bab iv hasil dan analisis 4.pdf · 2019-06-27 · bab iv hasil dan analisis iv-1 bab iv . hasil dan...
TRANSCRIPT
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-1
BAB IV
HASIL DAN ANALISIS
4.1. Pendahuluan
Bab ini menjelaskan tentang hasil analisis kuesioner yang telah disebarkan pada
para pakar dan responden yang berada di proyek MRT CP 102 area Cipete Raya.
Pengumpulan penelitian dilakukan secara dua tahap melalui penyebaran kuesioner yang
faktornya telah ditentukan. Tahap pertama adalah validasi faktor penelitian pakar
dibidang konstruksi. Tahap kedua merupakan penyebaran kuesioner yang faktor-
faktornya telah divalidasi oleh para pakar, kuesioner dibagikan kepada responden yang
terlibat dalam proyek MRT CP 102 area Cipete Raya. Data yang didapat pada kuesioner
tahap dua selanjutnya dianalisis menggunakan perhitungan statistik dan program SPSS
(Statistical Product and Service Solutions) versi 24.
4.2. Kuesioner Tahap Pertama
Kuesioner tahap pertama adalah kuesioner yang disebarkan kepada para pakar
pada proyek MRT CP 102 area Cipete Raya. Kuesioner tahap pertama ini bertujuan
melihat tanggapan pakar mengenai faktor yang ditemukan peneliti melalui studi
literatur. Pakar yang terlibat pada kuesioner ini adalah kontraktor yang bekerja pada
proyek MRT CP 102 area Cipete Raya yang terlibat dalam konstruksi substructure.
Pada penelitian kali ini pakar yang terlibat yaitu 5 orang pakar.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-2
Tabel 4.1 Data Pakar
No. Jabatan Pendidikan Terakhir Pengalaman Kerja
1 Site Manager S1 20 th
2 Quality Manager S2 17 th
3 Project Control Div. Manager S2 15 th
4 Contract Manager S1 15 th
5 HSE Manager S1 23 th
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
Pada tahap ini para pakar memberikan tanggapan terhadap 10 faktor penelitian
dengan total jumlah 65 variabel yang diajukan oleh penulis. Setelah kuesioner
terkumpul, kemudian dilakukan perbaikan atas faktor yang tidak disetujui oleh para
pakar dan faktor tersebut akan dibuang dan tidak dipergunakan pada pengumpulan data
kuesioner tahap kedua. Responden kuesioner tahap kedua yaitu kontraktor yang bekerja
pada proyek MRT CP 102 area Cipete Raya. Berikut adalah tabel validasi pakar
keterlambatan penyelesaian Proyek MRT CP 102 area Cipete Raya:
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-3
Tabel 4.2 Hasil Kuesioner Tahap Pertama Variabel X
Variabel Faktor-Faktor yang Memungkinkan Terjadinya Keterlambatan Hasil Penilaian Pakar
Kesimpulan Pakar
1 Pakar
2 Pakar
3 Pakar
4 Pakar
5
Faktor Tenaga Kerja
X11 Kemampuan tenaga kerja x √ x x x TIDAK
X12 Kesukuan atau nasionalisme atau kultur tenaga kerja x x x x x TIDAK
X13 Kurangnya keahlian tenaga kerja x x x x x TIDAK
X14 Kurangnya kedisiplinan tenaga kerja √ √ √ √ x YA
X15 Kurangnya motivasi kerja para pekerja x x √ √ x TIDAK
X16 Penggantian tenaga kerja baru x x x x x TIDAK
X17 Kurangnya jumlah tenaga kerja dilapangan x x x x x TIDAK
Faktor Bahan
X21 Keterlambatan pengiriman bahan √ √ x x x TIDAK
X22 Ketersediaan bahan terbatas di pasaran x x x x x TIDAK
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-4
Tabel 4.2 Hasil Kuesioner Tahap Pertama Variabel X (Lanjutan)
Variabel Faktor-Faktor yang Memungkinkan Terjadinya Keterlambatan Hasil Penilaian Pakar
Kesimpulan Pakar
1 Pakar
2 Pakar
3 Pakar
4 Pakar
5
X23 Kualitas bahan jelek x x x x x TIDAK
X24 Kelangkaan material yang dibutuhkan x x x x x TIDAK
X25 Kerusakan bahan di tempat penyimpanan x x x x x TIDAK
X26 Keterlambatan pabrikasi khusus bahan bangunan. √ x x x x TIDAK
X27 Adanya Perubahan material oleh owner √ √ x x x TIDAK
X28 Kurangnya koordinasi petugas di lapangan dengan Quality Control
x x x x x TIDAK
X29 Kesalahan dalam penggunaan material x x x x x TIDAK
Faktor Peralatan
X31 Kerusakan peralatan √ x x x √ TIDAK
X32 Kekurangan peralatan √ x √ x √ TIDAK
X33 Keterlambatan pengiriman peralatan x x x x x TIDAK
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-5
Tabel 4.2 Hasil Kuesioner Tahap Pertama Variabel X (Lanjutan)
Variabel Faktor-Faktor yang Memungkinkan Terjadinya Keterlambatan Hasil Penilaian Pakar
Kesimpulan Pakar
1 Pakar
2 Pakar
3 Pakar
4 Pakar
5
X34 Kesalahan manajemen peralatan x x x x x TIDAK
X35 Rendahnya prokdutivitas peralatan x x x x √ TIDAK
Faktor Keuangan
X41 Ketersedian keuangan selama pelaksanaan. x x x x x TIDAK
X42 Keterlambatan proses pembayaran oleh Owner x x x x x TIDAK
X43 Tidak adanya uang intensif untuk kontraktor, apabila waktu penyelesaian lebih cepat dari jadwal.
x x x x x TIDAK
X44 Harga bahan/material yang mahal x x x x x TIDAK
X45 Telatnya pembayaran kepada pekerja √ x x x x TIDAK
X46 Fluktuasi nilai tukar rupiah terhadap dollar x x x x x TIDAK
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-6
Tabel 4.2 Hasil Kuesioner Tahap Pertama Variabel X (Lanjutan)
Variabel Faktor-Faktor yang Memungkinkan Terjadinya Keterlambatan Hasil Penilaian Pakar
Kesimpulan Pakar
1 Pakar
2 Pakar
3 Pakar
4 Pakar
5
Faktor Lingkungan, Sosial dan Masyarakat
X51 Pengaruh udara panas pada aktifitas konstruksi √ x x x x TIDAK
X52 Pengaruh hujan pada aktifitas konstruksi √ √ √ √ √ YA
X53 Faktor sosial dan budaya √ √ √ x x YA
X54 Adanya terjadi kecelakaan kerja dilapangan √ x √ x √ YA
X55 Jauhnya lokasi pembuangan material proyek x x x x x TIDAK
X56 Sulitnya akses ke lokasi proyek x x x x x TIDAK
X57 Sulitnya pembebasan lahan oleh masyarakat √ √ √ √ √ YA
X58 Keamanan kerja dilapangan yang kurang terjamin x √ x √ √ YA
X59 Birokrasi yang berbelit-belit dalam operasi proyek √ √ √ √ √ YA
X510 Pemogokan buruh x x x x x TIDAK
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-7
Tabel 4.2 Hasil Kuesioner Tahap Pertama Variabel X (Lanjutan)
Variabel Faktor-Faktor yang Memungkinkan Terjadinya Keterlambatan Hasil Penilaian Pakar
Kesimpulan Pakar
1 Pakar
2 Pakar
3 Pakar
4 Pakar
5
X511 Bencana alam x x x x x TIDAK
Faktor Perubahan
X61 Perubahan design oleh pemilik x x x √ √ TIDAK
X62 Kesalahan desain yang dibuat oleh perencana. √ √ x x x TIDAK
X63 Kesalahan dalam penyelidikan tanah. x x x x x TIDAK
X64 Perubahan lingkup pekerjaan pada waktu pelaksanaan √ √ x √ √ YA
X65 Adanya permintaan perubahan atas pekerjaan yang telah selesai
x x √
x x TIDAK
Faktor Kontrak
X71 Konflik antara kontraktor dan konsultan √ √ x x √ YA
X72 Perbedaan jadwal sub-kontraktor dalam penyelesaian proyek. √ x x x x TIDAK
X73 Organisasi yang kurang baik pada kontraktor dan konsultan. x x x x x TIDAK
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-8
Tabel 4.2 Hasil Kuesioner Tahap Pertama Variabel X (Lanjutan)
Variabel Faktor-Faktor yang Memungkinkan Terjadinya Keterlambatan Hasil Penilaian Pakar
Kesimpulan Pakar
1 Pakar
2 Pakar
3 Pakar
4 Pakar
5
X74 Negosiasi dan perijinan pada kontrak x x x x x TIDAK
X75 Perselisihan pekerjaan antara bagian-bagian yang berbeda dalam proyek
x x √ √
x TIDAK
Faktor Waktu dan Kontrol
X81 Persiapan jadwal kerja dan revisi oleh konsultan ketika konstruksi sedang berjalan.
√ √ x x √ YA
X82 Prosedur pemeriksaan dan pengetesan dalam proyek x √ √ x √ YA
X83 Tanda-tanda pengontrolan praktisi pada pekerjaan dalam lokasi proyek
x x x x x TIDAK
X84 Kekurangan tenaga dan manajemen terlatih untuk mendukung pelaksanaan konstruksi
x x x x x TIDAK
X85 Tidak memenuhi perencanaan awal proyek √ x √ x √
YA
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-9
Tabel 4.2 Hasil Kuesioner Tahap Pertama Variabel X (Lanjutan)
Variabel Faktor-Faktor yang Memungkinkan Terjadinya Keterlambatan Hasil Penilaian Pakar
Kesimpulan Pakar 1
Pakar 2
Pakar 3
Pakar 4
Pakar 5
Faktor Manajerial X91 Kesalahan manejemen material dan peralatan x x x x x TIDAK
X92 Pengawasan proyek x x x x x TIDAK
X93 Pengalaman manajer lapangan x x x x x TIDAK
X94 Komunikasi antara konsultan dan kontraktor x √ x √ x TIDAK
X95 Komunikasi antara kontraktor dan pemilik x x x x x TIDAK
Faktor Karakteristik Tempat
X101 Keadaan permukaan dan di permukaan bawah tanah x x x x x TIDAK
X102 Tempat penyimpanan bahan/material √ x √ x x TIDAK
X103 Kebutuhan ruang kerja kurang √ √ √ √ √ YA
X104 Karakter fisik bangunan sekitar proyek x √ x x x TIDAK
X105 Akses ke lokasi proyek sulit X x x x x TIDAK
X106 Lokasi proyek yang jauh dari pusat kota/distribusi peralatan dan material
X x x x x TIDAK
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-10
4.3 Kuesioner Tahap Kedua
Dari rekapitulasi validasi pakar pada kuesioner tahap pertama didapat 13 variabel
yang relevan dan terdapat 52 variabel yang menurut para pakar tidak berpengaruh terhadap
keterlambatan proyek MRT CP 102 area Cipete Raya. Variabel yang tidak berpengaruh
tersebut dieleminiasi dan tidak masuk dalam penyebaran kuesioner tahap dua, sehingga
untuk kuesioner selanjutnya yang digunakan ada 13 faktor untuk variabel independen (X)
Tabel 4.3 Faktor-Faktor Kuesioner Tahap 2 Variabel X
Variabel Faktor-Faktor yang Memungkinkan Terjadinya Keterlambatan
Faktor Tenaga Kerja X14 Kurangnya kedisiplinan tenaga kerja
Faktor Lingkungan, Sosial dan Masyarakat X52 Pengaruh hujan pada aktifitas konstruksi X53 Faktor sosial dan budaya X54 Adanya terjadi kecelakaan kerja dilapangan X57 Sulitnya pembebasan lahan oleh masyarakat X58 Keamanan kerja dilapangan yang kurang terjamin X59 Birokrasi yang berbelit-belit dalam operasi proyek
Faktor Perubahan X64 Perubahan lingkup pekerjaan pada waktu pelaksanaan
Faktor Kontrak X71 Konflik antara kontraktor dan konsultan
Faktor Waktu dan Kontrol X81 Persiapan jadwal kerja dan revisi oleh konsultan ketika konstruksi sedang berjalan X82 Prosedur pemeriksaan dan pengetesan dalam proyek X85 Tidak memenuhi perencanaan awal proyek
Faktor Karakteristik Tempat X103 Kebutuhan ruang kerja kurang
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
4.3.1. Distribusi Frekuensi Berdasarkan Jenis Kelamin Responden
Responden yang dipilih pada tahap ini sebanyak 34 orang responden yang memiliki
kriteria pendidikan minimal S1 dan memiliki pengalaman kerja lebih dari 5 tahun.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-11
4.3.2. 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 4.6 Distribusi Jenis Kelamin Responden
Jenis Kelamin Frekuensi Persentase (%)
Laki-Laki (L) 24 70.59
Perempuan (P) 10 29.41
Jumlah 34 100
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
Berdasarkan tabel di atas, diperoleh hasil bahwa sebagian besar responden berjenis
kelamin laki-laki dengan jumlah responden 24 orang atau sebesar 70.59%, sedangkan
responden yang berjenis kelamin perempuan sebanyak 10 orang dengan persentase sebesar
29.41%. Berikut adalah distribusi jenis kelamin responden menggunakan gambar pie chart:
Laki-laki
Perempuan
Gambar 4.1 Pie Chart Distribusi Data Jenis Kelamin Responden (Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-12
4.3.3. Distribusi Frekuensi Berdasarkan Kelompok Usia Responden
Untuk mengetahui lebih lanjut distribusi responden berdasarkan kelompok usia
responden dapat dilihat pada hasil frekuensi data responden sebagai berikut.
Tabel 4.7 Distribusi Kelompok Usia Responden
Kelompok Usia Frekuensi Persentase (%) 26 - 30 th 4 11.76 31 - 35 th 14 41.18 36 - 40 th 7 20.59 41 - 45 th 6 17.65 46 - 50 th 2 5.88
> 50 th 1 2.94 Jumlah 34 100
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
Dari tabel pengelompokan usia di atas, diperoleh hasil bahwa sebagian besar
distribusi responden dengan usia 26-30 tahun ada sebanyak 8 orang dengan persentase
11.76%. Responden dengan usia 31-35 tahun ada sebanyak 10 orang dengan persentase
41.18%. Responden dengan usia 36-40 tahun ada sebanyak 7 orang dengan persentase
20.59%. Responden dengan usia 41-45 tahun ada sebanyak 6 orang dengan persentase
17.65%. Responden dengan usia 46-50 tahun ada sebanyak 2 orang dengan persentase
5.88%. Responden dengan jumlah paling sedikit sebanyak 1 orang adalah responden
dengan usia> 50 tahun dengan persentase sebesar 2.94%.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-13
Berikut adalah distribusi kelompok usia responden menggunakan gambar pie chart:
Gambar 4.2 Pie Chart Distribusi Data Kelompok Usia Responden
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
4.3.4. Distribusi Frekuensi Berdasarkan Pendidikan Terakhir Responden
Responden berdasarkan pendidikan terakhir dimulai dari pendidikan S1 hingga S2,
untuk mengetahui lebih lanjut distribusi responden berdasaran pendidikan terakhir
responden dapat dilihat pada hasil frekuensi data responden sebagai berikut.
Tabel 4.8 Distribusi Pendidikan Terakhir Responden
Pendidikan Frekuensi Persentase (%)
S1 28 82.35
S2 6 17.65
Jumlah 34 100
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-14
Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa persentase distribusi responden
berdasarkan pendidikan terakhirnya berpendidikan S1 yaitu sebanyak 28 orang dengan
persentase 82.35%. Sedangkan responden dengan pendidikan S2 sebanyak 6 orang dengan
persentase 17.65%. Berikut adalah distribusi pendidikan terakhir responden menggunakan
gambar pie chart.:
Gambar 4.3 Pie Chart Distribusi Data Pendidikan Terakhir Responden
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
4.3.5. Distribusi Frekuensi Berdasarkan Jabatan Responden
Responden juga dikelompokan berdasarkan jabatannya, untuk mengetahui lebih
lanjut distribusi responden berdasaran jabatan responden dapat dilihat pada hasil frekuensi
data responden sebagai berikut:
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-15
Tabel 4.9 Distribusi Jabatan Responden
Jabatan Frekuensi Persentase (%)
Chief Quantity Surveyor 1 2.94
Chief MC Payment 1 2.94
Chief Document Control 1 2.94
Utility Supervisor 1 2.94
Site Engineering 3 8.82
Quality Engineering 3 8.82
Budget/Cost Controller 2 5.88
QS Staff 3 8.82
Drafter 2 5.88
Drawing Control 2 5.88
HSE Engineering 3 8.82
Document Control 2 5.88
Procurement Officer 2 5.88
Scheduller 3 8.82
Public Relation Officer 2 5.88
MC Payment Officer 3 8.82
Jumlah 34 100
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-16
Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa distribusi responden berdasarkan jabatan
responden yang terbesar berada pada posisi Site Engineering, Quality Engineering, QS Staff ,
HSE Engineering, Scheduller dan MC Payment Officer yaitu masing-masing sebanyak 3 orang
dengan persentase 8.82%. Berikut adalah distribusi jabatan responden dengan
menggunakan gambar bar chart:
2,94%
2,94%
2,94%
2,94%
8,82%
8,82%
5,88%
8,82%
5,88%
5,88%
8,82%
5,88%
5,88%
8,82%
5,88%
8,82%
Chief Quantity SurveyorChief MC Payment
Chief Document ControlUtility SupervisorSite Engineering
Quality EngineeringBudget/Cost Controller
QS StaffDrafter
Drawing ControlHSE Engineering
Document ControlProcurement Officer
SchedullerPublic Relation Officer
MC Payment Officer
Gambar 4.4 Bar Chart Distribusi Data Jabatan Responden
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-17
4.3.5. Distribusi Frekuensi Berdasarkan Pengalaman Kerja Responden
Untuk mengetahui lebih lanjut distribusi responden berdasarkan pengalaman kerja
responden dapat dilihat pada hasil frekuensi data responden sebagai berikut.
Tabel 4.10 Distribusi Lama Kerja Responden
Pengalaman Kerja Frekuensi Persentase (%)
6 s/d 10 th 20 58.82
11 s/d 15 th 11 32.35
16 s/d 20 th 2 5.88
20 s/d 25 th 1 2.94
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa sebagian besar distribusi responden
berdasarkan pengalaman kerja responden, paling banyak adalah pada rentang 6 s/d 10 tahun
yaitu dengan 20 orang dengan persentase sebesar 58.82%. Berikut adalah distribusi lama
kerja responden dengan menggunakan gambar pie chart.
Gambar 4.5 Bar Chart Distribusi Data Lama Kerja Responden
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-18
4.4 Uji Instrument Penelitian
Uji instrumen penelitian dilakukan untuk menguji apakah hasil dari kuesioner yang
telah dikumpulkan merupakan data yang valid dan benar. Adapun uji instrumen pada
penelitian kali ini menggunakan SPSS Versi 24 yaitu uji validitas, uji reliabilitas, uji
normalitas, analisis regresi linear berganda, uji t dan uji F.
4.4.1 Uji Validitas
Uji validitas dilakukan untuk mengetahui apakah instrumen kuesioner mempunyai
kebenaran dan keabsahan. Kuesioner dikatakan valid jika butir pernyataan kuesioner
mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur (Duwi, 2010). Valid
menunjukkan derajat ketepatan antara data yang sesungguhnya terjadi pada objek dengan
data yang dapat dikumpulkan oleh peneliti. Pada software SPSS teknik pengujian yang
sering digunakan untuk uji validitas adalah menggunakan korelasi Bivariate Pearson dan
Corrected Item–Total Correlation. Pada penelitian ini penulis menggunakan teknik
Bivariate Pearson. Analisis ini dilakukan dengan cara mengkorelasikan masing-masing
skor item dengan skor total. Skor total adalah penjumlahan dari keseluruhan item. Item-
item pertanyaan yang berkorelasi signifikan dengan skor total menunjukkan item-item
tersebut mampu memberikan dukungan dalam mengungkap apa yang ingin diungkap.
Output dari uji validitas ini yaitu data dikatakan valid apabila nilai Pearson Correlation
lebih besar dari r tabel. Dari 34 sampel yang diperoleh dalam penelitian ini r-tabel didapat
dari tabel r dengan nilai signifikansi sebesar 5% maka didapat r-tabel adalah 0.339.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-19
Tabel 4.11 Nilai r Tabel
N Taraf Signif
N Taraf Signif
N Taraf Signif
5% 1% 5% 1% 5% 1%
3 0.997 0.999 27 0.381 0.487 55 0.266 0.345
4 0.950 0.990 28 0.374 0.478 60 0.254 0.330
5 0.878 0.959 29 0.367 0.470 65 0.244 0.317
6 0.811 0.917 30 0.361 0.463 70 0.235 0.306
7 0.754 0.874 31 0.355 0.456 75 0.227 0.296
8 0.707 0.834 32 0.349 0.449 80 0.220 0.286
9 0.666 0.798 33 0.344 0.442 85 0.213 0.278
10 0.632 0.765 34 0.339 0.436 90 0.207 0.270
11 0.602 0.735 35 0.334 0.430 95 0.202 0.263
12 0.576 0.708 36 0.329 0.424 100 0.195 0.256
13 0.553 0.684 37 0.325 0.418 125 0.176 0.230
14 0.532 0.661 38 0.320 0.413 150 0.159 0.210
15 0.514 0.641 39 0.316 0.408 175 0.148 0.194
16 0.497 0.623 40 0.312 0.403 200 0.138 0.181
17 0.482 0.606 41 0.308 0.398 300 0.113 0.148
18 0.468 0.590 42 0.304 0.393 400 0.098 0.128
19 0.456 0.575 43 0.301 0.389 500 0.088 0.115
20 0.444 0.561 44 0.297 0.384 600 0.080 0.105
Sumber: Sugiono (1999), Metode Penelitian Bisnis
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-20
Untuk hasil uji validitas dalam penelitian ini dapat dilihat pada penjelasan di bawah ini:
a. X1-Faktor Tenaga Kerja
Tabel 4.12 Hasil Uji Validitas Variabel X1-Faktor Tenaga Kerja
Variabel Faktor-Faktor yang Memungkinkan Terjadinya Keterlambatan
r – Tabel
Corrected
Item-Total
Correlation
X14 Kurangnya kedisiplinan tenaga kerja 0.339 < 1
X1 Total 0.339 < 1
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
Dari hasil uji validitas pada Tabel 4.12 dapat disimpulkan bahwa setiap pada Faktor
Tenaga Kerja memiliki nilai Corrected Item-Total Correlation yaitu X1.4 = 1.000 dan X1
Total = 1.000 lebih besar dari nilai r-tabel = 0.339, maka dapat disimpulkan bahwa
Variabel X1-Faktor Tenaga Kerja tersebut dinyatakan valid.
b. X5-Faktor Lingkungan, Sosial dan Masyarakat
Tabel 4.13 Hasil Uji Validitas Variabel X4- Faktor Lingkungan, Sosial dan Masyarakat
Variabel Faktor-Faktor yang Memungkinkan Terjadinya Keterlambatan
r –
Tabel
Corrected
Item-Total
Correlation
X52 Pengaruh hujan pada aktifitas konstruksi 0.339 < 0. 670
X53 Faktor sosial dan budaya 0.339 < 0. 384
X54 Terjadi kecelakaan kerja di lapangan 0.339 < 0.828
X57 Sulitnya pembebasan lahan oleh masyarakat 0.339 < 0.762
X58 Keamanan kerja di lapangan yang kurang terjamin 0.339 < 0.582
X59 Birokrasi yang berbelit-belit dalam operasi proyek 0.339 < 0.580
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-21
Variabel Faktor-Faktor yang Memungkinkan Terjadinya Keterlambatan
r –
Tabel
Corrected
Item-Total
Correlation
X5 Total 0.339 < 1
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
Dari hasil uji validitas pada Tabel 4.13 dapat disimpulkan bahwa setiap bagian pada
Faktor Lingkungan, Sosial dan Masyarakat memiliki nilai Corrected Item-Total Correlation
yaitu X5.2 = 0.670, X5.3 = 0.384, X5.4 = 0.828, X5.7 = 0.762, X5.8 = 0.582, X5.9 =
0.580 dan X5 Total = 1.000 lebih besar dari nilai r-tabel = 0.339, maka dapat disimpulkan
bahwa Variabel X4- Faktor Lingkungan, Sosial dan Masyarakat tersebut dinyatakan valid.
c. X6-Faktor Perubahan
Tabel 4.14 Hasil Uji Validitas Variabel X6-Faktor Perubahan
Variabel Faktor-Faktor yang Memungkinkan Terjadinya Keterlambatan
r – Tabel
Corrected
Item-Total
Correlation
X64 Perubahan lingkup pekerjaan pada waktu
pelaksanaan
0.339 < 1
X6 Total 0.339 < 1
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
Dari hasil uji validitas pada Tabel 4.14 dapat disimpulkan bahwa pada Faktor
Perubahan memiliki nilai Corrected Item-Total Correlation yaitu X6.4 = 0.339 dan X6
Total = 1.000 lebih besar dari nilai r-tabel = 0.339, maka dapat disimpulkan bahwa
Variabel X6-Faktor Perubahan tersebut dinyatakan valid.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-22
d. X7-Faktor Kontrak
Tabel 4.15 Hasil Uji Validitas Variabel X7-Faktor Kontrak
Variabel Faktor-Faktor yang Memungkinkan Terjadinya Keterlambatan
r – Tabel Sig. (2-
tailed)
Corrected
Item-Total
Correlation
X71 Konflik antara kontraktor dan konsultan 0.339 0.000 1
X7 Total 0.339 1
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
Dari hasil uji validitas pada Tabel 4.15 dapat disimpulkan bahwa setiap bagian
pada Faktor Kontrak memiliki nilai Corrected Item-Total Correlation yaitu X7.1 = 1.000,
dan X7 Total = 1.000 lebih besar dari nilai r-tabel = 0.339, maka dapat disimpulkan bahwa
Variabel X7-Faktor Kontrak tersebut dinyatakan valid.
f. X8-Faktor Waktu dan Kontrol
Tabel 4.16 Hasil Uji Validitas Variabel X8-Faktor Waktu dan Kontrol
Variabel Faktor-Faktor yang Memungkinkan Terjadinya Keterlambatan
r – Tabel
Corrected
Item-Total
Correlation
X81 Persiapan jadwal kerja dan revisi oleh konsultan
ketika konstruksi sedang berjalan 0.339 < 0. 629
X82 Prosedur pemeriksaan dan pengetesan dalam proyek 0.339 < 0. 417
X85 Tidak memenuhi perencanaan awal proyek 0.339 < 0.726
X8 Total 0.339 < 1
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-23
Dari hasil uji validitas pada Tabel 4.16 dapat disimpulkan bahwa setiap bagian
pada Faktor Waktu dan Kontrol memiliki nilai Corrected Item-Total Correlation yaitu X8.1
= 0.629 , X8.2 = 0.417, X8.5 = 0.726 dan X8 Total = 1.000 lebih besar dari nilai r-tabel =
0.339, maka dapat disimpulkan bahwa Variabel X8-Faktor Waktu dan Kontrol tersebut
dinyatakan valid.
g. X10-Faktor Karakteristik Tempat
Tabel 4.17 Hasil Uji Validitas Variabel X10-Faktor Karakteristik Tempat
Variabel Faktor-Faktor yang Memungkinkan Terjadinya Keterlambatan
r –
Tabel
Corrected
Item-Total
Correlation
X103 Kebutuhan ruang kerja kurang 0.339 < 1
X10 Total 0.339 < 1
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
Dari hasil uji validitas pada Tabel 4.17 dapat disimpulkan bahwa setiap bagian
pada Faktor Karakteristik Tempat memiliki nilai Corrected Item-Total Correlation yaitu
X10.3 = 1 dan X10 Total = 1.000 lebih besar dari nilai r-tabel = 0.339, maka dapat
disimpulkan bahwa Variabel X10-Faktor Karakteristik Tempat tersebut dinyatakan valid.
4.4.2 Uji Reliabilitas
Tahap selanjutnya menurut Rizky (2014) untuk mengetahui konsistensi alat ukur,
yakni apakah alat ukur reliabel dan tetap konsisten untuk pengukuran berulang. Ada
beberapa metode pengujian reliabilitas, salah satunya yang akan dipakai pada penelitian ini
adalah metode Cronbach’s Alpha.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-24
Untuk melihat tingkat reabilitas berdasarkan nilai Cronbach’s Alpha dapat dilihat pada
tabel berikut :
Tabel 4.18 Tingkat Reliabilitas
Sumber : Ryan Ariefasa, FT UI, 2011
Dalam penelitian ini, setelah dilakukan uji validitas dan semua faktor dinyatakan
valid, maka faktor tersebut dimasukkan ke dalam uji reliabilitas. Hasil uji reliabilitas dapat
dilihat pada tabel 4.20 berikut:
Tabel 4.20 Hasil Pengujian Reliabilitas
Cronbach's Alpha N of Items
Keterangan
0.758 13 Reliabel
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
Hasil uji reliabilitas didapat nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0.758 lebih dari 0.6.
Maka dapat disimpulkan bahwa instrumen dalam penelitian ini reliabel.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-25
4.4.4 Uji Normalitas
Uji normalitas Kolmogorov-smirnov merupakan bagian dari uji asumsi klasik. Uji
normalitas. Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah nilai yang dihasilkan
dari model regresi, variabel dependen dan variabel independen terdistribusi normal atau
tidak. Model regresi dikatakan baik jika memiliki nilai yang terdistribusi secara normal..
Dasar pengambilan keputusan
Jika nilai signifikansi > 0.05 maka nilai residual berdistribusi normal.
Jika nilai signifikansi < 0.05 maka nilai residual berdistribusi tidak normal.
Tabel 4.19 Tabel Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized
Residual
N 34
Normal Parametersa Mean .0000000
Std. Deviation . 54345408
Most Extreme Differences Absolute .096
Positive .078
Negative -.096
Kolmogorov-Smirnov Z .096
Asymp. Sig. (2-tailed) .200 (Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
Berdasarkan hasil uji normalitas diketahui nilai signifikansi 0.200 > 0.05 maka
dapat disimpulkan bahwa nilai residual berdistribusi normal.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-26
4.4.5 Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linier berganda bertujuan untuk memprediksi apakah ada
hubungan secara linier antara dua atau lebih variabel independen (X1, X2,…Xn) dengan
variabel dependen (Y). Analisis ini untuk mengetahui arah hubungan antara variabel
independen dengan variabel dependen apakah masing-masing variabel independen
berhubungan positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen
apabila nilai variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan. Persamaan regresi
linear berganda adalah sebagai berikut :
Y’ = a + b1X1+ b2X2 +…..+ bnXn
Keterangan:
Y’ = Variabel dependent (nilai yang diprediksikan)
X1 dan Xn = Variabel independent
a = Konstanta (nilai Y’ apabila X1, X2…..Xn = 0)
b = Koefisien regresi (nilai peningkatan ataupun penurunan)
Hasil pengolahan data dengan menggunakan software SPSS 24 adalah sebagai berikut:
Tabel 4.20 Hasil Perhitungan Regresi Linier Berganda
Unstandardized
Coefficients Standardized Coefficients
t
Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 2.185 0.419 5.214 0.000 X5.7 0.554 0.129 0.605 4.299 0.000
2
(Constant) 1.139 0.559 2.038 0.050
X5.7 0.504 0.120 0.550 4.189 0.000
X5.9 0.314 0.121 0.340 2.589 0.015
a. Dependent Variable: Y (Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-27
Sehingga persamaan model regresi yang dapat dipakai adalah :
Y = 1.139 + 0.504 X5.7 + 0.314 X5.9
Keterangan :
Y = Keterlambatan Proyek
X5.7 = Sulitnya pembebasan lahan oleh masyarakat
X5.9 = Birokrasi yang berbelit-belit dalam operasi proyek
Persamaan regresi di atas dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Konstanta sebesar 1.139; artinya jika X5.7, X5.9 nilainya adalah 0, maka (Y) nilainya
adalah 1.139 satuan.
b. Koefisien regresi variabel X5.7 sebesar 0.504; artinya jika variabel independen lain
nilainya tetap dan X5.7 mengalami kenaikan 1%, maka nilai (Y) akan mengalami
kenaikan sebesar 0,504 satuan. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan
positif antara X5.7 dengan nilai Y, semakin naik X5.7 ,maka semakin naik nilai Y.
Artinya sulitnya pembebasan lahan oleh masyarakat menjadi salah satu faktor
keterlambatan pelaksanaan Proyek MRT CP 102 area Cipete Raya, pengaruh dari
faktor tersebut cukup besar terlihat dari nilai positif koefisiennya.
c. Koefisien regresi variabel X5.9 sebesar 0.314; artinya jika variabel independen lain
nilainya tetap dan X5.9 mengalami kenaikan 1%, maka nilai (Y) akan mengalami
kenaikan sebesar 0.314 satuan. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan
positif antara X5.9 dengan nilai Y, semakin naik X5.9 maka semakin naik nilai Y.
Artinya birokrasi yang berbelit-belit dalam operasi proyek MRT CP 102 area Cipete
Raya, pengaruh dari faktor tersebut cukup besar terlihat dari nilai positif koefisiennya.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-28
Dari uraian tersebut dapat dikatakan bahwa sulitnya pembebasan lahan oleh masyarakat
dan birokrasi yang berbelit-belit merupakan faktor yang paling berpengaruh terhadap
keterlambatan pelaksanaan pekerjaan proyek.
4.4.6 Uji Koefisien Regresi Secara Parsial (Uji t)
Uji t dilakukan dengan tujuan apakah variabel bebas secara individu mempengaruhi
keterlambatan. Dalam penelitian ini pengujian t dilakukan menggunakan SPSS 24.
Penentuan hasil uji t dapat dilihat jika nilai t-hitung lebih besar dari t-tabel maka variabel
bebas secara individu berpengaruh pada keterlambatan proyek. Langkah pengujian
koefisien regresi variabel
a. Menentukan Hipotesis
Ho : Secara parsial tidak ada pengaruh signifikan antara variabel X dengan
variabel Y.
Ha : Secara parsial ada pengaruh signifikan antara variable X dengan variabel
Y. Menentukan tingkat signifikansi
b. Tingkat signifikansi menggunakan α = 5%
c. Menentukan t hitung: berdasarkan dari hasil perhitungan SPSS.
d. Menentukan t tabel
Tabel distribusi t dicari pada α = 5% : 2 = 2,5% ( uji 2 sisi ) dengan derajat
kebebasan ( df ) n-k-1 atau 34 – 2 - 1 = 31 (n adalah jumlah responden dan k adalah
jumlah variabel independen).
= t ( α / 2 ; n – k – 1 )
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-29
= t ( 0,05/2 ; 34 –2– 1 )
= t ( 0,025 ; 31 )
= 2.03951 ( tabel nilai t )
e. Kriteria Pengujian
Ho diterima jika t tabel > t hitung
Ho ditolak jika t tabel < t hitung
Tabel 4.21 Hasil Uji t Berdasarkan Variabel Faktor Keterlambatan
Unstandardized
Coefficients Standardized Coefficients
t
Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 2.185 0.419 5.214 0.000 X5.7 0.554 0.129 0.605 4.299 0.000
2
(Constant) 1.139 0.559 2.038 0.050
X5.7 0.504 0.120 0.550 4.189 0.000
X5.9 0.314 0.121 0.340 2.589 0.015
a. Dependent Variable: Y (Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
Variabel yang berpengaruh terhadap keterlambatan waktu pelaksanaan ialah:
1. X57=> faktor sulitnya pembebasan lahan oleh masyarakat mempunyai nilai t hitung
sebesar 4.189 > t tabel sebesar 2.03951 dengan nilai probabilitas sebesar 0.000 <
0.05, maka Ho ditolak Ha diterima, yang berarti faktor sulitnya pembebasan lahan
oleh masyarakat berpengaruh signifikan terhadap keterlambatan proyek, artinya
semakin tinggi masalah yang berhubungan dengan pembebasan lahan yang dihadapi
oleh kontraktor maka keterlambatan proyek semakin besar.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-30
2. X59 => faktor birokrasi yang berbelit-belit dalam operasi proyek mempunyai nilai t
hitung sebesar 2.589 > t tabel sebesar 2.03951 dengan nilai probabilitas sebesar 0.015 <
0.05, maka Ho ditolak Ha diterima, yang berarti faktor birokrasi yang berbelit-
belit dalam operasi proyek berpengaruh signifikan terhadap keterlambatan proyek,
artinya semakin tinggi masalah yang berhubungan dengan birokrasi yang dihadapi
oleh kontraktor maka keterlambatan proyek semakin besar.
4.4.7 Uji Koefisien Regresi Secara Bersama-sama (Uji F)
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen (X1, X2,….Xn)
secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen (Y) (Dwi,
2011) adapun kriteria pengujian :
1) Apabila nilai F hitung lebih besar dari F tabel maka disimpulkan bahwa terdapat
pengaruh yang signifikan antara variabel independen (X1, X2, ….Xn) secara simultan
terhadap keterlambatan proyek (Y) dan sebaliknya
2) Apabila nilai ‘Sig.’ lebih kecil dari taraf signifikansi yang digunakan (misal: 0,01 / 0,05 /
0,1 tergantung peneliti) maka dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan
antara variabel independen (X1, X2, ….Xn) secara simultan terhadap keterlambatan proyek
(Y) dan sebaliknya.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-31
Tabel 4.22 Hasil Uji F
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig
1
Regression 9.056 1 9.056 18.483 0.000
Residual 15.679 32 0.490
Total 24.735 33
2
Regression 11.843 2 5.922 14.239 0.000
Residual 12.892 31 0.416
Total 24.735 33
a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), X5.7
c. Predictors: (Constant), X5.7, X5.9
(Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
Cara menentukan F tabel adalah sebagai berikut:
a. Merumuskan Hipotesis
Ho : Tidak ada pengaruh secara signifikan antara X1, X2,….Xn secara bersama-
sama terhadap keterlambatan proyek.
Ha : Ada pengaruh secara signifikan antara X1, X2,….Xn secara bersama-sama
terhadap keterlambatan proyek.
b. Menentukan tingkat signifikansi
Tingkat signifikansi menggunakan = 5% (signifikansi 5% atau 0,05 adalah ukuran
standar yang sering digunakan dalam penelitian)
c. Menentukan F hitung
Dari hasil output IBM SPSS Statistics versi 24 dapat dilihat bahwa f-hitung sebesar
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-32
14.239
d. Menentukan F table
Dengan menggunakan tingkat keyakinan 95% = 5%, Nilai (df1) k-1 = 2-1 = 1 dan
(df2) n-k = 34 – 2 = 32. (n adalah jumlah kasus dan k adalah jumlah variabel
independen), hasil diperoleh untuk F tabel sebesar 4.15
e. Kriteria pengujian
-Ho diterima bila F hitung < F table
-Ho ditolak bila F hitung > F table
f. Membandingkan F hitung dengan F tabel.
Nilai F hitung > F tabel (14.239 > 4.15), maka Ho ditolak.
g. Kesimpulan
Karena F hitung > F tabel (14.239 > 4.15), maka Ho ditolak, artinya berarti
variabel bebas dalam penelitian ini secara bersama – sama mempengaruhi
keterlambatan proyek. Jadi dari kasus ini dapat disimpulkan bahwa X1,X2,X3....Xn
secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap keterlambatan
pelaksanaan pekerjaan substructure pada proyek MRT CP 102.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
Bab IV Hasil dan Analisis
IV-33
4.4.8 Analisis Determinasi (R2)
Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur seberapa besar variabel bebas
berpengaruh terhadap variabel terikat. Dalam pengukurannya koefisien determinasi
mempunyai rentang 0% - 100%. Jika dalam suatu penelitian didapatkan nilai variabel yang
kecil maka kemampuan variabel bebas dalam penelitian tersebut sangat lemah dalam
mempengaruhi variabel terikat. Jika nilai koefisian determinasi mendekati 100% artinya
variabel bebas yang ada dalam penelitian tersebut mempunyai pengaruh yang besar
terhadap variabel terikat. Dari hasil analisis regresi, lihat pada output model summary dan
disajikan sebagai berikut:
Tabel 4.23 Hasil Analisis Determinasi
Model Summary
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate
1 0.778a 0.606 0.350 0.69808 (Sumber: Hasil Olahan Penulis, 2018)
Berdasarkan tabel di atas angka R2 (R Square) yaitu sebesar 0,606 atau 61 %. Hal ini
menunjukkan bahwa persentase sumbangan pengaruh variabel independen (X1, X2, ...Xn)
terhadap variabel dependen sebesar 61 %. Atau variasi variabel independen yang digunakan
dalam model (X2, X2, ... Xn) mampu menjelaskan sebesar 61 % variasi variabel dependen.
Sedangkan sisanya sebesar 49 % dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak
dimasukkan dalam model penelitian ini.
http://digilib.mercubuana.ac.id/