Iron Law of Megaprojects: Mengapa 9 dari 10 Proyek Raksasa Gagal

Dewi Annisa Yakin, M.M. (Foto: PPM Manajemen)
Dewi Annisa Yakin, M.M. (Foto: PPM Manajemen)

Bagian 1 dari 3 — Seri Menavigasi Megaproyek di Asia dan Indonesia

Sydney Opera House selesai lebih dari sepuluh tahun lebih lambat dari rencana awal dengan biaya akhir mencapai 1.400% di atas anggaran. Big Dig di Boston membengkak 220%, Bandara Internasional Denver 200%, dan ekstensi Jubilee Line di London 80%. Daftar ini bukan kumpulan kasus langka, melainkan pola yang telah berulang dan terdokumentasi selama hampir satu abad.

Bagi investor, pemilik bisnis konstruksi, maupun eksekutif yang mengalokasikan modal ke proyek infrastruktur di Asia, pola tersebut merupakan hal pertama yang perlu dipahami sebelum menelaah proposal proyek apa pun.

Asia saat ini memasuki dekade paling ambisius dalam sejarah pembangunan infrastrukturnya. Menurut Asian Development Bank, kawasan ini membutuhkan investasi sekitar US$1,7 triliun per tahun hingga 2030, lebih dari dua kali lipat dibandingkan estimasi satu dekade lalu.

Indonesia berada di pusat arus pembangunan tersebut: mulai dari ibu kota baru, jalan tol Trans-Sumatra dan Trans-Jawa, MRT dan LRT, hilirisasi nikel, kawasan industri terintegrasi, pusat data berskala besar, hingga ekosistem transisi energi yang didukung Just Energy Transition Partnership (JETP).

Semuanya merupakan megaproyek bernilai puluhan hingga ratusan triliun rupiah. Semuanya juga menjadi taruhan besar bagi modal, kontrak, dan reputasi para pihak yang terlibat di dalamnya.

Sydney Opera House. (Foto: expedia.co.id)
Sydney Opera House. (Foto: expedia.co.id)

Iron law: data yang sulit dibantah

Bent Flyvbjerg dari Oxford University, salah satu peneliti megaproyek paling berpengaruh di dunia, merumuskan apa yang ia sebut sebagai Iron Law of Megaprojects: over budget, over time, under benefits, over and over again.

Berdasarkan basis data lebih dari 16.000 proyek di lebih dari 100 negara, hanya 8,5% megaproyek yang berhasil memenuhi target biaya dan jadwal. Bahkan, proyek yang mampu memenuhi tiga kriteria sekaligus — anggaran, waktu, dan manfaat — hanya sekitar 0,5%, atau satu dari dua ratus proyek.

Temuan tersebut sejalan dengan kajian McKinsey terhadap lebih dari 300 megaproyek bernilai miliaran dolar AS yang menunjukkan rata-rata pembengkakan biaya mencapai 80% dan keterlambatan jadwal sekitar 50%.

Bagi investor dan kreditur, angka-angka tersebut bukan sekadar fakta akademis. Angka tersebut merupakan base rate statistik yang seharusnya menjadi titik awal dalam setiap analisis kelayakan proyek. Ketika sebuah proposal menampilkan estimasi biaya yang tampak masuk akal dan jadwal yang disebut realistis, pertanyaan yang lebih relevan bukanlah apakah proyek akan selesai tepat waktu, melainkan seberapa besar probabilitas penyimpangan dari rencana dan siapa yang akan menanggung konsekuensinya.

Bent Flyvbjerg. (Foto: nordjyske.dk)
Bent Flyvbjerg. (Foto: nordjyske.dk)

Akar psikologis: planning fallacy

Mengapa pola ini terus berulang?

Daniel Kahneman, peraih Nobel Ekonomi 2002, menjelaskan fenomena tersebut melalui konsep planning fallacy, yaitu kecenderungan sistematis manusia untuk meremehkan biaya, waktu, dan risiko, sekaligus melebih-lebihkan manfaat yang akan diperoleh.

Dalam bukunya Thinking, Fast and Slow (2011), Kahneman menyebut fenomena ini sebagai salah satu manifestasi paling kuat dari optimism bias. Karena berakar pada faktor psikologis, planning fallacy tidak dapat diatasi hanya dengan niat baik atau ajakan untuk menjadi lebih realistis.

Pada tingkat institusi, planning fallacy sering berpadu dengan apa yang oleh Flyvbjerg disebut strategic misrepresentation, yaitu penyajian angka yang terlalu optimistis secara sengaja demi memperoleh dukungan politik maupun persetujuan anggaran.

Kombinasi keduanya menjelaskan mengapa banyak megaproyek memulai perjalanan dengan asumsi yang terlalu optimistis. Yang disajikan kepada pengambil keputusan adalah skenario terbaik, sementara yang dihadapi di lapangan adalah realitas yang jauh lebih kompleks. Selisih di antara keduanya pada akhirnya harus ditanggung oleh kontraktor, pemegang obligasi, anggota konsorsium, maupun publik sebagai pembayar pajak.

Indonesia pun tidak terkecuali. Para pelaku usaha yang pernah terlibat dalam proyek strategis nasional memahami bahwa asumsi awal mengenai pembebasan lahan, kesiapan utilitas, atau koordinasi lintas kementerian kerap berbenturan dengan kompleksitas pelaksanaan di lapangan. Hal tersebut bukan semata-mata karena kurangnya kompetensi para pelaku, melainkan karena cara kerja bias manusia dan insentif institusional ketika menghadapi ketidakpastian dalam skala besar.

Thinking, Fast and Slow. (Foto: Lazada)
Thinking, Fast and Slow. (Foto: Lazada)

Apa yang membedakan proyek sukses?

Studi Flyvbjerg dan koleganya menunjukkan bahwa megaproyek yang berhasil hampir selalu memiliki tiga karakteristik tata kelola yang sama: akuntabilitas yang jelas, pemisahan tegas antara fungsi pemilik dan pelaksana, serta mekanisme pengambilan keputusan berbasis bukti yang dirancang untuk mengurangi bias kognitif.

Temuan ini menarik karena membalik asumsi yang selama ini umum dipercaya. Ketika sebuah megaproyek mengalami kegagalan, perhatian biasanya langsung tertuju pada kontraktor, korupsi, atau persoalan teknis.

Faktor-faktor tersebut memang dapat berperan, tetapi data lintas dekade menunjukkan bahwa proyek yang berhasil dan yang gagal sering kali menggunakan teknologi serupa, melibatkan kontraktor yang sebanding, bahkan berada dalam tingkat pengawasan yang relatif sama.

Perbedaannya terletak pada arsitektur kelembagaan yang menaunginya.

Inggris menjadi salah satu contoh menarik. Melalui Infrastructure and Projects Authority, pemerintah menerapkan metode reference class forecasting, yaitu pendekatan yang mengkalibrasi estimasi biaya dan jadwal proyek baru berdasarkan kinerja aktual proyek-proyek serupa yang telah selesai sebelumnya. Pendekatan ini kini menjadi bagian dari standar HM Treasury Green Book.

Prinsipnya sederhana: jangan menjadikan estimasi internal pengusul proyek sebagai satu-satunya dasar pengambilan keputusan. Selalu bandingkan dengan data empiris dari proyek sejenis yang telah terealisasi.

Bagi pelaku usaha yang berinvestasi di Indonesia, prinsip tersebut sama relevannya. Dalam proses due diligence, estimasi pengembang perlu diuji dengan membandingkannya terhadap kinerja aktual proyek sejenis, bukan semata-mata berdasarkan proyeksi internal yang telah disusun untuk kepentingan promosi.

Bagi pemerintah, penerapan reference class forecasting di Bappenas, Kementerian Keuangan, maupun unit-unit PPP dapat menjadi langkah penting untuk memastikan setiap megaproyek terlebih dahulu diuji melalui outside view sebelum dinyatakan layak. Tujuannya bukan memperlambat pengambilan keputusan, melainkan memastikan keputusan tersebut bertumpu pada realitas empiris.

Taruhan triliunan rupiah

Dalam tiga dekade ke depan, Asia diperkirakan menjadi tujuan investasi infrastruktur terbesar di dunia. Indonesia berada tepat di tengah momentum tersebut.

Yang akan menentukan apakah triliunan rupiah investasi mampu menghasilkan transformasi struktural — atau sekadar kembali mengonfirmasi Iron Law — bukanlah ketersediaan dana, kecanggihan teknologi, ataupun besarnya visi pembangunan.

Yang akan menentukan adalah kualitas tata kelola, serta kemampuan seluruh pihak yang terlibat — mulai dari pengambil kebijakan hingga pemilik modal — untuk memahami realitas statistik yang telah berulang selama hampir satu abad.

Pada artikel berikutnya, kita akan melihat bagaimana prinsip-prinsip tata kelola tersebut diterjemahkan ke dalam praktik: mulai dari peran Special Purpose Vehicle (SPV) dalam menciptakan proyek yang bankable, budaya kepemimpinan yang berani menyampaikan kabar buruk lebih awal, hingga pemanfaatan teknologi digital untuk memperkuat disiplin eksekusi dalam megaproyek modern. (*)


Penulis: Dewi Annisa Yakin, M.M. – Konsultan PPM Manajemen

Selanjutnya:

Bagian 2: Arsitektur Tata Kelola

Bagian 3: Indonesia di Persimpangan

Dilarang keras mengambil konten (tulisan, foto, infografis, video, dan sebagainya) yang dimuat di situs web ini, melakukan crawling atau pengindeksan otomatis untuk platform AI (artificial intelligence) dan platform digital lainnya, tanpa izin tertulis dari direksi yang berwenang di situs web ini.

# Tag