Estimasi dan studi kelayakan

BAB I PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Estimasi biaya memegang peranan penting dalam penyelenggaraan

konstruksi. Kegiatan estimasi adalah salah satu proses utama dalam

konstruksi untuk mengetahui besarnya dana yang harus disediakan untuk

bangunan. Pada umumnya, sebuah proyek konstruksi membutuhkan biaya

cukup besar. Ketidaktepatan yang terjadi dalam penyediaannya akan

kurang baik pada pihak-pihak yang terlibat di dalamnya. Bagi pemilik

(owner), estimasi biaya diperlukan sebagai pegangan dalam menentukan

kebijakan yang dipakai untuk menentukan besarnya investasi yang harus

dilaksanakan

Dalam pelaksanaan praktik konstruksi dibutuhkan beberapa macam

estimasi yang berbeda didasarkan tujuan penggunaan dan peruntukannya.

tahap awal perencanaan proyek pemeliharaan berkala jalan, seperti pada

penyusunan anggaran proyek, jelas estimasi tidak mungkin didasarkan

perhitungan kuantitas (volume) pekerjaan karena uraian dan spesifikasi

belum tersusun. Akan tetapi bagaimanapun, pemilik proyek (owner)

estimasi biaya dalam rangka menyusun anggaran proyek. Dalam

biaya awal proyek pemeliharaan berkala jalan masih menggunakan cara

sederhana. Metode yang paling sering digunakan adalah dengan estimasi

parameter panjang jalan, yaitu dengan menghitung biaya pemeliharaan

1

2

jalan untuk setiap 1 km panjang jalan berdasarkan data proyek

Sehingga dengan anggaran yang tersedia pemilik proyek (owner) dapat

memberikan informasi panjang jalan kabupaten yang akan mendapatkan

pemeliharaan

Panjang suatu ruas jalan memperlihatkan karakteristik dan ukuran

dari suatu proyek pemeliharaan berkala jalan yang dalam

informasi ini bisa tersedia dengan mudah pada tahap awal perencanaan

Seiring dengan kebutuhan akan efisiensi, perlu dikembangkannya teknik

pembuatan suatu model estimasi biaya yang sederhana. Hal yang penting

model estimasi biaya pada tahap awal perencanaan proyek adalah harus

mudah dalam penggunaannya, akurat dan menghasilkan estimasi yang

dipertanggungjawabkan. Metode Cost Significant Model yang akan

dikembangkan dalam penelitian ini diharapkan memberi jawaban

tuntutan akan tersedianya estimasi biaya awal proyek pemeliharaan berkala

di Kabupaten

Ada pendapat bahwa metode pengukuran sekarang ini tidak perlu

dan detail, sehingga timbul tuntutan untuk memperbaiki sistem, misalnya

pengembangan Cost Model. Cost Model dapat digunakan untuk penaksiran

Poh dan Horner (1995) telah mengidentifikasi sifat-sifat model yang ideal yaitu

sederhana, cukup akurat, dapat memberikan umpan balik yang cepat, terdiri

elemen-elemen yang mudah untuk diukur dan yang menggambarkan operasi

lapangan yang dapat digunakan untuk pengawasan pekerjaan maupun

pelaksanaannya. Prinsip cost significance dapat digunakan untuk

3

model yang mendekati ideal dengan lebih teliti. Cost Significant

mengandalkan pada penemuan yang terdokumentasi dengan baik mengenai

dan informasi proyek terdahulu yang sejenis. Data dan informasi bisa

dengan mengumpulkan arsip penawaran terdahulu untuk proyek sejenis

memenangkan tender atau proyek yang telah

1.2. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang permasalahan yang telah diuraikan diatas

dapat dirumuskan pokok permasalahan

1. Komponen pekerjaan apakah yang berpengaruh secara

terhadap biaya total pemeliharaan

2. Bagaimanakah model estimasi biaya pemeliharaan jalan

metode “Cost Significant Model “ di Kabupaten

3. Bagaimanakah akurasi model estimasi biaya pemeliharaan jalan

metode “Cost Significant Model “ terhadap realisasi

4. Bagaimanakah perbandingan akurasi model estimasi

pemeliharaan jalan menggunakan metode “Cost Significant Model

dengan model estimasi yang sudah digunakan pada Dinas

Umum Kabupaten

4

1.3 Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan suatu

estimasi yang dapat memberikan informasi biaya awal proyek secara

mudah dan dengan hasil yang cukup

1.4. Manfaat Penelitian

Adapun manfaat dari penelitian ini dapat diuraikan sebagai

1. Untuk Pemerintah Kabupaten

Diharapkan hasil penelitian ini dapat dipergunakan

melaksanakan estimasi biaya pada tahap awal penyusunan

kegiatan pemeliharaan berkala jalan kabupaten di Kabupaten

Jembrana, dengan hasil estimasi yang cepat dan dapat

dipertanggungjawabkan

2. Untuk

Dari hasil penelitian ini diharapkan penulis dapat

langsung memahami model estimasi yang memberikan

biaya awal proyek pemeliharaan berkala jalan kabupaten di

Jembrana secara cepat dan dapat

BAB

KAJIAN

2.1. Tinjauan Estimasi Biaya Proyek

Menurut Iman Soeharto (1997), estimasi biaya proyek memegang

penting dalam penyelenggaraan proyek. Pada tahap awal dipergunakan

mengetahui berapa besar biaya yang dibutuhkan untuk membangun suatu

Perkiraan biaya dibedakan dari anggaran dalam hal perkiraan

terbatas pada tabulasi biaya yang diperlukan untuk suatu kegiatan tertentu

ataupun proyek secara keseluruhan. Sedangkan anggaran merupakan

terinci perkiraan biaya dari bagian atau keseluruhan kegiatan proyek

dikaitkan dengan waktu. Definisi perkiraan biaya menurut National

Society – USA adalah sebagai berikut : “Perkiraan biaya adalah seni

memperkirakan ( the art of approximating ) kemungkinan jumlah biaya

diperlukan untuk suatu kegiatan yang didasarkan atas informasi yang

pada saat

Perkiraan biaya di atas erat hubungannya dengan analisis biaya,

pekerjaan yang menyangkut pengkajian biaya kegiatan-kegiatan terdahulu

akan dipakai sebagai bahan untuk menyusun perkiraan biaya. Dengan kata

menyusun perkiraan biaya berarti melihat masa depan, memperhitungkan,

mengadakan prakiraan atas hal-hal yang akan dan mungkin terjadi.

analisis biaya menitikberatkan pada pengkajian dan pembahasan biaya

masa lalu yang akan dipakai sebagai

5

6

Menurut Hajek (1994) bahwa banyak perusahaan dalam suasana

yang dinamis dewasa ini mengalami persaingan yang sangat ketat.

hidup suatu organisasi tergantung pada keberhasilannya dalam menaksir

untuk berprestasi secara memuaskan dalam berbagai kontrak. Pembuatan

Anggaran Biaya mengandung unsur ketidakpastian data masukan, misalnya

penggunaan jam-orang, bahan yang digunakan, alat yang digunakan,

sebagainya yang sangat tergantung pada pengalaman estimator di

Dalam taksiran biaya harus diperhitungkan pula biaya cadangan yang cukup

menutup bidang-bidang resiko itu. Perhitungan yang tidak

cadangan untuk resiko-resiko yang akan terjadi, mungkin berhasil

tender karena rendahnya penawaran, tetapi pada umumnya akan

kerugian yang menyangkut kontrak. Jelas, tidak ada perusahaan yang

bertahan lama bisa beroperasi jika perusahaannya merugi. Sebaliknya

yang terlalu banyak mempertimbangkan cadangan untuk resiko-resiko yang

terjadi dalam perkiraan biayanya tidak akan memenangkan tenderdan tidak

dapat

Dalam menaksir biaya yang hendak ditawarkan, estimator harus

mempergunakan segenap pengalaman, kelihaian berusaha, serta

untuk mendapatkan taksiran yang tidak hanya memungkinkannya untuk

memenangkan tender, juga akan mendapatkan keuntungan yang wajar

perusahaannya. Kesulitan mendapatkan taksiran biaya yang tepat berbanding

dengan jumlah pekerjaan dalam perencanaan atau pengembangan yang

dilaksanakan. Syarat utama adalah estimator harus mengetahui apa yang

7

diperlukan dalam suatu penawaran atau pendekatan rekayasa apa yang

dipakai untuk memenuhi persyaratan. Untuk mendapatkan perhitungan yang

maka harus dikembangkan suatu model perhitungan biaya untuk

pemahaman tentang proyek dan untuk mengkomunikasikan konsep yang

komplek

Beberapa metode estimasi biaya menurut Soeharto (1997) adalah

berikut

1. Metode Parameter, ialah metode yang mengaitkan biaya dengan

karakteristik fisik tertentu dari obyek, misalnya : luas, panjang,

volume dan

2. Memakai daftar indeks harga dan informasi proyek terdahulu,

dengan mencari angka perbandingan antara harga pada suatu waktu

(tahun tertentu) terhadap harga pada waktu (tahun) yang

sebagai dasar. Juga pemakaian data dari manual, hand book, katalog,

penerbitan berkala, amat membantu dalam memperkirakan biaya

3. Metode menganalisis unsur-unsurnya (Elemental Cost Analysis), yaitu

dengan cara menguraikan lingkup proyek menjadi unsur-unsur

fungsinya

4. Metode faktor, yaitu dengan memakai asumsi bahwa terdapat

korelasi diantara harga peralatan utama dengan komponen-komponen

terkait

8

5. Quantity take-off, yaitu dengan membuat perkiraan biaya dengan

mengukur kuantitas komponen-komponen proyek dari gambar,

dan

6. Metode harga satuan, yaitu dengan memperkirakan biaya

harga satuan, dilakukan bilamana angka yang menunjukkan volume

pekerjaan belum dapat ditentukan dengan pasti, tetapi biaya per

(per meter persegi, per meter kubik) telah dapat

7. Memakai data dan informasi proyek yang bersangkutan, yaitu

yang memakai masukan dari proyek yang sedang ditangani,

angka-angka yang diperoleh mencerminkan keadaan yang

Seiring dengan laju kemajuan pelaksanaan proyek, tataran kecermatan dan

ketelitian estimasi yang diperlukan sudah tentu akan semakin meningkat

Sehingga biasanya suatu proyek dimulai dengan kebutuhan macam estimasi

kurang terperinci dan selanjutnya dapat dikelompokkan dalam urutannya,

berikut

1. Estimasi pendahuluan, dibuat pada tahap awal proyek dalam rangka

pendekatan kelayakan ekonomi di samping tujuan pengendalian

pembiayaan

2. Estimasi terperinci, dibuat dengan dasar hitungan volume pekerjaan,

serta harga satuan

3. Estimasi definitif, merupakan gambaran pembiayaan dan

pertanggungjawaban rampung untuk suatu proyek dengan hanya

kemungkinan kecil terjadi

9

PENGEMBANGAN KONSEP

TAHAP PERENCANAAN

TAHAP PELELANGAN

PELAKSANAAN KONSTRUKSI

EstimasiPendahuluan

EstimasiKasar

EstimasiTerperinci

Nilai Kesepakatan Kontrak

EstimasiDefinitif

SelisihHarga

Gambar 2.1 Macam Estimasi sesuai dengan tahapan proyek

Pada Gambar 2.1 diberikan skema urutan kebutuhan macam

sesuai dengan tahapan proyek. Pada tahapan kelayakan proyek, prosentase

akuratnya perkiraan biaya cukup besar, dan makin mendekati penawaran proyek

prosentase kurang akuratnya perkiraan biaya makin kecil. Hal ini

belum detailnya dokumen proyek yang tersedia diantaranya : gambar,

kontrak, dan ketentuan

2.2. Hambatan-hambatan dalam Praktek Estimasi Biaya

Dengan pendeknya waktu yang dimiliki oleh para quantity surveyor

dalam melaksanakan estimasi biaya, maka akan mungkin muncul

hambatan di dalam estimasi tersebut. Victor G. Hajek (1994)

beberapa hambatan yang mungkin muncul dalam pelaksanaan estimasi,

1. Adanya hal-hal yang terlewatkan. Apakah ada unsur biaya penting

terlupakan, misalnya apakah telah direncanakan adanya pemeriksaan

1

apakah taksiran telah memperhitungkan biaya perekayasaan, bahan,

lain-lain bagi upaya

2. Rincian pekerjaan yang tak memadai. Apakah struktur rincian

yang sedang digunakan telah memperhatikan secara cukup segenap

sistem serta upaya yang diperlukan bagi proyek

3. Salah tafsir tentang fungsi atau data proyek. Tepatkah

kerumitan disain tersebut, salah tafsir akan mengakibatkan taksiran

terlalu tinggi atau terlalu

4. Penggunaan teknik penaksiran yang salah. Bagi disain yang

dipermasalahkan harus diterapkan teknik penaksiran yang benar,

penggunaan statistik biaya yang diperoleh dari jalan produksi suatu

sistem yang serupa bagi suatu alat prototipe yang memerlukan

perekayasaan dan/atau pengembangan pasti akan menghasilkan

yang sangat terlampau

5. Kegagalan mengidentifikasi dan berkonsentrasi pada unsur-unsur

utama. Telah ditetapkan secara statistik bahwa setiap proyek, 20

dari sub sistem-subsistem akan menyebabkan 80 persen biaya total,

terlukis dalam Gambar 2.2 (halaman 11). Dengan demikian para

surveyor seyogyanya memusatkan waktu serta upayanya pada

subsistem serta golongan-golongan upaya biaya tinggi guna

peluang mereka memperoleh taksiran biaya yang

1

100

80

60

40

20

0 20 40 60 80 100

Persen dari jumlah total subsistem-subsistem

Gambar 2.2 Hukum Pareto Tentang Distribusi

2.3. Prosentase Komponen Biaya Bangunan

Dalam pekerjaan proyek konstruksi biaya total proyek merupakan

komponen biaya yang meliputi : biaya atas tenaga kerja, biaya material,

peralatan, biaya tak langsung, dan keuntungan yang prosentasenya dapat

pada Gambar

Labor

Materia

Transportation

Depreciation

Profi

0 10 20 30 40 50

Gambar 2.3 Total Program Cost DistributionSumber : Istimawan D, 1996

1

2.3.1 Biaya Tenaga Kerja

Estimasi komponen tenaga kerja merupakan aspek paling sulit

keseluruhan analisis biaya konstruksi. Banyak sekali faktor berpengaruh

harus diperhitungkan antara lain : kondisi tempat kerja, ketrampilan, lama

kerja, kepadatan penduduk, persaingan, produktivitas, dan indeks biaya

setempat. Dari sekian banyak faktor, yang paling sulit adalah mengukur

menetapkan tingkat produktivitas, yaitu prestasi pekerjaan yang dapat dicapai

pekerja atau regu kerja setiap satuan waktu yang ditentukan. Tingkat

selain tergantung pada keahlian, ketrampilan, juga terkait dengan sikap

pekerja yang sangat dipengaruhi oleh keadaan setempat dan

2.3.2 Biaya Material

Analisis meliputi perhitungan seluruh kebutuhan volume dan

material yang digunakan untuk setiap komponen bangunan, baik

pekerjaan pokok maupun penunjang. Biaya material diperoleh dengan

menerapkan harga satuan yang berlaku pada saat dibeli. Harga satuan

merupakan harga di tempat pekerjaan yang di dalamnya sudah

memperhitungkan biaya pengangkutan, menaikkan dan menurunkan,

asuransi, pengujian, penyusutan, penyimpanan di gudang, dan

2.3.3 Biaya Peralatan

Estimasi biaya peralatan termasuk pembelian atau sewa,

demobilisasi, memindahkan, transportasi, memasang, membongkar, dan

1

pengoperasian selama konstruksi berlangsung. Apabila kontraktor tidak

mempunyai alat penting yang diperlukan untuk menangani proyek, maka

memutuskan untuk membeli atau menyewanya. Sedangkan jika

memiliki alat yang dimaksud biasanya masih harus mempertimbangkan

hal : apakah alat dalam keadaan menganggur dan siap pakai, butuh

biayaperbaikan dan persiapan, biaya mobilisasi, dan apakah alatnya layak

dioperasikan. Adakalanya, dengan memperhatikan sederetan permasalahan

dihadapi mungkin masih akan lebih ekonomis jika diputuskan untuk membeli

baru atau

2.3.4 Biaya Tak langsung

Biaya tak langsung dibedakan menjadi dua golongan yaitu biaya

(overhead cost) dan biaya proyek. Yang dikelompokkan menjadi sebagai

umum adalah (1) gaji personil tetap kantor pusat dan lapangan; (2)

kantor pusat seperti sewa kantor, telepon, dan sebagainya; (3) perjalanan

akomodasi; (4) biaya dokumentasi; (5) bunga bank; (6) biaya notaris; dan

peralatan kecil dan material habis pakai. Sedangkan yang dapat

sebagai biaya proyek, pengeluarannya dapat dibebankan pada proyek tetapi

dimasukkan pada biaya upah tenaga kerja, material, atau peralatan,

(1) bangunan kantor lapangan beserta perlengkapannya; (2) biaya telepon

lapangan; (3) kebutuhan akomodasi lapangan seperti listrik, air bersih, air

sanitasi, dan sebagainya; (4) jalan kerja dan parkir, batas perlindungan, dan

di lapangan; (5) pengukuran lapangan; (6) tanda-tanda untuk pekerjaan

1

kebersihan lapangan pada umumnya; (7) pelayanan keamanan dan

kerja; (8) pajak pertambahan nilai; (9) biaya asuransi; (10) biaya

penawaran, jaminan pelaksanaan, dan jaminan pemeliharaan; (11) asuransi

pembangunan dan asuransi kerugian; (12) surat ijin dan lisensi; (13)

pengujian, dan pengetesan; (14) sewa peralatan besar utama; dan (15)

pekerjaan bila

2.3.5 Keuntungan

Nilai keuntungan pada umumnya dinyatakan sebagai persentase

seluruh jumlah pembiayaan. Secara umum, biasanya untuk proyek kecil

ditetapkan persentase keuntungan yang semakin besar, demikian pula

keadaan yang sebaliknya. Pada prinsipnya penetapan besarnya keuntungan

dipengaruhi oleh besarnya risiko atau kesulitan-kesulitan yang akan

yang seringkali tidak tampak

2.4. Dasar-Dasar Dari Cost Significant Model

Menurut Poh dan Horner (1995) dalam jurnal “Cost-significant

its potential for use in south-east Asia”, menyatakan bahwa proses tender

Indonesia kadangkala dipengaruhi budaya setempat. Hubungan

kepercayaan antara pelanggan (owner) dengan kontraktor dapat

perhitungan estimasi proyek secara detail. Kontraktor cukup hanya

mengidentifikasi dan menggambarkan secara kasar kebutuhan proyek dan

melaksanakan negosiasi

1

Sebagai dasar dari Cost Significant Model adalah dengan

pada penemuan yang terdokumentasi dengan baik bahwa 80% dari nilai

biaya proyek termuat di dalamnya 20% item-item pekerjaan yang paling

Untuk proyek yang memiliki ciri-ciri yang sejenis, item-item cost significant

secara kasar adalah

Cost significant items dapat dikumpulkan dengan menggunakan

yang bervariasi ke dalam nomor yang sama dari item-item pekerjaan

significant, yang dapat mempresentasikan proporsi yang tepat dari total

anggaran yang biasanya mendekati 80%. Nilai total dari proyek biasanya

diperhitungkan dengan mengalikan total harga dari paket-paket cost-

dengan faktor yang tepat, mendekati 1,25. Nilai dari kator ini

tergantung dari kategori dan analisis data historis. Paket pekerjaan

dapat mencerminkan pelaksanaan lapangan, dengan demikian umpan balik

kontrol bisa difasilitasi. Secara kesamaan hanya sekitar 10% dari jumlah item dari

anggaran konvensional. Penyederhanaan dari model ini mengurangi waktu

mengestimasi biaya dibandingkan dengan anggaran biaya tradisional, yang

terdiri dari ribuan item. Cost Significant Models dapat digunakan untuk

mengestimasi biaya lebih baik dari 5%, dan perhitungan akhir lebih baik dari

Akurasinya dapat ditingkatkan atau diturunkan dengan memperbaiki model

tergantung dari data yang

1

2.5. Tahapan Cost Significant Model

Metode “Cost Significant Model” pernah diterapkan di Singapura,

proyek pembangunan gedung asrama mahasiswa Nanyang Technological

University (NTU) pada tahun 1993. Data yang digunakan adalah 6

pekerjaan yang menggunakan metode tradisional BoQ (Bill of Quantity),

memprediksi 2 paket pekerjaan yang akan dilaksanakan. Dari delapan

pada dasarnya adalah sama, perbedaan biaya terjadi karena perbedaan

pengaruh inflasi dan sebagian dari perubahan spesifikasi yang

Menurut Poh and Horner (1995), metode “Cost Significant Model”

digunakan dengan mendasarkan pada analisa data proyek yang lalu,

langkah-langkah sebagai

1. Tidak mengikutsertakan item pekerjaan yang terkadang jumlahnya

besar namun tidak setiap pekerjaan ada. Item-item tersebut

merupakan variabel biaya tinggi dan tergantung sekali pada

lapangandan persyaratan pelanggan, sehingga akan menghambat

keakuratan pengembangan

2. Mengelompokkan item-item pekerjaan dimana penggabungan item

pekerjaan bisa dilaksanakan apabila pekerjaan tersebut mempunyai

ukuran yang sama, harga satuannya tidak berbeda secara signifikan,

bisa menggambarkan operasi kerja

3. Menghitung pengaruh time value terhadap harga-harga item

Harga pekerjaan pada tahun pelaksanaan disesuaikan dengan harga

tahun yang diproyeksikan dengan memperhitungkan faktor

1

4. Mencari cost-significant items, yang diidentifikasi sebagai item-

terbesar yang jumlah prosentasenya sama atau lebih besar dari 80%

biaya

5. Membuat model biaya dari cost significant items yang telah

6. Mencari rata-rata Cost Model Faktor (CMF) . CMF didapatkan

cara membagi nilai proyek yang didapatkan dari model dengan nilai

proyek

7. Menghitung estimasi biaya proyek dari Cost Significant Model,

cara membagi nilai proyek yang diprediksi dari model dengan rata-

CMF

8. Menghitung akurasi model dalam bentuk prosentase dari selisih

harga yang diprediksi dengan harga sebenarnya dibagi dengan

sebenarnya

Kelebihan dari metode “Cost Significant Model” adalah dapat

memprediksi biaya proyek dengan mudah, cepat, dan cukup akurat,

belum tersedianya uraian dan spesifikasi pekerjaan. Metode ini dapat

pada tahap-tahap awal proyek seperti pada saat penyusunan konsep,

kelayakan, dan perencanaan pendahuluan. Sedangkan kelemahannya

proyek yang ditinjau harus sama, dibutuhkan data historis proyek yang

dan akurasi model sangat dipengaruhi oleh baik tidaknya data yang

“Cost Significant Model” adalah salah satu model peramalan biaya

konstruksi berdasarkan data penawaran yang lalu, yang lebih mengandalkan pada

harga paling signifikan di dalam mempengaruhi biaya total proyek sebagai

1

peramalan (estimasi), yang diterjemahkan ke dalam perumusan regresi

(Pemayun,

2.6. Pemeliharaan Berkala Jalan Kabupaten

Menurut Undang-Undang Republik Indonesia No. 38 Tahun 2004 tentang

jalan, jalan adalah suatu perhubungan darat dalam bentuk apapun meliputi

bagian jalan termasuk bangunan pelengkap dan perlengkapanya yang

diperuntukan bagi lalu lintas. Jalan mempunyai peranan untuk

pembangunan semua satuan wilayah pengembangan, dalam usaha

tingkat perkembangan antar daerah. Jalan merupakan satu kesatuan

jaringan jalan yang mengikat dan menghubungkan pusat-pusat

dengan wilayah

Jalan kabupaten yang menurut Peraturan Pemerintah No. 34 tahun

tentang jalan, merupakan pengelompokan jalan berdasarkan wewenang

pembinaan jalan adalah jalan yang pembinaannya di bawah pemerintah

atau instansi yang ditunjuk. Jalan kabupaten merupakan jalan lokal dalam

jaringan jalan primer yang tidak termasuk jalan provinsi dan jalan nasional,

menghubungkan ibukota kabupaten dengan ibukota kecamatan, antar

kecamatan, ibukota kabupaten dengan pusat kegiatan lokal, antar pusat

lokal, serta jalan umum dalam sistem jaringan jalan sekunder dalam

kabupaten, dan jalan strategis

Pemeliharaan jalan merupakan kegiatan penanganan jalan yang

berkondisi baik/sedang yang harus mendapat prioritas untuk ditangani, agar

1

dapat berfungsi sesuai dengan yang diperhitungkan dan menjaga agar

ruas jalan mendekati kondisi semula. Pemeliharaan yang dilakukan disini

menjadi dua bagian yaitu : pemeliharaan jalan rutin dan pemeliharaan

berkala

Pemeliharaan berkala dibedakan dengan pemeliharaan rutin dalam hal

periode waktu antar kegiatan pemeliharaan yang diberikan. Pemeliharaan

dilakukan dalam selang waktu 3 (tiga) tahun. Menurut Peraturan

Pekerjaan Umum Nomor : 42/PRT/M/2007 tentang Petunjuk Teknis

Dana Alokasi Khusus Bidang Infrastruktur, kegiatan pemeliharaan

meliputi jenis

a. Perbaikan permukaan perkerasan (lubang, retak, amblas, dll).

b. Pembentukan/pelapisan ulang permukaan perkerasan (agregat,

aspal)

c. Perbaikan permukaan bahu jalan (penambahan material dan

pemadatan/

d. Pembuatan/perbaikan drainase/saluran tepi jalan dan gorong-gorong.

e. Pemotongan rumput, pembersihan ruang milik jalan.

f. Penggantian, pembersihan dan pengecatan rambu/perlengkapan jalan.

2.7. Infrastruktur Jalan Kabupaten di Kabupaten Jembrana

Kabupaten Jembrana adalah satu dari sembilan Kabupaten dan Kota

ada di Propinsi Bali, terletak di belahan barat pulau Bali, membentang dari

barat ke timur pada 8°09'30" - 8°28'02" LS dan 114°25'53" - 114°56'38" BT. Luas

2

wilayah Jembrana 841.800 Km² atau 14,96% dari luas wilayah pulau Bali.

administrasi Kabupaten Jembrana terdiri dari 5 Kecamatan yaitu: Melaya

luas wilayah : 197,19 Km²; Negara dengan luas wilayah : 126,6 Km²;

dengan luas wilayah : 93,87 Km²; Mendoyo dengan luas wilayah : 294,49

dan Pekutatan dengan luas wilayah : 129,65

Menurut statusnya, ada 3 jenis jalan di Kabupaten Jembrana yaitu

Nasional, Jalan Propinsi dan Jalan Kabupaten. Peta jaringan jalan di

Jembrana tersaji seperti Gambar 2.4 (halaman 21). Berdasarkan data tahun 2010,

panjang masing-masing jalan tersebut sesuai Tabel 2.1

Kecamata

Tabel 2.1 Panjang Jalan Berdasarkan Status

%Jalan

NasionaJalan

ProvinsJalan

KabupateTotal

Melaya 24,570 1,910 231,129 257,609 25,089

Negara 9,350 13,820 190,114 213,284 20,772

Mendoyo 17,100 0,470 264,850 282,420 27,506

Pekutatan 15,700 12,590 101,035 129,325 12,595

Jembrana 4,600 2,080 137,457 144,137 14,038

Total 71.320 30,870 924,585 1.026,775 100,00

Sumber : Dinas PU Kab.

2

Gambar 2.4 Peta Jaringan Jalan di Kabupaten Jembrana

Keterangan Ruas Jalan Nasional Ruas Jalan Propinsi Ruas Jalan

Berdasarkan jenis permukaan, jalan di Kabupaten Jembrana terdiri

jalan aspal, jalan krikil dan jalan tanah. Panjang masing-masing jalan

sampai akhir tahun 2010 adalah : jalan aspal = 770,113 km; jalan krikil = 77,168

km; dan jalan tanah = 77,304 km. Sedangkan menurut kondisinya,

menjadi jalan dengan kondisi baik = 726,272 km; sedang = 42,549 km; rusak

155,764

2

2.8. Landasan Teori

Bertitik tolak dari tinjauan pustaka di atas, maka landasan teori

dikembangkan dalam penelitian ini adalah sebagai

Hasil estimasi memberikan gambaran berapa anggaran yang akan

diperlukan untuk mewujudkan proyek konstruksi, dan di dalam proses

harus dipertimbangkan berbagai macam faktor, karena hasil estimasi

merupakan perkiraan dari masa lalu yang mungkin akan terjadi ketika

akan berlangsung, baik di dalamnya yang berkenaan dengan metode

fluktuasi nilai uang dan lainnya yang kesemuanya itu akan mempengaruhi

estimasi

Untuk mendapatkan hasil estimasi yang cepat dan dapat

dipertanggungjawabkan, maka dalam penelitian ini akan mengembangkan

estimasi yaitu “Cost Significant Model”. Sebagai dasar dari “Cost

Model” pada penelitian ini adalah mengandalkan pada penemuan yang

terdokumentasi dengan baik bahwa 80% dari total nilai proyek yang di

terdapat 20% dari item-item pekerjaan yang paling mahal. Proyek yang

ciri-ciri yang sejenis, item-item biaya signifikan secara kasar adalah sama. Metode

“Cost Significant Model” adalah salah satu model peramalan biaya

konstruksi berdasarkan data penawaran yang lalu, yang lebih mengandalkan

harga yang paling signifikan di dalam mempengaruhi biaya total proyek

dasar peramalan yang diterjemahkan ke dalam perumusan regresi

BAB

METODE

3.1. Lokasi dan Obyek Penelitian

Penelitian ini mengambil lokasi di Kabupaten Jembrana, dengan

penelitian pada Dinas Pekerjaan Umum, Bidang Bina Marga, untuk

rehabilitasi/pemeliharaan jalan

3.2. Data Penelitian

Data penelitian diambil dengan melaksanakan sensus pada paket-

pekerjaan pemeliharaan jalan kabupaten yang sejenis yang dananya

dari APBD (Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah) Kabupaten

tahun anggaran 2006 sampai dengan tahun 2009. Data penelitian terdiri dari

proyek yang hampir sama berjumlah 48 paket pekerjaan, dengan perincian

berikut

a. Tahun anggaran 2006 : 6 paket

b. Tahun anggaran 2007 : 7 paket

c. Tahun anggaran 2008 : 14 paket

d. Tahun anggaran 2009 : 21 paket

2

2

3.3. Teknik Pengumpulan Data

Dalam penelitian ini, pengumpulan data dilaksanakan dengan

observasi langsung dengan acuan sebagai berikut

a). Mengumpulkan data histori penawaran proyek yang sejenis

kegiatan pemeliharaan jalan kabupaten di Kabupaten

b). Data yang dikumpulkan adalah paket pekerjaan untuk anggaran

2006 sampai dengan tahun 2009, yang jumlahnya 48 paket

c). Data yang dihimpun berupa Rencana Anggaran Biaya (RAB),

diajukan oleh rekanan/kontraktor yang memenangkan

pelelangan/tender untuk masing-masing paket

d). Harga komponen biaya pekerjaan dan biaya total pekerjaan

dikumpulkan tanpa Pajak Pertambahan Nilai

3.4. Variabel Penelitian

3.4.1. Identifikasi Variabel

Penelitian ini melibatkan satu variabel terikat dan sepuluh variabel

Sebagai variabel bebas meliputi : biaya pekerjaan persiapan, biaya bahan

biaya bahan agregat pemulihan kondisi jalan, biaya bahan agregat untuk

biaya upah pemulihan kondisi jalan, biaya upah hotmix, biaya alat

kondisi jalan, biaya alat hotmix, biaya perbaikan permukaan bahu jalan,

biaya pembuatan/perbaikan drainase/saluran. Sedangkan variabel terikat

penalitian ini adalah jumlah nilai pekerjaan/real

2

Hubungan antara variabel-variabel bebas dengan variabel terikat

diilustrasikan dalam model penelitian sebagai

X

X

X

X

X5 Y

X

X

X

X10

Gambar 3.1 Hubungan antara variabel bebas dengan variabel

Keterangan

X1 = Biaya pekerjaan

X2 = Biaya bahan

X3 = Biaya bahan agregat pemulihan kondisi

X4 = Biaya bahan agregat

2

X5 = Biaya upah pemulihan kondisi

X6 = Biaya upah

X7 = Biaya alat pemulihan kondisi

X8 = Biaya alat

X9 = Biaya bahu

X10 = Biaya

Y = Jumlah nilai pekerjaan/real

3.4.2. Definisi Operasional

Definisi secara operasional variabel-variabel penelitian tersebut

sebagai

Pertama, variabel biaya pekerjaan persiapan adalah menyatakan

banyaknya biaya-biaya yang harus dikeluarkan pada pekerjaan tersebut,

pekerjaan

Kedua, variabel biaya bahan aspal adalah menyatakan biaya yang

dikeluarkan untuk pembelian bahan aspal secara

Ketiga, variabel biaya bahan agregat pemulihan kondisi jalan adalah

menyatakan banyaknya biaya yang dikeluarkan untuk pembelian batu

3-5 cm, batu pecah 2-3 cm, batu pecah 1-2 cm, batu pecah ½-1 cm dan

penutup

Keempat, variabel biaya bahan agregat hotmix adalah

banyaknya biaya yang dikeluarkan untuk pembelian agregat kasar, agregat

dan abu batu untuk pekerjaan HRS (Hot Rolled

2

Kelima, variabel biaya upah pemulihan kondisi jalan adalah

banyaknya biaya yang dikeluarkan untuk upah kerja pekerjaan pemulihan

jalan

Keenam, variabel biaya upah hotmix adalah menyatakan banyaknya

yang dikeluarkan untuk upah kerja pekerjaan penghamparan HRS (Hot

Sheet)

Ketujuh, variabel biaya alat pemulihan kondisi jalan adalah

banyaknya biaya yang dikeluarkan untuk biaya peralatan kerja

pemulihan kondisi

Kedelapan, variabel biaya alat hotmix adalah menyatakan banyaknya

biaya yang dikeluarkan untuk biaya peralatan kerja untuk produksi dan

penghamparan HRS (Hot Rolled

Kesembilan, variabel biaya bahu jalan adalah menyatakan

biaya-biaya yang harus dikeluarkan untuk perbaikan permukaan bahu

meliputi : pekerjaan timbunan bahu jalan dan pekerjaan pengupasan bahu

Kesepuluh, variabel biaya drainase adalah menyatakan banyaknya

biaya yang harus dikeluarkan pada pekerjaan pembuatan/perbaikan

drainase/saluran, meliputi : pekerjaan plat dueker, pekerjaan pasangan batu

dan pekerjaan galian tanah

Kesebelas, variabel jumlah nilai pekerjaan/rel cost adalah

banyaknya biaya-biaya yang harus dikeluarkan untuk menyelesaikan

komponen pekerjaan pemeliharaan jalan

2

Indikator-indikator tersebut di atas dapat disajikan seperti pada Tabel

berikut

Tabel 3.1 Indikator biaya

No Variabel Biaya Item-item

1 Variabel Bebas Biaya pekerjaan persiapan

2 Variabel Bebas Biaya bahan aspal

3 Variabel Bebas Biaya agregat pemulihan kondisi jalan

4 Variabel Bebas Biaya agregat hotmix

5 Variabel Bebas Biaya upah pemulihan kondisi jalan

6 Variabel Bebas Biaya upah hotmix

7 Variabel Bebas Biaya alat pemulihan kondisi jalan

8 Variabel Bebas Biaya alat hotmix

9 Variabel Bebas Biaya bahu jalan

10 Variabel Bebas Biaya drainase

11 Variabel Terikat Jumlah nilai pekerjaan/real cost

3.5. Analisis Data

Teknik analisis data yang digunakan di dalam penelitian ini

menggunakan analisis statistik deskriptif dan analisis

Analisis statistik deskriptif berguna untuk mendapatkan informasi

bersifat deskriptif mengenai variabel-variabel penelitian. Statistik

dimaksudkan untuk menganalisa data yang terkumpul sebagaimana adanya

2

bermaksud membuat suatu kesimpulan yang berlaku untuk umum. Sehingga

analisis ini bersifat mendukung analisis data

Sedangkan analisis statistik inferensial berkaitan dengan

keputusan dari data yang ada. Analisis statistik inferensial meliputi analisis

berganda yang dipergunakan untuk mengetahui model estimasi biaya

Metode regresi berganda ini menggunakan asumsi bahwa biaya konstruksi

variabel terikat dan biaya item-item pekerjaan sebagai variabel bebas.

variabel tersebut mempunyai regresi linier berganda yang dapat

sebagai

Y = a0 + a1 X1 + a2 X2 + a3 X3 + a4 X4 + a5 X5 + a6 X6 + a7 X7 + a8

+ a9 X9 + a10 X10 ..................................................................... (3.1)

Dimana

Y = Variabel terikat

X1 s/d X10 = Variabel bebas

a0 s/d a10 = Koefisien

Untuk dapat melaksanakan teknik analisis data, pada awalnya

dikelompokkan berdasarkan variabel-variabel seperti yang terlihat pada

3.1. Selanjutnya teknik analisis data pada penelitian ini dilaksanakan

tahapan sebagai berikut : (1) perhitungan pengaruh time value; (2)

cost-significant items; (3) uji persyaratan untuk analisis; (4) analisis data;

(5) pengujian

3

3.5.1 Perhitungan Pengaruh Time Value

Dalam penelitian ini perhitungan pengaruh time value perlu

karena tahun anggaran proyek yang digunakan sebagai data penelitian

berbeda-beda. Dengan mempertimbangkan pengaruh time value maka

mendapatkan nilai proyek yang riil. Pengaruh time value dapat dihitung

berkurangnya nilai uang akibat faktor inflasi tiap tahunnya. Perhitungan

menggunakan Future Value (FV) dengan persamaan 3.2 (Giatman,

F P1 ....................................................................

Keterangan persamaan :

F : nilai harga pada proyeksi yang ditentukan

P : harga sebelum diproyeksi

i : faktor inflasi

n : tahun proyeksi

3.5.2 Menentukan Cost-Significant Items

Dengan melihat deskripsi hasil penelitian, didapatkan proporsi

masing komponen biaya (variabel bebas) terhadap jumlah biaya (variabel

Proporsinya diurut dari yang terbesar sampai terkecil. Cost-significant

diidentifikasi sebagai item-item terbesar yang jumlah prosentasenya sama

lebih besar dari 80% jumlah biaya. Variabel bebas yang diidentifikasi

cost-significant items inilah yang selanjutnya akan dianalisis dengan

menggunakan program

3

3.5.3 Uji Persyaratan Analisis

Sebelum melaksanakan analisis data, diperlukan pemenuhan atas

asumsi dasar ditribusi data pada variabel yang digunakan dalam

Persyaratan yang harus dipenuhi adalah uji normalitas yaitu data

hendaknya memenuhi persyaratan distribusi normal. Uji normalitas dalam

penelitian ini dilakukan dengan bantuan komputer program SPSS

Product and Service Solution). Normalitas data dapat diketahui dengan

uji Kolmogorov Smirnov. Persyaratan data disebut normal jika nilai sig

probabilitas atau p > 0,05. Sehingga data yang diuji memenuhi persyaratan

normalitas

3.5.4 Analisis Data

Dalam penelitian ini analisis data menggunakan analisis inferensial

analisis regresi berganda dengan dengan bantuan komputer program SPSS

(Statistical Product and Service

Dalam menganalisa kekuatan hubungan antara variabel terikat

variabel bebas digunakan analisis koefisien korelasi, yaitu dengan melihat

koefisien korelasi (R). Besar nilai R dapat diinterpretasi untuk

kekuatan hubungan korelasi yang memiliki nilai antara -1 sampai dengan 1.

R = 0 atau mendekati nol menunjukkan hubungan yang lemah diantara

tersebut. Jika R mendekati -1 menunjukkan antara variabel yang

hubungannya sangat kuat dan dikatakan berkoralasi negatif, yang artinya

nilai X akan terjadi bersama-sama dengan penurunan nilai Y atau sebaliknya.

3

bila R mendekati 1, hubungan X dengan Y sangat kuat dan dikatakan

positif, artinya kenaikan dan penurunan nilai X akan diikuti oleh kenaikan

penurunan nilai

Untuk mengetahui sampai sejauh mana ketepatan atau kecocokan

regresi yang diperoleh dalam mewakili kelompok data yang diteliti, maka

dilihat sampai seberapa jauh model yang terbentuk dapat menerangkan

yang sebenarnya. Dalam analisis regresi dikenal suatu ukuran yang dapat dipergunakan untuk keperluan tersebut yaitu koefisien determinasi (R2). Nilai koefisien determinasi (R2) berkisar diantara 0 dan 1. Jika R2 = 0, berarti tidak ada

hubungan antara X dan Y atau model regresi yang terbentuk tidak sesuai untuk meramalkan Y. Dan bila R2 = 1, maka model regresi yang terbentuk dapat meramalkan secara sempurna. Nilai koefisien determinasi (R2) merupakan suatu

ukuran yang menunjukkan besar sumbangan dari variabel bebas X

variabel terikat

Dalam menganalisa apakah model regresi yang diperoleh layak

dipergunakan dalam melaksanakan estimasi nilai variabel terikatnya, maka

diuji dengan uji ANOVA atau F test dan uji t. Uji F dilaksanakan dengan

membandingkan nilai probabilitas (Sig) dari F hitung dengan nilai

signifikansi (α = 0,05). Jika nilai probabilitas (Sig) dari F hitung memiliki nilai

kecil dari tingkat signifikansi yang digunakan dalam penelitian ini (α =

model regresi yang diperoleh dapat dipakai untuk memprediksi nilai

terikatnya. Dan sebaliknya jika nilai nilai probabilitas (Sig) dari F hitung

nilai lebih besar dari tingkat signifikansi yang digunakan dalam penelitian ini (α

3

0,05), model regresi yang diperoleh tidak dapat dipakai untuk memprediksi nilai

variabel terikatnya. Uji t dilaksanakan dengan cara membandingkan

probabilitas (sig) dari t hitung dengan nilai tingkat signifikansi (α =

Persamaan yang memenuhi syarat ditunjukkan dengan nilai probabilitas (sig)

t hitung <

3.5.5 Pengujian Model

Model estimasi biaya yang dikembangkan perlu diuji

Menurut Poh dan Horner (1995), bahwa pengujian model bisa dilakukan

cara membagi biaya estimasi model dengan Cost Model Factor (CMF).

merupakan rata-rata rasio dari biaya estimasi model dengan biaya

Akurasinya dalam bentuk persentase dan dievaluasi secara sederhana

selisih antara harga yang diprediksi dengan yang sebenarnya, sesuai

persamaan 3.3 (Poh & Horner, 1995):

Akurasi (E v )A v

x....................................................

Keterangan

Ev : Estimated bill value ( harga yang

Av : Actual bill value ( harga yang

3

3.6 Kerangka Umum Penelitian :

MULA

Latar A

Rumusan Analisis

Tujuan Pengujian

Manfaat Simpulan dan

Landasan SELESA

Pengumpulan

Identifikasi

Perhitungan Time

Menentukan cost-significant

Uji Persyaratan Untuk Analisis

A

BAB IV

HASIL

4.1. Data Proyek

Data histori proyek yang sejenis didapatkan dari RAB (Rencana

Biaya) berkas penawaran pada kontrak kegiatan rehabilitasi/pemeliharaan

kabupaten pada bidang Bina Marga Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten

Data yang dihimpun berjumlah 48 paket pekerjaan dari tahun anggaran

sampai 2009. Harga yang dimaksud tidak termasuk Pajak Pertambahan

(PPN)

Data yang disajikan meliputi : tahun pelaksanaan, luas jalan, biaya

proyek (Y) dan pengelompokan komponen biaya pekerjaan. Dimana data-

tersebut sudah melalui proses perhitungan pada setiap item, berdasarkan

satuan pekerjaan untuk masing-masing paket pekerjaan. Pengelompokan

komponen biaya pekerjaan disesuaikan dengan identifikasi variabel bebas

telah ditentukan diantaranya : pekerjaan persiapan (X1), bahan aspal (X2),

pemulihan jalan (X3), bahan agregat hotmik (X4), upah pemulihan jalan

upah hotmix (X6), alat pemulihan jalan (X7), alat hotmix (X8), bahu jalan (X9),

dan drainase (X10). Berikut ini ditampilkan data proyek seperti tabel

(halaman 37 s/d halaman

3

3

3

3

3

4

4

4

4

4

4.2. Pengolahan Data

Prinsip yang digunakan untuk mendapatkan rumus model biaya

menggunakan regresi linier berganda. Sebelum data dimasukkan ke

program statistik, maka diperlukan pengolahan data sekunder yang telah

dari histori penawaran. Luas jalan untuk masing-masing paket pekerjaan

sesuai dengan panjang dan lebar untuk masing-masing ruas jalan. Untuk keseragaman data, maka data yang ada disesuaikan menjadi biaya per m2 luas

jalan. Biaya total pekerjaan (Y) dan komponen biaya pekerjaan (X1 s/d

dibagi luas jalan untuk masing-masing paket pekerjaan, sehingga Y adalah biaya per m2 luas jalan dan X1 s/d X10 adalah komponen biaya per m2

luas jalan.

Berikut contoh

Data tahun 2009, Rehabilitasi/pemeliharaan jalan Paket I (APBD), dengan luas jalan 9.600,00 m2, sehingga biaya per m2 untuk masing-masing variabel menjadi :

1. Y = Rp. 858.496.453,57 / 9.600,00 m2 = Rp. 89.426,71 per m2.

2. X1 = Rp. 750.000,00 / 9.600,00 m2 = Rp. 78,13 per m2.

3. X2 = Rp. 531.946.847,27 / 9.600,00 m2 = Rp. 55.411,13 per m2.

Hasil perhitungan selengkapnya seperti tabulasi data yang disajikan

Tabel 4.3 (halaman 46 sampai dengan halaman

Pelaksanaan proyek ini dikerjakan dari tahun anggaran 2006 sampai

maka untuk keseragaman dengan proyek-proyek lain yang juga diambil

data masukan, masing-masing harga harus dibawa ke harga pada tahun

ditentukan, dalam hal ini diproyeksikan ke tahun 2009. Akibatnya besar

harus disesuaikan dengan inflasi yang berlaku pada tahun itu. Data inflasi

4

digunakan adalah inflasi umum yang didapatkan dari Badan Pusat Statistik (BPS)

Kabupaten Jembrana, seperti Tabel

Tabel 4.2 Inflasi Umum di Kabupaten JembranaNo Tahun Inflasi Umum (%)

1 2006 4,30

2 2007 5,91

3 2008 9,62

Berikut contoh

Data pada tahun 2008 diproyeksikan pada tahun 2009 :

- Biaya total (Y) = Rp. 82.927,46 ( 1 + 0,0962)1

= RP.


- Biaya total (Y) = {Rp. 59.104,55 ( 1 + 0,0591)1}(1+0,0962)1

= RP.


- Biaya total (Y) = [{Rp. 60.902,81 ( 1 + 0,0430)1}(1+0,0591)1] *

(1 + 0,0962)1

= RP.

Hasil perhitungan selanjutnya disajikan pada Tabel 4.4 (halaman 50

dengan halaman

4

4

4

4

5

5

5

5

BAB

ANALISIS DATA DAN

5.1. Deskripsi Hasil Penelitian

Analisis deskriptif digunakan untuk menggambarkan data dalam

kuantitatif tanpa menyertakan pengambilan keputusan. Data

dalam bentuk deskriptif tanpa diolah dengan teknik-teknik analisis lainnya.

perhitungan analisis deskriptif untuk masing-masing variabel penelitian

disajikan pada Tabel 5.1 (halaman

Dari data proyek yang dianalisis yaitu 48 paket pekerjaan dapat diketahui bagaimana rata-rata proporsi komponen biaya per m2 luas jalan, pekerjaan

pemeliharaan berkala jalan kabupaten di Kabupaten Jembrana. Proporsi

komponen biaya diuraikan dari yang terbesar yaitu : proporsi bahan aspal

rata-rata sebesar 55,82%, bahan agregat hotmix (X4) sebesar 14,84%, alat

(X8) sebesar 13,76%, drainase (X10) sebesar 4,79%, bahan pemulihan jalan (X3)

sebesar 2,64%, upah pemulihan jalan (X5) sebesar 1,35%, bahu jalan (X9)

1,34%, upah hotmix (X6) sebesar 1,01%, alat pemulihan jalan (X7)

0,27%, dan pekerjaan persiapan (X1) sebesar 0,21%. Sedangkan rata-

meliputi : Biaya (Y) = Rp. 86.492,66; pekerjaan persiapan (X1) = Rp. 177,49;

bahan aspal (X2) = Rp. 48.284,01; bahan pemulihan jalan (X3) = Rp.

bahan agregat hotmix (X4) = Rp. 12.831,46; selengkapnya disajikan dalam

grafik sesuai yang tertera pada gambar 5.1 (halaman

5

5

Tabel 5.1 Deskripsi Hasil No. Uraian Simbol Mean

(Rp)Std.Deviasi

%

1 Jumlah Biaya Y 86.492,66 19.277,17100,00

2 Pek. Persiapan X1 177,49 252,510,21

3 Bahan Aspal X2 48.284,01 13.636,8555,82

4 Bahan Pemulihan Jalan X3 2.281,83 1.602,712,64

5 Bahan Agregat Hotmix X4 12.831,46 6.550,4214,84

6 Upah Pemulihan Jalan X5 1.163,91 925,281,35

7 Upah Hotmix X6 870,43 268,201,01

Gambar 5.1 Proporsi Komponen Biaya Per M2 Luas Jalan

5

5.2. Menentukan Cost-Significant Items

Dari tabel 5.1 Deskripsi Hasil Penelitian (halaman 55), dapat

cost-significant items

1. Bahan aspal (X2) : prosentasenya = 55,82%

2. Bahan agregat hotmix (X4) : prosentasenya = 14,84%

3. Alat hotmix (X8) : prosentasenya = 13,76%

Jumlah =

Jumlah biaya (Y) sebagai variabel terikat, dan variabel bebas adalah

bahan aspal (X2), bahan agregat hotmix (X4) dan alat hotmix (X8). Tabel

(halaman 50 s/d 53 disesuaikan dengan mencari cost-significant items

disederhanakan menjadi sesuai pada tabel 5.2 Input Data SPSS ( halaman

Tabel 5.2 (halaman 57,59) selanjutnya dianalisis dengan menggunakan

SPSS. Salah satu metode yang sering digunakan dalam analisis regresi

adalah dengan menggunakan Stepwise Method yaitu metode untuk

variabel bebas yang dominan. Variabel yang telah dimasukkan ke dalam

regresi bisa dikeluarkan lagi dari model. Metode ini dimulai dengan

variabel bebas yang mempunyai korelasi paling kuat dengan variabel

Kemudian setiap kali pemasukan variabel bebas yang lain, dilakukan

untuk tetap memasukkan variabel bebas atau

5

Tabel 5.2 Input Data SPSS

No. Y X2 X4 X8

1 89.426,71 55.411,13 5.004,80 20.533,33

2 98.895,61 63.583,04 6.455,45 14.584,12

3 77.095,78 35.599,43 5.786,62 24.799,86

4 90.184,47 54.770,52 5.453,85 15.625,00

5 80.519,74 29.578,88 4.936,85 26.489,43

6 108.257,30 57.650,57 16.998,12 4.952,93

7 87.987,52 55.168,94 5.598,88 13.928,69

8 76.757,69 47.205,07 10.692,10 15.548,85

9 98.945,04 70.437,14 4.768,80 12.625,00

10 112.381,01 66.653,49 7.280,70 17.605,00

11 105.858,71 54.459,06 6.353,85 24.883,00

12 85.890,15 52.284,24 8.664,15 15.850,00

13 107.495,23 59.907,45 5.234,98 22.926,02

14 121.743,13 77.917,79 6.049,61 16.364,23

15 99.800,18 61.191,49 6.307,00 16.092,88

16 101.626,04 55.198,09 5.445,42 22.294,20

17 74.710,89 34.118,34 5.902,34 25.295,82

18 95.926,73 49.779,59 4.798,95 31.905,43

19 69.220,38 26.716,61 4.783,55 21.496,89

20 100.394,64 65.924,93 5.716,48 9.643,70

21 106.791,06 62.757,34 5.484,60 22.689,73

22 90.905,09 41.226,39 17.497,32 9.878,61

23 78.685,34 41.692,09 14.633,25 9.908,64

24 78.760,77 40.488,73 17.583,05 9.975,42

25 88.291,45 52.640,44 21.914,93 4.893,89

26 165.108,12 90.799,46 20.112,77 4.865,33

27 69.924,55 44.455,23 14.608,52 4.679,28

28 87.353,02 51.844,87 18.816,64 4.760,09

29 101.564,10 53.094,11 17.897,54 4.122,33

30 73.163,79 38.246,62 18.026,28 10.177,25Sumber : Hasil perhitungan

5

Lanjutan Tabel 5.2 Input Data SPSS

No. Y X2 X4 X8

31 80.858,62 39.731,46 24.584,70 6.467,58

32 76.752,49 46.073,51 18.862,07 4.794,02

33 81.879,93 51.195,33 15.182,28 4.863,06

34 100.129,58 56.646,65 22.137,09 5.775,00

35 84.172,15 56.382,55 18.492,44 4.628,39

36 68.619,52 42.352,60 10.789,48 6.736,48

37 86.867,04 39.519,77 20.242,76 4.501,99

38 63.341,86 31.979,18 21.853,35 4.831,83

39 77.169,78 42.511,23 15.294,32 9.121,72

40 76.008,41 39.973,03 21.623,46 4.943,98

41 74.253,21 39.653,77 22.989,09 4.666,31

42 81.205,87 46.004,44 19.922,88 5.008,41

43 73.747,69 36.494,65 14.149,12 8.355,26

44 63.746,18 32.153,71 8.688,51 11.927,99

45 58.040,58 28.920,20 12.275,27 10.334,49

46 54.239,25 31.072,18 12.837,13 4.702,65

47 61.186,93 29.818,95 18.589,56 5.338,32

48 65.764,10 36.348,01 18.589,19 4.802,90

Sumber : Hasil perhitungan

Dengan :

Y = Jumlah Biaya ( Rp/m2)

X2 = Bahan Aspal ( Rp/m2)

X4 = Bahan Agregat Hotmix ( Rp/m2)

X8 = Alat Hotmix ( Rp/m2)

5

5.3. Uji Normalitas

Pengujian normalitas data berdasarkan Kolmogorov-Smirnov,

dilaksanakan berdasarkan pedoman perbandingan nilai probabilitasnya

nilai signifikansinya (α = 0,05). Persyaratan data disebut normal jika

atau p > 0,05. Rangkuman hasil uji normalitas berdasarkan nilai

Smirnov dapat dilihat pada tabel

Tabel 5.3 Uji Normalitas berdasar nilai Kolmogorov-

No. Uraian Simbol Probabilitas(Sig)

Kesimpula

1 Jumlah Biaya Y 0,672 Normal

2 Bahan Aspal X2 0,703 Normal

3 Bahan Agregat Hotmix X4 1,309 Normal

4 Alat Hotmix X8 1,153 Normal

Sumber : Hasil SPSS

Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual

Dependent Variable: Y

1.

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

Observed Cum Prob

Gambar 5.2 Grafik Normal P-P PlotSumber : Hasil SPSS

6

Gambar 5.2 (halaman 59) grafik normal P-P plot, menunjukkan

sebaran titik-titik residual berada di sekitar garis normal. Hal tersebut

karena titik-titik residual tersebut berasal dari data dengan distribusi

Dengan demikian, disimpulkan bahwa regresi telah memenuhi

normalitas

5.4. Pembahasan

Hasil analisis korelasi secara parsial pada masing-masing variabel bebas

bahan aspal (X2), bahan agregat hotmix (X4) dan alat hotmix (X8)

variabel terikat biaya proyek (Y), seperti disajikan dalam tabel 5.4. Nilai

koefisien korelasi (R) yang paling besar adalah komponen bahan aspal

sebesar 0,902. Hal tersebut menyatakan bahwa hubungan antara biaya (Y)

bahan aspal (X2) sangat kuat dan berkorelasi positif, yang artinya kenaikan

penurunan nilai bahan aspal (X2) akan diikuti oleh kenaikan dan penurunan

(Y). Nilai signifikasi p = 0,000 < 0,05 menunjukkan bahwa bahan aspal

signifikan mempengaruhi biaya (Y) pada taraf kepercayaan 95%. Sedangkan

signifikasi bahan agregat hotmik (X4) = 0,107 > 0,05 dan nilai signifikasi

hotmix (X8) = 0,086 > 0,05, menyatakan bahwa bahan agregat hotmik (X4)

alat hotmix (X8) tidak signifikan mempengaruhi biaya

Tabel 5.4 Pengaruh Variabel Terhadap Biaya

No. Uraian Simbol PearsonProbabilitas

1 Bahan Aspal X2 0,902 0,0002 Bahan Agregat Hotmix X4 -0,182 0,1073 Alat Hotmix X8 0,201 0,086

Sumber : Hasil SPSS

6

Tabel 5.5 Ringkasan Model (Model Summary)

Model R R2 Adjusted R2 Std. Error of theEstimate

1 0,902 0,814 0,810 8.400,04

Sumber : Hasil SPSS

Dari tabel 5.4 ringkasan model didapatkan angka koefisien determinasi

(R2) = 0,814 menunjukkan bahwa 81,4% biaya (Y) dipengaruhi oleh bahan (X2). Sedangkan sisanya (100% - 81,4% = 18,6%) dipengaruhi oleh sebab-

lain. Standar error of the estimate = 8.400,04 < standar deviasi =

(sesuai tabel 5.1, halaman 55) menyatakan bahwa model regresi layak

Tabel 5.6 Analisis Varian

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1

Regression Residual Total

14.219.835.602,913.245.792.763,99

146

14.219.835.602,91

201,53 0,00

Sumber : Hasil SPSS

Tabel 5.7

Model UnstandardizedCoefficients

Standardized

t Sig.

B Beta

1 (constant

24.905,8791,276 0,902

5,529

0,000

Sumber : Hasil SPSS

6

Dari tabel 5.6 (halaman 61) uji Anova atau uji F, tingkat signifikasi

= 0,00 < 0,05, maka model regresi bisa dipakai untuk memprediksi biaya.

bisa dijelaskan bahwa bahan aspal (X2) berpengaruh terhadap biaya

(Y)

Dari tabel 5.7 (halaman 61) coefficients, nilai signifikasi X2= 0,00

< 0,05 menyatakan bahwa bahan aspal (X2) berpengaruh secara signifikan

terhadap biaya (Y) pada taraf kepercayaan 95%. Nilai B constant =

menyatakan bahwa jika bahan aspal diabaikan, maka biaya pemeliharaan jalan per m2 adalah Rp. 24.905,879 . Nilai B X2 = 1,276 menyatakan bahwa setiap penambahan biaya bahan aspal Rp. 1, biaya pemeliharaan jalan per m2 akan

meningkat Rp.

Berdasarkan nilai B constant dan B X2 pada tabel 5.7 (halaman

, maka dapat dibuatkan persamaan

Y = 24.905,879 + 1,276 X2 ........................................................ 5.1

dengan, Y = Biaya pemeliharaan berkala jalan per m2 luas jalan dengan

konstruksi HRS tebal 3 cm (Rp/m2).

X2 = Biaya bahan aspal per m2 luas jalan (Rp/m2).

Sesuai dengan persamaan regresi di atas, variabel bebas adalah X2 yaitu biaya bahan aspal per m2 luas jalan. Pada tahap awal proyek seperti saat

penyusunan konsep, dimana kuantitas (volume) bahan aspal belum

Sehingga untuk memprediksi biaya pemeliharaan jalan, model persamaan

5.1 tidak bisa digunakan. Untuk itu perlu diketahui hubungan atau korelasi

6

biaya bahan aspal (X2) dengan harga satuan aspal (X2’). Hasil analis

pada tabel 5.8, tabel 5.9 dan tabel 5.10

Tabel 5.8 Ringkasan Perhitungan

Model R R2 Adjusted R2 Std. Error of theEstimate

1 0,907 0,823 0,819 5.797,40

Sumber : Hasil SPSS

Tabel 5.9 Analisis Varian

Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

Regression Residual Total

7.194.246.184,8021.546.051.811,2078.740.297.996,009

146

7.194.246.184,80233.609.821,983

214,052 0,000

Sumber : Hasil SPSS

Tabel 5.10 Coefficients

Model Coefficients Std. Error t Sig.

(constant)

-3.302,2067,273

3.623,8670,497

-0,91114,631

0,3670,000

Sumber : Hasil SPSS

Nilai koefisien korelasi (R) adalah 0,907 yaitu koefisien korelasi

antara biaya bahan aspal (X2) dengan harga satuan aspal (X2’). Hasil

tersebut menunjukkan bahwa hubungan antara biaya bahan aspal (X2)

harga satuan aspal (X2’) sangat kuat dan berkorelasi positif, yang

kenaikan dan penurunan nilai harga satuan aspal (X2’) akan diikuti oleh

dan penurunan biaya bahan aspal

6

Angka koefisien determinasi (R2) = 0,823 menunjukkan bahwa

biaya bahan aspal (X2) dipengaruhi oleh harga satuan bahan aspal

Sedangkan sisanya (100% - 82,30% = 17,70%) dipengaruhi oleh sebab-sebab

Dari uji Anova atau uji F, tingkat signifikasi = 0,00 nilainya < 0,05, maka

model regresi bisa dipakai untuk memprediksi biaya bahan aspal. Atau

dijelaskan bahwa harga satuan aspal (X2’) berpengaruh terhadap biaya

aspal

Persamaan regresi yang didapatkan dari keluaran perhitungan yang

pada tabel 5.10

X2 = - 3.302,206 + 7,273 X2’ ................................................ 5.2

dengan, X2 = Biaya bahan aspal per m2 luas jalan (Rp/m2).

X2’ = Harga satuan aspal per kg

Persamaan 5.2 disubstitusikan ke dalam persamaan 5.1, sehingga

menjadi

Y = 20.692,264 + 9,28 X2’ ....................................................... 5.3

dengan, Y = Biaya pemeliharaan berkala jalan per m2 luas jalan

dengan konstruksi HRS tebal 3 cm (Rp/m2).


5.5. Pengujian Model

Dalam penelitian ini biaya estimasi model dihitung dengan

harga satuan aspal berupa harga aspal per kg, ke dalam persamaan 5.3.

estimasi biaya dengan Cost Significant Model didapatkan dengan cara

6

biaya estimasi model dengan Cost Model Factor (CMF). CMF merupakan

rata rasio dari biaya estimasi model dengan biaya aktual. Rangkuman

perhitungan Cost Model Factor (CMF) dapat dilihat pada Tabel

Tabel 5.11 Rangkuman hasil Perhitungan

HARGA SATUA

BIAYA ESTIMASI MODEL

BIAYA AKTUAL PERN ASPAL

(X2')M2 M CM

JALAJALA

( Rp/Kg.) ( Rp/m2.) ( Rp/m2.)

(1) (2) (3) (4) (5)

1 9.200,00 106.071,47 89.426,71 1,186

2 9.500,00 108.855,57 98.895,61 1,101

3 6.000,00 76.374,35 77.095,78 0,991

4 8.850,00 102.823,34 90.184,47 1,140

5 4.500,00 62.453,83 80.519,74 0,776

6 7.300,00 88.438,80 108.257,30 0,817

7 8.250,00 97.255,14 87.987,52 1,105

8 8.650,00 100.967,27 76.757,69 1,315

9 8.275,00 97.487,14 98.945,04 0,985

10 8.500,00 99.575,22 112.381,01 0,886

11 7.325,33 88.673,88 105.858,71 0,838

12 8.900,00 103.287,36 85.890,15 1,203


6

Lanjutan Tabel 5.11 Rangkuman hasil Perhitungan

HARGA SATUA



(X2')M2 M CM

JALAJALA

( Rp/Kg.) ( Rp/m2.) ( Rp/m2.)

(1) (2) (3) (4) (5)

13 8.496,67 99.544,32 107.495,23 0,926

14 9.400,00 107.927,54 121.743,13 0,887

15 9.875,00 112.335,70 99.800,18 1,126

16 8.498,00 99.556,66 101.626,04 0,980

17 6.000,00 76.374,35 74.710,89 1,022

18 7.500,00 90.294,87 95.926,73 0,941

19 4.650,00 63.845,88 69.220,38 0,922

20 8.500,00 99.575,22 100.394,64 0,992

21 8.500,00 99.575,22 106.791,06 0,932

22 5.500,00 71.734,18 82.927,46 0,865

23 6.169,25 77.945,05 71.780,09 1,086

24 5.639,96 73.033,06 71.848,90 1,016

25 6.350,00 79.622,47 80.543,20 0,989

26 11.075,00 123.472,12 150.618,61 0,820

27 6.750,00 83.334,61 63.788,13 1,306

28 6.150,00 77.766,40 79.687,12 0,976

29 7.000,00 85.654,70 92.651,07 0,924

30 5.500,00 71.734,18 66.743,11 1,075

31 5.600,00 72.662,21 73.762,65 0,985

32 6.250,00 78.694,44 70.016,87 1,124

33 6.800,00 83.798,63 74.694,34 1,122


6

Lanjutan Tabel 5.11 Rangkuman hasil Perhitungan

HARGA SATUA



(X2')M2 M CM

JALAJALA

( Rp/Kg.) ( Rp/m2.) ( Rp/m2.)

(1) (2) (3) (4) (5)

34 6.250,00 78.694,44 91.342,44 0,862

35 8.400,00 98.647,19 76.785,39 1,285

36 5.500,00 71.734,18 59.104,55 1,214

37 4.250,00 60.133,74 74.821,82 0,804

38 4.465,00 62.129,02 54.558,71 1,139

39 5.500,00 71.734,18 66.469,20 1,079

40 4.880,00 65.980,36 65.468,87 1,008

41 5.600,00 72.662,21 63.957,06 1,136

42 5.530,00 72.012,59 69.945,65 1,030

43 3.900,00 56.885,62 60.902,81 0,934

44 3.950,00 57.349,64 52.643,30 1,089

45 3.900,00 56.885,62 47.931,46 1,187

46 4.000,00 57.813,66 44.792,22 1,291

47 3.715,00 55.168,76 50.529,80 1,092

48 5.225,00 69.182,08 54.309,75 1,274

Rata-rata CMF 1,037

Sumber : Hasil

Hasil estimasi cost significant model yang didapatkan dari

dibandingkan dengan biaya pelaksanaan (biaya aktual) proyek yang

Tingkat akurasinya adalah dengan menghitung selisih dari estimasi cost

significant model dengan biaya pelaksanaan, dibagi dengan biaya

6

dan dikali 100%. Sebagai perbandingan, dihitung juga akurasi metode

selama ini digunakan yaitu metode parameter panjang jalan terhadap biaya

pelaksanaan. Komparasi model estimasi pemeliharaan jalan disajikan seperti

Tabel 5.12

Tabel 5.12 Komparasi Model Estimasi Biaya Pemeliharaan

NAMABIAYA TOTAL

COST SIGNIFICANT MODEL

METODE PARAMETER PANJANG JALAN

No PAKET PROYEK

PELAKSANAANESTIMASI

BIAYAAKU RAS

ESTIMASI BIAYA

AKU RAS

( Rp.) ( Rp.) ( Rp.)

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

1 I (APBD) 858.496.453,57 981.868.585,30 14,37% 1.050.000.000 22,31%

2II

(APBD)777.319.509,12 825.005.349,71 6,13% 917.000.000 17,97%

3III

(APBD)763.865.014,17 729.654.220,85 -4,48% 1.039.500.000 36,08%

4IV

(APBD)536.597.573,03 589.918.819,46 9,94% 612.500.000 14,15%

5V

(APBD)845.457.296,21 632.312.749,51 -25,21% 1.225.000.000 44,89%

6VI

(APBD)772.957.097,30 608.870.085,37 -21,23% 833.000.000 7,77%

7VII

(APBD)527.925.106,58 562.661.699,87 6,58% 700.000.000 32,59%

8VIII

(APBD)506.600.784,24 642.551.778,30 26,84% 770.000.000 51,99%

9IX

(APBD)1.365.441.596,63 1.297.209.125,01 -5,00% 1.610.000.000 17,91%

10X

(APBD)590.000.290,61 504.073.828,23 -14,56% 525.000.000 -11,02%

11XI

(APBD)476.364.216,87 384.761.639,54 -19,23% 525.000.000 10,21%

12 I (DAK) 671.661.006,82 778.820.721,02 15,95% 805.000.000 19,85%

13 II (DAK) 1.005.080.375,61 897.452.870,09 -10,71% 962.500.000 -4,24%

14 III (DAK) 972.727.586,30 831.500.664,67 -14,52% 822.500.000 -15,44%

15IV

(DAK)1.676.143.953,27 1.819.203.858,25 8,54% 1.151.500.000 -31,30%

16 V (DAK) 824.187.181,97 778.528.903,17 -5,54% 850.500.000 3,19%


6

Lanjutan Tabel 5.12 Komparasi Model Estimasi Biaya Pemeliharaan

NAMABIAYA TOTAL



No PAKET PROYEK

PELAKSANAANESTIMASI

BIAYAAKU RAS

ESTIMASI BIAYA

AKU RAS

( Rp.) ( Rp.) ( Rp.)

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

17VI

(DAK)632.651.825,54 623.608.391,41 -1,43% 742.000.000 17,28%

18VII

(DAK)653.261.008,47 592.916.820,13 -9,24% 794.500.000 21,62%

19VIII

(DAK)800.187.647,85 711.662.839,66 -11,06% 1.190.000.000 48,72%

20IX

(DAK)795.125.511,98 760.431.375,16 -4,36% 924.000.000 16,21%

21 X (DAK) 454.502.758,24 408.635.850,08 -10,09% 465.500.000 2,42%

22 I 1.073.910.669,26 895.734.820,70 -16,59% 1.202.500.000 11,97%

23 II 653.198.852,12 683.932.906,90 4,71% 845.000.000 29,36%

24 III 502.942.321,64 492.947.959,76 -1,99% 650.000.000 29,24%

25 IV 869.866.550,24 829.168.862,37 -4,68% 585.000.000 -32,75%

26 V 636.363.644,43 503.012.959,17 -20,96% 341.250.000 -46,38%

27 VI 947.253.783,76 1.193.260.979,74 25,97% 1.072.500.000 13,22%

28 VII 828.746.075,50 779.846.128,16 -5,90% 845.000.000 1,96%

29 VIII 657.822.590,98 586.398.849,63 -10,86% 633.750.000 -3,66%

30 IX 894.357.607,65 926.860.741,11 3,63% 1.218.750.000 36,27%

31 X 645.423.216,07 613.056.124,10 -5,01% 812.500.000 25,89%

32 XI 1.029.247.928,19 1.115.436.729,82 8,37% 1.365.000.000 32,62%

33 XII 1.176.435.800,90 1.272.626.731,51 8,18% 1.462.500.000 24,32%

34 XIII 1.013.901.106,95 842.268.551,09 -16,93% 1.202.500.000 18,60%

35 XIV 218.838.367,80 271.089.769,88 23,88% 276.250.000 26,23%

36 I 2.127.763.637,80 2.490.073.632,84 17,03% 2.400.000.000 12,79%

37 II 1.799.135.510,52 1.394.239.615,20 -22,51% 1.356.300.000 -24,61%


7

Lanjutan Tabel 5.12 Komparasi Model Estimasi Biaya Pemeliharaan

NAMABIAYA TOTAL



No PAKET PROYEK

PELAKSANAANESTIMASI

BIAYAAKU RAS

ESTIMASI BIAYA

AKU RAS

( Rp.) ( Rp.) ( Rp.)

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

38 III 1.816.804.977,07 1.994.905.301,20 9,80% 2.220.000.000 22,19%

39 IV 1.631.818.982,48 1.698.091.880,17 4,06% 2.205.000.000 35,13%

40 V 1.124.493.340,37 1.092.748.678,09 -2,82% 1.507.200.000 34,03%

41 VI 48.965.525,65 53.640.659,27 9,55% 79.200.000 61,75%

42 VII 581.667.990,41 577.439.468,53 -0,73% 712.800.000 22,54%

43 I 727.849.493,79 655.526.592,70 -9,94% 522.500.000 -28,21%

44 II 864.245.021,06 907.837.350,42 5,04% 1.065.350.000 23,27%

45 III 1.457.116.491,91 1.667.476.229,46 14,44% 2.090.000.000 43,43%

46 IV 1.032.729.424,21 1.285.280.623,88 24,45% 1.560.900.000 51,14%

47 V 1.111.655.572,71 1.170.306.026,51 5,28% 1.567.500.000 41,01%

48 VI 608.269.225,64 747.128.348,15 22,83% 880.000.000 44,67%

Max 26,84% 61,75%

Min -25,21% -46,38%

Rata-rata 12,53% 34,37%


Dari komparasi model seperti tabel 5.12 (halaman 68 s/d 70)

model yang bernilai positif menyatakan bahwa estimasi biaya lebih besar

biaya pelaksanaan (biaya aktual). Sedangkan sebaliknya, akurasi model

bernilai negatif menyatakan bahwa estimasi biaya lebih kecil dari biaya

pelaksanaan (biaya

7

Akurasi dengan “Cost Significant Model” berkisar antara -25,21%

dengan +26,84%, dengan rata-rata +12,53%. Sedangkan dengan

metode parameter panjang jalan yang selama ini digunakan pada Bidang

Marga Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten Jembrana, berkisar antara -

sampai dengan +61,75%, dengan rata-rata + 34,37%. Estimasi biaya

“Cost Significant Model” yang dikembangkan menghasilkan estimasi yang

baik dibandingkan dengan estimasi dengan menggunakan parameter

jalan

BAB

SIMPULAN DAN

6.1. Simpulan

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilaksanakan, dapat

simpulan sebagai

1. Bahan aspal berpengaruh secara signifikan terhadap biaya

berkala jalan kabupaten di Kabupaten Jembrana, dimana 81,40%biaya

pemeliharaan jalan dipengaruhi oleh bahan aspal, sedangkan sisanya

18,60% dipengaruhi oleh sebab-sebab

2. Model estimasi biaya pemeliharaan berkala jalan kabupaten dengan

Significant Model” di Kabupeten Jembrana

Y = 20.692,264 + 9,28 X2’

dengan, Y = Biaya pemeliharaan berkala jalan per m2 luas jalan

dengan konstruksi HRS tebal 3 cm (Rp/m2).


3. Akurasi model estimasi biaya pemeliharaan berkala jalan dengan

“Cost Significant Model” adalah berkisar antara -25,21% sampai

+26,84%, dengan rata-rata

4. Estimasi dengan “Cost Significant Model” menghasilkan estimasi

lebih baik bila dibandingkan dengan estimasi menggunakan

panjang jalan yang selama ini digunakan pada Bidang Bina Marga Dinas

7

7

Pekerjaan Umum Kabupaten Jembrana yang akurasinya berkisar

-46,38% sampai dengan +61,75%, dengan rata-rata +

6.2. Saran

Berdasarkan dari simpulan penelitian sebagaimana yang telah

sebelumnya, maka dapat disarankan hal-hal sebagai

1. Berdasarkan akurasi model yang didapatkan, maka estimasi biaya

“Cost Significant Model” baik digunakan pada tahap awal

untuk menyusun anggaran proyek pemeliharaan berkala jalan

di Kabupaten

2. Untuk mengestimasi biaya pemeliharaan jalan kabupaten tahun

berikutnya, diharapkan memperhitungkan besarnya inflasi yang

pada tahun

DAFTAR PUSTAKA

Algifari. 2000. Analisis Regresi : Teori, Kasus, dan Solusi. Yogyakarta :

Anonim. 2000. Modul Pelatihan : Teknik-Teknik Pemeliharaan Jalan. Jakarta : Departemen Pekerjaan Umum Dirjen Bina Marga.

Anonim. 2004. Undang - Undang Republik Indonesia No. 38 Tahun 2004 TentangJalan. Jakarta : Departemen Pekerjaan Umum Dirjen Bina Marga.

Anonim. 2006. Peraturan Pemerintah Republik Indonesia No. 34 Tahun 2006

Anonim. 2007. Klasifikasi Jaringan Jalan Menurut Fungsi (Peranan) Dan Status(Wewenang Pengaturan). Jakarta : Departemen Pekerjaan Umum Dirjen Bina

Anonim. 2007. Petunjuk Teknis Penggunaan Dana Alokasi Khusus Bidang Infrastruktur. Peraturan Menteri Pekerjaan Umum No. 42/PRT/2007. Jakarta : Departemen Pekerjaan Umum.

Budi, Triton Prawira. 2006. SPSS 13.0 Terapan; Riset Statistik Parametrik. Yogyakarta : Andi Offset.

Dipohusodo, Istimawan 1996. Manajemen Proyek dan Konstruksi Jilid 2.

Ervianto, Wulfram I. 2002. Manajemen Proyek Konstruksi, Yogyakarta : Andi

Giatman, M. 2007. Ekonomi Teknik. Jakarta : Raja Grafindo

Hajek, Victor G. 1994. Manajemen Proyek Perekayasaan. Jakarta :

Hifni, M. 1988. Metode Statistik. Malang : Politeknik Universitas

Kushartini, Maria G. 2000. Pengembangan “Cost Significant Modeling” Untuk

Nasution, S. 2008. Buku Penuntun Membuat Tesis, Skripsi, Disertasi, Makalah. Jakarta : PT. Dwi Aksara

7

7

Pemayun, I D.G.A. 2003. Praktek Estimasi Biaya Dengan Metode “CostSignificant Model” Pada Bangunan Gedung Yang Memakai Arsitektur Bali

Poh, Paul SH dan Horner R Malcolm W .1995. Cost-Significant Modelling-Its Potential For Use In South-East Asia : Paper in Engineering, Construction and Architectural Management.

Riduwan, 2003. Skala Pengukuran Variabel-Variabel Penelitian. Bandung : Alfabeta.

Santoso, Singgih. 2002. Mengolah Data Statistik Secara Profesional SPSS Versi

Soedrajat, A. 1985. Manajemen Ekonomi Proyek. Jakarta : Nova.

Soeharto, Imam. 1995. Manajemen Proyek Dari Konseptual Sampai Operasional. Jakarta : Erlangga.

Sutjipto, R. 1986. Manajemen Proyek Konstruksi 2. Surabaya : Kartika

Tri Mulyawan. 1999. Analisis Model Perkiraan Biaya Pekerjaan Struktur Gedung

Estimasi dan studi kelayakan

Documents