BAB III METODE PENELITIAN. valid dengan tujuan dapat ditemukan, dikembangkan dan dibuktikan suatu

142

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Metode Penelitian.

Metode Penelitian bisnis adalah cara ilmiah untuk mendapatkan data yang

valid dengan tujuan dapat ditemukan, dikembangkan dan dibuktikan suatu

pengetahuan tertentu sehingga pada gilirannya dapat digunakan untuk memahami, memecahkan dan mengantisipasi masalah dalam bidang bisnis (Sugiyono,2009:5). Berdasarkan jenisnya, maka terdapat 3 (tiga) metode penelitian yang digunakan oleh penulis, yakni:

i. Penelitian primer berupa studi kasus.

Jonathan Sarwono (2006,16), menyatakan bahwa “penelitian primer menggunakan data atau informasi dari sumber pertama, biasanya disebut responden”. Selanjutnya Ia menambahkan bahwa “data atau informasi diperoleh melalui pertanyaan tertulis dengan menggunakan kuesioner atau lisan dengan menggunakan metode wawancara”.

Studi kasus termasuk dalam kategori ini yang menggunakan individu atau kelompok sebagai bahan studinya, biasanya bersifat longitudinal (bujur), yakni dilakukan oleh seorang peneliti pada satu obyek (perusahaan) tidak bersamaan pada obyek (perusahaan) yang berbeda secara serentak (cross-sectional/silang).

Studi kasus pada penelitian ini, yakni “studi kasus mengenai perencanaan jaringan kerja (network planning) pada PT. CAMBOTA LDA.”.

143

ii. Penelitian deskriptif, eksperimen dan pengembangan

Penelitian deskriptif adalah penelitian yang obyeknya (variabel-variabelnya) adalah masa lalu dan saat ini. Sedangkan variabel eksperimen obyeknya (variabel-variabelnya) belum ada, tetapi sengaja diciptakan oleh peneliti dengan memberikan perlakuan (treatment), yang bertujuan untuk mencari hubungan kausal antar variabel yang diteliti (Jonathan Sarwono,2006:19).

Suhartini Arikuntoro (1992) dalam Jonathan Sarwono (2006,16), menyatakan bahwa “penelitian pengembangan bertujuan untuk mengembangkan model atau hal-hal yang inovatif, biasanya pada perusahaan dalam rangka pengembangan (produk baru, layanan baru, dll)”.

Metode penelitian deskriptif yang digunakan pada penelitian ini adalah perencanaan jaringan kerja (network planning), untuk menemukan tingkat waktu penyelesaian proyek paling efisien, pada proyek rehabilitasi Business

Development Center (Distrik Baucau), sebagai obyek yang diteliti.

Metode penelitian eksperimen yang digunakan pada penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan kausalitas atau pengaruh perencanaan jaringan kerja (network planning) dengan metode Program Evaluation and Review Technique (PERT) pada proyek rehabilitasi Business Development Center (Distrik Baucau), sebagai obyek yang diteliti.

Metode penelitian pengembangan yang digunakan di sini bertujuan untuk mengembangkan model baru tentang perencanaan jaringan kerja (network

planning), yakni dengan metode Program Evaluation and Review Technique

144

proyek secara optimal pada proyek rehabilitasi Business Development Center (Distrik Baucau), sebagai obyek yang diteliti.

iii. Penelitian komparatif.

Rumusan masalah komparatif adalah suatu pertanyaan penelitian yang bersifat membandingkan keberadaan 1 (satu) atau lebih variabel pada 2 (dua) sampel yang berbeda (Sugiyono, 2009:54).

Dalam penelitian ini yang menjadi pertanyaan komparatif adalah “Adakah perbedaan tingkat efisiensi waktu pada perencanaan jaringan kerja (network

planning) dengan metode Gantt Chart yang diterapkan oleh PT. CAMBOTA

LDA, terhadap perencanaan jaringan kerja (network planning) dengan metode

Program Evaluation and Review Technique (PERT) pendekatan Activity on Arrow (AOA) yang diajukan oleh penulis?”.

3.2 Definisi Variabel dan Variabel Studi.

Dalam melakukan penelitian, penulis akan mendefinisikan terlebih dahulu tentang variabel dan variabel apa saja yang terdapat pada obyek penelitian ini.

3.2.1 Definisi Variabel.

Brown (1998), dalam Jonathan Sarwono (2006,53), menyatakan bahwa variabel didefinisikan sebagai “something that may vary or differ”, sedangkan menurut Davis (1998), dalam Jonathan Sarwono (2006,53), menyatakan bahwa “variable is simple symbol or a concept than can assume anyone of a set values”. Hal ini berarti variabel merupakan sesuatu yang berbeda atau bervariasi,

145

penekanan kata “sesuatu” diperjelas dengan definisi yang kedua, yakni suatu simbol atau konsep yang diasumsikan sebagai seperangkat nilai-nilai.

Definisi abstrak tersebut akan lebih jelas pada penelitian ini, yakni “hubungan antara perencanaan jaringan kerja (network planning) dengan efisiensi waktu penyelesaian proyek”.

Sehubungan dengan penelitian ini, maka penulis menyatakan bahwa variabel yang terdapat pada perencanaan jaringan adalah aktivitas-aktivitas yang ada pada proyek, di mana variabel-variabel tersebut dijadikan simbol (nomor aktivitas) dan memiliki nilai (waktu/umur aktivitas) yang variatif.

Dengan adanya kombinasi akibat hubungan antar variabel menghadirkan masalah atau hambatan. Misalkan pada durasi waktu tertentu harus melakukan lebih dari satu aktivitas, maka diperlukan kombinasi dari alokasi sumber daya. Sehingga kendala tersebut juga merupakan variabel pengganggu yang disebut sebagai fungsi pembatas. Karena adanya kedua variabel tersebut menghadirkan adanya hubungan antara keduanya dalam jaringan (network) proyek, sehingga memiliki pengaruh terhadap variabel tujuan, yakni umur proyek secara keseluruhan.

Fungsi tujuan (dilambangkan dengan Z) merupakan lambang variabel tujuan. Pada penelitian ini penulis menyatakan bahwa tujuan akhir perencanaan jaringan kerja (network planning) optimalisasi efisiensi dalam bentuk pencapaian waktu (time) penyelesaian proyek dengan asumsi biaya dan alokasi tenaga kerja tetap.

146

3.2.2 Variabel Studi.

Jonathan Sarwono (2006,67), menyatakan bahwa “operasional variabel dimaksudkan agar dapat mengidentifikasi variabel-variabel yang diteliti serta diketahui pola hubungan antar variabel, kemudian pengukurannya dapat dilakukan baik oleh peneliti, maupun oleh pihak lain”.

3.2.2.1 Aktivitas Proyek.

Aktivitas merupakan kegiatan atau kumpulan tugas-tugas yang harus dilakukan dalam proses proyek. banyaknya aktivitas memungkinkan banyaknya kombinasi atau pilihan hubungan yang akan menyusun alur proses proyek. dalam setiap aktivitas memiliki durasi yang titentukan berdasarkan estimasi. Pada penelitian ini simbol yang digunakan untuk aktivitas adalah X1, X2, X3, ..., Xn, di mana nilainya dinyatakan dalam satuan waktu jam kerja (konversi dari satuan harian pada data evaluasi PT. CAMBOTA LDA.).

3.2.2.2 Variabel Waktu Efektif Aktivitas.

Waktu aktivitas merupakan durasi yang dibutuhkan untuk menyelsaikan suatu aktivitas. penentuan waktu yang digunakan pada penelitian ini adalah sesuai dengan metode Program Evaluation and Review Technique (PERT) dengan pendekatan Activity on Arrow (AOA), yakni durasi waktu efektif (te) untuk setiap aktivitas yang terdapat pada jaringan kerja (network planning), yang menunjukkan nilai umur aktivitas.

147

Pengukurannya adalah dengan metode rata-rata pembobotan (te) dari 3 (tiga) estimasi durasi, yakni (tp, tm dan to). Untuk mengestimasikan nilai tp, tm dan to akan dibahas lebih lanjut bada bagian lain pada bab ini.

3.2.2.3 Kombinasi Antar Aktivitas yang Membentuk Fungsi Kendala.

Kombinasi yang menghasilkan fungsi kendala/fungsi batasan terjadi, akibat adanya hubungan antara 2 (dua) aktivitas pada periode tertentu. Pengukurannya dihasilkan melalui pola hubungan antar aktivitas yang ada pada proyek tertentu dalam periode tertentu pula. Pada penelitian ini simbol yang digunakan untuk fungsi kendala adalah (a),(b),(c),...(n), di mana pada visualisasi jaringan terdapat pada node yang dikenal sebagai kegiatan atau event.

3.2.2.4 Variabel Slack Waktu Antar Aktivitas.

Slack merupakan waktu tenggang yang diakibatkan aktivitas pada jadwal

yang ada memiliki durasi bebas (waktu aman), di mana terdapat beberapa satuan waktu (pada penelitian ini dinyatakan dalam satuan jam kerja) antara aktivitas yang mendahuluinya (precedence), dengan aktivitas yang mengikutinya (selanjutnya). Kehadiran slack pada jaringan kerja merupakan keadaan, di mana pada node menunjukkan adanya kesempatan untuk memperpendek umur proyek dengan melakukan optimalisasi sumber daya, terhadap aktivitas kritis yang terdapat pada time line yang sama. Semakin banyak slack berarti banyak kemungkinan untuk menambah peluang untuk memperpendek umur proyek,

148

sebaliknya jika terlalu sedikit slack akan memperbesar risiko perpanjangan umur proyek.

3.2.2.5 Umur Proyek sebagai Variabel Tujuan Efisiensi Waktu Penyelesaian Proyek.

Pada metode Program Evaluation and Review Technique (PERT) dengan pendekatan Activity on Arrow (AOA), umur proyek menjadi variabel tujuan untuk dilakukan penjadwalan terhadapnya demi mencapai optimalisasi efisiensi waktu penyelesaian proyek pada penelitian ini.

Umur proyek dihasilkan melalui hubungan antar variabel-variabel kritis (Critical Path) pada network planning, yang menggunakan metode Program

Evaluation and Review Technique (PERT) dengan pendekatan Activity on Arrow

(AOA, sebagai model yang diajukan dalam pengembangan network yang diajukan penulis.

Pencapaian efisiensi waktu penyelesaian proyek adalah menhitung ketersediaan slack yang terdapat pada jaringan, sehingga menyajikan dan mengidentifikasi besarnya waktu slack optimal untuk dapat dikembangkan kemudian percepatan (perpendekan) umur proyek.

Slack merupakan selisih antara forward pass dan backward pass sehingga

optimalisasi slack dapat dilakukan dengan melakukan proses crashing (pada penelitian ini tidak dilakukan, karena tidak adanya data biaya yang dipeoleh penulis). Pada jaringan kerja (network planning), umur proyek terlihat dari hasil perhitungan node akhir yang terdapat pada jaringan, di mana nilai saat paling

149

cepat (SPC) aktivitas sama dengan saat paling lambat (SPL) aktivitas (SPC = SPL. Besarnya tingkat efisiensi waktu penyelesaian proyek yang dicapai dengan menggunakan metode Program Evaluation and Review Technique (PERT) pendekatan Activity on Arrow (AOA) adalah dengan menggunakan formulasi efisiensi.

Dengan metode Program Evaluation and Review Technique (PERT) perhitungan dengan cara komputasi digital memudahkan simulasi untuk mengetahui seberapa besar probabilitas percepatan dapat dilakukan (simulasi dan probabilitas tidak dibahas pada penelitian ini, dikarenakan di luar dari pembahasan dan tujuan penelitian ini).

3.2.3 Proses Pemodelan Perencanaan Jaringan Kerja (Network Planning) untuk Efisiensi Waktu Penyelesaian Proyek.

Pada bagian ini, penulis akan melakukan perencanaan jaringan kerja (network planning), sehingga dalam prosesnya akan meneliti tentang variabel-variabel yang terdapat pada jaringan tersebut, dari tahap awal hingga tahap akhir proses proyek.

Pada jaringan kerja (network) yang akan dilakukan dalam proses perencanaan tersebut akan menggunakan metode Program Evaluation and Review

Technique (PERT) dengan pendekatan Activity on Arrow (AOA). Sehingga dapat

terlihat, bahwa terdapat bagaimana operasionalisasi variabel-variabel yang diteliti dengan metode Program Evaluation and Review Technique (PERT) pendekatan

150

Alat analisis mengenai metode Program Evaluation and Review

Technique (PERT) pendekatan Activity on Arrow (AOA) lebih lanjut akan dibahas

pada bagian lain pada bab ini, beserta konsep probabilitas berasumsi distribusi statistik normal dan beta, contoh simulasi dengan menggunakan program aplikasi komputer Quantitative System for Business version 2.0 (WinQSB v2.0) untuk referensi penulis dalam penelitian ini, khususnya proses digital dalam memecahkan masalah probabilitas untuk optimalisasi umur aktivitas dengan pembatas (constraints) yang ada.

Proses pemodelan yang akan dilakukan pada penelitian ini untuk mengefisiensikan waktu penyelesaian proyek, meliputi:

1. Asumsi formulasi estimasi durasi (tp, tm, to) pada penelitian ini,

2. Mendata aktivitas-aktivitas dan hubungan antar aktivitas yang terdapat pada obyek yang diteliti,

3. Melakukan perhitungan durasi efektif kegiatan (te) untuk setiap aktivitas proyek,

4. Tabelisasi Deskripsi aktivitas, waktu aktivitas dan pola hubungan antar aktivitas,

5. Menggambar jaringan melakukan proses pendeskripsian jaringan dengan memasukkan nilai dalam proses tabelisasi yang dilakukan sebelumnya, 6. Melakukan forward pass untuk menentukan nilai SPC pada setiap

aktivitas,

7. Melakukan backward pass untuk menentukan nilai SPL pada setiap aktivitas,

151

8. Mencari selisih antara SPC dan SPL yang dinamakan perhitungan slack, 9. Menghitung pencapaian efisiensi waktu penyelesaian proyek dengan

membandingkan hasil pemodelan yang diajukan terhadap data evaluasi yang dimiliki oleh PT.CAMBOTA LDA.

Perincian tersebut dapat dirangkum oleh penulis dalam gambar 3.1.

Gambar 3.1 Proses Pemodelan Untuk Efisiensi Waktu.

Sumber data: Pola hubungan antar variabel dalam metode yang diajukan penulis.

Selengkapnya mengenai penjelasan mengenai proses pemodelan yang disajikan pad gambar 3.1 di atas, pembahasan lebih detil akan disajikan pada bagian lain dalam bab ini.

Network Planning Optimalisasi Slack EFISIENSI waktu penyelesaian proyek Network Planning metode PERT-AOA Menggambar Network Diagram Formulasi Estimasi Durasi Identifikasi Aktivitas Durasi Efektif Aktivitas (te)

Tabelisasi Deskripsi Astimasi Durasi (to, tm, tp), Identifikasi Aktivitas-aktivitas dalam Proyek, Durasi Efektif Aktivitas(te)

Menghitung Slack Jaringan Crashing Process Forward Pass (Mencari SPC) Backward Pass (Mencari SPL)

152

3.3 Teknik Pengumpulan Data.

Teknik pengumpulan data adalah cara memperoleh data dari nara sumber atau responden. Pada bagian ini akan menyajikan teknik pengumpulan data untuk mengetahui cara pengolahannya dengan alat analisis data yang tersedia.

3.3.1 Jenis dan Sumber Data.

Terdapat 2 (dua) jenis data yang digunakan dalam penelitian ini yakni data primer dan data seunder. Data primer merupakan data penelitian yang diperoleh secara langsung dari sumber asli, sedangkan data sekunder merupakan data penelitian yang diperoleh secara tidak langsung melalui media atau perantara.

3.3.1.1 Data Primer

Sumber data primer yang digunakan pada penelitian ini meliputi:

1. Melalui metode partisipasi, yakni dengan keterlibatan langsung dengan obyek yang diteliti.

2. Observasi dengan mencatat secara sistematis, kejadian-kejadian, perilaku, obyek-obyek yang terlihat dan hal-hal yang berhubungan dengan penelitian, guna mendukung pencapaian tujuan penelitian ini.

3. Wawancara (in-depth Interview) dengan mengumpulkan informasi dari nara sumber dan pelaku-pelaku yang berhubungan dengan proyek yang dilaksanakan. Dalam wawancara ini informasi yang diperoleh terstruktur sesuai dengan kebutuhan penelitian ini.

153

4. Kajian dokumen dengan mengumpulkan data-data dan mempelajari budaya serta nilai-nilai organisasi PT. CAMBOTA LDA.

5. Wawancara Elit (Elite Interview), yakni mendapatkan data secara khusus kepada pimpinan untuk memperoleh jawaban yang lebih detil dan spesifik mengenai hal-hal yang berhubungan dengan penelitian ini.

6. Focus Group Interwiewing atau wawancara dengan kelompok-kelompok tertentu (kelompok tenaga kerja) yang menghasilkan pemahaman lebih khusus mengenai masalah-masalah yang dihadapi, sebagai cross check informasi.

3.3.1.2 Data Sekunder.

Selain data primer, berikut disajikan data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini, yang meliputi:

1. Data evaluasi waktu penyelesaian proyek (time schedule). 2. Data urutan rangkaian kegiatan proyek.

3. Data waktu dan alokasi tenaga kerja pada setiap aktivitas proyek. 4. Data historis dan Informasi serta profil perusahaan.

5. Data-data lain yang berhubungan dengan permasalahan penelitian.

3.4 Metode Analisis Data.

Metode Penelitian diartikan sebagai “cara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu (Sugiyono,2009:2).

154

Cara ilmiah berarti kegiatan penelitian itu didasarkan kepada ciri-ciri ilmiah, yang meliputi:

1. Rasional, yakni kegiatan penelitian dilakukan dengan cara-cara yang masuk akal, sehingga terjangkau oleh penalaran manusia.

2. Empiris dapat diartikan, bahwa cara-cara yang digunakan dapat diamati oleh indra manusia, yang memungkinkan orang lain dapat memahami dan mengetahui cara-cara yang digunakan.

3. Sistemastis, berarti proses yang digunakan dalam penelitian menggunakan langkah-langkah tertentu yang bersifat logis.

Sementara itu, Zulian Yamit (2011,319), menyatakan bahwa dalam Manajemen Proyek, analisis yang diperlukan setelah adanya jaringan kerja (network) adalah analisis kebutuhan sumber daya. Sumber daya dapat berupa biaya, tenaga kerja, bahan maupun peralatan.

Berdasarkan pernyataan tersebut, maka penulis dapat menyimpulkan bahwa metode analisis yang digunakan adalah analisis kebutuhan sumber daya (yakni waktu aktivitas).

Pendekatan yang digunakan harus mencerminkan teknik ilmiah demi tujuan dan kegunaan tertentu, dimana cara-cara tersebut masuk akal, dapat diukur dan langkah-langkah dalam prosesnya logis.

Selengkapnya mengenai metode analisis akan dibahas lebih detil pada bagian lain pada laporan penelitian ini.

Dalam menganalisis data, terdapat 2 (dua) hasil analisis yang akan diperoleh dengan metode analisis yang diajukan penulis, yakni:

155

1. Analisis model perencanaan jaringan kerja (Network Planning) dengan menggunakan Activity on Arrow (AOA) dalam metode Program

Evaluation and Review Technique (PERT),

2. Analisis gap efisiensi waktu antara perencanaan jaringan kerja (network planning) dengan metode PERT – AOA terhadap umur proyek yang

diharapkan.

3.4.1 Analisis Model Perencanaan Jaringan Kerja (Network Planning). Pada penelitian ini, penulis akan menggunakan teknik pemodelan, yakni menentukan jenis visualisasi proses pada perencanaan jaringan kerja (network

planning) pada proyek rehabilitasi business development center (Distrik Baucau),

sebagai obyek yang diteliti.

3.4.1.1 Pendekatan Activity on Arrow (AOA) pada Metode Program

Evaluation and Review Technique (PERT).

Keadaan yang dihadapi di sini adalah adanya perbedaan umur pelaksanaan proyek (TS input) dengan umur rencana proyek (TE plan) yang telah ditetapkan

pada obyek penelitian, yakni proyek rehabilitasi Business Development Center (Distrik Baucau) oleh PT. CAMBOTA LDA., yang mengalami perpanjangan umur proyek atau dengan kata lain efisiensi yang diharapkan tidak tercapai dengan tingkat disefisiensi sebesar 25%.

Dalam keadaan tersebut, optimalisasi waktu diperlukan untuk meningkatkan efisiensi, dengan cara mempercepat durasi proyek. pada keadaan

156

ini, batasan penelitian adalah optimalisai efisiensi tanpa adanya pertambahan biaya, karena diasumsikan penyebab keterlambatan terdapat dalam perencanaan jaringan kerja (network planning).

Salah satu cara untuk mempercepat durasi proyek adalah dengan rasio efisiensi dengan memasukkannya ke dalam metode asumsi estimasi waktu aktivitas pada setiap aktivitas proyek, sehingga penerapan metode 3 (tiga) estimasi waktu aktivitas sebagai asumsi penulis dengan menerapkan metode

Program Evaluation and Review Technique (PERT) berdasarkan asumsi rasio

efisiensi akan dapat menciptakan pencapaian baru yang memuaskan.

Rizka Kusuma Wardhani (2002), dalam Eka Dannyanti (2010,43), menyatakan secara terminologi proses crashing dilakukan dengan cara mereduksi durasi suatu pekerjaan yang akan berpengaruh terhadap waktu penyelesaian proyek. Proses crashing dipusatkan pada kegiatan yang berada pada lintasan kritis.

Ada beberapa cara untuk mempercepat suatu kegiatan, sehingga didapat alternatif terbaik sesuai dengan kondisi kontraktor pelaksana yang meliputi:

a. Perubahan pola hubungan logika ketergantungan antar kegiatan, b. Menambah sumber daya manusia,

c. Melaksanakan kerja lembur,

d. Menambah atau mengganti peralatan, e. Menambah ketersediaan material,

157

Hal tersebut tentunya akan menambah biaya. Penambahan biaya ini akan memberikan suatu besaran perbedaan biaya, akibat percepatan waktu sesuai dengan banyak waktu percepatannya.

Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan melakukan konversi Bagan Balok menjadi diagram network metode Program

Evaluation and Review Technique (PERT) dengan pendekatan Activity on Arrow

(AOA), agar dapat diketahui perhitungan lebih lanjut mengenai optimalisasi dengan metode Program Evaluation and Review Technique (PERT) pendekatan

Activity on Arrow (AOA) yang telah dibahas pada bagian sebelumnya pada

laporan penelitian ini.

Disamping itu, metode yang diajukan ini memungkinkan untuk melakukan proses crashing dengan konsekuensi pertambahan biaya, sehingga proses

crashingtidak dilakukan penulis, sehubungan dengan terbatasnya data yang

dipeoleh (tidak ada perincian data biaya aktivitas).

Pada hasil penelitian hanya melakukan analisis umur proyek dan kemungkinan slack yang ada sebahgai hasil analisis pola hubungan yang dikembangkan pada Gantt Chart PT. CAMBOTA LDA., yang meggantikan pernyataan manajemen bahwa waktu kontingensi 20% dan terdapatnya ekstra

resources yang terdapat pada sumber daya (tenaga kerja pasif).

Agustini dan Rahmadi (2008), dalam Eka Dannyanti (2010,43), menambahkan bahwa prinsip penyusunan jaringan kerja pada metode PERT dan CPM adalah sama, namun terdapat perbedaan mendasar antara keduanya, yaitu

158

terletak pada konsep biaya yang dikandung CPM yang tidak ada di dalam metode PERT.

Berdasarkan pernyataan tersebut, maka pada penelitian ini, penulis membatasi dengan tidak melakukan estimasi biaya tenaga kerja untuk menjadi ukuran efisiensi biaya, akan tetapi optimalisasi tenaga kerja yang hanya dilakukan pada penelitian ini, yakni dengan cara:

1. Menentukan estimasi durasi waktu optimistis (to), durasi waktu paling mungkin (tm) dan durasi waktu pesimistis (tp), sebagai pembeda dengan menggantikan single pessimistic estimation atau yang dikenal sebagai waktu kontingensi untuk berjaga-jaga terhadap risiko keterlambatan pada estimasi waktu yang dikembangkan manajemen PT. CAMBOTA LDA., yang diasumsikan sebesar 20% dari waktu normal (waktu yang diharapkan).

2. Menentukan durasi waktu efektif (te), yang merupakan rata-rata waktu aktivitas.

3. Melakukan konversi bentuk bagan balok proyek (yang saat ini digunakan oleh PT.CAMBOTA LDA) menjadi diagram network, kemudian memasukan estimasi durasi yang (te).

4. Menghitung standar deviasi setiap aktivitas sebagai asumsi penyimpangan terhadap waktu rata-rata (te).

5. Melakukan perhitungan maju (forward pass) untuk menentukan saat paling cepat dimulainya dan berakhirnya aktivitas (SPC).

159

6. Melakukan perhitungan mundur (backward pass) untuk menentukan saat paling lambat dimulainya dan berakhirnya aktivitas (SPL).

7. Mencari selisih antara saat paling cepat aktivitas (SPC) dengan saat paling lambat aktivitas (SPL) yang merupakan waktu luang (waktu aman) hingga dimulainya aktivitas yang mengikuti (berikutnya) aktivitas. Selisih tersebut dikenal dengan slack atau total float.

8. Memungkinkan mengoptimalkan percepatan dengan melakukan optimalisasi terhadap slack (pada penelitian ini tidak dialukan, karena tidak tersedianya data biaya).

9. Melakukan evaluasi untuk mengetahui seberapa besar efisiensi waktu yang terjadi, setelah penerapan perencanaan jaringan kerja (network planning) dengan metode Program Evaluation and Review Technique dengan pendekatan Activity on Arrow (AOA) selesai dikembangkan oleh penulis sebagai hipotesis yang diajukan.

3.4.1.2 Asumsi dan Estimasi Durasi.

Siswanto (2007), dalam Eka Dannyanti (2010,43), menyatakan bahwa dalam manajemen proyek, penentuan waktu penyelesaian kegiatan merupakan salah satu kegiatan awal yang sangat penting, karena penentuan waktu tersebut akan menjadi dasar bagi penyusunan jadwal, anggaran, kebutuhan sumber daya manusia dan sumber organisasi lainnya serta dasar bagi proses pengendalian.

Bekenaan dengan penjelasan tersebut, maka penulis menyatakan bahwa metode Program Evaluation and Review Technique (PERT) yang dikenal

160

aktivitas yang memiliki 3 (tiga) jenis perkiraan (estimasi) durasi waktu, yakni durasi waktu pesimistis (tp), durasi waktu paling mungkin (tm) dan durasi waktu optimistis (to). Untuk mengidentifikasi waktu-waktu tersebut, maka penulis akan memberlakukan asumsi berdasarkan teori-teori yang telah dibahas pada study

literatur dengan data-data yang ada.

Hayun (2005), dalam Eka Dannyanti (2010,43), menyatakan triple

duration estimate merupakan dasar perhitungan untuk Program Evaluation and Review Technique (PERT) yang mempunyai asumsi dasar, bahwa suatu kegiatan

dilakukan berkali-kali, maka actual time akan membentuk kurva distribusi beta dimana optimistic duration (waktu optimis) dan pessimistic duration (waktu pesimis) merupakan buntut (tail), sedangkan most likely duration (waktu realistis) adalah modus (mode) dari distribusi beta tersebut. Kemudian diasumsikan pendekatan dari durasi rata-rata yang disebut expected return (te) dengan formulasi berikut.

Di mana

te = Expected return atau durasi efektif aktivitas, to = Optimistic duration (durasi waktu optimis), tm = Most likely duration (durasi waktu realistis),

tp = Pessimistic duration (durasi waktu pesimis).

tp + 4tm + to 6 te =

161

Untuk menentukan nilai dari to, tm dan tp, penulis melakukan asumsi agar estimasi tidak terlalu optimis dan tidak terlalu pesimis. Logika yang digunakan untuk mememcahkan permasalahan ini akan dibahas labih lanjut pada bagian ini.

1. Durasi Waktu Paling Mungkin (tm).

Sebelum memberlakukan asumsi untuk durasi waktu paling mungkin (tm) pada penelitian ini, penulis akan memberlakukan asumsi yang digunakan dalam menetapkan logika dalam dasar estimasi.

Pertama-tama, menentukan umur proyek terjadwal (TE input) dalam

Gantt Chart Schedule PT. CAMBOTA LDA. (karena data yang diperoleh peneliti

hanya data evaluasi, yakni umur proyek realisasi Gantt Chart, di mana umur proyek (TS output) yang merupakan waktu penyelesaian proyek dalam hasil realisasi.

Berdasarkan data yang diperoleh, menunjukkan tingkat efisiensi waktu penyelesaian proyek yang dicapai pada hasil evaluasi (TE output) terhadap harapan penyelesaian awal (TS input), yakni dengan gap disefisiensi waktu penyelesaian proyek sebesar 30 hari (120 hari – 90 hari). Maka hal ini berarti pengukuran rasio gap disefisiensi waktu dapat dilakukan dengan membandingkan

gap waktu disefisiensi terhadap umur proyek realisasi (TE output), sehingga

dengan formulasi berikut dapat diidentifikasi seberapa besar rasio gap disefisiensinya.

Diketahui:

162

TE (Output) = 120 hari

Gap disefisiensi = 30 hari. Maka:

Maka rasio gap disefisiensi waktu penyelesaian proyek adalah:

Gap disefisiensi = Gap disefisiensi waktu penyelesaian

Umur proyek realisasi

= 30 hari / 120 hari = 0,25

Karena dalam data Gantt Chart hanya berupa data evaluasi dalam bentuk

updated dan penulis tidak memiliki data harapan untuk perincian waktu

masing-masing aktivitas, maka harus ditentukan terlebih dahulu data waktu setiap aktivitas yang terjadwal sesuai waktu harapan (t input), sehingga penetapan setiap waktu aktivitas dalam perencanaan yang diharapkan dapat dihitung.

Jika penulis mengasumsikan, bahwa terdapat disefisiensi waktu dengan rasio gap sebesar 0,25 pada umur proyek, maka dengan tingkat disefisiensi tersebut penulis dapat mengasumsikan pula dengan metode rata-rata apabila pada setiap aktivitas terjadi keterlambatan sebesar 0,25 sesuai rasio gap yang memunculkan waktu penyelesaian proyek dengan keterlambatan total selama 30 hari. Jika dengan rasio tersebut dijadikan formulasi agar waktu setiap aktivitas dapat diketahui, maka penulis dapat menentukan formulasi yang akan digunakan sebagai waktu aktivitas yang paling mungkin (tm) yang sama dengan kondisi waktu aktivitas harapan. Kemudian formulasi tersebut dapat dikalikan pada setiap aktivitas, sehingga waktu aktivitas paling mungkin (tm) yang digunakan penulis sebagai asumsi dapat dihitung durasi setiap aktivitasnya sesuai dengan formulasi tersebut.

163

Jika diketahui:

Gap Disefisiensi waktu = 25 %

Durasi waktu aktivitas realisasi = t (output)

Maka, Durasi waktu normal aktivitas (t) yang diharapkan (input) merupakan durasi waktu aktivitas realisasi (t output) dikurangi dengan rasio gap diefisiensi waktu, yakni 0,25 dari waktu output (t output), maka formulasinya adalah:

Di mana:

t output = Durasi waktu aktivitas pada realisasi (output) PT.CAMBOTA LDA. t input = Durasi waktu aktivitas yang diharapkan (input) PT.CAMBOTA LDA. 0,25 = Rasio gap disefisiensi waktu penyelesaian proyek

Kemudian, setelah diketahui durasi waktu (t) harapan (input) untuk setiap aktivitas, maka dilanjutkan kepada pemberlakuan formulasi tersebut pada asumsi yang digunakan oleh penulis untuk menentukan estimasi waktu paling mungkin (tm) yang akan digunakan sebagai estimasi pada penelitian ini.

Penulis menggunakan asumsi, bahwa penetapan waktu paling mungkin (tm) pada penelitian ini adalah sama dengan durasi waktu aktivitas yang diharapkan (t input) pada metode PT.CAMBOTA LDA. Berdasarkan asumsi tersebut, pada penelitian ini estimasi menggunakan formulasi berikut.

Maka,

tm = t output - (0,25 x t output) tm = t input

164

Di mana:

tm = Estimasi durasi waktu paling mungkin aktivitas pada penelitian.

t output = Durasi waktu aktivitas pada realisasi (output) PT.CAMBOTA LDA. t input = Durasi waktu aktivitas yang diharapkan (input) PT.CAMBOTA LDA. 0,25 = Rasio gap disefisiensi waktu penyelesaian proyek

2. Durasi Waktu Pesimistis (tp).

Selama ini, pada umur proyek manajemen PT. CAMBOTA LDA. telah menambahkan 20% waktu penyangga (sebagai waktu kontingensi/just in case) untuk alokasi waktu terhadap ketidak-pastian (risk). Penambahan waktu tersebut dirasakan penulis tidak efisien dan tidak efektif, karena berdasarkan pendapat beberapa ahli dan praktisi yang menyatakan pemborosan waktu dalam proses akan tetap terjadi, apabila terdapat kesempatan di dalamnya.

Goldratt, Elliyahu (1997) dalam Gray, Clifford F. dan Erik W. Larson (2006), yang dialih-bahasakan oleh Dwi Prabantini (2007,252), menyatakan bahwa penggunaan waktu kontingensi akan tidak logis dengan sebuah ilustrasi asumsi, yakni sama seperti siswa yang yang menunda penyelesaian karya tulisnya hingga menit-menit terakhir, begitu pula tenaga kerja akan memulai tugas ketika mereka merasa lebih dari cukup waktu untuk memulai dan menyelesaikan tugas tersebut.

Berdasarkan pernyataan tersebut, penulis dapat menyimpulkan bahwa penambahan waktu kontingensi sebesar 20% oleh PT. CAMBOTA LDA., untuk pengendalian ketidak-pastian merupakan tindakan yang justru akan

165

menghilangkan efisiensi waktu penyelesaian itu sendiri. Jika dalam penjadwalan ditetapkan hal tersebut dapat menciptakan tersedianya waktu kosong, sehingga otomastis menurunkan tingkat kinerja tenaga kerja pada keadaan tidak produktif. Perusahaan selalu menuntut untuk mengoptimalkan estimasi dan sumberdaya, sehingga seringkali perusahaan mengharapkan dapat mempercepat penyelesaian aktivitas, tanpa harus mengestimasi waktu yang terlalu pesimistis. Sedangkan bagi tenaga kerja akan berlaku pernyataan berkebalikan (misalnya: jika bisa menyelesaikan suatu aktivitas dalam 3 (tiga) hari, mangapa harus memulainya 2 hari lebih awal).

Jika diilustrasikan durasi waktu aktivitas yang diharapkan PT.CAMBOTA LDA. diketahui sebagai (t input), kemudian yang ditambahkan 20% waktu kontingensi (waktu berjaga-jaga /just in case) oleh manajemen untuk waktu aman yang selama ini akan digunakan, maka waktu aktivitas dalam perencanaan (t plan) adalah merupakan estimasi waktu aktivitas yang diharapkan (t input) ditambah 20% waktu tambahan dari waktu harapan sebagai waktu aman. Sehingga waktu aktivitas dalam perencanaan (t plan) dapat dihitung dengan formulasi berikut.

Di mana:

t plan = Estimasi waktu perencanaan PT. CAMBOTA LDA.

t input = Estimasi waktu aktivitas yang diharapkan PT. CAMBOTA LDA. 20% = Waktu kontingensi (just in case) sebagai risiko ketidakpastian.

166

Kemudian pada penelitian ini, jika penulis mengasumsikan waktu pesimistis yang disimbolkan sebagai tp merupakan waktu perencanaan dengan kontingensi waktu (t plan). Berdasarkan asumsi tersebut, maka estimasi waktu pesimistis (tp) setiap aktivitas dapat dihitung dengan formulasi berikut.

Maka,

Di mana:

tp = Estimasi waktu pesimistis aktivitas pada penelitian ini. t input = Waktu aktivitas yang diharapkan oleh PT. CAMBOTA LDA. 20% = Waktu kontingensi (just ini case) sebagai risiko ketidak-pastian.

3. Durasi Waktu Optimistis (to)

Menentukan durasi waktu optimistis (to) aktivitas dilakukan melalui perhitungan dengan analisis tingkat efisiensi dari data historis yang menunjukkan pencapaian efisiensi terbaik. Berdasarkan data historis, di mana hasil efisiensi terbaik ditunjukkan pada proyek Rehabilitation 3rd Elementary School Building, Distrik Lautem (pada tabel 1.1) oleh PT.CAMBOTA LDA., yang mengalami pencapaian terbaik dalam penyelesaian proyek, yakni 2 hari lebih cepat dari umur proyek yang diharapkan dengan pencapaian umur proyek (TE) dalam realisasi (Output) 28 hari dari 30 hari umur proyek yang diharapkan (TS Input) .

t plan = t input + (20% x t input) jika, tp = t plan

167

Berdasarkan teori efisiensi yang telah dibahas pada bab sebelumnya, maka apabila keadaan tersebut dimasukkan ke dalam formulasi tingkat efisiensi, tingkat efisiensi waktu dapat diukur dengan hasil pencapaian terbaik PT.CAMBOTA LDA., yakni umur proyek dalam realisasi penyelesaian dibandingkan dengan umur proyek yang diharapkan. Sehingga dengan perbandingan tersebut dapat diformulasikan sebagai berikut:

Efisiensi Umur Proyek =

Efisiensi Umur Proyek =

Efisiensi Umur Proyek = 1,07

Berdasarkan tingkat efisiensi yang dicapai menunjukkan bahwa terdapat nilai efisiensi di atas 1 (satu), yang mengindikasikan proyek telah diselesaikan sebelum waktu yang diharapkan sebagai batasan habis terpakai. Maka dengan kata lain berdasarkan data evaluasi yang diperoleh menunjukkan, bahwa efisiensi pada proyek Rehabilitation 3rd Elementary School Building, Distrik Lautem (pada tabel 1.1) oleh PT.CAMBOTA LDA., adalah tingkat efisiensi dalam pencapaian terbaik yang hingga saat ini.

Waktu yang masih tersisa sebagai gap diketahui adalah 2 hari dari umur proyek secara keseluruhan, yakni 30 hari. Hal ini dapat digunakan dalam rasio untuk mengukur gap antara Pencapaian hasil optimal realisasi terhadap waktu harapan awal. Gap merupakan jarak atau selisih antara pencapaian yang diharapkan dengan posisi pencapaian saat ini. Sehingga logika pengukurannya adalah sebagai berikut:

28 hari 30 hari

Umur proyek realisasi (TE Output) Umur Proyek yang diharapkan (TS Input)

168

Diketahui:

TS Output = 28 hari

TE Input = 30 hari

Gap = TS Input – TE Output

= 30 hari – 28 hari = 2 hari

Asumsi yang digunakan di sini adalah menentukan seberapa besar efisiensi penyelesaian terbaik, maka setelah gap tersebut diketahui dapat digunakan kembali ke dalam formulasi perbandingan atau rasio untuk mengukur besarnya gap terhadap umur proyek pada harapan awal (TS Input). Perhitungan

rasio antara gap terhadap umur proyek pada harapan awal (TS Input) adalah

sebagai berikut:

Rasio Gap =

Rasio Gap =

Rasio Gap = 0,067

Berdasarkan pehitungan di atas, maka tingkat rasio Gap yang menjadi efisiensi terbaik oleh PT. CAMBOTA LDA adalah 0,067 dari umur proyek yang diharapkan (Ts input). Sehingga apabila asumsi tersebut digunakan pada seluruh aktivitas proyek dengan asumsi bahwa setiap aktivitas mengalami pencapaian rata-rata sesuai rasio gap tersebut, maka setiap aktivitas akan dikatakan mengalami percepatan dalam aktivitas sebesar rasio tersebut, yakni sebesar 0,067 dari durasi waktu aktivitas yang diharapkan (t input). Berdasarkan logika tersebut

Gap

TE Output

2 hari 30 hari

169

penulis dapat mengukur gap waktu dengan menggunakan rasio tersebut pada setiap aktivitas dalam formulasi berikut.

Diketahui:

Rasio Gap = 0,067

Durasi waktu aktivitas yang diharapkan = t input Maka:

t input (terbaik) = t input – (Rasio Gap x t input)

Setelah mengetahui logika tersebut, maka t (input) terbaik untuk setiap aktivitas pada pencapaian efisiensi waktu terbaiknya dapat ditentukan. Asumsi yang dipakai sehubungan dengan penelitian ini adalah untuk estimasi waktu optimistis (to) pada setiap aktivitasnya adalah sama dengan t input (terbaik) pada kondisi efisiensi terbaik PT. CAMBOTA LDA., maka dalam estimasi waktu optimistis (to) untuk pada setiap aktivitas akan menggunakan formulasi berikut.

Di mana:

to = Estimasi durasi waktu optimistis pada penelitian ini. t input (terbaik) = Durasi waktu aktivitas pada saat efisiensi terbaik tercapai. t input = Durasi waktu aktivitas yang diharapkan

to = t input (terbaik)

Jika , t input (terbaik) = t input – (0,067 x t input) Maka, to = t input – ( 0,067 x t input)

170

Berdasarkan penjelelasan pada bagian ini, maka penulis merangkum asumsi yang digunakan dalam melakukan estimasi durasi waktu (tp,tm,dan to) pada tabel 3.1.

Tabel 3.1 Asumsi Formulasi Estimasi Durasi Waktu pada Penelitian.

No. Simbol Deskripsi Asumsi Formulasi

1 tp Durasi Waktu Pesimistis

2 tm Durasi Waktu Paling Mungkin

3 to Durasi waktu Optimistis

Sumber data: Estimasi dan Asumsi yang Digunakan dalam Penelitian.

3.4.1.3 Alur Proses Estimasi Durasi.

Berdasarkan pada pembahasan pada bagian sebelumnya di atas, maka penulis merangkum proses estimasi durasi tersebut, agar logika tentang asumsi yang digunakan terhadap penetapan estimasi waktu pada penelitian ini dapat dapat sesuai dengan syarat sebuah karya ilmiah. Selengkapnya mengenai alur proses estimasi durasi disajikan pada gambar 3.2.

to = t input – (0,067 x t input) tp = t input + (20% x tinput)

171

Gambar 3.2 Alur Proses Estimasi Durasi.

Sumber data: Tinjauan pustaka tentang konsep efisiensi, gap, PERT. tp + 4tm + to 6 te = Estimasi Waktu Data PT. CAMBOTA LDA

Evaluasi Gantt Chart PT. CAMBOTA

Data Efisiensi PT. CAMBOTA LDA.

Estimasi Waktu Optimistis (to) Aktivitas Estimasi Waktu Paling Mungkin (tm) Aktivitas Estimasi Waktu Pesimistis (tp) Aktivitas Data Aktivitas PT. CAMBOTA LDA

Data Evaluasi Waktu Aktivitas (t input) PT. CAMBOTA LDA

Tingkat Efisiensi Proyek Oleh PT. CAMBOTA LDA Tingkat Efisiensi Terbaik pada

proyek Rehabilitation 3rd

Elementary School Building to = t input – Asumsi, (0,067 x t input) Rasio Gap Efisiensi = 0,067

Perencanaan Aktivitas PT. CAMBOTA LDA

Perencanaan Waktu Aktivitas (t) PT. CAMBOTA LDA Konversi Model Jaringan

25 % Disefisiensi

Durasi Efektif Aktifitas (te) pada PERT

Asumsi, t = t input - (25% x t input)

Asumsi, tm = t output – (0,25 x t output) Asumsi, tp = t input + (20% x t input)

172

3.4.2 Analisis Probabilitas dengan Konsep Distribusi Statistik.

Konsep distribusi statistik merupakan konsep ukuran penyebaran yang digunakan dalam analisis statistik. Pada bagian ini penulis akan menjelaskan logika konsep distribusi dan formulasi yang digunakan terkait dengan metode

Program Evaluation and Review Technique (PERT) dengan pendekatan Activity on Arrow (AOA), yang digunakan pada penelitian ini.

Suharyadi dan Purwanto (2007,98), mendefinisikan ukuran penyebaran sebagai suatu ukuran baik parameter atau statistik untuk mengetahui seberapa besar penyimpangan data dengan nilai rata-rata hitungnya.

Gray, Clifford F. dan Erik W. Larson (2006), yang dialih-bahasakan oleh Dwi Prabantini (2007,217), menyatakan bahwa pengembang Program Evaluation

and Review Technique (PERT) memiliki sebuah perkiraan dalam kurva distribusi beta untuk menyajikan durasi aktivitas, di mana terdapat fleksibilitas, sedangkan

distribusi normal merupakan ukuran penyebaran durasi proyek yang diwakili oleh distribusi normal yang simetris.

Berdasarkan penjelasan tersebut, maka penulis menyimpulkan bahwa fleksibilitas durasi dan waktu dapat diukur dengan distribusi statistik, yakni ukuran penyebaran data empiris pada kurva distribusi beta dengan asumsi durasi aktivitas, sedangkan kurva distribusi normal digunakan sebagai asumsi umur proyek yang berada pada ukuran penyebaran normal. Sehingga pada akhirnya dapat dihasilkan hipotesis probabilitas untuk mengetahui peluang terjadinya percepatan pada waktu spesifik yang diinginkan. Pemetaannya pada grafik dengan simulasi dapat dilakukan. Mengenai logika konsep distribusi stastistik, maka

173

penulis menggambarkan pola analisis yang digunakan pada penelitian ini dalam skema pada gambar 3.3.

Gambar 3.3 Logika Konsep Distribusi Statistik. Sumber data: Tinjauan Pustaka Analisis Statistik.

Konsep Distribusi beta / Fleksibel Asumsi : Durasi aktivitas.

Konsep Distribusi Normal Asumsi : Umur Proyek. Rata-rata Aktivitas te = tp+4tm+to 6 Standar Deviasi Aktivitas Kritis

( )

σte[k] = tp - to 6 Standar Deviasi Umur Proyek σTE = Σ(σ te[k]²)

√

Konsep Distribusi Statistik

Probabilitas

Z =

Σ

TS - TE (σte[k]

²

)

√

2 Varian Aktivitas σte = tp-to 6

( )

2 Varians Umur Proyek =

Σ

(σte[k] 2 ) σTE2 Rata-rata Aktivitas Kritis te[k] = tp+4tm+to 6 Rata-rata Umur Proyek

Σ

TE = te[k]

174

Mengenai konsep distribusi beta dan konsep distribusi normal dalam konsep distribusi statistik akan dibahas lebih lanjut pada bagian berikutnya pada laporan penelitian ini.

3.4.2.1 Asumsi Durasi Efektif Aktivitas (te) dalam Distribusi Beta.

Gray, Clifford F. dan Erik W. Larson (2006), yang dialih-bahasakan oleh Dwi Prabantini (2007,217), mendefinisikan kurva distribusi beta sebagai kurva yang fleksibel yang dapat mengakomodasi data-data empiris yang tidak mengikuti distribusi normal. Durasi aktivitas termasuk data-data yang fleksibel yang dapat bergerak pada rentang waktu tinggi ataupun rendah. Visualisasi kurva distribusi

beta pada penelitian ini disajikan pada gambar 3.4.

Gambar 3.4 Kurva Distribusi Beta dengan Asumsi Durasi Aktivitas. Sumber data : Gray, Clifford F. dan Erik W. Larson (2006), yang dialih-bahasakan oleh Dwi Prabantini (2007,217).

to (b) tm (m) tp (a)

Durasi waktu Efektif Aktivitas (te)

175

Pada konsep ini asumsi yang digunakan adalah durasi aktivitas, yang ukuran penyebarannya flesksibel yang berada pada kurva distribusi beta. Lebih lanjut pembahasan mengenai durasi aktivitas akan dibahas pada bagian ini.

Zulian Yamit (2011,325), menyatakan bahwa determinasi (ketetapan) pembobotan yang diberikan pada setiap tingkat (to,tm,dan tp) adalah secara berturut-turut di asumsikan (1,4,1) dari besarnya peluang waktu penyelesaian.

Sehingga, dalam hal ini dapat diketahui bobot rata-rata (μ atau te) yang dapat memungkinkan perencanaan proyek untuk menghitung probabilitas dalam hipotesis untuk menentukan umur proyek secara berbeda-beda.

Berdasarkan penjelasan tersebut, maka penulis dapat menyimpulkan bahwa durasi aktivitas berada pada kisaran waktu optimistis (to atau a), waktu paling mungkin (tm atau m) dan waktu pesimistis (tp atau b). Hal ini berarti durasi aktivitas dapat berada pada rentang data yang tinggi atau rendah (tergantung tingkat asumsi risiko yang ada). Disrtribusi beta yang bergerak dari arah kiri menuju kanan mengisyaratkan bahwa representasi kerja tetap akan terlambat, apabila sekali ia terlambat, sehingga bobot rata-rata (μ atau te) merupakan penetapan ukuran waktu efektif (te) pada setiap aktivitas. Karena ketetapan pada jadwal berupa pembobotan rata-rata (te), maka kemungkinan keterlambatan akan berkurang dengan adanya waktu kontingensi (pesimistis) dan waktu efisiensi terbaik (optimistis) pada rentang waktu paling mungkin (normal atau output rencana).

Terdapat 2 (dua) jenis perumusan untuk menghitung bobot rata-rata (μ/te), yang berbeda dalam formulasi yakni simbol yang digunakan dalam statistik dan

176

simbol pada Metode Program Evaluation and Review Technique (PERT). Penulis memilih formulasi yang digunakan untuk pada metode Program Evaluation and

Review Technique (PERT) yang umum agar memudahkan dalam melakukan

perhitungan lainnya yang berkaitan dengan metode tersebut. Perbedaan tersebut disajikan pada tabel 3.2.

Tabel 3.2 Formulasi Hipotesis yang Digunakan untuk Menghitung Bobot Rata-rata Aktivitas pada Proyek.

(Formulasi pada Statistik)

Formulasi Pada Program Evaluation

and Review Technique (PERT)

Simbol Formulasi Statistik Simbol Formulasi PERT Keterangan

μ te Bobot rata-rata waktu aktivitas

a tp Waktu aktivitas pesimistis

m tm Waktu aktivitas paling mungkin

b to Waktu aktivitas optimistis

Sumber data: Gray, Clifford F. dan Erik W. Larson (2006), yang dialih-bahasakan oleh Dwi Prabantini (2007,217).

te = tp + 4tm + to 6 μ = a + 4m + b 6

177

3.4.2.2 Varian Aktivitas (σte

²

) dalam Distribusi Beta.

Gray, Clifford F. dan Erik W. Larson (2006), yang dialih-bahasakan oleh Dwi Prabantini (2007,217), menyatakan bahwa dalam distribusi beta yang memiliki fleksibitas dalah bobot rata-rata masing masing aktivitas (te), variansi aktivitas (σte

²

) dapat dihitung juga kemungkinannya.

Berdasarkan pernyataan tersebut, maka penulis dapat menyimpulkan bahwa penjumlahan varian aktivitas (σte

²

) merupakan standar deviasi aktivitas-aktivitas (σte) yang dikuadratkan (²), maka varian aktivitas dihitung dengan formulasi:

Di mana:

σte² = Varian aktivitas. tp = Waktu pesimistis. to = Waktu optimistis.

Penulis menambahkan, bahwa dengan adanya varians, hal ini berarti terdapat variabilitas dalam rata-rata. Variabilitas terjadi akibat fleksibilitas dengan batasan tertingi dan batasan terendah dalam menentukan nilai durasi waktu efektif aktivitas (te) yang ukuran penyebarannya pada kurva distribusi statistik beta (tp > tm > to).

σte 2 = tp-to 6

178

3.4.2.3 Asumsi Durasi Aktivitas Kritis (te[k]) pada Kurva Distribusi Normal.

Serupa dengan durasi efektif aktivitas (te), hal ini berarti formulasi yang digunakan sama. Simbol [k] hanya menunjukkan kekritisan sebuah aktivitas, di mana aktivitas tersebut memiliki kepastian penetapan waktunya. Pada kurva distribusi normal durasi efektif aktivitas (te[k]) tidak boleh tertunda dan ukurannya adalah pasti. Hal ini dikarenakan apabila tertunda meskipun metode rata-rata, mungkin saja tidak akan menyebabkan keterlambatan aktivitas (sesuai dengan asumsi beta), jika menggunakan grafik normalitas, maka asumsi adalah durasi efektif aktivitas (te[k]) bedada pada satu titik atau dengan kata lain pemberlakuan yang sama dengan penggunaan 1 (satu) estimasi durasi seperti pada Critial Path

Method (CPM). Sehingga apabila terlambat, maka umur proyek akan bertambah.

Hal ini dalam kurva distribusi normal, asumsi beta yang digunakan pada estimasi durasi aktivitas kritis (te[k]) adalah nisbi atau semu, sehingga manajemen melakukan prioritas untuk mencegah risiko keterlambatan aktivitas kritis. Formulasi yang digunakan adalah sama dengan estimasi durasi efektif kegiatan (te), yakni:

Di mana:

te[k] = Durasi efektif aktivitas kritis. tp = Durasi waktu pesimistis. tm = Durasi paktu paling mungkin. to = Durasi waktu optimistis.

te[k] =

tp + 4tm + to 6

179

3.4.2.4 Asumsi Standar Deviasi Aktivitas Kritis (σte[k]) pada Kurva Distribusi

Normal.

Berikutnya yang akan disajikan oleh penulis di sini adalah melakukan perhitungan untuk mengukur standar deviasi aktivitas kritis (σte[k]).

Gray, Clifford F. dan Erik W. Larson (2006), yang dialih-bahasakan oleh Dwi Prabantini (2007,217), menyatakan bahwa dalam metode Program

Evaluation and Review Technique (PERT) simbol yang digunakan dalam

formulasi untuk menghitung mean deviation aktivitas adalah σte..

Dalam istilah statistik, Suharyadi dan Purwanto (2007,103), mendefinisikan deviasi rata-rata atau simpangan baku rata-rata sebagai rata-rata hitung dari nilai mutlak antara nilai data pengamatan dengan rata-rata hitungnya. Bentuk simbol yang digunakan dalam rumus digunakan MD atau AD yang merupakan singkatan dari Mean Deviation atau Average Deviation.

Dalam menentukan hipotesis untuk mengukur standar deviasi aktivitas kritis (σte[k]), penulis memilih untuk menggunakan simbol yang umum pada metode Program Evaluation and Review Technique (PERT) yakni (σte[k]), sehingga formulasi yang digunakan adalah sebagai berikut:

Di mana:

σte[k] = Standar deviasi aktivitas [untuk aktivitas kritis].

tp = Waktu aktivitas pesimistis. to = Waktu aktivitas optimistis.

tp - to 6

(

)

180

Berdasarkan penjelasan di atas, penulis dapat menyimpulkan bahwa standar deviasi aktivitas kritis (σte[k]) diperoleh melalui pengurangan waktu aktivitas pesimistis (tp) terhadap waktu aktivitas optimistis (to) yang kemudian selisih tersebut dibagi total pembobotan data, yakni 6 (di mana pembobotannya adalah 1 pada tp + 4 pada tm + 1 pada to).

Penulis menambahkan, bahwa tujuan standar deviasi aktivitas kritis (σte[k]) yang berada pada asumsi normalitas adalah untuk mengetahui simpangan baku rata-rata pada rata rata durasi waktu efektif aktivitas kritis (te[k]).

3.4.2.5 Asumsi Rata-rata Umur Proyek (TE) pada Kurva Distribusi Normal.

Gray, Clifford F., dan Erik W. Larson (2006), yang dialih-bahasakan oleh Dwi Prabantini (2007,217), menyatakan rata-rata umur proyek (TE)

merupakan jumlah (Σ) durasi efektif kegiatan (te) yang berada pada jalur kritis. Penulis menambahkan kolom durasi aktivitas kritis (te[k]) pada tabel perhitungan durasi efektif (te) digunakan, agar lebih mudah mengidentifikasi semua aktivitas pada proyek yang berstatus kritis (Critical Activity). Sehingga, memudahkan dalam perhitungan rata-rata umur proyek (TE) yang akan digunakan

untuk waktu penyelesaian. Perhitungan rata-rata umur proyek (TE) dihitung

dengan formulasi berikut:

Di mana:

TE = Rata-rata umur proyek.

te[k] = Rata-rata kegiatan pada jalur kritis.

181

Berdasarkan formula tersebut, maka penulis dapat menyimpulkan bahwa rata-rata umur proyek (TE) merupakan penjumlahan (Σ) dari rata-rata kegiatan

kritis (te[k]) yang ada pada jalur kritis, dengan asumsi bahwa umur proyek dan semua rata-rata kegiatan kritis (te[k]) berada pada kurva distribusi normal. Pembahasan lebih lanjut mengenai formulasi rata-rata kegiatan kritis (te[k]) telah dibahas pada bagian sebelumnya pada bab ini.

3.4.2.6 Asumsi Standar Deviasi Umur Proyek (σTE) pada Kurva Distribusi

Normal.

Berdasarkan logika formulasi yang diilustrasikan oleh penulis sebelumnya (pada gambar 3.3), maka langkah selanjutnya setelah mendapatkan hasil penjumlahan rata-rata aktivitas-aktivitas kritis (TE = Σte[k]) adalah menentukan standar deviasi umur proyek (σTE) dengan cara mengakarkan penjumlahan (Σ)

dari standar deviasi aktivitas kritis (σte[k]) yang di kuadratkan (²). Perhitungan standar deviasi aktivitas kritis (σte[k]) telah dibahas pada bagian sebelumnya dalam laporan penelitian ini.

Gray, Clifford F., dan Erik W. Larson (2006), yang dialih-bahasakan oleh Dwi Prabantini (2007,217), memformulasikan perhitungan standar deviasi umur proyek (σTE) sebagai berikut:

Di mana:

σTE = Standar deviasi umur proyek.

σte[k] = Standar deviasi aktivitas kritis. σTE =

√

Σ(σte[k]²)

182

Setelah melakukan perhitungan standar deviasi umur proyek (σTE), maka

langkah selanjutnya adalah menentukan seberapa besar tingkat probabilitas/peluang (Z) untuk mempercepat proyek dengan waktu atau umur proyek yang diinginkan (TS) sehingga seberapa besar peluang efisiensi waktu

proyek lebih cepat dari umur proyek (TE). pembahasan mengenai analisis

probabilitas, akan dibahas lebih lanjut pada bagian lain dari laporan penelitian ini.

3.4.2.7 Asumsi Varian Umur Proyek (σTE ²) pada Kurva Distribusi Normal.

Seperti yang telah dibahas sebelumnya, bahwa varian merupakan peritungan berapa besar variabilitas yang memungkinkan terdapat pada ukuran penyebaran distribusi beta. Gray, Clifford F., dan Erik W. Larson (2006), yang dialih-bahasakan oleh Dwi Prabantini (2007,217), menyatakan bahwa penjumlahan (Σ) dari standar deviasi (σ) yang dikuadratkan (²) adalah ukuran varian (σ²), maka varian umur proyek (σTE ²) merupakan standar deviasi (σTE)

yang dikuadratkan (²), kemudian jika standar deviasi (σTE) telahdikeahui dengan

formulasi sebelumnya adalah akar (√) dari penjumlahan (Σ) dari standar deviasi rata-rata kegiatan kritis (σte[k]) yang membentuk umur proyek yang dikuadratkan (²), maka varian umur proyek (σTE ²) dapat diformulasikan sebagai berikut:

atau

σTE ² = Σ(σte[k]²)

( )

²

183

Di mana:

σTE = Standar deviasi umur proyek.

σTE ² = Varian umur proyek.

σte[k] = Standar deviasi aktivitas kritis.

3.4.2.8 Analisis Probabilitas (Z).

Setelah melakukan perhitungan standar deviasi umur proyek (σTE), telah

diketahui, maka langkah selanjutnya adalah menentukan seberapa besar tingkat probabilitas (Z), jika ingin mempercepat umur proyek.

Sebelum membahas analisis probabilitas (Z), perlu untuk penulis sajikan mengenai analisis statistik mengenai ukuram penyebaran distribusi normal sesuai dengan kebutuhan penelitian, di mana probabilitas menggunakan asumsi umur proyek (TE) dan (TS) berada pada ukuran penyebaran berdistribusi normal.

Wulfram I. Ervianto (2004:38), mendefinisikan distribusi normal sebagai jenis distribusi yang digambarkan berupa kurva berbentuk lonceng setangkup, yang melebar tak berhingga pada kedua arah positif ataupun negatifnya. Penggunaannya sama dengan penggunaan kurva distribusi lainnya. Frekuensi relatif suatu variabel yang mengambil nilai antara 2 (dua) titik adalah luas di bawah kurva antara 2 (dua) titik itu pada sumbu datar”.

Berdasarkan definisi tersebut, penulis perlu menambahkan bahwa tidak semua distribusi berbentuk lonceng setangkup merupakan distribusi normal.

Wulfram I. Ervianto (2004:38), menyatakan bahwa fungsi distribusi kumulatif normal memberikan frekuensi nisbi untuk pengamatan yang diharapkan

184

akan kecil (di sebelah kiri) dari nilai tertentu. Frekuensi nisbi ini sama dengan bagian luas kurva dari minus tak berhingga sampai titik tertentu.

Sedangkan Gray, Clifford F. dan Erik W. Larson (2006), yang dialih-bahasakan oleh Dwi Prabantini (2007,217), menyatakan bahwa durasi proyek (umur proyek) merupakan distribusi simetris (normal), di mana distribusi proyek menyajikan jumlah bobot rata-rata dari aktivitas-aktivitas pada jalur kritis (Critical Path).

Berdasarkan definisi-definisi tersebut, maka penulis dapat menyimpulkan bahwa umur proyek (TE) terbentuk melalui hubungan antar aktivitas-aktivitas

kritis yang memiliki bobot rata-rata (Σte[k]). Maka visualisasi kurva distribusi normal untuk mengetahui umur proyek yang diinginkan (TS). Dengan demikian

asumsi berikutnya adalah pembanding, di mana manyatakan bahwa pembanding

gap antara umur proyek perencanaan (TE) dan umur proyek yang diinginkan (TS)

adalah standar deviasi umur proyek (σTE) juga sama-sama diasumsikan

berdistribusi normal. Maka hasil dari formulasi asumsi tersebut pada penelitian ini disajikan pada gambar 3.5.

Gambar 3.5 Kurva Distribusi Normal (Simetris) dengan Asumsi Durasi Proyek (Umur Proyek).

Sumber data : Eddy Herjanto (2008,372).

Durasi waktu (μTE) (μTS)

185

Suharyadi dan Purwanto (2007,98), mendefinisikan probabilitas dalam istilah statitistika sebagai suatu ukuran tentang kemungkinan suatu peristiwa (event) yang akan terjadi di masa mendatang. Ukuran probabilitas umumnya dinyatakan dalam ukuran 0 (nol) sampai 1 (satu) atau dalam ukuran persentase (%). Dalam probabilitas terdapat 3 (tiga) hal yang penting untuk diketahui, yakni percobaan (experiment), hasil (outcome) dan peristiwa (event).

1. Percobaan (experiment) merupakan pengamatan terhadap beberapa aktivitas atau proses yang memungkinkan timbulnya paling sedikit 2 (dua) peristiwa, tanpa memikirkan peristiwa mana yang akan terjadi.

2. Hasil (outcome) suatu hasil dari sebuah percobaan.

3. Peristiwa (event) merupakan kumpulan dari satu atau lebih hasil yang terjadi pada sebuah percobaan atau kegiatan.

Berdasarkan definisi tersebut, maka penulis dapat menyimpulkan bahwa probabilitas merupakan alat ukur untuk mengukur besarnya peluang yang mungkin dapat terjadi di masa datang.

Berkaitan dengan penelitian ini, maka untuk mengukur peluang dapat dilakukan pada umur proyek jika kita ingin melakukan percobaan (experiment) mempercepat umur proyek.

Hasil (outcome) dari percobaan adalah besarnya tingkat probabilitas (dalam desimal) pada proses percepatan agar dapat diselesaikan lebih cepat dari jadwal.

Pada penelitian ini, probabilitas diukur untuk mengetahui probabilitas pada umur proyek yang berada pada ukuran penyebaran distribusi normal

186

seberapa besar peluang percepatan dapat terjadi dengan rata-rata (μ), peluang 50:50 pada kurva distribusi normal, baik untuk umur proyek (μTE) dan umur

espektasi umur proyek yang diharapkan (μTS), maka formulasi yang digunakan

untuk pengukuran probabilitas pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

Di mana:

Z = Tingkat probabilitas tercapainya percepatan. TE = Umur proyek pada network.

TS = Percepatan umur proyek yang diinginkan.

Σ(σte[k]²) = Jumlah varian aktivitas-aktivitas kritis (varian umur proyek). Dengan formulasi tersebut dapat diartikan, bahwa probabilitas untuk mempercepat umur proyek (Z) adalah mencari selisih dari umur proyek (TE) dan

umur proyek yang diharapkan adalah (TS), kemudian dibagi dengan akar (√) dari

jumlah (Σ) varian dari aktivitas-aktivitas kritis (σte[k]²), maka proyeksinya disajikan dalam ilustrasi seperti pada gambar sebelumnya (gambar 3.5).

3.4.3 Analisis Gap

Gap dalam kamus isltilah bahasa inggris berarti celah, jurang pemisah,

renggang, kekosongan, lembah jurang, lowongan yang merujuk kepada kata benda. Gap dapat diartikan juga sebagai jarak antara. (Wakhinuddin ,2009: http://wakhinuddin.wordpress.com/2009/11/24/analisis-gap/).

Z =

Σ

TS - TE (σte[k]

²

)

√

187

Dalam bisnis dan ekonomi, istilah analisis gap diartikan sebagai ” a tool

that helps companies compare actual performance with potential performance”

(http://en.wikipedia.org/wiki/Gap_analysis). Hal ini berarti, bahwa analisis gap merupakan suatu metode/alat membantu suatu lembaga membandingkan performansi actual dengan performansi potensi. Sedangkan, tujuan analisis gap dimaksudkan untuk mengidentifikasi gap antara alokasi optimis dan integrasi

input serta ketercapaian optimal saat ini.

Umumnya analisis gap populer di bidang marketing atau pemasaran, yakni sebagai alat pembanding performance aktual pemasaran terhadap performance potensial pasar. Akan tetapi pada kenyataannya sektor-sektor lain pun dapat melakukan pengukuran dengan analisis gap, yakni dalam pengembangan

performance proses (http://en.wikipedia.org/wiki/Gap_analysis). Hal ini sering

terjadi dalam perencanaan strategis untuk desain proses. Sehubungan dengan penelitian ini, yang juga menjadi suatu permasalahan di sini adalah mencari solusi tertang perencanaan jaringan kerja (network planning) yang terbaik pada proyek rehabilitasi Business Development Center (Distrik Baucau) pada PT. CAMBOTA LDA.

Langkah-langkah dalam analisis gap untuk memperbaiki proses, yakni: 1. Identifikasi proses yang sedang dilakukan saat ini.

2. Identifikasi hasil dari proses saat ini. 3. Identifikasi hasil yang diharapkan.

4. Identifikasi proses perbaikan untuk meraih hasil yang diharapkan. 5. Identifikasi gap (dokumentasi data besarnya gap).

188

6. Mengembangkan cara untuk mengisi gap.

7. Mengembangkan dan memprioritaskan syarat-syarat tertentu untuk menjembatani gap.

Sumber data: (http://en.wikipedia.org/wiki/Gap_analysis).

Contoh penerapan langkah-langkah tersebut disajikan pada gambar 3.6 pada bagian berikutnya.

3.4.4 Contoh Aplikasi Analisis Gap

Sehubungan dengan penelitian ini, berdasarkan data yang diperoleh penulis, maka proses aplikasi gap akan disajikan berdasarkan langka-langkah yang telah dibahas sebelumnya.

Identifikasi proses yang dilakukan saat ini, yakni proses yang digunakan dengan menggunakan data evaluasi yaitu durasi aktivitas (t output) dalam realisasi pada data Gantt Chart yang menunjukkan performance hasil pencapaian proses proyek saat ini (umur proyek realisasi/TE output), yakni selama 120 hari. Berdasarkan data yang diperoleh penulis adalah data evaluasi, dengan persentase

gap disefisiensi sebesar 25%. Berdasarkan data efisiensi waktu penyelesaian

proyek diketahui bahwa harapan yang diinginkan adalah pencapaian penyelesaian proyek (umur proyek harapan/TS input) adalah 90 hari. Sedangkan data perencanaan penjadwalan (TE plan) yang dikelola oleh PT.CAMBOTA LDA., tidak dimiliki, akan tetapi dalam elite interview menyatakan bahwa terdapat waktu kontingensi sebesar 20% dalam umur proyek perencanaan. Berarti perencanaan awal (umur proyek perencanaan/TE plan) dalam asumsi seluruh aktivitas

189

mengalami pertambahan umur dari yang direncanakan yakni 20% dari hasil perencanaan yang diharapkan (TS input) dari 90 hari. Maka dapat diketahui pada perhitungan (tp) dengan formulasi yang disaumsikan penulis sebelumnya untuk pada perencanaan proses Gantt Chart, sehuingga umur proyek dalam perencanaan (TE plan) PT. CAMBOTA LDA., adalah 108 hari.

Berdasarkan data tersebut, maka dalam analisis gap telah diperoleh data-data yang dibutuhkan dalam langkah 1,2 dan 3.

Jika dengan asumsi performance perencanaan proses penjadwalan proyek berdistribusi normal, asumsi kurva normalitas dapat digunakan sebagai ilustrasi performance tersebut yang disajikan pada gambar 3.6 berikut.

Diketahui:

1. Identifikasi proses yang sedang dilakukan saat ini. (TE plan= 108 hari)

2. Identifikasi hasil dari proses saat ini. (TE output = 120 hari)

3. Identifikasi hasil yang diharapkan. (TS input = 90 hari)

Gambar 3.6 Contoh Analisis Gap untuk Identifikasi Proses yang Dilakukan PT.CAMBOTA LDA., saat ini.

Sumber data : Eddy Herjanto (2008,372).

Aktivitas Kritis Persentase gap Waktu 120 108 90 Gap 3 Gap 1 Gap 2

190

Berdasarkan gambar 3.6 mengenai visualisasi analisis gap, yang mencakup 3 (tiga) langkah awal, Berikut disajikan hasil analisis gap untuk 3 data yang telah ada, yang meliputi:

1. Gap antara proses yang sedang dilakukan saat ini (TE plan = 108 hari)

terhadap hasil yang diharapkan (TS = 90 hari) adalah 18 hari (108-90),

2. Gap antara hasil dari proses saat ini (TE = 120 hari) terhadap hasil yang

diharapkan (TS = 90 hari) adalah 30 hari (120-90),

3. Gap antara hasil dari proses saat ini (TE = 120 hari) terhadap proses yang

sedang dilakukan saat ini (TE plan= 108 hari) adalah 12 hari (120-108).

Untuk menjawab 4 (empat) langkah berikutnya akan dilakukan pada penelitian ini dengan metode Program Evaluation and Review Technique (PERT) yang akan dibahas lebih lanjut pada bagian berikutnya mengenai hasil penelitian dan pembahasannya.

Sebagai catatan sehubungan dengan penelitian ini, bahwa analisis probabilitas tidak dilakukan karena tujuan penelitian ini adalah mengukur perbandingan dengan analisis gap antara metode yang digunakan oleh PT. CAMBOTA LDA., dengan metode yang diajukan penulis dalam mencapai efisiensi waktu penyelesaian proyek rehabilitasi Business Development Center (Distrik Baucau) sebagai obyek penelitian. Selain itu tujuan lainnya adalah melakukan proses pembuatan visualisasi jaringan kerja (network) sehingga dapat dilihat perbedaan yang ditunjukkan dalam visualisasi antara kedua metode yang dilakukan perbandingan pada penelitian ini. Simulasi sifatnya experiment, sedangkan pada metode ini durasi aktivitas memiliki kriteria tetapt dean sangat

191

kompleks, jika dilakukian simulasi maka otomatis akan mengubah keseluruhan pola hubungan pada proyek, sehingga akan terjadi banyak aktivitas kritis yang menjadi tidak kritis dengan hasil simulasi, begitu pula sebaliknya. Simulasi hanya dilakukan saat pengendalian tidak dapat dilakukan sekaligus, hal ini dikarenakan asumsi beta berlaku pada suatu aktivitas, tidak dapat diberlakukan pada lebih dari satu aktivitas. Sedangkan untuk mensimulasikan umur proyek, yang terbentuk dari kompleksitas hubungan antar aktivitas kritis, maka asumsi yang digunakan bahwa umur aktivitas memiliki kondisi asumsi normalitas. Sehingga ∑ t e[k] akan menjadi waktu tunggal yang mewakili seluruh waktu aktivitas. Sehingga hasil simulasinya akan mengabaikan proses yang terjadi dari awal proses, hingga akhir (termasuk risiko keterlambatan dan hubungan antar aktivitas yang terdapat dalam proses proyek).