ABSTRAK
Estimasi biaya konstruksi baik itu owner estimate yang dilakukan oleh pihak pemilik proyek maupun contractor estimate yang dilakukan oleh pihak kontraktor pada saat tahap penawaran suatu proyek (bid estimate) seringkali kurang memperhitungkan besarnya prosentase biaya kontingensi yang berguna untuk melingkupi atau mengantisipasi hal-hal tak terduga termasuk faktor inflasi. Hal ini mengakibatkan membengkaknya biaya yang dikeluarkan oleh pihak kontraktor selaku pelaksana pekerjaan proyek konstruksi. Sehingga pada akhirnya pihak kontraktor akan mengajukan beberapa paket pekerjaan tambahan yang disusulkan pada scat pelaksanaan pekerjaan proyek konstruksi untuk menghindari kerugian. Bagi pihak pemilik proyek kondisi seperti ini akan menyebabkan semakin membengkaknya pengeluaran biaya yang dialokasikan untuk pelaksanaan pekerjaan proyek konstruksi sementara anggaran biaya hanya berdasarkan pada nilai owner estimate. Apabila hal ini terns menerus berlangsung akan berdampak pada tidak tersedianya anggaran biaya yang cukup untuk menyelesaikan pekerjaan proyek konstruksi yang membuat pelaksanaan pekerjaan proyek konstruksi menjadi terhambat atau bahkan menjadi terhenti. Oleh karena itu diperlukan suatu analisa yang dapat menghasilkan suatu forecasting range estimate termasuk didalamnya perhitungan biaya kontingensi agar dapat diketahui batas minimum dan batas maksimum perhitungan biaya konstruksi untuk item-item pekerjaan dalam suatu proyek. Berkaitan dengan hal tersebut maka dalam penulisan tesis ini akan dilakukan suatu analisa untuk mengetahui seberapa besar biaya kontingensi diperhitungkan dalam suatu estimasi biaya konstruksi pada tahap penawaran. Analisa dilakukan terhadap data-data estimasi biaya konstruksi dui owner esimate dan contractor estimate pada tahap penawaran suatu proyek. Dalam hal ini dilakukan studi kasus pada data-data estimasi biaya konstruksi dari owner estimate dan contractor estimate untuk proyek-proyek pembangunan gedung perkantoran milik PT. (PERSERO) Bank Negara Indonesia Tbk. Selama untuk kurun waktu tahun 2000-2005 dengan lokasi di pulau Jawa, Indonesia. Pengolahan data dilakukan dengan bantuan software SPSS, Crystal Ball, dan Project Risk Analysis. Diharapkan dengan basil analisis terhadap data-data tersebut dapat ditentukan suatu forecasting range estimate yang telah pula memperhitungkan besamya biaya kontingensi untuk dapat mengantisipasi segala