Bab IV Hasil dan Analisis 4.pdf · 2019-06-27 · Bab IV Hasil dan Analisis IV-1 BAB IV . HASIL DAN ANALISIS . 4.1. Pendahuluan Bab ini menjelaskan tentang hasil analisis kuesioner

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/


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:



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



IV-4

Tabel 4.2 Hasil Kuesioner Tahap Pertama Variabel X (Lanjutan)


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



IV-5



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



IV-6



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



IV-7



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



IV-8



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



IV-9



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



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


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.



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


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)



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


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




5.88%. Responden dengan jumlah paling sedikit sebanyak 1 orang adalah responden

dengan usia> 50 tahun dengan persentase sebesar 2.94%.



IV-13

Berikut adalah distribusi kelompok usia responden menggunakan gambar pie chart:

Gambar 4.2 Pie Chart Distribusi Data Kelompok Usia Responden


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


Tabel 4.8 Distribusi Pendidikan Terakhir Responden

Pendidikan Frekuensi Persentase (%)

S1 28 82.35

S2 6 17.65

Jumlah 34 100




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


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:



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




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




IV-17

4.3.5. Distribusi Frekuensi Berdasarkan Pengalaman Kerja Responden

Untuk mengetahui lebih lanjut distribusi responden berdasarkan pengalaman kerja


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


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




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.



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



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


r – Tabel

Corrected

Item-Total

Correlation

X14 Kurangnya kedisiplinan tenaga kerja 0.339 < 1

X1 Total 0.339 < 1


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


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



IV-21


r –

Tabel

Corrected

Item-Total

Correlation

X5 Total 0.339 < 1


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


r – Tabel

Corrected

Item-Total

Correlation

X64 Perubahan lingkup pekerjaan pada waktu

pelaksanaan

0.339 < 1

X6 Total 0.339 < 1


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.



IV-22

d. X7-Faktor Kontrak

Tabel 4.15 Hasil Uji Validitas Variabel X7-Faktor Kontrak


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


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


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




IV-23


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


r –

Tabel

Corrected

Item-Total

Correlation

X103 Kebutuhan ruang kerja kurang 0.339 < 1

X10 Total 0.339 < 1



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.



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


Hasil uji reliabilitas didapat nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0.758 lebih dari 0.6.

Maka dapat disimpulkan bahwa instrumen dalam penelitian ini reliabel.



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.



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)



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.



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 )



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.



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.



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


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



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.



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.


Documents

Bab IV Hasil dan Analisis 4.pdf · 2019-06-27 · Bab IV Hasil dan Analisis IV-1 BAB IV . HASIL DAN ANALISIS . 4.1. Pendahuluan Bab ini menjelaskan tentang hasil analisis kuesioner