MODEL VALIDASI PENERAPAN HASIL PENGEMBANGAN EARNED VALUE METHOD UNTUK PERKIRAAN DURASI AKHIR PROYEK KONSTRUKSI DI JAKARTA

Transkripsi

1 Koferesi Nasioal Tekik Sipil 11 Uiversitas Tarumaagara, Oktober 2017 MODEL VALIDASI PENERAPAN HASIL PENGEMBANGAN EARNED VALUE METHOD UNTUK PERKIRAAN DURASI AKHIR PROYEK KONSTRUKSI DI JAKARTA Basuki Aodho 1, Hey Wiyato 2 da Dicky Dwi Putra 3 1 Staf Pegajar tetap Jurusa Tekik Sipil, Fakultas Tekik, Uiversitas Tarumaagara basukia@ft.utar.ac.id 2 Staf Pegajar tetap Jurusa Tekik Sipil, Fakultas Tekik, Uiversitas Tarumaagara heyw@ft.utar.ac.id 3 Jurusa Tekik Sipil, Fakultas Tekik, Uiversitas Tarumaagara dickydwputra@gmail.com ABSTRAK Pegguaa eared value method (EVM) utuk memperkiraka durasi akhir proyek secara tradisioal pada umumya megguaka schedule performace idex (SPI) atau schedule variat (SV) yag dalam perhitugaya didasari atau megacu biaya. Beberapa peeliti terdahulu meemuka bahwa pegguaa SPI da SV secara tradisioal tersebut kurag tepat da dalam bayak kasus meujuka kejaggala dalam memprediksi durasi akhir suatu proyek kostruksi. Pegembaga telah dilakuka oleh para peeliti tersebut terhadap EVM mulai dari plaed value, eared schedule da yag terakhir eared duratio dega validasi di lokasi masig-masig utuk meujuka tigkat keakurata yag lebih baik. Peelitia ii mecoba melakuka validasi terhadap peerapa prediksi durasi akhir proyek dega megguaka metode Eared Duratio (ED) dega data berasal dari proyek-proyek kostruksi bagua gedug tiggi di Jakarta. Hasil pegolaha data prediksi durasi akhir proyek dibadigka atara metode EVM tradisioal dega metode ED berdasarka rata-rata hasil akhirya. Metode yag memiliki stadar deviasi yag lebih kecil meujuka keakurata yag lebih baik. Hasil peelitia meujuka bahwa pedekata ED lebih baik tigkat keakurataya karea memiliki stadar deviasi yag lebih kecil utuk proyek kostruksi di Jakarta. Kata kuci: Durasi Akhir, EVM, ED, Prediksi, Perbadiga. 1. PENDAHULUAN Estimasi merupaka aspek petig dari pegambila keputusa dalam ligkuga proyek yag biasaya tidak pasti. Kebutuha utuk estimasi timbul karea ada ketidakpastia tetag masa depa da beberapa aspek dari masa depa tidak dapat dikedalika. Estimasi jadwal durasi proyek da perigata awal risiko jadwal yag aka datag adalah eleme petig dari maajeme proyek yag efektif (Khamooshi, 2016). Eared Value Maagemet (EVM) merupaka metode pegedalia proyek utuk memperkiraka jagka waktu da biaya peyelesaia pada proyek. EVM membatu kepetiga maajeme utuk fokus pada hal-hal yag palig membutuhka perhatia, membatu dalam membuat prioritas da peekaa maajeme pada proyek dalam sebuah portofolio. Peyederhaaa perhituga EVM, pegguaa alat grafis utuk meigkatka pemahama tre kierja, da keberhasila peerapa EVM dalam idustri adalah faktor-faktor petig utuk perkembaga da pegguaa yag efektif dari metode value dalam maajeme proyek. (Frak T. Abari, 2003). Eared Value merupaka salah satu cara utuk melakuka perecaaa da pegedalia proyek. Eared Value atau Eared Value Maagemet (EVM) memiliki padaga tetag ruag ligkup, waktu, biaya proyek, terlepas dari jeis, ukura, maupu tigkat kerumita proyek. Eared Value Maagemet (EVM) secara umum diguaka utuk megaalisa performa proyek serta sebagai alat perigata bila terjadi resiko pertambaha biaya da pemudura jadwal. (Flemmig da Koppelma, 2006). Meurut Rafaat (2012) memprediksi durasi akhir proyek dega megguaka Eared Value Method (EVM) dapat dilakuka dega tiga metode yaitu, Plaed Value Method (PVM), Eared Duratio Method (EDM), da Eared Schedule Method (ESM). EVM medefiisika beberapa parameter yag berfugsi utuk memoitor da megotrol proyek. EVM medefiisika Plaed Value (PV) sebagai ilai atau value yag telah direcaaka utuk dikerjaka sesuai dega jadwal pada waktu tertetu. PV dapat disebut juga BCWS atau Budgeted Cost of Work Scheduled. Eared Value (EV) adalah ilai atau value dari pekerjaa yag telah dikerjaka atau selesai pada waktu tertetu. EV dapat MK - 259

2 disebut juga BCWP atau Budgeted Cost of Work Performed. Da Actual Cost (AC) mewakili ilai atau value dari apa yag telah dikeluarka utuk mecapai suatu perkembaga atau kemajua yag dicapai pada suatu waktu tertetu. Idikator kierja jadwal apabila dihitug dega EVM kovesioal kurag tepat utuk sebagia besar proyek (Radeco Corovic, 2007). Asumsi liier berdasarka SPI(t) utuk ilai yag direcaaka membuat hasil EVM berada dalam potesi kesalaha (Che da Zhag, 2012). EVM sediri tidak cukup utuk pegedalia proyek yag baik, karea EVM merupaka prosedur sistematis utuk pegukura kierja yag efektif, haya jika didukug dega sistem pegedalia biaya da jadwal yag baik. (Daiel R. McCoell, 1985). Eared Duratio Maagemet atau EDM diperkealka oleh Khamooshi da Golafshai (2014) yag berfugsi utuk megukur atau memprediksi durasi proyek dega memisahka atara jadwal da biaya. EDM dikembagka utuk meutupi kekuraga dari metode PVM da ESM, da dapat memaika pera yag sama seperti yag dilakuka EVM terhadap biaya. Meurut Vahoucke et al, 2015, salah satu kelebiha EDM adalah dapat meghilagka pegguaa data biaya dalam koteks biaya. Namu, metode ii juga memiliki kekuraga, yaitu sulitya metode ii diterima da diterapka oleh para pekerja di lapaga. EVM terbukti telah diguaka utuk meramal durasi. aka tetapi mucul praktik baru yaitu ES (Eared Schedule) yag mempekerjaka jadwal berdasarka waktu da memberika fasilitas utuk memprediksi hasil jadwal. Dari peelitia yag dilakuka oleh Lipke et al, 2009, metode ES telah terbukti lebih baik dibadigka dega pedekata EVM berdasarka jadwal prediksi selama hampir 500 bula data dari 12 proyek. Melalui peelitia tersebut, sampel data yag diguaka relatif kecil, murah, sampai sedag. Selai itu, data yag ada diguaka utuk semua jeis da ukura proyek mulai dari durasi pedek dega biaya redah da durasi pajag dega harga tiggi. Sedagka meurut peelitia yag dilakuka oleh Lipke (2009), stadar deviasi dari perkiraa pada durasi akhir yag sebearya, dihitug utuk setiap proyek da setiap perse jarak pegujia. Metode peramala diilai, da dari atara metode da data set dipelajari, ES terbukti mejadi metode lebih baik utuk peramala durasi proyek. Kelebiha dari metode ii adalah dapat megetahui secara detail ilai-ilai dari perbedaa stadar deviasi supaya diperoleh hasil yag tepat karea dilakuka pembuata tujuh retag perse secara legkap utuk megisolasi karakteristik peramala. Namu kelemahaya adalah haya dapat meilai melalui hasil dari stadar deviasi yag telah dihitug, buka dari perbedaa rumus pada metode yag dibadigka. Hasilya, metode ES memberika hasil yag dapat diadalka da meyederhaaka durasi akhir da taggal peyelesaia peramala. Bahka, hasil prediksi lebih baik secara keseluruha utuk jadwal daripada biaya. Sehigga ES terbukti lebih baik dari metode EVM laiya. 2. METODOLOGI PENELITIAN Pegumpula Data Peelitia dimulai dega megumpulka data dari proyek-proyek gedug bertigkat yag sedag berjala pembaguaya. Data yag dikumpulka berupa: kurva S yag berisi grafik progress recaa da aktual, kurva S yag diguaka diasumsika distribusi kegiataya baku sehigga didapat durasi recaa da aktual yag berasal dari kurva S sebuah proyek. Utuk durasi recaa da aktual yag diguaka adalah ilai kumulatifya yag ditijau higga waktu aktual terakhir. Jumlah data yag diguaka 30 data yag didapat dari proyek di sekitar Jabodetabek. Kurva S Kurva S adalah kurva yag memaparka jadwal pelaksaaa yag disajika dalam betuk tabel da baga yag meyerupai huruf S. Kurva S merupaka alat yag petig dalam maajeme suatu proyek. Kurva ii dapat mematau perkembaga/ kemajua proyek dari waktu ke waktu da sebagai catata tetag apa saja yag telah dikerjaka higga saat ii. Aalisis terhadap kurva S dapat megidetifikasi pertumbuha proyek da masalah potesial laiya yag dapat berdampak egatif pada proyek jika tidak dilakuka tidaka. Kurva S dibuat berdasarka waktu kumulatif suatu proyek yag terdiri atas kurva S utuk waktu tercepat da waktu terlambat. Apabila waktu pelaksaaa melampaui waktu terlambat, maka dampak egatif pada proyek dapat terjadi. Karea itu harus dilakuka pecegaha terhadap keterlambata pekerjaa supaya waktu pelaksaaa setidakya berada di atara waktu tercepat da waktu terlambat. Kurva S diperoleh berdasarka data seluruh proyek yag berisi bobot utuk setiap pekerjaa, mulai dari pekerjaa awal higga proyek selesai dikerjaka. Pekerjaa yag aka diaalisis adalah pekerjaa utuk struktur atas. MK - 260

3 SPI Schedule Performace Idex (SPI) adalah ideks yag meyataka seberapa efisie proyek yag sedag dikerjaka dibadigka dega jadwal proyek yag direcaaka. Nilai SPI dapat ditetuka dega membadigka atara EV (Eared Value) ilai yag telah selesai higga saat ii, dega PV (Plaed Value) ilai yag disetujui dari suatu pekerjaa yag aka diselesaika dalam waktu tertetu. Besar ilai SPI meyataka apakah proyek yag sedag dikerjaka sesuai dega jadwal atau tidak. Apabila SPI < 1, artiya proyek yag dikerjaka terlambat dari jadwal. SPI = 1, artiya proyek yag dikerjaka sesuai dega jadwal. Sedagka apabila SPI > 1 artiya proyek yag dikerjaka lebih cepat dari jadwal yag direcaaka, sebab ilai yag telah diperoleh (EV) lebih besar dari ilai yag aka diselesaika (PV). Perhituga SPI EVM Setelah memasukka ilai dari BCWP da BCWS yag dimasukka lagi setelahya adalah SPI (Schedule Performace Idex). SPI dihitug utuk meujukka tigkat kierja suatu perkembaga atau progres proyek. Rumus yag diguaka utuk meghitug SPI yaitu: SPI = BCWP BCWS Setelah medapatka ilai dari SPI yag aka dihitug selajutya adalah EAC (Estimated at Completio) karea dalam perhituga EAC dibutuhka ilai SPI. EAC sediri merupaka perkiraa waktu peyelesaia proyek yag didasarka pada progress aktual suatu proyek. Utuk meghitug EAC dapat megguaka rumus berikut: (1) Keteraga: t PD (Project Duratio) SPI = waktu proyek yag diteliti = durasi total proyek = ideks kierja jadwal EAC = t + PD-t SPI (2) Perhituga DPI EDM Utuk meghitug ED (Eared Duratio) diguaka rumus TED-TPD t ED(t) = t + 1 (caledar uit) (3) TPD t+1 (caledar uit)-tpd t Keteraga: t = waktu (dalam kaleder) TED = Edi i-1 i-1 TPD = PDi Setelah medapatka ED tiap satua waktu, maka meghitug Duratio Performace Idex dega megguaka rumus: DPI = ED (4) AD Keteraga: ED = Eared Duratio AD = Actual Duratio (durasi sekarag) Setelah medapatka ilai dari DPI yag aka dihitug selajutya adalah EDAC (Estimated Duratio at Completio) karea dalam perhituga EDAC dibutuhka ilai DPI. EDAC sediri merupaka perkiraa waktu peyelesaia proyek yag didasarka pada progress aktual suatu proyek. Utuk meghitug EDAC dapat megguaka rumus berikut: Dimaa BPD adalah total durasi recaa proyek. EDAC = BPD DPI (5) MK - 261

4 Model Perbadiga 1. Stadar Deviasi Stadar deviasi atau simpaga baku adalah ukura peyebara yag serig diguaka dimaa mayoritas ilai data berada dalam satu deviasi stadard dari mea. (Dr. Ir. Harialdi, M.Eg. 2005). Rumus stadar deviasi adalah: sx = (x i-x ) 2 i = 1-1 (sampel) (6) σx = N f i(x i -x ) 2 i=1 N (populasi) (7) Semaki besar jumlah data () dalam sampel, maka ilai stadar deviasi aka semaki kecil da apabila jumlah data sedikit maka ilai stadar deviasi aka semaki besar. Deviasi stadar yag besar meujukka bahwa titik-titik data dapat meyebar jauh dari rata-rata da stadar deviasi kecil meujukka bahwa titik-titik data berada di sekitar ilai rata-rata. Hal ii dapat meujukka error (peyimpaga) hubuga atara data dega regresi liear (rata-rata). Nilai stadar deviasi medekati ol meujukka bahwa ilai-ilai dalam suatu himpua tidak beragam. Pada ilai stadar deviasi yag lebih kecil maka probabilitas prediksi pada rage aka lebih kecil, sehigga perkiraa durasi mejadi lebih tepat karea piliha durasi lebih sedikit. Sebalikya pada ilai stadar deviasi yag lebih besar, probabilitas prediksi pada rage lebih besar sehigga perkiraa durasi mejadi kurag tepat karea piliha durasi lebih bayak. 2. Kestabila SPI Selajutya, dilakuka perbadiga terhadap hasil SPI dega luas latai masig-masig proyek. Caraya adalah dega membuat grafik SPI vs Luas Latai (LL). Tiap data SPI da luas latai di plot kemudia ditarik garis liear. Hal ii dilakuka utuk meetuka metode maa yag lebih stabil apabila luas latai berbeda-beda. Semaki besar luas latai, garis liear aka semaki meuru. Hal ii membuktika apakah metode yag diguaka tidak stabil atau sebalikya. Produktivitas yag kosiste meujukka metode yag diguaka stabil. Tigkat kemiriga garis regresi (slopeess) ditujukka dalam rumus sebagai berikut: b = XY - X. Y X 2 - X2 Dimaa: b = slope (tigkat kemiriga garis regresi) X = luas latai (m 2 ) Y = SPI (Schedule Performace Idex) = jumlah sampel (8) Nilai slope yag lebih kecil meujukka bahwa metode yag diguaka lebih stabil pada luas latai yag berbeda. Sebalikya apabila ilai slope lebih besar, maka metode yag diguaka kurag stabil terhadap luas latai yag berbeda. 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Perhituga Durasi Akhir Proyek dari Titik Pegamata dega Metode Eared Value Method (EVM) Perhituga durasi akhir proyek dari titik pegamata dega megguaka metode EVM (Eared Value Method) aka dilakuka dega cara meghitug ilai dari SPI (Schedule Performace Idex) terlebih dahulu, kemudia hasil tersebut aka diguaka utuk mecari ilai dari EAC (Estimated at Completio). Perhituga megguaka persamaa-persamaa sebagai berikut: SPI = BCWP BCWS (1) MK - 262

5 Selajutya meghitug Duratio Performace Idex (DPI) yag aka dibadigka dega SPI dega megguaka rumus: DPI = ED (4) AD Kemudia perhituga dilakuka pada semua data proyek yag sudah terkumpul. Nilai rata-rata DPI da SPI per m 2 dapat dilihat pada tabel berikut ii: Tabel 1. Rata-rata SPI da DPI tiap m 2 Luas Latai Luas (m 2 ) SPI DPI SPI Luas (/m 2 ) DPI Luas E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E-06 (/m 2 ) Rata-rata E E-05 MK - 263

6 Maka berdasarka data SPI da DPI yag telah dihitug, dilakuka plot pada diagram pegolaha data. Gambar 1. Grafik SPI da DPI terhadap Luas Latai Tigkat kemiriga garis regresi (slopeess) masig-masig adalah SPI: b = x10-7 DPI: b = x10-7 Maka berdasarka kedua hasil perhituga, DPI meghasilka tigkat kemiriga (slope) yag lebih ladai dibadigka SPI. 4. KESIMPULAN 1. Prediksi durasi akhir proyek dapat dihitug lebih baik dega metode ED. Karea perhituga ED meghasilka ideks kierja jadwal yag lebih baik, tetapi juga memerluka data yag lebih detil karea perhituga berdasarka aktivitas. 2. Ideks kierja jadwal ED lebih akurat dibadigka EV karea memiliki stadar deviasi rata-rata yag lebih kecil. Dari ilai rata-rata SPI da DPI terhadap luas latai, diperoleh ilai rata-rata DPI lebih kecil dibadigka dega SPI sehigga meujukka bahwa DPI lebih baik dibadigka dega SPI. 3. Berdasarka hasil yag telah diperoleh, dapat disimpulka bahwa DPI lebih baik dibadigka dega SPI. Hal ii dapat dibuktika melalui grafik kemiriga garis regresi SPI da DPI terhadap luas latai, yaitu apabila garis semaki ladai maka semaki baik. Nilai slope yag lebih kecil meujukka bahwa metode yag diguaka lebih stabil pada luas latai yag berbeda-beda. Berdasarka hal tersebut, SPI kurag stabil terhadap luas latai yag berbeda. Dega kata lai, progress suatu proyek secara aktual pada DPI lebih baik dibadigka SPI. MK - 264