tidak ada pengaruh antara faktor tenaga kerja dengan keterlambatan proyek. Ha : secara parsial ada pengaruh antara faktor tenaga kerja dengan keterlambatan proyek. 3. Untuk variabel peralatan (equipment) H0 : secara parsial tidak ada pengaruh antara faktor peralatan dengan keterlambatan proyek. Ha : secara parsial ada pengaruh antara faktor peralatan dengan keterlambatan proyek. 4. Untuk variabel keuangan (financing) H0 : secara parsial tidak ada pengaruh antara faktor keuangan dengan keterlambatan proyek. Ha : secara parsial ada pengaruh antara faktor keuangan dengan keterlambatan proyek. IV-30

31 5. Untuk variabel perubahan (change) serta design and method H0 : secara parsial tidak ada pengaruh antara faktor perubahan (change) serta design and method dengan keterlambatan proyek. Ha : secara parsial ada pengaruh antara faktor perubahan (change) serta design and method dengan keterlambatan proyek. 6. Untuk variabel hubungan dengan pemerintah (government relation) H0 : secara parsial tidak ada pengaruh antara faktor hubungan dengan pemerintah dengan keterlambatan proyek. Ha : secara parsial ada pengaruh antara faktor hubungan dengan pemerintah dengan keterlambatan proyek. 7. Untuk variabel kontrak (contractual relationship) H0 : secara parsial tidak ada pengaruh antara faktor kontrak dengan keterlambatan proyek. Ha : secara parsial ada pengaruh antara faktor kontrak dengan keterlambatan proyek. 8. Untuk variabel waktu dan kontrol (scheduling and controlling techcniques) H0 : secara parsial tidak ada pengaruh antara faktor waktu dan kontrol dengan keterlambatan proyek. Ha : secara parsial ada pengaruh antara faktor waktu dan kontrol dengan keterlambatan proyek. Kemudian menentukan t tabel dengan langkah sebagai berikut: tabel distribusi t dicari pada α = 5% :2 = 2.5% (uji 2 sisi), dengan derajat kebebasan (df) n-k-1 = = 41 (n adalah jumlah kasus dan k adalah jumlah variabel independen). Dengan pengujian 2 sisi (signifikansi 0.025) hasil diperoleh untuk t tabel sebesar (Lihat pada lampiran) atau dapat dicari di Microsoft Excel dengan cara pada cell kosong ketik =tinv(0.05,41) lalu tekan enter (Duwi, 2010). IV-31

32 Kriteria pengujian adalah sebagai berikut: - H0 diterima jika -t tabel t hitung t tabel - H0 ditolak jika -t hitung < -t tabel atau t hitung > t tabel Hasil perhitungan dengan software SPSS 24 diperoleh hasil seperti yang tertera pada Tabel Penjelasannya adalah sebagai berikut. Faktor bahan (material) mempunyai nilai t hitung sebesar > t tabel sebesar dengan nilai probabilitas sebesar < 0.05, maka H0 ditolak yang berarti faktor material berpengaruh signifikan positif terhadap Keterlambatan proyek, di mana semakin tinggi masalah material yang dihadapi oleh kontraktor dapat menyebabkan keterlambatan proyek tinggi pula. Hal tersebut menunjukkan bahwa faktor bahan merupakan faktor yang penting dalam meningkatkan keterlambatan proyek. Faktor tenaga kerja, dalam hal ini staff dan para pekerja mempunyai nilai t hitung sebesar > - t tabel sebesar dengan nilai probabilitas sebesar > 0.05, maka H0 diterima yang berarti faktor tenaga kerja tidak berpengaruh signifikan negatif terhadap Keterlambatan proyek. Hal tersebut menunjukkan tenaga kerja bukan merupakan faktor yang penting dalam meningkatkan keterlambatan proyek (bukan faktor yang mempengaruhi). Faktor Peralatan mempunyai nilai t hitung sebesar > t tabel sebesar dengan nilai probabilitas sebesar < 0.05, maka H0 ditolak yang berarti faktor peralatan berpengaruh signifikan positif terhadap Keterlambatan proyek, di mana semakin tinggi masalah yang berhubungan dengan peralatan yang dihadapi oleh kontraktor dapat menyebabkan keterlambatan proyek menjadi tinggi pula. Hal tersebut menunjukkan bahwa faktor peralatan merupakan faktor yang penting dalam meningkatkan keterlambatan proyek. IV-32

33 Faktor keuangan mempunyai nilai t hitung sebesar > -t tabel sebesar dengan nilai probabilitas sebesar > 0.05, maka H0 diterima yang berarti faktor keuangan tidak berpengaruh signifikan negatif terhadap keterlambatan proyek. Hal tersebut menunjukkan masalah keuangan bukan merupakan faktor yang penting dalam meningkatkan keterlambatan proyek. Faktor perubahan serta desain dan method mempunyai nilai t hitung sebesar > -t tabel sebesar dengan nilai probabilitas sebesar > 0.05, maka H0 diterima yang berarti faktor perubahan serta desain dan method tidak berpengaruh signifikan negatif terhadap keterlambatan proyek. Hal tersebut menunjukkan masalah perubahan serta desain dan method bukan merupakan faktor yang penting dalam meningkatkan keterlambatan proyek. Faktor hubungan dengan pemerintah mempunyai nilai t hitung sebesar > t tabel sebesar dengan nilai probabilitas sebesar < 0.05, maka H0 ditolak yang berarti faktor hubungan dengan pemerintah berpengaruh signifikan positif terhadap keterlambatan proyek, di mana semakin tinggi masalah yang berhubungan dengan pemerintah yang dihadapi oleh kontraktor dapat menyebabkan keterlambatan proyek menjadi tinggi pula. Hal tersebut menunjukkan bahwa faktor hubungan dengan pemerintah merupakan faktor yang penting dalam meningkatkan keterlambatan proyek. Faktor kontrak mempunyai nilai t hitung sebesar > t tabel sebesar dengan nilai probabilitas sebesar < 0.05, maka H0 ditolak yang berarti faktor kontrak berpengaruh signifikan positif terhadap Keterlambatan proyek, di mana semakin tinggi masalah kontraktual yang dihadapi oleh kontraktor dapat menyebabkan keterlambatan proyek menjadi tinggi pula. Hal tersebut menunjukkan bahwa faktor kontrak merupakan faktor yang penting dalam meningkatkan keterlambatan proyek. IV-33

34 Faktor waktu dan kontrol mempunyai nilai t hitung sebesar > -t tabel sebesar dengan nilai probabilitas sebesar > 0.05, maka H0 diterima yang berarti faktor waktu dan kontrol tidak berpengaruh signifikan negatif terhadap Keterlambatan proyek. Hal tersebut menunjukkan masalah waktu dan kontrol tidak dianggap sebagai faktor penting dalam meningkatkan keterlambatan proyek Uji koefisien regresi secara parsial (Uji t) kedua (Trial) Uji t kedua ini dilakukan untuk melihat konsistensi dari variabel independen yang berpengaruh signifikan pada variabel dependennya. Adapun hasil selengkapnya sebagai berikut. Tabel 4.20 Hasil Perhitungan Uji t Kedua (Trial) Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model t Sig. Kesimpulan Std. B Beta Error 1 (Constant) Faktor bahan (Material) Berpengaruh signifikan Faktor peralatan Berpengaruh (Equipment) signifikan Faktor hubungan dengan Tidak pemerintah (Government berpengaruh Relation) signifikan Faktor kontrak (Contractual Relationship) Tidak berpengaruh signifikan Hasil pengujian Uji t pada tahap kedua ini menunjukkan bahwa keempat variabel bebas yang sebelumnya berpengaruh signifikan terhadap keterlambatan proyek, hanya dua variabel bebas yang bersifat konsisten, yaitu faktor bahan (material) dan faktor peralatan (equipment), sedangkan variabel bebas yang lain tidak menunjukkan konsistensinya. Hasil perhitungan uji t menunjukkan bahwa pada tahap kedua ini tidak lebih baik dibandingkan pada pengujian yang pertama. IV-34