Mengurai Kompleksitas Risiko Konstruksi: Integrasi SEM & FTA untuk Proyek RS Sardjito dan Peta Jalan Riset Masa Depan.

Jalur Logis Penemuan dan Hasil Kausalitas

Industri konstruksi saat ini berada dalam fase kompleksitas yang makin meningkat, terutama pada proyek infrastruktur kritis seperti pembangunan rumah sakit yang melibatkan banyak pihak dan tuntutan teknis spesifik. Tingginya risiko yang dihadapi—mulai dari keterlambatan jadwal hingga isu keselamatan kerja—menuntut perusahaan untuk mengadopsi metodologi manajemen risiko yang inovatif dan berbasis data. Dalam konteks ini, penelitian yang berfokus pada Pembangunan Gedung Ibu dan Anak Terpadu RS Sardjito sebagai studi kasus proyek berisiko tinggi menyajikan sebuah kontribusi penting melalui pendekatan ganda: Structural Equation Modeling (SEM) dan Fault Tree Analysis (FTA).

Alur logis penelitian dimulai dengan mengidentifikasi faktor-faktor risiko dominan yang secara kausal memengaruhi Proyek Manajemen Risiko. SEM, sebagai alat statistik multivariat, digunakan untuk menguji hubungan hipotesis antar variabel laten dalam model struktural. Hasil pengujian model struktural (Inner Model) menggunakan SEM memetakan pengaruh langsung dari lima faktor independen (Risiko Teknikal, SDM, Desain, Logistik, dan Force Majeure) terhadap variabel dependen (Proyek Manajemen Risiko).

Dari sisi kausalitas, temuan ini menunjukkan hubungan kuat antara Risiko Teknikal dan Proyek Manajemen Risiko dengan koefisien jalur positif yang signifikan (nilai P-value < 0.05), yang secara deskriptif menggambarkan bahwa semakin tinggi risiko teknikal yang ada (seperti kesalahan metode pelaksanaan dan material di bawah spesifikasi), semakin besar tuntutan pada fungsi manajemen risiko — menunjukkan potensi kuat untuk objek penelitian baru dalam integrasi teknologi dan keselamatan. Begitu pula, faktor SDM dan Desain menunjukkan pengaruh positif yang signifikan, menggarisbawahi pentingnya perencanaan desain yang matang dan ketersediaan sumber daya manusia yang kompeten sebagai prediktor utama kelancaran proyek. Sebaliknya, faktor Logistik didapati memiliki pengaruh negatif terhadap Proyek Manajemen Risiko. Menariknya, faktor Force Majeure (keadaan kahar) tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan, sebuah temuan yang membuka ruang diskusi mengenai perumusan dan pembatasan risiko eksternal dalam model prediktif.

Kontribusi Utama terhadap Bidang

Kontribusi utama penelitian ini terhadap bidang Manajemen Risiko Konstruksi terletak pada pendekatan metodologis terintegrasi. Secara tradisional, analisis risiko seringkali berhenti pada identifikasi dan pengukuran probabilitas. Namun, dengan mengombinasikan SEM dan FTA, penelitian ini berhasil menciptakan sebuah kerangka kerja holistik yang:

1. Mengidentifikasi Hubungan Kausalitas (SEM): SEM menyediakan bukti statistik yang kokoh mengenai variabel mana yang secara fundamental harus dikelola (Risiko Teknikal, SDM, Desain, Logistik), memungkinkan alokasi sumber daya yang lebih terfokus.
2. Mengidentifikasi Akar Penyebab (FTA): FTA mengambil langkah logis berikutnya dengan menganalisis risiko-risiko berkategori tinggi (seperti Mutu, Biaya, dan Waktu) dan memecahnya menjadi basic event atau akar permasalahan. Misalnya, keterlambatan Waktu dilacak hingga ke akar penyebabnya: akses ke lokasi yang sulit, kemacetan, dan keterlambatan pengiriman material.
3. Merumuskan Mitigasi Tepat Sasaran: Dengan mengetahui akar penyebab spesifik (FTA) dan faktor pendorong utama (SEM), perencanaan dan tindakan mitigasi yang diusulkan (seperti peningkatan pelatihan, rekayasa lalu lintas, dan digitalisasi sistem pesanan) menjadi lebih spesifik dan berpotensi lebih efektif.

Keterbatasan dan Pertanyaan Terbuka

Meskipun memberikan kontribusi signifikan, penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan yang harus menjadi fokus riset akademik di masa depan. Pertama, ruang lingkup penelitian dibatasi hanya pada risiko teknis, biaya, dan waktu, tidak mencakup risiko eksternal yang lebih luas seperti kebijakan pemerintah atau perubahan ekonomi global. Keterbatasan ini penting mengingat sifat proyek rumah sakit yang sangat bergantung pada regulasi sektor kesehatan.

Kedua, temuan bahwa faktor Force Majeure tidak memiliki pengaruh signifikan (secara langsung) mengundang pertanyaan: Apakah ini dikarenakan proyek memiliki contingency plan yang sudah matang, atau karena metodenya tidak tepat untuk menangkap dampak Force Majeure yang sifatnya episodik dan tidak terprediksi?

Ketiga, studi ini berfokus pada perencanaan dan tindakan mitigasi. Pertanyaan terbuka terbesarnya adalah validasi dan evaluasi empiris: sejauh mana efektivitas mitigasi yang diusulkan tersebut setelah diterapkan dalam kondisi proyek yang sebenarnya? Belum ada pengukuran dampak pasca-implementasi untuk memvalidasi rekomendasi tindakan.

Keempat, analisis risiko K3 (Keselamatan dan Kesehatan Kerja) diklasifikasikan sebagai jenis risiko yang terpisah, namun tidak secara eksplisit diuji sebagai variabel dependen dalam model SEM. Hal ini menjadi celah, mengingat tingginya angka kecelakaan kerja di sektor konstruksi Indonesia.

5 Rekomendasi Riset Berkelanjutan (dengan Justifikasi Ilmiah)

1. Eksplorasi Efek Mediasi Variabel Non-Signifikan (Force Majeure)

• Justifikasi Ilmiah: Hasil SEM menunjukkan bahwa Force Majeure (FM) tidak memiliki pengaruh langsung yang signifikan terhadap Proyek Manajemen Risiko. Namun, secara teori, FM sering memperburuk dampak risiko lain.
• Metode/Variabel Baru: Melakukan analisis lanjutan dengan SEM berbasis Moderasi atau Mediasi untuk menguji hipotesis bahwa FM berfungsi sebagai variabel moderasi. Misalnya, diuji apakah pengaruh negatif Logistik terhadap Manajemen Risiko (Waktu/Biaya) menjadi lebih parah (moderated effect) ketika terjadi kondisi FM.
• Perlunya Penelitian Lanjutan: Untuk menghasilkan model manajemen risiko yang lebih adaptif dan tangguh (resilient), mampu memprediksi dan mengelola risiko di bawah kondisi lingkungan ekstrem yang tidak terduga.

2. Validasi Empiris Model Efektivitas Mitigasi FTA

• Justifikasi Ilmiah: Penelitian ini menghasilkan serangkaian rencana mitigasi yang terperinci untuk risiko Mutu, Biaya, dan Waktu, seperti rekayasa lalu lintas dan digitalisasi sistem pemrosesan pesanan. Namun, efektivitas aktual dari rencana ini belum terukur.
• Metode/Variabel Baru: Menggunakan pendekatan Design Science Research (DSR) atau Metode Kualitatif Kritis (wawancara mendalam) pada proyek pasca-implementasi untuk mengumpulkan data mengenai tingkat pengurangan risiko setelah penerapan mitigasi spesifik. Variabel baru: Indeks Efektivitas Mitigasi (IEM).
• Perlunya Penelitian Lanjutan: Untuk memverifikasi keampuhan solusi teoretis dan mengubahnya menjadi Best Practice industri yang terstandardisasi dan tervalidasi.

3. Integrasi Variabel K3 sebagai Variabel Laten Dependen Kritis

• Justifikasi Ilmiah: K3 merupakan kategori risiko penting dan sektor konstruksi memiliki tingkat kecelakaan yang tinggi. Model SEM saat ini belum secara eksplisit menguji K3 sebagai variabel hasil yang dipengaruhi oleh faktor-faktor dominan.
• Metode/Variabel Baru: Membangun model SEM baru di mana Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) dijadikan variabel laten dependen yang dipengaruhi oleh SDM (kekurangan penerapan K3) dan Risiko Teknikal.
• Perlunya Penelitian Lanjutan: Untuk memberikan pemahaman kausal yang mendalam tentang pendorong insiden keselamatan kerja di proyek konstruksi, membantu regulator dan penerima hibah dalam mengalokasikan dana riset dan pelatihan spesifik di bidang K3.

4. Studi Komparatif Multiprojek untuk Generalisasi Faktor Risiko Logistik

• Justifikasi Ilmiah: Faktor Logistik menunjukkan pengaruh negatif yang signifikan terhadap Proyek Manajemen Risiko , dengan akar masalah pada akses sulit dan kemacetan. Pertanyaan muncul apakah ini adalah masalah spesifik lokasi (RS Sardjito) atau sistemik.
• Metode/Variabel Baru: Melakukan studi replikasi dengan menggunakan Multi-Group Analysis (MGA) pada SEM, membandingkan proyek di pusat kota padat (kontrol) dengan proyek di area pinggiran/terisolasi (kelompok baru) untuk menguji invarian struktural Logistik.
• Perlunya Penelitian Lanjutan: Untuk menentukan batas generalisasi temuan. Jika pengaruh negatif tetap signifikan di kedua kelompok, mitigasi harus dilakukan secara sistemik (tingkat perusahaan). Jika tidak, solusi harus bersifat kontekstual (tingkat proyek).

5. Pengembangan Model Prediksi Risiko Berbasis Indikator FTA Kritis

• Justifikasi Ilmiah: FTA mengidentifikasi akar permasalahan (basic event) yang paling penting yang berkontribusi pada kegagalan proyek (Top Event).
• Metode/Variabel Baru: Beralih dari model kausalitas (SEM) ke model prediksi menggunakan teknik Machine Learning atau Analisis Regresi Logistik. Indikator FTA yang paling kritis (seperti kenaikan harga material dan keterlambatan pengiriman) digunakan sebagai fitur prediktif untuk memprediksi probabilitas keterlambatan (variabel biner: Terlambat/Tepat Waktu).
• Perlunya Penelitian Lanjutan: Untuk memberikan alat prediksi real-time dan data-driven bagi manajer proyek, memungkinkan intervensi prediktif yang jauh lebih awal, jauh sebelum risiko terwujud menjadi krisis.

Hubungan Temuan Saat Ini dan Potensi Jangka Panjang (Holistik)

Penelitian ini telah meletakkan landasan bahwa manajemen risiko yang efektif tidak hanya bergantung pada identifikasi risiko, tetapi pada pemahaman yang mendalam tentang hubungan kausal (SEM) dan akar penyebab (FTA). Temuan tentang korelasi positif dari Risiko Teknikal, SDM, dan Desain memberikan cetak biru bagi organisasi untuk berinvestasi dalam perencanaan dan eksekusi yang berkualitas tinggi.

Di jangka panjang, sintesis metodologi ini memiliki potensi untuk mentransformasi industri konstruksi dari pola pikir reaktif (menanggapi keterlambatan) menjadi proaktif dan strategis. Dengan mengukur koefisien jalur (SEM) dan memetakan akar penyebab (FTA), perusahaan dapat merancang Sistem Pendukung Keputusan (DSS) yang secara otomatis memprioritaskan mitigasi yang paling efektif, memastikan keberhasilan proyek secara keseluruhan. Ini adalah langkah fundamental menuju Intelligent Risk Management yang diharapkan dapat meningkatkan efisiensi, mengurangi pemborosan, dan menekan angka kecelakaan kerja secara berkelanjutan.

Penelitian lebih lanjut harus melibatkan institusi Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat (PUPR), Asosiasi Kontraktor Indonesia (AKI), dan Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Ketenagakerjaan (BPJS Ketenagakerjaan) untuk memastikan keberlanjutan dan validitas hasil, terutama terkait standardisasi mitigasi Logistik dan validasi model K3.